JP5410446B2 - Ｒｆｉｄ検知に基づき物体の位置特定および通路識別をするシステムおよび方法 - Google Patents

Description

＜優先権の主張＞
本願は、２００７年６月２７日に出願された米国特許出願第１１／８２９，６９５号の一部継続出願である。

＜発明の分野＞
本発明は一般的に物体の位置特定および通路識別に関し、特に無線周波数識別（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：ＲＦＩＤ）検知に基づく物体の位置特定および通路識別に関する。

ＲＦＩＤ検知を使用して物体の位置特定をするシステムおよび方法は、単純な位置決定に制限される傾向があり、一般的にさまざまな用途の需要に基づいて動的に検知を再構成することができない。

１つの例では、本発明には、複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介してＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、エンドポイントおよび有向リンク（ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｌｉｎｋ）を有するネットワークモデルを使用して、ＲＦＩＤタグリーダから受信される情報に基づいて、ＲＦＩＤタグの位置特定を行うコンピュータ上に格納されコンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールとを含む、ネットワーク化された無線周波数識別システムが含まれる。

本発明のさらなる例によれば、ソフトウェアモジュールはＲＦＩＤタグの移動のセマンティック属性を判断するように構成される。１つの例では、セマンティック属性は過去（予め）に定義された領域内または領域外への移動から選択される。

本発明のさらなる例によれば、ソフトウェアモジュールは、認証されたＲＦＩＤタグへのアクセスポイントへのアクセスを制限または許可するように構成される（アクセス制御）。１つの例では、ソフトウェアモジュールは、ユーザからの時間インターバルに加え、時間インターバルに関連するアクセス制限／認証規則のほか、制限／認証されるＲＦＩＤタグまたはＲＦＩＤタグのグループに関連する識別情報を承認する。ソフトウェアモジュールは、この時間インターバル、関連するアクセス制限／認証規則、およびＲＦＩＤタグ情報に基づいて、アクセスを制限／認証する。アクセスポイントには、例えば、出入り用ドア（ａｃｃｅｓｓ ｄｏｏｒ）、防壁、および通用門などを含む。さらに、領域内の追跡ポイントが監視されてもよい。

本発明のさらなる例では、少なくとも１つのＲＦＩＤタグリーダは、ＲＦ信号強度、アンテナの利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きから選択される調整可能な構成設定を含む。１つの例では、ソフトウェアモジュールは、ユーザからの入力に基づいて調整可能な構成設定を調整する。しかし、ソフトウェアモジュールは、他の構成設定に基づいて、またはランタイム時に計算される値に基づいて構成設定を調整してもよい。さらなる例では、ソフトウェアモジュールは、時間インターバルに関連するセキュリティレベルを伴うユーザからの時間インターバルを承認するように構成され、ソフトウェアモジュールは、時間インターバルおよびそれらの関連するセキュリティレベルに基づいて構成設定を調整する。

本発明の他の例によれば、システムは、階層的しきい値制限計算を使用して、ＲＦＩＤタグリーダから受信される情報に基づいてＲＦＩＤタグの位置特定を行う。１つの例では、階層的しきい値制限計算は、ＲＦＩＤタグリーダ用の設定のグループからの蓄積された読取り因子に基づく。さらなる例では、ソフトウェアモジュールはある時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダの各設定用のデータを収集し、Ｗ_ｋ，ｌおよびＮＲ_ｋ，ｌをパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各ＲＦＩＤタグリーダ用の集計結果を計算するように構成される。ここでＮＲ_ｋ，ｌは、設定「ｌ」を用いて構成される質問機（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｏｒ）「ｋ」でのＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｗ_ｋ，ｌは設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用の設定「ｌ」すべてに及ぶ。このさらなる例のソフトウェアモジュールは、さらに、この計算された集計結果を、エンドポイント用の集計結果を求める第２の重み付け関数に基づいて集計し、そのエンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、ＲＦＩＤタグがエンドポイントに位置しているかどうかを判断するように構成されている。

本発明のさらなる例によれば、階層的しきい値制限計算は、ＲＦＩＤタグリーダのグループの設定からの蓄積された読取り因子に基づく。１つの例では、ソフトウェアモジュールはある時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダのグループの各グループ設定用のデータを収集し、Ｗ_ｋ，ｌおよびＮＲ_ｋ，ｌをパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各グループ設定用の集計結果を計算するように構成される。ここでＮＲ_ｋ，ｌは、グループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」におけるＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｗ_ｋ，ｌはグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用のグループ設定「ｌ」すべてに及ぶ。この例のソフトウェアモジュールは、さらに、この計算された集計結果を、エンドポイント用の集計結果を求める第２の重み付け関数に基づいて集計し、そのエンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、ＲＦＩＤタグがエンドポイントに位置しているかどうかを判断するように構成されている。

本発明のさらに他の例によれば、システムは、確率的しきい値計算を使用して、ＲＦＩＤタグリーダから受信される情報に基づいてＲＦＩＤタグの位置特定を行う。１つの例では、確率的しきい値算は、ＲＦＩＤタグリーダ用の設定のグループからの蓄積された確率に基づく。さらなる例では、ソフトウェアモジュールはある時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダの各設定用のデータを収集し、Ｗ_ｋ，ｌおよびＰ_ｋ，ｌをパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各ＲＦＩＤタグリーダ用の集計結果を計算するように構成される。Ｐ_ｋ，ｌ＝ＰＦ_ｋ，ｌ（ＮＲ_ｋ，ｌ，Ｃ_ｋ，ｌ）は、関数ＰＦ_ｋ，ｌを用いて計算された設定「ｌ」を有する質問機「ｋ」から検出されたとき、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ_ｉにある確率である。ここで、ＮＲ_ｋ，ｌは設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」におけるＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｃ_ｋ，ｌは設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」の基準読取り値を表す。Ｗ_ｋ，ｌは設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用の設定「ｌ」すべてに及ぶ。このさらなる例のソフトウェアモジュールはさらに、この計算された集計結果を、エンドポイント用の集計結果を求める第２の重み付け関数に基づいて集計し、そのエンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、ＲＦＩＤタグがエンドポイントに位置しているかどうかを判断するように構成されている。

本発明のさらなる例によれば、確率しきい値計算は、ＲＦＩＤタグリーダのグループの設定からの蓄積された確率に基づく。１つの例では、ソフトウェアモジュールはある時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダのグループの各設定用のデータを収集し、Ｗ_ｋ，ｌおよびＰ_ｋ，ｌをパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各グループ設定用の集計結果を計算するように構成される。Ｐ_ｋ，ｌ＝ＰＦ_ｋ，ｌ（ＮＲ_ｋ，ｌ，Ｃ_ｋ，ｌ）は、関数ＰＦ_ｋ，ｌを用いて計算されたグループ設定「ｌ」を有する質問機「ｋ」から検出されたとき、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ_ｉにある確率である。ここでＮＲ_ｋ，ｌはグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」におけるＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｃ_ｋ，ｌはグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」の基準読取り値を表す。Ｗ_ｋ，ｌはグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用のグループ設定「ｌ」すべてに及ぶ。この例のソフトウェアモジュールは、さらに、この計算された集計結果を、エンドポイント用の集計結果を求める第２の重み付け関数に基づいて集計し、そのエンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、ＲＦＩＤタグがエンドポイントに位置しているかどうかを判断するように構成されている。

本発明のさらなる例によると、システムは、複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介して複数のＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、アクセスポイントに関連付けられるロック装置であって、コンピュータと信号通信するロック装置と、コンピュータと信号通信する入力装置と、コンピュータに記憶されコンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールとを含む。ある実施形態では、多数のアクセスポイントが含まれてもよく、複数のロック装置および／または入力装置が各アクセスポイントに関連付けられてもよい。１つの例では、ソフトウェアモジュールは、複数のＲＦＩＤタグリーダのうち少なくとも１つから受信される情報に基づいて、アクセスポイントにおいて認証されたＲＦＩＤタグを位置特定し、入力装置からさらなる認証情報を受信し、アクセスポイントにおいて認証されたＲＦＩＤタグの位置特定およびさらなる認証情報に基づいて、ロック装置へアンロック信号を送信する。

本発明のさらに他の例によれば、入力装置はキーパッドを含み、さらなる認証情報はアクセスコードを含む。ある実施形態では、入力装置は、キーパッド端末、コンピュータ、タッチスクリーン、または他のコンポーネントを含んでいてもよい。

本発明のさらなる別の例によれば、入力装置は、移動通信装置を含み、ソフトウェアモジュールは、認証されたＲＦＩＤタグがアクセスポイントで位置特定された後、移動通信装置にアクセスコードを求める要求を送信するように構成され、さらなる認証情報には移動通信装置から送信された要求されたアクセスコードが含まれる。別の例では、さらなる認証情報は、ＲＦＩＤタグが位置特定される前にソフトウェアモジュールによって受信されてもよい。移動装置から受信される認証メッセージは、予め定義された期間、例えばＲＦＩＤタグがアクセスポイントにおいて位置特定されるのに必要と思われる間、アクセスポイントに関連するロック装置に送信されるアンロック信号に対して有効であってもよい。さらに別の例では、アクセスコードが移動装置から受信されるのではなく、認証情報がメッセージ自体を表す電話番号となって、移動装置に関連付けられた電話番号から空メッセージが受信されてもよいであろう。

本発明のさらなる別の例によると、入力装置は、全地球測位システム（ＧＰＳ）の機能を有する位置可能移動通信デバイス（ｌｏｃａｔｉｏｎ ｅｎａｂｌｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｄｅｖｉｃｅ）を含み、ソフトウェアモジュールは、認証されたＲＦＩＤタグがアクセスポイントにおいて位置特定された後、移動通信装置からの位置情報を受信または取り出すように構成され、さらなる認証情報は移動通信装置から受信された位置情報に基づいて計算される。

以下の図を参照しながら、本発明の好適な実施形態および別の実施形態を以下に詳しく説明する。

本発明の実施形態に従って形成された、ある建造物内に設置されたシステムの環境を示す図である。 図１の一部をさらに詳しく示す図である。 図１の一部をさらに詳しく示す図である。 本発明の実施形態によるネットワークモデルの例を示す図である。 本発明の実施形態によるネットワークモデルの例を示す図である。 本発明の実施形態によるネットワークモデルの例を示す図である。 本発明の実施形態によるネットワークモデルの例を示す図である。

図１は、本発明の実施形態に従って形成される、建造物２２内に設置されるシステム２０の環境を示すブロック図である。トランシーバが好ましいが、本発明の範囲内において、代わりに別々のトランスミッタおよびレシーバがトランシーバとして機能してもよい。

システム２０は複数の無線周波数（ＲＦ）リーダーを含み、そのそれぞれが少なくとも１つの質問機に関連付けられている。各質問機には、トランシーバーとアンテナが含まれる。各質問機（トランシーバーとアンテナとを含む）、または質問機のアンテナのみが、関連付けられているＲＦリーダーの外部にあってもよいし、ＲＦリーダーに内蔵されていてもよい。図示されているシステム２０は、３つのＲＦリーダー２４ａ、２４ｂ、および２４ｃを含み、そのそれぞれがＲＦリーダー２４ａ、２４ｂ、および２４ｃの外部にアンテナを有する２つの質問機２６を含む。質問機２６のトランシーバーコンポーネント（図示せず）は、ＲＦリーダー２４ａ、２４ｂ、および２４ｃに内蔵され、その関連付けられているアンテナと信号通信するようになっている。質問機２６には同じ符号が付けられているが、いくつかの実施形態においては異なる技術的特徴を持つこともある。システム２０はさらに、２つの内蔵質問機３０を有するＲＦリーダー２８、それぞれが３つの内蔵質問機３０を有する５つのＲＦリーダー３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３２ｄ、および３２ｅ、ならびに１つの内蔵質問機３０を有するＲＦリーダー３４を含む。

システム２０はさらに、メモリユニット４０とデータ通信するプロセッサ３８と、プロセッサ３８とデータ通信する記憶装置４２とを有するコンピュータ３６を含む。例としての実施形態において、コンピュータ３６はアプリケーションおよびデータベースのサーバーである。ある実施形態では、さらなるコンピュータまたはコンピュータ・バンクがある。コンピュータ３６は、ネットワーク４４と信号通信する。ネットワーク４４は、例としての実施形態では有線ネットワークであるが、別の実施形態では無線ネットワークである。さらにＲＦリーダー２４ａ、２８、および３２ａも、ネットワーク４４と信号通信する。ＲＦリーダー２４ｂ、３２ｂ、および３２ｃは、コンセントレーター４６ａと信号通信する。コンセントレーターとは、ＲＦリーダーのセットを扱い、このコンセントレーターが扱う任意のＲＦリーダーに関連付けられる質問機のパラメータまたは設定を制御することもできるコンピュータである。さらにコンセントレーターは、ドアおよび／またはロック装置へアクセスするコマンドを発行し、それらからフィードバックを受けてもよい。コンセントレーター４６ａもまた、ネットワーク４４と信号通信する。ＲＦリーダー２４ｃ、３２ｃ、３２ｄ、３２ｅ、および３４は、ここでもネットワーク４４と信号通信するコンセントレーター４６ｂと信号通信する。

図１に示される例では、ＲＦリーダー２４ａおよび２８は建造物２２への入口の外に配置されている。入口に位置するドア５０は、建造物２２内の第１の廊下の第１の端に通じている。ＲＦリーダー３２ａおよび３２ｂは、建造物２２内の第１の廊下に沿って配置されている。ＲＦリーダー２４ｂは建造物２２の外に示されているが、ＲＦリーダー２４ｂに関連付けられる質問機２６のアンテナは、建造物２２内の第１の廊下に沿って配置されている。ＲＦリーダー３２ｃは、第１の廊下の第２の端の方に配置されているが、建造物２２内の第１の廊下に対して直角の方向に向く、第２の廊下の第１の端に配置されている。ＲＦリーダー３２ｄ、３２ｅ、および３４は、建造物２２内の第２の廊下に沿って配置されている。ドア５２は、第２の廊下の第２の端に配置されている。ドア５２は、建造物２２内に位置する部屋５４へのアクセスを制御する。ＲＦリーダー２４ｃと関連付けられる質問機２６のアンテナは、部屋５４内に配置されている。ＲＦリーダー、コンセントレーター、および質問機の特定の構成が示されているが、他の実施形態では別の構成が使用されることは理解すべきである。例えば、実施形態によってはコンセントレーターを使わないものもある。他の実施形態には、メッシュトポロジーにおいて２地点間で接続されるリーダーおよび／またはコンセントレーターがある。

システム２０はさらに、ドア５０に関連付けられるロック装置６０を含む。ロック装置６０は、ネットワーク４４（接続は図示せず）を介してコンピュータ３６と信号通信し、ドア５０の近傍に位置するＲＦリーダーからコンピュータ３６において受信される情報に基づいて、選択的にロックおよびアンロックされる。本実施形態ではロック装置６０はコンピュータ３６によって制御されるが、別の実施形態ではロック装置６０は１つ以上のＲＦリーダー、または分散的な方法でロック装置６０を制御する１つ以上のコンセントレーターと信号通信する。ロック装置６０に類似するロック装置６３は、システム２０が部屋５４へのアクセスを選択的に制御できるようにドア５２と関連付けられている。例えばキーパッドまたはタッチスクリーンなどの第１の入力装置６２が、ドア５０の近傍で建造物２２の外側に配置されている。第１の入力装置６２は、ネットワーク４４（接続は図示せず）を介してコンピュータ３６と信号通信する。ある実施形態では、入力装置６２はコンセントレーターに接続されるか、コンピュータ３６以外のコンピュータ（図示せず）に接続される。例えばキーパッドまたはタッチスクリーンなどの第２の入力装置６４は、ドア５０の近傍で建造物２２の内部に配置されている。第２の入力装置６４は、ネットワーク４４（接続は図示せず）を介してコンピュータ３６と信号通信する。ある実施形態では、入力装置６４はコンセントレーターに接続されるか、コンピュータ３６以外のコンピュータ（図示せず）に接続される。

システム２０は、典型的に一意の識別子を含み、他の情報も含むこともある、１つ以上のＲＦＩＤタグ７０と共に動作するように構成されている。例としての実施形態では、ＲＦＩＤタグ７０は建造物２２に出入りしたり建造物２２内を移動したりする人によって運ばれる。しかし、別の実施形態では、ＲＦＩＤタグは人ではない物体にも関連している。ＲＦＩＤタグは、ある実施形態では、カード、衣類、機器、乗物、または他の物体に埋め込まれていてもよい。一実施形態では、ＲＦＩＤタグ７０はパッシブＲＦＩＤ装置である。しかし、別の実施形態では非パッシブＲＦＩＤ装置を配置するように構成されてもよい。ある実施形態では、システム２０はさらに移動通信装置７２と相互作用するように構成されていてもよい。１つの例では、ソフトウェアモジュールは、複数のＲＦＩＤタグリーダのうち少なくとも１つから受信される情報に基づいて、ドア５０のようなアクセスポイントにおいて認証されたＲＦＩＤタグを位置特定し、入力装置からさらなる認証情報を受信し、アクセスポイントにおいて認証されたＲＦＩＤタグの位置特定およびさらなる認証情報に基づいて、ロック装置６０のようなロック装置へアンロック信号を送信する。システムによって認識されるＲＦＩＤタグは、典型的には一意の識別子を含むので、特定のＲＦＩＤタグが割り当てられているユーザまたはユーザのグループに、さまざまなレベルのアクセスを割り当てることができる。一例を挙げると、さらなる認証情報には、第１の入力装置６２などの入力装置で受信されるアクセスコードが含まれる。さらなる例を挙げると、さらなる認証情報には、システム２０によってデバイス７２などの移動通信装置へ最初に送信され、第１の入力装置６２で入力されるアクセスコードが含まれる。さらなる例では、アクセスコードはデバイス７２に入力され、システム２０に送信される。

例としての動作方法を以下に説明する。ＲＦＩＤタグ７０がドア５０の近くで検出されると、適正な信号がコンピュータ３６に送信される。ある実施形態において、タグ７０にはドア５０において関連付けられるアクセス制御規則があってもよいであろう。タグ７０に関連付けられるユーザは、（例えば）電子メールまたは携帯電話を介して信号を送信し、外部の電話またはデータネットワーク（図示せず）などのネットワークを介してコンピュータ３６でそれが受信されてもよい。コンピュータ３６は、ＲＦＩＤデータの保存されているデータベースを１つ以上検索し、保存されているデータと受信された二次信号とを比較する。例えば、ＲＦＩＤタグ７０は、特定の携帯電話番号からの電話、または「アンロック」もしくは他の既知の件名のヘッダー付の特定の電子メールアドレスからの電子メール受信とペアになってもよい。ＲＦＩＤタグ７０が感知され、二次アクセスコードまたはメッセージが受信される場合、ドア５０はコンピュータ３６によってアンロックされる。ＲＦＩＤタグ７０が感知されてもコードが受信されない場合、コンピュータ３６はタグ７０に関連付けられているユーザに自動的に電子メール、テキストメッセージ、または他の信号を送信して、二次アクセスコードを送信するよう促す。

例として第２の動作方法を以下に説明する。ＲＦＩＤタグ７０がドア５０の近くで検出されると、適正な信号がコンピュータ３６に送信される。別々に、タグ７０に関連付けられるユーザは、ＧＰＳ座標などの全地球位置情報を提供する位置特定可能デバイスを有していてもよく、その情報は外部の電話またはデータネットワーク（図示せず）などのネットワークを介してコンピュータ３６で受信される。コンピュータ３６は、移動装置からの位置情報と検出されたＲＦＩＤタグの位置とを比較し、その位置が互いに近い場合（所定の範囲内）、ドア５０はコンピュータ３６によってアンロックされる。ＲＦＩＤタグ７０が感知されても移動装置の位置が受信されない、もしくは検索できない場合、または位置が所定の範囲内と一致しない場合、コンピュータ３６はタグ７０に関連付けられるユーザ、または他の人員に自動的に電子メール、テキストメッセージ、または他のアラーム信号を送信してもよい。

一般的には、従業員、訪問者、資産、車、および他の物体を含む対象に、ＲＦＩＤタグが割り当てられ、システム２０に対する識別に使用される。

図２Ａおよび図２Ｂは、例としての実施形態におけるシステム２０の一部、および建造物２２の部屋５４付近をさらに詳しく示す図である。ＲＦリーダー３２ｅおよび３４のほか、ＲＦリーダー２４ｃに関連付けられる質問機２６のアンテナが示されている。ＲＦＩＤタグ７０を有する対象が、部屋５４の外側でドア５２の近傍に示されている。ＲＦリーダー３２ｅおよび３４によってタグ７０が検出されると、システム２０は、Ｅ１として示される第１のエンドポイントに対象があることを示す。図２Ａでは、リーダー３４に関連付けられる質問機３０のアンテナは、リーダー３４が取り付けられている壁からおよそ９０度の角度の方向に向けられている。図２Ｂは、図２Ａと概ね同様であるが、リーダー３４に関連付けられる質問機３０のアンテナは、アンテナが概してＥ１の方向を指すように、リーダー３４が取り付けられている壁からおよそ４５度の角度の方向に向けられている。タグ７０が部屋５４へ移動すると、ＲＦリーダー２４ｃはタグ７０を検出し、その時点でシステム２０は対象がＥ２Ａとして示される第２のエンドポイントにあることを示す。システムはさらに、Ｅ１からＥ２Ａに移動されたばかりのタグをリンク１という識別子を用いて示す。また、タグ７０の部屋５４内でのさらなる移動は、ＲＦリーダー２４ｃによって追跡される。これは、対象およびタグ７０が部屋５４内を移動するにつれて、さらなるエンドポイントＥ２ＢまたはＥ２Ｃ（他のエンドポイントへのリンクは図示せず）と関連付けられていると識別され得る。

各エンドポイントでの検知は、１つ以上のＲＦ質問機を使用して行われる。各質問機には、トランシーバーとアンテナが含まれる。質問機のアンテナは、トランシーバーによって生成される電磁波を放出し、これがＲＦＩＤタグまたはカードによって受信されると、最終的にタグまたはカードを作動させる。タグは作動すると、符号化データを備える波を反射し、これは質問機によって受信される。各質問機には多くの設定があり、それぞれに関連する重みがある。この設定には、送信されたＲＦ出力（ＲＦ信号強度）、アンテナ利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きが含まれる。ＲＦ設定は、幅広い範囲の収集データを受け入れられるよう、極めて迅速に変更することもできる。ＲＦ設定に関連する重みは位置特定エンジンによって使用され、特定の位置に関連するしきい値インターバル内に物体がある場合、空間でのその物体の位置を定める適格計算（ｅｌｉｇｉｂｉｌｉｔｙ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）を使用して値を算出する。位置特定エンジンは、質問機から受信される収集データを計算し、その結果を集計する。その後、集計された結果は、対象の位置と移動の特定に使用される。

図２Ａおよび図２Ｂ示される例では、ＲＦリーダー２４ｃは、質問機２６を使用してＲＦ信号を送受信することによって、タグ７０の位置特定をする。ＲＦリーダー２４ｃに関連付けられる質問機２６の２つのアンテナのそれぞれは、異なる位置に異なる向きで配置されている。タグ７０から受信されるＲＦ信号の強度は、部屋５４内のタグ７０の位置および各質問機２６の現在のＲＦ設定に応じて、２つの質問機２６のそれぞれで異なる。各質問機２６での所定の時間内の読取り数も、同様の因子によって異なる。次いで位置特定エンジンは、受信されるＲＦ信号強度および／または特定のＲＦ設定に対して各質問機２６にて受信される読取り数に基づいて、Ｅ２Ａ、Ｅ２Ｂ、またはＥ２Ｃと関連する位置などにある部屋５４内のタグ７０を位置特定する。

図３〜図６は、本発明の実施形態によるネットワークモデルの例を示す図である。各ネットワークモデルには、１つ以上のエンドポイントが含まれる。各エンドポイントには、関連付けられた物理的な位置または空間での領域があり、エンドポイントはネットワークモデル内ではグラフノード（ｇｒａｐｈ ｎｏｄｅ）として表される。２つのエンドポイントおよびそのシークエンスは、グラフ内の有向リンクにマッピングされる有向リンクを定義する。上位レベルの１つのグラフノード（エンドポイント）は、分解度（ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）の高い低位レベルのノード（エンドポイント）の集まりを表すこともあるという意味において、ネットワークモデルは複数のレベルにおいて階層的であってもよい。設置されているシステムは、一連のエンドポイント（ノード）およびそれらの接続された有向リンクを含む施設空間ネットワークモデルとして示される。このようにして、各レベルで、施設空間ネットワークモデルは空間グラフに類似している。

図３を参照すると、図にはそれぞれＥＰ１、ＥＰ２、ＥＰ３、およびＥＰ４として示される第１、第２、第３、および第４のエンドポイントが含まれている。４つの各エンドポイントが、それぞれ位置１〜位置４のラベルの付いた対応する物理的な位置に関連付けられている。リンク１〜リンク６のラベル付いた有向リンクは、エンドポイントに関連付けられた空間位置間でＲＦＩＤタグが通る可能性のある通路を表している。ＥＰ１、ＥＰ２、およびＥＰ３は、アクセスエリアＡのラベルの付いたボックス内に示されている。１つの例では、位置４は、ドア８２（一部開いているように示されている）のある入口を有する部屋８０内にあり、アクセスエリアＡは部屋８０の外側の、ドア８２の近くのエリアに対応する。１つの例としての実施形態では、図１を参照しながら説明したシステム２０のようなシステムは、部屋８０の外側および内側で位置１〜４および他の位置にあるＲＦＩＤタグの位置特定に使用される。ここでは、図１、図２Ａ、および図２Ｂを参照しながら説明したのと同様の方法でＲＦリーダー（図示せず）を使用する。

図４は、図３に示されるモデルとともに使用して階層ネットワークモデルを形成する、上位レベルのネットワークモデルの例である。図４には、それぞれＥＰ５およびＥＰ６として示される第５のノードおよび第６のノードが含まれる。ＥＰ５はＥＰ１、ＥＰ２、およびＥＰ３のすべてのノードを表し、ＥＰ６はＥＰ４および図３に示される部屋８０内の任意の位置を表す。リンク７およびリンク８のラベルの付いた有向リンクは、ＥＰ５およびＥＰ６に関連する空間位置間でＲＦＩＤタグが通る可能性のある通路を表している。

図５を参照すると、それぞれＥＰ７、ＥＰ８、ＥＰ９、およびＥＰ１０として示される第１、第２、第３、および第４のエンドポイントが含まれている。４つの各エンドポイントが、それぞれ位置７〜位置１０のラベルの付いた対応する物理的な位置に関連付けられている。有向リンクは、エンドポイントに関連付けられた空間位置間でＲＦＩＤタグが通る可能性のある通路を表している。ＥＰ７は、アクセスエリアＢのラベルの付いたボックス内に示されている。１つの例では、位置８、位置９、および位置１０は、ドア９２およびドア９３（一部開いているように示されている）を備える入口を有する部屋９０内にあり、アクセスエリアＢは部屋９０の外側の、ドア９２およびドア９３の近くの領域に対応する。１つの例としての実施形態では、図１を参照しながら説明したシステム２０のようなシステムは、部屋９０の内側および外側の位置７〜１０および他の位置にあるＲＦＩＤタグの位置特定に使用される。ここでは、図１、図２Ａ、および図２Ｂを参照しながら説明したのと同様の方法でＲＦリーダー（図示せず）を使用する。

図６は、図５に示されるモデルとともに使用して階層ネットワークモデルを形成する、上位レベルのネットワークモデルの例である。図６には、ＥＰ１１と示されるノードと、ＥＰ１２として示されるノードが含まれる。ＥＰ１１は、ＥＰ７および図５に示されるアクセスエリアＢ内の任意の位置を表している。ＥＰ１２は、ＥＰ８、ＥＰ９、およびＥＰ１０のすべてのノードおよび部屋９０内の任意の位置を表している。リンク１５およびリンク１６とラベルされている有向リンクは、ＥＰ１１およびＥＰ１２に関連付けられた空間位置間でＲＦＩＤタグが通る可能性のある通路を表している。図５および図６によって表されるような階層モデルでは、移動のさまざまなセマンティック（ｓｅｍａｎｔｉｃ）を各レベルに関連付けることができる。例えば、図５に示されるリンク９およびリンク１１は、それぞれ「ドア９２に入る（ＩＮ ＤＯＯＲ ９２）」および「ドア９３に入る（ＩＮ ＤＯＯＲ ９３）」ごとのセマンティック属性を表し、図６に示されるリンク１５は「部屋８０に入る（ＥＮＴＥＲ ＲＯＯＭ ８０）」ことを表せばよいであろう。図６は、図５に示されるモデルに対応する上位レベルのネットワークモデルの一例であるが、他の実施形態において他のモデルが使用されることもできるであろう。さらに、階層ネットワークモデルによっては２つを超えるレベルが使用されてもよい。

例としての実施形態において、ネットワークモデルはグラフとして体系づけられ、セマンティック・エンジンが、ネットワークモデル・グラフ内の要素の属性に基づいてセマンティック規則を算出する。ある実施形態では、ネットワークモデルには複数のレベルで階層構造がある。例としての実施形態において、セマンティック規則は、システムの動作中にセマンティック・エンジンによって、静的に定義され学習される。静的に定義されるセマンティック規則の例は、ＲＦＩＤタグを有する対象がモデル内の有向リンクを通過し、そのリンクにそれに関連する「ＩＮ」属性がある場合、セマンティック・エンジンがデスティネーション・ノードによって示される空間へのエントランス・イベントとしてその動作を解釈し、またはより一般的には、例えば「部屋に入る（ＩＮＴＯ ＲＯＯＭ）」または「建物に入る（ＩＮＴＯ ＢＵＩＬＤＩＮＧ）」とラベルされた「ＩＮ」属性など、追加情報が「ＩＮ」属性に含まれる場合、デスティネーション・ノードによって示されるさらに広い空間へのエントランス・イベントとしてその動作を解釈するというものである。例えば、ＥＰ２からＥＰ４への移動は、リンク５に関連して「部屋に入る（ＩＮＴＯ ＲＯＯＭ）」とラベルされた属性を持つリンク５によって、部屋８０へのエントランス・イベントを表せばよいであろう。この例では、セマンティック・エンジンは、ＲＦＩＤタグのある対象のＥＰ２からＥＰ４への移動を部屋８０へのエントランス・イベントとして解釈するであろう。このセマンティック属性は部屋８０の外側から部屋８０の内側への移動を示すものであり、単に検出されたタグが部屋８０にあるということを示すものではない。

デスティネーション・ノードによって表される空間よりも広い空間に出入りする移動は、いくつかの実施形態においては、他の方法で示されてもよい。例えば、部屋８０へのエントランス・イベントは、位置４が部屋８０にマッピングされ、セマンティック・エンジンがこのマッピングとともにリンク５の「ＩＮ」属性を使用してエントランス・イベントを識別する場合、「ＩＮ」のラベルの付いた属性を持つリンク５に基づいて識別されてもよい。いくつかの実施形態において、例えば「特定の領域内で前方から後方へ歩く」または「北へ歩く」などの移動の方向もセマンティック・イベントであると考えることができる。階層ネットワークモデルが使用される実施形態では、セマンティック・エンジンは任意のレベルのセマンティックまたはレベルの組み合わせを使用してあらゆるセマンティック・イベントを識別してもよい。例えば、図３に示されるレベルでＥＰ２からＥＰ４への移動のセマンティックは、位置２から位置４への移動のものである。しかし、（図４で示されるような）上位レベルでは、ＥＰ２からＥＰ４への移動は、ＥＰ５からＥＰ６への移動としてマッピングされ、セマンティックは部屋８０への入室のものとなり得る。さらに上位レベル（ここでは示されていない）では、セマンティックは部屋８０が位置する建物への入館のものとなり得る。セマンティック・エンジンは、階層モデルを使用した行為のセマンティックを推測する。

学習されたセマンティック規則は、実行時の入力および観察（ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ）を使用してシステムによって決定される。学習されたセマンティック規則の例は、ＲＦＩＤタグを持つ対象が出入り用ドアから建物を出る準備をしているが、そのドアを通ってその結果としてネットワークグラフのリンクを通ることが許可される前に、ドアを通るセマンティックを入力するようにシステムによって要求されるときなどである。対象は、ドア５０を通過する前に、図２に示されるようなキーパッド６４のようなキーパッド、タッチスクリーン、または他の入力装置を使用して、それがブレーク・イベントであることを指定してもよい。すると、セマンティック・エンジンは、ネットワークグラフ内のそのリンクを通過することは退出イベント（ＯＵＴイベント）を表していると判断する。１つの例では、位置特定判断およびセマンティック属性判断のいくつかまたはすべてに対する時間値もシステム２０によって記録される。これらの時間値は、位置特定された、またはセマンティック属性の判断を受信したＲＦＩＤタグに関連する識別子に関連付けて保存されてもよい。時間値は、所定の時間後に期限切れになるように設定されてもよく、特定のセマンティック属性または特定のＲＦＩＤタグのみに適用されてもよく、システムのデータベースおよび／またはログに保存され、かつ／または（時間）追跡データの算出に使用されてもよい。

（アクセス制御エンジン・コンポーネントを有する）ソフトウェアモジュールは、ネットワークモデル・グラフ内の要素に関連するアクセス制御規則に基づいて、アクセスポイントでのアクセスを制限または許可する。アクセス制御規則は、構成設定に基づき、かつ／またはユーザによって定義され、構成設定に保存されてもよい。アクセス制御規則は、有向リンクまたはネットワークモデル内のリンクのグループに関連付けられる。定義されたアクセス制御規則の例では、ＲＦＩＤタグは認証を受けた場合のみ、有向リンクを通過することができる。別の例では、有向リンクによって表されるアクセス通路にユーザが時間制限インターバルを定義した場合、ＲＦＩＤタグは日中の特定の期間の時間にのみ、ネットワークモデル内の有向リンクの通過の認証を受けてもよい。アクセス制御規則は、各ＲＦＩＤタグまたはＲＦＩＤタグのグループに特有のものであっても、一般的なものであってもよい。アクセス制御規則は、例えばさらなるアクセスコードの入力、移動装置の認証情報、または全地球測位位置マッチングなどのさらなる認証情報に関連していてもよい。１つの例では、アクセスイベント（ロック／アンロック／ドア開放）およびアクセス制御決定のいくつかまたはすべてに対する時間値もシステム２０によって記録される。これらの時間値は、アクセスを許可または制限されたＲＦＩＤタグに関連する識別子に関連付けて保存されてもよい。時間値は所定の時間後に期限切れになるように設定されてもよく、特定のアクセスイベントまたは特定のＲＦＩＤタグのみに適用されてもよく、システムのデータベースおよび／またはログに保存され、かつ／または追跡データの算出に使用されてもよい。

１つの例では、システム２０は、ＲＦ質問機用の設定のグループからの蓄積された読取り因子に基づいて、階層しきい値制限計算を使用して、エンドポイントでのＲＦＩＤタグの位置特定をするように構成されている。１つの例では、図２Ａおよび図２Ｂに示されるＥ２Ａ、Ｅ２Ｂ、またはＥ２ＣにあるＲＦＩＤタグの位置特定は、この方法でＲＦリーダー２４ｃによって行うことができるだろう。別の例において、システム２０は、ＲＦ質問機用の設定のグループからの蓄積された確率に基づいて、階層的確率しきい値計算を使用するように構成されている。さらに別の例において、システム２０は、ＲＦ質問機用のグループの設定からの蓄積された読取り因子に基づいて、階層的しきい値制限計算を使用するように構成されている。さらに別の例において、システム２０は、ＲＦ質問機のグループの設定からの蓄積された確率に基づいて、階層的確率しきい値計算を使用するように構成されている。これら４つの例の各々を以下でさらに詳しく説明する。４つの例のそれぞれにおいて、システムにＲＦ_１、ＲＦ_２・・・ＲＦ_ｎとして表されるｎ個のＲＦ質問機がある。ネットワークモデル内に定義された、Ｅ_１、Ｅ_２・・・Ｅ_ｍとして表されるｍ個のエンドポイントがある。システムの範囲内に１つのＲＦＩＤタグがあり、システムはタグの位置をエンドポイントＥ_ｉであると確認する。簡略化のため１つのＲＦＩＤタグについてのみ説明したが、システム２０によって多数のＲＦＩＤタグを追跡することができることは理解されたい。

第１の例では、システムは、ＲＦ質問機用の設定のグループからの蓄積された読取り因子に基づいて、階層的しきい値制限計算を使用する。このアプローチでは、各質問機には割り当てられた設定／構成のコレクションがある。例えば、ＲＦｉには２つの設定を含む割り当てられたコレクションがあり、ＲＦｊには５つの設定を含むコレクションがあり、１つの設定は、送信されたＲＦ出力、アンテナ利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きなどのＲＦ質問機のパラメータのいずれかの値、またはパラメータの組み合わせの値によって定義されてもよいだろう。さらにＷｋ，ｌとして表されるＲＦ質問器の各設定に関連する重み付けもある。ここで、「ｋ」はＲＦ質問器に対するインデックスであり、「ｌ」は質問機の設定に対するインデックスである。エンドポイントＥｉについては、ＲＦＩＤタグを備えた対象がエンドポイントに位置しているかどうかの評価に使用されるしきい値またはインターバル（Ｔｖ）がある。しきい値またはインターバルは他の例でも使用されるが、特定の値またはインターバルは各例によって異なることがある。

時間のインターバルでは、システムはＮＲ_ｋ，ｌを用いてＲＦ質問機の各設定用のデータを収集する。ＮＲ_ｋ，ｌは、時間インターバルの間の、設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」でのタグ読取りの数を表している。エンドポイントＥ_ｉに対する第１のステップでは、システムは重み付けの式／関数：Ａ_ｋ＝Ｆ_ｋ（Ｗ_ｋ，ｌ，ＮＲ_ｋ，ｌ）に基づいて、各質問機の集計結果を計算する。ここで「ｋ」は質問機のインデックスであり、「ｌ」は質問機「ｋ」のすべての設定に及ぶ。第２のステップでは、重み付けの式／関数：Ａ＝Ｇ（ＷＡ_ｋ，Ａ_ｋ）に基づいて、第１のステップで得られた結果を集計することが含まれる。ここで「ｋ」は質問機のインデックスであり、ＷＡ_ｋはエンドポイントＥ_ｉでの質問機「ｋ」に関する重みである。次いで、集計結果Ａがしきい値またはインターバルＴｖと比較され、タグがエンドポイントＥ_ｉに位置しているかを評価する。

図２Ａおよび図２Ｂを参照しながら、この第１の例の実装例を説明することができる。注目するエンドポイントＥｉは、Ｅ１である。Ｅ１に位置するＲＦＩＤタグは、すべての質問機３０および２６によって読み取られてもよい。リーダー３４内の質問機３０には、４つの設定が割り当てられる。１つは、アンテナは図２Ａのような向きで、ＲＦ出力は３０ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２Ａのような向きで、ＲＦ出力は２７ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２ＢのようにＥ１に向かって角度４５度の向きで、ＲＦ出力は３０ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２ＢのようにＥ１に向かって角度４５度の向きで、ＲＦ出力は２７ｄＢｍの設定である。リーダー３４と関連付けられる質問機３０のアンテナは、垂直偏波を有する。他のすべての質問機には、図２Ａに示されるアンテナの向きで、ＲＦ出力が２７ｄＢｍである１つの設定だけがある。すべての質問機のアンテナには、６ｄＢｉの固定の利得がある。リーダー３２ｅ内の質問機３０には、さまざまなアンテナの偏波があり、１つは垂直偏波、１つは水平偏波、１つは円偏波である。図２Ａに示されるアンテナの向きに対応する、リーダー３４に関連付けられる質問機３０の最初の２つの設定は、負の重みＷ１，１＝（−０．４）およびＷ１，２＝（−０．５）が割り当てられる。これは、Ｅ１から離れて位置するタグを検出するように、アンテナが垂直偏波を有しており、Ｅ１の方向を指していないためである。次の２つの設定では、重みはさらに高く、それぞれＷ１，３＝０．５およびＷ１，４＝０．４に設定される。これは、アンテナがＥＰ１の方向を指し、ＥＰ１の周りのタグを検出するためである。

アンテナは、所望の方向を指すように角度をつける物理的な方法で向きを定めてもよいが、代わりに（またはそれに加えて）好ましい視野を含むよう電気的に可動であってもよい。

リーダー３４に関連付けられる質問機３０の最初の２つの設定は、タグがエンドポイントＥ１にないようであるが（Ｅ１にある可能性は低いが）、Ｅ１から離れてこの設定の適用範囲にあることを検出するために使用される。これは質問機のアンテナがＥ１の位置と離れた方向に向けられているためである。よってこれらの設定には負の重みが関連付けられている。リーダー３２ｅ内のすべての質問機には、０．８（Ｗ２，１，Ｗ３，１，Ｗ４，１はすべて０．８）の重みを持つ単一の設定がある。Ｅ１に対しては、リーダー２４ｃ内のすべての質問機がヌル（ＮＵＬＬ）の重み（０）を持つ。重みは、例えば実地調査およびシミュレーションを使用して計算および決定される。他の機能および例に関連する重みは、同様の方法で決定される。

例えば１ｍｓなどの時間インターバルの間、システムはすべてのリーダーのすべての設定からのデータを収集する。リーダー３４に関連付けられる質問機３０に対して、システムは各設定の読取り値を収集し、集計関数（ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を使用してその値を集計する。この例での各質問機の集計関数（Ｆ）は、タグ読取りの数に適用される重みの合計として見なされてもよい。他の例では、各質問機の集計関数は互いに異なっていてもよいだろう。リーダー３４と関連付けられる質問機３０では、読取りは、Ｎ１，１＝１６、Ｎ１，２＝１０、Ｎ１，３＝２、およびＮ１，４＝０である。リーダー３４と関連付けられる質問機３０では、集計値は、Ａ１＝Ｗ１，１＊Ｎ１，１＋Ｗ１，２＊Ｎ１，２＋Ｗ１，３＊Ｎ１，３＋Ｗ１，４＊Ｎ１，４＝（−０．４）＊１６＋（−０．５）＊１０＋０．５＊２＋０．４＊０〜（−１０．４）になる。リーダー３２ｅに関連付けられる３つの質問機３０では、システムは、水平偏波および円偏波を持つアンテナから送信されるヌルではない読取りとともに、１つの読取り値Ｎ２，１＝４、Ｎ３，１＝２、およびＮ４，１＝０をそれぞれ収集する。リーダー３２ｅと関連付けられる質問機３０の集計値は、それぞれＡ２＝Ｗ２，１＊Ｎ２，１＝０．８＊４＝３．２、Ａ３＝Ｗ３，１＊Ｎ３，１＝０．８＊２＝１．６、およびＡ４＝Ｗ４，１＊Ｎ４，１＝０．８＊０＝０となる。リーダー２４ｃと関連付けられる質問機２６では、この例での計算の場合、集計データは問題にならない。これは、質問機２６に関連付けられる重みがヌルであるからである（この例ではそれらの質問機は、Ｅ１の位置での計算の際に考慮に入れられない）。その後、各質問機に関連付けられる重みで正規化された特定の結果の集計として、最終的な結果が算出される。

この例での最終的な集計関数（Ｇ）は、前のステップで各質問機用に集計された値に適用される重みの合計である。この例では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０にはＷＡ１＝０．５の重みが割り当てられ、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０のそれぞれには０．６（ＷＡ２、ＷＡ３、ＷＡ４はすべて０．６）の重みがあり、他のすべての質問機には、上で述べたようにヌルの重みがある。これらの重みを使用すると、最終的な集計値はＡ＝ＷＡ１＊Ａ１＋ＷＡ２＊Ａ２＋ＷＡ３＊Ａ３＋ＷＡ４＊Ａ４＝０．５＊（−１０．４）＋０．６＊３．２＋０．６＊１．６＋０．６＊０〜（−２．３２）になる。この値は先に算出された、Ｅ１に割り当てられるしきい値Ｔｖ＝１と比較される。この例では、しきい値に到達していない。つまり、対象はエンドポイントＥ１にないということになる。

第２の例では、システムは、ＲＦ質問機用の設定のグループからの蓄積された確率に基づいて、階層的確率しきい値計算を使用する。この計算は先ほどのものと非常に似ているが、計算の最初のステップで重みが確率に対して適用される点が異なる。各質問機の設定には、タグがエンドポイントＥ_ｉにあり得る最も高い確率を表す基準読取り値がある。これはＣ_ｋ，ｌとして表され、ここで「ｋ」はＲＦ質問器に対するインデックスであり、「ｌ」は質問機の設定に対するインデックスである。エンドポイントＥ_ｉに対する第１のステップでは、システムは重み付けの式／関数：Ａ_ｋ＝Ｆ_ｋ（Ｗ_ｋ，ｌ，Ｐ_ｋ，ｌ）に基づいて、各質問機の集計結果を計算する。ここで、「ｋ」は質問機のインデックスであり、「ｌ」は質問機「ｋ」のすべての設定に及ぶ。Ｐ_ｋ，ｌ＝ＰＦ_ｋ，ｌ（ＮＲ_ｋ，ｌ，Ｃ_ｋ，ｌ，）は、構成「ｌ」の質問機「ｋ」から、タグがエンドポイントＥ_ｉにあると検出される確率を関数ＰＦ_ｋ，ｌを用いて計算したものである。第２のステップでは、重み付けの式／関数：Ａ＝Ｇ（ＷＡ_ｋ，Ａ_ｋ）に基づいて、第１のステップで得られた結果を集計することが含まれる。ここで「ｋ」は質問機のインデックスであり、ＷＡ_ｋはエンドポイントＥ_ｉでの質問機「ｋ」に関する重みである。次いで、集計結果Ａがしきい値またはインターバルＴｖと比較され、タグがエンドポイントＥ_ｉに位置しているかを評価する。

図２Ａおよび図２Ｂを参照しながら、この第２の例の実装例を説明することができる。注目するエンドポイントＥｉは、Ｅ１である。ＥＰ１に位置するＲＦＩＤタグは、すべての質問機３０および２６によって読み取られてもよい。この例では、リーダー３４と関連付けられる質問機３０には、４つの設定が割り当てられる。１つは、アンテナは図２Ａに示されるような向きで、ＲＦ出力は３０ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２Ａに示されるような向きで、ＲＦ出力は２７ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２Ｂに示されるようにＥ１に向かって角度４５度の向きで、ＲＦ出力は３０ｄＢｍの設定であり、１つは、アンテナは図２Ｂに示されるようにＥ１に向かって角度４５度の向きで、ＲＦ出力は２７ｄＢｍの設定である。すべての設定について、リーダー３４と関連付けられる質問機３０のアンテナは、垂直偏波を有する。他のすべての質問機には、図２Ａに示されるアンテナの向きで、ＲＦ出力が２７ｄＢｍである１つの設定だけがある。すべての質問機のアンテナには、６ｄＢｉの固定の利得がある。リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０には、さまざまなアンテナの偏波があり、１つは垂直偏波、１つは水平偏波、１つは円偏波である。

リーダー３４に関連付けられる質問機３０のアンテナの最初の２つの設定は、図２Ａに示されるアンテナの向きに対応し、Ｗ１，１＝０．５およびＷ１，２＝０．５の重みを割り当てられる。基準読取り値は、Ｃ１，１＝１およびＣ１，２＝０と低い値になっている。これは、Ｅ１から離れて位置するタグを検出するように、アンテナが垂直偏波を有し、Ｅ１の方向を指さないためである。次の２つの設定では、重みはさらに高く、それぞれがＷ１，３＝１およびＷ１，４＝０．９に設定され、基準読取り値はＣ１，３＝１０およびＣ１，４＝９よりも高い値である。これは、アンテナがＥ１の方向を指し、Ｅ１の近くに位置するタグを検出するためである。リーダー３２ｅに関連付けられるすべての質問機３０には、基準読取り値１２（Ｃ２，１、Ｃ３，１、Ｃ４，１はすべて１２）である０．９（Ｗ２，１、Ｗ３，１、Ｗ４，１はすべて０．９）の重みを持つ単一の設定がある。Ｅ１に対しては、リーダー２４ｃに関連付けられるすべての質問機２６がヌルの重み（０）を持つ。重みおよび基準読取り値は、例えば実地調査およびシミュレーションを使用して計算および決定される。

例えば１ｍｓなど時間インターバルの間、システムはすべての質問機からすべての設定用のデータを収集する。リーダー３４に関連付けられる質問機３０に対しては、システムは各設定の読取り値を収集し、集計関数を使用してその値を集計する。この例での各質問機に対する最終的な集計関数（Ｆ）は、各質問機の設定に対してタグがエンドポイントＥ１にある確率に適用される重みの平均である。各質問機の設定に対し、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ１にある確率は、確率関数Ｐ（Ｎ，Ｃ）に基づいて算出され、この例では以下のとおりである。リーダー３４に関連付けられる質問機３０の最初の２つの設定については、（Ｐ１，１，Ｐ１，２）＝｛Ｎ＞Ｃの場合０、Ｎ＜＝Ｃの場合０．５｝であり、リーダー３４に関連付けられる質問機３０の残りの２つの設定については、（Ｐ１，３，Ｐ１，４）＝｛Ｎ＝０の場合０、Ｎ＞Ｃの場合Ｃ／Ｎ、Ｎ＜＝Ｃの場合Ｎ／Ｃ｝であり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０のすべての設定については、（Ｐ２，１，Ｐ３，１，Ｐ４，１）＝｛Ｎ＝０の場合０，Ｎ＞Ｃの場合Ｃ／Ｎ，Ｎ＜＝Ｃの場合Ｎ／Ｃ｝である。リーダー３４と関連付けられる質問機３０では、読取りはＮ１，１＝０、Ｎ１，２＝０、Ｎ１，３＝８およびＮ１，４＝７である。リーダー３４と関連付けられる質問機３０では、集計値は、Ａ１＝（Ｗ１，１＊Ｐ１，１＋Ｗ１，２＊Ｐ１，２＋Ｗ１，３＊Ｐ１，３＋Ｗ１，４＊Ｐ１，４）／４＝（０．５＊０．５＋０．５＊０．５＋１＊８／１０＋０．９＊７／９）／４＝２／４＝０．５になる。リーダー３２ｅと関連付けられる３つの質問機３０に対しては、システムは３つの読取り値Ｎ２，１＝１４，Ｎ３，１＝１２およびＮ４，１＝６をそれぞれ収集する。リーダー３２ｅと関連付けられる質問機３０の集計値は、それぞれＡ２＝（Ｗ２，１＊Ｐ２，１）／１＝０．９＊１２／１４＝０．７７、Ａ３＝（Ｗ３，１＊Ｐ３，１）／１＝０．９＊１２／１２＝０．９、およびＡ４＝（Ｗ４，１＊Ｐ４，１）／１＝０．９＊６／１２＝０．４５となる。リーダー２４ｃと関連付けられる質問機２６では、この例での計算の場合、集計データは問題にならない。これは、質問機２６に関連付けられる重みがヌルであるからである（この例ではそれらの質問機は、Ｅ１の位置での計算の際に考慮に入れられない）。

その後、各質問機に関連付けられる重みで正規化された特定の結果の集計として、最終的な結果が算出される。この例では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０にはＷＡ１＝０．８の重みがあり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０のそれぞれには０．９（ＷＡ２、ＷＡ３、ＷＡ４はすべて０．９）の重みがあり、他のすべての質問機には、上で述べたようにヌルの重みがある。この例での最終的な集計関数（Ｇ）は、前のステップで各質問機用に集計された値に適用される重みの平均である。最終的な集計値はＡ＝（ＷＡ１＊Ａ１＋ＷＡ２＊Ａ２＋ＷＡ３＊Ａ３＋ＷＡ４＊Ａ４）／４＝（０．８＊０．５＋０．９＊０．７７＋０．９＊０．９＋０．９＊０．４５）／４＝（０．４０＋０．６９＋０．８１＋０．４１）／４〜０．５７になる。この値は先に算出された、Ｅ１に割り当てられるしきい値Ｔｖ＝０．５０と比較される。この例では、しきい値に到達している。つまり、対象はエンドポイントＥ１にあるということになる。

第３の例では、システムは、ＲＦ質問機のグループの設定からの蓄積された読取り因子に基づいて、階層的しきい値制限計算を使用する。このアプローチでは、質問機のグループには任意の数の設定／構成を持つ割り当てられたコレクションがある。例えば、出入り用ドアにある４つのＲＦ質問機には２つの設定と、送信されたＲＦ出力、アンテナ利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きなどの任意のＲＦ質問機のパラメータの組み合わせによって定義される設定とを含む割り当てられたコレクションがあってもよい。ＲＦ質問機のグループの各設定に対して、各エンドポイントＥ_ｉに関連する重みがある。グループ設定のそれぞれを用いて構成されるグループの各質問機に関連する重み付けもある。これはＷ_ｋ，ｌとして表され、ここで、「ｋ」はグループ中のＲＦ質問機に対するインデックスであり、「ｌ」はグループの設定に対するインデックスである。時間インターバルでは、システムはＮＲ_ｋ，ｌを用いてＲＦ質問機のグループの各設定用のデータを収集する。ＮＲ_ｋ，ｌは、グループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」での読取りの数を表している。エンドポイントＥ_ｉに対する第１のステップでは、システムは重み付けの式／関数：Ａ_ｌ＝Ｆ_ｋ（Ｗ_ｋ，ｌ，ＮＲ_ｋ，ｌ）に基づいて、各グループ設定の集計結果を計算する。ここで「ｋ」はグループ内の質問機のインデックスであり、「ｌ」は質問機のグループのすべての設定に及ぶ。第２のステップでは、重み付けの式／関数：Ａ＝Ｇ（ＷＡ_ｌ，Ａ_ｌ）に基づいて、第１のステップで得られた結果を集計することが含まれる。ここで「ｌ」はグループ設定のインデックスであり、ＷＡ_ｌはエンドポイントＥ_ｉでのグループ設定「ｌ」に関する重みである。次いで、集計結果Ａがしきい値／インターバルＴｖと比較され、タグがエンドポイントＥ_ｉに位置しているかどうかが評価される。

図２Ａおよび図２Ｂを参照しながら、この第３の例の実装例を説明することができる。注目するエンドポイントＥｉは、Ｅ１である。Ｅ１に位置するＲＦＩＤタグは、すべての質問機３０および２６によって読み取られてもよい。質問機３０のすべては、対象がエンドポイントＥ１にあるかどうかの検出に使用されるグループを表している。質問機のグループは、各質問機用の特定の設定のコレクションであるグループ設定を含む。この例では、２つのグループ設定が定義される。

第１のグループ設定には、リーダー３４に関連付けられる質問機３０用の設定であって、アンテナが図２Ｂに示されるようにＥ１に向かって４５度の角度の向きで、質問機のＲＦ出力は２７ｄＢｍであり、アンテナの偏波は円偏波である設定と、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０用の設定であって、アンテナが図２Ａのような向きで、質問機のＲＦ出力は３０ｄＢｍであり、アンテナの偏波は垂直波である設定とが含まれる。この第１のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０に関する重みはＷ１，１＝０．９であり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０に関する重み（Ｗ１，２，Ｗ１，３，Ｗ１，４）はすべて１である。これは、グループ内のすべての質問機からのすべての読取りは、このグループ設定用の集計計算の間にカウントを行うことを意味している。

第２のグループ設定には、リーダー３４に関連付けられる質問機３０用の設定であって、アンテナが図２Ａのような向きで、質問機のＲＦ出力は３０ｄＢｍであり、アンテナの偏波は垂直波である設定と、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０用の設定であって、これらの質問機はこのグループ設定に対して０の重み付けを関連付けられ、このグループ設定の集計計算の間にカウントを行わないために、問題にならない設定とが含まれる。この例では、第２のグループ設定は、タグがエンドポイントＥ１にはないようであるが、Ｅ１から離れてこのグループ設定の適用範囲にあることを検出するのに役立つこともある。これは、カウントを行う質問機のアンテナだけがＥ１の位置と離れた方向に向けられているためである。ただし、これは単に特別なケースであって、アルゴリズムの普遍性を制限すべきではない。この第２のグループ設定では、質問機の設定によってＥＰ１から離れた領域の検出が可能になっているため、リーダー３４に関連付けられる質問機３０に関する重みはＷ２，１＝−０．９の負の値であり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０に関する重み（Ｗ２，２，Ｗ２，３，Ｗ２，４）はすべて０である。これは、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０からのすべての読取りは、このグループ設定用の集計計算の間にカウントを行わないことを意味している。この例では、すべての質問機のアンテナには、６ｄＢｉの固定の利得がある。

例えば１ｍｓなど時間インターバルの間、システムは以下の両方のグループ設定からデータを収集する。第１のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０での読取りの数はＮ１，１＝２であり、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０では、読取りの数はそれぞれＮ１，２＝０、Ｎ１，３＝１、Ｎ１，４＝２である。第２のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０での読取りの数はＮ２，１＝１０であり、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０では、読取りの数はそれぞれＮ２，２＝０、Ｎ２，３＝１、Ｎ２，４＝２である。各グループ設定に対して、システムは集計関数を使用して値を集計する。この例では、各グループ設定に対する集計関数（Ｆ）は、グループ内の各質問機に対するタグ読取りの数に適用される重みの合計として見なされてもよい。他の例では、各グループ設定用の集計関数は互いに異なっていてもよい。

第１のグループ設定では、集計値は、Ａ１＝Ｗ１，１＊Ｎ１，１＋Ｗ１，２＊Ｎ１，２＋Ｗ１，３＊Ｎ１，３＋Ｗ１，４＊Ｎ１，４＝０．９＊２＋１＊０＋１＊１＋１＊２＝（４．８）になる。第２のグループ設定では、集計値は、Ａ２＝Ｗ２，１＊Ｎ２，１＋Ｗ２，２＊Ｎ２，２＋Ｗ２，３＊Ｎ２，３＋Ｗ２，４＊Ｎ２，４＝（−０．９）＊１０＋０＊２＋０＊１＋０＊０＝（−９）になる。この例での最終的な集計関数（Ｇ）は、前のステップで各グループ設定用に集計された値に適用されるグループ設定の重みの合計である。第１のグループ設定はＷＡ１＝０．９の重みが割り当てられ、第２のグループ設定ではＷＡ２＝０．８の重みの値が割り当てられる。どの重みも正の値または負の値をとってもよい。最終的な集計値は、Ａ＝ＷＡ１＊Ａ１＋ＷＡ２＊Ａ２＝０．９＊４．８＋０．８＊（−９）＝（−２．８８）になる。この値は先に定義された、Ｅ１に割り当てられるしきい値Ｔｖ＝３と比較される。この例では、しきい値に到達していない。つまり、対象はエンドポイントＥ１にないということになる。

第４の例では、システムは、ＲＦ質問機のグループの設定からの蓄積された確率に基づいて、階層的確率しきい値計算を使用する。この計算は第３の例と非常に類似しているが、計算の第１のステップで重みが確率に対して適用される点が異なる。各グループ設定には、タグがエンドポイントＥ_ｉにあり得る最も高い確率を表す基準読取り値があり、Ｃ_ｋ，ｌで表され、ここで「ｋ」はグループ内のＲＦ質問機に対するインデックスであり、「ｌ」はグループの設定に対するインデックスである。第１のステップでは、システムは、エンドポイントＥ_ｉに対して、重み付けの式／関数：Ａ_ｌ＝Ｆ_ｋ（Ｗ_ｋ，ｌ，Ｐ_ｋ，ｌ）に基づいて、各グループ設定の集計結果を計算する。ここで、「ｋ」はグループ内の質問機のインデックスであり、「ｌ」は質問機のグループのすべての設定に及ぶ。Ｐ_ｋ，ｌ＝ＰＦ_ｋ，ｌ（ＮＲ_ｋ，ｌ，Ｃ_ｋ，ｌ）は、グループ構成「ｌ」の質問機「ｋ」からタグがＥ_ｉにあると検出される確率を関数ＰＦ_ｋ，ｌを用いて計算したものである。第２のステップでは、重み付けの式／関数：Ａ＝Ｇ（ＷＡ_ｌ，Ａ_ｌ）に基づいて、第１のステップで得られた結果を集計することが含まれる。ここで、「ｌ」はグループ設定のインデックスであり、ＷＡ_ｌはエンドポイントＥ_ｉでのグループ設定「ｌ」に関する重みである。次いで、集計結果Ａがしきい値／インターバルＴｖと比較され、タグがエンドポイントＥ_ｉに位置しているかどうかが評価される。４つの例に関して説明したすべての構成において、重み、および基準読取り値を含むしきい値は、学習アルゴリズムを使用した実行の間に静的に定義および／または計算され得る。

図２Ａおよび図２Ｂを参照しながら、この第４の例の実装例を説明することができる。注目するエンドポイントＥｉは、Ｅ１である。Ｅ１に位置するＲＦＩＤタグは、すべての質問機３０および２６によって読み取られてもよい。質問機３０のすべては、対象がエンドポイントＥ１にあるかどうかの検出に使用されるグループを表している。質問機のグループは、各質問機用の特定の設定のコレクションであるグループ設定を含む。この例では、２つのグループ設定が定義される。

第１のグループ設定には、リーダー３４に関連付けられる質問機３０用の設定であって、アンテナが図２Ｂに示されるようにＥ１に向かって４５度の角度の向きで、質問機のＲＦ出力は２７ｄＢｍで、アンテナの偏波は円偏波である設定と、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０用の設定であって、アンテナが図２Ａに示されるような向きで、質問機のＲＦ出力は３０ｄＢｍであり、アンテナの偏波は垂直波である設定とが含まれる。この第１のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０に関する重みはＷ１，１＝０．９であり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０に関する重み（Ｗ１，２，Ｗ１，３，Ｗ１，４）はすべて１である。これは、すべての質問機からのすべての読取りは、このグループ設定用の集計計算の間にカウントを行うことを意味している。グループ設定を用いて構成される、リーダー３４と関連付けられる質問機３０用の基準読取り値は、Ｃ１，１＝１０である。この値は、この設定においてアンテナは円偏波を有するようになっており、Ｅ１の近くに位置するタグを検出するように直接Ｅ１の方向を指すので、高い値となる。このグループ設定を用いて構成されるグループ内の他の３つの質問機については、基準値はＣ１，２＝１０、Ｃ１，３＝１０、およびＣ１，４＝９である。これらの値は、これらの質問機のアンテナがＥ１の方向を指し、Ｅ１の近くに位置するタグを検出するので、高い値となる。

第２のグループ設定には、アンテナが図２Ａに示される向きで、質問機のＲＦ出力は３０ｄＢＭであり、アンテナの偏波は垂直偏波である、リーダー３４に関連付けられる質問機３０の設定が含まれる。第２のグループ設定では、質問機の設定によってＥＰ１の位置から離れた領域の検出が可能になっているため、リーダー３４に関連付けられる質問機３０に関する重みはＷ２，１＝０．４の低い値であり、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０に関する重み（Ｗ２，２，Ｗ２，３，Ｗ２，４）はすべて０．９である。これは、リーダー３２ｅに関連付けられる質問機３０からのすべての読取りは、このグループ設定用の集計計算の間にカウントを行うことを意味している。このグループ設定を用いて構成される、リーダー３４と関連付けられる質問機３０用の基準読取り値は、Ｃ２，１＝０である。この値は、この設定においてアンテナは垂直に偏波し、Ｅ１から離れて配置されるタグを検出するようにＥ１から離れた方向を指すので、低い値となる。このグループ設定を用いて構成されるグループ内の他の３つの質問機については、基準値はＣ２，２＝１０、Ｃ２，３＝１０、およびＣ２，４＝９である。これらの値は、ＥＰ１の周りのタグを検出するようにこれらの質問機のアンテナがＥ１の方向を指すので、高い値となる。この例では、すべての質問機のアンテナには、６ｄＢｉの固定の利得がある。

例えば１ｍｓなど時間インターバルの間、システムは以下の両方のグループ設定からデータを収集する。第１のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０での読取りの数はＮ１，１＝２であり、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０では、読取りの数はそれぞれＮ１，２＝０、Ｎ１，３＝１、Ｎ１，４＝２である。第２のグループ設定では、リーダー３４に関連付けられる質問機３０での読取りの数はＮ２，１＝１０であり、リーダー３２ｅに関連付けられる各質問機３０では、読取りの数はそれぞれＮ２，２＝０、Ｎ２，３＝１、Ｎ２，４＝２である。

各グループ設定について、システムは集計関数を使用して値を集計する。この例での各グループ設定に対する集計関数（Ｆ）は、各質問機の設定に対してタグがエンドポイントＥ１にある確率に適用される重みの平均である。グループ設定を用いて構成される各質問機に対し、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ１にある確率は、確率関数Ｐ（Ｎ，Ｃ）に基づいて算出され、この例では以下のとおりである。リーダー３４に関連付けられる質問機３０の第１のグループ設定については、（Ｐ１，１）＝｛Ｎ＝０の場合０、Ｎ＞Ｃの場合Ｃ／Ｎ、Ｎ＜＝Ｃの場合Ｎ／Ｃ｝であり、リーダー３４に関連付けられる質問機３０の第２のグループ設定については、（Ｐ２，１）＝｛Ｎ＞Ｃの場合０、Ｎ＜＝Ｃの場合０．５｝であり、リーダー３２ｅのグループ設定に関連するすべての質問機３０の設定については、（Ｐ１，２、Ｐ１，３、Ｐ１，４、Ｐ２，２、Ｐ２，３、Ｐ２，４）＝｛Ｎ＝０の場合０，Ｎ＞Ｃの場合Ｃ／Ｎ、Ｎ＜＝Ｃの場合Ｎ／Ｃ｝である。

第１のグループ設定では、集計値は、Ａ１＝（Ｗ１，１＊Ｐ１，１＋Ｗ１，２＊Ｐ１，２＋Ｗ１，３＊Ｐ１，３＋Ｗ１，４＊Ｐ１，４）／４＝（０．９＊２／１０＋１＊０／１０＋１＊１／１０＋１＊２／９）／４〜０．５２／４＝０．１３になる。第２のグループ設定では、集計値は、Ａ２＝（Ｗ２，１＊Ｐ２，１＋Ｗ２，２＊Ｐ２，２＋Ｗ２，３＊Ｐ２，３＋Ｗ２，４＊Ｐ２，４）／４＝（０．４＊０＋０．９＊０／１０＋０．９＊１／１０＋０．９＊２／９）／４〜０．２９／４〜０．０７になる。この例での最終的な集計関数（Ｇ）は、前のステップで各グループ設定用に集計された値に適用されるグループ設定の重みの平均である。第１のグループ設定はＷＡ１＝０．９の重みが割り当てられ、第２のグループ設定ではＷＡ２＝０．８の重みの値が割り当てられる。他の例では、どの重みも正の値または負の値をとってもよい。

最終的な集計値は、Ａ＝（ＷＡ１＊Ａ１＋ＷＡ２＊Ａ２）／２＝（０．９＊０．１３＋０．８＊０．０７）／２〜０．０８７になる。この値は先に定義された、Ｅ１に割り当てられるしきい値Ｔｖ＝０．５０と比較される。この例では、しきい値に到達していない。つまり、対象はエンドポイントＥ１にないということになる。

上記の重みの式のそれぞれについて、重み付けは数値（実数）である。どの重みも正の値または負の値をとってもよい。集計関数（ＦまたはＧ）の例は、集計される各数に適用される重みの合計Ｆｕｎｃｔ（Ｗｎ，Ｎｎ）＝ＳＵＭ（Ｗｎ＊Ｎｎ）であり、ここでｎは整数である。集計関数（Ｇ）の別の例は、集計される各数に適用される重みの平均Ｆｕｎｃｔ（Ｗｎ，Ｎｎ）＝ＳＵＭ（Ｗｎ＊Ｎｎ）／Ｍであり、ここでｎは１〜Ｍまでの整数である。上記の例では特定の値が使用されたが、システムはこの例の値を使用することに制限されないことは理解すべきである。

例としての実施形態では、システム２０は動的に構成でき、システムの管理者が、例えば、１つ以上のエンドポイントにあるＲＦＩＤタグの読取りが行われる時間インターバルを定義できるようする。このとき、識別されたエンドポイントにおいて他の時間インターバルの間にＲＦＩＤタグが読み取られる方法とは異なる方法で、この機能を使用すると、１日の異なる時刻においてさらに厳しいセキュリティ設定を提供することができる。システムは、エンドポイントのＲＦ質問機のＲＦ設定、およびＲＦＩＤタグの読取り性能の所望のレベルに対応する値に対するＲＦ設定の関連重みを調整する。例として、時間外に建物または部屋を出入りするＲＦＩＤタグの読取りに使用されるエンドポイントに対しては、システム設定では、建物の出入り位置にある外部質問機の低伝送ＲＦ出力、低アンテナ利得、および直線偏波に対応する設定に高い重みがあるが、他の設定に対しては非常に低い重みまたはヌルの重みがあってもよい。これによりＲＦＩＤタグは、通常時間のインターバルの間よりも時間外のインターバルの間のほうが短い範囲で感知されるようになるので、出入りが許可されるのに先立ち、ＲＦＩＤタグが外部アンテナのごく近くにあることが必要となる。１つの例では、ＲＦ信号強度設定は、受信される時間インターバルおよび関連するセキュリティレベル設定に基づいて調整される。ある実施形態では、時間インターバルおよび関連するセキュリティレベル設定は、１度入力されシステムの構成に保持されてもよい。他の実施形態では、時間インターバルおよび関連するセキュリティレベル設定は、システム管理者または権限を持つ他のユーザによって変更されてもよい。

１つの例では、システム管理者は、午前８時〜午後８時までの第１の通常時間のインターバル、午後８時〜午後１０時までの第２の時間外のインターバル、および出入りが許可されない午後１０時〜午前８時までの最終のインターバルを定義する。時間外のインターバル用のシステム設定では、建物の出入り位置にある外側の質問機の低伝送ＲＦ出力、低アンテナ利得、および直線偏波に対応する設定に高い重みがあるが、他の設定に対しては非常に低い重みまたはヌルの重みがある。これによりＲＦＩＤタグは、通常時間のインターバルの間よりも時間外のインターバルの間のほうが短い範囲で感知されるようになるので、出入りが許可されるのに先立ち、ＲＦＩＤタグが外部アンテナのごく近くにあることが必要となる。あるいは、システム設定は、ＲＦＩＤタグが通常時間のインターバルの間よりも時間外のインターバルの間に、より広い範囲でさらに容易に感知されるように設定されてもよい。これは、通常時間のインターバルの間にはＲＦＩＤタグを持つ多くの人々が入口に入るわけではなく入口のそばを通るが、時間外にはＲＦＩＤタグを持つ人々が入口近くで検出されるとその人は通常入口を通るような場所に入口が位置している場合に望ましいことがある。

上記で説明したように、監視される領域は、各ノードが空間的位置を表すノードおよび有向リンクを持つ階層的空間グラフとしてモデル化される。システムは、アルゴリズムを使用して物体の位置および移動の方向を推測する。このアルゴリズムのうちいくつかは、しきい値計算である。以下に、これらの目的を達成する本発明の別のバージョンをいくつか記載する。

いくつかの例では、位置特定と、システムによって提供される、ある時間にあるポイントで追跡されるタグへのアクセス権との間には緊密な関係がある。対象は、その位置および通路識別に基づいて特定の活動を行うことができるが、その位置および通路識別に基づいて他の活動を行うことは制限されることもある。

上で述べた発明の特定の例では、位置特定はしきい値制限計算を基にしていた。別の例では、位置は、ある時間に所与のポイントでタグを読み取ることができる質問機またはアンテナの数に基づいて特定される。この例は、本明細書において、最小可視性の規則（ｒｕｌｅ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）、すなわちＲＭＶという。この例に従って、システムは、質問機またはアンテナの定義されたグループ内の特定の最小数の質問機またはアンテナによって、特定の時間インターバル内にタグが見える場合（つまり、読み取りができる場合）、タグが所与の位置あると推測する。好ましい形態では、指定される時間インターバルは、エンドポイントの遅延インターバルであり、特定の質問機のハードウェアに関連するリーダー処理時間の関数として得られる。

図２Ａに関する例示的な実装として、タグ７０は位置Ｅ１に物理的に存在してもよい。適切なリーダー３２ｅ、３４に関連する質問機３０は、タグがエンドポイントＥ１にあるかどうかの判断に使用される。この質問機のグループでは、タグがエンドポイントＥ１にあると結論づけるために、システムは、エンドポイントの遅延インターバル内にタグを読み取るまたは見る必要のある２つの質問機の最低値としてのしきい値を定義してもよい。よって、タグがこのグループ内の少なくとも２つの質問機３０から少なくとも１度読み取られる場合、さらにタグの読取り間の遅延がエンドポイントの遅延よりも少ない場合、タグはエンドポイントＥ１にあると見なされる。好適な例では、エンドポイントの遅延は５００ｍｓ以下である。

このアルゴリズムは、図１に示したようなシステムに実装してもよい。このようなシステムでは、アルゴリズムはメモリ４０内に格納され、プロセッサ３８によって動作されてもよい（および／またはより局所的に格納され、上記の分散システム内のコンセントレーター４６ａおよび４６ｂ内で処理されてもよい）。コンピュータ３６の記憶装置４２またはメモリ４０はさらに、Ｅ１、Ｅ２Ａ、またはその他のようなエンドポイントに関連するタグの読取りを格納してもよい。タグが質問機によって読み取られると、システムはキャッシュ（または他のメモリの形態）に読取りと時間の表示を示す記録を追加する。その後、システムはキャッシュにアクセスし、過去に格納された同じタグに関連する読取りを再検討して、特定のエンドポイントに関連する所定のグループ内の他の質問機が、エンドポイントの遅延インターバルに同じタグを読み取ったかどうかを判断する。読み取っている場合、システムはタグが適切なエンドポイント（例えば、Ｅ１）にあることを示し、他の処理に進む。タグの位置が特定されたら、必要に応じて、前に格納した特定のタグに対する読取りをメモリから削除してもよい。

本発明のさらなるバージョンでは、システムは位置精度を向上させ、ノイズおよび多重伝搬を削減するさらなる技術を組み込んでいてもよい。このバージョンでは、（上記の位置特定アルゴリズムのうちの１つまたは任意の他の手段に基づいて）タグがエンドポイントに存在すると識別されると、そのタグに関連し、位置特定判断のときよりも前に記録され、特定されたエンドポイント以外の範囲外のエンドポイントに関連付けられている、メモリ内に格納された他のすべてのタグ読取りは削除されるか、無効であることが示される。このアルゴリズムは、タグがあると判断される範囲の外にある可能性のある、散在するタグ読取りを削除しようとするので、ノイズをなくし、位置特定判断を誤る可能性が減る。

範囲外のエンドポイントを判断するのに使用する範囲は、タグの推定移動速度、質問機の信頼性のある読取り範囲、および対象タグまたは他のタグ用に収集された履歴データなどの様々な因子に基づいて、予め定義するか、動的に決定できる。履歴データに関しては、例えば、システムはタグが特定のエンドポイントにあると判断してもよく、タグが履歴的に特定の範囲外のエンドポイントに配置されていたことがない（またはまれにしかない）ため、範囲外のエンドポイントに関連するすべての読取りは無効とされる。

本発明に関連する例では、コストに基づくタグ読取り削除技術を採用する。このバージョンでは、システムは定義されたしきい値よりも大きい「コスト」を持つタグ読取りを無効にする。ネットワークモデル内の２つのエンドポイントは、１つ以上の通路を通って接続できる。２つのエンドポイント間の通路は、相互に接続された１つ以上のリンクから構成され、１つのエンドポイントは通路内のリンクのソースであり、他方のエンドポイントは通路内のリンクのデスティネーションである。通路のコストは、通路のリンクコストのコストに基づいて算出される。例として、図５ではＥＰ７とＥＰ１０との間の通路は、リンク９およびリンク１４から構成され、この通路のコストはこれらのリンクのコストに基づいて算出される。好ましい例では、通路のコストは、通路を形成するリンクのコストの合計に等しい。特定のリンクに関連するコストはタグによって、およびリンクによって異なってもよく、様々な因子にも左右される。同様に、リンクのコストは、リンクおよびタグ用のアクセス制御規則を考慮に入れるため、静的に定義でき、またはランタイムの間にアップデートされてもよい。図２Ａを参照した１つの例として、タグ７０がエンドポイントＥ１にあり（上で説明したようなアルゴリズムによって特定される）、そのうえエンドポイントＥ２Ａに関連付けられる質問機２６はタグを読み取ることができると仮定する。エンドポイントＥ２Ａに関連付けられる質問機による読取りでは、タグがリンク１からエンドポイントＥ２Ａに移動された（移動している）ことが示されてもよい。ただし、ドア５２がロックされていることがわかっているか、そうでなければリンク１を通る通路がエンドポイントＥ１から横断できない場合、このリンクに関連する「コスト」は非常に高いか、おそらく無限であると示される。したがって、リンク１から構成されるＥ１とＥ２Ａとの間の通路には、非常に高いコストがあり、このコストが定められたまたは予め設定されたしきい値を上回る場合、この通路に関するタグ読取りは無効とされる（この場合、エンドポイントＥ２Ａのタグ読取りが無効とされる）。同様に、Ｅ１と他のエンドポイントとの間にさらに多くの通路があり、それらの通路がしきい値を上回るコストを有していたら、それらのエンドポイントのタグ読取りは無効とされていたであろう。

上記のコストレベルは、タグによって、およびリンクによって異なってもよい。例えば、ドア５２は、特定のタグに関連する対象がアクセスを拒否されるようにアクセス制御され、それによりそのリンクおよびタグに関連する非常に高いコストが生じることもある。しかし、別の対象はドアへのアクセス権を得て、それによりそのリンクおよび別のタグに関連する非常に低いコストを生じることもある。

さらに、タグのコストおよびしきい値は、過去のまたは現在の移動、および特定のタグまたは他のタグの速度に基づいて、予め定義または動的に設定されてもよい。同様に、タグのコストおよびしきい値は、アクセス制御規則、または他の予測される経時的な環境変化に応じて設定されてもよい。

本発明の同様のバージョンでは、システムは特定のエンドポイントが利用できる通路を監視する。例えば、図３を参照すると、エンドポイントＥＰ４は、エンドポイントＥＰ２に繋がれるリンク５およびリンク６を含んでいる。ただし、エンドポイントＥＰ４からエンドポイントＥＰ３への通路はない。本発明の１つのバージョンでは、タグがＥＰ４にあると判断されると、これらのエンドポイント間に通路がないため、ＥＰ３に関連するタグ読取りが無効とされる。

本発明のさらなる例では、対象のタグが取った以前の移動通路を組み込むことによって、位置推定能力を強化する。この例の実装において、システムは対象が横断した以前のリンクに基づいて、好ましくは、特定のリンクを横断する最大の周波数を使用して、移動しているその対象の考えられ得る通路を推測し、通常横断されるリンクが再び横断されると結論づける。時間の経過とともに、推定の設定は以前のユーザ通路情報が明らかになるように調整される。例えば、コストに基づく読取り削除を使用するシステムでは、特定のリンクに関連するコストは、タグがそのリンクを横断する周波数が低下するにつれて、経時的に上方へ調整される。同じタグまたは関連タグの移動の推定速度および移動の通路履歴などの、さらなる因子が使用されてもよい。

あるバージョンでは、システムはさらなる外部情報を組み込んで、位置の特定および様々な読取りを支援する。例えば、図３を参照すると、対象はＥＰ４に関連する部屋内でおそらく会議中であるため、対象は自身が位置ＥＰ４にあるということを示してもよい。ＥＰ４に対象があるということは、例えば、スケジューリングカレンダーによって対象が特定の時間にＥＰ４での会議に出席することになっていることが示されるので、タグ読取り以外によって示されてもよい。その後システムは、外部データの設定を調整し、外部データを明らかにする。一例として、対象が部屋を離れたことを示すリンクと関連するコストは、対象が部屋のＥＰ４にあると予想される時間の間は増加するだろう。

システムはタグ読取りを追跡し、読取りが行われた時間に関する表示と共にそれらをメモリに格納する。さらにシステムは、リンクおよびエンドポイント、ならびにタイムスタンプのような関連情報を含むタグの移動通路を格納する。

本発明の別のバージョンでは、タグが最大通過時間内にリンクを横断する場合に限り、所与のリンクを通るタグの通行を有効とする。この場合、システムは、タグがリンクのデスティネーションエンドポイントにあると位置特定されるときと、タグがリンクのソースエンドポイントにあると位置特定されたときとの時間の差が、定義されたインターバル内である場合のみ、タグが特定のリンクを横断したと結論づける。

タグがエンドポイントで位置特定されているという記録がない、またはこれらの記録が定義された時間のしきい値よりも古い場合、システムは、対象がエンドポイントから始まるリンクのどれも通過しなかったと結論づけてもよい。

このシステムは、タグの横断されたリンクの検出を向上させる、さらなる規則を採用してもよい。この規則とは、タグの移動通路に基づいて到達できるリンクのみが対象であると見なされ、候補であるリンクのソースエンドポイントが過去に識別された通路内のリンクから到達できない場合には、そのリンクは好ましい候補ではなく、候補から除外されるものである。

上記と同様の技術を使用して、システムはエンドポイントの位置特定アルゴリズムの精度を向上させることもできる。この場合、タグは、直接リンクを通って通路内の過去に識別されたエンドポイントからあるエンドポイントに到達できる場合にのみ、そのエンドポイントに配置されていると見なされる。図３の例として、対象がリンク６およびリンク２を構成する通路を介して、ＥＰ４からＥＰ１へ移動することを仮定してみる。一方、システムは位置特定技術を使用して、位置候補となり得るＥＰ１およびＥＰ３を見つけることもあるであろう。しかし、通路内の最後に識別されたエンドポイントはＥＰ２であり、ＥＰ２とＥＰ３との間に直接リンクがないので、システムはＥＰ３（誤検出）を候補から除外すべきである。

リーダー間の干渉を低減させるため、本発明のいくつかの例では、システムはタグ読取り削除に使用されるものと同様のアルゴリズムに基づいて、「必要に応じた」基準でタグリーダを作動させる。例えば、システムはエンドポイントでタグを識別すると、コストしきい値よりも低いコストの通路を通る現在のエンドポイントに接続されるエンドポイントに関連するタグリーダ（またはアンテナ、または質問機）を作動させてもよい。しきい値を上回る通路を通るリーダーによる読取りは、誤り、ノイズの結果、反射（ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ）、多重通路、または他の問題であると見なされる。別の例では、システムは、直接リンクまたは通路を通って現在のエンドポイントに接続されているエンドポイントに関連するハードウェアを作動させる。どちらの場合にも、タグが移動する可能性のあるエンドポイントに関連するハードウェアが作動され、それ以外は作動されない。

同様に、システムはタグ読取り削除に使用されるものと同様のアルゴリズムに基づいて、タグリーダを非アクティブにしてもよい。システムはエンドポイントでタグを識別すると、コストしきい値よりも高いコストの通路を通る現在のエンドポイントに接続されるエンドポイントに関連するタグリーダ／質問機／アンテナを非アクティブにしてもよい。同様に、システムは、通路を通って現在のエンドポイントに接続されていないエンドポイントに関連するハードウェアを非アクティブにしてもよい。

モデル内の１つ以上のリンクには、それらに関連するアクセス制御規則があってもよい。アクセス制御規則の例として、図３のリンク５は、毎日午前８時〜午後８時までの間にだけ、有効なタグのみが通過可能であってもよい。システムはエンドポイントでタグを検出すると、そのエンドポイントから開始するすべての関連リンクを確認し、それに応じてリンクに関連するロックの開閉を行う。

本発明の特定のバージョンでは、通路の識別および位置に基づいて、セキュリティの向上、アクセス規則の強化、およびセマンティック・イベントの推測をするために、対象の行為を推測する。これらの目的を支援するために、逆通路アクセス制御技術を使用してもよい。システムは、この技術を使用して、対象がリーダーの視野にある間、逆通路の移動のセキュリティおよびアクセス制御が確実に最小限にしか影響を受けないようにする。例えば、対象のタグが第１の方向にリンク（例えば、リンク６）を通過し、デスティネーションエンドポイントにあると識別されるとき、対立するリンク（例えば、リンク５）は、ここでは逆通路遅延時間と称される特定の期間、対象を通さない。図３を参照して、例えば、ＥＰ４からリンク６を通るタグの移動は、逆通路遅延時間を過ぎるまで、ドア８２およびリンク５を通るタグに対するアクセスを遮断するであろう。このシステムの態様は、認証されない対象が、認証された対象の信用証明を使用して逆通路へのアクセス権（例えば、部屋のＥＰ４へのリンク５のアクセス）を得ることができないようにすることで、アクセス制御を向上させる。

上記の技術に基づくシステムは、それらのうち１つまたはすべてを１つのシステムに集約してもよい。よって、システムは、ＲＦＩＤ収集データを保存、フィルタリング、および集計し、それらをメモリに格納する能力（機能）を含んでいる。タグが質問機のうち１つによって読み取られると、システムはその読取りを保存し、上記のアルゴリズムに反して読取りを継続的に分析する。各エンドポイントに対し、システムは１つ以上の上記の位置特定アルゴリズムを使用して、タグの位置を特定する。上で述べたように、保存されたデータのいくつかは、このような特定に従って、削除されるか、無効であると示されてもよい。

システムは、対象があると判断されるエンドポイントに関連する受信リンクを通ってさらに繰り返す。最大通過時間の規則が採用されていると、システムは規則が満たされているかどうかを分析する。この規則または他の適用条件が満たされている場合、システムは特定のリンクが通過されたという表示を生成することになる。システムは再び、以前のデータ記録を必要に応じて削除または無効であると表示することになる。

リンクが通過され、タグがエンドポイントにあることが判断されると、システムはそのリンクおよびエンドポイントに関連する逆通路アクセス制御規則があるかどうかを判断する。システムは、適用される時間インターバルおよび逆アクセス規則に応じて、適用される決められた期間、アクセス制御ポイントにあるロック装置をロックまたはアンロックする。

いくつかのケースでは、タグがエンドポイントにあるか、特定のリンクを横断するとき、システムは位置特定またはアクセスイベントをプロンプト（prompt；するように指示）することになる。例えば、ユーザが建物の出入口に関連するエンドポイントに位置しているとき、システムは（アクセスポイントのコンピュータモニターなどのところにいる）ユーザに、アクセスコードの提供または他の情報の提供をプロンプトしてもよい。例えば従業員は、予定された休憩、病欠、シフトの終了、仕事、または他の何らかの理由に関する退出であるかどうかを示すようにプロンプトされてもよい。同様に、在庫に関連するタグは、在庫商品がそのようなエンドポイントで検出されると、商品の納入場所または特定の目的の用途を示す応答を要求してもよい。いずれの場合にも、プロンプトへの応答は所定の商品リスト、カレンダーまたはスケジューリングプログラム、手動の入力による提示、または他の形式からの選択の形式であってもよい。

本発明のいくつかのバージョンでは、位置固定（ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂｏｕｎｄ）対象リストを追跡してもよい。この場合、特定のエンドポイントに１つを超える対象があると識別されると、ユーザインターフェースがそのエンドポイントにあるすべての対象のリストを表示してもよい。この例または他の例において、ユーザインターフェースは、システムによって収集および処理されるいかなるデータも表示するように構成されている、図１に示されるネットワーク４４上のコンピュータに接続されたモニターのような、コンピュータモニターであってもよい。このようなインターフェースを介して、ユーザは（在庫表の商品など）特定の位置にある対象を選択し、これらの対象に対して（目的地への出荷など）特定の行為を指示してもよい。実行可能な行為は、いつでもリストに追加またはリストから削除してもよい。

特定の位置にあるように指示される対象のリストは、時々更新される。ある場合には、対象が異なるエンドポイントにあり、よってリストされているエンドポイントに存在しないことをシステムが検出したことで、リストは更新される。他の場合には、タイムアウトを使用して、リストから対象を削除してもよい。特定のタイムアウト値に対して、対象の位置特定判断からの経過時間を定期的に比較することで、システムは、タイムアウトの規則に基づいて、どの対象を位置固定対象リストから削除すべきかを判断できる。位置特定タグの読取りがタイムアウト規則よりも古い場合、対象項目はリストから削除される。このようなシステムにおいて、各対象に関連する位置特定タイムスタンプは、対象が特定の位置にあることをシステムが判断する度に更新されるべきである。

位置特定インフラストラクチャにおいて対象を非常に高い精度で位置特定ができるかどうかによって、システムはエンドポイントにある対象タグをさらに正確に識別でき、その位置にある個々の対象タグに関連する行為を決定することができるようになる。このような場合、さらにシステムは、対象タグがエンドポイントまたは他の位置で行った行為のリストをメモリに保存してもよい。同様に、このようなリストは、位置およびタイムアウト値に基づいて更新されてもよい。

本発明の好適な実施形態を例示して説明したが、上で述べたように、本発明の精神および範囲内から逸脱することなく多くの変更を加えることができる。例えば、コンピュータ３６によって実行される関数は、他の実施形態ではコンセントレーター内に搭載されるコンピュータおよびＲＦＩＤリーダー自体の様々な組み合わせを使用して、分散された方法で実行されてもよい。さらに、上記の説明は様々なハードウェアおよびソフトウェア機能、ならびにそれらの機能を達成するコンポーネントに関する。多くのケースにおいて、好適な実施形態においてハードウェアとして説明されるコンポーネントは、ハードウェアの機能を実行できるソフトウェアに置き換えられてもよく、その逆であってもよい。したがって、本発明の範囲は好適な実施形態の開示によって制限されるものではない。代わりに、本発明は、添付の特許請求の範囲全体を参照することによって明らかにされるべきである。

独占的所有権または独占権が主張される本発明の実施形態は、以下のように定義される。

Claims (4)

1. 複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介して前記複数のＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、前記コンピュータ上に記憶され、前記コンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールと、を備えるシステムを使用してＲＦＩＤタグの位置を特定する方法であって、
   前記複数のＲＦＩＤタグリーダの各々は、ＲＦ信号強度、アンテナの利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きから選択される少なくとも１つの調整可能な構成設定を備え、前記方法は、
   時間インターバルの間、各設定用のＲＦＩＤタグリーダのデータを収集すること、
   Ｗ _ｋ ， _ｌ およびＮＲ _ｋ ， _ｌ をパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各ＲＦＩＤタグリーダ用の集計結果を計算すること（ここでＮＲ _ｋ ， _ｌ は、設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」でのＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｗ _ｋ ， _ｌ は設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用の設定「ｌ」すべてに及ぶ）、
   前記計算された集計結果を第２の重み付け関数に基づいて集計してエンドポイント用の集計結果を判断すること、及び、
   前記エンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、前記ＲＦＩＤタグが前記エンドポイントに位置しているかを判断すること、
   を有する、ＲＦＩＤタグの位置を特定する方法。
2. 複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介して前記複数のＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、前記コンピュータ上に記憶され、前記コンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールと、を備えるシステムを使用してＲＦＩＤタグの位置を特定する方法であって、
   前記複数のＲＦＩＤタグリーダは、ＲＦ信号強度、アンテナの利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きから選択される少なくとも１つの調整可能なグループ構成設定を備え、前記方法は、
   時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダのグループの各グループ設定用のデータを収集すること、
   Ｗ _ｋ ， _ｌ およびＰ _ｋ ， _ｌ をパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各グループ設定用の集計結果を計算すること（ここでＰ _ｋ ， _ｌ ＝ＰＦ _ｋ ， _ｌ （ＮＲ _ｋ ， _ｌ ）は、関数ＰＦ _ｋ ， _ｌ とＮＲ _ｋ ， _ｌ （ＮＲ _ｋ ， _ｌ はグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」におけるＲＦＩＤタグ読取りの数を表す）を用いて計算されたグループ設定「ｌ」を有する質問機「ｋ」から検出されたとき、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ _ｉ にある確率であり、Ｗ _ｋ ， _ｌ は、グループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、前記アルゴリズムは質問機「ｋ」用のグループ設定「ｌ」すべてに及ぶ）、
   前記計算された集計結果を第２の重み付け関数に基づいて集計してエンドポイント用の集計結果を判断すること、及び、
   前記エンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、前記ＲＦＩＤタグが前記エンドポイントに位置しているかを判断すること、
   を有する、ＲＦＩＤタグの位置を特定する方法。
3. 複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介して前記複数のＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、前記コンピュータ上に記憶され、前記コンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールと、を備えるシステムを使用してＲＦＩＤタグの位置を特定する方法であって、
   前記複数のＲＦＩＤタグリーダは、ＲＦ信号強度、アンテナの利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きから選択される少なくとも１つの調整可能なグループ構成設定を備え、前記方法は、
   時間インターバルの間、ＲＦＩＤタグリーダのグループの各グループ設定用のデータを収集すること、
   Ｗ _ｋ ， _ｌ およびＮＲ _ｋ ， _ｌ をパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各グループ設定用の集計結果を計算すること（ここでＮＲ _ｋ ， _ｌ は、グループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」でのＲＦＩＤタグ読取りの数を表し、Ｗ _ｋ ， _ｌ はグループ設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、アルゴリズムは質問機「ｋ」用の設定「ｌ」すべてに及ぶ）、
   前記計算された集計結果を第２の重み付け関数に基づいて集計してエンドポイント用の集計結果を判断すること、及び、
   前記エンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、前記ＲＦＩＤタグが前記エンドポイントに位置しているかを判断すること、
   を有する、ＲＦＩＤタグの位置を特定する方法。
4. 複数の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダと、ネットワークを介して前記複数のＲＦＩＤタグリーダと信号通信するコンピュータと、前記コンピュータ上に記憶され、前記コンピュータによって動作可能なソフトウェアモジュールと、を備えるシステムを使用してＲＦＩＤタグの位置を特定する方法であって、
   前記複数のＲＦＩＤタグリーダの各々は、ＲＦ信号強度、アンテナの利得、アンテナの偏波、およびアンテナの向きから選択される少なくとも１つの調整可能な構成設定を備え、前記方法は、
   時間インターバルの間、各設定用のＲＦＩＤタグリーダのデータを収集すること、
   Ｗ _ｋ ， _ｌ およびＰ _ｋ ， _ｌ をパラメータとして含む重み付け関数を使用するアルゴリズムに基づいて、各ＲＦＩＤタグリーダ用の集計結果を計算すること（ここでＰ _ｋ ， _ｌ ＝ＰＦ _ｋ ， _ｌ （ＮＲ _ｋ ， _ｌ ）は、関数ＰＦ _ｋ ， _ｌ とＮＲ _ｋ ， _ｌ （ＮＲ _ｋ ， _ｌ は設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」におけるＲＦＩＤタグ読取りの数を表す）を用いて計算された設定「ｌ」を有する質問機「ｋ」から検出されたとき、ＲＦＩＤタグがエンドポイントＥ _ｉ にある確率であり、Ｗ _ｋ ， _ｌ は、設定「ｌ」を用いて構成される質問機「ｋ」に割り当てられる重み付け因子を表し、前記アルゴリズムは質問機「ｋ」用の設定「ｌ」すべてに及ぶ）、
   前記計算された集計結果を第２の重み付け関数に基づいて集計してエンドポイント用の集計結果を判断すること、及び、
   前記エンドポイント用の集計結果を少なくとも１つのしきい値またはしきい値インターバルと比較して、前記ＲＦＩＤタグが前記エンドポイントに位置しているかを判断すること、
   を有する、ＲＦＩＤタグの位置を特定する方法。
   

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