KR20130048268A - 음성 기반 환경 인식 - Google Patents

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Abstract

무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법은, 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계; 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계; 및 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 영향이 미치도록 환경 특성을 이용하는 단계를 포함한다.

Description

음성 기반 환경 인식{AUDIO-BASED ENVIRONMENT AWARENESS}
무선 사용자의 로케이션을 아는 것은 종종 바람직하다. 사실상, 때때로 필수적이다. 예를 들어, E-9-1-1 (enhanced 911) 무선 서비스에 대해, 이동국으로부터 911 호출이 이루어질 때마다 이동국 (예를 들어, 셀룰러 폰) 의 로케이션이 PSAP (Public Safety Answering Point) 에 제공될 수도 있다. 또한, 네트워크 오퍼레이터/서비스 제공자는, 로케이션 기반 서비스들을 이용하는 다양한 애플리케이션들을 지원할 수도 있다. 이러한 서비스들은 이동국들의 로케이션을 제공한다. "애플리케이션들" 이라는 용어는 로케이션 정보로 이루어지는 특정 용도들을 지칭한다. 종종, 애플리케이션들은, 이동국 내의 프로세서, 또는 이동국과 통신하는 무선 인프라스트럭처 네트워크의 컴포넌트 내에 로케이팅된 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 소프트웨어로 구현된다. 이러한 정보를 이용하는 애플리케이션들은, 예를 들어, 로케이션-감응 빌링, 자산 추적, 자산 모니터링 및 회복, 차량 및 리소스 관리, 개인 로케이션 서비스들 등을 포함할 수도 있다. 개인 로케이션 서비스들을 위한 애플리케이션들의 일부 특정 예는, (1) 이동국의 로케이션에 기초하여 로컬 맵을 그 이동국에게 제공하는 것, (2) 이동국의 로케이션에 기초하여 시설 (예를 들어, 호텔 또는 레스토랑) 에 대한 추천을 제공하는 것, 및 (3) 이동국의 현재 로케이션으로부터 추천된 시설에 대한 방향들을 제공하는 것을 포함한다.
무선 네트워크들에서의 이동국들의 로케이션을 성공 및 정확성의 다양한 레벨로 계산함에 있어서 채용될 수도 있는 다수의 상이한 타입의 기술들이 존재한다. 로케이션 기술들의 예는 (미국의 GPS (Global Positioning System), 러시아의 GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System)), 유럽의 Galileo 시스템, 중국의 Compass/Beidou 시스템 등을 포함하는) SPS (Satellite Positioning System) 들, AFLT (Advanced Forward Link Trilateration), TA (timing advance), 및 지상-기반 E-OTD (terrestrial-based enhanced observed time difference) 포지션 픽싱을 포함한다. 다양한 포지셔닝 기술들은 위성들 및/또는 무선 통신 네트워크 디바이스들 (예를 들어, 기지국들, WiFi 스테이션 (station) 들 등) 과 같은 디바이스들을 이용하여 모바일 디바이스 포지션들을 결정한다.
상이한 기법들/기술들은 모바일 디바이스들을 로케이팅하는 상이한 능력들을 갖고 있다. 로케이션 능력들의 편차는 로케이션 디바이스들의 개수, 로케이션 디바이스들의 범위, 모바일 디바이스의 환경 등과 같은 수개의 인자들에 의존한다.
무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법의 일 예는, 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계; 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계; 및 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 영향이 미치도록 환경 특성을 이용하는 단계를 포함한다.
이러한 방법의 구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하는 단계를 포함한다. 청구항 1 에 있어서, 환경 특성을 이용하는 단계는, 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하는 단계를 포함하고, 모바일 디바이스의 포지션은 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 결정된다. 환경 특성을 이용하는 단계는, 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하는 단계를 포함한다. 환경 특성을 이용하는 단계는, 모바일 디바이스의 현재 환경의 변경에 기초하여 포지션의 결정을 변경하는 단계를 포함한다. 환경 특성을 이용하는 단계는, 현재 환경과 연관된 포지션을 시드 포지션 (seed position) 으로서 이용하는 단계를 포함한다. 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 잡음 레벨 정보에 액세스하는 단계를 포함하고, 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 액세스된 잡음 레벨 정보를, 상이한 환경 특성들과 연관된 잡음 레벨들과 비교하는 단계를 포함한다. 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 스펙트럼 특성들에 액세스하는 단계를 포함하고, 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 액세스된 스펙트럼 특성들을, 상이한 환경들과 연관된 스펙트럼 특성들과 비교하는 단계를 포함한다. 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 모바일 디바이스의 다수의 마이크로폰들로부터 모바일 디바이스 음성 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 비음성 센서 정보에 액세스하는 단계, 및 비음성 센서 정보를 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 환경 특성을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예시적인 방법의 구현들은 또한, 또는 대안적으로, 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 환경 특성을 이용하는 단계는, 포지션의 결정에 영향을 미치는 환경 특성 및 결정 정보의 예들의 조합들의 룩업 테이블 (look-up table) 을 분석하는 단계, 및 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 결정 정보를 이용하는 단계를 포함한다. 룩업 테이블은, 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 기초한 지역-특정 룩업 테이블을 포함하고, 이 방법은, 룩업 테이블을 모바일 디바이스에 다운로드하는 단계를 더 포함한다. 룩업 테이블은 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역의 결정에 응답하여 모바일 디바이스에 다운로드된다.
예시적인 방법의 구현들은 또한, 또는 대안적으로, 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 잡음 소거 메커니즘으로부터 잡음 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 환경 특성을 이용하는 단계는, 환경 특성에 기초하여 포지셔닝 디바이스의 탐색에 영향이 미치는 단계를 포함한다. 포지셔닝 디바이스의 탐색에 영향이 미치는 단계는, (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 변경시키는 단계; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 영향이 미치는 단계; 또는 (3) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함한다. 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 주지된 환경들과 연관된 특정 사운드들 또는 주파수들에 대한 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계를 포함한다. 환경 특성은 환경 타입 또는 포지션 중 적어도 하나이다. 이 방법은, (1) 분석이 모바일 디바이스에 의해 수행되는 모바일 독립형 방법, (2) 분석이 모바일 디바이스에 의해 수행되고, 이 방법이 분석에 이용하기 위한 통계 모델들 중 적어도 일부를 모바일 디바이스에 의해 무선으로 다운로드하는 단계를 더 포함하는 모바일 보조 방법, 및 (3) 모바일 디바이스 음성 정보가 모바일 디바이스로부터 무선으로 업로드되고, 분석이 모바일 디바이스로부터 대체된 서버에 의해 수행되는 서버 기반 방법 중 하나의 방법이다.
프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품의 일 예는, 프로세서로 하여금, 무선 전기통신 네트워크에서 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하게 하고; 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하게 하며; 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 영향이 미치도록 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들을 포함한다.
예시적인 컴퓨터 프로그램 제품의 구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 프로세서로 하여금 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하게 하도록 구성된다. 프로세서로 하여금 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하게 하도록 구성되고, 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 모바일 디바이스의 포지션을 결정하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함한다. 프로세서로 하여금 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하게 하도록 구성된다. 프로세서로 하여금 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 현재 환경과 연관된 포지션을 시드 포지션으로서 이용하게 하도록 구성된다. 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 비음성 센서 정보에 액세스하고 비음성 센서 정보를 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 환경 특성을 결정하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함한다. 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 대응하는 환경 특성들 및 모바일 디바이스 음성 정보의 지역-특정 연관물들에 액세스하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함한다. 프로세서로 하여금 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, 잡음 소거 메커니즘으로부터 잡음 정보를 모바일 디바이스 음성 정보로서 획득하게 하도록 구성된다. 프로세서로 하여금 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들은, 프로세서로 하여금, (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 변경시키는 것; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 영향이 미치는 것; 또는 (3) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 것 중 적어도 하나에 의해 환경 특성에 기초하여 포지션 디바이스의 탐색에 영향이 미치게 하도록 구성된다. 프로세서 판독가능 매체는 모바일 디바이스, 또는 모바일 디바이스로부터 대체된 서버 중 적어도 하나에 상주한다.
무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 일 예시적인 장치는, 복수의 샘플 환경들에 대한 관련 환경 특성들 및 음성 센서 정보의 레코드들을 저장하는 메모리; 및 메모리에 커플링된 프로세서를 포함하고, 이 프로세서는, 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하고; 수신된 모바일 디바이스 음성 정보를, 저장된 음성 센서 정보와 비교하여, 모바일 디바이스의 현재 환경의 관련 환경 특성 및 수신된 모바일 디바이스 음성 정보에 대응하는 음성 센서 정보의 저장된 레코드를 선택하며; 선택된 레코드의 관련 환경 특성을 이용하여 모바일 디바이스의 포지션을 결정하도록 구성된다.
예시적인 장치의 구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 프로세서는, 선택된 레코드의 관련 환경 특성을 이용하여 관련 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하고, 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 모바일 디바이스의 포지션을 결정하도록 구성된다. 프로세서는, 선택된 레코드의 관련 환경 특성을 이용하여, 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하도록 구성된다. 프로세서는, 수신된 모바일 디바이스 음성 정보의 잡음 레벨 또는 스펙트럼 특성 중 적어도 하나를, 저장된 음성 센서 정보의 잡음 레벨들 또는 스펙트럼 특성들과 각각 비교하도록 구성된다. 이 장치는 모바일 디바이스이고, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스 음성 정보를 획득하여 모바일 디바이스 음성 정보를 프로세서에 제공하도록 배치된, 커플링된, 그리고 구성된 다수의 마이크로폰들을 더 포함한다. 메모리는 비음성 정보를 더 저장하고, 프로세서는 또한, 모바일 디바이스로부터 비음성 센서 정보를 수신하고, 비음성 센서 정보를 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 관련 환경 특성을 결정하도록 구성된다. 프로세서는 모바일 디바이스의 현재 포지션과 연관된 모바일 디바이스 음성 정보의 레코드들을 요청하도록 구성된다. 이 장치는 모바일 디바이스이고, 이 장치는, 프로세서에 커플링되고, 감지된 음성으로부터 배경 잡음을 필터링하여 필터링된 배경 잡음을 발생시키고 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 모바일 디바이스 음성 정보로서 필터링된 배경 잡음을 프로세서에 제공하도록 구성된 잡음 소거 모듈을 더 포함한다. 프로세서는, (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 선택하는 것; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 선택하는 것; 또는 (3) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 것 중 적어도 하나를 위해 관련 환경 특성을 이용하도록 구성된다. 이 장치는, (1) 모바일 디바이스가 모바일 독립형 모드에서 동작하도록 구성되는, 모바일 디바이스, (2) 모바일 디바이스가 모바일 보조 모드에서 동작하도록 구성되고, 저장된 음성 센서 정보의 적어도 일부를 무선으로 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는, 모바일 디바이스, 또는 (3) 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는 서버 중 하나를 포함한다.
무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치의 또 다른 예는, 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 수단; 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 분석 수단; 및 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 영향이 미치도록 환경 특성을 이용하는 프로세싱 수단을 포함한다.
또 다른 예시적인 장치의 구현들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수도 있다. 분석 수단은 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하도록 구성된다. 프로세싱 수단은, 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하고 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 모바일 디바이스의 포지션을 결정하도록 구성된다. 프로세싱 수단은, 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하도록 구성된다. 액세스하는 수단 및 분석 수단은 잡음 레벨 정보 또는 스펙트럼 특성들 중 적어도 하나에 액세스하고, 액세스된 잡음 레벨 정보 또는 액세스된 스펙트럼 특성들 중 적어도 하나를, 상이한 환경 특성들과 연관된 잡음 레벨들 또는 스펙트럼 특성들과 비교하도록 구성된다. 액세스하는 수단은 비음성 센서 정보에 액세스하도록 구성되고, 분석 수단은 비음성 센서 정보를 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 환경 특성을 결정하도록 구성된다. 액세스하는 수단은, 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 기초하여 모바일 디바이스 음성 정보 및 대응 환경 특성들의 지역-특정 조합들에 액세스하도록 구성된다. 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 수단은 잡음 소거 메커니즘을 포함한다. 프로세싱 수단은 환경 특성에 기초하여 포지셔닝 디바이스의 탐색에 영향이 미치도록 구성된다. 이 장치는, (1) 모바일 디바이스가 모바일 독립형 모드에서 동작하도록 구성되는, 모바일 디바이스, (2) 모바일 디바이스가 모바일 보조 모드에서 동작하도록 구성되고, 저장된 음성 센서 정보의 적어도 일부를 무선으로 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는, 모바일 디바이스, 또는 (3) 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는 서버 중 하나를 포함한다.
여기에 기술된 아이템들 및/또는 기법들은 다음의 능력들 중 하나 이상을 제공할 수도 있다. 모바일 디바이스들의 로케이션은 이전 기법들에서보다 더 빠르게 및/또는 더 정확하게 더 적은 전력 소모로 결정될 수도 있다. 더 낮은 전력 소모 음성 측정 및 프로세싱이 이용되어 포지션 결정과 같은 더 높은 전력 소모 활동들을 감소시킬 수 있다. 모바일 디바이스에 의해 감지된 환경 정보에 기초하여 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 것을 돕기 위해 보조물이 제공될 수 있다. 보조물 발생은 낮은 전력 측정 및 낮은 연산 프로세싱으로부터 달성되고, 포지션 결정에서 전체 전력 소모를 감소시키거나 또는 심지어 최소화하는 것을 돕는다. 음성 측정 및 프로세싱이 이용되어, 예를 들어, 환경 타입에 기초하여, 포지셔닝 센서들 및/또는 포지셔닝 센서 세팅들의 세트를 선택하도록 한다. 아이템/기법 효과 쌍들을 기술하였지만, 주목된 효과가 주목된 수단들 이외의 수단에 의해 달성되는 것이 가능할 수도 있고, 주목된 아이템/기법이 주목된 효과를 반드시 가져올 필요는 없다.
도 1 은 무선 통신 및 포지셔닝 네트워크의 개략도이다.
도 2 는 도 1 에 도시된 네트워크의 액세스 단말기의 블록도이다.
도 3 은 도 1 에 도시된 기지국 트랜시버의 블록도이다.
도 4 는 관련 센서 정보, 환경 특성들 및 시간 정보의 테이블의 블록도이다.
도 5 는 액세스 단말기 측정치들 및 상이한 환경 타입들의 음성 확률 밀도 함수들의 그래프이다.
도 6 은 액세스 단말기 측정치 및 상이한 환경 타입들로부터의 음성 신호들의 스펙트럼 분포들의 그래프이다.
도 7 은 도 2 에 도시된 액세스 단말기의 기능 모듈들의 블록도이다.
도 8 은 도 3 에 도시된 기지국 트랜시버의 기능 모듈들의 블록도이다.
도 9 는 도 1 에 도시된 액세스 단말기의 포지션을 결정하는 프로세스의 블록 흐름도이다.
본 개시물은 모바일 디바이스 (예를 들어, 셀 폰) 의 포지션을 더 양호하게 (예를 들어, 더 정확하게, 더 빠르게) 결정하기 위한 기법들을 제공한다. 모바일 디바이스에서는, 특정 음성에서 측정가능한 데이터에 기초하여 이 디바이스의 환경의 환경 특성들이 결정된다.
환경 특성들은 모바일 디바이스에 입력된 음성을 분석함으로써 결정될 수도 있다. 수신된 음성이 저장되어, 상이한 환경들 (예를 들어, 옥내, 옥외, 오피스, 길가, 주거 영역, 업무 지구) 과 연관된 주지된 통계 모델들과 비교되어 현재 환경을 결정할 수도 있다. 이 모델들은 음성의 사운드 레벨 (데시벨들) 및/또는 스펙트럼 특성들에 기초할 수도 있다. 또한, 통계 모델들과 그에 의한 환경 결정을 개선시키는 것을 돕기 위해, 로케이션들과 연관된 이력 음성 데이터 (historical audio data) 가 이용될 수 있다. 이들 데이터는 모바일 디바이스 및/또는 다른 모바일 디바이스들에 의해 수집될 수도 있다. 시각, 요일, 연중 시각 등과 같은 다른 인자들, 및/또는 이들 시각들/요일들에 기초한 모바일 디바이스의 이력 로케이션에 의해 환경 결정의 타입이 추가로 보조될 수도 있다.
디바이스는 그 디바이스의 마이크로폰이 활성화될 때 음성 데이터를 수집할 수도 있고, 주기적으로 자동 트리거되어 음성 데이터를 획득하도록 할 수도 있다. 로케이션 요청이 수신될 때 프로세싱을 촉진하기 위해 로케이션 정보의 요청에 앞서, 예를 들어, 주기적으로, 이러한 환경이 결정될 수 있다.
환경 특성들의 지식이 이용되어 포지션을 결정하는 것을 돕는다. 먼저, 포지션 결정을 위해 이용되는 동적 모델, 예를 들어, 포지션 결정 프로세싱의 하나 이상의 파라미터들을 설정/조정하기 위해 및/또는 환경이 특정 로케이션 (예를 들어, 셀룰러 네트워크의 셀) 에 링크될 수 있다면 시드 로케이션 (seed location) (포지션) 을 제공하기 위해 환경이 이용될 수 있다. 예를 들어, 최대 가속도 또는 칼만 필터 (Kalman filter) 의 필터링 계수가 설정될 수 있다. 두번째로, 포지션 결정을 위해 어떤 로케이션 정보 센서들을 이용할지가, 예를 들어, GPS 센서들, WiFi 등이 이러한 환경에 기초하여 선택될 수 있다. 세번째로, 모션 방향, 예를 들어, 옥내로부터 옥외로의 움직임, 2개의 결정된 환경들이 관련 로케이션들을 갖는다면 특정 방향으로의 움직임을 나타내기 위해 이러한 환경이 이용될 수 있다.
또한, 환경 결정시에 비음성 정보 (예를 들어, 스틸 또는 움직이는 이미지들) 가 이용될 수도 있다. 예를 들어, 비음성 정보는 음성 정보를 이용하여 행해진 환경 결정을 보조하고/하거나 확인하기 위해 획득될 수도 있고, 또는 음성 정보와 독립적으로 환경을 결정하기 위해 이용될 수도 있다.
여기에 기술되는 기법들은 CDMA (Code Division Multiple Access), TDMA (Time Division Multiple Access), FDMA (Frequency Division Multiple Access), OFDMA (Orthogonal FDMA), SC-FDMA (Single-Carrier FDMA) 와 같은 다양한 무선 통신 시스템들, 및 다른 시스템들에 대해 이용될 수도 있다. "시스템" 및 "네트워크" 라는 용어는 종종 상호교환가능하게 사용된다. CDMA 시스템은 CDMA2000, UTRA (Universal Terrestrial Radio Access) 등과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. CDMA2000 은 IS-2000, IS-95 및 IS-856 표준들을 포함한다. IS-2000 릴리즈 O 및 A 는 통상 CDMA2000 1X, 1X 등이라고 지칭된다. IS-856 (TIA-856) 은 통상 CDMA2000 1xEV-DO, HRPD (High Rate Packet Data) 등이라고 지칭된다. UTRA 는 WCDMA (Wideband CDMA) 및 CDMA 의 다른 변형체들을 포함한다. TDMA 시스템은 GSM (Global System for Mobile Communications) 과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. OFDMA 시스템은 UMB (Ultra Mobile Broadband), E-UTRA (Evolved UTRA), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, Flash-OFDM? 등과 같은 무선 기술을 구현할 수도 있다. UTRA 및 E-UTRA 는 UMTS (Universal Mobile Telecommunication System) 의 부분이다. 3GPP LTE (Long Term Evolution) 및 LTE-A (LTE-advanced) 는 E-UTRA 를 이용하는 UMTS 의 새로운 릴리즈이다. UTRA, E-UTRA, UMTS, LTE, LTE-A 및 GSM 은 "3rd Generation Partnership Project" (3GPP) 라고 명명된 기구로부터의 문서들에 기술되어 있다. CDMA2000 및 UMB 는 "3rd Generation Partnership Project 2" (3GPP2) 라고 명명된 기구로부터의 문서들에 기술되어 있다. 여기에 기술된 기법들은 여기에 언급된 시스템들 및 무선 기술들뿐만 아니라 다른 시스템들 및 무선 기술들에 대해 이용될 수도 있다.
특허청구범위를 포함하여 여기에 사용되는 바와 같이, "~ 중 적어도 하나" 로 시작되는 항목들의 열거에 사용되는 것과 같은 "또는" 은, 예를 들어, "A, B, 또는 C 중 적어도 하나" 의 열거가 A 또는 B 또는 C 또는 AB 또는 AC 또는 BC 또는 ABC (즉, A 및 B 및 C) 를 의미하도록 하는 선언적 열거를 나타낸다. 무선 통신 네트워크는 무선으로 송신되는 모든 통신물들을 갖고 있지 않지만, 무선으로 송신되는 적어도 몇몇 통신물들을 갖도록 구성된다.
도 1 을 참조하면, 포지션 로케이션 시스템 및 무선 전기통신 네트워크 (10) 는 모바일 액세스 단말기들 (AT들; 12) (모바일 디바이스 또는 이동국이라고도 지칭된다), 기지국 트랜시버 (BTS; 14) (기지국이라고도 지칭된다), 포지션 결정 엔티티 (position determining entity (PDE); 16), 위성 (18), 및 무선 로컬 영역 네트워크 (WLAN) 액세스 포인트 (20) 를 포함한다. 시스템 (10) 은 다수의 캐리어들 (상이한 주파수들의 파형 신호들) 에 대한 동작을 지원할 수도 있다. 멀티-캐리어 송신기들은 다수의 캐리어들 상의 변조된 신호들을 동시에 송신할 수 있다. 변조된 신호 각각은 CDMA 신호, TDMA 신호, OFDMA 신호, SC-FDMA 신호 등일 수도 있다. 변조된 신호 각각은 상이한 캐리어 상에서 전송될 수도 있다. AT들 (12) 은 다양한 환경, 여기서는 빌딩들 (22) 간의 도시 환경, 빌딩들 (22) 의 내부, 조용한 개방된 공원 영역 (24) 외부, 시끄러운 공사 존 (26) 외부, 비교적 조용한 의류 가게 (28) 내부, 매우 시끄러운 레스토랑 (30) 내부, 및 다소 시끄러운 고속 이동 열차 (32) 내부에 로케이팅된다. 단순화를 위해, 이들 환경들은 BTS (14) 의 하나의 셀 (15) 내에 있는 것으로 도시된다. 이들 환경들은 상이하여 포지션 로케이션에서의 상이한 도전과제들이 존재한다. 도시 환경들 및 옥내의 GPS 포지셔닝은, 불가능한 것은 아니지만, 특히 신뢰할 수 없을 수 있다. 예를 들어, 크고 밀집한 빌딩들 (22) 은 위성 (18) 의 시야를 제한할 수 있고, 현대적 빌딩들의 큰 반사면들은 파괴적으로 간섭하는 다수의 송신 경로들을 야기시킬 수 있다. 매우 방해받는 GPS 포지션 정보는, 도시 환경에서 AT (12) 에게 유용한 로케이션 서비스들 (예를 들어, 내비게이션, 로케이션 기반 서비스들, 및 관심 지점 애플리케이션들) 의 유용성을 한정할 수 있다. 로케이팅되는 AT (12) 의 환경의 양태들을 아는 것은 AT (12) 의 포지션을 결정하는 것을 도울 수 있다.
BTS (14) 는 AT들 (12) 과 무선으로 통신할 수 있다. 또한, BTS (14) 는 액세스 포인트, 액세스 노드 (AN), 노드 B, 및 진화된 노드 B (evolved Node B; eNB) 등이라고 지칭될 수도 있다. BTS (14) 는 다수의 캐리어들을 통해 AT들 (12) 과 통신하도록 구성될 수 있다. BTS (14) 는 각각의 지리적 영역에 대한 통신 커버리지, 예를 들어, 셀 (15) 을 제공할 수 있다.
AT들 (12) 은 이동국들, 모바일 디바이스들, 사용자 장비 (UE), 또는 가입자 유닛들이라고 지칭될 수도 있다. 여기서 AT들 (12) 은 셀룰러 폰들이지만, 무선 통신 디바이스들, 개인 휴대 정보 단말기 (PDA) 들, 다른 헨드헬드 디바이스들, 랩톱 컴퓨터들, 노드북 컴퓨터들 등을 또한 포함할 수 있다.
위성 (18) 은 글로벌 내비게이션 위성 시스템, 예를 들어, GPS (Global Positioning System), GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System), 또는 Galileo 시스템의 부분일 수 있다. 여기서, 위성 (22) 은 AT (12) 의 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 송신하는 것이 가능한 송신기를 갖는 GPS 위성이다. AT (12) 는 위성 (18) 으로부터 포지션 정보를 무선으로 수신하는 것이 가능한 GPS 수신기를 포함한다.
도 2 를 참조하면, AT들 (12) 중 일 예시적인 AT 는, 하나 이상의 이미지 센서들 (여기서는 카메라들) (30), 프로세서 (32), 메모리 (34), 하나 이상의 음성 센서들 (여기서는 마이크로폰들) (36), 잡음 소거기 (37), 트랜시버(들) (38), 안테나(들) (40), 및 GPS 수신기 (42) 를 포함하는 컴퓨터 시스템을 포함한다. AT (12) 는 환경 정보를 감지하고, 그 감지된 정보를 프로세싱하여 하나 이상의 환경 특성들과 그에 의한 로케이션 보조 정보를 결정하며, 로케이션 보조 정보를 이용하여 AT (12) 의 로케이션을 결정하도록 구성된다. 또한, AT (12) 는, 로케이션 보조 정보를 결정하여 AT 의 로케이션의 결정을 위해 이 정보를 AT (12) 에 제공하거나, 또는 로케이션 그 자체를 결정하여 그 로케이션을 AT (12) 에 제공하는 또 다른 디바이스에게 그 감지된 정보를 제공할 수 있다.
카메라 (30) 는 이미지들을 캡처하도록 구성된다. 일부 구현들에 있어서, 컴퓨터 시스템은 이미지들을 캡처하는 다수의 카메라들을 포함한다.
프로세서 (32) 는 지능형 하드웨어 디바이스, 예를 들어, Intel? Corporation 또는 AMD? 에 의해 제조된 것들과 같은 CPU (central processing unit), 마이크로제어기, ASIC (application specific integrated circuit) 등인 것이 바람직하다. 메모리 (34) 는 RAM (random access memory) 및 ROM (read-only memory) 을 포함한다. 메모리 (34) 는, 실행될 때, 프로세서 (32) 로 하여금, 여기에 기술된 다양한 기능들을 수행하게 하도록 구성되는 명령들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 컴퓨터 실행가능 소프트웨어 코드 (35) 를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 저장한다. 대안적으로, 소프트웨어 (35) 는 프로세서 (32) 에 의해 직접 실행가능하지 않을 수도 있지만, 프로세서 (32) 로 하여금, 예를 들어, 명령들이 컴파일되어 실행될 때, 기술된 기능들을 수행하게 하도록 구성될 수도 있다.
바람직하게는, AT (12) 는 다수의 마이크로폰들 (36) 을 포함하지만, AT (12) 가 단지 하나의 마이크로폰 (36) 만을 포함할 수 있다. 아래의 설명을 위해, AT (12) 가 하나의 카메라 (30) 및 2개의 마이크로폰들 (36) 을 갖는 것으로 가정한다. 마이크로폰들 (36) 은 AT (12) 주위에 포지셔닝되어 환경으로부터의 음성 정보를 수신한다. 예를 들어, 하나의 마이크로폰 (36) 은 AT (12) 앞에 포지셔닝되어 AT (12) 의 사용자로부터의 보이스 신호들을 수신할 수 있고, 또 다른 마이크로폰 (36) 은 AT (12) 위에 포지셔닝되어 환경 음성 신호들을 수신할 수 있다.
잡음 소거기 (37) 는, 마이크로폰들 (36) 에 의해 감지된 주된 음성 및 배경 음성을 나타내는 복합 신호들을 수신하도록 구성된다. 잡음 소거기는 복합 신호들이 트랜시버(들) (38) 를 통해 송신되기 전에 복합 신호들로부터 배경 음성 또는 잡음을 (예를 들어, 피드 포워드 메커니즘 (feed-forward mechanism) 을 이용하여) 분리시켜 감소/제거하도록 구성된다. 마이크로폰들 (36) 중 적어도 하나의 마이크로폰으로부터 수신된 음성은, 환경 지각에 있어서 원하지 않는 보이스 호를 운반할 것으로 예상된다. 이것은 보이스를 보존하면서 배경 잡음이 제거되어야 하는 정규의 보이스 프로세싱과는 상반된다. 잡음 소거기 (37) 는 배경 잡음의 메인 소스들을 추적하여 필터링한다. 이러한 추적되어 필터링된 배경 잡음은 별도로 라우팅되고, 모바일 음성 환경 지각 로직에 대한 입력으로서 이용된다. 대안적으로, 사용자 보이스를 제거하고 배경 잡음을 보존하기 위해 트레이닝을 통해 모바일 사용자에게 커스터마이징되는 보이스 필터가 적용될 수 있다. 필터의 트레이닝은, 주어진 모바일 디바이스 (12) 가 통상적으로 단일의 사용자에 의해 단독으로 사용되기 때문에 매우 효과적일 가능성이 있다. 하나의 마이크로폰 (36) 이 사용자 입의 방향으로 배향되고 또 다른 마이크로폰 (36) 이 환경 음성 활동들을 캡처하도록 지향된다면, 사용자의 보이스의 식별 후에, 환경 음성이 훨씬 더 명확히 분리될 수 있다.
AT (12) 가 단지 하나의 트랜시버 (38) 와 하나의 안테나 (40) 를 포함할 수 있더라도, AT (12) 는, 아래에 가정된 바와 같이, 다수의 트랜시버들 (38) 과 다수의 안테나들 (40) 을 포함하는 것이 바람직하다. 트랜시버들 (38) 은 대응하는 안테나들 (40) 을 통해 BTS (14), WLAN 액세스 포인트들, 위성 (18), WWAN 액세스 포인트들, 또는 AT (12) 의 포지션을 결정하는데 이용하는 다른 적절한 디바이스와 통신하도록 구성된다. 트랜시버들 (38) 은, 예를 들어, 원거리장 통신 트랜시버들, 이를테면, GSM, CDMA, LTE, 및 WiMAX 트랜시버들, 근거리장 통신 트랜시버들, 이를테면, WLAN, 블루투스, 및 UWB 트랜시버들, 및/또는 브로드캐스트 수신기들, 이를테면, GPS 또는 모바일 TV (MediaFlo, DVB-H) 수신기들을 포함할 수도 있다. GPS 수신기 (42) 는 안테나들 (40) 의 GPS 안테나를 통해 수신된 GPS 신호들을 프로세싱하여 모바일 디바이스 (12) 의 포지션을, 예를 들어, 프로세서 (32) 및 메모리 (34) 와 함께 결정하도록 구성된다.
도 3 을 참조하면, BTS들 (14) 중 일 예시적인 BTS 는, 프로세서 (52), 메모리 (54), 트랜시버들 (56), 및 안테나들 (58) 을 포함하는 컴퓨터 시스템을 포함한다. 프로세서 (52) 는 지능형 하드웨어 디바이스, 예를 들어, Intel? Corporation 또는 AMD? 에 의해 제조된 것들과 같은 CPU (central processing unit), 마이크로제어기, ASIC (application specific integrated circuit) 등인 것이 바람직하다. 메모리 (54) 는 RAM (random access memory) 및 ROM (read-only memory) 을 포함한다. 메모리 (54) 는, 실행될 때, 프로세서 (52) 로 하여금, 여기에 기술된 다양한 기능들을 수행하게 하도록 구성되는 명령들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 컴퓨터 실행가능 소프트웨어 코드 (55) 를 저장한다. 대안적으로, 소프트웨어 (55) 는 프로세서 (52) 에 의해 직접 실행가능하지 않을 수도 있지만, 프로세서 (52) 로 하여금, 예를 들어, 명령들이 컴파일되어 실행될 때, 기술된 기능들을 수행하게 하도록 구성될 수도 있다. 트랜시버들 (56) 은, 안테나들 (58) 을 통해 AT들 (12) 과 양방향으로 통신하고 포지셔닝 신호들, 예를 들어, 위성 (18) 으로부터의 GPS 신호들을 수신하도록 구성된다. 컴포넌트들 52, 54, 55, 56, 58 이 도시되어 BTS (14) 내에 있는 것으로 기술되어 있지만, 이들 컴포넌트들 또는 유사한 컴포넌트들 중 일부 또는 전부가 BTS (14) 와는 별개인 서버, 예를 들어, PDE (16) 또는 다른 서버에 제공될 수 있다.
도 4 를 참조하면, 도 2 및 도 3 을 추가로 참고하여, 메모리들 (34, 54) 이 정보의 데이터베이스들을 저장한다. 유사한 타입의 정보를 포함할 수도 있는 이들 데이터베이스들은, 동일한 메모리의 다른 부분들과는 상이하고/하거나 다른 메모리의 부분들과는 상이한 정보의 세트들을 갖는 부분들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 메모리 (54) 는, 센서 정보 (62), 환경 특성들 (64), 및 시간 정보 (66) 를 포함하는 테이블 (60) 을 저장한다. 테이블 (60) 이 센서 정보 (62), 환경 특성들 (64) 및 시간 정보 (66) 를 포함하지만, 이들 타입의 정보 중 하나 이상은 메모리들 (34, 54) 중 어느 한쪽에 저장된 테이블로부터 생략될 수도 있고/있거나 이들 정보 카테고리들 (62, 64, 66) 의 서브컴포넌트들 중 임의의 서브컴포넌트는 임의의 특정 테이블에 저장되지 않을 수도 있다. 센서 정보 (62) 는 음성 정보 (68) 및 시각 정보 (70) 양쪽을 포함한다. 음성 정보 (68) 는 신호 정보 (72), 크기 정보 (74), 및 스펙트럼 특성들 (76) 을 포함한다. 신호 정보 (72) 는 신호의 일반 기술 (description) 또는 카테고리화, 예를 들어, 잡음의 레벨 (조용함, 시끄러움, 대단한 잡음 등) 및/또는 메인 신호들의 타입 (인간 잡음, 차량 잡음, 중장비 잡음, 동물 잡음 등) 을 제공한다. 크기 정보 (74) 는 신호의 데시벨 레벨 또는 레벨들을 제공한다. 예를 들어, 크기 정보 (74) 는 특정된 주파수 대역에 걸친 신호의 평균 데시벨 레벨일 수도 있다. 도 5 를 참조하면, 크기 정보 (74) 는, 도시된 바와 같이, 옥내와 옥외와 같은 상이한 환경들에 대한 잡음 레벨들 대 확률 밀도의 플롯들 (plots) 의 형태로 있을 수도 있다. 또한, 도 5 는 모바일 디바이스 (12) 에 의해 감지된 음성 크기들의 일 예를 도시한 것으로, 이 정보는 저장된 크기 (74) 의 부분이 아니라, 저장된 정보와 비교된다.
스펙트럼 특성들 (76) 은, 신호의 주파수 대역 (즉, 주파수들의 범위) 과 같은 상이한 주파수들에 걸친 신호의 특정 특성들, 또는 주파수 빈들 (frequency bins) 당 신호 진폭들의 평균 및 표준 편차 (또는 피크, 최소, 최대) 를 기술하는 정보이다. 스펙트럼 특성들이 수집되어 지역 또는 지역 타입 당 저장된다. 예를 들어, 도 6 을 참조하면, 스펙트럼 특성들 (76) 은, 도시된 바와 같이, 옥내와 옥외와 같은 상이한 환경들에 대한 주파수 대 스펙트럼 전력 밀도들의 플롯들일 수도 있다. 또한, 도 6 은 모바일 디바이스 (12) 에 의해 감지된 주파수에 대한 스펙트럼 전력 밀도의 일 예를 도시한 것으로, 이 정보는 저장된 스펙트럼 특성들 (76) 의 부분이 아니라, 저장된 정보와 비교된다.
도 6 에 도시된 스펙트럼 정보는 도 5 에 도시된 크기 정보에 비해 더욱 정확하고 구별되는 환경의 기술을 제공한다. 일부 장소들은 높은 주파수 잡음을 가질 수도 있지만, 다른 장소들은 낮은 주파수 잡음을 가질 수도 있다. 이러한 스펙트럼 패턴은 간단한 잡음 레벨 측정치들보다 더욱 구별될 것으로 예상되고, 그의 구별성에 따라 상이한 환경 타입들 (예를 들어, 옥내 대 옥외) 을 구별할 수 있거나 또는 특정 로케이션 (예를 들어, 공항 또는 공사 현장) 에 링크될 수 있다.
시각 정보 (70) 는 모바일 디바이스 (12) 의 카메라들 (30) 에 의해 모여진 이미지 데이터를 포함하는 것이 바람직하다. 시각 정보 (70) 는 원본 이미지 데이터로부터 얻어진 정보, 이를테면, 랜드마크들, 빌딩들, 또는 다른 기준 오브젝트들의 식별들을 더 포함할 수도 있다.
환경 특성들 (64) 은 로케이션 타입 (78), 로케이션 (80), 및 결정 설정들/기법들 (82) 을 포함한다. 로케이션 타입 (78) 은 모바일 디바이스 (12) 가 현재 상주하고 있는 환경의 타입의 표시를 제공한다. 이러한 정보는, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 돕기 위해 다른 정보를 어떻게 프로세싱할지를 결정하는 것에 유용한 정도로 로케이션 타입을 기술한다. 예를 들어, 로케이션 타입 (78) 은, 모바일 디바이스 (12) 가 현재 옥내, 옥외, 조용한 환경의 옥내, 오피스 내의 옥내, 레스토랑과 같은 시끄러운 환경의 옥내, 옥외 길가, 주거 영역, 업무 지구, 공사 존 근처 등에 있음을 나타낼 수도 있다. 이들 로케이션 타입들은 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 돕기 위한 다양한 파라미터들 또는 기법들을 설정하는 것에 유용하다. 결정 설정들/기법들 (82) 은, 음성 정보 (68) 에 대응하여 이용될 수도 있는 특정 포지션 결정 설정들 및/또는 기법들에 관한 정보를 제공한다. 테이블 (60) 에서의 이러한 카테고리가 음성 정보 (68) 및/또는 시각 정보 (70) 의 분석으로 인해 채워질 수도 있다. 예를 들어, 결정 설정/기법들 (82) 은, 칼만 필터와 같은 추적 필터, 및 GPS 포지셔닝, Wi-Fi 포지셔닝, 또는 AFLT 또는 OTDOA (Observed Time Difference of Arrival) 포지셔닝 등과 같은 이용할 포지셔닝 방법의 타입에 대한 특정 설정을 나타낼 수도 있다. 추적 필터 설정은 예상된 모바일 동적 모델 (예를 들어, 모바일 속도 및 가속도의 평균 및 표준 편차) 및/또는 관련 포지셔닝 센서 당 예상된 측정 잡음의 레벨을 포함할 수 있다. 예를 들어, 매우 느린 모바일 움직임이 예상되는 경우, 포지셔닝의 레이트가 감소되어 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 포지셔닝 방법들 또는 센서의 타입은, 옥외용으로 GPS, AFLT, WiFi 그리고 옥내용으로 WiFi, AFLT, GPS 와 같은, 지각된 환경 또는 지역에서 가장 효과적인 포지셔닝 센서들의 순서를 열거할 수 있다. 이용할 포지셔닝 방법들의 순서는 예상된 신호 가용성, 포지셔닝 정확성, 타임 투 픽스 (time to fix), 및/또는 전력 소모에 의존하고, 우선순위에 따라, 상이한 시퀀스의 포지셔닝 방법들이 주어진 환경에서 시도될 수 있다. 이러한 안내에 따라, 모바일은 가장 가능성 있는 센서들을 먼저 시도함으로써, 주어진 환경에 대해 동작할 가능성이 없는 센서들에 대한 불필요한 전력 소모를 절약할 수 있다. 결정 설정/기법 (82) 은 수집된 음성 정보와 연관된 포지션 픽스들에 의해 영향을 받을 수도 있다. 디폴트 설정은 특정 로컬 환경 또는 특정 모바일 경험으로 구성된다. 따라서, 설정/기법 (82) 은, 상이한 레벨의 무선 리소스 분배 및 침투로 인한 로케이션-특정 변화를 지원하기 위해 실제 로케이션 결정에 기초하여 변경될 수 있는 환경 타입들에 기초한 디폴트 값을 가질 수도 있다, 예를 들어, 옥외 환경들에 대해 GPS, 옥내 환경들에 대해 WiFi, 및 도시 협곡 환경들에 대해 AFLT 또는 OTDOA 를 이용할 수도 있다. 예를 들어, GPS 를 이용하여 특정 옥내 로케이션이 결정되어 GPS 가 그 특정 옥내 로케이션 (예를 들어, 목제 벽을 가진 가정) 에서 양호하게 동작하는 것으로 알려진다면, 결정 설정/기법 (82) 은 WiFi 를 디폴트로서 이용하지만, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션이 (예를 들어, 음성 정보 및 다른 정보, 예를 들어, 주지된 셀을 이용하여) 특정 로케이션인 것으로 결정될 수 있는 경우에는 GPS 를 이용하는 것으로 나타낼 수 있다.
시간 정보 (66) 는 시각 정보 (84) 및 날짜 정보 (86) 양쪽을 포함한다. 시각 정보 (84) 는, 바람직하게는, 저장된 음성 정보 (68) 및/또는 시각 정보 (70) 와 연관된 시간 및 분을 나타낸다. 그러나, 다른 입도 (granularity) 의 시각 정보가 이용될 수도 있다 (예를 들어, 아침, 점심, 저녁, 밤). 날짜 정보 (86) 는 다양한 정도의 입도의 정보, 예를 들어, 연일, 월일, 요일, 금일이 평일 대 주말일, 근무일 또는 수업일 대 쉬는 날 (예를 들어, 주말 또는 휴일) 인지 여부 등을 포함할 수도 있다. 동일한 로케이션의 환경 특성화는 시간/일 (time/day) 에 의존할 수도 있다 (예를 들어, 동일한 로케이션은 소정의 일/시간 동안 시끄러울 수도 있고 다른 일/시간 동안 조용할 수도 있다).
테이블 (60) 에서의 정보가 레코드들 (88) 에 저장된다. 각각의 레코드 (88) 는 이 레코드 (88) 에서의 다른 정보와 연관된 정보를 갖고 있어서, 센서 정보 (62) 가 관련 환경 특성들 (64) 및 관련 시간 정보 (68) 를 갖고 있고, 환경 특성들 (64) 이 관련 센서 정보 (62) 및 관련 시간 정보 (66) 를 갖고 있으며, 시간 정보 (66) 가 관련 센서 정보 (62) 및 관련 환경 특성들 (64) 을 갖고 있다. 단일 레코드 (88) 의 음성 정보 (68) 및 시간 정보 (66) 는, 시각 정보 (84) 및 날짜 정보 (86) 로 나타낸 시각 및 날짜에서 획득된 음성 정보 (68) 에 대응한다. 따라서, 레코드들 (88) 의 정보는, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 보조하기 위해, 또는 그렇지 않으면 모바일 디바이스 (12) 에서의 정보 또는 모바일 디바이스 (12) 로부터의 정보를 프로세싱하기 위해, 정보를 더욱 빨리 식별하는 것을 돕는데 이용될 수도 있다. 예를 들어, 시간 정보 (66) 는, 예를 들어, 이 모바일 디바이스 (12) 에 대한 이력 시간/로케이션 정보에 기초하여, 모바일 디바이스 (12) 의 시드 로케이션을 가정하는 것에 유용할 수도 있는 한편, 음성 정보 (68) 는 마이크로폰들 (36) 로부터의 현재 획득된 음성 정보와 비교된다.
메모리들 (34, 54) 은 테이블 (60) 의 다양한 버전을 저장할 수도 있다. 테이블 (60) 에 도시된 정보의 상이한 입도들 및/또는 조합들은 메모리들 (34 또는 54) 중 어느 한쪽에 저장될 수도 있다. 예를 들어, 테이블 (60) 의 하나의 인스턴스는, 고정적이고 로케이션-비특정적인 (다수의 레코드들을 포함하는) 알마낙 (almanac) 일 수도 있는 한편, 다른 인스턴스들은, 로케이션/지역-특정적 (예를 들어, 도시, 교외, 전기통신 셀) 이고 센서 정보 (62), 환경 특성들 (64), 및 시간 정보 (66) 의 지역-특정 연관들을 갖는 알마낙들일 수도 있다. 또한, 각각의 메모리들 (34, 54) 내의 상이한 테이블들 및/또는 레코드들은 정보의 상이한 타입들, 양들, 및/또는 입도들을 포함할 수도 있다. 메모리들 (34, 54) 에 저장된 정보의 상이한 테이블들은 상이한 특성들, 이를테면, 상이한 지역들/로케이션들, 상이한 시간들/일들 등과 연관될 수도 있다. 모바일 디바이스 (12) 는 양호한 포지션 픽스와 함께 수집된 센서 정보에 기초하여 정보의 공공 알마낙들 (60) 및 정보의 개인 알마낙들을 저장할 수도 있다. 따라서, 모바일 디바이스 (12) 는 모바일 디바이스가 이동하여 되돌아갈 수도 있는 장소 (예를 들어, 가정, 오피스 등) 에 대해 특정한 개인 알마낙을 이용할 수 있다. 이것은 PDE (16) 와 같은 포지셔닝 디바이스에 대한 부담을 완화시키는 것을 도울 수도 있고, 모바일 디바이스의 로케이션을 더욱 정확하고 빨리 결정하는 것을 도울 수 있다.
도 7 을 참조하면, 도 2 를 추가로 참고하여, 모바일 디바이스 (12), 및 특히 소프트웨어 (35) 를 포함하는 메모리 (34) 및 프로세서 (32) 는 잡음 소거 모듈 (92), 센서 정보 캡처 모듈 (94), 센서 정보 분석 모듈 (96), 및 로케이션 결정 모듈 (98) 을 구현한다. 잡음 소거 모듈 (92) 은 소프트웨어 (35) 를 실행하는 프로세서 (32) 를 디지털적으로 구현될 수도 있거나, 또는 하드웨어, 펌웨어, 또는 이들 중 임의의 것의 조합으로 구현될 수도 있다. 잡음 소거 모듈 (92) 은, 바람직하게는 피드 포워드 구성을 이용하여, 마이크로폰들 (36) 로부터의 음성 정보를 수신하고 배경 잡음을 추출하며 이 배경 잡음을 음성 정보로부터 소거한다. 원하는 음성의, 예를 들어, 통화 수신자로의 전달을 위해, 배경 잡음은 원하는 음성 및 배경 잡음 양쪽을 갖는 복합 신호로부터 필터링된다. 배경 잡음이 센서 정보 캡처 모듈 (94) 에 제공된다.
센서 정보 캡처 모듈 (94) 은 배경 음성 정보 및/또는 시각 정보를 획득한다. 음성 정보는 필터링된 배경 음성 정보로서 잡음 소거 모듈 (92) 으로부터 획득되는 것이 바람직하다. 캡처 모듈 (94) 은 카메라 (30) 로부터 시각 정보를 획득한다. 음성 및 시각 정보는 캡처 모듈 (94) 에 의해 메모리 (34) 에 저장된다.
센서 정보 분석 모듈 (96) 은 캡처 모듈 (94) 에 의해 메모리 (34) 에 저장된 음성 및 시각 정보를 분석하도록 구성된다. 분석 모듈 (96) 은 도 4 에 도시된 테이블 (60) 과 같은 테이블들에서의 레코드들을 채우기 위해 그리고 테이블 (60) 과 같은 테이블들에 저장된 정보를 이용하여 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것에 유용한 정보를 결정하는 것을 돕기 위해 음성 및 시각 정보 양쪽을 분석하도록 구성된다.
분석 모듈 (96) 은 음성 및 시각 정보 모델들을 획득하도록 구성된다. 일부 모델들, 이를테면, 옥외 대 옥내와 같은 일반 환경 특성들을 결정하기 위한 모델들은 메모리 (34) 에 영구적으로 저장될 수도 있다. 더 많은 특정 모델들이 동적으로 획득될 수도 있고, 메모리 (34) 에 일시적으로 저장될 수도 있다. 예를 들어, 분석 모듈 (96) 은, 도 8 에 대해 아래에 추가 기술되는 바와 같이, 다운로드된 모델들, 예를 들어, 지역-특정 모델들을 기지국 (14) 으로부터 요청하여 수신할 수도 있다. 예를 들어, 분석 모듈 (96) 은 셀룰러 전기통신 네트워크의 새로운 셀로의 진입시에 지역-특정 모델들을 요청할 수도 있다. 대안적으로, 분석 모듈 (96) 은 가장 최근에 다운로드된 모델이 획득된 로케이션 또는 기준 로케이션으로부터의 임계 거리보다 큰 거리를 이동하는 것과 같은 다른 기준에 응답하여 지역-특정 또는 다른 모델들을 요청할 수도 있다. 더욱 더, 분석 모듈 (96) 은, 주기적으로, 이를테면, 1주일에 한번, 새로운 모델들, 업데이트된 모델들을 요청하거나, 또는 이러한 모델들이 존재하지 않음을 나타낼 수도 있다. 또한 또는 대안적으로, 분석 모듈 (96) 은 모델들을 요청하는 일 없이, 예를 들어, 주기적으로, 모바일 디바이스 (12) 와 통신하는 임의의 기지국들 (14) 로부터 모델들을 수신할 수도 있다. 모델들은 음성 분석에 대한 요구시 또는 로케이션 픽스에 대한 요구시 요청될 수도 있다.
분석 모듈 (96) 은 카메라들 (30) 및 마이크로폰들 (36) 에 의해 현재 획득된 센서 정보를 주지된 센서 정보 모델들과 비교하도록 구성된다. 분석 모듈 (96) 은 음성 정보 및/또는 시각 정보를 적절한 모델들과 비교하여, 대응 환경 특성들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 분석 모듈 (96) 은 현재 획득된 신호 프로파일들을 저장된 프로파일들과 비교하고/하거나, 현재 획득된 음성의 스펙트럼 시그너처를, 음성 신호들의 스펙트럼 특성들을 제공하는 모델과 비교할 수 있다. 대안적으로, 분석 모듈 (96) 은 평균 볼륨, 피크 볼륨 등과 같은 다른 기준을, 유사한 입도의 정보를 갖는 모델들과 비교할 수도 있다. 이와 유사하게, 모듈 (96) 은, 이미지들, 밝기 레벨들 등과 같은, 현재 획득된 시각 정보의 다양한 기준을 대응 모델들과 비교하여 옥내 대 옥외 등과 같은 환경 특성들을 결정할 수 있다. 모듈 (96) 은 특정 환경들과 연관된 사운드 및/또는 주파수, 예를 들어, 비행기 엔진, 횡단보도 음성 경보, 텔레비전 방송국, 공사 사운드 등과 같은 기본적 음성 정보를 탐색/필터링할 수 있다. 크기 정보 (74) 를 이용하면, 확률 밀도 함수에 기초하여, 각 후보 환경의 우도 (likelihood) 가 유도되어 로케이션 결정 모듈 (98) 에 제공된다. 매우 높은 볼륨 잡음 측정의 경우, "공항" 또는 "공사 현장" 과 같은 환경은 가장 높은 우도를 갖는 한편, 낮은 볼륨 음성 측정은 "오피스" 또는 "가정" 과 같은 옥내 장소에 가장 높은 확률을 제공한다. 스펙트럼 특성 정보 (76) 를 이용하면, 모듈 (96) 은 패턴 매칭하여 후보 스펙트럼 패턴들에 대한 모바일 측정의 근접도를 추정할 수 있다. 모듈 (96) 은 품질 인덱스의 매칭시에 가장 높은 근접도를 가진 후보 또는 저장된 후보를 근접도 순서로 로케이션 결정 모듈 (98) 에 전달할 수 있다. 크기 정보 (74) 및 스펙트럼 특성 정보 (76) 로부터의 검출 결과들이 함께 또는 독립적으로 이용되어 환경 타입을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단계에서, 감지된 높은 볼륨으로 인해 "공사 현장" 또는 "공항" 이 선택되고, 제 2 단계에서, 비행기 잡음의 특정 스펙트럼 패턴으로 인해 "공항" 으로 좁혀진다.
분석 모듈 (96) 은 센서 정보의 분석 결과들을 저장할 수 있거나 또는 그렇지 않으면 그 결과들을 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 모듈 (96) 은 이를테면, 획득된 센서 정보의 로케이션 타입 (78), 신호 (72), 크기 (74), 스펙트럼 특성들 (76) 과 같은 정보 및 그의 분석 결과들로 테이블 (60) 에서의 레코드들 (88) 을 채움으로써 분석 결과들을 메모리 (34) 에 저장할 수 있다. 분석 모듈은 분석에 의해 결정된 로케이션 타입에 대응하는 주지된 결정 설정들/기법들 (80) 과 같은 정보로 테이블 (60) 을 추가로 채울 수 있다. 또한, 분석 모듈 (96) 은 센서 정보의 분석으로부터 결정된 로케이션 타입 (78) 을 저장할 수 있다. 분석 모듈 (96) 은 또한, 센서 정보의 분석으로부터 발생되는 로케이션 보조 정보 (예를 들어, 시드 로케이션, 위성 탐색 윈도우) 를 제공하도록 구성된다.
로케이션 결정 모듈 (98) 은 분석 모듈 (96) 로부터의 정보를 이용하여 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하도록 구성된다. 이 결정 모듈 (98) 은 모바일 로케이션을 결정하고 추적하는데 이용되는 파라미터들, 예를 들어, 예상된 모바일 동적 모델에 기초한 칼만 필터의 필터링 계수, GPS 분석의 시드 로케이션, GPS 위성들로부터의 신호들 (예를 들어, 고도 및/또는 방위 각들, 신호 전력 레벨 등) 을 획득하기 위한 탐색 윈도우 등을 설정할 수 있다. 또한, 이 결정 모듈 (98) 은 분석 모듈 (96) 로부터의 정보를 이용하여, 어떤 기법 또는 기법들을 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는데 이용할지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 결정 모듈은 Wi-Fi, GPS, 셀룰러 삼각측량 (예를 들어, AFLT 또는 OTDOA), 또는 브로드캐스트 신호 (예를 들어, 아날로그/디지털 텔레비전 또는 라디오 신호들) 기반 포지셔닝을 이용하도록 결정 또는 선택할 수 있다. 더욱 더, 로케이션 결정 모듈 (98) 은 모바일 디바이스 (12) 의 특정 로케이션을 식별할 수 있다. 예를 들어, 분석 모듈 (96) 이 모바일 디바이스 (12) 의 음성 환경이 공항의 음성 환경인 것으로 결정하면, 로케이션 모듈 (98) 은 모바일 디바이스 (12) 의 전반적인 주변에 관한 정보, 예를 들어, 모바일 디바이스 (12) 가 현재 상주하거나 또는 모바일 디바이스의 이력 궤적들에 기초한 셀 (15) 에 관한 정보가 주어진 특정 공항을 결정할 수도 있다.
도 8 을 참조하면, 도 2, 도 3 및 도 7 을 추가로 참고하여, 기지국 (14) 은 센서 정보 캡처 모듈 (102) 및 센서 정보 분석 모듈 (104) 을 포함한다. 이들 모듈들 (102, 104) 이 기지국 (14) 내에서 도시되어 있지만, 이들 모듈들 (102, 104) 의 전부 또는 부분들은 시스템의 다른 곳에, 예를 들어, PDE (16) 와 같은 서버에 로케이팅될 수 있다.
캡처 모듈 (102) 은 이동국들 (12) 로부터의 센서 정보를 획득하고 이 정보를 그에 따라 저장하도록 구성된다. 캡처 모듈 (102) 은 이동국들 (12) 로부터의 업데이트된 음성 및 시각 정보를 수신하고, 대응하는 정보로 룩업 테이블 (look-up table) 들을 채울 수 있다. 예를 들어, 캡처 모듈 (14) 은 신호 정보 필드 (72), 크기 정보 (74), 공간 특성들 (76), 시각 정보 (70), 및 시간 정보 (66) 를 채우는 것을 포함하여, 테이블 (60) 과 같은 룩업 테이블에서의 레코드들을 채울 수 있다.
센서 정보 분석 모듈 (104) 은, 룩업 테이블 (60) 을 채우고 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것에 유용한 정보를 결정하는데 이용하기 위한 저장된 센서 정보를 분석하도록 구성된다. 이 분석 모듈 (104) 은, 분석 모듈 (96) 과 유사하게, 현재 획득된 음성 정보 (68) 및 시각 정보 (70) 를 분석하여 로케이션 타입 (78) 및 결정 설정들/기법들 (82) 과 같은 모바일 디바이스의 환경 특성들을 결정할 수 있다. 분석 모듈 (104) 은 이러한 정보로 룩업 테이블 레코드들을 채울 수 있다. 분석 모듈 (104) 은 룩업 테이블 (60) 에 대한 집합 레코드들을 제공하기 위해 상이한 시간 및/또는 로케이션에서 다수의 이동국들 (12) 또는 동일한 이동국 (12) 으로부터 획득된 정보를 추가로 모을 수 있다. 예를 들어, 집합 레코드는 유사한 로케이션 타입을 갖도록 결정된 신호들의 평균 크기를 가질 수도 있다. 더욱 더, 유사한 신호 및 로케이션 타입을 갖는 레코드는 하루 동안의 시간의 범위와 같은 집합 시간 정보를 가질 수도 있다.
분석 모듈 (104) 은 또한, 룩업 테이블들을 포함하여 분석 결과들을 이동국들 (12) 에게 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 분석 모듈 (104) 은 셀 (15) 에 진입하는 임의의 이동국들에게 룩업 테이블들을 송신할 수 있다. 룩업 테이블 (60) 가 업데이트되어 셀 (15) 내의 이동국들 (12) 에게 주기적으로 전송될 수도 있다.
또한, 센서 정보 분석 모듈 (104) 은 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션 타입 또는 로케이션을 특성화하거나 결정하기 위해, 모바일 디바이스 (12) 와 현재 연관된 센서 정보와, 저장된 정보와의 비교를 수행할 수 있다. 이 분석 모듈 (104) 은 특정 모바일 디바이스 (12) 로부터 수신된 현재 음성 정보 및/또는 현재 시각 정보를, 룩업 데이블 (60) 에서의 저장된 레코드들과 비교하여, 저장된 레코드가, 예를 들어, 다양한 허용 오차 내에서, 현재 획득된 센서 정보와 매칭하는지 또는 유사한지 여부를 결정할 수 있다. 그렇다면, 분석 모듈 (104) 은 대응하는 로케이션 타입 (78), 로케이션 (80) (이러한 정보가 이용가능하다면), 및/또는 결정 설정들/기법들 (82) 에 액세스할 수 있다. 분석 모듈 (104) 은 이러한 정보를 이용하여, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하거나 또는 정보를 모바일 디바이스 (12) 또는 다른 시스템 엔티티들, 이를테면, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 돕는 PDE (16) 에게 제공할 수 있다.
도 9 를 참조하면, 도 1 내지 도 8 을 추가로 참고하여, 이동국 (12) 의 로케이션을 결정하는 프로세스 (120) 는 도시된 단계들을 포함한다. 그러나, 프로세스 (120) 는 단지 예시일 뿐 한정이 아니다. 프로세스 (120) 는, 예를 들어, 단계들을 추가, 제거, 또는 재배열시킴으로써 변경될 수 있다.
단계 122 에서, 센서 정보 모델들이 획득된다. 이동국 (12) 은, 이동국 (12) 의 제조의 일부로서, 또는, 예를 들어, 임의의 이러한 모델들의 원하는 이용에 훨씬 앞서 BTS (14) 또는 다른 통신 링크를 통해 PDE (16) 또는 로케이션 보조 서버로부터 이동국 (12) 으로 다운로드됨으로써, 광범위 룩업 테이블들과 같은 광범위 모델들을 획득하는 것이 바람직하다. 광범위 모델들은 환경 특성들에 대한 광대한 레벨의 결정들이 결정될 수 있는 정보, 이를테면, 이동국이 옥내 또는 옥외에 있는지 여부를 제공한다. 또한, 이동국 (12) 은, 모바일 디바이스 (12) 와 연관된 환경 특성들을 더욱 미세하게 결정하는 능력을 제공하는 미세조정 모델들을 획득한다. 룩업 테이블 (60) 과 같은 이들 모델들은 이동국에 의해 다양한 방법으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 룩업 테이블 (60) 은 주기적으로, 또는 요청에 의해 또는 자동적으로, 이를테면, 마지막 미세조정 모델이 다운로드되었을 때의 로케이션과 같은 기준 로케이션으로부터의 임계치보다 큰 거리를 이동하여 새로운 셀 (15) 에 진입하는 이동국 (12) 에 응답하여 획득될 수 있다. 이 모델들은 이동국 (12) 에 의해 획득된 센서 정보의 분석을 행하는 시스템 (10) 내의 임의의 엔티티에 의해 획득되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 이동국 (12) 에 부가하여 또는 이동국 (12) 대신에, 이 모델들이 기지국 (14) 또는 PDE (16) 에 의해 획득될 수 있다.
단계 124 에서, 모바일 디바이스 센서 정보가 액세스된다. 모바일 디바이스 (12) 는 이 정보에 내부적으로 액세스할 수도 있거나, 또는 다른 엔티티들 (예를 들어, PDE (16)) 이 이동국 (12) 과 통신함으로써 이 정보에 액세스할 수도 있다. 이동국 (12) 은 마이크로폰들 (36) 및 카메라 (30) 를 이용하여, 이동국 (12) 이 현재 상주하는 환경과 연관된 모바일 디바이스 센서 정보를 획득한다. 여기서, 이동국 (12) 의 센서 정보 캡처 모듈 (94) 은 카메라 (30) 로부터의 시각 정보 및 마이크로폰들 (36) 로부터의 음성 정보를 획득한다. 센서 정보가 다양한 방식으로, 이를테면, 주기적으로, 이동국 (12) 의 활발한 이용 동안 (예를 들어, 통화 동안, 촬영하는 동안 등), 요청시 (예를 들어, 기지국 (14) 에 의해, PDE (16) 에 의해 등) 등으로 획득될 수 있다. 잡음 소거 모듈 (92) 은 배경 음성을 획득하고 이 정보를 캡처 모듈 (94) 에 제공한다. MS (12) 에 의해 획득된 센서 정보가, 감지된 정보에 대한 분석을 수행하는 엔티티, 이를테면, 모바일 디바이스 (12) 의 센서 정보 분석 모듈 (96), 기지국 (14) 의 분석 모듈 (104), 또는 다른 적절한 디바이스에게 제공된다.
단계 126 에서, 단계 124 에서 획득된 센서 정보가 분석되어 모바일 디바이스의 현재 로케이션의 하나 이상의 환경 특성들을 결정한다. 감지된 정보가, 분석 모듈 (96) 에 의해, 대응하는 지각 정보의 저장된 모델들 (예를 들어, 음성 패턴들의 통계 모델들) 과 비교된다. 감지된 정보가, 저장된 하나 이상의 모델들과 비교될 수 있다. 단계 126 내에 있어서, 하위단계 130 에서는, 미세조정 모델이 이용가능한지, MS (12) 에 의해 현재 저장되어 있는지 또는 액세스가능한지 여부에 관해 질의가 이루어진다. 그렇다면, 단계 132 가 수행되어, 모바일 디바이스 (12) 로부터의 감지된 정보를 비교 및 분석함에 있어서, 저장된 미세조정 모델이 이용되고, 또는 MS (12) 에 의해 저장되지 않은 경우에는 요청되어 다운로드된 후에 이용된다. 미세조정 모델이 이용가능하지 않으면, 하위단계 134 에서 광범위 모델이 이용되어, 감지된 정보를 분석한다. 감지된 정보가 모델 정보와 비교되어, 감지된 정보가 저장된 모델들 중 하나의 모델과 매칭하거나 또는 그 하나의 모델과 충분히 가까운지 여부를 결정하여, 감지된 정보가 저장된 정보에 대응하여 그에 의해 대응 환경 특성(들) 이 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 돕는데 이용될 수 있는 것으로 결론짓는다. 이러한 매칭이 발생하지 않을 가능성이 있고, 이 경우, 저장된 모델들 중 임의의 모델에 의해 제공된 로케이션 보조 정보의 이용 없이 이 기술분야에서 주지된 방식으로 로케이션 결정이 진행한다.
단계 128 에서, 환경 특성(들) 은 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션의 결정에 영향이 미치도록 이용된다. 로케이션 결정 모듈 (98) 은 단계 126 에서 분석 모듈 (96) 에 의해 결정된 환경 특성들 중 하나 이상을 이용하여 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는 것을 돕는다. 환경 특성들은 모바일 디바이스 (12) 의 (원하는 것보다 어쩌면 더 작은 입도의) 로케이션 및/또는 로케이션 보조 정보일 수도 있다. 로케이션 결정 모듈 (98) 은, 필터 타입 (예를 들어, 칼만 필터, WLS (Weighted Least Square) 필터, 또는 입자 필터) 의 결정, GPS, Wi-Fi, AFLT 로케이션 정보 센서들 및 프로세스들을 이용할지 여부 등과 같이 로케이션의 결정에 이용하기 위해 기법 및/또는 디바이스들을 선택함으로써 로케이션 결정에 영향이 미치도록 모듈 (96) 로부터의 정보를 이용한다. 결정 모듈은, 로케이션을 결정하는데 이용하기 위한 다양한 파라미터들을 추가로 설정할 수도 있다. 예를 들어, 결정 모듈은, 시드 로케이션으로서, 분석 모듈 (96) 에 의해 제공된 대략의 로케이션을 이용할 수 있고, 식들에 대한 계수들 또는 다른 파라미터들 (예를 들어, 칼만 필터의 계수) 을 설정하기 위해 정보가 이용될 수 있고, 어떤 위성들 및/또는 어떤 WLAN 액세스 포인트들 (APs) 을 이용할지가 선택될 수 있고/있거나 위성 탐색 윈도우들이 설정될 수 있다. 예를 들어, 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용하기 위해, 이를테면, 고도/방위 각들, 신호 전력 레벨, 신호 통합 시간, 신호 채널 또는 코드 범위, 송신기 식별 번호들, 신호 주파수 안정성 및 도플러 시프트 범위 등에 대해 최소 및 최대 임계치들이 설정될 수 있다.
단계 128 후에, 프로세스 (120) 는 모바일 디바이스 (12) 로부터의 추가 센서 정보를 획득하기 위해 단계 124 로 되돌아간다. 따라서, 프로세스 (120) 가 반복될 수 있고, 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하는데 이용되는 기법들 및/또는 파라미터들은 변화하는 모바일 디바이스 (12) 에 의해 감지된 정보에 응답하여 변화될 수 있다.
이러한 프로세스 (120) 의 다수의 변형이 가능하다. 예를 들어, MS (12) 가 모바일 독립형 모드 또는 상술된 모바일 보조 모드, 또는 서버 기반 모드에서 동작할 수 있다. 모바일 독립형 모드에서, 센서 정보 모델들은 MS (12) 상에 상주하고, 현재 센서 정보와 모델들과의 비교가 MS (12) 에서 수행된다. 이 모드에서는, MS (12) 가 통상적으로, 업데이트되지 않은 소수의 일반 (글로벌) 모델들을 이용한다. 모바일 보조 모드에서는, MS (12) 는 모델들을 다운로드하고 모델들에 대해 업데이트하며, 모델들과 현재 센서 정보 사이의 비교가 MS (12) 에 의해 수행된다. 이 모델들은 독립형 모드 모델들에서보다 더 상세하고/하거나 특정될 수도 있다. 서버 기반 모드에서는, 모델들은 서버, 예를 들어, PDE (16) 에 상주하고, MS (12) 로부터의 측정된 정보를 이용하여 서버에서 비교가 이루어진다. MS (12) 는 측정치들을 보고하고, 서버는 연산 집약적 동작들을 수행한다.
구현들의 다른 예들은 본 개시물의 범위 및 사상 내에 있다. 예를 들어, 도 9 의 부분들은 상술된 것과는 다른 곳에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스에 의해 감지된 음성 및/또는 다른 환경 정보가 분석을 위해 PDE (16) 와 같은 또 다른 디바이스에 전송될 수도 있고/있거나, 비교에 의해 결정된 환경 특성들이 모바일 디바이스 (12) 이외의 디바이스, 예를 들어, PDE (16) 에 의해 이용되어 모바일 디바이스 (12) 의 로케이션을 결정하도록 할 수도 있다.

Claims (49)

  1. 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법으로서,
    상기 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계;
    상기 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계; 및
    상기 모바일 디바이스의 상기 포지션의 결정에 영향이 미치도록 상기 환경 특성을 이용하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는, 상기 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하는 단계를 포함하고,
    상기 모바일 디바이스의 상기 포지션은 상기 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 결정되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는, 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는, 상기 모바일 디바이스의 상기 현재 환경의 변경에 기초하여 상기 포지션의 결정을 변경하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는, 상기 현재 환경과 연관된 포지션을 시드 포지션 (seed position) 으로서 이용하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 잡음 레벨 정보에 액세스하는 단계를 포함하고,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 액세스된 상기 잡음 레벨 정보를, 상이한 환경 특성들과 연관된 잡음 레벨들과 비교하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 스펙트럼 특성들에 액세스하는 단계를 포함하고,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 액세스된 상기 스펙트럼 특성들을, 상이한 환경들과 연관된 스펙트럼 특성들과 비교하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 상기 모바일 디바이스의 다수의 마이크로폰들로부터 모바일 디바이스 음성 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    비음성 센서 정보에 액세스하는 단계, 및
    상기 비음성 센서 정보를 상기 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 상기 환경 특성을 결정하는 단계를 더 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는,
    상기 포지션의 결정에 영향이 미치는 환경 특성 및 결정 정보의 예들의 조합들의 룩업 테이블 (look-up table) 을 분석하는 단계, 및
    상기 모바일 디바이스의 상기 포지션의 결정에 상기 결정 정보를 이용하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 룩업 테이블은, 상기 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 기초한 지역-특정 룩업 테이블을 포함하고,
    상기 방법은, 상기 룩업 테이블을 상기 모바일 디바이스에 다운로드하는 단계를 더 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 룩업 테이블은, 상기 모바일 디바이스를 현재 포함하는 상기 지역의 결정에 응답하여 상기 모바일 디바이스에 다운로드되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스로부터의 상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 단계는, 잡음 소거 메커니즘으로부터 잡음 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성을 이용하는 단계는, 상기 환경 특성에 기초하여 포지셔닝 디바이스의 탐색에 영향이 미치는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 포지셔닝 디바이스의 상기 탐색에 영향이 미치는 단계는,
    (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 변경시키는 단계; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 영향이 미치는 단계; 또는 (3) 상기 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계는, 주지된 환경들과 연관된 특정 사운드들 또는 주파수들에 대한 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 단계를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 특성은 환경 타입 또는 포지션 중 적어도 하나인, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  19. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    (1) 상기 분석이 상기 모바일 디바이스에 의해 수행되는 모바일 독립형 방법, (2) 상기 분석이 상기 모바일 디바이스에 의해 수행되고, 상기 방법이 상기 분석에 이용하기 위한 통계 모델들 중 적어도 일부를 상기 모바일 디바이스에 의해 무선으로 다운로드하는 단계를 더 포함하는 모바일 보조 방법, 및 (3) 상기 모바일 디바이스 음성 정보가 상기 모바일 디바이스로부터 무선으로 업로드되고, 상기 분석이 상기 모바일 디바이스로부터 대체된 서버에 의해 수행되는 서버 기반 방법 중 하나의 방법인, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 방법.
  20. 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은, 프로세서로 하여금,
    무선 전기통신 네트워크에서 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하게 하고;
    상기 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하게 하며;
    상기 모바일 디바이스의 포지션의 결정에 영향이 미치도록 상기 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 프로세서 판독가능 명령들을 포함하는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하게 하도록 구성되는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하게 하도록 구성되고,
    상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함하는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  23. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하게 하도록 구성되는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  24. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 현재 환경과 연관된 포지션을 시드 포지션으로서 이용하게 하도록 구성되는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  25. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 비음성 센서 정보에 액세스하고 상기 비음성 센서 정보를 상기 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 상기 환경 특성을 결정하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함하는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  26. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 대응하는 환경 특성들 및 모바일 디바이스 음성 정보의 지역-특정 연관물들에 액세스하게 하도록 구성된 명령들을 더 포함하는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  27. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금, 잡음 소거 메커니즘으로부터 잡음 정보를 상기 모바일 디바이스 음성 정보로서 획득하게 하도록 구성되는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  28. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금 상기 환경 특성을 이용하게 하도록 구성된 상기 프로세서 판독가능 명령들은, 상기 프로세서로 하여금,
    (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 변경시키는 것; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 영향이 미치는 것; 또는 (3) 상기 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 것 중 적어도 하나에 의해 상기 환경 특성에 기초하여 포지션 디바이스의 탐색에 영향이 미치게 하도록 구성되는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  29. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서 판독가능 매체는 상기 모바일 디바이스, 또는 상기 모바일 디바이스로부터 대체된 서버 중 적어도 하나에 상주하는, 프로세서 판독가능 매체 상에 상주하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  30. 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치로서,
    복수의 샘플 환경들에 대한 관련 환경 특성들 및 음성 센서 정보의 레코드들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 커플링된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하고;
    수신된 상기 모바일 디바이스 음성 정보를, 저장된 상기 음성 센서 정보와 비교하여, 상기 모바일 디바이스의 현재 환경의 관련 환경 특성 및 수신된 상기 모바일 디바이스 음성 정보에 대응하는 음성 센서 정보의 저장된 레코드를 선택하며;
    선택된 상기 레코드의 관련 환경 특성을 이용하여 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 선택된 상기 레코드의 상기 관련 환경 특성을 이용하여 상기 관련 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하고, 상기 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  32. 제 30 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 선택된 상기 레코드의 관련 환경 특성을 이용하여, 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  33. 제 30 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 수신된 상기 모바일 디바이스 음성 정보의 잡음 레벨 또는 스펙트럼 특성 중 적어도 하나를, 저장된 상기 음성 센서 정보의 잡음 레벨들 또는 스펙트럼 특성들과 각각 비교하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  34. 제 30 항에 있어서,
    상기 장치는 상기 모바일 디바이스이고,
    상기 모바일 디바이스는, 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 획득하여 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 상기 프로세서에 제공하도록 배치된, 커플링된, 그리고 구성된 다수의 마이크로폰들을 더 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  35. 제 30 항에 있어서,
    상기 메모리는 비음성 정보를 더 저장하고,
    상기 프로세서는 또한, 상기 모바일 디바이스로부터 비음성 센서 정보를 수신하고, 상기 비음성 센서 정보를 상기 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 상기 관련 환경 특성을 결정하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  36. 제 30 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 모바일 디바이스의 현재 포지션과 연관된 모바일 디바이스 음성 정보의 레코드들을 요청하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  37. 제 30 항에 있어서,
    상기 장치는 상기 모바일 디바이스이고,
    상기 장치는, 상기 프로세서에 커플링되고, 감지된 음성으로부터 배경 잡음을 필터링하여 필터링된 배경 잡음을 발생시키고 상기 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 상기 모바일 디바이스 음성 정보로서 상기 필터링된 배경 잡음을 상기 프로세서에 제공하도록 구성된 잡음 소거 모듈을 더 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  38. 제 30 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    (1) 위성 또는 WLAN 액세스 포인트에 대한 탐색 절차를 선택하는 것; (2) 어떤 위성들 또는 WLAN 액세스 포인트들이 탐색될지에 대해 선택하는 것; 또는 (3) 상기 위성 또는 WLAN 액세스 포인트를 탐색하는데 이용되는 임계치를 설정하는 것 중 적어도 하나를 위해 상기 관련 환경 특성을 이용하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  39. 제 30 항에 있어서,
    상기 장치는,
    (1) 상기 모바일 디바이스가 모바일 독립형 모드에서 동작하도록 구성되는, 상기 모바일 디바이스, (2) 상기 모바일 디바이스가 모바일 보조 모드에서 동작하도록 구성되고, 저장된 상기 음성 센서 정보의 적어도 일부를 무선으로 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는, 상기 모바일 디바이스, 또는 (3) 상기 모바일 디바이스의 상기 음성 센서에 의해 수집된 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는 서버 중 하나를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  40. 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치로서,
    상기 모바일 디바이스로부터의 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 수단;
    상기 모바일 디바이스의 현재 환경의 환경 특성을 결정하도록 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 분석하는 분석 수단; 및
    상기 모바일 디바이스의 상기 포지션의 결정에 영향이 미치도록 상기 환경 특성을 이용하는 프로세싱 수단을 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  41. 제 40 항에 있어서,
    상기 분석 수단은 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 음성 패턴들 및 대응 환경 타입들의 통계 모델과 비교하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  42. 제 40 항에 있어서,
    상기 프로세싱 수단은, 상기 환경 특성에 기초하여 포지션 결정 공식 파라미터를 설정하고 상기 포지션 결정 공식 파라미터를 이용하여 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  43. 제 40 항에 있어서,
    상기 프로세싱 수단은, 상기 모바일 디바이스의 상기 포지션을 결정하는데 이용하기 위한 정보를 획득하는데 이용하기 위한 하나 이상의 로케이션 정보 센서들을 선택하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  44. 제 40 항에 있어서,
    상기 액세스하는 수단 및 상기 분석 수단은 잡음 레벨 정보 또는 스펙트럼 특성들 중 적어도 하나에 액세스하고, 액세스된 상기 잡음 레벨 정보 또는 액세스된 상기 스펙트럼 특성들 중 적어도 하나를, 상이한 환경 특성들과 연관된 잡음 레벨들 또는 스펙트럼 특성들과 비교하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  45. 제 40 항에 있어서,
    상기 액세스하는 수단은 비음성 센서 정보에 액세스하도록 구성되고,
    상기 분석 수단은 상기 비음성 센서 정보를 상기 모바일 디바이스 음성 정보와 함께 분석하여 상기 환경 특성을 결정하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  46. 제 40 항에 있어서,
    상기 액세스하는 수단은, 상기 모바일 디바이스를 현재 포함하는 지역에 기초하여 모바일 디바이스 음성 정보 및 대응 환경 특성들의 지역-특정 조합들에 액세스하도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  47. 제 40 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스 음성 정보에 액세스하는 수단은 잡음 소거 메커니즘을 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  48. 제 40 항에 있어서,
    상기 프로세싱 수단은 상기 환경 특성에 기초하여 포지셔닝 디바이스의 탐색에 영향이 미치도록 구성되는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
  49. 제 40 항에 있어서,
    상기 장치는,
    (1) 상기 모바일 디바이스가 모바일 독립형 모드에서 동작하도록 구성되는, 상기 모바일 디바이스, (2) 상기 모바일 디바이스가 상기 모바일 보조 모드에서 동작하도록 구성되고, 저장된 상기 음성 센서 정보의 적어도 일부를 무선으로 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는, 상기 모바일 디바이스, 또는 (3) 상기 모바일 디바이스의 음성 센서에 의해 수집된 상기 모바일 디바이스 음성 정보를 수신하도록 구성된 트랜시버를 더 포함하는 서버 중 하나를 포함하는, 무선 통신 네트워크에서 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 장치.
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