KR960704260A - 안정보장 감시 추정 항법장치(assured-integrity monitored extrapolation navigation apparatus) - Google Patents

안정보장 감시 추정 항법장치(assured-integrity monitored extrapolation navigation apparatus)

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KR960704260A
KR960704260A KR1019960700628A KR19960700628A KR960704260A KR 960704260 A KR960704260 A KR 960704260A KR 1019960700628 A KR1019960700628 A KR 1019960700628A KR 19960700628 A KR19960700628 A KR 19960700628A KR 960704260 A KR960704260 A KR 960704260A
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존 W. 디젤
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엘링스버그 도날드 제이
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Abstract

안정보장 감시추정(AIME) 항법장치는 장치가 설치되어 있는 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 주기적인 구간에서 부수적인 소스들에 의해 제공되는 측정치들을 선택적으로 이용한다. 측정치들은 질의 측정치인 속성들을 가진다. 질은 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 측정치의 유용성이 측정이다. AIME 장치는 이 질의 속성들의 값들을 기초로 하여 상태를 감지하기 위하여 측정치를 선택한다. 특정한 수량의 측정된 값의 시간 시퀀스의 질을 결정하는 데에는 계산시간을 필요로 한다. 그러므로, AIME 장치는 2개의 상에 있는 플랫폼의 상태를 감지한다. 그것은 현재시간에서 계산시간을 뺀 시간 이전의 시간에서 이시간에서 유용한 질 측정치들을 이용하고 이 시간에서 상태를 결정하는 데에 높은 질로 결정되는 그 측정치들만을 이용하여 플랫폼의 상태를 고정밀도로 감지한다. 현재의 플랫폼의 상태는 현재시간에서 계산시간을 뺀 시간에서의 상태를 고정밀도로 더 부정한 질을 가진 측정치들을 이용하여 추정하여 얻는다.

Description

안정보장 감시 추정 항법장치(ASSURED-INTEGRITY MONITORED EXTRAPOLATION NAVIGATION APPARATUS)
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 안정보장 감시 추정(AIME) 항법장치, 전역 위치 시스템 수신기 및 관성 항법 시스템의 블록도이다,
제3도는 인공위성에 대해 완만하게 측정된 의사범위와 계산된 의사범위의 차이를 얻기 위한 디지털로 구현된 프로세서의 기능 블록도를 나타낸다.

Claims (93)

  1. 디지털 프로세서와 메모리를 구비하며; 상기 메모리가 플랫폼의 상태를 감지하기 위하여 외부 소스에 의해 주기적인 시간 간격 델타-시간에 제공되는 측정된 수량의 제1부분집합과 제2부분집합을 이용하며; 상기 플랫폼에 항법장치가 설치되며; 상기 측정된 수량들의 집합이 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 추정적으로 유용하며; 상기 제1부분집합이 상기 측정된 수량들의 집합의 0개 이상의 구성원들을 포함하며; 상기 측정된 수량들의 집합의 구성원들이 선택법칙의 소정의 집합에 따라 상기 항법장치에 의해 상기 제2부분집합을 위해 선택되는 상기 제1부분집합에 포함되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성들을 가지며; 상기 제2부분집합의 구성원들을 선택하는 데에 속성들의 값들을 이용하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 측정된 수량들의 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 데에 있어서 상기 질이 측정된 수량의 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  4. 제1항에 있어서, 선택법칙의 소정의 제1집합이 현재의 시간에서 소정의 시간 기간을 뺀 시간 이전의 상태감지에 속하며; 선택법칙의 소정의 제2집합이 현재의 시간에서 소정의 시간 기간을 뺀 시간부터 현재시간까지의 상태감지에 속하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 플랫폼의 상태가 최소 평균제곱 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 최소평균 오차처리가 칼만필터인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  7. 제6항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분 관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하며; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하며; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정 상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정 상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 관측벡터의 평균을 구하여 평균미분 관측벡터가 얻어지며; T델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 평균을 구하여 평균미분 상태벡터가 얻어지며; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱의 T 델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬이 얻어지며; 상기 t-천이행렬이 상기 미분상태 벡터를 t 델타-시간 구간만큼 미래로 추정하는 행렬이며; T가 1보다 큰 소정의 정수이며; t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬을 이용하여 상기 미분 상태벡터를 T델터-시간 구간만큼 추정하며; 상기 칼만필터가 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 같은 시간 동안 상기 미분 관측벡터로 변환하며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 연관된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 얻는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T-천이행렬의 값들이 계산되어 KT 델타-시간 구간 이상 동안 상기 메모리 내에 저장되며; 상기 K가 정수인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  9. 제8항에 있어서, 메모리에 저장된 상기 계산된 값들이 상기 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 사용되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 플랫폼의 상태의 측정값이 최소평균 제곱오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 최소평균 제곱오차 처리가 칼만필터인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  12. 제4항에 있어서, 상기 플랫폼의 상태가 현재시간보다 소정의 시간구간 이전에 제1최소평균 제곱오차 처리에 의해 결정되며; 상기 플랫폼의 상택 현재시간보다 소정의 시간구간 이전부터 현재시간까지 제2최소평균 제곱오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제1최소평균 제곱오차 처리가 제1칼만필터이며; 상기 제2최소평균 제곱오차 처리가 제2칼만필터이며; 현재시간보다 소정의 시간구간 이전에 상기 제1칼만필터에 의해 얻어진 상태벡터와 공분산 행렬이 제2칼만필터에 입력되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  14. 제13항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분 관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하며; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하며; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정 상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T 델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 관측벡터의 평균을 구하여 평균미분 관측벡터가 얻어지며; T델터-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 평균을 구하여 평균미분 상태벡터가 얻어지며; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱의 T델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬이 얻어지며; 상기 t-천이행렬이 상기 미분상태 벡터를 t 델타-시간 구간만큼 미래로 추정하는 행렬이며; T가 1보다 큰 소정의 정수이며; t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬을 이용하여 상기 미분 상태벡터를 T델터-시간 구잔만큼 추정하며; 상기 칼만필터가 상기 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 같은 시간 동안 상기 미분 관측벡터로 변환하며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 연관된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 얻으며; 상기 제1과 제2칼만필터들이 상기 같은 계산된 T-천이행렬들과 평균 관측행렬들을 이용하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T-천이행렬의 값들이 계산되어 KT 델타-시간 구간 이상 동안 상기 메모리 내레 저장되며; 상기 K가 정수인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  16. 제15항에 있어서, 메모리에 저장된 상기 계산된 값들이 상기 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 사용되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 플랫폼의 상태의 측정값이 최소평균 제곱오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 최소평균 제곱오차 처리가 칼만필터인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  19. 제2항에 있어서, 상기 속성들의 상기 측정치들이 외부 소스에 의해 제공되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  20. 제2항에 있어서, 상기 속성들의 상기 측정치들이 상기 장치에 의해 상기 측정된 수량으로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  21. 제20항에 있어서, 현재시간에서 소정의 시간을 뺀 시간부터 현재시간까지 확장된 시간주기 동안 상기 측정된 수량이 상기 속성들의 상기 측정치들을 결정하는 데에 이용되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  22. 제20항에 있어서, 상기 속성들의 상기 측정치들과 상기 플랫폼의 상태가 최소평균오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  23. 제22항에 있어서, 상기 최소평균오차 처리가 칼만필터인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  24. 제23항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분 관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하여; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하여; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T 델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 관측벡터의 평균을 구하여 평균미분 관측벡터가 얻어지며; T델터-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 평균을 구하여 평균미분 상태벡터가 얻어지며; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱의 T델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬이 얻어지며; 상기 t-천이행렬이 상기 미분상태 벡터를 t 델타-시간 구간만큼 미래로 추정하는 행렬이며; T가 1보다 큰 소정의 정수이며; t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬을 이용하여 상기 미분 상태벡터를 T델터-시간 구간만큼 추정하며; 상기 칼만필터가 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 같은 시간 동안 상기 미분 관측벡터로 변환하며; 상기 칼만필터가 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 연관된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 얻는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  25. 제24항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T-천이행렬의 값들이 계산되어 KT 델타-시간 구간 이상 동안 상기 메모리 내에 저장되며; 상기 K가 정수인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  26. 제25항에 있어서, 메모리에 저장된 상기 계산된 값들이 상기 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 사용되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  27. 제26항에 있어서, 상기 플랫폼의 상기 속성과 상기 상태의 측정값이 최소평균 제곱 오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  28. 제27항에 있어서, 상기 최소평균 제곱오차 처리가 칼만필터인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  29. 제1항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택하는 상기 측정된 수량이 복수개의 지구 인공위성들에 대한 상기 측정된 상대위치인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  30. 제29항에 있어서, 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성들을 가지며; 상기 제2부분집합의 구성원들을 선택하는 데에 상기 속성들의 하나 이상의 측정치들을 이용하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  31. 제30항에 있어서, 측정된 수량들의 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 질은 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 데에 있어서 상기 측정된 수량의 상기 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  32. 제31항에 있어서, 각 인공위성에 대한 상대위치가 상대위치 바이어스 오차 RBE를 포함하며; 시간의 기능으로서의 각 인공위성을 위한 상기 RBE의 행동이 식 [RBE0+RBE1·(TIME-TIME0)]에 의해 표현되는데, 여기서, 상기 TIME은 시간을 나타내고 RBE0과 RBE1은 TIME이 TIME0와 같을 때에 각각 RBE와 RBE 변화의 시간과 같으며; 수량들 RBE0, var-RBE0, RBE1및 var-RBE1은 질속성들로 구성되며; var-RBE0와 var-RBE1은 각각 RBE0과 RBE1의 분산이며; RBE0, var-RBE0, RBE1및 var-RBE1의 더 작은 크기는 더 높은 질과 관계가 있는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  33. 제32항에 있어서, 선택법칙의 소정의 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  34. 제32항에 있어서, 선택법칙의 소정의 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지않고 RBE)이 제2문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  35. 제32항에 있어서, 선택법칙의 소정의 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지 않고 RBE0이 제2문턱을 넘지 않고 RBE0이 제3문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  36. 제1항에 있어서, 측정된 수량의 집합이 하나 이상의 인공위성 측정된 수량과 제2소스로부터의 하나 이상의 측정된 수량을 포함하며; 상기 인공위성 측정된 수량들이 복수개의 지구 인공위성에 대한 상기 상대위치와 상대위치율로 구성되며; 시간의 기능으로서의 인공위성 측정된 수량이 주파수의 함수인 노이즈 스펙트럴 밀도와 관계가 있으며; 상기 제2소스 측정된 수량이 상기 플랫폼의 위치 속도 및 가속도로 구성되며; 시간의 기능으로서의 상기 제2소스 측정된 수량이 주파수의 함수인 노이즈 스펙트럴 밀도와 관계가 있으며; 인공위성 측정된 수량을 위한 상기 노이즈 스펙트럴 밀도가 고주파에서 제2소스 측정된 수량들을 위한 것보다 크며; 인공위성 측정된 수량을 위한 상기 노이즈 스펙트럴 밀도가 저주파에서 제2소스 측정된 수량들을 위한 것보다 작으며; 측정된 수량들의 상기 집합에 포함된 상기 제2소스 측정된 수량들이 제1부분집합에 있으며; 측정된 수량들의 상기 집합에 포함된 상기 인공위성 측정된 수량들이 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  37. 제1항에 있어서, 측정된 수량들의 상기 집합이 하나 이상의 인공위성 측정된 수량과 하나 이상의 관성 위탁 시스템 측정된 수량을 포함하며; 상기 인공위성 측정된 수량들이 복수개의 지구 인공위성에 대한 상기 상대위치와 상대위치율로 구성되며; 상기 관성 위탁 시스템 측정된 수량들은 상기 관성 위탁 시스템의 위치, 속도 및 가속도로 구성되며, 측정된 수량들의 상기 집합에 포함된 관성 위탁 시스템 측정된 수량들이 상기 제1부분집합에 있으며; 측정된 수량들의 상기 집합에 포함된 상기 인공위성 측정된 수량들이 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  38. 제37항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성들을 가지며; 상기 제2부분집합의 구성원들을 선택하는 데에 하나 이상의 속성들을 이용하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  39. 제38항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 측정된 수량의 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 질이 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 데에 상기 측정된 수량의 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  40. 제39항에 있어서, 각 인공위성에 대한 상대위치가 상대위치 바이어스 오차 RBE를 포함하며; 시간의 기능으로서의 각 인공위성을 위한 상기 RBE의 행동이 식 [RBE0+RBE1·(TIME-TIME0)]에 의해 표현되는데, 여기서, 상기 TIME은 시간을 나타내고 RBE0과 RBE1은 TIME이 TIME0와 같을 때에 각각 RBE와 RBE 변화의 시간율과 같으며; 수량들 RBE0, var-RBE0, RBE1및 var-RBE1은 질속성들로 구성되며; var-RBE0와 var-RBE1은 각각 RBE0과 RBE1의 분산이며; RBE0, var-RBE0, RBE1및 var-RBE1의 더 작은 크기는 더 높은 질과 관계가 있는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  41. 제40항에 있어서, 칼만필터를 이용하여 항법문제를 풂으로 해서 특정한 인공위성에 대한 수량들 RBE0, var-RBE0, RBE1및 var-RBE1이 결정되며; 상기 칼만필터에 제공되는 상기 특정한 인공위성에 대한 var-RBE0과 var-RBE1을 위한 입력치가 충분히 커서 상기 특정의 인공위성에 대하여 상기 칼만필터를 이용하여 얻은 var-RBE1과 var-RBE1의 측정된 값들과 RBE0과 RBE1내의 측정된 오차들이 다른 인공위성에 의해 근본적으로 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  42. 제40항에 있어서, 선택법칙의 소정의 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  43. 제40항에 있어서, 선택법칙의 소정이 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지않고 RBE)이 제2문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  44. 제40항에 있어서, 선택법칙의 소정의 집합이 var-RBE0이 제1문턱을 넘지 않고 RBE0이 제2문턱을 넘지 않고 RBE1이 제3문턱을 넘지 않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  45. 제39항에 있어서, 칼만필터를 이용하여 인공위성 관성항법 문제를 풂으로써 목표 인공위성의 측정된 수량의 질이 결정되며; 상기 목표 인공위성의 측정된 수량의 분산에 대한 입력치가 충분히 커서 상기 목표 인공위성에 대한 상기 측정된 수량의 분산과 측정된 수량의 측정치들이 다른 인공위성에 의해 실질적으로 결정되며; 상기 목표 인공위성의 측정된 수량과 상기 측정된 수량의 분산의 측정치들 이의 다른 인공위성들로 접근하는 정도만큼 목표 인공위성의 측정된 수량의 질이 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  46. 제39항에 있어서, 현재시간에서 소정의 시간만큼 뺀 시간부터 확장된 시간 주기 동안의 측정된 수량들이 상기 속성들의 측정치들을 결정하는 데에 이용되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  47. 제46항에 있어서, 상기 플랫폼의 속성들과 상태들의 측정치가 최소평균 제곱오차 처리로써 결정되는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  48. 제47항에 있어서, 최소평균 제곱오차 처리가 칼만필터 처리인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  49. 제48항에 있어서, 위치오차들, 속도오차들, 항법측 기타 오차들, 자이로 바이어스 오차들, 가속도 바이어스 오차들, 기압고도 바이어스 오차 및 기압고도 바이어스율 오차로 구성된 하나 이상의 그룹을 상기 플랫폼에 대한 상기 칼만필터 오차상태들이 포함하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  50. 제48항에 있어서, 수신기 시계 바이어스 오차, 수신기 시계 바이어스율 오차, 상대 위치 바이어스 오차 및 상대위치 바이어스 오차로 구성된 하나 이상의 그룹을 인공위성 시스템에 대한 칼만필터 오차상태들이 포함하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  51. 제48항에 있어서, 인공위성 측정된 수량에 부속된 칼만필터의 해에 있는 잔여들(residuals)이 상기 수량의 속성인 것을 특징으로 하는 항법 장치.
  52. 제48항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위해 선택되는 상기 인공위성 측정된 수량이 상기 인공위성 관성 항법 시스템 상태와 현재시간에서 소정의 시간 구간을 뺀 시간에서 관계있는 오차 상태들을 측정하는 데에 사용되며; 상기 인공위성 측정된 수량의 선택이 소정의 제1질 수준을 넘는 속성들의 측정치들을 기초로 하는 것을 특징으로 하는 항법장치.
  53. 제52항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위해 선택되는 상기 인공위성 측정된 수량이 상기 인공위성 관성 항법 시스템 상태와 현재시간에서 관계있는 오차 상태들을 측정하는 데에 사용되며; 상기 인공위성 측정된 수량의 선택이 소정의 제2질 수준을 넘는 속성들의 측정치들을 기초로 하며; 상기 칼만필터로의 입력들이 현재시간에서 소정의 시간 구간을 뺀 시간에서의 상기 칼만필터의 출력이며; 상기 제2질 수준이 상기 제1질 수준보다 더 낮은 것을 특징으로 하는 항법장치.
  54. 제52항에 있어서, 인공위성 측정된 수량의 상기 속성의 측정치가 모두 상기 소정의 제1질 수준일때, 현재시간에서 소정의 시간 구간을 뺀 시간에서 측정되어 온 상기 관성 항법 시스템이 독립적인 것을 특징으로 하는 항법장치.
  55. 제48항에 있어서, 현재시간에서 소정의 시간을 뺀 시간에서와 현재시간에서의 각 인공위성에 대한 상기 상대범위 바이어스 오차의 측정치들의 차이가 상기 인공위성과 관련된 상기 측정된 수량에 대한 질의 속성이며; 상기 차이를 드리프트율이라고 부르며; 상기 드르프트율이 작을수록 상기 질이 더 높은 것을 특징으로 하는 항법장치.
  56. 제46항에 있어서, 하나 이상의 인공위성 측정된 수량의 값들이 소정의 시간동안 메모리 내에 저장되고 나서 지워지며; 상기 소정의 시간이 상기 인공위성 측정된 수량에서의 상기 노이즈의 상기 상관시간보다 긴 것을 특징으로 하는 항법장치.
  57. 제46항에 있어서, 하나 이상의 인공위성 측정된 수량의 값들의 가중합들이 T 델타-시간 기간에 계산되고, 소정의 시간 동안 메모리에 저장되고, 그리고 나서 지워지며; T가 소정의 정수이며; 상기 소정의 시간이 상기 인공위성 측정된 수량에서의 상기 노이즈의 상기 상관시간보다 긴 것을 특징으로 하는 항법장치.
  58. 플랫폼의 상태를 강지하기 위하여 외부 소스에 의해 주기적인 시간 구간 델타-시간에 제공되는 측정된 수량의 집합의 제1부분집합과 제2부분집합을 이용하되, 상기 측정된 수량이 플랫폼의 상태를 감지하는 데에 추정적으로 유용하고, 상기 제1부분집합이 상기 측정된 수량들의 0개 이상을 포함하고, 상기 측정된 수량들이 선택법칙의 소정이 집합에 따라 상기 장치에 의해 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 제1부분집합에 포함되지 않는 플랫폼 상태 감지방법에 있어서, 상기 제2부분집합에서 상기 측정된 수량을 선택하는 과정; 및 상기 플랫폼의 상태를 측정하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  59. 제58항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성을 가지며; 상기 하나 이상의 속성의 측정치가 상기 제2부분집합의 구성원들을 선택하는 데에 이용되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  60. 제59항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 측정된 수량들의 상기 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 질이 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 데에 상기 측정된 수량의 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  61. 제58항에 있어서, 선택법칙의 제1소정의 집합이 현재의 시간에서 상기 소정의 시간구간을 뺀 시간 이전의 상태감지에 부속되며; 선택법칙의 제2소정의 집합이 현재의 시간에서 상기 소정의 시간 이전부터 현재시간까지의 상태감지에 부속되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  62. 제58항에 있어서, 상기 플랫폼의 상태가 최소평균 제곱오차 처리에 의해 감지되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  63. 제62항에 있어서, 상기 최소평균 제곱오차 퍼리가 칼만필터 처리인 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  64. 제63항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분 관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하며; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하며; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T 델타-시간 시간구간 동안 미분관측 벡터의 평균을 구하여 평균 미분관측 벡터를 얻는 제1 과정과; T 델타-시간 시간구간 동안 미분상태 벡터의 평균을 구하여 평균 미분상태 벡터를 얻는 제2과정과; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱을 T 델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬을 얻되, 상기 t-천이행렬이 상기 미분 상태벡터 t를 델타-시간 구간에서 미래로 추정하는 행렬이며, T가 1보다 큰 소정의 정수이며, t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되는 제3과정과; T-천이행렬을 이용하여 T 델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 추정하는 제4과정과; 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 같은 시간 동안 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 미분 관측벡터로 변환하는 제5과정; 및 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 관련된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 구하는 제6과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  65. 제64항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T 델타-시간 구간에서의 상기 T-천이행렬의 값들을 계산하는 제7과정; 및 상기 KT 델타-시간 이상의 구간 동안 상기 측정된 값들을 보유하되 K는 정수인 제8과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  66. 제61항에 있어서, 상기 상태감지 과정이, 현재시간에서 상기 소정의 시간 구간을 뺀 시간 이전에 제1최소평균 제곱오차 처리로 상기 플랫폼의 상태를 감지하는 제1단계; 및 현재시간에서 상기 소정의 시간 구간을 뺀 시간부터 현재시간까지 제2최소평균 제곱오차 처리로 상기 플랫폼의 상태를 감지하는 제2단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  67. 제66항에 있어서, 상기 제1최소평균 제곱오차 처리가 제1칼만필터 처리이며; 상기 제2최소평균 제곱오차 처리가 제2칼만필터 처리이며; 현재시간에서 상기 소정의 시간 구간을 뺀 시간에 상기 제1칼만필터 처리에 의해 상기 제2칼만필터 처리의 입력으로서 얻어지는 상기 상태벡터와 공분산 행렬을 이용하는 제3단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  68. 제63항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하며; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하며; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T 델타-시간 시간구간 동안 미분관측 벡터의 평균을 구하여 평균 미분관측 벡터를 얻는 제1 과정과; T 델타-시간 시간구간 동안 미분상태 벡터의 평균을 구하여 평균 미분상태 벡터를 얻는 제2과정과; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱을 T 델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬을 얻되, 상기 t-천이행렬이 상기 미분 상태벡터 t를 델타-시간 구간에서 미래로 추정하는 행렬이며, T가 1보다 큰 소정의 정수이며, t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되는 제3과정과; T-천이행렬을 이용하여 T 델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 추정하는 제4과정과; 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 같은 시간 동안 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 미분 관측벡터로 변환하는 제5과정; 및 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 관련된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 구하는 제6과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  69. 제68항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T 델타-시간 구간에서의 상기 T-천이행렬의 값들을 계산하는 제7과정; 및 상기 KT 델타-시간 이상의 구간 동안 상기 측정된 값들을 보유하되 K는 정수인 제8과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  70. 제59항에 있어서, 상기 속성들의 측정치들이 외부 소스에 의해 제공되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지상태.
  71. 제59항에 있어서, 상기 측정된 수량들로부터 상기 속성들의 측정치들을 결정하는 제9과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  72. 제71항에 있어서, 상기 속성들의 측정치들과 상기 플랫폼의 상태가 최소평균 제곱오차 처리에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  73. 제72항에 있어서, 상기 최소평균 제곱오차 처리가 칼만필터 처리인 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  74. 제73항에 있어서, 칼만필터 기술을 이용하여, 미분관측벡터가 상기 관측벡터를 대신하며; 미분상태 벡터가 상기 상태벡터를 대신하며; 상기 미분 관측벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 관측벡터와 상기 실재관측벡터의 차이이며; 상기 미분 상태벡터가 상기 플랫폼의 상기 실재상태가 상기 측정상태와 같을 때에 얻어지는 상기 상태벡터와 상기 실재상태벡터의 차이이며; T 델타-시간 시간구간 동안 미분관측 벡터의 평균을 구하여 평균 미분관측 벡터를 얻는 제1 과정과; T 델타-시간 시간구간 동안 미분상태 벡터의 평균을 구하여 평균 미분상태 벡터를 얻는 제2과정과; 상기 t-천이행렬과 상기 관측행렬의 곱을 T 델타-시간 시간구간 동안의 평균을 구하여 평균 관측행렬을 얻되, 상기 t-천이행렬이 상기 미분 상태벡터 t를 델타-시간 구간에서 미래로 추정하는 행렬이며, T가 1보다 큰 소정의 정수이며, t가 1부터 T까지의 어떤 정수라도 되는 제3과정과; T-천이행렬을 이용하여 T 델타-시간 시간구간 동안 상기 미분 상태벡터를 추정하는 제4과정과; 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 같은 시간 동안 상기 추정된 미분 상태벡터를 상기 미분 관측벡터로 변환하는 제5과정; 및 상기 T-천이행렬과 상기 평균 관측행렬을 이용하여 상기 관련된 공분산 행렬과 상기 필터이득 행렬을 구하는 제6과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  75. 제74항에 있어서, 상기 평균미분 상태벡터, 상기 평균미분 관측벡터, 상기 평균 관측행렬 및 T 델타-시간 구간에서의 상기 T-천이행렬의 값들을 계산하는 제7과정; 및 상기 KT 델타-시간 이상의 구간 동안 상기 측정된 값들을 보유하되 K는 정수인 제8과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  76. 제58항에 있어서, 상기 측정된 수량들이 복수의 지구 인공위성에 대한 상기 측정된 상대위치이며; 상기 측정된 수량들 중의 어느 하나도 제1부분집합에 있지 않는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  77. 제76항에 잇어서, 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성들을 가지며; 하나 이상의 상기 속성들의 측정치들이 제2부분집합의 구성원들을 선택하는 데에 이용되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  78. 제77항에 있어서, 측정된 수량의 상기 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 플랫폼의 상태들 정확히 감지하는 데에 질이 측정된 수량의 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  79. 제78항에 있어서, 각 인공위성에 대한 상대위치 오차 RBE를 포함하며; 시간 기능으로서의 각 인공위성에 대한 상기 RBE의 동작이 식(RBE0+REB1·TIME)에 의해 표현될 수 있고 여기서 RBE0과 RBE1은 상수이고 TIME은 시간을 나타내고 RBE0, s.d.RBE0및 s.d.RBE1은 질의 속성으로 구성되고 s.d.RBE0은 RBE0의 표준편차이고 RBE0.s.d.RBE0및 s.d.RBE1이 작으면 질과 관련이 있는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  80. 제79항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정의 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  81. 제79항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정의 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제2문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  82. 제79항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정이 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제2문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제3문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  83. 제58항에 있어서, 측정된 수량의 상기 집합이 복수의 지구 인공위성에 대한 측정된 상대위치와, 관성 위탁 시스템에 의해 측정된 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 가속도이며; 상기 관성 위탁 시스템에 의해 측정된 상기 위치, 속도 및 가속도 측정치들이 제1부분집합이 있으며; 상기 측정된 수량들이 상기 제2부분집합을 위해 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  84. 제83항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 상기 측정된 수량들이 하나 이상의 속성들을 가지고 있으며; 하나 이상의 상기 속성들이 측정치들이 상기 제2부분집합의 구성원들을 선택하는데에 이용되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  85. 제84항에 있어서, 상기 제2부분집합을 위하여 선택되는 측정된 수량의 상기 하나 이상의 속성들이 질의 측정치이며; 질이 플랫폼의 상태를 정확히 측정하는 데에 상기 측정된 수량의 유용성의 측정치인 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지상태.
  86. 제85항에 있어서, 각 인공위성에 대한 상대위치가 상대위치 오차 RBF를 포함하며; 시간 기능으로서의 각 인공위성에 대한 상기 RBE의 동작이 식(RBE0+RBE1·TIME)에 의해 표현될 수 있고 여기서 RBE0과 RBE1은 상수이고 TIME은 시간을 나타내고 RBE0, s.d.RBE0및 s.d.RBE1은 질의 속성으로 구성되고 s.d.RBE0은 RBE0의 표준편차이고 RBE0, s.d.RBE0및 s.d.RBE1이 작으면 질과 관련이 있는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  87. 제86항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정의 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  88. 제86항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정의 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제2문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  89. 제86항에 있어서, 선택법칙의 상기 소정의 집합이 s.d.RBE0이 제1문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제2문턱을 넘지않고 s.d.RBE0이 제3문턱을 넘지않으면 상대위치 측정치가 선택되는 것을 특징으로 하는 플랫폼 상태 감지방법.
  90. 상기 제58항의 상기 방법을 실현하는 장치.
  91. 상기 제59항의 상기 방법을 실현하는 장치.
  92. 상기 제60항의 상기 방법을 실현하는 장치.
  93. 상기 제71항의 상기 방법을 실현하는 장치.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
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