"信号を受信する工程と、関連する相関用リソースを有する相関エンジンを用いて、コード及び周波数探索空間全体に渡って複数の相関工程を実行して、複数の相関結果を生成する工程と、前記相関結果の中から、各候補がコードオフセットと周波数の対で構成される、少なくとも二つの候補を識別する工程と、前記少なくとも二つの候補を除く全ての候補を排除する工程と、前記少なくとも二つの候補の更なる相関を取る工程と、前記少なくとも二つの候補から、所望の信号を表す一つの候補を識別する工程と、を有する信号処理方法であって、前記少なくとも二つの候補の更なる相関を取る工程が、前記複数の相関工程を実行する工程よりも少ない相関用リソースを用いて実行される信号処理方法。前記相関結果の中から少なくとも二つの候補を識別する工程が、少なくともN個の候補を識別する工程で構成され、Nが、10よりも大きい数であり、前記少なくとも二つの候補の更なる相関を取る工程が、前記少なくともN個の候補の更なる相関を取る工程で構成される請求項1に記載の方法。前記少なくともN個の候補から、Nより小さい数の中間的な候補を識別して、これらのNより少ない中間的な候補の更なる相関を取る工程を更に有する請求項2に記載の方法。前記数Nが、少なくとも100である請求項3に記載の方法。前記少なくとも二つの候補を識別する工程が、その候補が所望の信号を表す所定の統計的確率の近似値である閾値に対して、前記少なくとも二つの候補を比較する工程で構成される請求項2に記載の方法。前記所望の信号の電力レベルが、-145dBmW以下である請求項5に記載の方法。第一の信号を受信する工程と、事前検出ステージを実行する工程と、第二の信号を処理するために、前記事前検出ステージで使用されている前記相関用リソースの一部を解放する工程と、前記第一の信号に対して、少なくとも一つの抽出ステージを実行する工程と、を有する信号処理方法。前記少なくとも一つの抽出ステージを実行する工程が、少なくとも二つの抽出ステージを実行する工程で構成される請求項7に記載の方法。前記事前検出ステージ後において、非コヒーレント積分間隔後毎に、少なくとも一つの抽出ステージが実行される請求項8に記載の方法。前記第一の信号を受信する工程が、-145dBmW以下の信号電力のGNSS信号を受信する工程で構成される請求項7に記載の方法。受信信号に対して既知のコードとの相関を取るように構成された、少なくとも三つのチャネルを備えた相関エンジンと、前記少なくとも三つの相関用チャネルの中の一つのチャネルで実行されている部分的な相関を、前記少なくとも三つのチャネルの中の少なくとも二つのチャネルで続行させるための実行可能な命令を有するメモリと繋がっている、前記相関エンジンと動作可能な形で接続されたプロセッサと、を有する信号処理受信機であって、更に、前記プロセッサは、前記少なくとも三つの相関用チャネルの中の一つのチャネルによる部分的な相関が完了した場合に、その一つのチャネルを前記受信信号の相関から解放するように構成されている信号処理受信機。前記相関エンジンが、少なくとも一つの独立していないチャネルと少なくとも二つの独立したチャネルを備えている請求項11に記載の信号処理受信機。前記少なくとも三つのチャネルが、複数のチャネルグループで構成され、各グループが、少なくとも一つのチャネルメンバーを有し、前記実行可能な命令が、前のチャネルグループで部分的に実行されていた相関を、前記前のチャネルグループから次のチャネルグループに引き継いで続行させるための命令を含んでいる、請求項11に記載の信号処理受信機。前記次のグループの各々が、その前のグループのより小さい部分集合である請求項13に記載の信号処理受信機。少なくとも三つのチャネルグループを有する請求項13に記載の信号処理受信機。相関エンジンを備えた集積回路であって、この相関エンジンが、更に複数のチャネルを備えており、前記複数のチャネルが、少なくとも二つの独立したチャネルを有し、前記複数のチャネルのサブグループは、一つのチャネルで実行されていた捕捉用探索を、少なくとも二つの独立したチャネルによって更に処理することができるように、少なくとも間接的に繋がっており、各チャネルは、一つの積分周期後に、少なくとも一つの対応する候補を排除するように構成されており、少なくとも一つのチャネルは、複数の候補を排除した後解放されるように構成されている、集積回路。前記少なくとも間接的に繋がっている複数のチャネルのサブグループが、デジタル信号処理コアを介して繋がっている請求項16に記載の集積回路。前記少なくとも二つの独立したチャネルが、少なくとも10個の独立したチャネルで構成され、その中の少なくとも二つのチャネルは、信号追跡用チャネルとして使用されるようには構成されていない請求項16に記載の集積回路。前記複数のチャネルが、独立したチャネルだけで構成される請求項16に記載の集積回路。前記複数のチャネルが、少なくとも一つの大規模相関用チャネルを有する請求項16に記載の集積回路。この発明の好ましい実施形態は、相関を実行するための回路部品又はそれと同等のソフトウェアを有する。そのような部品は、個々の抽象化されたユニットにまで分解された場合、タップと呼ぶことができる。単一のタップの模式図が、図1に図示されている。当業者は、多くのタップ構造と複数のタップの直列的及び並列的な組合せが可能であることを認識している。図1に図示されているタップは、デジタル入力11を有し、そこには、受信信号のデジタルサンプルが現れる。デジタル入力11は、キャリア除去回路12に供給され、この回路は、デジタルサンプルから、見込まれる、或いは既知のキャリア波を取り除く。そのようなキャリア除去回路は、典型的には、一定数の異なるタップによって共有されている。次に、サンプルは、信号逆拡散器13に供給される。逆拡散器13は、二つの入力を有し、一方は、キャリア除去回路12からの入力であり、他方は、コードリプリケータ14からの入力である。コードリプリケータは、探索しようとしている特定の衛星に関する既知のPNコードを生成する。これらのコードは、GPS衛星への民生利用アクセスに関して従来技術で周知の方法によって生成することができる。コードの生成は、使用する相関方法に依存して、直列的にチップ毎に順番に、並列的に一度に複数のコードチップで又はそれらを組み合わせて行われる。典型的には、一つのコードリプリケータが、複数のタップによって共有される。コードリプリケータ14の出力は、例えば、ここではz変換形式で図示されている移相器15によって、位相をシフトすることができる。単一のコードリプリケータが、多くのタップによって共有されているので、異なるタップが、既知のPNコードを異なる信号位置で相関を取ることができるように、コードを位相シフトさせる必要が有る。逆拡散器13は、コードリプリケータ14によって生成された既知の位相シフトされたPNコードをキャリア除去回路12から来る信号と効果的に乗算する。これは、相関に必要な工程であるだけでなく、既知のPNコードが、前記タップにおいて信号と正しく符合した場合に、信号を逆拡散させる効果も有する。逆拡散器13での逆拡散後に、信号は、受信信号を効果的に積分するコヒーレント積算器16に入力される。受信信号の符号が、積分に含まれるので、積分は、コヒーレントである。一つの特定の時間周期に渡るコヒーレント積分の結果は、次に非コヒーレント積分器17に入力され、非コヒーレント積分器は、その結果を符号を無視して、例えば、絶対値又は平方値として合算する。信号の相関を取っている間に、相関のピーク又は大きな積分結果を探索する。非常に低い電力の信号に関する探索は、識別可能な相関のピークが現れるまでには、例えば、1~3秒の長い積分時間を必要とする。そのことは、コヒーレント積分に関して選定した間隔の長さに依存して、数百のコヒーレント積分の合計に相当する。しかし、雑音のために、幾つかの相関のピークが検出される。GPS受信機は、一般的に一つの信号が最も大きな相関値を持つ信号として現れるまで、長い周期時間に渡って積分を実行することによって、この状況に対処している。この発明の実施形態は、探索フェーズを一連のステージに分解することで構成される。各ステージは、信号と符合する確率が上位となるタップの選定アルゴリズムを実装している。第一ステージは、衛星信号の探索空間全体又はその部分集合内における信号探索の実行を有する。探索空間は、信号のコード及び周波数の不確実性によって決まる。このステージの最後において、以下に記述する方法の中の一つにより、複数の上位の候補を選定する。第二のステージは、第一ステージで候補を選定するために使用した原理と同様の原理を適用して、第一ステージで識別された候補の更なる選択を行う。その他のステージを続けることができる。プロセスは、最後のステージが、受信機で利用可能な追跡チャネル数以下の一定数の候補を生成することができた場合何時でも停止するように構成することができる。第一ステージを実行するチャネルは、スキミングチャネルと呼ぶ。第二ステージ又はそれ以降のステージを実行するチャネルは、抽出器又は抽出チャネルと呼ぶことにする。以下において、GPS受信機によって広く実装されているアプローチと比べた、このアプローチの利点を説明する。図2は、以下の例に対応する二組の理論的なデータを図示している。探索空間の不確実性が8つの周波数ビンとコード空間全体であるとする。この不確実性をカバーするには、全部で163681023x2x8のタップが必要となる。所望の信号が存在する場合、図2のグラフは、タップのその他全てのタップと比べた、信号との符合に関するランキングを非コヒーレント積分間隔の関数として表している。従って、図2の水平軸は、実行される非コヒーレント積分間隔の数と看做すことができる。垂直軸は、ランクと表示された対数座標であり、統計量を示す。ここでは、各試行が、雑音電力レベルの二乗平均平方根が同じである同じ入力信号に対して行われるが、ノイズが、試行の間で相関を持たない場合、多数の理論的な相関試行を考慮する必要が有る。試行が実行された場合、信号と符合するタップの積分値は、信号と符合しないその他全てのタップに関する積分値と比較することができるが、それにも関わらず最も大きな値を有する。全ての値を、Eと呼ばれる集合に構成して、1の位置における最も大きな値から最も小さい値までに並べ替えた場合、各タップを、その集合E内の位置に対応するランクに割り当てることができる。そのような集合Eは、積分間隔毎及び試行毎に構築することができる。各集合Eは、1~16368に及ぶ数と各タップに対応する独自の循環しない数のリストのように見える。特定のタップと特定の積分間隔が選択された場合、各試行における特定の積分間隔後において、そのタップに対するランクを含むその他の集合Gを構築することができる。対象とするタップが、信号と符合するタップである場合、積分間隔の数を増大させて行くと、集合G内の値ランクは、値1に近付いて行く。即ち、相関のプロセスは、雑音から信号を選り分けるものである。集合Gのスカラー表示は、集合の上限として選定することができる。上限とは、Lが数の集合である場合に、Lの要素であるmの全てに対して関係式a≧mを満足する数aである。従って、Gの最小上限は、Gの上方限界又はG内の全ての個々のランクと等しいか、依然として大きい最も小さいランクである。更に、Lの要素である全てのmのXに対して、関係式a≧mを満足する数aを意味するX上限を定義することができる。例えば、90上限は、集合Lの10個の要素の中の9個に対して上記の関係式を満足するものである。その場合、最小上限又は上方限界は、100上限に等しい。例えば、Lが10個のランク1,1,2,1,1,5,1,1,7,4の集合である場合、最小上限又は上方限界は、7である一方、90上限は、5である。また、少ない数の積分周期と低電力信号では、信号と符合するタップは、信号の雑音成分が優勢であり、基本的にランダムである積分値を依然として有する。このステージで信号と符合するタップに関する集合Gは、1~16368の多くの異なるランクを有する。Gの上方限界は、信号と符合しないタップの集合Gに関する上方限界よりも著しく小さいと期待することはできない。しかし、積分が進行するにつれて、信号と符合するタップの集合Gは、より一層1に近いランクで占められることとなる。このことは、集合の上方限界を低下させる。従って、図2のグラフの垂直軸は、集合GNの上限を表しており、その場合Nは、水平軸における特定の積分間隔である。円でプロットされたデータ、即ち、下の方の曲線は、信号と符合するタップに関する90上限を表す。矩形でプロットされたデータである上の方の曲線は、信号と符合するタップに関する99上限を表す。しかし、積分が進行するにつれて、90及び99上限は、値1に向かって近付いて行く。実際には、図2のグラフは、信号と符合するタップに対して、それぞれ90と99の信頼係数confidencelevelで特定の上限を生成するのに必要な積分周期の数を提供するものと読み取ることができる。例えば、特定の信号対雑音電力において信号と符合するタップが、時間の90に対して、上限1を持つようになるのに必要な積分周期の数は180となる。180個の間隔に渡って積分を実行した後に、受信機は、集合Gの90上限が1に等しい候補を確認及び追跡ステージに転送する。確認ステージは、より少ない数の独立したタップにより実行される。独立したタップは、任意のコード位相と任意の周波数ビンで動作することが可能なタップである。従って、独立したタップにより、受信機は、信号のコード位相と周波数に関係無く、最も大きい相関値を生成するタップからコード位相と周波数ビンを取得して、信号を追跡することが可能となる。しかし、このプロセスの効率を大幅に向上させることが可能である。非効率性を図解するために、図2のグラフを図3に図示した通りのチャネルリソースの効率性グラフに書き換えることができる。図3は、図2のグラフと同様に、水平軸が非コヒーレント積分周期の数を表すグラフである。図3の垂直軸は、リソース使用率と表示されており、実際に使用されているチャネルリソースを表している。チャネルという語は、探索、例えば、コード空間全体と8つの周波数ビンに渡る上記の探索を処理するのに必要なハードウェア及び/又はソフトウェアを表しており、一つ以上のタップで構成される。チャネルリソースの実際の使用とは、信号を識別するとの目的を促進するような形で使用することを意味するものとする。図3のグラフは、以下の通り説明することができる。Mが、N個の非コヒーレント積分周期後に時間の90で信号と符合するタップのランクに関する上限である場合、少なくともリソース使用率という観点での最適な手順は、先ずは最初のM個の積算周期に対してタップの全てを使用することである。その周期の最後に、上位M個のタップが選定されるとともに、その他全てのタップが解放される。即ち、時間の90において、信号は、解放されているタップの中には無いので、チャネルは、それらを積算のために使用することを停止する。次に、これらのタップを、第二の信号の捕捉などその他の目的に使用することができる。従って、図3のグラフにプロットした量は、90と99の信頼係数で、この信号に対して有効に専念しているタップの百分率を表している。このグラフは、以下の通り計算することができる。如何なる数の積分周期N後でも、信号と符合するタップは、MのX上限を有する。即ち、X上限がM~1であるタップは、依然として、符合しない信号から符合する信号を選り分ける必要が有る。残ったタップは、無駄となる。従って、Xの信頼係数で有効に用いられているタップの百分率は、タップの全数-X上限/タップの全数x100となる。図3のグラフは、積算の初期ステージに対してのみタップの全電力が必要であることを示している。例えば、1/3以内の時間、例えば、図3のグラフで50回の積算後において、受信機は、リソースの6しか使用していない。特定のキャリア対雑音レベルにおける特定のランクの信頼係数、積分値及び積分周期の数の統計的な解析による評価を受信機に配備することができる。非コヒーレント積算Yの結果は、以下の通り、信号が存在しない場合はχ2カイ二乗分布を持つ確率変数として、一つの信号が存在する場合は非心χ2分布を持つ確率変数としてモデル化することができる。ここで、IiとQiは、ドウェル時間周期Tにおける、擬似ランダムレプリカコードを用いた入力の同相信号ITと直角位相信号QTのi番目の相関の結果である。二つの分布を完全に定義するためには、当業者に周知の自由度δと非心度パラメータλの二つのパラメータが必要である。両方の場合に、自由度は、この発明の目的に対して積算数の二倍に設定される。信号のキャリア対雑音比が与えられると、非心χ2分布の非心度パラメータは、以下の段落に示される通り計算される。ノイズレベルをσnとすると、ここで、ITとQTは、ドウェル時間周期Tこの例では、T=1msにおける、擬似ランダムレプリカコードを用いた入力の同相信号ITと直角位相信号QTの相関の結果である。上記の式は、入力信号が、純粋な雑音から成る場合に適用される。ここで、Tをコヒーレント積分間隔とする。Tは、1~20msの範囲とすることができるが、非常に小さい信号レベル、即ち、-150~-160dBmWでは、典型的な値が16msとなる。そして、コヒーレント積分間隔T後のコヒーレント関数の振幅Aは、以下の通りである。ここで、C/N0は、キャリア対雑音比である。ここでは、相関という用語は、受信信号と既知の信号との相関を取る行為ではなく、統計的な相関関数を示すために使用されている。ノイズ電力で正規化した非心度パラメータは、以下に通り与えられる。C/N0と非コヒーレント積算数naccの信号を与えられた場合の非心度分布は、IiとQiの二乗の合計である積算結果Yの統計量を示す。累乗の実際の積算は、受信機のハードウェアに実装するのに特に効率的ではない。それに代わって、多くの場合、以下の通り、信号の包絡線が積算される。数値的なシミュレーションでは、累乗の合計に対して有効な全ての結果が、包絡線の合計に対しても適用可能であることが示されている。その代わりに、以下の式が得られる。PSignalは、与えられた積算値Yに対して、Yが、キャリア対雑音比がC/N0である信号の結果となる確率である。PNoiseは、同様に、与えられた積算値Yに対して、Yが雑音から得られた結果となる確率である。積算確率関数も、以下の通り定義される。PSignalY>τは、積算値Yが、C/N0比の信号及びノイズの非コヒーレント積算の結果である場合に、Yが特定の閾値τよりも大きくなる確率である。PNoiseY>τは、積算値Yが、ノイズだけ信号が無いである場合に、Yがτよりも大きくなる確率である。以下の式は、上記の統計量をベースとしており、信号と符合するタップにおいて、pconfidenceに等しい信頼係数でρと等しいランクを有する値に積算するのに必要な積算数naccを計算するために使用される。受信機において、無駄となるチャネル数の評価が入手可能であれば、複数の抽出器と事前検出ステージを用いた、より効率的な仕組みを実装することが可能となる。事前検出ステージを使用する可能性は、図2と3のグラフに図示された例から明らかである。受信機が、信号の確認/追跡を実行することができる一つのチャネルを有するものと仮定する。180個の積分周期後には、図2から、信号に符合するタップが、90の信頼係数で少なくともランク1に到達していることは明らかである。そのことは、180個の積分周期後には、最善のピークを信号確認のために、この独立したチャネルに移送することが可能であることを意味する。それは、一般的に大規模相関で使用されているアプローチである。180個の積分周期の間に積分を行うために、16368個のタップを使用した。それに対応して、135個の積分周期後において、上位10個のピークを識別することができ、その中で、信号と符合するタップが検出される確率は90である。10個の独立チャネルが、確認用に利用可能である場合、僅か135個の積分周期後には、圧倒的多数の相関用リソースを節約することができる。90個の積分周期後では、上位100個のピークを識別することができ、その中で、信号と符合するタップが検出される確率は90である。100個の独立したチャネルが、確認用に利用可能である場合、僅か90個の積分周期後には、圧倒的多数の相関用リソースを節約することができる即ち、16368個のタップの中の多くのリソースが、一般的な大規模相関のアプローチと比べて半分の時間の間だけ使用される。それらの候補が、より少ない抽出チャネルに対して解放されると、大規模相関用チャネルは、別の信号の事前検出ステージ用に使用することができる。事前検出/抽出器の階層的な構造により、一種のパイプライン化とリソース使用率の最適化で一定の並列処理を導入することが可能となる。この手法の利点は、GPS受信機の主要な性能パラメータの一つである初期測位開始時間TimeToFirstFixの観点において、容易に定量化することができる。特に、第一の衛星を捕捉するのに必要な時間が大幅に低減される。信号レベル、一定の信号レベルでの検出確率及びコードと周波数の不確実性が与えられると、例に挙げた例えば、100個の候補でのアーキテクチャは、ちょうど一つの候補での従来の大規模相関によるアプローチと比べて二倍もの速さとすることができる。抽出器エンジンに複雑さが加わるが、このエンジンのメモリ消費量即ち、チップサイズとコストに関して、事前検出チャネルは、典型的には、そのメモリの約1/20しか必要としない。前の例は、単一の抽出フェーズを示している。しかし、この発明の実施形態の効率を改善する複数の抽出フェーズを実装することが可能であることも期待される。設計段階において、複数の抽出フェーズを使用した場合に所望の正しい検出確率が得られることを保証するように留意すべきである。多くの抽出フェーズを使用した結果、不要なチャネルリソースを直ちに解放するという観点において最適である準連続プロセス又は非常に細かい工程による離散的なプロセスとなる。しかし、全体的な設計を考慮した場合、部品の複雑さや電力消費などの、その他の設計時における要素によっては、そのような準連続プロセスを最適な状態に次ぐ状態とすることができる。この発明の実施形態を実装するために、現在のGPS受信機のチャネルリソースを再配分することができるものと考えている。それは、一般的に少なくとも一定数の、さもなければ追跡用に専念していた独立したタップを、事前検出ステージと一つ以上の抽出ステージ後に識別される一定数の相関のピークの抽出プロセス用に再配置することによって可能となる。非常に低い信号レベルでは、捕捉エンジンは、一般的に非常に低い検出確率で動作するように設計されている。検出確率が低くなる程、ここで提案した方法の効率が上昇することを示すことができる。低い検出用閾値を用いた事前検出ステージを使用した例として、図4のグラフは、計算したランクの統計量を図示しており、そこでは、事前検出フェーズで信号の積算値Yが閾値τを超えた試行だけを考えている。この例では、40の検出確率PDを考慮した。即ち、特定の数の積算間隔nacc後において、特定の雑音レベルと積分間隔に関して40の検出確率PDに対応する閾値τを計算するために、前述した統計的な方法を使用した。90又は99の信頼係数を使用した場合、間隔nacc後に閾値τより大きい積算値を示すタップが、抽出を続行した。与えられた積算数naccに対する閾値τの計算は、以下の通り進行する。閾値τは、以下の不等式を満たす最大値である。非コヒーレント積分サンプル数の関数としての非心度パラメータは、以下の通り与えられる。図4のグラフは、上記の条件下において、信号と符合するタップに関して時間の90でランク10を持つ値を積算するのに必要な積算時間が、時間の90でランク1を持つ値に積算するのに必要な時間の半分であることを図示している。更に、信号と符合するタップに関して時間の90でランク100を持つ値を積算するのに必要な積算時間が、時間の90でランク1を持つ値に積算するのに必要な時間の1/4であることを図示している。第一の衛星を捕捉する時間に関して、それは、40の検出確率では、ここに提案した方法の効率が、ずっと大きいことを意味する実際に前の例と比べて二倍になっている。四つの抽出器エンジンが利用可能であると仮定すると、パイプライン化の結果、効率が四倍向上する。ここで提案した方法により、メモリ使用率とハードウェアの複雑さに関して僅かに増大するが、従来のアーキテクチャよりも四倍高速化されている。図5のグラフは、図2のグラフから図3のグラフに変換するために使用したのと同じ方法を用いて、図4のグラフをチャネルリソース使用率のグラフに変換したものである。ここでは、積分周期当りのチャネルリソースの使用率が、事前検出ステージを実行した後の低い方のレベルの積分においてさえ、著しく低下している。図8は、周波数/コード探索空間80を図示しており、そこでは、多くのドメイン81の各々が、一つの候補、すなわちコードオフセット周波数オフセット対を表している。図8は、探索するコード空間を示す水平軸82と、周波数空間を示す垂直軸83を有する。単一の例の候補81には、符号Xを付与している。図8は、代表的な形で多くの候補対81を図示している。主な目的の一つは、より少ない候補の集合を取得することである。この発明の一定の実施形態では、抽出チャネルは、二つの点で事前検出チャネルと異なる。第一は、探索フェーズの間のチップ間隔である。事前検出チャネルにより提供される各候補に対して、候補の探索を続けるためには、タップに対して、1/4チップの距離84と1又は1/2ビンの距離85が可能である。候補選定基準に関して、二つの方法を例示する。第一の方法は、事前検出チャネルに適用される方法と同様であり、固定周期の非コヒーレント積算の最後に、積算値が上位となる複数の候補を選定する。その違いは、この場合には積算値と閾値の比較が行われないことである。第二の方法は、ベイズの公式にもとづき、候補のタップが信号となる確率をリアルタイムに評価することである。その方法は、以下の通り進行する。PSignをチャネルタップに信号が存在する確率即ち、信頼度とする。工程0において、プロセスは、そのタップが信号と符合するか否かに関する見込みを持っておらず、PSig0=0.5である。第一の非コヒーレント積算周期後には、以下の通り、信頼度が更新される。ここで、PDは、信号が存在するチャネルによって、測度νが生成される確率である一方、PFaは、信号が存在しないチャネルによって、測度が生成される確率である。一定数の工程後に、確率が上位となる候補が選定される。この後者の方法は、一般的に最も良い性能を生み出す。測定事象は、閾値と比較した結果又は測定自体の値とすることができる。第一の場合、PDは、以下の通り、ベルヌーイ試行によって与えられる。第二の場合、その確率は、以下の通り、非心χ2分布の確率密度関数X2で与えられる。PFAに関して、測定事象が、閾値と比較した結果である場合、PFAは、以下の通り、ベルヌーイ試行の確率関数によって与えられる。第二の場合、その確率は、以下の通り、カイ自乗分布の確率密度関数によって与えられる。上記の全ての確率に関して、νは、最後のコヒーレント積算周期T内で積算される電力である。最適な抽出器は、その候補リストが、第三ステージの抽出器に適合する、或いは追跡チャネルの数に見合った数に低減されるまで続行する。一般的に、抽出器の主な機能は、信号の確認だけではない。最適な抽出器は、全体的な検出確率を変更すべきではない。実際には、検出確率は、事前検出から最終的な確認までに行われるステージの検出確率の積である。事前検出ステージが、通常通り低い確率で開始する限りにおいて、それ以降の確率は、ずっと高くなるはずである。図6は、この発明の実施形態による信号受信機で使用されるベースバンドプロセッサ60のブロック接続図であり、このプロセッサは、複数回繰り返すことが可能な相関エンジン61と、一定数の物理的なタップを備えた回路62と、一定数の独立した物理的なタップを備えた回路63とを有する。相関エンジン61は、通常データの相互接続と制御信号の相互接続の両方で構成される通信リンク65と66を介して、デジタル信号プロセッサDSP64と動作可能な形で接続されている。DSP64は、一般的に従来技術で周知の形式のマイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサコアであり、信号受信機内での相関用リソースの使用を管理することができる命令を実行するが、明らかにDSPをソフトウェア無しで動作するハードウェアによる制御回路とすることができる。ここに図示されているベースバンドプロセッサ60は、単一の集積回路として実現されているが、複数の集積回路で構成するか、或いはナビゲーション用プロセッサ及び/又は無線周波数回路などの別の部品を同じ集積回路上に含めることも可能である。相関エンジン61は、図6に図示されていない入力を介して信号を受信した後、DSP64によって決定された周波数/コード探索空間に渡る探索を開始する。予め設定された条件又は前述した相関のピークの大きさにもとづきDSPが決定した時間周期後において、DSPは、前述した閾値を超える相関のピークの候補を識別し、更に、リンク65を介して、識別した相関のピークと符合する各タップのコード位相と周波数ビンを受信する。従って、DSPは、事前検出ステージ用の候補を識別して、それらの候補を独立したチャネルに提供し、それらを抽出、確認して、最終的に追跡させるように構成されている。次に、この情報は、識別したピークの更なる相関を取って、確認するように、独立したチャネル63を制御するために使用される。図7は、この発明の実施形態により動作するチャネルの機能図を図示している。図7には、一定数の相関用チャネル70が、積み重なった層として図示されている。各相関用チャネルは、事前検出チャネル71を有し、そこでは、捕捉用探索が開始されるとともに、非常に多くの量のリソースが集中している。一定数の候補となるピークの部分的な相関と識別後に、抽出ステージが実行される一定数の独立した抽出チャネル72のいずれかにおいて、捕捉用探索を続行することができる。チャネル72が、一つの時間周期の間積分を続行した場合更なる部分的な相関、より少ない数の候補となるピークの部分集合を識別して、各チャネル72内で利用可能な複数の独立したチャネル73の中の一つにおいて、更なる抽出ステージを再び続行することができる。事前検出チャネル71を抽出チャネル72に分割するか、或いは抽出チャネル72を更なる抽出チャネル73に分割することは、必ずしも更に物理的なチャネルを追加することを示すものではなく、むしろ相関を、より少ないリソースしか必要としないより少ない数の下位の相関に分割することを表すものである。実際には、相関プロセスの各ステージでは、各チャネルの不必要な部分を単純に解放することが可能である。また、当業者には、最終的に許容可能な相関結果74が得られるまで、それ以降の各ステージが、より少ない量のリソースで動作する形で、多くの数の抽出ステージを採用することが可能であることは明らかである。このようにして、前述した通り、リソースを大幅に節約した形で、多くの数の候補となるピークを識別、抽出することができるとともに、複数の抽出ステージを実装することができることは明らかである。更に、当業者には、特定の設計と特定の用途の要求にもとづき、ここに含まれる特定の例を実際の広範囲な事例に適用することが可能であることは明らかである。"