(57)【要約】      （修正有）【課題】転送アライメントが提供される間に、マスター・ナビゲーション・システム・リセットを組み込むシステム及び方法を提供する。【解決手段】システムは、ローカル慣性センサ１３０のセットと、前記ローカル慣性センサのセットに接続されたローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ１３２であって、前記ローカル慣性センサのセットから慣性ナビゲーションデータを受信し、慣性ナビゲーションデータをナビゲーションソリューションに返還することを特徴とするローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサと、前記ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサに接続されたローカル・カールマンフィルタ（LKF）１４２とを有し、ローカル・カールマンフィルタがローカル・カールマンフィルタが更にマスター・カールマンフィルタ（MKF）１２０に接続される。【選択図】図１
2013181985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転送アライメントを実行するためのナビゲーションシステム（１００）であって、
前記ナビゲーションシステムが、
ローカル慣性センサ（１３０）のセットと、
前記ローカル慣性センサのセットに接続されたローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）であって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）が、前記ローカル慣性センサのセットから慣性ナビゲーションデータを受信し、慣性ナビゲーションデータをナビゲーションソリューションに返還することを特徴とするローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）と、
前記ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサに接続されたローカル・カールマンフィルタ（１４０）であって、ローカル・カールマンフィルタがローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサによって生成されたナビゲーションソリューションを受信し、ローカル・カールマンフィルタが更にマスター・カールマンフィルタ（１２０）に接続されることを特徴とするローカル・カールマンフィルタ（１４０）と
を有し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、少なくとも１つのナビゲーション援助測定を包含する正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第１のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、前記ナビゲーション援助測定を測定フォーメーションアルゴリズム（１５２）に入力し、ナビゲーション援助測定に基づいて測定残余を計算し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を包含するリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第２のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、バイアス修正を状態伝播アルゴリズム（１５０）に入力し、バイアス修正によって提供されたバイアス修正が、ローカル・カールマンフィルタのナビゲーション状態に加えられ、伝播される
ことを特徴とするナビゲーションシステム。
【請求項２】
前記測定フォーメーションアルゴリズムが以下の等式を使用して計算され、
【数１】
2013181985.tif 000025
ここで、状態伝播アルゴリズムは、以下の等式を使用して計算され
【数２】
2013181985.tif 000026
ここで、Tkは、RTAMによって提供されるバイアス修正であることを特徴とする請求項１に記載のナビゲーションシステム。
【請求項３】
ホストナビゲーションシステムからペイロードナビゲーションシステムに転送アライメントを実行するための方法であって、
ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからナビゲーションソリューションを受信するステップ（３１０）と、
ローカル・カールマンフィルタで正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を受信するステップであって、前記PTAMが、マスター・カールマンフィルタによって生成された少なくとも１つのナビゲーション援助測定を有することを特徴とするステップ（３２０）と、
ローカル・カールマンフィルタでリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を受信するステップであって、前記RTAMが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を有することを特徴とするステップ（３３０）と、
ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからのナビゲーションソリューションを使用してローカル・カールマンフィルタでナビゲーション状態を伝播するステップであって、ローカル・カールマンフィルタがバイアス修正をナビゲーション状態に加えることを特徴とするステップ（３４０）と、
少なくとも１つのナビゲーション援助測定とバイアス修正の関数としてローカル・カールマンフィルタで測定アップデートを計算するステップであって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからのナビゲーションソリューションが、測定アップデートによってバイアス修正に関して補償されることを特徴とするステップ（３５０）と
を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]  転送アライメントは、航空機に搭載されたナビゲーション・システムから、飛行中、航空機から配備されるペイロードの搭載されたナビゲーション・システムまで、ナビゲーション情報を送信する方法である。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーション情報は、概して航空機ナビゲーション・システムで測定され、位置、速度および姿勢を運搬する周期的なメッセージという形をとる。ペイロード上のナビゲーション・システムは、それ自身のナビゲーションソリューションを調整するエラー統計を引き出すために用いる測定アップデートとして、航空機からこれらの周期的なメッセージを受け取る。問題は、航空機の搭載されたナビゲーション・システムが周期的に蓄積された移動エラーのために修正するそれ自身のナビゲーションソリューションを調整することを必要とするということから生じる。この調整は、ペイロード上のナビゲーション・システムによって受け取られる測定アップデートのステップ変化として現れる。ステップ変化があまりに大きい場合、ペイロード上のナビゲーション・システムは測定アップデートを拒絶することができる。ペイロード上のナビゲーション・システムがステップ変化測定アップデートを受け入れる場合であっても、それはステップ変化を説明して、それがそれ自身のセンサのうちの１つ以上によって発生する測定エラーと解釈しなければならないものを割り当てる方法の難問に直面する。
【０００３】
[0002]  上述の理由のために、および、当業者が明細書を読み、理解すると、即座に、当業者にとって明らかになる他の理由のために、マスター・ナビゲーション・システムがリセットを編入するシステム及び方法用の技術の必要性が、転送アライメントの間にある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
[0003]  本発明の実施形態は、転送アライメントの間のマスター・ナビゲーション・システム・リセットについて述べ、以下の詳細な説明を読み、研究することによって理解される方法および装置を提供する。
【０００５】
[0004]  ある実施形態では、
転送アライメントを実行するためのナビゲーションシステム（１００）であって、
前記ナビゲーションシステムが、
ローカル慣性センサ（１３０）のセットと、
前記ローカル慣性センサのセットに接続されたローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）であって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）が、前記ローカル慣性センサのセットから慣性ナビゲーションデータを受信し、慣性ナビゲーションデータをナビゲーションソリューションに返還することを特徴とするローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）と、
前記ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサに接続されたローカル・カールマンフィルタ（１４０）であって、ローカル・カールマンフィルタがローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサによって生成されたナビゲーションソリューションを受信し、ローカル・カールマンフィルタが更にマスター・カールマンフィルタ（１２０）に接続されることを特徴とするローカル・カールマンフィルタ（１４０）と
を有し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、少なくとも１つのナビゲーション援助測定を包含する正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第１のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、前記ナビゲーション援助測定を測定フォーメーションアルゴリズム（１５２）に入力し、ナビゲーション援助測定に基づいて測定残余を計算し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を包含するリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第２のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、バイアス修正を状態伝播アルゴリズム（１５０）に入力し、バイアス修正によって提供されたバイアス修正が、ローカル・カールマンフィルタのナビゲーション状態に加えられ、伝播される
ことを特徴とする。
【０００６】
[0005]  本発明の実施形態は、以下の詳細な説明と添付の図面とを併せて考慮することにより、より容易によく理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】[0006]  図１は、本発明のある実施形態のナビゲーション・システムを例示している線図である。
【図２】[0007]  図２は、本発明のある実施形態のローカル・カールマンフィルタを例示している線図である。
【図３】[0008]  図３は、本発明のある実施形態の方法を例示しているフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[0009]  一般的な実務により、さまざまな記載されている特徴は、一定の縮尺で描かれておらず、本発明に関連する特徴を強調するように描かれる。参照番号および文字は、図面およびテキスト全体にわたって同じエレメントを意味する。
【０００９】
[0010]  以下の詳細な説明において、リファレンスはこの一部を形成する添付の図面に組み入れられ、本発明を実施することができる特定の例示の実施形態を介して示される。これらの実施形態は当業者は本発明を実施することができるように十分詳細に記載されており、他の実施形態が利用されることができ、論理的、機械的および電気的変更は本発明の範囲内においてなされることができる。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味にとられることはない。
【００１０】
[0011]  本説明の実施形態は、ペイロードのローカル・ナビゲーション・システムにおいて実装される修正されたカールマンフィルタ・アルゴリズムによる転送アライメント構成のバイアス修正について述べる必要について述べる。本発明の実施形態については、ナビゲーション援助としてマスター・カールマンフィルタからナビゲーション情報を利用することに加えて、ローカル・カールマンフィルタも、マスター・カールマンフィルタがリセットされるナビゲーションを実行するとき、メッセージがマスター・カールマンフィルタによって生成した特性を介してバイアス修正を受信する。ローカル・カールマンフィルタが残余の測定値を算出するとき、マスター・カールマンフィルタでリセットのためにナビゲーション援助測定の偏差が、ローカル・ナビゲーション状態にされる調整でオフセットされるように、ローカル・カールマンフィルタはそれ自身のナビゲーション状態の値を調整するためにバイアス修正を利用する。その結果、ローカル・カールマンフィルタの更なる残余が、マスター・カールマンフィルタで実行されるバイアス修正リセットの結果として、生じない。
【００１１】
[0012]  図１は、本発明のある実施形態の転送アライメントシステム100のブロック図である。システム100は、（例えば飛行機またはヘリコプターのような）航空機に搭載され位置決めされたホスト航空機ナビゲーション・システム102と、航空機からその後ローンチされる航空機に取り付けられたペイロードが搭載され位置決めされたペイロード・ナビゲーション・システム104とを有する。
【００１２】
[0013]  航空機ナビゲーション・システム102は、航空機慣性センサ110、航空機ストラップ・ダウンナビゲーションアルゴリズム（Aircraft Strap-Down Navigation Algorithm）112、ナビゲーション援助114およびマスター・カールマンフィルタとを備える。航空機慣性センサ110は、ストラップ・ダウンナビゲーションアルゴリズム（Strap-Down Navigation Algorithm）112に3-軸ジャイロスコープおよび航空機フレームの3-軸加速度計測定を提供する。これらの測定から、Strap-Down Navigation Algorithm 112は、航空機の位置、速度および姿勢という３つのディメンジョンを含む航空機のナビゲーションソリューションを生成する。ナビゲーション援助114は、航空機の位置、速度および姿勢に関するナビゲーションソリューションの一つ以上のパラメータに関する第２のソースを提供する。ある実施形態では、ナビゲーション援助114は、例えば全地球位置測定システム（GPS）レシーバのようなグローバルナビゲーションサテライトシステム（Global Navigation Satellite System）のためのナビゲーション・レシーバから成る。
【００１３】
[0014]   ストラップ・ダウンナビゲーション・アルゴリズム112は、航空機慣性センサ110のジャイロおよび加速度計から出る出力をとって、位置、速度および姿勢データを生産するためにそれらを統合する基本的ナビゲーション・アルゴリズムである。このデータは、ナビゲーションソリューションと称する。ナビゲーションソリューションで提供される値は、時間とともにドリフトする。例えば、修正が実行されない場合、加速または回転における小さいエラーは余分の時間を倍加させる。したがって、航空機ナビゲーション・システム102は、周期的にナビゲーション援助114から測定値を使用しているこれらの移動エラーを修正することを必要とする。マスター・カールマンフィルタ120は、Strap-Down Navigation Algorithm 112およびナビゲーション援助114からナビゲーション・データを受け取り、この情報を使用することはナビゲーション援助114から特定の測定値を与えられるストラップダウンナビゲーションソリューションにおけるエラーを推定する。一旦エラーが推定されると、マスター・カールマンフィルタ120が、ドリフトに関して適応するためにStrap-Down Navigation Algorithm 112出力を調整するために、（ストラップダウンナビゲーションソリューションに対するステップ修正を有する）リセットを計算し、適用する。リセットは一般に基本的には周期的に実行されるが、ある実施形態では、蓄積されたエラーが閾値に到達するまで維持される。ある実施形態では、Strap-Down Navigation Algorithm 112からのナビゲーションソリューションに対する更新は、マスター・カールマンフィルタ120からの最新版と比較して、比較的高速度で提供される。例えば、ある実施形態では、Strap-Down Navigation Algorithm 112は100Hz（100回/秒）のレートでそのナビゲーションソリューション出力に最新版を提供し、一方、マスター・カールマンフィルタ120は、1Hz（１回/秒）のレートで、リセットを生成する。ある実施形態では、マスター・カールマンフィルタ120がエラーを推定するたびに、Strap-Down Navigation Algorithm 112に対するリセットを適用する。
【００１４】
[0015]  ペイロード・ナビゲーション・システム104は、マスター・カールマンフィルタ120が、航空機ナビゲーション・システム102への非常に類似した方法でオペレーションし、ペイロード・ナビゲーション・システム104に関するナビゲーション援助データのソースとして機能するのは顕著な例外である。図１に示すように、ペイロード・ナビゲーション・システム104は、慣性センサ130、ローカル・ストラップ・ダウン・ナビゲーション・アルゴリズム（Local Strap-Down Navigation Algorithm）132、および、カールマンフィルタ（ここではローカル・カールマンフィルタ140と称する）を有する。ローカル慣性センサ130は、Strap-Down Navigation Algorithm 132にペイロードボディの3-軸ジャイロスコープおよび3-軸加速度計の測定値を提供する。これらの測定値から、Strap-Down Navigation Algorithm 132はペイロードのナビゲーションソリューションを生じ、ペイロードの位置、速度および姿勢を３つのディメンジョンに含む。ローカル・カールマンフィルタ140は、Strap-Down Navigation Algorithm 132によって提供されるナビゲーションソリューションにおけるエラーを算出するためのナビゲーション援助として、マスター・カールマンフィルタ120から測定値を使用する。すなわち、それがそれ自身のストラップダウン・ナビゲーション・システムにおけるそれ自身のエラーを推定し、エラーの推定に基づいてリセットを実行することから測定値を形成するマスター・カールマンフィルタ120からのメッセージを使用する。
【００１５】
[0016]  ある実施形態では、ローカル・カールマンフィルタ140は、プロセッシングエレメント142によって実行される拡張カールマンフィルタ・アルゴリズムを含む。ある実施形態では、カールマンフィルタ140を実装するために、プロセッシングエレメント142は一連のアルゴリズムコンポーネントを実行し、図1の150-160で示し、以下の表の対応するそれぞれの参照番号を使用する：
【００１６】
【表１】
2013181985.tif 000003
【００１７】
本願明細書において示される場合を除いて、式の変数の表記法が標準カールマンフィルタ命名法をフォローする。ナビゲーション状態ベクトルxkの状態を保持する値が、絶対的なナビゲーション用語（例えば位置または速度値）、または、ナビゲーション測定値の一次関数に基づく値のような別の値のどちらであってもよいことは、この開示を読む際に当業者によって理解される。
【００１８】
[0017]  ローカル・カールマンフィルタ140は、マスター・カールマンフィルタ120から2種類の異なるメッセージを受け取り、それは2つの異なる測定値を伝達する。第１のメッセージ・タイプは、Precision Transfer Alignment Message（PTAM）である。PTAMは、ローカル・カールマンフィルタ140がナビゲーション援助測定値として使用する従来の位置、速度および姿勢ナビゲーションソリューション測定値（またはそれのサブセット）を伝える。ある実施形態では、PTAMは絶対の測定値を提供する。しかし、他の実施形態では、PTAMは他の方法のナビゲーションソリューション測定値を提供することができる。ローカル・カールマンフィルタ140では、PTAMによって提供される値は、上のテーブルで示され、図1の測定フォーメーションアルゴリズムコンポーネント152に入れられる。
【００１９】
[0018]  マスター・カールマンフィルタ120がそれ自身のストラップダウン・ナビゲーション・アルゴリズム112にリセットを生成するたびに、マスター・カールマンフィルタ120からの第２のタイプのメッセージは発生する。このために、第２のタイプ・メッセージは、Reset Transfer Alignment Message（RTAM）と称される。本質的には、RTAMの1つの目的は、測定値が次のPTAMメッセージによって、前に受け取られるPTAMにおいて提供されるそれらから、著しいステップ変化を一つ以上の測定値に含むことができると定めたローカル・カールマンフィルタ140への通知を提供することである。しかしそれより、本発明の実施形態では、ローカル・カールマンフィルタ140は、その計算された残余がマスター・カールマンフィルタ120でリセットによる予期しない測定誤差が原因で増加することがないように、そのカールマン・アルゴリズム内で受信RTAMを利用するように構成される。ローカル・カールマンフィルタ140において、RTAMによって提供される値は、図1に示されるように状態伝播アルゴリズムコンポーネント150、および、上の表に示されるのと同程度可変のTkによって表される。RTAMが受け取られなかったローカル・カールマンフィルタ140の繰り返しのために、状態伝播アルゴリズムコンポーネント150を算出するために用いるTkの値は、その繰り返しのために単にゼロである。
【００２０】
[0019]  ローカル・カールマンフィルタ140において、測定フォーメーションアルゴリズムコンポーネント152はykを決定し、それは最近の測定値（例えば、PTAMn）の相違および次の測定値（例えば、PTAMn+1）があること、および、その予測（
【００２１】
【数１】
2013181985.tif 000004
【００２２】
）を表す。測定フォーメーション（Measurement Formation）アルゴリズムコンポーネント152は、直接その計算に入って来るRTAMメッセージ（Tk）の値を含まず、PTAMメッセージからの値を含む。RTAMメッセージがマスター・カールマン・フィルタ120によって発生するとき、次のPTAM測定値のMeasurement Formationアルゴリズムコンポーネント152の予測
【００２３】
【数２】
2013181985.tif 000005
【００２４】
が次のPTAMメッセージにおいて現れるTkのステップ変更を原因として生じるので、Tkによりオフになる。例えば、マスター・カールマン・フィルタ 120が位置値p1を有するPTAMメッセージを出力し、その後Δpの位置ステップ変化修正を有するRTAMメッセージを出力すると仮定する。マスター・カールマン・フィルタ 120から、次に受け取られるPTAMメッセージは、位置ステップをプラスしたp1がΔpの修正を変えた時から、適所にある両方のいかなる実際の変化も反映する位置値p2を有する。RTAMメッセージの原因となったマスター・カールマン・フィルタ120リセットの影響に適切に対処することなく、p2のMeasurement Formationアルゴリズムコンポーネント152の予測
【００２５】
【数３】
2013181985.tif 000006
【００２６】
は、位置の変化が反映されるが、Δpは位置ステップ変化の補正ΔPだけオフになる。予測では、このエラーは、エラーの発生した予期しないようなローカル・カールマン・フィルタ140による残余計算に現れ得る。すなわち、残余v（図1に162で示す）の値は、測定アップデート（Measurement Update）アルゴリズムコンポーネント158の一部として計算され、以下の式によって表される：
【００２７】
【数４】
2013181985.tif 000007
【００２８】
以下の式によって説明することができるステップ変化値Tkの関数でオフになる：
【００２９】
【数５】
2013181985.tif 000008
【００３０】
[0020]  リセットされるマスター・カールマン・フィルタ 120の効果および次のPTAMメッセージにおける次のステップ変更を相殺するために、RTAMメッセージが受け取られるとき、Tkの値は、ペイロードのストラップダウン・センサから計算されたナビゲーションソリューション
【００３１】
【数６】
2013181985.tif 000009
【００３２】
に加えられ、並びに、状態伝播アルゴリズムコンポーネント150によって、ナビゲーション状態ベクトル
【００３３】
【数７】
2013181985.tif 000010
【００３４】
の一部として時間が進むにつれて伝播される。測定アップデートアルゴリズムコンポーネント158は、続いて実行され、残余計算は、以下の式で示されるように互いにキャンセルされるHkTkの２つのインスタンスとなる：
【００３５】
【数８】
2013181985.tif 000011
【００３６】
[0021]  この式が示すように、マスター・カールマンフィルタ120のリセットによって生じるPTAMの値によって導かれるいかなるステップ変化によって、+HkTkによる残余（v）の変化に結果としてなるそのPTAMの予測の誤りが生じる。このエラーはRTAM値Tkをナビゲーション状態ベクトルに加える効果によりキャンセルされ、-HkTkによって残余vの変化に結果としてなる。＋HkTkと−HkTkとの和のこれらの値は、残余の値で正味ゼロの効果を持っている。換言すれば、残余はリセットされるマスター・カールマンフィルタ120によって生じるいかなる非予期されたエラーの存在をも示さない。更に本実施形態では、RTAMメッセージを受信することは残余の算出にネット影響を及ぼさないので、この種のRTAMを受信する効果は次に入って来るPTAMメッセージを拒絶するためにローカル・カールマンフィルタ140を誘発しない。
【００３７】
[0022]  図2は、ローカル・カールマンフィルタ140の別の具体例を提供する線図である。フィルタ測定y(n)は、PTAMメッセージからの測定値がマスター・カールマンフィルタ120によって提供したペイロードのストラップダウン・ナビゲーション・アルゴリズム132からのデータ間の違いである。H(h)ブロックの出力は、ローカル・カールマンフィルタ140のy(n)の次の値があることの予測を表すH(n)x(n)である。２つの違いは測定残余v(n)であり、それは上記したようにローカル・カールマンフィルタ140によって予期されないストラップダウン・ナビゲーション・データにおけるエラーの量を表す。
【００３８】
[0023]  前述したように、マスター・カールマンフィルタ120はバイアス補正リセットおよびRTAMメッセージを生成するとき、そのリセットの効果はまた、その後のPTAMメッセージに表示される。このように、y(n)の値は、HkTkの対応する値によって増加する。測定残余v(n)に影響を及ぼすことのないPTAMメッセージ値のこの増加に対応するために、対応するRTAMメッセージの値Tkは、ナビゲーション状態x(n)に加えて、伝播した。これは、HkTkによってH(n)x(n)の値を上げる。y(n)およびH(n)x(n)の違いが決定されるときに、HkTkの2つの例はキャンセルされる。カールマン・ゲイン（Kalman Gain）マトリックスK(n)は、次いで、測定残余v(n)によって表されるエラーのために、どの程度補償すべきかについて決定する加重ベクトルを生成する。K(n)の出力は、ナビゲーション・エラー・ステート
【００３９】
【数９】
2013181985.tif 000012
【００４０】
を生成するために（必要なリセットを実行するために取り消されてないHkTkを含む）x(n)に加えられる。ナビゲーション・エラー状態
【００４１】
【数１０】
2013181985.tif 000013
【００４２】
によって調整されるにつれて、ローカル・カールマンフィルタ140のナビゲーションソリューション出力はこのようにストラップダウン・ナビゲーション・データの関数である。ナビゲーション・エラー状態
【００４３】
【数１１】
2013181985.tif 000014
【００４４】
が、測定値のいかなる対応するネット増加にも残余v(n)を生じさせずに、マスター・カールマンフィルタ120で測定される必要な移動補償を提供する
[0024]  図３は、ホスト・ナビゲーション・システムからペイロード・ナビゲーション・システムまで転送調整を実行する方法を例示しているフローチャートである。ある実施形態では、方法が位置するホスト航空機ナビゲーション・システム102を搭載されて扱って実装され、航空機およびペイロード・ナビゲーション・システム104は位置を決めた搭載されたペイロードは図１に関して上記の通りに航空機に取付けられた。方法は、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサからナビゲーションソリューションを受け取る310から始まる。ある実施形態では、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサは、少なくとも直交加速度計のトライアドと直交するジャイロスコープのトライアドを含むペイロードにローカル慣性センサのセットに結合されている。
【００４５】
[0025]  方法は、ローカル・カールマンフィルタで正確な転送アライメントメッセージ（PTAM）を受信する320へ進み、少なくとも１つのナビゲーション援助測定値から成るPTAMがマスター・カールマンフィルタによって生成される。前述したように、RTAMによって提供されるバイアス修正は、位置修正、速度修正、姿勢修正またはそれらの組合せを含む。ある実施形態では、バイアス修正は、３次元位置バイアス修正、３次元速度修正、および３次元姿勢修正から成る９次元のベクトルを有する。
【００４６】
[0026]  方法は、ローカル・カールマンフィルタでリセットされた転送アライメントメッセージ（RTAM）を受信する330へ進み、ナビゲーションとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されるバイアス修正から成るRTAMがリセットされる。ある実施形態では、マスター・カールマンフィルタは航空機のStrap-Down Navigation Algorithmおよびナビゲーション援助から、ナビゲーション・データを受け取り、この情報を使用することはナビゲーション援助から特定の測定値を与えられるそのストラップダウン・ナビゲーションソリューションにおけるエラーを推定する。移動エラーが推定されるとき、マスター・カールマンフィルタは航空機のStrap-Down Navigation Algorithm出力が移動のために適応するように調整するために計算し、リセットを適用する。リセットは周期的ベースに一般に実行されるが、いくつかの実施形態では領域に蓄積されたエラーまで閾値にされることができる。
【００４７】
[0027]  ある実施形態では、PTAMが絶対のナビゲーションソリューションとしての測定が評価する少なくとも一つのナビゲーション援助を伝達し、RTAMは、ナビゲーションソリューションの変化としてのバイアス修正を伝達する。
【００４８】
[0028]  方法は、ナビゲーション・プロセッサの下でローカル・ストラップからナビゲーションソリューションを使用しているローカル・カールマンフィルタで、ナビゲーション状態を伝播する340へ進み、ローカル・カールマンフィルタはバイアス修正をナビゲーション状態に加える。方法は、少なくとも一つのナビゲーション援助測定値およびバイアス修正の関数として、測定アップデートをローカル・カールマンフィルタと見積もる350へ進み、ナビゲーション・プロセッサの下のローカル・ストラップからのナビゲーションソリューションは測定アップデートによってバイアス修正を補償される。
【００４９】
[0029]  ある実施形態では、ローカル・カールマンフィルタは、上の表、および、図１において例示されるアルゴリズムコンポーネント150-160を実行する。このように、ある実施形態では、ローカル・カールマンフィルタでナビゲーション状態を伝播することは、以下の等式を使用して計算される：
【００５０】
【数１２】
2013181985.tif 000015
【００５１】
ここで、Tkは、RTAMによって提供されるバイアス修正である。測定アップデートをローカル・カールマンフィルタと見積もることは、以下の等式を用いて算出される：
【００５２】
【数１３】
2013181985.tif 000016
【００５３】
ここで、
【００５４】
【数１４】
2013181985.tif 000017
【００５５】
前述したように、ローカル・カールマンフィルタが残余の測定値を算出するとき、ナビゲーションの偏差がマスター・カールマンフィルタでリセットのために測定値を補助することはローカル・ナビゲーション状態にされる調整で相殺されるように、ローカル・カールマンフィルタはそれ自身のナビゲーション状態の値を調整するためにバイアス修正を利用する。その結果、ローカル・カールマンフィルタの更なる残余が、マスター・カールマンフィルタで実行されるバイアス修正リセットの結果として生じない。
実施形態の例示
[0030]  実施形態１は、転送調整を実行するためのナビゲーション・システムを含み、ナビゲーション・システムは、
ローカル慣性センサ（１３０）のセットと、
前記ローカル慣性センサのセットに接続されたローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）であって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）が、前記ローカル慣性センサのセットから慣性ナビゲーションデータを受信し、慣性ナビゲーションデータをナビゲーションソリューションに返還することを特徴とするローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）と、
前記ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサに接続されたローカル・カールマンフィルタ（１４０）であって、ローカル・カールマンフィルタがローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサによって生成されたナビゲーションソリューションを受信し、ローカル・カールマンフィルタが更にマスター・カールマンフィルタ（１２０）に接続されることを特徴とするローカル・カールマンフィルタ（１４０）と
を有し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、少なくとも１つのナビゲーション援助測定を包含する正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第１のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、前記ナビゲーション援助測定を測定フォーメーションアルゴリズム（１５２）に入力し、ナビゲーション援助測定に基づいて測定残余を計算し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を包含するリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第２のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、バイアス修正を状態伝播アルゴリズム（１５０）に入力し、バイアス修正によって提供されたバイアス修正が、ローカル・カールマンフィルタのナビゲーション状態に加えられ、伝播される
ことを特徴とする。
【００５６】
[0031]  実施形態２は、実施形態1のナビゲーション・システムを包含し、RTAMによって提供されるバイアス修正は、位置修正、速度修正、姿勢修正、または、それらの組合せのうちの１つを含む。
【００５７】
[0032]  実施形態３は、実施形態１または２のシステムを包含し、バイアス修正は、ナビゲーション・システムを含むは、３次元位置バイアス修正、３次元ベクトル修正および３次元姿勢修正を包含する９次元ベクトルを有する。
【００５８】
[0033]  実施形態4は、実施形態1、2または3のナビゲーション・システムを包含し、PTAMは絶対のナビゲーションソリューションとしての測定が評価する少なくとも一つのナビゲーション援助を伝達し、RTAMはナビゲーションソリューションの変化としてバイアス修正を通信する。
【００５９】
[0034]  実施形態5は、実施形態1-4のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、ローカル慣性センサのセットが、少なくとも直角加速度計のトライアドと直角ジャイロスコープのトライアドとを有する。
【００６０】
[0035]  実施形態６は実施形態1-5のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、ローカル・カールマンフィルタは拡張カールマンフィルタ・アルゴリズムを使用して実装される。
【００６１】
[0036]  実施形態7は、実施形態1-6のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、プロセッシングエレメントを更に有し、ローカル・カールマンフィルタは、プロセッシングエレメントによって実行されるアルゴリズムとして実装される。
【００６２】
[0037]  実施形態8は、実施形態1-7のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、ローカルストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサおよびローカル・カールマンフィルタは同じプロセッサを使用して、両方とも実装される。
【００６３】
[0038]  実施形態9は、実施形態1-8のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、測定フォーメーションアルゴリズムが以下の等式を使用して計算されることを特徴とする：
【００６４】
【数１５】
2013181985.tif 000018
【００６５】
[0039]  実施形態10は、実施形態1-9のいずれかのナビゲーション・システムを包含し、伝播アルゴリズムが以下の等式を用いて算出され、
【００６６】
【数１６】
2013181985.tif 000019
【００６７】
ここで、TkはRTAMによって提供されるバイアス修正である。
[0040]  実施形態11はホスト・ナビゲーション・システムからペイロード・ナビゲーション・システムへ転送アライメントを実行する方法を包含し、該方法は、
ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからナビゲーションソリューションを受信するステップ（３１０）と、
ローカル・カールマンフィルタで正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を受信するステップであって、前記PTAMが、マスター・カールマンフィルタによって生成された少なくとも１つのナビゲーション援助測定を有することを特徴とするステップ（３２０）と、
ローカル・カールマンフィルタでリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を受信するステップであって、前記RTAMが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を有することを特徴とするステップ（３３０）と、
ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからのナビゲーションソリューションを使用してローカル・カールマンフィルタでナビゲーション状態を伝播するステップであって、ローカル・カールマンフィルタがバイアス修正をナビゲーション状態に加えることを特徴とするステップ（３４０）と、
少なくとも１つのナビゲーション援助測定とバイアス修正の関数としてローカル・カールマンフィルタで測定アップデートを計算するステップであって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサからのナビゲーションソリューションが、測定アップデートによってバイアス修正に関して補償されることを特徴とするステップ（３５０）と
を有することを特徴とする。
【００６８】
[0041]  実施形態12は、実施形態11の方法を包含し、RTAMによって提供されるバイアス修正はそれについて位置修正、速度修正、姿勢修正またはそれらの組合せのうちの1つを含む。
【００６９】
[0042]  実施形態13は、実施形態11または12の方法を含包含し、バイアス修正は、３次元位置バイアス修正、３次元速度修正および３次元姿勢修正とから成る９次元のベクトルを有する。
【００７０】
[0043]  実施形態14は、実施形態11-13のいずれかの方法を包含し、PTAMは絶対のナビゲーションソリューションとしての測定を評価する少なくとも一つのナビゲーション援助を伝達し、RTAMはナビゲーションソリューション値の変化としてのバイアス修正を伝達する。
【００７１】
[0044]  実施形態15は、実施形態11-14のいずれかの方法を含み、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーションプロセッサは、少なくとも直角加速度計のトライアドと直角ジャイロスコープのトライアドとを有するローカル慣性センサのセットに結合される。
【００７２】
[0045]  実施形態16は実施形態11-15のいずれかの方法を含み、ローカル・カールマンフィルタは拡張カールマンフィルタ・アルゴリズムを使用して実装される。
[0046]  実施形態17は実施形態11-16のいずれかの方法を含み、ローカル・カールマンフィルタでナビゲーション状態の伝播は以下の等式を用いて算出され、
【００７３】
【数１７】
2013181985.tif 000020
【００７４】
ここで、TkはRTAMによって提供されるバイアス修正である。
[0047]  実施形態18は、実施形態11-17のいずれかの方法を含み、ローカル・カールマンフィルタでの測定アップデートが以下の等式を用いて算出され：
【００７５】
【数１８】
2013181985.tif 000021
【００７６】
ここで、
【００７７】
【数１９】
2013181985.tif 000022
【００７８】
[0048]  実施形態19は以下のシステムであって：
マスター・カールマンフィルタを備えた航空機ナビゲーション・システムを有する航空機と、
航空機に搭載されたペイロードであって、該ペイロードがペイロード・ナビゲーション・システムを備えることを特徴とするペイロードと
を有し、
該システムが、
ローカル慣性センサ（１３０）のセットと、
前記ローカル慣性センサのセットに接続されたローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）であって、ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）が、前記ローカル慣性センサのセットから慣性ナビゲーションデータを受信し、慣性ナビゲーションデータをナビゲーションソリューションに返還することを特徴とするローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサ（１３２）と、
前記ローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサに接続されたローカル・カールマンフィルタ（１４０）であって、ローカル・カールマンフィルタがローカル・ストラップダウン・ナビゲーション・プロセッサによって生成されたナビゲーションソリューションを受信し、ローカル・カールマンフィルタが更にマスター・カールマンフィルタ（１２０）に接続されることを特徴とするローカル・カールマンフィルタ（１４０）と
を有し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、少なくとも１つのナビゲーション援助測定を包含する正確な転送アライメントメッセージ（Precision Transfer Alignment Message 、PTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第１のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、前記ナビゲーション援助測定を測定フォーメーションアルゴリズム（１５２）に入力し、ナビゲーション援助測定に基づいて測定残余を計算し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、ナビゲーションリセットとしてマスター・カールマンフィルタによって適用されたバイアス修正を包含するリセット転送アライメントメッセージ（Reset Transfer Alignment Message、RTAM）を有するマスター・カールマンフィルタから第２のメッセージを受信し、
前記ローカル・カールマンフィルタが、バイアス修正を状態伝播アルゴリズム（１５０）に入力し、バイアス修正によって提供されたバイアス修正が、ローカル・カールマンフィルタのナビゲーション状態に加えられ、伝播される
ことを特徴とする。
【００７９】
[0049]  実施形態20は、実施形態19のシステムを含み、測定フォーメーションアルゴリズムが以下の等式を使用して算出され、
【００８０】
【数２０】
2013181985.tif 000023
【００８１】
ここで、状態伝播アルゴリズムは、以下の等式を用いて算出され、
【００８２】
【数２１】
2013181985.tif 000024
【００８３】
ここで、Tkは、RTAMによって提供されるバイアス修正である。
[0050]  ハードウェアのいくつかの手段は、この明細書において議論され、本発明のシステム及び方法を実装することができる。ハードウェアのこれらの手段は、デジタル・コンピュータシステム、マイクロプロセッサ、多目的コンピュータ、プログラム可能なコントローラおよびフィールド・プログラム可能なゲート・アレイを含むが、これに限定されるものではない。したがって、本発明の追加的な実施形態は計算機可読の記憶媒体上のプログラム・インストラクションを含むみ、この種の装置によってインプリメントされ、それらが本発明の実施形態を実行することを可能にする。計算機可読の記憶媒体は、穿孔カード、磁気ディスクまたはフラッシュ読出し専用メモリ（ROM）、不揮発性ROM、プログラム可能なROM（PROM）、消去可能なプログラム可能なROM（EPROM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）またはより別のいずれでも永久形成テープ（いかなる光学的データ記憶装置も）を含むがこれに限られず、物理的なコンピュータ・データ記憶ハードウェアのいかなる形状も含む半永久的であるか一時的なメモリ記憶装置であってよい。プログラム命令およびコードは、コンピュータシステム・プロセッサおよびハードウェア説明言語（例えば超高速集積回路（VHSIC）設計用ハードウェア記述言語（VHDL））によって実行されるコンピュータ-実行可能な指示を含むが、これに限定されるものではない。
【００８４】
[0051]  特定の実施形態を例示し、本願明細書において記載してきたけれども、いかなる装置も特定の図示した実施形態と置換されることができることは当業者によって認められる。本出願は、いかなる適用または本発明のバリエーションをもカバーすることを意図とする。したがって、本発明が請求項およびそれの均等の範囲だけによって制限されることを明白に意図する。
【図１】
2013181985.tif 000027
【図２】
2013181985.tif 000028
【図３】
2013181985.tif 000029
【外国語明細書】
2013181985000001.pdf