JP7267460B2 - 高完全性衛星測位のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、この参照によりその全体が組み込まれる、２０１９年５月１日に出願された、米国仮出願第６２／８４１，３８０号の利益を主張する。

本出願は、それらの各々が、この参照によりその全体が組み込まれる、２０２０年３月１２日に出願された、米国特許出願第１６／８１７，１９６号、２０１９年１０月１日に出願された、米国特許出願第１６／５８９，９３２号、および２０２０年１月２１日に出願された、米国特許出願第１６／７４８，５１７号に関連する。

本発明は、一般に衛星測位分野に関し、より詳細には、高完全性衛星測位のための新しく有用なシステムおよび方法に関する。

グローバル衛星ナビゲーション・システム（ＧＮＳＳ）ベース衛星測位システムは、地球上の物体の位置を正確に知ることを必要とする無数のアプリケーションにとって重要である。それの地上波ベース無線ナビゲーション祖先と同様に、衛星測位は、当初、人間ナビゲータへのナビゲーション・エイドとして使用された。自動化が進むにつれて、衛星測位入力と機械制御出力との間のリンクは、より短くより直接的になった。残念ながら、ＧＮＳＳ測位システムの精度は、現代の機械自動化アプリケーションの要求と常に歩調を合わせたとは限らない。さらに、誤差が高コスト（たとえば、人命の損失）であるアプリケーションは、高い精度だけでなく、高い完全性と、関係するが別個の概念（後のセクションにおいてさらに詳細に論じられる）と、現在のＧＮＳＳ測位の別の制限とを必要とする。それゆえ、衛星測位分野では、高完全性衛星測位のためのシステムおよび方法を作り出す必要がある。本発明は、そのような新しく有用なシステムおよび方法を提供する。

発明実施形態のシステムの図表現である。 発明実施形態のシステムの測位エンジンの図表現である。 発明実施形態のシステムの補正値処理エンジンの図表現である。 発明実施形態のシステムの補正値処理エンジンのモデル化エンジンの図表現である。 発明実施形態のシステムの補正値処理エンジンの信頼性エンジンの図表現である。 デッド・レコニング位置を検証することの例の概略表現である。 システムを使用する例示的な方法の概略表現である。 好ましい実施形態の方法のチャート図である。 好ましい実施形態の方法の変換の例示的な図である。 電離層影響モデル化の例示的な表現である。 ＧＮＳＳ影響補間の例示的な表現である。 リモート・コンピューティング・システムとローカル・コンピューティング・システムとの間の随意の分割をもつ、複数グローバルおよびローカル懸念イベント検出、検証、および補正のためのシステムの例である。 デッド・レコニング・モジュールの例の概略表現である。 デッド・レコニング位置を決定するための例示的なフロー・パスの概略表現である。

本発明の発明実施形態の以下の説明は、これらの発明実施形態に本発明を限定するものではなく、そうではなく、当業者が本発明を製作および使用することを可能にするものである。

１．概要
図１Ａ、図１Ｂ、および図１Ｃ中に示されているように、システムは、好ましくは、測位エンジンおよび補正値処理エンジンを含む。システムは、随意に、１つまたは複数のＧＮＳＳ受信機、基準局、および／または任意の好適なコンポーネントを含むことができる。測位エンジンは、観測モジュール、外れ値検出器、キャリア位相決定モジュール、検証モジュール、位置モジュール、速度モジュール、デッド・レコニング・モジュール、高速再収束モジュール、および／または任意の好適なモジュールのうちの１つまたは複数を含むことができる。補正値処理エンジンは、基準観測モニタ、補正データ・モニタ、メタデータ・モニタ、モデル化エンジン、および／または任意の好適なモジュールのうちの１つまたは複数を含むことができる。

図７中に示されているように、方法は、基準局観測値を受信することと、基準局観測値に基づいて補正値を決定することと、衛星観測値を受信することと、衛星観測値および補正値に基づいてキャリア位相アンビギュイティを解消することと、キャリア位相測定値に基づいてＧＮＳＳ受信機の位置を推定することとを含むことができる。方法は、随意に、補正値を検証すること、所定のイベントを検出すること、所定のイベントを緩和すること、整数アンビギュイティを検証すること、キャリア位相測定値から整数アンビギュイティを取り除くこと、推定位置に基づいて外部システムを動作させること、および／または任意の好適なステップを含むことができる。

システムおよび／または方法の実施形態は、たとえば、（たとえば、無人航空機（ＵＡＶ）、無人航空システム（ＵＡＳ）、自動運転車、農業機器、ロボティクス、鉄道輸送／トランジット・システムなどのための）自律車両誘導、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ調査、測量システムにおいて使用され得、および／または任意の好適な運用のために使用され得る。特定の例では、システム（および／またはコンポーネント）は、車両（たとえば、ＵＡＶ、ＵＡＳ、車、トラックなど）、ロボット、鉄道車両、ユーザ・デバイス（たとえば、セル・フォン、モバイル・アプリケーション）、農業、ロボティクス、および／または任意の好適なシステムなど、任意の好適な外部システムに結合され得る。追加として、ＧＮＳＳ受信機は、オープン・ソース・ソフトウェア・ファームウェアを利用するように設計され、それらが、エンド・ユーザ・アプリケーションの特定の需要に容易にカスタマイズされることを可能にし、システム統合を容易にし、ホスト・システム・オーバーヘッドを低減し得るが、ＧＮＳＳ受信機は、任意の好適な様式で設計され得る。

１．１ ＧＮＳＳ精度および完全性
ＧＮＳＳ測位システムにおける精度は、システムの位置データ出力中の起こり得る誤差に関する統計情報を提供するシステムの特性である。たとえば、標準的なＧＮＳＳ受信機は、１メートルとして、～６８％の信頼度レベル（換言すれば、正規分布について１標準偏差）、言い換えると、時間の６８％の精度を指定し得、システムによる位置出力は、真位置の１メートル以内にある。別の例として、高精度リアルタイム・キネマティック（ＲＴＫ）ＧＮＳＳ受信機は、３ｃｍの（９５％の信頼区間または正規分布について２標準偏差にある）精度を提供し得る。これにより、高精度システムは、単に、（事後測定されたものとして）大部分の時間で低い位置誤差を達成するシステムである。

精度と同様に、完全性も位置誤差に基づくが、完全性は、（事後誤差計算とは対照的に）リアルタイムまたはほぼリアルタイムの誤差推定の概念を含む。このリアルタイム誤差推定に基づいて、完全性を用いる測位システムは、測位誤差がおそらく誤差しきい値を超えるとき、警報を提供することができる。広いレベルにおいて、測位システムの完全性は、以下のパラメータ、すなわち、位置誤差（ＰＥ）、完全性リスク、保護レベル（ＰＬ）、警報リミット（ＡＬ）、および警報を出すべき時間（ＴＴＡ）を使用して記述され得る。リアルタイムまたはほぼリアルタイムの誤差推定は、「ナビゲーション中に使用されるのに十分に速い」所定の推定時間（たとえば、１００ｍｓ、１ｓ、２ｓ、３ｓ、４ｓ、５ｓ、１０ｓ、２０ｓ、３０ｓ、４５ｓ、６０ｓ、９０ｓ、１２０ｓ、１８０ｓ、２４０ｓ、３００ｓ、６００ｓなど）内で、および／または任意の好適なタイミングで行われ得る。

位置誤差は、推定位置の誤差である（たとえば、推定位置が真位置から１ｍ離れている場合、位置誤差は１ｍである）。前記のように、ＧＮＳＳ受信機が、単独でリアルタイムで位置誤差を知ることは可能でない（たとえば、受信機は、時間誤差の９５％が、精度特徴づけのおかげで１ｍ未満であることを知り得るが、受信機は、所与の位置推定値が、真位置から厳密に０．５ｍ離れていると単独で決定することができず、それができる場合、それは、誤差を単に減じることになり、完全な精度を生じる）。誤差は、「位置誤差」に関して論じられたが、完全性は、概して、測位システムによって推定された任意のパラメータ（たとえば、受信機の水平位置の誤差、受信機の垂直位置の誤差、受信機から１つまたは複数の衛星までの擬似距離の誤差、速度の誤差など）に関して実施され得ることに留意されたい。

完全性リスクは、（精度が、より一般的にはシステムの特徴づけであるので）完全性の特徴づけである。完全性は、ナビゲーション・システムによって供給された情報の正当性に置かれ得る信頼の測度であり得る。完全性リスクは、概して、位置誤差が、何らかの時間期間にわたって（たとえば、現在時刻、秒、分、時、日、動作持続時間などにおいて）何らかのしきい値（警報リミット）を超える確率として指定される。ターゲット完全性リスク（ＴＩＲ）は、保護レベル（たとえば、警報または緩和しきい値）を生成するために使用される完全性リスク目標である。いくつかの変形態では、完全性リスクは、構成コンポーネント、すなわち、所定のイベントのセットからの１つまたは複数の所定のイベントが（たとえば、時間期間の間に）起こる確率、中間データ完全性リスク（たとえば、位置を推定するために使用される、擬似距離、キャリア位相、実数値キャリア位相、整数値キャリア位相など、中間データが、時間期間にわたってしきい値を超える確率、時間期間中に中間データの誤差がある確率、中間データが、不正確な値への固定など、変換する確率など）、および／または任意の好適な確率に分離される（たとえば、それらから決定される）ことがある。推定位置完全性リスク（および／または中間データ完全性リスク）は、別個の確率のうちの１つまたは複数を完全性リスクに関係付ける（たとえば、経験的に決定された、適合パラメータに基づく、モンテ・カルロ・シミュレーションに基づくなど）式および／またはモデルに基づく、別個の確率のうちの１つまたは複数の和、別個の確率のうちの１つまたは複数の積、別個の確率のうちの最大確率、最小確率、別個の確率のうちの１つまたは複数の平均であり、ならびに／あるいは別個の確率のうちの１つまたは複数から別様に決定され得る。完全性リスク（たとえば、推定位置完全性リスク、中間データ完全性リスク）は、重み付けされたまたは重み付けされていない別個の確率を使用して決定され得る。しかしながら、完全性リスクは、別様に定義され得る。

保護レベルは、ターゲット完全性リスクに基づいて計算された位置誤差に対する統計的上限であり、リアルタイム位置誤差推定のための機構として働く。代替的に述べると、保護レベルは、所与のＴＩＲを満たすことが（任意の時点において）保証された推定位置誤差、またはＰ｛ＰＥ＞ＰＬ｝≦ＴＩＲである。所与の位置推定値について、保護レベルは、実際の位置誤差が保護レベルよりも大きい確率が、ターゲット完全性リスクよりも小さくなるように計算される。ＧＮＳＳ受信機が、より多くのデータを受信し、および／またはより多くの時間を計算することに費やすにつれて、保護レベルは、しばしば減少する（換言すれば、受信機が位置に関してより確実になるとき、依然としてＴＩＲを満たす位置誤差範囲は減少する）ことに留意されたい。しかしながら、保護レベルは、別様に定義され得る。

警報リミットは、保護レベルのためのしきい値である。例示的例では、位置推定値は、位置推定値のための保護レベルが１０ｍを上回るとき、信頼できないと見なされ得る（この場合、１０ｍが警報リミットである）。関連して、警報を出すべき時間（ＴＴＡ）は、警報リミットを上回る保護レベルと、（たとえば、位置推定値が信頼できないことを指定する）警報の生成との間で経過し得る時間の最大量である。しかしながら、警報リミットは、別様に定義され得る。

これらのパラメータは、完全性を記述するための規格であるが、それらのうちの多くが、異なるやり方で指定され得ることは注目に値する。たとえば、位置誤差推定値は、１つまたは複数のセット位置誤差における完全性リスクの上限であり得る。一般的に、衛星測位内での完全性の概念は、位置誤差を推定することと、相応に応答することとを伴う。しかしながら、完全性は、別様に記述され得る。

前述のように、高完全性測位は、ＧＮＳＳ誤差が高いコストを生じ得るアプリケーションにとって重要である。高完全性測位が重要である１つのそのようなアプリケーションは、自律車両（ＡＶ）誘導におけるものである。残念ながら、旧来の高完全性ＧＮＳＳシステム（たとえば、１０ｍの周りの保護レベルをもたらすＧＮＳＳ受信機）は、ＡＶ誘導のためのユーティリティにおいて大幅に限界があり、これらのシステムは、たいていのＡＶにおいて使用するためにコストがかかりすぎるだけではなく、ＡＶ誘導に必要な警報リミット（たとえば、３ｍ）は、旧来のシステム保護レベルによって達成可能なものよりも実質的に低い。その上、航空機のための旧来のシステム保護レベルは、ＡＶが取り組む必要があるビジーで混雑した都市環境とは異なり、オープンスカイ状態の下で計算され、それゆえ、商業グレードの受信機によって悪化される擬似距離マルチパス誤差に対処する必要がない。追加として、旧来のシステムの動作環境は、検証の速度を上げるために、仮定を簡略化すること（たとえば、単一フォールト仮定、サブ・メートル脅威を無視すること）を活用し、これは、技術の企図された使用事例のうちのいくつかにおいてなされ得ない。

本開示のシステムおよび方法は、商用アプリケーションのためのＧＮＳＳ測位の有効使用を可能にする新規の高完全性測位を対象とする。

１．２ 旧来のＧＮＳＳ、ＰＰＰ、およびＲＴＫの簡単な概要
クイック・リフレッシャーとして、旧来の衛星測位システム（たとえば、標準的なＧＮＳＳ）は、衛星が受信機から遠く、衛星によって送信された信号が遅延されるので、擬似ランダム２値シーケンスの（受信機における）ローカル・コピーを、同じシーケンスの衛星が送信したコピーと整合させることを試みることによって動く。衛星が送信したコピーと一致するようにシーケンスのローカル・コピーを遅延させることによって、信号が衛星から受信機まで進むのに要する時間が見つけられ得、時間は、衛星と受信機との間の距離を計算するために使用され得る。複数の衛星（一般的に、４つ以上）についてこのプロセスを実施することによって、衛星に対する受信機の位置が見つけられ得、位置は、特定の地理座標系（たとえば、緯度、経度、および高度）における位置を見つけるために使用され得る。典型的なＧＮＳＳシステムは、測位においてせいぜい２ｍの精度を達成することができるにすぎない。

多くのアプリケーション（たとえば、人間を運ぶ自律車両／ドローン／農業機器、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ調査、測量のための誘導）の場合、このレベルの精度は、ひどく不十分である。それに応じて、２つの位置補正アルゴリズム、すなわち、精密点測位（ＰＰＰ）およびリアルタイム・キネマティック（ＲＴＫ）が開発された。

衛星によってブロードキャストされた測位コードを単独で使用する代わりに、ＰＰＰおよびＲＴＫは、位置を決定するために衛星信号キャリア位相の利用をも行う。はるかに高い精度が、キャリア位相データを使用して可能になるが、ＧＮＳＳ受信機（換言すれば、位置がそれについて計算されるべきである受信機）の位置を正確に決定することは、誤差のいくつかの潜在源を考慮することを必要とする。さらに、キャリア位相測定値はあいまいであり、キャリア信号は均一であるので、位相測定値のみを使用して、φの位相シフトと２πＮ＋φとを区別することは可能でないことがあり、ここで、Ｎは整数である。たとえば、πラジアンの位相シフトと３πラジアン（または－π、５πなど）の位相シフトとの間の差を決定することは困難であり得る。

ＰＰＰは、ＧＮＳＳ受信機位相中に存在する誤差およびコード測定値を明示的にモデル化することによって、この問題を解決することを試みる。いくつかの誤差は、グローバルまたはほぼグローバル（たとえば、衛星軌道および時計誤差）であり、これらの誤差について、ＰＰＰは、一般的に、高度に正確な測定値をもつ補正データを使用する。しかしながら、ローカル誤差（換言すれば、ＧＮＳＳ受信機ロケーションに実質的に依存する誤差）の場合、ＰＰＰは、極めて粗いモデル化が可能であるのみである。幸いにも、多くのローカル誤差は、時間的にゆっくり変化し、結果的に、ＰＰＰは、単一の受信機のみを用いて高い精度を達成することができるが、ローカル誤差を正確に決定するには長い収束時間を必要とし得る。用語が本出願において使用されるとき、「グローバル誤差」は、領域内の複数の基準局にわたって実質的に変動しない誤差を指し、「ローカル誤差」は、（誤差が基準局に特定であるので、および／または誤差が領域内の位置にわたって実質的に変動するので）複数の基準局にわたって実質的に変動する誤差を指す。この誤差は測位に関係するので、そのような誤差は、「全地球測位誤差」および「ローカル測位誤差」と呼ばれることもある。

ＲＴＫは、（正確に知られているロケーションをもつ）ＧＮＳＳ基準局の使用によって、ＰＰＰに存在するモデル化の大多数を回避し、基準局がＧＮＳＳ受信機に対してローカルであるので、基準局信号とＧＮＳＳ受信機信号の差分を取ることは、大幅に低減された誤差を生じ得る。その結果として、ＲＴＫ解は、ＰＰＰ解よりもはるかにすばやく（およびＰＰＰによって必要とされる高精度グローバル補正値データを用いないで）収束することができる。しかしながら、ＲＴＫ解は、ＧＮＳＳ受信機の近くの基地局の存在を必要とする。

１．３ 利点
技術の変形形態は、いくつかの利点および／または優位性を授けることができる。

第１に、技術の変形態は、ＧＮＳＳ受信機および／または外部システムのための高精度測位を達成することができる。特定の例では、キャリア位相測定値を使用すること、および／または整数アンビギュイティを決定することは、（モバイル受信機のセンチメートルまたはより良い測位を達成することなど）ＧＮＳＳ受信機位置が決定され得る精度を増加させることができる。特定の例では、このレベルの精度測位は、受信機ダイナミクスの機能であり、航空グレードのＧＮＳＳ受信機およびアンテナと比較して異なるレベルの擬似距離誤差を受ける適応トラッキング・プロファイルを有する、商業グレードのＧＮＳＳ受信機およびアンテナを用いて達成され得る。

第２に、技術の変形態は、高精度ＧＮＳＳ受信機および／または外部システム位置推定を可能にすることができる。関連する変形態では、推定位置の完全性は、擬似距離マルチパス誤差とは（ほぼ）無関係であり得る。特定の例では、擬似距離測定値をもつまたはもたないキャリア位相アンビギュイティ（たとえば、整数値キャリア位相アンビギュイティ）を使用して位置を推定することは、高い精度を可能にし、および／または推定位置のマルチパス誤差に対する依存を低減することができる。

第３に、技術の変形態は、推定されたＧＮＳＳ受信機および／または外部システム位置の高い完全性（たとえば、低い完全性リスク、小さい保護レベルなど）を可能にすることができる。特定の例では、高完全性推定位置は、（たとえば、即座のまたは即時の完全性影響をもつ脅威を検出する）測位エンジンと、（たとえば、秒または分程度のゆっくりとした完全性影響をもつ脅威を検出する）補正値処理エンジンとの間で所定イベント検出を分布させること、サブ・メートル脅威を検出すること、整数値キャリア位相アンビギュイティのための複数の検証レベルを有すること、脅威モデル内の複数のコンスタレーションからの信号を使用すること、補正値を決定するための基準局観測値の第１のセットと、補正値を検証するための基準局観測値の第２のセットとを使用することによって可能にされ、および／または別様に可能にされ得る。

第４に、技術の変形態は、すばやくＧＮＳＳ受信機および／または外部システム位置を推定することができる。特定の例では、システムおよび／または方法は、３０ｓ（たとえば、５ｓ、１０ｓ、１５ｓ、２０ｓなど）以内に第１のＴＩＲを、（たとえば、１０ｓ、２０ｓ、３０ｓ、４５ｓ、６０ｓ、７５ｓ、９０ｓ以内になど、スタートアップから、第１のＴＩＲを達成した後になど）９０ｓ以内に第２のＴＩＲを、（たとえば、１０ｓ、２０ｓ、３０ｓ、４５ｓ、６０ｓ、７５ｓ、９０ｓ、１２０ｓ、１５０ｓ、１８０ｓ、２００ｓ、２１５ｓ、２５０ｓ、２７０ｓ、３００ｓなど、スタートアップから、第１のＴＩＲを達成した後に、第２のＴＩＲを達成した後になど）３００ｓ以内に第３のＴＩＲを達成することができる。しかしながら、技術は、任意の他の好適な時間フレーム以内にＧＮＳＳ受信機および／または外部システム位置を推定および検証することができる。

第５に、技術の変形態は、衛星信号がない（たとえば、衛星信号検出が、ハードウェア問題、障害物などにより中断された）場合に、受信機測位がしきい値完全性に決定されることを可能にすることができる。特定の例では、１つまたは複数のセンサー（たとえば、慣性ナビゲーション・システム（ＩＮＳ））が、１つまたは複数の衛星信号が受信されないとき、ＧＮＳＳ受信機および／または外部システム位置を推定するために使用され得る。この特定の例では、異なるＩＮＳを使用して決定されたデッド・レコニング位置が、デッド・レコニング位置がしきい値完全性を満たすことを保証するために、互いに対して検証され得る。

しかしながら、技術の変形態は、任意の他の好適な利点および／または優位性を授けることができる。

２．システム
図１Ａ、図１Ｂ、および図１Ｃ中に示されているように、システム１０００は、コンピューティング・システム１３００を含む。コンピューティング・システムは、測位エンジン１１００および補正値処理エンジン１５００を含むことができる。システム１０００は、随意に、１つまたは複数のＧＮＳＳ受信機１２００、基準局１６００、センサー１７００、および／または任意の好適なコンポーネントを含むことができる。

システムは、モバイル受信機および／または外部システムの位置を推定するように機能する。推定位置は、好ましくは、高い精度を有するが、任意の好適な精度を有してもよい。たとえば、推定位置は、せいぜい１０メートル（たとえば、１ｍｍ、５ｍｍ、１ｃｍ、３ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、２０ｃｍ、３０ｃｍ、５０ｃｍ、６０ｃｍ、７５ｃｍ、１ｍ、１．５ｍ、２ｍ、３ｍ、５ｍ、７．５ｍなど）の（たとえば、５０％の信頼度、６８％の信頼度、９５％の信頼度、９９．７％の信頼度などをもつ）精度を有してもよい。推定位置は、好ましくは、高い完全性（たとえば、低いターゲット完全性リスク、小さい保護レベルなど）を有するが、任意の好適な完全性を有してもよい。たとえば、推定位置（および／または速度）は、せいぜい１０^－３／時、１０^－４／時、１０^－５／時、１０^－６／時、１０^－７／時、１０^－８／時、および／または１０^－９／時など、約１０^－２／時よりも小さいターゲット完全性リスクを有してもよい。第２の例では、推定位置は、せいぜい５ｍ、３ｍ、２ｍ、１ｍ、７５ｃｍ、５０ｃｍ、４０ｃｍ、３０ｃｍ、２５ｃｍ、２０ｃｍ、１０ｃｍ、５ｃｍ、３ｃｍ、１ｃｍ、５ｍｍ、および／または１ｍｍなど、約１０メートルよりも小さい保護レベルを有してもよい。

システムは、追加または代替として、１つまたは複数の所定のイベント（たとえば、懸念イベント、脅威、フォールトなど）が、所与の時間期間以内に起こる確率、および／または確率分布を決定するように機能することができる。所定のイベントは、推定位置の精度、完全性、利用可能性を減少させ、および／または別様に推定位置に影響を及ぼすイベントに対応することができる。所定のイベントは、（たとえば、実数値または整数値キャリア位相の決定、デッド・レコニング位置決定、補正値、外れ値検出、衛星観測値の受信、基準局観測値の受信、補正値の受信などに影響を及ぼすことによって）推定位置に直接影響を及ぼし、および／または推定位置に間接的に影響を及ぼすことがある。

特定の例では、所定のイベントは、高ダイナミック・イベント、低ダイナミック・イベント、データリンク脅威、および／または他のイベントを含むことができる。

高ダイナミック・イベントの例は、擬似距離マルチパス、キャリア位相マルチパス、キャリア位相サイクル・スリップ、ＲＦ干渉、非見通し線（ＮＬＯＳ）トラッキング、誤った捕捉、ガリレオ２進数オフセット・キャリア変調（ＢＯＣ）セカンド・ピーク・トラッキング、スプーフィングなど、ローカルな所定のイベント、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、１ｃｍ／ｓよりも大きい衛星時計ドリフト誤差、ＧＰＳイービル波形、衛星観測値の損失、誤ったナビゲーション・メッセージなど、衛星および／または衛星コンスタレーション所定イベント（たとえば、衛星懸念イベント）、ならびに／あるいは他の高ダイナミック・イベントを含む。

低ダイナミック・イベントの例は、せいぜい１ｃｍ／ｓの電離層勾配、対流圏勾配、電離層シンチレーション、大気イベントなど、環境所定イベント、基準局擬似経路マルチパス、基準局ＲＦ干渉、基準局サイクル・スリップ、基準局観測値損失、基準局観測値破損など、ネットワーク所定イベント、衛星観測値の損失、誤ったナビゲーション・メッセージ、せいぜい約１ｃｍ／ｓの衛星時計ドリフト誤差、データ異常の問題、誤ったブロードキャスト・エフェメリス、誤ったブロードキャスト・クロック、コンスタレーション障害など、低ダイナミック衛星および／または衛星コンスタレーション所定イベント、不正確な基準局座標、不正確な地球回転パラメータ、不正確な太陽／月エフェメリス、不正確な海洋ローディング・パラメータ、不正確な衛星姿勢モデル、不正確な衛星位相中心オフセット、不正確な衛星位相中心変動、不正確なうるう秒など、メタデータ所定イベント、ならびに／あるいは他の低ダイナミック・イベントを含む。

データリンク脅威の例は、補正メッセージ破損、破損メッセージ損失、補正メッセージ・スプーフィング、および／または他のデータ送信脅威を含むことができる。

変形態では、高ダイナミック・イベントは、高ダイナミック・イベントが、位置を推定するために処理および／または使用されるとすぐに（たとえば、数秒、数ミリ秒、数ナノ秒程度で、衛星信号処理と同時に）推定位置の完全性に影響を及ぼすことがあるイベント（たとえば、脅威、フォールトなど）であり得る。関連する変形態では、低ダイナミック・イベントは、脅威時間期間以内に推定位置の完全性に影響を及ぼすことがあるイベント（たとえば、脅威、フォールトなど）であり得る。脅威時間期間は、（たとえば、１ｓ、５ｓ、１０ｓ、１２ｓ、２０ｓ、３０ｓ、４０ｓ、５０ｓ、６０ｓ、９０ｓ、１２０ｓ、１８０ｓ、２４０ｓ、３００ｓ、６００ｓなど）あらかじめ決定され、イベントに基づき、完全性（たとえば、前の推定位置完全性、ターゲット完全性、アプリケーションが必要とする完全性など）に基づき、データ送信ラグに基づき得、および／または任意の好適な時間期間であり得る。関連する変形態では、データリンク脅威は、コンピューティング・システムの間でデータを送信および／または受信することに基づくイベントであり得る。

所定のイベントが起こる確率（および／または所定のイベントの影響）は、発見的に、経験的に、コンピュータ・シミュレーションおよび／またはモデル（たとえば、モンテ・カルロ・シミュレーション、直接シミュレーションなど）に基づいて決定され、ならびに／あるいは別様に決定され得る。各所定のイベントについての確率は、好ましくは、他の所定のイベントの確率とは無関係である。しかしながら、２つまたはそれ以上の所定のイベントの確率は、互いに依存することがある。変形態では、所定のイベントの確率は、（たとえば、位置推定値について、中間データ、部分的に変換されたデータについてなど）ＴＩＲを推定（および／または決定）するために使用され得る。特定の例では、ＴＩＲは、各所定のイベントの積から決定され、所定のイベントを誤検出する確率、ならびに推定位置および／または中間データに対する所定のイベントの影響によってスケーリングされ得る。しかしながら、ＴＩＲは、任意の好適な様式で決定され得る。

コンピューティング・システム１３００は、好ましくは、基準局、ＧＮＳＳ受信機、および／またはセンサーからのデータを処理するように機能する。コンピューティング・システムは、データをアグリゲートすること（たとえば、複数のモバイル受信機をトラッキングすること、衛星観測値とセンサー・データを統合することなど）、（たとえば、外部システムに取り付けられたＧＮＳＳ受信機から決定された位置データに基づいて、外部システムに指示を提供する）システム制御、（たとえば、限られたメモリまたは処理能力によりオフロードされたＧＮＳＳ受信機のための計算、受信機位置決定などを実施する）位置計算、補正計算（たとえば、時計誤差を補正するなどのためのローカルおよび／またはグローバル補正データ、大気補正値など）を含む複数の目的のために、このデータを処理し、（たとえば、衛星観測値中の、基準局観測値中の、データリンクにおけるなど）所定のイベントを検出し、（たとえば、所定のイベントを含む観測値を取り除くことによって、所定のイベントを含む観測値をスケーリングすることによってなど）所定のイベントの影響を緩和し得、ならびに／あるいはコンピューティング・システムは、任意の好適な様式でデータを処理することができる。コンピューティング・システムは、追加または代替として、基準局観測値に基づいて、基準局を管理するか、またはＧＮＳＳ受信機のための仮想基準局を生成し得る。コンピューティング・システムは、追加または代替として、ＧＮＳＳ受信機が直接インターネット接続されていない場合、ＧＮＳＳ受信機へのインターネット・ゲートウェイとして働き得る。コンピューティング・システムは、ローカル（たとえば、ＧＮＳＳ受信機に対する、外部システムに対する、センサーに対する、基準局に対する、インターネット接続された汎用コンピュータ、プロセッサなど）であり、リモート（たとえば、中央処理サーバ、クラウド、サーバなど）であり、分散され（たとえば、１つまたは複数のローカルおよびリモート・システムの間で分割され）、および／または任意の好適な様式で構成され得る。

好ましい実施形態では、コンピューティング・システムは、ローカル・コンピューティング・システムとリモート・コンピューティング・システム（たとえば、サーバ・システム）との間で分散される。特定の例では、ローカル・コンピューティング・システムは、測位エンジンを含むことができ、リモート・コンピューティング・システムは、補正値処理エンジンを含むことができる。しかしながら、ローカル・コンピューティング・システムは、測位エンジンと補正値処理エンジンの両方を含むことができ、サーバは、位置エンジンと補正値処理エンジンの両方を含むことができ、サーバは、測位エンジンを含むことができ、ローカル・コンピューティング・システムは、補正値処理エンジンを含むことができ、ならびに／あるいは測位エンジンおよび／または補正値処理エンジンは、サーバとローカル・コンピューティング・システムとの間で分散され得る。しかしながら、コンピューティング・システムは、任意の好適なコンポーネントおよび／またはモジュールを含むことができる。

測位エンジン１１００は、ＧＮＳＳ受信機１２００および／またはＧＮＳＳ受信機に結合された外部システムの位置を推定するように機能する。測位エンジン１１１０は、好ましくは、推定位置（たとえば、位置データ）を生成するために、ＧＮＳＳ受信機１２００（または他のＧＮＳＳデータ・ソース）からの衛星観測値（たとえば、観測データ）、および補正値処理エンジン１５００からの補正値（たとえば、補正値データ）を入力として取る。しかしながら、測位エンジンは、追加または代替として、センサー・データ、所定のイベント情報（たとえば、所定のイベントの検出、所定のイベントの緩和、所定のイベントの確率など）、基準局観測値、他のＧＮＳＳ受信機からの衛星観測値、および／あるいは任意のデータまたは情報入力を取ることができる。測位エンジンは、好ましくは、推定位置および推定位置の完全性（たとえば、保護リミット、完全性リスクなど）を出力する。しかしながら、測位エンジンは、追加または代替として、デッド・レコニング位置、センサ・バイアス、所定のイベント（たとえば、検出、識別、緩和など）、および／または任意の好適なデータを出力することができる。測位エンジンは、好ましくは、ＧＮＳＳ受信機、補正値処理エンジン、およびセンサーに通信可能に結合されるが、追加または代替として、基準局および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。

位置エンジンは、好ましくは、補正値処理エンジンから受信されたデータ（たとえば、補正値、補正信頼性、所定のイベント検出など）に対して誤り検出を実施する。誤り検出は、好ましくは、（ＣＲＣ－１６、ＣＲＣ－３２、ＣＲＣ－６４、Ａｄｌｅｒ－３２など）巡回冗長検査（ＣＲＣ）に基づく。しかしながら、誤り検出は、セキュア・ハッシュ・アルゴリズム（ＳＨＡ）、暗号ハッシュ関数、ハッシュベース・メッセージ認証コード（ＨＭＡＣ）、フレッチャーのチェックサム、水平パリティ・チェック、サム補数、ファジー・チェックサム、フィンガープリント関数、ランダム化関数、および／または任意の好適な誤差検出方式に基づき得る。

いくつかの変形態では、補正値処理エンジンから受信された補正値は、タイムアウト期間が経過した後、無効（および／または場合によっては利用不可能）にされ得る（および新しい補正値は、タイムアウト期間内に受信されない）。タイムアウト期間は、所定の持続時間（たとえば、１、２、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、９０、１２０、１８０、３００、６００秒など）であり、ランダムまたは擬似ランダム持続時間であり、補正値の信頼性に基づき、補正値の予測された変化に基づき、ＧＮＳＳ受信機（たとえば、位置、速度、加速度、受信機バイアスなど）に基づき、外部システム（たとえば、必要とされる位置完全性のレベル、必要とされる位置精度のレベル、位置、速度、加速度など）に基づき、アプリケーションに基づき、測位エンジン（たとえば、補正値の不正確さに適応するための測位エンジンの能力）に基づき、および／または任意の好適なコンポーネントに基づき得る。しかしながら、任意の好適なタイムアウト期間が使用され得る。

特定の例では、測位エンジン（および／または測位エンジンのコンポーネント）は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０２０年３月１２日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＫＩＮＥＭＡＴＩＣ ＳＡＴＥＬＬＩＴＥ ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ」と題する、米国特許出願第１６／８１７，１９６号に記載されている任意の好適な方法および／または方法のステップを実施することができる。

図２中に示されているように、測位エンジン１１００は、観測モジュール１１１０（たとえば、観測モニタ）、キャリア位相決定モジュール１１１５、高速再収束モジュール１１４０、外れ値検出器１１５０（たとえば、サイクル・スリップ検出器）、位置モジュール１１６０（たとえば、固定小数点整数位置フィルタ）、速度モジュール１１７０（たとえば、速度フィルタ）、およびデッド・レコニング・モジュール１１８０のうちの１つまたは複数を含む。しかしながら、１つまたは複数のモジュールは、互いと統合され得、および／または測位エンジンは、任意の好適なモジュールを含むことができる。

図２中に示されている相互接続は、非限定的な例としてのものであり、測位エンジン１１００のコンポーネントは、任意の様式で結合され得ることに留意されたい。

観測モジュール１１１０は、ＧＮＳＳ受信機１２００からの衛星観測値（たとえば、観測値データ）を入力として取り、潜在的な所定のイベントおよび／または外れ値（たとえば、擬似距離および／またはキャリア位相の大きい誤差）についてそれらを検査するように機能する。しかしながら、観測モジュールは、追加または代替として、基準局観測値、補正値、センサー・データ、および／または所定のイベントについての任意の好適なデータを検査することができる。観測モジュールは、好ましくは、高ダイナミック所定イベントを検出するように構成されるが、データリンク所定イベント、低ダイナミック所定イベント、および／または任意の所定のイベントを検出するように構成され得る。潜在的な所定のイベントは、観測値をもつ検出された問題を含み得、観測値は、たとえば、あまりに急速に変化するか、またはしきい値を超える。

観測モジュールは、追加または代替として、所定のイベントの影響を緩和し、および／または所定のイベントについての（たとえば、外れ値検出器、キャリア位相決定モジュールなどによって適用されるべき）緩和を送信することができ、これは、推定位置（および／または位置の推定の中間データ）に対する所定のイベント発生の影響を低減するように機能する。第１の特定の例では、所定のイベントが、衛星観測値のうちで検出されたとき、所定のイベントをもつ衛星観測値が、衛星観測値から取り除かれ得る。第２の特定の例では、所定のイベントが、衛星観測値のうちで検出されたとき、衛星観測値は、所定のイベントの影響を減少させ、および／または取り除くようにスケーリングされ得る。第３の特定の例では、所定のイベントが、衛星観測値のうちで検出されたとき、追加の衛星観測値が、所定のイベントの影響を緩和するために収集および／または送信され得る。第４の特定の例では、所定のイベントが検出されたとき、関連付けられた衛星観測値が、（たとえば、補間、２次センサー、他のコンスタレーションなどから決定された補正値に基づいて）補正され得る。しかしながら、任意の好適な緩和ストラテジーが、所定のイベントの影響を緩和するために使用され得る。

観測モジュールは、好ましくは、速度モジュールおよびキャリア位相決定モジュールに通信可能に結合されるが、外れ値検出器、高速再収束モジュール、デッド・レコニング・モジュール、補正値処理エンジン、センサー、および／または任意の好適なモジュールに通信可能に結合され得る。特定の例では、観測モジュール１１１０は、キャリア位相決定モジュール（たとえば、浮動位置フィルタ１１２０）に擬似距離およびキャリア位相データを提供し、速度モジュール１１７０にキャリア位相データを提供する。

キャリア位相決定モジュールは、好ましくは、衛星観測値がＧＮＳＳ受信機によって受信される前に通過した不確定な数の波長から生じたキャリア位相におけるアンビギュイティを解消するように機能する。キャリア位相決定モジュールは、好ましくは、観測モジュール、補正値処理エンジン、および位置モジュールに通信可能に結合される。しかしながら、キャリア位相決定モジュールは、センサー、ＧＮＳＳ受信機、外れ値検出器、デッド・レコニング・モジュール、高速再収束モジュール、および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。キャリア位相決定モジュールは、好ましくは、速度モジュールに通信可能に結合されないが、キャリア位相決定モジュールは、速度モジュールに通信可能に結合され得る。特定の例では、キャリア位相アンビギュイティを解消することは、実数値キャリア位相アンビギュイティを決定することと、整数値キャリア位相アンビギュイティを決定することと、整数値キャリア位相アンビギュイティを検定することと、固定推定器を生成することとを含むことができる。しかしながら、キャリア位相アンビギュイティは、任意の好適な様式で解消され得る。

変形態では、キャリア位相決定モジュールは、浮動フィルタ１１２０（たとえば、浮動位置フィルタ）、および整数固定モジュール１１３０（たとえば、整数アンビギュイティ・レゾルバ）を含むことができる。しかしながら、キャリア位相決定モジュールは、任意の好適なコンポーネントを含むことができる。

浮動フィルタ１１２０は、位置推定において使用されるべき、各衛星についてのキャリア位相アンビギュイティ（たとえば、実数値キャリア位相アンビギュイティ）に対する浮動解を生成するように機能する。浮動フィルタへの入力は、補正値（たとえば、しきい値よりも大きい信頼性をもつ補正値）、衛星観測値（たとえば、擬似距離、キャリア位相、所定イベント緩和衛星観測値、生衛星観測値など）、衛星観測値の線形結合、センサー・データ、および／または任意の好適なデータを含むことができる。浮動フィルタからの出力は、好ましくは、実数値キャリア位相アンビギュイティであるが、浮動フィルタは、擬似距離または任意の好適な情報を出力することができる。浮動フィルタは、最小２乗パラメータ推定、再帰的最小２乗パラメータ推定、カルマン・フィルタ、拡張カルマン・フィルタ、アンセンテッド・カルマン・フィルタ、粒子フィルタ、および／または実数値キャリア位相アンビギュイティを生成するための任意の好適な方法を使用して、実数値キャリア位相アンビギュイティを決定することができる。

特定の例では、単一の衛星／受信機ペアの場合、受信機におけるキャリア位相測定は、以下、すなわち、

のようにモデル化され得、ここで、λは、衛星信号の波長であり、ｒは、受信機から衛星までの距離であり、Ｉは、電離層アドバンスであり、Ｔは、対流圏遅延であり、ｆは、衛星信号の周波数であり、δｔ_ｒは、受信機時計バイアスであり、δｔ_ｓは、衛星時計バイアスであり、Ｎは、整数キャリア位相アンビギュイティであり、ε_φは、ノイズ項である。

浮動フィルタ１１２０は、好ましくは、浮動アンビギュイティ値（換言すれば、整数値に制約されない整数キャリア位相アンビギュイティへの解）を生成するために、補正値処理エンジン１５００からの補正値データとともに、ＧＮＳＳ受信機１２００からのキャリア位相データおよび擬似距離データを使用する。補正値データは、好ましくは、（たとえば、差分を取ることまたは任意の他の技法を介して）電離層の存在、対流圏、衛星時計バイアス項、および／またはキャリア位相測定値中の他の信号を低減するために使用される。追加または代替として、浮動フィルタ１１２０は、任意の様式で浮動アンビギュイティ値を生成し得る。浮動フィルタ１１２０はまた、擬似距離およびキャリア位相データから位置および速度推定値を生成し得る。

いくつかの場合には、浮動フィルタ１１２０は、（たとえば、センサーによって供給された）慣性データを使用して、実数値キャリア位相アンビギュイティ（たとえば、浮動アンビギュイティ値）を改良し得る。

整数固定モジュール１１３０（たとえば、整数アンビギュイティ・レゾルバ）は、実数値キャリア位相アンビギュイティから整数値キャリア位相アンビギュイティを生成するように機能する。整数固定モジュール１１３０は、任意の様式（たとえば、整数丸め、整数ブートストラッピング、整数最小２乗など）で整数値キャリア位相アンビギュイティを生成し得る。整数固定モジュールへの入力は、好ましくは、（たとえば、浮動フィルタからの）実数値キャリア位相であるが、擬似距離、キャリア位相、補正値、センサー・データ、前の推定位置および／または整数値キャリア位相アンビギュイティ、ならびに／あるいは任意の好適な情報を含むことができる。整数固定モジュールからの出力は、好ましくは、整数値キャリア位相アンビギュイティ値であるが、任意の好適な情報を含むことができる。いくつかの変形態では、整数値キャリア位相アンビギュイティを生成することは、（実数値）キャリア位相アンビギュイティを無相関化することを含むことができる。キャリア位相アンビギュイティは、ＬＡＭＢＤＡ方法、ＭＬＡＭＢＤＡ方法、ＬＬＬ低減アルゴリズム、ホワイトニング変換、カラーリング変換、無相関化変換、および／あるいは任意の好適な無相関化または低減アルゴリズムを使用して無相関化され得る。

システムは、随意に、整数値キャリア位相アンビギュイティが、受け入れられるべきであり、および／またはしきい値品質を達成したかどうかを決定するように機能する、整数固定モジュール１１３０によって生成された整数値キャリア位相アンビギュイティを検証するように機能する、検証モジュール１１３５を含むことができる。代替的に、整数値キャリア位相アンビギュイティは、整数固定モジュール１１３０または任意の他の好適なモジュールによって検証され得る。整数値キャリア位相アンビギュイティ検証は、任意の様式（たとえば、比試験、ｆ比試験、距離試験、プロジェクタ試験など）で実施され得る。

１つの変形形態では、検証モジュールは、マルチステップ・プロセスにおいて整数値キャリア位相アンビギュイティを検証する。マルチステップ・プロセスの各ステップは、好ましくは、整数値キャリア位相アンビギュイティの増加された信頼性（たとえば、検証された整数値キャリア位相アンビギュイティを使用して計算された推定位置の完全性）に対応するが、追加または代替として、異なる完全性レベル、検証性能レベル、および／または別の完全性メトリックに関連付けられ得る。マルチステップ検証プロセスの各ステップは、整数値キャリア位相アンビギュイティを検証（および／または決定）するために必要とされる時間の量、推定位置の完全性（たとえば、ＴＩＲ、保護レベルなど）、整数値キャリア位相アンビギュイティが正しい確率、および／または任意の好適な品質に対応することができる。各ステップ（および／またはステップの数）は、衛星観測値（たとえば、衛星観測値の数、衛星コンスタレーションの数、各衛星コンスタレーションに対応する衛星の数、衛星観測値の品質、衛星観測値中の所定のイベントなど）、実数値キャリア位相アンビギュイティ、擬似距離、外部システム、推定位置のアプリケーション、推定位置の完全性（および／またはターゲット完全性）、検証を達成するために必要とされる時間の量、センサー（たとえば、センサー・タイプ、センサー番号、センサー・データなど）、ならびに／あるいは任意の好適なパラメータに依存してもよい。ステップの数（および／または使用すべきステップ）は、動作コンテキスト（たとえば、所与の動作コンテキストのための完全性レベル）、利用可能な入力データ、利用可能な検証時間の量に基づいて選択され、および／または別様に決定され得る。代替的に、すべてのステップは、常に実施され得る。先行するステップは、好ましくは、常に後続のステップの前に実施されるが、１つまたは複数のステップは、スキップされるか、または異なる順序で実施され得る。

マルチステップ・プロセスは、少なくとも３つのステップ（たとえば、３つのステップ、４つのステップ、５つのステップ、１０個のステップなど）を含むことができるが、追加または代替として、２つのステップおよび／または任意の好適な数のステップを含むことができる。

第１の例示的例では、第１の検証ステップに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、ＴＩＲ≧１０^－４／時など、低完全性（たとえば、生命非安全完全性）推定位置に対応することがある。この例示的例では、第１の検証ステップに検証されたが、第２の検証レベルに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、推定位置≦１０^－４／時の完全性リスク、および≦２ｍの保護レベルに対応することがある。この例示的例では、第２の検証ステップに検証されたが、第３の検証ステップに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、推定位置≦１０^－６／時の完全性リスク、および≦２ｍの保護レベルに対応することがある。この例示的例では、第３の検証ステップに検証された整数値キャリア位相アンビギュイティは、推定位置≦１０^－７／時の完全性リスク、および≦３ｍの保護レベルに対応することがある。しかしながら、推定位置の完全性リスクおよび／または保護レベルは、各検証ステップにおいて、整数値キャリア位相アンビギュイティについて任意の好適な値（それぞれ、≦１０^－２／時、≦１０^－３／時、≦１０^－４／時、≦１０^－５／時、≦１０^－６／時、≦１０^－７／時、≦１０^－８／時、≦１０^－９／時、≧１０^－２／時、≧１０^－３／時、≧１０^－４／時、≧１０^－５／時、≧１０^－６／時、≧１０^－７／時など、および／または０．１ｍ、０．２ｍ、０．５ｍ、１ｍ、２ｍ、３ｍ、５ｍ、１０ｍ、２０ｍ、４０ｍなど）であり得る。各ステップに関連付けられた完全性リスクおよび／または保護レベルは、シミュレーション（たとえば、モンテ・カルロ・シミュレーション）を使用して、履歴データ（たとえば、パターン・マッチング）、ヒューリスティック、ニューラル・ネットワークに基づいて決定され、および／または別様に決定され得る。

第２の例示的例では、第１の検証ステップに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、スタートアップから直ちに（たとえば、＜１ｓ、＜２ｓ、＜５ｓ、＜１０ｓ以内になど）出力され得る。この例示的例では、第１の検証ステップに検証されたが、第２の検証レベルに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、測位エンジンのスタートアップから３０ｓ以内に生成され得る。この例示的例では、第２の検証ステップに検証されたが、第３の検証ステップに検証されなかった整数値キャリア位相アンビギュイティは、測位エンジンのスタートアップから９０ｓ以内に生成され得る。この例示的例では、第３の検証ステップに検証された整数値キャリア位相アンビギュイティは、測位エンジンのスタートアップから３００ｓ以内に生成され得る。しかしながら、各検証ステップにおける整数値キャリア位相アンビギュイティは、（たとえば、測位エンジンの開始に対して、測位エンジンの連続動作に対して、前の検証ステップに対してなど）任意の好適な時間の量に対応してもよい。

第３の例示的例では、検証モジュールは、第１のステップにおいて、同時に少なくとも２つの衛星コンスタレーション（たとえば、ＧＰＳおよびガリレオ、ＧＰＳおよびＧＬＯＮＡＳＳ、ＧＰＳおよびＢＤＳ、ガリレオおよびＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオおよびＢＤＳ、ＧＬＯＮＡＳＳおよびＢＤＳなど）について整数アンビギュイティを検証し得る。第１のステップにおいて、検証モジュールは、好ましくは、衛星観測値の各々に同じ補正値を適用するが、領域オフセット変更補正値、（たとえば、衛星コンスタレーションに基づく）各衛星についての異なる補正値、および／または任意の好適な補正値を適用し得る。第２のステップにおいて、検証モジュールは、第２の衛星コンスタレーションに対応するものとは無関係に、第１の衛星コンスタレーションに対応する衛星観測値を（並列にまたは順次）検証し得る。計算されたアンビギュイティが、第１のステップのものに対応する（たとえば、一致する）場合、信頼度は増加される。異なる衛星コンスタレーションについてのこれらの検証は、同じまたは異なる補正値（たとえば、特定の衛星コンスタレーションが残差領域オフセットによって変更され得る、衛星観測値に対する補正値）を使用して実施され得ることに留意されたい。同様に、各コンスタレーション（たとえば、連続する時間期間、連続するエポック、同じ時間期間、同じエポックなどに対応する衛星観測値）について、２つなど、１つまたは複数の追加の連続する検証を繰り返す第３のステップは、計算された整数アンビギュイティ値の信頼度をさらに増加させ得る。しかしながら、第１、第２、および／または第３のステップにおいて、（たとえば、単一の衛星コンスタレーションからの各衛星についての衛星観測値について、整数値キャリア位相値を検証する、単一の衛星コンスタレーションに対応する衛星の第１のサブセットおよび衛星の第２のサブセットについての衛星観測値について、整数値キャリア位相値を検証する、複数の衛星コンスタレーションからの各衛星についての衛星観測値について、整数値キャリア位相値を検証するなど）３つまたはそれ以上の衛星コンスタレーション、１つまたは複数の衛星コンスタレーション内の衛星のサブセットに対応する整数値キャリア位相アンビギュイティ、ならびに／あるいは任意の好適な衛星観測値が、検証され、および／または任意の好適な回数検証され得る。

各ステップにおいて、検証が失敗した（たとえば、アンビギュイティが、それぞれの基準アンビギュイティに一致しなかった）とき、下にある観測値は、位置を決定するために使用される観測値のセットから取り除かれ得、位置決定が再開され得、（たとえば、無効なステップまたは関連付けられた完全性レベルに関連付けられた）いくらかの外部システム機能が、選択的に非アクティブにされ得、および／または他の緩和アクションが取られ得る。

複数の衛星コンスタレーションが使用される場合、独立した補正値データを生成する能力は、整数固定モジュールが、整数アンビギュイティについて２つの独立した解を解くことを可能にし得、これは、高完全性測位を提供する能力を増加させることができる。

特定の例では、検証モジュールは、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０２０年３月１２日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＫＩＮＥＭＡＴＩＣ ＳＡＴＥＬＬＩＴＥ ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ」と題する、米国特許出願第１６／８１７，１９６号に記載されている仮説検定（および関連するステップ）を実施することによって、衛星観測値および／またはそれらのサブセットを検証する（たとえば、マルチステップ検証の１つまたは複数のステップ）ことができる。

しかしながら、シングルステップ検証プロセスが使用され得る。

整数値キャリア位相アンビギュイティは、好ましくは、整数値キャリア位相アンビギュイティが少なくとも１つの検証ステップに検証された後に、位置推定のために位置モジュール１１６０に送信されるが、整数値キャリア位相アンビギュイティは、整数値キャリア位相アンビギュイティ検証の前または間に、任意の他の好適な時間において、位置推定のために位置モジュール１１６０におよび／または任意の他の好適なエンドポイントに送信され得る。

高速再収束モジュール１１４０は、（たとえば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって提供された）慣性データ、および／または他の非ＧＮＳＳソースド・データ（たとえば、ホイール・オドメーター・データ、視覚オドメトリ・データ、画像データ、レーダー／ライダー測距データ）に基づいて、短いＧＮＳＳサービス中断の場合にロバストネスを提供するように機能する。たとえば、高速再収束モジュール１１４０は、前に推定された値、およびＧＮＳＳサービス中断中にキャプチャされた慣性／他のデータに基づいて、推定されたキャリア位相アンビギュイティ（たとえば、実数値キャリア位相アンビギュイティ、整数値キャリア位相アンビギュイティなど）をキャリア位相決定モジュール１１１５に提供し得る。一実装形態では、高速再収束モジュール１１４０は、有効なＧＮＳＳメッセージの再開の後に、ＧＮＳＳデータの差分を取り、差を、慣性および／または他のデータを使用して計算された位置の変化の推定値と比較し、この比較から、（現在の整数アンビギュイティの推定値をもたらすために、より古い整数アンビギュイティ推定値に追加され得る）整数アンビギュイティ変化の高速推定値を計算し得る。この推定値は、次いで、検証された測位データを再確立するプロセスの速度を上げることができる。しかしながら、システムは、場合によっては、ＧＮＳＳサービス再開の後に、キャリア位相整数アンビギュイティに対してすばやく再収束することができる。

外れ値検出器１１５０は、外れ値、（マルチパス誤差、サイクル・スリップなど）所定のイベント、および／またはデータ内の誤った測定値（たとえば、衛星観測値、センサー・データ、基準局観測値、補正値など）を検出するように機能する。外れ値検出器は、好ましくは、速度モジュール、位置モジュール、センサー、および観測モジュールに通信可能に結合されるが、補正値処理エンジン、キャリア位相決定フィルタ、高速再収束モジュール、デッド・レコニング・モジュール、および／または任意の好適なモジュールに通信可能に結合され得る。外れ値検出器への入力は、センサー・データ、衛星観測値、補正値、前の推定位置および／または速度、基準局観測値、ならびに／あるいは任意の好適なデータまたは情報を含むことができる。外れ値検出器からの出力は、（たとえば、所定のイベントの存在を識別する、所定のイベントのタイプを識別するなど）所定のイベントの識別、所定のイベントについての緩和、緩和された衛星観測値（たとえば、所定のイベント、外れ値、および／または誤った測定値を考慮し、および／または取り除くように補正された衛星観測値）、ならびに／あるいは任意の好適なデータまたは情報を含むことができる。外れ値および／または所定のイベントの影響を緩和することは、衛星観測値のセットから１つまたは複数の衛星観測値を取り除くこと、所定のイベントをもつ衛星観測値を、所定のイベントをもたない衛星観測値とは異なって重み付けすること、衛星観測値から所定のイベントを取り除くために補正値を適用すること、および／または任意の好適なステップを含むことができる。

変形態では、外れ値検出器は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０２０年１月２１日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＲＥＤＵＣＥＤ－ＯＵＴＬＩＥＲ ＳＡＴＥＬＬＩＴＥ ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ」と題する、米国特許出願第１６／７４８，５１７号に開示されている方法および／または方法のステップを実施することができる。しかしながら、外れ値検出器は、任意の好適な様式で機能することができる。

特定の例では、外れ値検出器は、キャリア位相観測値中の潜在的サイクル・スリップ（換言すれば、衛星の信号に対する受信機の連続位相ロックの不連続性）を検出するように機能する、サイクル・スリップ検出器１１５５を含むことができる。サイクル・スリップ検出器１１５５は、好ましくは、キャリア位相観測値の線形結合を調べることによって（たとえば、位相測定残差を計算し、それらの残差を全位相サイクルの整数倍と比較することによって）サイクル・スリップを検出するが、追加または代替として、（たとえば、キャリア位相アンビギュイティが急速に変化するが、慣性データが、サイクル・スリップを示し得る急速な移動を示さないとき）サイクル・スリップを検出するために、センサー・データ（たとえば、慣性データ）を利用し得る。サイクル・スリップが、所与の観測値中で検出されたとき、サイクル・スリップ検出器１１５５は、好ましくは、その観測値を廃棄する（それを位置計算のために利用不可能にする）。代替的に、サイクル・スリップ検出器１１５５は、任意の様式でサイクル・スリップ検出に応答（たとえば、位置計算において観測値をより少なく重み付けする、観測値中のサイクル・スリップを補正することを試みるなど）し得る。

位置モジュール１１６０は、ＧＮＳＳ受信機１２００について位置推定値を計算するように機能する。位置推定値は、好ましくは、アンビギュイティが取り除かれたキャリア位相アンビギュイティ（たとえば、整数値または実数値）に基づいて決定されるが、追加または代替として、センサー・データ（たとえば、ＩＭＵデータ、ＩＮＳデータなど）、実数値キャリア位相アンビギュイティ、擬似距離、（たとえば、整数固定モジュール１１３０によって計算された）整数値キャリア位相アンビギュイティ、および／または任意の好適なデータに基づいて決定され得る。変形態では、この位置推定値は、５０ｃｍよりも小さい、３シグマなど、（たとえば、補正値処理エンジンの）補正精度に依存する精度を有することができるが、代替的に、任意の他の好適な精度を有してもよい。これは、キャリア位相測定値が、擬似距離測定値よりもはるかに正確（たとえば、１００倍より正確）であり、センチメートル・レベルを下回るノイズを有するので、可能である。位置モジュールは、センサー、デッド・レコニング・モジュール、外れ値検出器、キャリア位相決定モジュール、観測モジュール、高速再収束モジュール、補正値処理エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。位置モジュールは、好ましくは、速度モジュールに通信可能に結合されないが、速度モジュールに通信可能に結合され得る。

位置モジュールは、追加または代替として、推定位置について完全性（たとえば、完全性リスク、保護レベルまたは数学的に類似の誤差推定値など）を計算することができる。位置モジュール１１６０は、好ましくは、保護レベル生成（およびフォールト検出）を実施するために、アドバンスト受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＲＡＩＭ）アルゴリズムの変更された形態を利用する。ＡＲＡＩＭ技法は、単一のエポックにおいて実施された重み付けされた最小２乗推定値に基づく。旧来、ＡＲＡＩＭ技法は、擬似距離計算を使用して実施されるが、位置モジュール１１６０は、好ましくは、入力としてキャリア位相測定値のみを取る、ＡＲＡＩＭアルゴリズムの変更された形態を利用する。位置モジュールは、このアルゴリズムを使用して、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、および衛星時計ドリフトなど、所定のイベントを緩和し得る。しかしながら、位置モジュールは、推定位置の完全性を計算するために、および／または所定のイベントの影響を緩和するために、受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＲＡＩＭ）アルゴリズム、航空機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＡＩＭ）、複数解分離（ＭＳＳ）アルゴリズム、相対受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＲＲＡＩＭ）、拡張受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＥＲＡＩＭ）、および／または任意の好適なアルゴリズムを利用することができる。

特定の例では、位置モジュール１１６０は、推定位置上の擬似距離マルチパスおよび／または推定位置の完全性など、いくらかの所定のイベントの影響を限定する、キャリア位相観測データのみに基づいて（擬似距離観測データに基づかずに）、推定位置（および関連付けられた保護レベル）を計算する。

変形態では、位置モジュールは、追加または代替として、外部システムの推定位置を決定するために、ＧＮＳＳ受信機の推定位置に対して任意の好適な変換（たとえば、回転、スケーリング、トランスレーション、反射、投影など）を実施することができる。

随意の速度モジュール１１７０は、ＧＮＳＳ受信機１２００（および／または外部システム）の速度を推定するように、および追加として、推定速度について完全性（たとえば、ＴＩＲ、保護レベルまたは数学的に類似の誤差推定値など）を計算するように機能する。代替的に、車両速度は、位置モジュールによって出力された位置の時系列から決定されるか、慣性センサー測定値から決定されるか、または別様に決定され得る。速度モジュール１１７０は、好ましくは、時間差分キャリア位相測定値を使用して速度を推定するが、任意の様式で、ドップラー・シフト・データ、センサー・データ、擬似距離、（たとえば、２つまたはそれ以上の時点および／またはエポックにおいて位置モジュールによって推定された）ディファレンシャル推定位置、および／または推定速度を使用することができる。速度モジュールは、好ましくは、観測モジュールからキャリア位相データを受信するが、キャリア位相決定モジュール、高速再収束モジュールから、および／または任意の好適なモジュールから、キャリア位相データ（たとえば、実数値キャリア位相アンビギュイティ、整数値キャリア位相アンビギュイティなど）を受信することができる。速度モジュールは、好ましくは、観測モジュールおよび外れ値検出モジュールに通信可能に結合されるが、追加または代替として、キャリア位相決定モジュール、デッド・レコニング・モジュール、位置モジュール、補正値処理エンジンに、および／または任意の好適なモジュールに通信可能に結合され得る。

推定速度は、（たとえば、エポックの間の）相対速度、瞬時速度、平均速度、瞬時スピード、相対スピード、平均スピード、および／または任意の好適な速度であり得る。

いくつかの変形態では、推定速度は、トラック角度（たとえば、ＧＮＳＳ受信機および／または外部システムの動きの方向）を推定するために使用され得る。特定の例では、トラック角度は、三角法関係を使用して、推定速度の水平成分に基づいて推定され得る。しかしながら、トラック角度は、任意の好適な様式で決定され得る。

位置モジュール１１６０と同様に、速度モジュール１１７０は、好ましくは、推定速度完全性（たとえば、ＴＩＲ、保護レベルなど）の生成（およびフォールト検出）を実施するために、アドバンスト受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＲＡＩＭ）アルゴリズムの変更された形態を利用する。旧来、ＡＲＡＩＭ技法は、擬似距離計算を使用して実施されるが、速度モジュール１１７０は、好ましくは、（たとえば、位置モジュール１１６０に類似して、またはそれとは異なって）入力としてキャリア位相測定値のみを取る、ＡＲＡＩＭアルゴリズムの変更された形態を利用する。速度モジュール１１７０は、このアルゴリズムを使用して、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、衛星時計ドリフト、ジャンプ、加速、および／または他の衛星懸念イベントなど、所定のイベントを緩和し得る。しかしながら、速度モジュールは、推定速度の完全性を計算するために、および／または所定のイベントの影響を緩和するために、受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＲＡＩＭ）アルゴリズム、航空機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＡＩＭ）、複数解分離（ＭＳＳ）アルゴリズム、相対受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＲＲＡＩＭ）、拡張受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＥＲＡＩＭ）、および／または任意の好適なアルゴリズムを利用することができる。

いくつかの変形態では、速度モジュール１１７０は、電離層バイアス・モニタを含み得、しきい値を超える電離層バイアスが、所与の衛星について検出されたとき、その衛星は、速度解生成から除外され得る。代替的に、速度モジュール１１７０は、位置モジュール１１６０と、補正値処理エンジンと、および／または任意の他の好適なシステムと電離層バイアス・モニタを共有することができる。速度モジュール１１７０の電離層バイアス・モニタは、任意の様式で電離層状態を監視し得、たとえば、モニタは、二重周波数キャリア位相測定値の線形結合を使用して、電離層遅延の変化を測定し得る。たとえば、衛星からの信号中の測定された電離層遅延が、何らかのしきい値よりも急速に変化した（または何らかのしきい値を越えた）とき、その信号からのいくつかの測定値は、除外され得る。しきい値は、所定のしきい値（たとえば、１つ、２つ、５つ、１０個、２０個、３０個、５０個、１００個、１０００個などのエポック、１ｓ、５ｓ、１０ｓ、２０ｓ、５０ｓ、１００ｓ、２００ｓ、３００ｓ、６００ｓなど、時間期間にわたる、約０．５％、１％、５％、１０％、２０％、２５％、３０％、４０％、５０％、６０％、７５％、８０％、９０％、１００％などよりも大きい変化）であり、推定速度に依存し、衛星観測値（たとえば、衛星コンスタレーション、衛星の数、衛星周波数および／または周波数結合など）に依存し、アプリケーションに依存し、外部システムに依存し、推定位置に依存し、推定速度の完全性に依存し、および／または任意の好適なしきい値であり得る。

デッド・レコニング・モジュール１１８０は、（たとえば、保護レベルが警報リミットを超えた、１つまたは複数の衛星観測値が利用可能でない、データリンク脅威が起こった、補正値データがタイムアウトしたなどのために）位置および／または速度データが利用不可能であるとき、位置データが、所定の完全性または信頼度しきい値を下回ったとき、デッド・レコニングナビゲーション解を提供するように機能し、および／または別様に使用される。デッド・レコニング・モジュール１１８０は、センサー・データ（たとえば、ＩＭＵデータ）、（たとえば、所定の完全性レベルを有する）最新の知られている位置、および／または任意の好適なデータ（たとえば、前の推定位置および速度に基づく外挿）を使用して、（たとえば、位置モジュールおよび／または速度モジュールによって推定された）ＧＮＳＳ推定位置および／または速度の代わりまたはそれへの補足として、デッド・レコニング位置および／または速度を提供し得る。特定の例では、デッド・レコニング位置（および／または速度）は、位置モジュール（および／または速度モジュール）が、推定位置（および／または速度）を収束させ、および／または決定することができないとき、推定位置（および／または速度）として使用され得る。位置モジュール（および／または速度モジュール）は、たとえば、整数値キャリア位相アンビギュイティが（たとえば、所定の完全性レベルに）検証されないとき、１つまたは複数の衛星観測値が（たとえば、ＧＮＳＳ受信機アウテージ、障害物など）利用可能でないとき、１つまたは複数の基準局観測値が利用不可能であるとき、所定のイベントが検出されたとき、データリンクがタイムアウトしたとき、ユーザ入力に基づいて、および／あるいは任意の好適な時間において、推定位置（および／または速度）を収束させ、および／または決定することができないことがある。

デッド・レコニング・モジュールは、位置モジュール、速度モジュール、外れ値検出器、高速再収束モジュール、観測モジュール、キャリア位相決定モジュール、センサー、補正値処理エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。

デッド・レコニング位置および／または速度は、好ましくは検証されるが、検証されなくてもよい。デッド・レコニング位置および／または速度は、好ましくは、２つまたはそれ以上の独立したセンサーから決定された、デッド・レコニング位置および／または速度を比較することによって検証される。特定の例では、図６Ａ中に示されているように、検証されたデッド・レコニング位置および／または速度は、好ましくは、第１のセンサーからのデータに基づいて決定されたデッド・レコニング位置および／または速度と、第２のセンサーによって決定されたデッド・レコニング位置および／または速度との間の重複位置および／または速度を画定する、位置および／または速度である。第２の特定の例では、図６Ｂ中に示されているように、検証されたデッド・レコニング位置および／または速度は、好ましくは、第１のセンサーからのデータに基づいて決定されたデッド・レコニング位置および／または速度、ならびに第２のセンサーによって決定されたデッド・レコニング位置および／または速度を画定する、位置および／または速度である。しかしながら、検証されたデッド・レコニング位置および／または速度は、デッド・レコニング位置および／または速度のうちのすべてを画定する（たとえば、それらを囲む、それらを包含する、それらのリミットに一致するなど）重複領域、位置および／または速度であり得、ならびに／あるいは任意の好適な位置および／または速度が使用され得る。しかしながら、デッド・レコニング位置および／または速度は、モデル化、衛星観測値（たとえば、衛星観測値のセットまたはサブセットが利用可能であるとき、それらの衛星観測値からの推定位置および／または速度は、デッド・レコニング位置および／または速度を検証するために使用され得る）に基づいて、補助センサー（たとえば、ライダー、レーダー、超音波センサー、カメラなど）に基づいて、（たとえば、他の外部システムが存在するとき）他のシステムとの通信に基づいて、基準局観測値に基づいて、ならびに／あるいは任意の好適な様式で検証され得る。

デッド・レコニング・モジュールは、追加または代替として、１つまたは複数のセンサーのバイアスを推定および／または決定するように機能することができる。バイアスは、好ましくは、デッド・レコニング位置および／または速度を、衛星観測値に基づいて決定された（たとえば、位置モジュールおよび／または速度モジュールによって決定された）推定位置および／または速度と比較することに基づいて決定される。しかしながら、バイアスは、較正、センサーのモデル化、補助センサーによって決定され、および／または別様に決定され得る。

変形態では、図１３中に示されているように、デッド・レコニング・モジュールは、融合モジュール１１８３、デッド・レコニング・モニタ１１８５、および／またはデッド・レコニング完全性モニタ１１８７のうちの１つまたは複数を含むことができる。しかしながら、デッド・レコニング・モジュールは、任意の好適なモジュールを含むことができる。

融合モジュールは、（たとえば、ＧＮＳＳ信号が利用可能でないとき、ＧＮＳＳ信号が利用可能なときなど）受信機位置、および／または推定位置の完全性を推定するように機能する。融合モジュールへの入力は、センサー・データ（たとえば、加速度計データ、ジャイロスコープ・データ、検証されたセンサー・データ、タイムスタンプなど）、推定ＧＮＳＳ位置（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置、直近のＧＮＳＳ位置など）、推定ＧＮＳＳ位置完全性（たとえば、保護レベル、ＴＩＲなど）、推定ＧＮＳＳ速度（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ速度、直近のＧＮＳＳ速度など）、推定ＧＮＳＳ速度完全性（たとえば、保護レベル、ＴＩＲなど）、ＧＮＳＳ共分散行列（たとえば、ＧＮＳＳ位置共分散、ＧＮＳＳ速度共分散など）、および／または他の入力を含むことができる。融合モジュールからの出力は、推定融合位置（たとえば、絶対推定位置、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置、最新の利用可能な位置推定値などに対するなどの相対推定位置など）、推定融合速度（たとえば、絶対推定速度、最新の利用可能なＧＮＳＳ速度、最新の利用可能な速度推定値などに対するなどの相対推定速度など）、融合共分散（たとえば、推定位置共分散、推定速度共分散など）、更新された完全性（たとえば、推定融合位置および／または推定融合速度について推定された、保護レベル、ＴＩＲなど）、ならびに／あるいは他の出力を含むことができる。融合モジュールは、整合アルゴリズム（たとえば、吊下げ式慣性ナビゲーション・システム（ＳＩＮＳ））、ゼロ速度更新（ＺＵＰＴ）アルゴリズム、等速更新（ＣＵＰＴ）、ステップワイズ・アルゴリズム、ゼロ角速度更新（ＺＡＲＵ）アルゴリズム、ヒューリスティック・ヘッディング・リダクション、地球磁性ヨー方法、カルマン・フィルタ、拡張カルマン・フィルタ、粒子フィルタ、および／または任意のアルゴリズムのうちの１つまたは複数を使用して、出力を決定することができる。

デッド・レコニング・モジュールは、１つの融合モジュール、複数の融合モジュール（たとえば、センサーごとに１つの融合モジュール、センサーごとに２つ以上の融合モジュール、センサーごとに１つ未満の融合モジュールなど）、および／または任意の好適な数の融合モジュールを含むことができる。

２つ以上の融合モジュールを含む変形態では、融合モジュールは、好ましくは、独立している（たとえば、異なるデータ入力上で動作する、独立したデータ出力を生成する、異なるアルゴリズムを使用するなどである）が、依存し（たとえば、同じ入力上で動作する、同じ入力のサブセットおよび異なる入力のサブセットを含む、同じアルゴリズムを使用するなどであり）得る。特定の例では、デッド・レコニング・モジュールは、２つの融合モジュールを含むことができる。第１の融合モジュールは、（たとえば、第１のセンサーに関連付けられた）センサー・データの第１のサブセットからのセンサー・データ、および（たとえば、第１の衛星コンスタレーションに関連付けられた、衛星の特定のサブセットに関連付けられたなど）衛星信号の第１のサブセットに基づいて決定された推定位置を受信することができる。第２の融合モジュールは、（たとえば、第１のセンサーとは無関係の第２のセンサー、センサー示度の別個のサブセットなどからの）センサー・データの第２のサブセット、および（たとえば、第２の衛星コンスタレーションに関連付けられた、衛星の別個のサブセットに関連付けられたなど）衛星信号の第２のサブセットに基づいて決定された推定位置を受信することができる。しかしながら、融合モジュールは、データの任意の好適なセットまたはサブセットを使用することができる。

デッド・レコニング・モニタは、推定融合データ（たとえば、融合モジュールからのなど、推定融合位置、推定融合速度、推定融合共分散、推定融合完全性など）中の所定のイベント（たとえば、フォールト）を検出するように機能する。デッド・レコニング・モニタは、好ましくは、少なくとも２つの融合モジュールから推定融合データ（たとえば、独立した推定融合データの２つのセット）を受信するが、追加または代替として、（たとえば、１つまたは複数の時点における）単一の融合モジュールからの推定融合データ、推定ＧＮＳＳ位置（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置、履歴ＧＮＳＳ位置、検証されていないＧＮＳＳ位置など）、推定ＧＮＳＳ速度（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ速度、履歴ＧＮＳＳ速度、検証されていないＧＮＳＳ速度など）、ＧＮＳＳ完全性（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置および／または速度完全性、履歴ＧＮＳＳ完全性など）、ならびに／あるいは任意の好適な入力を受信することができる。デッド・レコニング・モニタは、デッド・レコニング位置の状態に関係する１つまたは複数のフラグ（たとえば、使用または不使用、安全または安全でないなど）を送信（たとえば、出力）することができるが、（たとえば、推定デッド・レコニング位置の、推定デッド・レコニング速度のなど）達成可能な完全性、誤差（たとえば、標準偏差、分散など）、信頼区間、および／または任意の好適な出力を送信することができる。出力は、対話多重モデル（ＩＭＭ）フィルタ、粒子フィルタ、拡張カルマン・フィルタを使用し、１つまたは複数の入力をしきい値と比較し、および／または任意の好適な技法を使用して生成され得る。しかしながら、デッド・レコニング・モニタは、追加または代替として、所定のイベントを識別し、所定のイベントの影響を緩和し、および／または任意の好適なステップを実施することができる。

特定の例では、デッド・レコニング・モニタは、推定融合データの第１のセットを、推定融合データの第２のセットと比較することができる。融合データの２つのセットの間の重複（たとえば、位置重複、速度重複など）が、しきい値よりも大きいかまたはそれに等しいとき、デッド・レコニング・モニタは、使用フラグを出力することができる。２つのセットの間の重複が、しきい値よりも小さい（またはそれに等しい）とき、デッド・レコニング・フィルタは、不使用フラグを出力することができる。しかしながら、デッド・レコニング・モニタは、任意の様式で出力を生成することができる。

デッド・レコニング完全性モニタは、デッド・レコニング位置（および／または速度）の完全性を決定（たとえば、推定、計算など）するように機能する。デッド・レコニング完全性モニタは、（たとえば、単一の融合モジュールからの、複数の融合モジュールからのなど）推定融合データ、推定ＧＮＳＳ位置（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置、履歴ＧＮＳＳ位置、検証されていないＧＮＳＳ位置など）、推定ＧＮＳＳ速度（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ速度、履歴ＧＮＳＳ速度、検証されていないＧＮＳＳ速度など）、ＧＮＳＳ完全性（たとえば、最新の利用可能なＧＮＳＳ位置および／または速度完全性、履歴ＧＮＳＳ完全性など）、デッド・レコニング・モニタからの１つまたは複数の出力（たとえば、フラグ、不確実性、達成可能な完全性など）、ならびに／あるいは任意の好適な入力を受信することができる。デッド・レコニング完全性モニタは、好ましくは、デッド・レコニング位置および／または速度の完全性（たとえば、水平保護レベル、垂直保護レベル、ＴＩＲ、警報リミットなど）を（たとえば、入力に基づいて）決定するが、任意の好適な出力を決定してもよい。デッド・レコニング位置の完全性は、デッド・レコニング位置および／または速度（たとえば、推定融合位置、推定融合速度など）の間の重複、推定融合データ（たとえば、より高い完全性をもつ推定融合データ、より低い完全性をもつ推定融合データなど）に基づいて、たとえば、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ｂｒｏｃａｒｄ、「Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｕｓｅｒｓ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ」、信号および画像処理、ＩＮＰ ＤＥ ＴＯＵＬＯＵＳＥ、２０１６、英語に記載されている「列車制御およびＥＴＣのための測位プラットフォーム定義」および／または「ハイブリダイズされた解の完全性を監視すること」について記載されているように、たとえば図６Ａおよび図６Ｂ中に示されているように、ならびに／あるいは任意の好適な様式で決定され得る。

ＧＮＳＳ受信機１２００は、１つまたは複数の（好ましくは、少なくとも４つであるが、代替的に任意の数の）測位衛星から送信された信号に対応する衛星観測値のセットを受信するように機能する。衛星は、好ましくは、少なくとも２つの衛星コンスタレーション（たとえば、ＧＰＳ、ＢＤＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオ）に対応するが、１つの衛星コンスタレーションに対応してもよい。これらの衛星観測値（たとえば、各衛星についての、擬似距離、キャリア位相、ドップラー測定値、Ｃ／Ｍ０測定値など）は、好ましくは、（前のセクションにおいて説明されたように）受信機１２００の推定位置を得るために、測位エンジン１１００によって処理される。ＧＮＳＳ受信機１２００は、追加または代替として、補正値生成において使用されるべきデータを補正値処理エンジンに送信し得る。

ＧＮＳＳ受信機１２００は、好ましくは、導電性材料（たとえば、金属）で作成されたアンテナに結合される。アンテナは、追加または代替として、アンテナのプロパティを変更するために、または機械的支持を提供するために、誘電体材料を含み得る。

アンテナは、様々なアンテナ・タイプ、たとえば、（矩形および平面逆Ｆを含む）パッチ・アンテナ、反射器アンテナ、（ダイポール・アンテナを含む）ワイヤ・アンテナ、ボウタイ・アンテナ、開口アンテナ、ループインダクタ・アンテナ、およびフラクタル・アンテナであり得る。アンテナは、追加として、１つまたは複数のタイプのアンテナを含むことができ、アンテナのタイプは、任意の好適な変動を含むことができる。アンテナ構造は、静的であることも、動的（たとえば、アンテナの状態に応じて電気的に接続または隔離され得る複数のセクションを含むワイヤ・アンテナ）であることもある。アンテナは、等方性または異方性放射パターンを有し得る（換言すれば、アンテナは指向性であり得る）。アンテナが、指向性である場合、それらの放射パターンは、動的に変更可能であり得、たとえば、実質的に一方向において放射線を発するアンテナは、放射線の方向を変えるように回転され得る。

ＧＮＳＳ受信機１２００が、多重アンテナに結合する場合、アンテナ・カプラは、スプリッタを使用してそれらの間で電力を分割し得、追加または代替として、アンテナ・カプラは、多重アンテナの間で選択するためのスイッチを含み得るか、またはアンテナ・カプラは、任意の好適な様式でアンテナに結合し得る。

ＧＮＳＳ受信機１２００は、処理のために、アンテナ・デジタル・ベースバンド信号で受信された信号を変換する、フロントエンド・モジュールを含み得る。フロントエンド・モジュールは、好ましくは、高いサンプル・レートにおいて動作することが可能なアナログデジタル変換器（たとえば、Ｍａｘｉｍ ＭＡＸ２７６９）を含む。フロントエンド・モジュールは、好ましくは、Ｌ１ ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオ、およびＳＢＡＳ信号帯域を受信することが可能である。フロントエンド・モジュールは、追加または代替として、追加の帯域（たとえば、Ｌ２ ＧＰＳ）を受信することが可能であり得るか、または受信機１２００は、異なる帯域のための複数のフロントエンド・モジュールを含み得る。

ＧＮＳＳ受信機１２００は、追加として、衛星信号トラッキングおよび捕捉を実施するように機能する、衛星信号管理モジュールを含み得る。衛星信号管理モジュールは、追加または代替として、持続波ノイズ・ヌリングを実施するためのプログラマブル・デジタル・ノッチ・フィルタを含み得る。衛星信号管理モジュールは、好ましくは、トラッキング・ループおよび捕捉アルゴリズムを実装するためにマイクロコントローラによって使用され得る、フレキシブルでフルにプログラム可能な相関器を含む。

特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、少なくとも３つの衛星コンスタレーション（たとえば、ＧＰＳ、ガリレオ、ＢＤＳ、ＧＬＯＮＡＳＳなど）について衛星観測値を測定することができる。しかしながら、ＧＮＳＳ受信機は、１つまたは２つの衛星コンスタレーションについて衛星観測値を測定してもよい。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、同時に少なくとも３つの衛星コンスタレーションについて衛星観測値を受信するが、順次および／または任意の順序で衛星観測値を受信することができる。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、衛星コンスタレーションのうちの１つまたは複数について少なくとも２つの周波数（たとえば、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ５、Ｅ１、Ｅ５ａ、Ｅ５ｂ、Ｅ６など）を受信するが、各衛星コンスタレーションについて単一の周波数を受信してもよい。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、少なくとも２４個の衛星をトラッキングすることが可能であるが、任意の数の衛星をトラッキングしてもよい。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、未解消の擬似距離コード・アンビギュイティを検出（および識別）する。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、未解消の半サイクル・キャリア位相アンビギュイティを検出（および識別）する。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、対象とする周波数帯域においてしきい値（たとば、１ｄＢ、５ｄＢ、１０ｄＢ、３０ｄＢ、５０ｄＢ）を超えるＲＦ干渉を検出（および識別）する。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、（たとえば、衛星観測値について、補正値についてなど）スプーフィング試みを検出（および識別）する。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機における未確認のサイクル・スリップの確率は、好ましくは、（たとえば、オープン・スカイ状態において）せいぜい約１０^－１毎時である。この特定の例では、１０ｍよりも大きいＧＮＳＳ受信機擬似距離測定値誤差の確率は、（たとえば、オープン・スカイ環境において）１／時／衛星よりも小さい。各衛星観測値は、好ましくは、（たとえば、異なる衛星に対応する衛星観測値とは）無関係である。たとえば、所与の衛星からの衛星観測値を観測することに失敗することは、別の衛星における所定のイベントをトリガすべきではない。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後のキャリア位相のためのＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ＧＰＳ Ｌ１ Ｃ／Ａ信号の場合、せいぜい６秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後のキャリア位相のためのＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ＧＰＳ Ｌ２Ｃ信号の場合、せいぜい２秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後のキャリア位相のためのＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ガリレオＥ１信号の場合、せいぜい２秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後のキャリア位相のためのＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ガリレオＥ５ｂ信号の場合、せいぜい２秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後の擬似距離のＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ＧＰＳ Ｌ１ Ｃ／Ａ信号の場合、せいぜい１秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後の擬似距離のＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ＧＰＳ Ｌ２Ｃ信号の場合、せいぜい１秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後の擬似距離のＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ガリレオＥ１信号の場合、せいぜい１秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ信号アウテージの後の擬似距離のＧＮＳＳ受信機再捕捉時間は、好ましくは、ガリレオＥ５ｂ信号の場合、せいぜい１秒である。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機は、好ましくは、（たとえば、オープン・スカイ状態において）０．００５サイクルのせいぜい１シグマ・キャリア位相測定値ノイズをもつキャリア位相を測定する。

しかしながら、ＧＮＳＳ受信機は、任意の仕様を満たし、および／または任意の好適な衛星観測値を測定することができる。

補正値処理エンジン１５００は、測位エンジン１１００（および／またはＧＮＳＳ受信機１２００）によって使用されるべき補正値（たとえば、補正データ）を生成するように機能する。補正値は、好ましくは、推定位置および／または速度の精度および／または完全性を改善するために使用される。補正値は、ＰＰＰ補正値、ＲＴＫ補正値、衛星ベース・オーグメンテーション・システム（ＳＢＡＳ）補正値、または任意の他のタイプの補正値の形態を取り得る。補正値は、（たとえば、ＧＮＳＳ受信機によって測定された）衛星観測値を補正するために、（たとえば、キャリア位相決定モジュールによる）キャリア位相決定を容易にするために、（たとえば、外れ値検出器における）外れ値の検出を容易にするために、所定のイベントの決定を容易にするために、および／または任意の好適な様式で使用され得る。

特定の例では、補正値処理エンジン（および／または補正値処理エンジンのコンポーネント）は、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１９年１０月１日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＤＥＮＳＥ ＮＥＴＷＯＲＫ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＯＦ ＳＡＴＥＬＬＩＴＥ ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ ＤＡＴＡ」と題する、米国特許出願第１６／５８９，９３２号に記載されている、システムおよび／またはそれのコンポーネントを含み、ならびに／あるいは方法および／またはそれのステップを実施することができる。

補正値処理エンジンは、追加または代替として、補正値の信頼性を決定するように機能することができる。信頼性は、好ましくは、補正値が、高完全性推定位置および／または速度が決定されることを可能にする（たとえば、測位エンジンを可能にする）ことができることを保証する。しかしながら、信頼性は、任意の好適な様式で使用され得る。信頼性は、好ましくは、補正値を生成するために使用されるデータ・ソース（たとえば、補正値基準局など、基準局）からの、データ・ソース（たとえば、信頼性基準局など、基準局）の別個（たとえば、非重複、非同一など）のセットに基づいて決定される。しかしながら、信頼性および補正値は、同じおよび／または任意の好適なデータ・ソースに基づいて生成され得る。

信頼性は、フラグ（たとえば、使用または不使用）、（たとえば、推定位置の、推定速度の、実数値キャリア位相の、整数値キャリア位相のなど）達成可能な完全性、誤差（たとえば、標準偏差、分散など）、信頼区間、および／または任意の好適な形式であり得る。

補正値処理エンジンは、好ましくは、測位エンジンに、および基準局に通信可能に結合されるが、ＧＮＳＳ受信機、外部システム、センサーに、および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。

発明実施形態の一実装形態において、補正値処理エンジン１５００は、（ＰＰＰにおけるように）高品質グローバル基準局の小さいセットからのみ、または（ＲＴＫにおけるように）ＧＮＳＳ受信機／基準局ペアにおけるデータを比較することのみによって補正値を生成することを試みるのではなく、基準局１６００（および／または他の基準ソース）からデータを収集し、補正値を生成するために直接このデータを適用する代わりに（またはそれに加えて）、（測位エンジン１１００によって利用可能な形式で補正値データを生成するために使用され得る）１つまたは複数の補正モデルを生成するためにデータを使用する。

このようにして動作することによって、補正値処理エンジン１５００は、ＰＰＰの長い収束時間問題をほとんど受けない補正値（たとえば、補正値のセット）を提供し得、解複雑さは、（解複雑さが、少なくとも、可能なペアの数、換言すれば、Ｏ（Ｎ^２）とともにスケーリングするＲＴＫとは異なり）直接、基準局の数Ｎとともにスケーリングする（実際、多くの現在の解は、Ｏ（Ｎ^３）とともにスケーリングするか、またはより悪い）。

さらに、いくつかの実施形態では、補正値処理エンジン１５００は、補正値の空間補間および／またはキャッシングが、旧来のＲＴＫを用いるよりも概括的に実施されることを可能にする。（擬似基準局とも呼ばれる）仮想基準局は、一般的に、リアルタイムでのＲＴＫ補正値データの補間を伴う（および前に論じられたように、誤差補正は、少なくともＯ（Ｎ^２）とともに複雑さがスケーリングする）。対照的に、補正値処理エンジン１５００における補間は、グローバルおよび／またはローカル補正モデルの特定の態様に限定され得、誤差および／または所定のイベントに対するさらなるロバストネスを提供し、誤差および／または所定のイベント原因に関するより良い洞察を提供する。特定の例では、特定の態様は、領域（たとえば、特定のローカリティ）、特定の衛星観測データ（たとえば、擬似距離、キャリア位相など）、特定の衛星コンスタレーション、大気モデル、および／またはグローバル補正値の任意の好適な態様を含むことができる。さらに、リアルタイム補正値データを必要とするＲＴＫとは異なり、補正値処理エンジン１５００は、データが限定されたとき（たとえば、基準局が利用不可能になったとき）でも、モデル・パラメータをキャッシュするか、または別様に保持し得る。しかしながら、補正値処理エンジンは、ＲＴＫ補正値処理エンジンと同様の様式で動作（たとえば、基準局の間のリアルタイム補間を実施する、リアルタイム補正値データを生成するなど）し得る。

補正値処理エンジン１５００は、追加または代替として、オーグメンテッド衛星システム（たとえば、ＷＡＡＳ、ＥＧＮＯＳ、ＳＤＣＭ、ＭＳＡＳ、ＱＺＳＳ－ＳＢＡＳ、ＧＡＧＡＮ、ＢＤＡＢＡＳなど）、補助センサー、ネットワーク情報、アルマナック情報に基づいて、および／または任意の様式で補正値データを生成し得ることに留意されたい。

一実装形態では、図３中に示されているように、補正値処理エンジン１５００は、基準局観測モニタ１５１０（基準観測モニタ）、補正データ・モニタ１５１２、モデル化エンジン１５２０、および信頼性エンジン１５３０（たとえば、完全性エンジン）のうちの少なくとも１つを含む。図３中に示されている相互接続は、非限定的な例としてのものであり、補正値処理エンジン１５００のコンポーネントは、任意の様式で結合され得、および／または補正値処理エンジンは、任意の好適なコンポーネントを含み得ることに留意されたい。

基準局観測モニタ１５１０は、潜在的な所定のイベントについて、基準局（および／または他の基準ソース）からの基準局観測値を検査するように機能する。たとえば、基準局観測モニタ１５１０は、基準局マルチパス誤差（たとえば、基準局のセットのうちの基準局１６００からの、約１０ｃｍ、２０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、１０ｍ、２０ｍ、５０ｍなどよりも大きい擬似距離誤差）、基準局干渉誤差、基準局サイクル・スリップ誤差、基準局観測データ破損、および／または基準局データに関連する任意の他の所定のイベントを検出するように機能し得る。

基準局観測モニタは、好ましくは、モデル化エンジンおよび／または信頼性エンジンに通信可能に結合されるが、追加または代替として、補正データ・モニタ、測位エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに結合され得る。

基準局観測モニタは、追加または代替として、基準局観測値中の所定のイベントの影響を緩和することができる。基準局観測値中の所定のイベントの影響を緩和することは、所定のイベントに関連付けられた基準局観測値（および／または関連データ）を取り除くこと、（たとえば、所定のイベントに基づいて）基準局観測値をスケーリングすること、所定のイベントを補正すること、および／または任意の好適な緩和ステップを含むことができる。

基準局観測モニタは、好ましくは、基準局１６００からの基準局観測値（たとえば、擬似距離、キャリア位相など）を入力として取るが、追加または代替として、基準局１６００、センサー、衛星、ネットワーク、データベース、ＧＮＳＳ受信機、および／または他の基準ソースからの任意のデータを入力として取り得る。各基準局についてのロケーションは、好ましくは、補正値処理エンジンに知られているが、ロケーションは、補正値処理エンジンに提供され、および／またはそれに知られていなくてもよい。

特定の例では、補正値処理エンジンは、２つの基準局観測モニタ１５１０および１５１１を含むことができる。基準局観測モニタ１５１０は、補正値を生成するためにモデル化エンジン１５２０に受け渡される基準局データに対して、観測モニタリングを実施するように機能する。対照的に、基準局観測モニタ１５１１は、（モデル化エンジン１５２０によって生成された補正値を検証するために）信頼性エンジン１５３０によって使用される基準局データに対して観測モニタリングを実施する。基準局観測モニタ１５１０および１５１１は、好ましくは、同等に機能するが、追加または代替として、異なって機能し得る（たとえば、所定のイベントのための異なるしきい値、異なる所定イベント・モニタリングなど）。基準局観測モニタ１５１０および１５１１は、基準ソースの任意のセットを使用し得る。たとえば、基準局観測モニタ１５１０および１５１１は、データ・ソースとして基準局１６００の非重複セットを使用し得る（したがって、モデル化エンジン１５２０によって生成された補正値は、信頼性検査を実施するために使用される基準局に依存しない）。第２の例では、基準局観測モニタ１５１１は、基準局観測モニタ１５１０によって使用される基準局１６００のセットの独立したサブセットを使用し得る。しかしながら、基準局観測モニタ１５１１および１５１０によって参照される基準局１６００は、重複しており、他方のサブセットであり、独立したセットであり、および／または別様に関連してもよい。類似的に、これらの基準ソースは、衛星の任意のセットから衛星情報を受信し得る。しかしながら、２つの基準局観測モニタは、同じ基準局、重複基準局（たとえば、共通の基準局のサブセット）、および／または任意の好適な基準局から基準局観測値を受信し得る。

しかしながら、単一の基準局観測モニタが、基準局観測値の１つまたは複数のセットを監視するために使用され得、基準局観測値の１つまたは複数のセットが、モニタリングなしに使用され得、および／または任意の好適な基準局観測モニタリングが実施され得る。

基準局観測モニタは、観測モニタ１１１０と同じまたは異なる様式で動作することができる。

補正データ・モニタ１５１２は、潜在的な所定のイベントについて、１つまたは複数の衛星（たとえば、基準局とは無関係の入力）に関する入力（たとえば、グローバル・データ）を検査するように機能する。たとえば、補正データ・モニタは、グローバル時計データ、衛星軌道データ、衛星コード・バイアス、衛星位相バイアス、および／または特定の基準局１６００にひも付けされていない他のデータを入力として取り得る。グローバル・データは、衛星エフェメリス、ネットワーク情報、データベース情報、アルマナック情報、衛星トラッキング、基準局、ＧＮＳＳ受信機、および／または任意の好適なソースから決定され得る。補正データ・モニタ１５１２によって検出可能な例示的な所定のイベントは、衛星軌道誤差、衛星時計誤差、および／または任意の好適な所定のイベントを含む。補正データ・モニタ１５１２は、好ましくは、補正値生成のためにモデル化エンジン１５２０にそのようなグローバル補正値データを提供する。補正値データ・モニタは、グローバル・データ中の所定のイベントの影響を緩和することができる。たとえば、補正値データ・モニタは、１つまたは複数の衛星（たとえば、所定のイベントに関連付けられた衛星）に対応する基準局観測値を廃棄することができ、１つまたは複数の基準局観測値を廃棄するようにモデル化エンジンに命令することができ、（たとえば、入力ソースから）入力を再収集することができ、所定のイベントを補正する（および／またはそれのための補正値を決定する）ことができ、ならびに／あるいは任意の好適な緩和を実施することができる。いくつかの変形態では、補正データ・モニタは、所定のイベントを検出するために、メッセージ・フィールド範囲試験（ＭＦＲＴ）および／または任意の関連する試験を実施することができる。関連する変形態では、補正値データ・モニタは、新しい衛星観測値が、アルマナック・データおよび／または前の観測値に矛盾しないことを保証することができる。しかしながら、補正データ・モニタは、任意の好適な様式で機能してもよい。

グローバル・データ（および／または所定イベント緩和グローバル）は、無期限に、所定の時間の量（たとえば、１時間、２時間、４時間、８時間、２４時間、４８時間、７２時間、１週間、１カ月間、１年間など）の間、衛星が（たとえば、基準局の、ＧＮＳＳ受信機のなど）見える所にある限り、および／または任意の好適な時間の量の間、有効（たとえば、モデル化エンジンによって使用可能）であり得る。

補正データ・モニタは、好ましくは、モデル化エンジンに通信可能に結合されるが、追加または代替として、基準局観測モニタ、信頼性エンジン、測位エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに結合され得る。

変形態では、補正値処理エンジンは、メタデータを受信するように機能するメタデータ・モニタを含むことができる。メタデータは、好ましくは、補正値を決定する際にモデル化エンジンによって使用されるが、補正値を検証し、所定のイベントを検出するために使用され、および／または任意の好適な様式で使用され得る。メタデータは、基準局、衛星、衛星コンスタレーション、ＧＮＳＳ受信機、グローバル・メタデータ、ローカル・メタデータ、および／または任意の好適なソースに関連付けられ得る。特定の例では、メタデータは、基準局座標、地球回転パラメータ、太陽／月エフェメリス、海洋ローディング・パラメータ、衛星姿勢モデル、衛星位相中心オフセット、衛星位相中心変動、うるう秒、アンテナ・タイプ、受信機タイプ、および／または任意の好適なデータのうちの１つまたは複数を含むことができる。

メタデータ・モニタは、追加または代替として、メタデータを検証するように機能することができる。メタデータは、現在のメタデータを前のメタデータ（たとえば、アルマナック、前の観測値など）と比較することによって、（たとえば、ＣＲＣを使用して）メタデータ・ソースを検証することによって、および／または任意の様式で検証され得る。

メタデータ・モニタは、好ましくは、モデル化エンジンに通信可能に結合されるが、追加または代替として、基準局観測モニタ、補正データ・モニタ、信頼性エンジン、測位エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに結合され得る。

モデル化エンジン１５２０は、ＧＮＳＳ受信機１２００の位置および／または速度を推定するために測位エンジン１１００によって使用可能な補正値データを生成するように機能する。モデル化エンジンは、好ましくは、基準局データ（たとえば、基準局１６００からの擬似距離およびキャリア位相）、グローバル補正値データ（たとえば、衛星時計バイアス、衛星軌道など）、および／またはメタデータ（たとえば、基準局位置、海洋潮汐ローディング、アンテナ・タイプ、受信機タイプなど）から補正値を生成するが、追加または代替として、センサー・データ、（たとえば、ＧＮＳＳ受信機において検出された）衛星観測値、および／または任意の入力データを使用して補正値を生成し得る。

モデル化エンジンは、基準局観測モニタ、補正データ・モニタ、メタデータ・モニタ、信頼性エンジン、測位エンジン、および／または任意の好適なコンポーネントに通信可能に結合され得る。

発明実施形態の一実装形態では、モデル化エンジン１５２０は、図４中に示されているように、ＰＰＰフィルタ１５２１のセット、大気モデラ１５２２、および補正値生成器１５２３を含む。しかしながら、モデル化エンジン１５２０は、別様に構築され得る。

ＰＰＰフィルタ１５２１は、基準局観測値を取り入れ、基準局１６００について大気遅延を推定する。この実装形態では、各ＰＰＰフィルタは、好ましくは、基準局のセットのうちの単一の基準局１６００に関連付けられた大気遅延を推定し、代替的に、各ＰＰＰフィルタ１５２１は、任意の数の基準局１６００に対応し得る。基準局のセットは、好ましくは、地理的領域（たとえば、１０００ｍｉ^２、１＊１０^３ｍｉ^２、１＊１０^４ｍｉ^２、１＊１０^５ｍｉ^２、５＊１０^５ｍｉ^２、１＊１０^６ｍｉ^２、３＊１０^６ｍｉ^２、４＊１０^６ｍｉ^２、２＊１０^７ｍｉ^２など、ほぼ１００ｍｉ^２と２＊１０^８ｍｉ^２との間の、州、国、大陸、郡、教区、都市、エリアなど）に対応する。しかしながら、基準局のセットは、任意の好適なロケーションに対応してもよい。

大気モデラ１５２２は、基準局１６００のセットによってカバーされた地理的領域にわたる大気遅延のモデルを生成する。大気モデラ１５２２は、好ましくは、大気影響（たとえば、対流圏影響、電離層影響など）のローカル（たとえば、基準局独立であるが、位置依存性の）モデルを生成するために、ＰＰＰフィルタ１５２１によって計算された大気遅延を補間する。たとえば、大気モデラ１５２２は、（各々が知られている位置を有する）個々の参照ロケーションに対応する対流圏影響モデルのセットを、規則正しく離間したグリッドに変換し得る。追加または代替として、大気モデラ１５２２は、任意の様式で（たとえば、個別のグリッドではなく大気影響の連続補間モデルを作り出すことによって、グリッド・パターン以外の個別のポイントの何らかの他の配置を使用して、適合された大気モデルを生成することによって、ニューラル・ネットワークを使用して、式のセットに基づいてなど）機能し得る。任意の補間技法、たとえば、（補間ポイントにおける不確実性を予測することもできる）クリギングなどのガウス過程、エルミート補間変位補間有理数補間、スプライン補間、多項式補間、線形補間、区分定数補間、および／または任意の補間技法が使用され得ることに留意されたい。大気モデル（たとえば、ローカル位置依存モデル）は、（それが個々の基準ソースに対応する複数のモデルの出力をまとめるので）「ユニファイド位置ベース・モデル」と呼ばれることがある。

補正値生成器１５２３は、大気モデルと、他の補正値データ（たとえば、衛星時計バイアスなどのグローバル補正データ、メタデータなど）とに基づいて補正値（たとえば、正確な補正値）を生成する。補正値生成器１５２３は、大気モデラ１５２２によって生成された大気モデルから、測位エンジン１１００によって使用可能な補正値を生成するように機能する。補正値生成器１５２３は、追加または代替として、位置データを補正するために、任意の様式で補正データを送るかまたは使用し得る（たとえば、補正値生成器１５２３は、推定位置および／または速度を入力として取り、測位エンジンによって実装されるべき、測位補正値など、補正値ではなく、補正された位置データを生成し得る）。補正値生成器１５２３は、好ましくは、追加として、生成された補正値の推定不確実性を生成する（旧来のＰＰＰ／ＲＴＫ解は、これを行うことが可能ではない）。生成された補正値の推定不確実性は、入力パラメータ（たとえば、誤り伝搬、入力パラメータの不確実性に基づくモンテ・カルロ・シミュレーションなど）の（たとえば、所与の）不確実性に基づいて、（たとえば、履歴データから）経験的に、シミュレーションを使用して、発見的に決定されるか、計算されるか、または別様に決定され得る。

補正値生成器１５２３によって生成された補正値は、好ましくは、衛星軌道および時計誤差の影響、衛星コードおよび位相バイアス、大気影響（たとえば、電離層遅延、電離層遅延の変化率、天頂対流圏遅延などの対流圏遅延など）を補正する補正値を含むが、追加または代替として、誤差の任意のセットのための補正値を含み得る。いくつかの変形態では、補正値（たとえば、所与の衛星コンスタレーションに関連付けられた補正値、所与の衛星に関連付けられた補正値など）は、たとえば、補正値に関連付けられた残差領域オフセットを送信することによって、領域オフセットを含む（たとえば、それらについて補正される）ことがある。

信頼性エンジン１５３０は、モデル化エンジン１５２０によって生成された補正値の信頼性（たとえば、補正値の完全性）を検証するように機能する。１５３０はまた、測位において使用するための補正値を送信するかまたは別様に準備し得る。信頼性エンジンは、随意に、（たとえば、完全性問題が検出された場合）ローカル・システムが補正値の所与のセットを使用するのを妨げることができるフラグ（たとえば、衛星フラグ、大気フラグ、見通し線フラグなど）を発行することができる。信頼性エンジン１５３０は、好ましくは、図３中に示されているように、独立した基準局（および／または基準局観測値）に基づいて補正値を検証する。しかしながら、信頼性エンジンは、共通基準局（たとえば、基準局観測値）および／または任意の好適なデータ・ソースに基づいて、補正値を検証することができる。

発明実施形態の一実装形態では、信頼性エンジン１５３０は、図５中に示されているように、残差コンピュータ１５３１（たとえば、残差計算モジュール）、補正残差モニタ１５３２、および速度バイアス・モニタ１５３３を含む。しかしながら、信頼性エンジンは、モジュールの任意の他の好適なセットを含むことができる。

この実装形態では、残差コンピュータ１５３１は、信頼性基準局観測値に補正値を適用することから、残差値を計算する。しかしながら、残差コンピュータは、直接、補正された信頼性基準局観測値を比較し、および／または任意の好適な様式で信頼性基準局観測値を補正してもよい。

補正残差モニタ１５３２は、残差（および／または他の補正信頼性基準局観測値）を、１つまたは複数のしきい値と比較することができる。補正残差モニタは、好ましくは、リアルタイムで動作するが、オフラインで、ほぼリアルタイムで、遅延をもって、および／または任意の好適なタイミングで動作してもよい。しきい値は、異なるタイプの懸念イベントまたは故障モードに固有であるか、グローバルしきい値であるか、または任意の他の好適なしきい値であり得る。しきい値は、経験的に決定され、モデル化（たとえば、モンテ・カルロ・モデル化）を使用し、ニューラル・ネットワークを使用し、人工知能を使用し、あらかじめ決定され、一定（たとえば、補正値の１％、２％、５％、１０％、２０％、２５％、３３％、５０％、７５％など）であり、手動で決定され、規制的に決定され、完全性限界であり、および／または任意の好適な様式で決定され得る。特定の例では、モンテ・カルロ・シミュレーションは、推定位置に対する、実数値キャリア位相決定に対する、整数値キャリア位相を固定することに対する、推定速度に対する、および／または別のパラメータに対する、補正値（および潜在的に関連付けられた補正値誤差）の影響を決定するために使用され得る。しきい値は、モンテ・カルロ・モデル化からの結果に基づいて設定されるか、または別様に決定され得る。

しきい値は、（たとえば、補正値が、高精度推定位置、整数値キャリア位相アンビギュイティ決定、中間データ生成などを可能にすることができるしきい値を残差が満たすときの）完全性限界、完全性限界が達成され得ることの信頼度（たとえば、補正値が、高精度推定位置、整数値キャリア位相アンビギュイティ決定、中間データ生成などを可能にすることができることの信頼度）、および／または任意の好適な結果に関連付けられ得る。残差が、しきい値よりも小さいかまたはそれに等しいとき、補正値は、測位エンジンに送信され、および／またはそれによって使用され得る（たとえば、補正値の信頼性は、補正値が、使用するのに安全であり、ターゲット完全性をもつ推定位置および／または速度を生成することなどを示すことができる）。残差がしきい値よりも大きいとき、補正値の信頼性は、補正値が使用されるべきでないことを示し、補正値が、ターゲット完全性を超える完全性をもつ位置（および／または速度）を推定するために使用され得ることを示し、および／または任意の好適な様式で使用され得る。しかしながら、補正値は、残差がしきい値を超えたとき、測位エンジンに送信されないことがあり、および／または残差は、任意の好適な様式で使用され得る。

１つの変形形態では、個々の残差は、しきい値と比較される。第２の変形形態では、残差は、衛星周波数および／または信号の１つまたは複数の線形結合に対する完全性限界と比較される。この第２の変形形態は、随意に、障害が、衛星補正値によるものであるのか、大気補正値によるものであるのかを決定することができる。線形結合は、２つの周波数線形結合（たとえば、Ｍｅｌｂｏｕｒｎｅ－Ｗｕｂｂｅｎａ結合など、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ５ａ、Ｅ５ｂ、Ｅ５ＡｌｔＢＯＣ、Ｅ６、Ｇ１、Ｇ３などの任意の２つの周波数衛星信号の線形結合など）、３つの周波数線形結合（たとえば、Ｈａｔｃｈ－Ｍｅｌｂｏｕｒｎｅ－Ｗｕｂｂｅｎａ結合など、任意の３つの周波数衛星信号の線形結合）、４つの周波数線形結合、ｎ周波数線形結合（たとえば、ここで、ｎは整数である）、マルチシステム結合など、異なる衛星（および／または衛星コンスタレーション）からの衛星信号の線形結合、ジオメトリフリー結合、ワイドレーン結合、ナローレーン結合、電離層フリー結合、ならびに／あるいは任意の好適な線形結合に対応することができる。第２の変形形態の特定の例では、線形結合は、非分散性（たとえば、衛星時計、衛星軌道、対流圏影響など）をなくし、および／またはＧＮＳＳ信号に対する分散性コンポーネント（たとえば、電離層影響、大気影響など）を増幅（または隔離）する、線形結合（たとえば、２周波数ジオメトリフリー線形結合、３周波数ジオメトリフリー線形結合など、ジオメトリフリー線形結合）に対応することができる。この特定の例では、いくつかの周波数からの係数および／または残差観測値がしきい値を超えたとき、補正残差モニタは、誤差を大気誤差と分類するフラグを出力することができる。第２の変形形態の第２の特定の例では、線形結合は、分散性をなくし、および／またはＧＮＳＳ信号に対する非分散性コンポーネントを増幅（または隔離）する、線形結合（たとえば、２周波数電離層フリー線形結合、３周波数電離層フリー線形結合など、電離層フリー線形結合）に対応することができる。この特定の例では、いくつかの周波数からの係数および／または残差観測値がしきい値を超えたとき、補正残差モニタは、誤差を衛星誤差と分類するフラグを出力することができる。第３の変形形態では、補正残差モニタは、残差、ならびに随意に衛星周波数および／または信号を取り込み、所定のフラグのセットのうちの各々についてフラグ分類または確率を出力する、訓練済み分類器を含むことができる。しかしながら、残差は、別様にしきい値と比較され得る。

速度バイアス・モニタ１５３３は、（たとえば、速度推定に影響を及ぼし得るドリフトを検出するために）時間にわたる残差変化をしきい値と比較する。変形態では、速度バイアス・モニタ１５３３は、速度推定に影響を及ぼす異常ドリフトを検出することができる。しきい値は、経験的に決定され、モデル化（たとえば、モンテ・カルロ・モデル化）を使用し、ニューラル・ネットワークを使用し、人工知能を使用し、あらかじめ決定され、一定（たとえば、時間にわたる補正値変化の１％、２％、５％、１０％、２０％、２５％、３３％、５０％、７５％など）であり、および／または任意の好適な様式で決定され得る。残差の変化がしきい値よりも小さいとき、補正値は、速度エンジンに送信され、および／またはそれによって使用され得る（たとえば、補正値の信頼性は、補正値が、使用するのに安全であり、ターゲット完全性をもつ推定速度を生成することなどを示すことができる）。残差の変化がしきい値よりも大きいとき、補正値の信頼性は、補正値が使用されるべきでないことを示し、補正値が、ターゲット完全性を超える完全性をもつ速度を推定するために使用され得ることを示し、および／または任意の好適な様式で使用され得る。しかしながら、補正値は、残差がしきい値を超えたとき、速度エンジンに送信されないことがあり、および／または残差は、任意の好適な様式で使用され得る。

信頼性エンジン１５３０は、追加として、高完全性測位を計算するために測位エンジン１１００によって必要とされる情報（たとえば、衛星の障害確率、コンスタレーションの障害確率など）を提供する、衛星脅威モデル・プロバイダ１５３４を含み得る。衛星脅威モデル・プロバイダは、随意に、サード・パーティ（たとえば、製造業者バックエンドなど）に脅威の確率および／または大きさを提供することができる。衛星脅威モデル・プロバイダ１５３４の出力は、好ましくは、補正残差とは無関係であるが、補正残差に依存し得る。衛星脅威モデル・プロバイダは、データベース、ＡＰＩエンドポイント、または他のデータ・ソースであり得る。衛星脅威モデル・プロバイダのデータは、（たとえば、履歴データから）経験的に、シミュレーションを使用して、発見的に決定されるか、計算されるか、または別様に決定され得る。

最後に、信頼性エンジン１５３０は、追加として、領域残差補正値生成を実施し得る。前述のように、いくつかの実装形態では、システム１０００は、高完全性測位を提供するために、複数の衛星コンスタレーションに対応するデータを利用し得る。これらの実装形態では、信頼性エンジン１５３０は、（たとえば、異なる衛星コンスタレーションに対応する、異なる個々の衛星および／または衛星のサブセットに対応するなど）補正値データの複数のセットを送り得る。補正データのこれらのセットは、好ましくは、互いとは無関係であるが、互いに依存してもよい。概して補正値の場合と同様に、それらは、（たとえば、重複する、非重複の）基準局の任意のセットからのデータを使用して生成され得る。

信頼性エンジン１５３０は、補正値の複数のセットをそっくりそのまま送信し得るが、信頼性エンジン１５３０は、追加または代替として、補正値の１次セットを、次いで補正値の「残差」２次セットを送信し得る（たとえば、補正値の１次セットは、そっくりそのまま送信され、２次セットは、補正値の１次セットに対する変更として送信される）。これは、ＧＮＳＳ受信機に送信されることが必要とされる情報の全体的な量を低減することができる。

基準局１６００は、補正値を生成するために使用される基準局観測値（たとえば、１つまたは複数の衛星に対応する、１つまたは複数の衛星コンスタレーションに対応するなど、擬似距離および／またはキャリア位相データ）を提供するように機能する。基準局１６００は、好ましくは、高い精度まで知られているロケーションを有する。基準局ロケーションは、好ましくは、衛星信号を受信するために使用されるアンテナのロケーションであるが、任意の好適なロケーションであり得る。基準局ロケーションは、高い精度を生じる任意の様式で決定され得、たとえば、基準局ロケーションは、垂直および水平基準点にある基準局の周りに設定された受信機の数によって決定され得る。基準局１６００は、好ましくは、ロケーションが固定されるが、それらは、追加または代替として、モバイルであり得ることに留意されたい。局位置は、好ましくは、移動された基準局が基準局観測値を提供することを再開する前に、高い精度に再決定され、追加または代替として、基準局は、ロケーション再決定の前に基準局観測値を提供し得る（たとえば、姿勢推定において使用するために、代替的に、データは、提供されるが、使用されないことがある）。固定基準局１６００は、時間にわたって、それら自体の位置を適度に高い精度に「自己測量」し得ることに留意されたい。

基準局１６００は、好ましくは、インターネットを介して、複数の衛星信号についての位相および擬似距離データ、ならびに基準局１６００のロケーションを提供するが、追加または代替として、任意の他の好適な方法（たとえば、セルラー無線モデムによる送信）によってデータを提供し得る。基準局データは、好ましくは、システム１０００にとって直接利用可能にされるが、追加または代替として、システム１０００にとって利用可能にされる前に処理またはアグリゲートされ得る。

基準局１６００は、好ましくは、１つまたは複数の衛星受信機を有し、それらの受信機に基づいて補正値を生成する。基準局によって使用される衛星受信機の数および品質（またはアンテナ・タイプ／サイズ／ロケーションのような他のファクタ）が、基準局データの精度を決定し得る。基準局１６００（または基準局データの他のソース、たとえば、複数の基準局からの補正データを作り出す基準ソース）は、基準局品質（たとえば、補正値の精度）、および／またはローカリティによって順序付けられるかまたはグループ化され得る（たとえば、補正値が特定のＧＮＳＳ受信機について望まれる場合、基準局は、その受信機までの距離によって順序付けられるかまたはグループ化され得る）。

特定の変形態では、システムは、基準局の複数のセットを含むことができる。たとえば、基準局の第１のセット（たとえば、補正値基準局）に対応する基準局観測値は、補正値を生成するために使用され得る。基準局の第２のセット（たとえば、信頼性基準局）に対応する基準局観測値は、補正値を検証し、および／または補正値の信頼性を決定するために使用され得る。基準局の第１のセットは、好ましくは、（たとえば、都市、郡、教区、州、国、国のクラスタ、大陸など、領域をカバーおよび／またはスパンする）領域基準局である。基準局の第１のセットのうちの基準局は、約１ｍｉ、５ｍｉ、１０ｍｉ、２０ｍｉ、３０ｍｉ、５０ｍｉ、１００ｍｉ、１５０ｍｉ、２００ｍｉ、３００ｍｉ、５００ｍｉ、１０００ｍｉ、２０００ｍｉだけ分離され、および／または任意の好適な分離を有し得る。基準局の第２のセットは、好ましくは、ローカル基準局（たとえば、ＧＮＳＳ受信機の０．１ｍｉ、０．５ｍｉ、１ｍｉ、２ｍｉ、３ｍｉ、５ｍｉ、１０ｍｉ、２０ｍｉ、５０ｍｉなど以内の基準局）である。しかしながら、基準局の第１および第２のセットは、任意の好適なエリア中に位置決めされた任意の好適な基準局を含むことができる。

１つまたは複数のセンサー１７００を含むシステムの特定の変形態では、センサーは、好ましくは、センサー・データ（たとえば、補助データ、検証データ、バックアップデータ、補足データなど）を測定（たとえば、提供）するように機能する。センサー・データは、位置推定、速度推定、補正値生成、補正値検証、（たとえば、整数値キャリア位相アンビギュイティを推定する）キャリア位相決定、および／または任意の好適なプロセスを支援する（たとえば、速度を上げる、補正する、改良するなどの）ために、測位エンジンおよび／または補正値処理エンジンによって使用され得る。特定の例では、センサー・データは、衛星観測値が（たとえば、ビルの谷間において、掲示板などの障害物、気象などによってなど）受信されないとき、受信機位置を推定するために使用され得る。しかしながら、センサー・データは、任意の好適な時間において、任意の好適な様式で使用され得る。センサーは、好ましくは、コンピューティング・システムと通信しているが、ＧＮＳＳ受信機、１つまたは複数の基準局と、および／または任意の好適なコンポーネントと通信していてもよい。センサーは、外部システムに搭載され、モバイル受信機に統合され（たとえば、同じ外部システムに搭載され、異なる外部システムに搭載され）、および／またはモバイル受信機とは別個であるか、あるいはモバイル受信機に別様に関連付けられ得る。センサー・データは、好ましくは、外部システムについてのものであるが、追加または代替として、モバイル受信機または任意の他の好適なセンサー基準についてのものであり得る。センサー・データは、慣性データ（たとえば、速度、加速度）、オドメトリ、ポーズ（たとえば、位置、向き）、マッピング・データ（たとえば、画像、ポイント・クラウド）、温度、圧力、周囲光、および／または任意の他の好適なデータを含むことができる。センサーは、慣性モーメント・ユニット（ＩＭＵ）、慣性ナビゲーション・システム（ＩＮＳ）、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、オドメーター（たとえば、視覚オドメトリ、ホイール・オドメトリなど）のうちの１つまたは複数を含むことができ、および／または、任意の好適なセンサーが含まれ得る。

特定の例では、システムは、複数のＩＮＳ（たとえば、２つ、３つ、５つ、１０個などのＩＮＳセンサー）を含むことができる。複数のうちの各ＩＮＳは、好ましくは、（たとえば、デッド・レコニングを使用して）位置および／または速度の独立した推定値を生成する。しかしながら、ＩＮＳのうちの２つまたはそれ以上は、位置および／または速度の依存する推定値を生成することができる。独立したデッド・レコニング位置および／または速度は、デッド・レコニング位置を検証するために使用され得る。特定の変形態では、デッド・レコニング位置（および／または速度）推定値は、個々のＩＮＳ位置（および／または速度）推定値の間の重複領域を囲む位置（および／または速度）範囲であり得る。第２の特定の変形態では、デッド・レコニング位置（および／または速度）推定値は、個々のＩＮＳ位置（および／または速度）推定値からの重複位置（および／または速度）範囲であり得る。しかしながら、デッド・レコニング位置および／または速度は、任意の好適な様式で決定され得る。

システムおよび使用方法の特定の例
例示的例では、図１２中に示されているように、ＧＮＳＳ受信機の位置を推定するためのシステムは、基準局の第１のセットに関連付けられた基準局観測値の第１のセットと、基準局の第２のセットに関連付けられた基準局観測値の第２のセットとを受信することと、基準局観測値の第１のセット、および基準局観測値の第２のセット中の所定のイベントを検出することと、所定のイベントが検出されたとき、所定のイベントの影響を緩和することとを行うように構成された基準局観測モニタと、基準局観測値の第１のセットに基づいて、補正値を生成するように構成されたモデル化エンジンと、基準局観測値の第２のセットに基づいて、モデル化エンジンによって生成された補正値の信頼性を決定するように構成された信頼性エンジンとを含むことができるリモート・サーバを含むことができる。システムは、追加または代替として、受信機と並置されたコンピューティング・システム上で実行する測位エンジンを含むことができる。測位エンジンは、少なくとも１つの衛星コンスタレーションに対応するグローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信することと、衛星観測値のセット中の所定のイベントを検出することと、衛星観測値のセット中の所定のイベントが検出されたとき、衛星観測値のセット中の所定のイベントの影響を緩和することとを行うように構成された観測モニタと、衛星観測値のセットと、所定のしきい値よりも大きい信頼性を有する補正値とに基づいて、実数値キャリア位相アンビギュイティ推定値を決定するように構成された浮動フィルタと、実数値キャリア位相アンビギュイティ推定値を、整数値キャリア位相アンビギュイティに固定するように構成された整数アンビギュイティ・レゾルバであって、ここにおいて、整数値キャリア位相アンビギュイティが、マルチステップ・プロセスにおいて検証される、整数アンビギュイティ・レゾルバと、受信機の位置を推定するように構成された位置フィルタであって、ここにおいて、推定位置の完全性リスクおよび保護レベルが、マルチステップ・プロセスの検証ステップに依存する、位置フィルタとを含むことができる。

第１の変形形態では、（たとえば、位置を使用する）外部システムは、所与の機能性に必要とされる完全性リスクおよび／または保護レベルを指定し、ここにおいて、システムによって出力された位置は、整数値キャリア位相アンビギュイティが、指定された完全性リスクおよび／または保護レベルに検証されなかった場合、使用されない（たとえば、補助測位システムが代わりに使用される）。代替的に、機能性は、整数値キャリア位相アンビギュイティが、指定された完全性リスクおよび／または保護レベルに検証されなかったとき、使用可能にされない。第２の変形態では、外部システムの使用可能にされた機能性および／または動作状態は、瞬間または履歴位置の完全性リスクおよび／あるいは保護レベルに基づいて調整される。例示的例では、通知提示トリガリング距離（たとえば、近接警報のための近接距離）は、完全性リスクおよび／または保護レベルの関数であり得る（たとえば、完全性リスクが増加するとき、増加される）。

特定の例では、（たとえば、システムを使用して、任意の好適なシステムを使用して）グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の位置を決定するための方法は、リモート・サーバにおいて、（たとえば、基準局の第１のセットに関連付けられた）基準局観測値の第１のセットを受信することと、所定のイベントの第１のセットを検出することと、所定のイベントの第１のセットのうちの少なくとも１つの所定のイベントが検出されたとき、検出された所定のイベントの影響を緩和することと、基準局観測値の第１のセットに基づいて、大気モデルを生成することと、大気モデルに基づいて、補正値を決定することと、（たとえば、基準局の第２のセットに関連付けられた）基準局観測値の第２のセットを使用して、補正値を検証することとを含むことができる。方法は、追加または代替として、ＧＮＳＳ受信機と並置されたコンピューティング・システムにおいて、リモート・サーバから、検証された補正値を受信することと、少なくとも１つの衛星コンスタレーションに対応するグローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信することと、所定のイベントの第２のセットを検出することと、所定のイベントの第２のセットのうちの少なくとも１つの所定のイベントが検出されたとき、所定のイベントの第２のセットのうちの検出された所定のイベントの影響を緩和することと、検証された補正値に部分的に基づいて、衛星観測値のセットについてキャリア位相アンビギュイティを解消することと、マルチステップ検証プロセスを使用して、キャリア位相アンビギュイティを検証することと、検証されたキャリア位相アンビギュイティに基づいて、ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することであって、ここにおいて、推定位置の完全性リスクおよび保護レベルは、マルチステップ検証プロセスのどのステップが、キャリア位相アンビギュイティを検証するために使用されるかに依存する、ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することとを含むことができる。この特定の例では、補正値を検証することは、補正値を使用して、基準局観測値の第２のセットを補正することと、補正された衛星観測値のセットについて残差を決定することと、残差が、補正検証しきい値を下回るとき、補正値を検証することとを含むことができる。この特定の例では、大気モデルを生成することは、ＰＰＰフィルタを使用して、基準局の第１のセットのうちの各基準局に関連付けられた大気遅延を推定することと、大気モデルを生成するために、各基準局に関連付けられた大気遅延の間を（たとえば、クリギングを使用して）補間することとを含むことができる。この特定の例では、マルチステップ検証プロセスは、第１の検証ステップであって、ここにおいて、キャリア位相アンビギュイティが、同時に検証される、第１の検証ステップと、第１の検証ステップの後の第２の検証ステップであって、ここにおいて、グローバル・ナビゲーション衛星のセットのうちの衛星の第１のサブセットに対応するキャリア位相アンビギュイティの第１のサブセットが、同時に検証され、グローバル・ナビゲーション衛星のセットのうちの衛星の第２のサブセットに対応するキャリア位相アンビギュイティの第２のサブセットが、同時に検証される、第２の検証ステップと、第２の検証ステップの後の第３の検証ステップであって、ここにおいて、第２の検証ステップが、少なくとも２回繰り返される、第３の検証ステップとを含むことができる。この特定の例では、衛星の第１のサブセットは、第１の衛星コンスタレーションに対応することができ、衛星の第２のサブセットは、第１の衛星コンスタレーションとは異なる第２の衛星コンスタレーションに対応することができる。しかしながら、衛星の第１および第２のセットは、同じ衛星コンスタレーションのサブセット、衛星結合の組合せ、および／または任意の好適な衛星に対応してもよい。この特定の例では、ＧＮＳＳ受信機の位置の完全性リスクおよび保護レベルは、キャリア位相アンビギュイティが、マルチステップ・プロセスの第１の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－４および２ｍ、キャリア位相アンビギュイティが、マルチステップ・プロセスの第２の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－６および２ｍ、ならびにキャリア位相アンビギュイティが、マルチステップ・プロセスの第３の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－７および３ｍであり得る。この特定の例では、キャリア位相アンビギュイティを解消することは、カルマン・フィルタを使用して、実数値位相アンビギュイティを決定することと、ＬＡＭＢＤＡアルゴリズムまたはＭＬＡＭＢＤＡアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して、実数値位相アンビギュイティを無相関化することを含む整数値位相アンビギュイティに、実数値位相アンビギュイティを固定することとを含むことができる。この特定の例では、所定のイベントの第１のセットは、高ダイナミック・イベント（たとえば、環境懸念イベント、ネットワーク懸念イベント、せいぜい１ｃｍ／ｓの衛星時計ドリフト、データ異常の問題、誤ったブロードキャスト・エフェメリス、コンスタレーション障害、基準局マルチパス、および基準局サイクル・スリップのうちの少なくとも１つ）に対応することができ、所定のイベントの第２のセットは、低ダイナミック・イベント（たとえば、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、１ｃｍ／ｓよりも大きい衛星時計ドリフト、擬似距離マルチパス、キャリア位相マルチパス、キャリア位相サイクル・スリップ、非見通し線トラッキング、誤った捕捉、ガリレオ２進数オフセット・キャリア・セカンド・ピーク・トラッキング、およびスプーフィングのうちの少なくとも１つ）に対応することができる。この特定の例は、ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することとは無関係に、時間差分キャリア位相測定値を使用して、ＧＮＳＳ受信機の速度を推定することをさらに含むことができる。この特定の例では、推定位置の保護レベルおよび速度の保護レベルのうちの少なくとも１つは、キャリア位相アンビギュイティのみを使用して、アドバンスト受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＲＡＩＭ）アルゴリズムを使用して決定され得る。この特定の例は、推定位置および速度のうちの少なくとも１つに基づいて、車両を自動的に動作させることを含むことができ、ここにおいて、ＧＮＳＳ受信機は、車両に結合される。この特定の例は、グローバル・ナビゲーション衛星のセットのうちの１つまたは複数の衛星に対応する衛星観測値が、利用不可能であるとき、慣性ナビゲーション・システムに関連付けられたデータに基づいて、デッド・レコニングを使用して、ＧＮＳＳ受信機の位置を決定することと、慣性ナビゲーション・システムに関連付けられたデータに基づいて決定された第１のデッド・レコニング位置を、第２の慣性ナビゲーション・システムに関連付けられたデータに基づいて決定された第２のデッド・レコニング位置と比較することによって、デッド・レコニングを使用して決定された位置を検証することとを含むことができる。

方法は、好ましくは、システムによって実装されるが、追加または代替として、衛星観測値に基づいてＧＮＳＳ受信機および／または外部システムの位置および／または速度を推定するための任意のシステムによって実装され得る。

しかしながら、システムは、任意の好適なコンポーネントを含むことができる。

しかしながら、方法は、任意の好適なステップおよび／またはサブステップを含むことができる。

ＲＴＫ衛星測位のためのシステムおよび方法の特定の例
図８中に示されているように、リアルタイム・キネマティック（ＲＴＫ）衛星測位のための方法２００の特定の例は、モバイル受信機において、ナビゲーション衛星キャリア信号を受信することＳ２１０と、基準局から位相補正信号を受信することＳ２２０と、整数位相アンビギュイティを計算することＳ２３０と、受信機位置を計算することＳ２４０とを含む。

ステップＳ２１０は、ナビゲーション衛星キャリア信号を受信することを含む。ステップＳ２１０は、受信機位置を計算するために（ステップＳ２２０において受信された）位相補正信号とともに使用され得る、位相測定値および擬似距離測定値をモバイル受信機に提供するように機能する。ナビゲーション受信機キャリア信号は、好ましくは、Ｌ１周波数（１５７５．４２ＭＨｚ）において受信されるが、追加または代替として、Ｌ２周波数（１２２７．６０ＭＨｚ）または任意の他の好適な周波数において受信され得る。ステップＳ２１０において受信されるナビゲーション衛星キャリア信号は、ＧＰＳ信号、ＧＬＯＮＡＳＳ信号、ガリレオ信号、ＳＢＡＳ信号および／または衛星によって送信される任意の他の好適なナビゲーション信号を含み得る。

ステップＳ２１０は、好ましくは、ＲＦアンテナにおいて（ＲＦ信号である）ナビゲーション衛星キャリア信号を受信することと、信号をデジタル・ベースバンド信号に変換することとを含む。このデジタル・ベースバンド信号は、好ましくは、ステップＳ２１０による２つのタスク、すなわち、（標準的なＧＮＳＳ飛行時間技法を使用して）受信機から衛星までの擬似距離を計算することと、キャリア信号の相対位相を測定することとのために使用される。

ステップＳ２１０は、好ましくは、複数の衛星について実施される。複数の衛星からの擬似距離および位相データの使用は、後のセクションにおいて説明されるように、より正確な測位を提供することができる。

受信機キャリア信号が、Ｌ１周波数とＬ２周波数の両方において受信された場合、ステップＳ２１０は、ビート信号を作り出すために、各衛星についてＬ１周波数信号とＬ２周波数信号を組み合わせることを含み得る。得られた信号（換言すれば、ビート信号）は、Ｌ１信号またはＬ２信号のいずれかよりも著しく低い中心周波数（～３４７．８２ＭＨｚ）を有し、これは、所与のプリオールについて、可能な整数アンビギュイティ値のより小さいセットを可能にする（たとえば、Ｌ１信号について｜Ｎ｜≦１０の場合、例示的なビート信号について｜Ｎ｜≦２）。得られた信号は、追加または代替として、他の望ましいプロパティ（たとえば、電離層誤差の低減）を所有し得る。

好ましい実施形態の変形形態では、方法２００は、ステップＳ２１１、すなわち、受信機からリモート・コンピュータ（たとえば、基準局にあるコンピュータ、クラウド・コンピューティング・サーバ）にキャリア信号データ（たとえば、擬似距離および／または位相データ）を送信することを含む。この変形形態では、ステップＳ２２０～Ｓ２４０は、追加として、リモート・コンピュータ上で実施され得る。

ステップＳ２２０は、基準局から位相補正値（または位相観測値）信号を受信することを含む。ステップＳ２２０は、所与の衛星信号について、モバイル受信機のロケーションを決定するために使用される位相補正情報を受信するように機能する。ステップＳ２２０は、好ましくは、ステップＳ２１０において受信された各衛星信号について位相補正情報を受信することを含むが、追加または代替として、ステップＳ２１０において受信された衛星信号のサブセットのみについて位相補正情報を受信することを含み得る。

ステップＳ２２０が、ステップＳ２１０における衛星信号のサブセットのみについて位相補正情報を受信することを含む場合、ステップＳ２２０は、位相補正情報がそれについて受信されない、衛星信号のサブセットのうちのいずれかについて位相補正情報を推定することを含み得る。

ステップＳ２２０は、少なくとも１つの基準局から位相補正情報を受信することを含むが、追加の基準局から位相補正情報を受信することをも含み得る。

ステップＳ２２０は、１つの基準局からいくつかの衛星について位相補正情報を受信し、別の基準局から他の衛星について位相補正情報を受信することを含み得る。追加または代替として、ステップＳ２２０は、単一の衛星信号について複数の基準局から位相補正情報を受信することを含み得る。

ステップＳ２２０は、好ましくは、ＵＨＦ無線を介して（たとえば、９１５ＭＨｚにおいて）位相補正信号を受信することを含むが、追加または代替として、任意の好適な通信媒体（たとえば、インターネット接続、セルラー接続）を介して位相補正信号を受信することを含み得る。

位相補正信号は、好ましくは、（基準局において測定された）キャリア信号位相、および基準局ロケーション情報（またはロケーションにリンクされた他の識別情報）を含む。位相補正信号は、追加として、基準局からの擬似距離データ、測位コード・データ、または任意の他の適切なデータを含み得る。

位相補正信号は、好ましくは、ＲＴＣＭｖ３メッセージとしてフォーマットされるが、追加または代替として、任意の好適な規格または方法に従ってフォーマットされ得る。位相補正信号を送信するために使用される基準局は、専用のＲＴＫ基準局、連続動作基準局（ＣＯＲＳ）、（仮想基準局解を含む）ネットワークＲＴＫ解、または任意の他の好適な基準局を含み得る。

ステップＳ２３０は、整数位相アンビギュイティを計算することを含む。ステップＳ２３０は、基準局において受信された衛星キャリア信号と、モバイル受信機において受信された衛星キャリア信号との間の位相の絶対差分の決定を可能にするように機能し、これは、基準局に対するモバイル受信機の位置が計算されることを可能にする。

整数位相アンビギュイティは、好ましくは、擬似距離および相対位相の二重差分測定値を使用して計算される。二重差分測定値は、好ましくは、受信機と基準値の差について値の差を取ることによって計算される。たとえば、２つの衛星（衛星１および２）についての擬似距離および位相の二重差分測定値は、
ρ_１２＝（ρ_ｍｒ－ρ_ｒｅｆ）_ｉ＝１－（ρ_ｍｒ－ρ_ｒｅｆ）_ｉ＝２
φ_１２＝（φ_ｍｒ－φ_ｒｅｆ）_ｉ＝１－（φ_ｍｒ－φ_ｒｅｆ）_ｉ＝２
とモデル化され得、ここで、ｉは、衛星インデックスであり、ρ_ｍｒ、φ_ｍｒは、モバイル受信機における擬似距離および位相測定値であり、ρ_ｒｅｆ、φ_ｒｅｆは、基準局における擬似距離および位相測定値である。

より詳細には、ベクトルｂだけ分離されたモバイル受信機および基準局について、擬似距離ρおよび位相φのための二重差分式は、

と書かれ得、ここで、ｅ_ｎは、衛星ｎへの単位見通し線ベクトルであり、ε_ρは、ノイズを表し、λは、キャリア信号の波長であり、Ｎは、整数位相アンビギュイティである。二重差分測定値の使用は、衛星時計誤差、受信機時計誤差、および何らかの大気誤差の打消しを可能にする。

ステップＳ２３０は、好ましくは、２つのサブステップ、すなわち、仮説のセットを生成することＳ２３１と、仮説のセットに対して仮説検定を実施することＳ２３２とを含む。追加または代替として、Ｓ２３０は、任意の数またはタイプのステップを使用して、整数位相アンビギュイティＮを計算することを含み得る。

ステップＳ２３１は、Ｎについて可能な値のセットをもたらし、ならびにそのセットに対して反復改良を実施するように機能する。ステップＳ２３１は、好ましくは、カルマン・フィルタ・プロセスを使用して、Ｎについて可能な値のセットをもたらすことを含む。

カルマン・フィルタは、一連の雑音の多い測定値に基づいて線形動的システムの状態を推定する、再帰的フィルタである。一般的な形式では、測定式は、
ｚ_ｉ＝Ｈ_ｉｘ_ｉ＋ｖ_ｉ
として現れ、ここで、ｚ_ｉは、時間（またはステップ）ｉにおける測定値であり、ｘ_ｉは、真状態であり、ｖ_ｉは、（ゼロ平均、および知られている共分散をもつ）観測値ノイズであり、Ｈ_ｉは、観測空間に真状態空間をマッピングする観測モデルである。カルマン・フィルタ・モデルは、さらに、
ｘ_ｉ＝Ｆ_ｉｘ_ｉ－１＋ｗ_ｉ
よって与えられる異なる時間における状態の間に関係があると仮定し、ここで、ｗ_ｉは、（同じくゼロ平均、および知られている共分散をもつ）プロセス・ノイズであり、Ｆ_ｉは、時間ｉ－１における真状態を時間ｉにおける真状態にマッピングする遷移モデルである。

特に、ステップＳ２３１は、好ましくは、ビアマンソーントン・フィルタとして知られているあるタイプのカルマン・フィルタを使用して、Ｎについて可能な値のセットをもたらすことを含み、追加または代替として、ステップＳ２３１は、Ｎについて可能な値をもたらすために、任意の好適なプロセスを使用し得る。

以下の式、すなわち、

で開始し、
・共分散Σをもつ正規分布ランダム変数ｘ上で動作する任意の行列Ａについて、ランダム変数ｙ＝Ａｘは、共分散ＡΣＡ^Ｔを有し、
・行列Ａについて、ベクトルｘ∈Ｋｅｒ［Ａ］がそれについてプロパティ０＝Ａｘを有する部分空間Ｋｅｒ［Ａ］があり、
行列Ｑ_ｉは、０＝Ｑ_ｉＤＥ_ｉおよびこの行列が、第２の式、すなわち、

を形成するために適用され得るように構築され得ることに留意されたい。

この式は、位相変化および擬似距離を、（基線ベクトルｂを含まない）Ｎに直接関連させる。この式は、対応する動的遷移モデルを用いないステップＳ２３１のカルマン・フィルタの測定式として使用され得る。（カルマン・フィルタにかけられた基線を計算することを試みる代わりに）Ｎの値を直接計算することは、Ｎが一定であり、動的遷移モデルが必要とされないので、基線状態がフィルタから取り除かれることを可能にする。動的遷移モデルのための要件を取り除くことは、解を計算するために必要とされる時間および／またはメモリを実質的に低減することができ、追加として、ダイナミック・モデルにおいて起こり得る誤差は、Ｎの推定値の誤差として言い抜けされ得ない。

Ｑ_ｉを計算することは、ＤＥ_ｉ中に含まれている見通し線ベクトルの知識を必要とする。ステップＳ２３１は、好ましくは、（前の計算において直接計算されなかったが、位相測定のセットおよびＮについての推定値を使用して見つけられ得る）ｂの推定値から、見通し線ベクトルを計算することを含む。ｂの推定値は、好ましくは、ステップＳ２４０におけるように見つけられるが、追加または代替として、任意の好適な方法によって見つけられ得る。追加または代替として、ステップＳ２３１は、基準局データから、または任意の他の好適な様式で見通し線ベクトルを計算することを含み得る。

見通し線ベクトルの特定のセットについて、Ｑ_ｉは、好ましくは、それの行が、ＤＥの左零空間またはＫｅｒ［ＤＥ^Ｔ］のための基礎を形成する行列を生成することによって計算される。この生成は、好ましくは、ＱＲ分解を介して行われるが、追加または代替として、特異値分解または任意の他の好適な方法を使用して実施され得る。

これらの式から、仮説のセットが生成され得る。アンビギュイティ・ベクトルＮに起因する測定値は、正規分布であり、以下の式、すなわち、

によって与えられる平均値を有することが予想される。対応する共分散は、ステップＳ２３１のカルマン・フィルタの結果から決定され、（測定モデルから直接導出された共分散と比較して）可能性がある仮説のセットを低減する。この情報から、仮説のセットの分布が見つけられ得る。

理想的には、特定の信頼区間内のすべての仮説が検定される。この区間内に含まれている仮説（以下、検定セットと呼ばれる）の数は、Ｎ分布についての共分散に依存する。Ｎは、モバイル受信機の位置を決定するために、いくつかの衛星について計算される必要があるので、検定される必要がある仮説の総セットは、各衛星の関連付けられたＮ値についての共分散と、衛星の数の両方に依存する。

仮説は、好ましくは、共分散行列によって定義された楕円体によって（特定の信頼区間について）画定される。共分散行列によって定義された楕円体は、しばしば、非常に細長く、時間および計算集約的仮説生成プロセスを生じる。このプロセスを実施するために必要とされる時間および計算リソースを低減するために、ステップＳ２３１は、図９中に示されているように、仮説探索空間に対して無相関化再パラメータ化を実施することを含み得る。この再パラメータ化を実施することは、細長い楕円体が近似回転楕円面に変換されるように、仮説空間を変換し、この変換は、仮説が実質的により容易に識別されることを可能にする。仮説は、次いで、元の座標空間に戻されるように逆変換（元の再パラメータ化の逆）によって変換され得る。

ステップＳ２３１は、好ましくは、モバイル受信機上のメモリ・リミットに従って、検定セットについて仮説を生成することを含む。たとえば、受信機が、仮説を記憶するために６４ｋＢのメモリを採用し、８つの衛星について初期仮説を記憶することが、７０ｋＢを必要とする（７つの衛星について初期仮説を格納することが、５０ｋＢのみを必要とする）場合、ステップＳ２３１は、７つの衛星について初期仮説のセットを生成することと、次いで、７つの衛星についての初期仮説のうちの十分なものがなくされた後、第８の衛星について仮説を追加することとを含み得る。Ｓ２３１は、追加または代替として、メモリが、少なくとも４つの衛星について何らかのしきい値信頼度レベルにおいて検定セットを格納することができないほどに現在の共分散が大きい場合、仮説を生成する前に、カルマン・フィルタの推定値の共分散が縮小するのを待つことを含み得る。

ステップＳ２３１は、好ましくは、ステップＳ２３２が初めて実施される前に実施されるが、ステップＳ２３１は、検定される仮説のセットを変更するために、任意の好適な時間に再び実施され得る。たとえば、仮説の各セットについての確率は、ステップＳ２３２によって改良されるので、仮説は、ステップＳ２３１によって検定セットに追加されるか、またはそれから減じられ得る。たとえば、ステップＳ２３１が、検定セットＡをもたらし、後で、新しい衛星を含んでいる検定セットＢを追加する場合、新しい検定セットは、ＡおよびＢのカルテシアン／外積を取ることによって生成され得、ここで、確率は、

を介して初期化され、ここで、分母は、セットＢにおける仮説の数であり、Ｐ（Ａ）は、ステップＳ２３２において生成されたＡの確率である。ステップＳ２３２は、（ステップＳ２３２が、好ましくは、絶対確率の反対の相対確率をトラッキングするので）Ｐ（Ａ，Ｂ）＝Ｐ（Ａ）を介して確率を初期化することを含み得る。ステップＳ２３１が、衛星をドロップすることを含む場合（たとえば、衛星が、もはやトラッキングされ得ない場合）、これは、まだセットにあるすべての仮説にわたってＰ（Ａ）＝Σ_Ｂ∈ＢＰ（Ａ，Ｂ）を介して仮説を周辺化することによって考慮され得る。ステップＳ２３２は、好ましくは、ログ空間における確率をトラッキングすることを含み、ｌ_ｉ＝ｌｎ［ｐ_ｉ］について、

である。ステップＳ２３２は、好ましくは、確率またはログ確率空間においてテイラー級数を介して

の対数項を近似することを含み、追加または代替として、対数項は、指数項が、１と比較して極めて小さいことがあるので、０と推定され得る。この近似は、計算時間および／またはメモリを低減することを生じ得る。

ステップＳ２３２は、Ｎの実効値に対応する仮説を識別するために、ステップＳ２３１によって生成された改良されたセットの仮説を検定するように機能する。ステップＳ２３１は、好ましくは、カルマン・フィルタによって生成された平均値および共分散を使用して、ＬＡＭＢＤＡまたはＭＬＡＭＢＤＡアルゴリズムを使用して仮説を生成することを含むが、追加または代替として、Ｎの任意の他の平均値または共分散推定値を使用して、あるいは任意の好適なアルゴリズムに従って仮説を生成することを含み得る。ステップＳ２３２は、好ましくは、観測値ｙが与えられると、仮説ｈについて以下のベイジアン更新式、すなわち、
ｌｎ［Ｐ_ｉ（ｈ）］＝ｌ_ｉ（ｈ）＝ｌ_ｉ－１（ｈ）＋ｌｎ［Ｐ（ｙ_ｉ｜ｈ）］－η_ｉ
の変形形態を使用して仮説を検定することを含み、ここで、

である。この式において使用されるべき変数は、好ましくは、以下の定義、すなわち、

に従って定義され、ここで、ｒ_ｉは、平均値および共分散を用いて分布される。

観測値ｙ_ｉ＝ｒ_ｉおよび仮説ｈ＝Ｎについて、前仮説更新式は、

と書かれ得、ここで、ｋ_ｉは、正規分布におけるスケーリング・ファクタである。

ステップＳ２３２は、好ましくは、最良の２つの仮説の確率の間の比が、設定されたしきい値に達するまで、上記の仮説試験を実行することを含み、追加または代替として、ステップＳ２３２は、任意の他の好適な状態（たとえば、時間）に基づいて、仮説試験を停止することを含み得る。

ステップＳ２３２は、追加または代替として、

によって与えられる仮説の関連付けられた擬似尤度が、何らかの設定しきい値よりも小さい場合、さらなる検定から仮説をドロップすることを含み得、尤度比試験は、スピードおよび数値安定性について単精度で実施され得る。追加または代替として、ステップＳ２３２は、可能性が低い仮説を取り除くために、任意の他の好適なメトリックを使用することを含み得、たとえば、何らかのしきい値を下回る（最良の仮説に対する）確率比をもつ仮説を取り除く。

ステップＳ２３２は、好ましくは、仮説Ｎごとに１回とは対照的に、観測値ステップごとに１回のみΣ_ｉおよびｒ_ｉを計算することを含み、追加または代替として、ステップＳ２３２は、任意の好適な時間にこれらを計算することを含み得る。

ステップＳ２４０は、受信機位置を計算することを含む。ステップＳ２４０は、ステップＳ２３０において計算されたＮについての値に基づいて、モバイル受信機の位置を計算するように機能する。Ｎが決定された後、モバイル受信機についての基線ベクトルｂが、ステップＳ２４０によってＮについての値および位相／擬似距離測定値から決定され、これは、基準局に対するモバイル受信機の位置を与える。基準局のロケーションが知られている場合、ステップＳ２４０は、（基準局座標にｂを適用することによって）モバイル受信機の絶対位置を計算することを含み得る。

ステップＳ２４０は、追加として、受信機位置データを送信または記憶することを含み得る。たとえば、ステップＳ２４０は、ＵＨＦ無線、インターネット、または任意の他の好適な手段を介して受信機から外部コンピュータに受信機位置データを送信することを含み得る。

方法２００のすべてのステップは、好ましくは、モバイル受信機上で実施されるが、追加または代替として、任意のステップまたはステップのセットは、リモート・プラットフォーム（たとえば、モバイル受信機がインターネット・アクセスを有する場合、クラウド・コンピューティング・サーバ）上で実施され得る。

衛星測位補正値を生成するためのシステムおよび方法の特定の例
衛星測位データの分散高密度ネットワーク処理のためのシステムは、グローバル補正モジュール、複数のローカル補正モジュール、および補正値生成器を含む。システムは、追加として、１つまたは複数の補間器を含み得る。たとえば、グローバル補正モジュールからのデータは、ローカル補正モジュールを初期化するために使用され得、ローカル補正モジュールを介して補正値生成器に受け渡され得、補正値生成器に直接受け渡され得、および／または任意の他の様式でシステムによって利用され得る。

システムは、モバイルＧＮＳＳ（グローバル・ナビゲーション衛星システム）受信機、または位置／速度／タイミング・データ補正がそれについて望まれる任意の他のＧＮＳＳ受信機によって使用されるべき補正データを生成するように機能する。そのような受信機（これ以降、モバイル受信機と呼ばれる）は、任意の衛星ナビゲーション・システム、たとえば、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオ、およびＢｅｉｄｏｕ上で動作し得る。補正データは、好ましくは、ＧＮＳＳ解精度を改善するために使用され、ＰＰＰ補正値、ＲＴＫ補正値、または（補正値生成器に関するセクションにおいて論じられる）任意の他のタイプの補正値の形態を取り得る。

補正値データの形態の柔軟性は、旧来の位置補正システムに対する、システムの固有で特徴的な態様である。（ＰＰＰにおけるように）高品質グローバル基準局の小さいセットからのみ、または（ＲＴＫにおけるように）モバイル受信機／基準局ペアのデータを比較することによって、補正値を生成することを試みるのではなく、システムは、基準局（および／または他の基準ソース）からデータを収集し、接続を生成するために直接このデータを適用する代わりに（またはそれに加えて）、データは、（グローバル補正モジュールにおける）グローバル補正モデルと、（ローカル補正モジュールにおける）いくつかのローカル補正モデルの両方を生成するために使用される。次いで、これらのモデルの出力は、任意の形態で補正データを生成するために出力を使用することができる、補正値生成器に受け渡される。さらに、補正値生成器は、補正能力（たとえば、受信機が、ＲＴＫ／ＰＰＰ補正値を処理することができるかどうか）、および個々の基地局のロケーションにかかわらず、モバイル受信機に高品質補正値を提供するために、補正値データをキャッシュし、および／または（補間器を用いて）空間的に補間し得る。

このようにして動作することによって、システムは、ＰＰＰの長い収束時間問題をほとんど受けない（ＰＰＰ受信機の場合に使用可能な）補正値のセットを提供し得、解複雑さは、（解複雑さが、少なくとも、可能なペアの数、換言すれば、Ｎ^２とともにスケーリングするＲＴＫとは異なり）直接、基準局の数Ｎとともにスケーリングする（実際、多くの現在の解は、Ｎ^３とともにスケーリングするか、またはより悪い）。さらに、補正値は、好ましくは、（特定の基準局ペアではなく）任意の数の単一の基準局に依存し得るローカル補正モデルを使用して計算されるので、補正値は、基地局の損失に対して実質的によりロバストになる。

さらに、システムのフレキシブルな性質は、（空間補間およびキャッシングなど）いくつかの機能が、ＲＴＫの場合に可能であろうよりもはるかに概括的に実施されることを可能にし、（「擬似基準局」とも呼ばれる）「仮想基準局」の概念が、ＲＴＫ内で知られているが、仮想基準局は、一般的に、リアルタイムでのＲＴＫ補正値データの補間を伴う（および前に論じられたように、誤差補正は、Ｎ^２とともに複雑さがスケーリングする）。対照的に、システムにおける補間は、グローバルおよび／またはローカル補正モデルの特定の態様に限定され得、誤差に対するさらなるロバストネスを提供し、誤差原因に関するより良い洞察を提供する。さらに、リアルタイム補正値データを必要とするＲＴＫとは異なり、モデルベース・システムは、データが限定されたとき（たとえば、基準局が突然利用不可能になったとき）でも、モデル・パラメータをキャッシュするか、または別様に保持し得る。

システムは、好ましくは、ネットワーク化された分散コンピューティング・システムの一部としてソフトウェアで実装されるが、追加または代替として、任意の様式で実装され得る。

グローバル補正モジュールは、１つまたは複数のグローバル補正モデルを維持するように機能する。グローバル補正モデルは、好ましくは、２つの機能、すなわち、グローバル誤差（換言すれば、空間において実質的に変動しないＧＮＳＳ測位の誤差）を補正することと、ローカル誤差推定値（ここで、ローカル誤差は、空間において、またはＧＮＳＳ受信機ごとに実質的に変動する誤差を指す）を誤差検査／シードすることとを達成する。ここでのシードすることとは、さらなる改良のための開始点として、粗い推定値を提供することを指すことに留意されたい。

グローバル補正モジュールは、好ましくは、基準局およびモバイル受信機からの生データ（たとえば、キャリア位相データ、擬似距離データ、基準局ロケーションなど）を入力として取るが、追加または代替として、基準局および／またはモバイル受信機からの処理されたデータ（たとえば、測位コード・データ）、あるいは任意の他のソースからのデータ（たとえば、インターネット上のＰＰＰグローバル補正値データ・ソース、製造業者または他のソースからの特定の衛星または受信機タイプのための較正データ、衛星軌道データ、衛星時計データ）を取り入れ得る。

基準局は、好ましくは、１つまたは複数の衛星受信機を有し、それらの受信機に基づいて補正値を生成する。基準局によって使用される衛星受信機の数および品質（またはアンテナ・タイプ／サイズ／ロケーションのような他のファクタ）が、基準局データの精度を決定し得る。基準局（または基準局データの他のソース、たとえば、複数の基準局からの補正データを作り出す基準ソース）は、基準局品質（たとえば、補正値の精度）、および／またはローカリティによって順序付けられるかまたはグループ化され得る（たとえば、補正値が特定のモバイル受信機について望まれる場合、基準局は、その受信機までの距離によって順序付けられるかまたはグループ化され得る）。

グローバル補正モジュールは、好ましくは、ＧＮＳＳナビゲーションに対するグローバル・パラメータの影響を明示的にモデル化する。これらのパラメータは、好ましくは、衛星時計誤差、衛星軌道誤差、衛星ハードウェア・バイアス、衛星アンテナ位相ワインドアップ、位相中心オフセット（ＰＣＯ）、および位相中心変動（ＰＣＶ）（これらのうちのすべては、衛星ごとにあるが、概して空間的に変動しない）、固結泥土タイド、固結泥土ポール・タイド、海洋潮流ローディング（これらは、空間的および時間的に変動するが、予測可能な様式でである）、ならびに電離層および対流圏影響の粗いグローバル・モデル（この場合、グローバル・モデルは、それらだけでは、電離層および対流圏影響をモデル化するほど十分に正確でないことがあるが、それらは、後の改良のための開始点を提供する）を含む。追加または代替として、グローバル補正モジュールは、モバイル受信機または基準局によって受信されたＧＮＳＳ信号に対する任意のパラメータの影響をモデル化し得る。グローバル補正モジュールは、好ましくは、追加として、少なくともいくつかのグローバル・パラメータについて不確実性推定値を維持し、追加または代替として、グローバル補正モジュールは、不確実性推定値を維持しないことがある。

グローバル・モデルを生成／更新する際に使用される受信機について、グローバル補正モジュールは、追加または代替として、それらの受信機に固有の影響、たとえば、受信機時計誤差、受信機ハードウェア・バイアス、および受信機アンテナ位相ワインドアップ／ＰＣＯ／ＰＣＶ（これらは、所与の受信機に固有であるが、ロケーションに直接依存しない）をモデル化し得ることに留意されたい。

複数のローカル補正モジュールは、ローカル補正モデルを維持するように機能する。ローカル補正モデルは、好ましくは、ＧＮＳＳ信号に対する影響の空間的にローカルな分散を、ならびに特定の受信機／基準局に固有である影響を補正する。

ローカル補正モジュールは、好ましくは、単一の基準局に対応する（およびそれからデータを受信する）。いくつかの実施形態では、ローカル補正モジュールは、各基準ソースまたは局について存在し、したがって、各ローカル補正モジュールは、一意の基準ソースから入力を取る。追加または代替として、ローカル補正モジュールは、任意の様式で基準局に対応し、および／またはそれに結合し得、たとえば、ローカル補正モジュールは、特定の空間領域内のいくつかの基準局をモデル化するために使用され得る。追加または代替として、システムは、モバイル受信機に対応する１つまたは複数のローカル補正モジュールを含み得る。

ローカル補正モジュールは、好ましくは、対応する基準局／モバイル受信機からの生データ（たとえば、キャリア位相データ、測位コード・データ、基準局ロケーション、擬似距離、ナビゲーション・データ、メッセージ・データなど）を入力として取るが、追加または代替として、基準局および／またはモバイル受信機からの処理されたデータ（たとえば、ブロードキャスト・エフェメリスおよびアルマナック）、あるいは任意の他のソースからのデータを取り入れ得る。ローカル補正モジュールは、好ましくは、追加として、（たとえば、新しい基準局についてローカル補正モデルを初期化するために、および／またはローカル誤差のグローバル・コンポーネントを補償するために）グローバル補正モジュールからデータを取る。追加または代替として、ローカル補正モジュールは、任意のソースからデータを取り得る（たとえば、ローカル補正モジュールは、基準データのみを取り入れ得、グローバル補正モジュールの出力を取り入れないことがある）。

ローカル補正モジュールは、好ましくは、ＧＮＳＳナビゲーションに対するローカル・パラメータの影響を明示的にモデル化する。これらのパラメータは、好ましくは、対流圏および電離層影響（これらは、基準局に直接依存しないが、空間的に／時間的に変動する）、受信機時計誤差、受信機ハードウェア・バイアス、受信機アンテナ位相ワインドアップ／ＰＣＯ／ＰＣＶ（これらは、所与の受信機／アンテナに固有であるが、ロケーションに直接依存しない）、キャリア位相アンビギュイティ、および他の位置誤差（これは、場合によっては明示的にモデル化されない影響をカバーする）を含む。追加または代替として、ローカル補正モジュールは、モバイル受信機または基準局によって受信されたＧＮＳＳ信号に対する任意のパラメータの影響をモデル化し得る。グローバル補正モジュールと同様に、ローカル補正モジュールは、追加または代替として、パラメータ不確実性推定値を維持／トラッキングし得る。

特に、ローカル補正モジュールは、好ましくは、受信機位置に応じて対流圏および電離層影響をモデル化する。

電離層影響は、モデル化することが困難であり得る。電離層影響のＧＮＳＳ信号に対する影響を、受信機ハードウェア・バイアスのものから区別することは困難であるが、電離層影響は、受信機ハードウェア・バイアスよりも時間的にすばやく変動する傾向がある。したがって、ローカル補正モジュールは、これらの影響の組合せの変化率に基づいて、電離層影響とハードウェア・バイアスの影響とを分離することを試み得る。さらに、電離層影響は、位置のみに基づくのでなく、ＧＮＳＳ信号が電離層を通して取る経路にも基づいて、著しく（および容易に予測可能な様式でではなく）変動する。したがって、電離層影響のモデルは、これらのファクタの各々を考慮に入れる必要があり得る。発明実施形態の一実装形態では、ローカル補正モジュールは、図１０Ａ中に示されているように、位置（たとえば、貫通点、ここで、受信機と衛星との間の見通し線は、大気層と交差する）と、（たとえば、信号経路についての類似物としての）貫通角度の両方に応じて、ＧＮＳＳソースごとに（たとえば、衛星ごとに）電離層影響をモデル化する。電離層影響はまた、周波数に対してモデル化され得る。さらに、電離層は、好ましくは、１つまたは複数の薄いシェルとしてモデル化されるが、電離層は、追加または代替として、任意の様式でモデル化され得る。同様に、電離層影響は、任意の様式でモデル化され得、位置および角度に応じて電離層影響をモデル化することとは対照的に、電離層影響は、図１０Ｂ中に示されているように、電離層モデルの各シェルについての貫通位置のセットに基づいてモデル化され得る。

対照的に、対流圏影響は、実質的に、（たいていの衛星周波数について）周波数の変種ではなく、さらに、対流圏影響は角度に依存するが、それらは、一般的に、予測可能な様式でそのようにする。したがって、ローカル補正モデルは、好ましくは、（１／ｃｏｓθにほぼ対応する、ここで、θは垂直からの角度である）角度についての静的補正値をもつ位置（たとえば、貫通点）のみに基づいて、対流圏影響をモデル化する。追加または代替として、対流圏影響は、任意の様式でモデル化され得る。

グローバル補正モジュールおよびローカル補正モジュールのモデルは、好ましくは、弱く結合される、すなわち、モデルにおける変化は、いずれの場合も互いに伝搬するが、減衰された様式においてである（これは、補正精度がブレーク・ダウンすることを引き起こす不良データまたは基準局損失がない、変化する状態に対する反応を可能にする）。追加または代替として、モデルは、任意の様式で結合される（またはまったく結合されない）ことがある。

グローバル補正モジュールおよびローカル補正モジュールのモデルは、好ましくは、カルマン・フィルタまたはガウス過程を介して維持／更新されるが、追加または代替として、任意の様式で維持／更新され得る。

グローバル補正モジュールおよびローカル補正モジュールは、基準ソースの任意のセットを使用し得る。たとえば、ローカル補正モジュールは、グローバル補正モジュールによって使用される基準ソースの厳密なサブセット（たとえば、モバイル受信機の範囲しきい値内の基準ソースのサブセット）を使用し得るか、またはグローバル補正モジュールは、ローカル補正モジュールによって使用される基準ソースの厳密なサブセット（たとえば、最も高い精度をもつローカル基準ソースのサブセット）を使用し得る。第２の例として、ローカル補正モジュールおよびグローバル補正モジュールは、重複基準ソースを使用し得る（しかし、いずれのセットも、他方のサブセットではない）。第３の例として、ローカル補正モジュールおよびグローバル補正モジュールは、基準ソースの非重複セットを使用し得る（換言すれば、それらは、基準ソースを共有しない）。同様に、これらの基準ソースは、衛星の任意のセットから衛星情報を受信し得る。

グローバル補正モジュールおよびローカル補正モジュールの出力は、「事前補正値」と呼ばれることがあり、補正データを生成するために補正値生成器によって使用可能な任意の形態で生成され得る。グローバル補正モジュールによって生成された事前補正値は、「グローバル事前補正値」と呼ばれることがあり、ローカル補正モジュールによって生成された事前補正値は、「ローカル事前補正値」と呼ばれることがある。

発明実施形態の変形形態では、グローバル補正モジュールは、いくつかの基準局ペアについてキャリア位相アンビギュイティを計算する、差分アンビギュイティ・フィクサー（ＤＡＦ）１１１を含む。この差分アンビギュイティ・フィクサーは、たとえば、より急速にグローバルおよびローカル・モデルにおいて新しい基準局を初期化するのを助けるために使用され得る。代替的に、ＤＡＦ１１１は、グローバル補正モジュールとは無関係であり得る。

補間器は、システムの変形影響を空間的に補間するように機能する。特に、補間器は、好ましくは、ローカル対流圏および電離層影響の基準局ごとのモデルを、ローカル対流圏および電離層影響のローカル（基準局とは無関係であるが、位置に依存する）モデルに変換するように機能する。たとえば、補間器は、（各々が知られている位置を有する）個々の参照ロケーションに対応する対流圏影響モデルのセットを、規則正しく離間したグリッドに変換し得る。追加または代替として、補間器は、任意の様式で（たとえば、個別のグリッドではなく対流圏／電離層影響の連続補間モデルを作り出すことによって、または図１１中に示されているように、グリッド・パターン以外の個別のポイントの何らかの他の配置を使用してなど）機能し得る。任意の補間技法が使用され得、たとえば、クリギングが使用され得る（この技法は、補間ポイントにおいて不確実性を予測することも行うという利点を有する）ことに留意されたい。一般的に、ローカル位置依存モデルは、（それが個々の基準ソースに対応する複数のモデルの出力をまとめるので）「ユニファイド位置ベース・モデル」と呼ばれることがある。

補間器は、追加または代替として、電離層影響とハードウェア・バイアスの影響とを分離するように機能し得、たとえば、ローカル補正モジュールは、電離層推定値とハードウェア・バイアス推定値の両方（随意に、これらの推定値の間の相関を特徴づける項を含む）を補間器に出力し、これらの推定値から、統一された（空間的に異なる）電離層モデルをデータに適合させることを試み得る（その後、各基準ソースについてのハードウェア・バイアス推定値は改良され得る）。たとえば、各ローカル補正モジュール（ＬＣＭ_ｉ）は、電離層補正値Ｉ_ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）およびハードウェア・バイアス補正値Ｈ_ｉを出力し得る。ローカル補正モジュールにおいて、これらの補正値は、不適切に分離され得る、たとえば、Ｉ_ｉ＝Ｉ_ｉ（ｉｄｅａｌ）＋Δ_ｉ，Ｈ_ｉ＝Ｈ_ｉ（ｉｄｅａｌ）－Δ_ｉであるが、電離層推定値は、同じモデルに適合するべきであるので、補間器は、電離層補正値とハードウェア・バイアス補正値の両方の推定値を改良するために、複数の基準ソースからの測定値を使用することができる。

補正値生成器は、モバイル受信機によって使用されるべき補正値を生成するように機能する。補正値生成器は、好ましくは、モバイル受信機によって使用可能な形式で、モバイル受信機のためのグローバル補正モジュールおよびローカル補正モジュールの出力に基づいて、補正値を生成する。たとえば、モバイル受信機が、ＰＰＰ補正値を受け入れることができる場合、補正値生成器は、ＰＰＰ補正値の形態で補正値を送り得る（とはいえ、真のＰＰＰ補正値とは対照的に、補正値生成器によって生成された補正値は、受信機位置推定値または別の空間項に依存し得る）。追加または代替として、補正値生成器は、（たとえば、仮想基準局の）ＲＴＫ補正値の形態で、または任意の他の形式（たとえば、ローカル・モデルの一部である何らかのローカル係数）で補正値を送り得る。ローカルおよびグローバル補正値は、任意の順序で起こり得る（および同期であることも非同期であることもある）ことに留意されたい。補正値生成器は、追加または代替として、位置データを補正するために、任意の様式で補正データを送るかまたは使用し得る（たとえば、補正値生成器は、位置データを入力として取り、たとえば、モバイル受信機によって実装されるべき、測位補正値ではなく、補正された位置データを生成し得る）。

補正値生成器は、好ましくは、モデル出力をキャッシュし、このキャッシュを使用して補正値を生成する。したがって、何らかのリアルタイム・データがない場合に、キャッシュされたデータは置換され得る（旧来のＲＴＫでは可能ではない）。追加または代替として、新しいパラメータは、時間内の予測された変動に基づいて推定される（たとえば、キャッシュされた値から予測される）ことがあり、または補正値生成器は、キャッシュされたおよび／または予測された出力に依拠しないことがある。

補正値生成器は、追加または代替として、入力パラメータの不確実性が与えられると、生成された補正値の推定不確実性を計算し得る（旧来のＰＰＰ／ＲＴＫ解は、これを行うことが可能ではない）。

衛星測位データの分散高密度ネットワーク処理のための方法は、基準局のセットからデータを受信することと、グローバルＧＮＳＳ補正モデルを更新することと、ローカルＧＮＳＳ補正モデルのセットを更新することと、ＧＮＳＳ補正値を生成することとを含む。

方法は、好ましくは、システムに実質的に類似した様式で機能する。

基準局のセットからデータを受信することは、システムにおいて説明されたものに実質的に類似して、グローバルおよびローカルＧＮＳＳ補正モデルを更新するために使用される入力データを受信するように機能する。

グローバルＧＮＳＳ補正モデルを更新することは、グローバル補正モジュールのものに実質的に類似してグローバル補正モデルを更新するように機能し、このモデルは、好ましくは、２つの機能、すなわち、グローバル誤差（換言すれば、空間において実質的に変動しないＧＮＳＳ測位の誤差）を補正することと、ローカル誤差推定値を誤差検査／シードすることとを達成する。更新は、好ましくは、システム説明において説明されたように実施される。

ローカルＧＮＳＳ補正モデルのセットを更新することは、ローカル補正モジュールのものに実質的に類似してローカル補正モデルを更新するように機能し、これらのモデルは、好ましくは、ＧＮＳＳ信号に対する影響の空間的にローカルな分散を、ならびに特定の受信機／基準局に固有である影響を補正する。更新は、好ましくは、システム説明において説明されたように実施される。

ＧＮＳＳ補正値を生成することは、モバイル受信機によって使用されるべきグローバルおよびローカル補正モデルから補正値を生成するように機能する。ＧＮＳＳ補正値を生成することは、好ましくは、補正値生成器に関するセクションにおいて説明されたように補正値を生成することを含み、追加または代替として、この生成プロセスの一部として、（補間器に関するセクションにおいて説明されたように）補間を実施することを含み得る。同様に、モデル出力をキャッシュすることと、このキャッシュから補正値を生成することとを含み得る。したがって、何らかのリアルタイム・データがない場合に、キャッシュされたデータは置換され得る（これは、旧来のＲＴＫでは可能ではない）。

方法は、好ましくは、システムによって実装されるが、追加または代替として、衛星位置データの分散高密度ネットワーク処理のための任意のシステムによって実装され得る。

低減外れ値衛星測位のためのシステムおよび方法の特定の例
Ｓ２４０の位置推定値は、好ましくは、Ｓ２１０において受信された観測値に基づいて、任意の数の予測および更新ステップによって計算される。たとえば、Ｓ２１０は、異なる時間に観測値を受信することを含み得、Ｓ２４０は、それらの観測値のうちのすべておよび前の位置推定値を使用して、位置推定値を生成することを含み得る。代替的に、Ｓ２４０は、観測値のサブセットのみから位置推定値を生成することを含み得る。

Ｓ２５０は、外れ値が低減された第２の受信機位置推定値を生成することを含む。Ｓ２５０は、第１の受信機位置推定値における誤った観測値（換言すれば、統計的外れ値として検出可能な誤った観測値）の影響を検出し、精度を高めるように位置推定値を変更する（より高いパフォーマンスを特徴とする第２の受信機位置推定値を生成する）ように機能する。

測定外れ値を取り除くかまたは重み付けするための技法は、従来技術（ならびに残差に基づく解または測定品質の分析）において存在するが、Ｓ２５０は、既存の技法よりも効率的に外れ値の影響を緩和し得る特定の技法を含む。たとえば、一度に単一の外れ値について緩和するための技法が存在するが、Ｓ２５０の技法は、並列に複数の外れ値について識別および／または緩和することに役立ち得る。

Ｓ２５０は、好ましくは、３つの以下の技法（スケールド残差技法、分散しきい値技法、およびハイブリッド技法）のうちの１つを使用して、外れ値観測値を検出する。外れ値観測値を検出した後、Ｓ２５０は、好ましくは、Ｓ２４０におけるのと同様の様式で第２の位置推定値を生成するが、任意の外れ値観測値を除外することを含む。追加または代替として、Ｓ２５０は、第１の位置推定値に対する更新として、否定的分散をもつ新しい観測値（検出された外れ値観測値の影響を取り除くように働く新しい観測値）を追加することによって、または任意の他の様式で第２の位置推定値を生成することを含み得る。これらは、Ｓ２５０が位置推定値に対する外れ値の影響をどのように緩和し得るかの２つの例であるが、Ｓ２５０は、追加または代替として、任意の様式（たとえば、外れ値観測値よりも強く、非外れ値観測値を重み付けすること）でこれを達成し得る。

スケールド残差技法
発明実施形態の第１の実装形態では、Ｓ２５０は、このセクションにおいて説明されるスケールド残差技法を使用して、外れ値が低減された第２の受信機位置推定値を生成することを含む。「スケールド残差技法」という用語は、本明細書で説明される技法を正確に指すためにここで造り出されたことに留意されたい（他の技法との名前のいかなる類似性も、純粋に偶然の一致によるものである）。

スケールド残差技法では、Ｓ２５０は、好ましくは、衛星データ観測値について事後残差値を計算することを含む。すなわち、観測値ｚ_ｋ、および（Ｓ２２０において計算された）事後状態推定値

について、Ｓ２５０は、好ましくは、これ以降、（測定適合後残差と呼ばれることがある）事後観測残差と呼ばれる残差、すなわち、

を計算することを含む。事後観測残差から、Ｓ２５０は、好ましくは、事後観測残差共分散、すなわち、

を計算することを含み、ここで、Ｒ_ｋは、ｎ_ｋの共分散であり、Ｐ_ｋ｜ｋは、更新された状態共分散である。

事後観測残差共分散から、事後観測残差ベクトルの分散は、

と計算され得、ここで、ＤＯＦは自由度である。ｖはＳｚと書かれ得、ここで、Ｓは、ＤＯＦと等価なトレースを有する行列であることに留意されたい。これから、

と言える。

最後に、この分散は、残差

を（たとえば、残差をそれらの関連付けられた標準偏差で、またはそれらの関連付けられた分散で除算することによって）スケーリングするために使用され得る。次いで、スケーリングされた残差は、しきい値ウィンドウ（たとえば、平均値からのプラスまたはマイナス３標準偏差に対応するもの）と比較され、しきい値ウィンドウ外にある観測値は、外れ値観測値としてフラグを付けられる。

次いで、第２の受信機位置状態が、前に説明されたように観測値の低減されたセットから生成される。

分散しきい値技法
発明実施形態の第２の実装形態では、Ｓ２５０は、このセクションにおいて説明される分散しきい値技法を使用して、外れ値が低減された第２の受信機位置推定値を生成することを含む。「分散しきい値技法」という用語は、本明細書で説明される技法を正確に指すためにここで造り出されたことに留意されたい（他の技法との名前のいかなる類似性も、純粋に偶然の一致によるものである）。

分散しきい値技法では、事後残差、事後残差共分散、および事後残差分散が、スケールド残差技法におけるように計算される。しかしながら、この技法では、事後残差分散は直接調べられる。１つまたは複数の事後残差分散が、しきい値範囲の外にある場合、これは、外れ値が観測データ中に存在し得るというしるしである。

この技法では、Ｓ２５０は、好ましくは、観測値のセットを取り除くことと、事後残差分散を再計算することとを含む。事後残差分散がしきい値レベルを下回った場合、アルゴリズムはここで停止し得るが、アルゴリズムは、代替的に、観測値の異なるセットを取り除くことを試み得る（それらのうちの少なくとも１つまたは複数がしきい値レベルを下回るまで、以下同様である）。代替的に述べると、アルゴリズムは、しきい値範囲の外の事後残差分散の数がしきい値数よりも小さくなるまで、続き得る。

代替的に、この技法では、Ｓ２５０は、いくつかのセット低減観測値（換言すれば、観測値の全セットの異なるサブセット）について事後残差分散を計算することと、最も低い分散をもつ低減セットを選定することとを含み得る。

この技法は、特に、差分測定値について有用であり得る。差分測定値は、相関しており、これにより、異なる観測値に対応する１つの観測値破損残差において外れ値を生じる可能性が高い。

次いで、第２の受信機位置状態が、前に説明されたように観測値の低減されたセットから生成される。

ハイブリッド技法
発明実施形態の第３の実装形態では、Ｓ２５０は、このセクションにおいて説明されるハイブリッド技法を使用して、外れ値が低減された第２の受信機位置推定値を生成することを含む。「ハイブリッド技法」という用語は、本明細書で説明される技法を正確に指すためにここで造り出されたことに留意されたい（他の技法との名前のいかなる類似性も、純粋に偶然の一致によるものである）。

ハイブリッド技法では、事後残差、事後残差共分散、および事後残差分散が、スケールド残差技法におけるように計算される。次いで、事後残差分散は調べられる。１つまたは複数の事後残差分散が、しきい値（注：これは、分散しきい値技法において述べられたものとは異なるしきい値であり得る）を上回る場合、Ｓ２５０は、分散しきい値技法を使用して外れ値を検出することを含むが、そうではない場合、Ｓ２５０は、スケールド分散技法を使用して外れ値を検出することを含む。追加または代替として、Ｓ２５０は、しきい値を上回る事後残差分散の数、および／またはそれらの規模に基づく任意の様式で、分散しきい値技法とスケールド分散技法との間で選択することを含み得る。

次いで、第２の受信機位置状態が、前に説明されたように観測値の低減されたセットから生成される。

これらの技法のうちの３つすべては、好ましくは、連続変数として位相アンビギュイティを扱うが、Ｓ２５０は、追加または代替として、位相アンビギュイティを整数に制約することを試み得る。たとえば、Ｓ２５０は、（たとえば、第２の位置推定値を計算した後に）位相測定残差を計算することと、それらの残差を全位相サイクルの整数倍（たとえば、２πｎ）と比較することとを含み得る。残差が近い場合、これは、誤った観測値ではなく、サイクル・スリップを示し得る。

発明実施形態の一実装形態では、Ｓ２５０は、潜在的サイクル・スリップを検出することと、（たとえば、単一の整数サイクル・スリップ値のみが、残差の値の周りの分散の知られているウィンドウ内に含まれていることを検証することによって）サイクル・スリップの値が、確実に選定され得ることを検証することと、（たとえば、サイクル・スリップ値が、残差値の分散のウィンドウ内にあることを検証することによって）残差に対してサイクル・スリップ値を検定することとを含む。ここで説明される分散の２つのウィンドウは別個であり得る（たとえば、一方が他方よりも小さいことがある）ことに留意されたい。Ｓ２５０は、次いで、サイクル・スリップを補正することを含み得る。

方法２００が、１つまたは複数のソース（たとえば、衛星、基地局）からのデータを誤りと識別した場合、方法２００は、前記ソースが「不健康」であり得るというフラグを付けるかまたは別様に通知を提供することを含み得ることに留意されたい。さらに、方法２００は、これらのソースからの観測値を放念するかまたは別様に重み付けし得る。

方法２００は、好ましくは、システム１００によって実装されるが、追加または代替として、衛星位置データの処理のための任意のシステムによって実装され得る。

好ましい実施形態の方法、およびそれらの変形形態は、コンピュータ可読命令を記憶するコンピュータ可読媒体を受けるように構成された機械として少なくとも部分的に具現および／または実装され得る。命令は、好ましくは、高完全性衛星測位のためのシステムと好ましくは統合されたコンピュータ実行可能コンポーネントによって実行される。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハード・ドライブ、フロッピー・ドライブ、あるいは任意の好適なデバイスなど、任意の好適なコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。コンピュータ実行可能コンポーネントは、好ましくは、汎用または特定用途向けプロセッサであるが、任意の好適な専用ハードウェアまたはハードウェア／ファームウェア組合せデバイスが、代替または追加として、命令を実行することができる。

当業者が、前の詳細な説明から、ならびに図および特許請求の範囲から認識するように、改変および変更が、以下の特許請求の範囲において定義されている本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の好ましい実施形態に対してなされ得る。

Claims (46)

1. 受信機位置を決定するためのシステムであって、
   ・○■基準局の第１のセットに関連付けられた基準局観測値の第１のセットと、基準局の第２のセットに関連付けられた基準局観測値の第２のセットとを受信することと、
   ■基準局観測値の前記第１のセット、および基準局観測値の前記第２のセット中の所定のイベントを検出することと、
   ■前記所定のイベントが検出されたとき、前記所定のイベントの影響を緩和することと
   を行うように構成された基準局観測モニタと、
   ○基準局観測値の前記第１のセットに基づいて、補正値を生成するように構成されたモデル化エンジンと、
   ○基準局観測値の前記第２のセットに基づいて、前記モデル化エンジンによって生成された前記補正値を検証するように構成された信頼性エンジンと
   を備えるリモート・サーバと、
   ・受信機と並置されたコンピューティング・システム上で実行する測位エンジンであって、前記測位エンジンは、
   ○少なくとも１つの衛星コンスタレーションに対応するグローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信するように構成された観測モニタと、
   ○衛星観測値の前記セットと、前記検証された補正値とに基づいて、実数値キャリア位相アンビギュイティ推定値を決定するように構成された浮動フィルタと、
   ○前記実数値キャリア位相アンビギュイティ推定値を、整数値キャリア位相アンビギュイティに固定するように構成された整数固定モジュールであって、ここにおいて、前記整数値キャリア位相アンビギュイティが、マルチステップ・プロセスにおいて検証される、整数固定モジュールと、
   ○前記それぞれの整数値キャリア位相アンビギュイティが取り除かれた前記衛星観測値に基づいて、前記受信機の位置を推定するように構成された位置フィルタであって、ここにおいて、前記推定位置の完全性リスクおよび保護レベルが、前記マルチステップ・プロセスの検証ステップに依存する、位置フィルタと
   を備える、測位エンジンと
   を備え、
   ここにおいて、前記測位エンジンが、衛星観測値の前記セット中の所定のイベントを検出し、衛星観測値の前記セット中の前記所定のイベントが検出されたとき、衛星観測値の前記セット中の前記所定のイベントの影響を緩和するように構成された、
   システム。
2. 前記信頼性エンジンは、
   ・前記補正値を使用して、基準局観測値の前記第２のセットを補正することと、
   ・基準局観測値の前記補正された第２のセットの残差を決定することと、
   ・前記残差がしきい値よりも小さいとき、前記補正値を検証することと
   によって前記補正値を検証するように構成された、請求項１に記載のシステム。
3. 前記測位エンジンが、差キャリア位相測定値を使用して、前記受信機の速度を推定するように構成された速度フィルタをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
4. 前記位置フィルタおよび前記速度フィルタのうちの少なくとも１つが、アドバンスト受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＲＡＩＭ）アルゴリズムを使用して、前記推定位置の前記保護レベルおよび前記速度を決定するようにさらに構成された、請求項３に記載のシステム。
5. 前記ＡＲＡＩＭアルゴリズムは、前記それぞれの整数値キャリア位相アンビギュイティが取り除かれた前記衛星観測値からのキャリア位相測定値に基づいて、前記保護レベルを決定する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記マルチステップ・プロセスが、第１の検証ステップ、第２の検証ステップ、および第３の検証ステップを備えるスリー・ステップ・プロセスに対応する、請求項１に記載のシステム。
7. ・前記第１の検証ステップの前に、前記推定位置の前記完全性リスクおよび前記保護レベルが指定されず、
   ・前記第１の検証ステップの後に、および前記第２の検証ステップの前に、前記完全性リスクが、せいぜい１０^－４／時であり、前記保護レベルが、せいぜい２メートル（ｍ）であり、
   ・前記第２の検証ステップの後に、および前記第３の検証ステップの前に、前記完全性リスクが、せいぜい１０^－６／時であり、前記保護レベルが、せいぜい２ｍであり、
   ・前記第３の検証ステップの後に、前記完全性リスクが、せいぜい１０^－７／時であり、前記保護レベルが、せいぜい３ｍである、
   請求項６に記載のシステム。
8. 慣性ナビゲーション・システム（ＩＮＳ）からの入力に基づいて、前記受信機のデッド・レコニング位置を決定するように構成されたデッド・レコニング・モジュールであって、ここにおいて、グローバル・ナビゲーション衛星の前記セットのうちの１つまたは複数の衛星に対応する１つまたは複数の信号が受信されないとき、前記推定位置が、前記デッド・レコニング位置に対応する、デッド・レコニング・モジュールをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
9. グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の位置を決定するための方法であって、前記方法は、
   ・リモート・サーバにおいて、
   ○基準局の第１のセットに関連付けられた基準局観測値の第１のセットを受信することと、
   ○所定のイベントの第１のセットを検出することと、
   ○所定のイベントの前記第１のセットのうちの少なくとも１つの所定のイベントが検出されたとき、前記検出された所定のイベントの影響を緩和することと、
   ○基準局観測値の前記第１のセットに基づいて、大気モデルを生成することと、
   ○前記大気モデルに基づいて、補正値を決定することと、
   ○基準局の第２のセットに関連付けられた基準局観測値の第２のセットを使用して、前記補正値を検証することと、
   ・前記ＧＮＳＳ受信機と並置されたコンピューティング・システムにおいて、
   ○前記リモート・サーバから、前記検証された補正値を受信することと、
   ○少なくとも１つの衛星コンスタレーションに対応するグローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信することと、
   ○前記検証された補正値に部分的に基づいて、衛星観測値の前記セットについてキャリア位相アンビギュイティを解消することと、
   ○マルチステップ検証プロセスを使用して、前記キャリア位相アンビギュイティを検証することと、
   ○所定のイベントの第２のセットを検出することと、
   ○所定のイベントの前記第２のセットのうちの少なくとも１つの所定のイベントが検出されたとき、所定のイベントの前記第２のセットのうちの前記検出された所定のイベントの影響を緩和することと、
   ○前記検証されたキャリア位相アンビギュイティに基づいて、前記ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することであって、ここにおいて、前記推定位置の完全性リスクおよび保護レベルは、前記マルチステップ検証プロセスのどのステップが、前記キャリア位相アンビギュイティを検証するために使用されるかに依存する、前記ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することと
   を備える、方法。
10. 前記補正値を検証することは、
    ・前記補正値を使用して、基準局観測値の前記第２のセットを補正することと、
    ・補正された衛星観測値の前記セットについて残差を決定することと、
    ・前記残差が、補正検証しきい値を下回るとき、前記補正値を検証することと
    を備える、請求項９に記載の方法。
11. 前記大気モデルを生成することが、
    ・ＰＰＰフィルタを使用して、基準局の前記第１のセットのうちの各基準局に関連付けられた大気遅延を推定することと、
    ・前記大気モデルを生成するために、各基準局に関連付けられた前記大気遅延の間を補間することと
    を備える、請求項９に記載の方法。
12. 前記マルチステップ検証プロセスは、
    ・第１の検証ステップであって、ここにおいて、前記キャリア位相アンビギュイティが、同時に検証される、第１の検証ステップと、
    ・前記第１の検証ステップの後の第２の検証ステップであって、ここにおいて、グローバル・ナビゲーション衛星の前記セットのうちの衛星の第１のサブセットに対応するキャリア位相アンビギュイティの第１のサブセットが、同時に検証され、グローバル・ナビゲーション衛星の前記セットのうちの衛星の第２のサブセットに対応するキャリア位相アンビギュイティの第２のサブセットが、同時に検証される、第２の検証ステップと、
    ・前記第２の検証ステップの後の第３の検証ステップであって、ここにおいて、前記第２の検証ステップが、少なくとも２回繰り返される、第３の検証ステップと
    を備える、請求項９に記載の方法。
13. 衛星の前記第１のサブセットが、第１の衛星コンスタレーションに対応し、衛星の前記第２のサブセットが、前記第１の衛星コンスタレーションとは異なる第２の衛星コンスタレーションに対応する、請求項１２に記載の方法。
14. 前記ＧＮＳＳ受信機の前記位置の前記完全性リスクおよび前記保護レベルは、
    ・前記キャリア位相アンビギュイティが、前記マルチステップ検証プロセスの第１の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－４および２ｍ、
    ・前記キャリア位相アンビギュイティが、前記マルチステップ検証プロセスの第２の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－６および２ｍ、ならびに
    ・前記キャリア位相アンビギュイティが、前記マルチステップ検証プロセスの第３の検証ステップに検証されたとき、それぞれ、せいぜい毎時１０^－７および３ｍ
    である、請求項９に記載の方法。
15. 前記キャリア位相アンビギュイティを解消することが、
    ・カルマン・フィルタを使用して、実数値位相アンビギュイティを決定することと、
    ・ＬＡＭＢＤＡアルゴリズムまたはＭＬＡＭＢＤＡアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して、前記実数値位相アンビギュイティを無相関化することを備える整数値位相アンビギュイティに、前記実数値位相アンビギュイティを固定することと
    を備える、請求項９に記載の方法。
16. ・所定のイベントの前記第１のセットが、環境懸念イベント、ネットワーク懸念イベント、せいぜい１ｃｍ／ｓの衛星時計ドリフト、データ異常の問題、誤ったブロードキャスト・エフェメリス、コンスタレーション障害、基準局マルチパス、および基準局サイクル・スリップのうちの少なくとも１つに対応し、
    ・所定のイベントの前記第２のセットが、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、１ｃｍ／ｓよりも大きい衛星時計ドリフト、擬似距離マルチパス、キャリア位相マルチパス、キャリア位相サイクル・スリップ、非見通し線トラッキング、誤った捕捉、ガリレオ２進数オフセット・キャリア・セカンド・ピーク・トラッキング、およびスプーフィングのうちの少なくとも１つに対応する、
    請求項９に記載の方法。
17. 前記ＧＮＳＳ受信機の前記位置を推定することとは無関係に、時間差分キャリア位相測定値を使用して、前記ＧＮＳＳ受信機の速度を推定することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
18. 前記推定位置の前記保護レベルおよび前記速度の保護レベルのうちの少なくとも１つは、前記検証されたキャリア位相アンビギュイティを使用して、アドバンスト受信機アドバンスト完全性モニタリング（ＡＲＡＩＭ）アルゴリズムを使用して決定される、請求項１７に記載の方法。
19. 前記推定位置および前記速度のうちの少なくとも１つに基づいて、車両を自動的に動作させることをさらに備え、ここにおいて、前記ＧＮＳＳ受信機が、前記車両に結合された、請求項１７に記載の方法。
20. ・グローバル・ナビゲーション衛星の前記セットのうちの１つまたは複数の衛星に対応する衛星観測値が、利用不可能であるとき、慣性ナビゲーション・システムに関連付けられたデータに基づいて、デッド・レコニングを使用して、前記ＧＮＳＳ受信機の前記位置を決定することと、
    ・前記慣性ナビゲーション・システムに関連付けられた前記データに基づいて決定された第１のデッド・レコニング位置を、第２の慣性ナビゲーション・システムに関連付けられたデータに基づいて決定された第２のデッド・レコニング位置と比較することによって、デッド・レコニングを使用して決定された前記位置を検証することと
    をさらに備える、請求項９に記載の方法。
21. 請求項１に記載のシステム又は請求項９に記載の方法を用いたリアルタイム・キネマティック衛星測位のための方法であって、
    ・モバイル受信機において、第１のナビゲーション衛星から第１のナビゲーション衛星キャリア信号を受信することと、第２のナビゲーション衛星から第２のナビゲーション衛星キャリア信号を受信することと、第３のナビゲーション衛星から第３のナビゲーション衛星キャリア信号を受信することと、第４のナビゲーション衛星から第４のナビゲーション衛星キャリア信号を受信することと、
    ・前記モバイル受信機において、基準局から第１、第２、第３、および第４の位相補正信号を受信することと、
    ・前記モバイル受信機において、擬似距離および位相の二重差分測定値から、整数位相アンビギュイティのセットを計算することであって、ここにおいて、整数位相アンビギュイティの前記セットを計算することが、カルマン・フィルタを使用して、整数位相アンビギュイティ仮説の第１のセットを生成することと、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットに対して仮説検定を実施することとを備え、ここにおいて、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することが、ビアマンソーントン・フィルタによって生成された平均値および共分散と、ＬＡＭＢＤＡアルゴリズムおよびＭＬＡＭＢＤＡアルゴリズムのうちの少なくとも１つとを使用して、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することを備え、ここにおいて、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することが、位相変化および擬似距離を、基線ベクトルを含まない整数アンビギュイティに関係付ける測定式から、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することを備え、ここにおいて、整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することが、動的遷移モデルを用いないで整数位相アンビギュイティ仮説の前記第１のセットを生成することを備える、整数位相アンビギュイティのセットを計算することと、
    ・前記モバイル受信機において、整数位相アンビギュイティの前記セットと、擬似距離および位相の前記二重差分測定値とから前記モバイル受信機の位置を計算することと
    を備える、方法。
22. 請求項２～８に記載の前記コンポーネントのうちのいずれか１つ、または請求項１０～２０に記載の前記ステップのうちのいずれか１つをさらに備える、請求項２１に記載の方法。
23. 請求項１に記載のシステム又は請求項９に記載の方法を用いてモバイル受信機のための衛星測位補正値を生成するためのシステムであって、
    基準ソースの第１のセットから、測位コード・データおよびキャリア位相データのうちの少なくとも１つを受信する、グローバル補正モジュールであって、ここにおいて、基準ソースの前記第１のセットからの前記測位コード・データおよびキャリア位相データが、基準ソースの前記第１のセットにおける衛星の第１のセットからの衛星信号の受信から生じ、ここにおいて、前記グローバル補正モジュールが、グローバル事前補正値のセットを生成する、グローバル補正モジュールと、
    基準ソースの第２のセットから、測位コード・データおよびキャリア位相データのうちの少なくとも１つを受信することであって、ここにおいて、基準ソースの前記第２のセットからの前記測位コード・データおよびキャリア位相データが、基準ソースの前記第２のセットにおける衛星の第２のセットからの衛星信号の受信から生じる、測位コード・データおよびキャリア位相データのうちの少なくとも１つを受信することと、
    前記モバイル受信機と、衛星の前記第２のセットの各々との間の見通し線についての貫通角度に、静的補正値を適用することと、
    ローカル事前補正値のセットを生成することと
    を行うローカル補正モジュールと、
    グローバル事前補正値の前記セットと、ローカル事前補正値の前記セットと、前記静的補正値とに基づいて、前記モバイル受信機のための測位補正値を生成する補正値生成器と
    を備える、システム。
24. 請求項２～８に記載の前記コンポーネントのうちのいずれか１つ、または請求項１０～２０に記載の前記ステップのうちのいずれか１つをさらに備える、請求項２３に記載の方法。
25. 請求項１に記載のシステム又は請求項９に記載の方法を用いたグローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の低減外れ値衛星測位のための方法であって、
    前記ＧＮＳＳ受信機において、衛星測位観測値のセットを受信することと、
    衛星測位観測値の前記セットから、第１の受信機位置推定値を生成することと、
    衛星測位観測値の前記セットおよび前記第１の受信機位置推定値から、事後観測残差値のセットを生成することと、
    事後観測残差値の前記セットに基づいて、ハイブリッド技法を使用して、統計的外れ値として、前記衛星測位観測値のサブセットを識別することと、
    前記統計的外れ値の影響を緩和することと、
    前記統計的外れ値の前記影響を緩和した後に、前記第１の受信機位置推定値よりも高い精度を有する第２の受信機位置推定値を生成することであって、ここにおいて、前記より高い精度が、前記統計的外れ値の前記影響を緩和することの結果である、第２の受信機位置推定値を生成することと
    を備える、方法。
26. 請求項２～８に記載の前記コンポーネントのうちのいずれか１つ、または請求項１０～２０に記載の前記ステップのうちのいずれか１つをさらに備える、請求項２５に記載の方法。
27. グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の位置を決定するための方法であって、前記方法が、
    ・グローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信することと、
    ・衛星観測値の前記セットについてキャリア位相アンビギュイティを解消することと、
    ・マルチステップ検証プロセスを使用して、前記キャリア位相アンビギュイティを検証することと、
    ・所定のイベントを検出することと、
    ・前記所定のイベントを検出したことに応答して、前記検出された所定のイベントの影響を緩和することと、
    ・前記検証されたキャリア位相アンビギュイティに基づいて、前記ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することであって、ここにおいて、前記推定位置の完全性リスクおよび保護レベルは、前記マルチステップ検証プロセスのどのステップが、前記キャリア位相アンビギュイティを検証するために使用されるかに依存する、前記ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することと
    を備える、方法。
28. ・基準局の第１のセットにおいて記録された衛星観測値のセットに基づいて、ＧＮＳＳ補正値のセットを生成することと、
    ・基準局の第２のセットにおいて記録された衛星観測値の第２のセットに対して、前記ＧＮＳＳ補正値を検証することとをさらに備える、請求項２７に記載の方法。
29. 基準局の前記第１および第２のセットが別個である、請求項２８に記載の方法。
30. 前記完全性リスクが、せいぜい１０^－７／時である、請求項２７に記載の方法。
31. 前記所定のイベントが、コード・キャリア非コヒーレンシ、衛星時計ステップ誤差、１ｃｍ／ｓよりも大きい衛星時計ドリフト、擬似距離マルチパス、キャリア位相マルチパス、キャリア位相サイクル・スリップ、非見通し線トラッキング、誤った捕捉、ガリレオ２進数オフセット・キャリア・セカンド・ピーク・トラッキング、またはスプーフィングのうちの少なくとも１つに対応する、請求項２７に記載の方法。
32. 前記マルチステップ検証プロセスが、第１の検証ステップを備え、ここにおいて、前記キャリア位相アンビギュイティが、同時に検証される、請求項２７に記載の方法。
33. 前記マルチステップ検証プロセスが、第１の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の整数キャリア位相アンビギュイティ、および第２の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の整数キャリア位相アンビギュイティを検証することを備える第２の検証ステップを備える、請求項３２に記載の方法。
34. 時間差分キャリア位相測定値を使用して、前記ＧＮＳＳ受信機の速度を推定することをさらに備える、請求項２７に記載の方法。
35. 前記キャリア位相アンビギュイティ解消のためのリスクを決定することをさらに備え、ここにおいて、前記リスクが、不正確なキャリア位相アンビギュイティ解消についての確率に対する上限に対応する、請求項２７に記載の方法。
36. 前記キャリア位相アンビギュイティ解消についての最大リスクが、モンテ・カルロ・シミュレーションを使用して決定される、請求項３５に記載の方法。
37. グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の位置を決定するための方法であって、前記方法が、
    ・基準局の第１のセットに関連付けられた基準局観測値の第１のセットを受信することと、
    ・所定のイベントについて基準局観測値の前記第１のセットを監視することと、
    ・前記所定のイベントを検出したことに応答して、基準局観測値の前記第１のセット中の前記検出された所定のイベントの影響を緩和することによって、基準局観測値の所定イベント緩和セットを生成することと、
    ・基準局観測値の前記所定イベント緩和セットに基づいて、補正値を決定することと、
    ・基準局の第２のセットに関連付けられた基準局観測値の第２のセットを使用して、前記補正値を検証することと、
    ・グローバル・ナビゲーション衛星のセットから、衛星観測値のセットを受信することと、
    ・前記検証された補正値に部分的に基づいて、衛星観測値の前記セットについてキャリア位相アンビギュイティを解消することと、
    ・前記キャリア位相アンビギュイティに基づいて、前記ＧＮＳＳ受信機の位置を推定することと
    を備える、方法。
38. 前記推定位置が、せいぜい毎時１０^－４の完全性リスクを備える、請求項３７に記載の方法。
39. 前記所定のイベントが、環境懸念イベント、ネットワーク懸念イベント、せいぜい１ｃｍ／ｓの衛星時計ドリフト、データ異常の問題、誤ったブロードキャスト・エフェメリス、コンスタレーション障害、基準局マルチパス、または基準局サイクル・スリップのうちの少なくとも１つに対応する、請求項３７に記載の方法。
40. 前記補正値を検証することは、
    ・前記補正値を使用して、基準局観測値の前記第２のセットを補正することと、
    ・補正された衛星観測値の前記セットについて残差を決定することと、
    ・前記残差が、補正検証しきい値を下回るとき、前記補正値を検証することと
    を備える、請求項３７に記載の方法。
41. 前記補正値を決定することが、
    ・フィルタを使用して、基準局の前記第１のセットのうちの各基準局に関連付けられた遅延を推定することと、
    ・大気モデルを生成するために、各基準局に関連付けられた前記遅延の間を補間することと
    によってモデルを生成することを備える、請求項３７に記載の方法。
42. 前記フィルタが、精密点測位フィルタを備える、請求項４１に記載の方法。
43. 前記キャリア位相アンビギュイティを解消することが、第１の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の整数キャリア位相アンビギュイティ、および第２の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の整数キャリア位相アンビギュイティを検証することを備える、請求項３７に記載の方法。
44. ・前記第１の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の前記整数キャリア位相アンビギュイティを検証することが、前記補正値を直接適用することを備え、
    ・前記第２の衛星コンスタレーションに関連付けられた衛星観測値の前記整数キャリア位相アンビギュイティを検証することが、残差領域オフセットをもつ前記補正値を適用することを備える、
    請求項４３に記載の方法。
45. 前記残差領域オフセットが、基準局観測値の前記第２のセットに前記補正値を適用することに基づいて推定される、請求項４４に記載の方法。
46. 前記所定のイベントについて基準局観測値の前記第１のセットを監視することが、スケールド残差技法、分散しきい値技法、またはハイブリッド技法のうちの１つを使用して、外れ値について基準局観測値の前記第１のセットを監視することを備える、請求項３７に記載の方法。

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