區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的計算的製作方法

2023-05-22 16:45:51

專利名稱：區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的計算的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種計算區域或全球導航衛星系統(GNSS)中的魯棒的及改進的空間信號精度(SISA)參數的方法。
背景技術：
全球導航衛星系統可以精確地確定地面或空中的位置。全球導航衛星系統 (GNSS)，舉個例子，例如因取名「伽利略((ialileo) 」而更被熟知而實際上是構建的歐洲衛星導航系統，包括了多個衛星和一個控制系統。全球導航衛星系統(GNSS)的精度取決於一些參數，其中一個參數是每個衛星軌道信息和衛星時鐘相對於系統時間的時間誤差的質量。該質量通過空間信號精度(SISA) 來表達。儘管這種表述涉及到用於伽利略GNSS體系的術語SISA，本發明並不僅限於這種系統並且該術語應以廣義理解。特別地，用於NAVSTAR-GPS GNSS的相應的參數被稱為用戶距離誤差(URE)。SISA是用於描述GNSS導航信號的實際質量的最重要的參數並且被GNSS定期廣播。儘可能小的具有高可信度的安全值對所有導航服務來說是很關鍵的，這是因為用戶以基於該參數做出導航決定-部分甚至用於重要操作-的方式信任該參數。因此必須保證該參數的高可信度。來自於伽利略工程體系的計算SISA的傳統方法包括兩個步驟(1)確定空間信號誤差(SISE)樣本和(2)所得到的分布的超限(overbounding)。然而，這種計算方法具有一些缺點·誤差的確定是非常保守的； 由於確定過程而在總體概率密度中具有奇異點(雙峰)，這使得適當的超限被阻止； 超限結果對由人工選擇或由不合適的方法所選擇的應用的配置參數非常敏感。由於已知的缺點該方法不能達到最終所需要的可信度是非常可能的。

發明內容
因此，本發明的目的是提供一種計算具有魯棒性的SISA參數的方法，同時比傳統方法性能更好。該目的通過獨立權利要求的主題得以實現。更進一步的實施例通過從屬權利要求示出。根據本發明的SISA計算方法可包括下述三個步驟中的一個或多個，這三個步驟中的單獨的步驟都已經適於克服主要的限制(1)通過不那麼保守的適應性方法對總體SISE樣本進行確定，並且得到沒有奇異點的誤差分布。(2)通過使用配置參數(帶寬)的數據驅動(自動的)選擇的非參數方法對總體 SISE密度的密度函數進行估計。(3)對伽利略或具有多餘量的成對超限中的函數進行超限。該方法的步驟(1)給出了更真實的誤差分布(單峰的)，允許探測相應的性能餘量，同時仍然能夠確保保守性。由該方法獲得的性能餘量可以上升到5-10%。步驟( 是對總體分布中的奇異點魯棒的密度估計策略。因此步驟( 還可以被應用於利用傳統方法獲得的分布。此外，步驟O)的結果不取決於任何配置參數。因此，不需要弱調整假定。步驟( 是相對於被估密度定義的超限的正確數值應用。對傳統方法來說則不是這種情況。因此所提出的策略的結果的可信度可以被保證。在步驟O)中，總體數據的專門的依賴性由帶寬選擇器的屬性所處理，而傳統方法則應用經驗方法(thumb method)規則來解決該問題。應該注意的是本發明涉及一種技術過程，該技術過程由術語「計算」來表述。本發明的技術過程處理軌道確定的中間結果以及GNSS的時間同步元素(element)並且計算來自於這些結果的SISA參數，這些結果可以被GNSS接收機和定位設備使用以高精度估計出 GNSS的完整性風險。本發明的實施例涉及一種計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的方法，包括下述操作中的至少一個確定單獨的空間信號誤差向量；將該單獨空間信號誤差向量映射到服務區；累積經驗樣本集；處理被累積的樣本集的估計的密度函數；對伽利略超限或具有多餘量的成對超限中的密度函數進行單獨超限；並且根據預定要求選擇最差的情況。本發明的進一步的實施例涉及一種電腦程式，當該程序由計算機執行時，該程序實現如上所述根據本發明的方法且能夠計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數。該電腦程式可以被例如安裝到GNSS的控制部分內的計算設備中，例如，NAVSTAR-GPS或者即將完成的歐洲GNSSGALILE0的控制部分。根據本發明的進一步的實施例，可以提供存儲根據本發明的電腦程式的記錄載體，例如，CD-ROM, DVD，存儲卡，磁碟，或者類似的用於電子存取的適合於存儲電腦程式的數據載體。本發明的更進一步的實施例提供一種裝置，用於根據本發明的方法計算區域或全球導航衛星系統的魯棒的及改進的空間信號精度參數，並且提供所計算的空間信號精度參數以便於進一步用於區域或全球導航衛星系統。該裝置可例如包括用於存儲實現本發明方法的電腦程式的存儲器以及處理器，通過執行所存儲的電腦程式能夠以魯棒的方式計算軌道確定和GNSS SISA參數的控制部分的時間同步處理的結果，同時比傳統的方法性能更好。該裝置可被應用於例如GNSS的控制系統，例如GALILEO的控制部分。本發明的這些以及其它的方面將通過參見下述的實施例得以清楚地闡述。
本發明將通過參考示例性實施例被更詳細地描述。然而，本發明並不僅限於這些示例性實施例。


圖1給出了根據本發明的用於計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的方法的實施例的流程圖；以及圖2給出了在空間時間投影誤差上的SISA的不同的密度值的曲線圖。
具體實施例方式用於SISA參數確定的傳統技術方法是多步驟方法。雖然在不同的策略中細節也不同，但通常所有的都包括以下高層步驟·從預測中提取出衛星位置和衛星時鐘誤差參數，這是為提供具有通過空間中的信號廣播的參數的導航服務而做出的。 從精確解決方案(通常是後處理調節)中提取出衛星位置和衛星時鐘誤差參數。 有關的公共曆元的識別和在被預測的和精確的軌道位置的差別和衛星時鐘誤差的確定，即，由於預測為4維誤差向量而導致的軌道位置誤差和時鐘誤差。·通過依賴於策略的映射，誤差被轉換成被用戶所見的誤差。這給出了 SISE的一個採樣。·累積多個這種曆元以建立起SISE的經驗時間序列，這被假定為是單個統計過程 (即，單個隨機變量)的實現。·採用依賴於策略的方法來估計總體隨機變量的密度。·在伽利略情況下，以概率方式超限來通過高斯分來描述估計的密度。以下的項目存在於背景技術中1)為確定用戶所見的誤差，4維誤差(3個軌道方向和時鐘誤差)被投影在服務區，以獲得對於特定曆元的最差影響(所謂的最差用戶位置方法)。當累積所有的這些誤差時，由於被最差地影響的位置驅動誤差以及因此驅動累積的誤差分布，這就產生了一種非常保守的情形。這種保守是背景技術中的主要缺陷。2)由於在最差用戶位置方法的情況下軌道和時間誤差的極有限的補償，零誤差幾乎不可能被獲得，這導致了誤差分布的概率密度在零附近的缺口。該缺口(或雙峰)可以被理解為誤差分布中的奇異點。由於該奇異點並不代表實際情況並且需要一些特殊的處理 (將在下面描述)，這被認為是背景技術中的另一個主要缺陷。3)用於密度估計的方法是基於以簡單的柱狀圖為基礎的方法，該方法需要人工設定配置參數。在這種情況下，這些參數難以設置並且對最終結果具有很大的影響。由於幾乎不可能為結果所需要的可信度提供證據，這是現有技術的另一缺陷。4)超限策略與密度估計強烈地聯繫在一起。由於分布的奇異點，該方法需要重新啟動(work-aroimd)，否則就將失效。這種重新啟動基於分布內部的拒絕。由於該拒絕閾值來自於假設的高斯分布，而該假設是明顯錯誤的，這被認為是背景技術中的又一個缺陷。由於已知的缺陷不能達到最終SISA參數所需要的可信度是非常可能的。因此，本發明對SISA參數的計算提出了一個改進的方法，該方法克服了背景技術中已知的局限性。根據本發明的改進的SISA計算方法包括四個步驟。這些單獨步驟中的一些自身已經適合於克服現有技術中的主要的局限性(1)通過適應性方法對總體SISE樣本進行確定，其中該適應性方法較不保守並且可以得到一個沒有奇異點的誤差分布，例如，單峰概率密度。(2)對開始於衛星並處於衛星以及服務區給出的錐形的方向進行離散化 (discretising)。對每個方位和每個衛星所投影的誤差樣本進行累積，並且可以通過其它分類方法進行。(3)通過利用用於必要的配置參數(被稱為帶寬)的數據驅動(自動的)選擇器的非參數方法對總體SISE隨機變量的密度函數進行估計。(4)以帶有多餘的量的成對超限的方式對伽利略系統或其它的實施例中的函數進行超限。儘管改進的SISA計算的實施例預期應用於實際數據獲取，以獲得誤差數量的經驗分布以為導航服務提供相應的證據，但該方法可以在其它實施例中被應用於部分或全部由仿真或者理論分析產生的數據。改進的SISA計算的細節將結合圖1在下文中進行公開，其中圖1給出了該方法的流程圖。該SISA計算方法包括步驟S10，結合該步驟計算4維誤差向量。接著，該方法進行下述的步驟。步驟(1)確定空間信號誤差(圖1中的步驟S12)策略是將4維誤差向量投影到有限數量的指向服務區的專用方向上，使得該區域被充分地覆蓋。通過計算時間和採樣密度之間的折中而任意地選擇方向的數量。對專用方向的定義一旦完成則對所有計算都保持固定。有三種合適的參考系，它們可以被應用到本發明的不同的實施例中(1)衛星固定參考系這是從導航衛星天線看到的參考系。它對衛星而言是固定的。(2)軌道固定參考系1 該參考系由「衛星-地球」向量進行定義，衛星的「飛行方向」的正交投影垂直於「衛星-地球」，並且「交叉飛行方向」垂直於前述的向量。(3)軌道固定參考系2 該參考系由飛行方向進行定義，「衛星-地球」向量的正交投影垂直於「飛行方向」，並且「交叉飛行方向」垂直於前述的向量。步驟O)累積樣本(圖1中的步驟S14)在步驟(1)中確定的單個樣本對每個方向(並且如果涉及多個衛星時可選地對每個衛星)進行累積。在進一步的實施例中，它們也可以對每個專門的情形進行累積，例如， 衛星的蝕狀態(eclipse condition)，時鐘類型，信號類型，或者衛星(建立)組。在該步驟， 在其它實施例中，投影誤差的擴展可以應用於計算對用戶不可見而對系統可見的確定性的誤差部分，這將導致更進一步的魯棒性。它可以被理解為是投影誤差的膨脹以覆蓋其餘的確定性的誤差部分。通過以下步驟，可以實現例如成對超限的擴展1、估計每個累積樣本集的均值。2、從集中小於估計均值的所有的樣本減去一個專門數量，該專門數量反映小的確定性誤差。3、對集中大於估計均值的所有樣本加上同一數量。這導致雙峰密度，該密度可以被理解為原本的單峰密度的左半部和右半部被從中間移開。使用由考慮每個移動本身所提取的最壞信息，可以類似地擴展伽利略情形下的超限，但是不需要將原本的密度切割為兩部分。步驟(3)非參數密度估計(圖1中的步驟S16)現在，建立於步驟O)中的樣本累積的每個數據集被用於獲得相應的總體隨機變量的概率密度估計。存在多個用於密度非參數估計的方法，其中一類是直方圖估計器。基於被稱為「核密度估計器」的幾種方法是最有前景的。它們將在下面被應用到。在另一個實施例中，在密度估計尾部，利用改進性「自適應核密度估計器」給出更好的性能。這些符號和接下來的定義可以在例如[Silverman]的專著中找到。核密度估計器的定義令X1. . . Xn為具有概率密度ρ的隨機變量的實值的採樣。令核函數K為積分為一的實線上的實值的，非負的，可積函數。因此，核K其自身是一個概率密度函數。通常地，但並不總是，K將是對稱函數。接著，具有核K的核密度估計器f被定義為f(x) =對所有實值 X，其中h是窗寬度，也被稱為平滑參數或帶寬。可以容易地看出f也是一個概率密度函數。對應的期望和方差可以被準確地計算出，基本上是帶寬、樣本均值、和核K的期望以及方差的函數。核的選擇在實施例中，可以選擇眾所周知的核，例如Epanechnikov，雙權的(四次方的)， 三權的，高斯的，以及餘弦的核，參見例如[Silverman]。在另一實施例中，我們選擇被稱為基數B-樣條作為核K，其中基數B-樣條具有任何階次，例如，3階或者4階，並且再中心化 (re-centered)至零，這可以比得上先前的，但是具有眾所周知的核所不具有的有利性質 它們在某種程度上是平滑的並且在有限的、簡單地連接的區間外為零。所有提及的核是類似高斯形狀的函數。核有關的屬性被相應的估計器所繼承。例如，具有合適核的密度估計器本身在某種程度上是平滑的。和現有技術中使用的直方圖估計器不同的是，其沒有原點的選擇。帶寬的選擇通過最優標準，將自動得到未知參數h，或者帶寬。為「最佳」帶寬的數據驅動(自動)選擇而存在著幾個規則。用於不同實施例的眾所周知的例子是基於對平方誤差積分 (ISE)或均方積分誤差(MISE)最小化的交叉驗證，以及基於對漸進均方積分誤差(AMISE) 最小化的插入方法，參見[Turlach]。在SISE概率密度估計領域中顯示出優良性能，對應於先前的類型的特別眾所周知的方法是·最小平方交叉驗證，最小化ISE·帶寬因式分解的平滑的交叉驗證，最小化MISE
· Park&Marron 插入，以及 Sheather&Jones 插入，基於 AMISE步驟⑷超限(圖1中的步驟S18)使用步驟(3)的估計密度計算SISA。伽利略超限概念表述如下q{t)dt 0其中=是超限函數並且ρ是用q超限的密度函數。
權利要求
1.一種用於計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的方法，包括下述操作中的至少一個確定獨立的空間信號誤差向量(Sio)； 將獨立的空間信號誤差向量映射到服務區(S12)； 累積經驗樣本集(S14)； 處理被累積的樣本集的估計的密度函數(S16)；對伽利略超限或者具有多餘量的成對超限的密度函數進行獨立地超限(S18)；以及依照預先設定的要求選擇最差情況(S20)。
2.根據權利要求1的方法，其中將獨立的空間信號誤差向量映射到服務區(S12)的操作包括將4維獨立空間信號誤差向量投影到有限個指向服務區的專用方向上，使得該服務區被充分覆蓋，其中參考系被用於投影，並且其中所使用的參考系從下述組中選擇 衛星固定參考系，它是導航衛星天線看到的參考系並且對衛星而言是固定的； 第一軌道固定參考系它是由「衛星-地球」向量進行定義，衛星的「飛行方向」的正交投影垂直於「衛星-地球」，並且「交叉飛行方向」垂直於前述的向量；第二軌道固定參考系它是由飛行方向進行定義，「衛星-地球」向量的正交投影垂直於「飛行方向」，並且「交叉飛行方向，，垂直於前述的向量。
3.根據權利要求1或2的方法，其中累積經驗樣本集(S14)的操作包括 每個方向上，並且如果涉及多個衛星，在每個衛星上進行累積，或者對每個專門的情況進行累積，特別是衛星的蝕狀態，時鐘類型，信號類型，或者衛星 (建立)組。
4.根據權利要求3的方法，其中累積經驗樣本集(S14)的操作進一步包括，對於具有多餘量的成對的超限而言通過執行以下步驟對投影誤差進行擴展 估計每一個累積的樣本集的均值；從所述集內小於估計均值的所有樣本中減去一個專門數量，該專門數量反映小的確定性誤差；對所述集內大於估計均值的所有樣本集加上所述專門數量。
5.根據權利要求3的方法，其中，累積經驗樣本集(S14)的操作進一步包括，對於伽利略超限而言，通過執行以下步驟對投影誤差進行擴展 估計每一個累積的樣本集的均值； 計算樣本集中樣本的空間信號精度參數；從樣本集的所有的樣本中減去一個專門數量，該專門數量反映小的確定性誤差，並且然後計算空間信號精度參數，提取該參數以及先前計算出的參數中最差值；對原始樣本集的所有樣本加上所述專門數量，並且接著計算空間信號精度參數，提取該參數以及先前計算出的參數中的最差值。
6.根據前述權利要求中的任意一個的方法，其中處理累積樣本集的估計的密度函數 (S16)的操作包括通過應用核密度估計器或自適應核密度估計器方法，得到相應的總體隨機變量的概率密度的估計。
7.根據權利要求6的方法，其中從由Epanechnikov，雙權的(四次方的)，三權的，高斯的，以及餘弦的核組成的組中選擇核k。
8.根據權利要求6的方法，其中從由具有任何階次(例如3階或者4階)並且再中心化為零的基數B-樣條組成的組中選擇核k。
9.根據權利要求6，7或8的方法，其中通過從下述標準組成的組中選擇的最優標準，自動得到帶寬h 基於對積分的平方誤差ISE或均方積分誤差MISE的最小化的交叉驗證，或者基於對漸進均方積分誤差AMISE最小化的插入方法； 最小平方交叉驗證，最小化ISE ； 帶寬因式分解的平滑的交叉驗證，最小化MISE ； Park&Marron 插入，以及 Sheather&Jones 插入,基於 AMISE ；
10.根據前述權利要求中的任意一個的方法，其中在伽利略超限情況下對密度函數進行獨立超限(S18)的操作包括使用下述等式對空間信號精度參數SISA進行近似
11.一種電腦程式，當由計算機執行時，實現根據前述權利要求中的任意一個的方法並且能夠計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數。
12.—種存儲根據權利要求11所述的電腦程式的記錄載體。
13.一種裝置，用於根據權利要求1-10中任意一個的方法計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數並且提供所計算的空間信號精度參數以便進一步用於區域或全球導航衛星系統。
14.應用於導航系統的前述權利要求中的任意一個的方法，其中導航系統是區域的或本地的或者如果對於導航信號採用了可比較質量指示器，那麼就不需要基於衛星。
全文摘要
本發明涉及一種用於計算區域或全球導航衛星系統中的魯棒的及改進的空間信號精度參數的方法，包括下述操作中的至少一個確定獨立的空間信號誤差向量(S10)；將獨立的空間信號誤差向量映射到服務區(S12)；累積經驗樣本集(S14)；處理被累積的樣本集的估計的密度函數(S16)；對伽利略超限或者具有多餘量的成對超限中的密度函數進行獨立地超限(S18)；並且依照預先設定的要求選擇最差情況(S20)。
文檔編號G01S19/02GK102435997SQ20111028992
公開日2012年5月2日 申請日期2011年8月10日 優先權日2010年8月10日
發明者H·弗蘭肯貝格爾, M·基希納 申請人:阿斯特裡姆有限責任公司