KR20090108544A - 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법 - Google Patents

하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20090108544A
KR20090108544A KR1020090030822A KR20090030822A KR20090108544A KR 20090108544 A KR20090108544 A KR 20090108544A KR 1020090030822 A KR1020090030822 A KR 1020090030822A KR 20090030822 A KR20090030822 A KR 20090030822A KR 20090108544 A KR20090108544 A KR 20090108544A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
mobile terminal
satellite
state vector
data
navigation system
Prior art date
Application number
KR1020090030822A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101553039B1 (ko
Inventor
안드레이 유리비치 사빈코프
알렉산더 바실리비치 가르모노프
이정환
블라디미르 탄다라
유리 니콜라에비치 프리비츠코프
모하메드 라자크 파잘
안드레이 드미트리비치 스미르노프
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Publication of KR20090108544A publication Critical patent/KR20090108544A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101553039B1 publication Critical patent/KR101553039B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/183—Compensation of inertial measurements, e.g. for temperature effects
    • G01C21/188—Compensation of inertial measurements, e.g. for temperature effects for accumulated errors, e.g. by coupling inertial systems with absolute positioning systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial

Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말은, 위성으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와; 상기 이동 단말의 관성 데이터를 측정하는 관성 네비게이션 시스템 측정부와; 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기 및 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터 상기 위성 데이터 및 관성 데이터를 각각 수신하고, 상기 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하고, 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 계산부를 포함하고, 상기 계산부는 현재 단계에서 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출할 때 이전 단계에서 산출된 상태 벡터 상관 에러 행렬을 이용하고, 상기 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 각 요소를 기설정된 임계치와 비교하며, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치를 1 이상으로 설정한다.
하이브리드, 네비게이션, 위성, 관성

Description

하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법{MOBILE TERMINAL HAVING HYBRID NAVIGATION SYSTEM AND LOCATION METHOD THEREOF}
본 발명은 일반적으로 무선 공학 또는 네비게이션 시스템에 관한 것이고, 특히 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 객체 또는 이동 단말의 위치 결정 방법에 관한 것이다.
이동 객체 위치에 관한 정확한 정보는 다양한 경우들에서 요구될 수 있다. 위성 네비게이션 시스템(satellite navigation system)은 세상 임의의 곳에 있는 객체 또는 사용자의 위치를 결정할 수 있다. 좌표 추정(coordinate estimation)을 위한 중요한 조건은 적어도 4 개의 위성 신호들이 3차원 위치 모드로 수신되어야 한다는 것이다. 이러한 조건은 상공 상의 위치가 결정되는 경우에 쉽게 접할 수 있다. 도시 환경에서, 위성 신호들은 지형 기복 또는 빌딩들로 인해 차단될 수 있다. 이러한 일은, 예를 들어, 터널, 지붕이 있는 주차장 내에서 발생한다. 이러한 조건에서, 통상의 위성 네비게이션 수신기들은 종종 정확한 위치를 결정하기에 충분한 수의 네비게이션 신호들을 수신할 수 없다.
관성 네비게이션 시스템(inertial navigation system)이 이동 객체 위치를 결정하는데 적용될 수 있다. 이동 객체의 초기 위치, 속도 및 운동 방향이 알려져 있다면, 그 위치는 다음 시간 주기들에서 결정될 수 있다. 이러한 방법의 단점은 객체 위치 에러가 점차 누적된다는 것이다.
어려운 조건하에서 위치 결정의 정확도를 증가시키기 위한 가장 유력한 방법은 하이브리드 네비게이션 시스템을 사용하는 것이다. 이러한 접근을 실현하기 위해, 관성 측정에 기반하여 위치를 추정하는 관성 측정 블록이 위성 네비게이션 수신기에 부가된다.
일 예로서, 미국특허 US 7,193,559("Inertial GPS navigation system with modified kalman filter")에 기술된 약한 결합 알고리즘(Loose integration algorithm)을 참조할 수 있다. 이러한 방법은 관성 네비게이션 시스템 에러를 추정하고 이를 보정하기 위해 위성 네비게이션 시스템 측정을 이용한다. 이러한 알고리즘의 단점은 시야에 4 개 미만의 위성들이 있는 경우에 보정 계산이 불가능하다는 것이다.
미국특허 US 6,900,760("Adaptive GPS and INS integration system")에 개시된 강한 결합(Tight integration) 알고리즘은 이러한 기술적인 문제를 해결하는데 또한 사용될 수 있다. 강한 결합은 시야에 4 개 미만의 위성들이 있는 경우에도 보정 항들을 계산할 수 있다. 그러나, 이러한 알고리즘은 연산이 매우 복잡한데, 이는 차수가 큰 행렬에 대한 역 행렬(inverse matrix)이 계산되어야 하고, 이는 연산의 수를 증가시키기 때문이다.
이보다 더한 계산 집약적 알고리즘이 또한 개시되고 있는데, 미국특허 US 6,516,021("Global positioning systems and inertial measuring unit ultratight coupling method")에 개시된 초강도(Tight integration) 결합을 예로 들 수 있다. 초강도 결합은 GPS 및 IMU 시스템들을 낮은 레벨에서 결합하는 것이다. 초강도 결합의 단점은 높은 계산 복잡성으로 인해 이동 장치에서 실제적 구현이 매우 복잡하다는 것이다.
보다 많은 센서들을 이용하는 알고리즘들이 또한 알려져 있다. 예를 들어, 하나의 GPS 안테나를 대신하여 2 개의 다이버시티 안테나들(diversity antennas)이 사용될 수 있다. 이와 다르게, 지구 자기장을 이용하여 객체 이동 방향을 조정하는 자기 센서가 사용될 수 있다. 이러한 알고리즘들 중 하나로, 예를 들어, 미국특허 US 6,480,152("Integrated GPS/IMU method and microsystem thereof")에서는, 자기 데이터 마이크로프로세서(Magnetic Data Microprocessor)가 추가적인 센서로서 사용된다.
전술한 방법들의 단점들은 아래와 같다.
1. 높은 구현 복잡성
2. 특히 이동 장치들에서 바람직하지 못한 추가적인 센서들로 인한 크기 증가
본 발명에 기술적 측면에서 가장 유사한 것은 미국특허 US 6,900,760("Adaptive GPS and INS integration system")에 개시된 솔루션이다.
종래 방법에 따른 GPS 및 INS 결합 시스템은 직교축 X, Y 및 Z 각각의 각도 비율(angular rate)과, 동일한 직교 축들에서의 선형 가속도들(linear accelerations)을 제공하는 관성 측정 유닛과; 위성 위치, 속도, 관측된 객체와의 의사 거리들(pseudoranges) 및 의사 도플러(pseudo Doppler)를 결정하기 위한 RF 신호를 수신하는 GPS 칩셋을 포함한다.
이러한 종래 방법의 아이디어는 아래와 같다.
객체의 초기 위치 및 속도는 알려진 것으로 간주하고, 바디 프레임(body-frame)과 지역 좌표 시스템(local coordinate system) 사이의 각도(자세 에러)는 알려지지 않는다.
위성 데이터, 즉 위성 좌표, 의사 거리, 의사 도플러 및 위성 속도는 수신된다.
수신된 위성 데이터는 두 회전 행렬들(rotation matrices)을 형성하는데 사용되는데, 하나는 위성 좌표들에 대한 회전 행렬이고, 나머지는 위성 속도에 관한 것이다.
회전 행렬들은 위성 좌표들 및 속도를 지구중심고정(Earth-centered, Earth-fixed: ECEF) 좌표 시스템로부터 문제의 이동 객체와 연결된 지역 시스템으로 변환하는데 사용된다.
이동 객체로부터의 데이터는, 즉 각도 비율들 및 선형 가속도들은 수신된다.
각도 비율들에 대한 수신된 데이터는 회전 행렬 R을 형성하는데 사용된다.
형성된 회전 행렬 R은 객체 선형 가속도 데이터를 바디 프레임으로부터 지역 좌표 시스템으로 변환하는데 사용된다.
동적 행렬(dynamic matrix) F, 관성 측정 유닛을 기술하는 대각 분산 행렬 Q, 위성 네비게이션 시스템을 기술하는 분산 행렬 W가 생성된다.
변환된 선형 가속도들, 위치 및 속도 값들은 이전 단계에서 계산된 회전 행렬들과 함께 현재 객체 위치 및 속도를 계산하는데 사용된다.
변환된 위성 데이터, 동적 행렬 F, 관성 측정 유닛을 기술하는 대각 분산 행렬(diagonal variance matrix) Q, 위성 네비게이션 시스템을 기술하는 분산 행렬 W, 이전 단계에서 계산되어 생성된 회전 행렬들은 이동 객체에 제공된다.
이동 객체에서 상태 벡터(state vector) dx 및 에러 분산 행렬 P에 대한 예측값들은 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 계산된다.
칼만 필터 이득 인자 행렬은 얻어진다.
상태 벡터 및 에러 분산 행렬은 계산된다.
칼만 필터 업데이트 비율은 추적 루프 대역(tracking loop bandwidth)에 반비례한다.
칼만 필터 이득 인자 행렬은 후속 측정들 사이의 시간 대 후속 비상관(non-correlated ) 측정들 사이의 시간의 비와 동일한 가중 계수들로 곱해진다.
분산 행렬 W는 적응 행렬(adaptive matrix) A에 의해 나누어진다. 이와 다르게, 측정 노이즈 행렬 W는 순차적 비상관 측정들 사이의 시간 대 후속 측정들 사이의 시간의 비와 동일한 가중 계수들(weighting coefficients)에 의해 곱해진다.
이러한 방법의 단점은 칼만 필터 이득 인자 행렬을 유도할 때 역행렬 계산으로 인해 구현이 매우 복잡하다는 것이다. 계산 정확도가 고정될 때, 이러한 점은 알고리즘의 불안정을 유도하고, 결과적으로 정확한 객체 위치 결정이 불가능하다.
본 발명의 목적은 하이브리드 네비게이션 시스템을 이용하여 어려운 조건하에서 이동 객체 위치 정확도를 증가시키는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말은, 위성으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와; 상기 이동 단말의 관성 데이터를 측정하는 관성 네비게이션 시스템 측정부와; 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기 및 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터 상기 위성 데이터 및 관성 데이터를 각각 수신하고, 상기 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하고, 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 계산부를 포함하고,
상기 계산부는 현재 단계에서 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출할 때 이전 단계에서 산출된 상태 벡터 상관 에러 행렬을 이용하고, 상기 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 각 요소를 기설정된 임계치와 비교하며, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치를 1 이상으로 설정한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말은, 위성으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와; 상기 이동 단말의 관성 데이터를 측정하는 관성 네비게이션 시스템 측정부와; 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기 및 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터 상기 위성 데이터 및 관성 데이터를 각각 수신하고, 상기 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하고, 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 계산부를 포함하고,
상기 계산부는 상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하고, 상기 상태 벡터를 산출할 때 상기 변환된 위성 데이터 및 관성 데이터를 이용하며, 상기 관성 데이터를 변환할 때 이용되는 회전 행렬은 상기 상태 벡터를 이용하여 보정된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른, 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법은, 상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하는 과정과; 상기 변환된 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하는 과정과; 상기 추정된 위치를 상기 변환된 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하는 과정과; 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 과정을 포함하고,
상기 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출할 때 이전 단계에서 산출된 상태 벡 터 상관 에러 행렬을 이용하고, 상기 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 각 요소를 기설정된 임계치와 비교하며, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치를 1 이상으로 설정한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법은, 상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하는 과정과; 상기 변환된 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하는 과정과; 상기 추정된 위치를 상기 변환된 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하는 과정과; 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 과정을 포함하고,
상기 관성 데이터를 변환할 때 이용되는 회전 행렬은 상기 상태 벡터를 이용하여 보정되고, 상기 회전 행렬은 상기 관성 데이터에 포함된 직교축 X, Y 및 Z 각각에 대한 상기 이동 단말의 각도 비율에 대한 정보를 이용하여 생성된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 이용한 이동 객체 위치 결정 방법은,
위성 위치, 속도, 상기 이동 객체와의 의사 거리들 및 네비게이션 신호 반송 주파수의 도플러 시프트의 결정을 허용하도록 네비게이션 신호를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와 직교 축 X, Y 및 Z의 각각에 대한 각도 비율과 직교 축들에 대한 선형 가속도들이 그로부터 제공되는 이동 객체에 위치한 관성 네비게이 션 시스템 측정부 및 계산부를 결합하고;
초기 객체 위치 및 속도 벡터 값들은 알려진 것으로 간주하고,
무선 커버리지 존 내의 위성들로부터의 데이터, 즉 위성 좌표들, 의사 거리들, 네비게이션 신호 반송 주파수 추정치들의 도플러 시프트가 수신되고,
상기 수신된 위성 데이터는 그 하나는 위성 좌표들을 위한 회전 행렬이고, 나머지는 위성 속도를 위한 회전 행렬인 두 회전 행렬들을 형성하는데 사용되고;
상기 회전 행렬들은 위성 좌표들 및 속도를 ECEF(Earth-centered, Earth-fixed) 시스템으로부터 지역 시스템으로 변환하는데 사용되고;
객체 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터의 관성 데이터, 즉 각도 비율들 및 선형 가속도들은 수신되고;
상기 수신된 이동 객체 각도 비율 데이터는 회전 행렬 R을 상기 객체에 연결된 좌표 시스템으로부터 상기 지역 좌표 시스템으로 형성하는데 사용되고;
상기 형성된 회전 행렬 R은 상기 객체 선형 가속도 데이터를 변환하는데 사용되고;
상기 상태 벡터를 위한 전이 행렬, 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부에 의해 취해진 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기에 의해 제공되는 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W가 생성되고;
상기 얻어진 변환된 이동 객체 선형 가속도들, 위치 및 속도 값들은 상기 생성된 회전 행렬과 함께 상기 이동 객체 위치 및 그 속도를 계산하는데 사용되고;
상기 변환된 위성 데이터, 상기 상태 벡터를 위한 전이 행렬, 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 위성 측정 상관 에러 행렬 W, 상기 계산된 객체 위치 및 속도는 상기 위성 데이터와 관련된 모든 측정들과 상태 벡터 요소들 사이의 선형 관계를 기술하는 행렬 H를 형성하고, 상태 벡터 요소들 추정 에러들의 상관 행렬(즉, 상태 벡터 상관 에러 행렬) P와 함께 상기 상태 벡터의 예측값들 dx를 계산하는데 사용되고;
상기 얻어진 값들은 상기 상태 벡터 및 그 상관 에러 행렬을 계산하는데 사용되고,
상태 벡터 계산의 결과들은 상기 현재 객체 위치를 결정하기 위해 채택되고,
상기 생성된 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 위성 측정 상관 에러 행렬 W는 각 가중 계수들에 의해 곱해지고,
상기 상태 벡터의 예측값들 dx 및 그 에러들 상관 행렬을 계산할 때, 아래의 행렬은 역변환 대신에 아래와 같이 근사화되고,
Figure 112009021448697-PAT00001
여기에서 상기 가중 계수들은
Figure 112009021448697-PAT00002
가 되도록 선택되고,
상기 상태 벡터 상관 에러 행렬 항들은 특정 임계치와 비교되고,
하나의 항이 상기 임계치를 초과하더라도, 이전 단계에서 계산된 상기 상태 벡터 상관 에러 행렬의 값들(즉, 요소들)은 현 단계의 상태 벡터들을 얻는데 사용 되고,
하나의 항이 상기 임계치를 초과하더라도, 이전 단계에서 계산된 상기 분산 행렬(즉, 상기 상태 벡터 상관 에러 행렬)은 반환된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 이용한 이동 객체 위치 결정 방법은,
위성 위치, 속도, 문제의 객체와의 의사 거리들 및 네비게이션 신호 반송 주파수의 도플러 시프트의 결정을 허용하도록 네비게이션 신호를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와, 직교 축 X, Y 및 Z의 각각에 대한 각도 비율과 직교 축들에 대한 선형 가속도들이 그로부터 제공되는 이동 객체에 위치한 관성 네비게이션 시스템 측정부 및 계산부를 결합하고;
초기 객체 위치 및 속도 벡터 값들은 알려진 것으로 간주하고, 상기 이동 객체에 연결된 좌표 시스템(즉, 지구중심고정 좌표 시스템) 및 지역 좌표 시스템 사이의 각도는 알려지지 않고;
무선 커버리지 존 내의 위성들로부터의 데이터, 즉 위성 좌표들, 속도들, 의사 거리들, 네비게이션 신호 반송 주파수 추정치들의 도플러 시프트가 수신되고,
상기 수신된 위성 데이터는 그 하나는 위성 좌표들을 위한 회전 행렬이고, 나머지는 위성 속도를 위한 회전 행렬인 두 회전 행렬들을 형성하는데 사용되고;
상기 형성된 회전 행렬들은 위성 좌표들 및 속도를 ECEF(Earth-centered, Earth-fixed) 시스템으로부터 지역 시스템으로 변환하는데 사용되고;
상기 객체 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터의 관성 데이터, 즉 각도 비 율들 및 선형 가속도들은 수신되고;
상기 수신된 각도 비율들 데이터는 회전 행렬 R을 상기 객체에 연결된 좌표 시스템으로부터 상기 지역 좌표 시스템으로 형성하는데 사용되고;
상기 형성된 회전 행렬 R은 상기 객체 선형 가속도 데이터를 변환하는데 사용되고;
상태 벡터 전이 행렬, 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부에 의해 취해진 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기에 의해 제공되는 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W가 생성되고;
상기 변환된 이동 객체 선형 가속도들, 위치 및 속도 값들은 상기 생성된 회전 행렬과 함께 상기 객체 위치 및 그 속도를 계산하는데 사용되고;
상기 변환된 위성 데이터, 상태 벡터 전이 행렬, 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 위성 측정 상관 에러 행렬 W, 상기 계산된 객체 위치 및 속도는 상기 위성 데이터와 관련된 모든 측정들과 상태 벡터 요소들 사이의 선형 관계를 기술하는 행렬 H를 형성하고, 상태 벡터 요소들 추정 에러들의 상관 행렬(즉, 상태 벡터 상관 에러 행렬) P와 함께 상기 상태 벡터의 예측값들 dx를 계산하는데 사용되고;
상기 얻어진 값들은 상기 상태 벡터 및 그 상관 에러 행렬을 계산하는데 사용되고,
상태 벡터 계산의 결과들은 상기 현재 객체 위치를 결정하기 위해 채택되고,
각 시간 간격 τ가 설정되고;
상기 상태 벡터 요소들은 그 요소들이 상기 이동 객체에 연결된 좌표 시스템 및 상기 지역 좌표 시스템 사이의 각도를 결정하는데 있어서 에러들을 갖는 벡터를 형성하는데 사용되고,
0의 값들이 상기 이동 객체에 연결된 좌표 시스템 및 상기 지역 좌표 시스템 사이의 각도를 결정하는데 있어서의 에러들에 해당하는 상기 벡터 요소들에 할당되고,
상기 결과적인 벡터는 보정 회전 행렬을 계산하는데 사용되고, 상기 보정 회전 행렬은 상기 회전 행렬 R에 곱하여져 이를 보정하는데 사용되고, 상기 보정된 회전 행렬 R은 상기 특정된 시간 간격 τ동안에 주어지고,
상기 보정된 회전 행렬 R은 상기 얻어진 객체 선형 가속도 데이터를 변환하고 상기 상태 벡터 전이 행렬을 형성하는데 사용된다.
본 발명의 제1 실시예에 제안된 솔루션에 의해 제공되는 새로운 일련의 과정들은 칼만 필터 계산들의 수를 종래 방법에 비교하여 감소시킨다. 이러한 이점은 보다 간단하고 작은 이동 객체 계산 부뿐만 아니라 이동 객체 위치 결정의 높은 정확도를 제공한다.
보다 적은 수의 계산들과 높은 위치 결정 정확도는 본 발명을 저급 사용자 이동 장치들 또는 단말들을 포함하는 다양한 이동 장치들에 적용하는 것을 가능하게 하고, 본 발명을 어려운 조건들, 예를 들어, 위성 신호들이 지형 기복 및 빌딩들(터널들, 지붕이 있는 주차장 및 다른 도시 및 시외의 계획된 지역들)에 의해 차단될 때 잘 활용할 수 있게 한다.
본 발명의 제2 실시예의 제안된 솔루션에 의해 제공되는 새로운 일련의 과정들은 이동 객체 위치 결정의 높은 정확도 및 그 반복적 좌표 추정 절차의 안정성을 보장한다. 이러한 특징들은 본 발명을 어려운 조건들, 예를 들어, 위성 신호들이 지형 기복 및 빌딩들에 의해 차단될 때 적용 가능하게 한다. 이는 본 발명의 제안된 제1 및 제2 실시예의 매우 중요한 이점이고, 이는 종래기술에서 기술된 것들을 포함하는 많은 기술적 솔루션들은 어려운 조건들 하에서 작동하지 못하거나 비효율적으로 작동하기 때문이다.
본 발명은 하나의 동일한 기술적 과제, 즉 하이브리드 네비게이션 시스템을 이용하여 어려운 조건들 하에서 이동 객체 위치 결정의 정확도를 증가시키는 것을 위한 공통의 발상 하에 통합된다. 본 발명의 제안된 실시예들은 본 발명을 상기 제1 및/또는 제2 변형예들로 사용하는 것을 허용함으로써, 최대의 기술적 효과를 얻도록 하이브리드 네비게이션 시스템을 설계할 가능성을 보장한다.
본 발명의 보다 나은 이해를 위해, 본 발명의 상세한 설명이 그 실시예들 및 관련 도면들을 참조하여 이하 제공된다. 이하, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능이나 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하지 않게 하기 위하여 생략한다.
본 발명은 아래와 같은 제1 및 제2 실시예들에 의해 구체화된다(도 1-3 참조).
도 1은 본 발명에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 객체를 개략적으로 나타낸 도면이다.
11 - 1N - 위성들,
2 - 이동 객체,
3 - 위성 네비게이션 시스템 수신기,
4 - 관성 네비게이션 시스템 측정부,
5 - 계산부.
본 발명의 제1 실시예는 이하 상세하게 설명된다(도 1 및 도 2 참조). 또한, 이하 이동 객체는 무선 신호의 수신 및/또는 송신이 가능한 임의의 이동 단말을 포함한다.
하이브리드 네비게이션 시스템을 이용한 본 발명의 이동 객체 위치 결정 방법은 위성들(11-1N)의 위치들, 위성 속도들, 상기 이동 객체(2)와의 의사 거리 및 네비게이션 신호 반송 주파수 도플러 시프트(navigation signal carrier frequency Doppler shift)　추정의 결정을 허용하는 네비게이션 신호 수신을 위한 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)와, 그로부터 직교 축 X, Y 및 Z 각각의 각도 비율들 및 직교 축들의 선형 가속도들이 제공되는 이동 객체(2) 상에 탑재된 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)와, 계산부(5)를 통합한 하이브리드 네비게이션 시스템에 의해 구현된다.
상기 이동 객체(2)의 초기 위치 및 그 속도의 초기 벡터값은 알려진 것으로 간주한다. 무선 커버리지 존(radio coverage zone) 내에 위치한 위성들(11 - 1N)로 부터의 데이터, 즉 위성들(11 - 1N)의 좌표들 및 속도들, 의사 거리들, 네비게이션 신호 반송 주파수 도플러 시프트 추정값들이 수신된다(S101).
상기 얻어진 위성 데이터를 이용하여 두 회전 행렬들, 즉 위성 좌표들 회전 행렬 및 위성 속도 회전 행렬이 생성된다(S103).
상기 생성된 회전 행렬들을 이용하여, 위성 좌표들 및 그들의 속도들이 지구중심고정 좌표 시스템(European Organization for the Safety of Air Navigation, Institute of Geodesy and Navigation(IfEN), <<Reference WGS 84 implementation manual>> Version 2.4., February 12, 1998., p. 68)으로부터 지역 좌표 시스템으로 변환된다(S105). 지역 좌표 시스템으로서, 예를 들어, 가우스-크뤼거 투영법(European Organization for the Safety of Air Navigation, Institute of Geodesy and Navigation(IfEN), <<Reference WGS 84 implementation manual>> Version 2.4., February 12, 1998., p. 100)을 이용하는 것이 가능하다.
상기 이동 객체(2)의 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 데이터, 즉 상기 이동 객체(2)의 각도 비율들
Figure 112009021448697-PAT00003
및 선형 가속도들
Figure 112009021448697-PAT00004
이 수신된다(S121). 상기 이동 객체(2)의 수신된 각도 비율들을 이용하여, 상기 이동 객체(2)의 좌표 시스템(즉, 지구중심고정 좌표 시스템)의 회전 행렬 R이 상기 지역 좌표 시스템으로 변환된다(S123).
Figure 112009021448697-PAT00005
ΔT - 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 이전 데이터 수신 시점으로부터 소요된 시간
상기 생성된 회전 행렬 R을 이용하여, 상기 이동 객체(2)의 상기 선형 가속도 데이터가 변환된다(S125).
Figure 112009021448697-PAT00006
상태 벡터의 전이 행렬(transition matrix), 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)에 의해 수행된 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬(inertial measurement correlation error matrix) Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)으로부터 도착한 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W가 생성된다(S107)(예를 들어, S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 기술됨).
상기 이동 객체(2)의 상기 변환된 선형 가속도 데이터와, 위치, 속도 값들 및 상기 생성된 회전 행렬을 이용하여, 상기 이동 객체(2)의 위치 및 그 이동 속도가 계산되어 추정된다(S127)(S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application").
상기 관성 측정 상관 에러 행렬 Q 및 위성 측정 상관 에러 행렬 W에 각각 기설정된 가중치(weight coefficients)를 곱하며(S109), 상기 가중치의 설정 조건은 후술한다.
상기 변환된 위성 데이터, 상기 상태 벡터 전이 행렬, 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)에 의해 수행된 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)로부터 도착한 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W, 상기 이동 객체(2)의 계산된 위치들 및 그 이동 속도는 상태 벡터 요소들과 상기 위성 데이터와 관련된 모든 측정들의 선형 정합(linear junction)을 기술하는 행렬 H의 생성과, 예측된 상태 벡터(predicted state vector) dx 및 상태 벡터 요소 추정 상관 에러 행렬(즉, 상태 벡터 상관 에러 행렬(state vector correlation error matrix)) P의 계산에 사용된다(S111). 이와 같이 생성된 행렬 H는 아래와 같다.
Figure 112009021448697-PAT00007
Figure 112009021448697-PAT00008
Figure 112009021448697-PAT00009
N - 무선 커버리지 존 내의 위성들의 수,
Figure 112009021448697-PAT00010
- 의사 거리들,
Figure 112009021448697-PAT00011
- 네비게이션 신호 반송 주파수의 도플러 시프트 추정치
상태 벡터 상관 에러 행렬 P는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112009021448697-PAT00012
상기 상태 벡터의 예측값 dx는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112009021448697-PAT00013
상기 계산된 값들을 이용하여, 상기 상태 벡터 및 그 상관 에러 행렬을 아래와 같이 계산한다(S113).
Figure 112009021448697-PAT00014
Figure 112009021448697-PAT00015
Figure 112009021448697-PAT00016
Figure 112009021448697-PAT00017
상기 식들에서 '~'는 상기 추정된 위치들 및 상기 이동 객체 속도에 의해 계산된 예측된 측정값을 나타내고, 'Δ'는 해당 측정값들의 미분을 나타낸다.
상기 상태 벡터 예측값 dx의 계산 및 그 상관 에러 행렬에 있어서, 상기 행렬은 적절한 계산 공식에 의해 역변환된다.
Figure 112009021448697-PAT00018
따라서, 상기 관성 측정 상관 에러 행렬 Q 및 위성 측정 상관 에러 행렬 W에 곱해지는 상기 가중치들은 상기 <수학식 7> 및
Figure 112009021448697-PAT00019
의 조건을 만족하도록 선택된다.
상기 계산된 값들을 이용하여, 상기 상태 벡터 및 그 상관 에러 행렬이 계산된다. 하나의 요소가 기설정된 임계치(threshold value)를 초과하더라도, 상기 상태 벡터 상관 에러 행렬 요소들은 상기 기설정된 임계치와 비교된다(S117). 현재 상태 벡터의 계산을 위해, 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 계산된 값들이 사용된다. 하나의 요소가 기설정된 임계치를 초과하는 경우에도, 이전 단계에서 계산된 상태 벡터 에러 행렬이 리턴(return)되어 사용된다. 바람직하게는, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치는 1 이상, 상기 요소들의 전체 수 이하로 설정된다.
상기 계산된 상태 벡터의 결과들을 가지고, 현재 객체 위치가 정의된다(S115).
본 발명의 제2 실시예가 이하 상세히 설명된다(도 1 및 3 참조).
하이브리드 네비게이션 시스템을 이용한 본 발명의 제2 실시예에 따른 이동 객체 위치 결정 방법은 위성 위치들, 여기에서 N≥1, 위성 속도들, 상기 이동 객체(2)와의 의사 거리들 및 네비게이션 신호 반송 주파수 도플러 시프트 추정의 결정을 허용하는 네비게이션 신호 수신을 위한 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)와, 그로부터 직교 축 X, Y 및 Z 각각의 각도 비율들 및 직교 축들의 선형 가속도들이 제공되는 이동 객체(2) 상에 탑재된 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)와, 계산 장치(5)를 통합한 하이브리드 네비게이션 시스템에서 수행된다.
상기 이동 객체(2)의 초기 위치 및 그 속도 벡터의 초기값은 알려진 것으로 간주하고, 상기 이동 객체(2)에 관련된 좌표 시스템(즉, 지구중심고정 좌표 시스템) 및 지역 좌표 시스템 사이의 각도는 알려져 있지 않다.
무선 커버리지 존 내에 위치한 위성들(11-1N)로부터의 데이터, 예를 들어, 위성들(11 - 1N)의 좌표들 및 속도들, 의사 거리들, 네비게이션 신호 반송 주파수 도플러 시프트 추정값들이 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)에 도달한다(S201).
상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3) 및 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 데이터는 상기 계산부(5)에 적용된다.
상기 계산부(5)에서, 시간 간격(time interval) τ가 설정되고, 각 시간 간격 τ에서 무선 커버리지 존 내에 위치하는 위성들(11-1N)의 데이터가 수신된다. 상기 얻어진 위성 데이터를 이용하여, 하나는 위성 좌표들을 위한 회전 행렬이고 나머지는 위성 속도를 위한 회전 행렬인 두 회전 행렬들이 생성된다(S203).
상기 생성된 회전 행렬들을 이용하여, 위성 좌표들 및 그 속도들이 지구중심고정 좌표 시스템으로부터 지역 좌표 시스템으로 변환된다(S205).
상기 이동 객체(2)의 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 관성 데이터, 즉 상기 이동 객체(2)의 각도 비율들
Figure 112009021448697-PAT00020
및 선형 가속도들
Figure 112009021448697-PAT00021
이 수신된다(S217). 상기 이동 객체(2)의 수신된 각도 비율들 및 속도들을 이용하여, 상기 이동 객체(2)와 관련된 좌표 시스템의 회전 행렬 R이 상기 지역 좌표 시스템으로 생성된다(S219).
Figure 112009021448697-PAT00022
ΔT - 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 이전 데이터 수신 시점으로부터 소요된 시간
상기 생성된 회전 행렬 R을 이용하여, 상기 이동 객체(2)의 상기 선형 가속도 데이터가 변환된다(S221).
Figure 112009021448697-PAT00023
상태 벡터 전이 행렬, 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)에 의해 수행된 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)로부터 도착한 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W가 생성된다(S209)(예를 들어, S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 기술됨).
상기 이동 객체(2)의 상기 변환된 선형 가속도 데이터와, 위치, 속도 값들 및 상기 생성된 회전 행렬을 이용하여, 상기 이동 객체(2)의 위치 및 그 이동 속도가 계산되어 추정된다(S223)(S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application").
상기 변환된 위성 데이터, 상기 상태 벡터 전이 행렬, 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)에 의해 수행된 측정들을 기술하는 관성 측정 상관 에러 행렬 Q, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)로부터 도착한 데이터를 기술하는 위성 측정 상관 에러 행렬 W, 상기 이동 객체(2)의 계산된 위치들 및 그 이동 속도는 상태 벡터 요소들과 상기 위성 데이터와 관련된 모든 측정들의 선형 연관을 기술하는 행렬 H의 생성과, 상태 벡터의 예측값 dx 및 상태 벡터 요소 상관 에러 행렬 추정치 (즉, 상태 벡터 상관 에러 행렬) P의 계산에 사용된다(S211). 이와 같이 생성된 행렬 H는, 예를 들어, 아래와 같다.
Figure 112009021448697-PAT00024
Figure 112009021448697-PAT00025
Figure 112009021448697-PAT00026
N - 무선 커버리지 존 내의 위성들의 수,
Figure 112009021448697-PAT00027
- 의사 거리들,
Figure 112009021448697-PAT00028
- 네비게이션 신호 반송 주파수의 도플러 시프트 추정치
상기 상태 벡터 상관 에러 행렬 P는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112009021448697-PAT00029
상기 상태 벡터의 예측값 dx는 아래와 같이 계산된다.
Figure 112009021448697-PAT00030
상기 계산된 값들을 이용하여, 상기 상태 벡터 및 그 상관 에러 행렬을 아래와 같이 계산한다(S213).
Figure 112009021448697-PAT00031
Figure 112009021448697-PAT00032
Figure 112009021448697-PAT00033
Figure 112009021448697-PAT00034
상기 식들에서 '~'는 상기 추정된 위치들 및 상기 이동 객체 속도에 의해 계산된 예측된 측정값을 나타내고, 'Δ'는 해당 관측값들의 미분을 나타낸다.
그 요소들이 상기 이동 객체(2) 및 지역 좌표 시스템과 관련된 좌표 시스템 각도 결정 에러값들을 갖는 보정 벡터가 상기 상태 벡터 요소들로부터 생성된다(S225). 상기 이동 객체(2) 및 지역 좌표 시스템과 관련된 좌표 시스템 각도 결정 에러에 해당하는 상기 보정 벡터 요소들은 0의 값들이다.
상기 생성된 보정 벡터를 이용하여, 보정 회전 행렬(correcting rotation matrix)이 생성되고(S227), 이를 상기 회전 행렬 R에 곱함으로써 보정하고, 이러한 보정은 주어진 시간 간격 τ마다 수행된다.
상기 보정된 회전 행렬 R은 상기 이동 객체(2)의 상기 선형 가속도 데이터의 변환과 상기 상태 벡터 전이 행렬의 생성에 사용된다. 상기 계산된 상태 벡터의 결과들을 가지고 상기 이동 객체(2)의 현재 위치가 결정된다(S215).
본 발명은 이미 개발된 장치들을 이용하여 실현된다.
그로부터의 데이터가 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)에게 적용되는 위성들(11-1N);
그 위치가 주기적으로 결정될 필요가 있는 임의의 이동 객체(2);
그를 가지고 위성 데이터를 수신하고 계산부로 전송하는 위성 네비게이션 시스템 수신기(3);
그로부터 직교 축 X, Y 및 Z의 각각의 각속도들 및 직교 축들에 대한 선형 가속도들이 수신되는 관성 네비게이션 시스템 측정부(4);
제1 및 제2 실시예들 각각에 의한 본 방법의 실현을 위해 아래와 같은 작업을 수행하는 계산부(5).
제1 실시예에 의한 아래의 계산의 수행:
상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)로부터의 위성 데이터를 ECEF로부터 지역 좌표 시스템으로의 변환; 상기 이동 객체의 위치 및 속도와 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터 도착한 관성 데이터에 근거한 회전 행렬 R의 계산; 상태 벡터 및 상기 이동 객체(2)의 현재 위치의 계산.
제2 실시예에 의한 아래의 계산의 수행:
시간 간격 τ의 설정, 상기 위성 네비게이션 시스템 수신기(3)로부터의 데이터를 ECEF로부터 지역 좌표 시스템으로의 변환; 상기 이동 객체의 위치 및 속도와 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터 도착한 데이터에 근거한 회전 행렬 R의 계산; 각 시간 간격 τ에서 회전 행렬 R의 보정; 상태 벡터 및 상기 이동 객체(2)의 현재 위치의 계산.
본 발명의 효율성을 보이기 위해, 그 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션 분석이 수행되었다. 시뮬레이션 분석의 조건들은 도 4에 도시된다.
도 4는 시뮬레이션 조건들 및 위성들 수의 이동 초기로부터의 시간 의존성을 도시한다. 도 4는 이동 초기로부터 소요된 시간의 함수로서 위성들의 수를 나타낸다. 상기 이동 객체(2)와 관련된 좌표 시스템은 상기 지역 좌표 시스템과 관련된 다소의 초기 각도들에 의해 회전된다. 이러한 각도들을 축 X, Y, Z에서 (-8°,10°,21°)로 각각 설정한다. 초기 이동 속도값은 10m/s이다. 상기 관성 네비게이션 시스템 측정 장치(4)로부터의 데이터는 10Hz의 주파수로 도착하고, 위성 네비게이션 시스템 수신기로부터의 데이터는 1Hz로 도착한다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 이동 객체의 이동 궤도를 도시한다.
1 - S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 의해 알려진 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도,
2 - 본 발명의 제1 실시예의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도.
상기 이동 객체(2)의 알려진 초기 위치 및 초기 속도가 고려된다.
도 5는 관찰 가능한 위성들의 수가 4보다 작을 때 객체 위치 결정을 허용하는 본 발명의 제안된 알고리즘을 나타낸다. 본 알고리즘은 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터의 데이터를 보정하는 것을 허용한다. 또한, 본 알고리즘은 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템 및 이동 객체 사이의 초기 각도를 결정하는 것을 허용한다. 만약 본 발명에 따른 제안된 알고리즘의 도움없이 제한된 비트 레이트(정확도) 조건들에서 계산들이 수행된다면, 예를 들어, 알려진 기술 솔루션에서와 같이, 알고리즘의 불안정성이 나타나고, 상기 이동 객체 위치의 계산이 불가능해진다.
본 발명의 제2 실시예에 의한 알고리즘 컴퓨터 시뮬레이션 분석은 본 발명의 제1 실시예에 의한 알고리즘 시뮬레이션 분석의 것들과 유사한 조건들에서 수행되었고, 즉 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템은 상기 지역 좌표 시스템과 관련된 다소의 초기 각도들로 회전된다. 이러한 각도들을 축 X, Y, Z에서 (-8°,10°,21°)로 각각 설정한다. 초기 이동 속도값은 10m/s이다. 상기 관성 네비게이션 시스템 측정부(4)로부터의 데이터는 10Hz의 주파수로 도착하고, 위성 네비게이션 시스템 수신기로부터의 데이터는 1Hz로 도착한다. 이동 객체 이동 초기로부터 소요된 시간에 대한 위성들의 수의 의존성 시뮬레이션 분석이 도 4와 같이 정해진다. 그러나, 이동 초기에서 다수의 위성들이 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템과 지역 좌표 시스템 사이의 초기 각도들의 결정을 위해 선택되었다. 만약 이동 초기에서 위성들의 수가 4보다 작다면, 이러한 각도의 결정은 불가능하다.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 이동 객체의 이동 궤도를 나타낸다.
1 - S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 의해 알려진 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도,
2 - 본 발명의 제2 실시예의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도.
상기 이동 객체(2)의 알려진 초기 위치 및 초기 속도가 고려되었다. 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템과 지역 좌표 시스템 사이의 각도는 알려지지 않는다.
도 6은 관찰 가능한 위성들의 수가 4보다 작을 때 본 발명에 따른 제안된 알고리즘이 상기 객체 위치 결정을 허용하는 것을 나타낸다. 본 알고리즘은 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터의 데이터를 보정하는 것을 허용한다. 또한, 본 알고리즘은 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템 및 지역 시스템 사이의 초기 각도를 결정하는 것을 허용한다.
두 알고리즘들을 도 4에 도시된 바와 같은 동일한 조건들에서 동시에 사용하는 경우에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 분석이 수행되었다.
도 7은 본 발명의 제1 및 제2 실시예의 조합에 따른 이동 객체의 이동 궤도를 나타낸다.
1 - 본 발명의 제1 실시에에 의한 알고리즘에 의해 계산된 이동 객체의 이동 궤도
2 - 본 발명의 제1 및 제2 실시예들이 동시에 사용된 경우에 계산된 이동 객체의 이동 궤도
도 7은 관찰 가능한 위성들의 수가 4보다 작을 때 본 발명에 따른 제안된 알고리즘이 객체 위치 결정을 허용하는 것을 나타낸다. 본 알고리즘은 관성 네비게이션 시스템 측정 장치로부터의 데이터를 보정하는 것을 허용한다. 또한, 본 알고리즘은 상기 이동 객체와 관련된 좌표 시스템 및 지역 시스템 사이의 초기 각도를 결정하는 것을 허용한다. 만약 본 발명에 따른 제안된 알고리즘의 도움없이 제한된 비트 레이트(정확도) 조건들에서 계산들이 수행된다면, 예를 들어, 알려진 기술 솔루션에서와 같이, 알고리즘의 불안정성이 나타나고, 상기 이동 객체 위치의 계산이 불가능해진다.
따라서, 본 발명의 수행된 컴퓨터 시뮬레이션 분석은 이동 객체 위치 결정에서의 높은 효율성을 확인하는 것뿐만 아니라, 설계자가 본 발명을 사용함에 있어서 최대의 기술적 효과를 얻기 위한 시스템을 구성하는 것을 또한 허용한다.
본 발명의 제1 실시예는 아래와 같은 이점들을 갖는다.
- 이동 객체 위치 결정을 위한 계산들의 본질적인 감소
- 이동 객체에서 사용된 계산부 부피의 감소 및 이로 인한 계산 능력이 작은 임의의 이동 객체에서 실제적 이용이 가능함
- 위성 신호들이 지형 기복 또는 빌딩들에 의해 차단되거나 위성 신호 수신이 임의의 이유로 일시 불가능한 경우와 같이 어려운 조건들에서도 이동 객체 위치 결정의 높은 정확도를 제공함
본 발명의 제2 실시예는 위성 신호들이 지형 기복 또는 빌딩들에 의해 차단되거나 위성 신호 수신이 임의의 이유로 일시 불가능한 경우와 같이 어려운 조건들 에서도 이동 객체 위치 결정의 높은 정확도를 제공하고, 이동 객체 좌표의 반복적 추정 절차의 안정성을 향상시킨다.
본 발명의 제1 및/또는 제2 실시예의 적용은 구현 선택의 충분한 기회들을 주고, 설계자가 본 발명의 사용에 있어서 최대의 기술적 효과를 갖는 시스템을 구성하는 것을 허용한다.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해서 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명하다 할 것이다.
본 발명의 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법이 하드웨어, 소프트웨어(즉, 프로그램), 또는 이들의 조합의 형태로 구현될 수 있음은 자명하다. 이러한 프로그램은 컴퓨터와 같은 기계가 읽을 수 있는 휘발성 또는 비휘발성 기록매체에 저장될 수 있고, 이러한 기록매체는 ROM 등과 같은 저장 장치, RAM, 메모리 칩, 집적 회로 등과 같은 메모리, CD, DVD, 자기 디스크, 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기 기록 매체일 수 있다. 즉, 본 발명의 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법은 이를 실현하기 위한 코드들을 포함하는 프로그램의 형태로 구체화될 수 있다. 더 나아가서, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선으로 전파되는 통신 신호와 같이 임의의 매체를 통해 전기적으로 전달될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것들을 포함한다.
도 1은 본 발명에 따른 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 객체를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 알고리즘의 블록 다이어그램을 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 알고리즘의 블록 다이어그램을 예시한 도면이다.
도 4는 시뮬레이션 조건들 및 위성들 수의 이동 초기로부터의 시간 의존성을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 이동 객체의 궤도를 나타낸 도면이다.
1 - S. Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 의해 알려진 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도,
2 - 본 발명의 제1 실시예의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 이동 객체의 궤도를 예시한 도면이다.
1 - Godha의 "Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated with GPS for Land Vehicle Navigation Application"에 의해 알려진 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도,
2 - 본 발명의 제2 실시예의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도.
도 7은 본 발명의 제1 및 제2 실시예의 조합에 따른 이동 객체의 궤도를 나 타낸 도면이다.
1 - 본 발명의 제1 실시예의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도,
2 - 본 발명의 제1 및 제2 실시예를 동시에 사용한 경우의 알고리즘에 의해 계산되는 이동 객체 궤도.

Claims (12)

  1. 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말에 있어서,
    위성으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와;
    상기 이동 단말의 관성 데이터를 측정하는 관성 네비게이션 시스템 측정부와;
    상기 위성 네비게이션 시스템 수신기 및 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터 상기 위성 데이터 및 관성 데이터를 각각 수신하고, 상기 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하고, 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 계산부를 포함하고,
    상기 계산부는 현재 단계에서 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출할 때 이전 단계에서 산출된 상태 벡터 상관 에러 행렬을 이용하고, 상기 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 각 요소를 기설정된 임계치와 비교하며, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치를 1 이상, 상기 요소들의 전체 수 이하로 설정함을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  2. 제1항에 있어서, 상기 위성 데이터는 상기 위성의 위치 및 속도에 대한 정보를 포함하고, 상기 관성 데이터는 상기 이동 단말의 가속도에 대한 정보를 포함함 을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  3. 제1항에 있어서, 상기 계산부는 상기 상태 벡터를 산출할 때 하기 <수학식 14>와 같은 근사식을 사용함을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
    Figure 112009021448697-PAT00035
    (W: 상기 위성 데이터와 관련된 위성 측정 상관 에러 행렬, H: 상기 상태 벡터의 요소들에 대한 상기 위성 데이터의 미분과 관련된 행렬, P: 상기 상태 벡터 상관 에러 행렬)
  4. 제1항에 있어서, 상기 계산부는 상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 변환하고, 상기 상태 벡터를 산출할 때 상기 변환된 위성 데이터 및 관성 데이터를 이용함을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  5. 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말에 있어서,
    위성으로부터 위성 데이터를 수신하는 위성 네비게이션 시스템 수신기와;
    상기 이동 단말의 관성 데이터를 측정하는 관성 네비게이션 시스템 측정부 와;
    상기 위성 네비게이션 시스템 수신기 및 관성 네비게이션 시스템 측정부로부터 상기 위성 데이터 및 관성 데이터를 각각 수신하고, 상기 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하고, 상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 계산부를 포함하고,
    상기 계산부는 상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하고, 상기 상태 벡터를 산출할 때 상기 변환된 위성 데이터 및 관성 데이터를 이용하며, 상기 관성 데이터를 변환할 때 이용되는 회전 행렬은 상기 상태 벡터를 이용하여 보정됨을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  6. 제5항에 있어서, 상기 회전 행렬은 상기 관성 데이터에 포함된 직교축 X, Y 및 Z 각각에 대한 상기 이동 단말의 각도에 대한 정보를 이용하여 생성됨을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  7. 제5항에 있어서, 상기 계산부는 시간 간격을 설정하고, 상기 시간 간격에 따라 상기 회전 행렬을 주기적으로 보정함을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  8. 제5항에 있어서, 상기 위성 데이터는 상기 위성의 위치 및 속도에 대한 정보를 포함하고, 상기 관성 데이터는 상기 이동 단말의 가속도에 대한 정보를 더 포함함을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말.
  9. 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법에 있어서,
    상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하는 과정과;
    상기 변환된 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하는 과정과;
    상기 추정된 위치를 상기 변환된 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하는 과정과;
    상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 과정을 포함하고,
    상기 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출할 때 이전 단계에서 산출된 상태 벡터 상관 에러 행렬을 이용하고, 상기 이전 상태 벡터 상관 에러 행렬의 각 요소를 기설정된 임계치와 비교하며, 상기 임계치를 초과하는 요소들의 수에 대한 허용치를 1 이상, 상기 요소들의 전체 수 이하로 설정함을 특징으로 하는 하이브리드 네 비게이션 시스템을 구비한 이동 단말의 위치 결정 방법.
  10. 제9항의 이동 단말의 위치 결정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  11. 위성으로부터 위성 데이터와 이동 단말의 관성 데이터를 이용한 상기 이동 단말의 위치 결정 방법에 있어서,
    상기 위성 데이터 및 관성 데이터의 좌표 시스템을 상기 이동 단말이 위치하는 지역의 좌표 시스템으로 각각 변환하는 과정과;
    상기 변환된 관성 데이터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 추정하는 과정과;
    상기 추정된 위치를 상기 변환된 위성 데이터를 이용하여 보정한 위치에 대한 정보를 갖는 상태 벡터와 상기 상태 벡터가 갖는 에러에 대한 정보를 갖는 상태 벡터 상관 에러 행렬을 산출하는 과정과;
    상기 상태 벡터를 이용하여 상기 이동 단말의 위치를 결정하는 과정을 포함하고,
    상기 관성 데이터를 변환할 때 이용되는 회전 행렬은 상기 상태 벡터를 이용하여 보정되고, 상기 회전 행렬은 상기 관성 데이터에 포함된 직교축 X, Y 및 Z 각각에 대한 상기 이동 단말의 각도에 대한 정보를 이용하여 생성됨을 특징으로 하는 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말의 위치 결정 방법.
  12. 제11항의 이동 단말의 위치 결정 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020090030822A 2008-04-11 2009-04-09 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법 KR101553039B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008113873/09A RU2399065C2 (ru) 2008-04-11 2008-04-11 Способ определения местоположения подвижного объекта посредством гибридной навигационной системы (варианты)
RU2008113873 2008-11-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090108544A true KR20090108544A (ko) 2009-10-15
KR101553039B1 KR101553039B1 (ko) 2015-09-14

Family

ID=40823195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090030822A KR101553039B1 (ko) 2008-04-11 2009-04-09 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20100109949A1 (ko)
EP (1) EP2108923A3 (ko)
KR (1) KR101553039B1 (ko)
RU (1) RU2399065C2 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101354944B1 (ko) * 2012-08-07 2014-01-24 한국과학기술원 이동하는 무선 단말에 대한 이동경로망 기반 위치 예측과 추정 방법
KR101509569B1 (ko) * 2014-11-07 2015-04-07 국방과학연구소 지구곡률과 신호방향정보를 이용한 신호원 위치추정방법
KR20170079767A (ko) * 2015-12-31 2017-07-10 에스케이플래닛 주식회사 내비게이션 방법, 이를 위한 장치 및 시스템

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2977314B1 (fr) * 2011-06-29 2013-07-12 Ixblue Dispositif et procede de navigation integrant plusieurs systemes inertiels de navigation hybrides
CN102901505B (zh) * 2011-07-29 2015-10-07 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 导航系统及道路匹配方法与装置
US9391692B2 (en) * 2013-07-05 2016-07-12 Gilat Satellite Networks Ltd. System for dual frequency range mobile two-way satellite communications
US9678215B2 (en) * 2014-04-01 2017-06-13 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Correlated GPS pseudorange error estimation method
JP6424845B2 (ja) 2016-02-03 2018-11-21 株式会社デンソー 位置補正装置、ナビゲーションシステム、及び自動運転システム
FR3075355B1 (fr) * 2017-12-14 2019-11-08 Safran Electronics & Defense Procede d'estimation de donnees de navigation d'un vehicule terrestre utilisant des parametres de geometrie et d'orientation de route
CN109085564B (zh) * 2018-08-31 2020-09-18 北京邮电大学 一种定位方法及装置
CN109443188B (zh) * 2018-09-29 2020-05-22 桂林电子科技大学 一种双层多维滑坡监测方法
CN109460051B (zh) * 2018-12-19 2021-12-07 北京临近空间飞行器系统工程研究所 轨道返回再入式飞行器对星通信姿态控制方法
CN110186479B (zh) * 2019-05-30 2021-04-13 北京航天控制仪器研究所 一种惯性器件误差系数确定方法
CN111504311A (zh) * 2020-05-15 2020-08-07 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司 多传感器融合实时定位导航装置及方法
CN111929718A (zh) * 2020-06-12 2020-11-13 东莞市普灵思智能电子有限公司 一种自动驾驶对象探测和定位系统及方法
CN112179347B (zh) * 2020-09-18 2022-10-18 西北工业大学 一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法
CN112698368B (zh) * 2020-12-03 2023-08-01 湖北三江航天险峰电子信息有限公司 一种导航接收机的导航信号解析方法及计算机存可读介质
CN113608250A (zh) * 2021-07-30 2021-11-05 西安广和通无线软件有限公司 一种终端定位方法、设备、存储介质及定位模组
CN115016649B (zh) * 2022-08-09 2022-10-18 中航信移动科技有限公司 用于机舱座位显示的数据处理方法、电子设备及存储介质
CN117590347B (zh) * 2024-01-18 2024-04-02 四川天中星航空科技有限公司 一种基于雷达回波信号的目标模拟方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4232313A (en) * 1972-09-22 1980-11-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Tactical nagivation and communication system
US6516021B1 (en) 1999-09-14 2003-02-04 The Aerospace Corporation Global positioning systems and inertial measuring unit ultratight coupling method
US6282496B1 (en) * 1999-10-29 2001-08-28 Visteon Technologies, Llc Method and apparatus for inertial guidance for an automobile navigation system
GB0013722D0 (en) * 2000-06-07 2001-03-14 Secr Defence Adaptive GPS and INS integration system
US6480152B2 (en) 2000-07-20 2002-11-12 American Gnc Corporation Integrated GPS/IMU method and microsystem thereof
FR2830320B1 (fr) * 2001-09-28 2003-11-28 Thales Sa Centrale de navigation inertielle hybryde a integrite amelioree
US7193559B2 (en) 2003-01-21 2007-03-20 Novatel, Inc. Inertial GPS navigation system with modified kalman filter
US7346452B2 (en) * 2003-09-05 2008-03-18 Novatel, Inc. Inertial GPS navigation system using injected alignment data for the inertial system
US7245215B2 (en) * 2005-02-10 2007-07-17 Pinc Solutions Position-tracking device for position-tracking system
JP2007064853A (ja) 2005-08-31 2007-03-15 Hitachi Ltd 複合測位による移動体の測位制御装置、システムおよびプログラム
KR100754801B1 (ko) 2007-06-08 2007-09-03 한국유지관리 주식회사 가속도계를 이용한 지피에스 변위 보정 시스템
KR100814291B1 (ko) 2007-08-20 2008-03-18 엠디에스테크놀로지 주식회사 Ｇｐｓ와 센서를 이용한 위치 정보 제공 장치

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101354944B1 (ko) * 2012-08-07 2014-01-24 한국과학기술원 이동하는 무선 단말에 대한 이동경로망 기반 위치 예측과 추정 방법
KR101509569B1 (ko) * 2014-11-07 2015-04-07 국방과학연구소 지구곡률과 신호방향정보를 이용한 신호원 위치추정방법
KR20170079767A (ko) * 2015-12-31 2017-07-10 에스케이플래닛 주식회사 내비게이션 방법, 이를 위한 장치 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR101553039B1 (ko) 2015-09-14
RU2399065C2 (ru) 2010-09-10
US20100109949A1 (en) 2010-05-06
EP2108923A2 (en) 2009-10-14
EP2108923A3 (en) 2012-05-09
RU2008113873A (ru) 2009-10-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101553039B1 (ko) 하이브리드 네비게이션 시스템을 구비한 이동 단말 및 그 위치 결정 방법
US11598638B2 (en) Methods of attitude and misalignment estimation for constraint free portable navigation
US10371806B2 (en) Doppler aided inertial navigation
EP3688495B1 (en) System for determining a physical metric such as position
US9121940B2 (en) Vehicle navigation using non-GPS LEO signals and on-board sensors
JP5787993B2 (ja) 慣性センサデータを使用した移動局測位の改良
US8525727B2 (en) Position and velocity uncertainty metrics in GNSS receivers
JP4830559B2 (ja) 測位装置及び測位方法
US8149162B1 (en) Methods and apparatus for N-lateration with noisy data measurements
EP1253438A2 (en) Methods and apparatus for estimating accuracy of range measurement signals
US20040012522A1 (en) Adaptive gps and ins integration system
US20150230058A1 (en) System and method for filtering mobile terminal location by combining wi-fi location information with sensor information
US9513374B2 (en) Measurement error covariance in GNSS receiver circuitry, pseudoranges, reference position
US20040036650A1 (en) Remote velocity sensor slaved to an integrated GPS/INS
US20170052260A1 (en) Antenna pattern data mining for automotive gnss receivers
EP1381877A2 (en) Integrated gps and igs system and method
JP5605539B2 (ja) 移動体位置推定追尾装置、移動体位置推定追尾方法、及び移動体位置推定追尾プログラム
US7239273B2 (en) Apparatus and method for calculating satellite acquisition information to recognize position of mobile station
JP2011179894A (ja) 測位方法、測位プログラム、ｇｎｓｓ受信装置および移動端末
WO2020141422A1 (en) Method to correct phase ambiguity in range and phase measurements transitions
JP7315349B2 (ja) 位置推定装置、及び位置推定方法
JP3827598B2 (ja) 移動体位置計測システム
Lorga et al. GNSS hybridization for indoor positioning
CN117572475A (zh) 一种多径噪声自适应的伪卫星惯性融合定位方法
JP2022063946A (ja) 位置推定装置、及び位置推定方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180830

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190227

Year of fee payment: 5