JP2009139281A

JP2009139281A - 測位方法

Info

Publication number: JP2009139281A
Application number: JP2007317375A
Authority: JP
Inventors: Toshiyuki Aoki; 利幸青木
Original assignee: Xanavi Informatics Corp
Current assignee: Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Priority date: 2007-12-07
Filing date: 2007-12-07
Publication date: 2009-06-25
Anticipated expiration: 2027-12-07
Also published as: JP5164546B2

Abstract

【課題】マルチパスの誤検出および未検出を低減しマルチパスの影響を受けない高精度な位置を表示する。
【解決手段】測位衛星が発信する軌道情報および時刻情報を受信するステップ（２０１）と、受信した時刻情報をもとに測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップ（２０６，２０７）と、受信した軌道情報および時刻情報をもとに前記測位衛星の位置を算出するステップと、算出された擬似距離および測位衛星の衛星位置をもとに受信機の現在位置を算出するステップと、受信機の予測位置を算出するステップと、受信機の予測位置および測位衛星の衛星位置をもとに擬似距離の予測量を算出するステップと、前記擬似距離と擬似距離の予測量の差分をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップ（２０８）と、前記予測観測誤差を予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無を判断するステップ（２０９，２１０）を備えた。
【選択図】図３

Description

本発明は、測位方法に係り、特に、測位衛星から送られてくる信号をもとに位置を測定する測位方法に関する。

例えば、特許文献１には、前回の測位結果をもとに受信機位置を予測し、予測した受信機位置をもとに擬似距離の予測量を算出する。次に、前記擬似距離の予測量と観測量の差を算出し、この差が誤差許容範囲を超えた場合、受信波にはマルチパスがあると判断して測位計算に用いないことが示されている。
特開２００３−５７３２７号公報

前記従来技術によれば、測位装置（受信機）が搭載された自動車などの移動体が加減速した場合、予測位置に誤差が生じ、擬似距離の予測量にも誤差が生じる。このような場合において、個々の擬似距離に対してその予測量と観測量の差をもとにマルチパス検出を行うと、加減速による誤差とマルチパスによる誤差との見極めがつかず、マルチパスの誤検出および未検出が増加してしまう。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、マルチパスの誤検出および未検出を低減するものである。

本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。

測位衛星が発信する軌道情報および時刻情報を受信するステップと、受信した時刻情報をもとに測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、受信した軌道情報および時刻情報をもとに前記測位衛星の位置を算出するステップと、算出された擬似距離および測位衛星の衛星位置をもとに受信機の現在位置を算出するステップと、受信機の予測位置を算出するステップと、受信機の予測位置および測位衛星の衛星位置をもとに擬似距離の予測量を算出するステップと、前記擬似距離と擬似距離の予測量の差分をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップと、前記予測観測誤差を予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無を判断するステップを備えた。

本発明は、以上の構成を備えるため、マルチパスの誤検出および未検出を低減することができる。また、これによりマルチパスの影響を受けない高精度な位置を表示することができる。

以下、最良の実施形態を添付図面を参照しながら説明する。図１は、第１の実施形態にかかる測位装置（受信機）を説明する図である。なお、マルチパスの誤検出および未検出の低減は、後述するように擬似距離の予測観測誤差をその標準偏差で除算し、統計的検定を行うことにより実現される。

図１に示すように受信機は、受信手段１０１、演算手段１０２とを備えている。受信手段１０１は、アンテナ、ダウンコンバータ、アナログ・デジタルコンバータ、直交検波器、Ｃ／Ａ(coarse/acquisition)コード生成器、相関検出器、復号器の処理機能を備えている。測位衛星から送られてきた信号（測位信号）をアンテナで受信し、軌道情報、測位衛星状態の情報、電離層遅延計算パラメータなどを含む航法メッセージを検出し、擬似距離（衛星からの距離）、ドップラー周波数および信号強度などの観測データを測定する。なお、測位衛星は、ＧＰＳ衛星、擬似衛星などの宇宙あるいは地上から測位のための信号を発信する装置である。

ＣＰＵ(central processing unit、中央演算処理装置）などの演算手段１０２は、受信手段１０１からの航法メッセージ、擬似距離、ドップラ周波数および信号強度をもとに、マルチパスを検出し、位置、速度および加速度を算出する。

図２は、図１に示す測位装置（受信機）の動作手順を説明する図である。

ステップ２０１：受信手段１０１は、測位衛星からの信号をアンテナで受信し、ダウンコンバート、アナログ・デジタル・コンバート、直交検波、Ｃ／Ａコード生成、相関検出、復号の処理を行うことにより、航法メッセージを検出し、受信時刻、擬似距離、ドップラ周波数および電波強度を測定する。これらの観測データを演算手段１０２に送る。

ステップ２０２：演算手段１０２は、受信した測位衛星の信号の数が４以上である場合、ステップ２０３に進む。３以下である場合、ステップ２０１に進む。

ステップ２０３：演算手段１０２は、１エポック前にマルチパスを検出した場合、ステップ２０５に進む。検出しなかった場合、ステップ２０４に進む。ここで、エポックは観測データの取得時を意味している（佐田達典：GPS測量技術，オーム社（2003年10月）参照）。

ステップ２０４：演算手段１０２は、１エポック前に受信した測位衛星の信号の数が３以下である場合、ステップ２０５に進む。４以上である場合、ステップ２０６に進む。

ステップ２０５：演算手段１０２は、航法メッセージおよび受信時刻をもとに測位衛星位置を算出する。測位衛星位置および擬似距離をもとに単独測位の計算処理を行い、初期位置を算出する。推定量の要素は位置、速度、加速度およびクロック・バイアス（時計誤差）であり、加速度を一次マルコフ過程と仮定する。その推定量の位置に初期位置を、速度、加速度およびクロック・バイアスに０を設定する。また、加速度の時定数の逆数および加速度の分散を所定の値に設定する。状態遷移行列、システム雑音の共分散行列および観測雑音行列を所定の値に設定する。また、推定誤差共分散行列を初期値に設定する。

ステップ２０６：演算手段１０２は、航法メッセージの軌道情報および受信時刻をもとに測位衛星位置を計算する。航法メッセージに含まれる電離層遅延計算パラメータ、測位衛星位置、測位位置および受信時刻をもとに各測位衛星における電離層遅延を算出し、擬似距離から減算し、補正する。

ステップ２０７：演算手段１０２は、対流圏モデルを用いて、測位衛星位置および測位位置をもとに各測位衛星における対流圏遅延を算出する。相対湿度、温度および気圧には所定の値を用いる。対流圏モデルとしてSaastamoinenモデルなどを用いる。擬似距離から対流圏遅延を減算し、補正する。

ステップ２０８：演算手段１０２は、一段予測量の要素である予測測位位置と測位衛星位置の距離を算出し、これを予測擬似距離とする。擬似距離から予測擬似距離を引き、擬似距離の予測観測誤差を算出する。擬似距離の予測観測誤差ν（ｋ）は近似式として式１のように表される。ここで、ｙ（ｋ）は観測量（ここでは擬似距離）、η（ｋ｜ｋ−１）は一段予測量（ここでは位置、速度、加速度、クロック・バイアス）である。

ステップ２０９：演算手段１０２は、式２〜式６を用いて、予測測位位置および測位衛星位置をもとに行列Ｃ（ｋ）を算出する。ここで、（ｘｕ、ｙｕ、ｚｕ）は予測測位位置、（ｘｑ、ｙｑ、ｚｑ）は測位衛星位置、ｑは測位衛星番号、ｉは要素が全て１のベクトル、ｋはエポック、ｍは測位衛星数である。

式７を用いて、擬似距離の予測観測誤差の共分散行列Ｍ（ｋ）を算出する。ここで、Ｐ（ｋ｜ｋ−１）は一段予測量η（ｋ｜ｋ−１）の推定誤差共分散行列、Ｒは観測雑音行列である。

コレスキー因子分解を用いて、Ｍ（ｋ）に対して式８となる正則な行列Ｌ（ｋ）を算出する。ここで、行列Ｌ（ｋ）は予測観測誤差の標準偏差に対応する。

式９を用いて、予測観測誤差をその標準偏差で割って求めたνｓ（ｋ）は、それぞれの要素が互いに独立な正規分布である。

ステップ２１０：演算手段１０２は、式１０で表される検定統計量Ｔ（ｋ）は自由度ｍ−１のχ二乗分布に従う。

そこで、危険率０．０５と定め、マルチパスが発生したという仮説と、マルチパスが発生しなかったという仮説を立てる。検定統計量Ｔ（ｋ）が棄却限界値以下である場合、マルチパスが発生しなかったと判定する。大きい場合、マルチパスが発生したと判定する。なお、危険率は０．０５以外の値でも構わない。

ステップ２１１：マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ２０１に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ２１２に進む。

ステップ２１２：演算手段１０２は、以下のように、擬似距離一重差をもとにカルマンフィルタを用いて、位置、速度、加速度、クロック・バイアス、それらの推定誤差共分散を推定する。

式１１を用いて、カルマンゲイン行列Ｋ（ｋ）を計算する。

式１２および式１３を用いて、位置、速度、加速度およびクロック・バイアスの推定量η（ｋ｜ｋ）および一段予測量η（ｋ＋１｜ｋ）を計算する。ここで、Φ（Δｔ、α）は状態遷移行列、Δｔは観測データのサンプリング間隔、αは加速度の時定数の逆数である。推定量の位置が測位位置に、一段予測量の位置が予測測位位置になる。

式１４および式１５を用いて、η（ｋ｜ｋ）およびη（ｋ＋１｜ｋ）の推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ｜ｋ）およびＰ（ｋ＋１｜ｋ）を計算する。ここで、Ｑ（ｋ）はシステム雑音の共分散行列である。

ステップ２１３：演算手段１０２は、式１６〜式１９を用いて、擬似距離の予測観測誤差ν（ｋ）をもとに三次元位置および平面の測位位置の予測誤差ｅＰおよびｅＨを算出する。ここで、Ａｊｌは行列Ａのｊ行ｌ列の要素、νｑはベクトルνの要素、ｅρは衛星クロック、衛星位置、電離層遅延、対流圏遅延、受信機クロックによる擬似距離の誤差である。ｅρを例えば２．１ｍと設定する。

前述したように、測位装置が搭載された自動車などの移動体が加減速した場合、マルチパス検出において、予測位置に誤差が生じ、擬似距離の予測量にも誤差が生じる。この加減速による誤差とマルチパスによる誤差との見極めがつかず、マルチパスの誤検出および未検出が増加してしまう。しかし、図２に示す動作手順によれば、位置、速度および加速度をもとに１エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。

また、図２に示す動作手順によれば、加減速による誤差が発生すると、その誤差は徐々に大きくなり、共分散値が大きくなる。一方、マルチパスによる誤差は突然現れ、発生時は共分散値が小さい。このため、受信した全信号の擬似距離の予測誤差をその標準偏差で除算することにより、マルチパスによる誤差が加減速による誤差に比べて大きく現れ、マルチパスを正確に検出しやすくなる。

また、図２に示す動作手順によれば、擬似距離の予測観測誤差、測位位置および衛星位置をもとに測位位置の予測誤差を算出するため、測位位置の精度（品質）を管理することができる。

次に測位方法の変形例について説明する。

（躍度を推定した測位方法）
図２に示す動作手順において、推定量の要素は位置、速度、加速度、躍度（加加速度）およびクロック・バイアスとし、躍度を一次マルコフ過程と仮定すると、位置、速度、加速度および躍度をもとに一段予測量が算出されるため、加速度までしか予測しない方法に比べて、予測測位位置が加減速の影響を受けにくくなり、擬似距離の予測量に含まれる加減速による誤差が小さくなる。このため、マルチパスを正確に検出できる。

（擬似距離一重差を用いた測位方法）
図２に示す動作手順において、推定量の要素を位置、速度および加速度とし、仰角が最も高い測位衛星を基準衛星とし、観測量を各測位衛星の擬似距離から基準衛星の擬似距離を引いた擬似距離一重差とし、ステップ２０８で各測位衛星の予測擬似距離から基準衛星の予測擬似距離を減算し、これを予測擬似距離の一重差とする。各測位衛星の擬似距離から基準衛星の擬似距離を減算、擬似距離一重差を算出する。擬似距離一重差から予測擬似距離の一重差を減算し、これを擬似距離の予測観測誤差とする。ステップ２０９で演算手段１０２は、式２０〜式２４を用いて、予測測位位置および測位衛星位置をもとに行列Ｃ（ｋ）を算出する。１は基準衛星の番号である。

ステップ２１２で式１２で擬似距離一重差を観測量として推定量を算出する。

上述した処理を行うと、行列Ｃ（ｋ）の要素数がｍ×１０から（ｍ−１）×９に、Ｍ（ｋ）およびＰ（ｋ｜ｋ）の要素数がｍ×ｍから（ｍ−１）×（ｍ−１）に少なくなり、計算量が低減できる。これにより、計算性能が低く、コストが安い演算手段でも実行可能となる。

（予測観測誤差の差分を用いた測位方法）
図２に示す動作手順において、ステップ２０８で式１の代わりに式２５を用いて、擬似距離から予測擬似距離を引いたものから１エポック前のそれを減算し、これを擬似距離の予測観測誤差とする。

ステップ２０９で式７の代わりに式２６を用いて、予測観測誤差の共分散行列Ｍ（ｋ）を算出すると、加減速による誤差は時間とともに連続的に変化するため、擬似距離から予測擬似距離を引いたものの時間差分をとることにより、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出しやすくなる。

（ドップラー周波数を用いた測位方法）
図２に示す動作手順において、推定量を位置、速度、加速度、クロック・バイアスおよび測位衛星の速度とし、観測量を擬似距離、ドップラー周波数および測位装置の速度とする。ステップ２０８で式１の代わりに式２７を用いて、現エポックと1エポック前のドップラー周波数から測位衛星と測位装置の相対速度を求め、現エポックの擬似距離から1エポック前の擬似距離と、測位衛星と測位装置の相対速度を減算し、擬似距離の予測誤差を算出する。ここで、ｙｐ（ｋ）は擬似距離、ｙＤ（ｋ）はドップラー周波数、ｆは搬送波の周波数、ｃは光速である。

ステップ２０９で式７の代わりに式２８を用いて、擬似距離とドップラー周波数の観測雑音行列をもとに擬似距離の予測観測誤差の共分散行列Ｍ（ｋ）を算出する。ここで、Ｒｐは擬似距離の観測雑音行列、ＲＤはドップラー周波数の観測雑音行列である。

ステップ２１２で受信時刻と受信時刻に例えば０．０１秒足し合わせた時刻での位置の差を０．０１秒で除算して、測位衛星の速度を算出し、式１２に用いる。上述した処理を行うと、ドップラー周波数はマルチパスや回折の影響を受けにくいため、ドップラー周波数をともに加減速を精度良く算出でき、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。

図３は、第２の実施形態にかかる測位装置（受信機）を説明する図である。

本実形態における測位装置（受信機）は、受信手段１０１、演算手段１０２、速さセンサ１０３、角速度センサ１０４、加速度センサ１０５とを備えている。

受信手段１０１および演算手段１０２は、第１の実施形態で説明したものである。但し、演算手段１０２は車速、角速度および加速度をもとに、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアス、位置、速度、加速度および方位も算出する。

車速センサなどの速さセンサ１０３は、自動車では車軸などに設置され、速さを出力する。ジャイロなどの角速度センサ１０４は、角速度を出力する。加速度計などの加速度センサ１０５は、加速度を出力する。

図３に示す測位装置（受信機）の動作手順を、図４を用いて説明する。

ステップ３０１：図２に示すステップ２０１〜ステップ２０７を実施し、航法メッセージを検出し、受信時刻、擬似距離、ドップラ周波数および電波強度を測定し、擬似距離を補正する。

ステップ３０２：ステップ２０８〜ステップ２１０を実施し、マルチパスが発生したかどうかを判定する。

ステップ３０３：マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ３０６に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ３０４に進む。

ステップ３０４：ステップ２１２を実施し、位置、速度および加速度の推定値および予測値を算出する。

ステップ３０５：ステップ２１３を実施し、測位位置の予測誤差を算出する。

ステップ３０６：速さセンサ１０３は、速さを出力し、演算手段１０２に送る。角速度センサ１０４は、角速度を出力し、演算手段１０２に送る。加速度センサ１０５は、加速度を出力し、演算手段１０２に送る。演算手段１０２は、速さ、角速度および加速度を受け取る。

ステップ３０７：演算手段１０２は、マルチパスが発生したと判定した場合、ステップ３１０に進む。マルチパスが発生しなかったと判定した場合、ステップ３０８に進む。

ステップ３０８：演算手段１０２は、測位位置の予測誤差が閾値以内である場合、ステップ３０９に進む。大きい場合、ステップ３１０に進む。

ステップ３０９：演算手段１０２は、ステップ３０４で算出した位置、速度および加速度の推定値、１エポック前の位置、速度、加速度および方位をもとに、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出する。

ステップ３１０：演算手段１０２は、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアスをもとに、角速度センサ１０４から出力された角速度および加速度センサ１０５から出力された加速度を補正する。補正された角速度を１エポック前の方位に加算し、方位誤差を減算し、方位を算出する。補正された加速度を１エポック前の速度に加算し、速度誤差を減算し、速度を算出する。算出された速度を１エポック前の位置に加算し、位置誤差を減算し、位置を算出する。

図４に示す動作手順（第２の実施形態）によれば、マルチパスが発生しなかったと判定したとき、測位位置の予測誤差が閾値以内である、位置、速度および加速度の推定値を用いて、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出し補正することができる。このため、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアスを高精度に算出でき、低精度で低価格な角速度センサ１０４および加速度センサ１０５であっても高精度な位置を出力することができる。

以上説明したように、本発明の実施形態によれば、加減速による誤差が発生すると、その誤差は徐々に大きくなり、共分散値が大きくなる。一方、マルチパスによる誤差は突然現れ、発生時は共分散値が小さい。このことを利用し、受信した全信号の擬似距離の予測誤差をその標準偏差で除算する。マルチパスによる誤差は加減速による誤差に比べて大きく現れることになり、マルチパスを高精度に検出できるようになる。これにより、測位位置の精度を向上させることができる。

また、擬似距離一重差とその予測量の差をもとにマルチパスを検出することにより、マルチパス検出や推定量の計算で用いられる行列の要素数が少なくなり、擬似距離でマルチパス検出をする場合に比べて、計算量が低減できる。これにより、計算性能が低く、コストが安い演算手段でも実行可能となる。

また、擬似距離から予測擬似距離を減算したものの時間差分をとり、この時間差分をもとにマルチパス発生を判定する。加減速による誤差は時間とともに連続的に変化するため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出しやすくなる。

また、擬似距離とドップラー周波数をもとにマルチパスを検出する。ドップラー周波数はマルチパスや回折の影響を受けにくいため、ドップラー周波数をもとに加減速を精度良く算出でき、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。

また、位置、速度および加速度をもとに１エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。

また、位置、速度、加速度および躍度をもとに１エポック先の位置を予測するため、高精度に位置を予測できる。このため、加減速による誤差を低減でき、マルチパスを正確に検出できる。

また、擬似距離の予測観測誤差、測位位置および衛星位置をもとに測位位置の予測誤差を算出するため、測位位置の精度（品質）を管理することができる。

また、マルチパスが発生しなかったと判定したとき、測位位置の予測誤差が閾値以内である、位置、速度および加速度の推定値を用いて、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出し補正することができる。このため、角速度センサ１０４および加速度センサ１０５のバイアスを高精度に算出でき、低精度で低価格な角速度センサ１０４および加速度センサ１０５であっても高精度な位置を出力することができる。

また、本実施形態の測位方法を用いた装置をカーナビゲーション装置に接続することにより、マルチパスの悪影響を受けない高精度な位置を表示することができる。また、測位方法で求めた高精度な位置をもとにジャイロや加速度計などのバイアス補正値を高精度に計算することができる。このため、ＧＰＳ衛星などの測位衛星の信号を受信できない状態においても自立航法で高精度な位置を算出できる。

第１の実施形態にかかる測位装置（受信機）を説明する図である。図１に示す測位装置（受信機）の動作手順を説明する図である。第２の実施形態にかかる測位装置（受信機）を説明する図である。図３に示す測位装置（受信機）の動作手順を説明する図である。

符号の説明

１０１受信手段
１０２演算手段
１０３速さセンサ
１０４角速度センサ
１０５加速度センサ

Claims

測位衛星が発信する軌道情報および時刻情報を受信するステップと、
受信した時刻情報をもとに測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、
受信した軌道情報および時刻情報をもとに前記測位衛星の位置を算出するステップと、
算出された擬似距離および測位衛星の衛星位置をもとに受信機の現在位置を算出するステップと、
受信機の予測位置を算出するステップと、
受信機の予測位置および測位衛星の衛星位置をもとに擬似距離の予測量を算出するステップと、
前記擬似距離と擬似距離の予測量の差分をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップと、
前記予測観測誤差を予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無を判断するステップを備えたことを特徴とする測位方法。
測位衛星が発信する軌道情報および時刻情報を受信するステップと、
受信した時刻情報をもとに測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、
受信した軌道情報および時刻情報をもとに前記測位衛星の位置を算出するステップと、
前記算出した擬似距離をもとに算出した擬似距離の一重差および測位衛星の衛星位置をもとに受信機の現在位置を算出するステップと、
受信機の予測位置を算出するステップと、
受信機の予測位置および測位衛星の衛星位置をもとに擬似距離の一重差の予測量を算出するステップと、
前記擬似距離の一重差と擬似距離の一重差の予測量の差分をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップと、
前記予測観測誤差を予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無を判断するステップを備えたことを特徴とする測位方法。
測位衛星が発信する軌道情報および時刻情報を受信するステップと、
受信した時刻情報をもとに測位衛星と受信機との間の擬似距離を算出するステップと、
受信した軌道情報および時刻情報をもとに前記測位衛星の位置を算出するステップと、
算出された擬似距離および測位衛星の衛星位置をもとに受信機の現在位置を算出するステップと、
受信機の予測位置を算出するステップと、
受信機の予測位置および測位衛星の衛星位置をもとに擬似距離の予測量を算出するステップと、
１エポック前すなわち受信時点が１つ前の時点における擬似距離と１エポック前の擬似距離の予測量の差分をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップと、
前記予測観測誤差を予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無を判断するステップを備えたことを特徴とする測位方法。
測位衛星が発信する軌道情報を受信して擬似距離およびドップラー周波数を測定するステップと、
受信した軌道情報および受信時刻をもとに衛星位置を算出するステップと、
擬似距離、ドップラー周波数および衛星位置をもとに受信機の位置を算出するステップと、
擬似距離およびドップラー周波数をもとに擬似距離の予測観測誤差を算出するステップと、
擬似距離の予測観測誤差の共分散行列をもとに擬似距離の予測観測誤差の標準偏差を求めるステップと、
擬似距離の予測観測誤差を擬似距離の予測観測誤差の標準偏差で除算した結果をもとにマルチパスの発生の有無判断するステップを備えたことを特徴とする測位方法。
請求項１ないし３記載の測位方法において、
擬似距離および衛星位置をもとに受信機の位置、速度および加速度を算出し、算出した受信機の位置、速度および加速度をもとに１エポック先の予測位置を算出することを特徴とする測位方法。
請求項１ないし３記載の測位方法において、
擬似距離および衛星位置をもとに受信機の位置、速度、加速度および躍度を算出し、算出した受信機の位置、速度、加速度および躍度をもとに１エポック先の予測位置を算出することを特徴とする測位方法。
請求項１ないし４記載の測位方法において、
擬似距離の予測観測誤差、測位位置および衛星位置をもとに測位位置の予測誤差を算出することを特徴する測位方法。
請求項５記載の測位方法において、
マルチパスが発生しなかったと判断し、かつ測位位置の予測誤差が閾値以内である場合、１エポック前の位置、速度および方位、前記算出した受信機位置および速度をもとに、角速度を出力する角速度センサ手段のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出することを特徴とする測位方法。
請求項５記載の測位方法において、
マルチパスが発生しなかったと判断し、かつ測位位置の予測誤差が閾値以内である場合、１エポック前の位置、速度および方位、前記算出した受信機位置および速度をもとに、角速度を出力する角速度センサ手段のバイアス、加速度を出力する加速度センサ手段のバイアス、位置誤差、速度誤差、方位誤差を算出することを特徴とする測位方法。