JP6906617B2

JP6906617B2 - 高正確度の無線測位方法及び装置

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Publication number: JP6906617B2
Application number: JP2019539211A
Authority: JP
Inventors: イ，テクジン; ジョン，ヨンミン; キム，ジェホン; ユ，ボソン; シン，ボムジュ; バン，ジェウォン
Original assignee: コリア・インスティテュート・オブ・サイエンス・アンド・テクノロジー
Priority date: 2017-01-25
Filing date: 2017-12-28
Publication date: 2021-07-21
Anticipated expiration: 2037-12-28
Also published as: EP3557919A2; US11422225B2; KR101954676B1; EP3557919A4; KR20180087818A; KR20180087819A; CN110463294A; US20190383922A1; KR101954677B1; US10746847B2; US20190369205A1; JP2020516859A; KR20180087814A; EP3557919B1; CN110463294B

Description

本発明は、無線信号を用いて移動ノードの位置を推定することができる無線測位方法及び装置に関する。

ＧＮＳＳ（ＧｌｏｂａｌＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ）は、宇宙軌道を回っている人工衛星から送出される電波を用いて地球全域で動く物体の位置を推定するためのシステムであって、現在ミサイル誘導のような軍事的用途だけではなく、スマートフォンユーザの位置追跡、車両、船舶、航空機などの航法装置に多用されている。ＧＮＳＳの代表的な例としては、アメリカのＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）、ロシアのグロナス（ＧＬＯＮＡＳＳ）、ヨーロッパのガリレオ（Ｇａｌｉｌｅｏ）、日本のＱＺＳＳ（Ｑｕａｓｉ−ＺｅｎｉｔｈＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ）などが挙げられる。しかし、ＧＮＳＳは、人工衛星から送出される電波が到逹できない室内空間では、測位が不可能であり、高層ビルによる電波遮断、反射などによって都心で測位正確度が非常に低下する問題があった。

最近、世界各国の自動車製造社とＧｏｏｇｌｅ、インテルなどのグローバル企業は、自律走行車の研究開発に取り組んでいる。室外での部分自律走行には、ある程度の成果を挙げているが、ＧＮＳＳの室内測位が不可能であるという点から、室外及び室内の両方での完全自律走行はまだ遥かに遠い状態である。このようなＧＮＳＳの問題点を解決するために、室内空間に存在する無線信号を用いてユーザや車両の位置を推定する無線測位技術に多くの関心が集まっている。無線測位技術は、現在商用化されてサービスされているが、ＧＮＳＳに比べて測位正確度が非常に落ちて、多様な方式の無線測位技術が開発されている。

無線通信は、近距離無線通信と広域無線通信とに分類される。近距離無線通信の代表的な例としては、ワイファイ（Ｗｉｆｉ）、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ）などが挙げられ、広域無線通信の代表的な例としては、３Ｇ（３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、４Ｇ（４ｔｈＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ローラ（Ｌｏｒａ）などが挙げられる。ＬＴＥ（ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）は、４Ｇ無線通信の一種である。ブルートゥース、ジグビーなどの近距離信号は、室内空間に、ユーザの必要によって、一時的に発生していて消えてしまう特性によって、測位用としては適していない。現在、大部分の室内には、ワイファイ信号とＬＴＥ信号とが分布していると知られている。

これにより、２．４ＧＨｚ帯域のワイファイ信号を用いて測位を実施するＷＰＳ（ＷｉｆｉＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）が脚光を浴びている。ワイファイ信号を用いた測位技法には、代表的に三角測量（ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）技法とフィンガープリント（ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ）技法が挙げられる。三角測量技法は、３つ以上のアクセスポイント（ＡＰ、ＡｃｃｅｓｓＰｏｉｎｔ）から受信された信号の強度（ＲＳＳ、ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ）を測定し、それを距離に換算することで位置を推定する。しかし、室内空間では、建物の壁体、障害物、人などによって無線信号の減衰、反射、回折などが起こるために、換算された距離値が顕著な誤差を含むことにより、三角測量技法は、室内測位用としてはほとんど使用されていない。

このような理由で、室内空間では、主にフィンガープリント技法が使用される。この技法は、室内空間を格子構造で分割し、各単位地域で信号強度値を収集し、データベース化してラジオマップ（ｒａｄｉｏｍａｐ）を構築する。このようにラジオマップが構築された状態で、ユーザ位置で受信された信号の強度をラジオマップのデータと比較することで、ユーザの位置と推定する。この技法は、室内の空間特性が反映されたデータを収集するために、三角測量技法に比べて、測位正確度が非常に高いという長所を有している。無線環境が良好であり、室内空間を細かく分割して複数の信号を収集するほど測位精度が高くなるが、最大２〜３ｍまで向上すると報告されている。

フィンガープリント技法は、ラジオマップの構築時点で収集された信号強度と測位遂行時点に収集された信号強度との差がほとんどない場合、比較的正確な測位を行う。しかし、現実世界で頻繁に発生する通信チャネル間の信号干渉、アクセスポイントの増設、故障や障害物発生などの無線環境の変化は、過去に構築されたラジオマップのデータと異なる信号強度の収集につながって、測位正確度に深刻な影響を与える。これにより、フィンガープリント技法に、ＫＮＮ（Ｋ−ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）、パーティクルフィルター（ｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ）などを適用して、測位正確度を高めようとする多様な試みが行われている。

なによりも、ワイファイ信号は、近距離無線通信の特性上、都心一部のみに分布されているという現実によって、フィンガープリント技法は、室外及び室内の全域に対する測位サービスが要求される車両ナビゲーションシステムや自律走行では、単独で使用できないという根本的な限界を有している。ＬＴＥ信号は、室内及び室外全域に均一に分布されているが、信号強度の変化が大きくない地域が広くて、測位正確度を高めるのに限界がある。その結果、ＬＴＥ信号を用いる測位サービスは、ユーザの位置を概略的に知らせるレベルに留まっており、測位誤差が事故につながる恐れのある車両ナビゲーションシステムや自律走行用として使用されるには、まだ多くの問題を抱えている。

本発明が解決しようとする課題は、無線環境の変化にも、非常に高い正確度で移動ノードの位置を推定可能であり、広い地域にわたって信号強度の変化がほとんどない無線信号を用いて移動ノードの位置を推定する場合にも、非常に高い正確度で移動ノードの位置を推定可能な高正確度の無線測位方法及び装置を提供するところにある。

本発明が解決しようとする他の課題は、前記無線測位方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体を提供するところにある。

本発明は、前記のような技術的課題に限定されず、以下の説明からさらに他の技術的課題を導出することもできる。

本発明の一側面による無線測位方法は、少なくとも１つの固定ノードから送出された少なくとも１つの信号の強度を測定する段階と、移動ノードの相対位置を推定する段階と、前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階と、前記生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記移動ノードが位置する地域における信号強度の分布パターン形態のマップとの比較に基づいて前記移動ノードの絶対位置を推定する段階と、を含む。

前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンは、前記複数の時点で推定された移動ノードの複数の相対位置で複数回受信された少なくとも１つの信号の強度の連続した羅列で表現される少なくとも１つの信号強度の変化パターンであってもよい。前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から現在受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを生成し、前記生成された少なくとも１つの信号のパターンを、前記受信時点以前に受信された少なくとも１つの信号のパターンに連続して羅列することで、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することができる。

前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータを前記相対位置推定以前に推定された相対位置に対するパターンデータに累積させることで、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することができる。

前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記測定された各信号強度を前記推定された相対位置に関連付けて示す空間ドメインデータから前記パターンデータを生成することができる。前記無線測位方法は、前記測定された各信号強度をいずれか１時点に関連付けて示す時間ドメインデータを生成する段階と、前記生成された時間ドメインデータを前記空間ドメインデータに変換する段階と、をさらに含むことができる。

前記いずれか１時点は、前記各信号の受信時点であり、前記測定された相対位置は、前記各信号の受信時点で推定された移動ノードの相対位置であってもよい。前記推定された相対位置と、前記相対位置の推定直前に推定された移動ノードの相対位置との距離差が、前記移動ノードの相対位置を示すための座標の分解能単位に該当する距離以内であれば、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータの累積は省略されてもよい。

前記無線測位方法は、前記移動ノードの絶対位置の推定後には、前記推定された移動ノードの絶対位置に対する移動ノードの相対位置を推定する段階をさらに含み、前記複数の時点後には、前記移動ノードの絶対位置について推定された移動ノードの相対位置から前記移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成されてもよい。

前記無線測位方法は、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記マップとを比較することにより、前記マップ内で、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンと最も類似したパターンを有する部分を探し出す段階をさらに含み、前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出された部分が指すマップの絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定する。前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出された部分の複数の絶対位置のうち、前記推定された相対位置に対応する絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定してもよい。

前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、多次元空間の第１座標軸に、いずれか１つの固定ノードのＩＤをマッピングし、第２座標軸に前記移動ノードの相対位置をマッピングし、第３座標軸に前記いずれか１つの固定ノードから送出された信号の強度をマッピングすることで決定される多次元空間の地点にドットを表示する方式で前記移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス（ｓｕｒｆａｃｅ）形態のパターンを生成してもよい。

前記無線測位方法は、前記サーフェス形態のパターンと前記マップとを比較することにより、前記マップ内で前記サーフェス形態と最も類似した形態を有するサーフェス部分を探し出す段階をさらに含み、前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出されたサーフェス部分が指すマップの絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定してもよい。前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出されたサーフェス部分の複数の絶対位置のうち、前記推定された相対位置のシェープ（ｓｈａｐｅ）と最も類似したシェープを有する部分の絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定してもよい。

前記無線測位方法は、前記受信された少なくとも１つの信号に基づいて測位サービスが提供される全域のクラスタのうち、少なくとも１つのクラスタを選定する段階と、及び前記全域における信号強度の分布データが記録されたラジオマップから前記マップを示すマップデータを抽出する段階をさらに含んでもよい。

本発明の他の側面によって、前記無線測位方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体が提供される。

本発明のさらに他の側面による無線測位装置は、少なくとも１つの固定ノードから送出された少なくとも１つの信号の強度を測定する信号処理部と、移動ノードの相対位置を推定する相対位置推定部と、前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成するパターン生成部と、前記生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記移動ノードが位置する地域における信号強度の分布パターン形態のマップとの比較に基づいて前記移動ノードの絶対位置を推定する絶対位置推定部を含む。

前記無線測位装置は、前記移動ノードの動きを感知するセンサー部をさらに含み、前記相対位置推定部は、前記センサー部の出力信号の値から前記移動ノードの相対位置を推定してもよい。前記無線測位装置は、前記パターン生成部によって生成されたパターンデータを累積させるためのバッファをさらに含み、前記パターン生成部は、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータを前記バッファに保存されているパターンデータに累積させて保存することで、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成してもよい。

少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号の強度を測定し、移動ノードの相対位置を推定することで、複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成し、このような信号強度の変化パターンを用いて移動ノードの絶対位置を推定することで、通信チャネル間の信号干渉、アクセスポイントの増設、故障や障害物発生のような無線環境変化が発生しても、移動ノードの位置を非常に正確に推定することができる。

従来の無線測位技術は、現在受信された少なくとも１つの信号の強度を用いて移動ノードの絶対位置を推定するために、無線環境変化によってラジオマップ構築当時に収集された信号強度とは異なる信号強度が測定された場合、移動ノードの現在位置がその実際位置ではない隣接した他の位置と推定される確率が非常に高い。一方、本発明は、複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを用いて移動ノードの絶対位置を推定するために、無線環境変化の影響をほとんど受けなくなり、従来の無線測位技術に比べて、無線環境変化による測位誤差が大幅に減少する。

ＬＴＥ信号のように、広い地域にわたって信号強度の変化がほとんどない無線信号を用いて移動ノードの位置を推定する場合にも、複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを用いて移動ノードの絶対位置を推定するために、移動ノードの位置を正確に推定することができる。移動ノードの移動経路上で互いに隣接している測位地点間に信号強度の変化がほとんどない場合であっても、本発明の測位に使用される信号強度の変化パターンの長さに該当する移動距離内では移動ノード１の正確な位置推定が可能な程度にＬＴＥ信号の強度が十分に変化するためである。

このように、移動経路上の測定地点間に信号強度の変化がほとんどないＬＴＥ信号を用いて移動ノードの位置を正確に推定可能なので、室内はもとより室外までもカバーする無線測位サービスの提供が可能である。結果として、室内測位及び室外測位がいずれも可能な車両ナビゲーションシステムや自律走行用の無線測位サービスが提供可能であって、現在車両ナビゲーションシステムで最も広く使用されているが、室内測位が不可能なＧＰＳを代替することができる。

また、移動ノードの絶対位置を推定した後には、既に推定された移動ノードの絶対位置に対して移動ノードの相対位置を推定することで、相対位置の連続した推定による従来のＰＤＲ（ＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅａｄＲｅｃｋｏｎｉｎｇ）、ＤＲ（ＤｅａｄＲｅｃｋｏｎｉｎｇ）など相対位置推定アルゴリズムの誤差累積がほとんど発生しないことにより、従来の無線測位技術にＰＤＲ、ＤＲなどの相対位置推定アルゴリズムを融合させた技法に比べて、その測位正確度が非常に高い。

また、移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス形態の３次元パターンを用いて移動ノードの位置を推定することで、現在受信された信号強度の数値値とラジオマップ内に分布された信号強度の数値値の比較による従来アルゴリズムの測位誤差は根本的に遮断されて移動ノードの測位正確度が大幅に向上する。移動ノードの現在位置における無線環境変化は、サーフェスの全体的な形態にほとんど影響を与えないので、マップデータが示すマップ内で３次元パターンのサーフェス形態と最も類似した形態を有するサーフェス部分を探し出す時に、現在受信された信号の強度の誤差によって、元々探し出そうとするサーフェス部分と異なるサーフェス部分を探し出す可能性は非常に低い。

本発明の一実施例による無線通信システムの構成図である。図１に図示された移動ノード１の無線測位装置の構成図である。本発明の一実施例による無線測位方法のフローチャートである。図３の３２０段階におけるパターン形成原理を説明するための図面である。図３の３２０段階におけるパターン形成に係わる実験結果を示す図面である。図３に図示された３２０段階の詳細フローチャートである。本実施例による無線測位に使用される信号強度の変化パターンを生成するための３次元空間座標系を示す図面である。本実施例による無線測位に使用されるパターンデータの累積をテーブル状に示す図面である。本実施例による無線測位に使用される信号強度の変化パターンが生成される一例を示す図面である。本実施例によって移動ノード１の絶対位置が推定される例を示す図面である。本実施例によって移動ノード１の絶対位置が推定される例を示す図面である。従来技術と本実施例によるワイファイ測位に係わる比較実験結果を示す図面である。従来技術と本実施例によるＬＴＥ測位に係わる比較実験結果を示す図面である。

以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。以下では、ユーザによって携帯されて移動するスマートフォン、車両に搭載されて移動するナビゲーションシステムのように測位の対象となる全ての移動体を包括して「移動ノード」と通称する。また、ワイファイ網のアクセスポイント（ＡＰ、ＡｃｃｅｓｓＰｏｉｎｔ）、ＬＴＥ網の基地局（ｂａｓｅｓｔａｔｉｏｎ）のように、ある地域に固定設けられて移動ノードの無線通信を中継する通信機器を包括して「固定ノード」と通称する。また、固定ノードから送出されるＲＦ（ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃｙ）信号を、「信号」と略称する。

後述する本発明の実施例は、ワイファイ信号、ＬＴＥ（ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）信号のような無線信号を用いて測位サービスを提供する無線測位方法及び装置に関するものであって、特に、無線環境の変化にも非常に高い正確度で移動ノードの位置を推定可能であり、かつ広い地域にわたって信号強度の変化がほとんどない無線信号、例えば、ＬＴＥ信号を用いて測位を実施する場合にも非常に正確度で移動ノードの位置を推定可能な高正確度の無線測位方法及び装置に関するものである。以下では、かような無線測位方法及び無線測位装置を、「無線測位方法」及び「無線測位装置」と略称する。

図１は、本発明の一実施例による無線通信システムの構成図である。図１を参照すれば、本実施例による無線通信システムは、複数の移動ノード１、複数の固定ノード２、及び測位サーバ３で構成される。複数移動ノード１は、それぞれユーザによって携帯されるか、車両に搭載されて移動しつつ、少なくとも一種の無線通信網を通じて他のノードとの無線通信を行う。一般に、各移動ノード１は、少なくとも２種の無線通信網、例えば、ワイファイ網とＬＴＥ網とを通じて無線通信を行う。複数の固定ノード２は、それぞれ各移動ノード１が、無線通信網に接続して他のノードとの無線通信を行うように、各移動ノード１の無線通信を中継する。移動ノード１がワイファイ網を通じて無線通信を行う場合、固定ノードは、アクセスポイントであり、ＬＴＥ網を通じて無線通信を行う場合、固定ノードは、基地局である。測位サーバ３は、本実施例による無線測位に必要なラジオマップの一部を各移動ノード１に提供する。

図２は、図１に図示された移動ノード１の無線測位装置の構成図である。図２を参照すれば、図１に図示された移動ノード１の無線測位装置は、無線通信部１０、センサー部２０、バッファ３０、スキャン部１１、信号処理部１２、相対位置推定部１３、ドメイン変換部１４、パターン生成部１５、クラスタ選定部１６、マップローダー１７、比較部１８、及び絶対位置推定部１９で構成される。本実施例が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、かような構成要素は、特定機能を提供するハードウェアとして具現され、特定機能を提供するソフトウェアが記録されたメモリ、プロセッサ、バスなどの組合わせで具現されるということを理解可能であろう。前記各構成要素は、必ずしも別個のハードウェアとして具現されるものではなく、様々な構成要素が共通のハードウェア、例えば、プロセッサ、メモリ、バスなどの組合わせによって具現されてもよい。

上述したように、移動ノード１は、ユーザによって携帯されるスマートフォンでもあり、車両に搭載されるナビゲーションシステムでもある。図２に図示された実施例は、無線測位装置に関するものであって、図２に図示された無線測位装置の構成外に、スマートフォンの他の構成やナビゲーションシステムの他の構成が、図２に図示されれば、本実施例の特徴を不明にする恐れがあるので、省略される。本実施例が属する技術分野において、通常の知識を有する者であれば、移動ノード１がスマートフォンやナビゲーションシステムなどとして具現される場合、図２に図示された構成要素外に他の構成要素を追加可能であることが理解できるであろう。

無線通信部１０は、少なくとも１つの無線通信網を通じて信号を送受信する。センサー部２０は、移動ノード１の動きを感知する少なくとも１つのセンサーで構成される。バッファ３０は、パターン生成部１５によって生成されたパターンデータを累積させるための用途として使用される。センサー部２０は、移動ノード１の加速度を測定する加速度センサー（ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒ）と移動ノード１の角速度を測定するジャイロセンサー（ｇｙｒｏｓｅｎｓｏｒ）とで構成されてもよい。移動ノード１が如何なる種類の機器として具現されるかによって、センサー部２０のセンサー種類が異なってもよい。移動ノード１がスマートフォンとして具現される場合、センサー部２０は、上述したような加速度センサーとジャイロセンサーで構成されてもよい。移動ノード１が車両に搭載されるナビゲーションシステムとして具現される場合、センサー部２０は、上述したような加速度センサーとジャイロセンサーで構成され、かようなセンサーの代りに、エンコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ）、地磁気センサーなどが使用されてもよい。

図３は、本発明の一実施例による無線測位方法のフローチャートである。図３を参照すれば、本実施例による無線測位方法は、図２に図示された移動ノード１の無線測位装置によって実行される次のような段階で構成される。以下では、図３を参照しつつ、図２に図示されたスキャン部１１、信号処理部１２、相対位置推定部１３、ドメイン変換部１４、パターン生成部１５、クラスタ選定部１６、マップローダー１７、比較部１８、及び絶対位置推定部１９を詳細に説明する。１１０段階において、移動ノード１のスキャン部１１は、無線通信部１０を通じて無線通信の周波数帯域を周期的にスキャンすることで、少なくとも１つの固定ノード２から送出された少なくとも１つの信号を受信する。スキャン部１１のスキャン週期の長さによって、後述する時間ドメインデータのサンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇｒａｔｅ）が決定される。無線通信部１０のスキャン周期が短いほど、後述する時間ドメインデータのサンプリングレートが高くなり、結果として、本実施例によって推定された移動ノード１の絶対位置の精度が向上する。

時間ドメインデータのサンプリングレートが高くなれば、時間ドメインデータのデータ量が増加するので、移動ノード１のデータ処理負荷が増加されつつ、移動ノード１の絶対位置推定にかかる時間が増加されてもよい。ユーザの位置追跡、車両のナビゲーションなどの用途として活用される無線測位の特性上、リアルタイムでユーザに現在位置が提供されねばならないので、移動ノード１のハードウェアの性能、本実施例が適用される分野で要求する測位精度などを考慮して、無線通信部１０のスキャン周期が決定されることが望ましい。ある固定ノード２から送出された信号には、その固定ノード２のＩＤが載せられているので、固定ノード２から送出された信号から、その固定ノード２のＩＤが分かる。

移動ノード１の現在位置において、その通信可能範囲内に１つの固定ノード２のみ存在する場合であれば、無線通信部１０は、スキャン過程を通じて１つの固定ノード２から１つの信号を受信する。移動ノード１の現在位置において、その通信可能範囲内に複数の固定ノード２が存在する場合であれば、無線通信部１０は、スキャン過程を通じて複数の固定ノード２からその固定ノード２の個数ほどの複数の信号を受信する。図１には、移動ノード１が３つの固定ノード２１、２２、２３から３つの信号を受信する例が図示されている。他の１つの固定ノード２４は、移動ノード１の通信可能範囲外に位置していることが分かる。本実施例は、無線通信インフラが比較的によく備えられた地域に適用可能なので、移動ノード１は、ほとんど複数の固定ノード２の信号を受信するが、無線通信インフラが脆弱な一部地域では、１つの固定ノード２の信号を受信してもよい。一方、スキャン過程で如何なる信号も受信されていない場合には、本実施例による測位自体が不可能な場合に該当するので、移動ノード１は、固定ノード２の信号を受信するまで待機する。

１２０段階において、移動ノード１の信号処理部１２は、１１０段階で受信された各信号の強度を測定する。１３０段階において、移動ノード１の信号処理部１２は、１２０段階で測定された各信号強度をいずれか１時点に関連付けて示す時間ドメインデータを生成する。ここで、いずれか１時点は、１１０段階で受信された信号を、その前に受信された信号またはその後に受信された信号と区別するための情報として使用される。この時点は、各信号の受信時点であってもよい。各信号の受信時点は、信号処理部１２が無線通信部１０から各信号を入力された瞬間に、移動ノード１の内部時計の時間を読んだ時点であってもよい。

さらに詳細に説明すれば、１３０段階において、移動ノード１の信号処理部１２は、１１０段階で受信された各信号別に各信号を送出した固定ノード２のＩＤ、各信号の受信時点、及び１２０段階で測定された各信号の強度を１つのセットにした少なくとも１つの信号強度セット{RSS_mn, ...}_TDを含む時間ドメインデータを生成する。ここで、ＲＳＳは、「ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ」の略字であり、ＴＤは、「ＴｉｍｅＤｏｍａｉｎ」の略字であり、下付き文字の「ｍ」は、固定ノード２のＩＤの順番を示し、「ｎ」は、各信号の受信時点の順番を示す。

例えば、図３に図示された無線測位方法が三回繰り返して実行されれば、スキャン部１１は、三回にわたって周辺の信号をスキャンする。スキャン部１１が三番目の信号スキャン時に二番目のＩＤを有する固定ノード２から送出された１つの信号のみ受信するならば、時間ドメインデータは、１つの信号強度セットＲＳＳ_２３のみ含む。もし、スキャン部１１が、三番目の信号スキャン時に二番目ＩＤを有する固定ノード２から送出された信号と、三番目のＩＤを有する固定ノード２から送出された信号を受信するならば、時間ドメインデータは、信号強度セットＲＳＳ_２３とＲＳＳ_３３を含む。

このように、時間ドメインデータは、３０２段階で測定された各信号の強度を、時間ドメインで各信号を送出した固定ノード２のＩＤと、各信号の受信時点によって区分するデータである。本実施例による無線測位方法が実行される度に、１３０段階で生成される時間ドメインデータに含まれた複数の信号強度セット{RSS_mn, ...}_TDの受信時点は、いずれも同一になる。これにより、時間ドメインデータの長さを縮めるために、同一時点に収集された信号に対しては、１つの時点に、複数の固定ノードＩＤと複数の信号強度とを羅列して付けることもできる。本実施例が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、上述したようなフォーマット以外に多様なフォーマットで時間ドメインデータを表現可能であることが理解できるであろう。

２１０段階において、移動ノード１の相対位置推定部１３は、センサー部２０の出力信号を周期的に受信する。２２０段階において、移動ノード１の相対位置推定部１３は、２１０段階で受信されたセンサー部２０の出力信号の値から移動ノード１の移動距離と移動方向とを算出する。２３０段階において、移動ノード１の相対位置推定部１３は、２２０段階で算出された移動ノード１の移動距離と移動方向に基づいて移動ノード１の以前位置に対する移動ノード１の現在位置の相対的な変化を算出することで、移動ノード１の以前位置に対する移動ノード１の現在相対位置を推定する。ここで、移動ノード１の以前位置は、本実施例による無線測位方法が初めて実行されるときには、後述するクラスタの基準点（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｏｉｎｔ）となり、基準点に対する相対位置が推定された後には、現在推定しようとする相対位置の直前に推定された相対位置となる。

後述するように、信号強度が表示されるドメインを時間ドメインから空間ドメインに変換する過程で各信号の受信時点は、その受信時点における移動ノード１の相対位置に交替されるので、相対位置推定部１３は、スキャン部１１のスキャン周期に同期して移動ノード１の相対位置を周期的に算出することが望ましい。移動ノード１の相対位置の精度を高めるために、相対位置推定部１３は、スキャン部１１のスキャン周期よりも短い週期で移動ノード１の相対位置を算出してもよい。上述したように、移動ノード１が如何なる種類の機器として具現されるかによって、センサー部２０のセンサー種類が変わるので、移動ノード１の相対位置の推定には、移動ノード１が如何なる種類の機器として具現されるかによって、互いに異なる航法アルゴリズムが使用される。

例えば、移動ノード１がスマートフォンである場合、相対位置推定部１３は、ＰＤＲ（ＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＤｅａｄＲｅｃｋｏｎｉｎｇ）アルゴリズムを使用して移動ノード１の相対位置を推定してもよい。さらに詳細に説明すれば、相対位置推定部１３は、センサー部２０の加速度センサーの出力信号の値を積分することで、移動ノード１の移動距離を算出し、センサー部２０のジャイロセンサーの出力信号の値を積分することで、移動ノード１の移動方向を算出することができる。移動ノード１がナビゲーションシステムとして車両に搭載される場合、相対位置推定部１３は、ＤＲ（ＤｅａｄＲｅｃｋｏｎｉｎｇ）アルゴリズムを使用して移動ノード１の相対位置を推定することができる。例えば、相対位置推定部１３は、車両のホイール（ｗｈｅｅｌ）に、センサー部２０の加速度センサーとジャイロセンサーとを付着することで、移動ノード１の移動距離と移動方向とを算出することができる。

図３に図示された無線測位方法が実行された後、再び実行されるとき、相対位置推定部１３は、後述する５２０段階における移動ノード１の絶対位置の推定後には、５２０段階で推定された移動ノード１の絶対位置に対する移動ノードの相対位置を推定する。したがって、３２０段階で複数の時点にわたる移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成された後、すなわち、その複数の時点後には、移動ノード１の絶対位置について推定された移動ノードの相対位置から移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成される。本実施例によれば、移動ノード１の相対位置は、継続的に移動ノード１の以前相対位置を基準に推定されるものではなく、移動ノード１の相対位置が絶対位置に交替されたときには、その絶対位置を基準に推定されるので、移動ノード１の相対位置推定の適用される区間は、非常に短くなり、相対位置推定の繰り返しによる相対位置の誤差累積による移動ノード１の絶対位置誤差がほとんど発生しなくなる。

上述したように、移動ノード１の相対位置を推定するためのＰＤＲ、ＤＲアルゴリズムは、センサーの出力信号値の積分を通じて移動ノード１の相対位置を推定するために、移動ノード１の相対位置推定が繰り返されるほど、移動ノード１の相対位置の誤差が累積される。これにより、移動ノード１の相対位置推定の適用される区間が長いほど、移動ノード１の相対位置の誤差は増加する。本実施例は、移動ノード１の相対位置が推定される間間に移動ノード１の相対位置が絶対位置に交替されるので、相対位置推定の繰り返しによる相対位置の誤差累積がほとんど発生しなくなる。これにより、本実施による測位の正確度は従来の無線測位技術にＰＤＲ、ＤＲなどの相対位置推定アルゴリズムを融合させた技法に比べて非常に高い。

本実施例によって移動ノード１の絶対位置が推定された後には、以後推定される移動ノード１の相対位置ごとに絶対位置が推定されもし、以後推定される移動ノード１の相対位置を複数回推定した後、１つの絶対位置が推定されもする。前者の場合、移動ノード１の絶対位置が推定された後には、移動ノード１の以前位置は常に現在推定しようとする相対位置の直前に推定された絶対位置となる。後者の場合、移動ノード１の以前位置は、移動ノード１の絶対位置が推定された直後には、現在推定しようとする相対位置の直前に推定された絶対位置となるが、その後には、前記回数だけ相対位置が推定されるまでは、現在推定しようとする相対位置の直前に推定された相対位置となる。

３１０段階において、移動ノード１のドメイン変換部１４は、１３０段階で生成された時間ドメインデータを、１２０段階で測定された各信号強度を２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置に関連付けて示す空間ドメインデータに変換する。さらに詳細に説明すれば、ドメイン変換部１４は、１３０段階で生成された時間ドメインデータに含まれた少なくとも１つの信号強度セット{RSS_mn, ...}_TDの各セット別に各セットＲＳＳ_ｍｎが示す固定ノード２のＩＤ、各信号の受信時点、及び各信号の強度のうち、各信号の受信時点を各信号の受信時点に対応する移動ノード１の相対位置に交替することで時間ドメインデータを固定ノード２のＩＤ、移動ノード１の相対位置、及び各信号の強度を１つのセットにした少なくとも１つの信号強度セット{RSS_mn, ...}_SDに変換する。

ここで、ＲＳＳは、「ＲｅｃｅｉｖｅｄＳｉｇｎａｌＳｔｒｅｎｇｔｈ」の略字であり、ＳＤは「ＳｐａｃｅＤｏｍａｉｎ」の略字であり、下付き文字である「ｍ」は、固定ノード２のＩＤの順番を示し、「ｎ」は、各信号の受信時点の順番に対応する移動ノード１の相対位置の順番を示す。１１０段階における信号受信と２１０段階における信号受信が同期化され、ほとんど同じ時間帯に実行される場合であれば、各信号の受信時点に対応する移動ノード１の相対位置は、各信号の受信時点で推定された移動ノード１の相対位置であってもよい。この場合、各信号の受信時点の順番は、そのまま移動ノード１の相対位置の順番となる。例えば、空間ドメインデータに含まれた信号強度セットＲＳＳ_２３は、相対位置推定部１３が三番目の相対位置推定時に二番目のＩＤを有する固定ノード２から受信された信号の強度を示す。

１１０段階における信号受信と２１０段階における信号受信の同期化がなされていない場合であれば、各信号の受信時点に対応する移動ノード１の相対位置は、複数の時点で推定された相対位置のうち、各信号の受信時点に最も近い時点で推定された相対位置であってもよい。このように、時間ドメインデータは、固定ノード２のＩＤ、各信号の受信時点、及び各信号の強度を１つのセットにすることで、各信号強度を各信号の受信時点に関連付けて示した時間基盤のデータであり、一方、空間ドメインデータは、時間ドメインデータに含まれた固定ノード２のＩＤ、時間ドメインデータに含まれた時点で推定された移動ノード１の相対位置、時間ドメインデータに含まれた各信号強度を１つのセットにすることで、各信号強度を移動ノード１の相対位置に関連付けて示した空間基盤のデータである。

本実施例による無線測位方法が実行される度に１３０段階で生成される時間ドメインデータに含まれた複数の信号強度セット{RSS_mn, ...}_TDの受信時点は、いずれも同一なので、本実施例による無線測位方法が実行される度に３１０段階で変換される空間ドメインデータに含まれた複数の信号強度セット{RSS_mn, ...}_SDの相対位置がいずれも同一になる。これにより、空間ドメインデータの長さを縮めるために、同じ相対位置で収集された信号に対しては、１つの相対位置に複数の固定ノードＩＤと複数の信号強度とを羅列して付けてもよい。本実施例が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、上述したようなフォーマット以外に多様なフォーマットで空間ドメインデータを表現することができることを理解できるであろう。

３２０段階において、移動ノード１のパターン生成部１５は、１２０段階で測定された少なくとも１つの信号強度と２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置から複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する。さらに詳細に説明すれば、パターン生成部１５は、１２０段階で測定された少なくとも１つの信号強度と２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置から１１０段階で現在受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを生成し、現在受信された少なくとも１つの信号のパターンを１１０段階における信号受信時点以前に受信された少なくとも１つの信号のパターンに連続して羅列することで、複数の時点にわたる移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する。本実施例による無線測位方法は、移動ノード１が、ある経路を通じて移動するとき、リアルタイムでその現在絶対位置を繰り返して推定するための方法であって、図２に図示された無線測位装置が駆動される間に、図３に図示された段階は、継続的に繰り返される。

図４は、図３の３２０段階におけるパターン形成原理を説明するための図面である。図４の（ａ）を参照すれば、固定ノード２から送出される信号の強度は大略的に固定ノード２からの距離の二乗に反比例して減衰される。ユーザが固定ノード２に近づいては遠ざかる場合、ユーザが携帯する移動ノード１は、図４の（ａ）に図示されたような強度の信号を受信する。一般に、ユーザは、常に一定速度で歩かず、歩行中に一時的に停止することもできる。ユーザが一時的に停止する間には、図４の（ｂ）に図示されたように、図３に図示された無線測位方法が複数回繰り返して実行されても、固定ノード２から送出される信号の強度は、ほぼ同一に測定される。図４の（ｂ）のｘ軸は、信号が測定された時点を示し、ｙ軸は、信号強度を示す。図４の（ｃ）のｘ軸は、移動ノード１の相対位置（ＲＬ、ＲｅｌａｔｉｖｅＬｏｃａｔｉｏｎ）を示し、ｙ軸は、信号強度を示す。

図３に図示された無線測位方法が実行される度に、固定ノード２から送出される信号の強度が測定されるので、固定ノード２から送出される信号の強度は、図４の（ｂ）に図示されたような連続した曲線の形態に表示されず、実際には、信号強度に対応する高さに表示されたドットが連続して並べられた形態に表示される。ドメイン変換部１４によって各信号の受信時点が移動ノード１の相対位置に交替されれば、図４の（ｃ）に図示されたように、パターン生成部１５によって生成される信号強度の変化パターンは、複数の時点で推定された移動ノード１の複数の相対位置で複数回受信された信号の強度の連続した羅列で表現される。したがって、パターン生成部１５によって生成される少なくとも１つの信号強度の変化パターンは、複数の時点で推定された移動ノード１の複数の相対位置で複数回受信された少なくとも１つの信号の強度の連続した羅列で表現される少なくとも１つの信号強度の変化パターンであると言える。

測位サーバ３のデータベースには、本実施例による無線測位サービスが提供される全域で収集した信号強度の分布のパターンを示すラジオマップが保存されている。ユーザが同じ経路によって複数回繰り返して移動するとするとき、その経路の完走にかかる時間は、一般にいずれも異なる。ユーザの移動経路が同一である場合、その経路の完走にかかる時間が互いに異なるとしても、その経路上にいるユーザの複数の位置は同一になる。したがって、ラジオマップに固定ノード２から送出された信号の受信時点を反映することは不可能かつ不必要である。すなわち、ラジオマップは、無線測位サービスが提供される全域で収集した数複数の信号に対して、ある信号を送出した固定ノード２のＩＤ、その信号を受信した地点の絶対位置、及びその信号の強度が反映された信号強度の分布パターン形態のマップで表現される。

本実施例によって移動ノード１の絶対位置を推定するためには、このようなラジオマップにマッチング可能なパターンが生成されねばならない。移動ノード１の測位は、移動ノード１の位置を知らない状態で行われるので、移動ノード１は、各信号強度を各信号の受信時点に関連付けて示した時間ドメインデータを生成した後に、その時間ドメインデータを各信号強度を各信号の受信時点に対応する移動ノード１の相対位置に関連付けて示した空間ドメインデータに変換する。ラジオマップの座標値を付けるために、無線測位サービスが提供される現実世界の地域は、目盛りと目盛りとの距離が一定の格子構造で分割される。ラジオマップ上で、ある地点の絶対位置の値は、このような単位の分解能を有する２次元座標として表現されるので、パターン生成部１５によって生成されるパターンは、なるべくラジオマップの座標分解能と同一であるか、倍数比率で低い分解能によって移動ノード１の相対位置が推定されることが望ましい。

図４の（ｃ）に図示されたように、ユーザが一時的に停止状態にあることにより、移動ノード１の複数の相対位置で受信された複数の信号の強度を示す複数のドットが密集されてある。その場合、互いに密集されている複数のドット間最大距離がラジオマップの座標分解能単位、すなわち移動ノード１の相対位置を示すための座標の分解能単位に該当する距離以内であれば、互いに密集されている複数のドットは、まるで１つのドットとして１つの信号強度を示すような効果が発生しつつ、信号強度の変化パターンが生成される結果につながる。例えば、ラジオマップの座標分解能単位が１ｍであるとしたら、１ｍ内に集中している複数のドットは、まるで１つのドットとして１つの信号強度を示すような効果が発生しつつ、信号強度の変化パターンが生成される結果につながる。

図５は、図３の３２０段階におけるパターン形成に係わる実験結果を示す図面である。図５に図示された実験は、現実世界の時間ドメインで実際に測定された信号の強度値を空間ドメインに変換されることにより、生成される信号強度の変化パターンに係わる理解を助けるためのものである。後述するように、本実施例の信号強度変化パターンは、図５の２次元グラフ形態ではない、固定ノード２のＩＤが反映された３次元グラフ形態のパターンである。図５の（ａ）に図示されたように、ユーザは、ワイファイの信号強度を測定するアンドロイドアプリケーションが設けられたスマートフォンを持って建物の通路を徘徊した。アクセスポイント１つが建物の裏側通路の前壁面中央に設けられていた。ユーザは、前進していて左に曲がった後、建物の裏側通路を３回繰り返して行ったり来たりした後で、左に曲がって前進し続けた。この際、ユーザは、アクセスポイントに３回近づいては遠ざかる。

図５の（ｂ）のｘ軸は、アンドロイドアプリケーションによって信号が測定された時点を示す。アンドロイド運営体制は、１．５秒単位でアプリケーションにワイファイ信号が入力されるように設計されているので、図５の（ｂ）のｘ軸上の時間分解能が１．５秒と表示されている。本実施例による無線測位方法がアンドロイドアプリケーションとして具現されるならば、１．５秒単位でワイファイ信号の提供を受けることができるので、１１０段階における信号受信時点の間隔も最大１．５秒となる。図５の（ｂ）のｙ軸は、アンドロイドアプリケーションによって測定された信号強度を示す。図５の（ｂ）に図示された各ドットの高さがアンドロイドアプリケーションによって測定された各信号の強度となる。

図５の（ｂ）に図示されたように、建物の裏側通路で測定された信号強度の変化パターンには、３個のピーク（ｐｅａｋ）地点が存在する。本実施例によって、各信号の受信時点を、ＰＤＲを用いて推定された移動ノード１の相対位置に交替すれば、図５の（ｃ）に図示されたような空間ドメインにおけるグラフに変換される。図５の（ｃ）のｘ軸は、スマートフォンの相対位置を示す。スマートフォンの相対位置は、初期位置に対する移動距離として表示されている。図５の（ｃ）のｙ軸は、図５の（ｂ）のｙ軸と同様にアンドロイドアプリケーションによって測定された信号強度を示す。図５の（ｃ）を参照すれば、互いに密集されている複数の相対位置における信号強度は重なって示されるので、時間ドメインにおける３個のピークが空間ドメインで１つのピークとして示されている。

図６は、図３に図示された３２０段階の詳細フローチャートである。図６を参照すれば、図３に図示された３２０段階は、図３に図示されたパターン生成部１５によって実行される次のような段階で構成される。３２１段階において、ターン生成部１５は、ドメイン変換部１４から新たな空間ドメインデータを受信する。３２２段階において、パターン生成部１５は、３２１段階で受信された空間ドメインデータが示す移動ノード１の相対位置、すなわち２３０段階で推定された相対位置と該相対位置の推定直前に推定された移動ノード１の相対位置の距離差が相対位置を示すための座標の分解能単位に該当する距離以内であるかを確認する。３２２段階における確認結果、移動ノード１の現在相対位置と直前相対位置との距離差が座標の分解能単位に該当する距離以内であれば、３２１段階に戻って、再び新たな空間ドメインデータを受信するまで待機し、そうではなければ、３２３段階に進む。

このように、２３０段階で推定された相対位置と該相対位置の推定直前に推定された移動ノード１の相対位置の距離差が移動ノード１の相対位置を示すための座標の分解能単位に該当する距離以内であれば、後述する３２３、３２４段階におけるパターンデータの生成及び累積は省略されてもよい。上述したように、図３に図示された無線測位方法が複数回繰り返して実行されることにより、移動ノード１の相対位置が複数回測定され、かような複数の相対位置間の最大距離が座標の分解能単位に該当する距離以内である場合に、複数の相対位置に対する複数の信号強度がパターン生成部１５におけるパターン生成過程に反映されても、まるで１つの相対位置として１つの信号強度を示すような効果が発生しつつ、信号強度の変化パターンが生成される結果につながる。

したがって、３２２段階を経ず、３２１段階から、直ちに３２３段階に進んでも、本実施例による測位の正確度に影響を与えなくなる。但し、座標の分解能単位に該当する距離内の複数の位置で信号強度を反復的に表示すれば、パターン生成部１５によって生成された信号強度の変化パターンの形態にはほとんど影響を与えないにもかかわらず、かような反復的な信号強度の表示過程は、移動ノード１のグラフィックデータの処理量を増加させることにより、無線測位のリアルタイム性に影響を与える可能性もあるので、移動ノード１のグラフィックデータ処理性能が低い場合に、３２２段階によるパターンデータの生成及び累積の省略は有用である。

３２３段階において、パターン生成部１５は、３１０段階で受信された空間ドメインデータから２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置で少なくとも１つの固定ノード２から受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを生成する。３２３段階において、パターン生成部１５によって生成される少なくとも１つの信号強度のパターンは、移動ノード１の移動経路のうち、その空間ドメインデータが示す相対位置でその空間ドメインデータが示す少なくとも１つの固定ノード別にその空間ドメインデータが示す少なくとも１つの信号強度を表示することにより生成される少なくとも１つの信号強度のパターンである。３２３段階において、パターン生成部１５は、３１０段階で受信された空間ドメインデータに含まれた少なくとも１つの信号強度セット{RSS_mn, ...}_SDの各信号強度セットＲＳＳ_ｍｎ別に各信号強度セットＲＳＳ_ｍｎの信号強度を示す信号強度グラフを生成することにより少なくとも１つの信号強度のパターンを生成する。

図７は、本実施例による無線測位に使用される信号強度の変化パターンを生成するための３次元空間座標系を示す図面である。図７を参照すれば、３次元空間のｘ軸は、複数の固定ノード２のＩＤを一定間隔に並べられた座標軸であり、ｙ軸は、移動ノード１の移動経路を移動ノード１の相対位置を示すための座標の分解能単位で分割した座標軸であり、ｚ軸は、複数の固定ノード２から受信された信号強度の測定範囲を信号強度の測定分解能単位で分割した座標軸である。本実施例が属する技術分野で、通常の知識を有する者であれば、３次元空間のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれが示す情報は、互いに交換されることを理解できるであろう。例えば、ｘ軸が移動ノード１の相対位置を示し、ｙ軸が固定ノード２のＩＤを示してもよい。

図７に図示された３次元空間座標系は、都心の道路のようにユーザや車両の移動経路が決定されている場合を前提とするものであって、測位サーバ３のデータベースに保存されたラジオマップが、このように決まった経路に沿って移動しつつ収集された信号を基盤に構築された場合、後述するラジオマップの信号強度の分布パターンは、移動経路を内包している。すなわち、移動ノード１の現在信号強度の変化パターンがラジオマップ内のある部分と一致する場合、ラジオマップとの比較を通じて移動ノード１が、どのような移動経路のどのような地点に位置しているかが分かる。移動ノード１の移動経路が決まっていないか、地上での移動ノード１の位置外に移動ノード１の高さも推定しようとする場合には、４次元以上の多次元空間座標系に１１０段階で受信された少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成される必要がある。

本実施例に係わる理解を助けるために、図７のｘ軸には、ワイファイ網の固定ノード２に該当するアクセスポイントが１０個並べられており、ｙ軸には、移動ノード１を携帯しているユーザが１ｍ間隔で１０ｍ長に並べられている。したがって、移動ノード１の相対位置座標の分解能単位が１ｍである。後述するように、５１０段階でマップデータが示すマップと比較される信号強度の変化パターンは、図７に図示されたサイズの３次元空間で生成された３次元パターンである。すなわち、図７に図示された３次元空間のサイズは、本実施例による測位が行われる間に、移動ノード１が移動した経路について１０ｍ間隔でマップデータが示すマップと比較される信号強度の変化パターンが生成されることを意味する。この際、移動ノード１の移動経路上のアクセスポイントの個数は、１０個である。図７に図示された３次元空間座標系は、一例に過ぎず、アクセスポイントの個数と移動ノード１の移動経路の長さは多様に変形設計されてもよい。３２３段階は、次のような３２３１、３２３２段階に分離され、以下では、図７を参照しつつ、３２３段階におけるパターン形成過程を詳細に説明する。

３２３１段階において、パターン生成部１５は、３次元空間のｘ軸に３２１段階で受信された空間ドメインデータに含まれたいずれか１つの信号強度セットＲＳＳ_ｍｎが示す固定ノードのＩＤをマッピングし、ｙ軸にその信号強度セットＲＳＳ_ｍｎが示す移動ノード１の相対位置をマッピングし、ｚ軸にその信号強度セットＲＳＳ_ｍｎが示す信号の強度をマッピングすることで決定される３次元空間の地点にドットを表示する方式であって、その信号強度セットＲＳＳ_ｍｎの信号強度を示すグラフを生成する。このような信号強度グラフは、ユーザに示すための画面出力用グラフではなく、無線測位に使用される３次元グラフ形態の信号強度の変化パターンが生成される過程を示すための中間段階のグラフィック要素である。但し、本実施例に係わる理解を助けるために、以下では、信号強度セットＲＳＳ_ｍｎ別に信号強度グラフ、いずれか１つの相対位置における信号強度のパターン、相対位置変化による信号強度の変化パターンが視覚的に認知される形態であると仮定して説明する。

３２３２段階において、パターン生成部１５は、３２１段階で受信された空間ドメインデータに含まれた全ての信号強度セットＲＳＳ_ｍｎに対して３２３１段階における信号強度グラフの生成が完了したか否かを確認する。３２３２段階における確認結果、全ての信号強度セットＲＳＳ_ｍｎに対する信号強度グラフ生成が完了したならば、３２１段階で受信された空間ドメインデータに対するパターン生成が完了したと見なして、３２４段階に進み、そうではなければ、空間ドメインデータに含まれた複数の信号強度セットＲＳＳ_ｍｎのうち、まだ信号強度グラフ生成がなされていない他の１つの信号強度セットＲＳＳ_ｍｎを抽出し、３２３１段階に戻る。

このように、パターン生成部１５によって生成される少なくとも１つの信号強度のパターンは、その空間ドメインデータが示す少なくとも１つの固定ノードのＩＤと、その空間ドメインデータが示す相対位置に関連付けてその空間ドメインデータが示す少なくとも１つの信号強度を表示した少なくとも１つの信号強度のパターンを意味する。したがって、移動ノード１が１つの信号のみ受信した場合であれば、２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置における信号強度のパターンは、１つのドット状になりうる。移動ノード１が複数の信号を受信した場合であれば、２３０段階で推定された移動ノード１の相対位置における信号強度のパターンは互いに隣接している複数のドットとして表現される直線状ないし曲線状であってもよい。

３２４段階において、パターン生成部１５は、３１３段階で生成された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータをバッファ３０に保存されているパターンデータに累積させて保存する。このようなパターンデータの累積によって１２０段階で測定された少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成される。バッファ３０には、マップデータが示すマップと比較される信号強度の変化パターン生成に必要な程度のパターンデータが累積され、さらに多量のパターンデータが累積されうる。後者の場合、バッファ３０に累積されたパターンデータの一部から信号強度の変化パターンを生成する。

図８は、本実施例による無線測位に使用されるパターンデータの累積をテーブル状に示す図面である。図８の（ａ）には、バッファ３０に累積されたパターンデータがテーブル状に表現されている。３２０段階において、パターン生成部１５は、空間ドメインデータを、図８の（ａ）のテーブル状にバッファ３０に累積させることができる。図８の（ａ）のテーブルにおいて、「ＡＰｍ」の「ｍ」値は、固定ノード２のＩＤの順番として３次元空間のｘ軸の座標値に該当し、「ＲＬｎ」の「ｎ」値は、移動ノード１の相対位置の順番として３次元空間のｙ軸の座標値に該当し、「ＲＳＳ_ｍｎ」は、「ＡＰｍ」のＩＤを有する固定ノード２から送出されて移動ノード１の相対位置「ＲＬｎ」で受信された信号の強度として３次元空間のｚ軸の座標値に該当する。

上述したようなパターン生成部１５のパターン生成技法によれば、「ＡＰｍ」の「ｍ」値と「ＲＬｎ」の「ｎ」値によって決定される２次元平面のいずれか一地点上に「ＲＳＳ_ｍｎ」値に該当する高さにドットが表示されるので、図８の（ａ）に図示された「ＲＳＳ_ｍｎ」の集合は、３次元空間で幾何学的なサーフェス（ｓｕｒｆａｃｅ）を形成する。このように、３２０段階において、パターン生成部１５は、３次元空間のｘ軸に、いずれか１つの固定ノードのＩＤをマッピングし、ｙ軸に、移動ノード１の相対位置をマッピングし、ｚ軸に、その固定ノードから送出され、その相対位置で受信された信号の強度をマッピングすることで決定される３次元空間の地点にドットを表示する方式で移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス形態の３次元パターンを生成する。バッファ３０に累積された空間ドメインデータに含まれた複数の信号強度セットは、図８の（ａ）のテーブル状にバッファ３０に累積されず、メモリ空間の効率的な使用のために、多様な形態にバッファ３０に累積される。

図９は、本実施例による無線測位に使用される信号強度の変化パターンが生成される一例を示す図面である。図９に図示された３次元空間座標系のスケールは、図７に図示された３次元空間座標系のスケールの１０倍であるという仮定下で、ユーザが２０ｍ移動したとき、上述したようなパターン生成部１５のパターン生成技法によれば、移動ノード１の相対位置は、２０回推定され、２０個の相対位置それぞれでのパターンによって、その移動距離だけのサーフェス形態の３次元パターンが生成される。図９に図示されたサーフェスは、互いに異なる高さのドットが密集されて形成されたものである。ユーザが、４０ｍ、６０ｍ、８０ｍ移動したとき、その移動距離の追加分だけサーフェス形態の３次元パターンが拡張されることが分かる。サーフェスの屈曲は、互いに隣接している固定ノード２から送出される信号間の強度差、すなわち、互いに隣接している「ＲＳＳ_ｍｎ」間の差によって示される。

４１０段階において移動ノード１のクラスタ選定部１６は、１１０段階で受信された少なくとも１つの信号に基づいて本実施例による測位サービスが提供される全域のクラスタのうち、少なくとも１つのクラスタを選定する。無線測位サービスが提供される全域は、複数のクラスタに分割される。さらに詳細に説明すれば、クラスタ選定部１６は、１１０段階で受信された少なくとも１つの信号に載せられた少なくとも１つの固定ノード２のＩＤに基づいて移動ノード１が位置している１つのクラスタを選定する。例えば、ある固定ノード２が特定のクラスタだけに信号を送出するか、ある組合わせの複数固定ノード２の信号受信が特定のクラスタでしかできない場合には、少なくとも１つの固定ノード２のＩＤのみでクラスタが選定されてもよい。

クラスタ選定部１６は、少なくとも１つの固定ノード２のＩＤに基づいて移動ノード１が位置している１つのクラスタが選定できない場合、１１０段階で受信された少なくとも１つの信号の強度に基づいて、移動ノード１が位置している１つのクラスタを選定する。例えば、ある固定ノード２が、互いに隣接する２つのクラスタに信号を送出するか、ある組合わせの複数固定ノード２の信号受信が互いに隣接する２つのクラスタで可能な場合には、少なくとも１つの信号の強度に基づいてクラスタが選定されてもよい。クラスタ選定部１６は、かように選定されたクラスタにその周辺のクラスタを追加することで、複数のクラスタを選定する。例えば、移動ノード１が互いに隣接する２つのクラスタの境界に位置する場合や、クラスタの個数を増やすことで、無線測位の正確度を向上させようとする場合に複数のクラスタが選定される。

４２０段階において、移動ノード１のマップローダー１７は、無線通信部１０を通じて測位サーバ３に、３１０段階で選定された少なくとも１つのクラスタに該当するマップデータの伝送を要請する信号を伝送する。この信号には、４１０段階で選定された少なくとも１つのクラスタを示すデータが載せられる。４３０段階において、測位サーバ３は、移動ノード１から送信されたマップデータの要請信号を受信すれば、本実施例による測位サービスが提供される全域における信号強度の分布データが記録されたラジオマップからその要請信号が示す少なくとも１つのクラスタ、すなわち４１０段階で選定された少なくとも１つのクラスタに該当する地域における信号強度の分布パターン形態のマップを示すマップデータを抽出する。ラジオマップは、測位サーバ３のデータベースに保存される。

４４０段階において、測位サーバ３は、４３０段階で抽出されたマップデータを移動ノード１に伝送する。４５０段階において、移動ノード１は、測位サーバ３から送信されたマップデータを受信する。例えば、移動ノード１は、図８の（ｂ）に図示されたようなマップデータを受信する。図８の（ｂ）のテーブルにおいて、「ＡＰｍ」の「ｍ」値は、４１０段階で選定された少なくとも１つのクラスタの地域に設けられた固定ノード２のＩＤの順番であり、「ＡＬｎ」の「ｎ」値は、移動ノード１の絶対位置（ＡＬ、ＡｂｓｏｌｕｔｅＬｏｃａｔｉｏｎ）の順番であり、「ＲＳＳ_ｍｎ」は、「ＡＰｍ」のＩＤを有する固定ノード２から送出されて移動ノード１の絶対位置「ＡＬｎ」で受信された信号の強度である。

移動ノード１のバッファ３０に累積されたパターンデータと測位サーバ３から受信されたマップデータは、互いにマッチング可能でなければならないので、マップデータのフォーマットは、パターンデータのフォーマットと同一である。したがって、マップデータに係わる説明は、前記パターンデータに係わる説明に代える。マップデータは、無線測位サービスが提供される地域で収集された数複数の信号の強度をデータベース化して構築されたラジオマップから抽出されたので、図８の（ｂ）の「ＲＳＳ_ｍｎ」値は、特定値として表示される。移動ノード１が測位サーバ３のデータベースに保存されたラジオマップを収容することができるほどのデータベースを備えているならば、移動ノード１は、その内部のデータベースに保存されたラジオマップからマップデータを抽出することもできる。その場合、４２０、４４０、４５０段階は、省略され、４３０段階は、移動ノード１によって行われる。

５１０段階において、移動ノード１の比較部１８は、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと４５０段階で受信されたマップデータが示すマップ、すなわち、移動ノード１が位置する地域における信号強度の分布パターン形態のマップを比較することで、マップデータが示すマップ内で、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと最も類似したパターンを有する部分を探し出す。さらに詳細に説明すれば、比較部１８は、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス形態の３次元パターンと４５０段階で受信されたマップデータが示すマップとを比較することで、４５０段階で受信されたマップデータが示すマップ内で、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した３次元パターンのサーフェス形態と最も類似した形態を有するサーフェス部分を探し出す。

このように、本実施例は、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと４５０段階で受信されたマップデータが示す信号強度の分布パターン間のサーフェス相関度（ｓｕｒｆａｃｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）に基づいて、３２０段階で生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンが、４５０段階で受信されたマップデータが示すマップ内のどこに位置するかを決定する。例えば、かようなサーフェス相関度は、本実施例が属する技術分野で通常の知識を有する者に周知されている３次元シェープ（ｓｈａｐｅ）マッチングアルゴリズムを用いて算出されてもよい。５２０段階において、移動ノード１の絶対位置推定部１９は、５１０段階における比較によって探し出された部分、さらに詳細には、探し出されたサーフェス部分が指すマップの絶対位置を移動ノード１の絶対位置と推定する。

このように本実施例は、従来とは異なって、現在受信された信号強度のみを考慮せず、これまでの複数の時点にわたる移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを用いて移動ノード１の位置を推定するために、かような信号強度の変化パターンの長さを非常に長く設定すれば、移動ノード１の測位のリアルタイム性が落ちる恐れがある。しかし、移動ノード１の現在位置に至るまでの信号の強度変化パターンを示すサーフェスと、マップデータが示す信号強度の分布パターンを示すサーフェスとの間に、そのシェープ類似度を３次元シェープマッチングアルゴリズムを用いて高速であると判断可能なので、複数の時点にわたる信号強度の変化パターンの長さが非常に長い場合にも、移動ノード１の測位のリアルタイム性を保証することができる。

図１０及び図１１は、本実施例によって、移動ノード１の絶対位置が推定される例を示す図面である。図１０及び図１１に図示された３次元空間座標系のスケールは、図７に図示された３次元空間座標系のスケールと同一であり、図１０及び図１１の左側に図示された移動ノード１の相対位置基盤のパターン例は、図９に図示された例と同一である。図１０及び図１１の右側に図示されたマップの絶対位置基盤のパターン例は、１００ｍに至る移動経路に対する信号強度の分布パターンのマップを示す。測位サーバ３が提供したマップデータが示すマップは、図１０及び図１１の右側に図示されたマップよりも遥かに大きいが、紙面サイズの限界によって、図１０及び図１１の右側には、マップデータが示すマップにおいて、図１０及び図１１の左側に図示されたパターンとのマッチングに係わる部分のみ図示されている。ユーザが２０ｍ移動したとき、図１０の（ａ）の左側に図示されたサーフェス形態の３次元パターンが生成される。

上述したようなサーフェス相関度基盤のマッチング技法によれば、比較部１８は、図１０の（ａ）の右側に図示されたパターンマップ内で濃く表示された部分を探し出す。同様に、ユーザが４０ｍ、６０ｍ、８０ｍ移動したとき、図１０及び図１１の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）の左側に図示されたサーフェス形態の３次元パターンが順次に生成される。比較部１８は、図１０及び図１１の（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）の右側に図示されたパターンマップ内で濃く表示された部分を順次に探し出す。絶対位置推定部１９は、５１０段階で探し出された部分、すなわち、サーフェス部分の複数の絶対位置のうち、２３０段階で推定された相対位置、すなわち、最後に推定された相対位置に対応する絶対位置を移動ノード１の絶対位置と推定する。かような相対位置と絶対位置の対応関係は、２つのサーフェス間のシェープマッチング関係から決定される。すなわち、絶対位置推定部１９は、５１０段階で探し出されたサーフェス部分の複数の絶対位置のうち、２３０段階で推定された相対位置のシェープと最も類似したシェープを有する部分の絶対位置を移動ノード１の絶対位置と推定する。

図１２は、従来技術と本実施例によるワイファイ測位に係わる比較実験結果を示す図面である。従来の無線測位技術において広く知られたＫＮＮ（Ｋ−ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）アルゴリズム、パーティクルフィルター（ＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒ）アルゴリズム、パーティクルフィルターとＰＤＲの融合アルゴリズム、及び本実施例によるサーフェス相関度（ＳＣ、ＳｕｒｆａｃｅＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）基盤の無線測位アルゴリズをそれぞれアンドロイドアプリケーションとして具現した後、スマートフォンに設け、図５の実験に使用された建物内でワイファイ信号を用いて４種の測位アルゴリズムをそれぞれ行いつつ、同じ経路でスマートフォンを持って移動した。図１２には、各測位アルゴリズムによって推定された移動ノードの位置と実際位置の誤差が図示されている。

図１２において、ＫＮＮアルゴリズムの測位誤差は、実線で表示されており、パーティクルフィルターアルゴリズムの測位誤差は、一点鎖線で表示されており、パーティクルフィルターとＰＤＲの融合アルゴリズムの二点鎖線で表示されており、本実施例の測位誤差は、点線で表示されている。図１２を参照すれば、パーティクルフィルターとＰＤＲの融合アルゴリズムの測位誤差が、他の測位アルゴリズムに比べて、比較的低いにもかかわらず、本実施例による測位誤差が、従来の測位アルゴリズムに比べて、非常に低いレベルを保持していることが分かる。特に、図１２において、本実施例による測位誤差の平均値と最大値とが従来の測位アルゴリズムよりも非常に低い。

ＫＮＮアルゴリズム、パーティクルフィルターアルゴリズム、パーティクルフィルターとＰＤＲの融合アルゴリズムを含めた複数の無線測位アルゴリズムは、共通して現在受信された信号強度のみを用いて移動ノード１の位置を推定する。通信チャネル間の信号干渉、アクセスポイントの増設、故障や障害物の発生のような無線環境変化によって、ラジオマップ構築当時に収集された信号強度とは異なる信号強度が測定された場合、ラジオマップ内で互いに隣接する地点は、類似した信号強度分布を有するために、従来無線測位アルゴリズムは、移動ノード１の現在位置がその実際位置ではない、隣接した他の位置と推定される確率が非常に高い。ラジオマップ構築当時に収集された信号強度と現在受信された信号の強度との差が大きいほど測位誤差はさらに大きくなる。

上述したように、本実施例は、複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを用いて移動ノード１の位置を推定するために、通信チャネル間の信号干渉、アクセスポイントの増設、故障や障害物の発生のような無線環境変化が発生しても、移動ノード１の現在位置の推定値の誤差がほとんど発生しなくなる。すなわち、本実施例は、現在受信された信号の強度だけではなく、移動ノード１が、これまでの経路で受信された過去の信号強度をいずれも考慮し、その信号強度の変化パターンに基づいて移動ノード１の現在位置を推定するために、移動ノード１の現在位置における無線環境変化は、移動ノード１の現在位置の推定にほとんど影響を与えなくなる。

従来の無線測位アルゴリズムによって、無線環境変化によって現在受信された信号の強度のみを考慮するとき、推定される移動ノード１の実際位置の隣接地点は、これまでの信号強度の変化パターンが示す経路から外れる地点となる。本実施例によれば、移動ノード１が現在位置している地点における無線環境変化は、移動ノード１がこれまでの経路で受信された信号強度の変化パターン全体を変化させることができず、かようなパターンの現在時点部分のみを変化させるので、これまでの複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを用いて移動ノード１の位置を推定すれば、従来の無線測位アルゴリズムによって推定される移動ノード１の実際位置の隣接地点ではない、移動ノード１の実際位置を、移動ノード１の絶対位置と推定する可能性が非常に高い。もちろん、移動ノード１の移動経路上の複数の地点で連続して無線環境変化が発生するならば、測位誤差の発生可能性があるが、かような場合はほとんど発生しない。

特に、ある固定ノード２から受信された信号の強度は、その周辺を通るとき、ピークを形成するが、かようなピークは、無線環境変化に大きく影響を受けない傾向がある。したがって、本実施例による測位に使用される信号強度の変化パターンの長さを、その測位のリアルタイム性が保証される限度で現在受信された信号がピークまたはピークの隣接部分ではないにしても、移動ノード１が既に経てきた経路上の複数の信号のピーク部分を含むように十分に延ばせば、無線環境変化に非常に強靭になる。これに加えて、本実施例による測位に使用される信号強度の変化パターン内のピークとピークとの間の位置変化は、相対位置推定による誤差累積のない比較的短い距離内での移動ノード１の相対位置推定によって正確に推定可能なので、無線環境変化が激しい場合にも、移動ノード１の位置推定の正確度が大幅に向上する。

上述したように、本実施例による測位に使用される信号強度の変化パターンは、移動ノード１の位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス形態の３次元パターンであって、移動ノード１のサーフェス形態の３次元パターンとマップデータのサーフェス形態の３次元パターンとの間の比較観点から見れば、移動ノード１の現在位置における無線環境変化は、現在受信された信号の強度に該当するサーフェス部分の高さ誤差だけにつながり、無線環境変化の地点ではない他の地点に該当する大部分のサーフェスには影響を与えなくなる。すなわち、移動ノード１の現在位置における無線環境変化は、サーフェス形態の一部変形を招いても、サーフェスの全体としての形態にほとんど影響を与えない。

従来の無線測位アルゴリズムは、現在受信された信号強度の数値値とラジオマップ内に分布された信号強度の数値値とを比較するために、現在受信された信号強度の数値値と最も類似した数値値を有する移動ノード１の実際位置の隣接地点を移動ノード１の位置と誤って推定してしまう結果に至る。本実施例によれば、移動ノード１の現在位置における無線環境変化は、サーフェスの全体としての形態にほとんど影響を与えないので、マップデータが示すマップ内で３次元パターンのサーフェス形態と最も類似した形態を有するサーフェス部分を探し出すとき、現在受信された信号の強度の誤差によって、元々探し出そうとするサーフェス部分と異なるサーフェス部分を探し出す可能性は非常に低い。かように、現在受信された信号強度の数値値とラジオマップ内に分布された信号強度の数値値との比較による従来アルゴリズムの測位誤差は、根本的に遮断でき、移動ノード１の測位正確度が大幅に向上することができる。

図１３は、従来技術と本実施例によるＬＴＥ測位に係わる比較実験結果を示す図面である。ＬＴＥ信号を用いて本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムとＫＮＮアルゴリズムを行いつつ、同じ経路でスマートフォンを持って移動した。図１３の（ａ）には、移動ノード１の実際移動経路「ＬＴＥｄａｔａｂａｓｅ」について、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムによって推定された移動経路、ＫＮＮアルゴリズムによって推定された移動経路、ＧＰＳによって推定された移動経路が図示されている。図１３の（ｂ）には、図１６の（ａ）に図示された方式のうち、ＫＮＮアルゴリズムと、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムそれぞれによって推定された移動ノード１の位置と実際位置の誤差が図示されている。

図１３の（ａ）において、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムによって推定された移動ノード１の位置は、円形で表示されており、ＫＮＮアルゴリズムによって推定された移動ノード１の位置は、方形で表示されており、ＧＰＳによって推定された移動ノード１の位置は、三角形で表示されている。図１３の（ａ）を参照すれば、ＫＮＮアルゴリズムによって推定された移動ノード１の位置は、移動ノード１の実際移動経路を外れてあちこちに飛ぶ現象が多発している。一方、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムは、移動ノード１の実際移動経路に沿って安定して移動ノード１の位置が正確に推定されている。特に、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムは、これまで測位正確度が最も優れると知られたＧＰＳよりも、むしろ移動ノード１の位置が正確に推定されている。

図１３の（ｂ）において、本実施例によるサーフェス相関度基盤の無線測位アルゴリズムの測位誤差は、黒いドットで表示されており、ＫＮＮアルゴリズムの測位誤差は、方形で表示されている。図１３の（ｂ）を参照すれば、ＬＴＥ信号を用いて移動ノード１の位置を推定する場合にも、本実施例による測位誤差が従来の測位アルゴリズムに比べて非常に低いレベルを保持している。ＬＴＥ網の基地局は、その設置において、ワイファイ網のアクセスポイントに比べて、さらに多くの費用が消費されるので、周辺基地局と中継サービス地域とが、なるべく重ならないように、周辺基地局から遠く離れて設けられている。その結果、ＬＴＥ信号は、室内及び室外全域に均一に分布されているが、信号強度の変化が大きくない地域が広いという特性を有している。

上述したように、従来の無線測位アルゴリズムは、共通して現在受信された信号強度のみを用いて移動ノード１の位置を推定するために、移動ノード１の移動経路上で測位地点間に信号強度の変化がほとんどない場合に、その信号強度だけでは、その測位地点を区別することができず、かつ周辺のノイズに非常に敏感に反応して測位誤差が非常に大きくなる。図１３の（ａ）に図示されたように、従来の無線測位アルゴリズムによって推定された移動ノード１の位置は、移動ノード１の実際移動経路を外れてあちこちに飛ぶ現象が発生する。

移動ノード１の移動経路上で互いに隣接している測位地点間には、ＬＴＥ信号の強度変化がほとんどない場合であっても、本実施例による測位に使用される信号強度の変化パターンの長さを、移動ノード１測位のリアルタイム性が保証される限度で、十分に延長させれば、その信号強度の変化パターンの長さに該当する移動距離内では、移動ノード１の正確な位置推定が可能な程度にＬＴＥ信号の強度は十分に変化する。これにより、本実施例は、移動ノード１の移動経路上で互いに隣接している測位地点間には、ＬＴＥ信号の強度変化がほとんどない場合であっても、移動ノード１の位置を正確に推定することができる。

このように本実施例は、移動経路上の測定地点間に信号強度の変化がほとんどないＬＴＥ信号を用いて移動ノード１の位置を正確に推定可能なので、室内はもとより、室外までもカバーする無線測位サービスの提供が可能である。結果として、本実施例は、建物室内と都心のあちこちに広範囲に分布するＬＴＥ信号を用いて高層ビルの影響なしに都心でも高い正確度の室内測位及び室外測位がいずれも可能な車両ナビゲーションシステムや自律走行用の無線測位サービスが提供可能なので、現在車両ナビゲーションシステムとして最も広く使用されているが、室内測位が不可能であり、都心での測位正確度が顕著に低下するＧＰＳを代替することができる。

以上では、ワイファイ信号とＬＴＥ信号とを用いる場合について、従来技術と本実施例との比較実験を行い、本実施例の測位正確度の優越性を説明したが、本実施例による無線測位に用いられる信号には制限がなく、ブルートゥース、ジグビー、ローラのような無線信号の強度を用いて本実施例による測位が行われてもよい。

一方、上述したような本発明の一実施例による無線測位方法は、コンピュータのプロセッサで実行可能なプログラムとして作成可能であり、このプログラムをコンピュータで読取り可能な記録媒体に記録して実行させるコンピュータとして具現されてもよい。コンピュータは、デスクトップコンピュータ、ノート型パソコン、スマートフォン、エンベデッドコンピュータなど、プログラムを実行させうる全てのタイプのコンピュータを含む。また、上述した本発明の一実施例において使用されたデータ構造は、コンピュータで読取り可能な記録媒体に多くの手段を通じて記録されてもよい。コンピュータで読取り可能な記録媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、マグネチック記録媒体（例えば、フロッピー、ハードディスクなど）、光学的判読媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）のような記録媒体を含む。

以上、本発明についてその望ましい実施例を中心に説明した。本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者ならば、本発明が、本発明の本質的な特性から外れない範囲で変形された形状として具現される可能性があるということを理解できるであろう。したがって、開示された実施例は、限定的な観点ではなく、説明的な観点で考慮されねばならない。本発明の範囲は、前述した説明ではなく、特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にある全ての相違点は、本発明に含まれたものと解釈されねばならない。

Claims

少なくとも１つの固定ノードから送出された少なくとも１つの信号の強度を測定する段階と、
移動ノードの相対位置を、直前に推定された相対位置に基づいて推定する段階と、
前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階と、
前記生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記移動ノードが位置する地域における信号強度の分布パターン形態のマップとの比較に基づいて前記移動ノードの絶対位置を推定する段階と、を含み、
前記移動ノードの絶対位置の推定後には、前記推定された移動ノードの絶対位置を基準に移動ノードの相対位置を推定する段階をさらに含み、
前記複数の時点後には、前記移動ノードの絶対位置について推定された移動ノードの相対位置から前記移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンが生成されることを特徴とする無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンは、前記複数の時点で推定された移動ノードの複数の相対位置で複数回受信された少なくとも１つの信号の強度の連続した羅列で表現される少なくとも１つの信号強度の変化パターンであることを特徴とする請求項１に記載の無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から現在受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを生成し、前記生成された少なくとも１つの信号のパターンを、前記受信時点以前に受信された少なくとも１つの信号のパターンに連続して羅列することで、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することを特徴とする請求項２に記載の無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータを、前記相対位置推定以前に推定された相対位置に対するパターンデータに累積させることで、前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、前記測定された各信号強度を前記推定された相対位置に関連付けて示す空間ドメインデータから前記パターンデータを生成することを特徴とする請求項４に記載の無線測位方法。
前記測定された各信号強度をいずれか１時点に関連付けて示す時間ドメインデータを生成する段階と、
前記生成された時間ドメインデータを前記空間ドメインデータに変換する段階をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の無線測位方法。
前記いずれか１時点は、前記各信号の受信時点であり、前記測定された相対位置は、前記各信号の受信時点で推定された移動ノードの相対位置であることを特徴とする請求項６に記載の無線測位方法。
前記推定された相対位置と、前記相対位置の推定直前に推定された移動ノードの相対位置の距離差が、前記移動ノードの相対位置を示すための座標の分解能単位に該当する距離以内であれば、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータの累積は省略されることを特徴とする請求項４に記載の無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記マップとを比較することにより、前記マップ内で前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンと最も類似したパターンを有する部分を探し出す段階をさらに含み、
前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出された部分が指すマップの絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定することを特徴とする請求項１に記載の無線測位方法。
前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出された部分の複数の絶対位置のうち、前記推定された相対位置に対応する絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定することを特徴とする請求項９に記載の無線測位方法。
前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成する段階は、多次元空間の第１座標軸にいずれか１つの固定ノードのＩＤをマッピングし、第２座標軸に前記移動ノードの相対位置をマッピングし、第３座標軸に前記いずれか１つの固定ノードから送出された信号の強度をマッピングすることにより決定される多次元空間の地点にドットを表示する方式によって、前記移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化をグラフ化した幾何学的なサーフェス(surface)形態のパターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の無線測位方法。
前記サーフェス形態のパターンと前記マップとを比較することにより、前記マップ内で前記サーフェス形態と最も類似した形態を有するサーフェス部分を探し出す段階をさらに含み、
前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出されたサーフェス部分が指すマップの絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定することを特徴とする請求項１１に記載の無線測位方法。
前記移動ノードの絶対位置を推定する段階は、前記探し出されたサーフェス部分の複数の絶対位置のうち、前記推定された相対位置のシェープ（ｓｈａｐｅ）と最も類似したシェープを有する部分の絶対位置を前記移動ノードの絶対位置と推定することを特徴とする請求項１２に記載の無線測位方法。
前記受信された少なくとも１つの信号に基づいて測位サービスが提供される全域のクラスタのうち、少なくとも１つのクラスタを選定する段階と、
前記全域における信号強度の分布データが記録されたラジオマップから前記マップを示すマップデータを抽出する段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の無線測位方法。
請求項１〜１４のうちいずれか１項の方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体。
少なくとも１つの固定ノードから送出された少なくとも１つの信号の強度を測定する信号処理部と、
移動ノードの相対位置を、直前に推定された相対位置に基づいて推定する相対位置推定部と、
前記測定された少なくとも１つの信号強度と前記推定された移動ノードの相対位置から複数の時点にわたる移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成するパターン生成部と、
前記生成された少なくとも１つの信号強度の変化パターンと前記移動ノードが位置する地域における信号強度の分布パターン形態のマップとの比較に基づいて前記移動ノードの絶対位置を推定する絶対位置推定部と、を含み、
前記相対位置推定部が、前記移動ノードの絶対位置の推定後には、前記推定された移動ノードの絶対位置を基準に移動ノードの相対位置を推定し、
前記パターン生成部が、前記複数の時点後には、前記移動ノードの絶対位置について推定された移動ノードの相対位置から前記移動ノードの位置の相対的な変化による少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することを特徴とする無線測位装置。
前記移動ノードの動きを感知するセンサー部をさらに含み、
前記相対位置推定部は、前記センサー部の出力信号の値から前記移動ノードの相対位置を推定することを特徴とする請求項１６に記載の無線測位装置。
前記パターン生成部によって生成されたパターンデータを累積させるためのバッファをさらに含み、
前記パターン生成部は、前記推定された相対位置で前記少なくとも１つの固定ノードから受信された少なくとも１つの信号強度のパターンを示すパターンデータを前記バッファに保存されているパターンデータに累積させて保存することで前記少なくとも１つの信号強度の変化パターンを生成することを特徴とする請求項１６に記載の無線測位装置。