(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは２つ以上の外部ソースからの航法量（navigation quantities）の値を利用して、予め定められた基準レベルからの運航体の高度を判断するための方法であって、高度は、特に指示がない限りは、予め定められた基準レベルから差し引かれ、前記方法は、
（ａ）  定期的な入力間隔で、複数の外部ソースの航法量の値を得るステップを含み、外部ソースの航法量は、第１の外部ソース運航体高度を含み、第１の外部ソース運航体高度の外部ソースは、慣性基準装置であり、前記方法はさらに、
（ｂ）  １つまたは２つ以上の観測量の定期的な観測間隔で、観測値を得るステップを含み、観測量の少なくとも１つは、第２の外部ソース運航体高度の関数であり、第２の外部ソース運航体高度は、運航体下の地形の部分から差し引かれ、観測間隔は、１つまたは２つ以上の入力間隔を含み、
観測量の少なくとも１つは、第１の外部ソース運航体高度と第２の外部ソース運航体高度との差を含み、第２の外部ソース運航体高度のソースは、レーダ高度計であり、前記方法はさらに、
（ｃ）  周期的な入力間隔で、ステップ（ｂ）の観測値からカルマンフィルタ処理で修正データを引き出すステップをさらに含み、修正データは、観測量の少なくとも１つに基づく複数の入力間隔にわたる、第１の外部ソース運航体高度と第２の外部ソース運航体高度との差に近似する多項式の係数を含み、
（ｄ）  ステップ（ｃ）の修正データを用いて、周期的な入力間隔で、１つまたは２つ以上の修正または計算された航法量の値を得るステップとを含み、１つまたは２つ以上の修正または計算された航法量は、修正された第１の外部ソース運航体高度を含む、方法。
【請求項２】
慣性基準装置は、気圧高度計を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップ（ａ）の航法量は、群の１つまたは２つ以上の要素を含み、前記群は、
（１）  外部ソース２座標運航体位置からなり、２座標は水平面での位置を規定し、前記群はさらに、
（２）  複数の外部ソース３座標ＧＰＳ衛星位置と、
（３）  ＧＰＳ衛星までの複数の外部ソース擬似距離と、
（４）  複数の外部ソース誤差モデル係数と、
（５）  運航体下の地形高度と照合される外部ソース運航体高度と、
（６）  運航体下の地形の部分の外部ソース地形高度とからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップ（ａ）では、外部ソース２座標運航体位置のソースは慣性基準装置であり、外部ソース３座標ＧＰＳ衛星位置のソースはＧＰＳ受信機であり、外部ソース擬似距離のソースはＧＰＳ受信機であり、外部ソース地形高度のソースは、地形高度が水平面での２座標運航体位置の関数として記憶されるメモリである、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ステップ（ｂ）の観測値は、群の１つまたは２つ以上の要素を含み、前記群は、
（１）  複数の現在の入力間隔と過去の入力間隔とにわたる、運航体下の地形の部分と照合される外部ソース運航体高度と、運航体下の地形の部分の外部ソース地形高度との合計から得られる観測値と、
（２）  複数の現在の入力間隔と過去の入力間隔とにわたる、修正された第１の外部ソース運航体高度と第２の外部ソース運航体高度との差から得られる観測値とからなる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
差の品質が特定された品質レベルよりも下の場合には、その差は、多項式の決定のときに無視される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ｄ）では、修正された第１の外部ソース運航体高度は、第１の外部ソース運航体高度と多項式の値との合計である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ａ）の外部ソース航法量は、外部ソース３座標運航体位置を含み、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔にわたる外部ソース３座標運航体位置の値から得られる複数の観測値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ａ）の外部ソース航法量は、群の１つまたは２つ以上の要素を含み、前記群は、
（１）  複数のＧＰＳ衛星の外部ソース衛星位置からなり、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔にわたる複数のＧＰＳ衛星の外部ソース衛星位置の値から得られる複数の観測値を含み、前記群はさらに、
（２）  複数のＧＰＳ衛星までの外部ソース擬似距離からなり、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔にわたる複数のＧＰＳ衛星までの外部ソース擬似距離の値から得られる複数の観測値を含み、前記群はさらに、
（３）  複数のＧＰＳ衛星までの外部ソース擬似距離と、複数のＧＰＳ衛星までの計算された擬似距離を含む、修正または計算された航法量とからなり、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔の間に得られた外部ソース擬似距離と計算された擬似距離との差から得られる複数の観測値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
複数の観測値を得ることは、複数の現在の入力間隔と過去の入力間隔とにわたる外部ソース擬似距離と計算された擬似距離との差を合計することによって達成される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ（ｄ）の修正または計算された航法量は、群の１つまたは２つ以上の要素を含み、前記群は、
（１）  修正された外部ソース３座標運航体位置からなり、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔の間に得られる修正された外部ソース３座標運航体位置の値から得られる複数の観測値を含み、前記群はさらに、
（２）  複数のＧＰＳ衛星までの計算された擬似距離からなり、ステップ（ｂ）の観測値は、複数の入力間隔にわたる計算された擬似距離の値から得られる複数の観測値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ステップ（ｃ）は、
（ｃ１）  ステップ（ｂ）の観測値を用いることによって、誤差状態ベクトルの成分値を観測間隔で得るステップを含み、誤差状態ベクトルは修正データを構成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
誤差状態ベクトルの成分は、水平面での運航体位置の誤差、水平面での運航体速度の誤差、ＧＰＳ運航体クロックバイアスおよびクロックレートバイアス、複数の衛星に対するＧＰＳ衛星クロックバイアス、第１の基準高度での気圧高度バイアス、および第２の基準高度での気圧高度バイアスのオフセットを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ステップ（ｃ）の修正データは、カルマンフィルタ誤差状態ベクトルであり、ステップ（ｄ）は、
（ｄ１）  動的行列を誤差状態ベクトルに適用することによって、誤差状態ベクトルの時間変化率を定めるステップと、
（ｄ２）  誤差状態ベクトルの時間変化率の積分を誤差状態ベクトルに加えることによって、複数の外部ソース航法量の修正を得るステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
ステップ（ａ）の外部ソース航法量は、水平面での運航体位置と水平面での外部ソース運航体位置との関数として外部メモリに記憶される地形高度を含み、地形高度の値は、外部ソース運航体位置座標を用いて外部メモリをアドレス指定をすることによって得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
ステップ（ａ）の外部ソース航法量は、水平面での運航体位置の関数として外部メモリに記憶される地形高度を含み、ステップ（ｄ）の修正または計算された航法量は、修正された外部ソース３座標運航体位置を含み、地形高度の値は、修正された外部ソース３座標運航体位置の水平面座標を用いて外部メモリをアドレス指定することによってステップ（ａ）で得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
観測値の品質が特定された品質レベルよりも下の場合には、ステップ（ｂ）の観測値は、ステップ（ｃ）を行なう際に無視される、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【技術分野】
この発明は一般に、進入の間に用いられる航空機航法装置に関し、より具体的には、エアーデータ入力を用いる慣性基準装置（ＩＲＳ）を全地球航法装置（ＧＰＳ）およびレーダ高度計と組合せる装置に関する。世界的規模でこの装置を用いることができ、いかなる地上オーグメンテーションシステムも用いずに、精密でない進入方式を３次元進入方式に置き換えることができる。
【０００２】
【背景技術】
広域航空管制システム（wide-area augmentation system）（ＷＡＡＳ）および同等のシステム等のような衛星航法オーグメンテーションシステムがこのような性能を提供するまでにはまだ長い年月がかかるだろうと一般的には認識されている。１９９７年８月１８日発行のアビエーションウィーク(Aviation Week)の２３頁および２６頁では次のように述べられている。「非精密進入は、制御された飛行状態のもとでが地面に激突すること（controlled flight into terrain）（ＣＦＩＴ）に起因する世界中の民間エアーラインの衝突事故の６０％に関連している」、「ＣＦＩＴが民間航空での死亡事故の主な原因である」。「３−Ｄ性能を備える完全に自律型の航空機搭載航法システムがそれらに代わって利用可能になるまでには、少なくとも１０年から１５年はかかるだろう」。
【０００３】
３次元自律型インテグリティ監視外挿（autonomous integrity monitored extrapolation）（３Ｄ  ＡＩＭＥ）に必要とされる技術は、今日既に存在しており、それは証明されている。ＷＡＡＳとは異なって、３Ｄ  ＡＩＭＥは世界的に、いかなる航法援助地上施設も用いずに、航空機において自律的に利用可能になるであろう。
【０００４】
【発明の開示】
３Ｄ  ＡＩＭＥ装置を用いることによって、一定の気圧高度ステップを備える２Ｄ水平位置をもとにした非精密進入方式を３Ｄ一定降下率方式に置き換えることができる。これは、１９９６年１２月１０日付の米国特許第５，５８３，７７４号に記載の確実なインテグリティの監視外挿（assured-integrity monitored-extrapolation）（ＡＩＭＥ）航法装置を用いることによって達成される。ＡＩＭＥ航法装置はまた、文献で「自律型インテグリティ監視外挿」機械化とも呼ばれている。
【０００５】
ＡＩＭＥ機械化は、進入路での記憶された高度地形プロファイルテーブルにアクセスするために必要とされる精密な水平位置を、高いインテグリティでもって提供する。この記憶された地形プロファイル情報は、高度な地上接近警報装置を実現するために用いられるような等高線図、または空港測量図から得ることができる。これらのテーブルは、海面からの局地地形高度を示すレーダ高度計の測定値を修正して、平均海面からの高度の測定値ｈM（ｔ）を得るために用いられる。
【０００６】
これは通常、地上ディファレンシャルＧＰＳ（ＤＧＰＳ）基地を利用して行なわれる（「進入／着陸ガイダンスのためのディファレンシャルＧＰＳ／慣性航法システムの設計およびフライトテスト」（“Design and Flight Test of a Differential GPS/Inertial Navigation System for Approach/ Landing Guidance”）（Journal of ION, Vol. 38, No. 2, 1991）)。正しい局地高度をテーブルから得るためには精密な水平位置が必要とされるため、ディファレンシャル基地が通常必要とされる。一例として、山岳地形では、水平位置での２００メートルの誤差は、結果として、高度での５０メートルの誤差に容易になり得る。
【０００７】
３Ｄ  ＡＩＭＥ機械化では、ディファレンシャル地上基地は必要とされない。測定値ｈM（ｔ）を直接用いるというよりはむしろ、それを用いて、ＩＲＳからの気圧慣性出力の修正値を推定する。そこでこの修正された出力は３Ｄ  ＡＩＭＥ垂直位置出力のために用いられる。このようにして、５マイルから１０マイルにもわたり得る進入全体についての測定値ｈM（ｔ）の平均値をとる。進入の間の一方向への平均地形スロープが１０パーセントよりも小さいとすると、２００メートルの位置誤差は、結果として２０メートル未満の高度誤差を生じさせる。進入全体を通しての一方向への平均スロープが１０パーセントを超えるような進入は稀であり、もしあればそれは前もって知られているであろう。
【０００８】
【発明の実施の最良モード】
３次元自律型インテグリティ監視外挿（３Ｄ  ＡＩＭＥ）装置は、引用により援用される１９９６年１２月１０日付の米国特許第５，５８３，７７４号に記載されている装置に、多くの点で類似している。
【０００９】
図２で示される３Ｄ  ＡＩＭＥ機械化１では、平均海面（図１参照）からの高度の測定値ｈM（ｔ）はまず加算器３によって、ＡＩＭＥで計算された高度ｈC（ｔ）と照合され、次に前置フィルタ５によって前置フィルタ処理される。計算された高度ｈC（ｔ）は、スイッチ４を通して計算ユニット１１から得られる。前置フィルタ処理された測定値は、スイッチ６を通ってＡＩＭＥカルマンフィルタ７に到達し、そこで、それらは、滑走路での気圧オフセットと滑走路から航空機の現在の高度までの気圧目盛係数オフセットとの推定値を得るときの観測値として用いられる。慣性基準装置（ＩＲＳ）９からの平滑化された気圧慣性高度は、これらのオフセットによって計算ユニット１１内で修正され、３Ｄ  ＡＩＭＥ垂直位置出力ｈC（ｔ）が得られる。
【００１０】
パイロットはまず、気象サービスが提供するような、空港での気圧オフセットを無線によって得る。進入の間の現在高度についての第１の前置フィルタ処理された観測値は、カルマンフィルタ７でこのオフセットとの差分が取られ、気圧目盛係数オフセットの第１の推定値が得られる。新しく前置フィルタ処理された観測値の各々が得られるようになると、それは、気圧目盛係数オフセットと空港滑走路での気圧オフセットとの両者の推定値を改良するために用いられる。推定された滑走路オフセットの精度は、空港滑走路の高度が近づくにつれて高まり、目盛係数誤差もより少なくなる。滑走路に近づくとき、推定された滑走路オフセットが、気象サービスから無線で得た滑走路オフセットと一致しない場合には、許容範囲内で進入復行が行なわれる。
【００１１】
図１は、空港から６０，０００フィート（約１０海里）の距離で、かつ空港から３０００フィートの高度で進入が開始される、３Ｄ  ＡＩＭＥ進入の典型的な例である。これにより１：２０のスロープができ、これは約３度のグライドスロープにあたる。図１では、図による説明のためにバーチカルスケールが誇張されている。
【００１２】
航空機の速度が完全に一定であれば、実際の経路は直線として現れるだろう。典型的なレートである１０Ｈｚで、レーダ高度計１３を用いて高度測定値をとると仮定すると、図で示されるように、測定値は等しく間隔をあけるであろう。直線の２パラメータ最小２乗フィットによって、航空機の経路を得ることができ、接地とスロープとにおける垂直高度差が判断される。このことにより、レーダ高度計測定値と、メモリ１５に含まれる記憶された地形高度との両者において、ノイズによる誤差が減じられる効果が得られるであろう。
【００１３】
航空機の速度は完全に一定ではないため、上述のような単純な直線最小２乗フィットによってノイズによる影響を減じることはできない。しかし、ＩＲＳ９からの平滑化された気圧高度を基準として用いることによって、ほぼ同等のフィルタリング効果を得ることができ、カルマンフィルタ７のための高度観測値が得られる。
【００１４】
ＩＲＳ出力のためのＡＲＩＮＣ７０４で特定されるように、ＩＲＳ９からの平滑化された気圧高度ｈB（ｔ）は３次相補フィルタから得られる。このフィルタリングは、気圧高度の定常状態精度を有する出力を提供する。しかし、慣性基準の高周波数精度のために、その出力ではほぼ瞬間的な高度の変化が起こる。
【００１５】
その出力は、平均海面からの高度というよりはむしろ平滑化された気圧高度であるため、気圧オフセット差に対する修正が必要である。空港での気圧オフセットは、定期的な気象報告によって提供される。しかし、そのオフセットはまた、空港からの高度とともに変化する。オフセットのこの変化は、高度差３０００フィートまでは、空港からの高度に対してほぼ直線的に変化すると仮定できる。
【００１６】
３Ｄ  ＡＩＭＥ機械化１は、図１の測定値を用いて、空港での気圧オフセットｈB0と、空港の上空３０００フィートでのオフセットの変化ｄｈB3000とを推定する。実際の高度は空港の高度へと減少していくため、推定された空港でのオフセットは、空港の気象報告が提供するオフセットにほぼ一致するべきである。この不一致が特定の許容範囲内にない場合には、空港からの高度に依存して、図１で示されるような進入復行点（ＭＡＰ）で進入復行を開始する。
【００１７】
ＡＩＭＥは、今までに航法フェーズで利用されていると思われ、その典型的な水平保護レベルは０．３ｎｍ以上である。航法フェーズで用いられるＡＩＭＥカルマンフィルタは、航法カルマンフィルタ（ＮＫＦ）と呼ばれる。それは、図２でカルマンフィルタ７として示される、進入フェーズのための進入カルマンフィルタ（ＡＫＦ）を初期設定するために用いられる。
【００１８】
ＡＫＦは、ＮＫＦの１５０秒の更新間隔ではなく、１０秒の更新間隔を用いる。ＡＫＦはＮＫＦよりも少ない状態を有する。これらは図３で示される。ＡＫＦ状態は、２つの水平位置状態ｄＸおよびｄＹ、２つの水平速度状態ｄＶxおよびｄＶy、ユーザクロックバイアスｄＢ、ユーザクロックバイアスレートｄＢr、気圧オフセットｄｈB0（ｔ）、気圧オフセット目盛係数ｄｈB3000（ｔ）、および、ＮＫＦが用いるような最大８までの衛星範囲偏り誤差ｄＲBi（ｔ）の各々に対しての１つの状態からなる。
【００１９】
ＡＫＦでの誤差状態の合計数はしたがって、ＮＫＦで用いられる２４ではなく１６である。存在しない８つの状態は、３つの航法軸ミスアライメントと、２つの水平加速度計偏り誤差と、３つのジャイロ偏り誤差である。これらは不必要である。なぜならば、進入の前の少なくとも３０分のオペレーションを想定すると、これらの状態による誤差は、航法カルマンフィルタによって進入の前に平衡されているためである。進入に対する所要時間は５分よりも短いため、進入の間のプロセスノイズによってこれらの状態が不平衡になり得ることはない。
【００２０】
ＡＫＦは、ＧＰＳ受信機１７を用いるＮＫＦと同じ衛星からの更新情報を用いるが、さらに、メモリ１５からの記憶された地形高度によって修正された、レーダ高度計１３からの更新情報も用いる。図２で示されるように、修正された進入の間の水平位置出力は、計算ユニット１１により、誤差モデル１９が供給する推定された水平位置誤差によって修正された、ＩＲＳ９が供給する更新されていない慣性水平位置から得られる。
【００２１】
誤差モデル１９は、図３で示される動的行列と、ΔＴ時間間隔でカルマンフィルタ７が供給する誤差状態修正ベクトルｘ（ｋ）とを用いて、誤差推定値を得る。ここで、指数ｋは整数であり、ΔＴは１０秒に等しい。誤差モデル１９の出力は、Δｔ時間間隔で供給される誤差状態ベクトルｘ（ｔ）であり、指数ｔは整数であり、Δｔは０．１秒に等しい。誤差状態ベクトルｘ（ｔ）は、図３の動的行列Ｆによって示される微分方程式を積分することによって得られる。行列形式では、これらの方程式は、
ｄｘ／ｄｔ＝Ｆ・ｘ                      （１）
であり、ベクトルｄｘ／ｄｔとｘとは、図３の左側で示されるように、１６成分を備える縦行列によって示される。図３の中央と右側とで示されるように、動的行列Ｆは、１６行１６列の正方行列である。誤差状態ｘは、カルマンフィルタ７によって１０秒ごとに初期設定され、次に動的行列Ｆが示す微分方程式からの１０Ｈｚのレートで積分される。
【００２２】
Ｆ行列は主にゼロ成分を有するため、微分方程式は非常に簡単であり、ゼロでない誤差モデル係数は、定数１および−１／τである。この簡素化された動的行列を用いて、ＩＲＳ９からの入力なしにこれらの係数を得ることができる。しかし、より一般的な場合では、係数は図２で示されるＩＲＳ９から得られるだろう。
【００２３】
ＮＫＦの場合でのように、計算ユニット１１が、推定されたユーザクロックバイアスとともにこれらの修正された位置を用いて、間隔Δｔでの計算された擬似距離（ＰＲ）を決定する。図２で示されるように、計算された擬似距離は、加算器２１によって、ＧＰＳ受信機１７からの測定擬似距離との差分がとられ、間隔Δｔでの衛星測定値ｚPRiが得られる。
【００２４】
これらの差は、低域前置フィルタ２３によって平均値がとられるか、または前置フィルタ処理され、ΔＴ時間間隔での平均測定値が得られる。ＡＩＭＥ  ＮＫＦでの場合のように、図３で示されるように、観測行列は、視線の方向余弦ｅｘｉ、ｅｙｉ、およびｅｚｉと、ユーザクロックバイアスのためのマイナス１と、ある特定の衛星範囲偏り誤差とを含む。
【００２５】
高度測定値ｚhは次のようにして得られる。計算された平均海面からの高度ｈC（ｔ）は、ＩＲＳ９が供給する更新されていない３次気圧慣性ループ出力に修正を与えることにより、計算ユニット１１によって得られる。その修正値は、推定される気圧オフセットｄｈB0（ｔ）と目盛係数誤差（（ｈ−ｈ0）／３０００）ｄｈB3000（ｔ）とからなる。加算器３によって、測定された平均海面からの高度ｈM（ｔ）と計算された平均海面からの高度ｈC（ｔ）との差分が取られ、Δｔ時間間隔での高度測定値ｚh（ｔ）が得られる。これらの差は、平均値がとられるか、または低域前置フィルタ５によって前置フィルタ処理され、ΔＴ時間間隔での平均測定値が得られる。図３で示されるように、この場合での観測行列は、気圧オフセットに対しては単純に１であり、気圧目盛係数に対しては高度（ｈ−ｈ0）／３０００である。
【００２６】
ＮＫＦは、レーダ高度計からの更新情報なしに、ＡＫＦと同時に動作し続ける。これが行なわれるのは、レーダ高度計の測定値が信頼できるものではないと判断され、進入復行が開始されることに備えるためである。衛星測定値のインテグリティは、欠陥を検出するためのテスト統計として多くの更新周期にわたるカルマンフィルタ残余の長期平均値の大きさを用いることによって、ＮＫＦと同じ態様で監視される。
【００２７】
カルマンフィルタを用いない代替の技術もまた図２で示される。修正されていない慣性基準装置高度ｈB（ｔ）は、スイッチ４を通って加算器３に到達し、加算器３は、ｈM（ｔ）とｈB（ｔ）との差ｚh（ｔ）を得る。前置フィルタ５は、ｚh（ｔ）を時間の低次多項式関数の近似値とする。この多項式の係数は、測定された高度ｈM（ｔ）と修正されていない慣性高度ｈB（ｔ）との間の差ｚh（ｔ）に対する最小２乗近似に基づき、以下のとおりであり：
ｚh（ｔ）＝ｈM（ｔ）−ｈB（ｔ）                （２）
図２の左下部分の合計ジャンクションで示されるように、測定された高度ｈM（ｔ）は、地形高度ｈT（ｔ）とレーダによって測定された地形高度ｈR（ｔ）との合計として以下のように得られる：
ｈM（ｔ）＝ｈR（ｔ）＋ｈT（ｔ）                （３）
最小２乗推定値は、これらの過去の測定値すべてを現在の時間ｔまでセーブし、さらに１Ｈｚのレートで多項式係数の最小２乗推定に対して完全に再び解くことによって、決定される。ｔにおける多項式係数は、スイッチ６を通って計算ユニット１１に到達し、そこでそれは、慣性高度ｈB（ｔ）を修正するために用いられ、１０Ｈｚでの真の高度の最良の推定値ｈC（ｔ）が得られる。
【００２８】
選択利用性（ＳＡ）が存在する場合には、民間の用途ではＣ／Ａコードのみが用いられると仮定すると、得られる垂直位置情報の精度は、５メートル、９５％であると予期される。この精密な垂直測定によって、ＡＩＭＥの水平精度が改善されることとなる。水平精度は、１００メートル、９５％から、７５メートル、９５％以下までにも改善されると予期される。これは５００フィートよりも少ない水平インテグリティ保護レベル（４シグマ）に対応し、これにより、滑走路の間隔が１０００フィートの平行進入が可能となる。
【００２９】
２００６年までにＳＡを解除すると約束されているが、ＳＡを解除して用いた場合、３Ｄ  ＡＩＭＥは、ＣＡＴ  Ｉの精度要件を満たす。広域航空管制システム（ＷＡＡＳ）または軍事Ｐコードとともに用いられる場合、それは１．５メートル、９５％の垂直精度を有し、これはＣＡＴ  ＩＩの要件である。
【００３０】
海面からの局地地形高度のテーブルを用いる方法は、滑走路の中央線に沿って入る直線進入の場合において最も容易に想像される。所与の空港滑走路については、限られた数の周回進入（curved approaches）が同様の態様で行なわれる。直線進入または周回進入では、航空機が名目上の進入経路にぴったりと沿った線の上を直接飛ぶのであれば、この線に沿った点での局地地形高度を記憶することだけが必要とされるであろう。
【００３１】
水平操向誤差と航法センサ誤差とのために、航空機はこの線から横方向に逸脱するものである。したがって、この線付近の点での局地地形高度を記憶することが必要とされる。これらのグリッド点は、名目上の進入経路の有限幅の区域に沿ったスクエアグリッドの頂点にある。
【００３２】
グリッドがカバーする領域に存在する特定のスクエア内の点にその水平位置がある航空機については、その特定のスクエアは、その測定値に対しての「基準スクエア」と呼ばれる。スクエアの４つ角の記憶された地形高度を用いて、２次元の一次補間が基準スクエア内で用いられる。各グリッド点で記憶された地形高度が、隣接する基準スクエア内で最も高い点である。
【００３３】
図２のレーダ高度計からのデータｈR（ｔ）が１０ＨＺのレートで入り、進入の間の航空機の速度が１５０ノットであると仮定すると、測定値は約２５フィートの水平距離で間隔をあける。
【００３４】
レーダ高度計は、その４５度から９０度のビーム幅内にある最も近くの反射物体までの距離範囲を測定する。記憶された地形テーブルが、特定の建物またはタワーを考慮に入れずに地形の高さに基づいているなら、測定された局地地形からの高さは、この構造物付近にある場合は１秒または２秒以上の間は誤ったものとなる。高度計のビーム幅には限りがあるため、このことは航空機がその構造物の真上になくても当てはまる。
【００３５】
３Ｄ  ＡＩＭＥ機械化は、個々の１０Ｈｚ測定値において３つまたは４つのシグマ除去規準を用いることによって、これらの測定値を消去する。加えて、それは、好ましい実施例では１０秒であり得るカルマンフィルタ更新間隔にわたって、３つまたは４つのシグマ除去規準をカルマンフィルタ平均測定値において用いる。このような地形特徴が前もって知られていた場合には、さらなる調整が、グリッド点に記憶された地形高度に対してなされ、このデータ除去は不必要となる。
【００３６】
これらのグリッドは、名目上の進入経路の両側の幅１０００フィート、縦５００フィートの区域をカバーすると暫定的に仮定される。グリッドがカバーする区域は、名目上の進入に沿って最長６０,０００フィートまで延びる。この６０,０００フィートの経路は、滑走路からの航空機の初期高度が約３０００フィートである初期点からはじまって、スレッショルドから滑走路に沿って１０００フィートのところにある予定接地点にまで延びる。このことにより、進入経路のスロープは１：２０とされる。
【００３７】
多くのレーダ高度計の最大高度範囲は２５００フィートであるため、その場所での海面からの局地地形高度によっては、図１で示されるようにグリッドが６０,０００フィートまでずっと延びることはないかもしれない。高度計の２５００フィートの垂直範囲内の測定値のみが用いられる。同様に、航空機が名目上の進入経路の中央から横方向に５００フィートより遠く離れたところにある時には、その測定値は用いられない。
【００３８】
水平位置座標が入力として用いられるため、水平位置誤差は、テーブルから得られる局地地形高度の誤差を引き起こす。しかし、３Ｄ  ＡＩＭＥでの水平位置の誤差は、ＳＡを備えたＧＰＳの、１００メートル、９５％というような誤差ではなく、わずか７５メートル、９５％である。この改良は、カルマンフィルタの水平位置推定に基づく精密な高度測定の効果の結果である。
【００３９】
３Ｄ  ＡＩＭＥを用いる際の水平誤差を制限するために、さらなるテストが行なわれる。図２の残余ｚh（ｔ）がそれらの水平位置座標とともにセーブされる。カルマンフィルタからの水平位置調節に基づいて、過去の残余に対する調節が行なわれる。
【００４０】
図２の調節された高度残余ｚh（ｔ）の平方２乗平均ｚhRMSがアラームリミットと比較される。ｚhRMSがアラームリミットを超える場合には、過度の水平位置誤差またはデータに関するある他のインテグリティ問題を示す。
【００４１】
記憶された位置座標を滑走路に対して前方向に、後ろ方向に、左に、または右にとそれぞれシフトし、さらに各々の場合においてのＲＭＳ残余を計算しなおすことによって、さらなるテストが行なわれるであろう。これらのうちの１つ、または隣接する象限の内の２つが、より小さなＲＭＳ残余を提供するのなら、水平位置誤差を意味する。
【００４２】
これは、水平位置フィックス(horizontal position fixes)を得るためにミサイルガイダンス地形整合システムで用いられた従来の技術に類似している。しかし、この場合には地形は平坦であり得るため、インテグリティチェックは必ずしも達成可能ではない。これは、進入の間中、地形が１つの方向に一定のスロープを有さない限りは、問題を引起さない。たとえば、水の上では表面は平坦であるが、水平位置誤差は高度の誤差を引起さない。
【００４３】
１０ＨｚでＲＭＳ残余をテストすることに加えて、いくつかの周期にわたって平均値をとられる残余のＲＭＳがテストされる。特に、１０秒の平均時間でカルマンフィルタの残余のＲＭＳがテストされる。
【００４４】
空港付近の地形高度のソースが利用可能である場合には、空港付近の初期高度エントリは、この情報のオフラインソフトウェア処理によって発生する。このような情報のソースは、発行されている等高線図または発行されている高度テーブルであってもよい。
【００４５】
しかし、レーダ高度計のビーム幅のために、オフライン処理のみによって、建物および凹凸のある地形特徴の影響を予測することは困難である。したがって、実際の進入を行なっている間にレーダ高度計の測定値をとることによって、その処理を有効にすることもまた必要である。これは、ＤＧＰＳ等の精密な外的基準を用いることによってなされ、レーダ高度計の各測定時における真の位置および高度が判断されるだろう。
【００４６】
実際の進入を行なっているときの測定値にオフラインソフトウェア処理によって作られるエントリを適用できることを証明するために、このようなフライトが必要とされる。このようなフライトはまた、空港でのＦＡＡまたはＩＣＡＯ認証に必要とされるだろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】  平均海面からの高度の測定値を得るために、レーダ高度計の測定値と記憶された地形プロファイルとが用いられる態様を示す図である。
【図２】  どのようにしてＧＰＳ受信機、ＩＲＳ、レーダ高度計、および記憶された地形高度プロファイルが処理され、３Ｄ進入方式のための精密な３次元の位置が得られるのかを示す図である。
【図３】  ３Ｄ  ＡＩＭＥ進入カルマンフィルタで用いられる誤差状態、動的行列、および観測行列を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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