以下の記述の中でIRNSSについてスマホで受信ができそうといっていたが、
IRNSSではL1C帯(1575.42MHz周辺)相当のところには信号はないこと。
、
GPSのL2C(1227.6MHz)より周波数の低い1176.45MHzのE5/L5帯の一波送信であることが
分かりました。
１周波での電離層補正は1575MHzでも問題が大きいのに、
インドはより低い1176.45MHzの一波でナビゲーションに挑もうとしているようです。
いくつかのネットから拾った論文では同時にGPSのL1Cを受けることやS-band(2GHz帯)を用いることで、
電離層補正が可能であるとの情報があります。
以下の記述では現状のスマホ受信系ですぐにもIRNSSが受かりそうとの印象を与えましたが、
このあたりは当面微妙であると補足・修正します。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
このブログはできるだけ夢のある自由な飛躍した発想の場としたいと思っている。
そして囲碁Deep Learningが名人クラスを破ったという韓国からのニュースは
新たな発想をもたらすのではと感じている。
すでに９ヶ月近くGNSS４衛星系の北多摩におけるスカイプロット画像とNMEAログを
取り続けている。データ量は700GB近くになってきている。
従来の衛星選択の手法はDOPを最小にする組みあわせを選ぶというものであった。
しかしスマホのZenfone2系のGNSS衛星Bangの状態では最大30機の衛星を受信できる。
しかしこの30chフル使用状態はDOPだけからすれば最小化に大いに貢献するが、
当然、バッテリへの負担が大きい。
Zenfone2系におけるAndroiTSアルゴリズムではBangに達したあと、
数分間は最大数に近いところで、2-3個少ない組みあわせを
数秒ごとに繰り返す試す呼吸のような動作をしたあと、
１０分間程度で観測する衛星パターンを決めたかのように
衛星数を減らしてゆく。大体受信チャンネルは15程度、
実際に測位に使用している衛星数は10を超える程度まで減少して
安定する。
それに対してアンドロイド版U-centerでは、Bangのあとで
測位用には残酷にもGPS以外を捨ててしまう。
アンドロイド版U-centerは2013年で更新が止まっている。
U-blox社は欧州を拠点としているので東アジアのGNSSの爆発状態に
追従できなかっただろうが、
昨年香港に新拠点を設定したので、これから東アジア情勢に対応した
新バージョンの登場に期待したい。
これからの研究方向であるが東アジアでの実験が一番望ましい。
台湾を拠点とするASUS社などは非常に良い位置にある。
わたしとしてはQZSS４機体制を目指して日本からの衛星選択アルゴリズムが
生まれることを期待したい。
インドの地域測位衛星Indian Regional Navigational Satellite System、IRNSS）も
最近６機目が上がり、７機体制の完成が６月と近いので、
IRNSSを中核とするのであれば
インド周辺から画期的なアルゴリズムが生まれるかもしれない。
インドはCEOをはじめとしてGoogle社との関係が深いので、
Google社を排除している中国よりも有利さはあろう。
囲碁では石には白と黒しかない。
GNSSでは衛星の受信レベルという多様性がある。
共通点はあるともいえるし、DeepLearningなど不必要であるかもしれない。
しかし現在の直感では決して最適かつ節電の配置選択を選んでいないことは
事実である。
一般に専門家は視野が限られ、異分野の人材が参入することで、
大きなブレークスルーが生まれる。
アルファ碁はGoogleの巨大計算機群の全面的協力から生まれたと言われる。
いまのところスマホではアンドロイドしかGNSS受信情報がオープンではない。
そのアンドロイド自体はいまのところGNSS選択には寄与していない。
ただアンドロイド機はA-GPSによりGoogleの強大なクラウドにLTEネットで
接続している。おそらくGoogleはGNSSの自動選択問題に関心があるだろう。
全世界を動き回る自動運転自動車においても必須の機能と思われる。
アンドロイドの現在のバージョンは特に東アジアの各アンドロイド機から
DeepLearningのための衛星選択の膨大な数の失敗例・ノイズ例・成功例を
教育データとして収集しているのかもしれない。
そして2019年頃のアジアの測位衛星群の完成状態に合わせて、
アンドロイドの次の大きなメージャバージョンにおいて、
天体としての重力中心であるGoogle Earthクラウドと組み合わせた
地球規模のGNSSの選択アルゴリズムを投入してくるかもしれない。
日本のGNSS研究にもっと異分野の例えばAI系人材を引き寄せなければならないだろうと予想する。
IRNSSではL1C帯(1575.42MHz周辺)相当のところには信号はないこと。
、
GPSのL2C(1227.6MHz)より周波数の低い1176.45MHzのE5/L5帯の一波送信であることが
分かりました。
１周波での電離層補正は1575MHzでも問題が大きいのに、
インドはより低い1176.45MHzの一波でナビゲーションに挑もうとしているようです。
いくつかのネットから拾った論文では同時にGPSのL1Cを受けることやS-band(2GHz帯)を用いることで、
電離層補正が可能であるとの情報があります。
以下の記述では現状のスマホ受信系ですぐにもIRNSSが受かりそうとの印象を与えましたが、
このあたりは当面微妙であると補足・修正します。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
このブログはできるだけ夢のある自由な飛躍した発想の場としたいと思っている。
そして囲碁Deep Learningが名人クラスを破ったという韓国からのニュースは
新たな発想をもたらすのではと感じている。
すでに９ヶ月近くGNSS４衛星系の北多摩におけるスカイプロット画像とNMEAログを
取り続けている。データ量は700GB近くになってきている。
従来の衛星選択の手法はDOPを最小にする組みあわせを選ぶというものであった。
しかしスマホのZenfone2系のGNSS衛星Bangの状態では最大30機の衛星を受信できる。
しかしこの30chフル使用状態はDOPだけからすれば最小化に大いに貢献するが、
当然、バッテリへの負担が大きい。
Zenfone2系におけるAndroiTSアルゴリズムではBangに達したあと、
数分間は最大数に近いところで、2-3個少ない組みあわせを
数秒ごとに繰り返す試す呼吸のような動作をしたあと、
１０分間程度で観測する衛星パターンを決めたかのように
衛星数を減らしてゆく。大体受信チャンネルは15程度、
実際に測位に使用している衛星数は10を超える程度まで減少して
安定する。
それに対してアンドロイド版U-centerでは、Bangのあとで
測位用には残酷にもGPS以外を捨ててしまう。
アンドロイド版U-centerは2013年で更新が止まっている。
U-blox社は欧州を拠点としているので東アジアのGNSSの爆発状態に
追従できなかっただろうが、
昨年香港に新拠点を設定したので、これから東アジア情勢に対応した
新バージョンの登場に期待したい。
これからの研究方向であるが東アジアでの実験が一番望ましい。
台湾を拠点とするASUS社などは非常に良い位置にある。
わたしとしてはQZSS４機体制を目指して日本からの衛星選択アルゴリズムが
生まれることを期待したい。
インドの地域測位衛星Indian Regional Navigational Satellite System、IRNSS）も
最近６機目が上がり、７機体制の完成が６月と近いので、
IRNSSを中核とするのであれば
インド周辺から画期的なアルゴリズムが生まれるかもしれない。
インドはCEOをはじめとしてGoogle社との関係が深いので、
Google社を排除している中国よりも有利さはあろう。
囲碁では石には白と黒しかない。
GNSSでは衛星の受信レベルという多様性がある。
共通点はあるともいえるし、DeepLearningなど不必要であるかもしれない。
しかし現在の直感では決して最適かつ節電の配置選択を選んでいないことは
事実である。
一般に専門家は視野が限られ、異分野の人材が参入することで、
大きなブレークスルーが生まれる。
アルファ碁はGoogleの巨大計算機群の全面的協力から生まれたと言われる。
いまのところスマホではアンドロイドしかGNSS受信情報がオープンではない。
そのアンドロイド自体はいまのところGNSS選択には寄与していない。
ただアンドロイド機はA-GPSによりGoogleの強大なクラウドにLTEネットで
接続している。おそらくGoogleはGNSSの自動選択問題に関心があるだろう。
全世界を動き回る自動運転自動車においても必須の機能と思われる。
アンドロイドの現在のバージョンは特に東アジアの各アンドロイド機から
DeepLearningのための衛星選択の膨大な数の失敗例・ノイズ例・成功例を
教育データとして収集しているのかもしれない。
そして2019年頃のアジアの測位衛星群の完成状態に合わせて、
アンドロイドの次の大きなメージャバージョンにおいて、
天体としての重力中心であるGoogle Earthクラウドと組み合わせた
地球規模のGNSSの選択アルゴリズムを投入してくるかもしれない。
日本のGNSS研究にもっと異分野の例えばAI系人材を引き寄せなければならないだろうと予想する。
