(57)【要約】      （修正有）【課題】リソースに制約のあるGNSS受信機において、搬送波伝播距離のアンビギュイティを解決するための計算効率のよいカルマン・フィルタを提供する。【解決手段】複数のGNSS衛星に関連する、搬送波伝播距離測定値を使用してナビゲーション・データを決定する装置で、第１カルマン・フィルタ１００は、複数のGNSS衛星の搬送波伝播距離のアンビギュイティ値とGNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機の位置とを含む第１状態ベクトル事後推定値を、GNSS測定値の第１組１０４と第１状態ベクトルの事前推定値とに基づいて決定し、第２カルマン・フィルタ１０２は、複数のGNSS測定値の第２組１０６と、第２状態ベクトルの事前推定値と、搬送波伝播距離のアンビギュイティ値に基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ１２６とに基づいてナビゲーション・データ１２４を含む第２状態ベクトル事後推定値を決定する。【選択図】図１
2018136298.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
GNSS受信機によって取得された、複数のGNSS（Global Navigation Satellite System、全球測位衛星システム）衛星の、複数の搬送波伝播距離測定値を使用してナビゲーション・データを決定するための装置であって、
該装置は、
第１状態ベクトルの事後推定値を決定する第１カルマン・フィルタと、
前記ナビゲーション・データを含む第２状態ベクトルの事後推定値を決定する第２カルマン・フィルタと、を含み、
前記第１状態ベクトルの事後推定値は、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値の第１組と、前記第１状態ベクトルの事前推定値とに少なくとも部分的に基づいて決定され、前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値と、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の位置とを含み、
前記第２状態ベクトルの事後推定値は、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値の第２組と、該第２状態ベクトルの事前推定値と、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値内で決定された前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値に基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データと、に少なくとも部分的に基づいて決定される
ことを特徴とする、装置。
【請求項２】
前記第１カルマン・フィルタは、各々が前記第２カルマン・フィルタによって決定される、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の速度推定値と、該速度推定値に関する不確実性の度合いとのうちの少なくとも一つに基づいて、前記第１状態ベクトルの前記事前推定値を決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確実性の度合いを、１台又は複数台のセンサによって得られ、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の動作及び／又は方向を示すデータに基づいて、決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確実性の度合いを、前記第２状態ベクトルの事前推定値と、１台又は複数台のセンサによって得られ、前記GNSS受信機又は前記もう１台別のGNSS受信機の速度を示す一つ又は複数の測定値とに基づいて、決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項２又は請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第１状態ベクトルの前記事後推定値を決定するとき、前記第１カルマン・フィルタは、前記第１カルマン・フィルタの第１測定残差の推定値を前記第２カルマン・フィルタの第２測定残差に基づいて決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記第１カルマン・フィルタは、さらに、前記第１測定残差を、前記第２カルマン・フィルタのカルマン・フィルタ・パラメータと、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値の少なくとも一部と、前記第１状態ベクトルの前記事前推定値の少なくとも一部と、に基づいて、推定するように構成される
ことを特徴とする、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記第１カルマン・フィルタは、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値を第１更新頻度で決定するように構成され、前記第２カルマン・フィルタは、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を第２更新頻度で決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも大きい
ことを特徴とする、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記第２カルマン・フィルタは、１台又は複数の慣性センサによって得られ、かつ、前記GNSS受信機又は前記もう１台別のGNSS受信機の加速度及び／又は角速度を示す慣性測定値に基づいて、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値を決定するように構成される
ことを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記GNSS測定値の第１組又は第２組のうちの一つは、該GNSS測定値の第１組又は第２組のうちの他の一つには含まれていない、少なくとも一つのGNSS測定値を含む
ことを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
２台のGNSS受信機を含み、前記GNSS測定値の第１組及び第２組の各々は、前記2台のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値を含むことを特徴とする
ことを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１２】
さらに、第１プロセッサ及び第２プロセッサを含み、前記第１プロセッサは前記第１カルマン・フィルタを実装し、前記第２プロセッサは前記第２カルマン・フィルタを実装するように構成される
ことを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１３】
さらに、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値内で決定された前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を整数解にするように構成されたアンビギュイティ解決モジュールを含み、かつ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは計算された搬送波伝播距離の整数アンビギュイティ値を含む
ことを特徴とする、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１４】
前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する大気圧補正値を含む
ことを特徴とする、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値と前記大気圧補正値とを含み、前記第２カルマン・フィルタは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を前記大気圧補正値に基づいて調節するように構成される
ことを特徴とする、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記第１カルマン・フィルタは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を前記大気圧補正値に基づいて調節するように構成されており、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記調節済みの搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を含む
ことを特徴とする、請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
さらに、１個又は複数個の別のカルマン・フィルタを含み、該１個又は複数個の別のカルマン・フィルタは、前記GNSS受信機、及び／又はさらに別のGNSS受信機によって取得されたさらに別の複数のGNSS測定値と、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの一つ又は複数の事前推定値とに少なくとも部分的に基づいて、一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの事後推定値を決定するように構成され、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルは前記複数のGNSS衛星に関連する、さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値を含み、そして、
前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値に基づく
ことを特徴とする、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
複数のGNSS衛星に関連する、GNSS受信機によって取得された複数の搬送波伝播距離測定値を使用してナビゲーション・データを決定するための方法であって、
該方法は、第１カルマン・フィルタによって第１状態ベクトルの事後推定値を決定するステップであって、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得されたGNSS測定値の第１の組と、前記第１状態ベクトルの事前推定値とに少なくとも部分的に基づいて、前記第１状態ベクトルの事後推定値を決定し、前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する複数の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値と、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の位置と、を含むステップと、
第２カルマン・フィルタによって前記ナビゲーション・データを含む第２状態ベクトルの事後推定値を決定するステップであって、前記GNSS受信機及び／又はさらに別のGNSS受信機によって取得されたGNSS測定値の第２の組と、前記第２状態ベクトルの事前推定値と、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値内で決定された前記搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値に基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データと、に少なくとも部分的に基づいて、前記第２状態ベクトルの事後推定値を決定するステップとを含む
ことを特徴とする、方法。
【請求項１９】
少なくとも一個のプロセッサ上で実行されたときに、請求項１８に記載の前記方法を該少なくとも一個のプロセッサに実行させる命令を含む
ことを特徴とする、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カルマン・フィルタに関し、特に、搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定のための分散カルマン・フィルタ・アーキテクチャに関する。
【背景技術】
【０００２】
全球測位衛星システム（GNSS: Global Navigation Satellite System）受信機は、少なくとも4基のGNSS衛星から送信される無線信号を測定することによって、ユーザ位置の正確な決定を可能にする。各衛星との距離は、まず、前記衛星から前記受信機までの無線信号の伝播にかかる時間を測定し、次に、この伝播時間に光速をかけて、前記伝播時間を、該伝播時間から求められる「視線」距離に変換する。
【０００３】
衛星信号の無線周波数（RF: Radio Frequency）搬送波（以下、搬送波）で変調された擬似乱数ノイズ（PRN: Pseudo-Random Noise）コードに基づく距離測定は、擬似伝播距離測定として知られており、バイアス及び誤差源が適切に考慮されれば、数メートルの範囲の位置精度を得ることができる。しかし、解決するべき課題が多いマルチパス環境は、擬似伝播距離測定の精度と信頼性に影響し悪化させる。
【０００４】
変調信号ではなく、前記衛星信号の前記搬送波によって距離測定を行うことで、マルチパスでの距離測定の信頼性が強化される。これらの測定は、搬送波位相測定又は搬送波伝播距離測定としても知られており、より高い精度で行うことができる。バイアス及び誤差が正しく考慮されていれば、センチメートルの精度の位置決めを達成することができる。GNSS受信機の時間誤差は、衛星間の差分けによって除去することができるが、初期の衛星の位相オフセット誤差は、２台の受信機、すなわち該当GNSS受信機ともう１台別のGNSS受信機、例えば、基準地上局との間の差分けによって除去することができる。
【０００５】
GNSSレシーバの中には、擬似伝播距離測定と搬送波伝播距離測定の両方を使用して、冗長性を持たせ、かつ、位置計算に使用する観測の回数を増やすものがある。擬似伝播距離測定とは対照的に、搬送波伝播距離測定にはアンビギュイティが入ってくる。送信された搬送波周波数の周期性によって、前記信号を送信する衛星と前記GNSS受信機との間のサイクル数に整数アンビギュイティが出てくるのである。ここで、信号の各サイクルは、該信号の1波長での伝播距離に相当する。
【０００６】
この搬送波伝播距離のアンビギュイティが発生する理由は、前記GNSS受信機が、典型的には、該受信器内で局所的に生成した搬送波信号を、外部から入来して受信された搬送波信号と同調させて搬送波の位相オフセットを決定する。しかし、前述の処理からは、前記信号が前記衛星から送信されてから発生した信号サイクルの全サイクル数に関する情報は何も得られないからである。前記GNSS受信機によって作成された搬送波伝播距離測定値を真の距離測定情報として使用するためには、受信した衛星信号の各々に対して、最初は認識できていないアンビギュイティを決定する必要がある。
【０００７】
これらのアンビギュイティを解決するための一つの既知の方法では、アンビギュイティを推定するために、「ナビゲーション用組み込みツール」（L.J.  レビー、GPSワールド、1977年9月）と呼ばれる、カルマン・フィルタの使用が必要である。カルマン・フィルタは、現在GNSS受信機のあらゆる場面で頻繁に使用されているので、搬送波伝播距離のアンビギュイティを求めるための最適なアプローチと言える。このカルマン・フィルタは、GNSS受信機−衛星間の変化し続ける幾何学的配置に加えて、擬似伝播距離測定値の差分けと搬送波位相距離測定値の差分けの二種の差分けを使用して位置情報を構成する。この位置情報は、後で前記アンビギュイティの収束に使用することができる。前記カルマン・フィルタにおいて、二種の差分けを使用せずに、測定値の一種類の「差分けされた」測定値を使用して、前記受信機のハードウェア遅延を推定することもできる。
【０００８】
１個のカルマン・フィルタを使用して上記のように搬送波伝播距離のアンビギュイティを推定することは、観測する各搬送波伝播距離に対して別々のカルマン・フィルタ状態を作ることを必要とし、その結果カルマン・フィルタ行列の次元が大幅に増加して、結局はカルマン・フィルタ・アルゴリズムの計算コストを非線形的に増加させる。例えば、典型的な１個のナビゲーション用カルマン・フィルタを変更して搬送波伝播距離のアンビギュイティを推定する機能を組み込むと、カルマン・フィルタの状態数が、8（三つの位置状態、三つの速度状態及び二つのクロック状態）から8+2*C*Mと増える。ここで、Cは２周波数GNSSコンステレーションの数で、Mは任意の所与の時刻に観測可能なコンステレーション当たりの可視衛星信号の数を表す。コンステレーション当たり５基の衛星が任意の時刻に観測でき、かつ、前記GNSS受信機がたった2群のGNSSコンステレーション（例えば、GPS（登録商標）及びGLONASS）を追跡する場合でも、前記１個のカルマン・フィルタに必要な状態の数は8状態から28状態に増加する。これによって、処理リソースに限界のあるGNSS受信機では実装上の問題が引き起こされる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
リソースに制約のあるGNSS受信機において、搬送波伝播距離のアンビギュイティを解決するための計算効率のよいカルマン・フィルタを提供することが本発明の課題である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１態様では、１台のGNSS受信機によって取得された、複数のGNSS衛星の複数の搬送波伝播距離測定値を使用してナビゲーション・データを決定するための装置が提供される。該装置は、前記複数のGNSS衛星に関連する搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値と、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の位置とを含む第１状態ベクトルに関して、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値の第１組と、前記第１状態ベクトルの事前推定値と、に少なくとも部分的に基づいて、前記第１状態ベクトルの事後推定値を決定する第１カルマン・フィルタと、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値の第２組と、該第２状態ベクトルの事前推定値と、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値内で決定された前記搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値に基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データと、に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーション・データを含む前記第２状態ベクトルの事後推定値を決定する第２カルマン・フィルタと、を含む。
【００１１】
必要に応じ、前記第１カルマン・フィルタは、各々が前記第２カルマン・フィルタによって決定された、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の速度推定値と、該速度推定値に関する不確実性の度合いとのうちの少なくとも一つに基づいて、前記第１状態ベクトルの前記事前推定値を決定するように構成される。
【００１２】
前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確実性の度合いを、１台又は複数台のセンサによって得られ、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の動作及び／又は方向を示すデータに基づいて、決定するように構成される。
【００１３】
必要に応じ、前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確実性の度合いを、前記第２状態ベクトルの事前推定値と、１台又は複数台のセンサによって得られ、前記GNSS受信機又は前記もう１台別のGNSS受信機の速度を示す一つ又は複数の測定値とに基づいて、決定するように構成される。
【００１４】
いくつかの構成では、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値を決定するとき、前記第１カルマン・フィルタは、前記第２カルマン・フィルタの第２測定残差に基づいて前記第１カルマン・フィルタの第１測定残差の推定値を決定するように構成される。
【００１５】
他の構成において、前記第１カルマン・フィルタは、さらに、前記第１測定残差を、前記第２カルマン・フィルタのカルマン・フィルタ・パラメータと、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値の少なくとも一部と、前記第１状態ベクトルの前記事前推定値の少なくとも一部と、に基づいて、推定するように構成される。
【００１６】
前記第１カルマン・フィルタは、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値を第１更新頻度で決定するように構成することができ、前記第２カルマン・フィルタは、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を第２更新頻度で決定するように構成することができる。
【００１７】
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも大きくすることができる。
【００１８】
必要に応じ、前記第２カルマン・フィルタは、１台又は複数の慣性センサによって得られ、かつ、前記GNSS受信機又は前記もう１台別のGNSS受信機の加速度及び／又は角速度を示す慣性測定値に基づいて、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値を決定するように構成される。
【００１９】
前記GNSS測定値の第１組又は第２組のうちの一つは、該GNSS測定値の第１組又は第２組のうちの他の一つには含まれていない、少なくとも一つのGNSS測定値を含むことができる。
【００２０】
前記装置は、２台のGNSS受信機を含むことができ、前記GNSS測定値の第１組及び第２組の各々は、前記2台のGNSS受信機によって取得された複数のGNSS測定値を含むことを特徴とする。
【００２１】
いくつかの構成において、前記装置は、さらに、第１及び第２プロセッサを含み、前記第１プロセッサは前記第１カルマン・フィルタとして機能し、前記第２プロセッサは前記第２カルマン・フィルタとして機能するように構成される。
【００２２】
他の構成では、前記装置は、さらに、前記第１状態ベクトルの前記事後推定で決定された前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を整数解にするように構成されたアンビギュイティ解決モジュールを含み、かつ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは計算された搬送波伝播距離の整数アンビギュイティ値を含むことができる。
【００２３】
必要に応じて、前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する大気圧補正値を含む。
【００２４】
前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値と前記大気圧補正値とを含むことができ、前記第２カルマン・フィルタは、前記大気圧補正値に基づいて、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を調節するように構成される。
【００２５】
必要に応じて、前記第１カルマン・フィルタは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を前記大気圧補正値に基づいて調節するように構成されており、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記調節済みの搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を含む。
【００２６】
いくつかの代表的な装置は、さらに、１個又は複数個の別のカルマン・フィルタを含み、該１個又は複数個の別のカルマン・フィルタは、前記GNSS受信機、及び／又はさらに別のGNSS受信機によって取得されたさらに別の複数のGNSS測定値、及び、一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの事前推定値に少なくとも部分的に基づいて、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの事後推定値を決定するように構成され、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する、さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値を含み、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値に基づいている。
【００２７】
さらに別の態様の本願発明によれば、１台のGNSS受信機によって取得された、複数のGNSS衛星の、複数の搬送波伝播距離の測定値を使用してナビゲーション・データを決定するための方法が提供される。該方法は、第１カルマン・フィルタによって、第１状態ベクトルの事後推定値を、少なくとも部分的に、前記GNSS受信機及び／又はもう１台別のGNSS受信機によって取得されたGNSS測定値の第１の組と、前記第１状態ベクトルの事前推定値とに基づいて決定するステップであって、前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値と、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の位置と、を含むステップと、第２カルマン・フィルタによって前記ナビゲーション・データを含む第２状態ベクトルの事後推定値を決定するステップであって、前記GNSS受信機及び／又はさらに別のGNSS受信機によって取得されたGNSS測定値の第２の組と、前記第２状態ベクトルの事前推定値と、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値内で決定された前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値に基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データとに、少なくとも部分的に基づいて、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を決定するステップとを含む。
【００２８】
必要に応じ、前記第１カルマン・フィルタは、前記第１状態ベクトルの前記事前推定値を、各々が前記第２カルマン・フィルタによって決定される、前記GNSS受信機及び／又は前記もう１台別のGNSS受信機の速度推定値、及び、前記速度推定に関連する不確実性の程度の測定値に基づいて決定する。
【００２９】
前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確実性の程度を、１台又は複数台のセンサによって取得し、かつ、前記GNSS受信機及び／又はさらに別のGNSS受信機の動作及び／又は向きを示すデータに基づいて決定することができる。
【００３０】
前記第２カルマン・フィルタは、前記速度推定値及び／又は前記不確定性の度合を、前記第２状態ベクトルの事前推定値と、１台又は複数のセンサによって得られ、かつ、前記、GNSS受信機又は前記さらに別のGNSS受信機の速度を示す一つ又は複数の測定値と、に基づいて決定することができる。
【００３１】
前記第１状態ベクトルの事後推定値を決定する際に、前記第１カルマン・フィルタは、必要に応じて、前記第１カルマン・フィルタの第１測定残差の推定値を、前記第２カルマン・フィルタの第２測定残差に基づいて決定する。
【００３２】
いくつかの構成では、前記第１カルマン・フィルタは、前記第１測定残差の推定を、前記第２カルマン・フィルタのカルマン・フィルタ・パラメータと、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値の少なくとも一部と、前記第１状態ベクトルの事前推定値の少なくとも一部と、に基づいて行う。
【００３３】
必要に応じ、前記第１カルマン・フィルタは、前記第１状態ベクトルの事後推定値を、第１の更新頻度で決定し、かつ、前記第２カルマン・フィルタは、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を第２の更新頻度で決定する。
【００３４】
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも大きい場合がある。
【００３５】
前記第２カルマン・フィルタは、前記第２状態ベクトルの前記事前推定値を、１台又は複数の慣性センサによって得られ、かつ、前記GNSS受信機又は前記さらに別のGNSS受信機の加速度、及び／又は角速度を示す慣性測定値に基づいて決定することができる。
【００３６】
必要に応じ、前記GNSS測定値の第１の組又は第２の組の一方は、前記GNSS測定値の第１の組又は第２の組の他方の組には含まれないGNSS測定値を少なくとも一つ含む。
【００３７】
前記方法は、２台のGNSS受信機を使用して、GNSS測定値を取得するステップを含み、かつ、前記第１組及び第２組のGNSS測定値は、それぞれ、前記２台のGNSS受信機によって取得されたGNSS測定値を含むことを特徴とする。
【００３８】
前記方法は、第１プロセッサに前記第１カルマン・フィルタを実装するステップと、かつ、第２プロセッサに前記第２カルマン・フィルタを実装するステップと、を含むことができる。
【００３９】
前記方法は、さらに、アンビギュイティ解決モジュールによって実行される、前記第１状態ベクトルの前記事後推定において決定された前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値の整数解を求めるステップを含むことができ、かつ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは前記解決された搬送波伝播距離の整数アンビギュイティ値を含むことを特徴とする。
【００４０】
必要に応じて、前記第１状態ベクトルは、前記複数のGNSS衛星に関連する大気圧補正値を含む。
【００４１】
前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値及び前記大気圧補正値を含むことができ、かつ、前記第２カルマン・フィルタは、前記大気圧補正値に基づいて前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を調節することができる。
【００４２】
必要に応じ、前記第１カルマン・フィルタフィルタは、前記大気圧補正値に基づいて前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を調節することができ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは前記調節された搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を含む。
【００４３】
前記方法は、１個又は複数のさらに別のカルマン・フィルタによって実行される、前記GNSS受信機、及び／又はさらに別のGNSS受信機によって取得されたさらに別の複数のGNSS測定値と、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの一つ又は複数の事前推定値と、に少なくとも部分的に基づいて、一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルの事後推定値を決定するステップを、さらに含むことができ、前記一つ又は複数のさらに別の状態ベクトルは前記複数のGNSS衛星に関連する、さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値を含み、かつ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データは、また、前記さらに別の搬送波伝播距離の複数のアンビギュイティ値に基づくことを特徴とする。
【００４４】
本願発明のさらに別の態様によれば、少なくとも１個のプロセッサ上で実行されるときに、本明細書に開示されたすべての方法を該少なくとも一個のプロセッサに実行させる命令を含む、コンピュータ・プログラムが提供される。
【００４５】
さらに別の態様における本願発明によれば、上記コンピュータ・プログラムを収容する媒体であって、該媒体は、電気信号、光信号、無線信号、又は非一時的コンピュータ可読記憶媒体のうちの一つであることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
本発明の実施形態を、添付の図面を参照して、単なる例として以下に説明する。前記図面には以下のものがある
【図１】搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定のための分散カルマン・フィルタのブロック図である。
【図２】ナビゲーション・データを決定するための方法を示すフローチャートである。
【図３】搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定のための分散カルマン・フィルタの一つ別のブロック図である。
【図４】搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定のための分散カルマン・フィルタの更に別のブロック図である。
【図５】搬送波伝播距離のアンビギュイティ推定のための分散カルマン・フィルタの更に別のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
本明細書では、搬送波伝播距離のアンビギュイティを推定するカルマン・フィルタの計算負荷を軽減して、リソースが制約された環境で前記カルマン・フィルタの実装を可能にするための方法を説明する。
【００４８】
＜搬送波伝播距離のアンビギュイティの分離＞
図1は、計算能力集約的な実装を必要とせずに、例えばGNSS測定値から高精度ナビゲーション計算値を出力することができる、代表的な装置のブロック図である。該装置は、第１カルマン・フィルタ100及び第２カルマン・フィルタ102を含む。該第１カルマン・フィルタ100及び第２カルマン・フィルタ102は、それぞれ、GNSS測定値104、106及びGNSSモデル情報108、110を受信する。前記GNSS測定値及びGNSSモデル情報によって、第１カルマン・フィルタ100及び第２カルマン・フィルタ102は、本明細書で説明するように、一つのプロセスの一つ又は複数の状態を推定することが可能になる。
【００４９】
第１カルマン・フィルタ100は、時刻更新モジュール112及び測定値更新モジュール114を有し、第２カルマン・フィルタ102は、時刻更新モジュール116及び測定値更新モジュール118を有する。第１カルマン・フィルタ100の時刻更新モジュール112と第２カルマン・フィルタ102の時刻更新モジュール116とは、一つ又は複数の現在状態推定値と、該現在状態推定値に対する誤差共分散推定値とから将来時刻における予測値を計算する、すなわち、次の時間ステップkにおける事前推定値120、122を次式に基づいて取得する。
【００５０】
【数１】
2018136298.tif 000003
【数２】
2018136298.tif 000004
【００５１】
2018136298.tif 000005
【００５２】
式（2）は、時刻更新モジュール112及び116が、前の時間ステップk-1からの各誤差共分散の推定値Pk-1に基づいて、次の時間ステップkにおけるそれぞれのカルマン・フィルタの各状態の前記誤差共分散を予測することを示す。尚、状態遷移行列Aとその転置行列ATとは、前記処理における雑音共分散Qと共に上記計算に使用される。
【００５３】
前記一つ又は複数の状態推定値と、これらの状態推定値の各々に対する前記共分散の推定値とは、「事前」推定値と呼ばれる。その理由は、時間ステップkにおける測定値の前に生成されるためである。換言すれば、前記推定値は、GNSS測定値（及び／又は必要に応じて、速度測定値）がどれも考慮されないうちに生成される。時刻更新モジュール112及び116で推定された事前推定値120、122は、それぞれ、第１及び第２カルマン・フィルタ100、102の測定値更新モジュール114及び118に渡される。
【００５４】
2018136298.tif 000006
【００５５】
【数３】
2018136298.tif 000007
【００５６】
2018136298.tif 000008
【００５７】
各状態の前記測定残差を決定する前に、まず重み付け係数を計算する必要がある。重み係数Kkは、カルマン利得と呼ばれることがあり、以下の式によって決定される。
【００５８】
【数４】
2018136298.tif 000009
【００５９】
上式で、Hは上述の前記測定値行列を示し、Rは前記測定値の前記誤差共分散である。第１カルマン・フィルタ100及び第２カルマン・フィルタ102の測定値更新モジュール114及び118は、それぞれ、次式に従って、各状態の前記誤差共分散の事後推定値を決定する。
【００６０】
【数５】
2018136298.tif 000010
【００６１】
各測定値更新モジュール114及び118において実行される測定値更新では、各状態変数を1度のステップで求める必要はない。例えば、該測定値更新は、式（6）及び（7）に示されるように、前記状態行列を適切に分解することによって、一つ又は複数の状態変数に対して別々に実行することができる。
【００６２】
【数６】
2018136298.tif 000011
【数７】
2018136298.tif 000012
【００６３】
上式で、ρ及びνは、それぞれ、位置及び速度を示す状態を表わしている。但し、これらの状態は、前記状態ベクトル内に存在すると仮定する。
【００６４】
時刻更新モジュール112及び116と、測定値更新モジュール114及び118とを各々実行した後、前記プロセスが繰り返され、時間ステップkにおける前記事後推定値が次の反復において、１つ前の時間ステップの事後推定値になり、結果として、該１つ前の時間ステップの事後推定値は新しい時間ステップkにおける新しい事前推定値を予測するために使用される。故に、前記カルマン・フィルタは、前記状態及び共分散の前記現在の推定値をすべての過去の測定値に基づいて再帰的に決定する。尚、前記カルマン・フィルタが起動する正に最初のステップでは、以前の反復からの推定値はないので、前記状態及びこれらの状態の共分散の初期推定値をカルマン・フィルタに入力する必要がある。
【００６５】
図1に示す代表的な装置の例では、第１カルマン・フィルタ100の前記状態ベクトル（第１状態ベクトル）は、GNSS測定値の第１の組104を発信した複数のGNSS衛星の各々に関連する前記搬送波伝播距離のアンビギュイティの推定値を含む。前記第１状態ベクトルはまた、前記装置と組み合わされた１台のGNSS受信機の位置の推定値を含む。
【００６６】
第２カルマン・フィルタ102の前記状態ベクトル（第２状態ベクトル）は、前記装置と関連付けられた１台のGNSS受信機の位置、速度及び時間（受信機クロックのオフセット及びドリフト）の推定値（PVT124とも呼ぶ）を含み、GNSS測定値の第２の組106に基づいて決定される。
【００６７】
但し、本明細書に開示した代表的な方法及び装置は、複数のGNSS受信機を使用することができ、特定のGNSSコンステレーション、及び／又は、NAVSTA GPS用のL1及びL2のような特定の帯域のGNSS測定値を取得するように構成することができることに留意されたい。前記GNSS測定値の第１の組及び第２の組の各々は、前記複数のGNSS受信機のうちの１台又は複数台から送られてきた複数のGNSS測定値を含むことができる。従って、前記第１及び第２カルマン・フィルタの前記第１及び第２状態ベクトル内で決定され複数の位置は、複数のGNSS受信機のうちの任意の１台に関連付けされる。複数のGNSS受信機を用いた実用的な実装では、前記複数のGNSS受信機は、位置精度を特定可能という条件において、実質的に一かたまりで並置されていると考えることができる。従って、１台のGNSS受信機の位置は、他のGNSS受信機の位置と同一として近似することができる。本明細書の残りの部分では、「前記受信機」の位置というが、これは複数の受信機のうちの１台の位置、又は、適切な場合、前記複数のGNSS受信機が配置されている前記装置の前記位置を意味するものと理解するべきである。
【００６８】
特定の方法及び装置では、前記GNSS測定値の第１組104、及び第２組106は、異なるGNSS測定値を含むことができる。すなわち、前記GNSS測定値の第１組における少なくとも一つのGNSS測定値は、前記GNSS測定値の第２組には存在しない可能性があり、及び／又は、その逆の可能性もある。
【００６９】
さらに、第１及び第２カルマン・フィルタ100、102は、別個のプロセッサ上に実装することができる。前記別個のプロセッサは、各々が１台のGNSS受信機を含む別個の受信機チップの一部を形成することができる。該受信機チップは集積回路設計製品に組み込むことができる。
【００７０】
図1に概略的に示すように、第２カルマン・フィルタ102は、搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ126を受信する。搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ126は、第１カルマン・フィルタ100で推定された搬送波伝播距離のアンビギュイティ値に基づいている。第２カルマン・フィルタ102は、測定値更新モジュール118へ入力される測定値として前期搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データを受信する。したがって、第２カルマン・フィルタ102は、第２状態ベクトルの前記事後推定値を前記受信した搬送波伝播距離のアンビギュイティ値に基づいて決定することができ、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を状態変数として推定する必要はない。これは、第２カルマン・フィルタ102を実装するための計算負荷が、PVTと前記搬送波伝播距離のアンビギュイティとを推定する、より大規模なカルマン・フィルタを実装するための計算負荷に比べ大幅に低減されることを意味する。これによって、第２カルマン・フィルタ102をより計算能力の低いプロセッサ上に実装することが可能になり、かつ、第２カルマン・フィルタ102が第１カルマン・フィルタ100とは異なる更新頻度（例えば、より高い頻度）で更新することが可能になる。したがって、第２カルマン・フィルタ102から出力されるナビゲーション・データ（すなわち、PVT124）は、ユーザによって、又は、例えば、車両上の他のシステムによって必要とされる頻度で出力することができる。一方、搬送波伝播距離のアンビギュイティは一定であり（サイクルスリップを無視して）、前記ナビゲーション・データ内には必要でなく、かつ、計算集約的に決定することができ、より少ない頻度で決定することができる。
【００７１】
さらに留意されたいことは、第１及び第２カルマン・フィルタ100、102の各々は、独立して位置を推定すること、すなわち、各カルマン・フィルタで別々の時刻更新モジュール及び測定値更新モジュールを使用して位置を推定するということである。以降で説明するいくつかの代表的な装置の例では、特定のパラメータ及び／又は変数が第２カルマン・フィルタ102から第１カルマン・フィルタ100に送られるが、各々の時刻更新及び／又は測定値更新にはある程度の独立性が残っている。
【００７２】
搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ126が含む情報は、前記搬送波伝播距離測定値の前記アンビギュイティのみに関係する情報である必要はない。例えば、第１カルマン・フィルタ100は、第２カルマン・フィルタ102で使用される前記搬送波伝播距離のアンビギュイティに加えて、前記第２状態ベクトルにおける一つ又は複数の状態、例えば位置の推定値を改善するためのパラメータを推定することができる。しかしながら、これらのパラメータは、第１カルマン・フィルタ100での推定時と第２カルマン・フィルタ102での使用時との間に時間差があるため、短時間の間に大きく変化してはならない。前記パラメータは、第２カルマン・フィルタ102において陽に使用されるか、又は、搬送波伝播距離のアンビギュイティと組み合わせて、搬送波伝播距離のバイアスパラメータを形成する。一例としては、例えば、複数周波数のデータを用いた傾斜電離層遅延等の大気圧の影響の推定がある。これらのパラメータを推定することにより、衛星ごとに一つの付加的な状態が追加され、第２カルマン・フィルタ102で推定される状態の数を大幅に増大することができる。なお、前記電離層遅延は通常はゆっくりと変化するだけなので、これらのパラメータを第１カルマン・フィルタ100に追加して前記アンビギュイティと共に推定し、第２カルマン・フィルタ102に渡し、次に、前記第２状態ベクトル内の一つ又は複数の状態の推定値を改善することができる。
【００７３】
図2は、少なくとも１台のGNSS受信機によって取得された搬送波伝播距離の測定値を使用して、例えば、PVT導出等の、ナビゲーション・データを決定するための方法のフローチャートを示す。図2について、図1を参照して以下で説明する。
【００７４】
2018136298.tif 000013
【００７５】
2018136298.tif 000014
【００７６】
2018136298.tif 000015
【００７７】
2018136298.tif 000016
【００７８】
前記第１状態ベクトルの前記事後推定値は、前記複数のGNSS衛星の各々について、少なくとも位置の推定値及び前記搬送波伝播距離のアンビギュイティの推定値を含む。前記第１状態ベクトル内の位置の推定によって、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティを決定するための幾何学的技術の使用が可能になる。
【００７９】
ステップ206：
搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ126は、本例においては前記搬送波伝播距離のアンビギュイティの推定値を含んでおり、第１カルマン・フィルタ100の測定値更新モジュール114から、第２カルマン・フィルタ102の測定値更新モジュール118に送られる。
【００８０】
2018136298.tif 000017
【００８１】
2018136298.tif 000018
【００８２】
第１及び／又は第２カルマン・フィルタ100、102の測定値更新モジュール114、118は、また、速度センサや走行距離計等の１台又は複数台のセンサから、前記GNSS受信機（又は前記装置が装着された車両）の速度を示す、更に別の測定値を受信することができる。特定の実施形態の一つでは、所定の時間内に発生する車輪の回転数（車輪ティックとも呼ばれることがある）を、速度を示す測定値として、第１及び／又は第２カルマン・フィルタ100、102で使用することができる。これらの測定値を使用する場合、該測定値は、それぞれのカルマン・フィルタの測定値ベクトルZkに追加される。
【００８３】
図2に示すフローチャートは単なる例示であること、及び、前記フローチャートの種々のステップは、その順序で実行される必要はないことに留意されたい。また、図2のフローチャートは、第１及び第２カルマン・フィルタ100、102が同時に更新されると仮定していることに留意されたい。しかし、代表的な実装形態の例では、第１及び第２カルマン・フィルタ100、102は、それぞれ第１更新頻度と第２更新頻度とで更新することができ、第２更新頻度は第１更新頻度より大きくすることもできる。このような場合、第２カルマン・フィルタ102の測定値更新モジュール118は、第１カルマン・フィルタ100によって決定された最新の搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ126を使用する。
【００８４】
＜速度制御入力によるモジュール化＞
図3は、GNSS受信機によって取得され、かつ複数のGNSS衛星に関連する搬送波伝播距離の複数の測定値を使用してナビゲーション・データを決定する装置の代表的な例を示す。図3の一つ又は複数の構成要素は、図1の相応する構成要素と同一又は類似の機能を有しているので、ここでは詳細な説明を再びすることはない。可能な場合、そのような構成要素は、図1で用いた参照符号と類似の参照符号によって示されるが、「1」の代わりに「3」で始まる。
【００８５】
上述のように、カルマン・フィルタでの前記測定値更新を二つ以上のステップで行い、特定の状態変数を独立して決定することができる。図2の装置は、カルマン・フィルタのこの性質を、第２カルマン・フィルタ302が速度推定値を含む速度データ328を第１カルマン・フィルタ300に提供する手段として使用する。
【００８６】
より詳細には、代表的な方法及び装置の例において、第２カルマン・フィルタ302は、速度データ328を決定する。速度データ328は、１台又は複数台のセンサ330、332によって取得され、かつ、式（1）及び式（2）に関連して、上述のように前記時刻更新モジュールで行われた時刻更新からの動き及び／又は方向を示すデータに基づく、速度推定値及び該速度推定値の不確実性の度合い（例えば、前記誤差共分散の推定値）を含む。速度データ328は、前記第２カルマン・フィルタから第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312に送られる。第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312は、次に、前記第１状態ベクトルの事前推定値320の決定に際して、前記不確実性の度合いと共に前記速度推定値を制御入力として使用することができる。第１カルマン・フィルタ300の前記制御入力の行列は、前記速度推定値を使用して前記位置推定値を伝播するために、次の式を使用して第１カルマン・フィルタ300の更新と更新の間の時間を前記速度推定値に乗算する。
【００８７】
【数８】
2018136298.tif 000019
上式で、τは、前記更新と更新の間の時間である。
【００８８】
このように、第１カルマン・フィルタ300は、１台又は複数台のセンサ330、332（例えば、慣性センサ及び／又は速度センサ）から取得される前記測定値の統合を補助するために拡張される必要はない。その理由は、前記測定値は、第２カルマン・フィルタ302において統合され、速度データ328は第２カルマン・フィルタに渡されるからである。さらに、例えば、追加のセンサ測定値を用いることによって実現される第２カルマン・フィルタ302の改善が、第１カルマン・フィルタ300に変更を加える必要なしに、自動的に第１カルマン・フィルタ300で反映されるので、モジュール性を改善することができる。
【００８９】
図3は、速度データ328が、第２カルマン・フィルタ302の測定値更新モジュール318によって決定されて、第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312に転送されることを示す。このような構成では、第２カルマン・フィルタ302の時刻更新モジュール316は、事前推定値322のうち、前記第２状態ベクトルの事前推定値を前述の式（1）を用いて決定し、かつ、前記誤差共分散の前記対応する事前推定値を前述の式（2）を用いて決定する。このとき、時刻更新モジュール316は、慣性センサの測定値330を制御入力として使用する場合と使用しない場合がある。
【００９０】
前記測定値更新モジュール318は、事前予測値322と速度センサ測定値332（例えば、車輪ティックデータ）とを受信し、これらに基づいて、かつ、式9（以下に記載）を使用して速度測定値更新を行い、前記速度推定値と必要に応じて前記速度推定値の前記誤差共分散とを含む速度データ328を生成する。GNSS測定値の第２の組306は、該速度測定値更新には使用されない。
【００９１】
【数９】
2018136298.tif 000020
【００９２】
速度データ328は、第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312に転送される。該時刻更新モジュール312は、前記速度推定値を前記制御入力として式（1）及び（2）を使用し、事前推定値320を決定する。
【００９３】
なお、他の構成では、第２カルマン・フィルタ302の時刻更新モジュール316は、速度データ328を第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312に転送することができることに留意されたい。このような構成では、時刻更新モジュール316は、前記制御入力として慣性センサの測定値330を使用して事前推定値322を決定し、事前推定値322から求めた速度データ328を第１カルマン・フィルタ300の時刻更新モジュール312に転送する。
【００９４】
図3の前記装置の動作の残りの部分は、図1及び図2に関して既に議論した動作と類似している。第１カルマン・フィルタ300の測定値更新モジュール314は、事前推定値320と、GNSS測定値の第１の組304と、必要に応じてGNSSモデルデータ308とに基づいて、前記第１状態ベクトルの前記事後推定値を決定する。搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ326は、この場合、受信した各GNSS衛星信号の距離測定値に対する搬送波伝播距離のアンビギュイティを含み、第２カルマン・フィルタ302の測定値更新モジュール318に転送される。測定値更新モジュール318は、事前推定値322、速度センサ測定値332、GNSS測定値の第２の組306、搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ326、及び、必要に応じてGNSSモデルデータ310に基づいて、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を決定する。
【００９５】
＜測定残差の調節による最適化＞
図4は、GNSS受信機によって取得され、かつ複数のGNSS衛星に関連する搬送波伝播距離の複数の測定値を使用してナビゲーション・データを決定する装置の代表的な例を示す。図4の一つ又は複数の構成要素は、図1及び図3の類似の構成要素と同一又は類似の機能を有しているので、ここで再び詳細に説明することはしない。可能な場合、このような構成要素は、図1で用いた構成要素に類似した参照符号によって識別するが、「1」ではなく「4」で始まる。
【００９６】
上述のように、第１カルマン・フィルタ400及び第２カルマン・フィルタ402は独立しており、独立した位置解を、それぞれの状態ベクトルの「位置」状態によって推定する。しかし、各カルマン・フィルタにより推定される位置解の間の相違は小さいと仮定することができるので、第１カルマン・フィルタの測定残差（第１測定残差）を第２カルマン・フィルタの測定残差（第２測定残差）に基づいて近似することができる。
【００９７】
一つの代表的な構成では、前記第２カルマン・フィルタの時刻更新モジュール416は、前記第２状態ベクトルの事前推定値、及び、該第２状態ベクトルの各状態に対応する前記共分散の事前推定値からなる事前推定値422を決定する。事前推定値422は慣性センサの測定値を含む場合と含まない場合がある。第２カルマン・フィルタ402の時刻更新モジュール416は、前記第２状態ベクトルからの一つ又は複数の状態の事前推定値を第１カルマン・フィルタ400の測定値更新モジュール414へ転送する。
【００９８】
上述のように、第２カルマン・フィルタ402の測定値更新モジュール418は、事前推定値422、GNSS測定値の第２の組406、第１カルマン・フィルタ400によって事前に決定された搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ、及び、必要に応じてGNSSモデルデータ410に基づいて、前記第２状態ベクトルの事後推定値を決定する。
【００９９】
前記第２状態ベクトルの事後推定値を決定する際に、測定値更新モジュール418は、第２カルマン・フィルタ402のカルマン・フィルタ・パラメータ436を決定して、第１カルマン・フィルタ400の測定値更新モジュール414に転送する。一つの具体的な例では、第２カルマン・フィルタ402のカルマン・フィルタ・パラメータは、測定値行列Hと、第２測定残差と、前記測定値共分散行列Rとを含む。同時に、前記第２状態ベクトルの一つ又は複数の状態の前記事前推定値とカルマン・フィルタ・パラメータ436とは、測定残差データ438を形成する。
【０１００】
第１カルマン・フィルタ400の測定値更新モジュール414は、第２カルマン・フィルタ402から測定残差データ438を受信して、第１カルマン・フィルタ400で使用する前記測定残差を次式から推定する。
【０１０１】
【数１０】
2018136298.tif 000021
上式で、Y1は第１カルマン・フィルタ400の第１測定残差であり、Y2は第２測定残差である。
【０１０２】
第１測定残差の推定値は、前記第１状態ベクトルの事後推定値を決定するときに、測定値更新モジュール414によって前述の式（3）に代入することができる。
【０１０３】
図4に示す構成は、第１カルマン・フィルタ400がアクセスする必要があるデータの量を削減する。例えば、第１カルマン・フィルタ400は、GNSS測定値やGNSSモデルデータにアクセスする必要がない。但し、第１カルマン・フィルタ400は直接にはGNSS測定値を受信しないが、複数のGNSS測定値が前記第２測定残差を決定するために使用され、該第２測定残差が、次に前記第１測定残差を決定するために使用されるので、第１カルマン・フィルタ400の事後推定値はGNSS測定値に基づいて決定されることに留意されたい。このような構成では、前記GNSS測定値の第１組は、前記GNSS測定値の第２組と同一と考えることができる。
【０１０４】
＜搬送波伝播距離のアンビギュイティの整数任意解＞
図5は、GNSS受信機によって取得され、かつ複数のGNSS衛星に関連する複数の搬送波伝播距離測定値を使用してナビゲーション・データを決定する装置の代表例を示す。図5の一つ又は複数の構成要素は、図1、図3、及び図4の類似の構成要素と同一又は類似の機能を有しており、これらについての詳細な説明はここではしない。可能な場合、このような特徴は、図1で用いたものと類似の参照符号によって識別されるが、これらの参照符号は「1」ではなく、「5」で始まる。
【０１０５】
図5の装置は、アンビギュイティ解決モジュール540を含む。アンビギュイティ解決モジュール540は、本明細書に開示した任意の装置内に含むことができるが、具体的には、図1、3、及び4に示した装置に含まれる。図5は、図1の前記装置と一緒に使用されるアンビギュイティ解決モジュール540を示すが、これは単なる代表例に過ぎない。
【０１０６】
図5に示すように、アンビギュイティ解決モジュール540は、測定値更新モジュール514から複数の搬送波伝播距離のフロート・アンビギュイティ値542を受信する。測定値更新モジュール514は、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値の一部として搬送波伝播距離のフロート・アンビギュイティ値542を推定する。前記アンビギュイティ解決モジュールは、LAMBDA算法のような、任意の公知の技術を使用して前記搬送波伝播距離のアンビギュイティ値の整数解を求める。前記求められた搬送波伝播距離の整数アンビギュイティ値は、前記第２カルマン・フィルタの測定値更新モジュール518に搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データ526として転送される。
【０１０７】
＜搬送波伝播距離のアンビギュイティ対応の複数カルマン・フィルタ＞
代表的な複数の方法及び装置の例では、搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を含む状態ベクトルの事後推定値を決定する複数のカルマン・フィルタを含むことができる。すなわち、代表的な複数の方法及び装置の例は、複数の第１カルマン・フィルタ100、300、及び400を含むことができる。該第１カルマン・フィルタの各々は、異なる状態モデルを実装し、かつ／又はGNSS測定値の異なる組に基づいて、前記状態ベクトルの前記事後推定値を決定することができる。
【０１０８】
例えば、個々のカルマン・フィルタを、複数のGNSSコンステレーションの各々に対する搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を決定するために使用することができる。代替として、又は追加して、個々のカルマン・フィルタは、搬送波伝播距離のアンビギュイティ値を推定するときに、異なる推定方法を使用することができる。例えば、一つのカルマン・フィルタは、積極的な推定方法を使用し、別のカルマン・フィルタはより抑制的な推定方法を使用することができる。
【０１０９】
第２カルマン・フィルタフィルタ102、302、及び402等の測定値更新モジュール118、318、及び418等は、前記搬送波伝播距離のアンビギュイティの前記異なる推定値の全てに基づく搬送波伝播距離のアンビギュイティ・データを受信することができる。前記第２カルマン・フィルタの前記測定値更新モジュールは、一貫性を保つために、搬送波伝播距離のアンビギュイティの全ての推定値を比較して、不正と思われる推定値はどれも使用しなくてよい。また、前記第２カルマン・フィルタの前記測定値更新モジュールは、搬送波伝播距離のアンビギュイティの前記推定値の各々を重み付けして、該重み付けした推定値を使用して、前記第２状態ベクトルの前記事後推定値を決定することができる。
【０１１０】
コンピュータ・プログラムは、上記の方法のいずれかを提供するように構成することができる。該コンピュータ・プログラムは、コンピュータ可読媒体上に格納することができる。該コンピュータ・プログラムは、コンピュータ・プログラム製品にすることができる。該コンピュータ・プログラム製品は、非一時的なコンピュータ使用可能記憶媒体を含むことができる。該コンピュータ・プログラム製品は、前記方法を実行するように構成された、前記非一時的なコンピュータ使用可能記憶媒体に実装されたコンピュータ可読プログラムコードを有することができる。前記コンピュータ・プログラム製品は、前記方法の一部又はすべてを少なくとも１個のプロセッサに実行させるように構成することができる。
【０１１１】
本明細書では、多様な方法及び装置について、コンピュータ実装方法、装置（システム及び／又はデバイス）、及び／又はコンピュータ・プログラム製品のブロック図又はフローチャートを参照して、説明した。なお、前記ブロック図及び／又はフローチャートの一つのブロック、及び前記ブロック図及び／又はフローチャートの複数のブロックの組み合わせは、１個又は複数個のコンピュータ回路によって実行される複数のコンピュータ・プログラム命令によって実装することができることを理解されたい。これらのコンピュータ・プログラム命令は、汎用コンピュータ回路、及び専用コンピュータ回路のプロセッサ回路、及び／又は他のプログラマブルなデータ処理回路に与えられて機械を生成し、前記コンピュータ、及び／又は他のプログラマブルなデータ処理装置の前記プロセッサを介して実行され、トランジスタ、メモリの複数の場所に格納された複数の値、及び上記の回路内の他のハードウェアコンポーネントを変換及びコントロールして、前記ブロック図及び／又はフローチャートの一つ又は複数のブロックで指定された複数の機能／動作を実現し、それによって前記ブロック図及び／又はフローチャートの一つ又は複数のブロック内で指定された前記複数の機能／動作を実現するための手段（機能）及び／又は構造を生成することができる。
【０１１２】
コンピュータ・プログラム命令は、また、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置に特定の方法で機能するように指示することができる、コンピュータ可読媒体に格納することができ、その結果、該コンピュータ可読媒体に格納された前記命令は、前記ブロック図及び／又は前記フローチャートの一つ又は複数のブロックで指定された前記機能／動作を実行する命令を含む製品になる。
【０１１３】
有形な非一時的コンピュータ可読媒体には、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、又は半導体製のデータストレージシステム、装置、又はデバイス等がある。該コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ回路（RAM）、読み出し専用メモリ回路（ROM）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ回路（EPROM又はフラッシュメモリ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）、及び、ポータブル・デジタル・ビデオ・ディスク読み出し専用メモリ（DVD（登録商標）／Blu-ray（登録商標））がある。
【０１１４】
前記コンピュータ・プログラム命令は、また、コンピュータ及び／又は他のプログラマブルデータ処理装置上にロードされて、一連の動作ステップを前記コンピュータ又は他のプログラマブルな装置上で実行させて、コンピュータ実行可能なプロセスを生成し、前記コンピュータ又は他のプログラマブルな装置上で動作する命令が、前記ブロック図及び／又はフローチャートの一つ又は複数のブロックで指定された前記機能／動作を実現するための処理を提供することができる。
【０１１５】
従って、本願発明はハードウェア及び／又はプロセッサ上で実行されるソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）に実装することができる。これらのハードウェア及び／又はソフトウェアは、総じて、「回路」、「モジュール」、又はそれらの変形と呼ぶことができる。
【０１１６】
なお、いくつかの代替的な実装では、前記ブロックに記載した前記機能／動作は前記フローチャートに記載した順序から外れて実行される場合があることに留意されたい。例えば、連続して図示されている二つのブロックは、実際には、該当する機能／動作に応じて、事実上同時に実行されたり、逆の順序で実行されたりする場合がある。また、前記フローチャート及び／又はブロック図に示された一つのブロックの機能は、複数のブロックに分割することができ、かつ／又は、前記フローチャート及び／又はブロック図の二つ以上のブロックの機能は、少なくとも部分的に統合することもできる。さらに、他のブロックを図示した複数のブロックの間に追加／挿入することもできる。
【０１１７】
添付の特許請求の範囲から逸脱することなく他の実施形態を想到することが、当業者にはできるであろう。
【図１】
2018136298.tif 000022
【図２】
2018136298.tif 000023
【図３】
2018136298.tif 000024
【図４】
2018136298.tif 000025
【図５】
2018136298.tif 000026
【外国語明細書】
2018136298000001.pdf