(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機によって測定されたパラメータに関する、事後誤差確率分布を決定する方法であって、
インターフェイスサブモジュールが、前記パラメータのＧＮＳＳ測定値に関連する、１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標のそれぞれに関する値を受信するステップと、
プロセッサが、前記または各受信測定品質指標値を、多変量確率分布モデルに入力して、ＧＮＳＳ測定に関する事後誤差確率分布を決定するステップであって、前記多変量確率分布モデルの変量は、前記パラメータに関する誤差と、前記または各測定品質指標とを含む、ステップと、
を含み、
前記多変量確率分布モデルは、多変量確率分布関数であり、前記方法は、
前記プロセッサが、前記多変量確率分布関数を、前記測定品質指標に関して周辺化して、周辺確率分布関数を得るステップと、
前記プロセッサが、前記多変量確率分布関数を、前記周辺確率分布関数を用いて正規化して、条件付き確率分布を得るステップと、
を含む、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
１つまたは複数の前記測定品質指標は、前記ＧＮＳＳ受信機によって受信された１つまたは複数のＧＮＳＳ衛星信号の信号歪みを示している、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つまたは複数の前記測定品質指標は、前記ＧＮＳＳ受信機によって受信された１つまたは複数のＧＮＳＳ衛星信号から導出される、ことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
１つまたは複数の前記ＧＮＳＳ測定品質指標は、搬送波対雑音密度、搬送波対雑音密度変動性、搬送波位相分散、マルチパス偏差、ロック損失検出、コードロック時間および位相ロック時間、衛星高度、および衛星方位のうちの１つまたは複数を含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
１つまたは複数の前記測定品質指標は、１つまたは複数のセンサによって行われた測定から決定される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ＧＮＳＳ受信機により測定された前記パラメータは、ＧＮＳＳ距離測定値である、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記ＧＮＳＳ受信機により測定された前記パラメータは、擬似距離、ドップラーおよび／または搬送波位相測定値を含む、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記プロセッサが、測定された前記ＧＮＳＳパラメータに関する前記事後誤差確率分布を用いて、前記ＧＮＳＳ受信機の位置における不確実性に関する確率分布を推定するステップを含む、ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記ＧＮＳＳ受信機の位置における前記不確実性に関する前記事後誤差確率分布を用いて、保護レベルを計算するステップを含む、ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセッサが、測定された前記ＧＮＳＳパラメータに関する前記事後誤差確率分布を決定するステップは、前記プロセッサが、以前のＧＮＳＳパラメータ測定値と関連する１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標を用いることを含む、ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
多変量確率分布モデルを得る方法であって、多変量確率分布の変量は、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機により測定されたパラメータに関する誤差と、１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標とを含む、方法において、
前記ＧＮＳＳ受信機のプロセッサが、複数の異なる地理的位置に関する、前記ＧＮＳＳ測定品質指標のそれぞれに関する値を、収集するステップを含み、かつ、各地理的位置に関して、
前記プロセッサが、前記パラメータのＧＮＳＳ測定値を受信するステップと、
前記プロセッサが、前記パラメータの基準測定値を受信するステップと、
前記プロセッサが、前記パラメータのＧＮＳＳ測定値を、前記パラメータの基準測定値と比較して、前記パラメータのＧＮＳＳ測定値における誤差を得るステップと、
前記プロセッサが、前記ＧＮＳＳ測定値誤差と、前記ＧＮＳＳ測定品質指標値とから、前記多変量確率分布モデル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１２】
前記ＧＮＳＳ受信機は、車両に取り付けまたは収容される、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の地理的位置は、複数の異なる道路種類を含む、ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
ナビゲーションシステムのためのモジュールであって、
パラメータの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）測定値と関連する、１つまたは複数の測定品質指標のそれぞれに関する値を受信するためのインターフェイスサブモジュールと、
多変量確率分布モデルを記憶するメモリであって、多変量確率分布の変量は、測定されたＧＮＳＳパラメータに関する誤差と、前記または各ＧＮＳＳ測定品質指標とを含むメモリと、
前記メモリと前記インターフェイスサブモジュールとに連結され、前記または各受信測定品質指標値を、前記多変量確率分布モデルに入力することにより、測定された前記ＧＮＳＳパラメータに関する事後誤差確率分布を決定するように構成されているプロセッサと、
を備え、
前記メモリに記憶されている前記多変量確率分布モデルは、請求項１１乃至１３のいずれかに記載の方法に従って得られる、ことを特徴とするモジュール。
【請求項１５】
請求項１４に記載のモジュールを備える、ことを特徴とする全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機。
【請求項１６】
車両の動きを制御するための自動運転システムであって、請求項１４に記載のモジュールを備える、ことを特徴とする自動運転システム。
【請求項１７】
車両の制御において運転者を支援する、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）であって、請求項１４に記載のモジュールを備える、ことを特徴とする先進運転支援システム。
【請求項１８】
請求項１６に記載の自動運転システムまたは請求項１７に記載の先進運転支援システムを備える、ことを特徴とする車両。
【請求項１９】
１つまたは複数の前記測定品質指標を決定するための、１つまたは複数のセンサを備える、ことを特徴とする請求項１８に記載の車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機によって行われた測定に対する、事後誤差確率分布を取得するための方法、およびＧＮＳＳ受信機の測定誤差を、ＧＮＳＳ測定品質の１つまたは複数の指標にマッピングする多変量確率分布モデルを取得するための方法に関する。本発明は、また、ナビゲーションシステムまたはそのモジュールに関し、このシステムまたはモジュールは、ＧＮＳＳ測定における事後誤差確率分布を推定するためのものである。
【背景技術】
【０００２】
全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機は、少なくとも４つのＧＮＳＳ衛星により送信された無線周波数（ＲＦ）信号に関する距離測定を行うことにより、ユーザ位置の正確な決定を可能にする。ＲＦ信号が衛星から受信機まで移動するのにかかる時間を、最初に測定し、次いで、この移動時間を光の速度で乗算することで、対応する“見通し線”距離に変換することによって、各衛星までの距離が決定される。
【０００３】
衛星信号のＲＦ搬送波（以下、搬送波）上に変調された、擬似ランダム雑音（ＰＲＮ：ｐｓｅｕｄｏｒａｎｄｏｍ  ｎｏｉｓｅ）コードに対して行われる距離測定は、擬似距離測定として知られ、バイアスおよび誤差源を適切に考慮に入れた場合、メートル領域内の位置決定精度を達成することができる。しかし、‘変調’信号ではなく、衛星信号の搬送波に対して距離測定を行うことも可能である。搬送波位相または搬送波距離測定として知られるこれらの測定は、非常に高い精度で行うことができ、よって、バイアスおよび誤差を正しく考慮に入れた場合、センチメートルの位置決定精度を達成することができる。多くの現代のＧＮＳＳ受信機は、両方の種類の測定を行い、位置決定の精度を高める。場合によっては、ＧＮＳＳ受信機は、複数の衛星コンステレーション、すなわち、複数の全地球航法衛星システムを用いて行われた測定を利用することもある。以下の議論は、単一のＧＮＳＳの使用のみを言及するが、当業者は、複数のシステムの使用も除外されないことを理解するであろう。
【０００４】
多くのＧＮＳＳの適用において、ＧＮＳＳ測定に関連する誤差を定量化することが重要である。例えば、自動運転適用において、危険または不正確なナビゲーション命令が、車両に提供されることを避けるために、ＡＤＡＳは、いつ車両の位置の不確実性が過大となるかを決定することが重要である。このような場合、車両を制御するＡＤＡＳは、車両の位置を決定するために、他のセンサに頼ること、および／または運転者による完全制御に戻ることを強いられることがある。
【０００５】
ＧＮＳＳ測定における、１つの誤差源は、ＧＮＳＳ信号歪みから生じる。信号歪みは、例として、例えば搬送波位相測定におけるロックの一時的な損失を引き起こし得る、衛星とＧＮＳＳ受信機の間の障害物、信号が受信機に達する時間を長くし得る拒絶、または信号が２つ以上の経路で受信機に達した結果、干渉が生じるマルチパス伝播などの、個別または組み合わせで生じるプロセスにより引き起こされ得る。このような信号歪み誤差は、ＧＮＳＳ受信機の周りの環境に強く依存し得るものであり、建物密集区域にて特に顕著となることがある。信号歪みは、したがって、都市環境で用いられるＧＮＳＳ受信機、例えば、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）に属するＧＮＳＳ受信機にとって、重大な誤差源である。
【０００６】
誤差の扱いにおいて、“警告限度”の概念が用いられる。所与のパラメータ測定に関する、時には警報限度とも呼ばれる警告限度は、警告または警報を発することなしには超えられない誤差許容度である。所与のシステムパラメータに関して、警報限度は、最大の受け入れ可能な測定誤差に従って、固定かつ選択されてもよい。“完全性リスク”の概念も、民間航空などのＧＮＳＳ測定の安全性が重要な適用において、よく確立されており、いつでも、位置誤差が警告限度を超える確率である。ナビゲーションシステムによって供給され、当然ながら時間の経過とともに変化する情報の、精度における信頼性のレベルを、完全性リスクは識別する。
【０００７】
特定の方向に沿った、位置測定に関連する誤差の不確実性は、この方向と関連する“保護レベル”に関して定量化することができる。これは、絶対位置誤差が前記数を超える確率が、目標完全性リスク以下であることを保証するために計算される、統計的な境界誤差として定義される。保護レベルは、一般的に、半径の形で提供されることがあり、この場合、保護レベルは、車両が見出されることが予期される高い確率がある半径境界または円を定義する。保護レベルは、完全性リスクの特定値に関して定義してもよく、あるいは逆に、固定保護レベルを用いて、完全性リスクを決定してもよい。
【０００８】
保護レベルを用いて、ナビゲーションシステムが、十分な精度の位置推定をユーザに提供することができないという警告を、いつナビゲーションシステムのユーザに発するかを、決定することができる。例えば、警告限度が、２メートルの半径に設定されており、位置測定に関する保護レベルが、５メートルの半径として計算された場合、ナビゲーションシステムのユーザが何らかの修正動作を行うことができるように、警報をトリガすることができる。保護レベルが、警告限度を超えない場合、システムおよびユーザは、ナビゲーションシステムが、必要な精度のレベルを有する位置を高い確実度で報告すること、換言すれば、報告位置での予想誤差に関する確率分布の幅が大きすぎないことを、確信することができる。しかし、各報告位置における誤差は、ランダムに変化するため、ナビゲーションシステムによって報告される任意の特定位置は、警告限度を超える距離の分だけ、ユーザの真の位置とは異なるという小さなリスクが残る。このような検出されない事象を、本明細書では“完全性違反”と称する。
【０００９】
ナビゲーションシステムによって報告された各特定の位置が、完全性違反をもたらす確率は、警告限度の外にある確率分布のテール下の領域を積分することにより、報告位置での誤差に関する確率分布から計算することができる。これらの確率から、所与の時間内に起こることが予想される完全性違反の数、すなわち完全性リスクを、計算することができる。例えば、ナビゲーションシステムが、１０Ｈｚのレートで位置を報告し、各位置に関して、誤差（保護レベルではない）が警告限度を超える１０−５の見込みがある場合、完全性違反のリスクは、１秒あたり１０−４である。
【００１０】
システムを設計する場合、典型的な完全性要件は、以下のようになり得る。
【００１１】
完全性リスク：１０−４完全性違反／秒
軌道交差保護レベルの警告限度：５ｍ
軌道上保護レベルの警告限度：１０ｍ
フォールト許容時間間隔：５ｓ
フォールト許容時間間隔は、ナビゲーションシステムにおけるフォールトに続いて危険事象が起こる前の、予想される時間間隔である。
【００１２】
完全性リスクを計算するためのアプローチが、民間航空業界で知られており、これは例えば、定常ガウス分布、または上述の種類のプロセスを用いて、位置測定のための誤差分布をモデル化することを含む。しかし、これらのアプローチは、一般に、ＧＮＳＳ衛星に関連したアドレス指定誤差に関係しているため、ＧＮＳＳ受信機に関連した信号歪みまたは誤差の影響を、十分に説明できない場合がある。特に、所与の時刻に単一の衛星のみが、誤った測定を行っていると仮定することで、多くの既知の手法は、信号歪みが複数の衛星信号に同時に誤差を引き起こす状況には不適当である。この種の問題の結果として、完全性リスクを計算するための既知の手法は、路上車両に使用される場合には、信頼性が低い可能性がある。路上車両での使用が提案されている、完全性リスクを計算するための１つのアプローチは、最小二乗（ＬＳ）アルゴリズムを用いて、いくつかの位置測定に基づいて位置を推定し、ＬＳ残差を用いて保護レベルを計算する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
したがって、例えば航空機以外の車両に用いるのに適した、完全性リスクを計算するための改善された方法およびシステムの必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１の態様によれば、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機によって測定されたパラメータに関する、事後誤差確率分布を決定する方法が提供される。この方法は、パラメータのＧＮＳＳ測定値に関連する、１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標のそれぞれに関する値を受信するステップを含む。各受信測定品質指標値は、ＧＮＳＳ測定に関する事後誤差確率分布を決定する、多変量確率分布モデルへの入力として提供され、多変量確率分布モデルの変量は、前記パラメータに関する誤差と、各測定品質指標とを含む。
【００１５】
多変量確率分布モデルは、多変量確率分布関数であってもよく、方法は、多変量確率分布関数を、測定品質指標に関して周辺化して、周辺確率分布関数を得るステップを含む。多変量確率分布関数は、次に周辺確率分布関数を用いて正規化され、条件付き確率分布が得られる。
【００１６】
１つまたは複数の測定品質指標は、ＧＮＳＳ受信機によって受信された１つまたは複数のＧＮＳＳ衛星信号の信号歪みを示していてもよい。１つまたは複数の測定品質指標は、ＧＮＳＳ受信機によって受信された１つまたは複数のＧＮＳＳ衛星信号から導出されてもよい。この場合、ＧＮＳＳ測定品質指標は、搬送波対雑音密度、搬送波対雑音密度変動性、搬送波位相分散、マルチパス偏差、ロック損失検出、コードロック時間および位相ロック時間、衛星高度、および衛星方位のうちの１つまたは複数を含んでもよい。１つまたは複数の測定品質指標は、１つまたは複数のセンサによって行われた測定から決定される。
【００１７】
特定の実施形態において、ＧＮＳＳ受信機により測定されたパラメータは、ＧＮＳＳ距離測定値であってもよい。
【００１８】
ＧＮＳＳ受信機により測定されたパラメータは、擬似距離、ドップラーおよび／または搬送波位相測定値を含んでもよい。
【００１９】
方法は、測定されたＧＮＳＳパラメータに関する事後誤差確率分布を用いて、ＧＮＳＳ受信機の位置における不確実性に関する確率分布を推定するステップと、任意で、ＧＮＳＳ受信機の位置における不確実性に関する事後誤差確率分布を用いて、保護レベルを計算するステップと、を含んでもよい。
【００２０】
測定されたＧＮＳＳパラメータに関する事後誤差確率分布を決定するステップは、以前のＧＮＳＳパラメータ測定値と関連する１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標を用いることを含んでもよい。
【００２１】
本発明の第２の態様によれば、多変量確率分布モデルを得る方法が提供され、多変量確率分布の変量は、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機により測定されたパラメータに関する誤差と、１つまたは複数のＧＮＳＳ測定品質指標とを含む。方法は、複数の異なる地理的位置に関する、ＧＮＳＳ測定品質指標のそれぞれに関する値を、収集するステップを含み、かつ、各地理的位置に関して、
パラメータのＧＮＳＳ測定値を受信するステップと、
パラメータの基準測定値を受信するステップと、
パラメータのＧＮＳＳ測定値を、パラメータの基準測定値と比較して、パラメータのＧＮＳＳ測定値における誤差を得るステップと、
ＧＮＳＳ測定値誤差と、ＧＮＳＳ測定品質指標値とから、多変量確率分布モデルを決定するステップと、を含む。
【００２２】
特定の実施形態において、ＧＮＳＳ受信機は、自動車、バス、トラック等の車両に取り付けまたは収容される。
【００２３】
公道走行可能車両の場合、複数の地理的位置は、車両が横断する複数の異なる道路種類、および／または運転環境を含んでもよい。
【００２４】
本発明の第３の態様によれば、ナビゲーションシステムのためのモジュールが提供され、このモジュールは、パラメータの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）測定値と関連する、１つまたは複数の測定品質指標のそれぞれに関する値を受信するためのインターフェイスサブモジュールを備える。モジュールは、多変量確率分布モデルを記憶するメモリであって、多変量確率分布の変量は、測定されたＧＮＳＳパラメータに関する誤差と、各ＧＮＳＳ測定品質指標とを含むメモリと、メモリとインターフェイスサブモジュールとに連結され、各受信測定品質指標値を、多変量確率分布モデルに入力することにより、測定されたＧＮＳＳパラメータに関する事後誤差確率分布を決定するように構成されているプロセッサと、をさらに備える。
【００２５】
このモジュールにおいて、メモリに記憶されている多変量確率分布モデルは、本発明の上記第２の態様の方法に従って得てもよい。
【００２６】
本発明の第４の態様によれば、本発明の上記第３の態様のモジュールを備える全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機が提供される。
【００２７】
本発明の第５の態様によれば、車両の動きを制御するための自動運転システムが提供され、このシステムは、本発明の上記第３の態様に記載のモジュールを備える。
【００２８】
本発明の第６の態様によれば、車両の制御において運転者を支援するための、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）が提供され、ＡＤＡＳは、本発明の上記第３の態様に記載のモジュールを備える。
【００２９】
本発明の第７の態様によれば、本発明の上記第５の態様の自動運転システムか、または本発明の上記第６の態様の先進運転支援システムを備える車両が提供される。このような車両は、１つまたは複数の測定品質指標を決定するための１つまたは複数のセンサを備えてもよい。
【００３０】
本発明のいくつかの好適な実施形態を、添付の図面を参照して、これより単なる例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施形態に係る、ＧＮＳＳ受信機の測定誤差に関する多変量確率分布を取得する方法を示すフローチャート。
【図２】本発明の実施形態に係る、ＧＮＳＳ受信機によって行われた測定における、測定誤差を推定する方法を示すフローチャート。
【図３】保護レベルの計算を示すデータフロー図。
【図４】本発明の実施形態に係る、ＧＮＳＳ受信機の模式図。
【図５】本発明の実施形態に係る、ナビゲーションシステムのためのモジュールが設置されている、路上車両の模式的上面図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１は、ＧＮＳＳ受信機の測定誤差と、ＧＮＳＳ測定品質の１つまたは複数の指標との間の多変量確率分布モデルを決定するための、測定キャンペーンのステップを示すフローチャートである。
【００３３】
ＧＮＳＳ受信機は、通常、ＧＮＳＳ内の衛星から受信した信号に基づいて、擬似距離および搬送波位相測定を含む測定を行うことができる。これらの測定に加えて、ＧＮＳＳ受信機は、信号パラメータおよび／または性能指標を含み得る測定品質指標を、追加で提供することが可能である。信号パラメータの例として、搬送波対雑音比または密度（Ｃ／Ｎ０）、搬送波対雑音比の変動性、搬送波位相の推定値、および擬似距離分散、ならびにマルチパス偏差が挙げられる。性能指標の例として、ロック喪失（サイクルスリップ）検出器、ならびにコードロック時間および位相ロック時間用のカウンタが挙げられる。ＧＮＳＳ受信機によって行われるＧＮＳＳ測定の精度は、１つまたは複数の測定品質指標と相関し得る。例えば、１つまたは複数のＧＮＳＳ衛星信号に対する、搬送波対雑音密度が低い場合、または信号のマルチパス偏差が大きい場合、距離測定に大きな予想誤差があり得る。ある種類のＧＮＳＳ測定に関連する誤差と、１つまたは複数の測定品質指標との間の統計的関係は、多変量確率分布モデルで説明することができる。
【００３４】
方法の第１のステップ１０１において、対象ＧＮＳＳ受信機を用いて、ＧＮＳＳ距離測定が行われる。距離測定に関連する、１つまたは複数の測定品質指標が記録される。ＧＮＳＳ距離測定は、擬似距離または搬送波距離測定を含んでもよい。複数のＧＮＳＳ距離測定が、複数の衛星信号から同じ場所で行われることがあり、これらの測定のそれぞれについて、関連する測定品質指標も記録される。測定品質指標は、ＧＮＳＳ距離測定が行われる環境の測定品質に関する情報、例えば、特定の場所で受信された衛星信号の搬送波対雑音密度を提供する。
【００３５】
次に、基準システム、例えば基準ＧＮＳＳ受信機を使用し（１０２）、対象ＧＮＳＳ受信機が前述の測定を行った場所で、“真”または基準ＧＮＳＳ距離測定値が決定される。基準システムは、対象ＧＮＳＳ受信機よりも正確なＧＮＳＳ距離測定値の提供が可能であるべきであり、例えば、測量に用いるための精密点測位（ＰＰＰ：Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｐｏｉｎｔ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）受信機またはＧＮＳＳ受信機であってもよい。基準ＧＮＳＳ距離測定値を用いて、ステップ１０３において、対象ＧＮＳＳ受信機によって提供された距離測定値の誤差が計算される。
【００３６】
ＧＮＳＳ測定値を、１つまたは複数の測定品質指標にマッピングする、多変量確率分布モデルを得るために、ある範囲の異なる測定品質環境、すなわち異なる位置に関して、ステップ１０１〜１０３が繰り返され、データ収集は、十分な測定がなされた場合にのみ（決定プロセス１０４によって）終了される。異なる測定品質環境は、対象ＧＮＳＳ受信機が通常使用されている、または使用されるはずの環境と同様であるべきである。例えば、対象ＧＮＳＳ受信機が、ＡＤＡＳで使用される場合、ステップ１０１〜１０３は、ＡＤＡＳが動作することが意図されている道路の種類に関して行ってもよい。ステップ１０５において、対象ＧＮＳＳ受信機を、新しい場所に移動させることによって、異なる測定品質環境を得てもよい。
【００３７】
多くの適用における極めて低い完全性リスクの要求は、多変量確率分布モデルを高精度で得るために、多くの異なる測定品質環境に対する測定が必要とされることを意味する場合がある。特に、多変量分布のテールを推定するために必要とされる測定品質環境は、不十分な可能性があるので、より良い統計的有効範囲を得るために、重要度サンプリングなどの技術を採用することが必要な場合がある。例えば、ＡＤＡＳ適用では、大きな測定誤差がある道路に対して、不均衡な数の距離測定を含ませて、その後に続いて数値的に統計を修正することが必要となる場合がある。一方、適用によっては、カットオフ値を超える測定誤差の値に関して、多変量確率分布モデルのテールに関して正確な推定値を得る必要がない場合がある。このカットオフ値は、例えば、ナビゲーションシステムに関連する他のセンサからの測定値に基づく実現可能性チェックが、高い確実性で誤差を捕捉かつ分離することが知られている、測定誤差である可能性がある。
【００３８】
ステップ１０６において、多変量分布モデルは、距離誤差および測定品質指標データから決定される。分布の推定は、標準分布を測定データに適合させることによって、パラメータ的に行われてもよく、あるいは、例えば多変量カーネル密度推定器を用いて、分布の形状に関して仮定することなく、経験的に行われてもよい。ノンパラメトリック表現の他の例としては、エッジワース級数とグラム−シャリエ級数が挙げられる。単変量周辺分布関数に関して、多変量累積確率分布関数（ＣＤＦ：ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を表すために、コピュラ分解を使用することも可能である。この後者のアプローチは、積分境界が、１つまたは複数の積分変数について無限に拡張するのではなく、単位超立方体に限定されるので、多変量ＣＤＦの積分を必要とする数値演算を、単純化することが可能である。
【００３９】
0006855580.tif 000002
図２は、ＧＮＳＳ受信機によって行われたＧＮＳＳ測定に関する、事後誤差確率分布を推定する方法を示すフローチャートである。ＧＮＳＳ受信機は、図１を参照して説明したように、多変量確率分布を得るために用いられる対象ＧＮＳＳ受信機と同様か、または同一の種類もしくはモデルであることが好ましい。ステップ２０１において、ＧＮＳＳ測定値、例えば距離測定値と、この測定値に関連するＧＮＳＳ測定品質の１つまたは複数の指標に関するデータとが、受信される。ステップ２０２において、指標に関するデータを用いて、多変量確率分布モデルを調整し、測定誤差に関する事後誤差確率分布を得る。ステップ２０３で、事後誤差確率分布を用いて、測定に対する保護レベルを決定する。
【００４０】
ナビゲーションシステムは、ナビゲーションシステムに利用可能な、以前および現在のデータを考慮に入れた、より正確な位置推定を生成するために、最小二乗（ＬＳ）アルゴリズムまたはカルマンフィルタなどの、ナビゲーションフィルタを適用してもよい。上述のステップに従って得られた、測定値に関する事後誤差確率分布は、ナビゲーションフィルタを用いて得られた予測の精度または“信頼性”を高めるための、ナビゲーションシステムへの追加の入力として使用してもよい。好適には、ナビゲーションフィルタは、測定誤差に関して線形であり得るため、ナビゲーションフィルタから得られた係数を、測定値に関する事後誤差確率分布に適用して、位置誤差の以前の推定値を更新してもよい。次いで、位置座標における最新の誤差の分布を用いて、最大許容完全性リスクのテール確率に対応する横座標を決定してもよく、この横座標は、完全性リスクの異なる値に関連する保護レベルである。
【００４１】
図３は、車両に設置されたナビゲーションシステムにおいて実行される、保護レベルの例示的な計算を示すデータフロー図である。この例では、計算への入力は、車両内に収容されたＧＮＳＳ受信機によって測定される擬似距離および搬送波距離３０１と、測定品質指標３０２と、エフェメリスデータ３０３と、ＧＮＳＳ測定値に関するセンサ測定値３０４および衛星補正データ３０５と、を含む。擬似距離および搬送波距離３０１とエフェメリスデータ３０３とは、センサ測定値３０４（例えば、慣性航法システムによって提供されるデータ）と補正データ３０５と共に、ナビゲーションフィルタ３０６に提供される。ナビゲーションフィルタ３０６は、提供されたデータに従って更新される車両の動きに関する数値モデルを記憶する。１つの例示的な実施では、ナビゲーションフィルタ３０６は、カルマンフィルタを用いて、提供されたデータを処理する。カルマンフィルタは、搬送波距離測定値のあいまいさを推定するための、１つまたは複数の状態を含んでもよい。
【００４２】
車両の位置および速度などの、数値モデルに関連する状態データを記憶するとともに、ナビゲーションフィルタ３０６は、また、状態における誤差の推定値を維持する。数値モデルは、記憶された状態、例えば位置、速度等のそれぞれについて、事後推定値を計算するために使用される利得行列（利得係数の集合によって定義される）内の各状態についての重み付け係数の集合を含む。事後推定値は、利得行列を用いて、現在のＧＮＳＳ測定データ３０１と、ナビゲーションフィルタ３０６の以前の反復に基づく状態パラメータと、から重み付けされた合計を形成することによって得られる。
【００４３】
0006855580.tif 000003
0006855580.tif 000004
上に言及された測定品質指標は、通常、ＧＮＳＳ受信機を使用して測定してもよいが、これは、必ずしもそうする必要はなく、他の形態のセンサを用いて、測定品質指標を記録してもよい。例えば、ジャイロスコープ、加速度計および車輪速度センサなどのモーションセンサ、または視覚システムなどの他のセンサシステムによって行われた測定を、測定品質指標として使用してもよい。これは、例えば、モーションセンサデータが、特定の道路タイプと相関しており、特定の道路タイプは、一方で、特定の測定品質環境と相関しているためである場合がある。また、ナビゲーションフィルタから導出された一貫性情報を、測定品質指標として使用してもよい。使用することが可能な他の品質指標は、乗り物の車体フレームに対する衛星高度および衛星方位を含む。
【００４４】
地形、植生、道路脇の構造物、および他の車両によって引き起こされる信号歪みは、多くの場合、時間的に相関している。したがって、多変量確率分布の調整２０２の間に、測定品質指標の履歴値を考慮に入れることによって、状況によっては、位置誤差の推定を改善することが可能である。信号歪みから生じる時間相関誤差の時定数は、車両速度に依存し得るため、この速度を用いて、履歴値に与えられる重み付けを決定してもよく、例えば、速度は、時間軸をスケーリングするための正規化係数として用いてもよい。
【００４５】
図４は、対象受信機４０１によって行われた、１つまたは複数のＧＮＳＳ測定値に関する、事後誤差分布関数を決定するために用いることができる、例示的な“対象”ＧＮＳＳ受信機４０１の模式図である。ＧＮＳＳ受信機４０１は、アンテナ４０２と、ＲＦフロントエンド４０４と、デジタルベースバンドユニット４０５と、プロセッサ４０６と、メモリ４０７と、を有する。アンテナ４０２は、ＧＮＳＳコンステレーション内の少なくとも１つの衛星４０３から、ＧＮＳＳ信号を受信する。これらの信号は、１つまたは複数の増幅、下方変換、およびフィルタリング動作を行う、ＲＦフロントエンド４０４に渡される。ＲＦフロントエンドは、また、ＧＮＳＳ信号を、デジタルベースバンドユニット４０５に転送する前にデジタル化する。デジタルベースバンドユニット４０５は、ダウンコンバートおよびデジタル化されたＧＮＳＳ信号を処理して、擬似距離および搬送波距離のＧＮＳＳ測定値を提供し、かつ、ＧＮＳＳ信号に関連する測定品質指標を決定する。
【００４６】
デジタルベースバンドユニット４０５によって提供される測定品質指標の例は、搬送波対雑音密度および／または変動性およびロック指標などの追跡品質情報を含む。プロセッサ４０６は、デジタルベースバンドユニット４０５からＧＮＳＳ距離測定値および測定品質指標を受信する。本明細書で説明される他のタスクに加えて、プロセッサ４０６は、カルマンフィルタなどのナビゲーションフィルタまたは再帰型ＬＳフィルタを用いて、ＧＮＳＳ距離測定値をさらに処理し、ナビゲーション解決策を提供するように構成してもよい。ナビゲーションフィルタは、追加的または代替的に、それ自体の測定品質指標を提供してもよい。前述のように、ナビゲーションフィルタからの残差を、プロセッサ４０６が使用して、多変量確率分布を調整してもよい。したがって、測定品質指標は、デジタルベースバンドユニット４０５により提供されるものに加えて、またはその代わりに、プロセッサ４０６自体から来てもよいことを、当業者は理解するであろう。
【００４７】
不揮発性メモリ４０７は、ＧＮＳＳ受信機の測定誤差と、１つまたは複数の測定品質指標との間の多変量確率分布を表すデータを記憶する。プロセッサ４０６は、メモリ４０７に連結され、多変量確率分布モデルを表すデータにアクセスする。［プロセッサは、もちろん他の目的のため、例えば実行コードを記憶および検索するためにメモリを使用してもよい。］プロセッサ４０６は、決定された測定品質指標を用いて、多変量確率分布モデルを調整して、例えば、図３に関連して上述した計算３０８を用いて、ＧＮＳＳ測定値に関する事後誤差確率分布を取得する。
【００４８】
図５は、ナビゲーションシステムのための例示的なモジュール５０２が設置されている、自動車などの路上車両５０１の模式的上面図である。モジュール５０２は、例えば、ＡＤＡＳの一部を形成してもよい。
【００４９】
モジュール５０２は、インターフェイスサブモジュール５０３と、プロセッサ５０４と、不揮発性メモリ５０５とを備える。モジュール５０２は、ＧＮＳＳ内の少なくとも１つの衛星５０７から、ＧＮＳＳ信号を受信し、１回または複数回の距離測定を行うように構成された、ＧＮＳＳ受信機５０６をさらに備える。インターフェイスサブモジュール５０３は、ＧＮＳＳ受信機５０６によって行われた１つまたは複数の測定値を、１つまたは複数の測定品質指標とともに受信する。測定品質指標は、ジャイロスコープ、加速度計または車輪速度センサなどのモジュール５０２の１つまたは複数のセンサ５０８から、追加的または代替的に受信されてもよい。不揮発性メモリ５０５は、ＧＮＳＳ受信機の測定誤差と、１つまたは複数の測定品質指標との間の、多変量確率分布を表すフィールドデータを記憶する。フィールドデータは、測定誤差の統計値と、１つまたは複数の測定品質指標とを、それらの従属性と共に特徴付けるものであり、図１に既に説明および図示されているように、事前に収集される。プロセッサ５０４は、メモリ５０５に連結されて、多変量確率分布を表すデータにアクセスする。プロセッサ５０４は、受信した測定品質指標を用いて、多変量確率分布モデルを調整し、これにより、ＧＮＳＳ測定値に関する事後誤差確率分布を得る。
【００５０】
モジュール５０２によって生成された、事後誤差確率分布を用いて、路上車両５０１の位置に対する保護レベル５０９を、推定することができる。図示された例では、保護レベル５０９に関して、半径方向の保護レベルを示しているが、もちろん、垂直成分と水平成分とを有する方向を含む異なる方向で、保護レベル５０９を異なって定義すること、例えば矩形の保護レベルも可能である。
【００５１】
モジュール５０２を、路上車両５０１を参照して説明したが、モジュール５０２は、また、航空機または水上輸送船用のナビゲーションシステムの一部を形成してもよい。
【００５２】
本発明の範囲から逸脱することなく、上述の実施形態に様々な修正を行うことが可能であることを、当業者は理解するであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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