(57)【要約】  位置特定信号における狭帯域雑音の影響を軽減するシステムと方法が提供される。位置特定信号は周期的なリファレンス信号に関連している。実施例は、信号における雑音の周波数のセットの識別と、除去されるべき周波数のセットの特定と、位置特定信号または前記リファレンス信号何れかからの周波数のセットの除去と、位置特定信号からの狭帯域雑音の除去とを備えている。
2005514628.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リファレンス信号に関連する位置特定信号から狭帯域雑音の影響を取り除く方法であって、
前記位置特定信号における雑音の周波数のセットを識別する工程と、
前記雑音の周波数のセットに関連する、除去されるべき周波数のセットを特定する工程と、
前記リファレンス信号から除去されるべき前記周波数のセットを除去する工程と、
前記位置特定信号から前記狭帯域雑音の影響を除去する工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記除去する工程は、それぞれが１／Ｍの倍数である周波数に関連している複数の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記リファレンス信号の長さＭのブロックのＦＦＴを計算する工程を備える
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記除去する工程は、
前記除去されるべき周波数のセットに対応する前記ＦＦＴ係数を消去する工程
を備えることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項４】
修正されたリファレンス信号を生成するために、逆ＦＦＴ計算を実施する工程
を備えることを特徴とする請求項３の方法。
【請求項５】
前記識別する工程は、
前記位置特定信号の長さＬのブロックを選択する工程と、
複数の識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記長さＬのブロックのＦＦＴを計算する工程と、
前記位置特定信号が狭帯域雑音を備える、雑音の周波数のセットを識別するために、前記識別のＦＦＴ係数の大きさをしきい値と比較する工程と、
を備えることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項６】
前記識別する工程は、
前記位置特定信号の複数のブロックを選択する工程と、
複数の識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記ブロックそれぞれのＦＦＴを計算する工程と、
複数の結合された大きさを生成するために、前記ブロックの前記識別のＦＦＴ係数の大きさを結合する工程と、
前記位置特定信号が狭帯域雑音を備える、雑音の周波数のセットを識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と、
を備えることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項７】
リファレンス信号に関連する位置特定信号から狭帯域雑音の影響を除去する方法であって、
前記位置特定信号の長さＬのブロックを選択する工程と、
複数の識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記長さＬのブロックのＦＦＴを計算する工程と、
前記位置特定信号が狭帯域雑音を備える、雑音の周波数のセットを識別するために、前記識別のＦＦＴ係数の大きさをしきい値と比較する工程と、
前記雑音の周波数のセットに関連する、除去されるべき周波数のセットを特定する工程と、
それぞれが１／Ｍの倍数である周波数に関連する、複数のリファレンス信号のＦＦＴ係数を生成するために、前記リファレンス信号の長さＭのブロックの高速フーリエ変換を計算する工程と、
前記除去されるべき周波数のセットに対応する、前記リファレンス信号のＦＦＴ係数を減ずる工程と、
前記位置特定信号から前記狭帯域雑音の影響を除去する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
リファレンス信号に関連する位置特定信号から狭帯域雑音の影響を除去する方法であって、
前記位置特定信号の複数のブロックを選択する工程と、
識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記ブロックそれぞれの高速フーリエ変換を計算する工程と、
複数の結合された大きさを生成するために、前記ブロックの前記識別のＦＦＴ係数の大きさを結合する工程と、
前記位置特定信号が狭帯域雑音を備える、雑音の周波数のセットを識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と、
前記雑音の周波数に関連する、除去されるべき周波数のセットを特定する工程と、
それぞれが１／Ｍの倍数である周波数と関連する、複数のリファレンス信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記リファレンス信号の長さＭのブロックの高速フーリエ変換を計算する工程と、
前記除去されるべき周波数のセットに対応する、前記リファレンス信号のＦＦＴ係数を減ずる工程と、
前記位置特定信号から前記狭帯域雑音の影響を除去する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
前記除去されるべき周波数のセットを特定する前記工程は、
１／Ｍの連続する倍数によって区切られ、前記雑音の周波数の１つを含む周波数の間隔を識別する工程と、
を備えることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項１０】
前記除去されるべき周波数のセットを特定する前記工程は、
１／Ｍの連続する倍数によって区切られ、前記雑音の周波数の１つを含む周波数の間隔を識別する工程を備えることを特徴とする請求項７の方法。
【請求項１１】
前記除去する工程は、それぞれが１／Ｍの倍数である周波数に関連する、複数のリファレンス信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記リファレンス信号の長さＭのブロックのＦＦＴを計算する工程を備え、
前記除去されるべき周波数のセットを特定する前記工程は、１／Ｍの倍数である複数の周波数に、前記識別のＦＦＴ係数を挿入する工程を備える
ことを特徴とする請求項５の方法。
【請求項１２】
前記除去されるべき周波数のセットを特定する前記工程は、１／Ｍの倍数である複数の周波数に、前記識別のＦＦＴ係数を挿入する工程を備える
ことを特徴とする請求項７の方法。
【請求項１３】
前記除去されるべき周波数のセットを特定する前記工程は、１／Ｍの倍数である複数の周波数に、前記識別のＦＦＴ係数を挿入する工程を備える
ことを特徴とする請求項８の方法。
【請求項１４】
処理装置と、
位置特定信号を受信する通信デバイスと、
前記処理装置と通信可能であり、前記処理装置によって
前記位置特定信号における雑音の周波数のセットを識別し、
前記雑音の周波数に関連する、除去されるべき周波数のセットを特定し、
前記位置特定信号に関連する複数のリファレンス信号から前記除去されるべき周波数のセットを除去し、
前記位置特定信号から前記狭帯域雑音の影響を除去する
ことが実行されるように適合された指示を記憶する記憶デバイスと、
を備えることを特徴とする受信機。
【請求項１５】
複数のリファレンス信号に関連する位置特定信号における狭帯域雑音の影響を軽減する方法において、処理装置によって実行されるように適合された指示を記憶しているメディアであって、前記方法は、
前記位置特定信号における雑音の周波数を識別する工程と、
前記雑音の周波数のセットに関連する、除去されるべき周波数のセットを特定する工程と、
前記リファレンス信号から前記除去されるべき周波数のセットを除去する工程と
前記位置特定信号から狭帯域雑音の影響を除去する工程と
を備えることを特徴とするメディア。
【請求項１６】
サンプリングされた信号から雑音を除去する方法であって、
前記サンプリングされた信号における望ましくない周波数を識別する工程と、
前記サンプリングされた信号を複数のＭ長さブロックに分割する工程と、
前記サンプリングされた信号から除去されるべき周波数を識別する工程と、
複数の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記Ｍ長さブロックのそれぞれについて、ＦＦＴを計算する工程と、
前記Ｍ長さブロックのそれぞれについて、前記除去されるべき周波数に対応する前記ＦＦＴ係数を消去する工程と、
を備え、
前記望ましくない周波数は狭帯域雑音に関連し、
前記Ｍ長さブロックのそれぞれは長さＭを持つ
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
前記サンプリングされた信号は前処理された信号であり、
位置特定信号を受信する工程と、
前記サンプリングされた信号を生成するために、前記位置特定信号を前処理する工程と
をさらに備えることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項１８】
前記除去されるべき周波数を識別する前記工程はさらに、
前記サンプリングされた信号の複数のＬ長さブロックを選択する工程と、
それぞれが大きさを備える複数の識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記Ｌ長さブロックのそれぞれのＦＦＴを計算する工程と、
複数の結合された大きさを生成するために、前記複数の識別のＦＦＴ係数を結合する工程と、
前記望ましくない周波数を識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と、
を備え、
前記Ｌ長さブロックは長さＬを持つ
ことを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項１９】
複数の望ましくない周波数を識別する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２０】
前記長さＬは前記サンプリングされた信号の全体の継続時間と比較して短くなるように選択されることを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２１】
前記長さＭは前記長さＬよりも短くなるように選択されることを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２２】
前記長さＭは前記長さＬに等しくなるように選択されることを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２３】
前記除去されるべき周波数は前記望ましくない周波数に等しいことを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項２４】
前記除去されるべき周波数は、少なくとも前記望ましくない周波数と前記望ましくない周波数に近接する２つの周波数を含む、複数の周波数であることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項２５】
前記除去されるべき周波数は、少なくとも前記望ましくない周波数に近接する２つの周波数を含む、複数の周波数であることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項２６】
前記除去されるべき周波数は、少なくとも前記望ましくない周波数と前記望ましくない周波数に近接する複数の周波数を含む、複数の周波数であることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項２７】
前記複数の近接する周波数の数は、前記サンプリングされた信号における前記望ましくない周波数の近傍の狭帯域雑音強度に基づいて特定される請求項２６の方法。
【請求項２８】
前記サンプリングされた信号は受信機デバイスによって受信された位置特定信号であり、
前記受信機デバイスはサーバと通信可能であり、
前記方法の前記工程の少なくとも１つが前記サーバで実施される
ことを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項２９】
前記サンプリングされた信号は全地球的測位システム（ＧＰＳ；global positioning system）の位置特定信号であることを特徴とする請求項１６の方法。
【請求項３０】
位置特定信号から狭帯域雑音を除去する方法であって、
前記信号における第１の周波数のセットを識別する工程と、
前記信号を複数のＭ長さブロックに分割する工程と、
前記信号から除去されるべき第２の周波数のセットを識別する工程と、
複数の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記Ｍ長さブロックのそれぞれについてＦＦＴを計算する工程と、
前記Ｍ長さブロックのそれぞれについて、前記第２の周波数のセットにおける周波数に対応する前記ＦＦＴ係数を除去する工程と、
を備え、
前記第１のセットの各周波数は狭帯域雑音に関連しており、
前記Ｍ長さブロックのそれぞれは長さＭを持ち、
前記第２のセットは前記第１の周波数のセットに基づいている、
ことを特徴とする方法。
【請求項３１】
前記第１の周波数のセット識別する前記工程はさらに、
前記信号の複数のブロックを選択する工程と、
それぞれが大きさを備える複数の識別の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）係数を生成するために、前記Ｌ長さブロックのそれぞれのＦＦＴを計算する工程と、
複数の結合された大きさを形成するために、前記大きさを結合する工程と、
狭帯域雑音に関連する前記第１の周波数のセットを識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と、
を備え、
前記Ｌ長さブロックはそれぞれ長さＬを持つ
ことを特徴とする請求項３０の方法。
【請求項３２】
前記長さＬは前記信号の全体の継続時間と比較して短くなるように選択されることを特徴とする請求項３１の方法。
【請求項３３】
前記長さＭは前記長さＬよりも短くなるように選択されることを特徴とする請求項３１の方法。
【請求項３４】
前記長さＭは前記長さＬに等しくなるように選択されることを特徴とする請求項３１の方法。
【請求項３５】
前記第２の周波数のセットは前記第１のセットの周波数を含むことを特徴とする請求項３０の方法。
【請求項３６】
前記第２の周波数のセットは前記第１のセットの周波数と、前記第１のセットの周波数のそれぞれに近接する周波数を含むことを特徴とする請求項３０の方法。
【請求項３７】
前記第２の周波数のセットは前記第１のセットの周波数と複数の近傍周波数を含み、前記近傍周波数は前記第１のセットの周波数それぞれの近傍の周波数を含むことを特徴とする請求項３０の方法。
【請求項３８】
前記第１のセットにおける周波数それぞれに対する前記複数の近傍周波数の数は、前記信号における前記第１のセットの周波数それぞれの近傍の狭帯域雑音強度に基づいて特定されることを特徴とする請求項３７の方法。
【請求項３９】
処理装置と、
位置特定信号を受信する通信デバイスと、
前記処理装置と通信可能であり、前記処理装置によって
信号における望ましくない周波数を識別し、
前記信号を、それぞれのブロックが長さＭを持つ複数のブロックに分割し、
前記信号から除去されるべき周波数を識別し、
前記ブロックのそれぞれについて、前記ブロックのそれぞれの高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）が複数の係数を持つ、前記ＦＦＴを計算し、
前記ブロックのそれぞれについて、消去されるべき前記周波数に対応する前記係数を消去する
ことが実行されるように適合された指示を記憶する記憶デバイスと、
を備え、
前記望ましくない周波数は狭帯域雑音に関連する
ことを特徴とする受信機。
【請求項４０】
前記処理装置に接続され、前記信号を受信する通信デバイス
をさらに備えることを特徴とする請求項３９の受信機。
【請求項４１】
前記処理装置は
マイクロプロセッサと、
信号処理デバイスと、
を備えることを特徴とする請求項３９の受信機。
【請求項４２】
位置特定信号における狭帯域雑音の影響を軽減するために、処理装置によって実行されるように適合された指示を記憶しているメディアであって、前記指示は、
前記信号における望ましくない周波数を識別する工程と、
前記信号を、各ブロックが長さＭを持つ複数のブロックに分割する工程と、
前記信号から除去されるべき周波数を識別する工程と、
前記ブロックのそれぞれについて、前記ブロックのそれぞれの高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）が複数の係数を持つ、前記ＦＦＴを計算する工程と、
前記ブロックそれぞれについて、除去されるべき前記信号に対応する前記係数を消去する工程と、
を備え、
前記望ましくない周波数は狭帯域雑音に関連する
ことを特徴とするメディア。
【請求項４３】
位置特定信号における狭帯域雑音を識別する方法であって、
位置特定信号を受信する工程と、
信号を生成するために、前記位置特定信号を前処理する工程と、
前記信号の複数のブロックを選択する工程と、
それぞれが大きさを持つ複数の係数を生成するために、前記ブロックのそれぞれについて高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）を計算する工程と、
前記大きさから結合された大きさを生成する工程と、
前記信号における狭帯域雑音を識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項４４】
前記位置特定信号は全地球的測位システム（ＧＰＳ；global positioning system）信号であることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項４５】
前記ブロックは不連続に前記信号の中に散らばっていることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項４６】
前記ブロックは連続して前記信号の中に散らばっていることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項４７】
前記結合された大きさを生成する工程は、
前記大きさを自乗する工程と、
前記結合された大きさを生成するために、前記自乗された大きさを加算する工程と
を備えることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項４８】
前記結合された大きさを生成する工程は、
前記結合された大きさを生成するために、前記大きさを加算する工程と
を備えることを特徴とする請求項４６の方法。
【請求項４９】
前記しきい値は前記信号における信号エネルギーの望ましい水準を維持するように選択されることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項５０】
前記しきい値は前記信号の長さに基づいて選択されることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項５１】
前記しきい値は前記複数の選択されたブロックの結合された長さに基づいて選択されることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項５２】
前記方法の１またはそれ以上の前記工程がサーバによって実施されることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項５３】
前記方法の１またはそれ以上の前記工程が受信機デバイスによって実施されることを特徴とする請求項４３の方法。
【請求項５４】
信号における狭帯域雑音を識別するための方法であって、
信号を受信する工程と、
それぞれが前記信号の全体の継続時間と比較して短い長さを持つ、前記信号の複数のブロックを選択する工程と、
前記ブロックのそれぞれの高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）がそれぞれが大きさを持つ複数の係数をもつ、ＦＦＴを計算する工程と、
前記大きさを用いて複数の結合された大きさを生成する工程と
前記信号における狭帯域雑音を識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項５５】
結合された大きさを生成する前記工程は、
前記大きさを自乗する工程と、
前記結合された大きさを生成するために前記自乗された大きさを加算する工程と
を備えることを特徴とする請求項５４の方法。
【請求項５６】
結合された大きさを生成する前記工程は、
前記結合された大きさを生成するために、前記大きさを加算する工程
を備えることを特徴とする請求項５４の方法。
【請求項５７】
前記信号は受信機デバイスによって受信された位置特定信号であり、
前記受信機デバイスはサーバと遠隔通信可能であり、
前記受信する工程、選択する工程、計算する工程、生成する工程、比較する工程の少なくとも１つが前記サーバによって実施される
ことを特徴とする請求項５４の方法。
【請求項５８】
前記信号は受信機デバイスによって受信された位置特定信号であり、
前記受信する工程、選択する工程、計算する工程、生成する工程、比較する工程は前記受信機デバイスによって実施される
ことを特徴とする請求項５４の方法。
【請求項５９】
位置特定信号における狭帯域雑音を識別するための方法であって、
前記位置特定信号を受信する工程と、
前処理された信号を生成するために、前記位置特定信号を前処理する工程と、
前記前処理された信号の複数のブロックを選択する工程と、
前記複数のブロックのそれぞれについて、係数のそれぞれが異なる周波数におけるものであり、係数のそれぞれが大きさを備える、複数の高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）の係数を計算する工程と、
複数の結合された大きさを生成するために、前記係数の大きさを結合する工程と、
前記結合された大きさがしきい値を超えるそれらの周波数を識別する工程と
を備え、
前記識別された周波数は狭帯域雑音を持つ周波数に相当する
ことを特徴とする方法。
【請求項６０】
処理装置と、
前記処理装置に接続され、位置特定信号を受信する通信デバイスと、
前記処理装置と通信可能であり、前記処理装置によって
前処理された信号を生成するために、前記位置特定信号を前処理し、
前記前処理された信号の複数のブロックを選択し、
高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）が前記ブロックのそれぞれについて複数の係数を持つ、ＦＦＴを前記ブロックのそれぞれについて計算し、
前記係数の大きさから結合された大きさを計算し、
前記信号における狭帯域雑音を識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する
ことが実行されるように適合された指示を記憶する記憶デバイスと、
を備えることを特徴とする受信機。
【請求項６１】
位置特定信号における狭帯域雑音を識別するために、処理装置によって実行されるように適合された指示を記憶しているメディアであって、前記指示は、
前記信号の複数のブロックを選択する工程と、
前記ブロックのそれぞれについての高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）が複数の係数を持つ、ＦＦＴを前記ブロックのそれぞれについて計算する工程と、
前記係数の大きさから結合された大きさを計算する工程と、
前記信号の狭帯域雑音を識別するために、前記結合された大きさをしきい値と比較する工程と、
を備えることを特徴とするメディア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の参照）
本出願は、「位置を特定する信号から狭帯域雑音の影響を識別し取り除くシステムおよび方法」という名称で、２００２年１月２日に出願された、アメリカ合衆国の特許出願Ｎｏ．６０／３８６，２１２と、「位置を特定する信号から狭帯域雑音を取り除くシステムおよび方法」という名称で、２００２年９月１３日に出願された、アメリカ合衆国の特許出願Ｎｏ．６０／４１０，４３７についての優先権を主張する。それらの出願はあらゆる意味において引用することによって本出願の明細書に組み込まれる。
【０００２】
（発明の分野）
本発明は信号処理に関する。特に、本発明は位置特定信号における狭帯域雑音の影響を軽減するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
（発明の背景）
信号受信デバイスの有効性と正確さは、望ましくない干渉と雑音によって損なわれることがある。例えば全地球的測位システムの一群の衛星によって生成される信号のような、位置特定信号を受信して処理する信号受信デバイスにおいて、そのような望ましくない干渉は特に破壊的であろう。これらの信号における望ましくない干渉は、受信機の動作において、それら受信機の感度、正確さ、および有効性を低減させかねない誤差をもたらすことがある。
【０００４】
一般に、受信機がその受信機の位置を特定するために利用することができる信号を受信する場合、その信号はさまざまな種類の干渉によって悪影響を受けるであろう。幾つかの干渉は白色すなわち広帯域雑音であろう。その雑音が白色に近い場合、相関計算をする手段による標準的なマッチドフィルタリングとテストは、うまく機能する。著しい狭帯域雑音が存在する場合に、標準的な相関技術を使用すると、その雑音が単独でしばしば誤った相関のピークをもたらすことがある。これらのピークは、純粋な白色雑音に基くモデルから予測されるものにくらべて、より多く頻繁に生じるだろう。比較的強い位置特定信号を用いると、これらのピークは実際の信号から来る真の相関のピークにくらべて依然としてかなり小さい傾向があるから、この事は大きな問題にはならない。しかしながら、かなり小さいＳＮＲレジームにまで感度を拡張したいと望む場合、狭帯域雑音からのピークは、完璧に誤った衛星を取得して誤った位置特定をすることになる偽陽性をもたらす。またこれらの小さいＳＮＲでは、相関を引き起こす狭帯域雑音が、真の相関ピーク位置の著しく明白な局所的な移動をもたらすことがある。この事は結果として、予期される位置の誤差よりも大きなものとなる。しばしば、顕著な量の狭帯域誤差が存在することがある。狭帯域雑音は、例えば、他のデバイスからの干渉によって、あるいは受信デバイスそれ自体の動作によって、引き起こされることがある。そのような雑音は受信された信号の処理において有害な影響を持つことがあり、結果として受信機の位置の特定においてかなりの誤差をもたらしかねない。そのような信号をさらに処理する前に、狭帯域雑音の影響を軽減することが望まれる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そのような雑音を取り除く１つの手法は、受信した信号のフーリエ変換（あるいはサンプリングされたデータの場合、高速フーリエ変換）を実施して、異常に大きな値をもつ周波数を雑音の周波数として識別し、その信号から対応する周波数成分を除去することである。しかしながら、この手法は残念なことに、特に受信された信号が長い場合には、計算を集中的に実施するものである。計算を実施する上で効率的な狭帯域雑音の識別と除去を可能とするシステムおよび方法、あるいはその代わりに、狭帯域雑音の影響に対してロバストであるシステムおよび方法を提供することが望まれているであろう。
【０００６】
狭帯域雑音を除去する他の技術は、さまざまな種類の適応ノッチフィルタの使用を頼りにしており、それらの適応ノッチフィルタはしばしばその信号の時間領域での処理を必要とする。そのような技術は、（特に複数の雑音発生源が存在する場合に）多数のそのようなフィルタが必要になることがあるから、少なくとも望ましくはない。さらに、フィルタをかけられる信号が限られた継続時間を持つ場合、適応フィルタはノッチを要する周波数にそれ自身を同調させるには、不十分にしか信号にさらされない。狭帯域雑音のスペクトル特性の正確な識別と信号強度の推定値を用いて、雑音を含む信号を直接的に修正する必要なく、標準的なベイズの技術を用いて検出アルゴリズムにおいて信号成分に最適な重み付けをすることができる。しかしながら、そのような技術はその雑音の詳細な特性（例えばガウス性を仮定する）と、利用可能な信号強度の推定値について、双方を知ることを頼りとする。しかしながら、位置特定信号の場合において、可能性のある信号強度の範囲は非常に広いことがあり、一般に信号強度の推定値は検出がすでに成功した後にのみ利用可能であろう。
【０００７】
従って、計算をする上で効果的なやり方で、望ましくない周波数の効果的で正確な識別と除去を可能とするシステムおよび方法に対する要望がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（発明の要旨）
従来技術に備わる課題を解決するために、本発明は位置特定信号において狭帯域雑音の影響を軽減するシステム、方法および手段を紹介する。
【０００９】
幾つかの実施例によれば、位置特定信号から狭帯域雑音の影響を除去するシステム、方法、および手段が提供される。ここにおいて、それらの実施例は、前記信号において望ましくない周波数のセットを識別する工程と、除去されるべき望ましくない周波数のセットを特定する工程と、その後の相関計算からこれらの周波数を除去する工程と、その結果、位置特定信号から狭帯域雑音の影響を除去する工程と、を備える。前記望ましくない周波数は、前記（前処理された）受信された信号または相関を計算するために使用されるリファレンス信号のいずれかを修正することによって、除去される。この修正は、後により詳細に記述するように、特定のＦＦＴ係数を消去することによって実施される。
【００１０】
幾つかの実施例によれば、雑音の周波数のセットは、それぞれが長さ（Ｌ）を持つ前記信号の１またはそれ以上のブロックを選択し、そのブロックそれぞれにおいて高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）を計算して、それぞれが大きさを持つ複数の係数を生成することによって識別される。幾つかの実施例は、しきい値と比較して雑音の周波数のセットを識別する、結合された大きさのセットを生成する。
【発明の効果】
【００１１】
狭帯域雑音の影響を軽減するための提案されるシステムおよび方法は、下記の利点をもたらす。
ａ）  事実に基いて事実における狭帯域雑音を識別することによって、最悪の事態を恐れて常に感度を犠牲にする必要なく、さまざまな新しい環境に対応することができる。
ｂ）  オリジナル信号のサブセットを用いて狭帯域雑音を識別することによって、計算をかなり省くことが可能であり、さらに雑音それ自体が時間とともに変動する場合には、前記狭帯域雑音の識別を処理されている信号の全体にわたって変動させることも可能である。
ｃ）  狭帯域雑音の周波数がリファレンス信号（即ちＰＲＮ符号）から除去される場合、狭帯域雑音に対するロバスト性に係る計算負荷は、ほとんど無視できる。なぜなら、全ての入力されるサンプルを処理する必要があるアルゴリズムのこれらの部分を修正する必要がないからである。
ｄ）  その手法は、ＲＦあるいはアナログ回路を用いて実施するのとは対照的に、ソフトウェアにおける実装に良く適応する。
ｅ）  一般に、狭帯域雑音に対してロバストであることは、雑音に関連する偽陽性に圧倒されることなく、非常に低いＳＮＲにまで感度を推し進めさせる。
【００１２】
１つの実施例によれば、位置特定信号において狭帯域雑音を識別するシステム、方法、装置、コンピュータプログラムコード、および手段は、信号の受信と、信号のブロックの選択と（ここで前記ブロックは長さを持つ）、前記ブロックの高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）の計算と（ここで前記ブロックのＦＦＴは、それぞれが大きさを持つ複数の係数を備える）、前記信号の狭帯域雑音を識別するための、前記大きさとしきい値との比較と、を備える。
【００１３】
幾つかの実施例によれば、複数のブロックが選択されて、前記信号の狭帯域雑音を識別するよう処理される。幾つかの実施例によれば、その複数のブロックは前記信号の中に散らばった不連続なブロックである。幾つかの実施例によれば、その複数のブロックは前記信号の中で連続するブロックである。
【００１４】
幾つかの実施例によれば、前記の各ブロックからの前記係数の大きさは結合され、その結合された大きさは狭帯域雑音を識別するためにしきい値と比較される。幾つかの実施例において、その結合された大きさは各ブロックの大きさを加えることによって特定される。幾つかの実施例においては、結合された大きさは各ブロックの大きさを自乗して、自乗された大きさを加算することによって特定される。
【００１５】
幾つかの実施例によれば、前記しきい値は前記信号の信号エネルギーを所望の水準に維持するために選択される。幾つかの実施例では、前記しきい値は前記信号の長さに基づいて選択される。幾つかの実施例では、前記しきい値は前記ブロックの結合された長さに基づいて選択される。
【００１６】
幾つかの実施例によれば、受信機デバイスによって、信号における狭帯域雑音を識別する１またはそれ以上の工程が実施される。幾つかの実施例において、受信機デバイスと通信するサーバデバイスによって、信号における狭帯域雑音を識別する１またはそれ以上の工程が実施される。幾つかの実施例によれば、前記信号は前処理された信号である。幾つかの実施例において、前記位置特定信号はＧＰＳ信号である。
【００１７】
幾つかの実施例によれば、狭帯域雑音を位置特定信号から除去するシステム、方法、装置、コンピュータプログラムコード、および手段は、前記位置特定信号における望ましくない周波数の識別を備えている。ここで前記望ましくない周波数は狭帯域雑音に関連している。前記信号は複数のブロックに分割されており、各ブロックは長さ（Ｍ）を持つ。前記信号から除去されるべき周波数が識別され、各ブロックに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）が計算される。前記の各ブロックのＦＦＴは複数の係数を持つ。各ブロックについて、除去されるべき周波数に対応する係数は消去される。
【００１８】
幾つかの実施例によれば、前記信号の複数のブロックを選択することによって、望ましくない周波数は識別される。ここで前記ブロックは長さ（Ｌ）を持つ。各ブロックの高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）が計算される。ここで各ブロックのＦＦＴはそれぞれが大きさを持つ複数の係数を持つ。前記係数は結合され、結合された大きさを形成する。結合された大きさはしきい値と比較され、望ましくない周波数が識別される。
【００１９】
幾つかの実施例によれば、複数の望ましくない周波数が識別される。幾つかの実施例において、長さ（Ｌ）と長さ（Ｍ）は異なる。幾つかの実施例において、ＬはＭより大きい。他の実施例においては、ＭはＬに等しい。幾つかの実施例においては、Ｌは前記信号の継続期間全体と比較して小さくなるように選択される。幾つかの実施例においては、前記望ましくない周波数は除去される。幾つかの実施例においては、望ましくない周波数のそれぞれに近接する周波数は除去される。幾つかの実施例においては、除去されるべき複数の近接する周波数が、前記信号における望ましくない周波数に近接する狭帯域雑音の強度に基づいて特定される。
【００２０】
幾つかの実施例によれば、位置特定信号から雑音を除去するシステム、方法、装置、コンピュータプログラムコード、および手段は、前記信号における周波数の第１のセットの識別を備えている。ここで、第１のセットの各周波数は狭帯域雑音に関連している。前記信号は複数のブロックに分割されており、各ブロックは長さ（Ｍ）を持つ。前記信号から除去されるべき周波数の第２のセットが識別される。高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）が各ブロックに対して計算され、各ＦＦＴは複数の係数を持つ。周波数の第２のセットにおける周波数に対応する係数が、各ブロックから除去される。
【００２１】
以下の文中で明らかになるであろう本発明のこれらのおよびその他の利点および特徴とともに、以下の発明の詳細な説明、添付の特許請求の範囲、およびここに添付される図面を参照することによって、本発明はよりはっきりと理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
（詳細な説明）
本出願人らは、位置特定信号において狭帯域雑音の影響を軽減するシステム、方法および手段の要望があることを認識した。本発明の実施例は、位置特定信号を受信して利用するデバイスとシステムの性能と正確さの向上をもたらす。
【実施例】
【００２３】
本発明の幾つかの実施例によれば、雑音の個々のクラスが検討される。広帯域の白色雑音と狭帯域雑音の結合によってモデル化されるであろう雑音と干渉のクラスは、わずかな周波数にその強度を集中させている、強力に有色化された干渉あるいは雑音に相当する。本発明の幾つかの実施例によれば、前記の狭帯域雑音パラメータは、完全な信号というよりむしろ受信された信号のサブセットを見ることによって、最初に識別される。位置特定信号を処理するアルゴリズムは修正され、この識別が考慮される。本発明の幾つかの実施例によれば、これらのアルゴリズムを修正する１つの方策が最初に試行され、信号から狭帯域雑音が除去され、広帯域雑音に対してうまく機能するアルゴリズムが適用される。この実施例では、狭帯域雑音はおおよそ除去されるであろう。幾つかの実施例においては、位置特定アルゴリズムにおいて使用される特定のリファレンス信号の表現を変更することによって、広帯域アルゴリズムは明示的に狭帯域雑音に対してロバストであるように修正される。
【００２４】
ここで用いている位置特定信号という用語は、受信機デバイスによって受信され、位置の情報を特定するために使用されるであろう、１つの信号または複数の信号のことを言うために用いられる。例えば、位置特定信号は全地球的測位システム（ＧＰＳ；Global Positioning System）あるいは他の衛星測位システムによって生成される信号であってもよい。当該技術分野の技量を有する者は、本発明の実施例の特徴が、他の種類の信号においても好適に信号を識別および／または除去するために使用されるであろうことが分かるであろう。
【００２５】
最初に図１を参照することによって、本発明の実施例の特徴が説明されるであろう。ここでシステム１０が図示され、それは信号源１２と受信機１４を備えている。信号源１２は受信機１４を含む複数の受信機によって受信されるであろう信号ｓｋを送信する。例えば、１つの実施例では、信号源１２は全地球的測位システム（ＧＰＳ；Global Positioning System）信号を送信するＧＰＳ衛星である。この例示の実施例では、受信機１４はＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信するように構成されているＧＰＳ受信機である。受信機１４は専用のＧＰＳ受信機、あるいは携帯電話、個人用デジタル補助装置（ＰＤＡ；personal digital assistant）、コンピュータなどといった、内部に統合されたＧＰＳ受信機を備える他のデバイスを含む複数の異なる種類のデバイスのどのようなものであってもよい。幾つかの実施例において、本発明の特徴を用いるシステムは、複数の信号源１２と複数の受信機１４を備える。各受信機１４は信号源１２から受信される１またはそれ以上の信号ｓｋから成るであろう信号ｘｋを受信してもよい。加えて、受信された信号ｘｋは伝搬遅延と相対運動の影響によって変形していてもよい。
【００２６】
受信機１４の性能、および受信された信号ｘｋを処理して利用する能力は、狭帯域雑音からの干渉に起因して損なわれるであろう。この狭帯域雑音は、本発明の実施例の技術を用いて、識別および／または除去することができる。幾つかの実施例において、狭帯域雑音は受信機１４の制御の下で（例えば、信号処理デバイスおよび／またはソフトウェアを用いて）識別および／または除去される。例えば、以下に示される幾つかのあるいは全ての処理タスクは、受信機１４の制御の下で実施されてもよい。幾つかの実施例においては、狭帯域雑音は受信機１４と通信している１またはそれ以上の他のデバイスと連動する受信機１４の部分的な制御の下で識別および／または除去される。
【００２７】
例えば、図２を参照すると、本発明の幾つかの実施例によるシステム５０が図示されている。そのシステム５０においては、受信機１４はサーバ６０と通信ネットワーク７０を経由して通信している。本発明の幾つかの実施例によると、狭帯域雑音は受信機１４とサーバ６０の双方の制御の下で識別および／または除去されてもよい。例えば、以下に記述する幾つかのあるいは全ての処理タスクは、サーバ６０によって実施されてもよい。
【００２８】
通信ネットワーク７０は１またはそれ以上の受信機１４と、１またはそれ以上のサーバ６０とを含む、複数のデバイス間の通信を可能とする。１つの例示する実施例において、受信機１４はＧＰＳ信号を受信する能力とネットワーク７０を経由してデータを送信および受信する能力を備えるＧＰＳ受信機であり、サーバ６０は例えばストリングネットワークファイルなどのネットワーク機能を実現するネットワークサーバである。サーバ６０はディファレンシャルＧＰＳサーバであってもよい。
【００２９】
ここに用いているように、通信ネットワーク７０は複数の異なる種類およびモードの通信のうちどのようなものを用いてもよく、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ；Local Area Network）、都市規模エリアネットワーク（ＭＡＮ；Metropolitan Area Network）、広域ネットワーク（ＷＡＮ；Wide Area Network）、専用ネットワーク、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ；Public Switched Telephone Network）、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ；Wireless Application Protocol）ネットワーク、無線ネットワーク、ケーブルテレビネットワーク、あるいはインターネット、イントラネット、あるいはエクストラネットなどのインターネットプロトコル（ＩＰ；Internet Protocol）ネットワークであってもよい。その上、ここに用いているように、通信には有線あるいは無線技術によって利用可能となるものが含まれる。１つの例示する実施例においては、通信ネットワーク７０はインターネットであり、サーバ６０はインターネットを経由してアクセス可能なネットワークサーバである。
【００３０】
ここで図３を参照すると、受信機１４のより詳細なブロック図が図示されている。図示されているように、受信機１４はそれぞれがバス３２を経由してお互いに通信可能であるアンテナ１６、受信機デバイス１８、処理装置２０、信号処理装置２２、メモリ２４、タイミング２６、入出力装置２８、および通信デバイス３０を備える。受信機１４がＧＰＳ受信機である実施例において、アンテナ１６はＧＰＳ信号からの無線周波数（ＲＦ；radio frequency）ＧＰＳ信号を受信し、受信されるＲＦ信号を処理するように構成されたＧＰＳ受信機デバイスである受信機デバイス１８へ前記信号を転送するように構成されたアンテナである。ここに用いているように、アンテナ１６は、例えば固定式アンテナ、適応アンテナ、あるいは位相配列アンテナのような複数の個々のアンテナから成る複合型アンテナ、を含むアンテナの複数の異なる種類および組み合わせのうち、どのようなものであってもよい。通信デバイス３０は、例えばサーバのような他のデバイスとの遠隔通信を可能とする複数の通信デバイスのうち、どのようなものであってもよい。
【００３１】
受信機１４の構成要素は、当該技術分野で既に知られているように、構成され選択されていてもよい。さらに、当該技術分野の技量を有する者は、受信機１４の他の構成もまた、本発明の実施例に関連して使用されてもよいことが分かるであろう。
【００３２】
ここで図４を参照すると、信号における雑音を識別するプロセス２００を図示するフロー図が示されている。図４のフローチャート（あるいはここに提起される他のフローチャート）の要素の個々の並び順は、工程の順序が固定されていることを意味するわけではない。本発明の実施例は、実施可能などのような順序でも実施されうる。プロセス２００は２０２で開始して、信号は受信機１４で受信される。幾つかの実施例において、前記信号は位置特定信号である。例えば、前記信号はＧＰＳ周波数帯の範囲内をサンプリングするＧＰＳ受信機によって受信されてもよい。本発明の実施例の特徴を説明するために、前記信号はデジタル化され、データサンプリングされた位置特定信号ｘｋである。ここでｋ＝１、・・・、Ｎであり、Ｎは受信された信号のサンプル数である、
【００３３】
（前処理）
処理は２０４に継続して、２０４では２０２で受信された信号ｘｋは前処理をされて、前処理された信号ｙｋが生成される。２０４での前処理の性質は、例えば受信される前記信号およびその信号が使用されるアプリケーションの性質に依存してもよい。例えば、２０４で実施される前処理は、信号ｘｋの搬送周波数を変更するための、デシメーション、量子化、ダウンサンプリング、ローパスフィルタリング、バンドパスフィルタリング、および／またはミキシングを備えてもよい。例えば、最終的な前処理された信号は、以下に説明する式（１）の形式で表現されてもよい。
【００３４】
【数１】
2005514628.tif 000003
【００３５】
本開示の残りの部分では、本発明の実施例の特徴は、式（１）に示される形を備える前処理された信号について言及することによって説明されるであろう。当該技術分野の技量を有する者は、本発明の実施例の特徴は、異なる形を持つ信号からの雑音の識別および／または軽減に使用されてもよいことが、分かるであろう。さらに、当該技術分野の技量を有する者は、本発明の実施例の特徴は、前処理をされていない信号からの雑音の識別および／または軽減に使用されてもよいことが、分かるであろう。
【００３６】
式（１）に示すされているｒｋｉ（σｉ）は、ｉ番目の信号源からのリファレンス信号（フィルタをかけられていてもよいし、かけられていなくてもよい）を表現する既知の構造の信号である。例えば、本発明の特徴がＧＰＳ航行信号からの雑音の識別および／または除去に用いられている実施例において、ｒｋｉ（σｉ）はｉ番目のＧＰＳ衛星から受信されるリファレンス信号を表現する。さらにその上、αｉは受信機１４で通常は未知である振幅パラメータであり、ｉ番目の信号源からのリファレンス信号に関連している。
【００３７】
式（１）に示されているσｉは、未知のパラメータであり、リファレンス信号ｒｋｉの時間のシフトを表現している。ＧＰＳ航行信号から雑音を識別および／または除去するために使用される実施例においては、シフトσｉはＧＰＳ擬似距離と密接に関連している。
【００３８】
式（１）に示されているｆＩＦは、既知の中間周波数（intermediate frequency）であり、受信された信号ｘｋの既知の搬送波周波数と、受信機１４によって利用されている周波数ミキシングの量を反映している。幾つかの実施例において、例えば、前処理された信号ｙｋはベースバンドへ移動する。そのような実施例において、中間周波数はゼロに等しい。
【００３９】
式（１）に示されているｆｉは、（例えば、ＧＰＳシステムにおいて一般的に生じるドップラーシフトといった）周波数シフトであり、仮想的に静止した受信機に対するｉ番目の信号源の既知の移動によって引き起こされる。例えば、そのような仮想的な受信機は、地表にある既知の概算位置に存在する。
【００４０】
式（１）に示されているｆ０ｉは、付加的な周波数シフトであり、例えば受信機１４の未知の運動や、受信機１４のクロックドリフトや、あるいは既知の概算位置からの受信機１４の移動によって引き起こされる。通常のＧＰＳシステムでは、周波数シフトｆｉおよびｆ０ｉは前処理された信号ｙｋの帯域幅にくらべて小さい。例えば、通常のＧＰＳアプリケーションでは、前処理された信号ｙｋの帯域幅はメガヘルツ範囲であり、一方で周波数シフトｆｉおよびｆ０ｉは数キロヘルツのオーダーである。通常は、これらの周波数シフトは幾らかの正確さで知ることができると仮定することができる。例えば、ＧＰＳの状況下では、周波数シフトｆｉは受信機１４の概算位置と時間を識別するための情報とともにＧＰＳ衛星群のエフェメリス情報を含むデータ支援から特定することができる。
【００４１】
式（１）に示されているφｉは、未知の位相シフトを表現し、ｗｋは広帯域雑音を表現する。通常は、この広帯域雑音はバンドパスフィルタをかけられた白色雑音としてモデル化される。最後に、式（１）における変数ｎｋは狭帯域雑音、すなわち、その強度が狭い周波数帯に集中している雑音を表現する。
【００４２】
（狭帯域雑音の周波数の推定）
一度受信された信号ｘｋが前処理されて、前処理された信号ｙｋが生成されると、処理は２０６に継続して、ブロック長さＬが選択され、１またはそれ以上の長さＬのデータブロックが、前処理された信号ｙｋから選択される。Ｌの大きさは、例えば計算および処理の要求と正確さとのバランスをとる必要性といった検討に基づいて選択されてもよい。例えば、より長いブロック長さは、処理上のより大きな要求を突きつけるであろうし（特に受信機１４が携帯用で、バッテリーで駆動するデバイスの場合に、上記は望ましくないものであろう）、さらにより正確な狭帯域雑音の識別をもたらすであろう。一般に、前処理された信号の全体の継続時間を通じて、雑音は十分に定常的であると仮定される。例えば、ＧＰＳ航行信号が４ＭＨｚでサンプリングされるＧＰＳ環境において、出願人は６５，５３６のブロック長さ（すなわち１６ミリ秒）が、適度な正確さを提供しつつ、計算に係る要求を最小化する要望をトレードオフするのに、都合のよい数値であることを見出した。当該技術分野の技量を有する者は、個々のデバイスおよびアプリケーションに基づいて、他のブロック長さが選択されてもよいことが、分かるであろう。
【００４３】
１またはそれ以上の長さＬのデータブロックは、前処理された信号ｙｋから選択される。幾つかの実施例において、単一の長さＬのデータブロックが、前処理された信号から選択される。幾つかの実施例において、いくつかの連続する長さＬのブロックが、前処理された信号から選択される。幾つかの実施例において、前処理された信号ｙｋの継続時間を通じて散らばっている、いくつかのとびとびの長さＬのブロックが選択される。
【００４４】
処理は２０８に継続し、２０６で選択されたブロックそれぞれについて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast Fourier transform）が計算される。幾つかの実施例において、２０８で計算されるＦＦＴは、選択された長さＬのデータブロックそれぞれのベースバンドについてのＦＦＴである。それぞれのデータブロックのベースバンド値（ｌ番目のブロックに対し、ｙａｌ＋１，．．．ｙａｌ＋Ｌ）は以下の形である。
【００４５】
【数２】
2005514628.tif 000004
【００４６】
幾つかの実施例による２０８での処理は、以下の形で示されるＦＦＴの係数Ｈｌ（ｆ）のセットをもたらす。
【００４７】
【数３】
2005514628.tif 000005
【００４８】
これらのＦＦＴ係数はＬ個の異なる周波数ｆに対して算出される。その周波数ｆは、１／Ｌの整数倍、すなわち周波数１／Ｌ，２／Ｌ，・・・Ｌ／Ｌである。他の実施例においては、基本周波数１／ＬのＬ個の連続する整数倍である他のセットが使用されてもよい。
【００４９】
処理は２１０に継続し、各ブロックから取得されたＦＦＴ係数Ｈｌ（ｆ）が処理されて数値Ｇ（ｆ）が生成される。幾つかの実施例において、ＦＦＴ係数Ｈｌ（ｆ）は各周波数におけるＦＦＴ係数のそれぞれの自乗された大きさを結合することによって結合される。例えば、Ｇ（ｆ）は以下の形で示されてもよい。
【００５０】
【数４】
2005514628.tif 000006
【００５１】
幾つかの実施例において、ＦＦＴ係数は各周波数のＦＦＴ係数それぞれの大きさの絶対値を結合することによって結合される。例えば、Ｇ（ｆ）は以下の形で示されてもよい。
【００５２】
【数５】
2005514628.tif 000007
【００５３】
処理は２１２へ継続し、望ましくない周波数が識別される。ここで用いている「望ましくない」周波数は、狭帯域雑音によって損なわれた周波数であってもよい。一般に、狭帯域雑音によって「損なわれた」周波数とは、その周波数において狭帯域雑音がかなりの強度を備える疑いがあるものである。幾つかの実施例において、２１２での処理はＧ（ｆ）が特定のしきい値ｔを超えるセット｛１／Ｌ，２／Ｌ・・・Ｌ／Ｌ｝の全ての周波数を含むセットＦを選択する工程を備える。前記しきい値は周波数が消去された場合に失われるであろう信号強度の量と、周波数が消去されない場合に残留するであろう狭帯域雑音の量とをバランスするようにセットされてもよい。例えば、ＧＰＳ環境において、８０にＧ（ｆ）の中央値を掛けたしきい値は、失われる信号強度と残留している狭帯域雑音との適当なバランスに合致するとみられる。幾つかの実施例において、上記したＧ（ｆ）の中央値は陽に算出する必要はないであろう。白色雑音の適切なモデルから、幾つかの実装において、全てのデータを見なくてもどれが中央値がであるべきかを近似的に解くことが可能である。当該技術分野の技量を有する者は、失われる信号の強度と残留する雑音との異なるバランスを得るために、他のしきい値が選択されてもよいことが分かるであろう。幾つかの実施例において、少なくとも部分的に、信号の長さに基づいて前記しきい値が選択される。
【００５４】
幾つかの実施例において、しきい値の選択は検出したい位置特定信号の信号強度がいかに低いかの機能である。これは相関のピークを引き起こす狭帯域雑音は、真の相関のピークと混同されないからである。位置特定アルゴリズムはその実行時間の間の異なる時刻において異なる信号強度を捜すであろうから（例えば、位置特定アルゴリズムは、まず捕捉された信号の最初の部分を見ることによって、より強い信号を捜し、次に処理されるデータの継続時間を増加させて、より弱い信号を探すことに進んでもよい）、幾つかの実施例においては、アルゴリズムの異なる部分において用いられるしきい値を変更可能とすることは、有益であるか、それどころか必須である。幸いにも、本発明の幾つかの実施例に従って、この事はシステムにそのしきい値が何であるかに基づいて何度も狭帯域雑音を識別する全ての作業を行うことを要求しない。むしろ、係数と周波数のペア（Ｇ（ｆ）、ｆ）はＧ（ｆ）のオーダーを低減しながら保存リストに保存されてもよい。そして、新しいしきい値が使用されるといつでも、リストの適切な初期セグメントが使用されてもよい。
【００５５】
本発明の幾つかの実施例では、プロセス２００の幾つかあるいは全ての工程は、受信機１４によって実施される。本発明の幾つかの実施例では、プロセス２００の幾つかあるいは全ての工程は、サーバ６０によって実施される。本発明の幾つかの実施例では、プロセス２００の幾つかの工程は、受信機１４によって実施され、一方で他の工程はサーバ６０によって実施される。本発明の幾つかの実施例では、プロセス２００の幾つかあるいは全ての工程は、例えば１またはそれ以上のＡＳＩＣ、デジタル信号処理装置、またはそれに類するものといった、特別に適合するように構成されるハードウェアを用いて実施されてもよい。本発明の幾つかの実施例では、プロセス２００の幾つかあるいは全ての工程は、ソフトウェア技術を用いて実施されてもよい。その結果、計算をする上での効果的な技術を用いて、望ましくない周波数が識別される。
【００５６】
雑音が全ての長さを通じて十分に定常的であるとは見なされない場合、Ｌのブロックは定常性が破壊されたと思われる時間の量によって間隔をあけられるべきである。この時間は、速度の推定値（例えば、受信機が歩行者によって携行されている場合、その受信機は干渉するコンピュータから遠くへまたは近くに移動することができるなど）、既知のハードウェア特性などに依存してもよい。幾つかの実施例において、時間を通した周波数の移動を捕捉するために、厳密に同一な計算が繰返されてもよい。大きな変化が検出される場合、処理はそれに順応して、既に選ばれて間違いのないことが確認された２つの間で他の１つのＬのブロックを選択する工程を備えることができる。同様に、ほとんど何の変化も検出されない場合、例えば、間隔を２倍に増加または減少させ、（例えば）１秒の間隔で始めることによって、次のＬのブロックがさらに間隔を置かれてもよい。
【００５７】
（受信された信号からの望ましくない周波数の除去）
ここで図５を参照すると、信号から望ましくない周波数を除去するプロセス３００を説明するフローチャートが図示されている。幾つかの実施例において、プロセス３００は例えばＧＰＳ航行信号のような位置特定信号において狭帯域雑音によって損なわれた周波数を除去するために実施される。
【００５８】
処理は３０２で開始し、信号が受信機１４によって受信される。幾つかの実施例において、前記信号は位置特定信号（例えば図４に関連して上述した信号ｘｋ）である。３０２の処理は、前記信号を前処理して、前処理された信号（例えば図４に関連して上述した信号ｙｋ）を生成する工程を備えていてもよい。ここでもまた、３０２で実施される前処理の性質は例えば受信された信号およびその信号が使用されるアプリケーションの性質に依存してもよい。幾つかの実施例においては、前処理は不要であってもよい。その代わりに、処理はサンプリングされた信号ｘｋを用いて継続してもよい。プロセス３００を説明するために、前処理された信号ｙｋの使用を仮定する。
【００５９】
処理は３０４へ継続し、前処理された信号ｙｋにおける望ましくない周波数が識別される。幾つかの実施例において、３０４での処理は図４に関連して上述した処理を備えている。幾つかの実施例において、３０４での処理は前処理された信号における望ましくない周波数（例えば、望ましくない狭帯域雑音の量を含むこれらの周波数）を識別する他の技術を利用する。
【００６０】
例えば、前記デバイスは以前の処理実行から、望ましくない周波数についての自身の経験をこのデバイスに報告する他の近接するデバイスから、またはサンプリングデータの他のセグメントにおいてなされた識別から持ち越された望ましくない周波数から、幾つかの望ましくない周波数を思い出すことができる。
【００６１】
幾つかの実施例（例えば、図４に関連して上述したような識別技術が使用されている）において、３０４での前処理は狭帯域雑音が十分な強度を持つと疑われる周波数のセットＦの識別をもたらす。セットＦの周波数は基本周波数１／Ｌ（ここでＬは図４に関連して上述したように、選択されたブロック長さである）の整数倍であるか、１／Ｌの整数倍と望ましくないと考えられる任意の周波数の結合である。
【００６２】
処理は３０６へ進み、前処理された信号ｙｋはある長さＭのブロックに分割される。幾つかの実施例において、ブロック長さＭは（例えば図４に関連して上述したように）望ましくない周波数の識別に使用されたブロック長さＬに等しくなるように選択される。幾つかの実施例において、ブロック長さＭはブロック長さＬとは異なるように選択される。ブロック長さＭの選択は幾つかの検討事項に基づいてなされる。例えば、その長さが長い場合、計算上の要求はより大きい。その長さが短い場合は、得られる周波数の分解能は限られる。ＧＰＳ環境においては、ＧＰＳ航行信号が４メガヘルツでサンプリングされる。そのような環境において、ブロック長さＭは約１，０２４（すなわち、約０．２５ミリ秒の継続時間のブロック）と同程度に小さくすることができることを、本出願人は見出した。当該技術分野の技量を有する者は、例えば個々のシステムの長い信号ブロックを処理する性能と、望ましい周波数分解能に基づいて、他のブロック長さを使用してもよいことが分かるだろう。個々の長さの信号ブロックのＦＦＴが既に利用可能である幾つかの実施例においては、利用可能なＦＦＴ計算を再利用することができるようにブロック長さＭを選択することが望ましいであろう。
【００６３】
（除去されるべき周波数の特定）
処理は３０８へ継続して、除去されるべき周波数が識別される。幾つかの実施例によれば、３０８での処理は１／Ｍの整数倍の周波数のセットＦを構築する工程を備えている。その周波数は３０２で生成された前処理された信号から除去されるべきである。幾つかの実施例において、プロセス３００の最後の工程はブロック長さＭを持つデータブロックのＦＦＴの作成を含み、それゆえ、その周波数は１／Ｍの整数倍として処理される。しかしながら、３０４での処理は１／Ｌの整数倍である前処理された信号における望ましくない周波数のセットＦを識別している。本発明の幾つかの実施例によれば、前処理された信号における望ましくない周波数のセットＦの構成要素は、１／Ｍの整数倍である新たな周波数によって近似される。
【００６４】
幾つかの実施例において、３０８での処理は望ましくない周波数のセットにおける各周波数についての、最も近い１／Ｍの整数倍の選択によるセットＦの構築を備えている。これらの周波数は除去されるべき周波数のセットとして指定される。例えば、幾つかの実施例において、この除去されるべき周波数のセットは、以下となるようにそれぞれのｆ∈Ｆ，ｉについて探すことによって選択される。セットＦには周波数ｉ／Ｍ、（ｉ＋１）／Ｍが含まれる。
【００６５】
【数６】
2005514628.tif 000008
【００６６】
幾つかの実施例において、３０８での処理は除去されるべき周波数のより大きなセットを選択する工程を備える。例えば、１つの実施例においては、３０８での処理は望ましくない周波数のセットＦ内の近接する周波数を選択する工程を備える。例えば、望ましい周波数の近接部分の幅に関する整数のパラメータωが選択される。望ましくない周波数のセットの中の周波数からω／Ｍの範囲内にある全ての１／Ｍの整数倍から構成されるように、除去されるべき周波数のセット（Ｆ′）が選択される。
【００６７】
幾つかの実施例においては、３０８での処理は整数パラメータを適切な手法で、例えば狭帯域雑音強度の関数として、選択する工程を備える。例えば、大きな量の狭帯域強度を備えるセットＦの周波数に対しては、大きなパラメータωが選択される。小さな量の狭帯域強度を備えるセットＦの周波数に対しては、小さなパラメータωが選択される。出願人らはこの手法が周波数の解像度を１／Ｌから１／Ｍへ変更する場合に近接する周波数へ「波及」する狭帯域雑音の除去を可能にすると確信している。この「波及」効果の大きさはｓｉｎｃ関数を用いてモデル化される。ここでｓｉｎｃ（ｔ）＝ｓｉｎ  ｔ／ｔである。
【００６８】
幾つかのｓｉｎｃを基準とする実施例では、３０８での処理は１／Ｍの整数倍である周波数ｆ′それぞれに対して係数Ψ（ｆ′）を算出する工程を備える。その係数は式（７）を用いて算出される。
【００６９】
【数７】
2005514628.tif 000009
【００７０】
係数を算出した後、係数Ψ（ｆ′）がある特定のしきい値ｔ′を超える１／Ｍの全ての整数倍を含むように、セットＦ′が設定される。例えば、しきい値ｔ′は狭帯域雑音の識別に用いるために選択されたしきい値（図４のステップ２１２参照）と同一、あるいは近くなるように選択され得る。
【００７１】
さらにその上、上記の和は正確に計算される必要はない。ｓｉｎｃの２乗は減少関数であり、ｆ′から遠く離れた周波数はごく僅かしか和に寄与しないだろうから、多くの場合ｆ′に近接する周波数のみを用いて近似することができる。この事はＦの中に多くの周波数が存在する場合に特に有益である。近接部分の大きさは予め選択されてもよいし、実現されるＧ（ｆ）の数値分布に基づいて順応的に選択されてもよい。
【００７２】
３０８でのｓｉｎｃを基準とするさらなる実施例において、係数Ψ（ｆ′）の計算に用いられる式は式（８）で置き換えられる。
【００７３】
【数８】
2005514628.tif 000010
【００７４】
（例えば、アイテム３０８に関連して技術や、その他の当該技術分野で知られている技術などの、種々の技術のうちのいずれかを用いて）ひとたび除去されるべき周波数のセットが識別されると、処理は３１０へ続き、各ブロックのＦＦＴが計算され、除去されるべき周波数に対応するＦＦＴ係数は消去されるか、さもなければ前処理された信号から除去される。長さＭのブロックそれぞれに対する幾つかの実施例において、ＦＦＴ係数は１／Ｍの整数倍である周波数ｆについて算出される。例えば、当該技術分野の技量を有する者は、式（９）のような式を用いて、これらの係数を特定してもよいことが分かるであろう。幾つかの異なる計算を、各数値を計算するために利用してもよい。
【００７５】
【数９】
2005514628.tif 000011
【００７６】
除去されるべき周波数のセットの全ての周波数に対して、対応するＦＦＴ係数はゼロに設定される。除去されるべき周波数のセットの外側にある周波数のＦＦＴ係数は修正されない。最終的なＦＦＴ係数は修正信号ｚｋに対応する（ここでｚｋは上記で識別された周波数成分が除去され、おそらくはそれらとともに狭帯域雑音のほとんどが信号から取り除かれていることを除いて、前処理された信号ｙｋに関連している）。この修正信号は受信機１４による通常の処理に使用することができる。幾つかの実施例において、受信機１４は修正信号のＦＦＴ係数を直接使用してもよい。幾つかの実施例において、例えばアプリケーションが時間領域におけるデータを利用する場合、逆ＦＦＴを使用して、修正信号ｚｋの時間領域での表現を構成してもよい。いずれのイベントにおいても、結果として望ましくない周波数が除去されている信号の使用に相当する。雑音が十分に定常的でない場合、望ましくない周波数は結合された除去のために全て結合されてもよいし、あるいはその除去は局所的な定常特性に従って異なるブロックで異なる周波数を用いて進めることもできる。ブロックにおいて除去される雑音エネルギーの量が大幅に異なる場合、平均的な雑音エネルギーはサンプルを通じて一定ではないであろうけれども、それに応じてそれらを調整できるように、これを検出のしきい値の計算に送ることが必要である。
【００７７】
幾つかの実施例において、プロセス３００の１またはそれ以上の工程の処理は、受信機１４で実施される。幾つかの実施例において、プロセス３００の１またはそれ以上の工程は、サーバ６０で実施される。幾つかの実施例において、プロセス３００の１またはそれ以上の工程の処理は、１またはそれ以上の受信機１４とサーバ６０によって実施されてもよい。
【００７８】
（リファレンス信号における周波数の除去）
ここで図３を参照すると、リファレンス信号から望ましくない周波数を除去するプロセス４００を図示するフローチャートが示されている。本発明の幾つかの実施例によると、受信機１４によって受信された信号は、１またはそれ以上のリファレンス信号と相関をとられることを意図される。例えばＧＰＳ環境において、ＧＰＳ信号はリファレンス信号と相関をとられる。幾つかの他の位置特定システムは、受信された信号ｘｋ（あるいは前処理された受信信号ｙｋ）と、リファレンス信号ｒｋｉが周波数変調されたものの様々な時間シフトとの相関をとる工程を含んでいる。この相関計算は時間領域において実行されてもよく、そのような場合、それはコンボリューション計算を意味する。あるいは周波数領域においてｙｋとリファレンス信号ｒｋｉのフーリエ変換を掛け合わせることによって実行されてもよい。Ｉが特定の周波数の除去（あるいはノッチ）に対応する線形の時不変フィルタの場合、および＊がコンボリューションを意味する場合、当該技術分野の技量を有する者は（Ｉｙ）＊ｒｉ＝ｙ＊（Ｉｒｉ）であることを理解する。すなわち、特定の周波数を除去することの望ましい効果は、これらの周波数を前処理された信号ｙｋから取り除くことによっても成し遂げられるし、これらの周波数をリファレンス信号ｒｋｉから取り除くことによっても成し遂げられる。
【００７９】
幾つかの実施例においては、リファレンス信号は周期的構造を備える。そのような場合、単にリファレンス信号の１周期において操作を行うことによって狭帯域雑音の軽減を得ることができる。当該技術分野の技量を有する者は、前処理された信号の全体から狭帯域雑音の除去を要する他の手法に比べて、このことは計算量を著しく抑える可能性があることが分かる。
【００８０】
リファレンス信号から狭帯域雑音を除去することによって、狭帯域雑音の影響を軽減する本発明の１つの実施例は、図６を参照することによって説明されるであろう。処理は４０２で開始し、信号が受信され、前処理される。４０２での処理は図５の３０２での処理と同様である。受信され前処理される信号がＧＰＳ信号である１つの実施例においては、リファレンス信号も受信される。リファレンス信号は以下の形式を備える。
【００８１】
【数１０】
2005514628.tif 000012
【００８２】
リファレンス信号の構成要素は、周期的なリファレンスシーケンスであるｐｋｉと、セット｛−１，１｝の中の数値をとり、周期的なリファレンス信号ｐｋｉの各周期の間は一定である、変調バイナリシーケンスであるｖｋｉを含む。とりわけ、ＧＰＳ環境においては、周期的なリファレンス信号は１ミリ秒の周期を持つ周期的な擬似雑音（ＰＲＮ）シーケンスである。変調バイナリシーケンスｖｋｉは２０ミリ秒間隔でのみ変化することが可能な航行情報シーケンスである。出願人らはＰＲＮ信号から狭帯域雑音についてフィルタをかけることが望ましい結果をもたらすことを発見した。とりわけ、出願人らは以下の近似式がおおよそ有効であることを発見した。ここで、Ｉは特定の周波数の除去に対応するフィルタである。
【００８３】
【数１１】
2005514628.tif 000013
【００８４】
さらに、リファレンスシーケンスｐｋｉは周期的であるから、軽減された信号Ｉｐｋｉはリファレンスシーケンスの信号周期を処理することによって特定することができる。結果として、より少ない計算資源を用いて望ましくない周波数を除去することが可能となる。
【００８５】
一度４０２で信号が受信され前処理されると、処理は４０４へ続き、望ましくない周波数が識別される。幾つかの実施例において、４０４での処理は図４に関連して既に説明され議論された技術（例えば、それぞれが信号データブロックの選択された長さＬによって特定される基本周波数１／Ｌの整数倍である、望ましくない周波数のセットＦが識別される３０８での処理）を利用する。一度望ましくない周波数のセットが識別されると、処理は４０６へ続き、信号源ｉのそれぞれについて、リファレンスシーケンスの１周期から、望ましくない周波数が識別され除去される。リファレンス信号から望ましくない周波数を識別して除去することによって、要求される処理は低減し、位置特定信号を処理するアルゴリズムにおける効果的な雑音の軽減が可能となる。
【００８６】
（リファレンス信号から周波数を除去する具体的な方法）
望ましくない周波数をリファレンス信号から識別して除去する技術の１つの実施例についてのより詳細については、図７のプロセス５００を参照することによって、詳細に説明されるであろう。プロセス５００はリファレンス信号のそれぞれについて繰返されてもよい。プロセス５００は５０２で開始し、（例えば、図４から６に関連して上述したように）１またはそれ以上の信号が受信され前処理される。
【００８７】
処理は５０４へ続き、前処理された信号における望ましくない周波数が識別される。この処理は望ましくない周波数のセットＦを識別するために、図４から６に関連して上述されたように実施されてもよい。処理は５０６へ続き、ブロック長さが選択される。図７において図示される実施例において、ブロック長さはリファレンス信号ｐｋｉの単一周期におけるサンプル数と同一に選択される。すなわち、Ｍは１つのそのような周期におけるサンプル数である。幾つかの実施例において、Ｍはその周期の分数であってもよい。
【００８８】
処理は５０８へ続き、除去されるべき周波数が識別される（すなわち、１／Ｍの整数倍であり、Ｍの長さのリファレンスシーケンスｐｋｉから除去されるべき、これらの周波数を含む周波数のセットＦ′ｉが特定される）。５０８での処理は幾つかの異なる方法によって実施されてもよい。例えば、受信された信号において狭帯域雑音によって損なわれたものと識別された全ての周波数について、例えばドップラーシフトや、幾つかの実施例におけるドップラーシフトの不確定性のように、既知の周波数シフトを考慮しながら、リファレンス信号において対応する周波数が特定されなければならない。幾つかの場合、多くの異なるドップラーシフトに関して、同一のリファレンス信号が使用されてもよい。周波数の不確定性が、より多くの扱いやすい仮定される不確定性の部分に分割される場合に、この事は生じ得る。位置特定アルゴリズムの所定の実施において、異なるドップラーシフトおよび不確定性が生起し得る他の１つの状況は、不確定性は始め大きく、信号が取得されるにつれて小さくなる場合である。この事が生じると、不確定性は一般により小さくなるだけではなく、ドップラーシフトに対するノミナル値もまたより正確な値に変化するであろう。ＧＰＳ実施例においては、５０４での処理は受信された信号のベースバンドのもの（式（１２））が望ましくない雑音を備える、周波数のセットＦを識別する。
【００８９】
【数１２】
2005514628.tif 000014
【００９０】
このベースバンド信号は、リファレンス信号との相関をとる前に、既知のドップラーシフトｆｉに等しい量によって、周波数シフトされる。この周波数シフトは望ましくない周波数ｆ∈Ｆを、近傍の望ましくない周波数ｆ−ｆｉに、移動させる効果を備える。結果として、５０８での処理はシフトされた周波数のセットＦｉを構築する工程を備える。シフトされた望ましくない周波数Ｆｉのセットの構成要素は、必ずしも１／Ｍの整数倍ではないため、近似的なセットＦ′ｉを形成することによって修正されるであろう。本発明の１つの実施例においては、近似的なセットＦ′ｉが、そのセットをＦｉの要素から１／Ｍの範囲内にある全ての１／Ｍの整数倍のセットとすることによって、形成される。この周波数のセットは、リファレンス信号ｐｋｉから除去されるべき周波数のセットである。
【００９１】
５０８での処理は他の方法によっても好適に実施されるであろう。例えば、図５に関連して上述された方法（例えば、図５の処理のステップ３０８で上述されたｓｉｎｃに基づく方法）と代わりのものとが使用されてもよい。ここに説明する方法は、受信された信号における（例えば、ｆ０ｉとして記述された）未知の周波数シフトを無視する。そのような未知の周波数シフトを扱う標準的な方法は、ｆ０ｉについて幾つかの数値を仮定する工程と、どのようなコンボリューションあるいは相関の計算を実施するより前に、仮定された数値に等しい量によって受信された信号を周波数シフトする工程とを備える。幾つかの実施例において、出願人らは、ｆ０ｉが周波数解像度１／Ｍに対して小さい限りは、狭帯域雑音の軽減においてｆ０ｉの項は無視してもよいと考える。例えば、ＧＰＳとの関連においては、１ミリ秒のＰＲＮシーケンスを持って、変調された周波数の残余の不確定性は通常は約５００ヘルツまたはそれ以下のオーダーである一方で、周波数解像度１／Ｍは１キロヘルツに相当する。
【００９２】
処理は５１０に続き、リファレンスシーケンスの各ブロックのＦＦＴが算出され、除去されるべき周波数に対応するＦＦＴ係数が消去される。周波数の除去あるいは消去は、５０８で識別される周波数のそれぞれに対して何回起こってもよい。リファレンスシーケンスｐｋｉの長さＭの周期のＦＦＴの計算は、結果として１／Ｍの整数倍である周波数に対するＦＦＴ係数Ｐｉ（ｆ）の生成をもたらす。幾つかの実施例によれば、５１０での処理は５０４で識別された望ましくない周波数のセットにおける全ての周波数に対して、ＦＦＴ係数Ｐｉ（ｆ）をゼロにセットすることによって、Ｐｉ（ｆ）を変調する工程を備える。望ましくない周波数のセットに含まれない周波数に対応しているそれらの周波数は、変更されないまま残される。
【００９３】
ＦＦＴ係数の消去は、当該技術分野の技量を有する者が容易に分かるように、リファレンス信号の繰り込みを要する。リファレンス信号の繰り込みを行うよりも、相関が比較されるしきい値に倍率をかける方が計算を行う上で効率的であろう。
【００９４】
幾つかの実施例によれば、処理は５１２に続いて、５１０によって変調されたＦＦＴ係数に（すなわち、除去されるべき、あるいは消去されるべき周波数に対応する係数を用いて）逆ＦＦＴが実施され、５０８で識別された周波数が除去されている修正されたリファレンスシーケンスｐｈｋｉが生成される。この修正されたリファレンスシーケンスは、位置特定信号に関連して当該技術分野において知られているリファレンス信号として使用されてもよい。本発明の実施例は、位置特定信号の処理における、狭帯域雑音の軽減を可能にする。
【００９５】
雑音が十分に定常的でない場合、前項と同一のアルゴリズムへの変更も受入れられる。本発明は、説明する目的のみのために、幾つかの実施例について記述された。本発明の実施例は、方法、装置、システム、コンピュータプログラムコードおよび他の手段を用いて実装され得る。当該技術分野の技量を有する者は、この記述から、本発明は記述された実施例に限定されないが、添付の特許請求の範囲の精神と範囲のみによって限定される変形、変更を用いて実現され得ることが分かるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
（図面の簡単な説明）
【図１】図１は本発明のある１つの実施例に係るシステムのブロック図の概要である。
【図２】図２は本発明のある１つの実施例に係るシステムのブロック図の概要である。
【図３】図３は本発明のある１つの実施例に係る受信機のブロック図である。
【図４】図４は本発明の幾つかの実施例に係る雑音の識別方法のフローチャートである。
【図５】図５は本発明の幾つかの実施例に係る雑音の軽減方法のフローチャートである。
【図６】図６は本発明の幾つかの実施例に係るさらなる雑音の軽減方法のフローチャートである。
【図７】図７は本発明の幾つかの実施例に係るさらなる雑音の軽減方法のフローチャートである。
【図１】
2005514628.tif 000015
【図２】
2005514628.tif 000016
【図３】
2005514628.tif 000017
【図４】
2005514628.tif 000018
【図５】
2005514628.tif 000019
【図６】
2005514628.tif 000020
【図７】
2005514628.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成16年9月9日(2004.9.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置特定システムの受信された信号から狭帯域雑音を除去する方法であって、
前記受信された信号はその中に組み込まれたリファレンス信号を備え、
前記受信された信号の部分を選択する工程と、
前記狭帯域雑音信号によって前記受信された信号に寄与されたエネルギーを用いて雑音の周波数のセットを識別するように、前記受信された信号の前記選択された部分を使用する工程と、
修正されたリファレンス信号を作成するように、前記雑音の周波数によって寄与された前記エネルギーを漸減することによって前記リファレンス信号のコピーを修正する工程と、
位置を特定するように、前記修正されたリファレンス信号と前記受信された信号を使用する工程と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記修正する工程は、１またはそれ以上の前記雑音の周波数で前記リファレンス信号のフーリエ変換の係数を修正することによって、周波数領域において実施されることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記フーリエ変換は高速フーリエ変換（ＦＦＴ；fast fourier transform）アルゴリズムを用いて計算されることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項４】
前記修正されたリファレンス信号を生成するように、逆フーリエ変換を実施する工程をさらに備えることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項５】
前記受信された信号と前記リファレンス信号はデジタル信号であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項６】
前記雑音の周波数のセットは、前記フーリエ変換の係数それぞれをしきい値と比較することによって識別されることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項７】
前記しきい値は前記フーリエ変換の前記係数の絶対値に関連することを特徴とする請求項６の方法。
【請求項８】
前記しきい値は前記フーリエ変換の前記係数の自乗和に関連することを特徴とする請求項６の方法。
【請求項９】
前記リファレンス信号は周期的な信号であり、
前記修正する工程は前記リファレンス信号の１周期に適用される
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１０】
前記受信された信号の前記部分はそれぞれ前記リファレンス信号の前記継続時間にくらべて異なる継続時間を備えることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１１】
前記リファレンス信号は、前記受信された信号の前記選択された部分のそれぞれの前記継続時間より短い周期を備える周期的な信号を備えることを特徴とする請求項１０の方法。
【請求項１２】
前記選択する工程の前に、前記受信された信号を前処理する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１３】
前記前処理する工程は、前記受信された信号をベースバンド信号へシフトする工程を備えることを特徴とする請求項１２の方法。
【請求項１４】
前記前処理する工程は、前記受信された信号を中間周波数へシフトする工程を備えることを特徴とする請求項１２の方法。
【請求項１５】
前記受信された信号の前記選択された部分のそれぞれは、前記受信された信号の全体の継続時間に対して継続時間が１／１０より短い
ことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１６】
前記リファレンス信号において漸減された前記雑音の周波数は、
第１の周波数、第２の周波数および第３の周波数を備え、
前記第１と前記第２の周波数の間の隔たりは、前記第２と前記第３の周波数の間の隔たりと実質的に同一であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１７】
前記受信された信号はＧＰＳ信号であることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１８】
前記受信された信号は、データネットワークを通じてサーバと通信する移動型のデバイスにおいて受信され、
前記サーバにおいて、１またはそれ以上の前記選択する工程、使用する工程および修正する工程が実施されることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項１９】
位置特定システムの信号を受信する移動型の受信機と、
データネットワークを通じて前記受信機と通信する信号処理装置と、
を備え、
前記信号処理装置は、請求項１から１８に列挙された方法のうち何れか１つを実施し、
前記受信された信号は、前記移動型の受信機によって、前記信号処理装置に提供される
ことを特徴とするシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
【数１】
2005514628.tif 000022
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
（リファレンス信号における周波数の除去）
ここで図６を参照すると、リファレンス信号から望ましくない周波数を除去するプロセス４００を図示するフローチャートが示されている。本発明の幾つかの実施例によると、受信機１４によって受信された信号は、１またはそれ以上のリファレンス信号と相関をとられることを意図される。例えばＧＰＳ環境において、ＧＰＳ信号はリファレンス信号と相関をとられる。幾つかの他の位置特定システムは、受信された信号ｘｋ（あるいは前処理された受信信号ｙｋ）と、リファレンス信号ｒｋｉが周波数変調されたものの様々な時間シフトとの相関をとる工程を含んでいる。この相関計算は時間領域において実行されてもよく、そのような場合、それはコンボリューション計算を意味する。あるいは周波数領域においてｙｋとリファレンス信号ｒｋｉのフーリエ変換を掛け合わせることによって実行されてもよい。Ｉが特定の周波数の除去（あるいはノッチ）に対応する線形の時不変フィルタの場合、および＊がコンボリューションを意味する場合、当該技術分野の技量を有する者は（Ｉｙ）＊ｒｉ＝ｙ＊（Ｉｒｉ）であることを理解する。すなわち、特定の周波数を除去することの望ましい効果は、これらの周波数を前処理された信号ｙｋから取り除くことによっても成し遂げられるし、これらの周波数をリファレンス信号ｒｋｉから取り除くことによっても成し遂げられる。
【国際調査報告】
2005514628.tif 000023
2005514628.tif 000024
2005514628.tif 000025