WO2019239524A1 - 航跡推定装置及び携帯情報端末 - Google Patents

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WO2019239524A1
WO2019239524A1 PCT/JP2018/022604 JP2018022604W WO2019239524A1 WO 2019239524 A1 WO2019239524 A1 WO 2019239524A1 JP 2018022604 W JP2018022604 W JP 2018022604W WO 2019239524 A1 WO2019239524 A1 WO 2019239524A1
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WO
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unit
wake
observation
signal
hypothesis
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PCT/JP2018/022604
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将成 中村
哲太郎 山田
洋志 亀田
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三菱電機株式会社
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Priority to EP18922948.7A priority patent/EP3792651B1/en
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    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • 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
    • G01S5/0294—Trajectory determination or predictive filtering, e.g. target tracking or Kalman filtering

Definitions

  • the present invention relates to a wake estimation apparatus that determines a wake to be observed and a portable information terminal that includes the wake estimation apparatus.
  • the fingerprint method which is one of the positioning methods
  • signals transmitted from a certain signal source are obtained at a plurality of positions in the area before positioning the position of the observation target existing in the predetermined area. Receive and record the strength of the received signal.
  • an intensity map that represents the relationship between a plurality of positions in the region and the intensity of the received signal is created.
  • the fingerprint method when a signal transmitted from a signal source is received when positioning the position of an observation target, a signal strength close to the strength of the received signal is searched from the signal strengths included in the strength map. .
  • the position corresponding to the searched signal intensity is acquired from the intensity map, and the acquired position is determined as the position to be observed.
  • the signal intensity at a local position in the region may be a large outlier due to the influence of multipath or the like. From the signal intensity that is a large outlier, the positioning accuracy of the position to be observed deteriorates.
  • Patent Document 1 discloses a position estimation device that suppresses deterioration in positioning accuracy even when the signal strength at a local position in a region is a large outlier.
  • the position estimation device disclosed in Patent Literature 1 uses a particle filter for predicting the state of a mobile terminal that is an observation target, and calculates the weight of the reception position of an electromagnetic wave signal estimated by a plurality of weak position estimators. Calculates and averages multiple receiving positions.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and it is possible to estimate the track of an observation target without using a signal intensity that is a large outlier due to the influence of multipath or the like.
  • An object is to obtain a wake estimation device and a portable information terminal.
  • the wake estimation apparatus is a position of an observation target in which a signal observation unit is mounted based on a signal observation unit that receives a signal output from a signal source and the intensity of the signal received by the signal observation unit.
  • One or more correlations including a position estimation unit that estimates an observation position, and one or more hypotheses having an observation target track and an observation position estimated by the position estimation unit
  • a correlation hypothesis generation unit that generates a hypothesis
  • a reliability calculation unit that calculates the reliability of the observation position using the probability density distribution of the signal strength at the observation position estimated by the position estimation unit
  • a reliability calculation unit Based on the calculated reliability of the observation position, one correlation hypothesis is selected from one or more correlation hypotheses generated by the correlation hypothesis generation unit, and there is a hypothesis included in the selected correlation hypothesis.
  • a track determiner that determines the trace.
  • the reliability calculation unit for calculating the reliability of the observation position using the probability density distribution of the signal intensity at the observation position estimated by the position estimation unit is provided, and the wake determination unit calculates the reliability.
  • One correlation hypothesis is selected from one or more correlation hypotheses generated by the correlation hypothesis generation unit based on the reliability of the observation position calculated by the unit, and hypotheses included in the selected correlation hypothesis
  • the wake estimation device is configured to determine the wake of the wake as the wake to be observed. Therefore, the wake estimation apparatus according to the present invention can estimate the wake of the observation target without using the signal intensity that is a large outlier due to the influence of multipath or the like.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram illustrating hardware of a position estimation unit 10 and a tracking processing unit 20 in a wake estimation apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a hardware block diagram of a computer in case the position estimation part 10 and the tracking process part 20 are implement
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram illustrating hardware of a position estimation unit 10 and a tracking processing unit 20 in a wake estimation apparatus
  • FIG. 10 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to a third embodiment.
  • FIG. 10 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to a fourth embodiment.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram illustrating hardware of a position estimation unit 10 and a tracking processing unit 20 in a wake estimation apparatus according to a fourth embodiment.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram illustrating hardware of the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 in the wake estimation apparatus according to the first embodiment.
  • a signal observation unit 1 is mounted on an observation target.
  • a portable information terminal such as a smartphone or a tab red terminal can be considered.
  • the signal observation unit 1 includes a sensor 2 and a signal reception unit 3.
  • the signal observation unit 1 receives the signal output from the signal source, and outputs the received signal to the position estimation unit 10.
  • the signal source corresponds to a network device such as a wireless LAN (Local Area Network) router installed in a predetermined area.
  • a wireless LAN Local Area Network
  • the predetermined area may be an indoor space such as a shopping mall or a public facility, and it is assumed that one or more signal sources are installed in the predetermined area.
  • the sensor 2 receives a signal output from the signal source.
  • the signal receiving unit 3 detects a signal received by the sensor 2 using, for example, a matched filter, and outputs the detected signal to the signal intensity detection unit 11.
  • the position estimation unit 10 includes a signal intensity detection unit 11, an intensity map storage unit 12, and a position estimation processing unit 13.
  • the position estimation unit 10 estimates the observation position that is the position of the observation target from the intensity of the signal received by the signal observation unit 1.
  • the signal strength detection unit 11 is realized by, for example, a signal strength detection circuit 41 illustrated in FIG.
  • the signal strength detection unit 11 detects the strength of the signal output from the signal reception unit 3 and outputs the detected signal strength to the position estimation processing unit 13.
  • the intensity map storage unit 12 is realized by, for example, the intensity map recording circuit 42 shown in FIG.
  • the intensity map storage unit 12 stores an intensity map indicating the signal intensity when the signal output from the signal source is received at each of a plurality of positions in the region.
  • a receiver is temporarily installed at each of a plurality of positions in the area before estimating the track of the mobile information terminal that is the observation target.
  • the intensity map is generated by receiving signals output from a signal source by a plurality of receivers and recording the intensity of each received signal for each installation position of the receiver.
  • the position estimation processing unit 13 is realized by, for example, the position estimation processing circuit 43 illustrated in FIG.
  • the position estimation processing unit 13 acquires the intensity map stored by the intensity map storage unit 12.
  • the position estimation processing unit 13 searches for the signal strength corresponding to the signal strength output from the signal strength detection unit 11 from the signal strengths at a plurality of reception positions indicated by the strength map.
  • the position estimation processing unit 13 outputs the signal strength corresponding to the signal strength output from the signal strength detection unit 11, for example, from the signal strength detection unit 11 among the signal strengths at a plurality of reception positions indicated by the strength map.
  • the signal strength closest to the determined signal strength is searched.
  • the position estimation processing unit 13 estimates that the reception position associated with the searched signal strength in the intensity map is the observation position to be observed, and outputs the observation position to the correlation hypothesis generation unit 21.
  • the position estimation processing unit 13 outputs from the track prediction unit 28 when searching for the signal strength corresponding to the signal strength output from the signal strength detection unit 11 from the signal strengths at a plurality of reception positions indicated by the strength map.
  • One or more hypotheses may be used. That is, the position estimation processing unit 13 calculates the average position of the observation target positions indicated by the wake included in one or more hypotheses output from the wake prediction part 28, and uses a plurality of reception positions indicated by the intensity map. The signal intensity at a position where the distance from the average position is within the threshold is extracted from the signal intensity.
  • the position estimation processing unit 13 searches for the signal strength corresponding to the signal strength output from the signal strength detection unit 11 from the extracted signal strengths.
  • the position estimation processing unit 13 estimates that the reception position associated with the searched signal strength in the intensity map is the observation position to be observed, and sets the observation position to the correlation hypothesis generation unit 21 and the reliability calculation unit 22. Output to each of.
  • the tracking processing unit 20 includes a correlation hypothesis generation unit 21, a reliability calculation unit 22, a wake determination unit 23, and a wake prediction unit 28.
  • the correlation hypothesis generation unit 21 is realized by, for example, a correlation hypothesis generation circuit 44 illustrated in FIG.
  • the correlation hypothesis generation unit 21 includes at least one correlation hypothesis including any one hypothesis among the one or more hypotheses output from the wake prediction unit 28 and the observation position output from the position estimation processing unit 13. Is generated.
  • the correlation hypothesis generation unit 21 outputs one or more correlation hypotheses to the reliability calculation unit 22 and the evaluation value calculation unit 24, respectively.
  • the reliability calculation unit 22 is realized by, for example, the reliability calculation circuit 45 illustrated in FIG.
  • the reliability calculation unit 22 calculates the reliability of the observation position using the probability density distribution of the signal intensity at the observation position output from the position estimation processing unit 13, and sets the reliability of the observation position as the evaluation value calculation unit 24.
  • the wake update unit 25 includes an evaluation value calculation unit 24, a track update unit 25, a track determination processing unit 26, and a hypothesis storage unit 27.
  • the wake determination unit 23 is realized by, for example, a wake determination circuit 46 illustrated in FIG.
  • the wake determination unit 23 selects one correlation hypothesis from one or more correlation hypotheses generated by the correlation hypothesis generation unit 21 based on the reliability of the observation position calculated by the reliability calculation unit 22. The wake included in the hypothesis included in the selected correlation hypothesis is determined as the wake to be observed.
  • the evaluation value calculation unit 24 calculates the evaluation value of each correlation hypothesis output from the correlation hypothesis generation unit 21 based on the reliability of the observation position output from the reliability calculation unit 22.
  • the wake update unit 25 uses the observation positions included in the respective correlation hypotheses calculated by the evaluation value calculation unit 24 to update the wakes included in the hypotheses included in the respective correlation hypotheses.
  • the wake update unit 25 outputs each correlation hypothesis including the post-update hypothesis to each of the wake determination processing unit 26 and the hypothesis storage unit 27.
  • the wake determination processing unit 26 selects one correlation hypothesis from one or more correlation hypotheses based on the evaluation value of each correlation hypothesis output from the wake update unit 25, and is included in the selected correlation hypothesis.
  • the wake of the hypothesis is determined as the wake to be observed.
  • the hypothesis storage unit 27 stores hypotheses included in each correlation hypothesis output from the track update unit 25.
  • the wake prediction unit 28 is realized by, for example, a wake prediction circuit 47 illustrated in FIG.
  • the wake prediction unit 28 performs a wake prediction process for each hypothesis stored in the hypothesis storage unit 27, and determines a hypothesis including each wake after the prediction process as the position estimation processing unit 13 and the correlation hypothesis.
  • the data is output to each of the generation units 21.
  • the signal strength detection unit 11, the strength map storage unit 12, the position estimation processing unit 13, the correlation hypothesis generation unit 21, the reliability calculation unit 22, and the track determination which are components of the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20.
  • Each of the unit 23 and the track prediction unit 28 is assumed to be realized by dedicated hardware as shown in FIG. That is, the position estimation unit 10 is realized by the signal intensity detection circuit 41, the intensity map recording circuit 42, and the position estimation processing circuit 43, and the tracking processing unit 20 includes the correlation hypothesis generation circuit 44, the reliability calculation circuit 45, the wake determination circuit 46, and The one realized by the wake prediction circuit 47 is assumed.
  • the intensity map recording circuit 42 includes, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (Electrically Emmable Memory), and the like. Or a volatile semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • a RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory)
  • EEPROM Electrical Emmable Memory
  • a volatile semiconductor memory a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • Each of the signal strength detection circuit 41, the position estimation processing circuit 43, the correlation hypothesis generation circuit 44, the reliability calculation circuit 45, the wake determination circuit 46, and the wake prediction circuit 47 is, for example, a single circuit, a composite circuit, or a program Or a processor programmed in parallel, an application specific integrated circuit (ASIC), a field-programmable gate array (FPGA), or a combination thereof.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field-programmable gate array
  • the components of the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are not limited to those realized by dedicated hardware, and the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are software, firmware, or software and firmware. It may be realized in combination.
  • Software or firmware is stored as a program in the memory of a computer.
  • the computer means hardware that executes a program, for example, a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, a processing unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, or a DSP (Digital Signal Processor) To do.
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of a computer when the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are realized by software or firmware.
  • the intensity map storage unit 12 is configured in the memory 52 of the computer.
  • a program for causing a computer to execute the processing procedures of the signal intensity detection unit 11, the position estimation processing unit 13, the correlation hypothesis generation unit 21, the reliability calculation unit 22, the wake determination unit 23, and the wake prediction unit 28 is stored in the memory 52.
  • the computer processor 51 executes the program stored in the memory 52.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a processing procedure when the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are realized by software or firmware.
  • FIG. 2 shows an example in which each of the components of the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 is realized by dedicated hardware.
  • the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are software or firmware.
  • the present invention is not limited to this, and some components in the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 are realized by dedicated hardware, and the remaining components are realized by software or firmware. Also good.
  • the intensity map h s is stored in the intensity map storage unit 12.
  • s (m) is shown.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing the position p s (m) at which the signal output from the signal source s is received.
  • ⁇ indicates the position p s (m) where the signal output from the signal source s is received.
  • the circles are two-dimensionally arranged.
  • the sensor 2 When a user holding a mobile information terminal to be observed enters a predetermined area, the sensor 2 receives signals output from U signal sources s and receives U received signals. Output to part 3. It is assumed that an identification code for specifying the signal source s is added to the signal output from the signal source s.
  • the signal receiving unit 3 When receiving the U received signals at time k from the sensor 2, the signal receiving unit 3 detects each of the U received signals using, for example, a matched filter, and detects the detected U received signals. To the unit 11. The time is each sampling time in the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20. For example, time k is the current sampling time, and time k-1 is the previous sampling time.
  • the signal strength detecting unit 11 detects the strengths str s k of the U received signals at the time k, and detects the detected U signal strengths str.
  • s k is output to the position estimation processing unit 13 (step ST1 in FIG. 4).
  • the position estimation processing unit 13 includes a wake x i k
  • the average position p i ave of the position p i of the observation target indicated by ⁇ 1 is calculated.
  • the i-th hypothesis H i k ⁇ 1 includes the correlation hypothesis evaluation value c i k ⁇ 1 at time k ⁇ 1 and the observation target track x i k
  • the i-th hypothesis H i k ⁇ 1 is expressed by the following equation (1).
  • the position estimation processing unit 13 acquires each signal strength str s k at time k from the signal strength detection unit 11. For each intensity map h s , the position estimation processing unit 13 includes the signal intensities h s (1) to h s (M) at the positions p s (1) to p s (M) indicated by the intensity map h s. Then, the signal intensity at the position where the distance from the average position p i ave is within the threshold value L th is extracted. Average position p i ave is the average value of p i is a random variable (expected value).
  • the threshold value L th may be stored in the internal memory of the position estimation processing unit 13 or may be given from the outside.
  • N signal intensities are expressed as h s (1) to h s (N).
  • the position estimation processing unit 13 searches for the signal strength h s (n) closest to the signal strength str s k at time k from the extracted N signal strengths h s (1) to h s (N). . Since there are intensity maps h s corresponding to U signal sources s, the U signal intensity h s (n) is searched by the position estimation processing unit 13.
  • the position estimation processing unit 13 acquires the position p s (n) associated with the searched signal intensity h s (n) from each of the U intensity maps h s , and each position p s (n ) Is estimated to be the observation position z s k of the observation target (step ST2 in FIG. 4).
  • the position estimation processing unit 13 outputs the observation position z s k to be observed to each of the correlation hypothesis generation unit 21 and the reliability calculation unit 22. Since there are intensity maps h s corresponding to U signal sources s, the position estimation processing unit 13 outputs U observation positions z s k to the correlation hypothesis generation unit 21 and the reliability calculation unit 22.
  • Correlation hypothesis generator 21 one or more hypotheses outputted from the track prediction unit 28 H i k-1 of any one among hypotheses H i evaluation value k-1 has c i k-1 and track x i k
  • the correlation hypothesis generator 21 assumes that all the U of observation position z s k output from the position estimation processing section 13 is not correct, not including observation position z s k correlation hypothesis CH j, s k Is also generated (step ST3 in FIG. 4).
  • the correlation hypothesis generation unit 21 outputs the correlation hypothesis CH j, s k and the correlation hypothesis CH 0, i k to the reliability calculation unit 22 and the evaluation value calculation unit 24, respectively.
  • the reliability calculation unit 22 calculates the reliability cof s k of the observation position z s k using the probability density distribution f s of the signal intensity. (Step ST4 in FIG. 4). It will be specifically described below a process for calculating the reliability cof s k by the reliability calculation section 22.
  • Figure 6 is an explanatory diagram showing an outline of a process for calculating the reliability cof s k by the reliability calculation section 22. Reliability cof s k of the observation position z s k is the observed position z s k is the probability that exists within ⁇ from the true position z T.
  • the observed value of the intensity of the signal source s at a certain position a follows the following probability density distribution.
  • v is a variable representing the observed intensity value
  • f s (v) is a normal distribution with an average h s (a) and variance ⁇ s 2 .
  • the intensity range D of Y is expressed as the following equation (4 ′).
  • the reliability calculation unit 22 outputs the reliability cof s k of the observation position z s k to each of the evaluation value calculation unit 24 and the wake update unit 25.
  • Evaluation value calculating unit 24 receives the confidence cof s k of the observation position z s k from the reliability calculation unit 22, based on the reliability cof s k of the observation position z s k, output from the correlation hypothesis generator 21 correlation hypothesis CH j, evaluation value c j of s k, s k and correlation hypothesis CH 0, s k evaluation value c 0, s k is calculated (step ST5 in FIG. 4). That is, the evaluation value calculation unit 24 calculates the evaluation values c j and s k of the correlation hypothesis CH j and s k as shown in the following formula (6).
  • Equation (6) g is the likelihood of the wake x i k
  • the evaluation value calculation unit 24 calculates the evaluation values c 0 and s k of the correlation hypothesis CH 0 and s k as shown in the following formula (7).
  • ⁇ FT is the generation rate of unnecessary signals.
  • the generation rate ⁇ FT of the unnecessary signal may be stored in the internal memory of the evaluation value calculation unit 24 or may be given from the outside.
  • Evaluation value calculating unit 24 outputs the evaluation value c j, the correlation hypothesis CH j at time k containing s k, a s k to track updating unit 25.
  • the evaluation value calculation unit 24 outputs the correlation hypothesis CH 0, s k at time k that includes an evaluation value c 0, s k to track updating unit 25.
  • Track updating unit 25 the correlation hypothesis CH j at time k from the evaluation value calculating unit 24, s k and receives the correlation hypothesis CH 0, s k, correlation hypothesis CH j, s observation position is included in the k z s
  • k ⁇ 1 included in the correlation hypothesis CH j, s k is updated (step ST6 in FIG. 4).
  • k ⁇ 1 can be updated using a Kalman filter as shown in the following equation (10).
  • the correlation hypothesis CH 0, s k is not updated because the observation position z s k is not included.
  • k is the updated track at time k
  • k ⁇ 1 is the track before being updated.
  • K i k is a Kalman gain matrix of a wake included in the i-th correlation hypothesis CH j, s k , CH 0, s k at time k.
  • f () is a function for converting the wake x i k
  • the wake update unit 25 outputs the correlation hypothesis CH j, s k and the correlation hypothesis CH 0, sk including the updated wake x i k
  • correlation hypothesis CH j containing k, s k and correlation hypothesis CH 0, s k is expressed by the following equation (11) and (12).
  • Track determination processing unit 26 the correlation hypothesis CH j from track updating unit 25, when receiving the s k and correlation hypothesis CH 0, s k, from among the correlation hypothesis CH j, s k and correlation hypothesis CH 0, s k,
  • the correlation hypothesis CH MAX including the highest evaluation value is selected (step ST7 in FIG. 4).
  • the wake determination processing unit 26 determines the wake x i k
  • Hypothesis storage unit 27 track output from the updating unit 25 correlation hypothesis CH j, s k to Including hypotheses ⁇ c j, s k, x i k
  • k ⁇ are H i k .
  • the wake prediction unit 28 predicts the wake x i k
  • the wake prediction unit 28 outputs a hypothesis H i k + 1 including the wake x i k + 1
  • the wake prediction process by the wake prediction unit 28 will be specifically described below.
  • the wake prediction unit 28 performs a wake prediction process using the motion equation to be observed.
  • a motion equation a motion equation of constant velocity linear motion can be used as shown in the following formula (13).
  • k represents the prediction result of the track x i k
  • w is an average zero two-dimensional drive noise vector indicating the ambiguity of the speed of motion.
  • I 2 is a 2 ⁇ 2 unit matrix.
  • the first embodiment described above includes the reliability calculation unit 22 that calculates the reliability of the observation position using the probability density distribution of the signal intensity at the observation position estimated by the position estimation unit 10, and the wake determination unit 23. Selects one correlation hypothesis from one or more correlation hypotheses generated by the correlation hypothesis generation unit 21 based on the reliability of the observation position calculated by the reliability calculation unit 22, and selects the selected correlation.
  • the wake estimation device is configured to determine the wake of the hypothesis included in the hypothesis as the wake of the observation target. Therefore, the wake estimation apparatus can estimate the wake of the observation target without using the signal intensity that is a large outlier due to the influence of multipath or the like.
  • the position estimation processing unit 13 determines that the distance from the average position p i ave is the threshold value L th among the positions p s (1) to p s (M) indicated by the intensity map h s.
  • the signal intensity at the position within is extracted.
  • the position estimation processing unit 13 performs signal strength extraction processing in order to reduce the search processing of the closest signal strength h s (n).
  • the intensity map for each signal source represents the intensity at multiple positions received in advance, but the intensity between multiple positions is complemented using linear interpolation, etc. It may be created and used.
  • the interpolation function a function that performs linear interpolation, spline interpolation, Gaussian process regression, or the like can be considered.
  • the position estimation processing unit 13 For each intensity map h s , the position estimation processing unit 13 has a distance from the average position p i ave within the threshold L th among the positions p s (1) to p s (M) indicated by the intensity map h s. The signal intensity at the position is extracted. Further, the position estimation processing unit 13 again extracts only the signal intensity within the threshold L th2 from the intensity value h s (p i ave ) on the intensity map at the average position p i ave with respect to the extracted signal intensity. Processing may be performed.
  • the intensity map is discrete data called “intensities at a plurality of positions”, but the intensity map may be expressed as a function of continuous intensity.
  • the intensity map can be expressed as a continuous and smooth function by estimating parameters such as a spline curved surface or a Gaussian process using discrete intensity map data.
  • a method for estimating the position of the observation target when the intensity map is represented by a continuous function will be described.
  • the estimated position is, for example, (h s (p) ⁇ str s k ) 2 is a minimum value.
  • the position p is as follows.
  • the minimum value of (h s (p) ⁇ str s k ) 2 can be obtained by using, for example, a nonlinear least square method.
  • a nonlinear least square method it is necessary to determine an initial value. For example, an average position p i ave is set as an initial value.
  • the hypothesis H i k-1 is that track x i k has
  • the position where the value after the nonlinear least square method is the smallest may be used as the estimated position.
  • the position estimation processing unit 13 groups a plurality of signals for each signal source s received by the signal observation unit 1, and for each group, observes the intensity str s k of the signal included in the group. Each position may be estimated.
  • the estimation of the observation position for each group will be specifically described.
  • Let q 1 , q 2 ,..., Q Q be the indices of signal sources selected in a certain group o.
  • the selected signal source is represented as s q1 , s q2 ,..., S qQ .
  • the observation position z o k is obtained as a position that minimizes the argument of argmin in the following equation (17).
  • the observation position z o k is a position that minimizes the argument of argmin in Expression (17) among the positions included in the intensity map.
  • the observation position z o k is the position of the minimum value of the argument of argmin obtained by the nonlinear least square method or the like.
  • Embodiment 2 FIG. In the second embodiment, observation noise estimation processing in the reliability calculation unit 22 will be specifically described.
  • the configuration diagram of the wake estimation apparatus according to the second embodiment is FIG. 1 like the wake estimation apparatus according to the first embodiment.
  • Reliability calculation section 22 will be described outputted from the correlation hypothesis generator 21, there is a correlation hypothesis CH j, how to determine the variance-covariance matrix of the observation position in s k.
  • Observation position included in CH j, s k is the index q 1, q 2, ⁇ ⁇ ⁇ , a signal source s designated by q Q q1, s q2, ⁇ ⁇ ⁇ , as estimated from s qQ .
  • the Jacobian matrix J in the true position z T can be calculated by the following equation (18).
  • the reliability calculation unit 22 uses the Jacobian matrix J, so that the variance covariance of the observed noise
  • the matrix B is obtained as in the following formula (19).
  • the dispersion of the intensity for each observed signal source may be measured in advance when creating the intensity map, for example.
  • the setting at this time leave measured dispersion for each of a plurality of positions, when the above calculation, a value corresponding to the position z T ⁇ sq1 2, ⁇ sq2 2, ⁇ , the sigma sqq 2 May be.
  • the true position z T is used.
  • the true position is unknown, for example, the average position p j of the wake x j k
  • the reliability calculation unit 22 calculates the observation position reliability estimated by the position estimation unit 10 and also uses the probability density distribution to calculate the observation noise as the observation position noise.
  • the wake determination unit 23 uses the observation position and the observation noise included in each correlation hypothesis generated by the correlation hypothesis generation unit 21, so that there is a hypothesis included in each correlation hypothesis.
  • the wake estimation device is configured to update the wake track. Therefore, the wake estimation apparatus can improve the wake estimation accuracy as compared with the first embodiment.
  • the wake prediction unit 62 includes the wakes included in the respective hypotheses stored by the hypothesis storage unit 27 using the motion specifications of the observation target observed by the motion specification observation unit 61. A wake estimation apparatus that performs this prediction process will be described.
  • FIG. 7 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to the third embodiment.
  • the motion specification observation unit 61 includes an acceleration sensor and an angular velocity sensor.
  • the motion specification observation unit 61 observes the acceleration of the observation target using the acceleration sensor as the motion specification of the observation target, and observes the angular velocity of the observation target using the angular velocity sensor.
  • the motion specification observation unit 61 outputs each of the acceleration and angular velocity to be observed to the wake prediction unit 62.
  • the wake prediction unit 62 is realized by, for example, a wake prediction circuit 47 illustrated in FIG.
  • the wake prediction unit 62 performs prediction processing of wakes included in each hypothesis stored by the hypothesis storage unit 27 using each of the acceleration and the angular velocity output from the motion specification observation unit 61.
  • the wake prediction unit 62 outputs a hypothesis including each wake after the prediction process to each of the position estimation processing unit 13 and the correlation hypothesis generation unit 21.
  • the motion specification observation unit 61 observes the acceleration of the observation target using the acceleration sensor and observes the angular velocity of the observation target using the angular velocity sensor.
  • the motion specification observation unit 61 outputs each of the acceleration and angular velocity to be observed to the wake prediction unit 62.
  • the wake prediction unit 62 calculates the movement distance ⁇ r of the observation target between the time k ⁇ 1 and the time k by integrating the acceleration output from the motion specification observation unit 61 twice. Further, the wake prediction unit 62 calculates the change ⁇ in the movement direction in the observation target by integrating the angular velocity output from the motion specification observation unit 61 once. As shown in the following formula (20), the wake prediction unit 62 uses the movement distance ⁇ r and the change ⁇ in the movement direction to perform a wake prediction process included in the i-th hypothesis at time k + 1. .
  • k ) is a function that extracts only the position of the observation target from the wake x i k
  • the wake prediction unit 62 outputs a hypothesis including each wake after the prediction process to each of the position estimation processing unit 13 and the correlation hypothesis generation unit 21. When the motion specifications can be observed, the wake prediction unit 62 performs the prediction process of Expression (13) in parallel with the prediction process of Expression (20).
  • the wake prediction unit 62 may also output the hypothesis including each wake predicted by Expression (13) to each of the position estimation unit 10 and the correlation hypothesis generation unit 21.
  • the wake prediction unit 62 has each hypothesis stored by the hypothesis storage unit 27 using the motion specification of the observation target observed by the motion specification observation unit 61.
  • the wake estimation device is configured to perform the prediction process of the wake. Therefore, the wake estimation apparatus can suppress a decrease in the accuracy of wake prediction processing even if the motion of the observation target changes.
  • FIG. 8 is a configuration diagram illustrating a wake estimation apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 8 is a hardware configuration diagram illustrating hardware of the position estimation unit 10 and the tracking processing unit 20 in the wake estimation apparatus according to the fourth embodiment. 8 and FIG. 9, the same reference numerals as those in FIG. 1 and FIG.
  • the map information storage unit 71 is realized by, for example, a map information recording circuit 48 shown in FIG.
  • the map information storage unit 71 stores map information.
  • the track update unit 72 is included in each correlation hypothesis using the observation position included in each correlation hypothesis calculated by the evaluation value calculation unit 24, similarly to the track update unit 25 illustrated in FIG. 1. Update the wake.
  • the wake update unit 72 limits the correlation hypotheses output to the hypothesis storage unit 27 using the map information stored in the map information storage unit 71 among the correlation hypotheses including the updated wake.
  • the map information storage unit 71 and the wake update unit 72 are applied to the wake estimation apparatus shown in FIG. 7.
  • the track update unit 72 is included in each correlation hypothesis using the observation position included in each correlation hypothesis calculated by the evaluation value calculation unit 24, similarly to the track update unit 25 illustrated in FIG. 1. Update existing track x i k
  • the wake update unit 72 uses the map information stored by the map information storage unit 71 to locate a position that hinders the passage of the user who owns the portable information terminal that is the observation target, such as an indoor pillar and a wall. Confirm.
  • the wake update unit 72 includes the wakes of the updated wakes x i k
  • the correlation hypothesis is excluded from the correlation hypothesis output to the hypothesis storage unit 27.
  • the wake update unit 72 outputs only the remaining correlation hypotheses without being excluded to the wake determination processing unit 26 and the hypothesis storage unit 27.
  • the wake for which the prediction process is performed by the wake prediction unit 62 is more limited than in the first to third embodiments.
  • the wake estimation unit 23 is configured such that the wake determination unit 23 uses the map information to limit the wake on which the wake prediction unit 62 performs the prediction process. Therefore, since the wake estimation apparatus can remove an erroneous wake, it is possible to improve the estimation accuracy of the observation position in the position estimation unit 10 as compared with the wake estimation apparatus of Embodiments 1 to 3, and the tracking process. The determination accuracy of the wake in the unit 20 can be increased. Further, the track estimation apparatus according to the fourth embodiment can reduce the amount of memory for storing the hypotheses and the correlation hypotheses as compared with the track estimation apparatuses according to the first to third embodiments, and the position estimation unit 10 and the tracking. Each processing load in the processing unit 20 can be reduced.
  • the present invention is suitable for a track estimation apparatus that determines a track to be observed.
  • the present invention is suitable for a portable information terminal equipped with a wake estimation device.

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Abstract

位置推定部（１０）により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部（２２）を設け、航跡決定部（２３）が、信頼度算出部（２２）により算出された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部（２１）により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定するように、航跡推定装置を構成した。

Description

航跡推定装置及び携帯情報端末
　この発明は、観測対象の航跡を決定する航跡推定装置と、航跡推定装置を備えている携帯情報端末とに関するものである。
　測位方式の１つであるフィンガープリント法では、所定の領域内に存在している観測対象の位置を測位する前に、当該領域内の複数の位置において、或る信号源から送信された信号を受信し、受信した信号の強度を記録する。
　そして、フィンガープリント法では、領域内の複数の位置と、受信信号の強度との関係を表す強度マップを作成する。
　フィンガープリント法では、観測対象の位置を測位する際、信号源から送信された信号を受信すると、強度マップに含まれている信号強度の中から、受信した信号の強度に近い信号強度を探索する。
　そして、フィンガープリント法では、強度マップから、探索した信号強度に対応する位置を取得し、取得した位置を観測対象の位置に決定する。
　しかし、マルチパス等の影響によって、領域内の局所的な位置の信号強度が、大きな外れ値となることがある。大きな外れ値となっている信号強度からは、観測対象の位置の測位精度が劣化する。
　以下の特許文献１には、領域内の局所的な位置の信号強度が、大きな外れ値となっている場合でも、位置の測位精度の劣化を抑えている位置推定装置が開示されている。
　特許文献１に開示されている位置推定装置は、観測対象である携帯端末の状態を予測するためのパーティクルフィルタを用いて、複数の弱位置推定器により推定された電磁波信号の受信位置の重みを計算し、複数の受信位置を重み付け平均している。
特開２０１５－１９７４１７号公報
　特許文献１に開示されている位置推定装置は、複数の受信位置を重み付け平均しているため、大きな外れ値の影響が低減されている。
　しかし、特許文献１に開示されている位置推定装置は、携帯端末の位置を測位する際、大きな外れ値を用いていることには変わりがないため、外れ値の影響の低減効果は限定的であり、位置の測位精度が劣化してしまうことがあるという課題があった。
　この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、マルチパス等の影響を受けて、大きな外れ値となっている信号強度を用いることなく、観測対象の航跡を推定することができる航跡推定装置及び携帯情報端末を得ることを目的とする。
　この発明に係る航跡推定装置は、信号源から出力された信号を受信する信号観測部と、信号観測部により受信された信号の強度から、信号観測部を実装している観測対象の位置である観測位置を推定する位置推定部と、観測対象の航跡を有している１つ以上の仮説のうち、いずれか１つの仮説と位置推定部により推定された観測位置とを含む１つ以上の相関仮説を生成する相関仮説生成部と、位置推定部により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部と、信頼度算出部により算出された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定する航跡決定部とを備えるようにしたものである。
　この発明によれば、位置推定部により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部を設け、航跡決定部が、信頼度算出部により算出された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定するように、航跡推定装置を構成した。したがって、この発明に係る航跡推定装置は、マルチパス等の影響を受けて、大きな外れ値となっている信号強度を用いることなく、観測対象の航跡を推定することができる。
実施の形態１による航跡推定装置を示す構成図である。 実施の形態１による航跡推定装置における位置推定部１０及び追尾処理部２０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。 位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順を示すフローチャートである。 信号源ｓから出力された信号を受信している位置ｐｓ（ｍ）を示す説明図である。 信頼度算出部２２による信頼度ｃｏｆｓ ｋの算出処理の概要を示す説明図である。 実施の形態３による航跡推定装置を示す構成図である。 実施の形態４による航跡推定装置を示す構成図である。 実施の形態４による航跡推定装置における位置推定部１０及び追尾処理部２０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１による航跡推定装置を示す構成図である。
　図２は、実施の形態１による航跡推定装置における位置推定部１０及び追尾処理部２０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図１において、信号観測部１は、観測対象に実装される。観測対象としては、スマートフォン又はタブレッド端末などの携帯情報端末が考えられる。
　信号観測部１は、センサ２及び信号受信部３を備えている。
　信号観測部１は、信号源から出力された信号を受信し、受信した信号を位置推定部１０に出力する。
　信号源としては、所定の領域内に設置されている無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）ルータなどのネットワーク機器が該当する。所定の領域は、ショッピングモール又は公共施設などの室内の空間等が考えられ、所定の領域内には、１つ以上の信号源が設置されているものとする。
　センサ２は、信号源から出力された信号を受信する。
　信号受信部３は、例えば、マッチドフィルタを用いて、センサ２により受信された信号を検知し、検知した信号を信号強度検出部１１に出力する。
　位置推定部１０は、信号強度検出部１１、強度マップ保存部１２及び位置推定処理部１３を備えている。
　位置推定部１０は、信号観測部１により受信された信号の強度から、観測対象の位置である観測位置を推定する。
　信号強度検出部１１は、例えば、図２に示す信号強度検出回路４１によって実現される。
　信号強度検出部１１は、信号受信部３から出力された信号の強度を検出し、検出した信号強度を位置推定処理部１３に出力する。
　強度マップ保存部１２は、例えば、図２に示す強度マップ記録回路４２によって実現される。
　強度マップ保存部１２は、信号源から出力された信号を領域内の複数の位置でそれぞれ受信した場合の信号強度を示す強度マップを保存している。
　観測対象である携帯情報端末の航跡を推定する前に、領域内の複数の位置のそれぞれに受信機が一時的に設置される。強度マップは、複数の受信機によって、信号源から出力された信号が受信され、受信されたそれぞれの信号の強度が、受信機の設置位置毎に記録されることで生成される。
　位置推定処理部１３は、例えば、図２に示す位置推定処理回路４３によって実現される。
　位置推定処理部１３は、強度マップ保存部１２により保存されている強度マップを取得する。
　位置推定処理部１３は、強度マップが示す複数の受信位置での信号強度の中から、信号強度検出部１１から出力された信号強度に対応する信号強度を探索する。
　位置推定処理部１３は、信号強度検出部１１から出力された信号強度に対応する信号強度として、強度マップが示す複数の受信位置での信号強度の中で、例えば、信号強度検出部１１から出力された信号強度と最も近い信号強度を探索する。
　位置推定処理部１３は、強度マップにおいて、探索した信号強度と対応付けられている受信位置を、観測対象の観測位置であると推定し、観測位置を相関仮説生成部２１に出力する。
　位置推定処理部１３は、強度マップが示す複数の受信位置での信号強度の中から、信号強度検出部１１から出力された信号強度に対応する信号強度を探索する際、航跡予測部２８から出力された１つ以上の仮説を用いるようにしてもよい。
　即ち、位置推定処理部１３は、航跡予測部２８から出力された１つ以上の仮説に含まれている航跡が示す観測対象の位置の平均位置を算出し、強度マップが示す複数の受信位置での信号強度の中から、平均位置からの距離が閾値以内の位置での信号強度を抽出する。
　位置推定処理部１３は、抽出した信号強度の中から、信号強度検出部１１から出力された信号強度に対応する信号強度を探索する。
　位置推定処理部１３は、強度マップにおいて、探索した信号強度と対応付けられている受信位置を、観測対象の観測位置であると推定し、観測位置を相関仮説生成部２１及び信頼度算出部２２のそれぞれに出力する。
　追尾処理部２０は、相関仮説生成部２１、信頼度算出部２２、航跡決定部２３及び航跡予測部２８を備えている。
　相関仮説生成部２１は、例えば、図２に示す相関仮説生成回路４４によって実現される。
　相関仮説生成部２１は、航跡予測部２８から出力された１つ以上の仮説のうち、いずれか１つの仮説と、位置推定処理部１３から出力された観測位置とを含む１つ以上の相関仮説を生成する。
　相関仮説生成部２１は、１つ以上の相関仮説を信頼度算出部２２及び評価値算出部２４のそれぞれに出力する。
　信頼度算出部２２は、例えば、図２に示す信頼度算出回路４５によって実現される。
　信頼度算出部２２は、位置推定処理部１３から出力された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、観測位置の信頼度を算出し、観測位置の信頼度を評価値算出部２４及び航跡更新部２５のそれぞれに出力する。
　航跡決定部２３は、評価値算出部２４、航跡更新部２５、航跡決定処理部２６及び仮説保存部２７を備えている。
　航跡決定部２３は、例えば、図２に示す航跡決定回路４６によって実現される。
　航跡決定部２３は、信頼度算出部２２により算出された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部２１により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定する。
　評価値算出部２４は、信頼度算出部２２から出力された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部２１から出力されたそれぞれの相関仮説の評価値を算出する。
　航跡更新部２５は、評価値算出部２４により算出されたそれぞれの相関仮説に含まれている観測位置を用いて、それぞれの相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を更新する。
　航跡更新部２５は、航跡更新後の仮説を含むそれぞれの相関仮説を航跡決定処理部２６及び仮説保存部２７のそれぞれに出力する。
　航跡決定処理部２６は、航跡更新部２５から出力されたそれぞれの相関仮説の評価値に基づいて、１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定する。
　仮説保存部２７は、航跡更新部２５から出力されたそれぞれの相関仮説に含まれている仮説を保存する。
　航跡予測部２８は、例えば、図２に示す航跡予測回路４７によって実現される。
　航跡予測部２８は、仮説保存部２７により保存されているそれぞれの仮説が有している航跡の予測処理を実施し、予測処理後のそれぞれの航跡を含む仮説を位置推定処理部１３及び相関仮説生成部２１のそれぞれに出力する。
　図１では、位置推定部１０及び追尾処理部２０の構成要素である信号強度検出部１１、強度マップ保存部１２、位置推定処理部１３、相関仮説生成部２１、信頼度算出部２２、航跡決定部２３及び航跡予測部２８のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェアで実現されるものを想定している。即ち、位置推定部１０が信号強度検出回路４１、強度マップ記録回路４２及び位置推定処理回路４３によって実現され、追尾処理部２０が相関仮説生成回路４４、信頼度算出回路４５、航跡決定回路４６及び航跡予測回路４７によって実現されるものを想定している。
　ここで、強度マップ記録回路４２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒy）などの不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、あるいは、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）が該当する。
　また、信号強度検出回路４１、位置推定処理回路４３、相関仮説生成回路４４、信頼度算出回路４５、航跡決定回路４６及び航跡予測回路４７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　位置推定部１０及び追尾処理部２０の構成要素は、専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
　ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
　図３は、位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
　位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合、強度マップ保存部１２がコンピュータのメモリ５２に構成される。信号強度検出部１１、位置推定処理部１３、相関仮説生成部２１、信頼度算出部２２、航跡決定部２３及び航跡予測部２８の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ５２に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ５１がメモリ５２に格納されているプログラムを実行する。
　図４は、位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される場合の処理手順を示すフローチャートである。
　また、図２では、位置推定部１０及び追尾処理部２０の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアで実現される例を示し、図３では、位置推定部１０及び追尾処理部２０がソフトウェア又はファームウェアなどで実現される例を示している。しかし、これに限るものではなく、位置推定部１０及び追尾処理部２０における一部の構成要素が専用のハードウェアで実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェアなどで実現されるものであってもよい。
　次に、図１に示す航跡推定装置の動作について説明する。
　図１に示す航跡推定装置では、Ｕ個の信号源ｓ（ｓ＝１，２，・・・，Ｕ）があり、センサ２が、Ｕ個の信号源ｓからのＵ個の信号を受信するものとする。
　航跡推定装置が、観測対象の航跡を推定する前に、信号源ｓ毎の強度マップｈｓが強度マップ保存部１２に保存される。
　強度マップｈｓは、図５に示すように、信号源ｓから出力された信号を領域内の位置ｐｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）でそれぞれ受信した場合の信号強度ｈｓ（ｍ）を示すものである。
　図５は、信号源ｓから出力された信号を受信している位置ｐｓ（ｍ）を示す説明図である。
　図５において、○は、信号源ｓから出力された信号を受信している位置ｐｓ（ｍ）を示している。図５では、○が、２次元配置されている。
　観測対象である携帯情報端末を保持しているユーザが所定の領域内に進入すると、センサ２は、Ｕ個の信号源ｓから出力された信号をそれぞれ受信し、Ｕ個の受信信号を信号受信部３に出力する。
　信号源ｓから出力された信号には、信号源ｓを特定するための識別符号が付加されているものとする。
　信号受信部３は、センサ２から時刻ｋにおけるＵ個の受信信号を受けると、例えば、マッチドフィルタを用いて、Ｕ個の受信信号をそれぞれ検知し、検知したＵ個の受信信号を信号強度検出部１１に出力する。
　時刻は、位置推定部１０及び追尾処理部２０におけるそれぞれのサンプリング時刻である。例えば、時刻ｋは、今回のサンプリング時刻であり、時刻ｋ－１は、前回のサンプリング時刻である。
　信号強度検出部１１は、信号受信部３から時刻ｋにおけるＵ個の受信信号を受けると、時刻ｋにおけるＵ個の受信信号の強度ｓｔｒｓ ｋをそれぞれ検出し、検出したＵ個の信号強度ｓｔｒｓ ｋを位置推定処理部１３に出力する（図４のステップＳＴ１）。
　位置推定処理部１３は、航跡予測部２８から出力された１つ以上の仮説Ｈｉ ｋ－１（ｉは、１，２，・・・，Ｉ）が有している航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１が示す観測対象の位置ｐｉの平均位置ｐｉ ａｖｅを算出する。
　ｉ番目の仮説Ｈｉ ｋ－１には、時刻ｋ－１における相関仮説の評価値ｃｉ ｋ－１と、時刻ｋ－１における観測対象の航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１とが含まれている。
　ｉ番目の仮説Ｈｉ ｋ－１は、以下の式（１）のように表される。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　位置推定処理部１３は、信号強度検出部１１から時刻ｋにおけるそれぞれの信号強度ｓｔｒｓ ｋを取得する。
　位置推定処理部１３は、強度マップｈｓ毎に、当該強度マップｈｓが示す位置ｐｓ（１）～ｐｓ（Ｍ）での信号強度ｈｓ（１）～ｈｓ（Ｍ）の中から、平均位置ｐｉ ａｖｅからの距離が閾値Ｌｔｈ以内の位置での信号強度を抽出する。平均位置ｐｉ ａｖｅは、確率変数であるｐｉの平均値（期待値）である。
　閾値Ｌｔｈは、位置推定処理部１３の内部メモリに格納されているものとしてもよいし、外部から与えられるものとしてもよい。
　ここでは、説明の便宜上、位置推定処理部１３が、Ｎ個の信号強度を抽出したものとする。Ｎ個の信号強度をｈｓ（１）～ｈｓ（Ｎ）のように表記する。
　位置推定処理部１３は、抽出したＮ個の信号強度ｈｓ（１）～ｈｓ（Ｎ）の中から、時刻ｋの信号強度ｓｔｒｓ ｋと最も近い信号強度ｈｓ（ｎ）を探索する。
　Ｕ個の信号源ｓに対応する強度マップｈｓがあるため、位置推定処理部１３によって、Ｕ個の信号強度ｈｓ（ｎ）が探索される。
　位置推定処理部１３は、Ｕ個の強度マップｈｓのそれぞれから、探索した信号強度ｈｓ（ｎ）と対応付けられている位置ｐｓ（ｎ）を取得し、それぞれの位置ｐｓ（ｎ）を観測対象の観測位置ｚｓ ｋであると推定する（図４のステップＳＴ２）。
　位置推定処理部１３は、観測対象の観測位置ｚｓ ｋを相関仮説生成部２１及び信頼度算出部２２のそれぞれに出力する。
　Ｕ個の信号源ｓに対応する強度マップｈｓがあるため、位置推定処理部１３によって、Ｕ個の観測位置ｚｓ ｋが相関仮説生成部２１及び信頼度算出部２２に出力される。
　相関仮説生成部２１は、航跡予測部２８から出力された１つ以上の仮説Ｈｉ ｋ－１の中のいずれか１つの仮説Ｈｉ ｋ－１が有している評価値ｃｉ ｋ－１及び航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１と、Ｕ個の観測位置ｚｓ ｋの中のいずれか１つの観測位置ｚｓ ｋとを含む相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋを生成する（図４のステップＳＴ３）。
　ｊ番目の相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋは、以下の式（２）のように表される。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　式（２）において、ｊ＝１，２，・・・，Ｉ×Ｕである。
　また、相関仮説生成部２１は、位置推定処理部１３から出力されたＵ個の観測位置ｚｓ ｋの全てが正しくないと仮定し、観測位置ｚｓ ｋを含まない相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋも生成する（図４のステップＳＴ３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　相関仮説生成部２１は、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，i ｋのそれぞれを信頼度算出部２２及び評価値算出部２４のそれぞれに出力する。
　信頼度算出部２２は、位置推定処理部１３からＵ個の観測位置ｚｓ ｋを受けると、信号強度の確率密度分布ｆｓを用いて、観測位置ｚｓ ｋの信頼度ｃｏｆｓ ｋを算出する（図４のステップＳＴ４）。
　以下、信頼度算出部２２による信頼度ｃｏｆｓ ｋの算出処理を具体的に説明する。
　図６は、信頼度算出部２２による信頼度ｃｏｆｓ ｋの算出処理の概要を示す説明図である。
　観測位置ｚｓ ｋの信頼度ｃｏｆｓ ｋは、観測位置ｚｓ ｋが、真の位置ｚＴからγ以内に存在する確率である。
　ある位置ａでの信号源ｓの強度の観測値は、次の確率密度分布に従う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　式（４）において、ｖは、強度の観測値を表す変数であり、ｆｓ（ｖ）は、平均がｈｓ（ａ）であり、分散がσｓ ２の正規分布である。
　真の位置ｚＴからγ以内の範囲｛ｙ；｜ｙ－ｚＴ｜≦γ｝をＹとおくと、Ｙの強度の範囲Ｄは、以下の式（４’）ように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　この強度の範囲Ｄで、強度の観測値の確率密度分布を積分することで、以下の式（５）に示すように、信頼度ｃｏｆｓ ｋを計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　上記の説明では、信頼度ｃｏｆｓ ｋの計算において真の位置ｚＴを用いたが、真の位置は未知であるため、代わりに例えば相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれる航跡ｘｊ ｋ｜ｋ－１の平均位置ｐｊ ａｖｅを用いる。
　信頼度算出部２２は、観測位置ｚｓ ｋの信頼度ｃｏｆｓ ｋを評価値算出部２４及び航跡更新部２５のそれぞれに出力する。
　評価値算出部２４は、信頼度算出部２２から観測位置ｚｓ ｋの信頼度ｃｏｆｓ ｋを受けると、観測位置ｚｓ ｋの信頼度ｃｏｆｓ ｋに基づいて、相関仮説生成部２１から出力された相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋの評価値ｃｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋの評価値ｃ０，ｓ ｋを算出する（図４のステップＳＴ５）。
　即ち、評価値算出部２４は、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋの評価値ｃｊ，ｓ ｋについては、以下の式（６）に示すように算出する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　式（６）において、ｇは、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれている航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１の尤度である。
　ｃｊ，ｓ ｋ－１は、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ－１の評価値であり、式（１）に示す評価値ｃｉ ｋ－１と対応している。
　評価値算出部２４は、相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋの評価値ｃ０，ｓ ｋについては、以下の式（７）に示すように算出する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　式（７）において、βＦＴは、不要信号の発生率である。
　不要信号の発生率βＦＴは、評価値算出部２４の内部メモリに格納されているものとしてもよいし、外部から与えられるものとしてもよい。
　評価値算出部２４は、評価値ｃｊ，ｓ ｋを含む時刻ｋの相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋを航跡更新部２５に出力する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　また、評価値算出部２４は、評価値ｃ０，ｓ ｋを含む時刻ｋの相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋを航跡更新部２５に出力する。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　航跡更新部２５は、評価値算出部２４から時刻ｋにおける相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋを受けると、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれている観測位置ｚｓ ｋを用いて、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれている航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１を更新する（図４のステップＳＴ６）。
　航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１の更新は、以下の式（１０）に示すように、カルマンフィルタを用いて行うことができる。相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋについては、観測位置ｚｓ ｋを含んでいないため、更新を行わない。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　式（１０）において、ｘｉ ｋ|ｋは、時刻ｋにおける更新後の航跡、ｘｉ ｋ|ｋ－１は、更新される前の航跡である。
　Ｋｉ ｋは、時刻ｋにおけるｉ番目の相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ，ＣＨ０，ｓ ｋに含まれている航跡のカルマンゲイン行列である。ｆ（）は、航跡ｘｉ ｋ|ｋ－１を観測位置に変換する関数である。
　航跡更新部２５は、更新後の航跡ｘｉ ｋ|ｋを含む相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋを航跡決定処理部２６及び仮説保存部２７のそれぞれに出力する。
　更新後の航跡ｘｉ ｋ|ｋを含む相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋは、以下の式（１１）及び式（１２）のように表される。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
　航跡決定処理部２６は、航跡更新部２５から相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋを受けると、相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋ及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋの中から、最も高い評価値を含んでいる相関仮説ＣＨＭＡＸを選択する（図４のステップＳＴ７）。
　航跡決定処理部２６は、選択した相関仮説ＣＨＭＡＸに含まれている航跡ｘｉ ｋ｜ｋを観測対象である携帯情報端末の航跡に決定する（図４のステップＳＴ８）。
　仮説保存部２７は、航跡更新部２５から出力された相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれている仮説｛ｃｊ，ｓ ｋ，ｘｉ ｋ|ｋ｝及び相関仮説ＣＨ０，ｓ ｋに含まれている仮説｛ｃ０，ｓ ｋ，ｘｉ ｋ|ｋ｝を保存する。
　以下、説明の簡単化のため、仮説｛ｃｊ，ｓ ｋ，ｘｉ ｋ|ｋ｝と仮説｛ｃ０，ｓ ｋ，ｘｉ ｋ|ｋ｝がＨｉ ｋであるとして説明する。
　航跡予測部２８は、サンプリング時刻ｋ＋１において、航跡の決定処理を行うことができるようにするため、仮説保存部２７により保存されているＨｉ ｋが有している航跡ｘｉ ｋ|ｋの予測処理を実施する。
　航跡予測部２８は、予測処理後の航跡ｘｉ ｋ＋１|ｋを含む仮説Ｈｉ ｋ＋１を位置推定処理部１３及び相関仮説生成部２１のそれぞれに出力する。
　以下、航跡予測部２８による航跡の予測処理を具体的に説明する。
　航跡予測部２８は、観測対象の運動方程式を用いて、航跡の予測処理を実施するものとする。
　運動方程式として、以下の式（１３）に示すように、等速直線運動の運動方程式を用いることができる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
　式（１３）において、ｘｉ ｋ＋１|ｋは、ｉ番目の仮説Ｈｉ ｋに含まれている航跡ｘｉ ｋ|ｋの予測結果を表している。
　ｗは、運動の速度の曖昧さを示す平均０の２次元の駆動雑音ベクトルである。
　Ｉ２は、２×２の単位行列である。
　このとき、観測対象の位置を以下の式（１４）で表し、観測対象の速度を以下の式（１５）で表すると、航跡ｘｉ ｋ＋１|ｋは、以下の式（１６）のように表される。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
　式（１６）において、Ｔは、転置を表す記号である。
　以上の実施の形態１は、位置推定部１０により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部２２を設け、航跡決定部２３が、信頼度算出部２２により算出された観測位置の信頼度に基づいて、相関仮説生成部２１により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を観測対象の航跡に決定するように、航跡推定装置を構成した。したがって、航跡推定装置は、マルチパス等の影響を受けて、大きな外れ値となっている信号強度を用いることなく、観測対象の航跡を推定することができる。
　図１に示す航跡推定装置では，位置推定処理部１３が、強度マップｈｓが示す位置ｐｓ（１）～ｐｓ（Ｍ）の中から、平均位置ｐｉ ａｖｅからの距離が閾値Ｌｔｈ以内の位置での信号強度を抽出している。位置推定処理部１３は、最も近い信号強度ｈｓ（ｎ）の探索処理を軽減するために、信号強度の抽出処理を実施している。
　信号源毎の強度マップは、事前に受信した複数の位置での強度を表すものであるが、複数の位置の間の強度を、線形補間などを用いて補完し、より高密度な強度マップを作成して用いてもよい。補間関数としては、線形補間、スプライン補間又はガウス過程回帰などを行う関数が考えられる。
　位置推定処理部１３は、強度マップｈｓ毎に、当該強度マップｈｓが示す位置ｐｓ（１） ～ｐｓ（Ｍ）の中から、平均位置ｐｉ ａｖｅからの距離が閾値Ｌｔｈ以内の位置での信号強度を抽出している。さらに、位置推定処理部１３は、抽出した信号強度に対し、平均位置ｐｉ ａｖｅでの強度マップ上の強度の値ｈｓ（ｐｉ ａｖｅ）から閾値Ｌｔｈ２ 以内の信号強度のみを再度抽出する処理を行うようにしてもよい。また、上記の説明では、強度マップを「複数の位置の強度」という離散的なデータとしているが、強度マップを連続な強度の関数として表してもよい。具体的には、離散的な強度マップのデータを用いて、スプライン曲面又はガウス過程などのパラメータを推定することで、強度マップを連続で滑らかな関数として表現することができる。
　以下、強度マップを連続な関数で表す場合の観測対象の位置の推定方法について述べる。
　信号源ｓの強度マップをｈｓ、時刻ｋに観測した信号源ｓの強度をｓｔｒｓ ｋとするとき、推定位置は、例えば、（ｈｓ（ｐ）－ｓｔｒｓ ｋ）２が最小値となる位置ｐとする。
　（ｈｓ（ｐ）－ｓｔｒｓ ｋ）２の最小値は、例えば、非線形最小二乗法を用いることで求 めることができる。
　非線形最小二乗法を用いる場合、初期値を決める必要があり、例えば、平均位置ｐｉ ａｖｅを初期値とする。
　また、仮説Ｈｉ ｋ－１が有している航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１が示す観測対象の位置ｐｉが従う分布からサンプリングした複数のサンプル点を初期値として、それぞれ非線形最小二乗法を行い、非線形最小二乗法後の値が最も小さくなった位置を推定位置としてもよい。複数のサンプル点を初期値とした非線形最小二乗法を行うことで、推定位置が局所解となる可能性を低減できるため、推定精度を改善することができる。
　また、位置推定処理部１３は、信号観測部１により受信された信号源ｓ毎の複数の信号をグループ分けし、グループ毎に、当該グループに含まれている信号の強度ｓｔｒｓ ｋから、観測位置をそれぞれ推定するようにしてもよい。
　以下、グループ毎の観測位置の推定について具体的に説明する。
　あるグループｏにおいて選択された信号源のインデックスをｑ１，ｑ２，・・・，ｑＱとおく。このとき，選択された信号源は、ｓｑ１，ｓｑ２，・・・，ｓｑＱのように表される。
　観測位置ｚｏ ｋは、以下の式（１７）のａｒｇｍｉｎの引数を最小化する位置として求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
　ここで、強度マップが離散的なデータである場合、観測位置ｚｏ ｋは、強度マップに含まれる位置の中で、式（１７）のａｒｇｍｉｎの引数を最小にする位置となる。強度マップが連続的な関数である場合、観測位置ｚo ｋは、非線形最小二乗法等によって求められたａｒｇｍｉｎの引数の最小値の位置となる。
実施の形態２．
　実施の形態２では、信頼度算出部２２における観測雑音の推定処理を具体的に説明する。
　実施の形態２による航跡推定装置の構成図は、実施の形態１による航跡推定装置と同様に、図１である。
　カルマンフィルタによって航跡を更新するためには、観測位置の分散共分散行列が必要である。そのため、観測位置の分散共分散行列を、観測した信号源毎の強度の分散と、強度マップから求める処理を具体的に説明する。ここでは、観測雑音が正規分布に従うと仮定する。
　信頼度算出部２２は、相関仮説生成部２１から出力された、ある相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋにおける観測位置の分散共分散行列の求め方を説明する。ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれる観測位置は、インデックスｑ１，ｑ２，・・・，ｑＱで指定される信号源ｓｑ１，ｓｑ２，・・・，ｓｑＱから推定されたものとする。このとき、真の位置ｚＴにおけるヤコビ行列Ｊは、以下の式（１８）のように計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
　観測した信号源毎の強度の分散がσｓｑ１ ２，σｓｑ２ ２，・・・，σｓｑＱ ２であるとき、ヤコビ行列Ｊを用いることで、信頼度算出部２２は、観測雑音の分散共分散行列Ｂを以下の式（１９）のように求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
　ここで、観測した信号源毎の強度の分散は、例えば、強度マップ作成時にあらかじめ計測しておけばよい。また、このとき、複数の位置毎に分散を計測しておき、上記の計算をする際に、位置ｚＴに応じた値をσｓｑ１ ２，σｓｑ２ ２，・・・，σｓｑＱ ２に設定してもよい。 
　上記の計算では、真の位置ｚＴを用いたが、真の位置は未知であるため、代わりに例えば相関仮説ＣＨｊ，ｓ ｋに含まれる航跡ｘｊ ｋ｜ｋ－１の平均位置ｐｊ ａｖｅを用いればよい。
　以上の実施の形態２は、信頼度算出部２２が、位置推定部１０により推定された観測位置の信頼度を算出するほかに、確率密度分布を用いて、観測位置の雑音である観測雑音を推定し、航跡決定部２３が、相関仮説生成部２１により生成されたそれぞれの相関仮説に含まれている観測位置及び観測雑音のそれぞれを用いて、それぞれの相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を更新するように、航跡推定装置を構成した。したがって、航跡推定装置は、実施の形態１よりも、航跡の推定精度を高めることができる。
実施の形態３．
　実施の形態３では、航跡予測部６２が、運動諸元観測部６１により観測された観測対象の運動諸元を用いて、仮説保存部２７により保存されているそれぞれの仮説に含まれている航跡の予測処理を実施する航跡推定装置について説明する。
　図７は、実施の形態３による航跡推定装置を示す構成図である。
　図７において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　運動諸元観測部６１は、加速度センサ及び角速度センサを備えている。
　運動諸元観測部６１は、観測対象の運動諸元として、加速度センサを用いて、観測対象の加速度を観測するとともに、角速度センサを用いて、観測対象の角速度を観測する。
　運動諸元観測部６１は、観測対象の加速度及び角速度のそれぞれを航跡予測部６２に出力する。
　航跡予測部６２は、例えば、図２に示す航跡予測回路４７によって実現される。
　航跡予測部６２は、運動諸元観測部６１から出力された加速度及び角速度のそれぞれを用いて、仮説保存部２７により保存されているそれぞれの仮説に含まれている航跡の予測処理を実施する。
　航跡予測部６２は、予測処理後のそれぞれの航跡を含む仮説を位置推定処理部１３及び相関仮説生成部２１のそれぞれに出力する。
　次に、図７に示す航跡推定装置の動作について説明する。
　ただし、運動諸元観測部６１及び航跡予測部６２以外は、図１に示す航跡推定装置と同様であるため、ここでは、運動諸元観測部６１及び航跡予測部６２の動作のみを説明する。
　運動諸元観測部６１は、加速度センサを用いて、観測対象の加速度を観測するとともに、角速度センサを用いて、観測対象の角速度を観測する。
　運動諸元観測部６１は、観測対象の加速度及び角速度のそれぞれを航跡予測部６２に出力する。
　航跡予測部６２は、運動諸元観測部６１から出力された加速度を２回積分することで、時刻ｋ－１と時刻ｋとの間の観測対象の移動距離Δｒを算出する。
　また、航跡予測部６２は、運動諸元観測部６１から出力された角速度を１回積分することで、観測対象における移動方向の変化分Δθを算出する。
　航跡予測部６２は、以下の式（２０）に示すように、移動距離Δｒ及び移動方向の変化分Δθを用いて、時刻ｋ＋１のｉ番目の仮説に含まれている航跡の予測処理を実施する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
　式（２０）において、ｈ（ｘｉ ｋ｜ｋ）は、以下の式（２１）に示すように、航跡ｘｉ ｋ｜ｋから観測対象の位置のみを抽出する関数である。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
　また、θｉ ｋ｜ｋは、以下の式（２２）に示すように、航跡ｘｉ ｋ｜ｋに含まれている速度を用いて表すことができる。

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
　航跡予測部６２は、予測処理後のそれぞれの航跡を含む仮説を位置推定処理部１３及び相関仮説生成部２１のそれぞれに出力する。
　なお、運動諸元が観測できる場合には、航跡予測部６２が、式（２０）の予測処理と並行して、式（１３）の予測処理を行う。そして、航跡予測部６２が、式（１３）で予測処理したそれぞれの航跡を含む仮説も、位置推定部１０及び相関仮説生成部２１のそれぞれに出力するようにしてもよい。
　上記の処理を行うことで、運動諸元の観測値に大きな誤差があるために、式（２０）の予測処理の誤差が大きくなる場合に、式（１３）の予測処理の結果を利用できるので、運動諸元の観測値の誤差に影響され難くなる。
　以上の実施の形態３は、航跡予測部６２が、運動諸元観測部６１により観測された観測対象の運動諸元を用いて、仮説保存部２７により保存されているそれぞれの仮説が有している航跡の予測処理を実施するように、航跡推定装置を構成した。したがって、航跡推定装置は、観測対象の運動が変化しても、航跡の予測処理精度の低下を抑えることができる。
実施の形態４．
　実施の形態４では、航跡決定部２３が、地図情報を用いて、航跡予測部６２により予測処理が実施される航跡を制限する航跡推定装置について説明する。
　図８は、実施の形態４による航跡推定装置を示す構成図である。
　図８は、実施の形態４による航跡推定装置における位置推定部１０及び追尾処理部２０のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図８及び図９において、図１及び図２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　地図情報保存部７１は、例えば、図９に示す地図情報記録回路４８によって実現される。
　地図情報保存部７１は、地図情報を保存している。
　航跡更新部７２は、図１に示す航跡更新部２５と同様に、評価値算出部２４により算出されたそれぞれの相関仮説に含まれている観測位置を用いて、それぞれの相関仮説に含まれている航跡を更新する。
　航跡更新部７２は、更新後の航跡を含むそれぞれの相関仮説のうち、地図情報保存部７１により保存されている地図情報を用いて、仮説保存部２７に出力する相関仮説を制限する。
　図８に示す航跡推定装置では、地図情報保存部７１及び航跡更新部７２が、図７に示す航跡推定装置に適用されている。しかし、これは一例に過ぎず、地図情報保存部７１及び航跡更新部７２が、図１に示す航跡推定装置に適用されるものであってもよい。
　次に、図８に示す航跡推定装置の動作について説明する。
　ただし、地図情報保存部７１及び航跡更新部７２以外は、図１及び図７に示す航跡推定装置と同様であるため、ここでは、地図情報保存部７１及び航跡更新部７２の動作のみを説明する。
　航跡更新部７２は、図１に示す航跡更新部２５と同様に、評価値算出部２４により算出されたそれぞれの相関仮説に含まれている観測位置を用いて、それぞれの相関仮説に含まれている航跡ｘｉ ｋ｜ｋ－１を更新する。
　航跡更新部７２は、地図情報保存部７１により保存されている地図情報を用いて、例えば、屋内の柱及び壁など、観測対象である携帯情報端末を所持しているユーザの通行を妨げる位置を確認する。
　航跡更新部７２は、更新後のそれぞれの航跡ｘｉ ｋ｜ｋのうち、ユーザの通行を妨げる位置を通過する航跡については、誤った航跡である可能性が高いため、当該航跡を含んでいる相関仮説を仮説保存部２７に出力する相関仮説から除外する。
　航跡更新部７２は、除外せずに残っている相関仮説だけを航跡決定処理部２６及び仮説保存部２７のそれぞれに出力する。これにより、航跡予測部６２によって予測処理が実施される航跡は、実施の形態１～３よりも制限される。
　以上の実施の形態４は、航跡決定部２３が、地図情報を用いて、航跡予測部６２により予測処理が実施される航跡を制限するように、航跡推定装置を構成した。したがって、航跡推定装置は、誤った航跡を除去することができるため、実施の形態１～３の航跡推定装置よりも、位置推定部１０における観測位置の推定精度を高めることができるとともに、追尾処理部２０における航跡の決定精度を高めることができる。
　また、実施の形態４の航跡推定装置は、実施の形態１～３の航跡推定装置よりも、仮説及び相関仮説を保存するためのメモリ量を削減することができるとともに、位置推定部１０及び追尾処理部２０におけるそれぞれの処理負荷を軽減することができる。
　なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
　この発明は、観測対象の航跡を決定する航跡推定装置に適している。
　また、この発明は、航跡推定装置を備えている携帯情報端末に適している。
　１　信号観測部、２　センサ、３　信号受信部、１０　位置推定部、１１　信号強度検出部、１２　強度マップ保存部、１３　位置推定処理部、２０　追尾処理部、２１　相関仮説生成部、２２　信頼度算出部、２３　航跡決定部、２４　評価値算出部、２５　航跡更新部、２６　航跡決定処理部、２７　仮説保存部、２８　航跡予測部、４１　信号強度検出回路、４２　強度マップ記録回路、４３　位置推定処理回路、４４　相関仮説生成回路、４５　信頼度算出回路、４６　航跡決定回路、４７　航跡予測回路、４８　地図情報記録回路、５１　プロセッサ、５２　メモリ、６１　運動諸元観測部、６２　航跡予測部、７１　地図情報保存部、７２　航跡更新部。

Claims (11)

  1. 　信号源から出力された信号を受信する信号観測部と、
    　前記信号観測部により受信された信号の強度から、前記信号観測部を実装している観測対象の位置である観測位置を推定する位置推定部と、
    　前記観測対象の航跡を有している１つ以上の仮説のうち、いずれか１つの仮説と前記位置推定部により推定された観測位置とを含む１つ以上の相関仮説を生成する相関仮説生成部と、
    　前記位置推定部により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、前記観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部と、
    　前記信頼度算出部により算出された観測位置の信頼度に基づいて、前記相関仮説生成部により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、前記選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を前記観測対象の航跡に決定する航跡決定部と
    　を備えた航跡推定装置。
  2. 　前記航跡決定部は、前記相関仮説生成部により生成されたそれぞれの相関仮説に含まれている観測位置を用いて、それぞれの相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を更新する航跡更新部を備えており、
    　前記航跡更新部により更新されたそれぞれの航跡の予測処理を実施し、予測処理後のそれぞれの航跡を有している仮説を前記相関仮説生成部に出力する航跡予測部を備えたことを特徴とする請求項１記載の航跡推定装置。
  3. 　前記航跡決定部は、
    　前記信頼度算出部により算出された観測位置の信頼度に基づいて、前記相関仮説生成部により生成されたそれぞれの相関仮説の評価値を算出する評価値算出部と、
    　前記評価値算出部により算出されたそれぞれの相関仮説の評価値に基づいて、前記相関仮説生成部により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、前記選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を前記観測対象の航跡に決定する航跡決定処理部と
    　を備えていることを特徴とする請求項１記載の航跡推定装置。
  4. 　前記位置推定部は、前記信号源から出力された信号を複数の位置でそれぞれ受信した場合の信号強度を示す強度マップを取得し、前記強度マップが示すそれぞれの受信位置での信号強度の中から、前記信号観測部により受信された信号の強度に対応する信号強度を探索し、前記観測位置として、前記強度マップから、前記探索した信号強度に対応する受信位置を取得することを特徴とする請求項１記載の航跡推定装置。
  5. 　前記位置推定部は、前記１つ以上の仮説に含まれている航跡が示す観測対象の位置の平均位置を算出し、前記強度マップが示すそれぞれの受信位置での信号強度の中から、前記平均位置からの距離が閾値以内の受信位置での信号強度を抽出し、前記抽出した信号強度の中から、前記信号観測部により受信された信号の強度に対応する信号強度を探索することを特徴とする請求項４記載の航跡推定装置。
  6. 　前記位置推定部は、前記信号源から出力された信号を複数の位置でそれぞれ受信した場合の信号強度を示す強度マップを取得し、前記１つ以上の仮説に含まれている航跡が示す観測対象の位置を探索の初期値に設定して、前記強度マップから、前記観測位置を探索することを特徴とする請求項１記載の航跡推定装置。
  7. 　前記信号観測部により複数の信号が受信されており、
    　前記位置推定部は、前記信号観測部により受信された複数の信号をグループ分けし、グループ毎に、当該グループに含まれている信号の強度から、前記観測位置をそれぞれ推定することを特徴とする請求項１記載の航跡推定装置。
  8. 　前記信頼度算出部は、前記位置推定部により推定された観測位置の信頼度を算出するほかに、前記確率密度分布を用いて、前記観測位置の雑音である観測雑音を推定し、
    　前記航跡更新部は、前記相関仮説生成部により生成されたそれぞれの相関仮説に含まれている仮説が有している航跡が示す観測対象の位置及び前記観測雑音のそれぞれを用いて、それぞれの相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を更新することを特徴とする請求項２記載の航跡推定装置。
  9. 　前記観測対象の運動諸元を観測する運動諸元観測部を備え、
    　前記航跡予測部は、前記運動諸元観測部により観測された運動諸元を用いて、前記航跡更新部により更新された航跡の予測処理を実施することを特徴とする請求項２記載の航跡推定装置。
  10. 　前記航跡更新部は、地図情報を用いて、前記航跡予測部により予測処理が実施される航跡を制限することを特徴とする請求項２記載の航跡推定装置。
  11. 　観測対象の航跡を決定する航跡推定装置を備える携帯情報端末であり、
    　前記航跡推定装置は、
    　信号源から出力された信号を受信する信号観測部と、
    　前記信号観測部により受信された信号の強度から、前記信号観測部を実装している観測対象の位置である観測位置を推定する位置推定部と、
    　前記観測対象の航跡を有している１つ以上の仮説のうち、いずれか１つの仮説と前記位置推定部により推定された観測位置とを含む１つ以上の相関仮説を生成する相関仮説生成部と、
    　前記位置推定部により推定された観測位置での信号強度の確率密度分布を用いて、前記観測位置の信頼度を算出する信頼度算出部と、
    　前記信頼度算出部により算出された観測位置の信頼度に基づいて、前記相関仮説生成部により生成された１つ以上の相関仮説の中から、１つの相関仮説を選択し、前記選択した相関仮説に含まれている仮説が有している航跡を前記観測対象の航跡に決定する航跡決定部と
    　を備えていることを特徴とする携帯情報端末。
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