JP4418357B2 - データフィルタ、データフィルタリング方法、データフィルタリングプログラムおよび測位装置 - Google Patents
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Description
本発明は、米国のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）をはじめとするＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）測位システムを利用するデータフィルタ、データフィルタリング方法、データフィルタリングプログラム、測位装置、測位方法および測位プログラムに関するものである。
ＧＰＳ測位は、理想的な環境下ではスペックどおりの精度で測位が可能であるが、マルチパスが多く発生する環境下や、建物による測位信号の遮蔽がおきる場合は測位精度が大きく劣化する。このためＧＰＳ受信機の中にはマルチパス低減技術を実装し、擬似距離の測位精度劣化を一定範囲に抑えるように工夫しているものもある。しかし、ハードウェアの追加により受信機のサイズに制約が生じることやコストがよりかかるという問題が生じる。
ここで、これまでのＧＰＳ受信機に一般的に用いられているマルチパス低減技術について説明する。
マルチパスエラーには疑似距離マルチパス（Ｐｓｅｕｄｏｒａｎｇｅ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ）と搬送波マルチパス（Ｃａｒｒｉｅｒ ｐｈａｓｅ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ）とがあるが、ここでは疑似距離マルチパスの低減技術について説明する。
マルチパスエラーには疑似距離マルチパス（Ｐｓｅｕｄｏｒａｎｇｅ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ）と搬送波マルチパス（Ｃａｒｒｉｅｒ ｐｈａｓｅ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ）とがあるが、ここでは疑似距離マルチパスの低減技術について説明する。
良く知られているように、マルチパスによる誤差はＧＰＳ衛星からの直接波の他に、地面や建物からの反射波を同時に受信することによって発生する。マルチパスは常に存在し、観測精度を悪くするだけでなく、それが原因となって測位信号の捕捉を失うことすらある。また、高精度のＤＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ）受信機ではマルチパスが最も大きな誤差要因となることが多い。ＤＧＰＳについては後述で説明する。
ＧＰＳ受信機が疑似距離を算出する際、ＧＰＳ受信機内部で生成したコード（Ｌ１測位信号のＣ／Ａコードなど）と受信信号の相互相関を取ることによって測位信号の到着時刻を知り、疑似距離に換算する。その際、マルチパスが存在せず直接波だけ受信していれば、その相互相関関数の形状が自己相関関数の形状に一致し、正確にピークの位置を知ることができるため測位信号の正確な時刻同定が可能となる。
ところが、マルチパスが存在する場合、受信する測位信号の相互相関関数の形状は、直接波（図１（ａ））によるものとマルチパス波（図１（ｂ））によるものとの重ねあわせ（図１（ｃ））となる。このため、受信する測位信号の相互相関関数の形状は、直接波（図１（ａ））と比べ形状が崩れてしまいピーク位置もずれてしまう。これにより、そのずれ分が受信時刻誤差となり距離に換算されて疑似距離誤差となる。
ＧＰＳ受信機が疑似距離を算出する際、ＧＰＳ受信機内部で生成したコード（Ｌ１測位信号のＣ／Ａコードなど）と受信信号の相互相関を取ることによって測位信号の到着時刻を知り、疑似距離に換算する。その際、マルチパスが存在せず直接波だけ受信していれば、その相互相関関数の形状が自己相関関数の形状に一致し、正確にピークの位置を知ることができるため測位信号の正確な時刻同定が可能となる。
ところが、マルチパスが存在する場合、受信する測位信号の相互相関関数の形状は、直接波（図１（ａ））によるものとマルチパス波（図１（ｂ））によるものとの重ねあわせ（図１（ｃ））となる。このため、受信する測位信号の相互相関関数の形状は、直接波（図１（ａ））と比べ形状が崩れてしまいピーク位置もずれてしまう。これにより、そのずれ分が受信時刻誤差となり距離に換算されて疑似距離誤差となる。
ＧＰＳ受信機の多くは、複数の相関器（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）を使うＤＬＬ（Ｄｅｌａｙ Ｌｏｃｋ Ｌｏｏｐ）を実装してコードタイミングを測定しており、１．０ ｃｈｉｐ ｅａｒｌｙ−ｌａｔｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｓｐａｃｉｎｇと呼ばれる技術が一般的に使われていた。
この最も一般的であった技術に対してマルチパス誤差を減らす手法として以下のものが挙げられる。
［１］Ｎａｒｒｏｗ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
［２］Ｌｅａｄｉｎｇ−Ｅｄｇｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
［３］Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｓｈａｐｅ−Ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ（ＥＬＳ ｍｅｔｈｏｄ， ＭＥＤＬＬなど）
［４］Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ（ｓｔｒｏｂｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）
［５］ＭＭＴ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
［１］Ｎａｒｒｏｗ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
［２］Ｌｅａｄｉｎｇ−Ｅｄｇｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ
［３］Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｓｈａｐｅ−Ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ（ＥＬＳ ｍｅｔｈｏｄ， ＭＥＤＬＬなど）
［４］Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ（ｓｔｒｏｂｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）
［５］ＭＭＴ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
例えば［１］Ｎａｒｒｏｗ Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒは、通常ｅａｒｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒとｌａｔｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒのｓｐａｃｉｎｇを１ｃｈｉｐ分にしていたものを、もっと少ない時間差（０．１ｃｈｉｐ分など）にしたもので、非常に簡単な原理で疑似距離誤差を低減できる。ただし、帯域幅が狭いと相関関数の形状が崩れて鈍化することから、Ｎａｒｒｏｗ Ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒを使用するには帯域幅を確保し、それに見合った計算処理能力をＧＰＳ受信機が備える必要がある。
また、ＧＰＳ受信機にマルチパス低減技術が使われるか使われないかにかかわらず、ＧＰＳ受信機で得た擬似距離から精度の悪い擬似距離を特定する技術もある。その一つが、ＲＡＩＭ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）で使われているアルゴリズムをベースとした手法である。しかし、この手法には５衛星あるいはそれ以上の衛星の観測データがなければ使えないという制約がある。
今後、ＧＰＳ受信機の性能向上のため、マルチパス低減技術の向上のほかに、ＧＰＳ受信機の感度向上と信号補足時間（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｔｉｍｅ）の短縮が見込まれる。これにより、ＧＰＳ衛星からの直接波が届かない場所でも、反射波だけでその信号を捕捉することが可能になる。このようなＧＰＳ受信機は高感度ＧＰＳ受信機と呼ばれ、すでに実用段階に入っているものも存在する。また、欧州のＧＡＬＩＬＥＯ計画やロシアが運用するＧＬＯＮＡＳＳ（ＧＬＯｂａｌ ＮＡｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）が計画どおりに執行されれば、２８衛星（ＧＰＳ）＋３０衛星（Ｇａｌｉｌｅｏ）＋２４衛星（ＧＬＯＮＡＳＳ）の合計８２機の測位衛星が利用可能になる。このような状況においては可観測衛星数が大幅に増えることから、精度が悪い観測データを使用しなくても測位計算が行える機会が増えることが予想される。
ＧＰＳ受信機に関する技術として特許文献１がある。
特開２００３−１３９８４３号公報
ＧＰＳ受信機に関する技術として特許文献１がある。
従来の技術では、ＲＡＩＭベースのアルゴリズムを用いて精度の悪い擬似距離を除去する技術のほかに、測位信号のキャリアノイズ比ＣＮ0を基準に、測位に使う信号と使わない信号を区別する技術（特許文献１）、最小二乗法による測位計算にキャリアノイズ比を使って重み付けをする手法などがある。
ここで、ＲＡＩＭのアルゴリズムは先に述べたように５衛星以上の観測データが必要であるので、観測衛星数が４以下の場合は擬似距離精度の悪い衛星を特定できない欠点がある。また、マルチパスが存在しても必ずしも測位信号のキャリアノイズ比が悪くなるとは限らない。よって、キャリアノイズ比が悪ければ擬似距離精度が低下していることが予想されるが、キャリアノイズ比がよいからといって必ずしも擬似距離精度が良いとは限らない。一般にマルチパスの存在による擬似距離精度の低下を、１エポックデータのキャリアノイズ比だけで判断するのは難しい。よって、キャリアノイズ比だけを判断基準とする手法が有効に働かない瞬間もあると予想される。
ここで、ＲＡＩＭのアルゴリズムは先に述べたように５衛星以上の観測データが必要であるので、観測衛星数が４以下の場合は擬似距離精度の悪い衛星を特定できない欠点がある。また、マルチパスが存在しても必ずしも測位信号のキャリアノイズ比が悪くなるとは限らない。よって、キャリアノイズ比が悪ければ擬似距離精度が低下していることが予想されるが、キャリアノイズ比がよいからといって必ずしも擬似距離精度が良いとは限らない。一般にマルチパスの存在による擬似距離精度の低下を、１エポックデータのキャリアノイズ比だけで判断するのは難しい。よって、キャリアノイズ比だけを判断基準とする手法が有効に働かない瞬間もあると予想される。
本発明は、上記の課題などを解決するためになされたもので、キャリアノイズ比によらず、１衛星の観測データに基づいて、その衛星との擬似距離が精度の悪いものか判定して測位計算できるようにする、つまり、精度の高い擬似距離を選択して測位計算できるようにすることを目的とする。
本発明のデータフィルタは、移動先で１以上の測位衛星から測位信号を受信して各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを算出する受信機と、地理情報を記憶するデータベースと、前記受信機の算出データから求められる受信機が測位信号を受信した位置と前記受信機の移動速度に関する情報とに基づいて測位する測位部とに接続し、前記受信機から各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを入力すると共に前記データベースから地理情報を入力する入力部と、前記受信機が測位信号を受信した位置と前記入力部が入力した各測位衛星の位置と地理情報とに基づいて、前記入力部が入力した各測位衛星との擬似距離がそれぞれ、直接的に測位衛星から受信機に届く測位信号を示す直接波に基づいて算出された擬似距離であるか否かを判定する擬似距離判定部と、前記擬似距離判定部が直接波に基づいて算出されたと判定した擬似距離を前記測位部に出力する出力部とを備えたことを特徴とする。
本発明によれば、地理情報を利用することで、例えば、キャリアノイズ比によらず、１衛星の観測データに基づいて、精度の高い擬似距離を選択して測位することができる。
実施の形態１．
ＧＰＳの測位方式は大きく分類するとコード測位とＧＰＳ測量（干渉測位とも呼ばれる）とに分けられる。コード測位ではＣ／Ａ（Ｃｏａｒｓｅ／Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）コードなどを利用し、ＧＰＳ測量では搬送波位相積算値を利用する（ＧＰＳではＣ／Ａコードの他にＰ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ又はＰｒｏｔｅｃｔｅｄ）コードもあるが秘匿操作によってＹコードになっており民生用には開放されていない）。また、コード測位で使用する擬似距離（Ｐｓｅｕｄｏｒａｎｇｅ）を搬送波位相積算値で平滑化する手法などもあるが、これはコード測位に分類されると考える。実施の形態ではコード測位用のＧＰＳ受信機の使用を前提として説明を行う。
ＧＰＳの測位方式は大きく分類するとコード測位とＧＰＳ測量（干渉測位とも呼ばれる）とに分けられる。コード測位ではＣ／Ａ（Ｃｏａｒｓｅ／Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）コードなどを利用し、ＧＰＳ測量では搬送波位相積算値を利用する（ＧＰＳではＣ／Ａコードの他にＰ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ又はＰｒｏｔｅｃｔｅｄ）コードもあるが秘匿操作によってＹコードになっており民生用には開放されていない）。また、コード測位で使用する擬似距離（Ｐｓｅｕｄｏｒａｎｇｅ）を搬送波位相積算値で平滑化する手法などもあるが、これはコード測位に分類されると考える。実施の形態ではコード測位用のＧＰＳ受信機の使用を前提として説明を行う。
ＧＰＳによるコード測位では複数の衛星から直接波を受信して、直接波の到達時間をもとに各衛星から自分の位置までの擬似距離を算出し、算出した擬似距離をもとに自己位置を計算するのが基本である。この際、地表やビルによって反射した反射波を受信して測位を行ってしまうと擬似距離の精度が劣化し、測位精度が悪くなってしまう。そこで実施の形態１では、大きな誤差を持つ擬似距離データを３次元ＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）データを用いて予測する手法を提案する。
擬似距離データの誤差要因には、マルチパス、樹木やポールなどの障害物による回折、散乱などがある。通常は直接波にマルチパスが加わって誤差が増大するが、高感度ＧＰＳの場合はマルチパスだけで擬似距離を算出することもあるため、その場合は直接波との距離差分がそのまま測距誤差となる。
直接波とマルチパスを同時に受信するケースでは、マルチパス低減技術で誤差を軽減できる。しかし、前記の通り、必ずしも最適なマルチパス低減技術がＧＰＳ受信機に組み込まれているとは限らない。そのような場合は特に、マルチパスの存在を予測して、観測データの扱いをそれに応じて変えることが望ましい。
直接波とマルチパスを同時に受信するケースでは、マルチパス低減技術で誤差を軽減できる。しかし、前記の通り、必ずしも最適なマルチパス低減技術がＧＰＳ受信機に組み込まれているとは限らない。そのような場合は特に、マルチパスの存在を予測して、観測データの扱いをそれに応じて変えることが望ましい。
図２は、実施の形態１における測位装置１０の構成図である。
実施の形態１における測位装置１０の構成について、図２に基づいて以下に説明する。但し、測位装置１０の構成は複数種類考えられ、図２は測位装置１０の代表的な構成を示す。
実施の形態１における測位装置１０の構成について、図２に基づいて以下に説明する。但し、測位装置１０の構成は複数種類考えられ、図２は測位装置１０の代表的な構成を示す。
測位装置１０は以下のものを備える。
ＧＰＳ衛星が発信したＧＰＳ測位を行うための測位信号を受信するＧＰＳアンテナ１とＧＰＳ受信機２。
建物等の３次元地理情報（以下、３次元ＧＩＳデータとする）を記憶管理するＧＩＳデータベース３。
ＧＰＳとの複合航法システムを構成するための慣性装置４。
ＧＰＳ受信機２が受信した測位信号に基づく擬似距離を測位計算などに使用するかどうかを判断する観測データフィルタ５。
観測データフィルタ５の判断結果に基づいて測位を行う航法計算装置６。
ＧＰＳ衛星が発信したＧＰＳ測位を行うための測位信号を受信するＧＰＳアンテナ１とＧＰＳ受信機２。
建物等の３次元地理情報（以下、３次元ＧＩＳデータとする）を記憶管理するＧＩＳデータベース３。
ＧＰＳとの複合航法システムを構成するための慣性装置４。
ＧＰＳ受信機２が受信した測位信号に基づく擬似距離を測位計算などに使用するかどうかを判断する観測データフィルタ５。
観測データフィルタ５の判断結果に基づいて測位を行う航法計算装置６。
ＧＰＳ受信機２は、ＧＰＳアンテナ１からのＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を受信してデジタルデータに変換する回路を備え、そのデジタルデータを使用して疑似距離、疑似距離変化率（または搬送波位相、ドップラー観測値）、測位結果、衛星軌道データ（ＧＰＳ航法メッセージ中のエフェメリスデータあるいはアルマナックデータ）や、衛星軌道データに基づく各ＧＰＳ衛星の位置などの測位関連情報を出力するものである。但し、ＧＰＳ受信機２は、上記ＧＡＬＩＬＥＯやＧＬＯＮＡＳＳで使用する受信機であっても構わない。
ＧＰＳ衛星から発信される測位信号は、電離層や対流圏などの影響を受け伝搬速度が変化し、ＧＰＳ受信機２が算出する擬似距離には誤差が含まれる。そこで、ＧＰＳ受信機２は誤差情報を通信回線経由で取得することで擬似距離の精度を向上して測位精度を向上させることができる。このような誤差情報は、あらかじめＧＰＳアンテナ１の位置が分かっているＧＰＳ受信機が受信した観測データに基づいて作成される。このような誤差情報に基づいてＧＰＳ測位精度を向上するための手法を一般にＤＧＰＳと呼ぶ。
ＤＧＰＳには、測位結果に誤差情報を適用して補正するもの、衛星との擬似距離に誤差情報を適用して補正するものなどがある。本実施の形態では、擬似距離に誤差情報を適用して測位精度を上げるＤＧＰＳを使用する場合を説明する。但し、このＤＧＰＳはあくまで精度向上のための補助的手段であり、擬似距離に誤差情報を適用する以外の方法で誤差情報を利用しても構わないし、ＤＧＰＳを実施しなくてもよい。
ＤＧＰＳには、測位結果に誤差情報を適用して補正するもの、衛星との擬似距離に誤差情報を適用して補正するものなどがある。本実施の形態では、擬似距離に誤差情報を適用して測位精度を上げるＤＧＰＳを使用する場合を説明する。但し、このＤＧＰＳはあくまで精度向上のための補助的手段であり、擬似距離に誤差情報を適用する以外の方法で誤差情報を利用しても構わないし、ＤＧＰＳを実施しなくてもよい。
また、慣性装置４も無くてもよいが、今後自動車などで利用される航法システムにはＭＥＭＳ ＩＮＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）を利用した複合航法システムが採用される見込みが高いことから、代表的な構成として含めている。ここでＭＥＭＳとは半導体製造技術を用いて作製された微小な機能素子で、マイクロマシン、ＭＳＴ（Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）とも呼ばれる。
航法計算装置６は、ＧＰＳ受信機２から擬似距離、搬送波位相、ドップラー周波数、キャリアノイズ比などの観測生データを取得し、慣性装置４からは加速度・レートなどの慣性データを取得し、航法フィルタを通して現在の自己位置、速度、方向などのデータを予測し出力する。通常、航法フィルタにはカルマンフィルタ（Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ）が使われ、ＧＰＳの測位結果を利用する疎結合方式（ｌｏｏｓｅ ｃｏｕｐｌｉｎｇ）と、擬似距離などの観測生データを使用する密結合方式（ｔｉｇｈｔ ｃｏｕｐｌｉｎｇ）とがある。コード測位（ＧＰＳのＬ１測位信号のＣ／Ａ ｃｏｄｅによる疑似距離を使って自己位置を算出する測位方式）において、疑似距離を利用して測位計算を行う際、誤差分散値が小さな疑似距離観測値をより信頼して解を算出する方が測位精度を高くするため望ましい。そこで、航法計算装置６は、重みつき最小二乗法により測位計算を行う。
また、ＧＩＳデータベース３は測位装置１０が備えず外部装置であっても構わない。この場合、測位装置１０は通信回線（図示しない）を通じて外部装置であるＧＩＳデータベース３から３次元ＧＩＳデータを取得する。
図３は、実施の形態１における観測データフィルタ５の構成図である。
実施の形態１における観測データフィルタ５の構成について図３に基づいて以下に説明する。
観測データフィルタ５は以下のものを備える。
ＧＰＳ受信機２が出力する測位関連情報とＧＩＳデータベース３が記憶管理する３次元ＧＩＳデータを入力する入力部５１。
自己位置を推定する自己位置推定部５７。
入力部５１が入力した測位関連情報と自己位置推定部５７が推定した自己位置と３次元ＧＩＳデータとに基づいて各測位衛星とＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有るかの判定を行う遮蔽判定部５３。
入力部５１が入力した測位関連情報と自己位置推定部５７が推定した自己位置と３次元ＧＩＳデータとに基づいて各測位衛星が発信した測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が有るかの判定を行う反射判定部５４。
遮蔽判定部５３と反射判定部５４とを備え、各測位衛星との擬似距離がそれぞれ、直接波に基づいて算出された擬似距離か、反射波に基づいて算出された擬似距離か、直接波と反射波との合成波に基づいて算出された擬似距離かを判定する擬似距離判定部５２。
擬似距離判定部５２が反射波または合成波に基づいて算出されたと判定した擬似距離に対して航法計算装置６の測位計算における重要度を示す重み（誤差分散値）を設定する重み設定部５５。
擬似距離判定部５２が判定した直接波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と反射波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と合成波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と重み設定部５５が設定した重みとを航法計算装置６に出力する出力部５６。
実施の形態１における観測データフィルタ５の構成について図３に基づいて以下に説明する。
観測データフィルタ５は以下のものを備える。
ＧＰＳ受信機２が出力する測位関連情報とＧＩＳデータベース３が記憶管理する３次元ＧＩＳデータを入力する入力部５１。
自己位置を推定する自己位置推定部５７。
入力部５１が入力した測位関連情報と自己位置推定部５７が推定した自己位置と３次元ＧＩＳデータとに基づいて各測位衛星とＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有るかの判定を行う遮蔽判定部５３。
入力部５１が入力した測位関連情報と自己位置推定部５７が推定した自己位置と３次元ＧＩＳデータとに基づいて各測位衛星が発信した測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が有るかの判定を行う反射判定部５４。
遮蔽判定部５３と反射判定部５４とを備え、各測位衛星との擬似距離がそれぞれ、直接波に基づいて算出された擬似距離か、反射波に基づいて算出された擬似距離か、直接波と反射波との合成波に基づいて算出された擬似距離かを判定する擬似距離判定部５２。
擬似距離判定部５２が反射波または合成波に基づいて算出されたと判定した擬似距離に対して航法計算装置６の測位計算における重要度を示す重み（誤差分散値）を設定する重み設定部５５。
擬似距離判定部５２が判定した直接波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と反射波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と合成波に基づいて算出されたと判定した擬似距離と重み設定部５５が設定した重みとを航法計算装置６に出力する出力部５６。
自己位置推定部５７は、直前の自己位置を現在位置と推定する方法、カルマンフィルタを使ってダイナミクスに応じた自己位置を推定する方法、ジャイロなどを用いたデッドレコニングにより自己位置を推定する方法、航法計算装置６から自己位置推定値を取得する方法、ＧＰＳ受信機２が測位した位置を用いる方法など、どのような方法で自己位置の推定を行っても構わない。
遮蔽判定部５３は、ＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が無い測位衛星との擬似距離を直接波と合成波のいずれかに基づいて算出された擬似距離と判定し、ＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有る測位衛星との擬似距離を反射波と合成波のいずれかに基づいて算出された擬似距離と判定する。
反射判定部５４は、測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が無い測位衛星との擬似距離を直接波に基づいて算出された擬似距離と判定し、測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が有る測位衛星との擬似距離を反射波に基づいて算出された擬似距離と判定する。
遮蔽判定部５３は、ＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が無い測位衛星との擬似距離を直接波と合成波のいずれかに基づいて算出された擬似距離と判定し、ＧＰＳアンテナ１との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有る測位衛星との擬似距離を反射波と合成波のいずれかに基づいて算出された擬似距離と判定する。
反射判定部５４は、測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が無い測位衛星との擬似距離を直接波に基づいて算出された擬似距離と判定し、測位信号をＧＰＳアンテナ１に反射する点が有る測位衛星との擬似距離を反射波に基づいて算出された擬似距離と判定する。
図４は、実施の形態１における測位装置１０のハードウェア構成図である。
図４において、測位装置１０は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続されている。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５は、ＦＡＸ機、電話器、ＬＡＮ、インターネット等に接続されている。
例えば、通信ボード９１５は情報入力部の一例であり、出力部の一例である。
図４において、測位装置１０は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９１１を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、磁気ディスク装置９２０と接続されている。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、磁気ディスク装置９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５は、ＦＡＸ機、電話器、ＬＡＮ、インターネット等に接続されている。
例えば、通信ボード９１５は情報入力部の一例であり、出力部の一例である。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム（ＯＳ）９２１、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３は、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１により実行される。
上記プログラム群９２３には、実施の形態の説明において「〜部」、「〜機」、「〜装置」、「〜フィルタ」、「〜データベース」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜を判定し」、「〜を判定した結果」、「〜を計算し」、「〜を計算した結果」、「〜を処理し」、「〜を処理した結果」のような表現で説明する結果情報が、「〜ファイル」として記憶されている。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータの入出力を示し、そのデータの入出力のためにデータは、磁気ディスク装置９２０、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ ｃａｒｔｒｉｄｇｅ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、その他の記録媒体に記録される。あるいは、信号線やその他の伝送媒体により伝送される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜を判定し」、「〜を判定した結果」、「〜を計算し」、「〜を計算した結果」、「〜を処理し」、「〜を処理した結果」のような表現で説明する結果情報が、「〜ファイル」として記憶されている。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータの入出力を示し、そのデータの入出力のためにデータは、磁気ディスク装置９２０、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ ｃａｒｔｒｉｄｇｅ）、光ディスク、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、その他の記録媒体に記録される。あるいは、信号線やその他の伝送媒体により伝送される。
また、実施の形態の説明において「〜部」、「〜機」、「〜装置」、「〜フィルタ」、「〜データベース」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
また、実施の形態を実施するプログラムは、磁気ディスク装置９２０、ＦＤ、光ディスク、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、その他の記録媒体による記録装置を用いて記憶されても構わない。
以下に、観測データフィルタ５の処理について説明する。
観測データフィルタ５は、航法計算装置６がＧＰＳ受信機２の受信した観測生データ（擬似距離）を利用するのかどうかを判定する。また、観測生データ（擬似距離）を利用する場合、航法計算装置６の測位計算における重要度の設定である重み付けを行う。
観測データフィルタ５は、航法計算装置６がＧＰＳ受信機２の受信した観測生データ（擬似距離）を利用するのかどうかを判定する。また、観測生データ（擬似距離）を利用する場合、航法計算装置６の測位計算における重要度の設定である重み付けを行う。
図５は、実施の形態１における観測生データ利用判定パターンを示すフローチャートである。
まず、測位装置１０の利用形態に基づく観測生データの利用を判定する４つのパターンについて図５に基づいて以下に説明する。
まず、測位装置１０の利用形態に基づく観測生データの利用を判定する４つのパターンについて図５に基づいて以下に説明する。
判定パターンを判断する条件の一つは、「観測生データ（擬似距離）の数を極力４以下にしない（Ｓ１０１）」かどうかである。
この条件は、「とにかくそのエポックのデータで測位計算をできるようにしたいかどうか」を問うものである。そのエポックの擬似距離を４つ以上揃えて測位計算しなくても、デッドレコニング（推測航法）やカルマンフィルタを用いて位置を推測することができるため判断条件の一つとなる。
例えば、疎結合ＧＰＳ／ＩＮＳ複合航法を使う場合では、ＧＰＳデータの誤差分散値が比較的小さくかつ正確に見積もれる状況であれば「ＹＥＳ」を選択して４つ以上の擬似距離に基づいて測位すれば良いし、誤差分散値が大きいと同時に不正確であれば「ＮＯ」を選択してＩＮＳのデータに基づいて位置を推測した方が良いこともある。
この条件は、「とにかくそのエポックのデータで測位計算をできるようにしたいかどうか」を問うものである。そのエポックの擬似距離を４つ以上揃えて測位計算しなくても、デッドレコニング（推測航法）やカルマンフィルタを用いて位置を推測することができるため判断条件の一つとなる。
例えば、疎結合ＧＰＳ／ＩＮＳ複合航法を使う場合では、ＧＰＳデータの誤差分散値が比較的小さくかつ正確に見積もれる状況であれば「ＹＥＳ」を選択して４つ以上の擬似距離に基づいて測位すれば良いし、誤差分散値が大きいと同時に不正確であれば「ＮＯ」を選択してＩＮＳのデータに基づいて位置を推測した方が良いこともある。
判定パターンを判断する条件のもう一つは、「マルチパス判定をする（Ｓ１０２、Ｓ１０５）」かどうかである。
受信した測位信号が直接波であるか反射波であるかを判定する方法には、衛星と測位装置１０との間に建物などの遮蔽物が存在する場合に測位装置１０の受信したその衛星の測位信号は直接波ではなく反射波であると判定する方法（遮蔽判定）がある。
但し、遮蔽物が存在しない場合に測位装置１０の受信した測位信号には直接波の他に反射波（マルチパス）を含むこともある。この反射波（マルチパス）を含むかを判定するのがマルチパス判定である。
つまり、遮蔽判定のみを行うか、遮蔽判定とマルチパス判定とを共に行うかを判断する条件である。
受信した測位信号が直接波であるか反射波であるかを判定する方法には、衛星と測位装置１０との間に建物などの遮蔽物が存在する場合に測位装置１０の受信したその衛星の測位信号は直接波ではなく反射波であると判定する方法（遮蔽判定）がある。
但し、遮蔽物が存在しない場合に測位装置１０の受信した測位信号には直接波の他に反射波（マルチパス）を含むこともある。この反射波（マルチパス）を含むかを判定するのがマルチパス判定である。
つまり、遮蔽判定のみを行うか、遮蔽判定とマルチパス判定とを共に行うかを判断する条件である。
上記２つの判断条件に基づく４つの判定パターンについて以下に説明する。
図６は、実施の形態１における判定パターン１の処理を示すフローチャートである。
まず、「擬似距離の数を極力４以下にしない」且つ「マルチパス判定をしない」場合（Ｓ１０３）の擬似距離の利用判定処理を図６に基づいて以下に説明する。
図６は、実施の形態１における判定パターン１の処理を示すフローチャートである。
まず、「擬似距離の数を極力４以下にしない」且つ「マルチパス判定をしない」場合（Ｓ１０３）の擬似距離の利用判定処理を図６に基づいて以下に説明する。
観測データフィルタ５は、以下の処理を行い、航法計算装置６がどの衛星の擬似距離を利用して測位処理を行うかを判定する。
まず、入力部５１は、ＧＰＳ受信機２が記憶部に記憶した観測生データ（擬似距離、衛星の位置など）、衛星軌道データ、受信時刻などを取得する（Ｓ２０１）。
次に、入力部５１は、ＧＩＳデータベース３から建物などの３次元ＧＩＳデータを取得する（Ｓ２０２）。
次に、入力部５１は、ＧＩＳデータベース３から建物などの３次元ＧＩＳデータを取得する（Ｓ２０２）。
次に、自己位置推定部５７は自己位置の推定を行う（Ｓ２０３）。
次に、擬似距離判定部５２は、前記観測生データから観測衛星情報を抽出し衛星の選択を行う（Ｓ２０４）。
以下、擬似距離判定部５２は、Ｓ２０５〜Ｓ２０８の処理を全衛星に対して行う。
以下、擬似距離判定部５２は、Ｓ２０５〜Ｓ２０８の処理を全衛星に対して行う。
次に、遮蔽判定部５３は、Ｓ２０１で取得した衛星の位置、Ｓ２０３で推定した自己位置、Ｓ２０２で取得した３次元ＧＩＳデータを用いて遮蔽判定を行う（Ｓ２０５）。
遮蔽判定方法として二通りが考えられる。一つは天空図を利用する手法、もう一つは３次元座標空間において自己位置と衛星位置を結ぶベクトルが建造物などの障害物内を貫通するかどうかを逐一判断する手法である。
遮蔽判定方法として二通りが考えられる。一つは天空図を利用する手法、もう一つは３次元座標空間において自己位置と衛星位置を結ぶベクトルが建造物などの障害物内を貫通するかどうかを逐一判断する手法である。
前者は３次元ＧＩＳデータを天球面に投影し、それを２次元平面に投影した天空図を利用する。
図７は、実施の形態１における天空図である。図７において、右図が魚眼レンズで撮影したもので、左図がＧＩＳデータから作成した天空図である。この天空図と、衛星軌道データから計算される衛星の存在する方位角（ａｚｉｍｕｔｈ）と仰角（Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ）を利用して、その衛星の可視・不可視を判断する。
図７は、実施の形態１における天空図である。図７において、右図が魚眼レンズで撮影したもので、左図がＧＩＳデータから作成した天空図である。この天空図と、衛星軌道データから計算される衛星の存在する方位角（ａｚｉｍｕｔｈ）と仰角（Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ）を利用して、その衛星の可視・不可視を判断する。
後者の方法では、ある建物によって衛星の測位信号が遮られる範囲を、Ｓ２０３で推定した自己位置とＳ２０２で取得した３次元ＧＩＳデータとに基づいて計算する。例えば、自己位置から衛星位置への仰角をα、方位角をθとする。３次元ＧＩＳデータにおいて建物の存在する範囲が、仰角ｅと方位角Ｂにより式１、式２のように表されるとする。このとき、式１、式２で示される範囲が測位信号の遮られる範囲となり、この範囲内に衛星位置が存在する（自己位置から衛星位置への仰角α、方位角θが入る）場合に衛星の測位信号が遮られると判断する。また、この範囲外に衛星位置が存在する場合には衛星の測位信号が遮られないと判断する。尤も、建物によって衛星の測位信号が遮られる範囲は、実際にはこのように単純な数式で表現することができず、図７に示したような複雑な形状を成す。そのような場合であっても、数式や図形データを用いて建物の存在する範囲を適宜天空図上で表現すれば良い。
次に、擬似距離判定部５２は、Ｓ２０５で遮蔽判定した結果に基づいて処理を分岐する（Ｓ２０６）。
擬似距離判定部５２は、遮蔽物が有ると判定した場合は、擬似距離の利用有無を示すフラグＦｕに、擬似距離を利用しないことを示す「０」を設定する（Ｓ２０７）。
遮蔽物が有る場合は、擬似距離が直接波ではなく反射波に基づくデータであると判断できるためである。つまり、擬似距離の精度が悪いため航法計算装置６の測位処理に利用しない。
また、擬似距離判定部５２は、遮蔽物が無いと判定した場合は、フラグＦｕに擬似距離を利用することを示す「１」を設定する（Ｓ２０８）。
擬似距離判定部５２は、遮蔽物が有ると判定した場合は、擬似距離の利用有無を示すフラグＦｕに、擬似距離を利用しないことを示す「０」を設定する（Ｓ２０７）。
遮蔽物が有る場合は、擬似距離が直接波ではなく反射波に基づくデータであると判断できるためである。つまり、擬似距離の精度が悪いため航法計算装置６の測位処理に利用しない。
また、擬似距離判定部５２は、遮蔽物が無いと判定した場合は、フラグＦｕに擬似距離を利用することを示す「１」を設定する（Ｓ２０８）。
ここで、擬似距離判定部５２は、全衛星に対する処理が終わっていなければＳ２０４に処理を分岐してＳ２０５〜Ｓ２０８の処理を繰り返す。また、全衛星に対して処理済みである場合はＳ２１０に処理を分岐する（Ｓ２０９）。
全衛星に対するＳ２０５〜Ｓ２０８の処理を終了後、重み設定部５５は、擬似距離を利用することを示す「１」を設定したフラグＦｕの個数を判定する（Ｓ２１０）。
「１」を設定したフラグＦｕの個数が４以上である場合、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離を航法計算装置６に出力して処理を終了する。
「１」を設定したフラグＦｕの個数が４以上である場合、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離を航法計算装置６に出力して処理を終了する。
「１」を設定したフラグＦｕの個数が４未満である場合、重み設定部５５は、まず「０」を設定したフラグＦｕに「１」を設定する（Ｓ２１１）。
そして、重み設定部５５は、Ｓ２１１の処理でフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離の重みを算出するための誤差分散σGISを計算する（Ｓ２１２）。
Ｓ２１１の処理でフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離は精度が悪いので、擬似距離の誤差分散にσGISを加えることで、Ｓ２０８の処理でフラグＦｕに「１」を設定した精度の良い擬似距離に対して、測位処理における重みを低くすることができる。
但し、Ｓ２１１において「０」を設定したフラグＦｕの一部（例えば必要数分）に「１」をするようにしてもよい。
誤差分散σGISを計算後、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離と誤差分散σGISを航法計算装置６に出力して処理を終了する。
そして、重み設定部５５は、Ｓ２１１の処理でフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離の重みを算出するための誤差分散σGISを計算する（Ｓ２１２）。
Ｓ２１１の処理でフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離は精度が悪いので、擬似距離の誤差分散にσGISを加えることで、Ｓ２０８の処理でフラグＦｕに「１」を設定した精度の良い擬似距離に対して、測位処理における重みを低くすることができる。
但し、Ｓ２１１において「０」を設定したフラグＦｕの一部（例えば必要数分）に「１」をするようにしてもよい。
誤差分散σGISを計算後、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離と誤差分散σGISを航法計算装置６に出力して処理を終了する。
ここで、Ｓ２１２で行う誤差分散σGISの計算処理について説明する。
擬似距離の精度に対する重みを測位結果に反映するには、重みつき最小二乗法によって測位計算を行う。この重みを下げるには誤差分散値を大きくすればよい。航法計算装置６が測位処理に使用する重みつき最小二乗法（後述で説明する）における重みは、重み行列Ｃ（Ｗｅｉｇｈｔ ｍａｔｒｉｘ）によって決定される。重み行列は疑似距離観測値誤差を衛星毎に見積もることによって得られる。疑似距離は衛星と観測者間の測位信号伝播時間を計測することによって得られるが、伝搬遅延などの計測誤差要因は複数あり、全計測誤差要因は式３で表される。
擬似距離の精度に対する重みを測位結果に反映するには、重みつき最小二乗法によって測位計算を行う。この重みを下げるには誤差分散値を大きくすればよい。航法計算装置６が測位処理に使用する重みつき最小二乗法（後述で説明する）における重みは、重み行列Ｃ（Ｗｅｉｇｈｔ ｍａｔｒｉｘ）によって決定される。重み行列は疑似距離観測値誤差を衛星毎に見積もることによって得られる。疑似距離は衛星と観測者間の測位信号伝播時間を計測することによって得られるが、伝搬遅延などの計測誤差要因は複数あり、全計測誤差要因は式３で表される。
従って、全計測誤差の分散σD 2は式４で計算される。
ＧＰＳ受信機のキャリアノイズ比ＣＮ0（Ｃａｒｒｉｅｒ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）を利用して重み行列を計算する手法があるが、これはトラッキングエラーの分散をＧＰＳ受信機の設計内容およびＣＮ0に応じて計算して、全遅延量の分散σD 2に反映させる方法である。
これに対し実施の形態１では、３次元ＧＩＳデータを使用して判定した遮蔽・マルチパスに対する誤差分散値σGIS 2を新たに追加する。遮蔽・マルチパスに対する誤差分散値σGIS 2を追加後の全遅延量の分散σD 2を式５に示す。
σGIS 2は各衛星の視線方向（ＬＯＳ：Ｌｉｎｅ Ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）に建造物などの障害物があると判断された場合は所与の値を設定する。例えば式６の計算によりσGIS 2の値を設定する。
σG 2はあらかじめ決めた一定値で、Ｆｕはその観測生データ（擬似距離）を測位に利用するかどうかを示すフラグである。σG 2の値は、例えば以下のように設定することができる。
まず、直接波と反射波の両方を受信していると考えられる場合は、測距誤差ＵＥＲＥ（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｒａｎｇｅ Ｅｒｒｏｒ）が５メートル程度であることを考慮してσG＝５（すなわち、σG 2＝２５）とする。
また、反射波しか受信していないと考えられる場合は、擬似距離誤差が数十メートルから数百メートルになることを考慮してσG＝１００（すなわち、σG 2＝１００００）とする。
まず、直接波と反射波の両方を受信していると考えられる場合は、測距誤差ＵＥＲＥ（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｒａｎｇｅ Ｅｒｒｏｒ）が５メートル程度であることを考慮してσG＝５（すなわち、σG 2＝２５）とする。
また、反射波しか受信していないと考えられる場合は、擬似距離誤差が数十メートルから数百メートルになることを考慮してσG＝１００（すなわち、σG 2＝１００００）とする。
図８は、実施の形態１における判定パターン２の処理を示すフローチャートである。
「擬似距離の数を極力４以下にしない」且つ「マルチパス判定をする」場合（Ｓ１０４）の擬似距離の利用判定処理を図８に基づいて以下に説明する。
「擬似距離の数を極力４以下にしない」且つ「マルチパス判定をする」場合（Ｓ１０４）の擬似距離の利用判定処理を図８に基づいて以下に説明する。
観測データフィルタ５は、以下の処理を行い、航法計算装置６がどの衛星の擬似距離を利用して測位処理を行うかを判定する。
図８においてＳ３０１〜Ｓ３０５及びＳ３１４は判定パターン１（図６）のＳ２０１〜Ｓ２０５及びＳ２０９と同じ処理である。
ここで、Ｓ３０６〜Ｓ３１２の処理を説明する。
遮蔽判定（Ｓ３０５）後、まず、反射判定部５４は、衛星の位置、自己位置、３次元ＧＩＳデータを用いてマルチパス判定を行う（Ｓ３０６）。
次に、擬似距離判定部５２は、遮蔽判定（Ｓ３０５）とマルチパス判定（Ｓ３０６）の結果に基づいて処理を分岐する（Ｓ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３１１）。
遮蔽判定（Ｓ３０５）後、まず、反射判定部５４は、衛星の位置、自己位置、３次元ＧＩＳデータを用いてマルチパス判定を行う（Ｓ３０６）。
次に、擬似距離判定部５２は、遮蔽判定（Ｓ３０５）とマルチパス判定（Ｓ３０６）の結果に基づいて処理を分岐する（Ｓ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３１１）。
擬似距離判定部５２は、「遮蔽物が有り且つマルチパスが有る」と判定した場合、この衛星との擬似距離は反射波に基づくデータであると判断できる為、フラグＦｕに擬似距離を利用しないことを示す「０」を設定する。また、遮蔽判定とマルチパス判定の結果を示すフラグＦｋに「遮蔽物が有り且つマルチパスが有る」ことを示す「１」を設定する（Ｓ３０９）。
擬似距離判定部５２は、「遮蔽物が有り且つマルチパスが無い」と判定した場合、直接波、反射波共に受信できず擬似距離は算出されない為、フラグＦｕに「０」を設定する。また、フラグＦｋに「遮蔽物が有り且つマルチパスが無い」ことを示す「３」を設定する（Ｓ３１０）。
擬似距離判定部５２は、「遮蔽物が無く且つマルチパスが有る」と判定した場合、この衛星との擬似距離は直接波の他に反射波にも基づくデータであると判断できる為、フラグＦｕに「０」を設定する。また、フラグＦｋに「遮蔽物が無く且つマルチパスが有る」ことを示す「４」を設定する（Ｓ３１２）。
擬似距離判定部５２は、「遮蔽物が無く且つマルチパスが無い」と判定した場合、この衛星との擬似距離は直接波に基づくデータであると判断できる為、フラグＦｕに擬似距離を利用することを示す「１」を設定する。また、フラグＦｋに「遮蔽物が無く且つマルチパスが無い」ことを示す「２」を設定する（Ｓ３１３）。
ここで、マルチパス判定処理（Ｓ３０６）について説明する。
図９は、実施の形態１におけるマルチパス判定処理を示すフローチャートである。
反射判定部５４は以下に説明する図９のフローによりマルチパス判定を行う。
図９は、実施の形態１におけるマルチパス判定処理を示すフローチャートである。
反射判定部５４は以下に説明する図９のフローによりマルチパス判定を行う。
まず、反射波を生成する可能性がある面の抽出を行う（Ｓ４０１）。
具体的には、Ｓ３０３で推定した自己位置とＳ３０１で取得した衛星軌道データに基づく衛星位置とＳ３０２で取得した３次元ＧＩＳデータとに基づいて以下の（ａ）〜（ｄ）の判定を行い、全ての条件を満たす面（３次元ＧＩＳデータにおいて建物などを構成する面）を抽出する。
（ａ）面を構成する点が一つでも規定の距離内に入っている。
（ｂ）その面を構成する点から自己位置までの間に遮蔽物がない。
（ｃ）その面の外向きの法線ベクトル方向に衛星と観測者が両方居る。
（ｄ）単純な平面である（曲面をもたない）。
具体的には、Ｓ３０３で推定した自己位置とＳ３０１で取得した衛星軌道データに基づく衛星位置とＳ３０２で取得した３次元ＧＩＳデータとに基づいて以下の（ａ）〜（ｄ）の判定を行い、全ての条件を満たす面（３次元ＧＩＳデータにおいて建物などを構成する面）を抽出する。
（ａ）面を構成する点が一つでも規定の距離内に入っている。
（ｂ）その面を構成する点から自己位置までの間に遮蔽物がない。
（ｃ）その面の外向きの法線ベクトル方向に衛星と観測者が両方居る。
（ｄ）単純な平面である（曲面をもたない）。
但し、反射波を生成する可能性がある面を上記（ａ）〜（ｄ）以外の条件に基づいて抽出しても構わない。
例えば、その時に観測者が移動している道路に面しているなどの制約条件をさらに付加してもよい。
例えば、その時に観測者が移動している道路に面しているなどの制約条件をさらに付加してもよい。
次に、衛星からの測位信号が上記の面抽出で選択された面によって観測者の方向へ反射されるかどうかを判定する（Ｓ４０２）。
ここで、面は完全な平面を想定し、入射角と反射角は等しいものとする。
まず、面が持つすべての頂点と観測者を結ぶ方向を反射波の方向としたときの入射波の方向を計算する。面が持つ頂点が４つならば、入射波方向ベクトルは４つ計算される。
次に、これらの入射波方向ベクトルのａｚｉｍｕｔｈ／ｅｌｅｖａｔｉｏｎを計算し、このａｚｉｍｕｔｈ／ｅｌｅｖａｔｉｏｎをプロットした点で囲まれる領域を算出する。
この判定を行うのは、算出した領域に衛星位置プロットが入っていれば、その衛星からの測位信号がその面で反射されて観測者に到達する可能性があると判断できるためである。
ここで、面は完全な平面を想定し、入射角と反射角は等しいものとする。
まず、面が持つすべての頂点と観測者を結ぶ方向を反射波の方向としたときの入射波の方向を計算する。面が持つ頂点が４つならば、入射波方向ベクトルは４つ計算される。
次に、これらの入射波方向ベクトルのａｚｉｍｕｔｈ／ｅｌｅｖａｔｉｏｎを計算し、このａｚｉｍｕｔｈ／ｅｌｅｖａｔｉｏｎをプロットした点で囲まれる領域を算出する。
この判定を行うのは、算出した領域に衛星位置プロットが入っていれば、その衛星からの測位信号がその面で反射されて観測者に到達する可能性があると判断できるためである。
次に、Ｓ４０２で算出した領域に衛星が位置しているかを判定する（Ｓ４０３）。
Ｓ４０２で計算した領域に衛星が入っていない場合は「マルチパス無し」として処理を終了する。
Ｓ４０２で計算した領域に衛星が入っていない場合は「マルチパス無し」として処理を終了する。
次に、Ｓ４０２で算出した領域に衛星が位置していると判定した場合、衛星の測位信号が面のどこの点で反射されるかを計算する（Ｓ４０４）。
次に、Ｓ４０４で算出した反射点と衛星間に遮蔽物がないかどうかの判定を行う（Ｓ４０５）。
判定方法は、Ｓ２０５（図６）で説明した観測者と衛星間の遮蔽判定の処理と同様である。
以上の処理によりＳ３０６（図８）のマルチパス判定処理を行う。
判定方法は、Ｓ２０５（図６）で説明した観測者と衛星間の遮蔽判定の処理と同様である。
以上の処理によりＳ３０６（図８）のマルチパス判定処理を行う。
次に、Ｓ３１５〜Ｓ３１７の処理について説明する。
Ｓ３１５で、重み設定部５５は、擬似距離を利用することを示す「１」を設定したフラグＦｕの個数を判定する。「１」を設定したフラグＦｕの個数が４以上であれば、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離を航法計算装置６に出力して処理を終了する。
「１」を設定したフラグＦｕの個数が４未満であれば、重み設定部５５は、「遮蔽物が有り且つマルチパスが有る」ことを示す「１」または「遮蔽物が無く且つマルチパスが有る」ことを示す「４」を設定したフラグＦｋに対応するフラグＦｕに「１」を設定する（Ｓ３１６）。
Ｓ３１７で、重み設定部５５は、判定パターン１（図６）のＳ２１２と同様に誤差分散σGISを計算する。
但し、「１」または「４」を設定したフラグＦｋに対応するフラグＦｕの一部（例えば、フラグＦｋに「４」を設定したフラグＦｕを優先した必要数分）に「１」を設定するようにしてもよい。
誤差分散σGISを計算後、出力部５６は、フラグＦｕに１を設定した擬似距離と誤差分散σGISを航法計算装置６に出力して処理を終了する。
Ｓ３１５で、重み設定部５５は、擬似距離を利用することを示す「１」を設定したフラグＦｕの個数を判定する。「１」を設定したフラグＦｕの個数が４以上であれば、出力部５６はフラグＦｕに「１」を設定した擬似距離を航法計算装置６に出力して処理を終了する。
「１」を設定したフラグＦｕの個数が４未満であれば、重み設定部５５は、「遮蔽物が有り且つマルチパスが有る」ことを示す「１」または「遮蔽物が無く且つマルチパスが有る」ことを示す「４」を設定したフラグＦｋに対応するフラグＦｕに「１」を設定する（Ｓ３１６）。
Ｓ３１７で、重み設定部５５は、判定パターン１（図６）のＳ２１２と同様に誤差分散σGISを計算する。
但し、「１」または「４」を設定したフラグＦｋに対応するフラグＦｕの一部（例えば、フラグＦｋに「４」を設定したフラグＦｕを優先した必要数分）に「１」を設定するようにしてもよい。
誤差分散σGISを計算後、出力部５６は、フラグＦｕに１を設定した擬似距離と誤差分散σGISを航法計算装置６に出力して処理を終了する。
次に、図５に示す判定パターン３（Ｓ１０７：「擬似距離の数が４以下でも構わない」且つ「マルチパス判定をしない」）の擬似距離の利用判定処理について説明する。
判定パターン３では、図６に示す判定パターン１のフローチャートにおいてＳ２１０〜Ｓ２１２の処理（利用する擬似距離の個数が４未満の場合に利用しないと判定した擬似距離を利用するようにフラグを設定する）を実行しない。その他の処理は図６に示す判定パターン１と同じである。
判定パターン３では、図６に示す判定パターン１のフローチャートにおいてＳ２１０〜Ｓ２１２の処理（利用する擬似距離の個数が４未満の場合に利用しないと判定した擬似距離を利用するようにフラグを設定する）を実行しない。その他の処理は図６に示す判定パターン１と同じである。
次に、図５に示す判定パターン４（Ｓ１０６：「観測生データの数が４以下でも構わない」且つ「マルチパス判定をする」）の擬似距離の利用判定処理について説明する。
判定パターン４では、図８に示す判定パターン２のフローチャートにおいてＳ３１５〜Ｓ３１７の処理（利用する擬似距離の個数が４未満の場合に利用しないと判定した擬似距離を利用するようにフラグを設定する）を実行しない。その他の処理は図８に示す判定パターン２と同じである。
判定パターン４では、図８に示す判定パターン２のフローチャートにおいてＳ３１５〜Ｓ３１７の処理（利用する擬似距離の個数が４未満の場合に利用しないと判定した擬似距離を利用するようにフラグを設定する）を実行しない。その他の処理は図８に示す判定パターン２と同じである。
判定パターン３や判定パターン４の使用は、具体的には密結合ＧＰＳ／ＩＮＳ複合航法フィルタを使う場合を想定している。この場合には、計算に使える擬似距離の数（観測衛星数）が４を下回っても、航法フィルタ（カルマンフィルタ）は観測更新を行えるため、ＩＮＳによる累積誤差を小さくすることができる。そのため、疎結合方式のＧＰＳ／ＩＮＳよりも精度が良くなるのが普通である。従って密結合方式の場合は、航法フィルタが測位結果を利用する疎結合方式とは違い、建物等に遮蔽されていると判断された衛星を無理に使用する必要がない。
図１０は、実施の形態１における判定パターン１および３を示す図である。
上記の通り、判定パターン１、判定パターン３はマルチパス判定を行わず、遮蔽判定で擬似距離を利用するか判定する。
図１０において、遮蔽がある場合は、受信波が反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン３）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに１００（ｍ）を設定する（判定パターン１）ことを示している（図１０（１））。
また、遮蔽がない場合は、受信波が直接波および反射波であること、擬似距離を利用する（判定パターン１および３）ことを示している（図１０（２））。
上記の通り、判定パターン１、判定パターン３はマルチパス判定を行わず、遮蔽判定で擬似距離を利用するか判定する。
図１０において、遮蔽がある場合は、受信波が反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン３）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに１００（ｍ）を設定する（判定パターン１）ことを示している（図１０（１））。
また、遮蔽がない場合は、受信波が直接波および反射波であること、擬似距離を利用する（判定パターン１および３）ことを示している（図１０（２））。
図１１は、実施の形態１における判定パターン２および４を示す図である。
上記の通り、判定パターン２、判定パターン４は遮蔽判定とマルチパス判定とで擬似距離を利用するか判定する。
図１１において、遮蔽がありマルチパスがある場合は、受信波が反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン４）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに１００（ｍ）を設定する（判定パターン２）ことを示している（図１１（１））。
また、遮蔽がなくマルチパスがない場合は、受信波が直接波であること、擬似距離を利用する（判定パターン２および４）ことを示している（図１１（２））。
また、遮蔽がありマルチパスがない場合は、受信波が無いこと、擬似距離を利用できない（判定パターン２および４）ことを示している（図１１（３））。
また、遮蔽がなくマルチパスがある場合は、受信波が直接波および反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン４）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに５（ｍ）を設定する（判定パターン２）ことを示している（図１１（４））。
上記の通り、判定パターン２、判定パターン４は遮蔽判定とマルチパス判定とで擬似距離を利用するか判定する。
図１１において、遮蔽がありマルチパスがある場合は、受信波が反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン４）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに１００（ｍ）を設定する（判定パターン２）ことを示している（図１１（１））。
また、遮蔽がなくマルチパスがない場合は、受信波が直接波であること、擬似距離を利用する（判定パターン２および４）ことを示している（図１１（２））。
また、遮蔽がありマルチパスがない場合は、受信波が無いこと、擬似距離を利用できない（判定パターン２および４）ことを示している（図１１（３））。
また、遮蔽がなくマルチパスがある場合は、受信波が直接波および反射波であること、擬似距離を利用しない（判定パターン４）こと、擬似距離を利用する場合は誤差分散σGISに５（ｍ）を設定する（判定パターン２）ことを示している（図１１（４））。
次に、観測データフィルタ５が利用すると判定した擬似距離と算出した重み（誤差分散σGIS）とに基づいて航法計算装置６が行う重みつき最小二乗法による測位処理について説明する。
まず、疑似距離の観測値は式７のように表される。
ここで、ｎ衛星の観測値が得られている時、式７を点（Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）の周りでテイラー展開して式８を得る。
ｈｏｔ’ｓは繰り返し計算によって小さくすることができるので無視するものとする。また誤差の項Ｘを疑似距離観測値に含めて考えると、疑似距離残差をδρとして式９を得る。ここで式１０〜式１２を使用するものとする。
式９を解く際、δρiの誤差分散値σi 2を見積もることができていれば、δρの疑似距離観測値誤差の共分散行列Ｐが求められる。通常、それぞれの疑似距離観測値誤差の間には相関がないものとして、式１３のように共分散行列Ｐを決めるからである。
共分散行列Ｐを用いて重み行列Ｃを式１４で表す。
そして、式９を変形して式１５により最小二乗解を得る。
σ0 2は分散ファクター（Ｖａｒｉａｎｃｅ ｆａｃｔｏｒ， ｔｈｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ｕｎｉｔ ｗｅｉｇｈｔ）である。
なお、この計算は最初に（Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）を適当に仮定して計算し、
なお、この計算は最初に（Ｘ0，Ｙ0，Ｚ0）を適当に仮定して計算し、
のｃΔｔr以外の要素（（Ｘ−Ｘ0）など）の値が十分小さな値に収束するまで繰り返し計算する。
分散ファクターの値は適当に決めて計算するが、その値が適切な値であれば、
分散ファクターの見積もり値は１に近くなる。分散ファクターの見積もり値は式１６、式１７で見積もられる。
分散ファクターの値は適当に決めて計算するが、その値が適切な値であれば、
分散ファクターの見積もり値は１に近くなる。分散ファクターの見積もり値は式１６、式１７で見積もられる。
ただし行列Ｈがｍ×ｎ行列の場合とする。（ｍ−ｎ）は方程式の自由度となる。
を使えば、解
の分散値は式１８のように見積もられる。
以上から、重みつき最小二乗法では式１５、式１８によって解とその分散値を得る。
ここで、観測データフィルタ５が算出したσGISに基づく分散σD 2（式５）は航法計算装置６で算出するものとする。
ここで、観測データフィルタ５が算出したσGISに基づく分散σD 2（式５）は航法計算装置６で算出するものとする。
実施の形態１において、遮蔽判定または遮蔽判定とマルチパス判定により測位計算に使用する擬似距離の判定を行ったが、遮蔽判定を行わずマルチパス判定で測位計算に使用する擬似距離の判定を行っても構わない。
実施の形態１では、以下のようなことを説明した。
例えば、高感度ＧＰＳ受信機においてマルチパスのみで測距を行っている場合は、擬似距離誤差は大きくなることから測位精度は悪くなる。この高感度ＧＰＳ受信機は、測位結果を全く得られないよりは精度が悪くても自己位置を知ることができたほうが良い場面で使用される。
ここで、観測によって得た複数の擬似距離の中には精度のよいものもあるため、マルチパスのみで測距を行っている精度の悪いデータなのかそうではないのかを判断する基準が必要となる。
最も代表的な判断基準はキャリアノイズ比であるが、実施の形態１では３次元ＧＩＳデータを利用した判断基準を以下のように提供した。
３次元ＧＩＳデータを利用して、直接波の経路、すなわち衛星への視線方向（ＬＯＳ）に建物がないかどうかを判断する。また、マルチパスを発生させる建物がないかどうかを判断する。もし、建物が存在すると判断される場合は、その衛星の観測データは反射波によるものである可能性が高いと判断する。
つまり、３次元ＧＩＳデータを利用して精度の低い擬似距離を判断できることが、実施の形態１のポイントの１つである。
例えば、高感度ＧＰＳ受信機においてマルチパスのみで測距を行っている場合は、擬似距離誤差は大きくなることから測位精度は悪くなる。この高感度ＧＰＳ受信機は、測位結果を全く得られないよりは精度が悪くても自己位置を知ることができたほうが良い場面で使用される。
ここで、観測によって得た複数の擬似距離の中には精度のよいものもあるため、マルチパスのみで測距を行っている精度の悪いデータなのかそうではないのかを判断する基準が必要となる。
最も代表的な判断基準はキャリアノイズ比であるが、実施の形態１では３次元ＧＩＳデータを利用した判断基準を以下のように提供した。
３次元ＧＩＳデータを利用して、直接波の経路、すなわち衛星への視線方向（ＬＯＳ）に建物がないかどうかを判断する。また、マルチパスを発生させる建物がないかどうかを判断する。もし、建物が存在すると判断される場合は、その衛星の観測データは反射波によるものである可能性が高いと判断する。
つまり、３次元ＧＩＳデータを利用して精度の低い擬似距離を判断できることが、実施の形態１のポイントの１つである。
３次元ＧＩＳデータを利用したマルチパスの判断処理では、衛星の信号を観測者の方へ反射する面が近くにないかどうかを判定した。そこで現在位置の推定値と衛星の位置を使用した。衛星、観測者、周囲の建造物の位置関係が分かれば、どの衛星からの測位信号がどのビルのどの面で反射されて観測者の方に到達するかを予測することが可能となるからである。
そして、マルチパス（反射波）に基づく擬似距離を測位計算に使用する場合に、誤差分散値を大きく設定して、重みつき最小二乗法による測位計算を行った。これにより、より精度の高い測位計算を行うことができる。これも実施の形態１のポイントの１つである。
実施の形態１で示した処理方法は、マルチパスである反射波を判断し、測位計算に使用しない又は測位計算における重みを下げることができることから、マルチパス除去技術ということもできる。
１ ＧＰＳアンテナ、２ ＧＰＳ受信機、３ ＧＩＳデータベース、４ 慣性装置、５ 観測データフィルタ、６ 航法計算装置、１０ 測位装置、５１ 入力部、５２ 擬似距離判定部、５３ 遮蔽判定部、５４ 反射判定部、５５ 重み設定部、５６ 出力部、５７ 自己位置推定部、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
Claims (7)
- 移動先で１以上の測位衛星から測位信号を受信して各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを算出する受信機と、地理情報を記憶するデータベースと、疑似距離を入力して入力した疑似距離に基づいて前記受信機の位置を測位する測位部とに接続し、
前記受信機から各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを入力すると共に前記データベースから地理情報を入力する入力部と、
所定の方法により前記受信機の位置を推定する位置推定部と、
前記位置推定部により推定された前記受信機の位置と前記入力部が入力した各測位衛星の位置と前記入力部が入力した地理情報とに基づいて、前記入力部が入力した各測位衛星との擬似距離がそれぞれ、直接波に基づいて算出された擬似距離と、反射波に基づいて算出された疑似距離と、直接波と反射波との合成波に基づいて算出された疑似距離とのいずれであるか判定する擬似距離判定部と、
前記擬似距離判定部により直接波に基づいて算出されたと判定された擬似距離を前記測位部に出力する出力部とを備え、
前記擬似距離判定部は、
前記受信機の位置と各測位衛星の位置と前記地理情報とに基づいて各測位衛星と前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有るか否かを判定し、前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が無い測位衛星との擬似距離を、直接波に基づいて算出された擬似距離と、合成波に基づいて算出された擬似距離とのいずれかと判定し、前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有る測位衛星との擬似距離を反射波に基づいて算出された擬似距離と判定する遮蔽判定部と、
前記受信機の位置と各測位衛星の位置と前記地理情報とに基づいて各測位衛星からの測位信号を前記受信機に反射する点が有るか否かを判定し、前記遮蔽判定部により直接波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定された疑似距離のうち、測位信号を前記受信機に反射する点が無い測位衛星との擬似距離を直接波に基づいて算出された擬似距離と判定し、前記遮蔽判定部により直接波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定された疑似距離のうち、測位信号を前記受信機に反射する点が有る測位衛星との擬似距離を合成波に基づいて算出された擬似距離と判定する反射判定部とを備える
ことを特徴とするデータフィルタ。 - 前記反射判定部は、
前記受信機の位置と各測位衛星の位置とに基づいて、地理情報から、前記受信機と建物面との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が無い建物面であり建物面に対する法線ベクトル方向に測位衛星と前記受信機とが有る建物面を取得し、
取得した建物面が測位信号を前記受信機に反射する場合の測位衛星の位置する範囲を算出し、
算出した範囲内に少なくともいずれかの測位衛星が位置するか判定し、
少なくともいずれかの測位衛星が前記範囲内に位置すると判定した場合、前記建物面内の点であって、前記範囲内に位置する測位衛星からの測位信号を前記受信機に反射する点を算出し、
前記範囲内に位置する測位衛星と算出した点との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有るか否かを判定し、
当該遮蔽物が無いと判定した場合、前記範囲内に位置する測位衛星からの測位信号を前記受信機に反射する点が有ると判定する
ことを特徴とする請求項１記載のデータフィルタ。 - 前記データフィルタは、さらに、
前記擬似距離判定部により直接波に基づいて算出されたと判定された擬似距離の数を特定数と比較し、直接波に基づいて算出されたと判定された擬似距離の数が特定数未満である場合に、前記疑似距離判定部により反射波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定された疑似距離に、直接波に基づいて算出されたと判定された疑似距離より低い重み付けを設定する重み設定部を備え、
前記出力部は、前記疑似距離判定部により直接波に基づいて算出されたと判定された擬似距離と前記疑似距離判定部により反射波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定された擬似距離と前記重み設定部により設定された重み付けの情報とを前記測位部に出力し、前記測位部に、直接波に基づいて算出されたと判定された擬似距離と反射波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定された擬似距離とそれぞれの擬似距離に対する重み付けの情報とに基づいて前記受信機の位置を測位させる
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のデータフィルタ。 - 前記重み設定部は、
反射波に基づいて算出されたと判定された疑似距離に合成波に基づいて算出されたと判定された疑似距離より低い重み付けを設定する
ことを特徴とする請求項３記載のデータフィルタ。 - 移動先で１以上の測位衛星から測位信号を受信して各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを算出する受信機から各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを入力し、
地理情報を記憶するデータベースから地理情報を取得し、
所定の方法により前記受信機の位置を推定し、
前記受信機の位置と各測位衛星の位置と前記地理情報とに基づいて各測位衛星と前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有るか否かを判定し、前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が無い測位衛星との擬似距離を、直接波に基づいて算出された擬似距離と、合成波に基づいて算出された擬似距離とのいずれかと判定し、前記受信機との間に測位信号を遮蔽する遮蔽物が有る測位衛星との擬似距離を反射波に基づいて算出された擬似距離と判定し、
前記受信機の位置と各測位衛星の位置と前記地理情報とに基づいて各測位衛星からの測位信号を前記受信機に反射する点が有るか否かを判定し、直接波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定した疑似距離のうち、測位信号を前記受信機に反射する点が無い測位衛星との擬似距離を直接波に基づいて算出された擬似距離と判定し、直接波と合成波とのいずれかに基づいて算出されたと判定した疑似距離のうち、測位信号を前記受信機に反射する点が有る測位衛星との擬似距離を合成波に基づいて算出された擬似距離と判定し、
前記受信機の位置を疑似距離に基づいて測位する測位部に、直接波に基づいて算出されたと判定した擬似距離を出力する
ことを特徴とするデータフィルタリング方法。 - 請求項５記載のデータフィルタリング方法をコンピュータに実行させるデータフィルタリングプログラム。
- 請求項１〜請求項４いずれかに記載のデータフィルタと、
移動先で１以上の測位衛星から測位信号を受信して各測位衛星との擬似距離と各測位衛星の位置とを算出する受信機と
を備えたことを特徴とする測位装置。
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