JP5019687B2 - 地上増強された衛星航法システム用の解分離方法および装置 - Google Patents

Description

【０００１】
［技術分野］
本発明は無線ナビゲーション・システムおよびガイダンス・システムの信頼性を改良する問題に関し、特に地上増強された、または差分衛星航法システムに関する。
［発明の背景］
衛星航法システム（ＧＰＳ）は、無線受信機と多くの地球軌道衛星送信機間の距離を使用し、無線受信機の３次元衛星位置を測定する。商業上の飛行航空機のような通常は輸送手段に設けられた受信機は、衛星送信機からの信号を受信する。各信号はその送信機の位置とその送信時間の両方を指示し、自己のクロックで装備された受信機を動作可能にして信号遷移時間を近似しそして送信機までの距離を推定する。受信機に結合されたプロセッサは擬似レンジとして知られている少なくとも４つの距離を使用し、関連する輸送手段と受信機の位置を近似または推定する。これらの推定値または位置解は多くのファクタ、例えば変化する大気条件および個々の衛星受信機の性能に依存する。
【０００２】
商業上の航空機ナビゲーションおよびガイダンスにおいて、衛星航法システム（ＧＰＳ）は伝統的に、非危険部分の飛行中、即ち離陸と着陸間の航空機の位置を決定するためにのみ使用されてきた。しかし近年において、着陸中の使用のためにＧＰＳを拡張することを開始した。
【０００３】
これらの拡張システムは、地上増強または差分衛星航法システムの形を取り、典型的には２つから４つの地上ベースＧＰＳ受信機と地上ベース差分補正プロセッサ（ＤＣＰ）および補正データ送信機、航空機着陸エリアの周りに置かれた全てを含む。（これらのシステムは、時々ＧＰＳベース・ローカルエリア増強システムまたはＧＰＳベースＬＡＡＳと呼ばれる）。地上ベースＧＰＳは、各々既知の位置を持ち、少なくとも４つの地球軌道衛星送信機からの信号に基づく各組の擬似レンジを決定することにおいて通常のＧＰＳ受信機として働く。これらの擬似レンジは、擬似レンジを使用しそして地上受信機の既知の位置を使用して補正データを決定する地上ベースＤＣＰへ供給される。それから補正データ送信機は着陸エリアに接近する航空機へ送信する。これらの接近する航空機は補正データを使用し搭載ＧＰＳ受信機の位置推定を補正し、自らの搭載受信機を単独に使用する可能性よりもより良い位置解を与える。
【０００４】
それから補正された位置は基準着陸路と比較され、航空機が基準着陸路に従うことを確認するために必要な航路偏差を決定する。航路偏差は自動着陸中の航空機を案内するオートパイロット・システムへの入力である。連邦航空局により設定された安全リミット内で機能するためにオートパイロット・システムに対し、位置推定は、垂直および水平の警戒リミットとして知られている最小精度制限範囲内に留まることを要求される。精度リミット範囲内に留まるための故障は、警戒の布告を生じ、自動着陸を中止して着陸プロセスを再開することをパイロットに通知する。
【０００５】
不幸にも補正位置推定の精度を決定する従来の方法は、衛星信号受信または電離層の影響、意図していないジャム、衛星故障または補正データ伝送の変動から生じる補正データの喪失に対処する能力に欠ける。ひとつの結果として、その方法を使用するシステムは受容できるよりも多くの飛行中止着陸試行をしがちである。
【０００６】
従って、地上増強または差分衛星航法システムにおける精度を決定するより良好な方法に対する必要性がある。
［発明の要約］
この必要性および他の必要性に取り組むために、本発明者は、位置解の精度を決定するための唯一の方法を組み込む地上増強（または差分）ナビゲーションおよびガイダンス・システムを設計した。第１の例示の実施形態において、システムは幾つかの衛星送信機および主位置解と１以上の位置副解を決定するプロセッサを含む。主位置解は、地上送信機からの全ての有効な補正データを使用して補正された１組の擬似レンジと、サブセットの有効な補正データに基づく各副解を包含する。主位置解と副解の間の差又は分離はそれから、主位置解に対する精度または保護リミットを決定するために使用される。
【０００７】
第２の例示の実施形態において、ナビゲーション・システムはさらに、輸送手段運動データをプロセッサに与えるために慣性センサ、例えば加速度計およびジャイロスコープを含む。プロセッサはカルマン・フィルタを使用し、衛星の過去と現在値および／または補正データ信号と同様に運動データから主位置解、副解、保護リミットおよび航路偏差を決定する。
【０００８】
運動データを加えることはさらに、位置解を計算するためのデータが不十分である時にプロセッサは短期間に保護リミットを計算できるので、信頼性を改善する。ある意味では、カルマン・フィルタと運動データは、喪失されたＧＰＳまたは差分補正情報の期間を通して進行する「運動量」をプロセッサに確立するように作動させる。
［発明の実施の形態］
以下の詳細な説明において、図１〜図４を参照して、本発明の幾つかの特定の実施例を説明する。これら実施例は、本発明の内容を限定するものではなく例示的に説明するためのものであり、当業者が本発明を実施又は実現することができるように十分に詳細に説明されている。したがって、本発明を不明瞭にしないために、当業者にとって既知である情報を省略して説明している。
【０００９】
本明細書において用いられる用語「擬似レンジ(A pseudorange)」は、平滑された擬似レンジ(smoothed pseudorange)及びキャリア伝搬された擬似レンジ(carrier-propagated pseudorange)を含んでいる。また、用語「擬似レンジ補正(A pseudorange corrections)」は、平滑された擬似レンジの補正及びキャリア伝搬された擬似レンジの補正を含んでいる。キャリア伝搬された擬似レンジは、コード測定を用いずにキャリア測定のみを用いて更新される擬似レンジである。例示的な実施例においては、平滑された擬似レンジを用いているが、他の実施例においては、差分キャリア補正(differential carrier correction)を用いるキャリア伝搬擬似レンジに置き換えられる。
【００１０】
第１の例示的な実施例
図１は、本発明に組み込まれる差分無線ナビゲーション・システム１００を示している。このシステムは、複数の移動体送信機１−Ｎと、複数のＧＰＳ地上受信機１−Ｍと、差分補正プロセッサ（ＤＣＰ）１１０と、地上補正送信機１２０と、ＧＰＳ輸送手段受信機１３０と、ランディング・ユニット１４０と、オートパイロット・システム１５０とを含んでいる。輸送手段受信機１３０、ランディング・ユニット１４０、及びオートパイロット・システム１５０は、航空機又は他の輸送手段（不図示）に搭載されている。
【００１１】
送信機１−Ｎは、例示的な実施例においては、衛星送信機のＮＡＶＳＴＡＲ ＧＰＳコンステレーションのサブセットであり、各送信機は、地上受信機１−Ｍ及び輸送手段受信機１３０のそれぞれのアンテナから監視状態にある。送信機１−Ｎは、Ｎ個の信号を同報通信し、これら信号は、それぞれの送信機の位置、地上（又はローカル・エリア）受信機１−Ｍ及び輸送手段受信機１３０への信号送信回数を含んでおり、地上受信機及び輸送手段受信機に関するそれぞれの擬似レンジを判定するために、これら信号が用いられる。
【００１２】
衛星が、自身の位置を１９８４（ＷＧＳ−８４）座標のワールド・ジオデチック・システム、デカルト地球中心-地球固定システム(Cartesian earth-centered earth-fixed system)に送信するが、本発明の実施例においては、ローカル基準フレームＲＬＶにおける位置の解（解）を決定するが、これは、北東座標平面及び地球への接線に関するレベルである。このフレーム選択は、ランディング方向に平行な第１の方向（Ｒ）、横方向（ラテラル）すなわち第１の方向を横切る第２の方向（Ｌ）、及び第１及び第２の方向に垂直の第３の方向（Ｖ）を含んでいる。しかしながら、１つのフレームから他のフレームにどのようにして座標変換するかは極く知られていることであるから、、フレーム選択は決定的なものではない。
【００１３】
差分補正プロセッサ１１０は、ＧＰＳ地上受信機から擬似レンジを受け取って補正データを決定し、この補正データは、補正データ送信機１３０により、ランディング・ユニット１４０内の補正データ受信機１４２に送信される。ランディング・ユニット１４０はまた、プロセッサ１４４及びメモリ１４６を備えている。メモリ１４６は、本発明に従って、プロセッサ１４４の動作を管理する１又は複数のソフトウエア・モジュール１４６ａを記憶する。（本発明においては、受信機、送信機、プロセッサ、又はメモリのフォーム、タイプ又は数のいずれもリミットしていない。）
プロセッサ１４４は、受信機１２０からの補正データと輸送手段受信機１３０からの擬似レンジとを用いて、１つの主位置解と１又は複数の位置副解とを決定する。主位置解は、総ての補正データを用いて差分的に補正され、位置副解は、補正データのサブセットに基づいて差分的に補正される。プロセッサ１４４は、主位置解及び位置副解を用いて、垂直及び横方向（すなわち水平方向）の保護リミットを計算する。この例示的な実施例は、Federal Aviation Administrationによって規定されているようなカテゴリ１、２又は３等の、特定の気候最小限に関する警報リミットを用いている。（これらリミットのより詳細については、本明細書に参考文献として組み入れられているＲＴＣＡパブリケーションＤ０−２４５を参照のこと。）何らかの保護リミットがそれぞれの警報リミットからはずれた場合、プロセッサは、航空機のコックピットに対して保全(integrity)障害を通知する。
【００１４】
さらに、プロセッサは、主位置解を用いて、オートパイロット・システム１５０に対して、参照経路に関する角度及び／又は線形コースの偏倚又は補正を演算して出力する。次いでシステム１５０は、アクチュエータ（不図示）用の信号を生成して、航空機の飛行経路を修正する。
【００１５】
図２は、例示的なフローチャート２００を示しており、該フローチャートは、システム１００及び特にプロセッサ１４４の、ソフトウエア・モジュールすなわちコンピュータ・プログラム１４６ａによる動作を示している。該フローチャート２００はブロック２０２−２２２からなり、これらブロックは、本発明の実施例において直列的又は並列的に実行される。幾つかの実施例においては、より以上又はより以下のブロック数によって処理するよう構成される。他の実施例においては、これらブロックを２以上の相互接続ハードウエア・モジュールとして実現し、制御信号及びデータ信号がこれらモジュール間で、及びモジュールを介して通信される。このように、例示的な処理フローは、ソフトウエア、ファームウエア、及びハードウエアによって実現可能である。殆どの場合、総てではないが、処理シーケンスを、図示し説明する順番のものから変更させることができる。
【００１６】
ブロック２０２において、プロセッサ１４４が動作を開始すると、ＧＰＳ輸送手段受信機１３０からＮ個の擬似レンジと、補正データ受信機１４２から補正データを取得する。補正データは、プロセッサが、１又は複数であるＮ個の擬似レンジを補正すなわち調整することができるものであれば、任意の形態を取ることができる。例えば、１つの実施例においては、このデータは、Ｎ×Ｍ個の擬似レンジと、Ｍ個の地上受信機の既知の位置とを含んでおり、これにより、プロセッサ１４４は、輸送手段受信機のＮ個の擬似レンジに関する差分補正を計算することができる。
【００１７】
実施例においては、補正データ送信機１２０が、Ｎ個の衛星受信機の各々について、２回／秒の頻度で補正データを送信する。各補正データは、以下の表に示した形態である。
【００１８】
【表１】

【００１９】
例示の実施形態に関しての特定の興味の対象は、擬似レンジ補正、Ｂ値（Ｂ₁−Ｂ_M）およびσ_pr__gndである。第ｎの衛星送信機の擬似レンジ補正は、Ｍの地上受信機に対する差分擬似レンジ補正の平均として定義され、数学的には以下のようである。
【００２０】
【数１】

【００２１】
ここで、δρ_nは第ｎの衛星送信機の差分補正を示し、Ｍは地上受信機の数を示し、δρ_n,mは第ｍの地上受信機での第ｎの衛星送信機に対する差分擬似レンジ補正を示す。
【００２２】
第ｎの衛星送信機に対するＢ値は以下の式で定義される。
【００２３】
【数２】

【００２４】
ここで、Ｂ_n,kは第ｎの衛星送信機の第ｋのＢ値であり、加算はｍ＝ｋを除いてのＭ全体のものであり、ｋは１からＭの範囲である。σ_pr__gndはガウス分布を示し、これは、ブロードキャスト補正におけるエラーをオーバーバウンドするものであり、衛星の評価、観察された信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ₀）、および収束ステータスに依存するものである。
【００２５】
ブロック２０４において、プロセッサは、各地上受信機Ｍに対するＮの差分補正の全セットに基づいて、Ｍ＋１の異なるＮエレメント補正ベクトルδρ⁰−δρ^Mを定義する。Ｎの差分補正の全セットは、Ｎの衛星のそれぞれに対するＭの異なるＢ値から導き出される。主補正ベクトルδρ⁰は以下のように定義される。
【００２６】
【数３】

【００２７】
ここで、各エレメントδρ_nは、第ｎの衛星送信機に対してのすべての地上受信機１ないしＭからの差分補正の均一または非均一の重み付けされた平均を示す。δρ^m（ｍ＝１〜Ｍに対して）は、以下のように定義される。
【００２８】
【数４】

【００２９】
ここで、エレメントδρ_n,mは、第ｎの衛星送信機に対しての第ｍの差分補正を除くすべての均一または非均一の重み付けされた平均として定義される。即ち、各エレメントδρ_n,mは、第ｍの地上受信機からの補正情報を除く。数学的に、これは以下のように表される。
【００３０】
【数５】

【００３１】
ここで、ｎは第ｎの衛星を示し、その範囲は１ないしＮであり、ｋは１ないしＭの範囲であり、ｃ_kはそれぞれの重みを示し、これはこの例では１である。
ブロック２０６は、輸送手段受信機１３０からの擬似レンジのＮエレメント測定ベクトルρ_measの形成を必要とし、それを、位置の解の初期の概算および初期の受信機クロックのオフセットの概算のあたりに線形化する。Δρ_measと示される線形化された測定ベクトルは以下のように定義される。
【００３２】
【数６】

【００３３】
ここで、ρ_estは、初期位置概算および初期クロック・オフセット概算から導き出された概算の擬似レンジのＮエレメントのベクトルである。Δρ_measを決定するために初期概算のあたりの輸送手段擬似レンジを線形化した後に、プロセッサは、補正ベクトルδρ⁰−δρ^Mを適用して、Ｍ＋１のＮエレメントの補正された測定（または擬似レンジ）ベクトルδρ⁰ _meas−δρ^M _measのセットを決定する。より正確には、Ｍの地上受信機全てからの補正情報を含む補正された主測定ベクトルΔρ⁰ _measは以下のように定義される。
【００３４】
【数７】

【００３５】
Δρ^m _measは以下のように定義される。
【００３６】
【数８】

【００３７】
ここで、Ｎエレメント補正ベクトルδρ⁰およびδρ^mは、式３、４、５の定義に従う。
ブロック２０８において、プロセッサは、補正された主測定ベクトルΔρ⁰ _measを用いて主位置解Δｒ₀を決定する。プロセッサは、多元決定（overdetermined）の数式のシステムを解くための任意の技術、例えば、重み付けした又は重み付けしない最小二乗法の概算を使うことができる。「多元決定」とは、冗長の擬似レンジの存在をいう。解Δｒ₀が主位置解として定義される。なぜなら、これは、Ｍの地上受信機すべてからの補正情報を組み入れているからであり、以下のように定義される。
【００３８】
【数９】

【００３９】
ここでＳ₀は、４ＨＮの重み付けされた又は重み付けされない最小二乗法の解のマトリクスである。
ブロック２１０は、幾つかの補正された副解（subsolution）Δｒ₁、Δｒ₂、・・・Δｒ_Mの計算を必要とし、そのそれぞれは、Ｍの差分補正の個々のサブセットに基づくものである。例示的な実施形態では、各サブセットはＭ−１の差分補正のみを含み、第ｍのサブセットは、第ｍの地上受信機に基づく補正データを除く。即ち、第ｍの副解は、第ｍの差分補正を除く全てに基づく平均補正を含む。１つの地上基準受信機を除くことが好まれるのは、これらの受信機の１より多くの受信機が故障しない、又は着陸ユニットに対して異常補正環境を呈示しないということが起きる可能性が低いことに由来する。しかし、望ましい場合には、他の実施形態では、１より多くの地上受信機からの補正を除くことができる。主解Δｒ₀と同様に、第ｍの副解Δｒ_mは以下のゆうに定義される。
【００４０】
【数１０】

【００４１】
ここで、Ｓ_mは、重み付けされた又は重み付けされない４ＨＮの最小二乗法の副解のマトリクスである。
例示的な実施形態では、主解Δｒ₀および副解Δｒ₁−Δｒ_Mは４エレメントのベクトル量であり、３つのエレメントは、それぞれ、走路座標、横座標、縦座標を表し、第４のエレメントｃΔｔは受信機のクロックのオフセットに関連する距離を表し、ここでｃは光の速度であり、Δｔは受信機のクロックのオフセットである。走路・横・縦（runway-lateral-vertical）（ＲＬＶ）フレームの中心は、初期位置の概算である。（しかし、他の初期位置の概算を選択することもできる。）即ち、３つのＲＬＶ座標は、初期概算についての支配的な式の線形化がなされているので、初期位置概算に相対した位置を実際に表す。従って、絶対位置の解を得るために、ＲＬＶ座標は、初期位置概算の対応する座標へ付加されねばならない。しかし、ここで用いられるように、位置の解は、任意の相対的位置や絶対位置の解を広く内包するものである。
【００４２】
ブロック２１２において、プロセッサは、主位置解Δｒ₀とそれぞれの副解Δｒ₁−Δｒ_Mとの間のそれぞれの数学的距離に基づき、横方向間隔ｂ_L1−ｂ_LMと垂直間隔ｂ_V1−ｂ_VMを計算する。この例示的実施形態は、間隔ｂ_L1−ｂ_LMを、主解Δｒ₀とそれぞれの副解Δｒ₁−Δｒ_Mの間の各横方向距離として定める。航空機のグライドパスに対する横方向においては、副解Δｒ_mと主解Δｒ₀との間の距離ｂ_Lmは、以下となる。
【００４３】
【数１１】

【００４４】
ここで、（Ｌ）は、位置解の横方向成分を示す。同様に、本例示的実施形態は、垂直間隔ｂ_V1−ｂ_VMを、主解Δｒ₀とそれぞれの副解Δｒ₁−Δｒ_Mの間の実際の垂直距離として定める。航空機のグライドパスに対する垂直方向においては、副解Δｒ_mと主解Δｒ₀との間の距離ｂ_Vmは、以下となる。
【００４５】
【数１２】

【００４６】
ここで、Ｖは、主解と第ｍ副解の垂直成分を示す。次に、動作はステップ２１４に進む。
ブロック２１４は、各副解Δｒ₁−Δｒ_Mにおけるノイズにより誘起された誤差に基づき、横方向および垂直方向の誤差パラメータＡ_L1−Ａ_LM，Ａ_V1−Ａ_VMを決定することを含んでいる。このノイズ誘起誤差は、各副解を、輸送手段受信機１３０の実際位置からずれる方向に強制する。
【００４７】
この誤差パラメータの決定においては、プロセッサは、最初に、対応する副解Δｒ₁−Δｒ_Mのためのノイズ誘起誤差の統計を記述する誤差共分散マトリックスＰ₁−Ｐ_Mを計算する。第ｍ誤差共分散マトリックスＰ_mは、以下のように定められる。
【００４８】
【数１３】

【００４９】
【数１４】

【００５０】
ここで、δｒ_mは、第ｍ副解に対するノイズの影響を表しており、そしてこれは、以下のように定められる。
【００５１】
【数１５】

【００５２】
ここで、ｗは、Ｍ次元測定ノイズ誤差である。Ｅ［ｗｗ^T］は、として定められ、ここで、σ² _pr__airは、航空機に依存し、そしてσ² _pr__gndは、補正データ送信機１２０からの補正データにおいて定められる。
【００５３】
本例示的実施形態においては、プロセッサ１４４は、
【００５４】
【数１６】

【００５５】
からマトリックスＰ₁−Ｐ_Mを計算する。本例示的実施形態では、それら誤差がガウス分布でゼロ平均であると仮定している。したがって、副解誤差は、ＲＬＶ座標系における対応する楕円体体積に制限される。この領域内の各々の点は、互いに異なった可能性のある誤差に対応し、そしてその中心はゼロ誤差に対応し、最大誤差はそのいずれかの端にある。
【００５６】
共分散マトリックスを決定した後、プロセッサは、横方向および垂直方向の誤差の分散を計算する。これら分散は、共分散マトリックスＰ₁−Ｐ_Mの対角から得ることができる。これら分散は、平均誤差に対する誤差の広がりを定め、したがって第ｍ副解Δｒ_mと実際の位置との間の最大の横方向および垂直方向の誤差の大きさを制御する。
【００５７】
この分散において、プロセッサは、横方向および垂直方向の誤差パラメータＡ_L1−Ａ_LM，Ａ_V1−Ａ_VMを以下を使用して計算する。
【００５８】
【数１７】

【００５９】
【数１８】

【００６０】
ここで、ＶＡＲ_LmとＶＡＲ_Vmは、第ｍ共分散マトリックスからの横方向および垂直方向分散を示し、Ｐ_MDは、検出脱落の所与の確率であり、Ｑ^-1は、周知の正規化累積分布関数の逆数である。
【００６１】
【数１９】

【００６２】
ある種の実施形態では、ＲＴＣＡ刊行物Ｄ０−２４５において連邦航空局により公布された検出脱落確率を使用する。
ブロック２１６においては、プロセッサは、横方向および垂直方向の保護リミットを決定し、これは、横方向および垂直方向の解間隔ｂ_L1−ｂ_LM，ｂ_V1−ｂ_VMのうちの１つあるいはそれ以上、および横方向および垂直方向の副解誤差パラメータＡ_L1−Ａ_LM，Ａ_V1−Ａ_VMのうちの１つまたはそれ以上を使用して行う。例示的実施形態においては、このプロセスは、横方向保護リミット（ＬＰＬ）を以下にしたがって決定する。
【００６３】
【数２０】

【００６４】
ここで、ｍａｘは、括弧内の量の最大を示し、ＬＰＬ_H0は、以下で定められ、
【００６５】
【数２１】

【００６６】
そして、ＬＰＬ_H1は、以下で定められる。
【００６７】
【数２２】

【００６８】
ＶＡＲ_L0、すなわち主位置解における誤差の横方向分散は、主位置解に対する誤差共分散マトリックスから決定する。Ｐ_ffMDは、ＲＴＣＡ刊行物Ｄ０−２４５において規定されたもののような障害無し検出脱落の確率である。同様に、本例示的実施形態は、垂直方向保護リミット（ＶＰＬ）を以下にしたがって決定する。
【００６９】
【数２３】

【００７０】
ここで、ＶＰＬ_H0は、以下で与えられ、
【００７１】
【数２４】

【００７２】
そしてＶＰＬ_H1は以下で与えられる。
【００７３】
【数２５】

【００７４】
ＶＡＲ_V0、すなわち主位置解における誤差の垂直方向分散は、この主位置解に対する誤差共分散マトリックスから決定される。
横方向及び垂直方向の保護リミットを決定した後で、プロセッサ１４４ｄはブロック２１８を実行し、その結果、それらを対応する所定の横方向及び垂直方向の警告リミットＬＡＬ及びＶＡＬと比較する。横方向の保護リミット又は垂直方向の保護リミットのどちらか一方がその警告リミットを超える場合には、プロセッサは、航空機のコックピットに信号を送り、パイロット又はそれ以外の所定のシステムに対して、横方向又は垂直方向の保護リミットが限界を超えていることを警告する。オプションではあるが、ｍ番目の解Δｒ_mと主位置の解Δｒ₀との間の現実の横方向又は垂直方向の分離が故障検出の選択された確率に基づくスレショルドを超える場合には、プロセッサは、地上受信機の故障を示す故障フラグを立てる。しかし、従来のＬＡＡＳでは、この故障検出は、差分補正（differential correction）プロセッサによって処理される。
【００７５】
ブロック２２０では、保護リミットを計算した後で、プロセッサは、主位置解と自動パイロット・システム１５０への基準経路とに基づき、角及び／又は線形進路の逸脱を計算する。そして、ブロック２２２では、自動パイロット・システムは、航空機のグライド経路を自動的に補正又は調節する。
【００７６】
まとめると、第１の実施例は、差分補正された位置解の保護リミットを決定するユニークな解分離技術を適用する。第１の実施例は、現在のＧＰＳ測定及び補正データにだけ明確にいわゆる「スナップショット」態様で作用するが、その主要な効果は、カルマン・フィルタとしての実現例に対するそのユニークな安定性である。カルマン・フィルタの使用を通じて、プロセッサは、現在の測定及び補正データだけでなく、過去の測定及び補正データもまた一体性モニタリング・プロセスの中に組み入れる。更に、カルマン・フィルタにより、プロセッサが、慣性センサ・データを位置解と保護リミットとの計算に組み入れることが可能になる。これについては、第２の実施例において見ることにする。
第２の実施例
図３は、慣性データをプロセッサ１４４に提供する慣性基準ユニット１６０を追加することにより、図１の無線ナビゲーション・システム１００を拡張している無線ナビゲーション・システム３００を示している。結果として得られる組合せは、ハイブリッド型のナビゲーション・システムを構成している。この実施例では、慣性基準ユニット１６０は、航空機（図示せず）に設置され、三次元的に加速度を測定する３つの加速度計１６２ａ−１６２ｃと、基準面に対する角度向きすなわち姿勢（attitude）を測定する３つのジャイロスコープ１６４ａ−１６４ｃとを含む。慣性基準ユニット１６０は、また、例えば地球に固定された基準座標系における３要素ベクトルとして慣性位置解ｒ_iを決定する慣性プロセッサ１６６を含む。
【００７７】
また、慣性プロセッサ１６６は、この実施例では、加速度データを生の加速度ベクトルａ_rawに変換し、姿勢データを生の角速度ベクトルω_rawに変換する。この例示的な角速度ベクトルは（航空機に固定されている）本体座標の三次元的な回転を定義し、この例示的な慣性加速度は本体座標において加速度の３つの成分を定義する。更に、慣性プロセッサ１６６は、本体座標系を局所的な垂直フレームＬに変換する変換行列Ｃを決定する。その際に、地球ベースの慣性フレームＩの回転を記述する３要素回転ベクトルω_IEはＬフレームに変換され、慣性フレームＩに対する地球に固定されたフレームＥの回転を記述する回転ベクトルω_ELはＬフレームに変換される。この慣性処理の詳細は、この技術分野において広く知られている。
【００７８】
例示的なカルマン・フィルタの実現例の核心には、（２０＋Ｎ）個のエラー状態をそれぞれが有するハイブリッド状態ベクトルΔ_X0−Δ_XMが存在する。Δ_X0は、Ｍ個の地上受信からのすべての差分補正を組み入れており、Δ_Xmは、ｍ番目の地上受信機からｍ番目の差分補正を除外する。更に詳細には、ｍ番目の状態ベクトルΔ_Xmは、次の数式のようになる。
【００７９】
【数２６】

【００８０】
ただし、ここで、各記号の意味は次の通りである。
Ψ：３要素の姿勢エラー・ベクトル
Δｖ：３要素の速度エラー・ベクトル
Δｒ：ｍ番目の差分補正を除いた３要素ハイブリッド位置解
Δｒｔｃ：距離として表された１要素受信機のクロック位相エラー（第１の実施例におけるｃΔｔと類似する）
Δｖｆｃ：速度として表された１要素受信機のクロック周波数エラー
Δω₀：１００時間の時定数を用いた１次マルコフ・プロセスとしてモデル化されたジャイロ・バイアスの３要素ベクトル
Δａ₀：１００時間の時定数を用いた１次マルコフ・プロセスとしてモデル化された加速度計バイアスの３要素ベクトル
ｖ_x：北東座標面の東方向の重力偏向
ｖ_y：北東座標面の北方向の重力偏向
ｇ_z：北東座標平面に対してｚ方向の重力アノマリ
Δｅ_N：搬送波平滑化の結果生じる補正データの補正を補償するＮ要素平滑化エラー状態
（明確にするために、「ｍ」の添字はΔ_Xmにおけるそれぞれの状態変数には示されていない）従って、ハイブリッド状態ベクトルΔ_X0−Δ_XMは対応する位置解Δｒ₀−ΔＸ_sMを含むが、ここでは、添字が除外された差分補正データを定義している。この実施例では、Δｒは３つの空間成分だけを含むが、他方、第１の実施例では、３つの空間成分と受信機クロック・オフセットに関連する距離であるｃΔｔとを含んでいた。状態ベクトルΔＸは、この変数をΔｒｔｃとして識別する。この実施例では示されている（２０＋Ｎ）個の状態変数に命令が発せられるが、他のより多数又は少数の状態変数と他の可変シーケンスとを用いることもできる。
【００８１】
図４は、例示的なハイブリッド・ナビゲーション・システムの重要な動作的な側面を図解する流れ図である。この流れ図は、図２のものと類似しており、処理ブロック４０２−４２４を含む。これらのブロックは、命令を出されるだけでなく、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアとしての実装にも等しく適用可能である。ある実施例では、プロセッサは、このプロセス・ループを毎１−１０秒ごとに循環する。
【００８２】
特に、動作は、プロセッサが慣性、車両受信機及び補正データを検索するブロック４０２において開始する。この実施例では、以下の慣性データが慣性基準ユニット１６０から検索される。
【００８３】
慣性位置解ｒ_i
生の加速度ベクトルａ_raw
生の各速度ベクトルω_raw
変換行列Ｃ
回転ベクトルω_IE
回転ベクトルω_EL
他の実施例では、評価された又は予測された慣性データなど、これ以外の形式の同等の生の又は処理済みの慣性データを用いる。
【００８４】
【数２７】

【００８５】
この慣性データを取り出した後、プロセッサは航空機の動作に基づき慣性エラー・ダイナミクスをモデル化する。これは、線形の慣性エラー・モデルのコンテキスト内で発生し、それはローカルな垂直座標フレームＬに参照される。この慣性エラーモデルは、以下の３個の差分方程式の解からそれぞれ得られる姿勢エラー・ベクトルΨ、速度エラー・ベクトルΔｖ、ハイブリッド位置解Δｒを定義している。
【００８６】
【数２８】

【００８７】
【数２９】

【００８８】
ここで、Δω₀は１００時定数を持つ一次マルコフ・プロセスとしてモデル化されるジャイロ・バイアス、Δω_IBはΔω₀+基準化因子および調整不良エラー、Δａ₀は１００時定数を持つ一次マルコフ・プロセスとしてモデル化される加速度バイアス、Δａ_IBはΔａ₀+基準化因子および調整不良エラー、Δｇは重力の偏差およびずれ（ｖ_xｇ、ｖ_yｇ、Δｇ_z）である。
Ｇは
【００８９】
【数３０】

【００９０】
で定義される３×３の行列であり、ここでＲは、地球の半径、ｇ（０）はゼロの高さにおける重力を表している。上付文字［１］、［２］は正確性に影響を与える特定の項を識別する。特に［１］は、シューラー・フィードバックに責任がある二つの重力の項を識別しており、［２］は、垂直フィードバックに責任がある重力の項を識別する。
【００９１】
ブロック４０２では、プロセッサはさらに輸送手段の受信機１３０から擬似レンジを取り出し、受信機１４４から補正データを取り出す。擬似レンジおよび補正データを取りだした後、プロセッサはブロック４０４へ進行する前に擬似レンジの数Ｎおよび差分補正の数Ｍを決定する。
【００９２】
ブロック４０４において、プロセッサはＭ+１個の異なるＮ要素補正ベクトルδρ⁰−δρ^Mを、各地上受信機Ｍに対する全Ｎ組の差分補正に基づいて定義する。Ｎ個の差分補正の全セットは、Ｍ個の異なるＢ値およびＮ個の衛星の各々に対する平均差分補正（補正データ送信機から）から得られる。主補正ベクトルδρ⁰は、
【００９３】
【数３１】

【００９４】
として定義され、ここで各要素δρ_nはｎ番目の衛星送信機に対する全ての地上受信機１−Ｍからの差分補正の均一又は不均一な加重平均を表している。
δρ^M（ｍ＝１〜Ｍ）は
【００９５】
【数３２】

【００９６】
のように定義され、ここで要素δρ_n、_mは、ｎ番目の衛星に対するｍ番目の差分補正を除く均一又は不均一な加重平均として定義される。このように、第１の実施の形態においては、各要素δρ_n、_mは、ｍ番目の地上受信機からの補正情報を排除する。
【００９７】
ブロック４０６において、プロセッサは補正ベクトルδρ⁰−δρ^Mを適用して初期または以前の位置の推定の回りで線形化される（Ｍ+１）Ｎ要素の補正された測定（又は擬似レンジ）ベクトルΔρ⁰ _meas（ｋ）−Δρ^M _meas（ｋ）の組を決定する。これは第１に（Ｍ+１）Ｎ要素の擬似レンジの残余ベクトルΔρ⁰（ｋ）−Δρ^M（ｋ）を決定することを必要とし、ここでｍ番目の擬似レンジ残余Δρ^M（ｋ）は
【００９８】
【数３３】

【００９９】
のように定義される。
この方程式では、ρ_measは実際の擬似レンジ測定であり、ρ^m _est（ｋ）は以前のｍ番目の絶対ハイブリッド副解ｒ_m（ｋ）および受信機のクロック・オフセットΔｒｔｃ_mに基づき推定される擬似レンジであり、下付き文字ｍはベクトルからのｍ番目の擬似レンジ補正の除去を表している。ｍ番目の絶対ハイブリッド副解ｒ_m（ｋ）は、
【０１００】
【数３４】

【０１０１】
により定義され、ここで下付き文字Ｅは、相対的なハイブリッド位置解Δｒ_mが慣性位置解ｒ_jへの加算のためにＬフレームから地上固定のフレームへ変換されていることを示している。簡単に述べると、ρ^m _est（ｋ）は位置解としてｒ_m（ｋ）を生じるであろう擬似レンジのＮベクトルを意味している。さらにρ^m _est（ｋ）は慣性位置解ｒ_iおよび測定されたρ^m _measに依存しているので、Δρ^m _meas（ｋ）は慣性および擬似レンジの情報の両方を含んでいる。
【０１０２】
以前の解に対する擬似レンジの残余を定義することは、解に対するダイナミックなリファレンス軌線を確立する。この種の反復して更新された残余に依存するカルマン・フィルターは拡張カルマン・フィルターとして知られている。ρ^m _est（ｋ）の回りでベクトルを線形化した後に、プロセッサは補正ベクトルを擬似レンジ残余の各々に対して適用する。全てのＭ個の地上受信機からの補正情報を含んでいる主補正測定ベクトルΔρ⁰ _measは
【０１０３】
【数３５】

【０１０４】
として定義され、
Δρ^m _measは
【０１０５】
【数３６】

【０１０６】
のように定義され、ここでＮ要素補正ベクトルδρ⁰およびδρ^mは方程式３，４，５の定義に従う。
ブロック４０８および４１０は、それぞれ主解Δｒ₀（ｋ）および副解Δｒ₁（ｋ）−Δｒ_M（ｋ）の計算を必要とする。カルマン実現において、これらの解はカルマン・ゲイン・ベクトルに依存している。従って、これらの解に対する計算の部分として、プロセッサは対応するハイブリッド状態ベクトルΔＸ₀−ΔＸ_Mの全ての状態を更新するためにまずカルマン・ゲイン・ベクトルｇ⁰ _n（ｋ）−Δｇ^M _n（ｋ）（Ｎ個の衛星の各々に対して一つ）を決定する。これらの状態ベクトルを更新することは、対応した解Δｒ₀（ｋ）および副解Δｒ₁（ｋ）−Δｒ_M（ｋ）をさらに更新する。ｍ番目のカルマン・ゲイン・ベクトルｇ^m _n（ｋ）は
【０１０７】
【数３７】

【０１０８】
のように定義される。
この関係において、Ｐ_m（ｋ）は、第ｍ番目の受信機のためのエラー共分散マトリクスであり、またｈ_nは、１Ｈ（２０＋Ｎ）測定マトリクスであり、第ｍ番目の測定に組み込まれるエラー状態の組合わせを選択する。ｈ_nは、以下のように定義される。
【０１０９】
【数３８】

【０１１０】
ここで、０₃は、３個のエレメント０のベクトルであり、Ｕ_nは、第ｍ番目の地上受信機から第ｎ番目の衛星に対して指し示す、３個のエレメントの照準線または単位方向のベクトルである。（照準線ベクトルの成分は、古典的なナビゲーション幾何学では方向余弦と呼ばれる。）ｈ_eは、（０，０，…，１，…，０）のようなＮ個のエレメントのベクトルであり、このベクトルは、０に対する第ｎ番目の１セットを除く全てのエレメントにより、ＧＰＳ測定において必要とされる関連の平滑化エラー状態を選択する。ｈの次元は、カルマン（Ｋａｌｍａｎ）・フィルタにおける状態数に依存する。ｒは、キャリア測定ノイズ分散であり、主フィルタに対して以下のように定義される。
【０１１１】
【数３９】

【０１１２】
また、ｒは、サブフィルタに対して以下のように定義される。
【０１１３】
【数４０】

【０１１４】
カルマン・ゲイン方程式において、ｎは、各ｍ＝１ないしＭに対して、１ないしＮのレンジである。カルマン・ゲインを決定するための「ｎループ」の部分は、このカルマン・フィルタの実行が、バッチ処理のアプローチよりはむしろ、測定ごとのアプローチに追随することを示している。この２つのアプローチは数学的に等価であるが、測定ごとのアプローチは、カルマン・フィルタ演算に必要なプロセッサのオペレーションの数を低減する。
【０１１５】
カルマン・ゲイン・ベクトルにより、プロセッサは、ハイブリッド状態ベクトルΔＸ₀−ΔＸ_Mを更新し、それによって、ブロック４０８及び４０９が示すように、位置の解Δｒ₀（ｋ）−Δｒ_M（ｋ）を決定する。反復的更新は以下の通りである。
【０１１６】
【数４１】

【０１１７】
【数４２】

【０１１８】
ここで、Δρ_n ^m（ｋ）は、Δρ₁ ^m（ｋ）＝Δρ^m _meas（ｋ）により、連続的に更新される測定ベクトルである。更新は、ｎ＝１ないしＮに対して、各反復におけるｒ_m（ｋ）の変化に由来する。
【０１１９】
対応の解 Δｒ₀（ｋ）−Δｒ_M（ｋ）を含む、ハイブリッド状態ベクトルΔＸ₀−ΔＸ_Mを更新した後、プロセッサは、横方向及び垂直方向の分離、エラー・パラメータ、及び保護リミットを決定する。図４に示されるように、これは実行ブロック４１２，４１４，４１６を伴う。
【０１２０】
特に、ブロック４１２において、プロセッサは、横方向の分離ｂ_L1（ｋ）−ｂ_LM（ｋ）及び垂直方向の分離ｂ_V1（ｋ）−ｂ_VM（ｋ）を計算する。実施例では、分離ｂ_L1（ｋ）−ｂ_LM（ｋ）を以下のように定義する。
【０１２１】
【数４３】

【０１２２】
ここで、（Ｌ）は位置の解の横方向成分を示し、便宜上、解の成分に対する時間の表記は省略された。同様に、実施例では、分離ｂ_V1（ｋ）−ｂ_VM（ｋ）を以下のように定義する。
【０１２３】
【数４４】

【０１２４】
ここで、（Ｖ）は主解及び第ｍ番目の副解の垂直方向成分を示し、便宜上、その時間の表記も省略された。
次いでオペレーションはブロック４１４に進む。
【０１２５】
ブロック４１４において、プロセッサは、エラー共分散マトリクスＰ₁（ｋ）−Ｐ_M（ｋ）から、横方向及び垂直方向のエラー・パラメータＡ_L1（ｋ）−Ａ_LM（ｋ）及びＡ_V1（ｋ）−Ａ_VM（ｋ）を決定する。横方向及び垂直方向のパラメータは、以下のように定義される。
【０１２６】
【数４５】

【０１２７】
【数４６】

【０１２８】
ここで、ＶＡＲ_Lm及びＶＡＲ_Vmは、第ｍ番目の共分散マトリクスからの横方向及び垂直方向の分散を示し、Ｐ_MDは、ミスした検出の所与の確率であり、Ｑ^-1は、周知の正規化累積分布関数Ｑ（ｘ）の逆数を示す。横方向及び垂直方向の分散を含む、対応の副解エラーの統計を定義するエラー共分散マトリクスＰ₁（ｋ）−Ｐ_M（ｋ）は、以下の反復の関係に従う。
【０１２９】
【数４７】

【０１３０】
ここで、ｍは、１ないしＭのレンジである。
次いで、ブロック４１６において、プロセッサは、分離及びエラー・パラメータを使用して、次式に従って横方向及び垂直方向の保護リミットＬＰＬ（ｋ）及びＶＰＬ（ｋ）を計算する。
【０１３１】
【数４８】

【０１３２】
【数４９】

【０１３３】
上記の式は、反復表記を除いて、Ｅｑｎｓ．２０−２５において第１の実施例で使用されたのと同じ形式と定義に従う。しかしながら、解の反復的偏差Δｒ₀−Δｒ_M及び、特にエラー共分散マトリクスＰ₁（ｋ）−Ｐ_M（ｋ）のために、保護リミットは、慣性データのみならず、現在及び過去のＧＰＳ測定及び修正データをも組み入れる。
【０１３４】
横方向及び垂直方向の保護リミットを決定してしまうと、プロセッサ１４４は、それらをそれぞれ所定の横方向及び垂直方向の警報リミットＬＡＬ及びＶＡＬと比較することを生じるブロック４１８を実行する。横方向保護リミットか垂直方向保護リミットかのいずれかがその警報リミットを超える場合、プロセッサは、航空機のコックピットに信号を送り、パイロットに保全性故障を警告する。第ｍ番目の解Δｒ_mと主位置解Δｒ₀との間の実際の横方向又は垂直方向の分離度が誤り検出の選択された確率に基づくあるスレッショルドを越える場合、プロセッサは、地上受信機障害を指示する故障フラグをセットすることは随意である。
【０１３５】
ブロック４２０において、プロセッサは、角度及び／又は直線コース偏差を主位置解及びオートパイロット・システム１４０に対する基準経路に基づいて計算する。これに応答して、オートパイロット・システムは、ブロック４２２に示されるように航空機のグライドパスを自動的に補正し又は調整する。
【０１３６】
ｋ番目の繰返しを完了するため、プロセッサは、ステップ４２４において示されるように１つの繰返しの方へ進み（ｐｒｏｊｅｃｔ）、又は伝搬（ｐｒｏｐａｇａｔｅ）する。これは、
【０１３７】
【数５０】

【０１３８】
を用いて、次の、即ち（ｋ＋１）番目のハイブリッド状態ベクトルΔＸ₀（ｋ＋１）からΔＸ_M（ｋ＋１）までを決定し、そして
【０１３９】
【数５１】

【０１４０】
を用いて、（ｋ＋１）番目の誤差共分散マトリックスＰ₀（ｋ＋１）からＰ_M（ｋ＋１）までを推定することを生じる。これらの関係において、Φ（ｋ）は、式２７−２９の線形化された慣性誤差モデルにより定義された慣性動力学に従って、ｋ番目のハイブリッド状態ベクトルを次の（ｋ＋１）番目の推定値と関連付ける状態遷移マトリックスである。そして、Ｑ_mm（ｋ）は、
【０１４１】
【数５２】

【０１４２】
により与えられた雑音共分散マトリックスであり、ここで、ｖ（ｋ）は、慣性測定値の中の雑音を定義するプロセス雑音ベクトルである。
キャリア平滑化を用いる実行においては、差分補正は、強力に相関させられ、従って観測値、即ち差分補正のような測定データが相関されない従来のカルマン・フィルタリング仮定と矛盾するであろう。従って、これらの実行に存在する相関を補償するため、代表的実施形態は、２０個の状態誤差ベクトルをＮ個の追加の誤差状態Δｅ_nを用いて拡張し、該Ｎ個の追加の誤差状態Δｅ_nは、平滑化誤差を、即ち、キャリア平滑化の使用から生じる誤差を推定する。平滑化フィルタは、１００秒の時定数を持つ１次の線形フィルタで白色雑音をフィルタリングすることにより得られる平滑化誤差Δｅ_nを加算されただけのキャリア雑音を正しい疑似範囲に与える信号ブロックと等価である。１つの複雑化は、Ｍ個の地上受信機の各々に対して１つ当て、且つランディング・ユニット内の補正データ受信機から１つ当てであるＭ＋１個の独立雑音寄与分が存在することである。正常状態の下では、Ｍ個の雑音寄与分の全ては、それらがカルマン・フィルタで用いられる前に収束を保証するに十分な程長く（約２００秒）フィルタリングされた。平滑化誤差状態に追加されるプロセス雑音ｑ_eは、受信されたσ_pr__grdに対応すべきである。
【０１４３】
代表的実施形態は、プロセス雑音ｑ_eを次のように導出する。
【０１４４】
【数５３】

【０１４５】
分散の更新は（ｑ_e＝Ｅ［ｗ²］で）次式のとおりである。
【０１４６】
【数５４】

【０１４７】
静止（又はゆっくり変化する）状態において、ｐ_e（ｋ＋１），ｐ_e（ｋ）であり、そのためプロセス雑音ｑ_eは、次式により与えられる。
【０１４８】
【数５５】

【０１４９】
主フィルタに対して、雑音分散は次のとおりである。
【０１５０】
【数５６】

【０１５１】
そして、サブフィルタに対して、雑音分散は次のとおりである。
【０１５２】
【数５７】

【０１５３】
操作中のマスキング又は干渉のためランディング・ユニットが一時的に衛星を見失うとき、代表的実施形態は、平滑化フィルタを再開する。一般的に、衛星が標準ＬＡＡＳ内に収束する前に最高２００秒かかるであろう。代表的実施形態のフィルタは、慣性伝搬された情報及び他の衛星測定を用いて、元の精度に復旧する。この機構は、見失った衛星の数に無関係に働く。全ての衛星が一時的に見失った場合、復旧は、全体的に、慣性伝搬された情報に基づく。更に、案内信号の保全性は、この期間全体にわたり有効のままである。
【０１５４】
ブロック４２８に示される更新を完了した後で、プロセスは、ブロック４０２に戻って、図４に示されるプロセス・ループ全体を繰り返す。
要するに、第２の実施形態は、第１の実施形態の単純なカルマン・フィルタ拡張を与え、それは、慣性データばかりでなく現在及び過去のＧＰＳ測定及び補正データをも位置解及び保護リミット計算に組み込む。過去のデータは、さもなければ保護リミットの計算を妨げるであろういずれの使用可能でない疑似範囲測定データに事実上取って代わり、プロセッサが中断なしに保護リミットを計算するのを可能にする。
【０１５５】
更に、サブフィルタにおける相関データ拡張機構は、少なくとも１つのサブフィルタ、即ち副解（ｓｕｂｓｏｌｕｔｉｏｎ）が地上受信機の故障又は停止に影響されないままであることを保証する。たとえ故障が長時間にわたり生じたとしても、サブフィルタは、相変わらず、保全性モニタリングに対して真の基準を与える。そして、慣性データをカルマン・フィルタに組み込むことにより、ランディング・ユニットは、不十分な衛星又は補正データから生じる、全てでは無いが大部分のものを介して動作し又は慣性飛行するのを可能にする。
［結論］
この分野の促進において、発明者はユニークな地上増強無線ナビゲーション・システム及び信頼性と一般的な地上増強ＧＰＳナビゲーション及びガイダンス・システムの連続性の欠点を解決する方法とを与えた。特に、一実施の形態はＧＰＳに基づく位置解を計算し、地上受信機からの補正データを使用して１つ又はそれ以上の位置解を発達させた。位置解と副解との間の分離および相違と副解誤差変動は精度又は保護リミットを決定するのに使用された。他の実施の形態はカルマン・フィルタ技術を使用する類似の方法論に従って、過去および現在の慣性データおよび補正データを解答及び副解演算に組み込み、衛星または補正データの喪失中にシステムの継続的な信頼を容易にする。
【０１５６】
本願は好適な実施の形態を参照して記載されているが、当業者には本発明の真理および範囲から逸脱することなしに変更がされる得ることをみとめるであろう。特に、当業者は、単一のプロセッサが本発明の実施のために全ての動作を行うこと、又は多重プロセッサがこれらの動作を分担することを認めるであろう。更に、方法自身は、ここに記載されたもの以外に各々の機能ユニットに分割されえる。もちろん、形および詳細における他の変更は特許請求の範囲に記載された発明の真理及び範囲の中である。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明を包含する第１の例示のナビゲーションおよびガイダンス・システム１００のブロック図である。
【図２】 本発明による図１のシステムを動作する第１の例示の方法を示すフローチャートである。
【図３】 本発明を包含する第２の例示のナビゲーションおよびガイダンス・システム３００のブロック図である。
【図４】 本発明による図３のシステムを動作する例示の方法を示すフローチャートである。

Claims (16)

1. 複数の衛星送信機からの複数の衛星信号を各々追跡し、前記複数の衛星信号の各々に対する受信機特有の差分補正を得るために夫々既知の位置に設置される複数の地上受信機を含む差分測位システムによって与えられた測位解の精度を決定する方法であって、
   前記複数の地上受信機の全部から得られた前記受信機特有の差分補正の平均値に基づいて、前記複数の衛星信号の各々に対する補正データを決定するステップと、
   前記複数の地上受信機の全部ではない幾つかから得られた前記受信機特有の差分補正のサブセットの平均値に基づいて、前記複数の衛星信号の各々に対する補正データの１つ以上のサブセットを決定するステップと、
   前記複数の衛星信号と、前記複数の地上受信機の全部から得られた前記受信機特有の差分補正の平均値に基づく当該複数の衛星信号の各々に対する補正データとを用いて、前記測位解を生成するステップと、
   前記複数の衛星信号と、前記補正データの１つ以上のサブセットとを用いて、各々が前記複数の衛星信号と前記複数の地上受信機の全部ではない幾つかから得られた前記受信機特有の差分補正のサブセットの平均値に基づく前記複数の衛星信号の各々に対する補正データのサブセットの各々に基づく、１つ以上の測位副解を生成するステップと、
   前記測位解と前記１つ以上の測位副解の各々との間の差の関数として、前記測位解の精度の表示を与える１つ以上の間隔を計算するステップと、
   から成る方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記１つ以上の間隔が、前記測位解に対する保護限界を決定するために用いられることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
3. 請求項１に記載の方法において、前記複数の地上受信機の全部から得られた前記受信機特有の差分補正の平均値と、前記複数の地上受信機のサブセットの各々から得られた、前記受信機特有の差分補正のサブセット各々の平均値が、一様或いは否一様加重平均であることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
4. 請求項１に記載の方法において、前記測位解及び１つ以上の測位副解の各々が、最小二乗推定から得られることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
5. 請求項１に記載の方法において、前記複数の地上受信機のサブセットの各々が、別個の地上受信機と関連し、かつ当該別個の地上受信機以外の全てを含むことを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
6. 請求項５に記載の方法において、前記複数の地上受信機のサブセットの各々から得られた、前記受信機特有の差分補正のサブセット各々が、前記個別の地上受信機から得られた前記受信機特有の差分補正を除外することを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
7. 複数の衛星送信機からの複数の衛星信号を各々追跡し、前記複数の衛星信号の各々に対する受信機特有の差分補正を得るために夫々既知の位置に設置される複数の地上受信機を含む、輸送手段に対する測位解を与える差分航法システムで用いるための、前記測位解の精度を決定する方法であって、
   前記複数の地上受信機の全部から得られた前記受信機特有の差分補正の平均値に基づいて、前記複数の衛星信号の各々に対する補正データを決定するステップと、
   前記複数の地上受信機の１つ以外の全てから得られた前記受信機特有の差分補正のサブセットの平均値に基づいて、前記複数の衛星信号の各々に対する補正データの複数のサブセットを決定するステップと、
   前記複数の衛星信号と、前記複数の地上受信機の全部から得られた前記受信機特有の差分補正の平均値に基づく当該複数の衛星信号の各々に対する補正データとを用いて、前記測位解を生成するステップと、
   前記複数の衛星信号と、前記補正データの複数のサブセットとを用いて、各々が前記複数の衛星信号と前記複数の地上受信機の１つ以外の全てから得られた前記受信機特有の差分補正のサブセットの平均値に基づく前記複数の衛星信号の各々に対する補正データのサブセットの各々に基づく、複数の測位副解を生成するステップと、
   前記測位解と前記複数の測位副解の各々との間の差に基づいて、複数の間隔を計算するステップと、
   前記複数の間隔の少なくとも１つに基づいて、前記輸送手段に対する前記測位解の保護限界を決定するステップと、
   から成る方法。
8. 請求項７に記載の方法において、前記複数の地上受信機のサブセットの各々から得られた、前記受信機特有の差分補正のサブセット各々が、前記個別の地上受信機から得られた前記受信機特有の差分補正を除外することを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
9. 請求項７に記載の方法において、前記輸送手段上に設置されたプロセッサによって実行される機械語命令として実装されることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
10. 請求項７に記載の方法において、前記保護限界が、水平成分及び垂直成分を含むことを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
11. 請求項７に記載の方法において、前記輸送手段が、航空機であることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
12. 請求項１１に記載の方法において、前記システムがローカルエリア増強システム（ＬＡＡＳ）であり、前記受信機特有の差分補正のサブセット各々の平均値に基づく、前記補正データの複数のサブセットが前記衛星信号の各々に対する複数のＢ値から決定され、前記補正データの複数のサブセットの各々が前記複数のＢ値の個別のものから決定されることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
13. 請求項１２に記載の方法において、前記複数のＢ値の個別のものが、前記別個の地上受信機の１つと関連し、前記受信機特有の差分補正のサブセット各々が、前記個別の地上受信機から得られた前記受信機特有の差分補正を除外することを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
14. 請求項７に記載の方法において、前記測位解及び測位副解の各々が、カルマン・フィルタ法を用いて計算されることを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
15. 請求項１４に記載の方法において、前記カルマン・フィルタ法が、前記測位解及び複数の測位副解の各々の計算に輸送手段の運動データを与える慣性センサ・データを組み込むことを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。
16. 請求項７に記載の方法において、更に、
    前記保護限界と警告限界とを比較するステップと、
    もし前記保護限界が前記警告限界を超える場合完全性不足を信号するステップと、
    を含むことを特徴とする、測位解の精度を決定する方法。

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