JP6003193B2 - エリア判別装置、エリア判別方法及びエリア判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、エリア判別装置、エリア判別方法及びエリア判別プログラムに関する。

位置を検知する技術の一例として、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星によって発信される電波を用いて位置を測定する技術が知られている。かかるＧＰＳを用いた位置測定は、ＧＰＳ受信機の上部が遮られない屋外では有用であるものの、屋内ではその精度が低下する。

このことから、屋内においても位置を検知するために、赤外線通信、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグや超音波などが活用されている。ところが、赤外線通信、ＲＦＩＤタグや超音波などを用いる場合には、専用デバイスを装着する負担を掛けたり、インフラの整備にコストが掛かったりするので、実用性が低いという問題が残る。

また、携帯端末によって測定される無線ＬＡＮ（Local Area Network）の受信信号強度、いわゆるＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）を用いて位置を検知する技術も提案されている。無線ＬＡＮへの接続環境は、各種の施設において上記の赤外線通信、ＲＦＩＤタグや超音波などに比べて整備されているので、コストおよび実用性の両面から有用である。

かかるＲＳＳＩを用いて位置を検知する技術の一例として、事前に屋内の各地点におけるＲＳＳＩを保持しておき、観測されたＲＳＳＩとの間で比較することによって現在位置を特定する対象測位方法が挙げられる。他の一例としては、端末の電波強度から端末の存在領域を求め、壁の所在情報を含む屋内の地図情報を用いて端末の直前位置から見て壁で遮られている箇所を除外することによって端末の存在領域を絞り込んだ上で端末の位置を算出する位置検知サーバが挙げられる。

特開２０１０−１０７５０１号公報 特開２００９−１１００８８号公報 特開２００９−１９８４５４号公報

しかしながら、上記の従来技術には、以下に説明するように、簡易な構成でエリアの判別精度を向上させることができないという問題がある。

すなわち、上記の対象測位方法では、異なるエリア間で類似するＲＳＳＩが観測される場合にエリアを精度良く判別することができない。例えば、エリア間の境界が壁によって仕切られている場合には、壁の内側と外側で類似するＲＳＳＩが観測される場合がある。この場合、上記の対象測位方法では、実際には壁の内側に位置していたとしても、壁の外側にあるエリアのＲＳＳＩと近い値が観測されたならば、現在位置が壁の外側にあるエリアであると特定されるので、誤判定が生じる。また、上記の位置検知サーバでは、屋内の地図情報を予め準備しておく必要がある上、エリアを判別する範囲が広がるほど地図情報に設定しなければならない壁の所在情報も増大する。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、簡易な構成でエリアの判別精度を向上させることができるエリア判別装置、エリア判別方法及びエリア判別プログラムを提供することを目的とする。

本願の開示するエリア判別装置は、エリア間の出入口ごとに、当該出入口の地点で観測される携帯端末の受信信号強度であって無線構内通信網の発信器によって発信された電波に関する受信信号強度を対応付けて記憶する記憶部を有する。さらに、前記エリア判別装置は、携帯端末によって前記発信器ごとに測定された受信信号強度を取得する取得部を有する。さらに、前記エリア判別装置は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度から、前記携帯端末が各エリアに存在する尤もらしさを表す存在尤度をエリア別に算出する第１の算出部を有する。さらに、前記エリア判別装置は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と、前記記憶部に前記出入口ごとに記憶された発信器別の受信信号強度とを用いて、前記携帯端末がエリア間を遷移する尤もらしさを表す遷移尤度を遷移先のエリア別に算出する第２の算出部を有する。さらに、前記エリア判別装置は、前記エリア別に算出された存在尤度および前記遷移先のエリア別に算出された遷移尤度に基づいて前記携帯端末が存在するエリアを判別する判別部を有する。

本願の開示するエリア判別装置の一つの態様によれば、簡易な構成でエリアの判別精度を向上させることができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る携帯端末の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、複数のエリアを含むフロアの一例を示す図である。 図３は、観測ＲＳＳＩの取得結果の一例を示す図である。 図４は、存在尤度の一例を示す図である。 図５は、エリアの判別履歴の一例を示す図である。 図６は、直前の判別エリアと他のエリアとの出入口ＲＳＳＩの一例を示す図である。 図７は、ＲＳＳＩ距離の算出結果の一例を示す図である。 図８は、ＲＳＳＩ距離と遷移尤度の関係の一例を示す図である。 図９は、出入口別の遷移尤度の一例を示す図である。 図１０は、遷移尤度の算出結果の一例を示す図である。 図１１は、事前確率記憶部に記憶される情報の構成例を示す図である。 図１２は、観測尤度の算出結果の一例を示す図である。 図１３は、事後存在確率の算出結果の一例を示す図である。 図１４は、実施例１に係るエリア判別処理の手順を示すフローチャートである。 図１５は、応用例を説明するための図である。 図１６は、実施例１及び実施例２に係るエリア判別プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。

以下に、本願の開示するエリア判別装置、エリア判別方法及びエリア判別プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［携帯端末の構成］
図１は、実施例１に係る携帯端末の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す携帯端末１０は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアクセスポイント３０からの受信信号強度（Received Signal Strength Indicator：ＲＳＳＩ）を用いて、携帯端末１０が在圏するエリアを判別するエリア判別処理を実行するものである。なお、以下では、無線ＬＡＮのアクセスポイント（Access Point）のことを「ＡＰ」と記載する場合がある。

かかる携帯端末１０は、スマートフォンに代表される携帯電話機を始め、ＰＨＳやＰＤＡなどの情報処理端末に上記のエリア判別処理を実行するエリア判別プログラムをインストールさせることによって実装できる。なお、上記の「ＰＨＳ」は、「Personal Handyphone System」の略称であり、また、上記の「ＰＤＡ」は、「Personal Digital Assistants」の略称である。

一態様として、携帯端末１０は、携帯端末１０を保有する利用者が図２に示すフロアの一部を形成するエリアのうちいずれのエリアに在圏するかを判別する。図２は、複数のエリアを含むフロアの一例を示す図である。図２に示すように、フロアは、部屋Ａから部屋Ｄまでの４つのエリアを含んで構成されており、互いのエリアの境界は壁によって区切られている。なお、図２の例では、携帯端末１０を保有する利用者が現時点で部屋Ｂのエリアに存在している場合を想定する。また、図２の例では、エリアを形成する各部屋の境界が壁によって区切られる場合を例示したが、パーティション等によって区切られることとしてもよい。

これら部屋Ａ〜部屋Ｄの各エリアには、他のエリアとの間で往来するための出入口が設けられており、かかる出入口を経由してエリア間の往来、すなわちエリア間の遷移がなされる。図２の例で言えば、部屋Ａと部屋Ｂの間には、出入口が３つ設けられており、部屋Ａと部屋Ｃの間には、出入口が１つ設けられており、また、部屋Ａと部屋Ｄの間には、出入口が１つ設けられている。このように、部屋Ｂ及び部屋Ｃ間、部屋Ｂ及び部屋Ｄ間、部屋Ｃ及び部屋Ｄ間には、出入口が設けられていないので、これらの遷移は部屋Ａを経由してなされる。なお、図２の例では、図示を省略したが、実際にはＭ個のＡＰ３０−１〜ＡＰ３０−Ｍが設置されているものとする。以下では、ＡＰ３０−１〜ＡＰ３０−Ｍを総称する場合に「ＡＰ３０」と記載する場合がある。

図１に示す携帯端末１０は、取得部１１と、第１の算出部１２と、判別履歴記憶部１３ａと、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂと、第２の算出部１３と、事前確率記憶部１４ａと、第３の算出部１４と、判別部１５とを有する。なお、携帯端末１０は、図１に示す機能部以外にも既知の携帯端末が有する各種の機能部、例えばアンテナ、キャリア網を介して通信を行うキャリア通信部、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの機能を有するものとする。

このうち、取得部１１は、フロア内に設置されたＡＰ３０からのＲＳＳＩを取得する処理部である。一態様としては、取得部１１は、図示しないＮＩＣ（Network Interface Card）などの通信インタフェースによってＲＳＳＩが測定される度にＲＳＳＩを取得する。以下では、取得部１１によって取得されたＲＳＳＩのことを「観測ＲＳＳＩ」と記載する場合がある。図３は、観測ＲＳＳＩの取得結果の一例を示す図である。図３には、Ｍ個のＡＰ３０−１〜ＡＰ３０−Ｍによってそれぞれ測定された観測ＲＳＳＩの取得結果が図示されている。図３の例では、ＡＰ３０−１からのＲＳＳＩが「-51dBm」であり、ＡＰ３０−２からのＲＳＳＩが「-50dBm」であり、ＡＰ３０−ＭからのＲＳＳＩが「-91dBm」であることを示す。

第１の算出部１２は、ＡＰ３０ごとの取得ＲＳＳＩを用いて、携帯端末１０を保有する利用者が各エリアに存在する尤もらしさを表す存在尤度をエリア別に算出する処理部である。一態様としては、第１の算出部１２は、サポートベクトルマシンやｋ近傍法などの機械学習方式のアルゴリズムによって実現されるエリア判別器に対し、観測ＲＳＳＩを適用する。第１の算出部１２は、エリア判別器の学習データを取得する。かかる学習データの一例としては、部屋Ａ〜部屋Ｄのエリアごとに測定された各ＡＰ３０のＲＳＳＩ、例えば複数の測定値の分布やそれらの代表値が挙げられる。そして、第１の算出部１２は、各ＡＰ３０の観測ＲＳＳＩのベクトルデータＸ_tをエリア判別器へ適用する。すると、エリア判別器によって各ＡＰ３０の観測ＲＳＳＩの組合せと部屋Ａ〜部屋Ｂの各エリアの学習データとの距離から確信度ｃ（ａ_t｜Ｘ_t）がエリア別に算出される。このようにエリア別に算出された確信度ｃ（ａ_t｜Ｘ_t）を存在尤度ｐ（Ｘ_t｜ａ_t）と同定して後述の第３の算出部１４へ出力される。

例えば、図３に示したＲＳＳＩの取得結果がエリア判別器へ入力された場合には、図４に示す存在尤度が得られる。図４は、存在尤度の一例を示す図である。図４の例では、携帯端末１０を保有する利用者が部屋Ａに存在する確率が「0.7」であり、部屋Ｂに存在する確率が「0.25」であり、部屋Ｃに存在する確率が「0.02」であり、また、部屋Ｄに存在する確率が「0.03」であることを示す。なお、エリア判別器の出力だけを用いてエリアの判別が行われた場合には、利用者が部屋Ｂに存在するのが真の結果であるにもかかわらず、携帯端末１０が部屋Ａに存在すると判別される結果、誤判定となる。

判別履歴記憶部１３ａは、後述の判別部によるエリアの判別履歴を記憶する記憶部である。一態様としては、判別履歴記憶部１３ａは、エリアの判別結果が時系列に対応付けられたデータを記憶する。例えば、判別履歴記憶部１３ａは、エリアの遷移尤度を算出するにあたって遷移元のエリアを特定するために、後述の第２の算出部１３によって算出される。図５は、エリアの判別履歴の一例を示す図である。図５には、取得部１１によってＲＳＳＩが取得される周期を時間単位とし、現在時刻から１つ前の周期、すなわち１時刻前〜４時刻前までに判別された結果が図示されている。図５の例では、携帯端末１０を保有する利用者が４時刻前に部屋Ａに存在し、３時刻前から１時刻前まで部屋Ｂに存在したことを示す。

ＲＳＳＩ記憶部１３ｂは、各エリアの出入口で観測されるＲＳＳＩを記憶する記憶部である。一態様としては、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂは、各エリアの出入口ごとに当該出入口で観測されるＡＰ３０別のＲＳＳＩが対応付けられたデータを記憶する。以下では、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂに記憶されたＲＳＳＩのことを「出入口ＲＳＳＩ」と記載する場合がある。例えば、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂは、観測ＲＳＳＩと出入口ＲＳＳＩとの距離を算出するために、後述の第２の算出部１３によって参照される。

第２の算出部１３は、観測ＲＳＳＩと出入口ＲＳＳＩとを用いて、携帯端末１０を保有する利用者がエリア間を遷移する尤もらしさを表す遷移尤度を算出する処理部である。

一態様としては、第２の算出部１３は、判別履歴記憶部１３ａに記憶されたエリアの判別履歴のうち直前の判別結果、すなわち１時刻前に判別されたエリアa_t-1を読み出す。図５に示した判別履歴の例で言えば、１時刻前の判別結果「部屋Ｂ」が読み出されることになる。そして、第２の算出部１３は、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂに記憶された出入口ＲＳＳＩのうちエリアa_t-1及びエリアa_t-1と異なる他のエリアの境界となる出入口ＲＳＳＩを読み出す。

図６は、直前の判別エリアと他のエリアとの出入口ＲＳＳＩの一例を示す図である。図６には、直前の判別エリアが部屋Ｂである場合を想定する。図６に示すように、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂから部屋Ｂと部屋Ａの間の出入口、部屋Ｂと部屋Ｃの間の出入口、部屋Ｂと部屋Ｄの間の出入口が読み出される。このとき、部屋Ｂと部屋Ａの間には、３つの出入口１〜３が存在する。このため、各々の出入口１〜３で観測されたＡＰ３０−１〜３０−Ｍ別のＲＳＳＩが読み出される。一方、部屋Ｂと部屋Ｃの間および部屋Ｂと部屋Ｄの間には、出入口が存在せず、部屋Ｂと部屋Ｃの間の出入口ＲＳＳＩおよび部屋Ｂと部屋Ｄの間の出入口ＲＳＳＩがＲＳＳＩ記憶部１３ｂに登録されていない。この場合には、部屋Ｂと部屋Ｃの間の出入口および部屋Ｂと部屋Ｄの間の出入口のＲＳＳＩのエントリにＮｕｌｌ値が挿入される。これは、部屋Ｂが部屋Ｃおよび部屋Ｄと連続しておらず、他のエリア、すなわち部屋Ａを経由せずには遷移できないことを表す。

その後、第２の算出部１３は、観測ＲＳＳＩおよび出入口ＲＳＳＩを下記の式（１）へ代入することによって観測ＲＳＳＩ及び出入口ＲＳＳＩのユークリッド距離ｄ_tを出入口別に算出する。以下では、観測ＲＳＳＩ及び出入口ＲＳＳＩのユークリッド距離のことを「ＲＳＳＩ距離」と記載する場合がある。下記の式（１）における「Ｘ_t」は、現在時刻に取得された観測ＲＳＳＩのベクトルを指し、観測ＲＳＳＩの次元数ＭはＡＰ３０の個数に対応する。下記の式（１）における「ｍ^(k) _出入口（a_t-1，ａ_t）」は、エリアa_t-1−ａ_t間の出入口番号ｋにおけるＲＳＳＩのベクトルを指す。かかる変数ｋがエリアa_t-1と他のエリアａ_tとの全出入口数Ｎになるまで更新されることによってＲＳＳＩ距離が出入口別に算出される。

図７は、ＲＳＳＩ距離の算出結果の一例を示す図である。図７には、図３に示した観測ＲＳＳＩおよび図６に示した各出入口ＲＳＳＩを上記の式（１）へ代入することによって算出されたＲＳＳＩ距離が図示されている。図７の例では、部屋Ｂと部屋Ａの出入口１へのＲＳＳＩ距離が「52」であり、部屋Ｂと部屋Ａの出入口２へのＲＳＳＩ距離が「53」であり、部屋Ｂと部屋Ａの出入口３へのＲＳＳＩ距離が「41」であることを示す。また、図７の例では、部屋Ｂと部屋Ｃの出入口１へのＲＳＳＩ距離が「95」であり、さらに、部屋Ｂと部屋Ｄの出入口１へのＲＳＳＩの距離が「95」であることを示す。

このように、部屋Ｂとはエリアが連続しない部屋Ｃ及び部屋Ｄの出入口へのＲＳＳＩ距離は、部屋Ｂと出入口を介して連続する部屋Ａの出入口へのＲＳＳＩ距離に比べて大きくなる。なお、図７の例では、部屋Ｂと連続しない部屋Ｃ及び部屋Ｄの出入口へのＲＳＳＩ距離を「95」と算出する場合を例示したが、出入口ＲＳＳＩがＮｕｌｌ値である時点でこれらの距離を自動的に上限値または無限とすることもできる。

そして、第２の算出部１３は、出入口別に算出されたＲＳＳＩ距離ｄ_tを下記の式（２）の尤度変換関数ｆ（ｄ_t）へ代入することによってエリアの遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）を出入口別に算出する。下記の式（２）の尤度変換関数ｆ（ｄ_t）は、ＲＳＳＩ距離が小さいほど遷移尤度の値が高く導出され、また、ＲＳＳＩ距離が大きいほど遷移尤度の値が低く導出される関数である。かかる尤度変換関数ｆ（ｄ_t）の一例としては、下記の式（３）に示すシグモイド関数などを採用することができる。なお、下記の式（３）における「λ」は、シグモイド関数の曲線カーブの緩急を定めるパラメータを指し、また、「τ」は、ＲＳＳＩ距離の基準値を指す。

図８は、ＲＳＳＩ距離と遷移尤度の関係の一例を示す図である。図８のグラフにおいて縦軸は遷移尤度を指し、横軸はＲＳＳＩ距離を指す。図８に示すように、尤度変換関数にシグモイド関数を用いる場合には、ＲＳＳＩ距離が基準値τを取るときに遷移尤度が「0.5」となる。この基準値τを境にＲＳＳＩ距離が小さくなるほど遷移尤度の値が大きくなる。このため、携帯端末１０を保有する利用者が出入口に近い地点にいるほど遷移尤度が高く算出される。一方、基準値τを境にＲＳＳＩ距離が大きくなるほど遷移尤度の値が小さくなる。このため、携帯端末１０を保有する利用者が出入口に遠い地点にいるほど遷移尤度が低く算出される。このような遷移尤度を用いれば、利用者が出入口から離れた壁付近、すなわち壁が障害となって他のエリアへ遷移できない位置に存在する場合にエリアを遷移した可能性が低いと判別することができる。

図９は、出入口別の遷移尤度の一例を示す図である。図９の例では、部屋Ｂと部屋Ａの出入口のうち出入口１の遷移尤度が「0.07」であり、出入口２の遷移尤度が「0.06」であり、出入口３の遷移尤度が「0.14」であることを示す。また、図９の例では、部屋Ｂと部屋Ｃの出入口１の遷移尤度が「0.01」であり、また、部屋Ｂと部屋Ｄの出入口の遷移尤度が「0.01」であることを示す。

その後、第２の算出部１３は、直前の判別エリアと他のエリアとの間で複数の出入口が存在する場合には、出入口別に算出された遷移尤度のうち最大の遷移尤度を選択する。例えば、図９の例で言えば、部屋Ｂと部屋Ａの間には３つの出入口が存在するが、互いの遷移尤度の大小関係は「出入口２の遷移尤度＜出入口１の遷移尤度＜出入口３の遷移尤度」である。したがって、部屋Ｂと部屋Ａの間の出入口３の遷移尤度「0.14」が部屋Ｂから部屋Ａへの遷移尤度として選択される。この結果、図１０に示す遷移先のエリア別の遷移尤度が算出されることになる。

図１０は、遷移尤度の算出結果の一例を示す図である。図１０に示すように、部屋Ｂから部屋Ａへの遷移尤度が「0.14」であり、部屋Ｂから部屋Ｃへの遷移尤度が「0.01」であり、部屋Ｂから部屋Ｄへの遷移尤度が「0.01」と算出される。このようにして遷移元のエリアa_t-1と遷移先のエリアａ_tとが異なる場合、すなわち遷移ありの場合における遷移尤度が遷移先のエリア別に算出される。一方、遷移元のエリアa_t-1と遷移先のエリアａ_tとが同一である場合、すなわち遷移なしの場合における遷移尤度には、「0.5」が固定して付与される。

図１の説明に戻り、事前確率記憶部１４ａは、携帯端末１０が存在する事前確率を記憶する記憶部である。一態様としては、事前確率記憶部１４ａは、エリアごとに当該エリアに携帯端末１０が存在する事前確率が対応付けられたデータを記憶する。例えば、事前確率記憶部１４ａは、携帯端末１０が存在する事後確率を算出するために、後述の第３の算出部１４によって参照される。また、事前確率記憶部１４ａには、最新の事後確率を記憶管理するために、後述の第３の算出部１４によって算出が実行される度にエリア別の事後確率が登録される。なお、以下では、当該エリアに携帯端末１０が存在する事前確率のことを「事前存在確率」と記載し、また、当該エリアに携帯端末１０が存在する事後確率のことを「事後存在確率」と記載する場合がある。

図１１は、事前確率記憶部１４ａに記憶される情報の構成例を示す図である。図１１の例では、携帯端末１０が部屋Ａに存在する確率が「0.22」であり、部屋Ｂに存在する確率が「0.68」であり、部屋Ｃに存在する確率が「0.09」であり、また、部屋Ｄに存在する確率が「0.01」であることを示す。図１１に示す事前確率の値は、１時刻前に算出された事後確率であってもよいし、所定数の時刻前まで遡った時系列の事後確率であってもよく、また、所定数の時刻前までに算出された事後確率の統計値、例えば相加平均値や加重平均値であってもよい。

第３の算出部１４は、各エリアの事後存在確率を算出する処理部である。一態様としては、第３の算出部１４は、ベイズの定理にしたがって観測ＲＳＳＩＸ_tおよび直前の判別エリアa_t-1を観測した状況の下、真のエリアa_tの事後存在確率ｐ（ａ_t｜a_t-1，Ｘ_t）を下記の式（４）を用いて算出する。

ここで、下記の式（４）において事後存在確率ｐ（ａ_t｜a_t-1，Ｘ_t）の算出に用いる観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）は、第２の算出部１３によって算出されたエリアの遷移尤度および第１の算出部１２によって算出された存在尤度に基づいて導出される。すなわち、第３の算出部１４は、遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）および存在尤度ｐ（Ｘ_t｜ａ_t）を下記の式（５）の観測尤度の導出式へ代入することによって観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）を算出する。

図１２は、観測尤度の算出結果の一例を示す図である。図１２には、図３に示した存在尤度ｐ（Ｘ_t｜ａ_t）及び図１０に示した遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）を用いて算出された各エリアの観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）が図示されている。図１２に示すように、部屋Ａの観測尤度は、部屋Ｂから部屋Ａへの遷移尤度「0.14」および部屋Ａの存在尤度「0.70」を掛け合わせることによって「0.098」と算出される。また、部屋Ｂの観測尤度は、部屋Ｂから部屋Ｂへの遷移尤度「0.50」および部屋Ｂの存在尤度「0.25」を掛け合わせることによって「0.125」と算出される。また、部屋Ｃの観測尤度は、部屋Ｂから部屋Ｃへの遷移尤度「0.01」および部屋Ｃの存在尤度「0.02」を掛け合わせることによって「0.0002」と算出される。また、部屋Ｄの観測尤度は、部屋Ｂから部屋Ｄへの遷移尤度「0.01」および部屋Ｃの存在尤度「0.03」を掛け合わせることによって「0.0003」と算出される。

その上で、第３の算出部１４は、各エリアの観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）および事前存在確率ｐ（ａ_t）を上記の式（４）へ代入することによって各エリアの事後存在確率ｐ（ａ_t｜a_t-1，Ｘ_t）を算出する。

図１３は、事後存在確率の算出結果の一例を示す図である。図１３には、図１２に示した観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）および図１１に示した事前存在確率ｐ（ａ_t）を用いて算出された各エリアの事後存在確率ｐ（ａ_t｜a_t-1，Ｘ_t）が図示されている。図１３に示すように、部屋Ａの事後存在確率は、部屋Ａの観測尤度「0.098」および事前存在確率「0.22」を掛け合わせることによって「0.021600」と算出される。また、部屋Ｂの事後存在確率は、部屋Ｂの観測尤度「0.125」および事前存在確率「0.68」を掛け合わせることによって「0.085000」と算出される。また、部屋Ｃの事後存在確率は、部屋Ｃの観測尤度「0.0002」および事前存在確率「0.09」を掛け合わせることによって「0.000018」と算出される。また、部屋Ｄの事後存在確率は、部屋Ｄの観測尤度「0.0003」および事前存在確率「0.01」を掛け合わせることによって「0.000003」と算出される。

これら部屋Ａ〜部屋Ｄの各エリアの事後存在確率の総和が１となるように正規化される。このようにして正規化後の部屋Ａの事後存在確率「0.2026」、部屋Ｂの事後存在確率「0.7972」、部屋Ｃの事後存在確率「0.0002」、部屋Ｄの事後存在確率「0.0001」が算出される。

判別部１５は、各エリアの事後存在確率に基づいて携帯端末１０が存在するエリアを判別する処理部である。一態様としては、判別部１５は、各エリアの事後存在確率のうち値が最大であるエリアa_tを今回の判別結果として選択する。図１３の例で言えば、部屋Ａ〜部屋Ｄの事後存在確率「0.2026」、「0.7972」、「0.0002」及び「0.0001」のうち部屋Ｂの自己存在確率が最大である。したがって、判別部１５は、携帯端末１０が部屋Ｂに存在すると判別する。

このように、本実施例に係る携帯端末１０は、エリア判別器の結果だけでなく、エリアの遷移尤度の大きさによって携帯端末１０が各エリアに存在する尤度を変更する。例えば、観測ＲＳＳＩと出入口ＲＳＳＩの距離が近いほど遷移尤度を大きくし、距離が遠いほど遷移尤度を小さくする。これによって、携帯端末１０を保有する利用者が出入口から離れた壁付近、すなわち物理制約があって他のエリアへ遷移できない位置に存在する場合に、誤って他のエリアへ遷移した判別結果を導出するのを防止できる結果、真の結果を得る可能性を高めることができる。

かかるエリアの判別結果は、任意の出力先、例えば自装置または自装置が通信可能な外部装置で実行されるアプリケーション等へ出力することができる。例えば、システムが人の状況に応じてサービスを自律的に提供するコンテキストアウェアサービスを実現するアプリケーションへ出力できる。かかるコンテキストアウェアサービスの一例としては、購買意欲を向上させるために、利用者が店舗に近づいたときに利用者が保有する端末に店舗のクーポンを配信するサービスが挙げられる。他の一例としては、情報のセキュリティを高めるために、利用者が社外に出たときに利用者が保有する端末で閲覧できる情報を制限するサービスが挙げられる。更なる一例としては、会議が開始されたときに参加者が保有する端末に会議資料を配信するサービスが挙げられる。このように、対象の位置座標を検出せずとも、エリアが判別できれば有用なサービスを提供できる。

なお、取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４及び判別部１５には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

また、判別履歴記憶部１３ａ、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂ及び事前確率記憶部１４ａには、次のようなデバイスを採用できる。例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュメモリ（flash memory）などの半導体メモリ素子を採用できる。また、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置も採用できる。

［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る携帯端末の処理の流れについて説明する。図１４は、実施例１に係るエリア判別処理の手順を示すフローチャートである。このエリア判別処理は、各ＡＰ３０からのＲＳＳＩが測定される周期もしくはそれよりも長い周期で繰り返し実行することができる。

図１４に示すように、携帯端末１０は、フロア内に設置された各ＡＰ３０からのＲＳＳＩを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、携帯端末１０は、エリア判別器の学習データ、例えば部屋Ａ〜部屋Ｄのエリアごとに測定された各ＡＰ３０のＲＳＳＩ、例えば複数の測定値の分布やそれらの代表値などを取得する（ステップＳ１０２）。

そして、携帯端末１０は、ステップＳ１０１で得られた各ＡＰ３０の観測ＲＳＳＩのベクトルデータＸ_tをエリア判別器へ適用することによって存在尤度ｐ（Ｘ_t｜ａ_t）を算出する（ステップＳ１０３）。

その後、携帯端末１０は、判別履歴記憶部１３ａに記憶されたエリアの判別履歴のうち直前の判別結果、すなわち１時刻前に判別されたエリアa_t-1を読み出す（ステップＳ１０４）。続いて、携帯端末１０は、事前確率記憶部１４ａに記憶された各エリアの事前存在確率を読み出す（ステップＳ１０５）。

そして、携帯端末１０は、遷移尤度の算出に用いるパラメータを取得する（ステップＳ１０６）。かかるパラメータの一例として、判別履歴記憶部１３ａに記憶されたエリアの判別履歴のうち直前の判別結果、すなわち１時刻前に判別されたエリアa_t-1が取得される。

続いて、携帯端末１０は、エリアをカウントする変数ｉを「１」に初期化する（ステップＳ１０７）。そして、携帯端末１０は、エリアｉがエリアa_t-1と同一であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。

このとき、エリアｉがエリアa_t-1と同一でない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）には、携帯端末１０は、出入口番号をカウントする変数ｋを「１」に初期化する（ステップＳ１０９）。続いて、携帯端末１０は、ＲＳＳＩ記憶部１３ｂに記憶された出入口ＲＳＳＩのうちエリアｉとエリアa_t-1の境界となる出入口番号ｋのＲＳＳＩを取得する（ステップＳ１１０）。

そして、携帯端末１０は、観測ＲＳＳＩおよび出入口ＲＳＳＩを上記の式（１）へ代入することによってＲＳＳＩ距離を算出する（ステップＳ１１１）。続いて、携帯端末１０は、ステップＳ１１１で算出されたＲＳＳＩ距離ｄ_tを上記の式（２）の尤度変換関数ｆ（ｄ_t）へ代入することによってエリアの遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）を算出する（ステップＳ１１２）。

その後、出入口番号をカウントする変数ｋが最後の出入口番号ではない場合（ステップＳ１１３，Ｎｏ）には、携帯端末１０は、変数ｋを１つインクリメントし（ステップＳ１１４）、ステップＳ１１０〜Ｓ１１２までの処理を繰り返し実行する。

そして、出入口番号をカウントする変数ｋが最後の出入口番号である場合（ステップＳ１１３，Ｙｅｓ）には、携帯端末１０は、次のような処理を実行する。すなわち、携帯端末１０は、ステップＳ１１２で出入口別に算出された遷移尤度のうち最大の遷移尤度を選択する（ステップＳ１１５）。

また、上記のステップＳ１０８の判定においてエリアｉがエリアa_t-1と同一である場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）には、携帯端末１０は、エリアの遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）を「0.5」に設定し（ステップＳ１１６）、ステップＳ１１７へ移行する。

そして、携帯端末１０は、遷移尤度ｐ（a_t-1｜ａ_t）および存在尤度ｐ（Ｘ_t｜ａ_t）を上記の式（５）の観測尤度の導出式へ代入することによってエリアｉの観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）を算出する（ステップＳ１１７）。

その上で、携帯端末１０は、各エリアの観測尤度ｐ（a_t-1，Ｘ_t｜ａ_t）および事前存在確率ｐ（ａ_t）を上記の式（４）へ代入することによってエリアｉの事後存在確率ｐ（ａ_t｜a_t-1，Ｘ_t）を算出する（ステップＳ１１８）。

その後、エリアをカウントする変数ｉが最後のエリアではない場合（ステップＳ１１９，Ｎｏ）には、携帯端末１０は、変数ｉを１つインクリメントし（ステップＳ１２０）、ステップＳ１０８〜Ｓ１１８までの処理を繰り返し実行する。

そして、エリアをカウントする変数ｉが最後のエリアである場合（ステップＳ１１９，Ｙｅｓ）には、携帯端末１０は、各エリアの事後存在確率のうち値が最大であるエリアa_tを今回の判別結果として選択し（ステップＳ１２１）、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る携帯端末１０は、携帯端末１０が各エリアに存在する尤度とともに、各ＡＰ３０の観測ＲＳＳＩと出入口ＲＳＳＩからエリア間を遷移する尤度を算出して携帯端末１０が存在するエリアを判別する。このため、本実施例に係る携帯端末１０では、携帯端末１０を保有する利用者が出入口から離れた他のエリアとの境界位置、例えば物理制約があって他のエリアへ遷移できないが他のエリアと同様のＲＳＳＩが観測される位置に存在する場合に、誤って他のエリアへ遷移した判別結果を導出するのを防止できる。また、本実施例に係る携帯端末１０では、広範に普及しているＡＰ３０を流用してエリア判別を行うので、発信器を始めとするインフラの整備が必ずしも必要なく、屋内の地図情報を予め準備しておく必要もない。したがって、本実施例に係る携帯端末１０によれば、簡易な構成でエリアの判別精度を向上させることができる。

また、本実施例に係る携帯端末１０は、存在尤度および遷移尤度を観測尤度とし、各エリアの事前存在確率を用いて、各エリアの事後存在確率をエリア別に算出し、最も事後存在確率が高いエリアを判別結果として選択する。このため、本実施例に係る携帯端末では、各ＡＰ３０との間で観測されるＲＳＳＩに欠損が生じた場合でも、欠損が生じる前のエリアの判別結果が各エリアの事後存在確率に反映される。それゆえ、本実施例に係る携帯端末では、ＲＳＳＩの欠損に起因してエリアの判別精度が低下するのを抑制できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［ＲＳＳＩ距離］
上記の実施例１では、１つの出入口に関し、出入口の境界一点のＲＳＳＩと観測ＲＳＳＩとの間でＲＳＳＩ距離を算出する場合を例示したが、必ずしもＲＳＳＩ距離は開示の装置は、これに限定されない。

すなわち、携帯端末１０を保有する利用者がエリア間を遷移したとしても、出入口の境界地点の滞在時間が観測ＲＳＳＩの取得周期に比べて短い場合には、出入口の境界地点とは隔てた位置で観測ＲＳＳＩが取得される場合もある。出入口の内側と外側では、観測されるＲＳＳＩが出入口の境界地点と比べて大きく変化するので、ＲＳＳＩ距離が大きくなるに伴って遷移尤度も低くなり、エリア遷移が判別されないおそれもある。

これを防止するために、開示の装置は、出入口を境界に当該出入口によって区分けされる第１のエリアの出入口近傍で観測されるＲＳＳＩと第２のエリアの出入口近傍で観測されるＲＳＳＩとをＲＳＳＩ記憶部１３ｂに記憶しておき、第１のエリアの出入口近傍へのＲＳＳＩ距離および第２のエリアの出入口近傍へのＲＳＳＩ距離のうち最小値の距離を用いて遷移尤度を算出することもできる。

図１５は、応用例を説明するための図である。図１５に示すように、出入口の境界地点から見て内側にある内側地点で観測されるＲＳＳＩと出入口の境界地点から見て外側にある外側地点で観測されるＲＳＳＩとを出入口ＲＳＳＩとして記憶しておく。その上で、開示の装置は、観測ＲＳＳＩと内側地点の出入口ＲＳＳＩと、観測ＲＳＳＩと外側地点のＲＳＳＩとを下記の式（６）へ代入する。

すなわち、開示の装置は、出入口の内側地点へのＲＳＳＩ距離および出入口の外側地点へのＲＳＳＩ距離のうち値が小さい方のＲＳＳＩ距離を用いて、遷移尤度を算出する。これによって、利用者の出入口の境界地点における滞在時間が観測ＲＳＳＩの取得周期に比べて短い場合でも誤判別を抑制することができる。

［シグモイド関数のパラメータ設定方法１］
開示の装置は、エリア間を遷移し得ない非出入口、例えば出入口から離れた壁際等におけるＲＳＳＩをさらに取得した上で、非出入口の遷移尤度の値を「０」、出入口での遷移尤度を「１」としてシグモイド関数に設定するパラメータを学習することもできる。

例えば、開示の装置は、出入口でのＲＳＳＩおよび非出入口でのＲＳＳＩを下記の式（７）へ代入することによって出入口での二乗誤差和および非出入口での二乗誤差和の総和Ｅが最小となるパラメータλ及びτを算出する。

これによって、非出入口、例えば出入口から離れた壁際等で測定したＲＳＳＩを追加するだけで、シグモイド関数のパラメータの設定を自動化することが可能になる。

［シグモイド関数のパラメータ設定方法２］
また、開示の装置は、出入口での遷移尤度の統計量をもとに、シグモイド関数のパラメータλおよびτを設定することもできる。一例としては、開示の装置は、出入口ＲＳＳＩの学習データから出入口ＲＳＳＩの平均値を算出し、各々の出入口ＲＳＳＩの学習データと出入口ＲＳＳＩの平均値との間でＲＳＳＩ距離を算出する。その上で、開示の装置は、先に算出したＲＳＳＩ距離のうちＲＳＳＩ距離の最大値をパラメータτに設定する。これによって、観測ＲＳＳＩが出入口ＲＳＳＩの学習データに含まれる場合に遷移尤度が「0.5」以上の値を取ることを保障できる。他の一例として、開示の装置は、出入口ＲＳＳＩの学習データから出入口ＲＳＳＩの分散値を算出する。その上で、開示の装置は、出入口ＲＳＳＩの分散値が大きいほどパラメータλの値を小さく設定する。これによって、シグモイド関数のカーブを緩くし、ＲＳＳＩ距離がばらつくことに連動して遷移尤度の値がばらつくのを抑制する。一方、開示の装置は、出入口ＲＳＳＩの分散値が小さいほどパラメータλの値を大きく設定する。これによって、携帯端末１０が同じ位置にあるときにＲＳＳＩ距離を安定して算出できる場合には、シグモイド関数のカーブを急にし、遷移尤度の値をよりピーキーに算出することもできる。

［遷移尤度１］
上記の実施例１では、ＲＳＳＩ距離を用いて遷移尤度を算出する場合を例示したが、必ずしもＲＳＳＩ距離を用いて遷移尤度を算出する必要はない。例えば、開示の装置は、出入口近傍クラスの学習データを用意しておき、１クラス判別器、例えばone-class SVMを用いて出入口近傍の判別モデルを作成できる。かかる１クラス判別器によって判別された確信度を遷移尤度として用いることもできる。なお、上記のＳＶＭは、「Support Vector Machine」の略称である。

［遷移尤度２］
例えば、開示の装置は、携帯端末１０が有する温度センサ、湿度センサ、マイクを使って遷移尤度の引数とすることもできる。例えば、開示の装置は、温度センサ、湿度センサやマイクを用いてセンシングされたセンサ値の変化が大きいほど値が高くなるように、遷移尤度を算出することもできる。

［観測ＲＳＳＩ］
上記の実施例１では、現在時刻に取得された観測ＲＳＳＩをそのままエリア判別に用いることとしたが、必ずしも現在時刻の観測ＲＳＳＩをエリア判別に使用する必要はない。例えば、開示の装置は、携帯端末１０が内蔵する加速度センサのセンシング値を用いて、利用者が停止状態にあるか否か、例えば立ち止まったり、座り込んだりしているか否かを判定する。このとき、利用者が停止状態にある場合には、開示の装置は、停止状態が開始された開始時点の観測ＲＳＳＩや開始時点から現在時刻までの観測ＲＳＳＩの統計値などをエリア判別に用いる。これによって、観測ＲＳＳＩに欠損が生じた場合でも、欠損が発生した時点の前後の観測ＲＳＳＩで補間されたＲＳＳＩをエリア判別に用いることができる。

［携帯端末以外の実装例］
上記の実施例１では、エリア判別プログラムが携帯端末１０に実装される場合を例示したが、必ずしもエリア判別プログラムは携帯端末１０に実装される必要はない。他の実装例としては、エリア判別プログラムを実行するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、また、画像処理サービスをアウトソーシングにより提供するクラウドとして実装することもできる。

［事前存在確率１］
例えば、エリア判別プログラムがサーバやクラウドとして実装される場合には、携帯端末１０の利用者が使用するパーソナルコンピュータ（Personal Computer）のログを採取するＰＣロガーがＯＮまたはＯＦＦであるかによって事前存在確率を更新することもできる。すなわち、ＰＣロガーがＯＮである場合には、自席でＰＣの操作がなされているので、利用者が自席のあるエリア以外には存在しないと推定できる。この場合には、開示の装置は、事前確率記憶部１４ａに記憶された各エリアの事前存在確率を破棄し、利用者の自席があるエリアの事前存在確率を「１」とし、それ以外のエリアの事前存在確率を「０」に更新することもできる。

［事前存在確率２］
また、開示の装置は、携帯端末１０が内蔵する加速度センサを使って利用者の姿勢を推定し、その姿勢に応じて事前存在確率を更新することもできる。すなわち、利用者の姿勢が座っていると推定された場合には、オフィスや会議室で着座している可能性が高いとみなすことができる。この場合には、開示の装置は、廊下の事前存在確率を「０」とし、オフィスや会議室の事前存在確率を「１」に更新することもできる。

［判別対象とするエリア］
開示の装置は、エリア判別器をフロアごとに分割することもできる。この場合には、フロアを判別する機能をさらにアドオンするのが好ましい。その上で、開示の装置は、判別されたフロアに対応するエリア判別器を用いることによって計算量を削減することができる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４または判別部１５を携帯端末１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４または判別部１５を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の携帯端末１０の機能を実現するようにしてもよい。

［エリア判別プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するエリア判別プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１６は、実施例１及び実施例２に係るエリア判別プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１６に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図１６に示すように、上記の実施例１で示した取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４及び判別部１５と同様の機能を発揮するエリア判別プログラム１７０ａが予め記憶される。このエリア判別プログラム１７０ａについては、図１に示した各々の取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４及び判別部１５の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１５０が、エリア判別プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１６に示すように、エリア判別プログラム１７０ａは、エリア判別プロセス１８０ａとして機能する。このエリア判別プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、エリア判別プロセス１８０ａは、図１に示した取得部１１、第１の算出部１２、第２の算出部１３、第３の算出部１４及び判別部１５にて実行される処理、例えば図１４に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上記のエリア判別プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１０ 携帯端末
１１ 取得部
１２ 第１の算出部
１３ａ 判別履歴記憶部
１３ｂ ＲＳＳＩ記憶部
１３ 第２の算出部
１４ａ 事前確率記憶部
１４ 第３の算出部
１５ 判別部

Claims (5)

1. エリア間の出入口ごとに、当該出入口の地点で観測される携帯端末の受信信号強度であって無線構内通信網の発信器によって発信された電波に関する受信信号強度を対応付けて記憶する記憶部と、
   携帯端末によって前記発信器ごとに測定された受信信号強度を取得する取得部と、
   前記発信器ごとに取得された受信信号強度から、前記携帯端末が各エリアに存在する尤もらしさを表す存在尤度をエリア別に算出する第１の算出部と、
   前記発信器ごとに取得された受信信号強度と、前記記憶部に前記出入口ごとに記憶された発信器別の受信信号強度とを用いて、前記携帯端末がエリア間を遷移する尤もらしさを表す遷移尤度を遷移先のエリア別に算出する第２の算出部と、
   前記エリア別に算出された存在尤度および前記遷移先のエリア別に算出された遷移尤度に基づいて前記携帯端末が存在するエリアを判別する判別部とを有し、
   前記記憶部は、前記出入口ごとに、前記出入口を境界に当該出入口によって区分けされる第１のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度と前記第１のエリアと前記出入口を介して隣接する第２のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度とを対応付けて記憶し、
   前記第２の算出部は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第１のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離、及び、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第２のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離のうち最小値の距離を用いて、前記遷移尤度を算出することを特徴とするエリア判別装置。
2. 前記第２の算出部は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と、前記記憶部に前記出入口ごとに記憶された発信器別の受信信号強度との距離が小さいほど値が大きくなるように前記遷移尤度を前記遷移先のエリア別に算出することを特徴とする請求項１に記載のエリア判別装置。
3. 前記携帯端末が存在する事前確率をエリア別に導出する導出部と、
   前記エリア別に算出された存在尤度および前記遷移先のエリア別に算出された遷移尤度を観測尤度とし、前記エリア別に導出された事前確率を用いて、前記携帯端末が存在する事後確率をエリア別に算出する第３の算出部とをさらに有し、
   前記判別部は、前記エリア別に算出された事後確率のうち最も事後確率が高いエリアを判別結果として選択することを特徴とする請求項１または２に記載のエリア判別装置。
4. コンピュータが、
   携帯端末によって無線構内通信網の発信器ごとに測定された受信信号強度を取得し、
   前記発信器ごとに取得された受信信号強度から、前記携帯端末が各エリアに存在する尤もらしさを表す存在尤度をエリア別に算出し、
   エリア間の出入口ごとに当該出入口の地点で観測される携帯端末の受信信号強度であって前記発信器によって発信された電波に関する受信信号強度を対応付けて記憶する記憶部に前記出入口ごとに記憶された発信器別の受信信号強度と、前記発信器ごとに取得された受信信号強度とを用いて、前記携帯端末がエリア間を遷移する尤もらしさを表す遷移尤度を遷移先のエリア別に算出し、
   前記エリア別に算出された存在尤度および前記遷移先のエリア別に算出された遷移尤度に基づいて前記携帯端末が存在するエリアを判別する処理を実行し、
   前記記憶部は、前記出入口ごとに、前記出入口を境界に当該出入口によって区分けされる第１のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度と前記第１のエリアと前記出入口を介して隣接する第２のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度とを対応付けて記憶し、
   前記遷移尤度を算出する処理は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第１のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離、及び、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第２のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離のうち最小値の距離を用いて、前記遷移尤度を算出することを特徴とするエリア判別方法。
5. コンピュータに、
   携帯端末によって無線構内通信網の発信器ごとに測定された受信信号強度を取得し、
   前記発信器ごとに取得された受信信号強度から、前記携帯端末が各エリアに存在する尤もらしさを表す存在尤度をエリア別に算出し、
   エリア間の出入口ごとに当該出入口の地点で観測される携帯端末の受信信号強度であって前記発信器によって発信された電波に関する受信信号強度を対応付けて記憶する記憶部に前記出入口ごとに記憶された発信器別の受信信号強度と、前記発信器ごとに取得された受信信号強度とを用いて、前記携帯端末がエリア間を遷移する尤もらしさを表す遷移尤度を遷移先のエリア別に算出し、
   前記エリア別に算出された存在尤度および前記遷移先のエリア別に算出された遷移尤度に基づいて前記携帯端末が存在するエリアを判別する処理を実行させ、
   前記記憶部は、前記出入口ごとに、前記出入口を境界に当該出入口によって区分けされる第１のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度と前記第１のエリアと前記出入口を介して隣接する第２のエリアの出入口近傍で観測される受信信号強度とを対応付けて記憶し、
   前記遷移尤度を算出する処理は、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第１のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離、及び、前記発信器ごとに取得された受信信号強度と前記第２のエリアの出入口近傍で観測される発信器別の受信信号強度との距離のうち最小値の距離を用いて、前記遷移尤度を算出することを特徴とするエリア判別プログラム。

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