JP2009524979A - 経路損失ポリゴンによる測位 - Google Patents

Abstract

本発明は測位支援データの準備する方法およびデバイス、並びにこの支援データに基づき位置決定を実行する方法、デバイスおよびシステムを提供する。測位支援データはエリア定義を含み、少なくとも各々の量子化経路損失測定値指標ベクトルに関係する。また、好ましくは、ベクトルは種々のセル間の相対的な無線状態および／または伝送モードに依存する。

Description

本発明は、一般にセルラ通信ネットワークの携帯端末に関する位置決定の方法およびシステムに関し、詳細には経路損失および信号強度の測定を含むような位置決定に関するものである。

セルラ通信システムは全て複数のセルに分割され、ユーザ装置（ＵＥ）は１つの基地局、またはソフト（ソフター）ハンドオーバの場合には幾つかの基地局によりサービスの提供を受ける。各基地局は２以上のセル内のＵＥにサービスを提供するであろう。測位およびナビゲーションの観点から重要な点は特定のＵＥが位置するセルはセルラシステムにおいて既知であることである。従って、特定のセルがカバーする地理的エリアの決定の後に、ＵＥが接続し報告するサービス提供セルのセルＩＤ情報が特定の地理的エリアに対応するセルＩＤ情報に等しい限りにおいて、ＵＥは前記地理的エリア内のどこかに位置するということができる。

測位が無線アクセス・ネットワーク・アプリケーション部（ＲＡＮＡＰ）インタフェースを介して動作することを想定して、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）セルラシステム内における測位の例は、簡単には以下のごとく動作する。しかしながら、手順は、例えば移動通信グローバルシステム（ＧＳＭ）および符号分割多元接続２０００（ＣＤＭＡ２０００）に類似である。

位置推定を要求するメッセージはＲＡＮＡＰインタフェースを介してサービング無線ネットワーク制御装置（ＳＮＲＣ）において受信される。メッセージのサービスパラメータの品質は、無線ネットワーク制御装置（ＲＮＣ）がセルＩＤ測位法を選択するようなものであると想定される。ＳＮＲＣは測位するＵＥのサービス提供セルＩＤ情報を決定し、サービス提供セルの拡張を表す事前格納ポリゴンを取出す。位置報告メッセージにおけるセル・ポリゴン・フォーマットを使用して、ＳＮＲＣはＲＡＮＡＰインタフェースを介してコアネットワークに得られるセルポリゴンを返送する。

とはいえ無線伝播の複雑さのため、セル・ポリゴン・フォーマットは真のセル拡張に関する近似に過ぎないことに留意すべきである。ポリゴンフォーマットの選択は、例えば計算複雑度および報告帯域幅を考慮に入れて、妥当で柔軟な地理表現フォーマットを有すべき必要性により決定する。

ポリゴンフォーマットはセル拡張に近似するので、ポリゴンは通常一定の信頼度によりセルの拡張を表すセル計画ツールにおいて予め決定される。セルポリゴンにより表すセルにＵＥが接続することを条件として、信頼度はＵＥがポリゴン内に位置する確率を表すと考えられる。セルポリゴンの基本的なオフライン計算は、例えば変化する高度化レベルがカバーする範囲のシミュレーションに基づきうる。一方、セル拡張の計算信頼度を考える場合、最終結果は通常極めて信頼できるわけではない。

セルＩＤ測位法の精度は、主としてセルサイズにより限定され、これはより高度なナビゲーションの適用に使用することを妨げるものである。その主な利点は応答時間が非常に速いこと並びにセルラのカバー範囲に広く分布し、常に利用可能であることを含む。セルＩＤ法は、また実装が簡単であり、ＵＥへの影響がない。利点は、方法の利点を維持すると同時に、基本的セルＩＤ法の精度向上を目指す、高度（エンハンスド）セルＩＤ（ＥセルＩＤ）測位法の開発への関心を引くことになった。

ＥセルＩＤ測位の１つの原理はセル拡張モデルの距離測定との組み合わせを目的とする。この目的の１つの可能性はラウンドトリップ時間（ＲＴＴ）の測定である。ＲＴＴ測定原理では、無線基地局（ＲＢＳ）からＵＥへの電波の往復伝播時間を測定する。ＲＴＴ法のみでＲＢＳの周りの円を定義する。この情報のセルポリゴンとの組み合わせにより、円の左右の角度を計算することができる。

高度セルＩＤ測位の別の考え方は、ＵＥが１つまたは幾つかのセルとのソフト（ソフター）ハンドオーバにある地域の事前計算地図を使用することであった。このようなエリアは、決定位置のより良い精度に現れるセル全体よりかなり小さい。通常、これらの地図は計画ツールにおいて通常のセルポリゴンとして正確に事前計算される。

特定の無線基地局（ＲＢＳ）に関するＵＥにおける信号強度の測定を使用する経路損失の測定は別の代替法を構成する。とはいえ、これらの測定は数ｄＢのシャドーフェージングの影響を受け、この影響は測位の目的に使用する場合精度を落とす。８ｄＢのフェージングの影響を想定すると、精度は経路損失測定に対応する約半分の距離に制限される。

幾つかの状況では、高精度測位が必要である。本明細書では、北米Ｅ−９１１緊急測位要求条件を満たし得る測位法を表すものを「高精度測位法」と定義する。これらの要求条件を満たす方法は、
（端末ベースにおいて）５０メートル（６７％）および１５０メートル（９５％）、
または
（ネットワークベースにおいて）１００メートル（６７％）および３００メートル（９５％）、
のいずれかの測位精度を得ることができる。

支援（アシステッド）汎地球測位システム（Ａ−ＧＰＳ）は汎地球測位システム（ＧＰＳ）の高度化である。例えばセルラ通信システムに付設するＧＰＳ参照受信機は、セルラ通信システムに接続する端末におけるＧＰＳ受信機に送信する場合、ＧＰＳ端末受信機の性能を高める支援データを収集する。典型的にはＡ−ＧＰＳの精度は、１０メートル程度の精度になりうる。追加支援データをセルラ通信システムから直接収集し、典型的に初期推定が有する対応する不確定性を伴う端末位置の大雑把な初期推定を得る。この位置はセルＩＤ測位ステップにより与えられることが多い。

アップリンク到着時間差（ＵＴＤＯＡ）測位法は幾つかのＲＢＳにおいて実行するＵＥからの送信に関する到着時間の測定に基づく。信号強度はＡ−ＧＰＳにおけるより強く、これは室内における測位実行能力を高めるものである。ＵＴＤＯＡの精度はＡ−ＧＰＳの精度より幾らか悪いと予測され、これは主としてＧＰＳ無線信号を大きな仰角で衛星から受信する場合に比較し、地球表面に沿う場合の無線伝播条件は悪いからである。

セルＩＤに基づく既存測位法に伴う一般的な問題は、決定位置精度が低いことである。信頼度値は、通常計算するセルエリアに関して可能な最良精度により決定しない。

本発明の一般的な目的は、従って位置決定精度を改良する可能性を付与する方法、デバイスおよびシステムを提供することである。さらなる目的はより高い精度を持つ位置決定を可能にする測位支援データを提供する方法およびデバイスを提供することである。本発明のなおさらなる目的は、より小さな識別可能エリアにより動作する方法、デバイスおよびシステムを提供することである。良好に確立された信頼度値を有する定義エリアを提供する方法、デバイスおよびシステムを提供することが本発明のまたさらなる目的である。

以上の目的は添付する特許請求の範囲による方法、デバイスおよびシステムにより達成される。一般的に言えば、本発明は測位支援データの準備方法を提供する。測位支援データはエリア定義を含み、そのそれぞれはそれぞれの量子化経路損失測定値指標ベクトルに関係する。このベクトルの構成要素は量子化経路損失測定値または量子化信号強度測定値またはこれら２つの混合に対応する指標により構成される。本発明の可能な実施形態では、測定値は、例えば最弱または最強の値または他の適切な選択基準により選択された他の測定値の少なくとも１つに関連して表現され、そうして関連値は量子化経路損失測定値ベクトルに使用される。また、各指標は量子化経路損失測定値が関連するＲＢＳ（またはセル）の固有ＩＤを含まなければならない。量子化経路損失測定値指標ベクトルの１つの構成要素は経路損失測定値または信号強度測定値を得る各ＲＢＳ（またはセル）に使用される。エリア定義は特定の実施形態では好ましくは連続的、自動的およびオンラインで再計算するポリゴンである。再計算は好ましくは機会があるときの高精度位置測定に基づき、高精度位置測定を実行するそのユーザ装置に対する有力な量子化経路損失測定値指標ベクトルに関してクラスタ化を実行する。エリア定義は所定の信頼度レベルにより好ましくは計算される。

測位支援データを好ましくは使用して、ユーザ装置の位置を決定する。測位するユーザ装置の量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定し、関係するエリア定義をユーザ装置位置の近似として使用することができる。このようにして得るエリア定義はまた例えばＡ−ＧＰＳまたはＵＴＤＯＡ測位のための従来位置情報をリファイン（refine）するものとして、およびＲＴＴ測位をリファインするために利用することができる。

本発明はまた上記の方法を実行するデバイスおよびシステムを提供する。典型的な実施形態では、本発明の全ての機能は測位ノード、例えばＲＮＣ、ＳＡＳ（スタンドアロンＳＭＬＣ（サービング移動位置センタ））ノード、システム構成および監視サポートノード、または完全なスタンドアロン・ノードに配置される。一方、互に通信する異なるノードの異なる部分に実装することも可能である。

本発明の多数の利点の中で、以下に言及することができる。量子化経路損失測定値指標ベクトルのエリア定義データベースは適応的、自動的に構築される。好ましい実施形態では、典型的にポリゴンである、エリア定義エリアを特定の信頼度値に対し最小にする。これにより測位法の精度を最大にする。信頼度は容易に、正確に決定される。ＵＴＤＯＡおよびＡ−ＧＰＳ測位法の性能は本発明により入手する初期測位データにより改善することができる。エリア定義情報は自動的にリファインされ、例えば無線ネットワーク（ＲＡＮ）の一部を再計画する場合に有用であるのが事実である。

添付する図面と共に行う以下の説明を参照することにより、本発明のさらなる目的および利点と共に本発明を最も良く理解することができる。

本開示では、”測位支援データ”は、無線ネットワーク計画または測位など、セルラ通信システムにおける量子化経路損失測定値指標ベクトルに関係する活動に使用するデータの定義として使用される。

本開示では、ＷＣＤＭＡシステムをモデルシステムとして使用する。とはいえ当業者は、本発明の基本原理が任意のセルラ通信システムに適用可能であることを了解する。従って、本発明は以下のような例示的実施形態に限定されない。

図１は、一般的なＷＣＤＭＡシステム１００を示す。無線基地局３０（ＲＢＳ）はシステムカバーエリアに亘って分布し、この実施形態ではセクタ化アンテナであるアンテナ２０にサービスを提供する。通信システムへの接続を好ましくは特定セクタを通じて実行するエリアとして、セル１５はアンテナ２０の各セクタと関連する。ＲＢＳ３０は、典型的な場合測位ノード４５を含む無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）ノード４０に接続する。ＵＥ１０およびＲＮＣ４０は、ＲＢＳ３０にトランスペアレントな所謂ＲＲＣ（無線リソース制御）インタフェース３７を介して通信する。ＲＢＳ３０およびＲＮＣ４０はＵＴＲＡＮ（汎用移動通信システム無線アクセスネットワーク）３５に含むノードである。ＲＮＣ４０はさらにＲＡＮＡＰ（無線アクセス・ネットワーク・アプリケーション部）インタフェース４７を経由して通信システム１００のコアネットワーク（ＣＮ）５０に接続する。

ユーザ装置（ＵＥ）１０はセルラ通信システム１００によりカバーするエリアに位置する。ユーザ装置は信号２５により自身の無線基地局３０と通信する。一方、また経路損失または信号強度の測定により、隣接ＲＢＳ３０を往来する信号２６を検出し、特性を表すことが可能でありうる。とはいえ、隣接信号２６は余りに弱く、使用することが全く出来ないかもしれない。

図２Ａは、ＵＥ１０を接続するセル１５を示す。以降の説明では簡単化のため、ＲＢＳはこの場合所謂オムニセル構成のセルの中心に位置すると想定する。ＵＥ１０がＲＢＳに接続する場合、ＵＥは一定の確率によりセル１５内に存在すると決定することができる。

とはいえ、ＵＥは自らのセルの最強のものより他の基地局に関する経路損失または信号強度を検出し、測定できることが多い。図２Ｂに、円形境界の中心に位置するＲＢＳから発生する信号の特定の経路損失または信号強度を表す前記円形境界を示す。１つのＲＢＳの任意の２つのこのような境界内の地域は前記２つの境界間の量子化区間を持つ量子化関数により導出する指標により特性を表すことができる地域を表す。指標が特定の地域に固有である限り、および指標セットが特定ＲＢＳの全カバー地域を表すエリアを表す限り、この指標の実際の選択は任意である。関係するＲＢＳを固有に定義する指標の一部もまた存在しなければならない。２つまたはそれ以上のＲＢＳの境界間の地域が時に重複することは図２Ｂからまた明らかである。このように重複するエリアでは、２つまたはそれ以上のＲＢＳの円形地帯の交差部は前記円形地帯のそれぞれを表す指標により固有に表すことができる。指標はベクトル構造において好都合に構成することができ、このベクトル構造は以上で考察した量子化経路損失測定値指標ベクトルに等価である。量子化経路損失測定値指標ベクトルの構成要素が経路損失または信号強度測定値またはそれらの組み合わせに基づきうることは明らかである。量子化経路損失測定値指標ベクトルはその場合全セルエリアより遥かに小さくありうるサイズのエリア定義を提供する。

ＷＣＤＭＡでは、このようなエリア定義は好都合にはポリゴン定義でありうる。一方、従来技術のセル計画原理を使用すると、通常量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応する任意のエリア定義の真の拡張に関して可能な最良の精度により決定するエリア定義を提供しないであろう。その上、量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応する任意のエリア定義の信頼度値は、通常従来技術の方法を使用して任意のこのようなエリアに関して可能な最良の精度により決定しないであろう。それ故現地データを使用して、各セルの信頼度を調整するのが有利であろう。通常これを行いうる余裕はないが、特にそれは無線状態が基本セルに対する場合よりさらに多く時間と共に変化しうるからである。一方、本発明は自動的にこのような調整を得る方法を明らかにする。

とはいえ上記のように、実際の状況は図２Ａおよび図２Ｂの例が示しうるほど理想的ではない。それよりも、境界１２、１３は容易に決定されず、典型的には円形ではない。図２Ｂは実際の状況に対応しうる状況を示す。次いで、当業者はセルエリアの理論的事前決定は実際には不可能であることを理解するであろう。

本発明によれば、２つのタイプの情報、量子化経路損失測定値指標ベクトルおよび高精度測位データを互に結合し、本発明の利点を達成する。

第１のタイプの情報は量子化経路損失測定値指標ベクトルである。これは図２Ａ〜図２Ｃの以前の例における分割に対応する。第１のタイプの情報は基本実施形態において隣接セルの量子化経路損失情報を表すデータを含み、隣接セルでは隣接セルに対応するＲＢＳが、対象のユーザ装置を往来する検出可能な一定の基準を満たす信号を送信／受信する。典型的な観点では、量子化経路損失測定値指標ベクトルはあるＵＥに関して特定の無線状態基準を満たす信号に対応すると考えることができる。図３はこのようなリストの実施形態を示す。第１の行は自体のセルに対応する。この例ではＵＥは５つのＲＢＳに関して経路損失を決定することができ、量子化経路損失測定値はｑＰＬ１、ｑＰＬ２、ｑＰＬ３、ｑＰＬ４、ｑＰＬ５である。無線基地局ＩＤと量子化経路損失測定値指標ベクトルとして表す量子化経路損失測定値の各組み合わせは、特定の地理的地域を定義する。

必要なデータの第２のタイプは上述した高精度測位データである。これは任意の可能な方法で導出することができる。ＵＴＤＯＡおよびＡ−ＧＰＳは背景技術において前述したが、その他の方法も有用でありうる。本発明の考え方は高精度測位データと測位時における対応ＵＥの量子化経路損失測定値指標ベクトルとの間の関係を収集することである。これは好ましくは機会があるときの測定、即ちとにかくある他の理由のために実行するであろう高精度測定の使用により実行する。あるいは、測定を目的に関して準備することができよう。例えば無線ネットワーク計画の改良を目的とする場合、例えば高精度位置測定デバイスは計画するように一定のエリアに亘って分布しえよう。量子化された経路損失測定値指標ベクトルとともに位置が決定される。別の代替法はこのような測定値を提供するように高精度測位の可能なユーザ装置に定期的に命じることでありえよう。可能な量子化経路損失測定値指標ベクトルそれぞれについて、測定リストを設定する。特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに関係する全ての高精度測位の測定値は高精度測位の測定値の１つの特定のリストに収集される。換言すれば、高精度測位データを有力な量子化経路損失測定値指標ベクトルに依存してクラスタ化する。１つのこのようなリストの測定値は従って特定の地理的エリアに位置することを予測しうる測定値のクラスタを形成する。高精度位置決定結果のクラスタ化はこのように幾つかの個別のクラスタ化結果をもたらす。適切な数の高精度測位データ点が個別クラスタ化結果の１つにクラスタ化される場合、高精度測位データ点の所定の一部を含むエリアを定義することが可能である。次いで、一定の量子化経路損失測定値指標ベクトルを有するＵＥが所定の一部に対応する信頼度レベルにより定義するエリア内に位置すると結論付けることができる。

換言すれば、それ自体で高精度測位能力を持たないＵＥは位置決定の精度改良を達成するために他のＵＥの以前の高精度測位を利用することができる。

達成するエリア定義は実際の無線カバー範囲とは相当異なりうることを指摘することができる。その理由は、良好な無線状態を有するが、ユーザ装置のホストであることのないエリアは決定エリアから除外されがちであるからである。それに代わり、関連するエリアは、無線カバー範囲の特性とユーザ装置出現確率との組み合わせに基づくエリアであろう。

本発明の考え方をまた本発明による方法の実施形態の主要ステップに関するフローチャートにより示すことができ、図４Ａに示す。手順はステップ２００で始まる。手順はまずセクション２０２に至り、測位支援データを提供する。このセクションはステップ２０４で始まり、特定ＵＥの量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定する。典型的には、信号を記録し、標準セルラ通信システム手順により報告し、量子化経路損失測定値指標ベクトルにコンパイルする。ステップ２０６で任意の適する高精度測位法を使用して、ＵＥの高精度測位を実行する。ステップ２０８で、決定した量子化経路損失測定値指標ベクトルに応じて、高精度測位データをクラスタ化する。ステップ２０４からステップ２０８までを矢印２１０が示すように何回か繰り返す。

一定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに適切な数の測定点が利用可能である場合、手順はステップ２１２に続きエリアを決定するが、これは高精度測位データの空間分布に似ている。好ましくは、高精度測位データの所定の一部をなお含む可能な限り小さなエリアを計算する。他の実施形態ではエリアが絶対的な数学的最小値でなくても、かなり小さなエリアで満足しうる。一定の量子化経路損失測定値指標ベクトルとエリア定義との間の関係を以上により達成する。ステップ２０４〜２０８によりさらにデータを追加すれば、矢印２１４により示すようにステップ２１２をまた繰り返さなければならないであろう。特に、無線状態が永続的にまたは比較的長い時間の間変化を続ければ、エリア定義を再計算し、新しい状況に適応しなければならない。その場合、各高精度位置測定値にまた好ましくはタイムスタンプを施し、古すぎる高精度位置測定値の廃棄を可能にし、連続して新たなエリア最適化を実行する。

ユーザ装置分布が、異なる時間に相当異なりうるシステムには、タイムスタンプをまた利用することができる。例えば、オフィス群および住宅エリアを互に近くに含む場合、例えば夜間にはユーザ装置は住宅エリアにある可能性がより高い。現時間と相当異なる日、週または年の記録時を有する高精度測位データを廃棄することにより、このような変化に対処することができる。換言すれば、一定の追加基準を満たす測定値のみを選択することにより、クラスタ化を実行することができる。エリア定義はこれにより時間依存にすることができる。

クラスタ化選択基準はまた他のパラメータに関して作成することができる。無線アクセスベアラ（ＲＡＢ）は例えば１つの選択パラメータでありえよう。種々のＲＡＢのカバー範囲は相当異なることがあり、種々の部分的エリア間の境界は以上によりその位置を相当変化させうる。例えば、６４ｋｂｐｓリンクにより伝送するトラフィックは３８４ｋｂｐｓリンクにより伝送するトラフィックとは全く異なるカバー範囲を有するであろう。またクラスタ化により、例えば使用するＲＡＢに関する測定値は測位の改良を可能にするであろうが、これは決定するエリアが使用する実際のＲＡＢに固有であるからである。

ＲＡＢに関する情報は、選択基準をよりエリア選択的にする信号状況に関する補助情報タイプである。一般的手法では、その他の補助情報をまた類似の方法で利用することができる。同様に、選択基準の一部として実行し、使用することができる信号特性の補助測定値も存在する。１つの例は、例えば補助ＲＴＴ測定値であり、これはさらに以下で考察する。選択基準は量子化経路損失測定値指標ベクトルの拡張と考えることができる。

１つの特定量子化経路損失測定値指標ベクトル、そのグループまたは全量子化経路損失測定値指標ベクトルに対して、並びに種々のクラスタ化選択基準に対してステップ２１２を実行することができる。

測定値リストを好ましくは階層的に組織化し、低位（より詳細な）レベルの測定数がセルポリゴンの信頼できる計算に不十分であろう場合に、高位レベルリストを低位レベルから構成することができるようにする。

ＵＥを測位しようとする場合、手順は位置決定のためにセクション２１６に入る。このセクションはステップ２１８により開始し、測位するＵＥの量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定する。これは典型的にステップ２０４の場合と類似の方法で実行する。ステップ２２０で、一定の量子化経路損失測定値指標ベクトルとエリア定義との間の関係を使用して、測位するＵＥが位置するエリアを一定の信頼度により提供する。この信頼度レベルはエリア最適化の過程で使用する所定の一部に対応する。手順はステップ２９９で終了する。測位精度は最良の場合、例えば北米Ｅ−９１１緊急測位要求条件に十分である。一方、このように達成する位置はセクション２０２によるエリア定義の改良に使用すべきではない。

種々のステップのタイミングは幾らか異なりうる。図４Ｂに、本発明による方法の別の実施形態に関するフローチャートを示す。ここでは、２つのセクション２０２および２１６が互に入り組む。エリア最適化ステップ２１２をここでは量子化経路損失測定値指標ベクトルの決定ステップ２１８により起動する。その場合好ましくはステップ２１８で決定した量子化経路損失測定値指標ベクトルに対してだけ、最適化ステップ２１２を実行し、時間を節約する。図４Ａにおけるように、例えば実際の測位要求が生じる前に事前に関係を決定すれば、測位はより短い遅延で実行することができる。図４Ｂの実施形態は、それよりも最近の利用可能なデータを常に利用することを保証する。

ステップ２２０で決定した位置は最終測位を構成し得る、または測位をリファインする支援データを構成することができる。これを図４Ｃに示す。ここでは特別ステップ２２２を含み、ステップ２２０の関係から達成するような位置をさらなる測位法において利用し、測位をさらにリファインする。このようなさらなる測位法は例えばＲＴＴ測位またはＡ−ＧＰＳ測位でありえ、これをさらに以下で考察する。

エリア最適化ステップ２１２は本発明のより重要な部分の１つと考えることができる。図４Ｄで、このステップの現時点で好ましい実施形態をさらに詳細に説明する。ステップ２３０で、問題の量子化経路損失測定値指標ベクトルの全高精度測定点ｎ_ＴＯＴをエリア境界により取り囲む。次のステップの第１の反復における高精度測定点の入力数として、ｎ_ＴＯＴをその後使用する。ステップ２３２で、ｎは次の手順の反復の過程で除去すると考える高精度測定点の数である、比率（ｎ_ｋ−ｎ）／ｎ_ＴＯＴが所定の比率Ｒ以上か否かを調べる。比率が十分大きければ、エリア削減は少なくとも１ステップ先へ進むことができ、手順はステップ２３４に続く。ステップ２３４で、一定の所定の行動計画に従いエリアを削減し、入力高精度測定点の内のｎを排除し、残りのｎ_ｋ−ｎ点を残し、これを次の反復の新たな高精度測定点の入力数として設定する。好ましくは、エリアが最少になるか、または少なくとも減少するようにステップ２３４を実行する。処理はステップ２３２に再度戻るが、これを矢印２３６により示す。ステップ２３２の比率がＲより小さくなると、さらに１つ反復すると比がＲを下回る原因となるであろう故処理を中断し、問題の量子化経路損失測定値指標ベクトルに関連するエリアとしてエリアを引き続き使用する。

幾つかのシステム、これらの中でもＷＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）システムでは、セルの地理的拡張の好ましい表現はセル・ポリゴン・フォーマットにより与えられる。セルの拡張は自体と交差することのない閉鎖ポリゴンの３〜１５の角により記述する。フォーマットは２次元であり、角はＷＧＳ８４地理参照システムでは経度と緯度のペアとして決定する。例を図５に示す。そこでは角９０を持つセルポリゴン８９の例を示す。ＲＢＳ（無線基地局）は典型的に前記ＲＢＳがサービスを提供するセルポリゴン８９の角９０の１つに近く位置する。３ＧＰＰシステムはセルポリゴンのメッセージフォーマットを準備する。図６は使用する３ＧＰＰポリゴンメッセージＩＥ（情報要素）を示す。このＩＥは、測位に成功後ＲＡＮＡＰインタフェースを介してコアネットワークに返送する位置報告メッセージに存在する。

本発明を測位に使用する場合、特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応するポリゴンをＲＡＮＡＰまたはＩｕｐｃを介して報告する。計算するポリゴンは報告フォーマットと一致するので、本発明は既存測位インタフェースに直接適合することに留意されたい。

エリア定義データは、量子化経路損失測定値指標ベクトルの使用により効果的にアドレスできるように組織化すべきである。この方法では、一定の地域に対するエリアを計算しなかった場合にはいつでも、置き換え地域をカバーする準備エリアを見つけることができる。この状況は、例えば測定値の統計が不十分のために生じうることに留意されたい。

例えば、特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに対してポリゴンを計算しない場合、その場合格納する量子化経路損失測定値指標ベクトルおよびエリア定義の階層構造をある方法において活用する。１つの選択肢は量子化経路損失測定値指標ベクトルの最後の構成要素を廃棄し、量子化経路損失測定値指標ベクトルを削減するポリゴンを探索することである。探索手順において、セル／ＲＢＳに関する情報および量子化経路損失測定値指標ベクトルが持つ各構成要素の量子化経路損失測定値指標の双方を使用することが極めて重大であることに留意されたい。この量子化経路損失測定値指標ベクトルを削減するポリゴンがある場合、その場合このポリゴンをＲＡＮＡＰまたはＩｕｐｃを介して報告する。なお計算するポリゴンがない場合、その場合量子化経路損失測定値指標ベクトルの最後から２番目の構成要素を除去し、手順を繰り返す。この手順は、量子化経路損失測定値指標ベクトルが単一の指標を含む上位レベルまで継続することができる。ここで可能な多くの代替方策があることに留意すべきである。

ポリゴンの最適化に現時点で好ましい実施形態を付録Ａで詳細に提示する。簡単には、一実施形態は単にクラスタ化する結果の周りの全エリアの最少化に焦点を当て、一方信頼度値の制約を維持する。非線形最適化問題を公式化し、この手順に解決を求めることができる。

別の実施形態はセルエリアを連続的に縮小する簡単な方法を指向する。本方法は問題の１以上の量子化経路損失測定値指標ベクトルに関連するクラスタ化する結果をポリゴンにより取り囲むことにより開始する。その場合、縮小手順は所定の手順または規則による第１の所定の経路に沿う一度に１つのポリゴン角位置の変更に基づく。典型的に、これらの規則は縮小ポリゴン内部から所定の数の高精度位置決定の排除を可能にする。好ましくは、所定の基準により最良の改良をもたらすことのできる角を選択し、各ステップにおいて角を移動させる。所定の基準は例えば可能な限り大きなエリアの削減でありうる。あるいは、所定の基準はエリア内の全高精度位置決定の重心とポリゴン角との間の可能な限り大きな距離の削減でありうる。特に、各角の暫定的な変更を行い、当該暫定的な変更が所定の基準に引き起すであろう改良を調べることにより、角の選択を決定することができる。この角変更ステップは次いでクラスタの所定のパーセントの高精度位置決定のみがポリゴン内に残るまで繰り返す。第１の所定の経路は典型的に初めの角位置とクラスタ化高精度位置の重心を通る曲線である。最も単純な形式では、曲線は初めの角位置と重心を通る直線である。

本発明の特定の実施形態では、ポリゴン角変更は１つの高精度位置決定をポリゴン外部に配置することができるが、２つの高精度位置決定をそうすることはできないない。これは典型的にクラスタ化高精度位置決定の１つを変更角と隣接角との間の結合線上または近傍に配置するようにする。さらに精巧な実施形態では、変更は代わりの所定経路を含むことができ、全てのこれら代替経路に沿う仮代替経路の中で最適なものを選ぶことができる。

図１１は、本発明による測位ノード４５および関係する機能に関する実施形態のブロック図である。ＷＣＤＭＡシステムに含まれると想定する本実施形態では、このような機能を好ましくはＲＮＣ４０に含まれる。別の可能性はＩｕｐｃインタフェース４７の他の側のＳＡＳノード（例えば、エリクソンＳＭＬＣ）に本発明を実装することである。さらに別の可能性は測定値を記録し、ＯＳＳ−ＲＣまたは完全に外部ノードにすらおいてアルゴリズムを実行することである。新しいインタフェースおよび／または経路損失または信号強度の測定値と測定する高精度位置決定結果の交換を可能にする既存インタフェースにおける情報要素がその場合必要であろう。

測位支援データ、即ち量子化経路損失測定値指標ベクトルと関連エリアとの間の関係を外部ノードにおいて作成する場合、情報を測位ノードに提供し、位置決定手順を支援しなければならない。その場合好ましくは、測位支援データをコンピュータの可読媒体に格納し、適切な方法で、例えば通信リンクを経てコンテンツをダウンロードするか、または単に内部に格納するデータを有するデータメモリを準備することにより、測位支援データを測位ノードに供給することができる。

ＲＮＣ４０はＲＲＣインタフェース３７を使用し、ＲＢＳを経由して透過的にＵＥと通信する。本コンテキストでは、少なくとも２つの情報タイプに関心がある、即ち種々のＲＢＳ／セルに関してＵＥにおいて実行する、測位測定値３８、特に高精度測位測定値および経路損失／信号強度測定値３９である。経路損失／信号強度測定値３９を、量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定する量子化経路損失測定値指標ベクトルセクション４１に提供する。特定ＵＥに関して決定する量子化経路損失測定値指標ベクトルをクラスタ化セクション４２に提供する。

測位測定値３８は測位ノード４５に提供される。例えばＵＴＤＯＡまたはＡ−ＧＰＳに基づく測位を含むことができる高精度測位セクション４６に、高精度測位測定値を提供する。その他の測位測定値、たとえばセルＩＤまたはＲＴＴ測位測定値は本実施形態では中精度測位セクション４８に提供する。高精度測位測定値の分析結果、即ち高精度位置をクラスタ化セクッション４２に提供し、ここで高精度位置を対応する量子化経路損失測定値指標ベクトルと関連させる。量子化経路損失測定値指標ベクトルおよび特定の実施形態ではまた補助情報および／または補助測定値、特に記録時間、利用するＲＡＢおよび／またはＲＴＴの測定値などのその他の選択基準に応じて、測定値をクラスタ化する。ＲＴＴ測定値はその場合例えば破線矢印５３が示すように、中精度測位セクッション４８により供給することができよう。時間または利用するＲＡＢなどの補助情報およびその他の補助測定値を補助情報セクッション５４により提供することができる。この補助情報セクッション５４をノードにおいて内部的に情報を準備するようにするおよび／または外部から情報を調達するようにすることができる。

幾つかの実施形態では特定の時間区間内においてまたは特定のＲＡＢを使用して選択する量子化経路損失測定値指標ベクトルの位置のクラスタはアルゴリズムブロック４３に提供される。アルゴリズムブロック４３では、エリア定義を計算する。本発明の１つの重要な目的、即ち特定の信頼度レベルで測定値の各クラスタを記述するエリアの計算は、アルゴリズムブロック４３において実行する。ＷＣＤＭＡの場合、好ましいエリア定義は３から１５の角座標により定義するポリゴンである。特定の実施形態では、アルゴリズムブロック４３はそのようなポリゴンにクラスタの高精度測位の測定値の所与の一部がポリゴン内部に位置する確率を提供する。このアルゴリズムブロック４３は、全測定値クラスタが十分な数の十分最近の高精度測位の測定値を持つように、ポリゴンの再計算を繰り返し実行する。階層的に組織する量子化経路損失測定値指標ベクトルセットを格納するエリア格納装置４４に、エリア定義を提供する。格納するポリゴンを次いでシステムの測位アルゴリズムにより使用する。格納するポリゴンのデータ構造は好ましくはそれぞれ関係する量子化経路損失測定値指標ベクトルをカバーするポインタリストを含む。このようなポインタのそれぞれは上記のように繰り返し計算する、対応する３から１５角のポリゴンを指示する。データ構造は好ましくはまたポリゴンを計算した時間を明記する各ポリゴンの時間タグを含む。

本発明の原理により位置決定が必要な場合、量子化経路損失測定値指標ベクトルを量子化経路損失測定値指標ベクトル決定セクション４１において通常通り決定する。結果を測位ノード４５の制御セクション４９に転送する。測位要求５１、例えばＲＡＮＡＰインタフェース４７を経る所謂位置報告制御メッセージを受信すると、制御セクション４９はサービスパラメータの品質およびＵＥの能力に基づき、ＵＥの現時点の量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応するエリア定義をエリア格納装置４４から取出すことにより位置決定を要求する。量子化経路損失測定値指標ベクトルの各構成要素は、量子化経路損失／信号強度測定値および量子化経路損失／信号強度測定値が関連するＲＢＳ／セルの双方に関する情報を含むことに留意されたい。定義を検索する場合、構成要素情報の両方が必要であることを知ることは重要である。調達するエリア定義、好ましくはポリゴン定義は、例えば所謂位置報告メッセージを使用してＲＡＮＡＰインタフェース４７を介して典型的に返送する測位報告メッセージ５２に含まれる。測位支援データを作成するフェーズにおけるように、時間または利用するＲＡＢなどの補助情報およびその他の補助測定値をまた使用して、エリア定義の選択をリファインすることができる。このようなデータを補助情報セクション５４により調達する。

エリア定義を任意の追加測位法と共に使用するとすれば、エリア格納装置４４から取出すエリアを使用する方法に応じて高精度測位セクション４６または中精度測位セクション４８に提供する。最終決定位置を次いで更なる報告のために制御セクション４９に提供する。

量子化経路損失測定値指標ベクトル決定セクション４１、高精度測位セクション４６、中精度測位セクション４８および制御セクション４９の大部分の機能は典型的に従来技術のシステムにおいて利用可能である。一方、一方の側の量子化経路損失測定値指標ベクトル決定セクション４１と他の側の高精度測位セクション４６、中精度測位セクション４８および制御セクション４９との間の関係を作る接続は以前には未知である。その上、クラスタ化セクション４２、アルゴリズムブロック４３、エリア格納装置４４並びに以上への接続は全く新しい。従ってこれら新規機能との通信に、量子化経路損失測定値指標ベクトル決定セクション４１、高精度測位セクション４６、中精度測位セクション４８および制御セクション４９における機能がまた必要である。

量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応するエリア定義の距離測定との組み合わせにより本発明をさらにリファインすることができる。この目的に対する１つの可能性は往復時間の測定である。往復時間の測定原理を図１２に示す。簡単には、ＲＢＳアンテナ２０からＵＥ１０へ往復する電波の伝達時間を測定する。その場合、ＲＢＳアンテナ２０からＵＥ１０への距離ｒは公式から以下の通りであり、
ｒ＝ｃＴ_ＲＴＴ／２
ここでＴ_ＲＴＴは往復時間であり、ｃは光速である。

往復時間の測定のみで円、または不正確性を考慮すれば、ＲＢＳアンテナ２０の周りの円状片７０を定義する。この情報のエリア定義、好ましくはポリゴンとの組み合わせにより、円状片７０の左右の角度を計算することができる。本発明の基本原理によるエリア定義１１が利用可能である場合、ＵＥが位置しうる円状片７０の部分７１をさらに減じることができ、これは図１２から明らかである。

本発明の基本原理とＲＴＴの測定値との間の組み合わせはまた代替方法において得ることができる。このような実施形態では、ＲＴＴの測定値を定量化し、本発明によるクラスタ化選択基準の追加パラメータとして使用することができる。その場合、この使用は種々のＲＡＢに基づく選択と類似になる。本発明による手順を次いで使用し、種々のＲＴＴの測定値にもまた対応するエリアを構築する。実際にはその見かけの複雑さにもかかわらず、これは有利でもありえ、その理由は実際の無線信号伝播は理論的評価と大きく異なりうることが多く、図１２の円状の記述を大雑把な近似に過ぎなくするからである。ＧＳＭのアプリケーションでは、粗いＲＴＴの測定値に対応するＴＡの測定値を利用することができよう。

また、Ａ−ＧＰＳの性能を本発明によりさらに高めることができる。図１３は典型的なＡ−ＧＰＳシステムを示す。ＵＥ１０は幾つかの宇宙船８０からＧＰＳ照準信号８１を受信する。参照ＧＰＳ受信機８６は例えば宇宙船８０の同期に関する知識を有し、参照受信機インタフェース８４を経てＲＮＣ４０のＧＰＳインタフェース８３へ支援データ８５を提供する。位置測定指令および支援データ８２をＲＲＣインタフェース３７を経てＵＥ１０に提供する。種々のＧＰＳ照準信号８１に関する到着時間の測定により、ＵＥはまた支援データに基づき高精度位置を決定することができる。位置決定報告をＲＮＣ４０に返送する。この位置決定の実行に使用する支援データは他のデータの中でもまたＵＥ１０の凡その初期位置を含む。この初期位置が正確であるほど、ＧＰＳ照準信号の検出をより敏感にすることができる。これは次いでより正確な最終位置、即ちより短い時間内に提供するか、または要求度の少ない処理により同じ正確さの最終位置につながりうる。

高精度位置が高さのデータを含む場合、即ち位置が緯度位置並びに高さを定義する場合、”エリア定義”は３次元拡張を有する表面として計算することができる。このような測位支援データに基づく測位により次いである種の高度推定をまた定義する位置を得ることになろう。次いで例えば、ＲＡＮＡＰを経て３Ｄ点として高さを加えたセルの中心点を報告することが可能である。ポリゴン角の高さを、また例えば問題の角の近傍における幾つかの高精度測位の測定値の平均値として推定することができる。

以上に説明した実施形態は本発明の幾つかの説明例として理解すべきである。種々の修正、組み合わせおよび変更を本発明の範囲を逸脱することなく本実施形態に対して行いうることは当業者により理解されるであろう。特に、種々の実施形態における種々の部分の解決策を技術的に可能な他の構成において組み合わせることができる。一方、本発明の範囲は添付する特許請求の範囲により定義される。

付録Ａ
本発明の現時点で好ましい実施形態の主要部をこの付録で詳細に説明する。

クラスタ化
この特定の実施形態では、量子化経路損失測定値指標ベクトルは単に経路損失の測定値に基づくと想定する。対応するモデル化は他のクラスタ選択規則にもまた可能である。

高精度位置測定値は典型的にＷＧＳ８４地理参照システムにおいて表現される。時間ｔにおいて利用可能な測定値は以下のように示される。

ここで、ｌａｔ_ｊ（ｔ_ｊ）およびｌｏｎｇ_ｊ（ｔ_ｊ）はそれぞれ時間ｔ_ｊにおいて測定する緯度および経度を示す。Ｎ（ｔ）は時間ｔにおいて利用可能な測定値の総数を示す。（）^Ｔはマトリックス／ベクトルの転置を示す。

同じ時間ｔ_ｊ（ある妥当な時間精度内で）において、経路損失または等価な信号強度の測定を端末において複数のＲＢＳ／セル（正確にはＲＢＳ／セル当りに１測定）に関して実行し、ＲＲＣを経てＲＮＣに報告する（ＷＣＤＭＡの場合）。測定値（経路損失を以後想定する）を次いで量子化する。量子化は実際の測定値を整数により表すことのできる量子化対応部により置換する。例としてバイナリ量子化器を使用すれば、閾値（典型的には約１３５ｄＢｍ）を下回る経路損失測定値は値１により表現することができ、閾値より大きな経路損失測定値は値２により表現することができる。従って、量子化測定値は指標と考えうる。また、ＲＢＳ／セルの固有特定情報を上記の指標に埋め込む。全ての量子化経路損失測定値を組み合わせる場合、結果は以下の行ベクトル（またはポインタ）である。

ここで、ｑＰＬ_ｌ（ｔ_ｊ）は量子化経路損失測定値により並びに高精度測位を時間ｔ_ｊにおいて実行したＵＥに対する第ｌ番目のＲＢＳの固有ＩＤにより固有に構築する。Ｎ（ｔ_ｊ）は時間ｔ_ｊにおいて実行する経路損失測定数である。

数式（２）により定義する測定値のクラスタ化に使用する任意の可能なポインタを次に以下により示す。

ここで、Ｉｎｄｅｘ_ｌ（ｋ）は（固定）ポインタｋの第ｌ番目の構成要素であり、Ｎ（ｋ）はポインタｋの次元であり、Ｋはカウンタ数である。高精度位置測定値の対応リストをＬｉｓｔ_ｋにより示す。時間ｔでは、以下の通りである。

ここで、Ｍ（ｋ，ｔ）は時間ｔにおけるリストｋの高精度測定数を示す。上記のように、事前指定閾値より古い測定値は各リストから廃棄する。リストの最大サイズをまた事前指定することができ、その場合新しい測定値のその到来日時に関わらず最も古い測定値を廃棄する。

新しい高精度測位の測定値および量子化経路損失測定値の対応セットが時間ｔ_{Ｎ（ｔ）＋１}において得られる場合、クラスタ化アルゴリズムは以下のように動作する。

ポリゴン計算
記法
効果的アルゴリズムの記述を容易にするために、以下の記法を必要とする。

ｐ＝（ｐ_１．．．ｐ_Ｎ） − 特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに対応する１つの特定ポインタ。

ｒ^ｐ _ｉ，ｌｌ＝（ｘ^ｐ _ｉ，ｌｌ ｙ^ｐ _ｉ，ｌｌ）^Ｔ， ｉ＝１，．．．，Ｎ_ｐ − ＷＧＳ８４経緯度記法における量子化経路損失測定値指標ベクトルｐに対応するポリゴン角。

ｒ^ｐ _ｉ＝（ｘ^ｐ _ｉ ｙ^ｐ _ｉ）^Ｔ， ｉ＝１，．．．，Ｎ_ｐ − セルラシステムのカバーエリアの何処かに原点を持つローカル地表接線デカルト座標系における量子化経路損失測定値指標ベクトルｐに対応するポリゴン角。座標軸は通常高度を無視し、東および北である。

ｒ^ｍ，ｐ _ｊ，ｌｌ＝（ｘ^ｍ，ｐ _ｊ，ｌｌ ｙ^ｍ，ｐ _ｊ，ｌｌ）， ｊ＝１，．．．，Ｎ^ｍ _ｐ − 量子化経路損失測定値指標ベクトルｐに対応するポリゴン角を決定するために使用する高精度測位の測定値。この測定値はｐに対応するＬｉｓｔ_ｋの入力の１つに対応することに留意されたい。

ｒ^ｍ，ｐ _ｊ＝（ｘ^ｍ，ｐ _ｊ ｙ^ｍ，ｐ _ｊ）， ｊ＝１，．．．，Ｎ^ｍ _ｐ − 量子化経路損失測定値指標ベクトルｐに対応するポリゴン角を決定するために使用する高精度測位の測定値。高精度測位の測定値は、以上で使用するセルラシステムのカバーエリアの何処かに原点を持つ同じローカル地表接線デカルト座標系に変換する。

Ｃ^ｐ − ｐに対応するポリゴンの指定信頼度。量子化経路損失測定値指標ベクトルがｐに対応する場合、この値はＵＥがポリゴン内に位置する確率に対応する。

Ａ^ｐ − ｐに対応するポリゴンエリア。

Ｐ^ｐ − ポリゴンにより定義する地域。

座標変換
手順は、ｐに対応する全高精度測位の測定値のローカル地表接線デカルト座標系への変換により始まり、ローカル地表接線デカルト座標系において全ての計算を実行する。既に変換していない新しい測定値のみを処理する必要がある。

制約セルエリアの最小化問題
ポリゴン計算の背景原理は次の３つの考え方により決定する。

ポリゴンエリアはできるだけ小さくあるべきであり、それにより精度を最大にする。

利用可能な高精度測位の測定値に対して、信頼度値の制約を維持すべきである。

ポリゴンに関する基本的な地理的制約、特にポリゴンが自体と交差することを許すべきでないこと、および最終番号を持つ角の点を第１の角の点に結合する（閉塞性）要求条件を維持すべきである。

次の最小化問題を次いでポリゴン角の計算に設定することができる。

である。

これは非線形最適化問題である。数式（５ａ）〜（５ｃ）を解くことに適用可能でありうる多くの方法が数年に亘って開発されている。

以下では、代わって直接的手法に基づき、扱う問題に適応する新しいアルゴリズムを開示する。この方法は数式（５ａ）〜（５ｃ）を正確には解かないであろうが、数式（５ａ）〜（５ｃ）と同じ考え方である、がステップ毎の方法に基づくことに留意されたい。

ポリゴン縮小アルゴリズム
このアルゴリズムの主な考え方は、特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルに対して収集する全高精度測位の測定値を含む初期ポリゴンにより開始することである。初期ポリゴンを、例えば高精度測位の測定値の重心から計算し、続いてこの重心から全高精度測位の測定値に対する最長距離の計算を行うことができる。これは全高精度測位の測定値点を含む円を定義する。初期ポリゴンを次いでこの円を含むように選択する。

この初期ステップに続き、ポリゴン内部の選択する１つの角の点を瞬間的な重心に向けて移動することにより、ポリゴンエリアを次いでステップにおいて削減し、従って１つの高精度測定点をポリゴン内部から各ステップに対し除去する。エリア削減を実行し、各ステップにおけるエリア削減を全ての角の点に亘って最大にし、同時に制約の充足を維持する。

重心
高精度測位の測定値を（非確率論的）点として扱うので、重心は算術平均、即ち以下の通りであり、

ここで、上付き文字^ｒｅｍはポリゴン縮小アルゴリズムにより縮小ポリゴン内部から未だ除去されていない高精度測位の測定値を示す。

開始
アルゴリズムの開始はアルゴリズムのＮ_ｐ個の最初のステップのみに影響するので、ここで保守的手法をとる。最初のステップは重心からの最長距離、即ち以下を計算することである。

従って、全高精度測位の測定値は現在重心から距離ｒ^ｐ内にある。有限数のポリゴン角の点がこの円の周りに分布するであろうとすれば、ポリゴンが全ての高精度測定点を含む保証はないことに留意されたい。

円の周りに対称的に広がる初期の点は関心を引くので、半径ｒ^ｐを持つ円を含む３つの角を持つ最も単純なポリゴンを含むように追加外部円を決定する、図７参照。初期ポリゴン角の点はその場合半径Ｒ^ｐを持つこの外部円の周りに分布することができる。最も大きな外部円は角の最小量”３”により定義するポリゴンについて得られることが幾何学的に明らかである。

図７を考察することにより、次に外部半径は計算する内部半径に関係しうる。幾何学的対称性は以下の関係を示す。

初期ポリゴン角の点｛ｒ^ｐ，０ _ｉ｝^Ｎｐ _ｉ＝１はこの場合次式による外部円の周りに分布することができる。

その他の方策も勿論また可能である。

最大の角移動
この副節で説明する計算は、高精度測定点を各反復ステップにおける縮小ポリゴン内部の残留点と考えることに留意されたい。これは数式（１２）〜数式（２１）および数式（２４）〜数式（２６）について当てはまる、以下を参照。

高精度測定点に関する移動
所与の反復ステップにおいて内部で移動するのに最も有益であるポリゴン角を評価するために、何が最大移動かを決定することがまず必要である。これには２つの制約を考慮に入れることを必要とする。

特定の角の点が内部において特定の方向に沿い重心に向けて移動する場合、ポリゴンを去る第２の高精度点は内部移動を制約する。これはアルゴリズムの特定の反復ステップにおいてポリゴン内部に残る全高精度測定点に亘る探索を必要とする。

特定の角の点が特定の方向に沿い重心に向けて移動する場合に交差する第１のポリゴン線分は内部移動を制約する。これはポリゴンの全線分に亘る（ポリゴン角の点間の）探索を必要とする。

これら両制約を調べる必要がある。これらは共に内部における最大移動を決定する。

特定の高精度測定点に関する最大ポリゴン角移動を図８を参照して次のように決定することができる。該図は３つの隣接するポリゴン角ｒ^ｐ _ｋ，ｒ^ｐ _ｉ，ｒ^ｐ _ｌを持つ状況を示す。任意の番号付けはポリゴン角の点の最後と最初を結合することを覆い隠す必要による。

中間点ｒ^ｐ _ｉは次いで重心に向けて内部で、即ちポリゴン内部９３に移動する。その結果、ｒ^ｐ _ｋとｒ^ｐ _ｉ並びにｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｌを結合する線分９２もまた移動する。移動のある点において、考慮する高精度測定点はこれら２つの線分のいずれかと交差し得、両セグメントを調べる必要がある。

暫定的な交差点を決定するために、ｒ^ｐ _ｉの移動を次式のように計算する。

ここで、α^ｐはｒ^ｐ _ｉ（α）がｒ^ｐ _ｉとｒ_ＣＧとの間を移動する場合に０と１の間で変化するスカラパラメータである。これは線分を数学的に記述する標準的方法であることに留意されたい。また、移動はこの場合重心を越えて伸びることに留意されたい。

ポリゴン移動境界が考慮する高精度測定点と交差するために必要な（だが十分でない）要求条件はｒ^ｐ _ｉ（α^ｐ）−ｒ^ｐ _ｋとｒ^ｍ，ｐ _ｊ−ｒ^ｐ _ｋが平行になるか、またはｒ^ｐ _ｉ（α^ｐ）−ｒ^ｐ _ｌとｒ^ｍ，ｐ _ｊ−ｒ^ｐ _ｌが平行になることである。平行ベクトル間のクロス積がゼロであることを活用すると、α^ｐの計算が可能になる。簡単な代数は次の結果を付与する。

下付き文字は評価する線分を定義するポリゴン角の点を示す。上付き文字は高精度測定点の指標を示す。数式（１３）および数式（１４）は共に動作する制約候補である。とはいえ、この要求条件が以下の通りであることに留意されたい。

数式（１５）および数式（１６）が成立しない場合、対応する交差方策を廃棄する必要がある。

数式（１５）および数式（１６）が成立すると想定すると、交差点がポリゴン線分を制限する点の間に来るかを調べることが残る。これはあるβ^ｊ，ｐ _ｉｋ∈［０，１］またはβ^ｊ，ｐ _ｉｌ∈［０，１］に対して次式を満たすことが必要であることを意味する。

数式（１３）および数式（１４）に至るベクトルは平行であるので、β^ｐを解く場合数式（１７）および数式（１８）の１つの座標を考慮すれば十分である。結果は以下の通りである。

ｒ^ｐ _ｉの移動に関する点ｒ^ｍ，ｐ _ｊの評価に必要な最終論理は以下のように簡単に要約することができる。

α^ｊ，ｐ _ｉｋ＞０かつ０＜β^ｊ，ｐ _ｉｋ＜１であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｋはｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｋとの間の線分の実行可能な最大移動を表す。

α^ｊ，ｐ _ｉｋ＞０かつβ^ｊ，ｐ _ｉｋ＞１∨β^ｊ，ｐ _ｉｋ＜０であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｋは内部の点を表すが、交差部がｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｋとの間の線分の外部にあるので実行可能な最大移動は関係しない。この場合、内部移動は最小許容内部移動を制限しないであろう。これはα^ｊ，ｐ _ｉｋ＝α_ｍａｘに設定することにより達成され、ここでα_ｍａｘは大きな内部移動、例えば”１０”である。

α^ｊ，ｐ _ｉｋ＜０かつ０＜β^ｊ，ｐ _ｉｋ＜１であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｋはｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｋとの間の線分の実行可能な最大移動を表す。とはいえ、α^ｊ，ｐ _ｉｋは外部移動であり、アルゴリズムは内部移動用に設計されているので、α^ｊ，ｐ _ｉｋはゼロに設定されるであろう。

α^ｊ，ｐ _ｉｌ＞０かつ０＜β^ｊ，ｐ _ｉｌ＜１であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｌはｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｌとの間の線分の実行可能な最大移動を表す。

α^ｊ，ｐ _ｉｌ＞０かつβ^ｊ，ｐ _ｉｌ＞１∨β^ｊ，ｐ _ｉｌ＜０であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｌは内部の点を表すが、交差部がｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｋとの間の線分の外部にあるので実行可能な最大移動は関係しない。この場合、内部移動は最小許容内部移動を制限しないであろう。これはα^ｊ，ｐ _ｉｌ＝α_ｍａｘに設定することにより達成され、ここでα_ｍａｘは大きな内部移動、例えば”１０”である。

α^ｊ，ｐ _ｉｌ＜０かつ０＜β^ｊ，ｐ _ｉｌ＜１であれば、α^ｊ，ｐ _ｉｌはｒ^ｐ _ｉとｒ^ｐ _ｋとの間の線分の実行可能な最大移動を表す。とはいえ、α^ｊ，ｐ _ｉｌは外部移動であり、アルゴリズムは内部移動用に設計されているので、α^ｊ，ｐ _ｉｌはゼロに設定されるであろう。

α^ｊ，ｐ _ｉｋおよびα^ｊ，ｐ _ｉｌが共に実行可能な最大移動である場合、最小のものを選択する。考慮する場合を次のように合計することができる。

リストに載せる幾つかの場合は決して起こりえないことに留意されたい。本明細書の提示順序に従い計算を連続して実装する場合、これはそれほど重要ではない。

ポリゴン線分に関する移動
数式（１２）により与えられるような移動線とｒ^ｐ _ｍとｒ^ｐ _ｎとの間の線分との間の交差部は次の等式系に対する解により与えられ、等式系は下付き文字が計算に含む点を示すパラメータα^ｐ _ｉ，ｍｎおよびγ^ｐ _ｍｎに関して解く。

解はｒ^ｐ _ｉに隣接する点に対して計算しないであろう。その上、γ^ｐ _ｍｎ∈［０，１］でない場合、２つの線間の交差部はｒ^ｐ _ｍとｒ^ｐ _ｎとの間の関係する線分の外部に来る。これが当てはまれば、交差部を角ｒ^ｐ _ｉの評価では廃棄するであろう。α^ｐ _ｉ，ｍｎ＞０である要求条件もまた残る。また、各角の点およびアルゴリズムの反復ステップについて一度数式（２２）を解くことが必要であるだけであることに留意されたい。

完全な図を得るには、ｒ^ｐ _ｉに隣接する線分を除く全ての線分について数式（２２）をまず解く。α^ｐ _ｉ，ｍｎ＞０およびγ^ｐ _ｍｎ∈［０，１］であるようなα^ｐ _ｉ，ｍｎの最小値を持つ解を次のように表す（移動は内部であるので、このような解は常に存在する）。

組み合わせ
制約に関しては同一方向に沿い全高精度測定点を評価するので、全高精度測定点を直接組み合わせることができる。また、各反復ステップに対してポリゴン内部から１つの点を除去するので、制限する高精度測定点を動作状態になる第２の高精度測定点として選択することに留意されたい。動作する制約になる高精度測定点は、従って次のように計算することができる数式（２４）により与えられる。

対応する移動は次のようになる。

結果の数式（２５）は自己交差の可能性により課す制約と最終的に組み合わせる。

ここでεは、制約が正しく動作し、従って探索が次の反復ステップにおいて制約点の外部で始まるのを防止する、小さな数である。

得られるポリゴンエリアの削減
得られるのは積分または等価的に図９に示すポリゴン部下のエリアの計算に引き続く削減である。

曲線下のエリアは方形および三角形のエリアの総計として計算でき、移動により影響されるのは移動に関係するエリアおよび隣接する点のみであることを考慮することにより、以下のように移動の前後のエリアは次のように表しうる。

得られるエリア削減は従って次式により与えられる。

このエリア削減測定値の最大値により、特定の反復において移動するＮ_ｐ個の角を決定し、数式（１２）および数式（２６）により移動を決定する。

アルゴリズム
以下のアルゴリズムで、Ｎ^{ｍ，ｒｅｍ} _ｐは各角移動反復ステップにおいてポリゴン内部に残存する高精度測定点数を示す。その場合、１つの特定の量子化経路損失測定値指標ベクトルｐのポリゴン計算アルゴリズムは以下の通りである。

初期化：
・クラスタが有する全高精度測位の測定値の重心を計算する。（数式（６））
・重心からの最長距離ｒを計算する。（数式（７）、数式（８））
・円Ｒの周りに分布する初期ポリゴンを計算する。（数式（９）、数式（１０）、数式（１１））
エリア最小化：
Ｎ^{ｍ、ｒｅｍ} _ｐ＜Ｃ^ｐＮｍ_ｐまたはα^{ｐ，ａｌｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}ｉ≦０まで反復（測定値除去ループ）。
ポリゴン内部に残存する点の重心を計算する。（数式（６））
ｉ＝１からＮ_ｐについて（角移動評価ループ）
ｊ＝１からＮ^{ｍ，ｒｅｍ} _ｐについて（測定点制約評価ループ）
許容され点に関して制約された角移動を計算し格納する。（数式（２１））
終了（測定点制約評価ループ）
許容され組み合わされ測定制約された移動を計算し格納する。（数式（２４）、数式（２５））
許容され自己交差された移動を計算し格納する。（数式（２３））
組み合わされ許容された測定値および自己交差制約された移動を計算し格納する。（数式（２６））
数式（２６）によるエリア削減を計算し格納する。（数式（２９））
終了（角移動評価ループ）
最大エリア削減に対応する指標ｉ_０を持つ角を見出す。
移動α^{ｐ，ａｌｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ} _ｉ０により角ｉ_０を更新する。（数式（１２））
内部点リストからポリゴン内部に存在しない高精度測定点を除去する。
Ｎ^{ｍ，ｒｅｍ} _ｐ：＝Ｎ^{ｍ，ｒｅｍ} _ｐ−１
終了（測定値除去ループ）。
ポリゴンの最終角の点をＷＧＳ８４ｃの緯度および経度に変換。

数値例
図１０の例は、１つのセルをより小さなエリアに分割し、６つの隣接ＲＢＳからの経路損失測定値を使用するポリゴンの生成を示す。測定値を２つの区間、１３５ｄＢを下回るもの（小さな経路損失に対し、指標”１”）および１３５ｄＢを上回るもの（大きな経路損失に対し、指標”２”）に量子化する。全体で、これは６４の異なる量子化経路損失の組み合わせを得る。とはいえ、これらの内の僅かしか取り扱うセル内に来ない。次いで、高精度測位の測定値をランダム手順により生成する。これらの測定値を図１０において菱印として示す。対応する経路損失測定値を１ｄＢのＡＷＧＮにより転化し、フェージングの影響をある程度シミュレートした。これは図１０の色でコード化したエリアが明確でない理由を説明している。

セルラ通信システムを示す図である。 隣接セル信号のカバー範囲に従って、セルをより小さなエリアへ分割する例を示す図である。 隣接セル信号のカバー範囲に従って、セルをより小さなエリアへ分割する例を示す図である。 隣接セル信号のカバー範囲に従って、セルをより小さなエリアへ分割する例を示す図である。 量子化経路損失測定値指標ベクトルを示す図である。 本発明による方法の実施形態の主要ステップに関するフローチャートである。 本発明による方法の別の実施形態の主要ステップに関するフローチャートである。 本発明による方法のさらに別の実施形態の主要ステップに関するフローチャートである。 図４Ａ〜図４Ｃのステップ２１２に関する実施形態のステップに関するフローチャートである。 セルポリゴンの例を示す図である。 ３ＧＰＰポリゴンメッセージの情報要素を示す図である。 ポリゴン縮小法の初期結合構造を示す図である。 最大ポリゴン角移動の決定に使用する結合構造を示す図である。 エリア削減計算の結合構造を示す図である。 数値例に関するポリゴン計算の開始を示す図である。 本発明によるノードの実施形態の主要部に関するブロック図である。 ＲＴＴ測定を示す図である。 Ａ−ＧＰＳ測定を示す図である。

Claims (45)

1. セルラ通信ネットワーク（１００）において測位支援データを提供するための方法であって、
   ユーザ装置（１０）に対する量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定するステップ（２０４）と、
   ここで、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルは、少なくとも量子化無線測定値を含み、該量子化無線測定値は、量子化経路損失測定値、量子化信号強度測定値、量子化信号対干渉比、あるいは、それらに関連する値、のリストから選択され、前記ユーザ装置（１０）へ／からの信号は受信されたとき少なくとも特定の無線状況基準を満たすものであり、
   前記ユーザ装置（１０）に対する高精度測位を実行するステップ（２０６）と、
   決定するステップ（２０４）と実行するステップ（２０６）とを複数回反復するステップ（２１０）と、
   同じ量子化経路損失測定値指標ベクトルに属する前記高精度測位の結果を異なるクラスタにクラスタ化するステップ（２０８）と、
   エリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）を少なくとも１つの前記クラスタ化の結果と関連付けるステップ（２１２）と、
   前記量子化経路損失測定値指標ベクトルと前記関連付けられたエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）との関係を含む測位支援データを生成するステップ（２１２）と、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記関連付けられたエリアは、前記クラスタ化の結果の所定のパーセンテージを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記関連付けられたエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）のエリア測定値は最小化されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記関連付けられたエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）はポリゴン（８９）であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記関連付けられたエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）はポリゴン（８９）であることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
6. 前記関連付けるステップは、
   １つの量子化経路損失測定値指標ベクトルに属する前記高精度測位の前記クラスタ化の結果を少なくとも１つポリゴン（８９）により取り囲むステップと、
   ポリゴン（８９）内のクラスタの前記高精度測位の所定のパーセンテージを少なくとも維持する間、所定の基準を改善するために、所定の経路に沿って前記ポリゴン（８９）の角（９０）の位置を変更するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記改善は、現在の変更するステップの最適化であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 他の変更するステップがポリゴン（８９）内のクラスタ化の結果の高精度測位の前記所定のパーセンテージを無効とするまで、前記変更するステップは繰り返されることを特徴とする請求項６または７に記載の方法。
9. 前記所定の基準は、可能な限り大きな前記ポリゴン（８９）のエリア削減であることを特徴とする請求項６乃至８の何れか一項に記載の方法。
10. 前記所定の基準は、エリア内の高精度測位の全測定値の重心と前記変更された角との間の、可能な限り大きな距離削減であることを特徴とする請求項６乃至８の何れか一項に記載の方法。
11. 前記所定の経路は、最初の角位置とポリゴン（８９）内のクラスタ化の結果の高精度測位の重心とを通過する曲線であることを特徴とする請求項６乃至１０の何れか一項に記載の方法。
12. 前記曲線は、最初の角位置とポリゴン（８９）内のクラスタ化の結果の高精度測位の重心とを通過する直線であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記変更するステップは、一度に１つの角位置（９０）を変更するステップと、前記ポリゴン（８９）の外側に前記クラスタ化の結果の高精度測位の１つの測定値が位置することを許容するが２つの測定値が位置することを許容しないステップと、を含むことを特徴とする請求項６乃至１２の何れか一項に記載の方法。
14. 前記クラスタ化の結果の前記高精度測位の複数の測定値が、少なくとも１回の前記変更するステップにおいて前記ポリゴン（８９）の外側に位置することを許容されることを特徴とする請求項６乃至１２の何れか一項に記載の方法。
15. 前記変更するステップは、一度に１つの角位置（９０）を変更するステップと、
    変更された角と隣接する角との間の線分（９２）上に位置する、前記クラスタ化の結果の前記高精度測位の１つの測定値を導出するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
16. 前記変更するステップにおいて、
    前記ポリゴン（８９）の前記角（９０）の位置は、複数の所定の経路に沿って暫定的に変更され、前記所定の経路は前記所定の基準に基づく最良の結果を与える経路として選択されることを特徴とする請求項６乃至１５の何れか一項に記載の方法。
17. 前記クラスタ化するステップ（２０８）において、
    クラスタ化されることになる前記高精度測位の前記結果は、更なる基準に基づいて選択されることを特徴とする請求項６乃至１６の何れか一項に記載の方法。
18. 前記更なる基準は、シグナリングの状況およびシグナリング特性の補助測定値についての少なくとも１つの補助情報に基づくことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. さらに、前記高精度測位の測定瞬時値を記録するステップを含み、前記更なる基準は少なくとも１つの前記測定瞬時値に基づくことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 所定の世代よりも新しい高精度測位の結果のみがクラスタ化されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. １以上の日、週、あるいは、年単位の期間の間に測定された高精度測位の結果のみがクラスタ化されること特徴とする請求項１９に記載の方法。
22. さらに、前記高精度測位の間に使用される無線アクセス・ベアラの種類を記録するステップを含み、前記更なる基準は少なくとも前記無線アクセス・ベアラの種類に基づくことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
23. さらに、特定の基地局に対する無線信号のラウンドトリップ時間を記録するステップを含み、前記更なる基準は少なくとも前記ラウンドトリップ時間に基づくことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
24. 前記クラスタ化するステップ（２０８）、関連付けるステップ、及び、生成するステップ（２１２）は、連続的または断続的に実行されることを特徴とする請求項１乃至２３の何れか一項に記載の方法。
25. 前記クラスタ化するステップ（２０８）、関連付けるステップ、及び、生成するステップ（２１２）は、少なくとも１つの可能な量子化経路損失測定値指標ベクトルに対して実行されることを特徴とする請求項２４に記載の方法。
26. さらに、最後にアーカイブされた測位支援データをコンピュータ可読媒体に格納するステップを含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
27. 前記クラスタ化するステップ（２０８）、関連付けるステップ、及び、生成するステップ（２１２）は、測位が要請された場合に実行されることを特徴とする請求項１乃至２３の何れか一項に記載の方法。
28. 無線ネットワーク計画の方法であって、
    請求項１乃至２７の何れか一項に記載の方法に従って提供される測位支援データを取得するステップと、
    要求に応じて実行される高精度測位を実行するステップ（２０６）と、
    実際の電波伝播に関して前記測位支援データを評価するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
29. セルラ通信ネットワーク（１００）においてユーザ装置（１０）の位置を決定する方法であって、
    請求項１乃至２７の何れか一項に記載の方法に従って提供される測位支援データを取得するステップと、
    前記ユーザ装置（１０）に対する量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定するステップ（２１８）と、
    ここで、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルは、少なくとも量子化無線測定値を含み、該量子化無線測定値は、量子化経路損失測定値、量子化信号強度測定値、量子化信号対干渉比、あるいは、それらに関連する値、のリストから選択され、
    前記測位支援データにより、前記ユーザ装置（１０）が位置するエリアの定義として、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルと関連するエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）を決定するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
30. さらに、シグナリングの状況およびシグナリング特性の補助測定値についての少なくとも１つの補助情報を提供するステップを含み、
    前記エリア定義を決定するステップは、シグナリングの状況およびシグナリング特性の補助測定値についての前記少なくとも１つの補助情報にも基づいていることをことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
31. 前記エリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）はポリゴン（８９）であることを特徴とする請求項２９または３０に記載の方法。
32. セルラ通信ネットワーク（１００）においてユーザ装置（１０）の位置を決定する方法であって、
    請求項２９乃至３１の何れか一項に記載の方法に従って前記ユーザ装置の初期位置を決定するステップと、
    精密測位法により前記初期位置をリファインするステップ（２２２）と、
    を含むことを特徴とする方法。
33. 前記精密測位法は、ＵＴＤＯＡ測定値に基づくことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
34. 前記精密測位法は、ＲＴＴ測定値に基づくことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
35. 前記精密測位法は、支援ＧＰＳに基づくことを特徴とする請求項３２に記載の方法。
36. セルラ通信ネットワーク（１００）において測位支援データを提供する装置であって、
    ユーザ装置（１０）に対する量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定する手段（４１）と、
    ここで、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルは、少なくとも量子化無線測定値を含み、該量子化無線測定値は、量子化経路損失測定値、量子化信号強度測定値、量子化信号対干渉比、あるいは、それらに関連する値、のリストから選択され、
    前記ユーザ装置（１０）に対する高精度測位を実行する手段（４６）と、
    同じ量子化経路損失測定値指標ベクトルに属する前記高精度測位の結果を異なるクラスタにクラスタ化する手段（４２）と、
    エリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）を少なくとも１つの前記クラスタ化の結果と関連付け、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルと前記関連付けられたエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）との関係を含む測位支援データを生成する手段（４３）と、
    を含むことを特徴とする装置。
37. セルラ通信ネットワーク（１００）においてユーザ装置（１０）の位置を決定する装置であって、
    請求項３６に従って測位支援データを取得する装置と、
    前記ユーザ装置に対する量子化経路損失測定値指標ベクトルを決定する手段（４１）と、
    ここで、前記量子化経路損失測定値指標ベクトルは、少なくとも量子化無線測定値を含み、該量子化無線測定値は、量子化経路損失測定値、量子化信号強度測定値、量子化信号対干渉比、あるいは、それらに関連する値、のリストから選択され、
    前記測位支援データにより、前記ユーザ装置（１０）が位置するエリアの定義として、前記量子化無線測定値、量子化信号強度測定値、量子化信号対干渉比と関連するエリア定義（１１，１１Ａ−Ｇ，１１Ｚ）を決定する手段（４９）と、
    を含むことを特徴とする装置。
38. さらに、精密測位法により前記ユーザ装置が位置する前記エリアをリファインする手段（４８）を含むことを特徴とする請求項３７に記載の装置。
39. 前記リファインする手段は、ＵＴＤＯＡ測位を実行する手段を含むことを特徴とする請求項３８に記載の装置。
40. 前記リファインする手段は、ＲＴＴ測位を実行する手段を含むことを特徴とする請求項３８に記載の装置。
41. 前記リファインする手段は、支援ＧＰＳ手段を含むことを特徴とする請求項３８に記載の装置。
42. 請求項３７乃至４１の何れか一項に記載の装置を含む、セルラ通信ネットワーク（１００）のノード（４０）。
43. 請求項４２に記載のノードであって、該ノードは、
    基地局（３０）、
    基地局制御装置、
    無線ネットワーク制御装置（４０）、
    サービス・モバイル場所センタ、
    スタンドアロン・サービス・モバイル場所センタ、
    のリストから選択されることを特徴とするノード。
44. 請求項３７乃至４１の何れか一項に記載の装置を含む、セルラ通信ネットワーク（１００）。
45. 請求項１乃至２７の何れか一項に記載の方法により提供された測位支援データを含むコンピュータ可読記録媒体。

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