ES2294549T3 - Metodo para monitorizar la integridad de un receptor autonomo, deteccion y eliminacion de fallos. - Google Patents
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Abstract
Un método para identificar una medición defectuosa de entre una pluralidad de mediciones GPS que comprende: computar una pluralidad de valores de correlación (410), asociado cada valor de correlación con una de la pluralidad de mediciones GPS obtenida por un receptor GPS con respecto a una pluralidad de satélites, correspondiendo cada una de la pluralidad de mediciones GPS a uno de la pluralidad de satélites; y seleccionar una medición GPS de entre la pluralidad de mediciones GPS como la medición defectuosa en base a los valores de correlación (420); en el que: el valor de correlación asociado con cada una de la pluralidad de mediciones GPS que representa una correlación entre los residuos de la pluralidad de mediciones y los residuos correspondientes al cambio en una de la pluralidad de mediciones GPS mientras que el resto de la pluralidad de mediciones permanece sin cambios (310).
Description
Método para monitorizar la integridad de un
receptor autónomo, detección y eliminación de fallos.
La presente invención se refiere en general a la
Detección y Eliminación de Fallos (FDE) en un proceso controlado de
tiempo discreto, y particularmente a métodos para Monitorizar la
Integridad de un Receptor Autónomo (RAIM) en un sistema de
posicionamiento global (GPS).
El GPS utiliza satélites en el espacio para
localizar objetos en la tierra. Con el GPS, las señales de los
satélites llegan a un receptor GPS y se usan para determinar la
posición del receptor GPS. Actualmente, están disponibles los dos
tipos de mediciones GPS que corresponden a cada tipo de canal
correlacionador con una señal de satélite GPS fijada para
receptores GPS civiles. Los dos tipos de mediciones GPS son
seudo-intervalo, y fase portadora integrada para
dos señales portadoras L1 y L2, con frecuencias de 1,5754 GHz y
1,2276 GHz, o longitudes de onda de 0,1903 m y 0,2442 m
respectivamente. La medición seudo-intervalo (o
medición del código) es observable por un GPS básico que pueden
realizar todos los tipos de receptores GPS. Utiliza los códigos C/A
o P modulados sobre las señales portadoras. La medición mide el
tiempo aparente empleado por el código pertinente para viajar desde
el satélite al receptor, es decir, el tiempo en el que llega la
señal al receptor de acuerdo con el reloj del receptor menos el
tiempo en el que la señal que dejó el satélite de acuerdo con el
reloj del satélite. La medición de la fase de la portadora se
obtiene integrando una portadora reconstruida de la señal según
llega al receptor. De este modo, la medición de la fase de la
portadora es también una medida de la diferencia del tiempo de
transito como se determina por el tiempo en el que la señal dejó el
satélite de acuerdo con el reloj del satélite y el tiempo en el que
llega al receptor de acuerdo con el reloj del receptor. Sin
embargo, como usualmente no se conoce el número inicial de ciclos
enteros en el transito entre el satélite y el receptor cuando el
receptor comienza a seguir la fase de la portadora de la señal, la
diferencia de tiempo de tránsito puede estar confundida en un
múltiplo de ciclos de portadora, es decir, hay una ambigüedad de
ciclos enteros en la medición de la fase de la portadora.
Con las mediciones GPS disponibles, el intervalo
o distancia entre un receptor GPS y cada uno de la multitud de
satélites se calcula multiplicando el tiempo de viaje de la señal
por la velocidad de la luz. Estos intervalos se denominan
usualmente seudo-intervalos (falsos intervalos)
porque el reloj del receptor generalmente tiene un error de tiempo
significativo que causa una deriva común en el intervalo medido.
Esta deriva común del error del reloj del receptor es resuelve
junto con las coordenadas de posición del receptor como parte de la
computación normal de navegación. Otros factores diversos pueden
conducir también a errores o ruido en el intervalo calculado,
incluyendo el error de efemérides, el error de temporización del
reloj del satélite, los efectos atmosféricos, el ruido del receptor
y el error multi-trayectoria. Con la navegación GPS
independiente, en la que un usuario con un receptor GPS obtiene los
intervalos de código y/o de la fase de portadora con respecto a una
pluralidad de satélites a la vista, sin consultar con ningu-
na estación de referencia, el usuario está muy limitado en los modos para reducir los errores o ruidos en los intervalos.
na estación de referencia, el usuario está muy limitado en los modos para reducir los errores o ruidos en los intervalos.
Para eliminar o reducir estos errores, se
utilizan típicamente las operaciones diferenciales en las
aplicaciones GPS. Las operaciones de GPS diferencial (DGPS)
típicamente involucran un receptor GPS de referencia base, un
receptor GPS de usuario, y un mecanismo de comunicación entre el
usuario y los receptores de referencia. El receptor de referencia
está situado en una localización conocida y la posición conocida se
usa para generar las correcciones asociadas con algunos o todos los
factores de error anteriores. Las correcciones se suministran al
receptor del usuario y el receptor del usuario usa a continuación
las correcciones para corregir aproximadamente su posición
computada. Las correcciones pueden ser en la forma de correcciones a
la posición del receptor de referencia determinadas en el sitio de
referencia o en la forma de las correcciones al reloj y/o órbita
del satélite específico. Las correcciones a la posición del receptor
de referencia no son tan flexibles como las correcciones al reloj o
a la órbita del satélite GPS porque, para una precisión óptima, se
requiere que se observen los mismos satélites por el receptor del
usuario y por el receptor de referencia.
El concepto fundamental de GPS Diferencial
(DGPS) es aprovecharse de las correlaciones espacial y temporal de
los errores inherentes en las mediciones GPS para cancelar los
factores de ruido en las mediciones de
seudo-intervalo y/o la fase de portadora resultante
de estos factores de error. Sin embargo, mientras que el error de
temporización del reloj del satélite GPS, que aparece como una
deriva sobre las mediciones de seudo-intervalo o de
la fase de la portadora, está perfectamente correlacionado entre el
receptor de referencia y el receptor del usuario, la mayor parte de
los otros errores son o no correlacionados o la correlación
disminuye en aplicaciones de área amplia, es decir, cuando la
distancia entre los receptores de referencia y de usuario se hace
grande.
Para superar la imprecisión del sistema DGPS en
aplicaciones de área amplia, se han desarrollado diversas técnicas
de DGPS de área amplia (WADGPS). El WADGPS incluye una red de
múltiples estaciones de referencia en comunicación con un centro de
computación o servidor (hub). Las correcciones de error se computan
en el servidor en base a las localizaciones conocidas de las
estaciones de referencia y las mediciones tomadas por los mismos.
Las correcciones de error computadas se transmiten a continuación a
los usuarios a través de un enlace de comunicaciones tal como un
satélite, teléfono o radio. Usando las estaciones de referencia
múltiples, el WADGPS proporciona una estimación más precisa de las
correcciones de error.
De este modo, un usuario con un receptor GPS
puede usar diferentes modos de navegación, es decir, GPS
independiente, DGPS, WADGPS, DGPS de fase de portadora, etc. Con
cualquiera de los modos de navegación que se use, hay siempre la
posibilidad de que el intervalo con respecto a un satélite se
compute en base a una medida defectuosa, tal como una medición con
respecto a un satélite que falla. Cuando se use este intervalo para
determinar la posición del usuario, resultaría una posición errónea
o equivocada. De este modo una medición defectuosa puede causar una
seria degradación a la fiabilidad e integridad del sistema GPS. Por
lo tanto, se han desarrollado diversas técnicas de monitorización
de la integridad para la detección y eliminación de fallos (FDE) en
los sistemas GPS. La monitorización de la integridad de los
receptores autónomos (RAIM) es el término acuñado por la FAA para
los métodos de monitorización de la integridad en el GPS usando
mediciones de satélites GPS redundantes.
La bibliografía sobre los procedimientos RAIM y
FDE es extensa. La mayor parte de los procedimientos en la
bibliografía, sin embargo, están relacionados con el uso de la
aviación e intenta limitar el error probable en el dominio de la
posición. Como resultado, generalmente involucran unas computaciones
muy extensas. Uno de los documentos mas tempranos que describen un
procedimiento RAIM es el documento de Brown y McBurney,
"Self-Contained GPS Integrity Check Using Maximun
Solution Separation" Navigation Vol. 35, Nº 1, páginas
41-53. En este documento, el autor sugiere: (1)
obtener mediciones GPS con respecto a n satélites a la vista; (2)
para cada uno de los n satélites, resolver la posición de usuario
en base a las mediciones con respecto a los otros
(n-1) satélites; (3) computar todas las posibles
distancias entre las soluciones en el plano horizontal y determinar
una distancia máxima entre las distancias posibles; y (4) usar la
distancia máxima como una comprobación estadística y declarar un
fallo cuando la distancia máxima excede un umbral. Claramente, esta
técnica es muy intensa desde el punto de vista computacional y no
aísla la medición en particular o satélite que está en fallo.
Otro documento temprano es el de Parkinson y
Axelrad "Autonomous GPS Integrity Monitoring Using the Pseudorange
Residual" Navigation, Vol. 35, Nº 2, páginas
255-271. En este documento, los autores sugieren una
comprobación estadística excelente basada sobre los residuos de la
medición seudo-intervalo, pero cuando procede a usar
la comprobación estadística para aislar el satélite en fallo, usa
un esquema similar al usado por Brown y McBurney, es decir, para
cada uno de la pluralidad de satélites computan una comprobación
estadística mientras que se deja fuera la medición con respecto al
satélite. De nuevo, este procedimiento presenta una excesiva carga
computacional.
El documento US 5931 889 describe un sistema
receptor de navegación por satélite asistido por un reloj para
monitorizar la integridad de las señales de satélite en las cuales
se realiza una corrección entre el error de posición y el error de
deriva del reloj en presencia de señales defectuosas desde un
satélite en un sistema de navegación por
satélite.
satélite.
De acuerdo con un aspecto de la presente
invención se proporciona un método y un sistema de acuerdo con las
reivindicaciones adjuntas.
Un método para detectar e identificar una
medición defectuosa de entre una pluralidad de mediciones GPS,
obtenida por un receptor GPS con respecto a una pluralidad de
satélites a la vista del receptor GPS, determina si la pluralidad
de mediciones GPS incluye una medición defectuosa. En respuesta a la
determinación de que la pluralidad de mediciones GPS incluye una
medición defectuosa, el método identifica el satélite que contribuye
a la medición defectuosa computando el valor de correlación
asociado con cada uno de la pluralidad de satélites, y seleccionando
el satélite asociado con el valor de correlación más elevado como
el satélite que contribuye a la medición defectuosa. En una
realización, para asegurar que se ha identificado el satélite
correcto, se selecciona el satélite asociado con el valor de
correlación más elevado cuando el valor de la correlación más
elevado excede un valor umbral predeterminado y el valor del umbral
predeterminado es suficientemente más grande que el segundo valor
de la correlación más elevado. En una realización alternativa, se
selecciona el satélite asociado con el valor de correlación más
elevado cuando la diferencia ente el valor de la correlación más
elevado y el segundo valor de correlación más elevado excede un
umbral predeterminado.
En algunas realizaciones, se determina si las
mediciones GPS incluyen una medición defectuosa, computando la
comprobación estadística que usa los residuos
post-fijación correspondientes a la pluralidad de
mediciones GPS, y comparando la comprobación estadística con el
valor umbral del residuo que se elige en base al modo de navegación
usado por el receptor GPS. Se detecta una medición defectuosa, si la
comprobación estadística excede el valor umbral del residuo.
En algunas realizaciones, el valor de
correlación asociado con un satélite es el valor absoluto del
coeficiente de correlación asociado con el satélite. El coeficiente
de correlación se computa en base a la matriz de sensibilidad de
residuos correspondiente a la pluralidad de satélites y un vector de
residuos que incluye los residuos post-fijación
correspondientes a la pluralidad de mediciones GPS.
En algunas realizaciones, el tamaño del error en
la medición GPS defectuosa se determina en base a la matriz de
sensibilidad de residuos correspondiente a la pluralidad de
satélites y a la media cuadrática de los residuos.
La figura 1 es un diagrama de bloques de un
sistema de ordenador que puede usarse para realizar un método para
detectar e identificar una medición GPS defectuosa o el satélite que
contribuye a la medición GPS defectuosa.
La figura 2 es un diagrama de flujo que ilustra
el método para detectar e identificar la medición GPS defectuosa o
el satélite que contribuye a la medición defectuosa.
La figura 3 es un diagrama de flujo que ilustra
un método para determinar si una pluralidad de mediciones de GPS
incluye una medición GPS defectuosa.
La figura 4 es un diagrama de flujo que ilustra
un método para identificar una medición GPS defectuosa de entre una
pluralidad de mediciones GPS.
La figura 5A es un diagrama de flujo que ilustra
un método para identificar el satélite con el valor de correlación
más elevado como el satélite que contribuye a la medición GPS
defectuosa.
La figura 5B es un diagrama de flujo que ilustra
otro método para identificar el satélite con el valor de
correlación más elevado como el satélite que contribuye a la
medición GPS defectuosa.
La figura 6 es un diagrama de flujo que ilustra
un método para verificar que el satélite que contribuye a la
medición defectuosa se ha identificado correctamente.
La Figura 1 ilustra un sistema de ordenador 100
que puede usarse para realizar el método de detectar e identificar
una medición GPS defectuosa de entre una pluralidad de mediciones
GPS. Cada una de la pluralidad de mediciones GPS se toma por el
receptor GPS 122 en base a las señales procedentes de uno de la
pluralidad de satélites 110-1,
110-2, . . . , 110-n, donde n es el
número de satélites a la vista del receptor GPS 122. La pluralidad
de satélites, o uno cualquiera o más de ellos, se denominan a veces
en este documento de ahora en adelante como satélite(s) 110.
En algunas realizaciones, el receptor GPS 122 y el sistema de
ordenador 100 están integrados en un dispositivo único, dentro de
una alojamiento único, tal como un dispositivo de seguimiento de
posición portátil, de mano o incluso para llevar puesto, o montado
en un vehículo o de lo contrario un sistema de posicionamiento y/o
navegación móvil. En otras realizaciones, el receptor GPS 122 y el
sistema de ordenador 100 no están integrados dentro de un
dispositivo único.
Como se muestra en la Figura 1, el sistema de
ordenador 100 incluye una unidad de procesamiento central (CPU)
126, memoria 128, un puerto de entrada 134 y un puerto de salida
136, y (opcionalmente) una interfaz de usuario 138, acoplada a cada
uno de los otros por uno o más buses de comunicaciones 129. La
memoria 128 puede incluir una memoria de acceso aleatorio de alta
velocidad y puede incluir un almacenamiento de masa no volátil, tal
como un o más dispositivos de almacenamientos de disco magnético. La
memoria 128 preferiblemente almacena un sistema de operativo 131,
una base de datos 133, y unos procedimientos de aplicación de GPS
135. Los procedimientos de aplicación GPS pueden incluir los
procedimientos 137 para implementar el método para detectar e
identificar la medición GPS defectuosa, como se describe con más
detalle a continuación. El sistema operativo 131 y los programas de
aplicación y procedimientos 135 y 137 almacenados en la memoria 128
son para su ejecución por la CPU 126 del sistema de ordenador 124.
La memoria 128 preferiblemente también almacena las estructuras de
datos usadas durante la ejecución de los procedimientos de
aplicación GPS 135 y 137, incluyendo las mediciones de los
seudo-intervalos GPS y de la fase de portadora 139,
así como otras estructuras de datos tratadas en este documento.
El puerto de entrada 134 es para recibir datos
desde el receptor GPS 122, y el puerto de salida 136 se usa para
sacar datos y/o resultados de los cálculos. Los datos y los
resultados de los cálculos pueden también mostrarse sobre un
dispositivo de pantalla de la interfaz de usuario 138.
La Figura 2 ilustra un método 200 para detectar
e identificar una medición GPS defectuosa de entre una pluralidad
de mediciones GPS obtenidas por el receptor GPS 122 con respecto a
la pluralidad de satélites 110. Como se muestra en la Figura 2, el
método 200 incluye la etapa 210 para determinar si la pluralidad de
mediciones GPS incluyen una medición defectuosa. En respuesta a la
determinación en la etapa 210 de que la pluralidad de mediciones
GPS incluye una medición defectuosa, el método 200 incluye además la
etapa 220 en la que se aísla o se identifica la medición defectuosa
de entre la pluralidad de mediciones GPS, o se aísla o se identifica
el satélite que contribuye a la medición defectuosa de entre la
pluralidad de satélites. Con el satélite que contribuye a la
medición defectuosa identificado, el método 200 puede incluir una
etapa opcional 230 en el que se determina el tamaño del error en la
medición defectuosa, y una etapa opcional 240 para verificar que se
ha realizado la identificación correcta.
La Figura 3 ilustra una realización de un método
300 para determinar si las mediciones GPS incluyen una medición
defectuosa en la etapa 210. Como se muestra en la Figura 3, el
método 300 incluye una etapa 310 en la que se computan los residuos
post-fijación correspondientes a la pluralidad de
mediciones GPS y la etapa 320 en la que se forma una comprobación
estadística usando los residuos post-fijación y se
comparan con un umbral para determinar si la pluralidad de
mediciones GPS incluyen una medición defectuosa. Un residuo de una
medición GPS representa un desacuerdo entre la medición GPS y la
predicción o valor esperado de la medición GPS. Antes de que se
ajusten la posición y la desviación del reloj del receptor GPS, los
residuos se denominan a menudo como residuos
pre-fijación o innovaciones de la medición. Una
innovación de la medición puede computarse en base a la diferencia
entre la medición GPS y una predicción teórica de la medición GPS.
Como alternativa, una innovación de medición correspondiente a una
medición GPS puede computarse como la diferencia entre la medición
GPS y el valor esperado de la medición GPS computada desde un estado
inicial estimado del receptor GPS, como se trata a continuación.
Cualquiera que sea el modo de navegación, la
navegación con GPS involucra un proceso de tiempo discreto que está
gobernado por la ecuación lineal de diferencia estocástica:
donde x es el vector de estado del
proceso controlado de tiempo discreto y, en el caso del GPS, incluye
las correcciones a la posición y la deriva del reloj del receptor
GPS, H es la matriz de sensibilidad de mediciones que incluye los
cosenos directores del vector de estado o vectores unidad del
receptor GPS para cada uno de los n satélites, z es un vector de
innovación de medición que incluye las innovaciones de medición
correspondientes a la pluralidad de mediciones GPS, y n es el vector
de ruido de la medición. En el caso de las mediciones de fase de la
portadora, el vector de estado puede incluir un factor de ambigüedad
desconocido.
Los residuos post-fijación se
obtienen usualmente en un proceso de dos etapas. En primer lugar se
realiza para x una solución de mínimos cuadrados, es decir,
o,
para una solución de mínimos
cuadrados ponderados, R en la ecuación 4 es una matriz de la
covarianza de las medicines
y
donde \sigma_{i} para i = 1, 2,
. . . , n representa la desviación típica de los ruidos de medición
GPS con respecto al satélite de orden i. Un ejemplo de los métodos
para calcular \sigma_{i} pueden encontrarse en "Precision,
Cross Correlation, and Time Correlation of GPS Phase and Code
Observations" de Peter Bona, GPS Solutions, Vol. 4, Nº 2,
Otoño de 2000, páginas 3-13, o en "Tightly
Integrated Attitude Determination Methods for Low Cost Inercial
Navigation: Two-Antenna GPS and
GPS/Magnetometer" de Yang Y, Ph. D. Dissertation,
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de California,
Riverside, California Junio de
2001.
La corrección al estado como se calcula en la
Ecuación (3) o (4) se usa para transformar las innovaciones de
medición (residuos pre-fijación) en un conjunto de
residuos post-fijación en la etapa 310 del método
300, de acuerdo con las ecuaciones siguientes
donde \Delta es un vector de
residuos que incluye como elementos los residuos de
post-fijación correspondientes a la pluralidad de
mediciones GPS, y S es una matriz de sensibilidad de
residuos:
o
bien,
S se llama matriz de sensibilidad de residuos
porque es una matriz cuyos elementos son los residuos
correspondientes a los cambios de unidad en las innovaciones de la
medición. Esto puede explicarse a través de las siguientes
proposiciones. La ecuación (1) puede expandirse para incluir un
conjunto de vectores de estado correspondientes a un conjunto de
vectores de innovación de mediciones arbitrarias:
donde X incluye un conjunto de
vectores de estado x_{1}, x_{2}, . . . , x_{n}
correspondiente a un conjunto de vectores de innovación de
mediciones arbitrarias z_{1}, z_{2}, . . . , z_{n}. Ahora,
si hacemos que Z sea una matriz identidad, obtenemos los vectores de
estado correspondientes a un conjunto de vectores de innovación de
mediciones representando cada uno un cambio de una unidad única (por
ejemplo, un medidor o cualquier unidad arbitraria) en la innovación
de medición del diferente satélite respectivo de la pluralidad de
satélites mientras que las innovaciones de medición de los otros
satélites permanecen sin cambiar, como se muestra en la siguiente
ecuación:
La solución de los mínimos cuadrados para X es
entonces:
Para una solución de mínimos cuadrados
ponderados esta se convierte en:
Multiplicando la ecuación (8) por H da una
predicción acerca de las innovaciones de medición de cada satélite
basadas sobre la solución de los mínimos cuadrados:
Restando esta predicción del valor de la entrada
de las innovaciones, es decir, la matriz identidad, obtenemos una
matriz que incluye los residuos de los cambios de unidad en las
innovaciones de la medición, que es la matriz de sensibilidad de
los residuos S en la Ecuación (5a) o (5b). Como se muestra en la
Ecuación (5), la matriz S puede usarse para mapear directamente los
residuos de pre-fijación (innovaciones de la
medición) dentro de los residuos de
post-fijación.
De este modo, cada columna (o fila) de la matriz
S incluye residuos correspondientes al cambio de unidad en la
innovación de medición de un satélite de la pluralidad de satélites
mientras que las innovaciones de medición del resto de la
pluralidad de satélites se mantienen sin cambio. La matriz S tiene
varias propiedades interesantes; es simétrica, es idempotente, es
decir S = S^{2} = S^{3} = . . . ; la suma de los elementos de
cualquier fila o columna es igual a cero; y la longitud de
cualquier fila o columna es igual a la raíz cuadrada del elemento
diagonal asociado. Como el vector de estado, x, tiene cuatro
elementos para la mayor parte de los modos de navegación, el rango
de S es n-4 donde n es el número de satélites.
Con la matriz S, pueden computarse los residuos
post-fijación en el vector de residuos \Delta de
acuerdo con la Ecuación (5) en la etapa 310. Los residuos
post-fijación pueden usarse para computar la media
cuadrática de los residuos, \delta, que es el valor de la norma
(o longitud) del vector de residuos \Delta dividido por el número
de mediciones, n, es decir,
Después de computar los residuos
post-fijación en la etapa 310, el método 300 incluye
además la etapa 320 en la cual se usan los residuos
post-fijación o la media cuadrática de los residuos
para formar una comprobación estadística, que se compara a
continuación con un umbral de fallo para determinar si la pluralidad
de mediciones GPS incluyen una medición defectuosa. La comprobación
estadística puede ser la media cuadrática de los residuos. O, puede
ser la longitud del vector de residuos post-fijación
por la normalización apropiada para el número de satélites, tal
como la raíz cuadrada de (n-4), como en la siguiente
ecuación
Como alternativa, cuando no concierne a errores
muy pequeños, el umbral de fallo puede fijarse lo suficientemente
grande de modo que el factor de escala sea relativamente
insignificante. De este modo, la comprobación estadística \sigma
puede ser simplemente la longitud del vector de residuos de
post-fijación, es decir,
Cuando la comprobación estadística es mayor que
el umbral de fallo, se determina que la pluralidad de mediciones
GPS incluye una medición defectuosa. Como el nivel del ruido de la
medición (o la precisión de posición) del receptor GPS 122 a menudo
depende del modo de navegación en el que está operando el receptor
de GPS, en algunas realizaciones el valor del umbral de fallo se
selecciona para que corresponda al modo de navegación utilizado por
el receptor GPS 122.
La Figura 4 ilustra una realización de un método
400 para identificar la medición defectuosa o el satélite que
contribuye a la medición defectuosa en la etapa 220 de método 200.
Como se muestra en la Figura 4, el método 400 incluye la etapa 410
en la que se computa el valor de la correlación asociado con cada
una de la pluralidad de mediciones o con cada uno de la pluralidad
de satélites, y la etapa 420 en la que el satélite asociado con el
valor de correlación más alto de entre la pluralidad de satélites
110 se identifica como el satélite que contribuye a la medición
defectuosa, o se identifica la medición GPS con respecto al satélite
asociado con el valor más alto de correlación como la medición
defectuosa.
En algunas realizaciones, se computa el valor de
correlación asociado con cada uno de la pluralidad de satélites en
base al coeficiente de correlación asociado con el satélite o con
una de la pluralidad de mediciones GPS con respecto al satélite. El
coeficiente de correlación asociado con un satélite, por ejemplo, el
satélite de orden j, donde j = 1, 2, . . . ,
n, representa una correlación entre los residuos de la pluralidad de mediciones GPS y los residuos correspondientes a un cambio de unidad en las innovaciones de medición con respecto al satélite de orden j, mientras que las innovaciones de medición de los otros satélites se mantiene sin cambio. De este modo, el coeficiente de correlación asociado con el satélite de orden j puede computarse usando la matriz S y el vector de residuos \Delta de acuerdo con la siguiente ecuación:
n, representa una correlación entre los residuos de la pluralidad de mediciones GPS y los residuos correspondientes a un cambio de unidad en las innovaciones de medición con respecto al satélite de orden j, mientras que las innovaciones de medición de los otros satélites se mantiene sin cambio. De este modo, el coeficiente de correlación asociado con el satélite de orden j puede computarse usando la matriz S y el vector de residuos \Delta de acuerdo con la siguiente ecuación:
donde \rho^{j} es el
coeficiente de correlación asociado con el satélite de orden j,
\Delta_{i} es el elemento de orden i del vector de residuos
\Delta, s_{i}^{j} es el elemento de la fila i y columna j de
la matriz S, |\Delta| es el valor de la norma del vector de
residuos \Delta, s^{j} representa la columna de orden j de la
matriz S y el sumatorio es sobre todos los elementos de \Delta o
de la columna de orden j de la matriz S. Obsérvese que la longitud
de s^{j}, |s^{j}|, es igual a la raíz cuadrada del elemento
diagonal
s_{i}^{j}.
En una realización, el valor de la correlación
asociado con el satélite i es igual al valor absoluto del
coeficiente de correlación asociado con el satélite. Con los
valores de correlación computados de este modo, puede identificarse
generalmente el satélite asociado con el valor más elevado de la
correlación de entre los valores de correlación asociados con la
pluralidad de satélites en la etapa 420 como el satélite que
contribuye a la medición defectuosa. Sin embargo, puede requerirse
una comprobación adicional para asegurar que se identificó el
satélite correcto.
Cuando sólo están disponibles cinco satélites,
el coeficiente de correlación asociado con cada satélite debe ser
de alrededor de uno (o menos uno). Esto es porque el grado de
libertad es sólo uno (un satélite más que el número de variables en
el vector de estado). Con sólo cinco mediciones correspondientes a
cinco satélites, cada columna en la matriz S se correlaciona
perfectamente con el vector residual, excepto que las longitudes de
las columnas son diferentes. En otras palabras, la gran media
cuadrática de los residuos que indicó un fallo en la etapa 210 del
método 200, estaría causado por una medición defectuosa desde
cualquiera de los satélites. Además incluso cuando el número de
satélites es mayor de 5, puede ocurrir un fenómeno similar con una
geometría degenerada. Tal geometría degenerada se indica si más de
un satélite está asociado con el coeficiente de correlación próximo
a uno o menos uno.
De este modo, para asegurar que el satélite que
contribuye a la medición defectuosa está identificado correctamente,
puede usarse el método 500A o 500B, como se muestra en las Figura
5A o 5B, respectivamente en la etapa 420. El método 500A incluye la
etapa 510 en la cual se identifica el valor de correlación más alto
de entre los valores de correlación asociados con la pluralidad de
satélites. El método 500A incluye además la etapa 520A para
determinar si el valor de correlación más elevado excede un valor
umbral predeterminado y la etapa 530A para determinar si el valor
umbral predeterminado es lo suficientemente más grande que el
segundo valor de correlación más alto de entre los valores de
correlación asociados con la pluralidad de satélites. Como
alternativa, se usa el método 500B, que incluye la etapa 510B en la
cual se identifican el valor más elevado de correlación y el
segundo más elevado, la etapa 520 en la cual se computa la
diferencia entre el valor de correlación más elevado y el segundo
más elevado, y la etapa 530 para determinar si la diferencia excede
un valor mínimo de la diferencia predeterminado.
Con el satélite que contribuye a la medición
defectuosa identificado, el método 200 puede incluir además la
etapa 230 en la que se estima el tamaño de cualquier error en la
medición defectuosa, (o el tamaño del defecto). Estimar el tamaño
del defecto es útil a veces, especialmente cuando se usa el método
200 para identificar una medición defectuosa para identificar una
medición defectuosa en el modo de navegación Cinemática en Tiempo
Real (RTK). Como las navegaciones RTK usualmente involucran
mediciones de fase de portadora y de este modo la resolución de las
ambigüedades de ciclos enteros, un fallo de una medición puede ser
el resultado de un deslizamiento de ciclos en un bucle de
seguimiento o una determinación impropia de la ambigüedad de ciclos
enteros. Cuando este es el caso, el tamaño del fallo será un
múltiplo de la longitud de onda de la portadora. Dado que el
satélite, tal como el satélite 110-k, donde k es 1,
2, . . . , o n, se identifica con el valor de correlación más
elevado, se da la mejor estimación de tamaño del error e_{k} por
la media cuadrática de los residuos dividida por la longitud de la
columna de la matriz S asociada con el satélite
100-k. De modo que, e_{k} es la media cuadrática
de los residuos correspondiente al cambio de unidad en la innovación
de medición del satélite K, mientras que las innovaciones de
medición para el resto de la pluralidad de satélites se mantienen
sin cambios. Como la longitud de la columna de la matriz S es igual
a la raíz cuadrada del elemento diagonal correspondiente de la
matriz S, tenemos:
Obsérvese que con una geometría pobre el
elemento de la diagonal puede ser pequeño. Sin embargo, cuanto más
pequeño es el elemento de la diagonal, mayor debe ser el error de
medición del satélite correspondiente antes de que cause que la
media cuadrática de los residuos exceda el umbral de detección.
Con el tamaño del error en la medición
defectuosa estimada, el método 200 puede incluir además la etapa 240
para verificar que hay sólo una medida defectuosa de entre la
pluralidad de mediciones GPS y que la identificación del satélite
que contribuye a la medición defectuosa se realizó correctamente. La
Figura 6 ilustra un método 600 para realizar la verificación en la
etapa 240. Como se muestra en la Figura 6, el método 600 incluye una
etapa 610 en la que el vector de residuos \Delta se ajusta para
tener en cuenta el error de acuerdo con la siguiente ecuación:
donde E es un vector con elementos
cero correspondientes a los satélites cuyas mediciones están sin
error y un elemento que tiene el valor e_{k} para el satélite
100-k que contribuye a la medida defectuosa. El
método 600 incluye además la etapa 620 en la que la comprobación
estadística se recalcula de acuerdo con la Ecuación (11), (12) o
(12a) después de usar el vector de residuos ajustados \Delta' para
reemplazar el vector de residuos \Delta en la ecuación. Si se ha
realizado correctamente la identificación del fallo, la prueba
estadística recalculada debe pasar ahora la comprobación del umbral
para la prueba estadística, indicando que se ha eliminado el fallo.
De este modo, el método 600 incluye además la etapa 630 en la cual
la comprobación estadística recalculada se compara con el umbral de
fallo para verificar que hay sólo una medición defectuosa de entre
la pluralidad de mediciones GPS y la identificación del satélite que
contribuye a la medición defectuosa se realizó
correctamente.
El método descrito anteriormente para
identificación de una medición GPS defectuosa es eficaz desde el
punto de vista computacional porque funciona enteramente en el
dominio de las mediciones. Cuando hay más de cinco satélites que se
están siguiendo, el método puede usarse para mejorar de modo
espectacular la fiabilidad del posicionamiento y la navegación
usando GPS, con sólo un pequeño coste en la complejidad de
computación adicional.
Claims (20)
1. Un método para identificar una medición
defectuosa de entre una pluralidad de mediciones GPS que
comprende:
computar una pluralidad de valores de
correlación (410), asociado cada valor de correlación con una de la
pluralidad de mediciones GPS obtenida por un receptor GPS con
respecto a una pluralidad de satélites, correspondiendo cada una de
la pluralidad de mediciones GPS a uno de la pluralidad de satélites;
y
seleccionar una medición GPS de entre la
pluralidad de mediciones GPS como la medición defectuosa en base a
los valores de correlación (420);
en el que:
el valor de correlación asociado con cada una de
la pluralidad de mediciones GPS que representa una correlación
entre los residuos de la pluralidad de mediciones y los residuos
correspondientes al cambio en una de la pluralidad de mediciones
GPS mientras que el resto de la pluralidad de mediciones permanece
sin cambios (310).
2. El método de la reivindicación 1 en el que
computar el valor de la correlación asociado con cada una de la
pluralidad de mediciones comprende:
computar una matriz de sensibilidad de los
residuos;
computar los residuos correspondientes a la
pluralidad de mediciones; y
computar el coeficiente de correlación asociado
con una de la pluralidad de medidas en base a los residuos de la
pluralidad de mediciones y la matriz de sensibilidad de los
residuos.
3. El método de la reivindicación 2 en el que
computar los residuos correspondientes a la pluralidad de mediciones
comprende:
obtener una solución de mínimos cuadrados del
estado del proceso controlado de tiempo discreto;
computar los valores esperados de la pluralidad
de mediciones en base a la solución de mínimos cuadrados; y
computar las diferencias entre la pluralidad de
mediciones y los valores esperados de la pluralidad de
mediciones.
4. El método de la reivindicación 2 en el que
los residuos correspondientes a la pluralidad de mediciones se
computan usando la matriz de sensibilidad de residuos.
5. El método de la reivindicación 1 en el que
seleccionar una medición de entre la pluralidad de mediciones como
la medición defectuosa comprende:
identificar el valor de correlación más elevado;
y
seleccionar el medición asociada con el valor de
correlación más elevado como la medición defectuosa.
6. El método de la reivindicación 5, en el que
seleccionar la medición asociada con el valor de la correlación más
elevado como la medición defectuosa comprende:
identificar un segundo valor de correlación más
elevado; y
seleccionar la medición asociada con el valor de
correlación más elevado como la medición defectuosa cuando la
diferencia entre el valor de correlación más elevado y el segundo
valor de correlación más elevado excede un valor umbral
predeterminado.
7. El método de la reivindicación 5 en el que
seleccionar la medición asociada con el valor de correlación más
elevado como la medición defectuosa comprende:
determinar que el valor de correlación más
elevado excede del primer valor umbral predeterminado;
identificar un segundo valor de correlación más
elevado; y
determinar que el segundo valor de correlación
más elevado es menor que el primer valor umbral predeterminado y la
diferencia entre el primer valor umbral predeterminado y el segundo
valor de correlación más elevado excede un segundo valor umbral
predeterminado.
\newpage
8. El método de la reivindicación 1, en el que
el estado del proceso controlado de tiempo discreto incluye
correcciones a la posición y a la deriva del reloj del receptor GPS
y la pluralidad de mediciones son mediciones de intervalos GPS
obtenidas por el receptor GPS con respecto a una pluralidad de
satélites, correspondiendo cada una de la pluralidad de mediciones
a uno de la pluralidad de satélites.
9. El método de la reivindicación 1, en el que
el número de la pluralidad de satélites es mayor que 5.
10. El método de la reivindicación 1, que
comprende además:
determinar el tamaño de error en la medición
defectuosa, incluyendo dividir la media cuadrática de los residuos
de la pluralidad de mediciones GPS por la media cuadrática de los
residuos correspondiente a un cambio de unidad en una de la
pluralidad de mediciones GPS mientras que el resto de la pluralidad
de mediciones GPS permanece sin cambio.
11. El método de la reivindicación 1, que
comprende además:
determinar un tamaño de error en la medición
defectuosa, incluyendo dividir la media cuadrática de los residuos
de la pluralidad de mediciones por la raíz cuadrada del elemento
diagonal correspondiente a la medición defectuosa en la matriz de
sensibilidad de residuos.
12. El método de la reivindicación 1, que
comprende además:
verificar que el satélite que contribuye a la
medición defectuosa se ha identificado correctamente.
13. El método de la reivindicación 12 en el que
verificar que el satélite que contribuye a la medición defectuosa
se ha identificado correctamente comprende:
ajustar los residuos
post-fijación en base al tamaño del error en la
medición GPS defectuosa;
computar la comprobación estadística usando los
residuos post-fijación ajustados; y
verificar que la comprobación estadística no
excede el umbral de fallo.
14. Un medio legible por ordenador que
comprende instrucciones de un programa ejecutable por ordenador que
cuando se ejecutan producen un sistema de procesamiento digital para
realizar el método de cualquiera de las reivindicaciones de 1 a
13.
15. Un sistema que comprende:
un medio (126, 137) para computar una pluralidad
de valores de correlación, asociado cada valor de correlación con
una de la pluralidad de mediciones GPS obtenidas por un receptor GPS
con respecto a la pluralidad de satélites, correspondiendo cada una
de la pluralidad de mediciones GPS a uno de la pluralidad de
satélites; y
un medio (137) para seleccionar una medición GPS
de entre la pluralidad de mediciones GPS como la medición
defectuosa en base a los valores de correlación;
caracterizado porque:
el valor de la correlación asociado con cada uno
de la pluralidad de mediciones GPS que representa una correlación
entre los residuos de la pluralidad de mediciones y los residuos
correspondientes a un cambio en una de la pluralidad de mediciones
GPS mientras que el resto de la pluralidad de mediciones GPS
permanece sin cambios.
16. El sistema de la reivindicación 15, en el
que el medio para computar el valor de correlación asociado con
cada una de la pluralidad de mediciones comprende un medio para
computar una matriz de sensibilidades de residuos, para computar
los residuos correspondientes a la pluralidad de mediciones, y para
computar un coeficiente de correlación asociado con una de la
pluralidad de mediciones en base a los residuos de la pluralidad de
mediciones y la matriz de sensibilidad de residuos.
17. El sistema de la reivindicación 16, en el
que el medio para computar los residuos correspondientes a la
pluralidad de mediciones comprende un medio para obtener una
solución de mínimos cuadrados del estado del proceso controlado de
tiempo discreto, para computar los valores esperados de la
pluralidad de mediciones en base a la solución de mínimos
cuadrados, y para computar las diferencias entre la pluralidad de
mediciones y los valores esperados de la pluralidad de
mediciones.
18. El sistema de la reivindicación 16, en el
que los residuos que corresponden a la pluralidad de mediciones se
computan usando la matriz de sensibilidades de residuos.
\newpage
19. El sistema de la reivindicación 15 en el que
el medio para seleccionar una medición de entre la pluralidad de
mediciones como medición defectuosa comprende un medio para
identificar el valor de correlación más elevado, y para seleccionar
la medición asociada con el valor de correlación más elevado como la
medición defectuosa.
20. El sistema de la reivindicación 19, en el
que el medio para seleccionar la medición asociada con el valor de
correlación más elevado como la medición defectuosa comprende un
medio para identificar el segundo valor de correlación más elevado,
y para seleccionar la medición asociada con el valor de correlación
más elevado como la medición defectuosa cuando la diferencia entre
el valor de correlación más elevado y el segundo valor de
correlación más elevado excede un valor predeterminado.
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