JP4499484B2 - 信頼領域フィルタリング法を用いた位置推定方法および装置 - Google Patents

信頼領域フィルタリング法を用いた位置推定方法および装置 Download PDF

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Description

本発明は、位置推定技術に関するものであって、特に、無線環境における固定端末および移動端末の位置を推定する技術に関する。
コンピュータ処理および位置情報システムサービスの発達により、屋外・屋内を問わず、着目する端末の位置を推定する技術(測位技術)に注目が集められている。特に、GPS(Global Positioning System)を用いて測位を行うことは難しいこともあり、屋内通信環境を対象とした測位技術には非常に関心が高い。
一例としては、赤外線や超音波技術等を用いた専用の位置検出網を設けて測位を行うことが考えられている。しかし、この方法ではコストが嵩んでしまう上、システムの維持管理が複雑になるという問題点がある。
他の方法としては、無線信号(RF信号)を用いた静的状況解析に基づく測位方法が良く知られている。すなわち、既存の無線LANシステムを活用して測位システムを構成するのである。具体的には、複数の無線LANのビーコン信号から無線信号情報を収集し、その収集した無線信号情報を格納するための位置情報データベースを生成し、受信した無線電波の特性に基づき位置の推定を行う、というものである。
ここで、上述した静的状況解析とは、一般的には、センサから得られる特性指標の計測、補正(キャリブレーション)および解析を行うプロセスを含む位置推定方法のことを指す。この静的状況解析においては、典型的には、屋内無線環境の補正が行われる段階(以下、「オフライン時」という)と、その補正結果を推定位置の決定処理に適用する段階(以下、「オンライン時」または「実行時」という)とが含まれる。
具体的には、まず、オフライン時において、無線環境内の複数の既知の位置において無線信号特性を取得する(以下、これを「サイト探索」という)。すなわち、当該位置において複数のアクセスポイントから受信信号強度の測定を行い、受信信号強度指標(RSSI)指標または通信リンク品質指標等の情報を取得する、というのが一般的である。サイト探索中に取得した情報は、所定の加工処理が施された後、位置情報データベースに格納される。続いて、無線環境に関する補正が行われ、この情報と実行時に取得しデータベースに格納された情報との比較が行われる。
続いて、実行時において、測位対象となる端末のユーザは、測位対象となる位置において無線信号を受信しその信号強度指標を取得する。この際、ユーザは、オフライン時において用いた指標と同じ指標を用いる。続いて、後述する位置計算アルゴリズムを用いて、実行時の測定結果とオフライン時の測定結果とを比較し、当該端末の位置を決定する。
以下、上述した位置計算アルゴリズムについて説明する。従来、無線信号に基づいた静的状況解析において従来から広く用いられているアルゴリズムは、主に3つほど存在する。すなわち、三角測量法、K近傍平均法、最小M角形法である。以下、これらにつき順に説明する。
図1は、三角測量法に基づく位置計算アルゴリズムを説明するための図である。本アルゴリズムにおいては、複数の2元連立方程式を解くことによって位置を決定する。具体的には、まず、送信機(例えばアクセスポイントや基地局)の位置を中心とする円を形成する。この円の半径を決定するため、同図におけるアクセスポイント1、2、および3のそれぞれの位置と無線信号特性とを、複数の既知の位置において取得する。これらは、上述したように、オフライン時の補正に用いるためのものである。得られた無線信号特性から、アクセスポイント1までの距離d1、アクセスポイント2までの距離d2、およびアクセスポイント3までの距離d3が、無線信号特性(例えば、TOA(信号到達時間)やTDOA(信号到達時間差))に基づいて算出される。このように、アクセスポイント1、2および3の各々が各円の中心となり、測位対象と各円の中心との間の距離d1、d2、およびd3は当該円の半径になる。
続いて、複数の円が交わる領域に基づいて推定位置が決定される。仮に3円が一点で交わるとすれば、その点が三角測量法によって一意に得られた位置ということになる。しかしながら、実際上、3円が一点で交わることは稀である。すなわち、円が交わるとしても、複数の交点が存在するのが通常である。図1には、3円によって計6つの交点P1、P2、P3、P4、P5およびP6が生成されている様子が表されている。上述したように、これら交点によって形成された領域に基づき測位対象の位置を算出するのであるが、具体的には、6つの交点のうち3つの交点を用いて形成することのできる3角形のうち面積最小のもの(この場合はP2、P4、P5によって形成される三角形)を探し、この三角形の質量中心Xを測位対象の推定位置と決定する。
図2は、K=5の場合におけるK近傍平均アルゴリズムを用いた測位方法を示した図である。なお、一般的にはKは2より大きいが、K=3の場合が最も性能が良いことが知られている。また、同図における(an、bn、cn)は、第n番目の測定位置における3つの基地局a、b、cから受信した無線信号の強度の値を表している。K近傍平均アルゴリズムにおいては、同図に示すように、実行時で測定した値とオフライン時に測定した値との最小2乗平均誤差(RMS; root mean square)が小さいものから5点(L1〜L5)を抽出する。信号強度の最小2乗平均誤差の具体的な計算方法は次式に従う。
Figure 0004499484
ここで、an、bn、cnは、当該測位位置においてオフライン時において測定した信号強度である。
具体的には、二次元直交座標(x1、y1)で表される位置L1において、基地局a、b、cから受信した信号の信号強度の組(a1、b1、c1)、座標(x2、y2)で表される位置L2において3つの基地局a、b、cから各々受信した信号の信号強度組(a2、b2、c2)、・・・、座標(x5、y5)表される位置L5において基地局a、b、cから受信した信号の信号強度組(a5、b5、c5)が、位置情報データベースを用いて決定される。ここで、静的状況解析用の位置情報データベースは、一般的には、無線信号指標を位置にマッピングするために用いられるエントリを含んでいる。無線信号指標を位置にマッピングするとは、換言すれば、信号ドメインから空間位置ドメインへと変換するということである。これら5点の位置から、測位対象物の推定位置Lは以下の式に従って算出される。
Figure 0004499484
図3は、M=3の場合における、最小M角形法に基づく測位アルゴリズムを説明するための図である。Mは、本システムに用いるアクセスポイントまたは基地局の数である。なお、M=3がこのアルゴリズムにおいては最適である。まず、3つの基地局A、B、Cからオフライン時に取得した測定値に最も近い値をとる候補位置A1、A2、B1、B2,C1,C2を決定する。続いて、これら6つの候補位置のうち任意の3点を選んで形成される多角形のうちで辺の長さの合計が最小となるものを探す。ただし、この3点の選択にあたっては、一つの基地局から一点のみ選択可能とするという条件が設けられる(例えば、A1とA2とを同時に選択することはできない)。図3においては、候補位置A1、B2、C2により構成される3角形が辺の長さが最小である。この多角形(この例では3角形)の質量中心を推定位置と決定する。具体的には、以下の数式により質量中心xが与えられる。
Figure 0004499484
以上説明したように、従来の静的状況解析においては、無線信号ドメインから空間位置ドメインへのマッピングが行われる。すなわち、最終的な位置決定は、無線信号ドメインではなく空間位置ドメイン(空間座標)で行うのが普通である。しかし、この場合、十分に無線信号ドメインにおける誤差を評価することができないという問題がある。結果として、干渉やノイズ等の影響により、測位対象の位置によっては、無線信号ドメインと同様、空間位置ドメインにおいても、「エイリアシング」と呼ばれる現象が現れる。従来の測位方法では、このエイリアシングを検出することができず、従って、例えば異なる場所の測定対象物に対して得られた推定位置が同一である、という結果が生じてしまう場合もあった。
上述した位置推定方法を改良した技術として、選択融合位置推定法(SELFLOC)の位置算出アルゴリズムを用いる方法がある。この方法においては、複数の位置情報源を合成して理論的に最適な方法で推定位置を算出する。SELFLOC法は、本出願人による出願(特願2003−427908;米国出願番号10/333、523に基づくパリ条約による優先権主張あり)に開示されており、これを本明細書において援用する。
図4は、SELFLOC法の概要を表す図である。一例として、3種類の位置取得方法(具体的には位置計算アルゴリズム)に適用した場合について説明する。この方法では、各計算アルゴリズムを用いて得られた位置推定値は、それぞれ異なる重み係数によって重み付けが行われ、これら3つの重み付け後の値を合計して得られた値が推定位置と決定されるとなる。
ここで、各計算処理に対応するおける重み係数は、オフライン時において誤差フィードバックを用いて補正する。例えば、最小2乗平均誤差(MMSE)重み係数の決定および補正を行うことが可能である。図4に示すように、それぞれの重み係数をそれぞれw1、w2、w3とすると、推定位置の座標Xは次式で求めることができる。
Figure 0004499484
このような手法を採用することにより、従来の位置推定方法よりも高精度で位置を決定することが可能となった。
しかしながら、以上説明した従来の位置推定方法においては、無線信号の測定中、複数の干渉源、ノイズ源により瞬間的もしくはある有限期間、フェージング、ブロッキング、シャドウウイング等の影響を除去することができない。これらの現象の発生によって、実行時に用いるべき情報の信頼性が低下し、結果として、最終的に算出した位置に誤差が生じてしまう。また、SELFLOC法を用いたとしても、無線環境の状態が著しく悪化している等の場合、推定位置の精度の向上にも一定の限界がある。本発明は、上述した背景に鑑み、更に高精度の位置決定が可能な方法を提供することを目的とする。
本発明の位置推定方法は、無線信号ドメインと空間位置ドメインの両方においてフィルタリング処理を行うことを特徴とする。具体的には、実行時の無線信号データ(生データ)にフィルタリング処理を施し、位置計算処理に用いるデータのうちで不適切なデータを排除する。更に、従来の位置計算アルゴリズムを用いて信頼領域(Region of Confidence; RoC)を生成する。着目する測定対象は、この信頼領域内に、高確率で位置する。暫定的に算出された位置がこのRoC内にある場合のみ、この位置を用いて最終的な位置決定処理を行う。
更に、本発明の他の目的は、移動している測位対象(移動体)の位置を高精度に測定することである。本発明の位置推定方法においては、複数の無線チャネルを用いて連続的に測定を行うことも可能である。移動体の無線信号特性は変化するため、移動体の位置を、連続的かつ高い信頼度で追跡することは、位置推定精度を向上させるために重要である。本発明の方法によれば、突発的に発生する誤差の影響を最小化する処理およびRoCの更新処理を行うので、全体として推定位置の精度が向上する。
本発明によれば、測位対象の位置を高精度で決定することができる。
本発明は、種々の無線通信技術および位置計算アルゴリズムに適用可能な位置推定方法および当該方法に用いる装置を提供する。近年、通信技術の発達により、セルラ通信技術および一以上の無線LAN技術、あるいはこれらに加えてGPS技術やBluetooth(登録商標)による通信機能を備えたユーザ端末を製造することも可能となっている。本発明は、このように複数種類の無線アクセス技術が選択利用可能な環境において、特に有用である。具体的には、複数のシステムや情報ソースから推定位置に関する情報を取得し、移動体に対する高精度かつ信頼性の高い位置推定を実現する。勿論、本発明は、単一の無線通信技術を用いるシステムにおいても適用できることは言うまでもない。
以下、図面を参照しつつ本発明の実施例について説明するが、本発明はこれに限定されることなく、変形等を行うことが可能である。
図5は、本発明の一実施例に係る位置計算装置の構成を表すブロック図である。同図において、無線信号受信部501は、無線通信環境における固定体または移動体から無線信号を受信する。オフライン信号プロセッサ502は、無線信号受信部501からオフライン時における信号測定値を受けとるとともに、サイト探索を行う。上述したように、オフライン信号プロセッサ502は、無線通信環境内の複数の既知の位置において無線信号特性を取得する。サイト探索中に集められた情報は、所定の処理が施された後、位置情報データベース510に格納される。格納された情報は、後に、実行時に得られる値と比較される。
統計処理プロセッサ503は、実行時に取得した無線信号を無線信号受信部501から受信し、歪んだ信号(通常は一時的に生じると考えられる)をフィルタ処理により取り除く。具体的なフィルタリング処理としては、例えば、上限値および下限値を設定することが考えられる。この場合、受信信号レベルが当該上限値よりも大きい場合、または当該下限値よりも小さい場合は、当該信号が取り除かれる。このようにして、歪んだ信号が位置推定計算から排除される。このような閾値の一例としては、測定した受信信号強度の最大値および最小値の数パーセント程度とすることができる。閾値を20%に設定したとすれば、実行時に測定した信号のうち、信号強度が全測定値の最大値の90%以上の値を持つもの(最大値に対して−10%)、および最小値の110%以下を持つ信号(最小値に対して+10%)が、取り除かれることになる。
RoC形成モジュール504は、統計処理プロセッサ503およびオフライン信号プロセッサ502から信号を受信し、RoCを形成する。具体的には、本実施例においては、位置計算方法(三角測量法、K近傍平均法、最小M角形法)を用いてRoC中心を決定する。しかしながら、位置計算方法はこれに限らず、他の位置計算アルゴリズムを用いても良いことは言うまでもない。
図6の(a)〜(h)は、三角測量法を用いた場合に出現する3円の配置パターンを示したものであり、なかでも図6の(a)〜(c)に示す3つの配置パターンが、最もよく出現するものであり、図6の(d)〜(h)はこれよりも出現頻度が低い。なお、この出現頻度に関しては、実験によるものである。
同図中、配置パターンの各々において、3つのアクセスポイントが示されている。しかしながら、アクセスポイントの数はこれに限らない。位置計算に使用するアクセスポイントの増減によって精度も変動する。また、アクセスポイントはランダムに選択してもよいし、受信した信号強度が大きいものから順に3つ選んでもよい。あるいは、測位対象から距離が近いものから順に3つを選択してもよい。上述したように、3つのアクセスポイントの周囲に円が形成される。各円の中心は、対応するアクセスポイントであり、その半径は当該アクセスポイントと測位対象物(移動体または固定体)までの距離である。以降、これら3円のうちの各円を時計回りに左から「第1円」、「第2円」、および「第3円」と称することとする。
図7(a)〜図7(h)は、それぞれ、図6の(a)〜(h)に示す配置パターンにおいて形成されるROCを説明した図である。図7(a)〜図7(h)に示すように、三角測量法に基づくRoC領域の形状は円または円の一部となる。三角測量法アルゴリズムによる推定位置、すなわち最小3角形の質量中心Xが、RoCの中心となる。しかしながら、RoCの形成方法はこれに限られるものではない。
上述したように、三角測量法アルゴリズムにおいては、連立方程式の解(すなわち円の交点)を頂点の座標として形成される3角形のうち面積最小のものを探す。図6の(a)に示すような配置パターンにおいては、これら3円は点a、b、c、d、e、fで交わり、したがって連立方程式は計6つの実数解を持つ。この中で、点b、dおよびeによって形成される3角形が面積最小となる3角形であり、その質量中心Xが推定位置となる。そして、図7(a)に示すように、この質量中心XがRoCの中心となる。質量中心Xから点bまでの距離は、質量中心Xと他の頂点(すなわち点dまたは点e)よりも長く、従ってこれをRoCの半径と決定する。
次に、図6の(b)に示す配置パターンの場合は、第1円と第2円は点gおよび点hで交わり、第2円と第3円は点iおよび点jで交わる。従って、方程式は4つの実数解g、h、i、およびjと、2つの虚数解を持つ。面積最小となるのは、点h、i、jで形成される3角形であり、その質量中心Xが推定位置となる。そして、図7(b)に示すように、質量中心XがRoCの中心となる。質量中心Xと点jとの間の距離は、質量中心Xと他の頂点(iまたはj)までの距離よりも長い。よって、この距離がRoCの半径となる。
次に、図6の(c)に示す配置パターンの場合は、第1円および第2円は点kおよび点lで交わるものの、第3円は第1円または第2円のいずれとも交わらないし、接してもいない。従って、連立方程式は2つの実数解kおよびlと4つの虚数解を持つ。そして、この場合、kとlとを結んだ線分の中心XがRoCの中心となる。第3円に対応する解はないので、この配置パターンの場合のRoCの形状は半円となる。そして、中心点Xから第3円までの最短距離(点Xと点mとの間の距離)がRoCの半径となる。
次に、図6の(d)の配置パターンの場合、第1円、第2円および第3円はいずれも互いに交わらず、従って方程式は実数解を持たない。この場合は、3円の中心を対応する3角形の頂点と考え、その3角形の質量中心Xが推定位置となる。図7(d)に示すように、質量中心XがRoCの中心と定める。質量中心Xと3つのアクセスポイントとの間の距離のうち最大のものの1/2をRoCの半径に決定する。
次に、図6の(e)の配置パターンの場合、第1円、第2円および第3円は点nで交わり、第1円と第2円とは点mで、第2円と第3円とは点pで、第3円と第1円とは点oで、それぞれ交わる。従って、連立方程式は1つの3重解と3つの実数解を持つ。そして、点nが推定位置となる。図7に示すように,点nは、RoCの中心であり、点n−m間、点n−p間、および点n−o間の距離のうちで最大のもの(すなわち、この場合は点n−m間の距離)が、RoCの半径となる。
次に、図6の(f)の配置パターンの場合、第1円と第2円とは点qで接し、第1円と第3円とは点rで接する。従って、方程式は2つの2重解と、2つの虚数解を持つ。線分qrの中点Xが、RoCの中心と決定され、この線分qrの長さの1/2がRoCの半径となる。
次に、図6の(g)の配置パターンの場合、第1円および第2円は点sで接するが、第1円および第2円のいずれも第3円と接触しない。従って、方程式は1つの重解および4つの虚数解を持つ。なお、この場合、点sが推定位置となる。また図7(g)に示すように、点sはRoCの中心と決定される。図6の(c)と同様、第3円に係る実数解は存在しないので、RoCの形状は半円となる。そして、点sと第3円との距離がRoCの半径となる。
次に、図6の(h)の配置パターンの場合は、第1円と第2円は点tおよび点uで交わり、第2円と第3円は点vで接する。また、第1円と第3円とは接触がない。従って、方程式は1つの重解と2つの実数解を持つ。点t、u、vで形成される3角形の質量中心XがRoCの中心となり、質量中心Xから各頂点までの距離のうちで最大のもの(すなわち、質量中心Xと点tまでの距離)がRoCの半径となる。
次に、K近傍平均法アルゴリズムを用いた場合のRoCについて説明する。K近傍平均法アルゴリズムを用いたRoCの形状も、上述した三角測量法と同様、円である。K近傍平均法を用いて得られた推定位置がRoCの中心となり、このRoCの中心とK番目までの最近接位置との間の距離のうち最も大きいものが、RoCの半径と決定される。
次に、最小M角形法アルゴリズムを用いた場合のRoCについて説明する。最小M角形法アルゴリズムを用いた場合も、RoCの形状は円である。最小M角形法によって求めた推定位置がRoCの中心であり、この中心と、最小M角形法で求めた最小多角形の頂点との距離のうち最も大きいものがRoC半径となる。
再び図5に戻り、候補算出プロセッサ505は、統計処理プロセッサ503およびオフライン信号プロセッサ502から信号を受信すると、複数の位置計算アルゴリズムを用いて、一組の推定位置候補を生成する。候補算出プロセッサ505は、オフライン時において用いたものと同じ指標を用い、推定位置候補にタイムスタンプを付す。具体的には、上述した三角測量法、K近傍平均法、最小M角形法等の位置計算アルゴリズムを用いて推定位置候補を決定する。ただし、位置推定方法はこれらに限らず、他の位置推定方法を用いてもよいことは言うまでもない。また、使用する位置計算アルゴリズムを、算出する推定位置候補ごとに異ならせてもよい。
RoCフィルタ506は、RoC形成モジュール504および候補算出プロセッサ505から信号を受けとると、不適切な推定位置候補を除去する。すなわち、RoC内に位置する推定位置候補のみを選択し、選択した位置候補を用いて最終的な位置決定処理を行う。
このようにRoCに基づくフィルタ処理(以下、「RoCフィルタ処理」という)を行うことにより、複数種類の位置計算アルゴリズムまたは無線通信技術を用いて得られた複数の計算結果(この計算結果は、一般的には相互に整合しない)から、整合性のあるデータ集合(すなわち推定位置)を得ることができる。また、RoCフィルタ処理は、エイリアシングの影響を受けることがない。上述したように、ノイズや干渉等の影響により、通常の無線通信環境において、2つの物理的に離れた場所において同じ無線特性(無線信号強度)を有する場合があり得る。このような場合、歪みのある無線信号特性および精度の低い推定位置候補に基づいて算出した推定位置には、許容できない誤差が含まれてしまう。これに対し、本発明においては、最終的な位置決定処理の前に、歪みのある無線信号および精度の低い推定位置に対してフィルタ処理を行うので、算出した推定位置の精度が著しく向上する。
最短経路計算部507は図示せぬCPUおよびメモリ等から構成され、RoCフィルタ506から信号を受信すると、RoCフィルタ506により算出された全ての推定位置候補を結んで形成される経路のうちその全長が最短となるもの(以下、最短経路という)を算出する。図8に最短経路の算出方法の一例を示す。同図に示すように、当該メモリには、略同時刻に算出した推定位置候補データにRoCフィルタ処理を施したものを格納するための領域が設けられている。そして、各領域には、取得時刻を示す指標が付されている。すなわち、時刻t0の領域には、時刻t0付近に取得した推定位置候補L1(t0)、L2(t0)、L3(t0)、・・・・LM(t0)が格納され、時刻t1の領域には、時刻t1近辺において取得した推定位置候補L1(t1)、L2(t1)、L3(t1)、・・・・LM(t1)が格納され、時刻tNの領域には、時刻tN近辺において取得した推定位置候補L1(tN)、L2(tN)、L3(tN)、・・・・LM(tN)が格納される。換言すれば、各領域は、時間的に相関のある推定位置候補を格納するのである。
最短経路計算部507は、各領域内から1つの位置候補を選びそれらをつないで形成される経路のうち、その長さが最短となるものを見つける。具体的には、時間的に隣り合う2つの位置候補のユークリッド距離を計算する。仮に、推定位置候補L1(t0)、L2(t1)の座標が、それぞれ(x1、y1)、(x2、y2)であるとすると、L1(t0)とL2(t1)のユークリッド距離d12は次式で表される。
Figure 0004499484
この最短経路決定アルゴリズムは、ペアワイズ(pair-wise)アルゴリズムに基づいたものである。このアルゴリズムにおいては、一回の計算対象となるのは時間的に隣り合う2つの領域(例えば図8に示した時刻t1とt2の領域)のみである。すなわち、隣り合う2つの領域に係る推定位置候補の全組み合わせ(すなわち(Mの2乗)通りの組み合わせ)のユークリッド距離が計算される。続いて、次の時間的に連続する(隣り合う)領域について最短経路が計算される。このようにして、(N−1)個の最短距離の組が求められる。この後、図5に示す最終位置決定プロセッサ508は、これら(N−1)個の平均をとることにより、最終的な推定位置を決定する。
ペアワイズアルゴリズムによらない別の最短経路算出方法も存在する。例えば、RoCの有効期間(以下、これをTROCとする)を設定し、この有効期間内にN個の領域を生成する。すなわち、各領域は時間幅TROC/Nを持つことになる。そして、1つの領域から1つの推定位置候補のみ選択され、各経路はこれら選択された推定位置候補によって構成される。従って、計MのN乗個の経路があることになる。各経路の長さは、当該経路上にある隣り合う推定位置候補のユークリッド距離を計算し、これらを全て足し合わせることにより求められる。最後に、最終位置決定プロセッサ508は、(MのN乗)個の経路の中で最短経路上にあるN個の推定位置候補の平均を求めることにより、最終的な位置を決定する。
なお、上述した最短経路を求めるにあたっては、これら以外のアルゴリズムを用いてよいことは言うまでもない。
ここまで、測位対象となる物体の移動については特に言及しなかったが、一般に、測位対象となる物体は短い時間の間ならばある一定の範囲に限り移動することとなる。したがって、物体が物理的に可能な許容範囲の距離を越えて移動した場合、必ず測位に誤差が生じる。これに対し本発明の方法においては、時間を区切って最短経路を求めるので、測位誤差がある場合であっても、得られた推定位置候補は最短経路の計算過程には寄与しない。すなわち、最終的な推定位置決定処理に用いられることがない。
図5に示した位置推定装置において、測定対象が移動する等の要因により、RoCの有効性が任意の測定時間において担保されなくなったとき、RoC形成モジュール504はRoC再形成信号を最短経路計算部507から受信する。上述したように、RoCの有効期間はTROCである。ここで、vを測位対象の物体の速度、rRoCをRoCの半径とすれば、TROCは次式で与えられる。
Figure 0004499484
有効期間TROCが経過すると、最短経路計算部507は、RoC形成モジュール504に通知して、RoC形成モジュール504に新たなRoCを生成させる。例えば、最短経路の全長がRoCの半径の値を越えたとき、当該測位対象の物体は現状のRoCの外へ移動したものとみなし、新たなRoCを生成するのである。たとえば、TROCは設定可能なパラメータであって、有効期間TROCの経過にともないRoCを定期的に更新するようにしてもよい。
あるいは、実行時における測定値を先取りして、RoCの再形成を行ってもよい。この場合、候補算出プロセッサ505へデータを供給する前に、短い時間遅延Tをかける。すすなわち、候補算出プロセッサ505に入力される実行時における測定値は、時間Tだけ遅れることになる。これにより、推定位置の精度が許容範囲を越える前に、RoCの再生成をスムーズに開始することができる。なお、これ以外の場合においては遅延Tは必ずしも必要ではなく、省略してもよい。
本発明に係る位置推定装置および位置推定方法は、無線通信網を構成する固定ノード(アクセスポイント、ルータ、サーバ等)が実行しても良いし、無線通信環境内で動作する移動端末が実行してもよい。
図9は、本発明の一実施例に係る位置推定方法を表すフローチャートである。まず、同図のステップ901において、オフライン時において信号処理行い、屋内無線環境を補正する。具体的には、信号強度指標を生成し、当該指標と当該指標に対応する位置とを位置情報データベース中の新たなエントリとして格納する。ただし、既存のエントリが存在する場合には、新たな値に更新してもよい。続いてステップ902において、実行時の信号を受信すると、統計処理行い、歪んだRF信号を除去する(ステップ903)。ここで、統計処理された実行時の無線信号に遅延時間Tの遅延処理を施してもよい(ステップ904)。
ステップ905において、推定位置候補を計算してRoCを形成する(ステップ906)。続いて、ステップ907において、このRoCの外に位置する推定位置候補をフィルタ処理により除去する。これにより位置推定精度の向上が図られる。次に、ステップ908において、RoCフィルタ506から出力された全推定位置候補を結ぶ最短経路を決定する。これにより、更に位置推定誤差を小さくすることができる。ここでRoC再生成の時間が到来した場合は、計算処理はステップ906に戻る。そうでない場合は、処理はステップ910へ進み、最終的な位置が決定される。
従来の三角測量法を用いた位置推定方法を説明するための図である。 従来のK近傍平均法を用いた位置推定方法を説明するための図である。 従来の最小M角形法を用いた位置推定方法を説明するための図である。 SELFLOCアルゴリズムの概念図である。 本発明の一実施例に係る位置推定装置の構成を示すブロック図である。 (a)〜(h)は、三角測量法に基づく3円の各配置パターンを表す図である。 図6の(a)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(b)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(c)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(d)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(e)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(f)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(g)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 図6の(h)の配置パターンに対応するRoCを表す図である。 最短経路の探索処理を表す図である。 本発明の一実施例に係る位置推定方法を示すフロー図である。
符号の説明
501・・・無線信号受信部、502・・・オフライン信号プロセッサ、503・・・統計処理プロセッサ、504・・・RoC形成モジュール、505・・・候補算出プロセッサ、506・・・RoCフィルタ、507・・・最短経路計算部、508・・・最終位置決定プロセッサ、510・・・位置情報データベース。

Claims (12)

  1. 無線通信環境において端末の位置を推定する方法であって、
    前記端末が、複数の既知の位置において前記無線通信環境内に配置された複数の送信機から各々無線信号を受信することにより、前記無線環境の無線信号特性を取得する取得ステップと、
    前記端末が、測位対象位置において、前記複数の送信機から無線信号を受信する受信ステップと、
    複数の位置計算アルゴリズムを用い、前記受信ステップにて受信した無線信号と前記取得ステップにて取得した無線信号特性とに基づいて、前記測位対象位置に対応する複数の推定位置候補を算出するステップと、
    前記複数の推定位置候補に対応する1の信頼領域を形成するステップと、
    前記複数の推定位置候補のうち前記信頼領域内に位置する推定位置候補のみを選択するフィルタリングステップと、
    前記フィルタリングステップで選択された前記推定位置候補を用いて前記端末の最終的な位置を決定するステップと
    を具備し、
    前記信頼領域形成ステップにおいて、前記信頼領域は、前記複数の位置計算アルゴリズムの一つに基づいて算出した推定位置を中心とし、所定の半径を有する円または円の一部として形成されることを特徴とする位置推定方法。
  2. 前記複数の位置計算アルゴリズムは、三角測量法アルゴリズム、K近傍平均法アルゴリズム、及び最小M角形法アルゴリズムからなる群から選択されたものであることを特徴とする請求項に記載の位置推定方法。
  3. 前記複数の推定位置候補は、略同時刻に算出した複数の推定位置候補をそれぞれ含む所定の数のグループに分かれており、
    当該方法は、
    前記各グループから1つの推定位置候補を選びそれらをつないで形成される経路のうち、長さが最短となるものを特定するステップと、
    前記特定された経路上にある前記推定位置候補の平均として前記端末の前記最終的な位置を決定するステップと
    を有することを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載の位置推定方法。
  4. 記最短経路の全長が前記信頼領域の半径の値を超えたとき、新たな信頼領域を形成するステップを更に有することを特徴とする請求項に記載の位置推定方法。
  5. 前記信頼領域に有効期間が設定されており、
    当該方法は、前記信頼領域の前記有効期間が経過したとき、新たな信頼領域を形成するステップを更に有することを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の位置推定方法。
  6. 前記推定位置候補を算出するステップの前に、前記無線信号をフィルタリング処理して歪んだ信号を除去するステップを更に有することを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の位置推定方法。
  7. 無線通信環境内にある複数の送信機から無線信号を各々受信する受信手段と、
    前記受信手段にて受信した無線信号に基づき、前記無線通信環境の無線信号特性を取得する取得手段と、
    複数の位置計算アルゴリズムを用い、前記受信手段にて受信した無線信号と前記取得手段にて取得した無線信号特性とに基づき、複数の推定位置候補を算出する算出手段と、
    前記算出手段にて算出された複数の推定位置候補に対応する1つの信頼領域を形成する形成手段と、
    前記複数の推定位置候補のうち前記信頼領域内に位置する推定位置候補のみを選択するフィルタリング手段と、
    前記フィルタリング手段により選択された前記推定位置候補を用いて前記端末の最終的な位置を決定する決定手段と
    を具備する位置推定装置であって、
    前記形成手段は、前記信頼領域を、前記複数の位置計算アルゴリズムの一つに基づいて算出した推定位置を中心とし、所定の半径を有する円または円の一部として形成することを特徴とする位置推定装置
  8. 前記複数の位置計算アルゴリズムは、三角測量法アルゴリズム、K近傍平均法アルゴリズム、及び最小M角形法アルゴリズムからなる群から選択されたものであることを特徴とする請求項に記載の位置推定装置。
  9. 前記複数の推定位置候補は、略同時刻に算出した複数の推定位置候補をそれぞれ含む所定の数のグループに分かれており、
    当該装置は、
    前記各グループから1つの推定位置候補を選びそれらをつないで形成される経路のうち、長さが最短となるものを特定する最短経路計算手段と、
    前記特定された経路上にある前記推定位置候補の平均として前記端末の前記最終的な位置を決定する最終位置決定手段と
    を有することを特徴とする請求項7または8のいずれかに記載の位置推定装置。
  10. 記形成手段は、前記最短経路の全長が前記信頼領域の半径の値を超えたとき、新たな信頼領域を形成することを特徴とする請求項に記載の位置推定装置。
  11. 前記信頼領域に有効期間が設定されており、
    前記形成手段は、前記信頼領域の前記有効期間が経過したとき、新たな信頼領域を形成することを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の位置推定装置
  12. 前記推定位置候補を算出する前に、前記無線信号をフィルタリング処理して歪んだ信号を除去する無線信号フィルタリング手段を更に有することを特徴とする請求項乃至11のいずれか1項に記載の位置推定装置。
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