JP2008508529A - 電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置 - Google Patents

Abstract

電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置が開示されている。開示されている方法は、電子デバイスによって記録された場所を表すデータを当該データの完全性または精度のうちの少なくとも１つを向上させるべく処理すること、処理されたデータから位置決定を導出すること、および、導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正することを含む。

Description

本件は、『メソッズ・アンド・アパレイタス・フォア・プロセッシング・データ・コレクテッド・バイ・ア・ＧＰＳ‐イネーブルド・メディア・メジャメント・システム（Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄａｔａ Ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｂｙ ａ ＧＰＳ‐ｅｎａｂｌｅｄ Ｍｅｄｉａ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）』と題して２００４年７月３０日に出願された米国特許仮出願第６０／５９２，５５４号の恩典を主張する。米国特許仮出願第６０／５９２，５５４号、および米国特許出願第１０／６８６，８７２号ならびに同第１０／３１８，４２２号は、参照によりその全体がこれに援用される。

この開示は、概してメディア露出測定システムに関し、より詳細に述べれば、電子メディア露出測定システムの精度および到達率を向上させるための方法および装置に関する。

過去においては、屋外メディアのためのメディア露出測定システムが、たとえば自動車交通量調査（たとえば、所定の日の道路を移動する車両の数の計数）に頼るか、または想起（たとえば、調査を通じて消費者が屋外広告を見たことを思い出す能力）を要求し、達成されたメディア露出の数を決定していた。

より最近では、メディア露出を測定し、クレジット（credit）するための電子システムが開発され、屋外広告主が、科学的かつ検証可能な精度をもって広告主自身の屋外メディア・サイトの到達率を測定し、設置することを可能にしている。図１は、衛星ポジショニング・システム（ＳＰＳ）（たとえば、米国のグローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）およびヨーロッパのガリレオ・システム（現在建設中））テクノロジを使用して自動車運転者および／または通行人の屋外メディア・サイトに対する露出を追跡する従来技術の電子メディア露出測定システム１００を例示している。参与者または回答者１０２の露出を追跡するために、回答者１０２がＳＰＳ利用可能モニタリング・デバイス１１０（たとえば、ニールセン（Ｎｉｅｌｓｅｎ（登録商標））パーソナル・アウトドア・デバイス（Ｎｐｏｄ（商標）））を携帯（または装着）する。デバイス１１０は、周期的（たとえば４〜５秒ごと）に複数のＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃによって送信される複数の信号を捕捉して受信し、それらの複数の受信した信号を使用してデバイス１１０についての現在の地理的場所（すなわち位置決定）および現在の時刻を計算する。通常、デバイス１１０は、デバイス１１０の、したがって回答者１０２の現在の地理的な場所を決定するために最小数のＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃからの信号の受信を必要とする（たとえば、ＧＰＳシステムにおいては、デバイス１１０が、少なくとも３または４のＧＰＳ衛星からの送信信号を必要とする）。デバイス１１０は、各位置決定の結果（たとえば、ジオコードの場所データおよび時刻、および望ましい場合には日付）を、コンピューティング・デバイス１２５によるその後の処理のために連続的にストアする。

記録された位置決定データのシーケンス（たとえば、対応するジオコード・ロケーション・データおよび時刻および／または日付の値の集合）は、デバイス１１０からダウンロード・サーバ１２０へ随時に、周期的に、またはリアルタイム・ベースでダウンロードされる。ダウンロード・サーバ１２０は、回答者のパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）または電子測定システム１００に関連付けされたコンピュータのいずれとすることもできる。ダウンロード・サーバ１２０もまた、ダウンロードされた移動経路データ（すなわち、記録された位置決定データのシーケンス）をコンピューティング・デバイス１２５に提供する。デバイス１１０からダウンロード・サーバ１２０へデータをダウンロードするため、およびダウンロード・サーバ１２０からコンピューティング・デバイス１２５へデータを転送するための種々の周知のテクニックのいずれを使用することも可能である。たとえば、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）接続を使用してデバイス１１０をダウンロード・サーバ１２０に取り付け、デバイス１１０およびダウンロード・サーバ１２０上で実行しているリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライバを使用することができる。

メディア・サイト１１５に対する露出を決定するためにコンピューティング・デバイス１２５は、デバイス１１０によって記録された位置決定のそれぞれの場所と、メディア・サイト１１５の場所を比較する。メディア・サイト１１５の場所はデータベース１３０内に用意されており、特にデータまたは情報の中でも複数のメディア・サイトについてのジオコード・ロケーション・データを収めている。図１の例のシステム１００においては、回答者の場所がメディア・サイト１１５に「充分に近い」（たとえば、あらかじめ決定済みの距離内である）とき、メディア・サイト１１５にメディア露出がクレジットされる。

種々の理由のため、デバイス１１０が位置決定の試行を完成できないことがある。たとえばデバイス１１０が、たとえばＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃとデバイス１１０の間の通信路を妨害する人工的もしくは自然に生じた厚い群葉または構造によって引き起こされた信号減衰に起因して、必要な数の衛星１０５Ａ〜Ｃからの信号の捕捉および受信ができないことがあり得る。さらに、成功した位置決定が、近隣の物体（たとえば、繁華街エリアの高い建物）によって引き起こされるマルチパスひずみに起因して、またはクロック（すなわち、タイミング）のずれまたは誤差に起因して精度を欠くこともある。その種の状況においては、デバイス１１０によって記録され、その後に続いてコンピューティング・デバイス１２５によって処理される位置決定のシーケンスが、回答者１０２によって通り抜けられた移動経路内のギャップを含むか、既知の移動コース（たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等）を追随しない、通り抜けられた経路を表すことがある。

ここで述べる例示の装置は、多くのコンポーネントの中でも特にハードウエア上において実行されるソフトウエアを含むが、その種の装置は単に例示に過ぎず、限定と考えるべきではない。たとえば、開示されているいずれかまたはすべてのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントが、専用ハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および／またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。

それに加えて、以下の開示が例示的なＳＰＳベースの電子メディア測定システムに関してなされているが、開示されている装置は、このほかの多くの電子メディア測定システムに容易に適用できることが理解される必要がある。したがって、以下は例示的な装置、方法、および製品について述べているが、当業者であれば、開示された例がその種のシステムを実装するための唯一の手段でないことを容易に認識することになろう。

概して言えば、ここで述べられている例の装置、方法、および製品は、回答者によって通り抜けられた複数の場所を指定するデータの処理に使用することができる。不正確な、または欠落した（たとえば、記録された位置決定のシーケンス内、またはメディア・サイトの場所の情報内における）データは、メディア露出計算デバイスによって決定されるメディア露出クレジットの精度に有害な影響を与え得る。電子メディア露出測定の精度および信頼性を実質的に向上させるために、記録された移動経路データを、ここに述べられている例示的な方法および装置を使用して処理し、上記の欠陥を克服することができる。ここで述べている特定の例においては、データ内に存在する不完全を解消し、その結果、処理後のデータが既知の移動コース（たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等）に沿った移動経路をより良好に表すようにデータが処理される。結果としてここに述べられている例を使用して電子メディア測定システムの精度および到達率を向上させることが可能になる。

図２は、図１のモニタリング・デバイス１１０の実装に使用することのできる一例のＳＰＳ利用可能デバイス２００を例示している。複数のＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃによって送信された信号（すなわちＳＰＳ信号）を受信し、デコードするためにデバイス２００は、ＳＰＳ信号受信機２０５、ＳＰＳ信号デコーダ２１０、およびアンテナ２１５を含んでいる。種々のテクニックのいずれかを使用し、ＳＰＳ信号受信機２０５は、アンテナ２１５によって受信した無線周波数（ＲＦ）アナログ信号をＳＰＳ信号デコーダ２１０による処理および／またはデコードに適したディジタル・ベースバンド信号（すなわち、受信された信号）に変換する。たとえばＳＰＳ信号受信機２０５は、復調器、ダウン‐コンバータ、フィルタ、および／またはアナログ‐ディジタル（Ａ／Ｄ）コンバータを使用して実装することができる。種々の周知のテクニックのいずれかを使用し、ＳＰＳ信号デコーダ２１０は受信信号を処理し、可能であれば（すなわち、最小数のＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃが利用可能であれば（たとえばＧＰＳシステムにおいては、ＳＰＳ信号デコーダ２１０が少なくとも３または４の衛星から受信した信号を使用する））デバイス２００の現在の場所を決定する（すなわち、位置決定を実行する）。ＳＰＳ信号デコーダ２１０は、受信した信号はもとより、決定した場合にはデバイス２００の現在の地理的な場所をプロセッサ２２０に提供する。プロセッサ２２０は、位置決定および受信された信号の両方（すなわち擬似距離データ）をストレージ・メモリ２２５内に記録する。上記の方法を周期的に実行することによって、記録されたデータが回答者１０２（図１）によって通り抜けられた移動経路を表す。

図２の例のデバイス２００は、さらにインターフェース２３０を含み、デバイス２００が図１のダウンロード・サーバ１２０と通信することを可能にする。デバイス２００は、メディア露出計算デバイス（ＭＥＣＤ）３００（図３に関連して後述）に、記録済みの移動経路データ３０５（すなわち、位置決定のシーケンスおよびデバイス２００によって記録された受信信号）をダウンロード・サーバ１２０経由で提供する。

当業者には容易に明らかとなろうが、図２のプロセッサ２２０は、デバイス２００の動作、状態等に関する追加のデータを監視し、ストレージ・メモリ２２５内に記録することができる。たとえばプロセッサ２２０は、バッテリの使用、デバイスの電源オンおよび電源オフ時間、ソフトウエア障害等を監視することができる。

ＭＥＣＤ３００によるメディア露出クレジットの、一貫性があり、かつ信頼できる決定を促進するために、回答者１０２によって通り抜けられた移動経路が好ましくは正確であり（すなわち、回答者１０２によって通り抜けられた実際の場所を反映し）、１ないしは複数の既知の移動コース（たとえば、街路、道路、車線、高速道路、州際道、橋、歩道、歩行者用通路、トレイル、トンネル等）を追従し、かつ互いに充分に近い位置決定を含む。しかしながら、前述したとおり、デバイス２００によって記録される位置決定のシーケンス（すなわち、記録された移動経路データ３０５）は、必ずしも常にこれらの要件を満たさないことがある。

図３は、本発明の教示に従って組み立てられた一例のＭＥＣＤ３００を例示した概略図であり、図１のコンピューティング・デバイス１２５の実装に使用することができる。記録された移動経路データ３０５およびメディア・サイト情報（データベース１３０内に収められている）の後処理を行うために、図３のＭＥＣＤ３００は、記録された移動経路データ３０５（デバイス２００によって記録され、ダウンロード・サーバ１２０経由で提供される、決定された地理的な場所および受信された信号（すなわち、擬似距離データ）の両方を含む）を操作し、向上された移動経路データ３１５を生成する移動経路プロセッサ３１０を含む。例示されている例においては、記録された移動経路データ３０５および向上された移動経路データ３１５が、ＭＥＣＤ３００の部品として実装される１ないしは複数のメモリおよび／またはストレージ・デバイス内にストアされる。当業者には容易に明らかになろうが、記録された移動経路データ３０５および向上された移動経路データ３１５は、このほかの態様において実装することもできる。たとえば、ＭＥＣＤ３００に取り付けられ、それと通信するべく構成されたメモリまたはストレージ・デバイスの使用がある。

移動経路プロセッサ３１０は、記録された移動経路データ３０５を処理し、位置決定の完全性および精度を向上させる。たとえば移動経路プロセッサ３１０には、記録された受信済みＳＰＳ信号を使用して位置決定（たとえば、デバイス２００が地理的な場所を決定できなかった場所において）を導くこと、デバイス２００によって決定された位置決定の精度を向上させることなどが可能である。移動経路プロセッサ３１０は、ほかの既知のＳＰＳの制限、たとえばクロックのドリフトおよびマルチパス信号ひずみ等を補償する追加のアルゴリズムを含むこともできる。

図４Ａは、図３の例の移動経路プロセッサ３１０を実装する一例の態様を例示している。記録された移動経路データ３０５を処理するために、図３の例の移動経路プロセッサ３１０は、記録された移動経路データ３０５を操作する処理エンジン４０５を含む。たとえば処理エンジン４０５は、記録された移動経路データ３０５を連続的に、および／または並列的に操作する１ないしは複数のフィルタとして実装することができる。図４Ａに例示されている例においては、処理エンジン４０５が、データ転送ユニット４１５によってストレージ・メモリ４１０に転送された移動経路の全部または部分を表すデータ・ポイントのセットを処理する（たとえば、フィルタのセットを適用する）。処理エンジン４０５は、データ・ポイントのセットを操作して、中間値（たとえば、いずれかのフィルタの出力として生成され、その後に続くフィルタへの入力として使用される修正された、および／または追加のデータ・ポイント）がある場合にはそれを配置し、ストレージ・メモリ４１０に戻す。最終的な出力データ・ポイントが、処理エンジン４０５によって向上された移動経路データ３１５内に配置される。

図３および４Ａに例示されているとおり、また一例の精密エフェメリスフィルタ４４２（図４Ｂ）に関連して後述するとおり、図４Ａの処理エンジン４０５は、インターネット接続３９０を経由して国際地理学会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ）（ＩＧＳ）によって提供されるデータ３９５にアクセスすることができる。たとえばデータ３９５は、既知の時間的瞬間におけるＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃの場所を正確に指定するデータを含む。

図４Ａに例示されている例においては、ストレージ・メモリ４１０が、記録された受信済みＳＰＳ信号、デバイス２００によって決定された位置決定、および移動経路プロセッサ３１０によって導出された位置決定をすべて含む。ストレージ・メモリ４１０内にストアされているデータのストアには、種々の適切なテクニックいずれを使用してもよい。たとえば、オブジェクト指向データ・ストレージ・テクニックの使用、データ構造の配列の使用等がある。

例示の処理エンジン４０５の実装には、種々のテクニックのいずれを使用してもよい。たとえば処理エンジン４０５は、汎用処理デバイスおよび／または専用処理デバイス（たとえばディジタル信号処理デバイス）上で実行するソフトウエアおよび／またはファームウエアとして、ハードウエアを使用して、またはソフトウエア、ファームウエア、および／またはハードウエアの任意の組み合わせを使用して実装することができる。

これも当業者には容易に明らかになろうが、ストレージ・メモリ４１０は、種々のテクニックのいずれを使用して実装してもよい。たとえば、記録された移動経路データ３０５の実装に使用されるメモリまたはストレージ・デバイスの１ないしは複数の部分、または独立のメモリ、ストレージ・デバイス、および／または移動経路プロセッサ３１０と直接関連付けされるハードウエア・レジスタの使用がある。さらに、これも当業者には容易に明らかとなろうが、データ転送ユニット４１５は削除することができる。たとえば処理エンジン４０５は、記録された移動経路データ３０５から初期データ・ポイントを直接読み出すべく構成することができる。

図４Ｂは、図４Ａの例の処理エンジン４０５の実装に使用することのできるフィルタの一例のシーケンスを例示している。図４Ｂに例示されている例においては、フィルタがオブジェクト指向プログラミング・テクニックを使用して実装されており、それによってフィルタの数、型、シーケンス、構成、相互接続等における柔軟性を促進している。

図４Ｂに例示されている例のフィルタ・シーケンスは、デバイス２００によって決定された位置決定のセットを使用し、導出された位置決定の初期セットを作成するＮＡＶ評価フィルタ４４０を伴って開始する。種々の周知のテクニックのいずれかを使用して、精密エフェメリスフィルタ４４２は、インターネット３９０経由でＩＧＳから精密ＳＰＳ衛星ロケーション・データ３９５（つまりエフェメリスデータ３９５）を獲得し、このエフェメリスデータ３９５を使用して、デバイス２００によって記録された擬似距離データ（すなわち受信されたＳＰＳ信号）の精度を向上させる。たとえば、精密エフェメリスフィルタ４４２は、擬似距離データ内の各データ・ポイントにおいてデバイス２００によって記録された各タイムスタンプを使用して既知の時刻におけるＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃの既知の位置（すなわちエフェメリスデータ３９５）の間を補間し、記録されたタイムスタンプの瞬時における衛星の精密な場所を決定する。次に高度フィルタ４４４が、衛星のエフェメリスデータ３９５を基礎とし、標準軌道幾何学的原理を使用して、各擬似距離または位置決定データ・ポイントに関連付けされるＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃのそれぞれについて水平線からの仰角を計算する。擬似距離データから導出された位置決定の精度を向上させるために高度フィルタ４４４は、ＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃのうちの水平線に対して低いものに対応する擬似距離データを破棄する。

次に、非同時擬似距離（ＮＳＰＲ）フィルタ４４６が、欠落している位置決定データ・ポイント（たとえば、デバイス２００が位置決定を決定できなかった場所を表す）を探し出し、追加の位置決定を導出する。一例においてＮＳＰＲフィルタ４４６は、欠落している位置決定データ・ポイント周りに中心を置く擬似距離データ・ポイントのセット、および欠落している位置決定データ・ポイントに関連付けされる擬似距離データおよびもっとも近い位置決定データ・ポイントから計算された補間済みクロック・ドリフト値を使用して欠落している位置決定データ・ポイントを導出する。

受信機自律完全性モニタ（ＲＡＩＭ）フィルタ４４８は、移動経路を処理してマルチパスひずみによって引き起こされた誤差を除去する。マルチパスひずみは、１ないしは複数のＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃとデバイス２００の間に位置する複数の表面から反射されたＳＰＳ送信信号の受信によって引き起こされる。したがってデバイス２００は、それぞれが異なる時間遅延および位相特性を有する複数バージョンのＳＰＳ送信信号を受信する。擬似距離データ・ポイントが４もしくはそれを超える数のＳＰＳ衛星からの信号を含む例においては、ＲＡＩＭフィルタ４４８が、それらのＳＰＳ衛星のうちの３つの各順列を使用して位置決定を導く。より詳細には、４つの衛星（すなわち、＃１、＃２、＃３、および＃４）が利用可能であるとすると、衛星（＃１ ＃２ ＃３）、（＃１ ＃２ ＃４）、（＃１ ＃３ ＃４）、および（＃２ ＃３ ＃４）の組み合わせについて４つの位置決定が導かれる。擬似距離データ・ポイントが３つのＳＰＳ衛星（たとえば衛星１０５Ａ〜Ｃ）からの信号を含む別の例においては、ＲＡＩＭフィルタ４４８が、３つのＳＰＳ衛星１０５Ａ〜Ｃおよび４番目のＳＰＳ衛星（図示せず）の最後に既知の位置のうちの各順列を使用して位置決定を導く。上記の例のいずれにおいてもＲＡＩＭフィルタ４４８が、導出された位置決定を互いに比較する。導出された位置決定が実質的に一致する場合には、その位置決定が移動経路内に含められる。一致しなければマルチパスひずみが生じていると見なされ、その位置決定が移動経路データから除去される。

追加の位置決定の導出または既存の位置決定の精度の向上を行った後は、街路制約フィルタ４５０（図６Ａ〜Ｃ、７Ａ〜Ｃ、および８Ａ〜Ｇに関連して後述する）が、移動経路内に含まれている各位置決定を整列して既知の移動コースの中心線に対応させる。たとえば街路制約フィルタ４５０は、導出された位置決定を、既知の移動コースに一致するもっとも近いポイント（たとえばもっとも近い道路の中心線、歩道等）に対して修正（すなわち、整列）するが、このもっとも近いポイントは、最短ユークリッド距離を基礎として決定することができる。しかしながらその種の修正が、結果として不規則な、または不合理な態様で方々にスキップまたはジャンプする移動経路（たとえば、通りの両側に位置する２つの歩道の間を往来する移動経路）をもたらすことがある。この問題を緩和するために、街路制約フィルタ４５０による追加の処理を実行することができる。また街路制約フィルタ４５０は、動きの一貫性を確保するべく移動経路データを処理することができる。たとえば街路制約フィルタ４５０は、回答者１０２が乗り物に乗っていることを移動速度が示しているか否かを決定し、それが示されるときには、移動経路が直接的な環境（たとえば、橋、オーバーパス、アンダーパス、一方通行路等）によって許される動きと矛盾しないことを確保する。

ギャップ・フィルタ４５２は、向上された移動経路データ３１５が位置決定のシーケンスから構成され、かつそれにおいて各位置決定が先行および後続の位置決定からあらかじめ決定済みの距離（たとえば５０フィート）を超えないように追加の位置決定を導出する。追加の位置決定は、直線および曲線の移動経路を説明し、かつその追加的に導出された位置決定が既知の移動コースの中心線に整列することを確保する、種々のいずれかの幾何学的または三角法テクニックを使用して導出される。最後に米国海洋電子機器協会（ＮＭＥＡ）フィルタ４５４が、標準データ・フォーマット（たとえば、周知のＮＭＥＡ‐０１８３フォーマット）を使用して向上された移動経路データ３１５を出力する。

当業者には容易に明らかとなろうが、図４Ａの処理エンジン４０５の実装に使用されるフィルタの数、シーケンス、型、構成等は図４Ｂに示されているものと異なることが可能である。たとえば、移動平均フィルタを使用して位置決定のシーケンスの移動平均を計算し、ノイズの多いデータのスムージングを行うことができる。より詳細には、最新のｎ個の緯度および最新のｎ個の経度、すなわち最新のｎ個の位置決定の座標に対応する緯度および経度のそれぞれの移動平均を計算する。別の例においては、クロック・ドリフト補間フィルタが、デバイス２００によって使用されるクロック内のドリフトのモデリングを行い、擬似距離データに対して時間補正を適用する。さらに別の例においては、推測フィルタが、以前の位置決定および評価済みの回答者の移動方向ならびに速度を使用して位置決定を評価する。

さらに別の例においては、フィルタが２つの並列パス内に配置される。たとえば、移動経路データ３０５がデータ並べ替えフィルタによって２つのセットに分割される。第１のセットは、大きな建物を含む地理的領域（たとえば、繁華街エリア）の内側で生じた回答者１０２の場所を表すデータ・ポイントを含み、第２のセットはより郊外のエリア内のデータ・ポイントを含む。続いてそれぞれのデータのセットが１ないしは複数のフィルタに通されるが、それにおいてそれぞれのデータのセットに適用されるフィルタは、異なるとすることも可能であり、同一とすることも可能である。さらに、これら２つのフィルタのセットの間においてデータを交換することも可能である（たとえば、２つのフィルタ・パスを交差結合することができる）。その後、２つのパスの出力の結合に解選択フィルタが適用されて回答者１０２についての全体的な移動経路が作られる。

図６Ａおよび６Ｂは、図３の例の移動経路プロセッサ３１０を実装するべくプロセッサ（たとえば、図９のプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃの１つ）によって実行できる例示的な機械可読インストラクションのフローチャート表現を図示している。図６Ａ〜Ｂの機械可読インストラクションおよび／または例示的な移動経路プロセッサ３１０は、プロセッサ、コントローラ、および／またはそのほかの任意の適切な処理デバイスによって実行することができる。たとえば、図６Ａ〜Ｂの機械可読インストラクションおよび／または例示的な移動経路プロセッサ３１０は、例示的なプロセッサ・プラットフォーム２３００内に示され、かつ図９に関連して後述するプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃに関連付けされたフラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等の有体メディア上にストアされるコード化されたインストラクションとして具体化できる。それに代えて、図６Ａ〜Ｂの例の機械可読インストラクションおよび／または例示的な移動経路プロセッサ３１０のいくつかまたは全部を特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、現場プログラマブル・ロジック・デバイス（ＦＰＬＤ）、離散的ロジック、ハードウエア、ソフトウエア、および／またはファームウエアを使用して実装することもできる。また、図６Ａ〜Ｂの機械可読インストラクションおよび／または例示的な移動経路プロセッサ３１０のいくつかまたは全部をマニュアルで、または上記のテクニックの任意の組み合わせとして実装することもできる。さらに、図６Ａ〜Ｂの例の機械可読インストラクションは、図６Ａ〜Ｂのフローチャートを参照して説明されているが、当業者であれば容易に認識するとおり、例示的な移動経路プロセッサ３１０を実装する多くのほかの方法を採用することができる。たとえば、ブロックの実行順序の変更、および／または記述されているブロックのいくつかの変更、削除、または結合を行うことができる。

図５Ａの例の機械可読インストラクションは、移動経路プロセッサ３１０が、いずれのフィルタおよびフィルタ構成（１ないしは複数）が移動経路プロセッサ３１０によって実装されるべきかを識別する構成ファイルを読み取ることを伴って開始する（ブロック６０４）。一例においては、この構成ファイルが、フィルタの型、順序、シーケンス、構成、相互接続、および数を識別するＸＭＬファイルになる。しかしながら、このほかのフィルタの型および／または数を代わりに使用することも可能である。

次に移動経路プロセッサ３１０は、図５Ｂの例の機械可読インストラクションを使用して各回答者について（ブロック６０６）移動経路データを処理する（ブロック６０８）。すべての回答者について移動経路データの処理が完了すると（ブロック６１０）、移動経路プロセッサ３１０は、図５Ａの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。完了していなければ移動経路プロセッサ３１０はブロック６０６に戻り、次の回答者について移動経路を処理する。

図５Ｂの例の機械可読インストラクションは、移動経路プロセッサ３１０によるフィルタ構成ファイル（前述）内に指定されているフィルタのそれぞれの操作を伴って開始する（ブロック６６０）。続いて移動経路プロセッサ３１０は、それらのフィルタの１つを操作する（ブロック６６２）。すべてのフィルタの操作が完了すると（ブロック６６４）、メディア・サイト・プロセッサ３２０は、図５Ｂの例の機械可読インストラクションの実行を終了する。すべてのフィルタの操作が完了していなければ（ブロック６６４）、移動経路プロセッサ３１０はブロック６６０に戻って次のフィルタを操作する。

図４Ｂの街路制約フィルタ４５０に戻るが、結果として得られる向上された移動経路データ３１５が既知の移動コースに沿った一貫性がある合理的な移動経路を表すように、移動経路内のそれぞれの導出された（または決定された）位置決定が既知の移動コースの中心線に対応するべく整列される（すなわち、修正、操作等がなされる）。街路制約フィルタ４５０は、履歴および将来の移動を基礎として適切かつもっとも有望な位置決定の場所を決定する。一例においては、街路制約フィルタ４５０の実装が人工知能（ＡＩ）アルゴリズムおよびテクニック（適切に選択された損失および重みとともに）を使用して種々の移動経路操作を実行する。たとえば、位置決定のそれぞれを近隣の既知の移動コースに対応する複数のポイントにマップし、マップしたそれらの位置決定を接続する複数の可能移動経路を表すベイズ・ツリーを作成することができる。その後、それぞれのポイントに対して（たとえば、実際の位置決定からそのポイントまでのユークリッド距離を基礎として）値を適用することができる。経路を構成するマップ済みのポイントのそれぞれについての値を合計することによって各経路に関連付けされるコストを決定し、最小コストを伴う経路を選択する。

図３および４Ｂの例においては、移動経路プロセッサ３１０が既知の移動コースの場所を指定するジオコード・データにアクセスできる。さらに移動経路プロセッサ３１０は、地理的または人口統計学的領域を定義する街路地図ファイルを使用することができ、その上で街路制約フィルタ４５０が動作することになる。したがって、その領域内またはその領域を通り抜ける移動経路の部分が街路制約フィルタ４５０によって処理されることになる。図３および４Ｂの例においては、街路地図ファイルが、４ペアの緯度および経度によって確定される単純な境界矩形を確定する構成可能なＸＭＬファイルになる。移動経路プロセッサ３１０は、この境界矩形を使用してその領域内に含まれるそれぞれの既知の移動コースのセグメント（たとえば、長さ５０フィート）を決定する。移動経路プロセッサ３１０は、その領域内に含まれるセグメントの１つの中心線と整列するように位置決定を拘束するべく動作する。

図６Ａは、導出された２０の位置決定（円１〜２０として示されている）を含む一例の移動経路の部分を例示している。この例の街路制約フィルタ４５０内においては、移動セグメントが特定の既知の移動コースに関連付けされた連続するデータ・ポイントの順序集合になる。たとえば図６Ａにおいては、パイン通りが、それに関連付けされた３つの移動セグメント：すなわち、（１，２，３，４，５）、（１３，１４，１５，１６）、および（１９，２０）を有する。

各位置決定が、既知の移動コースの１つのセグメントだけに関連付けされるように強制することによって決定論的経路が組み立てられる。図６Ｂは、図６Ａに例示されている例の移動経路から組み立てられた一例の決定論的経路を例示しており、それにおいてはこの例の決定論的経路内の各ノードが１つの移動セグメントに対応する。街路制約フィルタ４５０が決定論的経路の考慮だけを行うとした場合には、あるポイントがもっとも近くに現れた既知の移動コースと、回答者１０２が実際に沿って移動した既知の移動コースとの異なる実質的な可能性が存在する。たとえば図６Ａの例においては、位置決定１７を２番街またはパインのいずれにも関連付けすることができる。

決定論的経路に頼ることに代えて、この例の街路制約フィルタ４５０は、可能な既知の移動コースに対する複数の位置決定のマッピングを含む決定ツリーを組み立てる。したがって決定ツリーは、位置決定に対応する可能移動経路からなり、それにおいてツリーの複雑性は位置決定における曖昧性の量（たとえば、曖昧なポイントの数またはパーセンテージ）に依存する。決定ツリー内の各ノードは、候補移動経路の移動セグメントを表す（すなわち候補セグメント）。図６Ｃは、図６Ａに例示されている例の移動経路データから組み立てられた２つの枝を含む決定ツリーを例示している。図６Ｃの例の決定ツリーは、移動経路データが有する曖昧性の量が比較的低いことから比較的小さい。

決定ツリーを組み立てることによって街路制約フィルタ４５０は、決定ツリーを構成する候補移動経路のそれぞれが回答者１０２によって選択された実際の移動経路であった確率を決定する規則のセットを適用することによりファジィ・ロジックを採用することができる。詳細には、各候補移動経路にスコアが割り当てられ、もっとも高いスコアを伴う候補移動経路が回答者１０２によって選択されたもっとも有望な移動経路となる。

この例の街路制約フィルタ４５０においては、現在のポジションが、もっとも近い近隣のポジションによってもっとも重い影響を受けることが認識される。たとえば図６Ａの例において、位置決定１７がパインまたは２番街のいずれの上にあるべきかは、位置決定１６および１８によってもっとも影響を受ける。したがって、この例の街路制約フィルタ４５０は、予測子‐修正子法のアルゴリズムを使用する。たとえば、位置決定をマップする最良の既知の移動コースを決定するためにこの例の街路制約フィルタ４５０は、あらかじめ決定済みの深さ（たとえば４）の決定ツリーが組み立てられるまで移動経路データを通じて反復する。その後この例の街路制約フィルタ４５０は、有限深度のツリー内においてそれぞれの枝についてスコアを決定し、もっとも高いスコアを伴う枝を選択する。１つの位置決定（または候補セグメント）に関する決定が完了すると、この例の街路制約フィルタ４５０は、次の位置決定（または候補セグメント）についてこの処理を反復する。

有限深度の決定ツリーの各枝のスコア付けには、種々の方法（すなわち測定基準）を使用することができる。たとえば、候補セグメントに対する位置決定の近接、候補セグメントに関する位置決定の見かけの整列等がある。図７Ａは、追加の例の位置決定を例示している。一例の測定基準は、たとえば候補セグメントに関して取られるデータのモーメント等のデータ・モーメントを基礎とする。図７Ｂおよび７Ｃは、それぞれ１番街および２番街について取られた図７Ａの例の位置決定の２つのモーメントを例示している。より小さい平均距離またはモーメントを有する候補セグメントは、より大きな平均距離またはモーメントを有する候補セグメントより高く評価される。この例の街路制約フィルタ４５０においては、候補セグメント（すなわち、決定ツリーのノード）に対して割り当てられる初期スコアとしてデータ・モーメントが使用される。

別の例の測定基準は内積であり、候補セグメントが対応する位置決定とどの程度良好に整列するかを測定する。候補セグメントと位置決定の内積は、その位置決定と候補セグメントの間の角度を決定する。この例においては、その角度が０または１８０度に近いときには移動セグメント（すなわち、決定ツリーのノード）がより高く評価され（すなわち、ボーナスを受け取り）、その角度が９０または２７０に近いときには移動セグメントがペナルティを受け取る。

さらに別の例の測定基準は、候補セグメントを基礎とする文脈分析を使用する。たとえばここで、候補セグメントｓ［ｎ］を考える。図８Ａは、候補セグメントｓ［ｎ］に与えられるいくつかの例の文脈分析のボーナスをリストしている。より詳細には、ｓ［ｎ］が５を超える数の連続するポイント（すなわち位置決定）を有している場合に、その候補セグメントｓ［ｎ］に４０％のボーナスが与えられる（すなわち、そのスコアが４０％増加される）。手前の候補セグメントｓ［ｎ‐１］のスコアがあらかじめ決定済みの値（たとえば６０）より大きいときには、その候補セグメントｓ［ｎ］に１０％のボーナスが与えられる。

図８Ｂ〜Ｇは、それぞれの結果として１５％の文脈分析ペナルティがもたらされるいくつかの例の候補セグメント構成を例示している。たとえば図８Ｃに例示されているとおり、候補セグメントｓ［ｎ］とｓ［ｎ＋１］が接続されない場合には、１５％のペナルティが候補セグメントｓ［ｎ］に適用される。

図３に戻るが、メディア・サイト１１５に対する回答者１０２の露出が生じたか否かを決定するために図３のＭＥＣＤ３００は、通行プロセッサ３２８を含む。図３に例示されている例の通行プロセッサ３２８は、向上された移動経路データ３１５およびデータベース１３０内に含まれているメディア・サイト・ロケーション情報を使用し、回答者１０２がメディア・サイト１１５（図１）を、その回答者１０２がそのメディア・サイト１１５を見る機会を有するような態様で通過したか否かを決定する。図３に例示されている例においてメディア・サイト１１５にメディア露出がクレジットされるためには、回答者１０２が、メディア・サイト１１５の「充分に近くを」（たとえば、あらかじめ決定済みの距離内を）通り抜けなければならない。メディア・サイト１１５にクレジットされる各露出は、通行プロセッサ３２８によってデータベース１３０内に記録される。

図９は、ここに開示されている方法および装置を実装できる一例のプロセッサ・システム２３００を例示している。このプロセッサ・システム２３００は、関連システム・メモリを有する１ないしは複数のプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃを含む。システム・メモリは、１ないしは複数のランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２３１５および読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）２３１７を含むことができる。

図９の例において複数のプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃは、入力／出力コントローラ・ハブ（ＩＣＨ）２３２５に結合されており、そこにほかの周辺装置およびデバイスがインターフェースされている。例示されている例においては、ＩＣＨ２３２５にインターフェースされている周辺装置に入力デバイス２３２７、大容量ストレージ・デバイス２３４０（たとえばハードディスク・ドライブ）、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）２３４５、ＵＳＢデバイス２３５０、さらにネットワーク２３６０に結合されるネットワーク・ポート２３５５、および／またはリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７が含まれる。リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７は、磁気または光学メディア等の関連リムーバブル・ストレージ・メディア２３５８を含むことができる。１ないしは複数の周辺装置は、ダウンロード・サーバ１２０によって記録された位置決定データ３０５の提供を実装できる。大容量ストレージ・デバイス２３４０は、図５Ａおよび５Ｂに示されている例示的な機械可読インストラクションのストアに使用できる。

また図９の例のプロセッサ・システム２３００は、メモリ・コントローラ・ハブ（ＭＣＨ）２３１０に結合された周辺装置であるビデオ・グラフィック・アダプタ・カード２３２０を含み、さらにそれが表示デバイス２３２２に結合される。

この例のプロセッサ・システム２３００は、たとえば従来的なデスクトップ・パーソナル・コンピュータ、ノートブック・コンピュータ、ワークステーション、ネットワーク・サーバ、またはそのほかの任意のコンピューティング・デバイスとすることができる。プロセッサ２３０５Ａ〜Ｃは、任意の型の処理ユニット、たとえばインテル（Ｉｎｔｅｌ（登録商標））ペンティアム（Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標））ファミリのマイクロプロセッサ、インテル（Ｉｎｔｅｌ（登録商標））アイタニウム（Ｉｔａｎｉｕｍ（登録商標））ファミリのマイクロプロセッサ、インテル（Ｉｎｔｅｌ）エックススケール（ＸＳｃａｌｅ（登録商標））ファミリのプロセッサ、ＡＭＤ（登録商標）アスロン（Ａｔｈｌｏｎ（商標））ファミリのプロセッサ、および／またはＡＭＤ（登録商標）オプテロン（Ｏｐｔｅｒｏｎ（商標））ファミリまたはプロセッサ等からのマイクロプロセッサとすることができる。プロセッサ２３０５Ａ〜Ｃは、図５Ａおよび５Ｂの例示的な機械可読インストラクションを実行して移動経路プロセッサ３１０を実装することができる。

システム・メモリのいくつかまたは全部を構成するメモリ２３１５および２３１７は、任意の適切なメモリまたはメモリ・デバイスとすることができ、システム２３００のストレージ需要に適合するべくサイズ設定することができる。それに加えて大容量ストレージ・デバイス２３４０を、たとえばプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃによって読み取ることの可能な任意の磁気または光学メディアとすることができる。システム・メモリは、記録された移動経路データ３０５、向上された移動経路データ３１５、および／またはデータベース１３０のストアに使用することができる。またシステム・メモリは、図５Ａおよび５Ｂに例示されている例の機械可読インストラクションのストアに使用することもできる。

入力デバイス２３２７は、キーボード、マウス、タッチ・スクリーン、トラック・パッド、またはそのほかの任意の、ユーザによるプロセッサ２３０５Ａ〜Ｃへの情報の提供を可能にするデバイスによって実装することができる。

表示デバイス２３２２は、たとえば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニタ、陰極線管（ＣＲＴ）モニタ、またはそのほかの任意の、プロセッサ２３０５Ａ〜Ｃとユーザの間のビデオ・グラフィック・アダプタ２３２０を介したインターフェースとして作用する適切なデバイスとすることができる。ビデオ・グラフィック・アダプタ２３２０は、表示デバイス２３２２とＭＣＨ２３１０をインターフェースするために使用される任意のデバイスである。その種のカードは、現在たとえばクリエーティブ・ラブズ（Ｃｒｅａｔｉｖｅ Ｌａｂｓ）およびそのほかの類似のベンダーから市販されている。

リムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７は、たとえばコンパクト・ディスク‐レコーダブル（ＣＤ‐Ｒ）ドライブ、コンパクト・ディスク‐リライタブル（ＣＤ‐ＲＷ）ドライブ、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブ等の光学ドライブまたはそのほかの光学ドライブとすることができる。それに代えて、磁気メディア・ドライブとしてもよい。リムーバブル・ストレージ・メディア２３５８は、メディア２３５８がドライブ２３５７を伴って機能するべく選択されることからリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７と相補的である。たとえばリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７が光学ドライブであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア２３５８をＣＤ‐Ｒディスク、ＣＤ‐ＲＷディスク、ＤＶＤディスク、またはそのほかの任意の適切な光学ディスクとすることができる。これに対してリムーバブル・ストレージ・デバイス・ドライブ２３５７が磁気メディア・デバイスであれば、リムーバブル・ストレージ・メディア２３５８を、たとえばディスケットまたはそのほかの任意の適切な磁気ストレージ・メディアとすることができる。リムーバブル・ストレージ・メディア２３５８は、ダウンロード・サーバ１２０によって記録される位置決定の提供のため、またはデータベース１３０のストアのために使用することもできる。

この例のプロセッサ・システム２３００は、たとえばイーサネット（登録商標）・カードまたはそのほかの有線または無線とすることのできるカード等のネットワーク・ポート２３５５（たとえば、プロセッサ周辺装置）も含む。ネットワーク・ポート２３５５は、プロセッサ２３０５Ａ〜Ｃとネットワーク２３６０の間のネットワーク接続性を提供し、それをローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、またはそのほかの任意の適切なネットワークとすることができる。またネットワーク・ポート２３５５およびネットワーク２３６０は、ダウンロード・サーバ１２０によって記録される位置決定の提供のために使用することもできる。

当然のことながら、当業者は認識することになろうが、この例のシステムに例示されているメモリの順序、サイズ、および比率は変化し得る。それに加えて、この特許は、特にコンポーネント、ハードウエア上において実行されるソフトウエアまたはファームウエアを含む例示的なシステムを開示しているが、その種のシステムが単なる例示に過ぎず、限定と考えるべきでないことに注意する必要がある。たとえば、これらのハードウエアおよびソフトウエア・コンポーネントのいずれかまたは全部がハードウエア内において排他的に、ソフトウエア内において排他的に、ファームウエア内において排他的に、またはハードウエア、ファームウエア、および／またはソフトウエアの何らかの組み合わせにおいて具体化され得ることは企図されている。したがって当業者は、上記の例がこの種のシステムを実装する唯一の方法でないことを容易に認識することになろう。

上記の例の方法、機械可読インストラクション、および／または装置のうちの少なくともいくつかは、コンピュータ・プロセッサ上で実行する１ないしは複数のソフトウエアおよび／またはファームウエア・プログラムによって実装される。しかしながら、限定する意図はないが、特定用途向け集積回路、プログラマブル・ロジック・アレイ、およびそのほかのハードウエア・デバイスを含む専用ハードウエア実装も同様に、ここに述べられている例の方法および／または装置のいくつかまたは全部を、全体としてまたは部分的に実装するべく構成可能である。さらに、限定する意図はないが、分散処理またはコンポーネント／オブジェクト分散処理、並列処理、仮想マシン処理を含む代替ソフトウエア実装もまた、ここに述べられている例の方法および／または装置を実装するべく構成可能である。

また、ここに述べられている例のソフトウエアおよび／またはファームウエア実装がオプションとして：磁気メディア（たとえば、ディスクまたはテープ）；ディスク等の光磁気または光学メディア；またはメモリ・カードまたはそのほかの、１ないしは複数の読み出し専用（不揮発性）メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、またはそのほかの再書き込み可能（揮発性）メモリを収容しているパッケージ等のソリッド・ステート・メディアといった有体ストレージ・メディア上；またはコンピュータ・インストラクションを含む信号にストアされることにも注意が必要である。電子メールに対するディジタル・ファイルの添付またはそのほかの自己内蔵情報アーカイブまたはアーカイブのセットは、有体ストレージ・メディアに均等の配信メディアと考えられる。したがって、ここに述べられている例のソフトウエアおよび／またはファームウエアは、上記の有体ストレージ・メディアまたは配布メディアまたはそれらの均等物およびそれに代わるメディア上にストアすることが可能である。

上記の明細が特定の標準およびプロトコルを参照して例示的なコンポーネントおよび機能を記述している点では、この開示の教示がその種の標準およびプロトコルに限定されないことが理解される。たとえば、インターネットおよびそのほかのパケット交換ネットワーク伝送（たとえば、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）／ＩＰ、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）／ＩＰ、ハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）、ハイパーテキスト・トランスファ・プロトコル（ＨＴＴＰ））；およびコンピュータ間およびデバイス間通信（たとえばＵＳＢ）のための標準のそれぞれは、現在の最先端技術の例を代表している。その種の標準は、定期的に、同一の汎用機能を有するより高速またはより効率的な均等物に取って代わられる。したがって同じ機能を有する置換標準およびプロトコルは、この開示の教示によって企図される均等物であり、付随する特許請求の範囲内に含まれることが意図されている。

この開示の教示は、インストラクションが収められている１ないしは複数の機械可読メディア、または伝播される信号からのインストラクションの受信および実行を企図しており、その結果、たとえばネットワーク環境に接続されたデバイスは、ネットワークを介し、そのインストラクションを使用して音声、ビデオまたはデータを送信または受信し、かつ通信することができる。その種のデバイスは、音声、ビデオまたはデータ通信を提供する電話、コードレス電話、移動電話、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、セットトップ・ボックス、コンピュータ、および／またはサーバ等の任意の電子デバイスによって実装可能である。

ここには特定の例の方法、装置、および製品が述べられているが、この特許の適用範囲はそれらに限定されない。その逆にこの特許は、付随する特許請求の範囲内に含まれるあらゆる方法、装置、および製品を字義どおりに、または均等論の下に保護する。

周知の電子メディア露出測定システムの例を示した説明図である。 ＳＰＳ利用可能デバイスの実装の一例の態様を略図的に例示した説明図である。 本発明の教示に従って組み立てられた一例のメディア露出計算デバイスを略図的に例示した説明図である。 図３の移動経路プロセッサを実装する一例の態様を例示した説明図である。 図４Ａの例の処理エンジンの実装に使用される一例のフィルタ構成を例示した説明図である。 図３の移動経路プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。 図３の移動経路プロセッサを実装するべく実行できる例示的な機械可読インストラクションを表したフローチャートである。 一例の移動経路の部分を例示した説明図である。 図６Ａの例の移動経路から組み立てられる一例の決定論的経路を例示した説明図である。 図６Ａの例の移動経路から組み立てられる一例の決定ツリーを例示した説明図である。 一例の記録される移動経路データを例示した説明図である。 図７Ａの例の移動経路データを使用する２つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。 図７Ａの例の移動経路データを使用する２つのデータ・モーメントの計算を例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のボーナスを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図４Ｂの例の街路制約フィルタ内において使用できるいくつかの例の文脈分析のペナルティを例示した説明図である。 図５Ａおよび５Ｂによって表される例示的な機械可読インストラクションを実行することのできる一例のプロセッサ・プラットフォームを例示した概略図である。

Claims (24)

1. 電子デバイスによって記録された場所を表すデータを前記データの完全性または精度のうちの少なくとも１つを向上させるべく処理すること；
   前記処理されたデータから位置決定を導出すること；および、
   前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正すること；
   を包含する方法。
2. 前記データを処理することは、前記データをフィルタリングすることを包含する、請求項１に記載の方法。
3. 前記データをフィルタリングすることは、複数のフィルタを使用することを包含する、請求項２に記載の方法。
4. 前記データを処理することは、正確な衛星の位置を導出すること、衛星の高度を計算すること、前記データ内に含まれる評価済みの位置決定を基礎として初期位置決定を設定すること、または受信機自律完全性管理を実行することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記処理されたデータから位置決定を導出することは、前記処理されたデータをフィルタリングすることを包含する、請求項１に記載の方法。
6. 前記処理されたデータから位置決定を導出することは、導出された正確な衛星の位置および受信された信号を使用して位置決定を導出すること、複数の受信された信号および補間されたクロック・ドリフトを使用して位置決定を導出すること、既知の位置および回答者の移動速度を使用して位置決定を導出すること、または決定された、もしくは導出された位置決定をマルチパス干渉が検出された場合に取り除くことのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正することは、人工知能テクニックを使用することを包含する、請求項１に記載の方法。
8. 前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正することは、可能移動経路を表す決定ツリーを組み立てること、前記決定ツリーのノードに尤度値を割り当てること、およびもっとも高い結合した尤度を有する前記決定ツリーの枝に対応する移動経路を選択することを包含する、請求項１に記載の方法。
9. 前記尤度値は、データ・モーメント、データ・ライン・ドット積、または文脈分析のうちの少なくとも１つを基礎とする、請求項８に記載の方法。
10. メモリに結合され、かつ：
    電子デバイスによって記録された場所を表すデータを前記データの完全性または精度のうちの少なくとも１つを向上させるべく処理し；
    前記処理されたデータから位置決定を導出し；かつ、
    既知の移動コースと整列させるべく前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを修正するべくプログラムされるプロセッサを包含する装置。
11. 前記プロセッサは、少なくとも１つのフィルタを使用して前記データのフィルタリングを行うことによって前記データを処理するべくプログラムされる、請求項１０に記載の装置。
12. 前記プロセッサは、導出された正確な衛星の位置、計算された衛星の高度、前記データ内に含まれる評価済みの位置決定、または受信機自律完全性管理の結果のうちの少なくとも１つを使用することによって前記データを処理するべくプログラムされる、請求項１０に記載の装置。
13. 前記プロセッサは、導出された正確な衛星の位置および受信された信号のうちの少なくとも１つを使用して位置決定を導出すること、複数の受信された信号および補間されたクロック・ドリフトを使用して位置決定を導出すること、既知の位置および回答者の移動速度を使用して位置決定を導出すること、または決定された、もしくは導出された位置決定をマルチパス干渉が検出された場合に取り除くことによって前記処理されたデータから前記位置決定を導出するべくプログラムされる、請求項１０に記載の装置。
14. 前記プロセッサは、人工知能テクニックを使用することによって既知の移動コースと整列させるべく前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを修正するべくプログラムされる、請求項１０に記載の装置。
15. 前記プロセッサは、可能移動経路を表す決定ツリーを組み立てること、前記決定ツリーのノードに尤度値を割り当てること、およびもっとも高い結合した尤度を有する前記決定ツリーの枝に対応する移動経路を選択することによって既知の移動コースと整列させるべく前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを修正するべくプログラムされる、請求項１０に記載の装置。
16. 前記尤度値は、データ・モーメント、データ・ライン・ドット積、または文脈分析のうちの少なくとも１つを基礎とする、請求項１５に記載の装置。
17. 機械可読メディアであって、実行されると機械に：
    電子デバイスによって記録された場所を表すデータを前記データの完全性または精度のうちの少なくとも１つを向上させるべく処理させ；
    前記処理されたデータから位置決定を導出させ；かつ、
    前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正させるインストラクションがストアされた機械可読メディア。
18. 前記インストラクションは、実行されると前記機械に、少なくとも１つのフィルタを使用して前記データのフィルタリングを行うことによって前記データを処理させる、請求項１７に記載の機械可読メディア。
19. 前記インストラクションは、実行されると前記機械に、導出された正確な衛星の位置、計算された衛星の高度、前記データ内に含まれる評価済みの位置決定、または受信機自律完全性管理の結果のうちの少なくとも１つを使用することによって前記データを処理させる、請求項１７に記載の機械可読メディア。
20. 前記インストラクションは、実行されると前記機械に、導出された正確な衛星の位置および受信された信号のうちの少なくとも１つを使用して位置決定を導出すること、複数の受信された信号および補間されたクロック・ドリフトを使用して位置決定を導出すること、既知の位置および回答者の移動速度を使用して位置決定を導出すること、または決定された、もしくは導出された位置決定をマルチパス干渉が検出された場合に取り除くことによって前記処理されたデータから前記位置決定を導出させる、請求項１７に記載の機械可読メディア。
21. 前記インストラクションは、実行されると前記機械に、人工知能テクニックを使用することによって前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正させる、請求項１７に記載の機械可読メディア。
22. 前記インストラクションは、実行されると前記機械に、可能移動経路を表す決定ツリーを組み立てること、前記決定ツリーのノードに尤度値を割り当てること、およびもっとも高い結合した尤度を有する前記決定ツリーの枝に対応する移動経路を選択することによって前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正させる、請求項１７に記載の機械可読メディア。
23. 前記尤度値は、データ・モーメント、データ・ライン・ドット積、または文脈分析のうちの少なくとも１つを基礎とする、請求項２２に記載の機械可読メディア。
24. 回答者の場所を表す記録されたデータを読み出すべく構成されたファイル・リーダ；
    データをストアするべく構成されたメモリ；および
    処理エンジンであって：
    前記記録されたデータを前記データの完全性または精度のうちの少なくとも１つを向上させるべく処理するフィルタ；
    前記処理されたデータから位置決定を導出するフィルタ；および、
    前記導出された位置決定のうちの少なくとも１つを既知の移動コースと整列するべく修正するフィルタ；
    を適用するべく構成された処理エンジン；
    を包含する装置。

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