JP7350945B2 - コンピュータ実装方法、コンピュータ・プログラム製品および装置 - Google Patents

Description

本発明は、受信信号強度（ＲＳＳ：received signal strength）分布の生成に関する。

従来、フィンガープリント方式の測位システムを構築する場合、無線信号を受信する装置の位置と受信信号強度（ＲＳＳ）との対応関係を示すフィンガープリントが複数の位置で事前に収集される。そのような収集に関して、従来技術の文献では、「調査者（surveyor）が収集デバイスを携行して経路に沿って歩いている間にフィンガープリント・サンプルが収集される」ことが開示されている。しかしながら、そのような技法では、位置の変化とＲＳＳの変化との間にタイム・ラグが発生する可能性がある。さらに、ＲＳＳの観測位置は、移動経路上で特定される可能性がある。

したがって、当技術分野において、前述の問題に対処する必要がある。

本発明の一態様によれば、移動体の位置と、移動体により観測された無線信号の受信信号強度とをそれぞれが含む第１の複数の観測データを取得することと、第１の複数の観測データの各観測データに含まれる移動体の各位置を、その観測データに含まれる受信信号強度が観測される前の時点の移動体の少なくとも１つの位置を使用して補正することと、を含む、コンピュータ実装方法が提供される。このようにして、受信信号強度から位置を推定する精度を高めることが可能である。

補正することは、第１の複数の観測データの各観測データに含まれる移動体の位置を、所定の時間幅を有し、その観測データに含まれる受信信号強度の観測のタイミングに対応する時間窓内で、受信信号強度を観測する移動体の位置を使用して、補正することを含み得る。このケースでは、受信信号強度から位置を推定する精度を高めることが可能である。

第１の複数の観測データのそれぞれの時間窓は、その観測データの観測タイミングよりも所定時間早い始点を有する所定の時間幅を有し得る。このケースでは、受信信号強度の変化が移動体の位置の変化に対して時間的に遅延する場合に、この遅延を確実に低減することが可能である。

コンピュータ実装方法は、時間窓を設定する処理の間に、無線信号を送信する送信装置に対して移動体を移動させる要求を送信することと、移動に伴う無線信号の受信信号強度の変化の遅延量に基づいて時間窓を設定することと、をさらに含み得る。このケースでは、受信信号強度の変化が移動体の位置の変化に対して時間的に遅延する場合に、この遅延を確実に低減することが可能である。

コンピュータ実装方法は、移動体の位置が補正された第１の複数の観測データから一部の位置に対応する各観測データを抽出することによって、第１の複数の観測データに含まれる位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することをさらに含み得る。このケースでは、受信信号強度から位置を推定する精度を高めることが可能である。

本発明の他の態様によれば、複数の位置のそれぞれにおける無線信号の受信信号強度を含む受信信号強度分布を取得することと、受信信号強度分布から複数の位置のうちの一部の位置に対応する各受信信号強度を抽出することによって、受信信号強度分布に含まれる複数の位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することと、を含む、コンピュータ実装方法が提供される。このようにして、受信信号強度から位置を推定する精度を高めることが可能である。

コンピュータ実装方法は、複数の位置の分布が一様化された受信信号強度分布を使用して、受信信号強度から位置を推定するためのモデルを生成することをさらに含み得る。このケースでは、高精度な測位モデルを生成することが可能である。

コンピュータ実装方法は、複数の位置の分布を示す確率密度分布を生成することをさらに含み得、抽出することは、確率密度分布から生じる確率と逆相関関係を有する確率に従って、複数の位置のそれぞれのリサンプリングを実行することを含み得る。このケースでは、観測位置の分布が一様化されたＲＳＳ分布を生成することが可能である。

本発明の他の態様によれば、コンピュータ実装方法を実行するためのコンピュータ・プログラム製品が提供される。

本発明のさらに他の態様によれば、コンピュータ実装方法を実行するための装置が提供される。

概要の節では、必ずしも本発明の実施形態の全ての必要な特徴を説明していない。本発明は、上述の特徴のサブ・コンビネーションでもあり得る。

ここで、添付の図面を参照して、本発明の実施形態を単なる例として説明する。

本発明の一実施形態による装置を示す図である。 本発明の一実施形態による時間窓設定部を示す図である。 本発明の一実施形態による方法を示す図である。 本発明の一実施形態による時間窓の設定を示す図である。 本発明の一実施形態による時間窓設定の詳細な例を示す図である。 本発明の一実施形態によるＲＳＳ分布の生成を示す図である。 本発明の一実施形態によるＲＳＳ分布生成の詳細な例を示す図である。 本発明の一実施形態による、移動体の位置の変化に対するＲＳＳの変化の遅延量を示す図である。 本発明の一実施形態によるコンピュータの例示的なハードウェア構成を示す図である。

以下、本発明の一部の実施形態を説明する。実施形態は特許請求の範囲に従って本発明を限定するものではなく、実施形態に記載の特徴の全ての組合せは、必ずしも本発明の態様によって提供する手段に必須なものではない。

（１．装置）
図１に、本発明の一実施形態による装置１を、送信装置２と共に示す。装置１は、送信装置２のうちの１つまたは複数から放射される無線信号の受信信号強度（ＲＳＳ）分布を生成し、一例として、ＲＳＳから位置を推定するための測位モデルをさらに生成する。装置１は、移動体１０、取得部１１、時間窓設定部１２、位置補正部１３、ＲＳＳ分布生成部１４、およびモデル生成部１５を含む。装置１の各部の中で、移動体１０以外の部分、または移動体１０内の後述する移動部１００以外の部分は、携帯型ＰＣまたはスマートフォンなどのポータブル情報処理装置を形成し得る。

ここで、ＲＳＳ分布は、複数の位置と、各位置で受信された１つまたは複数の無線信号のＲＳＳとの間の関連付けであり得、フィンガープリント測位に使用される。ＲＳＳ分布は、ＧＰＳを使用できない屋内環境の全域をカバーし得る。無線信号は、屋内環境に存在する１つまたは複数の携帯型情報処理装置と、無線ＬＡＮ（たとえば、Ｗｉ－ＦＩ（Ｒ））またはＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）低エネルギー）あるいはその両方との間で無線通信を確立するためのビーコンであり得る。一例として、無線信号は１００ｍｓの間隔で放射され得る。送信装置２は屋内環境に固定され得、たとえば、無線ＬＡＮアクセス・ポイントに収容され得る。

（１－１．移動体）
移動体１０は、送信装置２に対して移動することができる。本発明の一実施形態として、移動体１０は装置１に収容され、装置１と一体的に移動する。しかしながら、移動体１０は、装置１内に配備されなくてもよく、たとえば、装置１とは別に形成して、装置１と独立して移動するようにし得る。移動体１０は、移動部１００および測定部１０１を含む。

（１－１－１．移動部）
移動部１００は、移動体１０を送信装置２に対して移動させる。たとえば、移動部１００は複数の車輪を含み得る。移動部１００は電源を含み得るが、電源を含まなくてもよい。移動部１００は、装置１の要求部（図示せず）からの要求に応答して移動体１０を移動させ得る。移動部１００は自走し得、または操作者の操作に応じて移動し得る。移動部１００によって引き起こされる移動の経路は、屋内環境における全ての位置を均等に通過しなくてもよい。本発明の一実施形態として、移動部１００は、屋内環境における移動体１０の位置を取得部１１に供給する。移動体１０の位置は操作者によって取得部１１に入力され得ることに留意されたい。

（１－１－２．測定部）
測定部１０１は、１つまたは複数の送信装置２から放射された各無線信号のＲＳＳを測定する。測定部１０１は、測定した各ＲＳＳが、観測時刻と、この観測時刻にＲＳＳを測定した移動体１０の位置（観測位置とも呼ぶ）とに関連付けられた１つの観測データを生成し得る。測定部１０１は観測データを定期的に、たとえば１秒ごとに生成し得る。そのような観測データの収集は、複数の位置のそれぞれにおける無線信号のＲＳＳを含むＲＳＳ分布を形成し得る。測定部１０１は、測定した観測データを取得部１１に供給し得る。

本実施形態では、測定部１０１は、移動体１０の移動中に測定を行い得る。そのため、測定部１０１によって得られる測定位置は、室内環境において非一様な分布を有し得る。さらに、移動体１０が無線信号を受信するには時間が必要である。測定部１０１は、順次測定された複数のＲＳＳに対して時系列フィルタリング処理を行って、平滑化されたＲＳＳ値を測定値として出力し得る。そのため、観測データにおけるＲＳＳの測定値の変化は、測定位置の変化よりも遅れて発生し得る。

（１－２．取得部）
取得部１１は、複数の観測データを取得する。本発明の一実施形態として、取得部１１は、測定部１０１から観測データを取得するが、代わりにＲＳＳをそれ自体で測定することによって観測データを生成し得る。取得部１１は、取得した観測データを位置補正部１３に供給し得る。

（１－３．時間窓設定部）
時間窓設定部１２は、移動体１０の移動に伴うＲＳＳの変化の遅延量に基づいて時間窓を設定する。ここで、時間窓は、観測データに含まれる位置を補正するために使用され、各観測データの観測タイミングに対して設定され得る。時間窓設定部１２は、設定した時間窓に関するデータを位置補正部１３に供給し得る。この時間窓データは、時間窓の時間幅、開始時刻、または終了時刻あるいはその組合せを示し得る。

（１－４．位置補正部）
位置補正部１３は、複数の観測データの各観測データに含まれる移動体１０の各位置を、その観測データに含まれるＲＳＳが観測される前の時点の移動体１０の少なくとも１つの位置を使用して補正する。たとえば、位置補正部１３は、時間窓設定部１２により設定された時間窓内の観測位置を使用して、複数の観測データの各観測データに含まれる観測位置を補正し得る。このようにして、観測位置の変化とＲＳＳの変化との間のタイム・ラグが低減され得る。時間窓内の観測位置は、時間窓内で移動体１０が存在する位置であり得る。位置補正部１３は、位置補正が行われた後の観測データをＲＳＳ分布生成部１４に供給し得る。

（１－５．ＲＳＳ分布生成部）
ＲＳＳ分布生成部１４は、観測データに含まれる位置の分布がより一様なＲＳＳ分布を生成する。ＲＳＳ分布生成部１４は、確率密度分布生成部１４１、リサンプリング部１４２、およびＲＳＳ分布選択部１４３を含む。

（１－５－１．確率密度分布生成部）
確率密度分布生成部１４１は、観測データが取得されたタイミングにおける移動体１０の位置の分布を示す確率密度分布を生成する。本実施形態の一例として、確率密度分布生成部１４１は、確率密度分布を生成するために位置補正部１３から補正が行われた後の位置データを取得するが、代わりに取得部１１から位置データを取得し得る。確率密度分布生成部１４１は、生成した確率密度分布をリサンプリング部１４２に供給し得る。

（１－５－２．リサンプリング部）
リサンプリング部１４２は、複数の観測データから一部の位置に対応する各観測データを抽出し、すなわち、リサンプリング部１４２は、複数の観測データをリサンプリングする。このようにして、観測データに含まれる位置の分布がより一様なＲＳＳ分布が生成される。リサンプリング部１４２は、複数の抽出率を使用してリサンプリングを実行し得る。リサンプリング部１４２は、抽出率ごとに、リサンプリングされた複数の観測データによって示されるＲＳＳ分布をＲＳＳ分布選択部１４３に供給し得る。

（１－５－３．ＲＳＳ分布選択部）
ＲＳＳ分布選択部１４３は、異なる抽出率を使用して得られた複数のＲＳＳ分布の中から、非一様性を示す指標値が最小のＲＳＳ分布を選択する。ＲＳＳ分布選択部１４３は、選択したＲＳＳ分布をモデル生成部１５に供給し得る。ＲＳＳ分布選択部１４３は、ＲＳＳ分布生成部１４内に配備されなくてもよい。このケースでは、リサンプリング部１４２は、１つの抽出率でリサンプリングすることによって取得されたＲＳＳ分布をモデル生成部１５に供給し得る。

（１－６．モデル生成部）
モデル生成部１５は、ＲＳＳ分布生成部１４から供給されたＲＳＳ分布を使用して測位モデルを生成する。測位モデルとは、ＲＳＳから位置を推定するためのモデルである。たとえば、測位モデルはデータベース（図示せず）に記憶され得、送信装置２と通信可能なポータブル情報処理装置が屋内環境に存在する場合、この情報処理装置の位置を推定するために使用され得る。

上述の装置１によって、各観測データに含まれる移動体１０の各位置は、その観測データに含まれるＲＳＳが観測される前の時点の移動体１０の少なくとも１つの位置を使用して補正される。たとえば、観測位置とＲＳＳとを含む各観測データの観測位置は、時間窓内の観測位置を使用して補正される。したがって、移動体１０の移動中に観測データが取得されたことによって、ＲＳＳの変化と観測位置の変化との間にタイム・ラグが生じている場合、観測位置とＲＳＳとが互いに正しく関連付けられるように、このタイム・ラグの影響を低減することが可能である。したがって、ＲＳＳからの位置推定の精度を高めることが可能である。

さらに、複数の観測データに含まれる位置の分布がより一様化されたＲＳＳ分布が生成される。したがって、移動体１０の移動中に観測データが取得されることによって、移動体１０の移動経路上で観測位置が特定される場合に、過剰適合（over-fitting）を防止することが可能である。そのため、ＲＳＳからの位置推定の精度を大幅に高めることが可能である。

さらに、異なる抽出率を使用して得られた複数のＲＳＳ分布の中から、非一様性を示す指標値が最小のＲＳＳ分布が選択されるので、ＲＳＳからの位置推定の精度を大幅に高めることが可能である。

（２．時間窓設定部）
図２に、時間窓設定部１２を示す。本発明の一実施形態として、時間窓設定部１２は、送信装置２に対する移動体１０の移動に伴うＲＳＳの変化の遅延量に基づいて時間窓を設定する。時間窓設定部１２は、取得部１２１、予測値計算部１２２、予測値補正部１２３、残差計算部１２４、および設定部１２５を含む。

（２－１．取得部）
取得部１２１は、複数の観測データを取得する。本発明の一実施形態として、取得部１２１は、測定部１０１から観測データを取得するが、代わりにＲＳＳをそれ自体で測定することによって観測データを生成し得る。取得部１２１は、取得した観測データを予測値計算部１２２および残差計算部１２４に供給し得る。

（２－２．予測値計算部）
予測値計算部１２２は、送信装置２と、取得部１２１によって取得された複数の観測データのそれぞれに含まれる観測位置との間の距離を使用して、複数の観測データのそれぞれについてＲＳＳの予測値を計算する。予測値計算部１２２は、ＲＳＳ予測値を予測値補正部１２３に供給し得る。

（２－３．予測値補正部）
予測値補正部１２３は、評価対象となる暫定時間幅を有する暫定時間窓内のＲＳＳ予測値を使用して、ＲＳＳ予測値を補正する。暫定時間窓内のＲＳＳ予測値は、暫定時間窓内の観測データごとに計算されたＲＳＳ予測値であり得る。暫定時間幅は設定部１２５により順次変更され得、予測値補正部１２３は、暫定時間幅ごとに補正済みＲＳＳ予測値を計算し得る。予測値補正部１２３は、補正済みＲＳＳ予測値を残差計算部１２４に供給し得る。

（２－４．残差計算部）
残差計算部１２４は、複数の観測データのそれぞれに含まれるＲＳＳ測定値と、補正済みＲＳＳ予測値との間の残差を計算する。残差計算部１２４は、複数の観測データについての複数の残差の平均値を計算し得る。残差計算部１２４は、複数の暫定時間幅のそれぞれについて残差を計算し得る。残差計算部１２４は、複数の暫定時間幅のそれぞれについての残差を設定部１２５に供給し得る。

（２－５．設定部）
設定部１２５は、残差計算部１２４によって計算された残差が最小となるときに生じる暫定時間幅を、観測データごとの時間窓の時間幅として設定する。

上述の時間窓設定部１２によって、移動体１０が送信装置２に対して移動する場合のＲＳＳ変化の遅延量に基づいて時間窓が設定される。さらに、時間窓の時間幅は、ＲＳＳ測定値と、暫定時間幅ごとに補正されたＲＳＳ予測値との間の残差を最小化するように設定される。したがって、ＲＳＳの変化が観測位置の変化に対して時間的に遅延する場合、この遅延を確実に低減することができる。

（３．方法）
図３に、本実施形態の一実施形態による方法を示す。装置１は、ステップＳ１１～Ｓ１９の処理を実行することによって、ＲＳＳ分布および測位モデルを生成する。

まず、ステップＳ１１において、時間窓設定部１２は時間窓を設定する。時間窓設定部１２は、移動体１０の移動に伴うＲＳＳ変化の遅延量に基づいて時間窓を設定し得る。

次に、ステップＳ１３において、取得部１１は、複数の観測データを取得する。このとき、移動部１００は、移動体１０を送信装置２に対して移動させ得る。このようにして、取得部１１は、移動体１０が移動している間に測定された観測データを取得し得る。移動体１０の移動速度は、試行錯誤に応じて任意に設定され得る。ステップＳ１３において取得される観測データは、第１の複数の観測データの一例であり、ＲＳＳ分布および測位モデルを生成するのに使用される。

次に、ステップＳ１５において、位置補正部１３は、時間窓内の観測位置を使用して、複数の観測データのそれぞれに含まれる観測位置を補正する。このようにして、各観測データに含まれる移動体１０の各位置は、その観測データに含まれるＲＳＳが観測される前の時点の移動体１０の少なくとも１つの位置を使用して補正される。時間窓内の観測位置は、観測データとは別にユーザによって入力された位置であり得、または時間窓内の観測タイミングで観測された少なくとも１つの観測データに含まれる観測位置であり得る。一例として、位置補正部１３は、複数の観測データにそれぞれ含まれる観測位置を、複数の観測データのうちの、時間窓内の観測タイミングで測定された少なくとも１つの観測データに含まれる観測位置の平均になるように補正し得る。位置の平均は、位置座標の平均であり得る。位置補正部１３は、時間窓内の観測データに含まれる複数の観測位置の加重平均を、補正済み観測位置として設定し得る。より新しい観測データに対して、重みを大きくしたり小さくしたりし得る。

次に、ステップＳ１７において、ＲＳＳ分布生成部１４は、複数の観測データに含まれる複数の観測位置の分布がより一様化されたＲＳＳ分布を生成する。たとえば、ＲＳＳ分布生成部１４は、位置補正部１３によって観測位置が補正された複数の観測データから、観測位置の一部に対応する各観測データを抽出することによって、ＲＳＳ分布をより一様化し得る。

ステップＳ１９において、モデル生成部１５は、観測位置が一様化されたＲＳＳ分布を使用して測位モデルを生成する。たとえば、モデル生成部１５は、機械学習によって測位モデルを生成し得る。モデル生成部１５は、たとえば、ノンパラメトリック回帰（たとえば、カーネル化されたリッジ回帰、カーネル回帰、およびガウス過程回帰）によって測位モデルを生成し得る。

上述の方法により、時間窓内で観測された観測データに含まれる観測位置を使用して、観測データ内の観測位置が補正される。したがって、観測データとは別に時間窓内の観測位置が取得され、補正に使用される場合と比較して、必要な手間を削減することが可能である。

さらに、各観測データ内の観測位置は、時間窓内の観測データに含まれる観測位置の平均になるように補正される。したがって、観測位置の変化とＲＳＳの変化との間にタイム・ラグがある場合、このタイム・ラグの影響を確実に低減することが可能である。

（３－１．時間窓の設定）
図４に、ステップＳ１１における時間窓の設定を示す。時間窓設定部１２は、ステップＳ１１１～Ｓ１１９の処理を実行することによって、時間窓を設定する。

まず、ステップＳ１１１において、取得部１２１は複数の観測データを取得する。このとき、移動部１００は、移動体１０を送信装置２に対して移動させ得る。このようにして、取得部１１は、移動体１０の移動中に測定された観測データを取得し得る。移動部１００は、無線信号を遮る物体（たとえば壁）が移動体１０と送信装置２との間に入らないように移動体１０を移動させ得る。一例として、移動部１００は、送信装置２の近くの領域のみで移動体１０を移動させ得る。代わりに、移動部１００は、移動体１０を物体の位置とは無関係に移動させ得る。このケースでは、取得部１２１は、物体の位置が取得部１２１に予め設定されている場合に、物体が移動体１０と送信装置２との間に入らない間に観測される複数の観測データを取得し得る。移動体１０の移動速度は、試行錯誤に応じて任意に設定され得る。ステップＳ１１１において取得される複数の観測データは、第２の複数の観測データの一例であり、時間窓を設定するために使用される。

次に、ステップＳ１１３において、予測値計算部１２２は、送信装置２と、取得部１２１によって取得された複数の観測データのそれぞれに含まれる観測位置との間の距離を使用して、複数の観測データのそれぞれについて無線信号のＲＳＳ予測値を計算する。

たとえば、予測値計算部１２２は、観測位置と送信装置２との間の距離を対数距離経路損失モデルに入力することによって、観測データごとにＲＳＳ予測値を計算し得る。観測データに含まれる観測位置と送信装置２との間の距離は、既知であり得る。たとえば、観測位置と送信装置２との間の距離は、観測データごとに操作者によって入力され得る。

より具体的な例として、観測位置ｘ１、ｘ２、ｘ３などと、ＲＳＳ観測値ｙｏ１、ｙｏ２、ｙｏ３などとのペアをそれぞれ含む観測データｄ１、ｄ２、ｄ３などが、観測タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３などに取得されると仮定する。このケースでは、予測値計算部１２２は、対数距離経路損失モデルから、ＲＳＳ測定値ｙｏ１、ｙｏ２、ｙｏ３などとは別に、観測データｄ１、ｄ２、ｄ３などの位置ｘ１、ｘ２、ｘ３などに対応するＲＳＳ予測値ｙｅ１、ｙｅ２、ｙｅ３などを計算し得る。

次に、ステップＳ１１５において、予測値補正部１２３は、評価対象となる暫定時間幅を有する暫定時間窓内のＲＳＳ予測値を使用してＲＳＳ予測値を補正する。たとえば、予測値補正部１２３は、観測データごとに、暫定時間幅を有する暫定時間窓を設定する。暫定時間窓の始点は、観測タイミングの所定時間前であり得る。予測値補正部１２３は、観測データごとに、この観測データに対して設定された暫定時間窓内で観測された観測データごとに１つまたは複数のＲＳＳ予測値の平均値を計算し、この平均値を補正済みＲＳＳ予測値として設定する。

たとえば、上述の例において、暫定時間幅を有する時間窓が、それぞれ１タイミング前および２タイミング前の観測タイミングを含むように設定されている場合、予測値補正部１２３は、観測データｄ３のＲＳＳ予測値ｙｅ３を、（ｙｅ１＋ｙｅ２＋ｙｅ３）／３として計算される予測値ｙｅ３’になるように補正し得る。

次に、ステップＳ１１７において、残差計算部１２４は、複数の暫定時間幅のそれぞれについて、補正済みＲＳＳ予測値と、複数の観測データのそれぞれに含まれるＲＳＳ測定値との間の残差を計算する。たとえば、上記の例では、残差計算部１２４は、観測データｄ３について、ＲＳＳ測定値ｙｏ３と補正済みＲＳＳ予測値ｙｅ３’との間の残差を計算し得る。残差計算部１２４は、観測データごとに同様に残差を計算し、複数の残差の平均値を計算し得る。

ステップＳ１１９において、設定部１２５は、残差計算部１２４によって計算された１つまたは複数の残差が最小となるときに生じる暫定時間幅を、時間窓の時間幅として設定する。さらに、設定部１２５は、各観測データの時間窓の始点を、観測タイミングの所定時間前に設定し得る。所定時間の長さは、設定部１２５によって設定される時間幅と等しくてもよい。そのため、設定部１２５は、各観測データの時間窓の終点を、各観測データの観測タイミングに設定し得る。

上述の時間窓設定によって、移動体１０は、送信装置２と移動体１０との間に障害物が入らないように移動する。したがって、ＲＳＳの変化と観測位置の変化との間の遅延量が障害物によって不安定にならないようにすることが可能であるので、適切な時間幅の時間窓を設定することが可能である。

時間窓の始点は、各観測データの観測タイミングの所定時間前に設定される。したがって、ＲＳＳの変化が観測位置の変化に対して時間的に遅延する場合、この遅延を確実に低減することが可能である。

時間窓の終点は、観測タイミングに設定される。したがって、位置補正部１３は、観測タイミングごとに位置を補正することが可能である。

（３－１－１．時間窓設定の詳細な例）
図５に、時間窓設定の詳細な例を示す。

左側のグラフは、送信装置２から移動体１０までの距離と、観測データのＲＳＳとの関係を示しており、横軸は距離を示し、縦軸はＲＳＳを示している。図示のように、伝搬距離が長くなるにつれて、ＲＳＳの測定値は小さくなる。

右側のグラフは、暫定時間窓の暫定時間幅と、残差計算部１２４によって計算される平均残差との関係を示している。横軸は暫定時間幅を示し、縦軸は残差の平均値を示す。図示のように、時間幅が３秒の場合に、残差値が最小になる。このケースでは、時間窓の時間幅は３秒に設定され得る。

（３－２．ＲＳＳ分布の生成）
図６に、ステップＳ１７におけるＲＳＳ分布の生成を示す。ＲＳＳ分布生成部１４は、ステップＳ１７１～Ｓ１７５の処理を実行することによって、ＲＳＳ分布を生成する。

まず、ステップＳ１７１において、確率密度分布生成部１４１は、複数の観測位置の分布を示す確率密度分布を生成する。たとえば、確率密度分布生成部１４１は、カーネル密度推定によって確率密度分布を生成し得る。一例として、確率密度分布生成部１４１は、各観測位置における確率密度分布を、この観測位置を中心とするカーネル関数から生じる確率密度分布を足し合わせることによって生成し得る。このようにして、観測位置が密集している領域ほど、各観測位置の確率密度が高くなる。

次に、ステップＳ１７３において、リサンプリング部１４２は、複数の抽出率に従って、複数の観測データから、複数の位置のうちの一部の位置に対応する各観測データを抽出する。たとえば、リサンプリング部１４２は、確率密度分布生成部１４１からの確率密度分布から生じる確率と逆相関する確率、たとえば、確率密度分布から生じる確率に反比例する確率に従って、複数の抽出率で、観測データに含まれる複数の観測位置のそれぞれにリサンプリングを行い得る。リサンプリング部１４２は、複数の観測データから、リサンプリングされた各観測位置を含む各観測データを抽出し得る。このようにして、確率密度の高い観測位置、すなわち高密度の領域内の観測位置を含む観測データはリサンプリングされにくくなり、より一様化された観測位置密度を有するＲＳＳ分布が生成される。

一例として、リサンプリング部１４２は、観測位置ごとに、確率密度に反比例する重み係数を設定し得る。さらに、リサンプリング部１４２は、重点サンプリング技法、たとえば系統リサンプリングを使用して観測位置を抽出し得る。リサンプリング部１４２は、抽出する観測位置の数を順次変更しながら、抽出を数回行い得る。抽出回数は、たとえば、抽出率と観測位置の数との積の整数部分で表される値であり得る。抽出率は順次変更され得、この変更に応じて抽出回数が更新され得る。

次に、ステップＳ１７５において、ＲＳＳ分布選択部１４３は、異なる抽出率を使用して得られた複数のＲＳＳ分布の中から、非一様性を示す指標値が最小のＲＳＳ分布を選択する。たとえば、ＲＳＳ分布選択部１４３は、異なる抽出率を使用して得られたＲＳＳ分布ごとに非一様性を示す指標値を計算し、非一様性が最低のＲＳＳ比率（RSS ratio）を選択し得る。指標値は食い違い度（discrepancy）であり得、たとえばスター食い違い度（star-discrepancy）であり得る。そのような指標値は、従来の広く知られている技法を使用して計算される。

上述のＲＳＳ分布生成によって、複数の観測位置のそれぞれが、確率密度分布から生じる確率と逆相関関係を有する確率でリサンプリングされるので、リサンプリングは、確率密度が高い観測位置が間引きされて行われる。したがって、観測位置分布がより一様化されたＲＳＳ分布を生成することが可能である。

（３－２－１．ＲＳＳ分布生成の詳細な例）
図７に、ＲＳＳ分布生成の詳細な例を示す。図中のプロットした点は、ＲＳＳ観測位置を示している。長方形の枠は建物の床を示し、垂直および水平スケールは床上の座標を示す。さらに、図の左側は、ステップＳ１３の処理に従って取得されたＲＳＳ分布を示しており、図の右側は、ステップＳ１７の処理に従って生成されたＲＳＳ分布を示している。図示のように、ステップＳ１７の処理において抽出率０．４８でリサンプリングを行って、観測位置の数を４２０から２０１に削減することによって、スター食い違い度が０．１４２６から０．０９６８に低減され、観測位置分布がより一様になる。

（４．変形例）
上述の実施形態では、装置１は、時間窓設定部１２、位置補正部１３、およびＲＳＳ分布生成部１４を含むものとして説明しているが、装置１はこれら各部を全て含まなくてもよい。たとえば、装置１が時間窓設定部１２を含まない場合、位置補正部１３は、時間窓設定部１２によって設定される時間窓の代わりに、所定の時間幅を有する時間窓を使用し得る。所定の時間幅は観測データごとに異なり得、または同じ値であり得る。一例として、所定の時間幅を観測データごとに設定して、過去の全ての観測タイミングがその時間幅に含まれるようにし得る。代わりに、装置１が各観測データに含まれる移動体１０の各位置を、その観測データに含まれるＲＳＳが観測される前の時点の移動体１０の少なくとも１つの位置を使用して補正する限り、装置１は、時間窓を使用せずに、各観測データに含まれる移動体１０の各位置を補正し得る。これらのケースでは、位置補正部１３は、複数の観測データにそれぞれ含まれる観測位置を、過去の全ての観測位置の指数移動平均になるように補正し得る。装置１が時間窓を使用しない場合、位置補正部１３は、各観測データに含まれる観測位置を、その観測データのよりも少なくとも１つ前のタイミングに観測された他の観測データに含まれる観測位置になるように補正し得る。装置１が時間窓設定部１２も位置補正部１３も含まない場合、ＲＳＳ分布生成部１４は、位置補正部１３ではなく取得部１１から観測データを取得し得る。装置１が位置補正部１３を含まない場合、取得部１１は、移動体１０が各観測位置で停止したときに生じる観測データを取得し得る。装置１がＲＳＳ分布生成部１４を含まない場合、モデル生成部１５は、位置補正部１３によって位置補正された観測データから測位モデルを生成し得る。

さらに、上記の説明では、時間窓設定部１２は、ＲＳＳ予測値と測定値との間の残差が最小になるときに生じる暫定時間幅を、時間窓の時間幅に設定する。しかしながら、時間窓設定部１２は、送信装置２に対する移動体１０の移動に伴うＲＳＳ変化の遅延量に基づいて時間幅が設定される限り、他のタイプの時間幅を設定し得る。図８に、観測位置の変化に対するＲＳＳ変化の遅延量を示す。図では、縦軸は観測データのＲＳＳであり、横軸は時間である。この図は、タイミングｔからタイミング０までの期間中に移動体１０が送信装置２から遠ざかった場合に、遅延時間Ｔが経過した後にＲＳＳが減少することを示している。そのようなケースでは、時間窓設定部１２は、たとえば、観測タイミングより遅延時間Ｔだけ早いタイミングが時間幅に含まれるように時間窓の時間幅を設定し得、遅延時間Ｔを時間窓の時間幅として設定し得る。

さらに、上記の説明では、ＲＳＳ分布生成部１４は、複数の観測位置の確率密度分布を生成し、複数の抽出率に従って一部の位置に対応する各観測データを抽出して、非一様性を示す指標値が最小であるＲＳＳ分布を選択する。しかしながら、ＲＳＳ分布生成部１４は、ＲＳＳ分布を異なる方法で生成し得る。たとえば、ＲＳＳ分布生成部１４は、組合せ最適化を使用して、指標値が最小となるような複数の観測位置を選択し得る。

さらに、上記の説明では、装置１は移動体１０を含む。しかしながら、装置１は移動体１０を含まなくてもよい。このケースでは、装置１は、移動体１０を移動させる要求を送信する要求部を含み得る。要求は移動体１０内の移動部１００に送信され得る。代わりに、操作者に移動体１０を移動させるために、要求は装置１のディスプレイに送信され得る。

図９に、本発明の一実施形態による、前述の動作を実行するように構成されるコンピュータの例示的なハードウェア構成を示す。コンピュータ７００にインストールされたプログラムは、コンピュータ７００に、本発明の実施形態の装置もしくはその１つもしくは複数の部分（モジュール、コンポーネント、要素などを含む）として機能させるか、もしくはこれらに関連する動作を実行させることができ、またはコンピュータ７００に、本発明の実施形態の処理もしくはそのステップを実行させることができ、あるいはその両方を行わせることができる。そのようなプログラムは、本明細書で説明しているフローチャートおよびブロック図のブロックの一部または全部に関連する特定の動作をコンピュータ７００に実行させるために、ＣＰＵ７００－１２によって実行され得る。

本実施形態によるコンピュータ７００は、ＣＰＵ７００－１２、ＲＡＭ７００－１４、グラフィック・コントローラ７００－１６、およびディスプレイ・デバイス７００－１８を含み、これらはホスト・コントローラ７００－１０により相互に接続される。コンピュータ７００は、通信インターフェース７００－２２、ハード・ディスク・ドライブ７００－２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ７００－２６、およびＩＣカード・ドライブなどの入出力ユニットも含み、これらは入出力コントローラ７００－２０を介してホスト・コントローラ７００－１０に接続される。コンピュータは、ＲＯＭ７００－３０およびキーボード７００－４２などのレガシー入出力ユニットも含み、これらは入出力チップ７００－４０を介して入出力コントローラ７００－２０に接続される。

ＣＰＵ７００－１２は、ＲＯＭ７００－３０およびＲＡＭ７００－１４に記憶されたプログラムに従って動作することによって、各ユニットを制御する。グラフィックス・コントローラ７００－１６は、ＲＡＭ７００－１４にまたはそれ自体に設けられたフレーム・バッファなどの上に、ＣＰＵ７００－１２によって生成された画像データを取得し、画像データをディスプレイ・デバイス７００－１８に表示させる。

通信インターフェース７００－２２は、ネットワーク７００－５０を介して他の電子デバイスと通信する。ハード・ディスク・ドライブ７００－２４は、コンピュータ７００内のＣＰＵ７００－１２によって使用されるプログラムおよびデータを記憶する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ７００－２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭ７００－０１からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ７００－１４を介してハード・ディスク・ドライブ７００－２４にプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカード・ドライブは、ＩＣカードからプログラムおよびデータを読み出し、またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込み、あるいはその両方を行う。

ＲＯＭ７００－３０は、コンピュータ７００によって起動時に実行されるブート・プログラムなど、またはコンピュータ７００のハードウェアに応じたプログラム、あるいはその両方を内部に記憶する。入出力チップ７００－４０はまた、パラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポートなどを介して様々な入出力ユニットを入出力コントローラ７００－２０に接続し得る。

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ７００－０１またはＩＣカードなどのコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、同様にコンピュータ可読媒体の例であるハード・ディスク・ドライブ７００－２４、ＲＡＭ７００－１４、またはＲＯＭ７００－３０にインストールされ、ＣＰＵ７００－１２によって実行される。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ７００に読み込まれて、プログラムと、上述の様々なタイプのハードウェア・リソースとが連携することになる。コンピュータ７００の用途に応じた情報の操作または処理を実現することによって、装置または方法が構成され得る。

たとえば、コンピュータ７００と外部デバイスとの間で通信が行われる場合、ＣＰＵ７００－１２は、ＲＡＭ７００－１４にロードされた通信プログラムを実行して、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース７００－２２に通信処理を指示し得る。通信インターフェース７００－２２は、ＣＰＵ７００－１２の制御下で、ＲＡＭ７００－１４、ハード・ディスク・ドライブ７００－２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ７００－０１、またはＩＣカードなどの記録媒体に設けられた送信バッファリング領域に記憶された送信データを読み出し、読み出した送信データをネットワーク７００－５０に送信し、またはネットワーク７００－５０から受信した受信データを、記録媒体に設けられた受信バッファリング領域などに書き込む。

加えて、ＣＰＵ７００－１２は、ハード・ディスク・ドライブ７００－２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ７００－２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ７００－０１）、ＩＣカードなどの外部記録媒体に記憶されたファイルまたはデータベースの全てまたは必要な部分をＲＡＭ７００－１４に読み込ませ、ＲＡＭ７００－１４上のデータに対して様々なタイプの処理を行い得る。そして、ＣＰＵ７００－１２は、処理したデータを外部記録媒体に書き戻し得る。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースなどの様々なタイプの情報は、情報処理を受けるために記録媒体に記憶され得る。ＣＰＵ７００－１２は、本開示全体にわたって説明しており、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの演算、情報の処理、条件判定、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換などを含む様々なタイプの処理をＲＡＭ７００－１４から読み出されたデータに実行し得、結果をＲＡＭ７００－１４に書き戻す。加えて、ＣＰＵ７００－１２は、記録媒体内のファイル、データベースなどの情報を検索し得る。たとえば、それぞれ第１の属性の属性値が第２の属性の属性値に関連付けられている複数のエントリが記録媒体に記憶されている場合、ＣＰＵ７００－１２は、第１の属性の属性値が指定された条件に一致するエントリを複数のエントリの中から検索し得、そのエントリに記憶された第２の属性の属性値を読み出すことによって、所定の条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得する。

上記で説明したプログラムまたはソフトウェア・モジュールは、コンピュータ７００上またはその近くのコンピュータ可読媒体に記憶され得る。加えて、専用の通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバ・システムに設けられたハード・ディスクまたはＲＡＭなどの記録媒体をコンピュータ可読媒体として使用することによって、ネットワークを介してコンピュータ７００にプログラムを提供することができる。

本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはその組合せであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令をその上に有するコンピュータ可読記憶媒体（または複数の媒体）を含み得る。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによる使用のために命令を保持および記憶可能な有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、限定はしないが、電子記憶デバイス、磁気記憶デバイス、光学記憶デバイス、電磁記憶デバイス、半導体記憶デバイス、または前述の任意の適切な組合せであり得る。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック（Ｒ）、フロッピー（Ｒ）・ディスク、命令がその上に記録されたパンチ・カードまたは溝の隆起構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述の任意の適切な組合せが含まれる。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書で使用する場合、たとえば、電波またはその他の自由に伝搬する電磁波、導波管もしくはその他の伝送媒体を伝搬する電磁波（たとえば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または有線で伝送される電気信号など、一過性の信号自体であると解釈されるべきではない。

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれの計算／処理デバイスに、あるいは、たとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組合せなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部記憶デバイスにダウンロードすることができる。ネットワークは、銅線伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはその組合せで構成され得る。各計算／処理デバイスのネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、それぞれの計算／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、あるいはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上かつ部分的にリモート・コンピュータ上で、あるいは完全にリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行し得る。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され得、または（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに接続され得る。一部の実施形態では、たとえば、プログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行するために、電子回路を個人向けにするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行し得る。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して本明細書で説明している。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方における各ブロック、ならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せが、コンピュータ可読プログラム命令によって実施できることは理解されよう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供して、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行された命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するための手段を生成するようなマシンを生成し得る。また、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が内部に記憶されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為の態様を実施する命令を含む製造品を含むような特定の方法で機能するように、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、または他のデバイスあるいはその組合せに指示することが可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。

また、コンピュータ可読プログラム命令をコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードして、コンピュータ、他のプログラム可能装置または他のデバイス上で一連の演算ステップを実行させることによって、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で実行された命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するようなコンピュータ実装処理を生成し得る。

図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理的機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。一部の代替的実装形態では、ブロックに示す機能は、図に示す順序以外で発生し得る。たとえば、関与する機能性に応じて、連続して示す２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行され得、またはそれらのブロックは、場合により逆の順序で実行され得る。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能または行為を実行するか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行する専用のハードウェア・ベースのシステムによって実装できることにも留意されたい。

本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の技術的範囲は上述の実施形態に限定されるものではない。上述の実施形態には様々な変更および改良が加えられ得ることは当業者には明らかである。また、特許請求の範囲から、そのような変更または改良が加えられた実施形態が本発明の技術的範囲に含まれ得ることは明らかである。

特許請求の範囲、実施形態、または図面に示す装置、システム、プログラム、および方法によって実行される各処理の動作、手順、ステップ、および段階は、「～に先立って（prior to）」、「～の前に（before）」などで順序を示さない限り、また、前の処理からの出力が後の処理で使用されない限り、任意の順序で実行することができる。特許請求の範囲、実施形態、または図面において「最初」または「次」などの語句を使用して処理フローを説明している場合でも、処理がこの順序で実行される必要があることを必ずしも意味しない。

上記の説明から明らかなように、本発明の実施形態によって、位置からＲＳＳを推定するための測位モデルの精度を高めることが可能である。

Claims (12)

1. デバイスにより、移動体の位置と、前記移動体により観測された無線信号の受信信号強度とをそれぞれが含む第１の複数の観測データを取得することと、
   前記デバイスにより、前記第１の複数の観測データの各観測データに含まれる前記移動体の各位置を、前記移動体の移動に伴う前記無線信号の前記受信信号強度の変化の遅延量に基づいて時間幅が設定された時間窓内の前記移動体の少なくとも１つの位置を使用して補正することと、
   前記デバイスにより、前記移動体の前記位置が補正された前記第１の複数の観測データから一部の位置に対応する各観測データを抽出することによって、前記第１の複数の観測データに含まれる位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することと、
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. デバイスにより、複数の位置のそれぞれにおける無線信号の受信信号強度を含む受信信号強度分布を取得することと、
   前記デバイスにより、前記受信信号強度分布から前記複数の位置のうちの一部の前記位置に対応する各受信信号強度を抽出することによって、前記受信信号強度分布に含まれる前記複数の位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することと、
   を含む、コンピュータ実装方法。
3. 前記デバイスにより、前記複数の位置の前記分布が一様化された前記受信信号強度分布を使用して、受信信号強度から位置を推定するためのモデルを生成すること
   をさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記デバイスにより、前記複数の位置の前記分布を示す確率密度分布を生成すること
   をさらに含み、
   前記抽出することは、前記デバイスにより、前記確率密度分布から生じる確率と逆相関関係を有する確率に従って、前記複数の位置のそれぞれのリサンプリングを実行することを含む、
   請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記抽出することは、前記デバイスにより、前記確率密度分布から生じる前記確率に反比例する確率で、前記複数の位置のそれぞれのリサンプリングを実行することを含む、
   請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記デバイスにより、前記複数の位置の中から抽出される前記位置に関して異なる比率を使用して得られる複数の前記受信信号強度分布の中から、非一様性を示す指標値が最小の前記受信信号強度分布を選択すること
   をさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記非一様性を示す前記指標値は食い違い度である、
   請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
8. 受信信号強度分布を生成するためのコンピュータ・プログラム製品であって、プログラム命令を具現化するコンピュータ可読記憶媒体を含み、前記プログラム命令は、デバイスによって実行可能であり、前記デバイスに、
   移動体の位置と、前記移動体により観測された無線信号の受信信号強度とをそれぞれが含む第１の複数の観測データを取得することと、
   前記第１の複数の観測データの各観測データに含まれる前記移動体の各位置を、前記移動体の移動に伴う前記無線信号の前記受信信号強度の変化の遅延量に基づいて時間幅が設定された時間窓内の前記移動体の少なくとも１つの位置を使用して補正することと、
   前記移動体の前記位置が補正された前記第１の複数の観測データから一部の位置に対応する各観測データを抽出することによって、前記第１の複数の観測データに含まれる位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することと、
   を含む動作を実行させる、コンピュータ・プログラム製品。
9. 受信信号強度分布を生成するためのコンピュータ・プログラム製品であって、プログラム命令を具現化するコンピュータ可読記憶媒体を含み、前記プログラム命令は、デバイスによって実行可能であり、前記デバイスに、
   複数の位置のそれぞれにおける無線信号の受信信号強度を含む受信信号強度分布を取得することと、
   前記受信信号強度分布から前記複数の位置のうちの一部の前記位置に対応する各受信信号強度を抽出することによって、前記受信信号強度分布に含まれる前記複数の位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成することと、
   を含む動作を実行させる、コンピュータ・プログラム製品。
10. 前記プログラム命令は、前記デバイスに、
    前記複数の位置の前記分布が一様化された前記受信信号強度分布を使用して、受信信号強度から位置を推定するためのモデルを生成すること
    を含む動作をさらに実行させる、請求項９に記載のコンピュータ・プログラム製品。
11. 前記プログラム命令は、前記デバイスに、
    前記複数の位置の前記分布を示す確率密度分布を生成すること
    を含む動作をさらに実行させ、
    前記抽出することは、前記確率密度分布から生じる確率と逆相関関係を有する確率に従って、前記複数の位置のそれぞれのリサンプリングを実行することを含む、
    請求項９に記載のコンピュータ・プログラム製品。
12. 移動体の位置と、前記移動体により観測された無線信号の受信信号強度とをそれぞれが含む第１の複数の観測データを取得する取得部と、
    前記第１の複数の観測データの各観測データに含まれる前記移動体の各位置を、前記移動体の移動に伴う前記無線信号の前記受信信号強度の変化の遅延量に基づいて時間幅が設定された時間窓内の前記移動体の少なくとも１つの位置を使用して補正する補正部と、
    前記移動体の前記位置が補正された前記第１の複数の観測データから一部の位置に対応する各観測データを抽出することによって、前記第１の複数の観測データに含まれる位置の分布が一様化された受信信号強度分布を生成する生成部と、
    を備える、装置。

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