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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-01-24
(45)【発行日】2024-02-01
(54)【発明の名称】ＧＮＳＳ信号モデル化
(51)【国際特許分類】
G01S 19/42 20100101AFI20240125BHJP
G01S 19/22 20100101ALI20240125BHJP
【ＦＩ】
G01S19/42
G01S19/22
【請求項の数】
15
(21)【出願番号】P 2023514078
(86)(22)【出願日】2021-08-27
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-08-10
(86)【国際出願番号】 US2021048107
(87)【国際公開番号】W WO2022051195
(87)【国際公開日】2022-03-10
【審査請求日】2023-04-26
(31)【優先権主張番号】17/008,897
(32)【優先日】2020-09-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】502208397
【氏名又は名称】グーグル エルエルシー
【氏名又は名称原語表記】Ｇｏｏｇｌｅ ＬＬＣ
【住所又は居所原語表記】１６００ Ａｍｐｈｉｔｈｅａｔｒｅ Ｐａｒｋｗａｙ ９４０４３ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｖｉｅｗ， ＣＡ Ｕ．Ｓ．Ａ．
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ファットゥーシュ，イマド・ジーン
(72)【発明者】
【氏名】モラディ，アラスト・ザボレスタニ
(72)【発明者】
【氏名】ディゲレン，フランク・バン
(72)【発明者】
【氏名】トン，ズーフェイ
(72)【発明者】
【氏名】キデル，モハメド
(72)【発明者】
【氏名】マッジョーロ，ステファノ
(72)【発明者】
【氏名】オレンドルフ，デイビッド
【審査官】佐藤 宙子
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１５－１８４１１３（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１１１１９８３８９（ＣＮ，Ａ）
【文献】欧州特許出願公開第２６３４５９９（ＥＰ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｓ ５／００－ ５／１４
Ｇ０１Ｓ １９／００－１９／５５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
方法（６００）であって、ある環境（１００）内の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）受信機（１１４）の推定場所をＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）のデータ処理ハードウェア（１１６）で受信するステップと、
前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の前記推定場所について複数の候補位置（２１４）を生成するステップとを備え、前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）は、前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の可能な実際の場所（１２Ａ）に対応し、前記方法（６００）はさらに、
前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）について、前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記環境（１００）の地理データ（２２２）のラスタ地図（２２６）に対してレイラウンチングを実行することによって複数の候補信号経路（２３２）をモデル化するステップを備え、前記複数の候補信号経路（２３２）は、１つまたは複数の反射信号経路を含み、前記方法（６００）はさらに、
前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）において、
前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記それぞれの候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）についてモデル化された前記複数の候補信号経路（２３２）と前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）からの測定されたＧＮＳＳ信号データ（２０２）とを比較するステップと、
前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記それぞれの候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）についてモデル化された前記複数の候補信号経路（２３２）と前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）からの前記測定されたＧＮＳＳ信号データ（２０２）との前記比較に基づいて、前記それぞれの候補位置（２１４）が前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の前記実際の場所（１２Ａ）を含む可能性を生成するステップとを備え、
前記環境（１００）の地理データ（２２２）の前記ラスタ地図（２２６）に対してレイラウンチングを実行することは、
前記それぞれの候補位置（２１４）から前記環境（１００）内のそれぞれの構造の多角形ラスタ表現に光線を発射することと、
前記それぞれの構造の前記多角形ラスタ表現のファサード角度に基づいて、前記それぞれの構造から離れていく方への前記光線のリダイレクトに対応するリダイレクト光線を決定することと、
前記リダイレクト光線が前記衛星の位置で終端するまで、前記それぞれの構造の前記ファサード角度に基づいて、リダイレクトされた角度で前記リダイレクト光線を発射し続けることとを含む、方法（６００）。
【請求項2】
前記ラスタ地図（２２６）は、前記環境（１００）内の各建物（３０）の多角形表現（２２８）を含み、前記多角形表現（２２８）は、前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）上に構築される、請求項１に記載の方法（６００）。
【請求項3】
前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）のための命令を含むラスタライズされた地理データ（２２２）を前記データ処理ハードウェア（１１６）で受信するステップをさらに備え、前記命令は、前記環境（１００）内の１つまたは複数の建物（３０）の多角形表現（２２８）をどのように構築するかを示し、前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記命令を実行して前記ラスタ地図（２２６）を形成するステップをさらに備え、前記ラスタ地図（２２６）は、前記環境（１００）内の１つまたは複数の建物（３０）の多角形表現（２２８）を含み、
前記データ処理ハードウェア（１１６）が、前記データ処理ハードウェア（１１６）と通信する前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）のメモリハードウェア上にローカルに前記ラスタ地図（２２６）を格納するステップをさらに備える、請求項１または２に記載の方法（６００）。
【請求項4】
前記命令を実行して前記ラスタ地図（２２６）を形成するステップは、ラスタライズされた地理データ（２２２）に基づいて前記１つまたは複数の建物（３０）のファサード角度を決定するステップを含む、請求項３に記載の方法（６００）。
【請求項5】
前記複数の候補信号経路（２３２）をモデル化するステップは、前記複数の候補信号経路（２３２）の各候補信号経路（２３２）について、前記それぞれの候補信号経路（２３２）の過剰経路長（２４）を決定するステップを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法（６００）。
【請求項6】
前記複数の候補信号経路（２３２）をモデル化するステップは、前記複数の候補信号経路（２３２）の各候補信号経路（２３２）について、信号減衰を決定するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法（６００）。
【請求項7】
２つの前記候補信号経路の反射点間の距離、および２つの前記候補信号経路の過剰経路長間の差の少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補信号経路を集約するステップをさらに含む、請求項５または６に記載の方法（６００）。
【請求項8】
全地球航法衛星システム対応（ＧＮＳＳ対応）デバイス（１００）であって、データ処理ハードウェア（１１６）と、
前記データ処理ハードウェア（１１６）と通信するメモリハードウェア（１１８）とを備え、前記メモリハードウェア（１１８）は、前記データ処理ハードウェア（１１６）上で実行されると前記データ処理ハードウェア（１１６）に動作を実行させる命令を格納しており、前記動作は、
ある環境（１００）内のＧＮＳＳ受信機（１１４）の推定場所を受信することと、
前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の前記推定場所について複数の候補位置（２１４）を生成することとを備え、前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）は、前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の可能な実際の場所（１２Ａ）に対応し、前記動作はさらに、
前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）について、前記環境（１００）の地理データ（２２２）のラスタ地図（２２６）に対してレイラウンチングを実行することによって複数の候補信号経路（２３２）をモデル化することを備え、前記複数の候補信号経路（２３２）は、１つまたは複数の反射信
号経路を含み、前記動作はさらに、
前記複数の候補位置（２１４）の各候補位置（２１４）において、
前記それぞれの候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）についてモデル化された前記複数の候補信号経路（２３２）と前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）からの測定されたＧＮＳＳ信号データ（２０２）とを比較することと、
前記それぞれの候補位置（２１４）において各々の利用可能な衛星（２０）についてモデル化された前記複数の候補信号経路（２３２）と前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）からの前記測定されたＧＮＳＳ信号データ（２０２）との前記比較に基づいて、前記それぞれの候補位置（２１４）が前記ＧＮＳＳ受信機（１１４）の前記実際の場所（１２Ａ）を含む可能性を生成することとを備え、
前記環境（１００）の地理データ（２２２）の前記ラスタ地図（２２６）に対してレイラウンチングを実行することは、
前記それぞれの候補位置（２１４）から前記環境（１００）内のそれぞれの構造の多角形ラスタ表現に光線を発射することと、
前記それぞれの構造の前記多角形ラスタ表現のファサード角度に基づいて、前記それぞれの構造から離れていく方への前記光線のリダイレクトに対応するリダイレクト光線を決定することと、
前記リダイレクト光線が前記衛星の位置で終端するまで、前記それぞれの構造の前記ファサード角度に基づいて、リダイレクトされた角度で前記リダイレクト光線を発射し続けることとを含む、デバイス（１００）。
【請求項9】
前記ラスタ地図（２２６）は、前記環境（１００）内の各建物（３０）の多角形表現（２２８）を含み、前記多角形表現（２２８）は、前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）上に構築される、請求項８に記載のデバイス（１００）。
【請求項10】
前記動作は、前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）のための命令を含むラスタライズされた地理データ（２２２）を受信することをさらに備え、前記命令は、前記環境（１００）内の１つまたは複数の建物（３０）の多角形表現（２２８）をどのように構築するかを示し、前記動作はさらに、
前記命令を実行して前記ラスタ地図（２２６）を形成することを備え、前記ラスタ地図（２２６）は、前記環境（１００）内の１つまたは複数の建物（３０）の多角形表現（２２８）を含み、前記動作はさらに、
前記データ処理ハードウェア（１１６）と通信する前記ＧＮＳＳ対応デバイス（１１０）のメモリハードウェア（１１８）上にローカルに前記ラスタ地図（２２６）を格納することを備える、請求項８または９に記載のデバイス（１００）。
【請求項11】
前記命令を実行して前記ラスタ地図（２２６）を形成することは、ラスタライズされた地理データ（２２２）に基づいて前記１つまたは複数の建物（３０）のファサード角度を決定することを含む、請求項１０に記載のデバイス（１００）。
【請求項12】
前記複数の候補信号経路（２３２）をモデル化することは、前記複数の候補信号経路（２３２）の各候補信号経路（２３２）について、前記それぞれの候補信号経路（２３２）の過剰経路長（２４）を決定することを含む、請求項８～１１のいずれか１項に記載のデバイス（１００）。
【請求項13】
前記複数の候補信号経路（２３２）をモデル化することは、前記複数の候補信号経路（２３２）の各候補信号経路（２３２）について、信号減衰を決定することをさらに含む、請求項１２に記載のデバイス（１００）。
【請求項14】
前記動作は、２つの前記候補信号経路の反射点間の距離、および２つの前記候補信号経路の過剰経路長間の差の少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補信号経路を集約することをさらに含む、請求項１２または１３に記載のデバイス。
【請求項15】
前記データ処理ハードウエアに請求項１～７のいずれか１項に記載の方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
技術分野
本開示は、過剰経路長計算処理に関する。
本開示は、過剰経路長計算処理に関する。
【背景技術】
【0002】
背景
全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）は、周回軌道衛星によって送信された電波信号を使用して正確な地上場所を決定することにより、高度なナビゲーションおよび位置情報サービスを可能にする。一般に、ＧＮＳＳ受信機は、周回軌道衛星によって送信された１つまたは複数の電波信号を受信し、ＧＮＳＳ受信機またはＧＮＳＳ受信機に関連付けられた位置システムは、衛星（たとえば、往々にして、少なくとも４つの衛星）から受信されたメッセージのタイミングに基づいてＧＮＳＳ受信機の位置を決定することができる。各メッセージは、送信時刻と当該送信時刻における衛星の位置とを指定する。受信機または位置システムは、受信された各メッセージの伝搬時間を算出することができ、多くの場合、航行方程式を使用して受信機の場所を算出することができる。そして、受信機の場所は、テレコミュニケーションからナビゲーションまでのさまざまなアプリケーションによって利用可能である。ＧＮＳＳベースの位置特定の何らかの局面を組み込んだアプリケーションの数が増え続けているので、これらのアプリケーションは、オープンスカイ環境だけでなく都市環境でも正確であるようにＧＮＳＳベースの位置特定に依拠するようになっている。これは、ＧＮＳＳベースの位置特定をデプロイする位置情報サービスのユーザが都市環境に密集している場合に特に当てはまる。
全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）は、周回軌道衛星によって送信された電波信号を使用して正確な地上場所を決定することにより、高度なナビゲーションおよび位置情報サービスを可能にする。一般に、ＧＮＳＳ受信機は、周回軌道衛星によって送信された１つまたは複数の電波信号を受信し、ＧＮＳＳ受信機またはＧＮＳＳ受信機に関連付けられた位置システムは、衛星（たとえば、往々にして、少なくとも４つの衛星）から受信されたメッセージのタイミングに基づいてＧＮＳＳ受信機の位置を決定することができる。各メッセージは、送信時刻と当該送信時刻における衛星の位置とを指定する。受信機または位置システムは、受信された各メッセージの伝搬時間を算出することができ、多くの場合、航行方程式を使用して受信機の場所を算出することができる。そして、受信機の場所は、テレコミュニケーションからナビゲーションまでのさまざまなアプリケーションによって利用可能である。ＧＮＳＳベースの位置特定の何らかの局面を組み込んだアプリケーションの数が増え続けているので、これらのアプリケーションは、オープンスカイ環境だけでなく都市環境でも正確であるようにＧＮＳＳベースの位置特定に依拠するようになっている。これは、ＧＮＳＳベースの位置特定をデプロイする位置情報サービスのユーザが都市環境に密集している場合に特に当てはまる。
【発明の概要】
【0003】
概要
本開示の一局面は、信号経路を処理する方法を提供する。上記方法は、ある環境内の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の推定場所をＧＮＳＳ対応デバイスのデータ処理ハードウェアで受信するステップを含む。上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について（たとえば、周りに、取り囲んで、付近に、隣接して、など）複数の候補位置を生成するステップも含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記方法はさらに、（上記複数の候補位置の）各候補位置において各々の利用可能な衛星について、上記データ処理ハードウェアが、上記環境の地理データのラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することによって複数の候補信号経路をモデル化するステップを含む。ここで、上記複数の候補信号経路は、１つまたは複数の反射信号経路を含む。また、上記方法は、上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの測定されたＧＮＳＳ信号データとを比較するステップと、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの上記測定されたＧＮＳＳ信号データとの上記比較に基づいて、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所を含む可能性を生成するステップとを含む。
本開示の一局面は、信号経路を処理する方法を提供する。上記方法は、ある環境内の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機の推定場所をＧＮＳＳ対応デバイスのデータ処理ハードウェアで受信するステップを含む。上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について（たとえば、周りに、取り囲んで、付近に、隣接して、など）複数の候補位置を生成するステップも含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記方法はさらに、（上記複数の候補位置の）各候補位置において各々の利用可能な衛星について、上記データ処理ハードウェアが、上記環境の地理データのラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することによって複数の候補信号経路をモデル化するステップを含む。ここで、上記複数の候補信号経路は、１つまたは複数の反射信号経路を含む。また、上記方法は、上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの測定されたＧＮＳＳ信号データとを比較するステップと、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの上記測定されたＧＮＳＳ信号データとの上記比較に基づいて、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所を含む可能性を生成するステップとを含む。
【0004】
本開示の実現例は、以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの実現例において、上記ラスタ地図は、上記環境内の各建物の多角形表現を含み、上記多角形表現は、上記ＧＮＳＳ対応デバイス上に構築される。上記複数の候補信号経路をモデル化するステップは、上記複数の候補信号経路の各候補信号経路について、上記それぞれの候補信号経路の過剰経路長を決定するステップを含み得る。上記複数の候補信号経路をモデル化するステップは、上記複数の候補信号経路の各候補信号経路について、信号減衰を決定するステップも含み得る。
【0005】
いくつかの例において、上記方法は、上記ＧＮＳＳ対応デバイスのための命令を含むラスタライズされた地理データを上記データ処理ハードウェアで受信するステップをさらに含み、上記命令は、上記環境内の１つまたは複数の建物の多角形表現をどのように構築するかを示す。これらの例において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記命令を実行して上記ラスタ地図を形成するステップも含み、上記ラスタ地図は、上記環境内の１つまたは複数の建物の多角形表現を含む。これらの例において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記データ処理ハードウェアと通信する上記ＧＮＳＳ対応デバイスのメモリハードウェア上にローカルに上記ラスタ地図を格納するステップをさらに含む。ここで、上記命令を実行して上記ラスタ地図を形成するステップは、ラスタライズされた地理データに基づいて上記１つまたは複数の建物のファサード角度を決定するステップを含み得る。
【0006】
いくつかの構成において、上記都市環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することは、上記それぞれの候補位置から上記都市環境内のそれぞれの構造の多角形ラスタ表現に光線を発射することをさらに含む。ここで、上記環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することはさらに、上記それぞれの建物の上記多角形ラスタ表現のファサード角度に基づいて、上記それぞれの構造から離れていく方への上記光線のリダイレクトに対応するリダイレクト光線を決定することも含む。これらの構成において、上記環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することは、上記それぞれの構造の上記ファサード角度に基づいて、リダイレクトされた角度で上記リダイレクト光線を発射し続けることをさらに含む。
【0007】
本開示の別の局面は、信号経路を処理するための全地球航法衛星システム対応（ＧＮＳＳ対応）デバイスを提供する。上記デバイスは、データ処理ハードウェアと、上記データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアとを含む。上記メモリハードウェアは、上記データ処理ハードウェア上で実行されると上記データ処理ハードウェアに動作を実行させる命令を格納している。上記動作は、ある環境内のＧＮＳＳ受信機の推定場所を受信することを含む。上記動作は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について（たとえば、周りに、取り囲んで、付近に、隣接して、など）複数の候補位置を生成することも含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記動作はさらに、（上記複数の候補位置の）各候補位置において各々の利用可能な衛星について、上記環境の地理データのラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することによって複数の候補信号経路をモデル化することを含む。ここで、上記複数の候補信号経路は、１つまたは複数の反射信号経路を含む。また、上記動作は、上記複数の候補位置の各候補位置において、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの測定されたＧＮＳＳ信号データとを比較することと、上記それぞれの候補位置において各々の利用可能な衛星についてモデル化された上記複数の候補信号経路と上記ＧＮＳＳ受信機からの上記測定されたＧＮＳＳ信号データとの上記比較に基づいて、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所を含む可能性を生成することとを含む。
【0008】
本開示の実現例は、以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの実現例において、上記ラスタ地図は、上記環境内の各建物の多角形表現を含み、上記多角形表現は、上記ＧＮＳＳ対応デバイス上に構築される。上記複数の候補信号経路をモデル化することは、上記複数の候補信号経路の各候補信号経路について、上記それぞれの候補信号経路の過剰経路長を決定することを含み得る。上記複数の候補信号経路をモデル化することは、上記複数の候補信号経路の各候補信号経路について、信号減衰を決定することも含み得る。
【0009】
いくつかの例において、上記動作は、上記ＧＮＳＳ対応デバイスのための命令を含むラスタライズされた地理データを受信することをさらに含み、上記命令は、上記環境内の１つまたは複数の建物の多角形表現をどのように構築するかを示す。これらの例において、上記動作は、上記命令を実行して上記ラスタ地図を形成することも含み、上記ラスタ地図は、上記環境内の１つまたは複数の建物の多角形表現を含む。これらの例において、上記動作は、上記データ処理ハードウェアと通信する上記ＧＮＳＳ対応デバイスのメモリハードウェア上にローカルに上記ラスタ地図を格納することをさらに含む。ここで、上記命令を実行して上記ラスタ地図を形成することは、ラスタライズされた地理データに基づいて上記１つまたは複数の建物のファサード角度を決定することを含み得る。
【0010】
いくつかの構成において、上記環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することは、上記それぞれの候補位置から上記環境内のそれぞれの構造の多角形ラスタ表現に光線を発射することをさらに含む。ここで、上記環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することはさらに、上記それぞれの建物の上記多角形ラスタ表現のファサード角度に基づいて、上記それぞれの構造から離れていく方への上記光線のリダイレクトに対応するリダイレクト光線を決定することも含む。これらの構成において、上記環境の地理データの上記ラスタ地図に対してレイラウンチングを実行することは、上記それぞれの構造の上記ファサード角度に基づいて、反射された角度で上記リダイレクト光線を発射し続けることをさらに含む。
【0011】
本開示のさらに別の局面は、信号経路を処理する方法を提供する。上記方法は、データ処理ハードウェアが、衛星からの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）信号を反射しそうな１つまたは複数の構造を有するエリアを特定するステップと、上記データ処理ハードウェアが、上記エリアを複数の場所に分割するステップとを含む。上記方法は、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの場所から上記それぞれの利用可能な衛星へのレイラウンチングを実行することによって複数の信号経路を生成するステップを含み、上記複数の信号経路は、１つまたは複数のサイト信号のラインの経路と、１つまたは複数の反射信号経路とを含む。上記方法は、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、上記データ処理ハードウェアが、全ての反射信号経路を１つまたは複数の方位角範囲に離散化するステップも含む。上記方法はさらに、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲について、上記データ処理ハードウェアが、１つまたは複数の移行高度を決定するステップを含み、上記１つまたは複数の移行高度の各移行高度は、上記それぞれの方位角範囲内のそれぞれの反射信号経路がサイト信号のラインに移行する高度の程度に対応する。上記方法は、上記複数の場所の各場所において、上記データ処理ハードウェアが、上記複数の信号経路の信号経路表現を生成するステップも含み、上記信号経路表現は、全ての反射信号経路についての上記１つまたは複数の方位角範囲と、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲に関連付けられた上記１つまたは複数の移行高度とを含む。
【0012】
本開示の実現例は、以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの実現例において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、各反射信号経路の過剰経路長を決定するステップをさらに含み、上記信号経路表現は、各反射信号経路の上記過剰経路長をさらに含む。いくつかの例において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、各反射信号経路の過剰経路長を決定するステップと、各方位角範囲について、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの方位角範囲内の全ての反射信号の上記過剰経路長を離散化するステップとをさらに含み、上記信号経路表現は、上記離散化された過剰経路長をさらに含む。ここで、全ての反射信号の上記過剰経路長を離散化するステップは、ボロノイベースの圧縮を使用して、過剰経路長の各離散化単位を表す多角形領域を生成するステップを含む。
【0013】
いくつかの例において、上記方法は、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲について、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの方位角範囲内の全ての反射信号経路についての上記１つまたは複数の移行高度を離散化するステップも含む。また、いくつかの構成において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記複数の信号経路の上記信号経路表現を疎データアレイとして格納するステップと、上記データ処理ハードウェアが、上記疎データアレイを圧縮するステップとを含む。
【0014】
いくつかの実現例において、上記方法は、ＧＮＳＳ対応デバイスからの要求された位置を含む要求を上記データ処理ハードウェアで受信するステップも含む。これらの実現例において、上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記要求された位置に対応する上記複数の場所のそれぞれの場所を特定するステップをさらに含む。ここで、上記方法は、上記要求に応答して、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの場所の上記信号経路表現を上記ＧＮＳＳ対応デバイスに通信するステップを含む。
【0015】
本開示の別の局面は、信号経路を処理するためのシステムを提供する。上記システムは、データ処理ハードウェアと、上記データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアとを含む。上記メモリハードウェアは、上記データ処理ハードウェア上で実行されると上記データ処理ハードウェアに動作を実行させる命令を格納している。上記動作は、衛星からの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）信号を反射しそうな１つまたは複数の構造を有するエリアを特定することと、上記エリアを複数の場所に分割することとを含む。上記動作は、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、上記それぞれの場所から上記それぞれの利用可能な衛星へのレイラウンチングを実行することによって複数の信号経路を生成することを含み、上記複数の信号経路は、１つまたは複数のサイト信号のラインの経路と、１つまたは複数の反射信号経路とを含む。上記動作は、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、全ての反射信号経路を１つまたは複数の方位角範囲に離散化することも含む。上記動作は、上記複数の場所の各場所において各々の利用可能な衛星について、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲について、１つまたは複数の移行高度を決定することをさらに含み、上記１つまたは複数の移行高度の各移行高度は、上記それぞれの方位角範囲内のそれぞれの反射信号経路がサイト信号のラインに移行する高度の程度に対応する。上記動作は、上記複数の場所の各場所において、上記複数の信号経路の信号経路表現を生成することも含み、上記信号経路表現は、全ての反射信号経路についての上記１つまたは複数の方位角範囲と、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲に関連付けられた上記１つまたは複数の移行高度とを含む。
【0016】
本開示の実現例は、以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの実現例において、上記動作は、各反射信号経路の過剰経路長を決定することをさらに含み、上記信号経路表現は、各反射信号経路の上記過剰経路長をさらに含む。いくつかの例において、上記動作は、各反射信号経路の過剰経路長を決定することと、各方位角範囲について、上記それぞれの方位角範囲内の全ての反射信号の上記過剰経路長を離散化することとをさらに含み、上記信号経路表現は、上記離散化された過剰経路長をさらに含む。ここで、全ての反射信号の上記過剰経路長を離散化することは、ボロノイベースの圧縮を使用して、過剰経路長の各離散化単位を表す多角形領域を生成することを含む。
【0017】
いくつかの例において、上記動作は、上記１つまたは複数の方位角範囲の各方位角範囲について、上記それぞれの方位角範囲内の全ての反射信号経路についての上記１つまたは複数の移行高度を離散化することも含む。また、いくつかの構成において、上記動作は、上記複数の信号経路の上記信号経路表現を疎データアレイとして格納することと、上記疎データアレイを圧縮することとを含む。
【0018】
いくつかの実現例において、上記動作は、ＧＮＳＳ対応デバイスからの要求された位置を含む要求を受信することも含む。これらの実現例において、上記動作は、上記要求された位置に対応する上記複数の場所のそれぞれの場所を特定することをさらに含む。ここで、上記動作は、上記要求に応答して、上記それぞれの場所の上記信号経路表現を上記ＧＮＳＳ対応デバイスに通信することを含む。
【0019】
本開示の別の局面は、ＧＮＳＳ位置特定技術に基づいて位置可能性を生成するための方法を提供する。上記方法は、ある環境内のＧＮＳＳ受信機の推定場所をＧＮＳＳ対応デバイスのデータ処理ハードウェアで受信するステップを含む。上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について複数の候補位置を生成するステップも含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記方法は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、第１のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である第１の確率を決定するステップを含む。上記方法は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術とは異なる第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である第２の確率を決定するステップも含む。上記方法はさらに、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された上記第１の確率および上記第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された上記第２の確率に基づいて、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である全体確率を生成するステップを含む。上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、最も高い全体確率を有する上記それぞれの候補位置を上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所として上記複数の候補位置から選択するステップも含み得る。
【0020】
本開示のさらに別の局面は、信号経路を処理するためのシステムを提供する。上記システムは、データ処理ハードウェアと、上記データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアとを含む。上記メモリハードウェアは、上記データ処理ハードウェア上で実行されると上記データ処理ハードウェアに動作を実行させる命令を格納している。上記動作は、ある環境内のＧＮＳＳ受信機の推定場所をＧＮＳＳ対応デバイスで受信することを含む。上記動作は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について複数の候補位置を生成することも含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記動作は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、第１のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である第１の確率を決定することを含む。上記動作は、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術とは異なる第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である第２の確率を決定することも含む。上記動作はさらに、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所についての上記複数の候補位置の各候補位置において、上記データ処理ハードウェアが、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された上記第１の確率および上記第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された上記第２の確率に基づいて、上記それぞれの候補位置が上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所である全体確率を生成することを含む。上記動作は、最も高い全体確率を有する上記それぞれの候補位置を上記ＧＮＳＳ受信機の上記実際の場所として上記複数の候補位置から選択することも含み得る。
【0021】
本開示の実現例は、ＧＮＳＳ位置特定技術に基づいて位置可能性を生成する方法および／またはシステムの以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの例において、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術は、測定されたＧＮＳＳ信号データを上記ＧＮＳＳ受信機から受信し、上記測定されたＧＮＳＳ信号データに基づいて特定の衛星についてそれぞれのＧＮＳＳ信号の信号強度を特定し、上記ＧＮＳＳ受信機が上記特定された信号強度に対応する上記特定の衛星についてのそれぞれの信号強度を示すであろう上記複数の候補位置の１つまたは複数のそれぞれの候補位置を決定し、上記１つまたは複数のそれぞれの候補位置の各々についてそれぞれの第１の確率を生成するように構成されている。これらの例において、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術は、上記複数の候補位置を含む上記環境の構造地図を取得し、上記特定の衛星の既知の場所に基づいて、上記特定の衛星までのサイトラインを遮るであろう上記構造地図内の物体を特定し、それぞれの物体が上記それぞれの候補位置から上記特定の衛星までの上記サイトラインを遮るかどうかに基づいて各候補位置を分類し、上記複数の候補位置の各候補位置において、上記それぞれの物体が上記それぞれの候補位置から上記特定の衛星までの上記サイトラインを遮るかどうかの上記分類に基づいて上記それぞれの候補位置について予測信号強度を生成することによって、上記ＧＮＳＳ受信機が上記特定された信号強度に対応する上記特定の衛星についての上記それぞれの信号強度を示すであろう上記複数の候補位置の上記１つまたは複数のそれぞれの候補位置を決定するように構成され得る。これらの例において、上記第１のＧＮＳＳ位置特定技術は、上記複数の候補位置の各候補位置において、サイトライン値の確率をレイラウンチングツールから受信して、上記サイトライン値の確率に基づく上記１つまたは複数のそれぞれの候補位置についてのそれぞれの信号強度が、上記測定されたＧＮＳＳ信号データに基づく上記特定の衛星についての上記それぞれのＧＮＳＳ信号の上記信号強度に対応すると判断することによって、上記ＧＮＳＳ受信機が上記特定された信号強度に対応する上記特定の衛星についての上記それぞれの信号強度を示すであろう上記複数の候補位置の上記１つまたは複数のそれぞれの候補位置を決定するように構成され得る。上記ＧＮＳＳ信号データは、Ｃ／Ｎ０測定値を含み得る。
【0022】
いくつかの実現例において、上記任意の特徴は、上記第２のＧＮＳＳ位置特定技術が、測定されたＧＮＳＳ信号データを上記ＧＮＳＳ受信機から受信し、上記複数の候補位置の各候補位置について、上記測定されたＧＮＳＳ信号データに基づいて、測定された疑似距離誤差と予想疑似距離誤差との間の差を決定し、上記複数の候補位置の各候補位置について、上記それぞれの候補位置についてのそれぞれの第２の確率を生成するように構成されており、上記それぞれの第２の確率が、対応する候補位置において上記測定された疑似距離誤差が上記予想疑似距離誤差にどれぐらい近く一致しているかを表すことを含む。これらの実現例において、上記第２のＧＮＳＳ位置特定技術は、上記それぞれの候補位置に対応する過剰経路長を使用して上記予想疑似距離を生成することによって、上記それぞれの候補位置において、上記測定されたＧＮＳＳ信号データに基づいて、上記測定された疑似距離誤差と上記予想疑似距離誤差との間の上記差を決定するように構成されている。ここで、上記第２のＧＮＳＳ位置特定技術は、上記それぞれの候補場所と上記過剰経路長を有するそれぞれのＧＮＳＳ信号を送信する特定の衛星との間のサイトライン距離と、上記それぞれの候補位置に対応する上記過剰経路長とを組み合わせることによって、上記それぞれの候補位置に対応する上記過剰経路長を使用して上記予想疑似距離を生成するように構成され得る。上記過剰経路長は、上記データ処理ハードウェアと通信するレイラウンチングツールから受信された上記それぞれの候補位置に対応し得る。
【0023】
本開示の別の局面は、信号のフルチャネルをモデル化する方法を提供する。上記方法は、各々の利用可能な衛星について、ある環境内のＧＮＳＳ受信機によって受信された各信号経路についての全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）信号測定値をデータ処理ハードウェアで受信するステップを含む。上記方法は、上記データ処理ハードウェアが、上記環境内の上記ＧＮＳＳ受信機の場所の推定位置を確立するステップも含む。上記方法はさらに、上記データ処理ハードウェアが、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について複数の候補位置を生成するステップを含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記方法はさらに、上記複数の候補位置の各候補位置について、上記データ処理ハードウェアが、各々の利用可能な衛星の上記受信されたＧＮＳＳ信号測定値についての疑似距離を表す相関ベクトルを生成するステップと、上記データ処理ハードウェアが、上記それぞれの候補位置から各々のそれぞれの利用可能な衛星の位置までのレイラウンチングに基づいて過剰経路長ベクトルを生成するステップとを含む。上記方法はさらに、上記データ処理ハードウェアが、上記複数の候補位置の中で、上記相関ベクトルが上記過剰経路長ベクトルに最も近く一致する上記それぞれの候補位置に対応する上記ＧＮＳＳ受信機の実際の位置を特定するステップを含む。
【0024】
いくつかの例において、各々の利用可能な衛星について上記相関ベクトルを生成するステップは、上記ＧＮＳＳ受信機によって受信されたＧＮＳＳ信号に対応するそれぞれのＧＮＳＳ信号測定値を受信するステップと、上記受信されたＧＮＳＳ信号と上記受信されたＧＮＳＳ信号のローカルレプリカとの間の相関付けプロセスを使用して１つまたは複数のピークを検出するステップと、上記受信されたＧＮＳＳ信号と上記受信されたＧＮＳＳ信号の上記ローカルレプリカとの間の上記相関付けプロセスによって特定された上記検出された１つまたは複数のピークの各ピークの表現を生成するステップとを含む。これらの例において、各々の利用可能な衛星について上記相関ベクトルを生成するステップは、各衛星について生成された上記表現を連結して上記相関ベクトルを形成するステップも含み得る。いくつかの実現例において、上記方法は、各候補位置について、上記データ処理ハードウェアが、上記相関ベクトルと上記過剰経路長ベクトルとの間の標準偏差を決定するステップも含む。ここで、上記それぞれの候補位置が上記相関ベクトルと上記過剰経路長ベクトルとの間の最低の標準偏差を含む場合に、上記相関ベクトルは、上記過剰経路長ベクトルに最も近く一致する。
【0025】
本開示のさらなる局面は、信号のフルチャネルをモデル化するためのシステムを提供する。上記システムは、データ処理ハードウェアと、上記データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアとを含む。上記メモリハードウェアは、上記データ処理ハードウェア上で実行されると上記データ処理ハードウェアに動作を実行させる命令を格納している。上記動作は、ある環境内のＧＮＳＳ受信機によって受信された各信号経路についての全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）信号測定値を受信することを含む。上記動作は、上記環境内の上記ＧＮＳＳ受信機の場所の推定位置を確立することも含む。上記動作はさらに、上記ＧＮＳＳ受信機の上記推定場所について複数の候補位置を生成することを含み、上記複数の候補位置の各候補位置は、上記ＧＮＳＳ受信機の可能な実際の場所に対応する。上記動作はさらに、上記複数の候補位置の各候補位置について、各々の利用可能な衛星の上記受信されたＧＮＳＳ信号測定値についての疑似距離を表す相関ベクトルを生成することと、上記それぞれの候補位置から各々のそれぞれの利用可能な衛星の位置までのレイラウンチングに基づいて過剰経路長ベクトルを生成することとを含む。上記動作はさらに、上記複数の候補位置の中で、上記相関ベクトルが上記過剰経路長ベクトルに最も近く一致する上記それぞれの候補位置に対応する上記ＧＮＳＳ受信機の実際の位置を特定することを含む。
【0026】
いくつかの構成において、各々の利用可能な衛星について上記相関ベクトルを生成する上記動作は、上記ＧＮＳＳ受信機によって受信されたＧＮＳＳ信号に対応するそれぞれのＧＮＳＳ信号測定値を受信することと、上記受信されたＧＮＳＳ信号と上記受信されたＧＮＳＳ信号のローカルレプリカとの間の相関付けプロセスを使用して１つまたは複数のピークを検出することと、上記受信されたＧＮＳＳ信号と上記受信されたＧＮＳＳ信号の上記ローカルレプリカとの間の上記相関付けプロセスによって特定された上記検出された１つまたは複数のピークの各ピークの表現を生成することとを含む。これらの構成において、各々の利用可能な衛星について上記相関ベクトルを生成する上記動作は、各衛星について生成された上記表現を連結して上記相関ベクトルを形成することも含み得る。いくつかの実現例において、上記動作は、各候補位置について、上記相関ベクトルと上記過剰経路長ベクトルとの間の標準偏差を決定することも含む。ここで、上記それぞれの候補位置が上記相関ベクトルと上記過剰経路長ベクトルとの間の最低の標準偏差を含む場合に、上記相関ベクトルは、上記過剰経路長ベクトルに最も近く一致する。
【0027】
本開示の実現例は、信号のフルチャネルをモデル化する方法および／またはシステムの以下の任意の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。いくつかの例において、上記過剰経路長ベクトルを生成することは、上記それぞれの候補位置から複数の光線を発射することと、上記それぞれの候補位置から発射された上記複数の光線の各光線について、上記複数の光線の上記それぞれの光線が既知の衛星位置で終端するかどうかを判断することと、上記複数の光線の上記それぞれの光線が上記既知の衛星位置で終端する場合、上記光線を候補信号経路として特定することと、上記それぞれの候補位置から発射された上記複数の光線の各光線について上記候補信号経路として特定された上記それぞれの光線の過剰経路長を決定することとを含む。各々の利用可能な衛星は、単一の衛星を含み得る。いくつかの実現例において、全ての上記候補位置と比較して、上記それぞれの候補位置が、上記相関ベクトルと上記過剰経路長ベクトルとの間の差を表す損失関数の極値を含む場合に、上記相関ベクトルは、上記過剰経路長ベクトルに最も近く一致する。ここで、上記損失関数は、上記ＧＮＳＳ信号測定値の信号強度または上記ＧＮＳＳ信号測定値の搬送波対雑音密度比のうちの少なくとも１つに基づき得る。いくつかの構成において、上記データ処理ハードウェアは、モバイルデバイス内に存在している。上記データ処理ハードウェアの第１の部分は、モバイルデバイス上に存在してもよいのに対して、上記データ処理ハードウェアの第２の残りの部分は、上記モバイルデバイスと通信するリモートサーバ上に存在している。
【0028】
本開示の１つまたは複数の実現例の詳細については、添付の図面および以下の説明に記載されている。他の局面、特徴および利点は、説明および図面、ならびに特許請求の範囲から明らかであろう。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1】ＧＮＳＳ受信機が位置する例示的な都市環境の斜視図である。
【図2A】ＧＮＳＳ対応デバイス上での信号経路モデル化のための例示的な信号マッパの概略図である。
【図2B】ＧＮＳＳ対応デバイス上での信号経路モデル化のための例示的な信号マッパの概略図である。
【図2C】ＧＮＳＳ対応デバイス上での信号経路モデル化のための例示的な信号マッパの概略図である。
【図3A】ＧＮＳＳ対応デバイスと通信するリモートシステム上での信号経路モデル化のための例示的なプレコンピュータの概略図である。
【図3B】ＧＮＳＳ対応デバイスと通信するリモートシステム上での信号経路モデル化のための例示的なプレコンピュータの概略図である。
【図4】複合損失関数を使用した例示的なグリッドサーチの概略図である。
【図5A】高分解能信号を用いた信号経路モデル化のための例示的なフルチャネルモデラの概略図である。
【図5B】高分解能信号を用いた信号経路モデル化のための例示的なフルチャネルモデラの概略図である。
【図6】オンデバイスで信号経路を算出する方法の動作の例示的な構成のフローチャートである。
【図7】リモートで信号経路を算出する方法の動作の例示的な構成のフローチャートである。
【図8】ＧＮＳＳ位置特定技術を使用して位置可能性を生成する方法の動作の例示的な構成のフローチャートである。
【図9】信号のフルチャネルをモデル化する方法の動作の例示的な構成のフローチャートである。
【図10】本明細書に記載されているシステムおよび方法を実現するために使用され得る例示的なコンピューティングデバイスの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0030】
さまざまな図面における同様の参照符号は同様の要素を示す。
詳細な説明
ＧＮＳＳベースの位置特定がどこにでもある位置情報サービスになっているので、ＧＮＳＳ受信機が多数のコンピューティングデバイスに組み込まれるようになっている。ＧＮＳＳ受信機が組み込まれると、コンピューティングデバイスはＧＮＳＳ対応デバイスであるとみなされ、このＧＮＳＳ対応デバイスは、衛星によって送信された信号（すなわち、ＧＮＳＳ信号）の受信であろうと、ＧＮＳＳ受信機の場所の算出全体であろうと、ＧＮＳＳ位置特定をサポートするように何らかの役割を果たすことができる。ここで、ＧＮＳＳ位置特定とは、ＧＮＳＳ受信機などのＧＮＳＳコンポーネントの場所を決定する機能を指す。したがって、コンピューティングデバイスがＧＮＳＳ受信機を含む場合、ＧＮＳＳ位置特定はＧＮＳＳ受信機の場所を決定し、ＧＮＳＳ対応デバイスの場所も関連付けによって決定することができる。これは、ＧＮＳＳ対応デバイスとして装備されるほぼ全ての物体の位置を特定する目的でＧＮＳＳ位置特定を実行することを可能にする。結果的に、ＧＮＳＳ位置特定は、農業機器、輸送車両（たとえば、車、トラック、電車、飛行機など）、モバイルデバイス（たとえば、携帯電話、ラップトップ、タブレットなど）、ウェアラブル機器（たとえば、スマートウォッチ）、モノのインターネット（ＩＯＴ：Internet Of Things）デバイス、および／または、他のＧＮＳＳ対応デバイスの位置を特定するためにデプロイされてきた。
詳細な説明
ＧＮＳＳベースの位置特定がどこにでもある位置情報サービスになっているので、ＧＮＳＳ受信機が多数のコンピューティングデバイスに組み込まれるようになっている。ＧＮＳＳ受信機が組み込まれると、コンピューティングデバイスはＧＮＳＳ対応デバイスであるとみなされ、このＧＮＳＳ対応デバイスは、衛星によって送信された信号（すなわち、ＧＮＳＳ信号）の受信であろうと、ＧＮＳＳ受信機の場所の算出全体であろうと、ＧＮＳＳ位置特定をサポートするように何らかの役割を果たすことができる。ここで、ＧＮＳＳ位置特定とは、ＧＮＳＳ受信機などのＧＮＳＳコンポーネントの場所を決定する機能を指す。したがって、コンピューティングデバイスがＧＮＳＳ受信機を含む場合、ＧＮＳＳ位置特定はＧＮＳＳ受信機の場所を決定し、ＧＮＳＳ対応デバイスの場所も関連付けによって決定することができる。これは、ＧＮＳＳ対応デバイスとして装備されるほぼ全ての物体の位置を特定する目的でＧＮＳＳ位置特定を実行することを可能にする。結果的に、ＧＮＳＳ位置特定は、農業機器、輸送車両（たとえば、車、トラック、電車、飛行機など）、モバイルデバイス（たとえば、携帯電話、ラップトップ、タブレットなど）、ウェアラブル機器（たとえば、スマートウォッチ）、モノのインターネット（ＩＯＴ：Internet Of Things）デバイス、および／または、他のＧＮＳＳ対応デバイスの位置を特定するためにデプロイされてきた。
【0031】
ＧＮＳＳ受信機は、１つまたは複数の目に見える周回軌道衛星からＧＮＳＳ信号を受信するように構成されている。ここで、目に見える衛星または利用可能な衛星とは、（たとえば、ＧＮＳＳ受信機またはＧＮＳＳ受信機に関連付けられた位置特定システムによる）ＧＮＳＳ位置特定プロセスにおいて位置決定およびナビゲーション決定で利用するのに十分な大きさのＧＮＳＳ信号を送信する特定の周回軌道衛星を指す。これに対して、目に見えない周回軌道衛星である他の周回軌道衛星がある場合がある。目に見えない周回軌道衛星または利用不可能な衛星とは、受信されたＧＮＳＳ信号の大きさがＧＮＳＳ位置特定プロセスにおける位置決定およびナビゲーション決定で利用するのに不十分である衛星を指す。別の言い方をすれば、利用可能な衛星は、「ＧＮＳＳ受信機と通信する」とみなされる。なぜなら、ＧＮＳＳ受信機は、利用可能な衛星または目に見える衛星から十分な大きさのＧＮＳＳ信号を受信するからである。ＧＮＳＳ位置特定は、衛星が目に見えない（利用不可能である）よりも目に見える（利用可能である）ことを好むが、衛星がＧＮＳＳ対応デバイスにとって目に見えるかどうかは、ＧＮＳＳ対応デバイスについての環境または地形次第であり得る。言い換えれば、ＧＮＳＳ対応デバイスがオープンフィールドにある場合、オープンフィールド環境は、周回軌道衛星によって送信された信号をＧＮＳＳ受信機が受信することを阻止し得る地形特徴を、たとえあったとしてもほとんど含まない。たとえば、オープンフィールドでは、多数の衛星が目に見える。一方、ＧＮＳＳ対応デバイスが背の高い岩石層によって囲まれた峡谷にある場合、目に見える衛星はたとえあったとしてもごく少数であり、目に見えない衛星の方が多いと思われる。
【0032】
ＧＮＳＳ受信機が都会または都市環境内にある場合、衛星信号を受信するＧＮＳＳ受信機の能力は、多くの場合、オープンフィールドよりも峡谷に類似している。都会または都市環境では、１つまたは複数の衛星からの信号は、都会の構造または建物によって妨害または減衰される可能性がある。ＧＮＳＳ受信機が都市環境では目に見える（または、利用可能な）衛星をほとんど持たないという問題を複雑にするものとして、ＧＮＳＳ受信機にとって目に見える（すなわち、利用可能である）衛星からの信号は、都市環境ではＧＮＳＳ受信機までの経路の最中に（たとえば、構造から離れていく方に、または構造によって）リダイレクトされる（たとえば、１回または複数回、反射、屈折、回折または散乱される）可能性が高くなる。これらのリダイレクト（たとえば、反射）された信号は、ＧＮＳＳ位置特定を実行するシステム（位置システムと称される）に対して問題を提起する。なぜなら、ＧＮＳＳ位置特定は、信号の経路で飛行時間を使用し、受信された信号が、リダイレクト（たとえば、反射）されたものであろうとなかろうと、サイト信号のラインであると仮定するからである。言い換えれば、サイト信号のラインは、リダイレクトなしに衛星から受信機まで延在する経路を有する。実際には信号はリダイレクトされた信号であり、サイト信号のラインであることはめったにないので、信号のリダイレクトによって、信号は、実際にはサイト信号のラインの移動距離よりも長い距離移動するようになる。ここで、サイト信号のラインと実際のまたは反射された信号のより長い距離との間の差は、過剰経路長と称される。過剰経路長という語は、受信機までの反射信号の経路が、その反射に起因して、直接的なサイト信号のラインとして経路が有していたであろう経路長よりも長い（すなわち、「過剰な」）経路長を有することを特定する。
【0033】
残念ながら、受信機がどこに位置しているかを特定するように構成された位置システムは、元来、受信機で受信された信号が、実際にはリダイレクトされた信号であっても、サイト信号のラインであると仮定する。この仮定により、位置システムは、都市空間では受信機の場所を不正確に特定することが多い。この不正確を示す例は、ＧＰＳのＧＮＳＳシステムを使用したライドシェアプラットフォームが、都市部ではライドシェア顧客が道路の反対側にいると思いがちであるというものである。ここで、ライドシェア顧客のＧＰＳ受信機は、反射信号の過剰経路長に起因して、その場所を道路の間違った側であると解釈して、この誤った場所をライドシェアプラットフォームを介してライドシェア運転手に中継する。都市環境内の位置システムが過剰経路長に起因してＧＮＳＳ受信機の場所を道路の間違った側であると判断することはかなり一般的であるので、ＧＮＳＳ業界は、時として、この問題を「道路の間違った側の」問題と称する。
【0034】
いくつかの異なるアプローチは、都市環境内のＧＮＳＳ受信機の位置精度の問題に対処しようとしてきた。たとえば、位置システムは、位置精度を向上させるために慣性システムを組み込むまたは使用してもよい。言い換えれば、ＧＮＳＳ受信機またはＧＮＳＳ受信機に関連付けられたデバイスは、加速度計および／またはレートジャイロなどのモーションセンサを利用してもよい。そして、位置システムは、これらのセンサからの測定値を使用してＧＮＳＳ受信機の位置を決定し得る。しかし、ここで、位置特定を補完するために慣性システムを使用することには重大な欠点がある。たとえば、反射信号が都市環境内で発生する場合に慣性システムがＧＮＳＳ受信機の場所を正確に特定するために、慣性システムは、まず、ＧＮＳＳ受信機位置の正確な決定を必要とする。最初にＧＮＳＳ受信機位置の正確な決定から開始するためには、位置システムは、慣性システムのための初期ＧＮＳＳ受信機位置を確立するために、反射されない直接的な信号またはサイト信号のラインを必要とするであろう。正確な初期ＧＮＳＳ受信機位置なしでは、慣性システムは、その測定値のよりどころとなる正確な基準状態を欠くことになる。したがって、このアプローチは、慣性システムを使用する前にＧＮＳＳ信号が反射なしで受信され得る比較的オープンなエリアを必要とする。このアプローチの重大な欠点は、もっぱら都市環境で始動するまたはもっぱら都市環境にいる歩行者または車両にとっては比較的オープンなエリアが利用不可能であるため、都市環境においてＧＮＳＳ信号が反射されている場合には慣性システムが位置特定の補完には効果的でなくなる、というものである。さらに、慣性システムは、コストを増加させ、より多くの処理リソースを消費し、および／または、より小さな外皮を有するＧＮＳＳ対応デバイスの貴重な計算スペースを占めるおそれがある。さらに、モバイルデバイスは、いくつかの既存の慣性コンポーネントを有し得る（たとえば、携帯電話はその向きを決定することができる）が、モバイルデバイス、特にセルラーフォンにおける慣性コンポーネントは、むしろ初歩レベルであって、高い精度で位置特定を実行することができない。
【0035】
都市環境内のＧＮＳＳ受信機の位置不正確を修正する別のアプローチは、シャドーマッチングと称される。シャドーマッチングは、ＧＮＳＳ受信機で受信された信号強度を使用して、受信機が実際にどこに位置しているかを推論するアプローチである。前提は、たとえば東方の衛星からの信号が、（たとえば、信号リダイレクトに起因して）ＧＮＳＳ受信機で検出された弱い信号強度を有する場合、ＧＮＳＳ受信機が東方の建物の影の中にあることが推定される、というものである。そして、この前提は、全体として、ＧＮＳＳ受信機の推定位置に収束するように全ての衛星およびそれらの対応する信号に適用される。このアプローチおよびこのアプローチの変形例は、都市環境内のＧＮＳＳ受信機の位置不正確を修正するのに部分的に効果的であることが分かったが、このアプローチは、問題の原因を単純化し過ぎている。ＧＮＳＳ受信機で受信された信号強度は、信号が構造から反射される以外の理由で変動し得る。たとえば、ＧＮＳＳ信号は受信機に到達する前に特定の媒体を通過しなければならないので、信号強度は変動する。言い換えれば、信号は、都会の中の木の葉またはＧＮＳＳ受信機を携帯している人の身体（たとえば、ＧＮＳＳ信号は、人のポケットの中のモバイルデバイスである）によって減衰され得る。さらに、ＧＮＳＳ受信機のタイプまたはＧＮＳＳ対応デバイスのタイプも、ＧＮＳＳ信号の信号強度に影響を及ぼし得る。これらの要因を考慮に入れる方法がなければ、シャドーマッチングは、時として、道路の間違った側の問題自体を修正するための効果的なアプローチではなくなる。
【0036】
信号強度に依拠しない、都市環境における位置特定問題を克服する別のアプローチは、その代わりにＧＮＳＳ受信機の移動を活用する。衛星からのＧＮＳＳ信号は、特定の周波数を有する。しかし、移動するＧＮＳＳ受信機が当該信号を受信すると、特定の周波数はＧＮＳＳ受信機の動きに応じて変化する。言い換えれば、ＧＮＳＳ受信機の動きに基づいて、ドップラ効果がＧＮＳＳ信号の周波数を変化させる。ドップラ効果とは、波の供給源（たとえば、衛星）および波の目的地（たとえば、受信機）が互いに対して移動するときの波（たとえば、音または光）の周波数の変化を指す。ここで、これは、ＧＮＳＳ受信機が移動している（たとえば、歩行者が歩いている、または車が走っている）場合に、ＧＮＳＳ信号が静止しているＧＮＳＳ受信機によって受信されている場合と比較して何倍か、ＧＮＳＳ受信機の動きがＧＮＳＳ信号の周波数に影響を及ぼすことを意味している。たとえば、ＧＮＳＳ受信機を有するＧＮＳＳ対応デバイスの速度は、ある期間にわたってデバイスが進む波長の割合だけ、受信されたＧＮＳＳ信号の見かけ周波数を変化させる。ＧＮＳＳ受信機が静止している場合にはＧＮＳＳ信号の周波数が分かるので、周波数の変化は、周波数に影響を及ぼしているドップラ効果の量を特定する。ＧＮＳＳ受信機においてドップラ効果を利用することによって、このドップラベースのアプローチは、ＧＮＳＳ受信機の位置を正確に特定することができる。ドップラベースのアプローチは、ＧＮＳＳ信号の信号強度に依拠しないので、ドップラベースのアプローチは、通常シャドーマッチングのような技術を苦しめる他の要因（たとえば、さらなる媒体を通過する信号またはＧＮＳＳ受信機に関連付けられたデバイスのタイプ）によって信号が減衰されている場合でも、位置システムが効果的であるようにすることができる。このアプローチは、道路の間違った側の問題による頭痛の種の一部を解決するように思われるが、このアプローチは、それ自体の支障がないわけではない。たとえば、このドップラベースのアプローチは、元来、移動するＧＮＳＳ受信機に依存してドップラ効果を生成している。しかし、ＧＮＳＳ受信機および／またはＧＮＳＳ受信機を有するＧＮＳＳ対応デバイスは、必ずしも運動状態にあるわけではない。たとえば、ＧＮＳＳ受信機が、ベンチに座ってバスを待っている歩行者に携帯されている場合、ドップラベースのアプローチは、ＧＮＳＳ受信機の位置を特定するのに効果的でないだろう。
【0037】
また、位置不正確は、ＧＮＳＳ受信機が間違った場所にあるように知覚されることになる過剰経路長を修正しようとすることによって対処することができる。これは、一般に、最も直裁的なアプローチであろう。なぜなら、ＧＮＳＳ受信機またはＧＮＳＳ受信機と通信する位置システムは、それ自体の位置を近似しているからである。ＧＮＳＳ受信機または受信機と通信する位置システムが過剰経路長を算出し、この過剰経路長を使用してＧＮＳＳ受信機（または、ＧＮＳＳ受信機を有するＧＮＳＳデバイス）の場所を決定することができる場合、それは、都市環境内の受信機の位置不正確という頭痛の種を緩和するであろう。しかし、このような修正アプローチは実行するのが困難である場合がある。なぜなら、位置誤差に寄与する反射信号の過剰経路長を決定するために、修正アプローチはＧＮＳＳ受信機の場所を必要とするからであり、過剰経路長は本質的に当該場所を分かりにくくするので、鶏が先か卵が先かの問題を生じさせる。
【0038】
修正アプローチを実現する１つの方法は、最初にＧＮＳＳ受信機の場所を近似するというものであり、次いで、このアプローチは、当該近似場所およびＧＮＳＳ受信機におけるＧＮＳＳ信号の信号強度に基づいて、反射信号の経路長の過剰な部分を決定する。しかし、このアプローチは、ＧＮＳＳ受信機の近似場所においてＧＮＳＳ信号がどのように挙動し得るかについて、当該挙動とＧＮＳＳ受信機で受信されたＧＮＳＳ信号の測定された信号強度とを比較するために、何らかの関連性を必要とする。信号モデル化手法（たとえば、レイラウンチング手法）を使用して近似場所における信号の挙動を理解することは可能であるが、この信号モデル化手法は、計算コストがかなり高い。たとえば、衛星コンステレーションがいくつかある場合があり、各衛星コンステレーションは複数の衛星を含む。これらのコンステレーション内の各衛星は、衛星信号がＧＮＳＳ受信機の近似場所への多数の可能性のある信号経路を有することができるようにそのＧＮＳＳ信号をブロードキャストする。都市環境では、これは、信号モデル化手法が多数の可能性のある信号経路をモデル化するために都市環境内の構造のＧＮＳＳ信号の反射率を理解しなければならないことも意味する。最後に、多数の可能性のある信号経路のこのモデルを用いて、ＧＮＳＳ受信機または位置システムは、可能性のある信号経路のうちの１つを、ＧＮＳＳ受信機によって受信されたＧＮＳＳ信号測定値（たとえば、ＧＮＳＳ信号の信号強度）をシミュレーションすると思われる経路として特定することができる。このモデル化プロセスは、信号反射率を理解するために三次元構造に関する地理データが必要であることに起因して、メモリ負荷が高い。さらに、従来の信号モデル化手法は、このような地理データをメモリに格納することによって機能する。また、信号モデル化手法は、近似位置について全ての可能な経路を決定するのにかなり時間がかかるであろう。コンピューティングデバイスの処理力は、デバイスサイズが小さくなるにつれて大きくなってきたが、このスケールの信号モデル化計算は、電力消費量に起因してデバイスのバッテリに重い負担をかけ、特にＧＮＳＳベースの位置情報サービスが受信機のほぼリアルタイムの場所を提供することを好む場合に、プロセッサをクラッシュさせたりメモリに過負荷をかけたりするリスクが依然としてあるだろう。言い換えれば、ＧＮＳＳ受信機を有するＧＮＳＳ対応デバイスを携帯している人が市内を動き回るとき、受信機または位置システムが受信機の新たな場所を決定することを可能にするために信号モデル化は常に動作しているであろう。これら全ての要因に基づいて、一般に、過剰経路長アプローチは支持できないとされていた。
【0039】
ＧＮＳＳ信号の過剰経路長をモデル化するための集中的な処理を克服するために、モデル化プロセスは、ＧＮＳＳ対応デバイスの処理能力の要求に応えることができる。たとえば、ＧＮＳＳ対応デバイスがデバイス側のモデル化（すなわち、ＧＮＳＳ対応デバイス上でのモデル化）を実行したい場合、ＧＮＳＳ対応デバイスの位置システムは、信号モデル化手法を使用して、都市環境の地理データのストレージフットプリントを減少させ得る。言い換えれば、ＧＮＳＳ関連デバイスは、従来の信号モデル化データ構造よりも必要なメモリ消費量が少ないデータ構造に対して信号モデル化を実行する。代替的に、ＧＮＳＳ対応デバイスは、ＧＮＳＳ対応デバイスと通信するサーバ上で信号モデル化の一部をサーバベースのシステムに実行させることによって、信号モデル化の局面を回避することができる。次いで、ＧＮＳＳ対応デバイスの要求があれば、サーバベースのシステムは、信号経路モデル化結果をＧＮＳＳ対応デバイスに提供し得る。したがって、ＧＮＳＳ対応デバイスは、過剰経路長処理の一部の負担を軽減して、信号経路モデル化のためのその処理リソース消費量を事実上減少させる。
【0040】
図１は、ユーザ１０に関連付けられたＧＮＳＳ対応デバイス１１０（デバイス１１０とも称される）が、１つまたは複数の衛星２０，２０ａ－ｎから送信されたＧＮＳＳ信号２２を受信する都市環境１００の一例である。たとえば、図１は、２つの目に見える衛星２０，２０ａ－ｂを示している。ここで、各衛星２０は、都市環境１００内の建物３０によって妨害されるサイト信号のライン２２，２２ＬＯＳおよびユーザ１０におけるデバイス１１０に到達する前に環境１００内の建物３０，３０ｂから反射する反射信号２２，２２ＲＥＦを送信するように示されている。簡略化のために図の中では衛星２０は２つだけ示されているが、ＧＮＳＳ対応デバイス１１０は、衛星２０のＧＮＳＳコンステレーションのうちのいずれかの中の任意のＧＮＳＳ衛星２０から送信された信号２２を、ＧＮＳＳ受信機１１４に関連付けられたアンテナ１１２で受信するように構成されてもよい。言い換えれば、デバイス１１０のＧＮＳＳ受信機１１４は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ：Global Positioning System）、ロシア全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ：Global Navigation Satellite System）、欧州連合衛星航法システム（ＧＡＬＩＬＥＯ）、日本準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ：Quasi-Zenith Satellite System）、中国北斗衛星導航系統および／もしくはインド地域航法衛星システム（ＩＲＮＳＳ：Indian Regional Navigational Satellite System）、ならびに／または、無線信号を送信するように構成された地球低軌道または静止衛星などの任意の同様のシステムに関連付けられた衛星２０から送信された信号２２を受信してもよい。さらに、図１は都市環境１００を示しているが、これは単に例示のためである。本明細書におけるシステムおよび方法は、非都市環境および／または半都市環境などの任意の環境において機能してもよい。
【0041】
デバイス１１０は、アンテナ１１２と、ＧＮＳＳ受信機１１４（受信機１１４とも称される）とを含む。アンテナ１１２は、衛星２０から送信された信号２２（たとえば、電波）を受信し、受信された信号２２を電気入力として受信機１１４に通信するためのインターフェイスとして機能するように構成されている。一般的に言って、受信機１１４は、アンテナ１１２からの電気入力に基づいて、受信された信号２２に組み入れられた信号ベースの情報を解釈するように構成されている。この信号ベースの情報は、ＧＮＳＳ測定値（たとえば、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２とも称される）または未処理のＧＮＳＳ測定値とも称され得る。衛星２０は、一般に、信号２２を、原子時計に従った時刻におけるＬバンド（すなわち、ＧＮＳＳ技術用に国際的に設計された電波スペクトルの帯域）内の動作周波数および波長の電波としてブロードキャストする。衛星２０からブロードキャストされた信号２２は、Ｌバンド内の周波数、衛星情報（たとえば、符号化された衛星情報）を有しており、ナビゲーションメッセージを搬送する。このナビゲーションメッセージは、衛星が信号２２を送信した衛星での時刻および受信機１１４／アンテナ１１２での信号２２の到達時刻などのタイミング情報と、当該送信時刻における衛星２０の場所などの位置情報とを含む。送信時刻と到達時刻との組み合わせによる飛行時間ＴＯＦ（たとえば、サイト信号のライン２２ＬＯＳの飛行時間ＴＯＦＬＯＳおよび反射信号２２ＲＥＦの飛行時間ＴＯＦＲＥＦとして示される）を有することによって、受信機１１４は、受信機１１４と信号２２を送信した衛星２０との間の距離に対応する疑似距離を測定することができる。衛星と受信機との距離を決定するために、受信機１１４は、光の速さによって疑似距離をスケーリングする。また、このタイミング情報は、（たとえば、到達時刻からの）受信機１１４におけるクロックタイミングに対する（たとえば、送信時刻からの）衛星におけるクロックタイミングの理解を受信機１１４に提供する。また、受信機１１４が信号２２を受信すると、受信機１１４は、信号２２の強度（たとえば、単位はデシベル（ｄＢｍまたはｄＢＨｚ））を測定するように構成されている。タイミング情報および位置情報に加えて、信号２２は、衛星情報を含む。この衛星情報は、信号２２を送信する特定の衛星２０および当該特定の衛星２０のコンステレーション（たとえば、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ＧＡＬＩＬＥＯ、ＱＺＳＳ、ＢｅｉＤｏｕまたはＩＲＮＳＳ）を示す固有の識別子を特定し得る。信号ベースの情報から、受信機１１４と通信する位置システム１２０は、信号２２の受け手の場所１２を決定する。示されている例では、信号２２の受け手の場所１２は、受信機１１４、デバイス１１０およびユーザ１０の場所１２である。なぜなら、受信機１１４は、デバイス１１０のコンポーネントであり、デバイス１１０（たとえば、携帯電話として示されている）は、ユーザ１０によって携帯されているからである。これらの例においてデバイス１１０、受信機１１４およびユーザ１０の場所が同義であるために、これらの語の場所は同じ意味として表記され得て、これらの場所が他の例では異なっている場合があると考えられるが、そのように表記され得る。たとえば、デバイス１１０は、ＧＮＳＳ受信機１１４を有する運転手無しの自動運転車両である。
【0042】
デバイス１１０は、受信機１１４をサポートすることができる任意のコンピューティングデバイスであり得る。たとえば、デバイス１１０は、衛星２０からの信号２２に応答してそれ自体の場所を決定するように構成された論理、回路および／またはコードをサポートするように構成されている。デバイス１１０のいくつかの例としては、モバイルデバイス（たとえば、携帯電話、ラップトップ、タブレット、モバイルナビゲーションデバイスなど）、車両エレクトロニクス（たとえば、車両制御モジュール、アビオニクス、ボートエレクトロニクスなど）、ウェアラブル機器（たとえば、スマートウォッチもしくはスマートグラス）、ゲーミングデバイス、オーディオ／ビデオ取込デバイス（たとえば、カメラもしくはビデオカメラ）、および／または、ＩｏＴデバイス（たとえば、スマートコンシューマエレクトロニクス、スマート家電、スマートスピーカ、スマートホームデバイス、スマートメータなど）が挙げられる。デバイス１１０は、データ処理ハードウェア１１６と、データ処理ハードウェア１１６と通信するメモリハードウェア１１８とを含み、メモリハードウェア１１８は、データ処理ハードウェア１１６によって実行されるとデータ処理ハードウェア１１６に１つまたは複数の動作（たとえば、ＧＮＳＳ位置特定に関連した動作）を実行させる命令を格納している。いくつかの例において、デバイス１１０は、１つまたは複数のアプリケーション（すなわち、ソフトウェアアプリケーション）を含み、各アプリケーションは、デバイス１１０に関連付けられた位置システム１２０を利用して、アプリケーション内のさまざまな機能を実行し得る。たとえば、デバイス１１０は、デバイス１１０の場所１２をユーザ１０のために表示するように構成されたナビゲーションアプリケーションを含む。
【0043】
さらに、デバイス１１０は、ネットワーク１３０を介してリモートシステム１４０と通信するように構成され得る。リモートシステム１４０は、リモートデータ処理ハードウェア１４２（たとえば、リモートサーバまたはＣＰＵ）および／またはリモートメモリハードウェア１４４（たとえば、リモートデータベースまたは他のストレージハードウェア）などのリモートリソースを含み得る。デバイス１１０は、これらのリモートリソースを利用して、ＧＮＳＳ位置特定に関連するさまざまな機能を実行し得る。たとえば、デバイス１１０は、位置システム１２０を使用してＧＮＳＳ位置特定を実行するように構成されている。ここで、位置システム１２０とは、一般に、受信機１１４および／またはＧＮＳＳ対応デバイス１１０がＧＮＳＳ位置特定を実行することを可能にするシステムを指すことを示すために、図１は、位置システム１２０を、アンテナ１１２、受信機１１４、信号マッパ２００、プレコンピュータ３００、グリッドサーチャ４００およびフルチャネルモデラ５００を囲む点線の枠として示している。したがって、位置システム１２０のこれらのコンポーネントは、デバイス１１０上に存在してもよく（オンデバイスシステムと称される）、またはリモートである（たとえば、リモートシステム１４０上に存在する）がデバイス１１０と通信する状態で存在してもよい。たとえば、図１は、信号マッパ２００の機能の一部または全部がデバイス１１０自体で行われ得ることを示すために、信号マッパ２００がデバイス１１０上に位置していることを示している。これに対して、図１は、プレコンピュータ３００が一般にリモートで（すなわち、サーバ側で）またはデバイス１１０上ではないところで（すなわち、オフデバイスで）その機能を実行することを示すために、プレコンピュータ３００がデバイス１１０から離れていることも示している。信号マッパ２００およびプレコンピュータ３００の各々は、ＧＮＳＳ位置特定の何らかの局面を実行することができるので、図１は、それらを位置システム１２０の一部として示している。一般的に言って、信号マッパ２００およびプレコンピュータ３００は、オンデバイスおよびオフデバイスのそれぞれでそれらの機能を実行するが、それらの機能の一部は、デバイス１１０のＧＮＳＳ位置特定の処理ニーズを損なわずにリモートまたはローカルで存在するように構成されてもよい。位置システム１２０の機能がリモートで存在する場合、位置システムは、リモートデータ処理ハードウェア１４２およびリモートメモリハードウェア１４４などのリモートリソースを使用する。これに対して、位置システム１２０の局面がローカルで存在する場合、位置システムは、データ処理ハードウェア１１６およびメモリハードウェア１１８などのデバイス１１０のローカルリソースを利用する。ここで、プレコンピュータ３００がリモートで存在することの１つのこのような利点は、デバイス１１０が、ローカルリソースに重い負担をかけたりローカルリソースを消費したりする代わりに、リモートリソースを用いてＧＮＳＳ位置特定機能を実行することができるというものである。図１は、フルチャネルモデラ５００がデバイス１１０上に存在することを示していないが、フルチャネルモデラ５００の機能の一部または全部は、デバイス１１０上に存在するように構成されてもよい。言い換えれば、フルチャネルモデラ５００は、完全にリモートで（たとえば、リモートシステム１４０上に）、完全にローカルで（たとえば、デバイス１１０上に）、またはそれら両方の何らかのハイブリッド組み合わせで存在してもよい。
【0044】
さらに図１を参照して、第１および第２の衛星２０ａ－ｂからの各反射信号２２ＲＥＦ－ａ，ｂは、過剰経路長２４（たとえば、第１の過剰経路長２４，２４ａおよび第２の過剰経路長２４，２４ｂとして示されている）を含む。上記のように、過剰経路長２４は、反射信号２２ＲＥＦの長さと同一の衛星２０からのサイト信号のライン２２ＬＯＳの長さとの間の差である。たとえば、図１は、第１の衛星２０ａについてのサイト信号のライン２２ＬＯＳの長さを、ユーザ１０で終端する点線と第１の建物３０，３０ａで終端する実線との組み合わせとして示している。このサイト信号のラインの長さに基づいて、第１の衛星２０ａからの反射信号２２ＲＥＦの過剰経路長２４ａが反射信号２２，２２ＲＥＦ－ａに沿ったブロック部分として示されている。第２の衛星２０ｂの過剰経路長２４，２４ｂも同様に示されている。
【0045】
従来のＧＮＳＳ位置特定を実行するシステムでは、従来のシステムは、受信機１１４で実際に受信された信号２２（たとえば、建物３０によって妨害されない反射信号２２ＲＥＦ）の飛行時間ＴＯＦＲＥＦを特定し、デバイス１１０の場所１２を図１に示される従来位置１２，１２ａ－ｂＣＯＮにおいて解釈するであろう。言い換えれば、従来のシステムは、信号２２が反射信号２２ＲＥＦではなくサイト信号のライン２２ＬＯＳであると仮定して、従来位置１２ＣＯＮを単に過剰経路長２４の直線延長として計算する。複数の信号２２が受信機１１４で受信される場合には、ＧＮＳＳ位置特定は、各衛星２０について決定された場所１２を組み合わせて集約位置を形成するであろう。ここで、従来のシステムは、第１の従来位置１２，１２ａＣＯＮと第２の従来位置１２，１２ｂＣＯＮとを組み合わせて集約位置を形成するであろう。図１から分かるように、従来の態様で実行されるＧＮＳＳ位置特定プロセスは、受信機１１４を、受信機１１４の実際の位置１２，１２Ａと比較して道路の間違った側に位置しているものとして解釈するであろう。
【0046】
従来のＧＮＳＳ位置特定システムの不正確を克服するために、位置システム１２０は、信号経路モデル化が、信号マッパ２００を介してオンデバイスで、またはプレコンピュータ３００を介してリモートで、計算効率のよい態様で信号経路を生成することを可能にする。信号経路モデル化がリモートで実行されるかローカルで実行されるかは、たとえば、どのＧＮＳＳベースのサービスがユーザ１０によって使用されているか、またはデバイス１１０のタイプに依存し得る。たとえば、より高い処理およびメモリ能力を有するデバイス１１０は、信号経路モデル化を実行するように信号マッパ２００を実現するのに対して、限定的な処理およびメモリ能力（たとえば、他のタスクに専用であったり、サイズが限られていたりする）を有するデバイス１１０は、プレコンピュータ３００を実現する。いくつかの例において、ＧＮＳＳベースの位置情報サービスは、信号マッパ２００を使用する、ローカルでダウンロードされたアプリケーションであり、または、プレコンピュータ３００を使用してリモートシステム１４０と通信するアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ：Application Programming Interface）である。
【0047】
図２Ａ～図２Ｃを参照して、信号マッパ２００は、一般に、グリッドジェネレータ２１０と、ジオデータマネージャ２２０と、レイトレーサ２３０と、オプティマイザ２４０とを含む。グリッドジェネレータ２１０は、位置システム１２０から推定場所１２ＥＳＴ（推定位置とも称される）を受信するように構成されている。一般に、推定場所１２ＥＳＴとは、任意の投影座標または直交座標などの位置の任意の表現を指す。推定場所１２ＥＳＴは、従来のＧＮＳＳ位置特定システムに基づいて受信機１１４が位置していると受信機１１４が思っている場所１２（たとえば、信号２２についてのサイトライン仮定に基づく従来場所１２ＣＯＮ）に対応し得る。他の例では、グリッドジェネレータ２１０は、（たとえば、従来のＧＮＳＳ位置特定に基づいて）推定場所１２ＥＳＴ自体を生成する。どちらのアプローチでも、推定場所１２ＥＳＴを用いて、グリッドジェネレータ２１０は、推定場所１２ＥＳＴについて（すなわち、推定場所１２ＥＳＴに隣接して、または推定場所１２ＥＳＴから外向きに放射状に）複数の位置を生成し、複数の位置の各位置は、受信機１１４の実際の場所１２Ａを表し得る候補位置２１４に対応する。したがって、受信機１１４の従来場所１２ＣＯＮは不正確であるが、この従来場所１２ＣＯＮは、複数の候補位置２１４が実際の位置１２Ａを含まないほどには著しく不正確ではなさそうである。さらに、これが当てはまると思われる場合、グリッドジェネレータ２１０は、各候補位置２１４のサイズおよび／または推定場所１２ＥＳＴについて生成される候補位置２１４の数に関する分解能を調整するように構成され得る。
【0048】
いくつかの例において、推定場所１２ＥＳＴについての各位置が体系的に分析されることを保証するために、グリッドジェネレータ２１０は、複数の候補位置２１４をグリッド２１２として生成し、グリッド２１２における各点は、候補位置２１４を表す。たとえば、図２Ａは、グリッド２１２の中心が推定場所１２ＥＳＴであって、推定場所１２ＥＳＴを中心に各方向に（たとえば、北に、南に、東におよび西に）候補位置２１４が生成されているグリッド２１２を示している。グリッド２１２またはより一般的には複数の候補位置２１４は、受信機１１４が地球の表面に平行な平面上に位置し得る、可能性のある場所を表す。いくつかの実現例において、グリッドジェネレータ２１０が複数の候補位置２１４を生成する場合、グリッドジェネレータ２１０は、建物３０または他の構造も考慮に入れることができる。たとえば、グリッドジェネレータ２１０は、建物３０または他の構造があることが分かっている候補位置２１４を生成することを無視し得る。
【0049】
ジオデータマネージャ２２０は、都市環境１００などのエリアの地理データ（ジオデータ）２２２を管理するように構成されている。いくつかの例において、ジオデータマネージャ２２０は、ジオデータ収集システムおよび／またはジオデータリポジトリから地理データ２２２を受信する。ジオデータマネージャ２２０は、ラスタタイル（たとえば、圧縮されたラスタタイル）の形式でジオデータ２２２を受信し得る。ここで、ラスタタイルは、ジオデータ収集システムまたはジオデータ提供システムが圧縮してジオデータマネージャ２２０に通信する、精度の低い浮動小数点型の疎な配列であり得る。いくつかの実現例において、ジオデータマネージャ２２０がジオデータ２２２を受信する場合、ジオデータ２２２は、特定の場所における地形および／または構造の特徴を説明する属性２２４を含む。特定の場所を説明するこれらの属性２２４は、平均海水面（たとえば、ジオイド平均海水面）に対する地上平面の高さを指す高さ、特定の場所における物体の高さを指す高さ、特定の場所における物体のタイプを示すクラス、特定の場所における物体のファサード（たとえば、建物３０のファサード）の角度を指す１つまたは複数のファサード角度を含み得る。いくつかの例において、この特定の場所は、オープンスペース、建物または木のいずれかのクラスによって分類されてもよい。
【0050】
いくつかの実現例において、属性２２４は、ジオデータマネージャ２２０がある環境（たとえば、都市環境１００）内の構造の多角形表現２２８を含むラスタ地図２２６を形成するようにするための命令の役割を果たす。たとえば、これらの多角形表現２２８は、信号２２の経路２４に影響を及ぼし得る建物３０、木（木の葉）または他の表現可能な構造の多角形モデルに対応し得る。いくつかの構成において、ジオデータマネージャ２２０は、１つまたは複数の候補位置２１４（たとえば、推定場所１２ＥＳＴについてのグリッド２１２）を受信して、ジオデータ２２２および属性２２４を使用してラスタ地図２２６を生成する。ラスタ地図２２６を生成する際に、ジオデータマネージャ２２０は、属性２２４を使用して、建物または木として分類された特定の場所（たとえば、候補場所２１４）の多角形表現２２８を構築し得る。ここで、属性２２４が建物を特定する場合、ジオデータマネージャ２２０は、当該場所における建物３０の１つまたは複数のファサード角度（たとえば、図２Ａでは４５度として示されている）を特定して、建物３０の多角形表現２２８を構築する。たとえば、同一のファサード角度を有する一連の隣接した場所は、建物３０の正面または側面に対応する多角形表現２２８の直線面を生成する。このプロセスでは、ジオデータマネージャ２２０は、ある場所における建物３０のコーナー部を推論することもできる。なぜなら、対応する場所が複数のファサード角度（たとえば、多角形表現２２８の交差面では２つのファサード角度）を含むからである。ジオデータマネージャ２２０がラスタ地図２２６を生成すると、ラスタ地図２２６は、信号マッパ２００を実行するデバイス１１０上に格納され得る。
【0051】
ジオデータマネージャ２２０は、さまざまな座標系で格納されたジオデータ２２２を管理するように構成され得る。たとえば、ジオデータマネージャ２２０は、球面座標（たとえば、緯度および経度を有する単純円筒図法）で格納されたジオデータ２２２を管理する。これらの構成では、ジオデータマネージャ２２０は、球面座標を投影してラスタ地図２２６を生成するように構成されている。たとえば、ジオデータマネージャ２２０は、ラスタ地図２２６を生成するために正距円筒図法（または、その何らかの変形例）を使用する。いくつかの例において、ジオデータマネージャ２２０は、ユニバーサル横メルカトル（ＵＴＭ：Universal Transverse Mercator）座標系で格納されたジオデータ２２２を管理する。
【0052】
レイラウンチングとは、一般に、信号２２についての光線または経路をシミュレーションする方法を指す。ここで、仮定上の位置（たとえば、候補位置２１４）が与えられると、レイランチャ２３０は、この仮定上の位置（たとえば、候補位置２１４）から複数の方向から光線を伝搬させることによって衛星２０からの信号２２の経路をシミュレーションする。伝搬光線の各々を各方向に追跡または発射することによって、レイランチャ２３０は、特定の光線が衛星２０の既知の場所で終端するかどうかをモデル化する。言い換えれば、衛星２０は、信号送信時にそれらの位置をブロードキャストするので、レイランチャ２３０は、逆向きに動作しようとし、信号２２の受け手の仮定上の位置（たとえば、候補位置２１４）から衛星２０のブロードキャストされた場所に光線を追跡しようとする。いくつかの例において、レイランチャ２３０は、いつレイラウンチングを実行するかを含むように１つまたは複数の衛星２０のリストを受信する。ここで、このリストは、各衛星２０の高度および方位角などの衛星情報を特定し得る。光線が既知の衛星場所（たとえば、高度および方位角）で終端する場合、レイランチャ２３０は、この光線を信号２２の候補信号経路２３２として特定する。
【0053】
都市環境１００で正確にレイラウンチングを実行するために、レイランチャ２３０は、都市環境１００についての構造モデルもしくは建物モデルにアクセスでき、またはそのような構造モデルもしくは建物モデルを取得する。いくつかの例において、レイラウンチング中に使用される建物モデルのサイズを最小化するために、信号マッパ２００のレイランチャ２３０は、ジオデータマネージャ２２０からラスタ地図２２６を受信する。ラスタ地図２２６を用いて、レイランチャ２３０は、候補位置２１４から特定の方向に光線を発射して、この光線がラスタ地図２２６内の建物３０の多角形表現２２８に出くわすかどうかを特定する。光線が多角形表現２２８に出くわすまたは多角形表現２２８と交差する場合、レイランチャ２３０は、多角形表現２２８との交点におけるファサード角度を特定して、建物３０から離れていく方へのリダイレクト（たとえば、反射）をシミュレーションするために、多角形表現２２８から離れていく方へのリダイレクト（たとえば、反射、屈折、回折および／または散乱）として光線をどの角度で発射し続けるかを決定するように構成されている。たとえば、図２Ａは、候補場所２１４で発生して、第１の建物３０，３０ａの第１の多角形表現２２８，２２８ａから第２の建物３０，３０ｂの第２の多角形表現２２８，２２８ｂに反射する光線を表す矢印を示している。レイランチャ２３０は、光線が既知の衛星位置（たとえば、衛星２０に対応する高度および方位角）で終端するかどうかを判断するために各光線を追跡し続ける。このレイラウンチング技術をラスタ地図２２６と組み合わせて使用して、レイランチャ２３０は、レイラウンチング中に各反射点における散乱光線を考慮に入れて追跡することもできる。レイランチャ２３０は、木の葉（たとえば、木）および／または建物などのさまざまな構造における信号透過をモデル化することも可能であり得る。
【0054】
いくつかの実現例において、所与の候補位置２１４について、レイランチャ２３０は、当該候補位置２１４からの各方位角の光線および各方位角の各高度の光線を追跡する。レイランチャ２３０は、０度から３６０度の各方位角で０度高度から約９０度高度まで候補位置２１４から径方向外向きに光線を伝搬させ得る。いくつかの例において、レイラウンチングの前に、レイランチャ２３０は、ラスタ地図２２６から垂直プロファイルを抽出して、候補場所２１４からの光線が特定の方位角について特定の高度でどのように挙動するかを理解する。たとえば、図２Ａをさらに参照して、ラスタ地図２２６は、基本的には、都市環境１００の２．５次元表現である。言い換えれば、ラスタ地図２２６は、各ピクセルが候補位置２１４（たとえば、ｘ－ｙ位置または経度および緯度）に対応する二次元ピクセルマップのように機能する。ここで、各ピクセルが当該ピクセルにおける物体の高さなどの属性情報を含んでいるという事実からさらなる０．５次元が生じる。この高さ情報から、レイランチャ２３０は、特定のピクセル（たとえば、候補位置２１４）における垂直面を導き出すことができ、この垂直面から、垂直面のどの部分が建物３０などの物体によって占められているかを理解することができる。たとえば、図２Ａでは、ラスタ地図２２６の属性２２４は、第１の建物３０，３０ａが２０メートルの高さを有していることを特定する。この情報に基づいて、レイランチャ２３０は、当該建物３０によって占められているピクセルにおける垂直面が、０メートルから２０メートルまでは占められているが、２０メートルを超えると空いているまたはオープンであるだろうということを理解する。いくつかの例において、レイランチャ２３０は、ラスタ地図２２６における各位置（すなわち、ピクセル）から高さ情報を抽出し、各位置についてデータアレイを構築して垂直高さ表現を生成する。全てのピクセルについての垂直高さ表現を組み合わせてマトリックスを形成する。この垂直高さ表現を用いて、レイランチャ２３０は、レイラウンチングを実行する際に、たとえば３０メートルでは光線が建物３０，３０ａによって反射されないことを特定することができる。さらに、レイランチャ２３０は、水平面上で光線を発射するが、この光線が通過するピクセルについての垂直高さ表現を参照することによって垂直面における光線の挙動を依然として理解することができる。これを、光線の反射の垂直角度が全て衛星の高度に等しい場合には光線が特定の高度における衛星２０で終端する可能性が高くなるという一般的な経験則と組み合わせることによって、レイランチャ２３０は、最小限のデータストレージサイズのラスタ地図２２６から光線挙動を正確にモデル化することができる。
【0055】
レイトレーシングは、方位角および高度のための再帰的なプロセスであるので、その再帰的な性質は、相当な計算時間およびメモリ使用量に加担する。メモリおよび処理消費量を最小化しようとするために、レイランチャ２３０は、レイラウンチングを実行する際に、１回のレイトレーシング中に生成された物体が後続のレイラウンチングでは不要になるかどうかを判断するように構成され得る。物体が不要になるとレイラウンチング２３０が特定する場合、レイランチャ２３０は、当該物体に関連するリソース消費量を減少させるために当該物体を削除するように構成されている。いくつかの例において、レイランチャ２３０は、各光線について算出される必要がある反射の回数を制限するための反射の閾値回数を含んでいるため、計算および処理時間が減少する。たとえば、反射の閾値回数が２という値に設定されると、レイランチャ２３０は、レイラウンチング２３０が光線の第３の反射を認識すると当該光線のレイラウンチングを終了する。追加的にまたは代替的に、レイランチャ２３０は、散乱光線を特定の散乱範囲に制限することによって、または反射からの散乱光線を無視してその代わりに完全な反射のみを発射することによって、処理リソース消費量を回避してもよい。
【0056】
レイラウンチングの結果として、レイランチャ２３０は、受信機１１４によって受信された信号経路に対応し得る１つまたは複数の候補信号経路２３２を決定するように構成されている。各候補信号経路２３２について、レイランチャ２３０は、経路特徴２３４も生成し得る。経路特徴２３４のいくつかの例としては、経路タイプ（たとえば、サイトラインまたは反射）、候補信号経路２３２に沿った減衰、過剰経路長２４、候補信号経路２３２に沿った散乱角度の合計、および他の散乱情報が挙げられる。したがって、信号マッパ２００は、レイランチャ２３０の機能を使用して、受信機１１４によって受信された実際の信号２２に対応し得る１つまたは複数の候補信号経路２３２を特定する。いくつかの例において、経路特徴２３４は、候補信号経路２３２が実際の信号２２に対応しそうかどうかを示す。
【0057】
図２Ｂおよび図２Ｃを参照して、オプティマイザ２４０は、候補信号経路２３２を受信して、受信機１１４の実際の場所１２Ａに対応しそうな候補信号経路２３２のうちの少なくとも１つに基づいて候補位置２１４を特定するように構成されている。いくつかの例において、候補信号経路２３２を使用して受信機１１４の実際の場所１２Ａを特定する前に、オプティマイザ２４０は、レイランチャ２３０によって受信された候補信号経路２３２を事前処理するように構成されている。たとえば、図２Ｃに示されるように、オプティマイザ２４０は、全ての同様の候補信号経路２３２を単一の集約候補信号経路２４２に集約する。いくつかの構成において、同様の候補信号経路２３２の集約を実行するために、オプティマイザ２４０は、２つまたはそれ以上の候補信号経路２３２が集約基準２４４を満たすかどうかを判断する。集約基準２４４を満たすためには、２つの候補信号経路２３２間の関係が２つの集約条件のうちの少なくとも１つを満たさなければならない。第１の条件は、２つの候補信号経路２３２の反射点間の距離に基づく。たとえば、２つの候補信号経路２３２の反射点間の累積距離は、調整可能な決定された値（たとえば、約５０メートル）などの決定された値未満である。第２の条件は、２つの候補信号経路２３２の過剰経路長２４間の差に基づく。たとえば、過剰経路長間の差は、調整可能な決定された値（たとえば、約５０メートル）などの決定された値未満である。
【0058】
また、オプティマイザ２４０は、事前処理の一部として複数の候補信号経路２３２からの過剰経路長２４を相関付けて、相関付けられた過剰経路長２４６を生成し得る。ここで、オプティマイザ２４０は、どのチップが複数の異なる電波経路を扱っているかをシミュレーションしようとしている。過剰経路長２４を相関付けるために、オプティマイザ２４０は、集約された候補信号経路２４２、集約された候補信号経路２４２の過剰経路長２４、集約された候補信号経路２４２の減衰、およびＧＮＳＳ信号におけるチップの仮想サイズ（たとえば、単位はメートル）に対応するチップ長を受信する。いくつかの例において、オプティマイザ２４０は、相関付けられた過剰経路長２４６について不確実性Ｕの表現も生成する。
【0059】
候補信号経路２３２を事前処理する（たとえば、集約して相関付ける）ことによって、オプティマイザ２４０は、実際の信号２２についての受信機１１４で受信された測定されたＧＮＳＳ信号データとの類似性を比較する必要があるであろう候補位置２１４当たりの候補信号経路２３２の数を減少させる。たとえば、オプティマイザ２４０が各位置の各候補信号経路２３２と実際の信号２２についての受信機１１４で受信された測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２とを比較することが可能であるものの、集約プロセスおよび相関付けプロセスの各々は、各候補場所２１４において比較される必要がある候補信号経路２３２の数を減少させる。事前処理技術が適用されようとそうでなかろうと、オプティマイザ２４０は、各候補位置２１４において、候補信号経路２３２（または、集約候補信号経路２４２）の各々と受信機１１４で受信された実際の信号２２からの測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２とを比較する。この比較に基づいて、オプティマイザ２４０は、候補位置２１４に対応する候補信号経路２３２が実際の信号２２からの測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２にどれぐらい近く一致するかを特定する各候補位置２１４の可能性２４８（たとえば、確率）（たとえば、図２Ｃでは可能性２４８ａ－ｎとして示されている）を生成し得る。たとえば、受信機１１４で受信された信号２２の飛行時間ＴＯＦから、受信機１１４は、疑似距離と、サイト信号のライン２２ＬＯＳの長さではなく反射信号２２ＲＥＦの全長に実際に対応する受信機１１４から衛星２０までの距離とを生成することができる。したがって、特定の候補位置２１４における候補信号経路２３２が、実際の信号２２と同様の飛行時間ＴＯＦをもたらすであろう過剰経路長２４を有する場合、当該候補信号経路２３２は、実際の信号２２である可能性があり、これは、特定の候補位置２１４が受信機１１４の実際の場所１２Ａでありそうであることを意味する。この原理に基づいて、オプティマイザ２４０は、候補位置２１４における候補信号経路２３２を比較して、候補位置２１４が受信機１１４の実際の場所１２Ａである可能性２４８を決定することができる。また、いくつかの例において、第１の候補位置２１４ａを囲む暗くなった枠によって図２Ｂおよび図２Ｃに示されるように、オプティマイザ２４０は、最大の可能性２４８を有する候補位置２１４を受信機１１４の実際の場所１２Ａを表す候補位置２１４として選択するように構成されている。
【0060】
図３Ａおよび図３Ｂは、プレコンピュータ３００の例である。プレコンピュータ３００は、信号経路モデル化を事前に実行して、当該信号経路モデル化から得られた信号経路表現３０２をＧＮＳＳ対応デバイス１１０に通信するように構成されている。プレコンピュータ３００は、一般に、グリッドジェネレータ３１０と、レイランチャ３２０と、モデラ３３０とを含む。ここで、グリッドジェネレータ３１０は、オンデバイス信号マッパ２００のグリッドジェネレータ２１０と同様に機能する。しかし、信号マッパ２００のグリッドジェネレータ２１０とは異なって、グリッドジェネレータ３１０は、受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴを受信しない。なぜなら、グリッドジェネレータ３１０は、既に、したがって受信機１１４が信号２２を受信することから独立して、信号経路表現３０２を決定しているからである。推定場所１２ＥＳＴの代わりに、グリッドジェネレータ３１０は、エリアＡＵ（たとえば、都市環境１００などの都市エリア）を受信して、エリアＡＵを複数の候補位置２１４に類似している複数の場所３１４に分割するように構成されている。ここで、グリッドジェネレータ３１０は、エリアＡＵを任意のソースから受信してもよく、またはエリアＡＵ自体を特定するように構成されてもよい。グリッドジェネレータ２１０と同様に、グリッドジェネレータ３１０は、複数の場所３１４を、グリッド３１２における各点が場所３１４を表すグリッド３１２として生成し得る。
【0061】
また、信号マッパ２００と同様に、プレコンピュータ３００は、レイランチャ３２０を含む。しかし、信号マッパ２００のレイランチャ２３０とは対照的に、プレコンピュータ３００のレイランチャ３２０は、リモートで（たとえば、リモートシステム１４０において）動作しており、デバイス１１０の処理リソースに制限されない。この理由で、プレコンピュータ３００は、データサイズに気を使ったラスタ地図２２６に対してレイラウンチングを実行しなくてもよい。むしろ、レイランチャ３２０は、エリアＡＵの三次元空間を表す任意の地形または構造モデルに対してレイラウンチングを実行して、レイトレーサ３２０がそれぞれの場所３１４から衛星２０までの信号経路３２２を特定することを可能にし得る。レイランチャ２３０と同様に、プレコンピュータ３００のレイランチャ３２０は、仮定上の位置（たとえば、エリアＡＵ内の場所３１４）を受信して、この仮定上の位置（たとえば、場所３１４）から複数の方向から光線を伝搬させることによって衛星２０からの信号２２の経路をシミュレーションするように構成されている。伝搬光線の各々を各方向に発射することによって、レイトレーサ３２０は、特定の光線が衛星２０の既知の場所（たとえば、高度および方位角）で終端するかどうかをモデル化する。特定の光線が衛星２０で終端する場合、レイランチャ３２０は、当該光線を信号経路３２２として特定する。レイランチャ３２０は、エリアＡＵに対してレイラウンチングを実行するので、レイランチャ３２０は、サイト信号のラインの経路３２２，３２２ＬＯＳと反射信号経路３２２，３２２ＲＥＦとを含み得る各場所３１４についての信号経路３２２を生成する。全ての可能性のある信号経路３２２を取り込むために、レイランチャ３２０は、各場所３１４について、各高度において各方位角で光線を発射するように構成されている。ここで、レイランチャ３２０は、０度から３６０度までの各方位角において０度高度から約９０度高度まで各場所３１４から径方向外向きに光線を伝搬させ得る。
【0062】
モデラ３３０は、信号経路３２２をレイランチャ３２０から受信して、レイランチャ３２０によって特定された信号経路３２２の、スペース効率がよいが包括的な表現（たとえば、信号経路表現３０２）を生成するように構成されている。信号経路表現３０２は、デバイス１１０に通信されるため、サイズに気を使った表現である。たとえば、デバイス１１０が特定の位置についての要求１６０をプレコンピュータ３００に送信する場合、プレコンピュータ３００は、当該位置と場所３１４とをマッチングして、要求された位置に一致する場所３１４の信号経路表現３０２を用いて要求１６０に応える。これらの要求１６０は、デバイス１１０が位置特定にプレコンピュータ３００を使用する場合に頻繁に発生し得るので、モデラ３３０は、位置特定を減速させてユーザエクスペリエンスの低下をもたらすことのない表現サイズを生成しようとする。
【0063】
いくつかの例において、モデラ３３０は、全ての衛星またはそれらの何らかの指定されたサブセットの単一の場所３１４における信号経路３２２を表すための表現３０２を生成する。たとえば、図３Ａおよび図３Ｂは、特定の場所３１４のための表現３０２を示している。レイランチャ３２０は、各高度当たりの各方位角（たとえば、最も近い整数角度に丸められる）について信号経路３２２を生成しているので、モデラ３３０は、全ての方位角および高度を伝達する表現を生成する。いくつかの例において、モデラ３３０は、反射信号経路３２２ＲＥＦとサイト信号のラインの経路３２２ＬＯＳとを区別することによって、各場所３１４のための表現３０２を生成する。モデラ３３０が全ての反射信号経路３２２ＲＥＦを特定すると、モデラ３３０は、全ての反射信号経路３２２ＲＥＦを１つまたは複数の方位角範囲３３２に離散化する。離散化とは、データを有限のインターバルセットに変換して、各インターバルに何らかの特定のデータ値を関連付ける技術を指す。ここで、離散化プロセスは、反射信号経路３２２ＲＥＦを方位角範囲３３２に離散化する。たとえば、図３Ａおよび図３Ｂは、３つの方位角範囲３３２，３３２ａ－ｃを示しており、第１の方位角範囲３３２ａは２８０～３３０度に対応し、第２の方位角範囲３３２ｂは７０～１９０度に対応し、第３の方位角範囲３３２ｃは２５～７０度に対応する。表現３０２（または、空白）内に方位角範囲３３２が無ければサイト信号のラインの経路３２２ＬＯＳであると推論され得るので、モデラ３３０は反射信号経路３２２ＲＥＦに注目する。したがって、空白または負は、正の空間（すなわち、方位角範囲３３２）と同様に、信号経路のタイプについての情報を伝達することができる。これは、特定の場所３１４において信号経路３２２がどのように発生しているかに関して空白が依然として意味を持つことを可能にしながら、圧縮技術が空白を圧縮または除去することを可能にする。
【0064】
いくつかの実現例において、各方位角範囲３３２について、モデラ３３０は、１つまたは複数の移行高度３３４を決定し、移行高度３３４は、反射信号経路３２２ＲＥＦがサイト信号のラインの経路３２２ＬＯＳに移行する高度の程度（たとえば、最も近い角度に丸められる）に対応する。モデラ３３０が１つまたは複数の移行高度３３４を決定すると、モデラ３３０は、１つまたは複数の移行高度３３４を表現３０２の中に含め得る。言い換えれば、エリアＡＵ（たとえば、都市エリア）では、建物３０が背が高い可能性があるが、信号経路が衛星２０に遮られなくなる高度がありそうである。ここで、信号経路３２２が反射からサイトラインに変化する高度が移行高度３３４と称される。都市環境１００の性質のために、同一の方位角範囲３３２内の反射信号３２２ＲＥＦが同一の構造から反射しているということは、しばしばあり得ることである。したがって、移行高度３３４も各方位角範囲３３２にわたって離散化され得る。たとえば、図３Ａおよび図３Ｂは、第１の移行高度３３４，３３４ａを有する第１の方位角範囲３３２ａ、第２の移行高度３３４，３３４ｂを有する第２の方位角範囲３３２，３３２ｂ、および第３の移行高度３３４，３３４ｃを有する第３の方位角範囲３３２，３３２ｃを示している。離散化の際に、方位角範囲３３２内の反射信号経路３２２ＲＥＦの間にはわずかな相違があり得るが、離散化プロセスは、値のセットの範囲を特定の値として表すことができる。たとえば、離散化プロセスは、移行高度３３４のインターバルを単一の値として表す。言い換えれば、離散化プロセスは、特定のインターバルに合わせて、または特定の値に従ったインターバルを表すように調整され得る。一例として、第１の方位角範囲３３２は、４２度、５７度および４９度という移行高度３３４を有する３つの反射信号経路３２２ＲＥＦを含み得る。ここで、離散化プロセスは、４０度～６０度の高度の間の任意の移行高度３３４を５０度として表し得る。
【0065】
図３Ｂを参照して、モデラ３３０は、各反射信号経路３２２ＲＥＦの過剰経路長２４の表示を有する特定の場所３１４のための表現３０２も生成し得る。たとえば、モデラ３３０は、サイズおよび／または色合いが過剰経路長２４に対応する多角形領域を有する表現を生成する。方位角範囲３３２および移行高度３３４と同様に、モデラ３３０は、反射信号経路３２２ＲＥＦの過剰経路長も離散化し得る。関連付けのために、このプロセスは、信号マッパ２００において信号経路を集約して相関付ける事前処理に若干似ている。集約／相関付け技術は、一般に効果的である。なぜなら、２つ以上の信号経路２２が非常に近接していて同様の過剰経路長２４を有している可能性があるからである。ここで、モデラ３３０は、表現３０２に対して同様のアプローチをとり、離散化および／または多角形領域を使用して、同一の方位角範囲３３２内に発生する同様の過剰経路長２４を表す。いくつかの例において、モデラ３３０は、ボロノイベースの圧縮を使用して反射信号経路３２２ＲＥＦの過剰経路長２４を離散化して、離散化された過剰経路長を多角形表現として生成する。
【0066】
上記のように、モデラ３３０は、一般に、デバイス１１０に容易に通信され得る表現３０２を生成することを目指している。いくつかの例において、表現３０２は、疎データアレイとして格納されるように構成されている。疎データアレイとして、疎データアレイでは０である要素は、表現３０２の負の空間に対応し得る。たとえば、疎データアレイにおける０の値は、サイト信号のラインの経路３２２ＬＯＳを示しており、反射信号経路３２２ＲＥＦが無い（すなわち、反射信号経路２２ＲＥＦが表現３０２では正に表される）ことも示している。表現３０２が疎データアレイデータ構造を有することによって、表現３０２も圧縮可能であり得て、これは、表現３０２をさらに小さなサイズでデバイス１１０に通信することを可能にする。
【0067】
（たとえば、信号マッパ２００またはプレコンピュータ３００による）信号モデル化、より特定的には信号経路長モデル化は、単独で、受信機１１４の実際の場所１２Ａを特定するアプローチであり得るが、このアプローチは、受信機１１４の実際の場所１２Ａの特定をさらに向上させることを目的として、他のアプローチと組み合わせられてもよい。図４を参照して、グリッドサーチャ４００は、複合損失関数（たとえば、損失関数４２０として示されている）を使用して、サーチグリッド４０６における各候補場所４０４についての全体確率４０２を生成し、損失関数全体は、２つ以上のＧＮＳＳ位置特定技術（たとえば、シャドーマッチング、経路長計算、ドップラ効果、環境など）からの２つ以上の損失関数を組み込んでいる。一般に、特定のＧＮＳＳ位置特定技術の各損失関数は、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２と比較して、受信機１１４が特定の位置にある可能性または確率を、当該特定の位置における予測測定値に基づいて独立して生成することができる。２つ以上の損失関数を組み込むことによって、グリッドサーチャ４００は、２つ以上の基礎をなす確率または可能性に基づいて確率４０２のグリッド４０６を構築することができ、グリッド４０６の各候補場所４０４は、それが受信機１１４の実際の場所１２Ａである確率４０２を有する。したがって、この複合アプローチは、グリッドサーチャ４００が、受信機１１４の実際の場所１２Ａを決定するために単一のタイプの確率に頼らないことによって、よりロバストになることを可能にする。さらに、この技術は、ＧＮＳＳ位置特定技術が実際の場所１２Ａであるかもしれないとして複数の場所を生成しているように思われる状況の回数を減らすことができる。
【0068】
引き続き図４を参照して、グリッドサーチャ４００は、シャドーマッチャ４１０と、損失関数４２０とを含む。ここで、シャドーマッチャ４１０は、候補場所４０４が実際の場所１２Ａに対応し得るシャドーマッチング確率４１２（すなわち、シャドーマッチングのＧＮＳＳ位置特定技術を使用した第１の確率）を生成するように構成されている。いくつかの例において、シャドーマッチャ４１０は、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２を（たとえば、受信機１１４から）受信または取得する。測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２から、シャドーマッチャ４１０は、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２に基づいて特定の衛星２０からの信号２２の信号強度を特定するように構成されている。特定の衛星２０からの信号２２の信号強度に基づいて、シャドーマッチャ４１０は、受信機１１４が（たとえば、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２からの）特定された信号強度に対応する特定の衛星２０の信号強度を示し得る１つまたは複数の候補場所４０４を決定する。この決定を使用して、シャドーマッチャ４１０は、シャドーマッチング確率４１２を生成し得る。たとえば、シャドーマッチャ４１０は、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２の信号強度がそれぞれの候補位置４０４における受信機１１４の予想信号強度にどれぐらい近く一致するかを特定する確率４１２を各候補場所４０４において生成する。いくつかの例において、シャドーマッチャ４１０は、ＧＮＳＳ信号データ２０２（たとえば、Ｃ／Ｎ０測定値）が特定の衛星２０の強い信号２２を示すか弱い信号２２を示すかを判断する。ＧＮＳＳ信号データ２０２が特定の衛星２０の強い信号２２を示す場合、シャドーマッチャ４１０は、当該特定の衛星２０の信号２２が強いであろうグリッド４０６の部分（たとえば、１つまたは複数の候補場所４０４）を特定する。これに対して、ＧＮＳＳ信号データ２０２が特定の衛星２０の弱い信号２２を示す場合、シャドーマッチャ４１０は、当該特定の衛星２０の信号２２が弱いであろうグリッド４０６の部分を特定する。シャドーマッチャ４１０が、（たとえば、測定されたＧＮＳＳデータ２０２からの）特定の衛星２０の測定された信号強度（たとえば、高い測定された信号強度）に一致する特定の衛星２０の予想信号強度（たとえば、高い信号強度）を有するグリッド４０６の部分（たとえば、１つまたは複数の候補位置）を特定するこの例では、シャドーマッチャ４１０は、これらの信号強度が高い相関性を有することを表すために高い確率を生成する。これに対して、シャドーマッチャ４１０が、特定の衛星２０の測定された信号強度に一致しない特定の衛星２０の予想信号強度を有するグリッド４０６の部分（たとえば、１つまたは複数の候補位置４０４）を特定する場合、シャドーマッチャ４１０は、これらの信号強度が低い相関性を有することを表すために低い確率を生成する。
【0069】
いくつかの構成において、シャドーマッチャ４１０は、（たとえば、環境１００の）構造地図または地形地図にアクセスでき、またはこのような地図で構成されて、シャドーマッチャ４１０が特定の候補場所４０４における信号２２の信号強度（たとえば、予想信号強度、予期信号強度または予測信号強度）を特定することを可能にする。構造地図を用いて、シャドーマッチャ４１０は、特定の衛星２０のサイトラインを遮るであろう構造地図内の物体を特定することができる。この特定に基づいて、シャドーマッチャ４１０は、それぞれの物体が候補位置４０４から特定の衛星２０までのサイトラインを遮るかどうかに基づいて各候補位置４０４を分類するように構成されている。ここで、シャドーマッチャ４１０は、それぞれの物体が候補位置４０４から特定の衛星２０までのサイトラインを遮るかどうかの分類に基づいて、候補位置４０４（たとえば、各候補位置）における信号２２の予測信号強度（予想信号強度とも称される）を生成し得る。たとえば、建物３０などの物体が候補位置４０４までのサイト信号のラインの経路２２ＬＯＳを遮る場合、候補位置４０４における衛星信号２２は弱い。示されるように、図４では、特定の衛星２０が太陽の方向を向いているとすると、その測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２で弱い信号２２を測定する受信機１１４は、灰色の候補場所４０４に存在していそうである。なぜなら、特定の衛星２０は、建物３０によって妨害されるからである。ここで、シャドーマッチャ４１０は、この信号強度に対応する１つまたは複数の候補場所４０４を特定して、白色の候補場所４０４よりも灰色の候補場所４０４の方が大きいシャドーマッチング確率４１４を生成する。
【0070】
いくつかの実現例において、シャドーマッチャ４１０は、レイラウンチングと協働して、適切な信号強度を有するであろう候補場所４０４を特定する。いくつかの例において、レイランチャ２３０，３２０は、グリッド４０６における各候補場所４０４についてサイトライン値の確率をシャドーマッチャ４１０に提供する。サイトライン値の確率を用いて、シャドーマッチャ４１０は、このサイトライン値の確率に基づいて所与の候補位置４０４における特定の衛星２０からの信号２２の予想信号強度を決定し得る。たとえば、候補位置４０４における特定の衛星２０のサイトライン値の確率が高い場合、シャドーマッチャ４１０は、候補位置４０４において受信機１１４がサイト信号のライン２０ＬＯＳを受信する可能性が高いことに起因して、この位置４０４における当該衛星２０の予想信号強度が高いであろうと判断する。言い換えれば、サイト信号のライン２０ＬＯＳは、リダイレクトされた信号２０ＲＥＦよりも高い信号強度を示す。これに対して、候補位置４０４における特定の衛星２０のサイトライン値の確率が低い場合、シャドーマッチャ４１０は、候補位置４０４において受信機１１４がサイト信号のライン２０ＬＯＳを受信する可能性が低い（すなわち、受信機１１４がサイト信号のライン２０ＬＯＳではなくリダイレクトされた信号２０ＲＥＦを受信しそうである）ことに起因して、この位置４０４における当該衛星２０からの信号２０の予想信号強度が低いであろうと判断する。これは有利であろう。なぜなら、それは、レイランチャ２３０，３２０が出力するのが比較的容易（すなわち、計算上手頃）であり、シャドーマッチャ４１０の処理も簡略化するからである。
【0071】
損失関数４２０は、２つまたはそれ以上の損失関数を受信し、各候補場所４０４について、入力された確率／損失関数に基づいて全体確率４０２を生成するように構成されている。たとえば、損失関数４２０は、第１のＧＮＳＳ位置特定技術（たとえば、シャドーマッチング技術）から第１の確率を受信し、第２のＧＮＳＳ位置特定技術（たとえば、ＥＰＬ算出技術）から第２の確率を受信する。図４の例では、損失関数４２０は、レイランチャ２３０，３２０によって決定された過剰経路長２４に基づいて、シャドーマッチング確率４１２（たとえば、シャドーマッチング損失関数を表す）および疑似距離残差損失関数を受信する。ここで、疑似距離残差損失関数とは、所与の候補場所４０４における測定された疑似距離誤差（たとえば、測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２の一部）と予想疑似距離誤差との間の差を指す。予想疑似距離誤差は、過剰経路長に基づくのに対して、測定された疑似距離誤差は、候補場所４０４における測定された疑似距離と予想疑似距離との間の差である。たとえば、候補場所４０４における予想疑似距離を生成するために、候補場所４０４の過剰経路長は、サイト信号のライン２２ＬＯＳに基づいて候補場所４０４と衛星２０との間の距離と組み合わせられる。ここで、損失関数４２０は、レイラウンチングによって過剰経路長２４を受信するようにレイランチャ２３０と通信し得る。図４は、グリッドサーチャ４００、より具体的には損失関数４２０が、相関付けられた過剰経路長２４６をランチャ２３０から受信することを示している。ランチャ２３０からの相関付けられた過剰経路長２４６を使用することによって、グリッドサーチャは、さらなる処理を回避することができる。なぜなら、相関付けられた過剰経路長２４６は、候補位置２１４の過剰経路長２４の１つの表現であるからである。追加的にまたは代替的に、複合損失関数４２０は、他の損失関数を受信してもよい。たとえば、複合損失関数４２０は、以前の場所の予備知識を使用する予備知識損失関数を受信して、以前の場所から閾値距離よりも大きい（たとえば、遠すぎる）候補場所４０４にペナルティを科す。いくつかの例において、複合損失関数４２０は、損失関数に対応する２つまたはそれ以上の確率グリッドを受信し、これらの２つまたはそれ以上の確率グリッドを重ね合わせて確率４０２のグリッド４０６を構築する。
【0072】
再び図１を参照して、位置システム１２０は、位置システム１２０のクライアント１５０と通信するように構成されている。いくつかの例において、クライアント１５０とは、受信機１１４のためのハードウェアを生成するエンティティ（たとえば、ＧＮＳＳチップセット生成器）を指す。位置システム１２０は、ＧＮＳＳチップセットの性能またはチップセットに対する改良に関するフィードバック１２２をクライアント１５０に提供し得る。フィードバック１２２を用いて、クライアント１５０は、提供された知識に基づいてそれらのデバイスを改良することに適用可能であり得る。クライアント１５０に通信され得るフィードバック１２２の一部は、受信機１１４の位置特定精度を向上させる算出値、各々の目に見える（すなわち、利用可能な）衛星がレイランチャ２３０によって決定されるようなサイトラインである確率、信号マッパ２００またはプレコンピュータ３００からの過剰経路長修正、および反射信号経路３２２ＲＥＦの反射面情報（たとえば、信号経路３２２ＲＥＦがどのように反射しているかについての垂直高さ表現）を含む。クライアント１５０は、このフィードバック１２２を使用して、反射信号２２ＲＥＦを考慮に入れることができないチップセット上での初期の計算をアップグレードまたはさらに支援し得る。たとえば、信号がサイト信号のライン２２ＬＯＳである確率を用いて、エンティティは、疑似距離に適切な重みを与えたり、速度推定の向上のためにドップラの重み付けを解除したり、および／または、疑似距離を平滑化したりすることが可能であり得る。過剰経路長修正によって、クライアント１５０は、位置不正確を生じさせるサイトライン仮定を修正するように過剰経路長を組み込むことが可能であり得る。反射面に関する情報は、受信機１１４による速度計算を修正するのに使用され得る。
【0073】
いくつかの例において、受信機１１４の場所のグリッドベースのサーチは、いくつかのマイナス面を有し得る。たとえば、位置システム１２０が各衛星２０について単一の過剰経路長２４を決定する場合、グリッドベースの方法は、グリッド内に２つ以上の最良の候補を生じさせる可能性がある。たとえば、位置システム１２０が同様の過剰経路長２４を決定する場所がいくつかある場合がある。このような状況では、位置システム１２０は、フルチャネルモデラ５００を利用することによって受信機１１４の実際の場所１２Ａについて複数の解を回避することができる。フルチャネルモデラ５００は、複数の信号経路を同時にモデル化することによって、複数の解を有する状況を減らすまたは最小化することができる。たとえば、フルチャネルモデラ５００は、単一の過剰経路長２４ではなく、各衛星２０について複数の過剰経路長２４を同時に評価し得る。ここで、衛星２０の信号経路のフルチャネルをモデル化するために、フルチャネルモデラ５００は、電波スペクトルの高分解能周波数帯域において信号２２を受信することができる位置システム１２０を利用する。言い換えれば、従来は、衛星２０は、ＧＮＳＳ通信用に指定されたＬバンドのＬ１周波数帯域において信号２２をブロードキャストしていた。しかし、最近になって、衛星２０は、ＧＮＳＳ通信用に指定されたＬバンドのＬ５周波数帯域において信号２２をブロードキャストするように進化してきた。比較のために、Ｌ５周波数帯域におけるＧＮＳＳ信号は、Ｌ１周波数帯域における対応する信号の１０倍の分解能を有する。この高い分解能により、リダイレクトされた信号２２は、位置システム１２０がはるかにはっきりと認識できるようなものであると思われ、これは、フルチャネルモデラ５００が、各衛星２０からの信号２２のフルチャネルをモデル化して、信号２２のモデル化されたフルチャネルとＧＮＳＳ信号測定値（たとえば、ＧＮＳＳ信号データ２０２）とをより高い分解能で比較することを可能にする。ここで、信号２２のフルチャネルとは、対象の周波数帯域（たとえば、Ｌ５帯域）における特定の衛星２０から受信機１１４までの全ての可能な経路を指す。信号２２のフルチャネルを正確にモデル化することによって、フルチャネルモデラ５００は、位置システム１２０による位置特定がより高い分解能を有することを可能にし、そのため、受信機１１４の実際の場所１２Ａについて複数の解を生成する可能性を低くすることを可能にする。
【0074】
図５Ａおよび図５Ｂを参照して、フルチャネルモデラ５００は、一般に、グリッドジェネレータ５１０と、レイランチャ５２０とを含む。ここで、グリッドジェネレータ５１０は、オンデバイス信号マッパ２００のグリッドジェネレータ２１０および／またはプレコンピュータ３００のグリッドジェネレータ３１０と同様に機能する。グリッドジェネレータ５１０は、推定場所１２ＥＳＴ（推定位置とも称される）を位置システム１２０から受信するように構成されている。一般に、推定場所１２ＥＳＴとは、任意の投影座標または直交座標などの位置の任意の表現を指す。推定場所１２ＥＳＴは、従来のＧＮＳＳ位置特定システムに基づいて受信機１１４が位置していると受信機１１４が思っている場所１２（たとえば、信号２２についてのサイトライン仮定に基づく従来場所１２ＣＯＮ）に対応し得る。他の例では、グリッドジェネレータ５１０は、（たとえば、従来のＧＮＳＳ位置特定に基づいて）推定場所１２ＥＳＴ自体を生成する。どちらのアプローチでも、推定場所１２ＥＳＴを用いて、グリッドジェネレータ５１０は、推定場所１２ＥＳＴについて（すなわち、推定場所１２ＥＳＴに隣接して、または推定場所１２ＥＳＴから外向きに放射状に）複数の位置を生成し、複数の位置の各位置は、受信機１１４の実際の場所１２Ａを表し得る候補位置５１４に対応する。いくつかの例において、推定場所１２ＥＳＴについての各位置が体系的に分析されることを保証するために、グリッドジェネレータ５１０は、複数の候補位置５１４をグリッド５１２として生成し、グリッド５１２における各点は、候補位置５１４を表す。たとえば、図５Ａは、グリッド５１２の中心が推定場所１２ＥＳＴであって、推定場所１２ＥＳＴを中心に各方向に（たとえば、北に、南に、東におよび西に）候補位置５１４が生成されているグリッド２１２を示している。グリッド５１２、またはより一般的には複数の候補位置５１４は、受信機１１４が地球の表面に平行な平面上に位置し得る可能性のある場所を表す。
【0075】
また、信号マッパ２００およびプレコンピュータ３００と同様に、フルチャネルモデラ５００は、レイランチャ５２０を含む。ここで、レイランチャ５２０は、エリア（たとえば、グリッドエリア）の三次元空間を表す任意の地形または構造モデルを使用してレイラウンチングを実行して、レイランチャ５２０がそれぞれの位置５１４から衛星２０までの信号経路５２２を特定することを可能にし得る。レイランチャ２３０，３２０と同様に、レイランチャ５２０は、仮定上の位置（たとえば、エリアまたはグリッド５１２内の位置５１４）を受信して、この仮定上の位置（たとえば、場所３１４）から複数の方向から光線を伝搬させることによって衛星２０からの信号２２の経路をシミュレーションするように構成されている。伝搬光線の各々を各方向に発射することによって、レイランチャ５２０は、特定の光線が衛星２０の既知の場所（たとえば、高度および方位角）で終端するかどうかをモデル化する。特定の光線が衛星２０で終端する場合、レイランチャ５２０は、当該光線を信号経路５２２として特定する。レイランチャ５２０は、サイト信号のラインの経路および／またはリダイレクト信号経路（たとえば、反射信号経路）を含み得る信号経路５２２を各位置５１４について生成し得る。いくつかの構成において、全ての可能性のある信号経路５２２を取り込むために、レイランチャ５２０は、各位置５１４について、各高度（または、その何らかの角度）において各方位角で光線を発射するように構成されている。
【0076】
レイラウンチングの結果、レイランチャ５２０は、受信機１１４によって受信された信号２２に対応し得る１つまたは複数の候補信号経路５２２，５２２ａ－ｎを決定するように構成されている。各候補信号経路５２２について、レイランチャ５２０は、（たとえば、レイランチャ２３０と同様に）経路特徴も生成し得る。経路特徴のいくつかの例としては、経路タイプ（たとえば、サイトラインまたは反射）、候補信号経路５２２に沿った減衰（たとえば、経路中に発生する反射の回数）、過剰経路長２４、候補信号経路５２２に沿った散乱角度の合計、および他の散乱情報が挙げられる。ここで、オプティマイザ２４０のように候補信号経路５２２を最適化する代わりに、フルチャネルモデラ５００のレイランチャ５２０は、所与の位置５１４における全ての候補信号経路５２２のモデル化された表現５２４を生成するように構成されている。たとえば、レイランチャ５２０は、過剰経路長ベクトル５２６をモデル化された表現５２４として生成し、過剰経路長ベクトル５２６は、レイランチャ５２０によって特定された各候補信号経路５２２の過剰経路長２４を含む。示されるように、図５Ａは、所与の位置５１４において、レイランチャ５２０が各衛星２０について複数の候補信号経路５２２，５２２ａ－ｎを特定することを示している。ここで、レイラウンチングに基づいて受信機１１４が利用可能であるように思われる衛星２０は３つあり（たとえば、Ｓａｔ１，Ｓａｔ２，Ｓａｔ７として示される）、各衛星２０は、過剰経路長２４によって表される１つまたは複数の候補信号経路５２２を含むそれ自体の過剰経路長ベクトル５２６，５２６ａ－ｃを有し得る。特定の位置５１４における各衛星２０の過剰経路長ベクトル５２６などの表現５２４を生成することによって、フルチャネルモデラ５００は、モデル化された表現５２４（たとえば、過剰経路長ベクトル５２６）と位置システム１２０（たとえば、受信機１１４）によって受信された実際のＧＮＳＳ測定値（たとえば、ＧＮＳＳ信号データ２０２）とを比較することができる。受信された信号２２が（たとえば、Ｌ５帯域において）高い分解能を有する場合に位置システム１２０はフルチャネルモデラ５００を使用するので、モデラ５００は、複数の候補信号経路５２２の表現５２４と複数のＧＮＳＳ信号測定値とを比較することができる。（たとえば、候補位置５１４のグリッド５１２の）全ての位置５１４についてのこの比較に基づいて、フルチャネルモデラ５００は、全ての可能性のある位置５１４のうち、モデル化された表現５２４と実際のＧＮＳＳ測定値との間の最良適合を有する位置５１４を決定する。ここで、モデラ５００は、最良適合（または、最も近い一致）を有する位置５１４を、受信機１１４のもっともらしい実際の場所１２Ａとして特定し得る。いくつかの例において、モデラ５００は、モデル化された表現５２４と実際のＧＮＳＳ測定値との間の比較に基づいて各位置５１４について可能性を生成するように構成されている。これらの例では、モデラ５００は、全ての位置５１４のうち、最大の可能性を有する位置５１４を、受信機１１４の実際の場所１２Ａとして選択し得る。
【0077】
図５Ａなどのいくつかの例において、モデラ５００は、レイランチャ５２０からのモデル化された表現５２４と実際のＧＮＳＳ測定値との間の比較を実行するように構成されたコリレイタ５３０も含む。ここで、コリレイタ５３０は、信号２２の疑似距離を決定するのに使用される従来の相関付け技術を、レイランチャ５２０からのモデル化された表現５２４と実際のＧＮＳＳ測定値との間の比較を実行するように適合させ得る。一般的に言って、従来の技術は、受信された信号２２と受信された信号２２のローカルに生成されたレプリカとの間の相関付け結果のピークと、当該ピークに対応する遅延とを検出することによって、疑似距離として知られている衛星２０から受信機１１４までの距離を測定する。従来のアプローチでは、疑似距離は、この相関付け結果の最初に検出されたピークまたは最初に測定されたピークに対応する。ここで、ＧＮＳＳ測定値に基づいて複数のピークが存在得るとしても、従来のアプローチは、一般に、最初に検出または測定されたピークのみを疑似距離であると考え、一般的にはリダイレクト信号経路からのものである後続のまたはその後のピークはいずれも、一般に無視される。他のピークを無視することによって、従来のアプローチは、相関付け情報を無視するが、この相関付け情報は、受信機１１４の実際の場所１２Ａを決定するのに貴重であろう。たとえば、この無視された相関付け情報は、レイランチャ５２０からのモデル化された表現５２４と実際のＧＮＳＳ測定値との間のより詳細な比較を実行するための追加情報を提供し得る。より詳細な比較を実行することによって、モデラ５００は、受信機１１４の２つまたはそれ以上の可能性のある場所を区別することが可能であり得る。
【0078】
コリレイタ５３０は、ＧＮＳＳ信号２２を衛星２０から受信し、相関付け動作を実行して、衛星２０から受信されたＧＮＳＳ信号のＧＮＳＳ信号測定値（たとえば、ＧＮＳＳ信号データ２０２）に基づいて、測定された相関ベクトル５３２を生成するように構成されている。たとえば、相関ベクトル５３２とは、１つまたは複数の信号２２（たとえば、特定の衛星２０からの全ての信号）に対する相関付け動作中の全ての可能な信号遅延の応答を指す。ここで、図５Ａの点線の枠に示されるように、相関付け動作は、受信された信号２２のローカルコピーを生成し、相関付け動作が１つまたは複数のピーク（たとえば、簡略化のために点線の枠内に１つのピークとして示されている）を特定するまで、受信された信号２２に沿ってこのローカルコピーを移動させる。信号２２がＬ５帯域周波数を有する場合、コリレイタ５３０は、Ｌ１周波数信号の拡散コードよりもレートが高い拡散コードを有する信号２２を受信する。高いレートでは、低いレートと比較して、コリレイタ５３０がピークを特定するためにローカルコピー（たとえば、遅延に対応する）を移動させなければならない量は一般に少なく、これは、特定の衛星２０から受信された信号２２からコリレイタ５３０がある期間にわたって特定することができる個別のピークの数が多くなるかもしれないということを意味する。
【0079】
いくつかの例において、コリレイタ５３０は、１つまたは複数の測定された相関ベクトル５３２とモデル化された表現５２４とを比較するために、各衛星２０（たとえば、利用可能な衛星）について測定された相関ベクトル５３２を決定する。いくつかの実現例において、コリレイタ５３０は、モデル化された表現５２４を、測定された相関ベクトル５３２とモデル化された表現５２４との間の比較を促進するフォーマットに変換するように構成されている。たとえば、モデル化された表現５２４が特定の位置５１４における特定の衛星２０の過剰経路長ベクトル５２６である場合、コリレイタ５３０は、特定の位置５１４における特定の衛星２０の過剰経路長ベクトル５２６と同一の衛星２０の測定された相関ベクトル５３２との間の相関付け動作（すなわち、ベクトル対ベクトル比較）を実行し得る。たとえば、図５Ａは、コリレイタ５３０が、位置システム１２０における実際の受信されたＧＮＳＳ測定値に基づいて、第１の実際の過剰経路長ＥＰＬ１Ａおよび第２の過剰経路長ＥＰＬ２Ａとして示される２つのピークを含む測定された相関ベクトル５３２を特定することを示している。ここで、コリレイタ５３０は、この測定された相関ベクトル５３２をプロットして、測定された相関ベクトル５３２のプロットされた表現とモデル化された表現５２４（たとえば、過剰経路長ベクトル５２６）とを比較する。この例では、過剰経路長ベクトル５２６は、レイランチャ５２０によって特定された候補信号経路５２２に対応する２つのモデル化された過剰経路長ＥＰＬ１ＭおよびＥＰＬ２Ｍを含む。ここで、コリレイタ５３０は、特定の位置５１４における特定の衛星２０のモデル化された表現５２４と測定された相関ベクトル５３２との間の差を特定するための機能として相関付け動作を実行するように構成されている。言い換えれば、相関付け動作は、モデル化された表現５２４が特定の位置５１４における相関ベクトル５３２にどれぐらい近く一致しているかを表すまたは特定する損失関数（すなわち、位置５１４についてのローカル損失関数または最良適合関数）として動作し得る。
【0080】
図５Ａに示される例から分かるように、相関付け動作は、モデル化された表現５２４と測定された相関ベクトル５３２との間の相関付け５３４をもたらす。相関付け５３４は、２つの関数（たとえば、モデル化された表現５２４および測定された相関ベクトル５３２）の間の差または変動を表すさまざまな統計的アプローチから形成され得る。これらの統計的アプローチは、単純な差から、２つの関数間の相違または標準偏差を表すより複雑な回帰モデル化手法（たとえば、残差平方和）まで幅があり得る。一例として、図５Ａは、相関付け５３４を、モデル化された表現５２４の各々のプロットされた表現と測定された相関ベクトル５３２との間の差として示している。相関付け５３４は、極大などの極値（たとえば、図５Ａでは「Ｘ」を有する点によって示されている）を特定し得て、モデラ５００は、この極値を、特定の位置５１４におけるモデル化された表現５２４と測定された相関ベクトル５３２との間の代表的な損失または差をして使用し得る。いくつかの構成において、候補位置５１４のグリッド５１２内の各位置５１４における代表的な損失を用いて、モデラ５００は、次いで、最低の損失を有する位置５１４を、モデル化された表現５２４と測定された相関ベクトル５３２とが最も近く一致する位置５１４として選択し得る。
【0081】
特定の位置５１４における全ての衛星２０のチャネル全体をモデル化し、このモデル化された結果（たとえば、モデル化された表現５２４）と受信機１１４によって受信された全てのＧＮＳＳ信号データとを比較することによって、フルチャネルモデラ５００は、各衛星のフルチャネル未満をモデル化し得るかまたはフルチャネル未満を使用して受信機１１４の実際の場所１２Ａを予測し得る他の技術と比較して、モデラ５００が選択する位置５１４が受信機１１４の実際の場所１２Ａである可能性を高める。いくつかの構成において、フルチャネルモデル化プロセスは、位置システム１２０が、（より従来の位置特定システムのように）必ずしも複数の衛星２０を使用しなくても単一の衛星２０から受信機１１４の実際の場所１２Ａを予測することを可能にし得る。これは、フルチャネルモデル化プロセスが衛星２０のモデル化された表現と当該特定の衛星２０の測定された信号データとを比較する際に複数のデータポイントを使用するという事実に提供され得る。
【0082】
図５Ｂなどのいくつかの実現例において、各位置５１４において各衛星２０について相関付け動作を実行する代わりに、コリレイタ５３０は、利用可能なそれぞれの衛星２０の測定された相関ベクトル５３２を連結して、信号測定値のチャネル全体を表す連結された相関ベクトル５３６を形成するように構成されている。たとえば、図５Ｂは、コリレイタ５３０が、２つの衛星２０（たとえば、Ｓａｔ１およびＳａｔ７として示されている）に対応する信号測定値に基づいて、連結された相関ベクトル５３６を生成することを示している。ここで、第１の衛星Ｓａｔ１は、受信機１１４が受信する信号２２を３つの測定されたピーク（たとえば、実際の測定された過剰経路長に対応する）としてブロードキャストし、第２の衛星Ｓａｔ７は、受信機１１４が受信する信号２２を２つの測定されたピークとしてブロードキャストした。さらに、全ての衛星２０（たとえば、全ての利用可能な衛星）のこの連結された相関ベクトル５３６を特定の位置５１４におけるモデル化された表現５２４と比較するために、コリレイタ５３０は、当該特定の位置５１４のモデル化された表現５２４も連結し得る。たとえば、モデル化された表現５２４が特定の位置５１４における複数の衛星２０の過剰経路長ベクトル５２６に対応する場合、コリレイタ５３０は、位置５１４における全ての衛星２０の連結された相関ベクトル５３４との比較のために、これらの過剰経路長ベクトル５２６の全てを連結する。図５Ｂは、モデル化された表現５２４が、所与の位置５１４における同一の２つの衛星２０（たとえば、Ｓａｔ１およびＳａｔ７）の候補信号経路５２２を含むことを示している。ここで、モデル化された表現５２４は、第１の衛星Ｓａｔ１のための３つのモデル化された過剰経路長ＥＰＬ１－３Ｍと、第２の衛星Ｓａｔ７のための２つのモデル化された過剰経路長ＥＰＬ４－５Ｍとを含む。次いで、コリレイタ５３０は、所与の位置５１４における全ての衛星に対して（たとえば、ローカル損失関数として）相関付け動作を実行して、特定の位置５１４における全ての利用可能な衛星２０のモデル化された表現５２４と測定された相関ベクトル５３２との間の差を生成し得る。いくつかの例において、モデラ５００は、次いで、受信機１１４の実際の場所１２Ａを、全ての衛星２０の連結された相関ベクトル５３６が全ての衛星２０の過剰経路長ベクトル５２６，５２６ａ－ｂに最も近く一致する位置５１４として特定する。たとえば、モデラ５００は、受信機１１４の実際の位置１２Ａを、全ての位置５１４の中で最適なローカル損失を有する位置５１４として特定するグローバル損失関数を使用する。
【0083】
いくつかの構成において、フルチャネルモデラ５００からの損失関数は、受信機１１４の実際の場所１２Ａを特定するために他の損失関数と組み合わせられてもよい。たとえば、モデラ５００の損失関数は、損失関数４２０に組み込まれてもよい。いくつかの例において、モデラ５００の損失関数は、信号強度の損失関数または搬送波対雑音密度比に基づく損失関数などの他の損失関数と組み合わせられたり、組み込んだりしてもよい。これは、位置特定技術を合成することを可能にし、場合によっては精度および信頼性を向上させる。
【0084】
図６は、信号経路をオンデバイスで算出する方法６００の動作の例示的な構成のフローチャートである。動作６０２において、方法６００は、環境１００内のＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴをデバイス１１０で受信する。動作６０４において、方法６００は、ＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴについて複数の候補位置２１４を生成し、複数の候補位置２１４の各候補位置２１４は、ＧＮＳＳ受信機１１４の可能な実際の場所１２Ａに対応する。動作６０６において、方法６００は、複数の候補位置２１４の各候補位置２１４において各々の利用可能な衛星２０について、環境１００の地理データ２２２のラスタ地図２２６に対してレイラウンチングを実行することによって、複数の候補信号経路２３２をモデル化する。ここで、複数の候補信号経路２３２は、１つまたは複数の反射信号経路２３２を含む。動作６０８，６０８ａ－ｂにおいて、方法６００は、複数の候補位置２１４の各候補位置２１４において、それぞれの候補位置２１４において各々の利用可能な衛星２０についてモデル化された複数の候補信号経路２３２とＧＮＳＳ受信機１１４からの測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２とを比較して、それぞれの候補位置２１４において各々の利用可能な衛星２０についてモデル化された複数の候補信号経路２３２とＧＮＳＳ受信機１１４からの測定されたＧＮＳＳ信号データ２０２との比較に基づいて、それぞれの候補位置２１４がＧＮＳＳ受信機１１４の実際の場所１２Ａを含む可能性２４８を生成する。
【0085】
図７は、信号経路をリモートで算出する方法７００の動作の例示的な構成のフローチャートである。動作７０２において、方法７００は、衛星２０からの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）信号２２を反射しそうな１つまたは複数の構造を有するエリアＡＵを特定する。動作７０４において、方法７００は、エリアＡＵを複数の場所３１４に分割する。動作７０６は、複数の場所３１４の各場所３１４において各々の利用可能な衛星２０について行われる動作７０６ａ－ｃの３つのサブセットを含む。動作７０６ａにおいて、方法７００は、それぞれの場所３１４からそれぞれの利用可能な衛星２０までレイラウンチングを実行することによって複数の信号経路３２２を生成し、複数の信号経路３２２は、１つまたは複数のサイト信号のラインの経路３２２，３２２ＬＯＳと、１つまたは複数の反射信号経路３２２，３２２ＲＥＦとを含む。動作７０６ｂにおいて、方法７００は、全ての反射信号経路３２２ＲＥＦを１つまたは複数の方位角範囲３３２に離散化する。動作７０６ｂにおいて、方法７００は、１つまたは複数の方位角範囲３３２の各方位角範囲３３２について、１つまたは複数の移行高度３３４を決定し、１つまたは複数の移行高度３３４の各移行高度３３４は、それぞれの方位角範囲３３２内のそれぞれの反射信号経路３２２ＲＥＦがサイト信号のラインに移行する高度の程度に対応する。動作７０８において、方法７００は、複数の場所３１４の各場所３１４において、複数の信号経路３２２の信号経路表現３０２を生成し、信号経路表現３０２は、全ての反射信号経路３２２ＲＥＦについての１つまたは複数の方位角範囲３３２と、１つまたは複数の方位角範囲３３２の各方位角範囲３３２に関連付けられた１つまたは複数の移行高度３３４とを含む。
【0086】
図８は、複数のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して位置可能性を生成する方法８００の動作の例示的な構成のフローチャートである。動作８０２において、方法８００は、環境１００内のＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴをＧＮＳＳ対応デバイス１１０で受信する。動作８０４において、方法８００は、ＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴについて複数の候補位置４０４を生成し、複数の候補位置４０４の各候補位置４０４は、ＧＮＳＳ受信機１１４の可能な実際の場所１２Ａに対応する。動作８０６は、ＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴについての複数の候補位置４０４の各候補位置４０４において行われる３つのサブ動作８０６，８０６ａ－ｃを含む。動作８０６ａにおいて、方法８００は、第１のＧＮＳＳ位置特定技術（たとえば、シャドーマッチング技術）を使用して、それぞれの候補位置４０４がＧＮＳＳ受信機１１４の実際の場所１２Ａである第１の確率（たとえば、シャドーマッチング確率４１２）を決定する。動作８０６ｂにおいて、方法８００は、第１のＧＮＳＳ位置特定技術とは異なる第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して、それぞれの候補位置４０４がＧＮＳＳ受信機１１４の実際の場所１２Ａである第２の確率（たとえば、疑似距離残差損失関数によって表される）を決定する。動作８０６ｃにおいて、方法８００は、第１のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された第１の確率（たとえば、シャドーマッチング確率４１２）および第２のＧＮＳＳ位置特定技術を使用して生成された第２の確率に基づいて、それぞれの候補位置４０４がＧＮＳＳ受信機１１４の実際の場所１２Ａである全体確率４０２を生成する。
【0087】
図９は、信号のフルチャネルをモデル化する方法９００の動作の例示的な構成のフローチャートである。動作９０２において、方法９００は、各々の利用可能な衛星２０について、環境１００内のＧＮＳＳ受信機１１４によって受信された各信号経路のＧＮＳＳ信号測定値を受信する。動作９０４において、方法９００は、環境１００内のＧＮＳＳ受信機１１４の場所１２Ａの推定場所１２ＥＳＴを確立する。動作９０６において、方法９００は、ＧＮＳＳ受信機１１４の推定場所１２ＥＳＴについて複数の候補位置５１４を生成する。ここで、複数の候補位置５１４の各候補位置５１４は、ＧＮＳＳ受信機１１４の可能な実際の場所１２Ａに対応する。動作９０８において、方法９００は、複数の候補位置５１４の各候補位置５１４に対して動作９０８，９０８ａ－ｂを実行する。動作９０８ａにおいて、方法９００は、各々の利用可能な衛星２０の受信されたＧＮＳＳ信号測定値の疑似距離を表す相関ベクトル５３２を生成する。動作９０８ｂにおいて、方法９００は、それぞれの候補位置５１４から各々のそれぞれの利用可能な衛星２０の位置までのレイラウンチングに基づいて過剰経路長ベクトル５２６を生成する。動作９１０において、方法９００は、複数の候補位置５１４の全ての候補位置５１４に基づいて、ＧＮＳＳ受信機１１４の実際の位置１２Ａを、相関ベクトル５３２が過剰経路長ベクトル５２６に最も近く一致するそれぞれの実際の候補位置５１４として特定する。
【0088】
図１０は、本文献に記載されているシステム（たとえば、位置システム１２０、信号マッパ２００、プレコンピュータ３００、グリッドサーチャ４００および／またはモデラ５００）および方法（たとえば、方法６００，７００，８００，９００）を実現するために使用され得る例示的なコンピューティングデバイス１０００の概略図である。コンピューティングデバイス１０００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームおよび他の適切なコンピュータなどのさまざまな形態のデジタルコンピュータを表すよう意図されている。ここに示されているコンポーネント、それらの接続および関係、ならびにそれらの機能は、単に例示的であるよう意図されており、本文献に記載および／またはクレームされている発明の実現例を限定するよう意図されるものではない。
【0089】
コンピューティングデバイス１０００は、プロセッサ１０１０（たとえば、データ処理ハードウェア）と、メモリ１０２０（たとえば、メモリハードウェア）と、ストレージデバイス１０３０と、メモリ１０２０および高速拡張ポート１０５０に接続する高速インターフェイス／コントローラ１０４０と、低速バス１０７０およびストレージデバイス１０３０に接続する低速インターフェイス／コントローラ１０６０とを含む。コンポーネント１０１０，１０２０，１０３０，１０４０，１０５０および１０６０の各々は、さまざまなバスを使用して相互接続されており、共通のマザーボード上に搭載されてもよく、または適宜他の態様で搭載されてもよい。プロセッサ１０１０は、コンピューティングデバイス１０００内での実行のための命令を処理することができ、これらの命令は、高速インターフェイス１０４０に結合されたディスプレイ１０８０などの外部入力／出力デバイス上にグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ：Graphical User Interface）のためのグラフィカル情報を表示するための、メモリ１０２０内またはストレージデバイス１０３０上に格納された命令を含む。他の実現例では、複数のメモリおよび複数のタイプのメモリとともに、複数のプロセッサおよび／または複数のバスが適宜使用されてもよい。また、複数のコンピューティングデバイス１０００同士が接続されてもよく、各デバイスは（たとえば、サーバーバンク、ブレードサーバの群またはマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の一部を提供する。
【0090】
メモリ１０２０は、コンピューティングデバイス１０００内に情報を非一時的に格納する。メモリ１０２０は、コンピュータ読取可能媒体、揮発性メモリユニットまたは不揮発性メモリユニットであってもよい。非一時的なメモリ１０２０は、コンピューティングデバイス１０００による使用のために、一時的または永続的にプログラム（たとえば、命令のシーケンス）またはデータ（たとえば、プログラム状態情報）を格納するために使用される物理的なデバイスであってもよい。不揮発性メモリの例としては、フラッシュメモリおよびリードオンリメモリ（ＲＯＭ：Read-Only Memory）／プログラマブルリードオンリメモリ（ＰＲＯＭ：Programmable Read-Only Memory）／消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ：Erasable Programmable Read-Only Memory）／電子的に消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ：Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）（たとえば、一般的にはブートプログラムなどのファームウェアで使用される）が挙げられるが、これらに限定されるものではない。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：Dynamic Random Access Memory）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：Static Random Access Memory）、相変化メモリ（ＰＣＭ：Phase Change Memory）およびディスクまたはテープなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【0091】
ストレージデバイス１０３０は、コンピューティングデバイス１０００にマスストレージを提供することができる。いくつかの実現例では、ストレージデバイス１０３０は、コンピュータ読取可能媒体である。さまざまな異なる実現例では、ストレージデバイス１０３０は、フロッピー（登録商標）ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリもしくは他の同様のソリッドステートメモリデバイス、またはストレージエリアネットワークもしくは他の構成におけるデバイスを含むデバイスのアレイであってもよい。さらなる実現例では、コンピュータプログラム製品が情報担体に有形に組み入れられる。コンピュータプログラム製品は、実行されると上記の方法などの１つまたは複数の方法を実行する命令を含む。情報担体は、メモリ１０２０、ストレージデバイス１０３０またはメモリオンプロセッサ１０１０などのコンピュータ読取可能媒体または機械読取可能媒体である。
【0092】
高速コントローラ１０４０は、コンピューティングデバイス１０００のために帯域幅集約型の動作を管理するのに対して、低速コントローラ１０６０は、それほど帯域幅集約型ではない動作を管理する。このような役割の割り当ては例示に過ぎない。いくつかの実現例において、高速コントローラ１０４０は、メモリ１０２０、ディスプレイ１０８０（たとえば、グラフィックスプロセッサまたはアクセラレータを介する）、およびさまざまな拡張カード（図示せず）を受け付けることができる高速拡張ポート１０５０に結合されている。いくつかの実現例において、低速コントローラ１０６０は、ストレージデバイス１０３０および低速拡張ポート１０９０に結合されている。さまざまな通信ポート（たとえば、ＵＳＢ、ブルートゥース（登録商標）、イーサネット（登録商標）、ワイヤレスイーサネット）を含み得る低速拡張ポート１０９０は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナなどの１つもしくは複数の入力／出力デバイスに結合されてもよく、または、たとえばネットワークアダプタを介してスイッチもしくはルータなどのネットワーキングデバイスに結合されてもよい。
【0093】
コンピューティングデバイス１０００は、図に示されているようなさまざまな異なる形態で実現され得る。たとえば、それは、標準的なサーバ１０００ａとしてもしくはこのようなサーバ１０００ａの群で複数回実現されてもよく、ラップトップコンピュータ１０００ｂとして実現されてもよく、またはラックサーバシステム１０００ｃの一部として実現されてもよい。
【0094】
本明細書に記載されているシステムおよび技術のさまざまな実現例は、デジタル電子および／または光回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアおよび／またはそれらの組み合わせで実現可能である。これらのさまざまな実現例は、プログラム可能なシステム上で実行可能および／または解釈可能な１つまたは複数のコンピュータプログラムでの実現例を含み得て、このプログラム可能なシステムは、ストレージシステム、少なくとも１つの入力デバイスおよび少なくとも１つの出力デバイスとの間でデータおよび命令を送受信するように結合された、特別目的である場合もあれば汎用である場合もある少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含む。
【0095】
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても知られている）は、プログラム可能なプロセッサのための機械命令を含み、ハイレベル手続き型プログラミング言語および／もしくはオブジェクト指向プログラミング言語、ならびに／または、アセンブリ言語／機械言語で実現されてもよい。本明細書で使用される「機械読取可能媒体」および「コンピュータ読取可能媒体」という語は、機械命令を機械読取可能信号として受信する機械読取可能媒体を含むプログラム可能なプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、非一時的なコンピュータ読取可能媒体、装置および／またはデバイス（たとえば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device））を指す。「機械読取可能信号」という語は、プログラム可能なプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意の信号を指す。
【0096】
本明細書に記載されているプロセスおよび論理フローは、入力データ上で動作して出力を生成することによって機能を実行するように１つまたは複数のコンピュータプログラムを実行する１つまたは複数のプログラム可能なプロセッサによって実行され得る。また、これらのプロセスおよび論理フローは、たとえばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）といった特別目的論理回路によって実行されてもよい。コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、一例として、汎用マイクロプロセッサおよび特別目的マイクロプロセッサの両方、ならびに、任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つまたは複数のプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、リードオンリメモリまたはランダムアクセスメモリまたはそれら両方から命令およびデータを受信する。コンピュータの必須の要素は、命令を実行するためのプロセッサ、ならびに、命令およびデータを格納するための１つまたは複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、たとえば磁気ディスク、光磁気ディスクもしくは光ディスクといった、データを格納するための１つもしくは複数のマスストレージデバイスも含み、または、このような１つもしくは複数のマスストレージデバイスとの間でデータを受信、送信もしくは送受信するように動作可能に結合されている。しかし、コンピュータは、このようなデバイスを有していなくてもよい。コンピュータプログラム命令およびデータを格納するのに適したコンピュータ読取可能媒体は、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体およびメモリデバイスを含み、一例として、半導体メモリデバイス（たとえば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭおよびフラッシュメモリデバイス）、磁気ディスク（たとえば、内部ハードディスクまたはリムーバブルディスク）、光磁気ディスク、ならびにＣＤ ＲＯＭおよびＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む。プロセッサおよびメモリは、特別目的論理回路によって補完され、または特別目的論理回路に組み込まれ得る。
【0097】
ユーザとの対話を提供するために、本開示の１つまたは複数の局面は、情報をユーザに表示するための、たとえばＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタまたはタッチスクリーンといったディスプレイデバイスと、任意にキーボードおよびユーザが入力をコンピュータに提供することができる、たとえばマウスまたはトラックボールといったポインティングデバイスとを有するコンピュータ上で実現され得る。ユーザとの対話を提供するために他の種類のデバイスも使用することができ、たとえば、ユーザに提供されるフィードバックは、たとえば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバックまたは触覚的フィードバックといった任意の形態の感覚フィードバックであってもよく、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力または触覚入力を含む任意の形態で受信されてもよい。また、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスとの間でドキュメントを送受信することによって、たとえばユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザから受信された要求に応答してウェブページを当該ウェブブラウザに送信することによって、ユーザと対話することができる。
【0098】
いくつかの実現例について説明してきた。しかし、本開示の精神および範囲から逸脱することなくさまざまな変更を行ってもよいということが理解されるであろう。したがって、他の実現例は、以下の特許請求の範囲の範囲内である。
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】