KR20160084316A - 전역 항법 위성 시스템을 위한 다중 위성 측정 실패 검출 및 분리의 방법 - Google Patents
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Abstract
GNSS 수신기에서 결함있는 의사거리 측정을 검출 및 식별하는 데에 필요한 자원들을 감소시키는 방법이 개시된다. RAIM 방법에서, 위치 측정 해답은 하나 또는 그보다 많은 GNSS 성좌들의 위성들로부터의 측정들에 가중 최소 자승을 이용하여 계산된다. 테스트 통계는 잔여들로부터 계산되고, 문턱은 확률 함수에 기반하여 계산된다. 테스트 통계가 문턱과 같거나 그보다 크면, 의사거리 측정들의 세트로부터 가능한 측정 에러를 가리키는 메트릭을 이용하여 부분집합이 선택된다. 신호 세기를 가리키는 메트릭 또는 다른 메트릭을 이용하여 부분집합으로부터 측정이 선택되고, 의사거리 측정들로부터 버려진다. 의사거리 측정들의 세트에서 잔여 측정들의 수가 5보다 크면, 방법은 위치 측정 해답을 계산하는 것으로 회귀한다.
Description
본 발명은 전역 항법 위성 시스템(GNSS, Global Navigation Satellite System) 수신기에서 잘못된 측정을 방지하기 위한 것으로, 더 상세하게는 GNSS 수신기에서 잘못된 측정 및 분리를 위한 RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring)을 이용하여, 하나 또는 그 이상의 그룹의 위성들로부터 여분의 의사거리 측정의 세트로부터 잘못된 측정을 제거하는 것에 관한 것이다.
위성 항법 시스템은 통상적으로 공간적인(geo-spatial) 위치 정보를 지상의 수신기들에 제공한다. 각 시스템은 지구를 공전하는 위성들의 성좌(constellation)를 가지며, 해당 시스템에서 수신기는 위치를 계산하기 위하여 시스템의 성좌의 시야 내의(즉, 바로 위의 하늘의) 위성들을 사용한다. 통상적으로, 시야 내의 위성들의 수가 많을수록, 수신기의 위치의 계산이 더 정확해진다. 항법 위성 시스템이 지역적 및 증강된 시스템을 포함하여 진실로 전역적이지 않다 하더라도, 전역 항법 위성 시스템(GNSS, Global Navigation Satellite System)은 이러한 시스템을 칭하는 일반적인 명칭이다. 여기에서, GNSS는 명시적으로 지적되지 않는 한, 전역적이든 아니든 어떠한 형태의 항법 위성 시스템을 의미한다.
GNSS 수신기들의 전자 장치들이 더 작아지고 위치 계산이 더 정확해짐에 따라, GNSS 기능의 사용은 핸드폰으로부터 자동차에 이르기까지, 사용자 및 다른 전자 장치들에서 언제나 접할 수 있게(ubiquitous) 되고 있다.
GNSS 수신기들의 사용횟수가 증가함에 따라, 계획중인 그리고 이미 동작 중인 GNSS 시스템들의 수가 증가하고 있다. 널리 알려지고 널리 사용되고 진실로 전역적인 GPS (Global Positioning System)는 GLONASS (GLObalnaya NAvigatsionnaya Sputnikovaya Sistema) 및 북두의 두 가지 다른 전역 시스템들과 결합되어 왔고, 갈릴레오 시스템과 결합될 예정이다. 이들 시스템들 각각은 자신에 속한 지구를 공전하는 위성들의 성좌를 갖는다. 전역적이지 않고 지구의 특정한 지역만을 커버하는 지역 시스템들은 QZSS (Quasi-Zenith Satellite System) 및 IRNSS (Indian Regional Navigational Satellite System)을 포함하며, 이들은 현재 개발중이다. 지역적이며 지상기반 기지국들로부터의 메시지들 그리고/또는 추가적인 항법 보조를 갖는 증강된 시스템들(agumented systems)은 WAAS (Wide Area Augmentation System), EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay Service), MSAS (Multi-functional Satellite Augmentation System), 그리고 GAGAN (GPS Aided Geo Augmented Navigation)을 포함한다.
다중-성좌(multi-constellation) GNSS 수신기는 하나 이상의 위성 성좌(예를 들어, GPS, 갈릴레오, GLONASS, 북두, 그리고/또는 증강된 시스템 성좌들 중 둘 또는 그 이상)로부터 신호들을 수신한다. 복수의 성좌들로부터의 열린(unblocked) 위성들(예를 들어, 위성/공간 차량(SVs, satellite/space vehicles)으로 참조되는)의 수가 하나의 성좌로부터의 SVs보다 항상 많으므로, 다중-성좌 GNSS 수신기는 더 큰 정확도를 제공한다. 그러나, 더 큰 정확도는 더 큰 복잡도 및 새로운 문제들을 야기한다.
GNSS 시스템에서, RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring)은 위치 계산에서 큰 에러를 유발할 수 있는 문제있는 위성 측정들을 검출하고 분리하는 데에 사용된다. GNSS 수신기가 SBAS (Satellite-based Augmentation Systems) 그리고/또는 GBAS (Ground Based Augmentation Systems)와 달리 추가적인 신호들 또는 입력 없이 RAIM 을 수행하므로, RAIM은 자율적(autonomous)이다. RAIN은 계산된 GNSS 해답의 무결성을 체크하고, 무결성 체크에서 문제(또는 결함)이 발견되면 어떠한 측정/SV가 문제인지 판별하고 그것을 현재의 GNSS 해답의 계산의 반복으로부터 버리거나 또는 제거한다. 결함은 통상적으로 측정시의 큰 크기(magnitude)의 에러이며, 다시 말하면 계산된 GNSS 해답에서 큰 크기(magnitude)의 에러를 유발한다. 결함에서 잘못된 크기는 수신기 정확도 요구에 의존하며, SV에 의해 전송된 데이터의 에러, 신호 디코딩 에러, 측정 시의 다중 경로 에러 등과 같은 다양한 원인들을 가질 수 있다. 사용 중이거나 제안된, 더 적거나 더 많은 단계들을 갖는, 무결성 체크에 상이한 알고리즘들을 사용하는, 그리고 잘못된 측정/SV를 분리하는 데에 상이한 방법들을 사용하는 다양한 RAIM의 구현들이 존재한다.
RAIM은 동작하기 위하여, 특히 잘못된 측정/SVs를 버리는 경우, 시야 내에 특정한 수의 위성들을 필요로한다. 3차원 위치 측정 및 시간 맞춤(clock bias)에 4개의 위성들만이 필요하므로, 4개보다 많은 위성들로부터의 측정은 여분의(redundant) 측정이며, 5 또는 그 이상의 세트 내의 측정들 전부는 공동으로 여분을 갖는 것으로 여겨진다. 여분을 이용하여 의사거리 측정들의 세트에서 일치성을 체크(즉 결함을 체크)함으로써, RAIM은 문제(또는 결함)을 검출하는 데에 5개의 측정들을 필요로하며, 결함인 측정/SV를 분리하는 데에 5보다 많은 측정들을 필요로한다.
전통적인 RAIM 구현들은 측정들의 세트에 단지 하나의 결함만이 존재하는 것을 가정한다. 그러나, 가용한 위성들의 수가 많고 따라서 수행되는 측정들의 수가 많을수록, 예를 들어 다중-성좌 GNSS 수신기에서, 더 많은 결함들이 유발되고 측정들의 하나의 세트에서 하나보다 많은 결함의 발생이 크게 증가된다. 또한, 하나보다 많은 결함 측정은 통상적으로 높은 빌딩들의 중앙과 같은 도심 계곡(urban canyon)이라 불리는 높은 다중 경로 환경에서 관측된다. RAIM의 대부분의 구현들은, 단일 결함이 검출되면, 철저하게 반복적인 결합적 검색들을 사용하여 어느 측정/SVs이 결함인지 판별한다. 이러한 철저하게 반복적인 결합적 검색들을 이용하여 측정들의 세트에서 하나보다 많은 결함을 검출하는 데에 필요한 추가적인 자원들의 양은 매우 비싸다. 측정들의 세트에서 다중 결함들의 빈도가 증가함에 따라, GNSS 수신기에서 이들을 검출하기 위하여 점점 더 많은 자원들이 사용되고 있다.
따라서, GNSS 수신기에서 결함 측정들을 검출 및 식별하는 데에 필요한 자원들을 감소시키는 방법들 및 장치들이 요구되고 있다.
본 발명의 목적은, GNSS 수신기에서 결함 측정들을 검출 및 식별하는 데에 필요한 자원들을 감소시키는 방법들 및 장치들을 제공하는 데에 있다.
본 발명은 상술된 문제들 그리고/또는 단점들을 해결하고, 후술되는 장점들을 제공하게 위해 제안된다. 본 발명의 일 측면에서, 다중 결함 검출 및 분리(MFDI, Multiple Fault Detection and Isolation)을 위한 효율적인 방법이 제공된다. 본 발명의 다른 측면에서, 결함들을 검출/식별하기 위한 철저하게 결합적인 접근은 제거된다. 본 발명의 또 다른 측면에서, 결함이 검출된 측정들의 세트로부터 버려질 측정을 선택하는 데에 단일 메트릭(metric)이 사용된다. 본 발명의 또 다른 측면에서, 결함이 검출된 측정들의 세트로부터 부분집합을 선택하는 데에 제1 메트릭이 사용되고, 부분집합으로부터 버려질 하나의 측정을 선택하는 데에 제2 메트릭이 사용된다. 본 발명의 또 다른 측면에서, 결함이 검출된 측정들의 세트로부터 결함 가능성이 있는 측정들로서 두 개의 측정들을 선택하는 데에 에러 메트릭이 사용되고, 두 개의 측정들 중에서 버려질 하나를 선택하는 데에 세기(strength) 메트릭이 사용된다.
본 발명의 일 측면에 따르면, GNSS (Global Navigation Satellite System) 수신기의 방법은, 복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 GNSS 수신기에 대한 위치 측정 해답을 최소 자승 방법을 이용하여 계산하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 의사거리 측정들 각각에 대한 잔여들을 계산하는 단계, 적어도 상기 계산된 잔여들에 기반하여 상기 의사거리 측정들의 세트에 대한 테스트 통계를 계산하는 단계, 적어도 미리 정해진 확률 분산 함수에 기반하여 상기 테스트 통계에 대한 문턱을 계산하는 단계, 상기 확률 통계가 상기 문턱과 같거나 그보다 큰지 판별하는 단계, 그리고 상기 테스트 통계가 상기 문턱과 같거나 그보다 크면, 가능한 측정 에러를 가리키는 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계, 신호 세기를 가리키는 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 5보다 큰지 판별하는 단계, 그리고 상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 5보다 크면, 상기 위치 측정 해답을 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, GNSS (Global Navigational Satellite System) 수신기의 방법은, 복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 GNSS 수신기의 위치 측정 해답을 계산하는 단계, 상기 위치 측정 해답에 무결성 체크를 수행하는 단계, 그리고 상기 위치 측정 해답이 상기 무결성 체크를 실패하면, 제1 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계, 제2 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계, 상기 의사거리 측정의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 미리 정해진 수보다 큰지 판별하는 단계, 그리고 상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 상기 미리 정해진 수보다 크면, 상기 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 일 측면에 따르면, GNSS (Global Navigational Satellite System) 신호들을 수신하는 포터블 장치는, GNSS 수신기, 컴퓨터로 판독 가능한 비임시적인 저장 매체, 그리고 하나 또는 그보다 많은 프로세서들을 포함하고. 상기 컴퓨터로 판독 가능한 비임시적인 저장 매체에 저장된 명령들의 세트를 실행할 때에, 상기 하나 또는 그보다 많은 프로세서들은 상기 포터블 장치가 다음의 단계들을 수행하도록 제어하고, 상기 단계들은, 복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 포터블 장치의 위치 측정 해답을 계산하는 단계, 상기 위치 측정 해답에 무결성 체크를 수행하는 단계, 그리고 상기 위치 측정 해답이 상기 무결성 체크를 실패하면, 제1 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계, 제2 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계, 상기 의사거리 측정의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 미리 정해진 수보다 큰지 판별하는 단계, 그리고 상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 상기 미리 정해진 수보다 크면, 상기 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, GNSS 수신기에서 결함 측정들을 검출 및 식별하는 데에 필요한 자원들을 감소시키는 방법들 및 장치들이 제공된다.
본 발명에 따른 상술된 그리고 다른 측면들, 특징들, 그리고 장점들은 첨부된 도면을 참조하여 더 명백해진다.
도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 방법의 일반화 및 단순화된 표현이다.
도 2는 결함 검출 및 분리를 위해 RAIM 최소 자승 에포크-바이-에포크 위치 측정을 사용하는 본 발명의 실시 예들의 순서도이다.
도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 방법의 일반화 및 단순화된 표현이다.
도 2는 결함 검출 및 분리를 위해 RAIM 최소 자승 에포크-바이-에포크 위치 측정을 사용하는 본 발명의 실시 예들의 순서도이다.
본 발명의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명된다. 후술되는 설명에서, 상세한 구성 및 구성 요소들과 같은 상세는 본 발명의 실시 예들의 전반적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 따라서, 본 발명의 범위 및 기술적 사상으로부터 괴리되지 않으면서 본 발명의 실시 예들의 다양한 변경들 및 응용들이 가능함이 명백하다. 또한, 간결하고 명확한 설명을 위하여, 잘 알려진 기능들 및 구성들은 생략된다.
다양한 실시 예들은 하나 또는 그보다 많은 구성 요소들을 포함할 수 있다. 하나의 구성 요소는 필요한 동작들을 수행하기 위해 배열된 구조를 가질 수 있다. 예시적으로 특정한 배열에 따라 제한된 수의 구성 요소들이 설명되지만, 본 발명의 실시 예들은 주어진 구현에서 필요에 따라 대체적인 배열들로 더 많거나 더 적은 구성 요소들을 포함할 수 있다. "실시 예"는 적어도 하나의 실시 예와 연관하여 설명된 특정한 특징 또는 구조를 의미하는 것으로 참조된다. "실시 예" 또는 "일 실시 예"는 동일한 실시 예를 참조하는 것으로 간주되지 않는다.
본 발명의 실시 예들은 철저하게 결합적인 방법들을 이용하지 않고 측정들의 다중 결함 검출 및 분리(MFDI, Multiple Fault Detection and Isolation)을 위한 방법을 제공한다. 본 발명의 실시 예들에 따른 방법이 매우 자원 집중적인 결합적 방법들보다 낮은 정확도를 가질 수 있지만, 빠르게 획득되는 결과는 충분한 정확도를 제공하며, 하드웨어(예를 들어, 결합적 방법들을 수행하기 위해 필요한 구성 요소들), 소프트웨어(예를 들어, 결합적 방법들을 수행하는 데에 필요한 프로세서 및 버스 시간), 그리고 전력 관점에서, 매우 감소된 자원을 소비한다.
본 발명의 실시 예들은 결함들을 분리하기 위하여 추가적인 체크들을 제공한다. 이러한 체크들은 결함 측정들을 분리할 때에 잡음 및 신호 세기와 같은 다른 요인들을 확인할 수 있다. 본 발명의 실시 예들은 유사도(또는 근접도)에 대한 가장 큰 결함 가능성을 가리키는 측정들을 특정한 메트릭에 대해 비교하고, 신호 전력, 상하각, 추적중인 시간, 그리고/또는 다른 파라미터와 같은 추가적인 기준에 기반하여 배제 대상인 측정을 분리한다. 본 발명의 실시 예들에 따르면, 큰 위치 에러들이 감소된다.
도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 방법(100)의 일반화 및 단순화된 표현이다. 도 1의 최상단은 루프이며, 이 방법이 GNSS 수신기에서 지속적으로 반복됨을 가리킨다. 110 단계에서 여분의 의사거리(pseudorange) 측정들의 세트가 수행된 후에, 120 단계에서 위치 해답이 계산되고, 130 단계에서 무결성 체크가 수행된다. 해답(그리고/또는 여분의 의사거리 측정들의 세트)이 130 단계에서 무결성 체크를 통과하면, 방법은 시작으로 되돌아간다.
해답(그리고/또는 여분의 의사거리 측정들의 세트)이 130 단계에서 무결성 체크를 실패하면, 하나 또는 그보다 많은 결함들이 여분의 의사거리 측정들의 세트에 존재함이 판별된다. 통상적인 RAIM 시스템들에서, 철저하게 결합적인 방법이 이 지점에서 측정들이 결함인지 판별하는 데에 사용될 수 있다. 도 1에서, 2-부분 방법이 어느 측정을 결함으로서 버릴 것인지 판별하는 데에 사용된다. 140 단계에서, 측정들의 부분집합이 전체 여분의 의사거리 측정들의 세트로부터 선택된다. 실시 예로서, 부분집합은 두 개의 측정들을 포함할 수 있다. 측정들은 더 높은 에러의 우도를 가리키는 메트릭, 즉 측정들이 매우 결함일 것으로 예상됨을 가리키는 메트릭에 기반하여 부분집합으로 선택될 수 있다. 후술되는 바와 같이, 다수의 메트릭들이 사용될 수 있다. 150 단계에서, 측정들의 전체 세트로부터, 버려질 측정이 부분집합으로부터 선택된다. 버려질 측정은 측정에 대응하는 수신된 신호의 상대적인 세기 또는 약함을 가리키는 메트릭에 기반하여 선택될 수 있다.
후술되는 바와 같이, 신호의 캐리어 대 잡음 밀도 비율(C/N, carrier-to-noise density ratio), SV (Satellite/Space Vehicle), 신호의 추적중인 시간 등과 같은 다수의 메트릭들이 150 단계에 대해 사용될 수 있다. 150 단계에서 메트릭에 기반하여 선택된 측정은 155 단계에서 버려진다. 157 단계에서, 잔여 측정들의 세트가 충분히 여분을 갖는지 판별된다. 그렇다면, 160 단계에서 잔여 측정들의 세트를 이용하여 위치 해답이 다시 계산된다. 그렇지 않으면, 현재 에포크(epoch)에 대해 해답이 존재하지 않으며, 방법이 다시 시작된다. 130, 140, 150, 155, 157, 160 및 130 단계들의 루프는 좋은 해답이 존재할 때까지(즉, 130 단계에서 무결성 체크를 통과할 때까지) 또는 측정들의 세트가 너무 적을 때까지(즉, 175 단계에서 측정들의 세트가 더 이상 충분한 여분을 갖지 않을 때까지) 지속될 수 있다.
도 1에서, 후보 부분집합 선택(140 단계) 및 후보 제거(150 단계)는 결함 검출 및 분리를 위해 사용된다. 다른 예로서, 에러 메트릭을 이용한 후보 부분집합 선택 및 단일 메트릭을 이용한 후보 제거는, 측정들의 수를 충분히 감소시키기 위해서만 사용되며, 잔여 측정들의 수가 과도한 자원을 사용하지 않을 정도로 충분히 작으면 결함 분리 및 검출을 위한 다른 더 정확한 방법들이 사용될 수 있다. 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되는 바와 같이, 제1 메트릭에 따른 후보 부분집합 선택 및 제2 메트릭에 따른 후보 제거를 사용하는 것에 대한 다양한 변경들이 가능하다.
도 2는 결함 검출 및 분리를 위해 RAIM 최소 자승(least square) 에포크-바이-에포크(epoch-by-epoch) 위치 측정을 사용하는 본 발명의 실시 예의 순서도이다.
201 단계에서, n개(n은 현재 하늘의 SV의 수)의 의사거리 측정들(
)이 획득된다. 앞서 논의된 바와 같이, RAIM의 충분한 여분을 위해 n은 5보다 커야 한다. 이 실시 예는 201 단계에서 가중 최소 자승 방법(WLSQ, Weighted Least Squares method)을 사용하여, n개의 의사거리 측정들(
)로 GNSS 수신기의 현재 위치에 대한 위치 및 시간 맞춤(time bias) 해답을 계산할 수 있다. 가중 최소 자승 방법은 개별 의사거리 측정들(
)의 가중치들을 이용하여 해답뿐 아니라 결함 검출을 향상시킨다. 이는 1995년 9월 12일 내지 15일에 미합중국 캘리포니아주 팜스프링시에서 발행된 "항법 학회의 위성 부문의 제8회 국제 기술 회의의 처리(Proceedings of the 8th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation(ION GPS-95))"의 제1995 내지 제2004 페이지에 "Walter, T." 및 "Enge, P."에 의해 "정확한 추정을 위한 가중 RAIM (Weighted RAIM for Precision Approach)"의 제목으로 기재되어 있으며, 이하에서 "Walter & Enge"로 참조되고 본 발명의 레퍼런스로 포함된다. 가중 최소 자승 방법은 210 단계에서 해답을 계산하기 위하여, n개의 의사거리 측정들(
)을 포함하는 선형화된 공식들을 반복적으로 푼다. 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되는 바와 같이, 별도의 RAIM 해법으로서 적절하게 변경된 다른 방법들이 사용될 수 있다.
다음으로, 221, 223, 225 및 227 단계들에서 결함 검출이 수행된다. 상술된 바와 같이, 결함 검출은 여분의 의사거리 측정들(
) 사이의 일치 추정에 기반한다. 충분히 큰 불일치가 존재하면, 결함이 존재한다. 221 단계에서, n개의 의사거리 측정들(
) 각각의 잔여 벡터(
)(residual vector)가 계산된다. 각 잔여 벡터(ri)는 의사거리 측정들(
) 및 동일한 SV 에 대한 그것의 추정된 값(때때로 귀납적 값(posteriori value) 또는 모델에 의해 예측된 값으로 참조되는 값) 사이의 차이를 나타낸다. 223 단계에서, 221 단계에서 계산된 잔여 벡터들(
)로부터 테스트 통계가 계산된다. 이 경우, 테스트 통계는 잔여 벡터들(
) 각각의 가중된 제곱합들(weighted sum-of-squares)을 계산하고 함께 더함으로써 계산될 수 있다. 225 단계에서, 추정된 에러에 대응하는 확률 함수(
)의 역으로부터 문턱이 계산되며, 이는 여분의 측정들의 수(즉, 사용되는 SV의 수(n)) 및 미지수들(위치의 3차원들 및 수신기 시간 맞춤과 같은)의 함수이다. 잔여 벡터들(
), 테스트 통계 및 문턱 계산들 및 각각의 가능한 변경들은 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 알려져 있으며, 상세한 설명은 생략된다. 이는 "Walter & Enge", "Savoy"에 의해 발명된 미국등록특허 No. 8,610,624, "Hatch" 등에 의해 발명된 미국등록특허 No. 6,864,836, 미국공개특허 No. 2013/0249734, "Brodie"에 의해 발명된 미국등록특허 No. 6,691,066, "Young" 등에 의해 발명된 미국등록특허 No. 7,219,013, 미국공개특허 No. 2014/0232595, 그리고 "Vanderwerf" 등에 의해 발명된 미국등록특허 No. 6,639,549에 기재되어 있으며, 본 발명의 레퍼런스로 포함된다.
227 단계에서, 테스트 통계는 문턱과 비교된다. 테스트 통계가 문턱보다 작으면, 결함이 검출되지 않고 해답은 좋은 것으로 간주된다. 테스트 통계가 문턱과 같거나 그보다 크면, 결함이 발견된다. 테스트 통계와 부합한다는 가정에 기반한 계산들에서 확률 함수(
)를 사용하므로, 이 테스트는 "카이-스퀘어 테스트"라 불릴 수 있다.
227 단계에서 결함이 검출되면(즉, 테스트 통계가 문턱 이상이면), 후보 부분집합 선택 및 후보 제거의 두 단계들로 구성되는 본 발명의 실시 예에 따른 결함 분리가 수행된다.
후보 부분집합 선택은 230 단계 및 235 단계에서 수행된다. 이 예에서, 부분집합은 두 개의 결함 후보들만을 포함한다. 230 단계에서, 각 의사거리 측정들(
)의 코사인 각(
)이 계산된다. 코사인 각(
)은 각 의사거리 측정들(
)에 대해 잔여 벡터들(
)에 포함된 벡터 및 가중 최소 자승 방법에서 사용되는 매트릭스로부터 생성되는 대응하는 패리티 값들에 포함된 벡터 사이의 코사인 유사도(
)이다. 여기에서, 벡터(
) 및 벡터(
) 사이의 코사인 유사도(
)는 수학식 1로 정의된다.
이와 같이, 코사인 각(
)은 크기가 아닌 방향의 측정이다. 235 단계에서, 가장 큰 코사인 각들을 갖는 두 개의 
가 후보들(
및 
)로 선택된다. 상술된 바와 같이, 가장 큰 코사인 각(
)을 갖는 SV는, 패리티 벡터가 잔여 벡터에 대한 최소 각에 대향하는 SV에 대응하거나, 또는 등가적으로, 패리티 벡터가 잔여 벡터에 가장 정렬된 SV에 대응한다.
후보 제거는 240, 241, 243, 245, 247, 249 및 250 단계들에서 수행된다. 240 단계에서, 후보(
)의 코사인 각(
)의 역이 후보(
)의 코사인 각(
)의 역과 가까운지 판별된다. 이 예에서, 10도 미만의 각도 차이는 가까운 것으로 여겨지나, 구현 및 현재 상황에 따라(예를 들어, 측정들 또는 측정 잔여들의 현재 세트들에 따라) 문턱으로 다른 값이 사용될 수 있다. 단순하게, 두 개의 후보들(
및 )이 가까우면, 에러의 수에서도 가까움을 가리킨다.
240 단계에서 후보들(
및 
)이 가까운지 판별된 후에, 어느 후보를 버릴지 선택하는 데에 후보들(
및 
)의 캐리어 대 잡음 비율들(C/N0)이 고려된다. 일반적으로, 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 클수록, 신호가 더 좋다. 따라서, 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)은 어느 후보가 더 결함을 가질 것으로 예상되는지를 가리키는 간접적인 지표이다. 즉, 상대적으로 높은 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)을 갖는 후보가 측정 결함을 덜 가질 것으로 예상된다.
240 단계에서, 후보들(
및 
)이 가까운 것으로 판별되면, 즉 
및 
가 가까우면, 방법은 241 단계로 진입하여, 후보들(
및 
)의 캐리어 대 잡음 비율들(C/N0)이 비교된다. 더 상세하게는, 241 단계에서 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)에서 마진(margin)을 감한 값과 같거나 그보다 큰지 판별된다. 이 방법에서, 마진의 값은 자유 파라미터이며, 고정되거나 또는 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 얼마나 큰지에 따라 가변될 수 있다. 이 실시 예에서, 마진의 통상적인 값은 3 내지 5 사이의 범위에 속할 수 있다. 241 단계에서, 후보()의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)에서 마진(margin)을 감한 값과 같거나 그보다 크면(
), 후보(
)는 상대적으로 큰 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)을 가지며, 따라서 (잠시 동안) 유지된다. 따라서, 243 단계에서, 후보들이 교체된다. 즉, 이전의 두 번째 후보(
)는 새로운 첫 번째 후보(
)가 되고, 그 역 또한 마찬가지이다. 새로운 후보(
)는 250 단계에서 거부된다. 241 단계에서, 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)에서 마진(margin)을 감한 값보다 작으면, 후보(
)는 첫 번째 후보로 유지되고, 250 단계에서 거부된다.
240 단계에서 후보들(
및 
)이 가깝지 않은 것으로 판별되면, 방법은 245 단계로 진입하며, 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 
과 같거나 그보다 큰지 판별된다. 
은 이 방법의 다른 자유 파라미터이다. 이 실시 예에서, 
는 33 dB-Hz 이지만, 구현에 따라서 더 적거나 더 많은 적절한 값들이 사용될 수 있다. 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 
과 같거나 그보다 크면, 245 단계에서, 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 충분히 크므로, 후보(
)가 유지된다. 245 단계에서, 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 
보다 작으면, 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 충분히 크지 않으므로, 후보(
)가 250 단계에서 거부된다. 245 단계에서 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0) 
과 같거나 그보다 크면, 발생 가능한 결함에도 불구하고 후보(
)의 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)은 후보(
)를 유지할 정도로 충분히 크다. 따라서, 247 단계에서 가장 낮은 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)을 갖는 새로운 SV가 검색되고, 249 단계에서 기존의 
와 대체되어, 250 단계에서 거부된다.
이 실시 예에서 버려질 후보 SV를 선택하기 위하여 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)이 사용되지만, 다른 기준이 사용될 수 있다. 예를 들어, 상하각이 사용될 수 있다. 예를 들어, 하늘에서 낮은 SV로부터의 신호들은 다중-경로의 영향을 더 받으므로, 하늘에서 가장 낮은 SV가 버려질 수 있다. 다른 예로서, SV 신호를 추적해온 시간이 사용될 수 있다. 측정 에러는 시간의 경과에 따라 감소하므로, SV를 추적해온 시간이 짧을수록, SV 신호들에 기반한 측정이 덜 정확하다. 실시 예로서, 캐리어 대 잡음 비율(C/N0), 상하각, 그리고 추적해온 시간의 조합이 버려질 후보 SV를 결정하는 데에 사용될 수 있다. 다른 예로서, 다른 기준이 사용될 수 있다.
250 단계에서 마지막 후보(
)가 거부된 후에, 즉 그것의 의사거리 측정(
)이 세트로부터 제거된 후에, 253 단계에서, 5보다 많은 SV가 하늘의 SV의 세트에 존재하는지(즉 의사거리 측정들(
)에 존재하는지) 판별된다. 그렇지 않으면(즉 잔여 SV가 5 이하이면), 측정들의 세트에서 필요한 최소 여분의 부족으로 인해 결함 분리는 더 이상 수행될 수 없다. 이때, 이 에포크에서 해답이 도출될 수 없으며, 프로세스는 다음 에포크를 시작한다. 이때에 무엇을 수행할 지는 구체적인 GNSS 수신기의 구현 및 환경에 의존한다. 또한, 이때에 현재 상태 등에 따라 상이한 동작들이 수행될 수 있다. 따라서, "도 2에서 더 이상 결함 분리 불가" 박스의 다음 선은 점선으로 도시되어 있다. 이때, 253 단계에서 5개보다 많은 SV 또는 의사거리 측정들(
)이 존재하면, 프로세스는 가중 최소 자승 방법을 이용하여 해답을 다시 계산함으로써 257에서 다시 시작할 수 있다. 즉, 210에서 수행된 바와 같이, 잔여 의사거리 측정들(
)로 선형화된 공식들을 반복적으로 풀 수 있다. 이전과 같이, 방법은 221에서 지속될 수 있다.
본 발명이 우선권을 주장하고 본 발명에 레퍼런스로 포함되는 미국임시특허출원 No. 62/100,015에 기재된 바와 같이, 도 2의 방법을 사용한 시뮬레이션은 위치 측정 에러의 실질적인 감소를 보여준다. 일 예에서, 10개의 측정들을 이용한 초기 해답은 100미터 근처의 위치 측정 에러를 갖고, 8개의 측정들(2개의 측정들은 본 방법에 따라 버려짐)을 이용한 최종 해답은 13미터의 위치 측정 에러만을 갖는다. 다른 예에서, 12개의 측정들을 이용하여 시작하는 최초 해답은 250미터 근처의 위치 측정 에러를 갖고, 8개의 측정들만을 이용한 최종 해답은 33미터의 위치 측정 에러만을 갖는다. 또다른 예에서, 10개의 측정들을 이용한 최초 해답은 94미터의 위치 측정 에러를 갖고, 8개의 측정들을 이용한 최종 해답은 5미터의 위치 측정 에러만을 갖는다.
이 분야에 통상적인 기술을 가진 자가 이해하는 바와 같이, 도 2를 참조하여 설명된 실시 예의 상세들은 도 1에서 표현된 기본 사상을 유지하면서 응용(또는, 완전히 변경)될 수 있다. 예를 들어, 도 2는 해답을 계산하고 결함 검출 또는 분리를 지원하기 위하여 가중 최소 자승 방법을 사용하지만, 다른 예들은 전최소 자승(total least square)와 같은 다른 최소 자승 방법을 이용하여, 또는 최소 자승 이외에 분석 방법과 같은 다른 방법을 이용하여 구현될 수 있다. 마찬가지로, 상이하게 계산된 그리고/또는 상이하게 정의된 테스트 통계들 및 문턱들이 다른 예들에서 사용될 수 있다. 다른 예로서, 다른 예들은 후보 선택에 코사인 각 이외에 추가적인 또는 다른 메트릭을 사용할 수 있다. 다른 메트릭의 일 예는 스케일 팩터에 의해 나누어진 측정 잔여를 이용하는 것이다. 스케일 팩터는 가중 최소 자승 방법에서 사용되는 매트릭스로부터 도출되는 매트릭스의 대각 벡터에 기반할 수 있다. 마찬가지로, 선택을 위한 메트릭 그리고/또는 문턱/기준은 현재의 조건/측정에 따라 변경될 수 있다. 다른 예로서, 후보 부분집합은 2개보다 많은 후보들을 가질 수 있고, 또는 부분집합의 후보들의 수는 현재의 조건/측정에 따라 변경될 수 있다.
상술된 바와 같이, 다른 예들은 후보 제거를 위하여 캐리어 대 잡음 비율(C/N0) 이외의 추가적인 또는 다른 메트릭을 사용할 수 있다. 또한, 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되는 바와 같이, 도 2의 241, 245 및 247 단계들의 기준/비교와 달리, 캐리어 대 잡음 비율(C/N0)을 사용하는 상이한 기준 및 비교 또는 다른 메트릭이 사용될 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따라, 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되는 바와 같이, 단계들 그리고/또는 동작들은 다른 순서로 또는 병렬적으로, 또는 상이한 에포크들에 대해 동시에 수행될 수 있다. 마찬가지로, 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되는 바와 같이, 도 2는 수행되는 동작들의 단순화된 표현이고, 현실 구현은 227, 240, 241, 245 및 253 단계들의 판별 없이 수행될 수 있다. 마찬가지로, 단순화된 표현으로서, 도 2는 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자에게 이해되고 알려진 필요한 다른 단계들은 도시하지 않는다.
실시 예에 따라, 일부 또는 모든 단계들 그리고/또는 동작들이 포터블 장치에서 적어도 일부 구현되거나 또는 수행될 수 있다. 포터블 장치는 무선 신호들을 수신하는 기능을 구비하고, 멀티미디어 플레이어에 제한되지는 않지만 통신 장치들, 컴퓨팅 장치들, 항법 장치들 등을 포함하는 포터블, 모바일 또는 이동 가능한 전자 장치이다. 따라서, 모바일 장치는, 한정되지 않지만, 랩톱, 태블릿 컴퓨터, PDA, MP3 플레이어, 핸드헬드 PC, IMD (Instant Messaging Device), 핸드폰, GNSS 수신기, 시계, 카메라, 또는 사람에 의해 입혀지거나 운반되거나 또는 사람에게 근접하게 유지될 수 있는 장치를 포함한다.
실시 예들에 따르면, 일부 또는 모든 단계들 그리고/또는 동작들의 적어도 일부는 명령, 프로그램, 상호 데이터 구조, 클라이언트 그리고/또는 서버 구성을 실행하는 하나 또는 그보다 많은 프로세서들을 이용하여 구현되거나 또는 수행될 수 있다. 명령, 프로그램, 상호 데이터 구조, 클라이언트 그리고/또는 서버 구성은 하나 또는 그보다 많은 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다. 하나 또는 그보다 많은 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 소프트웨어, 펌웨어(또는 임베디드 소프트웨어), 하드웨어, 그리고/또는 이들의 조합에 실체화될 수 있다. 또한, 여기에서 논의되는 모듈의 기능은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 그리고/또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 하나 또는 그보다 많은 동작들/단계들/모듈들을 구현/실행하기 위한 하나 또는 그보다 많은 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체 그리고/또는 수단은, 한정되지 않으며, ASIC (application-specific integrated circuit), 표준 집적 회로, 적절한 명령을 실행하는 컨트롤러(마이크로컨트롤러 그리고/또는 임베디드 컨트롤러를 포함), FPGA (field-programmable gate array), CPLD (complex programmable logic device) 등을 포함할 수 있다. 일부 또는 모든 시스템 구성 그리고/또는 데이터 구조는 컨텐츠로서 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체(예를 들어, 하드 디스크, 메모리, 컴퓨터 네트워크 또는 핸드폰 네트워크 또는 다른 데이터 전송 수단, 또는 DVD 또는 플래시 메모리 장치와 같이 적절한 드라이브에 의해 또는 적절한 연결을 통해 읽히는 포터블 미디어 물품)에 저장(예를 들어, 실행 가능하게 또는 다른 비임시적인 기계로 판독 가능한 소프트웨어 명령 또는 구조화된 데이터로서)되어, 컴퓨터로 독출 가능한 매치 그리고/또는 하나 또는 그보다 많은 연관된 컴퓨터 시스템들 또는 장치들을 활성화 또는 구성하여, 콘텐츠를 실행 또는 사용하여 적어도 상술된 기능을 수행할 수 있다. 일부 또는 모든 시스템 구성 및 데이터 구조는 데이터 신호로서 다양한 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 전송 매체에 저장될 수 있다. 이들은 읽힌 후에 무선 기반 및 유선/케이블 기반 매체를 통해 전송될 수 있고, 다양한 형태들(예를 들어, 단일 또는 다중화된 아날로그 신호의 일부 또는 다중 이산 디지털 패킷 또는 프레임으로서)을 가질 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품들은 다른 예에서 다른 형태를 가질 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예들은 어떠한 컴퓨터 시스템 구성으로도 실시될 수 있다.
비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 동작의 실제 수행(하드웨어 회로와 같은)을 포함하는 매체이며, 수행/구현을 위해 하나 또는 그보다 많은 프로세서들로 제공되는 프로그램 그리고/또는 상위 레벨 명령들(비임시적인 매체에 저장된 명령과 같은)을 포함하고, 그리고/또는 예를 들어 펌웨어 또는 불휘발성 메모리에 저장되는 기계 레벨 명령들을 포함할 수 있다. 비임시적인 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 불휘발성 및 휘발성 매체와 같은 많은 형태들을 취할 수 있으며, 제한되지 않지만, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, EEPROM, 메모리 칩 또는 카트리지, 자기 테이프, 컴퓨터 명령이 읽힐 수 있는 자기 매체, CD-ROM, DVD, 컴퓨터 명령이 읽힐 수 있는 광학 매체, 컴퓨터 명령이 읽힐수 있는 비임시적인 매체를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예들이 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상과 범위로부터 괴리되지 않으면서 다양한 변경이 가능함이 이 분야에 통상적인 기술을 가진 자들에게 이해될 것이다. 즉, 본 발명은 상술된 어느 실시 예들에 한정되지 않고, 첨부된 청구 범위와 동등한 것에 의해 정의되어야 한다.
100; 일반화 및 단순화된 표현
Claims (10)
- GNSS (Global Navigation Satellite System) 수신기의 방법에 있어서:
복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 GNSS 수신기에 대한 위치 측정 해답을 최소 자승 방법을 이용하여 계산하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 의사거리 측정들 각각에 대한 잔여들을 계산하는 단계;
적어도 상기 계산된 잔여들에 기반하여 상기 의사거리 측정들의 세트에 대한 테스트 통계를 계산하는 단계;
적어도 미리 정해진 확률 분산 함수에 기반하여 상기 테스트 통계에 대한 문턱을 계산하는 단계;
상기 확률 통계가 상기 문턱과 같거나 그보다 큰지 판별하는 단계; 그리고
상기 테스트 통계가 상기 문턱과 같거나 그보다 크면:
가능한 측정 에러를 가리키는 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계;
신호 세기를 가리키는 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 5보다 큰지 판별하는 단계; 그리고
상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 5보다 크면, 상기 위치 측정 해답을 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 방법은 RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring)을 포함하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 위치 측정 해답을 계산하는 단계는 가중 최소 자승 방법을 이용하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 가능한 측정 에러를 가리키는 메트릭은, 각 의사거리 측정에 대해, 잔여 벡터 및 패리티 벡터 사이의 코사인 유사도를 포함하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 신호 세기를 가리키는 메트릭은 각 의사거리 측정에 대응하는 신호의 캐리어 대 잡음 밀도를 포함하는 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 확률 분산 함수는확률 함수를 포함하는 방법.
- GNSS (Global Navigational Satellite System) 수신기의 방법에 있어서:
복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 GNSS 수신기의 위치 측정 해답을 계산하는 단계;
상기 위치 측정 해답에 무결성 체크를 수행하는 단계; 그리고
상기 위치 측정 해답이 상기 무결성 체크를 실패하면:
제1 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계;
제2 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계;
상기 의사거리 측정의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 미리 정해진 수보다 큰지 판별하는 단계; 그리고
상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 상기 미리 정해진 수보다 크면, 상기 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함하는 방법. - 제7 항에 있어서,
상기 복수의 위성들은 하나보다 많은 GNSS 성좌들에 속하는 방법. - 제7 항에 있어서,
상기 제1 메트릭은 각 의사거리 측정의 가능한 에러의 지표를 포함하는 방법. - GNSS (Global Navigational Satellite System) 신호들을 수신하는 포터블 장치에 있어서:
GNSS 수신기;
컴퓨터로 판독 가능한 비임시적인 저장 매체; 그리고
하나 또는 그보다 많은 프로세서들을 포함하고.
상기 컴퓨터로 판독 가능한 비임시적인 저장 매체에 저장된 명령들의 세트를 실행할 때에, 상기 하나 또는 그보다 많은 프로세서들은 상기 포터블 장치가 다음의 단계들을 수행하도록 제어하고,
상기 단계들은:
복수의 위성들 각각으로부터의 신호들의 의사거리 측정들의 세트를 획득하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트를 이용하여 상기 포터블 장치의 위치 측정 해답을 계산하는 단계;
상기 위치 측정 해답에 무결성 체크를 수행하는 단계; 그리고
상기 위치 측정 해답이 상기 무결성 체크를 실패하면:
제1 메트릭에 따라, 상기 의사거리 측정들의 세트로부터 측정들의 부분집합을 선택하는 단계;
제2 메트릭에 따라, 상기 측정들의 부분집합으로부터 버려질 측정을 선택하는 단계;
상기 의사거리 측정들의 세트로부터 상기 선택된 측정을 버리는 단계;
상기 의사거리 측정의 세트에서 잔여 의사거리 측정들의 수가 미리 정해진 수보다 큰지 판별하는 단계; 그리고
상기 의사거리 측정들의 세트에서 상기 잔여 의사거리 측정들의 수가 상기 미리 정해진 수보다 크면, 상기 계산하는 단계로 회귀하는 단계를 포함하는 포터블 장치.
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