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

Un método para proporcionar una solución de posición de navegación de Sistema Global de Navegación porSatélite (GNSS) con integridad garantizada en entornos no controlados,

siendo un entorno no controlado un entornoen el que no son aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priorini de una únicamedición defectuosa como el peor caso, basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección; el métodocomprende:

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

- llevar a cabo un preprocesamiento de dichas mediciones con el fin de detectar y de caracterizar erroreslocales en dichas mediciones, errores locales que no pueden suponerse a priori, incluyendo dichacaracterización proporcionar cotas de error estimadas mediante evaluación de dichas mediciones de fase deportadora y de pseudodistancias, y proporcionar un conjunto de rechazos de mediciones cuando dichacaracterización no es posible;

- usar dichas cotas de error estimadas, junto con las ya proporcionadas por la propia señal acerca de loserrores de satélite e ionosféricos, para construir, en cada medición, un nivel de ruido estimado en dichasmediciones como una entrada para un algoritmo ponderado de Supervisión de Integridad Autónoma deReceptor (RAIM) con el fin de calcular coordenadas de posición y niveles de protección asociados, basándoseen dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias.

Método y sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS con una integridad garantizada en entornos no controlados Campo de la invención La presente invención se refiere al campo de los receptores de los Sistemas Globales de Navegación por Satélite (GNSS, Global Navigation Satellite System) y/o de las aplicaciones basadas en GNSS.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

- Combinaciones de los dos anteriores.

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

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

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

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

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

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

• El comportamiento nominal se caracteriza “a priori” por un nivel de ruido en las mediciones de pseudodistancia... [Seguir leyendo]

1. Un método para proporcionar una solución de posición de navegación de Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) con integridad garantizada en entornos no controlados, siendo un entorno no controlado un entorno en el que no son aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priori ni de una única medición defectuosa como el peor caso, basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección; el método comprende:

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

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

caracterización no es posible;

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

en dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancias.

2. Método de acuerdo con la reivindicación 1, en el que dicha detección y caracterización de errores locales comprende:

-usar detectores de salto de fase de portadora tradicionales y detectores de deslizamiento de ciclo junto con un algoritmo RAIM de fase de portadora, para detectar y rechazar errores de señal reflejada.

3. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que dicha detección y caracterización de errores locales comprende: 30

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

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

5. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que dicho algoritmo RAIM ponderado calcula los niveles de protección asociados considerando la posibilidad de múltiples mediciones defectuosas. 40

6. Método de acuerdo con la reivindicación 2, en el que dicho algoritmo RAIM de fase de portadora excluye las mediciones reflejadas de propagación por trayectos múltiples basándose en inconsistencias entre el efecto Doppler observado y el vector velocidad, con el fin de garantizar la detección y la exclusión de las mediciones reflejadas de propagación por trayectos múltiples, y de calcular velocidad y niveles de protección asociados.

7. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que los errores ionosféricos se compensan basándose en dos mediciones de frecuencia.

8. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que las pseudodistancias suavizadas se calculan 50 basándose en un filtro en tiempo real.

9. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que este comprende usar un algoritmo RAIM de Fase de Portadora, basándose en inconsistencias entre el efecto Doppler observado en las mediciones de fase de portadora acumuladas y el vector velocidad, con el fin de garantizar la detección y la exclusión de las mediciones 55 reflejadas de propagación por trayectos múltiples, y de calcular la velocidad y los niveles de protección asociados, dicho algoritmo modifica la formulación de RAIM ponderada clásica para pseudodistancias, redefiniendo para la fase de portadora el vector de mediciones Z, la matriz de observación H y la matriz de ruido de mediciones R, tal como sigue:

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

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

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

es la distancia estimada desde el receptor

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

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

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

10. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que este usa un algoritmo que, basándose en la correlación de tiempo del error de propagación por trayectos múltiples, caracteriza los errores de pseudodistancia locales -de ruido de receptor y de propagación por trayectos múltiples- en términos de la varianza asociada, en el que las mediciones con errores de propagación por trayectos múltiples excesivos se excluyen para cálculos posteriores y la propagación por trayectos múltiples se mitiga en las mediciones válidas, el algoritmo comprende las siguientes etapas:

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

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

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

especificado a priori

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

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

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

en donde:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

nuevas ambigüedades almacenadas alcanza un mínimo y, adicionalmente, si la velocidad del usuario se encuentra por debajo del mínimo, la primera nueva ambigüedad sesgada se corrige con el más reciente sesgo y siempre que el tiempo pase, el sesgo se estima siguiendo el mismo enfoque que antes, para reaccionar frente a los nuevos deslizamientos de ciclo;

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

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

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

y con la covarianza asociada del error residual de la pseudodistancia suavizada calcula tal como se ha definido anteriormente.

11. Método de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que con el fin de calcular los pesos de los errores de pseudodistancia, la varianza del ruido de cada pseudodistancia i se calcula de acuerdo con las ecuaciones en las 40 Normas de Rendimiento de Operaciones Mínimo (MOPS) actualizando el término de propagación por trayectos múltiples con la caracterización a partir del suavizado de pseudodistancia y estimación de varianza de error

y la matriz de pesos W se construye como:

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

en donde:

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

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

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

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

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

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

MAX, que son una de las soluciones para el problema de valores propios generalizado:

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

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

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

de los vectores unitarios i en el espacio de medición mediante:

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

ASUB (j1, ···j2) es la submatriz de la matriz pseudoinversa H* = (HT PH) -1 HT P, de la solución de mínimos cuadrados de vector de estado = H*Z, con las filas j que se corresponden con las coordenadas del vector de estado de interés:

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

13. Un sistema para proporcionar una solución de posición de navegación de GNSS de al menos una unidad móvil con integridad garantizada en entornos no controlados, siendo un entorno no controlado un entorno en el que no son aplicables las suposiciones ni de un modelo de ruido de mediciones a priori ni de una única medición defectuosa como el peor caso; basándose dicha integridad garantizada en niveles de protección, en el que dicha al menos una unidad móvil (10) comprende:

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

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

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

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

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

basándose en dichas mediciones de fase de portadora y de pseudodistancia.

14. Sistema de acuerdo con la reivindicación 13, en el que la unidad móvil (10) además comprende un transceptor de telecomunicaciones de datos inalámbrico (13) , dispuesto para enviar dichas coordenadas de posición calculadas y los niveles de protección asociados a una plataforma central (20) , que está dispuesta para proporcionar al menos a un usuario autorizado (30) dichas coordenadas de posición de dicha unidad móvil (20) junto con una información de garantía de integridad asociada.

15. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-14, en el que dicha unidad móvil (10) tiene interfaces con otros dispositivos externos. 40

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

17. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-16, en el que dicha unidad móvil (10) tiene una interfaz con un odómetro ubicado en la unidad móvil, con el fin de usar las mediciones del odómetro para reducir el error de estimación de posición.

18. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-17, en el que dicho receptor GPS/SBAS (11) de la unidad móvil (10) es un receptor Galileo o GPS y Galileo combinados.

19. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-18, en el que este proporciona además las coordenadas de velocidad de la unidad móvil.

20. Sistema de acuerdo con la reivindicación 19, en el que para el cálculo de la integridad el sistema se configura para considerar la velocidad del usuario móvil. 10

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

22. Sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 13-21, en el que la posición y los niveles de protección calculados se combinan con información de GIS externa en relación con las carreteras y calles, verificada para asegurar su integridad.

23. Sistema de acuerdo con la reivindicación 22, en el que dicha información externa está relacionada con la 20 topografía de la superficie (información en 3D) .

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

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

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