異常な擬似距離測定値から無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法
本発明は、異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法に関する。この方法は、測定値の残差を計算することに基づいた統計的推定スキームによって測定誤差が検出されることを特徴とする。
この方法は、特に、任意の地上部分の自律した方法で（したがって、ＲＡＩＭ機能を実行して）、どんな完全性機能もない既製の受信機（「基本的」と呼ばれる）の性能を向上させることと、堅固な統計的推定アルゴリズム、すなわち測定誤差によって全く影響されないアルゴリズムの使用、および動的基準の実行を通じて、位置の計算への入力における測定値を損なう起こり得る誤差を検出することと、かかる誤差が検出された場合には、それを除外することによって、基本的受信機により提供される位置のための堅固な補正を計算することと、を可能にする。
この方法は、特に、任意の地上部分の自律した方法で（したがって、ＲＡＩＭ機能を実行して）、どんな完全性機能もない既製の受信機（「基本的」と呼ばれる）の性能を向上させることと、堅固な統計的推定アルゴリズム、すなわち測定誤差によって全く影響されないアルゴリズムの使用、および動的基準の実行を通じて、位置の計算への入力における測定値を損なう起こり得る誤差を検出することと、かかる誤差が検出された場合には、それを除外することによって、基本的受信機により提供される位置のための堅固な補正を計算することと、を可能にする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
衛星ベースの無線ナビゲーション受信機によって示される地理的位置における誤差は、この受信機によって用いられるアルゴリズムが決定する擬似距離測定値を損なう誤差、および衛星によってブロードキャストされるナビゲーションメッセージに含まれる誤差によって起こる。
【０００３】
これらの誤差を制限し、かつユーザの保護を保証するために、かかる誤差を識別して、それらを除去できるようにする手段、および使用の文脈（航空機の着陸等）に固有な完全性および連続性の仕様を考慮しながら、利用可能な測定値の関数として位置誤差の境界を計算できるようにする手段を有することが必要である。これらの手段は、ＲＡＩＭ（受信機自律完全性監視）機能を有する装置の基礎を構成する。民間航空用の現在のＧＮＳＳ受信機は、ＲＡＩＭ機能なしでは使用できないであろう。
【０００４】
ＲＡＩＭ機能を備えた現在の機器は、２つの問題に苦慮している。
− 前記機器は、完全に統合され、それによって、ナビゲーション信号を得る機器アイテム、および完全性機能を提供する機器アイテムの位置を計算する機器アイテムを別々に選択することが不可能であることを意味している。
− 前記機器は、誤った測定値（これらの測定値に影響する誤差の大きさが何であっても（たとえ微小でも））の存在によって不安定にされる最小二乗型のアルゴリズムに基づき、それによって、提示された位置ソリューションの信頼性に関する問題を生じさせる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の主題は、異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法であり、この方法は、ナビゲーション信号を得る、および完全性機能を提供する機器アイテムの位置を計算する機器アイテムとは無関係な機器アイテムであって、誤った測定値（これらの測定値に影響する誤差の大きさが何であっても）の存在によって不安定にされない機器アイテムによって、恐らく実行される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による保護の方法は、ほとんどの一般的な場合に、次のことを特徴とする。すなわち、状態ベクトルの推定におけるＮ残差が、ナビゲーションソリューションの推定中に重み付けされ、重み付けが、（ＬＴＳ（Ｌｅａｓｔ Ｔｒｉｍｍｅｄ Ｓｑｕａｒｅｓ）推定量、または最小共分散行列式推定量、またはＭ−推定量、またはＡ−、Ｄ−、ＧＭ−、Ｌ−、ＭＭ−Ｐ−、Ｒ−、Ｓ−もしくはＷ−推定量、またはＭＳＴＤなどの）堅固な統計的推定量を用いて、これらの測定値における誤差の推定された統計に従って実行され、この重み付けが、恐らく全体的または部分的であることを特徴とする。それが全体的である場合には、残差の検討は全体的であり、重み付け係数は、１に等しいか、または除外のために０に等しく、それが部分的である場合には、重み付け係数は、０と１との間に位置する。全体的重み付けの場合は、とりわけ「ＲＡＩＭ−ＭＳＴＤ」および「ＲＡＩＭ−ＬＴＳ」の堅固なスキームをカバーし、部分的重み付けの場合には、「ＲＡＩＭ−Ｍ−推定量」型の堅固なスキームをカバーする。堅固な統計的推定量は、それ自体周知であり、例えば、次のアドレスｈｔｔｐ／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｒｏｂｕｓｔ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒで見つけることができる「Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」の記事と同様に、この記事の最後に引用されている参照文献に説明されている。
【０００７】
本発明の別の特徴によれば、最小分散の状態ベクトルの推定におけるｈ残差のサブセットが選択され、この分散は、同じサブセットの平均と共に適応係数によって増分され、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きい場合には拒絶される。ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２であり、Ｎは残差の数である。統計的閾値との比較の目的は、状態ベクトルの推定におけるｈ残差を系統的に分離する必要をなくすということである。これは、「ＲＡＩＭ−ＭＳＴＤ」スキームである。
【０００８】
本発明の別の特徴によれば、状態ベクトルの推定におけるＮ−ｈ残差のサブセットは、これらの測定値の二乗和が最小であるように選択され、このサブセットの平均および分散が推定され、この平均およびこの分散（分散は、１を超える適応係数によって有利に乗算される）は、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶される。これは「ＲＡＩＭ−ＬＴＳ」スキームである。
【０００９】
本発明の別の特徴によれば、状態ベクトルの推定におけるＮ残差は、反復スキームによって重み付けされるが、この反復スキームは、各反復において、状態ベクトルの推定における残差の平均および分散を推定することと、重み付け関数、すなわち、その入力が分散によって正規化される中心残差である重み付け関数の支援によって重みを計算することと、これらの重みを残差に掛けることと、に存し、反復プロセスは、２つの連続残差間の差の二乗和が閾値未満の場合に停止し、このプロセスから生じる平均および分散（分散は、適応係数によって増分される）は、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶される。これは、「ＲＡＩＭ−Ｍ−推定量」スキームである。
【００１０】
詳細には、本発明による保護の方法は、基本的な無線ナビゲーション受信機によって提供される地理的位置およびクロックシフトに基づいて、かつこれらの値を得るために基本的受信機によって用いられる測定値に基づいて得られた擬似距離の測定値の残差を計算することによって、完全性インジケータを計算する以下のステップを含むことを特徴とする。
− 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成ステップであって、Ｎが残差の数であるステップと、
− 各サブセットの標準偏差の計算、および決定ステップであって、σｍｉｎが、最小標準偏差で、残差に重み付けするために用いられ、ｈｍｉｎが基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値であり、Ｙｍｉｎが対応する基数ｈｍｉｎのベクトルであり、ｍｍｉｎが、Ｙｍｉｎの平均であるステップと、
−
【数１】
によって定義された第１のベクトルの計算ステップと、
− 第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数２】
を得るために昇順にソートされるステップと、
−
【数３】
によって定義される係数ｆが計算されるステップであって、ここで（χ２）−１（．，１）が、１自由度を備えたχ２分布の逆数であるステップと、
− 次に、σｍｉｎは、次のように再び重み付けされるステップと、
【数４】
− 残差の新しいベクトル、
【数５】
の計算ステップと、
− 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）のように定義されるステップであって、ここで、Ｐが、確率、すなわちその最適値が、確率シミュレーションによって決定されなければならない確率であるステップと、
− ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較され、ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され、衛星ｉが除外されるステップと、である。
【００１１】
本発明は、非限定的な例として選択され、かつ添付の図面によって示された実施形態の詳細な説明を読むことによって、よりよく理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の方法を実行するための連続ステップの簡略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図面のダイアグラムにおいて、１は、従来の衛星ベースの基本的な無線ナビゲーション受信機を象徴するが、この受信機は、一方では、経路２において、基本的受信機によって推定されたソリューション（地理的位置およびクロックシフト）を、および別の経路３において、ソリューションを得るために基本的受信機によって用いられる擬似距離測定値を提供する。
【００１４】
基本的受信機によって送信される測定値が前処理されていない場合には、それらは、破線の長方形４によって象徴されているように、測定値から伝播誤差および測定誤差を除去する、それ自体周知の前処理にかけられるべきである。
【００１５】
次に、完全性インジケータの計算には、擬似距離測定値の残差の計算（５）に基づいた以下のステップが含まれる（前記残差はＹｉと表示され、ここでｉは、衛星のインデックスであり、Ｎは、これらの残差の数である）。
１． 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成。
２． 各サブセットの標準偏差の計算（６）。σｍｉｎを最小標準偏差とする。最小標準偏差は、基準として取られる（７）。その後、次のように定義する。
ａ． ｈｍｉｎは、基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値である。
ｂ． Ｙｍｉｎは、対応する基数ｈｍｉｎのベクトルである。
ｃ． ｍｍｉｎは、Ｙｍｉｎの平均である。
３． σｍｉｎは、残差に重み付けするために用いられる。第１のベクトルが、
【数６】
のように計算される。
４． 様々な衛星に対して、第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数７】
を得るために昇順でソートされる。また、
【数８】
によって定義された係数ｆが計算されるが、ここで（χ２）−１（．，１）は、１自由度を備えたχ２分布の逆数である。
５． 次に、σｍｉｎは、次のように再び重み付けされる。
【数９】
６． 残差の新しいベクトルが計算される。
【数１０】
７． 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）によって定義されるが、ここで、Ｐは、確率、すなわちその最適値が、「モンテカルロ」型の確率技術によるシミュレーションによって決定されなければならない確率である。
８． ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較される。ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され、衛星ｉは除外される（８）。
９． 恐らく欠陥のある測定値の検出がひとたび実行されると、保護半径の計算（１０）は、採用される測定値の数を考慮した従来的な方法で行うことができる。
【００１６】
しかしながら、Ｐは、欠陥のない衛星を除外する可能性を表すが、ＯＡＣＩによって指定された除外の可能性に直接結びつけることはできないことが注目される。さらに、ポイント８のテストは、各衛星用に独立して行われる。したがって除外なしの検出は存在しない。
【００１７】
したがって、この装置の出力は、
− 入力測定値における誤差が検出された場合には、恐らく補正された位置ソリューション（１１）である。
− 恐らくアラームを含み、装置用の位置ソリューションの保証を可能にする保護半径の値（１２）である。
【００１８】
本発明の方法は、任意の地上部分の自律した方法で（したがって、ＲＡＩＭ機能を実行して）次のことを可能にする。
− どんな完全性機能もない既製の受信機（「基本的」と呼ばれる）の性能を向上させることと、
− 堅固な統計的推定アルゴリズム、すなわち測定誤差によって全く影響されないアルゴリズムの使用、および動的基準の実行を通じて、位置計算への入力において測定値を損なう起こり得る誤差を検出することと、
− かかる誤差が検出された場合には、それを除外することによって、基本的受信機により提供される位置のための堅固な補正を計算することと、
− 利用可能な測定値の関数として、ならびに使用の文脈（例えば、航空機着陸段階）に固有の完全性および連続性の仕様の考慮することによって、位置誤差における境界を計算する。例えば、これらの境界は、例えばＮ＝１０５〜１０７のＮ距離測定値に対して、２回以上超過してはならない閾値であることと、
− （最小二乗スキームを用いた）標準ＲＡＩＭアルゴリズムの性能より優れた性能の達成することと、である。
【００１９】
ソースにおいて完全性機能を提供しない受信機に完全性機能を加えることを可能にする方法が現在は存在しないので、先行技術の装置は、等価な完全性／利用可能性能を得るために、通常のアルゴリズムを用いることができない。性能を改善するために、別の可能な経路は、順次処理またはフィルタリング処理を用いることであろうが、しかし位置推定用のかかる処理を実行することは除外されるので（完全性アラーム時間が長すぎる。それは、例えば、民間用途用には６秒程度だが、しかし有効なフィルタリングを用いれば、恐らく数百秒程度である）、この性能レベルで完全性を保証するための他の完全に自立的なソリューションは存在しない。
− 本発明の方法によって、ＲＡＩＭ処理用のハードウェアと無関係な、ナビゲーション信号を得るためのハードウェアの選択を最適化することが可能になる。
− 本発明に従って堅固にされたＲＡＩＭ方法により、標準ＲＡＩＭに対して完全性性能（検出および除外）を改善することによって位置推定（地理的位置）の信頼性を向上させることが可能になる。
− この方法によって、標準ＲＡＩＭに対して最適化された、欠陥のあるＧＮＳＳ測定値を検出および除外する能力が提供される。特に、本発明によって、民間航空要件と適合するＧＮＳＳシステムの利用可能率を改善することが可能になる。
【００２０】
要約すると、本発明の方法は、完全性（検出）および利用可能性（誤ったアラーム、保護半径の最適化）の両方の点において、標準アルゴリズムの性能よりはるかに優れた性能を提供し、かつ測定誤差に対して堅固にされた、ＲＡＩＭ保護のどんなソースも有しない無線ナビゲーション受信機に適用可能である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
衛星ベースの無線ナビゲーション受信機によって示される地理的位置における誤差は、この受信機によって用いられるアルゴリズムが決定する擬似距離測定値を損なう誤差、および衛星によってブロードキャストされるナビゲーションメッセージに含まれる誤差によって起こる。
【０００３】
これらの誤差を制限し、かつユーザの保護を保証するために、かかる誤差を識別して、それらを除去できるようにする手段、および使用の文脈（航空機の着陸等）に固有な完全性および連続性の仕様を考慮しながら、利用可能な測定値の関数として位置誤差の境界を計算できるようにする手段を有することが必要である。これらの手段は、ＲＡＩＭ（受信機自律完全性監視）機能を有する装置の基礎を構成する。民間航空用の現在のＧＮＳＳ受信機は、ＲＡＩＭ機能なしでは使用できないであろう。
【０００４】
ＲＡＩＭ機能を備えた現在の機器は、２つの問題に苦慮している。
− 前記機器は、完全に統合され、それによって、ナビゲーション信号を得る機器アイテム、および完全性機能を提供する機器アイテムの位置を計算する機器アイテムを別々に選択することが不可能であることを意味している。
− 前記機器は、誤った測定値（これらの測定値に影響する誤差の大きさが何であっても（たとえ微小でも））の存在によって不安定にされる最小二乗型のアルゴリズムに基づき、それによって、提示された位置ソリューションの信頼性に関する問題を生じさせる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の主題は、異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法であり、この方法は、ナビゲーション信号を得る、および完全性機能を提供する機器アイテムの位置を計算する機器アイテムとは無関係な機器アイテムであって、誤った測定値（これらの測定値に影響する誤差の大きさが何であっても）の存在によって不安定にされない機器アイテムによって、恐らく実行される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による保護の方法は、ほとんどの一般的な場合に、次のことを特徴とする。すなわち、状態ベクトルの推定におけるＮ残差が、ナビゲーションソリューションの推定中に重み付けされ、重み付けが、（ＬＴＳ（Ｌｅａｓｔ Ｔｒｉｍｍｅｄ Ｓｑｕａｒｅｓ）推定量、または最小共分散行列式推定量、またはＭ−推定量、またはＡ−、Ｄ−、ＧＭ−、Ｌ−、ＭＭ−Ｐ−、Ｒ−、Ｓ−もしくはＷ−推定量、またはＭＳＴＤなどの）堅固な統計的推定量を用いて、これらの測定値における誤差の推定された統計に従って実行され、この重み付けが、恐らく全体的または部分的であることを特徴とする。それが全体的である場合には、残差の検討は全体的であり、重み付け係数は、１に等しいか、または除外のために０に等しく、それが部分的である場合には、重み付け係数は、０と１との間に位置する。全体的重み付けの場合は、とりわけ「ＲＡＩＭ−ＭＳＴＤ」および「ＲＡＩＭ−ＬＴＳ」の堅固なスキームをカバーし、部分的重み付けの場合には、「ＲＡＩＭ−Ｍ−推定量」型の堅固なスキームをカバーする。堅固な統計的推定量は、それ自体周知であり、例えば、次のアドレスｈｔｔｐ／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｒｏｂｕｓｔ＿ｅｓｔｉｍａｔｏｒで見つけることができる「Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」の記事と同様に、この記事の最後に引用されている参照文献に説明されている。
【０００７】
本発明の別の特徴によれば、最小分散の状態ベクトルの推定におけるｈ残差のサブセットが選択され、この分散は、同じサブセットの平均と共に適応係数によって増分され、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きい場合には拒絶される。ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２であり、Ｎは残差の数である。統計的閾値との比較の目的は、状態ベクトルの推定におけるｈ残差を系統的に分離する必要をなくすということである。これは、「ＲＡＩＭ−ＭＳＴＤ」スキームである。
【０００８】
本発明の別の特徴によれば、状態ベクトルの推定におけるＮ−ｈ残差のサブセットは、これらの測定値の二乗和が最小であるように選択され、このサブセットの平均および分散が推定され、この平均およびこの分散（分散は、１を超える適応係数によって有利に乗算される）は、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶される。これは「ＲＡＩＭ−ＬＴＳ」スキームである。
【０００９】
本発明の別の特徴によれば、状態ベクトルの推定におけるＮ残差は、反復スキームによって重み付けされるが、この反復スキームは、各反復において、状態ベクトルの推定における残差の平均および分散を推定することと、重み付け関数、すなわち、その入力が分散によって正規化される中心残差である重み付け関数の支援によって重みを計算することと、これらの重みを残差に掛けることと、に存し、反復プロセスは、２つの連続残差間の差の二乗和が閾値未満の場合に停止し、このプロセスから生じる平均および分散（分散は、適応係数によって増分される）は、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、Ｎ入力は、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶される。これは、「ＲＡＩＭ−Ｍ−推定量」スキームである。
【００１０】
詳細には、本発明による保護の方法は、基本的な無線ナビゲーション受信機によって提供される地理的位置およびクロックシフトに基づいて、かつこれらの値を得るために基本的受信機によって用いられる測定値に基づいて得られた擬似距離の測定値の残差を計算することによって、完全性インジケータを計算する以下のステップを含むことを特徴とする。
− 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成ステップであって、Ｎが残差の数であるステップと、
− 各サブセットの標準偏差の計算、および決定ステップであって、σｍｉｎが、最小標準偏差で、残差に重み付けするために用いられ、ｈｍｉｎが基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値であり、Ｙｍｉｎが対応する基数ｈｍｉｎのベクトルであり、ｍｍｉｎが、Ｙｍｉｎの平均であるステップと、
−
【数１】
によって定義された第１のベクトルの計算ステップと、
− 第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数２】
を得るために昇順にソートされるステップと、
−
【数３】
によって定義される係数ｆが計算されるステップであって、ここで（χ２）−１（．，１）が、１自由度を備えたχ２分布の逆数であるステップと、
− 次に、σｍｉｎは、次のように再び重み付けされるステップと、
【数４】
− 残差の新しいベクトル、
【数５】
の計算ステップと、
− 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）のように定義されるステップであって、ここで、Ｐが、確率、すなわちその最適値が、確率シミュレーションによって決定されなければならない確率であるステップと、
− ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較され、ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され、衛星ｉが除外されるステップと、である。
【００１１】
本発明は、非限定的な例として選択され、かつ添付の図面によって示された実施形態の詳細な説明を読むことによって、よりよく理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の方法を実行するための連続ステップの簡略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図面のダイアグラムにおいて、１は、従来の衛星ベースの基本的な無線ナビゲーション受信機を象徴するが、この受信機は、一方では、経路２において、基本的受信機によって推定されたソリューション（地理的位置およびクロックシフト）を、および別の経路３において、ソリューションを得るために基本的受信機によって用いられる擬似距離測定値を提供する。
【００１４】
基本的受信機によって送信される測定値が前処理されていない場合には、それらは、破線の長方形４によって象徴されているように、測定値から伝播誤差および測定誤差を除去する、それ自体周知の前処理にかけられるべきである。
【００１５】
次に、完全性インジケータの計算には、擬似距離測定値の残差の計算（５）に基づいた以下のステップが含まれる（前記残差はＹｉと表示され、ここでｉは、衛星のインデックスであり、Ｎは、これらの残差の数である）。
１． 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成。
２． 各サブセットの標準偏差の計算（６）。σｍｉｎを最小標準偏差とする。最小標準偏差は、基準として取られる（７）。その後、次のように定義する。
ａ． ｈｍｉｎは、基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値である。
ｂ． Ｙｍｉｎは、対応する基数ｈｍｉｎのベクトルである。
ｃ． ｍｍｉｎは、Ｙｍｉｎの平均である。
３． σｍｉｎは、残差に重み付けするために用いられる。第１のベクトルが、
【数６】
のように計算される。
４． 様々な衛星に対して、第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数７】
を得るために昇順でソートされる。また、
【数８】
によって定義された係数ｆが計算されるが、ここで（χ２）−１（．，１）は、１自由度を備えたχ２分布の逆数である。
５． 次に、σｍｉｎは、次のように再び重み付けされる。
【数９】
６． 残差の新しいベクトルが計算される。
【数１０】
７． 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）によって定義されるが、ここで、Ｐは、確率、すなわちその最適値が、「モンテカルロ」型の確率技術によるシミュレーションによって決定されなければならない確率である。
８． ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較される。ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され、衛星ｉは除外される（８）。
９． 恐らく欠陥のある測定値の検出がひとたび実行されると、保護半径の計算（１０）は、採用される測定値の数を考慮した従来的な方法で行うことができる。
【００１６】
しかしながら、Ｐは、欠陥のない衛星を除外する可能性を表すが、ＯＡＣＩによって指定された除外の可能性に直接結びつけることはできないことが注目される。さらに、ポイント８のテストは、各衛星用に独立して行われる。したがって除外なしの検出は存在しない。
【００１７】
したがって、この装置の出力は、
− 入力測定値における誤差が検出された場合には、恐らく補正された位置ソリューション（１１）である。
− 恐らくアラームを含み、装置用の位置ソリューションの保証を可能にする保護半径の値（１２）である。
【００１８】
本発明の方法は、任意の地上部分の自律した方法で（したがって、ＲＡＩＭ機能を実行して）次のことを可能にする。
− どんな完全性機能もない既製の受信機（「基本的」と呼ばれる）の性能を向上させることと、
− 堅固な統計的推定アルゴリズム、すなわち測定誤差によって全く影響されないアルゴリズムの使用、および動的基準の実行を通じて、位置計算への入力において測定値を損なう起こり得る誤差を検出することと、
− かかる誤差が検出された場合には、それを除外することによって、基本的受信機により提供される位置のための堅固な補正を計算することと、
− 利用可能な測定値の関数として、ならびに使用の文脈（例えば、航空機着陸段階）に固有の完全性および連続性の仕様の考慮することによって、位置誤差における境界を計算する。例えば、これらの境界は、例えばＮ＝１０５〜１０７のＮ距離測定値に対して、２回以上超過してはならない閾値であることと、
− （最小二乗スキームを用いた）標準ＲＡＩＭアルゴリズムの性能より優れた性能の達成することと、である。
【００１９】
ソースにおいて完全性機能を提供しない受信機に完全性機能を加えることを可能にする方法が現在は存在しないので、先行技術の装置は、等価な完全性／利用可能性能を得るために、通常のアルゴリズムを用いることができない。性能を改善するために、別の可能な経路は、順次処理またはフィルタリング処理を用いることであろうが、しかし位置推定用のかかる処理を実行することは除外されるので（完全性アラーム時間が長すぎる。それは、例えば、民間用途用には６秒程度だが、しかし有効なフィルタリングを用いれば、恐らく数百秒程度である）、この性能レベルで完全性を保証するための他の完全に自立的なソリューションは存在しない。
− 本発明の方法によって、ＲＡＩＭ処理用のハードウェアと無関係な、ナビゲーション信号を得るためのハードウェアの選択を最適化することが可能になる。
− 本発明に従って堅固にされたＲＡＩＭ方法により、標準ＲＡＩＭに対して完全性性能（検出および除外）を改善することによって位置推定（地理的位置）の信頼性を向上させることが可能になる。
− この方法によって、標準ＲＡＩＭに対して最適化された、欠陥のあるＧＮＳＳ測定値を検出および除外する能力が提供される。特に、本発明によって、民間航空要件と適合するＧＮＳＳシステムの利用可能率を改善することが可能になる。
【００２０】
要約すると、本発明の方法は、完全性（検出）および利用可能性（誤ったアラーム、保護半径の最適化）の両方の点において、標準アルゴリズムの性能よりはるかに優れた性能を提供し、かつ測定誤差に対して堅固にされた、ＲＡＩＭ保護のどんなソースも有しない無線ナビゲーション受信機に適用可能である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法であって、状態ベクトルの推定のＮ残差が、ナビゲーションソリューションの推定中に重み付けされ、前記重み付けが、堅固な統計的推定量を用いて、これらの測定値の誤差の推定された統計に従って実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記堅固な統計的推定量が、次の推定量、すなわちＬＴＳ（Ｌｅａｓｔ Ｔｒｉｍｍｅｄ Ｓｑｕａｒｅｓ）推定量、または最小共分散行列式推定量、またはＭ−推定量、またはＡ−、Ｄ−、ＧＭ−、Ｌ−、ＭＭ−Ｐ−、Ｒ−、Ｓ−もしくはＷ−推定量、またはＭＳＴＤの１つであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重み付けが全体的であり、重み付け係数が１または０に等しいことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記重み付けが部分的であり、実行される堅固な統計スキームに依存して、重み付け係数が０と１との間に位置することを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記堅固な統計スキームの１つを実行するために、最小分散の状態ベクトルの推定におけるｈ残差のサブセットが選択され、この分散が、同じサブセットの平均と共に適応係数によって増分され、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、前記Ｎ入力が、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶され、ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２であり、Ｎが残差の数であることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記分散が、１を超える適応係数によって乗算されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記状態ベクトルの推定における前記Ｎ残差が、反復スキームであって、各反復において、前記状態ベクトルの推定における前記残差の前記平均および前記分散を推定することと、重み付け関数、すなわち、その入力が前記分散によって正規化された中心残差である重み付け関数の支援によって重みを計算することと、前記残差にこれらの重みを掛けることと、に存する反復スキームによって重み付けされ、前記反復プロセスが、２つの連続残差間の差の二乗和が閾値未満の場合に停止し、このプロセスから生じる前記平均および前記分散が、前記Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられ、前記Ｎ入力が、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、より大きな場合には拒絶されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分散が、１を超える適応係数によって乗算されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
基本的な無線ナビゲーション受信機によって提供される地理的位置およびクロックシフト（２）に基づいて、かつこれらの値を得るために前記基本的受信機によって用いられる測定値（３）に基づいて得られた擬似距離の測定値の残差を計算すること（５）によって完全性インジケータを計算する以下のステップ、
ａ． 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成ステップであって、Ｎが残差の数であるステップと、
ｂ． 各サブセットの標準偏差の計算（６）、および決定のステップであって、σｍｉｎが、最小標準偏差であり、かつ前記残差に重み付けするための基準として用いられ（７）、ｈｍｉｎが、基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値であり、Ｙｍｉｎが、対応する基数ｈｍｉｎのベクトルであり、ｍｍｉｎが、Ｙｍｉｎの平均であるステップと、
ｃ．
【数１】
によって定義される第１のベクトルの計算ステップと、
ｄ． 前記第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数２】
を得るために昇順にソートされるステップと、
ｅ．
【数３】
によって定義される係数ｆの計算ステップであり、ここで（χ２）−１（．，１）が、１自由度を備えたχ２分布の逆数であるステップと、
ｆ． 次に、σｍｉｎが、次のように再び重み付けされるステップと、
【数４】
ｇ． 残差の新しいベクトルの計算ステップと、
【数５】
ｈ． 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）のように定義されるステップであって、Ｐが、確率、すなわちその最適値が、確率シミュレーションによって決定されなければならない確率であるステップと、
ｉ． ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較され、ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され（８）、衛星ｉが除外されるステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記閾値Ｔの定義のために用いられる前記確率シミュレーションが、「モンテカルロ」型のスキームであることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記基本的受信機によって送信された前記測定値が前処理されていない場合には、それらが、それらから伝播誤差および測定誤差を除去する前処理にかけられる（４）ことを特徴とする、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、補正された位置が計算される（９）ことを特徴とする、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、補正されたクロック値（１１）が計算されることを特徴とする、請求項９〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記測定値に関連する保護半径が、従来的な方法で計算される（１０）ことを特徴とする、請求項９〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、アラーム（１２）が発せられることを特徴とする、請求項９〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
測定誤差に対する堅固な保護のどんなソースも有しない無線ナビゲーション受信機に適用されることを特徴とする、請求項９〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１】
異常な擬似距離測定値に対して無線ナビゲーション受信機ユーザを保護するための方法であって、状態ベクトルの推定のＮ残差が、ナビゲーションソリューションの推定中に重み付けされ、前記重み付けが、堅固な統計的推定量を用いて、これらの測定値の誤差の推定された統計に従って実行されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記堅固な統計的推定量が、次の推定量、すなわちＬＴＳ（Ｌｅａｓｔ Ｔｒｉｍｍｅｄ Ｓｑｕａｒｅｓ）推定量、または最小共分散行列式推定量、またはＭ−推定量、またはＡ−、Ｄ−、ＧＭ−、Ｌ−、ＭＭ−Ｐ−、Ｒ−、Ｓ−もしくはＷ−推定量、またはＭＳＴＤの１つであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重み付けが全体的であり、重み付け係数が１または０に等しいことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記重み付けが部分的であり、実行される堅固な統計スキームに依存して、重み付け係数が０と１との間に位置することを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
前記堅固な統計スキームの１つを実行するために、最小分散の状態ベクトルの推定におけるｈ残差のサブセットが選択され、この分散が、同じサブセットの平均と共に適応係数によって増分され、Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられるが、前記Ｎ入力が、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、それらがこの閾値より大きな場合には拒絶され、ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２であり、Ｎが残差の数であることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記分散が、１を超える適応係数によって乗算されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記状態ベクトルの推定における前記Ｎ残差が、反復スキームであって、各反復において、前記状態ベクトルの推定における前記残差の前記平均および前記分散を推定することと、重み付け関数、すなわち、その入力が前記分散によって正規化された中心残差である重み付け関数の支援によって重みを計算することと、前記残差にこれらの重みを掛けることと、に存する反復スキームによって重み付けされ、前記反復プロセスが、２つの連続残差間の差の二乗和が閾値未満の場合に停止し、このプロセスから生じる前記平均および前記分散が、前記Ｎ入力を集中させて次に正規化するために用いられ、前記Ｎ入力が、ひとたび二乗されると、統計的閾値と比較され、より大きな場合には拒絶されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分散が、１を超える適応係数によって乗算されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
基本的な無線ナビゲーション受信機によって提供される地理的位置およびクロックシフト（２）に基づいて、かつこれらの値を得るために前記基本的受信機によって用いられる測定値（３）に基づいて得られた擬似距離の測定値の残差を計算すること（５）によって完全性インジケータを計算する以下のステップ、
ａ． 基数の残差ｈ＝Ｎ−１および／またはＮ−２の全てのサブセットの形成ステップであって、Ｎが残差の数であるステップと、
ｂ． 各サブセットの標準偏差の計算（６）、および決定のステップであって、σｍｉｎが、最小標準偏差であり、かつ前記残差に重み付けするための基準として用いられ（７）、ｈｍｉｎが、基数値、すなわち、そのためにσｍｉｎが得られた基数値であり、Ｙｍｉｎが、対応する基数ｈｍｉｎのベクトルであり、ｍｍｉｎが、Ｙｍｉｎの平均であるステップと、
ｃ．
【数１】
によって定義される第１のベクトルの計算ステップと、
ｄ． 前記第１のベクトルｒｖｅｃ，１が、
【数２】
を得るために昇順にソートされるステップと、
ｅ．
【数３】
によって定義される係数ｆの計算ステップであり、ここで（χ２）−１（．，１）が、１自由度を備えたχ２分布の逆数であるステップと、
ｆ． 次に、σｍｉｎが、次のように再び重み付けされるステップと、
【数４】
ｇ． 残差の新しいベクトルの計算ステップと、
【数５】
ｈ． 閾値Ｔが、Ｔ＝（χ２）−１（Ｐ，１）のように定義されるステップであって、Ｐが、確率、すなわちその最適値が、確率シミュレーションによって決定されなければならない確率であるステップと、
ｉ． ｒｖｅｃ，２の各要素が、Ｔと比較され、ｒｖｅｃ，２（ｉ）>Ｔの場合には、誤りが検出されたと宣言され（８）、衛星ｉが除外されるステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記閾値Ｔの定義のために用いられる前記確率シミュレーションが、「モンテカルロ」型のスキームであることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記基本的受信機によって送信された前記測定値が前処理されていない場合には、それらが、それらから伝播誤差および測定誤差を除去する前処理にかけられる（４）ことを特徴とする、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、補正された位置が計算される（９）ことを特徴とする、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、補正されたクロック値（１１）が計算されることを特徴とする、請求項９〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記測定値に関連する保護半径が、従来的な方法で計算される（１０）ことを特徴とする、請求項９〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記入力測定値に誤差が検出された場合に、アラーム（１２）が発せられることを特徴とする、請求項９〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
測定誤差に対する堅固な保護のどんなソースも有しない無線ナビゲーション受信機に適用されることを特徴とする、請求項９〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【図１】
【公表番号】特表２０１１−５２２２６９（Ｐ２０１１−５２２２６９Ａ）
【公表日】平成２３年７月２８日（２０１１．７．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５１２１４７（Ｐ２０１１−５１２１４７）
【出願日】平成２１年６月５日（２００９．６．５）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００９／０５６９６３
【国際公開番号】ＷＯ２００９／１４７２４２
【国際公開日】平成２１年１２月１０日（２００９．１２．１０）
【出願人】（５０５１５７４８５）テールズ (231)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２３年７月２８日（２０１１．７．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月５日（２００９．６．５）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２００９／０５６９６３
【国際公開番号】ＷＯ２００９／１４７２４２
【国際公開日】平成２１年１２月１０日（２００９．１２．１０）
【出願人】（５０５１５７４８５）テールズ (231)
【Ｆターム（参考）】
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