KR102306222B1 - 글로벌 항법 위성 시스템 수신기에서 위치-속도 솔루션을 개선하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

글로벌 항법 위성 시스템 수신기에서 위치-속도 솔루션을 개선하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

실시예들은 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS; Global Navigation Satellite System) 수신기에서 위치-속도 솔루션(Position-Velocity Solution)을 개선하기 위한 장치 및 방법을 포함한다. 이동 단말기의 수신기는 적어도 하나의 위성으로부터 적어도 하나의 신호를 수신하는 안테나, 상기 적어도 하나의 신호에 의존하여 거리 및 거리 변화율 측정 값을 생성하는 측정 계층 및 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태를 저장하는 저장 장치를 포함한다. 상기 수신기는 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 수신하고, 상기 이동 단말기의 계산된 움직임을 평활화하는 칼만 필터 로직 섹션을 더 포함할 수 있다. 상기 저장 장치는 히스토릭 필터 상태를 저장할 수 있다. 필터 조정 로직 섹션은 측정 계층 오류 트리거를 감지하고, 상기 측정 계층 오류 트리거와 관련된 오류 정보를 제거하거나 경량화하고, 상기 히스토릭 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용함으로써 상기 필터 로직 섹션이 현재 필터 상태를 업데이트하도록 할 수 있다.

Description

글로벌 항법 위성 시스템 수신기에서 위치-속도 솔루션을 개선하기 위한 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR IMPROVING POSITION-VELOCITY SOLUTION IN GNSS RECEIVERS}
본 발명은 일반적인 수신기에 관한 것으로, 특히 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS; Global Navigation Satellite System) 수신기에서 위치-속도 솔루션(Position-Velocity Solution)을 개선하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
칼만 필터(Kalman filter)는 계산된 사용자 움직임(예를 들어, 위치, 속도 및 시간)을 평활화하기 위해 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS; Global Navigation Satellite System) 수신기에서 일반적으로 사용된다. 칼만 필터는 시간이 지남에 따라 관측되는 통계적 잡음(statistical noise) 및 다른 부정확한 측정 값(measurements)을 포함하는 일련의 측정 값을 사용하는 프로세스를 제공한다. 칼만 필터는 단일 측정만을 기반으로 하는 것보다 더 정확한 미지 변수(unknown variable)의 추정 값(estimates)을 제공한다. 상기 추정 값은 베이즈 추론(Bayesian inference)에 기반하고 각 시간 프레임에 대한 변수에 대한 결합 확률 분포(joint probability distribution)를 추정할 수 있다.
칼만 필터는 2단계 프로세스로 동작한다. 예측(prediction) 단계에서 상기 칼만 필터는 불확실성과 함께 상기 현재 상태 변수의 추정 값을 생성할 수 있다. 후속 측정 결과(임의의 잡음(noise)을 포함하고 어느 정도의 오차로 손상되었을 가능성이 있음)가 관찰되면, 상기 추정 값은 가중 평균을 사용하여 업데이트되며, 불확실성이 높은 추정 값에 대해서는 더 적은 가중치가 적용될 수 있다. 칼만 필터 과정은 재귀적이며, 현재 입력 측정 값과 이전에 계산된 상태 및 불확실성 행렬(uncertainty matrix)을 사용하여 실시간으로 실행될 수 있다. 칼만 필터는 일반적으로 예시 입력이 1 Hertz(Hz)의 단위로 업데이트되며, 상기 예시 입력은 가능한 위성에 대한 거리(range) 및 거리 변화율 측정 값(range rate measurements)일 수 있다.
근본적으로, 칼만 필터는 직전의 칼만 필터 출력과 업데이트된 측정 값 간의 가중치이다. 또한, 측정 값 자체는 예상 또는 측정된 잡음에 따라 가중치가 적용될 수 있다. 수신기 내의 측정 계층(measurement layer)은 네비게이션 솔루션 프로세스(navigation solution process)에 대한 입력으로서 거리 및 거리 변화율 측정 값을 생성하는 방법 및 장치로서 정의될 수 있다. 상기 측정 계층은 상기 거리 및 거리 오류의 독립적인 추정 값을 제공할 수 있다. 상기 오류의 추정 값은 본 명세서에서 측정 계층 오류 매트릭(measurement layer error metrics)으로 설명될 수 있다.
측정 계층 메트릭(measurement layer metrics)은 위성이 잘 작동하는 것, 왜곡된 상관 매트릭(distorted correlation metrics), 주파수 추적 오프셋 검출(frequency tracking offset detection), 열악한 네트워크 보조 정보(poor network aiding information) 및 감소하는 캐리어 대비 잡음비(declining carrier-to-noise ratio, CNO)를 포함할 수 있다. 칼만 필터는 모델링되지 않은 측정 오류로 인해 측정 값이 실제 위치 및 속도와 다를 수 있다는 점에서 완벽하지 않다. 상기 칼만 필터가 완벽하지 못하다는 점은 현실 세계에서 사용자가 잘못된 거리의 지도 네비게이션(map navigation)을 볼 수 있다는 것에 의해 드러날 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 GNSS 수신기에서 위치-속도 솔루션(Position-Velocity Solution)을 개선하기 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
실시예들은 이동 단말기의 GNSS 수신기를 포함할 수 있다. 상기 수신기는 적어도 하나의 위성으로부터 적어도 하나의 신호를 수신하는 안테나, 상기 적어도 하나의 신호들에 의존하여 거리(range) 및 거리 변화율 측정 값(range rate measurements)을 생성하는 측정 계층(measurement layer), 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태(historic satellite measurement states)를 저장하는 저장 장치를 포함할 수 있다. 상기 수신기는 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 수신하고 상기 이동 단말기의 계산된 움직임을 평활화하는 칼만 필터와 같은 필터 로직 섹션(filter logic section)을 포함할 수 있다. 상기 저장 장치는 히스토릭 필터 상태(historic filter states)를 저장할 수 있다. 상기 수신기는 측정 계층 오류 트리거(measurement layer error trigger)를 감지하고 상기 측정 계층 오류 트리거와 관련된 오류 정보(errant information)를 경량화(de-weight)하거나 제거하고, 상기 필터 로직 섹션이 상기 히스토릭 필터 상태에 반복적으로 상기 필터 로직 섹션을 적용함으로써 현재의 필터 상태를 업데이트하도록 하는 필터 조정 로직 섹션(filter adjustment logic section)을 포함할 수 있다.
실시예들은 이동 단말기의 수신기에서 위치-속도 솔루션을 개선하는 방법을 포함한다. 상기 방법은 안테나에 의해 적어도 하나의 위성으로부터 적어도 하나의 신호를 수신할 수 있다. 상기 방법은 측정 계층(measurement layer)에 의해 적어도 하나의 신호에 의존하여 거리(range) 및 거리 변화율 측정 값(range rate measurements)을 생성할 수 있다. 상기 방법은 저장 장치에 의해 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태(historic satellite measurement states)를 저장할 수 있다. 상기 방법은 필터 로직 섹션(filter logic section)에 의해 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 수신할 수 있다. 상기 방법은 상기 필터 로직 섹션에 의해 상기 이동 단말기의 계산된 움직임을 평활화할 수 있다. 상기 방법은 상기 저장 장치에 의해 히스토릭 필터 상태(historic filter states)를 저장할 수 있다. 상기 방법은 필터 조정 로직 섹션(filter adjustment logic section)에 의해 측정 계층 오류 트리거(measurement layer error trigger)를 검출할 수 있다. 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 오류 정보(errant information)를 제거하거나 경량화(de-weighting)할 수 있다. 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 필터 로직 섹션이 상기 히스토릭 필터 상태에 반복적으로 상기 필터 로직 섹션을 적용함으로써 현재 필터 상태를 업데이트할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 단말기의 수신기의 블록도의 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 칼만 필터 상태를 개선하기 위한 기술을 보여주는 블록도 및 흐름도의 일례를 도시한 도면이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라 시간 T-1에서 비가시환경(Non-line of sight, NLOS) 곡선을 포함하는 측정 계층 오류 검출의 예시적인 그래프이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시간 T에서 비가시환경(NLOS) 곡선 및 가시환경(LOS) 곡선을 포함하는 측정 계층 오류 검출의 예시적인 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 단말기의 수신기에서 위치-속도 솔루션을 개선하기 위한 기술을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 1의 수신기를 포함하는 컴퓨팅 시스템의 블록도이다.
도 6은 도 1의 수신기를 포함하는 모바일 스마트 폰의 개략도이다.
도 7은 도 4의 수신기를 포함하는 모바일 태블릿(tablet)의 개략도이다.
도 8은 도 7의 수신기를 포함하는 모바일 랩톱 컴퓨터(laptop computer)의 개략도이다.
본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기 위해 이하 첨부된 도면을 참조한다. 이하 상세한 설명에서 실시예들의 완전한 이해를 가능하게 하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 설명된다. 그러나, 본 기술분야의 당업자라면 상기 특정 세부 사항 없이 실시예들을 실행할 수 있다고 이해될 수 있다. 다른 한편으로는, 실시예들을 불필요하게 불명료하게 하지 않기 위해 공지된 방법, 공지된 절차, 공지된 구성 요소, 공지된 회로 및 공지된 네트워크는 상세히 설명하지 않는다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어는 하나의 요소를 다른 요소와 구별하기 위해서 사용된다. 예를 들어, 제1 필터 상태는 제2 필터 상태로 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 필터 상태는 실시예의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 제1 필터 상태로 지칭될 수 있다.
본 명세서의 실시예의 설명에 사용된 용어는 특정 실시예만을 설명하기 위한 것이며, 실시예를 제한하려는 것은 아니다. 실시예 및 첨부된 청구 범위의 설명에 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥에 달리 명시되지 않는 한 복수 형태를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 "및/또는" 이라는 용어는 적어도 하나의 관련된 열거 항목의 모든 가능한 조합을 포함할 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "포함한다" 및/또는 "포함하는" 등의 용어는 명세서에 명시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소 및/또는 부품의 존재를 나타내지만, 적어도 하나의 다른 특징, 숫자, 구성 요소, 부품 및/또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다. 도면의 구성 요소 및 특징은 반드시 일정한 비율로 그려지는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 본 발명의 시스템 및 방법은 칼만 필터(Kalman filter)의 특정 시간 히스토리(history)가 수정된 조건 하에서 실행되도록 허용함으로써 측정 계층 메트릭(measurement layer matrics) 또는 다른 외부 메트릭(external metrics)이 현재 칼만 필터 출력에 영향을 줄 수 있다. 현존하는 시스템은 칼만 필터 및 측정 상태(measurement states)의 히스토리를 유지하여 상기 현재 칼만 필터 상태는 최근에 잠재적인 오류에 관해 획득한 정보에 기초하여 다시 계산될 수 있다.
거리 및 거리 변화율 오류는 일반적으로 칼만 필터 및 네비게이션 계층(navigation layer)에 의해 감지되고 완화되지 않을 수 있다. 상기 측정 계층에서 거리 또는 거리 변화율 오류가 감지되어 일정 시간 지속되면 그때까지 상기 칼만 필터의 출력은 왜곡될 수 있다. 랜덤 잡음 고려(random noise considerations) 또는 비가시환경(NLOS; non-line of sight) 신호의 추적과 같은 간단한 것 때문에 오류를 감지하지 못할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 이동 단말기의 수신기(110)의 블록도의 일례를 도시한 도면이다. 일 실시예에 따르면, 상기 수신기(110)는 GNSS 수신기(110)일 수 있다. 상기 수신기(110)는 적어도 하나의 안테나(115)를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 안테나(115)는 적어도 하나의 위성(105)으로부터 적어도 하나의 신호(100)를 수신할 수 있다. 상기 수신기(110)는 상기 적어도 하나의 신호(100)에 의존하여 거리(range) 및 거리 변화율 측정 값(range rate measurements)을 생성하는 측정 계층(120, measurement layer)을 포함할 수 있다. 상기 수신기(110)는 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태(125, historic satellite measurement states)를 저장하는 저장 장치(145)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여 뒤에서 좀더 자세히 설명한다. 수신기(110)는 때때로 단순히 칼만 필터라고 칭하는 칼만 필터 로직 섹션(130, Kalman filter logic section)을 포함할 수 있다. 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)은 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 상기 측정 계층(120)으로부터 수신할 수 있다. 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 칼만 필터 대신 다른 적합한 필터를 사용할 수도 있다. 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)은 이동 단말기의 계산된 움직임을 평활화할 수 있다. 상기 저장 장치(145)는 히스토릭 칼만 필터 상태(135)를 저장할 수 있다. 이에 대해서는 뒤에서 좀더 자세히 설명한다. 상기 저장 장치(145)는 RAM(random access memory), 플래시 메모리 같은 비휘발성 메모리, SSD(solid state drive), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive) 등과 같은 적당한 종류의 저장 장치일 수 있다.
일 실시에 따르면, 상기 수신기(110)는 필터 조정 로직 섹션(170, filter adjustment logic section)을 포함할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 측정 계층(120)으로부터 수신된 측정 계층 오류 트리거(160, measurement layer error trigger)를 감지할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 측정 계층 오류 트리거(160)와 관련된 적어도 하나의 신호(100)에서 오류 정보(errant information)를 제거하거나 경량화할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 칼만 필터 조정 로직 섹션(170)일 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 히스토릭 칼만 필터 상태(135, historic Kalman filter state)에 반복적으로 적용함으로써 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)이 현재 칼만 필터 상태(140, current Kalman filter states)를 업데이트할 수 있다.
상기 수신기(110)는 상기 측정 계층(120)과 통신 가능하게 결합된 저장 로직 섹션(150, storage logic section)을 포함할 수 있다. 상기 저장 로직 섹션(150)은 저장 장치(145)가 이산 시간 기반 측정 상태(discrete time-based measurement)를 포함하는 히스토릭 위성 측정 상태(125, historic satellite measurement states)에서 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 주기적으로 저장하도록 할 수 있다.
상기 저장 로직 섹션(150)은 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 상기 저장 로직 섹션(150)은 상기 저장 장치(145)가 이산 시간 기반 칼만 필터 상태(discrete time-based Kalman filter states)를 포함하는 히스토릭 칼만 필터 상태(135)에서 상기 현재 칼만 필터 상태(140)를 주기적으로 저장하도록 할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 수신기(110)는 위성(105)이 비가시 환경(non-line of sight, NLOS) 신호를 추적하고 있지 않는 이전 시점으로 시간상으로 되돌아가기 위해 이전에 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(135) 및 이전에 저장된 히스토릭 위성 측정 상태(125)를 사용할 수 있다. 선택적으로 또는 추가적으로, 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 위성(105) 또는 이와 관련된 신호(100)를 제거하거나 상당히 경량화할 수 있다. 상기 수신기(110)는 이전 시점부터 현재 시간까지 칼만 필터 업데이트를 실행할 수 있다. 상기 신호(100)(예를 들어, 상기 측정 계층이 감지했던 오류 위성 신호)를 제거하거나 경량화하거나 변경함으로써, 상기 현재의 칼만 필터 상태(140) 및 출력 솔루션이 개선될 수 있다. 그리고, 실시간 솔루션 또는 솔루션의 과거 히스토리가 개선될 수 있다. 상기 수신기(110)는 특정 위성(105)으로부터 거리 변화율 측정 값 및 거리 중 적어도 하나를 추가로 드롭(drop)할 수 있다. 상기 수신기(110)는 현재의 솔루션에 대한 상기 위성(105)의 영향을 줄이기 위해 상기 위성(105) 또는 그와 관련된 신호(100)를 시간적으로 떨어뜨릴 수 있다.
예를 들어, 1Hz 공칭 실시간 칼만 필터 출력에 대해 일정 시간(예를 들어, 20초)만큼 되돌리면, 상기 수신기(110)는 1초로 분리된 측정 값을 사용하여 칼만 필터 상태를 전방으로 전파할 수 있다. 일 실시예에서 상기 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(135) 중에서 가장 초기의 칼만 필터 상태만이 이전의 측정 값과 관련된 상기 저장된 히스토릭 위성 측정 상태(125)와 함께 사용된다. 칼만 필터 로직 섹션(130)은 프로세스를 가속화하기 위해 다른 변화율(예를 들어, 2초 마다)을 사용하여 현재 시간으로 전파될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고, 1초마다, 2초마다, 3초마다, 4초마다, 5초마다 등과 같은 임의의 적절한 변화율이 사용될 수 있다.
칼만 상태(Kalman states)는 Ks - t,...,Ks -3, Ks -2, Ks -1, Ks0에 의해 주어질 수 있는데, 여기서 -t는 이전 시점(즉, t초 전)의 칼만 상태이다. 주어진 위성 SVP에 대한 위성 측정 값은 Mp-t,...,Mp-3, Mp -2, Mp -1, Mp0.에 의해 주어질 수 있다.
일 실시예에서 상기 수신기(110)는 일정한 변화율(예를 들어, 1Hz)로 현재의 칼만 필터 업데이트(Kalman filter update)를 유지할 수 있다. 상기 수신기(110)는 갑작스러운 가시 환경(LOS; line of sight) 검출을 통해 큰 범위의 오차와 같은 측정 계층 매트릭 트리거(160, measurement layer metric trigger)를 검출할 수 있다. 상기 수신기(110)는 상기 칼만 필터 상태를 다시 -t초만큼 설정할 수 있다. 또한 상기 수신기(110)는 상기 히스토릭 칼만 필터 상태(135)의 업데이트된 히스토리를 중간에 저장하면서 측정 값의 시간 히스토리를 사용하여 상기 히스토릭 칼만 필터 상태(135)를 현재 시간으로 전달할 수 있다. 상기 업데이트된 현재 칼만 솔루션은 표준 칼만 출력보다 개선될 수 있다. 칼만 필터의 상기 포워드 시간 투영은 임의의 적절한 시간 간격(예를 들어, 계산 당 1초, 계산 당 2초, 계산 당 3초, 계산 당 4초, 계산 당 5초 등을 사용할 수 있다)을 포함한다.
예를 들어, 상기 수신기(110)는 10초 동안 추적한 위성(105)상에서 300미터의 거리 오차를 검출할 수 있다. 상기 수신기(110)는 10초 전(즉, t-10)에 칼만 필터 상태로 되돌아가서 시간 t-10, t-9, t-8, ...에서 현재 시간 t까지의 측정 값으로 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 재실행할 수 있다. 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 애플리케이션 요건에 따라 다른 변화율(예를 들어, 1Hz보다 크거나(> 1Hz), 10Hz 이거나, 1Hz보다 작거나(< 1Hz), 0.1Hz인 경우 등)로 업데이트할 수 있다. 다수의 위성(105)은 임의의 특정 초 동안 트리거된 측정 계층 오류를 가질 수 있고, 표시된 오류의 타입 및 심각도에 따라 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)에서 다르게 처리될 수 있다.
상기 히스토릭 칼만 필터 상태(135)의 저장은 상기 수신기(110)에서 상기 현재 칼만 필터 상태(140)를 유지하는 것과 관련된 임의의 파라미터들뿐만 아니라 특정 칼만 내부 및 외부 방정식 상태를 포함할 수 있다. 상기 히스토릭 위성 측정 상태(125)의 저장은 각각의 위성에 대해 내부 및 외부 측정 값뿐만 아니라 상기 수신기(110)에서 상기 측정 상태를 유지하는 것과 관련된 임의의 다른 파라미터들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 수신기(110)는 정지 상태 또는 정적 상태, 즉 이동 단말기가 위치를 크게 이동시키지 않는 상태를 검출할 수 있고, 칼만 필터 출력 솔루션 상태를 다시 분석할 수 있다. 이런 동작은 상기 수신기(110)의 정적 모드 동안 발생할 수 있다. 상기 수신기(110)는 상기 정적 모드 동안 상기 히스토릭 칼만 필터 상태(135)의 다른 예들을 검토할 기회를 가질 수 있다. 예를 들어, 상기 수신기(110)는 위성(105)의 상이한 조합들로 이전의 10초 동안과 같은 미리 정의된 이전 시간 동안 칼만 필터 로직 섹션(130)을 다시 실행할 수 있다. 선택적으로 또는 부가적으로, 상기 수신기(110)는 비교적 약하거나 비교적 매우 약한 CNO 위성을 사용하지 않고 미리 정의된 이전 기간 동안 칼만 필터 로직 섹션(130)을 다시 실행할 수 있다. 속도가 0이고, 위치가 달리 업데이트되지 않는 동안 위치 솔루션을 개선할 수 있다.
일 실시예에서 정적 모드 업데이트는 좋지 않은 위성 격리(bad satellite isolation)를 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 수신기(110)는 상기 측정 계층 메트릭 트리거 대신에 정적 주기를 검출하여 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 다시 실행할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 수신기(110)는 이전에 저장된 칼만 필터 상태로 되돌아갈 수 있고, 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 현재 시간으로 재 구동하여 미분 및 실시간 이동측위(RTK; real time kinematic) 위치 솔루션을 개선할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 KS-T 히스토릭 필터 상태로부터 시작하는 칼만 필터 업데이트를 실행할 수 있다. 여기서, T는 현재 시간과 관련된 경과된 초의 미리 정의된 수이다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 개선된 칼만 필터 상태인 KSO로 끝나는 상기 히스토릭 칼만 필터 상태(135)에 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 반복적으로 적용함으로써 상기 칼만 필터 업데이트를 실행할 수 있다. 상기 개선된 칼만 필터 상태인 KSO는 현재 시간과 관련된 업데이트된 현재 칼만 필터 상태일 수 있다. 칼만 필터 이외의 다른 종류의 필터가 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 실시간 이동측위 필터(RTK) 또는 다른 적절한 필터가 칼만 필터 로직 섹션(130) 대신에 사용될 수 있다.
상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 측정 계층 오류 트리거(160)에 응답하여 상기 히스토릭 위성 측정 상태(125)와 연관된 상기 오류 정보를 제거하거나 경량화할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 오류 정보가 상기 히스토릭 위성 측정 상태(125)로부터 제거하거나 경량화된 후에 상기 히스토릭 위성 측정 상태(125)를 참조하면서 상기 칼만 필터 업데이트를 실행할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 측정 계층(120)으로부터 상기 측정 계층 오류 트리거(160)를 수신할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 상기 적어도 하나의 위성(105) 중에서 상기 오류 정보와 연관된 위성의 위성 신호를 경량화하거나 고려(consideration)에서 제거할 수 있다.
상기 히스토릭 위성 측정 상태(125)는 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0를 포함할 수 있다. 상기 히스토릭 필터 상태는, KS- T , . . . , KS - 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO를 포함할 수 있다. 상기 필터 조정 로직 섹션은, 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP -3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0 및 상기 히스토릭 필터 상태인 KS- T , . . . , KS - 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO를 상기 저장 장치로부터 수신하고, 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP - 3 , MP -2 , MP - 1 , MP0로부터 상기 오류 정보가 제거하거나 경량화된 후에 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0를 참조하면서 상기 필터 로직 섹션을 과거의 매 초(또는 다른 적절한 시간 간격) 마다 상기 히스토릭 필터 상태인 KS-T , . . . , KS- 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO에 반복적으로 적용함으로써 상기 필터 로직 섹션이 상기 현재 필터 상태를 업데이트할 수 있다.
상기 측정 계층 오류 트리거(160)가 없는 경우, 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)은 상기 칼만 필터 로직 섹션(130)을 반복적으로 적용하지 않고 현재 시간 TK동안 상기 현재 칼만 필터 상태인 KSO(140)에 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(135)를 저장 장치(145)에 저장한다.
이동 단말기의 위치 정보가 갱신되지 않는 정적 기간 동안, 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 적어도 하나의 위성(105)으로부터 적어도 하나의 신호(100)의 상이한 조합을 고려하여 히스토릭 칼만 필터 상태(135)를 검토하여 위치 솔루션을 개선시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 칼만 필터 상태를 개선하기 위한 기술을 보여주는 블록도 및 흐름도의 일례를 도시한 도면이다. 시간 축(205)은 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 Mp - t,...,Mp -3, Mp -2, Mp -1, Mp0 및 상기 히스토릭 칼만 필터 상태인 Ks - t,...,Ks -3, Ks -2, Ks -1, Ks0가 시간의 흐름에 따라 기록되고 저장된다는 것을 보여준다. 단계(210)에서 측정 상태 업데이트(MK)가 발생할 수 있으며, 경우에 따라 측정 계층 오류 트리거(160)를 유발할 수 있다. 단계(220)에서 상기 트리거(160)에 응답하여 상기 필터 조정 로직 섹션(예를 들어, 도 1의 170)은 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 Mp - t,...,Mp -3, Mp -2, Mp -1, Mp0와 관련된 오류 정보를 제거하거나 경량화할 수 있다. 이것은 고려 대상에서 위성(예를 들어, 도 1에서 상술한 위성(105))을 경량화하거나 제거하는 것을 포함하거나 신호(예를 들어, 도1에서 상술한 신호(100))로부터 도출된 위치 또는 속도 데이터를 변경하는 것을 포함할 수 있다. 단계(225)에서 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 시간상 역방향으로 갈 수 있고, 칼만 업데이트가 이전에 저장된 칼만 상태(예를 들어, KS-T)로부터 현재 칼만 상태(예를 들어, KSO)까지 반복적으로 수행되도록 할 수 있다. 이러한 방식으로, 상기 현재 칼만 필터 상태인 KSO(도 1의 140)는 개선된 칼만 필터 상태인 KSO(235)일 수 있다. 결과적으로, 위치-속도 솔루션은 이동 단말기의 수신기(예를 들어, 도 1의 110)에서 개선될 수 있다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라 시간 T-1에서 비가시환경(Non-line of sight, NLOS) 곡선을 포함하는 측정 계층 오류 검출의 예시적인 그래프이다. 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따라 시간 T에서 비가시환경(Non-line of sight, NLOS) 곡선 및 가시환경(line of sight, LOS) 곡선을 포함하는 측정 계층 오류 검출의 예시적인 그래프이다. 도 3a 및 도 3b를 참조하면 각 그래프의 X 축은 코드 지연 (미터) (310)을 나타내고, 각 그래프의 Y 축은 상관 진폭(305, correlation amplitude)을 나타낸다.
상술한 바와 같이, 칼만 필터는 모델링되지 않은 측정 오류로 인해 상기 측정 값이 실제 위치와 속도에서 벗어날 수 있다는 점에서 완벽하지 않다. 상기 칼만 필터가 완벽하지 못하다는 점은 현실 세계에서 사용자가 잘못된 거리의 지도 네비게이션(map navigation)을 볼 수 있다는 것에 의해 드러날 수 있다. 예를 들어, 이러한 오류 정보는 이동 단말기와 위성 간의 시야를 차단하는 대형 빌딩에 의해 발생될 수 있다. 실제로 상기 수신기가 오류 측정 정보(errant measurement information)를 상기 칼만 필터에 입력 받고 있는 경우, 상기 수신기는 수 초 동안 상기 오류 측정 정보를 수신하고 있다고 인지하지 못할 수 있다. 상기 칼만 필터 프로세스는 재귀적이며, 현재의 입력 측정 값과 이전에 계산된 상태를 사용하여 실시간으로 실행될 수 있다. 새로운 초 단위로 칼만 필터를 구축한 오류 환경(errant environment)에서 초 단위의 시간이 경과하면 칼만 필터의 현재 상태가 덜 정확해 지고 현실과 덜 일치하게 된다.상기 오류 정보가 오랜 시간 지속되면 상기 칼만 필터가 더 많이 오프셋 될 수 있다. 보다 최근의 오류 정보는 보다 먼 과거의 오류 정보보다 칼만 필터에서 더 큰 비중을 차지한다.
예를 들어, 도 3a의 그래프(300)에 도시된 바와 같이 시간 T-1에서 상기 수신기는 NLOS(320) 신호 즉 위성과 로컬 코드 복제 간의 상관 함수를 추적하고 있다. 도 3b의 그래프(302)에 도시된 바와 같이 시간 T에서 1초 후 상기 수신기는 LOS + NLOS 신호(325)에 의해 상기 그래프(302)에 도시된 바와 같이 더 빠른 피크가 존재함을 검출할 수 있다. 이 경우, 상기 수신기는 LOS 신호에 의해 초기 피크가 발생했는지를 감지할 수 있다. 따라서, 시간 T 이전에 상기 수신기는 상당한 거리 오차 및 잠재적인 거리 변화율 오차를 갖는 NLOS 신호를 추적하고 있다고 가정할 수 있다.
이는 상기 측정 계층(예를 들어, 도 1의 120)이 측정 계층 오류 트리거(예를 들어, 도 1의 160)를 생성하여 상기 필터 조정 로직 섹션(예를 들어, 도 1의 170)의 동작을 움직임으로 설정하는 예시적인 시나리오이다. 상기 칼만 필터 업데이트를 실행하기 전에 상기 필터 조정 로직 섹션(170)은 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(예를 들어, 도 1의 135)를 통해 스텝핑(stepping)하면서 측정 오프셋(예를 들어, 약 -400 미터)을 사용할 수 있고, 그에 따라 개선된 현재 칼만 필터 상태인 KSO(예를 들어, 도 1의 140)를 유도한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 이동 단말기의 수신기(110)에서 위치-속도 솔루션을 개선하기 위한 기술을 나타내는 흐름도(400)이다. 단계(405)에서 본 시스템은 측정 상태 업데이트(MK)를 수행할 수 있다. 단계(410)에서 상기 시스템은 현재 시간(TK)에 대한 업데이트된 측정 상태를 저장할 수 있다. 단계(415)에서 상기 시스템은 측정 계층 오류 트리거(measurement layer error trigger)가 생성되었는지 여부를 감지할 수 있다. 측정 계층 오류 트리거가 생성된 경우, 단계(430)에서 상기 시스템의 필터 조정 로직 섹션은 적어도 하나의 위성(SVP)의 오류 정보가 제거하거나 경량화된 칼만 필터 업데이트를 시간 TK 동안 KS-T에서 KS-O까지 수행하거나 수행되도록 야기할 수 있다. 단계(435)에서 상기 시스템의 저장 장치(예를 들어, 도 1의 145)는 개선된 칼만 필터 상태(KSO)를 저장할 수 있다. 측정 계층 오류 트리거가 검출되지 않으면, 필터 조정 로직 섹션은 단계(420)에서 칼만 필터(KTH) 업데이트를 수행할 수 있다. 단계(425)에서 상기 저장 장치(145)는 일정 시간(TK)동안 현재 칼만 필터 상태(KSO)를 저장할 수 있다.
결과적으로, 이전에 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(도 1의 135)를 사용하고, 시간 주기 T동안 추적한 위성(예를 들어, 도 1의 105)에서 기 설정된 거리 오류를 갖는 트리거(예를 들어, 도 1의 160)를 감지하고, 칼만 필터 상태를 상기 시간 주기 T만큼 다시 설정하고, 특정되거나 설정 가능한 변화율로 이전에 저장된 히스토릭 칼만 필터 상태(예를 들어, 도 1의 135)를 사용하여 위성(예를 들어, 도 1의 105)을 제거하거나 경량화(de-weighting)함으로써 이전 주기 T로부터 현재 시간까지의 칼만 필터 상태를 결정(예를 들어, 재-실행)할 수 있고, 계속 히스토릭 칼만 필터 상태(135)의 업데이트된 히스토리를 저장함으로써 GNSS 수신기(110)에서 위치 및/또는 속도 솔루션은 개선될 수 있다. 상기 트리거(예를 들어, 도 1의 160)은 NLOS 신호의 사전 사용을 지시할 수 있는 신호 LOS 피크의 출현을 포함하여 큰 오류 및/또는 정지 상태를 갖는 다양한 유형의 이벤트일 수 있다.
도 5는 도 1의 수신기(110)를 포함하는 컴퓨팅 시스템(500)의 블록도이다. 도 5를 참조하면, 상기 컴퓨팅 시스템(500)은 클록(510, clock), RAM(515, Random Access Memory), 사용자 인터페이스(520, user interface), 베이스밴드 칩셋(baseband chipset)과 같은 모뎀(525), SSD(540, solid state drive/disk), 메모리 제어부(545) 및/또는 배터리(535)를 포함할 수 있으며, 이들 중 일부 또는 전부는 시스템 버스(505, system bus)에 전기적으로 결합될 수 있다. 상기 수신기(110)는 상술한 실시예들에 대응할 수 있고, 또한 상기 시스템 버스(505)에 전기적으로 결합될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(500)이 이동 단말기인 경우, 배터리(535)는 상기 컴퓨팅 시스템(500)에 전력을 공급할 수 있다. 도 5에 도시되지는 않았지만, 상기 컴퓨팅 시스템(500)은 애플리케이션 칩셋(application chipset), 카메라 이미지 프로세서(CIS; camera image processor) 및 모바일 DRAM 등을 더 포함할 수 있다.
실시예에서 컴퓨팅 시스템(500)은 휴대용 컴퓨터(portable computer), 울트라 모바일 PC(UMPC; Ultra Mobile PC), 넷북(net-book), PDA(personal digital assistant), 디지털 카메라, 디지털 오디오 레코더/플레이어, 디지털 영상/비디오 레코더/플레이어, 휴대용 게임기, 네비게이션 시스템(navigation system), 블랙 박스, 무선 환경에서 정보를 송수신할 수 있는 장치 또는 컴퓨팅 시스템을 구성하는 다양한 종류의 전자 기기 중 하나로서 사용될 수 있다.
도 6은 도 1의 수신기를 포함하는 모바일 스마트 폰(605)의 개략도이다. 상기 스마트 폰(605)은 상기 필터 조정 로직 섹션(170) 및 상술한 다른 구성 요소들을 포함하는 도 1의 수신기(110)를 포함할 수 있다.
도 7은 도 4의 수신기를 포함하는 모바일 태블릿(705, tablet)의 개략도이다. 상기 모바일 태블릿(705)은 상기 필터 조정 로직 섹션(170) 및 상술한 다른 구성 요소들을 포함하는 도 1의 상기 수신기(110)를 포함할 수 있다.
도 8은 도 7의 수신기를 포함하는 모바일 랩톱 컴퓨터(805, laptop computer)의 개략도이다. 상기 모바일 랩톱 컴퓨터(805)는 상기 필터 조정 로직 섹션(170) 및 상술한 다른 구성 요소들을 포함하는 도 1의 상기 수신기(110)를 포함할 수 있다.
결과적으로, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)은 이동 단말기의 수신기(예를 들어, 도 1의 110)에서 개선될 수 있다. 안테나(예를 들어, 도 1의 115)는 적어도 하나의 위성(예를 들어, 도 1의 105)로부터 적어도 하나의 신호(예를 들어, 도 1의 100)를 수신할 수 있다. 일 실시예에서 이동 단말기의 수신기에서 상기 위치-속도 솔루션을 개선하는 방법은 측정 계층에 의해 적어도 하나의 신호에 따른 거리 및 거리 변화율 측정 값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 저장 장치에 의해 거리 및 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 필터 로직 섹션에 의해 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 필터 로직 섹션에 의해 이동 단말기의 계산된 움직임을 평활화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 저장 장치에 의해 히스토릭 필터 상태를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 필터 조정 로직 섹션에 의해 측정 레이어 오류 트리거를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 오류 정보를 제거하거나 경량화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 필터 로직 섹션을 히스토릭 필터 상태에 반복적으로 적용함으로써 필터 로직 섹션이 현재 필터 상태를 업데이트하게 하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 필터 로직 섹션은 칼만 필터 로직 섹션이고, 히스토릭 필터 상태는 히스토릭 칼만 필터 상태이고, 상기 현재 필터 상태는 현재 칼만 필터 상태일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은 저장 로직 섹션에 의해 상기 저장 장치가 이산 시간 기반 측정 상태(discrete time-based measurement state)에서 상기 거리 및 거리 변화율 측정 값을 주기적으로 저장하게 하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 히스토릭 위성 측정 상태는 상기 이산 시간 기반 측정 상태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은 상기 저장 로직 섹션에 의해 상기 저장 장치가 이산 시간 기반 필터 상태(discrete time-based filter state)에서 상기 현재 필터 상태를 주기적으로 저장하게 하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 히스토릭 필터 상태는 상기 이산 시간 기반 필터 상태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 히스토릭 필터 상태 중 KS-T 히스토릭 필터 상태(KS-T historic filter state)로부터 시작하는 칼만 필터 업데이트를 실행하는 단계를 포함하고, 상기 T는 현재 시간과 관련된 경과된 초의 소정의 수일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은, 필터 조정 로직 섹션에 의해 개선된 필터 상태인 KSO로 끝나는 상기 히스토릭 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용하여 상기 칼만 필터 업데이트를 실행하는 단계를 포함하고, 상기 개선된 필터 상태인 KSO는 상기 현재 시간과 연관된 업데이트된 현재 필터 상태일 수 있다.
일 실시예에서 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층 오류 트리거에 응답하여 상기 히스토릭 위성 측정 상태와 연관된 상기 오류 정보를 경량화하거나 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 오류 정보가 상기 히스토릭 위성 측정 상태로부터 경량화하거나 제거한 후에 상기 히스토릭 위성 측정 상태를 참조하면서 상기 칼만 필터 업데이트를 실행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층으로부터 상기 측정 계층 오류 트리거를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 히스토릭 위성 측정 상태는 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0를 포함하고, 상기 히스토릭 필터 상태는 KS- T , . . . , KS - 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 방법은, 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0 및 상기 히스토릭 필터 상태인 KS-T , . . . , KS- 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO를 상기 저장 장치로부터 수신하는 단계 및 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0로부터 상기 오류 정보가 경량화하거나 제거한 후에 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP - T , . . . , MP - 3 , MP - 2 , MP - 1 , MP0를 참조하면서 상기 필터 로직 섹션을 과거의 매 초 마다 상기 히스토릭 필터 상태인 KS- T , . . . , KS - 3 , KS - 2 , KS - 1 , KSO에 반복적으로 적용함으로써 상기 필터 로직 섹션이 상기 현재 필터 상태를 업데이트하도록 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 필터 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층 오류 트리거가 없는 경우, 상기 저장 장치에 저장된 상기 히스토릭 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용하지 않고 칼만 필터인 KTH 상태 업데이트를 실행하여 반복적으로 현재 시간인 TK에 대한 현재 칼만 필터 상태인 KSO를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 적어도 하나의 위성 중에서 상기 오류 정보와 연관된 위성의 위성 신호를 경량화하거나 고려(consideration)에서 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 이동 단말기의 위치 정보가 업데이트되지 않는 정적 기간 동안 상기 적어도 하나의 위성으로부터의 적어도 하나의 신호의 상이한 조합들을 고려하여 상기 히스토릭 필터 상태를 검토하는 단계 및 상기 검토에 기초하여 위치 솔루션(position solution)을 개선하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들은 기능 블록, 유닛 및/또는 모듈 관점에서 본 명세서에 설명되었고 도면들에 도시되었다. 당업자는 이러한 블록, 유닛 및/또는 모듈이 반도체 기반의 제조 기술 또는 다른 제조 기술을 사용하여 형성되는 논리 회로, 이산 부품, 마이크로 프로세서, 하드 와이어드 회로, 메모리 소자, 배선 연결 및 전자 회로와 같은 전자(또는 광학) 회로들에 의해 물리적으로 구현될 수 있음을 인식할 수 있다. 블록, 유닛 및/또는 모듈이 마이크로 프로세서 또는 유사체에 의해 구현되는 경우, 이들은 본 명세서에서 논의된 다양한 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어(예를 들어, 마이크로 코드)를 사용하여 프로그래밍될 수 있고 선택적으로 펌웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 대안적으로, 각각의 블록, 유닛 및/또는 모듈은 전용 하드웨어에 의해 또는 일부 기능을 수행하기 위한 전용 하드 웨어 및 다른 기능을 수행하기 위한 프로세서(예를 들어, 적어도 하나의 프로그램된 마이크로 프로세서 및 관련 회로)의 조합으로서 구현될 수 있다. 또한 실시예들의 각각의 블록, 유닛 및/또는 모듈은 본 발명의 개념의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 물리적으로 2개 이상의 상호 작용하는 개별적인 블록, 유닛 및/또는 모듈로 분리될 수 있다. 또한, 실시예들의 블록, 유닛 및/또는 모듈은 본 발명의 개념의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 더 복잡한 블록, 유닛 및/또는 모듈로 물리적으로 결합될 수 있다.
이하에서 본 발명의 개념의 특정 양상이 구현될 수 있는 적절한 머신(machine) 또는 머신들(machines)에 대한 간략하고 일반적인 설명을 한다. 전형적으로, 상기 머신 또는 머신들은 프로세서, 메모리(예를 들어, RAM(random acces memory), ROM(read-only memory) 또는 다른 상태의 보존 매체), 저장 장치, 비디오 인터페이스 및 입/출력 인터페이스 포트들을 포함할 수 있다. 상기 머신 또는 머신들은 다른 머신으로부터 수신된 지시, 가상 현실(virtual reality; VR) 환경과의 상호 작용, 생체 인식 피드백 또는 기타 입력 신호뿐만 아니라 적어도 부분적으로는 키보드, 마우스 등과 같은 종래의 입력 디바이스의 입력에 의해 제어될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 "머신"라는 용어는 단일 머신, 가상 머신(virtual machines) 또는 머신들, 가상 머신들 또는 장치들과 통신 가능하게 연결된 시스템을 광범위하게 포함하는 것으로 의도된다. 예시적인 머신들에 퍼스널 컴퓨터(personal computer), 워크 스테이션(workstation), 서버, 휴대용 컴퓨터, 핸드 헬드 장치(handheld devices), 전화기, 태블릿 등과 같은 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 자동차, 기차, 택시 등과 같은 사설 또는 대중 교통과 같은 운송 장치가 포함된다.
상기 머신 또는 머신들은 프로그램 가능하거나 프로그램 불가능한 로직 장치들 또는 어레이, ACICs(Application Specific Integrated Circuits), 임베디드 컴퓨터(embedded computers), 스마트 카드 등과 같은 내장형 컨트롤러를 포함할 수 있다. 상기 머신 또는 머신들은 네트워크 인터페이스, 모뎀 또는 다른 통신 커플링(communicative coupling)과 같은 적어도 하나의 원격 머신에 대한 적어도 하나의 연결을 활용할 수 있다. 머신들은 인트라넷, 인터넷, 로컬 영역 네트워크, 광영 네트워크 등과 같은 물리적 및/또는 논리적 네트워크를 통해 상호 연결될 수 있다. 당업자는 네트워크 통신이 무선 주파수(RF; radio frequency), 위성(satellite), 마이크로파(microwave), IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 545.11, 블루투스(Bluetooth®), 광(optical)통신, 적외선(infrared) 통신, 케이블 통신, 레이저 통신 등을 포함하는 다양한 유선 및/또는 무선 단거리 또는 장거리 캐리어(carriers) 및 프로토콜을 이용할 수 있다.
실시예들에는 상기 머신에 의해 액세스될 때 머신이 태스크(task)를 수행하거나 추상적인 데이터 타입 또는 저레벨의 하드웨어 컨텍스트(low-level hardware contexts)를 정의하도록 하는 기능, 절차, 데이터 구조, 애플리케이션 프로그램 등을 포함하는 관련 데이터를 참조하거나 그와 관련하여 설명될 수 있다. 예를 들어, 관련 데이터는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리(예를 들어, RAM, ROM 등 또는 다른 저장 장치들)에 저장되거나, 하드 드라이브, 플로피 디스크(floppy-disk), 광학 저장 장치(optical storage), 테이프(tape), 플래시 메모리, 메모리 스틱(memory sticks), 디지털 비디오 디스크, 생물학적 저장 장치 등과 같은 관련 저장 매체에 저장될 수 있다. 관련 데이터는 물리적 네트워크 및/또는 논리적 네트워크를 비롯한 전송 환경에서 패킷, 직렬 데이터, 병렬 데이터, 전파 신호 등의 형태로 전달될 수 있으며 압축되거나 암호화된 형식으로 사용될 수 있다. 관련 데이터는 분산 환경에서 사용될 수 있으며 기계 액세서를 위해 로컬 및/또는 원격으로 저장될 수 있다.
설명된 실시예들을 참조하여 본 발명의 개념 원리를 기술하고 예시로 제시하였으나, 도시된 실시예는 본 발명의 기본 원리를 벗어나지 않는 범위 내에서 배열 및 세부 사항을 수정할 수 있고, 임의의 방식으로 조합될 수 있다. 그리고, 상술한 설명들은 특정 실시예에 초점을 맞추었지만 다른 구성도 고려될 수 있다. 특히, "본 발명의 실시예에 따르면" 등과 같은 표현이 본 명세서에서 사용되는 경우에도 이러한 문구는 일반적으로 실시예의 가능성을 나타내기 위한 것이고, 본 발명의 개념을 특정 실시예 구성으로 제한하려는 것은 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 상술한 용어들은 동일한 실시예들 또는 다른 실시예들과 조합 가능한 다른 실시예들을 참조할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 비일시적으로 머신으로 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 명령어는 상술한 실시예들의 요소들을 수행하기 위한 명령들을 포함할 수 있다.
결과적으로, 본 명세서에 기술된 실시예에 대한 다양한 변경 관점에서 상세한 설명 및 첨부 자료는 단지 예시적인 것에 불과하고, 실시예의 범위를 제한하는 것은 아니다. 따라서, 본 발명으로 청구되는 것은 이하의 청구 범위 및 그 균등물의 범위 및 사상 내에 있을 수 있는 모든 변경을 포함할 수 있다.
110: 수신기 115: 안테나
120: 측정 계층 125: 히스토릭 위성 측정 상태
130: 칼만 필터 135: 히스토릭 칼만 필터 상태
140: 현재 칼만 필터 상태 145: 저장 장치
150: 저장 로직 섹션 160: 측정 계층 오류 트리거
170: 필터 조정 로직 섹션

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 위성으로부터 적어도 하나의 신호를 수신하는 안테나;
    상기 적어도 하나의 신호에 의존하여 거리(range), 거리 변화율 측정 값(rage rate measurements), 및 거리 오류의 추정 값을 생성하는 측정 계층(measurement layer);
    상기 거리 및 상기 거리 변화율 측정 값을 수신하고, 이동 단말기의 계산된 움직임(computed motion of the mobile device)을 평활화(smooth)하는 필터 로직 섹션(filter logic section);
    히스토릭 칼만 필터 상태(historic Kalman filter states)를 저장하는 저장 장치; 및
    상기 측정 계층으로부터 상기 거리 오류의 추정 값이 기 설정된 값 이상임을 지시하는 측정 계층 오류 트리거(measurement layer error trigger)를 수신하고, 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 오류 정보(errant information)를 제거하는 것 및 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 상기 오류 정보에 적용되는 가중치를 감소시키는 것(de-weighting) 중 하나를 실행하고, 이전 시간에서 현재 시간까지 상기 히스토릭 칼만 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용함으로써 상기 필터 로직 섹션이 현재 칼만 필터 상태(current Kalman filter state)를 업데이트하도록 하는 필터 조정 로직 섹션(filter adjustment logic section)을 포함하는 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장 장치는, 상기 거리 및 상기 거리 변화율 측정 값에 의존하여 히스토릭 위성 측정 상태(historic satellite measurement states)를 저장하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 필터 로직 섹션은, 칼만 필터 로직 섹션(Kalman filter logic section)이고,
    상기 필터 조정 로직 섹션은, 칼만 필터 조정 로직 섹션(Kalman filter adjustment logic section)인, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 측정 계층에 통신 가능하게 결합된 저장 로직 섹션(storage logic section)을 더 포함하고,
    상기 저장 로직 섹션은, 상기 저장 장치가 이산 시간 기반 측정 상태(discrete time-based measurement states)에서 상기 거리 및 상기 거리 변화율 측정 값을 주기적으로 저장하도록 하고,
    상기 히스토릭 위성 측정 상태는, 상기 이산 시간 기반 측정 상태를 포함하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  5. 삭제
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 히스토릭 위성 측정 상태는, MP-T , . . . , MP-3 , MP-2 , MP-1 , MP0를 포함하고,
    상기 히스토릭 칼만 필터 상태는, KS-T , . . . , KS-3 , KS-2 , KS-1 , KSO를 포함하고,
    상기 필터 조정 로직 섹션은, 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP-T , . . . , MP-3 , MP-2 , MP-1 , MP0 및 상기 히스토릭 칼만 필터 상태인 KS-T , . . . , KS-3 , KS-2 , KS-1 , KSO를 상기 저장 장치로부터 수신하고, 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP-T , . . . , MP-3 , MP-2 , MP-1 , MP0로부터 상기 오류 정보를 제거하는 것 및 상기 오류 정보에 적은 가중치를 적용하는 것 중 하나를 실행한 후에 상기 히스토릭 위성 측정 상태인 MP-T , . . . , MP-3 , MP-2 , MP-1 , MP0를 참조하면서 상기 필터 로직 섹션을 과거의 매 초 마다 상기 히스토릭 칼만 필터 상태인 KS-T , . . . , KS-3 , KS-2 , KS-1 , KSO에 반복적으로 적용함으로써 상기 필터 로직 섹션이 상기 현재 칼만 필터 상태를 업데이트하도록 하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 필터 로직 섹션은, 상기 측정 계층 오류 트리거가 없는 경우, 상기 저장 장치에 저장된 상기 히스토릭 칼만 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용하지 않고 칼만 필터인 KTH 상태 업데이트를 실행하여 반복적으로 현재 시간인 TK에 대한 상기 현재 칼만 필터 상태인 KSO를 업데이트하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 필터 조정 로직 섹션은, 상기 적어도 하나의 위성 중에서 상기 오류 정보와 연관된 위성의 위성 신호에 적은 가중치를 적용하거나 고려(consideration)에서 제거하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 필터 조정 로직 섹션은, 상기 이동 단말기의 위치 정보가 업데이트되지 않는 정적 기간 동안 위치 솔루션(position solution)을 개선하기 위해 상기 적어도 하나의 위성으로부터의 적어도 하나의 신호의 상이한 조합들을 고려하여 상기 히스토릭 칼만 필터 상태를 검토하는, 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 이동 단말기의 수신기.
  10. 안테나에 의해 적어도 하나의 위성으로부터 적어도 하나의 신호를 수신하고,
    측정 계층(measurement layer)에 의해 상기 적어도 하나의 신호에 의존하여 거리(range), 거리 변화율 측정 값(range rate measurements), 및 거리 오류의 추정 값을 생성하고,
    저장 장치에 의해 상기 거리 및 상기 거리 변화율 측정 값에 의존하는 히스토릭 위성 측정 상태(historic satellite measurement states)를 저장하고,
    필터 로직 섹션(filter logic section)에 의해 상기 거리 및 상기 거리 변화율 측정 값을 수신하고,
    상기 필터 로직 섹션에 의해 이동 단말기의 계산된 움직임(computed motion of the mobile device)을 평활화(smooth)하고,
    상기 저장 장치에 의해 히스토릭 칼만 필터 상태(historic Kalman filter states)를 저장하고,
    필터 조정 로직 섹션(filter adjustment logic section)에 의해, 상기 거리 오류의 추정 값이 기 설정된 값 이상임을 지시하는 측정 계층 오류 트리거(measurement layer error trigger)를 검출하고,
    상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 오류 정보를 제거하거나 상기 측정 계층 오류 트리거와 연관된 상기 오류 정보에 적용되는 가중치를 감소시키고(de-weighting),
    상기 필터 조정 로직 섹션에 의해 상기 히스토릭 칼만 필터 상태에 상기 필터 로직 섹션을 반복적으로 적용하여 현재 칼만 필터 상태(current Kalman filter state)를 업데이트하는, 이동 단말기의 수신기에서 위치-속도 솔루션(position-velocity solution)을 개선하는 방법.
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