KR20130091688A - 네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법 및 장치 - Google Patents
네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20130091688A KR20130091688A KR1020130014030A KR20130014030A KR20130091688A KR 20130091688 A KR20130091688 A KR 20130091688A KR 1020130014030 A KR1020130014030 A KR 1020130014030A KR 20130014030 A KR20130014030 A KR 20130014030A KR 20130091688 A KR20130091688 A KR 20130091688A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- parameters
- error
- receiving device
- location
- determining
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 78
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 55
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 29
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 14
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
- G01S5/0205—Details
- G01S5/0215—Interference
-
- 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
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/33—Multimode operation in different systems which transmit time stamped messages, e.g. GPS/GLONASS
-
- 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
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/21—Interference related issues ; Issues related to cross-correlation, spoofing or other methods of denial of service
-
- 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
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/22—Multipath-related issues
-
- 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
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/23—Testing, monitoring, correcting or calibrating of receiver elements
-
- 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
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
- G01S19/36—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain relating to the receiver frond end
-
- 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
-
- 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
- G01S19/421—Determining position by combining or switching between position solutions or signals derived from different satellite radio beacon positioning systems; by combining or switching between position solutions or signals derived from different modes of operation in a single system
-
- 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
- G01S19/421—Determining position by combining or switching between position solutions or signals derived from different satellite radio beacon positioning systems; by combining or switching between position solutions or signals derived from different modes of operation in a single system
- G01S19/425—Determining position by combining or switching between position solutions or signals derived from different satellite radio beacon positioning systems; by combining or switching between position solutions or signals derived from different modes of operation in a single system by combining or switching between signals derived from different satellite radio beacon positioning systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
본 발명은 네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법에 있어서, 각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 과정과, 상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 과정과 네비상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 과정을 포함하되, 상기 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함한다.
Description
본 발명은 글로벌 네비게이션 위성 시스템(global navigation satellite system; GNSS)의 예와 같은 네비게이션 시스템들에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 이용자 이용 네비게이션 시스템에서 위치, 속도 및/또는 시간 정확성과 같은 물리적 특성에 대한 연산의 정확성을 개선하는 방법 및 장치에 관한 것이다.네비장치
위성 네비게이션 기술은 현재 다양한 전자 장치들에서 일상적으로 이용이다. 예를 들어, 휴대단말기스마트 폰 등과 같은 휴대단말기들은 하나 이상의 GNSS와 연동된 GLONASS 또는 GPS(Global Positioning System)와 같은 로케이션 시스템(location system)을 포함한다. 자동차용 네비게이션 시스템들은 또한 추적 및 모니터링 목적들을 위해 차량의 속도를 판단한다.판단
GPS를 예로 들면, GPS 시스템은 24개의 궤도 위성들을 이용하여 동작한다. 민간용 GPS의 경우, 각각의 위성은 제 1 채널(L1) 상에서 1575.42 MHz의 주파수로 네비게이션 또는 로케이션 신호를 출력하며, 이들 신호는 코어스 그레인 획득 코드(coarse-grained acquisition code; C/A 코드)를 송출한다. C/A 코드는 L1 파동에 대해 매 밀리 초마다 변조되고 반복되며, C/A 코드는 위성에 탑재된 원자 클럭(atomic clock)에 기초하여 코드가 송신된 시간에 대한 정보를 포함한다.
민간용 GPS 수신기는 위성으로부터 C/A 코드를 수신하고, 수신기 클럭을 이용하여 이 C/A 코드를 수신기에 의해 생성되는 복제 신호(replica signal)와 비교한다. 비교 결과를 토대로, 위성의 원자 클럭 및 수신기 클럭 사이의 시간차가 판단되며, 시간차에 광속(speed of light)의 값이 연산되어 GPS 수신기 및 위성 사이의 거리가 판단을판단된다. 이러한 거리 측정(판단)은, 타이밍 에러들, 대기 상태들, 측정 에러 등과 같은 부정확성을 내재하기 때문에 의사 거리(pseudo range) 측정으로 명명된다.
복수의 위성들에 대한 의사 거리 측정들을 이 위성들의 계산된 위치들과 함께 이용하여 다수 차원들 내의 로케이션이 계산될 수 있다. 예를 들어, 세 위성들을 이용함으로써, 2차원에서의 이용자의 로케이션이 계산될 수 있고, 4개의 위성들을 이용함으로써 3차원에서의 이용자의 로케이션이 계산될 수 있다.
각 경우에서의 추가 위성은 타이밍 보정을 판단하는데 이용된다. 원래의 C/A 코드가 송신되었던 때의 이 위성들 각각의 위치들은 궤도 파라미터들(때로는 “천체 위치표(ephemeris)"로 칭해진다) 및/또는 위성들에 의해서 브로드캐스팅되는 알머낵 데이터(almanac data)를 이용하여 판단될 수 있다. 이 정보로부터, 위성 좌표(X, Y, Z)가 계산될 수 있다.
위성 로케이션 시스템들에 의해 제공되는 로케이션 정보의 정확성 및/또는 무결성을 증가시키기 위한 여러 해법들이 제안되어 왔다. 이 해법들 중 하나는 RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)으로 칭해진다. 이 형태의 해법은 수신 장치의 둔각(obtuse angle)에 위치하는 위성보다 수신 장치의 위에 위치하는 위성들을 선호하도록 측정치들에 대해 가중치를 이용할 수 있다. 예를 들어, 지표면에 위치되는 수신 장치에 비해 수평선에 더 가까이 있는 위성들은 에러들이 더 커질 가능성이 있으므로 적절한 가중 팩터들로 에러 증가율을 감소시킬 수 있다. 이 방법은 1995년 9월 캘리포니아 Palm Springs에서의 ION-GPS 95의 회보에서 Walter and P. Enge에 의한“Weighted RAIM for Precision Approach"라는 명칭의 출판물에 기술되어 있고, “Integrity Monitoring of Location and VELOCITY coordinates from Differential Satellite Positioning Systems Signals”라는 명칭의 미국 특허 5,831,576에서 실현된다.
이 문서들에서는, 의사 거리 측정들에서의 가능한 큰 에러들이 비용 함수(Cost Function) F를 임계값(hF)과 비교함으로써 검출되며, 여기서 비용 함수의 결과가 임계값보다 더 큰 경우(즉 F > hF인 경우), 상기 위성들에 대한 측정 값들은 하나 이상의 특정한 위성들에 대해 이용되지 않거나 수정될 수 있다. 일반적으로, 비용 함수 F는 로케이션이 계산된 후에 의사 거리 잔여 값과 같은 하나 이상의 위성들에 대한 위치 에러들에 기반한다. 비용 함수가 하나 이상의 위성과 관련되면, 제곱된 잔여 값들의 가중 합이 이용될 수 있다. 상술한 출판물들에서, 임계값 hF은 오 경보 확률(false alarm probability.)에 기초한다. 무결성 모니터링의 다른 예들은 또한: 1996년 6월, TVS 회보 제 REP9606B에서의 P.B. Ober의 “Integrity Monitoring: Information paper”; 1996년 American Institute of Aeronautics and Astronautics에서 B.W. Parkinson 및 J.J. Spilker Jr.에 의해 편집된 “Global Positioning System: Theory and applications Volume 2”내의 Brown, R.G.의 “Receiver Autonomous Integrity Monitoring” 및 미국 특허 6,134,484 “Method and Apparatus for Maintaining the Integrity of Spacecraft Based Time Position Using GPS”에 기술되어 있다.
“Fault Detection and Exclusion Method for Navigation Satellite Receivers”라는 명칭의 미국 특허 5,808,581에는 정확성을 개선하기 위한 다른 해법이 기술되어 있다. 이 해법은 하나의 측정치로부터 다음 측정치까지의 의사 거리들의 변화들을 예측함으로써 오류가 있는 의사 거리 단계들을 찾는다. 상기 해법은 직접 획득된 의사 거리 잔여 값들 및 Kalman 필터에 의해 달성된 판단을 필털링한 후에 획득된 잔여 값을 비교하는 것을 제안한다. 두 의사 거리 잔여 값들의 차가 임계값을 초과하면, 위성에 대한 의사 거리 측정치들은 판단으로부터 배제된다.
그러므로 네비게이션 시스템들의 정확성을 계산하는데 문제가 있다. 예를 들어 비행기, 배들에서 네비게이션 전용으로 이용하기 위한 또는 추적을 위한 해법들이 제공되었다; 그러나, 해법들은 고객 GNSS 애플리케이션들에 대해서는 제한된다. 해법들이 제공되었을지라도, 이 해법들은 전형적으로 큰 에러들을 포함하는 위성 측정치들을 거부하는 것을 수반한다. 이 기술들은 “에러의” 위성들의 수가 단 하나일 때 정확성을 개선한다. 그러나, “에러의” 위성들의 수가 2보다 크거나 같다면, 가장 널리 공지되어 있는 방법들이 불충분해진다. 더욱이, “에러의” 위성들의 수가 위성들의 총수의 절반이면, 이 방법들은 부정확한 결과들을 산출한다.
따라서, 본 발명은 큰 에러 팩터들을 가지는 다수의 로케이션 신호원들을 수용할 수 있는 강력한 네비게이션 방법이 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 네비게이션 시스템들이 통합된 휴대단말기들과 같은 근래의 전자 장치들의 이용자가 통상적으로 거주하는 환경들에서 네비게이션의 정확성을 개선할 수 있는 적합한 해법을 제공하고자 한다.
본 발명은, 네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법에 있어서, 각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 과정과, 상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 과정과 네비상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 과정을 포함하되, 상기 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함한다.
또한 본 발명은, 네비게이션 시스템에서 이용하기 위한 수신 장치에 있어서, 각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 수신기와, 상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 측정 추정기와 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 물리적 특성 추정기를 포함하고, 상기 물리적 특성 추정기는 상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하되, 상기 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함한다.
도 1은 도시 환경에서의 다중 경로 효과들을 도시하는 예시도.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도.
도 3은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도.
도 4는 예시적인 에러 함수 및 관찰되는 에러 데이터를 도시하는 챠트.
도 5는 본 발명의 제 3 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 판단하는 방법을 도시하는 흐름도.
도 6은 본 발명의 제 4 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 획득하는 예시적인 방법을 도시하는 개략적인 예시도.
도 7a는 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치에 대한 블록도.
도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 서버에 대한 블록도.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도.
도 3은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도.
도 4는 예시적인 에러 함수 및 관찰되는 에러 데이터를 도시하는 챠트.
도 5는 본 발명의 제 3 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 판단하는 방법을 도시하는 흐름도.
도 6은 본 발명의 제 4 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 획득하는 예시적인 방법을 도시하는 개략적인 예시도.
도 7a는 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치에 대한 블록도.
도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 서버에 대한 블록도.
후술되는 바를 통해서 네비게이션 시스템에서 정확성을 개선하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 상기 방법 및 장치는 수신 장치의 물리적 특성의 추정치를 위해 에러 모델을 이용한다. 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 항(first term) 및 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 항(second term)을 가진다. 제 1 항은 가우스 분포에 의해 모델링될 수 있고 제 2 항은 지수 분포에 의해 모델링될 수 있다. 관찰된 데이터의 우도(likelihood)를 최대화함으로써, 공지되어 있는 에러 모델 파라미터들의 수가 제공되면, 다수의 미지의 모델 파라미터들을 찾을 수 있다. 이 미지의 모델 파라미터들은 수신 장치에 대한 예를 들어 더 정확한 로케이션, 속도 또는 시간 추정치를 제공할 수 있다. GPS(global positioning system)와 같은 전지구적 위성 네비게이션 시스템들에서 상기 방법 및 장치가 이용될 수 있다.
본원에서 어떤 실시예들은 네비게이션 시스템들에 관한 것이다. 이 시스템들에서, 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들이 판단될 수 있다. 예를 들어, 수신 장치와 관련되는 위치, 속도, 및 시간 정보 중 하나 이상이 획득될 수 있다. 위치 정보는 수신 장치의 위치일 수 있고, 속도 정보는 수신 장치의 속도일 수 있고, 시간 정보는 수신 장치에 대한 클럭 바이어스(clock bias) 및/또는 정확한 수신 시간일 수 있다. 수신 장치의 위치를 판단하는 시스템은, 수신 장치의 로케이션이 판단될 때, 본원에서 로케이션 시스템으로 칭해질 수 있다.
의사 거리 값들(pr)을 계산하는 하나의 예시적인 방법이 이제 더 상세하게 기술될 것이다. 의사 거리 값(pr)은 일반적으로 하기의 수식(1)을 통해 모델링된다:
pr = (TR - TS)*c - 수식(1)
수식(1)에서, TR은 신호가 수신되었을 때의 수신기 클럭에 따른 시간이고, TS는 위성의 원자 클럭에 따른 송신의 시간이고, c는 진공에서의 빛의 속도이다. 각각의 시간(T)이 클럭 바이어스(τ)에 실제 수신 또는 송신 시간을 더하여 구성되는 것으로 고려되면:
TR = tR + τR
TS = tS + τS
이고, 그러면 수식(1)은 하기 수식(2)와 같이 유도된다.
pr = ((tR + τR) - (tS + τS))*c
= (tR- tS)*c + c*τR - c*τS - 수식(2)
수식(2)에서, (tR- tS)*c는 수신 시간에서의 수신기로부터 송신 시간에서의 위성까지의 거리이고, c*τR는 수신기에서의 클럭 바이어스로 인한 에러이고, c*τS는 위성에서의 클럭 바이어스로 인한 에러이다. 각각의 위성이 원자 클럭을 가지고 있으므로, τS는 대부분의 경우 작으며, 위성에서의 클럭 바이어스로 인한 에러는 무시해도 괜찮다. 3차원에서 피타고라스 정리를 이용하면 실제 거리는 하기 수식(3)과 같이 계산될 수 있다
(tR- tS)*c = ( (xS(tS) - xR(tR))2 + (yS(tS) - yR(tR))2 + (zS(tS) - zR(tR))2 ) ½ - 수식(3)
수식(3)에서,(xR(tR), yR(tR), zR(tR))는 수신 시간(tR)에서의 3차원 공간에서의 수신기의 위치이고, (xS(tS), yS(tS), zS(tS))는 송신 시간(tS)에서의 3차원 공간에서의 위성의 위치이다. 후자의 위치는 궤도 파라미터들(천체 위치표)로부터 공지되고 알머낵 데이터는 위성에 의해 브로드캐스팅된다. 그러므로, 4개의 미지의 파라미터들 xR(tR), yR(tR), zR(tR) 및 τR이 존재한다.
네 위성들로부터의 신호들을 이용함으로써 파라미터들 xR(tR), yR(tR), zR(tR) 및 τR이 계산될 수 있다. 예를 들어, 각각의 위성에 관한 변수들의 네 세트들 및 미지의 변수들의 세트가 존재한다:
pr1 = ( (xS1 - x)2 + (yS1 - y)2 + (zS1 - z)2 )½ + c*τ - c*τS1
pr2 = ( (xS2 - x)2 + (yS2- y)2 + (zS2 - z)2 )½ + c*τ - c*τS2
pr3 = ( (xS3 - x)2 + (yS3 - y)2 + (zS3 - z)2 )½ + c*τ - c*τS3
pr4 = ( (xS4 - x)2 + (yS4 - y)2 + (zS4 - z)2 )½ + c*τ - c*τS4
여기서 x, y, z 및 τ는 수신기의 바이어스 및 미지의 위치이다.
수신 장치의 속도를 판단하는데 또한 유사한 계산들이 이용될 수 있고, 여기서는 의사 거리 대신, 의사 도플러 값(pseudodoppler value)들이 계산된다. 상기 값들은 위성들 각각에 대한 의사 도플러 주파수들 또는 주파수 편이들, 예를 들어 수신된 신호의 주파수에서 방출된 네비게이션 신호의 주파수를 뺀 값들을 나타낼 수 있다. 그리고 나서, 공지되어 있는 위치, 위성들 각각에 대한 속도, 및 신호 주파수 값들을 이용하여, 수신 장치에 대한 속도 추정치가 판단될 수 있다. 예를 들어, 수신기에서의 신호의 관찰된 주파수(fR)는 하기 수식(4)를 통해 계산될 수 있다..
fR = ((c +- vR)/(c -+ vS))*fS - 수식(4)
수식(4)에서, c는 진공상태에서의 빛의 속도이고, vR은 수신 장치의 속도(수신 장치가 위성 쪽으로 이동하고 있으면 양)이고, vS는 위성의 속도(위성이 수신 장치로부터 멀어지게 이동하고 있으면 양)이고, fS는 방사된 신호의 주파수이다.
대부분의 위치 측위(positioning) 방법들은 최소 평균 자승법(least means square method)을 이용하여 상기 방정식들을 풀고 수신 장치의 위치를 판단한다. 이 방법은 실제 관찰이 하기 수식(5)와 같이 모델링된 관찰 및 에러 항의 합으로 기록될 수 있다고 가정한다:
P = G x + n - 수식(5)
수식(5)에서, P는 계산된 의사 거리들을 나타내는 벡터이고, G는 위성들로부터 관찰되는 변수들을 나타내는 행렬이고, x는 판단될 수신기 변수들을 나타내는 미지의 벡터이고, n은 잡음 팩터를 나타내는 벡터이다. 당업계에 공지되어 있는 바와 같이, LSM을 이용한 하나의 해법은 하기 수식(6)과 같다.
x’ = (GTG)-1 GTP - 수식(6)
최소 평균 자승법은 수신기 위치를 계산하기 위해서 당업계에서 널리 이용된다. 이는 시간 및/또는 속도 값들을 계산하기 위해 확장될 수 있다. 잡음 팩터가 가우스 확률 분포에 부합한다고 가정할 때, 최소 평균 자승법의 효율 및 광범위한 용례가 비교적 단순한 구현 및 최적화에 의해 설명된다. 이 경우에, 최소 평균 자승법은 최소화된 분산을 가지는 결과를 산출한다.
GNSS 수신 장치를 포함하는 휴대용 전자 장치들은 흔히 도시 환경 내에서 이용된다. 도시 환경들 내에서는 다중 경로 효과들의 문제가 있으며, 이러한 문제는 신호가 높은 빌딩들과 같은 장애물들로부터 반사될 때 발생한다. 따라서, GNSS 위성으로부터의 일부 신호들은 위성으로부터 직접적으로 수신되고, 또 다른 일부 신호들은 부근의 장애물들로부터 한 번 이상의 반사 후에 수신(즉, 위성으로부터 간접적으로 수신)되는 것을 의미한다. 반사가 발생하면, 반사된 신호들에 대한 추가적인 신호 지연으로 인해 추가적인 측정 에러가 존재할 것이다. 이 지연 측정 에러로 인해 결과적으로, 종래의 위치 추정 기술을 이용할 때 이용자 위치의 추정에 대한 정확성이 저하된다.
전술한 바와 같이 이용자 위치 추정의 정확성이 저하되는 예가 도 1에 도시된다. 도 1은 도시 환경에서의 다중 경로 효과들을 도시하는 예시도이다. 도 1을 참조하면, 이용자는 GPS 기능이 있는 휴대단말기(110)를 지니고 있다. 휴대단말기(110)는 GPS 수신 장치 역할을 하고 도 1에 2개가 도시된 130 및 140의 GPS 위성들로부터 신호들을 수신한다. 제 1 GPS 위성(130)은 두 신호들(135A 및 135B)을 송신한다. 이 신호들은 2개의 별개의 신호들이거나 시차가 있는 하나의 신호일 수 있다. 제 1 신호(135A)는 휴대단말기(110)에 의해 직접 수신되므로 어떠한 다중 경로 전파 효과들을 겪지 않는다. 그러나, 제 2 신호(135B)는 제 1 건물(120A)에서 반사되고 휴대단말기(110)는 반사된 신호(155B)를 수신한다. 제 2 신호(135B) 및 반사된 신호(155B)를 포함하는 신호 경로는 제 1 신호(135A)의 경로보다 더 길다. 따라서, 휴대단말기(110)가 동일한 로케이션에 있을지라도, 제 1 신호에 대해 행해지는 로케이션 측정치 및 제 2 신호에 대해 행해지는 로케이션 측정치의 차가 발생된다. 제 2 위성(140)에 대해서도 유사한 효과가 나타나는데, 여기서 제 1 신호(145A)는 직접 수신되고 제 2 신호(145B) 및 제 3 신호(145C)는 수신 신호들(165B 및 165C)의 형태로 수신되기 전에 제 2 건물(120B)로부터 반사된다.
도 1에 도시된 상황에서는 로케이션 방법들의 정확성에 영향을 미치는 주요 측정 에러들이 존재한다. 이 경우에 로케이션 에러들에 대한 에러 분포는 가우스 확률 분포를 따르지 않으므로 수신 장치에 대한 로케이션 좌표들을 판단하기 위한 최소 평균 자승법은 차선이 되는, 즉 크게 감소된 효율을 지닌다. 도시 환경들로 인해 GNSS 내의 위성들 중 둘 이상, 또는 심지어 절반이 에러의 의사 거리 값들을 제공하는 결과가 초래될 수 있다. 예를 들어, 도 1에서의 2개의 위성들(130, 140)은 수신 장치들을 찾는데 필요한 4개의 위성들 중 2개를 포함할 수 있고; 이 경우에, 수신 장치가 제 1 위성(130)으로부터 반사되는 신호(155B)를 그리고 제 2 위성(140)로부터 반사되는 신호(165B)를 수신해야 한다면, 수신되는 신호들 모두에서는 현저한 의사 거리 에러들이 발생할 것이다. 의사 도플러 에러들은 또한 모바일 장치에 대한 속도 추정치들의 정확성에 영향을 미칠 것이다. 상술한 바와 같이, 많은 널리 공지되어 있는 방법들은 에러 위성들의 수가 2 이상이거나 2일 때 비효율적이 되고 위성들 적어도 절반이 부정확한 의사 거리 측정치들을 제공할 때 부정확한 결과를 산출한다. 이것은 도시 환경에서의 로케이션에 대한 상당한 문제들로 이어질 것이다.
본 발명의 어떤 실시예들은 의사 거리 또는 의사 도플러 에러들과 같은 측정 에러들의 정확한 통계 모델에 기초하여 다중 경로 에러들을 수용하는 강력한 위치, 속도 및/또는 시간(PVT) 추정 방법을 제공한다. 이 실시예들은 다수의 로케이션 신호원들이 에러에 상당히 기여하고 이와 마찬가지로 다중 경로 효과들을 가지는 도시 환경들도 에러에 기여하는 상황들에서 수신 장치를 정확하게 찾을 수 있다.
본 발명의 어떤 실시예들은 네비게이션 방법들을 포함하고 여기서 가우스 확률 분포에 의해 모델링되는 제 1 에러 기여도 및 지수 분포에 의해 모델링되는 제 2 에러 기여도를 포함하는 복소 에러 모델이 이용되고, 제 2 에러 기여도는 다중 경로 전파 효과를 모델링한다. 제 1 에러 기여도는 잡음을 모델링하고, 제 2 에러 기여도는 다중 경로 효과들과 같은 간접 신호 전파를 모델링한다. 어떤 실시예들에서는, 에러 기여도들을 모델링하기 위해 가우스 및 지수 분포들 외의 분포들이 이용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 로케이션 시스템 내의 수신 장치의 로케이션을 판단하는 예시적인 방법이 도시된다. 도 2를 통해 도시된 본 발명의 실시예는 수신 장치에 의해 수행되거나, 수신 장치와 통신하는 원격 서버에 의해 수행되거나, 원격 서버 상에서의 원격 프로세싱 및 수신 장치 상에서의 로컬 프로세싱의 결합에 의해 수행될 수도 있다.
단계 202에서, 다수의 신호들이 로케이션 신호원들로부터 수신된다. 이 예에서는 이 로케이션 신호원들이 GNSS 위성들을 포함하지만, 다른 예들에서는 상기 로케이션 신호원들은 지상 무선 주파수 송신기들 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 배경에서 기술된 바와 같이, 각각의 위성은 브로드캐스트 데이터를 인코딩하는 로케이션 신호를 송신한다. 이 예는 3차원 공간에서의 로케이션의 관점으로 기술될 것이므로, 신호들은 4개의 별개의 위성들로부터 수신될 것이다. 그러므로, 다른 예들에서 더 많거나 더 적은 신호들이 수신될 수 있는, 예를 들어 고도(즉, z 공간에서의 위치)가 요구되지 않을 때 3개의 위성들만이 요구될 수 있다. 각각의 신호가 단계 204에서 수신된 후에 각각의 위성에 대한 의사 거리가 판단된다. 상술한 바와 같이, 이것은 수신된 신호를 신호의 로컬 버전과 비교하고 이 둘 사이의 시간 지연을 판단함으로써 수행될 수 있다. 그리고 나서 시간 지연은 의사 거리 값, 즉 신호를 송신했던 위성과 수신 장치 사이의 범위 또는 거리의 추정치를 판단하기 위해 진공 내에서의 광속(c)이 승산될 수 있다. 그러므로, 본 예에서, 단계 204 이후로, 4개의 위성들 각각으로부터의 4개의 의사 거리 추정치들이 존재할 것이다. 단계 206에서, 3차원 공간 내의 각각의 위성의 로케이션이 판단, 예를 들어 위성 i에 대한 
이 판단된다. 각각의 위성의 로케이션은 천체 위치표 및/또는 알머낵 데이터의 일부를 형성하는 궤도 파라미터들을 이용하여 판단될 수 있다. 이 데이터는 위성들에 의해 브로드캐스팅될 수 있고, 예를 들어 데이터는 각각의 수신된 신호에 인코딩될 수 있다. 대안으로, 데이터는 외부 소스, 예를 들어 특정한 시간에서의 위성 위치들 또는 지상 무선 송신들에 대한 추정치들을 포함하는 원격 데이터베이스로부터 수신될 수 있다.
단계 208에서, 에러 모델에 대한 다수의 파라미터 값들이 검출된다. 에러 모델은 수신 장치에 대한 계산된 로케이션 좌표 및/또는 클럭 바이어스 및 수신 장치에 대한 실제 위치 좌표 및/또는 클럭 바이어스 사이의 에러를 모델링하도록 구조화된다. 에러 모델은 에러를 가우스 확률 분포를 이용하여 모델링(즉, 정규화하여 분포된)된 에러 항 및 다중 경로 효과들과 같은 간접 신호 전파를 모델링한 에러 항의 합으로 모델링한다. 본 예에서, 간접 신호 전파 에러 항은 지수 확률 분포를 이용하여 모델링된다. 그러므로, 검색되는 에러 모델 파라미터들은 가우스 확률 분포에 대한 평균 및 분산 값 및 지수 확률 분포에 대한 적어도 하나의 파라미터(흔히 “레이트 파라미터(rate parameter)”로 칭해진다)를 포함한다. 다차원 확률 분포들에서 이 파라미터들은 벡터 또는 행렬 형태를 가질 수 있다. 다른 실시예들을 참조하여 이후에 기술되는 바와 같이, 에러 모델에 대한 파라미터 값들은 수신 장치에 대한 개략 또는 초기 및 비정밀 로케이션 추정 및 신호 수신에 기초하여 원격 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 대안으로, 파라미터 값들은 검색 장치 상의 로컬 데이터베이스로부터 검색되고/되거나 원격 서버에 의해 색인 검색될 수도 있다. 본 예에서, 에러 모델은 각각의 위성에 대한 에러의 추정치를 포함하고 이 추정치들은 합산된다. 가능한 에러 모델들은 아래의 다른 실시예들을 참조하여 더 자세하게 기술될 것이다.
단계 210에서 수신 장치에 대한 3차원 로케이션 좌표가 계산된다. 이것은 에러 모델에 의해 규정되는 함수에 대한 최대 우도 추정(maximum likelihood estimation; MLE) 방법들을 이용하여 달성된다. 함수의 (전체) 최대값을 판단하기 위하여 임의의 탐색 알고리즘 또는 에러 모델의 파라미터 공간을 탐색하는 수치 방법(예를 들어 경사 하강 또는 다른 반복 탐색 방법들)이 이용될 수 있다. 뉴턴 기법들과 같은 공지되어 있는 수치 최적화 기법들은 1978년 M: Nauka, G. Korn, T. Korn. Handbook of Mathematics p. 832에 기술되어 있고, Nelder-Mead 방법은 1975년 D. Himmelblau. Applied Non-linear Programming. M: Mir p.535에 에 기술되어 있다. 함수의 자연 로그가 또한 취해지고, 필요한 경우, 함수의 최대 크기로 정규화되고 3개의 좌표 및 클럭 바이어스 파라미터들에 대해 해가 구해질 수 있다. 예를 들어, 에러 모델을 이용하여 관찰된 데이터의 우도를 최대화하는 수신 장치 좌표 벡터 
및 클럭 바이어스 
에 대한 파라미터들이 판단될 수 있다.
이 방법에 따라 계산된 결과적인 수신 장치에 대한 로케이션(즉, 
)은 종래의 최소 평균 자승법들보다 더 정확한 정확성을 가지며, 임의의 수의 로케이션 신호들에 대해 발생하는 다중 경로 효과들이라도 수용할 수 있다. 그러므로 이 방법은 종래의 방법들이 최소한 정확한 로케이션을 제공하지 못할 수 있고, 최악의 시나리오로, 잘못된 로케이션 결과를 제공할 수 있는 도시 환경에서 수신 장치의 로케이션을 판단할 수 있다.
본 발명의 제 2 실시예는 도 3에 도시된다. 이 실시예는 제 1 실시예의 변형으로, 여기서 에러 모델 파라미터들은 수신 장치에 대한 예비 로케이션 추정치에 기초하여 데이터베이스로부터 검색된다. 이것은 상이한 시간들에서의 상이한 에어리어(area)들이 상이한 로케이션 신호 분포 파라미터들을 가질 수 있다는 관찰에 기초한다.
도 3은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 로케이션 방법을 도시하는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 예시적인 방법은 단계 302에서 시작되고 여기서 네비게이션 신호 파라미터 측정들이 행해진다. 이것은 도 2의 단계 202, 204, 및 206과 유사한 단계들을 포함할 수 있다.
단계 304에서, 수신 장치에 대한 대략의 또는 예비의 위치 추정치가 계산된다. 예를 들어, 이것은 최소 평균 자승법과 같이 공지되어 있는 로케이션 방법들을 이용하여 수행될 수 있으며, 단순하고 고속인 방법들이 선호될 수 있다. 이것은 정확성이 감소된 로케이션 추정치를 산출하는데, 예를 들어 이것은 상술한 다중 경로 전파 효과들로 인해 에러들을 포함할 수 있다.
단계 306에서, 수신 장치에서의 로케이션 신호들에 대한 예비 로케이션 및 수신의 시간이 분포 에러 데이터베이스로 송신된다. 분포 에러 데이터베이스는 에어리어 및/또는 시간에 걸친 에러 모델 파라미터 분포들의 데이터베이스를 포함한다. 예를 들어, 데이터베이스는 데이터베이스 내에 적어도 2 또는 3차원 좌표 및 시간 값의 함수로 저장되는 가우스 및 지수 확률 분포들의 파라미터 값들을 리턴(return)하도록 배열될 수 있다. 이것은 단계 308에 도시된다. 데이터베이스를 생성하는 방법은 도 5를 참조하여 더 상세하게 기술된다.
예를 들어, 연산의 에어리어는 서브-에어리어로 분절될 수 있으며, 여기서 수신 장치의 예비 x 및 y 좌표가 서브-에어리어 내에 해당하면, 서브-에어리어에 대한 에러 파라미터 분포 또는 분포들이 검색된다. 그리고 나서 시간 값은 서브-에어리어 내의 로케이션 신호 수신 시간에서 특정한 에러 파라미터 값 또는 값들의 세트를 검색하는데 이용될 수 있다.
또는, 시간 및/또는 예비 로케이션은 시간 및/또는 로케이션 기반 함수에 기초하여 검색된 파라미터들의 세트를 조절할 수 있다. 에러 파라미터들은 특정한 로케이션 신호, 즉, 특정한 위성으로부터의 신호에 대해 선택되고, 여기서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR) 및/또는 위성의 앙각(elevation angle)과 같은 측정치들 또는 신호 특성들은 적절한 모델 파라미터 값들을 선택하거나 더 선택하는데 이용된다. 이 구현에서, 신호 대 잡음비(SNR) 및/또는 위성의 앙각과 같은 측정치들은 제 1 단계와 같이 수신 장치의 예비 로케이션 및 위치 신호 수신의 시간에 기초하여 선택될 수 있고, 그 후에 에러 모델 파라미터 값들은 측정치들에 기초하여 검색될 수 있다. 이것은 별개의 함수 또는 에러 모델 파라미터 값들의 검색표 대신, 서브-에어리어 및/또는 시간에 대한 측정치들만이 저장될 필요가 있는 더 간단한 데이터베이스를 제공할 수 있다. 이 수신된 로케이션 신호들은 에러 모델 파라미터 값들을 검색하기 위해 측정값들에 따라 저장될 수 있다.
단계 310에서, 단계 308에서 제공되는 에어리어 및 시간에 기초하여 에러 모델 파라미터들의 검색 이후에, 수신 장치의 로케이션의 최종 추정이 수행된다. 이 최종 추적은 도 2의 단계 210에 따라, 즉 MLE를 이용하여 에러 모델 내에서 구현되는 바와 같은 관찰된 데이터의 우도(likelihood)를 최대화하는 로케이션 파라미터 값들을 판단할 수 있다. 예를 들어, 함수는 플롯팅(plotting)될 수 있고, 데이터의 우도가 최대화된 함수로부터 보다 명확한 이용자 위치가 판단된다. 함수는 하나의 차원에서 하나씩, 또는 다차원 공간에서 반복해서 최대화될 수 있다. 상술한 바와 같이, MLE 방법들은 효율 및 단순 구현의 장점들을 가진다.
예시적인 에러 모델의 특성들이 이제 더 상세하게 기술될 것이다. 아래의 논의는 선호되는 에러 모델을 제공하지만, 다른 에러 모델들이 가능하고, 예를 들어 이용되는 로케이션 시스템에 따라, 각각의 구현에 대한 에러 모델의 형태로 변형이 있을 수 있다.
의사 거리 측정 에러가 독립적이라고 가정하면, 우도 함수는 하기의 수식(7)과 같이 작성될 수 있다:
수식(7)에서, 
는 x, y, z 공간 내의 수신 장치의 로케이션 좌표인 r, 및 수신 장치의 클럭 바이어스, 즉 GNSS 및 수신 장치의 시간 스케일(time scale)의 오정합 τ의 함수이고, prni는 위성 i에 대한 의사 거리이고, c는 진공에서의 광속이고, 
는 위성 i의 로케이션이고, NSV는 신호원들의 수(SV는 space vehicle의 약자이다)이다.
MLE 방법들은 함수 
에 대한 최대값(또는 최대값들)을 탐색한다. 최대값으로 인해 수신 장치의 위치 분포에 대한 선험 지식 없이도 r이 계산되어 결과적으로 수신 장치의 위치가 산출될 수 있다. 최대 우도 기술을 이용하는 것은 의사 거리 측정 에러 분포 확률 밀도가 공지되어 있음을 가정한다. 상술한 바와 같이, 대부분의 종래 방법들은 의사 거리 측정 에러들의 가우스 특성을 지정한다. 도시 환경들에서, 간접적인 위성 신호 전파가 일으키는 에러가 발생한다. 그러므로, 본 발명의 실시예들은 복소 에러 패턴을 이용한다. 본 예에서 복소 에러 패턴은 가우스 분포 에러 및 지수 분포 에러의 합인 복소 에러를 규정한다.:
수식(8)에서, 
는 예를 들어 1차원에서 가우스 확률 분포를 가지는 에러이다.
수식(9)에서, m은 평균 값이고 
는 편차 값이고, 
는 예를 들어 1차원에서 지수 분포를 가지는 에러이다.
수식(10)에서, λ는 레이트 파라미터이다.
수식(9) 및 수식(10)을 이용하여 1차원 확률 분포들을 결합하면 수식 (11)과 같이 의사 거리 측정 에러 분포 확률 밀도가 다음과 같이 작성될 수 있다:
수식(11)에서, 
는 확률 정수 또는 누적 분포 함수(cumlative distribution function; CDF)이다.
수신 장치 클럭 및 위성들의 시스템 또는 원자 클럭 사이의 시간차를 모를 때, 의사 거리 측정 에러 
를 직접적으로 획득하는 것을 어려울 수 있다. 그러나, 특히, 차 계산, 예를 들어 여러 위성들에 대한 에러들 사이의 차를 이용하여 하기 수식(12)와 같이 의사 거리 측정 에러 차 분포를 계산하는 것이 가능하다.
수식(12)에서,
이후 의사 거리 측정 에러 분포는 하기 수식(13)과 같이 계산될 수 있다.
MLE 방법들에 따르면, 의사 거리 측정 에러 분포는 하기 수식(14)와 같이, 
로부터의 미지의 파라미터들, 즉 수신 장치에 대한 좌표를 추정하도록 공지되어 있는 파라미터들 
, 
, 
, 및 
에 기초하여 최대화된다.
수식(14)에서, 
는 구현된 것들의 수(예를 들어 상이한 신호원들의 수)이다.
도 4는 예시적인 에러 함수 및 관찰되는 에러 데이터를 도시하는 챠트이다. 도시 및 설명의 용이성을 위해 도 4는 1차원 경우에 대한 최대값을 도시한다. 자연 로그 함수가 단조(monotonic)일 때, 의사 거리 측정 에러 분포의 자연 로그가 최대화되면, 그 결과 동일한 미지의 파라미터는 의사 거리 측정 에러 분포를 직접적으로 최대화하는 것으로 세팅된다. 도 4의 예에서 함수는 함수의 최대 크기, 즉 max(Wi,i)로 나누어짐으로써 또한 정규화되었다. x-축(405) 및 y-축(410)은 나머지 에러들(430)을 나타내는 히스토그램 데이터와 함께 모델링된 함수(420)를 플롯팅한다. 도 4에 도시될 수 있는 바와 같이, 에러 모델은 관찰된 에러 분포에 대해 양호하게 정합된다.
다른 구현들에서, 각각의 신호의 지수 분포에 대한 단일 파라미터 값이 이용되고 이 경우에 우도(likelihood)를 최대화하는 것은 하기 수식 (15)와 같이 예시적인 비용 함수를 최대화하는 것과 동일한 것으로 해석될 수 있다다.
수식(15)에서, 
이고, N은 신호원들의 수이다. 이 경우에, 각각의 신호는 자기 자신의 에러 모델 파라미터들의 세트를 가진다. 이것은 또한 상기의 경우에 대해서도 가능하다.특정한 특성들을 가지는 모든 신호들 또는 신호들의 세트에 대해 공지되어 있는 파라미터들, 예를 들어, 
, 
, 
, 및 
는 실험에 의해 판단될 수 있다.특정 구현들에서, 의사 거리 측정 에러 분포 파라미터들은 상이한 로케이션 신호원들에 대해서 상이하다. 예를 들어, 의사 거리 측정 에러 분포 파라미터들은 특정한 환경, 예를 들어 특정한 간접 전파가 존재하고 특정한 다중 경로 효과들을 가지는 환경에서의 측정 잡음 및 신호 전파에 의해 판단될 수 있다. 그러므로, 에러 모델 파라미터들의 하나 이상의 데이터베이스들을 형성할 때, 파라미터들은 하나 이상의 로케이션 신호 전파 특성들을 이용하여 그룹화될 수 있다. 이 하나 이상의 로케이션 신호 전파 특성들은 공지된 에러 모델 파라미터들을 검출하도록 하는 예비 위치 추정치들에 기초하여 특정한 서브-에어리어 및/또는 시간에 대해 기록될 수 있다. 결과적으로, 하나 이상의 위치 신호 전파 특성들에 기초하여 에러 모델 파라미터들을 검출될 수 다. 예를 들어, 위성 네비게이션 시스템들의 경우, 로케이션 신호들은 위성 앙각 및 SNR에 의해 그룹화될 수 있다.
도 5는 본 발명의 제 3 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 판단하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 도 5에 도시된 바에 의해 생성되는 데이터베이스는 복수의 에어리어들 및/또는 서브-에어리어들에 대한 에러 모델 파라미터들을 포함한다. 데이터베이스-형성 알고리즘은 설정된(set) 공간 에어리어에 대한 에러 모델 파라미터들을 저장하는데 이용될 수 있다.
도 5를 참조하면, 502에서, 공간 에어리어에 대한 로케이션 신호들이, 도 2 및 도 3에서의 단계들 202 및 302와 유사한 방식으로 수신된다.
단계 504에서, 수신되는 신호는 신호들의 특성들에 기초하여 세트들 내로 분포된다. 이것은 클러스터링(clustering)과 같은 공지되어 있는 비지도 학습(unsupervised learning) 기법들을 이용하여 달성될 수 있다. 신호들의 특성들은 적어도 하나 이상의 위성들에 대한 위성 앙각(elevation angle) 및 SNR을 포함할 수 있다.
단계 506에서, 그룹으로부터 기준 신호가 선택되는데, 예를 들어 기준 신호는 가장 빈번하게 발생하는 특성들(즉, 그룹의 모드)을 가지는 신호로서 선택될 수 있다.
단계 508에서, 선택된 기준 신호는 그룹 내의 다른 신호들로부터 배제되어, 선택된 기준 신호가 배제된 그룹을 이용하여 통계 측정치들이 획득될 수 있다.
단계 510에서 이 통계 측정치들은 에러 파라미터 값들을 특정한 에어리어 내의 에어 모델에 대하여 계산하는데 이용된다. 로케이션 신호 특성들의 특정한 그룹들에 대한 에러 파라미터 값들이 계산될 수 있다.
단계 512에서, 현재 에어리어 및/또는 시간에 대한 하나 이상의 에러 파라미터 값들은 충분한 통계치들이 축적되는 데이터베이스 내에 기록된다. 데이터베이스는 도 3의 단계 306에서 이용된 것과 동일한 데이터베이스일 수 있다.
예를 들어, 간소화된 경우, SNR 값들에 기초하여 세 그룹들이 있을 수 있다. 양호(good), 평균(average) 및 불량(poor) 각각의 그룹은 예를 들어 상술한 클러스터링 기법에 기초하여 SNR 값들의 연관된 거리를 가질 수 있다. 하나 이상의 에러 모델 파라미터 값들은 각각의 그룹에 대해 계산될 수 있는데, 예를 들어, 어떤 에러 파라미터들은 SNR에 더 종속될 수 있는데 반해 다른 에러 파라미터들은 SNR 레벨에 더 종속되거나 덜 종속될 수 있다. SNR에 종속되는 상기 에러 모델 파라미터들은 각각의 그룹에 대한 파라미터들에 대해 상이한 값들을 가질 수 있다. 이 경우들에서, 수신 장치는 예를 들어 도 3의 단계들 306 및 308에서 초기 위치 및/또는 시간과 함께 SNR 정보를 송신할 수 있고, 이 경우 송신되는 SNR 값이 속하게 되는 그룹에 대한 에러 모델 파라미터 값이 판단될 수 있다. 다른 경우들에서, 신호 특성들의 그룹들은 특정한 에어리어에 대해 계산될 수 있다. 상기 영역 내에서의 실험들로부터(단계 502에서 검색되는 데이터로부터) 가장 큰 수의 예시적인 신호들을 가지는 그룹은 상기 에어리어에 대한 예시로서, 예를 들어 “양호”의 SNR 그룹으로 취해질 수 있다. 이와 같으므로, 새로운 수신 장치가 상기 에어리어에 대한 에러 모델 파라미터들을 요청하면, 상기 에어리어에는 “양호”한 SNR 그룹이 할당되고 “양호”로 분류된 수신 신호들을 표상하는 하나 이상의 에러 모델 파라미터 값들이 수신 장치로 송신된다. 각각의 신호 특성 그룹은 그룹에 대한 에러 모델 파라미터들이 계산되기 전에 그룹에 해당하는 일정한 수의 기록된 신호들을 요구할 수 있다. 예를 들어, 어떤 구현들에서, 측정 중에 특성 그룹의 신호가 발생하지 않으면, 이 측정은 고려되지 않는다.
도 6은 본 발명의 제 4 실시예에 따라 에러 모델 파라미터들을 획득하는 예시적인 방법을 도시하는 개략적인 예시도이다. 도 6은 다른 기술된 실시예들 중 임의의 실시예와 함께 이용될 수 있는 에러 모델링 파라미터 값들의 획득을 가능하게 하는 구현 절차를 도시한다. 도 6은 GPS 수신기와 같은 로케이션 시스템용 수신 장치를 포함하는 휴대단말기(610)를 도시한다. 도 6은 또한 기지국(620)을 도시하고, 이 기지국은 무엇보다도, GSM (Global System for Mobile Communications); CDMA (Code Division Multiple Access) 및 CDMA 파생 상품; IEEE(Institute of Electrical and Electronic Engineers) 802.16 및 802.11 군들에 속하는 임의의 표준; 및 제 3세대 파트너십 프로젝트의 롱텀 에볼루션(3GPP LTE)와 같은 무선 통신을 위한 임의의 기지국의 형태일 수 있다. 기지국(620)은 다른 장치들 중에서, 서버(630) 및 보조 데이터베이스(640)를 포함하는 통신 네트워크들에 결합된다. 서버(630)는 예를 들어 통신 네트워크를 통해 기지국(620) 및 보조 데이터베이스(640)에 결합된다.
도 6을 통한 본 발명의 실시예에서, 이용자는 에러 모델 파라미터 값들을 검색하기 위해 기지국(620)에 요청(650)을 송신한다. 이 에러 모델 파라미터 값들은 공지되어 있는 파라미터들 
, 
, 
, 및 
중 적어도 하나일 수 있다. 에러 모델 파라미터 값들은 요청의 현재의 로케이션 및/또는 시간에 좌우될 수 있다. 예비 좌표 추정치는 휴대단말기(610) 상에서의 비정밀(coarse) 로케이션 판단에 선행하는 요청(650)으로 송신되거나, 아니면 셀룰러 네트워크 데이터를 이용하여 서버(630) 상에서 계산될 수 있다. 어떤 경우라도, 상기 요청은 그 후에 보조 데이터베이스(640)를 이용하여 서버(630) 상에서 프로세싱된다. 보조 데이터베이스(640)는 에러 모델 파라미터 값들을 포함한다. 값들이 에어리어 및/또는 시간 종속적이라면, 서버(630)는 휴대단말기(610) 아니면 서버 계산들로부터의 에어리어 및/또는 시간 값들을 이용하여 적절한 파라미터 값들을 검색한다. 그 후에 서버(630)는, 휴대단말기(610)가 상술한 에러 모델 및 최대 우도 방법들을 이용하여 정확한 로케이션 추정치들을 계산할 수 있도록, 에어리어 및/또는 시간에 대한 적절한 에러 모델 파라미터 값들을 포함하는 응답(660)을 휴대단말기(610)로 리턴한다. 일부 실시예들에서, 서버(630)는 최대 우도 계산을 수행하여 보정된 로케이션 추정치를 휴대단말기(610)로 리턴시킬 수 있다. 응답(660)은 이용자에 대한 보조 셀룰러 데이터와 함께 휴대단말기로 역으로 송신될 수 있다.
실시예의 변형에 따라, 서버(630)는 단지 셀룰러 네트워크 데이터에 기초하여 휴대단말기(610)의 현재 에어리어만을 리턴시킬 수 있다. 이 경우, 다른 데이터베이스가 에러 모델 파라미터들에 대한 값들을 공급할 수 있거나, 에러 모델 파라미터들에 대한 값들은 휴대단말기(610) 에 저장되어 있을 수도 있다.
보조 데이터베이스(640) 내에 저장되는 에러 모델 파라미터들에 대한 값들은 소정의 에어리어 내에 위치되는 다수의 이용자들로부터의 의사 거리 측정치들을 이용하여 형성될 수 있다. 예를 들어, 이 측정치들은 서버(630)와 같은 네트워크 시스템 서버로 송신될 수 있고, 여기서 이 측정치들은 에러 모델 파라미터 값들을 판단하도록 분석되고 프로세싱될 수 있다. 이 결과들은 보조 데이터베이스(640) 내에 저장된다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 수신 장치 및 서버에 대한 블록도이다.
수신 장치(700a)는 수신기(710), 측정 추정기(720), 물리적 특성 추정기(730) 및 송신기(740)를 포함하며, 서버(700b)는 물리적 특성 추정기(730)를 포함한다.
수신기(710)는 각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하며,
측정 추정기(720)는 상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하며,
물리적 특성 추정기(730)는 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단한다. 이 때, 물리적 특성 추정기(730)는 상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단한다. 이 때, 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함한다.
또한, 제 1 에러 기여도는 가우스 분포를 포함하며, 제 2 에러 기여도는 지수 분포를 포함한다. 또한, 상기 하나 이상의 물리적 특성들은 상기 수신 장치에 대한 위치, 속도 및 시간 정보 중 하나 이상을 포함한다. 또한, 상기 측정 추정치들은 의사 거리 추정치들 및 의사 도플러 추정치들 중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 에러 모델은 적어도 상기 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트, 상기 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들 각각에 대한 로케이션 좌표들의 함수를 더 포함하한다.
또한, 에러 모델은 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트의 함수를 포함하고, 수신기(710)는 상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트를 획득한다.
또한, 물리 특성 추정기(730)는 상기 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들의 각각에 대한 로케이션 좌표들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 예비 로케이션 추정치를 판단하고, 송신기(740)는 상기 예비 로케이션 추정치를 이용하여 상기 하나 이상의 미리-판단된 파라미터들의 제 2 세트를 판단하며, 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 상기 예비 로케이션에 종속된다.
또한, 송신기(740)는 상기 예비 로케이션 추정치 및 현재 로케이션 시간을 송신하여 미리 판단된 파라미터들의 로케이션 및 시간 지정 세트를 획득한다.
또한, 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 적어도 가우스 분포에 대한 평균값, 분산값 및 지수 분포를 규정하는 하나 이상의 파라미터들을 포함하낟.
또한, 물리적 특성 추정기(730)는 최소 평균 자승 계산을 이용하여 예비 로케이션 추정치를 판단하며, 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들에 관한 데이터의 우도를 최대화하는 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트에 대한 값들을 판단하여, 하나 이상의 물리적 특성들을 판단한다.
또한, 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트는 적어도 상기 수신 장치에 대한 2차원 좌표 및 상기 수신 장치에 대한 클럭 바이어스 중 하나 이상을 포함한다.
또한, 제 2 에러 기여도는 적어도 2개의 네비게이션 신호원들 사이의 에러 차를 모델링하는 2개의 파라미터들을 가지는 지수 분포를 포함한다.
극심한 환경들에서 포지셔닝 정확성을 개선하기 위해 본원에서 기술되는 어떤 실시예들은 거리 측정 및 거리 차 로케이션을 적용하는 대부분의 전기통신 시스템들에서 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 실시예들은 GPS, GLONASS, Galileo 등과 같은 위성 통신 시스템들, Loran, Chaika 등과 같은 그라운드 네비게이션 시스템들; 로케이션을 위하여 수신 장치를 이용하는 GSM, CDMA 등과 같은 셀룰러 통신 시스템들; 및 WiFi, LTE, Wi-Max 등과 같이 수신 장치의 위치를 찾는데 이용되는 다른 무선 통신 시스템들에서 이용될 수 있다.
어떤 실시예들은 네비게이션 신호들로부터 도출되는 수신 장치의 임의의 물리적 특성을 추정하도록 적응될 수 있다. 예를 들어, PVT 정보 중 임의의 정보는 간접 신호 전파 및 다중 경로 효과들을 모델링하는 에러 기여도를 가지는 에러 모델을 이용하여 개별적으로 판단될 수 있다. 에러 모델은 또한 유도된 계산들을 통합할 수 있고, 그와 같은 경우 가속과 같은 값들을 계산하도록 확장될 수 있다. 속도 추정치를 계산하고 있을 때, 의사 도플러 값들은 의사 거리 값들 대신 이용될 수 있다. 위치 및 속도 이 둘 모두의 계산 절차들은 가우스 분포를 이용하는 것이 더 이상 많은 도시 환경들에서 최적이 아니므로 새로운 에러 분포들의 추정을 포함하여 정확성을 개선한다. 각각의 에러 모델(예를 들어 위치 에러 모델 및 속도 에러 모델)을 기술하는데 요구되는 파라미터들은 상이할 수 있으나, 둘 모두는 간접 신호 전파 또는 다중 경로 효과들을 모델링하는 에러 기여도의 적용을 수반할 수 있다.
어떤 실시예들은 극심한 수신 환경들에서 전기통신 시스템 신호 지연 측정 정확성을 개선하는 것이 가능하다. 이것은 가우스 에러 및 간접 신호 전파를 고려하는 에러의 합인 복소 의사-거리 측정 에러 패턴을 이용함으로써 달성된다. 실험들에 따르면, 에러 패턴은 지수 규칙에 의해 분포되는 에러일 수 있다. 상기 방법은, 예를 들어 수신 장치 또는 이동국 로케이션 계산을 위한 종래의 방법들에 비해, 단일 측정에 의해 이용자 좌표 로케이션에 현저한 개선들을 제공하고 약 신호 수신 환경들에서 높은 안정성을 지닌다.
어떤 경우들에서, 기술된 예들의 적어도 일부를 구현하는데 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어 내부에 저장된 컴퓨터 판독 가능 명령들을 가지는 비 일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함하는 제품이 이용될 수 있다. 이 경우에, 컴퓨터 판독 가능 명령들은 컴퓨터형 장치에 의해 실행 가능하여 상기 컴퓨터형 장치로 하여금 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하기 위한 방법을 수행하도록 하며, 상기 방법은 각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 단계, 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 단계로서, 측정 추정치는 수신 장치 및 네비게이션 신호원 사이의 거리를 나타내는 판단하는 단계, 및 적어도 복수의 측정 추정치들에 기초하여 에러 모델 내의 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트를 추정함으로써 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 단계로서, 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함하는, 판단하는 단계를 포함한다.
상기 실시예들은 본 발명을 설명하는 예들로 이해되어야 한다. 본 발명의 추가 실시예들이 고찰된다. 예를 들어, 의사 거리 측정들의 정확한 특성은 구현한 것에 기초하여 변할 수 있고 더 진보된 보정들은 상술한 방법들에 추가 및 통합될 수 있다. 함수를 최대화한다는 말은 또한 이 함수의 역함수를 최소화하는데 적용되도록 취해질 수 있다. 수신 장치라는 언급 대상은 GNSS 내의 이동국들과 같이 로케이션 시스템 신호들을 이용하고 프로세싱할 수 있는 임의의 장치에 적용된다. 어떤 구현들에서 속도를 증가시키고/시키거나 프로세싱 요구를 감소시키기 위해 모델에 대한 간소화들 및/또는 근사화들이 행해질 수 있다. 예를 들어, 3차원 로케이션은 2차원 로케이션으로 축소될 수 있다. 대안으로, 클럭 바이어스는 값을 가지는 것으로 가정될 수 있거나 수신 장치에 대한 직접 측정과 같은 다른 수단에 의해 획득 또는 추정될 수 있다. 임의의 하나의 실시예에 관하여 기술된 임의의 특징이 단독으로, 또는 기술된 다른 특징들과 함께 이용될 수 있고, 또한 실시예들 중 임의의 다른 실시예의 하나 이상의 특징들과 결합하거나 실시예들 중 임의의 다른 실시예와 결합하여 이용될 수 있음이 이해되어야 한다. 더욱이, 상술되지 않은 등가물 및 수정들은 또한 첨부 청구항들에서 규정되는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 이용될 수 있다.
Claims (30)
- 네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법에 있어서,
각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 과정과,
상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 과정과
네비상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 과정을 포함하되,
상기 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 에러 기여도는 가우스 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 에러 기여도는 지수 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 물리적 특성들은 상기 수신 장치에 대한 위치, 속도 및 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 측정 추정치들은 의사 거리(pseudorange) 추정치들 및 의사 도플러(pseudodoppler) 추정치들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 에러 모델은 적어도 상기 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트, 상기 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들 각각에 대한 로케이션(lacation) 좌표들의 함수를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 에러 모델은 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트의 함수를 더 포함하고,
상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트를 획득하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 7 항에 있어서, 제 2 세트를 획득하는 과정은,
상기 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들의 각각에 대한 로케이션 좌표들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 예비 로케이션 추정치를 판단하는 과정과,
적어도 상기 예비 로케이션 추정치를 이용하여 상기 하나 이상의 미리-판단된 파라미터들의 제 2 세트를 판단하는 과정을 포함하되,
상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 상기 예비 로케이션에 종속되는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 8 항에 있어서, 상기 제2세트를 판단하는 과정은,
상기 예비 로케이션 추정치 및 현재 로케이션 시간을 이용하여 미리 판단된 파라미터들의 로케이션 및 시간을 검출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 적어도 가우스 분포에 대한 평균값, 분산값 및 지수 분포를 규정하는 하나 이상의 파라미터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 예비 로케이션 추정치는 예시적인 네비게이션 신호 특성들을 판단하는데 이용되고, 상기 예시적인 네비게이션 신호 특성들은 상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트를 판단하는데 이용되는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 예비 로케이션 추정치는 최소 평균 자승법을 이용하여 판단되는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 과정은,
상기 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들에 관한 데이터의 우도를 최대화하는 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트에 대한 값들을 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트는 적어도 상기 수신 장치에 대한 2차원 좌표 및 상기 수신 장치에 대한 클럭 바이어스(clock bias) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 에러 기여도는 적어도 2개의 네비게이션 신호원들 사이의 에러 차를 모델링하는 2개의 파라미터들을 가지는 지수 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 물리적 특성의 판단 방법.
- 네비게이션 시스템에서 이용하기 위한 수신 장치에 있어서,
각각의 복수의 네비게이션 신호원들로부터 복수의 네비게이션 신호들을 수신하는 수신기와,
상기 수신된 네비게이션 신호들에 기초하여 복수의 측정 추정치들을 판단하는 측정 추정기와
상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 물리적 특성 추정기를 포함하고,
상기 물리적 특성 추정기는 상기 복수의 측정 추정치들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 에러 모델의 하나 이상의 파라미터의 제 1 세트를 추정함으로써 상기 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하되,
상기 에러 모델은 잡음을 모델링하는 제 1 에러 기여도 및 상기 복수의 네비게이션 신호들의 간접 신호 전파를 모델링하는 제 2 에러 기여도를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 제 1 에러 기여도는 가우스 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 제 2 에러 기여도는 지수 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 하나 이상의 물리적 특성들은 상기 수신 장치에 대한 위치, 속도 및 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 측정 추정치들은 의사 거리 추정치들 및 의사 도플러 추정치들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 에러 모델은 적어도 상기 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트, 상기 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들 각각에 대한 로케이션 좌표들의 함수를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 에러 모델은 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트의 함수를 포함하고, 상기 수신기는 상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트를 획득하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 물리 특성 추정기는 상기 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들의 각각에 대한 로케이션 좌표들 중 적어도 어느 하나에 기초하여 예비 로케이션 추정치를 판단하고,
상기 예비 로케이션 추정치를 이용하여 상기 하나 이상의 미리-판단된 파라미터들의 제 2 세트를 판단하는 상기 송신기를 더 포함하며,
상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 상기 예비 로케이션에 종속되는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 23 항에 있어서,
상기 송신기는 상기 예비 로케이션 추정치 및 현재 로케이션 시간을 송신하여 미리 판단된 파라미터들의 로케이션 및 시간 지정 세트를 획득하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 23 항에 있어서,
상기 하나 이상의 미리 판단된 파라미터들의 제 2 세트는 적어도 가우스 분포에 대한 평균값, 분산값 및 지수 분포를 규정하는 하나 이상의 파라미터들을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 23 항에 있어서,
상기 물리적 특성 추정기는 최소 평균 자승 계산을 이용하여 예비 로케이션 추정치를 판단하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 물리적 특성 추정기는
상기 복수의 측정 추정치들 및 상기 복수의 네비게이션 신호원들에 관한 데이터의 우도를 최대화하는 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트에 대한 값들을 판단하여, 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터들의 제 1 세트는 적어도 상기 수신 장치에 대한 2차원 좌표 및 상기 수신 장치에 대한 클럭 바이어스 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 제 16 항에 있어서,
상기 제 2 에러 기여도는 적어도 2개의 네비게이션 신호원들 사이의 에러 차를 모델링하는 2개의 파라미터들을 가지는 지수 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
- 수신 장치의 하나 이상의 물리적 특성들을 판단하는 서버에 있어서,
제16항의 물리적 특성 추정기를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버.
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012104318/07A RU2012104318A (ru) | 2012-02-08 | 2012-02-08 | Способ и устройство навигации |
| RU2012104318 | 2012-02-08 | ||
| GB1213603.2A GB2499275B (en) | 2012-02-08 | 2012-07-21 | Navigation method and apparatus |
| GB1213603.2 | 2012-07-31 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20130091688A true KR20130091688A (ko) | 2013-08-19 |
Family
ID=46799657
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020130011349A KR102124977B1 (ko) | 2012-02-08 | 2013-01-31 | 수신기 및 상기 수신기에서 포지셔닝 신호들의 수신방법 |
| KR1020130014030A KR20130091688A (ko) | 2012-02-08 | 2013-02-07 | 네비게이션 시스템에서 수신 장치의 물리적 특성을 판단하는 방법 및 장치 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020130011349A KR102124977B1 (ko) | 2012-02-08 | 2013-01-31 | 수신기 및 상기 수신기에서 포지셔닝 신호들의 수신방법 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US9291716B2 (ko) |
| EP (1) | EP2626724B1 (ko) |
| KR (2) | KR102124977B1 (ko) |
| GB (2) | GB2499273B (ko) |
| RU (1) | RU2012104318A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015142286A1 (en) * | 2014-03-20 | 2015-09-24 | Nanyang Polytechnic | Method and system for multi-layer positioning system |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9423507B2 (en) | 2012-05-30 | 2016-08-23 | Csr Technology Inc. | Methods and apparatuses for multipath estimation and correction in GNSS navigation systems |
| CN104350393B (zh) * | 2012-06-08 | 2017-09-05 | 皇家飞利浦有限公司 | 一种确定设备的位置的方法以及一种实施该方法的设备 |
| US9835729B2 (en) * | 2012-12-28 | 2017-12-05 | Trimble Inc. | Global navigation satellite system receiver system with radio frequency hardware component |
| US9903957B2 (en) | 2012-12-28 | 2018-02-27 | Trimble Inc. | Global navigation satellite system receiver system with radio frequency hardware component |
| CN104133226A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-11-05 | 江苏艾倍科科技有限公司 | 一种北斗/gps双模卫星定位接收机 |
| US10746881B2 (en) * | 2017-08-09 | 2020-08-18 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Measuring device and measuring method for testing a location tracking employing real time kinematics |
| CN107679383B (zh) * | 2017-09-30 | 2020-12-22 | 北京梆梆安全科技有限公司 | 一种基于地理位置和触压面积的身份验证方法及装置 |
| CN108415046B (zh) * | 2017-12-20 | 2021-01-05 | 中国科学院上海天文台 | 一种接收机导航定位的方法以及接收机 |
| CN110161545B (zh) * | 2018-02-12 | 2022-04-15 | 清华大学 | 定位系统及其定位信号生成方法 |
| CN108828628B (zh) * | 2018-04-23 | 2021-04-27 | 厦门大学 | 一种欺骗信号检测方法 |
| CN108614284B (zh) * | 2018-04-24 | 2022-04-05 | 北京邮电大学 | 一种定位信号处理方法、装置及设备 |
| US11288523B2 (en) * | 2018-09-27 | 2022-03-29 | The Boeing Company | Pseudo-range estimation from a passive sensor |
| CN110146900B (zh) * | 2019-05-24 | 2021-01-15 | 清华大学 | 一种卫星导航低复杂度遍历式raim防欺骗方法及装置 |
| CN110333521A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-15 | 中船电子科技(三亚)有限公司 | 一种遥控水面救生机器人冗余定位系统及定位方法 |
| CN110376629B (zh) * | 2019-07-16 | 2021-03-19 | 东南大学 | 基于ratio值最大原则的卫星差分系统间偏差确定方法 |
Family Cites Families (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5436632A (en) | 1994-06-02 | 1995-07-25 | Trimble Navigation Limited | Integrity monitoring of differential satellite positioning system signals |
| US6982979B2 (en) * | 1998-07-22 | 2006-01-03 | Synchrodyne Networks, Inc. | Time frame switching method using time frame labels and a common time reference |
| EP1031848A4 (en) * | 1998-09-15 | 2006-05-03 | Samsung Electronics Co Ltd | METHOD FOR INCREASING INSENSITIVITY TO INTERFERENCE WHEN RECEIVING SIGNALS FROM SATELLITE NAVIGATION SYSTEMS, AND DEVICE FOR IMPLEMENTING SAID METHOD |
| CN1285980A (zh) * | 1998-11-11 | 2001-02-28 | 三星电子株式会社 | 卫星无线导航系统的伪噪声信号接收机 |
| US6856945B2 (en) * | 2000-12-04 | 2005-02-15 | Tensorcomm, Inc. | Method and apparatus for implementing projections in singal processing applications |
| KR100828226B1 (ko) | 2000-12-26 | 2008-05-07 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기의 위치 측정 시스템 및 방법 |
| IL157882A0 (en) | 2001-03-15 | 2004-03-28 | Qualcomm Inc | Time acquisition in a wireless position determination system |
| US7030814B2 (en) * | 2001-09-07 | 2006-04-18 | Sirf Technology, Inc. | System and method to estimate the location of a receiver in a multi-path environment |
| US7095368B1 (en) * | 2005-03-18 | 2006-08-22 | Global Locate, Inc. | Method and apparatus for combining measurements and determining clock offsets between different satellite positioning systems |
| US7423585B2 (en) * | 2006-05-25 | 2008-09-09 | The Boeing Company | Navigation signal group delay calibration |
| US8208587B2 (en) * | 2007-04-27 | 2012-06-26 | Ntt Docomo, Inc. | Method and system for joint time-of-arrival and amplitude estimation based on a super-resolution technique |
| US7860617B1 (en) * | 2007-07-24 | 2010-12-28 | Lockheed Martin Corporation | Geosynchronous spacecraft autonomous navigation |
| JP4952619B2 (ja) * | 2008-03-10 | 2012-06-13 | セイコーエプソン株式会社 | 測位方法、プログラム及び測位装置 |
| US7932859B2 (en) * | 2008-05-20 | 2011-04-26 | Motorola Mobility, Inc. | Method and apparatus for satellite positioning system time resolution |
| US7859454B2 (en) | 2008-08-15 | 2010-12-28 | Broadcom Corporation | Method and system for calibrating group delay errors in a combined GPS and GLONASS receiver |
| FR2944399B1 (fr) | 2009-04-10 | 2011-06-03 | Thales Sa | Recepteur multifrequences destine a la localisation par satellites |
| EP2330442A3 (en) * | 2009-11-17 | 2011-12-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Navigation receivers and navigation methods thereof |
| GB2475675A (en) * | 2009-11-17 | 2011-06-01 | Samsung Electronics Co Ltd | Navigation receiver operable with multiple navigation systems |
| US8405546B1 (en) * | 2010-01-25 | 2013-03-26 | Qualcomm Incorporated | Engines in system simultaneously receiving GPS and GLONASS signals |
| JP2011247758A (ja) * | 2010-05-27 | 2011-12-08 | Seiko Epson Corp | 位置算出方法及び位置算出装置 |
| US9197996B2 (en) * | 2010-11-19 | 2015-11-24 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Tracking location of mobile device in a wireless network |
| US9007260B2 (en) * | 2010-11-22 | 2015-04-14 | The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. | Coded filter |
| US20120319899A1 (en) * | 2011-06-16 | 2012-12-20 | Jawaharlal Tangudu | Dynamic switching to bit-synchronous integration to improve gps signal detection |
-
2012
- 2012-02-08 RU RU2012104318/07A patent/RU2012104318A/ru unknown
- 2012-07-16 GB GB1212592.8A patent/GB2499273B/en not_active Expired - Fee Related
- 2012-07-21 GB GB1213603.2A patent/GB2499275B/en not_active Expired - Fee Related
-
2013
- 2013-01-31 KR KR1020130011349A patent/KR102124977B1/ko active IP Right Grant
- 2013-02-07 US US13/761,643 patent/US9291716B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-02-07 KR KR1020130014030A patent/KR20130091688A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-02-07 US US13/761,904 patent/US9279886B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-02-08 EP EP13154555.0A patent/EP2626724B1/en not_active Not-in-force
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015142286A1 (en) * | 2014-03-20 | 2015-09-24 | Nanyang Polytechnic | Method and system for multi-layer positioning system |
| US9880001B2 (en) | 2014-03-20 | 2018-01-30 | Nanyang Polytechnic | Method and system for multi-layer positioning system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| GB2499275A (en) | 2013-08-14 |
| KR20130091676A (ko) | 2013-08-19 |
| EP2626724B1 (en) | 2017-11-01 |
| GB201212592D0 (en) | 2012-08-29 |
| RU2012104318A (ru) | 2013-08-20 |
| US20140062783A1 (en) | 2014-03-06 |
| US9291716B2 (en) | 2016-03-22 |
| US20130201055A1 (en) | 2013-08-08 |
| EP2626724A1 (en) | 2013-08-14 |
| KR102124977B1 (ko) | 2020-06-19 |
| GB201213603D0 (en) | 2012-09-12 |
| US9279886B2 (en) | 2016-03-08 |
| GB2499275B (en) | 2016-07-20 |
| GB2499273B (en) | 2014-08-06 |
| GB2499273A (en) | 2013-08-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9291716B2 (en) | Method and apparatus for determining physical characteristics of a receiving device in a navigation system | |
| WO2021022251A1 (en) | System and method for gaussian process enhanced gnss corrections generation | |
| Obst et al. | Multipath detection with 3D digital maps for robust multi-constellation GNSS/INS vehicle localization in urban areas | |
| US8160604B2 (en) | Integrity monitoring in a position location system utilizing knowledge of local topography | |
| US8629802B2 (en) | Method for the location of mobile terminals | |
| CA3036928A1 (en) | Localization and tracking using location, signal strength, and pseudorange data | |
| US10746880B2 (en) | Navigation system interference locator | |
| WO2020139578A1 (en) | Error correction in gps signal | |
| JP2012514210A (ja) | 一般化した誤差分布を用いる位置推定方法 | |
| JP2010528320A (ja) | リアルタイムキネマティック（ｒｔｋ）測位における距離依存性誤差の軽減 | |
| KR20110044906A (ko) | 하이브리드 ｇｎｓｓ 및 ｔｄｏａ 무선 위치 확인 시스템 | |
| US20210325548A1 (en) | Matching for gnss signals | |
| KR101470081B1 (ko) | 이동 정보 결정 장치, 수신기 및 그에 의한 방법 | |
| KR101964241B1 (ko) | Gnss 수신기의 좌표 결정 방법 및 장치 | |
| Yuan et al. | GPS multipath and NLOS mitigation for relative positioning in urban environments | |
| US20240159529A1 (en) | Systems and methods for extending the spatial coverage of a reference pressure network | |
| Zhong | Asymmetric positioning for NLOS mitigation | |
| Kirkko-Jaakkola et al. | Improving TTFF by two-satellite GNSS positioning | |
| EP2574962A2 (en) | A moving information determination apparatus, a receiver, and a method thereby | |
| US20230393287A1 (en) | Methods and systems for excess path length corrections for gnss receivers | |
| Reisdorf et al. | Approach for Self-consistent NLOS Detection in GNSS-Multi-constellation Based Localization | |
| Haosheng | Intelligent shadow matching based on improved multi-classifier for urban positioning | |
| CN117434565A (zh) | 一种基于多接收天线的融合定位方法、装置 | |
| CN118339480A (zh) | 一种数据预处理方法、数据预处理装置和芯片 | |
| CN115567872A (zh) | 基于ssr的虚拟观测值计算方法、装置及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| WITN | Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid |