ES2427975T3 - Método y sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS con una integridad garantizada en entornos no controlados - Google Patents

Abstract

Un método para proporcionar una solución de posición de navegación de Sistema Global de Navegación porSatélite (GNSS) con integridad garantizada en entornos no controlados, siendo un entorno no controlado un entornoen el que no son aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priorini de una únicamedición defectuosa como el peor caso, basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección; el métodocomprende: - procesar una señal de Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) para obtener mediciones de fasede portadora y mediciones de pseudodistancias, - llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar erroreslocales en dichas mediciones, errores locales que no pueden suponerse a priori, incluyendo dichacaracterización proporcionar cotas de error estimadas mediante evaluación de dichas mediciones de fase deportadora y de pseudodistancias, y proporcionar un conjunto de rechazos de mediciones cuando dichacaracterización no es posible; - usar dichas cotas de error estimadas, junto con las ya proporcionadas por la propia señal acerca de loserrores de satélite e ionosféricos, para construir, en cada medición, un nivel de ruido estimado en dichasmediciones como una entrada para un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma deReceptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y niveles de protección asociados, basándoseen dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias.

Description

Método y sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS con una integridad garantizada en entornos no controlados

Campo de la invención

La presente invención se refiere al campo de los receptores de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS, Global Navigation Satellite System) y/o de las aplicaciones basadas en GNSS.

La presente invención puede aplicarse en una amplia diversidad de campos, siempre que se use información de posición / velocidad entre dos partes con implicaciones en cuanto a responsabilidad (o bien legales, o bien administrativas o bien económicas).

Antecedentes de la invención

Se ha descubierto que los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS), como el GPS disponible en la actualidad, o el sistema Galileo en el futuro, tienen una gran diversidad de aplicaciones. Entre otras, ha proliferado su uso para supervisar la localización de agentes móviles (vehículos, individuos, activos, etc.). En muchas aplicaciones, las posiciones de los agentes móviles se facilitan en una plataforma central para aprovechar esa información con diferentes aplicaciones específicas.

Se espera que las aplicaciones futuras usen la información de posición no solo para mejorar su eficiencia operativa, sino también como una prueba para dilucidar cuestiones económicas o en cuanto a la responsabilidad entre partes. Debería garantizarse que cada registro de datos de posición se encuentra dentro de los límites de precisión requeridos, de otro modo una parte afectada podría rechazar la validez de la información. En los sistemas actuales, se supone que el error de información de posición se encuentra dentro de los límites requeridos para la aplicación para la cual se usa este, basándose en estadísticas de error. No obstante, el usuario de la información no tiene garantía alguna de que el error en un registro de posición particular se encuentre dentro de unas acotaciones específicas. En otras palabras, a pesar de que las estadísticas de error pudieran encontrarse dentro de unos límites aceptables, un registro de posición particular puede tener un error fuera de unos límites aceptables para la aplicación.

Ejemplos de estas nuevas así denominadas aplicaciones críticas en cuanto a responsabilidad son:

•

Sistemas de facturación dependiente de la posición: aplicaciones para peaje automático, fijación de tarifas por congestión de carreteras, control de congestión, tasas de zona, tarificación de aparcamientos en ciudad, etc. Debería garantizarse que la posición obtenida para la facturación se basa en una información, que está acotada en cuanto al error. Por lo tanto, la probabilidad de tener reclamaciones de facturación debido a errores no acotados se controla hasta un nivel requerido.

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Sistemas de cumplimiento de las leyes dependiente de la posición: siempre que se use información de posición y velocidad como evidencia con implicaciones administrativas o legales, debería garantizarse a las partes implicadas una evidencia de posición acotada en cuanto al error. Esto puede aplicarse, por ejemplo, al cumplimiento de las leyes de tráfico así como a la vigilancia de las personas en libertad condicional.

•

Recaudación de impuestos dependiente de la posición: siempre que se use una información de tiempo, de posición y de velocidad como base para la recaudación de impuestos, por ejemplo, para las áreas urbanas y de carretera en las que pueden implementarse unas políticas de impuestos específicas.

•

Sistemas de gestión de flota: sistema de gestión de flota en el que la posición se registra y se usa como evidencia para resolver disputas con clientes o empleados; entonces, debería proporcionarse una evidencia de posición acotada en cuanto al error.

Un aspecto clave para esas aplicaciones críticas en cuanto a la responsabilidad es la estimación del error de posición garantizado al que se ha hecho referencia. En el campo del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS), esta garantía se mide mediante la denominada integridad, que es un rendimiento de navegación esencial para varias aplicaciones, en particular para aquellas críticas en cuanto a la seguridad. El concepto de la Integridad está bien definido y aplicado en la aviación civil. La integridad se entiende como una medida de la confianza que puede depositarse en la corrección de la información que suministra el sistema. En términos prácticos, la carencia de integridad puede entenderse como el hecho de que el error de posicionamiento y/o de sincronismo supera un umbral predefinido y el sistema se encuentra en silencio más allá de un tiempo dado para dar una alerta que depende de la aplicación de sistema prevista. Por lo tanto, los mecanismos de integridad tienen como fin, habitualmente, proporcionar una cota superior de los errores de posicionamiento y/o de sincronismo con la probabilidad solicitada. Esta probabilidad es acorde al tipo de aplicación.

Garantizar la integridad de la solución de navegación abarca hoy en día, principalmente, cuatro tipos de soluciones (con unas diferencias sustanciales en su rendimiento resultante):

-

algoritmos RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring, Supervisión de Integridad Autónoma de Receptor) implementados a un nivel de usuario (una tecnología desarrollada para evaluar la integridad de las señales de GPS en un sistema de receptor de GPS).

-

implementación de sistemas terrestres que supervisan la integridad de la Señal en el Espacio de GNSS, como es el caso de los Sistemas de Aumentación Basada en el Espacio (SBAS, Space Based Augmentation System) y los Sistemas de Aumentación Basada en Tierra (GBAS, Ground Based Augmentation System).

-

Combinaciones de los dos anteriores.

-

Hibridación de sensores: por ejemplo, GPS integrado con navegación inercial.

La tecnología de antenas receptoras se encuentra disponible para mitigar el efecto de la propagación por trayectos múltiples y del “trayecto alternativo” (es decir, las circunstancias en las que solo se recibe la señal reflejada).

Tal como se ha indicado anteriormente, hoy en día se encuentran disponibles, en gran medida, métodos y algoritmos para calcular la integridad de la solución de navegación de usuario basándose, principalmente, tanto en algoritmos RAIM como en la información que proporcionan las Señales de GNSS; por ejemplo, el cálculo de los Niveles de Protección basándose en la información que proporciona la Señal en el Espacio de SBAS de acuerdo con las Normas de Rendimiento de Operaciones Mínimo (MOPS, Minimum Operational Performance Standards) de SBAS. La referencia en el campo aeronáutico como algoritmos de navegación e integridad que se considerarán como base para la innovación es la navegación de SBAS (EGNOS en Europa y WAAS en los Estados Unidos), que sigue la norma MOPS para la navegación e integridad, en particular para los modos de Enfoque de Precisión cuando la integridad de la solución de navegación se verifica o se valida por un algoritmo RAIM paralelo. A pesar de que la norma MOPS no describe un algoritmo RAIM particular, se considerará como referencia la RAIM ponderada para la navegación de enfoque de precisión de SBAS que se describe en el documento “Weighted RAIM for precision approach” T. Walter, P. Enge, ION GPS (1995).

Unas limitaciones importantes de los métodos existentes son que estos se basan en determinadas suposiciones que, aunque válidas para algunas aplicaciones (por ejemplo, en la Aviación Civil), no pueden verificarse cuando el receptor está funcionando en entornos no controlados, como es el caso de las aplicaciones urbanas y, en general, de las terrestres.

Tales suposiciones se basan en una información “a priori” acerca de la calidad de las mediciones, de las cuales no se realiza una verificación cruzada con las condiciones reales medidas por el receptor y que no tienen en cuenta el efecto de las fuentes de error no controlado. Este es el caso de la tecnología RAIM convencional que se está usando ampliamente con las especificaciones normalizadas en el campo aeronáutico. Esta técnica implica un conjunto de suposiciones que son válidas en el campo aeronáutico incluyendo:

•

Los algoritmos RAIM hacen la suposición de un fallo único: solo fallará una medición a la vista, mientras que las otras mediciones tienen un comportamiento nominal. Se supone que la fuente del fallo único es un fallo de un satélite que transmite la señal, un acontecimiento lo bastante raro para ocurrir solo a un único satélite.

•

El comportamiento nominal se caracteriza “a priori” por un nivel de ruido en las mediciones de pseudodistancia de Navegación de Satélites. Este nivel de ruido “a priori” se corresponde con un ruido de modelo de mediciones permanente que caracteriza el limpio escenario. En GPS, antes del año 2000, este modelo se correspondía con la Disponibilidad Selectiva como el ruido dominante, teniendo la totalidad de los satélites un nivel de ruido de aproximadamente 30 m. Desde el año 2000, las mediciones de pseudodistancia han reducido su nivel de ruido drásticamente a unos valores bajos, pero estos son una función de la elevación y de otros parámetros. El modelo de ruido de mediciones “a priori” del caso de GPS puede encontrarse en el documento “Analysis performed in support of the ad hoc working group of RTCA SC-159 on RAIM / FDE issues”, Y. C. Lee, K. L. Van Dyke, en Proc. National Technical Meeting ION, ION NTM 2002 (Enero de 2002), mientras que el modelo de ruido de mediciones “a priori” del caso con correcciones de SBAS se describe en el documento “Minimum operational performance standards for GPS / WAAS Airborne Equipment”, RTCA / DO-229C (28 / 11 / 2001).

Estas dos hipótesis no son aplicables en los entornos urbanos y de carretera. En estos escenarios, las fuentes de error dominantes en las mediciones de satélite son los efectos locales, en las proximidades del receptor, principalmente la propagación por trayectos múltiples y las señales directas reflejadas (los errores troposféricos ya se han tenido en cuenta en la norma MOPS mencionada). Al contrario que el fallo de un único satélite, este efecto actúa de forma continua a través de varios satélites, con una magnitud de error muy variable de hasta decenas de metros. Esto hace la hipótesis de fallo único y el modelo de ruido de mediciones de pseudodistancia “a priori” no aplicables.

En un entorno urbano, han de considerarse dos tipos de errores principales: el de “propagación por trayectos múltiples” en el que la señal se compone de las señales directa y reflejada, y también el caso común, cuando solo una copia reflejada por error única alcanza el receptor. Con fines de simplificación, la expresión general “propagación por trayectos múltiples” se usa a lo largo del presente documento para referirse a estos dos tipos de errores; siempre que sea necesario, el término se caracterizará para referirse a un efecto o al otro. Los métodos de mitigación a nivel de hardware HW en unos receptores de alto rendimiento están siendo sumamente efectivos para la señal compuesta (propagación por trayectos múltiples) mientras que no pueden detectar el caso de la señal

reflejada única. Además, los métodos de suavizado de pseudodistancia también son capaces de amortiguar parcialmente la propagación por trayectos múltiples en la señal compuesta aprovechando el diferente comportamiento de la fase de portadora y la pseudodistancia observables. No obstante, para la señal reflejada única, la pseudodistancia y la fase de portadora son consistentes y estos filtros de suavizado de pseudodistancia no son aplicables.

Otro factor que ha de considerarse es el diferente comportamiento de propagación por trayectos múltiples dependiendo de la dinámica del receptor. En los receptores estáticos, ambos tipos de propagación por trayectos múltiples se perciben en un primer enfoque como sesgo, mientras que la dinámica del receptor hace que la propagación por trayectos múltiples compuesta se perciba en un primer enfoque como ruido (las mediciones en las ubicaciones más distantes que una longitud de onda están descorreladas) y en el caso de la señal reflejada única, el efecto Doppler debido a la proyección de la velocidad del receptor en el trayecto de señal es diferente de como es en la línea de visión de la señal nominal esperada.

Cabe mencionar que, a pesar de las técnicas de propagación por trayectos múltiples aplicadas en gran medida que están dedicadas principalmente a la mitigación de la propagación por trayectos múltiples, los algoritmos relacionados con la integridad principalmente se centran en la detección y la acotación de los errores, en lugar de en la propia mitigación, debido a que los errores residuales serán muy difíciles de acotar.

Además, los métodos de cálculo de integridad actuales se centran en las aplicaciones críticas en cuanto a la seguridad, lo que implica que una solución en tiempo real (integridad evaluada cada época para cada solución de navegación calculada y entregada en esa época) y el no uso de filtros secuenciales son imperativos.

La integridad de los datos de Mapas es aún una cuestión pendiente, lo que implica que las tecnologías de establecimiento de correspondencia de mapas ("map-matching") no pueden usarse como medio para mejorar la integridad de la solución.

Estas limitaciones del estado de la técnica excluye las aplicaciones de GNSS para las denominadas “aplicaciones críticas en cuanto a responsabilidad” en entornos no controlados.

Tal como se ha indicado anteriormente, estas aplicaciones críticas en cuanto a la responsabilidad tienen en común que los errores de navegación no acotados podrían implicar errores con un impacto directo en los aspectos comerciales o legales, por ejemplo un cargo erróneo por el uso de una determinada infraestructura (en el caso de fijación de tarifas por congestión de carreteras) o multas erróneas por exceso de velocidad (en el caso de las aplicaciones de cumplimiento de las leyes de tráfico).

Intentando sintetizar el caso de las aplicaciones críticas en cuanto a la responsabilidad:

[a] En los capos legales, contractuales y comerciales hay situaciones en las que se usan datos de posición o de velocidad de GNSS como evidencia para probar o solucionar una cuestión particular.

[b] Los datos de posición o de velocidad de GNSS están sujetos a errores, lo que quiere decir que la diferencia entre la posición o la velocidad proporcionadas y la posición y la velocidad reales no es nula y su magnitud no puede predeterminarse.

[c] precisión de posición y de velocidad de GNSS, que se define como la desviación estándar determinada de forma estadística del error de posición y de velocidad de GNSS, no garantiza que los datos de posición y de velocidad de GNSS individuales se encuentren dentro de determinadas acotaciones de error.

[d] El concepto de la Integridad se ha usado durante largo tiempo en los sensores de navegación críticos en cuanto a la seguridad, y en particular en la aplicación crítica en cuanto a la seguridad de GNSS, en la que el error de posición o de velocidad de GNSS pueden poner en riesgo la vida de los individuos. Esta magnitud establece la probabilidad de que el dispositivo de medición proporcione datos con un error superior a unas acotaciones de error previamente establecidas sin informar al usuario de una situación de este tipo.

[e] Como resultado, no es la precisión determinada estadística de la medición, sino su integridad, la que debería determinar si una posición o velocidad de GNSS particular puede o no puede usarse como evidencia.

Sumario de la invención

La presente invención tiene como fin garantizar la integridad de la solución de navegación (posición, velocidad y tiempo) que proporcionan los sistemas de GNSS, incluso en entornos no controlados, tal como las áreas urbanas o las carreteras, aumentando de ese modo el campo de aplicación de las aplicaciones relacionadas con la integridad.

Por lo tanto, la invención se refiere a un método para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS con una integridad garantizada en entornos no controlados de acuerdo con la reivindicación 1 y a un sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS con una integridad garantizada en entornos no controlados de acuerdo con la reivindicación 13. Las realizaciones preferidas del método y el sistema se definen en las reivindicaciones dependientes.

Un primer aspecto de la presente invención se refiere a un método para proporcionar una solución de posición de navegación de Sistema Global de Navegación por Satélite con una integridad garantizada en entornos no controlados, basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección, método que comprende:

5 - procesar una señal de Sistema Global de Navegación por Satélite para obtener mediciones de fase de portadora y mediciones de pseudodistancias,

-

llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar errores locales en dichas mediciones, incluyendo dicha caracterización proporcionar cotas de error, y proporcionar un conjunto de rechazos de mediciones cuando dicha caracterización no es posible;

10 -usar dichas cotas de error en un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma de Receptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y niveles de protección asociados.

El método detecta y excluye las mediciones erróneas, por ejemplo o bien con una gran propagación por trayectos múltiples o bien sujetas a reflexiones, que invalida las suposiciones principales requeridas para el cálculo de los 15 Niveles de Protección obtenidos a partir de un sistema de GNSS con una integridad de señal garantizada (como es el caso de SBAS; GBAS, Galileo y/o GPS III en el futuro).

Dicha detección y caracterización de errores locales comprende, preferiblemente, usar detectores de salto de fase de portadora tradicionales y detectores de deslizamiento de ciclo junto con un algoritmo RAIM de fase de portadora, 20 para la detección y la caracterización de errores de señal reflejada.

Asimismo, dicha detección y caracterización de errores locales comprende, preferiblemente, usar tecnologías de suavizado de pseudodistancias, y estimación de varianza de error, mejoradas, para la detección y la caracterización de errores de propagación por trayectos múltiples.

25 Preferiblemente, los errores de pseudodistancia locales (de ruido de receptor y de propagación por trayectos múltiples) se caracterizan en términos de la varianza asociada: las mediciones con errores de propagación por trayectos múltiples excesivos se excluyen para los cálculos posteriores y la propagación por trayectos múltiples está acotada en las mediciones válidas.

30 Dicho algoritmo RAIM ponderado calcula, preferiblemente, los niveles de protección asociados basándose en unas actualizaciones de pesos de pseudodistancias en tiempo real teniendo en cuenta dicha caracterización de las mediciones.

35 Dicho algoritmo RAIM ponderado calcula, preferiblemente, los niveles de protección asociados considerando la posibilidad de múltiples mediciones defectuosas.

Preferiblemente, los errores ionosféricos se compensan basándose en dos mediciones de frecuencia.

40 Las pseudodistancias suavizadas preferiblemente se calculan basándose en un filtro en tiempo real.

La posición y los niveles de protección calculados se combinan, preferiblemente, con una información de GIS externa en relación con las carreteras y calles, verificada para asegurar su integridad; dicha información externa puede estar relacionada con la topografía de la superficie (información en 3D).

45 De acuerdo con una realización preferida, el método comprende, preferiblemente, usar un algoritmo RAIM de Fase de Portadora, basándose en las inconsistencias entre el efecto Doppler observado en las mediciones de fase de portadora acumuladas y el vector velocidad, con el fin de garantizar la detección y la exclusión de las mediciones reflejadas de propagación por trayectos múltiples y de calcular la velocidad y los niveles de protección asociados.

50 Dicho algoritmo modifica la formulación de RAIM ponderada clásica para las pseudodistancias, redefiniendo para la fase de portadora el vector de mediciones Z, la matriz de observación H y la matriz de ruido de mediciones R, tal como sigue:

-

el término de medición Z es la diferencia entre la medición de fase de portadora acumulada medida y la 55 estimada:

en donde la medición de fase de portadora acumulada estimada es:

-

cada fila hj de la matriz de observación o de información H es, como es habitual, la derivada parcial de la ecuación de medición con respecto al vector de estado, recalculada debido a que las mediciones y el vector de estado son diferentes de como eran en la RAIM de posicionamiento clásica con pseudodistancias:

-

cada término en la matriz de ruido de mediciones R, que se usa para construir las matrices de pesos, se define

10 ahora por el ruido de la medición “a priori” de fase de portadora acumulada nominal , que está dominado por la diferencia de la propagación por trayectos múltiples entre épocas que puede ser tan alta como un cuarto de la longitud de onda, debido a que los deslizamientos de ciclo se consideran identificados en las etapas de preprocesamiento previas y otros términos tienen una evolución despreciable a lo largo del periodo de acumulación de fase de portadora; por lo tanto, el valor del ruido de cada medición de fase de portadora puede

15 considerarse como:

De acuerdo con otra realización preferida, el método usa un algoritmo que, basándose en la correlación de tiempo

20 del error de propagación por trayectos múltiples, caracteriza los errores de pseudodistancia locales -de ruido de receptor y de propagación por trayectos múltiples- en términos de la varianza asociada, en el que las mediciones con unos errores de propagación por trayectos múltiples excesivos se excluyen para los cálculos posteriores y la propagación por trayectos múltiples se mitiga en las mediciones válidas. El algoritmo comprende las siguientes etapas:

-

para cada satélite activo “i”, calcular la ambigüedad no entera de fase de portadora instantánea Ni(tk), comparando las mediciones de pseudodistancia P i,iono-libre(tk) y de fase de portadora 4 i,iono-libre (tk) iono-libre para la época actual:

30 - actualizar la memoria intermedia de las ambigüedades mediante la eliminación de la más antigua, si la memoria intermedia está llena, y añadir la ambigüedad que se ha calculado anteriormente, si el número de ambigüedades se encuentra por encima de un determinado número mínimo (Nmin), el filtro puede proporcionar las salidas esperadas;

-

si el usuario se encuentra en el modo de inicialización, calcular el promedio de las ambigüedades almacenadas 35 (Ñi(tk)) como

especificado a priori

40 - si la velocidad del usuario se vuelve más grande que un determinado valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos un determinado tiempo mínimo (Tmin), calcular en primer lugar el parámetro F que define el proceso de Gauss-Markov

que modela la correlación de tiempo del error de propagación por trayectos múltiples, a continuación la ambigüedad estimada Ñi (tk) y, por último, la covarianza del error residual de la pseudodistancia suavizada por medio de un esquema de promedio ponderado, tal como sigue:

F se estima por medio de un estimador de mínimos cuadrados:

en donde:

10 entonces la ambigüedad estimada se obtiene por medio del promedio ponderado, tal como sigue:

y la covarianza del error residual de la pseudodistancia suavizada es:

en donde la varianza de ruido de la ambigüedad medida se estima por medio de una distribución chi 15 cuadrado

suponiendo M - 2 grados de libertad y un nivel de confianza solicitado (CL):

y el número equivalente de muestras independientes (ISi(tk)) se estima en consecuencia por medio de la

siguiente expresión:

20 -si la velocidad del usuario se vuelve más baja que el valor mínimo, entonces la ambigüedad se fija a aquella para la cual la velocidad adoptó ese valor (época “tV min”):

mientras que el filtro continúa funcionando, estimando el sesgo MSesgoi (tk) causado por la propagación por trayectos múltiples como la diferencia entre el promedio de la ambigüedad y la ambigüedad fija de referencia:

5 con tM-1,md el punto de la distribución de t de Student con “M - 1” grados de libertad que deja en las colas (problema de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad de detección fallida (missed detection) asignada a la totalidad del algoritmo RAIM y siendo KN,md el punto de la distribución gaussiana, media cero y varianza igual a 1, que deja en el problema de las colas (de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad 10 de detección fallida asignada a la totalidad del algoritmo RAIM;

-

si hay un deslizamiento de ciclo, el filtro de suavizado se restablece y la memoria intermedia de las ambigüedades instantáneas almacenadas se borra; se proporciona una nueva salida cuando el número de nuevas ambigüedades almacenadas alcanza un mínimo y, adicionalmente, si la velocidad del usuario se encuentra por debajo del mínimo, la primera nueva ambigüedad sesgada se corrige con el más reciente sesgo

y siempre que el tiempo pase, el sesgo se estima siguiendo el mismo enfoque que antes, para reaccionar frente a los nuevos deslizamientos de ciclo;

-

si la velocidad del usuario se vuelve de nuevo más grande que el valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos el tiempo mínimo (Tmin), la salida de filtro sustituye la previa calculando la pseudodistancia suavizada iono-libre como:

25 en donde Ñt(tk) es la ambigüedad estimada, 4i ,iono-libre (tk) es la medición de fase de portadora iono-libre para la época actual; y con la la pseudodistancia suavizada error residual de la

pseudodistancia suavizada que se calcula tal como se ha definido anteriormente.

30 De acuerdo con otra realización preferida del método de la invención, con el fin de calcular los pesos de los errores de pseudodistancia, la varianza del ruido de cada pseudodistancia i se calcula de acuerdo con las ecuaciones en las Normas de Rendimiento de Operaciones Mínimo (MOPS, Minimum Operations Performance Standards) actualizando el término de propagación por trayectos múltiples con la caracterización a partir del suavizado de

y la matriz de pesos W se construye como:

El método de la invención preferiblemente usa un algoritmo para el cálculo del Nivel de Protección basándose en una RAIM ponderada para el caso de fallo múltiple, dicho algoritmo usa la siguiente ecuación:

5 en donde:

10 PL es el nivel de Protección para las coordenadas del vector de estado de interés a proteger, Max{PENDIENTE} es la peor relación entre el error en las coordenadas del vector de estado de interés y la estadística de prueba de Chi cuadrado χ2 P, γnorm(PFA) es el umbral de la prueba de detección de Fallo de RAIM, para una probabilidad de Falsa Alarma dada PFA,

15 kn(PMD) es el número de desviaciones estándar en una distribución gaussiana de n dimensiones (las de las coordenadas del vector de estado de interés a proteger) que dejaron fuera una probabilidad que se corresponde con la probabilidad especificada de fallo de detección PMD,

H es la matriz de observación, P es la matriz de pesos y la correlación entre las mediciones;

20 en donde Max{PENDIENTE} se obtiene maximizando el error en el conjunto de los elementos del vector de estado debido al fallo de medición múltiple que conduce a un incremento en la estadística de prueba de Chi cuadrado sobre los residuos de las mediciones para detectar fallos; introduciendo en el cálculo de esta maximización unas restricciones adicionales (que se tratan con técnicas matemáticas lagrangianas) con respecto a la formulación

25 clásica:

-

una restricción que consiste en que el fallo múltiple conduce a un valor constante de la prueba de chi cuadrado,

-

y una segunda restricción que consiste en definir el modo de fallo de tal modo que, a partir de la totalidad de las posibles combinaciones de satélites, solo se permiten las combinaciones de cualquier número dado M de

soluciones para el problema de valores propios generalizado:

35 en donde: V representa un sub-espacio de modos de fallo a prueba (el concepto del “modo de fallo” considera un

y así, con M mediciones, los fallos únicos se representan mediante M casos de sub-espacios de una dimensión, y para unos fallos múltiples de nF mediciones, tendrá que considerarse la totalidad de las combinaciones de M mediciones en unos grupos de nF que se representan mediante

ASUB(J1,···j2) es la submatriz de la matriz pseudo-inversa H* = (HT PH)-1 HT P, de la solución de mínimos cuadrados de vector de estado con las filas j que se corresponden con las

coordenadas del vector de estado de interés:

5 con P la matriz de pesos y la correlación entre las mediciones y S = I-HH*.

Un segundo aspecto de la presente invención se refiere a un sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS de al menos una unidad móvil con una integridad garantizada en entornos no controlados. Basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección, en la que dicha al menos una unidad móvil

10 comprende:

-

un receptor GPS/SBAS para recibir una señal de Sistema Global de Navegación por Satélite,

-

medios para procesar dicha señal de GNSS para obtener mediciones de fase de portadora y mediciones de pseudodistancias,

15 -medios para llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar errores locales en dichas mediciones, incluyendo dicha caracterización proporcionar unas cotas de error, y proporcionar un conjunto de rechazos de mediciones cuando dicha caracterización no es posible,

-

medios para usar dichas cotas de error en un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma de Receptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y los niveles de protección asociados.

20 De acuerdo con una realización preferida del sistema, la unidad móvil además comprende un transceptor inalámbrico de telecomunicaciones de datos, dispuesto para enviar dichas coordenadas de posición calculadas y los niveles de protección asociados a una plataforma central, que está dispuesta para proporcionar al menos a un usuario autorizado dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil junto con una información de garantía de

25 integridad asociada.

Dicha información de garantía de integridad quiere decir que la probabilidad del error de dicha posición que se encuentra por encima o por debajo de un nivel de protección previamente establecido o predeterminado está limitada a un valor de riesgo de integridad. De acuerdo con la presente realización preferida, se emite una marca de

30 integridad con dichas coordenadas de posición; la marca de integridad es negativa si no se puede calcular el nivel de protección con el riesgo de integridad establecido previamente, indicando de ese modo que no se puede acotar el error con el riesgo de integridad establecido previamente.

Entonces, el usuario del sistema tiene una garantía de que, si un registro de posición se ha marcado de forma 35 positiva, su error se encuentra dentro de los límites especificados.

Preferiblemente, dicha al menos una unidad móvil tiene interfaces con otros dispositivos externos.

Dicha al menos unidad móvil tiene, preferiblemente, una interfaz con un odómetro ubicado en la unidad móvil, con el

40 fin de usar las mediciones del odómetro para obtener unas estimaciones de posición durante las interrupciones de GPS y/o de Galileo; y/o de usar dichas mediciones del odómetro para reducir el error de estimación de posición, reduciendo de ese modo los Niveles de Protección correspondientes manteniendo el riesgo de integridad (requerido) establecido previamente.

45 Dicho receptor GPS/SBAS de la unidad móvil puede ser un receptor Galileo o GPS y Galileo combinados, con aumentación con SBAS o no.

El sistema proporciona además, preferiblemente, las coordenadas de velocidad de la unidad móvil, considerando para el cálculo de integridad la velocidad del usuario móvil, no calculando o considerando unas soluciones en las

50 que la unidad móvil se ha detenido durante un periodo de tiempo determinado.

De acuerdo con una realización preferida, se combina información procedente de diferentes unidades móviles ubicadas en una determinada área restringida para realizar una verificación cruzada de la calidad de las mediciones proporcionadas.

55 Preferiblemente, dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil junto con dicha información de garantía de integridad asociada se codifican en un paquete de datos, se almacenan en una memoria no volátil de dicha unidad

móvil, y se transmiten a la plataforma central a determinados intervalos predefinidos, o tras la solicitud de la plataforma central, o cuando tiene lugar una condición geográfica específica.

La presente invención consiste entonces en la extensión de los receptores GNSS y de la integridad de navegación asociada, completamente desarrollada para el campo aeronáutico, al campo terrestre con los entornos urbanos y de carretera como escenarios de referencia. Esta extensión requiere un conjunto de modificaciones e innovaciones, en particular en lo que respecta al procesamiento de datos en los algoritmos de navegación e integridad para abordar múltiples fuentes potenciales de error en las mediciones que afectan a la medición de varios satélites de forma simultánea, en lugar del limpio entorno aeronáutico en el que la fuente de error dominante son los errores de reloj y las efemérides de satélite y los errores ionosféricos, y esas fuentes de error se acotan de forma apropiada como parte de los servicios de integridad (por ejemplo, UDRE y GIVE en la norma de SBAS).

Los sistemas SBAS, implementados en la actualidad por EGNOS en Europa y por WAAS en los Estados Unidos, son un solapamiento a GPS (y GLONASS en el caso de EGNOS) que determinan la integridad de los satélites de GPS a un nivel de señal en el espacio (SIS, signal in space), proporcionando al mismo tiempo unas correcciones para las pseudodistancias para una precisión de navegación mejorada. Por lo tanto, los sistemas de SBAS proporcionan las cotas mencionadas e informan al receptor de usuario de cuáles son los satélites saludables que pueden usarse para el posicionamiento y la presente invención estará usando unas mediciones de satélites con la debida integridad de SBAS.

Las restantes fuentes de errores en las mediciones serán los efectos locales, habitualmente dominados por la propagación por trayectos múltiples. Los algoritmos de integridad y solución de navegación de SBAS usan un modelo de ruido de mediciones de pseudodistancia que se define en el Apéndice J del documento “Minimum operational performance standards for GPS / WAAS Airborne Equipment” RTCA / DO-229C (28/11/2001) para cada satélite i como:

en donde los diferentes términos son:

el receptor de GNSS para el satélite i, incluyendo el ruido de receptor, el ruido térmico, la interferencia, los sesgos intercanal, extrapolación, el tiempo desde la inicialización del filtro de suavizado, y los errores de

•

: Varianza de la distribución normal de media cero del error de propagación por trayectos múltiples de equipo de a bordo, función del ángulo de elevación de línea de visión de satélite.

•

Varianza del error de pseudodistancia corregido de forma diferencial inducido por los efectos de

estado estacionario del filtro de suavizado de a bordo, dada la divergencia ionosférica, debido a la evolución de la evolución del retardo en pendiente con el tiempo.

varianza del modelo del error residual para equipos que aplican el modelo de retardo troposférico que se describe en las MOPS. En entornos urbanos, este modelo con la información radiodifundida por los sistemas de SBAS y por los mensajes de GPS, es todavía válido para los términos de nivel de SIS (largos periodos rápidos y lentos, términos de retardo ionosférico y troposférico) y el término de ruido de soporte físico de receptor

pero los efectos locales, dominados por la propagación por trayectos múltiples no controlada, seguirán una estadística totalmente diferente de la del limpio entorno de propagación por trayectos múltiples de fondo que se considera en la especificación de MOPS.

Los siguientes dos enfoques para tratar este efecto, tal como se ha indicado anteriormente, se usan de forma simultánea en la presente invención:

• Las mediciones de pseudodistancia con unos errores de distancia muy grandes se rechazarán, y se proporciona un conjunto de rechazos de mediciones. La varianza del ruido de mediciones de pseudodistancia, dominado por la propagación por trayectos múltiples

, se caracterizará cada época, usando dichas mediciones de pseudodistancia. En el caso de que 5 esta caracterización no sea fiable, la medición asociada también se rechazará.

La presente invención aprovecha el comportamiento de los diferentes tipos de propagación por trayectos múltiples (señal compuesta directa más reflejada y señal reflejada única) en presencia de la dinámica del receptor para desarrollar unos métodos eficientes para rechazar las mediciones deterioradas y para caracterizar el ruido de

10 mediciones con

para la navegación. Debido a la dinámica del receptor, la señal compuesta con propagación por trayectos múltiples se percibe en un primer enfoque como ruido (las mediciones en las ubicaciones más distantes que una longitud de onda están descorreladas), y en el caso de la señal reflejada única, el efecto Doppler debido a la proyección de la velocidad del receptor en el trayecto de señal es diferente de como es en la línea de visión de la señal nominal esperada. 15 De acuerdo con la invención, el algoritmo RAIM ponderado incluye unas características nuevas y modificadas con respecto al enfoque clásico:

• El detector de salto de pseudodistancia, como un método básico para eliminar por cribado las mediciones

20 defectuosas en el enfoque tradicional, se sustituye por un preprocesamiento más exhaustivo para la caracterización de mediciones, con el doble objetivo de rechazar las pseudodistancias con grandes errores y de caracterizar las propiedades de las mediciones de pseudodistancia susceptibles de usarse para la navegación. Y, de acuerdo con una realización preferida de la invención:

• Los métodos de mitigación y rechazo de la señal reflejada única se consiguen basándose en las siguientes 25 etapas:

o Preprocesamiento de Fase de Portadora. Los algoritmos de RAIM clásicos para el posicionamiento se basan en unas mediciones de pseudodistancia. En la presente realización preferida, el método de la invención incluye el uso de las mediciones de fase de portadora, el cálculo de la velocidad de receptor y

30 dicha velocidad de receptor como un recurso para eliminar por cribado, con un nivel de confianza configurable, las mediciones erróneas.

o RAIM de Fase de Portadora. Como parte de la fase de preprocesamiento, el algoritmo de RAIM se adapta para aplicarse sobre los Mínimos Cuadrados sobre las mediciones de Fase de Portadora para calcular el vector de cambio de posición entre épocas de medición, o el vector velocidad. Debido al

35 pequeño ruido de las mediciones de Fase de Portadora nominales, del orden de varios milímetros o al nivel de centímetros, esta prueba proporciona una alta capacidad de observación sobre las inconsistencias de fase de portadora. Esto es más evidente en el caso de la señal reflejada única que sigue un trayecto totalmente diferente de la nominal, lo que hace que esta se vea afectada por el efecto Doppler en una cantidad totalmente diferente.

• Caracterización de propagación por trayectos múltiples. Métodos de mitigación y rechazo de la señal que se compone de componentes directa y reflejada:

o Suavizado de pseudodistancias y Estimación de varianza de error. La fase de suavizado de

45 pseudodistancias con la fase de portadora se potencia para servir para múltiples fines: el suavizado de pseudodistancias, la caracterización del ruido de las pseudodistancias sin procesar y suavizadas, la prueba de verosimilitud sobre las pseudodistancias sin procesar y el detector de propagación por trayectos múltiples basto. Este método es especialmente efectivo con el movimiento del receptor a través de la señal con propagación por trayectos múltiples, que se compone de señal directa y reflejada.

• Actualización de peso de pseudodistancias. El ruido medido en las pseudodistancias suavizadas alimentará el modelo de ruido de pseudodistancia adaptativo que se ha identificado anteriormente en MOPS para calcular la matriz de pesos de pseudodistancias que va a usarse en la navegación y el cálculo de nivel de Protecciones basado en RAIM.

55 • Navegación e integridad con RAIM:

o La matriz de pesos de mediciones de pseudodistancias fija de modelo “a priori” que se usa en los algoritmos de navegación y de RAIM, especificada en el documento “Minimum operational performance standards for GPS / WAAS Airborne Equipment” RTCA / DO-229C (28 / 11 / 2001), se sustituye por la

60 matriz de pesos de Pseudodistancias adaptativa que se actualiza cada época.

o Los Niveles de Protección, basándose en la detección de único fallo de RAIM ponderada que se describe en el documento “Weighted RAIM for precision approach” T. Walter, P. Enge, ION GPS (1995), se potencian para calcularse en cualquier condición de fallo múltiple. El cálculo de estos Niveles de Protección en cualquier caso de fallo múltiple genérico es una generalización del desarrollo para el caso de fallo doble

que se describe en el documento “Solution of the two failure GPS RAIM problem under the worst case bias conditions: parity space approach” R. Grover Brown, NAVIGATION, Vol. 44, Nº 4 (invierno de 1997-98).

El resultado de todas estas potenciaciones innovadoras para los esquemas de RAIMS actuales permitirá, por un lado, eliminar por cribado las mediciones con grandes errores con respecto al cálculo del posicionamiento y, por otro lado, caracterizar de forma apropiada las pseudodistancias que van a usarse para el posicionamiento y, por último, con esta información consistente de las características de pseudodistancia, el algoritmo RAIM adaptativo en posición determinará el nivel de protección de la posición calculada con el nivel de integridad o de confianza requeridos.

La señal de GNSS puede proporcionarse por Galileo en lugar de por los sistemas de SBAS; o por el Sistema de Aumentación Basada en Tierra (GBAS) u otros elementos de integridad local; o por otros sistemas de GNSS como, en potencia, GPS-III.

Debido a que la aplicación del método de la presente invención no es para las aplicaciones de seguridad de la vida, sino para las así denominadas aplicaciones críticas en cuanto a la responsabilidad, un rendimiento en tiempo real estricto no es esencial, y la evaluación de integridad puede calcularse con un determinado retardo de tiempo, lo que permite el análisis temporal de los datos.

Breve descripción de los dibujos

A pesar de que la invención se describirá en conjunción con las realizaciones preferidas, se entenderá que no se pretende que estas limiten la invención a estas realizaciones.

La figura 1 ilustra la arquitectura de algoritmos global de una realización del método de la presente invención, identificando los componentes principales, y resaltando en particular las innovaciones que se reivindican en la presente invención.

La figura 2 muestra los componentes e interfaces principales de una realización particular de la unidad móvil del sistema de la presente invención.

La figura 3 muestra una realización de una plataforma central como parte del sistema de la presente invención.

Descripción detallada de las realizaciones preferidas

En lo sucesivo se hará referencia con detalle a una realización preferida del método de la presente invención, para garantizar la integridad de la solución de navegación en entornos no controlados, basándose en la integridad de servicio incluida en una Señal en el Espacio de GNSS (a partir del sistema de SBAS hoy en día y GBAS, Galileo y GPS-III en el futuro).

El sistema de la presente invención proporciona a diferentes usuarios autorizados 30, a través de una plataforma central 20, información acerca de las coordenadas de posición de las unidades móviles remotas 10.

Tal como se muestra en la figura 2, cada unidad móvil 10 del sistema de la presente invención comprende un receptor de GNSS 11 con su antena polarizada correspondiente (bloqueando las señales reflejadas únicas) receptor de GPS / SBAS o un receptor de Galileo o un receptor de GPS / SBAS / Galileo. También incluye un Procesador de Integridad 12; el Procesador de Integridad, o parte del mismo, puede estar integrado dentro del receptor de GNSS 11. También incluye una memoria no volátil 16. Adicionalmente, no se requiere que la unidad móvil tenga, pero puede tener, interfaces con otros dispositivos externos, tal como unos sensores portados por el Agente Móvil (PDA, Consola con visualizador y teclado, etc.).

La unidad móvil 10 recibe la señal de navegación 1 (GPS, Galileo o ambas) a través del receptor de GNSS y los mensajes de SBAS. Los mensajes de información de SBAS pueden recibirse de una u otra forma, directamente a partir del satélite geoestacionario de SBAS a través del receptor de GNSS (habilitado para SBAS) o indirectamente a través de una red de telecomunicaciones inalámbricas situada en tierra 14 a través de un transceptor de telecomunicaciones de datos inalámbricos o módem 13. Tal como se explicará con detalle en lo sucesivo, el Procesador de Integridad de la unidad móvil (o el receptor de GNSS dependiendo de la implementación) estima sus coordenadas de posición y el Nivel de Protección asociado. Si el Nivel de Protección no puede calcularse con un Riesgo de Integridad (requerido) establecido previamente, entonces se emite una marca Poco saludable de Integridad para acompañar a la posición obtenida para indicar que el error no puede acotarse con el Riesgo de Integridad establecido previamente. La unidad móvil usa una información de integridad de SBAS acerca de los satélites de GPS y la ionosfera y el método de la presente invención (tal como se esboza en la figura 1), con el fin de calcular la posición y los Niveles de Protección. Las salidas a partir de la unidad móvil son: una estimación de las coordenadas de Posición, una marca saludable / poco saludable de Integridad y el Nivel de Protección asociado.

Por lo tanto, cada una de las coordenadas de posición, velocidad y tiempo proporcionadas, están acompañadas por una información de integridad, que consiste en dicha Marca (Saludable / Poco saludable) de Integridad y los Niveles

de Protección asociados. Dicha marca de integridad, cuando es positiva, indica que dichas coordenadas de posición tienen un error que se encuentra dentro de los Niveles de Protección proporcionados con una probabilidad más grande que uno menos el Riesgo de Integridad. El objeto del sistema de la presente invención garantiza entonces que la probabilidad de que la Marca de Integridad no indique que las coordenadas de posición proporcionadas tienen un error más grande que un Nivel de Protección especificado, es más baja que un valor de Riesgo de Integridad especificado.

Las salidas a partir de la unidad móvil (estimada de posición, marca saludable / poco saludable de integridad y los Niveles de Protección asociados) se codifican en un paquete de datos 16, que la unidad móvil transmite a través del módem 13 a la plataforma central. Este paquete de datos 16 se denomina en lo sucesivo en el presente documento paquete de datos de MU o MUDP 16.

El contenido de MUDP se obtiene por el procesador de integridad 12 de la unidad móvil a una tasa de frecuencia fija (1 Hz por ejemplo).

En una realización típica del sistema, el MUDP está formado por:

•

La fecha y la hora del día actuales: la fecha y la hora del día en el instante de la transmisión de MUDP.

•

Las últimas posición y velocidad de GNSS disponibles (disponibles cualquiera que fuera la integridad).

•

La marca de integridad y Niveles de Protección de la posición y velocidad de GNSS previas.

•

La fecha y la hora del día correspondiente en el instante del cálculo de la posición de GNSS previa.

•

Las últimas posición y velocidad de GNSS disponibles con una marca de Integridad Positiva y los niveles de protección correspondientes.

•

Datos sin procesar que usa el receptor de GNSS para calcular la posición y la velocidad (mediciones de pseudodistancia y de fase de portadora, Id de satélite, mensajes de navegación de GNSS) previas.

•

La fecha y la hora del día correspondiente en el instante del cálculo de la posición de GNSS previa.

•

Datos de dispositivos externos (opcionalmente).

Opcionalmente, el Procesador de Integridad de la unidad móvil puede implementar unos algoritmos adicionales que potencian los rendimientos de estimación de posición en términos de error real y reducción de Nivel de Protección usando una información adicional, en particular información Geográfica y restricciones dinámicas de agente móvil.

Con el fin de permitir que el sistema soporte diferentes usuarios 30, cada unidad móvil a bordo de un agente móvil cuya posición va a darse a un usuario 30, proporciona los MUDP 16 a la plataforma central 20 de dos formas diferentes: MUDP en Tiempo Real o MUDP con Conexión.

En el caso de los MUDP en Tiempo Real, la MU transmite el más reciente MUDP disponible cuando tiene lugar un acontecimiento de transmisión. Los acontecimientos de transmisión los configura la plataforma central a través de una instrucción de teleprogramación. Varios acontecimientos de Transmisión pueden configurarse:

o Sondeo de plataforma central: El más reciente MUDP disponible se transmite cuando la MU recibe a partir de la plataforma central una instrucción de sondeo.

o Intervalos de Tiempo Preconfigurados: los MUDP se transmiten a la plataforma central a unos intervalos de tiempo fijos teleprogramados por la plataforma central.

o Intervalos de Distancia Recorrida Preconfigurados: los MUDP se transmiten a la plataforma central a unos intervalos de distancia fijos teleprogramados por la plataforma central. La distancia la calcula el Procesador de Integridad 12 que integra la trayectoria del agente móvil como si se obtuviera mediante posiciones de GNSS.

o Acontecimientos basados en posición / velocidad: El Procesador de Integridad puede configurarse para verificar si tiene lugar cualquiera de los siguientes acontecimientos de transmisión:

•

La posición marcada en cuanto a integridad de forma positiva lleva a cabo una condición configurada (encontrarse en el interior o en el exterior de un área cerrada, encontrarse más cerca que una distancia configurada con respecto a una posición configurada, más lejos que una distancia configurada con respecto a una posición configurada, ...)

•

Lo mismo con independencia del valor de la marca de integridad.

•

La velocidad marcada en cuanto a integridad de forma positiva lleva a cabo una condición configurada (más alta que un valor configurado, más alta que un valor configurado dependiente de la posición)

•

Lo mismo con independencia del valor de la marca de integridad.

o Acontecimientos basándose en unas observaciones que proviene de unos sensores conectados de forma externa: si el Procesador de Integridad está interconectado con los sensores de agente móvil externos, el Procesador de Integridad puede configurarse para verificar si tienen lugar unos acontecimientos de transmisión que dependen de una condición configurada.

o Acontecimientos detectables de MU desencadenados directamente por dispositivos externos: Si el Procesador de Integridad estuviera interconectado con unos dispositivos o sensores de agentes móviles

externos capaces de generar directamente una señal discreta, el Procesador de Integridad puede configurarse para verificar el estatus de una señal de este tipo como acontecimientos de transmisión.

En el caso de los MUDP con Conexión: la memoria no volátil 15 de la unidad móvil 10 la usa el procesador de

5 integridad 12 para registrar de forma continua los MUDP generados, tras la instrucción directa de la plataforma central 20, o de acuerdo con unos acontecimientos de transmisión configurados para descargar los MUDP con conexión, la unidad móvil transmite todos los MUDP con conexión a la plataforma central.

En cualquier caso, los acontecimientos de transmisión de MUDP los teleprograma la plataforma central de acuerdo

10 con unos parámetros configurados por el usuario para la disponibilidad de Datos de Paquete de Ubicación (LPD, Location Packet Data). Debido a que más de un Usuario puede tener acceso a los datos de posición de una unidad móvil única y cada acceso puede tener diferentes requisitos de accesibilidad, los acontecimientos de transmisión para una unidad móvil particular resultan de hacer una condición O lógica de acontecimientos de transmisión que resultan de los requisitos de accesibilidad de cada usuario.

15 La figura 3 muestra una realización preferida de la Plataforma Central 20, que provee a múltiples usuarios autorizados con la información de localización definida -LPD- basándose en la recepción y el procesamiento de los MUDP. Los MUDP recibidos se procesan para obtener los LPD correspondientes de acuerdo con unos parámetros configurados por el usuario; que se almacenan en la base de datos 21 de un usuario seguro que implementa todos

20 los requisitos legales en relación con la privacidad de datos.

La plataforma central también implementa unos algoritmos adicionales que potencian los rendimientos de estimación de posición en términos de error real y reducción de Nivel de Protección usando una información adicional, en particular información Geográfica y restricciones dinámicas de agente móvil (Algoritmo de Integridad de

25 Comportamiento Potenciada 22). La plataforma central proporcionará a cada usuario 30 acceso a los LPD de un agente móvil al cual dicho Usuario ha sido autorizado a acceder por dicho agente móvil. La validez del acceso puede estar limitada por la fecha de vencimiento de la autorización. Adicionalmente, el acceso puede estar restringido a determinadas condiciones de tiempo, posición o velocidad.

30 La plataforma central coordina la recepción, el almacenamiento y la entrega a los usuarios de la información de localización de los agentes móviles. Además, esta aplica una política de privacidad lo bastante segura para proteger los datos de todos los agentes móviles. Son posibles diferentes realizaciones de la plataforma central.

El Extremo frontal de Telecomunicaciones 26 que se muestra en la figura 2, centraliza las transferencias de datos

35 entrantes y salientes entre la plataforma central y las unidades móviles. Varias entidades de información se intercambian entre la plataforma central y la unidad móvil: Parámetros de teleprogramación, paquetes de datos de posición de usuario, es decir, MUDP, instrucción de Borrado e instrucción de Descarga.

Los parámetros de teleprogramación, del CP a la MU, configuran los acontecimientos de transmisión de MUDP para 40 cada MU en interconexión con el CP tal como se ha descrito anteriormente.

Los acontecimientos de transmisión de los MUDP se llevan a cabo de acuerdo con una configuración teleprogramada, tal como se ha descrito anteriormente.

45 Una Instrucción de Borrado, desde la plataforma central a la unidad móvil, indica a la unidad móvil que elimine todos los MUDP con conexión en la memoria no volátil 15.

La instrucción de Descarga enviada desde la plataforma central a la unidad móvil se usa para sugerir que la unidad móvil descargue los datos registrados en la plataforma central.

50 La función de Algoritmo de Integridad de Comportamiento Potenciada implementa unas funciones de integridad específicas que, basándose en unas fuentes de información adicionales (por ejemplo, mapas con una precisión garantizada), mejoran el cálculo realizado por la unidad móvil o bien mediante la reducción de los errores de posición o los Niveles de Protección a la vez que se mantiene el Riesgo de Integridad y/o bien mediante la

55 realización de una verificación cruzada de la información de integridad tal como proporciona la unidad móvil.

Las Bases de Datos (BB. DD.) y el Gestor de BB. DD. 23 correspondiente almacenan y recuperan dos conjuntos de datos:

• Identificación de unidad móvil así como los LPD de las diferentes unidades móviles., que se almacenan en 60 una Base de Datos de LPD 24.

• La BB. DD. de usuarios 21 contiene los parámetros configurados por el usuario para la disponibilidad de los LPD:

-

Tipo de datos o bien información sin procesar (por ejemplo, la posición y la velocidad) o bien procesada tal 65 como la distancia recorrida.

-

Restricciones de accesibilidad de datos: condiciones aplicables para restringir el acceso del Usuario a los LPD de unidad móvil (por ejemplo, solo cuando una unidad móvil se encuentra en el interior de una determinada área).

-

Periodicidad de la información que ha de proporcionarse o acontecimientos de cuándo ha de proporcionarse información.

La plataforma central tiene un Procesador de Lógica de Negocio 25 que permite: 1) crear unos parámetros de configuración de unidad móvil para atender las necesidades de los diferentes usuarios; 2) crear, a partir de la Base de Datos de los LPD, la información requerida por cada usuario de acuerdo con sus necesidades tal como se ha definido anteriormente o bien de forma periódica o bien en función de los acontecimientos. Por último, el Servidor de Acceso 27 permite que el usuario acceda de forma segura a una información autorizada de acuerdo con las condiciones previamente establecidas.

Con respecto a los usuarios del presente sistema, los usuarios pueden ser compañías u organizaciones públicas o privadas, que deseen tener acceso a los LPD de uno o varios agentes móviles. Cada usuario debería autorizarlo entonces o bien el agente móvil o bien una autoridad legal que tenga acceso a sus LPD. Estos Usuarios aprovechan los LPD que proporciona la plataforma central para dar soporte a su funcionamiento (por ejemplo, operadores de recaudación de peaje o fijación de tarifas por congestión de carreteras) o para generar Servicios Basados en la localización para los usuarios finales (por ejemplo, servicios de localización de vehículos / gestión de flota automáticos). Otros usuarios potenciales son: compañías de seguros, autoridades de tráfico, entidades de vigilancia, entidades encargadas del cumplimiento de las leyes, organismos reguladores, etc. gracias a la capacidad del sistema para dar soporte a la provisión a múltiples Usuarios de una información de localización de Agente Móvil (LPD) basándose en una unidad móvil única. Por otro lado, el agente móvil que porta una unidad móvil única obtiene acceso a una amplia variedad de servicios que proporcionan los usuarios del sistema: peaje automático de flujo libre, pago automático de impuestos en sistemas de control de congestión, servicios de seguridad, etc. Asimismo, los usuarios tienen la ventaja de compartir la misma infraestructura única que proporciona la única plataforma central.

En lo sucesivo, se describe el método usado por el Procesador de Integridad de cada unidad móvil para calcular La Marca de Integridad y los Niveles de Protección asociados con cada salida de posición.

El objeto del método de la invención es el cálculo de las cotas de error (también conocidas como niveles de Protección en el mundo de la aviación civil) de la solución de navegación (posición, velocidad y/o tiempo) que garantizan el nivel requerido de integridad, es decir, que garantizan que la probabilidad de que el error sea más grande que la cota de error mencionada se encuentra por debajo de una determinada probabilidad, y también el cálculo de una marca de validez de las salidas de navegación e integridad.

El método garantiza la validez de los Niveles de Protección mencionados, incluso en el caso de que el usuario se encuentre en un entorno no controlado. La integridad tiene prioridad con respecto a la disponibilidad de la solución, lo que implica que se implementan unos mecanismos conservativos para identificar y rechazar las mediciones o salidas de posición e integridad sospechosas de tener grandes errores.

El método de la invención incluye unos algoritmos específicos que detectan situaciones con unas mediciones que pueden estar sujetas a unos errores de propagación por trayectos múltiples excesivos una forma tal que, si estos pueden identificarse, entonces no se les considera en el cálculo de la solución de navegación, o si estos no pueden identificarse, la solución de navegación e integridad se invalida.

El método de la invención generaliza el cálculo de las cotas de error tal como se define hoy en día en las MOPS de la RTCA correspondiente (basándose en la suposición de un entorno controlado, en particular con una propagación por trayectos múltiples reducida) a un entorno no controlado mediante la eliminación por cribado de las mediciones erróneas sospechosas, usando solo unas mediciones no rechazadas e incluyendo márgenes adicionales para el cálculo de los niveles de protección para tener en cuenta los errores de propagación por trayectos múltiples residuales.

El método de la invención consiste en un preprocesamiento, que precede al cálculo de posición y de integridad, que será responsable de la caracterización de pseudodistancias y de un primer conjunto de rechazos de mediciones. Posteriormente, para el cálculo de navegación e integridad, se usará un esquema de RAIMS, que permitirá un rechazo final de pseudodistancias caracterizadas de forma no apropiada. Para el presente fin, se usará un algoritmo RAIM ponderado.

Los algoritmos correspondientes consisten en las siguientes etapas que se describen individualmente en los siguientes párrafos (en relación con sus referencias numéricas tal como se muestra en la figura 1). Posteriormente, se proporciona una descripción detallada para aquellos nuevos algoritmos que son parte específica de la presente invención.

1) Preprocesamiento:

• Preprocesamiento general:

o Prueba de verosimilitud de portadora a ruido (80)

o Prueba de verosimilitud de pseudodistancia (90) 5

•

Preprocesamiento de Fase de Portadora 100 (detección de señal reflejada):

o Detector de salto de fase de portadora 101

o Detector de deslizamiento de ciclo de fase de portadora 102

o RAIM de fase de portadora 103 de la invención

•

Preprocesamiento de pseudodistancia 110 (caracterización de propagación por trayectos múltiples):

o Prueba de consistencia de tiempo de pseudodistancia (PR) frente a fase de portadora (CPh) 111 15 o Corrección ionosférica para la pseudodistancia y la fase de portadora 112

o Suavizado de pseudodistancia y estimación de varianza de error 113 de la invención

•

Clasificación de mediciones 120

2) Cálculo de navegación e integridad:

•

Actualización de peso de pseudodistancias 130 de la invención

•

Prueba de KDOP 140

•

Navegación ponderada de SBAS 150

25 • Cálculo de nivel de protección basándose en una RAIM ponderada para el caso de fallo múltiple 160 de la invención.

Preprocesamiento:

•

Preprocesamiento general:

•

Prueba de verosimilitud de portadora a ruido. Nominalmente, la C/NO de la señal recibida depende de la elevación de satélite y, en segundo lugar, de la potencia de retransmisión de satélite y del patrón de ganancia de antena del receptor. Un umbral de C/No permitida mínima como una función de la elevación de satélite

35 permitirá rechazar aquellos satélites con potencia de señal atenuada por las copas de los árboles o por propagación por trayectos múltiples con la portadora de la señal reflejada en la fase opuesta. El umbral como función de la elevación puede calibrarse de forma continua con la C/No medida para los satélites a la vista con la elevación máxima.

• Prueba de verosimilitud de pseudodistancia. Verificación de verosimilitud de pseudodistancia, sobre los valores de las pseudodistancias completas. El enfoque para este algoritmo se basa en el cálculo de unas mediciones de determinación de distancia predichas que son más o menos precisas, basándose en la información que proviene de épocas previas y los mensajes de navegación radiodifundidos por los satélites aplicados al tiempo en el que la verosimilitud ha de verificarse.

•

Preprocesamiento de Fase de Portadora:

•

Detector de salto de fase de portadora. Con la más reciente estimación / estimada de la posición y la velocidad del receptor, la deriva y el sesgo de reloj de los satélites y del receptor, y la posición y la velocidad de satélite más recientes y las actuales, pueden estimarse las distancias de las mediciones de fases de portadora verosímiles de la totalidad de los satélites. Esto permite rechazar la totalidad de las mediciones de esos satélites con unas Fases de Portadora sumamente desviadas.

•

Detector de deslizamiento de ciclo de fase de portadora. El fin de este algoritmo es detectar las discontinuidades en las mediciones de fase de portadora debido a los deslizamientos de ciclo. No se hará

55 intento alguno de reparar los deslizamientos de ciclo y, por lo tanto, solo se proporcionará una marca de detección para cada satélite activo. El algoritmo propuesto se basa en la generación de una medición de fase de portadora predicha para la época actual basándose en las más recientes, y la comparación con la fase de portadora entrante. Si la diferencia entre ambas es más grande que un determinado umbral, entonces se considera que se ha producido un deslizamiento de ciclo y, por lo tanto, el filtro se restablece. Adicionalmente, no se supone que la estabilidad de reloj de receptor sea buena y, por consiguiente, ha de implementarse un mecanismo con el fin de evitar la consideración de un salto de reloj como un deslizamiento de ciclo. Esto se basa en el hecho de que el salto de reloj aparece en la totalidad de las mediciones como un deslizamiento de ciclo de la misma magnitud, suponiendo que la estabilidad a corto plazo del sesgo intercanal de código y de fase sea lo bastante buena.

65 • RAIM de fase de portadora. Tal como se indica en lo sucesivo, hay una innovación específica en esta RAIM de fase de portadora, que es parte del método de la presente invención. RAIM en la fase de portadora acumulada entre épocas de medición. El objetivo es doble: verificar la consistencia entre las mediciones de fase de portadora en una época y estimar el incremento de la posición entre épocas de medición, o velocidad, del receptor. La formulación de los algoritmos de RAIM para el posicionamiento con pseudodistancias, como el algoritmo RAIM ponderado que se describe en el documento “Weighted RAIM for precision approach” T. Walter,

5 P. Enge, ION GPS (1995), es aplicable para redefinir el vector de estado, los datos de entrada y los parámetros de RAIM.

El vector de estado, el vector de posición de receptor y el sesgo de reloj, se sustituyen por el incremento de receptor de la deriva de reloj y de posición entre épocas de medición. 10 Como datos de entrada, han de hacerse las siguientes modificaciones:

• Como mediciones, las pseudodistancias se sustituyen por la fase de portadora acumulada entre la época previa y la actual.

15 • El ruido de mediciones, que se usa para construir las matrices de pesos, se define ahora por el ruido de la medición de fase de portadora nominal acumulada “a priori”, que dependiendo del receptor puede variar desde unos pocos milímetros hasta aproximadamente dos centímetros.

• La matriz de observación, denominada G en el documento “Weighted RAIM for precision approach” T. Walter, P. Enge, ION GPS (1995), será, como es habitual, la derivada parcial de la ecuación de medición con respecto al

20 vector de estado. Esta ha de recalcularse, debido a que las mediciones y el vector de estado son ahora diferentes de como eran en la RAIM de posicionamiento clásica con pseudodistancias.

El parámetro de RAIM principal, el umbral para la suma cuadrática válida de los residuos de las mediciones, ha de ajustarse a escala a los valores y las unidades del ruido de mediciones que se consideran en lo sucesivo, pero 25 manteniendo las probabilidades de Alerta Falsa y de fallo de detección.

Con el fin de formular los términos de RAIM ponderada de Fase de Portadora, el modelo de la medición de

30 en donde:

Pj es la distancia desde el receptor hasta el satélite j, desde la verdadera posición del receptor

cB Es el verdadero sesgo de reloj de receptor

cdtj Es el desplazamiento de reloj de satélite, calculado con las efemérides radiodifundidas y las correcciones 35 disponibles

relj Es el error relativista, para el cual hay un modelo de corrección en las normas de GPS

Ij Efecto ionosférico, que es un retardo en la pseudodistancia

Tj Retardo troposférico, para el cual hay modelos (GPS, SBAS MOPS, STANAG...), o puede calcularse a partir

de las mediciones de Presión, Temperatura y humedad (por ejemplo, recogidas en RINEX meteorológico). 40 TGD Total group delay, retardo de grupo total (entre frecuencias de portadora).

Efecto de propagación por trayectos múltiples en la medición de pseudodistancia, a la frecuencia f, al

Ruido de receptor para la medición de pseudodistancia, a la frecuencia f, al satélite j.

45 La fase de portadora acumulada medida a partir del satélite j, entre las épocas (t-�t) y t será:

en donde:

50 • Existen las distancias hasta el satélite y el sesgo de reloj de receptor en las épocas actual y previa.

•

Con unas épocas cercanas, los términos que representan la evolución del desplazamiento de reloj de satélite, el efecto relativista, el efecto troposférico y el retardo de grupo global son despreciables, excepto la contribución troposférica a unas elevaciones muy bajas, dependiendo de la aplicación prevista:

•

El efecto de la ionosfera en la fase de portadora es un adelanto en lugar de un retardo como en la pseudodistancia. Sin embargo, excepto en algunas aplicaciones a unas elevaciones muy bajas, el efecto de la evolución es despreciable:

•

A pesar de que la propagación por trayectos múltiples en la fase de portadora es más pequeña que en la pseudodistancia, la diferencia entre los efectos de propagación por trayectos múltiples en la época actual y previa no puede suponerse pequeña, debido a que ambos efectos de propagación por trayectos múltiples pueden ser muy diferentes (no correlados, cambios de geometría, etc.).

10 • Hay un nuevo término, CS(�t), que representa el efecto de deslizamiento de ciclo. Para algunas épocas este será nulo, mientras que para otras este representará varias longitudes de onda.

• El ruido de fase es mucho más pequeño que el ruido de pseudodistancia, pero no despreciable.

Con el fin de linealizar el problema, el estado alrededor del cual la linealización se realizará se compondrá de:

15 Posición de receptor estimada conocida en la época previa.

B(t -�t) Sesgo de reloj de receptor estimado conocido en la época previa.

Estimación de la posición del receptor en la época actual, previa a la solución final por Mínimos

Cuadrados (LS, Least Squares).

20 Para las iteraciones en el cálculo de la solución de LS, este vector puede inicializarse con y, en las “i”

iteraciones sucesivas, este puede actualizarse. Bt -(t) Estimación del sesgo de reloj de receptor en la época actual, previa a la solución final por LS. Para las iteraciones en el cálculo de la solución de LS, este sesgo de reloj puede inicializarse con B(t - �t) y, en las “i” iteraciones sucesivas, este puede actualizarse.

25 Y el vector de estado será:

(t) Incremento estimado de la posición de receptor en la época actual, con respecto a

30 �B(t) Deriva de reloj estimada en la época actual, con respecto a

Por lo tanto:

en las que, inicialmente, para las iteraciones en el cálculo de la solución de LS:

•

Época previa:

•

Época actual:

en los que el vector de estado solo aparece en pj(t).

Con todas estas definiciones, se tienen la totalidad de los elementos para formular la ecuación de medición linealizada alrededor del punto de linealización:

El término de medición será:

en el que la medición de fase de portadora acumulada estimada será:

Cada fila hj de la matriz de observación o de información H será:

10 El ruido de mediciones estará dominado por el ruido de fase y la diferencia de la propagación por trayectos múltiples entre épocas, excepto cuando haya un deslizamiento de ciclo que será entonces el término dominante. Otros términos, casi cancelados en la diferencia entre épocas, se despreciarán.

Debido a que los deslizamientos de ciclo se considerarán tal como se ha identificado en las etapas de

15 preprocesamiento previas, solo se considerarán los términos de propagación por trayectos múltiples y de ruido de fase. Con la tecnología de receptores actual, el ruido de fase puede considerarse de unos pocos centímetros, mientras que sin técnicas de mitigación de HW la propagación por trayectos múltiples de la fase de portadora puede ser tan alta como un cuarto de la longitud de onda. Por lo tanto, como ruido de mediciones, el valor que puede considerarse es:

Con Z, H y R definidas, es aplicable la formulación de RAIM ponderada clásica. La solución final que se obtendrá,

• Preprocesamiento de pseudodistancia:

• Prueba de consistencia de tiempo de pseudodistancia frente a fase de portadora. La validación de pseudodistancia se basa en la comparación entre la evolución temporal de la pseudodistancia y la evolución 30 temporal de la fase de portadora, a condición de que no haya tenido lugar deslizamiento de ciclo alguno, eso se ha sometido a prueba anteriormente. Si la diferencia es más grande que un umbral dado, entonces se rechaza la nueva medición de pseudodistancia entrante. Si esto ocurre, las fases de portadora y pseudodistancia previas se conservan internamente para la comparación en la siguiente época. Esta comprobación puede restablecerse por dos razones: o bien se ha producido un deslizamiento de ciclo detectado, o el número de mediciones de

35 pseudodistancia de consecutivas rechazadas es lo bastante alto con el fin de tener una divergencia de código / portadora significativa debido a la evolución del retardo ionosférico.

• Corrección ionosférica para la pseudodistancia y la fase de portadora. El objetivo de este algoritmo es estimar el retardo ionosférico y corregir las mediciones de determinación de distancia. Este también proporcionará la incertidumbre de la corrección en términos de la varianza del error residual. El cálculo del retardo ionosférico se

40 realizará de acuerdo con el enfoque que se define en el apéndice A de MOPS. Los sistemas de SBAS radiodifunden los retardos ionosféricos verticales para un conjunto predefinido de puntos de cuadrícula (IGP), así como la varianza estimada para el error residual. La primera etapa es para calcular, para cada satélite

activo, la posición del Punto de Penetración Ionosférica (IPP, lonospheric Pierce Point) correspondiente, que es la intersección entre la Línea de Visión (LOS, Line of Sight) del satélite al usuario y un elipsoide con una altura constante de 350 km por encima del elipsoide del sistema de referencia; entonces, los IGP circundantes se identifican, y se obtienen el retardo vertical ionosférico de usuario junto con la varianza de error asociada, por medio de un esquema de interpolación de acuerdo con MOPS. Por último, los valores en pendiente se generan usando un factor de oblicuidad que es una función de la elevación de satélite. Obsérvese que el algoritmo de suavizado de pseudodistancia calculará una ambigüedad de fase de portadora no entera basándose en la comparación de las mediciones de pseudodistancia y de fase de portadora iono-libre. Se supone que el error en la corrección ionosférica no cambiará durante el intervalo de tiempo de las mediciones que se consideran para el suavizado. Si esta suposición no se considera, la varianza de error que se proporciona por este algoritmo debería agradarse para tener en cuenta este efecto.

• Suavizado de pseudodistancia y estimación de varianza de error. Hay una innovación específica en esta etapa, que caracteriza los errores de pseudodistancia locales (de ruido de receptor y de propagación por trayectos múltiples) en términos de la varianza asociada, que es parte del método de la presente invención. El fin de esta función es interpolar las mediciones de pseudodistancia a una época intermedia en el lapso de tiempo de las mediciones, basándose en la comparación con las de fase de portadora, con el fin de minimizar el impacto del ruido de receptor y la propagación por trayectos múltiples. También se proporcionará una estimación de la varianza del error residual, para su uso más adelante para ponderar las mediciones en el cálculo de posición de usuario y de nivel de protección.

Los fundamentos del suavizado de pseudodistancia son los siguientes: para cada época, la diferencia entre las mediciones de pseudodistancia y de fase de portadora iono-libre es una estimación ruidosa de la ambigüedad (se busca un valor no entero, debido a que los errores residuales y los posibles sesgos entre ambos tipos de las mediciones no permiten una resolución de ambigüedad precisa). A menos que haya un deslizamiento de ciclo en la fase de portadora, lo que se ha verificado anteriormente, la ambigüedad que se obtiene en cada época debería ser la misma excepto por el ruido. Por lo tanto, promediar las ambigüedades estimadas instantáneas durante un intervalo de tiempo disminuirá el error residual. Obsérvese también que podría usarse el filtro de Hatch como una alternativa a este esquema de promedio variable.

Han de hacerse algunas consideraciones adicionales antes de obtener la imagen completa en un algoritmo potenciado. Este algoritmo RAIM para entornos no controlados está previsto para usuarios tanto pedestres como de vehículos, que normalmente se mueven, pero también se encuentran en condiciones estáticas. En estas condiciones, se experimentará una propagación por trayectos múltiples de alto nivel, a pesar de que los valores evolucionarán con rapidez para un usuario dinámico, siempre que cambie la posición relativa del usuario, el satélite y los reflectores. No obstante, para un usuario estático, la propagación por trayectos múltiples evolucionará con bastante lentitud debido a que se supone que los reflectores se encuentran muy cercanos al usuario (entre unos pocos metros y varias decenas) y, por lo tanto, esta se percibirá aproximadamente como un sesgo durante varios cientos de segundos. Por consiguiente, se ha definido un mecanismo específico para minimizar el ruido de pseudodistancia en el caso estático usando la información de la velocidad del usuario:

DEn el modo de inicialización, el filtro comienza a funcionar y el ruido residual se ajusta igual a un valor a priori

lo bastante alto con el fin de proporcionar unas cotas seguras (a pesar de ser probablemente demasiado

alto); DCuando la velocidad del usuario se vuelve más grande que un determinado valor mínimo (Vusuario, min), la suposición de un bajo tiempo de autocorrelación de propagación por trayectos múltiples se considera válida y,

por lo tanto, el filtro entra en su modo nominal calculando la ambigüedad de fase de portadora iono-libre por medio de un promedio ponderado de las ambigüedades instantáneas. Una estimación del error residual se obtiene suponiendo que este sigue un proceso de Gauss-Markov de primer orden gaussiano (la función de autocorrelación es exponencial). La solución se obtiene por medio de un proceso iterativo que incluye la estimación del tiempo de autocorrelación. DCuando la velocidad del usuario se vuelve entonces más baja que el valor mínimo especificado (suponiendo que el tiempo transcurrido por encima de este umbral es más grande que un valor mínimo (Tmin) que ha de determinarse a través de experimentación), la última ambigüedad estimada como una salida a partir del filtro y la varianza asociada estarán fijas y, en principio, no se realizará actualización alguna. No obstante, el filtro continúa funcionando bajo las suposiciones de que el ruido de mediciones se compone de un sesgo (considerando el tiempo característico de varios cientos de segundos) más un ruido blanco gaussiano. La diferencia entre la salida de filtro y la ambigüedad fija es una estimación del sesgo, que se almacena y se usa en el caso de un deslizamiento de ciclo detectado dando lugar al restablecimiento del filtro.

Debería observarse que la estrategia propuesta es completamente válida en el caso de que la salida de filtro se use con una determinada latencia, que se corresponde con una época intermedia de esas ambigüedades instantáneas almacenadas, debido a que el valor filtrado, y la varianza asociada, es válido para la totalidad del intervalo de tiempo considerado.

Las etapas principales del algoritmo son las siguientes: 1. Para cada satélite activo “i”, calcular la ambigüedad no entera de fase de portadora instantánea, comparando las mediciones de pseudodistancia y de fase de portadora iono-libre para la época actual:

5 2. Actualizar la memoria intermedia de las ambigüedades mediante la eliminación de la más antigua (si la memoria intermedia está llena) y añadir la ambigüedad calculada anteriormente. Si el número de ambigüedades se encuentra por encima de un determinado número mínimo (Nmin), el filtro puede proporcionar las salidas esperadas.

3. Si el usuario se encuentra en

10 almacenadas (Ni(tk)) y ajustar la covarianza de error residual ( ) igual al valor especificado a priori:

4. Si la velocidad del usuario se vuelve más grande que un determinado valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos un determinado tiempo mínimo (Tmin), calcular en primer lugar el parámetro que define el proceso de Gauss-Markov, a continuación la ambigüedad estimada y, por último, la covarianza de error residual por medio

“F” se estima por medio de un estimador de mínimos cuadrados:

en donde:

La varianza de ruido residual también se estima por medio de una distribución chi cuadrado suponiendo un nivel

Entonces la ambigüedad estimada se obtiene por medio del promedio ponderado, tal como sigue:

El número equivalente de muestras independientes (ISi(tk)) se estima en consecuencia por medio de la siguiente expresión:

La covarianza del error residual es entonces:

No obstante, el filtro continúa funcionando intentando estimar el sesgo causado por la propagación por trayectos múltiples:

en donde:

15 • t M-1, md es el punto de la distribución de t de Student con “M - 1” grados de libertad que deja en las colas (problema de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad de detección fallida asignada a la totalidad del algoritmo RAIM.

• KN,md es el punto de la distribución gaussiana (media cero y varianza igual a 1) que deja en el problema de

las colas (de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad de detección fallida asignada a la totalidad 20 del algoritmo RAIM;

6. Si hay un deslizamiento de ciclo, el filtro de suavizado se restablece y la memoria intermedia de las ambigüedades instantáneas almacenadas se borra. Se proporciona una nueva salida cuando el número de nuevas ambigüedades almacenadas alcanza un mínimo. Adicionalmente, si la velocidad del usuario se

25 encuentra por debajo del mínimo, la primera nueva ambigüedad sesgada se corrige con el más reciente sesgo

30 Siempre que el tiempo pase, el sesgo se estima siguiendo el mismo enfoque que antes, para reaccionar frente a los nuevos deslizamientos de ciclo.

7. Si la velocidad del usuario se vuelve de nuevo más grande que el valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos el tiempo mínimo (Tmin), la salida de filtro tal como se especifica en la etapa “4” sustituye la previa.

• Clasificación de mediciones. La clasificación de las mediciones, para determinar la facilidad de uso para la navegación e integridad, comprende las siguientes etapas:

• Ordenación de clasificación de las mediciones preprocesadas de acuerdo con su caracterización, de 40 mejor a la peor.

• Rechazo de aquellas mediciones etiquetadas para su rechazo durante el preprocesamiento previo. Esta etapa debería omitirse en el caso de una carencia de suficientes mediciones para calcular la solución de navegación. Ha de haber disponible al menos el mismo número de mediciones de pseudodistancia que la dimensión del vector de estado.

45 • Selección de mediciones: En esta fase, no ha de usarse la totalidad de las mediciones no rechazadas para la navegación e integridad. Debido a que la caracterización de las mediciones podría no haber sido perfecta, en particular en el caso de las peores mediciones con errores más grandes, es mejor usar el conjunto mínimo de las mejores mediciones, que es suficiente para los rendimientos esperados.

Cálculo de navegación e integridad

• Actualización de peso de pseudodistancias. Como parte de la innovación de la presente invención, la varianza del ruido de cada pseudodistancia i se calculará de acuerdo con la ecuación en la especificación de MOPS, actualizando el término de propagación por trayectos múltiples con la caracterización a partir de la innovadora etapa de suavizado de Pseudodistancia y estimación de varianza de error anterior.

Y la matriz de pesos, W, se construye como:

15 • Prueba de KDOP. El objetivo de esta prueba es determinar para qué mediciones un error en la caracterización de pseudodistancias puede tener un efecto negativo en el error de posicionamiento, con el fin de excluir estas del conjunto final de mediciones que va a usarse para la navegación e integridad. La definición de KDOP se encuentra en el documento “Navstar GPS user equipment introduction” (1996). La prueba calcula un DOP ponderado, comparando los pesos de pseudodistancias en un modelo de ruido de pseudodistancia “a priori” con

20 el peso de pseudodistancias actualizado.

25 En donde:

W’ matriz de pesos “a priori” W Matriz de pesos actual actualizada

30 KDOP se calcula para el conjunto de las N mediciones y para la totalidad de los N - 1 subconjuntos. Aquellas mediciones que hacen que el conjunto N tenga un KDOP peor que el subconjunto N – 1, excluyendo esa medición, se rechazará para su procesamiento adicional. La prueba se repetirá hasta que la prueba se pase o hasta que haya al menos una medición redundante para permitir la aplicación de la RAIM.

35 El caso que considera W’ = I se describe en la bibliografía (“Integrity measure for assisted GPS based on weighted dilution of precision”, H. Sairo, J. Syrjärinne, J. Lepäkoski y J. Takala, ION GPS 2002 (septiembre de

mientras que en el presente caso se está considerando una expresión no simplificada potenciada con el fin de 40 tener en cuenta en W la información de SBAS disponible fiable.

• navegación ponderada de SBAS y cálculo de nivel de Protección PL basándose en una RAIM ponderada para el caso de fallo múltiple, que también es una parte específica de la presente invención. La navegación e integridad usarán solo aquellas pseudodistancias suavizadas que se corresponden con unos satélites que no hayan sido rechazados en ninguna de las pruebas previas. El esquema de especificación de MOPS para PA

45 con un algoritmo RAIM en paralelo (MOPS, sección 2.1.5 “Requirements for APV-II and GLS Precision Approach Operations”), se usará para el posicionamiento y la integridad con las siguientes modificaciones:

• El uso del peso de pseudodistancia actualizado, en lugar del modelo de MOPS “a priori”

• Ha de haber al menos 1 medición redundante sobre la dimensión del vector de estado, con el fin de 50 comprobar la solución de posicionamiento con la prueba de FD de RAIM.

• Los niveles de protección se calcularán o bien para el caso de un fallo único o bien para el caso de fallo múltiple, dependiendo de la aplicación final. El caso de cálculo de los Niveles de Protección en el caso de fallo doble se describe en el documento “Solution of the two failure GPS RAIM problem under the worst case bias conditions: parity space approach”, R. Grover Brown, NAVIGATION, Vol. 44, Nº 4 (invierno de 1997-98). Los inventores de la presente invención tienen disponible la demostración para el problema generalizado con un fallo múltiple. La expresión clásica de los Niveles de Protección se obtiene maximizando el error en los elementos del vector de estado debido al fallo en una medición que conduce a

5 un incremento en la estadística de prueba de Chi-cuadrado sobre los residuos de las mediciones para detectar fallos. Esta demostración ha de potenciarse para considerar un fallo múltiple. Esto se hace introduciendo unas restricciones adicionales en el problema que ha de maximizarse.

• Una restricción que consiste en que el fallo múltiple conduce a un valor constante de la prueba de chi cuadrado.

10 • Una segunda restricción consiste en definir el modo de fallo. A partir de la totalidad de las posibles combinaciones de satélites, solo se permiten las combinaciones de cualquier número dado M de satélites.

Estas dos restricciones adicionales introducen un problema de optimización generalizado con unas restricciones que van a tratarse con técnicas matemáticas lagrangianas.

15 La demostración del problema generalizado se da en lo sucesivo. La definición de los términos que van a usarse se basa en la ecuación de medición:

en donde:

Vector de mediciones

Matriz de observación, suponiendo que el problema de estimación es lineal Vector de estado verdadero Matriz de ruido de mediciones. Vector de ruidos normales independientes, con ni �N(0,1)

25 Vector de error de fallo de desplazamiento.

La solución del vector de estado, que se obtiene por mínimos cuadrados, es:

en donde la pseudomatriz es:

en donde P es la matriz de pesos y la correlación entre las mediciones. Esta se obtiene como:

Debido al ruido de mediciones, incluyendo el fallo, la estimación del vector de estado

contendrá algún error. La

medición puede escribirse como función del vector de estado estimado

y un vector de residuos de las mediciones

como:

Con esta formulación, que define el error de vector de estado debido al vector de error de mediciones , como:

Si se tiene interés en el conocimiento del error solo en algunas coordenadas (por ejemplo, el error vertical o el error 40 horizontal), la submatriz de la pseudomatriz H* con las filas j que se corresponden con las coordenadas del vector de estado de interés es:

El módulo del error total de las coordenadas de interés es:

Pero los vectores de error de mediciones están condicionados por el hecho de que estos se están detectando a través de la estadística de prueba de χ2 p sobre los residuos de las mediciones, que se calculan como:

tiene en cuenta el ruido de mediciones R. 10 Esto conduce a la suma al cuadrado de los residuos en el caso de fallo

como:

en donde S = I-HH*

A partir de la estadística de prueba de χ2, la restricción que ha de imponerse a los vectores de error de mediciones 15 b es:

como se desee, conduciendo a un valor para J también tan grande como se desee. De este modo, el error de vector de estado puede ser tan grande como se desee pero “inobservable”, o “indetectable”. 25 En lo sucesivo, los inventores de la presente invención introducen el concepto del “modo de fallo”. La maximización

de la función J ha de resolverse considerando un subconjunto de vectores de error de mediciones

que pertenecen a un sub-espacio de modos de fallo a prueba. Esta hipótesis se hace, por ejemplo, cuando el peor caso del fallo de

medición único se está sometiendo a prueba bajo RAIM. En general, cualquier vector de error

se construye a partir 30 de una familia de modos de fallo V mediante:

Con el fin de encontrar la solución de este conjunto de ecuaciones, el problema de valores propios generalizado que ha de resolverse es:

Una de las soluciones es el vector

MAX que se corresponde con el valor propio λMAX. Con esta solución, la función J proporciona el módulo al cuadrado del error de vector de estado máximo, para el modo de fallo a prueba. Por lo tanto, el término max{PENDIENTE}, que relaciona el error de vector de estado con la estadística de prueba de χ2 p se obtiene con facilidad:

Con este un valor de max{PENDIENTE}, el Nivel de Protección PL para las coordenadas de vector de estado de interés es, en consonancia con el documento “Weighted RAIM for precision approach” T. Walter, P. Enge, ION GPS

Los resultados finales del método de la presente invención para el usuario final serán:

•

Solución de posicionamiento,

•

Valores de nivel de protección de RAIM asociados,

15 • Marca de integridad que se corresponde con la prueba de FD de RAIM para el conjunto de las mediciones que se usa en el posicionamiento

• Vector velocidad, que resulta de la RAIM que se aplica a las mediciones de Fase de Portadora.

Dependiendo del servicio final previsto, y considerando el vector velocidad, los niveles de protección pueden 20 expresarse como:

•

Un nivel de protección horizontal global.

•

Niveles de protección transversales a la trayectoria, basándose en el vector velocidad o en el vector de carril de

carretera conocido. 25 • Comparación de los niveles de protección con cualquier área límite rectangular:

En las aplicaciones de carreteras, conocer el nivel de protección transversal a la trayectoria y a lo largo de la trayectoria es más interesante que el nivel de protección horizontal. Para su cálculo, se propone el siguiente enfoque:

1. Usar un marco de referencia de horizonte local intrínseco.

• el eje X estará alineado con la velocidad estimada, o el carril de carretera,

• el eje Y será perpendicular a derechas y horizontal al eje X. 35 • el eje Z será la vertical local.

2. Transformar el vector de estado a estos ejes y calcular los siguientes Niveles de Protección unidimensionales:

40 • Nivel de Protección Transversal a la Trayectoria: Nivel de Protección de eje Y.

•

Nivel de Protección a lo Largo de la Trayectoria: Nivel de Protección de eje X

•

Nivel de Protección Vertical: Nivel de Protección de eje Z.

Claims (23)

1. REIVINDICACIONES

   1. Un método para proporcionar una solución de posición de navegación de Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) con integridad garantizada en entornos no controlados, siendo un entorno no controlado un entorno

   5 en el que no son aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priori ni de una única medición defectuosa como el peor caso, basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección; el método comprende:

   -

   procesar una señal de Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) para obtener mediciones de fase 10 de portadora y mediciones de pseudodistancias,

   -

   llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar errores locales en dichas mediciones, errores locales que no pueden suponerse a priori, incluyendo dicha caracterización proporcionar cotas de error estimadas mediante evaluación de dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias, y proporcionar un conjunto de rechazos de mediciones cuando dicha

   15 caracterización no es posible;

   -

   usar dichas cotas de error estimadas, junto con las ya proporcionadas por la propia señal acerca de los errores de satélite e ionosféricos, para construir, en cada medición, un nivel de ruido estimado en dichas mediciones como una entrada para un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma de Receptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y niveles de protección asociados, basándose

   20 en dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias.
2. 2. Método de acuerdo con la reivindicación 1, en el que dicha detección y caracterización de errores locales comprende:

   25 -usar detectores de salto de fase de portadora tradicionales y detectores de deslizamiento de ciclo junto con un algoritmo RAIM de fase de portadora, para detectar y rechazar errores de señal reflejada.
3. 3. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que dicha detección y caracterización de errores

   locales comprende: 30

   -

   usar tecnologías de suavizado de pseudodistancias y estimación de varianza de error mejoradas para detectar y caracterizar errores de propagación por trayectos múltiples.

4. 4. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que dicho algoritmo RAIM ponderado calcula los

   35 niveles de protección asociados basándose en actualizaciones de pesos de pseudodistancias en tiempo real teniendo en cuenta dicha caracterización de las mediciones.
5. 5. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que dicho algoritmo RAIM ponderado calcula los

   niveles de protección asociados considerando la posibilidad de múltiples mediciones defectuosas. 40
6. 6. Método de acuerdo con la reivindicación 2, en el que dicho algoritmo RAIM de fase de portadora excluye las mediciones reflejadas de propagación por trayectos múltiples basándose en inconsistencias entre el efecto Doppler observado y el vector velocidad, con el fin de garantizar la detección y la exclusión de las mediciones reflejadas de propagación por trayectos múltiples, y de calcular velocidad y niveles de protección asociados.
7. 7. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que los errores ionosféricos se compensan basándose en dos mediciones de frecuencia.
8. 8. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que las pseudodistancias suavizadas se calculan 50 basándose en un filtro en tiempo real.
9. 9. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que este comprende usar un algoritmo RAIM de Fase de Portadora, basándose en inconsistencias entre el efecto Doppler observado en las mediciones de fase de portadora acumuladas y el vector velocidad, con el fin de garantizar la detección y la exclusión de las mediciones

   55 reflejadas de propagación por trayectos múltiples, y de calcular la velocidad y los niveles de protección asociados, dicho algoritmo modifica la formulación de RAIM ponderada clásica para pseudodistancias, redefiniendo para la fase de portadora el vector de mediciones Z, la matriz de observación H y la matriz de ruido de mediciones R, tal como sigue:

   60 -el término de medición Z es la diferencia entre la medición de fase de portadora acumulada medida y la estimada:

   en donde la medición de fase de portadora acumulada estimada es:

   en donde, para cada una de las épocas previa t-ft y actual t,

   es la distancia estimada desde el receptor

   hasta el satélite j; c es el verdadero sesgo de reloj de receptor; cdtj es el desplazamiento de reloj de satélite, que se calcula con las efemérides radiodifundidas y las correcciones disponibles; Ij representa el efecto ionosférico; Tj es el retardo troposférico; y CS(ft) representa el efecto de deslizamiento de ciclo;

   - cada fila hj de la matriz de observación o de información H es, como es habitual, la derivada parcial de la ecuación de medición con respecto al vector de estado

   , recalculada debido a que las mediciones y el vector de estado son diferentes de como eran en la RAIM de posicionamiento clásica con pseudodistancias:

   15 -cada término en la matriz de ruido de mediciones R, que se usa para construir las matrices de pesos, se define ahora por el ruido de la medición de fase de portadora acumulada nominal “a priori”, que está dominado por la diferencia de la propagación por trayectos múltiples entre épocas que puede ser tan alta como un cuarto de la longitud de onda λ, debido a que los deslizamientos de ciclo se consideran identificados en las etapas de preprocesamiento previas y otros términos tienen una evolución despreciable a lo largo del periodo de

   20 acumulación de fase de portadora; por lo tanto, el valor del ruido de cada medición de fase de portadora puede considerarse como:
10. 10. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que este usa un algoritmo que, basándose en la

    25 correlación de tiempo del error de propagación por trayectos múltiples, caracteriza los errores de pseudodistancia locales -de ruido de receptor y de propagación por trayectos múltiples- en términos de la varianza asociada, en el que las mediciones con errores de propagación por trayectos múltiples excesivos se excluyen para cálculos posteriores y la propagación por trayectos múltiples se mitiga en las mediciones válidas, el algoritmo comprende las siguientes etapas:

    -

    para cada satélite activo “i”, calcular la ambigüedad no entera de fase de portadora instantánea Ni(tk), comparando las mediciones de pseudodistancia P i,iono-libre (tk) y de fase de portadora c i,iono-libre (tk) iono-libres

    35 -actualizar la memoria intermedia de ambigüedades mediante eliminación de la más antigua, si la memoria intermedia está llena, y añadir la ambigüedad que se ha calculado anteriormente, si el número de ambigüedades se encuentra por encima de un determinado número mínimo (Nmin), el filtro puede proporcionar las salidas esperadas;

    -

    si el usuario se encuentra en modo de inicialización, calcular el promedio de las ambigüedades almacenadas 40 (Ñi(tk)) como

    especificado a priori

    -

    si la velocidad del usuario se vuelve más grande que un determinado valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos un determinado tiempo mínimo (Tmin), calcular en primer lugar el parámetro F que define el proceso de Gauss-Markov

    que modela la correlación de tiempo del error de propagación por trayectos múltiples, a continuación la 10 ambigüedad estimada Ñi(tk) y, por último, la covarianza del error residual de la pseudodistancia suavizada por medio de un esquema de promedio ponderado, tal como sigue:

    F se estima por medio de un estimador de mínimos cuadrados:

    15 en donde:

    entonces la ambigüedad estimada se obtiene por medio del promedio ponderado, tal como sigue:

    y la covarianza del error residual de la pseudodistancia suavizada es:

    en donde la varianza de ruido de la ambigüedad medida se estima por medio de una distribución de chi

    y el número equivalente de muestras independientes (ISi(tk)) se estima consecuentemente mediante la siguiente expresión:

    -

    si la velocidad del usuario se vuelve más baja que el valor mínimo, entonces la ambigüedad se fija a aquella para la cual la velocidad adoptó ese valor (época “tV min”):

    mientras que el filtro continúa funcionando, estimando el sesgo MSesgoi (tk) causado por la propagación por trayectos múltiples como diferencia entre el promedio de la ambigüedad y la ambigüedad fija de referencia:

    con tM-1,md el punto de la distribución de t de Student con “M - 1” grados de libertad que deja en las colas (problema de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad de detección fallida (md) asignada a la totalidad

    15 del algoritmo RAIM y siendo KN,md el punto de la distribución gaussiana, media cero y varianza igual a 1, que deja en el problema de las colas (de dos colas) una probabilidad igual a la probabilidad de detección fallida asignada a la totalidad del algoritmo RAIM;

    -

    si hay un deslizamiento de ciclo, el filtro de suavizado se restablece y la memoria intermedia de las ambigüedades instantáneas almacenadas se borra; se proporciona una nueva salida cuando el número de

    20 nuevas ambigüedades almacenadas alcanza un mínimo y, adicionalmente, si la velocidad del usuario se encuentra por debajo del mínimo, la primera nueva ambigüedad sesgada se corrige con el más reciente sesgo

    y siempre que el tiempo pase, el sesgo se estima siguiendo el mismo enfoque que antes, para reaccionar frente a los nuevos deslizamientos de ciclo;

    -

    si la velocidad del usuario se vuelve de nuevo más grande que el valor mínimo (Vusuario, min) durante al menos

    el tiempo mínimo (Tmin), la salida de filtro sustituye a la previa calculando la pseudodistancia suavizada iono-libre 30 como:

    en donde Ñi(tk) es la ambigüedad estimada, 4i ,iono-libre (tk) es la medición de fase de portadora iono-libre para la época actual;

    35 y con la covarianza asociada del error residual de la pseudodistancia suavizada calcula tal como se ha definido anteriormente.
11. 11. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que con el fin de calcular los pesos de los errores

    de pseudodistancia, la varianza del ruido de cada pseudodistancia i se calcula de acuerdo con las ecuaciones en las 40 Normas de Rendimiento de Operaciones Mínimo (MOPS) actualizando el término de propagación por trayectos

    múltiples con la caracterización a partir del suavizado de pseudodistancia y estimación de varianza de error

    y la matriz de pesos W se construye como:
12. 12. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en donde este usa un algoritmo para el cálculo del Nivel de Protección basándose en una RAIM ponderada para el caso de fallo múltiple, dicho algoritmo usa la siguiente ecuación:

    15 en donde:

    PL es el Nivel de Protección para las coordenadas de vector de estado de interés a proteger, Max{PENDIENTE} es la peor relación entre el error en las coordenadas de vector de estado de interés y la estadística de prueba de Chi cuadrado χ2 P,

    20 γnorm(PFA) es el umbral de la prueba de detección de Fallo de RAIM, para una probabilidad de Falsa Alarma dada PFA, kn(PMD) es el número de desviaciones estándar en una distribución gaussiana de n dimensiones (las de las coordenadas de vector de estado de interés a proteger) que dejaron fuera una probabilidad que se corresponde con la probabilidad especificada de fallo de detección PMD,

    25 H es la matriz de observación, P es la matriz de pesos y correlación entre las mediciones;

    en el que Max{PENDIENTE} se obtiene maximizando el error en el conjunto de elementos del vector de estado debido al fallo de medición múltiple que conduce a un incremento en la estadística de prueba de Chi cuadrado sobre

    30 los residuos de las mediciones para detectar fallos; introduciendo en el cálculo de esta maximización unas restricciones adicionales (que se tratan con técnicas matemáticas lagrangianas) con respecto a la formulación clásica:

    -

    una restricción que consiste en que el fallo múltiple conduce a un valor constante de la prueba de chi 35 cuadrado,

    -

    y una segunda restricción que consiste en definir el modo de fallo de tal manera que, a partir de la totalidad de las posibles combinaciones de satélites, solo se permiten las combinaciones de cualquier número dado M de satélites;

    MAX, que son una de las soluciones

    para el problema de valores propios generalizado:

    45 en donde: V representa un sub-espacio de modos de fallo a prueba (el concepto del “modo de fallo” considera un subconjunto

    de vectores de error de mediciones que pertenecen a un sub-espacio de modos de fallo a prueba, de tal manera que cualquier vector de error

    puede construirse a partir de una familia de modos de fallo V que se genera a partir

    de los vectores unitarios

    i en el espacio de medición mediante:

    y así, con M mediciones, los fallos únicos se representan mediante M casos de sub-espacios de una dimensión, y 5 para fallos múltiples de nF mediciones, tendrá que considerarse la totalidad de las combinaciones de M mediciones en grupos de nF que se representan mediante

    ASUB(j1,···j2) es la submatriz de la matriz pseudoinversa H* = (HT PH)-1 HT P, de la solución de mínimos cuadrados de

    vector de estado = H*Z, con las filas j que se corresponden con las coordenadas del vector de estado de interés:

    10 con P la matriz de pesos y correlación entre las mediciones y S = I-HH*.
13. 13. Un sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS de al menos una unidad móvil con integridad garantizada en entornos no controlados, siendo un entorno no controlado un entorno en el que no son

    15 aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priori ni de una única medición defectuosa como el peor caso; basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección, en el que dicha al menos una unidad móvil (10) comprende:

    -

    un receptor GPS/SBAS (11) para recibir una señal de Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) (1),

    20 -medios para procesar dicha señal de GNSS para obtener mediciones de fase de portadora y mediciones de pseudodistancias,

    -

    medios para llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar errores locales en dichas mediciones, incluyendo dicha caracterización proporcionar una cota de error estimada mediante la evaluación de dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias, y la proporcionar un

    25 conjunto de rechazos de mediciones cuando dicha caracterización no es posible,

    -

    medios para usar dichas cotas de error, junto con las ya proporcionadas por la propia señal acerca de los errores de satélite e ionosféricos, para construir, en cada medición, un nivel de ruido estimado en dichas mediciones como una entrada para un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma de Receptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y los niveles de protección asociados,

    30 basándose en dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancia.
14. 14. Sistema de acuerdo con la reivindicación 13, en el que la unidad móvil (10) además comprende un transceptor de telecomunicaciones de datos inalámbrico (13), dispuesto para enviar dichas coordenadas de posición calculadas y los niveles de protección asociados a una plataforma central (20), que está dispuesta para proporcionar al menos a

    35 un usuario autorizado (30) dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil (20) junto con una información de garantía de integridad asociada.
15. 15. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-14, en el que dicha unidad móvil (10) tiene

    interfaces con otros dispositivos externos. 40
16. 16. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-15, en el que dicha unidad móvil (10) tiene una interfaz con un odómetro ubicado en la unidad móvil, con el fin de usar las mediciones del odómetro para obtener estimaciones de posición durante las interrupciones de GPS y/o de Galileo.

    45 17. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-16, en el que dicha unidad móvil (10) tiene una interfaz con un odómetro ubicado en la unidad móvil, con el fin de usar las mediciones del odómetro para reducir el error de estimación de posición.
17. 18. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-17, en el que dicho receptor GPS/SBAS (11) de la unidad móvil (10) es un receptor Galileo o GPS y Galileo combinados.

    5 19. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-18, en el que este proporciona además las coordenadas de velocidad de la unidad móvil.
18. 20. Sistema de acuerdo con la reivindicación 19, en el que para el cálculo de la integridad el sistema se configura

    para considerar la velocidad del usuario móvil. 10
19. 21. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-20, en el que se combina información procedente de diferentes unidades móviles ubicadas en una determinada área restringida para realizar una verificación cruzada de la calidad de las mediciones proporcionadas.

    15 22. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-21, en el que la posición y los niveles de protección calculados se combinan con información de GIS externa en relación con las carreteras y calles, verificada para asegurar su integridad.
20. 23. Sistema de acuerdo con la reivindicación 22, en el que dicha información externa está relacionada con la 20 topografía de la superficie (información en 3D).
21. 24. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 14-23, en el que dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil (10) junto con dicha información de garantía de integridad asociada se codifican en un paquete de datos (MUDP), se almacenan en una memoria no volátil (15) de dicha unidad móvil, que se transmiten a la

    25 plataforma central (20) a determinados intervalos predefinidos.
22. 25. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 14-23, en el que dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil (10) junto con dicha información de garantía de integridad asociada se codifican en un paquete de datos (MUDP), se almacenan en una memoria no volátil (15) de dicha unidad móvil, que se transmiten a la

    30 plataforma central (20) al solicitarlo la plataforma central.
23. 26. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 14-23, en el que dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil (10), junto con dicha información de garantía de integridad asociada, se codifican en un paquete de datos (MUDP), se almacenan en una memoria no volátil (15) de dicha unidad móvil, que se transmiten a la

    35 plataforma central (20) cuando ocurre una condición geográfica específica.