JP2017516079A - 測位補助データを配信するためのシステム、方法、およびデバイス - Google Patents

測位補助データを配信するためのシステム、方法、およびデバイス Download PDF

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Abstract

開示されるものは、測位補助データをモバイルデバイス（１００）に提供するためのシステム、方法、およびデバイスである。特定のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス（１００）は、推論モデルを表すパラメータを受信し得る（３０４）。モバイルデバイス（１００）は、次いで、特定の領域にあるものとしてモバイルデバイス（１００）のロケーションを分類するために、推論モデルに観測値を適用し得る（３０６）。モバイルデバイス（１００）は、次いで、特定の領域に少なくとも部分的に基づいて測位補助データを要求し得る（３０８）。【選択図】 図１

Description

関連出願
これは、参照によって本明細書に全体として組み込まれている、２０１４年３月２４日出願の米国特許出願第１４／２２４，０２７号の優先権を主張するＰＣＴ出願である。
技術分野：
[0001] 本明細書に説明される実施形態は、モバイル測位および／またはナビゲーション技法に向けられている。
情報：
[0002] グローバル測位システム（ＧＰＳ）および他の同様の衛星測位システム（ＳＰＳ）は、屋外環境におけるモバイルハンドセットのためのナビゲーションサービスを可能にしてきた。衛星信号が屋内環境では確実に受信および／または捕捉されないこともあるので、異なる技法がナビゲーションサービスを可能にするために採用され得る。例えば、モバイルデバイスは、通常、既知のロケーションに配置された３つ以上の地上ワイヤレスアクセスポイントまでのレンジを測定することによって位置フィックス（a position fix）を取得することができる。このようなレンジは、例えば、そのようなアクセスポイントから受信される屋内信号からＭＡＣ ＩＤアドレスを取得することと、そのようなアクセスポイントから受信される信号の１つまたは複数の特性、例えば、数個の例を挙げると、信号強度、ラウンドトリップ遅延といったものを測定することとによって、測定され得る。
[0003] 非限定的かつ非包括的な態様が、以下の図面を参照して説明され、ここで、別途指定されていない限り、同様の参照番号は、様々な図面全体を通して同様の部分を指す。
[0004] あるインプリメンテーションにしたがった、モバイルデバイスを含むシステムのある特定の特徴を例示するシステム図。 [0005] ある実施形態によるメッセージフローを例示する図。 [0006] ある実施形態による測位補助データを取得するためのプロセスを例示するフロー図。 [0007] ある実施形態による推論モデル（an inference model）のパラメータを決定するためのプロセスのフロー図。 [0008] ある実施形態による確率的予測子（a probabilistic predictor）の態様を例示する図。 ある実施形態による確率予測子の態様を例示する図。 [0009] ある実施形態による内部エリアの区分（demarcation）を示すマップ。 [0010] ある実施形態による分類属性（classification attributes）を分析するための表およびプロットを備える図。 [0011] あるインプリメンテーションにしたがった、実例的なモバイルデバイスを例示する概略的なブロック図。 [0012] あるインプリメンテーションにしたがった例示的なコンピューティングプラットフォームの概略的なブロック図。
[0013] 簡潔には、特定のインプリメンテーションは、モバイルデバイスにおいて、サーバにモバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを送信することと、ロケーションの１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデル（an inference model）を表すパラメータをサーバから受信することと、推論モデルを表すパラメータにモバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスが複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している（located）、または接近していることを決定することと、モバイルデバイスがその特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージをサーバに送信することと、その要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定されたサーバ測位補助データを受信することと、を備える方法に向けられる。
[0014] 別の特定のインプリメンテーションは、ワイヤレス通信ネットワークにメッセージをワイヤレスに送信し、ワイヤレス通信ネットワークからメッセージをワイヤレスに受信するワイヤレストランシーバデバイスと、モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージを、ワイヤレストランシーバデバイスを通してサーバに送信することを開始することと、ロケーションの１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、トランシーバデバイスにおいてサーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと、推論モデルを表すパラメータにモバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスが複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、モバイルデバイスが特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを、トランシーバデバイスを通してサーバに送信することを開始することと、要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える、トランシーバデバイスにおいてサーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと、を行う１つまたは複数のプロセッサと、を備えるモバイルデバイスに向けられる。
[0015] 別の特定のインプリメンテーションは、モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージをサーバに送信することを開始することと、ロケーションの１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、ワイヤレストランシーバデバイスにおいて受信されるサーバからの１つまたは複数のメッセージを取得することと、推論モデルを表すパラメータにモバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスが複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、モバイルデバイスが特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージをサーバに送信することを開始することと、要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える、ワイヤレストランシーバデバイスにおいてサーバからの１つまたは複数のメッセージを取得することと、を行うように１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である機械可読命令を記憶した記憶媒体、を備える物品に向けられる。
[0016] 別の特定のインプリメンテーションは、サーバにモバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを送信するための手段と、ロケーションの１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータをサーバから受信するための手段と、推論モデルを表すパラメータにモバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスが複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定するための手段と、モバイルデバイスがその特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージをサーバに送信するための手段と、その要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データをサーバから受信するための手段と、を備えるモバイルデバイスに向けられる。
[0017] 上述のインプリメンテーションが、単に例示的なインプリメンテーションにすぎず、本願請求項に記載の主題が、これらの例示的なインプリメンテーションの任意の特定の態様に必ずしも限定されるわけではないことが理解されるべきである。
詳細な説明
[0018] 特定のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイスのナビゲーションエンジンは、モバイルデバイスが１つの特定の動作環境にある間の測定値を、モバイルデバイスが異なる環境にあった場合とは異なるように処理し得る。例えば、屋外環境において、ナビゲーションエンジンは、衛星位置システム（ＳＰＳ：satellite position system）信号の捕捉から取得される疑似レンジ測定値に少なくとも部分的に基づいてナビゲーション状態を推定および／または予測するためにカルマンフィルタ（Kalman filter）を使用し得る。例えば、屋内環境において、ナビゲーションエンジンは、モバイルデバイスにおいて捕捉される屋内信号の特性の測定値に少なくとも部分的に基づいてナビゲーション状態を推定および／または予測するために粒子フィルタを使用し得る。
[0019] モバイルデバイスがナビゲート可能な異なる領域の至るところを移動すると、その時々にナビゲーションエンジンは、ナビゲーション状態を推定および／または予測するように信号を処理するための関連アプローチの適用間を同様に遷移し得る。例えば、屋内環境と屋外環境との間を遷移する場合、モバイルデバイスのナビゲーションエンジンは、ナビゲーション状態を推定および／または予測するために、ＳＰＳ信号を捕捉することによって位置フィックスを試みることから、屋内送信機（例えば、ＩＥＥＥ規格８０２．１１のアクセスポイント（ＡＰ））からの信号を捕捉しようと試みることへ、またその逆に同様に遷移し得る。しかしながら、通常、測位動作においてＳＰＳ信号の使用からＷｉＦｉ信号の使用へ、またその逆に遷移するための最適条件を決定するための明確な技法がない。また、異なるフィルタリング技法の使用間の急な遷移は、推定および／または予測されたナビゲーション状態における急な「ジャンプ」を誘発し得る。
[0020] ある実施形態によると、モバイルデバイスは、屋内ナビゲーション環境で使用するための測位補助データを取得するためにサーバに接触し得る。モバイルデバイスからのそのような要求は、例えば、エリア内にあると決定されたモバイルデバイスの大まかなロケーションのインジケーションを含み得る。要求される測位補助データは、測位補助データの数個の例を挙げると、例えば、モバイルデバイスが位置しているローカルエリアに関するデジタルマップ、測位動作で使用するための送信機のロケーション、無線ヒートマップデータ（radio heatmap data）、ルーティング可能性グラフ（routeability graphs）、確率ヒートマップデータ（probability heatmap data）を含み得る。
[0021] 特定の実施形態において、測位サーバは、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ：location context identifiers）を記憶し、それを特定の「ロケーションコンテキスト」と関連付け得る。このようなロケーションコンテキストは、例えば、グローバル座標システムにしたがってマッピングされない建物の特定のフロアまたは他の屋内エリアといった、ローカルに定義されるエリアを含み得る。ＬＣＩは、いくつかの例を挙げると、例えば、屋内マップ上のルートまたは経路、ローカルであるか、またはロケーションコンテキストに一意である関心ポイント（points of interest）のような、ロケーションコンテキスト上に重ね合わされる追加情報を要求するためのハンドル（handles）として使用され得る。
[0022] ある実施形態によると、あるエリア内に移動するモバイルデバイスは、そのエリアに関連付けられた１つまたは複数のＬＣＩを取得するために測位サーバに接触し得る。特定のエリアをカバーしている、または特定のエリアに関係するＬＣＩを取得するために、モバイルデバイスは、最初に、特定のエリアを示す、および／または特定のエリアを表すローカル送信機から情報を受信し得る。例えば、モバイルデバイスは、１つまたは複数のＷｉＦｉアクセスポイントから送信される信号からのＭＡＣ識別子（ＭＡＣ ＩＤ）および／または同様のものに関連した受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）を取得し得る。代替的に、モバイルデバイスは、ＧＰＳのような衛星測位システムから送信される信号、および／または、例えば、ロケーション情報を提供することが可能なアプリケーションプログラミングインターフェースからの情報を受信し得る。モバイルデバイスは、次いで、上述したロケーション情報（例えば、ＭＡＣ ＩＤ、ＲＳＳＩ、および／または他のロケーション情報）を提供することによって、問題のエリアと関連付けられた１つまたは複数のＬＣＩを要求するために測位サーバとワイヤレスに通信し得る。測位サーバは、次いで、ロケーションコンテキスト（例えば、建物のフロアまたは他の屋内空間）を決定するためにモバイルデバイスから受信されたそのような情報を使用し、決定されたロケーションコンテキストに関連付けられた１つまたは複数のＬＣＩを提供することによって要求に応答し得る。
[0023] ある実施形態によると、モバイルデバイスは、モバイルデバイスのロケーションを示す１つまたは複数のパラメータをサーバに送信し得る。上で指摘したように、これらのパラメータは、例えば、モバイルデバイスの大まかなロケーションのインジケーションを含み得る。１つ複数のパラメータの受信に応答して、サーバは、モバイルデバイスが、モバイルデバイスのロケーションを複数の所定の候補領域のうちの特定の領域にあるものとして分類するのを補助する特定の推論モデルを示す追加のパラメータを提供し得る。モバイルデバイスは、次いで、モバイルデバイスが複数の候補領域のうちの特定の領域にあるかどうかを推論するために、推論モデルを示すパラメータに、モバイルデバイスにおいて取得された測定値を適用し得る。モバイルデバイスは、次いで、前記モバイルデバイスが特定の環境に位置している、または接近しているという推論を示す要求メッセージをサーバに送信し、その推論に少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを受信し得る。
[0024] ある特定のインプリメンテーションにおいて、図１に示されているように、モバイルデバイス１００は、衛星測位システム（ＳＰＳ）衛星１６０からＳＰＳ信号１５９を受信または捕捉し得る。いくつかの実施形態において、ＳＰＳ衛星１６０は、ＧＰＳまたはガリレオ衛星システムのような、１つのグローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）からのものであり得る。他の実施形態において、ＳＰＳ衛星は、限定ではないが、ＧＰＳ、ガリレオ、グロナス、または北斗（コンパス）衛星システムのような、複数のＧＮＳＳからのものであり得る。他の実施形態において、ＳＰＳ衛星は、数個の例を挙げると、例えば、広域補強システム（ＷＡＡＳ：Wide Area Augmentation System）、欧州静止衛星ナビゲーションオーバーレイサービス（ＥＧＮＯＳ：European Geostationary Navigation Overlay Service）、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ：Quasi-Zenith Satellite System）のような、いずれか１つのいくつかの領域ナビゲーション衛星システム（ＲＮＳＳ）からのものであり得る。
[0025] 加えて、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス通信ネットワークに無線信号を送信し、ワイヤレス通信ネットワークから無線信号を受信し得る。１つの例において、モバイルデバイスは、ワイヤレス通信リンク１２３を介して、基地局トランシーバ１１０にワイヤレス信号を送信する、または基地局トランシーバ１１０からワイヤレス信号を受信することによって、セルラ通信ネットワークと通信し得る。同様に、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス通信リンク１２５を介して、ローカルトランシーバ１１５にワイヤレス信号を送信する、またはローカルトランシーバ１１５からワイヤレス信号を受信し得る。
[0026] 特定のインプリメンテーションにおいて、ローカルトランシーバ１１５は、ワイヤレス通信リンク１２３を介した基地局トランシーバ１１０によって可能にされるレンジでよりも、ワイヤレス通信リンク１２５を介した、より短いレンジで、モバイルデバイス１００と通信するように構成され得る。例えば、ローカルトランシーバ１１５は、屋内環境に配置され得る。ローカルトランシーバ１１５は、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ、例えば、ＩＥＥＥ規格８０２．１１ネットワーク）またはワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク）へのアクセスを提供し得る。別の例示的なインプリメンテーションにおいて、ローカルトランシーバ１１５は、セルラ通信プロトコルに従うリンク１２５上での通信を容易にすることが可能なフェムトセルトランシーバを備え得る。当然ながら、これらは、ワイヤレスリンクを介してモバイルデバイスと通信することができるネットワークの例にすぎないことが理解されるべきであり、本願請求項に記載の主題は、この点に関して限定されるものではない。
[0027] 特定のインプリメンテーションにおいて、基地局トランシーバ１１０およびローカルトランシーバ１１５は、リンク１４５を通したネットワーク１３０を介してサーバ１４０、１５０、および１５５と通信し得る。ここで、ネットワーク１３０は、有線リンクまたはワイヤレスリンクの任意の組み合わせを備え得る。特定のインプリメンテーションにおいて、ネットワーク１３０は、ローカルトランシーバ１１５または基地局トランシーバ１５０を通したモバイルデバイス１００とサーバ１４０、１５０、または１５５との間の通信を容易にすることが可能なインターネットプロトコル（ＩＰ）インフラストラクチャを備え得る。別のインプリメンテーションにおいて、ネットワーク１３０は、モバイルデバイス１００とのモバイルセルラ通信を容易にするために、例えば、基地局コントローラまたはマスタ切り替えセンタ（図示せず）のようなセルラ通信ネットワークインフラストラクチャを備え得る。
[0028] 特定のインプリメンテーションにおいて、および以下に説明されるように、モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００の位置フィックスまたは推定されたロケーションを計算することが可能な回路類および処理リソースを有し得る。例えば、モバイルデバイス１００は、４つ以上のＳＰＳ衛星１６０までの疑似レンジ測定値に少なくとも部分的に基づいて位置フィックスを計算し得る。ここで、モバイルデバイス１００は、４つ以上のＳＰＳ衛星１６０から捕捉された信号１５９における疑似雑音コード位相検出に少なくとも部分的に基づいて、そのような疑似レンジ測定値を計算し得る。特定のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００は、数個の例を挙げると、例えば、アルマナック（almanac）、エフェメリスデータ（ephemeris data）、ドプラー検索ウィンドウ（Doppler search windows）を含む、ＳＰＳ衛星１６０によって送信される信号１５９の捕捉を支援するための測位補助データをサーバ１４０、１５０、または１５５から受信し得る。
[0029] 他のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００は、例えば、アドバンストフォワード三点測量（ＡＦＬＴ：advanced forward trilateration）、および／または観測到来時間差（ＯＴＤＯＡ：observed time difference of arrival）のような、いくつかの技法のうちの任意の１つを使用して、既知のロケーション（例えば、基地局トランシーバ１１０のような）に固定された地上送信機から受信される信号を処理することによって位置フィックスを取得し得る。これらの特定の技法において、既知のロケーションに固定された送信機によって送信され、かつモバイルデバイス１００において受信されるパイロット信号に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイス１００から既知のロケーションに固定されたそのような地上送信機のうちの３つ以上までのレンジが測定され得る。ここで、サーバ１４０、１５０、または１５５は、ＡＦＬＴおよびＯＴＤＯＡのような測位技法を容易にするために、例えば、地上送信機のロケーションおよびアイデンティティを含む測位補助データをモバイルデバイス１００に提供することが可能であり得る。例えば、サーバ１４０、１５０、または１５５は、特定の領域または複数領域におけるセルラ基地局のロケーションおよびアイデンティティを示す基地局アルマナック（ＢＳＡ：a base station almanac）を含み得る。
[0030] 屋内環境または都市キャニオン（urban canyon）といった特定の環境において、モバイルデバイス１００は、十分な数のＳＰＳ衛星１６０から信号１５９を捕捉することが可能ではないこともあるか、または位置フィックスを計算するのにＡＦＬＴあるいはＯＴＤＯＡを行わないこともある。代替的に、モバイルデバイス１００は、ローカル送信機（例えば、既知のロケーションに配置されたＷＬＡＮアクセスポイント）から捕捉された信号に少なくとも部分的に基づいて位置フィックスを計算することが可能であり得る。例えば、モバイルデバイスは、既知のロケーションに配置された３つ以上の屋内の地上ワイヤレスアクセスポイントまでのレンジを測定することによって位置フィックスを取得し得る。このようなレンジは、例えば、そのようなアクセスポイントから受信された信号からＭＡＣ ＩＤアドレスを取得することと、そのようなアクセスポイントから受信された信号の１つまたは複数の特性、例えば、受信信号強度（ＲＳＳＩ）、ラウンドトリップ時間（ＲＴＴ）、または到来角（ＡＯＡ：angle of arrival）といったものを測定することによって、アクセスポイントまでのレンジ測定値を取得することと、によって測定され得る。代替的なインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００は、屋内エリア内の特定のロケーションにおける予想されるＲＳＳＩおよび／またはＲＴＴシグネチャ（signatures）を示す無線ヒートマップに、捕捉された信号の特性を適用することによって屋内位置フィックスを取得し得る。特定のインプリメンテーションにおいて、無線ヒートマップは、ローカル送信機のアイデンティティ（例えば、ローカル送信機から捕捉された信号から認識可能であるＭＡＤアドレス）、識別されたローカル送信機によって送信される信号からの予想されるＲＳＳＩ、識別された送信機からの予想されるＲＴＴ、および場合によっては、これら予想されるＲＳＳＩまたはＲＴＴからの標準偏差を関連付け得る。無線ヒートマップは、関心エリアにわたる（例えば、ＬＣＩによってカバーされるエリアにわたる）別々のロケーションにおけるグリッドポイント（gridpoint）を（例えば、設定された間隔で）定義し得る。任意の特定のグリッドポイントにおいて、無線ヒートマップは、１つまたは複数の既知のＡＰによって送信される信号に関する予想されるシグネチャ値（signature values）を関連付け得る。しかしながら、これらが、無線ヒートマップに記憶され得る値の例にすぎず、また、本願請求項に記載の主題が、この点において限定されるものではないことが理解されるべきである。
[0031] 特定のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００は、サーバ１４０、１５０、または１５５から、屋内測位動作のための測位補助データを受信し得る。例えば、このような測位補助データは、例えば、測定されたＲＳＳＩおよび／またはＲＴＴに少なくとも部分的に基づいて既知のロケーションに配置された送信機までのレンジを測定することを可能にする、これらの送信機のロケーションおよびアイデンティティを含み得る。屋内測位動作を支援する他の測位補助データは、数個の例を挙げると、無線ヒートマップ、磁気ヒートマップ、送信機のロケーションおよびアイデンティティ、ルーティング可能性グラフを含み得る。モバイルデバイスによって受信される他の測位補助データは、例えば、表示するため、またはナビゲーションを支援するための屋内エリアのローカルマップを含み得る。このようなマップは、モバイルデバイス１００が特定の屋内エリアに入るとモバイルデバイス１００に提供され得る。このようなマップは、ドア、廊下、通路、壁、等のような屋内特徴、トイレ、公衆電話、部屋名、店舗、等のような関心ポイントを示し得る。このようなマップを取得して表示することによって、モバイルデバイスは、追加のコンテキストをユーザに提供するために、表示されたマップ上にモバイルデバイス（およびユーザ）の現在のロケーションをオーバーレイし得る。
[0032] １つのインプリメンテーションにおいて、ルーティング可能性グラフおよび／またはデジタルマップは、モバイルデバイス１００が、屋内エリア内の、また物理的な障害物（例えば、壁）および通路（例えば、壁にある出入り口）の影響を受けやすい、ナビゲーションのための実現可能なエリアを定義するのを補助し得る。ここで、ナビゲーションのための実現可能なエリアを定義することによって、モバイルデバイス１００は、動きモデル（a motion model）にしたがって（例えば、粒子フィルタおよび／またはカルマンフィルタにしたがって）ロケーションおよび／または動きの道筋を推定するための測定値をフィルタリングするアプリケーションを支援するための制約（constraints）を適用し得る。ローカル送信機からの信号の捕捉から取得された測定値に加えて、特定の実施形態によると、モバイルデバイス１００は、さらに、モバイルデバイス１００のロケーションまたは動き状態を推定する際に、慣性センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、等）、および／または環境センサ（例えば、温度センサ、マイクロフォン、気圧センサ、周辺光センサ、カメライメージャ、等）から取得された測定値または推論に動きモデルを適用し得る。
[0033] ある実施形態によると、モバイルデバイス１００は、例えば、ユニバーサルリソースロケータ（ＵＲＬ）の選択を通して屋内補助データを要求することによって、サーバ１４０、１５０、または１５５を通して屋内測位補助データにアクセスし得る。特定のインプリメンテーションにおいて、サーバ１４０、１５０、または１５５は、数個の例を挙げると、例えば、建物のフロア、病院の棟、空港のターミナル、大学キャンパスの複数部分、大型ショッピングモールの複数エリア、を含む多くの異なる屋内エリアをカバーする屋内測位補助データを提供することが可能であり得る。また、モバイルデバイス１００のメモリリソースおよびデータ送信リソースは、サーバ１４０、１５０、または１５５によってサービスされるすべてのエリアに関する屋内測位補助データの受信を非実用的または実現不可能にすることもあり、モバイルデバイス１００からの屋内測位補助データを求める要求は、モバイルデバイス１００のロケーションの大まかな推定またはコース推定を示し得る。モバイルデバイス１００は、次いで、モバイルデバイス１００のロケーションの大まかな推定またはコース推定を含む、および／またはその推定に近接するエリアをカバーする屋内測位補助データが提供され得る。
[0034] 上で指摘したように、モバイルデバイス１００からの屋内測位補助データを求める要求は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）を指定し得る。このようなＬＣＩは、例えば、グローバル座標システムにしたがってマッピングされない建物の特定のフロアまたは他の屋内エリアといった、ローカルに定義されるエリアと関連付けられ得る。特定のインプリメンテーションにおいて、複数の別々のＬＣＩによってカバーされる領域は、別個のものであり得るか、またはオーバーラップしていることもある。１つの例示的なサーバアーキテクチャにおいて、エリアに入ると、モバイルデバイス１００は、エリアまたは隣接するエリアをカバーする１つまたは複数のＬＣＩを提供するようにサーバ１４０といった第１のサーバに要求し得る。ここで、モバイルデバイス１００からの要求は、モバイルデバイス１００の大まかなロケーションを含み得、その結果、要求されたサーバは、既知のＬＣＩによってカバーされるエリアとその大まかなロケーションを関連付けて、次いで、それらのＬＣＩをモバイルデバイス１００に送信することができる。モバイルデバイス１００は、次いで、上述されたＬＣＩのうちの１つまたは複数（例えば、デジタルマップ、ビーコン送信機のロケーションおよび識別、無線ヒートマップまたはルーティング可能性グラフ）によって識別可能なエリアに関係した測位補助データを取得するための、サーバ１５０といった異なるサーバとの後続のメッセージにおいて、受信されたＬＣＩを使用し得る。
[0035] 上で指摘したように、ロケーションサーバは、モバイルデバイス１００がそこに位置している、または接近していると予想される特定の領域に合わせられた測位補助をモバイルデバイス１００に提供し得る。このように、それは、そのモバイルデバイス１００が特定の領域内に位置している、または接近していると推論するのに有用であり得る。ある例示的なインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００のロケーションを示す１つまたは複数のパラメータを含む１つまたは複数のメッセージをロケーションサーバ（例えば、サーバ１４０、１５０、または１５５）に送信し得る。これに応答して、モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００が、複数の所定の領域のうちの特定の領域内にある、または接近しているものとしてロケーションを分類することを可能にする推論モデルのパラメータを受信し得る。モバイルデバイス１００は、次いで、特定の領域をカバーする測位補助データを求める後続の要求を行い得る。
[0036] 図２は、ある実施形態によって、モバイルデバイスとサーバとの間で送信される一連のメッセージを例示する実例的なメッセージフロー図である。図３は、図２に示される一連のメッセージに関連してモバイルデバイスにおいて実行され得る実例的なプロセスのフロー図である。しかしながら、図３に述べられるように行われるアクションは、図２に関連して述べられる詳細によって必ずしも制限されるわけではないことが理解されるべきである。時間２０２において、モバイルデバイスは、モバイルデバイスのロケーションを示すパラメータを備える１つまたは複数のメッセージをサーバに送信し得る。例えば、ブロック３０２において、モバイルデバイスは、測位補助データを受信することに関連して、数個の例を提供すると、例えば、最後に（most recently）取得されたＳＰＳ位置フィックス、モバイルデバイスにおいて捕捉されたローカル信号から取得されるＭＡＣアドレス、ユーザ入力またはデジタルカメラにおいてキャプチャされた画像から導出されるパラメータ、信号強度測定値、環境センサによって取得される測定値を備える１つまたは複数のメッセージをサーバに送信し得る。
[0037] 時間２０４において、サーバは、時間２０２において送信されたメッセージを受信し、それに応答して、推論モデルを示すパラメータを備える１つまたは複数のメッセージをモバイルデバイスに送信し得る。推論モデルを示すこれらのパラメータは、モバイルデバイスが、そのロケーションを、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近しているものとして分類することを可能にし得る。例えば、以下に説明されるように、モバイルデバイスが、モバイルデバイスのロケーションを含む特定の領域を推論することを可能にする推論モデルは、数個の例を挙げると、例えば、サポートベクトル機械（ＳＶＭ：support vector machine）、決定木（decision tree）論理、屋内／屋外決定論理、ベイズ分類（Bayes classification）、ナイーブベイズ分類（Naive Bayes classification）のような、いくつかの分類モデルまたは予測モデルのうちの任意の１つを含み得る。モバイルデバイスにおいて取得された測定値または情報に少なくとも部分的に基づいて、推論モデルを示すパラメータは、モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域内にある、または接近しているものとしてそのロケーションを正確に分類することを可能にし得る。例えば、モバイルデバイスは、そのロケーションが、屋内エリアであること、屋外エリアであること、屋外エリアに接近している屋内エリアにあること、または屋内エリアに接近している屋外エリアにあることを推論し得る。モバイルデバイスが、例えば、そのロケーションが屋外エリアにあると推論した場合、モバイルデバイスは、ＳＰＳ信号を捕捉することによって位置フィックスを取得しようと試み得る。これに対して、モバイルデバイスが、そのロケーションが屋内エリアにあると推論した場合、モバイルデバイスは、上述の屋内測位技法のうちの１つまたは複数を使用して、そのロケーションの推定を決定しようと試み得る。代替的に、推論モデルを示すパラメータは、モバイルデバイスが、そのロケーションが特定のＬＣＩによってカバーされる特定の領域内に位置している、または接近している、あるいは、異なるＬＣＩによってカバーされるエリア間を遷移している、等のことを推論することを可能にし得る。これは、モバイルデバイスが、特定のＬＣＩによってカバーされるエリアに合わせられた測位補助データを効率的に要求および取得することを可能にすることができる。
[0038] 時間２０６において、モバイルデバイスは、時間２０４においてサーバから送信された推論モデルを表す、特徴付ける、対応する、関連する、および／または示すパラメータを備える１つまたは複数のメッセージを受信し得る。これは、図３のブロック３０４における実例的な実施形態に例示されている。時間２０６において受信されたパラメータおよびモバイルデバイスにおいて取得された観測値に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスは、モバイルデバイスがそこに位置している、または接近していると推論される特定の領域をカバーする測位補助データを要求する、時間２０８において送信される要求メッセージをまとめ（formulate）得る。時間２０８における要求メッセージの送信は、例えば、図３のブロック３０８にしたがって生じ得る。時間２１０における要求メッセージの受信に応答して、サーバは、モバイルデバイスのロケーションを含むと推論される、または含むと予測される領域をカバーする、要求された測位補助データを含む１つまたは複数のメッセージを時間２１０において送信し得る。
[0039] 簡潔にするために、図２は、時間２０４および２１０においてモバイルデバイスとメッセージを交換する単一のサーバデバイスを示す。しかしながら、単一の「サーバ」が、第１のデバイスが時間２０４においてモバイルデバイスとメッセージを交換し、第２のデバイスが時間２１０においてモバイルデバイスとメッセージを交換する、異なる２つのデバイスとしてインプリメントされ得ることが理解されるべきである。異なる２つのデバイスは、異なる物理的アドレスおよび／またはネットワークアドレスさえも備え得るが、その本願請求項に記載の主題はこの点において限定されるものではない。
[0040] ブロック３０６におけるある実施形態によると、時間２０６と２０８との間に、モバイルデバイスは、特定の領域（例えば、屋内領域対屋外領域、または特定のＬＣＩによってカバーされるエリア内）にある、または接近しているものとしてモバイルデバイスのロケーションを分類するために、モバイルデバイスによって取得された観測値を推論モデルのパラメータに適用し得る。モバイルデバイスのロケーションが特定の領域にあるという推論は、モバイルデバイスの推定されたロケーションが、高い尤度（例えば、どちらかといえば）を有する特定の領域にあるという決定を必要とし得る。モバイルデバイスのロケーションが特定の領域に接近しているという推論は、例えば、モバイルデバイスのロケーションが、特定の領域に遷移しているという決定を備え得る。例えば、速度ベクトルを伴うモバイルデバイスのロケーションの推定は、モバイルデバイスが、近い将来に特定の領域に位置しそうであるということを示し得る。別の例において、観測された傾向は、モバイルデバイスが特定の領域（例えば、観測された過去の行動および／または習慣に加えたロケーション）に位置しそうであることを示し得る。推論モデルのパラメータに適用される観測値は、例えば、時間２０８より前にモバイルデバイスによって取得された任意の観測値を含み得、推論モデルに適用され得る観測値の数個の例を提供すると、例えば、ローカルアクセスポイント（例えば、ＩＥＥＥ規格８０２．１１またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））から捕捉された信号からのＲＴＴまたはＲＳＳＩ測定値、最後のＳＰＳ位置フィックス、慣性または環境センサから取得された測定値、カメラ画像を含む。１つのインプリメンテーションにおいて、ブロック３０４において受信された推論モデルを示す受信されたパラメータは、ＬＣＩの各々のためのＡＰのＭＡＣアドレスおよびＬＣＩに適用可能な推論モデルを示すパラメータのリストを含み得る。１つの例示的なアプリケーションにおいて、モバイルデバイスは、ＬＣＩによってカバーされるエリアにあるものとしてモバイルデバイスのロケーションを分類するために、そのＬＣＩによってカバーされるエリアにサービス提供する１つまたは複数のＡＰから送信される信号を単純に捕捉し得る。言い換えると、ＬＣＩによってカバーされる特定のエリアにサービス提供するＡＰを識別するＭＡＣアドレスを有する信号を捕捉することによって、モバイルデバイスが特定のエリアに位置していることが推論され得る。しかしながら、これらが、推論モデルを表す、示す、関連する、対応する、またはそうでなければ特徴付けることができるパラメータの例にすぎないことが理解されるべきであり、本願請求項に記載の主題はこの点に関して限定されるものではない。
[0041] サーバからモバイルデバイスに送信される推論モデルを示すパラメータは、推論モデルのサイズまたはスケールに少なくとも部分的に基づいて、増加する量のリソース（例えば、メモリ容量、メッセージ送信帯域幅、電池リソース、等）を消費し得る。このようなサイズおよびスケールは、例えば、分類プロセスにおいて評価される多くの特徴によって決定され得る。したがって、多くの特徴を、最も信頼できるもの、または確定的であるものに減少させると、推論モデルのパフォーマンスを著しく犠牲にすることなくモバイルデバイスの処理に対する影響を低減することができる。
[0042] 本明細書に説明されるように、ブロック３０６において、モバイルデバイスは、モバイルデバイスが特定のＬＣＩに、または特定のＬＣＩの外に位置していることを推論するために、あるいは、モバイルデバイスが特定のＬＣＩの中に遷移しているかその外に遷移しているかどうかを予測するために、推論モデルに観測値（例えば、ＲＳＳＩまたはＲＴＴ測定値）を適用し得る。これは、（例えば、カルマンフィルタまたは粒子フィルタを使用して）モバイルデバイスの動き状態をモデル化することによって、単一の時期から適用された観測値または一連の観測値に少なくとも部分的に基づいて決定され得る。特定のインプリメンテーションにおいて以下で指摘されるように、ＲＳＳＩヒートマップ内の予想されるシグネチャ値は、モバイルデバイスのロケーションの分類（例えば、屋内、屋外、特定のＬＣＩ内、等）を推論または予測するために、モデル化された動き状態および／または観測値に適用され得る規則のセットをまとめるように処理され得る。
[0043] ある実施形態によると、時間２０４においてサーバによって送信される推論モデルを示すパラメータは、「オフライン」で、または分類属性および特徴が定義され得る学習段階において導出され得る。このような推論モデルは、上述のように、モバイルデバイスが、特定の領域（例えば、屋内対屋外、または複数のＬＣＩのうちの１つ）にある、または接近しているものとしてモバイルデバイスのロケーションを分類することを可能にし得る。図４は、上述のように、モバイルデバイスが特定の領域内に位置しているか接近しているかどうかを決定する際に、モバイルデバイスによって適用されることになる推論モデルを示すパラメータを生成するためのプロセスのフロー図である。図４に述べられるアクションおよびプロセスは、サーバ（例えば、サーバ１４０、１５０、または１５５）のようなコンピューティングプラットフォームによって行われ得る。この特定の例示的なインプリメンテーションにおいて、推論モデルのこのようなパラメータは、ヒートマップモデル（ＨＭＭ）ベースの予測子４１４を備え得る。しかしながら、これが、特定の実施形態にしたがった推論モデルを示すパラメータの例にすぎないことが理解されるべきであり、本願請求項に記載の主題は、この点に関して限定されるものではない。
[0044] 特定の例示された例において、ＲＳＳＩ抽出器４０４は、ＲＳＳＩヒートマップ値４０２を処理して抽出されたＲＳＳＩ特徴を提供し得る。上で指摘したように、ＲＳＳＩヒートマップ値４０２は、エリアをカバーする特定のポイント（例えば、エリアをカバーするグリッドポイント）を基準とした予想されるＲＳＳＩシグネチャ値を備え得る。プリプロセッサ４２０は、（例えば、クラウドソースのモバイルデバイス観測値から取得された）ＲＳＳＩ読み取り値（readings）または測定値４１８を処理して特徴生成器（features generator）４０８に入力を提供し得る。ＲＳＳＩ読み取り値または測定値４１８は、ペアリングされ得るか、または取得されたＲＳＳＩ読み取り値または測定値と同時に起こるロケーションのグラウンドトルース測定値（ground-truth measurements）を基準とし得る。ＲＳＳＩ抽出器４０４からの抽出およびプリプロセッサ４２０からの前処理されたＲＳＳＩ読み取り値に少なくとも部分的に基づいて、特徴生成器４０８は、推論モデルに使用されることになる、属性選択器４１２によって選択され得る特徴を表す属性を提供し得る。属性選択器は、分類モデルに組み込まれることになる最も信頼できる属性を選択し、信頼できない分類またはスプリアス（spurious）の分類につながる属性を省き得る。ある実施形態によると、ＲＳＳＩ抽出器４０４は、無線ヒートマップにおいて定義されたグリッドポイントの特徴を抽出し得る。１つのインプリメンテーションにおいて、特定のグリッドポイントロケーションは、屋内または屋外のような特定の領域にあるものとして分類され得る。しかしながら、これが、モバイルデバイスのロケーションを分類する使用のために抽出され得る特徴の例にすぎないことが理解されるべきであり、本願請求項に記載の主題はこの点に関して限定されるものではない。
[0045] 本明細書の特定のインプリメンテーションにおいて説明されるように、ＡＰは、ＩＥＥＥ規格８０２．１１のＡＰに限定されるものではなく、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）トランシーバまたはフェムトセルトランシーバも含み得る。ＡＰが屋内環境に位置し得る特定のシナリオにおいて、そのような屋内環境の外にあるモバイル受信機は、依然として、屋内ＡＰから送信される信号を検出、捕捉、および測定し得る。しかしながら、屋外環境で受信および捕捉される信号の強度は著しく低いこともある。特定のインプリメンテーションにおいて、ロケーションは、そのロケーションにある特定のＡＰから受信された信号の強度に少なくとも部分的に基づいて、屋内または屋外にあるものとして分類され得る。例示の目的で提示された特定の例において、以下の表１は、特定のアクセスポイント（ＡＰ１、ＡＰ２、またはＡＰ３として図示）によって送信された信号からの予想されるＲＳＳＩシグネチャ値を含むグリッドポイント関する、ＲＳＳＩ抽出器４０４によって抽出される例示的な特徴、およびそれらグリッドポイントのロケーションの分類を示す。
Figure 2017516079
[0046] 上の特定の例において、内側環境にあることが知られているグリッドポイントにおけるＡＰ１、ＡＰ２、およびＡＰ３から受信された信号の予想される強度が、外側環境にあることが知られているグリッドポイントにおいて受信された信号の予想される強度よりも実質的に高いことが観測され得る。表１に示された特徴を補完するために、プリプロセッサ４２０は、以下の表２に要約されたＲＳＳＩ読み取り値４１８から追加の特徴を抽出し得る。
Figure 2017516079
[0047] ここで、しきい値の信号強度は、−７０ｄＢおよび−９０ｄＢに設定される。しかしながら、これらが、適用されることができる例示的なしきい値にすぎず、また、本願請求項に記載の主題が、この点において限定されるものではないことが理解されるべきである。内側または外側にあると知られている特定のロケーションで、しきい値レベルの受信信号強度を有する信号の数がカウントされ得る。ある特定のしきい値より上の受信信号強度を有する捕捉された信号の総数に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスのロケーションは、内側領域または外側領域にあるものとして分類され得る。
[0048] 上記推論モデルの特定の例は、モバイルデバイスのロケーションを、他の領域とは別個の領域（例えば、屋内対屋外、１つの特定のＬＣＩ対別のＬＣＩ内）であるものとして分類し得る。しかしながら、１つの代替的なインプリメンテーションにおいて、推論モデルは、モバイルデバイスが特定のエリア内に位置している、または接近しているという尤度または確率（例えば、モバイルデバイスが屋内環境にある、または特定のＬＣＩ内に位置しているという確率または尤度）を計算し得る。
[0049] 特定のインプリメンテーションにおいて、ＲＳＳＩ無線ヒートマップ内の予想されるシグネチャ値は、現場のＡＰによって実際に適用される送信電力から外れ得る問題の信号を送信するようにＡＰにおいて適用される特定の送信電力を仮定し得る。加えて、特定のインプリメンテーションにおいて、異なるモバイルデバイス受信機は、ローカルＡＰから捕捉された信号に異なる利得を適用し得る。このように、同じロケーションにおける異なるモバイルデバイス受信機によって捕捉された信号のＲＳＳＩ値は、異なるモバイルデバイス受信機によって適用される異なる受信機利得に少なくとも部分的に基づいて変わり得る。ここで、モバイル受信機において適用される利得の変動および／または送信電力の変動（および、誤って置かれたＡＰ、マルチパスＡＰ、または予想されるＲＳＳＩヒートマップシグネチャ値を計算するために使用される不正確な伝搬モデルのような他のファクタ）は、特定のロケーションに関する無線ヒートマップ内の予想されるＲＳＳＩシグネチャ値と測定されたＲＳＳＩとの間のオフセットの一因となり得る。特定のインプリメンテーションにおいて、時間にわたって、モバイルデバイスは、そのようなオフセットを（例えば、グラウンドトルース観測値、および無線ヒートマップ内の予想されるＲＳＳＩシグネチャ値と測定されたＲＳＳＩの比較に基づいて）推定し、予想されるＲＳＳＩシグネチャ値に測定されたＲＳＳＩを将来適用するためにオフセットをキャッシュに格納し得る。
[0050] 別のインプリメンテーションにおいて、特定のモバイルデバイスおよび特定のＡＰに関するオフセットは、特定のモバイルデバイスが屋内会場に入るより前に推定され得る。例えば、建物に入るより前に、モバイルデバイスは、ＬＣＩ（例えば、屋外部分に延在するカバレッジを有するＬＣＩ）によってカバーされるエリア内の正確なＧＮＳＳ位置フィックスを取得し得る。位置フィックスを取得するのと同時に、モバイルデバイスは、ＲＳＳＩを測定するために、特定のＡＰによって送信される信号を捕捉し得る。モバイルデバイスは、測定されたＲＳＳＩと、ＧＮＳＳ位置フィックスによって決定されたモバイルデバイスの推定されたロケーションとを含む１つまたは複数のメッセージをサーバに送信し得る。サーバは、次いで、受信機利得またはオフセット値として差分を計算するために、（例えば、ＲＳＳＩヒートマップグリッドポイントから位置フィックスによって決定された推定されたロケーションまで外挿または内挿された）無線ヒートマップからの予想されるＲＳＳＩシグネチャと測定されたＲＳＳＩを比較し得る。計算された受信機利得またはオフセット値は、次いで、サーバからモバイルデバイスへの返答メッセージで送信され得る。モバイルデバイスは、次いで、（例えば、屋内と屋外との間の遷移を検出するために）本明細書に説明される分類器（classifiers）と共に受信機利得またはオフセットを採用し得る。
[0051] 無線ヒートマップ内の予想されるＲＳＳＩシグネチャ値からの、測定されたＲＳＳＩのオフセットにおける不確実性が、関心領域にある、または接近しているものとしてモバイルデバイスを分類する推論における確実性または正確性に影響を及ぼし得ることが認められ得る。１つのインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイスのロケーションは、内側（または屋内）、外側（または、屋外）、または境界（例えば、決定的に内側でも外側でもない）にあると分類され得る。ある実施形態によると、確率推論モデルは、ＲＳＳＩを測定するための捕捉された信号に適用される受信機利得または「オフセット」に少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスが屋内領域に位置しているか屋外領域に位置しているかどうかに関する推論を調節し得る。
[0052] 図５に例示されている特定のインプリメンテーションにおいて、可能な５つの別々のオフセットが、時間１〜５において、−１０ｄＢ、−５ｄＢ、０ｄＢ、＋５ｄＢ、および＋１０ｄＢとして識別されている。例えば、時間１において、モバイルデバイスのロケーションは、５つの可能なオフセットのうち４つに関して屋外領域にあると分類され得る。モバイルデバイスが屋内エリアにあるという推論された確率または尤度は、０．２と推論され得る。時間４までに、モバイルデバイスのロケーションは、５つの可能なオフセットのうち３つに関して屋外領域にあると分類され得る。モバイルデバイスが屋内エリア内にあるという推論された確率または尤度は、次いで、０．４に上がり得る。時間５までに、モバイルデバイスのロケーションは、５つの可能なオフセットのうち４つに関して屋内エリアにあると分類され得る。モバイルデバイスが屋内エリアにあるという推論された確率または尤度は、次いで、０．８に上がり得る。ここで、モバイルデバイスが屋内エリア内にあるという増加する推論された確率は、モバイルデバイスのロケーションが、時間１〜時間５に屋内環境に向かって移動する傾向にあることを示唆し得ることがさらに認められ得る。マップが内部領域および外部領域を示す図６に、同様の例が例示されている。矢印は、屋内部分からのモバイルデバイスの移動と屋外部分への遷移を例示している。アンサンブル予測アルゴリズムを適用すると、モバイルデバイスのロケーションは、屋内領域から離れて屋外領域に向かって遷移していると予測され得る。
[0053] 特定のシナリオにおいて、建物の内部部分で測位を行うことは、屋外領域で測位を行うのと同様に挙動し得る。例えば、内部の中庭、内部の縦穴（interior well）、等におけるロケーションは、建物の他の部分からのＡＰ送信のレンジ外にあり得る。このように、このような内部部分に利用可能な信頼できるヒートマップデータがいずれも存在しないこともある。ある実施形態によると、推論モデルを発展させるためのトレーニング（training）は、建物をカバーするエリアの限られた部分だけからのヒートマップ値に依存し得る。図７は、内部部分７０２を含む建物の内部のマップであり、ここにおいて、屋内測位技法はうまく働かないこともある。部分７０２は、境界ボックスの境界を定めることによって部分７０４から離され得る。特定の例において、部分７０４をカバーするヒートマップデータは、（例えば、ナイーブベイズ、決定木、またはＳＶＭモデルを使用して）推論モデルをトレーニングする際に使用するために分離され得る（例えば、部分７０４の外側の部分を除外する）。正確性におけるさらなる改良は、情報利得の基準（an information gain measure）に少なくとも部分的に基づいて特徴をランク付けすることによって達成され得る。図８に示されている特定の例において、複数のＡＰのＭＡＣアドレスは、最も適するもの（most relevant）から最も適さないもの（least relevant）にランク付けされ得る。ナイーブベイズ（ＮＢ）および決定木（ＤＴ）ベースの推論モデルを使用して正確な推論を行う対応する確率で示されるように、属性は、正しい推論をもたらす対応する確率を用いて、トップ５、トップ１０、等とランク付けされ得る。
[0054] 特定のＬＣＩでは、推論モデルに関するパラメータの単一のセットは、一貫した決定境界が想定される場合に不正確であり得る。特定のインプリメンテーションにおいて、ＬＣＩによってカバーされるエリアはタイルに分割され得、その結果、推論モデルが特定のタイルのためにトレーニングされ得る。例えば、その中心として特定のロケーションを有するタイルが形成され得る。特定のタイルに関して、分類器は、特定のノードまたはグリッドポイント上の屋内／屋外タグを使用してトレーニングされ得る。ＧＮＳＳ位置フィックスの受信および推論モデルのパラメータを求めるモバイルデバイスからの要求に応答して（例えば、図２の時間２０４において）、サーバは、推論モデル、ＧＮＳＳ位置フィックスに最も近いタイルのロケーションおよびサイズを示す１つまたは複数のパラメータを含む１つまたは複数のメッセージで応答し得る。モバイルデバイスは、次いで、モバイルデバイスのロケーションを屋内または屋外であると分類するために、推論モデルを示す送信されたパラメータを使用し得る。モバイルデバイスがタイルによってカバーされるエリアを出ると、モバイルデバイスは、推論モデル、別のタイルのロケーションおよびサイズを示すパラメータを求める新たな要求をサーバに送信し得る。
[0055] 図９は、ある実施形態によるモバイルデバイスの概略図である。モバイルデバイス１００（図１）は、図９に示されているモバイルデバイス１１００の１つまたは複数の特徴を備え得る。ある特定の実施形態において、モバイルデバイス１１００は、また、ワイヤレス通信ネットワークにわたってアンテナ１１２２を介してワイヤレス信号１１２３を送信および受信することが可能である、ワイヤレストランシーバ１１２１を備え得る。ワイヤレストランシーバ１１２１は、ワイヤレストランシーババスインターフェース１１２０によってバス１１０１に接続され得る。ワイヤレストランシーババスインターフェース１１２０は、いくつかの実施形態において、ワイヤレストランシーバ１１２１と少なくとも部分的に一体化され得る。いくつかの実施形態は、数個の例を挙げると、例えば、ＷｉＦｉ、ＣＤＭＡ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＬＴＥ（登録商標）、およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような、対応する複数のワイヤレス通信規格にしたがって信号を送信および／または受信することを可能にするために、複数のワイヤレストランシーバ１１２１およびワイヤレスアンテナ１１２２を含み得る。
[0056] モバイルデバイス１１００は、また、ＳＰＳアンテナ１１５８を介してＳＰＳ信号１１５９を受信および捕捉することが可能なＳＰＳ受信機１１５５を備え得る。ＳＰＳ受信機１１５５は、また、モバイルデバイス１０００のロケーションを推定するための捕捉されたＳＰＳ信号１１５９を全体的または部分的に処理し得る。いくつかの実施形態において、（１つまたは複数の）汎用プロセッサ１１１１、メモリ１１４０、（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２、および／または専用プロセッサ（図示せず）は、また、全体的または部分的に、捕捉されたＳＰＳ信号を処理し、および／またはＳＰＳ受信機１１５５と併せてモバイルデバイス１１００の推定されたロケーションを計算するように利用され得る。測位動作を行う際に使用するためのＳＰＳまたは他の信号の記憶は、メモリ１１４０またはレジスタ（図示せず）において行われ得る。
[0057] また、図９に示されているように、モバイルデバイス１１００は、バスインターフェース１１１０によってバス１１０１に接続された（１つまたは複数の）デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）１１１２、バスインターフェース１１１０によってバス１１０１に接続された（１つまたは複数の）汎用プロセッサ１１１１、およびメモリ１１４０を備え得る。バスインターフェース１１１０は、（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２、（１つまたは複数の）汎用プロセッサ１１１１、およびメモリ１１４０と一体化され得る。様々な実施形態において、複数の機能が、数個の例を挙げると、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、またはディスクドライブのような、コンピュータ可読記憶媒体上等のメモリ１１４０に記憶された１つまたは複数の機械可読命令の応答実行において行われ得る。１つまたは複数の命令は、（１つまたは複数の）汎用プロセッサ１１１１、専用プロセッサ、または（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２によって実行可能であり得る。メモリ１１４０は、本明細書に説明されている機能を行うように（１つまたは複数の）プロセッサ１１１１および／または（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２によって実行可能であるソフトウェアコード（プログラミングコード、命令、等）を記憶する、非一時的な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を備え得る。
[0058] また、図９に示されているように、ユーザインターフェース１１３５は、数個の例を挙げると、例えば、スピーカ、マイクロフォン、ディスプレイデバイス、振動デバイス、キーボード、タッチスクリーンのような、いくつかのデバイスのうちの任意の１つを備え得る。特定のインプリメンテーションにおいて、ユーザインターフェース１１３５は、ユーザが、モバイルデバイス１１００上にホストされた１つまたは複数のアプリケーションと対話することを可能にし得る。例えば、ユーザインターフェース１１３５のデバイスは、ユーザからのアクションに応答して、（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２または汎用プロセッサ１１１１によってさらに処理されるようにアナログまたはデジタル信号をメモリ１１４０上に記憶し得る。同様に、モバイルデバイス１１００上にホストされたアプリケーションは、ユーザに出力信号を提示するようにアナログまたはデジタル信号をメモリ１１４０上に記憶し得る。別のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１１００は、例えば、専用スピーカ、マイクロフォン、デジタル・アナログ回路類、アナログ・デジタル回路類、増幅器、および／または利得制御を備えた専用オーディオ入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１１７０をオプションで含み得る。しかしながら、これはオーディオＩ／Ｏがいかにしてモバイルデバイスにインプリメントされ得るかの例にすぎず、また、本願請求項に記載の主題が、この点において限定されるものではないことが理解されるべきである。別のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１１００は、キーボードまたはタッチスクリーンデバイス上のタッチまたは圧力に反応するタッチセンサ１１６２を備え得る。
[0059] モバイルデバイス１１００は、また、静止画または動画をキャプチャするための専用カメラデバイス１１６４を備え得る。カメラデバイス１１６４は、数個の例に挙げると、例えば、画像化センサ（例えば、電荷結合素子またはＣＭＯＳイメージャ）、レンズ、アナログ・デジタル回路類、フレームバッファを備え得る。１つのインプリメンテーションにおいて、キャプチャされた画像を表す信号の追加の処理、調節、符号化、または圧縮が、汎用／アプリケーションプロセッサ１１１１または（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２において行われ得る。代替的に、専用ビデオプロセッサ１１６８は、キャプチャされた画像を表す信号の調節、符号化、圧縮、または操作を行い得る。加えて、ビデオプロセッサ１１６８は、モバイルデバイス１１００上のディスプレイデバイス（図示せず）に提示するために、記憶された画像データを復号／復元し得る。
[0060] モバイルデバイス１１００は、また、例えば、慣性センサおよび環境センサを含み得る、バス１１０１に結合されたセンサ１１６０も備え得る。センサ１１６０の慣性センサは、例えば、（例えば、３次元におけるモバイルデバイス１１００の加速度に集合的に応じる）加速度計、１つまたは複数のジャイロスコープ、または（例えば、１つまたは複数のコンパスアプリケーションをサポートするための）１つまたは複数の磁力計を備え得る。モバイルデバイス１１００の環境センサは、数個の例を挙げると、例えば、温度センサ、気圧センサ、周辺光センサ、カメライメージャ、マイクロフォンを備え得る。センサ１１６０は、メモリ１１４０に記憶され得、また、例えば、測位またはナビゲーション動作に向けられたアプリケーションのような、１つまたは複数のアプリケーションをサポートする汎用／アプリケーションプロセッサ１１１１または（１つまたは複数の）ＤＰＳ１１１２によって処理され得る、アナログまたはデジタル信号を生成し得る。例えば、（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２または汎用／アプリケーションプロセッサ１１１１は、図３のブロック３０６において示されたプロセスのアクションのすべてまたは一部分を行うことが可能であり得る。
[0061] 特定のインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１１００は、ワイヤレストランシーバ１１２１またはＳＰＳ受信機１１５５において受信およびダウンコンバートされる信号のベースバンド処理を行うことが可能な専用モデムプロセッサ１１６６を備え得る。同様に、モデムプロセッサ１１６６は、ワイヤレストランシーバ１１２１による送信のためにアップコンバートされる信号のベースバンド処理を行い得る。代替のインプリメンテーションにおいて、専用モデムプロセッサを有する代わりに、ベースバンド処理は、汎用プロセッサまたはＤＳＰ（例えば、汎用／アプリケーションプロセッサ１１１１または（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２）によって行われ得る。しかしながら、これらは、ベースバンド処理を行い得る構造の例にすぎず、また、本願請求項に記載の主題が、この点において限定されるものではないことが理解されるべきである。また、ワイヤレストランシーバ１１２１は、モデムプロセッサ１１６６および／または汎用／アプリケーションプロセッサ１１１１または（１つまたは複数の）ＤＳＰ１１１２と組み合わせて、図３のブロック３０２、３０４、３０８、または３１０に述べられたアクションを行い得る。
[0062] 図１０は、例えば、図１（例えば、サーバ１４０、１４５、および１５０を含む）に関連して上述された技法またはプロセスをインプリメントするように構成可能な１つまたは複数のデバイスを含み得る例示的なシステム１２００を例示する概略図である。システム１２００は、例えば、第１のデバイス１２０２、第２のデバイス１２０４、および第３のデバイス１２０６を含み得、これらは、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８を通して動作的に結合され得る。ある態様において、第１のデバイス１２０２は、例えば、基地局アルマナックのような、測位補助データを提供することが可能なサーバを備え得る。第１のデバイス１２０２は、また、要求モバイルデバイスのロケーションの大まかな推定に少なくとも部分的に基づいて要求モバイルデバイスにＬＣＩを提供することが可能なサーバを備え得る。第１のデバイス１２０２は、また、モバイルデバイスからの要求において指定されたＬＣＩのロケーションに関連する屋内測位補助データを提供することが可能なサーバを備え得る。第２および第３のデバイス１２０４および１２０６は、ある態様において、モバイルデバイスを備え得る。また、ある態様において、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８は、例えば、１つまたは複数のワイヤレスアクセスポイントを備え得る。しかしながら、本願請求項に記載の主題は、これらに関して範囲が限定されるものではない。
[0063] 図１０に示されている、第１のデバイス１２０２、第２のデバイス１２０４、および第３のデバイス１２０６は、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８を介してデータを交換するように構成可能であり得る任意のデバイス、器具、または機械を表し得る。限定ではなく例として、第１のデバイス１２０２、第２のデバイス１２０４、または第３のデバイス１２０６のいずれも、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワークステーション、サーバデバイス、または同様のもののような１つまたは複数のコンピューティングデバイスあるいはプラットフォーム、例えば、携帯情報端末、モバイル通信デバイス、または同様のもののような１つまたは複数のパーソナルコンピューティングまたは通信デバイスまたは器具、例えば、データベースまたはデータ記憶サービスプロバイダ／システム、ネットワークサービスプロバイダ／システム、インターネットまたはイントラネットサービスプロバイダ／システム、携帯または検索エンジンサービスプロバイダ／システム、ワイヤレス通信サービスプロバイダ／システムのようなコンピューティングシステムまたは関連したサービスプロバイダ機能、あるいはこれらの任意の組み合わせ、を含み得る。第１、第２、および第３のデバイス１２０２、１２０４、および１２０６のいずれも、それぞれ、本明細書に説明されている例にしたがった、基地局アルマナックサーバ、基地局、またはモバイルデバイスのうちの１つまたは複数を備え得る。
[0064] 同様に、図８に示されている、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８は、第１のデバイス１２０２、第２のデバイス１２０４、および第３のデバイス１２０６のうちの少なくとも２つの間でのデータの交換をサポートするように構成可能な１つまたは複数の通信リンク、プロセス、またはリソースを表す。限定ではなく例として、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８は、ワイヤレスまたは有線通信リンク、電話またはテレコミュニケーションズシステム、データバスまたはチャネル、光ファイバー、地上車または宇宙ビークルのリソース、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、イントラネット、インターネット、ルータまたはスイッチ、および同様のもの、あるいはこれらの任意の組み合わせを含み得る。例えば、第３のデバイス１２０６の部分的に覆われているものとして例示された破線のボックスによって例示されているように、ワイヤレス通信ネットワーク１２０８に動作的に結合される追加の同様のデバイスがあり得る。
[0065] システム１２００に示されている様々なデバイスおよびネットワーク、および本明細書にさらに説明されているプロセスおよび方法のすべてまたは一部が、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの任意の組み合わせを使用して、またはそうでなければこれらを含んで、インプリメントされ得ることが認識される。
[0066] したがって、限定ではなく例として、第２のデバイス１２０４は、バス１２２８を通してメモリ１２２２に動作的に結合された少なくとも１つの処理ユニット１２２０を含み得る。
[0067] 処理ユニット１２２０は、データ算出プロシージャまたはプロセスの少なくとも一部分を行うように構成可能な１つまたは複数の回路を表す。限定ではなく例として、処理ユニット１２２０は、１つまたは複数のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、および同様のもの、あるいはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
[0068] メモリ１２２２は、任意のデータ記憶メカニズムを表す。メモリ１２２２は、例えば、一次メモリ１２２４および二次メモリ１２２６を含み得る。一次メモリ１２２４は、例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、等を含み得る。この例では処理ユニット１２２０から離されているものとして例示されているが、一次メモリ１２２４のすべてまたは一部が、処理ユニット１２２０内に提供され得るか、またはそうでなければ、処理ユニット１１２０とコロケート／結合され得ることが理解されるべきである。特定のインプリメンテーションにおいて、処理ユニット１２２０は、上述された図４に述べられたアクションの１つまたは複数を行うようにメモリ１２２４上に記憶された機械可読命令を実行し得る。
[0069] 二次メモリ１２２６は、例えば、一次メモリと同様のまたは類似したタイプのメモリ、あるいは、例えば、ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、ソリッドステートメモリドライブ、等のような、１つまたは複数のデータ記憶デバイスまたはシステムを含み得る。ある特定のインプリメンテーションにおいて、二次メモリ１２２６は、コンピュータ可読媒体１２４０を動作的に受容し得るか、またはそうでなければ、コンピュータ可読媒体１２４０に結合するように構成可能であり得る。コンピュータ可読媒体１２４０は、例えば、システム１２００内のデバイスのうちの１つまたは複数のための、アクセス可能なデータ、コード、または命令を搬送または製造することができる任意の非一時的な媒体を含み得る。コンピュータ可読媒体１２４０は、記憶媒体とも称され得る。
[0070] 第２のデバイス１２０４は、例えば、少なくともワイヤレス通信ネットワーク１２０８への第２のデバイス１２０４の動作的結合を提供するか、またはそうでなければサポートする通信インターフェース１０３０を含み得る。限定ではなく例として、通信インターフェース１２３０は、ネットワークインターフェースデバイスまたはカード、モデム、ルータ、スイッチ、トランシーバ、および同様のものを含み得る。
[0071] 第２のデバイス１２０４は、例えば、入力／出力デバイス１２３２を含み得る。入力／出力デバイス１２３２は、人間の入力または機械の入力を許可、またはそうでなければ導入するように構成可能であり得る１つまたは複数のデバイスあるいは特徴、もしくは、人間の出力または機械の出力を配信、またはそうでなければ提供するように構成可能であり得る１つまたは複数のデバイスあるいは特徴を表す。限定ではなく例として、入力／出力デバイス１２３２は、動作的に構成されたディスプレイ、スピーカ、キーボード、マウス、トラックボール、タッチスクリーン、データポート、等を含み得る。
[0072] 本明細書に説明された方法は、特定の例によるアプリケーションに依存して様々な手段によってインプリメントされ得る。例えば、このような方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせにインプリメントされ得る。例えば、ハードウェアのインプリメンテーションでは、処理ユニットは、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、デジタルシグナルプロセッサ（「ＤＳＰ」）、デジタルシグナル処理デバイス（「ＤＳＰＤ」）、プログラマブル論理デバイス（「ＰＬＤ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書に説明された機能を行うように設計された他のデバイスユニット、またはこれらの組み合わせ内にインプリメントされ得る。
[0073] 本明細書に含まれる詳細な説明のいくつかの部分は、特定の装置、または専用コンピューティングデバイスあるいはプラットフォームのメモリ内に記憶される２値デジタル信号上の動作の象徴的な表現またはアルゴリズムの用語で提示される。この特定の明細書のコンテキストにおいて、特定の装置という用語または同様の用語は、それがプログラムソフトウェアからの命令に従って特定の動作を行うようにプログラムされると、汎用コンピュータを含む。アルゴリズム的記述または象徴的表現は、作業の要旨を他の当業者に伝達するための、信号処理または関連技術における当業者によって使用される技法の例である。アルゴリズムは、本明細書において、また一般的に、所望の結果に至る、首尾一貫した動作のシーケンスまたは類似した信号処理であると考えられる。このコンテキストにおいて、動作または処理は、物理量の物理的な操作を伴う。通常、必ずではないが、そのよう量は、記憶、転送、組み合わせ、比較、またはそうでなければ操作されることが可能な電気信号または磁気信号の形態をとり得る。ビット、データ、値、エレメント、シンボル、文字、用語、数、番号、または同様のものとして、このような信号を指すことが、主に共通使用の理由で、時として便利であることが証明されている。しかしながら、これらまたは同様の用語のすべてが、適切な物理量と関連付けられるべきであり、便利なラベルにすぎないことが理解されるべきである。別途明記されていない限り、本明細書の説明から明らかであるように、本明細書全体を通じて、「処理する」、「算出する」、「計算する」、「決定する（determining）」、または同様のもののような用語を利用した説明が、専用コンピュータ、専用コンピューティング装置、または同様の専用電子コンピューティングデバイスのような、特定の装置のアクションまたはプロセスを指すことが理解される。したがって、本明細書のコンテキストにおいて、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスは、通常、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスのメモリ、レジスタ、または他の情報記憶デバイス、送信デバイス、あるいはディスプレイデバイス内の、物理的な電子量または磁気量として表される信号を操作または変換することが可能である。
[0074] 本明細書に説明されるワイヤレス通信技法は、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）、等のような様々なワイヤレス通信ネットワークと接続し得る。「ネットワーク」および「システム」という用語は、本明細書では交換可能に使用され得る。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、または上記ネットワークの任意の組み合せ、等であり得る。ＣＤＭＡネットワークは、ごくわずかの無線技術を挙げると、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（「Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）」）のような、１つまたは複数の無線アクセス技術（「ＲＡＴ」）をインプリメントし得る。ここで、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５、ＩＳ−２０００、およびＩＳ−８５６規格によってインプリメントされる技術を含み得る。ＴＤＭＡネットワークは、モバイル通信のためのグローバルシステム（「ＧＳＭ（登録商標）」）、デジタルアドバンスドモバイル電話システム（「Ｄ−ＡＭＰＳ」）、または他の何らかのＲＡＴをインプリメントし得る。ＧＳＭおよびＷ−ＣＤＭＡは、「第３世代パートナーシッププロジェクト（「３ＧＰＰ（登録商標）」）という名称のコンソーシアムによる文書に説明されている。ｃｄｍａ２０００は、「第３世代パートナーシッププロジェクト２（「３ＧＰＰ２」）」という名称のコンソーシアムによる文書に説明されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は、公的に入手可能である。４Ｇロングタームエボリューション（「ＬＴＥ」）通信ネットワークは、また、ある態様において、本願請求項に記載の主題にしたがってインプリメントされ得る。ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘネットワークを備え得、ＷＰＡＮは、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１５ｘを備え得る。本明細書に説明されるワイヤレス通信のインプリメンテーションは、また、ＷＷＡＮ、ＷＬＡＮ、またはＷＰＡＮの任意の組み合せと関連して使用され得る。
[0075] 別の態様において、先に記載されたように、ワイヤレス送信機またはアクセスポイントは、フェムトセルを備え得、セルラ電話サービスをビジネルまたは自宅に拡張するために利用される。このようなインプリメンテーションにおいて、１つまたは複数のデバイスは、例えば、コード分割多元接続（「ＣＤＭＡ」）セルラ通信プロトコルを介してフェムトセルと通信し得、フェムトセルは、インターネットのような別のブロードバンドネットワークを経由して、より大きいセルラテレコミュニケーションネットワークへのアクセスをモバイルデバイスに提供し得る。
[0076] 本明細書に説明される技法は、いくつかのＧＮＳＳおよび／またはＧＮＳＳの組み合わせのうちのいずれか１つを含むＳＰＳと使用され得る。さらに、そのような技法は、「擬似衛星（pseudolites）」として働く地上送信機、またはＳＶとそのような地上送信機との組み合わせを利用する測位システムと使用され得る。地上送信機は、例えば、ＰＮコードまたは他のレンジングコード（例えば、ＧＰＳまたはＣＤＭＡセルラ信号と同様）をブロードキャストする地上送信機を含み得る。そのような送信機は、遠隔受信機による識別を可能にするために一意的なＰＮコードが割り当てられ得る。地上送信機は、例えば、トンネル、鉱山、建物、都市キャニオン、または他の囲まれたエリアの中のような、軌道周回ＳＶからのＳＰＳ信号が利用不可能であり得る状況でＳＰＳを増大させるのに有用であり得る。擬似衛星の別のインプリメンテーションは無線ビーコンとして知られている。本明細書に使用される「ＳＶ」という用語は、擬似衛星、擬似衛星の同等物、および場合によると他のものとして働く地上送信機を含むように意図されている。本明細書に使用される「ＳＰＳ信用」および／または「ＳＶ信号」という用語は、地上送信機からのＳＰＳのような信号を含むように意図されており、擬似衛星または擬似衛星の同等物として働く地上送信機を含む。
[0077] 本明細書で使用されている、「および」ならびに「または」という用語は、それが使用されるコンテキストに少なくとも部分的に依存することになる様々な意味を含み得る。通常、「または」は、Ａ、Ｂ、またはＣのようなリストを関連付けるために使用される場合、本明細書で包括的な感覚で使用される、Ａ、Ｂ、およびＣ、と同様に、本明細書で排他的な感覚で使用される、Ａ、Ｂ、またはＣ、を意味するように意図されている。本明細書全体を通しての、「１つの例」または「ある例」への参照は、例と関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、本願請求項に記載の主題の少なくとも１つの例に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体にわたる様々な場所における「１つの例において」または「ある例」というフレーズが出てきても、必ずしもすべてが同一の例を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、１つまたは複数の例において組み合わせられ得る。本明細書に説明されている例は、デジタル信号を使用して動作する、機械、デバイス、エンジン、または装置を含み得る。このような信号は、電子信号、光信号、電磁信号、またはロケーション間で情報を提供する任意の形態のエネルギーを備え得る。
[0078] 例示的な特徴であると現在考えられているものが例示および説明されてきたが、様々な他の修正が行なわれることができ、本願請求項に記載の主題から逸脱することなく同等物が代用され得ることが、当業者によって理解されるであろう。さらに、本明細書に説明された中心的な概念から逸脱せずに、多くの修正が、本願請求項に記載の主題の教示に特定の状況を適合させるために行われ得る。したがって、本願請求項に記載の主題が、開示された特定の例に限定されるものではなく、このような本願請求項に記載の主題が、添付の特許請求の範囲およびその同等物の範囲内にあるすべての態様もまた含み得ることが意図されている。
[0078] 例示的な特徴であると現在考えられているものが例示および説明されてきたが、様々な他の修正が行なわれることができ、本願請求項に記載の主題から逸脱することなく同等物が代用され得ることが、当業者によって理解されるであろう。さらに、本明細書に説明された中心的な概念から逸脱せずに、多くの修正が、本願請求項に記載の主題の教示に特定の状況を適合させるために行われ得る。したがって、本願請求項に記載の主題が、開示された特定の例に限定されるものではなく、このような本願請求項に記載の主題が、添付の特許請求の範囲およびその同等物の範囲内にあるすべての態様もまた含み得ることが意図されている。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスにおいて、
前記モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータをサーバに送信することと、
前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを前記サーバから受信することと、
前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信することと、
前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを前記サーバから受信することと
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置している、または接近していると決定される場合、１つまたは複数の衛星測位システム（ＳＰＳ）信号を捕捉しようと試みることと、
前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置している、または接近していると決定される場合、屋内測位動作を試みることと
をさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記１つまたは複数のパラメータは、
前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているか接近しているかどうかを特徴付けるパラメータ
を備え、前記方法は、さらに、
前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えることと、
前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして決定することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ５］
前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ６］
前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記推論モデルを表す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
ワイヤレス通信ネットワークにメッセージをワイヤレスに送信し、前記ワイヤレス通信ネットワークからメッセージをワイヤレスに受信するワイヤレストランシーバデバイスと、
モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージを、前記ワイヤレストランシーバデバイスを通してサーバに送信することを開始することと、
前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、前記トランシーバデバイスにおいて前記サーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと、
前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを、前記トランシーバデバイスを通して前記サーバに送信することを開始することと、
前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える、前記トランシーバデバイスにおいて前記サーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと
を行う１つまたは複数のプロセッサと
を備える、モバイルデバイス。
［Ｃ１０］
前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、Ｃ９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１１］
前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、Ｃ９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１２］
受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、Ｃ１１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１３］
前記推論モデルを示す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、Ｃ９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１４］
モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージをサーバに送信することを開始することと、
前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、前記ワイヤレストランシーバデバイスにおいて受信される１つまたは複数のメッセージを前記サーバから取得することと、
前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信することを開始することと、
前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える１つまたは複数のメッセージを、前記ワイヤレストランシーバデバイスにおいて前記サーバから取得することと
を行うように１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である機械可読命令を記憶した記憶媒体
を備える、物品。
［Ｃ１５］
前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、Ｃ１４に記載の物品。
［Ｃ１６］
前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって、
前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置していると推論される場合、１つまたは複数のＳＰＳ信号を捕捉しようと試みることと、
前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置していると推論される場合、屋内測位動作を試みることと
を行うようにさらに実行可能である、Ｃ１４に記載の物品。
［Ｃ１７］
前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記パラメータは、
前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているかどうかを特徴付けるパラメータ
を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって、
前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えることと、
前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして推論することと
を行うようにさらに実行可能である、Ｃ１４に記載の物品。
［Ｃ１８］
モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータをサーバに送信するための手段と、
前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを前記サーバから受信するための手段と、
前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定するための手段と、
前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信するための手段と、
前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを前記サーバから受信するための手段と
を備える、モバイルデバイス。
［Ｃ１９］
前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２０］
前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置している、または接近していると決定される場合、１つまたは複数の衛星測位システム（ＳＰＳ）信号を捕捉しようと試みるための手段と、
前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置している、または接近していると決定される場合、屋内測位動作を試みるための手段と
をさらに備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２１］
前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記パラメータは、
前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているか接近しているかどうかを特徴付けるパラメータ
を備え、前記モバイルデバイスは、さらに、
前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えるための手段と、
前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして決定するための手段と
を備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２２］
前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２３］
前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２４］
受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、Ｃ２２に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２５］
前記推論モデルを表す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。

Claims (25)

  1. モバイルデバイスにおいて、
    前記モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータをサーバに送信することと、
    前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを前記サーバから受信することと、
    前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
    前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信することと、
    前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを前記サーバから受信することと
    を備える、方法。
  2. 前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、請求項１に記載の方法。
  3. 前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置している、または接近していると決定される場合、１つまたは複数の衛星測位システム（ＳＰＳ）信号を捕捉しようと試みることと、
    前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置している、または接近していると決定される場合、屋内測位動作を試みることと
    をさらに備える、請求項１に記載の方法。
  4. 前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記１つまたは複数のパラメータは、
    前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているか接近しているかどうかを特徴付けるパラメータ
    を備え、前記方法は、さらに、
    前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えることと、
    前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして決定することと
    を備える、請求項１に記載の方法。
  5. 前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、請求項１に記載の方法。
  6. 前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、請求項１に記載の方法。
  7. 受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、請求項６に記載の方法。
  8. 前記推論モデルを表す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、請求項１に記載の方法。
  9. ワイヤレス通信ネットワークにメッセージをワイヤレスに送信し、前記ワイヤレス通信ネットワークからメッセージをワイヤレスに受信するワイヤレストランシーバデバイスと、
    モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージを、前記ワイヤレストランシーバデバイスを通してサーバに送信することを開始することと、
    前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、前記トランシーバデバイスにおいて前記サーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと、
    前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
    前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを、前記トランシーバデバイスを通して前記サーバに送信することを開始することと、
    前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える、前記トランシーバデバイスにおいて前記サーバから受信される１つまたは複数のメッセージを取得することと
    を行う１つまたは複数のプロセッサと
    を備える、モバイルデバイス。
  10. 前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、請求項９に記載のモバイルデバイス。
  11. 前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、請求項９に記載のモバイルデバイス。
  12. 受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、請求項１１に記載のモバイルデバイス。
  13. 前記推論モデルを示す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、請求項９に記載のモバイルデバイス。
  14. モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータを備える１つまたは複数のメッセージをサーバに送信することを開始することと、
    前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを備える、前記ワイヤレストランシーバデバイスにおいて受信される１つまたは複数のメッセージを前記サーバから取得することと、
    前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定することと、
    前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信することを開始することと、
    前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを備える１つまたは複数のメッセージを、前記ワイヤレストランシーバデバイスにおいて前記サーバから取得することと
    を行うように１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である機械可読命令を記憶した記憶媒体
    を備える、物品。
  15. 前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、請求項１４に記載の物品。
  16. 前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって、
    前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置していると推論される場合、１つまたは複数のＳＰＳ信号を捕捉しようと試みることと、
    前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置していると推論される場合、屋内測位動作を試みることと
    を行うようにさらに実行可能である、請求項１４に記載の物品。
  17. 前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記パラメータは、
    前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているかどうかを特徴付けるパラメータ
    を備え、前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって、
    前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えることと、
    前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして推論することと
    を行うようにさらに実行可能である、請求項１４に記載の物品。
  18. モバイルデバイスのロケーションの１つまたは複数のインジケータをサーバに送信するための手段と、
    前記ロケーションの前記１つまたは複数のインジケータに少なくとも部分的に基づく推論モデルを表すパラメータを前記サーバから受信するための手段と、
    前記推論モデルを表す前記パラメータに前記モバイルデバイスによって取得された１つまたは複数の観測値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが、複数の候補領域のうちの特定の領域に位置している、または接近していることを決定するための手段と、
    前記モバイルデバイスが前記特定の領域に位置している、または接近していることを示す要求メッセージを前記サーバに送信するための手段と、
    前記要求メッセージに少なくとも部分的に基づいて決定された測位補助データを前記サーバから受信するための手段と
    を備える、モバイルデバイス。
  19. 前記推論モデルを表す前記パラメータは、送信機デバイスの１つまたは複数のロケーションを備え、前記観測値の少なくとも１つは、前記送信機デバイスの少なくとも１つによって送信され、かつ前記モバイルデバイスにおいて捕捉される信号の受信信号強度の測定値を備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
  20. 前記モバイルデバイスが、前記複数の領域のうちの第１の領域に位置している、または接近していると決定される場合、１つまたは複数の衛星測位システム（ＳＰＳ）信号を捕捉しようと試みるための手段と、
    前記モバイルデバイスが、前記第１の領域とは異なる前記複数の領域のうちの第２の領域に位置している、または接近していると決定される場合、屋内測位動作を試みるための手段と
    をさらに備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
  21. 前記１つまたは複数の観測値は、ワイヤレス送信機から捕捉された信号の受信信号強度インジケーション（ＲＳＳＩ）測定値を備え、前記推論モデルを表す前記パラメータは、
    前記ＲＳＳＩ測定値と関連付けられた予想されるＲＳＳＩシグネチャ値の比較に、関連付けられたしきい値を適用することに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスが特定の領域に位置しているか接近しているかどうかを特徴付けるパラメータ
    を備え、前記モバイルデバイスは、さらに、
    前記比較を決定する際に前記ＲＳＳＩ測定値に適用するためのオフセットを増加的に変えるための手段と、
    前記ＲＳＳＩ値に関連付けられたしきい値を超える比較数に少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスの前記ロケーションが前記屋内エリアまたは前記屋外エリアにあるものとして決定するための手段と
    を備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
  22. 前記特定の領域は、屋内領域または屋外領域である、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
  23. 前記複数の候補領域は、ロケーションコンテキスト識別子（ＬＣＩ）に関連付けられた領域を備え、前記特定の領域は、前記ＬＣＩのうちの特定の１つに関連付けられた領域を備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
  24. 受信された測位補助データは、前記ＬＣＩのうちの前記特定の１つに関連付けられた前記領域に関する測位補助データを備える、請求項２２に記載のモバイルデバイス。
  25. 前記推論モデルを表す前記パラメータは、別々のロケーションに関連付けられた予想されるシグネチャ値の無線ヒートマップから抽出された特徴に少なくとも部分的に基づいて形成される、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
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