用于GNNS反射表面映射与位置定位估计的系统与方法

摘要

一种用于生成3D反射表面映射的系统包括定位系统、与该定位系统位于同处的一个或多个天线、和处理系统。该定位系统计算位置估计。与该定位系统位于同处的该一个或多个天线被配置为接收与相应的全球导航卫星系统(GNSS)卫星相关联的至少一个反射的GNSS信号，并且其中，基于该反射的GNSS信号确定到该GNSS卫星的伪距。该处理系统被配置为接收该位置估计和相对于每一个反射的GNSS信号计算的伪距，其中，该处理系统基于由该反射的GNSS信号提供的所计算的伪距、该位置估计、每一个反射的GNSS信号的到达角和每一个相应的GNSS卫星的已知卫星位置，来映射反射表面。

说明书

技术领域

本公开大体涉及全球导航卫星系统(GNSS)，更具体地说，涉及用于从GNSS信号生成和利用3D映射(map)并从GNSS信号提供位置估计的系统、设备和方法。

背景技术

全球导航卫星系统(GNSS)通常指允许基于从多个卫星接收的信号来确定位置定位(position fix)的系统。每一个GNSS卫星传输GNSS信号，该GNSS信号标识信号传输的卫星和时间。GNSS接收器或天线被配置为接收由可视GNSS卫星传输的GNSS信号中的每一个，并使用每一个GNSS信号的飞行时间以及每一个GNSS卫星的已知位置来确定从GNSS接收器到每一个GNSS卫星的伪距或距离。GNSS接收器使用来自已知卫星的多个确定的伪距来三边测量GNSS接收器在三维空间中的位置。GNSS系统的类型包括全球定位系统(GPS)、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略(Galileo)、北斗等。

GNSS通常极度精确。然而，高建筑物的存在所限定的城市环境对GNSS提出了特别的挑战。不仅建筑物阻挡了至少一些GNSS信号(减少了可用于进行位置定位估计的信号的数量)，而且到达GNSS接收器的一些信号是从建筑物的一个或多个反射接收的。与反射的GNSS信号相关联的飞行时间增加导致错误的伪距估计，从而导致错误的GNSS位置定位估计。

发明内容

根据一个方面，提供了一种用于生成3D反射表面映射的系统。所述系统包括定位系统；一个或多个天线，与所述定位系统位于同处；以及处理系统。该定位系统计算位置估计。与该定位系统位于同处的该一个或多个天线被配置为接收与相应的全球导航卫星系统(GNSS)卫星相关联的至少一个反射的GNSS信号，并且其中，基于该反射的GNSS信号确定到该GNSS卫星的伪距。该处理系统被配置为接收该位置估计和相对于每一个反射的GNSS信号计算的伪距，其中，该处理系统基于由该反射的GNSS信号提供的所计算的伪距、该位置估计、每一个反射的GNSS信号的到达角和每一个相应的GNSS卫星的已知卫星位置，来映射反射表面。

根据另一个方面，提供了一种用于计算位置估计的系统。该系统包括GNSS天线/接收器，被配置为从多个卫星接收GNSS信号并且基于所接收的GNSS信号计算伪距。该系统进一步包括处理器系统，该处理器系统包括处理器、卫星位置数据库和周围区域的3D反射表面映射。该处理器系统被配置为基于当前位置估计检测错误的伪距并且基于所述3D反射表面映射、所述当前位置估计和从所述卫星位置数据库检取的卫星位置来校正错误的伪距，其中，所述处理器系统基于从LOS GNSS信号收集的所述伪距和经校正的伪距来计算更新的位置估计。

一种处理从多个全球导航卫星系统(GNSS)卫星接收的GNSS信号以确定位置的方法包括针对所接收的每一个GNSS信号计算伪距，所述伪距估计本地天线和生成所述GNSS信号的所述GNSS卫星之间的距离。该方法进一步包括至少部分地基于每一个所计算的伪距与当前位置估计的比较来检测错误的伪距。该方法进一步包括基于关于生成所述GNSS信号的所述GNSS卫星的位置的信息、当前位置估计和周围3D对象的3D反射表面映射，来确定反射所述GNSS信号的表面。然后基于所述GNSS卫星的所述位置、反射所述GNSS信号的所述表面的所述位置和所述当前位置估计，校正所述错误的伪距。基于所计算的伪距和经校正的伪距，来生成更新的位置估计。

附图说明

图1是示出了与本公开的一个或多个方面一致的在城市峡谷中从卫星接收GNSS信号的3D反射表面成像系统的操作的示意图。

图2是与本公开的一个或多个方面一致的示出了分配给3D表面的示例折射率值的3D反射表面成像系统所生成的3D反射表面映射的示例。

图3a和图3b是与本公开的方面一致的3D反射表面成像系统的示意图。

图4a和图4b是示出了与本公开的方面一致的基于由3D反射表面成像系统接收的GNSS信号的表面的映射的示意图。

图5是示出了与本公开的一个或多个方面一致的3D反射表面映射的生成的流程图。

图6是示出了与本公开的一个或多个方面一致的3D反射表面映射中边缘的检测的流程图。

图7是示出了与本公开的一个或多个方面一致的3D反射表面映射中屋顶的检测的流程图。

图8是与本公开的一个或多个方面一致的使用3D反射表面映射的GNSS接收器系统的示意图。

图9是示出了与本公开的一个或多个方面一致的基于所接收的GNSS信号的伪距的计算、错误的伪距的检测和校正以及位置定位估计的流程图。

图10是示出了与本公开的一个或多个方面一致的与反射GNSS系统相关联的反射表面的标识和所计算的伪距的校正的图。

图11是示出了与本公开的一个或多个方面一致的位置偏差的检测和校正的图。

图12是示出了与本公开的一个或多个方面一致的位置偏差的检测和校正的流程图。

图13是示出了与本公开的一个或多个方面一致的基于在生成位置定位估计中的反射的GNSS信号的使用的天空可用部分的扩展的图。

具体实施方式

典型的全球导航卫星系统(GNSS)包括多个卫星，每一个卫星传输承载详细的飞行时间信息的单独的GNSS信号。GNSS接收器被配置为接收GNSS信号，并且根据所提供的飞行时间信息确定从GNSS接收器到GNSS卫星的距离(本文称为伪距)。无阻碍的GNSS信号被称为视线(LOS)，而受阻碍的信号被称为非视线(NLOS)或反射信号。NLOS的(即，反射的)GNSS信号的处理将导致不精确的伪距，从而导致不精确的位置定位估计。

根据一个方面，该公开涉及使用GNSS信号(尤其是反射的GNSS信号)以构建3D反射表面映射的系统和方法。该系统可以包括位置估计系统和多个屏蔽天线。位置估计系统可以包括一个或多个天线和/或惯性测量单元(IMU)，能够生成高度精确的位置估计。多个屏蔽天线被用于接收从附近建筑物反射的GNSS信号。基于所接收的GNSS信号的飞行时间计算的伪距与系统的RT位置估计进行比较，其中与由位置估计系统生成的位置估计不一致的伪距被确定为反射。基于位置估计和卫星的已知位置，在多个屏蔽天线处接收的反射信号被用于估计反射GNSS信号的表面的位置。除了映射3D表面的位置之外，基于与映射表面相关联的偏差来确定映射表面的折射率。映射表面被聚合以生成3D反射表面映射，该3D反射表面映射可以包括分配给3D反射表面映射中的各种表面的折射率。

根据本公开的另一个方面，3D反射表面映射与所接收的GNSS信号(包括从一个或多个建筑物反射的NLOS GNSS信号)一起使用以计算城市峡谷中改进的位置估计。以该方式，天空的可用部分被扩展超出与天线直接视线的卫星。

图1是示出了根据一些实施例的在城市峡谷中从卫星12a、12b和12c接收GNSS信号的3D反射表面成像系统10的操作的示意图。在图1中示出的实施例中，多个GNSS卫星12a、12b和12c传输GNSS信号。取决于GNSS卫星12a、12b和12c的位置，3D反射表面成像系统10以及建筑物18a和18b的位置，GNSS信号可以是视线(LOS)的(如实线14a、14b、14c所示)或非视线(NLOS)的(如虚线16a和16c所示，分别源自GNSS卫星12a和12c)。例如，在图1中示出的实施例中，GNSS卫星12a不是视线的，如建筑物18a的屋顶上的线14a的终止所示。然而，来自GNSS卫星12a的GNSS信号16a从建筑物18b反射到3D反射表面成像系统10。同样，如建筑物18b的屋顶上的线14c的终止所示，GNSS卫星12c不是视线的，但来自GNSS卫星12c的GNSS信号16c从建筑物18a反射到3D反射表面成像系统10。如背景技术中所讨论的，GNSS定位依赖于GNSS信号的飞行时间，以便确定从天线到GNSS卫星的伪距或距离。如图1视觉所示，GNSS信号16a和16c的反射增加了信号的飞行时间，从而增加了从成像系统10到相应的GNSS卫星12a和12c的伪距或距离。因此，基于夸大的伪距的GNSS系统的位置定位估计是不正确的。如关于图2-图7更详细地描述的，反射信号16a和16c提供有关周围环境的信息，并且可以被用于构建周围环境的3D映射。在一些实施例中，反射信号被用于确定与3D映射的表面相关联的折射率，其中折射率限定如何相干地(coherently)反射入射信号。平坦的镜面状表面将产生镜面反射，其中输入信号被反射到单输出方向(例如，反射角＝入射角)。相反，粗糙的表面将产生漫反射，其中入射信号以多个方向反射。图2中提供了示例，该示例示出了划分为多个区域的表面的一侧，该多个区域被分配在0(漫反射)和1(镜面反射)之间的折射率值。如关于图8-图12所描述的，3D表面映射随后被用于校正相对于反射信号计算的伪距，从而允许从反射信号中提取有用信息。在一些实施例中，分配给每一个3D表面的折射率值被用于确定与反射信号相关联的置信水平。以该方式，使用3D反射表面映射允许天空的可用部分扩展到包括非视线的GNSS卫星。

现在参考图3a-图5，提供了生成3D反射表面映射的系统和方法。在图3a中示出的实施例中，3D反射表面成像系统10包括天线系统30和处理系统32。在一些实施例中，天线系统30包括用于生成位置估计的定位系统34。在一些实施例中，定位系统34使用一个或多个天线和可用的GNSS卫星以生成位置估计。在其他实施例中，定位系统34结合惯性测量单元(IMU)40使用一个或多个天线38a、38b。在一些实施例中，来自天线38a、38b的信息与来自IMU 40的测量结合以提供城市峡谷内的高精度位置定位估计(但以比典型GNSS接收器更高的成本)。在一些实施例中，在3D反射表面映射阶段期间使用的定位系统34(例如，高精度定位系统34)与用于生成位置定位估计的系统不同。在一些实施例中，天线系统30被安装在车辆上，其中天线系统30在多个时期(时间实例)从多个GNSS卫星收集数据。在一些实施例中，处理系统32位于车辆上，该车辆用于容纳屏蔽天线36a-36c和定位系统34。在一些实施例中，天线系统30进一步包括用于(主要地)接收反射的GNSS信号的多个天线36a、36b和36c。在一些实施例中，使用定向天线或天线阵列以接收可能是反射的结果的GNSS信号，而在其他实施例中，使用物理屏蔽(如图3a所示)以接收可能是反射的结果的GNSS信号。

在图3a中示出的实施例中，该多个屏蔽天线36a、36b和36c定位在距彼此已知距离处以形成三角形几何形状。在一些实施例中，该多个屏蔽天线36a-36c与定位系统34近似位于同处，以允许已知屏蔽天线36a-36c的位置估计。在一些实施例中，屏蔽天线36a-36c彼此等距。在图3中示出的实施例中，屏蔽天线36a-36c位于单个平面(例如，水平平面或xy平面)，并且因此能够基于在多个GNSS卫星中的每一个处的相应GNSS信号的到达时间，来确定由多个天线限定的平面内的二维到达角(AoA)。如下文更详细地描述的，在一些实施例中，关于卫星相对于天线的位置的知识与所确定的二维AoA结合使用，以计算三维空间中的AoA。在一些实施例中，可以使用附加的屏蔽天线。例如，在一个实施例中，可以包括第四天线，该第四天线定位在与由天线36a、36b和36c限定的平面分离(诸如所示天线的上方或下方)的平面中。在一些实施例中，使用位于相对于其他屏蔽天线的垂直平面中的第四天线允许在三维空间中确定AoA。

在图3a中示出的实施例中，屏蔽天线36a-36c包括位于天线的顶部上方的物理屏蔽件，该物理屏蔽件防止大部分视线(LOS)的GNSS信号到达天线，但允许接收反射的GNSS信号。在一些实施例中，屏蔽天线的目的是(一般地)仅接收反射信号并对那些LOS的GNSS信号进行滤波。一般地，LOS GNSS信号不提供有关周围环境的3D尺寸的信息。然而，在一些实例中，使用从LOS变为非LOS(例如，反射)的信号以检测屋顶边缘或墙壁边缘。因此，在一些实施例中，期望大多数LOS信号受阻碍，但不是全部。

在图3b中示出的实施例中，3D反射表面成像系统10’类似地包括天线系统30’和处理系统32’，其中天线系统30’包括定位系统34和天线阵列37，天线阵列37替代了在图3a中所示的实施例中使用的多个屏蔽天线36a-36c。与图3a所示的实施例(在该实施例中，使用物理屏蔽来过滤LOS GNSS信号)不同，天线阵列37由被配置为作为定向天线操作的多个天线39组成。在一些实施例中，所接收的GNSS信号的处理(指的是波束形成或空间滤波)以使信号基于信号正在行进的方向彼此相长或相消干涉的方式组合在多个天线中的每一个处接收的信号。也就是说，波束形成技术可以用于基于GNSS信号的到达角(AoA)对所接收的GNSS信号进行空间滤波。该方法的优点是不需要物理屏蔽，并且可以修改所接收的GNSS信号的处理，以改变与天线阵列相关联的波束形成或空间滤波，以改变输入信号的允许到达角。在一些实施例中，使用天线阵列37的定向能力来排除在AoA处可能是LOS信号的GNSS信号。以该方式，天线阵列37可以被配置为执行与屏蔽天线36a-36c相同的功能，但不需要物理屏蔽件来阻碍可能的LOS信号。在图3b中示出的天线阵列37包括形成在由n行天线和m列天线组成的二维阵列中的多个天线。在一些实施例中，尽管天线阵列可以被组织成二维阵列，但是对天线阵列37所接收的信号的处理可以模拟多个单独天线的存在(例如，以特定的几何形状布置的三个天线，诸如图3a中示出的)。

参考图3a，屏蔽天线36a-36c接收GNSS信号，该GNSS信号标识发出该GNSS信号的卫星并且包括时间戳，该时间戳允许屏蔽天线36a-36c标识用于计算与每一个所接收的GNSS信号相关联的伪距的信号的飞行时间。在一些实施例中，伪距由与屏蔽天线相关联的硬件/软件计算，并被传送到用于生成3D反射表面映射的处理系统。在其他实施例中，与所接收的GNSS信号相关联的信息作为原始数据传送到处理系统32，处理系统32随后基于飞行时间计算伪距。

在一些实施例中，相对于针对每一个屏蔽天线36a-36c所接收的GNSS信号计算伪距。由于多个屏蔽天线36a-36c在空间位置上的差异，在每一个屏蔽天线36a-36c处所接收的GNSS信号的飞行时间略有不同，导致相对于每一个屏蔽天线36a-36c计算的独特的伪距。由每一个屏蔽天线36a-36c相对于相同的反射的GNSS信号计算的伪距的变化可以用于确定反射的到达角。在一些实施例中，所计算的伪距中的每一个被提供给处理系统32以供后续处理。

在一些实施例中，处理系统32包括处理器/控制器41、卫星位置数据库42和存储器/存储设备44。在一些实施例中，存储器/存储设备44存储由处理器/控制器41执行的指令，以实现相对于图5-图7所描述的步骤中的一个或多个。在一些实施例中，天线系统30和处理系统32被包括为相同系统的一部分(例如，位于同处)，而在其他实施例中，处理系统32位于远离天线系统30的位置，其中位置估计和所计算的伪距被传送到处理系统32以进行处理。为了简单起见，提供了基于在多个屏蔽天线36a-36c处所接收的接收到的GNSS信号计算的伪距作为示例，但是应当理解，在其他实施例中，天线阵列37的空间滤波和/或波束形成(如图3b所示)被用于从所接收的GNSS信号提取相同的信息。处理系统32使用位置估计以定向屏蔽天线36a-36c在空间中的位置。此外，处理系统32使用卫星位置数据库42来确定GNSS卫星相对于屏蔽天线36a-36c的位置。在一些实施例中，处理系统32使用所计算的伪距、卫星的已知位置和位置估计来确定所接收的GNSS信号是反射的还是视线的。在一些实施例中，处理系统32基于相对于屏蔽天线36a-36c中的每一个测量的伪距的偏差来确定所接收的GNSS信号的到达角(AoA)。也就是说，屏蔽天线36a-36c的空间几何结构导致在每一个相应的屏蔽天线处所接收的GNSS信号的飞行时间的变化，这反过来影响所计算的伪距。相应的屏蔽天线36a-36c之间的所计算的伪距的偏差可以被用于确定所接收的GNSS信号的方向或到达角。在一些实施例中，所接收的GNSS信号的所计算的AoA可以与关于卫星的位置的知识和天线系统30的位置估计结合利用，以确认所接收的GNSS信号是反射。反射的GNSS信号承载关于反射表面的位置的信息，并且被处理系统32用于生成周围3D表面的3D反射映射45。在一些实施例中，处理系统32使用与反射的GNSS信号相关联的伪距、屏蔽天线36a、36b的RT位置、已知的卫星位置以及所接收的GNSS信号的所确定的AoA来计算反射的GNSS信号的表面的位置。由反射的GNSS信号标识的反射表面被聚合以形成3D反射映射45。

在一些实施例中，反射表面具有与多个屏蔽天线36a-36c(图3a中示出的)和/或天线阵列37(图3b中示出的)的几何形状对应的几何形状。例如，图3a中示出的屏蔽天线36a-36c的三角形几何形状导致具有三角形几何形状的反射表面。这在图4中提供的示例中示出，其中屏蔽天线36a、36b和36c用于在多个时期(例如，时间步骤)计算反射表面的位置。例如，示出了多个反射表面50

图5是示出了根据一些实施例的由3D反射表面成像系统10实现的步骤的流程图。为了简单起见，参考相对于图3a和图4所描述的包括多个屏蔽天线的实施例，尽管在其他实施例中，天线阵列用于接收反射的GNSS信号并确定与所接收的GNSS信号相关联的伪距和AoA。

在步骤60处，基于由定位系统34提供的位置估计来确定天线系统30的位置。由于反射表面的3D映射在城市峡谷中最为有利，因此获取天线的位置可以因被映射的建筑物的存在而变得复杂。在一些实施例中，定位系统34包括一个或多个天线38a和38b以基于单独的可用LOS GNSS信号或与惯性测量单元(IMU)40结合的可用LOS GNSS信号来确定位置，惯性测量单元(IMU)40包括三轴加速度计和三轴陀螺仪，其被配置为基于该加速度计信号和该陀螺仪信号来确定位置的变化。在一些实施例中，定位系统34将来自一个或多个天线38a和38b的输出与来自IMU 40的输出结合，以生成高精度位置估计。在一些实施例中，定位系统34的精确性取决于对天线系统30的初始位置的精确了解。例如，在一些实施例中，使用多个LOS GNSS卫星来确定城市峡谷之外的位置，然后依赖可用LOS GNSS卫星和IMU输出在进入要映射的城市峡谷时保持位置估计可能是有利的。在其他实施例中，各种其他工具可以单独用于或与一个或多个天线38a和38b和/或IMU 40结合用于生成位置估计，诸如WiFi位置服务、蓝牙定位和超宽带定位。

在步骤62处，由在图3a中示出的多个屏蔽天线36a-36c接收GNNS信号。如前文所讨论的，在一些实施例中，天线阵列(诸如图3b中示出的)用于替代多个屏蔽天线36a-36c。GNSS信号可以包括从多个GNSS卫星接收的多个GNSS信号。在一些实施例中，GNSS信号接收包括LOS GNSS信号和反射的GNSS信号二者。然而，如上文所讨论的，在一些实施例中，物理屏蔽和/或定向波束形成用于减少被处理的LOS GNSS信号的数量。在其他实施例中，保留所有GNSS信号，但是经由后续处理，LOS GNSS信号如果不是有用的则被标识并且被丢弃。

在步骤64处，针对在一个或多个天线处接收的GNSS信号计算伪距。例如，在包括多个屏蔽天线36a-36c的实施例中，相对于在每一个单独的天线处接收的GNSS信号计算伪距。伪距计算是基于所接收的GNSS信号的飞行时间并且表示由每一个GNSS信号到达接收天线所行进的距离。如图1和图4所示，当GNSS信号经由反射到达天线时，GNSS信号的飞行时间增加，从而相比于从相同GNSS卫星接收的LOS GNSS信号，所计算的伪距增加。在图3a中示出的实施例中，由多个屏蔽天线36a-36c中的每一个针对所接收的每一个反射的GNSS信号计算伪距，并且所计算的伪距被传送到处理系统32以进行进一步处理。在一些实施例中，天线系统30捕获所接收的GNSS信号的飞行时间，并且向处理系统32提供与每一个GNSS卫星相关联的原始飞行时间数据以计算伪距。在使用如图3b中所示的天线阵列37的一些实施例中，可以相对于由天线阵列37接收的每一个GNSS信号计算一个或多个伪距。

在步骤66处，将所计算的伪距与基于由定位系统34提供的位置估计和卫星的已知位置的预期值进行比较，以确定所接收的GNSS信号是表示LOS GNSS信号还是反射的GNSS信号。基于天线系统30的位置和GNSS卫星的已知位置，假设LOS GNSS信号可以确定预期的伪距。在一些实施例中，如果所计算的伪距大于所预期的伪距，则所计算的伪距被标识为反射的GNSS信号。在一些实施例中，如果所计算的伪距比所预期的伪距大一阈值水平(例如，3米)，则所计算的伪距被标识为反射的GNSS信号。在一些实施例中，丢弃被确定为表示LOSGNSS信号的伪距，因为该信号不提供关于3D反射表面的信息。在一些实施例中，存储被确定为表示LOS GNSS信号的伪距，并将其与在相邻时期从相同GNSS卫星收集的伪距进行比较(相对于图7进行更详细地讨论)。在一些实施例中，与(多个)屏蔽天线的第一子集(例如，36a、36b)相关联的伪距中的一个或多个可以被标识为反射的GNSS信号，而与(多个)屏蔽天线的第二子集(例如，36c)相关联的伪距中的一个或多个可以被标识为LOS GNSS信号(例如，如图4a中相对于反射表面50

在步骤68处，基于由多个屏蔽天线36a-36c计算的伪距，针对所接收的每一个GNSS信号确定到达角(AoA)。基于由于屏蔽天线相对于彼此的空间定向而引起的由多个屏蔽天线中的每一个测量的所计算的伪距中的偏差(variance)来计算AoA。例如，在图3a中示出的实施例中，屏蔽天线36a、36b和36c位于彼此分开已知距离的固位置置处，从而导致源自特定GNSS卫星12c的GNSS反射16c

在步骤70处，基于反射的GNSS信号的所计算的伪距、发出GNSS信号的卫星的位置、基于由定位系统34提供的位置估计的天线的位置估计、以及所计算的AoA来映射反射表面。图4b示出了用于基于已知参数确定反射表面的位置的关系。例如，AoA的计算允许确定GNSS信号与反射表面交互的反射角(AoR)和入射角(AoI)。从天线到GNSS卫星的距离c和卫星角度是通过天线的位置估计和卫星位置的知识来已知的。余弦定律可以用于确定长度a和b，其中所计算的伪距等于(或近似等于)长度a和b的总和。以该方式，可以确定反射表面相对于天线位置(即，由定位系统34提供的位置估计)的位置。图4b所示的计算是针对单个天线提供的。如图4a所示，相对于多个天线中的每一个进行的计算导致映射反射表面的生成，该反射表面的位置相对于天线的位置估计是已知的。映射反射表面的几何形状与多个天线和/或天线阵列的几何形状对应。

在步骤72处，分析在步骤70处生成的映射反射表面以确定与该表面相关联的置信水平。例如，在一些实施例中，如果在可校准值内将由天线(例如，屏蔽天线36a-36c和/或高精度天线38a和38b)计算的所有伪距解析到表面上，则高置信水平与映射表面相关联。相反，如果可以在可校准值内将少于由天线计算的所有伪距解析到表面上，则将较低的置信水平分配给该映射表面，或者将映射表面视为错误而丢弃。在一些实施例中，可校准值是基于来自不同时期的相同GNSS卫星和/或来自相同或不同时期的其他GNSS卫星的一个或多个先前映射的表面。例如，如果来自先前时期(即，时间步骤)的映射反射表面指示位于限定平面中的建筑物的表面，则当前映射反射表面和先前映射表面之间的不一致会降低与当前映射表面相关联的置信水平。同样，从不同GNSS信号导出的映射反射表面之间的不一致降低了表面的置信水平。相反，当前映射表面与先前映射表面在可校准值内的一致性增加了当前映射表面的置信度。

如相对于图6和图7更详细地讨论的，在与映射反射表面相关联的点中的一个或多个与预期值对应，但是与映射反射表面相关联的点中的至少一个点不与预期值对应的实例中，可以将不符合的点的位置标识为潜在边缘。在一些实施例中，该点被保存并稍后与其他映射反射表面一起使用，以检测与建筑物相关联的边缘和/或屋顶线的可能位置。

在步骤74处，基于反射的所计算的伪距的偏差将折射率分配给映射反射表面，其中折射率提供关于反射表面的类型的信息。例如，折射率较低的材料(例如，窗玻璃、玻璃)提供了更相干的反射表面，而折射率较高的材料(例如，混凝土)则提供了较不相干的反射表面。与由多个天线计算的伪距相关联的较高偏差指示较高的折射率。相反，与由多个天线计算的伪距相关联的较低偏差指示较低的折射率，这导致更相干的反射表面。如下文关于使用3D反射表面映射来生成位置定位估计更详细地讨论的，在一些实施例中可以使用反射GNSS信号的表面的折射率来确定分配给反射的GNSS信号的置信水平，其中，具有较低折射率的映射反射表面对应于较高的置信水平，具有较高折射率的映射反射表面对应于较低的置信水平。在一些实施例中，区域可以由多个时期上的多个所接收的GNSS信号映射，分析每一个时期以确定折射率，导致多个折射率被分配给同一区域。在一些实施例中，对针对该区域计算的多个折射率进行平均以向映射表面提供单个分配的折射率。

在步骤76处，多个映射反射表面和相关联的折射率被结合以生成3D反射表面映射45(如图3a、图3b所示)。这包括从对应于多个GNSS卫星和在多个时期上的反射信号聚合映射反射表面。在由不同的反射的GNSS信号生成的映射表面不一致的情况下，可以使用一个或多个信息源来解决不一致，包括与映射表面和/或相邻表面的位置相关联的置信水平。在一些实施例中，3D映射是在收集了所有数据之后构建的，以最大化可用信息，而不是在数据收集期间。此外，生成3D反射表面映射包括限定与映射的建筑物相关联的边缘和/或屋顶。如相对于图6和图7更详细地描述的，被标识为潜在地表示边缘和/或屋顶的映射表面在单独的表面的映射过程中被标识，并且随后被组合以限定连贯的边缘/屋顶线。在一些实施例中，基于指示建筑物边缘存在的多个映射表面，使用最佳拟合来限定建筑物的边缘和屋顶。

在步骤77处，存储3D反射表面映射45。如相对于图8-图12更详细地描述的，由GNSS位置定位系统利用3D反射映射45来在城市峡谷中除了传统的LOS信号外，还使用反射的GNSS信号。

现在参考图6，提供示出了基于相对于映射反射表面计算的伪距来确定边缘的位置的方法的流程图。为了简单起见，再次参考图4a中所示的屏蔽天线36a-36c，尽管可以理解，相同的原理适用于其他实施例，诸如图4b所示的使用定向天线阵列替代屏蔽天线。如上文所讨论的，屏蔽天线36a-36c允许映射多个反射表面50

在步骤80处，针对在多个天线(例如，36a-36c)中的每一个处(每一个都在映射反射表面上构成一个点)测量的每一个GNSS信号计算的伪距相互进行比较。在一些实施例中，在反射表面的映射之前执行伪距的比较。在其他实施例中，执行伪距的比较作为反射表面的映射的部分。在步骤82处，基于在与映射表面相关联的伪距之间计算的伪距中的大偏移来标识潜在边缘。在一些实施例中，阈值距离(例如，3米)被用于确定偏移是否足以构成潜在边缘。在一些实施例中，基于在特定时期相对于彼此计算的伪距中的大偏移来标识潜在边缘。例如，在图4a中示出的实施例中，反射表面50

在步骤84处，存储潜在边缘的位置。在一些实施例中，这包括存储指示伪距中的大偏移的与映射表面相对应的点，并且将该点识别为潜在边缘。在其他实施例中，点是基于边缘位于各点之间的某处的假设，被估计在包括大偏移的点之间(例如，中间)的位置处。

在步骤86处，被标识为限定潜在边缘的存储点被聚合以限定建筑物的边缘。可以使用各种方法来基于多个存储点来限定建筑物的边缘，并且可以作出关于建筑物的边缘的各种假设(例如，建筑物边缘是直的，并且通常平面的边缘平行或垂直于地球表面)。例如，在一些实施例中，基于来自在多个时期上的多个反射的GNSS信号的多个存储点使用最佳拟合算法来限定建筑物的边缘。在步骤87处，限定的边缘被存储为3D反射表面映射的部分。

现在参考图7，提供了示出基于从视线(LOS)到反射(或反之亦然)的所接收的信号的统计中检测到的变化来确定屋顶位置的方法的流程图。在一些实施例中，相对于图6提供的方法可以扩展到检测屋顶。然而，在建筑物顶部附近反射的GNSS信号可以在为LOS信号和反射信号之间振荡。在一些实施例中，这种从LOS到反射(或反之亦然)的状态变化可以用于检测屋顶的边缘。这也是为什么期望不对所有的LOS GNSS信号进行滤波的原因之一，以允许检测从LOS到反射(反之亦然)的信号转换。

在步骤88处，使用基于所接收的GNSS信号计算的相邻伪距来检测从LOS到反射的状态变化。如前面相对于图5的步骤66所描述的，将所计算的伪距与从天线的位置估计导出的所预期的伪距进行比较，以确定所接收的GNSS信号是LOS还是反射。在一些实施例中，如果所预期的伪距(从天线的位置估计和卫星的已知位置已知)与所计算的伪距之间的差小于阈值(例如，3米)，则GNSS信号被标识为LOS。相反，如果大于阈值，则GNSS信号被标识为反射。在一些实施例中，检测从LOS到反射的状态变化可以近似在伪距被用于标识反射的同时进行。然而，在一些实施例中，相邻伪距的比较包括在相同时期期间由多个天线(例如，屏蔽天线36a-36c)中的每一个计算的伪距和在不同时期期间由多个天线中的每一个计算的伪距两者。在一些实例中，这些时期在时间线上可以是相邻的。

在步骤90处，基于所计算的伪距与所预期的LOS伪距的比较，基于GNSS信号从LOS到反射(或反之亦然)的状态变化来标识潜在屋顶。在步骤92处，存储潜在屋顶的位置。在一些实施例中，存储为潜在屋顶边缘的位置可以是与被标识为与相邻伪距相比具有改变的状态的伪距相关联的位置。在一些实施例中，存储为潜在屋顶边缘的位置可以是被标识为从反射到LOS(或反之亦然)改变状态的点的位置之间选择的位置。也就是说，通过所接收的GNSS信号的状态变化对屋顶的标识意味着屋顶位于与反射的GNSS信号和LOS GNSS信号相关联的位置之间的某点。

在步骤94处，被标识为限定潜在屋顶的存储点被聚合以限定建筑物的屋顶。可以使用各种方法来基于多个存储点限定建筑物的屋顶，并且可以作出关于屋顶的各种假设(例如，屋顶是直的)。例如，在一些实施例中，使用最佳拟合算法来基于多个存储点限定建筑物的屋顶。在步骤96处，限定的屋顶被存储为3D反射表面映射的部分。

参考图8和图9，提供了一种使用视线GNSS信号和反射的GNSS信号两者与3D反射表面映射结合来确定位置估计的系统和方法。尤其是，图8是示出了包括GNSS天线/接收器102和处理系统104的GNSS位置定位系统100的框图，该GNSS位置定位系统100用于基于所接收的GNSS信号(LOS GNSS信号116a、116b和反射的GNSS信号118a、118b两者)来确定位置估计或定位119。图9是示出了由GNSS位置定位系统100执行以生成精确的位置定位的步骤的流程图。

在图8中示出的实施例中，示出了单个GNSS天线/接收器102，但是在其他实施例中，可以使用两个或更多个GNSS天线(例如，双天线)。在一些实施例中，天线103接收GNSS信号(例如，LOS GNSS信号116a、116b和/或反射的GNSS信号118a、118b)，该GNSS信号包括该GNSS信号所源自的卫星的标识以及与每一个所接收的GNSS信号相关联的飞行时间。在一些实施例中，直接将原始数据提供给处理系统104。在其他实施例中，GNSS天线/接收器102计算基于发出信号的GNSS卫星的已知位置和该GNSS信号的飞行时间计算的每一个所接收的GNSS信号的伪距，并将所计算的伪距提供给处理系统104。

在一些实施例中，处理系统104包括处理器/控制器106、卫星位置数据库108、所存储的3D反射表面映射110、和存储器/存储112。在一些实施例中，处理系统104相对于GNSS天线/接收器102定位在本地(例如，在容纳天线/接收器102的同一车辆、手持设备和/或移动设备上)。在其他实施例中，处理系统104相对于GNSS天线/接收器102远程定位(例如，远程服务器、基于云的服务器等)，其中GNSS数据(例如，伪距)经由无线通信传送到处理系统104，并且处理系统生成位置定位119，该位置定位119被传送回容纳GNSS天线/接收器102的设备(例如，车辆、手持设备和/或移动设备)以显示给用户。处理器/控制器106执行存储在存储器/存储112上的指令以实现本文所描述的方法，以基于所接收的GNSS信号、卫星位置数据库108和所存储的3D反射表面映射110生成位置定位估计119。

在典型GNSS位置定位系统中，天线接收来自多个GNSS卫星的GNSS信号，并且从所接收的GNSS信号确定从天线到发出该信号的GNSS卫星的伪距或距离。假设由天线接收的GNSS信号都是LOS(例如，LOS GNSS信号116a、116b)，则可以基于从天线到GNSS卫星中的每一个的所计算的距离或伪距来确定天线的位置。当天线在城市峡谷中时，GNSS信号中的一个或多个可以被建筑物阻碍。然而，由于许多建筑物表面的低折射率，GNSS信号可以被反射(例如，反射的GNSS信号118a、118b)，然后被GNSS天线/接收器102接收。由于与反射的路径长度相关联的附加飞行时间，基于反射的GNSS信号计算的伪距将是不精确的。在一些实施例中，处理系统104接收基于所接收的GNSS信号(LOS(116a、116b)和反射的(118a、118b))计算的伪距，并且使用所存储的3D反射表面映射110来从反射的GNSS信号提取有用的位置信息。以该方式，扩展了可用于提供有用的GNSS信息的天空的部分。

参考图9，在步骤120处，从多个GNSS卫星接收GNSS信号，包括LOS GNSS信号116a、116b和反射的GNSS信号118a、118b(如图8所示)两者。在步骤122处，基于每一个所接收的GNSS信号计算伪距。在一些实施例中，由GNSS天线/接收器102计算伪距，而在其他实施例中，处理系统104基于所接收的GNSS数据计算伪距。在典型系统中，无法确定GNSS信号是LOS还是反射的，相对于LOS GNSS信号和反射的GNSS信号二者计算的伪距被视为精确的，从而导致天线的地面真值位置和GNSS位置定位之间存在大的失真。

在步骤124处，所计算的伪距与当前和/或预测的位置定位估计进行比较，以标识错误的伪距，其中错误的伪距指示反射信号。在一些实施例中，当前位置定位估计表示基于先前接收的GNSS信号生成的先前计算的位置定位估计。在其他实施例中，预测的位置定位估计可以包括GNSS天线/接收器102的运动信息(例如，当前位置定位、方向、速度等)，以生成预测的位置定位估计。例如，如果天线被先前确定为以特定速度在特定方向上移动，则预测的位置定位可以包括方向/速度信息，以在下一次GNSS更新期间估计天线的位置。

在一些实施例中，如果预期的伪距(基于当前和/或预测的位置估计和GNSS卫星的已知位置)与所计算的伪距之间的差大于阈值值(例如，3米)，则伪距被标识为错误的。在一些实施例中，单独地或结合预期的伪距与所计算的伪距的比较，所计算的伪距彼此进行比较和/或跟与先前时期相关联的所计算的伪距进行比较。例如，如果与特定的LOS卫星相关联的所计算的伪距与其本身和/或其他伪距相比，从一个测量到下一个测量发生了巨大变化，则这指示GNSS信号的状态已经从LOS变为反射的。对于那些被确定为精确的(即，不是错误的)的伪距，它们被标识为可能的LOS，并且因此所计算的伪距不需要校正。对于那些被确定为错误的伪距，GNSS信号可能是反射。在图9中示出的实施例中，将被确定为精确的伪距提供给步骤134以供后续处理，而那些被确定为错误的伪距经由步骤126-132进行校正。

在步骤126处，在3D反射表面映射内确定反射GNSS信号的表面。在一些实施例中，基于天线的当前位置估计、GNSS卫星的位置和3D反射表面映射来标识反射表面。例如，图10示出了在天线140处接收来自GNSS卫星144的反射的GNSS信号142。基于天线140的位置、GNSS卫星144的位置以及由3D反射表面映射145提供的反射表面的位置的知识(以及入射角(A

在一些实施例中，在步骤128处，作出关于在步骤126处标识的反射表面146是否合理的确定。在一些实施例中，验证是基于所计算的伪距与基于所标识的反射表面146将得到的伪距的比较。例如，参考图10，基于反射的GNSS信号142的所计算的伪距等于距离“a”和距离“b”的和。基于天线140的当前位置估计、GNSS卫星144的位置和反射表面146的位置，所计算的伪距可以与距离“a”和距离“b”的总和进行比较，以确定反射表面是否表示合理的解决方案。例如，在一些实例中，GNSS反射可以包括若干反射，从而导致所计算的伪距比预测的要长。这将指示对反射表面146的选择是错误的，因此应被丢弃。在一些实施例中，所计算的伪距与距离“a”和距离“b”的和之间的差与阈值值进行比较，其中如果差大于阈值，则反射表面被确定为不合理的并且被丢弃。如果反射表面被确定为合理的，则在步骤130处继续该过程。

在步骤130处，错误的伪距被校正。再次参考图10，距离“c”表示经校正的伪距。基于所计算的伪距(表示为距离“a”和距离“b”的和)和反射表面146的所标识的位置，可以计算距离“c”。在一些实施例中，天线140的所估计的位置与所标识的反射表面146结合使用，以确定距离“b”，并且GNSS卫星144的位置和所标识的反射表面146用于确定距离“a”。入射角A

c

在一些实施例中，在步骤132处，基于反射表面146的所标识的位置计算置信系数。如相对于图2所讨论的，除了3D表面的位置之外，3D反射表面映射20还可以包括表征表面的反射率的折射率，其中被标识为具有低折射率(例如，镜面反射)的3D表面被表征为比被标识为具有高折射率(例如，漫反射)的3D表面更可靠。

在步骤134处，基于所计算的伪距生成位置定位估计119，该所计算的伪距包括从LOS GNSS信号计算的伪距和从反射的GNSS信号计算的经校正的伪距两者。在一些实施例中，经校正的伪距(基于反射的GNSS信号)被赋予与基于LOS GNSS信号计算的伪距相同的权重。在其他实施例中，根据相对于每一个经校正的伪距计算的置信系数对反射的GNSS信号进行加权。在一些实施例中，与经校正的伪距相关联的最大置信系数导致经校正的伪距被赋予与LOS GNSS信号相同的权重。与经校正的伪距相关联的置信系数的减小导致较小的权重被赋予经校正的伪距系数。提供基于所计算的伪距的位置定位估计作为输出。在其中处理系统104相对于接收GNSS系统的GNSS天线/接收器102定位在本地的实施例中，则处理系统104可以向用户显示结果。在其中处理系统104相对于GNSS天线/接收器102远程定位的实施例中，处理系统104经由无线通信手段将位置定位估计传送到容纳GNSS天线/接收器102的设备(例如，车辆、手持设备和/或移动设备)以供显示给用户或用于其他应用。

图11是示出了与本公开的一个或多个方面一致的位置偏差的检测和校正的图。在一些实例中，电离层和/或对流层条件可以改变GNSS信号行进的速度，从而改变GNSS信号的飞行时间。由于电离层和/或对流层条件，可能会将误差引入到位置定位估计中。根据一个或多个方面，消除由电离层和/或对流层条件引入的误差的影响，以提供改进的位置估计。在一些实施例中，图8中示出的GNSS位置定位系统100将进一步包括惯性测量单元(IMU)和/或用于利用航位推算位置估计来增强GNSS位置定位估计的其他设备(即，基于先前的位置定位估计和由IMU和/或其他设备提供的方向/速度/加速度信息的对GNSS位置定位的修改)。

图12是示出了与本公开的一个或多个方面一致的用于检测和校正位置偏差的步骤的流程图。在步骤160处，如上文相对于图8-图10所描述的，基于LOS GNSS信号和反射的GNSS信号确定位置定位估计。在步骤162处，利用航位推算(DR)估计增强位置定位估计。在一些实施例中，航位推算是基于GNSS位置定位系统100的方向和速度。例如，在一些实施例中，GNSS位置定位系统100包括惯性测量单元(IMU)，该惯性测量单元(IMU)提供与GNSS位置定位系统100相关联的方向/速度信息。

在步骤164处，检测所接收的伪距152(即，相对于反射的GNSS信号计算的伪距，如图11所示)和所预期的伪距154(即，基于增强的DR位置估计预期的伪距，如图11所示)之间的偏差。在一些实例中，由于信号在大气中的行进速度比预期的慢，电离层和/或对流层条件增加所接收的伪距152。

在步骤166处，所接收的伪距152和所预期的伪距154之间的差被用于计算位置偏差158(如图11所示)。例如，在一个实施例中，使用以下公式计算位置偏差158：

检测到的位置偏差＝sin(α)*(1/2)Δ伪距

其中α是到达角(在图11中标注)，Δ伪距是所接收的伪距152和所预期的伪距154之间的差。

在步骤168处，将来自多个反射的GNSS信号的位置偏差进行组合。可以组合位置偏差以生成单个聚合值(例如，平均值)，或者可以基于与所接收的伪距相关联的到达角组合位置偏差。例如，在一个实施例中，组合的位置偏差被表示为所有位置偏差的平均值，而与到达角无关。在其他实施例中，基于反射的GNSS信号的所确定的AoA组合位置偏差。例如，与从天线的左侧接收的反射相关联的位置偏差(例如，如图11所示)可以与与从天线的左侧接收的其他反射相关联的位置偏差组合。类似地，与从天线的右侧接收的反射相关联的位置偏差可以彼此组合。在一些实施例中，组合的位置偏差可以被表示为与从特定方向接收的反射的GNSS信号相关联的位置偏差的平均值。位置偏差的组合可以包括求平均、模糊逻辑等。

在一些实施例中，在步骤170处，位置偏差与阈值值进行比较，以确定是否校正所生成的位置估计。在一些实施例中，可以在每一个时期提供位置偏差的校正。在其他实施例中，只有在确定位置偏差大于阈值值之后，才可以校正该位置偏差。在一些实施例中，如果位置偏差小于阈值值，则在步骤160处继续该过程。如果位置偏差大于阈值值，则在步骤172处校正该位置偏差。

在步骤172处，更新位置定位估计以校正该位置偏差。在一些实施例中，提供给位置定位更新的校正基于位置偏差的大小。在一些实施例中，与各种AoA相关联的位置偏差(例如，与来自左侧的AoA相关联的位置偏差和与来自右侧的AoA相关联的位置偏差)被组合以确定对位置定位估计的更新的大小和方向。例如，在图11中示出的实施例中，位置偏差的校正将使天线的位置估计向右移动。作为校正的结果，在随后的测量中所接收的伪距近似等于所预期的伪距。

图13是示出了与本公开的一个或多个方面一致的基于在生成位置定位估计中的反射的GNSS信号的使用的天空可用部分的扩展的图。天空被划分为天空的GNSS LOS部分180和天空的GNSS扩展部分182。3D表面反射映射的使用允许在GNSS位置定位估计中使用反射，如图13中示出的扩展可用天空。

以该方式，本公开提供了一种生成3D反射表面映射的系统和方法，并进一步提供了一种使用3D反射表面映射生成位置估计的系统和方法，其中，3D反射表面映射允许使用反射的GNSS信号和视线(LOS)GNSS信号。

以下是对本发明可能实施例的非排他性描述。

根据一个方面，用于生成3D反射表面映射的系统包括定位系统、与该定位系统位于同处的一个或多个天线、和处理系统。该定位系统计算位置估计。该一个或多个天线被配置为接收与相应的全球导航卫星系统(GNSS)卫星相关联的至少一个反射的GNSS信号，并且其中，基于该反射的GNSS信号确定到GNSS卫星的伪距。该处理系统被配置为接收该位置估计和相对于每一个反射的GNSS信号计算的伪距，其中，该处理系统基于由该反射的GNSS信号提供的所计算的伪距、该位置估计、每一个反射的GNSS信号的到达角和每一个相应的GNSS卫星的已知卫星位置，来映射反射表面。

前一段的系统可以任选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。

例如，该处理系统可以组合在多个时间上映射的反射表面，以构建表面的3D映射。

该一个或多个天线可以包括至少第一屏蔽天线和第二屏蔽天线，其中，该第一屏蔽天线和该第二屏蔽天线位于距彼此已知距离处。

该处理系统可以至少部分地基于由该第一屏蔽天线计算的第一伪距与由该第二屏蔽天线计算的第二伪距的比较，确定反射的GNSS信号的到达角(AoA)。

该处理系统可以基于由该第一屏蔽天线和由该第二屏蔽天线计算的该伪距之间的偏差来计算每一个映射反射表面的折射率，并且将该折射率存储为该3D反射表面映射的部分。

该处理系统可以基于在第一伪距和第二伪距中检测到的偏移来检测边缘。

该处理系统可以基于GNSS信号从反射信号到视线(LOS)信号或从LOS信号到反射信号的检测到的状态变化来检测屋顶边缘。

该一个或多个天线可以包括天线阵列，该天线阵列由被配置为作为定向天线操作的多个天线组成。

在另一个方面中，一种用于计算位置估计的系统包括GNSS天线/接收器和处理器系统。该GNSS天线/接收器被配置为从多个卫星接收GNSS信号并且针对每一个所接收的GNSS信号计算伪距，其中，GNSS信号包括视线GNSS信号和反射的GNSS信号二者。该处理器系统包括处理器、卫星位置数据库和周围区域的3D反射表面映射。该处理器系统基于当前位置估计检测错误的伪距并且基于该3D反射表面映射、该当前位置估计和从该卫星位置数据库检取的卫星位置来校正错误的伪距。该处理器系统基于从LOS GNSS信号收集的该伪距和经校正的伪距来计算更新的位置估计。

前一段的系统可以任选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。

例如，该3D反射表面映射可以被细分为多个单独区域，其中，每一个单独区域被分配折射率。

该处理器系统可以基于该当前位置估计、该3D反射表面映射和该卫星的该已知位置来计算由该反射的GNSS信号相交的该单独区域。

该处理器系统可以至少部分地基于分配给由反射的GNSS信号相交的该单独区域的该折射率，来计算与针对该反射的GNSS信号计算的该经校正的伪距相关联的置信水平。

该处理器系统可以检测与该反射的GNSS信号相关联的该经校正的伪距中的偏差，其中，该处理器系统基于所检测的偏差和关于与该反射的GNSS信号相关联的该卫星的该位置的知识，来校正该更新的位置估计。

根据另一个方面，一种处理从多个全球导航卫星系统(GNSS)卫星接收的GNSS信号以确定位置的方法包括针对所接收的每一个GNSS信号计算伪距，该伪距估计本地天线和生成该GNSS信号的该GNSS卫星之间的距离。该方法进一步包括至少部分地基于每一个所计算的伪距与当前位置估计的比较来检测错误的伪距。基于关于生成该GNSS信号的该GNSS卫星的位置的信息、当前位置估计和周围3D对象的3D反射表面映射，确定反射该GNSS信号的表面。基于该GNSS卫星的该位置、反射该GNSS信号的该表面的该位置和该当前位置估计，校正该错误的伪距。基于所计算的伪距和经校正的伪距，来生成更新的位置估计。

前一段的方法可任选地包括(附加地和/或替代地)以下特征、配置和/或附加部件中的任意一个或多个。

例如，检测错误的伪距可以包括将所计算的伪距与先前计算的伪距进行比较，以检测指示从视线信号到反射信号的状态变化的大变化。

该3D反射表面映射可以进一步包括分配给每一个映射表面的折射率。

校正该错误的伪距可以进一步包括基于分配给反射该GNSS信号的该表面的该折射率来生成置信系数。

分配给每一个映射表面的折射率被分配更高的折射率，以指示更反射的表面。

该方法可以进一步包括利用来自惯性测量单元(IMU)的输出增强该当前位置估计以提供航位推算位置估计，以及检测所接收的伪距与基于该航位推算位置估计的预期的伪距之间的偏差。在所接收的伪距和该预期的伪距之间计算位置偏差，并使用位置偏差来调整该当前位置估计。

可以将该位置偏差与阈值值进行比较，其中，响应于该位置偏差大于该阈值值来校正该位置偏差。