JP2013544372A - 音響に基づく環境の認識 - Google Patents

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Abstract

ワイヤレス通信ネットワークの中のモバイルデバイスの位置を測定する方法は、モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするステップと、モバイルデバイス音響情報を分析して、モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定するステップと、環境特性を使ってモバイルデバイスの位置の測定に影響を与えるステップとを含む。

Description

本開示は、モバイルデバイスの位置をより良好に測定するための技法を提供する。
ワイヤレスユーザの場所を知るのが望ましいことは多い。実際には、それが必要であることもある。たとえば、enhanced 911(E-9-1-1)ワイヤレスサービスでは、911番通報が移動局(たとえば携帯電話)から行われるたびに、その移動局の場所がPublic Safety Answering Point (PSAP)に提供され得る。さらに、ネットワーク事業者/サービス提供者は、場所に基づくサービスを使う様々なアプリケーションをサポートすることがある。そのようなサービスは、移動局の場所を提供する。「アプリケーション」という用語は、場所情報からなる特定の使用法を指す。しばしば、アプリケーションは、移動局の中のプロセッサと、移動局と通信しているワイヤレスインフラストラクチャネットワークのコンポーネントの中に位置するプロセッサのいずれかによって実行される、コンピュータソフトウェアによって実装される。この情報を使うアプリケーションは、たとえば、場所に反応する課金、資産管理、資産の監視および回収、車両および財産の管理、個人向けの場所サービスなどを含み得る。個人向けの場所サービスのためのアプリケーションのいくつかの具体的な例は、(1)それ自体の場所に基づいて移動局に局所的な地図を提供すること、(2)移動局の場所に基づいて施設(たとえばホテルまたはレストラン)を推奨すること、および(3)移動局の現在の場所から推奨された施設への道順を提供することを含む。
ワイヤレスネットワークの中の移動局の場所を、様々なレベルの成功率と精度で計算する際に利用され得る、異なる多くの種類の技術が存在する。測位技術の例は、衛星測位システム(SPS)(米国の全地球測位システム(GPS)、ロシアの全地球的航法衛星システム(GLONASS)、欧州のGalileoシステム、中国のCompass/北斗システムなどを含む)、Advanced Forward Link Trilateration (AFLT)、タイミングアドバンス(TA)、および地上ベースのenhanced observed time difference (E-OTD)位置決めを含む。様々な測位技術が、モバイルデバイスの位置を測定するために、衛星および/またはワイヤレス通信ネットワークデバイス(たとえば、基地局、WiFi局など)のようなデバイスを使う。
異なる技法/技術は、モバイルデバイスを測位する能力が異なる。測位能力の変動は、測位デバイスの数、測位デバイスの範囲、モバイルデバイスの環境などのようないくつかの要因に依存する。
ワイヤレス通信ネットワーク中のモバイルデバイスの位置を測定する方法の例は、モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするステップと、モバイルデバイス音響情報を分析して、モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定するステップと、環境特性を使ってモバイルデバイスの位置の測定に影響を与えるステップとを含む。
そのような方法の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含み得る。モバイルデバイス音響情報を分析するステップは、モバイルデバイス音響情報を、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類と比較するステップを含む。環境特性を使うステップは、環境特性に基づいて、位置測定の式のパラメータを設定するステップを含み、モバイルデバイスの位置は、位置測定の式のパラメータを使って測定される。環境特性を使うステップは、モバイルデバイスの位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するステップを含む。環境特性を使うステップは、モバイルデバイスの現在の環境の変化に基づいて、位置の測定を変更するステップを含む。環境特性を使うステップは、現在の環境と関連付けられる位置を、種位置として使うステップを含む。モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップは、ノイズレベル情報にアクセスするステップを含み、モバイルデバイス音響情報を分析するステップは、アクセスされたノイズレベル情報を、様々な環境特性と関連付けられるノイズレベルと比較するステップを含む。モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップは、スペクトル特性にアクセスするステップを含み、モバイルデバイス音響情報を分析するステップは、アクセスされたスペクトル特性を、様々な環境と関連付けられるスペクトル特性と比較するステップを含む。モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップは、モバイルデバイスの複数のマイクロフォンから、モバイルデバイス音響情報を取得するステップを含む。この方法はさらに、非音響のセンサ情報にアクセスするステップと、モバイルデバイス音響情報とともに非音響のセンサ情報を分析し、環境特性を判定するステップとを含む。
例示的な方法の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を、同様に、または代替的に含み得る。環境特性を使うステップは、位置の測定に影響を与えるために、環境特性と測定情報との例の組合せの参照テーブルを分析するステップと、モバイルデバイスの位置の測定においてその測定情報を使うステップとを含む。この参照テーブルは、モバイルデバイスを現在含む領域に基づく、領域固有の参照テーブルを含み、方法はさらに、モバイルデバイスへと参照テーブルをダウンロードするステップを含む。この参照テーブルは、モバイルデバイスを現在含んでいる領域を判定したことに応答して、モバイルデバイスへダウンロードされる。
例示的な方法の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を、同様に、または代替的に含み得る。モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするステップは、ノイズキャンセリング機構からノイズ情報を取得するステップを含む。環境特性を使うステップは、環境特性に基づいて、測位デバイスの探索に影響を与えるステップを含む。測位デバイスの探索に影響を与えるステップは、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を変更するステップ、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかに影響を与えるステップ、または、(3)衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定するステップのうちの少なくとも1つを含む。モバイルデバイス音響情報を分析するステップは、既知の環境と関連付けられる特定の音または周波数について、モバイルデバイス音響情報を分析するステップを含む。環境特性は、環境の種類または位置のうちの少なくとも1つである。方法は、(1)分析するステップがモバイルデバイスによって実行される、モバイル単独の方法と、(2)分析がモバイルデバイスによって実行されるモバイルで支援される方法であって、分析に使う統計モデルの少なくとも一部をモバイルデバイスによってワイヤレスにダウンロードするステップを含む方法と、(3)モバイルデバイス音響情報がモバイルデバイスからワイヤレスにアップロードされ、分析がモバイルデバイスから離れたサーバによって実行される、サーバに基づく方法とのうちの1つである。
プロセッサ可読媒体上に存在するコンピュータプログラム製品の例は、プロセッサに、ワイヤレス遠隔通信ネットワークの中のモバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスさせ、モバイルデバイス音響情報を分析させて、モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を求めさせ、環境特性を使わせてモバイルデバイスの位置の測定に影響を与えさせるように構成される、プロセッサ可読命令を含む。
例示的なコンピュータプログラム製品の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含み得る。プロセッサにモバイルデバイス音響情報を分析させるように構成される命令は、プロセッサに、モバイルデバイス音響情報と、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類とを比較させるように構成される。プロセッサに環境特性を使わせるように構成される命令は、プロセッサに、環境特性に基づいて位置測定の式のパラメータを設定させるように構成され、命令はさらに、プロセッサに、位置測定の式のパラメータを使ってモバイルデバイスの位置を測定させるように構成される、命令を含む。プロセッサに環境特性を使わせるように構成される命令は、プロセッサに、モバイルデバイスの位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択させるように構成される。プロセッサに環境特性を使わせるように構成される命令は、プロセッサに、現在の環境と関連付けられる位置を種位置として使わせるように構成される。この命令はさらに、プロセッサに、非音響のセンサ情報にアクセスさせ、モバイルデバイス音響情報とともに非音響のセンサ情報を分析させて、環境特性を判定させるように構成される、命令を含む。命令はさらに、プロセッサに、モバイルデバイスを現在含む領域に対応する、モバイルデバイス音響情報と環境特性との領域特有の関連付けにアクセスさせるように構成される命令を含む。プロセッサにモバイルデバイス音響情報にアクセスさせるように構成される命令は、プロセッサに、ノイズキャンセリング機構から、モバイルデバイス音響情報としてノイズ情報を取得させるように構成される。プロセッサに環境特性を使わせるように構成される命令は、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を変更するステップ、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかに影響を与えるステップ、または、(3)衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定するステップのうちの少なくとも1つによって、プロセッサに、環境特性に基づいて測位デバイスの探索へ影響を与えさせるように構成される。プロセッサ可読媒体は、モバイルデバイスとモバイルデバイスから離れたサーバとのうちの少なくとも1つに存在する。
ワイヤレス通信ネットワーク中のモバイルデバイスの位置を測定するための例示的な装置は、音響センサ情報の記録と、複数のサンプル環境の関連する環境特性とを記憶するメモリと、メモリに結合されたプロセッサとを含み、このプロセッサは、モバイルデバイスの音響センサによって収集されるモバイルデバイス音響情報を受け取り、受け取られたモバイルデバイス音響情報と記憶された音響センサ情報とを比較して、受け取られたモバイルデバイス音響情報に対応する音響センサ情報とモバイルデバイスの現在の環境の関連する環境特性との、記憶された記録を選択し、選択された記録の関連する環境特性を使ってモバイルデバイスの位置を測定するように構成される。
例示的な装置の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含み得る。このプロセッサは、選択された記録の関連する環境特性を使って、関連する環境特性に基づき位置測定の式のパラメータを設定し、位置測定の式のパラメータを使ってモバイルデバイスの位置を測定するように構成される。プロセッサは、選択された記録の関連する環境特性を使って、モバイルデバイスの位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するように構成される。プロセッサは、受け取られたモバイルデバイス音響情報のノイズレベルまたはスペクトル特性のうちの少なくとも1つを、記憶された音響センサ情報のノイズレベルまたはスペクトル特性とそれぞれ比較するように構成される。装置はモバイルデバイスであり、モバイルデバイスはさらに、モバイルデバイス音響情報を取得してプロセッサに提供するように、配置され、結合され、かつ構成される、複数のマイクロフォンを含む。メモリはさらに非音響の情報を記憶し、プロセッサはさらに、モバイルデバイスから非音響のセンサ情報を受け取り、モバイルデバイス音響情報とともに非音響のセンサ情報を分析して、関連する環境特性を判定するように構成される。プロセッサは、モバイルデバイスの現在の位置と関連付けられる、モバイルデバイス音響情報の記録を要求するように構成される。装置はモバイルデバイスであり、装置はさらに、プロセッサに結合されるノイズキャンセレーションモジュールを含み、ノイズキャンセレーションモジュールは、感知された音響からバックグラウンドノイズをフィルタリングし、フィルタリングされたバックグラウンドノイズを得て、モバイルデバイスの音響センサによって収集されるモバイルデバイス音響情報として、フィルタリングされたバックグラウンドノイズをプロセッサに提供するように構成される。プロセッサは、関連する環境特性を使って、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を選択すること、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかを選択すること、または、(3)衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定することのうちの少なくとも1つを行うように構成される。装置は、(1)モバイル単独モードで動作するように構成されるモバイルデバイス、(2)モバイル支援モードで動作するように構成され、記憶された音響センサ情報の少なくとも一部をワイヤレスに受信するように構成される送受信機をさらに含む、モバイルデバイス、または、(3)モバイルデバイスの音響センサによって収集されるモバイルデバイス音響情報を受信するように構成される送受信機をさらに含むサーバのうちの1つを含む。
ワイヤレス通信ネットワークの中のモバイルデバイスの位置を測定するための装置の別の例は、モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするための手段と、モバイルデバイス音響情報を分析して、モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定するための分析手段と、環境特性を使って、モバイルデバイスの位置の測定に影響を与えるための処理手段とを含む。
別の例示的な装置の実装形態は、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含み得る。分析手段は、モバイルデバイス音響情報を、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類と比較するように構成される。処理手段は、環境特性に基づき位置測定の式のパラメータを設定し、位置測定の式のパラメータを使ってモバイルデバイスの位置を測定するように構成される。処理手段は、モバイルデバイスの位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するように構成される。アクセスするための手段および分析手段は、ノイズレベル情報またはスペクトル特性のうちの少なくとも1つにアクセスし、アクセスされたノイズレベル情報またはアクセスされたスペクトル特性のうちの少なくとも1つを、様々な環境特性と関連付けられるノイズレベルまたはスペクトル特性と比較するように構成される。アクセスするための手段は、非音響のセンサ情報にアクセスするように構成され、分析手段は、モバイルデバイス音響情報とともに非音響のセンサ情報を分析して、環境特性を判定するように構成される。アクセスするための手段は、モバイルデバイスを現在含む領域に基づいて、モバイルデバイス音響情報と対応する環境特性との領域固有の組合せにアクセスするように構成される。モバイルデバイス音響情報にアクセスするための手段は、ノイズキャンセリング機構を含む。処理する手段は、環境特性に基づいて、測位デバイスの探索に影響を与えるように構成される。装置は、(1)モバイル単独モードで動作するように構成されるモバイルデバイス、(2)モバイル支援モードで動作するように構成され、記憶された音響センサ情報の少なくとも一部をワイヤレスに受信するように構成される送受信機をさらに含む、モバイルデバイス、または、(3)モバイルデバイスの音響センサによって収集されるモバイルデバイス音響情報を受信するように構成される送受信機をさらに含むサーバのうちの1つを含む。
本明細書で説明する項目および/または技法は、以下の機能のうちの1つまたは複数を提供することができる。モバイルデバイスの場所を、前の技法よりもより少ない消費電力で、より迅速かつ/またはより正確に求めることができる。消費電力の少ない音響の測定および処理を使って、位置測定のような消費電力のより多い活動を減らすことができる。モバイルデバイスによって感知される環境情報に基づいて、モバイルデバイスの位置の測定を助けるために、支援が行われ得る。この支援の実行は、低電力の測定と少量の計算処理によって実現され、位置測定における全体の消費電力を、低減またはさらには最小化するのを助ける。音響の測定および処理を使って、たとえば環境の種類に基づき、測位センサおよび/または測位センサの設定のセットを選択することができる。項目/技法の効果の対について説明しているが、述べられるもの以外の手段によって述べられる効果を達成することが可能であってよく、言及した項目/技法が必ずしも述べられる効果をもたらすとは限らないことがある。
ワイヤレス通信および測位ネットワークの概略図である。 図1に示されるネットワークのアクセス端末のブロック図である。 図1に示される基地局装置のブロック図である。 関連するセンサ情報、環境特性、および時間情報の表のブロック図である。 異なる種類の環境での音響の確率密度関数と、アクセス端末の測定結果のグラフである。 異なる種類の環境での音響信号のスペクトル分布と、アクセス端末の測定結果のグラフである。 図2に示されるアクセス端末の機能モジュールのブロック図である。 図3に示される基地局装置の機能モジュールのブロック図である。 図1に示されるアクセス端末の位置を測定する処理のブロック流れ図である。
本開示は、モバイルデバイス(たとえば携帯電話)の位置をより良好に(たとえば、より正確に、高速に)測定するための技法を提供する。デバイスの環境の環境特性が、モバイルデバイスにおいて、特定の音響の中の測定可能なデータに基づいて判定される。
環境特性は、モバイルデバイスへの音響入力を分析することによって判定され得る。受け取られた音響を、記憶し、様々な環境(たとえば、屋内、屋外、事務所、道端、住宅街、ビジネス街)と関連付けられる既知の統計モデルと比較して、現在の環境を判定することができる。モデルは、音響の音のレベル(デシベル)および/またはスペクトル特性に基づき得る。さらに、場所と関連付けられる音響履歴データを使って、統計モデルの判定、したがって環境の判定を改善するのを助けることができる。これらのデータは、モバイルデバイスおよび/または他のモバイルデバイスによって収集され得る。環境の種類の判定はさらに、時間帯、曜日、一年の中の時期など、および/または、これらの時間/日付に基づくモバイルデバイスの場所の履歴のような、他の要因によって支援され得る。
デバイスは、マイクロフォンがアクティブである時に音響データを収集してよく、音響データを取得するように定期的に自動で動作してもよい。環境は、場所の要求が受け取られた時の処理を迅速にするために、たとえば定期的に、場所情報に対する要求よりも前に、判定されてもよい。
環境特性の知識は、位置の測定を助けるために使われる。まず、環境を使って、位置の測定に使われる動力学的なモデル、たとえば、位置測定処理の1つまたは複数のパラメータを設定/調整し、かつ/または、環境が特定の場所(たとえばセルラーネットワークのセル)と関連があり得る場合には、種場所(位置)を提供することができる。たとえば、カルマンフィルタのフィルタリング係数または最大の加速度が設定され得る。第2に、たとえば、GPSセンサ、WiFiなど、どの場所情報センサを位置測定に使うべきかが、環境に基づいて選択され得る。第3に、環境を使って、移動検出、たとえば、屋内から屋外への移動、2つの判定された環境が関連する場所を有する場合には、特定の方向への移動を示すことができる。
さらに、非音響の情報(たとえば、静止している画像または動いている画像)が、環境の判定において使われ得る。たとえば、非音響の情報は、音響情報を使って行われる環境の判定を支援および/もしくは確認するために取得されてよく、または、音響情報とは独立に環境を判定するために使われてよい。
本明細書で説明される技法は、符号分割多元接続(CDMA)、時分割多元接続(TDMA)、周波数分割多元接続(FDMA)、直交FDMA(OFDMA)、シングルキャリアFDMA(SC-FDMA)および他のシステムなどの様々なワイヤレス通信システムに使用され得る。「システム」および「ネットワーク」という用語は、しばしば互換的に使用される。CDMAシステムは、CDMA2000、Universal Terrestrial Radio Access (UTRA)などの無線技術を実装することができる。CDMA2000は、IS-2000、IS-95、およびIS-856規格をカバーする。IS-2000のリリース0およびAは、一般にはCDMA2000 1X、1Xなどと呼ばれる。IS-856(TIA-856)は、一般には、CDMA2000 1xEV-DO、High Rate Packet Data (HRPD)などと呼ばれる。UTRAは、Wideband CDMA (WCDMA)およびCDMAの他の変形形態を含む。TDMAシステムは、Global System for Mobile Communications(GSM(登録商標))などの無線技術を実装し得る。OFDMAシステムは、Ultra Mobile Broadband (UMB)、Evolved UTRA(E-UTRA)、IEEE802.11(Wi-Fi)、IEEE802.16(WiMAX)、IEEE802.20、Flash-OFDM(登録商標)などの無線技術を実装し得る。UTRAおよびE-UTRAは、Universal Mobile Telecommunication System(UMTS)の一部である。3GPP Long Term Evolution(LTE)およびLTE-Advanced(LTE-A)は、E-UTRAを用いるUMTSの新しいリリースである。UTRA、E-UTRA、UMTS、LTE、LTE-AおよびGSM(登録商標)は、「第3世代パートナーシッププロジェクト」(3GPP)という名称の組織からの文書に記載されている。CDMA2000およびUMBは、「第3世代パートナーシッププロジェクト2」(3GPP2)という名称の組織からの文書で説明されている。本明細書で説明する技法は、上記のシステムおよび無線技術、ならびに他のシステムおよび無線技術に使用され得る。
特許請求の範囲を含めて本明細書で用いられる場合、「少なくとも1つの」によって修飾される項目の列挙で用いられる「または」は、たとえば、「A、B、またはCの少なくとも1つ」という列挙が、AまたはBまたはCまたはABまたはACまたはBCまたはABC(すなわちAおよびBおよびC)を意味するように、選言的な列挙を示す。ワイヤレス通信ネットワークは、ワイヤレスに送信される通信のすべてを有するものではないが、ワイヤレスに送信される少なくともいくつかの通信を有するように構成される。
図1を参照すると、測位システムおよびワイヤレス遠隔通信ネットワーク10は、モバイルアクセス端末(AT)12(モバイルデバイスまたは移動局とも呼ばれる)、基地局装置(BTS)14(基地局とも呼ばれる)、位置測定エンティティ(PDE)16、衛星18、および、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)アクセスポイント20を含む。システム10は、複数のキャリア上の動作(様々な周波数の波形信号)をサポートすることができる。マルチキャリア送信機は、複数のキャリアで変調信号を同時に送信することができる。各々の変調信号は、CDMA信号、TDMA信号、OFDMA信号、SC-FDMA信号などであってよい。各々の変調信号は、異なるキャリアで送信され得る。AT 12は、様々な環境、ここでは、建物22の間の都市環境、建物22の中、静かな屋外の広い公園領域24、騒がしい屋外の建設現場26、比較的静かな屋内の衣料品店28、非常に騒がしい屋内のレストラン30、いくらか騒がしい高速走行中の列車32の中に、位置する。わかりやすくするために、これらの環境は、BTS 14の1つのセル15の中にあるものとして示される。これらの環境は互いに異なり、測位においては異なる課題がある。都市環境および屋内におけるGPS測位は、不可能ではないとしても、特に信頼性が低いことがある。たとえば、密集した高い建物群22が、衛星18への視界を制限することがあり、現代の建物は表面の反射性が大きいため、大きく干渉する複数の送信経路が発生することがある。大きく乱されたGPS位置情報によって、都市環境においてAT 12が利用可能な場所サービス(たとえば、ナビゲーション、場所に基づくサービス、point-of-interestアプリケーション)の使用可能性が制限され得る。AT 12が位置する環境の様相を知ることで、AT 12の位置を測定するのを助けることができる。
BTS 14は、AT 12とワイヤレスに通信することができる。BTS 14はまた、アクセスポイント、アクセスノード(AN)、Node B、evolved Node B (eNB)などとも呼ばれ得る。BTS 14は、複数のキャリアを介してAT 12と通信するように構成され得る。BTS 14は、それぞれの地理的領域、たとえばセル15に通信カバレッジを提供することができる。
AT 12は、移動局、モバイルデバイス、ユーザ装置(UE)、または加入者ユニットと呼ばれ得る。ここでは、AT 12は携帯電話であるが、ワイヤレス通信デバイス、携帯情報端末(PDA)、他の携帯型デバイス、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータなどを含んでよい。
衛星18は、地球規模の航法衛星システム、たとえば、全地球測位システム(GPS)、全地球的航法衛星システム(GLONASS)、またはGalileoシステムの一部であってよい。ここで、衛星22は、AT 12の位置を測定する際に使う情報を送信できる送信機を有する、GPS衛星である。AT 12は、衛星18から位置情報をワイヤレスに受信できる、GPS受信機を含む。
図2を参照すると、AT 12のうちの例示的な1つは、1つまたは複数の画像センサ(ここではカメラ)30を含むコンピュータシステム、プロセッサ32、メモリ34、1つまたは複数の音響センサ(ここではマイクロフォン)36、ノイズキャンセラ37、送受信機38、アンテナ40、およびGPS受信機42を含む。AT 12は、環境情報を感知し、感知された情報を処理して、1つまたは複数の環境特性、したがって測位支援情報を求め、測位支援情報を用いてAT 12の場所を測定するように構成される。AT 12はまた、感知された情報を別のデバイスへ与えることもでき、この別のデバイスは、測位支援情報を求め、ATの場所の測定のためにこの情報をAT 12へ与えるか、それ自体で場所を測定してその場所をAT 12へ与えるかのいずれかを行う。
カメラ30は、画像を記録するように構成される。いくつかの実装形態では、コンピュータシステムは、画像の記録のための複数のカメラを含む。
プロセッサ32は、好ましくは、インテリジェントなハードウェアデバイス、たとえば、Intel(登録商標)社またはAMD(登録商標)によって作られるような中央演算処理装置(CPU)、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路(ASIC)などである。メモリ34は、ランダムアクセスメモリ(RAM)および読み取り専用メモリ(ROM)を含む。メモリ34は、実行されると、プロセッサ32に、本明細書で説明する様々な機能を実行させるように構成された命令を含むコンピュータ可読コンピュータ実行可能ソフトウェアコード35を含む、コンピュータプログラム製品を記憶する。代替的に、ソフトウェア35は、プロセッサ32によって直接実行できないこともあるが、たとえば命令がコンパイルされ実行されると、説明された機能をプロセッサ32に実行させるように構成される。
好ましくは、AT 12は複数のマイクロフォン36を含むが、1つのマイクロフォン36しか含まなくてもよい。以下の議論では、AT 12は、1つのカメラ30および2つのマイクロフォン36を有すると仮定される。マイクロフォン36は、環境から音響情報を受け取るように、AT 12の周りに配置される。たとえば、1つのマイクロフォン36は、AT 12のユーザから音声信号を受け取るように、AT 12の前面に配置されてよく、別のマイクロフォン36は、環境による音声信号を受け取るように、AT 12の背面に配置されてよい。
ノイズキャンセラ37は、マイクロフォン36によって感知される、主要な音響およびバックグラウンドの音響を示す、複合信号を受け取るように構成される。ノイズキャンセラは、複合信号が送受信機38を介して送信される前に、複合信号からバックグラウンドの音響またはノイズを、分離および低減/除去(たとえば、フィードフォワード機構を使って)するように構成される。マイクロフォン36の少なくとも1つから受け取られた音響は、環境の認知においては不要な通話の声を搬送すると予測される。これは、声を保ちつつバックグラウンドノイズを除去すべきである、通常の音声処理とは対照的である。ノイズキャンセラ37は、バックグラウンドノイズの主要な源を追跡してフィルタリングする。この追跡されフィルタリングされたバックグラウンドノイズが別に送られて、モバイル音響環境認知論理回路への入力として使われる。あるいは、ユーザの声を除去しバックグラウンドノイズを保つように、訓練を通じてモバイルユーザに対してカスタマイズされた、音声フィルタが適用されてもよい。所与のモバイルデバイス12は通常、単一のユーザのみによって使われるので、フィルタの訓練は非常に効果的であろう。一方のマイクロフォン36がユーザの口の方向に向けられ、もう一方のマイクロフォン36が環境による音響活動を記録するように向けられている場合、ユーザの声を識別した後で、環境による音響をさらにより明確に分離することができる。
AT 12は1つの送受信機38および1つのアンテナ40しか含まなくてよいが、AT 12は好ましくは、以下で想定されるように、複数の送受信機38および複数のアンテナ40を含む。送受信機38は、対応するアンテナ40を通じて、BTS 14、WLANアクセスポイント、衛星18、WWANアクセスポイント、または、AT 12の位置を測定する際に使う他の適切なデバイスと、通信するように構成される。送受信機38は、たとえば、GSM(登録商標)、CDMA、LTE、およびWiMAX送受信機のような遠距離通信送受信機、WLAN、Bluetooth(登録商標)、およびUWB送受信機のような近距離通信送受信機、ならびに/または、GPSもしくはモバイルTV(MediaFlo、DVB-H)受信機のような放送受信機を含み得る。GPS受信機42は、アンテナ40のGPSアンテナを介して受信されたGPS信号を処理し、モバイルデバイス12の位置を、たとえばプロセッサ32およびメモリ34とともに測定するように構成される。
図3を参照すると、BTS14のうちの例示的な1つは、プロセッサ52、メモリ54、送受信機56、およびアンテナ58を含む、コンピュータシステムを含む。プロセッサ52は、好ましくは、インテリジェントなハードウェアデバイス、たとえば、Intel(登録商標)社またはAMD(登録商標)によって作られるような中央演算処理装置(CPU)、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路(ASIC)などである。メモリ54は、ランダムアクセスメモリ(RAM)および読み取り専用メモリ(ROM)を含む。メモリ54は、実行されると、プロセッサ52に、本明細書で説明する様々な機能を実行させるように構成された命令を含むコンピュータ可読コンピュータ実行可能ソフトウェアコード55を記憶する。代替的に、ソフトウェア55は、プロセッサ52によって直接実行できないこともあるが、たとえば命令がコンパイルされ実行されると、説明された機能をプロセッサ52に実行させるように構成される。送受信機56は、アンテナ58を通じてAT 12と双方向に通信し、測位信号、たとえば衛星18からのGPS信号を受信するように構成される。コンポーネント52、54、55、56、58は、BTS 14の中にあるものとして示され説明されるが、これらのおよび同様のコンポーネントの一部またはすべては、BTS 14とは別個のサーバ、たとえば、PDE 16または他のサーバに設けられてもよい。
図2〜図3をさらに参照して、図4を参照すると、メモリ34、54は情報のデータベースを記憶する。これらのデータベースは、同様の種類の情報を含んでよく、同じメモリの他の部分とは異なる、かつ/または他のメモリの部分とは異なる、情報のセットを有する部分を含み得る。たとえば、メモリ54は、センサ情報62、環境特性64、および時間情報66を含む、テーブル60を記憶する。テーブル60は、センサ情報62、環境特性64、および時間情報66を含むが、これらの情報の種類のうちの1つまたは複数は、メモリ34、54のいずれかに記憶されるテーブルにおいて省略されてよく、かつ/または、これらの情報カテゴリ62、64、66のサブコンポーネントのいずれかは、任意の特定のテーブルにおいて記憶されなくてもよい。センサ情報62は、音響情報68と視覚情報70の両方を含む。音響情報68は、信号情報72、大きさ情報74、およびスペクトル特性76を含む。信号情報72は、信号の全般的な記述または分類、たとえば、ノイズのレベル(静か、騒がしい、非常に騒がしいなど)および/または主信号の種類(人の声、自動車の音、重機の音、動物の鳴き声など)を提供する。大きさ情報74は、信号の1つまたは複数のデシベルレベルを提供する。たとえば、大きさ情報74は、規定された周波数帯域にわたる、信号の平均のデシベルレベルであってよい。図5を参照すると、大きさ情報74は、示されるように、屋内および屋外のような異なる環境における確率密度の、ノイズレベルに対するプロットの形態であってよい。図5はまた、モバイルデバイス12によって感知される音響の大きさの例を示すが、この情報は記憶される大きさ74の一部ではなく、記憶された情報と比較される。
スペクトル特性76は、信号の周波数帯域(すなわち周波数の範囲)のような、異なる周波数にわたる信号の具体的な特性、または、周波数ビン当たりの信号振幅の平均および標準偏差(またはピーク、最小値、最大値)を表す情報である。スペクトル特性は、領域ごとまたは領域の種類ごとに、収集され記憶される。たとえば、図6を参照すると、スペクトル特性76は、示されるように、屋内および屋外のような異なる環境のスペクトルパワー密度の、周波数に対するプロットであってよい。図6はまた、モバイルデバイス12によって感知される、周波数に対するスペクトルパワー密度の例を示すが、この情報は記憶されるスペクトル特性76の一部ではなく、記憶された情報と比較される。
図6に示されるスペクトル情報は、図5に示される大きさ情報と比較して、より正確で区別可能な環境の表現を実現する。一部の場所では高周波のノイズが大きいことがあるが、他の場所では低周波のノイズが大きいことがある。このスペクトルパターンは、単純なノイズレベルの測定よりも区別可能であると考えられ、この区別可能性に応じて、異なる環境の種類(たとえば屋内と屋外)を区別することができ、または特定の場所(たとえば空港または建設現場)と関連付けられ得る。
視覚情報70は好ましくは、モバイルデバイス12のカメラ30によって収集された画像データを含む。視覚情報70はさらに、ランドマーク、建物、または他の参照物体の識別のような、未加工の画像データから取り出された情報をさらに含み得る。
環境特性64は、場所の種類78、場所80、および測定の設定/技法82を含む。場所の種類78は、モバイルデバイス12が現在いる環境の種類を示すものを提供する。この情報は、モバイルデバイス12の場所を測定するのを助けるために、他の情報をどのように処理するかを決定する際に有用な程度に、場所の種類を表現する。たとえば、場所の種類78は、モバイルデバイス12が現在、屋内、屋外、屋内の静かな環境、屋内の事務所、レストランのような屋内の騒がしい環境、屋外の道端、住宅街、ビジネス街、建設現場の近くなどにあることを、示すことができる。これらの場所の種類は、モバイルデバイス12の場所を測定するのを助けるための、様々なパラメータまたは技法を設定するのに有用である。測定の設定/技法82は、音響情報68に対応する、使うことができる特定の位置測定の設定および/または技法に関する情報を提供する。テーブル60のこのカテゴリは、音響情報68および/または視覚情報70の分析によって埋められ得る。たとえば、測定の設定/技法82は、カルマンフィルタのような追跡フィルタの具体的な設定、および、GPS測位、Wi-Fi測位、またはAFLTもしくはObserved Time Difference of Arrival (OTDOA)測位などのような、使用すべき測位方法の種類の具体的な設定を示すことができる。追跡フィルタの設定は、予測されるモバイル機器の動力学的なモデル(たとえば、モバイル機器の速度ならびに加速度の平均および標準偏差)、および/または、関連する測位センサごとの測定ノイズの予測されるレベルを含み得る。たとえば、モバイル機器の移動が非常に遅いと予測される場合、電力消費を減らすために、測位の頻度を減らすことができる。測位方法またはセンサの種類は、屋外ではGPS、AFLT、WiFi、屋内ではWiFi、AFLT、GPSのように、認知される環境または領域において最も有効な測位センサの順序を、一覧にしてよい。使用すべき測位方法の順序は、予測される信号の利用可能性、測位の精度、測位時間、および/または消費電力に依存し、優先順位に応じて、異なる手順の測位方法が、ある所与の環境において試行され得る。この案内によって、モバイル機器は、最も可能性の高いセンサを最初に試すことによって、所与の環境では動作しない可能性の高いセ
ンサに対する不必要な電力消費をなくすことができる。測定の設定/技法82は、収集された音響情報と関連付けられる位置決めの影響を受けてよい。デフォルトの設定は、特定の局所的な環境または特定のモバイル機器の体験に適合される。したがって、設定/技法82は、屋外の環境ではGPSを使用する、屋内の環境ではWiFiを使用する、アーバンキャニオンの環境ではAFLTまたはOTDOAを使用するというような、環境の種類に基づいたデフォルトの値を有してよく、このデフォルトの値は、実際の場所の測定に基づいて、異なるレベルの無線リソースの分布および浸透による場所特有の変動に対応するように、変更されてもよい。たとえば、特定の屋内の場所がGPSを使って測定されたので、GPSがその特定の屋内の場所(たとえば木材の壁のある住宅)では良好に動作することが知られている場合、測定の設定/技法82は、デフォルトではWiFiを使用するが、モバイルデバイス12の場所がその特定の場所にあると判定され得る(たとえば、音響情報、および既知のセルのような他の情報を使って)場合、GPSを使用することを示すことができる。
時間情報66は、時間帯情報84と日付情報86の両方を含む。時間帯情報84は、好ましくは記憶された音響情報68および/または視覚情報70と関連付けられる、時および分を示す。しかし、他の詳細度の時間帯情報(たとえば、午前、午後、夕、夜)を使うこともできる。日付情報86は、様々な詳細度の情報、たとえば、一年の中の日、月の中の日、曜日、今日が平日か週末か、就業日または登校日か休日(たとえば週末または祝日)か、などを含み得る。同じ場所の環境特性は、時間/日に依存し得る(たとえば、同じ場所がある日/時間には騒がしいが、他の日/時間には静かであることがある)。
テーブル60の中の情報は、記録88に記憶される。各記録88は、センサ情報62が、関連する環境特性64および関連する時間情報68を有し、環境特性64が、関連するセンサ情報62および関連する時間情報66を有し、時間情報66が、関連するセンサ情報62および関連する環境特性64を有するように、その記録88の中に、他の情報と関連付けられる情報を有する。単一の記録88の音響情報68および時間情報66は、時間帯情報84および日付情報86によって示される時間帯および日付において取得される音響情報68に対応する。したがって、記録88の中の情報は、モバイルデバイス12の場所を測定するのを支援するための情報をより迅速に識別するのを助けるために、またはそれ以外の場合には、モバイルデバイス12における、もしくはモバイルデバイス12からの情報を処理するために、使われ得る。たとえば、時間情報66は、たとえばモバイルデバイス12の時間/場所の履歴情報に基づいて、モバイルデバイス12の種位置を仮定する際に有用であり得るが、音響情報68は、マイクロフォン36から現在取得されている音響情報と比較される。
メモリ34、54は、テーブル60の様々なバージョンを記憶することができる。テーブル60に示される、異なる詳細度および/または組合せの情報が、メモリ34または54のいずれかに記憶され得る。たとえば、テーブル60の1つの例は、静的であり場所固有ではない暦(複数の記録を含む)であってよいが、他の例では、場所/領域(たとえば、市、郡、遠隔通信セル)固有であり、センサ情報62、環境特性64、および時間情報66の領域固有の関連付けを有する、暦であってよい。さらに、メモリ34、54の各々の異なるテーブルおよび/または記録は、異なる種類、量、および/または詳細度の情報を含み得る。メモリ34、54に記憶される情報の異なるテーブルは、異なる領域/場所、異なる時間/日付などのような、異なる特性と関連付けられ得る。モバイルデバイス12は、良好な位置決めとともに収集されたセンサ情報に基づいて、公の情報の暦60および個人設定された情報の暦を記憶することができる。したがって、モバイルデバイス12は、モバイルデバイスの移動先または帰還先の場所(たとえば、自宅、事務所など)について、特定の個人設定された暦を使うことができる。これによって、PDE 16のような測位デバイスへの負担を軽減することができ、モバイルデバイスの場所をより正確かつ迅速に測定するのを助けることができる。
図2をさらに参照して図7を参照すると、モバイルデバイス12、ならびに特に、プロセッサ32および、ソフトウェア35を含むメモリ34は、ノイズキャンセリングモジュール92、センサ情報記録モジュール94、センサ情報分析モジュール96、および場所測定モジュール98を実装する。ノイズキャンセリングモジュール92は、ソフトウェア35を実行するプロセッサ32においてデジタル的に実装されてよく、または、ハードウェア、ファームウェア、もしくはこれらの任意の組合せで実装されてよい。ノイズキャンセリングモジュール92は、マイクロフォン36から音響情報を受け取り、バックグラウンドノイズを抽出し、好ましくはフィードフォワード構成を使って、音響信号からバックグラウンドノイズを消去する。バックグラウンドノイズは、所望の音響とバックグラウンドノイズの両方を有する複合信号から、所望の音響を、たとえば呼の受信者へ伝えるために、フィルタリングされる。バックグラウンドノイズは、センサ情報記録モジュール94に与えられる。
センサ情報記録モジュール94は、バックグラウンド音響情報および/または視覚情報を取得する。音響情報は好ましくは、フィルタリングされたバックグラウンド音響情報として、ノイズキャンセリングモジュール92から取得される。記録モジュール94は、カメラ30から視覚情報を取得する。音響情報および視覚情報は、記録モジュール94によってメモリ34に記憶される。
センサ情報分析モジュール96は、記録モジュール94によってメモリ34に記憶された、音響情報および視覚情報を分析するように構成される。分析モジュール96は、音響情報および視覚情報を分析して、図4に示されるテーブル60のようなテーブルを記録で埋めることと、テーブル60のようなテーブルに記憶される情報を使って、モバイルデバイス12の場所を測定するのに有用な情報を求めるのを助けることとの両方を行うように構成される。
分析モジュール96は、音響情報および視覚情報のモデルを取得するように構成される。屋外と屋内のような、一般的な環境特性を判定するためのモデルのようないくつかのモデルは、メモリ34に恒久的に記憶され得る。より具体的なモデルは、動的に取得することができ、メモリ34へ一時的に記憶することができる。たとえば、分析モジュール96は、基地局14からダウンロードされたモデルを、たとえば、図8に関して以下でさらに論じられるような領域固有のモデルを、要求して受け取ることができる。たとえば、分析モジュール96は、セルラー遠隔通信ネットワークの新しいセルへ入ると、領域固有のモデルを要求することができる。あるいは、分析モジュール96は、たとえば、参照場所から、または、最も新しくダウンロードされたモデルが取得された場所から、閾値の距離よりも長い距離移動したというような、他の基準に応答して、領域固有のモデルまたは他のモデルを要求してもよい。またさらに、分析モジュール96は、新たなモデル、更新されたモデル、または、そのようなモデルが存在しないことを示すものを、定期的に、たとえば週に一回要求してもよい。さらに、またはあるいは、分析モジュール96は、モデルを要求することなく、たとえば、モバイルデバイス12と通信している任意の基地局14から定期的に、モデルを受け取ってもよい。モデルは、要求されてよく、または音響分析のための要求に応じたものであってよく、または位置決めのための要求に応じたものであってよい。
分析モジュール96は、カメラ30およびマイクロフォン36によって現在取得されているセンサ情報を、既知のセンサ情報モデルと比較するように構成される。分析モジュール96は、音響情報および/または視覚情報を適切なモデルと比較して、対応する環境特性を判定することができる。たとえば、分析モジュール96は、現在取得されている信号のプロファイルを記憶されたプロファイルと比較することができ、かつ/または、現在取得されている音響のスペクトルの特徴を、音響信号のスペクトル特性を与えるモデルと比較することができる。あるいは、分析モジュール96は、平均の大きさ、ピークの大きさなどのような他の基準を、同様の詳細度の情報を有するモデルと比較することができる。同様に、モジュール96は、現在取得されている視覚情報の様々な基準、たとえば、画像、明るさのレベルなどを、屋内と屋外などのような環境特性を判定するための対応するモデルと比較することができる。モジュール96は、特定の環境、たとえば、航空機のエンジン、横断歩道の音響警報、テレビ局、建設の音などと関連付けられる、音および/または周波数のような重要な音響情報を、探索/フィルタリングすることができる。確率密度関数に基づいて大きさ情報74を使うと、候補となる各々の環境の確率が導出され、場所測定モジュール98に与えられる。非常にノイズの大きな測定結果については、「空港」または「建設現場」のような環境が最高の確率を有し、小音量の音響の測定結果は、「事務所」または「自宅」のような屋内の場所に最高の確率を与える。スペクトル特性情報76を使って、モジュール96は、パターンを照合し、候補となるスペクトルパターンへの、モバイル機器の測定結果の近接度を推定することができる。モジュール96は、一致度指標によって、最高の近接度を有する候補を、または、近接度の順に並べられた候補を、場所測定モジュール98に伝えることができる。大きさ情報74およびスペクトル特性情報76からの検出結果は、環境の種類を判定するために、一緒にまたは独立に使われてよい。たとえば、第1の段階で、大音量が感知されたことにより「建設現場」または「空港」が選択され、第2の段階で、航空機のノイズの特有のスペクトルパターンにより、「空港」へと狭められる。
分析モジュール96は、センサ情報の分析の結果を記憶し、またはそれ以外の場合にはその結果を処理することができる。たとえば、モジュール96は、取得されたセンサ情報の場所の種類78、信号72、大きさ74、スペクトル特性76およびそれらの分析の結果のような情報によって、テーブル60の中の記録88を埋めることなどによって、メモリ34に分析の結果を記憶することができる。分析モジュールはさらに、分析によって判定された場所の種類に対応する既知の判定の設定/技法80のような情報によって、テーブル60を埋めることができる。さらに、分析モジュール96は、センサ情報の分析から判定された、場所の種類78を記憶することができる。分析モジュール96はさらに、センサ情報の分析から得られる、測位支援情報(たとえば、種位置、衛星探索窓)を提供するように構成される。
場所測定モジュール98は、分析モジュール96からの情報を使って、モバイルデバイス12の場所を測定するように構成される。測定モジュール98は、モバイル機器の場所を測定して追跡するのに使われることになるパラメータ、たとえば、予測されるモバイル機器の動力学的モデルに基づくカルマンフィルタのフィルタリング係数、GPS分析の種位置、GPS衛星から信号を得るための探索窓(たとえば、仰角および/または方位角、信号エネルギーレベルなど)などを、設定することができる。さらに、測定モジュール68は、分析モジュール96からの情報を使って、モバイルデバイス12の場所の測定にどの技法を使うべきかを選択することができる。たとえば、測定モジュールは、Wi-Fi、GPS、セルラー三角測量(たとえばAFLTまたはOTDOA)、または放送信号(たとえば、アナログ/デジタルテレビジョンまたはラジオ信号)に基づく測位を使うことを、決定または選択することができる。またさらに、場所測定モジュール98は、モバイルデバイス12の具体的な場所を特定することができる。たとえば、モバイルデバイス12の音響環境が空港の音響環境であると分析モジュール96が判定すると、測位モジュール98は、モバイルデバイス12の一般的な近傍、たとえば、モバイルデバイス12が現在存在するセル15についての情報を与えられると、または、モバイルデバイスの軌跡の履歴に基づいて、具体的な空港を判定することができる。
図2〜図3および図7をさらに参照して図8を参照すると、基地局14は、センサ情報記録モジュール102およびセンサ情報分析モジュール104を含む。これらのモジュール102、104は基地局14の中に示されているが、これらのモジュール102、104のすべてまたは一部は、システムの中の他の場所、たとえばPDE 16のようなサーバに位置していてもよい。
記録モジュール102は、移動局12からセンサ情報を取得し、それにしたがってこの情報を記憶するように構成される。記録モジュール102は、移動局12からのアップロードされた音響情報および視覚情報を受け取り、対応する情報によって参照テーブルを埋めることができる。たとえば、記録モジュール102は、信号情報フィールド72を、大きさ情報74、空間特性76、視覚情報70、および時間情報66で埋めることを含め、テーブル60のような参照テーブルを記録で埋めることができる。
センサ情報分析モジュール104は、参照テーブル60を埋めモバイルデバイス12の場所の測定に有用な情報を判定する際に使う、記憶されたセンサ情報を分析するように構成される。分析モジュール104は、分析モジュール96と同様に、現在取得されている音響情報68および視覚情報70を分析して、場所の種類78および測定の設定/技法82のような、モバイルデバイスの環境特性を判定することができる。分析モジュール104は、そのような情報によって、参照テーブルの記録を埋めることができる。分析モジュール104はさらに、参照テーブル60に統合記録を提供するために、複数の移動局12から取得された、または、異なる時間および/または位置において同じ移動局12から取得された情報を、統合することができる。たとえば、統合記録は、場所の種類が同様であると判定された信号の、平均の大きさを有し得る。またさらに、信号および場所の種類が同様である記録は、1日のうちのある時間帯のような、統合時間情報を有し得る。
分析モジュール104はさらに、参照テーブルを含む分析の結果を、移動局12に提供するように構成される。たとえば、分析モジュール104は、セル15に入る任意の移動局へ、参照テーブルを送信することができる。参照テーブル60は、更新され、セル15内の移動局12へ定期的に送信され得る。
センサ情報分析モジュール104はまた、モバイルデバイス12の場所の種類または場所を、特徴付けまたは判定するために、モバイルデバイス12と現在関連付けられているセンサ情報と、記憶された情報との比較を実行することができる。分析モジュール104は、特定のモバイルデバイス12から受け取られた現在の音響情報および/または現在の視覚情報を、参照テーブル60の中の記憶された記録と比較して、記憶された記録が、たとえば様々な許容誤差の範囲内で、現在取得されているセンサ情報と一致するか、または同様であるかを、判定することができる。一致する場合、分析モジュール104は、対応する場所の種類78、場所80(そのような情報が利用可能であれば)、および/または測定の設定/技法82にアクセスすることができる。分析モジュール104は、この情報を使って、モバイルデバイス12の場所を測定することができ、または、モバイルデバイス12もしくはPDE 16のような他のシステムエンティティへ情報を提供して、モバイルデバイス12の場所を測定するのを助けることができる。
図1〜図8をさらに参照して図9を参照すると、移動局12の場所を測定する処理120は、図示される段階を含む。しかしながら、処理120は例にすぎず、限定的ではない。処理120は、たとえば、段階を追加する、削除する、または、並べ替えることによって変更され得る。
段階122において、センサ情報モデルが取得される。移動局12は好ましくは、概観参照テーブルのような概観モデルを、移動局12の製造工程の一部として、または、任意のそのようなモデルの使用が望まれる時よりもかなり前に、たとえばBTS 14もしくは他の通信リンクを通じてPDE 16もしくは測位支援サーバから移動局12へダウンロードすることによって、取得する。概観モデルは、移動局が屋内にあるか屋外にあるかということのような、環境特性についての概略的なレベルの判定の元となり得る、情報を提供する。さらに、移動局12は、モバイルデバイス12と関連付けられる環境特性をより詳細に判定する能力を与える、高精細モデルを取得する。参照テーブル60のようなこれらのモデルは、移動局によって、様々な方法で取得され得る。たとえば、参照テーブル60は、定期的に、または要求によって、または、移動局12が新たなセル15に入ったこと、最後の高精細モデルがダウンロードされた場所のような参照場所から閾値よりも大きな距離移動したことなどに応答して自動的に、取得され得る。モデルは好ましくは、移動局12によって取得されるセンサ情報の分析を行う、システム10内の任意のエンティティによって取得される。たとえば、移動局12に加えて、またはその代わりに、モデルは、基地局14またはPDE 16によって取得され得る。
段階124において、モバイルデバイスセンサ情報がアクセスされる。モバイルデバイス12がこの情報を内部でアクセスすることができ、または他のエンティティ(たとえばPDE 16)が移動局12と通信することによってこの情報にアクセスすることができる。移動局12は、マイクロフォン36およびカメラ30を使って、移動局12が現在存在する環境と関連付けられる、モバイルデバイスセンサ情報を取得する。ここで、移動局12のセンサ情報記録モジュール94は、カメラ30からの視覚情報およびマイクロフォン36からの音響情報を取得する。センサ情報は、たとえば、周期的に、移動局12がアクティブに使用されている間(たとえば、通話の間、写真撮影の時など)、要求(たとえば、基地局14、PDE 16などによる)に応じて、など様々な方法で取得され得る。ノイズキャンセリングモジュール92は、バックグラウンド音響を取得し、この情報を記録モジュール94に提供する。MS 12によって取得されたセンサ情報は、モバイルデバイス12のセンサ情報分析モジュール96、基地局14の分析モジュール104、または他の適切なデバイスのような、感知された情報に対して分析を実行するエンティティに提供される。
段階126において、段階124で取得されたセンサ情報が、モバイルデバイスの現在の場所の1つまたは複数の環境特性を判定するために分析される。感知された情報は、対応するセンサ情報の記憶されたモデル(たとえば、音響パターンの統計モデル)と、分析モジュール96によって比較される。感知された情報は、1つまたは複数の記憶されたモデルに対して比較され得る。段階126の中の副段階130において、高精細モデルが利用可能であるかどうか、すなわち、MS 12によって現在記憶されているかアクセス可能かのいずれかであるかどうかに関する、質問が行われる。利用可能である場合、段階132が実行され、そこで、モバイルデバイス12からの感知された情報を比較して分析する際に、記憶された高精細モデルが使用され、または高精細モデルがMS 12によって記憶されていない場合には、高精細モデルが要求されダウンロードされ次いで使用される。高精細モデルが利用可能ではない場合、副段階134において、概観モデルが、感知された情報を分析するために使われる。感知された情報は、モデル情報に対して比較され、感知された情報が記憶されたモデルのうちの1つと一致するかまたは十分近く、感知された情報が記憶された情報に相当し、したがって対応する環境特性を使ってモバイルデバイス12の場所の測定を助けることができると結論付けられるかどうかが判定される。そのような一致が起こらないこともあり、その場合、場所測定は、記憶されたモデルのいずれかによって与えられる測位支援情報を使用することなく、当技術分野で知られている方式で続けられる。
段階128において、環境特性を使って、モバイルデバイス12の場所の測定に影響を与える。場所測定モジュール98は、段階126において分析モジュール96によって判定される環境特性の1つまたは複数を使って、モバイルデバイス12の場所の測定を助ける。環境特性は、測位支援情報および/またはモバイルデバイス12の場所(場合によっては詳細度が所望のものより低い)であってよい。場所測定モジュール98は、場所の測定に使うべき技法および/またはデバイスを選択することによって、たとえば、フィルタの種類(たとえば、カルマンフィルタ、加重最小二乗(WLS)フィルタ、またはパーティクルフィルタ)、GPS、Wi-Fi、AFLTの場所情報センサおよび処理を使うかどうかなどを決定することによって、場所測定に影響を与える際に、モジュール96からの情報を使う。測定モジュールはさらに、場所を測定する際に使う様々なパラメータを設定することができる。たとえば、測定モジュールは、分析モジュール96によって与えられる大まかな場所を種位置として使い、この情報を使って式の係数または他のパラメータ(たとえばカルマンフィルタの係数)を設定することができ、どの衛星および/またはどのWLANアクセスポイント(AP)を使うべきかを選択することができ、かつ/または衛星探索窓を設定することができる。たとえば、衛星またはWLANアクセスポイントを探索する際に使う、仰角/方位角、信号のエネルギーレベル、信号の累積時間、信号のチャネルまたは符号の範囲、送信機の識別番号、信号の周波数の安定性、およびドップラーシフトの範囲などのようなものの、最小および最大の閾値を設定することができる。
段階128の後に、処理120は段階124へ戻り、モバイルデバイス12からセンサ情報をさらに取得する。したがって、処理120は繰り返されてよく、モバイルデバイス12の場所を測定するために使われる技法および/またはパラメータは、モバイルデバイス12によって感知される情報が変化したことに応答して、変化し得る。
この処理120の多くの変形形態が可能である。たとえば、MS 12は、説明されたようにモバイル単独モードもしくはモバイル支援モードで動作してよく、またはサーバに基づくモードで動作してもよい。モバイル単独モードでは、センサ情報モデルはMS 12に存在し、現在のセンサ情報とモデルの比較は、MS 12において実行される。このモードでは、MS 12は通常、更新されていない少数の包括的な(全体的な)モデルを使う。モバイル支援モードでは、MS 12は、モデルをダウンロードしてモデルを更新し、モデルと現在のセンサ情報との比較はMS 12によって実行される。このモデルは、単独モードのモデルよりも詳細かつ/または具体的であり得る。サーバに基づくモードでは、モデルはサーバ、たとえばPDE 16に存在し、MS 12からの測定された情報を使って、サーバにおいて比較が行われる。MS 12は、測定結果を報告し、サーバが計算集約的な演算を実行する。
他の実装形態の例が、本開示の範囲および趣旨の中にある。たとえば、図9の一部は、上で説明されたものとは異なる場所で実行されてよい。たとえば、モバイルデバイスによって感知される音響情報および/または他の環境情報は、分析のためにPDE 16のような別のデバイスに送信されてよく、かつ/または、比較によって求められる環境特性は、モバイルデバイス12の場所を測定するために、モバイルデバイス12以外のデバイス、たとえばPDE 16によって使われ得る。
12 モバイルアクセス端末
14 基地局装置
30 カメラ
32 プロセッサ
34 メモリ
36 マイクロフォン
37 ノイズキャンセラ
38 送受信機
40 アンテナ
42 GPS受信機
52 プロセッサ
54 メモリ
56 送受信機
58 アンテナ
60 テーブル
62 センサ情報
64 環境特性
66 時間情報
68 音響情報
70 視覚情報
72 信号情報
74 大きさ情報
76 スペクトル特性
78 場所の種類
80 場所
82 測定の設定/技法
84 時間帯
86 日付
92 ノイズキャンセリングモジュール
94 センサ情報記憶モジュール
96 センサ情報分析モジュール
98 場所測定モジュール

Claims (49)

  1. ワイヤレス通信ネットワークの中のモバイルデバイスの位置を測定する方法であって、
    前記モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするステップと、
    前記モバイルデバイス音響情報を分析して、前記モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定するステップと、
    前記環境特性を使って、前記モバイルデバイスの前記位置の測定に影響を与えるステップと
    を含む、方法。
  2. 前記モバイルデバイス音響情報を分析するステップが、前記モバイルデバイス音響情報を、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類と比較するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記環境特性を使うステップが、前記環境特性に基づいて、位置測定の式のパラメータを設定するステップを含み、前記モバイルデバイスの前記位置が、前記位置測定の式のパラメータを使って測定される、請求項1に記載の方法。
  4. 前記環境特性を使うステップが、前記モバイルデバイスの前記位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  5. 前記環境特性を使うステップが、前記モバイルデバイスの前記現在の環境の変化に基づいて、前記位置の前記測定を変更するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記環境特性を使うステップが、前記現在の環境と関連付けられる位置を、種位置として使うステップを含む、請求項1に記載の方法。
  7. 前記モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップが、ノイズレベル情報にアクセスするステップを含み、前記モバイルデバイス音響情報を分析するステップが、前記アクセスされたノイズレベル情報を、様々な環境特性と関連付けられるノイズレベルと比較するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップが、スペクトル特性にアクセスするステップを含み、前記モバイルデバイス音響情報を分析するステップが、前記アクセスされたスペクトル特性を、異なる環境と関連付けられるスペクトル特性と比較するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップが、前記モバイルデバイスの複数のマイクロフォンから、モバイルデバイス音響情報を取得するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  10. 非音響のセンサ情報にアクセスするステップと、前記モバイルデバイス音響情報とともに前記非音響のセンサ情報を分析し、前記環境特性を判定するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  11. 前記環境特性を使うステップが、前記位置の前記測定に影響を与えるために、環境特性と測定情報との例の組合せの参照テーブルを分析するステップと、前記モバイルデバイスの前記位置の前記測定において前記測定情報を使うステップとを含む、請求項1に記載の方法。
  12. 前記参照テーブルが、前記モバイルデバイスを現在含む領域に基づく、領域固有の参照テーブルを含み、前記モバイルデバイスへと前記参照テーブルをダウンロードするステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
  13. 前記参照テーブルが、前記モバイルデバイスを現在含む前記領域を判定したことに応答して、前記モバイルデバイスへダウンロードされる、請求項12に記載の方法。
  14. 前記モバイルデバイスから前記モバイルデバイス音響情報にアクセスするステップが、ノイズキャンセリング機構からノイズ情報を取得するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  15. 前記環境特性を使うステップが、前記環境特性に基づいて、測位デバイスの探索に影響を与えるステップを含む、請求項1に記載の方法。
  16. 前記測位デバイスの前記探索に影響を与えるステップが、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を変更するステップ、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかに影響を与えるステップ、または、(3)前記衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定するステップ
    のうちの少なくとも1つを含む、請求項15に記載の方法。
  17. 前記モバイルデバイス音響情報を分析するステップが、既知の環境と関連付けられる特定の音または周波数について、前記モバイルデバイス音響情報を分析するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  18. 前記環境特性が、環境の種類または位置のうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。
  19. (1)前記分析するステップが前記モバイルデバイスによって実行される、モバイル単独の方法と、(2)前記分析が前記モバイルデバイスによって実行されるモバイルで支援される方法であって、前記分析に使う統計モデルの少なくとも一部を前記モバイルデバイスによってワイヤレスにダウンロードするステップをさらに含む方法と、(3)前記モバイルデバイス音響情報が前記モバイルデバイスからワイヤレスにアップロードされ、前記分析が前記モバイルデバイスから離れたサーバによって実行される、サーバに基づく方法とのうちの1つである、請求項1に記載の方法。
  20. プロセッサ可読命令を含むコンピュータプログラムであって、前記プロセッサ可読命令が、プロセッサに、
    ワイヤレス遠隔通信ネットワークの中のモバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスさせ、
    前記モバイルデバイス音響情報を分析させて、前記モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定させ、
    前記環境特性を使わせて、前記モバイルデバイスの位置の測定に影響を与えさせる
    ように構成される、コンピュータプログラム。
  21. 前記プロセッサに前記モバイルデバイス音響情報を分析させるように構成される前記命令が、前記プロセッサに、前記モバイルデバイス音響情報と、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類とを比較させるように構成される、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  22. 前記プロセッサに前記環境特性を使わせるように構成される前記命令が、前記プロセッサに、前記環境特性に基づいて位置測定の式のパラメータを設定させるように構成され、前記命令がさらに、前記プロセッサに、前記位置測定の式のパラメータを使って前記モバイルデバイスの前記位置を測定させるように構成される、命令を含む、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  23. 前記プロセッサに前記環境特性を使わせるように構成される前記命令が、前記プロセッサに、前記モバイルデバイスの前記位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択させるように構成される、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  24. 前記プロセッサに前記環境特性を使わせるように構成される前記命令が、前記プロセッサに、前記現在の環境と関連付けられる位置を種位置として使わせるように構成される、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  25. 前記命令がさらに、前記プロセッサに非音響のセンサ情報にアクセスさせ、前記モバイルデバイス音響情報とともに前記非音響のセンサ情報を分析させて、前記環境特性を判定させるように構成される、命令を含む、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  26. 前記命令がさらに、前記プロセッサに、前記モバイルデバイスを現在含む領域に対応する、モバイルデバイス音響情報と環境特性との領域特有の関連付けにアクセスさせるように構成される命令を含む、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  27. 前記プロセッサに前記モバイルデバイス音響情報にアクセスさせるように構成される前記命令が、前記プロセッサに、ノイズキャンセリング機構から、前記モバイルデバイス音響情報としてノイズ情報を取得させるように構成される、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  28. 前記プロセッサに前記環境特性を使わせるように構成される前記命令が、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を変更するステップ、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかに影響を与えるステップ、または、(3)前記衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定するステップ
    のうちの少なくとも1つによって、前記プロセッサに、前記環境特性に基づいて、測位デバイスの探索に影響を与えさせるように構成される、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  29. 前記プロセッサ可読媒体が、前記モバイルデバイスまたは前記モバイルデバイスから離れたサーバのうちの少なくとも1つに存在する、請求項20に記載のコンピュータプログラム。
  30. ワイヤレス通信ネットワークの中のモバイルデバイスの位置を測定するための装置であって、
    音響センサ情報と複数のサンプル環境の関連する環境特性との、記録を記憶するメモリと、
    前記メモリに結合され、
    前記モバイルデバイスの音響センサによって収集されるモバイルデバイス音響情報を受け取り、
    前記受け取られたモバイルデバイス音響情報と前記記憶された音響センサ情報とを比較して、前記受け取られたモバイルデバイス音響情報に対応する音響センサ情報と前記モバイルデバイスの現在の環境の関連する環境特性との、記憶された記録を選択し、
    前記選択された記録の前記関連する環境特性を使って、前記モバイルデバイスの前記位置を測定する
    ように構成されるプロセッサとを含む、装置。
  31. 前記プロセッサが、前記選択された記録の前記関連する環境特性を使って、前記関連する環境特性に基づき位置測定の式のパラメータを設定し、前記位置測定の式のパラメータを使って前記モバイルデバイスの前記位置を測定するように構成される、請求項30に記載の装置。
  32. 前記プロセッサが、前記選択された記録の前記関連する環境特性を使って、前記モバイルデバイスの前記位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するように構成される、請求項30に記載の装置。
  33. 前記プロセッサが、前記受け取られたモバイルデバイス音響情報のノイズレベルまたはスペクトル特性のうちの少なくとも1つを、前記記憶された音響センサ情報のノイズレベルまたはスペクトル特性とそれぞれ比較するように構成される、請求項30に記載の装置。
  34. 前記モバイルデバイス音響情報を取得して前記プロセッサに提供するように、配置され、結合され、かつ構成される、複数のマイクロフォンをさらに含むモバイルデバイスである、請求項30に記載の装置。
  35. 前記メモリがさらに非音響の情報を記憶し、前記プロセッサがさらに、前記モバイルデバイスから非音響のセンサ情報を受け取り、前記モバイルデバイス音響情報とともに前記非音響のセンサ情報を分析して、前記関連する環境特性を判定するように構成される、請求項30に記載の装置。
  36. 前記プロセッサが、前記モバイルデバイスの現在の位置と関連付けられる、モバイルデバイス音響情報の記録を要求するように構成される、請求項30に記載の装置。
  37. 前記プロセッサに結合されるノイズキャンセレーションモジュールをさらに含む、モバイルデバイスである装置であって、前記ノイズキャンセレーションモジュールが、感知された音響からバックグラウンドノイズをフィルタリングし、フィルタリングされたバックグラウンドノイズを得て、前記モバイルデバイスの音響センサによって収集される前記モバイルデバイス音響情報として、前記フィルタリングされたバックグラウンドノイズを前記プロセッサに提供するように構成される、請求項30に記載の装置。
  38. 前記プロセッサが、(1)衛星もしくはWLANアクセスポイントの探索手順を選択すること、(2)どの衛星もしくはWLANアクセスポイントが探索されるかを選択すること、または、(3)前記衛星もしくはWLANアクセスポイントを探索する際に使われる閾値を設定すること
    のうちの少なくとも1つを行うために、前記関連する環境特性を使うように構成される、請求項30に記載の装置。
  39. 前記装置が、(1)モバイル単独モードで動作するように構成されるモバイルデバイス、(2)モバイル支援モードで動作するように構成され、前記記憶された音響センサ情報の少なくとも一部をワイヤレスに受信するように構成される送受信機をさらに含む、モバイルデバイス、または、(3)前記モバイルデバイスの前記音響センサによって収集される前記モバイルデバイス音響情報を受信するように構成される前記送受信機をさらに含むサーバのうちの1つを含む、請求項30に記載の装置。
  40. ワイヤレス通信ネットワークの中のモバイルデバイスの位置を測定するための装置であって、
    前記モバイルデバイスからモバイルデバイス音響情報にアクセスするための手段と、
    前記モバイルデバイス音響情報を分析して、前記モバイルデバイスの現在の環境の環境特性を判定するための分析手段と、
    前記環境特性を使って、前記モバイルデバイスの前記位置の測定に影響を与えるための処理手段と
    を含む、装置。
  41. 前記分析手段が、前記モバイルデバイス音響情報を、音響パターンの統計モデルおよび対応する環境の種類と比較するように構成される、請求項40に記載の装置。
  42. 前記処理手段が、前記環境特性に基づき位置測定の式のパラメータを設定し、前記位置測定の式のパラメータを使って前記モバイルデバイスの前記位置を測定するように構成される、請求項40に記載の装置。
  43. 前記処理手段が、前記モバイルデバイスの前記位置を測定するのに使う情報を取得する際に使う、1つまたは複数の場所情報センサを選択するように構成される、請求項40に記載の装置。
  44. 前記アクセスするための手段および前記分析手段が、ノイズレベル情報またはスペクトル特性のうちの少なくとも1つにアクセスし、前記アクセスされたノイズレベル情報またはアクセスされたスペクトル特性のうちの少なくとも1つを、様々な環境特性と関連付けられるノイズレベルまたはスペクトル特性と比較するように構成される、請求項40に記載の装置。
  45. 前記アクセスするための手段が、非音響のセンサ情報にアクセスするように構成され、前記分析手段が、前記モバイルデバイス音響情報とともに前記非音響のセンサ情報を分析して、前記環境特性を判定するように構成される、請求項40に記載の装置。
  46. 前記アクセスするための手段が、前記モバイルデバイスを現在含む領域に基づいて、モバイルデバイス音響情報と対応する環境特性との領域特有の組合せにアクセスするように構成される、請求項40に記載の装置。
  47. 前記モバイルデバイス音響情報にアクセスするための前記手段が、ノイズキャンセリング機構を含む、請求項40に記載の装置。
  48. 前記処理手段が、前記環境特性に基づいて、測位デバイスの探索に影響を与えるように構成される、請求項40に記載の装置。
  49. 前記装置が、(1)モバイル単独モードで動作するように構成されるモバイルデバイス、(2)モバイル支援モードで動作するように構成され、前記記憶された音響センサ情報の少なくとも一部をワイヤレスに受信するように構成される送受信機をさらに含む、モバイルデバイス、または、(3)前記モバイルデバイスの音響センサによって収集される前記モバイルデバイス音響情報を受信するように構成される前記送受信機をさらに含むサーバのうちの1つを含む、請求項40に記載の装置。
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