衛星軌道モデル化適否判定方法、長期予測軌道データ提供方法及び衛星軌道モデル化適否判定装置
【課題】衛星軌道のモデル化の適否を判定するための手法を提案すること。
【解決手段】測位システム１において、サーバシステム３は、外部システム２から取得したＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置を時系列に含んだ衛星予測暦に基づいて、ＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道を近似するための近似モデルに従って予測軌道を求め、その衛星軌道パラメータの値を算出する。そして、算出した衛星軌道パラメータの値を用いて、ＧＰＳ衛星ＳＶの将来位置である予測軌道サンプリング位置（算出位置）を算出し、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【解決手段】測位システム１において、サーバシステム３は、外部システム２から取得したＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置を時系列に含んだ衛星予測暦に基づいて、ＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道を近似するための近似モデルに従って予測軌道を求め、その衛星軌道パラメータの値を算出する。そして、算出した衛星軌道パラメータの値を用いて、ＧＰＳ衛星ＳＶの将来位置である予測軌道サンプリング位置（算出位置）を算出し、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衛星軌道モデル化適否判定方法、長期予測軌道データ提供方法及び衛星軌道モデル化適否判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
測位用信号を利用した測位システムとしては、ＧＰＳ（Global Positioning System）が広く知られており、携帯型電話機やカーナビゲーション装置等に内蔵された測位装置に利用されている。ＧＰＳでは、自機の位置を示す３次元の座標値と、時計誤差との４つのパラメータの値を、複数のＧＰＳ衛星の位置や各ＧＰＳ衛星から自機までの擬似距離等の情報に基づいて求める測位演算を行うことで測位する。
【０００３】
ＧＰＳによる測位では、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ衛星信号に重畳されているアルマナックやエフェメリスといった航法データに基づいて、ＧＰＳ衛星の位置、速度、移動方向等の衛星情報を算出し、当該衛星情報及び時刻情報を用いて測位演算を行う。特にエフェメリスは、衛星を捕捉する際の有力な手掛かりとなるため、例えばエフェメリスを保持していない状態で測位を開始した場合には、初回測位時間（ＴＴＦＦ：Time To First Fix）が増大する。また、初回測位でない場合であっても、ある衛星を初めて捕捉する際には、その衛星のエフェメリスを保持しているか否かで捕捉時間が大きく変わる。
【０００４】
そこで、特許文献１には、サーバクライアントシステムであって、１週間といった長期間分のエフェメリスをサーバが予測し、この予測したエフェメリス（以下、「長期予測エフェメリス」（長期予測軌道データ）と称す。）をクライアントである測位装置に提供する技術が開示されている。
【特許文献１】国際公開第２００６／０３１６５２号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
長期予測エフェメリスの定義方法として、通常のエフェメリスと同様のデータフォーマットで定義する方法が考えられる。即ち、衛星軌道の近似モデルの１つであるケプラーの楕円軌道モデルを用いて衛星軌道を近似し、その時のモデル式のパラメータ（以下、「衛星軌道パラメータ」と称す。）の値によって、長期予測エフェメリスを定義する方法である。測位用衛星の将来の位置を所定時間おきに時系列に予測した予測位置でなる衛星予測暦（予測位置データ）は、所定の商用システムから提供されている。ケプラーの楕円軌道モデルによる近似計算は、この衛星予測暦を用いて行うことが可能である。
【０００６】
しかし、衛星予測暦に記憶されている予測位置の中には、隣接する予測位置との位置関係で、数ｋｍといった極端に距離が離れた予測位置がいわば“異常値”として含まれ得る。理想的な衛星軌道の近似は、全ての予測位置を正確に再現した楕円軌道である。しかし、異常値が含まれている場合には、異常値に引きずられて楕円形状が歪むことになる。歪んだ衛星軌道は、当然に予測位置の再現性が悪いことになる。
【０００７】
本発明は、上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、測位用衛星の将来の軌道を近似した衛星軌道のモデル化の適否を判定する手法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するための第１の発明は、測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出することと、前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出することと、前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定することと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法である。
【０００９】
また、他の発明として、測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出するパラメータ値算出部と、前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出する算出位置算出部と、前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する判定部と、を備えた衛星軌道モデル化適否判定装置を構成してもよい。
【００１０】
この第１の発明等によれば、測位用衛星の予測位置データに基づいて、測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出する。そして、算出したパラメータの値を用いて、モデル式から導かれる測位用衛星の算出位置を算出し、予測位置と算出位置との差異に基づいて、パラメータの値を用いたモデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【００１１】
衛星軌道のモデル化が適切であれば、予測位置データに含まれる測位用衛星の予測位置と、モデル式から導かれる測位用衛星の算出位置との差異は小さくなるはずである。そのため、予測位置と算出位置との差異を判断材料とすることで、衛星軌道のモデル化の適否を判定することが可能となる。
【００１２】
また、第２の発明として、第１の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記モデル式は、時刻を入力し、位置を出力する関数であり、前記算出位置を算出することは、前記予測位置と同一時刻における前記算出位置を算出することであり、前記モデル化の適否を判定することは、前記予測位置と前記算出位置間の距離に基づいて、前記モデル化の適否を判定することである衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１３】
この第２の発明によれば、予測位置と同一時刻における算出位置を算出し、予測位置と算出位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。衛星軌道のモデル化が適切であれば、同一時刻における測位用衛星の予測位置と算出位置間の距離は小さくなるはずである。従って、例えば、各時刻について算出した距離の総和に対する閾値判定を行うことで、衛星軌道のモデル化の効果的な適否判定を実現し得る。
【００１４】
また、第３の発明として、第２の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記予測位置データに含まれる予測位置のうち、当該予測位置と同一時刻における前記算出位置から所定距離以内の予測位置を選択することと、前記選択された予測位置に基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１５】
この第３の発明によれば、予測位置と同一時刻における算出位置から所定距離以内の予測位置を選択する。そして、選択した予測位置に基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。同一時刻における測位用衛星の予測位置と算出位置とが大きく離れている場合は、当該予測位置は理想的な衛星軌道から大きく外れた異常値である可能性が高い。そのため、このような異常値は除外して、衛星軌道のモデル化を再度行うことにすれば好適である。
【００１６】
また、第４の発明として、第１〜第３の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記予測位置データの中から、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定することと、前記決定された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１７】
この第４の発明によれば、パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定する。そして、決定した予測位置の組み合わせに基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。
【００１８】
また、第５の発明として、第４の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記モデル化が適切でないと判定された場合に、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更することと、前記変更された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１９】
この第５の発明によれば、モデル化が適切でないと判定された場合に、パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更する。そして、変更した予測位置の組み合わせに基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。このように、衛星軌道のモデル化が適切でないと判定した場合は、予測位置の組合せを変更してモデル化をやり直すことで、適切なパラメータの値を得ることができる。
【００２０】
また、第６の発明として、第１〜第４の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間それぞれについて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、前記モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間の前記パラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供することと、を含む長期予測軌道データ提供方法を構成してもよい。
【００２１】
この第６の発明によれば、連続する所定の単位期間それぞれについて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間それぞれのパラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供する。これにより、モデル化が適切に行われた単位期間のパラメータの値のみを測位装置に提供することが可能となる。
【００２２】
また、第７の発明として、第１〜第４の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間について、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、前記所定の単位期間の前記パラメータの値を、当該単位期間についての前記モデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供することと、を含む長期予測軌道データ提供方法を構成してもよい。
【００２３】
この第７の発明によれば、連続する所定の単位期間それぞれについて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、所定の単位期間のパラメータの値を、当該単位期間についてのモデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供する。複数の単位期間のパラメータの値を、当該単位期間についてのモデル化の適否判定結果と対応付けて提供することで、測位装置は、モデル化が適切に行われた単位期間を判定することが可能となる。そして、モデル化が適切に行われなかった単位期間については、当該単位期間のパラメータの値を測位に使用しないようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して、本発明に好適な実施形態の一例を説明する。但し、本発明を適用可能な実施形態がこれに限定されるわけではない。
【００２５】
１．システム構成
図１は、本実施形態における測位システム１の概略構成を示す図である。測位システム１は、外部システム２と、サーバシステム３と、測位装置を備えた電子機器である携帯型電話機４と、複数のＧＰＳ衛星ＳＶ（ＳＶ１，ＳＶ２，ＳＶ３，ＳＶ４，・・・）とを備えて構成される。尚、携帯型電話機４が必要なデータをサーバシステム２から取得した後は、携帯型電話機４とＧＰＳ衛星ＳＶとで測位が可能であるため、携帯型電話機４とＧＰＳ衛星ＳＶとで１つの測位システムが構成されるということもできる。また、地上側のシステムとして、サーバシステム３と携帯型電話機４とで測位システムと呼ぶこともできる。
【００２６】
外部システム２は、ＧＰＳ衛星ＳＶから定期的に衛星信号を受信し、当該衛星信号に含まれる航法データ等に基づいて衛星予測暦を生成してサーバシステム３に提供する公知のシステムである。外部システム２が提供する衛星予測暦は、各ＧＰＳ衛星ＳＶそれぞれについて、将来の位置を予測した予測位置を所定時間おきに時系列に並べた不連続な位置のデータである。外部システム２は、例えば衛星予測暦の提供を業務とする民間や公営の団体のコンピュータシステムに相当する。
【００２７】
サーバシステム３は、衛星予測暦を外部システム２から取得し、当該衛星予測暦を用いて、全てのＧＰＳ衛星ＳＶの予測されるエフェメリスであって、少なくとも１日分以上の例えば１週間といった長期間有効なエフェメリス（以下、本実施形態において「長期予測エフェメリス（長期予測軌道データ）」と称す。）を生成・提供するサーバを備えたシステムである。
【００２８】
携帯型電話機４は、ユーザが通話やメールの送受信等を行うための電子機器であり、通話やメールの送受信といった携帯型電話機としての本来の機能の他、位置を計測する機能（測位機能）を実現するための測位装置を具備している。携帯型電話機４は、ユーザ操作に従って、サーバシステム３に対して長期予測エフェメリスの要求信号を送信し、サーバシステム３から長期予測エフェメリスを受信する。そして、受信した長期予測エフェメリスを用いてＧＰＳ衛星ＳＶを捕捉し、衛星信号に基づく測位演算を実行する。
【００２９】
２．原理
図２及び図３は、外部システム２により生成される衛星予測暦と、当該衛星予測暦をもとに算出された衛星軌道との一例を示す図である。図２は、衛星予測暦に予測位置の異常値が含まれていなかった場合を、図３は、異常値が含まれていた場合の例を示している。本実施形態では、衛星予測暦に含まれている予測位置のうち、隣接する予測位置との位置関係で、極端に距離が離れた予測位置のことを「異常値」と呼ぶ。尚、異常値ではない予測位置と、後述の予測軌道サンプリング位置との間の距離は数ｍ〜数十ｍ程度であるが、異常値の予測値と予測軌道サンプリング位置との間の距離は数ｋｍにもなる。
【００３０】
本実施形態では、衛星予測暦に記憶されている全ての予測位置からの距離の二乗和が最小となるようなケプラーの衛星軌道モデル式（以下、「近似モデル」ともいう。）を、最小二乗法を用いて求める。このとき求めた衛星軌道の近似モデル式のパラメータを衛星軌道パラメータと称し、近似モデルを算出する計算を「近似計算」ともいう。また、近似計算により求めた衛星軌道のことを「予測軌道」と称する。
【００３１】
本実施形態で用いる近似モデルは、楕円軌道を表すモデルであり、衛星軌道暦に含まれる予測位置を必ずしも通らない。予測軌道は、時刻を変数とする関数で表され、時刻を入力値として与えることで、ＧＰＳ衛星ＳＶの位置が出力値として返される。
【００３２】
衛星予測暦に含まれている予測位置の中に異常値が含まれていない場合は、例えば図２に示すような、全ての予測位置に対する平均的な軌道である予測軌道Ｏ１を得る。一方、衛星予測暦に記憶されている予測位置の中に異常値が含まれている場合は、例えば図３に示すような、予測軌道の一部が異常値の方向に膨らんだ歪んだ楕円形状の予測軌道Ｏ２を得る。
【００３３】
図４は、予測軌道のモデル化の適否判定の原理を説明するための図である。本実施形態では、衛星予測暦に含まれている予測位置と、近似計算により求めた予測軌道から算出される予測軌道サンプリング位置（算出位置）との差異に基づいて、衛星軌道のモデル化の誤差（以下、「モデル化誤差」と称す。）を算出する。予測位置と予測軌道サンプリング位置とは、同一時刻におけるＧＰＳ衛星の位置（想定される位置）である。例えば、毎時１５分おきの位置である。各同一時刻における予測位置と予測軌道サンプリング位置との差に基づいてモデル化誤差を算出し、近似計算した衛星軌道が適切か否かを判定する。より正確には、近似モデル式のパラメータの値が適切か否かを判定する。
【００３４】
詳細に説明すると、衛星軌道暦には、所定の時間間隔（例えば「１５分ごと」）の予測位置が時系列に記憶されている。図４では、時刻「ｔ１〜ｔ７」までの各時刻における予測位置「Ｐt1〜Ｐt7」を×印で示している。近似計算により求めた予測軌道から、予測位置と同一時刻「ｔ１〜ｔ７」における点を算出することで、予測軌道サンプリング位置「Ｓt1〜Ｓt7」を取得する。図４では、予測軌道サンプリング位置「Ｓt1〜Ｓt7」を黒丸で示している。
【００３５】
次いで、時刻「ｔ１〜ｔ７」それぞれについて、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離「ｒ1〜ｒ7」を算出する。モデル化誤差は、例えば、算出した全ての距離の二乗和の平方根として表される。具体的には、全部で「ｎ個」の時刻（サンプリング点）が存在する場合には、次式（１）に従ってモデル化誤差を算出する。
【数１】
【００３６】
モデル化誤差が大きい場合には、全体的に予測軌道が予測位置からずれているか、予測軌道の中に予測位置から大きくずれた部分があると考えられ、予測位置を適切に再現していないと判断することができる。一方、モデル化誤差が小さい場合には、予測軌道が全体的に予測位置の近傍或いは同一位置を通過する軌道であることを示しており、予測軌道が適切に予測位置を再現しているものと判断することができる。
【００３７】
このことから、モデル化誤差に対して閾値判定を行い、モデル化誤差が所定の閾値（例えば“２０００［ｍ］”）に達していない場合には、衛星軌道のモデル化は適切である（予測位置の再現性が良い）と判定する。一方、モデル化誤差が所定の閾値に達している場合には、衛星軌道のモデル化は不適である（予測位置の再現性が悪い）と判定する。
【００３８】
３．機能構成
図５は、サーバシステム３の機能構成を示すブロック図である。サーバシステム３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０と、操作部３２０と、通信部３３０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３４０と、ハードディスク３５０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３６０とを備え、各部がバス３７０で接続されたコンピュータシステムである。
【００３９】
ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているシステムプログラム等に従ってサーバシステム３の各部を統括的に制御するプロセッサである。本実施形態では、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス提供プログラム３４１に従って、携帯型電話機４に長期予測エフェメリスを提供する処理を行う。
【００４０】
操作部３２０は、サーバシステム３の管理者による操作指示を受け付け、操作に応じた信号をＣＰＵ３１０に出力する入力装置である。この機能は、例えばキーボードやボタン、マウス等により実現される。
【００４１】
通信部３３０は、システム内部で利用される各種データをインターネット等の通信ネットワークを介して外部システム２や携帯型電話機４とやり取りするための通信装置である。
【００４２】
ＲＯＭ３４０は、読み取り専用の不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ３１０がサーバシステム３を制御するためのシステムプログラムや、長期予測エフェメリスを携帯型電話機４に提供するためのプログラム、長期予測エフェメリスを生成するためのプログラム、モデル化誤差を算出するためのプログラム等の各種プログラムやデータ等を記憶している。
【００４３】
ハードディスク３５０は、磁気ヘッド等を用いてデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＲＯＭ３４０と同様、サーバシステム３が備える各種機能を実現するためのプログラムやデータ等を記憶している。
【００４４】
ＲＡＭ３６０は、読み書き可能な揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ３１０により実行されるシステムプログラム、長期予測エフェメリス提供プログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。
【００４５】
４．データ構成
図６は、ＲＯＭ３４０に格納されたデータの一例を示す図である。ＲＯＭ３４０には、ＣＰＵ３１０により読み出され、長期予測エフェメリス提供処理（図１３参照）として実行される長期予測エフェメリス提供プログラム３４１が記憶されている。また、長期予測エフェメリス提供プログラム３４１には、長期予測エフェメリス生成処理（図１４及び図１５参照）として実行される長期予測エフェメリス生成プログラム３４１１と、モデル化誤差算出処理（図１６参照）として実行されるモデル化誤差算出プログラム３４１３とがサブルーチンとして含まれている。
【００４６】
長期予測エフェメリス提供処理とは、ＣＰＵ３１０が、長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する処理を定期的に行い、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータ３５３の要求信号を受信した場合に、生成しておいた長期予測エフェメリスデータ３５３を要求元の携帯型電話機４に送信する処理である。
【００４７】
長期予測エフェメリス生成処理とは、ＣＰＵ３１０が、長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する処理である。本実施形態では、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスデータ３５３を４時間に１回生成する。具体的には、長期予測エフェメリスデータ３５３の生成日時を基準として１週間後までの期間を予測期間とし、当該予測期間を単位期間である６時間毎に区切った２８個分の予測エフェメリス３５５を生成する。そして、２８個の単位期間分の予測エフェメリス３５５を纏めた長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する。
【００４８】
モデル化誤差算出処理とは、ＣＰＵ３１０が、上述した原理に従って、衛星軌道のモデル化誤差を算出する処理である。これらの処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００４９】
図７は、ハードディスク３５０に格納されたデータの一例を示す図である。ハードディスク３５０には、衛星予測暦３５１と、長期予測エフェメリスデータ３５３と、モデル化不適フラグデータ３５６とが記憶されている。
【００５０】
図９は、衛星予測暦３５１のデータ構成の一例を示す図である。衛星予測暦３５１は、各ＧＰＳ衛星ＳＶの１週間後までの予測位置が、１５分おきに記憶された離散的なデータである。予測位置は、例えば地球基準座標系における３次元の座標値で表される。例えば、「２００８年７月１日０時３０分」におけるＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の予測位置は「（Ｘ３２，Ｙ３２，Ｚ３２）」である。ＣＰＵ３１０は、外部システム２から定期的に（例えば４時間に１回）衛星予測暦３５１を受信して、ハードディスク３５０に記憶・更新する。
【００５１】
図１０は、長期予測エフェメリスデータ３５３のデータ構成の一例を示す図である。長期予測エフェメリスデータ３５３には、長期予測エフェメリスデータ３５３の生成日時３５４と、第１〜第２８単位期間の予測エフェメリス３５５（３５５−１〜３５５−２８）とが対応付けて記憶されている。
【００５２】
図１１は、予測エフェメリス３５５のデータ構成の一例を示す図である。予測エフェメリス３５５（３５５−１，３５５−２，・・・，３５５−２８）には、各衛星ＳＶ１〜ＳＶ３２それぞれについて、軌道長半径や離心率、軌道傾斜角といったケプラーの衛星軌道パラメータの値が記憶されている。
【００５３】
但し、各単位期間の予測エフェメリスそれぞれについて、衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては、衛星軌道パラメータの値が記憶されていない点が特徴的である。例えば、第１単位期間の予測エフェメリス３５５−１では、ＧＰＳ衛星ＳＶ２の衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたため、ＧＰＳ衛星ＳＶ２については衛星軌道パラメータの値が記憶されていない。
【００５４】
図１２は、モデル化不適フラグデータ３５６のデータ構成の一例を示す図である。モデル化不適フラグデータ３５６（３５６−１，３５６−２，・・・，３５６−２８）には、各単位期間ごとに、ＧＰＳ衛星ＳＶの番号とモデル化不適フラグとが対応付けて記憶されている。
【００５５】
モデル化不適フラグは、衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては「ＯＮ」、衛星軌道のモデル化が適切であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては「ＯＦＦ」が設定されるフラグである。例えば、図１２の第１単位期間のモデル化不適フラグデータ３５６−１では、ＧＰＳ衛星ＳＶ２についての衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたため、ＧＰＳ衛星ＳＶ２のモデル化不適フラグが「ＯＮ」となっている。
【００５６】
図８は、ＲＡＭ３６０に格納されるデータの一例を示す図である。ＲＡＭ３６０には、検証時刻条件３６１と、モデル化誤差３６３とが記憶される。
【００５７】
検証時刻条件３６１は、衛星軌道のモデル化の適否の検証を行う時刻に関する条件であり、衛星予測暦３５１に記憶されている日時のうち検証を開始する日時である検証開始日時３６１１と、検証を行う時間間隔である検証時間間隔３６１３とが記憶される。検証時刻条件３６１は、長期予測エフェメリス生成処理においてＣＰＵ３１０により可変に設定される。
【００５８】
モデル化誤差３６３は、衛星軌道のモデル化の誤差であり、例えば、各検証時刻について算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の二乗和の平方根として算出・記憶される。
【００５９】
５．処理の流れ
図１３は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス提供プログラム３４１がＣＰＵ３１０により読み出されて実行されることで、サーバシステム３において実行される長期予測エフェメリス提供処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
先ず、ＣＰＵ３１０は、外部システム２から衛星予測暦３５１を受信したか否かを判定し（ステップＡ１）、受信しなかったと判定した場合は（ステップＡ１；Ｎｏ）、ステップＡ５へと処理を移行する。また、受信したと判定した場合は（ステップＡ１；Ｙｅｓ）、受信した衛星予測暦３５１をハードディスク３５０に更新記憶させる（ステップＡ３）。
【００６１】
次いで、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスの生成時刻であるか否かを判定する（ステップＡ５）。本実施形態では、４時間に１回長期予測エフェメリスを生成するものとする。そして、まだ生成時刻ではないと判定した場合は（ステップＡ５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ９へと処理を移行する。
【００６２】
また、長期予測エフェメリスの生成時刻であると判定した場合は（ステップＡ５；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス生成プログラム３４１１を読み出して実行することで、長期予測エフェメリス生成処理を行う（ステップＡ７）。
【００６３】
図１４及び図１５は、長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ３１０は、現在日時に基づいて、各単位期間を判定する（ステップＢ１）。具体的には、現在日時（生成日時）から１週間後までの期間を予測期間とし、当該予測期間を６時間毎に区切った各期間を単位期間と判定する。
【００６４】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＢ１で判定した各単位期間それぞれについて、ループＡの処理を実行する（ステップＢ３〜Ｂ３５）。ループＡの処理では、ＣＰＵ３１０は、各ＧＰＳ衛星ＳＶそれぞれについて、ループＢの処理を実行する（ステップＢ５〜Ｂ３１）。
【００６５】
ループＢの処理では、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６において、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＦＦ」に設定する（ステップＢ７）。そして、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている衛星予測暦３５１に含まれる最も古い日時を検証開始日時３６１１とし、ＲＡＭ３６０に検証時刻条件３６１として記憶させる（ステップＢ９）。
【００６６】
また、ＣＰＵ３１０は、検証時間間隔３６１３を「１５分」とし、ＲＡＭ３６０に検証時刻条件３６１として記憶させる（ステップＢ１１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１３）。
【００６７】
図１６は、モデル化誤差算出処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている衛星予測暦３５１から、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証時刻条件３６１に従った各検証時刻の予測位置を抽出する（ステップＣ１）。
【００６８】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＣ１で抽出した予測位置を用いて、ケプラーの楕円軌道モデルに基づく予測軌道を算出し、衛星軌道パラメータの値を求める（ステップＣ３）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＣ３で算出した予測軌道から、検証時刻と同一時刻における予測軌道サンプリング位置を算出する（ステップＣ５）。
【００６９】
そして、ＣＰＵ３１０は、各検証時刻について、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出する（ステップＣ７）。そして、ＣＰＵ３１０は、全ての検証時刻について算出した距離の二乗和の平方根を算出し、モデル化誤差３６３としてＲＡＭ３６０に記憶させる（ステップＣ９）。そして、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理を終了する。
【００７０】
図１４の長期予測エフェメリス生成処理に戻って、モデル化誤差算出処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ１５）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ１５；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７１】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証時間間隔３６１３を「３０分」に更新する（ステップＢ１７）。すなわち、衛星予測暦３５１に記憶されている全ての予測位置を用いるのではなく、３０分間隔で抽出した予測位置の組合せを用いて予測軌道を算出するように検証時刻条件を設定する。
【００７２】
そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１９）。その後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２１）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７３】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証開始日時３６１１を「衛星予測暦に含まれる２番目に古い日時」に更新する（ステップＢ２３）。すなわち、衛星予測暦３５１に含まれる予測位置を３０分間隔で抽出するに際して、最も古い時刻から抽出するのではなく、２番目に古い時刻から抽出するように検証時刻条件を設定することで、予測軌道の算出に使用する予測位置の組合せを変更する。
【００７４】
そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ２５）。その後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２７）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２７；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７５】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２７；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６に記憶されている当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＮ」に設定する（ステップＢ２９）。そして、ＣＰＵ３１０は、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７６】
全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＢ７〜Ｂ２９の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＢの処理を終了する（ステップＢ３１）。その後、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６においてモデル化不適フラグが「ＯＦＦ」に設定されているＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道パラメータの値を纏めて、当該単位期間の予測エフェメリス３５５を生成する（ステップＢ３３）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の単位期間へと処理を移行する。
【００７７】
全ての単位期間についてステップＢ５〜Ｂ３３の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＡの処理を終了する（ステップＢ３５）。その後、ＣＰＵ３１０は、全ての単位期間についてステップＢ３３で生成した予測エフェメリス３５５を纏めて、生成日時３５４と対応付けて長期予測エフェメリスデータ３５３を生成し、ハードディスク３５０に記憶させる（ステップＢ３７）。そして、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス生成処理を終了する。
【００７８】
図１３の長期予測エフェメリス提供処理に戻って、長期予測エフェメリス生成処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスの要求信号を受信したか否かを判定する（ステップＡ９）。そして、受信しなかったと判定した場合は（ステップＡ９；Ｎｏ）、ステップＡ１に戻る。
【００７９】
また、要求信号を受信したと判定した場合は（ステップＡ９；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている長期予測エフェメリスデータ３５３を要求元の携帯型電話機４に送信する（ステップＡ１１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ１に戻る。
【００８０】
６．作用効果
測位システム１において、サーバシステム３は、外部システム２から取得したＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置を時系列に含んだ衛星予測暦に基づいて、ＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道を近似するための近似モデルに従って予測軌道を求め、その衛星軌道パラメータの値を算出する。そして、算出した衛星軌道パラメータの値を用いて、ＧＰＳ衛星ＳＶの将来位置である予測軌道サンプリング位置（算出位置）を算出し、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【００８１】
より具体的には、求めた予測軌道から、衛星予測暦に記憶されている予測位置と同一時刻における予測軌道サンプリング位置を算出する。そして、各時刻それぞれについて、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出し、これらの距離の二乗和の平方根として表されるモデル化誤差が所定の閾値に達しているか否かを判定する。そして、閾値に達していない場合は、衛星軌道のモデル化は適切であると判定し、閾値に達している場合は、衛星軌道のモデル化は不適であると判定する。
【００８２】
衛星軌道のモデル化が適切であれば、同一時刻におけるＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離は小さくなるはずである。従って、各時刻について算出した距離から求めたモデル化誤差に対する閾値判定により、衛星軌道のモデル化の適否判定を効果的に行うことができる。
【００８３】
また、サーバシステム３は、モデル化の適否判定において適切でないと判定した場合は、予測軌道の算出に使用する予測位置の組合せを変更する。そして、変更した予測位置の組合せに基づいて、予測軌道の算出、予測軌道サンプリング位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。このように、衛星軌道のモデル化が適切ではないと判定した場合に、予測位置の組合せを変更してモデル化をやり直すことで、適切な衛星軌道パラメータの値を得ることができる。
【００８４】
さらに、サーバシステム３は、連続する６時間ごとの単位期間それぞれについて、各ＧＰＳ衛星ごとに、予測軌道の算出、予測軌道サンプリング位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶの各衛星軌道パラメータの値を纏めた長期予測エフェメリスデータを、携帯型電話機４に提供する。これにより、モデル化が適切に行われた単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道パラメータの値のみを携帯型電話機４に提供することが可能となる。
【００８５】
７．変形例
７−１．測位システム
上述した実施形態では、サーバシステム３と携帯型電話機４を備えた測位システム１を例に挙げて説明したが、本発明を適用可能な測位システムはこれに限られるわけではない。例えば、携帯型電話機４の代わりに、測位装置を備えたノート型パソコンやＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カーナビゲーション装置等の電子機器に適用することも可能である。
【００８６】
７−２．衛星測位システム
また、上述した実施形態では、衛星測位システムとしてＧＰＳを例に挙げて説明したが、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ等の他の衛星測位システムであってもよい。
【００８７】
７−３．長期予測エフェメリスデータ生成処理
図１７及び図１８は、変形例における長期予測エフェメリスデータの生成に係る処理である第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。第２の長期予測エフェメリス生成処理は、衛星軌道のモデル化が不適であると判定した場合に、異常値であると考えられる予測位置を除外して、残余の予測位置を用いて衛星軌道のモデル化を再度行って長期予測エフェメリスデータを生成する処理である。尚、図１４及び図１５の長期予測エフェメリス生成処理と同一のステップについては同一の符号を付して説明を省略し、長期予測エフェメリス生成処理とは異なる部分を中心に説明する。
【００８８】
第２の長期予測エフェメリス生成処理では、ステップＢ１５においてモデル化誤差が閾値以上であると判定した場合に（ステップＢ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理のステップＣ７において算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が所定の閾値距離（例えば“５００［ｍ］”）を超えた検証時刻を特定して、モデル化誤差算出処理の処理対象から除外する（ステップＤ１７）。そして、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１９）。
【００８９】
予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が極端に大きくなる検証時刻については、当該予測位置は異常値である可能性が高い。そのため、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が所定の閾値距離を超えた予測位置は異常値であるとみなして除外し、残余の予測位置を用いて衛星軌道のモデル化を再度行うようにする。
【００９０】
その後、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差が閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２１）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。また、閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｎｏ）、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＮ」に設定して（ステップＢ２９）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００９１】
図１９は、他の長期予測エフェメリスデータの生成に係る処理である第３の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。第３の長期予測エフェメリス生成処理は、複数の検証時刻条件で衛星軌道のモデル化を行い、モデル化誤差が最小となった検証時刻条件の衛星軌道のモデルを用いて長期予測エフェメリスデータを生成する処理である。
【００９２】
先ず、ＣＰＵ３１０は、現在日時に基づいて各単位期間を判定する（ステップＥ１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＥ１で判定した各単位期間についてループＤの処理を実行する（ステップＥ３〜Ｅ２３）。
【００９３】
ループＤの処理では、ＣＰＵ３１０は、各ＧＰＳ衛星ＳＶについてループＥの処理を実行する（ステップＥ５〜Ｅ１９）。ループＥの処理では、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６において、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＦＦ」に設定する（ステップＥ７）。
【００９４】
その後、ＣＰＵ３１０は、複数の検証時刻条件を設定する（ステップＥ９）。例えば、（１）検証開始日時が「衛星予測暦における最も古い日時」で、検証時間間隔が「１５分」、（２）検証開始日時が「衛星予測暦における最も古い日時」で、検証時間間隔が「３０分」、（３）検証開始日時が「衛星予測暦における２番目に古い日時」で、検証時間間隔が「３０分」、の３種類の検証時刻条件を設定することができる。尚、設定する検証時刻条件の種類や数は適宜設定変更可能である。
【００９５】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＥ９で設定した各検証時刻条件について、ループＦの処理を実行する（ステップＥ１１〜Ｅ１５）。ループＦの処理では、ＣＰＵ３１０は、当該検証時刻条件について、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＥ１３）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の検証時刻条件へと処理を移行する。
【００９６】
全ての検証時刻条件についてステップＥ１３の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＦの処理を終了する（ステップＥ１５）。その後、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差が最小となった検証時刻条件で算出した予測軌道を選択する（ステップＥ１７）。そして、ＣＰＵ３１０は、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００９７】
全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＥ７〜Ｅ１７の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＥの処理を終了する（ステップＥ１９）。次いで、ＣＰＵ３１０は、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＥ１７で選択した予測軌道の衛星軌道パラメータの値を纏めて、当該単位期間の予測エフェメリスとする（ステップＥ２１）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の単位期間へと処理を移行する。
【００９８】
全ての単位期間についてステップＥ５〜Ｅ２１の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＤの処理を終了する（ステップＥ２３）。その後、ＣＰＵ３１０は、全ての単位期間の予測エフェメリスを纏めて長期予測エフェメリスデータを生成して、ハードディスク３５０に記憶させる（ステップＥ２５）。そして、ＣＰＵ３１０は、第３の長期予測エフェメリス生成処理を終了する。
【００９９】
７−４．長期予測エフェメリスデータのデータ構成
携帯型電話機４に提供する長期予測エフェメリスデータのデータ構成を次のようにしてもよい。すなわち、図２０に示すように、生成日時３５４と、モデル化不適フラグデータ３５６と、第１単位期間〜第２８単位期間までの予測エフェメリス３５７（３５７−１，３５７−２，・・・，３５７−２８）とが対応付けられた第２の長期予測エフェメリスデータを携帯型電話機４に提供する。
【０１００】
予測エフェメリス３５７（３５７−１，３５７−２，・・・，３５７−２８）には、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについての衛星軌道パラメータの値が記憶されている。携帯型電話機４は、受信した第２の長期予測エフェメリスデータに記憶されているモデル化不適フラグデータ３５６を参照することで、サーバシステム３によりモデル化が不適であると判定された単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶを特定することができる。そして、特定した単位期間のＧＰＳ衛星ＳＶについては、予測エフェメリス３５７に記憶されている衛星軌道パラメータの値を測位に使用しないようにすることで、測位の正確性が低下することを防止することができる。
【０１０１】
７−５．モデル化誤差
上述した実施形態では、各検証時刻について算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の二乗和の平方根をモデル化誤差とするものとして説明したが、例えば予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の最大値や平均値をモデル化誤差とすることにしてもよい。
【０１０２】
また、検証時刻ごとに予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するのではなく、全ての時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出することにしてもよい。例えば、上述した実施形態では、検証時間間隔が「３０分」である場合には、３０分ごとの各検証時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するが、これを衛星予測暦に記憶されている時間間隔である１５分ごとの各時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するようにする。
【０１０３】
７−６．長期予測エフェメリスデータの生成・提供
上述した実施形態では、サーバシステム３が予め所定の時間間隔（例えば４時間に１回）で長期予測エフェメリスデータを生成しておき、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータの要求を受けた場合に、長期予測エフェメリスデータを送信するものとして説明した。このような構成を採るのではなく、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータの要求を受けたときに長期予測エフェメリスデータを生成して、携帯型電話機４に送信することにしてもよい。
【０１０４】
７−７．予測期間
上述した実施形態では、長期予測エフェメリスデータの生成日時を基準として１週間後までの期間を予測期間として長期予測エフェメリスデータを生成するものとして説明したが、予測期間は１週間よりも長い期間（例えば２週間）としてもよいし、１週間よりも短い期間（例えば３日）としてもよい。ＧＰＳ衛星から送信される航法データとしてのエフェメリスは有効期間が一般に４時間程度であるが、長期予測エフェメリスデータは少なくともＧＰＳ衛星から送信される航法データとしてのエフェメリスよりも有効期間が長ければよい。１日以上であれば好適である。
【０１０５】
７−８．単位期間
また、長期予測エフェメリスデータの予測期間を６時間ずつ区切って単位期間を構成するものとして説明したが、例えば４時間ずつ区切って単位期間を構成することとしてもよく、単位期間の長さは適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】測位システムの概略構成を示す図。
【図２】予測軌道の一例を示す図。
【図３】予測軌道の一例を示す図。
【図４】衛星軌道のモデル化の適否判定の原理の説明図。
【図５】サーバシステムの機能構成を示すブロック図。
【図６】サーバシステムのＲＯＭに格納されたデータの一例を示す図。
【図７】サーバシステムのハードディスクに格納されたデータの一例を示す図。
【図８】サーバシステムのＲＡＭに格納されるデータの一例を示す図。
【図９】衛星予測暦のデータ構成の一例を示す図。
【図１０】長期予測エフェメリスデータのデータ構成の一例を示す図。
【図１１】予測エフェメリスのデータ構成の一例を示す図。
【図１２】モデル化不適フラグデータのデータ構成の一例を示す図。
【図１３】長期予測エフェメリス提供処理の流れを示すフローチャート。
【図１４】長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１６】モデル化誤差算出処理の流れを示すフローチャート。
【図１７】第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１８】第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】第３の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図２０】第２の長期予測エフェメリスデータのデータ構成の一例を示す図。
【符号の説明】
【０１０７】
１ 測位システム 、 ２ 外部システム、 ３ サーバシステム、
４ 携帯型電話機、 ３１０ ＣＰＵ、 ３２０ 操作部、 ３３０ 通信部、
３４０ ＲＯＭ、 ３５０ ハードディスク、 ３６０ ＲＡＭ、 ３７０ バス、
ＳＶ ＧＰＳ衛星
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衛星軌道モデル化適否判定方法、長期予測軌道データ提供方法及び衛星軌道モデル化適否判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
測位用信号を利用した測位システムとしては、ＧＰＳ（Global Positioning System）が広く知られており、携帯型電話機やカーナビゲーション装置等に内蔵された測位装置に利用されている。ＧＰＳでは、自機の位置を示す３次元の座標値と、時計誤差との４つのパラメータの値を、複数のＧＰＳ衛星の位置や各ＧＰＳ衛星から自機までの擬似距離等の情報に基づいて求める測位演算を行うことで測位する。
【０００３】
ＧＰＳによる測位では、ＧＰＳ衛星から発信されるＧＰＳ衛星信号に重畳されているアルマナックやエフェメリスといった航法データに基づいて、ＧＰＳ衛星の位置、速度、移動方向等の衛星情報を算出し、当該衛星情報及び時刻情報を用いて測位演算を行う。特にエフェメリスは、衛星を捕捉する際の有力な手掛かりとなるため、例えばエフェメリスを保持していない状態で測位を開始した場合には、初回測位時間（ＴＴＦＦ：Time To First Fix）が増大する。また、初回測位でない場合であっても、ある衛星を初めて捕捉する際には、その衛星のエフェメリスを保持しているか否かで捕捉時間が大きく変わる。
【０００４】
そこで、特許文献１には、サーバクライアントシステムであって、１週間といった長期間分のエフェメリスをサーバが予測し、この予測したエフェメリス（以下、「長期予測エフェメリス」（長期予測軌道データ）と称す。）をクライアントである測位装置に提供する技術が開示されている。
【特許文献１】国際公開第２００６／０３１６５２号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
長期予測エフェメリスの定義方法として、通常のエフェメリスと同様のデータフォーマットで定義する方法が考えられる。即ち、衛星軌道の近似モデルの１つであるケプラーの楕円軌道モデルを用いて衛星軌道を近似し、その時のモデル式のパラメータ（以下、「衛星軌道パラメータ」と称す。）の値によって、長期予測エフェメリスを定義する方法である。測位用衛星の将来の位置を所定時間おきに時系列に予測した予測位置でなる衛星予測暦（予測位置データ）は、所定の商用システムから提供されている。ケプラーの楕円軌道モデルによる近似計算は、この衛星予測暦を用いて行うことが可能である。
【０００６】
しかし、衛星予測暦に記憶されている予測位置の中には、隣接する予測位置との位置関係で、数ｋｍといった極端に距離が離れた予測位置がいわば“異常値”として含まれ得る。理想的な衛星軌道の近似は、全ての予測位置を正確に再現した楕円軌道である。しかし、異常値が含まれている場合には、異常値に引きずられて楕円形状が歪むことになる。歪んだ衛星軌道は、当然に予測位置の再現性が悪いことになる。
【０００７】
本発明は、上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、測位用衛星の将来の軌道を近似した衛星軌道のモデル化の適否を判定する手法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するための第１の発明は、測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出することと、前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出することと、前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定することと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法である。
【０００９】
また、他の発明として、測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出するパラメータ値算出部と、前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出する算出位置算出部と、前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する判定部と、を備えた衛星軌道モデル化適否判定装置を構成してもよい。
【００１０】
この第１の発明等によれば、測位用衛星の予測位置データに基づいて、測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出する。そして、算出したパラメータの値を用いて、モデル式から導かれる測位用衛星の算出位置を算出し、予測位置と算出位置との差異に基づいて、パラメータの値を用いたモデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【００１１】
衛星軌道のモデル化が適切であれば、予測位置データに含まれる測位用衛星の予測位置と、モデル式から導かれる測位用衛星の算出位置との差異は小さくなるはずである。そのため、予測位置と算出位置との差異を判断材料とすることで、衛星軌道のモデル化の適否を判定することが可能となる。
【００１２】
また、第２の発明として、第１の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記モデル式は、時刻を入力し、位置を出力する関数であり、前記算出位置を算出することは、前記予測位置と同一時刻における前記算出位置を算出することであり、前記モデル化の適否を判定することは、前記予測位置と前記算出位置間の距離に基づいて、前記モデル化の適否を判定することである衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１３】
この第２の発明によれば、予測位置と同一時刻における算出位置を算出し、予測位置と算出位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。衛星軌道のモデル化が適切であれば、同一時刻における測位用衛星の予測位置と算出位置間の距離は小さくなるはずである。従って、例えば、各時刻について算出した距離の総和に対する閾値判定を行うことで、衛星軌道のモデル化の効果的な適否判定を実現し得る。
【００１４】
また、第３の発明として、第２の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記予測位置データに含まれる予測位置のうち、当該予測位置と同一時刻における前記算出位置から所定距離以内の予測位置を選択することと、前記選択された予測位置に基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１５】
この第３の発明によれば、予測位置と同一時刻における算出位置から所定距離以内の予測位置を選択する。そして、選択した予測位置に基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。同一時刻における測位用衛星の予測位置と算出位置とが大きく離れている場合は、当該予測位置は理想的な衛星軌道から大きく外れた異常値である可能性が高い。そのため、このような異常値は除外して、衛星軌道のモデル化を再度行うことにすれば好適である。
【００１６】
また、第４の発明として、第１〜第３の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記予測位置データの中から、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定することと、前記決定された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１７】
この第４の発明によれば、パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定する。そして、決定した予測位置の組み合わせに基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。
【００１８】
また、第５の発明として、第４の発明の衛星軌道モデル化適否判定方法であって、前記モデル化が適切でないと判定された場合に、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更することと、前記変更された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、を含む衛星軌道モデル化適否判定方法を構成してもよい。
【００１９】
この第５の発明によれば、モデル化が適切でないと判定された場合に、パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更する。そして、変更した予測位置の組み合わせに基づいて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。このように、衛星軌道のモデル化が適切でないと判定した場合は、予測位置の組合せを変更してモデル化をやり直すことで、適切なパラメータの値を得ることができる。
【００２０】
また、第６の発明として、第１〜第４の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間それぞれについて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、前記モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間の前記パラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供することと、を含む長期予測軌道データ提供方法を構成してもよい。
【００２１】
この第６の発明によれば、連続する所定の単位期間それぞれについて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間それぞれのパラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供する。これにより、モデル化が適切に行われた単位期間のパラメータの値のみを測位装置に提供することが可能となる。
【００２２】
また、第７の発明として、第１〜第４の何れかの発明の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間について、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、前記所定の単位期間の前記パラメータの値を、当該単位期間についての前記モデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供することと、を含む長期予測軌道データ提供方法を構成してもよい。
【００２３】
この第７の発明によれば、連続する所定の単位期間それぞれについて、パラメータの値の算出、算出位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、所定の単位期間のパラメータの値を、当該単位期間についてのモデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供する。複数の単位期間のパラメータの値を、当該単位期間についてのモデル化の適否判定結果と対応付けて提供することで、測位装置は、モデル化が適切に行われた単位期間を判定することが可能となる。そして、モデル化が適切に行われなかった単位期間については、当該単位期間のパラメータの値を測位に使用しないようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して、本発明に好適な実施形態の一例を説明する。但し、本発明を適用可能な実施形態がこれに限定されるわけではない。
【００２５】
１．システム構成
図１は、本実施形態における測位システム１の概略構成を示す図である。測位システム１は、外部システム２と、サーバシステム３と、測位装置を備えた電子機器である携帯型電話機４と、複数のＧＰＳ衛星ＳＶ（ＳＶ１，ＳＶ２，ＳＶ３，ＳＶ４，・・・）とを備えて構成される。尚、携帯型電話機４が必要なデータをサーバシステム２から取得した後は、携帯型電話機４とＧＰＳ衛星ＳＶとで測位が可能であるため、携帯型電話機４とＧＰＳ衛星ＳＶとで１つの測位システムが構成されるということもできる。また、地上側のシステムとして、サーバシステム３と携帯型電話機４とで測位システムと呼ぶこともできる。
【００２６】
外部システム２は、ＧＰＳ衛星ＳＶから定期的に衛星信号を受信し、当該衛星信号に含まれる航法データ等に基づいて衛星予測暦を生成してサーバシステム３に提供する公知のシステムである。外部システム２が提供する衛星予測暦は、各ＧＰＳ衛星ＳＶそれぞれについて、将来の位置を予測した予測位置を所定時間おきに時系列に並べた不連続な位置のデータである。外部システム２は、例えば衛星予測暦の提供を業務とする民間や公営の団体のコンピュータシステムに相当する。
【００２７】
サーバシステム３は、衛星予測暦を外部システム２から取得し、当該衛星予測暦を用いて、全てのＧＰＳ衛星ＳＶの予測されるエフェメリスであって、少なくとも１日分以上の例えば１週間といった長期間有効なエフェメリス（以下、本実施形態において「長期予測エフェメリス（長期予測軌道データ）」と称す。）を生成・提供するサーバを備えたシステムである。
【００２８】
携帯型電話機４は、ユーザが通話やメールの送受信等を行うための電子機器であり、通話やメールの送受信といった携帯型電話機としての本来の機能の他、位置を計測する機能（測位機能）を実現するための測位装置を具備している。携帯型電話機４は、ユーザ操作に従って、サーバシステム３に対して長期予測エフェメリスの要求信号を送信し、サーバシステム３から長期予測エフェメリスを受信する。そして、受信した長期予測エフェメリスを用いてＧＰＳ衛星ＳＶを捕捉し、衛星信号に基づく測位演算を実行する。
【００２９】
２．原理
図２及び図３は、外部システム２により生成される衛星予測暦と、当該衛星予測暦をもとに算出された衛星軌道との一例を示す図である。図２は、衛星予測暦に予測位置の異常値が含まれていなかった場合を、図３は、異常値が含まれていた場合の例を示している。本実施形態では、衛星予測暦に含まれている予測位置のうち、隣接する予測位置との位置関係で、極端に距離が離れた予測位置のことを「異常値」と呼ぶ。尚、異常値ではない予測位置と、後述の予測軌道サンプリング位置との間の距離は数ｍ〜数十ｍ程度であるが、異常値の予測値と予測軌道サンプリング位置との間の距離は数ｋｍにもなる。
【００３０】
本実施形態では、衛星予測暦に記憶されている全ての予測位置からの距離の二乗和が最小となるようなケプラーの衛星軌道モデル式（以下、「近似モデル」ともいう。）を、最小二乗法を用いて求める。このとき求めた衛星軌道の近似モデル式のパラメータを衛星軌道パラメータと称し、近似モデルを算出する計算を「近似計算」ともいう。また、近似計算により求めた衛星軌道のことを「予測軌道」と称する。
【００３１】
本実施形態で用いる近似モデルは、楕円軌道を表すモデルであり、衛星軌道暦に含まれる予測位置を必ずしも通らない。予測軌道は、時刻を変数とする関数で表され、時刻を入力値として与えることで、ＧＰＳ衛星ＳＶの位置が出力値として返される。
【００３２】
衛星予測暦に含まれている予測位置の中に異常値が含まれていない場合は、例えば図２に示すような、全ての予測位置に対する平均的な軌道である予測軌道Ｏ１を得る。一方、衛星予測暦に記憶されている予測位置の中に異常値が含まれている場合は、例えば図３に示すような、予測軌道の一部が異常値の方向に膨らんだ歪んだ楕円形状の予測軌道Ｏ２を得る。
【００３３】
図４は、予測軌道のモデル化の適否判定の原理を説明するための図である。本実施形態では、衛星予測暦に含まれている予測位置と、近似計算により求めた予測軌道から算出される予測軌道サンプリング位置（算出位置）との差異に基づいて、衛星軌道のモデル化の誤差（以下、「モデル化誤差」と称す。）を算出する。予測位置と予測軌道サンプリング位置とは、同一時刻におけるＧＰＳ衛星の位置（想定される位置）である。例えば、毎時１５分おきの位置である。各同一時刻における予測位置と予測軌道サンプリング位置との差に基づいてモデル化誤差を算出し、近似計算した衛星軌道が適切か否かを判定する。より正確には、近似モデル式のパラメータの値が適切か否かを判定する。
【００３４】
詳細に説明すると、衛星軌道暦には、所定の時間間隔（例えば「１５分ごと」）の予測位置が時系列に記憶されている。図４では、時刻「ｔ１〜ｔ７」までの各時刻における予測位置「Ｐt1〜Ｐt7」を×印で示している。近似計算により求めた予測軌道から、予測位置と同一時刻「ｔ１〜ｔ７」における点を算出することで、予測軌道サンプリング位置「Ｓt1〜Ｓt7」を取得する。図４では、予測軌道サンプリング位置「Ｓt1〜Ｓt7」を黒丸で示している。
【００３５】
次いで、時刻「ｔ１〜ｔ７」それぞれについて、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離「ｒ1〜ｒ7」を算出する。モデル化誤差は、例えば、算出した全ての距離の二乗和の平方根として表される。具体的には、全部で「ｎ個」の時刻（サンプリング点）が存在する場合には、次式（１）に従ってモデル化誤差を算出する。
【数１】
【００３６】
モデル化誤差が大きい場合には、全体的に予測軌道が予測位置からずれているか、予測軌道の中に予測位置から大きくずれた部分があると考えられ、予測位置を適切に再現していないと判断することができる。一方、モデル化誤差が小さい場合には、予測軌道が全体的に予測位置の近傍或いは同一位置を通過する軌道であることを示しており、予測軌道が適切に予測位置を再現しているものと判断することができる。
【００３７】
このことから、モデル化誤差に対して閾値判定を行い、モデル化誤差が所定の閾値（例えば“２０００［ｍ］”）に達していない場合には、衛星軌道のモデル化は適切である（予測位置の再現性が良い）と判定する。一方、モデル化誤差が所定の閾値に達している場合には、衛星軌道のモデル化は不適である（予測位置の再現性が悪い）と判定する。
【００３８】
３．機能構成
図５は、サーバシステム３の機能構成を示すブロック図である。サーバシステム３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０と、操作部３２０と、通信部３３０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３４０と、ハードディスク３５０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３６０とを備え、各部がバス３７０で接続されたコンピュータシステムである。
【００３９】
ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているシステムプログラム等に従ってサーバシステム３の各部を統括的に制御するプロセッサである。本実施形態では、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス提供プログラム３４１に従って、携帯型電話機４に長期予測エフェメリスを提供する処理を行う。
【００４０】
操作部３２０は、サーバシステム３の管理者による操作指示を受け付け、操作に応じた信号をＣＰＵ３１０に出力する入力装置である。この機能は、例えばキーボードやボタン、マウス等により実現される。
【００４１】
通信部３３０は、システム内部で利用される各種データをインターネット等の通信ネットワークを介して外部システム２や携帯型電話機４とやり取りするための通信装置である。
【００４２】
ＲＯＭ３４０は、読み取り専用の不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ３１０がサーバシステム３を制御するためのシステムプログラムや、長期予測エフェメリスを携帯型電話機４に提供するためのプログラム、長期予測エフェメリスを生成するためのプログラム、モデル化誤差を算出するためのプログラム等の各種プログラムやデータ等を記憶している。
【００４３】
ハードディスク３５０は、磁気ヘッド等を用いてデータの読み書きを行う記憶装置であり、ＲＯＭ３４０と同様、サーバシステム３が備える各種機能を実現するためのプログラムやデータ等を記憶している。
【００４４】
ＲＡＭ３６０は、読み書き可能な揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ３１０により実行されるシステムプログラム、長期予測エフェメリス提供プログラム、各種処理プログラム、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを形成している。
【００４５】
４．データ構成
図６は、ＲＯＭ３４０に格納されたデータの一例を示す図である。ＲＯＭ３４０には、ＣＰＵ３１０により読み出され、長期予測エフェメリス提供処理（図１３参照）として実行される長期予測エフェメリス提供プログラム３４１が記憶されている。また、長期予測エフェメリス提供プログラム３４１には、長期予測エフェメリス生成処理（図１４及び図１５参照）として実行される長期予測エフェメリス生成プログラム３４１１と、モデル化誤差算出処理（図１６参照）として実行されるモデル化誤差算出プログラム３４１３とがサブルーチンとして含まれている。
【００４６】
長期予測エフェメリス提供処理とは、ＣＰＵ３１０が、長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する処理を定期的に行い、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータ３５３の要求信号を受信した場合に、生成しておいた長期予測エフェメリスデータ３５３を要求元の携帯型電話機４に送信する処理である。
【００４７】
長期予測エフェメリス生成処理とは、ＣＰＵ３１０が、長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する処理である。本実施形態では、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスデータ３５３を４時間に１回生成する。具体的には、長期予測エフェメリスデータ３５３の生成日時を基準として１週間後までの期間を予測期間とし、当該予測期間を単位期間である６時間毎に区切った２８個分の予測エフェメリス３５５を生成する。そして、２８個の単位期間分の予測エフェメリス３５５を纏めた長期予測エフェメリスデータ３５３を生成する。
【００４８】
モデル化誤差算出処理とは、ＣＰＵ３１０が、上述した原理に従って、衛星軌道のモデル化誤差を算出する処理である。これらの処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００４９】
図７は、ハードディスク３５０に格納されたデータの一例を示す図である。ハードディスク３５０には、衛星予測暦３５１と、長期予測エフェメリスデータ３５３と、モデル化不適フラグデータ３５６とが記憶されている。
【００５０】
図９は、衛星予測暦３５１のデータ構成の一例を示す図である。衛星予測暦３５１は、各ＧＰＳ衛星ＳＶの１週間後までの予測位置が、１５分おきに記憶された離散的なデータである。予測位置は、例えば地球基準座標系における３次元の座標値で表される。例えば、「２００８年７月１日０時３０分」におけるＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の予測位置は「（Ｘ３２，Ｙ３２，Ｚ３２）」である。ＣＰＵ３１０は、外部システム２から定期的に（例えば４時間に１回）衛星予測暦３５１を受信して、ハードディスク３５０に記憶・更新する。
【００５１】
図１０は、長期予測エフェメリスデータ３５３のデータ構成の一例を示す図である。長期予測エフェメリスデータ３５３には、長期予測エフェメリスデータ３５３の生成日時３５４と、第１〜第２８単位期間の予測エフェメリス３５５（３５５−１〜３５５−２８）とが対応付けて記憶されている。
【００５２】
図１１は、予測エフェメリス３５５のデータ構成の一例を示す図である。予測エフェメリス３５５（３５５−１，３５５−２，・・・，３５５−２８）には、各衛星ＳＶ１〜ＳＶ３２それぞれについて、軌道長半径や離心率、軌道傾斜角といったケプラーの衛星軌道パラメータの値が記憶されている。
【００５３】
但し、各単位期間の予測エフェメリスそれぞれについて、衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては、衛星軌道パラメータの値が記憶されていない点が特徴的である。例えば、第１単位期間の予測エフェメリス３５５−１では、ＧＰＳ衛星ＳＶ２の衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたため、ＧＰＳ衛星ＳＶ２については衛星軌道パラメータの値が記憶されていない。
【００５４】
図１２は、モデル化不適フラグデータ３５６のデータ構成の一例を示す図である。モデル化不適フラグデータ３５６（３５６−１，３５６−２，・・・，３５６−２８）には、各単位期間ごとに、ＧＰＳ衛星ＳＶの番号とモデル化不適フラグとが対応付けて記憶されている。
【００５５】
モデル化不適フラグは、衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては「ＯＮ」、衛星軌道のモデル化が適切であると判定されたＧＰＳ衛星ＳＶについては「ＯＦＦ」が設定されるフラグである。例えば、図１２の第１単位期間のモデル化不適フラグデータ３５６−１では、ＧＰＳ衛星ＳＶ２についての衛星軌道のモデル化が不適であると判定されたため、ＧＰＳ衛星ＳＶ２のモデル化不適フラグが「ＯＮ」となっている。
【００５６】
図８は、ＲＡＭ３６０に格納されるデータの一例を示す図である。ＲＡＭ３６０には、検証時刻条件３６１と、モデル化誤差３６３とが記憶される。
【００５７】
検証時刻条件３６１は、衛星軌道のモデル化の適否の検証を行う時刻に関する条件であり、衛星予測暦３５１に記憶されている日時のうち検証を開始する日時である検証開始日時３６１１と、検証を行う時間間隔である検証時間間隔３６１３とが記憶される。検証時刻条件３６１は、長期予測エフェメリス生成処理においてＣＰＵ３１０により可変に設定される。
【００５８】
モデル化誤差３６３は、衛星軌道のモデル化の誤差であり、例えば、各検証時刻について算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の二乗和の平方根として算出・記憶される。
【００５９】
５．処理の流れ
図１３は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス提供プログラム３４１がＣＰＵ３１０により読み出されて実行されることで、サーバシステム３において実行される長期予測エフェメリス提供処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
先ず、ＣＰＵ３１０は、外部システム２から衛星予測暦３５１を受信したか否かを判定し（ステップＡ１）、受信しなかったと判定した場合は（ステップＡ１；Ｎｏ）、ステップＡ５へと処理を移行する。また、受信したと判定した場合は（ステップＡ１；Ｙｅｓ）、受信した衛星予測暦３５１をハードディスク３５０に更新記憶させる（ステップＡ３）。
【００６１】
次いで、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスの生成時刻であるか否かを判定する（ステップＡ５）。本実施形態では、４時間に１回長期予測エフェメリスを生成するものとする。そして、まだ生成時刻ではないと判定した場合は（ステップＡ５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ９へと処理を移行する。
【００６２】
また、長期予測エフェメリスの生成時刻であると判定した場合は（ステップＡ５；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されている長期予測エフェメリス生成プログラム３４１１を読み出して実行することで、長期予測エフェメリス生成処理を行う（ステップＡ７）。
【００６３】
図１４及び図１５は、長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ３１０は、現在日時に基づいて、各単位期間を判定する（ステップＢ１）。具体的には、現在日時（生成日時）から１週間後までの期間を予測期間とし、当該予測期間を６時間毎に区切った各期間を単位期間と判定する。
【００６４】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＢ１で判定した各単位期間それぞれについて、ループＡの処理を実行する（ステップＢ３〜Ｂ３５）。ループＡの処理では、ＣＰＵ３１０は、各ＧＰＳ衛星ＳＶそれぞれについて、ループＢの処理を実行する（ステップＢ５〜Ｂ３１）。
【００６５】
ループＢの処理では、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６において、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＦＦ」に設定する（ステップＢ７）。そして、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている衛星予測暦３５１に含まれる最も古い日時を検証開始日時３６１１とし、ＲＡＭ３６０に検証時刻条件３６１として記憶させる（ステップＢ９）。
【００６６】
また、ＣＰＵ３１０は、検証時間間隔３６１３を「１５分」とし、ＲＡＭ３６０に検証時刻条件３６１として記憶させる（ステップＢ１１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１３）。
【００６７】
図１６は、モデル化誤差算出処理の流れを示すフローチャートである。
先ず、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている衛星予測暦３５１から、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証時刻条件３６１に従った各検証時刻の予測位置を抽出する（ステップＣ１）。
【００６８】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＣ１で抽出した予測位置を用いて、ケプラーの楕円軌道モデルに基づく予測軌道を算出し、衛星軌道パラメータの値を求める（ステップＣ３）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＣ３で算出した予測軌道から、検証時刻と同一時刻における予測軌道サンプリング位置を算出する（ステップＣ５）。
【００６９】
そして、ＣＰＵ３１０は、各検証時刻について、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出する（ステップＣ７）。そして、ＣＰＵ３１０は、全ての検証時刻について算出した距離の二乗和の平方根を算出し、モデル化誤差３６３としてＲＡＭ３６０に記憶させる（ステップＣ９）。そして、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理を終了する。
【００７０】
図１４の長期予測エフェメリス生成処理に戻って、モデル化誤差算出処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ１５）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ１５；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７１】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証時間間隔３６１３を「３０分」に更新する（ステップＢ１７）。すなわち、衛星予測暦３５１に記憶されている全ての予測位置を用いるのではなく、３０分間隔で抽出した予測位置の組合せを用いて予測軌道を算出するように検証時刻条件を設定する。
【００７２】
そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１９）。その後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２１）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７３】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されている検証開始日時３６１１を「衛星予測暦に含まれる２番目に古い日時」に更新する（ステップＢ２３）。すなわち、衛星予測暦３５１に含まれる予測位置を３０分間隔で抽出するに際して、最も古い時刻から抽出するのではなく、２番目に古い時刻から抽出するように検証時刻条件を設定することで、予測軌道の算出に使用する予測位置の組合せを変更する。
【００７４】
そして、ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３４０に記憶されているモデル化誤差算出プログラム３４１３を読み出して実行することで、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ２５）。その後、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３６０に記憶されているモデル化誤差３６３が所定の閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２７）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２７；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７５】
また、モデル化誤差３６３が閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２７；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６に記憶されている当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＮ」に設定する（ステップＢ２９）。そして、ＣＰＵ３１０は、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００７６】
全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＢ７〜Ｂ２９の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＢの処理を終了する（ステップＢ３１）。その後、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６においてモデル化不適フラグが「ＯＦＦ」に設定されているＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道パラメータの値を纏めて、当該単位期間の予測エフェメリス３５５を生成する（ステップＢ３３）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の単位期間へと処理を移行する。
【００７７】
全ての単位期間についてステップＢ５〜Ｂ３３の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＡの処理を終了する（ステップＢ３５）。その後、ＣＰＵ３１０は、全ての単位期間についてステップＢ３３で生成した予測エフェメリス３５５を纏めて、生成日時３５４と対応付けて長期予測エフェメリスデータ３５３を生成し、ハードディスク３５０に記憶させる（ステップＢ３７）。そして、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス生成処理を終了する。
【００７８】
図１３の長期予測エフェメリス提供処理に戻って、長期予測エフェメリス生成処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスの要求信号を受信したか否かを判定する（ステップＡ９）。そして、受信しなかったと判定した場合は（ステップＡ９；Ｎｏ）、ステップＡ１に戻る。
【００７９】
また、要求信号を受信したと判定した場合は（ステップＡ９；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０に記憶されている長期予測エフェメリスデータ３５３を要求元の携帯型電話機４に送信する（ステップＡ１１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ１に戻る。
【００８０】
６．作用効果
測位システム１において、サーバシステム３は、外部システム２から取得したＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置を時系列に含んだ衛星予測暦に基づいて、ＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道を近似するための近似モデルに従って予測軌道を求め、その衛星軌道パラメータの値を算出する。そして、算出した衛星軌道パラメータの値を用いて、ＧＰＳ衛星ＳＶの将来位置である予測軌道サンプリング位置（算出位置）を算出し、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離に基づいて、衛星軌道のモデル化の適否を判定する。
【００８１】
より具体的には、求めた予測軌道から、衛星予測暦に記憶されている予測位置と同一時刻における予測軌道サンプリング位置を算出する。そして、各時刻それぞれについて、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出し、これらの距離の二乗和の平方根として表されるモデル化誤差が所定の閾値に達しているか否かを判定する。そして、閾値に達していない場合は、衛星軌道のモデル化は適切であると判定し、閾値に達している場合は、衛星軌道のモデル化は不適であると判定する。
【００８２】
衛星軌道のモデル化が適切であれば、同一時刻におけるＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離は小さくなるはずである。従って、各時刻について算出した距離から求めたモデル化誤差に対する閾値判定により、衛星軌道のモデル化の適否判定を効果的に行うことができる。
【００８３】
また、サーバシステム３は、モデル化の適否判定において適切でないと判定した場合は、予測軌道の算出に使用する予測位置の組合せを変更する。そして、変更した予測位置の組合せに基づいて、予測軌道の算出、予測軌道サンプリング位置の算出、及びモデル化の適否判定を再度行う。このように、衛星軌道のモデル化が適切ではないと判定した場合に、予測位置の組合せを変更してモデル化をやり直すことで、適切な衛星軌道パラメータの値を得ることができる。
【００８４】
さらに、サーバシステム３は、連続する６時間ごとの単位期間それぞれについて、各ＧＰＳ衛星ごとに、予測軌道の算出、予測軌道サンプリング位置の算出、及びモデル化の適否判定を行う。そして、モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶの各衛星軌道パラメータの値を纏めた長期予測エフェメリスデータを、携帯型電話機４に提供する。これにより、モデル化が適切に行われた単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶの衛星軌道パラメータの値のみを携帯型電話機４に提供することが可能となる。
【００８５】
７．変形例
７−１．測位システム
上述した実施形態では、サーバシステム３と携帯型電話機４を備えた測位システム１を例に挙げて説明したが、本発明を適用可能な測位システムはこれに限られるわけではない。例えば、携帯型電話機４の代わりに、測位装置を備えたノート型パソコンやＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、カーナビゲーション装置等の電子機器に適用することも可能である。
【００８６】
７−２．衛星測位システム
また、上述した実施形態では、衛星測位システムとしてＧＰＳを例に挙げて説明したが、ＷＡＡＳ（Wide Area Augmentation System）、ＱＺＳＳ（Quasi Zenith Satellite System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（GLObal NAvigation Satellite System）、ＧＡＬＩＬＥＯ等の他の衛星測位システムであってもよい。
【００８７】
７−３．長期予測エフェメリスデータ生成処理
図１７及び図１８は、変形例における長期予測エフェメリスデータの生成に係る処理である第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。第２の長期予測エフェメリス生成処理は、衛星軌道のモデル化が不適であると判定した場合に、異常値であると考えられる予測位置を除外して、残余の予測位置を用いて衛星軌道のモデル化を再度行って長期予測エフェメリスデータを生成する処理である。尚、図１４及び図１５の長期予測エフェメリス生成処理と同一のステップについては同一の符号を付して説明を省略し、長期予測エフェメリス生成処理とは異なる部分を中心に説明する。
【００８８】
第２の長期予測エフェメリス生成処理では、ステップＢ１５においてモデル化誤差が閾値以上であると判定した場合に（ステップＢ１５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理のステップＣ７において算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が所定の閾値距離（例えば“５００［ｍ］”）を超えた検証時刻を特定して、モデル化誤差算出処理の処理対象から除外する（ステップＤ１７）。そして、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＢ１９）。
【００８９】
予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が極端に大きくなる検証時刻については、当該予測位置は異常値である可能性が高い。そのため、予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離が所定の閾値距離を超えた予測位置は異常値であるとみなして除外し、残余の予測位置を用いて衛星軌道のモデル化を再度行うようにする。
【００９０】
その後、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差が閾値未満であるか否かを判定し（ステップＢ２１）、閾値未満であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｙｅｓ）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。また、閾値以上であると判定した場合は（ステップＢ２１；Ｎｏ）、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＮ」に設定して（ステップＢ２９）、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００９１】
図１９は、他の長期予測エフェメリスデータの生成に係る処理である第３の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャートである。第３の長期予測エフェメリス生成処理は、複数の検証時刻条件で衛星軌道のモデル化を行い、モデル化誤差が最小となった検証時刻条件の衛星軌道のモデルを用いて長期予測エフェメリスデータを生成する処理である。
【００９２】
先ず、ＣＰＵ３１０は、現在日時に基づいて各単位期間を判定する（ステップＥ１）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＥ１で判定した各単位期間についてループＤの処理を実行する（ステップＥ３〜Ｅ２３）。
【００９３】
ループＤの処理では、ＣＰＵ３１０は、各ＧＰＳ衛星ＳＶについてループＥの処理を実行する（ステップＥ５〜Ｅ１９）。ループＥの処理では、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０のモデル化不適フラグデータ３５６において、当該単位期間の当該ＧＰＳ衛星ＳＶのモデル化不適フラグを「ＯＦＦ」に設定する（ステップＥ７）。
【００９４】
その後、ＣＰＵ３１０は、複数の検証時刻条件を設定する（ステップＥ９）。例えば、（１）検証開始日時が「衛星予測暦における最も古い日時」で、検証時間間隔が「１５分」、（２）検証開始日時が「衛星予測暦における最も古い日時」で、検証時間間隔が「３０分」、（３）検証開始日時が「衛星予測暦における２番目に古い日時」で、検証時間間隔が「３０分」、の３種類の検証時刻条件を設定することができる。尚、設定する検証時刻条件の種類や数は適宜設定変更可能である。
【００９５】
次いで、ＣＰＵ３１０は、ステップＥ９で設定した各検証時刻条件について、ループＦの処理を実行する（ステップＥ１１〜Ｅ１５）。ループＦの処理では、ＣＰＵ３１０は、当該検証時刻条件について、モデル化誤差算出処理を行う（ステップＥ１３）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の検証時刻条件へと処理を移行する。
【００９６】
全ての検証時刻条件についてステップＥ１３の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＦの処理を終了する（ステップＥ１５）。その後、ＣＰＵ３１０は、モデル化誤差が最小となった検証時刻条件で算出した予測軌道を選択する（ステップＥ１７）。そして、ＣＰＵ３１０は、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【００９７】
全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＥ７〜Ｅ１７の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＥの処理を終了する（ステップＥ１９）。次いで、ＣＰＵ３１０は、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＥ１７で選択した予測軌道の衛星軌道パラメータの値を纏めて、当該単位期間の予測エフェメリスとする（ステップＥ２１）。そして、ＣＰＵ３１０は、次の単位期間へと処理を移行する。
【００９８】
全ての単位期間についてステップＥ５〜Ｅ２１の処理を行った後、ＣＰＵ３１０は、ループＤの処理を終了する（ステップＥ２３）。その後、ＣＰＵ３１０は、全ての単位期間の予測エフェメリスを纏めて長期予測エフェメリスデータを生成して、ハードディスク３５０に記憶させる（ステップＥ２５）。そして、ＣＰＵ３１０は、第３の長期予測エフェメリス生成処理を終了する。
【００９９】
７−４．長期予測エフェメリスデータのデータ構成
携帯型電話機４に提供する長期予測エフェメリスデータのデータ構成を次のようにしてもよい。すなわち、図２０に示すように、生成日時３５４と、モデル化不適フラグデータ３５６と、第１単位期間〜第２８単位期間までの予測エフェメリス３５７（３５７−１，３５７−２，・・・，３５７−２８）とが対応付けられた第２の長期予測エフェメリスデータを携帯型電話機４に提供する。
【０１００】
予測エフェメリス３５７（３５７−１，３５７−２，・・・，３５７−２８）には、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについての衛星軌道パラメータの値が記憶されている。携帯型電話機４は、受信した第２の長期予測エフェメリスデータに記憶されているモデル化不適フラグデータ３５６を参照することで、サーバシステム３によりモデル化が不適であると判定された単位期間及びＧＰＳ衛星ＳＶを特定することができる。そして、特定した単位期間のＧＰＳ衛星ＳＶについては、予測エフェメリス３５７に記憶されている衛星軌道パラメータの値を測位に使用しないようにすることで、測位の正確性が低下することを防止することができる。
【０１０１】
７−５．モデル化誤差
上述した実施形態では、各検証時刻について算出した予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の二乗和の平方根をモデル化誤差とするものとして説明したが、例えば予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離の最大値や平均値をモデル化誤差とすることにしてもよい。
【０１０２】
また、検証時刻ごとに予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するのではなく、全ての時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出することにしてもよい。例えば、上述した実施形態では、検証時間間隔が「３０分」である場合には、３０分ごとの各検証時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するが、これを衛星予測暦に記憶されている時間間隔である１５分ごとの各時刻について予測位置と予測軌道サンプリング位置間の距離を算出してモデル化誤差を算出するようにする。
【０１０３】
７−６．長期予測エフェメリスデータの生成・提供
上述した実施形態では、サーバシステム３が予め所定の時間間隔（例えば４時間に１回）で長期予測エフェメリスデータを生成しておき、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータの要求を受けた場合に、長期予測エフェメリスデータを送信するものとして説明した。このような構成を採るのではなく、携帯型電話機４から長期予測エフェメリスデータの要求を受けたときに長期予測エフェメリスデータを生成して、携帯型電話機４に送信することにしてもよい。
【０１０４】
７−７．予測期間
上述した実施形態では、長期予測エフェメリスデータの生成日時を基準として１週間後までの期間を予測期間として長期予測エフェメリスデータを生成するものとして説明したが、予測期間は１週間よりも長い期間（例えば２週間）としてもよいし、１週間よりも短い期間（例えば３日）としてもよい。ＧＰＳ衛星から送信される航法データとしてのエフェメリスは有効期間が一般に４時間程度であるが、長期予測エフェメリスデータは少なくともＧＰＳ衛星から送信される航法データとしてのエフェメリスよりも有効期間が長ければよい。１日以上であれば好適である。
【０１０５】
７−８．単位期間
また、長期予測エフェメリスデータの予測期間を６時間ずつ区切って単位期間を構成するものとして説明したが、例えば４時間ずつ区切って単位期間を構成することとしてもよく、単位期間の長さは適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】測位システムの概略構成を示す図。
【図２】予測軌道の一例を示す図。
【図３】予測軌道の一例を示す図。
【図４】衛星軌道のモデル化の適否判定の原理の説明図。
【図５】サーバシステムの機能構成を示すブロック図。
【図６】サーバシステムのＲＯＭに格納されたデータの一例を示す図。
【図７】サーバシステムのハードディスクに格納されたデータの一例を示す図。
【図８】サーバシステムのＲＡＭに格納されるデータの一例を示す図。
【図９】衛星予測暦のデータ構成の一例を示す図。
【図１０】長期予測エフェメリスデータのデータ構成の一例を示す図。
【図１１】予測エフェメリスのデータ構成の一例を示す図。
【図１２】モデル化不適フラグデータのデータ構成の一例を示す図。
【図１３】長期予測エフェメリス提供処理の流れを示すフローチャート。
【図１４】長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１６】モデル化誤差算出処理の流れを示すフローチャート。
【図１７】第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１８】第２の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】第３の長期予測エフェメリス生成処理の流れを示すフローチャート。
【図２０】第２の長期予測エフェメリスデータのデータ構成の一例を示す図。
【符号の説明】
【０１０７】
１ 測位システム 、 ２ 外部システム、 ３ サーバシステム、
４ 携帯型電話機、 ３１０ ＣＰＵ、 ３２０ 操作部、 ３３０ 通信部、
３４０ ＲＯＭ、 ３５０ ハードディスク、 ３６０ ＲＡＭ、 ３７０ バス、
ＳＶ ＧＰＳ衛星
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出することと、
前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出することと、
前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定することと、
を含む衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項２】
前記モデル式は、時刻を入力し、位置を出力する関数であり、
前記算出位置を算出することは、前記予測位置と同一時刻における前記算出位置を算出することであり、
前記モデル化の適否を判定することは、前記予測位置と前記算出位置間の距離に基づいて、前記モデル化の適否を判定することである、
請求項１に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項３】
前記予測位置データに含まれる予測位置のうち、当該予測位置と同一時刻における前記算出位置から所定距離以内の予測位置を選択することと、
前記選択された予測位置に基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、
を含む請求項２に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項４】
前記予測位置データの中から、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定することと、
前記決定された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
を含む請求項１〜３の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項５】
前記モデル化が適切でないと判定された場合に、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更することと、
前記変更された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、
を含む請求項４に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項６】
請求項１〜４の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間それぞれについて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
前記モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間の前記パラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供することと、
を含む長期予測軌道データ提供方法。
【請求項７】
請求項１〜４の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間について、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
前記所定の単位期間の前記パラメータの値を、当該単位期間についての前記モデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供することと、
を含む長期予測軌道データ提供方法。
【請求項８】
測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出するパラメータ値算出部と、
前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出する算出位置算出部と、
前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する判定部と、
を備えた衛星軌道モデル化適否判定装置。
【請求項１】
測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出することと、
前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出することと、
前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定することと、
を含む衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項２】
前記モデル式は、時刻を入力し、位置を出力する関数であり、
前記算出位置を算出することは、前記予測位置と同一時刻における前記算出位置を算出することであり、
前記モデル化の適否を判定することは、前記予測位置と前記算出位置間の距離に基づいて、前記モデル化の適否を判定することである、
請求項１に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項３】
前記予測位置データに含まれる予測位置のうち、当該予測位置と同一時刻における前記算出位置から所定距離以内の予測位置を選択することと、
前記選択された予測位置に基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、
を含む請求項２に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項４】
前記予測位置データの中から、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを決定することと、
前記決定された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
を含む請求項１〜３の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項５】
前記モデル化が適切でないと判定された場合に、前記パラメータの値の算出に使用する予測位置の組み合わせを変更することと、
前記変更された予測位置の組み合わせに基づいて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を再度行うことと、
を含む請求項４に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法。
【請求項６】
請求項１〜４の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間それぞれについて、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
前記モデル化の適否判定において適切と判定された単位期間の前記パラメータの値を纏めた長期予測軌道データを提供することと、
を含む長期予測軌道データ提供方法。
【請求項７】
請求項１〜４の何れか一項に記載の衛星軌道モデル化適否判定方法によって、連続する所定の単位期間について、前記パラメータの値の算出、前記算出位置の算出、及び前記モデル化の適否判定を行うことと、
前記所定の単位期間の前記パラメータの値を、当該単位期間についての前記モデル化の適否判定結果と対応付けて纏めた長期予測軌道データを提供することと、
を含む長期予測軌道データ提供方法。
【請求項８】
測位用衛星の予測位置を時系列に含んだ予測位置データに基づいて、前記測位用衛星の衛星軌道を近似するときに使用する所定のモデル式が有するパラメータの値を算出するパラメータ値算出部と、
前記パラメータの値を用いて、前記モデル式から導かれる前記測位用衛星の算出位置を算出する算出位置算出部と、
前記予測位置と前記算出位置との差異に基づいて、前記パラメータの値を用いた前記モデル式による衛星軌道のモデル化の適否を判定する判定部と、
を備えた衛星軌道モデル化適否判定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１０−６０４８９（Ｐ２０１０−６０４８９Ａ）
【公開日】平成２２年３月１８日（２０１０．３．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２２８００６（Ｐ２００８−２２８００６）
【出願日】平成２０年９月５日（２００８．９．５）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年３月１８日（２０１０．３．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月５日（２００８．９．５）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
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