KR101347494B1

KR101347494B1 - 도심 네비게이션을 위한 강화된 데이터베이스 정보

Info

Publication number: KR101347494B1
Application number: KR1020127027984A
Authority: KR
Inventors: 라이오넬 자크 가린
Original assignee: 퀄컴 인코포레이티드
Priority date: 2008-09-26
Filing date: 2009-09-22
Publication date: 2014-01-15
Also published as: CN102165330B; US20100079332A1; JP2015166737A; JP5985695B2; US20130013187A1; KR101321291B1; JP5490806B2; JP2012503775A; TWI535998B; CN102165330A; US8271189B2; TW201423042A; TW201022705A; KR20120124502A; US9068841B2; KR20110063566A; EP2342577A1; KR20120124501A; TWI431308B; US8577597B2

Abstract

모바일 디바이스의 위치 로케이션을 추정하기 위한 방법 및 장치가 제공된다.

Description

도심 네비게이션을 위한 강화된 데이터베이스 정보{ENHANCED DATABASE INFORMATION FOR URBAN NAVIGATION}

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은 그 전체가 참조로서 본원에 포함되고, 2008 년 9 월 26 일자로 출원된 미국 가특허출원 일련 번호 제 61/100,609 호에 대하여 우선권을 주장한다.

배경

1. 기술분야

본원에 개시된 주제는 전자 디바이스에 관한 것이고, 보다 상세하게는 위치 로케이션 (position location) 결정을 수행하고/하거나 다르게는 지원하는 전자 디바이스에서의 이용을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

2. 정보

네비게이션 시스템 및 디바이스 및, 특히 예를 들어, 글로벌 위치확인 시스템 (GPS) 및 다른 유사한 글로벌 네비게시연 위성 시스템 (GNSS) 과 같은 특정 위성 위치확인 시스템 (SPS) 이 더욱더 일반적으로 되고 있다. 예를 들어, SPS 수신기는 GNSS 의 복수의 궤도 위성들에 의해 송신되는 무선 SPS 신호들을 수신할 수도 있다. 일단 수신된 SPS 신호는, 예를 들어 글로벌 시간, 거의 정확한 지리적 로케이션, 고도, 및/또는 예를 들어 모바일 디바이스와 연관된 속도를 결정하도록 프로세싱될 수도 있다.

빌딩들이나 다른 유사한 구조물들이 단지 전통적인 기술들에 기초하여 정확히 로케이션을 추정하기에 충분한 SPS 신호들의 획득을 방지 또는 금지할 수도 있는, 도심 지역들과 같은 환경에서 모바일 디바이스의 위치 로케이션을 추정하는 것이 유용할 수도 있다.

위치 로케이션 결정을 수행 및/또는 다르게는 지원하는 하나 이상의 전자 디바이스들에서의 이용을 위한 방법 및 장치가 제공된다.

일 양태에 따르면, 모바일 디바이스가 RF 신호를 송신하도록 인에이블되는 적어도 하나의 위성과 연관되는 위성 신호 가시성 마스크 정보에 액세스할 수 있게 하도록, 적어도 하나의 전자 디바이스에서 구현될 수도 있는 방법이 제공된다. 이러한 디바이스는 적어도 복수의 포인트 로케이션들과 연관되는 강화된 데이터베이스 정보를 확립할 수도 있다. 예를 들어, 포인트 로케이션들은 지리적 영역을 커버하는 그리드 패턴과 연관될 수도 있다. 강화된 데이터베이스 정보는 위성 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 확립될 수도 있다. 이러한 디바이스는 그 후, 강화된 데이터베이스 정보의 적어도 일부를 적어도 하나의 모바일 디바이스에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 강화된 데이터베이스 정보는 무선 또는 유선 통신 링크를 통해 모바일 디바이스로 송신될 수도 있고/있거나 다르게는 모바일 디바이스로 트랜스퍼될 수도 있다. 소정 구현에서, 예를 들어 메모리와 같은 컴퓨터 판독가능 매체는 강화된 데이터베이스 정보를 이동국에 제공하기 위해 이용될 수도 있다.

소정 예의 구현에서, RF 신호를 송신하는 위성은 위치확인에서의 이용을 위한 것일 수도 있다. 예를 들어, 위성은 위성 위치확인 시스템 (SPS) 의 일부인 우주선 (SV) 일 수도 있다. 따라서, 위성 신호 가시성 마스크 정보는 SPS 신호 가시성 마스크 정보를 포함할 수도 있다. 소정 예의 구현에서, 위성은 하나 이상의 다른 이용을 위한 것일 수도 있다. 예를 들어, 위성은 일 방향 또는 양 방향 통신 시스템 등의 지원에서 신호를 브로드캐스트하는 SV 일 수도 있다.

추가의 소정 구현에서, 방법은, 전자 디바이스가 지역의 적어도 하나의 오픈 영역 부분 내에 지리적으로 분포되는 바와 같이 복수의 포인트 로케이션들을 확립하고; 그리고 3 차원 지리적 정보의 적어도 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 신호 가시성 마스크 정보를 확립할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 예시의 방식에 의해, 3 차원 지리적 정보는 오픈 영역에 인접한 적어도 하나의 객체와 연관된 적어도 높이 및 오픈 영역을 지정하는 지리적 정보 시스템 (GIS) 데이터베이스와 연관될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 오픈 영역은 하나 이상의 경로들 (예를 들어, 거리 등) 을 포함할 수도 있고, 객체는 하나 이상의 빌딩들 및/또는 다른 구조물들을 포함할 수도 있다. 소정 구현에서, 그리드는 경로를 따르는 방향 및/또는 경로를 가로지르는 방향 중 적어도 하나와 정렬될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 그리드의 전부 또는 일부는 적어도 하나의 방향에서 균일 또는 불균일할 수도 있다.

소정 구현에서, 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 신호 가시성 마스크 정보는 잠재적 가시선 (line-of-sight; LOS) 신호 수신 및/또는 잠재적 비-가시선 (NLOS) 신호 수신과 연관된 예상된 방위각/고도 정보를 확립하도록 동작 가능하게 인에이블될 수도 있다. 따라서, 예를 들어 이러한 포인트 로케이션들에 대한 마스크 기능과 함께 포인트 로케이션들에 대한 지리적 좌표를 포함할 수도 있다. 소정 구현에서, 예를 들어 강화된 데이터베이스 정보는 이러한 포인트 로케이션들에 대한 신호 가시성 마스크 정보와 함께 포인트 로케이션들에 대한 지리적 좌표를 포함할 수도 있다.

다른 양태에 따르면, 예상된 위성 위치확인 시스템 (SPS) 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교함으로써 모바일 디바이스가 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 추정할 수 있게 하도록 모바일 디바이스에서 구현될 수도 있는 방법이 제공된다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 적어도 하나의 SV 수신된 LOS 로부터 획득된 적어도 하나의 SPS 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하도록 인에이블될 수도 있다. 따라서, 정확한 충분한 시간 소스가 주어지면, 단일의 SV 가 이용될 수도 있다. 물론, 복수의 SV 가 또한 이용될 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 대응하는 복수의 포인트 로케이션들에 대한 강화된 데이터베이스 정보에 액세스할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 강화된 데이터베이스는, 예를 들어 이러한 포인트 로케이션들에 대한 SPS 신호 가시성 마스크 정보를 또한 포함할 수도 있다. 이와 같이, 방법은, 모바일 디바이스가 각각의 포인트 로케이션들에 대한 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체로부터 강화된 데이터베이스 정보를 판독하고/하거나 적어도 하나의 통신 링크를 통해 강화된 데이터베이스 정보를 수신할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 소정 예에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 메모리 내에 저장된 전자 맵에 액세스할 수 있도록 인에이블될 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 모바일 디바이스 내에서 동작 가능하게 인에이블되는 LOS/NLOS 검출기의 SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 확립할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 소정 예에서, LOS/NLOS 검출기의 SPS 신호 수신 결정은 확률적일 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 추정된 SPS 위성 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 예를 들어, 추정된 SPS 위성 위치들은 SPS 위성들과 연관된 천문력 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 식별할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다. 예를 들어, 확률적 속성은 Bayesian 네트워크 계산 및/또는 숨겨진 Markov 체인 계산 중 적어도 하나에서 동작 가능하게 이용될 수도 있다. 소정 예에서, 확률적 속성은 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션, 및/또는 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션 중 적어도 하나와 연관될 수도 있다. 소정 예에서, 확률적 속성은 시간 속성 및/또는 측정된 모바일 디바이스 움직임 속성 중 적어도 하나와 연관될 수도 있다. 소정 예에서, 확률적 속성은 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치와 연관될 수도 있다.

소정 구현에서, 방법은, 모바일 디바이스가 위성과 모바일 디바이스 간의 의사거리를 추정할 수 있게 하도록 구현될 수도 있다.

도 1 은 일 구현에 따라 소정의 위치 로케이션 결정 기술을 구현하도록 인에이블될 수도 있는 예시의 환경을 나타내는 블록도이다.
도 2 는 일 구현에 따라 소정의 위치 로케이션 결정 기술들의 적어도 일부를 구현하도록 인에이블될 수도 있는 예시의 디바이스를 나타내는 개략적 블록도이다.
도 3a 는 일 구현에 따른 소정의 위치 로케이션 결정 기술들이 채용될 수도 있는 오픈 영역 및 인접한 객체들을 갖는 예시적인 도심 환경을 나타내는 예시도이다.
도 3b 는 도 3a 의 예시적인 도심 환경의 일부의 상이한 시야를 나타내는 예시의 도면이다.
도 4 는 일 구현에 따른 소정의 위치 로케이션 결정 기술들이 채용될 수도 있는 오픈 영역 및 인접한 객체들을 갖는 예시적인 도심 환경을 나타내는 예시도이다.
도 5 는 일 구현에 따라 객체로부터의 거리에 기초하여 예시의 위성 가시성 (visibility) 를 나타내는 예시의 그래프이다.
도 6 은 일 구현에 따른 상태 천이 매트릭스의 예시의 그래프이다.
도 7 은 일 구현에 따른 크로스 경로 에러 대 시간을 나타내는 예시의 그래프이다.
도 8 은 일 구현에 따른 극 표현에서 플롯팅된 예시의 가시성 마스크를 나타내는 예시의 그래프이다.
도 9 는 일 구현에 따른 경로를 가로지르는 위치 및 관련 LOS/NLOS 그래프에 대하여 소정 예시의 신호 수신 각도를 나타내는 도면을 도시한다.
도 10 은 일 구현에 따른 극 표현에서 플롯팅된 추가의 예시의 가시성 마스크를 나타내는 예시의 그래프이다.
도 11 은 일 구현에 따른 객체로부터의 거리에 기초하여 예시의 위성 가시성을 나타내는 예시의 그래프이다.
도 12 는 일 구현에 따른 극 표현에서 플롯팅된 다른 예시의 가시성 마스크를 나타내는 예시의 그래프이다.
도 13 은 일 구현에 따른 객체로부터의 거리에 기초하여 예시의 위성 가시성을 나타내는 예시의 그래프이다.
도 14 는 추가의 구현에 따른 극 표현에서 플롯팅된 추가 예시의 가시성 마스크를 나타내는 예시의 그래프이다.
도 15 는 일 구현에 따른 객체로부터의 거리에 기초하여 예시의 위성 가시성을 나타내는 예시의 그래프이다.
도 16 은 일 구현에 따른 강화된 데이터베이스 정보를 확립하기 위한 예시의 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 17 은 일 구현에 따른 강화된 데이터베이스 정보를 이용하기 위한 예시의 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 18 은 일 구현에 따른 예시의 신호 프로세싱/변화 흐름도이다.

비 제한적이고 비 완전한 양태들이 다음의 도면을 참조하여 설명되고, 도면에서 유사한 도면 부호는 특별히 명시되지 않는 한 각종 도면들 전체에서 유사한 파트들을 지칭한다.

후속하는 섹션에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 소정 예시의 구현에 따르면, 도심 지역과 같은 환경에서 모바일 디바이스의 위치 로케이션을 추정하기 위해 이용될 수도 있는 지리적 정보를 강화시키기 위한 방법 및 장치가 제공될 수도 있으며, 도심 지역에서 빌딩 및 다른 유사한 구조물들은 전통적인 의사거리 추정 및 기하학적 분석에 기초하여 모바일 디바이스의 로케이션을 정확하게 그리고/또는 효율적으로 추정하기 위해 직접 가시성에서 충분한 SPS 신호들의 획득을 방지 또는 금지할 수도 있다.

본원에 제공된 초기의 지리적 정보 강화 기술은, 예를 들어 하나 이상의 연산 디바이스 및/또는 다른 유사한 리소스들에 의해 미리 수행될 수도 있고, 결과의 강화된 데이터베이스 정보의 적어도 일부는 모바일 디바이스와 연관된 위치 로케이션 프로세스를 돕거나 다르게는 지원할 수도 있는 모바일 디바이스 및/또는 다른 디바이스들에 제공될 수도 있다.

예시 및 소개의 방법에 의해, 강화된 데이터베이스 정보를 확립하기 위한 소정 방법은 지역 (예를 들어, 도심 또는 도심의 일 부분) 과 연관된 3 차원의 지리적 정보를 액세스하는 단계, 및 그 지역의 적어도 오픈 영역 부분 내에 (예를 들어, 그리드 또는 다른 유사한 방식으로) 지리적으로 분포된 복수의 포인트 로케이션들을 확립하는 단계를 포함할 수도 있다. SPS 신호 가시성 마스크 정보는 그 후, 3 차원 지리적 정보의 적어도 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대해 확립될 수도 있다. 강화된 데이터베이스 정보가 그 후 확립될 수도 있고, 이는 적어도 복수의 포인트 로케이션들 (예를 들어, 지리적 좌표) 과 연관될 수도 있고, SPS 신호 가시성 마스크 정보 (예를 들어, 데이터 및/또는 함수들) 의 일부 형태를 포함할 수도 있다.

소정 예에서, 3 차원 지리적 정보는 지리적 정보 시스템 (GIS) 데이터베이스 등으로부터 추출되고/되거나 다르게는 GIS 데이터베이스에 의해 제공될 수도 있고, 이는 적어도 하나의 오픈 영역 및 이 오픈 영역과 인접한 적어도 하나의 객체와 연관된 적어도 높이를 식별한다. 이러한 GIS 데이터베이스는 객체 및/또는 오픈 영역에 대한 풋프린트 (footprint) 등을 식별할 수도 있다. 오픈 영역은, 예를 들어 "경로" 를 포함할 수도 있다. 본원에서 예들은 (경로를 따르는 (along-pathway) 방향 상에서 연장되는) 상당히 직선이고 (경로를 가로지르는 (across-pathway) 방향 상에서 연장되는) 폭에 상당히 일관성 있는 경로를 나타내고자 하지만, 본원에 제공된 기술들은 형상 면에서, 예를 들어 방향 (커브됨), 폭 (넓힘/좁힘), 및/또는 고도에서 변하는 경로들에 적용 가능한 것으로 이해되어야 한다.

본원에서 이용된 바와 같이, "경로" 는 대체로 임의의 오픈 스페이스를 나타내고자 하며, 오픈 스페이스를 통해 그리고/또는 오픈 스페이스 내에서 모바일 디바이스가 이동될 수도 있고, 오픈 스페이스 내에서 모바일 디바이스는 적어도 일부 오픈 스카이 (open sky) 를 가져서 "가시적인" SPS 위성들로부터의 적어도 일부 가시선 (line-of-sight; LOS) SPS 신호들을 획득할 수도 있다. 비 제한의 예시의 방식에 의해, 일부 경로들은 거리, 고속도로, 인도, 수로, 교량, 고가 도로, 골목, 중앙, 공원, 플라자, 마당 등을 포함할 수도 있다.

객체는, 예를 들어 가시선을 통해 모바일 디바이스에 의해 "비-가시적인" SPS 위성들로부터의 적어도 일부 SPS 신호들의 획득을 방지하기 위한 일부 방식으로, 인접하거나 다르게는 위치할 수도 있는 하나 이상의 빌딩들 및/또는 다른 유형의 구조물들을 포함할 수도 있다. 그러나, 이러한 신호들은 어떤 경우 (예를 들어, 다중경로로 인해) 비-가시선 (non-line-of-sight; NLOS) 을 통해 수신될 수도 있다.

언급된 바와 같이, 소정의 예들에서, 복수의 포인트 로케이션들 중 적어도 일부는 그리드 또는 다른 유사한 패턴 내에 지리적으로 분포될 수도 있다. 그리드의 적어도 일부는 경로를 따르는 방향 및/또는 경로를 가로지르는 방향 중 적어도 하나와 정렬될 수도 있다. 소정의 구현에서, 그리드 전부 또는 일부 (예를 들어, 그리드 포인트 스페이싱) 는 모든 방향에서 균일할 수도 있고, 또는 적어도 하나의 방향에서 불균일할 수도 있다.

SPS 신호 가시성 마스크 정보는, 예를 들어 확립되는 마스크 데이터 및/또는 마스크 함수를 포함 또는 다르게는 동작 가능하게 지정할 수도 있고/있거나, 복수의 포인트 로케이션들 (그리드 포인트들) 각각에 대한 잠재적인 LOS SPS 신호 수신 및/또는 잠재적인 NLOS SPS 신호 수신과 연관된 예상된 방위각/고도 정보를 확립하기 위해 이용될 수도 있다. 강화된 데이터베이스 정보는, 예를 들어 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 지리적 좌표, 및 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 마스크 함수 및/또는 등을 포함할 수도 있다.

강화된 데이터베이스 정보의 전부 또는 일부는, 예를 들어 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수도 있고/있거나 다르게는 모바일 디바이스 및/또는 다른 보조/지원 디바이스들에 이용 가능하게 제공 또는 제조될 수도 있다. 소정의 예에서, 강화된 데이터베이스 정보는 전자 맵 또는 다른 유사한 리소스들과 함께 (그리고/또는 그것의 일부로서) 모바일 디바이스의 메모리 내에 저장될 수도 있다.

이러한 강화된 데이터베이스 정보를 이용하여 모바일 디바이스의 로케이션을 추정하기 위해서, 모바일 디바이스는 (단독으로 또는 보조로), 예를 들어 상이한 LOS 위성들로부터 획득된 적어도 2 개의 SPS 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 경로를 따르는 위치 로케이션을 먼저 추정할 수도 있다.

강화된 데이터베이스 정보는 그 후 액세스될 수도 있고, 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 대응하는 복수의 포인트 로케이션들은 대응하는 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 따라 경로를 가로지르는 것으로 식별될 수도 있다. 예상된 SPS 위성 수신 패턴은 그 후 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대해 결정될 수도 있다. 예를 들어, SPS 위성 수신 패턴은 SPS 신호 가시성 마스크 정보 및 추정된 SPS 위성 위치들 (예를 들어, 천문력 데이터 및 모바일 디바이스 근사 시간 및 위치를 이용하여 추정됨) 에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수도 있다. 소정 예의 구현들에서, 마스크 함수는 잠재적인 LOS SPS 신호 수신, 및/또는 잠재적인 NLOS SPS 신호 수신과 연관된 예상된 방위각/고도 정보를 확립하도록 동작 가능하게 인에이블될 수도 있다.

관찰된 SPS 위성 수신 패턴들은 또한, 예를 들어 모바일 디바이스 (및/또는 보조 디바이스) 내에 제공된 LOS/NLOS 검출기 또는 다른 유사한 기능의 SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 확립될 수도 있다. 소정의 구현에서, 본원에 도시된 바와 같이, LOS/NLOS 검출기의 SPS 신호 수신 결정은 확률적일 수도 있다.

경로를 가로지르는 위치 로케이션은 그 후, 예를 들어 예상된 SPS 위성 수신 패턴들과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴들을 비교 (또는 다르게는 프로세싱) 함으로써 추정될 수도 있다. 후속하는 섹션에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 소정 예의 구현에서, 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션은 적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 것으로서 식별될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 하나 이상의 확률적 속성은 하나 이상의 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션들 및/또는 하나 이상의 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션들과 연관될 수도 있다. 확률적 속성은, 예를 들어 시간 속성 및/또는 측정된 모바일 디바이스 움직임 (예를 들어, 속도, 가속도) 속성과 연관될 수도 있다. 확률적 속성은, 예를 들어 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치와 연관될 수도 있다. 소정의 확률적 속성(들)은, 예를 들어 이하에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 베이지안 네트워크 (Bayesian network), 은닉 마르코프 체인 (hidden Markov chain), 및/또는 다른 유사한 계산들에서 동작 가능하게 이용되고/되거나 다르게는 이들과 연관될 수도 있다.

따라서, 본원의 소정 예들에 의해 나타난 바와 같이, 모바일 디바이스 (및/또는 보조 디바이스들) 는 투-스테이지 (two-stage) 위치 로케이션 결정 프로세스를 이용할 수도 있고, 이 프로세스에서 경로를 따르는 위치 로케이션은 먼저 LOS SPS 위성들로부터 획득된 SPS 신호들에 대한 기하학적 기반 의사거리 측정치들에 적어도 부분적으로 기초하여 추정될 수도 있다. 그 후, 경로를 가로지르는 위치 로케이션은 예상된 LOS/NLOS 결정 대 관찰된 LOS/NLOS 결정의 비교에 적어도 부분적으로 기초하여 추정될 수도 있다. 소정 예의 구현에서, 예상된 LOS/NLOS 결정 대 관찰된 LOS/NLOS 결정의 "비교" 는 하나 이상의 확률적 속성들에 적어도 부분적으로 기초하는 확률적 분석을 포함할 수도 있다.

이제 도 1 을 참조하면, 도 1 은 적어도 하나의 SPS (106) 로부터 SPS 신호들 (104) 을 획득하도록 동작 가능하게 인에이블될 수도 있는 모바일 디바이스 (102) 를 포함하는 환경 (100) 을 나타내는 블록도이다. 이 예에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스 (102) 는 또한, 다른 디바이스들 및/또는 예를 들어 기지국 (108), 네트워크 (110), 및/또는 서버 디바이스 (112) 와 같은 네트워킹된 디바이스들과 무선 링크 (114) 를 통해 통신하도록 (선택적으로) 동작 가능하게 인에이블될 수도 있다. 도 1 에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스 (102) 는 지역 (120), 보다 구체적으로는 오픈 영역 (122) 내에 위치할 수도 있다.

다음으로 도 2 를 참조하면, 도 2 는 예를 들어 모바일 디바이스 (102), 서버 (112), 및/또는 본원에 설명된 예시의 기술들의 적어도 일부를 수행 또는 다르게는 지원하기 위해 적용 가능한 바와 같은 다른 디바이스들 내에 포함될 수도 있는 예시의 디바이스 (200) 의 특정 피처들을 나타내는 블록도이다.

디바이스 (200) 는, 예를 들어 하나 이상의 접속들 (206)(예를 들어, 버스, 라인, 섬유, 링크 등) 과 몇몇 방식으로 동작 가능하게 커플링될 수도 있는, 하나 이상의 프로세싱 유닛 (202), 메모리 (204), 통신 인터페이스 (210), SPS 수신기 (230) 를 포함할 수도 있다.

프로세싱 유닛 (202) 은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수도 있다. 따라서, 예를 들어, 프로세싱 유닛 (202) 은 절차 또는 프로세스를 연산하는 데이터의 적어도 일부를 수행하도록 구성 가능한 하나 이상의 회로들을 나타낼 수도 있다. 제한이 아닌 예시의 방식에 의해, 프로세싱 유닛 (202) 은 하나 이상의 프로세서, 제어기, 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 주문형 집적 회로, 디지털 신호 프로세서, 프로그래머블 로직 디바이스, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.

메모리 (204) 는 임의의 데이터 저장 매커니즘을 나타낼 수도 있다. 메모리 (204) 는, 예를 들어 프라이머리 메모리 및/또는 세컨더리 메모리를 포함할 수도 있다. 프라이머리 메모리는, 예를 들어 랜덤 액세스 메모리, 판독 전용 메로리 등을 포함할 수도 있다. 본 예에서 프로세싱 유닛 (202) 으로부터 분리되는 것으로 도시되었으나, 프라이머리 메모리 전부 또는 일부는 프로세싱 유닛 (202) 내에 제공되고 또는 다르게는 프로세싱 유닛과 함께 위치하고/커플링될 수도 있다. 세컨더리 메모리는, 예를 들어 프라이머리 메모리와 동일하거나 유사한 유형의 메모리, 및/또는 예를 들어 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, 고체 상태 메모리 드라이브 등과 같은 하나 이상의 데이터 저장 디바이스들 또는 시스템들을 포함할 수도 있다.

소정 구현에서, 세컨더리 메모리는 컴퓨터 판독가능 매체 (220) 에 동작 가능하게 수신될 수도 있고, 또는 다르게는 컴퓨터 판독가능 매체에 커플링되도록 구성 가능할 수도 있다. 이와 같이, 소정 예의 구현에서, 본원에 제시된 방법 및/또는 장치는, 적어도 하나의 프로세싱 유닛 (202) 에 의해 실행되는 경우 본원에 설명된 바와 같은 예시의 연산들의 전부 또는 일부를 수행하도록 동작 가능하게 인에이블될 수도 있는, 저장된 컴퓨터 구현 가능 명령들 (208) 을 포함할 수도 있는 컴퓨터 판독가능 매체 (220) 의 전체 또는 일부의 형태를 취할 수도 있다. 이러한 컴퓨터 구현 가능 명령들은 본 예에서 또한 나타낸 바와 같이 메모리 (204) 에 의해 제공될 수도 있다.

메모리 (204) 는 또한 본원에 설명된 바와 같이 위치 로케이션 결정 동작들과 연관될 수도 있는 강화된 데이터베이스 정보 (222) 를 포함할 수도 있다.

(선택적) 통신 인터페이스 (210) 는, 예를 들어 수신기 (212) 및 송신기 (214), 및/또는 이들의 조합을 포함할 수도 있다. 도시된 바와 같이, 통신 인터페이스 (210) 는 무선 통신 링크를 통해 통신하도록 동작 가능하게 인에이블될 수도 있다.

LOS/NLOS 검출기 (232) 는 디바이스 (200) 내에서 각종 방식들로 제공될 수도 있다. 예를 들어, LOS/NLOS 검출기 (232) 는 도시된 바와 같이 SPS 수신기 (230) 에서 적어도 부분적으로 구현될 수도 있다. 다른 예에서, LOS/NLOS 검출기 (232) 는 메모리 (204) 내의 명령들 및/또는 데이터에 의해 표현된 LOS/NLOS 검출기 (232) 에 의해 나타난 바와 같은 프로세서 (202) 에 의해 적어도 부분적으로 구현될 수도 있다. 또 다른 예에서, LOS/NLOS 검출기 (232) 는 도시된 바와 같이 하나 이상의 접속들 (206) 에 커플링될 수도 있는 개별의 회로/프로세싱 유닛과 같이 적어도 부분적으로 구현될 수도 있다.

소정 양태에 따르면, 다음의 예의 "투-스테이지 (two-stage)" 위치 로케이션 구현에서 설명된 기술들은 SPS 전용 (SPS-only) 기하학적 위치 로케이션 기술을 통해 상당한 향상을 제공하고/하거나 구체적으로 경로를 지나 또는 경로 내에서 위치를 추정하는 것에 관하여 그리고 경로에 대한 위치적 정확도 및/또는 효율성을 상당히 향상시킬 수도 있다. 이러한 기술들은, 정확한 "도심 협곡" 네비게이션, 그리고 소정 예에서 보행자용 네비게이션을 제공할 수도 있는 모바일 디바이스와 연관될 수도 있는 각종 방법들 및/또는 장치들에서 구현될 수도 있다.

예를 들어, 본원의 기술들의 일부는 위치 로케이션 결정으로 모바일 디바이스를 돕고/돕거나 다르게는 위치 로케이션 결정을 지원하도록 모바일 디바이스에 의해 몇몇 방식으로 이용될 수도 있는 정보를 확립할 수도 있는 이러한 모바일 디바이스 및/또는 하나 이상의 다른 연산 플랫폼 디바이스와 연관될 수도 있는 각종 방법들 및/또는 장치들에서 구현될 수도 있다.

이하에서 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 소정 예의 방법들 및/또는 장치들은 수신된 SPS 신호들에 적어도 부분적으로 기초한 기하학적 위치확인 분석 및 예상되고 측정된 SPS 위성 수신 패턴들 (정보) 에 적어도 부분적으로 기초한 확률론적 위치확인 분석의 조합을 채용할 수도 있는 "투-스테이지" 위치 로케이션 결정을 구현하고/하거나 다르게는 동작 가능하게 지원할 수도 있다.

본원에 설명된 많은 예들은 경로를 따르는 위치들을 결정하기 위해 기하학적 분석을 이용하고 경로를 가로지르는 위치들을 결정하기 위해 확률적 분석을 이용하는 기술들을 나타내었으나, 다른 예에서 경로를 따르는 위치 및 경로를 가로지르는 위치 양자 모두가 확률적인 분석에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 포인트 그리드는 2 차원일 수도 있고, LOS/NLOS 확률적 검출기는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향 양자 모두에서 이용될 수도 있다. 이는, 예를 들어 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향이 잘 정의되지 않을 수도 있는 교차로에서 또는 심지어 도심 광장 또는 공원에서 유용할 수도 있다. 따라서, 교차로에서 위치를 "부트스트랩 (bootstrap)" 하기 위해 2 차원 포인트 그리드 기술을 이용할 수도 있다. 여기서, 예를 들어, 정확한 교차로는 (예를 들어, 적어도 4 LOS 또는 근처 LOS 위성들을 이용하는, 마스크 데이터베이스로 식별 가능한, 그리고/또는 그 외에 전통적인 기하학적 위치확인에 적절한) 기하학적 위치 기술을 이용함으로써 초기에 식별될 수도 있다. 2 차원 그리드는 교차로에서 확립될 수도 있고, 확률적 분석은 모바일 디바이스가 이 교차로로부터 멀리 이동할 때 모바일 디바이스를 위치확인하는데 이용될 수도 있다.

소정 예의 구현에서, 모바일 디바이스는 SPS 수신기 및 강화된 데이터베이스 정보를 포함할 수도 있다. SPS 수신기는, 예를 들어 GPS, 글로나스 (GLONASS), 갈릴레오 (GALILEO), 및/또는 의사거리 측정을 결정하기 위해 인에이블될 수도 있는 다른 유사한 GNSS 수신기 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. SPS 수신기 및/또는 다른 적용 가능한 회로는 위성 LOS/NLOS 검출 또는 유사한 결정을 제공하기 위해 "검출기" 와 같이 인에이블될 수도 있다. 소정 예의 구현에서, 이러한 LOS/NLOS 검출기는, 결과의 결정이 반드시 이산적 (예를 들어, 이원의 LOS 의 부존재/존재) 이지 않도록 인에이블될 수도 있다. 실제로, 소정 예의 구현에 있어서, 모바일 디바이스는 확률적인 LOS/NLOS 결정에 (예를 들어, 60% 의 LOS 찬스, 40% 의 NLOS 찬스) 부응하도록 (그리고 가능하게는 더욱 잘 작동하도록) 인에이블될 수도 있다. 동일한 가시성 마스크 데이터베이스 정보는 방위각 및 고도와 같은 위성 로케이션의 예측이 이용 가능한 임의의 GNSS 콘스텔레이션에 좋을 수도 있다.

소정 예에서, 강화된 데이터베이스 정보는 (예를 들어, 가능하게는 POI (Point-Of-Interest) 정보를 갖는) 2 차원 (2D) 데이터베이스 및 로케이션 (그리드) 포인트의 위도 및/또는 경도 및 SPS 신호 가시성 마스크 정보와 연관될 수도 있는 추가의 속성들을 포함하고/하거나 다르게는 이에 적어도 부분적으로 기초할 수도 있다.

소정 예의 구현에서, 몇몇 강화된 데이터베이스 정보는 모바일 디바이스 내에 상주할 수도 있는 전자 맵의 특별 버전의 형태를 취할 수도 있다. 예를 들어, 전자 맵의 적어도 일부는 메모리 및/또는 다른 유사한 컴퓨터 판독가능 매체 내에 영구적으로 인스톨되고, 다른 디바이스 (예를 들어, 서버 등으로부터) 에 의해 다운로드되거나 다르게는 제공되고, 틸팅 또는 다른 유사한 작동 방식에서 유용할 수도 있는 바와 같이, 메모리 내에 저장될 수도 있다. 따라서, 몇몇 강화된 데이터베이스 정보는 서버 및/또는 다른 유사한 네트워크 리소스들 내에 상주할 수도 있다. 전술된 바와 같이, 소정 구현에서 위치 로케이션 결정의 전부 또는 일부가 모바일 디바이스에 의해 수행될 수도 있는 한편, 다른 구현에서 위치 로케이션 결정의 전부 또는 일부는 이러한 서버 및/또는 다른 유사한 보조/지원 네트워킹된 리소스(들)을 이용하여 수행될 수도 있다.

소정 구현에서, 강화된 데이터베이스 정보는, 예를 들어 원하는 정확도 레벨을 갖는 3 차원 (3D) 도심 GIS 데이터베이스 등으로부터 (아마도 한 번, 또는 주기적으로) 생성될 수도 있다. 비 제한의 예시의 방식에 의해, 약 1-2 미터의 정확도 레벨은 특정 영역에 대해 적절할 수도 있다. 소정 구현에서, 더 적은 정확도는 데이터베이스의 유용성에 영향을 줄 수도 있다. 이 유형의 3 차원 데이터베이스 정보는, 예를 들어 다수의 GIS 데이터베이스 리셀러 (reseller) 로부터 이 세계의 대부분의 도시들에 이용 가능할 수도 있다. 이러한 3 차원 데이터베이스 정보는, 예를 들어 빌딩 및/또는 다른 구조물/피처들의 풋프린트들 및 그 높이들과 함께 지형적 정보 (예를 들어, 지형 고도) 의 조합을 포함할 수도 있다. 어떤 경우에서, 모델은 이러한 빌딩들 (및/또는 구조물, 피처들 등) 에 채용될 수도 있고, 이는 수직 치수에서 높이를 갖고 연장된 빌딩의 주변에 대응하는 폴리곤을 이용한다. 여기서, 예를 들어, 이러한 모델들을 이용하면 이러한 GIS 데이터베이스 정보에 대한 신속한 시간-대-마켓을 허용할 수도 있는 "필드 내 (in the field)" 튜닝에 대한 임의의 필요성이 별로 없을 수도 있다. 따라서, 어떤 경우에서, 이러한 3 차원 데이터베이스는 단지, 기존의 빌딩의 레이아웃이 (예를 들어, 리노베이션 또는 새로운 건축으로 인해) 상당히 변경되는 경우, 또는 다른 빌딩들 (및/또는 구조물들, 피처들 등) 이 주어진 영역 내에서 어떤 방식으로 변경되는 경우 재연산될 필요가 있을 수도 있다.

소정 예의 구현에서, 몇몇 3 차원 데이터베이스 정보는 모바일 디바이스 내에 저장될 수도 있고, 가시성 마스크 연산을 위해 이용될 수도 있는 3D 데이터베이스와 함께 위치 로케이션 결정을 위해 실시간으로 (또는 거의 실시간으로) 이용될 수도 있다. 다른 예의 구현에서, 위치 연산 데이터베이스는 저장을 위해 더 단순할 수도 있고/있거나 적은 메모리를 필요로 할 수도 있는 2D 데이터베이스를 포함할 수도 있다.

경로들은 2 개의 방향, 즉 경로를 따르는 방향 및 경로를 따르는 방향에 수직일 수도 있는 경로를 가로지르는 방향을 갖는 경향이 있다. 경로 방향을 따라 적어도 간단히 근사적으로 정렬되는 궤도들을 갖는 위성들로부터의 SPS 신호들은 임의의 다중경로 효과가 있는 경우라도 거의 다중경로 효과를 발생시키지 않을 수도 있고, 적게 블록킹될것 같고/같거나 (몇몇 지연 확산과 함께이더라도) 높은 LOS 확률을 가질 수도 있다. 따라서, 가시적인 위성들로부터의 이러한 "정렬된" SPS 신호들은 경로를 따르는 위치 결정에 대부분 기여할 수도 있다.

대조적으로, 경로 방향에 거의 수직한 방위각 범위 내의 위성들로부터의 SPS 신호들은 대부분 직접적인 장애물 (blockage) 을 겪을 수도 있고, NLOS 의 대부분의 경우를 가질 수도 있으며/있거나 다중경로 효과들의 가장 극한의 경우를 경험할 수도 있다. 따라서, 비-가시적인 위성들로부터의 이러한 "비-정렬된" SPS 신호들은 경로를 가로지르는 위치 결정에 더욱 기여할 수도 있다. 그러나, 이러한 비-정렬된 SPS 신호들은, 의사거리 측정치들을 획득하기 위한 그 이용이 제한될 수도 있는 다중경로 수신에 의해 상당히 영향을 받을 수도 있다.

본원의 예시의 구현에서, "정렬된" SPS 신호들은 경로를 따르는 위치 로케이션 결정에 이용될 수도 있고, "비-정렬된" SPS 신호들은 경로를 따르는 위치 결정에 의해 부분적으로 제한되는 바와 같은 간접적인 방식으로 경로를 가로지르는 위치 로케이션 결정에 이용될 수도 있다.

소정 예시의 구현에서, LOS 대 NLOS 시츄에이션의 하나의 가능한 인디케이터는 신호 세기의 상대적 진폭일 수도 있다.

예를 들어, 강화된 데이터베이스 정보는 다음의 예시의 프로세스들을 이용하여 확립될 수도 있는데, 이 프로세스들은 도 16 의 흐름도 예에서 도시된 바와 같이 방법 (1600) 으로 맵핑될 수도 있다. 방법 (1600) 에 관하여, 예를 들어 블록 1602 에서, 지역에 대한 3 차원 지리적 정보가 액세스될 수도 있다. 블록 1604 에서, 지역의 적어도 하나의 선택된 오픈 영역이 복수의 포인트 로케이션들과 연관된다. 블록 1606 에서, 각각의 포인트 로케이션에 대해, 포인트 로케이션의 로케이션 및 인접한 객체들의 존재 또는 부존재에 적어도 부분적으로 기초하여 가시성 마스크 정보가 확립될 수도 있다. 방법 (1600) 은, 예를 들어 하나 이상의 디바이스들에 의해 미리, 오프-라인 등으로 수행될 수도 있다.

따라서, 이러한 생각을 갖고, 그리고 추가의 예시의 방식에 의해, 디바이스는 그리드 패턴 (예를 들어, 직사각형 그리드 등) 과 지역을 연관시키도록 인에이블될 수도 있고, 여기서 그리드 크기는 SPS 의 입도에 의존적일 수도 있다. 다음으로, 디바이스는 빌딩, 구조물, 및/또는 다른 유사한 비-오픈 영역들 주변 내에 있는 모든 로케이션 (그리드) 포인트들을 제거하도록 인에이블될 수도 있다. 다음으로, 디바이스는 (오픈 영역 내의) 각각의 남아있는 그리드 포인트에 대한 방위각을 파라미터로 나타낸 가시성 마스크 정보 (및/또는 마스크 데이터) 를 연산하도록 인에이블될 수도 있다. 그 후, 디바이스는 이 정보를 데이터베이스로 논리적으로 그리고/또는 다르게는 동작 가능하게 배열하도록 인에이블될 수도 있고, 또는 다른 유사한 데이터 구조 매트가, 예를 들어 각각의 그리드 포인트 (예를 들어, LOS 가시성에 대한 최소 상하각, 로컬 방위각 등) 에 대한, 그리드 포인트 위도 및 경도 좌표, 및 가시성 마스크 함수 또는 가시성 마스크 함수의 적어도 근사치, 및/또는 연관된 마스크 데이터를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 강화된 데이터베이스 정보는 3D 도심 GIS 모델, 라디오 전파 모델, 등등을 이용하여 연산될 수도 있다.

이러한 강화된 데이터베이스 정보의 예시의 이용을 나타내기 전에, 도 17 의 흐름도 예에 나타난 바와 같은 방법 (1700) 을 간단히 참조한다. 방법 (1700) 은, 예를 들어 모바일 디바이스 및/또는 보조/지원 디바이스들에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 구현될 수도 있다.

블록 1702 에서, 이론적으로 가시적인 SPS 위성들의 적어도 일부로부터 SPS 신호들을 획득하기 위한 시도가 이루어질 수도 있다. 각각의 SPS 위성에 대해, 관찰된 LOS/NLOS 검출 정보가 확립될 수도 있다. 블록 1704 에서, 적어도 2 개의 위성들로부터 획득된 SPS 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 경로를 따르는 위치 로케이션이 추정될 수도 있다. 블록 1706 에서, 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 적어도 부분적으로 기초하여 가능하게는 대응하는 포인트 로케이션들의 서브세트가 식별될 수도 있다. 블록 1708 에서, 예상된 LOS/NLOS 위성들의 리스트 또는 다른 유사한 데이터 구조가 각각의 대응하는 포인트 로케이션에 대해 확립될 수도 있다. 블록 1710 에서, 예상된 LOS/NLOS 위성들 및 관찰된 LOS/NLOS 검출 정보의 비교에 적어도 부분적으로 기초하여 대응하는 포인트 로케이션을 선택함으로써 경로를 가로지르는 위치 로케이션이 추정될 수도 있다.

추가의 예시의 방식에 의해, 이러한 강화된 데이터베이스 정보가 반복 모드 (예를 들어, 정상 상태 동작) 의 일부로서 실시간으로 또는 거의 실시간으로 이용될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 모바일 디바이스는 그것이 위치될 수도 있는 경로를 결정할 수도 있고, 예를 들어 5-10m 내의 하나 이상의 이전 위치들의 지식을 가질 수도 있다. 강화된 데이터베이스 정보 및 이전 (예를 들어, 최종) 위치 (대응하는 속도 또는 다른 유사한 움직임 정보에 의해 전파된 확률) 에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스는 경로의 일반적인 방향을 적어도 추정할 수도 있다.

위성 천문력 (ephemeris) 및/또는 다른 유사한 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스는 적어도 (이론적으로) (예를 들어, 오픈 스카이와 같은) 가시적인 위성들에 대한 시간 및 위치의 근사치를 낼 수도 있고, 방위각/고도 쌍들이 이들 위성들에 대해 확립될 수도 있다. 이러한 정보는, 예를 들어 테이블 또는 다른 유사한 데이터 구조로 배열될 수도 있다. SPS 신호 측정치들은 그 후, 대응하는 LOS/NLOS 결정 (예를 들어, 검출기 상황) 과 함께 수집될 수도 있다.

어떤 경우, 방위각에서 경로의 일반적 방향의 가장 가까이에 있을 때 2 개의 위성들의 최소 서브세트가 그 후 선택될 수도 있다. 이들 위성들에 대한 의사거리 측정치들은 단일의 차별화 기술에서, 그리고 예를 들어 모바일 디바이스의 경로를 따르는 위치를 결정하기 위해 경도의 경로 위치에서 경로의 평균 고도 (또는 그리드 포인트의 보간된 고도) 와 함께 이용될 수도 있다. 경로를 따르는 위치 로케이션 결정이 또한 불확실성 파라미터와 연관될 수도 있다.

경로를 따르는 위치 로케이션 결정 및 불확실성 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여, 이러한 불확실성 도메인 내에 있는 그리드 포인트(들)의 서브세트가 선택될 수도 있고 대응하는 가시성 마스크 정보와 함께 강화된 데이터베이스 정보로부터 추출될 수도 있다. 각각의 선택된 그리드 포인트에 대한 가시성 마스크 정보, 및 확립된 위성 방위각/고도 정보 (예를 들어, 테이블) 에 적어도 부분적으로 기초하여, 위성들이 분류될 수도 있고 또는 다르게는 예상된 LOS 또는 NLOS 와 같이 식별될 수도 있다. 각종 그리드 위치들로부터 경험된 시차에 따라, 각각의 그리드 포인트에 대해 결과의 리스트들이 상이할 수도 있다. (예를 들어, 그리드로부터) 예상된 LOS 와 관찰된 LOS 위성들 간의 비교/매치가 이루어질 수도 있고, 그것에 대해 적어도 부분적으로 기초하여 경로를 가로지르는 위치 로케이션 결정이 최선의 매치에 기초하여 이루어질 수도 있다. 경로를 따르는 위치 결정 및 경로를 가로지르는 위치 결정들의 조합은 그 후, 모바일 디바이스에 대한 최종 추정된 위치 로케이션으로서 리턴 및/또는 다르게는 제공될 수도 있다.

소정 구현에서, 초기 위치 로케이션 결정은 추가의 위치확인 결정을 위한 시작 포인트를 제공하도록 이루어질 수도 있다. 여기서, 예를 들어, SPS 시그널링 환경은, 매우 유사할 수도 있는 아마도 유사한 빌딩 높이를 갖는, 평행한 경로에서의 그림자 패턴 등을 나타낼 수도 있고, 이와 같이 모바일 디바이스가 어느 경로에서 시작되는지 원하는 확신을 갖고 결정하기에 충분히 신뢰할 수 없을 수도 있다. 소정 구현에 따르면, 기하학적 연산 접근법은, 예를 들어 불확실성 도메인이 상당히 상이한 그림자 패턴들을 갖는 그리드 포인트들을 포함할 때까지 그리고/또는 LOS 를 갖는 위성들로부터의 SPS 신호들의 적어도 임계 수 (예를 들어, 4) 가 획득될 때까지 이용될 수도 있다. 예를 들어, 위치 연산은 수신된 SPS 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 행해질 수도 있고, 확률적 결정을 생성하기 (seed) 위한 몇몇 방식에서 이용될 수도 있다. 이러한 상황은, 예를 들어 모바일 디바이스가 경로 크로스, 교차로, 및/또는 다른 유사한 잠재적으로 더 많은 오픈 영역들 및/또는 LOS 를 갖는 위성들로부터의 임계 수의 SPS 신호들이 이용 가능할 수도 있는 가능한 방향 변경 영역에 도달할 때 일어날 수도 있다. 위치는 그 후, (예를 들어, 위치 히스토리의 장점을 취하기 위해) 마르코프 체인들 및/또는 등등 그리고 경로를 따르는/경로를 가로지르는 알고리즘에 따라 전파될 수도 있다.

이러한 기술들을 더 예시하기 위해서, 도 3a 및 도 3b 를 참조하고, 이들은 빌딩들 사이에 위치한 경로 내의 모바일 디바이스에 대한 경로를 따르는 위치 및 경로를 가로지르는 위치, 및 잠재적인 SPS 신호 수신에 관한 것이고 이를 그래프로 도시한다. 도 3a 는 경로 (300) 를 내려다보는 수평도를 나타낸다. 도 3b 는 백그라운드의 빌딩 (302-1) 과 경로 (300) 로부터의 수직도를 나타낸다.

보다 구체적으로, 도 3a 는 빌딩들 (302-1)(예를 들어, 좌측 편으로 지칭될 것임) 과 빌딩들 (302-2 및 302-3)(예를 들어, 우측 편으로 지칭될 것임) 사이의 경로 (300) 를 나타낸다. 경로 (300) 내의 모바일 디바이스에 대한 각종 가능한 위치들 (304)(포인트 로케이션들) 이 도시된다. 예를 들어, 경로를 가로지르는 위치들 (304-1, 304-2, 304-3, 304-4, 및 304-5) 은 가로 방향의 연관으로 도시되는데, 가로 방향은 본 예에서 경로 방향에 수직하다. 본 예에서 점선의 타원으로 도시된 바와 같이, 인접한 경로를 가로지르는 위치들은 세로 방향의 연관을 갖는 소정의 경로를 따르는 위치들 (306-1, 306-2 및 306-3) 과 연관될 수도 있고, 세로 방향은 본 예에서 경로 방향에 평행하다. 여기서, 점선의 타원은 또한, 몇몇 경로를 따르는 위치적 불확실성이 실제로 다른 경로들로 확장될 수도 있다는 것을 나타낼 수도 있다.

도 3a 에서, SPS 위성들 (106-1 및 106-2) 이 가시적일 수도 있고, 그 신호들 (308-1 및 308-2) 과 같은 LOS 위성들은 각각 예를 들어, 포인트 로케이션 (304-3) 에서 모바일 디바이스에 의해 획득될 수도 있다. SPS 위성들 (106-3 및 106-4) 은 가시적이지 않을 수도 있고, 예를 들어 포인트 로케이션 (304-3) 에서 모바일 디바이스에 대한 NLOS 위성들로 간주될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 SPS 위성 (106-3) 으로부터의 신호들은 빌딩 (302-2) 의 면 (332) 으로부터 다중경로를 겪을 수도 있고, SPS 위성 (106-3) 으로부터의 신호들은 포인트 로케이션 (304-3) 에서 모바일 디바이스에 대한 빌딩 (302-1) 의 면 (330) 에 의해 실질적으로 또는 완전히 차단될 수도 있다.

도 3b 에서, 추가의 예의 방식에 의해 2 개의 신호들은 LOS 위성들 (106-1 및 106-2) 로부터 송신되고, 경로를 따르는 위치 (306-2) 의 임의의 포인트 로케이션 부근에 위치하는 경우 모바일 디바이스에 이용 가능한 것으로 도시된다. 도 3b 는 신호 수신에 영향을 줄 수도 있는 빌딩 (302-1) 과 연관된 잠재적인 수직적 제약 및 이러한 SPS 신호들에 대한 고도 각도를 도시한다. 도시된 바와 같이, 경로를 따르는 위치 로케이션 결정은 2 개의 SPS 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 추정될 수도 있다.

도 4 는 도 3a 및 도 3b 와 유사하고, 좌측 편 상에 빌딩 (302-1) 이 있고 우측 편 상에 빌딩 (302-2) 이 있는 경로로부터의 수직도를 나타낸다. 이 예에서 도시된 바와 같이, 빌딩 (302-1) 은 90 미터 (예를 들어, 약 20 층) 의 높이 (406) 를 가질 수도 있고, 빌딩 (302-2) 은 약 22.5 미터 (예를 들어, 약 5 층) 의 높이 (408) 를 가질 수도 있고, 경로 (300) 는 23 미터의 폭 (402) 을 가질 수도 있고, 인접한 포인트 로케이션들 (304) 간의 그리드 스텝 거리 (404) 는 5 미터일 수도 있다. 물론, 다르게 언급되지 않는다면, 본원에 제시된 모든 측정치들은 단지 예시의 방식에 의한 것이다.

각각의 포인트 로케이션 (304) 로부터 소정 각도들로 외측으로 연장된 방향 라인들 (예를 들어, 라벨링된 a, b, c, d, e) 에 의해 도 4 에 나타난 바와 같이, 몇몇 SPS 신호들은 빌딩들 (302-1 및/또는 302-2) 과 연관된 그림자 패턴에 차단되고 또는 다르게는 영향을 받을 수도 있다. 테이블 (410) 은 도시된 포인트 로케이션들 각각에 대해 주어진 위성 (예를 들어, PRN 1, 2, 3, 4, 및 5 로서 식별됨) 으로부터 LOS 로 수신되거나 수신되지 않을 수도 있는 특정 SPS 신호들에 대한 행 및 도시된 포인트 로케이션들 아래에 정렬된 열을 포함한다. 여기서, 예를 들어 특정 SPS 신호가 포인트 로케이션에서 LOS 로 수신될 수도 있는 경우 "1" 이 나열되고, 특정 SPS 신호가 포인트 로케이션에서 LOS 로 수신되지 않을 수도 있는 (예를 들어, NLOS 로 수신되거나 수신되지 않을 수도 있는) 경우 "0" 이 나열된다. 따라서, 예를 들어 PRN 2 로부터의 SPS 신호는 포인트 로케이션들 (304-3, 304-4, 및/또는 304-5) 에서 또는 근처에서 LOS 로 수신될 수도 있지만, 포인트 로케이션들 (304-1 및/또는 304-2) 에서 또는 근처에서 LOS 로 수신되지 않을 수도 있는 한편, PRN 4 로부터의 SPS 신호는 포인트 로케이션 (304-1) 에서 또는 근처에서만 LOS 로 수신될 수도 있다. 또한, 예를 들어 PRN 1 및/또는 PRN 5 로부터의 SPS 신호들은 포인트 로케이션들 (304-1, ..., 304-5) 중 어느 하나에서 또는 근처에서 LOS 로 수신되지 않을 수도 있다.

포인트 로케이션들 (304-3 및 304-4) 과 연관된 열들을 가리키는 화살표들 (412) 에 의해 도 4 에 추가로 도시된 바와 같이, 어떤 상황에서 2 이상의 포인트 로케이션들은 LOS/NLOS 신호 수신의 동일한 패턴을 공유할 수도 있다. 여기서, 예를 들어 포인트 로케이션들 (304-3 및 304-4) 에서 PRN 1, PRN 4 및 PRN 5 로부터의 SPS 신호들은 NLOS 로 수신될 수도 있는 한편, PRN 2 및 PRN 3 으로부터의 SPS 신호들은 LOS 로 수신될 수도 있다.

본 상세한 설명의 소정 양태들에 따라, 추가의 포인트 로케이션 결정/식별은, 예를 들어 이하에서 더욱 상세히 설명되는 바와 같이 어떤 예시적인 확률적 기술들을 이용하여 확립될 수도 있다.

또한, 소정 양태들에 따르면, 모바일 디바이스는, 수신기 클록 에러 결정과 함께 가끔 완전한 위치 로케이션 결정 (추정) 하는 것이 가능하지 않을 수도 있기 때문에, 부정확하게 알려질 수도 있는 수신기 클록 에러를 감소 및/또는 제거하기 위해 적어도 2 개의 SPS 신호들을 이용하여 의사거리 측정 단일의 차이를 적용하도록 인에이블될 수도 있다.

하나의 잠재적 분류 관심사는, 그리드 내의 어느 미리 연산된 그림자 패턴이 관찰된 것과 최선의 매치를 제공할 수 있는지를 결정하는 것이다. 이러한 관심사는, 예를 들어 시간 시퀀스 제약을 핸들링하기 위해 은닉 마르코브 체인과 연관될 수도 있는 베이지안 추론 엔진을 이용하여, 적어도 부분적으로 기초하여, 어드레싱될 수도 있다.

본 상세한 설명의 소정 양태들에 따르면, SPS 신호들에 기초하여 확률적 위치 추정을 제공하기 위해서 은닉 마르코브 체인들 및 베이지안 네트워크의 조합에 적어도 부분적으로 기초하여 위치 로케이션을 결정 (추정) 하는데 이용하기 위한 기술들이 제공된다. 예시의 구현에서, 그리드는 (예를 들어, 주어진 영역 내에서) 경로의 일반적인 방향에 대하여 논리적으로 확립될 수도 있다. 각각의 그리드 포인트는, 예를 들어 그리드 포인트 방위각/고도 (Az/El) 에서 가시성 마스크 및 예를 들어, 이동 중에 (on the fly) 연산될 수도 있는 로컬 좌표 시스템 (Az/El) 에서 표현된 거의 정확한 위성 로케이션으로부터 확립될 수도 있고/있거나 다르게는 획득될 수도 있는 이론적인 LOS/NLOS 패턴과 연관될 수도 있다.

LOS/NLOS 기준 패턴은 위성 다이렉트 가시성 분석 및/또는 등에 적어도 부분적으로 기초하여 확립될 수도 있고/있거나 다르게는 획득될 수도 있다. 도 5 는 위성 가시성 대 빌딩으로부터 (좌측으로) 거리의 그래프 (500) 를 나타내고, 여기서 수직 축은 PRN 넘버의 범위를 나열하고 수평 축은 미터 (m) 단위의 거리를 나열한다. 따라서, 그래프 (500) 는 경로의 단면의 플롯과 연관되고, 본 예에서 경로는 23 미터 폭이고 양측 상의 20m 높이 빌딩에 의해 바인딩된다. 라인들 (502, 504, 506, 508, 510, 및 512) 은, 단면 어디에서 주어진 위성이 다이렉트 LOS 로 수신될 수도 있는지를 나타낸다. 예를 들어, 라인 (502) 에 의해 도시된 바와 같이 좌측 빌딩으로부터 교차 거리 (cross-distance) 로서 카운트하면, 위성 PRN 21 은 좌측 빌딩 (0 m) 로부터 약 12m 까지 LOS 가시성 내에 있을 수도 있고, 라인 (502) 에 도시된 바와 같이, 위성 PRN 22 는 약 14 m 로부터 우측 빌딩 (23 m) 까지 LOS 가시성 내에 있을 수도 있으며, 라인 (504) 에 의해 도시된 바와 같이, 위성 PRN 18 은 약 좌측 빌딩 (0 m) 로부터 우측 빌딩 (23 m) 까지 LOS 가시성 내에 있을 수도 있다. 이들 예시의 가시성 플롯들은 규칙적인 또는 다양한 그리드 포인트들, 예를 들어 좌측 빌딩으로부터 5m, 10m, 15m 및 20m 에서 샘플링될 수도 있다. 따라서, LOS 가시성 리스트는 가시성 플롯으로부터 각각의 그리드 포인트에서 추출될 수도 있다.

이 프로세스를 보다 잘 공식화하기 위해서, 미터 단위로 좌측 빌딩으로부터의 그리드 거리들의 벡터를

로 한다:

(예를 들어, 이 알고리즘의 제 1 적용 전에) 시간 t_n _- ₁ 에서 그리드 포인트에 위치하는 질량 함수를

라 한다. 이는 시작 또는 초기 위치로서 이해될 수도 있다. 선험적으로 알려진 것이 없다면, 위치는 경로의 전체 폭에 걸쳐 임의로 균등하게 분포될 수도 있다. 본 예에서, 모바일 디바이스의 사용자가 경로 내의 가장 우측 위치 (예를 들어, 우측 편 상의 빌딩에 인접한 인도) 에서의 위치에서 시작하는 것으로 가정하자. 따라서,

.

예를 들어, (오픈 스카이 가설에서 수평선 위의 위성들의 모든 리스트는 아닌) 경로의 적어도 하나의 포인트로부터 LOS 컨디션에 있는 경로-가시적인 위성들의 완전한 리스트는 다음과 RefSatList 로 주어질 수도 있다:

각각의 그리드 포인트에서 LOS 가시성 리스트는 어레이, LOSPATTERN 으로서 설명될 수도 있고, 열들은 모든 위성들의 LOS 가시성을 그리드 내의 각 로케이션에 대해 나타내고, 행은 모든 그리드 포인트들에서 특정 위성에 대한 LOS 가시성을 나타낸다. 여기서, 행 인덱스들은 RefSatList 인덱스들에 대응할 수도 있고, 열 인덱스들은 D_grid 인덱스들에 대응할 수도 있다. 이하는, 예를 들어 그래프 (500) 에 기초한 공간 샘플링이다:

경로를 가로지르는 위치 로케이션에 대해 수신기에 의해 제공된 측정치 P_LOS 는 RefSatList 리스트에서의 각각의 위성에 대한 LOS 확률의 벡터일 수도 있다. 열 인덱스는 동일한 인덱스를 갖는 RefSatList 에서의 위성을 지칭할 수도 있다. 소정 예의 구현에서, 측정치들은 LOS/NLOS 검출기와 연관될 수도 있고/있거나 다른 유사한 수단들을 이용하여 확립될 수도 있다. 이는, 다중경로가 컴파운트 신호에 존재하거나 존재하지 않지만, 적어도 LOS 가 존재할 수도 있다는 것을 반드시 가리키지 않을 수도 있다. 따라서,

.

여기서, 예는 측정치들의 실제 수신기에서 나오는 것이 아닌 것으로 여겨지지만, 기본적으로 좌측 빌딩으로부터 약 15 미터에 위치할 때 경험할 수도 있을 것이라고 설명한다. 본 예에서, 확률 값은 가시적이고 LOS/NLOS 천이로부터 가장 멀고 확실성 1 에 가장 가까울 때 0.5 보다 높도록 선택되었다. 예를 들어, 위성 PRN (18) 은 경로 전체에 걸쳐 모두 가시성에서 보여질 수도 있고, 따라서 높은 LOS 확률 (0.9) 를 갖는다. 가시성에서 보여질 수도 있고 LOS/NLOS 천이로부터 멀리 나타나는 위성 PRN (14) 및 PRN (22) 는 0.8 의 높은 LOS 확률을 부여받을 수도 있다. NLOS 위성 확률은 유사한 역의 로직을 따르는 것으로 부여받았다. 예를 들어, 확률은 NLOS 일 때 0.5 보다 더 낮을 수도 있고, LOS/NLOS 천이로부터 멀리 있을 때 0 에 더 가까울 수도 있다.

다음의 벡터는 관찰 패턴 P_LOS 로 컨디셔닝된, 각각의 그리드 포인트에서 수신기의 로케이션의 확률이다. 이것은 특정 로케이션 (l) 에서 주어진 관찰 (o) 확률이다.

베이즈 정리 (Bayes rule) 를 적용하면

단일의 그리드 포인트에 대해, 다음을 제공한다:

여기서

은 로케이션 (l) 에서 주어진 관찰 (o) 에 대한 확률이다.

은, 측정치

이 l 에서의 확률이고, 주어진 o 가 관찰되는 것으로 업데이트하기 전에, 그리드 포인트 1 에 있는 선험적 확률이다.

K(=

) 은 정규화 상수로서 간주될 수도 있고,

이도록 조정될 수도 있다.

따라서, 모든 그리드 포인트들에 대한 일반화 (generalizing) 는 다음을 제공한다:

전체 그리드에 동시에 적용된 베이즈 공식은

이 된다.

K 가

,

와 같이 선택되면, 은닉 마르코브 체인을 이용하여, 그리고 적어도 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 이용하여 추정될 수도 있다. 여기서, 예를 들어 아이디어는, 모바일 디바이스의 사용자가 경로를 가로지르는 방향 보다는 경로를 따르는 방향에서 경로를 더욱 따를 수도 있다는 것이다. t_n _-1 및 t_n 에서의 크로스 그리드 간의 천이 매트릭스

는, 예를 들어 다음과 같이 표현될 수도 있다:

이것은 단지 임의적인 예이며, 실행 시에 필요에 따라 조정될 수도 있고/있거나 다르게는 변형/개조될 수도 있다.

이러한 것은, 실행 시에 보행자가 예정 방향으로 나아가 (예를 들어, 좌측 편 빌딩으로부터 동일한 거리) 머무르고, 또한 이미 존재하는 경우 좌측 편 또는 우측 편 인도 상에 머무르는 더 많은 경향을 갖는다는 것을 캡처하기 위해 이용될 수도 있다. 경로의 중간에 있는 경우, (아마도 비교적 편의상, 경로를 가로지르는데 있어서) 좌측 또는 우측 편을 향한 움직임의 대략 동일한 기회가 있을 수도 있다.

이러한 것을 염두에 두고, 도 6 은 상태 천이 매트릭스의 그래프 (600) 를 나타낸다. 도 6 은 포인트 로케이션들 (602-1, 602-2, 602-3, 및 602-4) 사이에 위치하는 빌딩들 (302-1 (좌측 편) 및 302-2 (우측 편)) 을 포함한다.

본 예에서, 시간 t_n _- ₁ 에서 로케이션 확률 분포는 시간 tn-1 에서 동일한 공식의 적용에 의해 획득되었다고 가정할 수도 있다, 따라서:

.

그리드의 각 포인트에 있을 선험적인 확률은 다음과 같다:

이를 숫자로 나타내는 경우, 따라서:

여기서, "x" 는 컴포넌트 바이 컴포넌트 곱셈을 나타낸다. 따라서,

최종 보고된 경로를 가로지르는 위치 로케이션은 관찰이 주어질 때 로케이션의 수학적 예상일 수도 있다:

여기서, '.' (도트) 오퍼레이터는 도트 프로덕트를 가리킨다

.

도 7 은, 수직축 상의 좌측 편 상의 빌딩으로부터 추정된 거리 (m) 및 수평축 상의 이산 시간 스텝들을 갖는, 경로를 가로지르는 에러 대 시간을 나타내는 그래프 (700) 를 나타낸다. 라인 (702, 704 및 706) 이 도시되는데, 이는 동일한 측정 벡터 P_LOS - [0.05 0.1 0.8 0.9 0.1 0.8] 를 연속적으로 적용하는, 임의의 시작 포인트들로부터 동일한 경로를 가로지르는 값에 대한 수렴을 나타낸다. 예를 들어, 라인 (702) 은 초기 포인트 p(GRID(t₀)) = [000.1 0.9] 또는 19.5 미터의 예상된 크로스 거리에 대응한다.

여기서, 예를 들어 "수렴" 속도는 마르코브 천이 매트릭스 넘버들에 직접적으로 관련될 수도 있다. 그러나, 마르코브 천이 매트릭스는 자동차 네비게이션 대 보행자 네비게이션에 대해 상이할 수도 있다. 따라서, 천이 값들은, 예를 들어 시간 간격 사이즈 및 수신기의 평균 선형 속도, 및/또는 예를 들어, 세로의 SPS 알고리즘으로부터 확립되거나 다르게는 획득될 수도 있는 다른 유사한 팩터들에 따라 조정될 수도 있다.

15 미터의 이론적 값으로부터 최종의 경로를 가로지르는 거리의 에러는, 적어도 부분적으로, 예시의 측정 벡터를 구성하기 위해 이용된 다소 임의적인 방법에 의한 것일 수도 있다.

몇몇 가시성 마스크 예들이 설명 및 도시될 것이다. 경로의 상당한 충분한 부분을 따라 일정한 빌딩 높이를 갖는 직선 경로의 단순한 예는 특징적인 가시성 마스크 형상을 산출할 수도 있다. 도 8 은 90 미터 높이에서 좌측 편 빌딩이 있고 20 미터 높이에서 우측 편 빌딩이 있는, 23 미터 폭의 경로에 대해, 경로 방위가 진북 (true North) 으로부터 45 도인, 극 표현에서 플롯팅된 가시성 마스크 (802) 의 예를 나타내는 그래프 (800) 이다. 도 8 에서, 위성 가시성 마스크의 값은 반경 방향을 따라 플롯팅되고, 센터는 90 도에 대응하고 원의 주변은 0 도에 대응한다. 도면의 포인트는 좌측 편 상의 빌딩으로부터 10 미터에서 취해진다. 도시된 바와 같이, 경로를 따르는 방향들에 대응하는 45 도 및 225 도에서의 방향은 고도의 0 도에 대해 아래로 장애물이 없다. 315 도에서 가장 높은 빌딩을 향한 방위각은 약 82 도에서 가장 높은 고도 마스크를 갖는다.

데이터베이스에서 포인트들의 감소된 (아마도 최소) 수를 갖는 이러한 형상을 나타내기 위해, 경로의 일반적 방위와 함께 이 경우 경로의 각 측 상에서 주어진 방위각 및 고도에서의 단지 일 포인트가 필요하도록, 예를 들어 수학적으로 형상을 재구성할 수도 있다.

경로가, 크로스 경로들을 포함하여, 높이 및 길이가 변하는 다수의 빌딩들을 갖는다면, 동일한 유형의 표현은 개별적으로 인코딩될 수도 있는 마스크 커브에서의 다수의 천이를 이용하여 적용할 수도 있다. 따라서, 이러한 가시성 마스크 접근은 본원에 제시된 개념들의 일반성에서 임의의 중요한 제한을 생성하는 것으로 여겨지지 않는다.

2 개의 연속적인 분할들 간의 구별을 만들기 위해 이용될 수도 있는 위성을 놓치면, 두 지역들은 단일의 (가능하게는 고유한) 지역으로 결합될 수도 있지만, 정확도가 감소될 수도 있다.

몇몇 경로들이 평행하고 유사한 빌딩 높이 및/또는 유사한 폭을 갖는다면, 가시성 패턴들은 상당히 유사할 수도 있다. 이는, 모바일 디바이스 (수신기) 가 실제로 어느 경로 상에 있는 지를 결정하는데 있어서 어려움을 증가시킬 수도 있다. 여기서, 전술된 바와 같이, 궤적을 추적하기 위해 위치적 히스토리를 고려하는 것이 유리할 수도 있다. 초기 위치 로케이션 결정은, 수신기가 예를 들어, 제 1 교차로를 분명하게 결정하기 위해 더 많은 LOS 위성들이 존재하는 교차로에 있을 때 더욱 정확하게 수행될 수도 있다.

언급된 바와 같이, LOS/NLOS 검출기는 LOS/NLOS 검출을 제공하도록 구현될 수도 있다. 이러한 검출기는 완벽하게 정확하지 않을 수도 있고, 소정 구현에서 소프트 결정이 실제로 바람직할 수도 있다. 베이지안 네트워크는 여전히 정확하게 작동할 것이다. 검출기의 예시의 구현은 상관 피크의 폭에 관한 발견적 학습법 (heuristics) 에 기초할 수도 있다. 상관 피크의 폭, 또는 보다 정확하게 정규 폭에 비교되는 그 스트레치 (stretch) 는 지연 확산의 간접적인 측정 (예를 들어, 가장 짧은 경로 및 가장 긴 경로 사이의 전파 지연의 차이) 일 수도 있다. 지연 확산 및 다중경로의 존재 사이의 타이트한 상관, 및 다중경로의 존재와 NLOS 사이의 느슨한 상관이 존재하기 쉽다. 따라서, 예를 들어 작은 지연 확산은 LOS 시츄에이션의 느슨한 인디케이션을 나타낼 수도 있는 한편, 더 큰 지연 확산은 NLOS 시츄에이션을 나타낼 수도 있다. 소정 구현에서, 예를 들어 데이터베이스 내의 그리드 포인트에 대해 고도 정보가 이용 가능하지 않은 경우, 고도를 추정하는데 이용하기 위한 교번의 소스로서 대기 압력 센서가 이용될 수도 있다.

도 9 는 경로를 가로지르는 위치 (901)(여기서, 진 (true) 로케이션) 에 대한 소정 예의 신호 수신 각도를 나타내는 도면 (900) 및 관련 그래프 (920) 를 포함한다. 예시의 목적을 위해, 도면 (900) 의 예는 적절한 위성들 간의 의사거리 단일 차이들 대신에 의사거리 (PR) 을 도시하고, 단지 적절한 비스듬한 차이 대신에 PR 차이의 수직적 컴포넌트를 고려한다. 여기서, 빌딩 (302-2) 은 벽 (332) 에 반사된 SPS 신호의 실제 실 경로 (902), (PR_measured) SPS 신호의 모델링된 실 경로 (904), 및 예상된 PR (PR_estimated)(906) 과 함께 도시된다. 라인 (908) 은 로컬 수직 방향이고, 라인 (912) 은 PR_measured 및 PR_estimated 에 기초한 혁신 에러 차이를 나타낸다. 예를 들어, 혁신 에러는 PR_measured 와 PR_estimated 사이의 차이에 관련될 수도 있다. 그래프 (920) 는, 예를 들어 혁신 에러에 대하여 플롯팅된 NLOS 확률 (922) 및 LOS 확률 (924) 을 나타낸다.

따라서, 예를 들어 각각의 그리드 포인트의 정밀한 로케이션에서, 모바일 디바이스는 측정된 PR 대 예상된 PR 신호 차이를 비교하도록 인에이블될 수도 있다. 불일치가 열적 잡음보다 크거나 또는 작은지 여부 (실제로 단일의 차이 때문에 열적 잡음의 2 배) 에 따라, 결정은 LOS 로부터 NLOS 결정의 완만한 천이를 이용하여 LOS 및 NLOS 의 비율에 기초할 수도 있다. 단일 차이를 형성하기 위한 다른 위성은 차이를 단일화하고/하거나 단일의 차이 해석을 간략화하기 위해 다중경로의 기여의 기회들을 감소 (가능하게는 최소화) 시키도록 충분히 높은 각도에서 유리하게 선택될 수도 있다. 따라서, 측정치들의 LOS/NLOS 세트는 선험적 로케이션으로 컨디셔닝되어 획득될 수도 있고, 측정 벡터는 각각의 그리드 포인트에 대해 재계산될 수도 있다.

소정 구현에서, 경로를 가로지르는 위치 로케이션 결정의 품질은 스카이 각도 샘플링의 입도, 및 이에 따른 스카이 내의 위성들의 수에 의존할 수도 있다. 스카이 전체의 모든 위성들의 균일한 공간적 분포 및 콘스텔레이션 당 위성들의 거의 동일한 수의 제 1 차수 근사에서, 2 개의 콘스텔레이션으로부터 모든 위성들을 합동으로 이용하는 경우, 경로를 가로지르는 위치 로케이션 정확도는 단일의 콘스텔레이션 경우의 정확도의 2 배일 수도 있다. 따라서, 수신기는 복수의 GNSS 및/또는 다른 유사한 시스템들로부터 SPS 신호들을 획득하고, 방법의 확률적 위치확인 파트에서의 몇몇 GNSS 콘스텔레이션으로부터의 모든 측정들을 합동으로 이용하도록 인에이블되는 것이 유용할 수도 있다.

소정 예의 구현에서, 로케이션들의 큰 샘플에 대한 위성 가시성 기회가 없는 교차-거리 간격의 히스토그램, 경로 폭, 및 위성 구성들은 위성 가시성 기회 없이 크로스-경로 간격의 50 % 백분위수 추정을 제공할 수도 있다. 이 수는 크로스 경로 위치확인의 잠재적인 정확도를 결정한다. 따라서, 예를 들어 이 50 % 백분위수의 약 2 배에서 샘플링 (예를 들어, 그리드 폭 또는 스페이싱 등을 선택) 할 수도 있다. 따라서, 소정 예들에서, 경로를 가로지르는 약 5 미터의 스페이싱이 충분할 수도 있다. 그러나, 청구된 주제는 제한되지 않으며, 5 미터 보다 작거나 큰 그리드 스페이싱, 및/또는 균일하거나 불균일한 그리드 패턴, 및/또는 등을 포함할 수도 있다.

기하학 구조는 경로를 따른 변형으로 상당히 변하지 않기 때문에, 경로를 따라 약 50 미터의 샘플링 그리드가 또한 소정 예의 구현에서 충분할 수도 있다. 그러나, 청구된 주제는 제한되지 않으며 50 미터보다 작거나 큰 경로를 따르는 그리드 스페이싱, 및/또는 균일하거나 불균일한 그리드 패턴, 및/또는 등을 포함할 수도 있다.

언급된 바와 같이, 소정 구현에서, 그리드 스페이싱은 또한 및/또는 다르게는, 가시성 마스크가 소정 경로들을 따라 충분히 진전하지 않을 수도 있기 때문에, 불균할 수도 있다. 이러한 구현들은 합리적인 정확도, 및/또는 연관된 프로세싱 요건들을 갖고 강화된 데이터베이스 정보의 크기를 제어 및/또는 다르게는 감소시키는데 유용할 수도 있다.

강화된 데이터베이스 정보의 크기에 관하여, 일 예에서, 약 10 km² x 10 km² = 1.10⁸ m² 스퀘어에 거의 포함될 수도 있는 메트로폴리탄 지역. 40% 빌딩 풋프린트 영역 및 60% 오픈 영역들의 가상의 비율로, 본 예에서 강화된 데이터베이스 정보를 커버하기 위한 영역은 거의 1.10⁸ x 0.6= 6.10⁷ m² 일 수도 있다.

5 x 50 m²=250 m² (경로를 가로지르는 5 미터 그리드 스페이싱, 및 경로를 따라 50m) 의 그리드 스페이싱 (예를 들어, 여기서 균일한 타일 크기) 으로, 그리드 포인트들의 총 수는 240,000 포인트일 것이다. 그리드 포인트 당 5 개의 뚜렷한 방위각/고도 포인트들 및 1 도의 레졸루션이 방위각 및 고도라고 가정하면, 각 포인트는 2 바이트로 코딩될 수 있고, 최소의 강화된 데이터베이스 정보 크기 (오버헤드 없이) 는 대략 240,000 x 5 x 2 bytes = 2.4 Mbytes 일 수도 있다. 약 10% 의 임의의 오버헤드를 가정하면 (압축된 위도, 경도 그리드 정보, 플러스 다른 가능한 포맷팅 정보), 전체 강화된 데이터베이스 정보 크기는 약 2.64 Mbytes 인 것으로 추정될 수도 있다. 물론, 이것은 단지 일 예이고, 여기서 정보의 약 0.026 Bytes/m2 는 어떤 예시의 밀집한 도심 환경들에 합리적일 수도 있다.

예시적인 베이지안 알고리즘의 단일 스텝에 있어서, 고려되는 최소의 그리드 포인트들의 수가 존재할 수도 있다. 예를 들어, 각각의 그리드 포인트가 5 개의 방위각/고도 방향들과 연관된 가시성 마스크, 잘못된 SPS 위치에서, 약 50 미터 원의 원형 불확실성 에러, 또는

의 그리드 포인트들의 수를 가지면, 여기서 GPN 은 그리드 포인트 넘버이고, R 은 SPS 불확실성 원 (예를 들어, (미터 단위로) 95%) 이고, A 는 그리드 타일 크기이고 (m² 로), F 는 빌딩 영역/전체 영역 필 비율이다. 따라서, 본 예에서, GPN 은 약 18 그리드 포인트일 수도 있다.

본 상세한 설명의 소정 양태들에 따르면, 방법 및 장치는 강화된 데이터베이스 정보에서 이용 가능할 수도 있는 다른 전파-관련 파라미터들을 이용할 수도 있다.

예를 들어, 다른 유형의 전파-관련 정보가 가시성 마스크에 대한 보완으로 그리고/또는 대용으로 강화된 데이터베이스 정보에서 이용될 수도 있고, 확률적 위치 연산 기술에 적용될 수도 있다. 어떤 경우, 특별히 유효하도록, 위성들의 모션에 독립적 (예를 들어, 영구적) 일 수도 있고, 긴 주기 (예를 들어, 몇 달) 동안 비교적 안정할 수도 있고, 최소 수의 바이트로 강화된 데이터베이스 정보에 표현될 수도 있고, 위치 결정을 위해 사용 가능하도록 2 개의 인접한 그리드 포인트들 사이에서 충분한 가변성/대조를 가질 수도 있고, 라디오 전파 시뮬레이터 및/또는 3D 데이터베이스에 의해 쉽게 예측 가능할 수도 있으며/있거나 (예를 들어, 충분한 정확도를 갖고) 수신기에서 쉽게 측정 가능할 수도 있다. 이러한 잠재적 후보 파라미터는, 예를 들어 다중경로 지연 확산을 포함할 수도 있다.

다음으로 도 10 을 참조하면, 도 10 은 극 표현에서 플롯팅된 몇몇의 가시성 마스크들의 다른 예를 나타내는 그래프 (1000) 이고, 23 미터 폭의 경로에 대해 경로 방위는 진북으로부터 0 도에 있고, 좌측 편 빌딩은 5 미터 높이, 그리고 우측 편 빌딩은 5 미터 높이에 있다. 따라서, 이것은 "낮은" 빌딩 높이 분할 예이다.

여기서, 경로의 좌측 편 상의 빌딩으로부터 5 개의 중첩된 가시성 마스크들, 즉, 1 미터에서 마스크 (1002), 6 미터에서 마스크 (1004), 11 미터에서 마스크 (1006), 16 미터에서 마스크 (1008), 및 21 미터에서 마스크 (1010) 가 도시된다. 또한, 그래프 (1000) 에는 (인접한 PRN 넘버들에 의해 식별된 스타들과 같이 도시된) 수개의 예시의 위성들이 도시된다.

위성 스페이스는 예를 들어 다음과 같이 분할될 수도 있다:

각각의 횡단 오프셋은, 수신기가 위치할 수도 있는 경로의 지역에서 식별하도록 이용될 수도 있는 (가능하게는 고유한) 가시적인 서명을 가질 수도 있다.

따라서, 도 11 은 위성 가시성 대 빌딩으로부터 (좌측으로) 거리의 대응하는 그래프 (110) 를 나타내고, 여기서 수직 축은 PRN 넘버의 범위를 나열하고 수평 축은 미터 단위로 거리를 나열한다. 도시된 바와 같이, 라인 (1102) 은 PRN (32) 과 연관되고, 라인 (1104) 은 PRN (29) 과 연관되고, 라인 (1106) 은 PRN (26) 과 연관되고, 라인 (1108) 은 PRN (24) 과 연관되고, 라인 (1110) 은 PRN (22) 과 연관되고, 라인 (1112) 은 PRN (21) 과 연관되고, 라인 (1114) 은 PRN (18) 과 연관되고, 라인 (1116) 은 PRN (16) 과 연관되고, 라인 (1118) 은 PRN (14) 과 연관되고, 라인 (1120) 은 PRN (7) 과 연관되고, 라인 (1122) 은 PRN (6) 과 연관되며, 라인 (1124) 은 PRN (3) 과 연관된다.

다음으로 도 12 를 참조하면, 도 12 는 극 표현에서 플롯팅된 몇몇의 가시성 마스크들의 다른 예를 나타내는 그래프 (1200) 이고, 23 미터 폭의 경로에 대해 경로 방위는 진북으로부터 0 도에 있고, 좌측 편 빌딩은 20 미터 높이, 그리고 우측 편 빌딩은 20 미터 높이에 있다. 따라서, 이것은 "중간" 빌딩 높이 분할 예이다.

여기서, 경로의 좌측 편 상의 빌딩으로부터 4 개의 중첩된 가시성 마스크들, 즉, 1 미터에서 마스크 (1202), 6 미터에서 마스크 (1204), 11 미터에서 마스크 (1206), 및 16 미터에서 마스크 (1208) 가 도시된다. 또한, 그래프 (1000) 에는 (인접한 PRN 넘버들에 의해 식별된 스타들과 같이 도시된) 수개의 예시의 위성들이 도시된다.

따라서, 도 13 은 위성 가시성 대 빌딩으로부터 (좌측으로) 거리의 대응하는 그래프 (1300) 를 나타내고, 여기서 수직 축은 PRN 넘버의 범위를 나열하고 수평 축은 미터 단위로 거리를 나열한다. 도시된 바와 같이, 라인 (1302) 은 PRN (22) 과 연관되고, 라인 (1304) 은 PRN (21) 과 연관되고, 라인 (1306) 은 PRN (18) 과 연관되고, 라인 (1308) 은 PRN (14) 과 연관되고, 라인 (1310) 은 PRN (7) 과 연관되며, 라인 (1312) 은 PRN (6) 과 연관된다.

다음으로 도 14 를 참조하면, 도 14 는 극 표현에서 플롯팅된 수개의 가시성 마스크들의 추가의 예를 나타내는 그래프 (1400) 이고, 23 미터 폭의 경로에 있어서 경로 방위는 진북으로부터 0 도에 있고, 좌측 편 빌딩은 90 미터 높이이고 우측 편 빌딩은 20 미터 높이이다. 따라서, 이는 "혼합된 (중간/높은)" 빌딩 높이 분할 예이다.

여기서, 4 개의 겹쳐진 가시성 마스크, 즉 경로의 좌측 편 상의 키 큰 빌딩으로부터 1 미터에 마스크 (1402), 6 미터에 마스크 (1404), 11 미터에 마스크 (1406), 및 16 미터에 마스크 (1408) 가 도시된다. 또한, (인접한 PRN 넘버들에 의해 식별된 스타와 같이 도시된) 수개의 예시의 위성들이 그래프 (1000) 에 도시된다.

즉, 도 15 는 위성 가시성 대 빌딩으로부터의 (다시 좌측으로) 거리의 대응하는 그래프 (1500) 를 나타내고, 여기서 수직 축은 PRN 넘버들의 범위를 나열하고 수평축은 미터로 거리를 나열한다. 도시된 바와 같이, 라인 (1502) 는 PRN (21) 과 연관되고, 라인 (1504) 는 PRN (18) 과 연관되고, 라인 (1506) 은 PRN (7) 과 연관되며, 라인 (1508) 은 PRN (6) 과 연관된다.

다음으로 도 18 을 참조하면, 도 18 은 본원에 설명된 예시의 기술들의 소정 양태들을 또한 나타내도록 신호 프로세싱/변화 흐름 (1800) 을 도시한다.

여기서, 3 차원 GIS 또는 다른 유사한 데이터베이스 (1802) 는 그리드 포인트 (1804) 를 생성하도록 프로세싱될 수도 있다. 가시성 마스크 (1808) 는 그리드 포인트 (1804) 및 신호 전파 모델 (1806) 에 적어도 부분적으로 기초하여 프로세싱될 수도 있다. 초기 프로세싱 스테이지 (1812) 가 도시되는데, 이것은 예를 들어 명령들에 기초하여 특별히 확립된 하나 이상의 연산 플랫폼에서 프로세싱에 의해 수행될 수도 있다. 초기 프로세싱 스테이지 (1812) 는, 예를 들어 강화된 데이터베이스 (1810) 를 생성한다. 그리드 포인트들의 서브세트 (1820) 는 경로를 따르는 위치 로케이션 추정 (1818) 에 적어도 부분적으로 기초하여 강화된 데이터베이스 (1810) 로부터 추출될 수도 있다. 경로를 따르는 위치 로케이션 추정 (1818) 은 제 1 로케이션 위치 추정기 (1816) 에 의해 생성될 수도 있고, 이 추정기는 획득된 SPS 신호 (1814) 를 프로세싱할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 로케이션 위치 추정기 (1816) 는 획득된 SPS 신호로부터의 의사거리 측정에 적어도 부분적으로 기초하여 기하학적 분석 프로세스를 구현할 수도 있다. 예상된 LOS/NLOS 위성 마스킹 정보 (1822) 는 추정된 위성 위치들 (1824) 에 적어도 부분적으로 기초하여 그리드 포인트 (1820) 의 서브세트에 의해 나타난 각각의 그리드 포인트에 대해 결정될 수도 있다. 관찰된 LOS/NLOS SPS 위성 마스킹 정보 (1826) 는 SPS 신호들 (1814) 에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, LOS/NLOS 검출기는 관찰된 LOS/NLOS SPS 위성 신호들 (1826) 을 생성할 수도 있다. 제 2 로케이션 위치 추정기 (1828) 는 관찰된 LOS/NLOS SPS 위성 마스킹 정보 (1826) 및 예상된 LOS/NLOS 위성 마스킹 정보 (1822) 를 프로세싱하여 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션 (1830) 을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 로케이션 위치 추정기 (1828) 는 각종 확률적 속성 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 확률적 분석 프로세스를 구현할 수도 있다.

본원에 설명된 예시의 위치 로케이션 결정 기술들은 독립형으로 또는 다르게는 실질적으로 자율적 모바일 디바이스에서, 그리고/또는 WLAN (Wireless Local Area Network), WWAN (Wireless Wide Area Network), WPAN (Wireless Personal Area Network) 등과 같은 다양한 무선 통신 네트워크의 사용을 통해 추가의 기능을 제공하도록 인에이블되는 모바일 디바이스를 위해 이용될 수도 있다. 용어 "네트워크" 와 "시스템" 은 자주 혼용하여 사용될 수 있다. WWAN 은 CDMA (Code Division Multiple Access) 네트워크, TDMA (Time Division Multiple Access) 네트워크, FDMA (Frequency Division Multiple Access) 네트워크, OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 네트워크, SC-FDMA (Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 네트워크 등을 포함할 수 있다. CDMA 네트워크는 CDMA2000, W-CDMA (Wideband-CDMA) 등과 같은 하나 이상의 무선 액세스 기술 (RAT, Radio Access Technology) 을 구현할 수 있다. CDMA2000 은 IS-95, IS-2000, 및 IS-856 표준을 포함한다. TDMA 네트워크는 GSM (Global System for Communication), D-AMPS (Digital Advanced Phone System), 또는 다른 몇몇 RAT 를 구현할 수 있다. GSM 과 W-CDMA 는 3GPP ("3rd Generation Partnership Project") 라고 명명된 컨소시움으로부터의 문헌에 기술되어 있다. Cdma2000 은 3GPP2 ("3rdGeneration Partnership Project 2") 라고 명명된 컨소시움으로부터의 문헌에 기술되어 있다. 3GPP 와 3GPP2 문헌은 공중이 이용 가능하다. WLAN 은 IEEE 802.11x 네트워크일 수 있고, WPAN 는 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x, 또는 일부 다른 유형의 네트워크일 수 있다. 또한, 이 기술들은 WWAN, WLAN 및/또는 WPAN 의 조합에 대하여 사용될 수 있다.

모바일 디바이스는 각종 위성들 등으로부터 SPS 신호를 수신할 수도 있고, 위성들은 GPS (Global Positioning System), Galileo, GLONASS, GNSS, 이들 시스템들의 조합으로부터의 위성들을 이용하는 시스템, 또는 미래에 개발될 임의의 SPS 로부터의 것일 수도 있으며, 각각은 여기서 "위성 위치확인 시스템" (SPS) 이라고 일반적으로 지칭한다.

또한, 여기서 설명한 방법과 장치는 의사위성 또는 위성과 의사 위성의 조합을 이용하는 위치 결정 프로세스와 사용될 수 있다. 의사 위성은, SPS 시간과 동기화될 수 있는, L-대역 (또는 다른 주파수) 캐리어 신호 상에 변조된 PN 코드 또는 다른 레인징 코드 (ranging code) (예를 들어, GPS 또는 CDMA 셀룰러 신호와 유사함) 를 방송하는 지상 기반 송신기를 포함할 수 있다. 이러한 송신기 각각에는, 원격 수신기에 의한 식별이 가능하도록 고유 PN 코드가 할당된다. 의사 위성은 예를 들어, 터널, 탄광, 건물, 도심 협곡 또는 다른 밀폐된 지역 같이 궤도 위성으로부터의 일부 SPS 신호가 이용가능하지 않은 환경에서 SPS 를 증가시기기 위해 사용될 수 있다. 의사위성의 다른 구현은 무선-비콘 (radio beacon) 으로 알려져 있다. 여기서 사용되는 용어 "위성" 은 의사 위성, 의사 위성의 균등물, 및 가능한 다른 것을 포함하는 것으로 의도된다. 여기서 사용하는 용어 "SPS 신호" 는 의사 위성 또는 의사 위성의 균등물로부터의 SPS-유사 신호를 포함하는 것으로 의도된다.

본원에 이용된 바와 같이, 모바일 디바이스는 위치 로케이션 결정에서의 이용을 위해 적어도 SPS 신호들을 획득할 수도 있는 디바이스를 지칭한다. 소정 예의 구현에서, MS (102) 는 셀룰러 또는 다른 무선 통신 디바이스, PCS (Personal Communication System) 디바이스, 개인 네비게이션 디바이스, 차량 탑재 네비게이션 디바이스, 트래킹 디바이스, PIM (Personal Information Manager), PDA (Personal Digital Assistant), 랩톱 또는 무선 통신을 수신할 수 있는 다른 적절한 디바이스와 같은 디바이스를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들어 위성 신호 수신, 보조 데이터 수신 여부에 관계없이, 예컨대 단-거리 무선, 적외선, 유선 접속, 또는 다른 접속에 의해, 개인 네비게이션 디바이스 (PND) 와 통신하는 디바이스들을 포함하고/하거나 위치-관련 프로세싱은 디바이스 또는 PND 에서 발생한다. 어떤 모바일 디바이스는, 예를 들어 인터넷, 와이파이, 또는 다른 네트워크와 같은 서버와 통신할 수 있는 무선 통신 디바이스, 컴퓨터, 랩톱, 등을 포함하는 모든 디바이스들을 포함할 수도 있고, 위성 신호 수신 여부에 관계없이, 보조 데이터 수신, 및/또는 위치-관련 프로세싱은 디바이스에서, 서버에서, 또는 네트워크와 연관된 다른 디바이스에서 발생한다. 상기의 임의의 동작 가능한 조합은 또한 "모바일 디바이스" 로 고려될 수도 있다.

본원에 설명한 방법론은 애플리케이션에 따라서 다양한 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이들 방법론은 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어의 다양한 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에서, 하나 이상의 프로세싱 유닛은 ASIC (Application Specific Integrated Circuit), DSP (Digital Signal Processor), DSPD (Digital Signal Processing Device), PLD (Programmable Logic Devices), FPGA (Field Programmable Gate Array), 프로세서, 제어기, 마이크로 제어기, 마이크로 프로세서, 전자 디바이스, 본원에 설명한 기능을 수행하도록 디자인된 다른 전자 유닛, 또는 그들의 조합 내에서 구현될 수 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 소정 방법론이 본원에 설명한 기능을 수행하는 모듈 (예를 들어, 절차, 기능 등) 로 구현될 수 있다. 명령을 유형적으로 포함하는 임의의 머신 판독가능 매체가 본원에 설명한 방법론을 구현하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 코드가 모바일 디바이스의 메모리에 저장되고 디바이스의 프로세싱 유닛에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세싱 유닛 내부 및/또는 프로세싱 유닛의 외부에 구현될 수 있다. 여기서 사용된 바와 같이, 용어 "메모리" 는 임의의 유형의 장기, 단기, 휘발성, 비휘발성 또는 다른 메모리를 지칭하며, 메모리의 임의의 특정 유형, 또는 메모리의 개수, 또는 메모리가 저장되는 매체의 유형에 제한되는 것이 아니다.

소프트웨어에서 구현되는 경우, 방법론 또는 그 일부를 구현하는 기능이 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장되고/저장되거나 송신될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 제조품의 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 컴퓨터 저장 매체 및/또는 통신 매체를 포함할 수 있다. 저장 매체는 컴퓨터 또는 유사한 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예시의 방식으로, 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 스토리지 디바이스 또는 명령 또는 데이터 구조 형태로 원하는 프로그램 코드를 운반 또는 저장하기 위해 사용되고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 이용된 바와 같이, 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하는데, 여기서 디스크 (disk) 는 보통 자기적으로 데이터를 재생하는 반면, 디스크 (disc) 는 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 상기의 조합은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.

여기서 언급하는 "명령" 은 하나 이상의 로직 태스크를 나타내는 표현과 관련된다. 예를 들어, 명령은 하나 이상의 데이터 객체 상에서 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 머신에 의해 해석가능하게 됨으로써 "머신-판독가능" (Machine-readable) 할 수 있다. 그러나, 이는 단지 명령의 예이며, 청구된 주제는 이와 관련하여 제한되지 않는다. 다른 예에서, 본원에 언급하는 명령은 인코딩된 커맨드를 포함하는 커맨트 세트를 갖는 프로세싱 유닛에 의해 실행가능한 인코딩된 커맨드와 관련될 수 있다. 이러한 명령은 프로세싱 유닛에 의해 이해될 수 있는 기계어의 형태로 인코딩될 수 있다. 다시 말해, 이들은 단지 명령의 예들이며, 청구된 주제는 이와 관련하여 제한되지 않는다.

상세한 설명의 몇몇 부분들은 특정 사양의 관한 특정 장치 또는 특별한 목적의 컴퓨팅 디바이스 또는 플랫폼의 메모리 내에 저장된 이진의 디지털 신호들에 대한 동작들의 알고리즘 또는 심볼의 표현의 관점에서 제시되었으나, 용어 특정 장치 등은 그것이 일단 프로그램 소프트웨어로부터의 명령들에 따른 특정 기능들을 수행하도록 프로그래밍되었으면 범용 컴퓨터를 포함한다. 알고리즘 설명 또는 심볼 표현들은 당업자에게 그 작업의 핵심을 전달하기 위해 단일의 프로세싱 또는 관련 기술에서의 당업자에 의해 이용된 기술들의 예이다. 알고리즘은 여기서, 일반적으로 원하는 결과를 초래하는 유사한 신호 프로세싱 또는 동작들의 일관성 있는 (self-consistent) 시퀀스로 고려된다. 이 문맥에서, 동작들 또는 프로세싱은 물리적 양들의 물리적 조작을 포함한다. 통상적으로, 반드시 필요하지 않더라도, 이러한 양들은 저장, 트랜스퍼, 결합, 비교 또는 다르게는 조작할 수 있는 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취할 수도 있다. 기본적으로 공통 사용의 이유 때문에 이러한 신호들을 비트, 데이터, 값들, 엘리먼트들, 심볼들, 문자들, 용어들, 수들, 숫자들 등으로서 지칭하는 것이 가끔 편리한 것으로 증명되었다. 그러나, 이들 또는 유사한 용어들 전부는 적절한 물리적 양과 연관되는 것이고 단지 편리한 라벨인 것으로 이해되어야 한다. 특별히 언급되지 않는다면, 이 상세한 설명에서 분명한 것과 같이, " 프로세싱 (processing)", "연산 (computing)", " 계산 (calculating)", "인에이블 (enabling)", "식별 (identifying)", "검출 (detecting)", "획득 (obtaining)", "추정 (estimating)", "연관 (associating)", "수신 (receiving)", "송신 (transmitting)", "획득 (acquiring)", "제공 (providing)", "저장 (storing)", "액세스 (accessing)", "결정 (determining)" 등과 같은 용어들은 특별한 목적의 컴퓨터 또는 유사한 특별한 목적의 전자 연산 디바이스와 같은 특정 장치의 액션 또는 프로세스를 지칭한다. 따라서, 본 명세서의 문맥에서, 특별한 목적의 컴퓨터 또는 유사한 특별한 목적의 전자 연산 디바이스는, 통상적으로 특별한 목적의 컴퓨터 또는 유사한 특별한 목적의 전자 연산 디바이스의 메모리, 레지스터, 또는 다른 정보 저장 디바이스, 송신 디바이스, 또는 디스플레이 디바이스 내의 물리적 전자 또는 자기 양으로서 나타난, 신호들을 조작 또는 변형할 수 있을 수도 있다.

현재 시점에 예시적인 특징으로 판단되는 것을 나타내고 설명하였지만, 청구된 주제에서 벗어남이 없이 다양한 다른 변경을 할 수 있고 균등물로 대체할 수 있음은 당업자가 이해할 수 있는 것이다. 추가로, 본원에 설명한 중심적인 사상에서 벗어나지 않고 청구된 주제의 교시 내용에 특정 상황을 적용하도록 많은 변경을 수행할 수 있다.

따라서, 청구된 주제는 개시한 소정 예에 제한되는 것이 아니며, 이러한 청구된 주제는 첨부된 청구항의 범위에 속하는 모든 양태와 그 균등물도 포함할 수 있는 것이다.

Claims

모바일 디바이스에 의한 위치 로케이션 결정 방법으로서,
적어도 하나의 위성으로부터 획득된 적어도 하나의 위성 위치확인 시스템 (satellite positioning system; SPS) 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스의 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 SPS 신호는 상기 모바일 디바이스에 의해 가시선 (line-of-sight; LOS) 으로 수신되는, 상기 위치 로케이션을 추정하는 단계;
상기 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 대응하는 복수의 포인트 로케이션들에 대한 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하는 단계로서, 상기 강화된 데이터베이스 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 SPS 신호 가시성 (visibility) 마스크 정보를 더 포함하는, 상기 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하는 단계;
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대해, 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 상기 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하는 단계; 및
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교함으로써 상기 모바일 디바이스의 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 추정하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
삭제
삭제
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들은 적어도 하나의 경로 내에 지리적으로 분포되고, 상기 적어도 하나의 경로의 적어도 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향으로 연장되며, 상기 적어도 하나의 경로는 적어도 하나의 객체에 인접하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 경로는 거리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 객체는 빌딩 및 구조물 중 적어도 하나를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들 중 적어도 일부는 그리드 내에 지리적으로 분포되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 그리드의 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향 중 적어도 하나와 정렬되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 그리드는 적어도 하나의 방향에서 불균일한, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여, 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대해,
잠재적인 가시선 (LOS) SPS 신호 수신 및 잠재적인 비-가시선 (non-line-of-sight; NLOS) SPS 신호 수신 중 적어도 하나와 연관된 예상된 방위각/고도 정보를 확립하도록 동작 가능하게 인에이블되는 마스크 함수를 이용하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 강화된 데이터베이스 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 지리적 좌표들을 포함하고,
상기 SPS 신호 가시성 마스크 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 상기 마스크 함수를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체로부터 상기 강화된 데이터베이스 정보를 판독하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
적어도 하나의 통신 링크를 통해 상기 강화된 데이터베이스 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
상기 모바일 디바이스의 메모리 내에 저장된 전자 맵을 액세스하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
상기 모바일 디바이스 내의 LOS/NLOS 검출기의 SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 확립하는 단계를 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 15 항에 있어서,
상기 LOS/NLOS 검출기의 상기 SPS 신호 수신 결정은 확률적인, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
추정된 SPS 위성 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하는 단계를 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 17 항에 있어서,
상기 추정된 SPS 위성 위치들은 상기 SPS 위성들과 연관된 천문력 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스에 의해 결정되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 것으로서 상기 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 식별하는 단계를 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 베이지안 네트워크 (Bayesian network) 계산 및 은닉 마르코브 체인 (hidden Markov chain) 계산 중 적어도 하나에서 동작 가능하게 이용되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션 및 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 21 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 시간 속성 및 측정된 모바일 디바이스 움직임 속성 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치와 연관되는, 위치 로케이션 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하는 단계는,
상기 모바일 디바이스에 의하여,
단일의 위성으로부터 획득된 상기 적어도 하나의 SPS 신호 각각에 대해, 상기 위성과 상기 모바일 디바이스 사이의 의사거리를 추정하는 단계를 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 방법.
적어도 하나의 위성으로부터 획득된 적어도 하나의 위성 위치확인 시스템 (satellite positioning system; SPS) 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스의 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하기 위한 수단으로서, 상기 적어도 하나의 SPS 신호 각각은 상기 모바일 디바이스에 의해 가시선 (line-of-sight; LOS) 으로 수신되는, 상기 위치 로케이션을 추정하기 위한 수단;
상기 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 대응하는 복수의 포인트 로케이션들에 대한 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하기 위한 수단으로서, 상기 강화된 데이터베이스 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 SPS 신호 가시성 마스크 정보를 더 포함하는, 상기 강화된 데이터베이스 정보를 액세스하기 위한 수단;
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 SPS 신호 가시성 (visibility) 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하기 위한 수단; 및
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교함으로써 모바일 디바이스의 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 추정하기 위한 수단을 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
삭제
제 25 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들은 적어도 하나의 경로 내에 지리적으로 분포되고, 상기 적어도 하나의 경로의 적어도 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향으로 연장되며, 상기 적어도 하나의 경로는 적어도 하나의 객체에 인접하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 27 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 경로는 거리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 객체는 빌딩 및 구조물 중 적어도 하나를 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들의 적어도 일부는 그리드 내에 지리적으로 분포되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 29 항에 있어서,
상기 그리드의 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향 중 적어도 하나와 정렬되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 29 항에 있어서,
상기 그리드는 적어도 하나의 방향에서 불균일한, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 방위각/고도 정보를 확립하기 위한 수단을 더 포함하고,
상기 예상된 방위각/고도 정보는 잠재적인 가시선 (LOS) SPS 신호 수신 및 잠재적인 비-가시선 (non-line-of-sight; NLOS) SPS 신호 수신 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 32 항에 있어서,
상기 강화된 데이터베이스 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 지리적 좌표들을 포함하고,
상기 SPS 신호 가시성 마스크 정보는 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 상기 마스크 함수를 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체로부터 상기 강화된 데이터베이스 정보를 판독하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
적어도 하나의 통신 링크를 통해 상기 강화된 데이터베이스 정보를 수신하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
상기 모바일 디바이스의 메모리 내에 저장된 전자 맵을 액세스하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 확립하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 37 항에 있어서,
상기 LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정은 확률적인, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
추정된 SPS 위성 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 39 항에 있어서,
상기 추정된 SPS 위성 위치들은 상기 SPS 위성들과 연관된 천문력 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스에 의해 결정되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 것으로서 상기 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 식별하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 베이지안 네트워크 (Bayesian network) 계산 및 은닉 마르코브 체인 (hidden Markov chain) 계산 중 적어도 하나에서 동작 가능하게 이용되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션 및 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 43 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 시간 속성 및 측정된 모바일 디바이스 움직임 속성 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 25 항에 있어서,
상이한 위성들 각각과 상기 모바일 디바이스 사이의 의사거리 차이를 추정하기 위한 수단을 더 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
복수의 포인트 로케이션들에 대한 강화된 데이터베이스 정보, 및 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 위성 위치확인 시스템 (satellite positioning system; SPS) 신호 가시성 (visibility) 마스크 정보가 저장되는 메모리; 및
상기 메모리에 동작 가능하게 커플링되는 적어도 하나의 프로세싱 유닛으로서, 상기 프로세싱 유닛은:
적어도 하나의 위성으로부터 획득되고 모바일 디바이스에 의해 가시선 (line-of-sight; LOS) 으로 수신되는 적어도 하나의 SPS 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스의 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하고;
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 상기 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하고; 그리고
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교함으로써 상기 모바일 디바이스의 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 추정하도록 인에이블되는, 상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는, 위치 로케이션 결정 장치.
삭제
제 47 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들은 적어도 하나의 경로 내에 지리적으로 분포되고, 적어도 하나의 경로의 적어도 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향으로 연장되며, 상기 적어도 하나의 경로는 적어도 하나의 객체에 인접하는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 47 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 방위각/고도 정보를 확립하도록 또한 동작 가능하게 인에이블되고,
상기 예상된 방위각/고도 정보는 잠재적인 가시선 (LOS) SPS 신호 수신 및 잠재적인 비-가시선 (non-line-of-sight; NLOS) SPS 신호 수신 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 47 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 확립하도록 또한 동작 가능하게 인에이블되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 51 항에 있어서,
상기 LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정은 확률적인, 위치 로케이션 결정 장치.
제 47 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 추정된 SPS 위성 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하도록 또한 동작 가능하게 인에이블되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 53 항에 있어서,
상기 추정된 SPS 위성 위치들은 상기 SPS 위성들과 연관된 천문력 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 47 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 것으로서 상기 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 식별하도록 또한 동작 가능하게 인에이블되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 55 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 베이지안 네트워크 (Bayesian network) 계산 및 은닉 마르코브 체인 (hidden Markov chain) 계산 중 적어도 하나에서 동작 가능하게 이용되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 55 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션 및 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 57 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 시간 속성, 측정된 모바일 디바이스 움직임 속성, 및 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치 중 적어도 하나와 연관되는, 위치 로케이션 결정 장치.
제 47 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 상이한 위성들 각각과 상기 모바일 디바이스 사이의 의사거리를 추정하도록 또한 동작 가능하게 인에이블되는, 위치 로케이션 결정 장치.
컴퓨터 구현가능 명령들이 저장되는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
상기 컴퓨터 구현가능 명령들은, 하나 이상의 프로세싱 유닛들에 의해 구현되는 경우,
상이한 위성들로부터 획득되고 각각 모바일 디바이스에 의해 가시선 (line-of-sight; LOS) 으로 수신되는 적어도 2 개의 위성 위치확인 시스템 (satellite positioning system; SPS) 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스의 경로를 따르는 위치 로케이션을 추정하고;
상기 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션에 대응하는 복수의 포인트 로케이션들에 대한 강화된 데이터베이스 정보 및 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 SPS 신호 가시성 (visibility) 마스크 정보를 액세스하고;
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 상기 SPS 신호 가시성 마스크 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하고, 그리고
상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴과 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 비교함으로써 상기 모바일 디바이스의 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 추정하도록, 상기 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 동작 가능하게 인에이블하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
삭제
제 60 항에 있어서,
상기 복수의 포인트 로케이션들은 적어도 하나의 경로 내에 지리적으로 분포되고, 상기 적어도 하나의 경로의 적어도 일부는 경로를 따르는 방향 및 경로를 가로지르는 방향으로 연장되며, 상기 적어도 하나의 경로는 적어도 하나의 객체에 인접하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 60 항에 있어서,
하나 이상의 프로세싱 유닛들에 의해 구현되는 경우,
상기 복수의 포인트 로케이션들 각각에 대한 예상된 방위각/고도 정보를 확립하도록, 상기 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 동작 가능하게 인에이블하는 컴퓨터 구현가능 명령들을 더 포함하고,
상기 예상된 방위각/고도 정보는 잠재적인 가시선 (LOS) SPS 신호 수신 및 잠재적인 비-가시선 (non-line-of-sight; NLOS) SPS 신호 수신 중 적어도 하나와 연관되는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 60 항에 있어서,
하나 이상의 프로세싱 유닛들에 의해 구현되는 경우,
LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 관찰된 SPS 위성 수신 패턴을 확립하도록, 상기 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 동작 가능하게 인에이블하는 컴퓨터 구현가능 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 64 항에 있어서,
상기 LOS/NLOS SPS 신호 수신 결정은 확률적인, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 60 항에 있어서,
하나 이상의 프로세싱 유닛들에 의해 구현되는 경우,
추정된 SPS 위성 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 예상된 SPS 위성 수신 패턴을 결정하도록, 상기 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 동작 가능하게 인에이블하는 컴퓨터 구현가능 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 60 항에 있어서,
하나 이상의 프로세싱 유닛들에 의해 구현되는 경우,
적어도 하나의 확률적 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 포인트 로케이션들 중 하나에 대응하는 것으로서 상기 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션을 식별하도록, 상기 하나 이상의 프로세싱 유닛들을 동작 가능하게 인에이블하는 컴퓨터 구현가능 명령들을 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 67 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 베이지안 네트워크 (Bayesian network) 계산 및 은닉 마르코브 체인 (hidden Markov chain) 계산 중 적어도 하나에서 동작 가능하게 이용되는, 컴퓨터 판독가능 매체.
제 68 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 확률적 속성은 미리 추정된 경로를 가로지르는 위치 로케이션, 미리 추정된 경로를 따르는 위치 로케이션, 및 적어도 하나의 추정된 SPS 위성 위치 중 적어도 하나의 연관되는, 컴퓨터 판독가능 매체.