WO2022157936A1 - 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置 - Google Patents

無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2022157936A1
WO2022157936A1 PCT/JP2021/002284 JP2021002284W WO2022157936A1 WO 2022157936 A1 WO2022157936 A1 WO 2022157936A1 JP 2021002284 W JP2021002284 W JP 2021002284W WO 2022157936 A1 WO2022157936 A1 WO 2022157936A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
accuracy
position estimation
factors
calculating
wireless communication
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/002284
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
匡史 岩渕
智明 小川
友規 村上
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to PCT/JP2021/002284 priority Critical patent/WO2022157936A1/ja
Priority to JP2022576909A priority patent/JP7420289B2/ja
Publication of WO2022157936A1 publication Critical patent/WO2022157936A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves

Definitions

  • the present disclosure relates to a method and apparatus for visualizing the accuracy of position estimation by wireless communication.
  • Cyber-physical convergence makes it possible to provide new high value-added services by grasping and analyzing the state of real space by utilizing IoT (Internet-of-Things) technology and AI (Artificial Intelligent).
  • IoT Internet-of-Things
  • AI Artificial Intelligent
  • Non-Patent Document 1 In order to understand and analyze the state of the real space, it is important to know "where" and “under what circumstances” the collected information was obtained, and the importance of location information is increasing. Positioning techniques for acquiring position information through wireless communication have been studied more than ever before. Recently, as shown in Non-Patent Document 1, for example, it has been discussed in standards such as The Third Partnership Project (3GPP) Release 16 and IEEE 802.11az, and continues to receive technical attention for further improvement of accuracy. ing.
  • 3GPP The Third Partnership Project
  • Various position estimation methods have been proposed so far. For example, there are a method using received power, a method using the arrival angle of radio waves, a method using arrival time of radio waves and round trip time, and a method of estimating from channel information linked to position information using machine learning.
  • both methods have advantages and disadvantages, so they are sometimes used in combination.
  • the arrival time of radio waves has less variation and is more accurate than received power.
  • implementation issues such as the need for accurate synchronization of receiving devices at all receiving points that receive signals for position estimation.
  • the accuracy of position estimation varies depending on the environment in which positioning is performed. For example, in a non-line-of-sight environment, radio waves arrive while being repeatedly reflected, so the arrival time of radio waves tends to be longer. Therefore, in the case of the position estimation method that calculates the distance using the arrival time of radio waves or the round trip time, the distance between the transmission point and the reception point is estimated to be longer than the actual distance. In addition, even if it is not non-line-of-sight, in an environment with many structures that reflect radio waves, such as an area with buildings, the power of the reflected wave is greater than that of the direct wave, which often causes an estimation error. As the importance of location information increases, understanding the accuracy of location estimation is also becoming an important factor.
  • the accuracy of position estimation differs depending on the position estimation method.
  • the accuracy of position estimation in the service area can be grasped in advance, it will be possible to use it to determine which position estimation method should be adopted in service development.
  • the position estimation accuracy can be known as a specification value of the developed position estimation system. However, they are only a guideline, and it is impossible to know how much accuracy can actually be achieved until they are used. In addition, since the estimation accuracy varies depending on the usage environment, information on specification values alone is insufficient.
  • the present disclosure has been made with a focus on the above circumstances, and aims to provide a technology capable of visualizing the accuracy of position estimation in consideration of the environmental conditions of wireless communication peculiar to the service area.
  • the present disclosure provides a method of visualizing the accuracy of position estimation by wireless communication in order to achieve the above objectives.
  • the first step of the method is calculating respective numerical values for a plurality of mutually independent factors that affect the accuracy of position estimation based on the environmental conditions of the wireless communication.
  • a second step of the method is transforming the numerical value of each of the plurality of factors into a dimensionless quantity using the reference value of each of the plurality of factors.
  • a third step of the method is a step of calculating the accuracy of position estimation using a first-order polynomial with the dimensionless quantity of each of the plurality of factors as explanatory variables and the accuracy of position estimation as the objective variable.
  • the fourth step of the method is displaying the calculated position estimation accuracy.
  • the present disclosure provides an apparatus for visualizing the accuracy of position estimation by wireless communication.
  • the apparatus comprises one or more memories storing one or more programs and one or more processors coupled to the one or more memories.
  • One or more processors execute at least first to fourth processes when executing one or more programs.
  • the first process is a process of calculating respective numerical values for a plurality of mutually independent factors that affect the accuracy of position estimation based on the environmental conditions of wireless communication.
  • the second process is a process of converting each numerical value of a plurality of factors into a dimensionless quantity using a reference value of each of the plurality of factors.
  • the third process is a process of calculating the accuracy of position estimation using a first-order polynomial with the dimensionless quantity of each of a plurality of factors as an explanatory variable and the accuracy of position estimation as an objective variable.
  • a fourth process is a process of displaying the calculation result of the position estimation accuracy.
  • the accuracy of position estimation is calculated using a first-order polynomial with the dimensionless quantity of each of a plurality of factors affecting the accuracy of position estimation as explanatory variables and the accuracy of position estimation as the objective variable.
  • FIG. 1 is a block diagram for explaining a position estimation accuracy visualization device according to a first embodiment of the present disclosure
  • FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an example of information input to an input unit
  • FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of radio wave path calculation by a propagation calculation unit
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of calculation of received power and arrival time of each path by a propagation calculator
  • 4 is a block diagram for explaining functions of an accuracy estimating unit
  • FIG. 5 is a flow chart for explaining a procedure for calculating a parameter F5 by an accuracy estimating unit
  • FIG. 11 is a diagram for specifically explaining processing performed in calculation of a parameter F5;
  • FIG. 10 is a block diagram for explaining a position estimation accuracy visualization device according to a second embodiment of the present disclosure. It is a block diagram showing an example of hardware constitutions of a position presumption accuracy visualization device of each embodiment of this indication.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an example of a location estimation method using wireless communication.
  • Targets of position estimation by wireless communication are, for example, mobile terminals such as smartphones and mobile stations 2 including moving bodies such as automobiles.
  • Radio communication takes place between a mobile station 2 and one or more base stations 4 with fixed locations.
  • a plurality of base stations 4 capable of communicating with the mobile station 2 at the same time are used to estimate the position of the mobile station 2 .
  • mobile station 2 serves as a transmission point for transmitting signals for position estimation.
  • the mobile station 2 is hereinafter referred to as a transmission point 2 .
  • a signal for position estimation for example, SRS (Sounding Reference Signal) is used.
  • the mobile station 2 omnidirectionally radiates radio waves containing signals for position estimation.
  • a plurality of base stations 4 existing around the mobile station 2 serve as reception points for receiving radio waves including signals for position estimation.
  • the base station 4 is hereinafter referred to as a receiving point 4 .
  • the transmission point 2 and the reception point 4 constitute a MIMO system.
  • the number and type of antennas at each of the transmission point 2 and the reception point 4 are not limited.
  • the location of the mobile station 2 can be estimated in various ways.
  • One example is a method that uses the arrival time of radio waves from a transmission point to a reception point.
  • arrival times of radio waves are compared among a plurality of (for example, three) receiving points 4 that have received radio waves transmitted from the transmitting point 2 at the same time.
  • information about the arrival time of radio waves is sent from each reception point 4 to the position estimation system 6 .
  • Position estimation system 6 is, for example, a server located on a communication network.
  • the position estimation system 6 estimates the current position of the transmission point 2 on the map based on the arrival time of radio waves at each reception point 4 and map information.
  • the position estimation method exemplified here is a position estimation method using arrival time, but the position estimation method using received power, the position estimation method by machine learning, and the like also include estimation errors.
  • the method and apparatus for visualizing the accuracy of position estimation according to each embodiment of the present disclosure visualize the accuracy of position estimation so that it is possible to easily determine whether the position estimation method to be evaluated can be applied to the application. It is what I did. There is no limitation on the position estimation method to be evaluated.
  • FIG. 2 is a block diagram for explaining the position estimation accuracy visualization device 10 of the first embodiment.
  • the position estimation accuracy visualization device 10 is a device that visualizes the accuracy of position estimation by digitizing and displaying it, and the method of visualizing the accuracy of position estimation is executed by this device 10 .
  • the position estimation accuracy visualization device 10 is composed of an input unit 11, a propagation calculation unit 12, an accuracy estimation unit 13, and a display unit 14 for each function. The function of each unit constituting the position estimation accuracy visualization device 10 will be described below with reference to the drawings.
  • the input unit 11 accepts input of information regarding environmental conditions for wireless communication.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of information input to the input unit 11.
  • the environmental conditions for wireless communication include information on the area for evaluating position estimation accuracy. Area information includes maps, structures, and their layouts, as shown in FIG.
  • the environmental conditions for wireless communication also include the layout of the transmission point 2 and the reception point 4, as shown in FIG.
  • the radio parameters of the radio communication system used for position estimation, the position estimation method, and related parameters are also included in the environmental conditions of radio communication.
  • the propagation calculation unit 12 uses the information input to the input unit 11 to calculate the radio wave propagation path from the transmission point to the reception point.
  • a ray tracing method for example, can be used as a method of calculating the propagation path.
  • propagation paths corresponding to maps and structures can be calculated.
  • the ray tracing method is used as the propagation path calculation method.
  • the ray tracing method is just an example of the method of calculating the propagation path, and other methods may be used to calculate the propagation path.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of radio wave path calculation by the propagation calculation unit 12 .
  • the radio wave emitted from the transmitting point 2 is regarded as a ray, and the trajectory of the ray reaching the receiving point 4 after being reflected, diffracted, and transmitted by surrounding structures is obtained.
  • the method of obtaining the trajectory of light rays may be, for example, an imaging method or a launching method.
  • the trajectory of the ray is the radio wave path from the transmission point 2 to the reception point 4, and in the example shown in FIG. 4, five paths from P1 to P5 are calculated.
  • the path P1 is a direct wave path that directly reaches the receiving point 4 from the transmitting point 2 .
  • the propagation calculation unit 12 calculates, for example, the communication distance, the number of paths, the received power of each path, the arrival time (or delay) of each path, the number of reception points that can receive direct waves, and the channel response.
  • the communication distance is the distance from the transmission point 2 to the reception point 4
  • the number of paths is five from P1 to P5.
  • the received power of each path is calculated by a known method based on the amplitude, phase, etc. of the radio waves at the receiving point 4 .
  • the arrival time for each path is calculated in a known manner based on the path length of the path.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of calculation of received power and arrival time of each path by the propagation calculator 12.
  • the channel response is calculated by a known method based on the configuration of each antenna at the receiving point 4 and the transmitting point 2 and the amplitude, phase, etc. of each path of the radio wave at the receiving point 4 .
  • the accuracy estimation unit 13 uses the information output from the propagation calculation unit 12 to calculate the position estimation accuracy at each evaluation point.
  • the position estimation accuracy is calculated using, for example, a first-order polynomial expressed by Equation (1) below.
  • Position estimation accuracy is the objective variable in this first-order polynomial, and F1, F2, F3, F4, and F5 are explanatory variables.
  • a, b, c, d, and e are weighting factors.
  • (Position estimation accuracy) a*F1+b*F2+c*F3+d*F4+e*F5 Expression (1)
  • F1, F2, F3, F4, and F5 in the above first-order polynomial are parameters related to five mutually independent factors that affect position estimation accuracy.
  • F1 is a parameter calculated based on the communication distance.
  • F2 is a parameter calculated based on the number of passes.
  • F3 is a parameter calculated based on the received power and arrival time (or delay) of each path.
  • F4 is a parameter calculated based on the number of reception points that can receive direct waves.
  • F5 is a parameter calculated based on the channel response.
  • FIG. 6 is a block diagram for explaining the function of the accuracy estimation unit 13. As shown in FIG. To calculate each of the above parameters F1-F5, the accuracy estimator 13 includes an F1 calculator 131, an F2 calculator 132, an F3 calculator 133, an F4 calculator 134, and an F5 calculator 135 as shown in FIG. Prepare.
  • the F1 calculation unit 131 calculates the parameter F1 taking into account the characteristic that the position estimation accuracy tends to deteriorate as the communication distance increases.
  • a reference value for the communication distance is set in advance in the F1 calculator 131 .
  • the reference value of the communication distance is a value expected to provide the required position estimation accuracy, and can be arbitrarily set by the user. For example, if a position estimation error of 10 m is permissible, and the communication distance that satisfies the position estimation error of 10 m is 50 m, the communication distance reference value, which is the output of the propagation calculator 12, is 50 m.
  • the F1 calculator 131 calculates, for example, the ratio of the reference value of the communication distance to the calculated value of the communication distance output from the propagation calculator 12 (reference value/calculated value) as the parameter F1.
  • the parameter F1 is a dimensionless quantity obtained by rendering the communication distance, which is a factor affecting the position estimation accuracy, dimensionless with its reference value.
  • the F2 calculation unit 132 calculates the parameter F2 taking into account the characteristic that the position estimation accuracy is more likely to deteriorate as the number of paths increases.
  • a reference value for the number of passes is set in advance in the F2 calculation unit 132 .
  • the reference value of the number of paths is a value expected to provide the required position estimation accuracy, and can be arbitrarily set by the user.
  • the F2 calculator 132 calculates, for example, the ratio of the reference value of the number of paths to the calculated value of the number of paths output from the propagation calculator 12 (reference value/calculated value) as the parameter F2.
  • the parameter F2 is a dimensionless quantity obtained by rendering the number of paths, which is a factor affecting position estimation accuracy, dimensionless with its reference value.
  • the F3 calculation unit 133 calculates the parameter F3 taking into account the characteristic that the longer the arrival time (delay) of the paths is, the more easily the position estimation accuracy deteriorates when the received power of the plurality of paths is approximately the same. Specifically, the F3 calculation unit 133 extracts paths having approximately the same received power among the paths. Then, the maximum value of arrival time differences (maximum arrival time difference) among paths having similar received power is calculated. In the example shown in FIG. 5, paths P1, P2, and P3 have similar received power, and the difference between the arrival time of path P1 and the arrival time of path P3 is the maximum arrival time difference. A reference value for the maximum arrival time difference is set in advance in the F3 calculator 133 .
  • the reference value of the maximum arrival time difference is a value expected to provide the required position estimation accuracy, and can be arbitrarily set by the user.
  • the F3 calculator 133 calculates, for example, the ratio of the reference value of the maximum arrival time difference to the calculated value of the maximum arrival time difference (reference value/calculated value) as the parameter F3.
  • the parameter F3 is a dimensionless quantity obtained by rendering the maximum arrival time difference, which is a factor affecting the position estimation accuracy, dimensionless with its reference value.
  • the F4 calculation unit 134 calculates the parameter F4 taking into account the characteristic that the position estimation accuracy tends to deteriorate as the number of reception points that can receive direct waves decreases.
  • a reference value for the number of reception points is set in advance in the F4 calculation unit 134 .
  • the reference value of the number of reception points is a value expected to obtain the required position estimation accuracy, and can be arbitrarily set by the user.
  • the F4 calculator 134 calculates, for example, the ratio of the reference value of the reception score to the calculated value of the reception score output from the propagation calculator 12 (reference value/calculated value) as the parameter F4.
  • the parameter F4 is a dimensionless quantity obtained by rendering the number of reception points, which is a factor affecting position estimation accuracy, dimensionless with its reference value.
  • the F5 calculation unit 135 calculates the parameter F5 according to the procedure shown in the flowchart of FIG.
  • step S1 the F5 calculation unit 135 selects a total of two points, one for which the accuracy of position estimation is desired and one for comparison.
  • step S2 the F5 calculator 135 calculates a channel correlation value using the channel response obtained at each point.
  • the F5 calculator 135 repeats the processes of steps S1 and S2. That is, different comparison locations are selected in step S1, and channel correlation values are calculated for the selected comparison locations in step S2.
  • the F5 calculator 135 next performs the process of step S3.
  • step S3 the F5 calculation unit 135 extracts locations where the channel correlation value is equal to or greater than a preset threshold from all comparison locations. Subsequently, in step S4, the F5 calculation unit 135 calculates the distance from the location for which the accuracy of position estimation is desired for all the locations extracted in step S3. Then, the maximum distance is obtained from among the calculated distances.
  • FIG. 8 is a diagram for specifically explaining the processing performed in steps S3 and S4.
  • FIG. 8 shows a location TL on a map for which the accuracy of position estimation is desired and the locations of all comparison locations L1 to L14.
  • the locations where the channel correlation value is equal to or greater than the threshold among the comparison locations L1 to L14 are total five locations L2, L5, L8, and L11.
  • the maximum distance is the distance D5 to the location L5.
  • the distance D5 is obtained as the maximum distance in step S4.
  • the F5 calculation unit 135 sets the allowable maximum distance as a reference value.
  • the reference value may be set each time, or a preset reference value may be used.
  • the F5 calculator 135 calculates, for example, the ratio of the reference value of the maximum distance to the calculated value of the maximum distance calculated as described above (reference value/calculated value) as a parameter F5.
  • the parameter F5 is a dimensionless quantity obtained by rendering the maximum distance to a highly similar place, which is a factor that affects the position estimation accuracy, dimensionless with its reference value.
  • the accuracy estimator 13 includes a position estimation accuracy calculator 130 .
  • the parameters F1, F2, F3, F4, and F5 calculated by the F1 calculation unit 131, F2 calculation unit 132, F3 calculation unit 133, F4 calculation unit 134, and F5 calculation unit 135 are input to the position estimation accuracy calculation unit 130. be done.
  • the position estimation accuracy calculator 130 calculates the position estimation accuracy using the first-order polynomial represented by the above equation (1).
  • the propagation calculation unit 12 and the accuracy estimation unit 13 calculate respective numerical values for a plurality of mutually independent factors that affect the position estimation accuracy based on the environmental conditions of wireless communication. process.
  • the position estimation accuracy visualization device 10 performs a process of converting each numerical value of each of the plurality of factors into a dimensionless quantity using the reference value of each of the plurality of factors in the accuracy estimation unit 13 .
  • the position estimation accuracy visualization device 10 performs a process of calculating the position estimation accuracy in the accuracy estimation unit 13 using a first-order polynomial in which the dimensionless quantity of each of the plurality of factors is the explanatory variable and the position estimation accuracy is the objective variable. conduct.
  • the position estimation accuracy calculated by the accuracy estimation unit 13 is output to the display unit 14 .
  • the display unit 14 displays the calculation result of the position estimation accuracy output from the accuracy estimation unit 13 as a graph or map.
  • the map is displayed by referring to the map information input by the input unit 11, and the position estimation accuracy of the corresponding position on the map is displayed.
  • the accuracy may be displayed as a numerical value or may be displayed in color.
  • FIG. 9 is a diagram showing a display example by the display unit 14.
  • FIG. 9 on a map on which structures are arranged, areas with high position estimation accuracy and areas with low position estimation accuracy may be displayed in different colors. For example, if the position estimation accuracy is high, it may be displayed in red, and if it is low, it may be displayed in blue. Further, instead of using two colors depending on whether the position estimation accuracy is high or low, areas may be color-coded in multiple stages according to the value of the position estimation accuracy.
  • Position estimation accuracy visualization device of the second embodiment In setting the weighting coefficients a, b, c, d, and e of the first-order polynomial represented by the above equation (1), the actual values of position estimation measured in advance are utilized. good too.
  • the position estimation accuracy visualization device 10 of the second embodiment is configured as shown in FIG.
  • the position estimation accuracy visualization device 10 of the second embodiment includes an input unit 11, a propagation calculation unit 12, an accuracy estimation unit 13, a display unit 14, an error calculation unit 15, and a weight estimation unit 16 according to their functions. Since the input unit 11, the propagation calculation unit 12, the accuracy estimation unit 13, and the display unit 14 are common to those in the first embodiment, the error calculation unit 15 and the weight estimation unit 16 will be described below.
  • the error calculation unit 15 accepts inputs of position estimation information (measured values) obtained by actual measurement and correct position information (correct value) corresponding thereto.
  • the error calculator 15 calculates the error from the input measured value and the correct value. For example, the distance between the measured value and the correct value is calculated as the error.
  • the error calculator 15 outputs the error calculation result to the weight estimator 16 .
  • weighting coefficients a, b, c, d, and e By calculating the weighting coefficients a, b, c, d, and e in this way, it is possible to obtain the weighting coefficients a, b, c, d, and e corresponding to the position estimation method to be used and the location where position estimation is performed. can.
  • the obtained weighting coefficients a, b, c, d, and e are output to the accuracy estimation unit 13 and applied to the first-order polynomial expressed by Equation (1).
  • the measured values for position estimation are measured in advance at locations where position estimation is performed, and the measurement results are reflected in the settings of the weighting factors a, b, c, d, and e.
  • the measured values of position estimation are used to calculate the weighting factors, and the results calculated in the propagation calculation unit are used as the position estimation accuracy. Accuracy can be checked, including locations not measured.
  • FIG. 11 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the position estimation accuracy visualization device 10. As shown in FIG. 11
  • Computer 100 includes one or more processors 101 (hereinafter simply processors 101 ) and one or more memories 102 (hereinafter simply memory 102 ) coupled to processors 101 .
  • Memory 102 includes a main memory and a secondary memory.
  • the memory 102 stores one or more programs 103 executable by the processor 101 (hereinafter simply referred to as programs 103) and various information related thereto.
  • the processor 101 Various processes by the processor 101 are realized by the processor 101 executing the program 103 .
  • the program 103 can be stored in a main storage device, or can be stored in a computer-readable recording medium that is an auxiliary storage device.
  • the input device 105 includes input devices such as keyboards and mice.
  • the functions of the input device 105 also include a function of inputting data to the computer 100 via a USB memory or the like, a function of inputting data to the computer 100 via a LAN, and a function of downloading data from the Internet.
  • Display device 106 is a display having a display screen viewable by a user.

Abstract

本開示は、サービスエリア特有の無線通信の環境条件を考慮したうえで、位置推定の精度を可視化することができる技術を提供することを目的とする。　本開示の方法では、コンピュータは、無線通信の環境条件に基づき、位置推定精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出する。次に、コンピュータは、複数の因子のそれぞれの基準値を用いて複数の因子のそれぞれの数値を無次元量（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、及びＦ５）に変換する。次に、コンピュータは、複数の因子のそれぞれの無次元量（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、及びＦ５）を説明変数とし位置推定精度を目的変数とする一次多項式を用いて位置推定精度を計算し、そして、位置精度の計算結果を表示する。

Description

無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置
　本開示は、無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置に関する。
　将来の社会基盤として、サイバーフィジカル融合と呼ばれる概念が議論されている。サイバーフィジカル融合は、ＩｏＴ（Internet-of-Things）技術やＡＩ（Artificial Intelligent）を活用して、実空間の状態把握と解析とによって新たな高付加価値サービスを提供可能にするものである。
　実空間の状態把握や解析を行うにあたっては、収集される情報が「どこで」「どのような状況で」得られたものであるかが重要であり、位置情報の重要性が増している。無線通信により位置情報を取得する測位技術は以前より多く検討されている。最近においても、例えば非特許文献１に示されるように、The Third Partnership Project (3GPP) Release 16やIEEE 802.11az等の標準規格で議論され、さらなる高精度化に向けて技術的にも注目され続けている。
　これまでに様々な位置推定方法が提案されている。例えば、受信電力を用いる方法、電波の到来角を用いる方法、電波の到来時間やラウンドトリップ時間を用いる方法、機械学習を用いて位置情報に紐づけられたチャネル情報から推定する方法等がある。ただし、いずれの方法も一長一短であるため、組み合わせて利用されることもある。例えば、一般に、受信電力よりも電波の到来時間のほうが変動は少なく、精度がよいとされる。しかし、電波の到来時間を測定するためには、位置推定用の信号を受信する全ての受信点の受信装置が精度よく同期されている必要がある等、実装上の課題がある。
　また、いずれの方法においても、測位を行う環境によって位置推定の精度は異なる。例えば、見通し外環境では電波は反射を繰り返しながら到来するため、電波の到来時間は長くなる傾向にある。そのため、電波の到来時間やラウンドトリップ時間を用いて距離を算出する位置推定方法の場合、送信点と受信点間の距離は実際の距離よりも長く推定されてしまう。また、見通し外でなくとも、ビル街など周辺に電波を反射する構造物が多い環境においては、直接波よりも反射波の電力が大きくなることにより、推定誤差を生じる場合も多い。位置情報の重要性が増すにつれ、位置推定の精度を把握することも重要な要素となりつつある。
R. Keating, M. Saily, J. Hulkkonen, and J. Karjalainen, "Overview of Positioning in 5G New Radio", 2019 16th International Symposium on Wireless Communication Systems, Aug. 2019.
　位置情報を用いたデータ解析や、位置情報を用いるサービスの提供者の立場からすると、位置推定の精度はサービスの信頼性に直結する非常に重要な要素である。そのため、サービス開始にあたっては、サービスエリアにおける位置推定の精度を把握したいニーズがある。
　また上述の通り、位置推定方法によって位置推定の精度は異なる。加えて、事前にサービスエリアにおける位置推定の精度を把握することができれば、サービス開発においていずれの位置推定方法を採用すべきかの判断に活用することもできるようになる。なお、位置推定精度については、開発された位置推定システムの仕様値として知ることができる。しかし、それらはあくまでも目安であり、実際どれほどの精度が達成できるかは使用してみないとわからない。また、使用環境によって推定精度に差が生じるため、仕様値の情報だけでは不十分である。
　本開示は、上記事情に着目してなされたもので、サービスエリア特有の無線通信の環境条件を考慮したうえで、位置推定の精度を可視化することができる技術を提供することを目的とする。
　本開示は、上記目的を達成するため、無線通信による位置推定の精度を可視化する方法を提供する。本方法の第１のステップは、無線通信の環境条件に基づき位置推定の精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出するステップである。本方法の第２のステップは、複数の因子のそれぞれの基準値を用いて複数の因子のそれぞれの数値を無次元量に変換するステップである。本方法の第３のステップは、複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし位置推定の精度を目的変数とする一次多項式を用いて位置推定の精度を計算するステップである。本方法の第４のステップは、位置推定の精度の計算結果を表示するステップである。
　また、本開示は、上記目的を達成するため、無線通信による位置推定の精度を可視化する装置を提供する。本装置は、１つ又は複数のプログラムを記憶した１つ又は複数のメモリと、１つ又は複数のメモリと結合された１つ又は複数のプロセッサとを備える。１つ又は複数のプロセッサは、１つ又は複数のプログラムの実行時、少なくとも第１乃至第４の処理を実行する。第１の処理は、無線通信の環境条件に基づき位置推定の精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出する処理である。第２の処理は、複数の因子のそれぞれの基準値を用いて複数の因子のそれぞれの数値を無次元量に変換する処理である。第３の処理は、複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし位置推定の精度を目的変数とする一次多項式を用いて位置推定の精度を計算する処理である。第４の処理は、位置推定の精度の計算結果を表示する処理である。
　本開示に係る方法及び装置によれば、位置推定の精度に影響する複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし位置推定の精度を目的変数とする一次多項式を用いて位置推定の精度を計算し表示することで、位置推定の精度を可視化することができる。
無線通信による位置推定方法の一例を説明するための図である。 本開示の第１実施形態の位置推定精度可視化装置を説明するためのブロック図である。 入力部に入力される情報の一例を説明するための図である。 伝搬計算部による電波のパスの計算例を示す図である。 伝搬計算部による各パスの受信電力及び到来時間の計算例を示す図である。 精度推定部の機能を説明するためのブロック図である。 精度推定部によるパラメータＦ５の計算の手順を説明するためのフローチャートである。 パラメータＦ５の計算で行われる処理を具体的に説明するための図である。 表示部による表示例を示す図である。 本開示の第２実施形態の位置推定精度可視化装置を説明するためのブロック図である。 本開示の各実施形態の位置推定精度可視化装置のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
１．無線通信による位置推定の方法の概要
　図１は、無線通信による位置推定方法の一例を説明するための図である。無線通信による位置推定の対象は、例えば、スマートフォン等の携帯端末や自動車等の移動体を含む移動局２である。無線通信は移動局２と位置を固定された１以上の基地局４との間で行われる。移動局２の位置の推定には、移動局２との間で同時に通信が可能な複数の基地局４が用いられる。
　位置推定では、移動局２は位置推定用の信号を送信する送信点となる。以下、移動局２を送信点２と表記する。位置推定用の信号としては、例えば、ＳＲＳ（Sounding Reference Signal）が用いられる。移動局２は位置推定用の信号を含む電波を全方位に放射する。移動局２の周囲に存在する複数の基地局４は、位置推定用の信号を含む電波を受信する受信点となる。以下、基地局４を受信点４と表記する。なお、送信点２と受信点４とはＭＩＭＯシステムを構成する。ただし、送信点２と受信点４のそれぞれにおけるアンテナの数及び種類に限定は無い。
　移動局２の位置推定は様々な方法で行うことができる。一つの例として、送信点から受信点までの電波の到来時間を用いる方法が挙げられる。この方法では、送信点２から同時刻に送信された電波を受信した複数（例えば３つ）の受信点４の間で電波の到来時間が比較される。具体的には、各受信点４から電波の到来時間に関する情報が位置推定システム６に送られる。位置推定システム６は、例えば、通信ネットワーク上に配置されたサーバである。位置推定システム６は、各受信点４における電波の到来時間と地図情報とに基づいて地図上における送信点２の現在位置を推定する。
　ここに例示された位置推定方法を含めて、これまでに提案されているどの位置推定方法にも推定誤差は含まれる。例えば、ここで例示された位置推定方法は、到来時間を用いる位置推定方法であるが、受信電力を用いる位置推定方法や機械学習による位置推定方法などでも推定誤差は含まれる。本開示の各実施形態の位置推定の精度を可視化する方法及び装置は、位置推定の精度を可視化することによって、評価対象の位置推定方法のアプリケーションへの適用の可否等を容易に判断できるようにしたものである。評価対象となる位置推定方法には限定は無い。
２．第１実施形態の位置推定精度可視化装置
　図２は、第１実施形態の位置推定精度可視化装置１０を説明するためのブロック図である。位置推定精度可視化装置１０は、位置推定の精度を数値化して表示することによって可視化する装置であって、この装置１０によって位置推定の精度を可視化する方法が実行される。位置推定精度可視化装置１０は、その機能別に、入力部１１、伝搬計算部１２、精度推定部１３、及び表示部１４から構成される。以下、位置推定精度可視化装置１０を構成する各部の機能について図を参照しながら説明する。
　入力部１１は、無線通信の環境条件に関する情報の入力を受け付ける。図３は、入力部１１に入力される情報の一例を説明するための図である。無線通信の環境条件には、位置推定精度の評価を行うエリアの情報が含まれる。エリアの情報には、図３に示すように、地図、構造物、およびそれらのレイアウトが含まれる。また、無線通信の環境条件には、図３に示すように、送信点２及び受信点４のレイアウトが含まれる。また、位置推定に用いる無線通信システムの無線パラメータ、位置推定方法、及び関連するパラメータも無線通信の環境条件に含まれる。
　伝搬計算部１２は、入力部１１に入力された情報を用いて送信点から受信点への電波の伝搬路の計算を行う。伝搬路の計算方法として、例えばレイトレース法を用いることができる。レイトレース法を用いることで、地図及び構造物に対応した伝搬路を計算することができる。以下の説明では、伝搬路の計算方法にレイトレース法が用いられるものとする。ただし、レイトレース法はあくまでも伝搬路の計算方法の一例であり、他の方法により伝搬路を計算してもよい。
　図４は、伝搬計算部１２による電波のパスの計算例を示す図である。具体的には、図３に示すように地図上に構造物、送信点２、及び受信点４が配置される場合おいて、送信点２から受信点４までの電波のパスをレイトレース法により計算した例が示されている。レイトレース法では、送信点２から放射される電波は光線と見なされ、周囲の構造物での反射・回折・透過を経て受信点４に到達する光線の軌跡が求められる。光線の軌跡を求める方法は、例えば、イメージング法でもよいしローンチング法でもよい。光線の軌跡が送信点２から受信点４までの電波のパスであり、図４に示す例ではＰ１からＰ５までの５つのパスが計算されている。このうちパスＰ１は、送信点２から受信点４に直接到達する直接波のパスである。
　伝搬計算部１２は、評価地点ごとに、例えば、通信距離、パス数、各パスの受信電力、各パスの到来時間（または遅延）、直接波を受信できる受信点数、チャネル応答を計算する。図４に示す例では、通信距離は送信点２から受信点４までの距離であり、パス数はＰ１からＰ５までの５つである。各パスの受信電力は、受信点４での電波の振幅及び位相等に基づいて公知の方法で計算される。各パスの到来時間はパスの経路長に基づいて公知の方法で計算される。図５は、伝搬計算部１２による各パスの受信電力及び到来時間の計算例を示す図である。また、チャネル応答は受信点４及び送信点２の各アンテナの構成と受信点４での各パスの電波の振幅及び位相等に基づいて公知の方法で計算される。
　精度推定部１３は、伝搬計算部１２から出力された情報を用い、各評価地点における位置推定精度を算出する。位置推定精度は、例えば、以下に式（１）で示す一次多項式を用いて算出される。この一次多項式において位置推定精度は目的変数であり、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、及びＦ５は説明変数である。ａ、ｂ、ｃ、ｄ、及びｅは重み係数である。
（位置推定精度）＝ａ*Ｆ１＋ｂ*Ｆ２＋ｃ*Ｆ３＋ｄ*Ｆ４＋ｅ*Ｆ５　・・・式（１）
　上記の一次多項式におけるＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、及びＦ５は、位置推定精度に影響する互いに独立な５つの因子に関係するパラメータである。Ｆ１は、通信距離に基づいて計算されるパラメータである。Ｆ２は、パス数に基づいて計算されるパラメータである。Ｆ３は、各パスの受信電力と到来時間（または遅延）とに基づいて計算されるパラメータである。Ｆ４は、直接波を受信できる受信点数に基づいて計算されるパラメータである。そして、Ｆ５は、チャネル応答に基づいて計算されるパラメータである。
　図６は、精度推定部１３の機能を説明するためのブロック図である。上記の各パラメータＦ1－Ｆ５を計算するため、精度推定部１３は、図６に示すようにＦ１計算部１３１、Ｆ２計算部１３２、Ｆ３計算部１３３、Ｆ４計算部１３４、及びＦ５計算部１３５を備える。
　Ｆ１計算部１３１は、通信距離が大きいほど位置推定精度が劣化しやすいという特性を考慮してパラメータＦ１を計算する。Ｆ１計算部１３１には、予め通信距離の基準値が設定されている。通信距離の基準値とは、要求する位置推定精度が得られると見込まれる値であり、ユーザが任意に設定できる。例えば、位置推定誤差１０ｍを許容できるとしたとき、位置推定誤差１０ｍが満足できる通信距離が５０ｍであれば、伝搬計算部１２の出力である通信距離の基準値は５０ｍとなる。Ｆ１計算部１３１は、例えば、伝搬計算部１２から出力された通信距離の計算値に対する通信距離の基準値の比（基準値／計算値）をパラメータＦ１として算出する。パラメータＦ１は、位置推定精度に影響する因子である通信距離をその基準値で無次元化した無次元量である。
　Ｆ２計算部１３２は、パス数が大きいほど位置推定精度が劣化しやすいという特性を考慮してパラメータＦ２を計算する。Ｆ２計算部１３２には、予めパス数の基準値が設定されている。パス数の基準値とは、要求する位置推定精度が得られると見込まれる値であり、ユーザが任意に設定できる。Ｆ２計算部１３２は、例えば、伝搬計算部１２から出力されたパス数の計算値に対するパス数の基準値の比（基準値／計算値）をパラメータＦ２として算出する。パラメータＦ２は、位置推定精度に影響する因子であるパス数をその基準値で無次元化した無次元量である。
　Ｆ３計算部１３３は、複数のパスの受信電力が同程度であるとき、パスの到来時間（遅延）が大きいほど位置推定精度が劣化しやすいという特性を考慮してパラメータＦ３を計算する。具体的には、Ｆ３計算部１３３は、各パスのうち受信電力が同程度となるパスを抽出する。そして、同程度の受信電力を有するパスのうちで到来時間差の最大値（最大到来時間差）を計算する。図５に示す例では、パスＰ１、Ｐ２、及びＰ３が同程度の受信電力を有するパスであり、パスＰ１の到来時間とパスＰ３の到来時間との差が最大到来時間差である。Ｆ３計算部１３３には、予め最大到来時間差の基準値が設定されている。最大到来時間差の基準値とは、要求する位置推定精度が得られると見込まれる値であり、ユーザが任意に設定できる。Ｆ３計算部１３３は、例えば、上記のように計算された最大到来時間差の計算値に対する最大到来時間差の基準値の比（基準値／計算値）をパラメータＦ３として算出する。パラメータＦ３は、位置推定精度に影響する因子である最大到来時間差をその基準値で無次元化した無次元量である。
　Ｆ４計算部１３４は、直接波を受信できる受信点数が少ないほど位置推定精度が劣化しやすいという特性を考慮してパラメータＦ４を計算する。Ｆ４計算部１３４には、予め受信点数の基準値が設定されている。受信点数の基準値とは、要求する位置推定精度が得られると見込まれる値であり、ユーザが任意に設定できる。Ｆ４計算部１３４は、例えば、伝搬計算部１２から出力された受信点数の計算値に対する受信点数の基準値の比（基準値／計算値）をパラメータＦ４として算出する。パラメータＦ４は、位置推定精度に影響する因子である受信点数をその基準値で無次元化した無次元量である。
　次に、Ｆ５計算部１３５によるチャネル応答に基づいたパラメータＦ５の計算について説明する。チャネル応答の値が位置推定精度に影響するのは、例えば、機械学習を用いて位置情報に紐づけられたチャネル情報から位置推定が行われる場合である。相関の高いチャネル応答となる地点が複数存在した場合、位置推定に誤差が生じやすい。そこで、Ｆ５計算部１３５は、図７にフローチャートで示す手順にてパラメータＦ５を計算する。
　ステップＳ１では、Ｆ５計算部１３５は、位置推定の精度を求めたい場所と比較場所１地点の計２地点を選択する。ステップＳ２では、Ｆ５計算部１３５は、各地点で得られているチャネル応答を用いて、チャネル相関値を計算する。Ｆ５計算部１３５は、ステップＳ１とステップＳ２の処理を繰り返す。すなわち、ステップＳ１において異なる比較場所を選択し、ステップＳ２において選択した比較場所についてチャネル相関値を計算する。全ての比較場所についてのチャネル相関値の計算が完了すると、Ｆ５計算部１３５は、次にステップＳ３の処理を行う。
　ステップＳ３では、Ｆ５計算部１３５は、全ての比較場所の中からチャネル相関値が予め設定した閾値以上である場所を抽出する。続いて、ステップＳ４では、Ｆ５計算部１３５は、ステップＳ３で抽出された全ての場所について、位置推定の精度を求めたい場所からの距離を計算する。そして、計算された距離の中から最大距離を求める。
　ここで、図８はステップＳ３及びＳ４で行われる処理を具体的に説明するための図である。図８には、地図上における位置推定の精度を求めたい場所ＴＬと、全ての比較場所Ｌ１－Ｌ１４の位置が示されている。図８に示す例では、比較場所Ｌ１－Ｌ１４のうちチャネル相関値が閾値以上である場所は、Ｌ２、Ｌ５、Ｌ８、及びＬ１１の計５地点である。そして、位置推定の精度を求めたい場所ＴＬから各場所Ｌ２、Ｌ５、Ｌ８、Ｌ１１までの距離Ｄ２、Ｄ５、Ｄ８、Ｄ１１のうち最大距離は、場所Ｌ５までの距離Ｄ５である。この例の場合、ステップＳ４では、距離Ｄ５が最大距離として求められる。
　ステップＳ５では、Ｆ５計算部１３５は、許容できる最大距離を基準値として設定する。基準値の設定は毎回行われてもよいし、予め設定された基準値が用いられてもよい。ステップＦ６では、Ｆ５計算部１３５は、例えば、上記のように計算された最大距離の計算値に対する最大距離の基準値の比（基準値／計算値）をパラメータＦ５して算出する。パラメータＦ５は、位置推定精度に影響する因子である類似性の高い場所までの最大距離をその基準値で無次元化した無次元量である。
　再び図６に戻り、精度推定部１３の機能について説明を続ける。精度推定部１３は、位置推定精度計算部１３０を備える。Ｆ１計算部１３１、Ｆ２計算部１３２、Ｆ３計算部１３３、Ｆ４計算部１３４、及びＦ５計算部１３５で計算された各パラメータＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５は、位置推定精度計算部１３０に入力される。位置推定精度計算部１３０は、上記の式（１）で表される一次多項式を用いて位置推定精度を算出する。
　なお、一次多項式を構成する重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅはユーザが任意に設定することができる。一次多項式で表される関係は採用する位置推定方法により異なるため、位置推定方法に応じて異なる値を重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅに設定してもよい。また、想定する無線環境において支配的になる特定誤差の要因が異なる場合には、その要因が多く反映されるように重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを設定してもよい。位置推定方法により考慮しない因子に対応する重み係数には０が設定される。例えば、チャネル応答を用いない場合はｅ＝０とされる。
　以上のように、位置推定精度可視化装置１０は、伝搬計算部１２と精度推定部１３とにおいて、無線通信の環境条件に基づき位置推定精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出する処理を行う。位置推定精度可視化装置１０は、次に、精度推定部１３において、複数の因子のそれぞれの基準値を用いて複数の因子のそれぞれの数値を無次元量に変換する処理を行う。そして、位置推定精度可視化装置１０は、精度推定部１３において、複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし位置推定精度を目的変数とする一次多項式を用いて位置推定精度を計算する処理を行う。
　再び図２に戻り、位置推定精度可視化装置１０の機能について説明を続ける。精度推定部１３で計算された位置推定精度は表示部１４に出力される。表示部１４は、精度推定部１３から出力された位置推定精度の計算結果をグラフまたは地図として表示する。例えば、入力部１１にて入力した地図情報を参照して地図を表示するとともに、地図上の対応する位置の位置推定精度を表示する。表示方法としては、精度を数値として表示してもよいし、色で表示してもよい。
　図９は、表示部１４による表示例を示す図である。図９に示すように、構造物が配置された地図上において、位置推定の精度が高いエリアと、位置推定精度が低いエリアとを色分けして表示するようにしてもよい。例えば、位置推定精度が高ければ赤、低ければ青のようエリア毎に色分けして表示してもよい。また、位置推定精度が高いか低いかで２色に色分けするのではなく、位置推定精度の値に応じて多段階にエリア毎に色分けするようにしてもよい。
３．第２実施形態の位置推定精度可視化装置
　上記の式（１）で表される一次多項式の重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅの設定において、予め測定した位置推定の実測値を活用してもよい。重み係数の設定に位置推定の実測値を活用するため、第２実施形態の位置推定精度可視化装置１０は、図１０に示すように構成される。第２実施形態の位置推定精度可視化装置１０は、その機能別に、入力部１１、伝搬計算部１２、精度推定部１３、表示部１４、誤差計算部１５、及び重み推定部１６から構成される。入力部１１、伝搬計算部１２、精度推定部１３、及び表示部１４は第１実施形態と共通であるので、以下では誤差計算部１５と重み推定部１６について説明する。
　誤差計算部１５は、実測により得た位置推定情報（実測値）と、それに対応する正しい位置情報（正解値）の入力を受け付ける。誤差計算部１５は、入力された実測値と正解値から誤差を計算する。例えば、実測値と正解値との間の距離が誤差として計算される。誤差計算部１５は、誤差の計算結果を重み推定部１６に出力する。
　重み推定部１６は、誤差計算部１５から出力された様々な場所における誤差の計算結果を用いて、実測により得られた位置推定精度に近づくように、上記の式（１）で表される一次多項式の重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを調整する。その際、上記の式（１）の左辺の位置推定精度は以下の式（２）によって計算してもよい。なお、式（２）の右辺における許容誤差は、要求する位置推定精度が得られると見込まれる値であり、ユーザが任意に設定できる。
（位置推定精度）＝（許容誤差）／（誤差計算部から出力された誤差）　・・・式（２）
　このようにして重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅが算出されることにより、用いる位置推定方法及び位置推定を行う場所に対応した重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを得ることができる。得られた重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅは精度推定部１３に出力され、式（１）で表される一次多項式に適用される。
　第２実施形態においては、予め位置推定を行う場所において位置推定の実測値の測定が行われ、その測定結果が重み係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅの設定に反映される。その結果、第２実施形態によれば、位置推定の実測値は重み係数を算出するために用いられ、位置推定精度は伝搬計算部において算出された結果が用いられるため、位置推定の実測値を測定していない場所を含めて精度を確認することができる。
４．位置推定精度可視化装置のハードウェア構成
　本開示の各実施形態の位置推定精度可視化装置１０のハードウェア構成について図１１を参照して説明する。図１１は、位置推定精度可視化装置１０のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
　図２及び図１０に示す位置推定精度可視化装置１０の各機能は、例えば、コンピュータ１００と入力装置１０５と表示装置１０６とにより実現される。コンピュータ１００は、１又は複数のプロセッサ１０１（以下、単にプロセッサ１０１と呼ぶ）と、プロセッサ１０１に結合された１又は複数のメモリ１０２（以下、単にメモリ１０２と呼ぶ）とを含んでいる。メモリ１０２は主記憶装置と補助記憶装置とを含む。メモリ１０２には、プロセッサ１０１で実行可能な１又は複数のプログラム１０３（以下、単にプログラム１０３と呼ぶ）とそれに関連する種々の情報とが記憶されている。
　プロセッサ１０１がプログラム１０３を実行することにより、プロセッサ１０１による各種処理が実現される。図２に示す入力部１１、伝搬計算部１２、精度推定部１３、及び表示部１４の各機能は、プログラム１０３がプロセッサ１０１により実行されることで実現される。図１０示す入力部１１、伝搬計算部１２、精度推定部１３、表示部１４、誤差計算部１５、及び重み推定部１６の各機能も、プログラム１０３がプロセッサ１０１により実行されることで実現される。プログラム１０３は、主記憶装置に記憶されることもできるし、補助記憶装置であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されることもできる。
　入力装置１０５は、キーボード、マウス等の入力デバイスを含む。また、入力装置１０５の機能には、ＵSＢメモリ等を介してデータをコンピュータ１００に入力する機能、ＬＡＮ経由でデータをコンピュータ１００に入力する機能、或いは、インターネットからデータをダウンロードする機能も含まれる。表示装置１０６は、ユーザによって視認可能な表示画面を有するディスプレイである。
５．その他
　上記実施形態は、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々に変形して実施することができる。すなわち、上記実施形態において各要素の個数、数量、量、範囲などの数に言及されている場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、本開示に係る技術が限定されるものではない。また、上記実施形態において説明する構造等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、本開示に係る技術に必ずしも必須のものではない。
２　送信点（移動局）
４　受信点（基地局）
６　位置推定システム
１０　位置推定精度可視化装置
１１　入力部
１２　伝搬計算部
１３　精度推定部
１４　表示部
１５　誤差計算部
１６　重み推定部
１００　コンピュータ
１０１　プロセッサ
１０２　メモリ
１０３　プログラム
１０５　入力装置
１０６　表示装置
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５　パス

Claims (8)

  1. 　無線通信による位置推定の精度を可視化する方法であって、
    　前記無線通信の環境条件に基づき前記精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出するステップと、
    　前記複数の因子のそれぞれの基準値を用いて前記複数の因子のそれぞれの数値を無次元量に変換するステップと、
    　前記複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし前記精度を目的変数とする一次多項式を用いて前記精度を計算するステップと、
    　前記精度の計算結果を表示するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
  2. 請求項１に記載の方法において、
    　前記精度を計算する前記ステップは、前記位置推定が行われるエリア毎に前記精度を計算するステップを含み、
    　前記計算結果を表示する前記ステップは、地図上の前記エリアに対応する位置に前記計算結果を表示するステップを含む
    ことを特徴とする方法。
  3. 請求項１又は２に記載の方法において、
    　前記位置推定の実測値と正解値との誤差に基づいて前記一次多項式の重み係数を調整するステップをさらに含む
    ことを特徴とする方法。
  4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の方法において、
    　前記複数の因子は電波の伝搬路に依存する因子を含み、
    　前記数値を算出するステップは、前記無線通信の前記環境条件に基づき前記伝搬路を計算するステップを含む
    ことを特徴とする方法。
  5. 　無線通信による位置推定の精度を可視化する装置であって、
    　１つ又は複数のプログラムを記憶した１つ又は複数のメモリと、
    　前記１つ又は複数のメモリと結合された１つ又は複数のプロセッサと、を備え、
    　前記１つ又は複数のプロセッサは、前記１つ又は複数のプログラムの実行時、
    　前記無線通信の環境条件に基づき前記精度に影響する互いに独立な複数の因子についてそれぞれの数値を算出する処理と、
    　前記複数の因子のそれぞれの基準値を用いて前記複数の因子のそれぞれの数値を無次元量に変換する処理と、
    　前記複数の因子のそれぞれの無次元量を説明変数とし前記精度を目的変数とする一次多項式を用いて前記精度を計算する処理と、
    　前記精度の計算結果を表示する処理と、を実行する
    を含むことを特徴とする装置。
  6. 請求項５に記載の装置において、
    　前記精度を計算する前記処理は、前記位置推定が行われるエリア毎に前記精度を計算する処理を含み、
    　前記計算結果を表示する前記処理、地図上の前記エリアに対応する位置に前記計算結果を表示する処理を含む
    ことを特徴とする装置。
  7. 請求項５又は６に記載の装置において、
    　前記１つ又は複数のプロセッサは、前記１つ又は複数のプログラムの実行時、
    　前記位置推定の実測値と正解値との誤差に基づいて前記一次多項式の重み係数を調整する処理をさらに実行する
    ことを特徴とする装置。
  8. 請求項５乃至７の何れか１項に記載の装置において、
    　前記複数の因子は電波の伝搬路に依存する因子を含み、
    　前記数値を算出する処理は、前記無線通信の前記環境条件に基づき前記伝搬路を計算する処理を含む
    ことを特徴とする装置。
PCT/JP2021/002284 2021-01-22 2021-01-22 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置 WO2022157936A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/002284 WO2022157936A1 (ja) 2021-01-22 2021-01-22 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置
JP2022576909A JP7420289B2 (ja) 2021-01-22 2021-01-22 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/002284 WO2022157936A1 (ja) 2021-01-22 2021-01-22 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022157936A1 true WO2022157936A1 (ja) 2022-07-28

Family

ID=82549570

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/002284 WO2022157936A1 (ja) 2021-01-22 2021-01-22 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7420289B2 (ja)
WO (1) WO2022157936A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010509571A (ja) * 2006-11-07 2010-03-25 スカイフック ワイヤレス，インク． 無線ｌａｎを基盤とする測位システム内の測位誤差を推定するためのシステムと方法
JP2010130220A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 無線通信装置の配置支援システム
JP2010186393A (ja) * 2009-02-13 2010-08-26 Nissan Motor Co Ltd 追従制御装置及び追従制御方法
JP2010230501A (ja) * 2009-03-27 2010-10-14 Kddi Corp 位置情報取得装置、位置情報取得システム、位置情報取得方法およびプログラム
US20170074659A1 (en) * 2015-09-16 2017-03-16 Here Global B.V. Method and apparatus for providing a location data error map
JP2019203823A (ja) * 2018-05-24 2019-11-28 株式会社デンソー 走行計画生成装置、走行計画生成方法、及び制御プログラム
WO2020066153A1 (ja) * 2018-09-26 2020-04-02 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010509571A (ja) * 2006-11-07 2010-03-25 スカイフック ワイヤレス，インク． 無線ｌａｎを基盤とする測位システム内の測位誤差を推定するためのシステムと方法
JP2010130220A (ja) * 2008-11-26 2010-06-10 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 無線通信装置の配置支援システム
JP2010186393A (ja) * 2009-02-13 2010-08-26 Nissan Motor Co Ltd 追従制御装置及び追従制御方法
JP2010230501A (ja) * 2009-03-27 2010-10-14 Kddi Corp 位置情報取得装置、位置情報取得システム、位置情報取得方法およびプログラム
US20170074659A1 (en) * 2015-09-16 2017-03-16 Here Global B.V. Method and apparatus for providing a location data error map
JP2019203823A (ja) * 2018-05-24 2019-11-28 株式会社デンソー 走行計画生成装置、走行計画生成方法、及び制御プログラム
WO2020066153A1 (ja) * 2018-09-26 2020-04-02 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および非一時的なコンピュータ可読媒体

Also Published As

Publication number Publication date
JP7420289B2 (ja) 2024-01-23
JPWO2022157936A1 (ja) 2022-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8509819B2 (en) Information processing apparatus and correction method
US10534065B2 (en) Estimation of a level for an observation data set
JPWO2006075447A1 (ja) ユーザスループット地理的分布推定システムおよびユーザスループット地理的分布推定方法
KR102034082B1 (ko) 측위 환경 분석 장치, 이를 이용한 단말기의 위치 결정 성능 예측 방법 및 시스템
US11277214B2 (en) Radio environment estimation method and radio environment estimation apparatus
WO2021136093A1 (zh) 信道测量方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110636516B (zh) 信号传播模型的确定方法及装置
CN108828570B (zh) 一种基于路径损耗因子动态估计的测距方法及测距装置
JP5699544B2 (ja) 電波伝搬特性推定システム、電波伝搬特性推定方法、およびコンピュータプログラム
CN112584420B (zh) 一种信号测量方法、终端及网络侧设备
JP2013003084A (ja) 測位装置及び測位方法
KR101219913B1 (ko) 이동 노드 위치 추정 방법
WO2022157936A1 (ja) 無線通信による位置推定の精度を可視化する方法及び装置
US11758508B2 (en) Access Point (AP) placement using Fine Time Measurement (FTM)
EP2119064A1 (en) Method for classifying radio channels
CN110708702A (zh) 信号传播模型的确定方法及装置
JP2015507172A (ja) 距離推定
Pormante et al. Performance analysis of a lightweight RSSI-based localization algorithm for Wireless Sensor Networks
US20210329478A1 (en) Radio wave strength estimation device, position estimation system, and radio wave strength estimation method
JP2019074422A (ja) 無線受信機、無線受信方法および無線システム
Sapumohotti et al. Wilocsim: Simulation testbed for wlan location fingerprinting systems
US20220394653A1 (en) Method and apparatus of positioning for accomodating wireless-environment change
JP7459734B2 (ja) 空間画像生成装置及び物体検知装置
KR102632309B1 (ko) 무선 신호를 이용하여 위치를 측정하는 장치 및 방법
Pettorru et al. A Hybrid WiFi/Bluetooth RSS Dataset with Application to Multilateration-Based Localization

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21921045

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022576909

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21921045

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1