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KR20030075193A - 위치-결정 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20030075193A
KR20030075193A KR10-2003-7010635A KR20037010635A KR20030075193A KR 20030075193 A KR20030075193 A KR 20030075193A KR 20037010635 A KR20037010635 A KR 20037010635A KR 20030075193 A KR20030075193 A KR 20030075193A
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gps
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에누비스, 인코포레이티드
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Abstract

본 발명의 몇몇 실시예에서는 다수의 송신기 및 적어도 하나의 수신기를 포함하는 위치-결정 시스템이 제공되어 있다. 상기 수신기에 의해 수신된 기준 신호에 기초하여, 이러한 위치-결정 시스템은 한 영역내에서 상기 수신기의 추정 위치를 식별한다. 몇몇 실시예에서는, 상기 시스템이 상기 영역내의 하나 또는 그 이상의 위치를 선택한다. 각각의 특정 선택 위치에 대하여는, 상기 시스템이 간섭이 있든 없든 관계없이, 상기 수신된 신호 및 상기 특정 위치에서 수신하기로 기대될 수 있는 신호간의 균질성을 정량화하는 메트릭 값을 계산한다. 상기 계산된 메트릭 값 또는 여러 값에 기초하여, 상기 시스템은 상기 수신기의 추정된 위치를 식별한다.

Description

위치-결정 방법 및 장치{Location-determination method and apparatus}
여러 용도에 있어서, 객체 환경에서의 객체의 위치를 추정하는 것이 필요하다. 지금까지, 이러한 태스크를 위해 여러 위치-결정 시스템이 제안되어 왔다. 그 중 한 시스템은 위성 위치 확인 시스템(global positioning system; GPS)이다. 이러한 시스템은 지구 주위를 도는 다수의 위성을 포함한다. 또한, 상기 시스템은 GPS 수신기, 감시국, 및 지구상의 차등 GPS 수신기를 포함한다.
GPS 위성은 GPS 수신기가 지구상의 위성 위치를 추정할 수 있는 신호를 전송한다. GPS 위성 신호는 (1) 반송파 신호, (2) 의사 무작위 추출 노이즈 pseudorandom noise; PRN) 코드, 및 (3) 항행 데이터의 구성을 포함하는 것이 전형적이다. GPS 위성은 2개의 반송 주파수로 전송한다. 제1 반송 주파수는 약 1575.42 MHz인 반면에, 제2 반송 주파수는 약 1227.60 MHz이다. 제2 반송 주파수는 군용으로 유력하게 사용되고 있다.
각각의 위성은 제1 반송파 신호를 변조시키기 위해 2개의 PRN 코드를 사용한다. 제1 코드는 조악한 포착(coarse acquisition; C/A) 코드이며, 이는 매번 1023 비트마다 반복하며 1 MHz 비율로 변조한다. 제2 코드는 정밀(precision; P) 코드이며, 이는 7일 주기로 반복하며 10 MHz 비율로 변조한다. 다른 PRN 코드는 서로 다른 위성에 의해 전송되는 여러 GPS 신호를 구별하기 위해 서로 다른 위성에 할당된다.
항행 데이터는 제1 반송파 신호 및 PRN 코드상에 중첩된다. 항행 데이터는 일련의 프레임으로서 전송된다. 이러한 데이터는 위성이 현재의 항행 순서를 전송하는 시간을 지정한다. 또한, 항행 데이터는 위성의 시차, 위성의 궤도(즉, 추상 위치 데이터) 및 다른 시스템 상태 데이터에 대한 정보를 제공한다. GPS 위성은 그의 추상 위치 데이터를, GPS 위성의 고도, 위치, 및 속도에 있어서의 추상 위치 오차를 감시하는 감시국으로부터 수신한다.
GPS 위성에 의해 전송되는 신호를 기초로 하여, 현재의 GPS 기법은 삼각법을 사용하여 GPS 수신기의 위치를 추정하는 것이 전형적이다. 이러한 방법은 1.57542 GHz 주파수로 적어도 4개의 위성 신호의 포착 및 추적을 필요로 하는 것이 전형적이다.
전형적인 GPS 포착 기법은 여러 코드 위상 및 도플러-편이 주파수에서, 각각의 위성의 C/A 코드 및 GPS 수신기에 의해 수신된 GPS 신호 사이의 IQ 상관 계산을 함으로써 강력한 위성 신호를 식별하려고 한 것이다. 각각의 위성에 대하여는, 상기 포착 기법이 가장 많이 계산된 IQ 값과 아울러, 이러한 값을 초래시키는 코드 위상 및 도플러-편이 주파수를 기록한다. IQ 계산 이후에는, 전형적인 포착 기법이 상기 기록된 IQ 값과 관련된 코드 위상 및 도플러 값에서의 추적에 대한 가장 많이 기록된 IQ 값을 초래시킨 적어도 4개의 위성을 선택한다.
신호 포착 이후에는, 신호 추적 방법이, 수신기와 선택된 위성 간의 거리인 선택된 위성의 의사 범위를 추정하도록 각각의 선택된 위성에 의해 전송된 항행 데이터를 추출한다. 위에서 언급된 바와 같이, 각각의 추적된 위성의 항행 데이터는 위성의 전송 시간을 지정한다. 따라서, 위성 신호의 전송 지연(즉, 신호가 위성에서 수신기로 이동하는 시간)은 수신기가 위성의 신호를 수신한 시간에서 위성의 전송 시간을 감산함으로써 계산될 수 있다. 다시, 수신기와 선택된 위성 간의 거리(즉, 선택된 위성의 의사 범위)는 선택된 위성의 전송 지연을 광속으로 승산함으로써 계산될 수 있다.
전형적인 삼각 기법은 선택된 위성의 의사 범위 및 위치를 기초로 하여 GPS 수신기의 위치를 계산한다. 이러한 기법은 추산 위치 데이터로부터 각각의 선택된 위성의 위치를 계산할 수 있다. 이론적으로는, 삼각 기법은 단지 3개만의 위성의 위치 및 의사 범위의 계산을 필요로 한다. 그러나, GPS 시스템은 종종 시간 측정의 부정확성 때문에 제4의 위성의 위치 및 의사 범위를 계산한다. 몇몇의 GPS 시스템은 또한 차등 GPS 기법을 사용하여 그들의 정확성을 개선하고 있다. 이러한 기법은 알고 있는 위치에서의 차등 GPS 수신기의 동작을 필요로 한다. GPS 수신기 위치를 계산하는 데 타이밍 신호를 사용하는 전형적인 GPS 수신기와는 달리, 차등 GPS 수신기는 신호 전송 경로에 기인한 타이밍 오차를 계산하는 데 알고있는 차등 GPS 수신기의 위치를 사용한다. 이들 차등 GPS 수신기는 GPS 신호의 이동 시간이 존재해야 할 것을 결정하고, 이를 실제로 존재하는 것과 비교한다. 이들 비교에 기초하여 , 차등 GPS 수신기는 "오차 정정" 인자를 생성시키는 데, 이는 부근의 GPS 수신기에 중계된다. 이어서, 상기 GPS 수신기는 이러한 오차를 전송 지연의 계산에 넣는다.
종래의 GPS 기법은 여러 단점을 지닌다. 예를 들면, 그의 삼각 계산을 하기 위하여, 이 기법은 4개의 위성으로부터의 신호의 포착을 필요로 하는 것이 전형적이다. 그러나, 특정의 위치에서 4개의 위성 신호를 포착하는 것이 항상 가능하지는 않다. 예를 들면, 구조의 내부나 또는 잎으로 덮힌 상태에서, 위성 신호는 전형적인 신호 포착 기법으로 검출가능하지 않는 레벨로 감쇠할 수 있다.
또한, 전형적인 기법은 감결합 방식으로 GPS 위성의 코드 위상을 검출한다(즉, 전형적인 기법은 각각의 위성의 코드 위상을 개별적으로 검출한다). 이러한 해결방안은 또한 가능하지 않은 여러 코드 위상 후보를 고려한다. 그외에도, 이러한 해결 방안은 위성간의 간섭에 기인한 스퓨리어스 상관 피크를 무시하지 못한다. 그러한 간섭은 특히 위성 신호 중 몇몇 신호가 대단히 감쇠되고 그 나머지가 감쇠되지 않는 경우에 문제가 된다.
그러므로, 높은 신호 감쇠를 야기시키는 환경에서 동작할 수 있는 GPS의 감도를 개선시킬 필요가 있다. 또한, 위성간의 간섭에 기인한 스퓨리어스 상관 피크를 무시하는 GPS가 필요하다. 그외에도, 비교적 적은 데이터로 위치-검출 동작을 이행할 수 있는 GPS가 필요하다. 보다 일반적으로는, 위에서 언급된 필요성 중 일부 및 모두를 해결하는 GPS가 필요하다.
도 1은 GPS 신호를 수신하고 이러한 GPS 신호의 디지털 스냅 사진을 생성시키는 신호 처리 회로를 예시하는 도면이다.
도 2는 신호 처리 회로에 의해 생성된 디지털 스냅 사진으로부터 GPS 수신기의 위치를 추정하는 과정을 예시하는 도면이다.
도 3은 위치-결정 시스템을 예시하는 도면이다.
도 4는 특정의 전송 시간에서 GPS 위성의 근사 위치를 계산하는 과정을 예시하는 도면이다.
도 5는 근사 위치를 초과하는 한 위성과 근사 위치를 초과하지 않는 다른 한 위성을 예시하는 도면이다.
도 6은 근사 위치를 초과하는 위성을 식별하는 과정을 예시하는 도면이다.
도 7은 위성의 운동에 기인한 도플러-편이 값을 계산하는 과정을 예시하는도면이다.
도 8은 어떠한 방식으로 근사 위치에 대한 위성의 속도가 위성의 전체 속도로부터 계산되는 지를 예시하는 도면이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 몇몇 실시예에서 조사된 3가지 유형의 영역을 예시하는 도면이다.
도 12는 서로 다른 가설에 대한 대수-공산 비율을 계산하는 과정과, 최대 대수-공산 비율을 초래시키는 위치를 식별하는 과정을 예시하는 도면이다.
본 발명의 몇몇 실시예에서는 다수의 송신기 및 적어도 하나의 수신기를 포함하는 위치-결정 시스템이 제공되어 있다. 상기 수신기에 의해 수신된 기준 신호를 기초로 하여, 이러한 위치-결정 시스템은 한 영역내에서 상기 수신기의 추정 위치를 식별한다. 몇몇 실시예에서는, 상기 시스템이 그러한 영역내의 하나 또는 그 이상의 위치를 선택한다. 각각의 특정 선택 위치에 대하여, 상기 시스템은, 간섭이 있든 없든 관계없이, 상기 수신기가 상기 수신된 신호 및 그러한 특정 위치에서 수신하기로 기대될 수 있는 신호간의 동질성을 정량화하는 메트릭 값을 계산한다. 이어서, 상기 계산된 메트릭 값 또는 여러 값에 기초하여, 상기 시스템은 상기 수신기의 추정 위치를 식별한다.
본 발명의 여러 신규한 특징은 첨부된 청구범위에 기재되어 있다. 그러나, 설명을 위해, 본 발명의 여러 실시예가 이하의 도면에 도시된 것이다.
본 발명은 위치-결정 방법 및 장치를 제공한다. 이하의 설명에서는, 여러 세부가 설명을 위해 기재되어 있다. 그러나, 본 발명이 이들의 특정한 세부를 사용하지 않고서도 실시될 수 있다는 점은 당업자라면 알 수 있을 것이다. 예를 들면, 본 발명의 몇몇 실시예는 GPS를 참고로 하여 이하에 기재되어 있다. 본 발명의 다른 실시예가 다른 유형의 위치-결정 시스템에서 사용된다는 점은 당업자라면 이해할 것이다. 다른 예로는, 불필요한 세부로 본 발명의 설명을 불명료하게 하지 않도록 공지된 구조 및 장치가 블럭 선도 형태로 도시되어 있다.
본 발명의 몇몇 실시예는 수신기에 의해 수신된 "기준 신호"로부터 수신기의 위치를 결정하는 위치 결정 시스템이다. 본원에서 사용되는 "기준 신호"라는 용어는 위치 정보가 생성될 수 있는 임의 유형의 신호를 말한다. 그러므로, 상기 기준 신호는 GPS(global position system) 신호, 코드 분할 다중 접속(code division mulitiple access; CDMA) 신호, GSM(global system for mobile communication; 유럽 전기 통신 표준 협회(ETSI)에서 제정한 디지털 셀룰러 이동 통신 시스템의 표준 규격) 신호, 시분할 다중 접속(time division multiple access; TDMA) 신호, 셀룰러 디지털 패킷 데이터(cellular digital packet data; CDPD) 신호, 또는 위치 정보가 생성될 수 있는 여타의 신호일 수 있다.
그러나, 하기에 기술될 여러 실시예에서는, 기준 신호가 GPS 수신기의 위치를 추정하는 데 사용될 수 있는 GPS 신호이다. 지구상에서, GPS 수신기는 지구 주위를 도는 여러 GPS 위성에 의해 전송되는 여러 복합 신호인 GPS 신호를 수신하는 것이 전형적이다. 그러한 GPS-위성 신호의 특징은 앞서 언급된 배경기술 부분에 기재되었다.
몇몇 실시예는, (1) 초기에는 GPS 수신기에 의해 수신된 기준 GPS 신호를 디지털화시키고, 이어서 (2) GPS 수신기의 위치를 추정하도록 상기 디지털화된 GPS 기준 데이터를 사용함으로써 GPS 수신기의 위치를 추정한다. 상기 GPS 수신기는 디지털 동작을 이행하는 것이 전형적이다. 또한, 몇몇 실시예에서는, 상기 GPS 수신기가 이러한 신호의 디지털 "스냅 사진"을 획득하기 위하여 상기 수신된 GPS 신호의 일부만을 디지털화시킨다. GPS 수신기가 그러한 디지털 스냅 사진을 생성하는 데 사용될 수 있는 신호 처리 회로의 일례가 도 1을 참조하여 하기에 기재될 것이다.
몇몇 실시예에서는 디지털화된 GPS 기준 데이터로부터 GPS 수신기의 위치를 추정하는 데 위치-결정 과정이 사용된다. 몇몇 실시예에서는, 상기 위치-결정 과정이 GPS 수신기를 포함하는 영역내의 다수의 위치를 선택된다. 이어서, 각각의 특정선택 위치에 대하여는, 이러한 과정이 GPS 기준 데이터와, 상기 수신기가 상기 특정 위치에서 수신하기로 기대되는 신호의 여러 샘플 간의 동질성을 정량화하는 메트릭 값을 계산한다. 이들 계산을 기초로 하여, 상기 과정이 GPS 수신기의 추정 위치를 식별한다.
어떤 경우에 있어서는, 상기 추정된 수신기 위치가 정확한 수신기 위치와 정합한다. 다른 경우에 있어서는, 상기 추정된 수신기 위치가 관측자에게는 상기 정확한 위치와 구별될 수 없을 정도의 고도의 정확성으로 정확한 수신기 위치와 정합한다. 그러나, 또 다른 경우에 있어서는, 상기 추정된 위치가 어느 정도의 오차로 GPS 수신기의 실제 위치와 다르게 되는 데, 이 경우에, 몇몇 실시예는 (상기 추정된 수신기 위치와 실제의 수신기 위치 간의) 이러한 오차가 특정의 위치-결정 용도에 허용될 수 있게 하는 단계를 밟는다. 보다 구체적인 여러 위치-결정 과정은 도 2 내지 도 11을 참조하여 설명될 것이다.
이러한 위치-결정 과정은, (1) 완전히 GPS 수신기에 의해, (2) 완전히 GPS 수신기와 통신하는 다른 장치 또는 컴퓨터에 의해, 또는 (3) 부분적으로 GPS 수신기에 의해 그리고 부분적으로 GPS 수신기와 통신하는 다른 장치 또는 컴퓨터에 의해 이행될 수 있다.
GPS 수신기는 표준 장치일 수도 있고, 다른 이동 전화 장치(예컨대, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant; PDA), 무선 전화기 등)의 일부일 수도 있으며, 다른 이동 전화 장치에 통신 방식으로 접속될 수도 있다(예컨대, 사유 스프링보드를 통해 핸드스프링 바이저 PDA에 접속될 수도 있다). GPS 수신기에 대한 그러한 여러 구조가 발명의 명칭이 "신 클라이언트 장치를 사용하여 위치를 결정하는 방법 및 장치(Method and Apparatus for Determining Location Using a Thin-Client Device)"이며 2000년 12월 4일자 출원된 미국 특허 출원 제09/730,324호에 개시되어 있다. 이 출원(발명의 명칭이 "신 클라이언트 장치를 사용하여 위치를 결정하는 방법 및 장치(Method and Apparatus for Determining Location Using a Thin-Client Device)"이며 2000년 12월 4일자 출원된 미국 특허 출원 제09/730, 324호)의 명세는 본원 명세서에 참고가 된다.
I. 디지털 기준 데이터의 생성
도 1에는 GPS 신호를 수신하고 이러한 GPS 신호의 디지털 스냅 사진을 생성하는 신호 처리 회로(100)가 예시되어 있다. 본 도면에 도시된 바와 같이, 상기 신호 처리 회로(100)는 GPS 안테나(105), GPS 튜너(110), 클럭(115), 다운-컨버터( 120), 아날로그-디지털(A/D) 컨버터(125)를 포함한다.
GPS 안테나(105)는 GPS 신호()를 수신하며, 이는 지구상에서 노이즈 및 상기 지구 주위를 도는 여러 GPS 위성에 의해 전송되는 여러 신호의 합성 신호이다. 상기 안테나(105) 및 그의 관련 회로는, 현재 약 1.57 기가헤르쯔(GHz)인 GPS 반송 주파수에서 기준 GPS 신호()를 수신하도록 구성되어 있다. RF 튜너(110)는 상기 안테나(105)로부터 GPS 신호()를 수신한다. 이러한 튜너(110)는 상기 GPS 신호의 근사 주파수의 신호를 포착하도록 튜닝된다. 그러므로, 상기 튜너는 상기 안테나(105)에 의해 수신되는 GPS 기준 신호()를 포착한다.
상기 RF 튜너는 클럭 신호를 수신하도록 상기 클럭(115)에 통신 방식으로 연결되어 있다. 상기 클럭(115)는 신호 처리 회로의 구성 요소의 동작을 동기시키도록 하나 또는 그 이상의 클럭 신호를 생성시킨다. 이러한 클럭은 또한 동기 클럭 신호(130)를 수신한다. 이러한 동기 신호는 상기 클럭이 초기에 그의 내부 시간을 설정하고 그의 클럭 신호를 GPS 클럭과 동기시키려고 하는 것을 허용한다. 예를 들면, 몇몇 실시예에서, 신호 처리 회로(100)는, (1) 상기 동기 신호와 무선(RF) 신호를 포착하며, (2) 이러한 신호를 상기 클럭(115)에 공급하는 RF 처리 회로를 포함한다.
몇몇 실시예에서는, 상기 클럭 신호가 GPS 클럭과 동기된다. 그러나, 하기에 기재될 여러 실시예에서는, 수신된 클럭 동기 신호(130)가 상기 클럭 신호를 GPS 클럭과 동기시키지 않는다. 이러한 실시예에서는, 수신기의 클럭이 수 마이크로초 또는 수 밀리초 동안 GPS 클럭을 오프시킬 수 있다. 수신기 클럭의 부정확성의 정도는, (1) 동기 신호(130)가 어디에서 그리고 어떻게 획득되는 지, 그리고 (2) 얼마나 정밀하게 동기 신호원이 그의 시간을 유지하는 지에 의존한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 다운 컨버터(120)는 상기 튜너의 출력(즉, 포착된 GPS 기준 신호()를 수신한다. 상기 다운 컨버터(120)는 상기 포착된 GPS 기준 신호를 중간 주파수(IF) 기준 신호()로 변환시킨다. 이렇게 하기 위하여, 상기 다운 컨버터는 몇몇 실시예에서 상기 포착된 GPS 신호의 주파수를 50 MHz와 같은 IF 주파수로 변환시키는 IF 믹서를 포함한다. 몇몇 실시예에서는, 상기 다운 컨버터가 또한 상기 IF 믹서의 입력, 또는 출력, 그리고 입력 및 출력을 필터링 및 증폭하도록 하나 또는 그 이상의 대역 통과 및 증폭 단을 포함한다.
상기 신호 처리 회로(100)는 A/D 컨버터(125)가 무선 주파수와는 반대로 중간 주파수의 기준 신호를 샘플링할 수 있도록 다운 컨버터를 이용한다. 다른 실시예가 신호 처리 회로에서 하나 이상의 다운 컨버터를 포함할 수 있다는 점은 당업자라면 이해할 수 있을 것이다. 또한, 몇몇 실시예는 하나 또는 그 이상의 다운 컨버터를 사용하여 GPS 기준 신호를 기저대역 기준 신호로 변환하는 데, 이러한 기저대역 기준 신호는 이후 A/D 컨버터에 의해 샘플링될 수 있다.
몇몇 실시예에서는, A/D 컨버터의 샘플링 비율이 주파수 대역의 사이즈의 적어도 2배이지만, 다른 실시예에서는, 상기 샘플링 비율이 이러한 최소량보다 작다. 상기 A/D 컨버터(125)는 이 A/D 컨버터가 상기 다운 컨버터(120)로부터 수신한 IF 기준 GPS 신호()를 샘플링하며, 상기 IF GPS 신호()의 K-샘플 디지털 스냅 사진을 출력시킨다. 이러한 스냅 사진은 단지 수신된 GPS 신호의 일부이다. 이러한 스냅 사진은 하기에 기재될 위치 결정 과정이 사용할 수 있는 디지털 GPS 기준 데이터()로서 제공된다. 상기 A/D 컨버터는 또한 이 컨버터가 디지털 스냅 사진의 제1 샘플를 생성시켰을 때 시간()을 출력시킨다.
본 명세서에서 "물결 부호(tilde)"는 변수 값이 변수로 표시되는 항목의 실제 값의 근사치임을 나타도록 변수 위에 일반적으로 배치된다. 따라서, 변수()는 제1 샘플이 생성되었을 때 그 변수가 근사 시간을 표시한다는 것을 나타내도록 그 변수 위에 "물결 부호"를 갖는다. 이러한 시간은 근사 시간인 데, 그 이유는 이 시간이 하기에 기재될 여러 실시예에서 GPS 시간과 완전히 동기되지 않는 수신기의 클럭에 따라 측정되기 때문이다. 제1 샘플 시간()이 GPS 시간에 따라 정확하지 않기 때문에, 위치-결정 과정은 GPS 수신기의 위치를 추정함에 있어서 이러한 부정확성을 고려하여야 한다.
II. GPS 수신기 위치 추정
도 2는 신호 처리 회로(100)에 의해 발생되는 디지털 스냅샷으로부터 GPS 수신기의 위치를 추정하는 프로세스(200)를 도시한다. 후술되는 실시예들에 있어서, 상기 GPS 수신기로부터 분리된 위치-결정 서버가 이 프로세스(200)를 수행한다. 당업자는 또한 다른 실시예들에 있어서, 상기 프로세스(200)가 (1) 순전히 GPS 수신기에 의해서, 또는 (2) 부분적으로 GPS 수신기에 의해 그리고 부분적으로 상기 GPS 수신기와 통신하는 다른 장치 또는 컴퓨터(예를 들어, 위치-결정 서버)에 의해서 수행된다는 것을 인식할 것이다.
도 3은 상기 프로세스(200)를 수행하는 위치-결정 서버(300)를 도시한다. 몇몇 실시예들에 있어서, 이러한 서버는 단 하나의 컴퓨터이고, 다른 실시예들에 있어서, 몇몇 컴퓨터들이 이러한 서버를 형성한다. 몇몇 실시예들에 있어서, 이들 몇몇 컴퓨터들은 지리적으로 분산될 수 있다. 이러한 서버는 자립형 장치일 수 있거나 다른 장치들의 부분일 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 위치-결정 서버(300)는 GPS 수신기들(305)로부터 하나 이상의 기지국들(310)을 통해 디지털 GPS 참조 데이터(x1,...,xk)를 수신한다. 각 기지국은 특정 지역내에 있는 GPS-수신기 신호 전송들을 검출하고 이 정보를 상기 위치-결정 서버에 릴레이한다. 당업자는 상기 기지국이 상기 신호들을 상기 GPS 수신기들로부터 상기 위치-결정 서버로 릴레이하기 위하여 다양한 통신 구조들 및 네트워크들을 사용할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
상기 위치-결정 서버(300)는 특정 GPS 수신기로부터 디지털 GPS 참조 데이터(x1,...,xk)를 수신할 때마다 상기 특정 GPS 수신기를 위한 프로세스(200)를 수행한다. 본 발명의 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 수신기의 참조 GPS 데이터에 더하여, 상기 서버(300)는 프로세스(200)를 수행하기 위하여 몇몇 다른 데이터 아이템들을 사용한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 서버(300)는 GPS 클록에 따른 제1 샘플의 시간(t1) 및 수신기 클록의 드리프트(Dc)에 의해 도입된 도플러-시프트를 고려한다.
또한, 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 서버는 GPS 수신기의 근사 위치()를 사용한다. 상이한 실시예들은 상기 근사 위치를 상이하게 지정한다. 후술되는 실시예들에 있어서, 상기 근사 위치는 상기 수신기에 의해 발생된 GPS 참조 데이터를 릴레이하는 기지국의 위치이다. 이 근사-위치 정보는 상기 기지국에 의해 전송되는 신호의 부분일 수 있다. 대안으로, 상기 서버(300)는 모든 기지국들의 위치를 저장하는 저장부(도 3의 데이터베이스(315)와 같은)로부터 기지국 위치 정보를 검색하기 위하여 기지국 식별을 사용할 수 있다.
당업자는 다른 실시예들이 상기 근사 위치를 상이하게 지정한다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 상기 근사 위치는 기지국에 의해 커버되는 영역의 특정 섹터내의 위치로서 지정될 수 있다. 대안으로, 상기 근사 위치는 현재 제1-샘플 시간의 소정 시간 간격내에 기록된 GPS-수신기의 이전 위치로서 정의될 수 있다.
더욱이, 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 데이터-처리 서버는 각 GPS 위성에 대한 클록-보정 데이터, 상이한 GPS 데이터, 천문력(ephemeris) 데이터 및 네비게이션 비트들에 접근할 수 있는 것이 필요하다. 상기 서버는 이 정보를 다양한 소스들로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 서버는 이 정보를 하나 이상의 참조 GPS 수신기들(320)로부터 인터넷과 같은 하나 이상의 통신 네트워크들(325)을 통해 수신할 수 있다.
특정 GPS 수신기를 위한 프로세스(200)를 수행하기 위하여, 상기 위치-결정 서버(300)는 처음에 이들 위성들이 상기 GPS 참조 데이터의 제1 샘플(x1)이 되는 신호들을 전송한 시간에서의 모든 GPS 위성들의 근사 위치를 계산한다(단계 205). 이러한 계산은 도 4를 참조하여 추가로 후술된다.
다음에, 상기 프로세스는 상기 GPS 수신기의 근사 위치()에 있는 GPS 위성들을 식별한다(단계 210). 이러한 식별은 추가로 도 5 및 도 6을 참조하여 후술된다. 상기 근사 위치()에 대한 머리 위에 있는 위성들을 식별한 후에, 상기 프로세스(200)는 각 머리 위에 있는 위성에 대한 도플러-시프트 값을 계산한다(단계 215). 이러한 계산은 추가로 도 7 및 도 8을 참조하여 후술된다.
그 다음, 상기 프로세스는 상기 근사 위치() 주위 영역을 식별한다. 추가로 후술되는 바와 같이, 상기 프로세스는 상기 GPS 수신기의 위치를 추정하기 위하여 이 영역을 검색한다. 상기 영역의 식별은 추가로 도 9 내지 도 11을 참조하여 후술된다.
일단 상기 영역이 식별된 경우, 상기 프로세스(200)는 이 지역내에 있는 GPS 수신기를 포함하는 위치를 식별한다(단계 225). 이러한 식별은 추가로 도 12를 참조하여 후술될 것이다. 몇몇 실시예들에 있어서, 이 식별 과정은 일반적으로 다음을 수반한다. (1) 상기 영역내에 있는 다수의 후보 위치들을 선택, (2) 각 특정 선택된 위치들에 대하여, 수신기가 상기 특정 위치에서 수신할 것으로 예상하는 신호의 샘플들 및 GPS 참조 데이터간에 유사성의 양을 정하는 메트릭 값을 계산, 및 (3) 이들 계산들에 기초하여 상기 GPS 수신기의 위치를 추정.
몇몇 실시예들은 영역내에 있는 다수의 후보 위치들을 식별하기 위한 분할 격자(grid)를 사용하고 그 다음 몇몇 또는 모든 식별된 후보 위치들을 선택함으로써 후보 위치들을 선택한다. 몇몇 실시예들은 상기 메트릭 계산에 대해 식별된 후보 위치들 중 몇 개만을 선택함으로써 위치-결정 프로세스의 속도를 증가시킨다. 또한, 상이한 실시예들은 상이한 레벨의 입상(granularity)을 가지고 영역을 분할한다. 몇몇은 다른 것들보다 더 거친 분할 격자들을 사용한다.
선택된 후보 위치들에 대한 메트릭 값들을 계산한 후에, 몇몇 실시예들은 GPS 수신기의 위치로서 최선으로 계산된 메트릭 값이 되는 선택된 위치를 식별한다. 이들 값들을 계산하고 최선 값이 되는 위치(즉, 최선 초기 위치)를 식별한 후에, 다른 실시예들은 이 위치 주위의 다수의 추가 후보 위치들을 지정하기 위하여최선 초기 위치 주위에 더 미세한 격자를 사용한다. 이들 실시예들은 그 다음 몇몇 또는 모든 특정 추가 후보 위치들에 대한 메트릭 값들을 계산한다. 이들 실시예들은 그 다음 (1) GPS 수신기의 위치로서 최선 메트릭 값이 되는 추가 후보 위치를 선택하거나, (2) 추정된 GPS-수신기 위치의 정확성을 개선하기 위하여 더 미세한 격자들을 가지고 상기 프로세스를 순환적으로 반복한다.
상기 선택된 후보 위치들에 대한 메트릭 값들을 계산한 후에, 다른 실시예들은 분석 기술을 이용하여 식별된 위치 주위에 더 정확한 GPS-수신기 위치를 추정할 수 있다. 상세하게는, 몇몇 실시예들은 최선으로 계산된 메트릭 값들이 되는 선택된 위치들을 식별한 후 식별된 선택된 위치들로부터 수신기의 위치를 계산하는데 분석 기술(예를 들어, 보간 기술)을 사용한다.
A. 위성 위치 계산
상술된 바와 같이, 위치-결정 프로세스(200)는 처음에 이들 위성들이 생성된 디지털 스냅샷에서의 제1 샘플이 되는 신호들을 전송한 시간에서의 상기 위성들의 근사 위치들을 계산한다. 상기 수신기는 이 제1 샘플을 시간()에 생성한다.
천문력 및 미분 데이터가 주어진 경우, 위성의 위치(s(t))는 모든 실제적인 목적들에서 GPS 시간(t)의 결정 함수이다. 천문력 및 미분 데이터로부터 위성의 위치를 유도하기 위한 한 세트의 수학식은 1996년, 아텍 하우스, 엘리엇 카플란(Elliott Kaplan, Artech House)에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해"의 38페이지에 있는 표 2.3에서 제공된다.
위성(i)의 위치를 계산하기 위하여, 상기 프로세스(200)는 우선 상기 위성(i)이 제1 샘플인 신호를 전송한 추정 시간을 계산할 필요가 있다. 상기 프로세스는 정확한 전송 시간을 계산하기 어렵기 때문에 근사 전송 시간을 계산한다.
각 위성(i)에 대한 정확한 전송 시간은 제1 샘플의 실제 시간(t1) 빼기 위성에 대한 실제 신호-전송 지연()과 동일하다. 신호 전송 지연()은 수신기의 제1 샘플 생성 및 위성의 그 신호의 전송간의 시간이다. 수학식 1은 위성(i)의 정확한 신호 전송 지연()을 계산하는 함수(H)를 명시한다.
이 수학식에 있어서,은 수신 시간(t1)에서의 수신기의 정확한 위치이고,는 정확한 전송 시간(t1-)에서의 위성의 정확한 위치이며, c는 광속이고,는 대기 상태로 인한 지연이며,은 수신기에서 아날로그 처리에 의해 야기되는 지연이다.
상기 위치-결정 프로세스(200)는 미분 데이터를 사용하여 대기-지연()을 결정할 수 있다. 또한 저장부로부터 각 GPS 수신기와 관련된 처리-지연()을 검색할 수 있다. 하지만, (1) 제1 샘플의 정확한 시간(t1), (2) 제1 샘플의 정확한 시간(t1)에서의 수신기의 정확한 위치(), 또는 (3) 정확한 전송 시간(t1-)에서의위성의 정확한 위치()를 확인하는 것은 어렵다. 그러므로, 신호-전송 지연()에 대한 정확한 값을 얻기 위하여 수학식 1을 풀이하는 것은 어렵다.
그러므로, 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 위치-결정 프로세스(200)는 각 위성(i)에 대한 위성의 근사 신호 전송 지연()을 계산한다(단계 205). 아래 수학식 2는 근사 신호 전송 지연()을 계산하는 하나의 방법을 나타낸다. 이 수학식은 (1) 제1 샘플 시간은이고, (2) 수신기는 근사 위치()에 위치하며, (3) 전송 시간에서의 위성의 위치는 제1 샘플의 근사 시간()에서의 위치와 같은 것으로 가정한다.
몇몇 실시예들은 (1) GPS 수신기의 근사 위치()로서 기지국 타워 위치를 사용하고, (2) 위치 벡터들(및)을 지구 중심 지구 고정 좌표계를 사용하여 정의한다. 또한, 몇몇 실시예들은 수신 셀 타워 식별을 사용하여 데이터베이스로부터 타워 위치를 검색한다.
각 위성(i)에 대해, 이 프로세스는 따라서 근사 제1 샘플 시간() 및 위성의 근사 신호 전송 지연()에 기초하여 근사 전송 시간(-)을 계산할 수 있다. 따라서, 각 위성(i)에 대해, 상기 프로세스는 천문력 및 미분 데이터를 사용하여계산된 추정 전송 시간(-)에서의 위성의 근사 위치()를 계산한다. 상술된 바와 같이, 천문력 및 미분 데이터로부터 위성의 위치를 유도하기 위한 한 세트의 수학식은 1996년, 아텍 하우스, 엘리엇 카플란에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해"의 38페이지에 있는 표 2.3에서 제공된다.
이 접근에서 계산된 근사 위성 위치는 전송 시간에 실제 위성 위치에서 단지 수 미터 떨어져 있다는 것을 볼 수 있다. 본 명세서의 나머지에서, 근사 위성 위치()의 약칭으로서 심볼(si)이 사용된다.
도 4는 위성이 제1 생성된 샘플인 신호를 전송한 근사 시간(-)에서의 각 GPS 위성의 근사 위치를 계산하기 위하여 상술된 접근법을 사용하는 프로세스(400)를 도시한다. 이 프로세스는 본 발명의 몇몇 실시예에 있어서, 단계 205에서 프로세스(200)에 의해 사용된다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 프로세스(400)는 처음에 GPS 위성들의 리스트로부터 제1 GPS 위성(i)을 선택한다(단계 405). 그 다음, 상기 프로세스는 수신기와 관련된 신호-처리 지연()을 결정한다(단계 410). 몇몇 실시예들은 프로세스(200) 및 위치-결정 서버(300)에 사용될 수 있는 각 GPS 수신기와 관련된 처리 지연()을 저장부에 저장한다. 그러므로, 이들 실시예들에 있어서, 상기 프로세스(400)는 당해 특정 GPS 수신기와 관련된 처리-지연()을 저장부로부터 검색한다.
다음에, 선택된 위성에 대해, 상기 프로세스는 대기 지연()을 계산한다(단계 415). 이 대기 지연은 수신된 미분 GPS 데이터 및 근사 수신기 위치()로부터 유도될 수 있다. 수신된 미분 GPS 데이터로부터 한 위치에서의 대기 지연을 유도하는 한 가지 방법은 1996년, 아텍 하우스, 엘리엇 카플란에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해"의 8장에 개시되어 있다.
단계 420에서, 상기 프로세스는 그 다음 수신기가 제1 샘플을 생성한 시간()에서 선택된 위성의 근사 위치()를 계산한다. 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 프로세스는 1996년, 아텍 하우스, 엘리엇 카플란에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해"의 38페이지에 있는 표 2.3에서 제공된 수학식 세트를 사용하여 천문력 및 미분 데이터로부터 시간()에서의 이 위치를 계산한다.
시간()에서의 위성의 근사 위치를 계산한 후에, 상기 프로세스(400)는 선택된 위성의 근사 신호-전송 지연()을 계산한다(단계 425). 이 프로세스는 상술된 수학식 2를 사용하여, 근사 위성 위치()(단계 420에서 계산된), 신호-처리 및 대기 지연(및)(각각 단계 410 및 415에서 계산된), 및 근사 수신기 위치()로부터 근사 신호-전송 지연()을 계산한다.
그 다음, 상기 프로세스는 근사 제1 샘플 시간()에서 근사 신호-전송 지연()(단계 425에서 계산된)을 감산하여 선택된 위성에 대한 근사 전송 시간(-)을 계산한다(단계 430). 상기 프로세스는 그 다음 단계 435에서 계산된근사 전송 시간(-)에서 선택된 위성의 위치()를 계산한다(단계 440). 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 프로세스는 1996년, 아텍 하우스, 엘리엇 카플란에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해"의 38페이지에 있는 표 2.3에서 제공된 수학식 세트를 사용하여 천문력 및 미분 데이터로부터 이 위치를 계산한다.
근사 전송 시간에서의 선택된 위성의 위치를 계산한 후에, 상기 프로세스는 선택된 위성이 GPS-위성 리스트에 있는 최종 GPS 위성인지 여부를 결정한다(단계 440). 그렇지 않은 경우, 상기 프로세스는 이 리스트로부터 다른 GPS 위성을 선택하고(단계 445), 새로이 선택된 위성의 근사 위치를 결정하기 위하여 단계 415 내지 435를 반복한다. 그렇지 않은 경우, 상기 프로세스는 모든 GPS 위성들이 제1 생성된 샘플이 되는 신호들을 전송한 근사 시간에서의 모든 GPS 위성들의 위치를 계산한 것으로 결정한다. 그러므로, 상기 프로세스는 종료한다.
B. 머리 위에 있는 위성들의 식별
모든 GPS 위성들의 위치를 식별한 후에, 상기 프로세스(200)는 현재 "머리 위에(overhead)" 있는 위성들을 식별한다(단계 210). 몇몇 실시예들에 있어서, 상기 프로세스(200)는 그들이 근사 위치()에 관하여 머리 위에 있는 경우에만, 위성들이 핸드셋에 관하여 머리 위에 있다고 간단히 가정함으로써 "머리 위의" 위성들을 식별한다.
그러므로, 이들 실시예들에 있어서, 상기 프로세스(200)는 각 위성(i)을 검사하고 상기 위성이 근사 위치() 위에 있는지 여부를 결정한다. 몇몇 실시예들에있어서, 상기 프로세스는인 경우에만, 위성(i)을 머리 위에 있는 위성으로서 지정한다. 다시 말하면, 상기 프로세스는 근사 위치 벡터()와 위성의 근사 위치 벡터(si)의 내적이 자신과 근사 위치 벡터의 내적보다 크거나 같은 경우에만 위성(i)을 머리 위에 있는 위성으로서 지정한다.
이러한 지정 기준은 본질적으로 근사 위치 벡터()상에 위성의 근사 위치 벡터(si)의 투영의 크기가 근사 위치 벡터()의 크기보다 크거나 같은지 여부를 결정한다. 그러한 경우, 상기 위성은 머리 위에 있는 위성이다.
도 5는 이러한 지정 기준을 도시한다. 이 도면은 지구(510)상의 근사 위치()에서의 GPS 수신기(505), 및 지구 주위를 궤도를 그리며 도는 2개의 위성들(515 및 520)을 나타낸다. 상기 위성(515)는 상기 위치()의 지평선(525) 아래에 있기 때문에 머리 위에 있는 위성이 아니다. 따라서, 근사 위치 벡터() 상에 있는 위치 벡터(s515)의 투영의 크기는 근사 위치 벡터()의 크기보다 작다.
다른 한편, 상기 위성(520)은 상기 위치()의 지평선(525) 위에 있기 때문에 머리 위에 있는 위성이다. 그러므로, 근사 위치 벡터() 상에 있는 위치 벡터(s520)의 투영의 크기는 근사 위치 벡터()의 크기보다 크다.
도 6은 머리 위에 있는 위성들을 식별하기 위하여 상술된 접근법을 이용하는 프로세스(600)를 도시한다. 이 프로세스는 본 발명의 몇몇 실시예들에서 단계 210에서 프로세스(200)에 의해 사용된다. 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 프로세스(600)는 처음에 자신과 근사 위치 벡터()의 내적을 계산한다(단계 605).
다음에, 상기 프로세스(600)는 GPS 위성들의 리스트로부터 하나의 GPS 위성을 선택한다(단계 610). 그 다음, 상기 프로세스는 단계 205에서 계산된, 선택된 위성의 근사 위치 벡터(si)와 근사 위치 벡터()의 내적을 계산한다(단계 615).
단계 620에서, 상기 프로세스(600)는 단계 615에서 산출된 내적이 단계 605에서 산출된 내적보다 크거나 같은지 여부를 결정한다. 그렇지 않은 경우, 상기 프로세스는 후술되는 단계 630으로 진행한다. 그렇지 않은 경우, 상기 프로세스는 단계 610에서 선택된 위성을 머리 위에 있는 위성으로 지정하고(단계 625), 단계 630으로 진행한다.
단계 630에서, 상기 프로세스는 GPS 위성들의 리스트에 있는 모든 GPS 위성들을 검사했는지 여부를 결정한다. 그렇지 않은 경우, 상기 프로세스는 이 리스트로부터 다른 GPS 위성을 선택하기 위하여 단계 610으로 되돌아 가서, 새로이 선택된 위성이 머리 위에 있는 위성인지 아닌지를 결정하기 위하여 상술된 동작들을 반복한다.
일단, 상기 프로세스가 모든 GPS 위성들을 검사했다고 결정(단계 630)한 경우, 상기 프로세스는 종료한다. 전형적으로, 상기 프로세스(600)가 종료할 때에는, 이 프로세스는 머리 위에 있는 위성들로서 GPS 위성들의 정수(N)를 식별한다. 이하 설명에서, 이들 지정된 머리 위에 있는 위성들은 정수(1 내지 N)로 표시된다.
C. 위성 도플러 계산.
오버헤드(overhead) 위성들을 식별한 후에, 프로세스(200)는 (215에서) 각 오버헤드 위성에 대한 부가적인 도플러-편이(shift) 값을 계산한다. 도 7은 상기 도플러-편이 값을 계산하는 실시예들에서 프로세스(200)에 의해 사용되는 프로세스(700)를 도시한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 프로세스(700)는 (210)에서 식별된 오버헤드 GPS 위성들 중에서 하나를 (705에서) 선택함으로써 초기에 시작한다.
위성에 대한 부가적인 도플러-편이 값는 GPS 핸드셋의 위치를 향하는 위성 속도에 의존한다. 그러므로, 프로세스(700)는 근사 위치를 향하는 선택된 오버헤드 위성의 속도를 (710에서) 계산한다. 이 속도는 위성의 전체 속도의 구성성분이다.
도 8은 근사 위치를 향하는 위성의 속도가 위성의 전체 속도에서 어떻게 계산될 수 있는지를 도시한다. 이 도면은 근사 위치(810) 상에 있는 위성(805)을 도시한다. 이 위성의 위치는 위치 벡터에 의해 정해지고, 이 위성의 속도는 속도 벡터에 의해 정해지는데, 이것은 위치 벡터(즉,)의 도함수이다. 어떤 실시예들은 상기 위치 벡터에서 수학적으로 상기 속도 벡터를 계산한다. 예를 들면, 어떤 실시예들은 (1) 짧은 시간 주기의 시작과 끝에서 위성 위치를 계산하고, (2) 상기 위성 위치의 차이를 계산하고, (3) 상기 차이를 상기 시간 주기로 나눗셈함으로써 상기 위치 벡터의 도함수를 계산한다. 이 같은 접근법 하에서, 상기 위성위치는, 1996년 아테크 하우스, 엘리어트 카플란(Elliott Kaplan, Artech House, 1996)에 의한 "GPS 원리 및 응용 이해(Understanding GPS Principles and Applications)"의 38페이지 테이블 2.3에서 제공된 수학식에 따라 계산될 수 있다.
위성으로부터 상기 근사 위치까지의 방향은 벡터에 의해 정해지는데, 이것은 그 차이의 크기에 의해 규정화된, 근사 위치 벡터와 위성 위치 벡터사이의 차이이다. 상기 방향의 위성 속도는 상기 방향에서의 위성 전체 속도의 내부 곱과 동등하다. 따라서, 원하는 속도는 아래 수학식 (3)에 따라 계산된다.
그러므로, 710에서 프로세스(700)는 상기 근사 위치를 향하는 선택된 오버헤드 위성의 속도를 계산하기 위해서 수학식 (3)를 사용한다.
715에서, 상기 프로세스는 아래의 수학식 (4)를 사용함으로써 선택된 위성에 대한 부가적인 도플러-편이 값을 정한다.
상기 수학식에 있어서,는 빛 속도이고,는 GPS 캐리어 주파수이다.
720에서, 상기 프로세스는 오버헤드 GPS 위성의 리스트에서 모든 오버헤드 GPS 위성에 대한 부가적인 도플러-편이 값을 생성했는지의 여부를 결정한다. 만일 그렇지 않다면, 상기 프로세스는 상기 리스트에서 또 다른 GPS 위성을 선택하기 위해 705로 리턴하고, 새롭게 선택된 위성에 대한 부가적인 도플러-편이 값을 생성하기 위해 전술한 동작을 반복한다. 일단 상기 프로세스가 모든 오버헤드 GPS 위성에 대해 부가적인 도플러-편이 값을 생성했다고 결정하면, 상기 프로세스는 종료한다.
D. 영역 식별
모든 오버헤드 위성들에 대한 부가적인 도플러-편이를 계산한 후에, 프로세스(200)는 근사 위치 주변의 영역을 (220에서) 식별한다. 이하에 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 상기 프로세스는 GPS 수신기의 위치를 추정하기 위해 상기 영역을 탐색한다.
도 9-11은 프로세스(200)가 본 발명의 다른 실시예에서 탐색한 3가지 타입의 영역을 도시한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 어떤 실시예에 있어서, 상기 프로세스는 근사 위치주변의 원형 영역(905)을 식별한다. 이 같은 원형 영역은 근사 위치 벡터에 대해 정상인 벡터에 의해 정해질 수 있다.
도 10은 상기 프로세스가 근사 위치주변을 식별할 수 있는 원통형 영역(1005)을 도시한다. 이 같은 원통형은 원형 영역(905) 위, 아래 영역들을 정함으로써 식별될 수 있다. 택일적으로, 도 11은 상기 프로세스가 근사 위치를 식별할 수 있는 구형 영역(1105)를 도시한다. 이 같은 구형 영역은 구의 반경을 나타내는 특별한 크기를 갖는 벡터에 의해 정의될 수 있다.
어떤 실시예들은 상기 영역에 대한 스토리지 구조 정보에서 검색함으로써 상기 근사 위치 주변의 영역들(예; 원형, 원통형, 또는 구형 영역들)을 식별한다. 예를 들면, 어떤 실시예들은 각 기지국 타워(tower)(즉, 각각의 잠재적인 근사 위치)를 둘러싸는 영역에 대한 정보를 저장한다. 위치-결정 서버(300)가 특정한 기지국에서 신호를 수신할 때, 이들 실시예들은 상기 특정한 기지국 타워의 위치를 둘러싸는 영역에 대한 정보를 스토리지에서 검색한다. 어떤 실시예들은 상기 기지국 타워 식별을 사용함으로써 스토리지 구조를 인텍스한다(즉, 스토리지 구조에서 위치 및 영역 정보를 탐색하고 검색한다).
E. GPS-수신기 위치의 추정
GPS 수신기에 대한 영역을 식별한 후에, 프로세스(200)는 (225에서) 상기 영역의 GPS 수신기의 위치를 추정한다. 이하에 개시되는 실시예들은 상기 영역내의 다수의 후보 위치를 초기에 선택함으로써 GPS-수신기의 위치를 추정한다. 각각의 특정하게 선택된 위치에 대해서, 이들 실시예들은 GPS 기준 데이터와 상기 수신기가 상기 특정 위치에서 수신할 것이 예측되는 신호의 샘플 사이의 유사성의 정도를 정하는 메트릭 함수 M을 계산한다. 그 다음, 이들 실시예들은 GPS 수신기의 위치로서 가장 좋게 계산된 메트릭 값으로 된 위치를 식별한다.
어떤 실시예들은 상기 영역 내의 후보 위치들 뿐만 아니라 다른 미지의 매개변수에 대한 후보 세트 사에서 상기 메트릭 값 M을 계산한다. 예를 들면, 어떤 실시예들은 다음의 5개 미지 매개변수의 함수로서 메트릭 값 M을 계산한다: (1),이것은 상기 영역 내의 후보 위치를 지정하는 벡터를 나타낸다, (2), 이것은 후보 1차-샘플 시간을 나타낸다, (3), 이것은 N개의 오버헤드 위성들로부터 수신된 신호들에 대한 후보 전력 레벨의 N-값 벡터를 나타낸다, (4), 이것은 N개 오버헤드 위성들로부터의 신호들의 후보 캐리어 위상의 N-값 벡터를 나타낸다, (5), 이것은 수신기 클록 드리프트(drift)에 따라 수신된 신호에 도입된 도플러-편이에 대한 후보 값을 나타낸다.
본 명세서에 있어서, "햇(hat)"은 변수 값이 변수 값의 범위 내의 후보 값인 것을 나타내는 변수상에 놓인다. 또한, 메트릭 값 M은 수신기 클록의 부정확성을 고려하기 위해 변수 1차-샘플 시간의 함수로서 계산된다. 부가하여, 전술한 바와 같이, 메트릭 값 M은 수신기 클록의 드리프트(예; 온도 등에 기인한 드리프트)를 고려하기 위해 도플러-편이의 함수로서 계산된다.
어떤 실시예들은 각각의 변수에 대한 후보 세트를 초기에 열거함으로써 메트릭 값 M을 계산한다. 후보 값들의 각 조합(즉, 특정 후보, 후보, 후보, 후보, 및 후보의 각 조합)은 매개변수들의 진짜 값에 대한 가설을 나타낸다.
각 가설(즉, 후보 값들의 각 가설 세트에 대해) 및 각 오버헤드 위성에 대해, 이들 실시예들은 가설이 진실일 때(즉, 후보 값들의 가설 세트가 그들의 대응하는 변수들의 실제적인 값일 때) GPS 수신기가 위성로부터수신하는 것이 예측되는 신호(잡음 없는)를 나타내는 의사(hypothetical) 신호를 계산한다. 기준 의사 신호들()의 모델링은 이하의 서브-섹션 1에서 더 상세하게 설명될 것이다.
각 가설에 대해, 이들 실시예들은 메트릭 값 M을 계산한다. 가설에 대한 메트릭 값은 수신된 GPS 기준 신호와 가설이 진실이면 수신기가 모든 오버헤드 위성으로부터 수신하는 것이 예측되는 의사 신호들(즉,) 사이의 유사성의 정도를 정한다. 이들 실시예들은 GPS 수신기의 위치로서 가장 좋게 계산된 메트릭 값으로 결정된 위치를 식별한다.
각 가설에 대한 메트릭 값 M을 계산하기 위해, 어떤 실시예들은 생성된 의사 신호들을 합산하고, 합산된 신호를 샘플링하고, 그리고 샘플링된 합을 수신된 GPS 기준 데이터와 비교한다. 다른 실시예들은 각각의 생성된 의사 신호(즉, 각)을 샘플링하고, 각각의 생성된 샘플을 GPS 기준 데이터와 비교하고, 그 비교 결과를 결합(예; 합산)함으로써 각 가설에 대해 메트릭 값 M을 계산한다.
본 발명의 다른 실시예들은 다른 메트릭 함수들을 사용한다. 어떤 실시예들은 수신된 GPS 기준 신호와 가설이 진실이면 수신기가 모든 오버헤드 위성으로부터 수신하는 것이 기대되는 의사 신호들(즉,) 사이의 차이를 계산한다. 상기 차이를 계산하기 위해, 다른 실시예들은 다른 차(differencing) 함수들을 사용한다. 예를 들면, 어떤 실시예들은 수학식 (5)에 도시된 차 함수를 사용한다.
상기 수학식에서, 변수는 GPS 기준 데이터의 샘플을 나타낸다. 변수는 모든 오버헤드 위성에 대응하는 구성요소들을 결합한 집합체 기준 의사 신호의 샘플을 나타낸다. 다른 말로 하면, 상기한 차 수학식 (5)는, 먼저 모든 위성의 생성된 의사 신호들을 합산하고, 그 합산된 신호의 샘플들을 생성하고, 각 생성된 샘플을 수신된 GPS 기준 데이터에서 대응하는 샘플을 차감하고, 그 차감 결과를 제곱하고, 제곱 결과 값을 부가함으로써 특정 가설에 대한 차이 값을 계산한다.
가설에 대한 차이 값을 계산하기 위한 또 다른 접근법은, 각 위성에 대해 생성된 의사 신호을 샘플링하고, 각 위성 의사 신호의 샘플들을 수신된 GPS 기준 데이터로부터 차감하고, 각 위성에 대한 차 동작의 결과 결합(예; 합산)한다. 이 접근법을 실시하기 위한 한 방법은 다음의 차 함수에 의해 주어진다:
.
다른 접근법 하에서, 생성된 차이 값은 수신된 신호와 가설이 진실이면 GPS 수신기가 수신하는 것이 기대되는 신호 사이의 차이의 정도를 정한다. 가장 좋은 차이 값은 가장 작은 값이다. 그러므로, 차 메트릭을 계산하는 실시예들은 상기 메트릭을 최소화하거나 또는 상기 메트릭을 작게 하는 가설을 찾기 위해 후보 공간을통해 탐색한다.
어떤 실시예들은 그들 자신의 메트릭 함수로서 로그-가능성(log-likelihood) 비율을 사용한다. 예를 들면, 이하에 개시되는 실시예들은 아래와 같은 수학식 (6)에 의해 제공되는 로그-가능성 비율을 사용한다.
상기 함수를 최소화하는 것은 수학식 (5)의 차 함수를 최소화하는 것과 동등하다. 특히, 로그-가능성 비율은, (1) 다항식 표현에서을 감하고, (2)항을 버리고, 그리고 (3) 남아있는 2개의 항을로 곱셈함으로써 상기 차 함수에서 얻을 수 있다. 수학식 (6)에서, 변수는 GPS 기준 데이터의 샘플을 나타내고, 변수는 모든 오버헤드 위성에 대한 집합체 기준 의사 신호의 샘플을 나타낸다. 다른 말로 하면, 로그-가능성-비율 수학식 (6)은, 먼저 모든 위성의 생성된 의사 신호들을 합산하고, 합산된 신호의 샘플들을 생성하고, 상기 샘플들을 수신된 GPS 기준 데이터와 상관시키고,의 상관을 그 자체로 차감함으로써 특정 가설에 대한 로그-가능성 비율을 계산한다.
가설에 대한 전술한 로그-가능성 비율의 프럭시를 계산하는 또 다른 접근법은, 각 위성에 대해 생성된 의사 신호를 샘플링하고, 각 위성의 의사 신호의 샘플들을 수신된 GPS 기준 데이터와 상관시키고, 상관 동작의 결과를 결합(예; 합산)한다. 이 접근법을 실시하기 위한 한 방법은 다음 수학식에 의해 주어진다:
.
다른 접근법 하에서, 가장 좋게 생성된 로그-가능성 비율은, 아래 수학식 (7)에 의해 나타난 바와 같이, 가장 큰 값이다.
그러므로, 로그-가능성 비율을 계산하는 실시예들은, 상기 값을 최대화하거나 또는 상기 값을 크게 만드는 후보 세트를 찾기 위해 후보 공간을 통해 탐색한다. 최대 로그-가능성 비율로 되는 가설의 위치는 GPS 수신기의 추정된 위치이다.
최대화 프로세스는 아래에 나타난 바와 같이 2개의 별개 최대화 프로세스로 분할될 수 있다.
그러므로, 어떤 실시예들은 2개 루프에서 상기 최대화 동작을 수행한다:(1)을 탐색하고 선택하는 외부 루프, 및 (2) 선택된에 대한 로그-가능성 비율 L 및의 대응하는 최적 값을 계산하는 내부 루프. 상기 2-루프 접근법을 사용하는 어떤 실시예들은 의사 GPS 기준 신호들을 모델링함으로써 어떤 근사치를 만든다. 기준 의사 신호들에 대한 한 모델은 이하의 서브-섹션 1에서 설명된다.
1. 기준 의사 신호 모델링
상술한 바와 같이, 위치-결정 서버(300)는 기준 GPS 수신기에서 GPS 시간의 함수로서 각 위성의 네비게이션 비트들을 수신한다. 따라서, 이 서버는 각 위성에 의해 송신된 신호를 재생할 수 있다. 시간에서-위성에 의해 송신된 신호는 아래의 수학식에 의해 주어지고(송신기 전력를 반영하는 일정한 곱셈 팩터 내에서),
상기 수학식에서 아래의 수학식은 위성의 "베이스밴드" 신호이다.
수학식 (9) 및 (10)에서,는 GPS 시간의 함수로서 네비게이션 비트의 값이고,는 위성의 PRN 프로세스(코드)이고,는 송신상에 있는 위성의 캐리어 위상이고,는 GPS 주파수이다.
GPS 수신기는 N 오버헤드 위성에서의 신호와 잡음의 선형 조합을 수신한다. 위성에 의해 송신된 신호는 섹션 Ⅱ.A에 개시된 바와 같이 지연을 초래하고, 수신된 신호는 아래와 같은 공식으로 이루어지지고, 공식에서는 수신된 전력을 나타낸다.
샘플링 전에, 수신기는 수신된 신호상에서 밴드패스 필터링과 믹싱을 수행한다. 상기 두 동작은 선형 동작이다. 그러므로, 이들 동작은 다른 위성에 근원하는 수신된 신호의 부분상에서 개별적으로 동작한다. 믹싱의 목적은에서 중간 주파수까지 수학식 (11)의 코사인 항의 개리어 주파수을 변경하는 것이다. 그런데, 위성의 이동에 기인한 도플러 효과는 (알려진)의 주파수 에러에서 그 자체를 반영한다. 더욱이, 믹서를 구동하는 수신기 클록의 부정확성은의 부가 주파수 에러에서 그 자체를 반영한다.
이러한 이유들 때문에, 항은로 대체된다.
대역통과 필터링의 효과는 기본대역 전송된 신호를 저대역 통과 필터링함으로써 근사화될 수 있다. 따라서,는로 대체되어야 하며, 이때은 저대역 필터의 임펄스 응답이고, "*"는 컨볼루션(convolution)을 나타낸다.
요약하자면, 위성에 의해 주어지는 수신 신호 부분은, 샘플링 전에,의 형태로 모델링 될 수 있다. 캐리어(carrier) 위상을 적절하게 재규정함으로써,형태의 최종 모델에 다다르게 되며, 이때는 첫번째 샘플이 수신되었다고 전제된 시간이다.
상술한 설명에 따라 아래의 식들은, (1) 후보값들의 가정된 집합에 대해 가정된 기준 신호를 나타내는데 사용될 수 있는 모델, (2) 후보값들의 가정된 집합 하에서 수신된 신호의 샘플들에 대한 결과 모델, 및 (3) 특정한 가정 하에서 로그-가능성 비율(log-likelihood ration)에 대한 결과식을 정리한 것이다.
● 네비게이션 비트들과 PRN 코드:
● 저대역 통과 필터링:
● 시간 이동 및 코사인(cosine) 변조:
● 발생된 가정의 신호에 대한 위성의 분담:
● 여러 위성들의 분담들을 가산함:
● 샘플링:
● 가능성 계산:
어떤 실시예들은, 먼저, 모든 위성들의 발생된 가정 신호들을 더하고, 그 더해진 신호를 샘플링하고 나서 샘플링된 합을 수신된 GPS 기준 데이터와 상관시킴으로써 특정한 가정의 로그-가능성 비율을 산출한다. 이들 중 몇 몇 실시예들은 각자 수학식 14, 16 및 17을 사용하여 각 위성으로부터의 가정 신호, 총 가정 신호및, 샘플링된 총 신호을 모델링하고, 그리고 나서 수학식 20을 사용해 로그-가능성 비율을 계산한다.
그러나, 이하의 서브 섹션 3에 기술된 실시예들은, 각각의 발생된 가정 신호 (즉, 각)을 샘플링하고, 각각의 발생된 샘플을 GPS 기준 데이터와 상관시키고(즉, 곱하고), 그 상관 결과들을 결합(가령, 가산)함으로써 가정의 로그-가능성 비율을 산출한다. 이러한 실시예들 중 몇몇은 각자 수학식 14 및 18을 사용해 각 위성으로부터의 가정 신호및 각 가정 신호의 각 샘플을 모델링하고, 그리고 나서 수학식 21을 사용해 로그-가능성 비율을 산출한다.
상술하고 있는을 모델링하는 구체적인 방법이란 가정적 기준 신호의 모델을 생성하는 한 가지 방법 뿐이다. 이 분야의 당업자라면, 다소간의 세부 사항을 성취하기 위해 그 가정적 기준 신호의 다른 모델들이 구성될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 한 모델은 저대역 통과 필터링 동작을 생략할 수도 있다. 다른 모델은, 샘플들을 세그먼트들로 구획짓고 각 세그먼트에 서로 다른 딜레이인을 적용함으로써, 위성들의 이동에 따른 신호-천이 딜레이에 대한 변화를 고려할 수도 있다.
2. 로그-가능성-비율-산출 프로세스
상술한 바와 같이, 어떤 실시예들은 GPS-수신기 위치를, 상술한 수학식 21에서 나타낸 로그-가능성 비율을 최대화시키는 가정(즉, 후보값들의 집합들)와 관련된 위치로서 식별한다. 또, 수학식 8과 관련해 위에서 설명한 바와 같이, 어떤 실시예들은,을 찾아 선택하는 외부 루프와 그 선택된와 그들의 대응하는 최적 값들인의 로그-가능성 비율을 산출하는 내부 루프로 된 둥지화된-루프(nested-loop)를 이용해 이러한 식별을 수행한다.
도 12는 그러한 둥지화된 루프 방식을 사용한 프로세스(1200)를 도시한 것이다. 프로세스(1200)는 변수를 0으로 초기화함으로써 시작된다(1205단계). 다음으로, 위치 벡터, 제1샘플 시간및 부가적 클록 도플러 이동에 대한 다수의 이산 후보들을 차례로 열거한다(1210단계). 후보 위치 벡터들을 차례로 열거하기 위해, 어떤 실시예에서는 220에서 식별된 영역에 그리드(grids)를 부과한다. 어떤 실시예들은 식별된 영역에서 후보 위치들을 규정하기 위해 다른 예들 보다 더 거친 그리드를 사용한다.
후보 위치 벡터들, 제1샘플 시간들, 및 부가적 클록 도플러 이동들을 차례로 열거한 후, 후보들로 된 한 집합을 선택한다(즉, 하나의 후보 위치 벡터, 하나의 제1샘플 시간및 하나의 부가적 클록 도플러 이동)(1215단계). 다음으로, 수학식 8의 둥지화된 루프 프로세스 중 내부 루프를 수행한다(1220단계). 구체적으로 말해, 1220단계에서는 선택된및 그들의 최적 파워 벡터및 캐리어-위상 벡터에 대한 로그-가능성 비율 L을 계산한다.
이하의 서브-섹션 3은, 최적 파워 및 위상 벡터들을 얻기 위해 파워 및 위상 후보 공간을 모두 검색하지 않고 내부 루프를 수행하는 한 방법을 기술하고 있다. 이하에서 더 기술된 것과 같이, 이러한 방법은 로그-가능성 비율을 직교 함수(quadratic function)로 만드는 두 개의 새로운 변수들을 도입하여, 그 새 변수들에 대한 최적값들을 얻도록 이 직교 함수의 도함수(derivative)를 0으로 놓는다. 이들 최적값들을 위해, 다음으로, (1) GPS 신호 스냅샷, 및 (2) 현재의 가정이 맞고 잡음이 없을 때 수신기가 수신할 가정 신호의 상응하는 스냅샷에 기반하여 로그-가능성 비율 L이 산출된다.
선택된및 그들의 최적 파워 벡터및 캐리어-위상 벡터에 대한 로그-가능성 비율 L을 계산한 후, 그 선택된 후보들에 대한 그 로그-가능성 비율 L이 변수보다 더 큰지의 여부를 판단한다(1225단계). 더 크다면, 현재의 후보들이 이때까지 산출된 최대 로그-가능성 비율이라고 결론지어진다. 따라서, 현재의 후보들을 최선의 후보들로서 저장하고(1230단계), 그 로그-가능성 비율 L을 최대 로그-가능성 비율라고 규정하고 나서 이하에 설명될 1235단계로 넘어간다.
1225단계에서, 그 선택된 후보들에 대한 로그-가능성 비율 L이보다 크지 않다고 판단되었으면 1235단계로 넘어간다. 1235단계에서는, 차례로 나열된 후보 위치 벡터들, 제1샘플 시간들및 클록 도플러 이동들의 모든 조합들에 대해 프로세스가 모두 수행되었는지의 여부를 판단한다. 프로세스가 모두 수행되지 않았다면, 다시 1215단계로 가서 후보의 다른 집합을 선택하고 그 새로 선택된 후보들에 대해 상술한 동작들을 반복한다.
1235단계에서, 차례로 나열된 후보 위치 벡터들, 제1샘플 시간들및 클록 도플러 이동들의 모든 조합에 대해 검사가 이뤄졌다고 판단했을 때, (1230단계에서 저장된) 최선의 후보 집합들의 위치를 GPS 수신기의 예상 위치라고 식별한다(1240단계). 그러면 프로세스는 종료된다.
3. 내부 루프(inner loop) 수행하기
(1220단계에서) 수학식 8의 둥지화된 루프 프로세스의 내부 루프를 수행하는 한가지 방식이 지금부터 기술될 것이다. 1200 프로세스가 1220단계에 도달하는 시기에, 후보들의 집합이 선택되어졌다. 그러므로, 이들 세 변수들은 이하의 기술에서 알려진 고정 변수들로서 다뤄질 것이다.
어떤 실시예들은 상술한 수학식 21로부터 도출된 수학식의 집합을 이용해 내부 루프를 수행한다. 이 수학식의 집합은 수학식 26-32를 포함하는데, 이들은 이하에서 설명될 것이다. 그러나, 이들 수학식을 설명하기에 앞서, 이들 수학식들의 도출 과정이 첫머리에 설명될 것이다.
a. 수학식 26-32의 도출
수학식 26-32를 도출하기 위해, 새로운 변수들의 집합이 도입된다. 이 변수들은 다음과 같다:
이 변수들은 그들이 이 새로운 변수들로 된 직교 함수로 수학식 21을 줄이기 때문에 도입된 것이다. 이 직교 함수는 자신의 미분계수를 0으로 놓고 나서, 그 결과에 따른 미지의 2N으로 된 2N 수학식들로 된 시스템을 풀어서 최적화될 수 있다. 그러므로, 이 직교 함수는 파워 레벨과 캐리어 위상에 대한 로그-가능성 비율을, 파워 및 위상 후보 공간을 끝까지 검색하지 않고도 최대화시키는 방법을 제공한다.
구체적으로 설명하면, 수학식 15의 변수및을 대체하여 이하의 수학식 24를 얻음으로써 상공의 각번째 위성의, 발생된 가정 신호에 대한 분담이 재 공식화될 수 있다.
시간에 대한 종속성을 보다 명확히 하기 위해, 기호가 바뀔 수 있다. (통상적으로 매 1ms 마다 반복되는 PRN 코드를) 반복하기 전에 PRN 코드의 길이가 될를 규정함으로써, k 번째 샘플의 가정된 시간이 다음과 같이 나타내질 수 있다:
는 위성에 대한 명목상의 0 GPS 시간 이후의 PRN 코드 사이클의 가정된 횟수를 나타내는 양의 정수이고,는 제1샘플에 대해 가정된 코드 위상 오프셋을 나타내는 범위의 실수이다.는 네비게이션 비트가, 소정 위성에 대한 전송시 그 위치를 식별하기 때문에 바뀔 수 있는 것인지의 여부를 구체화한다. PRN 코드가 반복하므로, 그 시작(즉, 코드 위상=0)이 한 네비게이션 비트 변화가 갑작스런 변화(flip)에 대해 감지를 불러 일으킬 수 있는 신호상의 위치로 식별된다.
다음과 같은 I 및 Q 성분을 규정함으로써,
로그-가능성 비율이 수학식 30에 의해 양호하게 근사화될 수 있다.
수학식 30은 변수및에 따른 직교 함수이다. 이 수학식의 미분 계수를 0으로 놓음으로써, 모든에 대한 식들로 된 이하의 시스템을 얻게 된다:
이들 변수들및에 대한 최적값들을 얻기 위해, 이 미분계수는 미지의 2N개로 된 2N 수학식들의 시스템으로서 풀이될 수 있다.
b. 로그-가능성 비율의 산출
후보 _의 각 잡합에 대한 로그-가능성 비율을 계산하기 위해, I 및 Q 성분들이 먼저 수학식 13 및 26-29에 의거해 산출된다. 다음으로, 변수및에 대한 최적 값들이 상기 수학식 31-32를 풀어서 산출된다. 마지막으로, 로그-가능성비율이, 산출된 I 및 Q 성분들과 산출된및변수들을 이용해 수학식 30에서 산출된다.
이 분야의 당업자라면, 상술한 실시예들이 여러 장점들을 가진다는 것을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 이들 실시예들은 세 개 이상의 위성들로부터 강력한 신호를 필요로 하는 삼각측량(triangulation) 동작을 수행하지 않는다. 그 보다는, 영향을 미칠 수 있는 모든 위성들에 대한 데이터를 분석함으로써 자신들의 위치 검출 동작을 수행한다.
모든 가능한 위성들의 부담(기여)을 분석하는 것은 이 실시예들의 감도를 향상시킨다. 이러한 향상된 감도는 위성 신호가 약해지는 환경(가령, 실내나 숲속)에서 특히 유익한 것이 된다. 즉, 이 실시예들은 전통적 GPS 기술에 비해 신화 감쇄를 훨씬 잘 감당할 수 있으며, 따라서 전통적 GPS 기술이 실패하도록 야기하는 환경에서 위치 결정을 수행할 수 있다.
위성 신호가 크게 감쇄하지 않는 환경에서도, 모든 가능한 위성들의 부담을 분석하는 것은, 이 실시예들이 전통적 GPS 기술들에 대해 비교 가능한 결과를 얻도록 하기 위해 고려할 필요가 있는 데이터량(즉, 샘플들의 개수)을 감소시킨다는 점에서 유리한 것이다. 이러한 분석은 GPS 위성들의 코드 위상들을 함께 고려한다. 따라서, 그러한 분석은 불가능한 코드 위상 후보 조합들을 고려하지 않을 것이므로, 통계학적으로 보다 효율적일 것이다.
또, 모든 가능한 위성들의 부담을 분석하는 것은 위성간 간섭이 위치 결정 계산으로부터 무시될 수 있게 하고, 그에 따라, 위치가 보다 정밀하게 산출될 수있게 한다. 예를 들어, 로그-가능성 비율 수학식 20 및 21에서, 위성간 간섭은 그들 수학식의 두번째 항에 대응하는데, 그 항은 수학식들의 첫번째 항에서 감산된다; 이 수학식들에서, 첫번째 항들은 수신된 GPS 기준 데이터와 가정한 기준 신호들간 내부 곱(inner-product)을 제공한다.
본 발명은 여러가지 상세한 설명들을 참조해 기술되었으나, 이 분야의 당업자라면 본 발명이 그 개념으로부터 벗어남이 않고 다른 특정한 형태로 실시될 수 있음을 인지할 것이다. 예를 들어, 상술한 바와 같이, 위치-결정 프로세스(220)는 (1) GPS 수신기를 차단하는 영역내에서 여러 위치들을 선택하고, (2) 각각의 특정 선택 위치에 대해, GPS 기준 데이터와, 수신기가 특정 선택 위치에서 수신 예측할 수 있는 신호 사이의 유사성을 정량화하는 미터법의 값을 산출하고, (3) 계산식에 기반해 GPS 수신기의 위치를 예측한다.
그러나, 당업자라면 다른 실시예들이 다른 방식으로 GPS 수신기 위치를 예측한다는 것을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 한 실시예에서는 한번에 한 위치를 선택하고, 그 선택된 위치에 대해 미터로 된 값을 산출하며, 산출된 미터 값을 임계값과 비교한다. 산출된 미터 값이 임계값 보다 양호하면, 이 실시예는 그 선택된 위치를 예상 GPS 수신기 위치로서 식별한다. 그렇지 않으면, 이 실시예는 위치들 가운데 하나가 임계값 보다 양호할 때까지 GPS 수신기를 포함하는 영역내에서 계속해서 위치를 선택한다. 다른 실시예들에서는 임계값을 상이하게 규정한다. 어떤 실시예들에서, 이 값은 환경에 좌우되지만, 또 다른 실시예에서 이 값은 수신된 신호에 관한 어떤 통계값에 좌우된다.
또, 상술한 실시에들이 상용 GPS 주파수를 사용하고 있고, 다른 실시예들은 군사용 GPS 주파수를 사용하고 있지만, 또 다른 실시예에서는 군사용과 상용 주파수들을 모두 사용한다. 따라서, 이 분야의 당업자라면 본 발명이 이전의 세부적 예시들에 의해 한정되어서는 안되고, 그보다는 첨부된 청구항들에 의해 규정되어야 함을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (45)

  1. 수신기에 의해 수신된 기준 신호로부터 영역내의 수신기의 추정된 위치를 식별하는 방법에 있어서,
    a) 상기 영역내의 하나의 위치를 선택하는 단계;
    b) 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    c) 상기 계산에 근거하여, 상기 선택된 위치를 추정된 위치로서 식별할 것인지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 값간의 차를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 값에 근거하여 로그 가능성 비율(log-likelihood ratio)을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    a) 상기 계산된 메트릭 값이 임계값보다 더 좋은지를 결정하는 단계; 및
    b) 상기 계산된 메트릭 값이 상기 임계값보다 더 좋은 경우, 상기 선택된 위치를 상기 수신기의 추정된 위치로서 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 계산된 메트릭 값이 상기 임계값보다 더 나쁜 경우,
    a) 상기 영역내의 제2 위치를 선택하는 단계;
    b) 상기 수신된 신호와 상기 제2 위치에 대한 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 제2 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    c) 상기 계산된 제2 메트릭 값이 상기 임계값보다 더 좋은지를 결정하는 단계; 및
    d) 상기 계산된 제2 메트릭 값이 상기 임계값보다 더 좋은 경우, 상기 제2 선택된 위치를 상기 수신기의 추정된 위치로서 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 방법은 복수의 송신기들 및 상기 수신기를 구비하는 위치-결정 시스템을 위한 것이고, 상기 예측된 신호는 상기 수신기가 한 세트의 상기 송신기들로부터 수신하는 신호인 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    a) 상기 수신된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    b) 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는,
    1) 상기 송신기들의 세트내의 각 송신기에 대해 의사(hypothetical) 신호를 생성하는 단계;
    2) 상기 송신기들의 세트가 하나 이상의 송신기들을 구비할 때, 상기 예측된 신호를 생성하기 위하여 상기 생성된 의사 신호들을 결합하는 단계;
    3) 상기 예측된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    4) 상기 수신된 신호와 상기 예측된 신호의 샘플들에 근거하여 상기 메트릭 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    a) 상기 수신된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    b) 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는,
    1) 상기 송신기들의 세트내의 각 송신기에 대해 의사 신호를 생성하는 단계;
    2) 각 의사 신호의 샘플들을 생성하는 단계;
    3) 각 특정 의사 신호에 대해, 상기 수신된 신호와 상기 특정 의사 신호간의 유사도의 양을 정하기 위하여 상기 수신된 신호의 샘플들과 상기 특정 의사 신호의 샘플들에 근거하여 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    4) 상기 송신기들의 세트가 하나 이상의 송신기를 구비할 때, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 생성하기 위하여 모든 의사 신호들에 대한 상기 계산된 메트릭 값들을 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 방법은 위성 위치 식별 시스템("GPS")을 위한 것이고 상기 수신기는 GPS 수신기인 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 수신기에 의해 수신된 기준 신호로부터 영역내의 수신기의 추정된 위치를 결정하는 방법에 있어서,
    a) 상기 영역내의 복수의 위치들을 선택하는 단계;
    b) 각 선택된 위치에 대해, 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    c) 상기 계산들에 근거하여 상기 수신기의 추정된 위치를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 수신기의 추정된 위치를 식별하는 단계는,
    a) 상기 계산된 메트릭 값들중 최선의 값인 메트릭 값을 식별하는 단계; 및
    b) 상기 최선의 메트릭 값을 초래하는 위치를 상기 수신기의 추정된 위치로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 각 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 신호간의 차를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 추정된 위치를 식별하는 단계는 최소의 계산된 차를 초래하는 상기 선택된 위치를 상기 수신기의 추정된 위치로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 각 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는, 상기 수신된 신호와 상기 선택된 위치에 대한 예측된 신호에 근거하여 로그 가능성 비율(log-likelihood ratio)을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 추정된 위치를 식별하는 단계는 상기 최대의 계산된 로그 가능성 비율을 초래하는 선택된 위치를 상기 수신기의 추정된 위치로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제10항에 있어서, 상기 추정된 위치를 식별하는 단계는,
    a) 최선의 계산된 메트릭 값이 초래되는 선택된 위치를 식별하는 단계;
    b) 상기 식별된 위치에 대한 복수의 부가적인 위치들을 선택하는 단계;
    c) 각 특정 부가적인 위치에 대해, 상기 수신된 신호와 상기 특정 부가적인 위치에 대한 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    d) 상기 부가적인 계산들에 근거하여, 상기 수신기의 추정된 위치를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제10항에 있어서, 상기 추정된 위치들을 식별하는 단계는,
    a) 상기 최선의 계산된 메트릭 값이 초래되는 복수의 상기 선택된 위치들을 식별하는 단계; 및
    b) 분석적인 기법을 사용하여 상기 식별되고 선택된 위치들로부터 상기 추정된 위치를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 분석적인 기술은 보간 기법인 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제10항에 있어서, 상기 방법은 복수의 송신기들 및 상기 수신기를 구비하는 위치-결정 시스템을 위한 것이고, 상기 예측된 신호는 상기 수신기가 한 세트의 송신기들로부터 수신하는 신호인 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    a) 상기 수신된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    b) 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는,
    1) 상기 송신기들의 세트내의 각 송신기에 대해 의사(hypothetical) 신호를 생성하는 단계;
    2) 상기 송신기들의 세트가 하나 이상의 송신기들을 구비할 때, 상기 예측된 신호를 생성하기 위하여 상기 생성된 의사 신호들을 결합하는 단계;
    3) 상기 예측된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    4) 상기 수신된 신호와 상기 예측된 신호의 샘플들에 근거하여 상기 메트릭 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    a) 상기 수신된 신호의 샘플들을 생성하는 단계; 및
    b) 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는,
    1) 상기 송신기들의 세트내의 각 송신기에 대해 의사 신호를 생성하는 단계;
    2) 각 의사 신호의 샘플들을 생성하는 단계;
    3) 각 특정 의사 신호에 대해, 상기 수신된 신호와 상기 특정 의사 신호간의 유사도의 양을 정하기 위하여 상기 수신된 신호의 샘플들과 상기 특정 의사신호의 샘플들에 근거하여 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    4) 상기 송신기들의 세트가 하나 이상의 송신기를 구비할 때, 상기 선택된 위치에 대한 메트릭 값을 생성하기 위하여 모든 의사 신호에 대한 상기 계산된 메트릭 값들을 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제10항에 있어서, 상기 방법은 위성 위치 식별 시스템("GPS")을 위한 것이고 상기 수신기는 GPS 수신기인 것을 특징으로 하는 방법.
  23. a) 위성 위치 식별 시스템(GPS)을 사용하여 GPS 신호를 수신하는 단계; 및
    b) 3각 측량을 수행하지 않고 상기 GPS 신호로부터 상기 GPS 수신기의 추정된 위치를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성 위치 확인 방법.
  24. 복수의 위성들을 구비하는 위성 위치 확인 시스템(GPS)에 대해, 수신기에 의해 수신된 GPS 신호로부터 영역내의 GPS 수신기의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    a) 상기 영역에 걸친 상기 위성들 중 적어도 몇개의 위성들을 식별하는 단계;
    b) 상기 영역내의 복수의 위치들을 식별하는 단계;
    c) 각 특정 식별된 위치에 대해, 상기 수신된 GPS 신호와 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계; 및
    d) 상기 계산들에 근거하여, 상기 수신기의 위치를 추정하는 단계를 포함하고, 각 특정 식별된 위치에 대한 상기 예측된 신호는 상기 수신기가 상기 식별된 위성들로부터 특정 위치에서 수신하는 것이 예측되는 신호인 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 위성들을 식별하는 단계는 상기 영역에 걸친 모든 위성들을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  26. 제24항에 있어서, 상기 위성들을 식별하는 단계는 상기 영역에 걸친 모든 위성이 아니라 몇개의 위성들을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  27. 제24항에 있어서, 상기 수신된 신호는 상기 식별된 위성들 각각으로부터의 신호를 포함하고, 상기 방법은,
    a) 각 식별된 위성에 대해, 상기 위성의 이동으로 인한 상기 위성의 신호의 도플러 편이를 계산하는 단계; 및
    b) 각 위치에 대한 상기 메트릭 값의 계산시 상기 계산된 도플러 편이들을 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제24항에 있어서,
    각 특정 위치에 대한 상기 메트릭 값은 미지의 매개 변수에 의존하는 메트릭 함수를 사용하여 계산되고,
    상기 복수의 위치들을 식별하는 단계는 복수의 가설들(hypotheses)을 명시하는 단계를 포함하고, 각 가설은 상기 영역내의 위치 및 상기 미지의 매개 변수에 대한 값을 식별하며,
    각 특정 위치에 대한 상기 메트릭 값을 계산하는 단계는 각 특정 가설에 대해, 상기 수신된 신호와 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 예측된 신호는 상기 수신기가 상기 특정 가설에 의해 명시된 위치에 있고 상기 미지의 매개 변수가 상기 특정 가설에 의해 명시된 값을 갖는 경우 상기 식별된 위성들로부터 수신하는 것이 예측되는 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제28항에 있어서, 상기 미지의 매개 변수는 상기 GPS 수신기의 동작과 관련되는 것을 특징으로 하는 방법.
  30. 제29항에 있어서, 상기 수신기는 특정 편차를 갖는 클록을 구비하며, 상기 클록의 편차는 상기 수신된 신호에서 도플러 편이를 야기하고, 상기 미지의 매개 변수는 상기 클록의 편차에 의해 야기된 상기 도플러 편이인 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제30항에 있어서,
    상기 수신된 GPS 신호의 샘플들을 생성하는 단계로서, 제1 샘플이 상기 수신기의 클록에 따라 측정된 제1 샘플 시간에서 생성되는 단계를 더 포함하고,
    각 가설은 위치, 도플러 편이 값 및 제1 샘플 시간 값을 명시하고, 각 가설에 대한 계산된 메트릭 값은 상기 가설에 의해 명시된 위치, 도플러 편이 및 제1 샘플 시간 값의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  32. 제24항에 있어서, 상기 GPS 수신기를 포함하는 영역을 식별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  33. 제32항에 있어서, 상기 GPS 수신기에 대한 근사 위치를 식별하는 단계를 더 포함하고, 상기 영역을 식별하는 단계는 식별된 근사 위치 주위의 영역을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  34. 제24항에 있어서, 상기 각 식별된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 수신된 GPS 신호와 상기 식별된 위치에 대한 예측된 신호간의 차를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  35. 제34항에 있어서, 상기 수신기의 위치를 추정하는 단계는 최소의 계산된 차를 초래하는 위치를 상기 수신기의 위치로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  36. 제24항에 있어서, 상기 각 식별된 위치에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 수신된 GPS 신호와 상기 식별된 위치에 대한 예측된 신호에 근거하여 로그 가능성 비율을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  37. 제36항에 있어서, 상기 수신기의 위치를 추정하는 단계는 최대의 계산된 로그 가능성 비율을 초래하는 위치를 상기 수신기의 위치로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  38. 복수의 위성들을 구비하는 위성 위치 확인 시스템(GPS)에 대해, 수신기에 의해 수신된 GPS 신호로부터 영역내의 GPS 수신기의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    a) 복수의 가설들을 정의하는 단계로서, 각 가설은 상기 영역내의 위치 및 상기 GPS 수신기의 동작과 관련한 미지의 매개 변수에 대한 값을 명시하는 단계;
    b) 각 특정 가설에 대해, 상기 수신된 GPS 신호와 예측된 신호간의 유사도의 양을 정하는 메트릭 값을 계산하는 단계로서, 상기 예측된 신호는 상기 수신기가 상기 특정 가설에 의해 명시된 위치에 있고 상기 미지의 매개 변수가 상기 특정 가설에 의해 명시된 값을 갖는 경우 상기 한 세트의 위성들로부터 수신하는 것이 예측되는 단계; 및
    c) 상기 계산들에 근거하여, 상기 수신기의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  39. 제38항에 있어서, 상기 위성들의 세트는 상기 영역에 걸친 모든 위성들을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  40. 제38항에 있어서, 상기 위성들의 세트는 상기 영역에 걸친 모든 위성이 아니라 몇개의 위성들을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  41. 제38항에 있어서, 상기 수신기는 특정 편차를 갖는 클록을 구비하며, 상기 클록의 편차는 상기 수신된 신호에서 도플러 편이를 야기하고, 상기 미지의 매개 변수는 상기 클록의 편차에 의해 야기된 상기 도플러 편이인 것을 특징으로 하는 방법.
  42. 제41항에 있어서,
    상기 수신된 GPS 신호의 샘플들을 생성하는 단계로서, 제1 샘플이 상기 수신기의 클록에 따라 측정된 제1 샘플 시간에서 생성되는 단계를 더 포함하고,
    각 가설은 위치, 도플러 편이 값 및 제1 샘플 시간 값을 명시하고, 각 가설에 대한 계산된 메트릭 값은 상기 가설에 의해 명시된 위치, 도플러 편이 값 및 제1 샘플 시간 값의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  43. 제42항에 있어서, 상기 세트내의 각 위성으로부터의 신호는 특정 전력 레벨 및 반송파 위상으로 상기 수신기에 도달하고, 상기 각 가설에 대한 메트릭 값을 계산하는 단계는 상기 위성들의 세트로부터의 신호들에 대한 전력 레벨들 및 반송파 위상들을 동시에 최적화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  44. 제43항에 있어서, 상기 위성들의 세트의 전력 레벨들과 반송파 위상들을 동시에 최적화하는 단계는 2차(quadratic) 최적화 기법을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  45. 제38항에 있어서, 상기 수신기는 특정 편차를 갖는 클록을 구비하며, 상기 클록의 편차는 상기 수신된 신호에서 도플러 편이를 야기하고, 상기 방법은,
    상기 GPS 신호로부터 복수의 샘플들을 생성하는 단계로서, 제1 샘플이 상기 수신기의 클록에 따라 측정된 제1 샘플 시간에서 생성되는 단계를 더 포함하고,
    각 가설은 위치, 도플러 편이 값 및 제1 샘플 시간 값을 명시하고, 각 가설에 대한 계산된 메트릭 값은 상기 가설에 의해 명시된 위치, 도플러 편이 값 및 제1 샘플 시간 값의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
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