(57)【要約】【課題】長期予測エフェメリスの信頼性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から受信したＧＰＳ衛星ＳＶの位置を時系列に予測した衛星予測暦に含まれる各予測位置を、測位用衛星の実際の位置を時系列に記憶した衛星精密暦に含まれる実績位置と比較することで、衛星予測暦に含まれる予測位置の正確性の変化を分析する。そして、連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道の衛星軌道パラメータの値を纏めてなる長期予測エフェメリスの予測対象期間それぞれの信頼性を、分析の結果に基づいて判定する。そして、信頼性の判定結果を長期予測エフェメリスに含めて、携帯型電話機４に提供する。【選択図】図１
2010101804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測位用衛星の位置を時系列に予測した予測位置データに含まれる各予測位置を、当該予測位置に対応する前記測位用衛星の実績位置と比較することで、前記予測位置データに含まれる時系列の予測位置の正確性の変化を分析することと、
連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道を纏めてなる長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を、前記分析の結果に基づいて判定することと、
を含む長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項２】
前記分析することは、
予測した日時が異なる複数の前記予測位置データそれぞれについて、当該予測位置データに含まれる各予測位置を対応する実績位置と比較することと、
前記比較の結果を統計処理して、前記測位用衛星の位置を時系列に予測した場合の時間経過に対する予測位置の正確性の変化パターンを算出することと、
を含み、
前記信頼性を判定することは、前記変化パターンに基づいて、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を判定することである、
請求項１に記載の長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項３】
前記予測位置データには、複数の前記測位用衛星それぞれの予測位置が含まれ、
前記比較することは、前記測位用衛星それぞれの各予測位置を実績位置と比較することであり、
前記変化パターンを算出することは、前記測位用衛星それぞれの前記比較の結果を統計処理して、前記測位用衛星間で標準的な前記変化パターンを算出することである、
請求項２に記載の長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項４】
前記長期予測軌道データは、前記予測対象期間それぞれについての各測位用衛星毎のデータでなり、
前記測位用衛星それぞれの前記比較の結果を前記測位用衛星間で相対評価することを更に含み、
前記信頼性を判定することは、前記相対評価の結果に基づいて前記変化パターンを前記測位用衛星毎に補正して、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定することを含む、
請求項３に記載の長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項５】
前記分析することは、前記測位用衛星それぞれについて、前記予測位置データの予測日時毎に、当該予測位置データに関する前記比較の結果を纏めることを含み、
前記信頼性を判定することは、前記予測位置データの予測日時毎に纏めた前記比較の結果の前記予測日時の時系列変化に基づいて前記変化パターンを前記測位用衛星毎に補正して、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定することを含む、
請求項３又は４に記載の長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項６】
前記信頼性を判定することは、前記複数の測位用衛星のうち、当該測位用衛星の予測位置を実績位置と比較した前記比較の結果が所定の不良条件を満たさない測位用衛星についてのみ前記変化パターンの前記補正を行った上で信頼性の判定を行うことを含む請求項５に記載の長期予測軌道データの信頼性判定方法。
【請求項７】
長期予測軌道データを生成することと、
請求項１〜６の何れか一項に記載された長期予測軌道データの信頼性判定方法を用いて、前記生成した長期予測軌道データの信頼性を判定することと、
前記生成した長期予測軌道データと前記判定した判定結果とを測位装置に提供することと、
を含む長期予測軌道データの提供方法。
【請求項８】
連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道を纏めてなる長期予測軌道データを生成する生成部と、
測位用衛星の位置を時系列に予測した予測位置データに含まれる各予測位置を、当該予測位置に対応する前記測位用衛星の実績位置と比較することで、前記予測位置データに含まれる時系列の予測位置の正確性の変化を分析する分析部と、
前記生成部により生成された長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を、前記分析部の分析結果に基づいて判定する判定部と、
前記生成部により生成された長期予測軌道データと前記判定部による判定結果とを測位装置に提供する提供部と、
を備えた情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、長期予測軌道データの信頼性判定方法、長期予測軌道データの提供方法及び情報提供装置に関する。
【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、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自機の位置を示す３次元の座標値と時計誤差とを求める測位演算を行う。
【０００３】
ＧＰＳによる測位では、先ず、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する。アルマナックは衛星を捕捉する際の有力な手掛かりとはなるが、衛星情報の精度が悪いため測位演算に使用しないのが一般的である。一方、エフェメリスは、衛星情報の精度が良いため、衛星を捕捉する際の有力な手掛かりとなるだけでなく、測位演算にも使用することができる。従って、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、エフェメリスをＧＰＳ衛星信号から取得しなければならず、初回測位時間（ＴＴＦＦ：Time To First Fix）が増大する。
【０００４】
そこで、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である長期予測エフェメリス（長期予測軌道データ）をサーバが予測し、クライアントである測位装置に提供する技術が開発されており、例えば特許文献１や特許文献２に開示されている。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００２／０１８８４０３号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００５／０２１２７００号明細書
【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は、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。すなわち、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、衛星予測暦に含まれる測位用衛星の予測位置は、将来になるほど、測位用衛星の実際位置からずれる傾向がある。そのため、ケプラーの楕円軌道モデルによる近似計算を行って長期予測エフェメリスを生成する場合に、近似計算により求めた衛星軌道は、生成日時から将来のものであるほど、実際の衛星軌道からずれたものとなる可能性がある。従来は、長期予測エフェメリスを一旦生成した後は、生成した長期予測エフェメリスの信頼性（測位に使用するのに適しているか否か）を判定する手法が存在しなかったため、サーバから長期予測エフェメリスを取得した測位装置は、信頼性の低い長期予測エフェメリスを使用して測位を行う場合があり得た。
【０００７】
本発明は、上述した課題に鑑みて為されたものであり、長期予測エフェメリスの信頼性を判定するための手法を提案することを目的としている。
【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、測位用衛星の位置を時系列に予測した予測位置データに含まれる各予測位置を、当該予測位置に対応する前記測位用衛星の実績位置と比較することで、前記予測位置データに含まれる時系列の予測位置の正確性の変化を分析することと、連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道を纏めてなる長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を、前記分析の結果に基づいて判定することと、を含む長期予測軌道データの信頼性判定方法である。
【０００９】
また、他の発明として、連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道を纏めてなる長期予測軌道データを生成する生成部と、測位用衛星の位置を時系列に予測した予測位置データに含まれる各予測位置を、当該予測位置に対応する前記測位用衛星の実績位置と比較することで、前記予測位置データに含まれる時系列の予測位置の正確性の変化を分析する分析部と、前記生成部により生成された長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を、前記分析部の分析結果に基づいて判定する判定部と、前記生成部により生成された長期予測軌道データと前記判定部による判定結果とを測位装置に提供する提供部と、を備えた情報提供装置を構成してもよい。
【００１０】
この第１の発明等によれば、測位用衛星の位置を時系列に予測した予測位置データに含まれる各予測位置を、当該予測位置に対応する測位用衛星の実績位置と比較することで、予測位置データに含まれる時系列の予測位置の正確性の変化を分析する。そして、連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道を纏めてなる長期予測軌道データの予測対象期間それぞれの信頼性を、分析結果に基づいて判定する。
【００１１】
測位用衛星の実績位置は、測位用衛星の実際にいた位置である。そのため、測位用衛星の予測位置と実績位置との差が大きい場合は、予測位置の正確性が低く、この予測位置に基づいて予測した予測衛星軌道の信頼性は低いと言える。従って、予測位置の正確性の変化の分析結果に基づくことで、長期予測軌道データの信頼性を適切に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の発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法であって、前記分析することは、予測した日時が異なる複数の前記予測位置データそれぞれについて、当該予測位置データに含まれる各予測位置を対応する実績位置と比較することと、前記比較の結果を統計処理して、前記測位用衛星の位置を時系列に予測した場合の時間経過に対する予測位置の正確性の変化パターンを算出することと、を含み、前記信頼性を判定することは、前記変化パターンに基づいて、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を判定することである長期予測軌道データの信頼性判定方法を構成してもよい。
【００１３】
この第２の発明によれば、予測した日時が異なる複数の予測位置データそれぞれについて、各予測位置を対応する実績位置と比較する。そして、比較の結果を統計処理して予測位置の正確性の変化パターンを算出する。この変化パターンは、いわば予測位置の正確性の変化の様子を表す標準パターンとも言える。そして、算出した変化パターンに基づいて、長期予測軌道データの予測対象期間それぞれの信頼性を判定する。
【００１４】
また、第３の発明として、第２の発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法であって、前記予測位置データには、複数の前記測位用衛星それぞれの予測位置が含まれ、前記比較することは、前記測位用衛星それぞれの各予測位置を実績位置と比較することであり、前記変化パターンを算出することは、前記測位用衛星それぞれの前記比較の結果を統計処理して、前記測位用衛星間で標準的な前記変化パターンを算出することである長期予測軌道データの信頼性判定方法を構成してもよい。
【００１５】
この第３の発明によれば、測位用衛星それぞれの各予測位置を実績位置と比較し、測位用衛星それぞれの比較の結果を統計処理して、測位用衛星間で標準的な前記変化パターンを算出する。
【００１６】
また、第４の発明として、第３の発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法であって、前記長期予測軌道データは、前記予測対象期間それぞれについての各測位用衛星毎のデータでなり、前記測位用衛星それぞれの前記比較の結果を前記測位用衛星間で相対評価することを更に含み、前記信頼性を判定することは、前記相対評価の結果に基づいて前記変化パターンを前記測位用衛星毎に補正して、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定することを含む長期予測軌道データの信頼性判定方法を構成してもよい。
【００１７】
この第４の発明によれば、測位用衛星それぞれの比較の結果を測位用衛星間で相対評価し、相対評価の結果に基づいて変化パターンを測位用衛星毎に補正して、長期予測軌道データの予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定する。
【００１８】
予測位置と実績位置との比較結果を測位用衛星間で相対評価した結果、相対的に比較結果が良いと判定した測位用衛星については、長期予測軌道データの信頼性が高くなるように変化パターンを補正する。逆に、相対的に比較結果が悪いと判定した測位用衛星については、長期予測軌道データの信頼性が低くなるように変化パターンを補正する。これにより、測位用衛星間の比較結果を考慮に入れた適切な信頼性の判定を実現し得る。
【００１９】
また、第５の発明として、第３又は第４の発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法であって、前記分析することは、前記測位用衛星それぞれについて、前記予測位置データの予測日時毎に、当該予測位置データに関する前記比較の結果を纏めることを含み、前記信頼性を判定することは、前記予測位置データの予測日時毎に纏めた前記比較の結果の前記予測日時の時系列変化に基づいて前記変化パターンを前記測位用衛星毎に補正して、前記長期予測軌道データの前記予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定することを含む長期予測軌道データの信頼性判定方法を構成してもよい。
【００２０】
この第５の発明によれば、測位用衛星それぞれについて、予測位置データの予測日時毎に、当該予測位置データに関する比較の結果を纏める。そして、予測位置データの予測日時毎に纏めた比較の結果の予測日時の時系列変化に基づいて変化パターンを測位用衛星毎に補正して、長期予測軌道データの予測対象期間それぞれの信頼性を各測位用衛星毎に判定する。
【００２１】
予測位置と実績位置との比較結果が時間経過に伴って良くなる測位用衛星については、長期予測軌道データの信頼性が高くなるように変化パターンを補正する。逆に、比較結果が時間経過に伴って悪くなる測位用衛星については、長期予測軌道データの信頼性が低くなるように変化パターンを補正する。これにより、比較結果の時間変化を考慮に入れた適切な信頼性の判定を実現し得る。
【００２２】
また、第６の発明として、第５の発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法であって、前記信頼性を判定することは、前記複数の測位用衛星のうち、当該測位用衛星の予測位置を実績位置と比較した前記比較の結果が所定の不良条件を満たさない測位用衛星についてのみ前記変化パターンの前記補正を行った上で信頼性の判定を行うことを含む長期予測軌道データの信頼性判定方法を構成してもよい。
【００２３】
この第６の発明によれば、複数の測位用衛星のうち、当該測位用衛星の予測位置を実績位置と比較した比較の結果が所定の不良条件を満たさない測位用衛星についてのみ変化パターンの補正を行った上で信頼性の判定を行う。予測位置と実績位置との比較結果が所定の不良条件を満たす測位用衛星については、予測位置が実績位置から大きくずれる何らかの原因（例えば衛星の軌道修正）が発生したものと推定して、変化パターンを補正しないことにしたものである。
【００２４】
また、第７の発明として、長期予測軌道データを生成することと、第１〜第６の何れかの発明の長期予測軌道データの信頼性判定方法を用いて、前記生成した長期予測軌道データの信頼性を判定することと、前記生成した長期予測軌道データと前記判定した判定結果とを測位装置に提供することと、を含む長期予測軌道データの提供方法を構成してもよい。
【００２５】
この第７の発明によれば、長期予測軌道データを生成し、長期予測軌道データの信頼性判定方法を用いて、生成した長期予測軌道データの信頼性を判定する。そして、生成した長期予測軌道データと信頼性の判定結果とを測位装置に提供する。これにより、測位装置は、提供された長期予測軌道データを用いて測位を行うが、この際、信頼性の低いデータ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】
【００２６】
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。
【００２７】
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、情報提供装置の一種であるサーバシステム３と、測位装置を備えた電子機器の一種である携帯型電話機４と、測位用衛星の一種である複数の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３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。
【００２８】
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及びＧＰＳ衛星ＳＶに搭載された原子時計の誤差を予測した時計予測誤差を所定時間おき（例えば１５分おき）に時系列に並べた位置のデータである。
【００２９】
また、外部システム２は、将来のデータとしての衛星予測暦を提供する他に、過去の事実のデータも提供する。すなわち、外部システム２は、ＧＰＳ衛星ＳＶの実際の位置である実績位置及びＧＰＳ衛星ＳＶに搭載された原子時計の実際の誤差である時計実績誤差を含む衛星精密暦を過去の事実のデータとして生成して、サーバシステム３に提供する。実績位置及び時計実績誤差の算出方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。外部システム２は、例えば衛星予測暦や衛星精密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。
【００３０】
サーバシステム３は、衛星予測暦及び衛星精密暦を外部システム２から取得し、当該衛星予測暦及び衛星精密暦を用いて、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」と称す。長期間有効な軌道でもあるため、長期予測軌道データとも言える。）を生成・提供するサーバを備えたシステムである。
【００３１】
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）をなす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。
【００３２】
２．原理
サーバシステム３は、外部システム２から取得した衛星予測暦を用いて、長期予測エフェメリスを生成する処理を行う。具体的には、長期予測エフェメリスの生成日時を基準として１週間後までの期間を「生成対象期間」とし、当該生成対象期間を衛星軌道の近似・モデル化を行う複数の期間（以下、「予測対象期間」と称す。）に区切る。本実施形態では、予測対象期間の長さを一律に６時間とする。すなわち、１週間の生成対象期間を６時間毎に２８個の予測対象期間（第１予測対象期間〜第２８予測対象期間）に区切る。
【００３３】
そして、サーバシステム３は、外部システム２から取得した衛星予測暦に含まれる予測位置のうち、各予測対象期間に対応する期間の予測位置を抽出する。そして、抽出した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。）を各予測対象期間それぞれについて求める。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。長期予測エフェメリスは、全てのＧＰＳ衛星の全ての予測対象期間の衛星軌道パラメータの値が格納されたデータである。
【００３４】
衛星予測暦に含まれるＧＰＳ衛星ＳＶの予測位置は、将来になるほど、ＧＰＳ衛星ＳＶの実際の位置からずれる傾向がある。そのため、近似計算を行って長期予測エフェメリスを生成した場合に、近似計算により求めた予測軌道は、生成日時から将来のものであるほど、実際の衛星軌道からずれたものとなる可能性がある。
【００３５】
本実施形態では、サーバシステム３は、各ＧＰＳ衛星の各予測対象期間について、予測軌道の信頼性を示す指標値である「予測軌道信頼度」を決定し、決定した予測軌道信頼度を、信頼性パラメータとして長期予測エフェメリスに含めて携帯型電話機４に提供する。本実施形態では、予測軌道信頼度は「０」〜「１２」の１３段階で表され、「０」が予測軌道の信頼性が最も高く、「１２」が予測軌道の信頼性が最も低いことを示している。尚、予測軌道信頼度の数値範囲は適宜設定変更可能であり、例えば「０」〜「１５」の１６段階で表すこととしてもよい。予測軌道信頼度は、エフェメリスに含まれている「ＵＲＡ index」に相当する値である。
【００３６】
予測軌道信頼度の具体的な決定方法について、図面を参照して説明する。本実施形態では、開始日時の異なる複数の衛星予測暦と、それらの衛星予測暦に対応する衛星精密暦（開始日時が同一である衛星精密暦）との組合せ（以下、「衛星暦組合せ」と称す。）を用いて、長期予測エフェメリスに含める予測軌道信頼度を決定する。開始日時とは、衛星予測暦及び衛星精密暦にそれぞれ含まれる衛星位置のうち最も古い衛星位置の日時である。
【００３７】
本実施形態では、開始日時が４時間ずつずれた衛星予測暦と、それらに対応する衛星精密暦とを用いて予測軌道信頼度を決定する。また、衛星予測暦及び衛星精密暦には、それぞれ１週間分の衛星位置及び時計誤差のデータが含まれており、便宜的に、この１週間を６時間毎にグループ分けした２８個の期間を「第１期間〜第２８期間」と表現する。但し、実際には、衛星予測暦及び衛星精密暦のデータは、衛星位置及び時計誤差が羅列的に配列されたデータ構造となっており、期間毎にグループ分けされているわけではない。
【００３８】
より具体的には、例えば図２に示すように、現在日時から見て、８日と０時間前を開始日時とする衛星暦組合せ、７日と２０時間前を開始日時とする衛星暦組合せ、７日と１６時間前を開始日時とする衛星暦組合せ、・・・、１日と０時間前を開始日時とする衛星暦組合せといった具合に、開始日時が異なるＮ個の衛星予測暦組合せを抽出する。図２において、１つの帯が１つの衛星予測暦及び衛星精密暦を示している。そして、抽出した衛星予測暦に含まれる予測位置と、衛星精密暦に含まれる実績位置とを比較し、予測位置がどれだけ正確であるかを分析することで、予測軌道の信頼性を判定する。
【００３９】
（１）観測誤差の算出
予測軌道信頼度を決定するに当たり、先ず、抽出した各衛星暦組合せそれぞれについて、当該衛星予測暦に含まれる各日時（衛星予測暦に含まれる１５分おきの日時）における予測位置と、当該衛星精密暦に含まれる各日時（衛星精密暦に含まれる１５分おきの日時）における実績位置とを用いて「観測誤差」を算出する。
【００４０】
具体的には、先ず、ある日時の予測位置と、同じ日時の実績位置とを用いて観測位置を算出する。観測位置は、予測位置を地球上に投影した位置と、実績位置を地球上に投影した位置との中間位置として算出する。すなわち、予測位置と地球中心を結ぶ線分が地表面（標高０ｍ）と交差する交点の座標と、実績位置と地球中心を結ぶ線分が地表面（標高０ｍ）と交差する交点の座標を求める。そして、この２つの交点座標の中点の座標で表される位置を観測位置とする。いわゆる標高投影法を用いて観測位置を算出することになる。以上の観測位置の算出を、衛星予測暦に含まれている各日時について行う。
【００４１】
観測位置を算出したら、衛星予測暦に含まれる各日時について、予測位置と観測位置間の距離（以下、「第１の観測距離」と称す。）、及び、実績位置と観測位置間の距離（以下、「第２の観測距離」と称す。）を算出し、第１の観測距離と第２の観測距離間の距離を「観測距離誤差」として求める。
【００４２】
次いで、衛星予測暦に含まれる各日時について、時計予測誤差に光速を乗算することで、時計予測誤差の距離相当値（以下、「第１の時計誤差距離」と称す。）を算出する。同様に、衛星精密暦に記憶されている各日時について、時計実績誤差に光速を乗算することで、時計実績誤差の距離相当値（以下、「第２の時計誤差距離」と称す。）を算出する。そして、第１の時計誤差距離と第２の時計誤差距離との差を「時計距離誤差」として算出する。
【００４３】
観測誤差は、観測距離誤差と時計距離誤差との合算値として算出することができる。このようにして、全ての衛星暦組合せについて、全てのＧＰＳ衛星の全ての期間における観測誤差を算出する。そして、図１１に示すような観測誤差データ３５６を生成して、観測誤差データベース３５５に蓄積・記憶する。
【００４４】
観測誤差データベース３５５は、衛星予測暦（衛星精密暦）の開始日時別に観測誤差データ３５６が蓄積記憶されたデータベースである。観測誤差データ３５６には、開始日時と対応付けて、第１期間〜第２８期間までの各期間、及び、ＳＶ１〜ＳＶ３２までの各ＧＰＳ衛星における観測誤差が記憶されている。また、観測誤差データ３５６には、ＧＰＳ衛星別に観測誤差の平均値を算出した衛星別平均観測誤差３１（３１−Ｓ１，３１−Ｓ２，・・・，３１−Ｓ３２）と、期間別に観測誤差の平均値を算出した期間別平均観測誤差４１（４１−Ｐ１，４１−Ｐ２，・・・，４１−Ｐ２８）とが記憶されている。
【００４５】
（２）標準パターンの設定
次に、観測誤差を統計処理することで、予測軌道信頼度の標準的な変化パターンである「標準パターン」を設定する。例えば、Ｎ個の衛星暦組合せの中から、ランダムに１個の衛星暦組合せを選択して標準パターンを算出してもよいし、Ｎ個それぞれについて仮の標準パターンを作成して平均化することで最終的な標準パターンを算出することとしてもよい。以下では、ランダムに１個の衛星暦組合せを選択することとする。
【００４６】
具体的には、観測誤差データベース３５５の中から、選択した衛星暦組合せの開始日時に対応する観測誤差データ３５６を抽出し、抽出した観測誤差データ３５６に記憶されている期間別平均観測誤差４１を読み出す。
【００４７】
図３は、期間別平均観測誤差をプロットしたグラフの一例である。図３において、横軸は日数（期間）、縦軸は期間別平均観測誤差をそれぞれ示している。期間は第１期間〜第２８期間まであるが、本実施形態では各期間の長さを６時間としているため、第１期間〜第４期間までが１日目、第５期間〜第８期間までが２日目、・・・、第２５期間〜第２８期間までが７日目に相当する。
【００４８】
衛星予測暦に記憶されている予測位置は、開始日時から将来のものであるほど、正確性が低くなる傾向がある。予測位置の正確性が低いと、予測位置及び観測位置から求めた観測距離（第１の観測距離）と、実績位置及び観測位置から求めた観測距離（第２の観測距離）との差（観測距離誤差）が大きくなるため、観測誤差は大きくなる。そのため、図３に示すように、将来の期間ほど、期間別平均観測誤差が大きくなる傾向がある。
【００４９】
観測誤差が大きいほど、予測位置の正確性が低く、予測軌道の信頼性は低いと考えることができる。また、予測軌道信頼度は、値が大きいほど予測軌道の信頼性が低いことを示す指標値である。従って、期間別平均観測誤差が大きな期間ほど大きな標準値が設定されるように、標準パターンを設定する。
【００５０】
具体的には、図８に示すような、期間別平均観測誤差と基礎値とが対応付けられたテーブルを予め用意しておく。そして、例えば日単位で、期間別平均観測誤差が含まれる数値範囲を特定し、特定した数値範囲に対応する基礎値を当該日にちに対応付けることで、標準パターンを設定する。図３では、標準パターンとして、１日目及び２日目（第１期間〜第８期間）に「３」、３日目及び４日目（第９期間〜第１６期間）に「５」、５日目及び６日目（第１７期間〜第２４期間）に「７」、７日目（第２５期間〜第２８期間）に「８」がそれぞれ設定されている。
【００５１】
（３）標準パターンの補正
次に、設定した標準パターンを補正することで、予測軌道信頼度を決定する。詳細には、図１１の観測誤差データベース３５５に記憶されている観測誤差データ３５６を参照し、全てのＧＰＳ衛星及び全ての開始日時について算出した衛星別平均観測誤差３１をＧＰＳ衛星間で相対評価することで、標準パターンの補正値を決定する。
【００５２】
標準パターンの補正値は、例えば、相対的に衛星別平均観測誤差が小さいＧＰＳ衛星については「−１」、相対的に衛星別平均観測誤差が大きいＧＰＳ衛星については「＋１」、それ以外のＧＰＳ衛星については「±０」とすることができる。勿論、より大きな値（例えば「＋２」や「＋３」）を補正値としてもよいし、より小さな値（例えば「−２」や「−３」）を補正値としてもよい。
【００５３】
具体的に説明すると、先ず、全ての衛星別平均観測誤差の平均値と、衛星別平均観測誤差の標準偏差とを求める。そして、例えば、算出した平均値から標準偏差を減算した値を第１の閾値、算出した平均値に標準偏差を加算した値を第２の閾値とする。衛星別平均観測誤差が第１の閾値よりも小さくなる傾向があるＧＰＳ衛星は補正値を「−１」とし、第１の閾値以上第２の閾値以下となる傾向があるＧＰＳ衛星は補正値を「±０」とし、第２の閾値よりも大きくなる傾向があるＧＰＳ衛星は補正値を「＋１」とする。尚、第１の閾値及び第２の閾値は、上述した手法以外にも適宜設定することが可能である。
【００５４】
例えば、図４において、ＧＰＳ衛星「ＳＶ１」は相対的に衛星別平均観測誤差が小さいと判定されたため補正値は「−１」とされ、また、ＧＰＳ衛星「ＳＶ４」は相対的に衛星別平均観測誤差が大きいと判定されたため、補正値は「＋１」とされている。また、ＧＰＳ衛星「ＳＶ２」は衛星別平均観測誤差が大きくも小さくもないと判定されたため、補正値は「±０」とされている。
【００５５】
尚、ＧＰＳ衛星は、定期或いは不定期に軌道修正を行って、地球の周回軌道を補正している。軌道修正が行われると、衛星予測暦に含まれる予測位置のうち軌道修正が行われた後の予測位置が実績位置から大きくずれるため、軌道修正後の予測位置は、観測誤差が極端に大きな値となる。ここでは、この軌道修正等に起因して極端に大きくなった観測誤差のことを「異常観測誤差」と呼ぶ。
【００５６】
本実施形態では、異常観測誤差が多数存在するＧＰＳ衛星（観測誤差が不良条件を満たすＧＰＳ衛星）については、補正値を「±０」とする。すなわち、異常観測誤差が多数存在するＧＰＳ衛星については、例外的に標準パターンの補正を行わないようにする。例えば、図４において、ＧＰＳ衛星「ＳＶ３」は異常観測誤差が多数観測されたため、補正値が「±０」とされている。
【００５７】
標準パターンの補正値が決まったら、当該補正値を用いて標準パターンを補正することで、予測軌道信頼度を決定する。具体的には、標準パターンを第１〜第２８期間それぞれについて補正値を用いて補正し、補正後の値を、長期予測エフェメリスの第１予測対象期間〜第２８予測対象期間の予測軌道信頼度とする。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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等の各種プログラムや各種データ等を記憶している。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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１５参照）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と、観測誤差基礎値対応テーブル３４３とが記憶されている。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１６及び図１７参照）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がサブルーチンとして含まれている。
【００６６】
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３５９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３５９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３５９を要求元の携帯型電話機４に送信する処理である。長期予測エフェメリス提供処理については、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００６７】
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３５９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３５９を４時間に１回生成するものとする。長期予測エフェメリス生成処理についても、フローチャートを用いて詳細に後述する。
【００６８】
図８は、観測誤差基礎値対応テーブル３４３のテーブル構成の一例を示す図である。観測誤差基礎値対応テーブル３４３には、期間別平均観測誤差が含まれる範囲である期間別平均観測誤差範囲３４３１と、期間別平均観測誤差が当該期間別平均観測誤差範囲３４３１に含まれる期間に設定する基礎値３４３３とが対応付けて記憶されている。例えば、期間別平均観測誤差が「２０ｍ〜４０ｍ」に含まれる期間は「５」が設定される。長期予測エフェメリス生成処理において、ＣＰＵ３１０は、観測誤差基礎値対応テーブル３４３を用いて標準パターンを設定する。
【００６９】
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、衛星予測暦データベース３５１と、衛星精密暦データベース３５３と、観測誤差データベース３５５と、標準パターンデータ３５７と、長期予測エフェメリスデータ３５９とが記憶されている。
【００７０】
図９は、衛星予測暦データベース３５１のデータ構成の一例を示す図である。衛星予測暦データベース３５１は、複数の衛星予測暦３５２（３５２−１，３５２−２，３５２−３，・・・）が時系列に記憶されている。衛星予測暦３５２は、各ＧＰＳ衛星ＳＶの１週間後までの予測位置及び時計予測誤差が１５分おきに記憶された離散的なデータであり、開始日時毎に纏められたデータである。便宜的に、１週間の期間を６時間毎にグループ分けすることで、第１期間〜第２８期間の２８個の期間が構成される。
【００７１】
例えば、衛星予測暦３５２−１は、開始日時が「２００８年８月１日０時００分」のデータである。そして、「２００８年８月１日５時４５分」におけるＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の予測位置は「（Ｘｐ３２，Ｙｐ３２，Ｚｐ３２）」であり、原子時計の予測誤差は「Δｔｐ３２」である。
【００７２】
ＣＰＵ３１０は、外部システム２から定期的に（例えば４時間に１回）衛星予測暦を受信する。そして、受信した衛星予測暦を衛星予測暦データベース３５１に蓄積・記憶するためにデータフォーマットの加工処理等を行う。具体的には、開始日時が異なり、長期予測エフェメリスの生成対象期間（例えば１週間）と同じ期間分のデータが格納された複数の衛星予測暦３５２を生成して、衛星予測暦データベース３５１に蓄積・記憶させる。
【００７３】
図１０は、衛星精密暦データベース３５３のデータ構成の一例を示す図である。衛星精密暦データベース３５３には、複数の衛星精密暦３５４（３５４−１，３５４−２，３５４−３，・・・）が時系列に記憶されている。衛星精密暦３５４は、各ＧＰＳ衛星ＳＶの１週間分の実績位置及び時計実績誤差が１５分おきに記憶された離散的なデータであり、開始日時毎に纏められたデータである。１週間の期間を６時間毎にグループ分けすることで、第１期間〜第２８期間の２８個の期間が構成される。
【００７４】
例えば、衛星精密暦３５４−１は、開始日時が「２００８年８月１日０時００分」のデータである。そして、「２００８年８月１日５時４５分」におけるＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の実績位置は「（Ｘｍ３２，Ｙｍ３２，Ｚｍ３２）」であり、原子時計の実績誤差は「Δｔｍ３２」であった。
【００７５】
ＣＰＵ３１０は、外部システム２から定期的に（例えば４時間に１回）衛星精密暦を受信する。そして、受信した衛星精密暦を衛星精密暦データベース３５３に蓄積・記憶するためにデータフォーマットの加工処理等を行う。具体的には、衛星予測暦データベース３５１に格納されている複数の衛星予測暦３５２と開始日時が対応する衛星精密暦３５４を生成して、衛星精密暦データベース３５３に蓄積・記憶させる。
【００７６】
図１１は、観測誤差データベース３５５のデータ構成の一例を示す図である。観測誤差データベース３５５は、複数の観測誤差データ３５６（３５６−１，３５６−２，３５６−３，・・・）が開始日時別に記憶されたデータベースである。各観測誤差データ３５６には、各期間及び各ＧＰＳ衛星における観測誤差が記憶されている。また、各衛星について全ての期間の観測誤差を平均した衛星別平均観測誤差３１（３１−Ｓ１，３１−Ｓ２，・・・,３１−Ｓ３２）と、各期間について全てのＧＰＳ衛星の観測誤差を平均した期間別平均観測誤差４１（４１−Ｐ１，４１−Ｐ２，・・・,４１−Ｐ２８）とが記憶されている。
【００７７】
例えば、観測誤差データ３５６−１は、開始日時が「２００８年８月１日０時００分」のデータである。また、ＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の「第２期間」における観測誤差は「Ｅ２２」である。また、ＧＰＳ衛星「ＳＶ２」の衛星別平均観測誤差は「ＥＳ２」であり、「第２期間」の期間別平均観測誤差は「ＥＰ２」である。
【００７８】
ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス提供処理において、上述した原理に従って各ＧＰＳ衛星の各期間について観測誤差を算出する。また、算出した観測誤差を用いて、衛星別平均観測誤差３１及び期間別平均観測誤差４１を算出する。そして、これらを開始日時と対応付けた観測誤差データ３５６を生成して、観測誤差データベース３５５に蓄積・記憶させる。
【００７９】
図１２は、標準パターンデータ３５７のデータ構成の一例を示す図である。標準パターンデータ３５７には、期間３５７１と、標準パターン３５７３とが対応付けて記憶されている。例えば、標準パターンとして、第２８期間には「８」が設定されている。
【００８０】
ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス生成処理において、上述した原理に従って標準パターンを設定する。そして、設定した標準パターン３５７３を期間３５７１と対応付けて、標準パターンデータ３５７に記憶させる。
【００８１】
図１３は、長期予測エフェメリスデータ３５９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３５９には、長期予測エフェメリスデータの生成日時３５９１と、ＧＰＳ衛星ＳＶ１〜ＳＶ３２の予測エフェメリス３５９３（３５９３−１〜３５９３−３２）とが対応付けて記憶されている。
【００８２】
図１４は、予測エフェメリス３５９３のデータ構成の一例を示す図である。予測エフェメリス３５９３（３５９３−１，３５９３−２，・・・，３５９３−３２）には、各予測対象期間それぞれについて、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と、衛星時計の基準時刻、衛星時計のオフセット、衛星時計のドリフト及び衛星時計周波数のドリフトでなるクロック補正パラメータの値と、信頼性パラメータである予測軌道信頼度とが対応付けて記憶されている。
【００８３】
ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス生成処理において、各ＧＰＳ衛星ＳＶについて、予測対象期間毎に衛星軌道パラメータ、クロック補正パラメータ及び信頼性パラメータの値を算出して予測エフェメリス３５９３を生成する。そして、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについて生成した予測エフェメリス３５９３を纏めて、生成日時３５９１と対応付けて長期予測エフェメリス３５９を生成して、ハードディスク３５０に記憶させる。
【００８４】
５．処理の流れ
図１５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。
【００８５】
先ず、ＣＰＵ３１０は、外部システム２から衛星予測暦及び衛星精密暦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Ａ９へと処理を移行する。
【００８６】
また、受信したと判定した場合は（ステップＡ１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１０は、受信した衛星予測暦及び衛星精密暦を加工処理し、開始日時及び期間が同一である複数の衛星予測暦３５２及び衛星精密暦３５４を生成する（ステップＡ３）。そして、生成した衛星予測暦３５２及び衛星精密暦３５４を、ハードディスク３５０の衛星予測暦データベース３５１及び衛星精密暦データベース３５３にそれぞれ蓄積・記憶させる（ステップＡ５）。
【００８７】
次いで、ＣＰＵ３１０は、観測誤差算出処理を行う（ステップＡ７）。具体的には、上述した原理に従って観測誤差を算出し、観測誤差データ３５６を生成する。そして、生成した観測誤差データ３５６を観測誤差データベース３５５に蓄積・記憶させる。
【００８８】
次いで、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスの生成日時であるか否かを判定する（ステップＡ９）。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、まだ生成日時ではないと判定した場合は（ステップＡ９；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ１３へと処理を移行する。
【００８９】
また、長期予測エフェメリスの生成日時であると判定した場合は（ステップＡ９；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Ａ１１）。
【００９０】
図１６及び図１７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、標準パターン設定処理を行う（ステップＢ１）。具体的には、観測誤差データベース３５５に記憶されている観測誤差データ３５６を用いて、上述した原理に従って、各期間３５７１について標準パターン３５７３を設定する。そして、期間３５７１と標準パターン３５７３とを対応付けた標準パターンデータ３５７を、ハードディスク３５０に記憶させる。
【００９１】
次いで、ＣＰＵ３１０は、衛星別平均観測誤差をＧＰＳ衛星間で相対評価して、各ＧＰＳ衛星の標準パターンの補正値を決定する（ステップＢ３）。そして、決定した補正値で標準パターンを補正することで、各期間の信頼性パラメータの値である予測軌道信頼度を決定する（ステップＢ５）。
【００９２】
その後、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリスの今回の生成日時（現在日時）に基づいて各予測対象期間を判定する（ステップＢ７）。すなわち、今回の生成日時から１週間後までの期間を生成対象期間とし、当該生成対象期間を６時間毎に区切った各期間を予測対象期間と判定する。
【００９３】
次いで、ＣＰＵ３１０は、各ＧＰＳ衛星ＳＶそれぞれについて、ループＡの処理を実行する（ステップＢ９〜Ｂ２５）。ループＡの処理では、ＣＰＵ３１０は、ステップＢ７で判定した各予測対象期間それぞれについて、ループＢの処理を実行する（ステップＢ１１〜Ｂ２１）。
【００９４】
ループＢの処理では、ＣＰＵ３１０は、ハードディスク３５０の衛星予測暦データベース３５１に記憶されている最新の衛星予測暦３５２から、当該ＧＰＳ衛星ＳＶの当該予測対象期間の各日時における予測位置を読み出す（ステップＢ１３）。
【００９５】
そして、ＣＰＵ３１０は、読み出した予測位置を用いて、ケプラーの楕円軌道モデルに従って当該ＧＰＳ衛星ＳＶの当該予測対象期間における予測軌道を算出し、ケプラーの衛星軌道パラメータの値を求める（ステップＢ１５）。尚、予測軌道の具体的な算出方法については公知であるため、詳細な説明を省略する。
【００９６】
その後、ＣＰＵ３１０は、最新の衛星予測暦３５２から、当該ＧＰＳ衛星ＳＶの当該予測対象期間の各日時における時計予測誤差を読み出す（ステップＢ１７）。そして、ＣＰＵ３１０は、読み出した時計予測誤差を用いて、当該ＧＰＳ衛星の当該予測対象期間のクロック補正パラメータの値を求める（ステップＢ１９）。
【００９７】
時刻「ｔ」における時計予測誤差「Δｔ」は、クロック補正パラメータである衛星時計の基準時刻「ｔc」、衛星時計のオフセット「ａ0」、衛星時計のドリフト「ａ1」及び衛星時計周波数のドリフト「ａ2」を用いて、次式（１）によって近似することができる。
Δｔ＝ａ0＋ａ1（ｔ−ｔc）＋ａ2（ｔ−ｔc）2    ・・・（１）
【００９８】
式（１）は、時計予測誤差の経時変化を近似するための時計誤差モデル式である。衛星予測暦３５１に含まれる各日時の時計予測誤差「Δｔ」をサンプリングデータとして、例えば最小二乗法を用いた近似計算を行うことで、クロック補正パラメータの値を算出することができる。その後、ＣＰＵ３１０は、次の予測対象期間へと処理を移行する。
【００９９】
全ての予測対象期間についてステップＢ１３〜Ｂ１９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Ｂ２１）。その後、ＣＰＵ３１０は、全ての予測対象期間についてステップＢ１５で求めた衛星軌道パラメータの値と、ステップＢ１９で求めたクロック補正パラメータの値と、ステップＢ５で決定した信頼性パラメータの値（予測軌道信頼度）とを纏めて当該ＧＰＳ衛星ＳＶの予測エフェメリス３５９３を生成する（ステップＢ２３）。そして、ＣＰＵ３１０は、次のＧＰＳ衛星ＳＶへと処理を移行する。
【０１００】
全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＢ１１〜Ｂ２３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Ｂ２５）。その後、ＣＰＵ３１０は、全てのＧＰＳ衛星ＳＶについてステップＢ２３で生成した予測エフェメリス３５９３を纏めて、生成日時３５９１と対応付けて長期予測エフェメリスデータ３５９を生成し、ハードディスク３５０に記憶させる（ステップＢ２７）。そして、ＣＰＵ３１０は、長期予測エフェメリス生成処理を終了する。
【０１０１】
図１５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データ３５９の要求信号を受信したか否かを判定する（ステップＡ１３）。そして、受信しなかったと判定した場合は（ステップＡ１３；Ｎｏ）、ステップＡ１に戻る。
【０１０２】
また、要求信号を受信したと判定した場合は（ステップＡ１３；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３５９を要求元の携帯型電話機４に送信する（ステップＡ１５）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＡ１に戻る。
【０１０３】
６．作用効果
本実施形態によれば、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から受信したＧＰＳ衛星ＳＶの位置を時系列に予測した衛星予測暦に含まれる各予測位置を、測位用衛星の実際の位置を時系列に記憶した衛星精密暦に含まれる実績位置と比較することで、衛星予測暦に含まれる予測位置の正確性の変化を分析する。そして、連続する複数の予測対象期間それぞれにおける予測衛星軌道の衛星軌道パラメータの値を纏めてなる長期予測エフェメリスの予測対象期間それぞれの信頼性を、先の分析結果に基づいて判定する。そして、信頼性の判定結果を長期予測エフェメリスに含めて、携帯型電話機４に提供する。
【０１０４】
より具体的には、予測位置と観測位置間の距離と、実績位置と観測位置間の距離との差で表される観測距離誤差を算出する。また、時計予測誤差の距離相当値と時計実績誤差の距離相当値との差で表される時計距離誤差を算出する。次いで、観測距離誤差と時計距離誤差との合算値を観測誤差として算出する。そして、当該観測誤差を期間別に平均した期間別平均観測誤差を算出し、当該期間別平均観測誤差の時間変化に基づいて、標準パターンを設定する。
【０１０５】
その後、観測誤差をＧＰＳ衛星別に平均した衛星別平均観測誤差を算出し、この衛星別平均観測誤差をＧＰＳ衛星間で相対評価することで、標準パターンの補正値を決定する。そして、決定した補正値を用いて標準パターンを補正することで、各予測対象期間それぞれの予測軌道の信頼性の指標値である予測軌道信頼度を決定する。
【０１０６】
ＧＰＳ衛星ＳＶの実績位置は、ＧＰＳ衛星ＳＶのその日時における実際の位置である。そのため、予測位置及び実績位置と用いて算出した観測誤差が大きい場合は、予測位置の正確性が低く、この予測位置に基づいて予測した予測衛星軌道の信頼性は低いと言える。そのため、期間別平均観測誤差が大きい期間ほど信頼性が低くなるように標準パターンを設定した上で、ＧＰＳ衛星間で衛星別平均観測誤差が相対的に小さい衛星は信頼性が高くなるように標準パターンを補正し、逆に、衛星別平均観測誤差が相対的に大きい衛星は信頼性が低くなるように標準パターンを補正する。これにより、長期予測エフェメリスの信頼性を適確に判定し、適切な信頼性パラメータの値を携帯型電話機４に提供することが可能となる。
【０１０７】
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。
【０１０８】
また、上述した実施形態では、情報提供装置の一種としてサーバシステム３を例に挙げて説明したが、情報提供装置はサーバシステム３に限られるわけではない。例えば、汎用のパソコン等であってもよい。
【０１０９】
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。
【０１１０】
７−３．観測誤差の時系列変化に基づく標準パターンの補正
衛星別観測誤差を相対評価することに代えて又は加えて、衛星別観測誤差の開始日時の時系列変化に基づいて標準パターンを補正することも可能である。
【０１１１】
図１８は、この場合にＣＰＵ３１０が行う処理である第２の長期予測エフェメリス生成処理のうち、図１６の長期予測エフェメリス生成処理に対応する部分を示すフローチャートである。尚、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について説明する。
【０１１２】
第２長期予測エフェメリス生成処理では、ＣＰＵ３１０は、ステップＢ３において標準パターンの補正値を決定した後、各ＧＰＳ衛星について、開始日時の時系列変化に基づく衛星別平均観測誤差の増減を判定し、標準パターンの補正値を修正する（ステップＣ４）。
【０１１３】
具体的には、開始日時が生成日時（現在日時）に近づくにつれて衛星別平均観測誤差が増加する傾向がある場合は、補正値に「１」を加算し、衛星別平均観測誤差は減少する傾向がある場合は、補正値から「１」を減算する。また、どちらとも判断がつかない場合は、補正値をそのままとする。勿論、「１」よりも大きな値（例えば「２」や「３」）を補正値に加算／減算することとしてもよい。衛星別平均観測誤差の増減は、微分値を算出するなどして判断することが可能である。
【０１１４】
その後、ＣＰＵ３１０は、修正した補正値で標準パターンを補正することで各期間の予測軌道信頼度を決定する（ステップＣ５）。そして、ＣＰＵ３１０は、ステップＢ７以降へと処理を移行する。
【０１１５】
７−４．衛星位置誤差
上述した実施形態では、観測誤差を用いて予測軌道信頼度を決定するものとして説明したが、観測誤差の代わりに、衛星位置の誤差（以下、「衛星位置誤差」と称す。）を用いて予測軌道信頼度を決定することとしてもよい。衛星位置誤差は、衛星予測暦に含まれる予測位置と、衛星精密暦に含まれる実績位置間の距離として求めることができる。観測誤差を衛星位置誤差に置き換えることで、上述した原理に従って、予測軌道信頼度を決定することができる。
【０１１６】
７−５．標準パターンの設定
上述した実施形態では、図３に示したように、標準パターンを日単位で設定する場合を一例として説明したが、標準パターンを期間単位で設定してもよいことは勿論である。すなわち、図８の観測誤差基礎値対応テーブル３４３に従って、各期間それぞれについて、期間別平均観測誤差が何れの期間別平均観測誤差範囲３４３１に含まれるかを判定する。そして、判定した期間別平均観測誤差範囲３４３１に対応する基礎値３４３３を読み出して各期間における基礎値を設定することで、標準パターンを設定する。
【０１１７】
７−６．平均観測誤差
上述した実施形態では、期間別平均観測誤差に基づいて標準パターンを設定するものとして説明したが、期間別に算出した観測誤差の最大値（期間別最大観測誤差）に基づいて標準パターンを設定することにしてもよい。また、衛星別平均観測誤差を相対評価して標準パターンの補正値を決定するのではなく、衛星別に算出した観測誤差の最大値（衛星別最大観測誤差）を相対評価して標準パターンの補正値を決定することにしてもよい。
【０１１８】
７−７．長期予測エフェメリスの生成
上述した実施形態では、サーバシステム３が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に提供するものとして説明したが、携帯型電話機４が自ら長期予測エフェメリスデータを生成することとしてもよい。すなわち、携帯型電話機４が外部システム２から定期的に衛星予測暦及び衛星精密暦を取得し、取得した衛星予測暦及び衛星精密暦を用いて長期予測エフェメリス生成処理を実行することで、長期予測エフェメリスデータを生成する。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、カーナビゲーション装置等の電子機器に適用する場合も同様である。
【０１１９】
また、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、生成しておいた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。このような構成ではなく、サーバシステム３が、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に送信する構成としてもよい。
【０１２０】
７−８．生成対象期間
上述した実施形態では、長期予測エフェメリスの生成日時を基準として１週間後までの期間を生成対象期間として長期予測エフェメリスを生成するものとして説明したが、生成対象期間は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ＳＶ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は少なくともＧＰＳ衛星ＳＶ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。
【０１２１】
７−９．予測対象期間
また、上述した実施形態では、予測対象期間の長さを６時間とするものとして説明したが、これに限定されるわけではなく、４時間や８時間等としてもよく、適宜設定可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】測位システムの概略構成を示す図。
【図２】衛星予測暦及び衛星精密暦の説明図。
【図３】期間別平均観測誤差をプロットしたグラフ。
【図４】標準パターンの補正値決定の説明図。
【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】観測誤差基礎値対応テーブルのテーブル構成の一例を示す図。
【図９】衛星予測暦データベースのデータ構成の一例を示す図。
【図１０】衛星精密暦データベースのデータ構成の一例を示す図。
【図１１】観測誤差データベースのデータ構成の一例を示す図。
【図１２】標準パターン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データのデータ構成の一例を示す図。
【図１４】予測エフェメリスのデータ構成の一例を示す図。
【図１５】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１６】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１７】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。
【符号の説明】
【０１２３】
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
【図１】
2010101804.tif 000003
【図２】
2010101804.tif 000004
【図３】
2010101804.tif 000005
【図５】
2010101804.tif 000006
【図６】
2010101804.tif 000007
【図７】
2010101804.tif 000008
【図８】
2010101804.tif 000009
【図９】
2010101804.tif 000010
【図１０】
2010101804.tif 000011
【図１１】
2010101804.tif 000012
【図１２】
2010101804.tif 000013
【図１３】
2010101804.tif 000014
【図１４】
2010101804.tif 000015
【図１５】
2010101804.tif 000016
【図１６】
2010101804.tif 000017
【図１７】
2010101804.tif 000018
【図１８】
2010101804.tif 000019
【図４】
2010101804.tif 000020