KR101156913B1 - 압력 센서들을 이용한 ｇｎｓｓ 포지셔닝 - Google Patents

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Abstract

GNSS 데이터의 정확도를 개선하기 위한 시스템들, 방법들 및 장치들이 제시된다. 특히, 본 발명의 실시예들은 센서 입력을 유리하게 이용하여 포지션 픽스들의 정확도를 개선할 수 있다. 항법 시스템들에서의 물리적인 5개의 센서들의 이용은, 특히 압력 센서로부터 유도되는 고도 데이터가 GNSS 고도 데이터를 이용하여 조정되고 그리고/또는 GNSS 고도 데이터와 블렌딩되는 경우에, 특히 유리한 것으로 간주된다.

Description

압력 센서들을 이용한 ＧＮＳＳ 포지셔닝{GNSS POSITIONING USING PRESSURE SENSORS}
본 발명은 일반적으로 압력 센서로부터 유도되는 고도 데이터를 이용한 GNSS 데이터의 개선에 관한 것이다. 어떠한 실시예들은 GNSS 데이터에 의해 보정(calibrate)되고 그리고/또는 GNSS 데이터와 블렌딩(blend)되는 것으로서 압력-센서 유도 데이터를 이용하여 개선된 고도 결정을 제공한다.
본 발명의 추가적인 실시예들은 일반적으로 통신 그리고 특정하게는 네비게이션 시스템들을 위한 다중경로 신호들의 검출, 이용 및/또는 완화에 관한 것이다. 어떠한 실시예들은 GNSS 시스템들에 대한 다중경로 신호들의 검출, 이용 및/또는 완화에 추가로 관련된다.
특히 매핑 서비스들을 사용자들에게 제공하는 휴대용 네비게이션 장치들에 관한 GNSS 포지셔닝의 개선된 정확도에 대한 요구가 현재 존재한다. 현재, GNSS 수평 정확도는 "맵 매칭(map matching)" 기술들을 이용하지 않고 - 즉, 사용자가 도로 내의 위치로 제약된다는 가정 하에서, 상기 맵에서의 도로들 및 다른 랜드마크들의 위치에 기초하여 사용자 위치를 추측하지 않고, 정확한 사용자 맵 위치를 제공하기에 불충분하다. 또한, 현재의 기술들은, 예를 들어 육교 아래 또는 두 개의 도로들이 상단 데크-하단 데크 구성인, 근접하게 이격된 도로들 간에 또는 겹쳐진 도로 상황들을 구분하는데 충분히 정확하지 않다. 따라서 이러한 난관들을 극복하기 위해 GNSS 포지셔닝 시스템들의 정확도를 개선할 필요가 있다.
또한, 무선 통신 시스템들은 일반적으로 "다중경로"로 알려진 효과에 직면한다. "다중경로"는 신호원으로부터의 비-가시선(non-line of sight) 신호의 수신을 지칭한다. 다중경로 신호들은, 예를 들어, 지면, 빌딩 표면 또는 물(water)의 본체(body)의 표면과 같은, 근처의 반사체(reflector)로부터의 신호의 수신으로부터 야기될 수 있다. 또한 다중경로 신호들은 신호들이 현저히 굴절될 때 야기될 수도 있다. 일반적으로 비-반사 또는 굴절된 (직선) 신호는 단순히 "신호", "실제 신호" 또는 "가시선(line of signt) 신호"로 지칭되는 반면, 반사되거나 굴절된 신호는 다중경로 신호로서 지칭된다. 다중경로 신호가 상기 가시선을 따라 이동하지 않기 때문에, 이는 항상 상기 실제 신호보다 수신기에 늦게 도달한다.
다중경로 신호들은, 가끔 유용할지라도, 종종 신호 품질에 불리하다. 예를 들면, 레인징 신호의 치핑(chipping) 주파수가 대략 1 MHz라면, 추가적인 300 m 길이를 갖는 굴절된 경로를 따라 이동하는 다중 경로 신호는 1 칩 후에 도달할 것이다. 실제 신호와 중첩될 때, 이는 수신된 신호 품질을 왜곡시키고 일부의 경우 신호의 완전한 손실을 야기할 수 있다.
또한 다중경로 문제들은 네비게이션 시스템들, 특히 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 또는 갈릴레오(Galileo)와 같은 글로벌 네비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)에서 이용되는 것과 같은, 수신된 신호들의 수신 시간에 의존하는 것들에 해롭다. 도 1은, 종래 기술이 아닌, 본 발명의 실시예들의 예시일지라도, 신호의 수신 시간에 의존하는 네비게이션 방식들에서 다중경로 신호들의 유해한 효과를 설명하는 것을 보조할 수 있다.
도 1은 2-차원 위성 네비게이션 경우를 도시한다. 수신기(100)는 지구의 표면(110) 상의 포인트(100)에 위치하며, 이는 이 경우 수신기(100)의 "실제 위치"를 나타내는 화살표로써 표시된다. 수신기(100)는 위성들(102 및 104)로부터 신호들을 수신한다. 위성 시스템 시간에 대한 수신기 시간이 정확하게 알려지는 2 차원의 경우에서, 두 개의 위성 신호들의 수신 시간은 2-차원 포지션 픽스(position fix)를 계산하는데 충분하다. 수신기(100)는 빌딩들(106 및 108)로 둘러싸인, "도심 계곡" 환경에 존재한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 수신기(100)는 위성(104)으로부터 가시선 신호(112)를 수신할 수 있지만, 위성(102)으로부터의 가시선 신호들은 빌딩(106)에 의해 차단된다. 수신기(100)는 대신, 여기서 위성(102)으로부터의 단일 신호(116)로 도시되는, 다중경로 신호들을 수신한다. 다중경로 신호(116)가 가시선 신호가 이동하는 것보다 수신기(100)까지 더 긴 거리를 이동하기 때문에, 수신기(100)는 상기 신호의 도달 시간에 대해 더 늦은 시간을 기록한다.
위성들(102 및 104)의 신호들의 도달 시간에 기초하는 수신기의 계산된 위치(118)는 상기 위성으로부터의 수신기의 측정된 거리와 같은 각각의 반경들 및 상기 위성들에서의 중심들로써 한정되는 두 개의 원들의 교차 점들 중 하나에서 발생한다. 수신기(100)가 실제 위성(102)까지의 거리보다 위성(102)으로부터의 더 큰 거리를 측정하기 때문에, 해당 교차점은 수신기(100)의 실제 위치보다 낮게 그리고 수신기(100)의 실제 위치의 우측으로 계산된다.
과거에, 다중경로 완화 전략들은 신호 쉐이프(shape)의 분석 또는 지체 도달 신호들의 거부와 같은, 신호 처리 기술들에 초점을 두었다. 이러한 처리 기술들은, 불행하게도, 네비게이션 수신기들에 의해 제공되는 포지셔닝 솔루션(solution)으로부터 다중경로의 효과들을 정확하게 제거하는 이들의 능력에 있어서 제한적이다. 또한, 종래의 기술들은 가시선 신호가 존재하는지, 또는 단지 다중경로 신호들만이 존재하는지를 결정할 수 없었다. 따라서, 개선된 방법들, 시스템들 및 장치들이 요구된다.
본 발명의 어떠한 실시예들은: 압력 센서 입력부; 상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로를 포함하며; 상기 회로는 포지션 픽스를 개선하기 위해 상기 압력 센서 입력으로부터의 정보를 이용하도록 구성되는, 네비게이션 수신기에 관한 것이다. 상기 네비게이션 수신기는 상기 압력 센서 입력부에 접속되는 압력 센서를 더 포함할 수 있으며; 여기서 상기 압력 센서의 상대적인 측정치들은 상기 압력 센서의 절대 측정치들보다 더 정확하다. 선택적으로, 상기 네비게이션 수신기는 GNSS 수신기를 포함할 수 있으며, 여기서 상기 회로는 상기 GNSS 수신기로부터 유도되는 고도를 이용하여 상기 압력 센서로부터 유도되는 고도를 조정(calibrate)하도록 구성된다. 또한, 상기 네비게이션 수신기는 상기 압력 센서로부터 유도되는 고도를 조정하는데 이용되는 상기 GNSS 수신기로부터 유도된 고도가 Kalman-필터링(Kalman-filter)되지 않도록 구성될 수 있다. 바람직하게는, 상기 회로는 포지션 솔루션 섹션, 속도 솔루션 섹션, Kalman 필터 및 대기(atmosphere) 모델 섹션을 실행하는 중앙 처리 장치를 포함한다. 추가적으로, 상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로는 상기 압력 센서 입력으로부터 제 1 고도를 유도하도록 구성되고; 그리고 상기 압력 센서에 접속되는 회로는 상기 제 1 고도를 GNSS 센서로부터 수신되는 제 2 고도와 블렌딩(blend)하도록 구성될 수 있다. 바람직하게는, 상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로는 상보적 필터 동작을 수행하도록 구성된다.
본 발명의 추가적인 실시예들은: 1차(primary) GNSS 시스템으로부터 GNSS 측정을 수신하는 단계; 상기 GNSS 측정으로부터 제 1 고도를 유도하는 단계; 상기 GNSS 측정에 시간상(in time) 근사적으로 대응하는 압력 센서 입력으로부터 제 2 고도를 유도하는 단계; 및 블렌딩된 고도 측정을 획득하기 위해 상기 제 1 및 제 2 고도 측정들을 결합하는 단계를 포함하는, GNSS 포지셔닝의 개선을 위한 방법에 관한 것이다. 선택적으로, 상기 제 1 및 제 2 고도 측정들을 결합하는 단계는 상보적 필터 동작을 실행하는 단계를 포함한다. 바람직하게는, 상보적 필터 동작을 실행하는 단계는 저역-통과 필터를 이용하여 상기 제 1 고도에 관련된 데이터를 필터링하는 단계 및 고역-통과 필터를 이용하여 상기 제 2 고도에 관련된 데이터를 필터링하는 단계를 포함한다. 추가적으로, 상기 제 2 고도는 대기 모델을 이용하여 유도될 수 있다.
본 발명의 추가적인 실시예들은: GNSS 센서; 압력 센서; 및 맵-매칭(map-matching)을 이용하지 않고 맵 로케이션(location)을 제공하기 위해 상기 GNSS 센서 및 상기 압력 센서로부터 유도되는 입력을 이용하도록 구성되는 마이크로프로세서를 포함하는, 휴대용 네비게이션 시스템에 관한 것이다. 추가적으로, 상기 휴대용 네비게이션 시스템은 도심 계곡 환경에서 10 미터 이하의 수평 정확도를 제공할 수 있다.
선택적으로, 상기 휴대용 네비게이션 시스템은, 상기 마이크로프로세서에 의해 실행될 때: GNSS 고도를 계산하는 단계; 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초하여 고도를 계산하는 단계; 및 블렌딩된 고도를 생성하기 위해 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초한 고도와 상기 GNSS 고도를 결합하는 단계를 포함하는 방법을 수행하는, 소프트웨어 명령들을 포함하는 기계-판독가능 매체를 더 포함한다. 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초한 고도와 상기 GNSS 고도를 결합하는 단계는 바람직하게는 상보적 필터를 이용하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 추가적인 실시예들은: GNSS 센서; 압력 센서; 및 맵 로케이션을 제공하기 위해 상기 압력 센서와 상기 GNSS 센서로부터 유도되는 입력을 이용하도록 구성되는 마이크로프로세서를 포함하는 휴대용 차량 네비게이션 시스템으로서; 여기서 상기 휴대용 네비게이션 시스템은 겹쳐진(stacked) 도로 조건에서 두 개의 도로들 간을 구분할 수 있는, 휴대용 차량 네비게이션 시스템에 관련된다. 또한 상기 차량 네비게이션 시스템은 겹쳐진 도로 조건들 하에서 10 미터 이하의 수직 정확도를 선택적으로 제공한다.
추가적으로, 상기 차량 네비게이션 시스템은, 상기 마이크로프로세서에 의해 실행될 때: GNSS 고도를 계산하는 단계; 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초하여 고도를 계산하는 단계; 및 블렌딩된 고도를 생성하기 위해 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초한 고도와 상기 GNSS 고도를 결합하는 단계를 포함하는 방법을 실행하는, 소프트웨어 명령들을 포함하는 기계-판독가능 매체를 더 포함한다. 바람직하게는, 상기 압력 센서로부터 유도되는 측정에 기초한 고도와 상기 GNSS 고도를 결합하는 단계는 상보적 필터를 이용하는 단계를 포함한다.
본 발명의 어떠한 추가적인 실시예들은: 물리 센서 입력; 상기 물리 센서 입력에 접속되는 회로를 포함하며; 여기서 상기 회로는 다중경로 완화를 위해 상기 물리 센서 입력으로부터의 정보를 이용하도록 구성되는, 네비게이션 수신기들에 관련된다. 그러한 네비게이션 수신기들은 상기 물리 센서 입력이 물리 센서에 접속되도록 적응되도록 추가로 구성될 수 있으며, 여기서 상기 물리 센서의 상대적 측정들은 상기 물리 센서의 절대 측정들보다 더 정확하고; 상기 물리 센서는 압력 센서이며; 그리고/또는 상기 물리 센서 입력은 관성(inertial) 센서에 접속되도록 적응된다.
어떠한 실시예들에서 상기 회로는 포지션 솔루션 섹션, 속도 솔루션 섹션, Kalman 필터 및 대기 모델 섹션을 실행하는 중앙 처리 장치를 포함한다. 추가적으로, 상기 네비게이션 수신기는 상기 물리 센서 입력에 접속되는 회로가 상기 센서 입력으로부터 제 1 포지션-관련 데이터를 유도하도록 구성되도록 구성될 수 있으며; 그리고 상기 물리 센서에 접속되는 회로는 GNSS 센서로부터 수신되는 제 2 포지션-관련 데이터와 상기 제 1 포지션-관련 데이터를 블렌딩하도록 구성된다. 상기 네비게이션 수신기는 상기 물리 센서 입력에 접속되는 회로가 상보적 필터 동작을 수행하도록 구성되도록 설정될 수 있다.
본 발명의 실시예들은, GNSS 측정을 수신하는 단계; 상기 GNSS 측정에 기초하여 포지션을 계산하는 단계; 물리 센서 입력으로부터 유도되며 상기 GNSS 측정에 시간상 근사적으로 대응하는 제 1 포지션-관련 데이터를 수신하는 단계; 상기 GNSS 측정에 기초하는 포지션이 상기 제 1 포지션-관련 데이터를 이용함으로써 다중 경로에 의해 현저히 영향을 받았는지를 결정하는 단계를 포함하는, 다중경로 완화를 위한 방법에 추가로 관련된다. 상기 방법은 상기 GNSS 측정에 기초하는 포지션이 다중경로에 의해 현저히 영향을 받아는지를 결정하는 단계가 상기 물리 센서 입력으로부터 유도되며 상기 GNSS 측정의 시간 이전의 시간에 대응하는 제 2 포지션-관련 데이터를 이용하는 단계를 더 포함하는 상황들을 포함하도록 확장될 수 있다. 또한, 상기 방법은 상기 GNSS 측정에 기초하는 포지션이 다중경로에 의해 현저히 영향을 받았는지를 결정하는 단계가 상기 제 1 포지션-관련 데이터와 상기 제 2 포지션-관련 데이터 간의 차이를 계산하는 단계를 포함하도록 수행될 수 있다. 바람직하게는, 상기 제 1 포지션 관련 데이터는 고도 또는 가속도이며 선택적으로 상기 고도는 대기 모델을 이용하여 계산된다.
어떠한 실시예들에서, 상기 방법은 GNSS 신호들로부터 유도되는 대응하는 포지션-관련 데이터를 입력으로서 갖는 상보적 필터로써 상기 제 1 포지션-관련 데이터와 상기 제 2 포지션-관련 데이터 간의 차이를 필터링하는 단계를 더 포함할 것이다. 선택적으로, 상기 상보적 필터는 고역-통과 필터 및 저역-통과 필터를 포함한다.
다른 실시예들은: 물리 센서; 및 다중경로 완화를 수행하기 위해 상기 GNSS 센서 및 상기 물리 센서로부터 유도되는 입력을 이용하도록 구성되는 마이크로프로세서를 포함하는, 휴대용 네비게이션 시스템에 관련된다. 상기 휴대용 네비게이션 시스템은 상기 물리 센서가 압력 센서이도록 구성될 수 있으며, 상기 시스템은, 상기 마이크로프로세서에 의해 실행될 때, GNSS 포지션을 계산하는 단계; 상기 물리 센서로부터 유도되는 측정에 기초하여 포지션 변경을 계산하는 단계; 및 상기 GNSS 포지션이 다중경로에 의해 현저히 영향을 받을 것 같은지를 결정하기 위해 상기 포지션 변경을 임계치와 비교하는 단계를 포함하는 방법을 수행하는, 소프트웨어 명령들을 포함하는 기계-판독가능 매체를 포함한다. 상기 포지션 변경은 바람직하게는 고도에서의 변경을 포함하며; 상기 방법은 유리하게는 상보적 필터의 이용을 통해 상기 물리 센서로부터 유도되는 고도 정보로써 상기 GNSS 포지션을 증가(augment)시키는 단계를 더 포함한다.
도 1은 2-차원 GNSS 다중경로 문제 및 바람직한 실시예들의 양상을 나타낸다.
도 2는 어떠한 실시예들에 따른 GPS 시스템 구조를 나타내는 GPS 블록도이다.
도 3은 겹쳐진 도로 조건들 하에서 종래의 GPS 수신기의 성능을 도시하는 그래프이다.
도 4는 겹쳐진 도로 조건들 하에서 본 발명의 실시예의 성능을 도시하는 그래프이다.
도 5는 겹쳐진 도로 조건들 하에서 본 발명의 실시예의 성능을 나타내는 다른 그래프이다.
도 6은 두 개의 Kalman-필터 실시예를 도시하는 시스템도이다.
본 발명의 다수의 실시예들이 네비게이션 시스템들에서 포지션 픽스(fix)들의 정확도를 개선하는 것과 "다중 경로 완화"의 개념에 관련된다. 여기서 이용되는 바로서, "다중경로 완화"는 다중경로 신호들의 유해한 효과들을 감소시키는 것을 의미한다.
일반적으로, 본 발명의 실시예들은 임의의 종류의 정보일 수 있는, 통상 디지털 또는 아날로그 신호로서 인코딩되는, 포지션 픽스들에 이용되는 1차 GNSS 시스템과 다른 소스로부터의 정보를 제공하는 센서로부터 유도되는, 정보를 이용함으로써 개선된 정확도 및 다중경로 완화를 달성한다. 예를 들어, 상기 센서가 갈릴레오 수신기를 보충하기 위해 제공된다면, 상기 센서는 GPS 수신기에 기초할 수 있다. 여기서, 용어 "~로부터 유도된다"는 "~의 직접 출력으로서 리트리빙(retrieve)된다" 또는 "~의 출력으로부터 수정된다"를 의미한다. 상기 센서는 "물리 센서(physical sensor)"일 수도 있다. 물리 센서는 네비게이션 위성들 또는 원격 의사-위성(pseudo-lite)들과 같은 먼 송신기들에 의해 동보되는 무선 신호들을 검출하는 센서와 대조적으로, 상기 수신기의 더욱 즉각적인 물리적 환경을 센싱하는 장치이다. 물리 센서들의 예들은 관성 센서들, 고도계들, 속도계들 등을 포함할 수 있다.
다수의 발명적 개념들이 그 포지션 픽스 계산들을 개선하기 위해 고도를 모니터링하고 상기 고도에 대한 정보를 이용하는 압력 센서를 채택하는 수신기 실시예들을 참조로 설명될 경우 더욱 명백해질 것이다. 상기 센서에 의해 릴레이되는 압력 정보는 GPS 픽스들 간의 수신기의 위치 및 변위(displacement)에 대한 물리적 정보를 제공한다. 상기 수신기의 GPS 섹션이 다중 경로에 직면한다면, 계산된 포지션은 픽스들 간에 현저히 변화할 것이다. 상기 픽스는 수직 및 수평 방향들에 있어서 현저히 시프트할 것이다. 순간 시프트(instantaneous shift)(시간적으로 인접한 두 개의 수십개의 픽스들 간의 시프트를 의미하며, 여기서는 1초 이격되는 것으로 가정됨)는 수평 및 수직으로 대략 수미터일 수 있다. 1초로부터 다른 것으로의 포지션에 있어서의 급격한 점프(jump)는 상기 수신기를 이용하는 사용자의 실제 가속 능력들과 호환되지 않는 가속을 나타낸다. 상기 압력 센서에 의해 측정될 때의 고도와 계산된 GPS 수직 포지션 간의 차이는 다중 경로 검출 매커니즘으로서 이용된다. 다른 실시예들에서, GNSS 포지션 픽스들은 센서 데이터를 이용하여 필터링되어 이들의 정확도를 개선하고 다중경로 및 다른 에러들의 효과들을 완화시킨다.
본 개념은 도 1에 도시되며, 이는 배경기술 섹션에서 기재된 바와 같은 2 차원 네비게이션 시스템 문제를 도시한다. 보행자 또는 차량에 대한 경우에서와 같이, 수신기(100)가 이동 중이면, 이는 가시선 신호 차단에 기초하는 다중경로 신호들에 대한 급격한 강화(emphasis)에 직면할 것이다. 예를 들어, 상기 수신기(100)가 빌딩(106)의 방향으로 빌딩(108)으로부터 이동 중이라면, 이는 어떠한 포인트에서 가시선 신호(114)의 차단과 다중경로 신호(116)의 수신에 직면할 것이다. 이는, 예를 들어, 수신기(100)의 실제 위치로부터 계산된 위치(118)로, 상기 수신기의 계산된 위치에서의 급격한 시프트로 귀결될 수 있다.
물리 센서들은 이러한 종류의 다중경로 효과들을 검출하는데 이용될 수 있다. 상기 사용자가 1초 이내에 정적 위치로부터 40미터 떨어진 위치로 물리적으로 이동되었다면, 그리고 상기 1초 인터벌의 첫번째 절반에서 일정한 양의 가속 및, 상기 1초 인터벌의 두번째 절반에서 음의 일정한 가속을 가정한다면(1초 후에 쉬게 됨), 상기 일정한 가속은 0.5s에 대해 160m/s2 또는 +16G 및 나머지 0.5s에 대해 -16G 이어야 하며, 여기서 최대 속도는 0.5초에서 288km/h이다. 그러한 가속은 인간의 위치에 관련된 어떠한 수신기에 대해서도 매우 가능성이 낮다. 따라서, 임의의 특정 애플리케이션에 대해 적절하게, 특정 GNSS 포지션 픽스가 다중경로에 의해 현저히 영향받을 것 같은지 아닌지를 결정하는데 이용될 수 있는 임계치 변경이 선택될 수 있다. 상기 임계치의 선택은, 물론, 상기 예시에 제시된 바와 같이 수신기의 예상 속도에 의존할 수 있다. 바람직한 실시예들은 계산된 GNSS 변위를, 예를 들어 압력 센서에 의해 측정되는 수직 변위와 비교할 것이다.
예를 들어, MEMS(Micro electromechanical Systems) 기술을 이용한 현재 이용가능한 압력 센서들은 대응하는 고도에 있어서 대략 0.2 미터의 분해능(resolution) 레벨을 갖는다. 그러한 센서의 일례는 BOSCH Sensortec에 의해 제조되는 SMD-500이다. 그러한 센서들은 예를 들어 계단 오름(stair climbing)을 추적하는데 충분한, 상대적으로 양호한 동적 응답을 갖는다. 일반적으로 MEMS 기술을 이용하여 사용자의 현재의 층을 결정하는 것이 가능하다.
압력 정보가 기상 상태들 때문에 계속하여 변화하는 반면, 본 편차(variation)의 시상수(time constant)는 수십분(tens of minutes)이다. 따라서 압력 센서 정보는 GNSS 정보에 의해 보정(calibrate)될 수 있다. 이는 절대적으로 정확한 정보이지만, 상대 정보에 대비하여 높은 잡음 레벨(GNSS 정보)을 가지고, 상당히 정확한 상대 변위(압력 유도 고도 정보)를 갖는 경우이다. 즉, GNSS 포지셔닝은 더 낮은 정확도를 갖지만, 기지의 지구-중심(Earth-centered) 지구-고정(Earth-fixed) 좌표들에 대한 포지션을 생성한다. 압력 센서는, 천천히 변화하지만 임의의 두 개의 GNSS 픽스들 간에 동일하다고 가정될 수 있는 표준에 상대적인 압력을 생성한다. 두가지 타입들의 블렌딩은, 예를 들어, 상보적 필터에 의해 또는 Kalman 필터에 의해 이뤄질 수 있다. 이는 전체 픽스를 개선하는데 이용될 수 있는 포지션의 더 정확한 고도 컴포넌트를 생성할 것이다.
바람직한 실시예들에서, 상기 압력 센서는 Kalman-필터링된 고도들이 아닌 단일 포지션 픽스들로부터 직접 계산되는 고도들을 이용하여 보정될 것이다. Kalman-필터링된 고도들은 낮은 잡음을 갖지만, 많은 측정들에 걸친 스무딩(smoothing) 효과 때문에 다소의 바이어스를 갖는다. 반면, 상대 압력 센서는 내재적으로 낮은 샘플간(intersample) 잡음을 갖지만, 단지 상대적인 정확도만을 제공한다. 그러므로 보정 표준에서 더 나은 잡음 특성들을 위해 절대적 정확도를 희생하는 것은 바람직하지 않다.
동일한 기술, 즉, 다중경로 완화를 위해 짧은 인터벌들에 걸쳐 센서-보고된 정보와 GNSS 보고된 포지션 간의 차이를 검출하는 것이, 다른 센서들과 함께 이용될 수 있으며, 가장 본질적인(natural) 것은 가속도계들이다. 그리하여 일부 실시예들에서 가속도계가 추가적인 고도 정보를 필요로 하는 것을 포함하는, 어떠한 추가적인 난관들이 생성된다. 다른 실시예들에서, 가속도계는 방향에 상관없이 평균 가속이 GNSS 시스템에 의해 결정되는 가속과 일치하는지를 결정하는데 이용될 수 있다.
압력 센서는, 대조적으로 본질적인 가정된 변위 측정 방향(수직)을 갖는다. 가속도계들은 스퓨리어스(spurious) 가속을 검출하는데 이용될 수 있지만, 가속도의 대응 변위로의 변환은 어렵다. 또한, 예를 들어, 가속도계가 임팩트 쇼크를 검출할 때, 일부 스퓨리어스 예외 조건들이 존재할 수도 있다. 또한, 수직 가속은 수평 가속보다 훨씬 덜할 것이며, 그래서 실제와 허위 가속 간을 검출하는 것이 일반적으로 더 어려울 것이다.
어떠한 실시예들에서, 압력 센서가 GPS 정보를 이용하여 보정되어 정확한 고도를 유도할 수 있다. 고도에 있어서 급격한, 상대적인 변동들 또는 그 부재에 관심을 갖기 때문에, 본 압력 센서 보정은 다중 경로 완화에 반드시 필요한 것은 아니지만, 보정은 절대 고도 측정들이 요구되는 경우 수행될 수 있다. 다중경로 효과들로 인한 압력 센서 보정의 "오염"을 회피하기 위해, 상기 보정은 매우 긴 시상수(대략 최소 30 내지 100초)를 갖는다. 즉, 보정(또는 어느 변위들이 측정되는지에 대한 베이스라인(baseline) 압력의 세팅)은 많은 GNSS 픽스 사이클들에 걸쳐 일어난다. 또한 압력 센서 시스템을 이용하는 수신기는 GPS 포지션이, 예를 들어, 의사거리(pseudorange) 잔차(residual)들이 너무 높다는, 또는 수직 잔차들이 너무 높다는 결정을 통해 품질이 낮은 것으로 인지된다면 상기 보정 동작을 불능화 또는 정지시키도록 구성될 수도 있다. 그러한 경우에, 상기 동작은, 이전의 보정 값들을 이용하여, 진행되도록 구성될 수 있다.
사실, 한 번에 통상 단 하나의 위성이 일시적인 다중경로에 의해 악영향을 받을 것이다. 상기-기재된 기술들은, 간단히 관성/압력 센서들로부터 전파(propagate)된 위치와 비교되는 각 위성의 잔차(residual)를 측정함으로써, 어느 위성이 장애(fault)인지를 검출할 수 있다. 이는 상기 수신기로 하여금 다중경로에 의해 악영향을 받는 위성으로부터의 측정들을 거부함으로써 또는 이전 값들로 속행함으로써 상기 포지션 픽스를 더 정확하게 하도록 하여 준다.
대안적으로, 하나의 위성에 대한 추가적인 의사거리 에러가, 물리 센서의 정확도로, 물리 센서로부터 유도되는 데이터에 대해 측정될 수 있다. 이는 RAIM(Reiceiver Autonomous Integrity Monitoring, 수신기 자율 무결성 모니터링)과 같은 그룹-기반 기술들에 의존하지 않고, 본 기준(reference)에 대한 정확도에 대해 모든 위성의 체크를 허용한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 수신기 구조(200)의 블록도를 이용하는 것을 나타낸다. 도 2는 여기서 GPS 센서로서 도시되는, GNSS 센서(202)를 가지며, 이는 위성들을 포착 및 추적하고 레인징(range) 측정들에 관한 정보를 생성한다. 또한 수신기 구조(200)는 여기서 압력 센서로서 도시되는, 센서(218)를 포함한다. GPS 센서들 및 압력 센서들로부터 유도되는 데이터는 이하에 기재되는 방식으로 2-상태(two-state) Kalman 피터(234) 및 상보적 필터(244)로써 필터링된다. 여기 기재되는 바와 같은 상기 필터 실시예들은 본 개시물에 의해 의도되는 결과를 달성할 기능을 여전히 수행하면서 상당히 재배열될 수 있음이 명백할 것이다.
GPS 센서(202)는 204에서 GPS 의사거리 측정들을 그리고 206에서 GPS 델타 의사거리 측정들을 발생시킨다. 상기 GPS 의사거리 측정들은 포지션 솔루션 섹션(208)으로 전달되며, 이는 도시된 바와 같이 최소-제곱 타입 포지션 솔루션 알고리듬일 수 있다. 의사거리 측정들과 유사하게, 델타 의사거리 측정들이 206에서 속도 솔루션 섹션(214)에 전달되며, 이는 도시된 바와 같이 최소 제곱 속도 솔루션 섹션일 수 있다. 여기서, 용어 "섹션"은 일반적으로, 통상 방법, 소프트웨어 명령들의 객체 또는 논리 그룹핑으로서 식별가능한, 어떠한 기능을 수행하도록 구성되는 코드, 회로 또는 양자를 지칭한다. 코드로서 구현된다면, 섹션은 일반적으로 내장 CPU 코어가 내장된 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러 또는 주문형 반도체(application specific integrated circuit)과 같은, 중앙 처리 장치를 포함하는 집적회로에 의해 실행될 것이다. 그러한 섹션들에 대한 소프트웨어 명령들은 기계 판독가능 매체에 내장되며, 이는, 예를 들어, 집적 회로 칩 또는 칩의 일부로서 플래시 메모리와 같은 비-휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
포지션 솔루션 섹션(208)은 210에서 의사거리 수직 잔차(residual)를 그리고 212에서 GPS-계산 고도(포인트 A로 도시됨)를 출력한다. 상기 출력(210)은 임계치 섹션(242)에 접속된다. 임계치 섹션(242)은 상기 수직 의사거리 잔차들이 허용가능 한계들 내인지를 결정하고, 그렇지 않다면, 바람직하게는 계산된 수직 소프트웨어 기능(function)들인, 스위치들(238 및 236)을 이용하여 Kalman 필터(234)로의 데이터의 입력을 중단시킨다. 상기 입력들은, 임계치 섹션(242)에 의해 계산되는 바와 같은, 의사거리 차이들이 어떠한 임계치를 초과한다면, 즉, 다중경로가 특정 측정의 정확도를 상당한 정도로 감소시켰을 것 같다면 정지될 수 있다. 이는 Kalman 필터로 하여금 속행하게 하여주고 상기 필터, 및 궁극적으로는 대기 모델 섹션(226)이, 다중경로 왜곡된 포지션 픽스들에 의해 과도하게 영향받는 것으로부터 방지하게 하여 준다. 또한 GPS 고도 출력(212)은 대기 모델 섹션(226)으로부터의 기압계 고도(barometric altitude) 출력(227)으로써 232에서 차분(difference)된다.
상기 결과적인 차분은, 스위치(238)를 통해, 여기서 2-상태 Kalman 필터로서 도시되는, Kalman 필터 섹션(234)의 입력에 피딩(feed)된다. 여기서 용어 "입력"은, 명사로서 이용될 때, 예를 들어, 소프트웨어 함수(function)와 같은, 정보를 전달하는데 적합한 접속, 또는 와이어 또는 상호접속과 같은 등가 하드웨어, 또는 버스로서 배열되는 상호접속들 또는 와이어들의 그룹을 의미한다. 상기 시스템의 정확도를 개선하기 위해, Kalman 필터 섹션(234)은 P o 및 T grad 를 추정하는데 이용되며, 이들은 대기 모델 섹션(226)에 의해 이용될 수 있는 파라미터들이다. Kalman 필터로 관측가능한 것(observable)들은, 예를 들어: (1) 압력 센서와 GPS 간의 고도 차; 및 (2) 두 개의 픽스들 간의, 압력 센서와 수직 속도(델타 범위) 간의 고도 편차이다. 내부 상태들은: (1) P 0 (평균 해수면 레벨에서의 압력) (2) T grad (도 섭씨/km(degrees Celcius/km)에서의 경과(lapse))이다. P 0 및 T grad 의 프로세스 모델은, 기상 조건들에 따라 조정될 시상수를 갖는, 무작위 도보(random walk)이다. 물론, Kalman 필터들을 갖지 않는 실시예들이 가능함에 따라, 더 많거나 적은 상태들을 갖는 Kalman 필터들도 가능하다.
GPS 고도의 편차가 속도 솔루션 섹션(214)으로부터 216에서 출력되며 230에서 기압계 고도 차들(229)로써 차분(difference)된다. 그 결과적인 두 배의(double) 차분은 236에서 Kalman 필터 섹션(234)에 입력된다. 상기 고도 차분은 220에서 데시메이팅(decimating) 필터(222)에 전달함으로써 압력 센서(218)의 출력에 의해 생성되며, 이번에는 대기 모델(227)에 224에서 전달되는 출력이 단일 모델 섹션(226)에서 차분된다. 그 자체의 스테이지 지연 버전의 직렬 출력(228)은 기압계 고도 차들을 생성하기 위한 것이다.
문헌 미국 표준 대기 1976(US Standard Atmosphere 1976)(NOAA/NASA) "NOAA SIT 76-1562"에 의해 정의되는 표준 대기가 대기 모델 섹션(226)의 시작점으로서 이용될 수 있다. 이는 두 개의 파라미터들, 해수면 레벨에서의 압력(P0=1013 hPa), 및 그 경과(lapse), 또는 고도를 이용한 온도 편차(Tgrad=6.5 도 C/km)를 도입하는, 대기 압력 및 고도를 관련시키는 하이드로라스틱(hydrorastic) 공식을 정의한다. GPS 고도가 이러한 두 개의 파라미터들 상기 기압계 고도를 보정하는데 이용될 수 있다. 이는 현저히 정확도를 개선시키기 위해, 결과적으로 기압계 고도 및 GPS 고도가 동일한 기준을 이용하지 않는다는 점에 유념하여야 한다. 기압계 고도는 평균 해수면에 중심을 두는 반면, GPS 고도는 WGS84 기준 시스템에서 정의되는 바와 같이 지오이드 표준타원체(geoidal ellipsoid) 위에서 정의된다.
앞서 언급된 표준 모델은 다음의 형태를 갖는다:
Figure 112011082327019-pct00001
여기서
P 0 = 정적 기준 압력 (파스칼)
T 0 = 표준 온도 (켈빈)
T grad = 표준 온도 경과 레이트 (미터 당 켈빈)**
h 0 = 기준 고도 (미터)
Figure 112011082327019-pct00002
= 공기(air)에 대한 유니버셜 가스 상수
g 0 = 중력 상수 M = 지구의 공기의 몰 질량(Molar mass)이다.
대기 모델 섹션(226)은 입력들(240)로서, 예를 들어, 해수면 레벨 P 0 및 온도 기울기(gradient) T grad 를 취한다. 이들은 GPS 고도 및 수직 속도 솔루션에 의해 보정되는 바와 같은 Kalman 필터 상태들이며, Kalman 필터 섹션(234)으로부터 수신된다.
기압계 고도는 미터 수준을 갖는, 정확한 상대적 정보 또는 적은 고도 잡음을 가지지만, 특별히 정확한 절대 고도를 갖지는 않는다. 그러나, 이는 빠른 고도 변동들에 상당히 응답적이다. 대조적으로, GPS 고도는 공칭 수신 조건들 하에서 양호한 바이어스되지-않은(non-biased) 정확성을 갖지만, 상당히 높은 고도 잡음을 가지며, 이는 20미터 정도일 수 있다.
상보적 필터 구조로써 구현되는 블렌딩 필터가 도 2에 도시된 실시예에서 이용되어 두 가지 타입들의 정보를 결합한다. 대기 모델 섹션(226)으로부터의 기압계 고도 출력(227)은 상보적 필터(244)로 입력되고 고역-통과 필터(246)에 전달된다. 또한 GPS 고도(212)는 상보적 필터(244)로 입력되지만 저역-통과 필터(248)에 전달된다. 두 필터들 모두의 출력들은 250에서 합산되고 252에서 결합된 GPS/기압계 고도 정보로서 출력된다.
상보적 필터는 개선된 특성들을 갖는 단일 출력을 생성하기 위해 두 가지 타입의 정보를 수신하고 두 정보 타입들의 상보적 특성들을 유리하게 이용하는 필터링 동작을 수행하는 필터로서 정의될 수 있다. 상보적 필터는, 여기에서, 동일한 정보가 상이한 센서들을 통해 이용가능할 때(이들 각각은 상당히 상이한 잡음 특성들을 가짐) 유리하게 이용된다. 절대적으로 낮은 주파수 정확성 정보(GPS 정보)가 저역-통과 필터로써 필터링되고, 상대적으로 빠른, 정확한 압력 센서-유도 고도가 고역-통과 필터링된다. 바람직하게는, 두 필터들의 응답은, 예를 들어, 상기 저역 통과 및 고역 통과 필터들의 고도 응답들의 합이 전에 주파수 범위에 걸쳐 정확히 일(one)이 되도록 하여, 효율적으로 관심 파라미터(고도)에 대한 "전역 통과" 특성을 보장하지만, 잡음 프로세싱을 달리할 것을 보장함으로써와 같이, 주의깊게 제어된다. 도 2에 도시된 바와 같이 본 기술은 사실, 신호의 요구되는 잡음-유사(noise-like) 행동(behavior)이 잘-시현되도록(최적화할 상기 신호는 실제로 두 센서들 모두에서 잡음임), 잘 동작하는 Wiener 필터링 기술이다. 본 구조가 수신기에 대해 정적 포지션을 필요로하지 않게 하는 점에 유념할 가치가 있다; 데이터 브렌딩은 모션(motion)의 상당한 수직 컴포넌트가 존재하더라도 발생한다. 상보적 필터의 차수(order)는 1 차이거나, 또는 잡음 소스들 간의 추가적 분리가 필요하다면 더 고차일 수 있다.
상기 상보적 필터는 상기 필터의 양 측면들 상에서 고도를 취해야 한다. 상기 압력 센서의 본질적 정보는 분명히 압력이며, 표준 대기 압력 공식이 이용될 수 있다. 이는, 상기 모델의 고도/압력 기울기가 P 0 및 T grad 에 대해 너무 민감하지 않음에 따라, 그대로 이용될 수 있다. P 0는 상기 상보적 필터에 의해 효율적으로 제거된다.
어떠한 실시예들을 이용하여, 절대 고도는 5 미터 이하의 정확도, 특히 겹쳐진 도로들 간을 분해(resolve)하는데 충분히 양호한, 약 2-3 미터로 측정될 수 있다. 전형적 예시는 10미터의 데크간(interdeck) 수직 거리를 갖는, Bay Area의 Bay Bridge이다. 상기 절대 정확성은 모호하지 않게 레벨들을 구분하는데 충분히 양호하다.
겹쳐진 도로들은 통상 같은 방향으로 진행하는, 서로의 상단에 중첩되는 고속도로 또는 두개의 도로들(예를 들어, Downtown Chicago의, Upper and Lower Wacker)을 포함한다. 상단 도로는 거의 오픈 스카이(open sky) 조건들이며, 따라서 GNSS 픽스의 품질이 상당히 양호하다. 그러나, 하위 도로 레벨 상의 차량에 장착된 GNSS 수신기는, 상기 픽스의 품질을 현저히 약화시키는, 인접 환경에서의 금속 구조들 때문에, 꽤 큰 다중경로 왜곡에 직면할 것이다. 통상적으로 이러한 중첩된 도로들은 동일한 출구들을 갖지 않으며, 차량이 실제로 어느 도로 상에 있는지에 대한 정보의 부재가 라우팅(routing) 명령들 상에 주요한 에러들을 생성한다(종종, 사용자는 다른 층에서만 접근가능한 출구에서 나올 것인지를 질문받을 것이다).
다른 유사한 상황들은, 하부 또는 입체교차로 구조를 운행하는 평행 도로를 갖는, 직접적인 직선에 비교하여 고도에 있어서 오르거나 내려가는 출구를 갖는, 다리 상의 고속도로를 포함한다. 정확한 고도는, 너무 근접하여 GPS 수평 정확도 만으로는 안전하게 구분될 수 없도록, 잘못된 도로가 요구되는 도로와 평행으로 뻗을지라도, 운전자가 잘못된 출구 상에 있음을 상기 운전자에 대한 조기 경고를 허용한다.
지상(DGPS, INS, 및 입체적인 원격 지오레퍼런싱(georeferencing)을 위한 360도 카메라들을 이용한) 또는 공중(DGSP, INS, 및 LIDAR를 이용한)의, 모바일 매핑 기술(Mobile Mapping Technologiy)들을 이용한 최신 기술을 이용한 도로 조사의 수직 정확도는 절대 정확도에서 약 0.1 미터 내지 0.3 미터이다. 이 정보는, 최종 개인 항법 장치(Personal Navigation Device, PND)에서의 이용불가성 때문에, PND에서와 같이 최종 고객에게 전달되는 바와 같은 매핑 데이터베이스에 반드시 삽입되는 것은 아니다. 상기 기재된 절대 고도 결정 기술은, 특히 겹쳐진(stacked) 도로들의 경우에, 가치있는 정확한 수직 매핑 정보를 이용가능하게 한다.
그러한 상황들에서 고도 매핑을 유용하게 하기 위해, 본 발명의 실시예들은 자동차가 실제로 겹쳐진 도로들의 어느 층을 이동 중인지를 결정하기 위한 정확한 절대 고도를 제공한다. 보고되는 절대 고도 정확성은 겹쳐진 도로들 간의 최소 거리의 절반(이는 대략 9-10 m)보다 일관적으로 더 나을 필요가 있다.
그러한 상황들에 적절한 실시예의 테스트가 도 3-5를 참조로 설명된다. 현재 기술되는 테스트에서, SMD-500 압력 센서는 DevASys I2C-USB 컨버터를 통해 10 헤르츠로 폴링(poll)되고 NemeriX® GHS 호스트 소프트웨어에 의해 수집된다. GPS 수신기가 시험 차량의 지붕에 장착되었으며 그 출력도 NemeriX® GHS 소프트웨어에 의해 수집되었다. 상기 소프트웨어는 센서 측정값(reading)들 및 GPS 측정값들을 포함하는 로그 메시지들을 Matlab®을 이용하여 연구실에서 분석되는 로그 파일로 출력한다.
상기 테스트는 San Francisco와 Alameda Counties 간의 Interstate 80 상의 Bay Bridge에서 수행되었다. 상기 교량의 길이는 23,000 피트(4.5 마일)이다. 상기 교량은 서향 및 동향 부분을 포함한다. Wesy Bay Suspension Bridge는 길이 9260 피트(2822 미터), 그리고 220 피트(58 미터)의 수직 간격을 갖는다. Easy Bay Cantilever Bridge는 10,176 피트(3101 미터)의 길이와, 191 피트(67 미터)의 수직 간격을 갖는다. 상위(서향) 데크와 하위(동향) 데크 간의 이격은 상기 교량의 길이의 대부분에 대해 10 미터로 거의 일정하다. 하위 층이 깨끗한 스카이(sky) 뷰를 갖지 않기 때문에, 동향으로 이동하는 수신기들은 상당한 다중경로 간섭에 직면한다.
도 3은 압력 센서 데이터를 이용하지 않는 표준 GPS 수신기의 성능의 그래프(300)를 도시한다. 그래프(300)는 상기 교량의 길이를 따라(x-축) 측정되는 바로서 GPS 고도(y-축)를 도시한다. 서향(302) 및 동향(304) 데크들 모두에 대한 GPS 고도 측정값들이 도시된다.
서쪽으로 향하는 GPS 수신기는 깨끗한 스카이 뷰를 가지며 따라서 부드럽게 고도를 추적하고, 이는 곡선(302)을 산출한다. 다중경로 때문에 동향 데크에 대한 Kalman 필터 고도(곡선(304))는 동향 고도로 하여금 실제보다 10 미터를 초과하는 만큼 더 크게 나타나게 하는 심각한 오버슛들을 도시한다. 이는 두 개의 층들을 구분하기 매우 어렵게 한다. 포인트(306)에서, 두 개의 해결책(cure)들은 실제로 교차하며, 상기 동향 데크는 서향 데크 위인 것으로 나타난다.
도 4는 본 발명의 실시예들을 이용할 때의 개선을 도시한다. 도 4는 압력 센서 데이터를 이용한 Bay Bridge를 따른 GPS 측정치들의 그래프(400)를 도시한다. 그래프(400)는 다시 상기 교량을 따른 수평 거리(x-축)에 대한 고도 측정치들(y-축)을 도시한다. 곡선(402)은 서향(상단 데크) 측정치들을 반영하고, 곡선(404)은 동향(하위 데크) 측정치들을 반영한다. 이러한 측정치들은 도 1 및 2를 참조로 개시되는 기술들에 따라 설계되는 상보적 필터의 출력이다. 도 4에 제시되는 바와 같이, 하위 데크 측정치들은 지속적으로 상단 데크 아래여서, 양자 간의 구별을 허용하여 준다. 또한 상단 및 하단 데크들 간의 상대적 정확도가 GPS 데이터와 압력 센서 데이터를 블렌딩함으로써 개선되었다는 것 뿐 아니라, 절대 정확도도 개선되었음에도 유념하는 것이 중요하다.
도 4에서 기록된 측정치들에 대해, 고도 측정치들은, Kalman 필터링된 포지션 솔루션의 출력이 아닌, 최소 제곱 포지션 솔루션의 출력을 이용하여 보정되었다. 필터링되지 않은 최소 제곱 솔루션은 높은 잡음을 갖지만 바이어스가 없다. 반면, Kalman 필터는 훨씬 부드럽지만(잡음이 덜함), 그 스무딩(smoothing) 효과에 의해 생성되는 바이어스를 갖는다.
도 5는 상기 교량의 길이에 따라(x-축), 도 4에 따른 압력 센서 보조 GPS 수신기를 이용하여 생성되는 상단 및 하단 데크들 상에서의 측정치들 간의 차이(502)(y-축)의 그래프(500)를 도시한다. 도 5는 상기 차이가 상당히 일정한 약 10미터임을 도시한다(상기 교량이 보물섬에서의 두 개의 층들의 고도 차를 반영하는 중간의 딥(504)을 갖는다).
본 발명의 실시예들은 좁고 굽이치는 거리들에서의 도보 네비게이션에도 유용함을 유념하여야 한다. 이는 도시들에서의 도보 관광(매우 좁은 거리들에서의 신뢰할 수 있는 차례-차례의 네비게이션) 뿐만 아니라 소위 "최종 마일(last mile)" 네비게이션(자동차로부터 빌딩으로의 네비게이션)을 포함한다. 그러한 네비게이션은 맵 매칭 기술들에 의존할 수 없는데, 이는 보행자들이 도로들에 제약되지 않기 때문이다. 그러므로, 수평 정확도는 좁은 도심 환경에서의 두 개의 거리들 간의 일반적 거리의 절반보다 더 나아야 한다.
물리적인 세상(압력 센서) 및 GPS 측정들 간의 차이에 기초하여 여기에 기재되는 바와 같은 위성 별(per satellite) 다중경로 검출, 플래깅(flagging), 및 보상을 이용함으로써, 효율적인 보행자 네비게이션이 구현될 수 있다. 무-다중경로(multipath-free) 고도 Kalman 필터가 GPS 및 압력 센서 측정 블렌딩에 의해 생성된다. 이는 기존 기술들에서의 DTM(Digital Terrain Model, 디지털 지상 모델) 기반 고도 보조(aiding)를 제거한다.
다중경로 완화는 확률 데이터 관련(probability data association) 기술들을 이용함으로써 위성 별(per satellite) / 의사-범위 별(per pseudo-range) 기반으로 달성될 수 있다. 1-D 포지션 픽스가 압력 센서 데이터 및 시간에 대한 인지(knowledge)를 이용하여 수행될 수 있다. Kalman 필터가 각 위성에 대한 수직 다중경로 오프셋의 제거에 이용된다. 제 2 수평 Kalman 필터가 정정된/가중해제(deweight)된 의사 범위들을 생성하는데 이용된다. 이는 지구 중심에 위치하는 양호한 측정간(intermeasurement) 잡음 특성들을 갖는 여분의 위성을 갖는 것과 균등하며, 추가의 가상 위성(단 3개의 위성들이 3-D 포지션에 요구됨)을 이용하여 더 자주 더 양호한 포지션을 가져온다. 고도 보조(aiding) 정보가 상기 Kalman 필터의 고도 보조 포트에서 삽입될 수 있다.
압력 센서에 의해 제공되는 가상 위성을 이용함으로써 글로벌 포지션 에러와 같은 것이 아닌, 위성 마다 개별적으로 의사-범위들의 변동을 결정하는 것이 가능하다. 도심 계곡 환경에서, 예를 들어, 다중경로에 의해 영향을 받지 않는 적어도 두 개의 위성들이 통상 존재할 것이다. 그러므로 근사적인 사용자 수평 포지션이 알려진다면, 이러한 두 개의 위성들로써 수직 차원에서 1-D 포지션 픽스를 수행하는 것이 가능하다. 상기 포지션 솔루션은 고도 및 로컬 클록 바이어스를 산출한다. 그리고 나서 주어진 위성에 대한 예측된 포지션과 실제 포지션 간의 차이가 Kalman 필터에서 실제 측정된 의사거리를 가중하는데 이용되는 가중 함수(weighting function)에 대한 입력 변수로서 이용된다. 1-D 포지션 픽스는 모든 이용가능한 위성 조합들에 대해 반복될 수 있다. 다중경로를 갖는 위성들은 상기 가중 함수들 때문에 자동적으로 배제될 것이다.
일단 고도가 알려지면, 수평 의사거리 에러가 계산될 수 있는데, 이는 위성 고도(elevation)가 추산력(ephemeris) 데이터를 통해 알려지기 때문이다. 수평 의사거리 에러는 개별 수평 Kalman 필터에 전달된다. 그리고 나면 압력 센서를 이용하여 시간 t+1에서 클록과 포지션을 예측할 수 있다.
도 6은 네비게이션 솔루션을 발생시키는데 유용한 본 발명의 두 개의 Kalman 필터 실시예(600)를 도시한다. Kalman 필터(602)는 고도 Kalman 필터이며, 이는 압력 센서 값들을 이용하여 더 정확한 GNSS 고도를 생성하고 수평 의사거리 에러들을 추정한다. Kalman 필터(604)는 위도 및 경도를 생성하는 수평 Kalman 필터이다.
고도 Kalman 필터(602)는 입력(606)에서 압력 센서 정보를 그리고 입력(608)에서 가용 위성 별 의사거리 값들을 수신하고, 예를 들어, 전술한 바와 같은 1-D 수직 포지션 픽스들을 이용하여, 계산된 바와 같이, 출력(610)에서 고도 정보, 출력(612)에서 로컬 클록 바이어스 및 출력(614)에서 수평 의사거리 오프셋 추정들을 출력한다. 수평 Kalman 필터(604)는 이들을 입력들로서 수신하고, 실제 의사거리들(미도시)과의 조합으로 상기 데이터를 이용하여 최종 경도 및 위도를 계산하며, 이는 필터링된 고도 정보와 함께 사용자에게 제시된다.
다른 실시예로, 상기 압력 센서는 단순히 언제 수직 포지션에서의 급격한 변화가 특정 위성에 대해 발생하고, 그리고 대응하는 위성이 차단 또는 가중해제될 수 있는지를 결정하는데 이용된다.
또한 본 발명의 실시예들은 옥내 네비게이션에 유용할 것으로 생각되며, 여기서 상기 압력 센서 보조 네비게이션 솔루션의 분해능은 빌딩의 어느 층에 사용자가 있는지를 결정하는데 충분하다. 이는 GNSS 솔루션 단독보다 훨씬 더 정확하며, 수직 포지셔닝에 대해서조차 더 양호할 것이다.
당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 바와 같이, 앞서 기재된 실시예들은 본 발명의 핵심 제시사항들을 벗어나지 않으면서 임의의 다양한 방식들로 변경될 수 있다. 상기-기재된 실시예들은 결코 본 발명의 제한 또는 포기인 것으로 의도되는 것이 아니며, 오히려 다음의 청구항들을 제시하고자 하는 것이다.

Claims (19)

  1. 글로벌 네비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System;GNSS) 신호들을 수신할 수 있고, 상기 수신된 GNSS 신호들로부터 제 1 고도를 유도할 수 있는 네비게이션 수신기로서,
    압력 센서 입력; 및
    상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로;
    를 포함하며,
    상기 회로는 상기 GNSS 신호들로부터 유도된 상기 제 1 고도와 상기 압력 센서 입력을 통하여 수신된 정보로부터 유도된 제 2 고도에 부분적으로 기초하여 제 3 고도를 결정하도록 구성되는,
    네비게이션 수신기.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 압력 센서 입력에 접속되는 압력 센서를 더 포함하고,
    상기 압력 센서의 상대적 측정치(measurement)들은 상기 압력 센서의 절대적 측정치들보다 더 정확하며, 상기 상대적 측정치들은 해수면에서의 표준 대기 압력에 대한 상대적인 측정치들에 관련되고, 상기 절대적 측정치들은 실제 압력의 측정치들에 관련되는,
    네비게이션 수신기.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 네비게이션 수신기는 GNSS 수신기를 포함하고, 상기 제 1 고도는 상기 GNSS 수신기에 의해 유도되며 상기 회로는 상기 GNSS 수신기로부터 유도되는 상기 제 1 고도를 이용하여 상기 압력 센서 입력으로부터 유도되는 상기 제 2 고도를 보정(calibrate)하도록 구성되는,
    네비게이션 수신기.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 압력 센서 입력으로부터 유도되는 상기 제 2 고도를 보정하는데 이용되는 상기 GNSS 수신기로부터 유도되는 상기 제 1 고도는 Kalman-필터링(Kalman-filter)되지 않은,
    네비게이션 수신기.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 회로는 포지션 솔루션(position solution) 섹션, 속도 솔루션(velocity solution) 섹션, Kalman 필터 및 대기 모델(atmosphere model) 섹션을 실행하는 중앙 처리 장치를 포함하는,
    네비게이션 수신기.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로는 상기 압력 센서 입력으로부터 상기 제 2 고도를 유도하도록 구성되고; 그리고 상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로는 상기 제 1 고도를 GNSS 센서로부터 유도되는 제 2 고도와 블렌딩(blend)하도록 구성되는,
    네비게이션 수신기.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 압력 센서 입력에 접속되는 회로는 상보적 필터(complementary filter) 동작을 수행하도록 구성되는,
    네비게이션 수신기.
  8. 글로벌 네비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System;GNSS)에서 포지션(position) 결정들을 개선하기 위한 방법으로서,
    GNSS 신호를 수신하는 단계;
    상기 GNSS 신호로부터 제 1 고도 측정치를 유도하는 단계;
    상기 GNSS 신호가 수신될 때와 시간상 근사적으로 대응하는 압력 센서 입력으로부터의 제 2 고도 측정치를 유도하는 단계; 및
    블렌딩된 고도 측정치를 획득하기 위해 상기 제 1 및 제 2 고도 측정치들을 결합하는 단계
    를 포함하는,
    글로벌 네비게이션 위성 시스템에서 포지션(position) 결정들을 개선하기 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 및 제 2 고도 측정치들을 결합하는 단계는 상보적 필터 동작을 실행하는 단계를 포함하는,
    글로벌 네비게이션 위성 시스템에서 포지션(position) 결정들을 개선하기 위한 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 상보적 필터 동작을 실행하는 단계는
    저역-통과 필터를 이용하여 상기 제 1 고도에 관련된 데이터를 필터링하는 단계 및
    고역-통과 필터를 이용하여 상기 제 2 고도에 관련된 데이터를 필터링하는 단계
    를 포함하는,
    글로벌 네비게이션 위성 시스템에서 포지션(position) 결정들을 개선하기 위한 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 2 고도는 대기 모델을 이용하여 유도되는,
    글로벌 네비게이션 위성 시스템에서 포지션(position) 결정들을 개선하기 위한 방법.
  12. 글로벌 네비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System;GNSS) 신호들을 수신할 수 있는 GNSS 센서;
    압력 센서; 및
    맵-매칭(map-matching)을 이용하지 않고 로케이션(location)을 제공하기 위해 상기 GNSS 센서 및 상기 압력 센서로부터 유도되는 입력들을 결합하여 블렌딩된 고도을 결정하도록 구성되는 마이크로프로세서
    를 포함하는,
    휴대용 네비게이션 시스템.
  13. 삭제
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서에 의해 실행될 때:
    상기 GNSS 센서로부터 유도되는 제 1 고도를 계산하는 단계;
    상기 압력 센서로부터 유도되는 제 2 고도를 계산하는 단계; 및
    상기 블렌딩된 고도를 생성하기 위해 상기 압력 센서로부터 유도되는 상기 제 2 고도와 상기 제 1 고도를 결합하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하는, 소프트웨어 명령들을 포함하는 기계-판독가능 매체(machine-readable medium)를 더 포함하는,
    휴대용 네비게이션 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 고도 및 상기 압력 센서로부터 유도되는 상기 제 2 고도를 결합하는 단계는 상보적 필터를 이용하는 단계를 포함하는,
    휴대용 네비게이션 시스템.
  16. 휴대용 차량 네비게이션 시스템으로서:
    글로벌 네비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System;GNSS) 신호들을 수신할 수 있는 GNSS 센서;
    압력 센서; 및
    로케이션(location)을 제공하기 위해 상기 GNSS 센서 및 상기 압력 센서로부터 유도되는 입력들을 결합하여 블렌딩된 고도을 결정하도록 구성되는 마이크로프로세서
    를 포함하는,
    휴대용 차량 네비게이션 시스템.
  17. 삭제
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서에 의해 실행될 때:
    상기 GNSS 센서로부터 유도되는 제 1 고도를 계산하는 단계;
    상기 압력 센서로부터 유도되는 제 2 고도를 계산하는 단계; 및
    상기 블렌딩된 고도를 생성하기 위해 상기 압력 센서로부터 유도되는 상기 제 2 고도와 상기 제 1 고도를 결합하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하는, 소프트웨어 명령들을 포함하는 기계-판독가능 매체(machine-readable medium)를 더 포함하는,
    휴대용 차량 네비게이션 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 압력 센서로부터 유도되는 상기 제 2 고도와 상기 제 1 고도를 결합하는 단계는 상보적 필터를 이용하는 단계를 포함하는,
    휴대용 차량 네비게이션 시스템.
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