JP2005525003A - 無線ネットワークにおける位置検出および場所追跡 - Google Patents

無線ネットワークにおける位置検出および場所追跡 Download PDF

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Abstract

複数のロケールから構成される定義された空間中で動き回るモバイル通信デバイスのリアルタイム位置検出および移動追跡を実行するシステムおよび方法が提供される。モバイル・デバイスと、そこから利用可能またはアクセス可能な機能性およびデータを有するネットワークとの間のインターフェースを提供するために空間の周りに複数のアクセス・ポイントが配設される。ロケールの隣接度の知識を使用して、モバイル・デバイスがロケール間で遷移する際にモバイル・デバイスの場所をよりよく決定することができ、アクセス・ポイントの状態および構成をモニタリングするためにフィードバックを提供することができる。

Description

本発明は無線通信デバイスのリアルタイム位置検出および移動追跡の分野に関する。
本出願は、２００１年９月５日に出願された「ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡＬ ＰＯＳＩＴＩＯＮ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＆ ＬＯＣＡＴＩＯＮ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＵＳＩＮＧ ＳＩＧＮＡＬ−ＳＴＲＥＮＧＴＨ ＤＡＴＡ ＦＲＯＭ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＮＥＴＷＯＲＫ」と称する、同時係属の、共通に所有される米国仮特許出願第６０／３１７４８０号の米国特許法第１１９（ｅ）条による優先権の特典を主張する。
無線デバイスでの通信は急速に現代生活の遍在する一部になっている。そのような無線デバイスはいくつかの形態のいずれかをとることができる。例として、無線デバイスはセルラ電話およびページャ、ならびに様々なタイプのインターネット、ウェブまたはパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）などの他のネットワーク対応デバイスを含むことができる。モバイル電話部門および他のパーソナルおよびビジネス・コンピューティング・デバイスの部門が迅速に成長している。たとえば、セルラ電話の顧客数は過去数年にわたって指数関数的に増え、無線パーソナルおよびビジネス・コンピューティング・デバイスの数もそうである。これらのネットワーク対応デバイスのいずれもインターネットまたはウェブ機能性を含むことができる。概して、ネットワークを介してデータを送信、受信、アクセスまたは交換するように構成された無線デバイスは「モバイル・デバイス」と呼ぶことができ、モバイル・デバイス間の通信は「無線通信」と呼ぶことができる。
モバイル通信の要求に応じるためのネットワークの技術開発の一部として、キャリヤはアナログベース技術から、デジタル・データが「パケット化」され、デジタル・ネットワーク上で送信されるいくつかのデジタル移送技術に移行している。デジタル無線通信ネットワークのより新しいバージョンは、有線ドメインの共通データ通信機能を無線モバイル・ドメインに拡張するように意図された様々なデータ通信サービスをサポートしている。
セルラ部門の現在の傾向はＴｈｉｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ（３Ｇ）ネットワーク（たとえば３Ｇ−１ｘネットワーク）に向かっている。Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＩＰ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｔａｎｄａｒｄ，３ＧＰＰ２ Ｐ．Ｓ０００１−Ａ，Ｖｅｒｓｉｏｎ３．０．０，（ｃ），３ＧＰＰ２，ｖｅｒｓｉｏｎ ｄａｔｅ Ｊｕｌｙ １６，２００１（「３ＧＰＰ２ Ｓｔａｎｄａｒｄ”，別名ＩＳ−８３５ Ｓｔａｎｄａｒｄ」）と称する３ＲＤジェネレーション・パートナーシップ・プロジェクト２（３ＧＰＰ２）標準は符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）またはＣＭＤＡ２０００−１ｘパケット・データ・ネットワークとも呼ばれる３Ｇ−１ｘパケット・データ・ネットワークにおけるモバイルＩＰの使用を成文化している。
ローカル通信ネットワークを介して無線通信を局部化エリアで行うことができるパーソナルおよびビジネス部門では、ＩＥＥＥ８０２．１１標準が優勢である。局部化エリアは建物、建物内のエリア、いくつかの建物を含むエリア、アウトドア・エリア、またはインドア・エリアとアウトドア・エリアの組合せとすることができる。たいていの現代の位置検出手段およびオブジェクトの移動追跡技法はいずれも、１）グローバル測位システム（ＧＰＳ）などの到着時間（差）（ＴＯＡまたはＴＤＯＡ）ベース測定などの信号タイミング分析、２）ＲＡＤＡＲなどの信号周波数シフト分析、３）空間の入射または出射時の光のビームを中断するなど、能動的または受動的検出用の所定の信号ビーコンの使用、または４）ローカル・セルラ・タワー内のＰＤＡまたはセルラ電話上の赤外線送信器などの空間を進行するモバイル・ビーコン信号の存在を検出する受信器のネットワークを有すること、またはこれらのあるいは関係する方法の組合せが必要である。
これらの技法の大部分は、位置を測定するタスクの特定用途向けであり、セルラ・フォンの場所を数百フィートの粗いスケールで検出することができ、結果としてそれは所与のタワーの近傍にある上述のモバイル・フォンの場合を除いて、しばしば他の機能を果たさない。これらの技法の一部分は、ＧＰＳインドアまたは地下の使用などのいくつかの空間では利用不可能であるか、または妨害、信号マルチパス効果のために、あるいは（ＲＡＤＡＲなどの）追跡中のオブジェクトの最適速度プロファイルがオブジェクトの起動挙動に一致しないために実行不可能である。最後に、モバイル・デバイスの位置検出のための上述のセンサのネットワークの開発は単に法外に費用がかかり、この単一機能のために実行不可能である。
いくつかの設定では、定義されたローカル・エリア内での検出および場所特定は「アクセス・ポイント」（ＡＰ）のセットから構成されるローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）を使用して実施される。ＡＰは、通信が無線デバイスとＡＰの間で「エア・リンク」上で行われる無線デバイス用の通信ポートである。すなわち、ＡＰはＬＡＮ上で無線デバイスから受信したメッセージを適宜他のサーバ、コンピュータ、アプリケーション、サブシステムまたはシステムに渡す。ＡＰは双方向性であり、したがってまた無線デバイスに送信するように構成される。一般に、ＡＰは、メッセージ・トラフィック・フローを管理する１つまたは複数のネットワーク・サーバに結合される。データまたは一般的なアプリケーション機能を無線デバイスに提供するために、アプリケーション・サーバをネットワーク・サーバに結合するか、またはアクセスすることができる。
そのようなシステムでは、ネットワークにローカル・エリアを定義するプロセス（たとえば部屋レイアウト、グラウンド・レイアウトなど）をしばしばエリアまたはシステムの「トレーニング」と呼ぶ。エリアは空間に分割され、トレーニングされたエリアを無線デバイスが移行する際にそれらがその間を移行する。トレーニングされたエリア内での場所特定および検出は一般に１つまたは複数のＡＰに対して無線デバイスからの信号強度の関数として決定される。ＡＰは信号強度を決定し、それを処理のためにバックエンド・サブシステムに渡すように構成される。
場所特定および検出は一般に無線デバイス間の通信から得られた受信信号強度値（ＲＳＳＩ）の関数として決定される。通例、信号強度が高くなればなるほど、送信無線デバイスはＡＰに近くなると仮定される。無線デバイスがトレーニングされたエリアの周りを移動する際の信号強度の変化により追跡が可能になる。無線デバイスから信号を受信した少なくとも３つのＡＰがある場合、トレーニングされたエリア内でデバイスの場所を決定するために三辺測量（ｔｒｉｌａｔｅｒａｔｉｏｎ）を使用することができる。三辺測量は無線デバイスとＡＰの各々との間の長さの関数として無線デバイスの位置を決定する方法である。
三辺測量計算は、適切なソフトウェア（たとえばクライアント側モジュール）とともにそのようなタスクを達成するように構成されなければならないＲＳＳＩデータを使用して無線デバイスによって実施される。結果として、無線デバイスに対する要求は増大する。さらに、トレーニングされたエリア内で実質的にすべての無線デバイスに対して検出および追跡が要求されるが、多くのタイプの無線デバイスがすべて異なる構成を有することがあるので、達成することがはるかに困難である。
米国仮特許出願第６０／３１７４８０号
定義された空間内で無線モバイル（またはクライアント）デバイスのネットワークベース位置検出および追跡を可能にするシステムおよび方法が提供される。好ましくは、検出および追跡がインターフェースのネットワーク側で事前形成されるので、モバイル・デバイスは検出および追跡すべき特殊なクライアント側構成、モジュールまたはプログラムを必要としない。アプリケーションのアベイラビリティおよびデータへのアクセスは、モバイル・デバイスの場所およびモバイル・デバイスまたはそのユーザのアイデンティティまたは両方の関数として選択的に提供または抑止することができる。本発明の手法は、セルラやページャ・ネットワークや無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）のインドア／アウトドアおよびＩＥＥＥ８０２．１１や「Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ」などの通信など、アウトドア・ワイドエリア通信媒体に適用することができる。
モバイル・デバイスは、モバイル電話、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、ページャ、電子メール・デバイス、ラップトップまたは任意のウェブ対応デバイスなど、無線通信用に構成された任意の知られているポータブルまたは移送可能デバイスとすることができる。そのようなデバイスの多くはハンドヘルド・デバイスとすることができるが、そのようなコンパクト・サイズでない他の無線デバイスも検出および追跡することができる。無線デバイスのように、モバイル・デバイスは無線インターフェースを介してネットワークと通信するように構成される。
モバイル・デバイス検出および追跡システムはネットワーク、複数の検出器（たとえばアクセス・ポイント（ＡＰ））、および少なくとも１つの処理システムを含む。処理システムは、好ましくはユーザ・インターフェースを含むかまたはサポートし、システムの初期セットアップ、オペレーション、および維持を容易にするためにメモリを含む。ネットワークは選択的に分配されたアクセス・ポイントのセットを処理システムに結合する。ネットワークはまた、ネットワーク上で、またはネットワークを介して、場合によっては別の１つまたは複数のネットワークを介してアクセス可能なサブシステム上またはシステム上でホストすることができる様々な機能性およびデータへのアクセスを含むかまたは有することができる。
モバイル・デバイス検出および追跡システムは、モバイル・デバイスを検出および追跡することができるコンテキストを提供するために物理的空間のデジタル定義を統計的信号強度モデルと組み合わせる。物理的空間のデジタル形態またはマップは、好ましくは、アクセス・ポイントの送信および受信機能に影響を及ぼすであろう永久的障害、たとえば壁、カラムなどの特定を含む。信号強度モデルは、物理的空間内の各アクセス・ポイントごとに、アクセス・ポイントの障害および配置を考慮に入れて、空間内で送信するモバイル・デバイスから予期される信号強度受信のパターンを定義する。複数のアクセス・ポイントの場合、複数の信号強度パターンが定義されることになり、そのうちのいくつかは一般にある程度重複することになる。
定義された空間は定義された領域、エリアまたは場所（集合的に「ロケール」と呼ぶ）のセットから構成される。ロケールは内部または外部空間または場所またはその組合せと定義することができる。たとえば、会議室はロケールと定義することができる。各ロケールは物理的空間のデジタル形態との関係でシステム内で定義される。ロケールは信号強度モデルの生成の前または後のいずれかで定義することができる。一般に、ひとたび空間のデジタル形態が形成されると、ロケールが定義され、次いで統計的信号強度モデルが定義される。他の形態では、ロケールを定義し、信号強度モデルを定義し、（場合によっては）アクセス・ポイントを測位する反復プロセスを使用することができる。
定義された物理的空間のデジタル形態では、信号強度モデルを決定することができる。信号強度モデルを生成するプロセスをエリアまたはシステムの「トレーニング」と呼ぶ。本発明によれば、信号強度モデルを少なくとも２つの様式のうちの１つで創生することができる。第１の様式では、アクセス・ポイントを物理的空間内に設置し、空間中の送信モバイル・デバイスの移行を介して実際の信号強度データを収集する。アクセス・ポイントから受信した実際の信号強度データを使用して、物理的空間のデジタル形態に関連する統計的信号強度モデルを構築する。様々な知られている統計的モデリング手法のうちの任意の１つまたは複数を使用して、マルコフ（Ｍａｒｋｏｖ）モデルなどの信号強度モデルを構築することができる。
統計的モデルを構築する第２の様式は、物理的空間のデジタル形態表現のコンテキスト内でシミュレートされたアクセス・ポイントおよびシミュレートされたモバイル・デバイス読みを使用することを含む。そのような場合、システムは、デジタル形態の空間のコンテキスト内でアクセス・ポイントおよびモバイル・デバイスのいくつかの受信および送信特性を仮定する。統計的信号強度モデルはこれらの仮定の関数として生成される。好ましくは、システムは、システムのユーザ・インターフェースを使用して異なる統計的モデルを得るために（障害およびアクセス・ポイントの測位を含む）仮定を編集することが可能である。
したがって、いくつかの形態では、モバイル・デバイス検出および追跡システムは、定義された空間内のアクセス・ポイントの配置を決定するためのモジュールを含むことができる。そのような場合、障害の定義を含めて、デジタル・マップの空間が定義される。障害には、それらが与える傾向がある妨害の量に関係する値を割り当てることができる。たとえば、ブリック壁は一般にウィンドウよりも多い量の妨害を与える。モバイル・デバイスの予想可能なセットからの信号強度の範囲に照らして、およびアクセス・ポイントの検出および送信特性に照らして妨害特性を分析することによりアクセス・ポイント配置を決定することが可能になる。システム中で識別される異なる検出および送信特性を有する検出器がある場合、システムは検出器の配置を決定するだけでなく、選択をも決定することができる。いくつかの形態では、システムはまたロケールに対する検出器の配置を決定することができる。
定義された空間がトレーニングされている場合、モバイル・デバイスの実際の信号強度データを、それが定義された空間の周りを移動するか、またはその中に常駐するときに処理し、実際のデータを既知の統計的信号強度モデルと比較することによってロケール内および間で位置検出および移動追跡が達成される。いつでも、トレーニングされた空間中で送信するモバイル・デバイスは同じまたは異なるロケール中にあることができる複数の検出器によって検出することができる。モバイル・デバイスの信号を受信する各アクセス・ポイントでの実際の信号強度データとそれらのアクセス・ポイントの（信号強度モデルに含まれる）信号強度パターンとの比較により、定義された空間内のモバイル・デバイスのリアルタイム場所の決定が可能になる。そのような分析を時間をかけて実施すると、ロケール内および間でモバイル・デバイスの追跡が可能になる。
追跡の確度および信頼度を高めるために、ロケール隣接度の概念を使用することができる。すなわち、ロケール「Ａ」がただロケール「Ｂ」およびロケール「Ｃ」に隣接する場合、信号強度データに従って、モバイル・デバイスはロケールＢまたはロケール「Ｅ］にあることがあり、モバイル・デバイスの以前のロケールがロケールＡであることを知ることにより、システムはモバイル・デバイスが現在ロケールＢにあり、ロケールＥにはないことを正確に決定することが可能になる。
隣接度の概念は状態ベース手法で実装することができる。そのような場合、各ロケールは状態図内で状態として一意にモデル化することができる。有限数の既知の次の状態および前の状態が各状態ごとに存在しうるので、前の状態および許容できる次の状態のそのサブセットが分かれば現在の状態をより大きい信頼度で決定することができる。
本発明の様々な形態では、定義された空間中でロケールごとにモバイル・デバイスを場所特定および追跡するために手法の組合せを実装することができる。たとえば、１つまたは複数のアクセス・ポイントからの受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）データのクラスタ化統計を使用して、モバイル・デバイスの場所の決定を比較的高い確度で行うことができる。さらに、３つの異なる検出器から受信したＲＳＳＩデータの三辺測量分析を実行することができ、３つのアクセス・ポイントによって形成される三角形の辺の長さの関数としてモバイル・デバイスの場所を決定することができる。クラスタ化統計および三辺測量の結果を組み合わせてモバイル・デバイスの場所の全体的決定の確度を高める。この手法はまた追跡改善のために時間をかけて実行することができる。
本発明の様々な形態は、アクセス・ポイントの状態をモニタリングするフィードバック・サブシステムまたはモニタを含むことができる。たとえば、そのようなサブシステムは、アクセス・ポイントが誤動作しているか、オフになっているかまたは動作不能か、新しいアクセス・ポイントが追加されているか、または上記のある組合せを決定するように構成することができる。そのような形態では、アクセス・ポイントとモニタリング・プロセッサ、マネージャ、モジュール、プログラムまたはサブシステム（集合的に「モニタリング・モジュール」）との間にフィードバック・パスが設けられる。モニタリング・モニタは、上記の決定のために使用される各アクセス・ポイントによって提供される状態データを得て、状態メッセージ、エラー・メッセージまたは両方を生成する。メッセージは、一例として、ネットワーク・アドミニストレータ、テクニシャン、マネージャ、セキュリティ・パーソネルまたはそのある組合せに対する電子メールまたは電話アラートの形態でくることができる。本発明によるシステムおよび方法は、１つまたは複数のアクセス・ポイントの損失または誤動作に応答して統計的モデルを調節することができる。
図面は好ましい実施形態を限定ではなく例として示す。図では、同じ参照番号は同じまたは同様の要素をさす。
定義された空間内で無線モバイル（またはクライアント）デバイス、たとえばモバイル・デバイス検出および追跡システムのネットワークベース位置検出および追跡を可能にするシステムおよび方法が提供される。好ましくは、検出および追跡がインターフェースのネットワーク側で事前形成されるので、モバイル・デバイスは検出および追跡すべき特殊なクライアント側構成、モジュールまたはプログラムを必要としない。アプリケーションのアベイラビリティおよびデータへのアクセスは、モバイル・デバイスの場所および（場合によっては）モバイル・デバイスまたはそのユーザのアイデンティティまたは両方の関数として選択的に提供または抑止することができる。リアルタイム位置検出または移動追跡の本発明の手法は、例として、セルラやページャ・ネットワークや無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）のインドア／アウトドアおよびＩＥＥＥ８０２．１１や「Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ」などの通信など、アウトドア・ワイドエリア通信媒体に適用することができる。
図１は、本発明による、モバイル・デバイス検出および追跡システム１００の代表的な最上位図である。概して、ネットワーク１１５は複数の検出器、たとえばアクセス・ポイント（ＡＰ）１１０をシステム１００に結合する。アクセス・ポイントは、その中で動作している１つまたは複数のモバイル・デバイス１２０に無線サービスを提供するために定義された空間中に選択的に分配される。モバイル・デバイス１２０は、モバイル電話、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、ページャ、電子メール・デバイス、ラップトップまたは任意のウェブ対応デバイスなど、無線通信用に構成された任意の知られているポータブルまたは移送可能デバイスとすることができる。そのようなデバイスの多くはハンドヘルド・デバイスとすることができるが、そのようなコンパクト・サイズでない他の無線デバイスも検出および追跡することができる。無線デバイスのように、モバイル・デバイス１２０は、アクセス・ポイント１１０などの無線インターフェースを介してネットワーク１１５と通信するように構成される。
アクセス・ポイント１１０は、好ましくは、モバイル・デバイス１２０との双方向対話を容易にするために受信および送信手段（たとえばトランシーバ）を含む。たとえば、好ましい形態では、アクセス・ポイント１１０は米国ペンシルバニア州ＡｌｌａｎｔｏｗｎのＡｇｅｒｅ Ｓｙｓｔｅｍｓが提供しているＡＰ１０００とすることができる。そのようなアクセス・ポイントは受信信号からモバイル・デバイスの信号強度を決定するように構成され、当技術分野で知られている。
実施形態に応じて、モバイル・デバイス検出および追跡システム１００は図１に示される機能モジュールのいくつかまたは全部を含むことができる。概して、システム１３０は他のモジュールを監督し、タスクを与え、他のシステムまたはアプリケーションへのインターフェースを提供することができる。モバイル・デバイス検出および追跡システム１００をセットアップ、操作および維持するのに有用なディスプレイ・スクリーンを生成およびサポートするためのデータを提供するために、ユーザ・インターフェース（ＵＩ）、この例ではグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）１４０が設けられる。ＧＵＩマネージャ１４０は、モバイル・デバイス検出および追跡システムの一部分として含まれる端末またはコンピュータ、モバイル・デバイス１２０、またはネットワーク１１５に結合された他のデバイスにデータを提供することができる。
デジタル形態の定義された空間の定義を容認するかまたは容易にするためにデジタル・マッパ１５０が含まれる。デジタル・マッパ１５０はシステム・マネージャ１３０を介してタスキングを受信することができ、デジタル・マップの生成および閲覧を容易にするためにＧＵＩマネージャ１４０と対話することができる。デジタル・マップは、たとえば、階層図面をデジタル形態に変換するか、または定義された空間の既存のデジタル・マップを利用することによって形成することができる。他の形態では、一般的なコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ツールを使用して、デジタル・マップを形成することができる。好ましくは、デジタル・マッパ１５０は、メモリ１０５中に記憶された定義された空間のデジタル・マップを容認または生成する上記の手法のいずれかに対応するためのツールを含む。
一般に、定義された空間は定義された領域、エリアまたは場所（集合的に「ロケール」と呼ぶ）のセットから構成される。各ロケールは物理的空間のデジタル形態との関係でシステム内で定義される。ロケールは内部または外部空間または場所またはその組合せと定義することができる。たとえば、会議室、オフィスまたは待合せエリアはそれぞれ定義された空間内の単一のロケールと定義することができる。ロケールは信号強度モデルの生成の前または後のいずれかで定義することができる。ただし一般に、ひとたび空間のデジタル・マップが形成されると、ロケールが定義され、次いで統計的信号強度モデルが定義される。他の形態では、ロケールを定義し、信号強度モデルを定義し、（場合によっては）アクセス・ポイント１２０を測位する反復プロセスを使用することができる。環境に応じて、ユーザはユーザの現在のロケールに応じて機能性またはデータに対して異なる特権、アクセスまたは権利を有することができる。あるロケールから別のロケールに遷移すると特権、権利またはアクセスの損失、場合によってはデータの選択的な損失または供給が起こることがある。
一例として、図２は複数のロケールおよび障害から構成される定義された空間２００を示す。ロケール境界は点線で示される。障害は太い実線で示される（たとえば壁「Ｗ１」および「Ｗ２」）か、または太い実線で囲まれる（たとえば障害「Ｏ１」および「Ｏ２」）。障害Ｏ１およびＯ２は例としてエレベータ・シャフト、ヒーティング・ダクトまたは装置クロゼットとすることができる。ロケール「Ａ」は会議室とすることができる。ロケール「Ｂ１」および「Ｂ２」はオフィスとすることができる。ロケール「Ｃ１」および「Ｃ２」は別々の待合せエリアとすることができる。ロケール「Ｄ」は外部空間「Ｄ１」および内部空間「Ｄ２」を含むエリアとすることができる。ロケール「Ｅ」は場所、たとえば非常に小さいエリアまたはスポットとすることができる。そして空間「Ｆ」は共通のエリア・ロケール、またはロケールが定義されていないエリアとすることができる。
モバイル・デバイス検出および追跡システム１００は、モバイル・デバイス１２０を検出および追跡することができるコンテキストを提供するために物理的空間のデジタル定義を統計的信号強度モデルと組み合わせる。信号強度モデルは、物理的空間内の各アクセス・ポイントごとに、アクセス・ポイント１１０の障害および配置を考慮に入れて、空間内で送信するモバイル・デバイス１２０から予期される信号強度受信のパターンを定義する。複数のアクセス・ポイントの場合、複数の信号強度パターンが定義されることになり、そのうちのいくつかは一般にある程度重複することになる。
図３は環境インターフェースをもたないアクセス・ポイント３１０の周りの信号強度パターン３００を示す図である。信号強度パターン３００は、信号強度が単独で単にソース３１０への近接度を指示するであろう理想を表す。すなわち、理想的には、ソース３１０に近ければ近いほど、信号は強くなり、読みは高くなる。しかしながら、実際の展開では、通信ソースまたはアクセス・ポイントは何らかの環境影響に遭遇する可能性があり、デジタル・マップ２００で起こるようなものなど、信号によってアクセス可能な定義された空間中で異なるエリアで通信媒体上で吸収、減衰、反射またはこれらのファクタの組合せを生じる。
図４は環境障害４２０および４２５の結果であるアクセス・ポイント４１０の周りの歪んだ信号強度パターン４００を示す。環境に応じて、ロケール（または定義された空間内の注目する他の場所）が高度に識別可能な不均一な信号強度プロファイルを有することができるので、得られた不均一性は局所的位置検出の機会を与える。定義された空間はモバイル・デバイス１２０が進行可能および不可能な所（たとえば廊下、壁、部屋など）に固有の制限を課すので、明確な信号強度プロファイルを有するロケールの数を増やす可能性がある。さらに、モバイル・デバイス１２０は隣接するまたは接続されたロケールを通過することによって進行する、すなわちデバイスはある時刻に１つのエリアにいないで、瞬間的に２つまたはそれ以上のロケールに見える可能性がより高いので、いくつかの信号強度プロファイル遷移しか観測されない可能性があるので、これにより定義された空間内のモバイル・デバイス１２０の場所および移動を正確に特定する能力がさらに高まる。
図５は、定義された空間内の単一のアクセス・ポイント５１０に対する組み合わせられるかまたはデジタル・フロア・プラン５２０上に重畳された歪んだ信号強度フィールド・パターンの代表的な平面図５００を示す。図５は、定義された空間内の横断可能なロケールがどのように異なる信号強度プロファイルを有することができるか、および異なる隣接するロケールも異なる信号強度特性を有するかを証明する。
この時点まで、いくつかの仮定を行った、すなわち均一な通信パターンおよび配向をもつ単一のアクセス・ポイントの使用である。また、統計的モデルが追跡のためにどのように構築または適用されるか、その分解能、その信頼度、読取りがモバイル通信端末から行われるかどうか、または通信媒体ネットワークの（仮定された）固定の展開、ならびにアクセス・ポイントの配置についてはまだ言及していない。
定義された物理的空間のデジタル・マップの場合、信号強度モデルを生成することができる。信号強度モデルを生成するプロセスをエリアまたはシステムの「トレーニング」と呼ぶ。したがって、モバイル・デバイス検出および追跡システム１００は、データベース１０５中のデジタル・マップ２００にアクセスすることができる信号強度モデラ１６０を含む。本発明によれば、信号強度モデラ１６０は信号強度モデルを少なくとも２つの様式のうちの１つで創生するように構成することができる。第１の様式では、アクセス・ポイント１１０を物理的空間内に設置し、空間中の送信モバイル・デバイス１２０の移行を介して実際の信号強度データを収集する。アクセス・ポイント１１０から受信した実際の信号強度データを使用して、物理的空間のデジタル・マップ２００に関連する統計的信号強度モデルを構築する。様々な知られている統計的モデリング手法のうちの任意の１つまたは複数を使用して、信号強度モデルを構築することができる。
すなわち、この手法によれば、統計的信号強度モデルを構築することは定義された空間の通信信号強度調査を実行することを含む。これは、定義された空間中に１つまたは複数の通信媒体アクセス・ポイント１１０を展開すること、および定義された空間内のアクセス可能なエリアのウォークスルーを実行することを含む。通信アクセス・ポイント１１０は調査中にモバイル通信デバイス１２０によって測定される信号ソースとして使用するか、または前記モバイル・デバイス１２０からの信号強度を測定するリスニング・ポストとして働くことができる。両方のトレーニング方法論は得られる読みの数、ソース、および値が異なることにもかかわらず、重要なことは定義された空間内の様々なロケールのプロファイルを開発するために調査中にデータが存在することである。
調査から収集された得られたデータは、統計的モデル、すなわち手動手法および自動手法を開発するためにいくつかの異なる様式で信号強度モデラ１６０が使用することができる。手動手法では、モデル開発者は単に、モデルを構築し、アクセス・ポイント１１０の位置を決定するすべき空間のデジタル・マップ上の主として注目するエリアまたはロケールを選択するだけである。これはアクセス・ポイント１１０を設計者が指定する所に配置することができるエリアを制限する。自動手法では、代わりに、統計的技法を使用して、ロケールの数を指定するユーザまたは指定された統計的確信度のいずれかによって強度に示差的な信号プロファイルをもつ高度に認識可能なロケールの数を推定する。
統計的モデルを構築する別の様式は、物理的空間のデジタル・マップ２００のコンテキスト内でシミュレートされたアクセス・ポイントおよびシミュレートされたモバイル・デバイス読みを使用することを含む。そのような場合、信号強度モデラ１６０は、デジタル・マップ２００中の空間のコンテキスト内でアクセス・ポイント１１０およびモバイル・デバイス１２０のいくつかの受信および送信特性を仮定する。統計的信号強度モデルはこれらの仮定の関数として生成される。好ましくは、システム１００は、システムのユーザ・インターフェースを使用して異なる統計的モデルを得るために（障害およびアクセス・ポイントの測位を含む）仮定を編集することを可能にする。
より詳細には、好ましい実施形態では、トレーニングは、各場所ごとにラベル付けされたデータを収集することによって行うことができる。データは一意にラベル付けされ、その対応するアクセス・ポイントに関連付けられる。データは「サンプル」のセットであり、その各々は時間期間にわたって平均化される１つまたは複数のアクセス・ポイントからの測定値を有する。これらのサンプルの多く（一般に約２５個）はいわゆる「シグニチャ」を構成する。いくつかの形態では、ラベル付けされていないデータの使用を使用して、既存のデータを増補または交換することができるが、好ましくはモバイル・デバイスとの関連が保持される。さらに、シグニチャは、単により少数収集することによって、自動デシメーションによって、または保持すべきサンプルのアルゴリズム選択によって、約２５個よりも少ない「サンプル」から構成することができる。もちろん、より多くのサンプルを収集することも有用なことがある。また他の形態では、シグニチャは、重要な「サンプル」を選択するためのサポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）または同様のスキーム、密度を推定するためのガウシアン・クラスタまたは任意の数の他の密度推定スキームを使用することを含めて、「サンプル」のセットから任意の数の他のスキームに表現を変更することができる。
これらのシグニチャから、「シルエット」が内部的に生成される。好ましい実装では、各シグニチャはシルエットを生じる。しかしながら、他の形態では、有用な場合、多数のシグニチャから構成されるシルエットを生成することができる。シルエットは、シグニチャ中の各「ソース」サンプルを検査し、テラス化密度推定に関して以下で議論するように、そのソース・サンプルの近傍で最も密になる他の（すなわち「ターゲット」）サンプルを（組み合わされたすべての「シグニチャ」から）特定することによって生成される。ソース・サンプルはアクセス・ポイントに関連付けられ、処理のために選択されたサンプル・セットからのサンプルであり、ターゲット・サンプルは処置中のサンプルでない同じサンプル・セットからのサンプルであるが、参照、比較またはそうでなければソース・サンプルの処理に関係して使用される。他の形態では、ターゲット・サンプルは他のサンプル・セットからくることがある。これらの得られたターゲット・サンプル密度で最も重く表されるシグニチャがカウントされる。これはシグニチャ中の各ソース・サンプルごとに行われ、ターゲット・シグニチャの得られたカウントはタリーされ、シルエットになる。後処理（すなわち、オペレーション）で行われるオペレーションの大部分はシルエット上で実行されるが、シグニチャとしてユーザ・インターフェースでしばしば提示される。これはそれらの間に１対１の対応があるので行われ、それはシルエットが全く言及されない場合にユーザを混乱させるのを回避する。
主として実装の便宜のために、シグニチャ・サンプル密度を推定するためにテラス化密度推定スキームが使用される。好ましい形態では、当業者なら理解できるように、一連のスタック化ボックス・カーネルをもつＰａｒｚｅｎ Ｗｉｎｄｏｗスキームが使用される。しかしながら、同じく理解できるように、任意の数の他の知られている密度推定スキームを効果的に利用することができる。他の技法としては様々な他のカーネル・ベース推定スキームならびにＫ−ｎｎまたはガウシアン・クラスタ化などがある。
これらの手動、半自動および自動技法は定義された空間中にロケールをもつ調査ウォークスルー中に得られた通信信号強度の相関を提供するために統計的機構を利用する。そのような統計的モデルは、状態変数が定義された空間内のロケールを表し、遷移確率がそれらの間の移動尤度を表す、マルコフ・モデルを使用して信号強度モデラ１６０によって実装することができる。使用するマルコフ・モデルは所望の追跡分解能、信号ソースまたはアクセス・ポイントの数および空間にわたるそれらの変動の影響を受ける連続的または離散的のいずれかとすることができる。信号強度モデラ１６０はマルコフ・モデルを使用して統計的信号強度モデルを生成することができるか、または注目する場所またはロケール中の信号強度分布を表すために何らかの他の確率的当てはめ技法を適用する結果とすることができる。同様に、限定はしないが、日時、予想される通信ネットワーク負荷、過渡環境ファクタ、および他の物理的または天候関係現象などの異なる環境プロファイルの影響を表すために多数の分布を使用することができる。
前述のように、モバイル通信デバイス１２０または通信媒体アクセス・ポイント１１０のいずれかを調査の目的の信号媒体のソースとして使用することができる。活動的使用（すなわち、後トレーニング）中、場所特定および追跡マネージャ１７０によって、モバイル・デバイス１２０の場所および移動を決定するために統計的モデルに読みを提供するために同じ構成をともに使用することができる。好ましい実施形態では、モバイル・デバイス上でまたは通信媒体のバックグラウンド・ネットワーク１１５上で「ビハインド・ザ・シーン」で生追跡データ収集を展開する決定はいくつかの考慮事項の影響を受けることがある。通信帯域幅が乏しい場合、モバイル・デバイス１２０を単に通信させ、すべての追跡関係データ収集をバックエンド・ネットワーク１１５上で行わせることが好ましいことがある。通信のバックエンド・ネットワーク１１５の計算リソースが追跡すべきすべてのモバイル・デバイスの場所を計算するのをサポートするためにスケールできない場合、モバイル通信デバイス１２０は代わりにアクセス・ポイント１１０から信号強度データを収集し、その場所を計算するために統計的モデルを局所的に適用し、バックエンド・ネットワーク１１５に結果を中継することができる。または、展開シナリオおよびモバイル・デバイス１２０の特定の機能に応じて、両方の技法の適切な混合を適用することができる。
図５に示すように、モバイル・デバイス１２０によって示されるように、単一のアクセス・ポイント５１０を使用して定義された空間５００中の多数の場所の位置を追跡することが可能である。しかしながら、この技法は多数のソースまたは通信アクセス・ポイント１１０を使用するときに等しく有効である。適切に配置された通信アクセス・ポイント５１０は別の独立した信号プロファイルを提供することができ、単一のソース５１０からの対称性または同様の信号強度分布５２０に起因する曖昧さを分解することができる位置検出および移動追跡の確度を大幅に改善する。限界では、多数のアクセス・ポイント１１０の追加は、図３Ｂに示すように、空間中のより多くのより小さい場所を一意にかつ正確に定義することを開始する座標索引をもつ多次元システムと考えることができる。図３Ｂでは、各アクセス・ポイントＡ、Ｂ、ＣおよびＤはそれ自体の信号強度パターンを有し、「Ｘ」は約Ａ＝５０％、Ｂ＝６０％、Ｃ＝２５％およびＤ＝５０％に位置する。
そのような統計に基づく、環境に敏感なシステムは、環境障害の数および複雑さ、通信アクセス・ポイント１１０の数およびそれらの配置、および通信媒体自体のスケーラビリティを含むいくつかのファクタに基づく。発明者等は、オープンプラン・オフィス空間中に６個超の場所をもち、各場所が数メートルの追跡確度を有する単一の通信アクセス・ポイント・システムをテストした。分解能に影響を及ぼす主要なファクタはアクセス・ポイント信号自体のダイナミックレンジである。所望の空間にわたって信号強度の著しい変動を有する特定の信号パターンプロファイルをもつ通信アクセス・ポイント１１０の追加によって、場所追跡はかなり改善することができる。当然、システムの予測または予想される分解能にかかわらず、実際の展開は他の予期しないソースからの妨害、または通信アクセス・ポイント１１０またはモバイル・デバイス１２０のいずれかの上の通信信号トランスデューサの配向が信号強度の正確な測定でファクタになることを考慮しなければならないことがある。
通信アクセス・ポイント１１０の配置は、たいていのそのような通信インフラストラクチャは場所が固定されたあるバックエンド・ネットワーク１１５に接続されているので、固定であると仮定される。アクセス・ポイント１１０の位置に対する予測可能な移動または周期性が存在する場合、またはＧＰＳなどの位置検出の別の手段とともに参照のフレームを確立することができる場合、モバイル通信アクセス・ポイント・インフラストラクチャを使用することができる。十分な数の通信アクセス・ポイント１１０が与えられれば、適切な幾何学的制約を適用することによって必ずしも通信アクセス・ポイント１１０の位置を知ることなくモバイル通信デバイス１２０の相対的場所を推定することが可能であろう。通信アクセス・ポイント１１０の固定の配置を仮定すると、前述の調査技法を使用して、アクセス・ポイント１１０の最適な配置を決定して、所与の定義された空間中で通信信号カバレージと追跡確度の両方を最大化することができる。好ましい実施形態は、可能な場合にダイナミック・レンジ変動を最大化する横断可能なパスに対して空間的対称性が破壊されるような通信アクセス・ポイント１１０の配置を示唆している。異なる空間的幾何学および展開すべき通信アクセス・ポイント１１０の数に対して異なるヒューリスティックスを適用することができる。
したがって、いくつかの形態では、モバイル・デバイス検出および追跡システム１００は、たとえば、定義された空間内のアクセス・ポイント１１０の配置を決定するためのにモジュール、ＡＰマネージャ１９０を含むことができる。そのような場合、障害の定義を含むデジタル形態の空間が定義される。障害には、それらが与える傾向がある妨害の量に関係する値を割り当てることができる。たとえば、ブリック壁は一般にウィンドウよりも多い量の妨害を与える。モバイル・デバイス１２０の予想可能なセットからの信号強度の範囲に照らして、およびアクセス・ポイント１１０の検出および送信特性に照らして妨害特性を分析することによりアクセス・ポイント配置を決定することが可能になる。システム１００中で識別される異なる検出および送信特性を有するアクセス・ポイントがある場合、モバイル・デバイス検出および追跡システム１００はアクセス・ポイント１１０の配置を決定するだけでなく、選択をも決定することができる。いくつかの形態では、システム１００はまたロケールに対するアクセス・ポイントの配置を決定することができる。
定義された空間がトレーニングされている場合、モバイル・デバイス１２０の実際の信号強度データを、それが定義された空間の周りを移動するときに処理し、実際のデータを既知の統計的信号強度モデルと比較することによってロケール内および間で場所特定および追跡マネージャ１７０の制御下で位置検出および移動追跡が達成される。いつでも、トレーニングされた空間中で送信する間、モバイル・デバイス１２０は同じまたは異なるロケール中にあることができる複数の検出器またはアクセス・ポイント１１０によって検出することができる。モバイル・デバイス１２０の信号を受信する各アクセス・ポイントでの実際の信号強度データとそれらのアクセス・ポイント１１０の（信号強度モデルに含まれる）信号強度パターンとの比較により、定義された空間内のモバイル・デバイス１２０の場所特定および追跡マネージャ１７０によるリアルタイム場所の決定が可能になる。そのような分析を時間をかけて実施すると、ロケール内および間でモバイル・デバイスの追跡が可能になる。場所特定および追跡マネージャ１７０を使用して、サービス、データまたは他のコンテンツをモバイル・デバイス１２０に「プッシュ」するか、またはモバイル・デバイス１２０から情報を「プル」するか、またはネットワークからサービスをプルするためにモバイル・デバイスを待ち行列に入れることができる。
動作（すなわち、ランタイム）中、トレーニングの場合と同様に、モバイル・デバイス１２０からのデータが１つまたは複数の測定ステーションから平均化された信号強度から構成されるベクトルであるサンプル中に収集される。不在ベクトル成分は値０をもつ存在成分とは異なる。市販され、当技術分野で知られているものなど、メディア・アクセス・コントローラ（ＭＡＣ）チップによって提供される信号強度情報の既知のＲＦ伝搬性質または特質に基づいて生の収集されたデータを「繰り込む（ｒｅｎｏｒｍａｌｉｚｅ）こと」を含むいくつかの変更も可能である。
追跡の確度および信頼度を高めるために、場所特定および追跡マネージャ１７０はロケール隣接度の概念を実装する機能性を含むことができる。すなわち、図２を参照すると、ロケールＤがただロケールＢ１およびロケールＦに隣接する場合、信号強度データに従って、モバイル・デバイス１２０はロケールＢ１またはロケールＡにあることがあり、モバイル１２０の以前のロケールがロケールＤであったことを知ることにより、システム１００はモバイル・デバイス１２０が現在ロケールＢ１にあり、ロケールＡにはないことを正確に決定することが可能になる。
隣接度の概念は状態ベース手法で実装することができる。そのような場合、各ロケールは状態図内で状態として一意にモデル化することができる。有限数の既知の次の状態および前の状態が各状態ごとに存在しうるので、前の状態および許容できる次の状態のそのサブセットが分かれば現在の状態をより大きい信頼度で決定することができる。
より詳細には、追跡プロセスの一部分として、場所特定および追跡マネージャ１７０は、２つの段階で行うことができる場所予測のための機能性を含むことができる。第１に、入来サンプルが収集される際に、トレーニングされたシグニチャの各々の密度を測定し、対応するシルエットを識別する。これらのシルエットの各々のカウンタをそれらの局所的密度に従って増分する。次いですべてのカウンタの合計を正規化することによってこれらのカウンタの各々を調節する。第２に、モバイル・デバイス１２０が直前に特定のシルエットにあったことを仮定するとそれが特定のシルエットになる可能性がどのくらいかを識別する「隣接度」数に基づいてカウンタを調節する。これは、デバイスがシルエットＡになることが予測され、直後に等しくＢまたはＣになる可能性があることが予測され、ＢがＡに「隣接」し、それがＢを選択することを意味する。したがって、シルエットは一般に、直前の予測がデバイス場所の最良のアプリオリ推定値になる可能性があると仮定すると、適度に高い「自己隣接度」を有するはずである。この一時的な隣接度調節の後、最も高い値のシルエットを選択し、ロケールにマッピングする。１つまたは複数のシルエットは同じロケールに対応することができる。
図６を参照すると、本発明の様々な形態では、定義された空間中でロケールごとにモバイル・デバイスを場所特定および追跡するために手法の組合せを実装することができる。たとえば、１つまたは複数のアクセス・ポイントからの受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）データのクラスタ化統計を使用して、当技術分野で知られているように、モバイル・デバイスの場所の決定を比較的高い確度で行うことができる。たとえば、クラスタ６１０、６２０、および６３０は３つの異なるアクセス・ポイントから存在する。さらに、３つの異なるアクセス・ポイントから受信したＲＳＳＩデータの三辺測量分析を実行することができ、３つのアクセス・ポイントから受信したデータによって形成される三角形６４０の辺の長さの関数としてモバイル・デバイスの場所を決定することができる。従来の手法とは異なり、クラスタ化統計および三辺測量の結果を組み合わせてモバイル・デバイス１２０の場所の全体的決定の確度を高めることができる。この手法はまた追跡改善のために時間をかけて実行することができる。
障害が存在する場合、信号強度に基づいて場所追跡を実行するために厳密な三辺測量が誤りを犯しやすいかまたはひどく不正確になるであろう。そのような場合、信号強度を距離にマッピングする数学モデルは潜在的に同じ結果の値を生じ、ロケールまたは位置特定が不正確になることがある。統計的モデルを介して多数のアクセス・ポイントからの信号強度を利用することによって、これらの多数の潜在的に異なるマッピング関数をそのような形で組み合わせて単一のアクセス・ポイント読みのために位置不正確さを補償することができる。本質的に、信号強度に基づく従来の三辺測量を利用するのではなく、前述のように、（集合体として）信号強度を効果的に組み合わせて、空間中のＲＦ効果のシミュレーション・モデルから生成されるか、または空間全体中でＲＦ調査中に収集されたデータから一意にかつ確実に識別可能なロケールを検査することによって推定される、注目する各ロケールの生のトレーニング・データを収集した結果として実行される統計的三辺測量マッピング関数にする。
本発明の様々な形態は、アクセス・ポイント１２０の状態をモニタリングするフィードバック・サブシステムまたはモニタ１８０を含むことができ、ＡＰマネージャ１９０とインターフェースしていてもよい。たとえば、そのようなサブシステムは、アクセス・ポイントが誤動作しているか、オフになっているかまたは動作不能か、新しいアクセス・ポイントが追加されているか、または上記のある組合せを決定するように構成することができる。そのような形態では、アクセス・ポイント１１０とモニタ１８０との間にフィードバック・パスが設けられる。モニタ１８０は、上記の決定のために使用される各アクセス・ポイントによって提供される状態データを得て、状態メッセージ、エラー・メッセージまたは両方を生成する。メッセージは、一例として、ネットワーク・アドミニストレータ、テクニシャン、マネージャ、セキュリティ・パーソネルまたはそのある組合せに対する電子メールまたは電話アラートの形態でくることができる。いくつかの形態では、本発明によるシステムおよび方法は、１つまたは複数のアクセス・ポイントの損失または誤動作に応答して統計的信号強度モデルを調節することができる。他の形態では、場所特定および追跡マネージャと協働して、信号強度データの曖昧さを低減するために、いくつかのアクセス・ポイント１１０からのデータを選択的に抑制することができる。フィードバック機構を使用して、ネットワーク（たとえば無線ＬＡＮ）状態およびアクセス・ポイント・レイアウトをモニタリングすることができる。フィードバックはまた、たとえば実際のデータとシミュレートされたデータとを比較することによって、シミュレーション・モデリングを改善し、エラー補正推定値を与える働きをすることができる。フィードバックはまた、トレーニング中に使用される信号強度およびアクセス・ポイント情報の分析によってより大きい確度を与えることによって、トレーニング・モデルを改善し、有用な変更を決定することができる。
本発明は広い範囲の適用例を有し、実施形態は本発明の概念から逸脱せずに広い範囲の改変の余地があることを当業者なら理解できよう。様々なそのような実施形態では、本発明によるシステムは通信デバイスのホルダに場所およびコンテキスト意識通信およびデータ・サービスを提供するためのシステムおよび方法の基礎を形成することができる。たとえば、例示した実施形態は、商業小売施設でモバイル通信デバイスを搬送する消費者、オフィス建物の従業員、製造または出荷施設の装置および小包またはコンベンション・センターの会議の出席者の場所および移動を追跡するために使用することができる。他の例では、展示会または博物館中を移動するとき、近接した展示品を記述または関係するコンテンツまたはデータを供給することができるが、これはユーザが場所を変更すると変化する。学術環境では、情報（ノート、試験、動的視聴覚コンテンツなど）を（たとえばロケールとして）占有する教室および日時に応じて学生および／または教授に供給することができる。医療環境では、医師または看護士に供給される患者情報を、そのときに医師または看護士が訪問している部屋またはベッドに割り当てられた患者に応じて供給することができる。
様々な実施形態のいずれでも、コンテンツ、機能性、および少なくとも一部分は場所に応じて供給されるかまたはアクセス可能にされるデータを超えて、モバイル・デバイス１２０のユーザはＧＵＩマネージャ１４０を介して場所、追跡、ロケールあるいは注目情報の領域、またはそのある組合せを受信することができる。そのような場合、ユーザには音声、図形、テキストまたはプリント情報またはそのある組合せを提供することができる。上記の情報は静的または動的とすることができ、他の出力手段のＧＵＩを介して提供することができる。そのような場合、ＧＵＩはデジタル・フロア・プランならびにモバイル・デバイス１２０の現在の場所の一部または全部を表示することができる。また、ＧＵＩは定義された空間中でとられたパスなどの履歴情報を表示することができる。
図７はモバイル・デバイス検出および追跡システム１００から供給されるコンテンツを有する代表的なＧＵＩのスクリーン・ショット７００を示し、それはモバイル通信デバイス１２０に設けられていてよい。ＧＵＩ７００はデジタル・フロア・プラン・マップ７１０の一部分を表示しているのが示されている。デジタル・フロア・プラン上には定義された空間内のモバイル・デバイス１２０のユーザの位置を指示するアイコン７２０が重畳される。
他の実施形態では、システム１００はデジタル形態でロケールまたは定義された空間内の２つの場所間のルートまたはパスをプロットするように構成されたルーティング機能を含むことができる。ＧＵＩマネージャ１４０はプロットされたルートに対してモバイル・デバイス１２０の進行を追跡することもできる。さらに他の形態では、たとえば、ユーザがロケールの証印を選択または入力することに応答してポップアップ・テキスト・メッセージ・ボックスまたはアイコンをレンダリングすることによって、定義された空間内の異なるロケールのモバイル・デバイス・ユーザに利用可能になるであろう機能性、権利、特権、データおよびアクセスの証印をモバイル・デバイス１２０を介して提供するための機能性を含めることができる。すなわち、図２を参照すると、ユーザがロケールＣ１に入った場合、ユーザは受信した電子メールが使用可能になる。
定義された空間中のモバイル・ユーザに提示されるコンテキスト意識機能性に加えて、様々なワークフロー・ボトルネックが存在するかまたは他の空間関係課題が生じることがある所を分析するために情報を収集および利用することができる。たとえば、モバイル・デバイス１２０の移動を知ることを使用すると、通信ネットワーク１１５自体が通信アクセス・ポイント１１０のセットへのハンドオフを予期し、モバイル・デバイス１２０の通信の起こりうるネットワーク・ハンドオフに対して先制的に準備することが可能になる。モバイル通信端末またはデバイス１２０の巨視的または挙動分析の別の例は、市場を改善するためまたは将来製品およびサービスを位置決めまたは配置するためのスーパーマーケットの交通モニタリングショッピング・モールまたはコンベンション・センターであろう。
以上、最良の形態であると考えられるものおよび／または他の好ましい実施形態を説明したが、様々な改変を本明細書で行うことができ、本発明は様々な形態および実施形態で実装することができ、それらはその一部分のみについて本明細書で説明した多数の適用例で適用することができることが理解される。例として、データ収集のスライドを使用することができる。すなわち、現在各サンプルは、適度に最近の測定値があることがある不在ベクトル成分を時々生じることがある固定幅ウィンドウに基づいて生成される。代わりに、最近のデータをより示差的に重み付けする可変幅ウィンドウを、そのようなデータを利用するために使用することができる。Ｈｉｄｄｅｎ マルコフ・モデル（ＨＭＭ）ベースのトレーニングおよび予測を使用することができ、シルエット手法の代わりに、内部状態が場所に対応するであろうＨＭＭで使用するＨＭＭシンボルとしてシルエット・マッチを扱うことができる。これによりまたラベルがある後の時点で適用されるであろうラベルなしにトレーニングが可能になる。連続ＨＭＭ予測の場合、生信号測定値を予測のために連続ＨＭＭに潜在的に提供することができる。他の形態では、ヒューリスティックス・データまたは他のセンサ（たとえばグレードル、ＩＲなど）を高品質シグニチャ・マッチとして容易に導入することができる。他の形態では、適応トレーニング・データを使用することができ、様々なクラスタ化アルゴリズムまたは他の手法を使用して、トレーニング・データが段階的な環境変化に適応できるようにすることが可能である。さらに他の形態では、時刻埋込みベクトルを使用することができ、既存の隣接度数にのみ依拠するのではなく、フィーチャ・ベクトルを時刻埋込みベクトルにすることができる。また、測定したＲＳＳＩ分散などのパラメータをトレーニング／予測ベクトル中に組み込むことができる。さらに他の形態では、ＳＶＭまたは他のカーネル・マシン・アルゴリズムの適用を実装することができる。
本明細書で使用するとき「含む」および「含める」という用語は制限のない意味である。首記の特許請求の範囲は本発明の概念の真の範囲内に入るいずれかおよびすべての改変および変更を請求するものである。
本発明によるモバイル・デバイス検出および追跡システムの機能ブロック図である。 デジタル形態の定義された空間の図である。 環境インターフェースをもたない通信ソースまたはアクセス・ポイントの周りの信号強度パターンを示す図である。 多数の重複する信号強度パターンを示す図である。 反射または信号減衰のいずれかを引き起こす環境障害の結果である通信ソースまたはアクセス・ポイントの周りの信号強度パターンを示す図である。 デジタル・マップ上に重畳された歪んだ信号強度フィールド・パターンを示す図である。 本発明によるモバイル・デバイス場所特定および追跡システムによって実装されるＲＳＳＩクラスタ化および三辺測量を示す図である。 ユーザの現在場所がデジタル・マップ上に示されているサンプル・モバイル通信デバイス・グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を示す図である。

Claims (5)

  1. Ａ．記憶デバイスのセットに結合された１つまたは複数のコンピューティング・デバイスにリンクされた複数の一意に識別されたアクセス・ポイント（ＡＰ）を含むネットワークであって、前記ＡＰが無線デバイスの信号強度を検出するように構成されたネットワークと、
    Ｂ．前記記憶デバイスのセット内に記憶され、定義されたロケールのセットから構成されたエリアを定義するエリア・データと、
    Ｃ．前記ネットワークに結合され、
    １）前記無線デバイスに関係する状態図であって、前記状態図中の各状態が前記ロケールのセットのうちの少なくとも１つに対応する状態図を生成および維持し、
    ２）前記信号強度データおよび前記無線デバイスの前の状態の関数として前記無線デバイスの現在のロケールを決定するように構成された場所特定および追跡モジュールと
    を備える、無線デバイス場所特定および追跡システム。
  2. Ａ．記憶デバイスのセットに結合された１つまたは複数のコンピューティング・デバイスにリンクされた複数の一意に識別されたアクセス・ポイント（ＡＰ）を含むネットワークであって、前記ＡＰが無線デバイスの信号強度を検出するように構成されたネットワークと、
    Ｂ．前記記憶デバイスのセット内に記憶され、定義されたロケールのセットから構成されたエリアを定義するエリア・データと、
    Ｃ．前記ネットワークに結合され、前記ＡＰのネットワーク側のＲＳＳＩを使用して前記信号強度データの関数として前記無線デバイスのロケールを決定するように構成された場所特定および追跡モジュールとを備え、
    前記場所特定および追跡モジュールが前記無線デバイスによるデータ処理なしに前記ロケールを決定する、無線デバイス場所特定および追跡システム。
  3. Ａ．記憶デバイスのセットに結合された１つまたは複数のコンピューティング・デバイスにリンクされた複数の一意に識別されたアクセス・ポイント（ＡＰ）を含むネットワークであって、前記ＡＰが無線デバイスの信号強度を検出するように構成されたネットワークと、
    Ｂ．前記記憶デバイスのセット内に記憶され、定義されたロケールのセットから構成されたエリアを定義するエリア・データと、
    Ｃ．前記ネットワークに結合され、
    １）前記無線デバイスからの送信から導出される動的に変化する信号強度データにパターン認識を適用するように構成されたクラスタ化モジュールと、
    ２）前記動的に変化する信号強度データの関数として複数の前記ＡＰからの前記無線デバイスの距離を決定するように構成された三辺測量モジュールと、
    ３）前記パターン認識および前記距離の関数として前記無線デバイスのロケールを決定するように構成されたロケール決定モジュールと
    を備える、無線デバイス場所特定および追跡システム。
  4. Ａ．記憶デバイスのセットに結合された１つまたは複数のコンピューティング・デバイスにリンクされた複数の一意に識別されたアクセス・ポイント（ＡＰ）を含むネットワークであって、前記ＡＰが無線デバイスの信号強度を検出するように構成され、前記記憶デバイスのセットが前記ＡＰの各々を一意に特定するＡＰデータを含むネットワークと、
    Ｂ．前記記憶デバイスのセット内に記憶され、定義されたロケールのセットから構成されたエリアを定義するエリア・データと、
    Ｃ．前記ネットワークに結合され、前記信号強度データの関数として前記ワイヤ・デバイスのロケールを決定するように構成された場所特定および追跡モジュールであって、
    １）前記無線デバイスからの送信から導出される動的に変化する信号強度データにパターン認識を適用するように構成されたＲＳＳＩモジュール、および
    ２）前記ＲＳＳＩモジュールの出力と前記記憶デバイスのセットとの間に結合されたフィードバック・モジュールであって、信号データを受信するＡＰが前記記憶デバイスのセット中のＡＰデータに対応するフィードバック・モジュールを備える場所特定および追跡モジュールと
    を備える、無線デバイス場所特定および追跡システム。
  5. 複数のアクセス・ポイント（ＡＰ）を有するネットワークを含む無線デバイス場所特定および追跡システムによってモニタリングされるエリア内のＡＰの配置を定義するのに使用するロケール・シミュレータであって、
    Ａ．１つまたは複数のコンピューティング・デバイスと、
    Ｂ．前記１つまたは複数のコンピューティング・デバイスに結合され、
    １）エリア境界および前記エリア内の障害を指示するエリア・データ、
    ２）前記ＡＰの受信特性を指示するＡＰデータ、および
    ３）少なくとも１つのタイプの無線デバイスの送信パターンおよび強度を指示する無線デバイス・データを含む記憶デバイスのセットと、
    Ｃ．前記１つまたは複数のコンピューティング・デバイス上にホスティングされ、
    １）前記エリア・データを使用してデジタル・エリア・モデルを生成し、
    ２）無線デバイスを前記エリア内のその位置にかかわらず場所特定および追跡することができるように、前記ＡＰデータおよび前記無線デバイス・データの関数として前記デジタル・エリア・モデル内の前記ＡＰの配置を決定するように構成されたシミュレーション・モジュールと
    を備えるロケール・シミュレータ。
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