JP2020067359A - サーバ、衛星測位システム、及び、衛星測位方法 - Google Patents

Abstract

【課題】マルチパスの影響を受けている測位信号を的確に判別して測位演算から除外することで、測位精度を向上する。【解決手段】複数の衛星から送信された測位信号を受信した複数の測位端末のそれぞれから測位データを受信Ｓ６０１し、受信した測位データに基づいて、第１の測位端末における測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における測位信号の受信品質と、の衛星毎の差分を検出し、衛星毎の差分に基づいて、第１の測位端末の測位演算に用いる衛星を決定する。【選択図】図６

Description

本開示は、サーバ、衛星測位システム、及び、衛星測位方法に関する。

従来、移動体等の対象物の位置を高精度に測量するために、ＲＴＫ（Real Time Kinematic）法による干渉測位（ＲＴＫ演算）を利用した測位システムが考えられている。ＲＴＫ法とは、衛星が送信する測位信号を用いて所定の地点の測位を行うものである。このＲＴＫ法による測位を適用することにより、高精度な測位を実現することが期待されている。

測位端末は、ＲＴＫ演算を行う際、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の衛星（図示せず）から送信される測位信号を受信し、測位信号を用いて測位データを生成する。なお、ＧＮＳＳとは、ＧＰＳ（Global Positioning System）、北斗衛星測位システム（ＢｅｉＤｏｕ）、ＧＬＯＮＡＳＳ等の民間航空航法に使用可能な性能（精度・信頼性）を持つ衛星航法システムの総称である。測位信号には、ＧＰＳ衛星から送信されるＬ１信号（１５７５．４２ＭＨｚ）、Ｌ２信号（１２２７．６０ＭＨｚ）等がある。

国際公開第２００６／１３２００３号 特開２０１６−１１８４９３号公報

測位端末において実施していたＲＴＫ演算を、例えば、測位端末とクラウドサーバに分担する（一例として、クラウドサーバで一元的に行う）ことによって、測位端末の処理負荷低減やコストダウンを図ることが検討されている。

一般的に、ＲＴＫ演算を行う場合に、マルチパスの影響を受けている測位信号を的確に判別してＲＴＫ演算から除外することで、測位精度の向上を図ることが期待される。しかしながら、従来のように測位端末でＲＴＫ演算を実施する構成では、測位信号の受信品質が極端に悪いものでないかぎり、その測位信号がマルチパスの影響を受けているものであるか否かの判断は難しい。

本開示の非限定的な実施例は、クラウドサーバを利用するＲＴＫ演算において、マルチパスの影響を受けている測位信号を的確に判別して測位演算から除外することで、測位精度の向上を図った衛星測位技術の提供に資する。

本開示の一態様に係るサーバは、複数の衛星から送信された測位信号を受信した複数の測位端末のそれぞれから、前記測位信号に基づいて生成された測位データを受信する受信部と、前記複数の測位端末のうちの第１の測位端末の位置を測位演算するプロセッサと、前記測位演算の結果を出力する出力部と、を備える。前記プロセッサは、前記測位データに基づいて、前記第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定する。

本開示の一態様に係る衛星測位システムは、複数の衛星から受信した測位信号に基づいて測位データを生成する複数の測位端末と、前記複数の測位端末のそれぞれから前記測位データを受信し、前記複数の測位端末のうちの第１の測位端末の位置を測位演算し、前記測位演算の結果を出力するサーバと、を備える。前記サーバは、前記測位データに基づいて、前記第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定する。

本開示の一態様に係る衛星測位方法は、複数の測位端末のそれぞれは、複数の衛星から受信した測位信号に基づいて生成した測位データをサーバへ送信し、前記サーバは、前記測位データに基づいて、第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定し、前記決定の結果に基づいて前記第１の測位端末の位置を測位演算し、前記測位演算の結果を出力する。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示の一態様によれば、マルチパスの影響を受けている測位信号を的確に判別して測位演算から除外することで、測位精度を向上できる。

本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。

本開示の一実施の形態に係る衛星測位システムの構成を示す図 図１に例示した衛星測位システムの動作概要の一例を説明するための図 図１に例示した衛星測位システムの動作概要の一例を説明するための図 図１に例示した測位端末の構成の一例を示すブロック図 図１に例示したクラウドサーバの構成の一例を示す図 図１に例示した衛星測位システムのクラウドサーバに着目した全体的な動作の一例を示すフローチャート 図６に例示した測位端末群の抽出処理（Ｓ６０４）の一例を示すフローチャート 図７に例示した測位端末除外処理（Ｓ７０２）の一例を視覚化して説明するための図 図７に例示した測位端末除外処理（Ｓ７０５）の一例を視覚化して説明するための図 図７に例示した方位間ユーザ数最適化処理（Ｓ７０８）の一例を示すフローチャート 図１０に例示した測位端末抽出処理（Ｓ１００２）の一例を視覚化して説明するための図 図６に例示した除外衛星リスト決定処理（Ｓ６０６）の一例を示すフローチャート 図１２に例示したＳＮＲ比較（判定）処理（Ｓ１２０４）の一例を視覚化して説明するための図 図６に例示した除外衛星リスト決定処理（Ｓ６０７）の一例を示すフローチャート 図１４に例示したマルチパス領域の設定処理（Ｓ１４０６）の一例を視覚化して説明するための図 図１４に例示したマルチパス領域の設定処理（Ｓ１４０６）の一例を視覚化して説明するための図 図１４に例示したマルチパス領域の設定処理（Ｓ１４０６）の一例を視覚化して説明するための図

以下、図面を適宜参照して、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

＜衛星測位システムの構成＞
図１は、一実施の形態に係る衛星測位システムの構成の一例を示す図である。図１に例示したように、衛星測位システム１は、測位端末２０と、クラウドサーバ４０と、を備える。

測位端末（以下「端末」と略記することがある）２０は、例えば、図示を省略した衛星（「測位衛星」と称されてもよい）から送信された電波（「衛星電波」又は「測位信号」と称されてよい）を受信する。なお、「測位端末」は、「クライアント（端末）」、「ユーザ（端末）」、又は「受信機」と称されてもよい。

測位衛星は、ＧＮＳＳの衛星、例えば、ＧＰＳ（global positioning system）、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＢｅｉＤｏｕ、及び、準天頂衛星（quasi-zenith satellite system，ＱＺＳＳ）の少なくとも１つで用いられる衛星であってよい。

測位端末２０は、測位衛星から受信した衛星電波を用いて測位データ（「観測データ」と称されてもよい）を生成する。測位端末２０は、観測データをクラウドサーバ４０へ送信する。

なお、測位端末２０は、衛星測位システム１に複数台存在してよい。図１には、非限定的な一例として、Ａ〜Ｊを付して示した１０台の測位端末２０が示されている。測位端末２０には、例示的に、測位用の専用端末、測位機能を有するパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、スマートフォン、タブレット等が含まれてよい。また、測位端末２０は、位置（例えば、座標）を求める対象である移動体（例えば車輌など）に設置されてもよい。なお、「測位端末」は、単に「受信機」と称されることもある。

クラウドサーバ４０は、例えば、測位端末２０のそれぞれと通信して測位端末２０が生成した測位データを受信する。クラウドサーバ４０は、測位端末２０のそれぞれから受信した測位データに基づいて、測位端末２０それぞれの位置を測位する。

また、クラウドサーバ４０は、例えば、ＲＴＫ測位対象の端末２０の位置を基準に、或る設定距離Ｄ１内に位置する複数台の端末２０のそれぞれから受信した測位データを基に、ＲＴＫ測位対象端末２０においてマルチパスの影響を受けている衛星電波を判別する。

非限定的な一例として、クラウドサーバ４０は、測位データのそれぞれに含まれる、同じ時間帯の衛星電波の受信品質を示す情報（例えば、signal to noise ratio，ＳＮＲ）を衛星毎に比較する。

例えば図２に示すように、ＲＴＫ測位対象端末２０が端末Ｆである場合、端末Ｆを基準とした設定距離Ｄ１内には、端末Ｆの他に４台の端末Ｃ、Ｄ、Ｇ及びＩが含まれる。クラウドサーバ４０は、例えば図３に示すように、端末Ｆが或る時間帯に受信した各衛星電波のＳＮＲと、設定距離Ｄ１内に位置する他の端末Ｃ、Ｄ、Ｇ及びＩのそれぞれが同じ時間帯に受信した各衛星電波のＳＮＲと、を比較する。なお、この比較に用いるＳＮＲは、上記の時間帯において平均化された値であってよい。

図３には、非限定的な一例として、Ｇ３０及びＣ１２で示される２機の衛星を含む合計９機の衛星の電波が、５台の端末Ｆ、Ｃ、Ｄ、Ｇ及びＩのそれぞれにおいて受信される場合が例示されている。

ＳＮＲ比較の結果、例えば、端末Ｃ、Ｄ、Ｇ及びＩでの衛星毎のＳＮＲに比して、端末Ｆでの衛星毎のＳＮＲに大きな乖離が生じている場合、乖離の生じているＳＮＲの衛星電波は、マルチパスの影響を受けていると判定できる。

図３の例では、点線枠で示すように、端末Ｆにおいて、Ｇ３０及びＣ１２で示される２機の衛星からの電波のＳＮＲが、他の４台の端末Ｃ、Ｄ、Ｇ及びＩでのＳＮＲよりも大きく落ち込んでいる。

したがって、クラウドサーバ４０は、Ｇ３０及びＣ１２で示される２機の衛星からの電波（別言すると、測位信号）が、端末Ｆにおいてマルチパスの影響を受けていると判定できる。

そのため、クラウドサーバ４０は、Ｇ３０及びＣ１２で示される２機の衛星を、端末ＦについてのＲＴＫ測位に用いる衛星候補から除外する。この除外によって、端末ＦについてのＲＴＫ演算において、マルチパスの影響が除去されるため、端末ＦについてのＲＴＫ測位精度（別言すると、端末Ｆの位置推定精度）を向上できる。

なお、ＲＴＫ測位によって得られる端末２０の位置（例えば、地球上の座標）は、例えば、緯度、経度及び高度の三次元座標によって表されてもよいし、緯度、経度及び高度のうちの２つ（例えば、緯度及び経度）の二次元座標によって表されてもよい。

また、一実施の形態において、「基準局」の図示は省略されている。基準局は、位置が固定されていてもよいし固定されていなくてもよい。後者の例としては、第１移動体に基準局の機能を設け、第１移動体にて運ばれる第２移動体に測位端末２０の機能を設けることが挙げられる。

この場合、第２移動体を用いて行う作業現場に第１移動体を移動させ、作業時には第１移動体を基準局として機能させることで、第２移動体の座標を算出できる。例えば、第１移動体であるトラックによって第２移動体であるドローンを運搬し、運搬先にてドローンによる作業を行うことが考えられる。

また、クラウドサーバ４０と測位端末２０又は基準局との間の通信の少なくとも一方は、時分割多重（ＴＤＭ）通信でもよいし他の多重通信方法であってもよい。一対多通信における多重化には、周波数分割多重（ＦＤＭ）、符号分割多重（ＣＤＭ）、及び、直交周波数分割多重（ＯＦＤＭ）の少なくとも１つが適用されてよい。

以下、一実施の形態に係る測位端末２０及びクラウドサーバ４０の構成の一例について、項目別に説明する。なお、以下の説明において、測位端末２０及びクラウドサーバ４０の構成要素に用いる「・・・部」という表記は、「・・・回路（circuitry）」、「・・・デバイス」、「・・・ユニット」、又は、「・・・モジュール」といった他の表記に置換されてもよい。

＜測位端末の構成＞
図４は、一実施の形態に係る測位端末２０の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、測位端末２０は、例示的に、プロセッサ２０１と、記憶部２０２と、入力部２０３と、出力部２０４と、通信部２０５と、受信部２０６と、バス２１０と、を備える。

プロセッサ２０１は、バス２１０を介して測位端末２０の他の要素を制御する。プロセッサ２０１には、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が用いられてよい。また、プロセッサ２０１は、所定のプログラムを実行することにより、受信した測位信号を用いて測位データを生成する。測位データには、衛星電波の受信時刻、及び、衛星電波の受信品質を示す情報（例えば、ＳＮＲ）が含められてよい。

記憶部２０２は、他の要素から様々な情報を取得し、一時的あるいは恒久的にその情報を保持する。記憶部２０２は、いわゆる一次記憶装置と二次記憶装置の総称である。記憶部２０２は、物理的に複数配置されてもよい。記憶部２０２には、例えば、ＤＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤが用いられてよい。

入力部２０３は、外部からの情報を受け付ける。入力部２０３が受け付ける外部からの情報には、測位端末２０の操作者からの入力に関する情報などが含まれる。一例として、キーボード等の入力インターフェースを用いて入力部２０３が構成されてよい。

出力部２０４は、外部へ情報を提示する。出力部２０４が提示する情報には、測位に関する情報などが含まれる。一例として、ディスプレイ等の出力インターフェースを用いて出力部２０４が構成されてよい。

通信部２０５は、通信路を介して外部の機器と通信を行う。通信部２０５が通信する対象（通信対象）の機器には、クラウドサーバ４０が含まれる。一例として、無線ＬＡＮなどの通信網と通信可能な通信インターフェースを用いて通信部２０５が構成されてよい。

受信部２０６は、衛星から測位信号を受信し、バス２１０を介して測位信号をプロセッサ２０１に出力する。

なお、上述した測位端末２０の構成は一例である。測位端末２０の各構成要素の一部が統合されてもよい。測位端末２０の各構成要素の一部が複数の要素に分割されてもよい。測位端末２０の各構成要素の一部が省略されてもよい。測位端末２０に他の要素が付加されてもよい。

＜クラウドサーバの構成＞
図５は、一実施の形態に係るクラウドサーバ４０の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、クラウドサーバ４０は、例えば、プロセッサ４０１と、記憶部４０２と、入力部４０３と、出力部４０４と、通信部４０５と、バス４１０と、を備える。

プロセッサ４０１は、バス４１０を介してクラウドサーバ４０の他の要素を制御する。プロセッサ４０１には、例えば、ＣＰＵが用いられてよい。プロセッサ４０１は、例えば、測位端末２０から受信した測位データに基づいて測位端末２０の位置を推定する。

測位データから推定される位置（以下「推定位置」と称することがある）は、正確な位置ではないが、マルチパスの影響を受けている衛星電波を判別するための前処理としては大凡の位置が得られればよいため十分である。

各測位端末２０の推定位置に基づいて、プロセッサ４０１は、図２及び図３にて説明したようなマルチパス除去処理を行う。マルチパス除去処理には、既述のとおり、衛星毎のＳＮＲ比較処理と、ＳＮＲ比較の結果に基づく衛星除外処理と、が含まれてよい。

記憶部４０２は、他の要素から様々な情報を取得し、一時的あるいは恒久的にその情報を記憶する。例えば、マルチパス除去処理に関する情報が、記憶部４０２に記憶されてよい。記憶部４０２は、いわゆる一次記憶装置と二次記憶装置の総称である。記憶部４０２は、物理的に複数配置されてもよい。記憶部４０２には、例えば、ＤＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤが用いられてよい。

入力部４０３は、外部からの情報を受け付ける。入力部４０３が受け付ける外部からの情報には、クラウドサーバ４０の操作者からの入力に関する情報などが含まれる。一例として、キーボード等の入力インターフェースを用いて入力部４０３が構成されてよい。

出力部４０４は、外部へ情報を提示する。出力部４０４が提示する情報には、測位に関する情報などが含まれる。一例として、ディスプレイ等の出力インターフェースを用いて出力部４０４が構成されてよい。

通信部４０５は、通信路を介して外部の機器と通信を行う。通信部４０５が通信する対象（通信対象）の機器には、測位端末２０が含まれる。一例として、セルラー通信網などの通信網と通信可能な通信インターフェースを用いて通信部４０５が構成されてよい。

＜測位データ＞
次に、測位データについて説明する。測位データには、例示的に、擬似距離情報、搬送波位相情報およびドップラー周波数情報が含まれる。

擬似距離情報とは、衛星と受信機（例えば、測位端末２０又は基準局）との間の距離に関する情報である。受信機は、測位信号を解析することにより衛星との距離を算出できる。例えば、受信機は、以下の情報に基づいて測位信号の到達時間を求める。

（１）測位信号が搬送したコードのパターンと、当該受信機が生成したコードのパターン（レプリカ）との相違
（２）衛星の信号生成時刻及び受信機の信号受信時刻
なお、衛星の信号生成時刻は、測位信号のメッセージ（ＮＡＶＤＡＴＡ）に含まれる。

受信機は、測位信号の到達時間に光速を乗ずることにより、衛星と受信機との間の擬似距離を求める。擬似距離には、衛星のクロックと受信機のクロックとの相違等に起因する誤差が含まれる。誤差の軽減のために、４機以上の衛星に対して擬似距離情報が生成される。

搬送波位相情報とは、受信機が受信した測位信号の位相である。測位信号は、所定の正弦波である。受信機は、受信した測位信号を解析することにより、測位信号の位相を算出できる。

ドップラー周波数情報とは、衛星と受信機との相対的な速度に関する情報である。受信機は、測位信号を解析することにより、ドップラー周波数情報を生成できる。

＜ＲＴＫ演算＞
次に、ＲＴＫ演算について説明する。ＲＴＫ演算は、干渉測位の一つであるＲＴＫ法を実行する演算である。

ＲＴＫ法とは、衛星が送信する測位信号の搬送波位相積算値を用いて所定の地点の測位を行う測位法である。搬送波位相積算値は、衛星から所定の地点までの（１）測位信号の波の数と（２）位相との和によって表される。

搬送波位相積算値が求まれば、測位信号の周波数（および波長）が既知であるため、衛星と所定の地点との間の距離を求めることができる。測位信号の波の数は、未知数であるので整数アンビギュイティまたは整数値バイアスと呼ばれる。

ＲＴＫ法においては、ノイズ除去、及び、整数アンビギュイティの推定（又は決定）が行われる。

例えば、ＲＴＫ法では、二重差と呼ばれる差を演算することにより、ノイズの除去を行うことができる。二重差とは、２つの衛星に対する１つの受信機の搬送波位相積算値の差（一重差）を２つの受信機（例えば、基準局と測位端末２０）の間でそれぞれ算出した値の差である。ＲＴＫ法を用いた測位では、４機以上の衛星が使用されるため、４機以上の衛星の組み合わせの数だけ二重差が演算される。二重差の演算には、例えば、基準局が生成した測位データと、測位端末２０が生成した測位データと、が用いられる。

また、ＲＴＫ法において、整数アンビギュイティの推定には、様々な方法が適用される。例えば、（１）最小二乗法によるフロート解の推定、および、（２）フロート解に基づくフィックス解の検定という手順を実行することにより、整数アンビギュイティが推定される。

最小二乗法によるフロート解の推定は、時間単位毎に生成した二重差の組み合わせを用いて連立方程式を作成し、作成した連立方程式を最小二乗法によって解くことにより実行される。この演算では、例えば、基準局が生成した測位データ、測位端末２０が生成した測位データ、及び、基準局の既知の座標が用いられる。このようにして推定された整数アンビギュイティの実数推定値は、フロート解（推測解）と呼ばれる。

以上のようにして求められたフロート解は実数であるのに対して、整数アンビギュイティの真の値は整数である。そのため、フロート解は、「丸める」ことによって整数値に変換される。ここで、フロート解を丸める組み合わせには複数通りの候補が考えられる。

複数通りの候補の中から正しい整数値が検定される。検定によって整数値バイアスとして確からしい解が、フィックス解（精密測位解）と呼ばれる。一実施の形態では、ＲＴＫ演算によって得られたＡＲ（Ambiguity Ratio）値を用いて品質チェックを行い、品質チェックの結果に基づいて正しい整数値が検定される。整数値の候補の絞込みを効率化するために、基準局の生成した測位データが用いられてよい。

＜クラウドサーバの測位端末座標決定機能＞
次に、クラウドサーバ４０のプロセッサ４０１による、測位端末２０の位置（地球上の座標）を決定する機能について説明する。

プロセッサ４０１は、例えば、測位端末２０での測位データと基準局での測位データとを用いてＲＴＫ法による干渉測位（ＲＴＫ演算）を実行し、測位解（フィックス解またはフロート解）を算出する。ＲＴＫ演算によって得られた測位解は、「ＲＴＫ測位解」と称されてもよい。

プロセッサ４０１は、ＲＴＫ演算によって得られるＡＲ値を用いて品質チェックを行い、ＡＲ値が所定の閾値（例えば３．０）以上の場合には、正しいフィックス解が得られたと判定してフィックス解を出力する。ＡＲ値が所定の閾値未満の場合には、プロセッサ４０１は、正しい測位解が得られなかったと判定してフロート解を出力する。

そして、プロセッサ４０１は、ＲＴＫ測位解を測位端末２０の位置（地球上の座標）と決定する。

＜衛星測位システムの動作＞
次に、一実施の形態に係る衛星測位システム１の動作の一例について、図６〜図１７を用いて説明する。

（全体動作）
図６は、一実施の形態に係る衛星測位システム１のクラウドサーバ４０に着目した全体的な動作の一例を示すフローチャートである。

図６に例示したように、クラウドサーバ４０は、複数の測位端末２０（以下「ユーザ２０」と表記することがある）から測位データを受信する（Ｓ６０１）。

受信した各測位データに基づいて、クラウドサーバ４０は、各ユーザ２０の位置を測位（推定）する（Ｓ６０２）。

そして、クラウドサーバ４０は、複数ユーザ２０のうちＲＴＫ測位対象とするユーザ２０を選択し（Ｓ６０３）、選択したユーザ（ＲＴＫ測位対象ユーザ）２０を基準にしてＳＮＲ比較を行う対象のユーザ２０群を選択（又は抽出）する（Ｓ６０４）。このユーザ２０群の抽出処理の一例については、図７〜図９を用いて後述する。

クラウドサーバ４０は、Ｓ６０４において抽出できたユーザ２０群の数が０であるか否かを判定する（Ｓ６０５）。

抽出できたユーザ２０群の数が０でない場合（Ｓ６０５でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、各ユーザ２０から受信した測位データに基づいて、各ユーザ２０での衛星電波のＳＮＲを衛星毎に比較し、除外衛星リストを決定する（Ｓ６０６）。この除外衛星リストの決定処理の一例については、図１２及び図１３を用いて後述する。

一方、抽出できたユーザ２０群の数が０であった場合（Ｓ６０５でＹＥＳ）、クラウドサーバ４０は、除外履歴を参照し、除外衛星リストを決定する（Ｓ６０７）。この除外履歴に基づく除外衛星リストの決定処理の一例については、図１４〜図１７を用いて後述する。

Ｓ６０６又はＳ６０７における除外衛星リストの決定に応じて、クラウドサーバ４０は、Ｓ６０３で選択したＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置を、除外されなかった残りの衛星に対応した測位データを用いて、ＲＴＫ演算によって測位する（Ｓ６０８）。マルチパスの影響を受けている衛星電波は除外されているため、測位精度が向上する。

その後、クラウドサーバ４０は、測位処理終了命令の割り込みがあるか否かを判定し（Ｓ６０９）、測位処理終了命令の割り込みが無ければ（Ｓ６０９でＮｏ）、Ｓ６０１以降の処理を再実行する。

測位処理終了命令の割り込みがあった場合（Ｓ６０９でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、Ｓ６０８において実施したＲＴＫ測位に関する情報を「除外履歴」として例えば記憶部４０２に保存する（Ｓ６１０）。したがって、「除外履歴」は、ＲＴＫ測位の実施毎に時系列に記憶部４０２に記憶されてよい。

非限定的な一例として、「除外履歴」には、ＲＴＫ測位を実施したＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置情報、除外衛星の位置情報（例えば、仰角及び方位角）、及び、ＲＴＫ測位を実施した時刻情報が登録されてよい（例えば、後述の図１６参照）。

この「除外履歴」は、例えば、Ｓ６０５においてＳＮＲ比較対象の端末２０が抽出されなかった場合の除外衛星リストの決定処理（Ｓ６０７）に用いられる。

（ユーザ群の抽出処理）
次に、図７〜図９を参照して、上述したユーザ２０群の抽出処理（Ｓ６０４）の一例について説明する。

図７は、ユーザ２０群の抽出処理（Ｓ６０４）の一例を示すフローチャートである。図７に例示したように、クラウドサーバ４０は、各ユーザ２０から受信した測位データに基づいて、ユーザ２０それぞれの速度Ｖを算出する（Ｓ７０１）。速度Ｖは、単位時間あたりの平均値として算出されてもよい。

そして、クラウドサーバ４０は、各ユーザ２０の速度Ｖと閾値Ｖｍｉｎとを比較し、Ｖ＞Ｖｍｉｎであるユーザ２０は移動体であると判断してＳＮＲ比較の対象から除外する（Ｓ７０２）。

閾値Ｖｍｉｎを超える速度Ｖで移動するユーザ２０については、移動による地上の建物等の周囲環境の変化に伴い、受信した衛星信号がマルチパスの影響を受けＳＮＲが大きく変動するためである。別言すると、移動体の除外によって、ＳＮＲ比較によるマルチパス判別精度が高まり、ＲＴＫ測位精度を向上できる。

非限定的な一例として、図８に示すように、矢印の付記によって移動体であることを表したユーザＵ１〜Ｕ４が、Ｖ＞Ｖｍｉｎを満たすため、ＳＮＲ比較対象から除外される。

また、クラウドサーバ４０は、Ｓ６０２で実施した推定位置に基づいて、ＲＴＫ測位対象に選択したユーザ２０と他の各ユーザ２０との間の距離Ｄを算出する（Ｓ７０３）。

そして、クラウドサーバ４０は、距離Ｄと閾値Ｄｍｉｎ（例えば、２０ｍ）とを比較し、Ｄ＜Ｄｍｉｎを満たすユーザ２０をＳＮＲ比較の対象から除外する（Ｓ７０４）。

ＲＴＫ測位対象のユーザ２０にあまりにも距離が近いユーザ２０は、ＲＴＫ測位対象のユーザ２０と同じマルチパスの影響を受ける可能性があり、ＲＴＫ測位対象のユーザ２０とのＳＮＲの差が生じにくいからである。そのようなユーザ２０を除外することで、測位精度の向上が見込める。

また、クラウドサーバ４０は、距離Ｄと閾値Ｄ１（ただし、Ｄｍａｘ≧Ｄ１＞Ｄｍｉｎ）とを比較し、Ｄ＞Ｄ１を満たすユーザ２０をＳＮＲ比較の対象から除外する（Ｓ７０５）。

なお、Ｄ１は、第１の設定距離の一例であり、Ｄｍｉｎは、第２の設定距離の一例である。Ｄｍａｘは、ＳＮＲ比較対象に含めるべきユーザ２０のＲＴＫ測位対象ユーザ２０からの距離Ｄの最大値（最大距離）を表す。

ＲＴＫ測位対象のユーザ２０から遠方に位置するユーザ２０において観測される衛星電波のＳＮＲの変化は、ＲＴＫ測位対象のユーザ２０とは相関が低いと考えられるからである。相関が低いユーザ２０をＳＮＲ比較の対象から除外しても、ＲＴＫ測位精度に対する影響は限定的であり、演算量の削減による効果の方が大きいと云える。

図９に、Ｓ７０４及びＳ７０５に示した距離Ｄに基づくユーザ除外処理の非限定的な一例を示す。図９では、複数のユーザ２０のうち、ＲＴＫ測位対象端末２０を中心とした半径Ｄｍｉｎの円の内側に位置するユーザ２０と、半径Ｄ１の円の外側に位置するユーザ２０とが、ＳＮＲ比較対象から除外される。したがって、半径Ｄｍｉｎの円と半径Ｄ１の円とで規定される帯状又はドーナツ状の領域に位置するユーザ２０が、ＳＮＲ比較対象に選択される。

なお、上述したユーザ除外処理（Ｓ７０２、Ｓ７０４及びＳ７０５）は、除外の条件を満たさないユーザ２０を選択（又は抽出）する処理と捉えてもよいし、ＳＮＲ比較対象に含めるユーザ２０の候補の絞り込み処理と捉えてもよい。

このようなユーザ選択処理あるいはユーザ絞り込み処理によって、以降のクラウドサーバ４０における処理負荷（例えば、マルチパス除去に関わる処理負荷）を低減できる。なお、上述した各ユーザ除外処理（Ｓ７０２、Ｓ７０４及びＳ７０５）の一部又は全部は、オプションであってもよい。

また、速度Ｖに基づくユーザ除外処理（Ｓ７０１及びＳ７０２）と、距離Ｄに基づくユーザ除外処理（Ｓ７０３〜Ｓ７０５）と、は、順序が逆であってもよいし、パラレルに実行されてもよい。また、距離Ｄに基づくユーザ除外処理において、近傍ユーザの除外処理Ｓ７０４と遠方ユーザの除外処理Ｓ７０５とは、順序が逆であってもよいし、パラレルに実行されてもよい。

以上の速度Ｖ及び距離Ｄに基づく各ユーザ除外処理の後、クラウドサーバ４０は、図７に示すように、除外されなかったユーザ２０群から、例えば、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０に距離Ｄが近い順番に最大Ｎｍａｘのユーザ２０を選択（又は抽出）する（Ｓ７０６）。

そして、クラウドサーバ４０は、Ｓ７０６において選択したユーザ数が閾値Ｎ１以上であるか否かを判定する（Ｓ７０７）。選択したユーザ数が閾値Ｎ１以上の場合（Ｓ７０７でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、例えば、複数の方位間において選択ユーザ数が平準化される（別言すると、方位間の偏りが小さくなる）ように、更にユーザ２０の選択（又は抽出）を行う（Ｓ７０８）。Ｓ７０８でのユーザ選択処理を、以下において便宜的に「方位間ユーザ数最適化処理」と称することがある。「方位間ユーザ数最適化処理」の一例については、図１０及び図１１を用いて後述する。

方位間ユーザ数最適化処理（Ｓ７０８）の後、クラウドサーバ４０は、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０が存在する（ユーザ数が０でない）と判断して（Ｓ７０９）、ユーザ群の抽出処理（Ｓ６０４）を終了する。

図７のＳ７０７において、ユーザ数が閾値Ｎ１未満の場合（Ｓ７０７でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、例えば、Ｄ１≧Ｄｍａｘであるか否かを判定する（Ｓ７１０）。Ｄ１≧Ｄｍａｘでない場合（Ｓ７１０でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、Ｄ１を増加し（Ｓ７１１）、Ｓ７０５以降の処理を繰り返す。

ここで、Ｄ１を増加することは、例えば図９に示した半径Ｄ１の円を拡大することに相当する。つまり、クラウドサーバ４０は、ＳＮＲ比較を行う上で十分な数のユーザ２０が抽出されない場合、半径Ｄ１の円を拡大することによってＳＮＲ比較対象の候補ユーザ数を増やす。

Ｄ１≧Ｄｍａｘであれば（Ｓ７１０でＹｅｓ）、Ｄ１はそれ以上増加できないため、その時点で選択されたユーザ数が０であるか否かを判定する（Ｓ７１２）。

ユーザ数が０でなければ（Ｓ７１２でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０が存在すると判断して（Ｓ７０９）、ユーザ群の抽出処理（Ｓ６０４）を終了する。

ユーザ数が０であれば（Ｓ７１２でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０が存在しないと判断して（Ｓ７１３）、ユーザ群の抽出処理（Ｓ６０４）を終了する。

（方位間ユーザ数最適化処理）
次に、図１０及び図１１を参照して、図７のＳ７０８に示した方位間ユーザ数最適化処理の一例について説明する。

図１０は、図７のＳ７０８に示した方位間ユーザ数最適化処理の一例を示すフローチャートである。図１０に例示したように、クラウドサーバ４０は、図６のＳ６０３においてＲＴＫ測位対象に選択したユーザ２０を基準（原点）とした半径Ｄ１の円領域（エリア）を複数（Ｍ個）の方位毎に分割する（Ｓ１００１）。

例えば図１１に示すように、クラウドサーバ４０は、Ｍ＝８に設定することで、半径Ｄ１の円領域を８分割する。なお、図１１には、半径Ｄ１の円領域が等分割された例が示される。

そして、クラウドサーバ４０は、Ｍ個の分割エリアのそれぞれにおいて、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０に距離が最も近いユーザ２０を選択（又は抽出）する（Ｓ１００２）。

その後、クラウドサーバ４０は、分割エリアのそれぞれに複数ユーザ２０が存在しているか否かを判定する（Ｓ１００３）。

分割エリアのそれぞれに複数ユーザ２０が存在している場合（Ｓ１００３でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、分割エリアのそれぞれにおいて、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から距離が最も遠いユーザ２０を選択（又は抽出）して（Ｓ１００４）、処理を終了する。

分割エリアのそれぞれに複数ユーザ２０が存在していない場合（Ｓ１００３でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、Ｓ１００４を実行せずに処理を終了する。

以上のような方位間ユーザ数最適化処理によって、例えば図１１に示すように、分割エリア間で偏りが小さくなるように、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０が選択（又は抽出）される。別言すると、Ｓ１００２及びＳ１００３において選択されなかったユーザ２０は、ＳＮＲ比較対象の候補ユーザ２０から除外される。

（ＳＮＲ比較に基づく除外衛星リスト決定処理）
次に、図１２及び図１３を参照して、図６のＳ６０６に示した除外衛星リストの決定処理について説明する。

図１２は、図６のＳ６０６に示した除外衛星リストの決定処理の一例を示すフローチャートである。図１２に例示したように、クラウドサーバ４０は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から受信した測位データに含まれる衛星情報によって、ＳＮＲ比較による判定対象の衛星Ｓを決定する（Ｓ１２０１）。

そして、クラウドサーバ４０は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から受信した測位データから、当該ユーザ２０において観測された、衛星Ｓからの電波のＳＮＲが閾値Ｔｍｉｎよりも小さいか否かを判定する（Ｓ１２０２）。

衛星Ｓからの電波のＳＮＲが閾値Ｔｍｉｎよりも小さい場合（Ｓ１２０２でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、マルチパス判定を行う以前にそもそもＳＮＲが低すぎると判定して、衛星Ｓを除外衛星リスト＃１に登録（追加）する（Ｓ１２０６）。

一方、衛星Ｓからの電波のＳＮＲが閾値Ｔｍｉｎ以上の場合（Ｓ１２０２でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、図６のＳ６０４（図７のＳ７０１〜Ｓ７１２）でＳＮＲ比較対象に選ばれたユーザ群のＳＮＲの中から最大ＳＮＲを選択（又は抽出）する（Ｓ１２０３）。

そして、クラウドサーバ４０は、最大ＳＮＲと、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０におけるＳＮＲと、の差分が閾値Ｔ１よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１２０４）。

ＳＮＲの差分が閾値Ｔ１よりも大きい場合（Ｓ１２０４でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、衛星Ｓの電波がＲＴＫ測位対象ユーザ２０においてマルチパスの影響を受けていると判定し、衛星Ｓを除外衛星リスト＃２に登録する（Ｓ１２０５）。

ＳＮＲの差分が閾値Ｔ１以下の場合（Ｓ１２０４でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０にて観測されている全衛星の電波についてＳＮＲ比較による除外判定を行ったか否かを判定する（Ｓ１２０７）。なお、ＳＮＲ比較による除外判定を行う対象の衛星は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０からの測位データに含まれる衛星情報を基に特定される。

全衛星についての除外判定を行ったと判定した場合（Ｓ１２０７でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、除外衛星リストの決定処理を終了してよい。

除外判定を行っていない衛星が存在すると判定した場合（Ｓ１２０７でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、除外判定対象の衛星を他の衛星に設定（Ｓ＝Ｓ＋１）して（Ｓ１２０８）、Ｓ１２０２以降の処理を再実行する。

図１３に、上述した除外判定処理の非限定的な一例を視覚化して示す。図１３の（ａ）が、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０において観測された９機の衛星からの電波のＳＮＲを示す。図１３の（ｂ）及び（ｃ）は、ＳＮＲ比較の対象に選択された他ユーザ２０（比較対象＃１〜＃Ｎ）において観測された９機の衛星からの電波のＳＮＲを示す。図１３の（ｄ）は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０における衛星毎のＳＮＲと、比較対象＃１〜＃Ｎにおける衛星毎の最大ＳＮＲと、を重ねて示す。

ここで、図１３の（ａ）において枠１２０６で囲んだＳＮＲは、閾値Ｔｍｉｎよりも低いため、図１２のＳ１２０２においてＹｅｓと判定される。したがって、枠１２０６で囲んだＳＮＲの電波を送信した衛星は、図１２のＳ１２０６において除外衛星リスト＃１に登録される。

また、衛星毎のＳＮＲ比較によって、図１３において点線枠で示したように、衛星Ｃ１２及びＧ３０のそれぞれについて、閾値Ｔ１を超えるＳＮＲの差分（枠１２０５Ａ及び枠１２０５Ｂ参照）が検出された場合、図１２のＳ１２０４においてＹｅｓと判定される。したがって、２つの衛星Ｃ１２及びＧ３０は、図１２のＳ１２０５において除外衛星リスト＃２に登録される。

（除外履歴に基づく除外衛星リスト決定処理）
次に、図１４〜図１７を参照して、ＳＮＲ比較対象の端末２０が抽出されなかった場合（図６のＳ６０５でＹｅｓと判定された場合）における除外衛星リストの決定処理（図６のＳ６０７）の一例について説明する。

図１４は、除外衛星リストの決定処理（図６のＳ６０７）の一例を示すフローチャートである。図１４に例示したように、クラウドサーバ４０は、図６のＳ６１０において記憶部４０２に保存された過去の「除外履歴」を参照する。そして、クラウドサーバ４０は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０と、「除外履歴」に登録された過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置と、の距離Ｄｘをそれぞれ算出する（Ｓ１４０１）。なお、現在（処理）時刻のＲＴＫ測位対象ユーザ２０と「除外履歴」に登録された過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０は同一ユーザでなくてもよい。

クラウドサーバ４０は、算出した距離Ｄｘが最も短い「除外履歴」を選択（又は抽出）する（Ｓ１４０２）。算出した距離Ｄｘが最も短い「除外履歴」を選択する理由は、マルチパスの変化はユーザ２０と衛星との間の伝搬路、特に地上の建物等の周囲環境に依存するためである。すなわち、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０と近い位置にいた過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０は、衛星との位置関係がほとんど変わらなければ、地上の建物等の周囲環境に変化がない限り、受信した測位信号は同じマルチパスの影響を受けていた可能性が高いためである。

より具体的には、過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０が南に位置していた衛星から受信した測位信号についてマルチパスが発生していたのであれば、現在時刻においてもマルチパスを発生させる原因（高い建物など）が南に存在し続けている可能性が高い。

そのため、ＲＴＫ測位対象ユーザが、過去のＲＴＫ測位対象ユーザに近い位置にいるのであれば、過去にマルチパスが発生していた衛星と同じ衛星であるかどうか問わず、近い位置関係（この例では南）にある衛星からの測位信号については過去と同じ原因によりマルチパスが発生しやすくなる。

また、システムメンテナンス等のために、過去にＲＴＫ測位を行った位置と同じ位置でＲＴＫ測位を実施する場合など、まったく同一の位置に過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０がいる場合もあるため、距離Ｄｘが最も短い「除外履歴」を選択することで、このような過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０を発見し易くなる。

「除外履歴」の選択後、クラウドサーバ４０は、距離Ｄｘが閾値Ｄ２よりも短いか否かを判定する（Ｓ１４０３）。距離Ｄｘが閾値Ｄ２よりも短い場合（Ｓ１４０３でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、現在（処理）時刻と「除外履歴」における測位時刻との差分（時刻差）Ｔを算出する（Ｓ１４０４）。なお、距離Ｄｘが閾値Ｄ２以上の場合（Ｓ１４０３でＮＯ）、クラウドサーバ４０は、処理を終了してよい。

そして、クラウドサーバ４０は、時刻差Ｔが閾値Ｔ２よりも短いか否かを判定する（Ｓ１４０５）。この時刻差Ｔの閾値判定は、選択した「除外履歴」の新しさを判定することに相当する。

時刻差Ｔが閾値Ｔ２以上の場合（Ｓ１４０５でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、選択した「除外履歴」が古いと判断して、除外衛星リストの決定処理を終了してよい。

時刻差Ｔが閾値Ｔ２よりも短い場合（Ｓ１４０５でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、選択した「除外履歴」が新しいと判断し、その「除外履歴」に登録された除外衛星の位置情報に基づいて擬似的（又は仮想的）なマルチパス領域を設定する（Ｓ１４０６）。

例えば、クラウドサーバ４０は、除外衛星の仰角及び方位角を基準に、それぞれ仰角±α及び方位角±βで規定される領域（範囲）を「マルチパス領域」に設定する。「マルチパス領域」の設定に関する非限定的な一例を図１５〜図１７に示す。

図１５は、衛星配置のスカイプロットの一例を示す図である。図１５に示すスカイプロットは、ＲＴＫ測位対象に選択されたユーザ２０の位置（座標Ｘ，Ｙ，Ｚ）を基準（原点）に、上空に位置する各衛星の位置を平面にプロットすることによって得られる。図１５において、方位角は、「北」（North）が基準（方位角＝０度）であり、仰角は、原点に近いほど高い（原点は仰角＝９０度に対応する）。

ここで、図１３にて説明したようにＳＮＲ比較によって衛星Ｃ１２及びＧ３０が除外された場合、「除外履歴」には、図１６に符号４３０を付して例示したような情報が登録されている。例えば、除外衛星Ｃ１２及びＧ３０の位置情報（仰角及び方位角）と、衛星Ｃ１２及びＧ３０を除外してＲＴＫ測位を行った時刻（測位時刻）の情報と、が除外履歴に登録されている。また、図１６には、除外衛星Ｃ１２及びＧ３０のスカイプロットにおける位置が示される。

したがって、除外衛星Ｃ１２及びＧ３０それぞれの位置を基準に仰角±α及び方位角±βによって規定される「マルチパス領域」は、スカイプロット上において例えば図１６に示すように枠ＭＡ１及びＭＡ２で囲まれた領域に相当する。なお、仰角±αの値及び方位角±βの値は、衛星毎に異なる値に設定されてもよい。

このように、クラウドサーバ４０は、距離Ｄｘが最も短く且つ測位時刻が現在（処理）時刻に最も近い「除外履歴」が、現ＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置におけるマルチパス環境を最も良く表すと判断し、その「除外履歴」を基に「マルチパス領域」を設定する。

ユーザ２０と衛星との位置関係がほとんど変わらなければ、マルチパスの変化は地上の建物等の周囲環境に依存するため、周辺環境が急変しない限り、端末２０の受信環境はほとんど変わらないと扱ってよい。

そのため、上記のように「除外履歴」を基に「マルチパス領域」を設定しても、後述の除外判定処理（Ｓ１４０８）において判定誤りが生じる確率は低いと云える。ただし、あまりにも古い「除外履歴」では、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０の周囲環境（マルチパス環境）が変化している可能性がある。そのため、閾値Ｔ２によって、古い「除外履歴」の使用が除外される。

マルチパス領域の設定後、クラウドサーバ４０は、図１４に示すように、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から受信した測位データに含まれる衛星情報によって識別される衛星（Ｓ）を、除外判定対象に設定する（Ｓ１４０７）。

そして、クラウドサーバ４０は、衛星Ｓの仰角及び方位角が、マルチパス領域内に含まれるか否かを判定する（Ｓ１４０８）。図１７は、クラウドサーバ４０が、現ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から受信した測位データに含まれる衛星Ｓの位置が図１６で設定したマルチパス領域ＭＡ１またはＭＡ２に含まれるか否かを判定する一例を示している。図１７には、現ＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対して、過去のＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置（履歴位置）が（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）であり、両者の距離Ｄｘが閾値Ｄ２未満であることが併せて示されている。

図１７には、マルチパス領域ＭＡ１及びＭＡ２内に位置する各１機の衛星Ｓが除外される例が示されているが、複数の衛星Ｓが１つのマルチパス領域ＭＡ１又はＭＡ２内に位置する場合、該当する複数の衛星Ｓが除外される。すなわち、１つのマルチパス領域ＭＡ１又はＭＡ２内に、複数の衛星Ｓが含まれてもよい。

また、マルチパス領域ＭＡ１内に含まれる衛星Ｓは、図１６に示した衛星Ｃ１２と同じ衛星の場合もあるし異なる衛星である場合もある。同様に、マルチパス領域ＭＡ２内に含まれる衛星Ｓは、図１６に示した衛星Ｇ３０と同じ衛星である場合もあるし異なる衛星である場合もある。衛星Ｓの番号を問わず、マルチパス領域ＭＡ１又はＭＡ２内に入った衛星Ｓが、下記のＳ１４０９において除外衛星に選定されてよい。

衛星Ｓの仰角及び方位角が、マルチパス領域内に含まれる場合（Ｓ１４０８でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、衛星Ｓを除外衛星リスト＃３に登録（追加）する（Ｓ１４０９）。

衛星Ｓの仰角及び方位角が、マルチパス領域内に含まれない場合（Ｓ１４０８でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０から受信した測位データから特定される全衛星についての除外判定を行ったか否かを判定する（Ｓ１４１０）。

全衛星についての除外判定を行ったと判定した場合（Ｓ１４１０でＹｅｓ）、クラウドサーバ４０は、除外衛星リストの決定処理を終了してよい。

除外判定を行っていない衛星が存在すると判定した場合（Ｓ１４１０でＮｏ）、クラウドサーバ４０は、除外判定対象の衛星を他の衛星に設定（Ｓ＝Ｓ＋１）して（Ｓ１４１１）、Ｓ１４０８以降の処理を再実行する。

なお、既述の除外衛星リスト＃１、＃２及び＃３のうち、除外衛星リスト＃１及び＃３の情報は、「除外履歴」に登録あるいは反映されなくてもよい。擬似的なマルチパス領域の設定に用いられる「除外履歴」には、除外衛星リスト＃２の情報が登録あるいは反映されれば足りる。

以上のように、クラウドサーバ４０は、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０を選出できない場合、現ＲＴＫ測位対象ユーザ２０の位置又はその近傍での過去の測位演算において除外した衛星の位置情報に基づいて、マルチパス領域を設定する。

そして、クラウドサーバ４０は、このマルチパス領域に含まれる衛星をＲＴＫ演算に利用する候補衛星から除外する。したがって、ＳＮＲ比較対象のユーザ２０を選出できない場合であっても、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０についてのＲＴＫ測位精度を向上できる。

＜その他＞
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

上記各実施の形態では、本開示はハードウェアを用いて構成する例にとって説明したが、本開示はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。

また、上述した実施の形態（変形例を含む）における方位間ユーザ数最適化処理では、Ｍ個の分割エリアそれぞれにおいて最も近いユーザ２０を選択（又は抽出）する処理を行っていたが、これに限られるものではない。例えば、各方位において近い順に所定数以下のユーザ２０を選択（又は抽出）するとしてもよい。

また、上述した実施の形態（変形例を含む）では、予めユーザ群を抽出した上で、方位間ユーザ数最適化処理を行っていたが、これに限られるものではない。例えば、ユーザ群の抽出を省略し、Ｍ個の分割エリアそれぞれについて、ＲＴＫ測位対象ユーザ２０に最も近いユーザ２０を選択（又は抽出）するようにしてもよい。またこのようにして選択（又は抽出）されたユーザ２０が、ユーザ群の抽出の処理が行われていれば除外されるべきと判定される条件（移動体ではない、距離が近すぎる又は遠すぎる）に合致しているようであれば、そのようなユーザ２０を除外してもよい。

また、上述した実施の形態（変形例を含む）の説明に用いた各機能ブロックは、部分的に又は全体的に、集積回路であるＬＳＩとして実現され、上記実施の形態で説明した各プロセスは、部分的に又は全体的に、一つのＬＳＩ又はＬＳＩの組み合わせによって制御されてもよい。ＬＳＩは個々のチップから構成されてもよいし、機能ブロックの一部または全てを含むように一つのチップから構成されてもよい。ＬＳＩはデータの入力と出力を備えてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

集積回路化の手法にはＬＳＩに限らず、専用回路または汎用プロセッサを用いて実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続、設定が再構成可能なリコンフィグラブル・プロセッサを利用してもよい。本開示は、デジタル処理又はアナログ処理として実現されてもよい。

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

更には、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、別技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。

本開示は、通信機能を持つあらゆる種類の装置、デバイス、システム（通信装置と総称）において実施可能である。通信装置の、非限定的な例としては、電話機（携帯電話、スマートフォン等）、タブレット、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）（ラップトップ、デスクトップ、ノートブック等）、カメラ（デジタル・スチル／ビデオ・カメラ等）、デジタル・プレーヤ（デジタル・オーディオ／ビデオ・プレーヤ等）、着用可能なデバイス（ウェアラブル・カメラ、スマートウオッチ、トラッキングデバイス等）、ゲーム・コンソール、デジタル・ブック・リーダ、テレヘルス・テレメディシン（遠隔ヘルスケア・メディシン処方）デバイス、通信機能付きの乗り物又は移動輸送機関（自動車、飛行機、船等）、及び上述の各種装置の組み合わせがあげられる。

通信装置は、持ち運び可能又は移動可能なものに限定されず、持ち運びできない又は固定されている、あらゆる種類の装置、デバイス、システム、例えば、スマート・ホーム・デバイス（家電機器、照明機器、スマートメータ又は計測機器、コントロール・パネル等）、自動販売機、その他ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）ネットワーク上に存在し得るあらゆる「モノ（Things）」をも含む。

通信には、セルラーシステム、無線ＬＡＮシステム、通信衛星システム等によるデータ通信に加え、これらの組み合わせによるデータ通信も含まれる。

また、通信装置には、本開示に記載される通信機能を実行する通信デバイスに接続又は連結される、コントローラやセンサ等のデバイスも含まれる。例えば、通信装置の通信機能を実行する通信デバイスが使用する制御信号やデータ信号を生成するような、コントローラやセンサが含まれる。

また、通信装置には、上記の非限定的な各種装置と通信を行う、あるいはこれら各種装置を制御する、インフラストラクチャ設備、例えば、基地局、アクセスポイント、その他あらゆる装置、デバイス、システムが含まれる。

なお、本開示は、無線通信装置、または制御装置において実行される制御方法として表現することが可能である。また、本開示は、かかる制御方法をコンピュータにより動作させるためのプログラムとして表現することも可能である。更に、本開示は、かかるプログラムをコンピュータによる読み取りが可能な状態で記録した記録媒体として表現することも可能である。すなわち、本開示は、装置、方法、プログラム、記録媒体のうち、いずれのカテゴリーにおいても表現可能である。

また、本開示は、部材の種類、配置、個数等は前述の実施の形態に限定されるものではなく、その構成要素を同等の作用効果を奏するものに適宜置換する等、発明の要旨を逸脱しない範囲で適宜変更することができる。

本開示は、衛星が送信する電波を利用して測位を行う技術に好適である。

１ 衛星測位システム
２０ 測位端末
４０ クラウドサーバ
２０１、４０１ プロセッサ
２０２、４０２ 記憶部
２０３、４０３ 入力部
２０４、４０４ 出力部
２０５、４０５ 通信部
２０６ 受信部
２１０、４１０ バス
ＭＡ１、ＭＡ２ マルチパス領域

Claims (10)

1. 複数の衛星から送信された測位信号を受信した複数の測位端末のそれぞれから、前記測位信号に基づいて生成された測位データを受信する受信部と、
   前記複数の測位端末のうちの第１の測位端末の位置を測位演算するプロセッサと、
   前記測位演算の結果を出力する出力部と、
   を備え、
   前記プロセッサは、
   前記測位データに基づいて、前記第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、
   前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定する、
   サーバ。
2. 前記プロセッサは、
   前記第１の測位端末から受信された測位データに基づいて、前記第１の測位端末の位置を推定し、
   推定した位置から第１の設定距離内に位置する他の少なくとも１つの測位端末を前記第２の測位端末に選択する、
   請求項１に記載のサーバ。
3. 前記プロセッサは、前記第１の設定距離よりも小さい第２の設定距離内に位置する測位端末を、前記第２の測位端末の選択候補から除外する、
   請求項２に記載のサーバ。
4. 前記プロセッサは、前記第１の設定距離内に所定の閾値以上の数の他の測位端末が存在しない場合、前記第１の設定距離を拡大して、前記第２の測位端末の選択を行う、
   請求項２に記載のサーバ。
5. 前記プロセッサは、
   前記拡大した後の距離内に他の測位端末が存在しない場合、前記第１の測位端末の位置又はその近傍での過去の測位演算において前記差分に基づいて除外した衛星の位置情報に基づいて、擬似的なマルチパス領域を設定し、
   前記マルチパス領域に含まれる衛星を前記測位演算に用いる衛星候補から除外する、
   請求項４に記載のサーバ。
6. 前記プロセッサは、前記第１の設定距離によって規定されるエリアを複数の方位毎に分割し、分割したエリア間で前記第２の測位端末に選択される端末数が平準化されるように、前記第２の測位端末の選択を行う、
   請求項２に記載のサーバ。
7. 前記プロセッサが前記測位演算に用いる衛星を決定する処理は、前記差分が所定の閾値を超える衛星を除外することを含む、
   請求項１に記載のサーバ。
8. 前記プロセッサが前記測位演算に用いる衛星を決定する処理は、前記受信品質が所定の閾値未満の衛星を除外することを含む、
   請求項１に記載のサーバ。
9. 複数の衛星から受信した測位信号に基づいて測位データを生成する複数の測位端末と、
   前記複数の測位端末のそれぞれから前記測位データを受信し、前記複数の測位端末のうちの第１の測位端末の位置を測位演算し、前記測位演算の結果を出力するサーバと、
   を備え、
   前記サーバは、
   前記測位データに基づいて、前記第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、
   前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定する、
   衛星測位システム。
10. 複数の測位端末のそれぞれは、複数の衛星から受信した測位信号に基づいて生成した測位データをサーバへ送信し、
    前記サーバは、
    前記測位データに基づいて、第１の測位端末における前記測位信号の受信品質と、少なくとも１つの第２の測位端末における前記測位信号の受信品質と、の前記衛星毎の差分を検出し、
    前記衛星毎の差分に基づいて、前記第１の測位端末の前記測位演算に用いる衛星を決定し、
    前記決定の結果に基づいて前記第１の測位端末の位置を測位演算し、前記測位演算の結果を出力する、
    衛星測位方法。

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