(57)【要約】【課題】ＧＰＳやＬＣＳによる測位は通信端末の実装及び設定に依存するので位置情報を取得できない場合があるが、通信端末の実装及び設定等に依存することなく、通信端末の位置情報を取得できる技術を提供できることが望ましい。【解決手段】通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンと、複数の地点の位置とを取得する取得部と、受信レベル及び位置に基づいて、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンから通信端末の位置を推定する学習モデルを生成する学習モデル生成部とを備えるモデル生成装置を提供する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンと、前記複数の地点の位置とを取得する取得部と、
前記受信レベルパターン及び前記位置に基づいて、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンから前記通信端末の位置を推定する学習モデルを生成する学習モデル生成部と
を備えるモデル生成装置。
【請求項２】
前記取得部は、予め定められた期間毎の、前記予め定められた期間内の連続する複数の前記受信レベルの平均値に基づいて生成された前記受信レベルパターンを取得する、請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の前記受信レベルに基づいて生成された前記受信レベルパターンを取得する、請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記通信端末の移動距離と、前記通信端末が前記移動距離を移動する間に受信した電波の受信レベルの前記受信レベルパターンとを取得し、
前記学習モデル生成部は、前記通信端末の前記移動距離毎に、前記学習モデルを生成する、請求項１又は２に記載のモデル生成装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記受信レベル及び前記位置と、前記電波を受信したときの前記通信端末の移動速度とを取得し、
前記学習モデル生成部は、前記通信端末の移動速度毎に、前記学習モデルを生成する、請求項１又は２に記載のモデル生成装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記受信レベル及び前記位置と、前記電波を受信したときの前記通信端末の移動速度とを取得し、
前記モデル生成装置は、前記位置及び前記移動速度の少なくとも一方に基づいて前記通信端末の移動特性を判定する移動特性判定部をさらに備え、
前記学習モデル生成部は、前記通信端末の移動特性毎に、前記学習モデルを生成する、請求項１又は２に記載のモデル生成装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記通信端末がＭＤＴ（Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｒｉｖｅ  Ｔｅｓｔ）によって計測した前記受信レベル及び前記位置を取得する、請求項１から６のいずれか一項に記載のモデル生成装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１から７のいずれか一項に記載のモデル生成装置として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンと、前記複数の地点の位置とに基づいて生成された、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンから前記通信端末の位置を推定する学習モデルを格納する学習モデル格納部と、
通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンを取得する受信レベル取得部と、
前記学習モデルを用いて、前記受信レベル取得部が取得した受信レベルパターンから前記通信端末の位置を推定する位置推定部と
を備える、位置推定装置。
【請求項１０】
前記受信レベル取得部は、前記通信端末の移動距離をさらに取得し、
前記位置推定部は、前記通信端末の移動距離毎の学習モデルのうち、前記受信レベル取得部が取得した前記移動距離に対応する学習モデルを用いて、前記通信端末の位置を推定する、請求項９に記載の位置推定装置。
【請求項１１】
前記受信レベル取得部は、前記通信端末の移動速度をさらに取得し、
前記位置推定部は、前記通信端末の移動速度毎の学習モデルのうち、前記受信レベル取得部が取得した前記移動速度に対応する学習モデルを用いて、前記通信端末の位置を推定する、請求項９に記載の位置推定装置。
【請求項１２】
前記受信レベル取得部は、前記通信端末の移動速度をさらに取得し、
前記位置推定部は、前記位置及び前記移動速度の少なくとも一方に基づいて前記通信端末の移動特性を判定する移動特性判定部をさらに備え、
前記位置推定部は、前記通信端末の移動特性毎の学習モデルのうち、前記移動特性判定部によって判定された前記移動特性に対応する学習モデルを用いて、前記通信端末の位置を推定する、請求項９に記載の位置推定装置。
【請求項１３】
前記位置推定部は、前記学習モデルを用いて、前記受信レベル取得部が取得した複数の受信レベルから複数の位置推定結果と正解に対する確率を導出し、前記複数の位置推定結果と確率に基づいて前記通信端末の位置を推定する、請求項９から１２のいずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項１４】
前記位置推定部は、前記学習モデルを用いて、前記受信レベル取得部が取得した受信レベルから位置推定結果を導出し、道路情報を含む地図データを参照して前記位置推定結果を補正することによって、前記通信端末の位置を推定する、請求項９から１２のいずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項１５】
前記受信レベル取得部は、通信端末が移動していない状態で計測した無線基地局からの電波の受信レベルを取得し、
前記位置推定部は、前記受信レベル取得部が、前記通信端末が移動していない状態で計測した無線基地局の電波の受信レベルを取得した場合、前記学習モデルを用いずに前記通信端末の位置を推定する、請求項９から１４のいずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項１６】
前記位置推定部は、前記受信レベル取得部によって取得された受信レベルに対してドップラー周波数判定を実行した結果、前記通信端末の移動速度が予め定められた速度よりも遅い場合と、前記受信レベル取得部によって取得された受信レベルの変動が予め定められた期間、予め定められた閾値を超えない場合との少なくともいずれかの場合に、前記通信端末が移動していない状態で前記受信レベルを計測したと判定する、請求項１５に記載の位置推定装置。
【請求項１７】
前記学習モデル格納部は、前記通信端末がＭＤＴによって計測した前記受信レベル及び前記位置に基づいて生成された前記学習モデルを格納する、請求項９から１６のいずれか一項に記載の位置推定装置。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項９から１７のいずれか一項に記載の位置推定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル生成装置、位置推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信端末の位置情報を取得する技術として、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）及びＬＣＳ（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等が知られていた（例えば、特許文献１参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１２−２２６５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ＧＰＳやＬＣＳによる測位は通信端末の実装及び設定に依存するので位置情報を取得できない場合がある。通信端末の実装及び設定等に依存することなく、通信端末の位置情報を取得できる技術を提供できることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様によれば、モデル生成装置が提供される。モデル生成装置は、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンと、複数の地点の位置とを取得する取得部を備えてよい。モデル生成装置は、受信レベルパターン及び位置に基づいて、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルから前記通信端末の位置を推定する学習モデルを生成する学習モデル生成部を備えてよい。
【０００５】
上記取得部は、予め定められた期間毎の、上記予め定められた期間内の連続する複数の上記受信レベルの平均値に基づいて生成された上記受信レベルパターンを取得してよい。上記取得部は、上記受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の上記受信レベルに基づいて生成された上記受信レベルパターンを取得してよい。
【０００６】
上記取得部は、上記通信端末の移動距離と、上記通信端末が上記移動距離を移動する間に受信した電波の受信レベルの上記受信レベルパターンとを取得してよく、上記学習モデル生成部は、上記通信端末の上記移動距離毎に、上記学習モデルを生成してよい。上記取得部は、上記受信レベル及び上記位置と、上記電波を受信したときの上記通信端末の移動速度とを取得してよく、上記学習モデル生成部は、上記通信端末の移動速度毎に、上記学習モデルを生成してよい。上記取得部は、上記受信レベル及び上記位置と、上記電波を受信したときの上記通信端末の移動速度とを取得してよく、上記モデル生成装置は、上記位置及び上記移動速度の少なくとも一方に基づいて上記通信端末の移動特性を判定する移動特性判定部をさらに備えてよく、上記学習モデル生成部は、上記通信端末の移動特性毎に、上記学習モデルを生成してよい。上記取得部は、上記通信端末がＭＤＴ（Ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｒｉｖｅ  Ｔｅｓｔ）によって計測した上記受信レベル及び上記位置を取得してよい。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、コンピュータを、上記モデル生成装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、位置推定装置が提供される。位置推定装置は、通信端末が移動しながら複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルと、複数の地点の位置とに基づいて生成された、通信端末が移動しながら複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルから通信端末の位置を推定する学習モデルを格納する学習モデル格納部を備えてよい。位置推定装置は、通信端末が移動しながら複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルを取得する受信レベル取得部を備えてよい。位置推定装置は、学習モデルを用いて、受信レベル取得部が取得した受信レベルから通信端末の位置を推定する位置推定部を備えてよい。
【０００９】
上記受信レベル取得部は、上記通信端末の移動距離をさらに取得してよく、上記位置推定部は、上記通信端末の移動距離毎の学習モデルのうち、上記受信レベル取得部が取得した上記移動距離に対応する学習モデルを用いて、上記通信端末の位置を推定してよい。上記受信レベル取得部は、上記通信端末の移動速度をさらに取得してよく、上記位置推定部は、上記通信端末の移動速度毎の学習モデルのうち、上記受信レベル取得部が取得した上記移動速度に対応する学習モデルを用いて、上記通信端末の位置を推定してよい。上記受信レベル取得部は、上記通信端末の移動速度をさらに取得してよく、上記位置推定部は、上記位置及び上記移動速度の少なくとも一方に基づいて上記通信端末の移動特性を判定する移動特性判定部をさらに備えてよく、上記位置推定部は、上記通信端末の移動特性毎の学習モデルのうち、上記移動特性判定部によって判定された上記移動特性に対応する学習モデルを用いて、上記通信端末の位置を推定してよい。
【００１０】
上記位置推定部は、上記学習モデルを用いて、上記受信レベル取得部が取得した複数の受信レベルから複数の位置推定結果と正解に対する確率を導出してよく、上記複数の位置推定結果と確率に基づいて上記通信端末の位置を推定してよい。上記位置推定部は、上記学習モデルを用いて、上記受信レベル取得部が取得した受信レベルから位置推定結果を導出してよく、道路情報を含む地図データを参照して上記位置推定結果を補正することによって、上記通信端末の位置を推定してよい。
【００１１】
上記受信レベル取得部は、通信端末が移動していない状態で計測した無線基地局からの電波の受信レベルを取得してよく、上記位置推定部は、上記受信レベル取得部が、上記通信端末が移動していない状態で計測した無線基地局の電波の受信レベルを取得した場合、上記学習モデルを用いずに上記通信端末の位置を推定してよい。上記位置推定部は、上記受信レベル取得部によって取得された受信レベルに対してドップラー周波数判定を実行した結果、上記通信端末の移動速度が予め定められた速度よりも遅い場合と、上記受信レベル取得部によって取得された受信レベルの変動が予め定められた期間、予め定められた閾値を超えない場合との少なくともいずれかの場合に、上記通信端末が移動していない状態で上記受信レベルを計測したと判定してよい。上記学習モデル格納部は、上記通信端末がＭＤＴによって計測した上記受信レベル及び上記位置に基づいて生成された上記学習モデルを格納してよい。
【００１２】
本発明の第４の態様によれば、コンピュータを、上記位置推定装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【００１３】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】位置推定システム１００の一例を概略的に示す。
【図２】受信レベルパターン５１０の一例を概略的に示す。
【図３】受信レベルパターン５２２及び受信レベルパターン５２４の一例を概略的に示す。
【図４】受信レベルパターン５３２、受信レベルパターン５３４及び受信レベルパターン５３６の一例を概略的に示す。
【図５】モデル生成装置２００の機能構成の一例を概略的に示す。
【図６】位置推定装置３００の機能構成の一例を概略的に示す。
【図７】モデル生成装置２００として機能するコンピュータ１０００のハードウエア構成の一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１６】
図１は、位置推定システム１００の一例を概略的に示す。位置推定システム１００は、モデル生成装置２００及び位置推定装置３００を備える。
【００１７】
本実施形態に係るモデル生成装置２００は、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンと当該複数の地点の位置とに基づいて、通信端末が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局からの電波の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンから当該通信端末の位置を推定する学習モデルを生成する。
【００１８】
ここでは、通信端末が携帯電話５００である場合を主に例に挙げて説明するが、これに限らない。通信端末は、無線基地局からの電波の受信レベルと、電波を受信したときの位置とを計測可能であればどのような端末であってもよく、例えば、タブレット端末及びＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等であってもよい。また、無線基地局からの電波の受信レベルを計測する専用端末であってもよい。
【００１９】
また、ここでは、無線基地局がＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式に準拠した無線基地局４００である場合を主に例に挙げて説明するが、これに限らず、３Ｇ通信方式に準拠した無線基地局や、４Ｇ通信方式以降の通信方式に準拠した無線基地局であってもよい。
【００２０】
携帯電話５００は、任意の手法を用いて、無線基地局４００からの電波の受信レベルと、当該電波を受信したときの位置とを計測してよい。例えば、携帯電話５００は、ＭＤＴによって、移動しながら複数の地点で無線基地局４００からの電波の受信レベルと位置とを計測する。位置の計測は、ＧＰＳ測位によって行われてよく、また、他の任意の手法によって行われてもよい。携帯電話５００は、計測結果の受信レベル及び位置を、ネットワーク１０を介してモデル生成装置２００に送信してよい。ネットワーク１０は、例えば、電話網及びインターネットを含む。
【００２１】
モデル生成装置２００は、複数の無線基地局４００毎に、携帯電話５００から収集した受信レベル及び位置を用いて学習モデルを生成してよい。モデル生成装置２００は、複数の無線基地局４００のそれぞれについて、セル４１０内の各場所において、携帯電話５００が移動しながら複数の地点で計測した受信レベル及び位置を取得して、これらを用いて学習モデルを生成してよい。
【００２２】
本実施形態に係る位置推定装置３００は、モデル生成装置２００によって生成された学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置推定を行う。位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルを受信して、モデル生成装置２００によって生成された学習モデルを用いて、当該受信レベルの変化を示す受信レベルパターンから携帯電話５００の位置を推定する。位置推定装置３００は、ネットワーク１０を介してモデル生成装置２００から学習モデルを受信して格納してよい。
【００２３】
位置推定装置３００は、無線基地局４００毎の学習モデルを格納してよい。位置推定装置３００は、携帯電話５００から受信レベルを受信した場合に、当該携帯電話５００が在圏する無線基地局４００に対応する学習モデルを用いて、当該携帯電話５００の位置を推定する。
【００２４】
携帯電話５００が移動しながら無線基地局４００から受信する電波の特性は、長区間変動（距離減衰）に、場所的な変動である短区間変動（シャドーイング）と、瞬時変動（レイリーフェージング）とが重畳している。短区間変動を引き起こす要因としては、周辺の建物の有無、無線基地局４００に対する道路方向、及び道路の幅等がある。長区間変動及び短区間変動は、携帯電話５００の周辺環境によって特定のパターンを示す。したがって、携帯電話５００が移動しながら複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルと当該複数の地点の位置とを訓練データとして用いることによって、携帯電話５００の位置を推定可能な学習モデルを生成することができる。これにより、通信端末の実装及び設定等に依存することなく、通信端末の位置情報を取得できる技術を提供することができる。
【００２５】
図２は、受信レベルパターン５１０の一例を概略的に示す。受信レベルパターン５１０は、移動する携帯電話５００の無線基地局４００からの電波の受信レベルの変化を示す。
【００２６】
モデル生成装置２００は、例えば、セル４１０内における複数の経路のそれぞれについて、複数の受信レベルパターン５１０を取得する。また、モデル生成装置２００は、受信レベルパターン５１０の最後の部分に対応する受信レベルを計測したときの携帯電話５００の位置を取得する。そして、モデル生成装置２００は、複数の受信レベルパターン５１０を入力データとし、位置を正解データとして学習を行う。
【００２７】
モデル生成装置２００は、例えば１ミリ秒毎の受信レベルを取得して、受信レベルパターン５１０を生成する。また、モデル生成装置２００は、予め定められた期間毎の、予め定められた期間内の連続する複数の受信レベルの平均値を用いて、受信レベルパターン５１０を生成してもよい。例えば、モデル生成装置２００は、１ミリ秒毎の受信レベルに対して１秒間平均化処理を施して、受信レベルパターン５１０を生成する。モデル生成装置２００は、携帯電話５００によって平均化処理が施された受信レベルパターン５１０を携帯電話５００から取得してもよい。なお、本説明における１ミリ秒及び１秒は例示であり、他の時間であってもよい。このように、１秒等の時間で平均化することによって、位置の推定には寄与しない瞬時変動の影響を除去することができる。
【００２８】
モデル生成装置２００は、例えば、予め定められた移動距離において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を取得して、これらを用いて学習モデルを生成してよい。例えば、モデル生成装置２００は、実験環境において、携帯電話５００を予め定められた移動距離に従って移動させながら計測した受信レベルの受信レベルパターン及び位置を取得する。また、例えば、モデル生成装置２００は、実環境において、携帯電話５００によって様々な移動距離において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置のうち、予め定められた移動距離に一致する移動距離において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を抽出する。
【００２９】
モデル生成装置２００が予め定められた移動距離において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を用いて学習モデルを生成した場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００から、移動距離をさらに取得してもよい。そして、位置推定装置３００は、学習モデルの生成に用いられた受信レベルパターンにおける移動距離と、位置推定対象の携帯電話５００から取得した移動距離との比率に基づいて、位置推定対象の携帯電話５００から取得した受信レベルの受信レベルパターンを変形した上で、学習モデルを用いて携帯電話５００の位置を推定してよい。
【００３０】
モデル生成装置２００は、予め定められた移動速度において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を取得して、これらを用いて学習モデルを生成してもよい。例えば、モデル生成装置２００は、実験環境において、携帯電話５００を予め定められた移動速度で移動させながら計測した受信レベルの受信レベルパターン及び位置を取得する。また、例えば、モデル生成装置２００は、実環境において、様々な移動速度において携帯電話５００によって計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置のうち、予め定められた移動速度に一致する移動速度において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を抽出する。
【００３１】
モデル生成装置２００が予め定められた移動速度において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を用いて学習モデルを生成した場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００から、移動速度をさらに取得してもよい。そして、位置推定装置３００は、学習モデルの生成に用いられた受信レベルパターンにおける移動速度と、位置推定対象の携帯電話５００から取得した移動速度との比率に基づいて、位置推定対象の携帯電話５００から取得した受信レベルの受信レベルパターンを変形した上で、学習モデルを用いて携帯電話５００の位置を推定してよい。
【００３２】
モデル生成装置２００は、様々な移動距離、様々な移動速度において計測された受信レベルの受信レベルパターン及び位置を取得して、これらを用いて学習モデルを生成してもよい。この場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００が、任意の移動距離、任意の移動速度において計測した受信レベルの受信レベルパターンと、当該学習モデルとを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。
【００３３】
図３は、移動距離毎の受信レベルパターン５２２及び受信レベルパターン５２４の一例を概略的に示す。図３は、移動距離が５ｍである場合の受信レベルパターン５２２と、移動距離が１０ｍである場合の受信レベルパターン５２４とを例示する。
【００３４】
モデル生成装置２００は、複数の受信レベルパターン５２２を用いて、移動距離５ｍ用の学習モデルを生成してよい。また、モデル生成装置２００は、複数の受信レベルパターン５２４を用いて、移動距離１０ｍ用の学習モデルを生成してよい。なお、これに限らず、モデル生成装置２００は、任意の移動距離の受信レベルパターンを用いて、任意の移動距離用の学習モデルを生成してよい。モデル生成装置２００は、例えば、移動距離１ｍから１０ｍ用の学習モデル、１０ｍから２０ｍ用の学習モデル、２０ｍから３０ｍ用の学習モデル等、移動距離の範囲毎に学習モデルを生成してもよい。
【００３５】
モデル生成装置２００が移動距離毎の学習モデルを生成した場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００から、移動距離をさらに取得し、当該移動距離に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。移動距離に対応する学習モデルとは、携帯電話５００の移動距離に一致する移動距離用の学習モデルがある場合にはその学習モデルであってよく、携帯電話５００の移動距離に一致する移動距離用の学習モデルがない場合には、最も近い移動距離用の学習モデルであってよい。
【００３６】
また、モデル生成装置２００は、移動速度毎の受信レベルパターンを用いて、移動速度毎の学習モデルを生成してもよい。例えば、モデル生成装置２００は、移動速度が時速３ｋｍの複数の受信レベルパターンを用いて、移動速度が時速３ｋｍ用の学習モデルを生成し、移動速度が時速６ｋｍの複数の受信レベルパターンを用いて、移動速度が６ｋｍ用の学習モデルを生成する。なお、これに限らず、モデル生成装置２００は、任意の移動速度の受信レベルパターンを用いて、任意の移動速度用の学習モデルを生成してよい。モデル生成装置２００は、例えば、移動速度が時速１ｋｍから３ｋｍ用の学習モデル、時速３ｋｍから６ｋｍ用の学習モデル、時速６ｋｍから９ｋｍ用の学習モデル等、移動速度の範囲毎に学習モデルを生成してもよい。
【００３７】
モデル生成装置２００が移動速度毎の学習モデルを生成した場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００から、移動速度をさらに取得し、当該移動速度に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。移動速度に対応する学習モデルとは、携帯電話５００の移動速度に一致する移動速度用の学習モデルがある場合にはその学習モデルであってよく、携帯電話５００の移動速度に一致する移動速度用の学習モデルがない場合には、最も近い移動速度用の学習モデルであってよい。
【００３８】
また、モデル生成装置２００は、移動特性毎の受信レベルパターンを用いて、移動特性毎の学習モデルを生成してもよい。例えば、モデル生成装置２００は、移動速度が予め定められた第１の閾値より遅い場合を歩行、移動速度が第１の閾値と、第１の閾値より速い第２の閾値との間である場合を自動車、移動速度が第２の閾値よりも速い場合を電車とする。そして、モデル生成装置２００は、移動速度が第１の閾値よりも遅い受信レベルパターンを用いて歩行用の学習モデルを生成し、移動速度が第１の閾値と第２の閾値との間の受信レベルパターンを用いて自動車用の学習モデルを生成し、移動速度が第２の閾値よりも速い受信レベルパターンを用いて電車用の学習モデルを生成してよい。
【００３９】
モデル生成装置２００が移動特性毎の学習モデルを生成した場合、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００から、移動速度をさらに取得し、当該移動速度に対応する移動特性の学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。
【００４０】
また、位置推定装置３００は、位置推定対象の携帯電話５００の移動速度が第２の閾値より速い場合、位置の推定範囲を、地図データ中の線路上に限定してもよい。これにより、位置推定装置３００の計算量を削減でき、推定速度を向上できるとともに、推定精度を向上させることができる。
【００４１】
図４は、受信レベルパターン５３２、受信レベルパターン５３４、受信レベルパターン５３６の一例を概略的に示す。受信レベルパターン５３２は、携帯電話５００が、ある場所において一定時間、時速３０ｋｍで移動しながら計測した受信レベルパターンの一例を示す。受信レベルパターン５３４は、携帯電話５００が、受信レベルパターン５３２と同じ場所かつ同じ時間、時速３ｋｍで移動しながら計測した受信レベルパターンの一例を示す。
【００４２】
図４に示すように、同じ場所で同じ時間において計測した場合であっても、移動速度が異なると受信レベルの変動が異なるので、推定精度が低下する可能性がある。それに対して、本実施形態に係るモデル生成装置２００は、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の受信レベルに基づいて生成された受信レベルパターンを取得してよい。例えば、モデル生成装置２００は、受信レベルパターン５３４に対して、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超えた場合だけ入力値として扱うことによって、受信レベルパターン５３６を生成する。具体例として、モデル生成装置２００は、受信レベルの計測を開始してから、受信レベルが３ｄＢ変化した場合の受信レベルを入力値として採用し、変化が５回検出された段階で、一つの受信レベルパターンとして扱う。このような受信レベルパターンを訓練データとして用いて学習モデルを生成することにより、移動速度に依存しない学習モデルを生成することができる。
【００４３】
図５は、モデル生成装置２００の機能構成の一例を概略的に示す。モデル生成装置２００は、データ受信部２０２、データ格納部２０４、データ取得部２０６、学習モデル生成部２０８、移動特性判定部２１０、及び学習モデル送信部２１２を備える。モデル生成装置２００がこれらのすべての構成を備えることは必須とは限らない。
【００４４】
データ受信部２０２は、携帯電話５００が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルと、複数の地点の位置とを、携帯電話５００から受信する。データ受信部２０２は、受信レベルとして、移動する携帯電話５００の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンを携帯電話５００から受信してもよい。データ受信部２０２は、受信レベルとして、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の受信レベルに基づいて生成された受信レベルパターンを携帯電話５００から受信してもよい。
【００４５】
データ受信部２０２は、受信レベル及び位置に加えて、携帯電話５００の移動距離をさらに携帯電話５００から受信してもよい。データ受信部２０２は、受信レベル及び位置に加えて、携帯電話５００の移動速度をさらに携帯電話５００から受信してもよい。データ受信部２０２は、受信レベル及び位置に加えて、携帯電話５００の移動特性をさらに携帯電話５００から受信してもよい。データ格納部２０４は、データ受信部２０２が受信した各種データを格納する。
【００４６】
データ取得部２０６は、データ格納部２０４から、携帯電話５００が移動しながら複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルと、複数の地点の位置とを取得する。データ取得部２０６は、受信レベルとして、移動する携帯電話５００の受信レベルの変化を示す受信レベルパターンをデータ格納部２０４から取得してよい。データ取得部２０６は、受信レベルとして、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の受信レベルに基づいて生成された受信レベルパターンをデータ格納部２０４から取得してもよい。データ取得部２０６は、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の受信レベルに基づいて受信レベルパターンを生成してもよい。
【００４７】
データ取得部２０６は、受信レベル及び位置に加えて携帯電話５００の移動距離をさらにデータ格納部２０４から取得してもよい。データ取得部２０６は、受信レベル及び位置に加えて携帯電話５００の移動速度をさらにデータ格納部２０４から取得してもよい。データ取得部２０６は、受信レベル及び位置に加えて携帯電話５００の移動特性をさらにデータ格納部２０４から取得してもよい。
【００４８】
学習モデル生成部２０８は、データ取得部２０６が取得した受信レベル及び位置に基づいて、携帯電話５００が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルから、携帯電話５００の位置を推定する学習モデルを生成する。学習モデルを生成するとは、学習モデルを更新することを含んでよい。学習モデル生成部２０８は、任意の学習方法を用いて学習モデルを生成してよい。
【００４９】
学習モデル生成部２０８は、機械学習によって学習モデルを生成してよい。例えば、学習モデル生成部２０８は、ニューラルネットワークによって学習モデルを生成する。学習モデル生成部２０８は、ディープラーニングによって学習モデルを生成してよい。具体例として、学習モデル生成部２０８は、回帰モデルを生成すべく、ニューラルネットワークの構造として、入力層のユニットを１２８、中間層を１０層とし活性化関数をシグモイド関数、出力層の活性化関数を恒等写像とし、共役勾配法を用いて誤差逆伝播法によって学習を実行してよい。
【００５０】
学習モデル生成部２０８は、データ格納部２０４に格納されている移動距離をさらに用いて、携帯電話５００の移動距離毎に学習モデルを生成してもよい。学習モデル生成部２０８は、データ格納部２０４に格納されている移動速度をさらに用いて、携帯電話５００の移動速度毎に学習モデルを生成してもよい。学習モデル生成部２０８は、データ格納部２０４に格納されている移動特性をさらに用いて、移動特性毎に学習モデルを生成してもよい。
【００５１】
移動特性判定部２１０は、データ格納部２０４に格納されている位置及び移動速度の少なくともいずれかに基づいて携帯電話５００の移動特性を判定する。移動特性判定部２１０は、例えば、移動速度が第１の閾値より遅いか、第１の閾値と、第１の閾値よりも速い第２の閾値との間か、第２の閾値より速いかを判定することによって、移動特性が歩行であるか、自動車であるか、電車であるかを判定する。また、移動特性判定部２１０は、例えば、連続する位置が地図データ中の線路上に位置する場合、移動特性が電車であると判定してもよい。学習モデル生成部２０８は、移動特性判定部２１０によって判定された移動特性を用いて、移動特性毎の学習モデルを生成してもよい。
【００５２】
学習モデル送信部２１２は、学習モデル生成部２０８によって生成された学習モデルを位置推定装置３００に送信する。
【００５３】
図６は、位置推定装置３００の機能構成の一例を概略的に示す。位置推定装置３００は、学習モデル受信部３０２、学習モデル格納部３０４、データ受信部３０６、位置推定部３０８、移動特性判定部３１０、及び位置出力部３１２を備える。位置推定装置３００がこれらのすべての構成を備えることは必須とは限らない。
【００５４】
学習モデル受信部３０２は、モデル生成装置２００から学習モデルを受信する。学習モデル受信部３０２は、移動距離毎の学習モデルを受信してもよい。学習モデル受信部３０２は、移動速度毎の学習モデルを受信してもよい。学習モデル受信部３０２は、移動特性毎の学習モデルを受信してもよい。学習モデル格納部３０４は、学習モデル受信部３０２が受信した学習モデルを格納する。
【００５５】
データ受信部３０６は、位置推定対象の携帯電話５００から、携帯電話５００が移動しながら一定の期間内において連続して複数の地点で計測した無線基地局４００からの電波の受信レベルを受信する。データ受信部３０６は、受信レベル取得部の一例であってよい。データ受信部３０６は、受信レベルとして、受信レベルパターンを受信してもよい。データ受信部３０６は、受信レベルとして、予め定められた期間毎の、予め定められた期間内の連続する複数の受信レベルの平均値に基づいて生成された受信レベルパターンを受信してもよい。データ受信部３０６は、受信レベルとして、受信レベルの変化量が予め定められた閾値を超える毎の受信レベルに基づいて生成された受信レベルパターンを受信してもよい。
【００５６】
データ受信部３０６は、受信レベルに加えて、位置推定対象の携帯電話５００の移動距離を受信してもよい。データ受信部３０６は、受信レベルに加えて、位置推定対象の携帯電話５００の移動速度を受信してもよい。データ受信部３０６は、受信レベルに加えて、位置推定対象の携帯電話５００の移動特性を受信してもよい。
【００５７】
位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている学習モデルを用いて、データ受信部３０６が受信した受信レベルから携帯電話５００の位置を推定する。位置推定部３０８は、データ受信部３０６が受信した受信レベルパターンから携帯電話５００の位置を推定してよい。位置推定部３０８は、データ受信部３０６が受信した受信レベルから受信レベルパターンを生成し、当該受信レベルパターンから携帯電話５００の位置を推定してもよい。位置推定部３０８は、例えば、推定結果として緯度経度を出力する。
【００５８】
位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている携帯電話５００の移動距離毎の学習モデルのうち、データ受信部３０６が受信した移動距離に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている携帯電話５００の移動速度毎の学習モデルのうち、データ受信部３０６が受信した移動速度に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている携帯電話５００の移動特性毎の学習モデルのうち、データ受信部３０６が受信した移動特性に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してよい。
【００５９】
位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている学習モデルを用いて、データ受信部３０６が受信した受信レベルから複数の位置推定結果を導出し、複数の位置推定結果に基づいて携帯電話５００の位置を推定してもよい。例えば、位置推定部３０８は、複数の位置推定結果の中央値を最終的な推定結果として出力する。また、例えば、位置推定部３０８は、複数の位置推定結果の最頻値を最終的な推定結果として出力する。また、例えば、位置推定部３０８は、複数の位置推定結果の移動平均を最終的な推定結果として出力する。
【００６０】
位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている学習モデルを用いて、データ受信部３０６が受信した受信レベルから複数の位置推定結果と正解に対する確率を導出し、複数の位置推定結果と確率に基づいて携帯電話５００の位置を推定してもよい。機械学習によって、回帰モデルのみではなく出力層にソフトマックス関数を用いることによってパターン認識の結果に対する確率を算出することができる。例えば、位置推定部３０８は、複数の位置推定結果のうち、正解に対する確率が最も高い位置推定結果を最終的な推定結果として出力する。例えば、位置推定部３０８は、位置推定対象の携帯電話５００の５０ｍ間隔での位置推定結果と正解に対する確率とを導出し、正解に対する確率と回帰モデルによる結果とを組み合わせることによって最終的な位置推定結果を出力する。
【００６１】
位置推定部３０８は、学習モデル格納部３０４に格納されている学習モデルを用いて、データ受信部３０６が受信した受信レベルから位置推定結果を導出し、道路情報を含む地図データを参照して位置推定結果を補正することによって、最終的な推定結果を出力してもよい。例えば、位置推定部３０８は、位置推定結果と地図データとを照合し、推定結果と、携帯電話５００を所有するユーザが移動可能な道路等の場所との距離が予め定められた閾値より大きい場合、推定結果を道路上に補正する。
【００６２】
位置推定部３０８は、データ受信部３０６が、位置推定対象の携帯電話５００が移動していない状態で計測した受信レベルを受信した場合、学習モデルを用いずに携帯電話５００の位置を推定してよい。例えば、位置推定部３０８は、三角測量等の手法を用いて、携帯電話５００の位置を推定する。
【００６３】
位置推定部３０８は、データ受信部３０６が、位置推定対象の携帯電話５００から移動速度を受信しており、当該移動速度が予め定められた閾値より遅い場合、携帯電話５００が移動していない状態で受信レベルを測定したと判定してよい。また、位置推定部３０８は、データ受信部３０６が受信した受信レベルに対して、ドップラー周波数判定を実行した結果、携帯電話５００の移動速度が予め定められた速度よりも遅い場合、携帯電話５００が移動していない状態で受信レベルを測定したと判定してよい。また、位置推定部３０８は、データ受信部３０６が受信した受信レベルの変動が予め定められた期間、予め定められた閾値を超えない場合、携帯電話５００が移動していない状態で受信レベルを計測したと判定してよい。
【００６４】
移動特性判定部３１０は、データ受信部３０６が受信した携帯電話５００の移動速度に基づいて、携帯電話５００の移動特性を判定する。位置推定部３０８は、移動特性判定部３１０によって判定された移動特性に対応する学習モデルを用いて、携帯電話５００の位置を推定してもよい。
【００６５】
位置出力部３１２は、移動特性判定部３１０による推定結果を出力する。位置出力部３１２は、例えば、推定結果を位置推定装置３００が備えるディスプレイに表示出力する。また、例えば、位置出力部３１２は、推定結果をネットワーク１０を介して送信出力する。
【００６６】
図７は、モデル生成装置２００又は位置推定装置３００として機能するコンピュータ１０００のハードウエア構成の一例を概略的に示す。本実施形態に係るコンピュータ１０００は、ホストコントローラ１０９２により相互に接続されるＣＰＵ１０１０、ＲＡＭ１０３０、及びグラフィックコントローラ１０８５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１０９４によりホストコントローラ１０９２に接続されるＲＯＭ１０２０、通信Ｉ／Ｆ１０４０、ハードディスクドライブ１０５０、ＤＶＤドライブ１０７０及び入出力チップ１０８０を有する入出力部を備える。
【００６７】
ＣＰＵ１０１０は、ＲＯＭ１０２０及びＲＡＭ１０３０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などがＲＡＭ１０３０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、ディスプレイ１０９０上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などが生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００６８】
通信Ｉ／Ｆ１０４０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、通信を行うハードウエアとして機能する。ハードディスクドライブ１０５０は、ＣＰＵ１０１０が使用するプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１０７０は、ＤＶＤ−ＲＯＭ１０７２からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０に提供する。
【００６９】
ＲＯＭ１０２０は、コンピュータ１０００が起動時に実行するブート・プログラム及びコンピュータ１０００のハードウエアに依存するプログラムなどを格納する。入出力チップ１０８０は、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポートなどを介して各種の入出力装置を入出力コントローラ１０９４へと接続する。
【００７０】
ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０に提供されるプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ１０７２、又はＩＣカードなどの記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０にインストールされ、ＣＰＵ１０１０において実行される。
【００７１】
コンピュータ１０００にインストールされ、コンピュータ１０００をモデル生成装置２００として機能させるプログラムは、ＣＰＵ１０１０などに働きかけて、コンピュータ１０００を、モデル生成装置２００の各部としてそれぞれ機能させてよい。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段であるデータ受信部２０２、データ格納部２０４、データ取得部２０６、学習モデル生成部２０８、移動特性判定部２１０、及び学習モデル送信部２１２として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１０００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有のモデル生成装置２００が構築される。
【００７２】
コンピュータ１０００にインストールされ、コンピュータ１０００を位置推定装置３００として機能させるプログラムは、ＣＰＵ１０１０などに働きかけて、コンピュータ１０００を、位置推定装置３００の各部としてそれぞれ機能させてよい。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段である学習モデル受信部３０２、学習モデル格納部３０４、データ受信部３０６、位置推定部３０８、移動特性判定部３１０、及び位置出力部３１２として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１０００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の位置推定装置３００が構築される。
【００７３】
上記実施形態では、モデル生成装置２００と位置推定装置３００とが別体である場合を主に例に挙げて説明したが、これに限らず、モデル生成装置２００と位置推定装置３００とは一体であってもよい。すなわち、一の装置が、携帯電話５００から収集した受信レベル及び位置を用いて学習モデルを生成し、当該学習モデルを用いて携帯電話５００の位置推定を行ってもよい。
【００７４】
また、無線基地局４００がモデル生成装置２００として機能してもよい。無線基地局４００は、自らのセル４１０内において携帯電話５００によって計測された受信レベル及び位置を用いて学習モデルを生成してよい。また、無線基地局４００が位置推定装置３００として機能してもよい。
【００７５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７６】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００７７】
１０  ネットワーク、１００  位置推定システム、２００  モデル生成装置、２０２  データ受信部、２０４  データ格納部、２０６  データ取得部、２０８  学習モデル生成部、２１０  移動特性判定部、２１２  学習モデル送信部、３００  位置推定装置、３０２  学習モデル受信部、３０４  学習モデル格納部、３０６  データ受信部、３０８  位置推定部、３１０  移動特性判定部、３１２  位置出力部、４００  無線基地局、４１０  セル、５００  携帯電話、５１０  受信レベルパターン、５２２  受信レベルパターン、５２４  受信レベルパターン、５３２  受信レベルパターン、５３４  受信レベルパターン、５３６  受信レベルパターン、１０００  コンピュータ、１０１０  ＣＰＵ、１０２０  ＲＯＭ、１０３０  ＲＡＭ、１０４０  通信Ｉ／Ｆ、１０５０  ハードディスクドライブ、１０７０  ＤＶＤドライブ、１０７２  ＤＶＤ−ＲＯＭ、１０８０  入出力チップ、１０８５  グラフィックコントローラ、１０９０  ディスプレイ、１０９２  ホストコントローラ、１０９４  入出力コントローラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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