GPS位置の2D精度を向上させるために、（lat、lon）サンプルを平均化することはどの程度意味がありますか？

このような、またはこのようないくつかのGPSアプリケーションは、GPSユニットが移動していないと仮定して、特定の場所の複数の（lat、lon）サンプルを取得し、サンプルの平均を取得して「より正確な"2Dロケーション。

（ここでは、標高/高度の位置は気にしません！）

2番目のアプリ（GPS Averaging）は、各サンプルに関連付けられた精度値を現在の場所の重みとして使用し、それに応じて加重平均を計算します。また、平均位置の精度の推定値も提供します。

質問：

1）常識は、平均化が精度の向上につながると信じるように私たちを押し付けますが、電話のようなハンドヘルドユニット（つまり、差動GPSを使用しない単純なデバイス）にはどれだけの意味がありますか？

2）GPS Averagingの方法とは別の方法で平均位置を計算することをお勧めしますか？

3）平均位置の精度の推定値を計算する方法は？

4）特定の場所の複数の（lat、lon）サンプルを取得することにより、より良い2Dポジショニングを得るために平均化とは異なる方法がありますか？

更新1： 2台のハンドヘルドGPSユニット（ソニーの電話機モデルST15iおよびST17i）を使用した予備調査の結果、4.5時間の間に同じ位置で3mの精度修正を取得すると、次のデータが得られました。

=>修正の想定精度は3メートルでしたが、ST17iモデルには中央値/平均から3メートル以上離れた点がたくさんあったことに注意するのは非常に興味深いです。

=>また、ST15iモデルの経度の単調なドリフトも注目に値します。

（ST15iよりも修正のために平均3つ多くの衛星で使用された分析できるように、ST15iはST17iよりも敏感なアンテナを持っているようです！）

更新2：まだ同じデータセットからのいくつかのさらなる統計と数値

=>データは間違いなく正常ではありません

=>また、ST15iの中央位置とST17iの中央位置の間の距離も計算しました。使用されたすべての修正の精度が3メートル以上であったため、あたかも3メートルです。これは、各GPSユニットの精度について有意義な結論を導き出すために、既知のリファレンスを使用するという以下の提案を確実に検証します！

平均化は、位置測定の「ノイズ」がほぼ対称的であると仮定した場合にのみ意味があります-あらゆる方向に均等に分布しています。つまり、どの測定でも、特定の方向で間違っている可能性が等しくあります。

対称ではないノイズ分布が得られる可能性があります。たとえば、GPSデバイスが体系的にすべての衛星までの距離を過小評価し、特定の方向からより多くの衛星を使用している場合（おそらく崖の底に立っている場合）、すべての測定値はその点で偏っている可能性が高くなります方向。この場合、平均化により精度は向上しますが、バイアスの問題は解決しません。

このような過大評価/過小評価が一般的かどうかはわかりませんが、ほとんどのデバイスでは平均化の有用性を低下させるのに十分な重要性があるとは思いません。おそらく、それは少しバイアスを導入するかもしれませんが、精度の増加はまだ信頼性を改善します（例えば、ジオキャッシングのため）

4つの質問について：

1. 1つの場所に立ち、余分な測定を待つ時間に対して信頼性をどの程度評価するかによって異なります。
2. そのアプリはメソッドであることに言及していませんが、おそらく単純な平均化を使用しています。中央値を取得する方が信頼性は高いかもしれませんが、ノイズの分布がわからなければ、言うのは難しいでしょう。ガウスノイズを仮定します。この場合、十分な測定値が得られれば、それらはほぼ同じになります。より良い方法は、複数のデバイスを使用し、各デバイスで多くの測定を行ってから、セット全体を平均することです。これにより、デバイス固有のバイアスが削除されますが、明らかに迅速または簡単ではありません（デバイスが自分で平均化する場合は、平均化するだけで同じ結果になります）。
3. 推定できるのは精度であり、バイアスではありません。ガウスノイズを仮定すると、標準誤差に基づいて、推定値（平均）の信頼区間を計算できます。このライブの一部のユニットは（衛星の数に基づいて）位置を囲む円で信頼区間を表します。
4. お使いのデバイスで発生する特定の系統的エラーを知っていない限り、おそらくそうではありません。2.をご覧ください。

既知の場所にある2つの同一のgpsデバイスを使用します。各GPS読み取りのエラーを解決し、そのエラーデータを2番目のGPSユニットに渡し、それを使用してデータを修正することはできませんか？