JP2013068451A - 位置算出方法及び位置算出装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】位置算出の正確性を向上させるための新しい手法の提案。
【解決手段】ＧＰＳ衛星からＧＰＳ衛星信号を受信する。そして、受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境（オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境等）別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する。そして、受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定し、決定した位置算出方法に従って位置を算出する。
【選択図】図９

Description

本発明は、測位用衛星から受信した衛星信号を利用して位置を算出する方法等に関する。
測位用信号を利用した測位システムとしては、ＧＰＳ（Global Positioning System）が広く知られており、携帯型電話機やカーナビゲーション装置等に内蔵されたＧＰＳ受信機に利用されている。ＧＰＳでは、複数のＧＰＳ衛星の位置や各ＧＰＳ衛星までの擬似距離等の情報を用いた位置計算を行って、ＧＰＳ受信機の位置（位置座標）や時計誤差（クロックバイアス）を求める。
位置計算としては、複数の測位用衛星についてＧＰＳ受信機で観測される擬似距離に含まれ得る誤差（以下、「擬似距離誤差」と称す。）の二乗和を最小化させる、いわゆる最小二乗法を利用した位置計算が広く利用されている。この最小二乗法を利用した位置計算は、各測位用衛星について、擬似距離誤差がゼロ近傍の値になることを想定した手法に基づくものである。
しかし、擬似距離には多種多様の誤差成分が含まれ得る。例えば、アーバンキャニオン等のマルチパス環境でＧＰＳ受信機が受信する信号は、測位用衛星から送出される衛星信号である直接波に、建物や地面等に反射した反射波や障害物を透過した透過波、障害物を回折した回折波等の間接波が重畳したマルチパス信号となる。間接波は直接波よりも長い経路長でＧＰＳ受信機に到達する。このため、観測される擬似距離には、間接波の存在に起因する大きな誤差が含まれ得る。従って、擬似距離誤差がゼロ近傍の値になることを想定して位置計算を行うことが必ずしも適切であるとは限らない。
そこで、例えば、衛星信号の受信環境を判定した上で、その受信環境に応じた適切な位置算出方法を決定して位置を算出することが考えられる。例えば、特許文献１には、衛星信号の受信環境を判定する一手法が開示されている。
特開２００８−２６１３４号公報
特許文献１の手法では、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号の電界強度やＧＰＳ衛星の天空配置等に基づいて、ＧＰＳ衛星信号の受信環境を判定している。しかし、上述したマルチパス環境等では、直接波と間接波の振幅や位相の相対関係が随時変化することにより、ＧＰＳ衛星信号の伝播状況が時々刻々と変化する。その結果、擬似距離誤差が瞬間的に大きく変化する傾向がある。
この場合、特許文献１の手法のように、あるタイミングにおける電界強度や天空配置等の瞬間値に着目してＧＰＳ衛星信号の受信環境を判定したとしても、必ずしも正しい判定がなされるとは限らないという問題がある。誤って判定した受信環境に基づいて位置算出方法を決定して位置を算出した場合、算出位置の正確性が低下してしまう。
本発明は上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、位置算出の正確性を向上させるための新しい手法を提案することにある。
以上の課題を解決するための第１の形態は、測位用衛星から衛星信号を受信することと、前記受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出することと、前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定することと、前記決定した位置算出方法に従って位置を算出することと、を含む位置算出方法である。
また、他の形態として、測位用衛星から衛星信号を受信する受信部と、前記受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する確からしさ算出部と、前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定する決定部と、前記決定した位置算出方法に従って位置を算出する位置算出部と、を備えた位置算出装置を構成することとしてもよい。
測位用衛星から受信した信号の電波状態を示す指標値とは、例えば、測位用衛星から受信した信号の信号強度（電界強度）といった値に相当する。第１の形態等によれば、電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する。確率分布モデルを用いることで、受信環境別の確からしさを簡易且つ適切に算出することができる。そして、算出した受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定して位置算出を行うことで、位置算出の正確性を向上させることができる。
また、第２の形態として、第１の形態の位置算出方法において、前記指標値は、前記受信した信号の信号強度及び信号強度のばらつき度合を含み、前記確からしさの算出は、前記信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルと、前記ばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルとを用いて、受信環境別の確からしさを算出することである、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第２の形態によれば、受信した信号の信号強度及び信号強度のばらつき度合を、電波状態を示す指標値とする。そして、信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルと、信号強度のばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルとを用いて、受信環境別の確からしさを算出する。信号強度を確率変数とした確率分布モデルに加えて、信号強度のばらつき度合を確率変数とした確率分布モデルを用いることで、受信環境別の確からしさを的確に算出することができる。
また、第３の形態として、第１又は第２の形態の位置算出方法において、前記受信環境には、少なくとも、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境が含まれ、前記確からしさの算出は、前記３つの受信環境それぞれの確からしさを算出することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第３の形態によれば、少なくとも、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境それぞれの確からしさを算出することができる。
また、第４の形態として、第１〜第３の何れかの形態の位置算出方法において、前記受信環境には、少なくとも、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境が含まれ、前記確からしさの算出は、前記２つの受信環境それぞれの確からしさを算出することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第４の形態によれば、少なくとも、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれの確からしさを算出することができる。
また、第５の形態として、第１〜第４の何れかの形態の位置算出方法において、前記位置算出方法の決定は、前記受信環境別の確からしさから受信環境を判定することと、当該判定した受信環境に対応付けて定められた位置算出方法を選択することとを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第５の形態によれば、受信環境別の確からしさから判定した受信環境に対応付けて定められた位置算出方法を選択する。受信環境と対応付けて位置算出方法を定めておくことで、その受信環境に適した位置算出方法に従って位置を算出することができる。
また、第６の形態として、第１〜第５の何れかの形態の位置算出方法において、前記位置算出方法の決定は、前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出演算式の係数を決定することで、前記位置算出方法を決定することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第６の形態によれば、受信環境別の確からしさを用いて位置算出演算式の係数を決定することで、受信環境毎に位置算出演算式を適正化することができる。適正化された位置算出演算式に従って位置を算出することで、位置算出の正確性を一層向上させることができる。
また、第７の形態として、第１〜第６の何れかの形態の位置算出方法において、前記位置算出方法の決定は、擬似距離に含まれ得る擬似距離誤差の確率分布を示す擬似距離誤差分布のモデル式を決定することを含み、前記位置の算出は、前記擬似距離誤差分布のモデル式を用いて位置を算出することを含む、位置算出方法を構成することとしてもよい。
この第７の形態によれば、擬似距離に含まれ得る擬似距離誤差の確率分布を示す擬似距離誤差分布のモデル式を決定し、当該擬似距離誤差分布のモデル式を用いて位置を算出する。受信環境別の確からしさを用いて擬似距離誤差分布のモデル式を決定して位置算出に利用することで、位置算出の正確性を向上させることができる。
信号強度の時系列変化を受信環境別に測定した実験結果の一例。 信号強度標準偏差の時系列変化を受信環境別に測定した実験結果の一例。 （１）信号強度確率分布モデル（オープンスカイ環境）。（２）信号強度確率分布モデル（インドア環境）。（３）信号強度確率分布モデル（マルチパス環境）。 （１）信号強度標準偏差確率分布モデル（オープンスカイ環境）。（２）信号強度標準偏差確率分布モデル（インドア環境）。（３）信号強度標準偏差確率分布モデル（マルチパス環境）。 （１）信号強度確率分布モデル（直接波受信環境）。（２）信号強度確率分布モデル（間接波受信環境）。 （１）信号強度標準偏差確率分布モデル（直接波受信環境）。（２）信号強度標準偏差確率分布モデル（間接波受信環境）。 擬似距離誤差正規混合分布の説明図。 （１）擬似距離誤差分布決定用モデル（直接波モデル）。（２）擬似距離誤差分布決定用モデル（間接波モデル）。 擬似距離誤差分布決定用テーブルのテーブル構成例。 携帯型電話機の機能構成の一例を示すブロック図。 ベースバンド処理回路部の回路構成の一例を示す図。 ベースバンド処理の流れを示すフローチャート。 受信環境判定処理の流れを示すフローチャート。 見通し判定処理の流れを示すフローチャート。 位置算出処理の流れを示すフローチャート。 変形例における擬似距離誤差分布決定用テーブルのテーブル構成図。 変形例における擬似距離誤差分布決定用テーブルのテーブル構成図。 変形例における擬似距離誤差分布決定用テーブルのテーブル構成図。
以下、図面を参照して、本発明を適用した好適な実施形態について説明する。本実施形態は、衛星測位システムの一種であるＧＰＳ（Global Positioning System）を適用した実施形態である。但し、本発明を適用可能な実施形態が以下説明する実施形態に限定されるわけでないことは勿論である。
１．原理
ＧＰＳを利用した衛星測位システムにおいて、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星は、エフェメリスやアルマナックといった衛星軌道データを含む航法データを、測位用の衛星信号の一種であるＧＰＳ衛星信号に乗せて発信している。ＧＰＳ衛星信号は、拡散符号の一種であるＣ／Ａ（Coarse and Acquisition）コードによって、スペクトラム拡散方式として知られるＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）方式によって変調された１．５７５４２［ＧＨｚ］の信号である。Ｃ／Ａコードは、コード長１０２３チップを１ＰＮフレームとする繰返し周期１ｍｓの擬似ランダム雑音符号であり、各ＧＰＳ衛星に固有のコードである。
ＧＰＳでは、複数のＧＰＳ衛星の位置や、ＧＰＳ受信機から各ＧＰＳ衛星までの擬似距離等の情報を用いた位置計算を行って、ＧＰＳ受信機の位置や時計誤差を算出する。擬似距離は、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号に対して、位相方向の相関演算を行うことで得られるコード位相を利用して求められる。
コード位相は、ＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ衛星信号のＣ／Ａコードの位相である。観念的には、ＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機との間には複数のＣ／Ａコードが並んでいると考えることができる。ＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機との間の距離は、ちょうどＣ／Ａコードの整数倍の長さになるとは限らず、端数部分が生じ得る。この擬似距離の端数部分に相当するのがコード位相である。なお、擬似距離の整数部分は、ＧＰＳ受信機及びＧＰＳ衛星の概略の位置から求めることができる。
本実施形態では、「擬似距離」とは、原則としてＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機との間の観測した距離全体（整数部分＋端数部分）を指すこととして説明するが、コード位相（端数部分）のみを指すこととして実施形態を構成することも勿論可能である。
ＧＰＳを利用した衛星測位システムでは、種々の誤差要因が存在するため、ＧＰＳ受信機で観測される擬似距離には種々の誤差が重畳する。例えば、衛星クロックの誤差や、衛星軌道情報の誤差、電離層遅延、対流圏遅延、ＧＰＳ受信機内部で生じるノイズ信号による誤差などである。この擬似距離誤差の分布をどのように仮定して位置計算を行うべきかが問題となる。
そこで、本実施形態では、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する。そして、受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定し、決定した位置算出方法に従って位置を算出する。
１−１．受信環境別の確からしさの算出
（１）オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の判定
図１は、ＧＰＳ衛星信号の受信信号の信号強度の時系列変化を受信環境別に測定した実験結果の一例を示す図である。あるＧＰＳ衛星について、オープンスカイ環境と、インドア環境と、マルチパス環境との３つの受信環境それぞれについて、受信した信号の信号強度の時系列変化を調べる実験を行った。
本実施形態では、次のようにして信号強度を算出する。ＧＰＳ衛星信号を受信した信号のＩＱ成分それぞれについて相関演算を行い、相関ピーク値を算出する。そして、相関ピーク値のＩ成分及びＱ成分の２乗和の平方根を受信信号の信号強度とする。信号強度は、受信した信号の電波状態を示す指標値の一例である。
図１において、横軸は時間（秒）であり、縦軸は信号強度である。オープンスカイ環境での信号強度を白ダイヤ形のプロットで、インドア環境での信号強度を白三角形のプロットで、マルチパス環境での信号強度を黒丸のプロットでそれぞれ示している。
この図を見ると、オープンスカイ環境では、信号強度が安定して高い値を維持しており、変動は比較的小さい。インドア環境では、信号強度が安定して低い値を維持しており、変動は微小である。これらに対し、マルチパス環境では、信号強度の変動が他の受信環境と比べて大きく、値が上下に大きくばらついていることがわかる。
図２は、信号強度のばらつき度合の時系列変化を受信環境別に測定した実験結果の一例を示す図である。信号強度のばらつき度合として、過去５秒間分の信号強度から信号強度の標準偏差（以下、「信号強度標準偏差」と称す。）を算出し、その時系列変化をプロットした。信号強度標準偏差（信号強度のばらつき度合）は、受信した信号の電波状態を示す指標値の一例である。
実験の結果、インドア環境については、オープンスカイ環境と略同一の結果が得られた。そのため、図２では、オープンスカイ環境とマルチパス環境についてのみ結果を図示している。オープンスカイ環境での信号強度標準偏差を白ダイヤ形のプロットで示し、マルチパス環境での信号強度標準偏差を黒丸のプロットで示している。
この図を見ると、オープンスカイ環境（インドア環境でも同様）では、信号強度標準偏差は安定して低い値を維持しており、変動は微小である。つまり、オープンスカイ環境やインドア環境では、信号強度のばらつき度合は小さくなる傾向がある。しかし、マルチパス環境では、信号強度標準偏差の変動が他の受信環境と比べて大きく、値が上下に大きく振動していることがわかる。
都市部などのマルチパス環境では、直接波と間接波の振幅や位相の相対関係が変化することにより、ＧＰＳ衛星信号の伝播状況が時々刻々と変化する。その結果、相関演算で得られる相関ピーク値の瞬時値が大きくばらつくため、相関ピーク値から算出される信号強度も大きくばらつく傾向がある。つまり、信号強度や信号強度のばらつき度合に関して、マルチパス環境は、オープンスカイ環境やインドア環境と大きく異なる特性を示すことがわかる。また、オープンスカイ環境とインドア環境とを比べてみても、特に信号強度について異なる特性を示すことがわかる。
本願発明者は、この実験結果に基づいて、信号強度及び信号強度のばらつき度合を、統計的にモデル化することを考えた。詳細には、いくつかのＧＰＳ衛星からの受信信号について、異なる受信環境で信号強度及び信号強度標準偏差の測定データを収集し、これらを統計的に解析することで、信号強度及び信号強度標準偏差の時系列変化に基づく確率分布モデルを生成した。
図３は、信号強度の変化に基づき生成したモデルである信号強度確率分布モデルの一例を示す図である。信号強度確率分布モデルは、信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルの一例である。図３（１）はオープンスカイ環境のモデルであり、図３（２）はインドア環境のモデルであり、図３（３）はマルチパス環境のモデルである。各図において、横軸は信号強度であり、縦軸は確率密度である。
図３（１）のオープンスカイ環境のモデルは、信号強度「３００」近傍の値を中心とする正規分布と、信号強度「７００」近傍の値を中心とする正規分布との２つの正規分布を混合した略正規混合分布の形状を成している。２つのピークが生じているのは、いくつかのＧＰＳ衛星について測定したデータを統計処理したため、天頂方向の衛星群と、地平線付近の衛星群とで、算出される信号強度に違いが生じたためである。信号強度が大きい方のピークが天頂方向の衛星群のピークに対応し、信号強度が小さい方のピークが地平線付近の衛星群のピークに対応する。
図３（２）のインドア環境のモデルも、正規混合分布に近い形状を成している。つまり、信号強度「５０」近傍の値を中心とする正規分布と、信号強度「２００」近傍の値を中心とする正規分布とを混合した略正規混合分布の形状を成している。２つのピークが生じているのは、屋内に設けられた窓の位置に応じて、ＧＰＳ受信機からの各ＧＰＳ衛星の見通しが異なるためである。つまり、窓側の方位のＧＰＳ衛星からは直接波に相当する信号を受信することができるため信号強度は大きくなるが、それ以外の方位のＧＰＳ衛星からは直接波を受信することができず、間接波を受信することになるため、信号強度は小さくなる傾向があるためである。信号強度が大きい方のピークが見通し内の衛星群のピークに対応し、信号強度が小さい方のピークが見通し外の衛星群のピークに対応する。
図３（３）のマルチパス環境のモデルも、正規混合分布に近い形状を成している。つまり、信号強度「６００」近傍の値を中心とする正規分布と、信号強度「１５０」近傍の値を中心とする正規分布とを混合した略正規混合分布の形状を成している。２つのピークが存在するのは、マルチパス環境では直接波及び間接波の２種類の信号が観測されるためである。信号強度が大きい方のピークが直接波のピークに対応し、信号強度が小さい方のピークが間接波のピークに対応する。
図４は、信号強度標準偏差の時系列変化に基づき生成したモデルである信号強度標準偏差確率分布モデルの一例を示す図である。信号強度標準偏差確率分布モデルは、信号強度のばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルの一例である。図４（１）はオープンスカイ環境のモデルであり、図４（２）はインドア環境のモデルであり、図４（３）はマルチパス環境のモデルである。各図において、横軸は信号強度標準偏差であり、縦軸は確率密度である。
オープンスカイ環境及びインドア環境のモデルは、信号強度標準偏差「５」近傍の値に高いピークを有し、幅の狭い略正規分布を成している。これは、図２で説明したように、オープンスカイ環境やインドア環境では、信号強度のばらつき度合が小さくなる傾向があるためである。それに対し、マルチパス環境のモデルは、信号強度標準偏差「１０」近傍の値に低いピークを有し、「１００」近傍の値まで信号強度標準偏差が広範に分布した裾野の広い分布を成している。これは、図２で説明したように、マルチパス環境では、信号強度のばらつき度合が大きくなる傾向があるためである。
上記の確率分布モデルを用いて、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境それぞれの確からしさを算出する。具体的には、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号の信号強度を算出する。そして、図３の信号強度確率分布モデルを用いて、測定した信号強度から受信環境別に確率密度（以下、「第１の確率密度」として説明する。）を求める。また、過去所定期間分（例えば過去５秒間分）の信号強度に基づいて、信号強度のばらつき度合である信号強度標準偏差を算出する。そして、図４に示した信号強度標準偏差確率分布モデルに従って、算出した信号強度標準偏差から受信環境別に確率密度（以下、「第２の確率密度」として説明する。）を求める。
次いで、受信環境別に受信環境判定用指標値を算出する。例えば、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の各受信環境それぞれについて、対応する受信環境同士で第１の確率密度と第２の確率密度とを乗算した値を受信環境判定用指標値とする。そして、例えば、受信環境別に算出された受信環境判定用指標値の比率から、各受信環境の確からしさを算出する。
具体的には、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの環境それぞれの受信環境判定用指標値の比率に基づき、例えば百分率を用いて、オープンスカイ環境がＡ［％］、インドア環境がＢ［％］、マルチパス環境がＣ［％］（但し、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＝１００）というように、３つの受信環境それぞれの確からしさを算出する。
各受信環境について、図３の信号強度確率分布モデルは、統計的に見て信号強度がどの範囲に多く分布するかを示している。また、図４の信号強度標準偏差確率分布モデルは、統計的に見て信号強度標準偏差がどの範囲に多く分布するかを示している。そのため、第１の確率密度と第２の確率密度との積が最大である受信環境、つまり、確からしさが最大である受信環境を、ＧＰＳ受信機の現在の受信環境と判定することができる。
（２）直接波受信環境及び間接波受信環境の判定
インドア環境では、ＧＰＳ受信機から見て、見通し内のＧＰＳ衛星と、見通し外のＧＰＳ衛星とが混在する状況が生ずる。例えば、南側に窓が設けられた部屋の窓辺で位置算出を行う場合、南側の方位に位置するＧＰＳ衛星は見通し内となるが、それ以外の方位に位置するＧＰＳ衛星は見通し外となる。見通し内のＧＰＳ衛星からは直接波を受信可能であるが、見通し外のＧＰＳ衛星からは直接波の受信が不可能な場合が殆どである。
そこで、本実施形態では、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境を想定する。そして、この２つの受信環境それぞれの確からしさを算出し、その算出結果に基づいて、直接波受信環境及び間接波受信環境の判定を行う。本実施形態では、この直接波受信環境及び間接波受信環境の判定結果の用途の一例として、捕捉した各ＧＰＳ衛星の見通し判定を行う。
図５は、直接波受信環境及び間接波受信環境の信号強度確率分布モデルを示す図である。これらのモデルは、信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルの一例である。図５（１）が直接波受信環境のモデルを示し、図５（２）が間接波受信環境のモデルを示す。図の見方は図３と同じである。
直接波受信環境の信号強度の確率分布モデルは、図３（１）に示したオープンスカイ環境での信号強度確率分布モデルと略同一の形状を成している。それに対し、間接波受信環境の信号強度の確率分布モデルは、信号強度「３０」近傍の値に鮮鋭なピークを有する形状を成しており、その広がりは小さくなっていることがわかる。
図６は、直接波受信環境及び間接波受信環境の信号強度標準偏差確率分布モデルを示す図である。これらのモデルは、信号強度のばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルの一例である。図６（１）が直接波受信環境のモデルを示し、図６（２）が間接波受信環境のモデルを示す。図の見方は図４と同じである。
直接波受信環境の信号強度標準偏差の確率分布モデルは、信号強度標準偏差「６」近傍の値にピークを有し、比較的広い裾野を有する略正規分布形状を成している。また、間接波受信環境の信号強度標準偏差の確率分布モデルは、信号強度「３」近傍の値に高いピークを有し、直接波と比べて狭い幅を有する略正規分布形状を成している。
上記の確率分布モデルを用いて、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれの確からしさを算出する。具体的には、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号の信号強度を算出する。そして、図５の信号強度確率分布モデルを用いて、測定した信号強度から受信環境別に確率密度（以下、「第３の確率密度」として説明する。）を求める。また、過去所定期間分（例えば過去５秒間分）の信号強度に基づいて、信号強度のばらつき度合である信号強度標準偏差を算出する。そして、図６に示した信号強度標準偏差確率分布モデルに従って、算出した信号強度標準偏差から受信環境別に確率密度（以下、「第４の確率密度」として説明する。）を求める。
次いで、受信環境別に見通し判定用指標値を算出する。例えば、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれについて、対応する受信環境同士で第３の確率密度と第４の確率密度とを乗算した値を見通し判定用指標値とする。そして、例えば、受信環境別に算出された見通し判定用指標値の比率から、各受信環境の確からしさを算出する。
具体的には、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれの見通し判定用指標値の比率に基づき、例えば百分率を用いて、直接波受信環境がＤ［％］、間接波受信環境がＥ［％］（但し、Ｄ＋Ｅ＝１００）というように、２つの受信環境それぞれの確からしさを算出する。そして、「Ｄ＞Ｅ」であれば、直接波受信環境が優位であり、当該捕捉衛星は見通し内の衛星と判定する。他方、「Ｄ＜Ｅ」であれば、間接波受信環境が優位であり、当該捕捉衛星は見通し外の衛星と判定する。
１−２．位置算出方法の決定
次に、上記のようにして算出された受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定する。具体的には、受信環境別の確からしさを用いて位置算出演算式の係数を決定する。位置算出演算式の係数には、擬似距離誤差分布のモデル式の係数が含まれる。擬似距離誤差分布は、擬似距離に含まれ得る誤差を統計的にモデル化した分布である。本実施形態では、複数の正規分布を混合した正規混合分布によって擬似距離誤差をモデル化する。
図７は、擬似距離誤差を正規混合分布でモデル化した擬似距離誤差正規混合分布の一例を示す図である。図７において、横軸は擬似距離誤差“ε”であり、縦軸は確率密度“ｐ（ε）”である。擬似距離誤差正規混合分布は、擬似距離誤差“ε”の確率分布を示す擬似距離誤差分布のモデル式として定義される。本実施形態では、直接波を受信することを想定した正規分布である直接波正規分布と、間接波を受信することを想定した正規分布である間接波正規分布との２種類の正規分布を混合した正規混合分布のモデル式を決定する。
具体的には、擬似距離誤差期待値を“μ1”とし、擬似距離誤差標準偏差を“σ1”とする直接波正規分布“Ｎ（μ1，（σ1）2）”と、擬似距離誤差期待値を“μ2”とし、擬似距離誤差標準偏差を“σ2”とする間接波正規分布“Ｎ（μ2，（σ2）2）”とを混合した擬似距離誤差正規混合分布のモデル式を定める。この際、直接波正規分布の混合割合を“α1”とし、間接波正規分布の混合割合を“α2”として混合する。
（１）擬似距離誤差期待値及び擬似距離誤差標準偏差の決定
図８は、擬似距離誤差期待値及び擬似距離誤差標準偏差の決定に用いるモデルの説明図である。本実施形態では、ＧＰＳ受信機が直接波を受信する場合に観測される擬似距離誤差を統計的に解析することで得られる直接波モデルと、間接波を受信する場合に観測される擬似距離誤差を統計的に解析することで得られる間接波モデルとを用いて、擬似距離誤差期待値及び擬似距離誤差標準偏差を決定する。
図８（１）は直接波モデルの一例であり、図８（２）は間接波モデルの一例である。各図において、横軸は信号強度、縦軸は擬似距離誤差期待値“μ”及び擬似距離誤差標準偏差“σ”（単位は共にメートル）である。信号強度を変化させながら、擬似距離誤差期待値“μ”及び擬似距離誤差標準偏差“σ”を測定し、その測定データを統計処理することでモデルを生成した。擬似距離誤差期待値“μ”を太実線で示し、擬似距離誤差標準偏差“σ”を太点線で示している。
直接波モデルでは、擬似距離誤差期待値“μ”は信号強度に依らずにゼロとなっている（μ＝０）。これは、ＧＰＳ受信機が直接波を受信する場合は、擬似距離誤差は統計的に期待値ゼロになることを示している。それに対し、擬似距離誤差標準偏差“σ”は、信号強度が小さくなるほど値が大きくなり、信号強度が大きくなるにつれて徐々にゼロに収束する傾向がある。これは、信号強度が小さくなるほど、擬似距離誤差のばらつきが大きくなることを示している。
間接波モデルでは、擬似距離誤差期待値“μ”は、信号強度が小さい範囲では値が大きいが、信号強度が大きくなるにつれて、対数関数的に値が減少する傾向がある。擬似距離誤差標準偏差“σ”は、信号強度が小さい範囲では値が大きいが、信号強度が大きくなるにつれて指数関数的に値が減少する傾向がある。
各捕捉衛星それぞれについて、測定した信号強度に対応する擬似距離誤差期待値“μ”及び擬似距離誤差標準偏差“σ”を、直接波モデル及び間接波モデルからそれぞれ求める。そして、直接波モデルから求めた擬似距離誤差期待値“μ1”及び擬似距離誤差標準偏差“σ1”によって直接波正規分布“Ｎ（μ1，（σ1）2）”を構成し、間接波モデルから求めた擬似距離誤差期待値“μ2”及び擬似距離誤差標準偏差“σ2”によって間接波正規分布“Ｎ（μ2，（σ2）2）”を構成する。
（２）正規混合分布の混合割合（位置算出演算式の係数）の決定
図９は、正規混合分布の混合割合の決定方法の説明図であり、受信環境と擬似距離誤差分布とを対応付けたテーブルを示している。受信環境には、オープンスカイ環境と、インドア環境と、マルチパス環境とが定められている。また、インドア環境には、各捕捉衛星の見通し（見通し内／見通し外）が定められている。
擬似距離誤差分布は、当該受信環境に対応付けられた擬似距離誤差分布であり、混合割合及び種別が定められている。混合割合は、直接波正規分布及び間接波正規分布の２つの正規分布を混合する割合である。詳細は後述するが、この混合割合は、位置算出演算式の係数の一例である。直接波正規分布の混合割合を“α1”とし、間接波正規分布の混合割合を“α2”とする。
受信環境が「オープンスカイ環境」である場合は、直接波正規分布の混合割合を「１００％」とし、間接波正規分布の混合割合を「０％」とすることが定められている。この場合は、結果的に１つの正規分布によって擬似距離誤差分布を構成することになるため、擬似距離誤差分布の種別は「正規分布」となる。オープンスカイ環境では直接波を受信する場合がほとんどであるため、直接波正規分布の混合割合を「１００％」としている。
受信環境が「インドア環境」である場合は、「見通し内」の捕捉衛星については、直接波正規分布の混合割合を「Ｂ×Ｄ」％とし、間接波正規分布の混合割合を「１００−Ｂ×Ｄ」％とすることが定められている。また、「見通し外」の捕捉衛星については、直接波正規分布の混合割合を「１００−Ｂ×Ｅ」％とし、間接波正規分布の混合割合を「Ｂ×Ｅ」％とすることが定められている。この場合の擬似距離誤差分布の種別は「正規混合分布」となる。見通し内の衛星からは直接波を受信する場合が多いため、直接波正規分布の混合割合が高くなるように係数を定めている。逆に、見通し外の衛星からは間接波を受信する場合が多いため、間接波正規分布の混合割合が高くなるように係数を定めている。
受信環境が「マルチパス環境」である場合は、直接波正規分布の混合割合を「Ａ＋Ｃ／２」％とし、間接波正規分布の混合割合を「Ｂ＋Ｃ／２」％とすることが定められている。この場合の擬似距離誤差分布の種別は「正規混合分布」となる。マルチパス環境では直接波及び間接波を受信するため、直接波正規分布の混合割合と間接波正規分布の混合割合とがほぼ均一となるように係数を定めている。
「オープンスカイ環境」では、直接波正規分布の混合割合を「１００％」として混合するため、擬似距離誤差分布のモデル式は、次式（１）に示すような正規分布“ｐ（ε）”のモデル式となる。
Figure 2013068451
また、「インドア環境」及び「マルチパス環境」では、直接波正規分布と間接波正規分布とを所定の混合割合で混合するため、擬似距離誤差分布のモデル式は、次式（２）に示すような正規混合分布“ｐ（ε）”のモデル式となる。
Figure 2013068451
１−３．位置の算出
本実施形態では、ＧＰＳ受信機の３次元の位置を表す位置ベクトル“Ｐ”と、ＧＰＳ受信機の時計誤差を表すクロックバイアス“ｂ”とを未知数とし、これらを成分とするＧＰＳ受信機の状態ベクトル“Ｘ”を次式（３）のように定義する。
Figure 2013068451
式（３）において、“（ｘ，ｙ，ｚ）”は、位置算出を行う座標系におけるＧＰＳ受信機の位置ベクトル“Ｐ”の３次元の位置成分である。
ＧＰＳ受信機の真の位置ベクトルを“Ｐ＝Ｐ0＋δＰ”、真のクロックバイアスを“ｂ＝ｂ0＋δｂ”とおく。但し、“δＰ”及び“δｂ”は、それぞれ位置ベクトル及びクロックバイアスの初期値に適用される未知の変化量（修正量）であり、それぞれ「位置変化量ベクトル」及び「クロックバイアス変化量」と呼称する。また、位置変化量ベクトル“δＰ”及びクロックバイアス変化量“δｂ”を纏めて、次式（４）のように状態変動ベクトル“δＸ”を定義する。
Figure 2013068451
ＧＰＳの位置計算では、例えば、次式（５）に示す観測方程式に基づいて、状態変動ベクトル“δＸ”を求める。
Figure 2013068451
ここで、捕捉衛星の番号を“ｋ”と表記し、原則的に各諸量について、上付きの括弧書きで表記する。また、ＧＰＳ受信機が合計Ｋ個のＧＰＳ衛星の捕捉に成功したものとして説明する。つまり、「ｋ＝１，２，・・・，Ｋ」とする。
式（５）の左辺の“δρ”は擬似距離修正量ベクトルであり、各捕捉衛星の擬似距離修正量“δρ(k)”を成分とするベクトルである。具体的には、次式（６）のように表される。
Figure 2013068451
また、式（５）の右辺の行列“Ｇ”は、捕捉衛星の衛星配置を決定付ける幾何行列であり、次式（７）のように表される。
Figure 2013068451
 但し、“ｌ(k)”は、ＧＰＳ受信機からｋ番目の捕捉衛星に向かう視線方向のベクトル（以下、「視線ベクトル」と称す。）である。
また、式（５）の右辺のベクトル“ε”は擬似距離誤差ベクトルであり、次式（８）のように表される。
Figure 2013068451
 但し、“ε(k)”は、ｋ番目の捕捉衛星の擬似距離誤差である。
式（５）における未知数は、位置変化量ベクトル“δＰ＝（δｘ，δｙ，δｚ）”及びクロックバイアス変化量“δｂ”の合計４個である。従って、式（５）は、Ｋ≧４の場合に解くことができる。Ｋ＞４の場合、式（５）は過決定方程式となる。従って、設定した擬似距離誤差分布の種別に応じて、次のようにして解くことができる。
（１）擬似距離誤差正規分布を設定した場合の位置算出方法
この場合は、最小二乗法を適用して、式（５）の解を次式（９）のように求めることができる。
Figure 2013068451
式（９）の右辺のベクトル“μ”は、擬似距離誤差期待値ベクトルであり、次式（１０）で与えられる。
Figure 2013068451
 但し、“μ(k)”は、ｋ番目の捕捉衛星の擬似距離誤差期待値である。
また、式（９）の右辺の行列“Ｗ”は、擬似距離誤差逆共分散行列であり、Ｋ個の捕捉衛星の擬似距離誤差の共分散でなる擬似距離誤差共分散行列の逆行列として表される。具体的には、次式（１１）で与えられる。
Figure 2013068451
 但し、擬似距離誤差期待値“σ(k)”は、ｋ番目の捕捉衛星の擬似距離誤差標準偏差である。
（２）擬似距離誤差正規混合分布を設定した場合の位置算出方法
この場合は、最尤推定法と呼ばれる推定手法に基づいて解を求める。最尤推定法は、観測されたサンプルデータを元に、仮定される確率モデルにおいて一番確率の高いであろうパラメーターを推定する手法である。
具体的には、捕捉したＫ個の衛星（第１〜第Ｋ衛星）についてそれぞれ求められる擬似距離誤差“ε(1)，ε(2)，・・・，ε(K)”が同時発生する確率密度を最大化するように状態変動ベクトル“δＸ”を修正する。Ｋ個の捕捉衛星について擬似距離誤差“ε(1)，ε(2)，・・・，ε(K)”が同時発生する確率密度を、尤度“Ｌ”として次式（１２）に従って求める。
Figure 2013068451
式（１２）において、右辺の“ｐ(k)（ε）”は、ｋ番目の捕捉衛星に関する擬似距離誤差正規混合分布を示す。
求めたい解は、尤度“Ｌ”を最大化する状態変動ベクトル“δＸ”である。従って、尤度“Ｌ”の微分を“０”とする状態変動ベクトル“δＸ”を求めればよい。ところが、式（１２）から分かるように、尤度“Ｌ”はＫ個の擬似距離誤差正規混合分布の積で表されており、微分計算が困難である。そこで、尤度“Ｌ”の対数をとった対数尤度“ｌｏｇＬ”を用いた計算を行う。対数尤度“ｌｏｇＬ”は、次式（１３）で与えられる。
Figure 2013068451
尤度“Ｌ”を最大化する状態変動ベクトル“δＸ”を求めることは、式（１３）で与えられる対数尤度“ｌｏｇＬ”を最大化する状態変動ベクトル“δＸ”を求めることと等価である。本実施形態では、最適化問題に対するアルゴリズムの一種であるＥＭ（Expectation Maximum）アルゴリズムを用いて状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解を求める。
ＥＭアルゴリズムは反復法の一種であり、Ｑ関数と呼ばれる関数に従って、期待値ステップであるＥ（Expectation）ステップと、最大化ステップであるＭ（Maximum）ステップとの２つのステップを反復することで、最尤推定値を探索する手法である。ＥＭアルゴリズムそれ自体は公知であるため、解の導出に至るまでの詳細な式変形等については説明を省略する。
最終的に、状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解は、次式（１４）のように求めることができる。
Figure 2013068451
 但し、“μ1”及び“μ2”は、それぞれ直接波正規分布及び間接波正規分布の期待値である。
また、式（１４）において、“Ｍ1”及び“Ｍ2”は、直接波正規分布及び間接波正規分布それぞれについて定められる行列であり、次式（１５）及び（１６）で与えられる。
Figure 2013068451
Figure 2013068451
式（１５）及び（１６）において、“σ1”及び“σ2”は、それぞれ直接波正規分布及び間接波正規分布の標準偏差である。また、“δk,l”はクロネッカーのデルタであり、次式（１７）で与えられる。
Figure 2013068451
行列“Ｍ1”及び“Ｍ2”の最後に括弧書きで示した下付きの添え字は、それぞれ行と列の番号に対応する。なお、行に対応する番号“ｋ”は、ＧＰＳ衛星の番号（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）に対応する。クロネッカーのデルタ“δk,l”を含むため、行列“Ｍ1”及び“Ｍ2”は、行と列の番号が等しい成分のみ値を持ち、それ以外の成分は“０”となる。つまり、“Ｍ1”及び“Ｍ2”は対角行列となる。
式（１４）のように状態変動ベクトル“δＸ”が求まれば、式（４）から、状態ベクトル“Ｘ”を求めることができる。求めた状態ベクトル“Ｘ”の位置ベクトル“Ｐ”の各成分“（ｘ，ｙ，ｚ）”で表される位置が、最終的な算出位置となる。また、クロックバイアス“ｂ”で表される時計誤差が、最終的な算出時計誤差となる。
図９によれば、受信環境がオープンスカイ環境の場合は擬似距離誤差分布を正規分布とするため、式（９）の位置算出演算式を選択して位置を算出することになる。また、受信環境がインドア環境やマルチパス環境の場合は擬似距離誤差分布を正規混合分布とするため、式（１４）の位置算出演算式を選択して位置を算出することになる。
また、式（１４）の位置算出演算式には、直接波正規分布の混合割合“α1”及び間接波正規分布の混合割合“α2”が係数として含まれる。そのため、図９で説明したように、受信環境別の確からしさを用いて擬似距離誤差分布の混合割合を決定することは、受信環境別の確からしさを用いて位置算出演算式の係数を決定することに相当する。
このように受信環境に応じて位置算出演算式を選択することは、判定した受信環境に対応付けて定められた位置算出方法を選択して位置算出を行うことに相当する。
２．実施例
次に、上記の原理に従って位置算出を行う位置算出装置の実施例について説明する。本実施例では、位置算出装置を具備する電子機器の一例として携帯型電話機の実施例について説明する。
２−１．携帯型電話機の構成
図１０は、本実施例における携帯型電話機１の機能構成の一例を示すブロック図である。携帯型電話機１は、ＧＰＳアンテナ５と、ＧＰＳ受信部１０と、ホスト処理部３０と、操作部４０と、表示部５０と、音出力部５５と、携帯電話用アンテナ６０と、携帯電話用無線通信回路部７０と、記憶部８０と、時計部９０とを備えて構成される。
ＧＰＳアンテナ５は、ＧＰＳ衛星から発信されているＧＰＳ衛星信号を含むＲＦ（Radio Frequency）信号を受信するアンテナであり、受信した信号をＧＰＳ受信部１０に出力する。
ＧＰＳ受信部１０は、ＧＰＳアンテナ５で受信されたＧＰＳ衛星信号の受信信号に基づいて、携帯型電話機１の位置を算出する回路或いは装置であり、いわゆるＧＰＳ受信機に相当する機能ブロックである。本実施例では、ＧＰＳ受信部１０が、位置算出装置に相当する。
ＧＰＳ受信部１０は、ＲＦ受信回路部１１と、ベースバンド処理回路部２０とを備えて構成される。なお、ＲＦ受信回路部１１と、ベースバンド処理回路部２０とは、それぞれ別のＬＳＩ（Large Scale Integration）として製造することも、１チップとして製造することも可能である。
ＲＦ受信回路部１１は、ＲＦ信号の受信回路である。回路構成としては、例えば、ＧＰＳアンテナ５から出力されるＲＦ信号をＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換し、デジタル信号を処理する受信回路を構成してもよい。また、ＧＰＳアンテナ５から出力されるＲＦ信号をアナログ信号のまま信号処理し、最終的にＡ／Ｄ変換することでデジタル信号をベースバンド処理回路部２０に出力する構成としてもよい。
後者の場合には、例えば、次のようにＲＦ受信回路部１１を構成することができる。所定の発振信号を分周或いは逓倍することで、ＲＦ信号乗算用の発振信号を生成する。そして、生成した発振信号を、ＧＰＳアンテナ５から出力されたＲＦ信号に乗算することで、ＲＦ信号を中間周波数の信号（以下、「ＩＦ（Intermediate Frequency）信号」と称す。）にダウンコンバートする。そして、ＩＦ信号を増幅等した後、Ａ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換して、ベースバンド処理回路部２０に出力する。本実施例では、ＲＦ受信回路部１１が、測位用衛星から衛星信号を受信する受信部に相当する。
ベースバンド処理回路部２０は、ＲＦ受信回路部１１から出力された受信信号に基づいて、ＧＰＳ衛星から送出されているＧＰＳ衛星信号を捕捉する回路部である。具体的には、ベースバンド処理回路部２０は、受信信号に対してキャリア（搬送波）の除去や相関演算等を、専用の回路を用いてハードウェア的に、或いは、デジタル信号処理としてソフトウェア的に実行することで、ＧＰＳ衛星信号を捕捉する。そして、捕捉したＧＰＳ衛星信号から抽出した時刻情報や衛星軌道情報等を利用して、携帯型電話機１の位置（位置座標）や時計誤差（クロックバイアス）を算出する。
ホスト処理部３０は、記憶部８０に記憶されているシステムプログラム等の各種プログラムに従って携帯型電話機１の各部を統括的に制御するプロセッサーであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーを有して構成される。ホスト処理部３０は、ベースバンド処理回路部２０から取得した位置座標を元に、表示部５０に現在位置を指し示した地図を表示させたり、その位置座標を各種のアプリケーション処理に利用する。
操作部４０は、例えばタッチパネルやボタンスイッチ等を有して構成される入力装置であり、押下されたキーやボタンの信号をホスト処理部３０に出力する。この操作部４０の操作により、通話要求やメール送受信要求、各種アプリケーション実行要求、位置算出要求等の各種指示入力がなされる。
表示部５０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を有して構成される表示装置であり、ホスト処理部３０から出力される表示信号に基づいた各種表示を行う。表示部５０には、位置表示画面や時刻情報等が表示される。
音出力部５５は、スピーカー等を有して構成される音出力装置であり、ホスト処理部３０から出力される音出力信号に基づいた各種音出力を行う。音出力部５５からは、通話中の音声や、各種アプリケーションに係る音声や音楽等が音出力される。
携帯電話用アンテナ６０は、携帯型電話機１の通信サービス事業者が設置した無線基地局との間で携帯電話用無線信号の送受信を行うアンテナである。
携帯電話用無線通信回路部７０は、ＲＦ変換回路、ベースバンド処理回路等によって構成される携帯電話の通信回路部であり、携帯電話用無線信号の変調・復調等を行うことで、通話やメールの送受信等を実現する。
記憶部８０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置を有して構成され、ホスト処理部３０が携帯型電話機１を制御するためのシステムプログラムや、各種アプリケーション処理を実行するための各種プログラムやデータ等を記憶する。
時計部９０は、携帯型電話機１の内部時計であり、水晶振動子及び発振回路でなる水晶発振器等を有して構成される。時計部９０の計時時刻は、ベースバンド処理回路部２０及びホスト処理部３０に随時出力される。時計部９０の計時時刻は、ベースバンド処理回路部２０によって算出された時計誤差に基づき補正される。
２−２．ベースバンド処理回路部の構成
図１１は、ベースバンド処理回路部２０の回路構成及び記憶部２３のデータ構成の一例を示す図であり、本実施例に係わる回路ブロックを中心に記載した図である。ベースバンド処理回路部２０は、主要な構成として、処理部２１と、記憶部２３とを備える。本実施例におけるベースバンド処理回路部２０は、ＧＰＳ衛星信号の捕捉をデジタル信号処理としてソフトウェア的に実現する構成である。
処理部２１は、ベースバンド処理回路部２０の各機能部を統括的に制御する制御装置及び演算装置であり、ＣＰＵやＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーを有して構成される。
処理部２１は、衛星捕捉部２１１と、受信環境判定部２１３と、見通し判定部２１５と、擬似距離誤差分布決定部２１７と、位置算出部２１９とを機能部として有する。但し、これらの機能部は、一実施例として記載したものに過ぎず、必ずしもこれら全ての機能部を必須構成要素としなければならないわけではない。
衛星捕捉部２１１は、ＧＰＳ衛星（ＧＰＳ衛星信号）の捕捉を行う機能部である。具体的には、ＲＦ受信回路部１１から出力されるデジタル化された受信信号に対して、キャリア除去や相関演算等のデジタル信号処理を実行して、ＧＰＳ衛星を捕捉する。そして、相関演算結果に対するピーク判定を行い、受信信号のドップラー周波数やコード位相、信号強度といった諸量をメジャメント情報として算出する。
受信環境判定部２１３は、原理で説明した受信環境判定方法に従って、ＧＰＳ衛星信号の受信環境を判定する。見通し判定部２１５は、原理で説明した見通し判定方法に従って見通し判定を行う。本実施例では、受信環境判定部２１３及び見通し判定部２１５が、受信環境別の確からしさを算出する確からしさ算出部に相当する。
擬似距離誤差分布決定部２１７は、原理で説明した擬似距離誤差分布決定方法に従って擬似距離誤差分布を決定する。本実施例では、擬似距離誤差分布決定部２１７が、受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定する決定部に相当する。
位置算出部２１９は、衛星捕捉部２１１によって捕捉された各ＧＰＳ衛星に係るメジャメント情報や航法メッセージ、時刻情報、衛星情報等を用いて、原理で説明した位置算出方法に従って位置及び時計誤差を算出する。本実施例では、位置算出部２１９は、位置算出方法に従って位置を算出する位置算出部に相当する。
記憶部２３は、ベースバンド処理回路部２０のシステムプログラムや、衛星捕捉機能、受信環境判定機能、位置算出機能といった各種機能を実現するための各種プログラム、データ等を記憶する。また、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。
記憶部２３には、プログラムとして、処理部２１によって読み出され、ベースバンド処理（図１２参照）として実行されるベースバンド処理プログラム２３１が記憶されている。また、ベースバンド処理プログラム２３１は、受信環境判定処理（図１３参照）として実行される受信環境判定プログラム２３１Ａと、見通し判定処理（図１４参照）として実行される見通し判定プログラム２３１Ｂと、位置算出処理（図１５参照）として実行される位置算出プログラム２３１Ｃとをサブルーチンとして含む。
また、記憶部２３には、モデルデータとして、信号強度確率分布モデルデータ２３２と、信号強度標準偏差確率分布モデルデータ２３３と、見通し判定用確率分布モデルデータ２３４と、擬似距離誤差分布決定用モデルデータ２３５とが格納されている。また、擬似距離誤差分布決定用テーブル２３６（例えば図９）が格納されている。
信号強度確率分布モデルデータ２３２は、信号強度を確率変数とする確率密度のモデルデータであり、例えば、オープンスカイ環境モデル２３２Ａ（例えば図３（１））と、インドア環境モデル２３２Ｂ（例えば図３（２））と、マルチパス環境モデル２３２Ｃ（例えば図３（３））とがこれに含まれる。
信号強度標準偏差確率分布モデルデータ２３３は、信号強度標準偏差を確率変数とする確率密度（確率）のモデルデータであり、例えば、オープンスカイ環境モデル２３３Ａ（例えば図４（１））と、インドア環境モデル２３３Ｂ（例えば図４（２））と、マルチパス環境モデル２３３Ｃ（例えば図４（３））とがこれに含まれる。
見通し判定用確率分布モデルデータ２３４は、見通し判定を行うために用いられる確率分布のモデルデータであり、直接波信号強度モデル２３４Ａ（例えば図５（１））と、間接波信号強度モデル２３４Ｂ（例えば図５（２））と、直接波信号強度標準偏差モデル２３４Ｃ（例えば図６（１））と、間接波信号強度標準偏差モデル２３４Ｄ（例えば図６（２））とがこれに含まれる。
擬似距離誤差分布決定用モデルデータ２３５は、擬似距離誤差分布を決定するためのモデルデータであり、直接波モデル２３５Ａ（例えば図８（１））と、間接波モデル２３５Ｂ（例えば図８（２））とがこれに含まれる。
また、記憶部２３には、捕捉した各ＧＰＳ衛星に係る衛星別データ２３７と、位置算出データ２３８とが記憶される。
各衛星別データ２３７には、各ＧＰＳ衛星に係るメジャメント情報２３７Ａと、擬似距離誤差分布モデル式２３７Ｄとが記憶される。メジャメント情報２３７Ａは、所定期間分のコード位相２３７Ｂ及び信号強度２３７Ｃを含み、測定結果が時系列に記憶される。擬似距離誤差分布モデル式２３７Ｄには、擬似距離誤差分布決定部２１７によって決定された擬似距離誤差分布のモデル式が記憶される。
位置算出データ２３８は、位置算出部２１９によって算出された位置（位置座標）や時計誤差（クロックバイアス）のデータが記憶される。
２−３．処理の流れ
図１２は、記憶部２３に記憶されているベースバンド処理プログラム２３１が処理部２１によって読み出されることで、ベースバンド処理回路部２０において実行されるベースバンド処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、処理部２１は、捕捉対象衛星選定処理を行う（ステップＡ１）。具体的には、時計部９０で計時されている現在時刻において天空に位置するＧＰＳ衛星を、アルマナックやエフェメリス等の衛星軌道データを用いて判定して、捕捉対象衛星に選定する。そして、衛星捕捉部２１１は、各捕捉対象衛星それぞれについてループＡの処理を行う（ステップＡ３〜Ａ１１）。
ループＡの処理では、衛星捕捉部２１１は、当該捕捉対象衛星について、ＲＦ受信回路部１１から入力した受信信号に対してキャリア除去や相関演算等のデジタル信号処理を実行してＧＰＳ衛星信号を捕捉する（ステップＡ５）。
次いで、衛星捕捉部２１１は、当該捕捉対象衛星の捕捉に成功したか否かを判定する（ステップＡ７）。具体的には、相関演算によって相関がとれた場合に、当該捕捉対象衛星の捕捉に成功したと判定する。捕捉に失敗した場合は（ステップＡ７；Ｎｏ）、次の捕捉対象衛星へと処理を移行する。
また、捕捉に成功した場合は（ステップＡ７；Ｙｅｓ）、衛星捕捉部２１１は、相関演算の結果に基づいて、当該捕捉衛星のコード位相２３７Ｂや信号強度２３７Ｃをメジャメント情報２３７Ａとして算出し、衛星別データ２３７に記憶させる（ステップＡ９）。そして、衛星捕捉部２１１は、次の捕捉対象衛星へと処理を移行する。
全ての捕捉対象衛星についてステップＡ５〜Ａ９の処理を行った後、処理部２１は、ループＡの処理を終了する。その後、処理部２１は、記憶部２３に記憶されている受信環境判定プログラム２３１Ａに従って受信環境判定処理を行う（ステップＡ１３）。
図１３は、受信環境判定処理の流れを示すフローチャートである。
受信環境判定部２１３は、各捕捉衛星についてループＢの処理を行う（ステップＢ１〜Ｂ１３）。ループＢの処理では、受信環境判定部２１３は、当該捕捉衛星について、今回と前回の信号強度の差分値を算出する（ステップＢ３）。また、受信環境判定部２１３は、過去所定期間分（例えば過去５秒間分）の信号強度の差分値から信号強度標準偏差（信号強度のばらつき度合）を算出する（ステップＢ５）。
その後、受信環境判定部２１３は、記憶部２３の信号強度確率分布モデルデータ２３２を用いて、受信環境別に第１の確率密度を算出する（ステップＢ７）。また、受信環境判定部２１３は、記憶部２３の信号強度標準偏差確率分布モデルデータ２３３を用いて、受信環境別に第２の確率密度を算出する（ステップＢ９）。
次いで、受信環境判定部２１３は、ステップＢ７で算出した第１の確率密度と、ステップＢ９で算出した第２の確率密度とを用いて、受信環境別に受信環境判定用指標値を算出する（ステップＢ１１）。そして、次の捕捉衛星へと処理を移行する。全ての捕捉衛星についてステップＢ３〜Ｂ１１の処理を行ったならば、ループＢの処理を終了する（ステップＢ１３）。
その後、受信環境判定部２１３は、各捕捉衛星について算出された受信環境判定用指標値を用いて、受信環境別の確からしさを算出する（ステップＢ１５）。例えば、各捕捉衛星について受信環境別に算出された受信環境判定用指標値を、受信環境別に、全ての捕捉衛星間で平均演算したり、全ての捕捉衛星間で乗算演算するなどする。そして、受信環境別に演算された値の比率から、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの環境それぞれの確からしさ（Ａ％，Ｂ％及びＣ％）を算出する。
次いで、受信環境判定部２１３は、確からしさが最大となった受信環境を現在の受信環境と判定する（ステップＢ１７）。これにより、受信環境判定処理は終了となる。
図１２のベースバンド処理に戻り、処理部２１は、受信環境判定処理の判定結果がインドア環境であるか否かを判定する（ステップＡ１５）。この条件を満たさない場合は（ステップＡ１５；Ｎｏ）、ステップＡ１９へと移行する。また、この条件を満たす場合は（ステップＡ１５；Ｙｅｓ）、処理部２１は、記憶部２３に記憶されている見通し判定プログラム２３１Ｂに従って見通し判定処理を行う（ステップＡ１７）。
図１４は、見通し判定処理の流れを示すフローチャートである。
見通し判定部２１５は、各捕捉衛星についてループＣの処理を行う（ステップＣ１〜Ｃ１３）。ループＣの処理では、見通し判定部２１５は、記憶部２３の見通し判定用確率分布モデルデータ２３４を用いて、直接波受信環境及び間接波受信環境それぞれについて、当該捕捉衛星の信号強度から第３の確率密度を算出する（ステップＣ３）。
また、見通し判定部２１５は、記憶部２３の見通し判定用確率分布モデルデータ２３４を用いて、直接波受信環境及び間接波受信環境それぞれについて、当該捕捉衛星の信号強度標準偏差から第４の確率密度を算出する（ステップＣ５）。
次いで、見通し判定部２１５は、ステップＣ３で算出した第３の確率密度と、ステップＣ５で算出した第４の確率密度とを用いて、直接波受信環境及び間接波受信環境それぞれについて、当該捕捉衛星の見通し判定用指標値を算出する（ステップＣ７）。
その後、見通し判定部２１５は、算出した見通し判定用指標値に基づいて、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれの確からしさ（Ｄ％及びＥ％）を算出する（ステップＣ９）。そして、見通し判定部２１５は、確からしさの大小関係に基づいて当該捕捉衛星の見通しを判定した後（ステップＣ１１）、次の捕捉衛星へと処理を移行する。
全ての捕捉衛星についてステップＣ３〜Ｃ１１の処理を行ったならば、見通し判定部２１５は、ループＣの処理を終了する（ステップＣ１３）。これにより、見通し判定処理は終了となる。
図１２のベースバンド処理に戻り、見通し判定処理を行った後、処理部２１は、擬似距離誤差分布決定処理を行う（ステップＡ１７）。具体的には、擬似距離誤差分布決定用モデルデータ２３５を参照し、各捕捉衛星について算出した信号強度に基づいて、直接波正規分布及び間接波正規分布それぞれについて、擬似距離誤差期待値及び擬似距離誤差標準偏差を決定する。また、擬似距離誤差分布決定用テーブル２３６を参照し、受信環境判定結果及び見通し判定結果に基づいて、直接波正規分布及び間接波正規分布の混合割合を捕捉衛星別に決定する。そして、これらを用いて擬似距離誤差分布モデル式２３７Ｄを捕捉衛星別に決定して、衛星別データ２３７に記憶させる。
擬似距離誤差分布決定処理を行った後、処理部２１は、記憶部２３に記憶されている位置算出プログラム２３１Ｃに従って位置算出処理を行う（ステップＡ１９）。
図１５は、位置算出処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、位置算出部２１９は、携帯型電話機１の位置及び時計誤差を含む状態ベクトル“Ｘ”の初期値を設定する（ステップＤ１）。そして、位置算出部２１９は、各捕捉衛星について演算されたコード位相２３７Ｂを用いて、携帯型電話機１から各捕捉衛星までの擬似距離を算出し、擬似距離測定値“ρc”として記憶部２３に記憶させる（ステップＤ３）。
次いで、位置算出部２１９は、携帯型電話機１の初期位置と、衛星軌道情報から求まる各捕捉衛星の衛星位置とを用いて、幾何行列Ｇを算出する（ステップＤ５）。具体的には、各捕捉衛星の衛星位置と、携帯型電話機１の初期位置とを用いて、携帯型電話機１から各捕捉衛星に向かう視線ベクトル“ｌ”を求める。そして、視線ベクトル“ｌ”を用いて、式（７）の幾何行列Ｇを算出する。
その後、位置算出部２１９は、擬似距離誤差分布を用いた収束計算を実行する。具体的には、位置算出部２１９は、各捕捉衛星についてループＤの処理を行う（ステップＤ７〜Ｄ１３）。
ループＤの処理では、位置算出部２１９は、擬似距離近似値“ρa”を算出する（ステップＤ９）。具体的には、衛星軌道情報から求まる当該捕捉衛星の位置“Ｐk”と、携帯型電話機１の最新の位置“Ｐ”及び最新のクロックバイアス“ｂ”とを用いて、擬似距離近似値を“ρa＝‖Ｐk−Ｐ‖＋ｂ”として算出する。但し、この式では、クロックバイアス“ｂ”の単位を距離に換算している。
次いで、位置算出部２１９は、擬似距離残差“δρ”を算出する（ステップＤ１１）。具体的には、ステップＤ３で算出した擬似距離測定値“ρc”と、ステップＤ９で算出した擬似距離近似値“ρa”との差分値を擬似距離残差“δρ”として求める。
そして、位置算出部２１９は、次の捕捉衛星へと処理を移行する。全ての捕捉衛星についてステップＤ９及びＤ１１の処理を行った後、位置算出部２１９は、ループＤの処理を終了する（ステップＤ１３）。
その後、位置算出部２１９は、記憶部２３に記憶されている当該捕捉衛星の擬似距離誤差分布モデル式２３７Ｄを用いて状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解を求める（ステップＤ１５）。つまり、擬似距離誤差分布の種別（正規分布又は正規混合分布）に応じて、式（９）又は式（１４）に従って状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解を求める。
次いで、位置算出部２１９は、所定の収束条件が成立したか否かを判定する（ステップＤ１７）。具体的には、例えば、今回の反復ステップで求めた状態変動ベクトル“δＸ（ｔ）”と、１回前の反復ステップで求めた状態変動ベクトル“δＸ（ｔ−１）”との差の絶対値が所定の閾値よりも小さくなった場合に、収束条件が成立したと判定する。
収束条件が成立しなかったと判定した場合（ステップＤ１７；Ｎｏ）、位置算出部２１９は、ステップＤ１５で求めた状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解を用いて状態ベクトル“Ｘ”を更新した後（ステップＤ１９）、ステップＤ７に戻る。
また、収束条件が成立したと判定した場合（ステップＤ１７；Ｙｅｓ）、位置算出部２１９は、ステップＤ１５で求めた状態変動ベクトル“δＸ”の最尤推定解を用いて状態ベクトル“Ｘ”を算出する（ステップＤ２１）。そして、位置算出部２１９は、位置算出処理を終了する。
図１２のベースバンド処理に戻り、位置算出処理を行った後、処理部２１は、位置算出処理で算出した位置（算出位置）をホスト処理部３０に出力する（ステップＡ２３）。そして、処理部２１は、処理を終了するか否かを判定し（ステップＡ２５）、処理を続行すると判定した場合は（ステップＡ２５；Ｎｏ）、ステップＡ１に戻る。また、処理を終了すると判定した場合は（ステップＡ２５；Ｙｅｓ）、ベースバンド処理を終了する。
３．作用効果
本実施形態によれば、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ衛星信号を受信する。そして、受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する。そして、受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定し、決定した位置算出方法に従って位置を算出する。
具体的には、ＧＰＳ衛星信号を受信した信号の信号強度及び信号強度のばらつき度合（標準偏差）を、電波状態を示す指標値とする。そして、信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルと、ばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルとを用いて、受信環境別の確からしさを算出する。信号強度を確率変数とした確率分布モデルに加えて、信号強度のばらつき度合を確率変数とした確率分布モデルを用いることで、受信環境別の確からしさを的確に算出することができる。
また、本実施形態では、受信環境別の確からしさから受信環境を判定し、判定した受信環境に対応付けて定められた位置算出方法を選択する。具体的には、受信環境別の確からしさを用いて擬似距離誤差分布の係数（位置算出演算式の係数）を決定することで、位置算出方法を決定する。そして、決定した位置算出方法に従って位置を算出することで、受信環境に見合った適切な位置算出方法に従って位置を算出することが可能となり、位置算出の正確性を向上させることができる。
４．変形例
本発明を適用可能な実施例は、上記の実施例に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能であることは勿論である。以下、変形例について説明する。
４−１．受信環境判定
上記の実施形態では、信号強度の確率分布モデル及び信号強度標準偏差の確率分布モデルを用いて受信環境を判定したが、これらの確率分布モデルのうちの何れか一方の確率分布モデルを用いて受信環境を判定することとしてもよい。つまり、信号強度確率分布モデルから受信環境別に求めた確率密度に基づいて各受信環境の確からしさを算出してもよいし、信号強度標準偏差確率分布モデルから受信環境別に求めた確率密度に基づいて各受信環境の確からしさを算出してもよい。
また、上記の実施形態では、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境の確からしさを算出したが、受信環境の種類はこれらに限られるわけではない。例えば、捕捉衛星全ての受信信号の信号強度が所定以下となる低電界環境を受信環境に加えて、上記の実施形態と同様の手順で確からしさの算出や受信環境の判定を行ってもよい。つまり、少なくとも、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境を含んでいればよい。
４−２．見通し判定
上記の実施形態では、信号強度の確率分布モデル及び信号強度標準偏差の確率分布モデルを用いて見通し判定を行ったが、何れか一方の確率分布モデルを用いて見通し判定を行ってもよい。図５を見ると、図５（１）の直接波受信環境の信号強度確率分布モデルと、図５（２）の間接波受信環境の信号強度確率分布モデルとでは、確率分布の形状の違いが明確である。そこで、信号強度確率分布モデルから求めた確率密度に基づいて直接波受信環境及び間接波受信環境の確からしさを算出することにしてもよい。
また、上記の実施形態では、受信環境がインドア環境である場合に限り見通し判定処理を行うこととして説明したが、受信環境に関わらず見通し判定処理を常に行うこととしてもよい。この場合は、例えば、見通し判定処理を受信環境判定処理に包含させて、受信環境判定処理の中で各捕捉衛星の見通し判定を行うこととしてもよい。
また、上記の実施形態では、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境それぞれの確からしさを算出したが、受信環境の種類はこれらに限られるわけではない。例えば、「直接波＋間接波」を受信する受信環境を想定し、「直接波＋間接波」の受信環境の確率分布モデルを同様に生成しておくことで、この受信環境の確からしさを算出することとしてもよい。つまり、少なくとも、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境を含んでいればよい。
４−３．擬似距離誤差分布決定
上記の実施形態で説明した擬似距離誤差分布のモデル式の決定方法はあくまでも一例であり、適宜変更可能であることは勿論である。例えば、各受信環境それぞれについて算出された確からしさを用いて正規混合分布における混合割合を決定するのではなく、予め定められた固定的な正規混合分布を選択することとしてもよい。
図１６は、擬似距離誤差分布決定用テーブルの別例の説明図である。図１６のテーブルでは、オープンスカイ環境について、直接波正規分布の混合割合を「９０％」とし、間接波正規分布の混合割合を「１０％」とすることが定められている。また、インドア環境では、見通し内の衛星については、直接波正規分布の混合割合を「７０％」とし、間接波正規分布の混合割合を「３０％」とすることが定められている。見通し外の衛星については、直接波正規分布の混合割合を「３０％」とし、間接波正規分布の混合割合を「７０％」とすることが定められている。また、マルチパス環境については、直接波正規分布の混合割合を「５０％」とし、間接波正規分布の混合割合を「５０％」とすることが定められている。
また、上述したように、見通し判定処理を受信環境判定処理に含めて、オープンスカイ環境、インドア環境、マルチパス環境、直接波受信環境及び間接波受信環境それぞれの確からしさを算出することとしてもよい。この場合は、これらの受信環境それぞれについて算出される「Ａ％〜Ｅ％」の確からしさを用いて、擬似距離誤差分布のモデル式を一般化することも可能である。すなわち、受信環境を判定することなく、擬似距離誤差分布を決定することも可能である。
図１７及び図１８は、擬似距離誤差分布決定用テーブルの別例の説明図である。図１７のテーブルでは、直接波正規分布の混合割合を「Ｄ％」とし、間接波正規分布の混合割合を「Ｅ％」とすることが定められている。この場合は、直接波正規分布を「Ｄ％」、間接波正規分布を「Ｅ％」の割合で混合した正規混合分布を擬似距離誤差分布に決定する。
また、図１８のテーブルでは、直接波正規分布の混合割合を「Ａ＋Ｄ（Ｂ＋Ｃ）／（Ｄ＋Ｅ）」％とし、間接波正規分布の混合割合を「Ｅ（Ｂ＋Ｃ）／（Ｄ＋Ｅ）」％とすることが定められている。この場合は、直接波正規分布を「Ａ＋Ｄ（Ｂ＋Ｃ）／（Ｄ＋Ｅ）」％、間接波正規分布を「Ｅ（Ｂ＋Ｃ）／（Ｄ＋Ｅ）」％の割合で混合した正規混合分布を擬似距離誤差分布に決定する。
４−４．電波状態の指標値
上記の実施形態では、電波状態の指標値を、相関ピーク値を用いて算出される信号強度（相関ピークのパワー値）や、信号強度のばらつき度合（信号強度の標準偏差）としたが、指標値はこれらに限られるわけではない。例えば、衛星信号を受信した信号の信号対雑音比ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）や交差偏波比ＸＰＲ（Cross Polarization Power Ratio）を指標値としてもよいし、ＳＮＲやＸＰＲのばらつき度合を指標値としてもよい。
また、上記の実施形態のように、信号強度等のばらつき度合を表す尺度を標準偏差とするのではなく、例えば信号強度等の分散をばらつき度合の尺度としてもよい。
４−５．電子機器
上記の実施例では、電子機器の一種である携帯型電話機に本発明を適用した場合を例に挙げて説明したが、本発明を適用可能な電子機器はこれに限られるわけではない。例えば、カーナビゲーション装置や携帯型ナビゲーション装置、パソコン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、腕時計といった他の電子機器についても同様に適用することが可能である。
４−６．処理の主体
上記の実施例では、受信環境判定処理や見通し判定処理、擬似距離誤差分布決定処理、位置算出処理といった各種の処理を、ベースバンド処理回路部の処理部が実行するものとして説明した。しかし、これらの処理を電子機器のホスト処理部が実行することとしてもよい。
また、受信環境判定処理や見通し判定処理はベースバンド処理回路部の処理部が実行し、擬似距離誤差分布決定処理や位置算出処理は電子機器のホスト処理部が実行するといったように、ベースバンド処理回路部とホスト処理部とで処理を分散させてもよい。
４−７．衛星測位システム
また、上記の実施形態では、衛星測位システムとしてＧＰＳを例に挙げて説明したが、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ等の他の衛星測位システムであってもよい。
１ 携帯型電話機、 １０ ＧＰＳ受信部、 １１ ＲＦ受信回路部、 ２０ ベースバンド処理回路部、 ２１ 処理部、 ２３ 記憶部、 ３０ ホスト処理部、 ４０ 操作部、 ５０ 表示部、 ５５ 音出力部、 ６０ 携帯電話用アンテナ、 ７０ 携帯電話用無線通信回路部、 ８０ 記憶部、 ９０ 時計部

Claims (8)

  1. 測位用衛星から衛星信号を受信することと、
    前記受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出することと、
    前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定することと、
    前記決定した位置算出方法に従って位置を算出することと、
    を含む位置算出方法。
  2. 前記指標値は、前記受信した信号の信号強度及び信号強度のばらつき度合を含み、
    前記確からしさの算出は、前記信号強度を確率変数とした第１の確率分布モデルと、前記ばらつき度合を確率変数とした第２の確率分布モデルとを用いて、受信環境別の確からしさを算出することである、
    請求項１に記載の位置算出方法。
  3. 前記受信環境には、少なくとも、オープンスカイ環境、インドア環境及びマルチパス環境の３つの受信環境が含まれ、
    前記確からしさの算出は、前記３つの受信環境それぞれの確からしさを算出することを含む、
    請求項１又は２に記載の位置算出方法。
  4. 前記受信環境には、少なくとも、直接波受信環境及び間接波受信環境の２つの受信環境が含まれ、
    前記確からしさの算出は、前記２つの受信環境それぞれの確からしさを算出することを含む、
    請求項１〜３の何れか一項に記載の位置算出方法。
  5. 前記位置算出方法の決定は、
    前記受信環境別の確からしさから受信環境を判定することと、
    当該判定した受信環境に対応付けて定められた位置算出方法を選択することと、
    を含む、
    請求項１〜４の何れか一項に記載の位置算出方法。
  6. 前記位置算出方法の決定は、前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出演算式の係数を決定することで、前記位置算出方法を決定することを含む、
    請求項１〜５の何れか一項に記載の位置算出方法。
  7. 前記位置算出方法の決定は、擬似距離に含まれ得る擬似距離誤差の確率分布を示す擬似距離誤差分布のモデル式を決定することを含み、
    前記位置の算出は、前記擬似距離誤差分布のモデル式を用いて位置を算出することを含む、
    請求項１〜６の何れか一項に記載の位置算出方法。
  8. 測位用衛星から衛星信号を受信する受信部と、
    前記受信した信号の電波状態を示す指標値を確率変数として受信環境別に定められた確率分布モデルに基づいて、受信環境別の確からしさを算出する確からしさ算出部と、
    前記受信環境別の確からしさを用いて位置算出方法を決定する決定部と、
    前記決定した位置算出方法に従って位置を算出する位置算出部と、
    を備えた位置算出装置。
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