JP3955595B2 - 位置決め技法のための確率モデル - Google Patents

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Description

本発明は、包括的に言えば、目標装置の無線通信環境に関する観測値にもとづいて目標装置の位置を評価する位置決め技法に関する。
図１はそのような位置決め技法の一例を模式的に示す。目標装置Tは高周波インタフェース(radio interface)RIにより基地局BSと通信する。この例では、通信は高周波通信であると仮定している。目標装置Tは高周波インタフェースRIにおける信号値を観測する。観測値の集合OSを、目標装置の無線通信環境をモデル化する確率モデルPMに使用し、位置評価値LEを生成する。
目標装置の実際例としては、無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)またはセルラー高周波ネットワーク内で通信するデータ処理装置がある。データ処理装置は汎用のラップトップもしくはパームトップコンピュータまたは通信装置とすることができ、あるいは専用の試験または測定装置たとえばWLANに接続された病院の装置とすることができる。ここで使用する信号値という言葉は、送信機特定信号(fixed transmitter's signal)の測定可能な位置依存量である。たとえば、信号強度およびビット誤り率(bit error rate/ratio)が測定可能な位置依存量の例である。装置の高周波環境の確率モデルにもとづく位置決め技法の例は、Mati Waxほかの米国特許第6 112 095号明細書に開示されている。
本発明のもとになった問題は、前記のような確率モデルは密である場合にもっとも良く機能するという事実に関係がある。これは、サンプル点間の距離が大きくなりすぎてはいけないということを意味する。一つのサンプル点は確率モデルの一点である。理想的な場合、サンプル点間の距離は当該確率モデルの必要分解能に等しい。それは、目標装置の観測値にもっとも良く合うサンプル点が目標装置の位置であると考えられる、ということを意味する。問題は、物理的計測(calibration)によって多数のサンプル点を得るのには時間と費用がかかるということである。このプロセスを自動的に行うのは難しい。したがって、サンプル点の一部は既知の計測点から、たとえば補間によって、導出することにより、決定しなければならない。ところが、そのような補間は簡単であるというにはほど遠い。
図２は、信号値の補間に関する問題を示す。独立変数xは測定可能な信号値たとえば信号強度である。従属変数P(x)はその信号値の確率である。図２は二つの位置Q1およびQ2それぞれにおける確率分布21および22を示す。図２では、簡単なように、確率分布21と22は重ならないと仮定している。位置Q1における信号値は値X1の付近に集中しており、位置Q2における信号値は値X2の付近に集中している。
位置Q1とQ2との間にあるサンプル点における信号値を予測したいものとする。たとえば、確率モデルに、実際の測定値またはシミュレーション結果が使用できる二つの位置の間にあるサンプル点を挿入したいとする。そのような新しいサンプル点を生成する直感的な方法は、位置Q1およびQ2における確率分布21および22を結集する(combine)ことである。太い破線で示す曲線23は、そのような結集(かつ規格化)確率分布を示す。しかし、そのような結集確率分布23は、少なくとも二つの位置の間の信号値を非常に良く予測するものではない。それは、結集確率分布23は、もとの確率分布21と22のどちらかでゼロでない確率を有する信号値の場合にのみゼロでない確率値を有するだけだからである。したがって、確率分布21と22を結集するこの直感的なやり方では、反直感的でかつ明らかに間違った結果が与えられる。図２においては、信号値は離散値として数値化されているが、xを連続変数として扱っても結果は同じである。
したがって、問題は、どのようにして二つ以上の既知の位置に関する補間にもとづいて一つのサンプル点を生成するか、ということである。この問題は次のように一般化できる。すなわち、目標装置を位置決めするために目標装置の無線環境をモデル化する確率モデルを構築したいが、このとき該確率モデルが多様な情報にもとづいて構築できるようにするにはどうするか、ということである。このモデルは、計測値、シミュレーション、もしくは理論計算、またはこれらの任意の組合せにもとづくものとすることができる。このモデルは、任意の使用可能な情報を可能な限り使用することができるようにするのに十分なだけ包括的なものでなければならない。
本発明の目的は、前記問題に対する解決策を与えるような方法と該方法を実施するための装置とを提供することである。言い換えると、本発明の目的は、各種発信源からの情報を受け入れて結集することのできるような、位置決め技法のための確率モデルを提供することである。そのような情報は、たとえば計測値、シミュレーションもしくは理論計算値、またはこれらの任意の組合せとすることができる。計測値はいろいろな時刻に取られたものでありうるので、本発明による確率モデルは、そのような情報を、単に古い測定値を新しいもので置き換えるというのではなく、適切なやり方で結集することのできるものでなければならない。本発明のこの目的は、独立クレームに述べられていることを特徴とする方法と装置によって達成される。本発明の好ましい実施形態は、従属クレームに開示されている。
本発明は、無線環境内のいくつかの位置における信号値の確率分布を示すような、簡単なサブモデルまたは計測値を用いる確率モデルを作成するというアイデアにもとづくものである。本発明の一つの好ましい実施形態は、予測信号値の逆累積分布関数を結集することによる結集を実現する。確率論に関してある程度の知識のある人は、多くの数学的に同等の技法、たとえば(逆累積分布関数ではなく)累積分布関数の結集、およびx軸とy軸の交換、が使用できるということが理解できるであろう。本発明の利点は、逆累積分布関数の結集により、予測信号値自身またはその確率分布を結集することにもとづくモデルに比して、ずっと良く信号値を予測する確率モデルが得られる、ということである。たとえば、本発明は、計測値または計算もしくはシミュレーション結果が存在する二つ以上の位置にもとづく確率モデルに新しいサンプル点を追加するために使用することができる。既存の計測点にもとづくそのような新しいサンプル点の創出は、当該追加サンプル点がそれらの既存の計測点によって形成される線または領域の内部にあるか外部にあるかに応じて、補間または外挿と呼ぶことができる。位置に関するそのような補間または外挿は、空間的補間または外挿と呼ぶことができる。また、本発明は時間的補間または外挿にも使用することができる。すなわち、二つ以上の先行確率モデルを結集することにより、新しい確率モデルを作り出すことができる。時間的補間または外挿の実際の例としては、更新された確率モデルが最新の測定値(または計算もしくはシミュレーション結果)ばかりでなく最新および先行情報の結集にももとづくものであるというものがある。さらに、本発明は異なる種類の確率モデルの結集にも使用することができる。本発明による技法によって作り出される確率モデルは、いくつかの種類の情報、たとえば実際の計測値、ならびにシミュレーションもしくは理論計算結果、またはこれらの任意の組合せにもとづくものとすることができる。補間または外挿サンプル点は、測定または計算サンプル点にもとづいて作り出すことができる。この補間または外挿は、空間的および/または時間的とすることができる。
本発明の一つの側面は、無線環境で移動し、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値を有する信号を使用して該無線環境と通信するように動作することができる目標装置の位置を評価する方法である。この方法は、
a)それぞれが無線環境内の一つ以上の位置における信号値の確率分布を示す、無線環境の複数のサブモデルを作成し、
b)該サブモデルを結集して、無線環境内のいくつかの位置における信号値の確率分布を示す、無線環境の確率モデルとし、
c)目標装置の位置における、無線環境内の信号値の観測値の集合を作成し、
d)前記確率モデルと観測値の集合とにもとづいて目標装置の位置を評価する、
ことから成る。
本発明のもう一つの側面は、
a)無線環境内のいくつかの位置における信号値の確率分布を示す、無線環境の確率モデルを作成し、
b)この確率モデルに、新しい位置における確率分布を挿入し、このとき、この挿入ステップが既存の位置における確率分布を結集することから成り、
c)目標装置の位置における、無線環境内の信号値の観測値の集合を作成し、
d)前記確率モデルと観測値の集合とにもとづいて目標装置の位置を評価する、
各ステップから成ることを特徴とする方法である。
位置評価ステップは、目標装置において実行することができる。この場合、目標装置は、確率モデルを有していて、位置評価ソフトウェアルーチンを実行しなければならない。位置評価ステップを目標装置内で実行することによって得られる利点は、目標装置がその評価位置を得るために信号値観測結果を送信する必要がないということである。
あるいは、前記位置評価ステップは、目標装置が高周波ネットワークによって観測値系列を報告する外部位置評価装置において実行することができる。この実施形態の利点は、目標装置が確率モデルまたは位置評価ルーチンを有する必要がないということである。しかし、目標装置はその観測値を外部位置評価装置に送信しなければならない。
測定可能な信号値は好ましくはたとえば信号強度である。測定可能な信号値としては、信号強度の代わりに、または信号強度に加えて、たとえばビット誤り率(bit error rate/ratio)またはSN比を使用することができる。
本発明のもう一つの側面は、目標装置が、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値を有する信号を使用して通信するように動作することができる、無線環境の確率モデルを構築するためのモデル構築モジュールである。このモデル構築モジュールは、第一の方法のステップa)およびb)を実行するためのソフトウェアコード部分を有する。
本発明のもう一つの側面は、第二の方法のステップa)およびb)を実行するためのモデル構築モジュールである。
以下、本発明を、好ましい実施形態により、添付の図面を参照しつつ、より詳細に説明する。
図３は本発明の原理を示す。本発明は、信号値またはその確率分布を結集する代わりに、いろいろな位置における予測信号値の逆累積分布関数を結集するというアイデアにもとづく。図３は、図２と同じ尺度で示され、またx軸が整列させてある。曲線31は位置Q1の累積分布関数を示す。確率分布21のゼロでない確率値それぞれに対して、累積分布関数31に、対応するステップが存在する。同様に、曲線32は位置Q2の累積分布関数を示す。曲線33は、位置Q1とQ2との間の位置Qx(たとえば、新しいサンプル点)における累積分布関数である。この例の場合、新しいサンプル点Qxは、Q1からQ2に引いた線分の中点であるとし、累積分布関数33が次のアルゴリズムによって生成される。すなわち、いくつかの位置依存変数値P(x)のそれぞれに対して、独立変数値xが位置Q1およびQ2の累積分布関数31および32のそれぞれに等しい重みを与えることによって、決定される。
曲線34は、新しい位置(サンプル点)Qxにおける予測確率分布関数である。曲線34は曲線21および22と並行しており、直感的に明らかなように、確率分布34は、図２に示す確率分布23に比して、ずっと良くQ4における信号値を予測する。なぜならば、ゼロでない確率を有する信号値は、信号値X1およびX2のいずれかに近いということはなく、これらの間のある値であるからである。
図３では、位置Qx(たとえば、新しいサンプル点)はQ1からQ2に引いた線分の中点であるとしている。この仮定が正しくない場合には、位置Qxにおける累積分布関数33は、Q1からQxへの距離およびQxからQ2への距離の相対的大きさに応じて、位置Q1およびQ2の累積分布関数31および32に距離重みを与えることによって、決定することができる。図４および５には、そのような距離重み付けを示す。
図４は、一つの次元に沿う補間を示す。Q1、Q2、およびQxは、三つの位置であり、ここで、d1はQ1からQxまでの距離、d2はQxからQ2までの距離である。理想的には、位置Q1およびQ2における累積分布関数に対する重みW1およびW2は、W1d1=W2d2となるように選択すべきである。この重み付けは水平棒41によって説明される。この棒の端はQ1およびQ2にあり、この棒はQxで支持されている(参照番号42のところ)。この棒は、重みW1およびW2が距離d1およびd2に対して反比例関係にある場合につり合う。重みと距離とが反比例するので、この重み付けは逆距離重み付けと呼ぶことができる。
このつり合い棒との類比は、補間のほかに、線形外挿にも適用することができる。つり合い棒の支持点43が破線で示される外挿位置Qx´を仮定する。この場合にも、棒41は負の重みを使用することによってつり合わせることができる。当然のことながら、外挿は距離が大きい場合には信頼性がない。
図５は二次元の補間を示す。三つの既知の位置QA、QB、およびQCにもとづいて、新しい位置QYにおける信号値を予測したいものとする。まず、既知の位置QA、QB、およびQCそれぞれにおける累積分布関数を、図3に示すようにして決定する。次に、既知の位置QA、QB、およびQCを頂点とする仮想三角形を描く。この仮想三角形は新しい位置QYにおいて支持される。最後に、既知の位置QA、QB、およびQC(仮想三角形の頂点)の重みがこの三角形がつり合うように選択される。(図4および5では、棒41および三角形51は重さがないと仮定している。)
一般に、重みはベクトルを使用して決定することができる。
Figure 0003955595
 をQYからQAに引いたベクトル、
Figure 0003955595
 をQYからQBに引いたベクトル、
Figure 0003955595
 をQYからQCに引いたベクトルであるとする。位置QA、QB、およびQCに対する重みwA、wB、およびwCは下記の連立方程式を解くことにより、得られる。
Figure 0003955595
この二次元の例の場合、第一の方程式は、ベクトルのx座標の重み付きの和がゼロであり、かつy座標の重み付きの和がゼロである場合にのみ正しいと言うことに注意すれば、容易に解を得ることができる。すなわち、重みは下記の連立方程式の唯一の解として得られる。
Figure 0003955595
このやり方は、N次元空間に拡張することができる。
Figure 0003955595
 をベクトルとし、w1、w2、・・・wN+1をこれらのベクトルの重みであるとする。これらの重みを決定するにはちょうどN+1個のベクトルが必要であるということに注意されたい。すると、下記の連立方程式の唯一の解として重みが得られる。
Figure 0003955595
Figure 0003955595
一つの新しい位置を三つよりも多い既知の位置にもとづいて決定する場合には、領域を三角形に分割することができる。たとえば、Delaunayの三角形化を使用することができ、その場合、これらの既知の位置を三角形の頂点とする。それぞれの新しい位置に対して、その新しい位置を含む三角形(補間)、またはその新しい位置にもっとも近い三角形(外挿)が選択される。
重み付き累積分布関数を結集する技法は非常に包括的なものである。この技法は下記のように使用することができる。
1.既知の位置(物理的に計測した計測点、またはシミュレートまたは計算した位置)にもとづいて補間または外挿を行う。
2.異なる時点でのモデルを結集する(単に古いデータを新しいデータで置き換えるだけでなく)。
3.異なる種類のモデル、たとえば、物理的計測にもとづくモデル、およびシミュレーションまたは理論計算にもとづくモデル、を結集する。
この技法の包括的な性質により、モデルの新しい解釈が示唆される。いくつかのサンプル点を有する単一のモデルを使用する代わりに、いくつかのモデルのそれぞれがただ一つのサンプル点(計測、シミュレート、または計算)を有するようにすることができ、これらのモデルをそれらの重み付き累積分布関数を結集することによって結集する。以下、確率モデルという言葉は、結集の結果を意味するものとし、確率モデル作成のもとになるモデルをサブモデルと呼ぶ。注意すべきことは、確率モデルそのものも更新される確率モデルのためのサブモデルとして使用できるということである。
確率モデルは、式の上では、下記のように表すことができる。
Figure 0003955595
 ここで、oは観測値(ベクトル)であり、qは位置である。先行確率分布P(q)が一様(すべての位置qに対して同じ先行確率を与える)である場合には、容易にわかるように、位置qにおける確率は当該モデルが位置qにおける観測値oを与える確率に比例する。言い換えると、位置qの集合における確率分布を、各位置における観測値oの確率をまず計算し、次に、得られる確率を規格化して総和が1になるようにすることによって、得ることができる。すなわち、決定する必要のあるただ一つのものは、各位置qにおける条件付き確率分布P(o|q)である。これらの確率分布を決定する一つのやり方は、与えられた位置qに対して、個々の信号値観測値oiが独立であると仮定することである。この場合、個々の信号値確率は下記のように単なる掛け算によって結集される。
Figure 0003955595
現実の世界では、信号値は事実上連続変数であり、したがって特定信号値の確率は無限小である。したがって、下記のような信号値範囲[oi-ε,oi+ε]の確率を使用すべきである。
Figure 0003955595
 ここで、Fは累積分布関数であり、εは小さな定数である。
図６は、前記のようなサブモデル結集の結果である確率モデルPMを示す。図６には、二つの異なる種類のサブモデルを示す。第一の種類は計測サブモデルである。このサブモデルは物理的な計測値にもとづくものである。第二の種類は、伝搬サブモデル(propagation submodel)であり、シミュレーションまたは計算によって無線通信環境をモデル化することにもとづくものである。伝搬サブモデルは通信環境ならびに基地局の配置および性質に関する非常に詳しい知識を必要とする。伝搬サブモデルは光線追跡(ray-tracing)にもとづく可視化に類似の方法によって作成することができる。ランプを基地局に置き換え、光の性質(たとえば反射または屈折(retraction))を高周波信号その他の性質に置き換える。伝搬サブモデルの構築には時間がかかるが、一度作ると、このモデルは物理的測定値なしでいくつかのサンプル点を生成することができる。一方、計測値測定は環境または基地局に関する知識を必要とせず、測定は割合に簡単であるが、この測定は小さな間隔で頻繁に繰り返して行わなければならない。
本発明の方法はいろいろなサブモデルの結集を支援するものであるため、各計測位置に一つのサブモデルを割り当てることによって、計算を簡単化することができる。参照番号611〜613は、そのような三つの計測サブモデルを示す。各計測サブモデル611〜613そのものは非常に簡単なものである。たとえば、サブモデル611は、F1が信号値の観測確率分布にもっとも良く合う場合には、目標装置は位置Q1にあるということを言っている。各計測サブモデル611〜613は、下記の式によって表すことができる。
Figure 0003955595
 ここで、Fは信号値の累積分布関数、oは観測値、qは位置、Aはそのサブモデルがカバーする領域である。領域Aは、Qiにもとづくサブモデルが、位置Qiがもっとも近い計測位置である領域全体をカバーするように選択することができる。簡単に言えば、式11は、Fは位置qの関数ではなく、領域A全体にわたって定数であるということを言っている。参照番号621〜623は、計測サブモデル611〜613の古いバージョンを示す。
参照番号631は伝搬モデルを示す。伝搬モデルは下記の式によって表現することができる。
Figure 0003955595
式12は、伝搬モデルの関数FPが位置に依存すること、すなわち位置qの関数であることを示している。関数F(o|q)は、関数値がいくつかのサンプル点で計算される離散関数とすることができ、あるいは連続関数とすることができる。連続関数は、計算サンプル点に多項式、スプライン、またはその他の適当な曲線をあてはめることによって生成することができる。
いろいろなモデル611〜631を、下記の式を使用して結集することができる。
Figure 0003955595
式13において、Nはサブモデルの数、Fi -1はサブモデルiの関数Fの逆関数、Wi(q)は位置qでサブモデルiに割り当てられた重みである。すなわち、この重みは、図４および５に関して述べたように、位置に依存する。簡単に言えば、式13は、確率モデルの逆関数すなわちFPM -1は、各サブモデルiの関数Fiの逆関数Fi -1に重みを付けて総和することによって計算できる、ということを示している。この重み付き総和は、重みWi(q)の総和で割ることによって規格化される。確率モデルPMの関数FPMは逆関数FPM -1の逆関数として計算することができる。式13の計算は、各チャンネルに関して反復しなければならない。また、この計算は、各種信号値、たとえば信号強度、ビット誤り率、SN比、その他に関しても反復しなければならない。
図６に示す確率モデルPMは、いくつかのサンプル点における関数F(確率分布)を含む。これらのサンプル点のうち五つすなわちQ1、Q2、Q3、QX、QYが示してある。参照番号641〜645は、5対のサンプル点Qiとこれらの点の対応する関数Fiを示している。この例の場合、サンプル点Q1、Q2、およびQ3は、計測された位置であり、したがってそれぞれの計測サブモデル611〜613が存在する。サンプル点QXおよびQYは、実際の計測値が使用できない点であり、対応する関数FXおよびFYは、計測サブモデル611〜623および/または伝搬モデル631から補間/外挿によって導かれる。
式13は、確率モデルのサンプル点641〜645のそれぞれに関して計算される。なすべき残りのことは、相対重みWiの割り当てである。式13は規格化されているので、この重みの絶対値は重要でない。重要なのは相対重みである。参照番号65は包括的に重みWiを示す。四つの異なる重みが模式的に示してある。太い矢印は大きな重みを、細い矢印は中程度の重みを、破線の矢印は小さな重みを示している。矢印がないのはゼロ重みを示している。重みはある信頼水準にもとづいて選択される。ここで、信頼水準は当該サンプル点での関数Fiを予測するサブモデルの能力の尺度である。たとえば、参照番号641はサンプル点Q1における関数F1を示す。この例の場合、サンプル点Q1に対して計測サブモデル611が存在し、サブモデル611は非常に新しいと仮定されていて、サブモデル611の信頼水準が高いので、サンプル点Q1における関数F1はサブモデル611のみにもとづいて決定される。参照番号642はサンプル点Q2における関数F2を示す。ここでは、最新の計測サブモデル612が大きな重みを有し、先行計測サブモデル622が小さな重みを有すると仮定されている。参照番号643はサンプル点Q3における関数F3を示す。関数F3は、対応するサブモデル613によって強く影響され、先行計測サブモデル623による弱い影響を受ける。また、伝搬モデル631によっても小さく影響される。
参照番号644および645は、それぞれ実際の計測値が使用できないサンプル点QXおよびQYを示している。この例の場合、サンプル点QX(参照番号644)は、三つの計測サブモデル611〜613にもとづく補間によってのみ決定される。サンプル点QXは、計測位置Q1、Q2、およびQ3から実質的に等距離にあると仮定され、相対重みは大体等しい。サンプル点QY(参照番号645)は、Q3の近くにあると仮定され、その相対重みが大きいが、対応する関数FYは伝搬モデル631および位置Q2における計測サブモデル612によっても影響される。
図７は、高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMの一例のブロック図である。図７は、コンパクトな位置評価モジュールLEMを示すが、より複雑な実施形態も可能である。この位置評価モジュールの本質的特徴は目標装置無線環境の確率モデルPMであり、この確率モデルは、高周波インタフェースからの複数の観測値が与えられると、目標装置位置を予想することができる。この例の場合、確率モデルPMがモデル構築モジュールMCMによって構築されて、維持される。モデル構築モジュールMCMは、計測データCDもしくは一つ以上の伝搬モデルの形の伝搬データPD、またはこれらの任意の組合せにもとづいて確率モデルを構築し、維持する。計測データCDは、既知の位置(または、これらの位置を他の手段では知り得ない場合、これらの位置の座標を物理的に決定する)での信号値の物理的測定の結果である。随意であるが、計測データレコードは、信号パラメータが時間とともに変化する場合には、測定がなされた時刻をも含むことができる。高周波インタフェースRIをモデル化するのに、計測データCDのかわりに、またはこれに加えて、一つ以上の伝搬モデルPDを使用することができる。伝搬モデルは、可視シミュレーションのための光線追跡法に似た方法によって構築することができる。計測測定値が集められる位置を計測点と呼ぶ。計測データCDはデータレコードからなり、各レコードは、当該計測点の位置と該計測点で測定された信号パラメータの集合とを含む。この位置は任意の絶対または相対座標系で表すことができる。特殊な場合、たとえば列車、公道、トンネル、水路、その他では、単一の座標で十分でありうるが、通常は、二つまたは三つの座標が使用される。
目標装置観測値集合OSと確率モデルPMとにもとづいて位置評価値LEを生成するための位置計算モジュールLCMも備えられる。たとえば、この位置計算モジュールは、ラップトップまたはパームトップコンピュータで実行されるソフトウェアプログラムとして具体化することができる。技術的には、‘測定(measurements)’と‘観測(observations)’は同様に実施することができるが、混乱を避けるために、‘測定’という言葉は一般に計測測定のために使用し、目標装置のそのときの位置で得られた信号パラメータを‘観測値’と呼ぶ。目標装置のもっとも新しい観測値の集合を最新観測値と呼ぶ。
図８Ａは、位置を決定すべき目標装置Tの例を示すブロック図である。この例の場合、目標装置Tは高周波ネットワークRNによって通信するポータブルコンピュータとして示されている。たとえば、高周波ネットワークはWLAN(無線ローカルエリアネットワーク)ネットワークとすることができる。図８Ａに示す実施形態の場合、確率モデルPMを有する位置評価モジュールLEMは、目標装置Tには備えられていない。そのため、目標装置Tは、該装置が接続されている一つ以上の基地局BSを通じて、該装置の観測値集合OSを位置評価モジュールLEMに送信しなければならない。位置評価モジュールLEMは、高周波インタフェースRIを通じて、目標装置にその位置評価値LEを戻す。
図８Ｂは、代替実施形態であって、該実施形態においては、目標装置に備えられたコンピュータPCが、確率モデルPMのコピーを、取りはずしのできるメモリDMたとえばCD-ROMディスク上に受信し、目標装置Tは何も送信することなくそれ自身の位置を決定することができる。もう一つの代替実施形態(独立には図示しない)として、備えられているコンピュータPCが、位置評価モジュールLEMへのインターネット(またはその他のデータ)接続を通じて確率モデルを受信することができる。広帯域移動局が高周波インタフェースRIを通じて確率モデルを受信することができる。これらの技術の組合せも使用することができ、受信機が、有線接続によりまたは取りはずしできるメモリ上に、初期確率モデルを受信するが、そのあと、モデルの更新内容が高周波インタフェースによって送信されるようにすることができる。
当業者には明らかなように、技術の進歩に伴い、本発明の発明的概念はいろいろなやり方で具体化することができる。本発明およびその実施形態は、前述の実施形態のみに限定されるものではなく、特許請求の範囲に示す範囲内で変更することができる。
位置決め技法を模式的に示す図である。 本発明のもとになった問題を示す図である。 本発明の原理を示す図である。 一次元の補間を示す図である。 二次元の補間を示す図である。 いくつかのサブモデルの結集の結果である確率モデルPMを示す図である。 高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMを示す図である。 位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。 位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。
符号の説明
21 確率分布
22 確率分布
23 結集確率分布
31 累積分布関数、曲線
32 累積分布関数、曲線
33 累積分布関数、曲線
34 予測確率分布関数、曲線、確率分布
41 水平棒
42 支持点
43 支持点
51 三角形
65 相対重み
611、612、613 計測サブモデル
621、622、623 先行計測サブモデル
631 伝搬モデル、サブモデル
641、642、643、644、645 サンプル点Qiと対応する関数Fi、確率分布
BS 基地局
F 信号値の累積分布関数
T 目標装置
Q1、Q2、Q3 既存の位置、計測位置
QA、QB、QC 既存の位置
QX、QY 補間位置、サンプル点、新しい位置
QX´ 外挿位置
W 相対重み

Claims (13)

  1. 無線環境(RN)で移動し、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(x)を有する信号を使用して該無線環境と通信するように動作することができる目標装置(T)の位置を評価する方法であって、
    それぞれが無線環境内の一つ以上の位置(Q1〜QY)における信号値の確率分布(F1〜F3)を示す、無線環境(RN)の複数のサブモデル(611〜631)を作成し、
    該サブモデルを結集して、無線環境(RN)内のいくつかの位置における信号値の確率分布を示す、無線環境(RN)の結集確率モデル(PM)とし、このとき、該結集確率モデル内の各確率分布は下記のステップａ）〜ｃ）により得られ、
    ａ）各サブモデルに対して、累積分布関数を作成し、該関数に相対重みによって重みを与え、
    ｂ）得られる重み付き累積分布関数を結集したものを生成し、
    ｃ）前記重み付き累積分布関数を結集したものにもとづいて前記確率モデルに対する確率分布を生成するステップ、
    目標装置(T)の位置における、無線環境内の信号値(x)の観測値(OS)の集合を作成し、
    前記確率モデル(PM)と観測値の集合(OS)とにもとづいて目標装置の位置を評価する、
    ことから成ることを特徴とする方法。
  2. 前記結集ステップが、サブモデルの重み付き確率分布を結集することから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記結集ステップが、
    各サブモデルに対して、累積分布関数(31、32)を作成し、該関数に相対重み(W1、W2、Ｗi;65)によって重みを与え、
    得られる重み付き累積分布関数を結集したもの(33)を生成し、
    前記重み付き累積分布関数を結集したもの(33)にもとづいて前記確率モデルに対する確率分布(34;641〜645)を生成する、
    ことから成ることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記複数のサブモデルが、複数の計測サブモデル(611〜613)を含み、各計測サブモデルがちょうど一つの計測位置(Q1〜Q3)に関係するようになっていることを特徴とする請求項１から３の中のいずれか１つに記載の方法。
  5. 二つ以上の計測位置にもとづく補間または外挿によって、確率モデル(PM)に、計測値が使用できないサンプル点(QX、QY;644、645)を挿入し、
    挿入サンプル点の、計測位置からの距離にもとづいて、各計測位置に相対重み(W1、W2、Ｗi;65)を与え、このとき、該相対重みと距離とが反比例関係にあるようにする、
    ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
  6. 前記複数のサブモデルが少なくとも一つの伝搬モデル(631)を含むことを特徴とする請求項１から５の中のいずれか１つに記載の方法。
  7. 無線環境(RN)で移動し、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(x)を有する信号を使用して該無線環境と通信するように動作することができる目標装置(T)の位置を評価する方法であって、
    無線環境内のいくつかの位置(Q1〜QY)における信号値の確率分布(F1〜F3)を示す、無線環境(RN)の確率モデル(PM)を作成し、
    確率モデル(PM)に新しい位置(QX;QY)における確率分布を挿入することにより、結集確率モデルを作成し、このとき、該結集確率モデルの各確率分布は下記のステップａ）〜ｃ）により得られ、
    ａ）各既存の位置に対して、累積分布関数を作成し、該関数に相対重みによって重みを与えることにより、既存の位置の確率分布を結集し、
    ｂ）得られる重み付き累積分布関数を結集したものを生成し、
    ｃ）前記重み付き累積分布関数を結集したものにもとづいて前記新しい位置における確率分布を生成するステップ、
    目標装置(T)の位置における、無線環境内の信号値(x)の観測値(OS)の集合を作成し、
    前記確率モデル(PM)と観測値の集合(OS)とにもとづいて目標装置の位置を評価する、
    ことから成ることを特徴とする方法。
  8. 前記位置評価ステップが目標装置(T)において実行されることを特徴とする請求項１から７の中のいずれか１つに記載の方法。
  9. 前記位置評価ステップが、目標装置が高周波ネットワーク(RN)によって観測値系列を報告する定置装置において実行されることを特徴とする請求項１から７の中のいずれか１つに記載の方法。
  10. 前記少なくとも一つの測定可能な信号値(x)に信号強度が含まれることを特徴とする請求項１から９の中のいずれか１つに記載の方法。
  11. 前記少なくとも一つの測定可能な信号値(x)にビット誤り率が含まれることを特徴とする請求項１から１０の中のいずれか１つに記載の方法。
  12. 目標装置(T)が、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(x)を有する信号を使用して通信するように動作することができる、無線環境(RN)の確率モデル(PM)を構築するためのモデル構築モジュール(MCM)であって、
    それぞれが無線環境内の一つ以上の位置(Q1〜QY)における信号値の確率分布(F1〜F3)を示す、無線環境(RN)の複数のサブモデル(611〜631)を作成するための第一のソフトウェアコード部分、
    該サブモデルを結集して、無線環境(RN)内のいくつかの位置における信号値の確率分布を示す、無線環境(RN)の結集確率モデル(PM)とするための第二のソフトウェアコード部分、このとき、該結集確率モデルの各確率分布は下記の過程により得られる確率分布に相当し、
    各サブモデルに対して、累積分布関数を作成し、該関数に相対重みによって重みを与え、
    得られる重み付き累積分布関数を結集したものを生成し、
    前記重み付き累積分布関数を結集したものにもとづいて前記確率モデルに対する確率分布を生成する過程、
    から成ることを特徴とするモデル構築モジュール。
  13. 目標装置(T)が、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(x)を有する信号を使用して通信するように動作することができる、無線環境(RN)の確率モデル(PM)を構築するためのモデル構築モジュール(MCM)であって、
    無線環境内のいくつかの位置(Q1〜QY)における信号値の確率分布(F1〜F3)を示す、無線環境(RN)の確率モデル(PM)を作成する第一のソフトウェアコード部分、
    確率モデル(PM)に新しい位置(QX;QY)における確率分布を挿入することにより、結集確率モデルを作成するための第二のソフトウェアコード部分、このとき、該結集確率モデルの各確率分布は下記の過程により得られる確率分布に相当し、
    各既存の位置に対して、累積分布関数を作成し、該関数に相対重みによって重みを与えることにより、既存の位置の確率分布を結集し、
    得られる重み付き累積分布関数を結集したものを生成し、
    前記重み付き累積分布関数を結集したものにもとづいて前記新しい位置における確率分布を生成する過程、
    から成ることを特徴とするモデル構築モジュール。
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