JP2023548513A - 多義性の解明によって少なくとも１つのｇｎｓｓ衛星信号を評価する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、ＧＮＳＳセンサ（１）を用いてＧＮＳＳセンサデータ（１４）を算定するために、少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星（２）から受信された少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星信号（３）を評価する方法であって、少なくとも、ａ）少なくとも１つの推定結果（１２）に加えて少なくとも１つの推定精度に関する記述（１３）も算定する推定アルゴリズム（７）を使用して、受信されたＧＮＳＳ衛星信号（３）の少なくとも１つの搬送波周波数の多義性を解明するステップと、ｂ）推定アルゴリズム（７）からの少なくとも１つの推定精度に関する記述（１３）に加えて推定精度の結論を可能にする少なくとも１つの情報（４，５，８，９）を受信するステップと、ｃ）ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報（４，５，８，９）を使用して、推定アルゴリズム（７）からの推定精度に関する記述（１３）を適応化するステップと、を含む方法に関する。

Description

本発明は、少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星信号を評価する方法、当該方法を実施するためのコンピュータプログラム、当該コンピュータプログラムを含む機械可読記憶媒体、及び、当該方法を実施する位置特定装置に関する。当該方法は、例えば自律運転に関連して適用可能である。

背景技術
全地球航法衛星システム（Global Navigation Satellite System：ＧＮＳＳ）を用いることにより、実質的に地球上のあらゆる地点における地理空間的な位置特定を行うことができる。ＧＮＳＳ衛星は、地球を周回して符号化された信号を送信し、この信号を用いて、ＧＮＳＳ受信機が信号受信時点と送信時点との間の時間差を推定することによって受信機から衛星までの距離又は間隔が計算される。衛星までの推定距離は、衛星が十分に（典型的には５基を超えて）追跡された場合、受信機の位置の推定へと変換することができる。現在、地球を周回するＧＮＳＳ衛星は１３０基以上あり、これは、通常、これらの衛星のうち最大６５基が局所的な地平線において可視であることを意味する。特に、ＧＮＳＳの４重コンステレーション、３重周波数、及び／又は、例えばいわゆるＰＰＰ（Precise Point Positioning）ユーザにとって利用可能な大気圏外限界の条件により、及び／又は、多義性の解明を用いて、有利には、ＧＮＳＳに基づく又はＧＮＳＳ／ＩＮＳ（慣性航法システム）に基づく位置特定センサを用いて可能な限りセンチメートル範囲における精度を達成することへの寄与が得られる。このことに関連して、ここでは特に、多義性の解明が行われる位置特定の解決手段のさらなる改善に焦点が当たっている。

発明の開示
本明細書においては、請求項１により、ＧＮＳＳセンサを用いてＧＮＳＳセンサデータを算定するために、少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星から受信された少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星信号を評価する方法であって、少なくとも、
ａ）少なくとも１つの推定結果に加えて少なくとも１つの推定精度に関する記述も算定する推定アルゴリズムを使用して、受信されたＧＮＳＳ衛星信号の少なくとも１つの搬送波周波数の多義性を解明するステップと、
ｂ）推定アルゴリズムからの少なくとも１つの推定精度に関する記述に加えて推定精度の結論を可能にする少なくとも１つの情報を受信するステップと、
ｃ）ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報を使用して、推定アルゴリズムからの推定精度に関する記述を適応化するステップと、
を含む方法が提案される。

ステップａ）、ステップｂ）及びステップｃ）は、方法を実施するために、例えば、少なくとも１回及び／又は繰り返して、提示した順序で実行可能である。さらに、ステップａ）、ステップｂ）及びステップｃ）、特にステップａ）及びステップｂ）は、少なくとも部分的に並行して又は同時に実行可能である。

方法は、特に、ＧＮＳＳに基づく位置特定センサによる測定又は推定の不確実性に関する、可能な限り信頼性の高い記述を提供することに寄与し得る。このことに関連して、方法によれば、まず、ステップｃ）による精度に関する記述の適応化が提案され、この場合、特に有利には、ステップｃ）において推定精度に関する記述を人為的に劣化させることができる。この場合、例えば、特に多義性分散が浮動小数点数（ｆｌｏａｔ）として決定される場合、少なくとも１つの多義性分散を人為的に劣化させることができ又は増大させることができる。「精度」なる用語は、ここでは特に、推定の「信頼性」の意味に理解される。

ＧＮＳＳセンサとは、例えば、少なくともＧＮＳＳ測定に基づいて、ＧＮＳＳセンサ及び／又はＧＮＳＳセンサを備えた車両の位置特定を実行するように構成された位置特定センサであり得る。好適には、ＧＮＳＳセンサ又は位置特定センサは、ＧＮＳＳセンサ及び／又はこのＧＮＳＳセンサを備えた車両の位置特定を、ＧＮＳＳ測定及びＩＮＳ測定（慣性測定）に基づいて、及び／又は、周囲センサデータなどの車両センサデータに基づいて、組合せ又は融合によって実行するためにも構成可能である。車両センサとして、例えば操舵角センサ及び／又は車輪回転数センサを使用することができる。周囲センサとして、例えば、カメラ、レーダセンサ、ＬｉＤＡＲセンサ、及び／又は、超音波センサを使用することができる。さらに、デジタルマップからのマップデータ及び／又は他の車両からのメッセージを、位置特定の際に使用することができる。

少なくとも１つの又は全てのＧＮＳＳ衛星信号が、通常、少なくとも１つの搬送波周波数で受信される。特に有利には、少なくとも２つの搬送波周波数（Ｌ１，Ｌ２）上で提供されるＧＮＳＳ衛星信号も、少なくとも受信することができる。

ＧＮＳＳセンサデータとは、例えば、ＧＮＳＳセンサ及び／又はこのＧＮＳＳセンサを備えた車両の（自）位置、（自）速度、（自）方向、及び／又は、（自）加速度であり得る。好適には、ＧＮＳＳセンサデータは、ＧＮＳＳセンサ及び／又はこのＧＮＳＳセンサを備えた車両の少なくとも１つの（自）位置を含む。車両は、例えば乗用車のような自動車であり得る。好ましくは、車両は、少なくとも部分的に自動化された運転モード又は自律運転モードのために構成されている。

ステップａ）においては、少なくとも１つの推定結果に加えて少なくとも１つの推定精度に関する記述も決定する推定アルゴリズムを使用して、受信されたＧＮＳＳ衛星信号の少なくとも１つの搬送波周波数の（少なくとも１つの）多義性が解明される。関連する推定アルゴリズムは、例えば多義性フィルタによって実行することができる。推定精度に関する記述は、例えば、少なくとも１つの多義性分散及び／又は多義性分散行列（多義性共分散行列）であり得る。多義性を解明するための推定アルゴリズムは、一般に知られている。例えば、推定アルゴリズムとして最小二乗適応化を使用することができる。

多義性の解明は、選択的に種々のモードにおいて行うことができ、従って、この解明は、例えば選択的に、整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）モード又は浮動小数点（ｆｌｏａｔ）モードにおいて実行することができる。整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）モードにおいては、当該解明は、整数個の多義性を解明することを含み得る。浮動小数点数（ｆｌｏａｔ）モードにおいては、当該解明は、浮動小数点数として多義性を解明することを含み得る。方法は、特に、解明が浮動小数点数（ｆｌｏａｔ）モードにおいて実行される場合に適用される。

整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）モードでの動作の際には、特に、次のことを考慮することができる。即ち、整数の多義性の正しい解明についての可能な限り高い確率を得るために、残留測定誤差が波長の４分の１未満となるべきであることを考慮することができる。ただし、このことは、多くの場合に該当せず、整数の多義性を決定する方法は、非常に複雑である。これは、特に、例えば自動車産業のようなオンライン用途における多義性の補正において要求の多い課題である。整数の多義性を推定することの信頼性は、複数の因子に依存する。第１に、当該信頼性は、基礎となるＧＮＳＳモデルの強度に依存するが、このＧＮＳＳモデルは、測定ノイズ、対流圏及び電離圏に対して適用される補正の不確実性、衛星のジオメトリ、並びに、周波数の数によって決定される。第２に、当該信頼性は、適用される整数の推定法に依存する。

浮動小数点（ｆｌｏａｔ）モードでの動作の際には、特に、次のことを考慮することができる。即ち、多義性を解明するために、最小二乗法の標準適応化を行い、多義性の整数の性質を破棄することができる。結果として、多義性又は場合により他のパラメータ（例えば、位置成分／基線成分及び／又は場合により例えば大気遅延量などの付加的パラメータ）のいわゆるＦｌｏａｔ解が、推定精度に関する記述、例えば分散に関する記述と共に得られる。

例えば、この関連において、多義性の（実数値の）Ｆｌｏａｔ解は、整数の制限が考慮されるように適応化可能であるので、多義性の整数解が得られる。整数解を受容するか否かを判定するための多数の試験が存在する。複数の試験が文献において提案されており、現在実用されている。例として、比試験、距離試験及び投影試験が挙げられる。試験が失敗した場合には、Ｆｌｏａｔ多義性解を最終的な解として決定することができる。

さらに、浮動小数点数解を得ることが、多義性の整数の性質を無視することによってだけでなく、例えば、多義性の解明のための従来の最小二乗法から生じる、典型的には（現実との比較において）小さい（従って、非現実的な）（初期）多義性分散によっても、典型的には問題となり得ることも考慮され得る。非現実的に小さい多義性分散は、通常、超楽観的な搬送波領域分散につながり、このことによってさらに、大部分の搬送波領域が放棄され、例えばコード測定が軽視される可能性がある。その結果、推定された出力に対する過度に楽観的な出力分散、特に多義性推定結果、及び／又は、（その結果としての）信号の真の誤差を低く推定したＧＮＳＳセンサデータが算定され得る。

特に浮動小数点数解における上述の問題に対処するために、本明細書において初めて、より現実的な記述（出力分散）を得るために、多義性推定アルゴリズムからの推定精度に関する記述（出力分散）を人為的に又は後から適応化することが提案される。

ステップｂ）においては、推定アルゴリズムからの少なくとも１つの推定精度に関する記述に加えて推定精度の結論を可能にする少なくとも１つの情報の受信が行われる。当該情報は、例えば、特にＧＮＳＳセンサに対して付加的に設けられている車両のセンサから受信することができる。好適には、当該情報を（ＧＮＳＳ）補正データサービスから受信することができる。特に、ＯＳＲ補正データ及び／又はＳＳＲ補正データからの情報を受信若しくは算定することができ、又は、情報にＯＳＲ補正データ及び／又はＳＳＲ補正データを含めることができる。好ましくは、情報は、（補正データと共に）受信される補正データ分散を含み、この補正データ分散は、例えば、外部のＳＳＲサーバ又はＯＳＲサーバによって提供される。上述した補正データ又は補正データサービスは、一般に知られている。ＯＳＲは、Observation Space Representationの略であり、ＳＳＲは、State Space Representationの略である。

ステップｃ）においては、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報を使用して、推定アルゴリズムからの推定精度に関する記述の適応化が行われる。当該適応化は、特に、（出力）記述、例えば出力分散を取得するために、ステップａ）からの（出力）記述への（ペナルティ）印加、例えば出力分散への（ペナルティ）印加が行われるように行われる。例えば、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報に依存して、（ペナルティ）印加、例えばステップｃ）において適応化のために印加されたペナルティ分散を算定することができる。

従って、有利には、特に、ＯＳＲ補正データ又はＳＳＲ補正データ及び／又はＰＰＰに基づく測位を使用した場合に、推定された多義性分散にペナルティ分散が付加される実施例を提示することができる。このことは、特に、出力信号（多義性の推定及び／又はＧＮＳＳセンサデータ）に対する可能な限り現実的な又は信頼性の高い不確実性の推定を達成するために行われる。

換言すれば、特に好ましい実施例は、出力信号（多義性の推定及び／又はＧＮＳＳセンサデータ）に関する楽観的な分散、特に（ＰＰＰコンセプトにおける）ＧＮＳＳ／ＩＮＳに基づく位置特定センサの出力位置に関する楽観的な分散を回避するために、外部サーバから受信されたＳＳＲ補正データ又はＯＳＲ補正データの分散を使用して、精度に関する（出力）記述を適応化することとしても説明可能である。

例えば、当該適応化は、スケーリング係数との乗算及び／又は（ペナルティ）印加の加算を含み得る。（ペナルティ）印加は、特に、（ＧＮＳＳ）補正データの精度に関する情報に依存して算定することができる。適応化は、特にＦｌｏａｔ多義性解の場合に行われる。適応化の結果は、特に出力多義性分散である。

スケーリング係数は、例えば、（ペナルティ分散の）（ペナルティ）印加の付加によって、ＧＮＳＳセンサによる位置特定の際の少なくとも１つの重み付けを適応化することができるように設定可能である。特に、スケーリングは、特にコード測定及び位相測定を含めた様々な測定形式間の重み付けを適応化することができるように設定可能である。

有利な構成によれば、ステップａ）において、搬送波周波数の多義性が推定精度に関する記述として共分散行列を算定する多義性フィルタを用いて解明されることが提案される。多義性フィルタは、例えば最小二乗フィルタ（Least-Square-Filter）を含み得る。多義性フィルタは、ＧＮＳＳセンサ又は位置特定装置の構成要素であるものとしてよく、及び／又は、これらに接続されているものとしてもよい。多義性フィルタは、位置特定フィルタ、例えばカルマンフィルタに加えて、又は、位置特定フィルタ内に統合されて、設けられ得る。

他の有利な構成によれば、ステップｂ）において受信された少なくとも１つの情報は、ＧＮＳＳアンテナからの情報、慣性センサからの情報、速度センサからの情報、ＧＮＳＳ補正データソースからの情報のうちの１つ又は複数を含むことが提案される。ＧＮＳＳ補正データソースとして、例えば補正データサービスを用いることができる。車両側では、補正データは、例えば、アンテナ（例えばＧＮＳＳアンテナ）及び／又は無線接続部及び／又はインタネット接続部から受信することができる。

他の有利な構成によれば、ステップｂ）において受信された少なくとも１つの情報は、ＧＮＳＳ補正データソースからの情報を含むことが提案される。特に、情報は、（ＯＳＲ及び／又はＳＳＲ）補正データから受信若しくは算定することができ、又は、（ＯＳＲ及び／又はＳＳＲ）補正データを含み得る。これらの補正データは、本来の補正情報のほか、補正情報の精度及び／又は信頼性に関する記述も含み得る。

他の有利な構成によれば、ステップｂ）において受信された少なくとも１つの情報は、ＧＮＳＳ補正データの精度及び／又は信頼性を記述するＧＮＳＳ補正データソースからの情報を含むことが提案される。好ましくは、情報は、例えば外部のＳＳＲサーバ又はＯＳＲサーバから提供される、補正データ又はその補正情報の精度及び／又は信頼性に関する（補正データと共に）受信された記述、特に少なくとも１つの補正データの分散を含む。

他の有利な構成によれば、ステップｂ）において受信された少なくとも１つの情報が、ＧＮＳＳセンサを装備した車両の（少なくとも１つの）センサに提供されることが提案される。当該センサは、例えば、車両の慣性センサ及び／又は周囲センサ及び／又は（車輪）速度センサであるものとしてよい。

他の有利な構成によれば、ステップｃ）において、推定アルゴリズムからの推定精度に関する記述を、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報を使用して人為的に劣化させることが提案される。例えば、（ペナルティ）印加は、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報を使用して算定され、人為的な劣化のために印加することができる。

他の一態様によれば、本明細書において提案する方法を実施するためのコンピュータプログラムが提案される。このことは、換言すれば、特に、プログラムが実行されるときに、本明細書に記載の方法をコンピュータに実施させるための命令を含むコンピュータプログラム（製品）に関する。

他の一態様によれば、本明細書において提案するコンピュータプログラムを格納又は記憶した機械可読記憶媒体が提案される。一般に、機械可読記憶媒体は、コンピュータ可読データ担体である。

他の一態様によれば、本明細書に記載の方法を実施するように構成された位置特定装置も提案される。位置特定装置は、特に車両用の位置特定装置である。位置特定装置は、例えば、ＧＮＳＳセンサを用いて形成されるものとしてもよいし、又は、ＧＮＳＳセンサを含むものとしてもよい。さらに、位置特定装置は、多義性フィルタを含み得る。

位置特定装置は、例えば、方法を実施するための命令を実行することができるコンピュータ及び／又は制御装置（コントローラ）を含み得る。このために、コンピュータ又は制御装置は、例えば、上述したコンピュータプログラムを実行することができる。例えば、コンピュータ又は制御装置は、コンピュータプログラムを実行することができるようにするために、提示の記憶媒体にアクセスすることができる。位置特定装置は、例えば、特に車両の内部又は上部に配置されたモーションセンサ及び位置センサであるものとすることができる。

方法に関連して論じた詳細、特徴及び有利な構成は、本明細書に提示するコンピュータプログラム及び／又は記憶媒体及び／又は装置に対応しても生じ得るものであり、また、その逆も成り立つ。この点に関して、特徴をより詳細に特徴付けるために、当該箇所の各実施形態が全体として参照される。

以下に、本明細書に提示する解決手段及びその技術的環境を図面に則して詳細に説明する。本発明は、図示の実施例に限定されるものではないことに留意されたい。特に、別段の指示が明示されていない限り、図面に則して説明した事実内容の部分的態様を抽出して、これらの部分的態様を他の図面及び／又は本明細書からの他の構成要素及び／又は他の知識と組み合わせることもできる。

本明細書に提示する方法の例示的なフローを示す図である。 本明細書において説明する例示的な位置特定装置を示す図である。

図１は、本明細書に提示する方法の例示的なフローを概略的に示している。方法は、ＧＮＳＳセンサ１を用いてＧＮＳＳセンサデータ１４を算定するために、少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星２から受信された少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星信号３を評価するために使用される（図２を参照）。ブロック１１０、ブロック１２０及びブロック１３０により示されているステップａ）、ステップｂ）及びステップｃ）の順序は例示であり、方法の実施に際して、例えば図示の順序で少なくとも１回実施することができる。

ブロック１１０においては、ステップａ）により、少なくとも１つの推定結果１２に加えて少なくとも１つの推定精度に関する記述１３も算定する推定アルゴリズム７を使用して、受信されたＧＮＳＳ衛星信号３の少なくとも１つの搬送波周波数の多義性が解明される。ブロック１２０においては、ステップｂ）により、推定アルゴリズム７からの少なくとも１つの推定精度に関する記述１３に加えて推定精度の結論を可能にする少なくとも１つの情報９，４，５，８が受信される。ブロック１３０においては、ステップｃ）により、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報９，４，５，８を使用して、推定アルゴリズム７からの推定精度に関する記述１３の適応化が行われる。

図２は、本明細書において説明する例示的な位置特定装置１６を概略的に示している。位置特定装置１６は、例示的には、例えばＧＮＳＳ衛星２からのＧＮＳＳ衛星信号３を用いて車両１０の自車位置を算定するために、車両１０内に配置されている。位置特定装置１６は、本明細書において説明する方法を実施するように構成されている。このために、位置特定装置１６は、例示的にＧＮＳＳセンサ１と多義性フィルタ６とを含む。この場合、ＧＮＳＳセンサデータ１４の一例は、自車位置である。

多義性フィルタ６は、ＧＮＳＳセンサ１６から、搬送波周波数の多義性に基づき（なおまだ）多義性を有するデータ１５を取得することができる。搬送波周波数の多義性は、多義性フィルタ６によって解明することができる。このために、多義性フィルタ６は、推定アルゴリズム７を含み得る。推定アルゴリズム７は、選択的に、整数解（左下向きの矢印）又は浮動小数点数解（垂直下向きの矢印）を出力することができる。こうした解は、それぞれ、推定結果１２及びＧＮＳＳセンサ１６に（共通に）伝送可能となる推定精度に関する記述１３を含む。推定精度に関する記述１３として、例えば、少なくとも１つの分散及び／又は共分散行列を算定することができる。

記述１３は、例示的に、搬送波領域分散（式記号σ_Ｃ）を含み得るものであり、この搬送波領域分散は、測定分散（式記号：σ_{Ｃｍｅａｓ}）と推定分散（式記号：σ_Ｃｅｓｔ）との和であって、

となる。

この場合、搬送波領域の測定分散は、通常、搬送波位相測定分散（式記号：σ_{ｐｈａｓｅ}）に多義性分散（式記号：σ_ａｍｂ）を加えたものに依存し、

となる。

特に、浮動小数点数解（垂直下向きの矢印）が出力されると、例えば加算器１１において記述１３の適応化が行われる。このために、ペナルティ分散（式記号：σ_ｐｅｎ）を加算することができ、

となる。

これは、場合によりステップｃ）においてと同様に、推定アルゴリズム７からの推定精度に関する記述１３を人為的に劣化させることができる一例を表している。これは、有利には、ステップｂ）において算定された少なくとも１つの情報９，４，５，８を使用して行われる。

ステップｂ）において受信された少なくとも１つの情報９，４，５，８は、ＧＮＳＳアンテナ９からの情報、慣性センサ４からの情報、速度センサ５からの情報、ＧＮＳＳ補正データソース８からの情報、のうちの１つ又は複数を含み得る。

好ましくは、少なくとも１つの情報９，４，５，８は、ＧＮＳＳ補正データソース８からの情報を含む。特に好ましくは、少なくとも１つの情報９，４，５，８は、ＧＮＳＳ補正データの精度及び／又は信頼性を記述する、ＧＮＳＳ補正データソース８からの情報を含む。

さらに好ましくは、ＧＮＳＳ補正データソース８からの情報は、補正データ又はその補正情報の精度及び／又は信頼性に関する受信された記述、特に、例えば外部のＳＳＲサーバ又はＯＳＲサーバから提供される少なくとも１つの補正データ分散に関する、（補正データと共に）受信された記述を含む。

ＧＮＳＳ補正データソース８からの情報に基づいて、ペナルティ分散を算定し、加算器１１において記述１３に印加することができる。ここで、ペナルティ分散は、例えば、ＳＳＲ見通し線補正分散又はＯＳＲ見通し線補正分散に基づいてスケーリング係数を乗算することによって形成することができる。

代替的に又は累積的に、少なくとも１つの情報９，４，５，８は、ＧＮＳＳセンサ１を装備した車両１０のセンサから提供され得る。車両１０のセンサとして、ここでは特に、ＧＮＳＳアンテナ９、慣性センサ４及び／又は速度センサ５が考慮される。

このようにして、搬送波位相の多義性が解明されると、（ＧＮＳＳ／ＩＮＳに基づく）位置特定センサに基づいて、推定位置に対するより現実的な不確実性を取得するための特に有利なアプローチが示され得る。

特に、このために、推定された多義性分散へのペナルティ分散の付加が寄与し得る。ペナルティ分散は、受信された補正データ（ＳＳＲ又はＯＳＲ）を使用して算定又は計算することができる。

ペナルティ分散を計算するために、例えば、電離圏補正、対流圏補正、軌道補正、クロック補正及び位相歪み補正の分散の和にスケーリング係数を乗算することができる。

スケーリング係数は、例えばペナルティ分散を付加することにより、ＧＮＳＳセンサ１による位置特定における少なくとも１つの重み付けを適応化することができるように設定可能である。特に、スケーリングは、特にコード測定及び位相測定を含む様々な測定形式の間で重み付けを適応化することができるように設定可能である。

Claims (10)

1. ＧＮＳＳセンサ（１）を用いてＧＮＳＳセンサデータ（１４）を算定するために、少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星（２）から受信された少なくとも１つのＧＮＳＳ衛星信号（３）を評価する方法であって、少なくとも、
   ａ）少なくとも１つの推定結果（１２）に加えて少なくとも１つの推定精度に関する記述（１３）も算定する推定アルゴリズム（７）を使用して、受信されたＧＮＳＳ衛星信号（３）の少なくとも１つの搬送波周波数の多義性を解明するステップと、
   ｂ）前記推定アルゴリズム（７）からの前記少なくとも１つの推定精度に関する記述（１３）に加えて推定精度の結論を可能にする少なくとも１つの情報（９，４，５，８）を受信するステップと、
   ｃ）ステップｂ）において算定された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）を使用して、前記推定アルゴリズム（７）からの前記推定精度に関する記述（１３）を適応化するステップと、
   を含む方法。
2. ステップａ）において、前記推定精度に関する記述（１３）として共分散行列を算定する多義性フィルタ（６）により、前記搬送波周波数の多義性を解明する、請求項１に記載の方法。
3. ステップｂ）において受信された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）は、ＧＮＳＳアンテナ（９）からの情報、慣性センサ（４）からの情報、速度センサ（５）からの情報、ＧＮＳＳ補正データソース（８）からの情報のうちの１つ又は複数を含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. ステップｂ）において受信された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）は、ＧＮＳＳ補正データソース（８）からの情報を含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. ステップｂ）において受信された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）は、ＧＮＳＳ補正データの精度及び／又は信頼性を記述する、ＧＮＳＳ補正データソース（８）からの情報を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
6. ステップｂ）において受信された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）は、前記ＧＮＳＳセンサ（１）を装備した車両（１０）のセンサから提供される、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
7. ステップｃ）において、前記推定アルゴリズム（７）からの前記推定精度に関する記述（１３）を、ステップｂ）において算定された前記少なくとも１つの情報（９，４，５，８）を使用して人為的に劣化させる、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
8. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコンピュータプログラム。
9. 請求項８に記載のコンピュータプログラムを記憶した機械可読記憶媒体。
10. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された位置特定装置（１６）。

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