用于确定对估计的局部状态矢量的更新的估计器制造技术

本申请涉及用于确定对估计的局部状态矢量的更新的估计器，并且公开了一种作为包括多个节点的通信网络的一部分的估计器。该估计器的中心化部分包括：一个或多个处理器，其与作为通信网络的一部分的多个节点无线地通信，其中该通信网络包括一对或多对协作节点；以及存储器，其耦合到一个或多个处理器，该存储器将数据存储成数据库和程序代码，该程序代码在由一个或多个处理器执行时使估计器的中心化部分确定局部更新和协作更新。协作更新应用于该对协作节点中的两个节点的相应估计的局部状态矢量。态矢量。态矢量。

【技术实现步骤摘要】
用于确定对估计的局部状态矢量的更新的估计器


[0001]本公开涉及用于通信网络的估计器。更具体地，本公开涉及基于作为通信网络的一部分的其他节点之间的局部测量结果和协作测量结果确定用于个体节点的更新的估计器。

技术介绍

[0002]一种协作定位、导航和定时(PNT)系统包括通过无线通信网络相互连接的一组用户。每个用户可以是车辆，或者可以是包括PNT设备和传感器的个体，其中每个用户都称为节点。作为PNT系统的一部分的每个节点可以位于不同的地理区域中。因此，一些节点可以位于其中基于全球导航卫星系统(GNSS)的信号广泛可用的位置，而其他节点可以接收到非常有限的信号或者根本没有信号。例如，的城市中的一组高层建筑或高建筑(称为城市峡谷)往往会阻塞GNSS信号。在另一个示例中，一些节点可以位于具有大量射频干扰或拥塞的区域中。
[0003]一些节点可能仅配备有GNSS接收器，并且因此在一些情况下，可能无法接收信号。然而，其他节点可以包括组合的GNSS和惯性测量单元。一些其他节点可以包括天文导航系统或基于视觉的导航系统，即使在GNSS信号不可用时，这些系统也能够提供PNT解决方案。然而，协作式PNT系统通过允许节点不仅利用其自身的信息，而且还利用无线网络上可用的信息，帮助缓解这些问题中的一些问题。

技术实现思路

[0004]根据几个方面，公开了一种作为包括多个节点的通信网络的一部分的估计器。估计器的中心化部分包括：一个或多个处理器，其与作为通信网络的一部分的多个节点进行无线通信，其中通信网络包括一对或多对协作节点；以及存储器，其耦合到一个或多个处理器，该存储器将数据存储成数据库和程序代码，该程序代码在由一个或多个处理器执行时使估计器的中心化部分从作为通信网络的一部分的多个节点中的每个节点接收相应估计的局部状态矢量、相应估计的局部测量结果、相应局部残差和相应局部测量结果。估计器的中心化部分基于用于作为通信网络的一部分的多个节点中的每个节点的相应估计的局部状态矢量，确定用于通信网络的总误差协方差矩阵。估计器的中心化部分基于总误差协方差矩阵和用于多个节点中的每个节点的局部残差，确定相应局部更新。相应局部更新应用于特定节点的相应估计的局部状态矢量。估计器的中心化部分还基于作为通信网络的一部分的一对协作节点之间的协作测量结果，预测估计的协作测量结果，其中协作残差与估计的协作测量结果相关联。估计器的中心化部分还基于估计的协作测量结果和协作残差，确定协作更新，其中协作更新应用于一对协作节点中的两个节点的相应估计的局部状态矢量。
[0005]在另一个方面中，公开了一种用于由估计器的中心化部分更新用于作为通信网络的一部分的多个节点的估计的局部状态矢量的方法。该方法包括由估计器的中心化部分，
从作为通信网络的一部分的多个节点中的每个节点接收相应估计的局部状态矢量、相应估计的局部测量结果、相应局部残差和相应局部测量结果。该方法还包括由估计器的中心化部分，基于用于作为通信网络的一部分的多个节点中的每个节点的相应估计的局部状态矢量，确定用于通信网络的总误差协方差矩阵。该方法还包括由估计器的中心化部分，确定相应局部测量灵敏度矩阵，该相应局部测量灵敏度矩阵表示用于特定节点的局部测量结果基于用于特定节点的相应局部状态矢量中的变化所经历的变化量。该方法进一步包括由估计器的中心化部分，确定相应局部测量方差矩阵，该相应局部测量方差矩阵表示用于特定节点的局部测量结果中的不确定性。该方法还包括由估计器的中心化部分，基于用于通信网络的总误差协方差矩阵和相应局部测量方差矩阵，确定用于作为通信网络的一部分的多个节点中的每个节点的相应局部残差协方差矩阵。该方法还包括由估计器的中心化部分，基于用于特定节点的相应局部残差协方差矩阵、用于通信网络的总误差协方差矩阵和用于特定节点的相应局部测量灵敏度矩阵，确定用于特定节点的相应局部增益矩阵。该方法还包括由估计器的中心化部分，将特定节点的局部残差与相应局部增益矩阵组合，以创建相应局部更新。该方法还包括由估计器的中心化部分，基于作为通信网络的一部分的一对协作节点之间的协作测量结果，预测估计的协作测量结果，其中协作残差与估计的协作测量结果相关联。该方法还包括由估计器的中心化部分，确定协作测量灵敏度矩阵，该协作测量灵敏度矩阵表示协作测量结果基于用于相对于其进行协作测量的特定节点的相应局部状态矢量中的对应变化所经历的变化量。该方法还包括由估计器的中心化部分，确定复合协方差矩阵，当一对协作节点中的协作节点的一个或多个状态的影响被建模为随机噪声时，该复合协方差矩阵表征协作测量结果中的不确定性。该方法包括由估计器的中心化部分，至少基于协作测量灵敏度矩阵和复合协方差矩阵，确定协作残差的协作误差协方差矩阵。该方法还包括由估计器的中心化部分，基于协作残差的协作误差协方差矩阵和协作测量灵敏度矩阵，确定协作增益矩阵。最后，该方法包括由估计器的中心化部分，将协作增益矩阵与协作残差组合，以创建协作更新。
[0006]已经讨论的特征、功能和优点可以单独地在各种实施例中实现，或者可以在其他实施例中组合，其进一步细节可以参考以下描述和附图看到。
附图说明
[0007]本文所述的附图仅用于说明目的，并且不旨在以任何方式限制本公开的范围。
[0008]图1是根据示例性实施例的具有彼此无线通信的多个节点的公开的通信网络的示意图；
[0009]图2是根据示例性实施例的根据具有用于更新个体节点的估计的状态矢量的局部与直接邻居(LWIN)途径的通信网络的示意图；
[0010]图3是根据示例性实施例的基于LWIN途径进行基于局部测量结果以及协作测量结果更新估计的状态矢量的个体节点的示意图；
[0011]图4示出根据示例性实施例的协作定位、导航和定时(PNT)系统；
[0012]图5A示出根据示例性实施的包括与相对视线(LOS)测量结果组合的相对距离测量结果的在个体节点和协作节点之间的协作测量结果的一个示例；
[0013]图5B示出根据示例性实施例的包括相对LOS方向测量结果的在个体节点和协作节
点之间的协作测量结果的另一个示例；
[0014]图5C示出根据示例性实施例的包括相对范围测量结果的在个体节点和协作节点之间的协作测量结果的又一示例；
[0015]图6A至图6B示出根据示例性实施例的过程流程图，该过程流程图示出了用于基于LWIN途径确定用于个体节点的估计的状态矢量的更新的方法；
[0016]图7是根据示例性实施例的根据用于更新估计的状态矢量的集成总网络解决方案(ITNS)途径的通信网络的示意图；
[0017]图8是根据示例性实施例的确定用于作为通信网络的一部分的每个节点的局部更新和协作更新的图7中所示的估计器的中心化部分的示意图；
[0018]图9A至图9B示出根据示例性实施例的过程流程图，该过程流程图示出了用于基于ITNS途径确定用于个体节点的估计的状态矢量的更新的方法；以及
[0019]图10是根据示例性实施例的用于公开的估计器的计算系统。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种估计器(140)，其作为包括多个节点(18)的通信网络(10)的一部分，其中所述估计器(140)的中心化部分(100)包括：一个或多个处理器(1032)，其与作为所述通信网络(10)的一部分的所述多个节点(18)无线通信，其中所述通信网络(10)包括一对或多对协作节点(18i、18j)；以及存储器(1034)，其耦合到所述一个或多个处理器(1032)，所述存储器(1034)将数据存储成数据库(1044)和程序代码，所述程序代码在由所述一个或多个处理器(1032)执行时使所述估计器(140)的所述中心化部分(100)：从作为所述通信网络(10)的一部分的所述多个节点(18)中的每个节点接收相应估计的局部状态矢量、相应估计的局部测量结果、相应局部残差和相应局部测量结果；基于用于作为所述通信网络(10)的一部分的所述多个节点(18)中的每个节点的所述相应估计的局部状态矢量，确定用于所述通信网络(10)的总误差协方差矩阵；基于所述总误差协方差矩阵和用于所述多个节点(18)中的每个节点的所述局部残差，确定相应局部更新(146)，其中所述相应局部更新(146)应用于特定节点(18i)的所述相应估计的局部状态矢量；基于作为所述通信网络(10)的一部分的一对协作节点(18i、18j)之间的协作测量结果，预测估计的协作测量结果，其中协作残差与所述估计的协作测量结果相关联；并且基于所述估计的协作测量结果和所述协作残差，确定协作更新(148)，其中所述协作更新(148)应用于所述一对协作节点(18i、18j)中的两个节点的所述相应估计的局部状态矢量。2.根据权利要求1所述的估计器(140)，其中所述估计的协作测量结果基于用于作为所述一对协作节点(18i、18j)的一部分的每个节点的局部状态矢量和协作测量结果矢量。3.根据权利要求2所述的估计器(140)，其中所述协作残差表示所述协作测量结果矢量和所述估计的协作测量结果之间的差。4.根据权利要求1所述的估计器(140)，其中所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：确定协作测量灵敏度矩阵，所述协作测量灵敏度矩阵表示所述协作测量结果基于相对于其进行协作测量的节点(18i)的局部状态矢量中的对应变化所经历的变化量；确定复合协方差矩阵，当所述一对协作节点(18i、18j)中的协作节点(18j)的一个或多个状态的影响被建模为随机噪声时，所述复合协方差矩阵表征所述协作测量结果中的不确定性；并且至少基于所述协作测量灵敏度矩阵和所述复合协方差矩阵，确定所述协作残差的协作误差协方差矩阵。5.根据权利要求4所述的估计器(140)，其中所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：基于所述协作残差的所述协作误差协方差矩阵和所述协作测量灵敏度矩阵，确定协作增益矩阵；并且将所述协作增益矩阵与所述协作残差组合，以创建所述协作更新(148)。6.根据权利要求5所述的估计器(140)，其中所述协作更新(148)是所述协作增益矩阵和所述协作残差的乘积。
7.根据权利要求1所述的估计器(140)，其中所述估计器(140)的所述中心化部分(100)被包括在所述通信网络(10)的所述多个节点(18)中的一个节点。8.根据权利要求1至权...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：波音公司，
类型：发明
国别省市：