(57)【要約】目標装置の位置に関する誤差評価値を決定する方法。目標装置は、少なくとも一つの測定可能な信号値を有する信号を使用して無線環境で移動し、通信する。無線環境の確率モデルが、無線環境下のいくつかのサンプル点での信号値に関する確率分布を示す。信号値の観測値の集合を作成し、前記確率モデルと前記観測値の集合とにもとづいて目標装置の位置を評価する。いくつかのサンプル点(SP)における積の結集として誤差評価値(43)を決定する。それぞれのこの積は、当該サンプル点が目標装置の位置である確率の分布(41)と、当該サンプル点と目標装置の評価位置との間の距離関数(43)と、から成る。
2005528620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線環境(RN)で移動し、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(v)を有する信号を使用して該無線環境と通信するように動作することができる目標装置(T)の位置に関する誤差評価値(EE、43)を決定する方法であって、
無線環境下のいくつかのサンプル点(SP)での信号値に関する確率分布(31)を示す、無線環境(RN)の確率モデル(PM)を維持し、
目標装置(T)の位置において無線環境下の信号値(v)の観測値の集合(OS)を作成し、
確率モデル(PM)と観測値の集合(OS)とにもとづいて目標装置の位置を評価する、
ことから成る方法において、
いくつかのサンプル点(SP)における積の結集として誤差評価値(43)を決定し、それぞれのこの積が、
-当該サンプル点が目標装置の位置である確率(41)、
-当該サンプル点と目標装置の評価位置との間の距離関数(43)、
から成る、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
ユーザーに対する可視インディケータ(71、89、91、92、101)を生成するために誤差評価値(43)を使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記可視インディケータがマップ(70)に重ねて表示されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記可視インディケータが離散インディケータ(71)の集合であって、各離散インディケータが少なくとも一つの位置依存可視属性を有することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記可視インディケータが位置の集合(89)であって、該集合が所定の確率以上の目標装置の位置から成ることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記可視インディケータが領域(91、92、101)であって、該領域が所定の確率以上の目標装置の位置を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項７】
所定の確率以上の目標装置の位置を含む最小の領域を評価することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記最小の領域が楕円であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記最小の領域が不規則な形であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記誤差評価値を確率モデル(PM)の更新に使用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
確率モデルの前記更新が、誤差評価値が平均よりも大きな位置またはその近くに新しいサンプル点を追加することから成ることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
確率モデルの前記更新が、既存のサンプル点を再計測することから成ることを特徴とする請求項１０または１１に記載の方法。
【請求項１３】
いくつかのサンプル点における積の結集が、前記確率モデルのサンプル点のサンプルされた部分集合に関してのみ実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
無線環境(RN)で移動し、それぞれが少なくとも一つの測定可能な信号値(v)を有する信号を使用して該無線環境と通信するように動作することができる目標装置(T)の位置を評価するための位置評価装置(LEM)であって、
無線環境下のいくつかのサンプル点(SP)での信号値に関する確率分布(31)を示す、無線環境(RN)の確率モデル(PM)、
目標装置(T)の位置において無線環境下の信号値(v)の観測値の集合(OS)を作成または受信する手段、
確率モデル(PM)と観測値の集合(OS)とにもとづいて目標装置の位置を評価する手段、
から成る位置評価装置(LEM)において、
いくつかのサンプル点(SP)における積の結集として目標装置(T)の評価位置の誤差評価値(43、EE)を決定する手段を有し、それぞれの前記積が、
-当該サンプル点が目標装置の位置である確率(41)、
-当該サンプル点と目標装置の評価位置との間の距離関数(43)、
から成る、
ことを特徴とする装置。
【請求項１５】
誤差評価値(43、EE)の可視インディケータ(71、89、91、92、101)を生成するための手段を有することを特徴とする請求項１４に記載の位置評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的に言えば、目標装置の無線通信環境に関する一つ以上の観測値にもとづいて目標装置の位置を評価する位置決め技法に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１はそのような位置決め技法の一例を模式的に示す。目標装置Tは高周波インタフェース(radio interface)RIにより基地局BSと通信する。この例では、通信は高周波通信であると仮定している。目標装置Tは高周波インタフェースRIにおける信号値を観測する。観測値Oを、目標装置の無線通信環境をモデル化する確率モデルPMに使用し、位置評価値LEを生成する。ここで使用する目標装置という言葉は、その位置を決定すべき装置を意味する。目標装置は無線環境で信号により通信するので、目標装置の位置を決定するために、無線環境における信号値が使用される。たとえば、目標装置は無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)で通信するデータ処理装置とすることができ、その場合、基地局は通常アクセスポイントと呼ばれる。データ処理装置は汎用のラップトップもしくはパームトップコンピュータまたは通信装置とすることができ、あるいは専用の試験または測定装置たとえばWLANに接続された病院の装置とすることができる。ここで使用する位置という言葉は、1〜3個の座標から成る座標の組を意味する。いくつかの特殊なケースたとえばトンネルの場合、単一の座標で十分でありうるが、大部分の場合、この位置は座標対(x、y、または角度/半径)で表される。
【０００３】
もっと詳しく言えば、本発明は間接(hidden)マルコフモデルにもとづく位置決め技法に関する。図２は間接マルコフモデルを模式的に示す。このモデルは、位置、位置間の遷移、および位置でなされる観測から成る。図２に示す例の場合、目標装置は一つの経路に沿って移動し、該経路に沿って、五つの位置qt-2〜qt+2が示してある。もっと詳しく言えば、qtは時刻tにおける位置分布を定義し、したがってP(qt=s)は目標装置が時刻tに位置sにいる確率である。しかし、位置分布は簡単に一つの位置評価値に変換することができるので、位置分布qを表すのに短縮表記“位置q”を使用する。
【０００４】
ここで使用する信号値という言葉は、ある一種類の送信機信号の測定可能な位置依存量を意味する。測定可能な位置依存量の例としては、たとえば、信号強度およびビット誤り率(rate/ratio)がある。
【０００５】
間接マルコフモデルの‘間接’という言葉は、位置qt-2〜qt+2に主要な関心があるが、これらの位置は直接には観測できないという事実に由来している。信号値にもとづいて、これらの位置の代わりに、一連の観測値ot-2〜ot+2を得ることができるが、観測値ot-2〜ot+2と位置qt-2〜qt+2との間には、簡単な関係がない。(位置qt-2〜qt+2の直線矢印は、目標装置が直線経路に沿って、あるいは一定の速度で移動していること、または観測が等間隔で行われることを意味するものではない、ということに注意されたい。)
【０００６】
本発明のもとになった問題は、間接マルコフモデルから出てきたものである。すなわち、距離または位置に対して一意の(monotonous)の関係を有する変数を観測することができないという問題である。この位置決め法は、信号値の観測結果にもとづくものであるが、二つ以上の離れた位置が大体同じ信号値の組を有することが可能であり、したがって位置評価値がひどく不正確になりうる。本発明の利点は間接マルコフモデルにもとづく位置決め法の場合にもっとも顕著であるが、本発明は他の位置決め法にも適用できる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、前記欠点を小さくするような方法と該方法を実施するための装置とを提供することである。言い換えると、本発明の目的は、予想される信号値の確率モデルにもとづく位置決め法の信頼性対策を確立することである。本発明のこの目的は、独立クレームに述べることを特徴とする方法と装置によって達成される。本発明の好ましい実施形態は、従属クレームに開示されている。本発明のいくつかの好ましい実施形態は前記信頼性対策の新しい使用法に関するものである。
【０００８】
ここで使用する確率モデルという言葉は、いくつかのサンプル点の信号値の確率分布を示すモデルを意味する。各チャンネルまたは信号値の種類、たとえば信号強度、ビット誤り率、またはSN比に応じて、個別のモデルが存在しうるし、あるいは一つのモデルがいくつかの層または要素を有しうる。サンプル点すなわち位置の予想信号値確率分布は、計測(物理的測定)、またはシミュレーションもしくは理論計算、またはこれらの方法の任意の組合せによって、決定することができる。新しいサンプル点は、他の既存のサンプル点から補間または外挿によって得ることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの側面は、目標装置の位置に関する誤差評価値を、
【数１】
2005528620.tif 000003
のように決定する方法である。ここで、
x=目標装置の評価された位置、
l=位置変数(“l”は位置(location)のことであり、数字の1ではない)、
o=観測点における観測値(xと評価された)、
p(l|o)=位置変数lの可能な値における確率分布、
dist=距離関数、たとえばユークリッド距離、二乗(squared)距離、その他、
【００１０】
前記式1は、厳密には離散位置変数lに適用される。lが連続な場合には、この式における総和を下記のように積分で置き換えなければならない。
【数２】
2005528620.tif 000004
【００１１】
式2においては、p(l|o)は(確率分布ではなく)確率密度と解釈しなければならない。
【００１２】
p(l|o)の現実世界での解釈は、目標装置が位置lにある確率である。式1および2は、誤差評価値が重み付き平均、すなわちいくつかのサンプル点における積の結集、として決定されるという表現によって、論理的に統一することができる。ここで、各積は、当該サンプル点が目標装置の位置である確率と、当該サンプル点と目標装置の評価位置との間の距離関数とから成る。‘積の結集’という言葉は、当該モデルが離散であるか連続であるかに応じて、それぞれ総和または積分を意味し、連続モデルの場合には、確率分布は確率密度と解釈すべきである。
【００１３】
本発明の一つの好ましい実施形態の場合、誤差評価値が、信号値確率分布を決定する必要のある新しいサンプル点、またはたとえば再計測によって再決定する必要のある既存のサンプル点を決定するのに使用される。
【００１４】
本発明のもう一つの好ましい実施形態は、いくつかのサンプル点を示すマップを表示することと、各サンプル点における誤差評価値を図式的に示すこととから成る。そのようなマップは、いろいろな位置における位置決めの信頼性のわかりやすい可視評価を与えるものである。
【００１５】
本発明のもう一つの好ましい実施形態においては、マップ上に、目標装置が所定確率nで存在している領域を重ねて表示する。ここで、nの値は、たとえば80〜100%である。たとえば、この連続領域は楕円とすることができる。たとえば、そのような領域は、ユーザーが避けるべき危険箇所が近くにあるかどうかを知ることを可能にする。
【００１６】
本発明の一つの好ましい実施形態においては、新しいサンプル点として有用な可能性のある候補を見つけるために、誤差評価値を使用する。その場合、信号値確率分布を物理的計測または伝搬モデル(propagation model)にもとづく計算によって決定する。この実施形態は、大きな予想未来誤差(expected future error)を有する位置が新しいサンプル点の有望な候補であるという考えにもとづく。予想未来誤差は、目の細かい格子を使用して、式1または2から計算することができる。たとえば、この格子の間隔は1 m程度とすることができる。この計算のあと、大きな予想誤差を有する一つ以上の格子点、またはいくつかのそのような格子点で囲まれた点を、新しいサンプル点として使用する。
【００１７】
未来は未知であるが、下記のように、すべての格子点xに関して、すべての可能な未来観測値を総和することによって、予想未来誤差を評価することができる。
【数３】
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この式において、E(x|o)は式1(総和)または式2(積分)から得られる予想誤差である。観測値ベクトル(observation vector)の次元が大きすぎて、式3による総和が可能でない場合には、この総和をサンプリングによって近似することができる。さらに簡単なやり方は、サンプリングを実行する集合として計測データを使用することである。その場合、計測観測値に関してのみ総和するだけで良い。
【００１８】
式3にもとづいて上記方法を実行するためには、未来観測値に対する確率分布または密度を決定する必要がある。これを近似する好ましい方法は、次のようである。式3からEE(x)を計算する場合、確率分布または密度p(o)は、位置xにもっとも近いサンプル点で得られた過去の観測値にもとづいて計算された確率分布または密度とする。E(x|o)を
【数４】
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で近似すれば、このアルゴリズムの効率を高めることができる。ここで、
【数５】
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は観測値oを得たあと、位置決めシステムによって生成される点評価値である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明を、好ましい実施形態により、添付の図面を参照しつつ、より詳細に説明する。
【００２０】
ふたたび図２を参照すると、この図には、一連の信号観測値ot-2〜ot+2が示してある。それぞれの観測値に対して、目標装置経路に沿うそれぞれの位置qt-2〜qt+2が示されている。この関係を矢印21で示す。矢印21の向きは位置qtが観測値otに含まれる信号値を決定するが逆は真でないということを示す。言い換えると、直接観測できるのは信号値だけであって、観測値otから対応する位置qtへの簡単な関係はないということである。開かれた海上では、信号値は送信機からの距離とともに予想可能な減少を示すが、本発明が使用される環境の事実上すべてにおいて、送信機からの直接経路はしばしば妨害され、そうでない場合でも、直接経路が送信の行われるただ一つの経路というわけではない。多重経路による送信は、位相によって、強めあうように干渉したり、弱めあうように干渉したりしうる。したがって、位置と信号値との関係は一意であるというにはほど遠く、いくつかの位置がある信号値を共有するということが起こりうる。いくつかのチャンネルで観測を行うことが、目標装置の位置の不確かさを減少させる一つの方法である。しかし、先行技術の位置決め法は、目標装置の位置を確率モデルのもっとも可能性の高いサンプル点として、またはサンプル点間の位置として、評価するが、間接マルコフモデルにもとづくこの先行技術の位置決め法は、位置評価値の信頼性の評価は行わない。
【００２１】
図３は離散確率モデルPMを模式的に示す。モデルPMは、包括的に参照符号SPで示すいくつかのサンプル点を有する。各サンプル点SPに対して、目標装置の無線環境一般に高周波環境たとえばWLANまたはセルラーネットワークにおける信号値vの所定(計測、計算、またはシュミレート)確率分布pが与えられている。参照番号30は信号値のそのような確率分布を包括的に示すが、それらのうち三つを、サンプル点SP1〜SP3に対して模式的に示す。目標装置の評価位置を参照番号32で示す。これらは、サンプル点SPでの信号値の確率分布にもとづいて決定される。ここまでは、目標装置の無線通信環境の確率モデルにもとづく位置決め法すべてで公知のことである。信号値の確率分布31は目標装置の位置に無関係である。
【００２２】
本発明においては、確率モデルPMのいくつかの位置それぞれ、たとえばサンプル点SPのそれぞれに対して、目標装置がその位置にある確率が決定される。また、評価された位置と確率モデルのいくつかの位置それぞれとの間の距離関数が決定される。たとえば、サンプル点の一つを参照番号33で示す。サンプル点33と評価された位置32との間の距離を参照番号34で示す。距離34に対して、距離関数、たとえばユークリッド距離、二乗距離、その他が決定される。ここで、互いに他と混同してはならない二つの確率分布がある。第一のものはいろいろなサンプル点における信号値の確率分布である。この確率分布は目標装置の評価位置とは無関係である。第二の確率分布は、いろいろな位置のそれぞれが目標装置の位置である確率を計算したものである。この第二の確率分布が計算された位置を、確率モデルPMのサンプル点SP、サンプル点の部分集合、あるいはその他の位置集合とすることができる。各個別位置では、第二の確率は単一値であるが、すべての位置を考えると、これらの確率は確率分布(位置が離散的である場合)または密度(位置が連続である場合)を構成する。
【００２３】
図４は本発明の原理を示す流れ図である。図４の流れ図では、確率モデルにもとづいて目標装置の位置を決定するステップを省いて、誤差評価に関係するステップのみを示してある。ステップ4-1では、式1または2で使用される、位置32に関する確率分布または密度41が決定される。ステップ4-2では、距離34に対する距離関数42が決定される。ステップ4-3では、確率分布または密度41に距離関数42がかけられ、得られる積が誤差評価値43に加えられる。ステップ4-4では、このプロセスが、利用できかつ必要な計算機資源に応じて、位置領域全体またはサンプル点のサンプル採取部分集合に関して繰り返される(総和または積分)。位置領域という言葉は、位置決めシステムが動作しつつある物理的領域を意味する。
【００２４】
図５は、高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMの一例のブロック図である。図５は、コンパクトな位置評価モジュールLEMを示すが、より複雑な実施形態も可能である。この位置評価モジュールの本質的特徴は目標装置無線環境の確率モデルPMであり、この確率モデルは、高周波インタフェースからの複数の観測値が与えられると、目標装置位置を予想することができる。この例の場合、確率モデルPMがモデル構築モジュールMCMによって構築されて、維持される。モデル構築モジュールMCMは、計測データCDもしくは一つ以上の伝搬モデルの形の伝搬データPD、またはこれらの任意の組合せにもとづいて確率モデルを構築し、維持する。計測データCDは、既知の位置(または、これらの位置を他の手段では知り得ない場合、これらの位置の座標を物理的に決定する)での信号値の物理的測定の結果である。随意であるが、計測データレコードは、信号パラメータが時間とともに変化する場合には、測定がなされた時刻をも含むことができる。高周波インタフェースRIをモデル化するのに、計測データCDのかわりに、またはこれに加えて、一つ以上の伝搬モデルPDを使用することができる。伝搬モデルは、可視シミュレーションのための光線追跡(ray-tracing)法に似た方法によって構築することができる。計測測定値が集められる位置を計測点と呼ぶ。計測データCDはデータレコードからなり、各レコードは、当該計測点の位置と該計測点で測定された信号パラメータの集合とを含む。この位置は任意の絶対または相対座標系で表すことができる。特殊な場合、たとえば列車、公道、トンネル、水路、その他では、単一の座標で十分でありうるが、通常は、二つまたは三つの座標が使用される。
【００２５】
目標装置観測値集合OSと確率モデルPMとにもとづいて位置評価値LEを生成するための位置計算モジュールLCMも存在する。たとえば、この位置計算モジュールは、ラップトップまたはパームトップコンピュータで実行されるソフトウェアプログラムとして具体化することができる。技術的には、‘測定(measurements)’と‘観測(observations)’は同様に実施することができるが、混乱を避けるために、‘測定’という言葉は一般に計測測定のために使用し、目標装置のそのときの位置で得られた信号パラメータを‘観測値’と呼ぶ。目標装置のもっとも新しい観測値の集合を最新観測値と呼ぶ。本発明においては、位置計算モジュールLCMは、位置評価値LEのほかに、誤差評価値EEをも生成する。
【００２６】
図６Ａは、位置を決定すべき目標装置Tの例を示すブロック図である。この例の場合、目標装置Tは高周波ネットワークRNによって通信するポータブルコンピュータとして示されている。たとえば、高周波ネットワークはWLAN(無線ローカルエリアネットワーク)ネットワークとすることができる。図６Ａに示す実施形態の場合、確率モデルPMを有する位置評価モジュールLEMは、目標装置Tには備えられていない。そのため、目標装置Tは、該装置が接続されている一つ以上の基地局BSを通じて、該装置の観測値集合OSを位置評価モジュールLEMに送信しなければならない。位置評価モジュールLEMは、高周波インタフェースRIを通じて、目標装置にその位置評価値LEを戻す。
【００２７】
図６Ｂは、代替実施形態であって、該実施形態においては、目標装置に備えられたコンピュータPCが、確率モデルPMのコピーを、取りはずしのできるメモリDMたとえばCD-ROMディスク上に受信し、目標装置Tは何も送信することなく、それ自身の位置を決定することができる。もう一つの代替実施形態(独立には図示しない)として、備えられているコンピュータPCが、位置評価モジュールLEMへのインターネット(またはその他のデータ)接続を通じて確率モデルを受信することができる。広帯域移動局が高周波インタフェースRIを通じて確率モデルを受信することができる。これらの技術の組合せも使用することができ、受信機が、有線接続によりまたは取りはずしできるメモリ上に、初期確率モデルを受信するが、そのあと、モデルの更新内容が高周波インタフェースによって送信されるようにすることができる。
【００２８】
誤差評価値を決定する本発明の技術の二つの実際的適用について、以下で説明する。一つの適用例においては、誤差評価値を計測補助物として使用する。もう一つの適用例においては、誤差評価値が位置評価値の信頼性の可視インディケータとしてユーザーに示される。
【００２９】
誤差評価値の可視化
以下においては、位置領域という言葉は位置決めシステムが動作しつつある物理的領域を意味する。下記の説明においては、位置領域は二次元であると仮定するが、本発明は三次元または四次元空間にも同様に十分に適用することができる。前述のように、‘確率分布(probability distribution)’という言葉は、文脈に応じて、すなわち領域が離散的であるか連続であるかに応じて、確率分布または確率密度を意味する。
【００３０】
ここで提示する可視化法は二つの主要段階(ここでは、段階1および段階2と呼ぶ)から成る。段階1は、位置領域全体にわたる二次元確率分布を構成することから成る。使用される位置決めシステムが確率モデルを有する(probabilistic)場合には、段階1は不要である。しかし、ある種の位置決めシステムは、限られた小さな位置集合における、たとえばサンプルデータが集められた計測点の集合における確率分布を使用することがありうる。その場合、離散確率分布を位置領域全体に拡張する必要がある。この拡張はいくつかのやり方で実行できる。たとえば、位置領域をいわゆるVoronoiサブ領域に分割して、各サブ領域が一つの計測点と、他の計測点よりもこの計測点に近いすべての非計測点とから成るようにすることができる。あるいは、位置xにおける拡張確率分布は、計測点における確率の重み付き総和とすることができ、ここで重みは距離から計算する。別の確率として、図９Ａ〜９Ｃの説明において述べるように、点ごとの位置評価値のまわりの正規分布を仮定することができる。これは、Peter GrunwaldのPh.D.論文“The Minimum Description Length and Reasoning under Uncertainty”に詳細が示されている“エントロピフィケーション(entropification)”と呼ばれるもっと一般的な方法の特殊なケースと見ることができる。さらに別の可能性については、図１０Ａ〜１０Ｄの説明において述べる。
【００３１】
段階2は、位置決めの不確定性を可視化することから成る。この段階においては、いくつかの実施形態が可能である。たとえば、ある可視化実施形態においては、確率分布を位置領域全体にわたって可視化する。位置領域内の各点に付随する確率値は、ユーザーに、視覚的に、たとえば数、色値(color value)、輝度、バーの高さ、円の大きさ、その他によって、通信することができる。位置領域内の点というのは、これらの物の離散集合(たとえば、計測点の集合、またはディスプレイ上のピクセルの集合)の成員を意味する。このアイデアにより、ユーザーは位置領域内で確率の大きさがどのように分布しているかを簡単に見ることができる。図７はそのような可視化法の一例を示す。マップまたは平面図70には、可視インディケータたとえばバーの格子を重ねて示し、これらのインディケータを包括的に参照番号71で示す。可視インディケータ71の一つ以上の可視属性が、対応する格子点が目標装置の真の位置である確率を示す。この例の場合、可視属性はバーの長さである。ただちに見てとれるように、目標装置はバー72の近くにある可能性がもっとも高い。バー72はもっとも長いバーであり、長いバーが集中している場所の中心点にあるからである。バーの長さの代わりに、またはこれに加えて、多くの他の可視属性を使用することができる。
【００３２】
別の可視化実施形態においては、ユーザーに、ユーザーが所定の確率たとえば85、90、または95%で位置すると考えられる大体の領域が示される。この所定確率は好ましくはユーザーが選択できるようにする。このアイデアは、所定確率たとえば90%を越える確率の大きさを有する最小領域を決定するというものである。
【００３３】
結集確率の大きさが所定の確率しきい値を越える連続領域を決定する簡単なアルゴリズムを、図８Ａと８Ｂに示す。図８Ａは、図７に示すマップまたは平面図70をも示す。マップ70には格子点から成る格子が重なっており、これらの格子点のうち八つを参照番号81〜88で示す。表80は、格子点81〜88のそれぞれが目標装置の位置である確率pを示す。18%の確率を有する格子点81がもっとも可能性の高い点であると考えられ、その次に可能性が高いのが格子点82であり、以下同様である。マップ70に重ねて、結集確率の大きさが所定確率たとえば90%を越える連続領域89も示されている。
【００３４】
目標領域たとえば領域89を決定するアルゴリズムを、図８Ｂに示す。ステップ8-1は初期化作業、たとえばしきいレベルを決定する作業を含む。たとえば、しきいレベルは、固定値とすることができ、あるいはユーザーが設定できるようにすることができる。次に、目標領域が初期化され、空集合に設定される。ステップ8-2においては、開始点が選択され、目標領域に追加される。開始点は任意の点とすることができるが、好ましくは目標装置の位置である可能性の高い点とする。たとえば、開始点は目標装置の評価された位置または最大確率の格子点とすることができる。この例は後者の実施形態を示す。したがってこの場合、図８Ａと８Ｂに示す実施形態は、目標領域に確率18%の格子点81を追加することによって開始される。次に、ステップ8-3において、目標領域の結集確率の大きさが所定しきいレベルたとえば90%以上であるかどうかが調べられる。条件が満たされない場合には、処理はステップ8-4に進み、このステップにおいて、目標領域に隣接し、該目標領域にまだ追加されていない点のうち最大確率の点を選択する。この例の場合、確率15%の点82が選択され、そのあと、処理はステップ8-3の十分性試験に戻る。この例の場合、ループ8-3、8-4は、目標領域89が91%の結集確率の大きさを有する点81〜88を含むようになるまで繰り返される。非連続領域を探索する場合には、ステップ8-4において隣接性条件をゆるめることができる。
【００３５】
もっと詳しく言えば、図８Ｂに示すアルゴリズムは図８Ａに示す境界線89を正確に生成するわけではなく、境界線89の内部にある格子点を選択するだけである。そのあと、選択された格子点の集合を、適当な境界線を引くことにより、または選択された点を他のやり方たとえば異なる色または輝度で示すことにより、ユーザーに示すことができる。
【００３６】
図８Ｂに示すアルゴリズムの改良版は、次のように進行する。図８Ｂに示すアルゴリズムは、開始点としてもっとも可能性の高い格子点のどれかをとることによって実行される。アルゴリズムのそれぞれの実行により、異なる目標領域が生成される(または、生成されうる)。最後に、最小目標領域が選択されて、ユーザーに示される。もしこの改良アルゴリズムが網羅的に実施されると、すなわち、各格子点が開始点として選択され、最終的に最小生成領域が選択される場合には、当然のことながら開始点の初期選択は重要でない。
【００３７】
図９Ａ〜９Ｃは、楕円91または楕円の近似物を示す可視実施形態を示し、この楕円は、結集確率の大きさが所定のしきいレベル以上である領域を覆っている。‘楕円の近似物’という言葉は、頂点が楕円91の周上にある多角形92を意味する。図９Ａには、マップ70に重ねてそのような楕円91または多角形92を示す。
【００３８】
図９Ｂは、この楕円を計算するためのアルゴリズムである。各格子点に対して目標装置の位置である予備計算確率値pがあらかじめ付与されているとする。そのような確率値の集合を、図８Ａに表80として示す。格子点が(x,y)にある場合、該格子点の確率はp(x,y)である。目標装置の点評価値を、予想値(E[x],E[y])で示す。楕円91は、下記のように、共分散行列にもとづいて計算される。
【００３９】
ステップ9-1では、pに対して下記の値が決定される。
xおよびy座標の予想値:E[x]およびE[y]、
xおよびy座標の分散:var[x]およびvar[y]、
共分散cov[x,y]
【００４０】
pの共分散行列(数学では、Sと呼ばれる)を、参照番号93で示す。
【００４１】
ステップ9-2においては、Sの第一の固有ベクトル(x1,y1)と二つの固有値v1およびv2とが下記のように評価される。
【数６】
2005528620.tif 000008
ここで、l1は仮変数(temporary variable)である。
【００４２】
最後に、ステップ9-3において、楕円が描かれる。このとき、(E[x],E[y])が楕円の中心点であり、(x1,y1)が長半軸であり、v1およびv2は楕円の長軸および短軸の長さである。図9Cに、楕円を近似する多角形を描くための擬似コードリスティングの例として擬似コードリスティング94を示す。リスティング94においては、kは描かれる多角形の頂点の数であり、rはカイ二乗テーブルから選択される楕円の半径であり、テーブルxsおよびysは頂点の座標を含む。たとえば、k=20の場合、多角形は十分滑らかに見え、値ｒ=2.448の場合、楕円は共分散行列Sを有するガウス分布確率の大きさの95%を含む。
【００４３】
図１０Ａ〜１０Ｄは、所定しきい値以上の結集確率の大きさを有する不規則目標領域を表示するためのアルゴリズムを示す。このアルゴリズムでは、下記の入力を使用する
D:各サンプル点における確率分布
C:サンプル点のデータ(デカルト座標)
e:点評価値のデカルト座標
パラメータ:
m:取り扱う確率の大きさ
a:角度の正確さ
d:原点からの距離の正確さ
【００４４】
このアルゴリズムの出力Uは、点評価値の不確定さを示す領域の座標の集合である。
【００４５】
ステップ10-1において、サンプル点データCを、評価点を原点とする極座標系で表現する。たとえば、Cが二次元である場合、図10Cに参照番号102で表示する擬似コードリスティングを使用することができる。
【００４６】
ステップ10-2においては、Dが極座標系における分布に変換される。たとえば、図10Dに参照番号103で示す擬似コードリスティングを使用することができる。リスティング103は、評価点からの角度と距離とがパラメータaとdによって離散化されたアルゴリズムを使用する例を示す。Eは各セクターに関して原点からの予想距離を示し、Dpは極座標系における二次元分布を示す。
【００４７】
ステップ10-3は、mを含む領域のデカルト座標を見出すことから成る。これを行う一つの方法は、当該領域の形状を決定する評価点からの予想距離によるものである。次にこの形状を、ｍを含むようにスケール変換する。たとえば、図10Dの擬似コードリスティング104を使用することができるが、他の任意の適当な探索アルゴリズムも使用できる。
【００４８】
ステップ10-4では、原点からのスケール変換された距離をデカルト座標に変換する。たとえば、図10Dの擬似コードリスティング105を使用することができる。リスティング105において、あまり正式でない言葉‘blob’は、図10Aにおいて参照番号101で示される不規則目標領域を意味する。
【００４９】
誤差評価値のその他の応用
前記実施形態は誤差評価値を末端ユーザーのために可視化することに関する。しかし、誤差評価値は他の目的たとえば計測の容易化のために使用することもできる。たとえば、ある位置における誤差評価値が大きい場合、この大きな予想誤差を、近くのサンプル点が再計測を要するということの指標として、または新しいサンプル点を確率モデルに追加すべきであるということの指標として、またはモデル全体が再計測を要するということの指標として、使用することができる。
【００５０】
当業者には明らかなように、技術の進歩に伴い、本発明の発明的概念はいろいろなやり方で具体化することができる。本発明およびその実施形態は、前述の実施形態のみに限定されるものではなく、特許請求の範囲に示す範囲内で変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】位置決め法を模式的に示す図である。
【図２】間接マルコフモデルを示す図である。
【図３】離散確率モデルを模式的に示す図である。
【図４】本発明の原理を示す流れ図である。
【図５】高周波インタフェースRIにおける信号値にもとづいて目標装置の位置を評価するための位置評価モジュールLEMを示す図である。
【図６Ａ】位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。
【図６Ｂ】位置を決定すべき代表的目標装置を示すブロック図である。
【図７】位置評価値の信頼性を可視化するための可視化技法の例を示す図である。
【図８Ａ】目標装置の位置を含む確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える隣接各点または領域を選択するための実施形態を示す図である。
【図８Ｂ】目標装置の位置を含む確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える隣接各点または領域を選択するための実施形態を示す図である。
【図９Ａ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える楕円を決定するための実施形態を示す図である。
【図９Ｂ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える楕円を決定するための実施形態を示す図である。
【図９Ｃ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える楕円を決定するための実施形態を示す図である。
【図１０Ａ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える不規則形状領域を決定するための実施形態を示す図である。
【図１０Ｂ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える不規則形状領域を決定するための実施形態を示す図である。
【図１０Ｃ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える不規則形状領域を決定するための実施形態を示す図である。
【図１０Ｄ】確率を結集した大きさが所定のしきい値を越える不規則形状領域を決定するための実施形態を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
31  信号値の確率分布
32  目標装置の評価位置
33  サンプル点
34  距離
41  確率分布または密度、確率
42  距離関数
43  誤差評価値
70  マップまたは平面図
71  可視インディケータ、離散インディケータ
72  バー
80  表
81〜88  格子点
89  目標領域、境界線、位置の集合、可視インディケータ、連続領域
91  楕円、領域、可視インディケータ
92  多角形、領域、可視インディケータ
93  pの共分散行列
94  擬似コードリスティング
101  不規則目標領域、可視インディケータ
102  擬似コードリスティング
103  擬似コードリスティング
104  擬似コードリスティング
105  擬似コードリスティング
PM  確率モデル
SP  サンプル点
【図１】
2005528620.tif 000009
【図２】
2005528620.tif 000010
【図３】
2005528620.tif 000011
【図４】
2005528620.tif 000012
【図５】
2005528620.tif 000013
2005528620.tif 000014
【図７】
2005528620.tif 000015
2005528620.tif 000016
【図８Ｂ】
2005528620.tif 000017
2005528620.tif 000018
【図９Ｂ】
2005528620.tif 000019
2005528620.tif 000020
【図１０Ｂ】
2005528620.tif 000021
2005528620.tif 000022
【国際調査報告】
2005528620.tif 000023
2005528620.tif 000024
2005528620.tif 000025