(57)【要約】【課題】  ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定品質に従ってＷＬＡＮアクセスポイントを分類する方法およびシステムを提供する。【解決手段】  ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定品質に従ってＷＬＡＮアクセスポイントを分類する方法およびシステムを提供する。この分類を使用して基準データベースをスケールし、アクセスポイント特性の期待推定誤差を定量化することができる。ＷＬＡＮアクセスポイントは、ＷＬＡＮ測位システムにおけるユーザの位置、移動速度、および移動方向の推定精度に対するＷＬＡＮアクセスポイントの影響に基づいて分類される。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質を割り出す方法は、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントによって送信されるＷｉ−Ｆｉ信号のいくつかの受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルをＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置で受信し、測定することを含む。そのいくつかのＲＳＳサンプルを測定しているときにＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置による総移動距離が推定され、その推定値を用いてＷｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質が推定される。【選択図】図１
2009536809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象エリア内に複数のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを有する測位システムにおいて、前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの各々は推定特性を有し、
前記複数の前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの少なくとも１つを、前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記特性の推定品質に従って分類することを備える、方法。
【請求項２】
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記分類を基準データベースに蓄積することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記推定特性の少なくとも１つの期待誤差を定量化するため前記分類を使用することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記推定特性の少なくとも１つと前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記分類とを用いてＷｉ−Ｆｉ対応装置の状態を推定することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の前記状態は、位置と、移動速度と、移動方向との少なくとも１つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
対象エリア内に複数のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを有する測位システムにおいて、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質を割り出す方法であって、
Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置が、前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントによって送信されるＷｉ−Ｆｉ信号のいくつかの受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルを受信しかつ測定することと、
前記いくつかのＲＳＳサンプルの測定中に前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置が移動した総距離を推定することと、
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記特性推定品質を計算するために前記推定総移動距離を使用することと、
を備える、方法。
【請求項７】
前記特性は、前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの地理的位置と前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの電波伝播特性との少なくとも１つである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の対応する移動速度を各ＲＳＳサンプルと関連付けることと、
対応するスキャン期間を各ＲＳＳサンプルと関連付けることと、
前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の前記移動速度の和に、各ＲＳＳサンプルの対応するスキャン期間によって重みを付けたものを用いて、信頼度ＣＦｎを割り出すことと、
【数１】
2009536809.tif 000007
に従って前記推定品質Ｒを割り出すことと、
をさらに備え、式中
Ｒｍａｘは最高推定品質であり、
Ｒｍｉｎは最低推定品質であり、
ＣＦｍａｘは最高信頼度であり、
ＣＦｍｉｎは最低信頼度である、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
ＣＦｍａｘは約６８であり、
ＣＦｍｉｎは約３６である、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の対応する移動速度を各ＲＳＳサンプルと関連付けることと、
対応するスキャン期間を各ＲＳＳサンプルと関連付けることと、
【数２】
2009536809.tif 000008
（式中
Ｋは補正係数であり、
Ｎ１は前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置が静止しているときに採取される前記ＲＳＳサンプルの部分集合であり、
Ｎ２は前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置が動いているときに採取される前記ＲＳＳサンプルの部分集合であり、
ＶｉはＲＳＳサンプルｉに対応する前記Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の前記移動速度の１つであり、
ＴｉはＲＳＳサンプルｉに対応する前記スキャン期間のいずれか１つである）
に従って信頼度ＣＦｎを割り出すことと、
【数３】
2009536809.tif 000009
（式中
Ｒｍａｘは最高推定品質であり、
Ｒｍｉｎは最低推定品質であり、
ＣＦｍａｘは最高信頼度であり、
ＣＦｍｉｎは最低信頼度である）
に従って前記推定品質Ｒを割り出すことと、
をさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
ＣＦｍａｘは約６８であり、
ＣＦｍｉｎは約３６であり、
Ｋは約２であり、
Ｔｉは約１秒である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の位置を推定する方法であって、
前記Ｗｉ−Ｆｉ対応装置のレンジ内でＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを識別することと、
前記識別されたＷｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する算出位置と推定品質値とを基準データベースから取得することと、
前記算出位置と推定品質値とを用いて前記Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の前記位置を推定することと、
を備える、方法。
【請求項１３】
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの少なくとも１つに対応する前記推定品質値の少なくとも１つは、前記Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の前記位置の推定に用いる前記対応するＷｉ−Ｆｉアクセスポイントの前記算出位置に割り当てられる重みを決定する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの少なくとも１つに対応する前記算出位置の少なくとも１つは、前記Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する前記品質推定値が閾値を下回る場合に前記Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の位置推定で使われない、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には測位システム、より具体的には、ＷＬＡＮ測位システムでＷＬＡＮアクセスポイントを分類する方法およびシステムに関する。本発明はさらに、ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定品質を計算することと、基準データベースを相応にスケールすることとに関する。
【背景技術】
【０００２】
位置判定はナビゲーションシステムや位置情報サービス（ＬＢＳ）の主要な要素である。近年のＷＬＡＮアクセスポイントの急増により、ＷＬＡＮ電波はいたるところに広がっている。このためほとんどの場所で、特に市街地では、ＷＬＡＮ電波を検出する可能性が高い。ＷＬＡＮの急増とほとんどの場所でＷＬＡＮ電波が見つかるという事実とを受けて、屋内・屋外用大都市測位システムにこのＷＬＡＮ電波を活用しようという考えが生まれた。大都市ＷＬＡＮ測位システムでは、ＷＬＡＮアクセスポイントの位置が基準点として使用され、ＷＬＡＮアクセスポイントの受信信号強度（ＲＳＳ）が、エンドユーザが随時検出するＷＬＡＮアクセスポイントから当該ユーザまでの距離の指標として使用される。ＷＬＡＮアクセスポイントからエンドユーザまでの距離を知ることによってエンドユーザの位置を割り出すことができる。受信機受信信号強度を距離に変換するには、具体的な無線チャネルモデルを仮定することに依拠することとなる。理想的には、無線チャネルモデルが正確に分かれば、エンドユーザからＷＬＡＮアクセスポイントまでの正確な距離を割り出すことができる。
【０００３】
これまでいくつかの研究所でＷＬＡＮ方式の屋外・屋内測位システムの研究が行われてきたが、それらのシステムにはいずれも速度と方位の推定が盛り込まれていなかった。ＰｌａｃｅＬａｂ（ｗｗｗ．ｐｌａｃｅｌａｂ．ｃｏｍ、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔとＩｎｔｅｌが後援するプロジェクト）と、カリフォルニア大学サンディエゴ校ＡｃｔｉｖｅＣａｍｐｕｓプロジェクト（ＡｃｔｉｖｅＣａｍｐｕｓ−モバイル技術による教育社会の持続、技術報告書第ＣＳ２００２−０７１４号（ActiveCampus-Sustaining Educational Communities through Mobile Technology,technical report#CS2002-0714））と、ＭＩＴ学内位置情報システムはこの分野で最も重要な研究努力であり、ダートマス大学の小規模プロジェクト（例えば、Ｍ．Ｋｉｍ，ＪＪ．Ｆｉｅｌｄｉｎｇ，ａｎｄ  Ｄ．Ｋｏｔｚ，「ウォードライビングによって判明したアクセスポイント位置使用の危険（Ｒｉｓｋｓ  ｏｆ  ｕｓｉｎｇ  ＡＰ  ｌｏｃａｔｉｏｎｓ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｗａｒ  ｄｒｉｖｉｎｇ）」等）で評価が行われた。
【０００４】
屋内測位に的を絞ったＷｉ−Ｆｉ位置情報システム商品ならいくつかある。（例えば、スマート環境に向けて：位置測定のための実現技術、２００５年５月、パーベイシブ２００５における位置・位置関係認識に関する国際会議（ＬｏＣＡ  ２００５）議事録（Kavitha Muthukrishnan,Maria Lijding,Paul Havinga,Towards Smart Surroundings:Enabling Techniques and Technologies for Localization,Proceedings of the International Workshop on Location and Context-Awareness (LoCA 2005) at Pervasive 2005,May 2005）、ならびにＨａｚａｓ，Ｍ．，Ｓｃｏｔｔ，Ｊ．，Ｋｒｕｍｍ，Ｊ．：位置認識コンピューティング時代の到来、ＩＥＥＥコンピュータ（Location-Aware Computing Comes of Age.IEEE Computer），３７（２）：９５〜９７，Ｆｅｂ  ２００４  ００５，Ｐａ００５，３５０〜３６２ページを参照。）これらのシステムは、企業用地、病院施設、船積み作業場等、管理された環境の中で資産と人を追跡するためのものである。病院の中で緊急用カートの正確な位置を監視することができ、心停止が発生した場合に病院職員がカート探しに時間を浪費せずにすむシステムはその典型例である。これらの使用事例には非常に高い精度が求められ、通常は１〜３メートルの精度が要求される。
【０００５】
これらのシステムでは、用地における１平方フィート単位の詳しい実地調査を行って無線信号伝播を測定する等、様々な手法を用いて精度を微調整する。また、これらのシステムでアクセスポイントとクライアント無線器がＡ−ＧＰＳの動作と同じように同期情報をやり取りするには、常時ネットワーク接続が必要となる。これらのシステムは屋内での使用事例で信頼性を高めつつあるが、広域展開では効果を発揮しない。都市全体にわたってこの種の詳しい実地調査を行うことは不可能であり、大都市全域で、これらのシステムによって要求される程度まで８０２．１１アクセスポイントとの常時通信チャネルに頼ることはできない。最も重要なこととして、屋外の電波伝播は屋内の電波伝播と根本的に異なることから、これらの屋内測位アルゴリズムは、広域状況ではほとんど役に立たない。屋内ＷＬＡＮ方式測位システムの要求精度で無線チャネルモデルを運用するのは困難であり、これはその方面での研究課題とされている。加えて、ＷＬＡＮに基づくこれまでの測位システムでアクセスポイントを区別するものは皆無であり、現在の方法では全てのＷＬＡＮアクセスポイントが同じ扱いになる。
【０００６】
図１はＷｉ−Ｆｉ測位システム（ＷＰＳ）を示す。この測位システムの測位ソフトウェア［１０３］は計算装置［１０１］に存在する。ある特定のカバレッジエリアの中には固定無線アクセスポイント［１０２］があって、それらは制御／共通チャネルブロードキャスト信号を使って情報をブロードキャストする。クライアント装置は、ブロードキャスト信号を監視するか、プローブリクエストによってその伝送を要求する。それぞれのアクセスポイントは、ＭＡＣアドレスとして知られる一意なハードウェア識別子を持つ。クライアント測位ソフトウェアはレンジ内の８０２．１１アクセスポイントから信号ビーコンを受信し、信号ビーコンの特性を基に計算装置の地理的位置を計算する。それらの特性は、ＭＡＣアドレスとして知られる８０２．１１アクセスポイントの一意な識別子と、クライアント装置に達する信号の強度とを含む。クライアントソフトウェアは、観察される８０２．１１アクセスポイントを、アクセスポイントの基準データベース［１０４］の中にあるアクセスポイントと比較するが、この基準データベースは装置に存在する場合と存在しない場合とがある。基準データベースは、算出された地理的位置を格納するほか、収集システムによって収集された全アクセスポイントの電力プロファイルを格納する。この電力プロファイルは、様々な位置からの信号の電力を表す測定値の集合から作ることができる。クライアントソフトウェアはこれらの既知の位置を基にユーザ装置［１０１］の相対的位置を計算し、その地理座標を緯度および経度の測定値の形で割り出す。これらの測定値は、フレンドファインダ、ローカル検索ウェブサイト、フリート管理システム、Ｅ９１１サービス等の位置情報アプリケーションへ供給される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、背景技術の問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、背景技術の問題点を解消することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定品質に従ってＷＬＡＮアクセスポイントを分類する方法およびシステムを提供する。この分類を用いて基準データベースをスケールし、ＷＬＡＮアクセスポイント特性の期待推定誤差を定量化することができる。本発明の一態様においては、ＷＬＡＮ測位システムにおけるユーザの位置、移動速度、および移動方向の推定精度に対するＷＬＡＮアクセスポイントの影響に基づいてＷＬＡＮアクセスポイントが分類される。
【０００９】
本発明の別の態様において、測位システムは対象エリア内に複数のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを有する。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質を割り出す方法は、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントによって送信されるＷｉ−Ｆｉ信号のいくつかの受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルをＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置で受信しかつ測定することを含む。そのいくつかのＲＳＳサンプルを測定しているときに、Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置による総移動距離が推定される。このＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置による総移動距離を用いてＷｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質が推定される。
【００１０】
本発明の別の態様において、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性は、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの地理的位置とＷｉ−Ｆｉアクセスポイントの電波伝播特性との少なくとも１つを含む。
【００１１】
本発明の別の態様において、測位システムは対象エリア内に複数のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを有する。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質を割り出す方法は、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントによって送信されるＷｉ−Ｆｉ信号のいくつかの受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルを受信しかつ測定するＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置で受信し、測定することを含む。それぞれのＲＳＳサンプルには、対応するＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の移動速度が関連付けられる。それぞれのＲＳＳサンプルには対応するスキャン期間が関連付けられる。Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の各移動速度の和に、各ＲＳＳサンプルの対応するスキャン期間により重みを付けたものを用いて、信頼度が割り出される。この信頼度を用いて推定品質が割り出される。
【００１２】
本発明の別の態様において、測位システムは対象エリア内に複数のＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを有する。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの特性推定品質を割り出す方法は、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントによって送信されるＷｉ−Ｆｉ信号のいくつかの受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルをＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置で受信し、測定することを含む。各ＲＳＳサンプルには、対応するＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の移動速度が関連付けられる。各ＲＳＳサンプルには、対応するスキャン期間が関連付けられる。Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置のいくつかのＲＳＳサンプルと移動速度とに、各ＲＳＳサンプルに対応するスキャン期間により重みを付けたものを用いて、信頼度が割り出される。この信頼度を用いて推定品質が割り出される。
【００１３】
本発明の別の態様において、Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の位置を推定する方法は、Ｗｉ−Ｆｉ対応装置のレンジ内にあるＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを識別することを含む。識別されたＷｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する算出位置と推定品質値とが基準データベースから取得される。この算出位置と推定品質値とを用いてＷｉ−Ｆｉ対応装置の位置が推定される。
【００１４】
本発明の別の態様において、Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の位置推定に用いる対応するＷｉ−Ｆｉアクセスポイントの算出位置に割り当てられる重みは、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する少なくとも１つの推定品質値によって決まる。
【００１５】
本発明の別の態様において、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する推定品質値が閾値を下回るなら、Ｗｉ−Ｆｉ対応装置の位置推定にあたってＷｉ−Ｆｉアクセスポイントに対応する算出位置は使われない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施形態は、ＷＬＡＮ方式測位システムで各ＷＬＡＮアクセスポイント（ＡＰ）の品質指標を定める方法およびシステムを提供する。ＷＬＡＮアクセスポイントの品質指標は、そのＷＬＡＮアクセスポイントに基づくユーザの位置、移動速度、および移動方向の期待推定誤差の指標として使用できる。ある特定のＷＬＡＮアクセスポイントに基づく期待推定誤差を定量化することにより、信頼性の高いＷＬＡＮアクセスポイントに対する重み付けを増やして推定全体の精度を上げられるほか、レンジ内のＷＬＡＮアクセスポイント集団の品質を検討して、位置、移動速度、および移動方向の最終推定の期待誤差を定量化することができる。
【００１７】
本発明の実施形態は、いずれも２００５年１０月２８日に提出された、表題「位置ビーコンデータベース（Location Beacon Database）」の米国特許出願第１１／２６１，８４８号と、表題「位置ビーコンデータベースを更新するサーバ（Server for Updating Location Beacon Database）」の米国特許出願第１１／２６１，８９８号と、表題「位置ビーコンデータベースを構築する方法およびシステム（Method and Systems for Building a Location Beacon Database）」の米国特許出願第１１／２６１，９８７号と、表題「ユーザ装置のレンジ内で検出されるアクセスポイント数に基づいて位置測定アルゴリズムを選択する位置情報サービス（Location-Based Services that Choose Location Algorithms Based on Number of Detected Access Points Within Range of User Device）」の米国特許出願第１１／２６１，９８８号とを含むがこれらに限定されない、先に提出された出願で開示された手法、システム、および方法を基礎とし、これらの内容はここで参照により全文を援用する。これらの出願では、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントの上質な位置データを収集し、かかるデータを用いて位置情報サービスを利用するＷｉ−Ｆｉ対応装置の地理的位置を割り出す具体的方法と、前記位置データを使ってシステムユーザの位置を推定する手法が教示されている。ただしここでの手法は、援用する特許出願で開示されたシステムおよび方法に限定されない。したがって、かかるシステムおよび出願を参照することが役に立つこともあるが、本実施形態または発明を理解するにあたって不可欠とは考えられない。
【００１８】
ＷＬＡＮ測位システムでは、公共・私有ＷＬＡＮアクセスポイントの位置を基準にしてユーザの位置が計算されるため、アクセスポイント（ＡＰ）の関連パラメータ、例えばアクセスポイントの地理的位置におけるいかなる不正確さも、ユーザの位置推定精度に直接影響する。本発明の態様は、ＷＬＡＮアクセスポイントの品質を分類または定量化する体系的な方法を含む。また、本発明の態様を使用して、ＷＬＡＮアクセスポイントの基準データベースをスケールすることもできる。実施形態は、ある特定のＷＬＡＮアクセスポイントを使った計算結果の期待誤差を定量化するのに使用できる。そして、ＷＬＡＮアクセスポイントをそれぞれの精度レベルに基づいて分類できる。例えばＷＬＡＮ特性の精度レベル情報を推定式に使用すれば、品質が比較的高いアクセスポイントだけを使用することにより、あるいはアクセスポイントをそれぞれの品質に基づいて重み付けすることにより、推定精度を上げることができる。
【００１９】
ＷＬＡＮアクセスポイントの特性、例えばその地理的位置や電波伝播特性は、Ｗｉ−Ｆｉ対応スキャン装置を使って該当位置で発生する受信信号強度（ＲＳＳ）サンプルを収集することによって推定できる。例えば上で援用した出願で開示された手法を用いることができる。
【００２０】
ある特定のＷＬＡＮアクセスポイントのＲＳＳサンプルを収集するときにスキャン装置によって収集される総サンプル数を使用して、そのアクセスポイントの期待推定誤差を計算できる。サンプルには、ＲＳＳサンプルを収集するときのスキャン装置の速度に従って重みを付ける。ＲＳＳサンプル収集時のスキャン装置の速度に従って重みを付けたＲＳＳサンプルの数は、アクセスポイントのカバレッジエリアに対するサンプル数の比として代用できる。
【００２１】
図２は、ＲＳＳサンプル［２０２］が比較的少ないため特徴付けの品質が比較的低いＷＬＡＮアクセスポイント［２０１］の一例を示す。対照的に、図３はＲＳＳサンプル［３０２］が比較的多いため特徴付けの品質が比較的高いＷＬＡＮアクセスポイント［３０１］の一例を示しており、この場合、ＷＬＡＮアクセスポイント特性の推定精度は比較的高くなる。
【００２２】
図４は、ＲＳＳサンプルを収集する間にスキャン装置の総移動距離に対してスキャン装置の速度が与える影響を示すものであり、２つのＷＬＡＮアクセスポイント［４０１］および［４０３］と同数のＲＳＳサンプル［４０２］および［４０４］とが提示されている。ＷＬＡＮアクセスポイント［４０３］のＲＳＳサンプル［４０４］を収集するときのスキャン装置は、ＷＬＡＮアクセスポイント［４０１］のＲＳＳサンプル［４０２］を収集するときより速く移動していた。ＲＳＳサンプル［４０２］とＲＳＳサンプル［４０４］の収集にかかった時間は同じだが、ＲＳＳサンプル［４０４］の総距離はＲＳＳサンプル［４０２］を上回っている。したがってＷＬＡＮアクセスポイント［４０１］に比べて、ＲＳＳサンプル［４０４］はＷＬＡＮアクセスポイント［４０３］の特性、例えば電力プロファイルの指標として優れている。
【００２３】
本発明の別の実施形態においては、ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定品質を定量化する。ＷＬＡＮアクセスポイントの地理的位置と電波伝播特性は、これのカバレッジエリアにあるＲＳＳサンプルに基づいて推定される。ＷＬＡＮアクセスポイントの特性推定に用いるＲＳＳサンプルの数は推定精度に直接影響する。ＷＬＡＮアクセスポイントのＲＳＳサンプルが比較的少ないと、ＷＬＡＮアクセスポイントの地理的位置推定と電波伝播特性推定の誤差は比較的大きくなる。このため、ＲＳＳサンプルが比較的少ないＷＬＡＮアクセスポイントの信頼性は、ＷＬＡＮ方式測位システムで用いられる場合、比較的低いとみなすことができる。他方、ＲＳＳサンプルが比較的多いＷＬＡＮアクセスポイントは、信頼性が比較的高いＷＬＡＮアクセスポイントとみなすことができる。例示的実施形態においては、ＲＳＳサンプル数を用いて、ＷＬＡＮアクセスポイントに基づく位置推定の期待精度を定量化できる。位置推定の期待精度はＷＬＡＮアクセスポイントによって異なることから、ＷＬＡＮアクセスポイントに基づく推定も期待誤差に従って重み付けできる。
【００２４】
スキャン装置の速度はスキャンの過程で一定ではない。スキャン装置はしばらく停止することもあれば、幹線道路沿いに高速で移動することもある。その結果、図４との関係で上述したように同数のＲＳＳサンプルであっても、網羅する地理領域は異なることがある。一定数のＲＳＳサンプルが網羅する地理領域は、スキャン期間にスキャン装置速度を掛けたものになる。したがって、スキャン期間が一定であると仮定した場合は、スキャン時のスキャン装置速度に従って絶対サンプル数の値に重みを付ける。ＲＳＳサンプルを採取するときのスキャン装置の速度は、例えばＧＰＳから収集でき、あるいは時間の経過に沿ったＧＰＳ位置から導き出すことができる。ＧＰＳ速度推定は、ＧＰＳ受信信号測定のドップラー周波数に基づくため非常に正確だが、時間の経過に沿ったＧＰＳ位置に基づく速度計算は大まかな速度推定である。
【００２５】
スキャン時のスキャン装置速度の推定が分かっていて、スキャンされる総ＲＳＳサンプルの総数をＮで表すなら、ＣＦｎで表す信頼度は次のとおり計算される。
【数４】
2009536809.tif 000003
【００２６】
式中Ｖｉはスキャン装置の速度であり、ＴｉはＲＳＳサンプルｉを採取するときのスキャン期間であり、０＜ｉ＜Ｎである。スキャン期間はほぼ常に一定の値である。一定である場合のスキャン期間の値はＴ０で表される。関数ｆ（Ｖｉ  Ｔｉ）は非線形関数であり、通常は次のとおりである。スキャン装置が動いているときに採取されるＲＳＳサンプルの場合は、ＶｉＴｉをサンプルの重みとみなす。スキャン装置が静止しているときに採取されるＲＳＳサンプルの場合は、位置が同じで電力測定値が同じである全測定値を一度検討する。例えば、スキャン装置が一定の期間Ｔｐにわたって動いていないときにＲＳＳ電力サンプルを収集し、期間Ｔｐの全体にわたってアクセスポイントからの電力測定値が同じだったなら、期間ＴｐにわたるこのアクセスポイントからのただひとつのＲＳＳサンプルを検討する。最後に、スキャン装置が静止しているときに採取されたＲＳＳサンプルを補正係数Ｋで検討する。補正係数Ｋは、スキャン装置のゼロ速度ａ０からの平均加速度に基づいて計算できる。したがってＫ＝ａ０Ｔ２０である。
【００２７】
位置が同じで電力測定値が同じであるＲＳＳサンプル（スキャン装置が静止しているときに採取したサンプル）を排除した後にはＮ個のサンプルが残る。総サンプル数Ｎのうち、スキャン装置が静止しているときにＮ１個のＲＳＳサンプルが採取され、スキャン装置が動いているときにＮ２個のＲＳＳサンプルが採取されるなら、信頼度を次のとおりに書くことができる。
【数５】
2009536809.tif 000004
【００２８】
以下は、スキャン期間を１秒に設定した場合のこの形式を有する信頼度計算の一例である。
【数６】
2009536809.tif 000005
【００２９】
上のとおりに計算したＣＦｎの値は、ＷＬＡＮアクセスポイント特性推定の信頼性の指標となる。ＣＦｎ値は次のとおりに解釈する。上述したとおり、比較的少数のＲＳＳサンプルは推定の信頼性が殆どないことを意味する。つまり、信頼できる推定のためには、１つか２つのサンプルでは十分でない。ＲＳＳサンプル数の増加は精度に指数関数的効果をもたらす。換言すると、少数のサンプルにおける１つのＲＳＳサンプルの違いは多数のサンプルにおける１つのＲＳＳサンプルより精度に大きく影響する。他方、比較的多数のＲＳＳサンプルに基づく推定の品質は高い。ＲＳＳサンプル数をさらに増やしても、ＷＬＡＮアクセスポイントの特性、例えば地理的位置や電波伝播特性の推定精度に顕著な影響は現れない。したがって、ＷＬＡＮアクセスポイントの信頼度計算の一部として２つの閾値がある。ＣＦｍｉｎは、信頼性が比較的高いＷＬＡＮアクセスポイント特性推定を割り出すにあたって必要となる平均最小サンプル数である。ＲＳＳサンプル数がこの閾値を下回る場合の推定は信頼できないとみなされる。ＣＦｍａｘは、それ以上ＲＳＳサンプルを追加しても推定精度に大きく影響しない閾値である。
【００３０】
ＷＬＡＮアクセスポイント特性の信頼性尺度Ｒと信頼度ＣＦｎとの関係は対数であることから、信頼性は次のとおりに計算する。
【数７】
2009536809.tif 000006
【００３１】
最高信頼度は１に設定でき、最低信頼度は非常に小さい数字に設定できる。以下はその例である。
Ｒｍｉｎ＝０．００１
Ｒｍａｘ＝１
【００３２】
ＣＦｍｉｎとＣＦｍａｘの値は実験的に割り出すことができる。一般的な大都市ＷＬＡＮ方式測位システムで有用な値は次のとおりである。
ＣＦｍｉｎ＝３６
ＣＦｍａｘ＝６８
【００３３】
本発明の実施形態によると、基準データベース［１０４］はＷＬＡＮアクセスポイントの分類か、アクセスポイントパラメータ期待誤差の定量化か、関連ＷＬＡＮアクセスポイントデータの品質に従ってスケールできる。例えば、分類や品質尺度が所望の閾値を下回るＷＬＡＮアクセスポイントは基準データベース［１０４］から排除できる。こうすれば、ユーザの位置、移動速度、または移動方向を割り出すにあたって、ユーザ装置［１０１］では、パラメータ推定品質が比較的高いアクセスポイントだけが確実に使用される。別の実施形態では、全てのＷＬＡＮアクセスポイントを基準データベース［１０４］に含むことができるが、測位ソフトウェア［１０３］は、分類や品質尺度が所望の閾値を下回るアクセスポイントを用いなくてもよい。
【００３４】
本発明の一実施形態によると、基準データベース［１０４］をスケールする別の例、は測位システムのＷＬＡＮアクセスポイントごとに信頼度因子を求めることを含み、それを基準データベース［１０４］に記録する。ＷＬＡＮ方式測位システムでは、ユーザが基準データベース［１０４］にアクセスし、レンジ内のＷＬＡＮアクセスポイントを使用して、自身の位置と、移動速度と、移動方向とを推定する。ユーザのレンジ内にあるＷＬＡＮアクセスポイントの推定結果に重みを付けるには、基準データベース［１０４］の中にあるＷＬＡＮアクセスポイントの信頼度因子を使用する。信頼度因子の使用は、ユーザの属性、例えば位置、移動速度、および移動方向を推定するのに用いられる測位アルゴリズムとは無関係である。最も一般的な形の推定を、レンジ内のＷＬＡＮアクセスポイントＡＰＮにわたる関数ｆに対する演算Ｏ（ｆ（ＡＰ１），．．．，ｆ（ＡＰＮ））として記述できるなら、その推定に信頼度因子Ｏを次のように適用する。
Ｏ（Ｒ１ｆ（ＡＰ１），．．．，ＲＮｆ（ＡＰＮ））
【００３５】
式中Ｎは、ユーザのレンジ内にある総アクセスポイント数である。
【００３６】
信頼度因子または品質指標が異なるＷＬＡＮアクセスポイントを様々な方法で組み合わせることができる。例えば全てのＷＬＡＮアクセスポイントを使ってユーザの位置を推定し、それぞれのＷＬＡＮアクセスポイントには信頼度因子に従って重みを付ける。一例として、各ＷＬＡＮアクセスポイントの推定結果に信頼度を掛け、全ての結果をまとめて最終的な推定結果を得る。別例では、質が比較的高いＷＬＡＮアクセスポイントだけを使用する。この場合は、ＷＬＡＮアクセスポイントをそれぞれの信頼度に基づいて分類する。この方法では、レンジ内の全てのＷＬＡＮアクセスポイントを検出した後に、信頼度が最高クラスのＷＬＡＮアクセスポイントを用いて推定プロセスを開始する。最高クラスのＷＬＡＮアクセスポイント数に基づき、下位クラスのＷＬＡＮアクセスポイントを含めるか、それとも除外するかの決定を下す。これらの２つの例示的方法のどちらを使うかは使用事例次第であり、下位クラスのＷＬＡＮアクセスポイントを含めるか除外するかの決定も使用事例次第である。
【００３７】
ＣＦｎ計算に加えることができるもう１つの次元は、ＲＳＳサンプル位置の精度である。ＲＳＳサンプルの位置は、例えばスキャン装置に取り付けられたＧＰＳによって割り出すことができる。ＧＰＳは期待位置誤差（ＰＥ）指標を報告する。このＧＰＳ位置推定の期待位置誤差もＲＳＳサンプルの重みを付けることもできる。期待ＰＥ値が小さいＲＳＳサンプルには高い重みが与えられる。
【００３８】
本発明の範囲は上述した実施形態に限定されず、むしろ添付の請求項によって定められ、これまで説明した内容に対する改変と改良がこれらの請求項に含まれることは理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】Ｗｉ−Ｆｉ測位システムの特定の実施形態を示す。
【図２】ＲＳＳサンプルが比較的少ないアクセスポイントの一例を示す。
【図３】ＲＳＳサンプルが比較的多いアクセスポイントの一例を示す。
【図４】ＷＬＡＮアクセスポイント特性の推定品質に対するＷｉ−Ｆｉ対応スキャン装置の総移動距離の影響の一例を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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