JP5164546B2 - Positioning method - Google Patents
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Description
本発明は、測位方法に係り、特に、測位衛星から送られてくる信号をもとに位置を測定する測位方法に関する。 The present invention relates to a positioning method, and more particularly to a positioning method for measuring a position based on a signal transmitted from a positioning satellite.
例えば、特許文献1には、前回の測位結果をもとに受信機位置を予測し、予測した受信機位置をもとに擬似距離の予測量を算出する。次に、前記擬似距離の予測量と観測量の差を算出し、この差が誤差許容範囲を超えた場合、受信波にはマルチパスがあると判断して測位計算に用いないことが示されている。
前記従来技術によれば、測位装置(受信機)が搭載された自動車などの移動体が加減速した場合、予測位置に誤差が生じ、擬似距離の予測量にも誤差が生じる。このような場合において、個々の擬似距離に対してその予測量と観測量の差をもとにマルチパス検出を行うと、加減速による誤差とマルチパスによる誤差との見極めがつかず、マルチパスの誤検出および未検出が増加してしまう。 According to the prior art, when a moving body such as an automobile equipped with a positioning device (receiver) is accelerated or decelerated, an error occurs in the predicted position, and an error also occurs in the predicted amount of the pseudo distance. In such a case, if multipath detection is performed for each pseudo distance based on the difference between the predicted amount and the observed amount, the error due to acceleration / deceleration and the error due to multipath cannot be determined, and multipath False detection and non-detection increase.
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、マルチパスの誤検出および未検出を低減するものである。 The present invention has been made in view of such problems, and reduces false detection and non-detection of multipath.
本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。 In order to solve the above problems, the present invention employs the following means.
本願発明の測位方法の基本技術に係る処理プロセスは、測位衛星が発信する軌道情報及び時刻情報を受信するステップと、受信した前記時刻情報に基づいて測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、受信した前記軌道情報及び前記時刻情報に基づいて前記測位衛星の位置を算出するステップと、算出された前記擬似距離及び前記測位衛星の位置に基づいて前記受信機の現在位置を算出するステップと、前記受信機の予測位置を算出するステップと、前記受信機の予測位置及び前記測位衛星の位置に基づいて前記擬似距離の予測量を算出するステップと、受信時点が1つ前の1エポック前の擬似距離と当該擬似距離の予測量との差分、並びに受信時点における擬似距離と当該擬似距離の予測量との差分に基づいて擬似距離の時間差分の予測観測誤差を算出するステップと、前記予測観測誤差を当該予測観測誤差の標準偏差で除算した結果に基づいてマルチパスの発生の有無を判断するステップと、を有することを特徴とする。 Pseudorange between the treatment process according to the basic technique of the positioning method of the present invention includes the steps of receiving orbit information 及 beauty time information positioning satellite is transmitting, the receiver and the positioning satellite based on the received time information calculating a, and calculating the position of the positioning satellite based on the received orbit information 及 beauty said time information, said calculated pseudoranges and the current of the receiver based on the position of the positioning satellite calculating a position, a step of calculating a predicted position of the receiver, calculating the predicted amount of the pseudo-range based on the position of the predicted position 及 beauty positioning satellite of said receiver, the received time when pseudorange but based on a difference between the pseudo distance and the predicted amount of the pseudorange in the difference, and reception time of the predicted amount of pseudoranges and the pseudorange 1 epoch before the previous one Calculating a prediction measurement errors of the difference, and having the steps of: determining the occurrence of multipath the prediction observation error based on the result of dividing by the standard deviation of the prediction observation error.
本発明によれば、加減速による誤差が時間と共に連続的に変化するため、擬似距離と予測擬似距離との差分について時間差分をとることにより、加減速による擬似距離の予測量の誤差を低減させてマルチパスを正確に検出することが可能になり、結果として、マルチパスの誤検出及び未検出を低減できることにより、マルチパスの影響を受けない高精度な位置を表示することができる。 According to the present invention, since the error due to acceleration / deceleration continuously changes with time, the error in the predicted amount of the pseudo distance due to acceleration / deceleration is reduced by taking the time difference for the difference between the pseudo distance and the predicted pseudo distance. it is possible to accurately detect multipath Te, as a result, the ability to reduce erroneous detection and non-detection of multipath, it is possible to display the highly accurate position that is not affected by multipath.
以下、最良の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。図1は、第1の実施形態にかかる測位装置(受信機)を説明する図である。なお、マルチパスの誤検出および未検出の低減は、後述するように擬似距離の予測観測誤差をその標準偏差で除算し、統計的検定を行うことにより実現される。 Hereinafter, the best embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a positioning device (receiver) according to the first embodiment. Note that multipath false detection and non-detection reduction can be realized by dividing a pseudo-range predicted observation error by its standard deviation and performing a statistical test, as will be described later.
図1に示すように受信機は、受信手段101、演算手段102とを備えている。受信手段101は、アンテナ、ダウンコンバータ、アナログ・デジタルコンバータ、直交検波器、C/A(coarse/acquisition)コード生成器、相関検出器、復号器の処理機能を備えている。測位衛星から送られてきた信号(測位信号)をアンテナで受信し、軌道情報、測位衛星状態の情報、電離層遅延計算パラメータなどを含む航法メッセージを検出し、擬似距離(衛星からの距離)、ドップラー周波数および信号強度などの観測データを測定する。なお、測位衛星は、GPS衛星、擬似衛星などの宇宙あるいは地上から測位のための信号を発信する装置である。
As shown in FIG. 1, the receiver includes a
CPU(central processing unit、中央演算処理装置)などの演算手段102は、受信手段101からの航法メッセージ、擬似距離、ドップラ周波数および信号強度をもとに、マルチパスを検出し、位置、速度および加速度を算出する。
A computing means 102 such as a CPU (central processing unit) detects a multipath based on a navigation message, a pseudorange, a Doppler frequency and a signal intensity from the
図2は、 図1に示す測位装置(受信機)の動作手順を説明する図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining an operation procedure of the positioning apparatus (receiver) shown in FIG.
ステップ201:受信手段101は、測位衛星からの信号をアンテナで受信し、ダウンコンバート、アナログ・デジタル・コンバート、直交検波、C/Aコード生成、相関検出、復号の処理を行うことにより、航法メッセージを検出し、受信時刻、擬似距離、ドップラ周波数および電波強度を測定する。これらの観測データを演算手段102に送る。
Step 201: The
ステップ202:演算手段102は、受信した測位衛星の信号の数が4以上である場合、ステップ203に進む。3以下である場合、ステップ201に進む。 Step 202: When the number of received positioning satellite signals is 4 or more, the calculation means 102 proceeds to step 203. If it is 3 or less, the process proceeds to step 201.
ステップ203:演算手段102は、1エポック前にマルチパスを検出した場合、ステップ205に進む。検出しなかった場合、ステップ204に進む。ここで、エポックは観測データの取得時を意味している(佐田達典:GPS測量技術,オーム社(2003年10月)参照)。 Step 203: If the computing means 102 detects a multipath before one epoch, it proceeds to step 205. If not detected, the process proceeds to step 204. Here, epoch means the time of observation data acquisition (see Tatsunori Sada: GPS Survey Technology, Ohmsha (October 2003)).
ステップ204:演算手段102は、1エポック前に受信した測位衛星の信号の数が3以下である場合、ステップ205に進む。4以上である場合、ステップ206に進む。 Step 204: If the number of positioning satellite signals received before one epoch is three or less, the calculation means 102 proceeds to step 205. If it is four or more, the process proceeds to step 206.
ステップ205:演算手段102は、航法メッセージおよび受信時刻をもとに測位衛星位置を算出する。測位衛星位置および擬似距離をもとに単独測位の計算処理を行い、初期位置を算出する。推定量の要素は位置、速度、加速度およびクロック・バイアス(時計誤差)であり、加速度を一次マルコフ過程と仮定する。その推定量の位置に初期位置を、速度、加速度およびクロック・バイアスに0を設定する。また、加速度の時定数の逆数および加速度の分散を所定の値に設定する。状態遷移行列、システム雑音の共分散行列および観測雑音行列を所定の値に設定する。また、推定誤差共分散行列を初期値に設定する。 Step 205: The computing means 102 calculates the positioning satellite position based on the navigation message and the reception time. Based on the positioning satellite position and the pseudorange, a single positioning calculation process is performed to calculate an initial position. The elements of the estimator are position, velocity, acceleration and clock bias (clock error), assuming acceleration to be a first order Markov process. The initial position is set to the position of the estimated amount, and the speed, acceleration and clock bias are set to 0. The reciprocal of the time constant of acceleration and the variance of acceleration are set to predetermined values. The state transition matrix, system noise covariance matrix and observation noise matrix are set to predetermined values. Also, the estimation error covariance matrix is set to an initial value.
ステップ206:演算手段102は、航法メッセージの軌道情報および受信時刻をもとに測位衛星位置を計算する。航法メッセージに含まれる電離層遅延計算パラメータ、測位衛星位置、測位位置および受信時刻をもとに各測位衛星における電離層遅延を算出し、擬似距離から減算し、補正する。 Step 206: The computing means 102 calculates the positioning satellite position based on the orbit information and the reception time of the navigation message. Based on the ionospheric delay calculation parameters, positioning satellite position, positioning position, and reception time included in the navigation message, the ionospheric delay in each positioning satellite is calculated, subtracted from the pseudorange, and corrected.
ステップ207:演算手段102は、対流圏モデルを用いて、測位衛星位置および測位位置をもとに各測位衛星における対流圏遅延を算出する。相対湿度、温度および気圧には所定の値を用いる。対流圏モデルとしてSaastamoinenモデルなどを用いる。擬似距離から対流圏遅延を減算し、補正する。 Step 207: The computing means 102 calculates the tropospheric delay in each positioning satellite based on the positioning satellite position and the positioning position using the troposphere model. Predetermined values are used for relative humidity, temperature, and atmospheric pressure. The Saastamoinen model is used as the troposphere model. Subtract the tropospheric delay from the pseudorange and correct.
ステップ208:演算手段102は、一段予測量の要素である予測測位位置と測位衛星位置の距離を算出し、これを予測擬似距離とする。擬似距離から予測擬似距離を引き、擬似距離の予測観測誤差を算出する。擬似距離の予測観測誤差ν(k)は近似式として式1のように表される。ここで、y(k)は観測量(ここでは擬似距離)、η(k|k−1)は一段予測量(ここでは位置、速度、加速度、クロック・バイアス)である。
ステップ209:演算手段102は、式2〜式6を用いて、予測測位位置および測位衛星位置をもとに行列C(k)を算出する。ここで、(xu、yu、zu)は予測測位位置、(xq、yq、zq)は測位衛星位置、qは測位衛星番号、iは要素が全て1のベクトル、kはエポック、mは測位衛星数である。
式7を用いて、擬似距離の予測観測誤差の共分散行列M(k)を算出する。ここで、P(k|k−1)は一段予測量η(k|k−1)の推定誤差共分散行列、Rは観測雑音行列である。
コレスキー因子分解を用いて、M(k)に対して式8となる正則な行列L(k)を算出する。ここで、行列L(k)は予測観測誤差の標準偏差に対応する。
式9を用いて、予測観測誤差をその標準偏差で割って求めたνs(k)は、それぞれの要素が互いに独立な正規分布である。
ステップ210:演算手段102は、式10で表される検定統計量T(k)は自由度m−1のχ二乗分布に従う。
そこで、危険率0.05と定め、マルチパスが発生したという仮説と、マルチパスが発生しなかったという仮説を立てる。検定統計量T(k)が棄却限界値以下である場合、マルチパスが発生しなかったと判定する。大きい場合、マルチパスが発生したと判定する。なお、危険率は0.05以外の値でも構わない。 Therefore, a risk factor of 0.05 is set, and a hypothesis that a multipath has occurred and a hypothesis that a multipath has not occurred are established. When the test statistic T (k) is equal to or less than the rejection limit value, it is determined that multipath has not occurred. If it is larger, it is determined that multipath has occurred. The risk factor may be a value other than 0.05.
ステップ211:マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ201に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ212に進む。 Step 211: If it is determined that multipath has occurred, the process proceeds to Step 201. If it is determined that multipath has not occurred, the process proceeds to step 212.
ステップ212:演算手段102は、以下のように、擬似距離一重差をもとにカルマンフィルタを用いて、位置、速度、加速度、クロック・バイアス、それらの推定誤差共分散を推定する。 Step 212: The calculation means 102 estimates the position, velocity, acceleration, clock bias, and their estimated error covariance using the Kalman filter based on the pseudorange single difference as follows.
式11を用いて、カルマンゲイン行列K(k)を計算する。
式12および式13を用いて、位置、速度、加速度およびクロック・バイアスの推定量η(k|k)および一段予測量η(k+1|k)を計算する。ここで、Φ(Δt、α)は状態遷移行列、Δtは観測データのサンプリング間隔、αは加速度の時定数の逆数である。推定量の位置が測位位置に、一段予測量の位置が予測測位位置になる。
式14および式15を用いて、η(k|k)およびη(k+1|k)の推定誤差共分散行列P(k|k)およびP(k+1|k)を計算する。ここで、Q(k)はシステム雑音の共分散行列である。
ステップ213:演算手段102は、式16〜式19を用いて、擬似距離の予測観測誤差ν(k)をもとに三次元位置および平面の測位位置の予測誤差ePおよびeHを算出する。ここで、Ajlは行列Aのj行l列の要素、νqはベクトルνの要素、eρは衛星クロック、衛星位置、電離層遅延、対流圏遅延、受信機クロックによる擬似距離の誤差である。eρを例えば2.1mと設定する。
前述したように、測位装置が搭載された自動車などの移動体が加減速した場合、マルチパス検出において、予測位置に誤差が生じ、擬似距離の予測量にも誤差が生じる。この加減速による誤差とマルチパスによる誤差との見極めがつかず、マルチパスの誤検出および未検出が増加してしまう。しかし、図2に示す動作手順によれば、位置、速度および加速度をもとに1エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。 As described above, when a moving body such as an automobile equipped with a positioning device is accelerated or decelerated, an error occurs in the predicted position and an error occurs in the predicted amount of the pseudo distance in multipath detection. The error due to acceleration / deceleration and the error due to multipath cannot be determined, and multipath misdetection and non-detection increase. However, according to the operation procedure shown in FIG. 2, the position of one epoch is predicted based on the position, velocity, and acceleration, so that the position can be predicted with high accuracy. For this reason, errors due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be accurately detected.
また、図2に示す動作手順によれば、加減速による誤差が発生すると、その誤差は徐々に大きくなり、共分散値が大きくなる。一方、マルチパスによる誤差は突然現れ、発生時は共分散値が小さい。このため、受信した全信号の擬似距離の予測誤差をその標準偏差で除算することにより、マルチパスによる誤差が加減速による誤差に比べて大きく現れ、マルチパスを正確に検出しやすくなる。 Further, according to the operation procedure shown in FIG. 2, when an error due to acceleration / deceleration occurs, the error gradually increases and the covariance value increases. On the other hand, an error due to multipath appears suddenly, and the covariance value is small when it occurs. Therefore, by dividing the prediction error of the pseudo distance of all received signals by the standard deviation, the error due to multipath appears larger than the error due to acceleration / deceleration, and it becomes easy to detect the multipath accurately.
また、図2に示す動作手順によれば、擬似距離の予測観測誤差、測位位置および衛星位置をもとに測位位置の予測誤差を算出するため、測位位置の精度(品質)を管理することができる。 In addition, according to the operation procedure shown in FIG. 2, the accuracy (quality) of the positioning position can be managed because the positioning position prediction error is calculated based on the pseudo-range prediction observation error, the positioning position, and the satellite position. it can.
次に測位方法の変形例について説明する。 Next, a modified example of the positioning method will be described.
(躍度を推定した測位方法)
図2に示す動作手順において、推定量の要素は位置、速度、加速度、躍度(加加速度)およびクロック・バイアスとし、躍度を一次マルコフ過程と仮定すると、位置、速度、加速度および躍度をもとに一段予測量が算出されるため、加速度までしか予測しない方法に比べて、予測測位位置が加減速の影響を受けにくくなり、擬似距離の予測量に含まれる加減速による誤差が小さくなる。このため、マルチパスを正確に検出できる。
(Positioning method with estimated jerk)
In the operation procedure shown in FIG. 2, assuming that the elements of the estimation amount are position, velocity, acceleration, jerk (jerk acceleration) and clock bias, and the jerk is a first-order Markov process, the position, velocity, acceleration and jerk are Since the one-step prediction amount is calculated based on the predicted value, the predicted positioning position is less affected by acceleration / deceleration, and the error due to acceleration / deceleration included in the pseudo-range prediction amount is smaller than in the method that predicts only acceleration. . For this reason, multipath can be detected accurately.
(擬似距離一重差を用いた測位方法)
図2に示す動作手順において、推定量の要素を位置、速度および加速度とし、仰角が最も高い測位衛星を基準衛星とし、観測量を各測位衛星の擬似距離から基準衛星の擬似距離を引いた擬似距離一重差とし、ステップ208で各測位衛星の予測擬似距離から基準衛星の予測擬似距離を減算し、これを予測擬似距離の一重差とする。各測位衛星の擬似距離から基準衛星の擬似距離を減算、擬似距離一重差を算出する。擬似距離一重差から予測擬似距離の一重差を減算し、これを擬似距離の予測観測誤差とする。ステップ209で演算手段102は、式20〜式24を用いて、予測測位位置および測位衛星位置をもとに行列C(k)を算出する。1は基準衛星の番号である。
In the operation procedure shown in FIG. 2, the elements of the estimation amount are position, velocity, and acceleration, the positioning satellite with the highest elevation angle is the reference satellite, and the observation amount is a pseudo value obtained by subtracting the pseudo distance of the reference satellite from the pseudo distance of each positioning satellite. In step 208, the predicted pseudorange of the reference satellite is subtracted from the predicted pseudorange of each positioning satellite, and this is set as the single difference of the predicted pseudorange. The pseudorange of the reference satellite is subtracted from the pseudorange of each positioning satellite to calculate a single pseudorange difference. The single difference of the predicted pseudorange is subtracted from the single difference of the pseudorange, and this is used as the predicted observation error of the pseudorange. In step 209, the calculation means 102 calculates the matrix C (k) based on the predicted positioning position and the positioning satellite position using Expressions 20 to 24. 1 is the number of the reference satellite.
ステップ212で式12で擬似距離一重差を観測量として推定量を算出する。 In step 212, the estimated amount is calculated by using the pseudo-range single difference as an observed amount in Expression 12.
上述した処理を行うと、行列C(k)の要素数がm×10から(m−1)×9に、M(k)およびP(k|k)の要素数がm×mから(m−1)×(m−1)に少なくなり、計算量が低減できる。これにより、計算性能が低く、コストが安い演算手段でも実行可能となる。 When the above-described processing is performed, the number of elements of the matrix C (k) is changed from m × 10 to (m−1) × 9, and the number of elements of M (k) and P (k | k) is changed from m × m to (m −1) × (m−1), and the amount of calculation can be reduced. As a result, it is possible to execute even calculation means with low calculation performance and low cost.
(予測観測誤差の差分を用いた測位方法)
図2に示す動作手順において、ステップ208で式1の代わりに式25を用いて、擬似距離から予測擬似距離を引いたものから1エポック前のそれを減算し、これを擬似距離の予測観測誤差とする。
In the operation procedure shown in FIG. 2, in Step 208, using Formula 25 instead of Formula 1, subtracting the predicted pseudorange from the pseudorange and subtracting it one epoch before, this is calculated as the predicted observation error of the pseudorange. And
ステップ209で式7の代わりに式26を用いて、予測観測誤差の共分散行列M(k)を算出すると、加減速による誤差は時間とともに連続的に変化するため、擬似距離から予測擬似距離を引いたものの時間差分をとることにより、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出しやすくなる。
(ドップラー周波数を用いた測位方法)
図2に示す動作手順において、推定量を位置、速度、加速度、クロック・バイアスおよび測位衛星の速度とし、観測量を擬似距離、ドップラー周波数および測位装置の速度とする。ステップ208で式1の代わりに式27を用いて、現エポックと1エポック前のドップラー周波数から測位衛星と測位装置の相対速度を求め、現エポックの擬似距離から1エポック前の擬似距離と、測位衛星と測位装置の相対速度を減算し、擬似距離の予測誤差を算出する。ここで、yp(k)は擬似距離、yD(k)はドップラー周波数、fは搬送波の周波数、cは光速である。
In the operation procedure shown in FIG. 2, the estimated amount is a position, velocity, acceleration, clock bias, and positioning satellite velocity, and the observed amount is a pseudorange, Doppler frequency, and positioning device velocity. In step 208, using the equation 27 instead of the equation 1, the relative speed of the positioning satellite and the positioning device is obtained from the current epoch and the Doppler frequency one epoch before, the pseudo epoch one epoch before the epoch pseudo-range, and the positioning The relative speed between the satellite and the positioning device is subtracted to calculate the pseudorange prediction error. Here, yp (k) is the pseudorange, yD (k) is the Doppler frequency, f is the frequency of the carrier wave, and c is the speed of light.
ステップ209で式7の代わりに式28を用いて、擬似距離とドップラー周波数の観測雑音行列をもとに擬似距離の予測観測誤差の共分散行列M(k)を算出する。ここで、Rpは擬似距離の観測雑音行列、RDはドップラー周波数の観測雑音行列である。
ステップ212で受信時刻と受信時刻に例えば0.01秒足し合わせた時刻での位置の差を0.01秒で除算して、測位衛星の速度を算出し、式12に用いる。上述した処理を行うと、ドップラー周波数はマルチパスや回折の影響を受けにくいため、ドップラー周波数をともに加減速を精度良く算出でき、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。 In step 212, the position difference at the time obtained by adding 0.01 seconds to the reception time and the reception time, for example, is divided by 0.01 seconds to calculate the velocity of the positioning satellite and used in Equation 12. When the above-described processing is performed, since the Doppler frequency is not easily affected by multipath and diffraction, both the Doppler frequency can be accurately calculated for acceleration / deceleration, errors due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be detected accurately.
図3は、第2の実施形態にかかる測位装置(受信機)を説明する図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating a positioning device (receiver) according to the second embodiment.
本実形態における測位装置(受信機)は、受信手段101、演算手段102、速さセンサ103、角速度センサ104、加速度センサ105とを備えている。
The positioning device (receiver) in this embodiment includes a receiving
受信手段101および演算手段102は、第1の実施形態で説明したものである。但し、演算手段102は車速、角速度および加速度をもとに、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアス、位置、速度、加速度および方位も算出する。
The
車速センサなどの速さセンサ103は、自動車では車軸などに設置され、速さを出力する。ジャイロなどの角速度センサ104は、角速度を出力する。加速度計などの加速度センサ105は、加速度を出力する。
A
図3に示す測位装置(受信機)の動作手順を、図4を用いて説明する。 The operation procedure of the positioning device (receiver) shown in FIG. 3 will be described with reference to FIG.
ステップ301:図2に示すステップ201〜ステップ207を実施し、航法メッセージを検出し、受信時刻、擬似距離、ドップラ周波数および電波強度を測定し、擬似距離を補正する。 Step 301: Steps 201 to 207 shown in FIG. 2 are executed, a navigation message is detected, the reception time, pseudorange, Doppler frequency and radio wave intensity are measured, and the pseudorange is corrected.
ステップ302:ステップ208〜ステップ210を実施し、マルチパスが発生したかどうかを判定する。 Step 302: Steps 208 to 210 are executed to determine whether or not a multipath has occurred.
ステップ303:マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ306に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ304に進む。 Step 303: If it is determined that multipath has occurred, the process proceeds to step 306. If it is determined that multipath has not occurred, the process proceeds to step 304.
ステップ304:ステップ212を実施し、位置、速度および加速度の推定値および予測値を算出する。 Step 304: Step 212 is performed to calculate estimated values and predicted values of position, velocity and acceleration.
ステップ305:ステップ213を実施し、測位位置の予測誤差を算出する。 Step 305: Step 213 is executed to calculate a positioning position prediction error.
ステップ306:速さセンサ103は、速さを出力し、演算手段102に送る。角速度センサ104は、角速度を出力し、演算手段102に送る。加速度センサ105は、加速度を出力し、演算手段102に送る。演算手段102は、速さ、角速度および加速度を受け取る。
Step 306: The
ステップ307:演算手段102は、マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ310に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ308に進む。 Step 307: If the computing means 102 determines that multipath has occurred, it proceeds to step 310. If it is determined that multipath has not occurred, the process proceeds to step 308.
ステップ308:演算手段102は、測位位置の予測誤差が閾値以内である場合、ステップ309に進む。大きい場合、ステップ310に進む。 Step 308: If the positioning position prediction error is within the threshold value, the calculation means 102 proceeds to step 309. If so, go to step 310.
ステップ309:演算手段102は、ステップ304で算出した位置、速度および加速度の推定値、1エポック前の位置、速度、加速度および方位をもとに、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出する。
Step 309: The computing means 102 calculates the bias and position error of the
ステップ310:演算手段102は、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアスをもとに、角速度センサ104から出力された角速度および加速度センサ105から出力された加速度を補正する。補正された角速度を1エポック前の方位に加算し、方位誤差を減算し、方位を算出する。補正された加速度を1エポック前の速度に加算し、速度誤差を減算し、速度を算出する。算出された速度を1エポック前の位置に加算し、位置誤差を減算し、位置を算出する。
Step 310: The computing means 102 corrects the angular velocity output from the
図4に示す動作手順(第2の実施形態)によれば、マルチパスが発生しなかったと判定したとき、測位位置の予測誤差が閾値以内である、位置、速度および加速度の推定値を用いて、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出し補正することができる。このため、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアスを高精度に算出でき、低精度で低価格な角速度センサ104および加速度センサ105であっても高精度な位置を出力することができる。
According to the operation procedure shown in FIG. 4 (second embodiment), when it is determined that multipath has not occurred, the estimated position, velocity, and acceleration are used so that the positioning position prediction error is within the threshold. The bias, position error, velocity error, and azimuth error of the
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、加減速による誤差が発生すると、その誤差は徐々に大きくなり、共分散値が大きくなる。一方、マルチパスによる誤差は突然現れ、発生時は共分散値が小さい。このことを利用し、受信した全信号の擬似距離の予測誤差をその標準偏差で除算する。マルチパスによる誤差は加減速による誤差に比べて大きく現れることになり、マルチパスを高精度に検出できるようになる。これにより、測位位置の精度を向上させることができる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, when an error due to acceleration / deceleration occurs, the error gradually increases and the covariance value increases. On the other hand, an error due to multipath appears suddenly, and the covariance value is small when it occurs. Using this fact, the prediction error of the pseudorange of all received signals is divided by the standard deviation. The error due to multipath appears larger than the error due to acceleration / deceleration, and the multipath can be detected with high accuracy. Thereby, the precision of a positioning position can be improved.
また、擬似距離一重差とその予測量の差をもとにマルチパスを検出することにより、マルチパス検出や推定量の計算で用いられる行列の要素数が少なくなり、擬似距離でマルチパス検出をする場合に比べて、計算量が低減できる。これにより、計算性能が低く、コストが安い演算手段でも実行可能となる。 In addition, by detecting multipath based on the difference between the single pseudorange and the predicted amount, the number of matrix elements used in multipath detection and estimation calculation is reduced, and multipath detection is performed at pseudorange. The amount of calculation can be reduced as compared with the case of doing so. As a result, it is possible to execute even calculation means with low calculation performance and low cost.
また、擬似距離から予測擬似距離を減算したものの時間差分をとり、この時間差分をもとにマルチパス発生を判定する。加減速による誤差は時間とともに連続的に変化するため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出しやすくなる。 In addition, a time difference is obtained by subtracting the predicted pseudo distance from the pseudo distance, and multipath occurrence is determined based on the time difference. Since the error due to acceleration / deceleration changes continuously with time, the error due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be easily detected accurately.
また、擬似距離とドップラー周波数をもとにマルチパスを検出する。ドップラー周波数はマルチパスや回折の影響を受けにくいため、ドップラー周波数をもとに加減速を精度良く算出でき、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。 In addition, multipath is detected based on the pseudorange and the Doppler frequency. Since the Doppler frequency is not easily affected by multipath and diffraction, acceleration / deceleration can be accurately calculated based on the Doppler frequency, errors due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be detected accurately.
また、位置、速度および加速度をもとに1エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。 Further, since the position of one epoch is predicted based on the position, speed, and acceleration, the position can be predicted with high accuracy. For this reason, errors due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be accurately detected.
また、位置、速度、加速度および躍度をもとに1エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。 In addition, since the position one epoch ahead is predicted based on the position, speed, acceleration, and jerk, the position can be predicted with high accuracy. For this reason, errors due to acceleration / deceleration can be reduced, and multipath can be accurately detected.
また、擬似距離の予測観測誤差、測位位置および衛星位置をもとに測位位置の予測誤差を算出するため、測位位置の精度(品質)を管理することができる。 In addition, since the prediction error of the positioning position is calculated based on the predicted observation error of the pseudo distance, the positioning position, and the satellite position, the accuracy (quality) of the positioning position can be managed.
また、マルチパスが発生しなかったと判定したとき、測位位置の予測誤差が閾値以内である、位置、速度および加速度の推定値を用いて、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出し補正することができる。このため、角速度センサ104および加速度センサ105のバイアスを高精度に算出でき、低精度で低価格な角速度センサ104および加速度センサ105であっても高精度な位置を出力することができる。
Further, when it is determined that the multipath has not occurred, the estimated position, velocity, and acceleration values within which the positioning position prediction error is within the threshold value are used to bias the
また、本実施形態の測位方法を用いた装置をカーナビゲーション装置に接続することにより、マルチパスの悪影響を受けない高精度な位置を表示することができる。また、測位方法で求めた高精度な位置をもとにジャイロや加速度計などのバイアス補正値を高精度に計算することができる。このため、GPS衛星などの測位衛星の信号を受信できない状態においても自立航法で高精度な位置を算出できる。 Further, by connecting a device using the positioning method of the present embodiment to a car navigation device, it is possible to display a highly accurate position that is not adversely affected by multipath. In addition, bias correction values for gyroscopes, accelerometers, and the like can be calculated with high accuracy based on the high-accuracy position obtained by the positioning method. For this reason, it is possible to calculate a highly accurate position by the self-contained navigation even in a state where a signal from a positioning satellite such as a GPS satellite cannot be received.
101 受信手段
102 演算手段
103 速さセンサ
104 角速度センサ
105 加速度センサ
101 receiving means 102 computing means 103
Claims (6)
受信した前記時刻情報に基づいて測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、
受信した前記軌道情報及び前記時刻情報に基づいて前記測位衛星の位置を算出するステップと、
算出された前記擬似距離及び前記測位衛星の位置に基づいて前記受信機の現在位置を算出するステップと、
前記受信機の予測位置を算出するステップと、
前記受信機の予測位置及び前記測位衛星の位置に基づいて前記擬似距離の予測量を算出するステップと、
受信時点が1つ前の1エポック前の擬似距離と当該擬似距離の予測量との差分、並びに受信時点における擬似距離と当該擬似距離の予測量との差分に基づいて擬似距離の時間差分の予測観測誤差を算出するステップと、
前記予測観測誤差を当該予測観測誤差の標準偏差で除算した結果に基づいてマルチパスの発生の有無を判断するステップと、を有することを特徴とする測位方法。 Receiving orbit information 及 beauty time information positioning satellites originates,
Calculating a pseudo-range between the positioning satellite and the receiver based on the received time information,
Calculating a position of the positioning satellite based on the received orbit information 及 beauty the time information,
Calculating the current position of the receiver based on the calculated pseudorange and the position of the positioning satellite;
Calculating a predicted position of the receiver,
Calculating a predicted amount of the pseudo-range based on the position of the predicted position 及 beauty positioning satellite of said receiver,
Prediction of the time difference of the pseudo distance based on the difference between the pseudo distance one epoch before the reception time point and the predicted amount of the pseudo distance, and the difference between the pseudo distance at the time of reception and the prediction amount of the pseudo distance Calculating an observation error;
Positioning method characterized in that it comprises the steps of: determining the occurrence of multipath on the basis of the result of dividing the prediction observation error with a standard deviation of the prediction observation error.
前記擬似距離及び前記測位衛星の位置に基づいて前記受信機の位置、速度、及び加速度を算出した結果に基づいて1エポック先の予測位置を算出することを特徴とする測位方法。 The positioning method according to claim 1,
A positioning method, wherein a predicted position of one epoch is calculated based on a result of calculating the position, velocity, and acceleration of the receiver based on the pseudorange and the position of the positioning satellite .
前記擬似距離及び前記測位衛星の位置に基づいて前記受信機の位置、速度、加速度、及び躍度を算出した結果に基づいて1エポック先の予測位置を算出することを特徴とする測位方法。 The positioning method according to claim 1,
A positioning method, wherein a predicted position of one epoch ahead is calculated based on the result of calculating the position, velocity, acceleration, and jerk of the receiver based on the pseudorange and the position of the positioning satellite .
前記擬似距離の時間差分の予測観測誤差、前記受信機の予測位置、及び前記測位衛星の位置に基づいて当該受信機の予測位置の予測誤差を算出することを特徴する測位方法。 The positioning method according to claim 1,
A positioning method, comprising: calculating a prediction error of a predicted position of the receiver based on a predicted observation error of a time difference of the pseudorange, a predicted position of the receiver, and a position of the positioning satellite .
前記マルチパスが発生しなかったと判断すると共に、前記受信機の予測位置の予測誤差が閾値以内である場合、1エポック前の位置、速度、及び方位と算出した前記受信機の位置、及び速度とに基づいて、角速度を出力する角速度センサ手段のバイアス、位置誤差、速度誤差、及び方位誤差を算出することを特徴とする測位方法。 The positioning method according to claim 4,
Wherein with multipath is determined to not occur, if the prediction error of the predicted position of the receiver is within the threshold, 1 epoch previous position, velocity, position of the receiver which issued calculated as 及 beauty orientation及 A positioning method characterized by calculating a bias, a position error, a speed error, and an azimuth error of an angular velocity sensor means for outputting an angular velocity based on the velocity and the velocity.
前記マルチパスが発生しなかったと判断すると共に、前記受信機の予測位置の予測誤差が閾値以内である場合、1エポック前の位置、速度、及び方位と算出した前記受信機の位置、及び速度とに基づいて、角速度を出力する角速度センサ手段のバイアス、加速度を出力する加速度センサ手段のバイアス、位置誤差、速度誤差、及び方位誤差を算出することを特徴とする測位方法。 The positioning method according to claim 4,
Wherein with multipath is determined to not occur, if the prediction error of the predicted position of the receiver is within the threshold, 1 epoch previous position, velocity, position of the receiver which issued calculated as 及 beauty orientation及 A positioning method comprising: calculating a bias of an angular velocity sensor means for outputting an angular velocity, a bias of an acceleration sensor means for outputting an acceleration, a position error, a velocity error, and an azimuth error based on the velocity and the velocity.
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