BRPI0811194A2 - métodos para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global e para processar medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, e, sistema e dispositivo de posicionamento ou navegação - Google Patents
métodos para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global e para processar medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, e, sistema e dispositivo de posicionamento ou navegação Download PDFInfo
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Abstract
GLOBAL, E, SISTEMA E DISPOSITIVO DE POSICIONAMENTO OU NAVEGAçãO. Um método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global é exposto. Um atraso troposférico residual e uma pluralidade de atrasos ionosféricos residuais são modelados como estados em um filtro de Kalman (bloco 340). As funções de atualização de estado do filtro de Kalman incluem pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que a distância de linha base é a distância entre um receptor de referência e um receptor móvel (bloco 340). Uma pluralidade de valores de ambigúidade é modelada como estados no filtro de Kalman. A função de atualização de estado do filtro de Kalman para os estados de ambigUidade inclui um fator de ruído dinâmico (bloco 360 na Figura 3B). Uma posição estimada de receptor móvel é atualizada (bloco 370) conforme o atraso troposférico residual (bloco 372), a pluralidade de atrasos ionosféricos residuais (bloco 374) e/ou a pluralidade de valores de ambigüidade (bloco 376).
Description
"MÉTODOS PARA DIMINUIR ERROS ATMOSFÉRICOS EM MEDIÇÕES DE CÓDIGO E FASE DE PORTADORA COM BASE EM SINAIS RECEBIDOS DE UMA PLURALIDADE DE SATÉLITES EM UM SISTEMA DE SATÉLITE DE NAVEGAÇÃO GLOBAL E PARA PROCESSAR MEDIÇÕES DE CÓDIGO E FASE DE PORTADORA COM BASE EM SINAIS RECEBIDOS DE UMA PLURALIDADE DE SATÉLITES EM UM SISTEMA DE SATÉLITE DE NAVEGAÇÃO GLOBAL, E, SISTEMA E DISPOSITIVO DE POSICIONAMENTO OU NAVEGAÇÃO" PEDIDOS RELACIONADOS
Este pedido reivindica prioridade para Pedido Provisório US No. 60/941.273, depositado em 31 de maio de 2007, "Distance Dependent Error Mitigation in Real-Time Kinematic (RTK) Positioning", que está incorporado por referência aqui em sua totalidade. Este pedido está relacionado a Pedido de Patente US No.
12/119.450, depositado em 12 de maio de 2008, "Partial Search Carrier-Phase Integer Ambiguity Resolution", Registro de Agente No. 60877-5018-US, qual pedido está incorporado por referência aqui em sua totalidade. CAMPO TÉCNICO
As concretizações expostas relacionam-se geralmente a tecnologias associadas com sistemas de posicionamento, tal como o Sistema de Posicionamento Global (GPS) ou o Sistema Galileo Europeu, e mais particularmente a métodos de diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora. FUNDAMENTO
Um sistema de posicionamento de área ampla, tal como o Sistema de Posicionamento Global (GPS), usa uma constelação de satélites para posicionar ou navegar objetos em terra. Cada satélite no sistema de GPS transmite atualmente dois sinais de portadora, Ll e L2, com freqüências de 1,5754 GHz e 1,2276 GHz, e comprimentos de onda de 0,1903 m e 0,2442 m, respectivamente. Sistemas de Satélite de Navegação Global de Próxima Geração (GNSS), tal como o GPS modernizado e sistemas Galileo, oferecerão um terceiro sinal de portadora: L5. No sistema de GPS, L5 terá uma freqüência de 1,1765 GHz, e um comprimento de onda de 0,2548 m.
Dois tipos de medições de GPS são feitos normalmente por um receptor de GPS: medições de pseudo-alcance e medições de fase de portadora.
A medição de pseudo-alcance (ou medição de código) é um observável de GPS básico que todos os tipos de receptores de GPS podem fazer. Utiliza o códigos de C/A ou P modulados sobre os sinais de portadora. Com as medições de GPS disponíveis, o alcance ou distância entre um receptor de GPS e cada um de uma pluralidade de satélites é calculada multiplicando o tempo de viagem de um sinal (do satélite ao receptor) pela velocidade da luz. Estes alcances são chamados normalmente pseudo- aicances porque as medições de GPS podem incluir erros devido a vários fatores de erro, tais como erro de temporização de relógio de satélite, erro de efeméride, efeitos de retração ionosférica e troposférica, ruído de rastreamento de receptor e erro de multitrajeto, etc. Para eliminar ou reduzir estes erros, operações diferenciais são usadas em muitas aplicações de GPS. Operações de GPS (DGPS) diferenciais envolvem tipicamente um receptor de GPS de referência básica, um receptor de GPS de usuário, e um mecanismo de comunicação entre o usuário e receptores de referência. O receptor de referência é colocado em um local conhecido e é usado para gerar correções associadas com alguns ou todos dos fatores de erro anteriores. Correções geradas na estação de referência, ou dados brutos medidos na estação de referência, ou correções geradas por um terceiro (por exemplo, um computador ou servidor) com base em informação recebida da estação de referência (e possivelmente outras estações de referência igualmente) são providos ao receptor de usuário, que então usa as correções ou dados brutos para corrigir apropriadamente sua posição computada.
A medição de fase de portadora é obtida integrando portadora reconstruída do sinal quando chega ao receptor. Por causa de um número desconhecido de ciclos inteiros em trânsito entre o satélite e o receptor quando o receptor começa a rastrear a fase de portadora do sinal, há uma ambigüidade de ciclo inteiro na medição de fase de portadora. Esta ambigüidade de ciclo inteiro deve ser solucionada a fim de alcançar alta precisão na medição de fase de portadora. Ambigüidades de ciclo inteiro também são conhecidas como "ambigüidades inteiras", depois que elas foram resolvidas, e como "ambigüidades flutuantes" antes da sua resolução. Operações diferenciais usando medições de fase de portadora são chamadas freqüentemente operações de posicionamento/navegação cinemáticas em tempo real (RTK).
Posicionamento de RTK de GPS de alta precisão foi usado extensamente para muitas aplicações de inspeção e navegação em terra, em mar e no ar. A distância do receptor de usuário ao receptor de referência mais próximo pode variar de alguns quilômetros a centenas de quilômetros. Quando a separação de receptor (isto é, a distância entre um receptor de referência e um receptor móvel cuja posição está sendo determinada) aumenta, o problema de responder por influências dependentes de distância cresce e, como uma conseqüência, resolução de ambigüidade segura se torna um desafio até maior. O desafio principal é que as influências residuais ou erros depois de dupla diferenciação só podem ser negligenciados para propósitos de resolução de ambigüidade quando a distância entre os dois receptores é menos que cerca de 10 km. Para distâncias mais longas, os erros dependentes de distância, tais como erro orbital e atrasos ionosféricos e troposféricos, se tornam problemas significantes. Determinar quanto tempo a duração de observação deveria ser para obter resolução de ambigüidade segura é um desafio para posicionamento de RTK de GPS.
Quanto mais longa a duração de observação é requerida, mais longo o tempo "morto" durante o qual posicionamento preciso não é possível. O processo de resolução de ambigüidade é requerido ao começo de navegação de GPS e/ou levantamento e sempre para muitos dos sinais de GPS são bloqueados ou atenuados tal que deslizes de ciclo ou interrupções de medição ocorram. Controle de qualidade do posicionamento de RTK de GPS é crítico e é necessário durante todos os processos: coleta de dados, processamento de dados e transmissão de dados. Procedimentos de controle de qualidade são aplicados a ambos o posicionamento de RTK de GPS com base em fase de portadora e para o DGPS com base em pseudo-alcance. O controle de qualidade e critério de validação para resolução de ambigüidade representa um desafio significante para posicionamento de RTK de GPS preciso. SUMÁRIO DE CONCRETIZAÇÕES
Um método para diminuir erros atmosféricos dependentes de distância em medições de código e fase de portadora inclui estimar um atraso troposférico residual, uma pluralidade de atrasos ionosféricos residuais e um valor de ambigüidade. Uma posição estimada de um receptor móvel é então atualizada conforme estas estimativas.
Em uma concretização, um atraso troposférico residual é modelado como um estado em um filtro de Kalman. Em uma concretização, uma pluralidade de atrasos ionosféricos residuais é modelada como estados em um filtro de Kalman. As funções de atualização de estado do filtro de Kalman incluem pelo menos um fator dependente de distância de linha base. O fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e um receptor móvel.
Em uma concretização, uma pluralidade de valores de ambigüidade é armazenada em uma pluralidade de estados no filtro de Kalman. Estes estados são então atualizados conforme uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator de ruído dinâmico.
A estimação das fontes de erro atmosférico limita os erros dependentes de distância dos sistemas de RTK de GPS e permite aplicações de alcance mais longo com estimativas de posição precisas.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
Figura 1 ilustra um sistema de satélite de navegação global.
Figura 2 é um diagrama de bloco de um sistema de computador que pode ser usado para executar um método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora.
Figuras 3A e 3B são fluxogramas ilustrando um método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora conforme algumas concretizações.
Figura 4 é um diagrama de bloco ilustrando componentes em um sistema de satélite de navegação global conforme algumas concretizações.
Mesmos numerais de referência se referem a partes correspondentes ao longo dos desenhos.
DESCRIÇÃO DE CONCRETIZAÇÕES
Figura 1 ilustra um sistema de satélite de navegação global 100, de acordo com uma concretização da presente invenção. O sistema de satélite de navegação global (GNSS) inclui uma pluralidade de satélites 1 ΙΟ- Ι, 110-2, ..., 110-n, onde η é o número de satélites em vista a um receptor móvel 120 e um receptor de referência 130 que está tipicamente localizado a uma posição previamente estabelecida conhecida. A pluralidade de satélites 110-n, ou qualquer um ou mais deles, às vezes são referidos adiante neste documento como satélites 110.
O receptor móvel 120 faz medições de código e fase de portadora dos sinais de GPS 142 e 146 recebidos dos satélites 110. O receptor de referência 130 faz medições de código e fase de portadora dos sinais de GPS 144 e 148 recebidos dos satélites 110 e gera correções 132 para essas medições, com base pelo menos em parte no local previamente estabelecido do receptor de referência. As correções 132 são então comunicadas ao receptor móvel 120. Enquanto a descrição neste documento usa freqüentemente os termos "GPS" e "sinais de GPS" e similar, a presente invenção é igualmente aplicável a outros sistemas de GNSS e aos sinais dos satélites de GNSS nesses sistemas.
A distância de linha base 150 e a diferença de altura 155 entre o receptor móvel 120 e o receptor de referência 130 são iguais a l e ΔΗ metros, respectivamente. A distância de linha base 150 representa o componente horizontal da distância entre o receptor móvel 120 e a receptor de referência 130. Com respeito ao receptor móvel 120, a elevação de satélite 160 para sinais de GPS 142 e 146 é am° e 0m°, respectivamente. Com respeito ao receptor de referência 130, a elevação de satélite 160 para sinais de GPS 144 e 148 é ar° e Or0, respectivamente.
Sinais de GPS 142, 144, 146, 148 são transmitidos pelos satélites 110 pela ionosfera 185 e pela troposfera 190 da terra.
A troposfera 190 se estende da superfície da terra 195 até cerca de 16 km em altura e é composta de gases secos e vapor de água. Os sinais de GPS 142, 144, 146, 148 são refratados pela troposfera 190. A magnitude do atraso troposférico é dependente do ângulo de elevação de satélite 160 (do receptor ao satélite). O atraso troposférico é igual a cerca de 2,3 m na direção de zênite (um ângulo de elevação de 90 graus) e aumenta para mais de 25 m a um ângulo de elevação 160 de cinco graus. O componente seco pode ser modelado com alta precisão, mas o componente úmido menor é muito mais difícil de modelar. O atraso troposférico diferencial de principalmente o componente úmido varia tipicamente de cerca de 0,2 a 0,4 partes por milhão (ppm) da distância de linha base 150. As características espaciais e temporais do atraso troposférico residual podem ser caracterizadas por leis probabilísticas ou modelos estatísticos. Os efeitos da troposfera sobre propagação de onda de rádio podem então ser preditos através de dimensões espaciais e escalas temporais de acordo com uma dada função de densidade de probabilidade ou estocasticamente em termos das correlações espaciais e temporais das flutuações. Em uma concretização, o atraso troposférico residual pode ser considerado um processo de Gauss-Markov de primeira ordem.
A ionosfera 185 começa a cerca de 50 km acima da superfície da terra 195 e se estende a alturas de 1000 km ou mais. Radiação solar na ionosfera 185 faz átomos se ionizarem tal que elétrons livres existem em quantidades suficientes para afetar significativamente a propagação de ondas de rádio. A ionosfera 185 avança a fase de portadora, que faz as medições de fase de portadora serem diminuídas mas, atrasa a modulação de código, que faz as medições de código serem aumentadas. A magnitude do atraso ionosférico é dependente da freqüência do sinal e de efeitos de radiação solar. Portanto, o atraso ionosféricos é diferente para dia e noite e de uma estação para outra. Diurnarnente, o atraso ionosférico alcança normalmente um primeiro pico a aproximadamente 14:00 horas local, um segundo pico a aproximadamente 22:00 horas local, e cai a um mínimo logo antes de amanhecer. Sob condições extremas, o atraso ionosférico pode alcançar 15 m na direção de zênite e mais de 200 m a elevações perto do horizonte. A ionosfera é tipicamente a maior fonte de erro para processamento diferencial e varia de uma parte por milhão (ppm) da distância de linha base 150 durante períodos ionosféricos baixos a latitudes médias a mais que 10 ppm a latitudes geomagnéticas baixas durante meio-dia. Os satélites de GPS radiodifundem em dados de correção em tempo real (por exemplo, coeficientes do modelo de Klobuchar) que habilita receptores de freqüência única removerem, em média, cerca de cinqüenta por cento dos efeitos de refração ionosférica.
Figura 2 ilustra um sistema de computador 200 que pode ser usado para executar um método para diminuir erros atmosféricos, de acordo com uma concretização da presente invenção. O sistema de computador 200 está acoplado a um receptor móvel 120, que provê ao sistema de computador 200 medições de código e fase de portadora de GPS com base em sinais dos satélites.
Em algumas concretizações, o receptor móvel 120 e o sistema de computador 200 são integrados em um único dispositivo dentro de um único alojamento, tal como um dispositivo de rastreamento de posição portátil, segurado à mão, ou até mesmo levado junto ao corpo, ou um sistema posicionamento e/ou navegação montado em veículo ou caso contrário móvel. Em outras concretizações, o receptor móvel 120 e o sistema de computador 200 não estão integrados em um único dispositivo.
Como mostrado na Figura 2, o sistema de computador 200 inclui uma unidade de processamento central (CPU) 240, memória 250, uma porta de entrada 242 e uma porta de saída 244, e (opcionalmente) uma interface de usuário 246, acoplada entre si por um ou mais barramentos de comunicação 248. Memória 250 pode incluir memória de acesso aleatório de alta velocidade e pode incluir armazenamento de massa não volátil, tal como um ou mais dispositivos de armazenamento de disco magnético, dispositivos de armazenamento de disco óptico, dispositivos de memória flash, ou outros dispositivos de armazenamento de estado sólido não voláteis. Memória 250 preferivelmente armazena um sistema operacional 252, um banco de dados 256, e procedimentos de aplicativo de GNSS 254. Os procedimentos de aplicativo de GNSS podem incluir procedimentos 255 para implementar o método para diminuir erros atmosféricos, de acordo com algumas concretizações da presente invenção, como descrito em mais detalhe abaixo. O sistema operacional 252 e programas aplicativos e procedimentos 254 e 255 armazenados em memória 250 são para execução pela CPU 240 do sistema de computador 200. Memória 250 preferivelmente também armazena estruturas de dados usadas durante execução dos procedimentos de aplicativo de GNSS 254 e 255, incluindo medições de código e/ou fase de portadora de GPS 257, como também outras estruturas de dados discutidas neste documento.
A porta de entrada 242 é para receber dados do receptor móvel 120, e a porta de saída 244 é usada para produzir dados e/ou resultados de cálculo. Dados e resultados de cálculo também podem ser mostrados em um dispositivo de exibição da interface de usuário 246.
Figuras 3A e 3B ilustram um método de navegação 300 que inclui operações para diminuir erros atmosféricos nas medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos dos satélites. Enquanto uma explicação de filtros de Kalman está fora da extensão deste documento, o sistema de computador 200 inclui tipicamente um filtro de Kalman para atualizar a posição e outros aspectos do estado do receptor de GPS de usuário 120, também chamado o estado de filtro de Kalman. O estado de filtro de Kalman de fato inclui muitos estados, cada um dos quais representa um aspecto da posição do receptor de GPS (por exemplo, X, Y e Z, ou componentes de posição de latitude, longitude e zênite), ou movimento (por exemplo, velocidade e/ou aceleração), ou o estado do processo computacional que está sendo usado no filtro de Kalman.
O filtro de Kalman é tipicamente um procedimento, ou conjunto de procedimentos, executado por um processador. O filtro de Kalman é executado repetidamente (por exemplo, uma vez por segundo), cada vez usando novas medições de código (também chamadas medições de pseudo-alcance) e medições de fase de portadora, para atualizar o estado de filtro de Kalman. Enquanto as equações usadas por filtros de Kalman são complexas, filtros de Kalman são usados extensamente no campo de navegação, e portanto só aqueles aspectos dos filtros de Kalman que são pertinentes à presente invenção precisam ser discutidos em qualquer detalhe. Deveria ser enfatizado que enquanto filtros de Kalman são usados extensamente nos receptores de GPS e outros sistemas de navegação, muitos aspectos desses filtros de Kalman variarão de uma implementação para outra. Por exemplo, os filtros de Kalman usados em alguns receptores de GPS podem incluir estados que não estão incluídos em outros filtros de Kalman, ou podem usar equações um pouco diferentes daquelas usadas em outros filtros de Kalman.
Um aspecto de filtros de Kalman que é pertinente à presente discussão é a inclusão de valores no estado de filtro de Kalman para representar atraso troposférico e atraso ionosférico dos sinais recebidos dos satélites à vista, e o estado desses valores. Além disso, o estado de filtro de Kalman pode incluir valores de ambigüidade para as medições de fase de portadora de uma pluralidade dos satélites.
Como declarado acima com respeito à Figura 1, sinais são recebidos dos satélites 110 e correções 132 são recebidas do receptor de referência 310. Operação 310 inclui obter medições de código e fase de portadora. Medições duplas diferenciadas de código e fase de portadora são formadas 320 para cancelar muitos dos erros sistemáticos existindo nas medições de GPS. Os observáveis duplos diferenciados de código e fase de portadora em unidades de metros podem ser formados como:
<formula>formula see original document page 11</formula>
onde: a subscrição i denota a freqüência, isto é, L1, L2 ou L5; Pi e φi são os observáveis de código e fase de portadora, respectivamente; VΔ é o operador de diferença dupla; ρ é a distância geométrica do satélite ao receptor; VΔT é a influência troposférica diferencial residual, que pode ser representada como uma função do atraso troposférico de zênite residual junto com uma função de mapeamento que descreve a dependência do ângulo de elevação; VAI é a influência ionosférica diferencial dupla; VAO é a correção de atraso orbital diferencial dupla que pode ser obtida de um sistema de RTK de rede ou um sistema de aumento de área ampla (WAAS), tal como Rede StarFire™ da Navcom Technology Inc.; λ, e fj são o comprimento de onda e freqüência da i-ésima freqüência de portadora, respectivamente; VANi é a ambigüidade inteira de diferença dupla para a i-ésima freqüência de portadora; e os termos cVapí e ενΔφί representam os erros de código e fase, respectivamente, incluindo ruídos aleatórios de receptores e qualquer erro sistemático não modelado, tais como multitrajeto, erros de órbita residuais, etc.
Linearização das observações de fase de portadora diferenciadas duplas ode ser representada pelo conjunto seguinte de equações:
V = HX - Z (3)
onde: V é o vetor residual pós-adaptação na época k; Z são os resíduos de pré-adaptação que estão baseados nas medições de diferença duplas para a época atual; H é a matriz de projeto; e X é o vetor de estado estimado incluindo três componentes de posição, influências ionosféricas e troposférica residuais, e ambigüidades de freqüência duais ou triplas. Os valores para o vetor de estado estimado X são armazenados em estados de filtro de Kalman.
Em uma concretização, o filtro de Kalman inclui uma pluralidade de estados, incluindo mas não limitado a: três estados de posição, cada um correspondendo a uma direção ou dimensão diferente; um estado de atraso troposférico residual; e N-I estados de atraso ionosférico residual. O estado de filtro de Kalman pode opcionalmente incluir três estados de velocidade, cada um correspondendo a uma direção ou dimensão diferente, e pode opcionalmente incluir três estados de aceleração, cada um correspondendo a uma direção ou dimensão diferente. Em algumas concretizações, o estado de filtro de Kalman inclui N-I estados de ambigüidade diferenciada dupla Ll, e N-1 estados de ambigüidade diferenciada dupla L2, onde N é o número de satélites dos quais medições são obtidas.
Em uma concretização, projeções e atualizações de estado de filtro Kalman são obtidas. Se as estimativas de filtro de Kalman depois de k-1 épocas forem assumidas serem XK+-1com variância PK+-1, o vetor de estado predito na época k pode ser obtido das Equações de Estado (4) e (5):
<formula>formula see original document page 13</formula>
onde: Xk é o vetor de estado de filtro de Kalman predito na época k, predito com base no estado de filtro de Kalman na época k-1; Φh,k-1 é a matriz de transição que relaciona Xk-1 a Xk; e Wk é a matriz dinâmica. Wk inclui os valores de atraso troposférico residual, atraso ionosférico residual e um valor de ambigüidade.
O estado atualizado e matriz de variância usando os vetores de medição na época k são dados pelas equações seguintes:
<formula>formula see original document page 13</formula>
onde: K é a matriz de Ganho; R é covariância de variância para observáveis; e I é matriz de identidade.
Como mostrado na Figura 3 A, o método 300 inclui estimar os erros atmosféricos nas medições de código e fase de portadora 330, que pode incluir duas ou mais das operações descritas a seguir.
O atraso troposférico residual é estimado 340. Em uma concretização, isto inclui representar o atraso troposférico como um atraso de zênite troposférico residual (RTZD) e uma função de mapeamento 342 para obter o atraso a qualquer dado ângulo de elevação de satélite 160. Todos os desvios das condições atmosféricas de condições padrão são sub-somados dentro do RTZD. Depois que o modelo de atraso troposférico é aplicado, o atraso de troposférico diferencial duplo residual pode ser aproximado por:
VAT = RTZD/[MF (ερ) - MF (εq)] (9)
onde: ερ e sp são os ângulos médios de elevação de satélite do receptor móvel 120 e do receptor de referência 130 para satélites ρ e q, respectivamente; satélite q é o satélite 110 mais alto; e satélite ρ é qualquer outro satélite 110 do qual o receptor está recebendo sinais mensuráveis. Em uma concretização, uma única estimativa de RTZD é usada para todos os satélites visíveis. O valor de RTZD é um componente do estado de filtro de Kalman (isto é, o componente de atraso troposférico), e é atualizado a cada época pela função de atualização de estado de Kalman. Portanto, não importa qual a elevação de satélite 160 seja, o VAT nas Equações (1) e (2) será graduado pelo fator de função de mapa do receptor móvel 120 e o local de receptor de referência 130 usando a Equação (9).
Em uma concretização, estimar o atraso troposférico residual 340 inclui modelar o atraso troposférico residual (por exemplo, o RTZD) como um estado no filtro de Kalman e usar uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base 150 (isto é, correspondendo a uma distância entre um receptor de referência e o receptor móvel cujo local está sendo determinado). Em algumas concretizações, estimar o atraso troposférico residual 340 inclui usar uma função de atualização de estado com pelo menos um fator com base na distância de linha base 150 e diferença de altura 155 entre os receptores de referência e móvel 344. Em algumas destas concretizações, a matriz de transição θk,k-1 e modelo dinâmico Qk são dados por:
<formula>formula see original document page 14</formula> <formula>formula see original document page 15</formula>
onde: 1 /βtrop é o tempo de correlação do componente de troposfera úmida, que é tipicamente entre 600 e 1800 segundos;
<formula>formula see original document page 15</formula>
e o componente de variância de troposfera úmida e é uma função da distância de linha base 1 e diferença de altura ΔΗ; ohor é a variância é para componente úmido horizontal, tipicamente entre 0,1 ppm e 0,5 ppm da distância de linha base 1; e <formula>formula see original document page 15</formula> é a variância é para o componente úmido vertical, tipicamente entre 1 ppm e 10 ppm da distância de linha base 1. Qk e ϕk,k-1 são as porções de atraso troposférico residual de Wk na Equação (5) e Φk,k-1 na Equação (4), respectivamente. Em algumas concretizações, <formula>formula see original document page 15</formula> é fixado a um valor fixo, tal como 0,1 ppm, e 1/βtroρ é fixado a um valor fixo, tal como 600 segundos.
Em algumas outras concretizações, os valores de Ghor e 1/βtrop são computados com base em informação disponível ao receptor móvel, tal como a distância de linha base entre o receptor móvel e o receptor de referência. Em algumas concretizações, os valores de <formula>formula see original document page 15</formula> são obtidos de uma tabela de consulta, usando a distância de linha base entre o receptor móvel e o receptor de referência (ou um valor relacionado à distância de linha base) como um índice na tabela de consulta.
Pelo menos um atraso ionosférico residual é estimado 350. Em uma concretização, depois que as medições de código e fase de portadora são ajustadas pelo modelo ionosférico radiodifundido e diferenciadas com as correções 132 do receptor de referência 130, o atraso ionosférico restante é estimado em um filtro de Kalman como um elemento do vetor de estado. Em uma concretização, estimar o atraso ionosférico residual 350 inclui modelar o atraso ionosférico residual como um estado no filtro de Kalman e usar uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base 150. Em outra concretização, uma função de atualização de estado com pelo menos um fator com base na hora local e atividade ionosfera é usada 354. Nesta concretização, a matriz de transição ϕk. l,k e modelo dinâmico Qk da função de atualização de estado são dados por:
<formula>formula see original document page 16</formula>
onde: 1/βion é o tempo de correlação da influência de ionosfera diferencial, tipicamente entre 30 e 300 segundos; σsion e σvion representam a variância da inclinação diferencial e influências de ionosfera verticais, e σsi0n é uma função da hora local e atividade de ionosfera; 1 é a distância de linha base 150; E é elevação de satélite 160; H é a altura da camada ionosférica 185, que pode ser assumida ser 350 km, por exemplo; e R é 6371 km, o raio médio da terra. σvion varia tipicamente entre 0,5 ppm e 2 ppm da distância de linha base 150. Qk e ϕk,k-i são as porções de atraso residual ionosférico de Wk na Equação (5) e Φk,k-1 na Equação (4), respectivamente. Em algumas concretizações, σion é fixado a um valor fixo, tal como 1 ppm, e 1/βion é fixado a um valor fixo, tal como 30 segundos. Em algumas concretizações, os valores de σvion e 1/βion são computados com base em informação disponível ao receptor móvel, tal como a hora local computada da solução de GPS preliminar usando o tempo de GMT ou GPS e a longitude computada do receptor. Em algumas concretizações, os valores de σvion e 1/βion são obtidos de uma tabela de consulta.
Diferente de influência troposférica residual, o atraso de ionosfera residual é estimado para todo satélite diferente do satélite de referência 352. Portanto, haverá N-I estimações de influência ionosférica residual e N-I valores de estado de filtro de Kalman representando as N-I estimações de influência residual ionosférica.
Em algumas concretizações, o método adicionalmente inclui acessar uma pluralidade de estados no filtro de Kalman, correspondendo a uma pluralidade de valores de ambigüidade 360. Estes estados são então atualizados conforme uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator de ruído dinâmico. A matriz de transição (J)k.I5k e modelo dinâmico Qk da função de atualização de estado são dados por:
<formula>formula see original document page 17</formula>
onde: ôamb é um valor de ruído dinâmico pequeno tal como 0,001 ciclos. Qk e φ^.ι são as porções de valor de ambigüidade de Wk na Equação (5) e Ok5k-I na Equação (4), respectivamente.
Em algumas concretizações, o método de navegação 300 inclui atualizar uma posição estimada do receptor móvel 120 (370). Tipicamente, a posição estimada é atualizada conforme as medições diferenciadas duplas de código e fase de portadora 378, como também outra informação disponível ao receptor móvel (ou ao sistema de computador que está determinando o local do receptor móvel). Em algumas concretizações, a posição estimada é atualizada conforme o atraso troposférico residual estimado 372. Em algumas concretizações, a posição estimada é atualizada conforme o atraso ionosférico residual estimado 374. Em algumas destas concretizações, um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman é atualizado 375 para cada um de uma pluralidade de satélites 110 (por exemplo, para todos os satélites à vista diferente do ao alto mais diretamente). Em algumas concretizações, a posição estimada é atualizada conforme os valores de estado de ambigüidade no estado de filtro de Kalman 376.
Figura 4 ilustra uma concretização do sistema de computador 200. O sistema de computador 200 inclui um processador de sinal 420, pelo menos um processador 430 e uma memória 250. Memória 250, que pode incluir memória de acesso aleatório de alta velocidade e também pode incluir memória não volátil, tal como um ou mais dispositivos de armazenamento de disco magnético, EEPROM e/ou EEPROM Flash, inclui um sistema operacional 252, medições de código e fase de portadora 257, um programa de atualização de filtro de Kalman 460, um estado de filtro de Kalman 470, e pelo menos um módulo de programa de estimação de erro atmosférico 255, executado por processador 430. Armazenado no estado de filtro de Kalman 470 está uma pluralidade de valores de estado: uma posição 472, um valor de atraso troposférico residual 474, uma pluralidade (por exemplo, N-1) de valores de atraso ionosférico residual 476, uma pluralidade (por exemplo, N- 1) Ll inteiro ambigüidade valores 478, e uma pluralidade (por exemplo, N-1) valores de ambigüidade inteira L2 479, cada um de quais foi discutido acima. O pelo menos um módulo de programa de estimação de erro atmosférico 255 inclui pelo menos um programa de estimação de atraso residual ionosférico 552, pelo menos um programa de estimação de atraso troposférico residual 554, e pelo menos um programa de estimação de valor de ambigüidade inteira 556.
Em algumas concretizações pode haver mais de um processador 430. Em outras concretizações, o sistema de computador 200 pode incluir um circuito integrado específico de aplicação (ASIC) que executa alguma ou toda da funcionalidade do módulo de programa de estimação de erro atmosférico 255.
Em algumas concretizações, o sistema de computador 200 está acoplado a um receptor 410, tal como o receptor móvel 120 (Figura 1). Em outras concretizações, o sistema de computador 200 e o receptor 410 estão integrados em um único dispositivo.
A descrição precedente, para propósito de explicação, foi descrita com referência a concretizações específicas. Porém, as discussões ilustrativas acima não são pretendidas serem exaustivas ou limitarem a invenção às formas precisas expostas. Muitas modificações e variações são possíveis em vista dos ensinamentos anteriores. As concretizações eram escolhidas e descritas a fim de melhor explicar os princípios da invenção e suas aplicações práticas, por esse meio para habilitar outros qualificados na técnica a melhor utilizarem a invenção e várias concretizações com várias modificações como são adequadas ao uso particular contemplado.
Claims (45)
1. Método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, caracterizado pelo fato de que inclui: estimar um atraso troposférico residual, o atraso troposférico residual modelado como um estado em um filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman para o atraso troposférico residual inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e um receptor móvel; e atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme o atraso calculado troposférico residual e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como estados de coordenada no filtro de Kalman.
2. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores duplos de diferença das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico estimado residual e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
3. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o filtro de Kalman inclui uma pluralidade de estados, incluindo um único estado que gradua o atraso troposférico residual.
4. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para o atraso troposférico residual é baseada em parte em um ângulo de elevação médio de um satélite com respeito ao receptor de referência e ao receptor móvel.
5. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para o atraso troposférico residual inclui pelo menos um fator com base na distância de linha base e uma diferença de altura entre o receptor de referência e o receptor móvel.
6. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que adicionalmente inclui: estimar pelo menos um atraso ionosférico residual, o pelo menos um atraso ionosférico residual modelado como pelo menos um estado no filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman para o pelo menos um atraso ionosférico residual inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o pelo menos um atraso ionosférico residual estimado e as medições de código e fase de portadora.
7. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado, o pelo menos um atraso ionosférico residual estimado, e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
8. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
9. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para o pelo menos um atraso ionosférico residual inclui pelo menos um fator com base em hora local e atividade de ionosfera.
10. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que adicionalmente inclui: estimar N-I atrasos ionosféricos residuais, os N-1 atrasos ionosféricos residuais modelados como N-1 estados no filtro de kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman para os N-1 atrasos ionosféricos residuais inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base para cada um dos N-1 estados, em que N inclui vários satélites dos quais sinais são recebidos e para os quais medições de código e fase de portadora são feitas; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os N- -1 atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições de código e fase de portadora.
11. Método de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado, os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados, e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
12. Método de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
13. Método de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para os N-I atrasos ionosféricos residuais inclui pelo menos um fator com base em hora local e atividade de ionosfera.
14. Método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, caracterizado pelo fato de que inclui: estimar pelo menos um atraso ionosférico residual, o pelo menos um atraso ionosférico residual modelado como pelo menos um estado no filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman para o pelo menos um atraso ionosférico residual inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e um receptor móvel; e atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme o pelo menos um atraso ionosférico residual estimado e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
15. Método de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o pelo menos um atraso ionosférico residual estimado e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
16. Método de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
17. Método para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, caracterizado pelo fato de que inclui: estimar N-I atrasos residuais ionosféricos, os N-I atrasos ionosféricos residuais modelados como N-1 estados no Filtro de kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman para os N-I atrasos de ionosférico residuais inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base para cada um dos N-1 estados, em que N inclui vários satélites dos quais sinais são recebidos e para quais medições de código e fase de portadora são feitas, e em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e um receptor móvel; e atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
18. Método de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os N-1 atrasos residuais ionosféricos estimados e as medições duplas e diferença de código de fase de portadora.
19. Método de acordo com a reivindicação 17, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
20. Método para processar medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos de uma pluralidade de satélites em um sistema de satélite de navegação global, caracterizado pelo fato de que inclui: acessar uma pluralidade de estados em um filtro de Kalman, incluindo um ou mais estados correspondendo a uma posição estimada de um receptor móvel e uma pluralidade de estados correspondendo a uma pluralidade de valores de ambigüidade, cada um dos valores de ambigüidade na pluralidade de valores de ambigüidade correspondendo a uma medição de portadora respectiva de um satélite respectivo; e atualizar a pluralidade de estados no filtro de Kalman, incluindo: atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme a pluralidade de valores de ambigüidade estimados e as medições de código e fase de portadora; e atualizar os valores de ambigüidade conforme uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator de ruído dinâmico.
21. Método de acordo com a reivindicação 20, caracterizado pelo fato de que inclui: obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme a pluralidade de valores de ambigüidade e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
22. Método de acordo com a reivindicação 20, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de valor de ambigüidade distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
23. Método de acordo com a reivindicação 20, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de valor de ambigüidade distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de sinais recebidos de um satélite.
24. Sistema de posicionamento ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; um sistema de computador acoplado ao receptor, o sistema de computador incluindo um processador e uma memória acoplada ao processador, a memória armazenando um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para estimar um atraso troposférico residual, o atraso troposférico residual modelado como um estado em um filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e o receptor móvel; e instruções para atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
25. Sistema de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
26. Sistema de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo fato de que o filtro de Kalman opera em uma pluralidade de estados, incluindo um estado único incluindo o atraso troposférico residual.
27. Sistema de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman é baseada em parte em um ângulo de elevação médio de um satélite com respeito ao receptor de referência e ao receptor móvel.
28. Sistema de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui pelo menos um fator com base na distância de linha base e uma diferença de altura entre o receptor de referência e o receptor móvel.
29. Sistema de posicionamento ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; um sistema de computador acoplado ao receptor, o sistema de computador incluindo um processador e uma memória acoplada ao processador, a memória armazenando um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para estimar N-I atrasos ionosféricos residuais, os N-I atrasos ionosféricos residuais modelados como um estado em um filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e o receptor móvel; e instruções para atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
30. Sistema de acordo com a reivindicação 29, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
31. Sistema de acordo com a reivindicação 29, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
32. Sistema de acordo com a reivindicação 29, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para os N-I atrasos ionosféricos residuais inclui pelo menos um fator com base em hora local e atividade de ionosfera.
33. Sistema de posicionando ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; um sistema de computador acoplado ao receptor, o sistema de computador incluindo um processador e uma memória acoplada ao processador, a memória armazenando um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para acessar uma pluralidade de estados em um filtro de Kalman, incluindo um ou mais estados correspondendo a uma posição estimada de um receptor móvel e uma pluralidade de estados correspondendo a uma pluralidade de valores de ambigüidade, cada um dos valores de ambigüidade na pluralidade de valores de ambigüidade correspondendo a uma medição de portadora respectiva de um satélite respectivo; e instruções para atualizar a pluralidade de estados no filtro de Kalman, tendo: instruções para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme a pluralidade de valores de ambigüidade estimados e as medições de código e fase de portadora; e instruções para atualizar os valores de ambigüidade conforme uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator de ruído dinâmico.
34. Sistema de acordo com a reivindicação 33, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os valores de ambigüidade e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
35. Dispositivo de posicionamento ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; memória; um ou mais processadores; um ou mais programas armazenados na memória para execução pelo um ou mais processadores, o um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para estimar um atraso troposférico residual, o atraso troposférico residual modelado como um estado em um filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui um pelo menos fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e o receptor móvel; e instruções para atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
36. Dispositivo de acordo com a reivindicação 35, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme o atraso troposférico residual estimado e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
37. Dispositivo de acordo com a reivindicação 35, caracterizado pelo fato de que o filtro de Kalman opera em uma pluralidade de estados, incluindo um estado único incluindo o atraso troposférico residual.
38. Dispositivo de acordo com a reivindicação 35, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman é baseada em parte em um ângulo de elevação médio de um satélite com respeito ao receptor de referência e ao receptor móvel.
39. Dispositivo de acordo com a reivindicação 35, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui pelo menos um fator com base na distância de linha base e uma diferença de altura entre o receptor de referência e o receptor móvel.
40. Dispositivo de posicionamento ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; memória; um ou mais processadores; um ou mais programas armazenados na memória para execução pelo um ou mais processadores, o um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para estimar N-I atrasos ionosféricos residuais, os N-1 atrasos ionosféricos residuais modelados como um estado em um filtro de Kalman, e em que uma função de atualização de estado do filtro de Kalman inclui pelo menos um fator dependente de distância de linha base, em que o pelo menos um fator dependente de distância de linha base corresponde a uma distância entre um receptor de referência e o receptor móvel; e instruções para atualizar uma posição estimada do receptor móvel conforme os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições de código e fase de portadora, em que a posição estimada do receptor móvel é modelada como um estado no filtro de Kalman.
41. Dispositivo de acordo com a reivindicação 40, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os N-I atrasos ionosféricos residuais estimados e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
42. Dispositivo de acordo com a reivindicação 40, caracterizado pelo fato de que a atualização inclui atualizar um estado de atraso ionosférico residual distinto no filtro de Kalman para cada um de uma pluralidade de satélites.
43. Dispositivo de acordo com a reivindicação 40, caracterizado pelo fato de que a função de atualização de estado do filtro de Kalman para os N-1 atrasos ionosféricos residuais inclui pelo menos um fator com base em hora local e atividade de ionosfera.
44. Dispositivo de posicionamento ou navegação, caracterizado pelo fato de que inclui: um receptor móvel configurado para receber sinais de satélite de uma pluralidade de satélites em um sistema de navegação global; memória; um ou mais processadores; um ou mais programas armazenados na memória para execução de pelo um ou mais processadores, o um ou mais programas para diminuir erros atmosféricos em medições de código e fase de portadora com base nos sinais recebidos dos satélites, o um ou mais programas incluindo: instruções para acessar uma pluralidade de estados em um filtro de Kalman, incluindo um ou mais estados correspondendo a uma posição estimada de um receptor móvel e uma pluralidade de estados correspondendo a uma pluralidade de valores de ambigüidade, cada um dos valores de ambigüidade na pluralidade de valores de ambigüidade correspondendo a uma medição de portadora respectiva de um satélite respectivo; e instruções para atualizar a pluralidade de estados no filtro de Kalman, tendo: instruções para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme a pluralidade de valores de ambigüidade estimados e as medições de código e fase de portadora; e instruções para atualizar os valores de ambigüidade conforme uma função de atualização de estado que inclui pelo menos um fator de ruído dinâmico.
45. Dispositivo de acordo com a reivindicação 44, caracterizado pelo fato de que o um ou mais programas incluem: instrução para obter medições de código e fase de portadora com base em sinais recebidos da pluralidade de satélites no receptor de referência e receptor móvel; instrução para computar valores de diferença duplos das medições obtidas para formar medições duplas de diferença de código e fase de portadora; e instrução para atualizar a posição estimada do receptor móvel conforme os valores de ambigüidade e as medições duplas de diferença de código e fase de portadora.
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