地球航法衛星システムのための位置検出方法であって:モバイルデバイスに衛星の軌道及び/又はクロックデータのモデルを記憶するステップであって、前記モデルは、軌道パラメータを含む、ステップと;前記モバイルデバイスによって、前記記憶された軌道パラメータから衛星軌道情報を抽出するステップと;前記モバイルデバイスによって、前記抽出された衛星軌道情報に基づいて、前記衛星の位置を決定するステップと;前記決定された衛星の位置とクロックデータとに従って、前記モバイルデバイスの位置を決定するステップと;を有する方法。請求項1記載の方法であって、前記モデルを生成するために、力モデルが利用される、方法。請求項1記載の方法であって、前記軌道パラメータは、係数を含む、方法。請求項1記載の方法であって、前記軌道パラメータは、多項式を形成する、方法。請求項1記載の方法であって、前記モデルは、天体歴又は歴の基準を参照するエラー訂正項を含む、方法。地球航法衛星システムにおいて利用されるモバイルデバイスであって:地球航法衛星システムに従って、当該モバイルデバイスの位置を決定するための地球航法衛星システムモジュールと;前記地球航法衛星システムモジュール及びメモリに接続された中央処理ユニットと;を有し、前記メモリは:軌道パラメータを含む、衛星の軌道及び/又はクロックデータの、モデルと;コンピュータコードであって、前記中央処理ユニットで実行されたときに、前記メモリに記憶された前記軌道パラメータから、衛星軌道情報を抽出し、前記抽出された衛星軌道情報に基づいて前記衛星の位置を決定し、かつ前記決定された衛星の位置に従って当該モバイルデバイスの位置を決定する、コンピュータコードと;を含む、モバイルデバイス。請求項6記載のモバイルデバイスであって、前記モデルを生成するために、力モデルを利用する、モバイルデバイス。請求項6記載のモバイルデバイスであって、前記軌道パラメータは、係数を含み、かつ、前記メモリは、コンピュータコードであって、前記中央処理ユニットで実行されたときに、前記衛星軌道データの変更を反映させるために、少なくとも1つの前記係数をアップデートする、コンピュータコードを更に含む、モバイルデバイス。請求項6記載のモバイルデバイスであって、前記モデルは、天体歴又は歴の基準を参照するエラー訂正項を含む、モバイルデバイス。コンピュータコードを含む非一時的なコンピュータ可読の媒体であって、前記コンピュータコードがプロセッサによって実行されたときに、メモリに記憶された衛星パラメータから衛星軌道情報を抽出し、前記メモリは、軌道パラメータを含む、衛星の軌道及び/又はクロックデータ、のモデルと;コンピュータコードであって、前記プロセッサによって実行されたときに、前記抽出された衛星軌道情報に基づいて前記衛星の位置を決定し、コンピュータコードであって、前記プロセッサによって実行されたときに、前記決定された衛星の位置に従ってモバイルデバイスの位置を決定する、コンピュータコードと;を記憶する、媒体。TTFFの課題への第2の幅広いアプローチは、将来に渡り、その延長された期間におけるGNSS軌道データをモバイル受信器に連続的にサーバが提供することである。この解決案は、リモートレシーバが、サーバと、連続的に、又は少なくとも頻繁な接続を行うことを必要とし、リモートレシーバ上に十分なデータ記憶容量を持つことを必要とする。地球航法衛星システムのための位置検出方法が開示されている。衛星の軌道及び/又はクロックデータのモデルが、モバイル機器に記憶される。そして、モデルは軌道パラメータを含む。最初の修正を取得するために、モバイル機器は、記憶された軌道モデルから衛星軌道情報を抽出し、かつ抽出された衛星軌道情報に基づいて、衛星の位置を決定する。衛星の位置を知ると、モバイル機器の位置を決定することができる。地球航法衛星システムにおいて使用されるモバイル機器も開示される。モバイル機器は、地球航法衛星システムに従ってモバイル機器の位置を決定するための地球航法衛星システムモジュールと、地球航法衛星システムモジュール及びメモリに接続されたCPUとを含む。メモリは、衛星の軌道及び/又はクロックデータの軌道パラメータを含む固定モデルnon-transitorymodelと、コンピュータコードとを有する。このコンピュータコードは、CPUによって実行されると、メモリに記憶された軌道パラメータから衛星軌道情報を抽出し、抽出された衛星軌道情報に基づいて衛星の位置を決定し、決定された衛星の位置及びクロックデータに従って、モバイルデバイスの最初の修正を決定する。本発明のこれらの、そしてまた他の目的は、さまざまな図及び図面において例示される以下の好ましい実施例の詳細な説明を読むことによって、当業者にとって明らかになることは明らかである。図1は、本開示の実施例に従って、衛星の信号を取得するために、軌道データを予測し、かつ、単独で延長された軌道データを用いる一般的なフローチャート10を示している。図1において、点線20特にステップ22、24、26及び28におけるステップは、速いTTFFのための軌道データを延長する1つの方法の例を示している。ステップ60に示すように、天体暦データを、システムにインポートすることができ、かつステップ55で、有効性のためのチェックがなされる。データが有効な場合、フローはステップ60へジャンプする。データがもはや有効でない場合、フローはステップ22へジャンプする。ステップ22ないし26において、衛星信号から受信される天体暦データは、短い期間の間延長することができ、かつメモリに記憶することができる。ステップ28において、記憶されたデータが抽出されチェックされる。ステップ30で、容認できる許容エラーに従って、全天体歴が利用できるか、及び有効であるかが確認される。抽出されたデータが完全ではなく、有効な場合、衛星の軌道が利用できないことを示すフラグをステップ40でセットしてもよい。抽出されたデータが完全で、かつ有効な場合、フローはステップ62、65、70、75、80及び85へジャンプする。最後に位置が決定される。図2は、本開示の一実施例に従った、軌道データ予測を示すフローチャート200を示している。この実施例において、軌道/クロックの記憶は、GNSSサーバに予め格納される。モデルは、軌道データを算出し/予測するための複数の係数を含む。モデルは、時間の関数であってもよい。位置決定が必要な場合、対応するタイミング情報が、モデルの中で代替され、予測された衛星軌道データが生成される。したがって、天体暦は、もはや位置決定のために必要な初期条件ではない。GNSSレシーバは、衛星、又は、外部サーバからの天体暦を受信することなく、記憶された軌道/クロックモデルを使用して、将来の軌道データを予測することができる。例えば、1つ以上のGNSS衛星に対して、所定の時間例えば、何ヶ月かの間、天体歴データを分析することによって、記憶された軌道/クロックモデルが、GNSSレシーバの外で確立生成される。そして、記憶された軌道/クロックモデルとして、衛星の軌道の傾向を示すことができるパラメータが、GNSSサーバにインストールされる。ステップ215における、この計算モデルは、いかなるタイプであってもよい。例えば、力モデルforcemodel、数値モデルnumericalmodelが挙げられる。そして、モデルは、必要に応じて、将来時点における、軌道及び/又はクロックデータを取得するために利用できる。データモデルは、パワフルなサーバを使用して大量のデータ及び複雑なソフトウェアを参照することによって構築されるため、データモデルは非常に正確であり得る。データモデルは、将来の数週間、数ヶ月、或いは更に長期に渡り、エラー耐性errortolerancesがある。このようなデータモデルの1つの非限定的な例として、衛星軌道、及び/又はクロックデータは、変動次数の多項式polynomialofvaryingordersに変形reduceすることができる。各次数orderは、係数coefficientを持つ。実際の応用において、1つの及び/又はそれ以上の多項式polynomials又は、他のデータモデルが、衛星の軌道全体、及び/又は衛星の軌道の部分の各々をモデル化するために用いられてもよい例えば、ケプラーのパラメータ又は、可能であればX、Y、及びZパラメータの何れかが利用できる。そして、本発明は、これらに限定されるものではない。軌道及びクロックデータの正確な表現representationを、その衛星に提供するために、係数の大多数は、仮に決定される一部の実施例においては変更され得る。一旦受け入れられ得るデータモデルが生成されると、ステップ220に示すように、軌道パラメータはデータモデルから直接に算出することができる。これらの軌道パラメータは、適切な係数を含む多項式又は、適用された他の算出方法データモデルのためのベースを形成する。この例において、この多項式の予め定められた次数orderの一つ以上の係数の置換又は変更によって、解が得られたときに、対応した置換/変更された係数によって表現されたときに、その衛星に対する適度に正確な軌道及び/又はクロックデータを得ることができる。一旦モバイルデバイスがGNSSの機能を取得し、かつ軌道パラメータを取得しモバイルデバイス内に保存されると、FirstFix測位可能状態となるまでの時間を必要とし、適切な係数、例えば、おそらくは現在の時刻等が軌道パラメータに適用されるステップ228参照。この適切な係数の適用によって、衛星軌道データの抽出がなされ、これは、軌道パラメータによって推定されたものであり、情報を得るために、ホストシステムへのアクセス又は衛星信号を必要としないこととなる。この抽出された衛星軌道データは、ステップ230でその後チェックされる。すなわち、これが完全な天体歴データと等価なものとなっていること、及びこの抽出されたデータが依然として有効であることを確認するためにチェックされる。データの有効性は、許容できるエラー耐性、ステップ215で利用されるデータモデルのタイプ、及びその他の設計的考慮事項に従う。抽出されたデータが完全でかつ有効であるとみなされる場合、衛星の位置及び速度ステップ260は、ホストシステムからの又は衛生信号からの天体歴データの受信を待つことなく、抽出されたデータを利用することによって、決定することができる。これによって、TTFF測位可能状態となるまでの時間を非常に改善することができる。軌道パラメータは、多くの履歴データ及び、演算時間制約のほとんどない強力なソフトウェアを使用して算出することができるため、記憶された軌道パラメータから抽出された衛星軌道データの正確度及び有効性は、従来の方法に比して、大きく改善されることとなる。図3は、この種の抽出された衛星軌道データの単純な例を示している。図3において、6次多項式の軌道パラメータが使用されている。図示するように、この例で軌道パラメータから抽出されるデータは100メートルのオーダーの誤差を発生させる。しかしながら、このレベルの誤差は受け入れられるエラー耐性の範囲内である。より長い期間の天体歴データ及び高次元の軌道パラメータは、ステップ215において生成される場合、簡単に実現でき、抽出されたデータの正確性及び有効性が続く期間は、更に長くなり改善する。軌道/クロックモデルは、天体歴又は歴の基準referenceephemerisoralmanac、及び複数の係数を含む。そして、これは、特定の天体歴又は歴の基準を参照するエラー訂正項を記述している。換言すれば、衛星の基準天体歴及びエラーモデルは、モバイルデバイスに予め格納されてもよい。位置決定が必要な場合、推定されるエラーを計算するために、対応するタイミング情報がモデルの中で置き換えられ、推定された誤差を基準天体暦/歴と結合することによって、推定された衛星軌道データが生成される。したがって、天体暦は、位置決定のために必要な初期条件ではない。GNSSレシーバは、衛星、又は、外部サーバから天体暦を受信することなく、記憶モデルを使用して将来の軌道データを予測することができる。図4は、本願明細書において開示される実施例の用途に適したGNSSデバイス600の例を示している。デバイス600は、衛星及び/又はモバイルデバイス位置を決定するためのGNSSモジュール610を有する。CPU620がGNSSモジュール610に接続される。CPU62は、モバイルデバイス600を制御し、かつメモリ630に記憶されたコンピュータコード640を実行する。記憶されたコンピュータコード640は、軌道パラメータを含む生成されたモデルを含んでもよい。また、本願明細書において詳述される各々の実施例に特有のコンピュータコードを含んでもよい。要約すると、TTFFの改善された方法が開示される。データモデルが構築される。そして、位置決定positionfixのためにブロードキャストされた天体暦を受信することなく、軌道データの生成を可能とする。変更され得るパラメータを含むデータモデルがモバイルデバイスに記憶される。モバイルデバイスのGNSSシステムで、位置決定が必要な場合、ブロードキャストされた天体歴へのアクセスやネットワークへの接続を要求することなく、正確な衛星軌道データモデルを迅速に生成するために、これらの軌道パラメータが利用される。これによって、有効な期間の延長を提供しつつTIFFを加速することができる。当業者であれば、本発明の説明に基づいて、デバイス及び方法についての、多くの変形例及び変更を考えることが可能であろう。したがって、上述の開示は、添付の請求項のみによって限定され得る。