JP2023522900A - 信号マップの構築方法、装置、機器及び読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Abstract

信号マップの構築方法、装置、機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。該方法は、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するステップ（Ｓ１０１）と、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るステップ（Ｓ１０２）と、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るステップ（Ｓ１０３）と、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築するステップ（Ｓ１０４）と、を含む。クラスタリング及び新たなＷｉ－Ｆｉ指紋取得によって、構築されたＷｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を大幅に削減し、データキャッシュを削減させて算出オーバーヘッドを減少させることができる一方、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違を増強し、測位精度を高めることができる。

Description

本願は、測位の技術分野に関し、特に、信号マップの構築方法、装置、機器及び読み取り可能な記憶媒体に関する。

リアルタイム測位技術は、交通、商業、物流、個性的なサービスなど、多くのハイレベルなアプリケーションの基礎技術となっている。全地球航法衛星システムは、長期的な発展を経て、室外環境では、優れた測位サービスを提供できるようになっている。

一方、室内環境では、衛星信号が地上に到達したときに弱くなり、建物を透過できないこと、マルチパス効果などの問題により、全地球測位システムは信頼性の高いサービスを提供できない。そのため、近年、室内測位技術はナビゲーション分野の注目されている研究方向になっている。室内Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを利用した室内測位は、測位精度が高く、配備が容易で、移植性が高いなどの特徴から、最も広く応用されている室内測位技術の１つとなっている。

室内Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを利用した室内測位を行うには、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを構築しなければならない。Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおけるＷｉ－Ｆｉ指紋がまばらすぎると、測位精度が低下し、一方、Ｗｉ－Ｆｉ指紋が密すぎると、信号マップのデータ量が大きくなり、データキャッシュや算出オーバーヘッドが増加し、また、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違が弱まり、測位精度に悪影響を与える。

以上のように、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップ構築などの問題をどのように解決するかは、現在当業者が早急に解決すべき技術的課題である。

本願の目的は、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングし、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を用いて新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を再構築した後、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋に基づいて、規模が小さく且つ信号特性の相違がより大きなＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築することができる信号マップの構築方法、装置、機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供する。

上記の技術的課題を解决するために、本願は以下の技術的解決策を提案する。
信号マップの構築方法であって、
オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するステップと、
前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るステップと、
前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るステップと、
前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築するステップと、を含む。

好ましくは、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得る前記ステップは、
前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタのクラスタ中心に対応する地理座標を取得するステップと、
前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全ての前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に現れた全てのＷｉ－Ｆｉアクセスポイントについて、前記Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値及び受信信号強度の分散値を算出するステップと、
前記地理座標、各前記Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの前記受信信号強度の平均値及び前記受信信号強度の分散値を利用して、前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を構築するステップと、を含む。

好ましくは、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る前記ステップは、
前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれから道路網ノードのそれぞれまでの水平距離を算出するステップと、
前記水平距離を利用して前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るステップと、を含む。

好ましくは、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する前記ステップは、
室内デジタルマップと、道路網ノードを有するサンプルパスを含む道路網を取得するステップと、
前記室内デジタルマップを利用して前記道路網ノードの地理座標を決定するステップと、
前記サンプルパスを利用して、所定の周波数でＷｉ－Ｆｉ走査をトリガーし、Ｗｉ－Ｆｉデータを記録するステップと、
前記Ｗｉ－Ｆｉデータと前記道路網ノードの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出するステップと、を含む。

好ましくは、Ｗｉ－Ｆｉデータと前記道路網ノードの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出する前記ステップは、
サンプルパスのサンプリング開始・終了時間を取得するステップと、
前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定するステップと、
前記道路網ノードのタイムスタンプを利用して、前記Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を算出するステップと、
前記Ｗｉ－Ｆｉデータと該Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を構築するステップと、を含む。

好ましくは、サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定する前記ステップは、
前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記サンプルパスの合計サンプリング時間を決定するステップと、
前記合計サンプリング時間を利用して、前記道路網ノードの前記サンプルパスでの相対位置と組み合わせて、サンプリングするときに前記道路網ノードを通過するタイムスタンプを算出するステップと、
前記道路網ノードに前記タイムスタンプをマークするステップと、を含む。

好ましくは、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する前記ステップの後に、
マップ更新要求を受信して解析し、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を得るステップと、
前記Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおいて前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋との水平距離が最も短い目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを決定するステップと、
前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を追加するステップと、
前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて算出するステップと、
改めて算出した新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、前記Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新するステップと、をさらに含む。

Ｗｉ－Ｆｉ信号マップ構築装置であって、
オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋取得モジュールと、
前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るクラスタリングモジュールと、
前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るＷｉ－Ｆｉ指紋融合モジュールと、
前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する信号マップ構築モジュールと、を含む。
信号マップ構築機器であって、
コンピュータプログラムを記憶するメモリと、
前記コンピュータプログラムを実行すると、上記の信号マップの構築方法のステップを実現するプロセッサと、を含む。

読み取り可能な記憶媒体であって、コンピュータプログラムが記憶されている、プロセッサによって実行されると上記の信号マップの構築方法のステップを実現する。

本願の実施例による方法を用いると、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得し、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得て、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得て、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する。

オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得した後、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を削減するために、まず、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋よりもデータが少ないＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。Ｗｉ－Ｆｉ指紋の信号特性の相違を向上させるために、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の代わりに、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に基づいて、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する。次に、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに対応する新たなＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれに基づいて、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを構築することができる。クラスタリング及び新たなＷｉ－Ｆｉ指紋取得によって、構築されたＷｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を大幅に削減し、データキャッシュを削減させて算出オーバーヘッドを減少させることができる一方、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違を増強し、測位精度を高めることができる。

それに応じて、本願の実施例はまた、信号マップの構築方法に対応する装置、機器及び読み取り可能な記憶媒体を提供し、これらは上記の技術的効果を有するので、ここでは詳しく説明しない。

本願の実施例又は従来技術の技術的解決策をより明確に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明するが、当業者であれば、創造的な努力を必要とせずに、これらの図面に基づいて他の図面を得ることができる。
本願の実施例における信号マップの構築方法の実施のフローチャートである。 本願の実施例における道路網の概略図である。 本願の実施例における信号マップの構築装置の構造概略図である。 本願の実施例における信号マップの構築機器の構造概略図である。 本願の実施例における信号マップの構築機器の具体的な構造概略図である。

当業者が本願の解決手段をよりよく理解できるように、以下、図面及び具体的な実施形態を参照して本願についてさらに詳細に説明する。当業者が本願の実施例に基づいて創造的な努力を必要とせずに得る他の全ての実施例は本願の特許範囲に属する。

なお、本願の実施例による信号マップの構築方法は、建物の単一の階を基本単位としてＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する。したがって、特定の建物内のＷｉ－Ｆｉ信号特性は複数の単一の階の信号マップで記述される。

理解を容易にするために、以下、本願の実施例の一部の用語を解釈して説明する。
Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイント（Ｗｉ－Ｆｉ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ（Ｗｉ－Ｆｉ ＡＰ））：無線信号を介してインターネットへの移動機器のアクセスを可能とするハードウェア機器であって、多くの場合は無線ルータ、移動ホットスポットなどを意味する。

Ｗｉ－Ｆｉ指紋（Ｗｉ－Ｆｉ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ）：空間内の特定の位置で、走査された複数のＷｉ－Ｆｉアクセスポイント及びその信号強度によって形成され、別の位置での走査結果と別のデータ集合と、当該位置の所定の座標系の下での現在の座標値（例えば、経度と緯度の地理座標）とから構成される＜信号、位置＞データ対である。

ＭＡＣアドレス：Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの物理アドレス又はハードウェアアドレスであって、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントを区別する一意なアドレスである。

ＳＳＩＤ（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｅｔ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）：サービスセット識別子。本明細書では、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントによりブロードキャストされる無線ローカルエリアネットワークの名称であり、ローカルエリアネットワーク所有者によりカスタマイズされ、一意ではない。

ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）：本明細書では、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントから送信され、移動側機器で受信された無線ネットワーク信号の強度インジケータである。

室内デジタルマップ：所定の座標系の下で、建物の内部構造、配置などの地上要素に、座標及び属性を付与、決定し、コンピュータにより認識可能で、記憶媒体に要約可能であり、順序付けられたデータ集合である。

室内Ｗｉ－Ｆｉ信号マップ：室内デジタルマップの座標系に基づいて、Ｗｉ－Ｆｉ指紋の地理座標位置を室内デジタルマップにマークすることによって形成される順序付けられたデータ集合であって、室内の測位計算のための比較用Ｗｉ－Ｆｉデータ及び参照位置を提供する。

道路網（ｒｏａｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）：室内デジタルマップにおいて室内の歩行可能な通路や領域を線分でマークした地理座標付きのネットワーク構造である。

道路網ノード：道路網における線分同士の交差点、接続点、及び所定の間隔で線分に挿入された地理座標付きの点であれば、道路網ノードとして定義される。

図１に示すように、図１は本願の実施例における信号マップの構築方法のフローチャートであり、該方法は、ステップＳ１０１～Ｓ１０４を含む。
Ｓ１０１、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する。

ここで、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋は、＜信号、位置＞データ対の信号及び位置のいずれも処理されていないＷｉ－Ｆｉ指紋であり、即ち、サンプリングされたオリジナル状態のものである。

本実施例では、Ｗｉ－Ｆｉ指紋は、比較的密なＷｉ－Ｆｉ信号マップからオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を直接取得してもよいし、読み取り可能な記憶媒体から予め記憶されたオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を直接読み取ってもよいし、静的サンプリング（Ｐ２Ｐ：Ｐｏｉｎｔ－ｔｏ－Ｐｏｉｎｔ）又は歩行サンプリング（ｗａｌｋ ｓｕｒｖｅｙ）の方式によって直接サンプリングし、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を得てもよい。

これらのうち、静的サンプリングでは、空間座標の特定のサンプリングポイントに数秒～数分間滞在してこの期間内で走査されたＷｉ－Ｆｉアクセスポイント及び信号強度を記録し、即ち、信号と位置の２つの要素を取得して１つのＷｉ－Ｆｉ指紋を構成することが必要である。収集過程では、サンプリングポイントが測位を必要とする建物の空間全体をカバーするまで、１つのサンプリングポイントから別のサンプリングポイントへ操作を繰り返す。

歩行サンプリングは収集と計算の２つの段階に分けられる。収集段階では、歩行軌跡におけるキーポイント（例えば、開始ポイント、ターニングポイント、終了ポイント）と途中走査されたＷｉ－Ｆｉアクセスポイント及び信号強度を記録する。計算段階では、各キーポイントの座標値や歩行中に記録されたタイムスタンプなどのデータを利用し、経路上に補間してＷｉ－Ｆｉデータの位置を得て、＜信号、位置＞データ対、即ちＷｉ－Ｆｉ指紋を構築する。

Ｓ１０２、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。

Ｗｉ－Ｆｉ指紋の数を減少し、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号の違いを向上させるために、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得した後、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るようにしてもよい。

１つのＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタは少なくとも１つのオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を含み、しかも、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの数が少ないほど、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋が多くなる。

クラスタリングにおいては、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の位置同士の相対関係によってクラスタリングし、地理的な位置が近いオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を集めて１つのＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタとしてもよい。クラスタリングを行う際には、クラスタの数（又は各固定クラスタ中心の位置）を予め設定し、クラスタリングにより得られた最終的なＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタの数を制限してもよく、クラスタの数を制限せずに（クラスタ中心位置も制限せずに）、位置が近いオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をできる限り同一のＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタに集めてもよい。

好ましくは、実際に適用する場合、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を収集するときに、実際の適用環境でユーザが歩行する経路を考慮するので、クラスタリングを行う際には、道路網ノードをクラスタ中心としてクラスタリングを行い、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの中心が歩行経路上にあるようにし、これにより、測位精度を高めることができる。クラスタリング過程は、具体的には、ステップ１とステップ２を含む。
ステップ１、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれから道路網ノードのそれぞれまでの水平距離を算出する。
ステップ２、水平距離を利用してオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。

説明の便宜上、以下、上記の２つのステップを組み合わせて説明する。

つまり、クラスタリングにおいては、道路網ノードをクラスタの中心、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋と道路網ノードとの水平距離を基準にして、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋との水平距離が最も短い道路網ノードに組み込み、各道路網ノードで１つのＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタを形成する。

Ｓ１０３、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得る。

本願の実施例では、Ｗｉ－Ｆｉ指紋の数を少なくし、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の違いを増大するために、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタごとに、Ｗｉ－Ｆｉ指紋を改めて再構築してもよい。つまり、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋は元のＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタの全てのオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を置換する。

具体的には、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋の取得過程はステップ１～ステップ３を含む。
ステップ１、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタのクラスタ中心に対応する地理座標を取得する。
ステップ２、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に現れたＷｉ－Ｆｉアクセスポイントについて、それぞれのアクセスポイントの受信信号強度の平均値及び受信信号強度の分散値を算出する。
ステップ３、地理座標、各Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値及び受信信号強度の分散値を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を構築する。

説明の便宜上、以下、上記３つのステップを組み合わせて説明する。

クラスタリングを行う際には、クラスタ中心は、指定されたものであってもよく、クラスタリングアルゴリズムによりクラスタリングした後に決定されてもよい。このため、本実施例では、クラスタ中心が指定されたものである場合、指定されたクラスタ中心の地理座標を直接取得することができる。クラスタ中心が指定されていない場合、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の地理的な位置の幾何学的中心をクラスタ中心の地理座標として算出することができる。

ここで、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値は、Ｗｉ－ＦｉアクセスポイントのＲＳＳＩ平均値であり、受信信号強度の分散値はＷｉ－ＦｉアクセスポイントのＲＳＳＩ分散値である。

新たなＷｉ－Ｆｉ指紋における位置は、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタのクラスタ中心に対応する地理座標であり、具体的には、経度と緯度の形態で表され、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋における信号はクラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に含まれる全てのＷｉ－Ｆｉアクセスポイント及び各アクセスポイントのＲＳＳＩ平均値とＲＳＳＩ分散値である。もちろん、本願の別の実施例では、Ｗｉ－Ｆｉ指紋における信号は他の表現形式としてもよい。

明らかに、同一建物内では、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに基づく新たなＷｉ－Ｆｉ指紋の数は、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の数よりもはるかに少ない。さらに、あるノードの周辺の範囲内で、あるＷｉ－Ｆｉアクセスポイントのこの範囲内の信号特性はＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるＲＳＳＩ統計値で表され、アクセスポイントが複数のオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に繰り返して現れることによる情報の冗長性を回避する。

Ｓ１０４、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する。

オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の数よりも少なく且つＷｉ－Ｆｉ指紋間の信号の違いがより明らかな新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得た後、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋に基づいてＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築することができる。

Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを構築した後、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップに基づいて測位を行うことができる。該Ｗｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量が少なく、且つＷｉ－Ｆｉ指紋の信号特性間の違いがより明らかであるので、測位を行うときに、計算を減少させ、測位精度を高めることができる。

本願の実施例による方法を用いると、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得し、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得て、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得て、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する。

オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得した後、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を削減するために、まず、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋よりもデータが少ないＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。Ｗｉ－Ｆｉ指紋の信号特性の相違を向上させるために、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の代わりに、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に基づいて、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する。次に、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに対応する新たなＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれに基づいて、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを構築することができる。クラスタリング及び新たなＷｉ－Ｆｉ指紋取得によって、構築されたＷｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を大幅に削減し、データキャッシュを削減させて算出オーバーヘッドを減少させることができる一方、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違を増強し、測位精度を高めることができる。

なお、上記実施例に基づいて、本願の実施例はまた、対応する改良形態を提供する。好ましい／改善された実施例においては、上記実施例と同じステップ又は対応するステップは互いに参照することができ、対応する有益な効果も互いに参照することができ、本明細書の好ましい／改善された実施例においては一々詳細には説明しない。

好ましくは、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋のサンプリング効率を高めるために、具体的には、以下のステップを実行することにより、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得してもよい。
ステップ１、室内デジタルマップと、道路網ノードを有するサンプルパスを含む道路網を取得する。
ステップ２、室内デジタルマップを利用して道路網ノードの地理座標を決定する。
ステップ３、サンプルパスを利用して、所定の周波数でＷｉ－Ｆｉ走査をトリガーし、Ｗｉ－Ｆｉデータを記録する。
ステップ４、Ｗｉ－Ｆｉデータと道路網ノードの地理座標を利用して、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出する。

説明の便宜上、以下、上記４つのステップを組み合わせて詳細に説明する。

具体的には、マップ作成工具を用いてフロアのデジタルマップを作成してもよい。該デジタルマップは廊下、部屋、階段の吹き抜け、エレベーター室及び歩行経路を明らかに変える固定された地上要素（例えば、カーテンウォール、大きな範囲内で配置された椅子や机など）を含むが、これらに限定されるものではない。道路網生成プログラムを用いてデジタルマップ上に点－線構造で歩行可能領域をマークしてもよい。次に、建物の構造上の特徴に応じて道路網ノードの間隔パラメータを設定し、隣り合うノードの間隔がほぼ一致し、地理的な経度と緯度を有する道路網を生成する。例えば、図２に示すように、図２は本願の実施例における道路網の概略図であり、ここで、白抜き黒点は道路網ノードである。

好ましくは、構築されたＷｉ－Ｆｉ信号マップによる測位をより正確にするために、道路網ノードのタイムスタンプを優先的に算出し、次に、セグメントごとにＷｉ－Ｆｉデータの地理座標を算出することができる。即ち、ステップ４は、具体的には、ステップ４．１～ステップ４．４を含んでもよい。
ステップ４．１、前記サンプルパスのサンプリング開始・終了時間を取得する。
ステップ４．２、前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定する。
ステップ４．３、道路網ノードのタイムスタンプを利用して、Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を算出する。
ステップ４．４、Ｗｉ－Ｆｉデータ、及び該Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を利用して、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を構築する。

具体的には、ステップ４．２は、具体的には、ステップ４．２．１～ステップ４．２．３を含んでもよい。
ステップ４．２．１、前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記サンプルパスの合計サンプリング時間を決定する。
ステップ４．２．２、合計サンプリング時間を利用して、道路網ノードのサンプルパスでの相対位置と組み合わせて、サンプリングするときに道路網ノードを通過するタイムスタンプを算出する。
ステップ４．２．３、道路網ノードにタイムスタンプをマークする。

実際の適用では、サンプリングプログラムを利用して、サンプリング対象のフロアの室内デジタルマップをロードし、明らかな点線の形態で道路網分布を示してもよい。サンプラーはサンプリングプログラムを使用して、道路網の接続ノードを開始点とし、少なくとも４つの経路ノード（開始点を含んでもよい）を含むサンプルパスを計画する。経路を決定した後、サンプリングプログラムは経路が通過する全ての経路ノード及びこれらの地理的な経度と緯度を記録する。

サンプラー（知能ロボットやサンプリング操作者）はサンプリングプログラムにおいて歩行開始を確認し、計画した経路に沿って等速で歩行し、経路終点に到達すると、歩行を終了する。具体的には、サンプラーは、サンプリング過程のトリガー及び終了を手動で行い、また、対応するサンプリング開始・終了時間を記録し、サンプリングにおいては、所定の周波数でＷｉ－Ｆｉ走査をトリガーし、走査毎のタイムスタンプ（物理測位位置に１対１で対応する）、走査された各Ｗｉ－ＦｉアクセスポイントのＳＳＩＤ、ＭＡＣアドレス及びＲＳＳＩ値を記録する。ここで、所定の周波数はマップに必要な精度に応じて設定されてもよく、要求される測位精度が高い場合、所定の周波数は高く設定され、要求される測位精度が低い場合、所定の周波数は低く設定される。

得られたサンプルパスの各道路網ノードの地理的な経度と緯度、歩行サンプリングの開始・終了時間、サンプリングにおいて記録された複数回のＷｉ－Ｆｉデータにより１つのサンプリング記録が構成される。一般に、それぞれのフロアに対するサンプリングは複数のサンプルパスに分けて実行されてもよい。サンプラーはサンプルパスごとに歩行サンプリングを行い、サンプルパスが当該フロアの全ての道路網をカバーすると、サンプリングは終了する。

オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の取得は２つのステップに分けられる。第１ステップでは、サンプルパスの道路網ノードにタイムスタンプをマークする。サンプラーは等速で歩行するので、歩行開始からあるノードを通過するまでの時間は該ノードと開始点との間の経路長さに比例し、経路の各ノードの地理的な経度と緯度が既知であれば、隣り合うノード間の直線の経路長さ及びサンプルパスの合計長さが算出され得る。サンプルパスのサンプリング開始・終了時間が既知であれば、合計歩行時間が得られる。このように、経路上の任意のノードに対応するタイムスタンプは補間により得られる。第２ステップでは、道路網ノードに対応するタイムスタンプに基づいてＷｉ－Ｆｉデータの位置の地理座標を算出し、まず、Ｗｉ－Ｆｉデータのタイムスタンプによって、該データが隣り合うある２つの道路網ノードにより決定される直線経路上にあると決定し、同様に、等速歩行の条件に基づいて、現在の部分の開始点のタイムスタンプからＷｉ－Ｆｉデータタイムスタンプまでの時間は当該部分の開始点からＷｉ－Ｆｉデータの位置までの経路長さに比例し、当該部分の開始点と終了点の経度と緯度の座標とタイムスタンプ、Ｗｉ－Ｆｉデータタイムスタンプが既知である場合、Ｗｉ－Ｆｉデータに対応する位置の経度と緯度の値が補間により得られ、さらに＜信号、位置＞データ対、即ちオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋が得られる。

好ましくは、実際の適用環境では、Ｗｉ－Ｆｉの数及び位置に変動が生じることがあることを考慮して、測位の正確さを向上させるために、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新してもよい。Ｗｉ－Ｆｉ指紋を直接追加する場合に比べて、本願の実施例による信号マップの構築方法に基づいて、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップに既存するＷｉ－Ｆｉ指紋を更新することで、マップの低容量及び信号間の特徴の違いを保持することを提案している。具体的には、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築した後、以下のステップを実行することによって、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新してもよい。
ステップ１、マップ更新要求を受信して解析し、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を得る。
ステップ２、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおいて目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋との水平距離が最も短い目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを決定する。
ステップ３、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を追加する。
ステップ４、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて算出する。
ステップ５、改めて算出した新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新する。

ここで、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋は、新たに収集されて修正の重点となる位置のＷｉ－Ｆｉ指紋である。

目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を得た後、この目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋がどのＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタに属するかを決定する。具体的な分類方式としては、この目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋はＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタとの水平距離が最も短いＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタに属する。

次に、該目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに対応する新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて構築する。新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて算出すると、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップ中の対応するＷｉ－Ｆｉ指紋だけを置換すればよい。

以上より、更新終了後、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおけるＷｉ－Ｆｉ指紋の数は変わらず、しかも、更新後のＷｉ－Ｆｉ信号マップには目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋の信号特性が記憶されている。即ち、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップの低容量化を保持しつつ、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違を確保する。

上記の方法実施例に対応して、本願の実施例はまた、信号マップ構築装置を提供し、下記の信号マップ構築装置は上記の信号マップの構築方法とは互いに対応して参照してもよい。

図３に示すように、該装置は、
オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋取得モジュール１０１と、
オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るクラスタリングモジュール１０２と、
Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るＷｉ－Ｆｉ指紋融合モジュール１０３と、
新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する信号マップ構築モジュール１０４と、を含む。

本願の実施例による装置を用いると、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得し、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得て、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得て、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する。

オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得した後、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を削減するために、まず、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋よりもデータが少ないＷｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。Ｗｉ－Ｆｉ指紋の信号特性の相違を向上させるために、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋の代わりに、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおけるオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に基づいて、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する。次に、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに対応する新たなＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれに基づいて、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを構築することができる。クラスタリング及び新たなＷｉ－Ｆｉ指紋取得によって、構築されたＷｉ－Ｆｉ信号マップのデータ量を大幅に削減し、データキャッシュを削減させて算出オーバーヘッドを減少させることができる一方、Ｗｉ－Ｆｉ指紋間の信号特性の相違を増強し、測位精度を高めることができる。

本願の１つの具体的な実施形態では、Ｗｉ－Ｆｉ指紋融合モジュール１０３は、具体的には、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタのクラスタ中心に対応する地理座標を取得し、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に現れたＷｉ－Ｆｉアクセスポイントについて、前記Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値及び受信信号強度の分散値を算出し、地理座標を利用して、各Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値と受信信号強度の分散値、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を構築する。

本願の１つの具体的な実施形態では、クラスタリングモジュール１０２は、具体的には、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれから道路網ノードのそれぞれまでの水平距離を算出し、水平距離を利用してオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る。

本願の１つの具体的な実施形態では、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋取得モジュール１０１は、
室内デジタルマップと、道路網ノードを有するサンプルパスを含む道路網を取得する道路網取得ユニットと、
室内デジタルマップを利用して道路網ノードの地理座標を決定する地理座標算出ユニットと、
サンプルパスを利用して、所定の周波数でＷｉ－Ｆｉ走査をトリガーし、Ｗｉ－Ｆｉデータを記録するサンプリングユニットと、
Ｗｉ－Ｆｉデータと道路網ノードの地理座標を利用して、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出する指紋算出ユニットと、を含む。

本願の１つの具体的な実施形態では、指紋算出ユニットは、具体的には、前記サンプルパスのサンプリング開始・終了時間を取得し、前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定し、道路網ノードのタイムスタンプを利用して、Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を算出し、Ｗｉ－Ｆｉデータ、及び該Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を利用して、オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を構築する。

本願の１つの具体的な実施形態では、指紋算出ユニットは、具体的には、前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記サンプルパスの合計サンプリング時間を決定し、合計サンプリング時間を利用して、道路網ノードのサンプルパスでの相対位置と組み合わせて、サンプリングするときに道路網ノードを通過するタイムスタンプを算出し、道路網ノードにタイムスタンプをマークする。

本願の１つの具体的な実施形態では、
新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築した後、マップ更新要求を受信して解析し、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を得て、
Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおいて目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋との水平距離が最も短い目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを決定し、
目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を追加し、
目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのＷｉ－Ｆｉ指紋を利用し、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて算出し、
改めて算出した新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新するマップ更新モジュールをさらに含む。

上記の方法実施例に対応して、本願の実施例はまた、信号マップ構築機器を提供し、下記の信号マップ構築機器は上記の信号マップの構築方法とは互いに対応して参照してもよい。

図４に示すように、該信号マップ構築機器は、
コンピュータプログラムを記憶するメモリ３３２と、
コンピュータプログラムを実行すると上記方法実施例に記載の信号マップの構築方法のステップを実現するプロセッサ３２２と、を含む。

具体的には、図５には、本実施例による信号マップ構築機器の具体的な構造概略図が示されており、該信号マップ構築機器は、構成又は性能によって大きく異なり、１つ又は２つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ）３２２（例えば、１つ又は２つ以上のプロセッサ）と、メモリ３３２と、を含んでもよく、該メモリ３３２には、１つ又は２つ以上のコンピュータのアプリケーションプログラム３４２やデータ３４４が記憶されている。メモリ３３２は一時記憶又は永続記憶であってもよい。メモリ３３２に記憶されたプログラムは１つ又は２つ以上のモジュール（図示せず）を含んでもよく、それぞれのモジュールはデータ処理機器における一連の指令操作を含んでもよい。さらに、中央処理ユニット３２２はメモリ３３２と通信可能に構成されてもよく、信号マップ構築機器３０１において記憶媒体３３０の一連の指令操作が実行される。

信号マップ構築機器３０１は１つ又は２つ以上の電源３２６をさらに含んでもよく、１つ又は２つ以上の有線又は無線ネットワークインターフェース３５０、１つ又は２つ以上の入出力インターフェース３５８、及び／又は、１つ又は２つ以上のオペレーティングシステム３４１を含んでもよい。

上記した信号マップの構築方法のステップは信号マップ構築機器の構造によって実現され得る。

上記の方法実施例に対応して、本願の実施例はまた、読み取り可能な記憶媒体を提供し、下記の読み取り可能な記憶媒体は上記の信号マップの構築方法とは互いに対応して参照してもよい。

読み取り可能な記憶媒体であって、プロセッサによって実行されると上記方法実施例に記載の信号マップの構築方法のステップを実現するコンピュータプログラムが記憶されている。

該読み取り可能な記憶媒体は、具体的には、ＵＳＢメモリ、移動ハードディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又はコンパクトディスクなど、プログラムコードを記憶し得る各種の読み取り可能な記憶媒体を含んでもよい。

当業者により理解できるように、本明細書で開示された実施例に記載の各例のユニット及びアルゴリズムのステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア又は両方の組み合わせとして実装されてもよく、ハードウェアとソフトウェアの交換性をより明確に説明するために、上記説明においては、各例の構成及びステップは機能によって一般に説明されている。これらの機能がハードウェアで実行されるかソフトウェアの形態で実行されるかは、技術的解決策の特定の用途や設計の制限条件によるものである。当業者であれば、それぞれの特定の用途に応じて、異なる方法を用いて記載の機能を実現してもよいが、このような実現は本願の範囲を超えるものとしてみなすべきではない。
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Claims (10)

1. 信号マップの構築方法であって、
   オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するステップと、
   前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るステップと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るステップと、
   前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築するステップと、を含むことを特徴とする信号マップの構築方法。
2. Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得る前記ステップは、
   前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタのクラスタ中心に対応する地理座標を取得するステップと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全ての前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋に現れたＷｉ－Ｆｉアクセスポイントについて、前記Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの受信信号強度の平均値及び受信信号強度の分散値を算出するステップと、
   前記地理座標、各前記Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントの前記受信信号強度の平均値及び前記受信信号強度の分散値を利用して、前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を構築するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号マップの構築方法。
3. オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得る前記ステップは、
   前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋のそれぞれから道路網ノードのそれぞれまでの水平距離を算出するステップと、
   前記水平距離を利用して前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号マップの構築方法。
4. オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得する前記ステップは、
   室内デジタルマップと、道路網ノードを有するサンプルパスを含む道路網を取得するステップと、
   前記室内デジタルマップを利用して前記道路網ノードの地理座標を決定するステップと、
   前記サンプルパスを利用して、所定の周波数でＷｉ－Ｆｉ走査をトリガーし、Ｗｉ－Ｆｉデータを記録するステップと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉデータと前記道路網ノードの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号マップの構築方法。
5. Ｗｉ－Ｆｉデータと前記道路網ノードの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を算出する前記ステップは、
   前記サンプルパスのサンプリング開始・終了時間を取得するステップと、
   前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定するステップと、
   前記道路網ノードのタイムスタンプを利用して、前記Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を算出するステップと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉデータと該Ｗｉ－Ｆｉデータの地理座標を利用して、前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を構築するステップと、を含むことを特徴とする請求項４に記載の信号マップの構築方法。
6. サンプリング開始・終了時間を利用して前記道路網ノードのタイムスタンプを決定する前記ステップは、
   前記サンプリング開始・終了時間を利用して前記サンプルパスの合計サンプリング時間を決定するステップと、
   前記合計サンプリング時間を利用して、前記道路網ノードの前記サンプルパスでの相対位置と組み合わせて、サンプリングするときに前記道路網ノードを通過するタイムスタンプを算出するステップと、
   前記道路網ノードに前記タイムスタンプをマークするステップと、を含むことを特徴とする請求項５に記載の信号マップの構築方法。
7. 新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する前記ステップの後に、
   マップ更新要求を受信して解析し、目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を得るステップと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉ信号マップにおいて前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋との水平距離が最も短い目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを決定するステップと、
   前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタに前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋を追加するステップと、
   前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける全てのＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、前記目標Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタの新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を改めて算出するステップと、
   改めて算出した新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、前記Ｗｉ－Ｆｉ信号マップを更新するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の信号マップの構築方法。
8. Ｗｉ－Ｆｉ信号マップ構築装置であって、
   オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を取得するオリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋取得モジュールと、
   前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋をクラスタリングして、Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタを得るクラスタリングモジュールと、
   前記Ｗｉ－Ｆｉ指紋クラスタにおける前記オリジナルＷｉ－Ｆｉ指紋を利用して、新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を得るＷｉ－Ｆｉ指紋融合モジュールと、
   前記新たなＷｉ－Ｆｉ指紋を利用してＷｉ－Ｆｉ信号マップを構築する信号マップ構築モジュールと、を含むことを特徴とするＷｉ－Ｆｉ信号マップ構築装置。
9. コンピュータプログラムを記憶するメモリと、
   前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１～７のいずれか１項に記載の信号マップの構築方法のステップを実現するプロセッサと、を含むことを特徴とする信号マップ構築機器。
10. プロセッサによって実行されると請求項１～７のいずれか１項に記載の信号マップの構築方法のステップを実現するコンピュータプログラムが記憶されていることを特徴とする読み取り可能な記憶媒体。

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