WO2021151864A1 - Procede et systeme de navigation - Google Patents

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WO2021151864A1
WO2021151864A1 PCT/EP2021/051693 EP2021051693W WO2021151864A1 WO 2021151864 A1 WO2021151864 A1 WO 2021151864A1 EP 2021051693 W EP2021051693 W EP 2021051693W WO 2021151864 A1 WO2021151864 A1 WO 2021151864A1
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WO
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gnss
mode
navigation system
satellite
base stations
Prior art date
Application number
PCT/EP2021/051693
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English (en)
Inventor
Philippe Elie
Vincent BISGAMBIGLIA
Elie AMANI
Marc Pollina
Original Assignee
Safran Electronics & Defense
M3 Systems
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Publication date
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Priority to EP21701532.0A priority patent/EP4097420A1/fr
Priority to US17/792,956 priority patent/US20230043214A1/en
Priority to CN202180009160.0A priority patent/CN115362349A/zh
Priority to IL294632A priority patent/IL294632A/en
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    • 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
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    • G01S19/49—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system whereby the further system is an inertial position system, e.g. loosely-coupled

Definitions

  • the invention relates to a method and a navigation system.
  • INS Inertial Navigation System
  • sensors such as accelerometers or gyrometers. These sensors provide measurements (measurements of rotation, acceleration, etc.), an integration of which makes it possible to determine the attitude, speed and position of a vehicle in motion.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • GPS Global Positioning System
  • GLONASS Russian satellite navigation system
  • Galileo Galile European satellite navigation system
  • Beidou Beidou Chinese satellite navigation system
  • the information provided by the GNSS system is generally used to reset the INS system.
  • this registration is carried out by means of a Kalman filter which optimizes the navigation performance by estimating the respective errors of the GNSS system and of the INS system.
  • loose coupling in English terminology
  • tight coupling in English terminology
  • loose coupling in addition to receiving navigation solutions (positions, speeds) from the INS system, the Kalman filter receives as input navigation solutions (positions, speeds) supplied by the GNSS system.
  • the GNSS system supplies raw data such as pseudo-distances or pseudo-speeds as input to the Kalman filter instead of the navigation solutions.
  • a GNSS system must receive signals from at least a predetermined number of satellites, known as GNSS satellites, generally equal to four. In some environments, such as urban settings, the reception of satellite signals is disrupted, which can prevent, at least temporarily, the GNSS system from receiving the predetermined number of GNSS satellites needed to determine a navigation solution. These disturbances are linked in particular to masking of GNSS satellites, multipaths and interference. When encountering such disturbances, a GNSS system may be unable to provide a Kalman filter input navigation solution. Without the help of the GNSS system, a hybrid GNSS / INS system then becomes a simple INS system.
  • An advantage of a tightly coupled GNSS / INS hybrid system is that even if the number of GNSS satellites accessible by the GNSS system is less than the predetermined number of GNSS satellites, the GNSS / INS hybrid system can benefit from the contribution of the GNSS / INS system.
  • raw data provided by the GNSS system to determine an improved navigation solution compared to an INS alone.
  • the management of raw GNSS data e. g. the correction calculation of GNSS satellite clocks, positions and speeds from ephemeris data, makes tightly coupled hybrid GNSS / INS systems significantly more complex than loosely coupled hybrid GNSS / INS systems.
  • the present invention relates to a navigation device comprising an inertial navigation system coupled with a satellite navigation system, the information provided by the satellite positioning system being used to reset the inertial navigation system, characterized by that the device further comprises means for measuring signals originating from base stations of a wireless cellular network, the satellite navigation system and the measuring means signals from base stations of the wireless cellular network are coupled together by a tight coupling to form a satellite and / or base station navigator implementing an estimator with simultaneous mapping and location and in that the navigation system by satellites and the means for measuring signals originating from base stations of the wireless cellular network are coupled to the inertial navigation system by a loose coupling to reset the inertial navigation system.
  • the invention also relates to a navigation method comprising an inertial navigation system coupled with a satellite navigation system, the information supplied by the satellite positioning system being used to reset the inertial navigation system, characterized in that the method comprises the steps of:
  • the present invention makes it possible to have potentially the greatest amount of information available (GNSS and / or 5G) within a hybridization architecture based on a loose coupling of the pseudo-distance information that resets the inertial navigation and in based on a tight GNSS / 5G coupling structure that maximizes the fusion of raw information from the two satellite sources via GNSS and 5G receivers.
  • the satellite and / or base station navigator operates in three operating modes, the first mode, called mapping mode, being a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and ratios carrier-to-noise signals from base stations in the cellular wireless network and satellite signals are available, the second mode, called 5G mode, being a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios of signals from only base stations of the cellular wireless network are available and the third, so-called standard, mode is a mode in which pseudo distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios of signals from only satellite signals are available.
  • mapping mode being a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and ratios carrier-to-noise signals from base stations in the cellular wireless network and satellite signals are available
  • 5G mode being a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios of signals from only base stations of the cellular wireless network are available
  • the device further comprises a matrix generation module which forms a plurality of matrices comprising a transition matrix, a Jacobian matrix, a measurement noise covariance matrix and a measurement noise covariance matrix. process noises.
  • the matrix generation module forms a transition matrix, a Jacobian matrix, a measurement noise covariance matrix and a process noise covariance matrix which are different from the matrices formed for the other modes.
  • the navigation device comprises a Kalman filter.
  • the method comprises the step of determining an operating mode of the satellite navigator and / or by base stations from among three operating modes and the first mode is a mode in which pseudo distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios of signals from base stations of the cellular wireless network and signals from satellites are available, the second mode is a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios are available. noise signals from base stations of the cellular wireless network are available and the third mode is a mode in which pseudo-distances, pseudo-speeds and carrier-to-noise ratios of signals from satellite signals are available.
  • the method further comprises a step of generating matrices which forms a plurality of matrices comprising a transition matrix, a Jacobian matrix, a measurement noise covariance matrix and a measurement noise covariance matrix. process noises.
  • FIG. 1 illustrates a context in which the invention is implemented
  • FIG. 2 schematically illustrates a loosely coupled hybrid navigation system between an INS system and a tightly coupled GNSS / 5G system according to the invention
  • FIG. 3 schematically illustrates a tightly coupled GNSS / 5G system
  • FIG. 4 schematically illustrates a GNSS system
  • FIG. 5 schematically illustrates a 5G system
  • FIG. 6 schematically illustrates a GNSS / 5G detector
  • FIG. 7 schematically illustrates a GNSS / 5G browser
  • FIG. 8 schematically illustrates an INS navigation system
  • FIG. 9 schematically illustrates a loosely coupled system
  • FIG. 10 schematically illustrates a loosely coupled system between an INS system and a tightly coupled GNSS / 5G system
  • FIG. 11 schematically illustrates an example of a hardware architecture of a processing module
  • FIG. 12 schematically illustrates a process executed by the processing module to select the operating mode of a browser
  • FIG. 13 schematically illustrates a method performed by a loosely coupled system browser between an INS system and a GNSS / 5G tightly coupled system.
  • Fig 1 illustrates a context in which the invention is implemented.
  • a ship 1 operates in an environment comprising satellites (here three satellites 3A, 3B and 3C are represented) of a constellation of GNSS satellites and base stations of a fifth generation cellular wireless communication system, called 5G base stations (here two 5G base stations are shown).
  • the vessel 1 comprises a loosely coupled hybrid navigation system 10 between an INS system and a tightly coupled GNSS / 5G hybrid system, referred to hereinafter simply as the GNSS / 5G + INS hybrid navigation system.
  • the base stations could just as easily be base stations of a fourth generation telephony system, called 4G base stations, or a set made up of 5G base stations and 4G base stations. .
  • Fig. 2 schematically illustrates the hybrid GNSS / 5G + INS navigation system 10.
  • the hybrid GNSS / 5G + INS navigation system 10 of FIG. 2 consists of a GNSS / 5G 100 tightly coupled system, 101 INS system, and 102 loosely coupled system.
  • the loosely coupled system 102 receives corrected measurements from the INS 101 system and navigation solutions from the tightly coupled GNSS / 5G system 100.
  • the loosely coupled system 102 receives measurements from the INS 101 system and the navigation solutions from the closely coupled GNSS / 5G system 100 and generates residual errors from this information which it takes as a measurement. entry.
  • Fig. 3 schematically illustrates the closely coupled GNSS / 5G 100 system.
  • the GNSS / 5G 100 tightly coupled system consists of a GNSS 1000 sensor, a 5G 1001 sensor, a GNSS / 5G 1002 detector and a GNSS / 5G 1003 navigator.
  • the GNSS / 5G 1002 detector defines, based on the output data it receives, whether the GNSS / 5G 100 tightly coupled system can use only GNSS data, only 5G data or 5G data and GNSS data.
  • the GNSS / 5G 1002 detector thus defines the mapping or 5G or standard operating mode.
  • the GNSS / 5G 1003 browser is based on a Kalman SLAM filter which, depending on the operating mode, configures the Kalman SLAM filter.
  • the GNSS / 5G browser 1003 defines for each of the modes, the state and observation vectors, the Kalman filter matrices and more particularly their dimension.
  • a major advantage of the GNSS / 5G 100 tight coupling system is that it uses a tight coupling between the GNSS 1000 sensor and the 5G 1001 sensor, thus allowing deployment in a browser (ie the GNSS / 5G 1003 browser) common to the sensor.
  • GNSS 1000 and to the 5G 1001 sensor of a SLAM estimator Simultaneous mapping and localization
  • the SLAM estimator is capable of simultaneously estimating states (ie positions, clock states) of 5G base stations, and navigation solutions (ie positions, speeds and clock status) of the GNSS tightly coupled system / 5G 100.
  • states ie positions, clock states
  • navigation solutions ie positions, speeds and clock status
  • N sat 4
  • the GNSS / 5G tightly coupled system 100 therefore does not require additional external means to determine the clock positions and states of the 5G base stations.
  • the GNSS / 5G tightly coupled system 100 is able to provide a navigation solution in compensating for the absence of GNSS signals with measurements from the 5G 1001 sensor.
  • the navigation solutions determined by the GNSS / 5G tightly coupled system 100 are then combined with measurements from the INS 101 system in the loosely coupled system 102 to produce improved navigation solution and correct INS 101 system errors.
  • Fig. 4 schematically illustrates the GNSS sensor 1000.
  • the GNSS sensor 1000 receives radio frequency (RF) signals 1000A from GNSS satellites. For each RF signal received from a GNSS satellite with sufficient quality, the GNSS 1000 sensor generates 1000B output data, called GNSS output data, comprising pseudo-distances and pseudo-speeds, called pseudo-distances and pseudo- GNSS speeds, and a carrier-to-noise ratio C / N 0 , called the C / N 0 GNSS ratio, corresponding to said RF signal and estimates 1000C of the position of said GNSS satellite.
  • Fig. 5 schematically illustrates the 5G sensor 1001.
  • the 5G sensor 1001 receives RF signals, called 5G signals, 1001 A from 5G base stations. For each RF signal received from a 5G base station with sufficient quality, the 5G sensor 1001 generates output data, called 5G output data, comprising estimates 1001 B of pseudo-distances and pseudo-speeds, called pseudo-distances and pseudo-speeds 5G, and a carrier to noise ratio C / N 0 , called C / N ratio 0 5G, corresponding to said RF signal.
  • 5G output data comprising estimates 1001 B of pseudo-distances and pseudo-speeds, called pseudo-distances and pseudo-speeds 5G, and a carrier to noise ratio C / N 0 , called C / N ratio 0 5G, corresponding to said RF signal.
  • Fig. 6 schematically illustrates the GNSS / 5G 1002 detector.
  • the GNSS / 5G 1002 detector receives GNSS and 5G output data including:
  • the GNSS / 5G detector 1002 then plays two roles. Its primary role is to synchronize the GNSS output data with the 5G output data when both types of data are available. For example, if multiple 5G output data is collected between two GNSS output data collections, the 5G output data is averaged to reflect average 5G output data over a time interval corresponding to the two GNSS output data collections.
  • the second role of the GNSS / 5G 1002 detector is to define, based on the output data it receives, whether the GNSS / 5G 100 tightly coupled system can use only GNSS data, only 5G data, or 5G data. and GNSS data.
  • the type of data used makes it possible to define an operating mode of the hybrid GNSS / 5G + INS system 10 from among a plurality of possible operating modes.
  • the plurality of operating modes comprises a so-called mapping mode (“mapping” in English terminology), a so-called 5G mode and a so-called standard mode (GNSS).
  • mapping mode In mapping mode, a sufficient number of pseudo-distances, pseudo-speeds and C / N 0 GNSS and 5G ratios are available.
  • the GNSS / 5G detector 1002 then supplies as output 1002A measurements of GNSS pseudospeed and pseudo-distances of the GNSS / 5G tightly coupled system 100, 1002B estimates of the corresponding GNSS and / or 5G C / N 0 ratios. for measurements 1002A, positions of the GNSS satellites 1002C corresponding to measurements 1002A and a identifier 1002D indicating the data to be used by the GNSS / 5G tightly coupled system 100 (GNSS or 5G or GNSS and 5G).
  • Fig. 7 schematically illustrates the GNSS / 5G 1003 browser.
  • the GNSS / 5G 1003 browser implements the algorithm which will be described with reference to Fig. 12.
  • the GNSS / 5G 1003 browser includes a SLAM estimator. It is common practice to use an extended Kalman filter ("Extended Kalman Filter (EKF)", called EKF filter hereafter, to solve a SLAM problem.
  • EKF filter Extended Kalman Filter
  • the GNSS / 5G browser 1003 therefore includes a module, called the EKF-SLAM module, 10030 solving the SLAM problem of the invention.
  • the EKF-SLAM 10030 module comprises a matrix generation module 10031, a correction module, called the EKF correction module, 10032 and a prediction module, called the EKF prediction module, 10033.
  • the matrix generation module 10031 is responsible for forming, using the positions of the satellites, the position and the speed of the GNSS / 5G tightly coupled system 100 and the positions of 5G base stations, a plurality of matrices used in the navigation process that we will describe below.
  • This plurality of matrices includes:
  • the matrix generation module 10031 receives as input, the estimates 1002B of the C / N 0 GNSS and / or 5G ratios, the positions of the GNSS satellites 1002C and the corrected estimates b of GNSS and / or 5G pseudo-speed and pseudo-distances of the GNSS / 5G 100 tightly coupled system provided by the EKF 10032 correction module.
  • the matrix generation module 10031 supplies the Jacobian matrix H as input to the correction module EKF 10032, and the matrices F,
  • the EKF 10032 correction module receives as input the estimates 1002A of the GNSS and / or 5G pseudo-speed and pseudo-distances of the GNSS / 5G tightly coupled system 100, the identifier 1002D indicating the data to be used by the GNSS tightly coupled system / 5G 100, the Jacobian matrix H, and, from the prediction module EKF 10033, a prediction / of an error state vector of the GNSS / 5G 100 tightly coupled system and a prediction g of a matrix of error covariance associated with said state vector.
  • the EKF 10032 correction module supplies the EKF 10033 prediction module with a posteriori estimate (that is to say after correction) d of the error state vector of the GNSS tightly coupled system. / 5G and a posterior estimate of the error covariance matrix associated with said state vector. Furthermore, the correction module EKF 10032 generates an identifier 1003A indicating an operating mode of the GNSS / 5G tightly coupled system 100 and a navigation solution, called the GNSS / 5G navigation solution, 1003B.
  • the prediction module EKF 10033 receives as input the matrices F, H, R and Q (reference c), the a posteriori estimate d of the error state vector of the tightly coupled GNSS / 5G system and estimates it at posteriori of the error covariance matrix associated with said state vector.
  • the EKF 10033 prediction module supplies the EKF 10032 correction module with the prediction / of an error state vector of the GNSS / 5G tightly coupled system 100 and the prediction g of a matrix of error covariance associated with said state vector.
  • Fig. 8 schematically illustrates the INS 10F navigation system
  • the INS 101 navigation system implements the algorithm which will be described with reference to FIG. 13.
  • the INS 101 system comprises an INS sensor 1010 and an INS navigator 1011.
  • the INS sensor 1010 comprises for example at least one accelerometer and at least one gyrometer each providing measurements to the INS navigator 1011.
  • the INS browser 1011 receives the measurements from the INS sensor 1010 and generates a navigation solution, called the INS navigation solution, 101A.
  • the INS 1011 navigator additionally receives, from the loosely coupled system 102, 101D position and speed corrections, 101C attitude corrections and corrections (bias, scale factor of G accelerometer and of the accelerometer. gyrometer) 101B to be applied to the measurements provided by the INS 1010 sensor.
  • Fig. 9 schematically illustrates the loosely coupled system 102.
  • the loosely coupled system 102 receives the identifier 1003A indicating the operating mode of the closely coupled GNSS / 5G 100 system and the hybrid GNSS / 5G 1003B navigation solution provided by said tightly coupled GNSS / 5G 100 system.
  • loose coupling additionally receives the INS 101A navigation solution provided by the INS 101 system.
  • the loosely coupled system 102 provides the corrections 101B,
  • GNSS / 5G + INS Hybrid Navigation Solution is the navigation solution provided by the GNSS / 5G + Hybrid Navigation System Fig. 10 schematically illustrates a detail of the loosely coupled system 102.
  • the loosely coupled system 102 comprises a synchronization module 1020 and a navigator, called a GNSS / 5G + INS navigator, 1021.
  • the synchronization module 1020 is in charge of providing the GNSS / 5G + INS navigator 1021 with navigation solutions 102B which 'it obtains from the navigation solutions 101A and 1003B coming from the INS 101 system and the GNSS / 5G 1003 navigator, respectively.
  • the INS 101 system and the GNSS / 5G tightly coupled system 100 generally do not generate navigation solutions. with the same frequency.
  • the synchronization module 1020 then takes care of synchronizing the INS navigation solutions with the GNSS / 5G navigation solutions.
  • the 1020 synchronization module calculates intermediate GNSS / 5G solutions between two GNSS / 5G solutions provided by the tightly coupled system GNSS / 5G 100, each intermediate GNSS / 5G solution being temporally aligned with an INS solution provided by the INS 101 system. From these synchronized INS and GNSS / 5G navigation solutions, the GNSS / 5G + INS 1021 navigator generates the corrections 101B, 101C and 101D and hybrid GNSS / 5G + INS 102A navigation solutions.
  • Fig. 11 schematically illustrates an example of a hardware architecture of a processing module 11.
  • the modules included in the hybrid GNSS / 5G + INS 10 navigation system including the GNSS / 5G detector 1002, the matrix generation module 10031, the correction module EKF 10032, the prediction module EKF 10033, the synchronization 1020, the GNSS / 5G + INS browser 1021, each include a processing module 11.
  • the processing module 11 then comprises, connected by a communication bus 110: a processor or CPU (“Central Processing Unit” in English) 111; a random access memory RAM (“Random Access Memory” in English) 112; a ROM read only memory 113; a storage unit such as a hard disk or a storage media reader, such as an SD ("Secure Digital") card reader 114; at least one communication interface 115 allowing the processing module 11 to communicate with other modules of the GNSS / 5G + INS hybrid navigation system 10.
  • a communication bus 110 a processor or CPU (“Central Processing Unit” in English) 111; a random access memory RAM (“Random Access Memory” in English) 112; a ROM read only memory 113; a storage unit such as a hard disk or a storage media reader, such as an SD (“Secure Digital”) card reader 114; at least one communication interface 115 allowing the processing module 11 to communicate with other modules of the GNSS / 5G + INS hybrid navigation system 10.
  • Processor 111 is capable of executing instructions loaded into RAM 112 from ROM 113, external memory (not shown), storage media (such as an SD card), or a communication network.
  • the processor 111 is able to read instructions from RAM 112 and execute them.
  • These instructions form a computer program causing the complete or partial execution, by the processor 111, of the processes executed by the GNSS / 5G + INS hybrid navigation system modules 10 comprising said processing module 11.
  • a programmable machine for example a DSP (“Digital Signal Processor”) or a microcontroller, or be implemented in hardware form by a machine or a computer.
  • dedicated component for example an FPGA (“Field-Programmable Gâte Array”) or an ASIC (“Application-Specific Integrated Circuit”).
  • the measurements determine the operating mode of the hybrid GNSS / 5G + INS 10 receiver.
  • the standard mode is selected.
  • the 5G mode is selected.
  • the INS / GNSS mode is selected.
  • the state vector of the EKF-SLAM estimator is made up of the position, speed, bias and drift of the receiver clock of the hybrid receiver, as well as the positions, biases and drifts of 5G stations clock.
  • the EKF-SLAM estimator produces the state prediction and the prediction error covariance using transition models as well as receiver clock models.
  • the EKF-SLAM estimator produces an update. of the state estimate and an update P k of the associated estimate error covariance.
  • the estimator state vector is made up of the position and speed of the receiver as well as the difference between the clock bias and drifts of the receiver on the one hand and each 5G station on the other.
  • the 5G mode considered here is a restricted mode in the sense that the positions of the 5G base stations as well as the bias and the clock drift of the receiver estimated in the mapping mode are used. As soon as GNSS measurements become available again, the clock bias and drift as well as the positions of the 5G stations are reintroduced into the state vector and we return to mapping mode, thus making it possible to refine the positions of the base stations. 5G. Between corrections, the EKF-SLAM estimator produces a state prediction and the prediction error covariance using the transition models as well as the 5G base station clock models.
  • GNSS mode In GNSS mode, called standard mode, only GNSS pseudo-distances are available. 5G measurements are unavailable due to disturbances related either to the environment or to the absence of the 5G network.
  • the state vector of the EKF-SLAM estimator is made up of the position, speed, bias and drift of the receiver clock. Between corrections, the EKF-SLAM estimator produces a state prediction ⁇ and the prediction error covariance k using the transition models as well as the receiver clock models. When GNSS and / or 5G pseudo-distance and pseudo-speed measurements are available, the EKF-SLAM estimator produces an update. of the state estimate and an update Pi of the associated estimate error covariance.
  • the states of the receiver change over time as follows: measurements, w r is the process noise vector modeled as white noise with zero mean and covariance . diag denotes the diagonal concatenation of matrix blocks.
  • v r [X, Y, Z] T is the receiver position
  • v s is modeled as a white Gaussian noise with zero mean and relative to the n th 5G base station at time k is linked to the states of the receiver and of the 5G base station by: where is the LOS vector from the 5G base station to the receiver, is the predicted speed of the receiver, is the zero speed of the transmitter 5G as it is stationary in this frame, c is the speed, 5t r the clock drift of the receiver and 5t s the clock drift of the 5G station, l is the wavelength of the nominal carrier frequency of the 5G base station, w Sn is a Gaussian white noise with zero mean and variance
  • Observing pseudospeed (delta-distance) made by the GNSS receiver / 5G with respect to the m th GNSS satellite at time k is linked to the reception states by is the predicted speed of the receiver, V SVm is the speed of the satellite, c is the speed, receiver clock drift and the satellite clock drift, ⁇ L is the wavelength of the nominal carrier frequency of the satellite, w SVm is a Gaussian white noise with zero mean and variance
  • the navigation algorithm uses an extended Kalman filter as an estimator with an added complexity due to the fact that the states of the base stations are simultaneously estimated with the states of the GNSS / 5G receiver.
  • the extended Kalman filter produces an estimated of X k , and an estimate of the error covariance
  • EKF estimator receiver position, speed, bias and clock drift errors, position, bias and clock drift errors of 5G base stations are estimated.
  • the states are subsequently updated at time k by adding the errors estimated at time k to the states estimated at time k- 1, i.e.
  • the estimator uses the dynamic models described previously to propagate the estimates of the states , provide the prediction of the corresponding error covariance matrix and use the observation model.
  • mapping mode the state prediction is made: with
  • the EK-SLAM estimator corrects for state errors using the following EKF correction equations:
  • Z k is the measure estimated from the observation model.
  • Z k can also be estimated using the Jacobian H k and the a priori state prediction X.
  • the dimension of the measurement noise covariance matrix R k depends on the number M of GNSS satellites processed and / or on the number of 5G base stations from which the signals are received.
  • L N + M is the total number of available transmitters.
  • R k is a 2Lx2L dimension matrix defined by: DLL loop band of the GNSS or 5G signal continued,: FLL loop band of the continued GNSS or 5G signal, T n : coherent integration time of the GNSS or 5G DLL loop of interest, ' ⁇ estimated from the report carrier-to-noise of the GNSS or 5G channel of interest, and d: chip spacing between the Early and Late correlators of the GNSS or 5G DLL of interest.
  • the corresponding Jacobian matrix is obtained by:
  • the correction produces the a posteriori estimate and the posterior estimate of the corresponding error covariance matrix P k .
  • the true states (positions, speeds, clocks) are updated at time k by adding the posterior error estimate X k to the estimates of true states at time
  • z z s
  • correction produces the posterior estimate and the posterior estimate of the corresponding error covariance matrix .
  • the true states (positions, speeds, clocks) are updated at time k by adding the a posteriori error estimate to the estimates of true states at time In 5G mode, let N be the number of 5G base stations received:
  • X represents 3 + 3 + 2 * N states and Z represents N position deviation observations and N speed deviation observations.
  • the matrix H k is of the form: In GNSS mode, standard mode, if M is the number of satellites from which signals are received, X represents 3 + 3 + 2 states which are independent of the number of states and Z represents M position deviation observations and M observations d 'speed deviation.
  • the matrix H k is of the form:
  • mapping mode X represents 3 + 3 + 2 + (3 + 2) * N states and X is not the concatenation of the separate 5G and GNSS states.
  • Z represents M position deviation observations then M speed deviation observations + N position deviation observations and N speed deviation.
  • the matrix H k is of the form:
  • Fig. 12 schematically illustrates a process executed by the processing module to select the operating mode of a browser.
  • Step E120 corresponds to an operating mode in which only GNSS signals are measured, the operating mode of the browser is standard GNSS mode. This mode corresponds for example to the case where the carrier is at sea.
  • step E121 the processing module checks whether signals transmitted by 5G base stations are measured.
  • step E122 If so, the processing module goes to step E122. If not, the processing module returns to step E120.
  • Step E1 22 corresponds to an operating mode in which GNSS and 5G signals are measured, the operating mode of the browser is mapping mode. This mode corresponds for example to the case where the wearer is approaching a port.
  • step E123 the processing module checks whether the GNSS signals are not usable.
  • step E124 If so, the processing module goes to step E124. If not, the processing module returns to step E122.
  • Step E124 corresponds to a 5G operating mode. This mode corresponds for example to the case where the carrier is at the dock.
  • step E125 the processing module checks whether the 5G signals cannot be used. If so, the processing module returns to step E120. If not, the processing module returns to step E124.
  • Fig. 13 schematically illustrates a method executed by a loosely coupled system browser between an INS system and a tightly coupled GNSS / 5G system.
  • step E130 the initial estimate of the state vector and the initial estimate of the error covariance are obtained.
  • step E131 the operating mode of the browser is obtained as well as the measurements
  • step E132 the Jacobian matrices and the process noise covariance matrices are obtained.
  • the operating mode is the mapping mode
  • the matrices F k , H k , R k and Q k are obtained.
  • the matrices F ' k , H' k , R and Q ' k are obtained.
  • the matrices F '' K , H ” k , R '' k and Q” k are obtained.
  • steps E133 to E135 a correction is performed using the matrices obtained. More precisely, a calculation of the Kalman gain is carried out in step E133, a calculation of the correction of the a priori estimate of the new measurement is carried out in step E1 34 and a calculation of the error covariance matrix of the estimate is calculated.
  • step E136 a calculation of the state vector prediction is performed.
  • step E137 the prediction of the measurement vector is performed and in step E1 38, the prediction of the error covariance matrix is calculated.
  • the mode is the mapping mode
  • the following predictions are calculated:
  • the mode is 5G mode
  • the following predictions are calculated:
  • the mode is standard GNSS mode
  • the following predictions are calculated:

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Abstract

Dispositif de navigation comprenant un système de navigation inertielle (101) couplé avec un système de navigation par satellites (100), les informations fournies par le système de positionnement par satellites étant utilisées pour recaler le système de navigation inertielle, caractérisé en ce que le dispositif comporte en outre des moyens de mesure (100) de signaux provenant de stations de base d'un réseau cellulaire sans fils, le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés entre eux par un couplage serré (100) pour former un navigateur par satellite et/ou par stations de base implémentant un estimateur à cartographie et localisation simultanées et en ce que le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés au système de navigation inertielle par un couplage lâche (102) pour recaler le système de navigation inertielle.

Description

DESCRIPTION
TITRE : Procédé et système de navigation DOMAINE TECHNIQUE
L’invention concerne un procédé et un système de navigation.
ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE
L’utilisation de systèmes de navigation inertielle, appelée système INS (« Inertial Navigation System » en terminologie anglo-saxonne) est aujourd’hui classique, notamment dans le domaine de la navigation aérienne et maritime. Des systèmes INS sont ainsi couramment installés dans des véhicules, tels que des aéronefs ou des navires. Les systèmes INS utilisent différents capteurs tels que des accéléromètres ou des gyromètres. Ces capteurs fournissent des mesures (mesures de rotation, d’accélération, ...) dont une intégration permet de déterminer une attitude, une vitesse et une position d’un véhicule en cours de déplacement.
Ces capteurs sont cependant imparfaits et présentent des erreurs intrinsèques ou des biais de mesure susceptibles de varier au cours d’un déplacement. Ces capteurs sont par ailleurs sujets à des bruits de mesure. Une conséquence de ces imperfections est que les systèmes INS s’avèrent précis sur une courte durée, mais sont sujets, à plus long terme, à des dérives importantes.
Pour pallier ces dérives, certains systèmes INS sont couplés avec un système de positionnement par satellites de type GNSS (« Global Navigation Satellite System » en terminologie anglo-saxonne), appelé système GNSS par la suite, tel qu’un système GPS (« Global Positioning System » en terminologie anglo-saxonne), GLONASS (système de navigation satellitaire russe), Galileo (futur système de navigation satellitaire européen) ou Beidou (futur système de navigation satellitaire chinois). On obtient alors un système dit hybride GNSS/INS tel que décrit par exemple dans le document EP2245479.
Dans un système hybride GNSS/INS, les informations fournies par le système GNSS sont généralement utilisées pour recaler le système INS. Classiquement, ce recalage est réalisé au moyen d’un filtre de Kalman qui optimise les performances de navigation en estimant les erreurs respectives du système GNSS et du système INS.
On distingue alors deux types de couplage : le couplage lâche (« lossely coupling » en terminologie anglo-saxonne) et le couplage serré ( « tightly coupling » en terminologie anglo-saxonne). Dans le couplage lâche, en plus de recevoir des solutions de navigation (positions, vitesses) du système INS, le filtre de Kalman reçoit en entrée des solutions de navigation (positions, vitesses) fournies par le système GNSS.
Dans le couplage serré, le système GNSS fournit en entrée du filtre de Kalman des données brutes telles que des pseudo-distances ou des pseudo-vitesses à la place des solutions de navigation.
A l’heure actuelle, une majorité des systèmes de navigation hybrides GNSS/INS utilise un couplage lâche du fait de sa simplicité de mise en œuvre.
Cependant, pour pouvoir fournir une solution de navigation, un système GNSS doit capter des signaux d’au moins un nombre prédéterminé de satellites, dites satellites GNSS, égal en général à quatre. Dans certains milieux, tels que les milieux urbains, la réception des signaux satellites est perturbée, ce qui peut empêcher, au moins temporairement, le système GNSS de capter le nombre prédéterminé de satellites GNSS nécessaires à la détermination d’une solution de navigation. Ces perturbations sont notamment liées à des masquages des satellites GNSS, des multi-trajets et des interférences. Lorsqu’il rencontre de telles perturbations, un système GNSS peut être incapable de fournir une solution de navigation en entrée du filtre de Kalman. Sans aide du système GNSS, un système hybride GNSS/INS devient alors un simple système INS.
Un avantage d’un système hybride GNSS/INS à couplage serré est que, même en cas de nombre de satellites GNSS accessibles par le système GNSS inférieur au nombre prédéterminé de satellites GNSS, le système hybride GNSS/INS peut profiter de l’apport des données brutes fournies par le système GNSS pour déterminer une solution de navigation améliorée par rapport à un système INS seul. Cependant la gestion des données GNSS brutes, e. g. le calcul de correction des horloges des satellites GNSS, des positions et des vitesses à partir de données d’éphéméride, rendent les systèmes hybrides GNSS/INS à couplage serré sensiblement plus complexes que les systèmes hybrides GNSS/INS à couplage lâche.
Il est souhaitable de pallier ces inconvénients de l’état de la technique. Il est notamment souhaitable de proposer une méthode et un système qui permettent de pallier les défauts d’un système de navigation hybride GNSS/INS à couplage lâche tout en conservant une complexité inférieure à un système de navigation hybride GNSS/INS à couplage serré. EXPOSE DE L'INVENTION
Selon un premier aspect, la présente invention concerne un dispositif de navigation comprenant un système de navigation inertielle couplé avec un système de navigation par satellites, les informations fournies par le système de positionnement par satellites étant utilisées pour recaler le système de navigation inertielle, caractérisé en ce que le dispositif comporte en outre des moyens de mesure de signaux provenant de stations de base d’un réseau cellulaire sans fils, le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés entre eux par un couplage serré pour former un navigateur par satellite et/ou par stations de base implémentant un estimateur à cartographie et localisation simultanées et en ce que le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés au système de navigation inertielle par un couplage lâche pour recaler le système de navigation inertielle.
L’invention concerne aussi un procédé de navigation comprenant un système de navigation inertielle couplé avec un système de navigation par satellites, les informations fournies par le système de positionnement par satellites étant utilisées pour recaler le système de navigation inertielle, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de :
- mesure de signaux provenant de stations de base d’un réseau cellulaire sans fils,
- couplage par un couplage serré du système de navigation par satellites et de moyens de mesure des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils pour former un navigateur par satellite et/ou par stations de base implémentant un estimateur à cartographie et localisation simultanées,
- couplage par un couplage lâche du système de navigation par satellites des moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils au système de navigation inertielle pour recaler le système de navigation inertielle.
Ainsi, la présente invention permet de disposer potentiellement du plus grand nombre d’informations disponibles (GNSS et/ou 5G) au sein d’une architecture d’hybridation basée sur un couplage lâche des informations de pseudo-distance recalant la navigation inertielle et en s’appuyant sur une structure de couplage serré GNSS / 5G qui permet d’optimiser au maximum la fusion des informations brutes provenant des deux sources satellites via GNSS et récepteurs 5G.
Selon un mode particulier de l’invention, le navigateur par satellite et/ou par stations de base fonctionne dans trois modes de fonctionnement, le premier mode, dit mode cartographie, étant un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils et des signaux des satellites sont disponibles, le deuxième mode, dit mode 5G, étant un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant seulement de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont disponibles et le troisième mode, dit standard, étant un mode dans lequel des pseudo distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux des seuls signaux des satellites sont disponibles.
Ainsi, une qualité maximale d’une fonction de navigation en continu est obtenue lorsque seul le GNSS est disponible ou lorsque seul le réseau cellulaire est disponible ou lorsque le GNSS et le réseau cellulaire sont disponibles. Selon un mode particulier de l’invention, le dispositif comporte en outre un module de génération de matrices qui forme une pluralité de matrices comprenant une matrice de transition, une matrice jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus.
Ainsi,
Selon un mode particulier de l’invention, pour chaque mode de fonctionnement, le module de génération de matrices forme une matrice de transition, une matrice jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus qui sont différentes des matrices formées pour les autres modes.
Selon un mode particulier de l’invention, le dispositif de navigation comporte un filtre de Kalman.
Selon un mode particulier de l’invention, le procédé comporte l’étape de détermination d’un mode de fonctionnement du navigateur par satellite et/ou par stations de base parmi trois modes de fonctionnement et le premier mode est un mode dans lequel des pseudo distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils et des signaux des satellites sont disponibles, le deuxième mode est un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont disponibles et le troisième mode est un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux des signaux des satellites sont disponibles.
Selon un mode particulier de l’invention, le procédé comporte en outre une étape de génération de matrices qui forme une pluralité de matrices comprenant une matrice de transition, une matrice Jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus.
BREVE DESCRIPTION DES DESSINS
Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels :
[Fig. 1] illustre un contexte dans lequel est mise en œuvre l’invention ;
[Fig. 2] illustre schématiquement un système de navigation hybride à couplage lâche entre un système INS et un système à couplage serré GNSS/5G selon l’invention ;
[Fig. 3] illustre schématiquement un système à couplage serré GNSS/5G ;
[Fig. 4] illustre schématiquement un système GNSS ;
[Fig. 5] illustre schématiquement un système 5G ;
[Fig. 6] illustre schématiquement un détecteur GNSS/5G ;
[Fig. 7] illustre schématiquement un navigateur GNSS/5G ;
[Fig. 8] illustre schématiquement un système de navigation INS ; [Fig. 9] illustre schématiquement un système à couplage lâche ;
[Fig. 10] illustre schématiquement un système à couplage lâche entre un système INS et un système à couplage serré GNSS/5G ;
[Fig. 11] illustre schématiquement un exemple d’une architecture matérielle d’un module de traitement ;
[Fig. 12] illustre schématiquement un procédé exécuté par le module traitement pour sélectionner le mode de fonctionnement d’un navigateur ;
[Fig. 13] illustre schématiquement un procédé exécuté par un navigateur du système à couplage lâche entre un système INS et un système à couplage serré GNSS/5G.
EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION
L’invention est décrite par la suite dans un contexte maritime dans lequel un système de navigation mettant en œuvre un procédé selon l’invention est transporté par un véhicule ou portant de type navire. L’invention pourrait tout aussi bien s’appliquer dans des contextes différents tels qu’un contexte aérien ou routier, le véhicule transportant le système de navigation selon l’invention pouvant être un aéronef, un drone, une voiture ou un camion. La Fig 1 illustre un contexte dans lequel est mise en œuvre l’invention. Dans la Fig. 1, un navire 1 évolue dans un environnement comprenant des satellites (ici trois satellites 3A, 3B et 3C sont représentés) d’une constellation de satellites GNSS et des stations de base d’un système de communication sans fil cellulaire de cinquième génération, dites stations de base 5G (ici deux stations de base 5G sont représentées). Le navire 1 comprend un système de navigation 10 hybride à couplage lâche entre un système INS et un système hybride GNSS/5G à couplage serré, appelé simplement système de navigation hybride GNSS/5G + INS par la suite.
Dans un mode de réalisation, les stations de base pourraient tout aussi bien être des stations de base d’un système de téléphonie de quatrième génération, dites stations de base 4G, ou un ensemble constitué de stations de base 5G et de stations de base 4G.
La Fig. 2 illustre schématiquement le système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10. Le système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10 de la Fig. 2 comprend un système à couplage serré GNSS/5G 100, un système INS 101 et un système à couplage lâche 102.
Les différents couplages sont décrits par la suite.
Dans un mode de réalisation, le système à couplage lâche 102 reçoit des mesures corrigées du système INS 101 et des solutions de navigation du système à couplage serré GNSS/5G 100.
Dans un autre mode de réalisation, le système à couplage lâche 102 reçoit des mesures du système INS 101 et des solutions de navigation du système à couplage serré GNSS/5G 100 et génère à partir de ces informations des erreurs résiduelles qu’il prend comme mesure d’entrée.
La Fig. 3 illustre schématiquement le système à couplage serré GNSS/5G 100. Le système à couplage serré GNSS/5G 100 comprend un capteur GNSS 1000, un capteur 5G 1001, un détecteur GNSS/5G 1002 et un navigateur GNSS/5G 1003.
Le détecteur GNSS/5G 1002 définit, en fonction des données de sortie qu’il reçoit, si le système à couplage serré GNSS/5G 100 peut utiliser uniquement des données GNSS, uniquement des données 5G ou des données 5G et des données GNSS. Le détecteur GNSS/5G 1002 définit ainsi le mode de fonctionnement cartographie ou 5 G ou standard. Le navigateur GNSS/5G 1003 est basé sur un filtre de Kalman SLAM qui, en fonction du mode de fonctionnement, configure le filtre de Kalman SLAM. Ainsi le navigateur GNSS/5G 1003 définit pour chacun des modes, les vecteurs d’état, d’observation, les matrices du filtre de Kalman et plus particulièrement leur dimension.
Un atout majeur du système à couplage serré GNSS/5G 100 est qu’il utilise un couplage serré entre le capteur GNSS 1000 et le capteur 5G 1001, permettant ainsi un déploiement dans un navigateur (i.e. le navigateur GNSS/5G 1003) commun au capteur GNSS 1000 et au capteur 5G 1001 d’un estimateur SLAM (cartographie et localisation simultanées,
« Simultaneous Localization and Mapping » en terminologie anglo-saxonne). L’estimateur SLAM est capable d’estimer simultanément des états (i.e. positions, états d’horloge) des stations de base 5G, et des solutions de navigation (i.e. des positions, vitesses et état d’horloge) du système à couplage serré GNSS/5G 100. Ainsi, tant que le système à couplage serré GNSS/5G 100 capte au moins un nombre prédéterminé de satellites GNSS Nsat (en général Nsat = 4), il est capable d’estimer les états (positions et états d’horloge) des stations de base 5G. Le système à couplage serré GNSS/5G 100 ne nécessite donc pas de moyens additionnels externes pour déterminer les positions et états d’horloge des stations de base 5G. Une fois les états des stations de base 5G connus, lorsque le nombre de satellites captés par le système à couplage serré GNSS/5G 100 est inférieur à Nsat, le système à couplage serré GNSS/5G est capable de fournir une solution de navigation en compensant l’absence de signaux GNSS par des mesures provenant du capteur 5G 1001. Les solutions de navigation déterminées par le système à couplage serré GNSS/5G 100 sont ensuite combinées avec des mesures du système INS 101 dans le système à couplage lâche 102 pour produire une solution de navigation améliorée et corriger des erreurs du système INS 101.
La Fig. 4 illustre schématiquement le capteur GNSS 1000. Le capteur GNSS 1000 reçoit des signaux radio fréquence (RF) 1000A de la part de satellites GNSS. Pour chaque signal RF reçu d’un satellite GNSS avec une qualité suffisante, le capteur GNSS 1000 génère des données de sortie 1000B, dites données de sortie GNSS, comprenant des pseudo-distances et des pseudo-vitesses, dites pseudo-distances et pseudo-vitesses GNSS, et un rapport porteuse sur bruit C /N0, dit rapport C /N0 GNSS, correspondant audit signal RF et des estimations 1000C de la position dudit satellite GNSS. La Fig. 5 illustre schématiquement le capteur 5G 1001. Le capteur 5G 1001 reçoit des signaux RF, dits signaux 5 G, 1001 A de la part de stations de base 5G. Pour chaque signal RF reçu d’une station de base 5G avec une qualité suffisante, le capteur 5G 1001 génère des données de sortie, dites données de sortie 5 G, comprenant des estimations 1001 B de pseudo-distances et de pseudo-vitesses, dites pseudo-distances et pseudo-vitesses 5G, et d’un rapport porteuse sur bruit C /N0, dits rapport C /N0 5G, correspondant audit signal RF.
La Fig. 6 illustre schématiquement le détecteur GNSS/5G 1002.
Le détecteur GNSS/5G 1002 reçoit les données de sortie GNSS et 5G comprenant :
- les estimations 1000B des pseudo-distances et des pseudo-vitesses GNSS et des rapports C/N0 GNSS;
- les estimations 1000C des positions des satellites GNSS ; et,
- les estimations 1001B des pseudo-distances et des pseudo-vitesses 5G et des rapports C/N0 5G.
Le détecteur GNSS/5G 1002 joue alors deux rôles. Son premier rôle est de synchroniser les données de sortie GNSS avec les données de sortie 5G lorsque les deux types de données sont disponibles. Par exemple, si plusieurs données de sortie 5G sont collectées entre deux collectes de données de sortie GNSS, les données de sortie 5G sont moyennées pour refléter des données de sortie 5G moyennes sur un intervalle de temps correspondant aux deux collectes de données de sortie GNSS.
Le deuxième rôle du détecteur GNSS/5G 1002 est de définir, en fonction des données de sortie qu’il reçoit, si le système à couplage serré GNSS/5G 100 peut utiliser uniquement des données GNSS, uniquement des données 5 G ou des données 5G et des données GNSS. Le type des données utilisées permet de définir un mode de fonctionnement du système hybride GNSS/5G + INS 10 parmi une pluralité de modes de fonctionnement possibles. La pluralité de modes de fonctionnement comprend un mode dit cartographie (« mapping » en terminologie anglo-saxonne), un mode dit 5G et un mode dit standard ( GNSS).
Dans le mode cartographie, des pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports C/N0 GNSS et 5G sont disponibles en nombre suffisant.
Dans le mode 5G, seuls les pseudo-distances, pseudo-vitesses et rapports C/N0 5G sont disponibles.
Dans le mode standard, seuls les pseudo-distances, pseudovitesses et rapports C/N0 GNSS sont disponibles.
Le détecteur GNSS/5G 1002 fournit alors en sortie des mesures 1002A de pseudovitesses et de pseudo-distances GNSS et/ou 5G du système à couplage serré GNSS/5G 100, des estimations 1002B des rapports C/N0 GNSS et/ou 5G correspondant aux mesures 1002A, des positions des satellites GNSS 1002C correspondant aux mesures 1002A et un identifiant 1002D indiquant les données à utiliser par le système à couplage serré GNSS/5G 100 (GNSS ou 5G ou GNSS et 5G).
La Fig. 7 illustre schématiquement le navigateur GNSS/5G 1003.
Le navigateur GNSS/5G 1003 met en œuvre l’algorithme qui sera décrit en référence à la Fig. 12.
Comme nous l’avons évoqué plus haut en relation avec la Fig.2, le navigateur GNSS/5G 1003 comprend un estimateur SLAM. Il est courant d’utiliser un filtre de Kalman étendu (« Extended Kalman Filter (EKF) » en terminologie anglo-saxonne), appelé filtre EKF par la suite, pour résoudre un problème de SLAM. Le navigateur GNSS/5G 1003 comprend donc un module, dit module EKF-SLAM, 10030 résolvant le problème de SLAM de l’invention.
Le module EKF-SLAM 10030 comprend un module de génération de matrices 10031, un module de correction, dit module de correction EKF , 10032 et un module de prédiction, dit module de prédiction EKF, 10033.
Le module de génération de matrice 10031 est en charge de former, en se servant des positions des satellites, de la position et de la vitesse du système à couplage serré GNSS/5G 100 et des positions de stations de base 5G, une pluralité de matrices utilisée dans le procédé de navigation que nous décrivons par la suite. Cette pluralité de matrices comprend :
- une matrice de transition F ;
- une matrice jacobienne H ;
- une matrice de covariance des bruits de mesure R ;
- une matrice de covariance des bruits de processus Q.
Le module de génération de matrice 10031 reçoit en entrée, les estimations 1002B des rapports C/N0 GNSS et/ou 5G, les positions des satellites GNSS 1002C et des estimations corrigées b de pseudovitesses et de pseudo-distances GNSS et/ou 5G du système à couplage serré GNSS/5G 100 fournies par le module de correction EKF 10032.
A partir de ces données reçues en entrée, le module de génération de matrice 10031 fournit la matrice jacobienne H en entrée du module de correction EKF 10032, et les matrices F,
H, R et Q (référence c dans la Fig. 7) en entrée du module de prédiction EKF 10033.
Le module de correction EKF 10032 reçoit en entrée les estimations 1002A de pseudovitesses et de pseudo-distances GNSS et/ou 5G du système à couplage serré GNSS/5G 100, l’identifiant 1002D indiquant les données à utiliser par le système à couplage serré GNSS/5G 100, la matrice jacobienne H, et, en provenance du module de prédiction EKF 10033, une prédiction /d’un vecteur d’état d’erreur du système à couplage serré GNSS/5G 100 et une prédiction g d’une matrice de covariance d’erreur associée audit vecteur d’état. A partir de ces données, le module de correction EKF 10032 fournit au module de prédiction EKF 10033, une estimée a posteriori (c’est-à-dire après correction) d du vecteur d’état d’erreur du système à couplage serré GNSS/5G et une estimée a posteriori e de la matrice de covariance d’erreur associée audit vecteur d’état. Par ailleurs, le module de correction EKF 10032 génère un identifiant 1003A indiquant un mode de fonctionnement du système à couplage serré GNSS/5G 100 et une solution de navigation, dite solution de navigation GNSS/5G, 1003B.
Le module de prédiction EKF 10033 reçoit en entrée les matrices F, H, R et Q (référence c), l’estimée à posteriori d du vecteur d’état d’erreur du système à couplage serré GNSS/5G et l’estimée à posteriori e de la matrice de covariance d’erreur associée audit vecteur d’état.
A partir de ces données, le module de prédiction EKF 10033 fournit au module de correction EKF 10032, la prédiction /d’un vecteur d’état d’erreur du système à couplage serré GNSS/5G 100 et la prédiction g d’une matrice de covariance d’erreur associée audit vecteur d’état.
La Fig. 8 illustre schématiquement le système de navigation INS 10F
Le système de navigation INS 101 met en œuvre l’algorithme qui sera décrit en référence à la Fig. 13.
Le système INS 101 comprend un capteur INS 1010 et un navigateur INS 1011. Le capteur INS 1010 comprend par exemple au moins un accéléromètre et au moins un gyromètre fournissant chacun des mesures au navigateur INS 1011.
Comme un navigateur INS classique, le navigateur INS 1011 reçoit les mesures du capteur INS 1010 et génère une solution de navigation, dite solution de navigation INS, 101A. Cependant, le navigateur INS 1011 reçoit en plus, de la part du système à couplage lâche 102, des corrections 101D de position et de vitesse, des corrections 101C d’attitude et des corrections (biais, facteur d’échelle de G accéléromètre et du gyromètre) 101B à appliquer aux mesures fournies par le capteur INS 1010.
La Fig. 9 illustre schématiquement le système à couplage lâche 102.
Le système à couplage lâche 102 reçoit l’identifiant 1003A indiquant le mode de fonctionnement du système à couplage serré GNSS/5G 100 et la solution de navigation hybride GNSS/5G 1003B fournie par ledit système à couplage serré GNSS/5G 100. Le système à couplage lâche reçoit de plus la solution de navigation INS 101A fournie par le système INS 101.
A partir de ces données, le système à couplage lâche 102 fournit les corrections 101B,
101C et 101D au système INS 101 et génère une solution de navigation, dite solution de navigation hybride GNSS/5G + INS 102A. La solution de navigation hybride GNSS/5G + INS est la solution de navigation fournie par le système de navigation hybride GNSS/5G + La Fig. 10 illustre schématiquement un détail du système à couplage lâche 102.
Le système à couplage lâche 102 comprend un module de synchronisation 1020 et un navigateur, appelé navigateur GNSS/5G + INS, 1021. Le module de synchronisation 1020 est en charge de fournir au navigateur GNSS/5G + INS 1021 des solutions de navigation 102B qu’il obtient à partir des solutions de navigation 101A et 1003B venant respectivement du système INS 101 et du navigateur GNSS/5G 1003. Cependant, le système INS 101 et le système à couplage serré GNSS/5G 100 ne génèrent généralement pas des solutions de navigation avec une même fréquence. Le module de synchronisation 1020 se charge alors de synchroniser les solutions de navigation INS avec les solutions de navigation GNSS/5G. Par exemple, lorsque les solutions de navigation INS sont fournies avec une plus haute fréquence que les solutions de navigation GNSS/5G, le module de synchronisation 1020 calcule des solutions GNSS/5G intermédiaires entre deux solutions GNSS/5G fournies par le système à couplage serré GNSS/5G 100, chaque solution GNSS/5G intermédiaire étant alignée temporellement sur une solution INS fournie par le système INS 101. A partir de ces solutions de navigation INS et GNSS/5G synchronisées, le navigateur GNSS/5G + INS 1021 génère les corrections 101B, 101C et 101D et les solutions de navigation hybrides GNSS/5G + INS 102A.
La Fig. 11 illustre schématiquement un exemple d’une architecture matérielle d’un module de traitement 11.
Les modules compris dans le système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10, parmi lesquels le détecteur GNSS/5G 1002, le module de génération de matrices 10031, le module de correction EKF 10032, le module de prédiction EKF 10033, le module de synchronisation 1020, le navigateur GNSS/5G + INS 1021, comprennent chacun un module de traitement 11.
Selon l’exemple d’architecture matérielle représenté à la Fig. 11, le module de traitement 11 comprend alors, reliés par un bus de communication 110 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 111 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 112 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 113 ; une unité de stockage telle qu’un disque dur ou un lecteur de support de stockage, tel qu’un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 114 ; au moins une interface de communication 115 permettant au module de traitement 11 de communiquer avec d’autres modules du système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10.
Le processeur 111 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la RAM 112 à partir de la ROM 113, d’une mémoire externe (non représentée), d’un support de stockage (tel qu’une carte SD), ou d’un réseau de communication. Lorsque le système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10 est mis sous tension, le processeur 111 est capable de lire de la RAM 112 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant l’exécution complète ou partielle, par le processeur 111, des procédés exécutés par les modules système de navigation hybride GNSS/5G + INS 10 comprenant ledit module de traitement 11.
Ces procédés peuvent être implémentés sous forme logicielle par exécution d’un ensemble d’instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémentés sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gâte Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais).
Par exemple, lorsque la présente invention est implémentée dans un navire en phase d’approche portuaire ou en phase d’accostage, les mesures déterminent le mode opératoire du récepteur hybride GNSS/5G + INS 10. Par exemple, lorsque les mesures GNSS sont partiellement masquées et/ou souffrent partiellement de multi trajets, le mode standard est sélectionné.
Lorsque les mesures GNSS sont totalement ou très fortement masquées et/ou souffrent totalement très fortement de multi trajets, le mode 5G est sélectionné.
Lorsque les mesures 5G sont totalement très fortement masquées et/ou souffrent totalement très fortement de multi trajets, le mode INS/GNSS est sélectionné.
En mode cartographie, les pseudo-distances GNSS et 5G sont disponibles. Le vecteur d’état de l’estimateur EKF-SLAM est fait de la position, de la vitesse, du biais et de la dérive de l’horloge du récepteur du récepteur hybride, ainsi que des positions, des biais et des dérives d’horloge des stations 5G.
Entre les corrections, l’estimateur EKF-SLAM produit la prédiction d’état
Figure imgf000013_0001
et la covariance d’erreur de prédiction
Figure imgf000013_0002
à l’aide des modèles de transition ainsi que des modèles d’horloge du récepteur. Lorsque des mesures de pseudo distance et de pseudo vitesses sont disponibles, l’estimateur EKF-SLAM produit une mise à jour
Figure imgf000013_0003
de l’estimée d’état et une mise à jour Pk de la covariance d’erreur d’estimation associée.
En mode 5G seules les pseudo-distances 5G sont disponibles. Le vecteur d’état de l’estimateur est fait de la position et de la vitesse du récepteur ainsi que de la différence entre les biais et dérives d’horloge du récepteur d’une part et de chaque station 5G d’autre part.
Le mode 5G considéré ici est un mode restreint dans le sens ou les positions des stations de bases 5G ainsi que le biais et la dérive d’horloge du récepteur estimés dans le mode cartographe sont utilisés. Dès que des mesures GNSS redeviennent disponibles, le biais et la dérive d’horloge ainsi que les positions des stations 5G sont réintroduits dans le vecteur d’état et l’on repasse en mode cartographie permettant ainsi d’affiner les positions des stations de base 5G. Entre les corrections, l'estimateur EKF-SLAM produit une prédiction d’état
Figure imgf000014_0006
et la covariance d’erreur de prédiction à l’aide des modèles de transition ainsi que des modèles d’horloge des stations de base 5G.
En mode GNSS, appelé mode standard, seules les pseudo-distances GNSS sont disponibles. Les mesures 5G sont indisponibles suite à des perturbations liées soit à l’environnement soit à l’absence du réseau 5 G.
Le vecteur d’état de l’estimateur EKF-SLAM est fait de la position, de la vitesse, du biais et de la dérive de l’horloge du récepteur. Entre les corrections, l’estimateur EKF-SLAM produit une prédiction d’état
Figure imgf000014_0008
~ et la covariance d’erreur de prédiction
Figure imgf000014_0007
k à l’aide des modèles de transition ainsi que des modèles d’horloge du récepteur. Lorsque des mesures de pseudo-distances et de pseudo-vitesses GNSS et/ou 5G sont disponibles, l'estimateur EKF-SLAM produit une mise à jour
Figure imgf000014_0009
de l'estimée d’état et une mise à jour Pi, de la covariance d'erreur d'estimation associée.
En dehors des modes, chaque signal 5G émane d’une station de base spatialement stationnaire et que sont vecteur d’état est constitué de ses coordonnées tridimensionnelles de position rs=[x, y, z]T et de ses états d’horloge
Figure imgf000014_0010
où c est la célérité,
Figure imgf000014_0011
le biais d’horloge de la station de base 5G et
Figure imgf000014_0012
la dérive d’horloge de la station de base 5G.
La dynamique du signal 5G est décrite par le modèle suivant : (xs)k+1 = Fs(xs)k + (ws)k où xs =
Figure imgf000014_0001
, ws est la bruit du processus modélisé comme bruit blanc à moyenne nulle et covariance Qs TL
Figure imgf000014_0002
J,
Figure imgf000014_0005
e d’horloge de la station 5G respectivement.
Les termes
Figure imgf000014_0013
peuvent être associés aux coefficients de loi de puissance,
Figure imgf000014_0014
Oui ont été démontrés au cours d'expériences de laboratoire comme caractérisant la densité spectrale de puissance des valeurs fractionnaires d’écart de fréquence y(t) d'un oscillateur par rapport à la fréquence nominale selon
Figure imgf000014_0015
Une approximation courante utilise seulement les paramètres h0 et h_2, de telle façon que
Figure imgf000014_0003
Un vecteur d’état xr du système à couplage serré GNSS/5G 100 est constitué de coordonnées tridimensionnelles de position rr=[X, Y,Z]T dudit système 100, d’une vitesse tridimensionnelle dudit système et des états de l’horloge du récepteur
Figure imgf000014_0016
Figure imgf000014_0004
Les états du récepteur évoluent dans le temps de la manière suivante :
Figure imgf000015_0003
mesures, wr est le vecteur de bruit de processus modélisé comme un bruit blanc à moyenne nulle et covariance
Figure imgf000015_0004
. diag dénote la concaténation diagonale de blocs de matrices.
Figure imgf000015_0001
Sp est le spectre de puissance de bruit de vitesse, sont les spectres de
Figure imgf000015_0005
puissance des bruits de processus du biais et de la dérive d’horloge du récepteur respectivement avec
Figure imgf000015_0002
Par exemple pour une horloge utilisant un oscillateur à quartz, h0 = 2-19 seconde, et h_2 = 2-20 Hz.
L’observation de pseudo-distance faite par le récepteur GNSS/5G sur la nieme station de base 5G à l’instant k est liée aux états du récepteur et de la station de base 5G : où vr = [X, Y, Z]T est la position du récepteur, rSn = [x> y, Z]T est la position du nieme gNodeB 5G, vs est modélisé comme un bruit blanc Gaussien à moyenne nulle et
Figure imgf000016_0001
rapport à la nieme station de base 5G à l’instant k est liée aux états du récepteur et de la station de base 5G par :
Figure imgf000016_0002
où est le vecteur LOS de la station de base 5G au récepteur,
Figure imgf000016_0007
Figure imgf000016_0006
est la vitesse prédite du récepteur, est la vitesse nulle de l’émetteur
Figure imgf000016_0008
Figure imgf000016_0019
5G comme il est stationnaire dans ce cadre, c est la célérité, 5tr la dérive d’horloge du récepteur et 5ts la dérive d’horloge de la station 5G, l est la longueur d’onde de la fréquence porteuse nominale de la station de base 5G, wSn est un bruit blanc Gaussien à moyenne nulle et variance
Figure imgf000016_0009
L’observation de pseudo-distance faite par le récepteur GNSS/5G sur le mieme satellite GNSS après correction des délais ionosphérique et tropo sphérique est donnée par :
Figure imgf000016_0003
Figure imgf000016_0010
sont les délais ionosphérique et tropo sphérique respectivement, est la pseudo-distance non corrigée, et vsv est
Figure imgf000016_0011
modélisé comme un bruit blanc Gaussien à moyenne nulle et variance
Figure imgf000016_0012
L’observation de pseudovitesse (delta-distance) faite par le récepteur GNSS/5G par rapport au mieme satellite GNSS à l’instant k est liée aux états du récepteur par : est la
Figure imgf000016_0005
vitesse prédite du récepteur, VSVm est la vitesse du satellite, c est la célérité,
Figure imgf000016_0018
la dérive d’horloge du récepteur et
Figure imgf000016_0013
la dérive d’horloge du satellite, λL est la longueur d’onde de la fréquence porteuse nominale du satellite, wSVm est un bruit blanc Gaussien à moyenne nulle et variance
Figure imgf000016_0004
L’algorithme de navigation utilise un filtre de Kalman étendu comme estimateur avec un ajout de complexité lié au fait que les états des stations de base
Figure imgf000016_0014
sont simultanément estimés avec les états du récepteur GNSS/5G.
Dans le mode cartographie, le filtre de Kalman étendu (EKF) produit une estimée
Figure imgf000016_0015
de Xk, et une estimée de covariance d’erreur
Figure imgf000016_0016
Figure imgf000016_0017
Dans l’implémentation de l’estimateur EKF, les erreurs de position, de vitesse, de biais et de dérive d’horloge du récepteur, les erreurs de position, de biais et de dérive d’horloge des stations de base 5G sont estimées. Les états sont subséquemment mis à jour à l’instant k en ajoutant les erreurs estimées à l’instant k aux états estimés à l’instant k- 1, c’est-à-dire
Figure imgf000017_0005
Le vecteur d’état de l’estimateur
Figure imgf000017_0006
à l’instant k, x étant le vrai vecteur de paramètres à estimer et xk étant l’estimée du vecteur de paramètre est donné par
Figure imgf000017_0001
Où les états de position, de vitesse et d’horloge sont définis sous forme d’erreur additive classique. Pour simplifier la notation, considérons que le vecteur d’état d’erreur estimé est noté pour l’estimation à postériori ou
Figure imgf000017_0007
pour l’estimation à priori au lieu de . L’estimée à postériori du vecteur d’état d’erreur de l’estimateur EKF à l’instant k est alors noté comme suit
Figure imgf000017_0002
Dans le mode 5G, les mesures zsv ne sont pas disponibles. Les estimées des états d’horloge du récepteur
Figure imgf000017_0009
et les états de positions des stations de base ne sont plus
Figure imgf000017_0008
calculées mais les biais relatifs d’horloges 5G par rapport à l’horloge du récepteur
Figure imgf000017_0010
Figure imgf000017_0011
avec n=1 à N sont estimés.
A l’instant /oies états
Figure imgf000017_0003
sont enlevés de l’estimateur et les estimées des états d’horloge relatifs Axhorn sont initialisés de la manière suivante :
Figure imgf000017_0004
La différence entre les vecteurs d’états d’horloge du récepteur et de la station de base évoluent selon 1 équation
Figure imgf000017_0012
est un bruit blanc à moyenne nulle et covariance
Figure imgf000017_0014
Figure imgf000017_0013
d’estimation du nouveau vecteur d’état x’ et la matrice de covariance d’erreur correspondante sont initialisés de la manière suivante : Δx' = DΔxk et P ’k=DPkDT où D est la matrice qui transforme
Figure imgf000017_0016
Figure imgf000017_0015
On dénote le nouveau vecteur d’état d’erreur
Figure imgf000017_0022
[ \ de sorte que X
Figure imgf000017_0017
. Si le vecteur
Figure imgf000017_0018
est de dimension U* 1 et le vecteur
Figure imgf000017_0019
est de dimension V*1 alors la matrice D est de dimension V*U. D est calculée à chaque changement de mode selon le nombre de stations de base 5G disponibles.
Entre deux instants de correction, l’estimateur utilise les modèles de dynamique décrits précédemment pour propager les estimées des états
Figure imgf000017_0020
, fournir la prédiction de la matrice de covariance d’erreur correspondante et utilise le modèle d’observation.
En mode cartographie, la prédiction d’état est faite :
Figure imgf000017_0021
avec
Figure imgf000018_0003
De même, la matrice de prédiction de covariance d’erreur est ainsi donnée par :
Figure imgf000018_0004
En mode 5G, la prédiction d’état suivante est faite :
Figure imgf000018_0001
De même, la matrice de prédiction de covariance d’erreur
Figure imgf000018_0005
a la même forme que dans l’équation sauf que Fk est remplacé par
Figure imgf000018_0006
et Qk par
Figure imgf000018_0007
= DQkDT = diag[Qpv, Qhor ],
Figure imgf000018_0002
Sp est le spectre de puissance de bruit de vitesse,
Figure imgf000019_0001
L’estimateur EK-SLAM corrige les erreurs d’état en utilisant les équations de correction EKF suivantes :
Figure imgf000019_0002
Où Zk est la mesure estimée à partir du modèle d’observation.
Figure imgf000019_0004
peut etre aussi estimée en utilisant la jacobienne Hk et la prédiction d’état à priori X .
Figure imgf000019_0005
La dimension de la matrice de covariance du bruit de mesure Rk dépend du nombre M de satellites GNSS traités et/ou du nombre de stations de base 5G dont les signaux sont reçus. L=N+M est le nombre total d’émetteurs disponibles. Rk est une matrice de dimension 2Lx2L définie par : bande de boucle DLL du signal GNSS ou 5G
Figure imgf000019_0003
poursuivi, : bande de boucle FLL du signal GNSS ou 5G poursuivi, Tn : temps d’intégration cohérente de la boucle DLL GNSS ou 5G d’intérêt, '■ estimée du rapport
Figure imgf000019_0006
porteuse-sur-bruit du canal GNSS ou 5G d’intérêt, et d : espacement chip entre les corrélateurs Early et Late de la DLL GNSS ou 5G d’intérêt. En mode cartographie, avec
Figure imgf000020_0004
, la matrice jacobienne correspondante est obtenue par :
Figure imgf000020_0001
· La correction produit l’estimée a posteriori
Figure imgf000020_0006
et
Figure imgf000020_0005
l’estimée a posteriori de la matrice de covariance d’erreur correspondante Pk. Les vrais états (positions, vitesses, horloges) sont mis à jour à l’instant k en ajoutant l’estimée d’erreurs a posteriori Xk aux estimées de vrais états à l’instant
Figure imgf000020_0007
En mode 5G, seules les pseudo-distances 5G sont disponibles, avec z = zs, et la Jacobienne est donnée par :
Figure imgf000020_0002
correction produit l’estimée a posteriori et l’estimée a posteriori de la matrice de covariance d’erreur correspondante
Figure imgf000020_0008
. Les vrais états (positions, vitesses, horloges) sont mis à jour à l’instant k en ajoutant l’estimée d’erreurs a posteriori aux estimées de vrais états à l’instant
Figure imgf000020_0010
Figure imgf000020_0009
En mode 5G, soit N le nombre de stations de base 5G reçues :
X représente 3 + 3 + 2*N états et Z représente N observations d’écart de position et N observations d’écart de vitesse.
Figure imgf000020_0003
Figure imgf000021_0001
La matrice Hk est de la forme :
Figure imgf000021_0002
En mode GNSS, mode standard, si M est le nombre de satellites dont les signaux sont reçus, X représente 3+3+2 états qui sont indépendants du nombre d’états et Z représente M observations d’écart de position et M observations d’écart de vitesse.
Figure imgf000022_0001
La matrice Hk est de la forme :
Figure imgf000023_0001
En mode cartographie, X représente 3+3+2 + (3+2)* N états et X n’est pas la concaténation des états 5G et GNSS séparés. Z représente M observations d’écart de position puis M observations d’écart de vitesse + N observations d’écart de position et N d’écart de vitesse.
Figure imgf000023_0002
Figure imgf000024_0002
La matrice Hk est de la forme :
Figure imgf000024_0001
Figure imgf000025_0001
La Fig. 12 illustre schématiquement un procédé exécuté par le module traitement pour sélectionner le mode de fonctionnement d’un navigateur.
L’étape E120 correspond à un mode de fonctionnement dans lequel seuls des signaux GNSS sont mesurés, le mode de fonctionnement du navigateur est le mode GNSS standard. Ce mode correspond par exemple au cas où le porteur est en pleine mer.
A l’étape E121, le module de traitement vérifie si des signaux émis par des stations de base 5G sont mesurés.
Dans l’affirmative, le module de traitement passe à l’étape E122. Dans la négative, le module de traitement retourne à l’étape E120.
L’étape El 22 correspond à un mode de fonctionnement dans lequel des signaux GNSS et 5G sont mesurés, le mode de fonctionnement du navigateur est le mode cartographie. Ce mode correspond par exemple au cas où le porteur est en approche d’un port.
A l’étape E123, le module de traitement vérifie si les signaux GNSS ne sont pas exploitables.
Dans l’affirmative, le module de traitement passe à l’étape E124. Dans la négative, le module de traitement retourne à l’étape E122.
L’étape E124 correspond à un mode de fonctionnement 5G. Ce mode correspond par exemple au cas où le porteur est à quai.
A l’étape E125, le module de traitement vérifie si les signaux 5G ne sont pas exploitables. Dans l’affirmative, le module de traitement retourne à l’étape E120. Dans la négative, le module de traitement retourne à l’étape E124. La Fig. 13 illustre schématiquement un procédé exécuté par un navigateur du système à couplage lâche entre un système INS et un système à couplage serré GNSS/5G.
A l’étape E130, l’estimée initiale du vecteur d’état
Figure imgf000026_0006
et l’estimée initiale de la covariance d’erreur sont obtenus.
A l’étape suivante E131, le mode de fonctionnement du navigateur est obtenu ainsi que les mesures
Figure imgf000026_0001
A l’étape E132, les matrices jacobiennes et les matrices de covariance de bruits de processus sont obtenues.
Si le mode de fonctionnement est le mode cartographie, les matrices Fk, Hk, Rk et Qk sont obtenues.
Si le mode de fonctionnement est le mode 5G, les matrices F ’k, H ’k, R et Q'k sont obtenues.
Si le mode de fonctionnement est le mode GNSS standard, les matrices F''K, H”k, R ’ ’k et Q”k sont obtenues.
Aux étapes E133 à E135, une correction est effectuée en utilisant les matrices obtenues. Plus précisément, un calcul du gain de Kalman est effectué à l’étape E133, un calcul de la correction de l’estimée à priori de la nouvelle mesure est effectuée à l’étape El 34 et un calcul la matrice de covariance d’erreur de l’estimée est calculée.
Ainsi, lorsque le mode est le mode cartographie, les matrices suivantes sont calculées :
Figure imgf000026_0004
Lorsque le mode est le mode 5G, les matrices suivantes sont calculées :
Figure imgf000026_0002
Lorsque le mode est le mode GNSS standard, les matrices suivantes sont calculées :
Figure imgf000026_0005
A l’issue de la correction, la prédiction est effectuée aux étapes E136 à E138. A l’étape E136, un calcul de la prédiction du vecteur d’état est effectué. A l’étape E137, la prédiction du vecteur de mesure est effectuée et à l’étape El 38, la prédiction de la matrice de covariance d’erreur est calculée.
Ainsi, lorsque le mode est le mode cartographie, les prédictions suivantes sont calculées :
Figure imgf000026_0003
Lorsque le mode est le mode 5G, les prédictions suivantes sont calculées :
Figure imgf000027_0001
Lorsque le mode est le mode GNSS standard, les prédictions suivantes sont calculées :
Figure imgf000027_0002

Claims

REVENDICATIONS
1. Dispositif de navigation comprenant un système de navigation inertielle (101) couplé avec un système de navigation par satellites (100), les informations fournies par le système de positionnement par satellites étant utilisées pour recaler le système de navigation inertielle, caractérisé en ce que le dispositif comporte en outre des moyens de mesure (100) de signaux provenant de stations de base d’un réseau cellulaire sans fils, le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés entre eux par un couplage serré (100) pour former un navigateur par satellite et/ou par stations de base implémentant un estimateur à cartographie et localisation simultanées et en ce que le système de navigation par satellites et les moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont couplés au système de navigation inertielle par un couplage lâche (102) pour recaler le système de navigation inertielle.
2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que le navigateur par satellite et/ou par stations de base fonctionne dans trois modes de fonctionnement, le premier mode étant un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils et des signaux des satellites sont disponibles, le deuxième mode étant un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont disponibles et le troisième mode étant un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux des signaux des satellites sont disponibles.
3. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce que le dispositif comporte en outre un module de génération de matrices qui forme une pluralité de matrices comprenant une matrice de transition, une matrice jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus.
4. Dispositif selon la revendication 3, caractérisé en ce que pour chaque mode de fonctionnement, le module de génération de matrices forme une matrice de transition, une matrice jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus qui sont différentes des matrices formées pour les autres modes.
5. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le dispositif de navigation comporte un filtre de Kalman.
6. Procédé de navigation comprenant un système de navigation inertielle couplé avec un système de navigation par satellites, les informations fournies par le système de positionnement par satellites étant utilisées pour recaler le système de navigation inertielle, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de : mesure de signaux provenant de stations de base d’un réseau cellulaire sans fils, couplage par un couplage serré du système de navigation par satellites avec des moyens de mesure des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils pour former un navigateur par satellite et/ou par stations de base implémentant un estimateur à cartographie et localisation simultanées, couplage par un couplage lâche du système de navigation par satellites et des moyens de mesure de signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils au système de navigation inertielle pour recaler le système de navigation inertielle.
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le procédé comporte l’étape de détermination d’un mode de fonctionnement du navigateur par satellite et/ou par stations de base parmi trois modes de fonctionnement et en ce que le premier mode est un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils et des signaux des satellites sont disponibles, le deuxième mode est un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux provenant de stations de base du réseau cellulaire sans fils sont disponibles et le troisième mode est un mode dans lequel des pseudo-distances, pseudovitesses et rapports porteuse sur bruit des signaux des signaux des satellites sont disponibles.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape de génération de matrices qui forme une pluralité de matrices comprenant une matrice de transition, une matrice jacobienne, une matrice de covariance des bruits de mesure et une matrice de covariance des bruits de processus.
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