JP7481838B2 - Ｕｅｒｅの確定方法、ｕｅｒｅの決定方法、コンピュータ実装データ構造、使用、装置、およびコンピュータ実装プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、ＵＥＲＥの確定方法、ＵＥＲＥの決定方法、コンピュータ実装データ構造、使用、装置、およびコンピュータ実装プログラムに関する。
Ｊ．Ｗ．Ｂｅｔｚ、Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ－Ｂａｓｅｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｉｍｉｎｇ：Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｓｉｇｎａｌｓ，ａｎｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ（衛星ベースのナビゲーションとタイミングのエンジニアリング：グローバルナビゲーション衛星システム、信号、および受信機）の中の「Ｅｒｒｏｒ Ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｒｒｏｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ（誤差原因と誤差特性）」、Ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ、２０１６、１３９頁以降から、衛星ナビゲーションシステムは、地球の大部分にわたって提供されているそのほかの位置ソースおよび時刻ソースに比べて極めて精密であり、それらの測定は、依然として誤差があることが知られている。ナビゲーションシステム開発の重要な観点は、誤差原因を理解すること、誤差要因を定量化すること、およびＰＶＴ精度への影響を推定することにある。この文献は、最初に誤差原因を説明し、様々な誤差カテゴリーを紹介し、かつ距離誤差に関する主要な影響因子を説明している。さらにこの文献は、距離誤差を、位置および時刻を推定する際の誤差に変換するための単純かつ一般的なモデルを説明している。この文献は、衛星の幾何学的配置がこれらの誤差にどのように影響を及ぼすかを示し、かつ多くの様々な誤差測度をそれらの関係式と共にまとめている。さらにこの文献は、結果として生じる位置誤差および時刻誤差を説明し、かつ誤差を有意に減らすために差動ナビゲーションを紹介している。最後に、幾つかのそのほかの誤差原因が説明されている。
Ｇ．＆．Ｏ．Ｃ．＆．Ｗ．Ｍ．＆．Ｓ．Ｐ．＆．Ｐ．Ａ．＆．Ｊ．Ｈ．Ｒ．＆．Ｂ．Ｃ．Ａ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、ＵＳＣＧ ＮＤＧＰＳ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（ＵＳＣＧ ＮＤＧＰＳ 精度と空間的な非相関評価）の中の「ＩＯＮ ＧＮＳＳ ２０１２」、２０１２から、ＧＮＳＳ受信装置ごとに、測位精度を近似するための世界中で平均された補助スカラを提供し得ることが知られている。
Ｄ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、「Ｆｅｈｌｅｒａｎａｌｙｓｅ ｕｎｄ Ｄａｔｅｎｆｕｓｉｏｎ ｖｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓ－ ｕｎｄ Ｆａｈｒｄｙｎａｍｉｋｓｅｎｓｏｒｓｉｇｎａｌｅｎ（衛星ナビゲーションおよび走行ダイナミクスセンサ信号の誤差分析およびデータ融合）」、Ｔｅｃｈｎｉｓｃｈｅｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｅｔ Ｄａｒｍｓｔａｄｔ、Ｄａｒｍｓｔａｄｔ、２００９から、走行ダイナミクスセンサとＧＮＳＳデータとを融合すること、およびそれにより測位精度の改善を達成することが知られている。
ＵＥＲＥは、本明細書では利用者等価測距誤差（ＵＥＲＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｒａｎｇｅ Ｅｒｒｏｒ）を表す。ＵＥＲＥ値とは、典型的には位置決定の分野、より正確には例えばグローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を使った衛星利用位置決定の分野で、使用される位置決定装置、より正確には受信装置に依存して、装置側の様々な誤差に基づいて規定されるスカラ値のことである。典型的には、それぞれの装置での誤差が１つの値に規定される。
ＵＥＲＥ値は、位置決定の地点精度
Figure 0007481838000001
への直接的な影響を有する。地点精度
Figure 0007481838000002
は、通常は下記の項によって近似される。
Figure 0007481838000003
式中のＤＯＰは、ＧＮＳＳの可視衛星の位置行列から計算され、かつ単位のない形態学的因子を表す。
Ｊ．Ｗ．Ｂｅｔｚ、Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ－Ｂａｓｅｄ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｉｍｉｎｇ：Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｓｉｇｎａｌｓ，ａｎｄ Ｒｅｃｅｉｖｅｒｓ（衛星ベースのナビゲーションとタイミングのエンジニアリング：グローバルナビゲーション衛星システム、信号、および受信機）の中の「Ｅｒｒｏｒ Ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｒｒｏｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ（誤差原因と誤差特性）」、Ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ、２０１６、１３９頁以降 Ｇ．＆．Ｏ．Ｃ．＆．Ｗ．Ｍ．＆．Ｓ．Ｐ．＆．Ｐ．Ａ．＆．Ｊ．Ｈ．Ｒ．＆．Ｂ．Ｃ．Ａ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、ＵＳＣＧ ＮＤＧＰＳ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（ＵＳＣＧ ＮＤＧＰＳ 精度と空間的な非相関評価）の中の「ＩＯＮ ＧＮＳＳ ２０１２」、２０１２ Ｄ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、「Ｆｅｈｌｅｒａｎａｌｙｓｅ ｕｎｄ Ｄａｔｅｎｆｕｓｉｏｎ ｖｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｎｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓ－ ｕｎｄ Ｆａｈｒｄｙｎａｍｉｋｓｅｎｓｏｒｓｉｇｎａｌｅｎ（衛星ナビゲーションおよび走行ダイナミクスセンサ信号の誤差分析およびデータ融合）」Ｔｅｃｈｎｉｓｃｈｅｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｅｔ Ｄａｒｍｓｔａｄｔ、Ｄａｒｍｓｔａｄｔ、２００９
これを踏まえて本発明は、位置決定のための地点依存ＵＥＲＥ値の確定方法を提供する。この方法は以下のステップを含む。
位置を表す信号を捕捉するステップ。
表された位置と基準位置とを比較するステップ。
比較に依存してＵＥＲＥ値を確定するステップ。
位置とは、本明細書では地球上の地点のことであり得る。この地点は、地点座標または地理座標またはその類似物の形態で提示され得る。位置を表す信号とは、本明細書では位置決定システム、例えばＧＮＳＳまたは三角測量システムの信号のことであり得る。
基準位置とは、本明細書では地点座標が決定されるべき実際の位置に相当する位置または予め決定された小さなズレにほぼ等しい位置のことであり得る。
このような基準位置は、非常に正確な地図、代替的な位置決定システム、または基準位置決定システムによって提供され得る。
よって本方法は、世界的に統一されており装置側に依存するＵＥＲＥ値の代わりに、地点依存または時刻依存のＵＥＲＥ値を提供し得るという利点を有する。したがって本方法の発明は、このようなＵＥＲＥ値を使うことで簡単に、捕捉された位置の測位精度を明らかにより良好に決定できるという知見に基づく。これにより速くかつ簡単に重み付けを規定でき、この重み付けを用いて、捕捉された位置が、複数種の位置決定の融合に基づく位置決定方法において考慮される。
本発明に基づく方法の一実施形態によれば、捕捉のステップでは、信号はＧＮＳＳ受信機の信号である。
ＧＮＳＳ受信機とは、本明細書ではＧＮＳＳの信号を受信して、位置を表す信号に変換するために適応された装置のことであり得る。現在最も知られているＧＮＳＳと見なされるのは、グローバル・ポジショニング・システム（ＮＡＶＳＴＡＲ ＧＰＳまたはＧＰＳ）、グローバル衛星ナビゲーションシステム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、ガリレオ、およびＢｅｉｄｏｕである。
とりわけＧＮＳＳを使った位置決定では、地点および時刻に依存して異なる測位精度が生じる。最大の影響因子に属するのは、マルチパス受信による地点依存誤差（英語：ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｅｒｒｏｒ）および時刻または地点に依存するＧＮＳＳナビゲーション衛星の可視性（英語：ｌｉｎｅ ｏｆ ｓｉｇｈｔまたはＬＯＦ）である。
本発明に基づく方法の一実施形態によれば、本方法は、基準位置を捕捉する追加的なステップを有する。このステップでは、基準位置を表す基準信号が捕捉される。それに応じて比較のステップでは、基準位置が、捕捉された表された基準位置である。
この実施形態によれば基準信号は、ＵＥＲＥを確定するための信号が捕捉される際に既に存在しているのではなく、それに並行して同様に捕捉される。この実施形態は、まだ基準情報が存在していなくても、地点依存または時刻依存のＵＥＲＥが確定され得るという利点を有する。これにより、大きな領域に対し、地点依存または時刻依存のＵＥＲＥを速く確定できるようになる。
本発明に基づく方法の一実施形態によれば、決定されるＵＥＲＥ値には、地点依存の幾何学的情報および状態情報（建物の高さ、建物の形状、山、木など）または地域依存情報（天気、温度など）または時間帯依存情報（衛星位置）または緯度が割り当てられている。
例えば建物の高さ、建物の形状、山、木などについての幾何学的情報または状態情報はまさに、測位精度への影響を有する地点依存因子への有益な示唆をもたらす。つまり、決定された建物の高さまたは建物の形状は、ＧＮＳＳナビゲーション衛星の位置信号のマルチパス伝播を増大させ得る。さらに山または木は、ＧＮＳＳナビゲーション衛星の可視性を妨げ得る。
天気、温度などのような地域依存または時刻依存の情報も、測位精度に影響を及ぼし得る因子への有益な示唆をもたらす。
例えば衛星位置のような時間帯依存情報は、衛星の可視性に応じて異なるＤＯＰ値が生じるので、その点では測位精度への影響を有し得る。
まとめると、上記の追加情報は、確定されるＵＥＲＥ値を補充および拡張する。さらにこれらの追加情報は、ＵＥＲＥ値が変更されるパターンを認識するために参照され得る。したがってＵＥＲＥ値は、その場での捕捉つまり測定によって確定されたのではない情報に基づいて決定され得る。
これは本発明のさらなる態様を生じさせる。
本発明のこのさらなる態様は、位置決定のためのＵＥＲＥ値の決定方法である。この方法は次のステップを含む。
機械学習方法を使ってＵＥＲＥ値を決定するステップ。この機械学習方法は、少なくとも１つの既知のＵＥＲＥ値に依存してトレーニングされた。加えてこの少なくとも１つのＵＥＲＥ値は、本発明に基づくＵＥＲＥ値の確定方法を使って確定された。
機械学習方法とは、本明細書では経験からの知識を人工的に発生させるための方法のことである。これらの方法は、例から（つまり既知の情報から）習得されたパターンは一般化可能であり、したがって習得されたパターンが、未知の新しいデータ中で認識され得るという知見に基づく。これにより、未知の新しいデータから人工的な知識が発生する。
本発明のこの態様は、ＵＥＲＥ値が、なかでも例えば地点依存の幾何学的情報および状態情報（建物の高さ、建物の形状、山、木など）または地域依存情報（天気、温度など）または時間帯依存情報（衛星位置）または緯度のような外部の因子に依存しているという知見に基づく。
追加情報へのＵＥＲＥ値のこの依存性が、機械学習方法を使って確定され得る。
したがって相応にトレーニングされた機械学習方法は、追加情報から地点依存または時刻依存のＵＥＲＥ値を推測し得る。
本発明のこの態様に基づく方法の一実施形態によれば、機械学習方法は、追加的にＵＥＲＥ値に割り当てられた地点依存の幾何学的情報および状態情報（建物の高さ、建物の形状、山、木など）ならびに／または地域依存情報（天気、温度など）ならびに／または時間帯依存情報（衛星位置）ならびに／または緯度に依存してトレーニングされた。
本発明のさらなる一態様は、少なくとも１つの地点依存ＵＥＲＥ値を含むコンピュータ実装データ構造である。このＵＥＲＥ値は、本発明に基づくＵＥＲＥ値の確定方法の一実施形態を使って確定でき、または本発明に基づくＵＥＲＥ値を決定するための一実施形態を使って決定される。
本発明のさらなる一態様は、位置決定のための本発明の一態様に基づくコンピュータ実装データ構造の使用であり、次のステップ、すなわち、
位置を表す情報を、コンピュータ実装データ構造のこの情報に割り当てられたＵＥＲＥ値に依存して考慮するステップを有する。
この態様によれば、様々に確定された位置情報の融合に基づく方法が、ここでは地点依存のより正確なＵＥＲＥ値を参照でき、これにより融合の際には、ＵＥＲＥ値に対応する位置情報に相応の重み付けが成される。
位置情報が装置によって提供され、この装置に、提供される位置情報に対してＵＥＲＥ値が割り当てられた場合、位置情報は、ＵＥＲＥ値に対応している。既知の使用と比較して本発明によれば、装置側のＵＥＲＥ値しか存在しないのではなく、ＵＥＲＥ値がこれに加えて地点および場合によっては時刻にも依存している。
本発明のさらなる一態様は、位置決定のための装置である。この装置は、本発明の一態様に基づくコンピュータ実装データ構造を使用するために適応されている。この装置は、位置を決定する際にデータ構造のＵＥＲＥ値を使用する。このために装置は、本方法のそれぞれのステップを実行するための相応の手段を有する。これらの手段は、入力および出力、計算ユニット（プロセッサ、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、およびその類似物）、ならびにメモリユニット（ＲＡＭ、ＲＯＭなど）のための相応に形成または適応されたインターフェイスであり得る。
本発明のさらなる一態様は、本発明に基づくＵＥＲＥ値の確定方法の一実施形態または本発明に基づくＵＥＲＥ値の決定方法の一実施形態のすべてのステップを実行するよう適応されたコンピュータ実装プログラムである。
以下に、本発明の態様のさらなる特徴および利点を、実施形態に基づいて図を参照しながら解説する。
有利なＤＯＰに関する衛星コンステレーションの概略図である。 不利なＤＯＰに関する衛星コンステレーションの概略図である。 様々なソースの位置情報を用いた位置決定の１つの状況の概略図である。 図３ａは現況技術に基づく固定ＵＥＲＥ値による、基準進路と比較した捕捉位置進路の概略図である。図３ｂは本発明に基づく地点依存ＵＥＲＥ値による、基準進路と比較した捕捉位置進路の概略図である。 ＵＥＲＥ値を確定するための本発明に基づく方法の一実施形態のフロー図である。 ＵＥＲＥ値を決定するための本発明に基づく方法の一実施形態のフロー図である。
図１ａは、有利なＤＯＰに関する衛星コンステレーションの概略図を示している。有利なＤＯＰは、なかでも、使用されるナビゲーション衛星のＧＮＳＳ信号が高い解像度を提供する場合に達成される。これは例えば、使用されるナビゲーション衛星が、受信装置にとって可視の領域全体に広く分散して配置されることで達成され得る。
図１ｂは、不利なＤＯＰに関する衛星コンステレーションの概略図を示している。不利なＤＯＰは、なかでも、使用されるナビゲーション衛星のＧＮＳＳ信号が低い解像度を提供する場合に達成される。これは例えば、使用されるナビゲーション衛星が近くに集まっており、したがって衛星のそれぞれの分散円が、位置決定には大きすぎる値を生じさせ、一点内では生じていない場合に存在し得る。
図２は、様々なソースの位置情報を用いた位置決定の１つの状況の概略図を示している。図示した状況は、例示的に、本発明の適用範囲のために選択されている。図示した状況では、自車ｅｇｏがさらなる車両３の位置データを、それ自体の車載センサ（ＯＳ）を介して、第１の車両３自体の協調認識メッセージ（ＣＡＭ：Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ Ｍｅｓｓａｇｅ（３））を介して、およびＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｍｅｓｓａｇｅ（ＣＰＭ）とも言うＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｍｅｓｓａｇｅ（ＥＰＭ（３，４））を介して取得する。したがって衛星利用位置決定に少なくとも３つの異なる装置が加わっている。それに応じて、それぞれの位置決定の相対的な寄与が決定され得る。
本発明によれば、各位置決定が、地点依存または時刻依存のＵＥＲＥを有する。このそれぞれのＵＥＲＥは、衛星利用位置決定のためのそれぞれの装置によって提供され得る。これに関し、それぞれの装置内で相応のデータバンクが用意され得る。それぞれのＵＥＲＥ値がクラウドサービスを介して提供されることも考えられ得る。クラウドサービスが中断された場合には、それぞれ当該装置が、フォールバックの解決策として、設定されている固定ＵＥＲＥ値を活用し得る。
クラウドサービスは、なかでも衛星利用位置決定のためのほぼすべての装置が無線電信に基づくデータアクセス（例えばインターネットへの）を有するので適している。このデータアクセスは典型的には、コールドスタートの際に衛星のエフェメリスを取得し、それにより有意義な位置決定の開始を早めるために使用される。
これらのＵＥＲＥ値は地点依存または時刻依存のスカラなので、適切な無線電信に基づくデータアクセスを介したＵＥＲＥ値の提供は大した追加支出ではない。
したがって図示した場面では、さらなる車両３に関するそれぞれの位置情報を融合し、それにより、さらなる車両３のもしかすると実際の位置を、できるだけ正確に近似するという課題が、自車ｅｇｏに課されている。
このために本発明によるＵＥＲＥ値が適している。この値は、測位精度への直接的な依存性を表している。融合の際、それぞれの位置情報のこの値に依存して、位置情報の重み付けが行われ得る。
自車ｅｇｏ内でほかの車両２、３、４の位置を決定するため、車対車メッセージＥＰＭ（３，４）、ＣＡＭ（２）、ＥＰＭ（４，５）、ＣＡＭ（３）、ＣＡＭ（５）による位置情報を考慮するための相応の手法が選択され得る。
それぞれのメッセージタイプＣＡＭまたはＥＰＭの後ろの括弧内の数字は、それぞれのメッセージがどの車両の位置情報を有するかを提示している。
図３ａ、図３ｂは、縦座標で地点座標を経度および緯度の形態で示すグラフにおいて、テスト測定（緑または破線）の結果を基準測定（赤または実線）と比較して表している。これに関し、点はそれぞれの測定点または基準点を表している。基準点の周りには、測定分散を提示するそれぞれ使用されたＵＥＲＥ値を円として提示している。
図３ａでは、固定ＵＥＲＥ値を使用した状況が示されている。実際に測定された位置は多くの箇所で、予測された測定分散の明らかに外にあることが明らかになる。したがってこれらのＵＥＲＥ値からは、実際に起こるより明らかにより正確な測定が推測される。
図３ｂでは、本発明に基づく地点依存または時刻依存のＵＥＲＥ値を使用した状況が示されている。ここでは、実際の測定がたいていの場合にそれぞれのＵＥＲＥ値に基づく予測された測定分散の中に存在することが明らかになる。これにより、ここでは本発明に基づく地点依存または時刻依存のＵＥＲＥ値に依存するそれぞれの測位精度は、ＧＮＳＳ位置決定と代替的な位置決定とを融合する際にＧＮＳＳ位置決定の重み付けのために考慮され得る。
図４は、本発明に基づく方法４００の一実施形態のフロー図を示している。
ステップ４０１では、位置信号捕捉機構により、位置を表す信号が捕捉される。このような機構は、例えばＧＮＳＳナビゲーション衛星のＧＮＳＳ信号を受信するためのＧＮＳＳ受信装置であり得る。これは、その際、位置情報を含むかまたは位置情報を表示するメッセージを受信し得るワイヤレス通信装置でもあり得る。
ステップ４０２では、表された位置が基準位置と比較される。その際、この比較は、比較のための相応の手段、例えばプロセッサ、マイクロプロセッサ、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）によって行われ得る。基準位置は、適切なデータメモリ、例えばＲＡＭまたはＲＯＭ内に存在し得るかまたは無線電信に基づくクラウドサービスを介して提供され得る。
ステップ４０３では、比較に依存してＵＥＲＥ値が確定される。ＵＥＲＥ値を確定するため、ＵＥＲＥ値は下式によって推定され得る。
Figure 0007481838000004
式中のΣは、位置決定に使用されるＧＮＳＳナビゲーション衛星の位置から導き出された共分散行列である。
簡単な一変形形態では、地点依存または時刻依存のＵＥＲＥヘビサイド関数も利用され得る。
図５は、本発明に基づく方法の一実施形態のフロー図を示している。
ステップ５０１では、ＵＥＲＥ値が機械学習方法を使って決定される。この機械学習方法は、少なくとも１つの既知のＵＥＲＥ値に依存してトレーニングされた。この少なくとも１つのＵＥＲＥ値は、例えば本発明の第１の態様に基づくＵＥＲＥ値の確定方法を使って確定されたものであり得る。
ｅｇｏ 自車
２ ほかの車両
３ さらなる車両、第１の車両、ほかの車両
４ ほかの車両

Claims (8)

  1. 位置決定のためのＵＥＲＥ値の決定方法（５００）であって、
    機械学習方法を使って前記ＵＥＲＥ値を決定するステップ（５０１）を有し、前記機械学習方法が、少なくとも１つの既知のＵＥＲＥ値に依存してトレーニングされ、その際、少なくとも１つの前記ＵＥＲＥ値が、
    位置決定のためのＵＥＲＥ値の確定方法（４００）であって、
    位置を表す信号を捕捉するステップ（４０１）と、
    表された前記位置と基準位置とを比較するステップ（４０２）と、
    前記比較に依存して前記ＵＥＲＥ値を確定するステップ（４０３）と、
    を有する、確定方法（４００）を使って確定される、決定方法（５００）。
  2. 前記捕捉するステップ（４０１）では、前記信号がＧＮＳＳ受信機の信号である、請求項１に記載の決定方法（５００）。
  3. 前記基準位置を表す基準信号を捕捉する追加的な前記ステップ（４０１）を有し、かつ前記比較するステップ（４０２）では、前記基準位置が、捕捉され表された前記基準位置である、請求項１または２に記載の決定方法（５００）。
  4. 決定される前記ＵＥＲＥ値が、地点依存の幾何学的情報および状態情報（建物の高さ、建物の形状、山、木など）ならびに／または地域依存情報（天気、温度など）ならびに／または時間帯依存情報（衛星位置）ならびに／または緯度を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の決定方法（５００）。
  5. 前記機械学習方法が、前記ＵＥＲＥ値に割り当てられた地点依存の幾何学的情報および状態情報（建物の高さ、建物の形状、山、木など）ならびに／または地域依存情報（天気、温度など）ならびに／または時間帯依存情報（衛星位置）ならびに／または緯度にも依存してトレーニングされた、請求項１から４のいずれか一項に記載の決定方法（５００）。
  6. 位置決定のためのコンピュータ実装データ構造（ＵＥＲＥデータバンク）の使用方法であって、前記コンピュータ実装データ構造は、請求項１から５のいずれか一項に記載の決定方法（５００）を用いて決定される少なくとも１つの地点依存ＵＥＲＥ値を含み、前記使用方法は、
    位置を表す情報を、前記コンピュータ実装データ構造の前記情報に割り当てられた前記ＵＥＲＥ値に依存して考慮するステップを有する、使用方法。
  7. 請求項６に記載の使用方法を実行する、位置決定のための装置であって、位置が狂っている際に前記データ構造のＵＥＲＥ値を使用する、装置。
  8. 請求項１から５のいずれか一項に記載の決定方法（５００）のすべてのステップをコンピュータ装置に実行させるコンピュータ実装プログラム。
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