KR101616486B1 - 모바일 디바이스 포지셔닝 - Google Patents

모바일 디바이스 포지셔닝 Download PDF

Info

Publication number
KR101616486B1
KR101616486B1 KR1020157025325A KR20157025325A KR101616486B1 KR 101616486 B1 KR101616486 B1 KR 101616486B1 KR 1020157025325 A KR1020157025325 A KR 1020157025325A KR 20157025325 A KR20157025325 A KR 20157025325A KR 101616486 B1 KR101616486 B1 KR 101616486B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
mobile device
position point
points
classification
position points
Prior art date
Application number
KR1020157025325A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150119335A (ko
Inventor
비루즈 코라사디
사우미트라 모한 다스
후이 차오
Original Assignee
퀄컴 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 퀄컴 인코포레이티드 filed Critical 퀄컴 인코포레이티드
Publication of KR20150119335A publication Critical patent/KR20150119335A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101616486B1 publication Critical patent/KR101616486B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 방법들, 장치 및 컴퓨터 프로그램 물건들이 개시된다. 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 예시적 방법은, 송신기로부터 신호들을 수신하는 단계, 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하는 단계, 및 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하는 단계를 포함한다. 다운로딩된 데이터는 한 세트의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함한다. 방법은, 측정된 신호 특징들을 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들과 비교하는 단계, 비교된 신호 특징들에 기초하여 포지션 포인트들에 가중치를 할당하는 단계, 및 할당된 가중치에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서, 상기 세트로부터 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 단계를 더 포함한다. 포지션 포인트 솔루션은 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한된다.

Description

모바일 디바이스 포지셔닝 {MOBILE DEVICE POSITIONING}
[0001] GPS(Global Positioning System) 및 다른 유사한 위성 포지셔닝 시스템들은, 실외 환경들에 있는 모바일 디바이스들에 대한 네비게이션 서비스들을 가능케한다. 위성 신호들이 실내 환경에서 또는 어떤 특정한 외부 환경들에서, 항시 신뢰성있게 수신되고 그리고/또는 포착되지 않을 수도 있기 때문에, 포지션 결정 및 관련된 네비게이션 서비스들을 가능케 하기 위해서 상이한 기술들이 사용될 수 있다. 셀룰러 네트워크 액세스 포인트들(AP)에 의해 송신되는 신호들이 이러한 구역들에서의 포지셔닝을 위해 사용될 수 있다. 이들 지상파 라디오 송신기들(terrestrial radio transmitter)로부터의 신호들은 통상 이용가능하며,이는 실내 구조물들과 연관되기 때문에, 이들 신호들을 사용하는 포지셔닝은 흔히 실내 포지셔닝을 위해 사용된다. 그러나 시스템들 및 방법들은, AP 신호들이 이용가능한 임의의 정의된 영역 또는 구역에 적용될 수 있다.
[0002] 모바일 디바이스들은 통상적으로, 예를 들어, AP들 또는 다른 지상파 라디오 송신기들로부터 수신되는 신호들로부터의 MAC ID 어드레스 또는 다른 식별 정보를 획득함으로써 그리고 이러한 AP들로부터 수신되는 신호들의 하나 또는 그 초과의 특징들, 예컨대, 예를 들어, 다양한 라디오 송신기들(예를 들어, AP들, 비콘들 등)과 교환되는 신호들에 대한 신호 세기(예를 들어, RSSI) 및/또는 전파 시간(예를 들어, RTT(round-trip time))을 측정함으로써, 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다.
[0003] 일부 구현들에서, AP 신호들에 포함되는 MAC ID들은, AP들과 연관된 정의된 구역을 식별하고 정의된 구역과 관련하여 AP들을 로케이팅하는데 사용될 수 있다. 정의된 구역의 식별의 사용으로, 모바일 디바이스는, 예를 들어, 모바일 디바이스가 특정한 정의된 구역에 진입함에 따라, 디지털 전자 맵에 액세스할 수 있다. 이러한 맵은, 실내 피처들(indoor features)(예컨대, 문들, 복도들, 출입구들, 벽들 등), 관심 지점들(points of interest)(예컨대, 욕실들, 룸 네임들(room names), 상점들 등)뿐만 아니라 실외 피처들(outdoor features)(예컨대, 뜰들, 주차장들, 마당들, 정원들, 울타리들, 수로들(water features) 또는 임의의 다른 실외 구조물들 또는 경계들)을 도시할 수 있다. 이러한 디지털 전자 맵은 무선 네트워크를 통해, 또는 예를 들어, 인터넷 기반 URL의 선택을 통해 모바일 디바이스에 의해 액세스될 서버에 저장될 수 있다. 디지털 맵은 모바일 디바이스의 사용자에게로의 디스플레이를 위해 그래픽 형태로 이용가능할 수도 있거나, 또는 이 디지털 맵은 모바일 디바이스에 의해 또는 서버에 의해 수행되는 포지션 계산들 또는 다른 계산들에 적합한 데이터 포맷으로 이용가능할 수도 있다.
[0004] 정의된 영역의 맵은, 맵 로케이션들을 내부 또는 외부 포지션 포인트들로서 분류함으로써 분석될 수 있다. 신호 분석이 이러한 분류된 한 세트의 포지션 포인트들과 협력하여, 포지션 포인트 솔루션을 분류된 특정 포지션 포인트들로 제한함으로써, 모바일 디바이스 포지션 포인트 솔루션을 보다 효율적으로 그리고 정확하게 결정할 수 있다. 이러한 제한된 포지션 포인트 솔루션과 신호 분석의 협력은, 신호 분석 방법들, 예컨대, 예를 들어, 핑거프린팅(fingerprinting) 또는 삼각측량(triangulation) 방법들을 사용하는 포지션 결정보다 더 효율적이고 정확할 수 있다. 결정된 모바일 디바이스 포지션은 정의된 구역에 대한 맵핑 정보와 협력하여, 네비게이션 애플리케이션들을 비롯한 다양한 애플리케이션들에서의 사용을 위해 모바일 디바이스가 정의된 구역 맵 상에 로케이팅될 수 있다.
[0005] 본 개시물에 따라 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 예시적 방법은, 하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하는 단계, 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하는 단계, 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하는 단계 ―다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함―, 측정된 신호 특징들을 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들과 비교하는 단계, 비교된 신호 특징들을 포함하는 팩터들에 기초하여 포지션 포인트들에 가중치를 할당하는 단계, 및 할당된 가중치에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서 복수의 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 단계를 포함할 수 있으며, 포지션 포인트 솔루션은 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한된다.
[0006] 이러한 방법의 구현들은 하기의 특징들 중 하나 또는 그 초과의 것을 포함할 수 있다. 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어질 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수(morphological operation function)일 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘(multiple ray mechanism)일 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은, 다운로딩된 데이터를 특정 포지션 포인트 분류로 제한함으로써 각각의 포지션 포인트들의 분류에 의해 제한될 수 있다. 다운로딩된 데이터는 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은, 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 방법은, 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하는 단계, 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하는 단계, 및 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 다운로딩된 데이터는 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일(map tile)에 대응할 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션으로서 하나의 포지션 포인트를 선택하는 단계는 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정(statistical measure)을 사용하는 단계를 포함할 수 있다.
[0007] 본 개시물에 따라 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 예시적 장치는, 하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하도록 구성된 트랜시버, 트랜시버에 통신가능하게 커플링된 하나 또는 그 초과의 프로세서들, 및 다운로딩된 데이터를 저장하기 위해, 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 통신가능하게 커플링되는 메모리를 포함할 수 있으며, 하나 또는 그 초과의 프로세서들은, 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하고, 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하고 ―다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함―, 측정된 신호 특징들을 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들과 비교하고, 비교된 신호 특징들을 포함하는 팩터들에 기초하여 포지션 포인트들에 가중치를 할당하고, 그리고 할당된 가중치에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서 복수의 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 모바일 디바이스 로케이션을 결정하도록 구성되며, 포지션 포인트 솔루션은 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한된다.
[0008] 이러한 장치의 구현들은 하기의 특징들 중 하나 또는 그 초과의 것을 포함할 수 있다. 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어질 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수일 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘일 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 다운로딩된 데이터를 특정 포지션 포인트 분류로 제한함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 다운로딩된 데이터는 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 장치는, 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하고, 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하고, 그리고 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하도록 구성된 하나 또는 그 초과의 프로세서들을 포함할 수 있다. 다운로딩된 데이터는 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응할 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션으로서 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
[0009] 본 개시물에 따라 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 예시적 장치는, 하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하기 위한 수단, 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하기 위한 수단, 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하기 위한 수단 ―다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함―, 측정된 신호 특징들을 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들과 비교하기 위한 수단, 비교된 신호 특징들을 포함하는 팩터들에 기초하여 포지션 포인트들에 가중치를 할당하기 위한 수단, 할당된 가중치에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서 복수의 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있으며, 포지션 포인트 솔루션은 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한된다.
[0010] 이러한 장치의 구현들은 하기의 특징들 중 하나 또는 그 초과의 것을 포함할 수 있다. 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어질 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수일 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘일 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 다운로딩된 데이터를 특정 포지션 포인트 분류로 제한함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 다운로딩된 데이터는 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 장치는, 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하기 위한 수단, 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하기 위한 수단, 및 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 다운로딩된 데이터는 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응할 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션으로서 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
[0011] 본 개시물에 따라 프로세서-판독가능 비일시적 저장 매체에 상주하는 예시적인 컴퓨터 프로그램 물건은, 하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하고, 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하고, 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하고 ―다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함―, 측정된 신호를 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들과 비교하고, 비교된 신호 특징들을 포함하는 팩터들에 기초하여 포지션 포인트에 가중치를 할당하고, 할당된 가중치에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서 복수의 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하도록, 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 실행가능한 프로세서-판독가능 명령들을 포함할 수 있으며, 포지션 포인트 솔루션은 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한된다.
[0012] 이러한 컴퓨터 프로그램 물건의 구현들은 하기의 특징들 중 하나 또는 그 초과의 것을 포함할 수 있다. 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어질 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수일 수 있다. 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘일 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 다운로딩된 데이터를 특정 포지션 포인트 분류로 제한함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 다운로딩된 데이터는 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 각각의 포지션 포인트의 분류에 의해 제한될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 물건은, 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하고, 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하고, 그리고 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하도록, 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 실행가능한 프로세서 판독가능 명령들을 포함할 수 있다. 다운로딩된 데이터는 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응할 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션으로서 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
[0013] 본 발명의 구현들에 따라, 하기의 능력들 중 하나 또는 그 초과의 것이 제공될 수 있다. 액세스 포인트로부터 수신된 신호들의 특징들이 측정될 수 있다. 수신된 신호들은 액세스 포인트 식별 정보를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스의 포지션은 식별 정보에 기초하여 추정될 수 있다. 정의된 구역의 맵 상의 포지션 포인트들은 내부-외부 분류 알고리즘에 의해 내부 또는 외부 포지션 포인트들로서 분류될 수 있다. 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 수신된 신호 특징들 및 포지션 포인트들의 세트가 다운로딩될 수 있다. 포지션 포인트들은 그들의 분류에 기초하여 다운로딩될 수 있다. 다운로딩된 포지션 포인트들에서 측정된 신호 특징들과 예상되는 신호 특징들 간의 편차가 분석될 수 있다. 포지션 포인트 솔루션은 포지션 포인트 분류에 의해 제한될 수 있다. 본 발명의 이러한 그리고 다른 능력들은, 본 발명 자체와 함께, 하기 도면들, 상세한 설명 및 청구항들의 검토 이후 더욱 완전히 이해될 것이다. 다른 능력들이 제공될 수 있으며, 본 개시물에 따라 모든 각각의 구현이, 논의된 능력들 전체는 말할 것도 없이(let alone all) 이들 중 임의의 것을 제공해야 하는 것은 아니다. 추가로, 주목되는 것 이외의 수단들에 의해 상기 주목된 효과가 달성되는 것이 가능할 수 있으며, 주목된 아이템/기술이 반드시 주목한 효과를 산출하지 않을 수도 있다.
[0015] 첨부된 도면들에서, 유사한 컴포넌트들 및/또는 피처들은 동일한 참조 라벨을 가질 수 있다. 또한, 동일한 타입의 다양한 컴포넌트들은 기준 라벨 다음에 대시기호 및 유사한 컴포넌트들 사이를 구별하는 제 2 라벨에 의해 구별될 수 있다. 명세서에서 오직 제 1 참조 라벨만이 사용될 경우, 제 2 참조 라벨과 관계없이, 동일한 제 1 참조 라벨을 갖는 유사한 컴포넌트들 중 임의의 것에 설명이 적용가능하다.
[0016] 도 1은 모바일 디바이스 포지셔닝 시스템에 대한 시스템 컴포넌트들의 다이어그램이다.
[0017] 도 2는 모바일 디바이스의 컴포넌트들의 다이어그램이다.
[0018] 도 3은 맵핑 정보의 예이다.
[0019] 도 4는 무한 레이 알고리즘(infinite ray algorithm)의 개략도이다.
[0020] 도 5는 이미지 포인트 분류에 대한 무한 레이 알고리즘의 그래픽 결과의 예이다.
[0021] 도 6은 이미지 포인트 분류에 대한 형태학 연산 함수 프로세스의 흐름도이다.
[0022] 도 7은 형태학 연산 함수에 의해 생성된 이미지들의 예들이다.
[0023] 도 8은 다운로딩 필터를 이용하는 모바일 디바이스 포지셔닝을 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0024] 도 9는 가중화 필터(weighting filter)를 이용하는 모바일 디바이스 포지셔닝을 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0025] 도 10은 예상 값 필터(expected value filter)를 이용하는 모바일 디바이스 포지셔닝을 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0027] 본 발명의 실시예들은, 제한된 로케이션 솔루션 포지션들을 이용하는 하드웨어 구현 알고리즘들을 이용하여 모바일 디바이스의 로케이션을 자동으로 결정하기 위한 기술을 제공한다. 그러나 아래에서 논의되는 기술들은 예들이며, 그리고 본 발명을 제한하지 않는데, 이는 본 개시물에 따른 다른 구현들이 가능하기 때문이다. 설명되는 기술들은 방법, 장치 또는 시스템으로서 구현될 수 있으며 컴퓨터-판독가능 매체에서 구현될 수 있다.
[0028] AP들로부터의 하나 또는 그 초과의 신호들이 모바일 디바이스에 의해 수신된다. 신호들은 AP들을 식별하는 정보를 포함한다. AP 로케이션 정보는 AP 식별 정보에 기초하여 다운로딩된다. 모바일 디바이스 포지션은 AP 로케이션 정보로부터 추정된다. 수신된 신호들에 대한 신호 특징들이 측정된다. 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 맵 타일에 대한 한 세트의 분류된 포지션 포인트 솔루션들이, 정의된 영역과 연관된 데이터베이스로부터 다운로딩된다. 부가적으로, 정의된 영역에 관한 내부 또는 외부 포인트로서의 각각의 포지션 포인트 솔루션의 분류는 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 AP 신호 특징들과 함께 다운로딩된다. 측정된 AP 신호 특징들과 예상되는 AP 신호 특징들 간의 편차가 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 결정된다. 맵 타일에 대한 히트 맵(heat map)을 생성하기 위해, 편차에 기초하여 그리고 포지션 포인트의 분류에 기초하여 각각의 포지션 포인트에 가중치가 할당된다. 포지션 포인트 솔루션은 분류에 기초하여 제한된다. 히트 맵에 통계학적 측정을 적용함으로써, 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서 하나의 포지션 포인트가 자동으로 선택된다.
[0029] 도 1을 참조로, 모바일 디바이스 포지셔닝을 위한 시스템(100)이 도시된다. 시스템(100)은 일례이며, 제한되지 않으며, 예를 들어, 컴포넌트들을 부가하거나, 제거하거나 또는 재배열함으로써, 변경될 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(100)은, 모바일 디바이스(105), 하나 또는 그 초과의 네트워크 서버(들)(115), 네트워크(130), 정의된 영역(120), 및 하나 또는 그 초과의 정의된 영역 서버(들)(125)을 포함할 수 있다. 시스템(100)은 또한, 정의된 영역(120)의 내부에, 외부에 또는 주변부상에 로케이팅되는 다수의 AP들(110-a, 110-b, 및 110-c)(때로 총괄하여 AP들(110)로 지칭됨) 및 다수의 AP들(135)을 포함할 수 있다. 일 예에서, 모바일 디바이스(105)는 AP들(110)로부터의 측정가능한 신호를 수신할 수 있지만, 다수의 AP들(135)로부터의 측정가능한 신호은 수신할 수는 없다.
[0030] 시스템(100)은 다수의 모바일 디바이스들(105) 및 다수의 정의된 영역들(120)을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(105)는, 예로써, 정의된 영역(120) 내부에 도시되지만, 정의된 영역(120)의 내부에, 외부에 또는 주변부상에 로케이팅될 수도 있다. 모바일 디바이스(105), AP들(110), 네트워크(130), 네트워크 서버(들)(115), 및 정의된 영역 서버(들)(125)는 유선 및/또는 무선 통신 링크들(199)을 통해 통신가능하게 커플링된다.
[0031] 정의된 영역(120)은 정의된 경계를 갖는 임의의 영역일 수 있다. 이러한 정의된 영역들의 예들은, 이로 제한되는 것은 아니지만, 학교들, 사무실 건물들, 상점들, 스타듐들, 경기장들, 컨벤션 센터들, 쇼핑몰들, 터널들, 다리들, 통로들 등에 의해 연결된 건물들의 콜렉션, 공항들, 놀이 공원, 정원들, 뜰들, 주차장들, 아카데미 또는 비지니스 캠퍼스들, 및 이들의 임의의 조합들 또는 하위-섹션들을 포함할 수 있다. 정의된 경계는, 물리적일 수 있는데 예를 들면 벽 또는 울타리일 수 있거나, 경계는 법적 대지 경계선(legal property line)일 수 있거나, 또는 경계는 맵을 참조로 정의된 임의의 경계 또는 영역의 다른 표현(representation)일 수 있다. 예를 들어, 정의된 영역(120)이 건물이면, 건물의 외부 벽들이 정의된 영역의 경계일 수 있다. 다른 예에서, 정의된 영역(120)이 놀이 공원이면, 정의된 영역(120)의 경계는 맵에 정의된 놀이 공원의 주변부 또는 놀이 공원 구역의 다른 표현일 수 있다. 추가 예에서, 정의된 영역(120)이 놀이 공원내 명소들(attractions) 또는 탑승물 그룹인 경우, 정의된 영역(120)의 경계는 명소들 또는 탑승물들의 전체 그룹을 포함하는 구역의 주변부일 수 있다.
[0032] 정의된 영역(120)은, 앞서 예시된 것들과 같이 무선 통신 네트워크(130)에 의해 서비스될 수 있다. GPS 신호들은 정의된 영역(120) 내에 그리고 정의된 영역(120) 근처에 액세스할 수 있지만, 무선 통신 네트워크(130)와 연관된 신호들이 로케이션 서비스들에 바람직할 수 있다. GPS 신호들은 약할 수도 있고 또는 일정하지 않을 수도 있으며, 이에 따라, GPS 신호들을 이용하는 로케이션 서비스들은 비효율적이고 부정확할 수 있다. 정의된 영역(120)은 측정가능한 GPS 신호들에 액세스할 필요가 없을 수도 있다.
[0033] 도 1에 도시된 AP들(110 및 135)의 수는 일 예이며 제한되지 않으며, 한 개의 AP(110 및/또는 135) 및 임의의 수의 AP들(110 및 135)을 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스는 정의된 영역에 있는 모든 AP들로부터의 신호들을 수신할 수 있으며, 이에 따라 AP들(135)이 없을 수도 있다. 무선 AP들(WAP들)일 수 있는 AP들은, 예를 들어, WiFi/WLAN AP들, 펨토셀 노드들 또는 트랜시버들, 피코 셀 노드들 또는 트랜시버들, WiMAX 노드 디바이스들, 비콘들, WiFi 기지국들, 블루투스 트랜시버들 등을 비롯하여, 모바일 디바이스(105) 및 모바일 네트워크(130)과 함께 사용되는 임의의 타입의 지상파 라디오 송신기일 수 있다. 각각의 AP는 이동식 노드일 수 있거나, 또는 아니면 재로케이팅되는 것이 가능할 수 있다.
[0034] 도 1에 표현된 모바일 디바이스(105), AP들(110 및 135), 네트워크 서버(들)(115), 및 정의된 영역 서버(들)(125)는, 예를 들어, 무선 및/또는 유선 통신 링크들(199)을 통해 다양한 통신 네트워크(들)(130)에 사용되도록 (예를 들어, 하나 또는 그 초과의 네트워크 인터페이스들을 통해) 인에이블될 수 있다. 이러한 통신 네트워크(들)(130)의 예들은, 이로 제한되는 것은 아니지만, WWAN(wireless wide area network), WLAN(wireless local area network), WPAN(wireless personal area network) 등을 포함한다. 용어 "네트워크" 및 "시스템"은 본원에서 상호교환되게 사용될 수 있다. WWAN은, 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 등일 수 있다. CDMA 네트워크는, 단지 몇몇 라디오 기술들을 말하자면, 하나 또는 그 초과의 RAT들(radio access technologies) 예컨대, cdma2000, W-CDMA(Wideband-CDMA), TD-SCDMA(Time Division Synchronous Code Division Multiple Access)을 구현할 수 있다. 여기서, cdma2000은 IS-95, IS-2000, 및 IS-856 표준들에 따라 구현되는 기술들을 포함할 수 있다. TDMA 네트워크는 GSM(Global System for Mobile Communications), D-AMPS(Digital Advanced Mobile Phone System), 또는 일부 다른 RAT를 구현할 수 있다. GSM 및 W-CDMA는 "3세대 파트너쉽 프로젝트"(3GPP)란 명칭의 컨소시엄으로부터의 문헌들에 설명된다. Cdma2000은, "3세대 파트너쉽 프로젝트 2"(3GPP2)란 명칭의 컨소시엄으로부터의 문헌들에 설명된다. 3GPP 및 3GPP2 문헌들은 공개적으로 입수가능하다. 예를 들어, WLAN은 IEEE 802.11x 네트워크를 포함할 수 있고, WPAN은 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x를 포함할 수 있다. 무선 통신 네트워크들은 소위 차세대 기술들(예를 들어, "4G"), 예컨대, 예를 들어, LTE(Long Term Evolution), 어드밴스드 LTE, WiMax, UMB(Ultra Mobile Broadband) 등을 포함할 수 있다.
[0035] 모바일 디바이스(105)는 사용자에 의해 여기저기 적절히 이동될 수 있는 임의의 전자 디바이스를 표현하도록 의도된다. 모바일 디바이스(105)의 예들은, 이로 제한되는 것은 아니지만, 이동국, 모바일 폰, 스마트폰, 사용자 장비, 넷북, 랩톱 컴퓨터, 테블릿 또는 슬레이트 컴퓨터(slate computer), 엔터테인먼트 어플라이언스, 네비게이션 디바이스 및 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 부가적으로 그리고/또는 대안적으로, 모바일 디바이스는 무선 측정 능력들을 갖는 임의의 모바일 디바이스를 포함할 수 있다. 청구 대상은 모바일 디바이스의 임의의 특정한 타입, 카테고리, 크기, 능력 등으로 제한되지 않는다. 모바일 디바이스는 하나 또는 그 초과의 셀룰러 네트워크 등과 동작가능하게 연관될 수 있다.
[0036] 모바일 디바이스(105)는 정의된 영역(120)과 연관된 하나 또는 그 초과의 AP들(110)에 의해 송신되는 하나 또는 그 초과의 신호들의 수신으로 인해, 정의된 영역(120)과 연관될 수 있다.
[0037] 예시적 모바일 디바이스(105)의 컴포넌트들이 도 2에 예시된다. 모바일 디바이스(105)는 무선 네트워크(130) 상에서 무선 안테나(222)를 통해 무선 신호들(223)을 전송하고 수신하는 무선 트랜시버(221)를 포함한다. 트랜시버(221)는 무선 트랜시버 인터페이스(230)에 연결된다. 도 2에 개별 컴포넌트들로 도시되었지만, 무선 트랜시버 인터페이스(230)는 또한, 무선 트랜시버(221)의 일부일 수도 있다. 여기서, 모바일 디바이스(105)는 단일 무선 트랜시버(221)를 갖는 것으로 예시된다. 그러나, 모바일 디바이스(105)는 대안적으로, Wi-Fi, CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA), LTE(Long Term Evolution), 블루투스 등과 같은 다수의 통신 표준들을 지원하기 위해 다수의 무선 트랜시버들(221) 및 무선 안테나들(222)을 가질 수 있다.
[0038] 모바일 디바이스(105)는, 예를 들어 키패드, 터치스크린 또는 마이크로폰을 포함하는 임의의 타입의 사용자 입력 디바이스(미도시) 및 임의의 타입의 디스플레이(미도시)를 포함할 수 있는 사용자 인터페이스(270)를 더 포함한다.
[0039] 추가로 도 2를 참조로, 서로 그리고 인터페이스(230)에 통신가능하게 커플링되는, 프로세서(240), 메모리(245), 포지션 포인트 결정 모듈(250), 포지션 추정 모듈(255), 및 신호 측정 모듈(260)은, 전체적으로 또는 부분적으로 무선 신호들(223)을 프로세싱하는데 이용될 수 있다. 단지 하나의 프로세서, 하나의 메모리 및 각각의 모듈 타입 중 하나가 도 2에 도시되지만, 이들 컴포넌트들 중 하나 초과의 임의의 것이 모바일 디바이스(105)의 일부일 수 있다. 포지션 포인트 결정 모듈(250), 포지션 추정 모듈(255), 및 신호 측정 모듈(260)은 명료성을 위해 프로세서(240)와 개별적으로 예시되지만 프로세서(240)의 일부일 수 있거나, 또는 프로세서(240)에 의해 구현되고 메모리(245)에 저장되는 소프트웨어의 명령들에 기초하여 프로세서(240)에서 구현될 수 있다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 프로세서(240), 포지션 포인트 결정 모듈(250), 포지션 추정 모듈(255), 및 신호 측정 모듈(260)은, 반드시 그럴 필요는 없지만, 하나 또는 그 초과의 마이크로프로세서들, 내장형 프로세서들, 제어기들, ASIC들(application specific integrated circuits), 디지털 신호 프로세서들(DSP들) 등을 포함할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 프로세서란 용어는 특정 하드웨어보다는 시스템에 의해 구현되는 기능들을 기술하도록 의도된다.
[0040] 무선 신호들(223)로부터의 정보의 저장은 메모리(245)를 사용하여 수행된다. 메모리(245)는 하나 또는 그 초과의 명령들 또는 코드로서 기능들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체(또는 미디어)를 포함한다. 본원에서 사용되는 것처럼, "메모리"는 일반적으로, 이로 제한되는 것은 아니지만, RAM, ROM, FLASH, 디스크 드라이브들 등을 포함하는 임의의 타입의 컴퓨터 저장 매체를 지칭한다. 메모리(245)는 모바일 디바이스(105)와 연관된 장기, 단기 또는 다른 메모리일 수 있으며 메모리가 저장되는 매체의 타입 또는 메모리들의 수 또는 임의의 특정 타입의 메모리로 제한되지 않는다.
[0041] 메모리(245)에 의해 저장된 기능들은 프로세서(240), 포지션 포인트 결정 모듈(250), 포지션 추정 모듈(255), 및/또는 신호 측정 모듈(260)에 의해 실행될 수 있다. 이에 따라, 메모리(245)는 프로세서(240), 포지션 포인트 결정 모듈(250), 포지션 추정 모듈(255), 및 신호 측정 모듈(260)이 설명된 기능들을 수행하게 하도록 구성된 소프트웨어 코드(프로그래밍 코드, 명령들 등)를 저장하는 프로세서-판독가능 메모리 및/또는 컴퓨터-판독가능 메모리이다. 대안적으로, 모바일 디바이스(105)의 하나 또는 그 초과의 기능들은 전체적으로 또는 부분적으로 하드웨어에서 수행될 수 있다.
[0042] 다시 도 1을 참조로, 일 실시예에서, 모바일 디바이스가 정의된 영역(120) 내에 또는 그 근처에 있을 때, 모바일 디바이스(105)는 정의된 영역(120)과 연관된 하나 또는 그 초과의 AP들(110)로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신할 수 있다. 데이터베이스는, 정의된 구역의 아이덴티티 및 MAC ID들에 기초하는 특정 AP들의 로케이션, AP MAC ID들의 리스트 또는 디렉토리를 포함할 수 있는 네트워크 서버(들)(115) 상에 존재할 수 있다. 예를 들어, 쇼핑 몰에서, AP들(110)은 쇼핑몰의 외부 벽들 내에 그리고 쇼핑몰의 주차장에 로케이팅될 수 있다. 이 예에서, 정의된 구역의 아이덴티티는 쇼핑 몰의 이름일 수 있다. AP들(110)로부터 수신된 신호들은, 수신된 하나 또는 그 초과의 신호들, 예를 들어 MAC ID를 송신하는 하나 또는 그 초과의 AP들을 식별하는 정보를 포함할 수 있다.
[0043] 특정 실시예들에서, 모바일 디바이스(105)는 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 AP들(110)로 또는 이들로부터 무선으로 정보를 송신하고 그리고/또는 수신할 수 있거나, 또는 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 AP들(110)로, 무선 연결을 통해, 부분적으로 또는 완벽하게, 정보를 송신하고 그리고/또는 수신할 수 있다.
[0044] 정의된 영역(120)은 하나 또는 그 초과의 정의된 영역 서버(들)(125)에 의해 서비스될 수 있다. 정의된 영역 서버(들)(125)는 네트워크 서버(들)(115)와 통신할 수 있다. 정의된 영역 서버(들)(125)는 정의된 영역(120)에 또는 그 부근에 물리적으로 로케이팅될 수 있거나, 원격으로 로케이팅되고 하나 또는 그 초과의 정의된 영역들을 서비스할 수 있다. 정의된 영역 서버(들)(125)는 네트워크 서버(들)(115)로 구현되거나 또는 네트워크 서버(들)(115)와 동일할 수 있다.
[0045] 정의된 영역 서버(들)(125)는 내부-외부 분류 모듈(127)을 포함할 수 있다. 내부-외부 분류 모듈(127)은 프로세서(129) 및 메모리(128)를 포함할 수 있다. 프로세서(129)는 하나 또는 그 초과의 마이크로프로세서들, 내장형 프로세서들, 제어기들, ASIC들(application specific integrated circuits), 디지털 신호 프로세서들(DSP들) 등일 수 있다. 프로세서란 용어는 특정 하드웨어보다는 시스템에 의해 구현되는 기능들을 기술하도록 의도된다. 메모리(128)는, 이로 제한되는 것은 아니지만, RAM, ROM, FLASH, 디스크 드라이브 등을 포함하는, 하나 또는 그 초과의 명령들 또는 코드로서 기능들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체(또는 미디어)일 수 있으며, 메모리가 저장되는 매체의 타입 또는 메모리들의 수 또는 임의의 특정 타입의 메모리로 제한되지 않는다. 내부-외부 분류 모듈(127)과 연관되거나 이를 사용하는 임의의 프로세서(129) 및/또는 메모리(128)는 정의된 영역 서버(들)(125)의 다른 기능들과 연관되거나 이를 이용할 수 있으며, 내부-외부 분류 모듈(127)에 의한 사용을 위해 특정하게 또는 특이하게 할당된 하드웨어가 아닐 수 있다.
[0046] 내부-외부 분류 모듈(127)의 프로세서(129)는 내부-외부 분류 모듈(127)의 메모리(128)에 의해 저장된 내부-외부 분류 알고리즘을 실행할 수 있다.
[0047] 도 1을 더 참조하면서, 도 3을 참조로, 내부-외부 분류 모듈 프로세서(129)는 메모리(128)에 저장된 예시적인 맵핑 정보(310)에 특정 내부-외부 분류 알고리즘을 적용할 수 있다. 맵핑 정보(310)는 정의된 영역(120)을 나타낼 수 있고 적용되는 내부-외부 분류 알고리즘은 맵핑 정보(310)와 연관된 포지션 포인트들을 내부 또는 외부 포지션 포인트들로서 분류할 수 있다. 분류된 포지션 포인트들은 메모리(128)의 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스에 저장될 수 있다. 포지션 포인트들 및 각각의 분류들은 모바일 디바이스 로케이션 결정에 이용하기 위해 모바일 디바이스(105)에 의해 내부-외부 분류 모듈(127)의 데이터베이스로부터 다운로딩될 수 있다.
[0048] 내부-외부 분류 알고리즘은, 예를 들어, 이로 제한되는 것은 아니지만, 다중 레이 메커니즘 또는 형태학 연산 함수일 수 있다. 다중 레이 메커니즘의 경우, 아래에 보다 상세히 논의되는 것처럼, 포지션 포인트들은 그리드(grid) 포인트 포지션들에 대응할 수 있다. 형태학 연산 함수의 경우, 아래에 보다 상세히 논의되는 것처럼, 포지션 포인트들은 픽셀 포지션들에 대응할 수 있다. 포지션 포인트 분류로서 본원에서 사용되는 것처럼, 내부(interior) 또는 내부(inside)는, 지붕 또는 벽(들)을 포함하는 로케이션들을 암시하거나 표현하지 않을 수도 있다. 유사하게, 포지션 포인트 분류로서 본원에서 사용되는 것처럼, 외부(exterior) 또는 외부(outside)는, 지붕 또는 벽(들)과 같은 물리적 구조들이 없는 로케이션을 암시하거나 표현하지 않을 수도 있다. 내부 및 외부는 물리적 구조들의 존재 또는 부재와 상관없이 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 의해 지정될 수 있다.
[0049] 도 1을 더 참조하면서, 도 4를 참조로, 내부-외부 분류 모듈(127)에 의해 구현되는 다중 레이 메커니즘(400)의 개략도가 도시된다. 한 세트의 그리드 포인트들(410)이 한 세트의 맵핑 정보(310)상에 중첩될 수 있다. 맵핑 정보(310)는 정의된 영역(120)의 적어도 일부를 설명하는 임의의 세트의 정보를 포함할 수도 있고 구조 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 맵핑 정보(310)는, 예를 들어, 이미지 포맷, CAD 포맷, DXF 포맷, XML 포맷, GML 포맷, 또는 이들의 일부 조합 등을 포함하는 다양한 포맷들로 데이터 파일을 포함할 수 있다. 세트의 그리드 포인트들(410)은, 제한되지 않지만 예로써, 적어도 2개의 축들(예를 들어, x-축 및 y-축)을 따라 규칙적인 간격들을 두고 로케이팅되는 한 세트의 포인트들일 수 있다. 각각의 그리드 포인트가 제 3 축(예를 들어, z 축) 지정(designation)을 가질 수 있거나 정의된 영역이 제 3 축을 따라 개별 레벨들로 구분되어, 2개의 축들을 따르는 각 세트의 포인트들이 제 3 축을 따르는 특정 레벨에 대응할 수 있게 된다. 제 3 축을 따르는 레벨들은, 예를 들어, 건물의 상이한 층들에 대응할 수 있다.
[0050] 다중 레이 메커니즘에 따라, 세트의 그리드 포인트들(410)의 각각의 개별 그리드 포인트(460)는, 각도 간격들(450)로, 각각의 개별 그리드 포인트(460)로부터 바깥방향으로 일정 수의 레이들(440)을 프로젝팅(projecting)함으로써, 내부 그리드 포인트 또는 외부 그리드 포인트로서 분류될 수 있다. 도 4에는 8개의 레이들(440)이 도시되지만, 이는 단지 예이다. 이러한 메커니즘(400)은 더 많은 수의 또는 더 적은 수의 레이들(440)을 포함할 수 있다. 유사하게, 도 4에 도시된 분리 각도(450)는, 예이며, 임의의 2개의 근접 레이들(440) 사이에서 균등성(equality)을 유지하도록 레이들(440)의 수에 따라 변할 수도 있고, 게다가 분리 각도(450)는 임의의 2개의 또는 그 초과의 쌍들의 레이들(440) 사이에서 동일하지 않을 수도 있다. 특정 예시적 구현들에 대해, 그리드 포인트(460)가 내부 포지션 포인트에 대응하는지 또는 외부 포지션 포인트에 대응하는지에 관한 결정은, 레이들(440)에 의해 만들어지는 임팩트(들)의 수(a number of impacts)에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 예를 들어, 임팩트들의 수는 미리결정된 임계치에 비교될 수 있다. 제시된 포인트(460)로부터 프로젝팅되는 레이들(440)에 의해 만들어지는 임팩트들의 수가 미리결정된 임계치와 같거나 이를 초과하면, 이러한 제시된 포인트(460)는 내부 포지션 포인트에 대응하는 것으로 결정될 수 있다. 대안적으로 그러나 등가적으로, 제시된 포인트(460)는 제시된 포인트(460)로부터 프로젝팅된 레이들(440)에 의해 만들어지는 임팩트들의 수가 미리결정된 임계치 미만이면 외부 포지션 포인트에 대응하는 것으로 결정될 수 있다.
[0051] 도 3 및 도 4를 더 참조하면서 도 5를 참조하면, 다중 레이 메커니즘으로부터의 결과들의 예가 도시된다. 십자선(cross-hair)으로 채워진 원들로 커버된 구역들(520)은, 모두 내부 포지션 포인트들로 분류된 그리드 포인트 포지션들(410)을 포함한다. 백색 구역들(510)은 모두 외부 포지션 포인트들로 분류된 그리드 포인트 포지션들을 포함한다. 도 5에 도시된 것처럼, 내부로서의 또는 외부로서의 그리드 포인트 포지션의 분류는, 외부 벽들과 같은 구조 경계들에 관한 그리드 포인트 포지션의 물리적 로케이션에 매치하지 않을 수도 있다. 내부로서의 또는 외부로서의 특정 포지션 포인트들의 지정 또는 분류는, 정의된 영역(120)에 관한 특정 로케이션의 물리적 포지션과는 대조적으로 내부-외부 분류 알고리즘 출력일 수 있다. 그리드 포인트 포지션들 및 각각의 분류들은 포지션 포인트 솔루션을 결정하는데 있어 모바일 디바이스(105)에 의한 사용 및 다운로딩을 위해 메모리(128)에 의해 저장된다.
[0052] 도 1을 더 참조하면서, 도 6 및 도 7을 참조하면, 내부-외부 분류 모듈을 이용하여 내부 또는 외부 포지션 포인트들로서 포지션 포인트들을 분류하는 형태학 연산 함수 프로세스(600)는 도시된 스테이지들을 포함한다. 그러나 프로세스(600)는, 단지 예이며 이로 제한되지 않는다. 프로세스(600)는, 예를 들어 스테이지들을 부가하고, 제거하고, 재배열하고, 조합하고 그리고/또는 동시에 수행함으로써 변경될 수 있다.
[0053] 스테이지(610)에서, 정의된 영역(120)에 대한 맵핑 정보(310)에 대응하며 메모리(128)에 저장되는 백색 및 흑색 이진 이미지, 예를 들어 도 7의 이미지(710)가 프로세서(129)에 의해 액세스된다. 흑색 및 백색 이진 이미지(710)는 이미지 포맷의 데이터 파일을 포함할 수 있다. 이미지 포맷들은, 몇가지만 예를 들자면, 웹사이트, 카메라, 또는 디스플레이된 맵의 사진(picture)을 찍고, 인쇄된 맵을 스캐닝하고, 인터넷상에 제시된 이미지를 카피하는 등을 하는 카메라를 포함하는 모바일 디바이스로부터 획득될 수 있다.
[0054] 이진 이미지(710)는, 적어도 2개의 좌표들, 예를 들어 2개의 축들(x 및 y)을 따르는 x 및 y 좌표에 의해 지정된 픽셀들을 포함할 수 있다. 픽셀들은 포지션 포인트들에 대응할 수 있다. 각각의 픽셀이 제 3 축(예를 들어, z 축) 지정을 가질 수 있거나 정의된 영역이 제 3 축을 따른 개별 레벨들로 구분되어, 2개의 축들을 따르는 각 세트의 픽셀들이 제 3 축을 따르는 특정 레벨에 대응할 수 있게 된다. 레벨들은, 예를 들어, 건물의 상이한 층들에 대응할 수 있다.
[0055] 스테이지(620)에서, 이진 맵 이미지(720)에 예시된 것처럼, 프로세서(129)에 의해 열림 공간들은 흑색 픽셀들로 변환되며 이진 맵 이미지(710)의 구조 컴포넌트들은 백색 픽셀들로 변환된다. 구조 컴포넌트들은, 예를 들어, 외부 벽들, 내부 벽들, 문들, 출입구들, 계단들, 엘리베이터 샤프트들, 창문들을 포함할 수 있다. 열림 공간들은, 예를 들어, 방들, 복도들, 계단들, 엘리베이터 카 공간, 뜰들, 및 정원들 또는 통로들과 같은 외부 피처들을 포함할 수 있다. 열림 공간들은 구조 컴포넌트들에 의해 하나 또는 그 초과의 사이드들상에 경계설정(bounded)될 수 있다.
[0056] 스테이지(630)에서, 형태학 닫힘 연산(morphological closing operation)이 프로세서(129)에 의해 이진 맵 이미지(720)에 적용된다. 이진 맵 이미지(720)에서 각각의 픽셀에 대한 출력 값을 결정하기 위해, 형태학 닫힘 연산은 팽창 연산(dilation operation) 다음에 침식 연산(erosion operation)을 포함할 수 있다.
[0057] 형태학 닫힘 연산 구현의 예에서, 흑색 이진 맵 이미지 픽셀들은 "0"의 논리 값과 연관될 수 있으며, 백색 이진 맵 이미지 픽셀들은 "1"의 논리 값과 연관될 수 있다. 이진 맵 이미지(720)에서의 특정 픽셀이 타겟 픽셀일 수 있거나 또는 형태학 닫힘 연산의 반복에 대한 관심 픽셀일 수 있다. 이진 맵 이미지(720)에서 각각의 타겟 픽셀에 대한 이웃(neighborhood)은 타겟 픽셀을 접경(bordering)하는 픽셀들로 정의될 수 있다. 이웃에서 픽셀들의 수 및 배열은 이진 맵 이미지에 대한 형상들의 복잡성(complexity)에 기초하여 변할 수 있다. 예로써, 실질적으로 직사각형인 형상에 대해, 타겟 픽셀은, 8개의 픽셀들의 이웃, 즉, 최상부(top), 최하부(bottom), 좌측, 우측, 대각선 우측 최상부, 대각선 좌측 최상부, 대각선 우측 최하부, 및 대각선 좌측 최하부를 가질 수 있다. 이미지의 에지에서의 타겟 픽셀들에 대해, 이웃의 부분들은 정의되지 않은 픽셀들을 포괄하도록 이미지의 가장자리(border) 너머로 연장할 수 있다. "1" 또는 "0"의 논리 값은 아래에서 보다 상세히 설명되는 것처럼 팽창 연산 또는 침식 연산을 위해 정의되지 않은 픽셀들에 할당될 수 있다.
[0058] 결국, 팽창 연산이, 예를 들어 이진 맵 이미지(720)의 각각의 픽셀상에서 동작될 수 있어, 형태학 팽창 연산이 이진 맵 이미지(720)의 픽셀들을 통해 스텝핑함에 따라, 결국, 각각의 픽셀이 타겟 픽셀일 수 있다. 팽창 연산의 결과로서, 타겟 픽셀의 출력 값은 타겟 픽셀의 이웃에 있는 모든 픽셀들의 최대 값일 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀의 이웃에 있는 픽셀들 중 임의의 것이 "1"의 논리 값(즉, 백색 픽셀)을 갖는 경우, 타겟 픽셀의 출력 값은 "1"의 논리 값(즉, 백색 픽셀)일 수 있다. 가장자리 픽셀들에 대해, 형태학 팽창 연산에서, 이미지의 가장자리 너머의 정의되지 않은 픽셀들은 "0"의 논리 값으로 할당될 수 있다. 이 형태학 팽창 연산은 백색 구역들이 팽창되게 할 수 있고 이에 따라 물리적으로 연속인 구조 컴포넌트들에서의 이미징 불연속부들이 채워질 수 있어 이미징 불연속부들이 제거된다.
[0059] 팽창 연산에 이어 그리고 팽창 연산과 유사한 방식으로, 차례로, 침식 연산이 이진 맵 이미지의 각각의 픽셀에 적용되어 형태학 닫힘 연산이 완료될 수 있다. 침식 연산은 팽창 연산 동안 백색 구역들의 확장 동안 통상적으로 생성되는 피처 왜곡들(feature distortions)을 제거할 수 있다. 침식 연산의 결과로서, 타겟 픽셀의 출력 값은 타겟 픽셀의 이웃에 있는 모든 픽셀들의 최소 값일 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀의 이웃에 있는 픽셀들 중 임의의 것이 "0"의 논리 값(즉, 흑색 픽셀)을 갖는 경우, 타겟 픽셀의 출력 값은 "0"의 논리 값(즉, 흑색 픽셀)일 수 있다. 가장자리 픽셀들에 대해, 침식 연산에서, 이미지의 가장자리 너머의 정의되지 않은 픽셀들은 "1"의 논리 값으로 할당될 수 있다. 왜곡 연산(distortion operation) 다음 침식 연산을 포함하는 형태학 닫힘 연산에 의해 이미징 불연속부들이 제거되는 이미지의 예가 도 7의 이진 맵 이미지(730)에 도시된다.
[0060] 스테이지(640)에서, 형태학 홀-채움(hole-filling) 연산은, 형태학 팽창 연산에 의해 생성되는 이진 맵 이미지, 예를 들어 이진 맵 이미지(730)상에서 프로세서(129)에 의해 수행된다. 형태학 홀-채움 연산은, 연결된 또는 인접한 백색 픽셀들(즉, 픽셀 에지, 예를 들어, 최상부, 최하부, 좌측 또는 우측 에지를 따라 인접한 픽셀들)에 의해 완전히 둘러싸이거나 경계설정되는 흑색 픽셀들의 클러스터들을, 백색 픽셀들로 변환시킬 수 있다. 둘러싸인 흑색 픽셀들의 클러스터들은 홀들로 정의될 수 있다. 도 7에서의 이미지(740)는 형태학 홀-채움 연산의 결과에 대한 예일 수 있다. 형태학 홀-채움 연산의 결과로서, 정의된 영역(120)의 정의된 경계내의 모든 이진 맵 이미지 픽셀들은 "1"의 논리 값 또는 백색 픽셀에 대응할 수 있다.
[0061] 스테이지(650)에서, 픽셀 포지션들은, 프로세서(129)에 의해, 내부 포지션 포인트들 또는 외부 포지션 포인트들로 분류된다. 디지털 "1"의 논리 값에 대응할 수 있는 백색 픽셀들은, 내부 픽셀 포지션 포인트들로서 분류될 수 있다. 디지털 "0"의 논리 값에 대응할 수 있는 흑색 픽셀들은, 외부 픽셀 포지션 포인트들로 분류될 수 있다. 픽셀 포인트 포지션들 및 각각의 분류들은 포지션 포인트 솔루션을 결정하는데 있어 모바일 디바이스(105)에 의한 사용 및 다운로드를 위해 메모리(128)에 의해 저장된다.
[0062] 도 1 및 도 2를 다시 참조하면, 모바일 디바이스(105)는, 위에서 설명된 내부-외부 분류 알고리즘들로부터의 포지션 포인트 분류들에 의해 적어도 부분적으로 제한되는 포지션 포인트 솔루션을 결정할 수 있다. 분류된 포지션 포인트들은 특정한 내부-외부 분류 알고리즘에 의존할 수 있다. 예를 들어, 다중 레이 메커니즘에 대해, 포지션 포인트들은 그리드 포인트 포지션들에 대응하며, 형태학 연산 함수에 대해, 포지션 포인트들은 픽셀 포지션들에 대응한다. 특정한 기준들 또는 필터가 포지션 포인트 솔루션을 제한하기 위해 포지션 포인트 분류들을 이용할 수 있다. 포지션 결정 솔루션을 제한하는 것은, 예를 들어, 적어도 모바일 디바이스(105)에 대한 계산 시간의 감소, 소모되는 대역폭을 감소시키기 위한 다운로딩되는 데이터량의 감소, 배터리 수명 증가, 및 증가된 로케이션 결정 속도 및 정확도를 비롯한 다양한 잇점들을 제공할 수 있다.
[0063] 솔루션 제한은 모바일 디바이스(105)에서 동작하는 네비게이션 애플리케이션 및/또는 로케이션에 의존할 수 있다. 예를 들어, 실내 네비게이션 애플리케이션, 예컨대 쇼핑 몰의 특정 상점으로 사용자를 라우팅하기 위해 사용되는 애플리케이션의 경우, 포지션 포인트 솔루션은 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 또 다른 예로써, 내부-외부 네비게이션 애플리케이션, 예컨대 쇼핑 몰의 내부로부터 주차장에 있는 로케이션으로 사용자를 라우팅하기 위해 사용되는 애플리케이션의 경우, 솔루션은 내부 및 외부 포지션 포인트들의 특정 조합으로 제한될 수 있다. 다양한 특정 실시예들에서, 모바일 디바이스에서 동작하는 네비게이션 애플리케이션 및/또는 로케이션은 모바일 디바이스(105)에 의해 자동으로 결정될 수 있거나 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자 입력에 의해 결정될 수 있다.
[0064] 솔루션 제한은 신호 특징들 또는 AP 포지션들에 기초한 측정들 및 계산들에 의해 표시될 수 있는 모바일 디바이스 로케이션 솔루션들을 허용하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 삼각측량 또는 핑거프린팅과 같은 신호 분석이 정의된 영역(120) 외부에 모바일 디바이스를 로케이팅 할 수 있더라도, 적용된 솔루션 제한이 가능한 포지션 포인트 솔루션들을 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한한다면, 결정된 포지션 포인트 솔루션은, 신호 분석 로케이션 결정에도 불구하고, 내부로 분류된 포지션에만 대응할 수 있다. 사실상, 결정된 포지션 포인트 솔루션은 모바일 디바이스(105)의 물리적 포지션에 대응하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 포지션 포인트 솔루션이 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한되고 모바일 디바이스(105)가 정의된 구역(120)의 외부로 막(just) 경로를 따라 이동중인 경우, 시간에 따른 포지션 포인트 솔루션들은 정의된 구역(120)의 내부로 막 경로를 따라 이동하는 모바일 디바이스(105)를 나타낸다. 이런 방식으로, 제한은 모바일 디바이스(105)의 실제 물리적 로케이션으로부터 제한에 의해 허용되는 최근접 가능 포지션 포인트 솔루션으로 포지션 포인트 솔루션을 푸시한다고 말할 수 있다.
[0065] 포지션 포인트 솔루션에 대한 제한은 AP 신호들에 액세스가능할 수 있는 포지션 포인트들을 배제할 수는 있지만, 이는 불가능하거나 또는 아주 가능성이 없는 포지션 포인트 솔루션들일 수 있다. 예를 들어, 분류 제한 없이 신호 분석에 기초하는 모바일 디바이스 로케이션은, 모바일 디바이스를 정의된 영역(120)에 인접한 습지, 늪, 호수 또는 다른 액세스불가능한 영역에 로케이팅할 수 있다. 액세스불가능한, 가능성이 없는, 아니면 원치않는 것으로 결정된 포지션 포인트들을 배제하기 위해 포지션 포인트 솔루션을 제한함으로써, 정확도가 개선될 수 있고 로케이션 계산 시간이 감소되어 대역폭과 배터리 수명 모두를 보존할 수 있다.
[0066] 도 1 및 도 2에 도시된 것처럼, 모바일 디바이스(105)의 트랜시버(221) 및 안테나(222)는 AP들(110)로부터 AP 신호들(223)을 수신할 수 있다. AP들(110)은, 예를 들어, 건물, 스타듐, 또는 놀이 공원내의 다양한 포지션들에서, 정의된 영역(120) 내부에 로케이팅될 수 있다. AP들(110)은 또한 정의된 영역(120)의 외부 구역들에 로케이팅되지만, 예를 들어, 주차장 또는 정원에서 정의된 영역(120)과 연계될 수 있다. 모바일 디바이스(105)가 정의된 영역(120)과 연관된 하나 또는 그 초과의 AP들(110)로부터 측정가능한 신호를 수신할 수 있을 때, 모바일 디바이스(105)는 포지션 결정을 위해 AP 신호들을 이용할 수 있다. 모바일 디바이스(105)는 GPS 신호들과 협력하여 또는 이 대신에 AP 신호들을 이용할 수 있다. 약한 또는 불충분한 GPS 신호들을 갖는 정의된 영역에서 또는 이 부근에서, AP 신호들을 이용하는 것이 보다 효율적이고 정확할 수 있다.
[0067] 프로세서(240)는 안테나(222) 및 트랜시버(221)에 의해 수신되고 인터페이스(230)를 통해 프로세서(240)로 전송되는 신호들(223)로부터 AP 식별 정보를 결정할 수 있다. 식별 정보는, 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 AP들(110)로부터 모바일 디바이스(105)에 의해 수신되는 하나 또는 그 초과의 신호들에 대한 하나 또는 그 초과의 MAC ID들을 포함할 수 있다. 인터페이스(230), 트랜시버(221) 및 안테나(222)를 통해, 모바일 디바이스는 네트워크(130)를 통한 식별 정보를 네트워크 서버(들)(115)로 전송할 수 있다.
[0068] 식별 정보를 전송하는 것에 응답하여, 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)는, 네트워크 서버(들)(115)로부터, AP MAC ID들에 기초하는 정의된 영역의 아이덴티티 및 AP 로케이션들을 다운로딩할 수 있다. 정의된 영역 아이덴티티 및 대응하는 AP 로케이션 및 MAC ID들의 리스트 또는 디렉토리를 포함하는 하나 또는 그 초과의 데이터베이스들이 네트워크 서버(들)(115) 그리고/또는 정의된 영역 서버(들)(125) 상에 존재할 수 있다. 예를 들어 모바일 디바이스에 신호들을 송신한 AP들이 쇼핑 몰에 로케이팅될 경우, 모바일 디바이스는 쇼핑 몰에 있는 AP들의 로케이션들을 다운로딩하고 또한 쇼핑 몰의 이름을 다운로딩할 수 있다. AP 로케이션들은 국부 좌표들 및/또는 국부 좌표들의 형태일 수 있다.
[0069] 일 실시예에서, 모바일 디바이스(105)는, 네트워크 서버(들)(115)에 또는 메모리(245)에 저장된 GPS 로케이션 또는 현재 결정된 GPS 로케이션에 기초하여 정의된 영역(120)을 식별할 수 있다. 현재의 또는 저장된 GPS 로케이션은 수신된 MAC ID들과 함께 또는 단독으로 네트워크 서버(들)(115)에 전송될 수 있다. 모바일 디바이스(105)는, GPS 로케이션에 기초하여 또는 결정된 MAC ID들과 함께 GPS 로케이션에 기초하여 정의된 영역 아이덴티티를 네트워크 서버(들)(115)로부터 다운로딩할 수 있다.
[0070] 다운로딩된 AP 로케이션 및 정의된 영역 아이덴티티는 메모리(245)에 저장될 수 있다. 정의된 영역 아이덴티티는 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 이용가능할 수 있다.
[0071] 포지션 추정 모듈(255)은 다운로딩된 AP 로케이션들에 기초하여 초기 모바일 디바이스 포지션 또는 로케이션을 추정할 수 있다. 일 실시예에서, 이 초기 모바일 디바이스 포지션은 다운로딩된 AP 로케이션들의 센트로이드(centroid)로서 추정될 수 있다. 특정 실시예에서, 이 초기 모바일 디바이스 포지션은 다운로딩된 AP 로케이션들의 가중된 센트로이드로서 추정될 수 있다. 예를 들어, 가중화 팩터(weighting factor)는 RSSI(received signal strength indicator), RTT(round trip time), 도달 각도(angle of arrival), RSSI의 표준 편차 또는 분산(variance), 및 RTT의 표준 편차 또는 분산 또는 모바일 디바이스(105)에 의해 측정된 임의의 다른 신호 특징들일 수 있다. 일 실시예에서, 초기 모바일 디바이스 포지션은 모바일 디바이스(105)의 알려진 또는 추정된 속도 및 이동 방향 그리고 이전에 추정된 또는 결정된 모바일 디바이스 포지션에 기초하여 추정될 수 있다. 추정된 모바일 디바이스 포지션은 메모리(245)에 저장될 수 있으며, 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 이용가능할 수 있다.
[0072] 모바일 디바이스(105)는, 정의된 영역 서버(들)(125)로부터 적절한 맵 타일을 다운로딩하기 위해, 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)로 추정된 모바일 디바이스 포지션을 전송할 수 있다. 적절한 맵 타일은, 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 포지션 포인트들을 포함하는 맵 타일일 수 있다. 일 실시예에서, 내부-외부 분류 모듈의 프로세서(129)는, 전체 정의된 영역을 포괄하는 가능한 포지션 포인트들의 세트를 맵 타일들로 나눌 수 있다. 이 맵 타일들은 임의의 형상, 크기 및 양(quantity)을 가질 수 있으며 각각의 맵 타일은 임의의 다른 맵 타일과 상이한 형상 및 크기일 수 있다. 일 구현에서, 정의된 영역(120)과 연관된 포지션 포인트들의 전체 세트는 단일 맵 타일에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 맵 타일에 포함된 포지션 포인트들은 특정 포지션 포인트 분류에 대응할 수 있다. 예를 들어, 맵 타일은 단지 내부로 분류된 포인트들만을 포함할 수도 있고 또는 단지 외부로 분류된 포인트들만을 포함할 수도 있다. 맵 타일의 크기는 모바일 디바이스 그리고/또는 네트워크 파라미터들에 의존할 수 있다. 파라미터들의 예들로는 모바일 디바이스 메모리, 네트워크의 데이터 레이트 또는 속도, 다운로드 속도, 모바일 디바이스의 모션 속도, 및 네트워크 대역폭이 있다. 다양한 실시예들에서, 맵 타일은 50 m 또는 100 m의 디폴트 에지 길이를 갖는 정사각형일 수 있다.
[0073] AP들(110)로부터 수신된 신호들(223)을 이용하여, 신호 측정 모듈(260)이 수신된 신호 특징들을 측정할 수 있다. 이들 신호 특징들은, 예를 들어, RTT, 도달 각도, RSSI의 표준 편차 또는 분산(variance), 및 RTT의 표준 편차 또는 분산을 포함할 수 있다. 측정된 신호 특징들은 메모리(245)에 저장될 수 있다.
[0074] 모바일 디바이스(105)의 포지션 포인트 결정 모듈(250)은, 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)상의 정의된 영역(120)에 대응하는 데이터베이스로부터, 분류된 가능한 포지션 포인트들의 맵 타일을 다운로딩할 수 있다.
[0075] 가능한 포지션 포인트들은, 앞서 설명된 것처럼, 내부-외부 분류 모듈(127)에서 구현되는 내부-외부 분류 알고리즘에 의해 내부로서 또는 외부로서 분류될 수 있다. 포지션 포인트 모듈(250)은, 내부-외부 분류 모듈(127)로부터, 포지션 포인트와 함께 각각의 포지션 포인트들의 분류를 다운로딩할 수 있다. 일 실시예에서, 포지션 포인트 모듈(250)은 특정 분류로 제한된 포지션 포인트들을 포함하는 맵 타일들을 선택적으로 다운로딩할 수 있다. 예를 들어, 포지션 포인트 모듈(250)은 내부로 분류된 포인트들로 제한된 포지션 포인트들을 포함하는 맵 타일들만을 다운로딩할 수 있거나 외부로 분류된 포인트들로 제한된 포지션 포인트들을 포함하는 맵 타일들만을 다운로딩할 수 있다.
[0076] 포지션 포인트 결정 모듈(250)은 맵 타일에 있는 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 예상되는 AP 신호 특징들을 다운로딩할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 예상되는 AP 신호 특징들은 계산되는 또는 모델링되는 신호들에 기초하여 또는 데이터베이스에 저장되고 정의된 영역의 신호 샘플링 동안 측정되는 신호들에 기초하여 각각의 포지션 포인트에 대해 결정될 수 있다. 신호 특징들은, 예를 들어, RSSI(received signal strength indicator), RTT(round trip time), 도달 각도, RSSI의 표준 편차 또는 분산, 및 RTT의 표준 편차 또는 분산을 포함한다. 각각의 포지션 포인트에 대해, 특정 AP(110a, 110b, 또는 110c)로부터의 신호에 대해 예상되는 값이 있을 수 있다. 포지션 포인트에 대해 전체 예상되는 값은, N 컴포넌트들을 갖는 벡터일 수 있으며, 여기서 N은 AP들의 갯수일 수 있고, AP들의 신호는 특정 포지션 포인트에 도달할 것으로 예상된다. 벡터의 각각의 컴포넌트는 특정 AP(110a, 110b, 또는 110c)로부터의 신호에 대해 예상되는 값일 수 있다.
[0077] 일 실시예에서, 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 값들은 모바일 디바이스(105)의 로케이션을 결정하기 이전에 생성될 수 있다. 예상되는 값들은 네트워크 서버(들)(115) 및 정의된 영역 서버(들)(125)를 포함하는 하나 또는 그 초과의 서버들상의 데이터베이스에 저장될 수 있다.
[0078] 포지션 포인트 결정 모듈(250)은, 신호 측정 모듈(260)에 의해 결정되는 것과 같은 측정된 AP 신호 특징들을 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 예상되는 다운로딩된 AP 신호 특징들과 비교하여, 편차를 결정할 수 있다. 편차는 측정된 신호 특징들과 예상되는 신호 특징들 간의 차일 수 있다. 보다 정확한 예상되는 신호 특징들은 예상되는 신호 특징과 측정된 신호 특징 간의 더 작은 편차를 산출할 수 있다. 예상되는 신호 특징들의 정확도는 예상되는 특징들을 결정하기 위해 사용되는 모델들 또는 측정 방법들에 의존할 수 있다.
[0079] 포지션 포인트 결정 모듈(250)은 포지션 포인트의 분류 및/또는 편차에 기초하여 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 가중치를 할당할 수 있다. 측정된 AP 신호 특징들과 예상되는 AP 신호 특징들간의 더 큰 편차는 더 낮은 가중치 값을 산출할 수 있다. 반대로, 측정된 AP 신호 특징들과 예상되는 AP 신호 특징들간의 더 작은 편차는 더 높은 가중치 값을 산출할 수 있다. 가중치들은 모바일 디바이스(105)가 특정 포지션 포인트에 로케이팅되는 확률에 대응할 수 있다. 일 실시예에서, 포지션 포인트 결정 모듈은 편차와 상관없이 그리고 포지션 포인트 분류에 기초하여 포지션 포인트들에 제로 가중치를 할당할 수 있다.
[0080] 정의된 영역의 전체 또는 일부를 포괄할 수 있는 맵 타일에 대해, 포지션 포인트 결정 모듈(250)은 맵 타일에 포함된 각각의 포지션 포인트에 대해 할당된 가중치를 포함하는 우도 히트 맵(likelihood heat map) 또는 유틸리티 맵을 생성할 수 있다. 맵 타일에 대한 우도 히트 맵은 맵 타일에 포함된 각각의 포지션 포인트들에 대한 가중치들 또는 각각의 우도 값들을 표시할 수 있다. 우도 히트 맵의 우도 값들은 모바일 디바이스(105)가 맵 타일의 다른 포인트들에 비해 하나의 포인트에서 포지셔닝되는 상대적 우도들을 나타낼 수 있다. 3차원 그래픽 표현의 예에서, 히트 맵에서의 더 높은 가중치들은 포지션에 할당된 상대적 가중치들에 대응하는 단일 벌지(bulge) 또는 바이모달 벌지(bimodal bulge) 또는 다른 형상일 수 있는 벌지를 히트 맵에 형성할 수 있다. 특정 실시예에서, 히트 맵은 데이터베이스의 데이터에 의해 비그래픽으로(non-graphically) 표현될 수 있다.
[0081] 포지션 포인트 결정 모듈(250)은, 우도 히트 맵에 통계학적 측정들을 적용함으로써 모바일 디바이스 로케이션으로서, 하나의 다운로딩된 포지션 포인트를 자동으로 선택할 수 있다. 통계학적 측정들은 입자 필터링(particle filtering)의 방법들을 포함할 수 있다. 다양한 구현들에서, 모바일 디바이스(105)의 포지션은, 센트로이드, 무게 중심, 최대 중량, 특정 피크의 바이모달 분포, 또는 중량 분포의 형태로써 결정되는 적절한 통계학적 측정에 의해 선택되는 다른 포지션 포인트에 대응할 수 있다. 특정 구현에서, 선택된 모바일 디바이스 로케이션 포지션은 모바일 디바이스(105)의 물리적 포지션의 10m과 같은 또는 이 미만내일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 자동으로 선택된 모바일 디바이스 로케이션은 모바일 디바이스의 물리적 포지션의 1-2m, 3-5m, 또는 6-7 m 이내 일 수 있다. 선택된 모바일 디바이스 로케이션의 정확도는 모바일 디바이스(105)에 이용가능한 AP 신호들(223)의 수 및 특정 분류 제한들에 의존할 수 있다.
[0082] 일 구현에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 자동으로 결정되는 모바일 디바이스 로케이션은 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 이용가능할 수 있다. 로케이션은 또한 메모리(245)에 저장되거나 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 구역 서버(들)(125)에 전송될 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션은, 다양한 애플리케이션들, 예를 들어, 이로 제한되는 것은 아니지만, 모바일 디바이스(105)에 이용가능한 네비게이션 애플리케이션들을 위해 프로세서(240)에 의해 이용될 수 있다.
[0083] 동작에서, 도 1 및 도 2를 더 참조하면서 도 8을 참조하면, 시스템(100) 및 모바일 디바이스(105)를 이용하는 모바일 디바이스 포지셔닝 방법(800)은 도시된 스테이지들을 포함한다. 방법(800), 그러나 단지 예일 뿐이며 제한되지 않는다. 방법(800)은, 예를 들어 스테이지들을 부가하고, 제거하고, 재배열하고, 조합하고 그리고/또는 동시에 수행함으로써 변경될 수 있다.
[0084] 각각 도 9 및 도 10과 관련하여 아래에 설명되는 것처럼, 방법들(900 및 1000)과 함께 방법(800)은, 제한된 포지션 솔루션들에 기초하는 모바일 디바이스 포지셔닝 방법의 다양한 실시예들을 포괄한다. 이들 실시예들은 단지 예일 뿐이며 제한되지 않는다. 이들 다양한 실시예들에서, 포지션 포인트 제한은, 도 8에 설명된 것처럼 다운로딩 필터에 의해, 도 9에 설명된 것처럼 가중화 필터에 의해, 또는 도 10에 의해 설명된 것처럼 예상 값 필터에 의해 또는 이들의 임의의 조합들에 의해 구현될 수 있다.
[0085] 스테이지(810)에서, AP 아이덴티티 정보를 포함하는 하나 또는 그 초과의 신호들(223)은 모바일 디바이스(105)의 안테나(222) 및 무선 트랜시버(221)에 의해 AP들(110)로부터 수신된다. AP 식별 정보, 예를 들어 하나 또는 그 초과의 MAC ID들은 모바일 디바이스(105)에 의해 수신되는 하나 또는 그 초과의 신호들(223)로부터 프로세서(240)에 의해 결정된다.
[0086] 스테이지(815)에서, AP 식별 정보는 모바일 디바이스(105)의 무선 트랜시버(221)에 의해 네트워크 서버(들)(115)로 전송된다.
[0087] 스테이지(820)에서, 네트워크 서버(들)(115)로 전송된 AP MAC ID들로부터 결정되는, 정의된 영역(120)의 아이덴티티 및 AP 로케이션들은 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)로부터 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)에 의해 다운로딩된다. 다운로딩된 AP 로케이션들 및 정의된 영역 아이덴티티는 프로세서(240), 포지션 추정 모듈(255) 및/또는 모바일 디바이스(105)의 임의의 다른 모듈들에 의한 사용을 위해 메모리(245)에 저장될 수 있다. 정의된 영역 아이덴티티는 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 이용가능할 수 있다.
[0088] 일 실시예에서, 정의된 영역(120)은, 네트워크 서버(들)(115)에 또는 메모리(245)에 저장된 GPS 로케이션에 기초하여 또는 모바일 디바이스(105)에 의해 현재 결정된 GPS 로케이션에 기초하여 식별될 수 있다. 현재의 또는 저장된 GPS 로케이션은, 수신된 MAC ID들과 함께 또는 단독으로, 모바일 디바이스(105)에 의해 네트워크 서버(들)(115)로 전송될 수 있다. 현재의 또는 저장된 GPS 로케이션에 기초하는 정의된 영역 아이덴티티는, 네트워크 서버(들)(115)로부터 모바일 디바이스(105)에 의해 다운로딩될 수 있다.
[0089] 스테이지(825)에서, 초기 모바일 디바이스 포지션은 모바일 디바이스(105)의 포지션 추정 모듈(255)에 의해 추정된다. 일 실시예에서, 이 초기 모바일 디바이스 포지션은 다운로딩된 AP 로케이션들의 센트로이드로서 추정될 수 있다. 특정 실시예에서, 이 초기 모바일 디바이스 포지션은 다운로딩된 AP 로케이션들의 가중된 센트로이드로서 추정될 수 있다. 예를 들어, 가중화 팩터는 RSSI(received signal strength indicator), RTT(round trip time), 도달 각도, RSSI의 표준 편차 또는 분산, 및 RTT의 표준 편차 또는 분산 또는 모바일 디바이스에 의해 측정된 임의의 다른 신호 특징들일 수 있다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스 포지션은 모바일 디바이스의 알려진 또는 추정된 속도 및 이동 방향 그리고 이전에 추정된 또는 결정된 모바일 디바이스 포지션에 기초하여 추정될 수 있다. 추정된 모바일 디바이스 포지션은 메모리(245)에 저장될 수 있으며, 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 이용가능할 수 있다.
[0090] 일 실시예에서, 스테이지(825)에서, 앞서 설명된 바와 같이 맵 타일은 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)로 전송되는 추정된 모바일 디바이스 포지션을 사용하여 내부-외부 분류 모듈(127)의 프로세서(129)에 의해 정의될 수 있다.
[0091] 스테이지(830)에서, 수신된 신호 특징들은 신호 측정 모듈(260)에 의해 측정된다. 이들 신호 특징들은, 예를 들어 RSSI, RTT, 도달 각도, RSSI의 표준 편차 또는 분산, 및 RTT의 표준 편차 또는 분산을 포함할 수 있다.
[0092] 스테이지(835)에서, 내부로 분류된 가능한 포지션 포인트들로 제한되는 맵 타일은, 식별되는 정의된 영역(120)에 대응하는 데이터베이스로부터, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 다운로딩된다. 포지션 포인트들은, 앞서 설명된 것처럼, 내부-외부 분류 알고리즘에 의해 내부로 분류될 수 있다. 분류 알고리즘 및 데이터베이스는 정의된 영역 서버(들)(125)의 내부-외부 분류 모듈(127)에 상주할 수 있다. 맵 타일은, 앞서 논의된 것처럼, 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 포지션 포인트들의 세트일 수 있다.
[0093] 다운로딩된 포지션 포인트들의 세트를 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한하는 것은 다운로딩 필터로서의 역할을 할 수 있다. 방법(800)의 실시예에서, 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)에서 동작하는 네비게이션 애플리케이션 및/또는 로케이션에 기초하여, 포지션 포인트 결정 모듈(250)은 내부로 분류된 포지션 포인트들만을 요청하고 다운로딩할 수 있으며, 이에 따라, 로케이션 결정 솔루션은 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 결과적으로, 모바일 디바이스 로케이션은 모바일 디바이스가 정의된 영역의 내부 또는 외부로 분류되지 않은 로케이션에 또는 외부로 분류된 포지션 포인트에 모바일 디바이스가 물리적으로 로케이팅되더라도 내부로 분류된 포지션 포인트에 있는 것으로 결정될 수 있다.
[0094] 일 실시예에서, 다운로딩 필터는 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)에서 동작하는 실내-실외 전환 애플리케이션(indoor-outdoor transition application)과 함께 사용될 수 있다. 실내-실외 전환 애플리케이션은, 모바일 디바이스(105)가 신호 분석 및/또는 AP 또는 비콘 로케이션들에 기초하여 정의된 영역의 내부에 있는지 또는 외부에 있는지를 자동으로 결정하기 위해 AP 신호들 및 GPS 신호들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 일단 실내-실외 전환 애플리케이션이 모바일 디바이스가 정의된 영역(120) 내부에 있다고 결정하면, 방법(800)은 포지션 솔루션을 내부 포지션 포인트들로 제한하는데 이용될 수 있다.
[0095] 스테이지(835)에서, 앞서 설명된 것처럼, 예상되는 AP 신호 특징들은 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 다운로딩된다.
[0096] 스테이지(840)에서, 신호 측정 모듈(260)로부터 측정된 AP 신호 특징들 및 다운로딩되는 예상되는 AP 신호 특징들은, 예상되는 AP 신호 특징들로부터 측정된 신호 특징들의 편차를 결정하기 위해, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 각각의 다운로딩된 포지션에 대해 비교된다. 편차는 측정된 신호 특징들과 예상되는 신호 특징들 간의 차일 수 있다.
[0097] 스테이지(845)에서, 편차에 기초하여 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 가중치가 할당된다. 측정된 AP 신호 특징들과 예상되는 AP 신호 특징들간의 더 큰 편차는 더 낮은 가중치 값을 산출할 수 있다. 반대로, 측정된 AP 신호 특징들과 예상되는 AP 신호 특징들간의 더 작은 편차는 더 높은 가중치 값을 산출할 수 있다. 가중치들은 모바일 디바이스(105)가 특정 포지션 포인트에 로케이팅되는 확률에 대응할 수 있다.
[0098] 정의된 영역의 전체 또는 일부를 포괄할 수 있는 맵 타일에 대해, 맵 타일에 포함된 각각의 포지션 포인트에 대해 할당된 가중치를 포함하는 우도 히트 맵 또는 유틸리티 맵이 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 생성될 수 있다. 맵 타일에 대한 우도 히트 맵은 맵 타일에 포함된 각각의 포지션 포인트들에 대한 가중치들 또는 각각의 우도 값들을 표시할 수 있다. 우도 히트 맵의 우도 값들은 모바일 디바이스(105)가 맵 타일의 다른 포인트들에 비해 하나의 포인트에서 포지셔닝되는 상대적 우도들을 나타낼 수 있다. 그래픽 표현에서, 예를 들어, 히트 맵에서의 더 높은 가중치들은 포지션에 할당된 상대적 가중치들에 대응하는 단일 벌지 또는 바이모달 벌지 또는 다른 형상일 수 있는 벌지를 형성할 수 있다. 특정 실시예에서, 히트 맵은 데이터베이스의 데이터에 의해 비그래픽으로 표현될 수 있다.
[0099] 스테이지(850)에서, 하나의 다운로딩된 포지션 포인트는 우도 히트 맵에 통계학적 측정들을 적용함으로써 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 모바일 디바이스 로케이션으로서 자동으로 선택된다. 통계학적 측정들은 입자 필터링의 방법들을 포함할 수 있다. 다양한 구현들에서, 모바일 디바이스(105)의 포지션은, 센트로이드, 무게 중심, 최대 중량, 특정 피크의 바이모달 분포, 또는 질량 분포의 형태로써 결정되는 적절한 통계학적 측정에 의해 선택되는 다른 포지션 포인트에 대응할 수 있다. 특정 구현에서, 선택된 모바일 디바이스 로케이션 포지션은 모바일 디바이스의 물리적 포지션의 10m과 같은 또는 이 미만내일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 선택된 모바일 디바이스 로케이션은 모바일 디바이스의 물리적 포지션의 1-2m, 3-5m, 또는 6-7 m 이내 일 수 있다. 선택된 모바일 디바이스 로케이션 포지션의 정확도는 모바일 디바이스에 이용가능한 AP 신호들의 수 및 특정 분류 제한들에 의존할 수 있다.
[0100] 일 구현에서, 스테이지(850)에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 자동으로 결정된 모바일 디바이스 로케이션은 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 디스플레이되거나 아니면 사용자에게 이용가능할 수 있다. 로케이션은 또한 메모리(245)에 저장되거나 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 구역 서버(들)(115)로 전송될 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션은 다양한 애플리케이션들, 예를 들어, 이로 제한되는 것은 아니지만, 모바일 디바이스(105)에 이용가능한 네비게이션 애플리케이션들을 위해 프로세서(240)에 의해 이용될 수 있다.
[0101] 프로세스(800)의 대안적 구현에서, 스테이지(835)에서, 외부로 분류된 포지션 포인트들로 제한되는 맵 타일은 정의된 영역(120)에 대응하는 데이터베이스로부터 다운로딩된다. 다운로딩된 포지션 포인트들의 세트를 외부로 분류된 포지션 포인트들로 제한하는 것은 다운로딩 필터로서의 역할을 할 수 있다. 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)에서 동작하는 네비게이션 애플리케이션 및/또는 로케이션에 기초하여, 포지션 포인트 결정 모듈(250)은 외부로 분류된 포지션 포인트들만을 요청하고 다운로딩할 수 있으며, 이에 따라, 로케이션 결정 솔루션은 외부로 분류된 포지션 포인트들로 제한될 수 있다. 결과적으로, 모바일 디바이스 로케이션은 모바일 디바이스가 정의된 영역의 내부 또는 외부로 분류되지 않은 로케이션에 또는 내부로 분류된 포지션 포인트에 모바일 디바이스가 물리적으로 로케이팅되더라도 외부로 분류된 포지션 포인트에 있는 것으로 결정될 수 있다.
[0102] 앞서 설명된 외부 전용 다운로딩 필터는, 모바일 디바이스(105)의 프로세서(240)에서 실행되는 실내-실외 전환 애플리케이션과 함께 사용될 수 있다. 실내-실외 전환 애플리케이션은, 모바일 디바이스(105)가 신호 분석 및/또는 AP 또는 비콘 로케이션들에 기초하여 정의된 영역의 내부에 있는지 또는 외부에 있는지를 자동으로 결정하기 위해 AP 신호들 및 GPS 신호들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 일단 실내-실외 전환 애플리케이션이, 모바일 디바이스(105)가 정의된 영역(120) 외부에 있다고 결정하면, 방법(800)의 실시예는 포지션 솔루션을 외부 포지션 포인트들로 제한하는데 이용될 수 있다.
[0103] 외부 전용 다운로딩 필터는, 예를 들어, 정의된 영역과 연관된 주차장, 뜰 또는 정원에 로케이팅되며 GPS 신호들에 대해 제한되거나 또는 GPS 신호들에 대해 액세스하지 않으며, AP 신호들에 액세스하는 모바일 디바이스(105)에 적용될 수 있다. AP들(110)은 정의된 영역(120)의 내부 및/또는 외부에 로케이팅될 수 있고 정의된 영역(120) 외부의 모바일 디바이스들에 액세스할 수 있는 신호들을 가질 수 있다. 대안적으로, 외부 전용 다운로딩 필터는 예를 들어, AP 신호들에 액세스하고 GPS 신호들에 액세스하는 모바일 디바이스에 적용될 수 있다. 일 실시예에서, AP 신호들 및 GPS 신호들은, 예를 들어, 외부로 분류된 포인트들에 모바일 디바이스를 로케이팅시키기 위해 결합하여 사용될 수 있다.
[0104] 도 1 및 도 2를 더 참조하면서 도 9를 참조하면, 시스템(100) 및 모바일 디바이스(105)를 이용하는 방법(900)은 도시된 스테이지들을 포함한다. 방법(900)은 단지 예일 뿐이며 제한되지 않으며 방법(800)과 유사하지만 이와 별개이며 독립적이다. 방법(900)은, 예를 들어 스테이지들을 부가하고, 제거하고, 재배열하고, 조합하고 그리고/또는 동시에 수행함으로써 변경될 수 있다.
[0105] 일 실시예에서, 방법(900)의 스테이지들(810, 815, 820, 825, 및 830)은 도 8과 관련하여 앞서 설명된 것처럼 진행될 수 있다.
[0106] 스테이지(935)에서, 맵 타일에 대해 내부 및 외부로 분류되는 포지션 포인트들의 세트는 식별되는 정의된 영역(120)에 대응하는 데이터베이스로부터, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 다운로딩된다. 포지션 포인트들은, 앞서 설명된 것처럼, 내부-외부 분류 알고리즘에 의해 내부로 또는 외부로 분류될 수 있다. 분류 알고리즘 및 데이터베이스는 정의된 영역 서버(들)(125)의 내부-외부 분류 모듈(127)에 상주할 수 있다. 맵 타일은, 앞서 논의된 것처럼, 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 포지션 포인트들의 세트일 수 있다.
[0107] 부가적으로 그리고 스테이지(835)와 유사하게, 예상되는 AP 신호 특징들이 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 다운로딩된다. 앞서 논의된 것처럼, 맵 타일은 전체 정의된 영역(120)에 대응할 수 있거나 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 구역에 대응할 수 있다.
[0108] 스테이지(940)에서, 스테이지(840)와 유사하게, 측정된 AP 신호 특징들 및 다운로딩되는 예상되는 AP 신호 특징들은, 편차를 결정하기 위해, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 비교된다.
[0109] 스테이지(945)에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해, 포지션 포인트의 분류 및 편차에 기초하여 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 가중치가 할당된다. 할당된 가중치는, 특정 애플리케이션에 적합한 포지션 포인트들로 포지션 솔루션을 제한하기 위해, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 적용되는 가중화 필터로서의 역할을 한다. 예를 들어, 포지션 솔루션을 내부 포인트들로 제한하기 위해, 외부 포인트들에 할당된 가중치는 편차와 상관없이 제로로 할당될 수 있으며, 내부 포인트들에 할당되는 가중치는 편차에 기초할 수 있다.
[0110] 스테이지(950)에서, 통계적 분석들은 제로 가중치 포지션 포인트들을 배제할 수 있고 비-제로 가중치를 갖는 포지션 포인트들을 포함하고 이로 제한될 수 있다. 포함된 포지션 포인트들에 대한 편차들은 앞서 설명된 것처럼 스테이지(850)와 유사하게 통계학적으로 분석될 수 있다. 하나의 다운로딩되는 비-제로 가중치 포지션 포인트는 통계학적 분석에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션으로서 자동으로 선택될 수 있다.
[0111] 일 구현에서, 스테이지(950)에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 자동으로 결정되는 모바일 디바이스 로케이션은 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 디스플레이되거나 아니면 사용자에게 이용가능할 수 있다. 로케이션은 또한 메모리(245)에 저장되거나 네트워크 서버(들) 및/또는 정의된 구역 서버(들)로 전송될 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션은 다양한 애플리케이션들, 예를 들어, 이로 제한되는 것은 아니지만, 모바일 디바이스(105)에 이용가능한 네비게이션 애플리케이션들을 위해 프로세서(240)에 의해 이용될 수 있다.
[0112] 도 1 및 도 2를 더 참조하면서, 도 10을 참조하면, 시스템(100) 및 모바일 디바이스(105)를 이용하는 방법(1000)은 도시된 스테이지들을 포함한다. 방법(1000)은 단지 예일 뿐이며 제한되지 않으며 방법(800)과 유사하지만 이와 별개이며 독립적이다. 방법(1000)은, 예를 들어 스테이지들을 부가하고, 제거하고, 재배열하고, 조합하고 그리고/또는 동시에 수행함으로써 변경될 수 있다
[0113] 일 실시예에서, 방법(1000)의 스테이지들(810, 815, 820, 825, 및 830)은 도 8과 관련하여 앞서 설명된 것처럼 진행될 수 있다.
[0114] 스테이지(1035)에서, 맵 타일에 대해 내부 및 외부로 분류되는 포지션 포인트들의 세트는 식별되는 정의된 영역(120)에 대응하는 데이터베이스로부터, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 다운로딩된다. 포지션 포인트들은, 앞서 설명된 것처럼, 내부-외부 분류 알고리즘에 의해 내부로 또는 외부로 분류될 수 있다. 분류 알고리즘 및 데이터베이스는 정의된 영역 서버(들)(125)의 내부-외부 분류 모듈(127)에 상주할 수 있다. 맵 타일은, 앞서 논의된 것처럼, 전체 정의된 영역(120)에 대응할 수 있거나 추정된 모바일 디바이스 포지션에 근접한 구역에 대응할 수 있다.
[0115] 부가적으로 그리고 스테이지(835)와 유사하게, 예상되는 AP 신호 특징들이 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 다운로딩된다. 일 실시예에서, 예상되는 AP 신호 특징들은, 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)에서, 계산되는 또는 모델링되는 신호들에 기초하여 또는 정의된 영역의 신호 샘플링 동안 측정되는 신호들에 기초하여 그리고 분류에 기초하여, 각각의 포지션 포인트에 대해 결정될 수 있다. 계산되는, 모델링되는 또는 측정되는 신호들에 상관없이 그리고 분류에 분류에 기초하여 특정 포지션 포인트들에 예상되는 제로 값이 할당될 수 있다. 분류에 기초하여 특정 포지션 포인트들에 예상되는 제로 값을 할당함으로써, 특정 애플리케이션에 적합한 포지션 포인트들로 포지션 솔루션을 제한하기 위해 예상 값 필터가 적용될 수 있다. 예를 들어, 포지션 솔루션을 내부 포인트들로 제한하기 위해, 임의의 외부 포지션 포인트와 연관된 측정들 또는 예상 값 모델들과 상관없이 외부 포인트들에 제로의 예상 값이 할당될 수 있다. 모바일 디바이스(105)에서 실행되는 네비게이션 애플리케이션 및/또는 로케이션에 기초하여, 모바일 디바이스(105)는 네트워크 서버(들)(115) 및/또는 정의된 영역 서버(들)(125)에게, 분류된 포지션 포인트들에 예상 값 필터를 적용하도록 명령할 수 있다. 예상 값 필터는 내부-외부 분류 모듈(127)의 프로세서(129)에 의해 구현될 수 있다.
[0116] 스테이지(1040)에서, 스테이지(840)와 유사하게, 측정된 AP 신호 특징들 및 다운로딩되는 예상되는 AP 신호 특징들은 편차를 결정하기 위해, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해, 비-제로 예상 값을 갖는 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 대해 비교된다. 할당된 제로 예상 값을 갖는 포지션 포인트들은 비교에서 배제될 수 있으며 편차는 이들 배제된 포인트들에 대해서는 결정되지 않을 수 있다.
[0117] 스테이지(1045)에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해, 결정된 편차에 기초하여 비-제로 예상 값을 갖는 각각의 다운로딩된 포지션 포인트에 가중치가 할당된다. 할당되는 제로의 예상 값을 갖는 포지션 포인트들에 제로의 가중치가 할당될 수 있다.
[0118] 스테이지(1050)에서, 비-제로 가중치를 갖는 하나의 포지션 포인트가 도 8의 스테이지(850)와 관련하여 앞서 설명된 통계학적 분석에 기초하여 모바일 디바이스 로케이션으로서 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 자동으로 선택될 수 있다.
[0119] 일 구현에서, 스테이지(1050)에서, 포지션 포인트 결정 모듈(250)에 의해 자동으로 결정되는 모바일 디바이스 로케이션은 사용자 인터페이스(270)를 통해 사용자에게 디스플레이되거나 아니면 사용자에게 이용가능할 수 있다. 로케이션은 또한 메모리(245)에 저장되거나 네트워크 서버(들) 및/또는 정의된 구역 서버(들)로 전송될 수 있다. 모바일 디바이스 로케이션은 다양한 애플리케이션들, 예를 들어, 이로 제한되는 것은 아니지만, 모바일 디바이스(105)에 이용가능한 네비게이션 애플리케이션들을 위해 프로세서(240)에 이해 이용될 수 있다.
[0120] 다른 실시예들이 본 발명의 범주 및 사상에 속한다. 예를 들어, 소프트웨어의 특성으로 인해, 상기 설명된 기능들은 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 하드와이어링, 또는 이들의 임의의 결합들로 구현될 수 있다. 기능들을 구현하는 피처들은 또한, 기능들의 부분들이 상이한 물리적 로케이션들에서 구현되도록 분포되는 것을 비롯하여, 다양한 포지션들에 물리적으로 로케이팅될 수 있다.
[0121] 정보 및 신호들이 다양한 상이한 기술들 및 기법들 중 임의의 기술 및 기법을 사용하여 표현될 수 있음을 당업자들은 이해할 것이다. 예를 들어, 상기 설명 전반에 걸쳐 참조될 수 있는 데이터, 명령들, 커맨드들, 정보, 신호들, 및 심볼들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 자기 입자들, 광 필드 또는 광 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.
[0122] 당업자들은, 본 개시물과 관련하여 설명되는 다양한 예시적 논리 블록들, 모듈들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합들로서 구현될 수 있다는 것을 추가로 인식할 것이다. 하드웨어와 소프트웨어의 상호교환성을 명확히 하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들이 이들의 기능적 관점에서 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어로 구현되는지, 또는 소프트웨어로 구현되는지는 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 대해 부가된 설계 제한들에 의존한다. 당업자는 설명된 기능들을 각각의 특정 애플리케이션에 대해 다양한 방식으로 구현할 수 있지만, 이러한 구현 결정이 본 개시물의 범위를 벗어나는 것을 야기하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
[0123] 본 개시물과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 또는 다른 프로그래머블 논리 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에서 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 결합으로 구현 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있지만, 대안적으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기 또는 상태 머신일 수 있다. 또한, 프로세서는 컴퓨팅 디바이스들의 결합, 예를 들어 DSP 및 마이크로프로세서의 결합, 다수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 또는 둘 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 이러한 구성으로서 구현될 수 있다.
[0124] 본 개시물과 관련하여 설명된 알고리즘 또는 방법의 단계들은 직접 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들은 RAM 메모리, 플래쉬 메모리, ROM 메모리, PROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드디스크, 소거가능 디스크, CD-ROM, 또는 업계에 공지된 저장 매체의 임의의 다른 형태로서 상주할 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 프로세서와 결합되어, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있게 된다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수 있다. ASIC은 사용자 단말에 상주할 수 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말에서 이산 컴포넌트로서 상주할 수 있다.
[0125] 하나 또는 그 초과의 설계 예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어 또는 이들의 임의의 조합을 통해 구현될 수 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 또는 마이크로코드로 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터 저장 매체와 같은 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나, 또는 이들을 통해 전송될 수 있다. 프로세서들은 설명된 업무들을 수행할 수 있다.
[0126] 컴퓨터 판독가능 매체들은, 일 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체들을 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체들 모두를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 일 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함한다. 저장 매체는 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 요구되는 프로그램 코드 수단을 저장 또는 전달하는데 사용될 수 있고, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터 또는 범용 프로세서 또는 특수 목적 프로세서에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 연결(connection)이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 라인(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 송신되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들이 이러한 매체의 정의에 포함된다. 본 명세서에서 사용되는 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 컴팩트 디스크(disc)(CD), 레이저 디스크(disc), 광 디스크(disc), 디지털 다기능 디스크(disc)(DVD), 플로피 디스크(disk), 및 블루-레이 디스크(disc)를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 데이터를 보통 자기적으로 재생하지만, 디스크(disc)들은 레이저들을 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 상기한 것들의 결합들 역시 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함된다.
[0127] 앞서 논의된 방법들, 시스템들 및 디바이스들은 예들이다. 다양한 대안적 구성들은 적절한 경우 다양한 프로시저들 또는 컴포넌트들을 생략, 치환 또는 추가할 수 있다. 구성들은 흐름도 또는 블록도로 도시된 프로세스로서 설명될 수 있다. 각각이 순차적 프로세스로서 동작들을 설명할 수 있지만, 다수의 동작들은 동시에 또는 병행하여 수행될 수 있다. 게다가, 동작들의 순서는 재배열될 수있다. 프로세스는 도면에 포함되지 않은 추가의 단계들을 가질 수 있다. 설명된 몇가지 예시적 구성들로, 본 개시물의 사상을 이탈하지 않고 다양한 변형들, 대안적 구성들 및 등가물들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 엘리먼트는 더 큰 시스템의 컴포넌트들일 수 있으며, 다른 규칙들이 본 발명의 애플리케이션보다 우선되거나 아니면 변경될 수 있다. 또한, 다수의 단계들이 상기 엘리먼트들이 고려되기 이전에, 그 동안에, 또는 그 이후에 취해질 수 있다. 따라서, 상기 설명은 청구항들의 범주로 제한되지 않는다. 또한, 기술들은 진화하고 있고 이에 따라 다수의 엘리먼트들은 예시적이며 본 개시물 또는 청구항들의 범주를 제한하지 않는다.
[0128] (구현들을 비롯한) 예시적 구성들의 철저한 이해를 제공하기 위해 특정 세부사항들이 설명부에 제시되었다. 그러나 구성들은 이들 특정한 세부사항들없이 실시될 수 있다. 예를 들어, 잘-알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들 및 기술들은 구성들이 모호해지는 것을 방지하기 위해, 불필요한 세부사항 없이 도시되었다. 이 설명은 단지 예시적 구성들을 제공하며, 청구항들의 범주, 적용가능성 또는 구성들을 제한하지 않는다. 오히려, 구성들에 대한 이전 설명은 설명된 기술들을 구현하는 것을 가능케하기 위한 설명으로 당업자들에게 제공될 것이다. 본 개시물의 범주 또는 사상을 이탈하지 않고, 엘리먼트들의 배열 및 기능에 있어 다양한 변경들이 이루어질 수 있다.
[0129] 본 개시물의 이전 설명은 임의의 당업자들이 본 개시물을 구성 또는 사용하는 것을 가능케하기 위해 제공된다. 본 개시물에 대한 다양한 변형들이 당업자들에게는 명백할 것이며, 본원에 정의되는 일반적 원리들은 본 개시물의 범주를 이탈하지 않고 다른 변형들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 개시물은 본원에 설명된 예들 및 설계들로 제한되도록 의도되는 것이 아니라, 본원에 개시된 원리들 및 신규한 특징들에 일치하는 최광의 범주를 따르도록 의도된다.
[0130] 또한, 청구항들을 포함하여 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "중 적어도 하나"로 표현되는(prefaced) 항목들의 리스트에서 사용되는 "또는"은, 예를 들어, "A, B 또는 C 중 적어도 하나"의 리스트가 A 또는 B 또는 C 또는 AB 또는 AC 또는 BC 또는 ABC(즉, A 및 B 및 C), 또는 하나 초과의 피처와의 결합(예를 들어, AA, AAB, ABBC, 등)을 의미하도록, 택일적인 리스트를 나타낸다.
[0131] 청구항들을 포함하여 본원에서 사용되는 것처럼, 달리 언급되지 않는다면, 기능 또는 동작이 아이템 또는 조건 "에 기초한다"라는 문구는, 기능 또는 동작이 언급된 아이템 또는 조건에 기초하며 언급된 아이템 또는 조건 이외의 하나 또는 그 초과의 아이템들 및/또는 조건들에 기초할 수 있다는 것을 의미한다.
[0132] 또한, 상기 설명은 본 발명을 참조하지만, 설명은 하나 이상의 발명을 포함할 수 있다.

Claims (36)

  1. 모바일 디바이스 로케이션(location)을 결정하는 방법으로서,
    하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하는 단계;
    상기 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하는 단계;
    상기 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하는 단계 ― 상기 다운로딩된 데이터는 복수의 포지션(position) 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함 ―;
    상기 측정된 신호 특징들과 상기 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들 간의 편차를 결정하는 단계;
    상기 편차에 기초하여 각각의 포지션 포인트를 가중시키는 단계;
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하는 단계; 및
    상기 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서, 상기 제한된 복수의 가중된 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 상기 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘(interior-exterior classification algorithm)의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어지는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수(morphological operation function)인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘(multiple ray mechanism)인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하는 단계는 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하는 단계는 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하는 단계;
    상기 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하는 단계; 및
    상기 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하는 단계
    를 포함하며, 상기 다운로딩된 데이터는 상기 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일(map tile)에 대응하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션으로서, 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 상기 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정(statistical measure)을 이용하는 것을 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하는 방법.
  9. 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치로서,
    하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하도록 구성된 트랜시버;
    상기 트랜시버에 통신가능하게 커플링된 하나 또는 그 초과의 프로세서들; 및
    상기 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 통신가능하게 커플링되는 메모리
    를 포함하며,
    상기 하나 또는 그 초과의 프로세서들은,
    상기 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하고;
    상기 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하고 ― 상기 다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함 ―;
    상기 측정된 신호 특징들과 상기 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들 간의 편차를 결정하고;
    상기 편차에 기초하여 각각의 포지션 포인트를 가중시키고;
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하고; 그리고
    상기 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서, 상기 제한된 복수의 가중된 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 상기 모바일 디바이스 로케이션을 결정하도록
    구성되는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어지는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 가중된 포지션 포인트들은 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한되는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 제한되는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 하나 또는 하나 초과의 프로세서들은,
    상기 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하고;
    상기 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하고; 그리고
    상기 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하도록 구성되며,
    상기 메모리는 상기 다운로딩된 송신기 로케이션 정보를 저장하도록 구성되며; 그리고
    상기 다운로딩된 데이터는 상기 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션으로서, 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은, 상기 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 이용하는 것을 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  17. 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치로서,
    하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하기 위한 수단;
    상기 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하기 위한 수단;
    상기 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하기 위한 수단 ― 상기 다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함 ―;
    상기 측정된 신호 특징들과 상기 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들 간의 편차를 결정하기 위한 수단;
    상기 편차에 기초하여 각각의 포지션 포인트를 가중시키기 위한 수단;
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하기 위한 수단; 및
    상기 모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서, 상기 제한된 복수의 가중된 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 상기 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 수단
    을 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어지는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘인, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  21. 제 18 항에 있어서,
    상기 제한하기 위한 수단은 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한하기 위한 수단을 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  22. 제 18 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 제한되는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  23. 제 19 항에 있어서,
    상기 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하기 위한 수단;
    상기 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하기 위한 수단; 및
    상기 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하기 위한 수단
    을 포함하며, 상기 다운로딩된 데이터는 상기 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션으로서, 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 상기 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 이용하는 것을 포함하는, 모바일 디바이스 로케이션을 결정하기 위한 장치.
  25. 프로세서-판독가능한 명령들을 포함하는 프로세서-판독가능한 저장 매체로서,
    상기 프로세서-판독가능한 명령들은, 하나 또는 그 초과의 프로세서에 의해,
    하나 또는 그 초과의 송신기들로부터 하나 또는 그 초과의 신호들을 수신하고;
    상기 하나 또는 그 초과의 수신된 신호들의 신호 특징들을 측정하고;
    상기 송신기들과 연관된 정의된 영역에 대응하는 데이터베이스로부터 데이터를 다운로딩하고 ― 상기 다운로딩된 데이터는 복수의 포지션 포인트들, 각각의 포지션 포인트의 분류, 및 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들을 포함함―;
    상기 측정된 신호 특징들과 상기 각각의 포지션 포인트에 대해 예상되는 신호 특징들 간의 편차를 결정하고;
    상기 편차에 기초하여 각각의 포지션 포인트를 가중시키고;
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 복수의 가중된 포지션 포인트들을 제한하고; 그리고
    모바일 디바이스 로케이션에 대응하는 포지션 포인트 솔루션으로서, 상기 제한된 복수의 가중된 포지션 포인트들 중 하나의 포지션 포인트를 선택함으로써 상기 모바일 디바이스 로케이션을 결정하도록
    실행가능한, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 각각의 포지션 포인트의 분류는 내부-외부 분류 알고리즘의 출력에 기초하여 내부 포지션 포인트로서 또는 외부 포지션 포인트로서 이루어지는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 형태학 연산 함수인, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  28. 제 26 항에 있어서,
    상기 내부-외부 분류 알고리즘은 다중 레이 메커니즘인, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  29. 제 26 항에 있어서,
    상기 복수의 가중된 포지션 포인트들은 내부로 분류된 포지션 포인트들로 제한되는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  30. 제 26 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션은 각각의 외부로 분류된 포지션 포인트에 제로 가중치를 할당함으로써 상기 각각의 포지션 포인트의 분류에 따라 제한되는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  31. 제 25 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해,
    상기 수신된 신호들로부터 송신기 식별 정보를 결정하고;
    상기 송신기 식별 정보에 기초하여 송신기 로케이션 정보를 다운로딩하고; 그리고
    상기 송신기 로케이션 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스 포지션을 추정하도록
    실행가능한 프로세서-판독가능한 명령들을 더 포함하며,
    상기 다운로딩된 데이터는 상기 추정된 모바일 디바이스 포지션과 연관된 맵 타일에 대응하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  32. 제 25 항에 있어서,
    상기 포지션 포인트 솔루션으로서, 하나의 포지션 포인트를 선택하는 것은 상기 포지션 포인트들에 할당된 가중치들의 통계학적 측정을 이용하는 것을 포함하는, 프로세서-판독가능한 저장 매체.
  33. 삭제
  34. 삭제
  35. 삭제
  36. 삭제
KR1020157025325A 2013-02-21 2014-01-17 모바일 디바이스 포지셔닝 KR101616486B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/773,309 2013-02-21
US13/773,309 US8954267B2 (en) 2013-02-21 2013-02-21 Mobile device positioning
PCT/US2014/011951 WO2014130181A1 (en) 2013-02-21 2014-01-17 Mobile device positioning

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150119335A KR20150119335A (ko) 2015-10-23
KR101616486B1 true KR101616486B1 (ko) 2016-04-28

Family

ID=50113015

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020157025325A KR101616486B1 (ko) 2013-02-21 2014-01-17 모바일 디바이스 포지셔닝

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8954267B2 (ko)
EP (1) EP2959267B1 (ko)
JP (2) JP6081616B2 (ko)
KR (1) KR101616486B1 (ko)
CN (1) CN105026888B (ko)
WO (1) WO2014130181A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190098513A (ko) * 2018-02-14 2019-08-22 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 망 설계를 위한 환경 정보를 생성하기 위한 장치 및 방법

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140131666A (ko) * 2013-05-06 2014-11-14 현대자동차주식회사 주차장 정보 관리 시스템 및 방법, 그리고 주차장 정보 제공 장치
US9310463B2 (en) * 2013-11-06 2016-04-12 Cisco Technology, Inc. Detecting incorrectly placed access points
US9185675B2 (en) 2013-11-18 2015-11-10 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for classifying a mobile device location
US20150296479A1 (en) * 2014-04-15 2015-10-15 Qualcomm Incorporated Systems, apparatus, and methods for location estimation of a mobile device
EP3213596A4 (en) * 2014-10-29 2018-08-22 Thandisizwe Ezwenilethu Pama Geospatial location verification
US9285227B1 (en) * 2015-01-29 2016-03-15 Qualcomm Incorporated Creating routing paths in maps
US10338190B2 (en) 2015-03-17 2019-07-02 Here Global B.V. Enabling a validation of an estimated position of a mobile device
WO2016195696A1 (en) 2015-06-04 2016-12-08 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Determining location of wireless-enabled device
CN107615837B (zh) * 2015-06-09 2020-08-14 华为技术有限公司 一种定位方法、装置及终端
RU2684754C1 (ru) 2015-08-31 2019-04-12 Хуавей Текнолоджиз Ко., Лтд. Способ и устройство для обработки пакета данных
US10139482B2 (en) * 2015-12-09 2018-11-27 Mitsubishi Electric Corporation Location identification apparatus and communication terminal
US9906939B1 (en) * 2016-08-26 2018-02-27 Cisco Technology, Inc. Detection of nearby points of interest
JP6776848B2 (ja) * 2016-11-25 2020-10-28 富士通株式会社 情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法
US9820157B1 (en) * 2017-03-06 2017-11-14 Wipro Limited Method and system for localizing spatially separated wireless transmitters
EP3538929B1 (en) * 2017-03-20 2021-09-08 Google LLC Systems and methods of determining an improved user location using real world map and sensor data
JP7158743B2 (ja) 2017-04-30 2022-10-24 ポイントム リミテッド ビーコンベースのポジション・アウェアネス・システム
CN110869703A (zh) * 2017-08-23 2020-03-06 创新龙有限公司 导航方法和导航设备
KR102130841B1 (ko) * 2018-03-12 2020-07-07 두산중공업 주식회사 단말의 위치 판단 장치
JP6739499B2 (ja) * 2018-11-09 2020-08-12 モティーブリサーチ株式会社 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
CN109212570B (zh) * 2018-11-15 2021-04-20 中国科学院深圳先进技术研究院 一种低功耗卫星定位方法、系统及电子设备
EP3783925B1 (en) * 2019-08-22 2024-01-03 Zhilabs S.L. Determination of indoor/outdoor in mobile networks using deep learning
CN111708043B (zh) 2020-05-13 2023-09-26 阿波罗智能技术(北京)有限公司 定位方法及装置
CN113220748B (zh) * 2021-05-21 2023-10-27 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 一种构建配电网设备负荷热力图及数据分析的方法和系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120072106A1 (en) 2010-07-21 2012-03-22 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Location based service system and method for performing indoor navigation

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07504056A (ja) * 1992-02-18 1995-04-27 ネオパス，インク． データ処理技術を使用して物体を識別するための方法
JPH11353486A (ja) * 1998-06-10 1999-12-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 動画像の動領域抽出方法及び装置
JP2000098884A (ja) 1998-09-25 2000-04-07 Jatco Corp 地図表示装置
US6965760B1 (en) * 1999-09-07 2005-11-15 Lucent Technologies Inc. Satellite-based location system employing dynamic integration techniques
IT1320072B1 (it) * 2000-05-04 2003-11-12 Cselt Centro Studi Lab Telecom Procedimento e sistema per la determinazione di coordinate geografiche in reti di comunicazione mobile e relativo ricevitore mobile.
JP3781370B2 (ja) 2002-11-19 2006-05-31 本田技研工業株式会社 移動装置
US7194275B2 (en) 2003-10-02 2007-03-20 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Position determination of mobile stations
US8836580B2 (en) 2005-05-09 2014-09-16 Ehud Mendelson RF proximity tags providing indoor and outdoor navigation and method of use
EP1882320A4 (en) * 2005-05-17 2008-05-21 Andrew Corp METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING PATH LOSS THROUGH ACTIVE SIGNAL DETECTION
US7925995B2 (en) 2005-06-30 2011-04-12 Microsoft Corporation Integration of location logs, GPS signals, and spatial resources for identifying user activities, goals, and context
CN101627317A (zh) * 2006-11-07 2010-01-13 探空气球无线公司 用于估计基于wlan的定位系统中的定位误差的系统和方法
US8428867B2 (en) 2007-08-30 2013-04-23 Wirelesswerx International, Inc. Configuring and using multi-dimensional zones
DE102008053176B4 (de) * 2008-10-24 2011-03-03 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Schätzen einer Orientierung eines mobilen Endgeräts
US8467805B2 (en) * 2009-05-08 2013-06-18 Andrew Llc System and method for determining a reference location using cell table data mining
US8548492B2 (en) * 2009-05-12 2013-10-01 Andrew Llc System and method for locating WiMAX or LTE subscriber stations
JP5048021B2 (ja) * 2009-06-16 2012-10-17 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 建物影響推定装置及び建物影響推定方法
JP5123897B2 (ja) * 2009-06-16 2013-01-23 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 屋内外判定装置及び屋内外判定方法
US8812015B2 (en) 2009-10-01 2014-08-19 Qualcomm Incorporated Mobile device locating in conjunction with localized environments
US9140559B2 (en) * 2009-10-01 2015-09-22 Qualcomm Incorporated Routing graphs for buildings using schematics
US8698671B2 (en) * 2009-10-16 2014-04-15 Qualcomm Incorporated Binning venues into categories based on propagation characteristics
US9063209B2 (en) 2009-11-05 2015-06-23 Samsung Sds Co., Ltd. Location tracking system and method of wireless device using wireless LAN access point
US8106818B2 (en) 2009-12-31 2012-01-31 Polaris Wireless, Inc. Positioning system and positioning method
US9131459B2 (en) 2010-02-01 2015-09-08 Qualcomm Incorporated Mobile station positioning assistance with local mapping data
DE112010005190B4 (de) * 2010-02-12 2013-09-26 Mitsubishi Electric Corporation Kartenanzeigegerät
WO2011146141A1 (en) 2010-05-21 2011-11-24 Telecommunication Systems, Inc. Personal wireless navigation system
KR101202194B1 (ko) * 2010-06-16 2012-11-16 (주)유알아이테크놀러지스 휴대용단말기의 위치 결정 시스템 및 방법
US8825388B2 (en) * 2010-07-13 2014-09-02 Qualcomm Incorporated Indoor likelihood heatmap
US8774829B2 (en) 2010-07-16 2014-07-08 Qualcomm Incorporated Sensor node positioning for location determination
US8489122B2 (en) * 2010-12-09 2013-07-16 Andrew Llc System and method for total flight time ratio pattern matching
US9081080B2 (en) 2011-03-04 2015-07-14 Qualcomm Incorporated RSSI-based indoor positioning in the presence of dynamic transmission power control access points
US8248467B1 (en) 2011-07-26 2012-08-21 ByteLight, Inc. Light positioning system using digital pulse recognition
WO2013021552A1 (ja) * 2011-08-05 2013-02-14 パナソニック株式会社 測位サーバ装置および測位制御方法
US9026138B2 (en) * 2013-01-10 2015-05-05 Qualcomm Incorporated Method and/or system for obtaining signatures for use in navigation

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120072106A1 (en) 2010-07-21 2012-03-22 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Location based service system and method for performing indoor navigation

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190098513A (ko) * 2018-02-14 2019-08-22 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 망 설계를 위한 환경 정보를 생성하기 위한 장치 및 방법
US11647398B2 (en) 2018-02-14 2023-05-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Device and method for generating environment information for network design in wireless communication system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017062240A (ja) 2017-03-30
US20140236476A1 (en) 2014-08-21
US8954267B2 (en) 2015-02-10
CN105026888A (zh) 2015-11-04
EP2959267B1 (en) 2016-12-07
EP2959267A1 (en) 2015-12-30
CN105026888B (zh) 2016-08-17
KR20150119335A (ko) 2015-10-23
WO2014130181A1 (en) 2014-08-28
JP2016516180A (ja) 2016-06-02
JP6081616B2 (ja) 2017-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101616486B1 (ko) 모바일 디바이스 포지셔닝
US8825388B2 (en) Indoor likelihood heatmap
US9661473B1 (en) Methods and apparatus for determining locations of devices in confined spaces
US20130345967A1 (en) Routability graph with predetermined number of weighted edges for estimating a trajectory of a mobile device
US20130053056A1 (en) Facilitating mobile device positioning
US10440518B2 (en) Method and system for providing integrated indoor and outdoor positioning
JP2013535666A5 (ko)
KR20160123339A (ko) 타겟 구역에서의 무선 유저 기기 디바이스의 위치 측정
CN108450060B (zh) 基于wi-fi接入点的定位方法、设备
KR20160010613A (ko) 보조 데이터 학습을 통한 실내 포지셔닝
US9285227B1 (en) Creating routing paths in maps
US20150212191A1 (en) Method and apparatus for optimizing positioning based on positioning compatibility classification
WO2015073155A1 (en) Method and apparatus for classifying a mobile device location
US11412186B2 (en) Enhanced video system
JP6861916B1 (ja) 中央装置、地図生成システム、地図生成方法
US11153720B1 (en) Positioning techniques for dead zones using beacons
US20210329407A1 (en) Constrained user device location using building topology
KR102055001B1 (ko) 그룹핑을 이용한 측위 방법 및 장치
Mendoza-Silva et al. Situation goodness method for weighted centroid-based Wi-Fi aps localization
Machaj et al. Impact of Radiomap Interpolation on Accuracy of Fingerprinting Algorithms
Du Map-assisted Indoor Positioning Utilizing Ubiquitous WiFi Signals

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee