KR101311354B1

KR101311354B1 - Ｇｎｓｓ 천체력의 독자적인 수신기내 예측 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101311354B1
Application number: KR1020117007959A
Authority: KR
Inventors: 요아즈 이. 바-세버; 윌리엄 아이. 버티거
Original assignee: 캘리포니아 인스티튜트 오브 테크놀로지
Priority date: 2008-09-11
Filing date: 2009-08-21
Publication date: 2013-09-25
Also published as: CN102209911B; CN102209911A; WO2010047875A2; US8120529B2; US20100060518A1; JP5355694B2; EP2324371B1; EP2324371A4; KR20110059871A; JP2012502298A; EP2324371A2; WO2010047875A3

Abstract

글로벌 위성항법시스템(GNSS)의 궤도 및 클록 상태의 독자적인 수신기내 예측 방법 및 장치가 기재되어 있다. 주기적인 외부-통신 정보를 필요로 하는 일 없이, GNSS 방송 메시지가 단독으로 이용된다. 지구 자전 정보는 GNSS 방송 천체력으로부터 추출된다. 지구 자전 파라미터의 정확한 추정에 의해, 관성 기준 프레임 내에서 시간적으로 앞서서 최적 GNSS 궤도를 전파시키는 것이 가능하다. 추정된 지구 자전 파라미터를 이용해서, 예측된 궤도는 이어서 신호의 획득 시 GNSS 수신기를 보조하도록 이용될 ECEF(Earth-centered-Earth-fixed) 좌표로 변환된다. GNSS 위성 클록 상태는 또한 방송 천체력으로부터 추출되고 클록 거동의 파라미터화된 모델이 그 데이터에 적합화된다. 추정된 모델화된 클록은 이어서 예측된 궤도와 함께 시간적으로 앞서서 전파되어, 보다 신속한 GNSS 신호 획득을 가능하게 한다.

Description

ＧＮＳＳ 천체력의 독자적인 수신기내 예측 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTONOMOUS, IN-RECEIVER PREDICTION OF GNSS EPHEMERIDES}

정부 허가의 진술

본 명세서에 기재된 발명은 NASA 협약 하에 연구의 수행으로 이루어진 것으로, 공법(Public Law) 96-517(35 USC 202)의 규정을 조건으로 하며 계약자가 표제의 발명을 유지하도록 선임되어 있다.

기술분야

본 발명의 개시 내용은 위성에 기반한 위치확인 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 어떠한 외부 데이터 통신 없이도 글로벌 항법 위성들(Global Navigation Satellites)로부터 직접 얻어진 방송 천체력(혹은 궤도력)(broadcast ephemeris)을 이용해서 위성 천체력(satellite ephemeride)을 예측하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

글로벌 위치확인 시스템(GPS: Global Positioning System) 및 GLONASS 등과 같은 글로벌 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)으로부터의 항법 신호는 위치, 항법 및 타이밍(PNT: position, navigations and timing) 서비스와 많은 관련된 응용을 제공하기 위하여 GNSS 수신기에 의해 사용된다.

도 1 에 도시된 바와 같이, GNSS 수신기(110)는 전형적으로 무선 주파수(RF: radio frequency) 구역(102)과 디지털 구역(105)을 포함한다. 상기 디지털 구역(105)은 중앙처리장치(CPU)(107)와 메모리(104)를 추가로 포함한다. 몇몇 GNSS 수신기는 디지털 구역을 휴대폰 혹은 개인용 항법 장치 등과 같은 호스트 장치와 공유한다.

거의 모든 PNT 응용의 기초가 되는 그의 기본적인 위치확인 기능을 수행하기 위하여, GNSS 수신기는 우선 충분한 개수의 GNSS 위성(100)으로부터 GNSS 항법 신호(101)를 획득하고, 이어서, 해당 신호(101)로부터 필요한 항법 정보를 추출한다. GNSS 신호의 획득은 RF 구역(102)에서 수행되고, 항법 정보의 추출은 디지털 구역(105) 내에서 수행된다. GNSS 항법 신호에 내포되어 위치확인을 위해 필요로 되는 항법 정보는 i) 수신기로부터 전송 위성까지의 거리(위성 및 수신기 클록의 부정확한 지식에 의존하며, 나중에 방송 항법 메시지로부터 GNSS 위성 클록 상태에 대한 정보, 및 수신기 클록 상태의 최소 제곱 추정치를 이용해서 조정될 필요가 있으므로, 의사 거리(Pseudo Range)로도 알려져 있음), 및 ii) 전송 위성의 위치, 속도 및 클록 상태를 포함한다. 이들 데이터 i) 및 ii)를 이용해서, 수신기는 최소 제곱 혹은 유사한 추정 접근법을 이용해서 그의 위치를 삼각측량할 수 있다.

수신기 성능의 중요한 측정기준은 TTFF(time to first fix)이다. 이 측정기준은 수신기가 GNSS 신호를 획득하고 GNSS 위성의 그의 위치 혹은 시간 혹은 현재의 상태의 임의의 기존의 정확한 지식의 부재 하에 콜드 스타트(cold start)를 비롯하여 각종 조건 하에 그의 위치를 추정하는 데 걸리는 시간을 측정한다. 최상의 사용자 경험을 위하여, TTFF는 최소한도로 되는 것이 바람직하다. 콜드 스타트로부터(혹은 심지어 '웜 스타트'(arm start)로부터, 여기서, 부분적으로 관련된 선험적 정보가 이용가능함) TTFF의 상당한 부분이 GNSS 신호를 획득함에 있어서 수신기의 RF 구역(102)에 의해 소비되고, 추가의 시간이 GNSS 항법 신호의 항법 메시지 부분으로부터 위성 위치와 클록 상태 정보를 추출함에 있어서 디지털 구역(105)에서 소비된다.

신호 획득의 시감-소모적 측면은 소망의 신호에 대한 가능한 전체 공간 영역과 도플러 값을 스캔할 필요에서 기인한다. 임의의 특별한 GNSS 수신기가 GNSS 항법 신호를 획득하는 실제의 속도는 그의 설계, 그의 위치 및 그의 환경에 강하게 의존한다.

신호가 RF 구역(102)에 의해 획득된 후, 항법 정보는 다른 시간-소모적 단계에서 추출될 필요가 있다. 예를 들어, GPS 항법 메시지는 2진 데이터 스트림당 50비트로서 부호화되고, 위성 궤도 및 클록 상태에 대한 필요한 정보를 포함하는 정확한 방송 천체력 데이터는 1500-비트 프레임(비트의 수순)에 걸쳐서 퍼져, 수신기(110)가 필요한 모든 방송 천체력 정보를 추출하는 데 30초까지 소비할 필요가 있게 된다.

GNSS 수신기에 대한 TTFF를 저감시키는 통상의 접근법은 외부 정보를 지니는 "보조" 수신기에 집중된다. 이러한 정보는 전형적으로 GNSS 위성에 대한 예상되는 궤도 및 클록 상태의 형태를 취한다. 그의 위치 및/또는 클록 상태의 조야하지만 추가의 선험적 정보에 의하여, 수신기는 GNSS 신호에 대한 탐색 거리 및 도플러 탐색 간격을 좁힐 수 있어 이들을 더욱 신속하게 획득할 수 있다. 이와 같이 해서 수신기에 제공된 보조 GNSS 궤도 및 클록 상태(함께 "위성 천체력"이라 칭함)가 충분히 정확하다면, 이들은 항법 신호로부터 등가의 정보를 추출할 필요성을 제거하여 더욱 TTFF를 저감시킬 수 있다.

두 기본적인 접근법은 이런 유형의 수신기(110)에 대한 보조를 제공하는 데 이용되어 왔다. 첫번째 접근법은 이웃하는 수신기에 의해 혹은 수신기의 네트워크에 의해 동시에 관찰되고 있는 GNSS 궤도 및 클록 상태와 함께 거의 실시간에 수신기(110)를 제공하는 것이다. 이 접근법은 모니터링 수신기(들) 간의 상당히 높은 대역폭, 이용가능한 정보를 수집, 처리 및 유포시키기 위한 서버의 수순, 및 예컨대, 세계의 어느 곳에나 있는 휴대폰 혹은 차량 항법 장치일 수 있는 표적화된 수신기, 또는 저궤도 위성과 함께 연속적인 저지연 통신 채널을 필요로 한다. 이용되는 두번째 접근법은 장래에 확장된 시간 주기에 대해서 유효한 GNSS 위성에 대한 궤도와 클록 상태의 세트를 표적 수신기에 주기적으로 이송하므로, 요구되는 외부 통신 채널에 대한 수요를 저감시킨다. 이들 확장된 궤도 및 클록 상태는 GNSS 트래킹 수신기의 네트워크로부터 시간 경과에 따라 수집된 방송 천체력 및/또는 거리 측정치를 이용해서 외부 서버에 의해 산출된다. 이 후자의 접근법은 초기 1992년에 Topex 위성에 대한 GPS 수신기가 그의 TTFF를 저감시키는 것을 보조함에 있어서 JPL에 의해 이용되었다. 이 접근법은 과거 혹은 현재 정보로부터 장래에 GNSS 궤도 및 클록 상태를 예측 혹은 확장하는 능력에 입각하고 있다. 이들 천체력(궤도 및 클록 상태를 포함함)은 '예측된' 혹은 '확장된' 천체력으로서 공지되어 있다. 후자의 접근법의 변형에 있어서, 서버는 확장된 궤도 및 클록 상태의 초기 조건 혹은 '시드'(seed)를 주기적으로 산출하여, 이들 시드만을 수신기에 전송하여, 필요로 되는 통신 대역폭을 저감시킨다. 상기 수신기는 이어서 위성 궤도 및 클록 역학의 저장된 모델을 이용해서 시드로부터 확장된 천체력을 생성한다.

이 보조적인 접근법에 관계없이, 거의 실시간 천체력 혹은 관련된 정보(전체 GNSS 항법 메시지 등)이거나 확장된 천체력 혹은 관련된 정보(확장된 천체력 모델에 대한 시드 등)에 따라, 이들은 모두 트래킹 수신기, 서버, 및 보조 정보의 표적화된 수신기와 서버 간의 소정 종류의 통신 채널의 네트워크를 포함하는 상당한 외부 기반설비를 필요로 한다. 이들은 모두 연속적으로 그리고 신뢰성 있게 작동해야만 하고, 장비, 부동산, 통신 요금, 및 인간 모니터링 및 유지보수를 위하여 상당한 비용을 자초할 것임에 틀림없다.

GPS 및 GLONASS 등과 같은 GNSS 위성의 궤적은 완전하게 알려져 있지 않거나 혹은 완전하게 예측가능하지 않은 많은 물리적 인자, 예컨대, 지구의 중력 인력 및 태양광 방사선의 플럭스 등에 의해 영향받는다. 따라서, 이들 위성의 궤적을 장래에 예측하는 것은 어렵고, 예외없이 이러한 예측의 정확도는 시간에 따라 열화된다. 이들이 랜덤한 처리와 복잡한 환경 영향(예를 들어, 온도)의 양쪽 모두에 지배되므로, 이들 위성의 원자 클록의 상태를 예측하는 것은 더욱 어렵다. 또한, 위성의 궤적과 클록 상태는 경우에 따라 그들의 조작자에 의해 변경될 수 있어, 쓸모없는 임의의 궤도 및 클록 상태 예측을 부여할 수도 있다. 이들 이유로, 예측된 천체력은 상당히 규칙적인 간격에서 주기적으로 업데이트될 필요가 있다. 이들 간격은 전형적으로 위성 클록 예측량(예측되기 가장 어려운 양임)에 의해 지배되어, 통상 수신기의 위치확인 정확도 요건, 및 궤도 및 클록 예측 알고리즘의 양에 따라서 1일 이하(sub-daily)에서 주 1회까지 변화된다.

궤도 및 클록 상태를 예측하기 위한 두 기본적인 접근법이 있다. 최소한 정확한 접근법은 주어진 시간에 위성 상태(궤도 및 클록) 표시를 얻어, 그것을 선험적 모델과 함께 앞서서(forward) 전파(propagation)하는 것이다. 두번째의 더욱 정확한 접근법은 위성 혹은 클록 상태의 시계열을 이용하여, 그것에 1세트의 모델 파라미터를 적합화시킨다. 궤도에 대해서, 이들 모델 파라미터는 3개의 초기 위치 좌표, 3개의 초기 속도 좌표, 및 예컨대, 태양 압력 스케일 및 일정한 가속도 등과 같은, 수개의 위성 역학의 물리적 및 경험적 파라미터를 포함한다. 일단 이들 모델 파라미터가 추정되면, 해당 모델은 앞서서 수치적으로 전파될 수 있어, 보다 높은 충실도로 예측된 궤도를 얻을 수 있다. 유사한 처리가 클록 예측을 최적화하기 위하여 수행된다. 모델 파라미터가 적합화되는 궤도 및 클록 상태의 시계열은, 예를 들어, 네트워크-기반 GNSS 궤도 판정으로부터 얻어지는 정확한 데이터 혹은 예를 들어 방송 천체력으로부터 얻어진 덜 정확한 데이터에 의거할 수 있다. 그럼에도 불구하고, GNSS 궤도 및 클록 예측에서의 지배적인 오차 공급원은 전파 모델 내의 불확실성에 기인한다. 데이터를 적합화하기 위한 상기 공급원의 정확도는, 방송 천체력이든지 정밀한 천체력이든지는 비교적 중요하지 않다.

위성의 운동을 지배하는 물리적 모델은 관성 공간 내에 고정된 좌표계(Earth-centered-inertial - ECI)에 최상으로 기술된다. 그 결과, GNSS 위성에 대한 궤도 전파는 ECI 좌표계에서 수행된다. 그러나, 지구상의 GNSS 수신기는, 실로 GNSS 방송 천체력에 의해 제공되는 바와 같이, 지구와 함께 회전하는 좌표계(Earth-centered-Earth-fixed - ECEF) 내의 위치 정보를 필요로 한다. 따라서, 예측된 궤도는 수신기 보조를 위하여 이용될 수 있기 전에 ECI 좌표에서 ECEF 좌표로 변환되어야 하고, 이것은 임의의 주어진 시간에 관성 공간에서 지구 자전(Earth orientation)의 지식을 필요로 한다. 그러나, 지구 자전은 고도로 복잡하고도 예측불가능한 패턴을 수반한다. 지구 자전은 초장 기선 간섭계(VLBI: Very Long Baseline Interferometry) 및 GPS의 측지 기술을 이용한 정교한 데이터 처리 작업 후에 관찰되어 보고된다. 3가지 주된 지구 자전 모델 파라미터(EOP)인 X 극운동(polar motion), Y 극운동 및 하루의 길이(LOD: length of day)는 NASA-JPL, IERS(International Earth Rotation and Reference Systems Service) 또는 NGA(National Geo-spatial Agency) 등과 같은 수개의 서비스 제공 기관에 의해 주기적으로 보고되며, 지구 자전을 기록하여 ECI 좌표계와 ECEF 좌표계 간의 변환을 가능하게 하는 데 보편적으로 이용된다. 주기적인 지구 자전의 이들 외부 공급원에 대한 의존성은 현재 정확한 장기간의 수신기내 독자적인(autonomous) 천체력 예측 및 보조에 대한 극복할 수 없는 난관 중의 하나이다.

본 발명은, 수신기가 확장된 궤도 및 클록 상태를 독자적으로 발생하여 신호 획득을 보조하고 TTFF를 저감시킬 수 있게 함으로써, 높은 비용을 수반하는 어떠한 외부 기반시설 및 조작에 대한 필요를 제거한다.

제1 측면에 따르면, 위성 수신기를 보조하기 위하여 ECEF 좌표의 위성 궤도 정보를 독자적으로 예측하는 방법이 제공되며, 이 방법은 i) 상기 위성의 방송 궤도 천체력("방송 천체력"이라 약칭할 경우도 있음)을 얻는 단계; ii) 수렴이 얻어질 때까지, 위성 역학 모델에 의거해서 상기 위성의 궤도 위치, 속도 및 동적 파라미터를 반복해서 추정하고, 또한 지구 자전 모델에 의거해서 지구 자전 파라미터(EOP: Earth orientation parameter)를 반복해서 추정하는 단계; iii) 상기 위성 역학 모델을 통해서 시간적으로 앞서서 상기 추정된 궤도 위치, 속도 및 동적 파라미터를 전파시키는 단계; iv) 상기 지구 자전 모델을 통해서 상기 예측된 궤도를 ECEF 좌표로 변환시키는 단계; 및 v) 상기 변환된 예측된 궤도를 저장하는 단계를 포함한다.

제2 측면에 따르면, 위성 클록 상태를 독자적으로 예측하는 방법이 제공되며, 해당 방법은 위성에 대한 방송 클록 기록을 얻는 단계; 수렴이 얻어질 때까지, 예측 모델에 의거해서 상기 위성의 장래의 클록 상태를 반복해서 추정하는 단계; 및 상기 위성의 클록 상태의 독자적인 예측을 위하여 상기 추정된 클록 상태를 저장하는 단계를 포함한다.

제3 측면에 따르면, 글로벌 위성항법시스템(GNSS) 수신기가 제공되며, 해당 수신기는 처리 유닛; 및 메모리 유닛을 포함하되, 해당 메모리 유닛은 위성 궤도 예측 및 위성 클록 상태 예측을 위하여 소프트웨어 코드를 저장하고 있는 제1 메모리 구역; 기록된 위성 방송 궤도 및 위성 클록 상태를 저장하고 있는 제2 메모리 구역; 지구 자전 파라미터(EOP)값 및 궤도 동적 파라미터를 저장하고 있는 제3 메모리 구역; 및 상기 제1 메모리 구역에 저장된 소프트웨어 코드에 따라서 산출된 예측된 위성 궤도 및 위성 클록 상태를 저장하고 있는 제4 메모리 구역을 포함하도록 구성되어 있다.

추가의 실시형태는 본 출원의 상세한 설명, 도면 및 특허청구범위에 표시되어 있다.

따라서, 본 발명에 따르면, 수신기의 고유한 GNSS RF 수신능력, 외부 기반시설 및 작동 이외의 어떠한 통신 채널에 대한 필요성도 제거된다.

본 발명에 따른 방법은 지구 궤도 내의 휴대폰 호스트화 GNSS 수신기, 개인용 항법 장치, 차량용 항법 장치 및 GNSS 수신기 등과 같은 장치에 대한 응용에 적합하다.

본 발명의 제1 이점은 TTFF가 저감된다는 점이다.

본 발명의 추가의 이점은 수신기에 의한 방송 천체력의 샘플을 수집하는 주파수 및 타이밍에 의해 표현되고, 요구되는 전력 및 메모리 자원을 최소화하며, 예측 정확도를 최대화하는 점이다.

본 발명의 다른 이점은, ECEF 기준 프레임 내의 GNSS 위성에 대한 궤도가 GNSS 방송 천체력으로부터 혹은 정확한 궤도 결정 해법으로부터 얻어질 수 있는 바와 같은 위성 ECEF 궤도 상태의 저장된 기록의 제한된 시간 기간에 의거해서 장래의 많은 날들을 정확하고도 효율적으로 예측한다는 점이다.

또한, X 극운동, Y 극운동 및 하루의 길이(LOD)의 지구 자전 파라미터(EOP)는 위성 ECEF 궤도 상태의 저장된 기록의 제한된 시간 기간에 단독으로 의거해서 정확하고도 효율적으로 추정된다.

부가적으로, X 극운동, Y 극운동, 하루의 길이(LOD) 및 UT1-UTC(UT1 마이너스 UTC, 이것은 원자 표준에 의해 규정된 UTC 시간 스케일과 지구의 회전에 의해 규정되는 UT1 시간 스케일 간의 차이임)의 EOP 파라미터의 값은 이들 파라미터의 이력 관찰 기록으로부터 수년 장래에 예측된다.

또한, GNSS 위성의 클록 상태는, GNSS 방송 천체력으로부터 혹은 정확한 클록 결정 해법으로부터 얻어질 수 있는 바와 같은, 위성 클록 상태의 저장된 기록의 제한된 시간 간격에 의거해서 많은 날 장래에 정확하게 예측될 수 있다.

도 1 은 전형적인 GNSS 수신기의 블록도;
도 2 는 본 발명에 따른 독자적인 예측된 궤도 및 클록 보조를 위한 수신기 요소의 블록도;
도 3 은 본 발명에 따른 궤도 전파 과정의 순서도;
도 4 는 본 발명에 따른 클록 전파 과정의 순서도.

본 발명에 따르면, 공장-설치 정보 이외에 외부-제공 정보에 대한 필요성 없이, 단지 고유의 수신기 자원을 이용하여, 예측된 GNSS 궤도 및 클록 상태를 지니는 GNSS 수신기에 대한 신호 획득 보조를 독자적으로 제공하는 장치 및 방법이 기술되어 있다.

도 2 에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 독자적인 보조 GNSS 수신기(210)는 GNSS 신호가 획득되는 무선 주파수(RF) 구역(202), 및 CPU(207)와 비휘발성 메모리(204)를 구비한 디지털 구역(205)을 포함한다. 상기 디지털 구역(205)은 개인용 항법 장치(예컨대, 휴대폰 혹은 차량 항법 장치) 등과 같은 호스트 장치와 공유될 수 있다. CPU(207)는 본 발명의 적용성을 제한하는 일없이 많은 방식으로 수행될 수 있다. 이들로서는 마이크로프로세서, FPGAs(field programmable gate array) 혹은 ASICs(application-specific integrated circuits)를 들 수 있지만 이들로 제한되는 것은 아니다.

비휘발성 메모리(204)는 이하의 구역을 포함하도록 구성되어 있다:

1) 도 3 및 도 4 를 참조하여 나중에 설명되는 방법 및 루틴에 따른 궤도 및 클록 예측용 구역(203).

2) 가장 최근에 기록된 방송 천체력 및 클록 상태를 포함하는 구역(206).

3) 지구 자전값과 궤도 동적 파라미터의 데이터베이스(208).

4) 도 3 및 도 4 를 참조하여 나중에 설명되는 방법을 적용한 결과로서 얻어지는 예측된 궤도 및 클록 상태를 포함하는 구역(209).

도 3 은 위성 위치의 독자적인 예측을 위한 실시형태의 단계(스텝)들을 표시한 순서도이다.

스텝 (S1)에 표시된 바와 같이, 각 위성에 대해서, 방송 천체력은 도 2 에 도시된 GNSS 방송 항법 메시지(101)로부터 얻어진다.

전력 제약 혹은 기타 작동 제한으로 인해, GNSS 수신기는 방송 천체력 데이터를 연속적으로 관찰하여 기록하는 것이 가능하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, GNSS 수신기의 작동 제한과 일치하여 방송 데이터의 충분한 양과 분포가 궤도 및 클록의 정확한 예측을 용이하게 하게 할 수 있는 샘플링 방식이 고안될 수 있다.

방송 천체력 기록의 유용성을 최대화하기 위하여, 그들의 2-시간의 유효 간격을 이용해서(GPS의 경우, 다른 GNSS 시스템에 대해서 유효 간격이 상이할 수 있음), 정확도의 손실 없이, 각 방송 천체력 기록이 8개의 개별적인 기록으로 15분 간격으로 확장될 수 있다.

또한, 임의의 주어진 시간에, 지구상의 수신기는 전체 GNSS 위성군(constellation)의 단지 일부(임의의 주어진 시간에 그 지리학적 위치로부터 가시적인 GPS 위성의 대략 30%)만을 볼 수 있고 또한 GPS 위성 접지 트랙이 매일 반복되는 경향이 있는 것에 유의할 필요가 있다. 본 발명의 실시형태에 따르면, 방송 천체력은, 최적의 GPS 위성군 샘플링을 확보하기 위하여, 1일당 적어도 3회 샘플링될 수 있다. 대안적으로, 전체 위성군이 샘플링될 때까지, 24시간 주기성을 피하는 샘플링 주파수가 이용될 수 있다. 이러한 대안적인 실시형태는 또한 24시간 샘플링 주기성의 경우에 일어날 수도 있는 EOP의 식별가능성의 약화를 극복한다. 이러한 실시형태에 따르면, 가능한 샘플링 간격은 7-시간 간격 혹은 10-시간 간격일 수 있다. 7-시간 간격은, 7일 동안 24시간 주기성을 지니지 않지만 3일 후 거의 24시간 주기성을 지니면서 대략 1일 내에 전체 GPS 위성군을 샘플링할 것이다. 10-시간 간격은 5일 동안 24시간 주기성을 지니지 않은 채 대략 1.5일 내에 전체 GPS 위성군을 샘플링할 것이다. 이러한 방법은 소프트웨어를 통해서 수행되어 비휘발성 메모리 내에 저장될 수 있다.

당업자라면 계획되지 않은 수신기 동작으로 인해 기회주의적으로 얻어질 수 있는 어떠한 추가의 방송 기록도 상기 해법을 증강시키는 데 이용될 수 있는 것으로 이해할 것이다.

스텝 (S1)에서 관찰되는 모든 방송 천체력 및 클록 기록은 도 2 에 도시된 바와 같은 구역(206) 내의 수신기(210)에 의해 보존된다. 소정 일수(예를 들어, 14일)보다 오래된 기록은 폐기될 수 있다.

도 3 의 스텝 (S2)에 도시된 바와 같이, 얻어진 방송 천체력은 이어서 당업자에게 충분히 공지되고 GPS ICD 200에 기재된 방법(이 문헌의 개시 내용은 참조로 본 명세서에 포함됨)에 따라 케플러 좌표로부터 ECEF 카타지안 좌표(Cartesian cordinates)로 변환되어, 비휘발성 메모리의 구역(206) 내에 보존된다.

스텝 (S3)은 방송 천체력의 시간 간격의 중간의 시기에 대해서 이력 기록으로부터 선험적 EOP(지구 자전 모델 파라미터)값의 생성을 나타내고 있다. EOP값은 UT1-UTC, LOD, X 극운동, X 극운동 속도, Y 극운동 및 Y 극운동 속도를 포함한다.

제한을 위해서가 아니라 예로서, EOP값을 예측하기 위한 모델은 IERS(International Earth Rotation and Reference Systems Service)에 의해 산출된 것 등과 같이, 측정된 EOP값의 이력적 시계열에 대한 파라미터 적합도(parametric fit)에 의거한 것이다. 각 파라미터의 예측 모델은 이력 시간 기록의 파워 스펙트럼 분석(거의 50년의 간격)을 수행하고, 장기 2차 다항식과 함께 우세한 주파수를 선택함으로써 생성될 수 있다. 이러한 예측 모델은 이어서 이력적 시계열을 장래 상황으로 유효하게 외삽적으로 산정하는 데 이용될 수 있다. 이 모델은 도 2 의 수신기의 구역(203) 내에 저장된 소프트웨어로서 구현될 수 있다.

스텝 (S3)의 예측성 EOP값은 나중에 이들 및 기타 파라미터의 최소 제곱 추정 방식에서 선험적 값으로서 이용될 것이다. 고정밀도의 EOP 예측은 최소 제곱 추정 방식이 정확한 값으로 수렴하는 것을 확실하게 할 것이고, 또한 데이터 처리 시간을 최소화하여 전력을 보존할 것이다. 완전한 독자성을 확실하게 하기 위하여, EOP 예측 모델은 수신기의 수명 - 전형적으로 수년 동안 유효할 필요가 있다. 그러나, 해당 모델은 주기적인 업데이터에 의해 개선될 수 있다.

도 3 에 표시된 다음의 스텝 (S4)는, 각 위성에 대해서, a) 초기 궤도 위치 및 속도 조건 x(t₀), x'(t₀) 및 b) 초기 궤도 동적 파라미터 p_d를 생성하는 것이다.

본 명세서에서 이후에 표시된 바와 같이, 이러한 EOP(S3) 궤도 조건(S4) 및 동적 파라미터(S4)가 반복해서 추정될 것이다. 이하의 단락은 본 발명에 따라서 이러한 반복 추정을 수행하는 방법을 설명할 것이다. 궤도 동적 파라미터 p_d는 수신기(210)의 비휘발성 메모리(204)의 구역(208)에 저장된 데이터베이스로부터 초기화된다.

특히, 이러한 반복 추정은 ECEF 위성 상태에 대한 최소 제곱 적합도(least squares fit)를 통해서 수행될 수 있다. 이러한 추정법은 수신기(210)의 구역(203) 내에 저장된 소프트웨어 방법일 수 있다. 간편화를 도모하기 위하여, 해당 추정의 이하의 설명은, 예를 들어, 그의 고유한 의사랜덤 잡음수(PRN: pseudorandom noise number)에 의해 확인될 수 있는 단일 위성을 참조한다. 행렬 대수학 및 표기법이 이용된다. 이 추정법은, 위성 초기 조건, 동적 파라미터 및 3개의 EOP를 조정함으로써, ECI 좌표에 있어서, 위성의 모델화된 궤도와 그의 방송 천체력 간의 거리의 제곱을 최소화하는 것을 목적으로 한다.

t_j를 방송 궤도 천체력이 특정 위성에 대해서 얻어진 시점으로 한다. 지수 j는 천체력 시점 j=l,2,...N을 계수한다. r_ej를 시간 t_j에서 방송 천체력으로부터 얻어진 바와 같은 위성의 ECEF 위치 좌표를 유지하게 한다. r'_ej를 방송 천체력으로부터 얻어진 바와 같은 위성의 ECEF 속도 좌표를 유지하게 한다. s_j를 각 시간 t_j에서 방송 천체력 위치의 가정된 오차인 것으로 한다. 본 발명의 실시형태에 따르면, 모든 j에 대해서 S_j = 1미터이다. s'_j는 각 시간 t_j에 방송 천체력 속도의 가정된 오차인 것으로 한다. 예를 들어, 모든 j에 대해서 s'_j = 0.001 미터/sec이다. T = T(t_j, EOP)는 ECEF에서 ECI까지의 회전 행렬인 것으로 한다. T는 지구 자전 파라미터 EOP와 시간의 함수이다. 즉, T는 방송 천체력의 각 시기에서 지구 자전을 나타낸다.

T를 산출하는 예시적인 방식은 a) 시간과 EOP(UT1-UTC, LOD, X 및 Y 극운동, 및 그들의 속도)의 함수로서 지구 자전의 산출 및 b) EOP에 대한 지구 자전의 감도의 산출하는 방법을 이용하는 것이다. 예를 들어, 상기 a) 및 b) 방법은 지구의 세차운동, 장동(nutation), 극운동 및 지구 회전의 모델화를 위한 2003 IERS Conventions에 따라서 수행될 수 있다(문헌[IERS Conventions (2003). Dennis D. McCarthy and Gerard Petit. Verlag des Bundesamts fur Kartographie und Geodasie, 2004] 참조, 이 문헌의 개시 내용은 참조로 그의 전문이 본 명세서에 포함됨). 이들 방법은 수신기(210)의 구역(203)에 저장된 소프트웨어 루틴일 수 있다.

따라서, 방송 궤도 천체력은, 도 3 의 스텝 (S5)에 표시된 바와 같이, 현재의 EOP값을 이용해서 그리고 현재의 EOP값에 대한 ECI-변환된 방송 궤도 천체력의 부분 도함수(감도)를 산출하여 ECEF에서 ECI로 변환될 수 있다. 산출된 감도는 이어서 수신기(210)에 저장된다.

반복 추정법으로 도로 돌아가서, x 및 x'를 제1 시점 t₁에서 위성의 ECI 위치 및 속도를 각각 유지하는 3-차원 벡터인 것으로 한다. 초기에 x는 T r_e1에 의해 얻어질 수 있고, x'는 T r'_e1 + T' r_e1에 의해 얻어질 수 있다. 본 발명에 의한 일 실시형태에서, 방송 천체력으로부터의 속도는 이용되지 않고, 그 경우, x'는 T r_e1, T r_e2, t₁ 및 t₂를 이용해서 소위 가우스 문제를 해결함으로써 얻어질 수 있다(문헌[Bate et al, Fundamental of Astrodynamics, Dover, 1971, Chapter 5.2, pages 227-231] 참조, 이 문헌의 내용은 참조로 본 명세서에 포함됨). 이어서, x 및 x'가 추정되고 반복 적용될 것이다.

p_d를 선험적 값이 충분히 잘 알려져 있지 않지만, GNSS 위성의 궤도 역학에 대해 높은 영향을 지니는 m개의 궤도 역학 파라미터의 세트인 것으로 한다. 본 발명의 일 실시형태에 따르면, p_d는 7개의 파라미터, 즉, 태양 압력 모델의 스케일(통상 "태양 스케일"이라 지칭됨), 태양-지구-위성 평면에 수직인 방향에서의 일정한 가속도(통상 "Y-Bias"라 지칭됨), 방사상 및 교차-트랙 방향에서의 궤도 주기 가속도당 2회를 나타내는 4개의 하모닉 계수(harmonic coefficient) 및 일정한 트랙내 가속도로 구성된다.

p_eop를 선험적 값이 충분히 잘 알려져 있지 않지만 ECEF 프레임으로부터 ECI 프레임까지의 회전에 대한 높은 영향을 지니는 n개의 EOP 파라미터의 세트인 것으로 한다. 본 발명의 일 실시형태에 있어서, p_eop는 3개의 파라미터, 즉, LOD, X 극운동 및 Y 극운동에 의해 제공된다.

r_i = r_i(x, x', p_d)를 시간 t_j에서 위성의 모델화된 ECI 위치 좌표인 것으로 한다. r_i는 초기 조건 x 및 x'와 동적 파라미터 p_d의 함수이고, 시간 t₁에서 시간 t_j까지의 운동 방정식의 적분을 통해서 얻어진다. r_i는 p_eop에 단지 주 1회 의존하므로, 이 의존성은 명확하게 특정되지 않는다. 마찬가지로, r'_i = r'_i(x, x', p_d)를 시간 t_j에서 위성의 모델화된 ECI 위치 좌표인 것으로 한다. 속도 좌표들이 방송 천체력으로부터 추출되지 않을 경우, 이들은 또한 모델화되지 않는다.

따라서, 위성 위치 예측 모델은 도 3 의 스텝 (S6)에 표시된 바와 같이 x, x', p_d 및 p_eop의 현재값으로부터 시작해서 생성된다. 일단 이것이 수행되면, 파라미터 x, x', p_d 및 p_eop는 도 3 의 스텝 (S7)에 표시된 바와 같이 ECI 좌표에 표현된 이러한 예측 모델 및 방송 천체력에 의거해서 추정된다.

운동/예측 모델의 상기 언급된 방정식은, 예를 들어, a) 초기 조건(주어진 시간에서의 위치 및 속도)과 특정 모델 파라미터(지구 중력 상수, 위성 질량 등)의 세트로부터 위성 궤적의 전파를 가능하게 하고, b) 이러한 초기 조건 및 모델 파라미터에 대한 전파된 상태의 감도를 산출하는 GNSS 궤도 모델을 통해서 얻어질 수 있다. 다르게 말하면, 충분한 충실도를 지니는 변분 방정식과 운동 방정식을 통합하는 GNSS 궤도 모델이 제공될 수 있다. 모델의 충실도는 얻어지는 예측된 궤도의 정확도에 직접 영향을 줄 것이다. 본 발명의 실시형태들 중 하나에 의하면, GNSS 궤도 모델은 4-5차의 가변 스텝 사이즈 룬게-쿠타-헬베르크 보통 미분 방정식 적산기(4-5 order, variable step size Runge-Kutta-Fehlberg ordinary differential equation integrator)(예를 들어, 문헌[Numerical Recipes, Press et al, Cambridge University Press, 1989, Chapter 15.1-15.2, pages 550-560] 참조, 이 문헌의 개시 내용은 참조로 본 명세서에 포함됨), 및 이하의 궤도 역학 모델: 지구, 태양 및 달의 상대적 위치에 대한 JPL 유성 천체력을 이용한 지구, 태양 및 달에 대한 점 질량 인력; 정도 및 차수 12까지의 지구 중력장; GPS 위성의 궤도 예측을 향상시키는 것으로 표시된 Bar-Sever 및 Kuang의 천체력 모델 등과 같은 태양 압력 모델[IPN Progress Report 42-160, JPL, 2004, http://ipnpr.jpl.nasa.gov/progress_report/42-160/title.htm, 이것의 개시 내용은 참조로 본 명세서에 포함됨]; 미국 특허 제5,963,167호 및 제5,828,336호 공보(이들 두 공보의 개시 내용은 참조로 그들의 전문이 본 명세서에 포함됨)에 표시된 모델과 같은 원추형 지구 및 달 음영 모델; GPS 위성에 대한 미국 특허 제6,295,021호 공보(이 공보의 개시 내용은 참조로 그의 전분이 본 명세서에 포함됨)에 표시된 모델과 같은 위성 자세 모델; RF 추력 모델; 및 상대성 모델을 채용한다. GNSS 궤도 모델은 수신기(210)의 구역(203) 내에 저장된 소프트웨어 루틴으로서 구현될 수 있다.

반복 추정으로 도로 돌아가서, 표기 목적을 위하여, d를 x, x' 및 p_d로 이루어진 복합 (6+m)-차원 벡터인 것으로 한다. 즉, d^t = [x^t; x'^t; p_d](여기서, 첨자 ^t는 전치행렬 연산(transpose operation)을 나타낸다).

를 다음과 같이 규정되는 역학 구배 연산자인 것으로 한다:

이어서,

는 x, x' 및 p_d에 대해서 r_i의 감도의 3×(6+m) 행렬이고, 시간 t₁에서 시간 t_j까지 운동의 변분 방정식을 적산함으로써(위에서 설명된 모델 참조) 산출된다. 필요한 경우,

는 마찬가지로 정의되며, 운동의 변분 방정식을 적산함으로써 산출된다.

를 다음과 같이 정의되는 EOP 구배 연산자인 것으로 한다:

식 중,

는 T를 얻는 전술한 방법에 의해 산출될 수 있다.

최소 제곱 문제는 이제 다음과 같이 공식화될 수 있다: 즉, j=1,...N에 대해서 ECI 프레임 내의 관찰된 위치 T r_ej와 ECI 프레임 내의 모델화된 위치 r_j 간의 거리를 최소 제곱 의미에서 최소화하는 파라미터 d와 P_eop의 세트를 구한다. 이 문제를 숫자상으로 풀기 위하여, 해당 문제는 풀기 위한 파라미터 d 및 p_eop의 선험적 값 근방에서 선형화되고, 얻어지는 선형의 최소 제곱 문제는 이들 파라미터에 대해서 조정치 Δd 및 Δp_eop를 구하기 위하여 푼다. 최소 제곱 해법은 이어서 해당 해법이 수렴할 때까지 풀기 위한 파라미터의 조정된 값 부근의 문제 등을 재선형화함으로써 반복된다. 이 선형의 최소 제곱 문제는 이제 다음과 같이 된다:

좌측변에 미지의 것을 격리시키는 것은 다음과 같이 연관된 데이터 잡음 s_j와 함께 최소 제곱 문제의 고전적인 식으로 된다:

이 수치 최소 제곱 문제는 제곱근 정보 필터(SRIF: square root information filter) 계승 접근법(factorization approach)을 이용해서 해결될 수 있다. 가능한 접근법으로는 하우스홀더 정규직교 삼각측량법(method for Housholder orthonormal triangulation), 상부 삼각 행렬을 역전시키는 방법 및 하우스홀더 직교 변환을 이용해서 SRIF 어레이를 배합하는 방법을 들 수 있다[예를 들어, 문헌[Bierman, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Dover, 2006] 참조, 이 문헌의 개시 내용은 참조로 본 명세서에 포함됨]. 이들 알고리즘은 비휘발성 메모리 내에 저장될 수 있다.

도 3 의 스텝 (S8)에 표시된 바와 같이, 스텝 S5 내지 S7은 a) 마지막 반복의 위성 궤도가 그 위성에 대한 방송 천체력에 충분히 가까울 때까지 또는 b) 추정된 파라미터 x, x', p_d 및 p_eop의 값이 이전의 반복으로부터 인지할 수 있게 변화하지 않을 때까지 반복된다. 즉, 풀기 위한 '델타'값이 소정의 미리 결정된 역치 이하, 즉, 너무 작다면, 혹은 모델과 관찰측 간의 거리가 소정의 미리 결정된 역치보다 작다면, 최소 제곱 문제는 수렴되는 것으로 간주되어, 반복 과정은 정지된다. 이들 조건이 충족되지 않는다면, 그리고 반복 횟수가 소정의 미리 결정된 역치를 초과하지 않는다면, 최소 제곱 문제는 새로운 공칭 파라미터값 d = d + Δd, 및 p_eop = p_eop + Δp_eop로 반복된다.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, 이 최소 제곱 파라미터 추정 문제는 각 궤도 평면 내의 하나의 위성에 대해서 풀리고, 그 결과 GPS의 경우 6개의 위성으로 된다(이것은 6개의 궤도 평면을 지닌다). 다른 실시형태는 CPU 시간과 해법 정확도를 교환하면서 상이한 위성의 선택에 대해서 해당 문제를 풀 수 있다. 최소 제곱 추정 문제가 각 위성에 대해서 방대하게 상이한 세트의 동적 파라미터 p_d를 수득할 것으로 예상된다. 그러나, EOP 파라미터의 추정된 값도 상이할 수 있다. EOP 파라미터 p_eop의 추정된 값의 정확도를 향상시키기 위하여, 해당 추정된 값은, 각 위성으로부터의 전체 공분산 행렬과 함께, 도 3 의 스텝 (S9)에 표시된 바와 같이, 전술한 SRIF 계승 접근법을 이용해서 조합될 수 있다. 이것은 EOP값의 단일의 견고한 추정치로 된다.

일단 불확실한 EOP의 값 p_eop가 견고하게 추정되면, 모든 위성에 대한 최소 제곱 문제가 형성되어 해결될 수 있고, 이제는 초기 조건 파라미터 x, x' 및 동적 파라미터 p_d만을 추정하여, 그들의 최종의 조합된 추정된 값에 고정된 EOP를 유지한다. 이것은 또한 도 3 의 스텝 (S10)에 표시되어 있다. 이 과정의 결과는 모든 위성에 대해서 초기 조건(x, x')과 동적 파라미터 p_d의 세트일 것이다. 이들 성분은, 또 도 3 의 스텝 (S11) 내지 (S13)에 표시된 바와 같이, (위에 설명된 모델을 이용해서) 이들 위성의 궤도를 장래에 전파하는 것을 허용한다. 이들 값은 수신기 내의 비휘발성 메모리(104)에 저장될 것이다. 이러한 값은 신호 획득 및 위성 확인을 보조하는 데 이용될 수 있는 예측된 궤도를 나타낸다.

이제, 본 발명의 일 실시형태에 따른 위성 클록 상태를 예측하는 방법의 순서도를 도시한 도 4 를 참조할 것이다.

스텝 (T1)에 표시된 바와 같이, 각 위성에 대해서 가장 최근의 방송 클록 기록이 메모리로부터 로드된다. 바람직한 실시형태에서, 이들 기록은 적어도 1일에 걸쳐 있다. 스텝 (T2)에서, 각 위성에 대해서, 클록 모델 파라미터는 클록 모델을 방송 천체력 값에 적합화시킴으로써 결정된다.

GNSS 클록의 공칭 모델은 시간의 2차식 + 1회/회전 고조파(quadratic in time plus a once-per revolution harmonic)이며, 결과적으로 위성당 5개의 모델 파라미터(2차 다항식에 대해서 3개, 그리고 1회/회전 고조파의 사인 및 코사인 성분에 대해서 2개)로 된다. 이들 모델 파라미터는 방송 천체력으로부터 추출된 관찰된 클록값의 7일에 대해서 모델의 최소 제곱 적합도를 이용해서 추정될 수 있다. 이에 대해서는 도 4 의 반복 스텝 (T3)을 참조할 수 있다. 일단 모델 파라미터가 각 위성에 대해서 개별적으로 추정되면, 각 위성에 대한 모델은, 도 4 의 스텝 (T4)에 표시된 바와 같이, 예측된 클록값을 생성하도록 무한으로 앞으로 전파될 수 있다. 각 위성에 대한 추정된 모델 파라미터는 수신기(210)의 메모리(204) 내에 저장된다. 이들은 언제라도 클록 예측치를 생성하도록 유도될 수 있다. 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 4일의 방송 클록값이 모델에 대한 최소 제곱 적합도에 이용될 수 있다. 모델과 상반되는 클록 점프가 GNSS 연산자에 의해 도입될 수 있는 경우가 있으므로, 최소 제곱 적합도 오차(제곱평균제곱근-RMS)는 소정의 역치, 공칭적으로 1미터에 대해서 체크될 수 있다. RMS 적합도가 상기 역치를 초과하면, 해당 적합도 간격의 가장 잠재적인 12시간 세그먼트는 모델 불일치 없이 소정 간격을 생성하는 시도에서 제거될 수 있다. 이 과정은 적합도 RMS가 역치 이하로 될 때까지 혹은 적합도 간격이 12시간 미만이면 반복될 수 있다. 2일 미만의 적합도 간격에 대해서, 선형 클록 모델이 (위성 당 2개의 파라미터) 적용될 필요가 있다. 평소와 다름없이, 이러한 알고리즘 모델은 수신기(210)의 구역(203) 내에 저장될 수 있다.

예측 과정의 말기에, 상기 전파된 궤도 및 예측된 클록 모델은 장래의 GNSS 신호의 획득 시 수신기를 보조하는 데 유용하다. 이 예측 과정은 새로운 천체력 데이터 기록이 수신기 전력 관리 고려 사항 및 기타 운용 작업에 종속되어 이용가능하게 될 때마다 반복될 수 있다.

위에서 설명된 바와 같이 또한 도 2 를 참조하여 더욱 언급된 바와 같이, 본 발명의 실시형태들 중 하나에 따르면, 본 발명에 따른 수신기는 비휘발성 메모리(204)를 포함하되, 해당 메모리는 이하를 포함한다:

1) i) EOP 예측 모델; ii) 회전 행렬을 생성하는 방법; iii) 운동 방정식을 통합하고 있는 GNSS 궤도 모델: iv) SRIF 알고리즘; v) 궤도 초기 조건, 동적 파라미터 및 EOP의 반복적인 추정 방법; vi) 클록 예측 방법; 및 vii) GNSS 방송 천체력 데이터 등과 같은 전술한 각종 소프트웨어에 대한 대상체 코드를 최적 샘플링하는 방법.

2) 가장 최근에 기록된 방송 천체력.

3) 초기화 목적을 위한 궤도 동적 파라미터의 데이터베이스.

4) 상기 EOP 예측 모델을 통해 생성된 선험적 EOP.

5) 상기 1)에 기재된 방법을 적용한 결과로서 얻어진 예측된 궤도 및 클록 상태.

요약하면, 본 발명의 몇몇 실시형태에 따르면, 글로벌 위성항법시스템(GNSS)의 궤도 및 클록 상태의 독자적인 수신기내 예측 방법 및 장치가 기술되어 있다. 주기적인 외부-통신 정보를 필요로 하는 일없이 GNSS 방송 메시지가 단독으로 이용된다. 지구 자전 정보는 GNSS 방송 천체력으로부터 추출된다. 지구 자전 파라미터의 정확한 추정에 의해, 관성 기준 프레임 내에서 시간적으로 앞서서 최적화 GNSS 궤도를 전파시키는 것이 가능하다. 이 추정된 지구 자전 파라미터를 이용해서, 예측된 궤도는 이어서 신호의 획득 시 GNSS 수신기를 보조하는 데 이용될 ECEF 좌표로 변환된다. GNSS 위성 클록 상태는 또한 방송 천체력으로부터 추출되고, 클록 거동의 파라미터화된 모델은 그 데이터에 적합화된다. 해당 추정된 모델화된 클록은 이어서 예측된 궤도와 함께 시간적으로 앞서서 전파되어, 보다 신속한 GNSS 신호 획득을 가능하게 한다.

따라서, 표시된 것은 GNSS 천체력의 독자적인 수신기내 예측 방법 및 장치이다. 이 방법 및 장치는 구체적인 실시형태 및 그의 응용에 의해 설명되어 있지만, 본 발명의 정신과 범위로부터 벗어나는 일없이 당업자에 의해 수많은 변형과 변경이 행해질 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 특허청구범위의 범주 내에서, 본 발명은 여기에 구체적으로 설명된 것 이외에 다른 것도 실시될 수 있다는 것을 이해할 필요가 있다.

Claims

위성 수신기를 보조하기 위한 ECEF(Earth-centered-Earth-fixed) 좌표 내의 위성 궤도 정보를 독자적으로 예측하는 방법으로서,
i) 상기 위성의 방송 궤도 천체력(broadcast orbital ephemeris)을 초기에 얻는 단계;
ii) 지구 자전 파라미터(EOP, earth orientation parameters) 값을 예측하기 위한 모델에 근거하여, 이력 관찰 기록으로부터 EOP의 초기 세트를 생성하는 단계;
iii) 위성 초기 조건의 초기 세트 및 궤도 동적 파라미터의 초기 세트를 생성하는 단계;
iv) EOP, 위성 초기 조건 및 궤도 동적 파라미터의 값들의 수렴이 얻어질 때까지, 위성 위치 예측 모델, 위성의 상기 방송 궤도 천체력, 상기 EOP의 초기 세트, 상기 위성 초기 조건의 초기 세트 및 상기 궤도 동적 파라미터의 초기 세트에 근거하여, EOP, 위성 초기 조건 및 궤도 동적 파라미터를 반복해서 추정하는 단계;
v) 상기 추정된 EOP, 상기 추정된 위성 초기 조건 및 상기 추정된 궤도 동적 파라미터를 시간상 전방향으로 전파(propagation)시킴으로써, 예측된 궤도를 얻는 단계;
vi) 상기 추정된 EOP를 사용하여, 상기 예측된 궤도를 ECEF 좌표로 변환시키는 단계; 및
vii) 상기 변환된 예측된 궤도를 저장하는 단계를 포함하는, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 복수개의 위성에 대해서 상기 i) 내지 vii) 단계를 적용함으로써 복수개의 위성의 궤도 정보가 독자적으로 예측되는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 하나의 위성 데이터로부터 추정된 EPO 값 및 그들의 공분산 행렬이 다른 위성 데이터로부터의 EOP 및 공분산의 추정치와 최적으로 조합되는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 EOP는 X 극운동(polar motion), Y 극운동 및 하루의 길이(LOD: length of day)를 포함하는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 위성의 얻어진 방송 궤도 천체력을 제1좌표계로부터 제2좌표계로 변환시키는 단계를 추가로 포함하는, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제5항에 있어서, 상기 반복해서 추정하는 동안, EOP에 대한 상기 변환된 방송 궤도 천체력의 감도를 산출하는 단계를 추가로 포함하는, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제5항에 있어서, 상기 제1 좌표계는 ECEF 카타지안 좌표계이고, 상기 제2 좌표계는 ECI(Earth-centered-inertial) 좌표계인 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 위성 혹은 복수개의 위성 및 수신기는 글로벌 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)의 일부인 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 위성의 방송 궤도 천체력은 샘플링 과정을 통해서 얻어지는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제9항에 있어서, 상기 샘플링 과정은 하루에 적어도 3회 일어나는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제9항에 있어서, 상기 샘플링 과정은 일 단위의 주기성을 피하는 샘플링 주파수(daily periodicity-avoiding sampling frequency)로 일어나는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제11항에 있어서, 상기 샘플링 주파수는 7-시간 간격 샘플링 주파수 및 10-시간 간격 샘플링 주파수로 이루어진 군으로부터 선택된 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제3항에 있어서, 상기 EOP 값을 예측하기 위한 모델은 측정된 EOP값의 이력적 시계열(historic time series)에 대한 파라미터 적합도(parametric fit)에 의거한 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 iv) 단계는 위성 상태에 대한 최소 제곱 적합도(least squares fit)를 통해서 수행되는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제14항에 있어서, 상기 위성 상태는 ECEF 위성 상태인 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제15항에 있어서, 상기 최소 제곱 적합도는 제곱근 정보 필터(SRIF: square root information filter) 계승 접근법(factorization approach)을 통해서 해결되는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 iv) 단계의 수렴은 a) 마지막 반복시의 현재 추정된 위성 궤도가 그 위성에 대한 방송 궤도 천체력과 충분히 가까운 경우, 또는 b) 현재 추정된 EOP, 위성 초기 조건 및 궤도 동적 파라미터의 값이 이전 반복시로부터 인식가능하게 변경되지 않는 경우에 얻어지는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 예측된 궤도는 상기 위성 수신기 내에 저장되는 것인, 위성 궤도 정보의 독자적인 예측방법.
i) 위성에 대한 방송 클록 기록을 초기에 얻는 단계;
ii) 상기 위성에 대한 방송 클록 기록에 근거하여, 수렴이 얻어질 때까지, 예측 모델에 의거해서 상기 위성의 장래의 클록 상태를 반복해서 추정하는 단계; 및
iii) 상기 위성의 클록 상태의 독자적인 예측을 위하여 상기 추정된 클록 상태를 저장하는 단계를 포함하되,
상기 예측 모델은 시간의 2차식 + 1회/회전 고조파(quadratic in time plus a once-per revolution harmonic)이고, 위성당 5개의 모델 파라미터가 얻어지는 것인, 위성 클록 상태의 독자적인 예측방법.
제19항에 있어서, 복수개의 위성의 클록 상태는, 상기 i), ii) 및 iii) 단계를 상기 복수개의 위성에 적용함으로써 독자적으로 예측되는 것인, 위성 클록 상태의 독자적인 예측방법.
삭제
제1항에 기재된 방법에 따라서 위성 궤도 정보를 독자적으로 예측하는 단계; 및
제19항에 기재된 방법에 따라서 위성 클록 상태를 독자적으로 예측하는 단계를 포함하는, 위성 궤도 정보 및 위성 클록 상태의 독자적인 예측방법.
처리 유닛; 및
메모리 유닛을 포함하되,
상기 메모리 유닛은
위성 궤도 예측 및 위성 클록 상태 예측을 위하여 소프트웨어 코드를 저장하고 있는 제1 메모리 구역;
기록된 위성 방송 궤도 및 위성 클록 상태를 저장하고 있는 제2 메모리 구역;
지구 자전 파라미터(EOP)값 및 궤도 동적 파라미터를 저장하고 있는 제3 메모리 구역; 및
상기 제1 메모리 구역에 저장된 소프트웨어 코드에 따라서 산출된 예측된 위성 궤도 및 위성 클록 상태를 저장하고 있는 제4 메모리 구역을 포함하도록 구성되고,
상기 위성 궤도 예측을 위한 소프트웨어 코드는 제1항에 기재된 방법에 따라서 조작되고, 상기 위성 클록 상태 예측을 위한 소프트웨어 코드는 제20항에 기재된 방법에 따라 조작되는 것인, 글로벌 위성항법시스템(GNSS) 수신기.
삭제
제23항에 기재된 GNSS 수신기를 포함하는 개인용 항법 장치.
제25항에 있어서, 상기 장치는 휴대폰 혹은 차량 항법 장치인 것인 개인용 항법 장치.