WO2005088337A1 - Dispositif de surveillance de l'integrite des informations delivrees par un systeme hybride ins/gnss - Google Patents

Dispositif de surveillance de l'integrite des informations delivrees par un systeme hybride ins/gnss Download PDF

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WO2005088337A1
WO2005088337A1 PCT/EP2005/050390 EP2005050390W WO2005088337A1 WO 2005088337 A1 WO2005088337 A1 WO 2005088337A1 EP 2005050390 W EP2005050390 W EP 2005050390W WO 2005088337 A1 WO2005088337 A1 WO 2005088337A1
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satellite
satellites
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PCT/EP2005/050390
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Jacques Coatantiec
Bertrand Lesot
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Thales
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    • G—PHYSICS
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/23—Testing, monitoring, correcting or calibrating of receiver elements

Definitions

  • the invention relates to monitoring the integrity of position and speed information originating from a hybridization between an inertial unit and a satellite positioning receiver. It relates more precisely to navigation equipment known in the art under the name of INS / GNSS system (of the English “Inertial Navigation System” and “Global Navigation Satellite System”) hybrid in closed loop, hybridization being said loose because carried out in geographic axes.
  • An inertial unit consists of a set of inertial sensors (gyrometric sensors and accelerometric sensors) associated with processing electronics.
  • a calculation platform called the virtual PFV platform, then delivers the speed and position information of the wearer in a precise frame of reference (often noted TGL, Triédre Géographique Local).
  • the PFV virtual platform allows the projection and integration of data from inertial sensors.
  • the inertial unit provides precise information in the short term but drifting in the long term (under the influence of sensor faults).
  • the control of sensor faults represents a very significant proportion of the cost of the inertial unit.
  • a satellite positioning receiver provides position and velocity information of the carrier by triangulation from the positions of the traveling satellite visible from the carrier. The information provided may be temporarily unavailable because the receiver must have a direct view of a minimum of four satellites of the positioning system to be able to take a point. They are also of variable precision, dependent on the geometry of the constellation at the base of the triangulation, and noisy because they are based on the reception of signals of very low levels coming from distant satellites having a low transmission power.
  • RAIM Automatic Receiver Integrity Monitoring
  • Hybridization consists in mathematically combining the position and speed information supplied by the inertial unit and the satellite positioning receiver to obtain position and speed information by taking advantage of the two systems.
  • the precision on the positioning provided by the GNSS system makes it possible to control the inertial drift and the slightly noisy inertial measurements make it possible to filter the noise on the measurements of the GNSS receiver.
  • This combination very often uses the Kalman filtering technique.
  • Kalman filtering is based on the possibilities of modeling the evolution of the state of a physical system considered in its environment, by means of an equation called “evolution” (a priori estimation), and of modeling the dependence relation existing between the states of the physical system considered and the measures by which it is perceived from the outside, by means of an equation called “observation” to allow a registration of the states of the filter (a posteriori estimation) .
  • the effective measurement or "measurement vector” makes it possible to carry out an a posteriori estimate of the state of the system which is optimal in the sense that it minimizes the covariance of the error made on this estimate.
  • the estimator part of the filter generates a priori estimates of the system state vector using the difference observed between the effective measurement vector and its a priori prediction to generate a corrective term, called innovation.
  • This innovation is applied to the a priori estimate of the state vector of the system and leads to obtaining the optimal posterior estimate.
  • the Kalman filter receives the position and speed points supplied by the inertial unit and the satellite positioning receiver, models the evolution of the errors of the inertial unit and delivers the 'estimated a posteriori of these errors which is used to correct the positioning and speed point of the inertial unit.
  • the estimation of position and speed errors due to faults in the inertial sensors appearing at the output of the PFV virtual platform of the inertial unit is carried out by the Kalman filter.
  • Kalman can then be done at the entrance to the PFV virtual platform
  • the linearization of the equations governing the evolution of the inertial model integrated within the Kalman filter is no longer valid. It is therefore imperative to apply the corrections to the PFV virtual platform to stay in the linear domain.
  • the a posteriori estimate of the errors the inertial unit calculated in the Kalman filter is used not only for developing the optimal estimate of the position and the speed of the carrier but also for the registration of the inertial unit within the platform -FPV virtual form.
  • Hybridization is then said to be in a closed loop. Hybridization can also be done by observing GNSS information of different natures. Either we consider the position and speed of the carrier resolved by the GNSS receiver. We then speak of cowardly hybridization.
  • a known way of monitoring the integrity of a hybrid INS / GNSS closed loop system is described in US Pat. No. 5,583,774. It consists in spacing the readjustments for a sufficiently long time (for example 30 minutes) for a detector based on Kalman filters monitoring the evolution of the deviations of pseudodistance and pseudo-speed measurements relative to the carrier of each visible satellite was able to isolate the faulty satellites.
  • Another known method for monitoring the integrity of a hybrid INS / GNSS system is described in US Patent US 5,923,286. It consists in using RAIM equipment to authorize or not the hybridization.
  • the object of the present invention is to monitor the integrity of the position and speed information of a hybrid system consisting of an inertial unit readjusted using a GNSS receiver using the resolved position and speed of the carrier. from the GNSS receiver.
  • It relates to a device for monitoring the integrity of a hybrid system consisting of an INS inertial unit, a GNSS satellite positioning receiver operating from a constellation of N visible satellites and a filter of hybridization Kalman having a vector of states corresponding to the errors of the hybrid system, in particular, the residual bias and drift errors of the INS inertial unit, observing the differences between the positioning and speed points provided, in geographical coordinates, by the INS inertial unit and by the GNSS receiver, comprising an evolution matrix F modeling the evolution of the errors of the hybrid system, an observation matrix H modeling the relations linking the state vector and the observed differences between the positions and the velocities delivered by the inertial unit INS and the GNSS receiver, and a gain K minimizing the covariance of the error made on the a posteriori estimation of the position and speed errors from the inertial unit, and delivering an a posteriori estimate of the errors of the hybrid system which is used to readjust the inertial unit.
  • the GNSS receiver delivers, in addition to a position point made from the N satellites of the constellation it has in view, N- 1 position points made from the constellation N visible satellites deprived, each time, of a different satellite and in that it comprises a satellite problem detector circuit comprising a bank of N filters predictors-estimators of the error induced by the satellite which was removed during of the resolution of a point at N-1 satellites, having the gain K and the evolution matrix F of the hybridization kalman filter, each observing the difference between the position point, in geographical coordinates, delivered by the GNSS receiver by observing the N visible satellites and one of the position points, also in geographic coordinates, delivered by the GNSS receiver by observing N-1 visible satellites and test circuits comparing the states of the N fi their predictor-estimators at their variances and detecting a satellite failure when the test is positive, the difference found being greater than a detection threshold.
  • test circuits have satellite failure detection thresholds which result from statistical tests taking into account the covariance associated with the type of positioning error considered.
  • test circuits have satellite fault detection thresholds which result from statistical tests taking into account the covariance associated with the type of positioning error considered and which are a function of the false alarm rate acceptable for the test.
  • the monitoring system includes a reset inhibition circuit interposed between the output of the Kalman hybridization filter and a reset input of the inertial unit, and activated by a positive satellite problem detection test.
  • the predictor-estimator filters of the satellite problem detector circuit all have the same observation matrix.
  • the GNSS receiver delivers in addition to the position points, in geographical coordinates, made from the N visible satellites and those made from N-1 satellites deduced from the constellation formed by the N visible satellites by removing each time a different visible satellite, Nx (N-1) / 2 position points with N-2 satellites deduced from the N visible satellites by removing two different visible satellites each time, and the surveillance system comprises a faulty satellite identifier circuit composed of a second bank of Nx (N- 1) / 2 predictor-estimator filters of positioning deviations having the gain K and the evolution matrix F of the Kalman hybridization filter, each observing the difference between a point of position, in geographical coordinates, delivered by the GNSS receiver from N-1 satellites among the visible N and one of the positioning points delivered by the positi receiver onion by satellites from N-2 satellites among the visible N deduced from the specific constellation of (N-1) visible satellites deprived of one of its visible satellites, the estimator-detector filters being able to be grouped
  • the predictor-estimator filters of the faulty satellite identifier circuit all have the same observation matrix.
  • the predictor-estimator filters of the satellite problem detector and of the faulty satellite identifier circuit all have the same observation matrix.
  • FIGS. 1 and 2 represent the block diagram of a hybrid INS / GNSS positioning system of the loose type in closed loop, FIG. 1 detailing the inertial unit and FIG. 2 the Kalman filter, - a figure 3 represents a hybrid INS / GNSS positioning system provided with a satellite problem detector circuit according to the invention, - a figure 4 represents a hybrid INS / GNSS positioning system provided with a circuit for detecting satellite problems and a faulty satellite identifier circuit according to the invention, and FIG. 5 details the construction of the faulty satellite identifier circuit in FIG. 4.
  • FIG. 1 shows the architecture of a hybrid positioning system equipped with an inertial unit 1 and a GNSS satellite positioning receiver 2, known as a closed loop and of the loose type because it uses position information ( latitude, longitude and altitude) and speed (north speed, east speed and vertical speed) resolved by the carrier delivered by the GNSS 2 receiver for the readjustment of the inertial unit INS 1.
  • the inertial unit comprises a set 10 of inertial sensors (accelerometers and gyrometers) and calculation circuits, called virtual platform PFV, for performing the position, attitude and speed calculations on the outputs of the inertial sensors.
  • the virtual platform PFD mainly comprises a set of integrators 11 operating on the signals ⁇ of the gyros in order to deduce therefrom the attitude of the wearer, a reference changer 12 allowing, from knowledge of the orientation of the wearer (attitude) of the carrier, to express in a geographic coordinate system linked to the earth, the ace accelerations measured by the accelerometers in a coordinate system linked to the carrier and two successive integrator assemblies 13, 14 operating on the components of the acceleration according to the coordinate system geographic to deduce the components of the speed of the carrier relative to the north Vn, relative to the east Ve and relative to the vertical Vv as well as the position of the carrier in latitude, longitude and altitude.
  • Inertial sensors suffer from inherent design flaws: biases and drifts that cause position and attitude information delivered by an inertial unit to degrade over time. The fight against these faults is expensive, so there are different classes of inertial unit depending on the tolerances of bias and drifts accepted. _ ..
  • the GNSS 2 receiver is, for example a receiver. GPS. It measures the pseudo-distances and pseudo-speeds of the carrier relative to at least four visible satellites of the carrier of the hybrid positioning system and resolves, by triangulation, the position of the carrier in latitude, longitude and altitude as well as the components of its speed with respect to the north Vn, with respect to the east Ve and with respect to the vertical Vv.
  • the inertial unit has the advantage of not requiring the collaboration of equipment external to the carrier and therefore of not being as sensitive to the outside. The integrity and availability of inertial information being much better, the inertial unit retains all its interest. To fight against its drift and its biases other than by costly measures taken at the level of its inertial sensors, it has been proposed to periodically readjust it by means of the position and speed point provided by a GNSS receiver, after noise filtering.
  • Kalman filter 3 makes it possible to obtain an estimate of the posterior state of a system, optimal in the direction in which the covariance of the error made on this a posteriori estimate is minimal (we also speak of optimal estimation in the sense of least squares).
  • II. is based on a modeling of the evolution of the system and on a modeling of the relation existing between the measurement and the state of the system. In its greatest generality, the modeling of the evolution of the state of the system is defined by a vector linear differential equation at first order which is expressed, after discretization of the continuous model, by an equation of evolution of the form:
  • x ⁇ + i F ⁇ x ⁇ + L ⁇ u ⁇ + w ⁇ , x being the state vector of dimension p, u a control vector, F “the evolution matrix defining the relation between the vector d state in step K and the state vector in step K + 1 in the absence of a control vector and of operating noise, L “a matrix defining the relationship between the control vector and the vector d 'state during the same stage and w' an operating noise during a stage, assumed to be white and Gaussian with zero mean value.
  • the modeling of the relation existing between the measurement and the state of the system is defined by another differential equation of the first order which is expressed, after discretization of the continuous model, by an equation of observation of the form: z being the vector measurement (magnitudes of the physically observable systems) of dimension m, HR the observation matrix defining the relationship between the measurement vector and the state vector during the same step and v ⁇ a measurement noise during d 'a step assumed to be white and Gaussian with zero mean value.
  • the Kalman filter shown in FIG. 2 does not include a control vector and therefore no matrix L K.
  • the a priori z KIKr estimate of the measurement vector in step K is determined by applying the evolution and observation equations to the posterior estimate x ⁇ _ ⁇ lKr ⁇ of the state vector corresponding to step K -1 previous.
  • This operation is illustrated in FIG. 2 by the presence of a feedback loop consisting of a delay circuit 30 and two filters 31, 32.
  • the delay circuit 30 connected at the output of the Kalman filter makes it possible to memorize the estimated a posteriori ⁇ ⁇ _ v ⁇ _ ⁇ of the state vector available at the output of the Kalman filter during the previous step K-1.
  • the filter 31 makes it possible, by implementing the evolution equation, to obtain the a priori x KIK estimate of the state vector in step K, from the posterior estimate ⁇ ⁇ _ ⁇ _ x of the system state vector in the previous step K-1. Its transfer function is defined by the matrix F ⁇ _, of the evolution equation.
  • This a priori estimate Jc ⁇ of the state vector in step K is then used to obtain, by means of a second filter 32, the a priori estimate Z KIKr of the measurement vector in step K by application of the equation observation.
  • This second filter 32 has, to do this, a transfer function defined by the matrix H ⁇ of the observation equation.
  • the a priori estimate ⁇ l ⁇ _ of the measurement vector in step K obtained in the feedback loop is applied, at the input of the Kalman filter, to a subtractor circuit 33 which also receives the measurement vector z ⁇ actually measured at during step K and which delivers an error vector r ⁇ , also called innovation, attesting to the error made during the a priori estimation.
  • This error vector r ⁇ is transformed by a third filter 34 into a correction vector.
  • This correction vector is added by a second summator 35 to the a priori estimate Jc ⁇ / ⁇ of the state vector for step K from the first filter 31, to obtain the posterior estimate x ⁇ of the vector of state which constitutes the output of the Kalman filter.
  • the third filter 34 which provides the corrective term, is known as a registration gain filter. It has a transfer function defined by a matrix K ⁇ determined so as to minimize the covariance of the error made on the posterior estimation. Kalman showed that the optimal gain matrix K ⁇ could be determined by a recursive method from the equations: - from the covariance matrix of the a priori estimate of the state vector - defining the gain matrix itself & ⁇ - P ⁇ - ⁇ H K ⁇ H ⁇ P ⁇ l ⁇ _ ⁇ H ⁇ + R K ) - updating the covariance matrix of the posterior estimate of the state vector
  • P being the covariance matrix of the state vector, either estimated a priori for step K from step K-1 if P is assigned the index K / K-1, or estimated a posteriori if P is assigned the index K-1 / K-1, R being the covariance matrix of the observation noises w ⁇ ,
  • the correction gain of a Kalman filter is "proportional" to the uncertainty on the a priori estimate of the state of the system and “inversely proportional” to the uncertainty on the measurement.
  • the difference observed is mainly due to the measurement noise and the resulting correction must be small.
  • the uncertainty on the measurement is low and that on the estimation of the state of the system large, the difference observed is very representative of the estimation error and must lead to a strong correction. This is the behavior towards which we tend with the Kalman filter.
  • a Kalman filter without control vector is defined by a matrix F "corresponding to the evolution equation defining the evolution of the state vector of the physical system modeled, a matrix H R corresponding to the equation d observation defining the relationships allowing to pass from the state vector to the measurement vector and a gain matrix K ⁇ updated using an iterative process involving the covariance matrix of the state vector P elle -same update during the iterative process and of the covariance matrices QK and R R of the state and measurement noises.
  • the Kalman 3 filter operates at the level of the discrepancies noted between two versions of information of the same type, one from the INS 1 inertial unit and the other from the GNSS 2 receiver, because this allows work on variables with more restricted domains of variation on which the linear approximation can be used to simplify the modeling and evolution equations (we speak then of error filter).
  • the Kalman filter evolution equation models the predicted evolution of errors on the hybrid system linked to the residuals of the inertial sensor defects not estimated and to the mechanization of the inertial platform (here closed loop) of the inertial unit 1 that it deduces from the differences observed between the forecast difference it makes and the differences actually measured between the position and the speed from the inertial unit and the GNSS receiver.
  • the matrix F It is determined by the matrix F, the definition of which depends on the movement of the carrier, that is to say the flight parameters in the case where the carrier equipped with the hybrid system positioning is an aircraft.
  • the definition of the different versions of this matrix F as a function of the parameters of the movement of the carrier is outside the scope of the present invention. It will not be detailed below because it is well known to those skilled in the art specializing in the field of inertia. Residues Hybrid system errors estimated a posteriori by the Kalman hybridization filter 3 are used for the registration of the inertial unit INS 1 (closed loop). Since the inertial information INS 1 is regularly readjusted, the hybrid position and speed points are assumed to be more reliable provided that the GNSS measurements are integrated.
  • the observation matrix H ⁇ + ⁇ allows the observation of the differences between the positions and speeds from the PFV virtual platform and resolved GNSS positions and speeds.
  • the evolution matrix F ⁇ + ⁇ is calculated using the data of the virtual platform PFV corrected by the Kalman filter and allows the propagation of the state and the associated variance-covariance matrix.
  • FIG. 3 illustrates the diagram of a hybrid INS / GNSS closed loop system equipped with a satellite problem detector operating from position points, in geographical coordinates, carried out by the GNSS receiver 2 with all the visible satellites assumed to be number of N and with all visible satellites minus one of them, the visible visible satellite being any one of them.
  • the satellite problem detector 4 comprises a bank of N predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 40i, ..., 4 ⁇ N associated with a bank of test circuits 411, 412, ..., 411 41 N controlling, by a circuit inhibitor 5 inserted at the output of the Kalman hybridization filter 3, the possibility of resetting the inertial unit 1.
  • the predictor-estimator filters 40- ⁇ , 4 ⁇ 2, ..., 40i, ..., 4 ⁇ N operate open loop.
  • the state vector of the ith predictor-estimator filter 40j ⁇ st composed of the errors with respect to the state vector of the Kalman filter of hybridization induced by the disregarding in the GNSS receiver 2 of the information given by the ith visible satellite and even more generally in relation to measurements made by other navigation equipment such as a barometric altimeter or an anemometer.
  • the measurement Z 1 of an ith predictor-estimator filter 40j consists of the difference between the position, in geographic coordinates (latitude, longitude and altitude), resulting from the positioning point P N (ot performed by the
  • the observation matrices H of the different predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 , ..., 40J, ..., 40N are all identical and correspond to the observation equation making it possible to go from the state vector Err ' to the measurement vector Z '.
  • the gains of the different predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 , ..., 40J, ..., 40N are all taken equal to that of the Kalman hybridization filter 3 so that the registration on the measures z 1 that they receive takes place as the registration of the Kalman hybridization filter 3.
  • the registration of the state vectors Err 1 of the predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 40J, ..., 40N respond to the relationship: To detect the failure of at least one of the N satellites visible by the GNSS positioning receiver 2, statistical tests are carried out on the state vectors Err 'available at the output of the various predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 40, 40 N by means of the test circuit bench 411, 41 2 41j, ..., 41 N.
  • test circuits carry out statistical tests consisting in admitting a satellite failure if, for i ranging from 1 to the number N of visible satellites, one of the two inequalities on the errors position of the predictor-estimator filters 40- ⁇ , 40 2 , ..., 40J, ..., 40N is checked:
  • the variable K_threshold indirectly controls the value of the acceptable radial error. It is chosen according to the desired false alarm rate. For a false alarm probability of 10 "6 , we will take a value of approximately 5.06 (Gaussian distribution) for the threshold variable K. Performing these statistical tests implies that we are able to propagate and readjust the variances associated with the state vectors Err ′ of the various predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 , ..., 40I, ..., 40N. The propagation and the registration can take place as follows: At the initialization, we pose:
  • COV_Err m i [o] being the null matrix.
  • -- ⁇ CQV_Er ⁇ m > ⁇ rr * l9 £ rrl l9
  • COV_Err i 1 (i ' -K l ⁇ l ) COV _Erri l0 . (LK v H + K 1 ⁇ i .Z * T j 1
  • the first term of the expression of the registration of the covariance matrix is calculated from the observation matrix Hi of the predictor-estimator filters 40 ⁇ , 40 2 , ..., 40i, ..., 4 ⁇ N and of the matrix gain Ki of the Kalman hybridization filter 3.
  • the second term is calculated using the variance-covariance matrices used in the least squares calculations performed for the resolution of position, speed and time in the GNSS 2 receiver, during the positioning points at N and (N-1) satellites.
  • the method of least squares evaluates the degree of confidence on the points solved via the matrices of covariance variances (matrices E [P ( n -i) / iP ( n -i) i ⁇ ] for the N points at (N-1) satellites and E [Ptot.Ptot T ] for the point at N satellites).
  • Gold Because :
  • the first two terms are known. They are directly provided by the least squares calculations when solving the different position, speed and time points performed by the GNSS 2 receiver.
  • the matrix H ⁇ .ne differs from the matrix H M only by the ith line which is zero in the case of the matrix H (N _ 1) / t and which comprises the directing cosines of the line at sight of the ith satellite in the case of the matrix H m .
  • the terms of the ith column of the matrix H ⁇ are multiplied by the null terms of the matrix H ⁇ ) / ,.
  • the terms of the ith column of a matrix multiplied by the matrix H N _ ) are already zero (as in the case of the matrix H ⁇ _ ⁇ ) n ), there is no change.
  • H is common to all predictor-estimator filters 40 ⁇ , 402, ..., 40, 40 N. By recurrence, it is possible to show that it is the same for the following readjustments and propagations.
  • This crossing is used to trigger the inhibitor circuit 5 interposed between the output of the Kalman hybridization filter 3 and the registration input of the inertial unit 1, the satellite providing erroneous data will only be reintegrated when all the statistical tests have failed. will be more raised, possibly with an additional precautionary period.
  • the satellite problem detection circuit 4 does not make it possible to identify the faulty satellite because the erroneous information originating from this satellite is taken into account in the point with N visible satellites which serves as a reference. Knowing that one of the visible satellites used by the GNSS 2 receiver transmits suspicious information, it is interesting to be able to identify it to have it sidelined by the GNSS 2 receiver.
  • Figure 4 gives an example of diagram d '' a hybrid system
  • INS / GNSS in closed loop equipped with a satellite problem detector and a faulty satellite identifier.
  • INS inertial unit 1 there is an INS inertial unit 1, a GNSS receiver 2, a Kalman hybridization filter 3 operating on the residuals of the errors between the position, in geographical coordinates, given by the inertial unit INS 1 and that, also in geographical coordinates, given by the GNSS receiver 2 and providing registration information to the inertial unit INS 1, and a circuit 4 for detecting satellite problems similar to that of FIG. 3 controlling a circuit of inhibition 5 inserted between the filter output Kalman hybridization 3 and a registration input of the inertial unit INS 1.
  • a faulty satellite identifier circuit 6 operating from different position points, in geographical coordinates, performed by the GNSS receiver 2 with all visible satellites minus one and with all visible satellites minus two, the two visible satellites separated being each time different.
  • This faulty satellite identifier circuit 6 operates in parallel with the satellite problem detection circuit 4. It is activated by circuit 4 in the event of detection of a satellite problem. It identifies the faulty satellite for the GNSS 2 receiver which then no longer takes it into account to make the position and speed point which is sent to the Kalman hybridization filter. Once the faulty satellite has been removed, the satellite identifier circuit 6 inhibits the inhibition circuit 5 and the virtual platform PDV of the inertial unit INS 1 is again corrected.
  • the faulty satellite identifier circuit 6 is based on tests taking as references the different possible position points with N-1 satellites which are compared with position points at N-2 satellites originating from these points at N-1. These tests consist in: - evaluating, for each possible selection of N-1 satellites among the N observables, the position deviations, in coordinates .., geographic, noted between the position point made by the GNSS 2 receiver with the set of the N-1 satellites in the selection and the different possible position points to N-2 satellites that the GNSS 2 receiver can make by removing an additional satellite from the selection, submit these differences to a bank of predictor-estimator filters to assess the error induced jointly by two - satellites, - compare the states of this second bank of predictor-estimator filters with the variances associated with them, identify the family of filters that do not pass their statistical test and deduce the faulty satellite, indicate to the GNSS receiver the corrupt satellite to remove it from the set of visible satellites used to resolve the position (and speed) point at N satellites communicated
  • the faulty satellite identifier circuit 6 includes a bank of N.
  • (N-1) / 2 predictor-estimator filters 61 y (1 i i ⁇ j N N, i and j denote the satellites not observed when solving the point at N-2 supplied to the predictor-estimator filter) processing all the possibilities of deviations between a position point, in geographic coordinates, at N-1 visible satellites and a position point, also in geographic coordinates , at N-2 visible satellites, the satellite excluded from the selection at N-1 satellite also being excluded from the selection at N-2 satellites.
  • a test circuit 62y associated with each predictor-estimator filter 61 y of the bench tests the states modeled in the predictor-estimator filter with respect to their variances.
  • a processing circuit 63 extracts tests provided by the
  • Each of the predictor-estimator filters 61 y of the filter bank dedicated to identifying the faulty satellite has the same configuration as the predictor-estimator filters 40; of the filter bank dedicated to the detection of a satellite failure with the same gain K, evolution F and observation H matrices, and receives, as a measure, the difference provided by a subtractor circuit 60y between the position , in geographic coordinates (latitude, .longitude and altitude), resulting from a positioning point P ( ⁇ _ 1) ( performed by the GNSS 2 satellite positioning receiver taking into account the N visible satellites minus one, the i èm ⁇ and the position in geographic coordinates resulting from a positioning point P (N - 2) / performed by the GNSS satellite positioning receiver 2 by removing the information from the already excluded satellite, the i th and another, the j è ⁇ .
  • the processing circuit 63 compares the tests of the N different families, where the satellite i em ⁇ has been removed for the resolution of the position point at N-1 and the position points at N-2 satellites (1 ⁇ i ⁇ N), then identifies the faulty satellite by the fact that only the predictor-estimator filters of a family, the family never taking into account the faulty satellite has no statistical test lifted. Indeed, all the other families of predictor-estimator filters comparing the position points to N-1 where the faulty satellite is present with position points to N-2 satellites have at least one statistical test lifted. This processing circuit 63 makes it possible to avoid the use of the satellite corrupted in the resolution of the GNSS point supplied to the hybrid system.

Abstract

Le dispositif est destiné à la surveillance de l'intégrité des informations de position et de vitesse fournies par un système hybride composé d'une centrale inertielle INS (1) recalée à l'aide d'un récepteur de positionnement par satellites GNSS (2) au moyen d'un filtre de Kalman d'hybridation (3) utilisant un gain de recalage K et une matrice d'évolution F. Il comporte un circuit (4) détecteur de problème satellite comportant un banc de filtres prédicteurs-estimateurs (40i) utilisant le gain K et la matrice d'évolution F du filtre de Kalman d'hybridation (3), observant chacun l'écart entre le point de positionnement obtenu à partir des N satellites visibles, en coordonnées géographiques, délivré par le récepteur GNSS (2) et l'un des points de positionnement P(N-1)/i, également en coordonnées géographiques, délivrés par ce même récepteur GNSS (2) obtenu en utilisant N-1 des N satellites visibles pour la résolution, et des circuits de test (41i) comparant les états des filtres prédicteurs-estimateurs (40i) à leurs variances et détectant une panne satellite lorsqu'un test est positif, l'écart trouvé étant supérieur à un seuil de détection.

Description

DISPOSITIF DE SURVEILLANCE DE L'INTEGRITE DES INFORMATIONS DELIVREES PAR UN SYSTEME HYBRIDE INS/GNSS
L'invention est relative à la surveillance de l'intégrité des informations de position et de vitesse issues d'une hybridation entre une centrale inertielle et un récepteur de positionnement par satellites. Elle concerne plus précisément un équipement de navigation connu dans la technique sous le nom de système INS/GNSS (de l'anglo-saxon "Inertial Navigation System" et "Global Navigation Satellite System") hybride en boucle fermée, l'hybridation étant dite lâche car réalisée en axes géographiques. Une centrale inertielle est constituée d'un ensemble de capteurs inertiels (capteurs gyrométriques et capteurs accélérométriques) associé à une électronique de traitement. Une plate-forme de calcul, appelée plate- forme virtuelle PFV, délivre alors les informations de vitesse et de position du porteur dans un référentiel précis (souvent noté TGL, Trièdre Géographique Local). La plate-forme virtuelle PFV permet la projection et l'intégration des données issues des capteurs inertiels. La centrale inertielle fournit des informations précises à court terme mais dérivant sur le long terme (sous l'influence des défauts capteurs). La maîtrise des défauts capteurs représente une proportion très importante du coût de la centrale inertielle. Un récepteur de positionnement par satellites fournit des informations de position et de vitesse du porteur par triangulation à partir des positions de satellites défilants visibles du porteur. Les informations fournies peuvent être momentanément indisponibles car le récepteur doit avoir en vue directe un minimum de quatre satellites du système de positionnement pour pouvoir faire un point. Elles sont en outre d'une précision variable, dépendant de la géométrie de la constellation à la base de la triangulation, et bruitées car reposant sur la réception de signaux de très faibles niveaux provenant de satellites éloignés ayant une faible puissance d'émission. Mais elles ne souffrent pas de dérive à long terme, les positions des satellites défilants sur leurs orbites étant connues avec précision sur le long terme. Les bruits et les erreurs peuvent être liés aux systèmes satellitaires, au récepteur ou à la propagation du signal entre l'émetteur satellitaire et le récepteur de signaux GNSS. En outre, les données satellites peuvent être erronées par suite de pannes affectant les satellites. Ces données non intègres doivent alors être repérées pour ne pas fausser la position issue du récepteur GNSS. Pour prévenir les pannes satellites et assurer l'intégrité des mesures GNSS, il est connu d'équiper un récepteur de positionnement par satellites d'un système d'estimation de précision et de disponibilité dit RAIM (de l'anglo-saxon "Receiver Autonomous Integrity Monitoring") qui se base sur la géométrie de la constellation de satellites utilisée lors de la triangulation et sur l'évolution prévisible à court terme de cette géométrie déduite de la connaissance des trajectoires des satellites. Cependant, ce système, purement lié au système de localisation par satellites, n'est pas applicable à la surveillance d'un point de localisation issu d'un système hybride (INS/GNSS) et ne peut détecter que certains types de pannes en un temps donné. L'hybridation consiste à combiner mathématiquement les informations de position et de vitesse fournies par la centrale inertielle et le récepteur de positionnement par satellites pour obtenir des informations de position et de vitesse en tirant avantage des deux systèmes. Ainsi, la précision sur le positionnement fourni par le système GNSS permet de maîtriser la dérive inertielle et les mesures inertielles peu bruitées permettent de filtrer le bruit sur les mesures du récepteur GNSS. Cette combinaison fait très souvent appel à la technique de filtrage de Kalman. Le filtrage de Kalman s'appuie sur les possibilités de modélisation de évolution de l'état d'un système physique considéré dans son environnement, au moyen d'une équation dite "d'évolution" (estimation a priori), et de modélisation de la relation de dépendance existant entre les états du système physique considéré et les mesures par lesquelles il est perçu de l'extérieur, au moyen d'une équation dite "d'observation" pour permettre un recalage des états du filtre (estimation a posteriori). Dans un filtre de Kalman, la mesure effective ou "vecteur de mesure" permet de réaliser une estimée a posteriori de l'état du système qui soit optimale dans le sens où elle minimise la covariance de l'erreur faite sur cette estimation. La partie estimateur du filtre génère des estimées a priori du vecteur d'état du système en utilisant l'écart constaté entre le vecteur de mesure effectif et sa prédiction a priori pour engendrer un terme correctif, appelé innovation. Cette innovation est appliquée à l'estimée a priori du vecteur d'état du système et conduit à l'obtention de l'estimée optimale a posteriori. Dans le cas d'un système INS/GNSS hybride, le filtre de Kalman reçoit les points de position et de vitesse fournis par la centrale inertielle et le récepteur de positionnement par satellites, modélise l'évolution des erreurs de la centrale inertielle et délivre l'estimée a posteriori de ces erreurs qui sert à corriger le point de positionnement et de vitesse de la centrale inertielle. L'estimation des erreurs de position et de vitesse dues aux défauts des capteurs inertiels apparaissant en sortie de la plate-forme virtuelle PFV de la centrale inertielle est réalisée par le filtre de Kalman. La correction des erreurs par le biais de leur estimation faite par le filtre de
Kalman peut alors se faire en entrée de la plate-forme virtuelle PFV
(architecture en boucle fermée) ou en sortie (architecture en boucle ouverte). Lorsque les défauts des capteurs de la centrale inertielle ne sont pas trop importants, il n'est pas nécessaire d'appliquer les corrections en entrée de la plate-forme virtuelle PFV. La modélisation du système (linéarisation des équations régissant l'évolution du système), au sein du filtre reste valide. L'estimée a posteriori des erreurs de la centrale inertielle calculée dans le filtre de Kalman n'est utilisée que pour l'élaboration de l'estimée optimale de la position et de la vitesse du porteur compte tenu des informations dé position et de vitesse fournies par la centrale inertielle et pa le récepteur GNSS. L'hybridation est alors dite en boucle ouverte. Lorsque les défauts inertiels sont trop importants la linéarisation des équations régissant l'évolution du modèle inertiel intégré au sein du filtre de Kalman n'est plus valide. Il est donc impératif d'appliquer les corrections à la plate-forme virtuelle PFV pour rester dans le domaine linéaire. L'estimée a posteriori des erreurs la centrale inertielle calculée dans le filtre de Kalman sert non seulement à l'élaboration de l'estimée optimale de la position et de la vitesse du porteur mais aussi au recalage de la centrale inertielle au sein de la plate-forme virtuelle PFV. L'hybridation est alors dite en boucle fermée. L'hybridation peut également se faire en observant des informations GNSS de natures différentes. Soit on considère les position et vitesse du porteur résolues par le récepteur GNSS. On parle alors d'hybridation lâche. Soit on considère les informations extraites en amont par le récepteur GNSS que sont les pseudo-distances et les pseudo-vitesses (grandeurs directement isssues de la mesure du temps de propagation et de l'effet Doppler des signaux émis par les satellites en direction du récepteur). On parle alors d'hybridation serrée. Avec un système INS/GNSS en boucle fermée où le point résolu par le récepteur GNSS est utilisé pour recaler les informations provenant de la centrale inertielle, il est nécessaire de prêter une attention particulière aux défauts affectant les informations fournies par les satellites car le récepteur qui les reçoit propagera ces défauts à la centrale inertielle en entraînant un mauvais recalage de cette dernière. Le problème se pose de façon particulièrement critique pour assurer l'intégrité d'un point hybride INS/GPS. Une manière connue de procéder à la surveillance de l'intégrité d'un système hybride INS/GNSS en boucle fermée est décrite dans le brevet américain US 5,583,774. Elle consiste à espacer les recalages d'un temps suffisamment long (par exemple 30 minutes) pour qu'un détecteur à base de filtres de Kalman surveillant l'évolution des écarts de mesures de pseudodistance et de pseudo-vitesse par rapport au porteur de chaque satellite visible ait pu isoler les satellites défaillants. Un autre procédé connu pour surveiller l'intégrité d'un système hybride INS/GNSS est décrit dans le brevet américain US 5,923,286. Il consiste à utiliser un équipement RAIM pour autoriser ou non l'hybridation. Lorsque l'équipement RAIM signale une perte d'intégrité, l'hybridation est gelée et le point de position et de vitesse est fourni par la centrale INS en tenant compte de ses dérives et biais mesurées juste avant la perte d'intégrité. Pour que cela marche, il faut que la centrale inertielle n'ait pas été polluée par l'erreur de point commise par le récepteur GNSS, ce qui interdit de la recaler avec le récepteur GNSS. Le procédé est donc réservé uniquement au système hybrides INS/GNSS en boucle ouverte. La présente invention a pour but une surveillance de l'intégrité des informations de position et de vitesse d'un système hybride constitué d'une centrale inertielle recalée à l'aide d'un récepteur GNSS en utilisant la position et la vitesse résolues du porteur issues du récepteur GNSS. Elle a pour objet un dispositif de surveillance de l'intégrité d'un système hybride constitué d'une centrale inertielle INS, d'un récepteur de positionnement par satellites GNSS opérant à partir d'une constellation de N satellites visibles et d'un filtre de Kalman d'hybridation ayant un vecteur d'états correspondants aux erreurs du système hybride, en particulier, les erreurs de biais et de dérive résiduelles de la centrale inertielle INS, observant les écarts entre les points de positionnement et de vitesse fournis, en coordonnées géographiques, par la centrale inertielle INS et par le récepteur GNSS, comportant une matrice d'évolution F modélisant l'évolution des erreurs du système hybride, une matrice d'observation H modélisant les relations liant le vecteur d'états et les écarts observés entre les positions et les vitesses délivrées par la centrale inertielle INS et le récepteur GNSS, et un gain K minimisant la covariance de l'erreur faite sur l'estimation a posteriori des erreurs de position et de vitesse issues de la centrale inertielle, et délivrant une estimée a posteriori des erreurs du système hybride qui sert à recaler la centrale inertielle. Ce système de surveillance est remarquable en ce que le récepteur GNSS délivre, en plus d'un point de position effectué à partir des N satellites de la constellation qu'il a en vue, N- 1 points de position effectués à partir de la constellation des N satellites visibles privée, à chaque fois, d'un satellite différent et en ce qu'il comporte un circuit détecteur de problème satellite comportant un banc de N filtres prédicteurs-estimateurs de l'erreur induite par le satellite qui a été ôté lors de la résolution d'un point à N-1 satellites, ayant le gain K et la matrice d'évolution F du filtre de kalman d'hybridation, observant chacun l'écart entre le point de position, en coordonnées géographiques, délivré par le récepteur GNSS en observant les N satellites visibles et l'un des points de position, également en coordonnées géographiques, délivrés par le récepteur GNSS en observant N-1 satellites visibles et des circuits de test comparant les états des N filtres prédicteurs-estimateurs à leurs variances et détectant une panne satellite lorsque le test est positif, l'écart trouvé étant supérieur à un seuil de détection.
Avantageusement, les circuits de test ont des seuils de détection de panne satellite qui résultent de tests statistiques tenant compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré.
Avantageusement, les circuits de test ont des seuils de détection de panne satellite qui résultent de tests statistiques tenant compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré et qui sont fonction du taux de fausse alarme acceptable pour le test.
Avantageusement, le système de surveillance comporte un circuit d'inhibition des recalages intercalé entre la sortie du filtre de Kalman d'hybridation et une entrée de recalage de la centrale inertielle, et activé par un test positif de détection de problème satellite.
Avantageusement, les filtres prédicteurs-estimateurs du circuit détecteur de problème satellite (premier banc de filtre) ont tous la même matrice d'observation.
Avantageusement, le récepteur GNSS délivre en plus des points de position, en coordonnées géographiques, effectués à partir des N satellites visibles et ceux effectués à partir de N-1 satellites déduits de la constellation formée par les N satellites visibles en retirant à chaque fois un satellite visible différent, Nx(N-1)/2 points de position avec N-2 satellites déduits des N satellites visibles en retirant à chaque fois deux satellites visibles différents, et le système de surveillance comporte un circuit identificateur de satellite défaillant composé d'un deuxième banc de Nx(N- 1)/2 filtres de prédicteurs-estimateurs d'écarts de positionnement ayant le gain K et la matrice d'évolution F du filtre de Kalman d'hybridation, observant chacun l'écart entre un point de position, en coordonnées géographiques, délivré par le récepteur GNSS à partir de N-1 satellites parmi les N visibles et l'un des points de positionnement délivrés par le récepteur de positionnement par satellites à partir de N-2 satellites parmi les N visibles déduite de la constellation spécifique de (N-1 ) satellites visibles privée de l'un de ses satellites visibles, les filtres estimateurs-détecteurs pouvant être regroupés par familles de N-2 éléments en fonction de la constellation spécifique de N-1 satellites visibles prise en compte, des circuits de test comparant les états des Nx(N-1 )/2 filtres prédicteurs-estimateurs par rapport à leurs variances afin de détecter une éventuelle anomalie et un circuit de traitement identifiant, en cas d'anomalie détectée, un satellite fautif comme étant le satellite exclu d'un point à n-1 satellites dont la famille de filtres prédicteurs-estimateurs est la seule à n'avoir aucun de ses éléments détectant une anomalie
Avantageusement, les filtres prédicteurs-estimateurs du circuit identificateur de satellite défaillant ont tous la même matrice d'observation.
Avantageusement, les filtres prédicteurs-estimateurs du détecteur de problème satellite et du circuit identificateur de satellite défaillant ont tous la même matrice d'observation.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront de la description ci-après d'un mode de réalisation donné à titre d'exemple.
Cette description sera faite en regard du dessin dans lequel : - des figures 1 et 2 représentent le schéma de principe d'un système hybride de positionnement INS/GNSS de type lâche en boucle fermée, la figure 1 détaillant la centrale inertielle et la figure 2 le filtre de Kalman, - une figure 3 représente un système hybride de positionnement INS/GNSS pourvu d'un circuit détecteur de problème satellite conforme à l'invention, - une figure 4 représente un système hybride de positionnement INS/GNSS pourvu d'un circuit détecteur de problème satellites et d'un circuit d'identificateur de satellite fautif conforme à l'invention, et - une figure 5 détaille la constitution du circuit identificateur de satellite fautif de la figure 4.
La figure 1 montre l'architecture d'un système hybride de positionnement équipé d'une centrale inertielle 1 et d'un récepteur de positionnement par satellites GNSS 2, dit en boucle fermée et de type lâche car il se sert des informations de position (latitude, longitude et altitude) et de vitesse (vitesse nord, vitesse est et vitesse verticale) résolues du porteur délivrées par le récepteur GNSS 2 pour le recalage de la centrale inertielle INS 1. Comme montré, la centrale inertielle comporte un ensemble 10 de capteurs inertiels (accéléromètres et gyromètres) et de circuits de calcul, appelés plate forme virtuelle PFV, pour effectuer les calculs de position, attitude et vitesses sur les sorties des capteurs inertiels. La plate-forme virtuelle PFD comporte principalement un ensemble d'intégrateurs 11 opérant sur les signaux Ω des gyromètres afin d'en déduire l'attitude du porteur, un changeur de repère 12 permettant, à partir de la connaissance de l'orientation du porteur (attitude) du porteur, d'exprimer dans un repère géographique lié à la terre, les accélérations ace mesurées par les accéléromètres dans un repère lié au porteur et deux ensembles intégrateurs successifs 13, 14 opérant sur les composantes de l'accélération selon le repère géographique pour en déduire les composantes de la vitesse du porteur par rapport au nord Vn, par rapport à l'est Ve et par rapport à la verticale Vv ainsi que la position du porteur en latitude, longitude et altitude. Les capteurs inertiels souffrent de défauts inhérents à leur conception : des biais et des dérives qui font que les informations de position et d'attitude délivrées par une centrale inertielle se dégradent avec le temps de fonctionnement. La lutte contre ces défauts est coûteuse, ainsi il existe différentes classes de centrale inertielle en fonction des tolérances de biais et de dérives acceptées. _.. Le récepteur GNSS 2 est, par exemple un récepteur. GPS. Il mesure les pseudo-distances et pseudo-vitesses du porteur par rapport à au moins quatre satellites visibles du porteur du système hybride de positionnement et résout, par triangulation, la position du porteur en latitude, longitude et altitude ainsi que les composantes de sa vitesse par rapport au nord Vn, par rapport à l'est Ve et par rapport à la verticale Vv. Il ne sera pas détaillé plus avant car il est bien connu de l'homme du métier et largement décrit dans la littérature où de nombreux ouvrages lui ont été consacrés, par exemple le livre de Elliot D. KAPLAN intitulé "Understanding GPS Principles and Applications" paru chez Artech House Publishers ISBN 0-89006-793-7. Les informations de position et de vitesse délivrées par un récepteur GNSS ne souffrent pas de dérive puisqu'elles proviennent de mesures instantanées des éloignements et vitesses d'éloignement de satellites dont les orbites et les positions sur leurs orbites sont connues à long terme. Par contre, elles souffrent d'indisponibilités, lorsque qu'il n'y a pas un minimum de quatre satellites visibles. Elles sont bruitées car elles proviennent du traitement de signaux reçus qui sont de très faibles niveaux d'énergie en raison de la distance d'éloignement des satellites et de leurs faibles puissances d'émission et qui peuvent avoir été corrompus en cours de transmission (rencontre de particules chargées entre le satellite et le récepteur). Leur fiabilité dépend de celle des informations transmises par les satellites. Par rapport au récepteur GNSS, la centrale inertielle a l'avantage de ne pas faire appel à la collaboration d'équipements extérieurs au porteur et donc de ne pas être aussi sensible à l'extérieur. L'intégrité et la disponibilité des informations inertielles étant bien meilleures, la centrale inertielle conserve tout son intérêt. Pour lutter contre sa dérive et ses biais autrement que par des mesures coûteuses prises au niveau de ses capteurs inertiels, il a été proposé de la recaler périodiquement au moyen du point de position et de vitesse fourni par un récepteur GNSS, après un filtrage antibruit. Ce recalage se fait au moyen d'un filtre de Kalman 3 dit d'hybridation montré de manière plus détaillée à la figure 2. Un filtre de Kalman permet d'obtenir une estimation de l'état a posteriori d'un système, optimale dans le sens où la covariance de l'erreur faite sur cette estimation a posteriori est minimale (on parle aussi. d'estimation optimale au sens des moindres carrés). II. se base sur une modélisation de l'évolution du système et sur une modélisation de la relation existant entre la mesure et l'état du système. Dans sa plus grande généralité, la modélisation de l'évolution de l'état du système est définie par une équation différentielle vectorielle linéarisée au premier ordre qui s'exprime, après discrétisation du modèle continu, par une équation d'évolution de la forme:
, xκ+i = Fκxκ + Lκu{ + wκ , x étant le vecteur d'état de dimension p, u un vecteur de contrôle, F« la matrice d'évolution définissant la relation entre le vecteur d'état à l'étape K et le vecteur d'état à l'étape K+1 en l'absence de vecteur de contrôle et de bruit de fonctionnement, L« une matrice définissant la relation entre le vecteur de contrôle et le vecteur d'état au cours d'une même étape et w« un bruit de fonctionnement au cours d'une étape, supposé blanc et gaussien à valeur moyenne nulle. La modélisation de la relation existant entre la mesure et l'état du système est définie par une autre équation différentielle du premier ordre qui s'exprime, après discrétisation du modèle continu, par une équation d'observation de la forme: z étant le vecteur de mesure (grandeurs du systèmes physiquement observables) de dimension m, HR la matrice d'observation définissant la relation entre le vecteur de mesure et le vecteur d'état au cours d'une même étape et vκ un bruit de mesure au cours d'une étape supposé blanc et gaussien à valeur moyenne nulle. Le filtre de Kalman montré à la figure 2 ne comporte pas de vecteur de contrôle et donc pas de matrice LK. Il est récursif et repose sur la détermination d'une estimation a priori χκ/K du vecteur d'état du système à l'étape K à partir de la connaissance a posteriori du vecteur d'état du système χκ_vκ_ à l'étape précédente K-1 et de l'application à l'estimée a priori xκlκ_ d'un terme correcteur dépendant de l'écart constaté entre le vecteur mesure ∑κ constaté au cours de cette étape K et son estimée a priori zκlκ_x déduite de l'estimation a priori xκ/κ_λ du vecteur d'état. L'estimée a priori zKIKr du vecteur de mesure à l'étape K est déterminée par application des équations d'évolution et d'observation à l'estimée a posteriori xκ_λlKrΛ du vecteur d'état correspondant à l'étape K-1 précédente. Cette opération est illustrée sur la figure 2 par la présence d'une boucle de rétroaction constituée d'un circuit à retard 30 et de deux filtres 31, 32. Le circuit à retard 30 connecté en sortie du filtre de Kalman permet de mémoriser l'estimée a posteriori χκ_vκ_λ du vecteur d'état disponible à la sortie du filtre de Kalman au cours de l'étape précédente K-1. Le filtre 31 permet, par mise en œuvre de l'équation d'évolution, l'obtention de l'estimée à priori xKIK du vecteur d'état à l'étape K, à partir de l'estimée a posteriori χκ_υκ_x du vecteur d'état du système à l'étape précédente K-1. Sa fonction de transfert est définie par la matrice Fκ_, de l'équation d'évolution. Cette estimée a priori Jc^^ du vecteur d'état à l'étape K est ensuite utilisée pour obtenir, au moyen d'un deuxième filtre 32, l'estimée a priori zKIKr du vecteur de mesure à l'étape K par application de l'équation d'observation. Ce deuxième filtre 32 a, pour ce faire, une fonction de transfert définie par la matrice Hκ de l'équation d'observation. L'estimée a priori κlκ_ du vecteur de mesure à l'étape K obtenue dans la boucle de rétroaction est appliquée, en entrée du filtre de Kalman, à un circuit soustracteur 33 qui reçoit par ailleurs le vecteur de mesure zκ effectivement mesuré au cours de l'étape K et qui délivre un vecteur d'erreur rκ, également appelé innovation, attestant de l'erreur commise lors de l'estimation a priori. Ce vecteur d'erreur rκ est transformé par un troisième filtre 34 en un vecteur de correction. Ce vecteur de correction est additionné par un deuxième sommateur 35 à l'estimée a priori Jc^/^ du vecteur d'état pour l'étape K issue du premier filtre 31 , pour obtenir l'estimée a posteriori xκικ du vecteur d'état qui constitue la sortie du filtre de Kalman. Le troisième filtre 34, qui fournit le terme correctif, est connu sous le nom de filtre de gain de recalage. Il a une fonction de transfert définie par une matrice Kκ déterminée de façon à minimiser la covariance de l'erreur faite sur l'estimation a posteriori. Kalman a montré que la matrice de gain optimal Kκ pouvait être déterminée par une méthode récursive à partir des équations: - de la matrice de covariance de l'estimée a priori du vecteur d'état
Figure imgf000013_0001
- de définition de la matrice de gain elle-même &κ - Pκικ-\HK \HκPκlκ_ιHκ +RK) - de mise à jour de la matrice de covariance de l'estimée a posteriori du vecteur d'état
P étant la matrice de covariance du vecteur d'état, soit estimée a priori pour l'étape K à partir de l'étape K-1 si P est affecté de l'indice K/K-1 , soit estimée a posteriori si P est affecté de l'indice K-1/K-1 , R étant la matrice de covariance des bruits d'observation wκ ,
Q étant la matrice de covariance des bruits d'état (ou de fonctionnement) vκ . A l'initialisation, la matrice de covariance du vecteur d'état et le vecteur d'état sont pris égaux à leurs estimées les plus vraisemblables. Au pire, la matrice de covariance est une matrice diagonale avec des termes infinis ou très grands (de façon à avoir des écarts-type très grands devant le domaine dans lequel le vecteur d'état est susceptible d'évoluer) et l'estimée du vecteur d'état le vecteur nul, lorsque l'on n'a aucune idée sur les valeurs initiales. En pratique, le gain de correction d'un filtre de Kalman est "proportionnel" à l'incertitude sur l'estimation a priori de l'état du système et "inversement proportionnel" à l'incertitude sur la mesure. Si la mesure est très incertaine et l'estimation de l'état du système relativement précise, l'écart constaté est principalement dû au bruit de mesure et la correction qui en découle doit être faible. Au contraire, si l'incertitude sur la mesure est faible et celle sur l'estimation de l'état du système grande, l'écart constaté est très représentatif de l'erreur d'estimation et doit conduire à une correction forte. C'est le comportement vers lequel on tend avec le filtre de Kalman. En résumé, un filtre de Kalman sans vecteur de contrôle est défini par une matrice F« correspondant à l'équation d'évolution définissant l'évolution du vecteur d'état du système physique modélise, une matrice HR correspondant à l'équation d'observation définissant les relations permettant de passer du vecteur d'état au vecteur de mesure et une matrice de gain Kκ mise à jour à l'aide d'un processus itératif mettant en jeu la matrice de covariance du vecteur d'état P elle-même mise à jour au cours du processus itératif et des matrices de covariance QK et RR des bruits d'état et de mesure. Le filtre de Kalman 3 opère au niveau des écarts constatés entre deux versions des informations de même type provenant l'une, de la centrale inertielle INS 1 et l'autre, du récepteur GNSS 2, car cela permet de travailler sur des variables ayant des domaines de variation plus restreints sur lesquels l'approximation linéaire peut être utilisée pour simplifier les équations de modélisation et d'évolution (on parle alors de filtre aux erreurs). Dans ce cadre, l'équation d'évolution du filtre de Kalman modélise évolution prévisible des erreurs sur le système hybride liés aux résidus des défauts capteurs inertiels non estimés et à la mécanisation de la plate forme inertielle (ici boucle fermée) de la centrale inertielle 1 qu'il déduit des différences constatées entre la prévision d'écart qu'il fait et les écarts effectivement mesurés entre la position et la vitesse issues de la centrale inertielle et du récepteur GNSS. Elle est déterminée par la matrice F dont la définition est fonction du mouvement du porteur, c'est-à-dire des paramètres de vol dans le cas où le porteur équipé du système hybride de positionnement est un aéronef. La définition des différentes versions de cette matrice F en fonction des paramètres du mouvement du porteur sort du domaine de la présente invention. Elle ne sera pas détaillée dans la suite car elle est bien connue de l'homme du métier spécialisé dans le domaine de l'inertie. Les résidus
Figure imgf000015_0001
erreurs du système hybride estimés a posteriori par le filtre de Kalman d'hybridation 3 sont utilisés pour le recalage de la centrale inertielle INS 1 (boucle fermée). Les informations inertielles INS 1 étant régulièrement recalées, les points de position et de vitesse hybrides sont supposés plus fiables à condition que les mesures GNSS soient intègres. Pour résumer, le traitement effectué par le filtre de Kalman d'hybridation se divise en trois temps : Propagation du vecteur d'état et de la matrice de variance-covariance associée xκ*uκ = Fκ+ι-^κ/κ +COR_FK_pκ "κ+uκ = ^K-^KIK-^K ~ ~ Qκ Recalage du vecteur d'état et de la matrice de variance-covariance à l'aide du gain K«+ι
Application des corrections issues du filtre de Kalman d'hybridation à la centrale inertielle COR _FK_pκ = -Xκlκ La matrice d'observation Hκ+ι permet l'observation des différences entre les positions et vitesses issues de la plate-forme virtuelle PFV et les positions et vitesses GNSS résolues. La matrice d'évolution Fκ+ι est calculée en utilisant les données de la plate-forme virtuelle PFV corrigées par le filtre de Kalman et permet la propagation de l'état et de la matrice de variance- covariance associée. Le problème rencontré avec les systèmes hybrides de positionnement INS/GNSS en boucle fermée est le risque de voir les opérations de recalage propager à la centrale inertielle 1 les erreurs de position et de vitesse commises par le récepteur GNSS 2 en raison d'informations défectueuses lui parvenant d'un ou plusieurs satellites défaillants (mauvaises corrections appliquées par le filtre de Kalman à la plate-forme virtuelle PFV, mauvaise estimation des défauts inertiels). L'intégrité du système hybride de positionnement INS/GNSS en boucle fermée est alors difficile à assurer. La figure 3 illustre le schéma d'un système hybride INS/GNSS en boucle fermée équipé d'un détecteur de problème satellite opérant à partir des points de position, en coordonnées géographiques, effectués par le récepteur GNSS 2 avec tous les satellites visibles supposés au nombre de N et avec tous les satellites visibles moins l'un d'entre eux, le satellite visible écarté étant l'un quelconque d'entre eux. Le détecteur de problème satellite 4 comporte un banc de N filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402 40i,...,4θN associé à un banc de circuits de test 411, 412,..., 411 41N contrôlant, par un circuit inhibiteur 5 intercalé à la sortie du filtre de Kalman d'hybridation 3, la possibilité d'un recalage de la centrale inertielle 1. Les filtres prédicteurs-estimateurs 40-ι, 4Û2,..., 40i,...,4θN fonctionnent en boucle ouverte. Le vecteur d'état du iéme filtre prédicteur-estimateur 40j βst composé des erreurs par rapport au vecteur d'état du filtre de Kalman d'hybridation induites par la non prise en compte dans le récepteur GNSS 2 des informations données par le iéme satellite visible et même plus généralement par rapport à des mesures faites par d'autres équipements de navigation comme un altimètre barométrique ou un anémomètre. erreurs _ attitude _ par _ rapport _ FK erreurs _ vitesse _ par _ rapport _ FK erreurs _ position _ par _ rapportFK Err1 - erreurs _biais _accéléro _ par _rapport _FK erreurs _ dérives _ gyro _ par _ rapprot _ FK erreurs _ baro _ par _ rapport _ FK erreurs _ anémo _ par _ rapport _ FK Les matrices d'évolution FR des différents filtres prédicteurs- estimateurs 40ι, 402,..., 40i,...,40N sont identiques à celle Fκ du filtre de Kalman d'hybridation 3 : Êrrjc+uκ = Fκ+1.Erri /κ (1) La mesure Z1 d'un ième filtre prédicteur-estimateur 40j est constituée de l'écart entre la position, en coordonnées géographiques (latitude, longitude et altitude), résultant du point de positionnement PN(ot effectué par le récepteur GNSS 2 en tenant compte de tous les N satellites visibles et la position, en coordonnées géographiques, résultant du point de positionnement ^ , effectué par le récepteur GNSS 2 en écartant les informations envoyées par le ième satellite :
Figure imgf000017_0001
Les matrices H d'observation des différents filtres prédicteurs- estimateurs 40ι, 402,..., 40J,...,40N sont toutes identiques et correspondent à l'équation d'observation permettant de passer du vecteur d'état Err' au vecteur de mesure Z' . α Les gains des différents filtres prédicteurs-estimateurs 40ι , 402, ... , 40J,...,40N sont tous pris égaux à celui K du filtre de Kalman d'hybridation 3 de façon que le recalage sur les mesures z1 qu'ils reçoivent se passe comme le recalage du filtre de Kalman d'hybridation 3. Compte tenu de ces choix, les recalages des vecteurs d'état Err1 des filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402 40J,...,40N répondent à la relation :
Figure imgf000017_0002
Pour détecter la défaillance de l'un au moins des N satellites visibles par le récepteur de positionnement GNSS 2, on effectue des tests statistiques sur les vecteurs d'état Err' disponibles en sortie des différents filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402 40 ,40N au moyen du banc des circuits de test 411, 412 41j,...,41N. Ces circuit de test réalisent des tests statistiques consistant à admettre une panne de satellite si, pour i allant de 1 au nombre N de satellites visibles, l'une des deux inégalités sur les erreurs de position des filtres prédicteurs-estimateurs 40-ι, 402,..., 40J,...,40N suivantes est vérifiée :
[Errr+υκ (err _ lat)*JZrrκ'+υκ (err _ lat)\ > K _ seuil* .K _ seuil.COV _Err^+υκ (err _ lut) OU
[Err^4υκ (err _ Ion)* £rr^.+υκ (err _ lon)\ > K _ seuil* K _ seuil.COV _ Err^.+Uκ (err _ Ion)
La variable K_seuil contrôle indirectement la valeur de l'erreur radiale acceptable. Elle est choisie en fonction du taux recherché de fausse alarme. Pour une probabilité de fausse alarme de 10"6, on prendra une valeur de 5,06 environ (répartition gaussienne) pour la variable K seuil. La réalisation de ces tests statistiques implique que l'on soit capable de propager et de recaler les variances associées aux vecteurs d'état Err' des différents filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402,..., 40I,...,40N. La propagation et le recalage peuvent se dérouler ainsi : A l'initialisation, on pose :
COV_Errm i =
Figure imgf000018_0001
[o] étant la matrice nulle. A la première propagation, par définition : --Ά CQV_Erιm> = ύφrr*l9£rrll9
ce qui s'écrit en raison de la relation (1)
COV Err i/o
Figure imgf000018_0002
u étant un bruit blanc (bruit d'état). D'où : COV _ Err\!ϋ = Fλ .COV _ Errl F1 T + Q1
F étant la matrice d'évolution du filtre de Kalman d'hybridation 3 et Qi la matrice de covariance des bruits d'état du filtre de Kalman d'hybridation 3. Au premier recalage, par définition : COV βrrln -E\Err l'/1.-Err '1'/1
ce qui s'écrit, en tenant compte de la relation (2) :
COV _Err[n =E (Err1/0 + Kv(zi -H^ (Err//0 + K1.(zi -H.Ε r'
En développant cette expression, on trouve :
COV _Errln
Figure imgf000019_0001
D'où : COV_Erri 1 = (i '-KlΗl)COV _Erril0.(l-KvH +K1^i .Z*T j 1
I étant la matrice identité. Le premier terme de l'expression du recalage de la matrice de covariance se calcule à partir de la matrice d'observation Hi des filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402,..., 40i,...,4θN et de la matrice de gain Ki du filtre de Kalman d'hybridation 3. Le deuxième terme se calcule au moyen des matrices de variance-covariance utilisées dans les calculs des moindres carrés effectués pour la résolution des position, vitesse et temps dans le récepteur GNSS 2, lors des points de positionnement à N et (N-1 ) satellites. En effet, lors de cette résolution, la méthode des moindres carrés évalue le degré de confiance sur les points résolus par l'intermédiaire des matrices de variances covariances (matrices E[P(n-i)/i.P(n-i)iτ] pour les N points à (N-1) satellites et E[Ptot.PtotT] pour le point à N satellites). Or :
Figure imgf000019_0002
Car :
Figure imgf000020_0001
En développant la première expression, on obtient
Ψ, ^'ΓJ= ^VJJ^)/ +ΦW £]- ^)/,JÏ]- «JS^,]
Les deux premiers termes sont connus. Ils sont directement fournis par les calculs des moindres carrés lors de la résolution des différents points de position, vitesse et temps effectués par le récepteur GNSS 2. Les termes E[p{N_1)nP t] et E^-R^)/,-], traduisant l'inter- corrélation entre le point de positionnement Ptot à N satellites et les points de positionnement P(N-i)/i à (N-1) satellites, peuvent être évalués en reprenant l'expression des moindres carrés de chaque point. En effet, on a :
Figure imgf000020_0002
H( -ι)/, ©tant la matrice pseudo-inverse utilisée dans la résolution position, vitesse et temps faite lors du point de positionnement effectué à N-1
Figure imgf000020_0003
H(N-ï)i qui est la matrice des cosinus directeurs liant les pseudo-distances d la position résolue par la relation : d = ^^P^^ d étant le vecteur formé par les pseudo-distances. Ainsi :
Figure imgf000020_0004
Or rr* τj*T -" (Ar-ι)/«-"tor -h (ΛT-l)/ι-" (Λr-l)/i <•) -HlN-iVi-HtoAH -Htot ) i et
Figure imgf000020_0005
car la relation : entraîne
Figure imgf000021_0001
De ce fait :
Figure imgf000021_0002
En outre, on a l'égalité suivante :
Figure imgf000021_0003
La matrice H^ .ne diffère de la matrice HM que par la ième ligne qui est nulle dans le cas de la matrice H(N_1)/t et qui comporte les cosinus directeurs de la ligne à vue du ième satellite dans le cas de la matrice Hm . En effectuant le produit de matrices H^ ï^^, les termes de la ième colonne de la matrice H^ sont multipliés par les termes nuls de la matrice H^)/, . Ainsi, si les termes de la ième colonne d'une matrice multipliée par la matrice HN_) sont déjà nuls (comme dans le cas de la matrice H^_ï)n), il n'y a pas de changement. Cela explique l'égalité ci- dessus. Par conséquent :
Figure imgf000021_0004
= {HltXHωY
Figure imgf000021_0005
donc :
Figure imgf000021_0006
Finalement, nous avons la relation : E[zPZ'τ] = E[p(Λr_1)/l..P(^)/l.]-E[Pto(Ji0<]
qui montre que la matrice E[z'.Z'τ] peut être évaluée à partir des matrices issues des calculs des différents points de position, vitesse et temps effectués par le récepteur GNSS 2. Le premier recalage et la première propagation ne posent donc pas de problème. Les matrices d'évolution Fi et de gain Ki utilisées sont celles du filtre de Kalman d'hybridation 3 tandis que la matrice d'observation
H est commune à tous les filtres prédicteurs-estimateurs 40ι, 402,..., 40 ,40N. Par récurrence, il est possible de montrer qu'il en est de même pour les recalages et propagations suivants. Dès qu'au moins un des tests statistiques est levé ou positif, il y a suspicion de mauvais fonctionnement de l'un des satellites visibles sur lesquels se base le récepteur GNSS 2 pour déterminer position et vitesse du porteur. Ce franchissement est utilisé pour déclencher le circuit inhibiteur 5 intercalé entre la sortie du filtre de Kalman d'hybridation 3 et l'entrée de recalage de la centrale inertielle 1, le satellite fournissant des données erronées ne sera réintégré que lorsque tous les tests statistiques ne seront plus levés, avec éventuellement un délai supplémentaire de précaution. On remarque qu'il est également possible d'estimer un rayon de protection sur la position hybride issue de la centrale inertielle 1 en utilisant la méthode du maximum de séparation. Le circuit 4 de détection de problème satellite ne permet pas d'identifier le satellite fautif car l'information erronée provenant de ce satellite est prise en compte dans le point à N satellites visibles qui sert de référence. Sachant que l'un des satellites visibles utilisés par le récepteur GNSS 2 émet des informations suspectes, il est intéressant de pouvoir l'identifier pour le faire mettre à l'écart par le récepteur GNSS 2. La figure 4 donne un exemple de schéma d'un système hybride
INS/GNSS en boucle fermée équipé d'un détecteur de problème satellite et d'un identificateur de satellite défaillant. Comme dans le cas de la figure 3, on retrouve une centrale inertielle INS 1, un récepteur GNSS 2, un filtre de Kalman d'hybridation 3 opérant sur les résidus des erreurs entre la position, en coordonnées géographiques, donnée par la centrale inertielle INS 1 et celle, également en coordonnées géographiques, donnée par le récepteur GNSS 2 et fournissant des informations de recalage à la centrale inertielle INS 1 , et un circuit 4 de détection de problème de satellites analogue à celui de la figure 3 commandant un circuit d'inhibition 5 intercalé entre la sortie du filtre de Kalman d'hybridation 3 et une entrée de recalage de la centrale inertielle INS 1. En plus de ces éléments apparaît un circuit 6 identificateur de satellite défaillant opérant à partir de différents points de position, en coordonnées géographiques, effectués par le récepteur GNSS 2 avec tous les satellites visibles moins un et avec tous les satellites visibles moins deux, les deux satellites visibles écartés étant à chaque fois différents. Ce circuit 6 identificateur de satellite défaillant fonctionne en parallèle du circuite 4 de détection de problème satellite. Il est activé par le circuit 4 en cas de détection de problème de satellite. Il identifie le satellite défaillant pour le récepteur GNSS 2 qui ne le prend alors plus en compte pour faire le point de position et de vitesse qui est envoyé au filtre de Kalman d'hybridation. Une fois le satellite défaillant écarté, le circuit 6 identificateur de satellite désinhibe le circuit d'inhibition 5 et la plate-forme virtuelle PDV de la centrale inertielle INS 1 est à nouveau corrigée. Le circuit 6 identificateur de satellite défaillant se base sur des tests en prenant comme références les différents points de position possibles avec N-1 satellites qui sont comparés à des points de position à N-2 satellites issus de ces points à N-1. Ces tests consistent à : - évaluer, pour chaque sélection possible de N-1 satellites parmi les N observables, les écarts de position, en coordonnées.., géographiques, constatés entre le point de position fait par le récepteur GNSS 2 avec l'ensemble des N-1 satellites de la sélection et les différents points de position possibles à N-2 satellites que peut faire le récepteur GNSS 2 en écartant un satellite supplémentaire de la sélection, soumettre ces écarts à un banc de filtres prédicteurs- estimateurs pour évaluer l'erreur induite conjointement par deux - satellites, - comparer les états de ce deuxième banc de filtres prédicteurs- estimateurs avec les variances qui leurs sont associées, identifier la famille de filtres ne levant pas leur test statistique et en déduire le satellite en panne, indiquer au récepteur GNSS le satellite corrompu pour le retirer de l'ensemble des satellites visibles utilisés pour résoudre le point de position (et de vitesse) à N satellites communiqué au filtre de Kalman désinhiber les corrections fournies par le filtre de Kalman à la centrale à inertie une fois le satellite défecteux retiré du point du récepteur GNSS et le filtre reconfiguré. En effet, ce n'est que lorsque le satellite fautif est évincé de la sélection de N-1 satellites et des sélections de N-2 satellites qui en découlent que les tests statistiques sur les états des filtres prédicteurs-estimateurs ne se déclencheront pas (tests non levés). Comme montré à la figure 5, le circuit 6 identificateur de satellite défaillant comporte un banc de N.(N-1 )/2 filtres prédicteurs-estimateurs 61 y (1≤i<j≤N, i et j désignent les satellites non observés lors de la résolution du point à N-2 fourni au filtre prédicteur-estimateur) traitant toutes les possibilités d'écarts entre un point de position, en coordonnées géographiques, à N-1 satellites visibles et un point de position, également en coordonnées géographiques, à N-2 satellites visibles, le satellite exclu de la sélection à N-1 satellite l'étant également de la sélection à N-2 satellites. Un circuit de test 62y associé à chaque filtre prédicteur-estimateur 61 y du banc teste les états modélisés dans le filtre prédicteur-estimateur par rapport à leurs variances. Un circuit de traitement 63 extrait des tests fournis par les
, .circuits de tests 62jj l'identité du satellite fautif. Chacun des filtres prédicteurs-estimateurs 61 y du banc de filtre dédié à l'identification du satellite en panne a la même configuration que les filtres prédicteurs-estimateurs 40; du banc de filtres dédiés à la détection de défaillance d'un satellite avec les mêmes matrices de gain K, d'évolution F et d'observation H, et reçoit, comme mesure, l'écart fourni par un circuit soustracteur 60y entre la position, en coordonnées géographiques (latitude, .longitude et altitude), résultant d'un point de positionnement P(^_1) ( effectué par le récepteur de positionnement par satellites GNSS 2 en tenant compte des N satellites visibles moins un, le ièmθ et la position en coordonnées géographiques résultant d'un point de positionnement P(N-2)/ effectué par le récepteur de positionnement par satellites GNSS 2 en écartant les informations du satellite déjà exclu, le ième et d'un autre, le jè θ. Les calculs des variances associées nécessaires aux circuits de tests 62|j pour comparer les états par rapport à leurs variances sont exactement les mêmes que ceux décrits pour les circuits de test 411 associés aux filtres prédicteurs-estimateurs 40ι du premier banc et ne seront pas repris ici. Seule l'observation est différente puisqu'il s'agit ici de différence entre des points résolus avec (N-1) satellites visibles et des points résolus avec (N-2) satellites visibles. Le circuit de traitement 63 compare les tests des N différentes familles, où le iemθ satellite a été enlevé pour la résolution du point de position à N-1 et des points de position à N-2 satellites (1<i<N), puis identifie le satellite défectueux par le fait que seuls les filtres prédicteurs-estimateurs d'une famille, celle ne prenant jamais en compte le satellite défectueux n'a aucun test statistique levé. En effet, outes les autres familles de filtres prédicteurs-estimateurs comparant les points de position à N-1où le satellite défaillant est présent avec des points de position à N-2 satellites ont au moins un test statistique levé. Ce circuit de traitement 63 permet d'éviter l'utilisation du satellite corrompu dans la résolution du point GNSS fourni au système hybride. Pour faciliter la compréhension, les fonctions réalisées dans un dispositif de surveillance de l'intégrité d'un système hybride INS/GNSS ont été illustrées sous forme de blocs séparés mais il est bien évident qu'elles peuvent être remplies par un même calculateur à logique programmé, par exemple le calculateur de gestion du vol si je porteur du système hybride de positionnement est un aéronef.

Claims

REVENDICATIONS 1. Dispositif de surveillance de l'intégrité d'un système hybride constitué d'une centrale inertielle INS (1 ), d'un récepteur de positionnement par satellites GNSS (2) opérant à partir d'une constellation de N satellites visibles, et d'un filtre de Kalman d'hybridation (3) ayant un vecteur d'états correspondant aux erreurs du système hybride, en particulier les erreurs de biais et de dérive résiduelles de la centrale inertielle INS (1), observant les écarts entre les points de positionnement et de vitesse fournis, en coordonnées géographiques, par la centrale inertielle INS (1) et par le récepteur GNSS (2), ayant une matrice d'évolution F modélisant l'évolution des erreurs du système hybride, une matrice d'observation H modélisant les relations entre le vecteur d'états et les écarts observés entre les positions et de vitesses délivrées par la centrale inertielle INS (1) et le récepteur GNSS (2), et un gain K minimisant la covariance de l'erreur faite sur l'estimation a posteriori du vecteur d'états du filtre de Kalman et en particulier des erreurs résiduelles de la centrale inertielle INS (1), et délivrant une estimée a posteriori des erreurs du système hybride qui sert à recaler la centrale inertielle INS (1), caractérisé en ce que le récepteur GNSS (2) délivre en plus d'un point de position effectué à partir des N satellites visibles qu'il a en vue, des points de position P<N-i)/i, i e [1.- -N] résolus avec N-1 satellites visibles déduits de la constellation des N satellites visibles en la privant à chaque fois d'un satellite différent et en ce qu'il comporte un circuit (4) détecteur de problème satellite comportant un banc de N filtres prédicteurs-estimateurs (40j) de l'erreur induite par le satellite qui a été ôté lors de la résolution d'un point de position à N-1 satellites, ayant le gain K et la matrice d'évolution F du filtre de Kalman d'hybridation (3), observant chacun l'écart entre le point de position, en coordonnées géographiques, délivré par le récepteur GNSS (2) en observant les N satellites visibles et l'un des points de position P(N-ιyi, également en coordonnées géographiques, délivrés par le récepteur GNSS (2) en observant N-1 satellites visibles et des circuits de test (41 comparant les états des filtres prédicteurs-estimateurs (40ι) à leurs variances et détectant une panne satellite lorsque le test est positif, l'écart trouvé étant supérieur à un seuil de détection.
2. Dispositif selon la revendication 1 , caractérisé en ce que les seuils de détection sont des seuils statistiques qui tiennent compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré.
3. Dispositif selon la revendication 1 , caractérisé en ce que les seuils de détection sont des seuils statistiques qui tiennent compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré et qui sont fonction du taux de fausse alarme acceptable pour le test.
4. Dispositif selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu'il comporte un circuit (5) d'inhibition de recalage intercalé entre la sortie du filtre de Kalman d'hybridation (3) et une entrée de recalage de la centrale inertielle INS (1), et activé par le circuit (4) détecteur de problème satellite.
5. Dispositif selon la revendication 1 , caractérisé en ce que les filtres prédicteurs-estimateurs (400 du circuit (4) détecteur de problème satellite ont tous la même matrice d'observation.
6. Dispositif selon la revendication 1 , caractérisé en ce que le récepteur GNSS (2) délivre des points de position P(N-I)/Ï i e [1...N] et P(N-2)/y (1≤i<j≤N), en coordonnées géographiques, résolus à partir de N-1 et N-2 satellites déduits des N satellites visibles en retirant à chaque fois un satellite visible différent, le ièmθ pour le point P(N-I)Λ, et en retirant en plus un autre satellite parmi les N -1 restant, le jèmβ pour le point P(N-2)/y, et en ce qu'il comporte un circuit (6) identificateur de satellite défaillant comportant un banc de Nx(N-1)/2 filtres prédicteurs-estimateurs (61 y) estimateur de l'erreur induite conjointement par deux satellites parmi les N observables ayant le gain K- et la matrice d'évolution F du filtre de kalman d'hybridation (3), observant chacun l'écart entre un point de position (P(N-i)/0, en coordonnées géographiques, délivré par le récepteur GNSS (2) à partir d'une constellation spécifique de N-1 satellites visibles et l'un des points de position P(N-2)/y délivrés par le récepteur GNSS (2) à partir d'une constellation de (N-2) satellites visibles déduite de la constellation spécifique de (N-1) satellites visibles privée de l'un de ses satellites, le jôme, les filtres prédicteurs- estimateurs pouvant être regroupés par familles de N-2 éléments en fonction de la constellation spécifique de N-1 satellites prise en compte, un banc de circuits de test (62y) comparant les états des filtres prédicteurs-estimateurs (61 y) à leurs variances et détectant une anomalie lorsque l'écart trouvé est supérieur à un seuil de détection, et un circuit de traitement des résultats des tests (63) centralisant les tests levés identifiant, en cas d'anomalie détectée, un satellite fautif comme étant le satellite exclu d'un point de position résolu avec N-1 satellites dont la famille de filtres prédicteurs-estimateurs est la seule à n'avoir aucun de ses éléments détectant une anomalie.
7. Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que les seuils de détection des circuits de test (62y) du circuit (6) identificateur de satellite défaillant sont des seuils statistiques tenant compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré.
8. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que les seuils de détection des circuits de test (62 y) du circuit (6) identificateur de satellite défaillant sont des seuils statistiques qui tiennent compte de la covariance associée au type d'erreur de positionnement considéré et qui sont fonction du taux de fausse alarme acceptable pour le test.
9. Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que les filtres prédicteurs-estimateurs (61 y) du circuit (6) identificateur de satellite défaillant ont tous la même matrice d'observation.
10. Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que les filtre prédicteurs-estimateurs (40j, 61 y) du circuit (4) détecteur de problème satellite et du circuit (6) identificateur de satellites défaillant ont tous la même matrice d'observation.
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