JP2008003092A - Ｇｎｓｓアプリケーションのためのエフェメリス拡張方法及び機器 - Google Patents

Abstract

【課題】長期間有効な衛星予測データを計算し、そのデータを圧縮して、圧縮したデータをＧＮＳＳ受信機に供給するための方法及び機器を提示する。
【解決手段】著しく小さいファイルサイズの衛星予測データを生成して、遠くの受信機に送信するために、物理モデルを考慮した多段階の圧縮工程によりデータを圧縮する。
【選択図】図１

Description

この発明は、全体として受信機の位置を計測するための全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）に関する。より詳しくは、この発明は、標準的なＧＮＳＳ技術を用いて実現可能な時間間隔よりもずっと長い時間間隔に渡ってＧＮＳＳ受信機の位置を予測することを可能とする技術に関する。

衛星航法システム（ＧＰＳ）は、全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）の一つの形態である。その他の形態の全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）、例えば、ガリレオシステムが存在する一方、ＧＰＳは、この明細書の目的に関する例と看做すことができる。典型的には、ＧＰＳ受信機は、自分の位置を複数の衛星の放送エフェメリスを用いて計算している。放送エフェメリスは、その名前が示す通り、ＧＰＳ衛星によって放送されている。各衛星は、それ自身のエフェメリスデータだけを送出している。一つの衛星の放送エフェメリスは、その衛星の現在位置と速度の予測値であり、衛星により放送されているＬ１キャリア信号上に変調されている。そのような変調されたデータを受信することができるＧＰＳ受信機は、そのデータを用いて自身の位置を計算している。ＧＰＳの放送エフェメリスは、典型的には、衛星による最初の放送後２〜４時間以内の間許容可能な誤差で衛星位置を生成するものである。ＧＰＳ受信機が、この時間間隔以上の間電源を切られていたか、或いは放送エフェメリスの受信を妨害する構造内に物理的に置かれていた場合、受信機は、期限の過ぎたエフェメリスを使用する必要が有り、それに対応して位置に関する大きな誤差が生じることとなる。

例えば、ダッシュボード又はフロントガラス上に携帯ナビゲーション端末（ＰＮＤ）又はＧＰＳ受信機を取り付けた車両が屋内の車庫に夜通し駐車されていた場合、ＧＰＳ機能は、通常車両が翌日車庫を出た後相当長い間位置を提示することができない。都会におけるビルの谷間の環境では、信号レベルが低い状態と受信信号が大きく妨害される特性のために、ＧＰＳ部分は、衛星からの放送エフェメリスを再生するのに長い時間（１０分まで）かかる。たとえ衛星を追尾していても、エフェメリスが再生されるまで測位することができない。

標準的なＧＰＳ技術では、衛星信号を取得した後に測位を実行するためには、放送エフェメリスデータが必要である。特定の衛星のエフェメリスデータは、典型的には、空が晴れている場合ダウンロードするのに３０秒必要である。信号が弱い（例えば、−１４５ｄＢｍ未満の）場合、信号を復調することができない。弱い信号状態では、エフェメリスデータは、典型的には、補助ネットワークから（Ａ）−ＧＰＳ受信機に伝送される。例えば、携帯電話は、送信されているエフェメリスデータを受信するために、携帯電話用タワーの補助ネットワークを使用することができる。

エフェメリスの拡張により、本来の２時間よりずっと長い時間間隔に渡って一連のエフェメリスを予測することが可能である。典型的には、これらの予測値は、数日間有効である。４日後には、この時間に関する拡張が、実際のエフェメリスから計算した位置に対して精度の劣化を含むようになる。エフェメリスの拡張が良好で、標準的な信号強度状態であるが、信号が断続する場合において、初期測位時間（ＴＴＦＦ）は、典型的には、従来技術のＧＰＳ受信機技術で５〜１５秒の範囲となる。その効果は、（２時間を越える）長い時間間隔後に、特に、難しい環境（例えば、都会のビルの谷間）において、受信機のスイッチを入れた場合に明らかとなる。信号が弱い環境では、リアルタイムの補助データが無くても依然として測位が可能である。使用者が（４日後に）精度が悪くなった測位を許容することができるのであれば、長い期間に渡って、リアルタイムの補助を受ける必要は無い。
特開平１０−０３１０６１号公報

以上のことから、この発明の実施形態は、従来のＧＰＳ放送技術を用いた場合において放送エフェメリスを受信できなかった期間後にＧＰＳ受信機で経験される遅延に対する解決策を提供するエフェメリス拡張技術に関する。

この発明の一つの実施形態では、放送エフェメリスを受信できなかった期間後において、受信機の電源を再び投入するか、或いは放送エフェメリスの受信を妨害する環境から逃れた後５〜１０秒以内に受信機位置の測位結果を得ることができる。一つの主要な点は、航法メッセージの放送とは異なる手段（そのような手段には、例えば、インターネット接続、無線接続又はファイルのダウンロードが含まれる）によりロードされる一連の長期間有効な、或いは拡張されたエフェメリスをＧＰＳ受信機内に保存していることである。

長期間有効なエフェメリスは、衛星の精確な現在位置、基準局での実際の計測から取得した速度と加速度の知識から得ることができる。例えば、（例えば、重力条件、太陽放射線の圧力、太陽と月の引力効果及びヨーバイアスを含む）精確な力学モデルとすることができるモデルを用いて、各衛星の位置を生成することが可能である。この予測フェーズの加工前の結果は、所定の時間間隔毎に精確に予測された位置のシーケンスである。次に、この情報は、圧縮してＧＰＳ受信機に送信され、ＧＰＳ受信機では、その情報の圧縮を解除して、航法用に使用することができる。

この発明の更なる特徴、側面及び利点は、以下における添付図面と共に考慮する好ましい実施形態の詳細な記述から明らかとなる。

以下において、特に図面を参照して、この発明の実施形態を説明する。この発明の一つの実施形態は、補助ネットワークを介した受信機への伝送が出来る限り速く効率的となるように、衛星位置予測情報を出来る限りコンパクトで簡単な手法で迅速に表現する方法である。

図１は、エフェメリス拡張技術の機能例を図示している。この図では、オフィスビル１１０が有り、そのビルの地下の車庫１３０内にＧＰＳ受信機１２０が置かれている。地下の車庫１３０に置かれているＧＰＳ受信機１２０は、ＧＰＳ衛星１５０の放送エフェメリス１４０を受信することができない状態１６０に有る。ＧＰＳ受信機１２０の電源が切られている場合も、同じ受信停止状態となる。

エフェメリス拡張技術は、ＧＰＳ受信機の電源を再び投入するか、或いは妨害する構造から出て、放送エフェメリスを受信可能なエリアに到達した状態１９０に対して有用である。標準的なＧＰＳ技術を使用している場合、妨害する構造を出るか、或いは電源を再び投入した後受信機が位置を確定するのに長時間かかる。この問題は、都会におけるビルの谷間の環境１８０では特に深刻となる。図１では、ＧＰＳ受信機１７０が、車庫１３０を出て、都会におけるビルの谷間の環境１８０に入っている。標準的なＧＰＳ技術を使用している場合、受信機１７０は、信号レベルが低い状態と受信信号が大きく妨害される特性のために、衛星１５０からの放送エフェメリスを再生するのに１０分程かかる可能性が有る。

この発明の一つの実施形態では、一つの形式のエフェメリス拡張技術が、標準的な放送エフェメリスの代わりに使用することができるデータを生成することによって、長期間有効なエフェメリスを実現している。このデータは、衛星軌道予測情報のコンパクトな表現形式である。このデータは、標準放送エフェメリス位置計算モジュールで使用することができる。

衛星位置の予測に使用されるデータは、例えば、クライアント側受信機に送信することができる。データを生成するための一つの方法は、ホスト計算機を使用して、以下に例示する形のデータを生成することである。先ずホスト計算機は、所定の時点で、例えば、９００秒毎に予測衛星位置のシーケンスを取得する。それらの位置は、単純には所定の時点における地球を中心とし地球に固定されたＸ，Ｙ，Ｚ座標であるとともに、衛星の速度、加速度及び／又は衛星のクロック誤差データを含むことができる。

次に、予測衛星位置のシーケンスは、同じ９００秒のサンプリング周期における曲線近似した軌道要素のシーケンスに変換される。この曲線近似は、最小二乗法を含む多くの手法により実行することができる。ここで、「軌道要素」という用語は、衛星軌道の数学モデルでのパラメータと関連したものとする。以下では、ここでの使用に適した幾つかの軌道モデル例を考察する。

図２は、二段階による実施形態の例を詳細に図示している。予測衛星位置のシーケンス２００は、好ましくは、記憶装置又は機械読取り可能な媒体内に組み込まれたソフトウェアコードモジュールであるが、特定用途向けの集積回路又は同様の純粋なハードウェア機器とすることができる軌道要素推定エンジン２０２に提供される。軌道要素推定エンジン２０２内では、予測衛星位置のシーケンス２００に関して、ｔoeを選定している。このｔoeは、予測が有効である時間長を反映した大きさに規定された予め設定した窓内において、予測時間シーケンスの全ての９００秒区間時間タグの各々に対して逐次設定される。予測時間窓の大きさを考慮する際には、最初と最後の幾つかの時点が無視される。例えば、表１に列挙されている、放送エフェメリスの標準的な軌道要素は、予め設定されたｔoeの周りでスライドされる一連の衛星位置の窓を用いて曲線近似される。この発明の一つの実施形態では、現在時点の窓は、前の四つの９００秒区間と後の四つの９００秒区間に渡るものである。

更に、図２は、この発明の一つの実施形態において各軌道要素の時間シーケンスを生成する手順を図示している。例として、二つの軌道要素、Ｍ0 （基準時間での平均近点角）２０４とＣis（軌道傾斜角に対する正弦調和補正項の振幅）２０６が図示されている。これらは、将来時点の衛星位置の計算に使用されるデータ内に保存された軌道要素の中の二つである。このモデル例で使用される要素の残りは、表１に列挙されている。一般的に言うと、二つの範疇の要素が有る。第一の範疇は、図３Ａに図示された軌道面の向きを与えるものである。第二の範疇は、図３Ｂに図示された軌道面内で軌道に沿った衛星位置を与えるものである。第二の組は、一般的にケプラー要素とも称される。

前記の要素は、衛星位置を計算するためにＧＰＳ受信機内の放送エフェメリス位置計算モジュールにより使用される。位置を計算するために使用される一連の式は、以下の通り示される。

式（１）〜（４）は、軌道に沿った衛星位置を計算するために使用される。式（５）と（６）は、空間内における軌道面の向きと軌道面上での軌道を計算するために使用される。

これらの曲線近似の結果は、各軌道要素の時間に関する一連の値となる。如何なる所与の時間ｔに対しても、時点ｔoe＝ｔを中心とする近似曲線から取得した軌道要素と前記の式を用いて、衛星位置の精確な推定値を得ることができる。この推定値の精度は、差分ｔ−ｔoeが増大する程低下する。

次に、拡大された有効期間に渡ってより良好でよりコンパクトな軌道要素の推定値を提供するために、図２に図示されている第二の措置を実行することができる。第一の曲線近似の結果は、図２で例示された要素２０４及び２０６で示される通りの一連の接線軌道要素又は時間ｔoeでの真の軌道及びその速度ベクトルの接線方向における一連の軌道要素である。従って、表１に列挙された各軌道要素は、ここでは別の独立した時間シーケンスと看做される。しかし、摂動論にもとづき、これらの各要素の挙動は、三つの範疇の中の一つに分類され、これらの要素は、永年摂動（連続的なドリフト）、短周期摂動（軌道周期よりも短い周期性）又は長周期摂動（軌道周期よりも長い周期性）のいずれかである。このモデルでは、永年摂動と長周期摂動だけが問題となる。これら二つの摂動は、両方とも様々な次元の多項式として表すとともに、各軌道要素に関する多項式内に組み込むことができる。

従って、第二の曲線近似措置は、好ましくは、記憶装置内に組み込まれたソフトウェアコードモジュールであるが、それに代わって軌道要素推定エンジン２０２、特定用途向け集積回路等の一部とすることもできる多項式推定器２０８と２１０により実行される。多項式による推定は、好ましくは、各要素に対して実行される。

多項式による推定は、それぞれ時間に関して軌道パラメータの値を表す関数であり、定数（一つのパラメータ又は係数）、一次多項式（二つのパラメータ又は係数）、二次多項式（三つのパラメータ又は係数）又は必要に応じてより高次の多項式とすることができる。多項式の次数は、各軌道要素に対して相異なるものとすることができるとともに、所与の軌道要素が所定の精度レベルの劣化を示して、時間に関する衛星位置予測の品質も反映するように調整することができる。更に、多項式の各係数の分解能も、予測データのサイズを一層最小化するように調整される。このようにして、この発明の二段階による実施例として図２に図示されている多項式推定器が首尾よく完成することとなる。

この第二の曲線近似の係数は、予測ファイル内に保存されるとともに、ＧＰＳクライアントに送信される。ここでは、「ファイル」という用語は、広い意味で使われており、一つのデータシーケンス又は関連したデータシーケンスを意味するものとする。このファイルの重要な特徴は、要約すると、このファイルが、データ自体の有効期間と比べて短い一回の時間間隔で、或いは複数の間隔に渡ってＧＮＳＳ受信機に伝送される情報を含むことである。受信機は、ファイル内のパラメータを使用して、時間を用いて各軌道要素の関数をエフェメリスの式に再構成することができ、その場合各関数の形は多項式である。各軌道要素の特定の値は、例えば、ローカルなクロック源、補助ネットワーク又はＧＰＳ週時間の復調により得られる推定時間を用いて計算することができる。モデル化された軌道要素が比較的滑らかに変化するので、ＧＰＳ時間の初期推定値の僅かな誤差が、予測軌道要素に大きな変化を生じさせる可能性は無い。

エフェメリスデータの実際の再構成は、次の通り進めることができる。データが暗号化されている場合、先ずはデータを復号する。データが実際に圧縮されている場合に対して、この発明の実施形態において圧縮されたデータを扱う二つの手法の例を述べる。一つの実施形態では、圧縮されたファイルは、圧縮を解除されて、不揮発性メモリ内に圧縮を解除されたフォーマットで保存されている。それに代わって、計算を実行するのに必要な電子メモリ量を低減するために、ファイルは、圧縮されたフォーマットで保存しておき、実行時に、場合によっては一部だけ圧縮を解除することもできる。

受信機がエフェメリス情報を必要とし、その情報を衛星信号から復調することができない場合、クライアントは、近似したＧＰＳ時間を圧縮解除モジュールに供給することができる。圧縮解除モジュールは、ホストコンピュータから送信されて来たデータを使用して、時間ｔにおける目標衛星のＸ，Ｙ，Ｚ位置を計算するために使用することができる合成型放送エフェメリスを生成する。圧縮解除モジュールは、合成型放送エフェメリスのｔoeとして、並びに各軌道要素に関する入力モデルとして使用される入力時間を用いて各軌道要素を再計算することによって、この機能を実行する。その結果は、標準的なＧＰＳ受信機内に有る放送エフェメリス計算モジュールで用いることができる合成型放送エフェメリスとなる。

図１は、この発明の一つの実施形態によりＧＰＳ受信機に予測ファイルを送信することが可能な手法の図面を含んでいる。ｆｔｐサーバーやウェブサイトからのインターネットによるダウンロード、ＦＭ放送、携帯電話網、その他の精確なデータ伝送を提供する代替策などの手法が有用である。その手法自体は、それ程重要ではないが、サーバーがクライアントからアクセスできる場合、サーバーへのアクセスは、好ましくは、規則的な間隔で、例えば、約２４時間毎に実行される。図１は、受信機が車庫内に有る間受信機に送信することができる無線網を用いて、合成型放送エフェメリスを生成するための予測ファイルを送信する例を図示している。一つの実施形態では、送信データは、様々な軌道要素を予測するために使用される多項式の係数だけを含み、そのためファイルサイズが小さくなる。更に、標準的なデータ圧縮手法を用いて、データを一層圧縮することができる。更に、ビジネスモデルが必要とすれば、様々な暗号化アルゴリズムを用いて、データを暗号化することもできる。

この発明の実施形態は、より多くの段階のモデル化を含むように拡張することが可能であり、その結果より大きくデータが圧縮される。図４では、図２で述べた方法が、軌道要素の変分に関する物理モデルを統合することによって、三つの段階に拡張されている。図４は、又もや衛星位置予測データ４００、推定軌道要素４０４と４０６、モデル推定器４１２と４１４、並びに多項式推定器４０８と４１０を図示している。

軌道推定エンジン４０２は、又もや一連の衛星位置予測値４００を供給される。軌道推定エンジン４０２は、図２と関連して述べたものと同様の手法を用いて、特定の時点ｔoeにおける各要素の曲線近似を実行し、その結果同じく各軌道要素の時間シーケンスが得られる。しかし、各軌道要素の多項式による近似形を作る代わりに、軌道要素の変分に関する物理的な要因の知識を用いて、その変分をモデル化することができる。

この第二段階のモデル化に対して、各軌道要素の変分を記述するために使用することができる既存の物理モデルが有る。一例として、次の式（７）〜（１０）は、月と太陽の引力からの寄与分を昇交点経度Ωと近地点引数ωの変分としてモデル化したものである。

同様に、次の式（１１）と（１２）は、地球重力の方球要素の主要項による同じ要素の寄与分をモデル化した式である。

次の式（１３）〜（１５）は、大気の抵抗力による軌道長半径、公転周期及び公転毎の速度の変分をモデル化したものである。

これらの式は、実際の物理現象をモデル化したものなので、一般的に、これらの現象に関する情報を関数自体の中で伝えることを意図していない多項式関数よりも良好な、軌道要素の変分に関するモデルである。従って、軌道を精確にモデル化するのに必要な情報が、式自体の数学演算の中に含まれているので、物理的なモデル化によって、より少ないパラメータを用いて、より精確でよりファイルサイズの小さいモデルを生成することが可能である。この発明の好ましい実施形態では、これらの演算は、ＧＮＳＳ受信機には送信されず、圧縮解除モジュールにおいて既知なものとされる（メモリ内にプログラミングされているか、或いはメモリにアクセスすることが可能である）。

この発明の実施形態は、特に、放送エフェメリスを含む航法データを断続的に復調することができるＧＮＳＳ受信機で使用する際に有用である。ＧＮＳＳ受信機の圧縮解除モジュールが、この発明による多項式又は同様の関数の係数を送信する実施形態の中の一つにもとづく予測ファイルを保有しており、ＧＮＳＳ受信機が、更に放送エフェメリス又はその他の放送されている衛星位置予測データを復調することができた場合に、新しく受信した放送されている衛星位置予測データを使用して、予測ファイルを更新することが可能である。モデルにおける軌道要素の変分が、長期間に渡って変化する可能性が小さいので、この更新は、一般的に、予測ファイルの定数の係数を新しく受信した放送されている軌道要素で置き換えることによって行われる。従って、ＧＮＳＳ受信機は、ホスト計算機にアクセスするのではなく、放送されている標準的なエフェメリスデータを受信することによって、長期間の精確な衛星位置予測データを使用する機能を更新することができることとなる。

７日間に渡ってＧＰＳ衛星の位置を予測するために使用される放送エフェメリスのサイズは、一般的に数百キロバイトとなる。しかし、この発明の実施形態では、その時間間隔に対するデータサイズを５キロバイト以内に、或いは前述した好ましい実施形態では要素の変分と多項式モデル化法の適用によって約３キロバイトにまで大幅に削減することが達成されている。予測データを前述したフォーマットの中の一つで表すことによって、ファイルヘッダーと選択肢に依存して、数時間有効なエフェメリス全体（有効な全ての衛星）のキロバイト単位への圧縮率を１／５０以下又は約１／５６に、より一般的には１／５０〜１／６０にすることが可能である。このことは、特に、無線網によりデータを送信する場合に重要である。データサイズを小さくすることの利点は、送信方式の単位時間当りのスループットが比較的小さい場合に、より明白となる。

予測ファイルのサイズを更に低減するために、この発明の代替実施形態が可能である。特に、接線軌道に関するモデルは、調和項を強制的にゼロにしたエフェメリス（即ち、アルマナックモデル）として看做すことができ、少し大雑把な形式を持つとともに、精確な多項式近似に馴染まない傾向も有る。表２は、放送エフェメリス要素とアルマナック軌道要素の間の対応関係を示している。

最終的な結果は、ｔoeの周りで比較的良好な予測となるが、変分ｔ−ｔoeが、何と＋／−１／２時間を上回ると急速に劣化してしまう。この特別な実施形態では、放送エフェメリスの一般的な使用可能期間（４時間）よりも頻繁に合成型放送エフェメリスの更新を要求する必要が有るが、その作業は、ＧＰＳクライアントでの局所的なものである。それ以外では変更すること無く、衛星予測アルゴリズムにおいて合成型放送エフェメリスを使用することができる。

この好ましい実施形態は、前記のものと比べて幾つかの利点を有する。それらの利点には、例えば、予測ファイルのサイズが非常に小さいことが含まれ、例を挙げると、この発明の好ましい実施形態では、一週間分の予測データ全体が、５キロバイト以内又は約３キロバイト（２．５〜３．５キロバイト）となる。曲線近似と物理モデルのプロセスを導入した結果、より少ないパラメータでの予測となる。従って、この圧縮手法は、非常に効率的であり、その結果ＧＮＳＳ受信機に送信されるデータ量が少なくなる。予測ファイルは、従来技術では典型的であったホストプロセッサ（例えば、携帯電話のプロセッサ）ではなく、ＧＮＳＳクライアント（不揮発性メモリ）内に保存することが可能となる。更に、この好ましい実施形態は、ＧＮＳＳクライアント側に実装することが容易である。圧縮解除機能は、放送エフェメリスを使用して衛星位置又は受信機位置を計算するソフトウェアであるともに、標準的なＧＮＳＳ受信機のコンポーネントである標準的な放送エフェメリス位置計算モジュールを用いて、放送モデルの代わりに使用することができる、標準的なＧＮＳＳエフェメリスモデルと同じ衛星予測モデルを生成することができる。

この圧縮解除手法は、全ての軌道要素を多項式近似又は同様に単純な関数として表現することができるので、非常に簡単である。簡単な圧縮解除アルゴリズムは、ＧＰＳクライアントに実装して、ホストプロセッサへの負担及び依存性を軽減することができる。

好ましい実施形態の予測形式も、「予測の更新」に非常に適している。予測した日よりも後に衛星から新しい放送エフェメリスを復調することができた場合、予測値の「ずれの解消」のために、軌道パラメータの最新値を使用することができる。軌道要素の変分は、依然として予測から得られるが、放送エフェメリスがより精確な軌道要素を提供する地点から得られる。

好ましい実施形態は、より大きな圧縮能力も提供する。要素の変分に関する物理モデルを統合して、一連の曲線近似パラメータがより一層コンパクトとなるように、幾つかの段階（例えば、三つから四つの段階）の物理的なモデル化にもとづく圧縮手法に拡張することができる。

図５は、本発明の更なる実施形態で使用されているナビゲーション受信器５００を図示している。受信器５００は、衛星位置予測ファイルから圧縮解除を実行する圧縮解除ソフトウェア５０６を操作するプロセッサ５０４（点線で図示）と通信するRF及びDSP前端５０２を持っている。受信器５００は、GNSS測定及び衛星位置予測に基づいた受信器位置を計算するのに使用するナビゲーションソフトウェア５１０を更に備えている。

受信器５００は、上述したように位置予測方法の多様な要素として使用するのが好ましい。RF及びDSP前端５０２は、図５に含まれ無線携帯電話ネットワークのようなRFネットワーク上を伝送されるが、インターネット上のような従来の手段によって受信器５００に伝送され得る予測ファイルを受信し処理する。RF及びDSP前端５０２は、前記予測ファイルを受信し、それをプロセッサ５０４上で操作する圧縮解除ソフトウェア５０６に伝送する。

衛星位置予測は、圧縮解除ソフトウェアに最終的に利用可能であり、衛星予測正確性、衛星位置時間シーケンスに適用された曲線、及び軌道要素圧縮工程中に経験された質及び損失を含む様々な要因に依存する。

圧縮解除後、大部分のシステムは、ここで参考文献として言及されるICD-GPS200水準(改訂版D,IRN−200D-001, ２００６年５月７日)によって特定されるフォーマットで予測を受信する。従って、圧縮解除ソフトウェア５０６は、衛星の位置を評価するために使用できるデータに前記予測を展開し、参考文献として言及されるICD-GPS200水準で特定されたフォーマットに翻訳する。圧縮解除ソフトウェア５０６は、ナビゲーションソフトウェア５１０にICD-GPS２００コード情報を伝送するために標準GPS支援機構を使用するのが好ましい。

インデックスとして「視野の腺に沿って」測定誤差を伝送するICD-GPS200フォ−マット、URA(ユーザ範囲正確性)でファイルされたものがある。図５に関係して記述された実施形態は、同一の変換表（ICD-GPS200の20.3.3.3.1.3.SV 正確性第８４頁参照）を持ち、誤差の全ての源を組み合わせている３次元予測正確性情報を伝送する。時間依存性の一つのシグマの３次元位置予測正確性情報は、多項性の概略として予測ファイルフォーマットに統合されるのが好ましく、そして、予測やその正確性に影響する他の要因に依存する値を持つ同一のインデックス表を使用している５０８でURAとしてナビゲーションソフトウェア５１０に配達される。

図５の実施形態は、GPS受信器用に必要な複雑・統合時間が減少する現存しているGNSSアプリケーションの過度の再設計を要求していないフォーマットで本発明のエフェメリス拡張技術を使用する利点がある。圧縮解除ソフトウェア５０６はURAを計算し、不必要であるが、ナビゲーションソフトウェア５１０と別個にソフトウェアモジュールとして実行される。

この発明の好ましい実施形態の前記の記述は、説明及び解説を目的として示されたものである。この発明を網羅すること、或いはここに開示した形態に厳密に限定することを意図するものではなく、修正及び変更は、前記の教示に照らして可能であるか、或いはこの発明の実施から得ることが可能である。

この発明の原理を説明するために、並びに当業者が、この発明を様々な実施形態又は意図した特定用途に合わせた様々な変化形態において実施・使用することができるような実際の応用例として、（個別に、或いは組み合わせて実施することができる）実施形態を選定して記述したものである。この発明の範囲は、添付の請求項及びそれらの同等物によって画定されるものとする。

エフェメリス拡張技術の機能例 予測データを生成するために使用する好ましい実施形態のブロック図 長期間有効なエフェメリスを生成するための要素変分モデルで使用される軌道要素間の空間的な関係 長期間有効なエフェメリスを生成するための要素変分モデルで使用される軌道要素間の空間的な関係 予測データを生成するために使用する別の好ましい実施形態のブロック図 本発明の更なる実施形態の概略図

符号の説明

１１０ ビル
１２０ ＧＰＳ受信機
１３０ 地下の車庫
１４０ 放送エフェメリス
１５０ ＧＰＳ衛星
１６０ 放送エフェメリスを受信することができない状態
１７０ ＧＰＳ受信機
１８０ ビルの谷間の環境
１９０ 放送エフェメリスを受信可能なエリアに到達した状態
２００ 予測衛星位置の時間シーケンス
２０２ 軌道要素推定エンジン
２０４ 軌道要素Ｍ0 （基準時間での平均近点角）
２０６ 軌道要素Ｃis（軌道傾斜角に対する正弦調和補正項の振幅）
２０８ 多項式推定器
２１０ 多項式推定器
４００ 予測衛星位置の時間シーケンス
４０２ 軌道要素推定エンジン
４０４ 軌道要素Ｍ0 （基準時間での平均近点角）
４０６ 軌道要素Ｃis（軌道傾斜角に対する正弦調和補正項の振幅）
４０８ 多項式推定器
４１０ 多項式推定器
４１２ モデル推定器
４１４ モデル推定器
５００ 受信機
５０２ ＲＦ及びＤＳＰ
５０４ プロセッサ
５０６ 圧縮解除
５０８ ICD-GPS200
５１０ ナビゲーションソフトウェア

Claims (31)

1. ＧＮＳＳ受信機に衛星位置予測データを供給する方法であって、
   少なくとも二つの時点に関する衛星位置を少なくとも示すデータを受信する工程と、
   前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算して、前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道パラメータの推定値を含む一連のデータを生成する工程と、
   前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の推定値に合致するモデル関数の係数を計算する工程と、
   前記の係数をＧＮＳＳ受信機に送信する工程と、
   を有する方法。
2. 当該の軌道モデルが、ＧＰＳの放送エフェメリスにもとづくモデルであり、当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算する工程が、軌道モデルの各軌道要素の近似曲線を計算することで構成される請求項１に記載の方法。
3. 当該の少なくとも二つの時点が、一週間の範囲をカバーするのに十分な時点で構成され、この方法が、当該の係数を５キロバイト以内のサイズのファイルにフォーマッティングする工程を更に有する請求項２に記載の方法。
4. 当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の推定値に合致するモデル関数の係数を計算する工程が、要素の変分にもとづく手法を用いて、当該の係数を計算することで構成される請求項１に記載の方法。
5. 衛星の位置を計算する方法であって、
   一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータを受信する工程と、
   現在時点の推定値を取得する工程と、
   前記の現在時点の推定値とモデル関数の係数で構成されるデータとを用いて、軌道モデルの少なくとも一つの軌道要素の値を予測する工程と、
   前記の軌道モデルを用いて、衛星の位置を予測する工程と、
   を有する方法。
6. 当該の一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータをＧＮＳＳ受信機に接続された不揮発性メモリに保存する工程を更に有する請求項５に記載の方法。
7. ICD-GPS200のユーザ範囲正確性データの一部として予測ファイルの正確な評価を提供する工程を更に有する請求項５に記載の方法。
8. 当該の一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータよりも新しい、軌道モデルの係数の放送されているバージョンを衛星又は補助ネットワークから受信する工程と、
   前記の軌道モデルの係数の放送されているバージョンを用いて、当該の一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータを更新する工程と、
   を更に有する請求項５に記載の方法。
9. 衛星の位置を予測するのに有用なデータを供給する方法であって、
   少なくとも二つの時点に関する衛星位置を少なくとも示すデータを受信する工程と、
   前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算して、前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道パラメータの推定値を含む一連のデータを生成する工程と、
   少なくとも一つの物理モデルを用いて、前記の軌道要素の時間に関する予測変分を計算する工程と、
   前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の時間に関する予測変分に合致するモデル関数の係数を計算する工程と、
   前記の係数をＧＮＳＳ受信機に送信する工程と、
   を有する方法。
10. 当該の軌道モデルが、ＧＰＳの放送エフェメリスにもとづくモデルであり、当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算する工程が、軌道モデルの各軌道要素の近似曲線を計算することで構成される請求項９に記載の方法。
11. 当該の少なくとも二つの時点が、一週間の範囲をカバーするのに十分な時点で構成され、この方法が、当該の係数を５キロバイト以内のサイズのファイルにフォーマッティングする工程を更に有する請求項１０に記載の方法。
12. 当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の推定値に合致するモデル関数の係数を計算する工程が、要素の変分にもとづく手法を用いて、当該の係数を計算することで構成される請求項９に記載の方法。
13. 衛星位置モデルを更新する方法であって、
    衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータを有する情報源から送信される信号を受信する工程と、
    前記の衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータの時間に関する推定値を示すデータをメモリから展開する工程と、
    前記の情報源から受信した衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータを用いて、前記の衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータの時間に関する推定値を示すデータを更新する工程と、
    を有する方法。
14. 当該の衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータの時間に関する推定値を示すデータを更新する工程が、この少なくとも一つのパラメータを用いて、このパラメータの状態を時間に関してモデル化するために使用される多項式関数の定数項を置き換えることを更に含む請求項１３に記載の方法。
15. 当該の情報源が、ＧＮＳＳ衛星である請求項１３に記載の方法。
16. 当該の情報源が、携帯電話の無線網である請求項１３に記載の方法。
17. プログラムコードを組み込んだ機械読取り可能な媒体であって、このコードが実行された場合、コンピュータが、
    一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータを受信する工程と、
    現在時点の推定値を取得する工程と、
    前記の現在時点の推定値とモデル関数の係数で構成されるデータとを用いて、軌道モデルの少なくとも一つの軌道要素の値を予測する工程と、
    前記の軌道モデルを用いて、衛星の位置を予測する工程と、
    を有する方法を実行することとなる媒体。
18. 当該の軌道モデルが、ＧＰＳの放送エフェメリスにもとづくモデルであり、当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の近似曲線を計算する工程が、軌道モデルの各軌道要素の近似曲線を計算することで構成される請求項１７に記載の媒体。
19. ICD-GPS200のユーザ範囲正確性データの一部として予測ファイルの正確な評価を提供する工程を更に有する請求項１７に記載の媒体。
20. 当該の少なくとも二つの時点が、一週間の範囲をカバーするのに十分な時点で構成され、当該の方法が、当該の係数を５キロバイト以内のサイズのファイルにフォーマッティングする工程を更に有する請求項１８に記載の媒体。
21. 当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の推定値に合致するモデル関数の係数を計算する工程が、要素の変分にもとづく手法を用いて、当該の係数を計算することで構成される請求項１７に記載の媒体。
22. プログラムコードを組み込んだ機械読取り可能な媒体であって、このコードが実行された場合、コンピュータが、
    少なくとも二つの時点に関する衛星位置を少なくとも示すデータを受信する工程と、
    前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算して、前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道パラメータの推定値を含む一連のデータを生成する工程と、
    少なくとも一つの物理モデルを用いて、前記の軌道要素の時間に関する予測変分を計算する工程と、
    前記の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の時間に関する予測変分に合致するモデル関数の係数を計算する工程と、
    前記の係数をＧＮＳＳ受信機に送信する工程と、
    を有する方法を実行することとなる媒体。
23. 当該の方法が、一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータをＧＮＳＳ受信機に接続された不揮発性メモリに保存する工程を更に有する請求項２２に記載の媒体。
24. 当該の方法が、
    一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータよりも新しい、軌道モデルの係数の放送されているバージョンを衛星又は補助ネットワークから受信する工程と、
    前記の軌道モデルの係数の放送されているバージョンを用いて、当該の一定の時間間隔内で軌道要素の値を予測するモデル関数の係数で構成されるデータを更新する工程と、
    を更に有する請求項２２に記載の媒体。
25. プログラムコードを組み込んだ機械読取り可能な媒体であって、このコードが実行された場合、コンピュータが、
    衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータを有する情報源から送信される信号を受信する工程と、
    前記の衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータの時間に関する推定値を示すデータをメモリから展開する工程と、
    前記の情報源から受信した衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータを用いて、前記の衛星軌道予測モデルで使用される少なくとも一つのパラメータの時間に関する推定値を示すデータを更新する工程と、
    を有する方法を実行することとなる媒体。
26. 当該の軌道モデルが、ＧＰＳの放送エフェメリスにもとづくモデルであり、当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道モデルに対応した軌道要素の近似曲線を計算する工程が、軌道モデルの各軌道要素の近似曲線を計算することで構成される請求項２５に記載の媒体。
27. 当該の少なくとも二つの時点が、一週間の範囲をカバーするのに十分な時点で構成され、当該の方法が、当該の係数を５キロバイト以内のサイズのファイルにフォーマッティングする工程を更に有する請求項２５に記載の媒体。
28. 当該の少なくとも二つの時点の各々に関する軌道要素の推定値に合致したモデル関数の係数を計算する工程が、要素の変分にもとづく手法を用いて、当該の係数を計算することで構成される請求項２５に記載の媒体。
29. ＧＮＳＳ受信機に衛星位置予測データを供給する方法であって、
    少なくとも二つの時点に関する衛星位置を少なくとも示すデータを受信する工程と、
    圧縮解除モジュールと放送エフェメリス位置計算モジュールとを備えたＧＮＳＳ受信機で使用可能なデータを計算して、特定の衛星システム内で有効な全てのＧＮＳＳ衛星の所定の時間間隔に対する位置を予測する工程と、
    前記のデータを一つのファイルにフォーマッティングして、そのファイルの大きさを、前記の所定の時間間隔を数時間として予測した場合のファイルサイズよりも少なくとも１／５０倍小さいキロバイトサイズとする工程と、
    前記のデータをＧＮＳＳ受信機に送信する工程と、
    を有する方法。
30. 当該の所定の時間間隔が一週間であり、当該のファイルサイズが約３キロバイトである請求項２９に記載の方法。
31. 当該のファイルサイズが５キロバイト以内である請求項２９に記載の方法。

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