JP2016516180A - モバイルデバイスの測位 - Google Patents

Abstract

モバイルデバイスの場所を決定するための方法、装置、およびコンピュータプログラム製品。モバイルデバイスの場所を決定するための方法の例は、送信機から信号を受信することと、受信された信号の信号特徴を測定することと、送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることとを含む。ダウンロードされるデータは、１組の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを含む。方法は、測定された信号特徴を各地点に関する予測される信号特徴と比較することと、比較された信号特徴に基づいて地点に重みを割り当てることと、割り当てられた重みに基づいて、組からの１つの地点をモバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによってモバイルデバイスの場所を決定することとをさらに含む。地点解は、各地点の分類によって拘束される。

Description

[0001]全地球測位システム（ＧＰＳ）および他の同様の衛星測位システムは、屋外環境においてモバイルデバイスのためのナビゲーションサービスを可能にした。衛星信号は、常に信頼性高く受信され得るとは限らず、および／または屋内環境もしくは一部の特定の屋外環境では取得され得ないので、位置決定と関連するナビゲーションサービスとを可能にするために異なる技術が使用される可能性がある。セルラーネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）によって送信される信号が、そのような地域での測位のために使用され得る。これらの地上無線送信機からの信号は、通常、利用可能であり、屋内の構造物に関連付けられるので、これらの信号を用いる測位が、屋内での測位のために使用されることが多い。しかし、システムおよび方法は、ＡＰ信号が利用可能である任意の定義された領域または地域に適用され得る。

[0002]モバイルデバイスは、概して、たとえば、ＭＡＣ ＩＤアドレス、またはＡＰもしくは他の地上無線送信機から受信される信号からの他の識別情報を取得することによって、ならびに、たとえば、様々な無線送信機（たとえば、ＡＰ、ビーコンなど）と交換される信号に関する信号強度（たとえば、ＲＳＳＩ）および／または伝播時間（たとえば、往復遅延時間（ＲＴＴ））などのそのようなＡＰから受信される信号の１つまたは複数の特徴を測定することによって測位情報を取得し得る。

[0003]一部の実装においては、ＡＰ信号に含まれるＭＡＣ ＩＤが、ＡＰに関連する定義された地域を特定するため、および定義された地域に関連するＡＰの位置を特定するために使用され得る。定義された地域の識別情報を用いて、モバイルデバイスは、たとえば、特定の定義された地域に入るときにデジタル式の電子地図にアクセスする可能性がある。そのような地図は、ドア、廊下、進入路（entry way）、壁など屋内の特徴と、浴室、部屋名、店などの関心対象の地点と、中庭、駐車場、庭、庭園、柵、噴水（water feature）、または任意の他の屋外の構造物もしくは境界などの屋外の特徴とを示す可能性がある。そのようなデジタル式の電子地図は、ワイヤレスネットワークを通じて、またはたとえばインターネットに基づくＵＲＬの選択を通じてモバイルデバイスによってアクセス可能であるようにサーバに記憶される可能性がある。デジタル式の地図は、モバイルデバイスのユーザに対して表示するために図式的な形式で利用可能である可能性があり、またはモバイルデバイスもしくはサーバによって行われる位置計算もしくは他の計算に好適なデータ形式で利用可能である可能性がある。

[0004]定義された領域の地図は、地図の場所を内部または外部の地点として分類することによって分析され得る。特定の分類された地点に地点解（position point solution）を拘束することによってモバイルデバイスの地点解をより効率的および正確に決定するために、信号分析が１組の分類された地点と組み合わされ得る。信号分析をそのような拘束された地点解と組み合わせることは、たとえば、フィンガープリンティングおよび三角測量法などの信号分析の方法を用いる位置決定よりも効率的および正確である可能性がある。決定されたモバイルデバイスの位置は、ナビゲーションアプリケーションを含む様々なアプリケーションで使用するために定義された地域の地図上でモバイルデバイスの位置を特定するために、定義された地域に関する地図情報と組み合わされる可能性がある。

[0005]本開示によるモバイルデバイスの場所を決定する方法の例は、１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、測定された信号特徴を各地点に関する予測される信号特徴と比較することと、比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、割り当てられた重みに基づいて、複数の地点のうちの１つの地点をモバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによってモバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、地点解は、各地点の分類によって拘束される、を含み得る。

[0006]そのような方法の実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。各地点の分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数（morphological operation function）である可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、マルチプルな（multiple）レイ（ray）メカニズムである可能性がある。地点解は、ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される可能性がある。地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。方法は、受信された信号から送信機識別情報を決定することと、送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを含み得る。ダウンロードされるデータは、推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイル（map tile）に対応する可能性がある。１つの地点をモバイルデバイスの場所として選択することは、地点に割り当てられた重みの統計的な尺度を使用することを含み得る。

[0007]本開示によるモバイルデバイスの場所を決定するための装置の例は、１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するように構成されたトランシーバと、トランシーバに通信可能に結合され、１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、測定された信号特徴を各地点に関する予測される信号特徴と比較することと、比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、割り当てられた重みに基づいて、複数の地点のうちの１つの地点をモバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによってモバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、地点解は、各地点の分類によって拘束される、を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサと、ダウンロードされるデータを記憶するための、１つまたは複数のプロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含み得る。

[0008]そのような装置の実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。各地点の分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである可能性がある。地点解は、ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される可能性がある。地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。装置は、受信された信号から送信機識別情報を決定することと、送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うように構成された１つまたは複数のプロセッサを含み得る。ダウンロードされるデータは、推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する可能性がある。１つの地点をモバイルデバイスの場所として選択することは、地点に割り当てられた重みの統計的な尺度を使用することを含み得る。

[0009]本開示によるモバイルデバイスの場所を決定するための装置の例は、１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するための手段と、１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定するための手段と、送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードするための手段と、ここにおいて、ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、測定された信号特徴を各地点に関する予測される信号特徴と比較するための手段と、比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てるための手段と、割り当てられた重みに基づいて、複数の地点のうちの１つの地点をモバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによってモバイルデバイスの場所を決定するための手段と、ここにおいて、地点解は、各地点の分類によって拘束される、を含み得る。

[0010]そのような装置の実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。各地点の分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである可能性がある。地点解は、ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される可能性がある。地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。装置は、受信された信号から送信機識別情報を決定するための手段と、送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードするための手段と、送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定するための手段とを含み得る。ダウンロードされるデータは、推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する可能性がある。１つの地点をモバイルデバイスの場所として選択することは、地点に割り当てられた重みの統計的な尺度を使用することを含み得る。

[0011]本開示によるプロセッサ読み取り可能な非一時的記録媒体に存在するコンピュータプログラム製品の例は、１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、測定された信号特徴を各地点に関する予測される信号特徴と比較することと、比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、割り当てられた重みに基づいて、複数の地点のうちの１つの地点をモバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによってモバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を含み得る。

[0012]そのようなコンピュータプログラム製品の実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。各地点の分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である可能性がある。内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである可能性がある。地点解は、ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される可能性がある。地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の分類によって拘束される可能性がある。コンピュータプログラム製品は、受信された信号から送信機識別情報を決定することと、送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を含み得る。ダウンロードされるデータは、推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する可能性がある。１つの地点をモバイルデバイスの場所として選択することは、地点に割り当てられた重みの統計的な尺度を使用することを含み得る。

[0013]本発明の実装によれば、以下の能力のうちの１つまたは複数が、提供され得る。アクセスポイントから受信された信号の特徴が、測定され得る。受信された信号は、アクセスポイント識別情報を含み得る。モバイルデバイスの位置が、識別情報に基づいて推定され得る。定義された領域の地図上の地点が、内−外分類アルゴリズムによって内部または外部の地点として分類され得る。１組の地点と、各地点に関する予測される受信された信号特徴とが、ダウンロードされ得る。地点は、それらの地点の分類に基づいてダウンロードされ得る。ダウンロードされた地点の測定された信号特徴と予測される信号特徴との間のずれが、分析され得る。地点解は、地点の分類によって拘束され得る。本発明のこれらのおよび他の能力は、以下の図と、詳細な説明と、請求項との精査の後に、本発明自体とともにより完全に理解されるであろう。他の能力が、提供される可能性があり、本開示によるあらゆる実装が、検討される能力のいずれか、ましてやすべてを提供しなければならないわけではない。さらに、上述の効果が記載の手段以外の手段によって実現され得る可能性があり、記載の項目／技術は必ずしも記載の効果を生じるとは限らない可能性がある。

[0014]

[0015]添付の図面で、同様の構成要素および／または特徴は、同じ参照ラベルを有する可能性がある。さらに、同じ種類の様々な構成要素が、参照ラベルの後にダッシュと同様の構成要素を区別した第２のラベルとを続けることによって区別される可能性がある。第１の参照ラベルのみが本明細書において使用される場合、説明は、第２の参照ラベルにかかわらず同じ第１の参照ラベルを有する同様の構成要素のうちのいずれの構成要素にも当てはまり得る。
[0016]モバイルデバイス測位システムのシステム構成要素の図。 [0017]モバイルデバイスの構成要素の図。 [0018]地図情報の例を示す図。 [0019]有限レイアルゴリズムの概略図。 [0020]画像の点の分類のための有限レイアルゴリズムの図式的結果の例を示す図。 [0021]画像の点の分類のためのモルフォロジー演算関数のプロセスの流れ図。 [0022]モルフォロジー演算関数によって生成される画像の例を示す図。 [0023]ダウンロードフィルタ（downloading filter）を利用するモバイルデバイス測位のためのプロセスの流れ図。 [0024]加重フィルタを利用するモバイルデバイス測位のためのプロセスの流れ図。 [0025]予測値フィルタ（expected value filter）を利用するモバイルデバイス測位のためのプロセスの流れ図。

[0026]

[0027]本発明の実施形態は、拘束された場所の解の位置を利用するハードウェアで実装されるアルゴリズムを用いてモバイルデバイスの場所を自動的に決定するための技術を提供する。しかし、本開示による他の実装が可能であるので、以下で検討される技術は例であり、本発明の限定ではない。説明される技術は、方法、装置、またはシステムとして実装される可能性があり、コンピュータ可読媒体で具現化される可能性がある。

[0028]ＡＰからの１つまたは複数の信号が、モバイルデバイスによって受信される。信号は、ＡＰを特定する情報を含む。ＡＰの場所情報が、ＡＰ識別情報に基づいてダウンロードされる。モバイルデバイスの位置が、ＡＰの場所情報から推定される。信号特徴が、受信された信号に関して測定される。推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い地図タイルに関する１組の分類された地点解が、定義された領域に関連するデータベースからダウンロードされる。加えて、定義された領域に対して内部の点または外部の点としてのそれぞれの地点解の分類が、それぞれの地点に関する予測されるＡＰ信号特徴と一緒にダウンロードされる。測定されたＡＰ信号特徴と予測されるＡＰ信号特徴との間のずれが、それぞれのダウンロードされた地点に関して決定される。地図タイルに関するヒートマップを生成するために、ずれに基づいて、および地点の分類に基づいてそれぞれの地点に重みが割り当てられる。地点解は、分類に基づいて拘束される。ヒートマップに統計的な尺度を適用することによって、１つの地点が、モバイルデバイスの場所に対応する地点解として自動的に選択される。

[0029]図１を参照すると、モバイルデバイス測位のためのシステム１００が示されている。システム１００は、例であって限定ではなく、たとえば、構成要素を追加、削除、または再配置させることによって変更され得る。一実施形態において、システム１００は、モバイルデバイス１０５と、１つまたは複数のネットワークサーバ１１５と、ネットワーク１３０と、定義された領域１２０と、１つまたは複数の定義された領域サーバ１２５とを含み得る。システム１００は、定義された領域１２０の内側、外側、または外周上にある複数のＡＰ１１０−ａ、１１０−ｂ、および１１０−ｃ（集合的にＡＰ１１０と呼ばれることがある）ならびに複数のＡＰ１３５も含み得る。一例において、モバイルデバイス１０５は、ＡＰ１１０から測定可能な信号を受信することができるが、複数のＡＰ１３５からは測定可能な信号を受信することができない。

[0030]システム１００は、複数のモバイルデバイス１０５と複数の定義された領域１２０とを含む可能性がある。モバイルデバイス１０５は、例として、定義された領域１２０の内側に示されているが、定義された領域１２０の内側、外側、または外周上にある可能性がある。モバイルデバイス１０５、ＡＰ１１０、ネットワーク１３０、ネットワークサーバ１１５、および定義された領域サーバ１２５は、有線および／またはワイヤレス通信リンク１９９を介して通信可能に結合される。

[0031]定義された領域１２０は、定義された境界を有する任意の領域である可能性がある。そのような定義された領域の例は、学校、オフィスビル、店、スタジアム、アリーナ、コンベンションセンター、モール、トンネル、橋、連絡通路などによって接続された建物の集合、空港、アミューズメントパーク、庭園、中庭、駐車場、学園構内または社内地、およびこれらの任意の組合せまたは下位部分を含む可能性があるがこれらに限定されない。定義された境界は、物理的であり、たとえば、壁もしくは柵である可能性があり、または境界は、法律上の敷地境界線である可能性があり、または境界は、地図または領域の他の表現を参照して定義された任意の境界である可能性がある。たとえば、定義された領域１２０が建物である場合、建物の外壁が、定義された領域の境界である可能性がある。別の例において、定義された領域１２０がアミューズメントパークである場合、定義された領域１２０の境界は、地図またはアミューズメントパークの地域の他の表現上で定義されたアミューズメントパークの外周である可能性がある。さらなる例において、定義された領域１２０がアミューズメントパーク内の乗り物またはアトラクションのグループである場合、定義された領域１２０の境界は、乗り物またはアトラクションのグループ全体を含む地域の外周である可能性がある。

[0032]定義された領域１２０は、上で例示されたワイヤレス通信ネットワークなどのワイヤレス通信ネットワーク１３０によってサービスを提供され得る。ＧＰＳ信号が、定義された領域１２０内でおよび定義された領域１２０の近くでアクセス可能である可能性があるが、ワイヤレス通信ネットワーク１３０に関連する信号が、位置情報サービスのために好ましい可能性がある。ＧＰＳ信号は、微弱であるかまたは一貫性に欠ける可能性があり、したがって、ＧＰＳ信号を用いる位置情報サービスは、非効率的および不正確である可能性がある。定義された領域１２０は、測定可能なＧＰＳ信号にアクセスすることができない可能性がある。

[0033]図１に示されたいくつかのＡＰ１１０および１３５は、例であって限定ではなく、単一のＡＰ１１０および／または１３５と任意の数のＡＰ１１０および１３５とを含み得る。一実施形態において、モバイルデバイスは、定義された領域内のＡＰのすべてから信号を受信する可能性があり、したがって、ＡＰ１３５は、存在しない可能性がある。ワイヤレスＡＰ（ＷＡＰ）である可能性があるＡＰは、たとえば、ＷｉＦｉ（登録商標）／ＷＬＡＮ ＡＰ、フェムトセルノードまたはトランシーバ、ピコセルノードまたはトランシーバ、ＷｉＭＡＸ（登録商標）ノードデバイス、ビーコン、ＷｉＦｉ基地局、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）トランシーバなどを含むモバイルデバイス１０５およびモバイルネットワーク１３０と併せて用いられる任意の種類の地上無線送信機である可能性がある。各ＡＰは、移動可能なノードである可能性があり、またはそうではなく再配置され得る可能性がある。

[0034]図１に示されたモバイルデバイス１０５、ＡＰ１１０および１３５、ネットワークサーバ１１５、ならびに定義された領域サーバ１２５は、たとえば、ワイヤレスおよび／または有線通信リンク１９９を介して様々な通信ネットワーク１３０とともに使用するために（たとえば、１つまたは複数のネットワークインターフェースを介して）有効化される可能性がある。そのような通信ネットワーク１３０の例は、ワイヤレス広域ネットワーク（ＷＷＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）などを含むがこれらに限定されない。用語「ネットワーク」と「システム」とは、本明細書においては交換可能であるように使用される可能性がある。ＷＷＡＮは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）ネットワーク、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）ネットワークなどである可能性がある。ＣＤＭＡネットワークは、ほんのいくつか無線技術の例を挙げるとすれば、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標））、時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）などの１つまたは複数の無線アクセス技術（ＲＡＴ）を実装し得る。ここで、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５規格、ＩＳ−２０００規格、およびＩＳ−８５６規格に従って実装される技術を含み得る。ＴＤＭＡネットワークは、移動体通信用グローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））、デジタルアドバンストモバイル電話システム（Ｄ−ＡＭＰＳ：Digital Advanced Mobile Phone System）、またはなんらかの他のＲＡＴを実装し得る。ＧＳＭとＷ−ＣＤＭＡとは、「第３世代パートナーシッププロジェクト」（３ＧＰＰ）と名付けられたコンソーシアムからの文書に記載されている。Ｃｄｍａ２０００は、「第３世代パートナーシッププロジェクト２」（３ＧＰＰ２）と名付けられたコンソーシアムからの文書に記載されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は、公開されている。たとえば、ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘネットワークを含む可能性があり、ＷＰＡＮは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１５ｘを含む可能性がある。ワイヤレス通信ネットワークは、たとえば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、アドバンストＬＴＥ、ＷｉＭａｘ（登録商標）、ウルトラモバイルブロードバンド（ＵＭＢ）などのいわゆる次世代技術（たとえば、「４Ｇ」）を含み得る。

[0035]モバイルデバイス１０５は、ユーザによって相当に方々移動させられ得る任意の電子デバイスを表すように意図される。モバイルデバイス１０５の例は、移動局、モバイル電話、スマートフォン、ユーザ機器、ネットブック、ラップトップコンピュータ、タブレットまたはスレートコンピュータ、エンターテインメント家電、ナビゲーションデバイス、およびこれらの任意の組合せを含み得るがこれらに限定されない。追加的におよび／または代替的に、モバイルデバイスは、ワイヤレス測定能力を有する任意のモバイルデバイスを備える可能性がある。特許請求の対象は、モバイルデバイスのいかなる特定の種類、カテゴリ、サイズ、能力などにも限定されない。モバイルデバイスは、１つまたは複数のセルラーネットワークなどに動作可能なように関連付けられ得る。

[0036]モバイルデバイス１０５は、定義された領域１２０に関連付けられる１つまたは複数のＡＰ１１０によって送信される１つまたは複数の信号の受信が原因で定義された領域１２０に関連付けられ得る。

[0037]モバイルデバイス１０５の例の構成要素が、図２に示される。モバイルデバイス１０５は、ワイヤレスネットワーク１３０を介してワイヤレスアンテナ２２２によってワイヤレス信号２２３を送信および受信するワイヤレストランシーバ２２１を含む。トランシーバ２２１は、ワイヤレストランシーバインターフェース２３０に接続される。図２においては異なる構成要素として示されているが、ワイヤレストランシーバインターフェース２３０は、ワイヤレストランシーバ２２１の一部である可能性もある。ここで、モバイルデバイス１０５は、単一のワイヤレストランシーバ２２１を有するものとして示される。しかし、モバイルデバイス１０５は、代替的に、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの複数の通信規格をサポートするために複数のワイヤレストランシーバ２２１とワイヤレスアンテナ２２２とを有する可能性がある。

[0038]モバイルデバイス１０５は、任意の種類のディスプレイ（図示せず）と、たとえば、キーパッド、タッチスクリーン、またはマイクロフォンを含む任意の種類のユーザ入力デバイス（図示せず）とを含み得るユーザインターフェース２７０をさらに含む。

[0039]図２を参照すると、互いにおよびインターフェース２３０に通信可能に結合されたプロセッサ２４０と、メモリ２４５と、地点決定モジュール２５０と、位置推定モジュール２５５と、信号測定モジュール２６０とが、ワイヤレス信号２２３の全体または一部を処理するために利用され得る。１つのプロセッサと、１つのメモリと、それぞれのモジュールの種類の１つとだけが図２に示されているが、これらの構成要素のいずれの２つ以上も、モバイルデバイス１０５の一部であり得る。地点決定モジュール２５０と、位置推定モジュール２５５と、信号測定モジュール２６０とは、明確にするためにプロセッサ２４０と別々に示されているが、プロセッサ２４０の一部である可能性があり、またはメモリ２４５に記憶され、プロセッサ２４０によって実施されるソフトウェアの命令に基づいてプロセッサ２４０で実施される可能性がある。本明細書において使用されるとき、プロセッサ２４０、地点決定モジュール２５０、位置推定モジュール２５５、および信号測定モジュール２６０は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、組み込みプロセッサ、コントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などを含む可能性があるが必ずしも含むとは限らないことが理解されるであろう。用語プロセッサは、特定のハードウェアではなくシステムによって実装される機能を示すように意図される。

[0040]ワイヤレス信号２２３からの情報の記憶は、メモリ２４５を用いて行われる。メモリ２４５は、１つまたは複数の命令またはコードとして機能を記憶する１つの（または複数の）非一時的コンピュータ可読記録媒体を含む。本明細書において使用されるとき、「メモリ」は、概して、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、ディスクドライブなどを含むがこれらに限定されない任意の種類のコンピュータ記録媒体を指す。メモリ２４５は、モバイルデバイス１０５に関連する長期的、短期的、または他のメモリである可能性があり、任意の特定の種類のメモリもしくは任意の特定の数のメモリ、またはメモリが記憶される任意の特定の種類の媒体に限定されない。

[0041]メモリ２４５に記憶される機能は、プロセッサ２４０、地点決定モジュール２５０、位置推定モジュール２５５、および／または信号測定モジュール２６０によって実行され得る。したがって、メモリ２４５は、プロセッサ２４０と、地点決定モジュール２５０と、位置推定モジュール２５５と、信号測定モジュール２６０とに説明される機能を実行させるように構成されたソフトウェアコード（プログラミングコード、命令など）を記憶するプロセッサ可読メモリおよび／またはコンピュータ可読メモリである。代替的に、モバイルデバイス１０５の１つまたは複数の機能は、全体または一部がハードウェアで実行される可能性がある。

[0042]再び図１を参照すると、一実施形態において、モバイルデバイスが定義された領域１２０の中または近くにあるとき、モバイルデバイス１０５は、定義された領域１２０に関連付けられる１つまたは複数のＡＰ１１０から１つまたは複数の信号を受信することができる。ＡＰのＭＡＣ ＩＤと、ＭＡＣ ＩＤに基づく特定のＡＰの場所と、定義された地域の識別情報とのディレクトリまたはリストを含み得るデータベースが、ネットワークサーバ１１５に存在する可能性がある。たとえば、ショッピングモールにおいて、ＡＰ１１０が、モールの外壁の中およびモールの駐車場内に置かれる可能性がある。定義された地域の識別情報は、この例においては、ショッピングモールの名前である可能性がある。ＡＰ１１０から受信される信号は、受信される１つまたは複数の信号を送信する１つまたは複数のＡＰを特定する情報、たとえば、ＭＡＣ ＩＤを含む可能性がある。

[0043]特定の実施形態において、モバイルデバイス１０５は、ネットワークサーバ１１５および／もしくはＡＰ１１０にワイヤレスで情報を送信しおよび／もしくはネットワークサーバ１１５および／もしくはＡＰ１１０からワイヤレスで情報を受信する可能性があり、またはネットワークサーバ１１５および／もしくはＡＰ１１０への有線接続を通じて部分的にもしくは完全に情報を送信および／もしくは受信する可能性がある。

[0044]定義された領域１２０は、１つまたは複数の定義された領域サーバ１２５によってサービスを提供される可能性がある。定義された領域サーバ１２５は、ネットワークサーバ１１５と通信することができる。定義された領域サーバ１２５は、定義された領域１２０の中またはそばに物理的に置かれる可能性があり、または離れて置かれる可能性があり、１つまたは複数の定義された領域にサービスを提供する可能性がある。定義された領域サーバ１２５は、ネットワークサーバ１１５内に実装される可能性があり、またはネットワークサーバ１１５と同じである可能性がある。

[0045]定義された領域サーバ１２５は、内−外分類モジュール１２７を含み得る。内−外分類モジュール１２７は、プロセッサ１２９とメモリ１２８とを含み得る。プロセッサ１２９は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、組み込みプロセッサ、コントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などである可能性がある。用語プロセッサは、特定のハードウェアではなくシステムによって実装される機能を示すように意図される。メモリ１２８は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、ディスクドライブなどを含むがこれらに限定されない、１つまたは複数の命令またはコードとして機能を記憶する１つの（または複数の）任意の非一時的コンピュータ可読記録媒体である可能性があり、任意の特定の種類のメモリもしくは任意の特定の数のメモリ、またはメモリが記憶される任意の特定の種類の媒体に限定されない。内−外分類モジュール１２７とともに使用されるかまたは内−外分類モジュール１２７に関連付けられた任意のプロセッサ１２９および／またはメモリ１２８は、定義された領域サーバ１２５の他の機能とともに使用されるかまたは定義された領域サーバ１２５の他の機能に関連付けられる可能性があり、内−外分類モジュール１２７による使用のために特にまたは一意に割り振られたハードウェアではない可能性がある。

[0046]内−外分類モジュール１２７のプロセッサ１２９は、内−外分類モジュール１２７のメモリ１２８によって記憶された内−外分類アルゴリズムを実行し得る。

[0047]図３を参照し、図１をさらに参照すると、内−外分類モジュールのプロセッサ１２９が、メモリ１２８に記憶された地図情報３１０の例に特定の内−外分類アルゴリズムを適用し得る。地図情報３１０は、定義された領域１２０を表す可能性があり、適用される内−外分類アルゴリズムは、地図情報３１０に関連する地点を内部の地点または外部の地点として分類する可能性がある。分類された地点は、メモリ１２８内の定義された領域に対応するデータベースに記憶され得る。地点およびそれぞれの分類は、モバイルデバイスの場所決定で使用するためにモバイルデバイス１０５によって内−外分類モジュール１２７のデータベースからダウンロードされ得る。

[0048]内−外分類アルゴリズムは、たとえば、マルチプルなレイメカニズムまたはモルフォロジー演算関数であるがこれらに限定されない可能性がある。マルチプルなレイメカニズムの場合、地点は、以下でより詳細に検討されるように、格子の地点に対応する可能性がある。モルフォロジー演算関数の場合、地点は、以下でより詳細に検討されるように、画素の位置に対応する可能性がある。地点の分類として本明細書において使用されるとき、内または内側は、屋根または壁を含む場所を示唆または表現しない可能性がある。同様に、地点の分類として本明細書において使用されるとき、外または外側は、屋根または壁などの物理的な構造物のない場所を示唆または表現しない可能性がある。内および外は、物理的な構造物が存在するかまたは存在しないかにかかわらず内−外分類アルゴリズムの出力によって指定され得る。

[0049]図４を参照し、図１をさらに参照すると、内−外分類モジュール１２７によって実装されるマルチプルなレイメカニズム４００の概略図が、示されている。１組の格子点４１０が、１組の地図情報３１０に重ね合わされる可能性がある。地図情報３１０は、定義された領域１２０の少なくとも一部を記述する情報の任意の組を備える可能性があり、構造情報を含む可能性がある。たとえば、地図情報３１０は、たとえば、画像フォーマット、ＣＡＤフォーマット、ＤＸＦフォーマット、ＸＭＬフォーマット、ＧＭＬフォーマット、またはこれらの組合せなどを含む様々なフォーマットのデータファイルを含み得る。１組の格子点４１０は、限定ではなく例として、少なくとも２つの軸（たとえば、ｘ軸およびｙ軸）に沿って一定の間隔で置かれる１組の点である可能性がある。各格子点は、第３の軸（たとえば、ｚ軸）の指定を有する可能性があり、または定義された領域は、２つの軸に沿った点のそれぞれの組が第３の軸に沿った特定のレベルに対応するように第３の軸に沿った別々のレベルに離散化される可能性がある。第３の軸に沿ったレベルは、たとえば、建物の異なる階に対応する可能性がある。

[0050]マルチプルなレイメカニズムによれば、１組の格子点４１０のそれぞれの個々の格子点４６０は、それぞれの個々の格子点４６０から角度間隔４５０で外に向かっていくつかのレイ４４０を投射することによって内部格子点または外部格子点として分類され得る。８つのレイ４４０が図４に示されているが、これは、例としてであるに過ぎない。そのようなメカニズム４００は、より多いまたはより少ないレイ４４０を含み得る。同様に、図４に示される分離角度４５０は例であり、任意の２つの最も近いレイ４４０の間の等しさを維持するためにレイ４４０の数とともに変わる可能性があり、さらには、分離角度４５０は、レイ４４０の２つ以上の対の間で等しくない可能性がある。特定の例示的な実装に関して、格子点４６０が内部の地点に対応するかまたは外部の地点に対応するかについての決定は、レイ４４０によってなされる衝突（impact）の数に少なくとも部分的に基づく可能性がある。たとえば、衝突の数が、所定の閾値と比較される可能性がある。所与の点４６０から投射されるレイ４４０によってなされる衝突の数が所定の閾値以上である場合、そのような所与の点４６０は、内部の地点に対応すると決定され得る。代替的に、ただし等価的に、所与の点４６０は、所与の点４６０から投射されるレイ４４０によってなされる衝突の数が所定の閾値未満である場合、外部の地点に対応すると決定され得る。

[0051]図５を参照し、図３と４とをさらに参照すると、マルチプルなレイメカニズムの結果の例が示されている。十字線が中に描かれた円によって覆われた地域５２０は、内部の地点として分類された格子点の位置４１０のすべてを含む。白い地域５１０は、外部の地点として分類された格子点の位置のすべてを含む。図５に示されるように、内または外としての格子点の位置の分類は、外壁などの構造的境界に関連する格子点の位置の物理的な場所に一致しない可能性がある。内または外としての特定の地点の指定または分類は、定義された領域１２０に関連する特定の場所の物理的な位置とは対照的な内−外分類アルゴリズムの出力である可能性がある。格子点の位置とそれぞれの分類とは、地点解を決定する際のモバイルデバイス１０５によるダウンロードと使用とのためにメモリ１２８によって記憶される。

[0052]図６と７とを参照し、図１をさらに参照すると、内−外分類モジュールを用いて地点を内部または外部の地点として分類するモルフォロジー演算関数のプロセス６００が、示された段階を含む。しかし、プロセス６００は、例であるに過ぎず、限定ではない。プロセス６００は、たとえば、段階を追加、削除、再配置、組合せ、および／または同時実行させることによって変更される可能性がある。

[0053]段階６１０において、メモリ１２８に記憶され、定義された領域１２０に関する地図情報３１０に対応する白黒２値画像、たとえば、図７の画像７１０が、プロセッサ１２９によってアクセスされる。白黒２値画像７１０は、画像フォーマットのデータファイルを含み得る。画像フォーマットは、ほんのいくつか例を挙げるとすれば、ウェブサイト、カメラ、またはカメラを含むモバイルデバイスが表示された地図の画像を撮影すること、印刷された地図をスキャンすること、インターネットで与えられた画像をコピーすることなどにより取得され得る。

[0054]２値画像７１０は、少なくとも２つの座標、たとえば、２つの軸、ｘとｙとに沿ったｘおよびｙ座標によって指定される画素を含み得る。画素は、地点に対応する可能性がある。各画素は、第３の軸（たとえば、ｚ軸）の指定を有する可能性があり、または定義された領域は、２つの軸に沿った画素のそれぞれの組が第３の軸に沿った特定のレベルに対応するように第３の軸に沿った別々のレベルに離散化される可能性がある。レベルは、たとえば、建物の異なる階に対応する可能性がある。

[0055]段階６２０において、２値地図画像７２０に例示されたように、プロセッサ１２９によって、２値地図画像７１０の構造的構成要素は、白い画素に変換され、空いている空間は、黒い画素に変換される。構造的構成要素は、たとえば、外壁、内壁、ドア、出入り口、階段吹き抜け、エレベーターシャフト、および窓を含み得る。空いている空間は、たとえば、部屋、廊下、階段、エレベーターのかごの空間、中庭、および庭園または連絡通路などの外部の特徴を含み得る。空いている空間は、構造的構成要素によって１つまたは複数の側面で境界を区切られる可能性がある。

[0056]段階６３０において、モルフォロジー閉鎖演算（morphological closing operation）が、プロセッサ１２９によって２値地図画像７２０に適用される。モルフォロジー閉鎖演算は、２値地図画像７２０の各画素に関する出力値を決定するための、収縮演算が後に続く膨張演算を含み得る。

[0057]モルフォロジー閉鎖演算の実装の一例においては、黒い２値地図画像の画素が、論理値「０」に関連付けられる可能性があり、白い２値地図画像の画素が、論理値「１」に関連付けられる可能性がある。２値地図画像７２０の特定の画素が、モルフォロジー閉鎖演算の繰り返しの目標画素または対象の画素である可能性がある。２値地図画像７２０のそれぞれの目標画素の近隣が、目標画素の境界をなす画素として定義される可能性がある。近隣の画素の数および配置は、２値地図画像上の形状の複雑さに基づいて変わり得る。例として、実質的に長方形の形状に関して、目標画素は、８つの画素、すなわち、上と、下と、左と、右と、斜め右上と、斜め左上と、斜め右下と、斜め左下との近隣を有する可能性がある。画像の端の目標画素に関しては、近隣の一部が、未定義の画素を包含するように画像の境界を越えて延びる可能性がある。論理値「１」または「０」が、以下でより詳細に説明されるように、膨張演算または収縮演算のために未定義の画素に割り当てられる可能性がある。

[0058]そして今度は、モルフォロジー膨張演算が２値地図画像７２０の画素を処理していくときに各画素が順々に目標画素になり得るように、膨張演算が、たとえば、２値地図画像７２０の各画素に対して作用する可能性がある。膨張演算の結果として、目標画素の出力値は、目標画素の近隣の画素のすべての最大値である可能性がある。たとえば、目標画素の近隣の画素のいずれかが論理値「１」を有する（つまり、白い画素）場合、目標画素の出力値は、論理値「１」（つまり、白い画素）である可能性がある。境界の画素に関しては、モルフォロジー膨張演算において、画像の境界を越える未定義の画素が、論理値「０」に割り当てられる可能性がある。このモルフォロジー膨張演算は、白い地域を延ばし、それによって、物理的に連続している構造的構成要素の撮像の不連続部分を埋めて撮像の不連続部分をなくすことができる。

[0059]膨張演算に続いて、膨張演算と同様の方法で、今度は、モルフォロジー閉鎖演算を完了させるために、２値地図画像の各画素に収縮演算が適用される可能性がある。収縮演算は、膨張演算中に白い地域を延ばす間に典型的に生成される形状の歪みを取り除くことができる。収縮演算の結果として、目標画素の出力値は、目標画素の近隣の画素のすべての最小値である可能性がある。たとえば、目標画素の近隣の画素のいずれかが論理値「０」を有する（つまり、黒い画素）場合、目標画素の出力値は、論理値「０」（つまり、黒い画素）である可能性がある。境界の画素に関しては、収縮演算において、画像の境界を越える未定義の画素が、論理値「１」に割り当てられる可能性がある。収縮演算が後に続く歪み演算（distortion operation）を含むモルフォロジー閉鎖演算によって撮像の不連続部分が取り除かれた画像の例が、図７の２値地図画像７３０に示されている。

[0060]段階６４０において、モルフォロジー穴埋め演算が、モルフォロジー膨張演算によって生成され得る２値地図画像、たとえば、２値地図画像７３０に対してプロセッサ１２９によって実行される。モルフォロジー穴埋め演算は、接続されたまたは隣り合う白い画素（すなわち、ピクセルの端、たとえば、上端、下端、左端、または右端に沿って連結された画素）によって完全に囲まれるかまたは境界を区切られる黒い画素の塊を白い画素に変換する可能性がある。黒い画素の囲まれた塊は、穴として定義され得る。図７の画像７４０は、モルフォロジー穴埋め演算の結果の例である可能性がある。モルフォロジー穴埋め演算の結果として、定義された領域１２０の定義された境界内の２値地図画像の画素のすべては、論理値１または白い画素に対応する可能性がある。

[0061]段階６５０において、画素の位置が、プロセッサ１２９によって内部の地点または外部の地点として分類される。デジタル論理値「１」に対応する可能性がある白い画素は、内部の画素の地点として分類される可能性がある。デジタル論理値「０」に対応する可能性がある黒い画素は、外部の画素の地点として分類される可能性がある。画素点の位置およびそれぞれの分類は、地点解を決定する際のモバイルデバイス１０５によるダウンロードと使用とのためにメモリ１２８によって記憶される。

[0062]図１と２とを再び参照すると、モバイルデバイス１０５が、少なくとも部分的に、上述の内−外分類アルゴリズムからの地点の分類によって拘束された地点解を決定することができる。分類される地点は、特定の内−外分類アルゴリズムに依存する可能性がある。たとえば、マルチプルなレイメカニズムに関しては、地点は、格子点の位置に対応し、モルフォロジー演算関数に関しては、地点は、画素の位置に対応する。特定の基準またはフィルタが、地点の分類を利用して地点解を拘束する可能性がある。場所の決定解を拘束することは、たとえば、少なくともモバイルデバイス１０５に関する計算時間の削減、消費される帯域幅を削減するためのダウンロードされるデータ量の削減、増やされるバッテリー寿命、ならびに高められる場所決定の速度および正確性を含む様々な利益をもたらし得る。

[0063]解の拘束は、モバイルデバイス１０５で動作する位置情報および／またはナビゲーションアプリケーションに依存する可能性がある。たとえば、ショッピングモール内の特定の店にユーザを経路案内するために使用されるアプリケーションなどの屋内ナビゲーションアプリケーションの場合、地点解は、内部に分類された地点に拘束される可能性がある。別の例として、ショッピングモールの中から駐車場内の場所にユーザを経路案内するために使用されるアプリケーションなどの内−外ナビゲーションアプリケーションの場合、解は、内部の地点と外部の地点との特定の組合せに拘束され得る。様々な特定の実施形態において、モバイルデバイスで動作する位置情報および／またはナビゲーションアプリケーションは、モバイルデバイス１０５によって自動的に決定され得るか、またはユーザインターフェース２７０を介したユーザ入力によって決定され得る。

[0064]解の拘束は、信号特徴またはＡＰの位置に基づく計算および測定によって示され得るモバイルデバイスの場所の解を認めない可能性がある。たとえば、たとえ三角測量またはフィンガープリンティングなどの信号分析が定義された領域１２０の外側のモバイルデバイスの位置を特定する可能性があっても、適用される解の拘束があり得る地点解を内部に分類された地点に制限する場合、決定される地点解は、信号分析の場所決定にかかわらず内部に分類された位置にのみ対応し得る。さらに言えば、決定される地点解は、モバイルデバイス１０５の物理的な位置に対応しない可能性がある。たとえば、地点解が内部に分類された地点に拘束され、モバイルデバイス１０５が定義された地域１２０のちょうど外側の経路に沿って移動している場合、経時的な地点解は、モバイルデバイス１０５が定義された地域１２０のちょうど内側の経路に沿って移動しているところを示す可能性がある。このようにして、拘束は、地点解をモバイルデバイス１０５の実際の物理的な場所から拘束によって認められる最も近いあり得る地点解に押し動かすと言われる可能性がある。

[0065]地点解に対する拘束は、ＡＰ信号にアクセス可能である可能性があるが、あり得ないかまたはとてもありそうにない地点解である可能性がある地点を除外し得る。たとえば、分類の拘束のない信号分析に基づくモバイルデバイスの測位は、定義された領域１２０に隣接する湿地、沼地、湖、または他の近づくことのできない領域内のモバイルデバイスの位置を特定する可能性がある。近づくことができない、ありそうにない、またはそうではなく望ましくないと決定された地点を除外するために地点解を拘束することによって、正確性が高められる可能性があり、場所の計算時間が削減され、帯域幅とバッテリー寿命の両方を節約する可能性がある。

[0066]図１と２とに示されるように、モバイルデバイス１０５のアンテナ２２２およびトランシーバ２２１が、ＡＰ１１０からＡＰ信号２２３を受信し得る。ＡＰ１１０は、定義された領域１２０の内側、たとえば、建物、スタジアム、またはアミューズメントパーク内の様々な位置に置かれる可能性がある。ＡＰ１１０は、定義された領域１２０の外側であるが、定義された領域１２０と関連がある地域、たとえば、駐車場または庭園に置かれる可能性もある。モバイルデバイス１０５は、定義された領域１２０に関連する１つまたは複数のＡＰ１１０から測定可能な信号を受信することができるとき、位置決定のためにＡＰ信号を使用し得る。モバイルデバイス１０５は、ＧＰＳ信号の代わりに、またはＧＰＳ信号と組み合わせてＡＰ信号を使用し得る。ＧＰＳ信号が微弱であるかまたは不十分である定義された領域の中またはそばでは、ＡＰ信号を使用することがより効率的であり、正確である可能性がある。

[0067]プロセッサ２４０は、アンテナ２２２とトランシーバ２２１とによって受信され、インターフェース２３０を介してプロセッサ２４０に送信された信号２２３からＡＰ識別情報を決定し得る。識別情報は、たとえば、１つまたは複数のＡＰ１１０からモバイルデバイス１０５によって受信される１つまたは複数の信号に関する１つまたは複数のＭＡＣ ＩＤを含み得る。インターフェース２３０と、トランシーバ２２１と、アンテナ２２２とによって、モバイルデバイスは、ネットワーク１３０を介してネットワークサーバ１１５に識別情報を送信し得る。

[0068]識別情報を送信することに応じて、モバイルデバイス１０５のプロセッサ（２４０）は、ネットワークサーバ１１５から、ＡＰのＭＡＣ ＩＤに基づいて、ＡＰの場所と定義された領域の識別情報とをダウンロードし得る。ＭＡＣ ＩＤと、対応するＡＰの場所と、定義された地域の識別情報とのディレクトリまたはリストを含む１つまたは複数のデータベースが、ネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５に存在する可能性がある。たとえば、モバイルデバイスが信号を受信したＡＰがショッピングモール内にある場合、モバイルデバイスは、ショッピングモール内のＡＰの場所をダウンロードする可能性があり、また、ショッピングモールの名前をダウンロードする可能性がある。ＡＰの場所は、ローカル座標および／またはグローバル座標の形態である可能性がある。

[0069]一実施形態において、モバイルデバイス１０５は、現在決定されているＧＰＳの場所、またはメモリ２４５もしくはネットワークサーバ１１５に記憶されたＧＰＳの場所に基づいて定義された領域１２０を特定し得る。現在のまたは記憶されたＧＰＳの場所は、単独で、または受信されたＭＡＣ ＩＤと一緒にネットワークサーバ１１５に送信される可能性がある。モバイルデバイス１０５は、ネットワークサーバ１１５から、ＧＰＳの場所に基づく定義された領域の識別情報、または決定されたＭＡＣ ＩＤをともなうＧＰＳの場所をダウンロードする可能性がある。

[0070]ダウンロードされたＡＰの場所と定義された領域の識別情報とは、メモリ２４５に記憶され得る。定義された領域の識別情報は、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに利用され得る可能性がある。

[0071]位置推定モジュール２５５は、ダウンロードされたＡＰの場所に基づいて初期のモバイルデバイスの位置または場所を推定し得る。一実施形態において、この初期のモバイルデバイスの位置は、ダウンロードされたＡＰの場所の図心（centroid）として推定され得る。特定の実施形態において、この初期のモバイルデバイスの位置は、ダウンロードされたＡＰの場所の重み付けされた図心として推定され得る。たとえば、重み係数は、受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）、往復遅延時間（ＲＴＴ）、到来角、ＲＳＳＩの分散もしくは標準偏差、およびＲＴＴの分散もしくは標準偏差、またはモバイルデバイス１０５によって測定された任意の他の信号特徴である可能性がある。一実施形態において、初期のモバイルデバイスの位置は、前に推定されたかまたは決定されたモバイルデバイスの位置、ならびにモバイルデバイス１０５の知られているかもしくは推定された速度および方向に基づいて推定される可能性がある。推定されたモバイルデバイスの位置は、メモリ２４５に記憶される可能性があり、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに利用され得る可能性がある。

[0072]モバイルデバイス１０５は、定義された領域サーバ１２５から適切な地図タイルをダウンロードするために、推定されたモバイルデバイスの位置をネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５に送信し得る。適切な地図タイルは、推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い地点を含む地図タイルである可能性がある。一実施形態においては、内−外分類モジュールのプロセッサ１２９が、定義された領域全体を包含する１組のあり得る地点を地図タイルに分割する可能性がある。これらの地図タイルは、任意の形状、サイズ、および量である可能性があり、各地図タイルは、任意の他の地図タイルとは異なる形状およびサイズである可能性がある。１つの実装においては、定義された領域１２０に関連する地点の組全体が、単一の地図タイルに含まれる可能性がある。一実施形態においては、地図タイルに含まれる地点が、特定の地点の分類に対応する可能性がある。たとえば、地図タイルは、内部に分類された点のみを含む可能性があり、または外部に分類された点のみを含む可能性がある。地図タイルのサイズは、モバイルデバイスおよび／またはネットワークパラメータに依存する可能性がある。パラメータの例は、モバイルデバイスのメモリ、ネットワークの速度またはデータレート、ダウンロード速度、モバイルデバイスの動きの速度、およびネットワーク帯域幅である。様々な実施形態において、地図タイルは、既定の辺の長さが５０ｍまたは１００ｍである正方形である可能性がある。

[0073]ＡＰ１１０から受信された信号２２３を用いて、信号測定モジュール２６０は、受信された信号特徴を測定し得る。これらの信号特徴は、たとえば、ＲＳＳＩ、ＲＴＴ、到来角、ＲＳＳＩの分散または標準偏差、およびＲＴＴの分散または標準偏差を含み得る。測定された信号特徴は、メモリ２４５に記憶され得る。

[0074]モバイルデバイス１０５の地点決定モジュール２５０は、ネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５の定義された領域１２０に対応するデータベースから、分類されたあり得る地点の地図タイルをダウンロードし得る。

[0075]あり得る地点は、上述のように、内−外分類モジュール１２７に実装された内−外分類アルゴリズムによって内部または外部として分類され得る。地点モジュール２５０は、内−外分類モジュール１２７から、各地点の分類を地点とともにダウンロードし得る。一実施形態において、地点モジュール２５０は、特定の分類に制限された地点を含む地図タイルを選択的にダウンロードし得る。たとえば、地点モジュール２５０は、内部に分類された点に制限された地点を含む地図タイルのみをダウンロードし得るか、または外部に分類された点に制限された地点を含む地図タイルのみをダウンロードし得る。

[0076]地点決定モジュール２５０は、地図タイルのそれぞれのダウンロードされた地点に関する予測されるＡＰ信号特徴をダウンロードし得る。様々な実施形態において、予測されるＡＰ信号特徴は、計算されたかもしくはモデル化された信号に基づいて、または定義された領域の信号のサンプリング中に測定され、データベースに記憶された信号に基づいて各地点に関して決定され得る。信号特徴は、たとえば、受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）、往復遅延時間（ＲＴＴ）、到来角、ＲＳＳＩの分散または標準偏差、およびＲＴＴの分散または標準偏差を含む。各地点に関して、特定のＡＰ１１０ａ、ｂ、またはｃからの信号に関する予測される値が存在し得る。地点に関する予測される値全体は、Ｎ個の成分を有するベクトルである可能性があり、ここで、Ｎは、信号が特定の地点に到達すると予測されるＡＰの数である。ベクトルの各成分は、特定のＡＰ１１０ａ、ｂ、またはｃからの信号に関する予測される値である可能性がある。

[0077]一実施形態において、各地点に関する予測される値は、モバイルデバイス１０５の場所を決定する前に生成され得る。予測される値は、ネットワークサーバ１１５と定義された領域サーバ１２５とを含む１つまたは複数のサーバのデータベースに記憶され得る。

[0078]地点決定モジュール２５０は、信号測定モジュール２６０によって決定された測定されたＡＰ信号特徴を、それぞれのダウンロードされた地点に関するダウンロードされた予測されるＡＰ信号特徴と比較してずれを決定することができる。ずれは、測定された信号特徴と予測される信号特徴との間の差である可能性がある。より正確な予測される信号特徴は、予測される信号特徴と測定された信号特徴との間のより小さなずれをもたらし得る。予測される信号特徴の正確性は、予測される特徴を決定するために使用されるモデルまたは測定方法に依存する可能性がある。

[0079]地点決定モジュール２５０は、ずれおよび／または地点の分類に基づいてそれぞれのダウンロードされた地点に重みを割り当てることができる。測定されたＡＰ信号特徴と予測されるＡＰ信号特徴との間のより大きなずれは、より低い重みの値をもたらす可能性がある。反対に、測定されたＡＰ信号特徴と予測されるＡＰ信号特徴との間のより小さなずれは、より高い重みの値をもたらす可能性がある。重みは、モバイルデバイス１０５が特定の地点にある確率に対応する可能性がある。一実施形態において、地点決定モジュールは、地点の分類に基づいて、ずれにかかわらず地点にゼロ重みを割り当てる可能性がある。

[0080]定義された領域のすべてまたは一部を包含する可能性がある地図タイルに関して、地点決定モジュール２５０は、地図タイルに含まれる各地点に関する割り当てられた重みを含む見込みヒートマップ（likelihood heat map）または実用地図（utility map）を生成し得る。地図タイルに関する見込みヒートマップは、地図タイルに含まれるそれぞれの地点に関するそれぞれの見込み値（likelihood value）または重みを示す可能性がある。見込みヒートマップの見込み値は、地図タイルの他の点と比較した、モバイルデバイス１０５がある点に位置づけられる相対的な見込みを示す可能性がある。３次元のグラフィカルな表現の例においては、ヒートマップ内のより高い重みが、単一の盛り上がりもしくは双峰状の盛り上がり、または位置に割り当てられた相対的な重みに対応する別の形状である可能性があるヒートマップ内の盛り上がりを形成する可能性がある。特定の実施形態において、ヒートマップは、データベースのデータによって非グラフィカルに表現される可能性がある。

[0081]地点決定モジュール２５０は、見込みヒートマップに統計的な尺度を適用することによって１つのダウンロードされた地点をモバイルデバイスの場所として自動的に選択し得る。統計的な尺度は、粒子フィルタリングの方法を含み得る。様々な実装において、モバイルデバイス１０５の位置は、図心、質量中心、最大重み、双峰分布の特定のピーク、または重みの分布の形態によって決定される適切な統計的な尺度によって選択される他の地点に対応する可能性がある。特定の実装において、選択されるモバイルデバイスの場所の位置は、モバイルデバイス１０５の物理的な位置の１０ｍ以内である可能性がある。様々な実施形態において、自動的に選択されるモバイルデバイスの場所は、モバイルデバイスの物理的な位置の１〜２ｍ、３〜５ｍ、または６〜７ｍ以内である可能性がある。選択されるモバイルデバイスの場所の正確性は、特定の分類の拘束と、モバイルデバイス１０５に利用され得るＡＰ信号２２３の数とに依存する可能性がある。

[0082]１つの実装において、地点決定モジュール２５０によって自動的に決定されたモバイルデバイスの場所は、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに利用され得る可能性がある。場所は、メモリ２４５に記憶されるか、あるいはネットワークサーバ１１５およびまたは定義された地域サーバ１２５に送信される可能性もある。モバイルデバイスの場所は、モバイルデバイス１０５に利用され得る様々なアプリケーション、これに限定されないがたとえば、ナビゲーションアプリケーションのためにプロセッサ２４０によって使用され得る。

[0083]動作中、図８を参照し、図１と２とをさらに参照すると、システム１００とモバイルデバイス１０５とを用いるモバイルデバイス測位方法８００が、示される段階を含む。しかし、方法８００は、例としてであるに過ぎず、限定ではない。方法８００は、たとえば、段階を追加、削除、再配置、組合せ、および／または同時実行させることによって変更される可能性がある。

[0084]方法８００は、それぞれ図９と１０とに関連して以下で説明される方法９００と１０００とともに、拘束された位置解に基づくモバイルデバイス測位方法の様々な実施形態を包含する。これらの実施形態は、例としてであるに過ぎず、限定ではない。これらの様々な実施形態において、地点の拘束は、図８によって示されるようにダウンロードフィルタによって、図９によって示されるように加重フィルタによって、または図１０によって示されるように予測値フィルタによって、またはこれらの任意の組合せによって実現され得る。

[0085]段階８１０において、ＡＰ識別情報を含む１つまたは複数の信号２２３が、モバイルデバイス１０５のアンテナ２２２とワイヤレストランシーバ２２１とによってＡＰ１１０から受信される。ＡＰ識別情報、たとえば、１つまたは複数のＭＡＣ ＩＤが、モバイルデバイス１０５によって受信された１つまたは複数の信号２２３からプロセッサ２４０によって決定される。

[0086]段階８１５において、ＡＰ識別情報が、モバイルデバイス１０５のワイヤレストランシーバ２２１によってネットワークサーバ１１５に送信される。

[0087]段階８２０において、ネットワークサーバ１１５に送信されたＡＰのＭＡＣ ＩＤから決定されたＡＰの場所と定義された領域１２０の識別情報とが、ネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５からモバイルデバイス１０５のプロセッサ２４０によってダウンロードされる。ダウンロードされたＡＰの場所と定義された領域の識別情報とが、プロセッサ２４０、位置推定モジュール２５５、および／またはモバイルデバイス１０５の他のモジュールのいずれかによる使用のためにメモリ２４５に記憶され得る。定義された領域の識別情報は、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに利用され得る可能性がある。

[0088]一実施形態において、定義された領域１２０は、モバイルデバイス１０５によって現在決定されている現在決定されているＧＰＳの場所、またはメモリ２４５もしくはネットワークサーバ１１５に記憶されたＧＰＳの場所に基づいて特定され得る。現在のまたは記憶されたＧＰＳの場所は、モバイルデバイス１０５によって単独でかまたは受信されたＭＡＣ ＩＤと一緒にかのいずれかでネットワークサーバ１１５に送信される可能性がある。定義された領域の識別情報は、現在のまたは記憶されたＧＰＳの場所に基づいて、モバイルデバイス１０５によってネットワークサーバ１１５からダウンロードされ得る。

[0089]段階８２５において、初期のモバイルデバイスの位置が、モバイルデバイス１０５の位置推定モジュール２５５によって推定される。一実施形態において、この初期のモバイルデバイスの位置は、ダウンロードされたＡＰの場所の図心として推定され得る。特定の実施形態において、この初期のモバイルデバイスの位置は、ダウンロードされたＡＰの場所の重み付けされた図心として推定され得る。たとえば、重み係数は、受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）、往復遅延時間（ＲＴＴ）、到来角、ＲＳＳＩの分散もしくは標準偏差、およびＲＴＴの分散もしくは標準偏差、またはモバイルデバイスによって測定された任意の他の信号特徴である可能性がある。一実施形態において、モバイルデバイスの位置は、前に推定されたかまたは決定されたモバイルデバイスの位置、ならびにモバイルデバイスの知られているかもしくは推定された速度および方向に基づいて推定される可能性がある。推定されたモバイルデバイスの位置は、メモリ２４５に記憶される可能性があり、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに利用され得る可能性がある。

[0090]一実施形態においては、段階８２５で、上述のように、地図タイルが、ネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５に送信された推定されたモバイルデバイスの位置を用いて内−外分類モジュール１２７のプロセッサ１２９によって定義され得る。

[0091]段階８３０において、受信された信号特徴が、信号測定モジュール２６０によって測定される。これらの信号特徴は、たとえば、ＲＳＳＩ、ＲＴＴ、到来角、ＲＳＳＩの分散または標準偏差、およびＲＴＴの分散または標準偏差を含み得る。

[0092]段階８３５において、内部に分類されたあり得る地点に制限された地図タイルが、特定された定義された領域１２０に対応するデータベースから地点決定モジュール２５０によってダウンロードされる。地点は、上述のように、内−外分類アルゴリズムによって内部として分類される可能性がある。分類アルゴリズムおよびデータベースは、定義された領域サーバ１２５の内−外分類モジュール１２７に存在する可能性がある。地図タイルは、上で検討されたように、推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い１組の地点である可能性がある。

[0093]ダウンロードされる１組の地点を内部に分類された地点に制限することは、ダウンロードフィルタとして働くことができる。方法８００の実施形態においては、モバイルデバイス１０５のプロセッサ２４０で動作する位置情報および／またはナビゲーションアプリケーションに基づいて、地点決定モジュール２５０が、内部に分類された地点のみを要求し、ダウンロードする可能性があり、したがって、場所決定解が、内部に分類された地点に拘束される可能性がある。結果として、モバイルデバイスの場所は、たとえモバイルデバイスが物理的に外部に分類された地点にあるか、または定義された領域の内側もしくは外側の未分類の場所にあるとしても、内部に分類された地点にあると決定される可能性がある。

[0094]一実施形態においては、ダウンロードフィルタが、モバイルデバイス１０５のプロセッサ２４０で動作する屋内−屋外移行アプリケーションと併せて使用され得る。屋内−屋外移行アプリケーションは、ＡＰ信号とＧＰＳ信号とを用いて、信号分析および／またはＡＰもしくはビーコンの場所に基づいてモバイルデバイス１０５が定義された領域の内側にあるかまたは外側にあるかを自動的に決定し得る。たとえば、屋内−屋外移行アプリケーションがモバイルデバイスが定義された領域１２０の内側にあると決定すると、方法８００が、位置解を内部の地点に拘束するために使用され得る。

[0095]段階８３５において、予測されるＡＰ信号特徴が、上述のように、それぞれのダウンロードされた地点に関して地点決定モジュール２５０によってダウンロードされる。

[0096]段階８４０において、信号測定モジュール２６０からの測定されたＡＰ信号特徴とダウンロードされた予測されるＡＰ信号特徴とが、予測される信号特徴からの測定された信号特徴のずれを決定するためにそれぞれのダウンロードされた位置に関して地点決定モジュール２５０によって比較される。ずれは、測定された信号特徴と予測される信号特徴との間の差である可能性がある。

[0097]段階８４５において、重みが、地点決定モジュール２５０によってずれに基づいてそれぞれのダウンロードされた地点に割り当てられる。測定されたＡＰ信号特徴と予測されるＡＰ信号特徴との間のより大きなずれは、より低い重みの値をもたらす可能性がある。反対に、測定されたＡＰ信号特徴と予測されるＡＰ信号特徴との間のより小さなずれは、より高い重みの値をもたらす可能性がある。重みは、モバイルデバイス１０５が特定の地点にある確率に対応する可能性がある。

[0098]定義された領域のすべてまたは一部を包含する可能性がある地図タイルに関して、地図タイルに含まれる各地点に関する割り当てられた重みを含む見込みヒートマップまたは実用地図が、地点決定モジュール２５０によって生成され得る。地図タイルに関する見込みヒートマップは、地図タイルに含まれるそれぞれの地点に関するそれぞれの見込み値または重みを示す可能性がある。見込みヒートマップの見込み値は、地図タイルの他の点と比較した、モバイルデバイス１０５がある点に位置づけられる相対的な見込みを示す可能性がある。グラフィカルな表現では、たとえば、ヒートマップのより高い重みが、単一の盛り上がり、双峰状の盛り上がり、または位置に割り当てられた相対的な重みに対応する別の形状である可能性がある盛り上がりを形成する可能性がある。特定の実施形態において、ヒートマップは、データベースのデータによって非グラフィカルに表現される可能性がある。

[0099]段階８５０において、１つのダウンロードされた地点が、見込みヒートマップに統計的な尺度を適用することによって地点決定モジュール２５０によってモバイルデバイスの場所として自動的に選択される。統計的な尺度は、粒子フィルタリングの方法を含み得る。様々な実装において、モバイルデバイス１０５の位置は、図心、質量中心、最大重み、双峰分布の特定のピーク、または重みの分布の形態によって決定される適切な統計的な尺度によって選択される他の点に対応する可能性がある。特定の実装において、選択されたモバイルデバイスの場所は、モバイルデバイスの物理的な位置の１０ｍ以内である可能性がある。様々な実施形態において、選択されるモバイルデバイスの場所は、モバイルデバイスの物理的な位置の１〜２ｍ、３〜５ｍ、または６〜７ｍ以内である可能性がある。選択されるモバイルデバイスの場所の位置の正確性は、分類の制約とモバイルデバイスに利用され得るＡＰ信号の数とに依存する可能性がある。

[0100]１つの実装においては、段階８５０で、地点決定モジュール２５０によって自動的に決定されたモバイルデバイスの場所が、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに対して表示されるかまたはそれ以外の方法で利用可能にされる可能性がある。場所は、メモリ２４５に記憶されるか、あるいはネットワークサーバ１１５および／または定義された地域サーバ１１５に送信される可能性もある。モバイルデバイスの場所は、モバイルデバイス１０５に利用され得る様々なアプリケーション、これに限定されないがたとえば、ナビゲーションアプリケーションのためにプロセッサ２４０によって使用され得る。

[0101]プロセス８００の代替的な実装においては、段階８３５で、外部に分類された地点に制限された地図タイルが、定義された領域１０５に対応するデータベースからダウンロードされる。ダウンロードされる１組の地点を外部に分類された地点に制限することは、ダウンロードフィルタとして働くことができる。モバイルデバイス１０５のプロセッサ２４０で動作する位置情報および／またはナビゲーションアプリケーションに基づいて、地点決定モジュール２５０が、外部に分類された地点のみを要求し、ダウンロードする可能性があり、したがって、場所決定解が、外部に分類された地点に拘束される可能性がある。結果として、モバイルデバイスの場所は、たとえモバイルデバイスが物理的に内部に分類された地点にあるか、または定義された領域の内側もしくは外側の未分類の場所にあるとしても、外部に分類された地点にあると決定される可能性がある。

[0102]上述の外部のみのダウンロードフィルタが、モバイルデバイス１０５のプロセッサ２４０で実行される屋内−屋外移行アプリケーションと併せて使用され得る。屋内−屋外移行アプリケーションは、ＡＰ信号とＧＰＳ信号とを用いて、信号分析および／またはＡＰもしくはビーコンの場所に基づいてモバイルデバイス１０５が定義された領域の内側にあるかまたは外側にあるかを自動的に決定し得る。たとえば、屋内−屋外移行アプリケーションがモバイルデバイス１０５が定義された領域１２０の外側にあると決定すると、方法８００の実施形態が、位置解を外部の地点に拘束するために使用され得る。

[0103]外部のみのダウンロードフィルタは、たとえば、ＡＰ信号にアクセスすることができ、ＧＰＳ信号へのアクセスが制限されているかまたはＧＰＳ信号にアクセスすることができず、定義された領域に関連する駐車場、中庭、または庭園にあるモバイルデバイス１０５に適用可能である可能性がある。ＡＰ１１０は、定義された領域１２０の内側および／または外側に置かれる可能性があり、定義された領域１２０の外側のモバイルデバイスにアクセスされ得る信号を有する可能性がある。代替的に、外部のみのダウンロードフィルタは、たとえば、ＡＰ信号にアクセスすることができ、ＧＰＳ信号にアクセスすることができるモバイルデバイスに適用可能である可能性がある。一実施形態においては、ＡＰ信号とＧＰＳ信号とが、たとえば、外部に分類された点にあるモバイルデバイスの位置を特定するために組み合わせて使用され得る。

[0104]図９を参照し、図１と２とをさらに参照すると、システム１００とモバイルデバイス１０５とを用いる方法９００が、示される段階を含む。方法９００は、例としてであるに過ぎず、限定ではなく、方法８００と似ているが、方法８００と異なり、方法８００とは独立している。方法９００は、たとえば、段階を追加、削除、再配置、組合せ、および／または同時実行させることによって変更される可能性がある。

[0105]一実施形態において、方法９００の段階８１０、８１５、８２０、８２５、および８３０は、図８に関連して上で説明されたように進む可能性がある。

[0106]段階９３５において、地図タイルに関する１組の内部および外部に分類された地点が、特定された定義された領域１２０に対応するデータベースから地点決定モジュール２５０によってダウンロードされる。地点は、上述のように、内−外分類アルゴリズムによって内部または外部として分類される可能性がある。分類アルゴリズムおよびデータベースは、定義された領域サーバ１２５の内−外分類モジュール１２７に存在する可能性がある。地図タイルは、上で検討されたように、推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い１組の地点である可能性がある。

[0107]加えて、８３５と同様に、予測されるＡＰ信号特徴が、それぞれのダウンロードされた地点に関してダウンロードされる。上で検討されたように、地図タイルは、定義された領域１２０全体に対応する可能性があり、または推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い地域に対応する可能性がある。

[0108]段階９４０において、段階８４０と同様に、測定されたＡＰ信号特徴とダウンロードされた予測されるＡＰ信号特徴とが、ずれを決定するためにそれぞれのダウンロードされた地点に関して地点決定モジュール２５０によって比較される。

[0109]段階９４５において、重みが、地点決定モジュール２５０によってずれと地点の分類とに基づいてそれぞれのダウンロードされた地点に割り当てられる。割り当てられる重みは、特定の用途に適切な地点に位置解を拘束するために地点決定モジュール２５０によって適用される加重フィルタとして働く。たとえば、位置解を内部の点に拘束するために、外部の点に割り当てられる重みは、ずれにかかわらずゼロに割り当てられる可能性があり、内部の点に割り当てられる重みは、ずれに基づく可能性がある。

[0110]段階９５０において、統計分析が、重みがゼロの地点を除外する可能性があり、重みがゼロでない地点を含み、重みがゼロでない地点に制限される可能性がある。含まれる地点に関するずれは、上述のように、段階８５０と同様に統計的に分析され得る。１つのダウンロードされた重みがゼロでない地点が、統計分析に基づいてモバイルデバイスの場所として自動的に選択され得る。

[0111]１つの実装においては、段階９５０で、地点決定モジュール２５０によって自動的に決定されたモバイルデバイスの場所が、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに対して表示されるかまたはそれ以外の方法で利用可能にされる可能性がある。場所は、メモリ２４５に記憶されるか、あるいはネットワークサーバおよびまたは定義された地域サーバに送信される可能性もある。モバイルデバイスの場所は、モバイルデバイス１０５に利用され得る様々なアプリケーション、これに限定されないがたとえば、ナビゲーションアプリケーションのためにプロセッサ２４０によって使用され得る。

[0112]図１０を参照し、図１と２とをさらに参照すると、システム１００とモバイルデバイス１０５とを用いる方法１０００が、示される段階を含む。方法１０００は、例としてであるに過ぎず、限定ではなく、方法８００と似ているが、方法８００と異なり、方法８００とは独立している。方法１０００は、たとえば、段階を追加、削除、再配置、組合せ、および／または同時実行させることによって変更される可能性がある。

[0113]一実施形態において、方法１０００の段階８１０、８１５、８２０、８２５、および８３０は、図８に関連して上で説明されたように進む可能性がある。

[0114]段階１０３５において、地図タイルに関する１組の内部および外部に分類された地点が、特定された定義された領域１２０に対応するデータベースから地点決定モジュール２５０によってダウンロードされる。地点は、上述のように、内−外分類アルゴリズムによって内部または外部として分類される可能性がある。分類アルゴリズムおよびデータベースは、定義された領域サーバ１２５の内−外分類モジュール１２７に存在する可能性がある。上で検討されたように、地図タイルは、定義された領域１２０全体に対応する可能性があり、または推定されたモバイルデバイスの位置に最も近い地域に対応する可能性がある。

[0115]加えて、８３５と同様に、予測されるＡＰ信号特徴が、それぞれのダウンロードされた地点に関してダウンロードされる。一実施形態において、予測されるＡＰ信号特徴は、計算されたかもしくはモデル化された信号に基づくか、または定義された領域の信号のサンプリング中に測定された信号に基づいて、および分類に基づいて各地点に関してネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５で決定され得る。予測される値ゼロが、分類に基づいて、計算、モデル化、または測定された信号のかかわりなく特定の遅延に割り当てられる可能性がある。分類に基づいて特定の地点に予測される値ゼロを割り当てることによって、予測値フィルタが、特定の用途に適切な地点に位置解を拘束するために適用され得る。たとえば、位置解を内部の点に拘束するために、予測される値ゼロが、予測される値のモデルまたはいかなる外部の地点に関連する測定ともかかわりなく外部の点に割り当てられる可能性がある。モバイルデバイス１０５で実行される位置情報および／またはナビゲーションアプリケーションに基づいて、モバイルデバイス１０５は、分類された地点に予測値フィルタを適用するようにネットワークサーバ１１５および／または定義された領域サーバ１２５に命令し得る。予測値フィルタは、内−外分類モジュール１２７のプロセッサ１２９によって実施される可能性がある。

[0116]段階１０４０において、段階８４０と同様に、測定されたＡＰ信号特徴とダウンロードされた予測されるＡＰ信号特徴とが、ずれを決定するためにゼロでない予測される値を有するそれぞれのダウンロードされた地点に関して地点決定モジュール２５０によって比較される。割り当てられたゼロである予測される値を有する地点は、比較から除外される可能性があり、ずれは、これらの除外される点に関して決定されない可能性がある。

[0117]段階１０４５において、重みが、地点決定モジュール２５０によって、決定されたずれに基づいてゼロでない予測される値を有するそれぞれのダウンロードされた地点に割り当てられる。重みゼロが、割り当てられた予測される値がゼロである地点に割り当てられる可能性がある。

[0118]段階１０５０において、ゼロでない重みを有する１つの地点が、地点決定モジュール２５０によって、図８の段階８５０に関連して上で説明された統計分析に基づいてモバイルデバイスの場所として自動的に選択され得る。

[0119]１つの実装においては、段階１０５０で、地点決定モジュール２５０によって自動的に決定されたモバイルデバイスの場所が、ユーザインターフェース２７０を介してユーザに対して表示されるかまたはそれ以外の方法で利用可能にされる可能性がある。場所は、メモリ２４５に記憶されるか、あるいはネットワークサーバおよびまたは定義された地域サーバに送信される可能性もある。モバイルデバイスの場所は、モバイルデバイス１０５に利用され得る様々なアプリケーション、これらに限定されないがたとえば、ナビゲーションアプリケーションのためにプロセッサ２４０によって使用され得る。

[0120]他の実施形態は、本発明の範囲と精神との中にある。たとえば、ソフトウェアの性質により、上述の機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、配線、またはこれらのいずれかの組合せを用いて実装され得る。機能を実装する特徴は、機能の一部が異なる物理的な場所で実装されるように分散されることを含め、様々な位置に物理的に置かれる可能性もある。

[0121]当業者は、情報と信号とが、様々な異なるテクノロジーと技術とのうちのいずれかを使用して表され得ることを理解するであろう。たとえば、上の説明の全体を通じて参照される可能性があるデータと、命令と、コマンドと、情報と、信号と、シンボルとは、電圧、電流、電磁波、磁場もしくは磁気的粒子、光場もしくは光学的粒子、またはこれらの任意の組合せで表される可能性がある。

[0122]さらに、当業者は、本明細書の開示に関連して説明された様々な例示的な論理ブロックと、モジュールと、回路と、アルゴリズムのステップとが、電子的なハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはこれら両方の組み合わせとして実装され得ることを理解するであろう。ハードウェアとソフトウェアとのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素と、ブロックと、モジュールと、回路と、アルゴリズムのステップとが、概してそれらの機能の観点で上で説明された。そのような機能がハードウェアとして実装されるか、またはソフトウェアとして実装されるかは、システム全体に課された特定の用途と設計の制約とによる。当業者は、説明された機能をそれぞれの特定の用途のために様々な方法で実装し得るが、そのような実装の決定は本開示の範囲からの逸脱をもたらすものと解釈されてはならない。

[0123]本明細書の開示に関連して説明された様々な例示的な論理ブロックと、モジュールと、回路とは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブルロジックデバイス、離散的なゲートもしくはトランジスタ論理、離散的なハードウェアコンポーネント、または本明細書において説明された機能を実行するように設計されたこれらの任意の組み合わせを用いて実装または実行されることができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサである可能性があるが、別法として、プロセッサは、任意の通常のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械である可能性がある。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえばＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装される可能性もある。

[0124]本明細書の開示に関連して説明された方法またはアルゴリズムのステップは、直接ハードウェアで、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはこれら２つの組合せで具現化され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）メモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または当技術分野で知る任意の他の形態の記録媒体に存在し得る。記憶媒体は、たとえば、プロセッサが記録媒体から情報を読むことができ、記録媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合され得る。別法として、記録媒体は、プロセッサに一体化される可能性がある。プロセッサおよび記録媒体は、ＡＳＩＣ内に存在する可能性がある。ＡＳＩＣは、ユーザ端末内に存在する可能性がある。別法として、プロセッサおよび記録媒体は、ユーザ端末内の異なる構成要素として存在する可能性がある。

[0125]１つまたは複数の設計の例において、説明された機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはこれらの任意の組合せで実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードで実装されるとき、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ記録媒体などの非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶されるか、またはコンピュータ可読媒体上で送信され得る。プロセッサは、説明されたタスクを実行し得る。

[0126]コンピュータ可読媒体は、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移送を容易にする任意の媒体を含むコンピュータ記録媒体と通信媒体の両方を含む。コンピュータ記録媒体は、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの移送を容易にする任意の媒体を含む。コンピュータ記録媒体は、汎用または専用コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体である可能性がある。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＩＭもしくは他の光ディスク記録、磁気ディスク記録もしくは他の磁気記録デバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコード手段を搬送もしくは記憶するために使用可能であり、汎用もしくは専用コンピュータまたは汎用もしくは専用プロセッサによってアクセス可能である任意の他の媒体を備える可能性がある。また、当然、任意の接続がコンピュータ可読媒体と呼ばれる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペアケーブル、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、ラジオ波、およびマイクロ波などのモバイルテクノロジーを用いてウェブサイト、サーバ、または他の遠隔ソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペアケーブル、ＤＳＬ、または赤外線、ラジオ波、およびマイクロ波などのモバイルテクノロジーは、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用されるとき、ディスク（disk）とディスク（disc）とは、コンパクトディスク（ＣＤ：compact disc）と、レーザディスク（登録商標）（laser disc）と、光ディスク（optical disc）と、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ：digital versatile disc）と、フロッピー（登録商標）ディスク（floppy disk）と、ブルーレイ（登録商標）ディスク（blu-ray（登録商標） disc）とを含み、ディスク（disk）が、通常、磁気的にデータを再生する一方、ディスク（disc）は、レーザを用いて光学的にデータを再生する。上記の媒体の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。

[0127]上で検討された方法、システム、およびデバイスは、例である。様々な代替的な構成は、様々な手順または構成要素を適宜省略するか、置き換えるか、または追加する可能性がある。構成は、流れ図またはブロック図として示されるプロセスとして説明され得る。それぞれは動作を連続的なプロセスとして示す可能性があるが、動作の多くは、並列的にまたは同時に実行され得る。加えて、動作の順序は、再編成され得る。プロセスは、図に含まれない追加のステップを含む可能性がある。いくつかの例示的な構成を説明したが、様々な修正と、代替的な構造と、均等物とが、本開示の精神から逸脱することなく使用され得る。たとえば、上記の要素が、より大きなシステムの構成要素である可能性があり、他の規則が、本発明の応用よりも優先するか、またはそうでなければ本発明の応用を修正する可能性がある。また、いくつかのステップが、上記の要素が考慮される前に、間に、または後に開始される可能性がある。したがって、上の説明は、請求項の範囲を限定しない。または、テクノロジーは発展し、したがって、要素のうちの多くは例であり、本開示または請求項の範囲を限定しない。

[0128]（実装を含む）例示的な構成を完全に理解してもらうために、特定の詳細が説明で与えられている。しかし、構成は、これらの特定の詳細なしに実施され得る。たとえば、よく知られている回路と、プロセスと、アルゴリズムと、構造と、技術とは、構成を曖昧にすることを避けるために不必要な詳細なしに示された。この説明は、例示的な構成を提供するに過ぎず、請求項の範囲、適用可能性、または構成を限定しない。むしろ、構成の前述の説明は、説明された技術を実装するための実施を可能にする説明を当業者に与える。本開示の精神または範囲を逸脱することなく、要素の機能と構成とに様々な変更がなされ得る。

[0129]本開示の上記の説明は、当業者が本開示を作製するまたは使用することを可能にするために提供される。本開示に対する様々な修正が当業者には容易に明らかとなり、本明細書で定義された包括的な原理は、本開示の精神を逸脱することなく他の変更形態に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書において説明された例と設計とに限定されるように意図されておらず、本明細書において開示された原理と新規性のある特徴とに合致する最も広い範囲を与えられるべきである。

[0130]請求項を含め、本明細書において使用されるとき、「〜のうちの少なくとも１つ」が後ろに続く項目のリストで使用される「または（or）」は、たとえば、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」のリストがＡもしくはＢもしくはＣまたはＡＢもしくはＡＣもしくはＢＣまたはＡＢＣ（すなわち、ＡおよびＢおよびＣ）あるいは２つ以上の特徴との組合せ（たとえば、ＡＡ、ＡＡＢ、ＡＢＢＣなど）を意味するような選言的（disjunctive）リストを示す。

[0131]請求項を含め、本明細書において使用されるとき、別途記載のない限り、機能または動作が項目または条件「に基づく」という言説は、機能または動作が記載された項目または条件に基づき、記載された項目または条件に加えて１つまたは複数の項目および／または条件に基づく可能性があることを意味する。

[0132]さらに、上記の説明は本発明に言及するが、説明は２つ以上の発明を含む可能性がある。

[0132]さらに、上記の説明は本発明に言及するが、説明は２つ以上の発明を含む可能性がある。
以下に、出願当初の特許請求の範囲を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスの場所を決定する方法であって、
１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、
前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を備える、方法。
［Ｃ２］
各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ５］
前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ７］
前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ８］
前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを備え、
ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
１つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することが、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
モバイルデバイスの場所を決定するための装置であって、
１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するように構成されたトランシーバと、
前記トランシーバに通信可能に結合され、
前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサとを備える、装置。
［Ｃ１１］
各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、Ｃ１０に記載の装置。
［Ｃ１２］
前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１３］
前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１４］
前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１５］
前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、Ｃ１４に記載の装置。
［Ｃ１６］
前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１７］
前記１つまたは複数のプロセッサは、
前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うように構成され、
前記メモリは、前記ダウンロードされた送信機の場所情報を記憶するように構成され、
前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、Ｃ１０に記載の装置。
［Ｃ１８］
１つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、Ｃ１０に記載の装置。
［Ｃ１９］
モバイルデバイスの場所を決定するための装置であって、
１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するための手段と、
前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定するための手段と、
前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードするための手段と、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較するための手段と、
前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てるための手段と、
前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定するための手段と、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を備える、装置。
［Ｃ２０］
各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、Ｃ１９に記載の装置。
［Ｃ２１］
前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、Ｃ２０に記載の装置。
［Ｃ２２］
前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、Ｃ２０に記載の装置。
［Ｃ２３］
前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２０に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２０に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記受信された信号から送信機識別情報を決定するための手段と、
前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードするための手段と、
前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定するための手段とを備え、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、Ｃ１９に記載の装置。
［Ｃ２７］
１つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、Ｃ１９に記載の装置。
［Ｃ２８］
プロセッサ読み取り可能な非一時的記録媒体に存在し、
１つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、
前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ２９］
各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、Ｃ２８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３０］
前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、Ｃ２９に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３１］
前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、Ｃ２９に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３２］
前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２９に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３３］
前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、Ｃ３２に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３４］
前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、Ｃ２９に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３５］
前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を備え、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、Ｃ２８に記載のコンピュータプログラム製品。
［Ｃ３６］
１つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、Ｃ２８に記載のコンピュータプログラム製品。

Claims (36)

1. モバイルデバイスの場所を決定する方法であって、
   １つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、
   前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
   前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
   前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
   前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
   前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を備える、方法。
2. 各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、請求項１に記載の方法。
3. 前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、請求項２に記載の方法。
4. 前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、請求項２に記載の方法。
5. 前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２に記載の方法。
6. 前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、請求項５に記載の方法。
7. 前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２に記載の方法。
8. 前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
   前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
   前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを備え、
   ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、請求項１に記載の方法。
9. １つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することが、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、請求項１に記載の方法。
10. モバイルデバイスの場所を決定するための装置であって、
    １つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するように構成されたトランシーバと、
    前記トランシーバに通信可能に結合され、
    前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
    前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
    前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
    前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
    前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサとを備える、装置。
11. 各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、請求項１０に記載の装置。
12. 前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、請求項１１に記載の装置。
13. 前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、請求項１１に記載の装置。
14. 前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項１１に記載の装置。
15. 前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、請求項１４に記載の装置。
16. 前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項１１に記載の装置。
17. 前記１つまたは複数のプロセッサは、
    前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
    前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
    前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うように構成され、
    前記メモリは、前記ダウンロードされた送信機の場所情報を記憶するように構成され、
    前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、請求項１０に記載の装置。
18. １つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、請求項１０に記載の装置。
19. モバイルデバイスの場所を決定するための装置であって、
    １つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信するための手段と、
    前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定するための手段と、
    前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードするための手段と、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
    前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較するための手段と、
    前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てるための手段と、
    前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定するための手段と、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を備える、装置。
20. 各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、請求項１９に記載の装置。
21. 前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、請求項２０に記載の装置。
22. 前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、請求項２０に記載の装置。
23. 前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２０に記載の装置。
24. 前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、請求項２３に記載の装置。
25. 前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２０に記載の装置。
26. 前記受信された信号から送信機識別情報を決定するための手段と、
    前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードするための手段と、
    前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定するための手段とを備え、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、請求項１９に記載の装置。
27. １つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、請求項１９に記載の装置。
28. プロセッサ読み取り可能な非一時的記録媒体に存在し、
    １つまたは複数の送信機から１つまたは複数の信号を受信することと、
    前記１つまたは複数の受信された信号の信号特徴を測定することと、
    前記送信機に関連する定義された領域に対応するデータベースからデータをダウンロードすることと、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、複数の地点と、各地点の分類と、各地点に関する予測される信号特徴とを備える、
    前記測定された信号特徴を各地点に関する前記予測される信号特徴と比較することと、
    前記比較された信号特徴を含む要因に基づいて地点に重みを割り当てることと、
    前記割り当てられた重みに基づいて、前記複数の地点のうちの１つの地点を前記モバイルデバイスの場所に対応する地点解として選択することによって前記モバイルデバイスの場所を決定することと、ここにおいて、前記地点解は、各地点の前記分類によって拘束される、を行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を備える、コンピュータプログラム製品。
29. 各地点の前記分類は、内−外分類アルゴリズムの前記出力に基づく内部の地点として、または外部の地点としてである、請求項２８に記載のコンピュータプログラム製品。
30. 前記内−外分類アルゴリズムは、モルフォロジー演算関数である、請求項２９に記載のコンピュータプログラム製品。
31. 前記内−外分類アルゴリズムは、マルチプルなレイメカニズムである、請求項２９に記載のコンピュータプログラム製品。
32. 前記地点解は、前記ダウンロードされるデータを特定の地点の分類に制限することによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２９に記載のコンピュータプログラム製品。
33. 前記ダウンロードされるデータは、内部に分類された地点に制限される、請求項３２に記載のコンピュータプログラム製品。
34. 前記地点解は、それぞれの外部に分類された地点にゼロ重みを割り当てることによって各地点の前記分類によって拘束される、請求項２９に記載のコンピュータプログラム製品。
35. 前記受信された信号から送信機識別情報を決定することと、
    前記送信機識別情報に基づいて送信機の場所情報をダウンロードすることと、
    前記送信機の場所情報に少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイスの位置を推定することとを行うために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なプロセッサ読み取り可能な命令を備え、ここにおいて、前記ダウンロードされるデータは、前記推定されたモバイルデバイスの位置に関連する地図タイルに対応する、請求項２８に記載のコンピュータプログラム製品。
36. １つの地点を前記モバイルデバイスの場所として選択することは、前記地点に割り当てられた前記重みの統計的な尺度を使用することを備える、請求項２８に記載のコンピュータプログラム製品。