WO2023089709A1 - 位置測定装置、位置測定方法、及びプログラム - Google Patents

位置測定装置、位置測定方法、及びプログラム Download PDF

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WO2023089709A1
WO2023089709A1 PCT/JP2021/042324 JP2021042324W WO2023089709A1 WO 2023089709 A1 WO2023089709 A1 WO 2023089709A1 JP 2021042324 W JP2021042324 W JP 2021042324W WO 2023089709 A1 WO2023089709 A1 WO 2023089709A1
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WO
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similarity
cell
degree
transmitters
value vector
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Application number
PCT/JP2021/042324
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English (en)
French (fr)
Inventor
優一 槙
拓也 犬童
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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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
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/14—Determining absolute distances from a plurality of spaced points of known location

Definitions

  • the present disclosure relates to a position measuring device, a position measuring method, and a program.
  • Non-Patent Document 1 describes that a beacon receiver uses triangulation to measure a position based on the strength of a radio signal received from a beacon transmitter (RSSI (Received Signal Strength Indicator)). It is It is also known to use an identifier such as UUID (Universally Unique Identifier) for uniquely identifying the beacon transmitter included in the radio signal transmitted by the beacon transmitter when measuring the position. .
  • RSSI Received Signal Strength Indicator
  • UUID Universally Unique Identifier
  • Non-Patent Document 2 the distance is calculated for each combination of three radio wave transmitters selected from three or more radio wave transmitters installed at known positions and cells obtained by dividing the measurement target area. It describes calculating the theoretical value vectors as components and measuring the position using a spatial model consisting of the theoretical value vectors for all combinations.
  • the relationship between RSSI and distance shown in Equation (1) is calculated in advance for each radio wave transmitter.
  • 3 radio wave transmitters that do not overlap are selected from 3 or more radio wave transmitters installed at known positions, and a three-dimensional model is obtained using the distances between each cell and the 3 radio wave transmitters as elements.
  • a vector is created as a theoretical vector.
  • the radio wave receiver receives radio signals from at least three radio wave transmitters out of the three or more radio wave transmitters, and obtains the RSSI and distance shown in equation (1).
  • a distance D is calculated using the relationship, and a measured value vector having the distance D as an element is created.
  • N in Equation (1) is the number of RSSI measurements, and p and q are constants calculated from the relationship between the RSSI measured in the preliminary experiment and the distance.
  • the radio wave receiver calculates the cosine similarity between the measured value vector and the theoretical value vector calculated in advance for each cell. At this time, the radio wave receiver calculates the similarity by weighting the cosine similarity with the reciprocal of the product of the distances D. The radio wave receiver estimates that the position of the radio wave receiver is the cell with the highest degree of similarity among the degrees of similarity calculated for each cell.
  • the position may change as the radio receiver moves within the measurement target area, such as when measuring the position of a visitor visiting an exhibit in a museum.
  • the radio receiver moves within the measurement target area, such as when measuring the position of a visitor visiting an exhibit in a museum.
  • Non-Patent Document 1 is not assumed to be applied to the case where the position of the radio wave receiver changes.
  • the radio receiver constantly receives radio signals from the radio transmitter in order to properly measure the position. Each time, the distance from the radio transmitter must be calculated, and the similarity must be calculated for every cell by comparing with the theoretical value vectors for all combinations of radio transmitters. Therefore, the processing load on the radio wave receiver becomes enormous, and accordingly, the radio wave receiver must complete the above-described processing based on the radio signal from the radio wave transmitter before receiving the radio signal at the next timing. may not be possible. Therefore, the radio receiver may not be able to measure the position at the appropriate timing.
  • An object of the present disclosure which has been made in view of such circumstances, is to provide a position measurement device, a position measurement method, and a program that can reduce the processing load of position measurement.
  • the position measuring device combines three transmitters out of three or more transmitters installed at known positions for each cell obtained by dividing the measurement target area.
  • a theoretical value vector storage unit that stores theoretical value vectors whose elements are the distances between the cell and the positions of the three transmitters, respectively; a measured value vector calculation unit that calculates a measured value vector based on the intensity and having distances from each of the transmitters to the receiver as elements; and a theoretical value vector for the three or more transmitters for each cell.
  • a similarity calculation unit that calculates a similarity with an actual value vector
  • a position measurement unit that measures the position of the receiver based on the similarity
  • the integrated similarity is capable of storing, for each cell, an integrated similarity obtained by integrating the similarities stored in association with the reception time. and a degree storage unit, wherein the similarity degree calculation unit extracts similarity degree calculation cells from the cells based on the integrated degree of similarity, and calculates the degree of similarity for each of the similarity degree calculation cells.
  • the position measurement method includes three transmitters among three or more transmitters installed at known positions for each cell obtained by dividing the measurement target area.
  • a position measurement method executed by a position measurement device comprising a theoretical value vector storage unit that stores theoretical value vectors whose elements are the distances between the cell and the positions of the three transmitters for each combination of , calculating an actual value vector whose elements are distances from each of the transmitters to the receiver, based on the strength of radio signals received from the three or more transmitters; and for each of the cells, the three a step of calculating a similarity between the theoretical value vectors of the transmitters and the actually measured value vectors; a step of measuring the position of the receiver based on the similarity;
  • the radio signal used for calculating the degree is stored in association with the reception time of reception, and an integrated degree of similarity obtained by integrating the degrees of similarity stored in association with the reception time is stored for each of the cells. and the step of calculating the similarity includes extracting similarity calculation cells
  • a program according to the present disclosure causes a computer to function as the position measuring device described above.
  • the processing load of position measurement can be suppressed.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a position measurement system according to an embodiment
  • FIG. FIG. 2 is a schematic diagram for explaining a measurement area in which the position measurement system shown in FIG. 1 is used
  • FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the integrated similarity for each cell in the measurement area shown in FIG. 2
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a similarity calculation cell based on cumulative similarity shown in FIG. 3
  • 2 is a flow chart showing an example of the operation of the position measuring device shown in FIG. 1
  • 3 is a hardware block diagram of the position measuring device;
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a position measurement system according to an embodiment
  • FIG. FIG. 2 is a schematic diagram for explaining a measurement area in which the position measurement system shown in FIG. 1 is used
  • FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the integrated similarity for each cell in the measurement area shown in FIG. 2
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a similarity calculation cell based on cumulative similarity shown in FIG. 3
  • the area detection system 100 is used, for example, in museums, galleries, commercial exhibitions, and the like.
  • the transmitter 1-k shown in FIG. 1 includes a transmitter 1-k1.
  • Transmitters 1-k may be beacon transmitters.
  • the transmitter 1-k1 transmits a radio signal propagated by a short-range wireless communication network such as BLE.
  • a radio signal transmitted by the transmitter 1-k1 includes a transmitter identifier such as UUID for uniquely identifying the transmitter 1-k.
  • the transmitter 1-k is installed at a known position where the radio signal can reach the measurement target area MR as shown in FIG.
  • the measurement target region MR is a two-dimensional region, and is divided into 9 cells in the x-axis direction and 4 cells in the y-axis direction orthogonal to the x-axis direction. It is configured.
  • the cell indicated by the coordinates (8, 0) is labeled "CL", and the other cells are omitted.
  • the position measuring device 2 is carried by a user whose position is to be measured in facilities, commercial exhibitions, and the like.
  • the user can move within the measurement target region MR, and in the example shown in FIG. , (1,0), (1,1), (1,2) and (2,2) in order.
  • the position measuring device 2 includes a receiving unit (receiver) 21, a theoretical value vector storage unit 22, an integrated similarity storage unit 23, an actual value vector calculation unit 24, and a similarity calculation unit. 25 , a position measuring unit 26 , and an integrated similarity calculating unit 27 .
  • the receiving unit 21 is configured by a communication interface.
  • the communication interface may be an interface that receives signals propagated by a short range wireless communication network such as BLE.
  • the theoretical value vector storage unit 22 and the integrated similarity storage unit 23 are configured by memories.
  • the memory may be composed of HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), ROM (Read-Only Memory) and RAM (Random Access Memory).
  • the measured value vector calculation unit 24, the similarity calculation unit 25, the position measurement unit 26, and the cumulative similarity calculation unit 27 are configured by a controller.
  • the controller may be composed of dedicated hardware such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field-Programmable Gate Array), may be composed of a processor, or may be composed of both. good.
  • the receiving unit 21 receives radio signals from each of m (three or more) transmitters 1-k installed at known positions. Further, as described above, the position measuring device 2 including the receiving section 21 is carried by the user, and the user can move within the measurement target region MR.
  • the receiving unit 21 receives the radio signal transmitted by the transmitting unit 1-k1 included in the transmitter 1-k.
  • the radio signals include transmitter identifiers so that in the processing performed based on the RSSI of the radio signals, which will be described in detail below, each of the processing It is identified whether it is a process related to the machine.
  • the theoretical value vector storage unit 22 stores a combination of three transmitters 1-k out of m transmitters 1-k installed at known positions for each cell CL obtained by dividing the measurement target region MR. , a theoretical value vector, which is a three-dimensional vector whose elements are the distances D between the cell CL and the positions of the three transmitters 1-k, is stored. Therefore, the theoretical value vector storage unit 22 stores m C 3 theoretical value vectors for each cell CL. Therefore, in a configuration in which the measurement target region MR is divided into Nc cells CL, the theoretical value vector storage unit 22 stores Nc ⁇ mC 3 theoretical value vectors.
  • the theoretical value vector indicating the distance D between the cell CL indicated by coordinates (0, 0) and the three transmitters 1-1, 1-2 and 1-3 is (2.0, 2 . 7, 3.1), and the theoretical value vector storage unit 22 stores the theoretical value vector.
  • the theoretical value vector storage unit 22 stores the theoretical value vectors for the cell CL indicated by the coordinates (0, 0) and the combinations of all three transmitters. Further, the theoretical value vector storage unit 22 stores theoretical value vectors for combinations of all other cells CL and all three transmitters.
  • the integrated similarity storage unit 23 stores the similarity, which will be described later in detail, in association with the reception time of the radio signal used for calculating the similarity, and associates it with the reception time for each cell CL. It is possible to store an accumulated similarity obtained by accumulating the similarities stored in each case.
  • the accumulated similarity storage unit 23 stores the similarity calculated by the similarity calculation unit 25 and the accumulated similarity calculated by the accumulated similarity calculation unit 27 under the control of the accumulated similarity calculation unit 27 .
  • the processing for calculating the degree of similarity by the similarity degree calculating unit 25 and the processing for calculating the degree of accumulated similarity by the accumulated similarity calculating unit 27 will be described later in detail.
  • the measured value vector calculation unit 24 uses the distance D from each of the transmitters 1-k to the receiver 21 based on the RSSI of the radio signals received from the m transmitters 1-k by the receiver 21 as an element. Calculate the measured value vector. For example, for each combination of three transmitters 1-k out of m transmitters, the measured value vector calculator 24 calculates the distance D between each of the three transmitters 1-k and the position measuring device 2. A three-dimensional vector whose elements are may be calculated as the measured value vector.
  • the measured value vector calculation unit 24 may identify which radio signal was received from which extracted transmitter using a transmitter identifier such as a UUID included in each wireless signal. Moreover, the actual value vector calculation unit 24 may calculate the distance D using the predetermined relationship between the RSSI and the distance D shown in Equation (1). p and q in equation (1) are calculated in advance using previously measured RSSI and the distance D between the position where the RSSI was measured and the transmitter.
  • the similarity calculation unit 25 calculates the similarity between the theoretical value vector and the measured value vector for m transmitters for each cell CL. Specifically, the similarity calculator 25 may calculate the cosine similarity between the measured value vector and the theoretical value vector calculated in advance for each cell. Then, the similarity calculator 25 may calculate the similarity by weighting and adding the cosine similarity with the reciprocal of the product of the distance D for each combination of the transmitters 1-k.
  • the similarity calculation unit 25 extracts similarity calculation cells from the cell CL based on the accumulated similarity, and calculates the similarity for each similarity calculation cell.
  • the similarity calculator 25 calculates the similarity for each cell CL. calculate. In this way, when the accumulated similarity is not stored, the similarity calculation unit 25 does not extract the similarity calculation cell, and calculates the similarity for each cell CL for all the cells CL.
  • the similarity calculation unit 25 selects the high accumulated similarity cell HCL whose accumulated similarity is higher than the threshold and the high accumulated similarity cell HCL.
  • a peripheral cell ACL adjacent to the degree cell HCL is extracted as a similarity calculation cell SCL. If the high accumulated similarity cell HCL is not located at the end of the measurement target region MR, the surrounding cells ACL can be eight cells CL positioned around the high accumulated similarity cell HCL. Since similarity calculation cells SCL are cells extracted from all cells CL, the number Nc' of similarity calculation cells SCL is smaller than the number Nc of all cells CL.
  • FIG. 3 shows integrated similarities obtained by integrating similarities based on radio signals received up to reception time t ⁇ t for each cell CL in the schematic diagram showing the measurement target area MR.
  • the similarity calculation unit 25 calculates coordinates (1, 1), (2, Cells CL indicated by 1) and (2, 2) are extracted as high accumulated similarity cells HCL (cells indicated by hatching and halftone dots in FIG. 4). Further, the similarity calculation unit 25 calculates coordinates (0,0) to (3,0), (0,1), (3,1), (0,2) adjacent to the high integrated similarity cell HCL. , (1,2), (3,2), (3,1) to (3,3) are extracted. Then, the similarity calculation unit 25 extracts the high accumulated similarity cell HCL and the peripheral cell ACL as the similarity calculation cell SCL.
  • FIG. 3 shows a similarity calculation cell SCL in the measurement target region MR based on the similarity calculated up to the reception time t-2 ⁇ t, and a similarity calculation cell SCL based on the similarity calculated up to the reception time t-3 ⁇ t.
  • a similarity calculation cell SCL in the target region MR is also shown schematically.
  • the similarity calculation cells based on the similarities calculated by the reception time t-3 ⁇ t are coordinates (0, 0) to (5, 3), and are calculated by the reception time t-2 ⁇ t.
  • Similarity calculation cells based on the calculated similarity have coordinates (0,0) to (5,2).
  • the similarity calculation cell SCL changes each time a radio signal is received and the similarity is calculated.
  • the similarity calculation unit 25 calculates the similarity for the similarity calculation cell SCL. As described above, since the number Nc′ of similarity calculation cells SCL is smaller than the number Nc of all cells, the processing load of the similarity calculation unit 25 is reduced compared to the case of calculating the similarity for all cells. be done.
  • the position measuring unit 28 measures the position of the receiving unit 21 based on the degree of similarity. Specifically, the position measurement unit 28 measures the position of the similarity calculation cell SCL corresponding to the highest similarity among the similarities calculated by the similarity calculation unit 25 as the position of the reception unit 21 . In determining the theoretical value vector with the highest similarity calculated, the position measurement unit 28 sets the similarity of the cell CL for which the similarity is not calculated by the similarity calculation unit 25 to "0". to run.
  • the accumulated similarity calculation unit 27 stores the similarity calculated by the similarity calculation unit 25 in the accumulated similarity storage unit 23 together with the reception time of the radio signal used for calculating the similarity.
  • the integrated similarity calculation unit 27 calculates the integrated similarity for each of the cells CL included in the measurement target region MR based on the already calculated similarities. Specifically, the integrated similarity calculation unit 27 calculates a weighted average value of the similarities as the integrated similarity for each cell CL. At this time, the weighted average value is an average value of values in which the degree of similarity is heavily weighted as the difference between the reception times stored in association with the degree of similarity and the current time is smaller.
  • the integrated similarity storage unit 23 stores the calculated value based on the radio signals received from the reception time t ⁇ n ⁇ t (n is an integer) to the reception time t ⁇ t. Also, the similarity for the cell CL is stored.
  • the accumulated similarity calculation unit 27 calculates the accumulated similarity of the similarity calculation cell SCL at the reception time t based on the similarity of the similarity calculation cell SCL calculated from the reception time t ⁇ n ⁇ t to the reception time t ⁇ t. can be the weighted average of Note that the integer n may be appropriately designed in consideration of the processing load required to calculate the weighted average value and the accuracy of positions to be measured later.
  • the integrated similarity calculator 27 can calculate the similarity P based on the RSSI of the radio signal received at the reception time t using Equation (2).
  • P n- ⁇ t , P n-2 ⁇ t , P n-3 ⁇ t , P n-4 ⁇ t , and P n-5 ⁇ t are respectively the reception times t- ⁇ t, t-2 ⁇ t, t-3 ⁇ t, This is the degree of similarity calculated based on the radio signals received at t-4 ⁇ t and t-5 ⁇ t.
  • FIG. 5 is a flow chart showing an example of the operation of the position measuring device 2 according to this embodiment.
  • the operation of the position measuring device 2 described with reference to FIG. 5 corresponds to an example of the position measuring method of the position measuring device 2 according to this embodiment.
  • the position measuring device 2 After receiving the command to start operation, the position measuring device 2 starts processing when radio waves from the transmitter 1-k arrive.
  • step S11 the receiving unit 21 receives radio signals from each of m (three or more) transmitters installed at known positions.
  • step S12 the measured value vector calculation unit 24 determines the distance D Calculate the measured value vector whose elements are
  • step S ⁇ b>13 the similarity calculation unit 25 determines whether or not the accumulated similarity is stored in the accumulated similarity storage unit 23 .
  • step S14 the similarity calculation unit 25 calculates the theoretical values for m transmitters for each cell CL. Calculate the similarity between the vector and the measured value vector. At this time, the similarity calculation unit 25 calculates the similarity for each cell CL with respect to all the cells CL.
  • step S15 the similarity calculation unit 25 selects the similarity calculation cell from the cell CL based on the accumulated similarity. to extract At this time, the similarity calculation unit 25 extracts the high accumulated similarity cell HCL whose accumulated similarity is higher than the threshold value and the peripheral cell ACL adjacent to the high accumulated similarity cell HCL as the similarity calculation cell SCL.
  • step S16 the similarity calculation unit 25 calculates the similarity between the theoretical value vector for the m transmitters 1-k and the measured value vector for each cell CL. At this time, the similarity calculation unit 25 calculates the similarity for the similarity calculation cell SCL.
  • the position measurement unit 26 measures the position of the receiving unit 21 based on the degree of similarity in step S17.
  • step S18 the accumulated similarity storage unit 23 stores the similarity in association with the reception time of the radio signal used for calculating the similarity, and associates it with the reception time for each cell CL.
  • a cumulative similarity obtained by accumulating the stored similarities is stored.
  • the accumulated similarity calculation unit 27 calculates the accumulated similarity, and the accumulated similarity storage unit 23 stores the accumulated similarity calculated by the accumulated similarity calculation unit 27 .
  • the position measuring device 2 repeats the process each time a radio wave arrives from the transmitter 1-k.
  • the operation end command is received, the operation ends.
  • the position measuring device 2 may execute step S15 immediately after executing step S12 without executing steps S13 and S14 described above.
  • the initial value of the cumulative similarity must be stored in the cumulative similarity storage unit 23 by an arbitrary method when the position measuring device 2 starts operating.
  • the position measuring device 2 calculates the similarity between the theoretical value vector for each combination of three transmitters and the measured value vector for each cell CL.
  • a calculating unit 25 a position measuring unit 26 that measures the position of the receiving unit 21 based on the degree of similarity, and stores the degree of similarity in association with the reception time of the radio signal used to calculate the degree of similarity.
  • an accumulated similarity storage unit 23 capable of storing an accumulated similarity obtained by accumulating the similarities stored in association with the reception time for each cell CL, and the similarity calculating unit 25 Based on the accumulated similarity, similarity calculation cells SCL are extracted from the cells CL, and the similarity is calculated for each similarity calculation cell SCL.
  • the position measuring device 2 can extract the similarity calculation cell SCL in which the receiver 21 is highly likely to exist. Since the position measurement device 2 calculates the degree of similarity for each similarity calculation cell SCL with respect to the similarity calculation cell SCL, the number of cells CL whose similarity is to be calculated can be reduced. In this way, the position measurement device 2 does not need to calculate the similarity for each cell CL for all cells CL, and can suppress the processing load for position measurement. Also, it is expected that the position of the receiver 21 is likely to be in the vicinity of the already measured position. Therefore, the position measuring device 2 can measure the position with high accuracy by calculating the degree of similarity based on the accumulated degree of similarity obtained by accumulating the degree of similarity stored in association with the reception time.
  • the cumulative similarity calculation unit 27 that calculates the weighted average value of the similarities as the cumulative similarity is further provided, and the weighted average value is the reception time stored in association with the similarity.
  • the smaller the difference from the current time the larger the weighted similarity and the average value of the accumulated values.
  • the smaller the difference from the current time in the reception time of the radio signal used to calculate the similarity the higher the importance of the similarity, so that the position measuring device 2 can measure the position with high accuracy. be able to.
  • the position measuring device 2 includes the receiving section 21 for receiving the radio signal from the transmitter 1-k in the above-described embodiment, the present invention is not limited to this.
  • An external receiver may receive radio signals from the transmitters 1-k, and the positioning device 2 may receive information indicative of the RSSI of the radio signals.
  • the position measuring device 2 does not execute step S11 in the position measuring method described above, but instead receives information indicating the RSSI of the radio signal from an external receiver.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a schematic configuration of the computer 101 functioning as the position measuring device 2.
  • the computer 101 may be a general-purpose computer, a dedicated computer, a workstation, a PC (Personal Computer), an electronic notepad, or the like.
  • Program instructions may be program code, code segments, etc. for performing the required tasks.
  • the computer 101 includes a processor 110, a ROM (Read Only Memory) 120, a RAM (Random Access Memory) 130, a storage 140, an input unit 150, an output unit 160, and a communication interface ( I/F) 170.
  • the processor 110 is specifically a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), SoC (System on a Chip), etc. may be configured by a plurality of processors of
  • the processor 110 controls each component and executes various arithmetic processes. That is, processor 110 reads a program from ROM 120 or storage 140 and executes the program using RAM 130 as a work area. The processor 110 performs control of each configuration and various arithmetic processing according to programs stored in the ROM 120 or the storage 140 . In the above-described embodiment, the ROM 120 or storage 140 stores the program according to the present disclosure.
  • the program may be stored in a storage medium readable by the computer 101. By using such a storage medium, it is possible to install the program in the computer 101 .
  • the storage medium storing the program may be a non-transitory storage medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, but may be, for example, a CD-ROM, a DVD-ROM, a USB (Universal Serial Bus) memory, or the like.
  • this program may be downloaded from an external device via a network.
  • the ROM 120 stores various programs and various data.
  • RAM 130 temporarily stores programs or data as a work area.
  • the storage 140 is configured by a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) and stores various programs including an operating system and various data.
  • the input unit 150 includes one or more input interfaces that receive user's input operations and acquire information based on the user's operations.
  • the input unit 150 is a pointing device, keyboard, mouse, etc., but is not limited to these.
  • the output unit 160 includes one or more output interfaces that output information.
  • the output unit 160 is a display that outputs information as video or a speaker that outputs information as audio, but is not limited to these.
  • the output unit 160 also functions as the input unit 150 in the case of a touch panel type display.
  • a communication interface (I/F) 170 is an interface for communicating with an external device.
  • (Appendix 1) memory At least one controller connected to the memory;
  • the memory is For each cell obtained by dividing the measurement target area, for each combination of three transmitters out of three or more transmitters installed at known positions, the positions of the cell and the three transmitters store a theoretical value vector whose elements are the distances from
  • the controller is calculating a measured value vector whose elements are distances from each of the transmitters to the receiver, based on the strength of radio signals received by the receiver from the three or more transmitters; calculating the degree of similarity between the theoretical value vector and the measured value vector for the three or more transmitters for each of the cells; measuring the position of the receiver based on the similarity;
  • the degree of similarity is stored in association with the reception time when the radio signal used for calculating the degree of similarity is received, and the degree of similarity stored in association with the reception time is integrated for each cell.
  • a position measuring device wherein in calculating the degree of similarity, a similarity degree calculation cell is extracted from the cells based on the integrated degree of similarity, and the degree of similarity is calculated for the degree of similarity calculation cell.
  • Appendix 2 2. The position measuring device according to claim 1, wherein the controller calculates the similarity for each of all the cells when the accumulated similarity is not stored in the accumulated similarity.
  • Appendix 3 The controller calculates a weighted average value of the similarities as the cumulative similarity. 3.
  • the position measuring device according to additional item 1 or 2 wherein the similarity is an average value of heavily weighted values.
  • Transmitter 1-k Transmitter 1-k1 Transmitting unit 2 Position measuring device 21 Receiving unit (receiver) 22 theoretical value vector storage unit 23 integrated similarity storage unit 24 measured value vector calculation unit 25 similarity calculation unit 26 position measurement unit 27 integration similarity calculation unit 100 position measurement system 101 computer 110 processor 120 ROM 130 RAM 140 storage 150 input unit 160 output unit 170 communication interface 180 bus

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  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本開示に係る位置測定装置（２）は、３個の発信機（１－ｋ）の組み合わせそれぞれについて、セル（ＣＬ）と、３個の発信機（１－ｋ）の位置それぞれとの距離（Ｄ）を用いた理論値ベクトルを記憶する理論値ベクトル記憶部（２２）と、無線信号の強度に基づく距離を要素とする実測値ベクトルを算出する実測値ベクトル算出部（２４）と、セル（ＣＬ）ごとに、３個以上の発信機（１－ｋ）についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部（２５）と、類似度に基づいて、受信機（２１）の位置を測定する位置測定部（２６）と、類似度を受信時刻に対応付けて記憶し、セルごとに類似度を積算した積算類似度を記憶することが可能な積算類似度記憶部（２３）と、を備え、類似度算出部（２７）は、積算類似度に基づいて、セルから類似度算出セルを抽出し、類似度算出セルについて類似度を算出する。

Description

位置測定装置、位置測定方法、及びプログラム
　本開示は、位置測定装置、位置測定方法、及びプログラムに関する。
　従来、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）を用いたビーコンにより位置を測定することが知られている。例えば、非特許文献１には、ビーコン受信機が、三角測量を用いて、ビーコン発信機から受信した無線信号の強度（ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator））に基づいて、位置を測定することが記載されている。また、位置を測定するにあたって、ビーコン発信機が発信する無線信号に含まれている、該ビーコン発信機を一意に識別するためのＵＵＩＤ（Universally Unique Identifier）等の識別子を用いることも知られている。
　さらに、非特許文献２には、既知の位置に設置されている３個以上の電波発信機から選択された３個の電波発信機と、測定対象領域を分割したセルとの組み合わせごとに距離を成分とする理論値ベクトルを算出し、全ての組み合わせについての理論値ベクトルからなる空間モデルを用いて位置を測定することが記載されている。
　具体的には、非特許文献２に記載された技術においては、事前に、電波発信機ごとに、式（１）に示すＲＳＳＩと距離との関係が算出されている。また、既知の位置に設置されている３個以上の電波発信機から重複しない３個の電波発信機を選択し、各セルと３個の電波発信機との距離それぞれを要素とする３次元のベクトルが、理論値ベクトルとして作成される。そして、位置の測定において、電波受信機は、３個以上の電波発信機のうちの最低３個の電波発信機それぞれから無線信号を受信し、式（１）に示した、ＲＳＳＩと距離との関係を用いて距離Ｄを算出し、該距離Ｄを要素とする実測値ベクトルを作成する。なお、式（１）におけるＮは、ＲＳＳＩを測定した回数であり、ｐ及びｑは予備実験において測定されたＲＳＳＩと距離との関係から算出されている定数である。
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　さらに、電波受信機は、実測値ベクトルと、各セルについて予め算出されている理論値ベクトルとのコサイン類似度を算出する。このとき、電波受信機は、距離Ｄの積の逆数でコサイン類似度を重み付けすることによって類似度を算出する。電波受信機は、全てのセルそれぞれについて、セルごとに算出した類似度のうち、最も高い類似度のセルが、電波受信機の位置であると推定する。
北須賀輝明、外２名、"無線通信網を用いた屋内向け測位方式"、情報処理学会論文誌：コンピューティングシステム、Ｖｏｌ.４４、Ｎｏ.ＳＩＧ１０（ＡＣＳ２）、２００３年7月 古舘達也、外３名、岩手県立大学、ソフトウェア情報学部、"受信電波強度を用いた位置測定手法の提案",情報処理学会第７６回全国大会、5V-4、pp.３＿２０７?２０８、２０１４
　一方、博物館等の展示物を見学する見学者の位置を測定する場合のように、電波受信機が測定対象領域内で移動することによって位置が変化することがある。特に、屋内で開催される商用展示会等では、来場者が館内の測定対象領域内を自由に移動することが想定され、変化する位置を測定するというニーズが存在する。
　しかしながら、非特許文献１に記載の技術においては、電波受信機の位置が変化する場合について適用することは想定されていない。また、非特許文献２に記載の技術を電波受信機の位置が変化する場合に適用しようとすると、電波受信機は、常時、位置を適切に測定するために、電波送信機から無線信号を受信するたびに、電波送信機からの距離を算出し、全てのセルごとに、電波発信機の組み合わせ全てについての理論値ベクトルと比較することによって類似度を算出しなければならない。このため、電波受信機の処理負荷は膨大となり、これに伴い、電波受信機は、電波送信機からの無線信号に基づく上述した処理を、次のタイミングでの無線信号の受信までに完了させることができないことがある。したがって、電波受信機は、適切なタイミングにおいて位置を測定することができないことがある。
　かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、位置測定の処理負荷を抑制することができる位置測定装置、位置測定方法、及びプログラムを提供することにある。
　上記課題を解決するため、本開示に係る位置測定装置は、測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶する理論値ベクトル記憶部と、前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出する実測値ベクトル算出部と、前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定する位置測定部と、前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶することが可能な積算類似度記憶部と、を備え、前記類似度算出部は、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルごとに前記類似度を算出する。
　また、上記課題を解決するため、本開示に係る位置測定方法は、測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶する理論値ベクトル記憶部を備える位置測定装置が実行する位置測定方法であって、前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出するステップと、前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出するステップと、前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定するステップと、前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶するステップと、を含み、前記類似度を算出するステップは、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルごとに前記類似度を算出するステップを有する。
　また、上記課題を解決するため、本開示に係るプログラムは、コンピュータを上述した位置測定装置として機能させる。
　本開示に係る位置測定装置、位置測定方法、及びプログラムによれば、位置測定の処理負荷を抑制することができる。
本実施形態に係る位置測定システムの概略図である。 図１に示す位置測定システムが用いられる測定領域を説明するための模式図である。 図２に示す測定領域におけるセルごとの積算類似度を説明するための模式図である。 図３に示す積算類似度に基づく類似度算出セルを説明するための模式図である。 図１に示す位置測定装置における動作の一例を示すフローチャートである。 位置測定装置のハードウェアブロック図である。
　図１を参照して本実施形態の全体構成について説明する。
　図１に示すように、本実施形態に係る領域検出システム１００は、３個以上の発信機１－ｋ（ｋ＝１～ｍ（ｍ≧３））と、位置測定装置２とを備える。領域検出システム１００は、例えば、博物館、美術館、商用展示会等において用いられる。図２に示す例では、ｍ＝８である。すなわち、領域検出システム１００は、８個の発信機１－ｋ（ｋ＝１～８）と、位置測定装置２とを備える。
　＜発信機の構成＞
　図１に示す発信機１－ｋは、発信部１－ｋ１を備える。発信機１－ｋは、ビーコン発信機とすることができる。発信部１－ｋ１は、ＢＬＥ等の近距離無線通信ネットワークにより伝播される無線信号を発信する。発信部１－ｋ１によって発信される無線信号には、発信機１－ｋを一意に識別するための、ＵＵＩＤ等の発信機識別子が含まれている。
　発信機１－ｋは、図２に示すような測定対象領域ＭＲに無線信号を到達させることができる既知の位置に設置されている。図２に示す例では、測定対象領域ＭＲは、２次元の領域であり、ｘ軸方向に９個、ｘ軸方向に直交するｙ軸方向に４個に分割された、３６個のセルＣＬによって構成されている。図２には、座標（８，０）で示すセルに符号「ＣＬ」が付されており、その他のセルについての符号は省略されている。
　＜位置測定装置の構成＞
　位置測定装置２は、施設、商用展示会等において、位置を測定する対象となる利用者よって携行される。本実施形態において、利用者は、測定対象領域ＭＲ内を移動することができ、図２に示す例では、利用者は、矢印で示すように、座標（３，０）、（２，０）、（１，０）、（１，１）、（１，２）、及び（２，２）で示されるセルＣＬを順に移動している。
　図１に示すように、位置測定装置２は、受信部（受信機）２１と、理論値ベクトル記憶部２２と、積算類似度記憶部２３と、実測値ベクトル算出部２４と、類似度算出部２５と、位置測定部２６と、積算類似度算出部２７とを備える。受信部２１は、通信インターフェースによって構成される。通信インターフェースは、ＢＬＥ等の近距離無線通信ネットワークにより伝播される信号を受信するインターフェースとすることができる。理論値ベクトル記憶部２２及び積算類似度記憶部２３は、メモリによって構成される。メモリは、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成されてもよい。実測値ベクトル算出部２４、類似度算出部２５、位置測定部２６、及び積算類似度算出部２７は、コントローラによって構成される。コントローラは、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)等の専用のハードウェアによって構成されてもよいし、プロセッサによって構成されてもよいし、双方を含んで構成されてもよい。
　受信部２１は、既知の位置に設置されているｍ個（３個以上）の発信機１－ｋそれぞれから無線信号を受信する。また、上述したように、受信部２１を備える位置測定装置２は、利用者によって携行されており、利用者は、測定対象領域ＭＲ内を移動することができる。
　受信部２１は、発信機１－ｋが備える発信部１－ｋ１によって発信された無線信号を受信する。上述したように、無線信号には発信機識別子が含まれており、これにより、以降で詳細に説明される、無線信号のＲＳＳＩに基づいて実行される処理において、該処理それぞれが、いずれの発信機に関する処理であるかが識別されている。
　理論値ベクトル記憶部２２は、測定対象領域ＭＲを分割したセルＣＬごとに、既知の位置に設置されているｍ個の発信機１－ｋのうちの３個の発信機１－ｋの組み合わせそれぞれについて、セルＣＬと、３個の発信機１－ｋの位置それぞれとの距離Ｄを要素とする３次元のベクトルである理論値ベクトルを記憶する。このため、理論値ベクトル記憶部２２は、セルＣＬごとに、ｍＣ３通りの理論値ベクトルを記憶している。したがって、測定対象領域ＭＲがＮｃ個のセルＣＬに分割されている構成において、理論値ベクトル記憶部２２は、Ｎｃ×ｍＣ３個の理論値ベクトルを記憶している。
　図２に示すように、測定対象領域ＭＲが３６個のセルＣＬで構成され、８個の発信機１－１～１－８が設置されている場合、理論値ベクトル記憶部２２は、３６×８Ｃ３＝２０１６個の、３次元の理論値ベクトルを記憶している。例えば、図２における座標（０，０）で示されるセルＣＬに対して、８個の発信機１－１～１－８のうちの３個の発信機１－１、１－２、及び１－３からの距離Ｄがそれぞれ、２．０メートル、２．７メートル、３．１メートルであったとする。この場合、座標（０，０）で示されるセルＣＬと、３個の発信機１－１、１－２、及び１－３との距離Ｄを示す理論値ベクトルは（２．０，２．７，３．１）であり、理論値ベクトル記憶部２２は、該理論値ベクトルを記憶している。同様にして、理論値ベクトル記憶部２２は、座標（０，０）で示されるセルＣＬと、全ての３個の発信機の組み合わせについての理論値ベクトルを記憶する。さらに、理論値ベクトル記憶部２２は、その他の全てのセルＣＬと全ての３個の発信機の組み合わせで理論値ベクトルを記憶している。
　積算類似度記憶部２３は、追って詳細に説明する類似度を、該類似度の算出に用いられた無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、セルＣＬごとに、受信時刻に対応付けて記憶されている類似度を積算した積算類似度を記憶することが可能である。積算類似度記憶部２３は、積算類似度算出部２７の制御により、類似度算出部２５によって算出された類似度、及び積算類似度算出部２７によって算出された積算類似度を記憶する。類似度算出部２５が類似度を算出する処理、及び積算類似度算出部２７が積算類似度を算出する処理については、追って詳細に説明する。
　実測値ベクトル算出部２４は、受信部２１によってｍ個の発信機１－ｋから受信された無線信号のＲＳＳＩに基づく、該発信機１－ｋそれぞれから受信部２１までの距離Ｄを要素とする実測値ベクトルを算出する。例えば、実測値ベクトル算出部２４は、ｍ個の発信機のうちの３個の発信機１－ｋの組み合わせそれぞれについて、３個の発信機１－ｋそれぞれと位置測定装置２との距離Ｄそれぞれを要素とする３次元のベクトルを実測値ベクトルとして算出してもよい。
　このとき、実測値ベクトル算出部２４は、いずれの無線信号がいずれの被抽出発信機から受信されたかを、無線信号にそれぞれ含まれるＵＵＩＤ等の発信機識別子を用いて識別してもよい。また、実測値ベクトル算出部２４は、ＲＳＳＩと距離Ｄとの間の、式（１）に示す所定の関係を用いて距離Ｄを算出してもよい。式（１）におけるｐ及びｑは、予め測定されたＲＳＳＩと、該ＲＳＳＩが測定された位置と発信機との間の距離Ｄとを用いて予め算出されている。
　類似度算出部２５は、セルＣＬごとに、ｍ個の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する。具体的には、類似度算出部２５は、実測値ベクトルと、各セルについて予め算出されている理論値ベクトルとのコサイン類似度を算出してもよい。そして、類似度算出部２５は、発信機１－ｋの組み合わせごとに距離Ｄの積の逆数でコサイン類似度を重み付け加算することによって類似度を算出してもよい。
　本実施形態において、類似度算出部２５は、積算類似度に基づいて、セルＣＬから類似度算出セルを抽出し、類似度算出セルごとに類似度を算出する。
　具体的には、類似度算出部２５は、初回の測定において、すなわち、積算類似度記憶部２３に積算類似度が記憶されていない場合、全てのセルＣＬそれぞれについて、セルＣＬごとに類似度を算出する。このように、類似度算出部２５は、積算類似度が記憶されていない場合、類似度算出セルを抽出せず、全てのセルＣＬについて、セルＣＬごとに類似度を算出することになる。
　類似度算出部２５は、再度の測定において、すなわち、積算類似度記憶部２３に積算類似度が記憶されている場合、積算類似度が閾値より高い高積算類似度セルＨＣＬと、該高積算類似度セルＨＣＬに隣接する周辺セルＡＣＬとを類似度算出セルＳＣＬとして抽出する。高積算類似度セルＨＣＬが測定対象領域ＭＲの端部に位置していない場合、周辺セルＡＣＬは、高積算類似度セルＨＣＬの周辺に位置する８個のセルＣＬとすることができる。類似度算出セルＳＣＬは、全てのセルＣＬから抽出されるセルであるため、類似度算出セルＳＣＬの数Ｎｃ’は、全てのセルＣＬの数Ｎｃより小さい。
　図３には、測定対象領域ＭＲを示す模式図の各セルＣＬに、受信時刻ｔ－Δｔまでに受信した無線信号に基づく類似度を積算した積算類似度が示されている。このような例において、閾値が０．６である場合、類似度算出部２５は、積算類似度がそれぞれ０．８、０．７、０．７である座標（１，１）、（２，１）、（２，２）で示されるセルＣＬを、高積算類似度セルＨＣＬ（図４のハッチと網点で示されるセル）として抽出する。また、類似度算出部２５は、高積算類似度セルＨＣＬに隣接している座標（０，０）～（３，０）、（０，１）、（３，１）、（０，２）、（１，２）、（３，２）、（３，１）～（３，３）で示される周辺セルＡＣＬ（図４の網点で示すセル）を抽出する。そして、類似度算出部２５は、高積算類似度セルＨＣＬと周辺セルＡＣＬとを類似度算出セルＳＣＬとして抽出する。
　なお、図３には、受信時刻ｔ－２Δｔまでに算出された類似度に基づく、測定対象領域ＭＲにおける類似度算出セルＳＣＬ、及び受信時刻ｔ－３Δｔまでに算出された類似度に基づく、測定対象領域ＭＲにおける類似度算出セルＳＣＬも模式的に示されている。図３に示す例では、受信時刻ｔ－３Δｔまでに算出された類似度に基づく類似度算出セルは、座標（０，０）～（５，３）であり、受信時刻ｔ－２Δｔまでに算出された類似度に基づく類似度算出セルは、座標（０，０）～（５，２）である。このように、類似度算出セルＳＣＬは、無線信号が受信されて類似度が算出されるたびに変化する。
　そして、類似度算出部２５は、類似度算出セルＳＣＬについて類似度を算出する。上述したように、類似度算出セルＳＣＬの数Ｎｃ’は、全てのセルの数Ｎｃより小さいため、類似度算出部２５の処理負荷は、全てのセルについて類似度を算出する場合に比べて低減される。
　位置測定部２８は、類似度に基づいて、受信部２１の位置を測定する。具体的には、位置測定部２８は、類似度算出部２５によって算出された類似度のうち、最も高い類似度に対応する類似度算出セルＳＣＬの位置を、受信部２１の位置と測定する。なお、位置測定部２８は、最も高い類似度が算出された理論値ベクトルを判定するにあたって、類似度算出部２５によって類似度が算出されていないセルＣＬの類似度を「０」として、該判定を実行する。
　積算類似度算出部２７は、類似度算出部２５によって算出された類似度を、該類似度の算出に用いられた無線信号を受信した受信時刻とともに積算類似度記憶部２３に記憶させる。
　また、積算類似度算出部２７は、測定対象領域ＭＲに含まれるセルＣＬそれぞれについて、既に算出された類似度に基づいて、積算類似度を算出する。具体的には、積算類似度算出部２７は、セルＣＬごとに、類似度の加重平均値を積算類似度として算出する。このとき、加重平均値は、類似度に対応付けて記憶されている受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、類似度に大きく重み付けした値の平均値である。
　例えば、無線信号の受信間隔をΔｔとした場合、積算類似度記憶部２３には、受信時刻ｔ－ｎΔｔ（ｎは整数）から受信時刻ｔ－Δｔまでに受信された無線信号に基づいて算出された、該セルＣＬについての類似度が記憶されている。積算類似度算出部２７は、受信時刻ｔにおける類似度算出セルＳＣＬの積算類似度を、受信時刻ｔ－ｎΔｔから受信時刻ｔ－Δｔまでに算出された、該類似度算出セルＳＣＬセルの類似度の加重平均値とすることができる。なお、整数ｎは、加重平均値の算出に要する処理負荷、追って測定される位置の精度を鑑みて、適宜設計されてよい。
　例えば、ｎ＝５である場合、積算類似度算出部２７は、式（２）を用いて、受信時刻ｔに受信した無線信号のＲＳＳＩに基づいて類似度Ｐを算出することができる。なお、式（２）において、Pn-Δt、Pn-２Δt、Pn-３Δt、Pn-4Δt、及びPn-5Δtは、それぞれ受信時刻ｔ－Δｔ、ｔ－２Δｔ、ｔ－３Δｔ、ｔ－４Δｔ、ｔ－５Δｔに受信した無線信号に基づいて算出された類似度である。a１、a２、a３、a４、及びa５は重み付けの係数であり、a１＋a２＋a３＋a４＋a５＝１００である。また、類似度に対応付けられている受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、該類似度の重要性が高いため、該類似度に乗じる重み付けの係数を高くすることによって、高い精度で位置が測定される。そのため、a１≧a２≧a３≧a４≧a５とすることが好ましい。
 
　P＝(a１×Pn-Δt＋a２×Pn-２Δt＋a３×Pn-３Δt＋a4×Pn-4Δt＋a5×Pn-5Δt)/100　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　式（２）
 
　＜位置測定装置の動作＞
　ここで、本実施形態に係る位置測定装置２の動作について、図５を参照して説明する。図５は、本実施形態に係る位置測定装置２の動作の一例を示すフローチャートである。図５を参照して説明する位置測定装置２における動作は本実施形態に係る位置測定装置２の位置測定方法の一例に相当する。位置測定装置２は、動作開始の命令を受け付けた後、発信機１－ｋからの電波が到達すると処理を開始する。
　ステップＳ１１において、受信部２１が、既知の位置に設置されているｍ個（３個以上）の発信機それぞれから無線信号を受信する。
　ステップＳ１２において、実測値ベクトル算出部２４が、受信部２１によってｍ個の発信機１－ｋから受信された無線信号のＲＳＳＩに基づく、該発信機１－ｋそれぞれから受信部２１までの距離Ｄを要素とする実測値ベクトルを算出する。
　ステップＳ１３において、類似度算出部２５が、積算類似度記憶部２３に積算類似度が記憶されているか否かを判定する。
　ステップＳ１３で、積算類似度記憶部２３に積算類似度が記憶されていないと判定されると、ステップＳ１４において、類似度算出部２５が、セルＣＬごとに、ｍ個の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する。このとき、類似度算出部２５は、全てのセルＣＬについて、セルＣＬごとに類似度を算出する。
　ステップＳ１３で、積算類似度記憶部２３に積算類似度が記憶されていると判定されると、ステップＳ１５において、類似度算出部２５が、積算類似度に基づいて、セルＣＬから類似度算出セルを抽出する。このとき、類似度算出部２５が、積算類似度が閾値より高い高積算類似度セルＨＣＬと、該高積算類似度セルＨＣＬと隣接する周辺セルＡＣＬとを類似度算出セルＳＣＬとして抽出する。
　ステップＳ１６において、類似度算出部２５が、セルＣＬごとに、ｍ個の発信機１－ｋについての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する。このとき、類似度算出部２５は、類似度算出セルＳＣＬについて類似度を算出する。
　ステップＳ１４又はステップＳ１６で類似度が算出されると、ステップＳ１７において、位置測定部２６が、類似度に基づいて、受信部２１の位置を測定する。
　ステップＳ１８において、積算類似度記憶部２３が、類似度を、該類似度の算出に用いられた無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、セルＣＬごとに、受信時刻に対応付けて記憶されている類似度を積算した積算類似度を記憶する。具体的には、積算類似度算出部２７が、積算類似度を算出し、積算類似度記憶部２３は、積算類似度算出部２７によって算出された積算類似度を記憶する。
　以降、位置測定装置２は、発信機１－ｋからの電波が到達するたびに処理を繰り返す。動作終了の命令を受け付けると、動作を終了する。
　なお、位置測定装置２は、上述したステップＳ１３及びＳ１４を実行せず、ステップＳ１２を実行した直後に、ステップＳ１５を実行してもよい。その場合、位置測定装置２の動作開始時において、任意の手法により、積算類似度記憶部２３には積算類似度の初期値が記憶されている必要がある。
　上述したように、本実施形態によれば、位置測定装置２は、セルＣＬごとに、３個の発信機の組み合わせそれぞれについての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部２５と、類似度に基づいて、受信部２１の位置を測定する位置測定部２６と、類似度を、該類似度の算出に用いられた無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、セルＣＬごとに、受信時刻に対応付けて記憶されている類似度を積算した積算類似度を記憶することが可能な積算類似度記憶部２３と、を備え、類似度算出部２５は、積算類似度に基づいて、セルＣＬから類似度算出セルＳＣＬを抽出し、類似度算出セルＳＣＬごとに類似度を算出する。これにより、位置測定装置２は、受信部２１が存在する可能性の高い類似度算出セルＳＣＬを抽出することができる。そして、位置測定装置２は、該類似度算出セルＳＣＬについて、類似度算出セルＳＣＬごとに類似度を算出するため、類似度を算出するセルＣＬの数を低減することができる。このように、位置測定装置２は、全てのセルＣＬについて、セルＣＬごとに類似度を算出する必要がなく、位置測定の処理負荷を抑制することができる。また、受信部２１の位置は既に測定された位置の近傍である可能性が高いと見込まれる。したがって、位置測定装置２は、受信時刻に対応付けて記憶されている類似度を積算した積算類似度に基づいて類似度を算出することによって、高い精度で位置を測定することができる。
　また、本実施形態によれば、類似度の加重平均値を積算類似度として算出する積算類似度算出部２７をさらに備え、加重平均値は、類似度に対応付けて記憶されている受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、類似度に大きく重み付けして積算した値の平均値である。類似度の算出に用いられた無線信号の受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、該類似度の重要性が高いため、これにより、位置測定装置２は、高い精度で位置を測定することができる。
　（変形例）
　なお、上述した実施形態において、位置測定装置２は、発信機１－ｋからの無線信号を受信する受信部２１を備えたがこれに限られない。外部の受信機が、発信機１－ｋからの無線信号を受信し、位置測定装置２は、該無線信号のＲＳＳＩを示す情報を受信してもよい。また、このような構成において、位置測定装置２は、上述した位置測定方法で、ステップＳ１１を実行せず、代わりに、外部の受信機から無線信号のＲＳＳＩを示す情報を受信する。
　＜プログラム＞
　上述した位置測定装置２は、コンピュータ１０１によって実現することができる。また、位置測定装置２として機能させるためのプログラムが提供されてもよい。また、該プログラムは、記憶媒体に記憶されてもよいし、ネットワークを通して提供されてもよい。図６は、位置測定装置２としてそれぞれ機能するコンピュータ１０１の概略構成を示すブロック図である。ここで、コンピュータ１０１は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ワークステーション、ＰＣ（Personal Computer）、電子ノートパッドなどであってもよい。プログラム命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコード、コードセグメントなどであってもよい。
　図６に示すように、コンピュータ１０１は、プロセッサ１１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３０と、ストレージ１４０と、入力部１５０と、出力部１６０と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０とを備える。各構成は、バス１８０を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ１１０は、具体的にはＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System on a Chip）などであり、同種又は異種の複数のプロセッサにより構成されてもよい。
　プロセッサ１１０は、各構成の制御、及び各種の演算処理を実行する。すなわち、プロセッサ１１０は、ＲＯＭ１２０又はストレージ１４０からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３０を作業領域としてプログラムを実行する。プロセッサ１１０は、ＲＯＭ１２０又はストレージ１４０に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。上述した実施形態では、ＲＯＭ１２０又はストレージ１４０に、本開示に係るプログラムが記憶されている。
　プログラムは、コンピュータ１０１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このような記憶媒体を用いれば、プログラムをコンピュータ１０１にインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記憶された記憶媒体は、非一時的（non-transitory）記憶媒体であってもよい。非一時的記憶媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどであってもよい。また、このプログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
　ＲＯＭ１２０は、各種プログラム及び各種データを記憶する。ＲＡＭ１３０は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム及び各種データを記憶する。
　入力部１５０は、ユーザの入力操作を受け付けて、ユーザの操作に基づく情報を取得する１つ以上の入力インターフェースを含む。例えば、入力部１５０は、ポインティングデバイス、キーボード、マウスなどであるが、これらに限定されない。
　出力部１６０は、情報を出力する１つ以上の出力インターフェースを含む。例えば、出力部１６０は、情報を映像で出力するディスプレイ、又は情報を音声で出力するスピーカであるが、これらに限定されない。なお、出力部１６０は、タッチパネル方式のディスプレイである場合には、入力部１５０としても機能する。
　通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１７０は、外部の装置と通信するためのインターフェースである。
　以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
　（付記項１）
　メモリと、
　前記メモリに接続された少なくとも１つのコントローラと、を備え、
　前記メモリは、
　　測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶し、
　前記コントローラは、
　　受信機によって前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出し、
　　前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出し、
　　前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定し、
　　前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶し、
　前記類似度の算出において、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルについて前記類似度を算出する、位置測定装置。
　（付記項２）
　前記コントローラは、前記積算類似度に前記積算類似度が記憶されていない場合、全ての前記セルそれぞれについて、前記セルごとに前記類似度を算出する、付記項１に記載の位置測定装置。
　（付記項３）
　前記コントローラは、前記類似度の加重平均値を前記積算類似度として算出し、前記加重平均値は、前記類似度に対応付けて記憶されている受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、前記類似度に大きく重み付けした値の平均値である、付記項１又は２に記載の位置測定装置。
　（付記項４）
　前記コントローラは、前記メモリに積算類似度が記憶されている場合、前記積算類似度が閾値より高い高積算類似度セルと、該高積算類似度セルに隣接する周辺セルとを類似度算出セルとして抽出する、付記項１から３のいずれか一項に記載の位置測定装置。
　（付記項５）
　前記受信機をさらに備える、付記項１から４のいずれか一項に記載の位置測定装置。
　（付記項６）
　測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶するメモリを備える位置測定装置が実行する位置測定方法であって、
　受信機によって前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出するステップと、
　前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出するステップと、
　前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定するステップと、
　前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶するステップと、を含み、
　前記類似度を算出するステップは、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルについて前記類似度を算出するステップを有する位置測定方法。
　（付記項７）
　コンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、前記コンピュータを付記項１から５のいずれか一項に記載の位置測定装置として機能させるプログラムを記憶した非一時的記憶媒体。
　本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記載された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
　上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形又は変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
１－ｋ　　発信機
１－ｋ１　発信部
２　　　　位置測定装置
２１　　　受信部（受信機）
２２　　　理論値ベクトル記憶部
２３　　　積算類似度記憶部
２４　　　実測値ベクトル算出部
２５　　　類似度算出部
２６　　　位置測定部
２７　　　積算類似度算出部
１００　　位置測定システム
１０１　　コンピュータ
１１０　　プロセッサ
１２０　　ＲＯＭ
１３０　　ＲＡＭ
１４０　　ストレージ
１５０　　入力部
１６０　　出力部
１７０　　通信インターフェース
１８０　　バス

Claims (7)

  1. 　測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶する理論値ベクトル記憶部と、
    　受信機によって前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出する実測値ベクトル算出部と、
    　前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出する類似度算出部と、
    　前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定する位置測定部と、
    　前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶することが可能な積算類似度記憶部と、を備え、
    　前記類似度算出部は、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルについて前記類似度を算出する、位置測定装置。
  2. 　前記類似度算出部は、前記積算類似度に前記積算類似度が記憶されていない場合、全ての前記セルそれぞれについて、前記セルごとに前記類似度を算出する、請求項１に記載の位置測定装置。
  3. 　前記セルごとに、前記類似度の加重平均値を前記積算類似度として算出する積算類似度算出部をさらに備え、
    　前記加重平均値は、前記類似度に対応付けて記憶されている受信時刻の、現在時刻からの差が小さいほど、前記類似度に大きく重み付けした値の平均値である、請求項１又は２に記載の位置測定装置。
  4. 　類似度算出部は、前記積算類似度記憶部に積算類似度が記憶されている場合、前記積算類似度が閾値より高い高積算類似度セルと、該高積算類似度セルに隣接する周辺セルとを類似度算出セルとして抽出する、請求項１から３のいずれか一項に記載の位置測定装置。
  5. 　前記受信機をさらに備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の位置測定装置。
  6. 　測定対象領域を分割したセルごとに、既知の位置に設置されている３個以上の発信機のうちの３個の発信機の組み合わせそれぞれについて、前記セルと、前記３個の発信機の位置それぞれとの距離を要素とする理論値ベクトルを記憶する理論値ベクトル記憶部を備える位置測定装置が実行する位置測定方法であって、
    　受信機によって前記３個以上の発信機から受信された無線信号の強度に基づく、該発信機それぞれから前記受信機までの距離を要素とする実測値ベクトルを算出するステップと、
    　前記セルごとに、前記３個以上の発信機についての理論値ベクトルの、実測値ベクトルとの類似度を算出するステップと、
    　前記類似度に基づいて、前記受信機の位置を測定するステップと、
    　前記類似度を、該類似度の算出に用いられた前記無線信号を受信した受信時刻に対応付けて記憶し、前記セルごとに、前記受信時刻に対応付けて記憶されている前記類似度を積算した積算類似度を記憶するステップと、を含み、
    　前記類似度を算出するステップは、前記積算類似度に基づいて、前記セルから類似度算出セルを抽出し、前記類似度算出セルについて前記類似度を算出するステップを有する位置測定方法。
  7. 　コンピュータを、請求項１から５のいずれか一項に記載の位置測定装置として機能させるためのプログラム。
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