JP4327088B2 - 無線ネットワーク内の端末の区域に基づく位置判断 - Google Patents

無線ネットワーク内の端末の区域に基づく位置判断 Download PDF

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Description

関連出願
本出願は、2002年8月8日に出願された米国仮出願第60/402,339号に対して優先権を主張している。
ここで開示される主題は、概ね、位置判断、とくに、無線ネットワーク内の端末の区域に基づく位置判断を行う方法および装置に関する。
無線ユーザの位置を知ることは、多くの場合に望ましく、ときには必要である。例えば、連邦通信委員会（Federal Communications Commission, FCC）は、拡張９１１（enhanced 911, E-911）無線サービス、すなわち、無線端末（例えば、セルラ電話）から９１１へ呼を行なう度に、端末の位置をPublic Safety Answering Point(PSAP)へ与えることを要求するサービスの報告および命令を採用した。ＦＣＣの命令に加えて、サービスプロバイダは、位置特定サービス（すなわち、無線端末の位置を識別するサービス）を使用して、種々の応用を与える。このような応用は、例えば、位置感知請求、資産追跡、資産監視および回復、艦隊および資源管理、パーソナルロケーションサービス、コンシェルジュサービス、などを含む。
無線端末の位置は、“範囲領域”および“位置領域”技術を含む種々の技術を使用して推定される。範囲領域技術は、多数の範囲に関係する測定を使用して、端末の位置を計算する。範囲に関係する測定は、送信機と端末との間の実際の距離を判断するのに使用できる測定を含む。その代りに、範囲測定は、端末から複数の送信機への相対距離であってもよい。相対距離の測定の場合は、端末と各送信機との間の距離は分からないが、各距離値に共通のずれが加えられる。その値は負であってもよいことが分かるであろう。範囲に関係する測定の例には、疑似範囲、実範囲、時間推定、姿勢推定を含むが、これらに制限されない。範囲に関係する測定は、１つ以上の位置判断システムから得られる。とくに、ＧＰＳの位置決定は、ＧＰＳ内の多数の衛星の、範囲に関係する測定（すなわち、疑似範囲）から得られる。その代りに、高度順方向リンク三辺測定（advanced forward link trilateration, AFLT）の位置決定は、セルラ（例えば、ＣＤＭＡ）通信システム内の多数の基地局の、範囲に関係する測定から計算される。さらに、ハイブリッドの位置決定は、多数の衛星および基地局の両者の、範囲に関係する測定から計算される。
位置領域技術は、端末に“サービス”している（すなわち、端末と通信している）ベーストランシーバサブシステム（base transceiver subsystem, BTS）の位置の知識を使用して、端末の位置を推定する。すなわち、端末と、サービスしているＢＴＳとは、通信しているので、端末は、サービスしているＢＴＳの既知の制限半径内に存在しているはずである。通常は、各ＢＴＳは、一般に“セル”と呼ばれる規定区域にサービスする。セルは、“セクター”に分割することができる。これは、一般に、ＢＴＳに接続された異なるアンテナに、セルの異なるセクターをカバーさせることによって達成される。このようにして、端末との通信を設定するアンテナに基づいて、各セクター内の端末を、他の各セクター内の端末と区別することができる。
端末の近似位置は、（１）ＢＴＳのセクターの中心、（２）ＢＴＳのアンテナの位置、（３）外部から与えられる位置、（４）デフォルトの位置、（５）ＢＴＳの位置と何らかのやり方で関係付けられる他の位置の何れかであると推定される。位置領域技術を使用して計算される位置決定は、範囲領域の位置決定よりも精度が低い。それにも関らず、位置領域の位置決定は、初期決定として有用である。このような初期決定を、範囲領域の位置決定の計算を助けるのに使用してもよい。範囲領域の位置決定が使用できない、または品質が劣悪であるときは、位置領域決定は最終決定としても役立つ。
位置決定がどのように計算されるかに関らず、端末の可能な限り正確な近似位置推定を与えることが、非常に望まれている。範囲領域決定は、常に使用可能または正確ではないので、位置領域技術を使用して、無線端末の位置をより正確に計算できることが助けになる。
本明細書は、無線ネットワーク内の端末の近似位置をより正確に推定する方法および装置を記載している。方法および装置の１つの実施形態において、端末の近似位置は、“基準ベーストランシーバシステム（ＢＴＳ）”と関係付けられる“期待区域”に基づいて推定される。基準ＢＴＳは、端末が通信している任意のＢＴＳである。ＢＴＳと関係付けられる期待区域は、端末がＢＴＳから信号を受信できるとき、端末が位置している可能性が高い区域である。期待区域は、（１）端末の推定位置として与えられる位置、および（２）端末が位置している可能性が高い区域であり、ここで、可能性は、特定の割合によって与えられる。各ＢＴＳと関係付けられる期待区域は、ＢＴＳのアンテナの位置および向き、最大アンテナ範囲（maximum antenna range, MAR）、などのような種々のパラメータに基づいてモデル化される。
開示されている方法および装置の別の実施形態では、端末のより正確な位置領域の位置決定は、多数のＢＴＳの期待区域を合成することによって推定される。端末は、無線ネットワーク内の多数のＢＴＳから信号を受信する。しかしながら、端末の位置決定を判断するのに、信号が受信される全ＢＴＳと関係付けられる情報を使用する必要はない。ＢＴＳと関係付けられる情報を使用して、端末の位置を見積もるとき、そのＢＴＳは“測定”ＢＴＳと呼ばれる。測定ＢＴＳの期待区域を合成して、合成期待区域を判断し、端末の位置領域の位置決定として与える。
開示されている方法および装置のさらに別の実施形態では、各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域の中心およびサイズを、合成前に、種々の要素に基づいて調整する。これらの要素は、（１）端末において受信される、ＢＴＳからの信号の受信信号強度（一般に、ＥＣ/ＩＯとして与えられる）、（２）ＢＴＳの受信電力（一般に、ＥCとして与えられる）、または（３）他の要素を含む。全測定ＢＴＳの調整期待区域を合成して、合成期待区域を判断することができる。
開示されている方法および装置のさらに別の実施形態では、上述の何れかの実施形態によって判断される端末の位置領域の位置決定を、端末の他の位置推定と合成して、端末のより正確な位置推定を判断する。他の位置推定は、例えば、ＧＰＳ、ＡＦＬＴ、またはＧＰＳおよびＡＦＬＴの両者に基づいて求められる。
開示されている方法および装置の種々の態様および実施形態は、別途詳しく記載する。とくに、開示されている方法および装置の種々の態様、実施形態、および特徴を実行する方法、プログラムコード、ディジタル信号プロセッサ、端末、システム、および他の装置および要素は、別途詳しく記載する。
本発明の特徴、性質、および長所は、別途記載する詳細な説明から、図面に関連して取入れられると、同じ参照符号により、全体的に対応して同定され、より明らかになるであろう。
図１は、無線通信ネットワーク100（例えば、符号分割多元接続（code division multiple access, CDMA）ネットワーク、時分割多元接続（time division multiple access, TDMA）ネットワーク、周波数分割多元接続（frequency division multiple access, FDMA）ネットワーク、または他のタイプの無線通信ネットワーク）の図である。ＣＤＭＡネットワークは、ＩＳ−９５システム、ＩＳ−２０００システム、またはＷ−ＣＤＭＡシステムのような、１つ以上のＣＤＭＡ標準システムにしたがって設計される。ＴＤＭＡネットワークは、ＧＳＭシステムのような、1つ以上のＴＤＭＡ標準システムにしたがって設計される。これらの標準システムの詳細は、この技術において、よく知られている。
ネットワーク100は、多数のベーストランシーバサブシステム（ＢＴＳ）104を含み、各ＢＴＳ104は、特定の地理的領域にサービスする。簡潔化のために、図１には、４つのＢＴＳ104aないし104dのみが示されている。ＢＴＳの受信可能区域は、多くの場合に“セル”と呼ばれる。受信可能区域は、端末がＢＴＳ104から信号を受信する区域である。セルのサイズおよび形状は、一般に、地形、障害物、等のような種々の要素に依存し、また、時間にしたがって変化してもよい。一部の人にとってはＢＴＳを“セル”と呼ぶのが一般的であるが、本明細書では、ここでＢＴＳと呼ばれる装置と、ここでセルと呼ばれる受信可能区域とを区別する。
通常は、多数の端末106は、ネットワーク全体に分散している。簡潔化のために、図１には、１つのみの端末が示されている。順方向リンク上では、ＢＴＳが端末106へ送り、逆方向リンク上では、端末がＢＴＳへ送る。各端末106は、１つ以上のＢＴＳとアクティブに通信する。端末と２つ以上のＢＴＳとが同時にアクティブな通信をすることを、“ソフトハンドオフ”と呼ぶ。アクティブな通信は、端末がネットワークに登録し、ＢＴＳによって識別できることを指す。端末は、ＢＴＳとアクティブな通信をしていなくても、パイロット、ページ、および／またはＢＴＳからの他のシグナリングメッセージを受信できる。図１に示されている例では、端末106は、４つのＢＴＳ104aないし104dの全てからパイロットを受信する。ＢＴＳからパイロット信号を受信するだけでは、端末とＢＴＳとのアクティブな通信を示さないことが分かるであろう。
ＢＴＳ104は、通常、基地局制御装置（base station controller, BSC）120と通信し、ＢＳＣ120は、ＢＴＳと、ＢＴＳとアクティブな通信をしている端末との通信を調整する。位置判断のために、基地局制御装置120は、位置判断エンティティ（position determining entity, PDE）130と通信する。ＰＤＥ130は、別途詳しく記載するように、基地局制御装置120との間で情報を送受信する。
通常のネットワークの展開において、各セルは、システム容量（すなわち、システムが一度に支援できるユーザ数）を増すために、多数のセクター（例えば、３つのセクター）に仕切られる。各セクターは、対応するＢＴＳによってサービスされる。セクター化されたセルにおいて、そのセルにサービスするＢＴＳは、多数（例えば、３つ）のＢＴＳを含む。各ＢＴＳは、そのセル内のセクターの各1つと関係付けられる。図２は、４つの“セクター化された”セルと対応する４つのＢＴＳとを含むシステムを示す図である。
図２に示されている例では、各ＢＴＳによってカバーされるセルを、理想的な円によって表現している。セルの各セクターは、円の理想的な１２０°の扇形部分210によって表現されている。実際のネットワークの展開において、各ＢＴＳによってカバーされるセルは、通常、上述の種々の要素に依存して、理想的な円とは異なる形状をもつ。さらに加えて、セクター化されたセルのセクターは、通常、縁端部がオーバーラップしている。簡潔化のために、図２には、ＢＴＳ105aないし105dによってサービスされる４つのセルにおける５つのセクターＡないしＥのみが示されている。
既に記載したように、端末の位置を知ることは、望ましいことが多く、ときには必要である。端末の位置は、範囲領域および位置領域の技術を使用して推定される。範囲領域技術では、多数の範囲に関係する測定（例えば、範囲、疑似範囲、等）を使用して、端末の位置決定を計算する。各範囲に関係する測定は、送信機（例えば、衛星またはＢＴＳ）に対して行われる。範囲領域の位置決定は、通常、精度がより高い。しかしながら、いくつかの環境では、範囲領域の位置決定を計算するのに使用できる、範囲に関係する測定の数は不十分である。
ここには、開示されている方法および装置の種々の実施形態が、端末のより正確な位置領域の位置決定を与えるために記載されている。１つの実施形態において、端末の近似位置は、“基準ＢＴＳ”と関係付けられる“期待区域”に基づいて推定される。基準ＢＴＳは、端末が通信しているＢＴＳである。ここで使用されているように、ＢＴＳのような送信機と関係付けられる期待区域は、端末が送信機から信号を受信することができるとき、端末が位置している可能性が高い区域である。各ＢＴＳと関係付けられる期待区域のモデル化は、別途記載する。
別の実施形態では、端末のより正確な位置領域の位置決定は、いくつかのＢＴＳと関係付けられる期待区域を合成することによって判断される。さらに別の実施形態では、各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域の中心およびサイズを、合成前に、種々の要素に基づいて調整する。ＢＴＳと関係付けられる情報を使用して、端末の位置を概算するとき、ＢＴＳは“測定”ＢＴＳと呼ばれる。測定ＢＴＳの期待区域を調整するのに使用される要素は、（１）受信信号強度、（２）受信電力、等を含む。追加の要素およびこのような要素の使い方は、別途詳しく記載する。その後で、測定ＢＴＳの調整期待区域を合成して、合成期待区域を判断する。
さらに別の実施形態では、端末の位置領域の位置決定を、端末の他の位置推定と合成して、端末のさらにより正確な位置を推定する。他の位置推定は、ＧＰＳ、ＡＦＬＴ、またはＧＰＳおよびＡＦＬＴの両者の組合せに基づいて求められる。開示されている方法および装置のこれらの種々の実施形態は、さらに詳しく別途記載する。
図３は、図２に示されているネットワーク内の各ＢＴＳと関係付けられる期待区域を示す図である。図３の各ＢＴＳと関係付けられる期待区域は、円314のようにモデル化され、円314は、ＢＴＳから信号を受信している端末が、期待区域内に位置している特定の確率（例えば、１シグマまたは６７％の確率）を表現する。したがって、端末が所与のＢＴＳから信号を受信するとき、端末が、そのＢＴＳと関係付けられる期待区域内に位置する確率は、６７％である。
端末がＢＴＳから信号を受信するとき、各期待区域は、端末の推定位置として与えられる位置と関係付けられる。この位置は、通常は、期待区域の中心である。しかしながら、期待区域内の他の位置が、位置推定として与えられることもある。図３に示されているように、各期待区域の中心は、“×”312で表わされている。中心、サイズ、期待区域の形状は、端末の位置領域の位置決定の一部として与えられる。期待区域の中心は、端末の推定位置を表現し、期待区域のサイズおよび形状は、期待区域の中心を、端末の推定位置として使用するときの確実性を表現する。
各ＢＴＳと関係付けられる期待区域のサイズ、形状、および中心は、１つ以上のパラメータに基づいて判断される。（１）ＢＴＳのアンテナの位置および向き、（２）最大アンテナ範囲、等のような、いくつかのパラメータは、ＢＴＳと関係する。（１）地形、（２）障害物、等のような、他のパラメータは、ＢＴＳの受信可能区域の物理的属性と関係する。さらに加えて、受信可能区域内の端末ユーザの統計的分布のような、いくつかのパラメータは、ＢＴＳの受信可能区域の他の特徴の知識と関係する。
図３に示されている例では、端末106は、期待区域ＡおよびＤのオーバーラップしている領域の中／近くに位置する。端末の位置は、（１）ＢＴＳ105aが端末の基準ＢＴＳであるときは、期待区域Ａの中心であり、または（２）ＢＴＳ105dが基準ＢＴＳであるときは、期待区域Ｄの中心であると推定される。
上述の例に示されているように、位置領域の位置決定は、一般に、精度が非常に低い。それにも関らず、位置領域の位置決定は、初期決定として有用であり、範囲領域の位置決定を計算するのに使用される。その代りに、範囲領域の位置決定が劣悪であるか、または使用できないときは、位置領域決定を最終決定として使用してもよい。何れの場合においても、可能な限り正確な位置領域の位置決定を与えることが非常に望ましい。
図４は、いくつかの期待区域を使用して、端末106のより正確な位置を推定することを示していて、各期待区域は、いくつかの測定ＢＴＳの対応する１つと関係付けられている。端末106は、ＢＴＳ105aないし105eから信号を受信する。５つの受信されるＢＴＳの中で、３つのＢＴＳ105a、105d、および105eのみを使用して、端末の位置を概算する。したがって、既に記載したように、これらの３つのＢＴＳ105a、105d、および105eは、端末の測定ＢＴＳと呼ばれる。その後で、測定ＢＴＳ105a、105d、および105eの期待区域を判断し（例えば、記憶装置から検索し）、（例えば、受信信号強度に基づいて）調整する。
測定ＢＴＳの調整期待区域または、調整されない期待区域、あるいはこの両者を合成して、中心位置412と、円414によって図４に表現されているサイズおよび形状とをもつ合成期待区域を与える。合成期待区域の中心、サイズ、および形状は、端末の位置推定として与えられることもある。
図４に示されているように、合成期待区域は、図４に示されている５つの個々の期待区域ＡないしＥの中の任意の１つではなく、端末106の位置のより正確な近似値を表わしている。とくに、合成期待区域の中心は、個々の期待区域の何れかの中心ではなく、端末の位置のより正確な推定値である。さらに加えて、合成期待区域の中心を端末の推定位置として使用することに関係付けられる不確実性は、合成期待区域を判断するのに使用された３つの個々の期待区域Ａ、Ｄ、およびＥの何れかの中心を使用することに関係付けられる不確実性よりも小さいと考えられる。したがって、円414が、個々の期待区域を定めている円よりも小さいということは、合成期待区域内であると考えられるより多くの端末が、中心（すなわち、より小さい円内）により近いことを示す。
図５の（ａ）および（ｂ）は、２つの異なるＢＴＳの期待区域のモデル化を示す図である。図５の（ａ）において、ＢＴＳ105xは、約１２０°の扇形区域510aの受信可能区域を与えるように設計されていて、扇形区域の外周は、ＢＴＳの最大アンテナ範囲（ＭＡＲ）によって判断される。このＢＴＳと関係付けられる期待区域は、扇形区域510a、円514a、または形状およびサイズの他の組合せとしてモデル化される。期待区域の中心512aは、端末の推定位置として与えられる。
図５の（ｂ）において、ＢＴＳ105yは、より小さい扇形区域510bの受信可能区域を与えるように設計されていて、この扇形区域の外周も、ＢＴＳの最大アンテナ範囲によって判断される。このＢＴＳと関係付けられる期待区域は、扇形区域510b、円514b、または形状およびサイズの他の組合せとしてモデル化される。ここでも、期待区域の中心512bは、端末の推定位置として与えらえる。
図５の（ａ）および（ｂ）において、期待区域は、二次元ガウス正規分布に基づいてモデル化される。このようなモデルにおいて、端末が、ＢＴＳの受信可能区域の中心、またはその近くに位置する尤度は、受信可能区域の中心から離れている尤度よりも相当に高い。円または他の形状は、端末がＢＴＳから信号を受信できるとき、端末が位置している可能性の高い区域を特定の確実性で表現するように定められている。１シグマの円形期待区域において、端末がＢＴＳから信号を受信するとき、端末が期待区域内に位置する確実性は、３９％である。期待区域は、所与の確実性（一般に、１シグマを使用する）で定められる。したがって、期待区域は、いくつかの統計的パラメータに基づいて定められ、単なる手荒に切断した円ではない。
１シグマの期待区域は、種々の式に基づいて判断される。１つの実施形態において、１シグマの期待区域は、１シグマの軸γａによって定められ、式（１）のように表わされる。
Figure 0004327088
 式（１）に示されているように、１シグマの軸γａ（図５の（ａ）および（ｂ）の円514aおよび514bの半径に相当する）は、ＢＴＳの推定最大アンテナ範囲（ＭＡＲ）に基づいて求められる。別の実施形態では、１シグマの期待区域は、１シグマの水平方向の推定位置の誤差（horizontal estimated position error, HEPE）によって定められ、式（２）のように表わされる。
Figure 0004327088
 式（２）に示されているように、１シグマのＨＥＰＥ γｈも、ＢＴＳの最大アンテナ範囲に基づいて求められる。１シグマの期待区域には、他の式も使用される。
図５の（ａ）および（ｂ）の両者において、１シグマの軸γａまたは１シグマのＨＥＰＥ γｈが、円514aおよび514bによって表現される１シグマの期待区域の半径として使用されるときは、円514aおよび514bは基準化のために描かれない。
一般に、期待区域をモデル化するのに使用されるパラメータに依存して、種々の形状、サイズ、および中心位置が、各ＢＴＳと関係付けられる期待区域に使用される。１つの実行では、円形モデルが、各ＢＴＳと関係付けられる期待区域に使用される。ＢＴＳの受信可能区域内の端末の分布が、円形パターンに近付くとき、期待区域の円形モデルは、とくに好適である。また、別途記載するように、円形統計モデルは、便利な数式を可能にする。
開示されている方法および装置の別の実施形態では、各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域の中心およびサイズを、１つ以上の要素に基づいて調整する。使用可能な唯一の情報が、端末がＢＴＳから信号を受信することであるときは、そのＢＴＳと関係付けられる期待区域を、調整せずに、端末の近似位置決定として与えてもよい。しかしながら、端末に他の情報が使用可能であるときは、ＢＴＳと関係付けられる期待区域を、追加の情報に基づいて調整し、この端末と関係付けられる、より正確な期待区域が判断される。
所与の端末のＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整するのに、種々の要素が使用される。１つのこのような要素は、受信信号強度であり、これは、通常、チップ当りのエネルギー対全雑音比（energy-per-chip to total-noise ratio, EＣ/IＯ）として表わされる。受信信号強度は、ＢＴＳからのパイロットまたは他の伝送の測定に基づいて判断される。その代りに、受信信号強度は、端末からＢＴＳにおいて受信される逆方向リンク信号に基づいて判断されることもある。
所与のＢＴＳの端末における受信信号強度を、換算係数にマップしてもよい。その後で、この換算係数を使用して、ＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整してもよい。１つの実行において、０デシベルのＥＣ/ＩＯは、０．９の換算係数にマップされ（すなわち、Ｓ＝０．９）、−４０デシベルのＥＣ/ＩＯは、１．１の換算係数にマップされる（すなわち、Ｓ＝１．１）。受信信号強度の他の値の換算係数を判断するのに、線形補間を使用してもよい。この実行において、換算係数Ｓは、式（３）のように表わされる。
Ｓ＝０．９−（ＥＣ/ＩＯ（ｄＢ）／２００） 式（３）
また、換算係数を、特定の範囲の値（例えば、０．９≦Ｓ≦１．１）に制限してもよい。１よりも小さい換算係数は、期待区域を低減または縮小し、１よりも大きい換算係数は、期待区域を拡大する。
別の実行において、０デシベルのＥＣ/ＩＯは、０．６の換算係数にマップされ（すなわち、Ｓ＝０．６）、−４０デシベルのＥＣ/ＩＯは、１．４の換算係数にマップされる（すなわち、Ｓ＝１．４）。ここでも、受信信号強度の他の値の換算係数を判断するのに、線形補間を使用してもよい。この実行において、換算係数Ｓは、式（４）のように表わされる。
Ｓ＝０．６−（ＥＣ/ＩＯ（ｄＢ）／５０） 式（４）
この実行は、上述のものよりも、より急峻な傾斜をもつ。受信信号強度と換算係数との他のマッピングも使用されることが分かるであろう。
所与の端末のＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整するのに使用される他の要素には、端末において測定される、ＢＴＳからの信号の受信強度もある。この受信電力は、チップ当りのエネルギー（ＥＣ）として表わされ、対象となる信号のみを考慮し、雑音および干渉（ＩＯ）を無視する。受信電力は、ＢＴＳによって送信されるパイロットまたは他の信号成分からも計算される。受信電力は、換算係数にマップされ、式（５）のように表わされる。
Ｓ＝ｆ（ＥＣ） 式（５）
ここで、ｆ（ＥＣ）は、ＥＣの規定の関数である。
期待区域の調整において考慮される他の要素には、送信電力レベルがある。各ＢＴＳは、通常、ネットワークオペレータによって判断された特定の電力レベルの信号を送信する。ネットワークオペレータは、全ＢＴＳの送信電力レベルを同じに設定してもよい。その代りに、異なるＢＴＳに異なるレベルを使用してもよい。したがって、期待区域を調整するのに、ＢＴＳの送信電力レベルの知識も使用される。受信電力（ＥＣ）および送信電力レベル（Ｐ）は、換算係数にマップされ、式（６）のように表わされる。
Ｓ＝ｆ（ＥＣ，Ｐ） 式（６）
ここで、ｆ（ＥＣ，Ｐ）は、ＥＣおよびＰの両者の規定の関数である。具体的な例として、ＢＴＳからの受信電力を正規化して、異なるＢＴＳによって使用される異なる送信電力レベルの明細を明らかにすることができる。その後で、正規化された受信電力を使用して、ＢＴＳの期待区域を調整してもよい。
ＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整するのに使用される、さらに別の要素には、往復遅延（round trip delay, RTD）がある。端末は、ＢＴＳからの順方向リンク信号の（十分な強度をもつ）最も早く到達するマルチパス成分を識別することができる。このマルチパス成分が端末のアンテナに到達する時間が判断されることもある。その後で、この時間が、端末の基準時間として使用される。端末は、ＢＴＳへ逆方向リンク信号を送り、逆方向リンク信号は、順方向リンク信号が送られた時間から２τの時間遅延で、ＢＴＳによって受信される。この２τの遅延は、ＲＴＤと呼ばれる。ＲＴＤは、ＢＴＳにおいて測定され、ＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整するのに使用される。ＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整するために、他の要素も使用される。
既に記載したように、ＢＴＳと関係付けられる期待区域のサイズは、そのＢＴＳに割り当てられた換算係数に基づいて調整することができる。換算係数は、期待区域の中心を、名目上の中心へ、または名目上の中心から移動するのにも使用される。端末の位置推定を求めるときに、期待区域のサイズおよび中心を調整することによって、それに応じて、関係付けられるＢＴＳの寄与を調整することができる。
図６の（ａ）および（ｂ）は、ＢＴＳと関係付けられる期待区域の、受信信号強度に基づく調整を示す図である。伝搬環境における経路損失のために、端末における受信信号の電力レベルは、送信側ＢＴＳからの距離の二乗に逆比例する。この一般式は、伝送信号が、マルチパスのような他の伝送現象によって劣化されないと仮定している。したがって、受信信号強度は、ＢＴＳ（または、ＢＴＳのアンテナ）と端末との間の距離の推定値として使用される。その後で、この端末のＢＴＳと関係付けられる期待区域の中心およびサイズは、受信信号強度に基づいて調整される。
図６の（ａ）では、受信信号強度は強く、したがって、端末が、送信側ＢＴＳの、より近くに位置している可能性が高いことを示している。期待区域の中心は、名目上の中心612xから、ＢＴＳにより近い新しい中心612aへ移動する。新しい中心612aは、名目上の中心612xとＢＴＳのアンテナとの間の直線上に位置する。さらに加えて、新しい中心612aは、換算係数によって判断された、この直線上の特定の点へ移動される。換算係数が１．０に等しいときは、新しい中心612aは、名目上の中心612xに位置し、換算係数は１．０よりも小さいときは、ＢＴＳへ向かって移動する。
同じく図６の（ａ）に示されているように、期待区域のサイズは、名目上のサイズから、円614aによって表現される、より小さいサイズへ低減される。このような強い信号強度が受信されるとき、このサイズがより小さくなると、より小さい区域に、より密に整合する。
図６の（ｂ）では、受信信号強度は弱く、したがって、端末が、送信側ＢＴＳから、より遠くに位置している可能性が高いことを示している。期待区域の中心は、名目上の中心612xから、ＢＴＳから（半径方向に）より遠い新しい中心612bへ移動する。さらに加えて、期待区域のサイズは、名目上のサイズから、円614bによって表現される、より大きいサイズへ拡大される。このような弱い信号強度が受信されるとき、このより大きいサイズは、より大きい区域を表現する。
また、期待区域の調整を、選択的にいくつかのＢＴＳに行ない、それ以外のＢＴＳには行わなくてもよい。例えば、各ＢＴＳの受信信号強度を、特定の時間間隔で測定してもよい。受信信号強度の変動が特定の閾値よりも小さいときは、各ＢＴＳと関係付けられる期待区域を調整し、変動が特定の閾値よりも大きいときは、調整しなくてもよい。
さらに加えて、期待区域のサイズを変更するのに使用される換算係数と、期待区域の中心を移動するのに使用される換算係数とを、別々に選択してもよい。例えば、期待区域のサイズの換算係数を、ＥＣに基づいて選択し、期待区域の中心の換算係数を、ＥＣ/ＩＯに基づいて選択してもよい。
開示されている方法および装置のさらに別の実施形態では、端末のより正確な位置決定を、多数の測定ＢＴＳの期待区域を合成することによって判断する。既に記載したように、各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域は、調整しても、調整しなくてもよい。測定ＢＴＳの多数の期待区域を種々のやり方で合成し、合成期待区域を判断し、端末の近似位置決定として与える。
１つの実行において、合成期待区域は、測定ＢＴＳの期待区域の重み付き平均に基づいて判断される。簡単な事例では、２つの測定ＢＴＳの２つの期待区域ＭおよびＮを合成して、合成期待区域を判断する。第１の測定ＢＴＳの期待区域Ｍを、中心が（ｘｍ，ｙｍ）のデカルト座標であり、サイズ／形状が第１の円によって表現されるように定める。同様に、第２の測定ＢＴＳの期待区域Ｎを、中心が（ｘｎ，ｙｎ）のデカルト座標であり、サイズ／形状が第２の円によって表現されるように定める。合成期待区域の中心は、（ｘｐ，ｙｐ）のデカルト座標をもつように定められ、式（７）のように計算される。
ｘｐ＝Ｗｍｘｍ＋Ｗｎｘｎ、および
ｙｐ＝Ｗｍｙｍ＋Ｗｎｙｎ、 式（７）
ここで、ＷｍおよびＷｎは、それぞれ、期待区域ＭおよびＮに使用される重みであり、Ｗｍ＋Ｗｎ＝１である。重みは、別途記載されるように求められる。式（７）に示されているように、合成期待区域の中心のデカルト座標（ｘｐ，ｙｐ）の各次元は、合成される２つの期待区域の中心の、その次元の重み付き平均である。
３つ以上の期待区域が合成されるときは、式（７）は、式（８）のように一般化される。
Figure 0004327088
 各期待区域に使用される重みＷｉは、種々のパラメータに基づいて判断される。１つの実行において、各期待区域の重みは、期待区域のサイズに基づいて判断される。この実行において、ｉ番目の期待区域の重みＷｉは、式（９）のように表わされる。
Figure 0004327088
 σＥａｓｔおよびσＮｏｒｔｈは、ｉ番目の期待区域と関係付けられる東方向および北方向の変数である。とくに、σＥａｓｔは、期待区域の中心から、１シグマの円の東（または右）縁端部への距離であり、σＮｏｒｔｈは、期待区域の中心から、１シグマの円の北（または上）縁端部への距離である。式（９）に示されているように、ｉ番目の期待区域の重みＷｉは、その期待区域のＨＥＰＥｉの二乗に逆比例する。式（９）の重み付けは、正規の重み付き最小二乗平均に似ていて、例えば、一次元の場合は、重みは１／σ２に比例する。式（９）を使用すると、より小さい期待区域（すなわち、より小さい不確実性の期待区域）は、より大きい期待区域よりも、より大きい重みを割り当てられる。
重みは、いくつかの他のパラメータ、またはパラメータの組合せに基づいて求められることにも注意すべきである。
合成期待区域のサイズは、この合成期待区域を端末の位置推定として使用するときの不確実性を示す。合成期待区域のサイズ（または、不確実性）は、合成される全期待区域のサイズ（または、不確実性）、これらの期待区域を合成するのに使用される重み、他の要素、またはこれらの組み合わせに基づいて判断される。
合成期待区域のサイズを判断するのに使用される１つの要素は、合成される測定ＢＴＳの数に関係する。ＢＴＳからの測定値が独立していると仮定するとき、合成期待区域のサイズは、合成されるＢＴＳの数（例えば、その平方根）によって低減される。合成期待区域のサイズの低減量を、測定ＢＴＳの数に基づいて制限してもよい。具体的な例として、測定ＢＴＳを１０個より多く使用したとしても、合成期待区域のサイズを、より小さいサイズに縮小しないようにしてもよい。
合成期待区域のサイズを判断する別の要素は、合成される全期待区域の最小サイズに関係する。より正確な合成期待区域を求めるときに、ＢＴＳからの測定値が有益であるとき、合成される個々の期待区域は合理的に“整合”する。この場合に、合成期待区域のサイズは、合成される個々の全期待区域の最小サイズよりも大きくならない。各期待区域は、合成期待区域のサイズをさらに低減するのに寄与する。
合成期待区域のサイズを判断するさらに別の要素は、個々の期待区域が合成期待区域にどのくらい十分にオーバーラップしているかを示す“ユニットフォールト（unit fault）”に関係する。（図７ｂに別途記載されるように）測定値間の整合が“不良”であるとき、合成期待区域のサイズは、個々の期待区域の最小サイズよりも、実際にはより大きい（または、劣悪である）ことがある。その場合は、ユニットフォールトは１．０よりも大きく、合成期待区域は、ユニットフォールトによって、より大きく基準化される（対応して、合成期待区域のＨＥＰＥを増加する）。
ユニットフォールトは、合成期待区域と、合成期待区域を判断するのに使用される各個々の期待区域との間の正規化平均の“分離シグマ”に基づいて計算される。１つの実行において、ｉ番目の期待区域の分離シグマσｉは、式（１１）のように定められる。
σｉ＝Ｄｉ／ＲＳＳ 式（１１）
ここで、Ｄｉは、合成期待区域の中心と、ｉ番目の期待区域の中心との距離であり、ＲＳＳは、ｉ番目の期待区域のＨＥＰＥと合成期待区域ＨＥＰＥとの二乗和平方根である。
ユニットフォールトＦは、式（１２）のように定められる。
Figure 0004327088
 式（１２）に示されているように、ユニットフォールトＦは、最小二乗平均（least mean square, LMS）のコストを表わす。
合成期待区域のために計算されるユニットフォールトが、１よりも大きいときは（すなわち、Ｆ＞１．０）、合成期待区域のサイズは、ユニットフォールトによって、より大きく基準化される。そうではなくて、ユニットフォールトが１よりも小さいときは（すなわち、Ｆ＜１．０）、合成期待区域のサイズは、ユニットフォールトによって、より小さく基準化される。ユニットフォールトが１よりも小さいときは（すなわち、Ｆ＜１．０）、大きく見積もり過ぎた期待区域のサイズによってではなく、期待区域の相関が原因のときもある。したがって、上述の合成期待区域のサイズをスケールダウンする代わりに、１よりも小さいＦの値を無視するのがよりよいことが、しばしばある。
図７ａは、合成期待区域714pを判断するために、重み付き平均に基づいて、２つの測定ＢＴＳの２つのオーバーラップしている期待区域ＭおよびＮの合成を示す図である。２つの期待区域の各々は、調整されない期待区域（すなわち、換算係数は１．０）か、または、期待区域のＢＴＳに割り当てられた換算係数Ｓｉに基づいて判断される調整期待区域である。第１の測定ＢＴＳの期待区域Ｍは、中心位置は712mであり、サイズ／形状は円714mによって表現されている。同様に、第２の測定ＢＴＳの期待区域Ｎは、中心位置は712nであり、サイズ／形状は円714nによって表現されている。期待区域ＭおよびＮの中心は、それぞれ、（ｘｍ，ｙｍ）および（ｘｎ，ｙｎ）のデカルト座標によって定められる。
合成期待区域は、中心位置は712pであり、サイズ／形状は円714pによって表現されている。合成期待区域の中心は、（ｘｐ，ｙｐ）のデカルト座標であり、式（７）に示されているように判断される。図には、２つの期待区域の中心712mと712nとの間に直線が引かれている。重み付き平均を使用すると、合成期待区域の中心は、この線に沿って位置し、正確な位置は、期待区域ＭおよびＮに割り当てられた重みＷｍおよびＷｎによってそれぞれ判断される。とくに、２つの期待区域の中心712mと712nとの距離がＤであるとき、これらの期待区域の中心712mと712nと、合成期待区域の中心712pとの間の距離ＤｍとＤｎは、式（１３）のように表わされる。
Ｄｍ＝ＷｎＤ、および
Ｄｎ＝ＷｍＤ、 式（１３）
ここで、Ｄｍ＋Ｄｎ＝Ｄである。
図７ａに示されている例では、合成される２つの期待区域は合理的に整合する。したがって、（１）合成される測定ＢＴＳの数（この例では、２）、および（２）合成される２つの期待区域の小さい方のサイズ、すなわち期待区域Ｍのサイズが、合成期待区域のサイズ（および不確実性）を低減する。
図７ｂは、２つのオーバーラップしていない期待区域ＭおよびＮを重み付き平均に基づいて合成して、合成期待区域714qを求めることを示す図である。２つの期待区域は、中心位置は712mおよび712nであり、それぞれ、（ｘｍ，ｙｍ）および（ｘｎ，ｙｎ）のデカルト座標によって定められる。これらの２つの期待区域のサイズおよび形状は、円714mおよび714nによって表現されている。
合成期待区域は、中心位置が712qであり、（ｘｐ，ｙｐ）のデカルト座標であり、これは式（７）に示されているように判断される。合成期待区域のサイズ／形状は、円714qによって表現されている。図７ｂに示されている例では、合成される２つの期待区域ＭおよびＮは、オーバーラップしておらず、ユニットフォールトは１よりも大きいと判断される（すなわち、Ｆ＞１．０）。この場合に、合成期待区域のサイズは、ユニットフォールトによって、より大きく基準化される。したがって、合成期待区域のサイズは、図７ｂに図示されているように、合成される２つの期待区域の小さい方よりも大きい。
図８は、区域に基づく位置判断を使用して、端末のより正確な近似位置を推定する処理800のフローチャートである。最初に、各ＢＴＳごとに、位置領域の位置判断を使用して、期待区域を判断する（ステップ812）。既に記載したように、期待区域は、ＢＴＳの最大アンテナ範囲または他のパラメータ、あるいはこの両者に基づいて判断される。ＢＴＳの期待区域は、基地局暦（base station Almanac）のような記憶装置に記憶してもよい。期待区域は、通常、一旦、例えば、ネットワークの展開において判断される。その後は、点線枠のステップ812によって示されているように、期待区域は、必要とされるときに、記憶装置から得ることができる。
各位置領域の位置決定では、最初に、多数のＢＴＳからの信号が端末において受信されるという表示を受信する（ステップ814）。受信される全ＢＴＳの中から、測定ＢＴＳの組を識別する（ステップ816）。測定ＢＴＳは、端末の近似位置を推定するのに使用されるＢＴＳである。各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域を判断し（例えば、メモリから検索し）、調整し、そのＢＴＳと関係付けられる調整期待区域を判断する（ステップ818）。各測定ＢＴＳと関係付けられる期待区域の調整は、そのＢＴＳに割り当てられた換算係数に基づいて行われる。また、この換算係数は、既に記載したように、受信信号強度または他の換算係数、あるいはこの両者に基づいて判断してもよい。ＢＴＳの換算係数を１に設定することによって（Ｓｉ＝１．０）、ＢＴＳの調整を省いてもよい。
全測定ＢＴＳの調整期待区域、または調整されない期待区域、あるいはこの両者を合成して、合成期待区域を判断し、これを端末の近似位置決定として与える（ステップ820）。期待区域の中心は、端末の推定位置を表現し、期待区域のサイズは、推定位置の確実性を表現する。例えば、１シグマの円形合成期待区域が与えられるとき、端末が合成期待区域内に位置する確率は３９％である。期待区域の合成は、既に記載したように行われる。
また、合成期待区域に基づく位置領域決定を、端末に使用可能な他の位置推定と合成してもよい（ステップ822）。この他の位置推定は、ＧＰＳ、ＡＦＬＴ、または（３）ハイブリッドのＧＰＳおよびＡＦＬＴのような、他の測定形式に基づく。ＧＰＳの位置決めは、ＧＰＳ衛星に基づいて推定され、通常、可能な限り高い精度をもつが、ある特定の環境（例えば、室内）では使用できない。ＡＦＬＴの位置決めは、無線通信システムからの測定値に基づいて推定され、精度が下がる。しかしながら、ＡＦＬＴの位置推定は、通常、都市部と、ＧＰＳが使用不可能な他の区域とにおいて使用可能である。ハイブリッドの位置決めは、ＧＰＳおよび無線通信システムの両者からの測定値に基づいて推定される。ステップ822は、オプションであり、したがって、点線枠によって示されている。
ステップ816ないし822は、端末、ＢＴＳ、ＰＤＥ、または他のネットワークエンティティにおいて行われる。
上述の実施形態は、ここに記載されている教示に基づいて変更および修正されることが分かるであろう。さらに加えて、ここに記載されている方法および装置の別の実施形態も引き出される。次に、このような別の実施形態のいくつかを記載する。
１つの別の実施形態では、ＢＴＳと関係付けられる期待区域は、（１）このＢＴＳの、端末において受信される電力である受信電力Ｐｒｘ、および（２）このＢＴＳの、端末によって受信されると予測される電力である予測電力Ｐｐｒｅに基づいて調整される。
予測電力Ｐｐｒｅは、経路損失予測モデルおよび１組のパラメータに基づいて計算される。予測電力を計算するのに、種々の経路損失予測モデルが使用され、1例として、オクムラ−ハタ（Okumura-Hata）モデルがある。所与のＢＴＳの、端末における予測電力Ｐｐｒｅは、これらのパラメータの関数として表わされる。
Ｐｐｒｅ＝ｇ（Ｇ，Ｐ，Ｄ，Ｔ，Ｌ，およびｍ） 式（１４）
ここで、Ｐは、ＢＴＳの（アンテナ増幅器前の）アンテナポートにおける電力である。
Ｇは、ＢＴＳのアンテナ利得である。
Ｄは、伝搬モデル（例えば、オクムラ−ハタ）を表わす。
Ｔは、経路損失予測のための、地形起伏情報を含む地形データベースを表わす。
Ｌは、伝搬経路における、密集都市部、地方、水、等のような情報を含む、地所カバー／地所使用データベースを表わす。
ｍは、端末の潜在的な位置である（端末が位置ｍに位置していると仮定して、予測電力を計算する）。
ｇは、引数としての全パラメータの関数である。
経路損失予測モデルへ入力電力を与えるのに、パラメータＰおよびＧを組合せてもよい。
式（１４）に示されているように、予測電力Ｐｐｒｅは、端末の潜在的な位置ｍの関数である。期待区域の中心を潜在的な位置ｍとして使用するとき、予測電力と受信電力との差が最小化されるように、期待区域の中心を調整する。この基準は、式（１５）のように表わされる。
Figure 0004327088
 ここで、{ｍ，ｍ∈Ｍ}は、期待区域の中心として許される全ての可能な位置の組を表わす。
このＢＴＳと関係付けられる調整期待区域は、端末の位置領域推定として与えられる。その代りに、この調整期待区域を、他の測定ＢＴＳの調整期待区域、または調整されない期待区域、あるいはこの両者を合成して、端末の位置領域推定として与えてもよい。
また別の実施形態では、多数の測定ＢＴＳの期待区域を、これらの各ＢＴＳの受信電力および予測電力に基づいて調整し、合成する。合成期待区域の中心を、端末の潜在的な位置ｍとして使用するとき、測定ＢＴＳの予測電力と受信電力との間の二乗平均平方根の差が最小化されるように、合成期待区域の中心が調整される。基準は、式（１６）のように表わされる。
Figure 0004327088
 ここで、{ｍ，ｍ∈Ｍ}は、合成期待区域の中心として許される全ての可能な位置の組を表わし、{ｋ，ｋ∈Ｋ}は、全ての測定ＢＴＳの組を表わす。特定の位置ｍを、合成期待区域の中心として使用すると、端末の推定位置は、式（１６）の最小値である。この実施形態は、測定ＢＴＳの期待区域を調整および合成する別のやり方である。
図９は、ネットワーク100の種々の要素の略式ブロック図である。端末106xは、セルラ電話、無線モデム付きコンピュータ、スタンドアローン形位置判断装置、または他の装置である。ＢＴＳ105xは、（例えば、図９には簡素化のために示されていないが、ＢＳＣ120を経由して）ＰＤＥ130xに動作的に接続されるように示されている。
順方向リンク上では、ＢＴＳ105xによって送られるデータ、パイロット、およびシグナリングは、変調器／送信機（modulator/transmitter, Mod/TMTR）920によって処理され（例えば、符号化、変調、フィルター、増幅、直角変調、およびアップコンバート）、順方向リンク被変調信号が与えられ、これは、ＢＴＳの受信可能区域内の端末へ送られる。端末106xは、アンテナ952において、（ＢＴＳ105xを含む）多数のＢＴＳからの順方向リンク被変調信号を受信し、受信信号は、受信機／復調器（receiver/demodulator, RCVR/Demod）954へルート設定される。RCVR/Demod 954は、相補的に、受信信号を処理し、位置判断に使用される種々のタイプの情報を与える。とくに、RCVR/Demod 954は、受信される各ＢＴＳの識別および受信信号強度（または受信電力）をプロセッサ960へ与える。RCVR/Demod 954は、レーキ受信機を実行し、多数の受信されるＢＴＳの受信信号の多数の信号インスタンス（または、マルチパス成分）の同時処理を可能にする。レーキ受信機は、多数のフィンガープロセッサ（または、フィンガー）を含み、その各々は、個々のマルチパス成分を処理および追跡するように割り当てられる。
逆方向リンク上では、端末106xによって送られるデータ、パイロット、および／またはシグナリングは、変調器／送信機（modulator/transmitter, Mod/TMTR）964によって処理され、逆方向リンク被変調信号が与えられる。逆方向リンク被変調信号は、アンテナ952を経由してＢＴＳへ送られる。ＢＴＳ105xは、アンテナ922において、端末106xからの逆方向リンク被変調信号を受信する。受信信号は、受信機／復調器（receiver/demodulator, RCVR/Demod）924へルート設定される。RCVR/Demod 924は、相補的に、受信信号を処理して、種々のタイプの情報を与え、この情報はプロセッサ910に与えられる。
図９に示されている実施形態において、ＢＴＳ105x内の通信ポート914は、（例えば、基地局制御装置を経由して）ＰＤＥ130x内の通信ポート944へ動作的に接続される。通信ポート914および944は、ＢＴＳ105xおよびＰＤＥ130xが、（端末106xから受信した）位置判断のための関連情報を交換できるようにする。
区域に基づく位置判断を使用する、端末の近似位置決定は、端末106x、ＢＴＳ105x、ＰＤＥ130x、および他のネットワークエンティティにおいて計算される。区域に基づく位置決定を行うエンティティは、近似位置決定を得るのに必要な関連情報を与えられる。このような情報は、例えば、合成期待区域を判断するのに使用される測定ＢＴＳの識別（例えば、基礎ＩＤ）、各測定ＢＴＳの期待区域（例えば、中心、サイズ、および形状）、各測定ＢＴＳ受信信号強度または受信電力、等を含む。この情報の一部は、基地局暦から得られる。暦は、種々のタイプの情報、例えば、（１）各ＢＴＳの識別、（２）ＢＴＳのセクターの中心位置、（３）最大アンテナ範囲、（４）アンテナの向き、等を含む。その後で、指定ネットワークエンティティは、合成期待区域を求める。その後で、合成期待区域は、端末の近似位置決定として与えられる。
端末の位置決定を推定する処理は、端末106x内のプロセッサ960、ＢＴＳ105x内のプロセッサ910、またはＰＤＥ130x内のプロセッサ940によって行われる。メモリ装置962、912、および942は、例えば、基地局暦、受信信号強度、または受信電力、等のような位置を判断するのに使用される種々のタイプの情報を記憶するのに使用される。また、メモリ装置962、912、および942は、プロセッサ960、910、および940のプログラムコードおよびデータもそれぞれ記憶することができる。
ここに記載されている方法および装置は、全到達時間（time-of-arrival, TOA）または到達時間差（time-difference-of-arrival, TDOA）に基づく解を要求することなく、多数のＢＴＳと通信中であるか、または多数のＢＴＳから信号を受信することができるか、あるいはこの両者である端末のより正確な近似位置決定を得るために使用される。多数の測定ＢＴＳの期待区域を合成することによって、１つの（例えば、基準の）ＢＴＳの受信可能区域に基づく従来の位置推定よりも、端末の位置を２ないし３倍、より正確に推定することができる。都市環境において行われる１つの具体的な試験において、期待区域の解は、１ないし２キロメートルの標準誤差をもつことが分かり、一方で、合成期待区域の解は、２５０ないし５００メートルの標準誤差をもつことが分かり、これは、精度における著しい向上である。
区域に基づく位置判断を使用して求められる近似位置決定を、端末の初期位置推定として使用してもよい。この初期位置推定は、例えば、範囲領域の位置決定を行うのに使用される支援情報を得るのに必要とされる。また、初期位置推定を、望ましい範囲領域の位置決定を得るのに必要な時間量を短くするのにも使用してもよい。適切な位置決定を、端末の最終位置推定として使用してもよい。この最終位置推定は、例えば、範囲領域の位置の解が役に立たない、または位置領域の解よりも精度が低いときに与えてもよい。最終位置決定として、可能な限り正確な位置領域の位置決定を与えることが非常に望ましい。
ここに記載されている方法および装置は、例えば、ハードウエア、ソフトウエア、またはその組み合わせにおいて種々の手段によって実行される。ハードウエアの実行では、ここに記載されている方法および装置は、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit, ASIC）、ディジタル信号プロセッサ（digital signal processor, DSP）、プログラマブル論理装置（programmable logic device, PLD）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array, FPGA）、プロセッサ、制御装置、マイクロ制御装置、マイクロプロセッサ、ここに記載されている機能を行なうように設計された他の電子装置、またはその組み合わせの中で実行される。
ソフトウエアの実行では、ここに記載した方法は、ここに記載した機能を行うモジュール（例えば、手続き、機能、など）で実行される。ソフトウエアコードは、メモリ装置（例えば、図９のメモリ962、912、または942）に記憶され、プロセッサ（例えば、プロセッサ960、910、または940）によって実行される。メモリ装置は、プロセッサ内で実行されても、またはプロセッサの外で実行されてもよく、プロセッサの外で実行される場合は、この技術において知られている種々の手段を介して、プロセッサに通信上で接続することができる。
開示されている実施形態の種々の記述は、当業者が本発明を生成および使用できるようにするために与えられている。したがって、本発明は、ここに示した実施形態に制限されることを意図されていない。むしろ、本発明は、本発明の特許請求項内に表わされている制限によってのみ制限される。
無線通信ネットワークの図。 図１に示されている４つのＢＴＳのセクター化された受信可能区域を示す図。 ネットワーク内の各ＢＴＳと関係付けられる期待区域のモデル化を示す図。 多数の測定ＢＴＳの多数の期待区域を使用して、端末の位置のより正確な推定値を計算することを示す図。 ２つの異なるＢＴＳの期待区域のモデル化を示す図（ａおよびｂ）。 受信信号強度に基づいて、ＢＴＳと関係付けられる期待区域の調整を示す図（ａおよびｂ）。 合成期待区域を求めるための重み付き平均に基づいて、２つのオーバーラップしている期待区域ＭおよびＮの合成を示す図。 合成期待区域を求めるための重み付き平均に基づいて、２つのオーバーラップしていない期待区域ＭおよびＮの合成を示す図。 領域に基づく位置判断を使用して、より正確な近似位置決定を求める処理のフローチャート。 図１に示されているネットワークの種々の要素の略式ブロック図。
符号の説明
100・・・無線通信ネットワーク、104,105・・・ベーストランシーバサブシステム（ＢＴＳ）、106・・・端末、312,412,512,612,712・・・中心、314,414,514,614,714・・・円、510・・・扇形区域、800・・・処理。

Claims (37)

  1. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、
    少なくとも1つの割り当てられた換算係数に基づいて、各送信機と関係付けられた期待区域を調整して、送信機と関係付けられた調整期待区域を判断することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含む方法。
  2. 位置の推定値が、推定位置の不確実性も含む請求項１記載の方法。
  3. 不確実性が、端末が場所を特定される可能性が高い区域によって与えられる請求項２記載の方法。
  4. 位置の推定値と第２の位置の推定値とを合成して、端末の最終位置を推定することをさらに含む請求項１記載の方法。
  5. 各送信機と関係付けられた期待区域が、端末の推定位置と、端末が場所を特定される可能性が高い区域とを含む請求項１記載の方法。
  6. 各送信機と関係付けられた期待区域を調整することが、
    第１の割り当てられた換算係数に基づいて、期待区域の中心を移動することを含む請求項１記載の方法。
  7. 各送信機と関係付けられた期待区域を調整することが、
    第１の割り当てられた換算係数に基づいて、期待区域のサイズを基準化することをさらに含む請求項６記載の方法。
  8. 各送信機と関係付けられた期待区域を調整することが、
    第１の割り当てられた換算係数に基づいて、期待区域のサイズを基準化することと、
    第２の割り当てられた換算係数に基づいて、期待区域の中心を移動することとをさらに含む請求項１記載の方法。
  9. 各送信機と関係付けられた期待区域を調整することが、
    送信機の予測電力および受信電力に基づいて、期待区域の中心を移動することを含む請求項１記載の方法。
  10. 予測電力が、経路損失予測モデルに基づいて判断される請求項９記載の方法。
  11. 各送信機の少なくとも1つの換算係数が、端末において測定される送信機の受信信号強度に基づいて判断される請求項１記載の方法。
  12. 各送信機の少なくとも1つの換算係数が、端末において測定される送信機の受信電力に基づいて判断される請求項１記載の方法。
  13. 各送信機の少なくとも1つの換算係数が、送信機の送信電力に基づいて判断される請求項１記載の方法。
  14. 各送信機の少なくとも1つの換算係数が、送信機によって行われる往復遅延（round trip delay, RTD）測定値に基づいて判断される請求項１記載の方法。
  15. 複数の期待区域が合成され、端末の位置の推定値として与えられる合成された期待区域を判断する請求項１記載の方法。
  16. 複数の期待区域を合成することが、
    複数の期待区域の中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断することを含む請求項１５記載の方法。
  17. 各送信機と関係付けられた期待区域が、送信機と関係付けられた最大アンテナ範囲に基づいて判断される請求項１記載の方法。
  18. 各送信機と関係付けられた期待区域が、送信機のアンテナの場所および向きに基づいて判断される請求項１記載の方法。
  19. 各送信機と関係付けられた期待区域が、端末の推定位置として使用される場所と、端末が場所を特定される可能性が高い区域とを含む請求項１記載の方法。
  20. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含み、
    複数の期待区域が合成され、端末の位置の推定値として与えられる合成された期待区域を判断し、
    複数の期待区域を合成することが、各送信機の予測電力および受信電力に基づいて、複数の期待区域の中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断することを含む方法。
  21. 複数の送信機の予測電力と受信電力との間の二乗平均平方根の差が最小化されるように、合成された期待区域の中心が判断される請求項２０記載の方法。
  22. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含み、
    複数の期待区域が合成され、端末の位置の推定値として与えられる合成された期待区域を判断し、
    複数の期待区域を合成することが、合成された期待区域のユニットフォールトを判断することと、ユニットフォールトに基づいて、合成された期待区域を基準化することとを含む方法。
  23. ユニットフォールトが、合成された期待区域と複数の期待区域の各々との間の正規化平均の分離シグマに基づいて判断される請求項２２記載の方法。
  24. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含み、
    複数の期待区域を合成することが、複数の期待区域の複数の重みを判断することを含み、複数の期待区域が、複数の重みに基づいて合成される方法。
  25. 各期待区域の重みが、期待区域と関係付けられた不確実性に基づいて判断される請求項２４記載の方法。
  26. 各期待区域と関係付けられた不確実性が、水平方向の推定位置の誤差（horizontal estimated position error, HEPE）として表現される請求項２５記載の方法。
  27. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含み、
    複数の期待区域を合成することが、
    複数の期待区域の複数の重みを判断することと、
    関係付けられた重みに基づいて、複数の期待区域を基準化することと、
    基準化された期待区域を合成して、合成された期待区域を判断することと、
    関係付けられた重みに基づいて、複数の期待区域の中心を基準化することと、
    複数の期待区域の基準化された中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断することとを含み、合成された期待区域および合成された期待区域の中心が、端末の位置の推定値として与えられる方法。
  28. 無線通信ネットワークにおいて端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の各々の期待区域および換算係数を判断することと、
    換算係数に基づいて、各期待区域を調整して、複数の調整期待区域を与えることと、
    複数の送信機の複数の重みを判断することと、
    複数の重みに基づいて、複数の調整期待区域を合成して、端末の推定位置として与えられる合成された期待区域を判断することとを含む方法。
  29. 各送信機の換算係数が、端末において測定される送信機の受信信号強度または受信電力に基づいて判断される請求項２８記載の方法。
  30. 各期待区域の重みが、期待区域と関係付けられた不確実性に基づいて判断される請求項２８記載の方法。
  31. 複数の調整期待区域を合成することが、
    複数の送信機の複数の重みに基づいて、複数の調整期待区域の中心に重み付けすることと、
    調整期待区域の重み付けされた中心を合成して、合成された調整期待区域の中心を判断することと、
    関係付けられた重みに基づいて、複数の調整期待区域を基準化することと、
    基準化された調整期待区域を合成して、合成された調整期待区域を判断することとを含む請求項２８記載の方法。
  32. 無線通信ネットワークが、ＣＤＭＡネットワークである請求項２８記載の方法。
  33. 無線通信ネットワーク内の無線端末の位置を推定する装置であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定する手段と、
    複数の期待区域の中心に重み付けする手段と、
    期待区域の重み付けされた中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断する手段と、
    複数の期待区域を基準化する手段と、
    基準化された期待区域を合成して、合成された期待区域を判断する手段とを含む装置。
  34. 無線端末の位置を推定する装置であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断する手段と、
    少なくとも1つの割り当てられた換算係数に基づいて、各送信機と関係付けられた期待区域を調整して、送信機と関係付けれられた調整期待区域を判断する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定する手段とを含む装置。
  35. 無線端末の位置を推定する装置であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定する手段とを含み、
    複数の期待区域が合成され、端末の位置の推定値として与えられる合成された期待区域を判断し、
    複数の期待区域を合成する手段が、各送信機の予測電力および受信電力に基づいて、複数の期待区域の中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断する手段を含む装置。
  36. 無線端末の位置を推定する方法であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断することと、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定することとを含み、
    複数の期待区域が合成され、端末の位置の推定値として与えられる合成された期待区域を判断し、複数の期待区域を合成することが、合成された期待区域のユニットフォールトを判断することと、ユニットフォールトに基づいて、合成された期待区域を基準化することとを含む方法。
  37. 無線端末の位置を推定する装置であって、
    端末の位置を推定するのに使用される複数の送信機の識別を受信する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を判断する手段と、
    複数の送信機の複数の期待区域を合成して、端末の位置を推定する手段とを含み、
    複数の期待区域を合成する手段が、
    複数の期待区域の複数の重みを判断する手段と、
    関係付けられた重みに基づいて、複数の期待区域を基準化する手段と、
    基準化された期待区域を合成して、合成された期待区域を判断する手段と、
    関係付けられた重みに基づいて、複数の期待区域の中心を基準化する手段と、
    複数の期待区域の基準化された中心を合成して、合成された期待区域の中心を判断する手段とを含み、合成された期待区域および合成された期待区域の中心が、端末の位置の推定値として与えられる装置。
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