TWI390233B - 用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法及裝置 - Google Patents

用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法及裝置 Download PDF

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TWI390233B
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    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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Description

用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法及裝置
本發明係關於全球導航衛星系統(Global Navigation Satellite System，GNSS)的軌跡預測(trajectory prediction)。
對於全球導航衛星系統(GNSS)(例如GPS)接收器來說，靈敏度為評判其性能的主要標準。首次定位時間(Time to First Fix，TTFF)對於接收器靈敏度而言係為一具有代表性的標準。為加速TTFF，發展出一種稱為輔助全球定位系統(Assisted Global Positioning System，AGPS)的技術以用於提高TTFF特性。在AGPS系統中，向遠程接收器(remote receiver)提供輔助資訊(assistant information)，以使該遠程接收器能夠在縮短的時脈週期內確定衛星的位置。輔助資訊當中的一個重要部分為衛星導航訊息(satellite navigation message)，例如星曆表(ephemeris)，或衛星軌跡預測資料(satellite trajectory prediction data)。
藉由使用來自參考地面站(reference ground network stations)的大量測距觀測資料(ranging observations)，可以 實施軌道測定技術(orbit determination technology)以及衛星軌跡預測，其中，來自參考地面站的測距觀測量亦可簡稱為地面觀測資料(ground observations)。在實作中，地面觀測資料的處理是很複雜的，因此需要強大的計算能力來執行此處理。如所知道的，由於衛星軌跡預測模型並不完美，所以在衛星軌跡延伸(satellite trajectory extension)中，即，衛星軌跡預測中，一定存在著一些預測誤差。因此，不能無限地延伸衛星軌跡的預測。當前能夠預測未來7至30日的衛星軌跡。
由於上述原因，僅有具有高計算能力的裝置，例如伺服器(server)，才足以支援衛星軌跡預測。該伺服器計算所預測的衛星軌跡，並將所計算的衛星軌跡或等效資料組(equivalent data set)傳遞至AGPS伺服器。然後，通過連接，AGPS伺服器將衛星軌跡預測或等效資料組提供給使用者。依據習知的技術方案，在行動設備中，例如個人數位助理(Personal Digital Assistant，PDA)或智能手機或類似裝置，亦很難執行衛星軌跡預測程式。因此，本發明的目的之一在於提供一種可實施於且常駐(reside)於主處理器(host processor)上的用於產生衛星軌跡預測的裝置與方法，其中該主處理器可嵌入行動設備當中。
為了降低衛星軌跡預測對計算能力的要求，並且使得衛星軌跡預測能夠應用行動設備中，本發明提供一種能夠用於行動設備的衛星軌跡預測的方法及裝置。
一種用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡資料之方法，該方法使用於行動設備中，該方法包含：獲得一衛星的至少一衛星導航訊息；依據該獲得的衛星導航訊息來確定計算條件；依據該計算條件估計衛星軌跡預測模型的複數個參數；以及藉由使用該估計的衛星軌跡預測模型計算一組衛星軌跡延伸資料。
一種用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，該裝置使用於一行動設備中，該裝置包含：介面，用於獲得一衛星的至少一衛星導航訊息；以及微處理器，用於依據該衛星導航訊息來確定計算條件，依據該計算條件估計 衛星軌跡預測模型的複數個參數，以及藉由使用該衛星軌跡預測模型計算一組衛星軌跡延伸資料。
本發明提供的衛星軌跡預測的方法及裝置，能夠降低衛星軌跡預測對計算能力的要求，並能夠應用於行動設備當中。
第1圖所示為舉例說明依據本發明的行動設備100的示意圖。行動設備100包括用於接收GNSS衛星信號的天線(或天線組)10以及如本領域所廣泛知曉的GNSS接收器20。行動設備100更包括主機裝置(host device)30，其中，主機裝置30可以為PDA、行動電話、可攜式多媒體播放器或類似裝置的主機部分。主機裝置30具有I/O介面32，嵌入的微處理器35，以及記憶體37。
請參照第2圖，第2圖所示為依據本發明的用於預測衛星軌跡延伸資料的方法的流程圖。在步驟S201中，GNSS接收 器20經由天線10收集廣播(broadcasting)的GNSS衛星導航訊息，例如，廣播的星曆表及/或曆書資訊以及衛星位置狀態向量及/或衛星速度狀態向量。GNSS接收器20將衛星導航訊息傳送至主機裝置30。GNSS接收器20可以僅傳遞衛星導航訊息至主機裝置30，以及嵌入於主機裝置30的微處理器35對衛星導航訊息進行解碼。備選地，GNSS接收器20可以直接解碼衛星導航訊息並將解碼後的訊息傳遞至主機裝置30。隨後，獲取的解碼後的衛星導航訊息儲存於記憶體37中。其他的衛星相關資訊全部預先儲存至主機裝置30的記憶體37中。其他的衛星相關資訊可以是，例如，衛星幾何資訊(satellite geometric information)、地球定向資訊(earth orientation information)、座標轉換資訊(coordinates transformation information)、地球重力模型(例如JGM3,EGM96...等)、太陽系星曆表(例如JPL DE200或DE405)以及潮汐模型(tidal model)。
第3圖所示為舉例說明用於行動設備100的各種衛星導航訊息源的示意圖。如第3圖所示，行動設備100亦可以從外部獲取衛星導航訊息。除了透過天線10接收廣播的星曆表以及 曆書之外，主機裝置30還通過網路或無線通訊由外部源獲取用於預測衛星軌跡延伸資料的資訊。外部源可以為，例如，軌道資料庫伺服器50或另一行動設備110。請注意，行動設備100之主機裝置30亦能夠基於其所保存的歷史資訊來預測衛星軌跡延伸資料。在執行衛星軌跡延伸資料預測之前，微處理器35亦可以檢查來自不同訊息源(例如，經由天線10而接收的廣播的星曆表以及來自另一行動設備110的資訊)的衛星導航訊息之間的一致性(consistency)。
第4圖所示為由第1圖的主機裝置30所獲得的衛星導航訊息片段(segment)的示意圖。在第4圖中，陰影標記表示獲得相應時間間隔(time interval)的衛星導航訊息片段。第4圖顯示了主機裝置30接收的廣播星曆表。例如，如第4圖中所示，對於衛星PRN01而言，已經獲得TOE(2)(亦即時間t2 至t4 的星曆表)以及TOE(2k)(亦即時間t2k 至t2k＋2 的星曆表)的星曆表片段。也就是說，已經知曉兩個離散時間間隔的衛星訊息。對於另一衛星PRN02而言，已經獲得TOE(2k)以及TOE(2n)的星曆表片段。眾所週知，星曆表的軌道精確度要好於曆書的軌道精確度。因此，只有在相鄰曆書 時間(time of almanac，TOA)內的曆書可以被使用。微處理器35隨後可以使用已知的衛星導航訊息來預測衛星軌跡的延伸部分。一般來說，多個離散的星曆表片段可以提供更加完整的衛星導航訊息資料組。但是，即使僅獲得一個星曆表片段，也可以預測延伸軌跡。相反，如果已知全部的星曆表片段及/或曆書片段，則可以預測出延伸時間更長且精度更好的衛星延伸軌跡。
第5圖為顯示藉由第3圖所示的主機裝置30收集全部TOE(2)至TOE(2n)的衛星訊息片段的示意圖。藉由第1圖所示的主機裝置30收集全部TOE(2)至TOE(2n)的衛星訊息片段是困難的。但是，通過附加源(additional source)的幫助，例如，另一行動設備110或者軌道資料庫伺服器50，則第3圖所示的主機裝置30可以比較容易地收集到全部衛星訊息片段。
請參考第2圖，在步驟S203中，微處理器35依據衛星導航訊息逐個地計算衛星弧(satellite arcs)。衛星弧表示對應於一個星曆表或者曆書片段的時間間隔內的衛星軌跡的片段。眾所週知，星曆表每兩個小時就進行更新。如果在星曆 表時間t2k 至t2k＋2 之間的任意時間開啟GNSS接收器20，一旦GNSS接收器20“命中”衛星(亦即，獲取衛星)，則獲得在TOE(2k)週期期間的星曆表。也就是說，如果接收到時間間隔TOE(2k)的星曆表，則可獲得t2k 至t2k＋2 期間的衛星弧。
第6圖為顯示由衛星導航訊息所獲得的衛星弧資訊的示意圖，其中，衛星導航訊息係例如第4圖所示的衛星PRN01所獲得的廣播星曆表。每一實曲線表明獲得對應時間間隔期間的星曆表及/或曆書，這稱為衛星弧。虛曲線表明近似的衛星軌跡。如圖所示，已知TOE(2)(亦即t2 至t4 )以及TOE(2k)(亦即t2k 至t2k＋2 )期間的衛星弧資訊。隨後，可以採用很多方案處理一組軌跡延伸資料。例如，可以將TOE(2)與TOE(2k)衛星弧結合起來以模擬相應的虛曲線部分。在此，可以忽略TOE(2)與TOE(2k)之間的衛星弧，或者，如果有必要的話，可以藉由內插機制提取該衛星弧。隨後，藉由使用上述資訊，可以預測TOE(2k)之後延伸的衛星弧。
衛星弧可以表示為位置/速度/時間(position,velocity,and time，PVT)類型或者克卜勒元素(Keplerian element)類型。 在軌道測定中，將使用橢圓軌道作為例子進行描述，其中，定義橢圓軌道特性的軌道元素(orbital element)主要包括六個克卜勒軌道元素。此六個克卜勒軌道元素分別為：半長軸(semi－major axis)元素“a”，其定義軌道尺寸；離心率(eccentricity)元素“e”，其定義軌道形狀；傾角(inclination)元素“i”，其定義為軌道面相對於地球赤道面所夾幅角；近地點幅角(argument of perigee)元素“ω”，其定義為軌道上相對於地球表面的軌道最低點；升交點赤經(right ascension of ascending node)元素“Ω”，其定義衛星於地球赤道平面上升軌道位置；以及真/平近點離角(true/mean anomaly)元素“ν”，其定義衛星於軌道面上相對於近地點(perigee)所夾的幅角，目的在於描述於軌道面上的位置。因為位置/速度向量及克卜勒軌道元素之間具有一一對應的關係，所以可以通過位置及速度向量來計算克卜勒軌道元素。本發明可使用參考時間(epoch time)上的衛星位置及速度或者在相同參考時間上的六個克卜勒軌道元素來計算(propagate)衛星軌道延伸資料。
請再次參照第2圖，在步驟S203中，微處理器35亦確定衛 星軌跡預測模型的初始計算條件(propagating condition)。藉由微處理器調整衛星軌跡預測模型的初始計算條件，可找到衛星軌跡預測模型的一優化狀態。下文將描述兩種作為本發明實施例的衛星軌跡預測模型。請注意，這些實施例不應作為對於本發明的限制。第一種衛星軌跡預測模型稱作簡化作用力模型(compact force model)，第二種稱為調整軌道模型(adjusted orbit model)。
用於描述人造地球衛星的通用軌道模型的運動方程式可用如下方程式(1)表示： 其中，第一個術語代表中心重力(central gravity)，術語為整體擾動加速度(total perturbing acceleration)。GM為重力常數與地球質量的乘積，為衛星的地球中心半徑(geocentric radius)的位置向量。一般來說，由二階微分方程求得出解析解(analytical soultion)的過程非常複雜，此二階微分方程系統不能被精確求解。因此，必須使用數值方法求解，針對此問 題可以利用簡化擾動力模型或調整軌道模型並透過計算演算法(propagation algorithm)來求得近似解。用於簡化作用力模型以及調整軌道模型的方程式均可由方程式(1)導出。
實際上，必須針對每一衛星與每一個子區間的衛星弧分別估計簡化作用力模型或調整軌道模型。因此，步驟S205以及步驟S207藉由下述方案執行。在步驟S205中，微處理器35使用計算條件以及衛星相關資訊估計衛星軌跡預測模型的複數個參數。在簡化作用力模型中，該模型可以藉由各項擾動力成分(component)計算，而得知軌道延伸所需參數值。然而，在調整軌道模型中，軌道參數代表一系列未知參數，這些未知參數可以經由軌道運動方程式(1)進行定義。上述兩種方法均會在下文做詳細描述。其中文中所提及的衛星相關資訊，包含儲存在記憶體37中的資料，例如衛星幾何資訊、坐標轉換資訊、衛星質量及體積等，對參數進行優化的程序中均會使用上述資訊。
在步驟S207中，微處理器35藉由使用初始計算條件以及簡化作用力模型或調整軌道模型的參數來使用計算單元 (propagator)(第1圖未示)來計算一組衛星軌跡延伸資料，其中計算單元係由微處理器35中建立的一組程式實施。在實作中，該組衛星軌跡延伸資料包括複數個時間週期資料。每一時間週期的時間長度至少為一小時。
在步驟S209中，微處理器35偵測計算的衛星軌跡延伸資料的有效性。如果計算的衛星軌跡延伸資料是有效的，則在步驟S211中微處理器35發送該計算的衛星軌跡延伸資料至GNSS接收器20，用於下一次獲取或追蹤衛星。使用時，可以先將衛星軌跡延伸資料轉換為等效資料並儲存，然後在後續啟動時將衛星軌跡延伸資料或等效資料發送至GNSS接收器20。有效性偵測的另一優點在於可以排除由於軌跡延伸資料過時(aged)而引起的錯誤。這樣的錯誤主要來自延伸資料與真實軌道的偏離與差異。透過有效性偵測也可防止軌跡延伸資料的誤差過大以及限制誤差的增長。
第7圖為顯示用於計算一組衛星軌跡延伸資料的簡化作用力模型方案的流程圖。在本發明的一個實施例中，對方程式(1)中的擾動術語作了更加詳細地介紹，並且簡化作用 力模型用於匯總(summarize)作用於GNSS衛星上的各種加速度。簡化作用力模型對影響衛星軌跡的作用力進行近似，並據此用以計算衛星軌跡。上述作用力包括地球重力成分FGravity 、多體作用力(n－body force)成分FN－body 、太陽輻射壓力成分FSrad 、地球輻射壓力成分FErad 、海洋潮汐引力成分FOcen_tide 、固體潮汐引力成分FSold_tide 以及相關重力成分。在簡化作用力模型中，方程式(1)變化為如下方程式(2)： 這些作用力成分在方程式(2)中藉由加速度成分表示。為了更加精確地獲得近似解，整個計算區間[t0 ,tf ]可以依使用者指定的長度而分成數個子區間。首先在步驟S702中，由獲得的衛星導航訊息計算出至少一衛星弧。然後，在步驟S705中，依據已知衛星弧確定初始計算條件。亦即，選擇一衛星初始位置。在第一子區間中，先由步驟S203或步驟S702中確定的衛星弧位置中選擇出一個初始計算條件。之後，在任意一個後續區間中，計算條件則由先前子區間的近似解導出，該近似解即是利用先前子區間的初始條件經由計算所得 到之數值解。在本發明的另一實施例中，微處理器35可以僅由收集的衛星導航訊息中計算一個衛星位置作為計算條件，而不是計算對應於衛星導航訊息的全部衛星弧。
在步驟S710中，使用對應於所選衛星位置的作用力成分來估計簡化作用力模型F(X＊ ,ti )的複數個參數，其中在任意參考時間(reference epoch)tk ，X＊ 可以藉由六個克卜勒元素代替。另外，簡化作用力模型的參數，例如各項作用力成分，亦需要考慮衛星相關資訊來進行估計，其中衛星相關資訊包括衛星幾何資訊以及坐標轉換資訊等；坐標轉換資訊包含地球定向因子(earth orientation factor)以及天球與地球系統(celestial and terrestrial system)之間的坐標轉換參數。然後，在步驟S730中產生運動方程式＝F(X＊ ,t)。並在步驟S740中，藉由計算單元使用簡化作用力模型進行計算以在步驟S750中產生衛星軌跡延伸資料片段X＊ (ti＋1 )。衛星軌跡延伸資料片段X＊ (ti＋1 )視為由時間ti 至時間ti＋1 的軌跡。隨後，在步驟S760中微處理器35偵測參考時間ti＋1 是否為預設時間週期的最後參考時間tf 。如果不是，則在步驟S765中，微處理器35設置i＝i＋1。亦即，微處理器35會計算下一衛星軌 跡延伸資料片段。在計算預設週期期間t0 至tf 的的全部衛星軌跡延伸資料片段之後，即獲得全部延伸的衛星軌跡X＊ (t)(步驟S770)。在步驟S750中，運動位移方程式X＊ (t)是衛星繞地球軌跡或軌道的近似數值解。因此，X＊ (t)實際上為參考軌跡。出於快速計算考慮，參考軌跡用於短期軌跡延伸(short－term trajectory extension)。否則，藉由調整模型算法，參考軌跡可以用於更長並且更精確的延伸。
一旦所需的資訊充分，微處理器35就可以開始計算延伸的軌跡。例如，如果GNSS接收器20僅在短時間內接收到廣播的衛星導航訊息，即使GNSS接收器20後來與衛星信號失去聯繫，微處理器35也可以預測出衛星延伸軌跡資料。如果另外有衛星資訊輸入，則微處理器35將會重新計算延伸軌跡。如前所述，微處理器35可以基於儲存其中的舊資料計算衛星軌跡延伸資料。
如前所述，除了簡化作用力模型外，調整軌道模型亦可用於預測衛星軌跡。第8圖為顯示用於計算軌跡的調整軌跡模型方案的流程圖。通常來講，軌道是運動軌道方程的唯 一(特別)解。調整軌道模型使用一系列未知的軌道參數來定義衛星軌跡，從而描述衛星的運動。軌道參數限定為n個參數，包括軌道的克卜勒軌道元素以及額外的動力參數(dynamic parameter)。在調整軌道模型中，額外的動力參數q m 描述作用於GNSS衛星上的額外擾動加速度。對於調整軌道模型，方程式(1)變為如下方程式(3)：
其中未知參數{p i }＝{a ,e ,i ,Ω,w ,u ,q 1 ,q 2 ,...,q m }可以定義為軌道(t )的特別解。在時間t0 的六個克卜勒元素(或相應的位置及速度狀態向量)可由初始計算條件決定。
如上文所述，方程式(3)中給出的額外參數q m 為動力參數，對於每一衛星弧以及每一單獨的衛星都需要估計這些動力參數以獲得可靠的軌道符合程度(orbital fit)。例如，在GNSS軌道確定中，額外的動力參數可以限定為作用於GNSS衛星的額外擾動加速度及/或諧波週期加速度(harmonic periodic acceleration)，諧波週期加速度可以為正弦和余弦形 式。在高階的軌道測定中，使用者可能希望額外再使用更多其他的隨機參數對軌道進行參數化以提高軌道精度。
如第8圖所示，由衛星導航訊息獲得衛星弧資訊(步驟S805)，衛星導航訊息例如是廣播的星曆表及/或曆書。微處理器35隨後依據衛星弧資訊定義用於軌道參數的計算條件(步驟S810)。在步驟S820中，微處理器35基於計算條件執行軌道測定，並且對軌道參數求解，其中軌道參數的求解係由方程式(3)導出。衛星軌跡預測模型參數的估計亦考慮衛星相關資訊，其中衛星相關資訊包括衛星幾何資訊以及坐標轉換資訊等，坐標轉換資訊例如是地球定向因子以及天球與地球系統之間的坐標轉換參數。在步驟S830中，微處理器35由獲得的衛星導航訊息偵測解得的衛星弧是否適合計算的衛星弧。如果不適合，則返回步驟S810以調整模型，亦即調整軌道參數。再一次運行以上過程。如果確定二者可以符合狀況良好，則在步驟S850中藉由計算單元(第1圖未示)執行軌跡延伸資料的計算。例如，該計算可以藉由數值積分(numerical integration)加以實施。隨後，在步驟S860中，獲得整組的軌跡延伸資料X＊ (t0 ：tf )。
依據本發明，即使當與主機裝置30耦接或合併的GNSS接收器20與衛星信號切斷聯繫，在主機裝置30的微處理器35中亦可以完成衛星軌跡預測，其中微處理器35的計算能力尚不及個人電腦。
雖然本發明的較佳實施例已經詳細揭露如上，但熟悉本領域相關技藝者亦可做各種更動與潤飾。本發明所揭露的實施例僅為說明的目的，其並非用於限制本發明。本發明並不僅限於所揭露的特定方式，所有不脫離本發明精神的更動與潤飾均應落入本發明。本發明所涵蓋的範圍以後附之申請專利範圍為准。
天線‧‧‧10
GNSS接收器‧‧‧20
行動設備‧‧‧100
主機裝置‧‧‧30
I/O介面‧‧‧32
微處理器‧‧‧35
記憶體‧‧‧37
軌道資料庫伺服 器‧‧‧50
另一行動設備‧‧‧110
S201－S211‧‧‧步驟
S702－S770‧‧‧ 步驟
S805－S860‧‧‧步驟
第1圖為舉例說明依據本發明之具有預測軌跡延伸資料裝置的行動設備的示意圖。
第2圖為說明依據本發明之用於預測軌跡延伸資料方法的流程圖。
第3圖為舉例說明依據本發明之用於行動設備的各種衛星導航訊息源的示意圖，其中行動設備具有用於預測衛星軌跡延伸資料的裝置。
第4圖為顯示藉由第1圖之主機裝置獲得之衛星導航訊息片段的示意圖。
第5圖為顯示藉由第3圖之主機裝置收集的全部衛星訊息片段TOE(2)至TOE(2n)的示意圖。
第6圖為顯示由衛星導航訊息獲得的衛星弧資訊的示意圖，例如第4圖中衛星PRN01所獲得的廣播的星曆表。
第7圖為顯示用於計算一組軌跡延伸資料的簡化作用力模型方案的流程圖。
第8圖為顯示用於計算軌跡的調整軌跡模型方案的流程圖。
天線‧‧‧10
GNSS接收器‧‧‧20
行動設備‧‧‧100
主機裝置‧‧‧30
I/O介面‧‧‧32
微處理器‧‧‧35
記憶體‧‧‧37

Claims (20)

  1. 一種用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，該方法係使用於一行動設備中，該方法包含：獲得一衛星的至少一衛星導航訊息；選擇一衛星軌跡預測模型，其使用複數個參數來描述該衛星的運動；依據該獲得的衛星導航訊息得出該衛星的一位置，作為該衛星軌跡預測模型的一初始計算條件；利用該初始計算條件估算該衛星軌跡預測模型之該等參數的值；以及使用該等參數的估算值，利用該衛星軌跡預測模型計算一組衛星軌跡延伸資料。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星軌跡預測模型之該等參數的值亦利用衛星相關資訊來進行估算。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星相關資訊包含 衛星幾何資訊及坐標轉換資訊之至少一者。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星軌跡預測模型係為一簡化作用力模型，該簡化作用力模型係藉由複數個擾動力成分參數化，以及該等參數與該等擾動力成分相關。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該組衛星軌跡延伸資料被分為複數個軌跡片段，並且係藉由逐個地整合該等軌跡片段而計算。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星軌跡預測模型係為一調整軌道模型，該調整軌道模型係藉由複數個軌道參數而參數化。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該等軌道參數包括複 數個克卜勒軌道元素。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該等軌道參數更包括複數個動力參數，該等動力參數用於描述作用於該衛星的複數個額外擾動加速度。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星導航訊息包含由包括廣播星曆表、曆書、衛星位置狀態向量以及衛星速度狀態向量的一群組中選擇的資訊。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之用於預測全球導航衛星系統衛星軌跡延伸資料之方法，其中該衛星導航訊息係由一外部源而非該行動設備獲得。
  11. 一種用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，該裝置係使用於一行動設備中，該裝置包含：一介面，用於獲得一衛星的至少一衛星導航訊息；以及 一微處理器，用於選擇一衛星軌跡預測模型，其使用複數個參數來描述該衛星的運動，依據該衛星導航訊息得出該衛星的一位置，作為該衛星軌跡預測模型的一初始計算條件，利用該初始計算條件估算該衛星軌跡預測模型的之該等參數的值，以及使用該等參數的估算值，利用該衛星軌跡預測模型計算一組衛星軌跡延伸資料。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星軌跡預測模型之該等參數的值亦利用衛星相關資訊來進行估算。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星相關資訊包含衛星幾何資訊及坐標轉換資訊之至少一者。
  14. 如申請專利範圍第11項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星軌跡預測模型係為由複數個擾動力成分參數化的一簡化作用力模型，並 且該等參數與該等擾動力成分相關。
  15. 如申請專利範圍第14項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該組衛星軌跡延伸資料係分為複數個軌跡片段，並且係藉由逐個地整合該等軌跡片段而計算。
  16. 如申請專利範圍第11項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星軌跡預測模型係為一調整軌道模型，該調整軌道模型係藉由複數個軌道參數而參數化。
  17. 如申請專利範圍第16項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該等軌道參數包括複數個克卜勒軌道元素。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該等軌道參數更包括複數個動力參數，該等動力參數用於描述作用於該衛星的 額外擾動加速度。
  19. 如申請專利範圍第11項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星導航訊息包含由包括廣播星曆表、曆書、衛星位置狀態向量以及衛星速度狀態向量的一群組中選擇的資訊。
  20. 如申請專利範圍第11項所述之用於預測全球衛星導航系統衛星軌跡延伸資料之裝置，其中該衛星導航訊息係由一外部源而非該行動設備獲得。
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