JP2010512103A - 改良セル識別およびセル測位のための方法および構成 - Google Patents

Abstract

セルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関連するユーザ端末の改良位置決定の方法において、所定のセルＩＤ定義ＳＯ１を提供することと、ユーザ端末の気圧測定の表現を提供することＳ１と、上記気圧測定はユーザ端末の高度に対応することと、提供された所定のセルＩＤ定義と提供された気圧測定の表現に基づいて少なくとも１つの地理的領域定義を決定することＳ２と、上記少なくとも１つの地理的領域定義は上記所定のセルＩＤ定義と上記気圧測定の表現とに関する水平領域に対応すること。
【選択図】図９

Description

本発明は、広く、セルラー通信ネットワークにおける移動端末の位置決定に関し、特に、そのような位置決定でもセルエリアに関するものに関する。

全てのセルラー通信システムはセルに分割され、ユーザイクイップメント（ＵＥ：Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）が１つの基地局によって、あるいはソフト（ソフタ）ハンドオーバにおいては複数の基地局によってサービスを受ける。各基地局は、１より多くのセルのＵＥにサービス可能である。測位およびナビゲーションの見地から重要なのは、ある特定のＵＥが位置するセルがセルラーシステムにおいて認知されることである。ゆえに、ある特定のセルがカバーする地理的エリアの決定後、ＵＥは、接続されている限り、また報告されたサービングセルのセルＩＤが当該地理的エリアに対応するセルＩＤに等しい限り、当該地理的エリア内のどこかに位置しているといえる。

いくつかのシステムにおいて、とりわけＷＣＤＭＡ（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ：広帯域符号分割多元アクセス）システムにおいて、セルの地理的拡張の好ましい表現はセル多角形フォーマット［１］で与えられる。セルの拡張は、それ自体で交わることのない３〜１５角の閉多角形で表される。図１参照。このフォーマットは２次元であり、ＷＧＳ８４地理的参照システムにおける経度と緯度との対として角が定められる。

広帯域符号分割多元アクセス（ＷＣＤＭＡ）セルラーシステム内の測位の一例は、測位が無線アクセスネットワークアプリケーションパート（ＲＡＮＡＰ：Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐａｒｔ）インターフェースを通して働くと仮定すると、簡単に以下のように働く。しかしながらこの手続は、例えば移動体通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ：Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）や符号分割多元アクセス２０００（ＣＤＭＤＡ２０００）に同様である。

位置推定を要求するメッセージ（位置報告制御：ＬＯＣＡＴＩＯＮ ＲＥＰＯＲＴＩＮＧ ＣＯＮＴＲＯＬ）が、ＲＡＮＡＰインターフェース［２］を通してサービング無線ネットワークコントローラ（ＳＲＮＣ：Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｒａｄｉｏ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）に受信される。メッセージのサービス品質パラメータ（最も重要なのは精度および応答時間）は、無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）がセルＩＤ測位方法を選択するように仮定される。続いて、ＳＲＮＣは、測位されるＵＥのサービングセルＩＤを定め（ＵＥがソフト（ソフタ）ハンドオーバにあって、多数の基地局がある場合には、特別な手続を適用してもよい）、予め格納されており、サービングセルの拡張を表す多角形を取り出す。最後に、ＳＲＮＣは、位置報告メッセージにセル多角形フォーマットを使用して、得られたセル多角形をコアネットワークへＲＡＮＡＰインターフェース［２］を通して返信する。

ＷＣＤＭＡシステムの内で、ＲＡＮＡＰを通した報告に対する代替が定められている。この代替は、ＰＣＡＰインターフェース［３］を通して、ＳＡＳノードへの報告を構成する。ＳＡＳノードとは、「脱出（ｂｒｏｋｅｎ ｏｕｔ）」測位ノードである。

しかしながら、電波伝搬が複雑であるため、セル多角形フォーマットは真のセルの拡張の近似でしかない、ということが留意されるべきである。多角形フォーマットの選択は、例えば計算の複雑さや報告帯域幅を考慮に入れる等、地理的表現フォーマットが適度に柔軟である必要性に影響される。

多角形フォーマットはセル拡張を近似するため、多角形は、通常、セルプランニングツールにおいて所定のものであり、ある程度の確証のもとでセル拡張を表すものである。この確証とは、ＵＥが、セル多角形で表されるセルに接続されているという事実を条件に、多角形内に位置する、という確率を表すように意図されたものである。セル多角形の潜在オフライン計算は、例えば変動する洗練レベルのカバレージシミュレーションに基づくことが可能である。しかしながら、計算したセル拡張の確証を考慮するとき、結果の末尾は通常あまり信頼できるものではない。

セルＩＤ測位方法の精度は、セルの大きさに制限され、より洗練されたナビゲーションアプリケーションに使用されることを妨げるものである。その主たる効果には、非常に低い応答時間とともに、広範囲に広まり、セルラーカバレージがあるところでは常に利用可能であるという事実も含まれる。セルＩＤ方法は実施するに単純でもあり、ＵＥインパクトもない。その効果によって、基礎的なセルＩＤ方法の効果を維持しつつもその精度を改良することを目的とした改良セルＩＤ（Ｅ−ｃｅｌｌ ＩＤ：Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｃｅｌｌ ｉｄｅｎｔｉｔｙ）測位方法の開発へ関心がもたれるようになっている。

改良セルＩＤ測位（Ｅ−ｃｅｌｌ ＩＤ測位）の原理で既知のものには、距離測定でセル拡張モデルまたは多角形を組み合わせることを目的とするものがある。これを目的とした候補に、ラウンドトリップタイム（ＲＴＴ：Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ）測定およびパスロス測定の２つがある。これら２つの選択肢でより精確なものはＲＴＴ測定の方である。パスロス測定は、シャドーフェージング効果の影響を受け、精度がＵＥまでの距離の半分程度となる。ＲＴＴ測定原理においては、無線基地局（ＲＢＳ：Ｒａｄｉｏ Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ）からＵＥへ、またはその逆への電波の移動時間が測定される。ＲＴＴ方法はＲＢＳのまわりに円を定めるだけである。この情報をセル多角形と組み合わせることで、円の左および右の角を計算することができる。図３参照。

改良セルＩＤ測位の別の考えとしては、１つまたはいくつかのセルでＵＥがソフト（ソフタ）ハンドオーバにある領域の予算マップを使用するということがあった。このようなことが起こるのは、典型的に、サービングＲＢＳまでの距離がほぼ同一であるエリアでのことである。このようなエリアはセル全体よりもかなり小さく、ユーザイクイップメントがこのようなエリアにあるときは必ず、その位置を定める精度が基礎的セルＩＤ測位方法よりも良くなる可能性がある。このマップは、まさに普通のセル多角形のように、通常プランニングツールにおいて予め計算される。ある特定の確証でソフト（ソフタ）ハンドオーバ領域の精確な記載を得ることは一般的に困難である、ということが留意されるべきである。

ある状況においては高精度測位が必要である。本開示においては、「高精度測位方法（ｈｉｇｈ−ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ）」とは、北アメリカＥ−９１１緊急測位要求を満たすポテンシャルを有する測位方法を表すと定義する。この要求を満たす方法は以下の測位精度を得ることができる。
（端末ベースで）５０メートル（６７％）および１５０ｍ（９５％）
または（ネットワークベースで）１００メートル（６７％）および３００ｍ（９５％）

いわゆるアシストされたグローバル測位システム（Ａ−ＧＰＳ：Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）は、グローバル測位システム（ＧＰＳ）［４］の改良である。Ａ−ＧＰＳ測位システムの一例を図４に示す。そこでは、例えばセルラー通信システムに付されるＧＰＳ参照受信機がアシスタンスデータを収集するのであるが、このアシスタンスデータとは、セルラー通信システムに接続される端末のＧＰＳ受信機へ送信されると、ＧＰＳ端末受信機のパフォーマンス［５］を向上させるものである。典型的に、Ａ−ＧＰＳ精度は、微分演算［４］なくとも、１０メートルと同じくらい良くすることができる。密集した都市エリアや屋内では、ＧＰＳサテライトからの非常に弱い信号を検出できるほど感度が高くないことが多く、精度が悪くなる。直接セルラー通信システムから追加アシスタンスデータを収集して、典型的には、端末の位置の大まかな初期推定と、対応した初期推定の不確定性とを得る。この場所はセルＩＤ測位ステップで与えられるものであり、すなわち端末の位置はセル粒度で決まるということである。あるいは、ラウンドトリップタイム測位および／またはソフト（ソフタ）ハンドオーバマップによって、より精確な位置を得ることもできる。

アップリンク到着時差（ＵＴＤＯＡ：Ｕｐｌｉｎｋ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ）測位方法は、ＵＥからの送信のいくつかのＲＢＳで行われる到着時間測定に基づく。信号強度はＡ−ＧＰＳよりも高く、屋内で測位を行う能力を向上するものである。主に、ＧＰＳ無線信号がサテライトから高仰角で受信される場合よりも、地球表面の電波伝搬条件が悪いため、ＵＴＤＯＡの精度はＡ−ＧＰＳよりいくらか悪いものと期待される。

上記を理由として、位置決定方法および構成の改善が必要である。

［６］米国特許出願第１０／１４６４６３号明細書、Ｔ．・ウィグレン（Ｔ．Ｗｉｇｒｅｎ）、Ａ．・ルンドクヴィスト（Ａ． Ｌｕｎｄｑｖｉｓｔ）、「セルＩＤ多角形報告フォーマットの高度情報（Ａｌｔｉｔｕｄｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｃｅｌｌ ＩＤ ｐｏｌｙｇｏｎｉａｌ ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ ｆｏｒｍａｔ）」２００２年５月１６ ［７］米国特許出願第１０／１４６１２６号明細書、Ｔ．・ウィグレン、「ＯＴＤＯＡ測位における高度補償（Ａｌｔｉｔｕｄｅ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｉｎ ＯＴＤＯＡ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ）」２００２年５月１６日

［１］３ＧＰＰ、ＴＳ２３．０３２、「ユニバーサル地理的エリア記述（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ａｒｅａ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ（ＧＡＤ））」、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．３ｇｐｐ．ｏｒｇにて入手可能。 ［２］３ＧＰＰ、ＴＳ２５．４１３、「ＵＴＲＡＮ ＩｕインターフェースＲＡＮＡＰ信号送信（ＵＴＲＡＮ Ｉｕ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ＲＡＮＡＰ ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ）」、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．３ｇｐｐ．ｏｒｇにて入手可能。 ［３］３ＧＰＰ ＴＳ２５．４５３、「ＵＴＲＡＮ Ｉｕｐｃインターフェース位置計算アプリケーションパート（ＰＣＡＰ）信号送信（ＵＴＲＡＮ Ｉｕｐｃ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐａｒｔ（ＰＣＡＰ）ｓｉｇｎａｌｌｉｎｇ）」、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．３ｇｐｐ．ｏｒｇにて入手可能。 ［４］Ｅ．・Ｄ．・カプラン（Ｅ． Ｄ． Ｋａｐｌａｎ）著、「ＧＰＳへの理解――原理および応用（Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ＧＰＳ ― Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）」、マサチューセッツ州ノーウッド（Ｎｏｒｗｏｏｄ， ＭＡ）：アーテックハウス（Ａｒｔｅｃｈ Ｈｏｕｓｅ）、１９９６年 ［５］Ａ．・カンガス（Ａ． Ｋａｎｇａｓ）、Ｔ．・ウィグレン著、「Ａ−ＧＰＳの位置カバレージおよび感度（Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ａｎｄ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｗｉｔｈ Ａ−ＧＰＳ）」、ＵＲＳＩ ＥＭＰ−Ｓ、イタリア共和国ピサ（Ｐｉｓａ， Ｉｔａｌｙ）、２００４年５月 ［８］３ＧＰＰ ＴＳ２５．３３１、「ＲＲＣプロトコル仕様書（ＲＲＣ ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．３ｇｐｐ．ｏｒｇにて入手可能。 ｗｗｗ．ｐｏｌａｒｕｓａ．ｃｏｍ／Ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｃｏｎｓｕｍｅｒ／ａｘｎ５００．ａｓｐ

このように、本発明の広い目的は、改善された位置決定精度を可能とする方法、構成およびシステムを提供することである。

上目的は、添付の特許請求の範囲に記載の方法、構成およびシステムによって達成される。

広く言えば、本発明は、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ端末の改良位置決定方法を開示する。したがって、本発明の基礎的実施形態は、セルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関するユーザ端末の改良位置決定を開示する。はじめに、所定のセルＩＤ定義が提供され、ユーザ端末に対する気圧測定の表現が提供されるが、気圧測定はユーザ端末の高度に対応する。つづいて、提供された所定のセルＩＤ定義と、提供された気圧測定の表現とに基づいて、少なくとも１つの地理的領域定義が定められる。少なくとも１つの地理的領域定義は、所定のセルＩＤ定義との上記気圧測定の表現とに関する水平地理的領域に対応する。

本発明は、上述の方法を実行する構成およびシステムも提供する

本発明の数多くの効果の中でも、言及できるのは以下である。
改良水平位置決定精度、特に丘陵地帯において
Ａ−ＧＰＳよりも速く高度情報を提供すること
Ａ−ＧＰＳにカバレージがない屋内で高度情報を提供すること
Ａ−ＧＰＳに相当する制度で高度を提供すること
Ａ−ＧＰＳハードウェアの存在を必要とすることなく高度を提供すること

本発明は、そのさらなる目的および効果とともに、添付図面と併せて以下の発明を実施するための形態を参照することで、最も良く理解可能である。

セル多角形の一例である。 ３ＧＰＰ多角形メッセージ情報エレメントの説明図である。 ＲＴＴ測定の説明図である。 Ａ−ＧＰＳ測定の説明図である。 セルラー通信システムの説明図である。 Ａ〜Ｅは、近隣セル信号からセルをカバレージによる小さなエリアへ分割する例の説明図である。 先行技術の一実施形態の主要な部分のブロック図である。 Ａ〜Ｂは、既知の屋内の高度モデルの説明図である。 本発明による方法の一実施形態の主要なステップの流れ図である。 本発明の実施形態の概略的な信号送信スキームである。 縮小多角形方法の初期配置の説明図である。 最大多角形角移動を決めるために用いる配置の説明図である。 エリア換算の計算のための配置の説明図である。

＜略語＞
Ａ−ＧＰＳ Ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰＳ（アシストされたＧＰＳ）
ＡＥＣＩＤ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｃｅｌｌ ＩＤｅｎｔｉｔｙ（適応改良セルＩＤ）
ＧＰＳ Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（グローバル測位システム）
ＰＣＡＰ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐａｒｔ（位置計算アプリケーションパート）
ＲＡＢ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｂｅａｒｅｒ（無線アクセスベアラ）
ＲＡＮＡＰ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐａｒｔ（無線アクセスネットワークアプリケーションパート）
ＲＢＳ Ｒａｄｉｏ Ｂａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ（無線基地局）
ＲＮＣ Ｒａｄｉｏ Ｎｅｒｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（無線ネットワークコントローラ）
ＲＲＣ Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ（無線資源制御）
ＲＴＴ Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ（ラウンドトリップタイム）
ＳＡＳ Ｓｔａｎｄ−ａｌｏｎｅ Ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰＳ Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｍｏｂｉｌｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ（独立型のアシストされたＧＰＳサービングモバイルロケーションセンター）
ＳＲＮＣ Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｒａｄｉｏ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ（サービング無線ネットワークコントローラ）
ＷＣＤＭＡ Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ（広帯域符号分割多元アクセス）

本開示において、「位置決定アシスティングデータ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ａｓｓｉｓｔｉｎｇ ｄａｔａ）」は、無線ネットワークプランニングまたはセルＩＤに基づく測位のようなセルラー通信システムにおけるセル関連活動に使用されるデータを定義するために用いる。特に、本開示で用いるセル関係構成と関連エリア定義とをいう場合がある。これを「アシスタンスデータ（ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｄａｔａ）」と間違うべきではなく、「アシスタンスデータ」とは、本開示ではＡ−ＧＰＳの議論でのみ用いるものである。

本開示においては、ＷＣＤＭＡシステムをモデルシステムとして使用する。しかしながら、当業者であれば、本発明の基礎原理は例えばＧＳＭ等のいかなるセルラー通信システムにも適用可能であるということがわかる。したがって本発明は、かかる例示実施形態に限定されるものではない。

図５は、一般的なＷＣＤＭＡシステム１００を示す。無線基地局３０（ＲＢＳ）がシステムのカバーエリアに広がっており、アンテナ２０にサービスする。アンテナ２０は、この実施形態においてはセクタアンテナである。セル１５がアンテナ２０の各セクタに関する、通信システムへの接続がその特定のセクタを通して行われるのが好ましいエリアのように。ＲＢＳ３０は無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）ノード４０へ接続され、無線ネットワークコントローラ（ＲＮＣ）ノード４０は、典型的な場合、測位ノード４５を備える。ＵＥ１０とＲＮＣ４０とは、ＲＢＳ３０に対して透過的であるいわゆるＲＲＣ（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ：無線資源制御）インターフェース３７を通して通信する。ＲＢＳ３０およびＲＮＣ４０は、ＵＴＲＡＮ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ユニバーサル移動体電気通信システム無線アクセスネットワーク）３５に備わるノードである。ＲＮＣ４０は、ＲＡＮＡＰ（無線アクセスネットワークアプリケーションパート）インターフェース４７を介して通信システム１００のコアネットワーク（ＣＮ：Ｃｏｒｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）５０へさらに接続される。

ユーザイクイップメント（ＵＥ）１０を、セルラー通信システム１００がカバーするエリアに置く。ユーザイクイップメントは、信号２５を通して自身の無線基地局３０と通信する。しかしながら、近隣ＲＢＳ３０からの、または近隣ＲＢＳ３０への信号２６も、検出可能な場合がある。近隣信号２６が実際の通信を支援するに十分強い場合、対応するセルは、いわゆるアクティブセルセットに含まれている可能性があり、アクティブセルセットはソフト（ソフタ）ハンドオーバに参加するものである（ソフトハンドオーバは、２つの異なる非配列ＲＢＳが使用されるという場合を意味し、一方でソフタハンドオーバは、セクタがいくつかある１つのＲＢＳをいう）。特別な場合は、ＵＥが同一のＲＢＳの２つのセクタへ接続されるという場合、すなわちソフタハンドオーバである。しかしながら、本発明にとっては、ソフトハンドオーバとソフタハンドオーバとの間に実質的な違いはなく、両方とも同じように取り扱うことができる。信号２６は、ある場合にはアクティブセットに含まれるにはあまりにも弱いが、送信ＲＢＳの識別を可能とするには十分強い場合がある。このような信号は、例えば測位のために用いることができる。最後に、近隣信号２６があまりにも弱く、いかなる使用を可能とすることも全くできない場合もある。

ＵＥ１０がある無線リンクを介してあるＲＢＳへ接続されると、ＵＥ１０は関連セル内に置かれる傾向がある。セルエリアは、ＷＣＤＭＡにおいてはセル拡張を記述する多角形が定めるものであるが、セルの真の拡張について、通常は、あり得る最大精度で決定されるものではない。おおよそのセルエリアは、典型的にはセルプランニングに関連して決定されるものであり、実状に完全に対応しない場合もある。通常、セルエリア拡張の実際の確証レベルは特定されない。さらに、電波条件はセルプランニングが行われた後にも変動する可能性があるのである。したがって、フィールドデータを用いて、セルごとに確証と予め計算したセル多角形とを合わせることが効果的であろう。しかしこれを行うのは通常できることではなく、それは特に電波条件が時間とともに変化する場合があるということが原因である。本発明開示は、このような調整を自動で得る方法を明らかにする。

図６Ａは、ＵＥ１０が接続されたセル１５を示す。以下の説明を単純にするために、ＲＢＳは、この場合、中央に位置すると仮定するが、これをオムニセル構成という。ＵＥ１０は、ＲＢＳへ接続されると、ある確率でセル１５内に存在すると決めることができる。

しかしながら、関単位上述したように、ＵＥは他のＲＢＳからの電波範囲内にもある場合がある。近隣ＲＢＳへの、または近隣ＲＢＳからの信号がソフト（ソフタ）ハンドオーバを可能とするに十分強いエリアの境界１２を、図６Ｂに示す。この単純化しすぎたモデルでは、境界１２を円として描いており、その中心は近隣ＲＢＳにある。境界１２がセル１５をより小さなエリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｚに分割する、ということは簡単にわかる。エリア１１Ｚにおいては、自身のＲＢＳ３０からの信号のみが有用である。しかしながら、例えばエリア１１Ａにおいては、１つの近隣ＲＢＳへの、または１つの近隣ＲＢＳからの信号もソフト（ソフタ）ハンドオーバのために有用であり、このようにいわゆるアクティブセルセットに含まれる。エリア１１Ｂにおいては、２つの近隣セルへの、または２つの近隣セルからの信号が十分強く、したがってアクティブセットには２つの近隣セルが含まれる。ここで、アクティブセットの内容は測位のために使用可能である、ということが簡単に理解できる。アクティブセットリストを調べることで、どの部分エリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｚに置かれる傾向があるか決定可能である。

しかしながら、ほとんどの場合、ソフト（ソフタ）ハンドオーバ情報は、十分な精度で計算するのが困難である傾向があるため、測位のために使用されることはない。ＷＣＤＭＡにおいては、このようなエリア定義が多角形定義であることが便利である場合がある。しかしながら、先行技術のセルプランニング原理を使用することは、いかなるソフト（ソフタ）ハンドオーバ領域の真の拡張についても、通常、あり得る最大精度で定められたエリア定義を提供しないであろう。さらに、いかなるソフト（ソフタ）ハンドオーバ領域の確証値は、先行技術の方法を使用すると、いかなるソフト（ソフタ）ハンドオーバ領域の真の拡張についても、通常、あり得る最大精度で決定されないであろう。したがって、フィールドデータを用いて、セルごとに確証と予め計算されたセル多角形を調整することが効果的であろう。しかしこれを行うのは通常できることではなく、それは特に電波条件が時間とともに変化する場合があるということが原因であり、電波条件は基礎セルに対してよりも変化する場合さえある。

近隣ＲＢＳからの信号はさらに活用可能である。上述のように、近隣ＲＢＳへの、および近隣ＲＢＳからの信号がソフト（ソフタ）ハンドオーバを可能とするには十分強くはないとしても、送信ＲＢＳ／ＵＥのＩＤの決定を可能とするにはまだ十分強い場合がある。セルセットに対応するとは、典型的には、検出セルセットをいう。また、この情報は測位のために使用することもできる。図６Ｃにセル１５をもう一度示す。ここで、ソフト（ソフタ）ハンドオーバの境界１２だけ（そのうち１つだけを参照番号で表す）を示すのではなく、例えば検出セルセットに対応して、ダウンリンクまたはアップリンクにおいてそれぞれ送信ＲＢＳまたはＵＥのＩＤを得ることができるエリアの境界１３も示す。それによって、セル１５は、さらに小さな部分エリア１１、１１Ｃ〜Ｇおよび１１Ｚにさらに分割される。例えばエリア１１Ｅにおいては、１つの近隣ＲＢＳからの信号は、自身のＲＢＳからの信号に加えて、ソフト（ソフタ）ハンドオーバに使用されるが、別の近隣ＲＢＳからの信号は送信ＲＢＳの識別にしか使用されない。

ある強度の信号の存在だけではなく、他の信号と比較して関連する強度も考慮するならば、元のセルのより細かい分割さえ達成可能である。図６Ｄでは、１より多くの近隣ＲＢＳからの信号に関する部分エリアが、どの信号が最も強いかによって分割されている。それによって、エリア１１Ｈ〜Ｋは決定可能である。

しかしながら、上述のように、図６Ａ〜Ｄが示すことのできる例ほど、実状は理想的ではない。その代わりに、境界１２、１３は簡単に決定されるものではなく、典型的には非円状である。図６Ｅは、実情に対応する可能性のある状況を示す。すると、当業者であれば、エリア１１、１１Ａ〜Ｋ、１１Ｚの理論的予定は実際には不可能であるということを認識する。

本発明の様々な観点をさらに説明するために、セルラーネットワークにおける位置決定の目下の傾向および解決手段について、以下でかなり詳細に議論する。

改良セルＩＤ測位の一方法は、いわゆる適応改良セルＩＤ（ＡＥＣＩＤ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）測位方法である。この測位方法のブロック図を図７に示す。ＡＥＣＩＤ測位アルゴリズムは、前述の多角形フォーマット［１］と、タグ付高精度測位測定のクラスタからの多角形の計算のアルゴリズムとに基づく。さらに詳細は付録を参照。

ＡＥＣＩＤアルゴリズムの主要なステップは以下である。

１．高精度位置測定（例えばＡ−ＧＰＳ測定）を以下のうちの少なくとも１つとタグ付けする。
ａ．検出セルのセルＩＤ
ｂ．補助接続情報（例えばＲＡＢ、時間）
ｃ．量子化補助測定（例えばＲＴＴまたはノイズライズ）

２．高精度測定クラスタにおける同一のタグをもつ全高精度測定の収集

３．内部においてクラスタ化された上記高精度位置測定の予め特定された割合を含む（タグ付）多角形の計算を行い、それにより確証値が既知である多角形を提供

４．上記のタグ付多角形を多角形のデータベースに格納

５．ＡＥＣＩＤ測位を行うなら、以下のステップを行う。
ａ．以下のうちの少なくとも１つの決定
ｉ．検出セルのセルＩＤ
ｉｉ．補助接続情報（例えばＲＡＢ、時間）
ｉｉｉ．量子化補助測定（例えばＲＴＴまたはノイズライズ）
ｂ．ステップａで定めたタグの形成
ｃ．上記タグに対応した、多角形の取出し
ｄ．ＲＡＮＡＰまたはＰＣＡＰを通した、上記多角形の報告

３ＧＰＰが定める測位報告フォーマット［１］には以下が含まれる。
１．楕円点
２．楕円点と不確定円
３．楕円点と不確定楕円
４．多角形
５．楕円点と高度
６．楕円点と高度および不確定楕円
７．楕円弧

全フォーマットは、ＷＧＳ８４地球モデルと組み合わせて使用される［１］。このフォーマットは以下の性質を有する。
点フォーマットは、緯度および経度で端末位置を表す。高度および不確定度を含むことも可能。
多角形フォーマットは、角点のリストで端末位置を表す。各々は緯度および経度で表され、上記角点は、端末が位置する多角形を形成する。
楕円弧フォーマットは特別で、いわゆるＲＴＴ測位（以下参照）に合わせられる。このフォーマットは、左および右角で、ある厚さの弧により端末位置を表す。

ＲＡＮＡＰ［２］およびＰＣＡＰ［３］を通した３ＧＰＰ測位手続は、単一の要求によって組織される――１つの返答構成。周期的報告手続をセットアップすることも可能である――しかしながらこの場合の共通の仮定は、同一の測位方法が適用され、周期的測位報告期間の全体で応答は同種のものである、ということである。

さらに、測位方法の選択は、ＲＡＮＡＰ［２］およびＰＣＡＰ［３］を通した位置報告に使用される形状の配置に密接に結びついたものである。典型的には、セルＩＤ測位の結果は多角形ｔを用いて報告されるが、Ａ−ＧＰＳ報告は大抵いくつかの楕円点フォーマットのうちの１つを利用する。北アメリカにおける緊急測位には、楕円点で、不確定円があるか、またはないもので、高度のないものが好ましい。

＜位置データ＞
３ＧＰＰリリース５において、「位置データ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｄａｔａ）」情報エレメントコンテナがＲＡＮＡＰ［２］の位置報告メッセージに導入されている。同様の導入がＰＣＡＰ［３］においても踏襲される。基本的に、「位置データ」情報エレメントコンテナは、特に「測位方法および使用法」ＩＥの少なくとも１つのアイテムは、報告端末位置に到着するためにどの測位方法がＲＮＣまたはＳＡＳに適用されたかという報告を可能とする。情報エレメントは、予約された方法を多く含み、例えばセルＩＤやＡ−ＧＰＳ、特定ネットワーク向け測位方法のようなものがある。「位置データ」情報エレメントを運ぶ追加情報は本発明の鍵となる必要条件であり、本発明は、上記情報を利用して、ＲＡＮＡＰおよびＰＣＡＰを通した報告フォーマット能力を拡張する。

あり得る解決手段の１つは、「地理的エリア（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ａｒｅａ）」および「位置データ」ＩＥコンテナの併用によって測位報告機能を拡張する。本開示について鍵となる観察は、この解決手段が、ＲＡＮＡＰを通した単一の位置報告制御メッセージ（位置要求）に応じて、複数の多角形を報告する確率を導入する、ということである。この特徴は、本発明を丘陵地帯で適用するときに重要となろう。

＜セル多角形と追加高度情報＞
目下、３ＧＰＰ規格における高度情報とともに増大するセル多角形に対する明らかな支援はない。しかしながら、いくつかの考えが議論されており、すなわち以下である。

１）［１］の多角形フォーマットの各角まで高度が増大される報告フォーマット［６］を可能にすること
２）上述の報告フォーマットで運ばれる高度情報の計算のアルゴリズム［７］
３）高度情報で得られる多角形角を増大させるための、ＡＥＣＩＤアルゴリズムにおける高度情報の使用
４）３ＧＰＰ規格［２］、［３］内の、高度情報で増大される多角形を報告する手段

本発明について即時の必要性および可能性は、上記の箇条２、３および４が提供する。１はより長期の解決手段である。

＜［７］の技術を用いた表面モデリング＞
［７］の開示技術は、区分的線形モデルか、または多項式モデルかによって任意の多角形の内部をモデリングする。このようなモデリングの結果の例が図８Ａと図８Ｂとに見られる。図８Ａは、［７］の技術による区分的線形高度モデルを開示する。図８Ｂは、分析的多項式内部高度モデルおよび潜在データを開示する。元の表面、得られるモデルおよび多角形が重ねられている。

上述の議論から明らかなように、［７］から得られる内部高度モデルは、表面としてまとめることができて、すなわち関数
ｈ＝ｈ（ｘ，ｙ，θ），（ｘ ｙ）^Ｔ∈Ω （１）
となり、ここでｘはデカルト座標系におけるｘ座標であり、ｙは同一のデカルト座標系のｙ座標であり、θは、領域Ω⊂Ｒ^２の角の各々に関する高度パラメータである。

［７］において、２つのモデリング技術が使用されている。第１の技術は、多角形の角の正しい高度を定め、続いて内部モデルを導出する。他の方法は内部または境界で高度基準点を使用して、最適なやり方で全高度基準点をモデリングするパラメータθ（必ずしも正しい高度である必要はない）を得る。詳細は［７］参照。

＜ＡＥＣＩＤ高度増大＞
これまでに開示したＡＥＣＩＤ方法の高度表現は基礎である。

１）高精度位置測定、特にＡ−ＧＰＳ位置測定は、ほとんどの場合に高度を含む。この高度は、タグ付クラスタが作成された後、ＡＥＣＩＤクラスタの不可欠部分となる。
２）各セル多角形角までの高度の増大、上記多角形角は、多角形の角のうちの１つに「十分近い（ｃｌｏｓｅ ｅｎｏｕｇｈ）」測定クラスタの点の平均高度を計算することにより、縮小多角形アルゴリズムで計算される。

＜既存技術の問題＞
本発明の方法および構成の裏の駆動力は、本当のところ既存技術の問題ではなく、例えば前述のセルＩＤおよびＡＥＣＩＤアルゴリズムのパフォーマンスが本開示によってかなり改善可能であるという洞察である。

本発明は、先行技術に以下の特徴がないことを動機としている。

測定された気圧（高度）をセルラー無線ネットワークのセルラー端末からノードへ送信する信号送信手段。これは、ＷＣＤＭＡシステムのＲＲＣインターフェース［８］にとっての事実であり、ＧＳＭおよびＣＤＭＡ２０００セルラーシステムにおける同様のインターフェースにとっての事実でもある。

気圧（高度）のカリブレーション測定をセルラー通信システムから当該システムのセルラー端末へ送信する信号送信手段。ブロードキャストまたは専用接続を用いた送信が可能である。典型的には、ＲＲＣインターフェース［８］は、ＷＣＤＭＡセルラーシステムで使用されるであろう。

セルラー端末から得られる高度情報と一致する制限領域（典型的には１または２以上の多角形）を計算するアルゴリズム。上記制限領域は、セルＩＤまたはＡＥＣＩＤ測位方法を用いて端末位置を表す元の多角形よりも小さい。

本発明が広く開示するのは、
ＲＲＣプロトコル［８］（非ＷＣＤＭＡシステム同様）を通して気圧（高度）を信号送信する信号送信プロトコルの核。
セルラーシステムのノードから、セルラー端末における気圧（高度）測定のカリブレーション情報を信号送信する信号送信プロトコルの核。
計算された端末位置を、上記気圧（高度）測定と一致するセル多角形の領域に制限することによって、セルＩＤまたはＡＥＣＩＤ測位の精度を改良するアルゴリズム。

本発明は、さらに、１／１０ｍｂａｒ（１ｍに等しい）の解像度を有し、例えば［９］参照、カリブレーションで１ｍｂａｒ（１０ｍに等しい）よりも良い精度を有し、パルスモニタリングクロックに集積するに十分小さく、リーズナブルな価格である気圧変換器が市場に現れているという認識にも基づく。ゆえにこのような変換器は、セルラー電話において、ＧＰＳとは独立に高度を測定する候補である。

結果、本発明が（とりわけ）開示するのは、
１）気圧、または同値として高度に関する情報を送信する様々な技術。上記気圧は、セルラー端末における気圧変換器が測定する。
２）ａ．基準位置における気圧を精確に測定し、それによって局所的な気圧からなるカリブレーション測定を得る様々な技術および構成
ｂ．セルラー端末への上記カリブレーション測定の送信
３）セル多角形を制限する複数のアルゴリズム。上記セル多角形は、上記セルラー端末が報告する測定気圧（高度）と一致する上記セル多角形の領域まで高度情報で増大し、元のセル多角形と比較して地理的拡張が削減された新しいセル多角形が計算される。

ゆえに、本発明の実施形態による広い考えは、支援気圧高度測定を使用して、典型的に従来のセルＩＤ測位［２］、［３］、「８」およびＡＥＣＩＤ測位［６］に使用するセル多角形を狭めることである。少なくとも５〜１０メートルは高度が変動するセルについて、位置不確定性をかなり削減することができる、ということが期待される。山岳エリアにおいて、高度で増加するセル多角形を端末における高度気圧測定組み合わせる効果は、ＲＴＴ測位で得られるのと同様、またはそれ以上の精度を提供するようである。丘陵地帯において、セルクラスタがいくつかの明確な領域（高度「アイランド（ｉｓｌａｎｄｓ）」）に分割される場合がある、ということにも留意されたい。そこで、ＡＥＣＩＤクラスタを分割するために周知技術を適用可能である一方で、同時に複数の多角形を報告する前述の解決手段を結果の報告に使用可能である。本開示の発明は、ＡＥＣＩＤ測位方法を用いる実施形態に特に適している。特に、丘陵地帯におけるＲＴＴ測位と組み合わせると、精度の高い測位結果が手の届くところにあるであろう。

本発明によるセルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関するユーザ端末の改良位置決定の方法の一般的な実施形態を、図９の流れ図を参照しながら説明することにする。はじめに、所定のセルＩＤ定義が提供されるＳ０。続いて、ユーザ端末の気圧測定の表現が提供されるＳ１。気圧はユーザ端末の高度に対応する。セルＩＤ定義と気圧測定の表現とに基づいて、地理的領域定義が、ユーザ端末のために定められるＳ２。地理的領域定義は、所定のセルＩＤ定義および気圧測定の表現に関する水平または側面領域に対応する。

さらに広くいえば、ユーザ端末の位置の水平領域は、さらに、ユーザ端末の高度に基づいて制限される。セルＩＤ定義は、ある特定の実施形態については、仰角曲線でのマップのようなセルエリア定義を含む場合があり、地理的領域定義は、ユーザ端末の高度に対応する仰角曲線を有するセルＩＤ定義のエリア位置を含む。様々な実施形態によれば、地理的領域定義は、高度情報での所定のマップを考慮することによって得ることができる。

言い換えると、ある特定の実施形態について、所定のセルＩＤ定義は、地理的セルエリア定義のような所定のセルエリア定義を含み、定められた地理的領域定義は、所定の領域の内部である領域、すなわち所定の領域の制限である新しい地理的セルエリア定義を含む。

さらなる実施形態によれば、気圧測定の表現は測定高度と確証区間とを含み、したがって、ユーザ端末の最大および最小高度となる。この場合については、２つの地理的領域定義が定められ、１つは最大高度に対応するものであり、もう１つは最小高度に対応するものである。２つの領域は、ともに、例えば環状水平領域等の、ユーザが位置する閉地理的領域またはエリアを定める。

本発明のさらなる実施形態として、前述のＡＥＣＩＤ測位アルゴリズムの精度の改善に関するものがある。この実施形態は、前述の、所定のセルＩＤ定義を提供するステップと、気圧測定の表現を提供するステップと、セルＩＤ定義と気圧測定表現に基づいて地理的領域定義を定めるステップとを含む。加えて、複数の測定クラスタが提供される。このクラスタは、典型的には高精度水平位置測定を含み、その各々はあるタグに関する。このような各タグは、気圧測定の提供表現および所定のセルＩＤ定義を反映したものである。

次に地理的領域定義を定めるステップは、その内部にクラスタの高精度測定の予め特定された割合を含む地理的領域定義を定めることと、続いて、定められた地理的領域定義を特定のクラスタのタグと関連させることとを含む。

先に述べたように、地理的領域定義は、例えば多角形等のセルエリア定義である場合もある。

前述の実施形態と直接対応して、気圧測定の表現は最大および最小閾値を含むことも可能であり、それによって、端末の位置を含む閉地理的領域をともに定める例えば多角形等の２つの地理的領域定義を定めることが可能となる。

加えて、ある特定の実施形態よる本発明による方法は、提供された気圧測定の表現と提供された所定のセルＩＤ定義とに基づいてタグを生成するステップと、タグに対応する予め定められた地理的領域定義を取り出して、取り出された地理的領域でユーザ端末の位置を最終的に表すことで、地理的領域定義を定めるステップとを含む。

気圧測定の表現を提供するステップの様々な観点を以下でさらに説明することにする。本質的に、着目するユーザ端末は気圧測定の表現を提供する。その最も単純な形で、ユーザ端末は気圧を測定し、ネットワークにおける基地局または他のノードにその測定を報告する。ある特定の実施形態によれば、ユーザ端末は、測定した気圧を高度に変換して、その高度が報告される。さらなる実施形態は、ネットワークにおける既知の位置で行われるカリブレーション測定に基づいてカリブレーションステップを行うことを含む。

ＷＣＤＭＡにおいて、上述およびさらに必要な信号送信を自然に実施するやり方は、いわゆる測定制御／測定報告メッセージを使用することである。あるいは、カリブレーション圧力のブロードキャストを使用することもある。基礎的信号送信シーケンスが図１０に見られる。

＜気圧（高度）測定の信号送信＞
測定された気圧の信号送信は、例えば、以下の情報エレメントの適当な組合せを信号送信することで行うことができる。
離散気圧。ｍｂａｒで測定するのが典型的である。その範囲は、０．１ｍｂａｒ刻みで少なくとも＋１００ｍｂａｒ〜＋１２００ｍｂａｒに及ぶであろう。
離散気圧不確定性。ｍｂａｒで測定するのが典型的である。その範囲は、０．１ｍｂａｒ刻みで少なくとも０ｍｂａｒ〜５００ｍｂａｒに及ぶであろう。
離散気圧であって、端末において高度に変換されるもの。その範囲は、１ｍ刻みで少なくとも−１０００ｍ〜＋３００００ｍに及ぶであろう。
離散高度不確定性。その範囲は、１ｍ刻みで少なくとも０ｍ〜＋５０００ｍに及ぶであろう。

カリブレーション圧力／高度に関する差異測定も可能であり、その範囲が異なるのは明らかである。

上の信号送信が行うことができる前に、十分に近い時期に、圧力カリブレーションがユーザ端末において利用可能であることが必要である、ということが留意されるべきである。

＜気圧（高度）カリブレーション情報の信号送信＞
気圧カリブレーション情報の信号送信は、例えば以下の情報エレメントの適当な組合せを信号送信することで行うことができる。
離散カリブレーション気圧。ｍｂａｒで測定するのが典型的である。その範囲は、０．１ｍｂａｒ刻みの精度で少なくとも＋５００〜＋１２００ｍｂａｒに及ぶであろう。
離散カリブレーション気圧不確定性。ｍｂａｒで測定するのが典型的である。その範囲は、０．１ｍｂａｒ刻みで少なくとも０ｍｂａｒ〜−１００ｍｂａｒに及ぶであろう。
離散カリブレーション気圧であって、端末において高度に変換されるもの。その範囲は、１ｍ刻みの精度で少なくとも−１０００ｍ〜＋５０００ｍに及ぶであろう。
離散高度カリブレーション不確定性。その範囲は、１ｍ刻みで少なくとも０ｍ〜＋１０００ｍに及ぶであろう。
有効時間。その範囲は、１分刻みで少なくとも１分〜１２時間に及ぶであろう。

有効範囲は送信ノードにおいて制御可能である、ということがわかる。その理由は、例えばＲＮＣがそのセルの地理的セルデータへのアクセスを有する、ということである。ゆえに、カリブレーション情報が、このカリブレーション情報の特定のインスタンスが有効であるセルへ送信される。

＜気圧測定から導出される高度を用いた、測位制度の改良＞
この小セクションでは、高度情報を用いてセル多角形の側部領域を制限する原理を概説して示す。

＜圧力−高度変換＞
信号送信された量を気圧と高度との間で変換する必要がある場合、以下の公式を用いることができる。

あるいは、より高度なものとしては、気圧を高度の関数として気象学的に生成されたテーブルを用いることもある。定数ｋは気象学的テーブルから容易に入手可能であり、または基準測定から決めることもできる。

＜カリブレーションされた測定手続＞
３つの主要なカリブレーションの事例をカバーする必要がある。第１および第２のものでは、カリブレーションエラー主要な原因は気象学的圧力変動のためであると仮定される。第３の事例では、さらに端末の圧力変換器のドリフトも考慮する。

＜自然な気象学的圧力変動のカリブレーション――端末から報告される高度＞
このカリブレーションは、少なくとも大気の自然な圧力変動と同じくらいはやく行う必要がある。このような変動は、例えば強い低気圧が通過する場合等、時に高速であるため、以下が重要である。

１）カリブレーションを頻繁に行い、十分頻繁に端末へ新しい値を信号送信すること。典型的には、新しい気圧測定が行われたら必ず、あるいは新しいカリブレーション測定が必要になったときである。
２）時間（有効時間）を開始すること。その間は、カリブレーション圧力（高度）が、示された精度で有効である。

ここで説明するカリブレーション手続では、端末は平均海水面（高度０ｍにおいて１０１３ｍｂａｒ）での標準圧力がわかると仮定している。

測定制御メッセージ（またはブロードキャスト情報）を受信後、カリブレーション情報を運び、ユーザ端末は以下を行う必要がある。

１）
Δｐ_{Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ}＝ｐ_{Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}−ｐ_{ＭｅａｎＳｅａＬｅｖｅｌ} （３）
Ｔ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＥｘｐｉｒｅｓ}＝ｔ＋Ｔ_{ｐＣａｌiｂｒａｔｉｏｎ} （４）
を計算する。ここで、Δｐ_{Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ}は目下の気圧補正を表し、ｐ_{Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}は平均海水面でのカリブレーションしている圧力を表し、ｐ_{ＭｅａｎＳｅａＬｅｖｅｌ}は平均海水面での標準気圧を表し、Ｔ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＥｘｐｉｒｅｓ}は、カリブレーションの精度が有効ではなくなる（新しいカリブレーション情報が必要となる）端末時刻を表し、ｔは端末の時刻を表し、Ｔ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}は目下の圧力カリブレーションの有効時間をである。

Δｐ_{Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ}
σ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ} （５）
Ｔ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＥｘｐｉｒｅｓ}
を格納する。ここでσ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}は本カリブレーションの誤差であり、当該誤差はＴ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＥｘｐｉｒｅｓ}まで有効である。

端末が気圧測定を行う際は常に、追加的に以下を行う必要がある。

３）ｔ＜Ｔ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＥｘｐｉｒｅｓ}かどうかをチェックする。
ａ．真であるならば次式を計算する。

ここで、ｐ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}はカリブレーションされた測定を表し、ｐ_{Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は気圧測定を表し、σ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}はカリブレーションされた不確定性を表し、σ_{Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は端末の気圧変換器の測定不確定性（おそらくは予め格納されている）を表す。
ｂ．さもなければ、新しいカリブレーション情報を要求して待機する。

次式を計算する。

ここでｈ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は、報告する高度であり、σ_{ｈＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は、報告する誤差を表し、σ_{ｐＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は圧力変換器の測定不確定性を表す。（９）は（８）の微分により生じる。

５）ｈ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}とσ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}とを離散化する。

６）ｈ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}とσ_{ｐＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}とを測定報告メッセージで報告する。

＜自然な気象学的圧力変動のカリブレーション――端末から報告される圧力＞
この場合、端末は、測定を行い、測定を離散化し、離散化した測定を報告するだけで十分である。このカリブレーションは測位ノードで行うことができる。その詳細は、上述の手続と同様である。

＜圧力変換器カリブレーション＞
このカリブレーションを行うためには、端末が、よく定まった高度ｈ_{Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ}に位置する必要がある。そうして前述の手続を繰り返す。続いて、個々のカリブレーション誤差は字式のように計算される。
ｐ_{ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒＥｒｒｏｒ}
＝ｐ_{Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}−ｐ_{Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}−ｐ_{Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ}ｅ^−ｋｈ _{Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ}
（１０）

本発明の実施形態の特定の例をいくつか以下に説明することにする。

報告された高度ｈ_{Ｃａｌｉｂｒａｔｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}と不確定性σ_{ｈＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}とに基づいて、最小および最大高度を次式にしたがって計算する。
ｈ_ｍｉｎ＝ｈ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}−σ_{ｈＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ} （１１）
ｈ_ｍａｘ＝ｈ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}＋σ_{ｈＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ} （１２）

気圧測定が報告される場合、次式が数式（１１）および数式（１２）に先行する。

ここで、ｐ_{ＭｅａｎＳｅａＬｅｖｅｌ}は、海水面における既知の位置で行われるカリブレーション気圧測定であり、ｐ_{ＣａｌｉｂｒａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ}は、ユーザイクイップメントからのカリブレーションされた気圧測定である。

数式（１）を用いると、等高線の組は次式のように無条件に計算することができる。
ｈ（ｘ_ｍｉｎ ^ｌ，ｙ_ｍｉｎ ^ｌ，θ）＝ｈ_ｍｉｎ，（ｘ_ｍｉｎ ^ｌ（θ） ｙ_ｍｉｎ ^ｌ（θ））∈Ω，
ｌ＝１，……，ｌ_ｍａｘ
（１５）
ｈ（ｘ_ｍｉｎ ^ｌ，ｙ_ｍａｘ ^ｌ，θ）＝ｈ_ｍａｘ，（ｘ_ｍｉｎ ^ｌ（θ） ｙ_ｍｉｎ ^ｌ（θ））∈Ω，
ｌ＝１，……，ｌ_ｍａｘ
（１６）
ここで、ｌは量子化測定の特定の区間に対応する。（１６）が閉じている（通常、山々では高くなるにつれ水平断面が小さくなる）場合、ある特定のｌ_ａについて（１５）で表される等高線は、等高線（１６）が定める領域の中に完全に囲まれている、ということが物理的に明らかである。このような場合、端末は最小等高線と最大等高線との間の領域に位置しなければならない。多くの点について（１５）を解くことによって、外部多角形を発見することができる。多くの点について（１６）を解くことによって、内部多角形を発見することができる。これら２つの多角形は、前述の解決手段を用いてＲＡＮＡＰまたはＰＣＡＰを通して報告することができる。

θで表されるある特定のモデルについて、通常は考慮すべき事例がさらに多く、多角形の内部に閉曲線が必ずしもない事例がある、ということが明らかである。ゆえに、内部および外部多角形が定められると、多角形の境界も求める必要がある。これはかなり複雑となり得るものであり、詳細は省略する。

本発明の一実施形態による気圧を用いるＡＥＣＩＤ測位の一例を以下で説明することにする。

前述のＡＥＣＩＤ測位方法は、等高線とセル境界とを境界とする領域の特徴付け方を自動的に提供する。

その必要条件は、ＡＥＣＩＤ測位方法をセットアップし、高度情報で高精度測定（典型的にはＡ−ＧＰＳ）を可能とすることである。加えて、気圧測定の表現、例えば気圧高度を量子化補助測定として定めることである。

それでは、本発明による手続は以下の通りである。
１）ＡＥＣＩＤは通常通り作動させる。測定クラスタを、少なくともセルＩＤと量子化気圧高度とでタグ付けし、自動的に構成し、格納する。
２）多角形を計算するという場合、時に穴のある測定クラスタを処理する必要があるということが確かである。これを、ＡＥＣＩＤにとって新規となる以下の手続で行う。
ａ．セルＩＤおよびｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＢａｒｏｍｅｔｒｉｃＡｌｔｉｔｕｄｅ}≧ｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＭｉｎ}を特徴とする全クラスタの結合からなるクラスタから、最小高度多角形を計算する。ｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＭｉｎ}は、（１１）のｈ_ｍｉｎに下方から最も近づいた気圧高度量子化レベルに等しい、ということに留意されたい。
ｂ．セルＩＤとｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＢａｒｏｍｅｔｒｉｃＡｌｔｉｔｕｄｅ}≧ｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＭａｘ}とを特徴とする全クラスタの結合からなるクラスタから、最大高度多角形を計算する。ｈ_{ＱｕａｎｔｉｚｅｄＭｉｎ}は、（１１）のｈ_ｍａｘに下方から最も近づいた気圧高度量子化レベルに等しい、ということに留意されたい。

得られる２つの多角形は、次に１つのメッセージで報告される。

時に、複数の領域（複数の丘陵）が上ステップに発生するが、基礎的なタグ付けで同一のクラスタとなる。この問題は、いくつかの「中心（ｃｅｎｔｅｒｓ）」で別々のクラスタへとクラスタを分割する手段を提供することで、周知の解決手段が解決する。

上述の実施形態は、いくつかの本発明を説明するための例であると理解されるべきものである。当業者であれば、本発明に様々な修正、組合せおよび変更を、その範囲を逸脱することなく行うことが可能である、ということを理解するであろう。特に、技術的に可能であれば、色々な実施形態における色々な部分解決手段を他の構成に組み合わせることが可能である。しかしながら、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲が定める。

＜付録Ａ＞
本発明の現在のところ好ましい実施形態の主要部分をこの付録で詳細に説明する。

＜クラスタリング＞
この特定の実施形態では、セル環形構成は、セルの、すなわちソフトハンドオーバにおいてアクティブなセルのアクティブリストに基づく、と仮定する。対応するモデリングは他のクラスタ選択規則についても可能である。

高精度位置決定は、典型的には、ＷＧＳ８４地理的参照システムで表現されたものが得られる。時刻ｔにおいて入手可能な測定は以下のように表される。
（ｌａｔ_ｊ（ｔ_ｊ） ｌｏｎｇ_ｊ（ｔ_ｊ））^Ｔ，ｊ＝１，……，Ｎ（ｔ） （Ａ１）
ここで、ｌａｔ_ｊ（ｔ_ｊ）およびｌｏｎｇ_ｊ（ｔ_ｊ）は、それぞれ時刻ｔ_ｊにおける測定緯度および経度を表す。Ｎ（ｔ）は、時刻ｔにおける入手可能な測定の総数を表す。（ ）^Ｔは行列／ベクトル転置を表す。

同時刻ｔ_ｊ（いくらか妥当な時間精度内で）において、セル関係構成は、セルＩＤについてサンプリングされる。その結果は行ベクトル（またはポインタ）であり、次式となる。
Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ（ｔ_ｊ）
＝（ｃＩＤ_１（ｔ_ｊ） ｃＩＤ_２（ｔ_ｊ） … ｃＩＤ_{Ｎ（ｔｊ）}（ｔ_ｊ）） （Ａ２）
ここで、ｃＩＤ_ｌ（ｔ_ｊ）は、時刻ｔ_ｊにおいて高精度測位が行われるＵＥについての、例えばソフタハンドオーバにおける第ｌの最強セルのセルＩＤである。Ｎ（ｔ_ｊ）は、時刻ｔ_ｊでのセル関係構成におけるセルの数である。

測定のクラスタリングに使用するあり得る任意のポインタは、（Ａ２）によって定義されるが、ここで次式のように表される。
Ｐｏｉｎｔｅｒ_ｋ＝（Ｉｎｄｅｘ_１（ｋ） … Ｉｎｄｅｘ_Ｎ（ｋ）（ｋ）），
ｋ＝１，……，Ｋ
（Ａ３）
ここで、Ｉｎｄｅｘ_ｊ（ｋ）は（固定）ポインタｋの第ｌのコンポーネントであり、Ｎ（ｋ）はポインタｋの次元であり、Ｋはカウンタの数である。高精度位置決定の対応のリストはＬｉｓｔ_ｋで表される。時刻ｔにおいては次式となる。

ここでＭ（ｋ，ｔ）は時刻ｔにおけるリストｋの高精度測定の数を表す。上述のように、予め特定された閾値よりも古い測定は各リストから削除される。リストの最大サイズは予め特定しておくことも可能であり、その場合、最古の測定は、どれだけ古いかにかかわらず、新しい測定が到着すると削除される。

新しい高精度測定および対応のセル官益構成が時刻ｔ_{Ｎ（ｔ）＋１}において得られると、クラスタリングアルゴリズムは以下のように作用する。

＜多角形計算＞
＜記号＞
効率的な算術記載を容易にするために、以下の記号が必要となる。

ある特定のポインタであり、ある特定のセル関係構成に対応する。

ＱＧＳ８４緯度経度記号におけるセル関係構成ｐに対応する多角形角。

局所的地球接線デカルト座標系におけるセル関係構成ｐに対応する多角形角であり、その原点はセルラーシステムカバーエリアのどこかにある。座標軸は高度にかかわらず大抵東および北である。

セル関係構成ｐに対応する多角形の角を定めるために用いられる高精度測定。この測定は、ｐに対応するリストｋのエントリのうちの１つに対応する、ということに留意されたい。

セル関係構成ｐに対応する多角形の角を定めるために用いられる高精度測定。高精度測定は、同一の局所的地球接線デカルト座標系へ変換され、その原点は、上で用いたセルラーシステムのカバーエリアのどこかにある。

Ｃ^ｐ
ｐに対応する多角形の特定の確証。この値は、セル関係構成がｐに対応する場合、ＵＥが多角形に位置する確率に対応する。

Ａ^ｐ
ｐに対応する多角形の面積。

ｐ^ｐ
多角形が定める領域。

＜座標変換＞
この手続は、ｐに対応する全高精度測定を、全部の計算を行う局所的地球接線デカルト座標系へ変換することから始まる。処理する必要があるのは、未だ変換されていない新しい測定のみである。

＜制約されたセルエリア最小化問題＞
多角形の計算の裏にある原理は、以下の３つの考えに支配されている。

多角形の面積はできる限り小さくあるべきであり、それによって精度が最大化される。

使用可能な高精度測定について、確証値の制約は維持されるべきである。

多角形に対する基礎的な地理的制約は維持されるべきであり、特に多角形がそれ自体に交わることが許されるべきではなく、最後の番号の角点は第１のものに接続される（接近）という要求。

そうすると多角形の角の計算について、以下の最小化問題がセットアップ可能である。

多角形幾何学的制約を条件に （Ａ５ｂ）

これは非線形最適問題である。（Ａ５ａ〜ｃ）の解に適用できる場合がある多くの方法が長年にわたり開発されている。

以下では新しいアルゴリズムを開示しており、それは代わりに直接的手法に基づき、当問題に適応する。この方法は（Ａ５ａ〜ｃ）を確実に解決しない場合もあるが、（Ａ５ａ〜ｃ）と同じ考えに基づきつつ、段階的なやり方である、ということに留意されたい。

＜縮小多角形アルゴリズム＞
このアルゴリズムの主要な考えは、特定のセル関係構成について収集された全高精度測定を含む初期多角形から始めることである。初期多角形は高精度測定の重心から計算され、全高精度測定について、この重心からの最大距離の計算が続く。これにより、全高度測定点を含む円が定められる。そうしてこの円を含むように、初期多角形が選択される。

この初期ステップに続き、次には、多角形の１つの選択角点が瞬間的重心へ向かって内側へ移動することによって、多角形の面積が段階的に削減され、そのため、１つの高精度測定点が段階ごとに多角形の内部から排除される。面積削減は、制約が満たされたままでありながら、各段階で、面積削減が全角点にわたって最大となるように行われる。

＜重心＞
高精度測定は点（非確率的）として扱われるため、重心は算術平均であり、すなわち次式である。

ここで上付きの^ｒｅｍは、縮小多角形アルゴリズムによって縮小多角形の内部からまだ削除されていない高精度測定を示す。

＜開始＞
アルゴリズムの開始は、Ｎ_ｐ個の第１のステップのみ影響を与えるため、ここでは保守的手法をとる。第１のステップは、重心からの最大距離を計算することであり、すなわち次式である。

ゆえに、全高精度測定はここで重心の距離ｒ^ｐ内である。有限数の多角形角点がこの円のまわりに広がっていたとすると、多角形が全高精度測定点を含むという保証はない、ということに留意されたい。

初期点が、円のまわりに対称的に広がっていて魅力的であるため、追加外円が、３つの角があって半径ｒ^ｐの円を含む最も単純な多角形を含むものとして定められる。図１１参照。そうすると、初期多角形角点は、半径Ｒ^ｐのこの外円のまわりに広がる場合がある。最大外円は最小量の角の３で定められる多角形に対して得られる、ということが幾何学的に明らかである。

ここで外半径は、図１１を考慮することで、計算した内半径に関係することが可能である。幾何学的対称性が次式を示す。

そうすると、初期多角形角点

は、次式にしたがって外円のまわりに分布することができる。

いうまでもなく他の戦略も可能である。

＜最大角移動＞
この小セクションで説明する計算は、高精度測定点、各反復ステップにおいて、縮小多角形の内部の残りについて考える、ということに留意されたい。これは、（Ａ１２）〜（Ａ２１）について、および（Ａ２４）〜（Ａ２６）について真である。

＜高精度測定点に関する移動＞
どの多角形角が任意の反復ステップにおいて内側に移動するのが最も有益かを評価ために、まずは何が最大移動であるか定めることが不可欠である。このためには、２つの制約を考慮する必要がある。

重心へ向かう特定の方向に沿って内部へある特定の角点が移動すると多角形を出る第２の高精度点が内部への移動を制約する。これにより、アルゴリズムの特定の反復ステップにおいて多角形に残る全高精度測定点にわたる検索が必要になる。

重心へ向かう特定の方向に沿って内部へある特定の角点が移動すると交わる第１の多角形線分が内部への移動を制約する。これにより、ポリゴンの全線分（多角形角点の間）にわたる検索が必要になる。

これらの制約は両方ともチェックすることが必要であり、ともに内部最大移動を定める。

ある特定の高精度測定点に関する最大多角形角移動を、図１２を参照しながら、以下のように定めることができる。この図は、３つの隣接多角形角ｒ_ｋ ^ｐ、ｒ_ｉ ^ｐ、ｒ_ｌ ^ｐの状況を示す。任意に番号を付けたのは、最後と最初の多角形角点が接続されるという事実を隠す必要があるためである。

それで中間点ｒ_ｉ ^ｐは、重心へ向けて内部へ、すなわち多角形の内部９３へ移動される。結果として、ｒ_ｋ ^ｐとｒ_ｉ ^ｐと、およびｒ_ｉ ^ｐ、ｒ_ｌ ^ｐを接続する線分９２も移動される。移動の同一点において、考慮された高精度測定点は、これらの２つの線分のどちらかと交わる場合があり、両方ともチェックする必要がある。

仮の交点を定めるために、ｒ_ｉ ^ｐの移動が計算され、次式のようになる。

ここで、α^ｐは、ｒ_ｉ ^ｐ（α）がｒ_ｉ ^ｐとｒ_ＣＧとの間で移動すると、０と１との間で変化するスカラーパラメータである。これが数学的に線分を記述する標準的なやり方である、ということに留意されたい。また、この場合の移動は重心を超えて拡張可能である、ということにも留意されたい。

考慮される高精度測定点について、移動する多角形の境界の交差の必要（しかし十分ではない）条件は、ｒ_ｉ ^ｐ（α^ｐ）−ｒ_ｋ ^ｐとｒ_ｊ ^ｍ，ｐ−ｒ_ｋ ^ｐとが平行になるか、またはｒ_ｉ ^ｐ（α^ｐ）−ｒ_ｌ ^ｐとｒ_ｊ ^ｍ，ｐ−ｒ_ｌ ^ｐとが平行になるかである。平行なベクトル間の外積は０になるという事実を利用すると、α^ｐの計算が可能になる。単純な算術により、以下の結果を与えられる。

添字は、評価している線分を定める多角形角点を示す。添字は、高精度測定点のインデックスを表す。（Ａ１３）および（Ａ１４）の両方は、アクティブな制約である候補である。しかしながら、それには次式が必要であるということに留意されたい。

（Ａ１５）および（Ａ１６）が有効でない場合、対応する交差戦略は削除される必要がある。

（Ａ１５）および（Ａ１６）が有効であると仮定すると、依然として、多角形の線分を限定する点の間に交点があるかどうかチェックする。これが意味することは、いくつかのβ_ｉｋ ^ｊ，ｐ∈［０，１］またはβ_ｉｌ ^ｊ，ｐ∈［０．１］について、以下の等式が満たされる必要があるということである。

（Ａ１３）および（Ａ１４）となるベクトルが平行であるため、β^ｐについて解く際には（Ａ１７）および（Ａ１８）の座標のうちの１つを考慮するだけで十分である。その結果は次式である。

ｒ_ｉ ^ｐの移動に関する点ｒ_ｊ ^ｍ，ｐの評価に必要な最後の論理は、以下のように簡単にまとめることができる。ただし以下が条件となる。

α_ｉｋ ^ｊ，ｐ＞０かつ０＜β_ｉｋ ^ｊ，ｐ＜１
α_ｉｋ ^ｊ，ｐは、ｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｋ ^ｐとの間の線分の実現可能な最大移動を表す。

α_ｉｋ ^ｊ，ｐ＞０かつβ_ｉｋ ^ｊ，ｐ＞１∨β_ｉｋ ^ｊ，ｐ＜０
α_ｉｋ ^ｊ，ｐは内点を表すが、交差はｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｋ ^ｐとの間の線分の外側であるため、実現可能な最大移動は関係ない。この場合、内部への移動は最小許容内部移動を限定しないであろう。これは、α_ｉｋ ^ｊ，ｐ＝α_ｍａｘを設定することによって達成される。ここでα_ｍａｘは大きな内部への移動であり、例えば１０である。

α_ｉｋ ^ｊ，ｐ＜０かつ０＜β_ｉｋ ^ｊ，ｐ＜１
α_ｉｋ ^ｊ，ｐは、ｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｋ ^ｐとの間の線分の実現可能な最大移動を表す。しかしながらこれは外側への移動であるため、このアルゴリズムが内部への移動のためのものであるので、０に設定されるであろう。

α_ｉｌ ^ｊ，ｐ＞０かつ０＜β_ｉｌ ^ｊ，ｐ＜１
α_ｉｋ ^ｊ，ｐは、ｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｌ ^ｐとの間の線分の実現可能な最大移動を表す。

α_ｉｌ ^ｊ，ｐ＞０かつβ_ｉｌ ^ｊ，ｐ＞１∨β_ｉｌ ^ｊ，ｐ＜０
α_ｉｌ ^ｊ，ｐは内点を表すが、交差はｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｋ ^ｐとの間の線分の外部であるため、実現可能な最大移動は関係ない。この場合、内部への移動は最小許容内部移動を限定しないであろう。これは、α_ｉｌ ^ｊ，ｐ＝α_ｍａｘを設定することによって達成される。ここでα_ｍａｘは大きな内部への移動であり、例えば１０である。

α_ｉｌ ^ｊ，ｐ＜０かつ０＜β_ｉｌ ^ｊ，ｐ＜１
α_ｉｌ ^ｊ，ｐは、ｒ_ｉ ^ｐとｒ_ｋ ^ｐとの間の線分の実現可能な最大移動を表す。しかしながら、これは外側への移動であるため、このアルゴリズムが内部への移動のためのものであるので、０に設定されるであろう。

α_ｉｋ ^ｊ，ｐおよびα_ｉｌ ^ｊ，ｐの両方が実現可能な最大移動である場合、最小のものが選択される。考慮する事例は以下のようにまとめることができる。

リストした事例のうちのいくつかは一度も起こらないかもしれない、ということに留意されたい。このことは、この文書に提示する順序にしたがって計算を連続に実施する場合にはあまり重要なことではない。

＜多角形線分に関する移動＞
（Ａ１２）が与えるような移動線と、ｒ_ｍ ^ｐとｒ_ｎ ^ｐとの間の線分の交差は、以下の等式の系に対する解によって与えられるが、かかる系はパラメータα_ｉ，ｍｎ ^ｐおよびガンマ_ｍｎ ^ｐについて解く。ここで添字は、計算に関する点を表す。

ｒ_ｉ ^ｐに隣接する点については解が計算されないであろう。さらに、２つの線の間の交差は、

ｒ_ｍ ^ｐとｒ_ｎ ^ｐとの間の関連線分の外にある。この場合には、角ｒ_ｉ ^ｐの評価において、交差は考慮されないであろう。α_ｉ，ｍｎ ^ｐ＞０という要求も残っている。角点ごと、およびアルゴリズムの反復ステップごとに（Ａ２２）を１度だけ解くことが必要である、ということにも留意されたい。

全体像を得るために、まずは、ｒ_ｉ ^ｐに隣接するもの以外の全線分について（Ａ２２）を解く。α_ｉ，ｍｎ ^ｐの最小値の解、α_ｉ，ｍｎ ^ｐ＞０かつγ_ｍｎ ^ｐ∈［０，１］で、以下のように表される（移動が内向きであるであるため、このような解は常に存在する、ということに留意）。
α_{ｉ，ｍ０ｎ０} ^ｐ，γ_ｍ０ｎ０ ^ｐ （Ａ２３）

＜組合せ＞
全高精度測定点は、制約が関係する限り同一の方向に沿って評価されるため、直接組み合わせることができる。反復ステップごとに１つの点が多角形の内部から削除されるため、限定する高精度測定点は、アクティブになる第２のものとして選択されることになる、ということにも留意されたい。ゆえに、アクティブ制約になる高精度測定点は（Ａ２４）で与えられる。ここで（Ａ２４）は以下のように計算することができる。

対応する移動は次式のようになる。
α_ｉ ^{ｐ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}＝α_ｉ ^{ｊａｃｔｉｖｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ｐ}
（Ａ２５）

この結果（Ａ２５）は、自己交差の可能性が強いる制約と最終的に組み合わせられる。
α_ｉ ^{ｐ，ａｌｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}＝ｍｉｎ（α_ｉ ^{ｐ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}，α_{ｉ，ｍ０ｎ０} ^ｐ）−ε
（Ａ２６）
ここで、εは、制約が確実にアクティブになり、次の反復ステップにおいて制約点の外側で検索が開始されるということを防ぐ小さな数である。

＜得られる多角形面積削減＞
得られるのは削減であり、図１３に示す積分、または同値として、多角形の部分の下の面積の計算が続く。

曲線の下の面積は、長方形および三角形の面積の合計として計算できるという事実を考えることにより、移動および隣接点に関係する面積のみが、移動に影響を受けるのであり、移動前および跡の面積は次式のように表すことができることになる。

ゆえに面積の削減は次式によって与えられる。

この面積削減測定の最大は、Ｎ_ｐ個のどの角がある特定の反復で移動すべきかどうかを決め、一方で（Ａ１２）および（Ａ２６）がその移動を決める。

＜アルゴリズム＞
以下のアルゴリズムでは、Ｎ_ｐ ^{ｍ，ｒｅｍ}が、各角移動反復ステップにおいて、多角形の内部に残る高精度測定点の数を表す。多角形計算のアルゴリズムは、ある特定のセル関係構成ｐについては、次のようになる。

初期化：
クラスタの全高精度測定の重心を計算する（Ａ６）。
重心からの最大距離ｒを計算する（Ａ７）、（Ａ８）。
円Ｒのまわりに分布する初期多角形を計算する（Ａ９）、（Ａ１０）、（Ａ１１）。

面積最小化：
Ｎ_ｐ ^{ｍ，ｒｅｍ}＜Ｃ^ｐＮ_ｐ ^ｍまたはα_ｉ ^{ｐ，ａｌｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}≦０まで繰り返す（測定削除ループ）。
多角形の内部に残る点の重心を計算する（Ａ６）。
ｉ＝１〜Ｎ_ｐについて（角移動評価ループ）。
ｊ＝１〜Ｎ_ｐ ^{ｍ，ｒｅｍ}について（測定点制約評価ループ）。
可能な、点ごとに制約された角移動を計算して格納する（Ａ２１）。
終了（測定点制約評価ループ）。
可能な、組み合わせられた、測定制約された移動を計算して格納する（Ａ２４）、（Ａ２５）。
可能な、自己交差制約された移動を計算して格納する（Ａ２３）。
可能な、測定および自己交差制約された移動を計算して格納する（Ａ２６）。
（Ａ２６）に対応して、面積削減計算して格納する（Ａ２９）。
終了（角移動評価ループ）。
最大面積削減に対応する、インデックスがｉ_０である角を発見する。
移動α_ｉ０ ^{ｐ，ａｌｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ}で角ｉ_０を更新する（Ａ１２）。
いずれの内部点のリストからも、もはや多角形の内部にはない高精度測定点を削除する。
Ｎ_ｐ ^{ｍ，ｒｅｍ}：＝Ｎ_ｐ ^{ｍ，ｒｅｍ}−１。
終了（測定削除ループ）。
多角形の最後の角点をＷＧＳ８４ｃ緯度および経度へ送信する。

Claims (28)

1. セルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関連するユーザ端末の改良位置決定の方法であって、
   所定のセルＩＤ定義を提供することと、
   前記ユーザ端末の気圧測定の表現を提供することと、前記気圧測定は前記ユーザ端末の高度に対応することと、
   提供された前記所定のセルＩＤ定義と、提供された前記気圧測定の表現とに基づいて、少なくとも１つの地理的領域定義を決定することと、前記少なくとも１つの地理的領域定義は、前記所定のセルＩＤ定義と前記気圧測定の表現とに関連する水平領域に対応することと
   を含む方法。
2. 前記所定のセルＩＤ定義は、地理的セルエリア定義に対応する、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つの地理的領域定義は、新しい地理的セルエリア定義であり、前記新しい地理的セルエリア定義は、前記所定の地理的セルエリア定義の内部である、請求項２に記載の方法。
4. 前記気圧測定の表現は、前記気圧測定の最大閾値および最小閾値を含み、前記決定ステップは、前記最大閾値に対応する第１の地理的領域定義と、前記最小閾値に対応する第２の地理的領域定義とを決定することを含み、２つの前記地理的領域は、前記ユーザ端末の地理的位置を含む閉地理的領域をともに定める、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の地理的領域定義および前記第２の地理的領域定義は、高度情報の所定のマップを考慮する（または基づく）ことによって、獲得／計算／決定される、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の地理的領域定義および前記第２の地理的領域定義は、高度情報の所定のマップを含む、請求項４に記載の方法。
7. 複数の測定クラスタを提供するステップをさらに含み、前記測定クラスタは高精度水平位置測定を備え、前記水平位置測定の各々は特定のタグに対応し、前記タグは少なくとも前記気圧測定の表現と前記所定のセルＩＤ定義とに基づく、請求項１に記載の方法。
8. 前記決定ステップは、前記クラスタの前記高精度測定の予め特定された割合をその内部に含む地理的領域定義を決定することと、決定された前記地理的領域定義を前記クラスタの前記タグと関連させることとを含む、請求項７に記載の方法。
9. 決定された前記少なくとも１つの地理的領域定義の各々はセルエリア定義である、請求項７に記載の方法。
10. 前記セルエリア定義は多角形である、請求項９に記載の方法。
11. 前記気圧測定の表現は、前記気圧測定の表現の最大閾値と最小閾値とを含み、前記決定ステップは、前記最大閾値に対応する第１の多角形と、前記最小閾値に対応する第２の多角形とを決定することを含み、前記第１の多角形および前記第２の多角形の両方は、前記ユーザ端末の地理的位置を含む閉地理的領域をともに定める、請求項１０に記載の方法。
12. 通信ネットワークにおけるユーザ端末について、前記気圧測定の表現と前記所定のセルＩＤ定義とに基づいてタグを生成するステップと、前記タグに対応する少なくとも１つの決定された地理的領域定義を取り出すステップと、前記少なくとも１つの決定された地理的領域で前記ユーザ端末の位置を表すステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記気圧測定の表現は、前記気圧測定の表現の最大閾値と最小閾値とを含み、前記決定ステップは、前記最大閾値に対応する第１の地理的定義と、前記最小閾値に対応する第２の地理的領域定義とを決定することを含み、２つの前記地理的領域は、前記ユーザ端末の地理的位置を含む閉地理的領域をともに定める、請求項１２に記載の方法。
14. 前記少なくとも１つの決定された地理的領域定義はセルエリア定義である、請求項１２に記載の方法。
15. 前記セルエリア定義は多角形である、請求項１４に記載の方法。
16. ２つの前記地理的領域定義は２つの多角形を含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記提供ステップは、ユーザ端末において気圧測定を測定することと、少なくとも前記測定の表現を前記ネットワークにおけるノードに報告することとを含む、請求項１に記載の方法。
18. 前記表現は高度を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記提供ステップは、前記ネットワークの既知の位置においてカリブレーション測定を行うステップと、前記カリブレーション測定に基づいて前記ユーザ端末の気圧をカリブレーションするステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
20. 前記表現は、カリブレーションされた気圧測定の表現を含む、請求項１７に記載の方法。
21. セルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関連するユーザ端末の改良位置決定のためのシステムであって、
    所定のセルＩＤ定義を提供する手段と、
    前記ユーザ端末の気圧測定の表現を提供する手段であって、前記気圧測定は前記ユーザ端末の高度に対応するものである、手段と、
    提供された前記所定のセルＩＤ定義と提供された前記気圧測定の表現とに基づいて少なくとも１つの地理的領域定義を決定する手段であって、前記少なくとも１つの地理的領域定義は、前記所定のセルＩＤ定義と前記気圧測定の表現とに関連する水平領域に対応するものである、手段と
    を備えるシステム。
22. カリブレーション測定を行い、前記測定を前記ユーザ端末に報告する手段をさらに備える、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記気圧測定表現を提供する手段は、受信されたカリブレーション測定に基づいて前記気圧測定をカリブレーションして、カリブレーションされた気圧測定の表現を提供する手段をさらに備える、請求項２１に記載のシステム。
24. セルラー通信ネットワークにおける少なくとも１つのセルに関連するユーザ端末の改良位置決定を可能とするノードであって、
    所定のセルＩＤ定義を提供する手段と、
    前記ユーザ端末の気圧測定の表現を提供する手段であって、前記気圧測定は前記ユーザ端末の高度に対応するものである、手段と、
    提供された前記所定のセルＩＤ定義と提供された前記気圧測定の表現とに基づいて少なくとも１つの地理的領域定義を決定する手段であって、前記少なくとも１つの地理的領域定義は、前記所定のセルＩＤ定義と前記気圧測定の表現とに関連する水平領域に対応するものである、手段と
    を備えるノード。
25. 前記ノードは、無線基地局、無線ネットワークコントローラ、中継局のうちの１つである、請求項２４に記載のノード。
26. セルラー通信ネットワークにおける移動端末において、
    気圧測定を測定する手段と、
    少なくとも前記測定の表現を前記ネットワークにおけるノードに報告する手段と
    を有することを特徴とする移動端末。
27. 測定された前記気圧をカリブレーションする手段をさらに備える、請求項２６に記載の移動端末。
28. 前記カリブレーション手段は、受信したカリブレーション測定に基づいて、測定された前記気圧をユーザ端末においてカリブレーションして、カリブレーションされた気圧の表現を提供するものである、請求項２６に記載の移動端末。

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