(57)【要約】      （修正有）【課題】測位精度のシミュレーションに要する時間を短縮化することができる受信電力推定装置、受信電力推定方法および受信電力推定プログラムを提供する。【解決手段】受信電力推定装置１００は、送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーションするシミュレーション部と、前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択する選択部と、前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する受信電力推定部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーションするシミュレーション部と、
前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択する選択部と、
前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する受信電力推定部と、を備えることを特徴とする受信電力推定装置。
【請求項２】
前記選択部は、前記到来波が直接波であれば仲上ライス分布を選択し、前記到来波が反射波であればレイリー分布を選択することを特徴とする請求項１記載の受信電力推定装置。
【請求項３】
前記閾値以上の受信電力は、前記シミュレーションの結果として得られる受信電力のうち最大のものであることを特徴とする請求項１または２に記載の受信電力推定装置。
【請求項４】
前記受信電力推定部は、前記レイアウトモデルのパラメータからなる関数またはテーブルを用いて、前記確率分布のパラメータとして前記確率分布の分散を求めることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の受信電力推定装置。
【請求項５】
前記受信電力推定部は、前記確率分布のパラメータを推定する際に、他のシミュレーション対象位置のシミュレーション結果を反映させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の受信電力推定装置。
【請求項６】
前記受信電力推定部は、前記受信電力が前記閾値以上となる複数本のパスの統計量を用いて、前記確率分布のパラメータを求めることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の受信電力推定装置。
【請求項７】
前記シミュレーション部のシミュレーション結果として得られた前記受信電力から、所定の測位アルゴリズムによって前記受信機の位置を推定する位置推定部と、
前記レイアウトモデルにおいて指定された前記受信機の配置位置と、前記位置推定部が推定した推定位置との比較に基づいて、前記レイアウトモデルの測位精度を算出する測位精度算出部と、を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の受信電力推定装置。
【請求項８】
前記シミュレーション部のシミュレーション結果として得られた前記受信電力から、所定の測位アルゴリズムによって前記送信機の位置を推定する位置推定部と、
前記レイアウトモデルにおいて指定された前記送信機の配置位置と、前記位置推定部が推定した推定位置との比較に基づいて、前記レイアウトモデルの測位精度を算出する測位精度算出部と、を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の受信電力推定装置。
【請求項９】
前記測位アルゴリズムは、三点測位アルゴリズムであることを特徴とする請求項７または８に記載の受信電力推定装置。
【請求項１０】
送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーション部がシミュレーションし、
前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択部が選択し、
受信電力推定部が、前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する、ことを特徴とする受信電力推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーションする処理と、
前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択する処理と、
前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する処理と、を実行させることを特徴とする受信電力推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、受信電力推定装置、受信電力推定方法および受信電力推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
送信機から受信機が受信した受信信号から、受信電界強度を利用して受信機の位置を推定する測位システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１７３０７０号公報
【特許文献２】特開２００８−２７０８７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
測位システムの測位精度は、測位システムが導入される環境（レイアウトや移動体の移動）や、送受信機の性能に大きく影響を受ける。したがって、導入してみなければその環境での測位精度を知ることは困難である。所望の測位精度が得られなかった場合には、送信機が設置されている現場において、送信機の設置のやり直しなどの煩わしい作業が生じるおそれがある。
【０００５】
そこで、電波伝搬シミュレーションを用いて各位置における受信電力を計算することで、測位精度を推定することが考えられる。しかしながら、電波伝搬シミュレーションでは、全ての位置候補についてシミュレーションを繰り返すことになるため、受信電力の計算に要する時間が長くなってしまう。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、受信電力の計算に要する時間を短縮化することができる受信電力推定装置、受信電力推定方法および受信電力推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの態様では、受信電力推定装置は、送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーションするシミュレーション部と、前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択する選択部と、前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する受信電力推定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
受信電力の計算に要する時間を短縮化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】測位システムを例示する概略図である。
【図２】（ａ）は実施例１に係る受信電力推定装置の全体構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は受信電力推定装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図３】受信電力推定装置がシミュレーションを行う場合に実行するフローチャートを例示する図である。
【図４】（ａ）はユーザがマウスなどで移動エリアを設定する場合を例示する図であり、（ｂ）は移動体の座標を例示する図である。
【図５】（ａ）および（ｂ）は移動体の配置を例示する図である。
【図６】（ａ）は確率分布を例示する図であり、（ｂ）は確率分布のパラメータの算出を例示する図である。
【図７】（ａ）および（ｂ）は測位誤差の測定を例示する図である。
【図８】三点測位アルゴリズムを例示する図である。
【図９】シミュレーションに要する時間の比較を例示する図である。
【図１０】（ａ）および（ｂ）は時間ウィンドウによる平均化を例示する図である。
【図１１】（ａ）および（ｂ）はシミュレーションを例示する図である。
【図１２】シミュレーションを例示する図である。
【図１３】シミュレーションを例示する図である。
【図１４】（ａ）および（ｂ）はシミュレーションを例示する図である。
【図１５】受信電力の確率分布の分散を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施例の説明に先立って、シミュレーション対象の測位システムの概要について説明する。図１は、測位システムを例示する概略図である。図１で例示するように、測位システムは、構造物において、受信機２０１と、１以上の送信機（測位アンカ）２０２とを備えている。受信機２０１は、ヒトやモノなどの移動体に取り付けられている。各送信機２０２は、構造物の固定位置に設置されている。
【００１１】
各送信機２０２は、それぞれ、所定の時間間隔で無線信号を送信する。受信機２０１は、各送信機２０２から無線信号を受信する。測位システムは、受信機２０１が各送信機２０２から受信したパケットの到達電波パラメータと、各送信機２０２の位置とから、受信機２０１の位置を推定する。到達電波パラメータとして、例えば、受信電力（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indication）を用いることができる。
【００１２】
測位システムの測位精度は、測位システムが導入される環境（レイアウトや移動体の移動）や、送受信機の性能に大きく影響を受ける。したがって、導入してみなければその環境での測位精度を知ることは困難である。この場合、所望の測位精度が得られなかった場合には、送信機が設置されている現場において、送信機の設置のやり直しなどの煩わしい作業が生じるおそれがある。
【００１３】
そこで、電波伝搬シミュレーションを用いて各位置におけるＲＳＳＩを計算することで、測位精度を推定することが考えられる。電波伝搬シミュレーションを用いる場合、送受信機を設置しなくても性能の確認ができる、送受信機の位置の修正を容易に行える、などのメリットが得られる。その一方で、電波伝搬シミュレーションでは、全ての位置候補についてシミュレーションを繰り返すことになるため、計算コストがかかる。また、測位精度の測定精度を向上させようとすると、位置候補を多くすることが好ましい。この場合、受信電力の計算に要する時間が長くなってしまう。
【００１４】
そこで、以下の実施例では、受信電力の計算に要する時間を短縮化することができる受信電力推定装置、受信電力推定方法および受信電力推定プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００１５】
図２（ａ）は、実施例１に係る受信電力推定装置１００の全体構成を例示するブロック図である。図２（ａ）で例示するように、受信電力推定装置１００は、モデル生成部１０、移動体配置部２０、シミュレーション部３０、選択部４０、パラメータ算出部５０、時系列データ作成部６０、位置推定部７０、比較部８０、判定部９０などを備えている。
【００１６】
図２（ｂ）は、受信電力推定装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、受信電力推定装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、入力機器１０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３に記憶されている受信電力推定プログラムをＣＰＵ１０１が実行することによって、モデル生成部１０、移動体配置部２０、シミュレーション部３０、選択部４０、パラメータ算出部５０、時系列データ作成部６０、位置推定部７０、比較部８０、判定部９０などが実現される。なお、モデル生成部１０、移動体配置部２０、シミュレーション部３０、選択部４０、パラメータ算出部５０、時系列データ作成部６０、位置推定部７０、比較部８０および判定部９０は、それぞれ専用の回路等によって構成されていてもよい。入力機器１０４は、ユーザが情報を入力するための装置であり、キーボード、マウスなどである。
【００１７】
図３は、受信電力推定装置１００がシミュレーションを行う場合に実行するフローチャートを例示する図である。以下、図２（ａ）および図３を参照しつつ、受信電力推定装置１００によるシミュレーションについて説明する。なお、図３のフローチャートの実行前に、ユーザが入力機器１０４を用いて、レイアウトモデル、当該レイアウトモデルにおける各送信機の配置位置、移動体の移動エリアなどが入力されているものとする。なお、レイアウトモデルは、測位システムが実際に導入される構造物を表した仮想の３次元空間である。
【００１８】
図３で例示するように、モデル生成部１０は、レイアウトモデル上において、各送信機を配置位置に配置することで、シミュレーション対象のレイアウトモデルを生成する（ステップＳ１）。
【００１９】
次に、移動体配置部２０は、レイアウトモデル上において、移動エリアを設定し、移動エリア内に間隔ｄのグリッドを生成する。次に、移動体配置部２０は、グリッドの交点を、３次元の移動体を配置するための座標とする。このように、移動体配置部２０は、移動体の座標を自動生成する（ステップＳ２）。図４（ａ）は、ユーザがマウスなどで移動エリアを設定する場合を例示する図である。図４（ｂ）は、移動体の座標を例示する図である。
【００２０】
なお、グリッド間隔ｄの推奨値は、移動体の速度Ｖと、送信間隔Ｔｉｖｌとから、下記式（１）のように定めることが好ましい。この場合、送信間隔ＴｉｖｌごとのＲＳＳＩ値を算出することができる。グリッド間隔ｄは、上記推奨値以下とすることがより好ましい。送信間隔Ｔｉｖｌは、各送信機２０２が無線信号を周期的に送信する場合の周期のことである。なお、移動速度が一定でない場合には、最小の速度でグリッド間隔を決定し、移動体の配置位置は送信タイミングに近いグリッド位置とすることが好ましい。
【数１】
2019041243.tif 000003
【００２１】
次に、移動体配置部２０は、移動体Ｍをレイアウトモデル上に自動配置する（ステップＳ３）。例えば、全ての位置候補についてシミュレーションを行う場合には、図５（ａ）で例示するように、ステップＳ２で生成された各座標に移動体Ｍを配置することになる。しかしながら、この場合においては、シミュレーションに要する時間が長くなる。そこで、本実施例においては、図５（ｂ）で例示するように、移動体配置部２０は、ステップＳ２で生成された座標のうち、一部の座標を代表点として選択し、当該代表点に移動体Ｍを配置する。例えば、移動体配置部２０は、移動体エリアを、当該移動体エリアよりも小さい複数のブロックに分割し、各ブロックの中心などの１点を代表点として選択する。
【００２２】
次に、シミュレーション部３０は、ステップＳ３で選択された代表点について、ＲＳＳＩを、電波伝搬シミュレーションにより算出する（ステップＳ４）。なお、電波伝搬シミュレーションには、レイトレースシミュレーションなどを用いることができる。レイトレースシミュレーションは、送信機２０２から受信機２０１へのパスごとにＲＳＳＩをシミュレーションすることができる。なお、他の送信機２０２についても、同様の電波伝搬シミュレーションが行われるため、送信機２０２の数だけ電波伝搬シミュレーション結果が得られることになる。
【００２３】
次に、選択部４０は、各代表点について、到来波の状態（例えば、閾値以上のＲＳＳＩが得られる到来波が直接波であるか、反射波であるか）に応じて、確率分布を選択する（ステップＳ５）。例えば、支配的な到来波が直接波であるか、反射波であるかに応じて、確率分布を選択することができる。具体的には、最大ＲＳＳＩの到来波が直接波であるか、反射波であるかに応じて、確率分布を選択することが好ましい。
【００２４】
ここで、閾値以上のＲＳＳＩが得られる到来波が直接波であれば、当該代表点において、電波環境が良好である。この場合、当該ＲＳＳＩの分散は比較的小さくなるため、当該ＲＳＳＩの分布は、図６（ａ）で例示するような仲上ライス分布で近似されると考えられる。したがって、選択部４０は、閾値以上のＲＳＳＩが得られる到来波が直接波であれば、仲上ライス分布を選択する。一方、閾値以上のＲＳＳＩ（例えば、最大ＲＳＳＩ）が得られる到来波が反射波であれば、当該代表点において、電波環境が良好ではない。この場合、当該ＲＳＳＩの分散は比較的大きくなるため、当該ＲＳＳＩの分布は、図６（ａ）で例示するようなレイリー分布で近似されると考えられる。このことは、同じ環境で、送信機と受信機の距離が同じである場合に特に、導かれることになる。したがって、選択部４０は、閾値以上のＲＳＳＩが得られる到来波が反射波であれば、レイリー分布を選択する。
【００２５】
次に、パラメータ算出部５０は、ステップＳ５で選択された確率分布のパラメータを算出する（ステップＳ６）。一例として、パラメータ算出部５０は、確率分布の分散値σおよび平均値μを算出する。例えば、パラメータ算出部５０は、分散値σを算出にあたって、レイアウトモデルのパラメータを用いる。例えば、パラメータ算出部５０は、レイアウトモデルのパラメータとして、レイアウトモデルにおける構造物の複雑さＮｓ、ヒトの多さＮｈ、電波の混雑度（ＰＥＲ）Ｐｐｅｒ、移動体の移動速度Ｖなどを用いる。例えば、パラメータ算出部５０は、分散値σを定める関数を使用し、σ＝Ｆ（Ｎｓ，Ｎｈ，Ｐｐｅｒ，Ｖ）に従って分散値σを算出する。または、パラメータ算出部５０は、予め用意したテーブルに従って、構造物の複雑さＮｓ、ヒトの多さＮｈ、電波の混雑度（ＰＥＲ）Ｐｐｅｒ、および移動体の移動速度Ｖから分散値σを取得する。
【００２６】
次に、パラメータ算出部５０は、平均値μとして、シミュレーション対象の代表点において閾値以上となったＲＳＳＩを用いてもよい。また、パラメータ算出部５０は、平均値μとして、シミュレーション対象の代表点においてＲＳＳＩが閾値以上となった複数本のパスのＲＳＳＩの平均値などの統計量を用いてもよい。または、パラメータ算出部５０は、当該代表点の周囲の代表点のシミュレーション結果を反映させてもよい。例えば、パラメータ算出部５０は、シミュレーション対象の代表点のシミュレーション結果と、当該代表点の周囲の代表点のシミュレーション結果との平均値などを用いてもよい。図６（ｂ）は、仲上ライス分布のパラメータの算出を例示する図である。
【００２７】
次に、時系列データ作成部６０は、ブロックごとに、代表点の確率分布に従って、代表点以外の座標のＲＳＳＩを算出する。例えば、matlabを用いた場合、レイリー分布[１]もしくは、仲上ライス分布[２]を作成する関数を用いれば、パラメータ算出部により求めた平均値と分散値を与えることで、容易にＲＳＳＩの確率分布を作成することができる。また、書籍[３]にも式が記載されており、それを参照して実装してもよい。代表点において求めた確率分布（レイリー分布もしくは仲上ライス分布）に従って乱数を発生させ、得られた値を代表点以外の近傍における各地点のＲＳＳＩ値とする。また、式を用いず、レイリー分布もしくは仲上ライス分布の、パラメータごとのテーブルを用意しておき、それを基に乱数を発生させ、その値を各地点のＲＳＳＩとしてもよい。
[１] https://jp.mathworks.com/help/stats/rayleigh-distribution.html
[２] https://jp.mathworks.com/help/stats/rician-distribution.html
[３] “電波伝搬ハンドブック”, 企画・監修：細矢良雄，発行：リアライズ理工センター，2004
【００２８】
次に、時系列データ作成部６０は、移動体の座標と出発点の座標とから移動距離を算出し、移動速度から座標点の時刻を計算する。それにより、時系列データ作成部６０は、経路ごとに同時刻のデータを組にして時系列データを作成する（ステップＳ７）。
【００２９】
次に、位置推定部７０は、図７（ａ）で例示するように、ステップＳ７で作成された時系列データに対して、任意の測位アルゴリズムを作用させることで、各時刻の位置を算出する（ステップＳ８）。測位アルゴリズムは、特に限定されるものではない。一例として、複数点の送信点からの信号強度から位置を測定するアルゴリズム（三点測位アルゴリズムなど）等を用いることができる。
【００３０】
図８は、三点測位アルゴリズムを例示する図である。例えば、既知の位置Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３に設置された３つの送信機Ｔｒ１，Ｔｒ２，Ｔｒ３からのパケットを受信機Ｒｃ（位置ＸＲｃ）が受信する。下記式（２）を用いて、各送信機からのＲＳＳＩを表すｒ１，ｒ２，ｒ３から距離ｌ１，ｌ２，ｌ３を算出することができる。下記式（２）は、自由空間を仮定してＲＳＳＩから距離を推定するためのフリスの公式である。次に、下記式（３）および下記式（４）を用いることで、送信機の位置とＴｒ−Ｒｃ間の距離からＲｃの位置を推定することができる。なお、ｉ＝３とし、ＺＲｃ＝ｃｏｎｓｔとした場合、下記式（３）および下記式（４）は、二元一次の連立方程式となる。
【数２】
2019041243.tif 000004
【数３】
2019041243.tif 000005
【数４】
2019041243.tif 000006
【００３１】
その他、「“A Survey of Selected Indoor Positioning Methods for Smartphones” , Pavel Davidson and Robert Piche, IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 19, NO. 2, SECOND QUARTER 2017, 2017」に記載されているRadio Map（あらかじめＲＳＳＩ値と位置のテーブルを用意し、実際に得られたＲＳＳＩ値を、テーブルを参照することにより位置を推定する）、Deterministic Fingerprinting Algorithms（あらかじめＲＳＳＩ値と位置のテーブルを用意し、実際に得られた複数の送信機から得られたＲＳＳＩ値との誤差が最小になるような位置を推定する）などのアルゴリズムを測位アルゴリズムとして用いることもできる。
【００３２】
次に、比較部８０は、移動体が配置された座標の位置と、ステップＳ８で算出された位置とを比較する（ステップＳ９）。例えば、比較部８０は、図７（ｂ）で例示するように、下記式（５）を用いて、移動体の配置位置ＸＲｎと、ステップＳ８で算出された推定位置との差分（測位誤差）を算出する。比較部８０は、各座標位置について、測位誤差を算出する。
【数５】
2019041243.tif 000007
【００３３】
次に、判定部９０は、ステップＳ９の比較結果に基づいて、測位システムの測位精度を算出する。判定部９０は、算出された測位精度に基づいて、所望の測位精度が得られているか否かを判定する（ステップＳ１０）。例えば、判定部９０は、ステップＳ９で各座標について算出された各測位誤差を測位精度として用い、測位誤差の全てが閾値未満であるかを判定してもよい。または、判定部９０は、ステップＳ９で各座標について算出された測位誤差の平均値を測位精度として算出し、当該測位精度が閾値未満であるか否かを判定してもよい。その他、判定部９０は、ステップＳ９で各座標について算出された測位誤差の平均値以外の統計量を測位精度として算出し、当該測位精度が所定の条件を満足するか否かを判定することで、所望の測位精度が得られているか否かを判定してもよい。
【００３４】
ステップＳ１０で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部９０は、所望の精度が得られていることを表す情報を出力する（ステップＳ１１）。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ１０で「Ｎｏ」と判定された場合、判定部９０は、所望の精度が得られていないことを表す情報を出力する（ステップＳ１２）。この場合、ユーザによって、レイアウトモデルにおいて送信機２０２の配置位置などが変更されたうえで、図３のフローチャートが再度実行される。
【００３５】
本実施例によれば、レイアウトモデルにおけるシミュレーションによって得られた受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布が選択される。閾値以上の受信電力と、レイアウトモデルにおける伝搬環境とから確率分布のパラメータが推定され、当該パラメータが反映された確率分布を用いて、シミュレーションの対象位置の周囲の位置の受信電力が推定される。それにより、全ての座標についてシミュレーションする必要がなくなるため、測位精度のシミュレーションに要する時間を短縮化することができる。
【００３６】
受信電力が閾値以上となる到来波が直接波であれば仲上ライス分布を選択し、当該到来波が反射波であればレイリー分布を選択することで、受信電力の分布の近似精度が向上する。
【００３７】
シミュレーションの結果として得られる受信電力のうち最大となる到来波に着目することで、支配的な到来波が直接波であるか、反射波であるかを高精度で判断することができる。
【００３８】
レイアウトモデルにおけるシミュレーションによって得られた到達電波のパラメータから所定の測位アルゴリズムによって受信機の位置が推定され、当該推定位置とレイアウトモデルにおいて指定された受信機の配置位置とが比較される。それにより、当該レイアウトモデルにおける測位精度をシミュレーションすることができる。
【００３９】
なお、移動体エリアの全ての座標について電波伝搬シミュレーションを行う場合には、図９の左側で例示するように、各座標について順に電波伝搬シミュレーションを行うため、ＲＳＳＩの算出に時間を要する。これに対して、例えば、シミュレーション箇所を２つの代表点とした場合には、図９の右側で例示するように、当該２つの代表点に対する伝搬伝搬シミュレーションを行った後は、確率分布に従って他の座標のＲＳＳＩを計算すればよい。この場合、ＲＳＳＩの算出に要する時間が短縮化される。
【００４０】
ところで、ＲＳＳＩと距離との関係は、電波の反射や対象物の移動によって発生するフェージングの影響を受けて、理論値に合致しないことがある。例えば、図１０（ａ）で例示するように、移動体の各移動距離（各時刻）におけるＲＳＳＩには、バラツキが生じることがある。この場合、バラツキに起因してＲＳＳＩが大きくなった座標では、送信機２０２からの距離が短く推定されてしまう。一方、バラツキに起因してＲＳＳＩが小さくなった座標では、送信機２０２からの距離が長く推定されてしまう。そこで、図１０（ｂ）で例示するように、複数の時間ウィンドウを設け、ウィンドウごとに平均化された値（平均値など）を用いることが考えられる。この場合、ＲＳＳＩのバラツキの影響を抑制することができるため、測位精度の算出精度を向上させることができる。
【００４１】
この場合、図１１（ａ）で例示するように、各代表点の通過時刻（時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４…）における移動体の位置、送信機の位置ごとの電波伝搬シミュレーションが行われる。この場合、フェージングの影響を抑えるために、一定時間パケットを受信し、その観測区間（時間ウィンドウ）のＲＳＳＩの平均値や最大値などの代表値をＲＳＳＩとして算出する。各代表点において、算出されたＲＳＳＩが閾値以上となる到来波に応じて、確率分布が選択される。また、図１１（ｂ）で例示するように、各確率分布のパラメータが算出される。図１２で例示するように、得られたＲＳＳＩの時系列データが、時間ウィンドウごとに平均化された値に変換される。図１２において、網掛けのＲＳＳＩがシミュレーション結果であり、他のＲＳＳＩが確率分布を基にランダム値として生成された結果である。変換後のＲＳＳＩを測位アルゴリズムに作用させることで、各時刻ｔｎの位置Ｘｎが推定される。各時刻ｔｎにおける測位誤差を算出することで、高精度で測位精度を測定することができる。
【００４２】
または、図１３で例示するように、ＲＳＳＩのランダム値を生成する際に、確率分布に従い、複数のデータセットを用意し、推定位置の繰り返し演算を行うことにより、位置推定誤差の平均値、最大値などの統計量を算出してもよい。
【００４３】
または、あらかじめＲＳＳＩのデータセットと推定位置の関係を表すテーブルを用意しておいてもよい。この場合、そのデータセットが生じる確率をＲＳＳＩの確率分布から算出し、対応する推定位置に対してこの確率で重みづけ足し合わせを行う、もしくは最頻値を求めることで推定位置を算出することができる。図１４（ａ）において、網掛け部分は、送信機Ｔｘ１と送信機Ｔｘ２との間において、シミュレーション対象となる代表点の一例である。図１４（ｂ）のテーブルの各値は、２つの送信機Ｔｘ１，Ｔｘ２からのＲＳＳＩの組合せからあらかじめ求めた位置推定結果の２次元分布である。濃淡は、ＲＳＳＩの組み合わせが生じる確率を表している。濃いほど確率が高く、薄いほど確率が低くなる。例えば、図１４（ｂ）の例では、重み付け平均は１．７であり、最頻値も１．７である。
【００４４】
なお、図１５で例示するように、受信電力の確率分布の分散は、付近を移動するヒトの多さによって影響を受けることが実験から明らかになっている。例えば、「屋内環境における移動体による受信レベル変動のレイトレース法を用いた推定, 山内宏真, 井田一郎，二宮照尚，SRW研究会，2016」を参照することができる。この結果から、確率分布の分散値σを算出するにあたって、ヒトの多さＮｈなどを用いることで、確率分布の分散値σの算出精度が向上することがわかる。
【００４５】
上記各例においては、送信機の位置が固定され、受信機が移動体に取り付けられているが、それに限られない。例えば、移動体に送信機を取り付け、１以上の受信機の位置を固定することで、受信機ごとに到達電波のパラメータをシミュレーションすることができる。それにより、到達電波のパラメータから、送信機の位置を推定することができる。送信機の推定された位置と、レイアウトモデルにおける送信機の配置位置とを比較することで、測位精度を算出することができる。
【００４６】
上記各例において、シミュレーション部３０が、送信機および受信機が配置された構造物のレイアウトモデルにおいて、前記送信機から前記受信機が無線信号を受信する場合の受信電力をシミュレーションするシミュレーション部の一例として機能する。選択部４０が、前記受信電力が閾値以上となる到来波に応じて確率分布を選択する選択部の一例として機能する。時系列データ作成部６０が、前記閾値以上の受信電力と、前記レイアウトモデルにおける伝搬環境とから前記確率分布のパラメータを推定し、前記パラメータが反映された前記確率分布を用いて、前記受信機の周囲の位置の受信電力を推定する受信電力推定部の一例として機能する。位置推定部７０が、前記シミュレーション部のシミュレーション結果として得られた前記受信電力から、所定の測位アルゴリズムによって前記送信機の位置を推定する位置推定部の一例として機能する。判定部９０が、前記レイアウトモデルにおいて指定された前記送信機の配置位置と、前記推定部が推定した推定位置との比較に基づいて、前記レイアウトモデルの測位精度を算出する測位精度算出部の一例として機能する。
【００４７】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４８】
１０  モデル生成部
２０  移動体配置部
３０  シミュレーション部
４０  選択部
５０  パラメータ算出部
６０  時系列データ作成部
７０  位置推定部
８０  比較部
９０  判定部
１００  受信電力推定装置
２０１  受信機
２０２  送信機
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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