本公开总体涉及一种接收器，具体地讲，涉及一种用于在全球导航卫星系统(gnss)接收器中改进位置-速度解决方案的方法和设备。
背景技术：
在全球导航卫星系统(gnss)接收器中通常使用卡尔曼滤波器(kalmanfilter)来对计算的用户运动(例如，位置、速度和时间)进行平滑。卡尔曼滤波器提供使用随时间观测的一系列测量(这种一些列测量包含统计噪声和其他不准确的测量)的处理，并且提供倾向于比单独地基于单一测量的估计更精确的未知变量的估计。该估计可基于贝叶斯推断(bayesianinference)并针对每个时间帧估计该变量的联合概率分布。
卡尔曼滤波器分两步处理进行工作。在预测步骤中，卡尔曼滤波器产生当前状态变量以及它们的不确定性的估计。一旦观察到后续测量的结果(可能因为一些包括随机噪声的误差而损坏)，则使用将较小的权重给予具有较高不确定性的估计的加权平均来更新这些估计。卡尔曼滤波器处理是递归的，并且使用当前输入测量和先前计算的状态以及其不确定性矩阵来实时运行。卡尔曼滤波器通常使用示例输入以1赫兹(hz)速率被更新，示例输入是距离(range)和对每一个可用卫星进行的距离变化率测量(rangeratemeasurement)。
本质上，卡尔曼滤波器是紧前(immediateprevious)卡尔曼滤波器输出与更新的测量之间的加权。此外，测量本身是根据预期的噪声或测量的噪声的加权。接收器中的测量层可被定义为产生距离和距离变化率测量作为导航解决方案处理的输入的方法和设备。测量层可提供距离和距离误差中存在的错误的独立估计。这样的错误的估计这里可被描述为测量层误差度量(measurementlayererrormetrics)。
测量层度量可包括卫星健康(satellitehealth)、失真相关性度量(distortedcorrelationmetrics)、频率跟踪偏移检测，差网络帮助信息(poornetworkaidinginformation)以及载波噪声比(cno)下降。卡尔曼滤波器在未建模的测量误差可导致测量偏离真实的位置和速度方面来说不完美。在现实世界中，这可通过用户看见关于错误的街道的地图导航而表现。
技术实现要素：
实施例可包括一种移动装置的gnss接收器。所述接收器可包括：天线，被配置为从一个或多个卫星接收一个或多个信号；测量层，被配置为根据所述一个或多个信号产生距离和距离变化率测量；存储装置，被配置为存储根据距离和距离变化率测量的历史卫星测量状态。接收器可包括滤波器逻辑部分(诸如，卡尔曼滤波器)，被配置为接收距离和距离变化率测量，并对移动装置的计算的运动进行平滑。存储装置可存储多个历史滤波器状态。接收器可包括：滤波器调节逻辑部分，被配置为：检测测量层误差触发、对与测量层误差触发相关联的错误的信息进行去除或去权重，并通过迭代地将滤波器逻辑部分应用于历史滤波器状态使得滤波器逻辑部分更新当前滤波器状态。
实施例可包括一种移动装置的接收器。所述接收器可包括：滤波器逻辑部分，被配置为：接收距离和距离变化率测量；滤波器调节逻辑部分，被配置为：检测测量层误差触发，执行对与测量层误差触发相关联的错误的信息进行去除和去权重中的一个，并且通过从先前时间到当前时间迭代地将滤波器逻辑部分应用于历史滤波器状态，使得滤波器逻辑部分更新当前滤波器状态。
实施例包括一种用于在移动装置的接收器中改进位置-速度解决方案的方法。所述方法可包括：由天线从一个或多个卫星接收一个或多个信号。所述方法可包括：由测量层，根据所述一个或多个信号产生距离和距离变化率测量。所述方法可包括：由存储装置存储根据距离和距离变化率测量的历史卫星测量状态。所述方法可包括：由滤波器逻辑部分接收距离和距离变化率测量。所述方法可包括：由存储装置存储历史滤波器状态。所述方法可包括：由滤波器调节逻辑部分检测测量层误差触发。所述方法可包括：由滤波器调节逻辑部分，对与测量层误差触发相关联的错误的信息进行去除或去权重。所述方法可包括：由滤波器调节部分，通过迭代地将滤波器逻辑部分应用于历史滤波器状态，使得滤波器逻辑部分更新当前滤波器状态。
附图说明
通过下面参考附图进行的详细描述，本发明原理的前述和另外的特征以及优点将变得更容易清楚。
图1是根据一些实施例的移动装置的接收器的示例框图。
图2是示出根据一些实施例的用于改进当前卡尔曼滤波器状态的技术的示例框图和流程图。
图3a是根据一些实施例的在时间t-1的包括非视线(non-lineofsight，nlos)曲线的测量层误差检测的示例曲线图。
图3b是根据一些实施例的在时间t的包括非视线(nlos)曲线和视线(lineofsight，los)曲线的测量层误差检测的示例曲线图。
图4是示出根据一些实施例的用于在移动装置的接收器中改进位置-速度解决方案的技术的流程图。
图5是包括图1的接收器的计算系统的框图。
图6是包括图1的接收器的移动智能电话的示意图。
图7是包括图1的接收器的移动平板的示意图。
图8是包括图1的接收器的移动膝上型计算机的示意图。
具体实施方式
现在将详细参考各个实施例，各种实施例的示例在附图中示出。在下面的详细描述中，阐述大量具体细节以实现实施例的彻底理解。然而，应理解，本领域的普通技术人员可在没有这些具体细节的情况下实践实施例。在其他情况下，公知的方法、步骤、组件、电路和网络未被详细描述，以免不必要地使实施例的方面模糊。
将理解，虽然术语第一、第二等这里可用于描述各种元件，但是这些元件不应被这些术语限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开来。例如，第一滤波器状态可被称为第二滤波状态，并且在不脱离实施例的范围的情况下，类似地，第二滤波器状态可被称为第一滤波器状态。
这里在实施例的描述中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不意在限制实施例。除非上下文另有明确指出，否则如实施例和所附权利要求的描述中所使用的单数形式也意在包括复数形式。还将理解，如这里所使用的术语“和/或”表示并且包含一个或多个相关所列项的任意和所有可能的组合。还将理解，当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包含”时，指定存在叙述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。附图的组件和特征不必按比例绘制。
根据一些实施例，本系统和方法允许测量层度量或者其他外部度量通过允许卡尔曼滤波器的特定时间历史在修改的条件下运行以影响当前卡尔曼滤波器输出。本系统保持卡尔曼滤波器和测量状态的历史，使得当前卡尔曼滤波器状态能够基于后来获得的关于最近时间段期间的潜在误差的信息被重新计算。
通常，距离和距离变化率误差无法通过卡尔曼滤波器和导航层而被检测和减轻。通过在测量层中检测时间距离(timerange)或距离变化率误差，它们可能已经持续一段时间并偏离卡尔曼滤波器器的输出。检测误差失败可由于随机噪声考虑或者如跟踪非视线(non-lineofsight，nlos)信号那样简单的事。
图1是根据一些实施例的移动装置的接收器110的示例框图。在一些实施例中，接收器110是gnss接收器110。接收器110可包括一个或多个天线115。一个或多个天线115可从一个或多个卫星105接收一个或多个信号100。接收器110可包括测量层120，测量层120可根据一个或多个信号100产生距离(range)和距离变化率测量(rangeratemeasurement)。如下面进一步描述的，接收器110可包括用于根据距离和距离变化率测量来存储历史卫星测量状态125的存储装置145。接收器110可包括可从测量层120接收距离和距离变化率测量的卡尔曼滤波器(kalmanfilter)逻辑部分130(有时这里简称为卡尔曼滤波器)。将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可使用其他合适的滤波器来代替卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器逻辑部分130可对移动装置的计算的运动进行平滑。如下面进一步描述的，存储装置145可存储历史卡尔曼滤波器状态135。存储装置145可以是任何合适的类型的存储装置，诸如，随机存取存储器(ram)、非易失性存储器(诸如，闪存、固态驱动器(ssd)，硬盘驱动器等)。
在一些实施例中，接收器110可包括滤波器调节逻辑部分170。滤波器调节逻辑部分170可检测从测量层120接收的测量层误差触发160。滤波器调节逻辑部分170可对一个或多个信号100中的与测量层误差触发160相关联的误差信息进行去除或去权重(de-weight)。滤波器调节逻辑部分170可以是卡尔曼滤波器调节逻辑部分170。滤波器调节逻辑部分170可通过迭代地将卡尔曼滤波器逻辑部分130应用于历史卡尔曼滤波器状态135，使卡尔曼滤波器逻辑部分130更新当前卡尔曼滤波器状态140。
接收器110可包括通信地结合到测量层120的存储逻辑部分150。存储逻辑部分150可使存储装置145周期性地将距离和距离变化率测量存储在包括基于离散时间的测量状态的历史卫星测量状态125中。
存储逻辑部分150可通信地结合到卡尔曼滤波器逻辑部分130。存储逻辑部分150可使得存储装置145周期性地将当前卡尔曼滤波器状态140存储在包括基于离散时间的卡尔曼滤波器状态的历史卡尔曼滤波器状态135中。
在一些实施例中，接收器110可使用先前存储的历史卡尔曼滤波器状态135和先前存储的历史卫星测量状态125，以在时间上返回到卫星(例如，卫星105)没有跟踪非视线(nlos)信号的先前时间点。可选地或另外，滤波器调节逻辑部分170可对卫星105或与其相关联的信号100进行去除或显著地去权重。然后，接收器110可从先前时间点到当前时间运行卡尔曼滤波器更新。通过对信号100进行去除、去权重或另外改变信号100(例如，测量层检测到的误差卫星信号)，当前卡尔曼滤波器状态140和输出解决方案可被改进，从而改进实时解决方案或解决方案的过去历史。接收器110还可丢弃来自特定卫星105的距离变化率测量和距离中的一个或多个。接收器110还可丢弃卫星105或与进一步回到过去的卫星105相关联的信号100，以进一步减轻卫星105对当前解决方案的影响。
例如，对于1hz标称实时卡尔曼滤波器输出并返回到过去(例如，20秒)，接收器110可使用相隔1秒的测量来向前传播卡尔曼滤波器状态。在一些实施例中，仅存储的历史卡尔曼滤波器状态135中的最早的(latest)卡尔曼滤波器状态与存储的和先前测量相关联的历史卫星测量状态125一起使用。卡尔曼滤波器逻辑部分130可使用另一速率(rate)(例如，每2秒)传播到当前时间以加速处理。将理解，可使用任何合适的频率(诸如，每1秒、每2秒、每3秒、每4秒、每5秒等)。
卡尔曼状态可由ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0给出，其中，-t是在先前时间点(即，t秒前)的卡尔曼状态。对于给定的卫星svp的卫星测量可由mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0给出。
在一些实施例中，接收器110以恒定的速率(例如，1hz)保持当前的卡尔曼滤波器更新。接收器110可经由快速的(sudden)视线(lineofsight，los)检测来检测测量层度量触发160(诸如，大的距离误差)。接收器110可将卡尔曼滤波器状态往回设置-t秒。接收器110在随时存储更新的历史卡尔曼滤波器状态135的同时，还可使用测量的时间历史向前计算历史卡尔曼滤波器状态135直到当前时间。更新的当前卡尔曼解决方案通过标准卡尔曼输出被改进。要注意，在不脱离本公开的范围的情况下，卡尔曼滤波器的向前时间规划(forwardtimeprojection)可使用任何合适的时间间隔(例如，每次计算1秒、每次计算2秒、每次计算3秒、每次计算4秒、每次计算5秒等)。
例如，接收器110可对已经跟踪10秒的卫星105检测到300米的距离误差。接收器110可返回10秒前(即，在t-10)的卡尔曼滤波器状态，并使用在时间t-10，t-9，t-8，…直到当前时间t的测量来重新运行卡尔曼滤波器逻辑部分130。在不脱离本公开的范围的情况下，卡尔曼滤波器逻辑部分130可根据应用需求以其他速率(例如，>1hz，10hz，<1hz，0.1hz等)进行更新。多个卫星105可具有在任何特定时间期间触发的测量层误差，并且可根据指示的误差的类型和严重性在卡尔曼滤波器逻辑部分130中被不同地处理。
历史卡尔曼滤波器状态135的存储可包括具体的卡尔曼内部方程状态和具体的卡尔曼外部方程状态，以及与在接收器110中保持当前卡尔曼滤波器状态140相关联的任何其他参数。历史卫星测量状态125的存储可包括针对每个卫星的内部测量和外部测量，以及与在接收器110中保持测量状态相关联的任何其他参数。
根据一些实施例，接收器110可检测稳定状态或静止状态(即，移动装置未显著地移动位置的状态)，并且重新评估卡尔曼滤波器输出解决方案状态。这个操作可在接收器110的静态模式期间发生。在静态模式期间，接收器110可借此机会回顾历史卡尔曼滤波器状态135的不同示例。例如，接收器110可使用卫星105的不同组合重新运行卡尔曼滤波器逻辑部分130预定的先前时间段(诸如，前10秒)。可选地或另外，接收器110可在不使用相对弱或相对非常弱的cno卫星的情况下，重新运行卡尔曼滤波器逻辑部分130预定的先前时间段。这可用于在速度为零并且位置不被另外更新的同时改进位置解决方案。
在一些实施例中，静态模式更新可包括坏卫星隔离。在这种情况下，接收器110可检测静态期而不检测测量层度量触发，以重新运行卡尔曼滤波器逻辑部分130。在一些实施例中，接收器110可返回到先前存储的卡尔曼滤波器状态，并重新运行卡尔曼滤波器逻辑部分130至当前时间以改进微分位置解决方案和实时运动学(realtimekinematic，rtk)位置解决方案。
更具体地讲，滤波器调节逻辑部分170可运行从历史卡尔曼滤波器状态135中的与当前时间-t的时间点对应的ks-t历史滤波器状态开始的卡尔曼滤波器更新，其中，t是预先定义的秒数。滤波器调节逻辑部分170可通过迭代地将卡尔曼滤波器逻辑部分130应用于以改进的卡尔曼滤波器状态ks0结束的历史卡尔曼滤波器状态135，来运行卡尔曼滤波器更新。改进的卡尔曼滤波器状态ks0可以是与当前时间相关联的更新的当前卡尔曼滤波器状态。将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可使用除了卡尔曼滤波器之外的其他类型滤波器。例如，可使用实时运动学(rtk)滤波器或者其他合适的滤波器来代替卡尔曼滤波器逻辑部分130。
滤波器调节逻辑部分170可响应于测量层误差触发160而去除与历史卫星测量状态125相关联的错误的信息或对所述信息进行去权重。在误差信息已经从历史卫星测量状态125被去除或去权重之后，滤波器调节逻辑部分170可在参考历史卫星测量状态125的同时，运行卡尔曼滤波器更新。滤波器调节逻辑部分170可从测量层120接收测量层误差触发160。滤波器调节逻辑部分170可不考虑来自一个或多个卫星中的与错误的信息相关联的卫星的信号100或对该信号100进行去权重。
历史卫星测量状态125可包括mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0。历史卡尔曼滤波器状态135可包括ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0。滤波器调节逻辑部分170可从存储装置145接收历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0以及历史滤波器状态ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0，并且可在错误的信息已经从历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0被去除或去权重之后，在参考历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0的同时，通过迭代地将卡尔曼滤波器逻辑部分130应用于针对过去时间中的每一秒(或其他适当的时间间隔)的历史滤波器状态ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0，使得卡尔曼滤波器逻辑部分130更新当前卡尔曼滤波器状态140。
在不存在测量层误差触发160的情况下，卡尔曼滤波器逻辑部分130可运行卡尔曼滤波器kth状态更新以更新针对当前时间tk的当前卡尔曼滤波器状态ks0140，而不是迭代地将卡尔曼滤波器逻辑部分130应用于存储在存储装置145中的历史滤波器状态135。
在移动装置的位置信息没有被更新的静态周期期间，滤波器调节逻辑部分170可根据来自一个或多个卫星105的一个或多个信号100的不同组合来回顾历史卡尔曼滤波器状态135以改进位置解决方案。
图2是示出根据一些实施例的用于改进当前卡尔曼滤波器状态的技术的示例框图和流程图200。所以时间线205示出随着时间记录和存储的历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0以及历史卡尔曼滤波器状态ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0。在210，测量状态更新mk可发生，这在一些情况下可引起测量层误差触发160。在220，响应于测量层误差触发160，滤波器调节逻辑部分(例如，图1的滤波器调节逻辑部分170)可对与历史卫星测量状态mp-t、…，mp-3、mp-2、mp-1、mp0相关联的错误的信息进行去除或去权重。这可涉及不考虑卫星(例如，图1的卫星105)或对该卫星进行去权重，或者另外改变从卫星的信号(例如，图1的信号100)导出的位置或速度数据。在225，滤波器调节逻辑部分170可在时间上倒退，并在230，使得卡尔曼更新从先前存储的卡尔曼状态(例如，ks-t)被迭代地执行到当前卡尔曼状态(例如，ks0)。以这种方式，(图1的)当前卡尔曼滤波器状态ks0140可以是改进的卡尔曼滤波器状态ks0235。因此，位置-速度解决方案可在移动装置的接收器(例如，图1的接收器110)中被改进。
图3a是根据一些实施例的在时间t-1的包括非视线(nlos)曲线的测量层误差检测的示例曲线图300。图3b是根据一些实施例的在时间t的包括非视线(nlos)曲线和视线(los)曲线的测量层误差检测的示例曲线图302。现在参考图3a和图3b。每个曲线图的x轴表示代码延迟(米)310。每个曲线图的y轴代表相关幅度305。
如上面所提到的，卡尔曼滤波器在未建模的测量误差可导致测量偏离真实的位置和速度的方面并不完美。在现实世界中，这可通过用户看见关于错误的街道的地图导航来表现。例如，可由移动装置与卫星之间的大型建筑物阻挡视线而导致这样的错误的信息。当接收器实际上正在接收信息本身被送入卡尔曼滤波器的错误的测量信息时，接收器可持续多秒，认为一切良好。卡尔曼滤波器处理是递归的，并且使用当前的输入测量和先前计算的状态实时运行。如果在数秒的范围(span)内通过(pass)具有对该时间中的新的每一秒建立的卡尔曼滤波器的错误的环境，则这导致卡尔曼滤波器的较不精确的当前状态，这与现实不太一致。错误的信息持续时间越长，卡尔曼滤波器可在位置上偏移越多。卡尔曼滤波器中越是最近的错误的信息比久远的过去的错误的信息加权更多。
例如，如图3a的曲线图300中所示，在时间t-1，接收器正在跟踪nlos320信号(即，卫星与本地代码副本之间的相关函数)。如图3b的曲线图302中所示，1秒后，在时间t，接收器检测到存在如由los+nlos信号325所示较早的峰值(peak)。在这种情况下，接收器能够检测由los信号引起的较早的尖峰。因此，早于时间t，可假设，接收器已经跟踪具有显著的距离误差和潜在的距离变化率误差的nlos信号。
这是测量层(例如，图1的测量层120)可产生测量层误差触发(例如，图1的测量层误差触发160)从而将滤波器调节逻辑部分(例如，图1的滤波器调节逻辑部分170)的操作设置为运动的示例情景。并且在运行卡尔曼滤波器更新之前，滤波器调节逻辑部分170可在逐步通过存储的历史卡尔曼滤波器状态(例如，图1的历史卡尔曼滤波器状态135)的同时，使用测量偏移(例如，大约以-400米)，从而导致改进的当前卡尔曼滤波器状态ks0(例如，图1的当前卡尔曼滤波器状态ks0140)。
图4是示出根据一些实施例的用于在移动装置的接收器110中改进位置-速度解决方案的技术的流程图400。在405，本系统执行测量状态更新mk。在410，本系统存储针对当前时间tk的更新的测量状态。在415，本系统检测测量层误差触发是否已经产生。如果测量层误差触发已经产生，则在430，本系统的滤波器调节逻辑部分可使用从一个或多个卫星svp中被去除或去权重的误差信息执行或者使本系统的滤波器调节逻辑部分使用从一个或多个卫星svp中被去除或去权重的误差信息的执行，针对时间tk的从ks-t开始至ks0的卡尔曼滤波器更新。在435，本系统的存储装置(例如，图1的存储装置145)可存储改进的卡尔曼滤波器状态ks0。如果测量层误差触发未被检测到，则在420，滤波器调节逻辑部分执行卡尔曼滤波器kth状态更新。在425，存储装置145存储针对时间tk的当前卡尔曼滤波器状态ks0。
因此，gnss接收器(例如，接收器110)中的位置和/或速度解决方案使用先前存储的(图1的)历史卡尔曼滤波器状态135被改进，其中，位置和/或速度解决方案包括：对已经跟踪时间段t的卫星(例如，图1的卫星105)检测具有预定的距离误差的触发(例如，图1的测量层误差触发160)；将卡尔曼滤波器状态往回设置时间段t；通过使用先前存储的历史卡尔曼滤波器状态(例如，图1的历史卡尔曼滤波器状态135)以特定的速率或可配置的速率对卫星(例如，图1的105)进行去除或者去权重，来确定(例如，再次运行)从先前时间段t至当前时间的卡尔曼滤波器状态；和/或随时存储更新的历史卡尔曼滤波器状态135。触发(例如，图1的触发160)可涉及各种类型的事件，包括可指向仅作为nlos的信号的优先使用并因此具有大的错误的信号los峰值和/或静止状态的出现。
图5是根据这里公开的实施例的包括图1的接收器110的计算系统500的框图。参考图5，计算系统500可包括时钟510、随机存取存储器(ram)515、用户接口520、调制解调器525(诸如，基带芯片组)、固态驱动器/硬盘(ssd)540、存储器控制器545和/或电池535，它们中的任何一个或全部可以电结合到系统总线505。接收器110可对应于上面详细描述的那些实施例，并且也可被电结合到系统总线505。
如果计算系统500是移动装置，则电池535可给计算系统500供电。虽然图5中未示出，但是计算系统500还可包括应用芯片组、相机图像处理器(cis)、移动dram等。
在示例实施例中，计算系统500可用作便携式计算机、超级移动pc(umpc)、上网本、个人数字助理(pda)、网络平板、无线电话、移动电话、智能电话、电子书、便携式多媒体播放器(pmp)、数码相机、数字音频记录器/播放器、数字图片/视频记录器/播放器、便携式游戏机、导航系统、黑盒，能够在无线环境发送和接收信息的装置、或者构成计算系统的各种电子装置之一。
图6是包括图1的接收器的移动智能电话605的示意图。移动智能电话605可包括图1的接收器110，其中，图1的接收器110可包括上面详细描述的滤波器调节逻辑部分170和其他组件。
图7是包括图1的接收器的移动平板705的示意图。移动平板705可包括图1的接收器110，其中，图1的接收器110可包括上面详细描述的滤波器调节逻辑部分170和其他组件。
图8是包括图1的接收器的移动膝上型计算机805的示意图。移动膝上型计算机805可包括图1的接收器110，其中，图1的接收器110可包括上面详细描述的滤波器调节逻辑部分170和其他组件。
因此，可在移动装置的接收器(例如，图1的接收器110)中改进位置-速度解决方案。天线(例如，图1的天线115)可从一个或多个卫星(例如，图1的卫星105)接收一个或多个信号(例如，图1的信号100)。在一些实施例中，一种方法包括根据所述一个或多个信号通过测量层产生距离和距离变化率测量。所述方法可包括：由存储装置存储根据距离和距离变化率测量的历史卫星测量状态。所述方法可包括：由滤波器逻辑部分接收距离和距离变化率测量。所述方法可包括：由滤波器逻辑部分对移动装置的计算的运动进行平滑。所述方法可包括：由存储装置存储历史滤波器状态。所述方法可包括：由滤波器调节逻辑部分检测测量层误差触发。所述方法可包括：由滤波器调节逻辑部分对与测量层误差触发相关联的错误的信息进行去除或去权重。所述方法可包括：由滤波器调节逻辑部分，通过迭代地将滤波器逻辑部分应用于所述历史滤波器状态，来使得滤波器逻辑部分更新当前滤波器状态。
在一些实施例中，滤波器逻辑部分是卡尔曼滤波器逻辑部分，历史滤波状态是历史卡尔曼滤波器状态，滤波器调节逻辑部分是卡尔曼滤波器调节逻辑部分，并且当前滤波器状态是当前卡尔曼滤波器状态。
在一些实施例中，所述方法包括：由存储逻辑部分使得存储装置以基于离散时间的测量状态周期性地存储距离和距离变化率测量，其中，历史卫星测量状态包括基于离散时间的测量状态。
在一些实施例中，所述方法包括：由存储逻辑部分使得存储装置以基于离散时间的滤波器状态周期性地存储当前滤波器状态，其中，历史滤波器状态包括基于离散时间的滤波器状态。
在一些实施例中，所述方法包括：由滤波器调节逻辑部分运行从历史滤波器状态中的与当前时间-t的时间点对应的ks-t历史滤波器状态开始的卡尔曼滤波器更新，其中，t是预先定义的秒数。
在一些实施例中，所述方法包括：由滤波器调节逻辑部分通过迭代地将滤波器逻辑部分应用于以改进的滤波器状态ks0结束的历史滤波器状态，来运行卡尔曼滤波器更新，其中，改进的滤波器状态ks0是与当前时间相关联的更新的当前滤波器状态。
在一些实施例中，所述方法包括：响应于测量层误差触发，由滤波器调节逻辑部分，对与所述多个历史卫星测量状态相关联的错误的信息进行去除或去权重。
在一些实施例中，所述方法包括：当在错误的信息已经从历史卫星测量状态被去除或去权重之后，由滤波器调节逻辑部分在参考历史卫星测量状态的同时运行卡尔曼滤波器更新。
在一些实施例中，所述方法包括：由滤波器调节逻辑部分从测量层接收测量层误差触发。
在一些实施例中，所述多个历史卫星测量状态包括mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0，所述多个历史滤波器状态包括ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0。
在一些实施例中，所述方法包括：由滤波器调节逻辑部分从存储装置接收所述多个历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0以及所述多个历史滤波器状态ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0。在一些实施例中，所述方法包括：在当在错误的信息已经从所述多个历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0被去除或去权重之后，由滤波器调节逻辑部分在参考所述多个历史卫星测量状态mp-t、…、mp-3、mp-2、mp-1、mp0的同时通过迭代地将滤波器逻辑部分应用于针对过去时间中的每一秒的所述多个历史滤波器状态ks-t、…、ks-3、ks-2、ks-1、ks0，来使得当前滤波器状态的更新。其中，mp0和ks0分别表示与当前时间对应的历史卫星测量状态和历史滤波器状态，mp-i表示与当前时间-i的时间点对应的历史卫星测量状态，ks-i表示与当前时间–i的时间点对应的历史滤波器状态，i＝1至t，t是预先定义的秒数。
在不存在测量层误差触发的情况下，所述方法可包括：在不迭代地将滤波器逻辑部分应用于存储在存储装置中的历史滤波器状态的情况下，由滤波器逻辑部分运行卡尔曼滤波器kth状态更新以更新针对当前时间tk的当前卡尔曼滤波器状态ks0。
在一些实施例中，所述方法包括：由滤波器调节逻辑部分，不考虑来自所述一个或多个卫星中的与错误的信息相关联的卫星的卫星信号或对所述卫星信号进行去权重。
在移动装置的位置信息未被更新的静态时间段期间，所述方法可包括：根据来自所述一个或多个卫星的所述一个或多个信号的不同组合，由滤波器调节逻辑部分回顾所述多个历史滤波器状态，并根据回顾改进位置解决方案。
根据功能块、单元和/或模块实施例在这里被描述并在附图中示出。本领域技术人员将会理解，这些块、单元和/或模块可通过可使用基于半导体的制造技术或其他制造技术形成的电子(或光学)电路(诸如，逻辑电路、分立元件、微处理器、硬连线电路、存储器元件、接线连接等)被物理地实现。在块、单元和/或模块由处理器或类似物实现的情况下，它们可使用软件(例如，微代码)被编程以执行这里讨论的各种功能并且可选择地由固件和/或软件驱动。可选地，每个块、单元和/或模块可由专用硬件实现，或者可被实现为用于执行一些功能的专用硬件和用于执行其他功能的处理器(例如，一个或多个编程的微处理器和相关联的电路)的组合。此外，在不脱离本发明构思的范围的情况下，实施例的每一个块、单元和/或模块可被物理地分成两个或更多个相互作用并且离散的块、单元和/或模块。此外，在不脱离本发明构思的范围的情况下，实施例的块、单元和/或模块可物理地组合成更复杂的块、单元和/或模块。
以上的讨论意在提供本发明构思的特定方面可被实现的合适的一台机器或多台机器的简要的总体描述。通常，该一台机器或多台机器包括附连到处理器、存储器(例如，随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)或其他状态保存介质)、存储装置、视频接口、和输入/输出接口端口的系统总线。该一台或多台机器可至少部分地由来自传统输入装置(诸如键盘，鼠标等)的输入以及由从另一台机器接收到的指令、与虚拟现实(vr)环境的交互、生物反馈或其他输入信号控制。如这里所使用的，术语“机器”意在广义地包含单个机器、虚拟机器或将机器、虚拟机器或一起操作的装置通信地结合的系统。示例性机器包括计算装置(诸如，个人计算机、工作站、服务器、便携式计算机、手持装置、电话、平板等)以及交通装置(诸如，个人或公共交通工具(例如，汽车、火车、出租车等))。
该一台机器或多台机器可包括嵌入式控制器(诸如，可编程或非可编程逻辑装置或阵列)、专用集成电路(asic)、嵌入式计算机、智能卡等。该一台机器或多台机器可利用到一台或多台远程机器的一个或多个连接(诸如，通过网络接口、调制解调器或其他通信连接)。多台机器可经由物理和/或逻辑网络(诸如，内联网、互联网、局域网、广域网等)的方式互连。本领域的技术人员将理解，网络通信可利用包括射频(rf)、卫星、微波、电气和电子工程师协会(ieee)545.11、
可通过参考或结合包括功能、步骤、数据结构、应用程序等的相关联的数据来描述实施例，其中，当所述相关联的数据被机器访问时，导致机器执行任务或定义抽象数据类型或低级硬件上下文。例如，相关联的数据可存储在易失性和/或非易失性存储器(例如，ram、rom等)或者其他存储装置和它们的相关联的存储介质(包括，硬盘驱动器、软盘、光学存储、磁带、闪存、记忆棒、数字视频盘、生物存储等)中。相关联的数据可以以包、串行数据、并行数据、传播信号的形式等通过包括物理和/或逻辑网络的传输环境来传递，并且可以以压缩或加密的格式使用。关联的数据可在分布式环境中使用，并且存储在本地和/或远程以用于机器访问。
已经参考示出的实施例描述和示出本发明构思的原理，将认识到，在不脱离这样的原理的情况下，示出的实施例可进行布置和细节上的修改，并且可以以任何期望的方式进行组合。虽然前面的讨论已经集中于特定的实施例，但是其他配置是预期的。具体地讲，虽然这里使用诸如“根据本发明的实施例”等的表述，但是这些短语表示总体参考实施例的可能性，并不意在将本发明构思限制到特定实施例配置。如这里所使用的，这些术语可参考可结合到其他实施例的相同或不同实施例。
本发明的实施例可包括非暂时性计算机可读介质，其中，非暂时性计算机可读介质包括可由一个或多个处理器执行的指令，指令包括用于执行这里所描述的实施例的元件的指令。
因此，根据这里描述的对实施例的广泛的各种排列，这种详细描述和所附材料仅意在说明性的，而不应被做为限制实施例的范围。因此，作为本发明的权利要求是当修改可进入权利要求及其等同物的范围和精神内时的所有这样的修改。