(57)【要約】【課題】端末等の在圏検知を行うための、電波の電界強度の地理的分布情報を記録したデータベースを構築するに際し、データベースの精度を維持しつつ、電波測定作業の軽減を図る。【解決手段】本発明の一態様に係る電界強度情報記録装置は、エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、エリア毎に、電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、エリア毎に、電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、エリア毎に、測定地点で測定された電界強度を記録する記録部とを有する。【選択図】図１２
2015154344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部と、
を有することを特徴とする電界強度情報記録装置。
【請求項２】
前記決定部は、
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ない測定地点を決定すること、
を特徴とする請求項１記載の電界強度情報記録装置。
【請求項３】
前記ばらつき度合いは、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが広いほど小さく、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが狭いほど大きいこと、
を特徴とする請求項１又は２に記載の電界強度情報記録装置。
【請求項４】
コンピュータにより実行される電界強度情報記録方法であって、
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理と、
を実行することを特徴とする電界強度情報記録方法。
【請求項５】
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出し、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定し、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理を、コンピュータに実行させる電界強度情報記録プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電界強度情報記録装置、電界強度情報記録方法、及び電界強度情報記録プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、エリア毎に現れる無線の電界強度の地理的分布を、端末の在圏エリアを推定するための特徴量として利用する無線在圏検知技術が知られている。例えば、所定エリア（例えば、部屋など）毎に、各無線アクセスポイントが送出した電波の受信信号強度（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator）の地理的分布情報を記録した学習データを、データベースに予め作成しておく。端末が複数の無線アクセスポイントからの観測データを受信すると、受信した観測データと学習データとのマッチングにより、端末の位置するエリアを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２３２８０５号公報
【特許文献２】特開２００９−１９８４５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
予め学習データのデータベースを構築するためには、電波測定作業により測定し取得される電界強度の測定データが必要である。高精度で端末の位置するエリアを推定するためには、データベースにおいて、各エリア内領域で測定し得るＲＳＳＩベクトルのパターンが十分に記録されていることが望ましい。ＲＳＳＩベクトルとは、ある地点で測定される複数の無線アクセスポイントからの電波の電界強度の集合情報である。
【０００５】
従来、高精度で端末の位置するエリアを推定する上で、測定すべき適切な測定データ量が不明であったため、電波測定作業に際しては、全エリアで一律に、確実に十分であろうと考えられる多量の測定データを測定していた。このため、電波測定作業においては、必要以上の測定データを取得してしまっており、電波測定作業に過度な負担が生じているという問題があった。
【０００６】
本発明は、１つの側面において、端末等の在圏検知を行うための、電波の電界強度の地理的分布情報を記録したデータベースを構築するに際し、データベースの精度を維持しつつ、電波測定作業の軽減を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施例の一態様によれば、電界強度情報記録装置は、エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部とを有する。
【０００８】
また、上記課題を解決するための手段として、方法、プログラムとすることもできる。
【発明の効果】
【０００９】
本実施例の一態様によれば、電波測定作業の軽減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】在圏検知システムの全体構成例を示す図である。
【図２】ＤＢ構築サーバ４０のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】ＤＢ構築サーバ４０の機能構成例を示す図である。
【図４】ＡＰ情報４０７ａのデータ構成例を示す図である。
【図５】エリア情報４０７ｂのデータ構成例を示す図である。
【図６】学習データＤＢ１０を構築するための情報処理を示す全体フローチャートである。
【図７】グリッド分割の一例を示す図である。
【図８】ＲＳＳＩ分布の一例を示す図である。
【図９】ＲＳＳＩベクトル相関分布の一例を示す図である。
【図１０】エントロピー算出の一例を示す図である。
【図１１】エントロピー分布の一例を示す図である。
【図１２】学習データＤＢ１０のデータ例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施例について詳細に説明する。
【００１２】
＜システム構成例＞
図１は、本実施例における在圏検知システムの全体構成例を示す図である。図１に示されるように、本実施例における在圏検知システムは、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアクセスポイント(ＡＰ：Access Point)１〜３、電波の電界強度の地理的分布情報を記録した学習データＤＢ１０、移動端末３０の位置を特定する位置特定サーバ２０、何れかのエリア内に位置する移動端末３０、ＤＢ構築サーバ４０を有する。
【００１３】
位置特定サーバ２０とＡＰ１〜３とは、有線又は無線ネットワークを介して通信可能に接続され、ＡＰ１〜３と移動端末３０とは無線ネットワークを介して通信可能に接続される。
【００１４】
まず、図１に示される位置特定システムにおいては、全体エリアは、例えば、各々のエリアＡ〜Ｃからなる。移動端末３０は、エリアＡ〜Ｃの何れかのエリア内に位置する。各々のエリアＡ〜Ｃは、例えば、各々の部屋、会社等の本支店、又は事業所などでありうる。但し屋内外かは必ずしも問わない。
【００１５】
学習データＤＢ１０は、事前の電波測定作業により、エリアＡ〜Ｃ毎において各ＡＰ１〜３が送出した電波の受信信号強度（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator）を測定し取得することで、取得されたＲＳＳＩのＲＳＳＩベクトルと、そのＲＳＳＩが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録した学習データのデータベースである。ＲＳＳＩは、受信した電波の強度を示す指標である。ＡＰからの送出電力ではなく、測定地点における計測端末で受信した電波の強度を示す。従って、ＡＰと測定地点間の距離が大きくなると、その分ＲＳＳＩは弱くなる。
【００１６】
位置特定サーバ２０は、移動端末３０により観測された電波のＲＳＳＩを取得すると、取得したＲＳＳＩのＲＳＳＩベクトルと学習データとを照合（マッチング）することで、移動端末３０がエリアＡ〜Ｃの何れかのエリア内に位置しているのかを特定する。
【００１７】
なお、位置特定サーバ２０と移動端末３０は、それぞれ別装置として説明したが、この他にも、例えば、移動端末３０が位置特定サーバ２０の機能を有するように構成してもよい。この場合、移動端末３０は、学習データを有しており、ＡＰ１〜３が送出した電波のＲＳＳＩを取得すると、取得したＲＳＳＩのＲＳＳＩベクトルと学習データとを照合することで、自端末がエリアＡ〜Ｃの何れかのエリア内に位置しているのかを特定する。
【００１８】
ＤＢ構築サーバ４０は、電波の電界強度の地理的分布情報を記録した学習データＤＢ１０を構築するための装置である。学習データＤＢ１０を構築するためには、電波測定作業により測定し取得される電波の測定データが必要である。そして、高い精度で端末の位置するエリアを推定する上で、この学習データＤＢ１０においては、各エリアで測定し得るＲＳＳＩベクトルのパターンが十分に記録されていることが望ましい。ＲＳＳＩベクトルとは、ある地点で測定される複数の無線アクセスポイントからの電波のＲＳＳＩの集合情報である。電波測定作業で測定された電波の測定データがＤＢ構築サーバ４０に入力されると、ＤＢ構築サーバ４０は、電波の測定データに基づいて、学習データＤＢ１０を構築する。ＤＢ構築サーバ４０については、再度詳しく後述する。
【００１９】
図２は、本実施例におけるＤＢ構築サーバ４０のハードウェア構成例を示す図である。ＤＢ構築サーバ４０は、主に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４４、インターフェース４５、入力装置４６、表示装置４７、通信装置４８、及びドライブ４９ａを有する。
【００２０】
ＣＰＵ４１は、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、装置全体を制御する回路である。また、ＲＯＭ４２は、ＣＰＵ４１で実行される所定の制御プログラムを格納するメモリである。また、ＲＡＭ４３は、ＣＰＵ４１がＲＯＭ４２に格納された所定の制御プログラムを実行して各種の制御を行うときの作業領域として使用するメモリである。
【００２１】
ＨＤＤ４４は、汎用のＯＳ（Operating System）、位置特定プログラムを含む各種プログラムや学習データなどを含む各種情報を格納する装置であり、不揮発性の記憶装置である。
【００２２】
インターフェース４５は、外部機器と接続するためのインターフェースである。
【００２３】
入力装置４６は、ユーザが各種入力操作を行うための装置である。入力装置４６は、マウス、キーボード、表示装置４７の表示画面上に重畳するように設けられたタッチパネルスイッチなどを含む。
【００２４】
表示装置４７は、各種データを表示画面に表示する装置である。例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成される。
【００２５】
通信装置４８は、ネットワークを介して外部機器との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。
【００２６】
ドライブ４９ａは、ドライブ４９ａに記憶媒体４９ｂがセットされたとき、記憶媒体４９ｂ内に格納された各種データを読み取る装置である。
【００２７】
図３は、本実施例におけるＤＢ構築サーバ４０の機能構成例を示す図である。ＤＢ構築サーバ４０は、主に、ＲＳＳＩベクトル算出部４０１、ＲＳＳＩベクトル相関算出部４０２、エントロピー算出部４０３、測定地点決定部４０４、測定データ入力部４０５、ＤＢ記録部４０６、記憶部４０７を有する。
【００２８】
ＲＳＳＩベクトル算出部４０１は、全エリア領域を所定サイズのグリッド（格子）に分割し、ＡＰ情報４０７ａ及びエリア情報４０７ｂに基づいて、所定サイズのグリッド（格子）毎に、単数又は複数のＡＰによる電波のＲＳＳＩ及びＲＳＳＩベクトルを、それぞれ算出する。なお、ＲＳＳＩベクトル算出部４０１は、ＲＳＳＩを実測するものではなく、ＡＰの位置情報及び送信出力情報を入力値とした電波伝搬理論式等を用いてＲＳＳＩを導出する。
【００２９】
ＲＳＳＩベクトル相関算出部４０２は、ＲＳＳＩベクトル算出部４０１により算出されたＲＳＳＩベクトルを用いて、グリッド毎に、他グリッドとのＲＳＳＩベクトルの相関（類似）する度合いを示すＲＳＳＩベクトル相関値（相関度）を算出する。相関値は類似値（類似度）ともいえる。
【００３０】
エントロピー算出部４０３は、ＲＳＳＩベクトル相関算出部４０２により算出された相関値を用いて、グリッド毎に、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーを算出する。ＲＳＳＩベクトルのエントロピーとは、一般に「乱雑さ」を表す物理量という意味で用いられるが、本実施例において具体的には、自グリッドを中心とした一定面積の領域でみたときに、その領域内における類似するＲＳＳＩベクトルのばらつき度合い（乱雑度合い）を示す。例えば、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいということは、一定面積の領域内の複数地点でＲＳＳＩを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するＲＳＳＩベクトルが分布しているともいえる。一方、例えば、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが大きいということは、一定面積の領域内の複数地点でＲＳＳＩを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されず、領域内のある狭小な範囲でのみ類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するＲＳＳＩが分布していないともいえる。この点、再度後述する。
【００３１】
測定地点決定部４０４は、電波測定作業に際し、エントロピーH(x,y)の値に応じて、測測定地点（測定地点の数）を決定する。例えば、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、少ない測定地点で、ＲＳＳＩの測定データを測定すればよい。エリア内で少し動いてグリッドを移動しても、そこで測定されるＲＳＳＩが似たり寄ったりでほとんど変わらないためである。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点を間引きして測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できる。一方、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多い測定地点で、ＲＳＳＩの測定データを測定する必要がある。エリア内で少し動いて移動したグリッドで測定されるＲＳＳＩがグリッド毎で大きく変わってくるためである。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点は、こまめにＲＳＳＩを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できない。
【００３２】
測定データ入力部４０５は、電波測定作業により測定されたＲＳＳＩの測定データを入力する。電波測定作業は、作業員により計測端末で行われる場合、測定データは計測端末から入力されうる。
【００３３】
ＤＢ記録部４０６は、測定データ入力部４０５により入力された測定データを、学習データＤＢ１０に記録する。具体的に、ＤＢ記録部４０６は、学習データＤＢ１０において、エリアＡ〜Ｃ毎において各ＡＰ１〜３が送出した電波のＲＳＳＩの測定データと、その測定データが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録する。
【００３４】
記憶部４０７は、例えば、ＡＰ情報４０７ａ、エリア情報４０７ｂなどの情報を記憶する。これら情報のデータ例については、具体例を挙げて後述する。
【００３５】
なお、上記機能部は、ＤＢ構築サーバ４０を構成するコンピュータのＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。また、これらの機能部は、「手段」、「モジュール」、「ユニット」、又は「回路」に読替えてもよい。
【００３６】
図４は、本実施例におけるＡＰ情報４０７ａのデータ構成例を示す図である。ＡＰ情報４０７ａは、各ＡＰに関する既知情報であり、例えば、設置されている各ＡＰの「ＡＰ名」、「ＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）」、「送信出力」、「設置位置」、「設置高度」、「備考」などの情報を有する。本実施例の場合、一例として、ＡＰ１〜３という合計３台のＡＰが設置される。
【００３７】
「ＢＳＳＩＤ」は、そのＢＳＳＩＤを含む電波を発信したＡＰを識別する識別子で、例えば、ＡＰのＭＡＣアドレスと同じものである。なお、ＡＰを識別する識別子であればよく、例えば、ＳＳＩＤでもよい。
【００３８】
「送信出力」は、ＡＰの送信出力を示す。「送信出力」が強いほど、遠くまでそのＡＰの電波が届く。
【００３９】
「設置位置」、「設置高度」は、ＡＰが設置されている場所や位置を示すもので、例えば、位置座標やその高度等で表現されうる。
【００４０】
「備考」は、例えば、ＡＰの設置されるフロアや部屋名等、ＡＰに関する備考情報である。
【００４１】
図５は、本実施例におけるエリア情報４０７ｂのデータ構成例を示す図である。エリア情報４０７ｂは、例えば、各エリアの「エリア名」、「所在位置」、「面積」などの情報を有する。また、エリア情報４０７ｂは、具体的なエリアの配置図などの地図情報を含んでもよい。本実施例の場合、一例としてエリアＡ〜Ｃという合計３つのエリアが存在する。
【００４２】
＜情報処理＞
図６は、本実施例における学習データＤＢ１０を構築するための情報処理を示す全体フローチャートである。以下、ステップ毎に詳しく説明する。
【００４３】
（Ｓ１００のＲＳＳＩベクトル算出処理）
ＤＢ構築サーバ４０のＲＳＳＩベクトル算出部４０１が実行するＲＳＳＩベクトル算出処理について説明する。
【００４４】
はじめに、エリア情報４０７ｂの「所在位置」に基づいて、全エリア範囲を所定のグリッド（格子）に分割する。
【００４５】
図７は、本実施例におけるグリッド分割の一例を示す図である。１グリッドのサイズは、ＲＳＳＩが変化する様子が捉えられる間隔サイズであればよく、具体的には、５０〜１００ｃｍ程度あればよい。よって、図７の場合、例えば、全エリアを１００ｃｍのグリッドに分割するものとする。
【００４６】
ＲＳＳＩベクトル算出にあたり、まず、グリッド毎に、各ＡＰ（例えば、ＡＰ１〜ＡＰ３）までの距離をそれぞれ個別に算出する。ある１つのグリッド(Gx,Gy)におけるＡＰ＃ｎまでの距離D(n,x,y)は、次の式により算出できる。
【００４７】
【数１】
2015154344.tif 000003
【００４８】
ここで、nはＡＰ番号、x,yはグリッドの座標を経度緯度からメートルに変換した座標系の座標、zは移動端末の高度、xAPn，yAPnはAP#nの位置情報（ＡＰ情報４０７ａの「設置位置」）を経度緯度からメートルに変換した座標系の座標、zAPnはAP＃nの設置高度である。
【００４９】
次に、ＲＳＳＩベクトルS(x,y)を算出する。ＲＳＳＩベクトルS(x,y)は、次の式により算出できる。
【００５０】
【数２】
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【００５１】
ここで、TxPnはAP#nの送信電力(単位[dBm])、L(fc,N,Dn,x,y,Lf(nfn))はAP#nとグリッド(Gx, Gy)の間の電波伝搬損(単位[dB])を算出するための関数であり，ITU-Rの勧告式として一般に知られている数式である（参考文献,電波伝搬ハンドブック，リアライズ理工センター，ISBN4-89808-012-X C3055，p366(ITU-Rのモデル)）。関数L(fc,N,D(n,x,y),Lf(nfn))の引数fcはＡＰが送出する電波の中心周波数(単位[MHz])、Nは距離減衰係数、D(n,x,y)は先の（式１）に算出したグリッドとＡＰ間の距離、Lf(nfn)は床透過損(単位[dB])である。
【００５２】
（式２）によってグリッド毎に算出されたＲＳＳＩベクトルの要素を真値に変換し（単位を[mW]に変換）した上で、各グリッドのＲＳＳＩベクトルとして、一時メモリ（例えば、ＲＡＭ４３）等に格納する。
【００５３】
以上のように、全エリアをグリッドに分割し、グリッド単位で、全ＡＰが送出する電波のＲＳＳＩを要素とするＲＳＳＩベクトルを算出する。なお、ＲＳＳＩベクトルの要素数はAPの数nに等しい。例えば、ＡＰ１〜ＡＰ３という３つのＡＰが存在する場合、グリッド(Gx,Gy)におけるＲＳＳＩベクトルS(x,y)は、(s1,x,y,s2,x,y,s3,x,y)である。
【００５４】
図８は、本実施例におけるＲＳＳＩ分布の一例を示す図である。図７に示されるように、例えば、ＡＰ１の設置位置を中心とし放射状に、ＡＰ１のＲＳＳＩが受信されるグリッド領域が広がっている。また、ＡＰ１から距離が離れるほど、電界強度（ＲＳＳＩベクトル上、ＡＰ１の要素値）は弱くなる。このＲＳＳＩの電界強度を濃淡で表現した。また、例えば、ＡＰ１とＡＰ２のＲＳＳＩが同時に受信されるグリッドも存在する。なお、このようなグリッドでは、ＡＰ３のＲＳＳＩは受信されないため、ＲＳＳＩベクトル上、ＡＰ３の要素値は０である。
【００５５】
（Ｓ２００のＲＳＳＩベクトル相関算出処理）
ＤＢ構築サーバ４０のＲＳＳＩベクトル相関算出部４０２が実行するＲＳＳＩベクトル相関算出処理について説明する。
【００５６】
ＲＳＳＩベクトル相関算出処理では、Ｓ１００で算出したＲＳＳＩベクトルを用いて、ある１つのグリッドと、そのグリッド以外の全グリッドとの間のＲＳＳＩベクトル相関値を、１つ１つ総当たりで算出する。ＲＳＳＩベクトル相関値は、あるグリッドのＲＳＳＩベクトルが他のグリッドのＲＳＳＩベクトルとどの位相関しているか（類似しているか）を示す指標である。ＲＳＳＩベクトルS(x,y)は、次の式により算出できる。
【００５７】
【数３】
2015154344.tif 000005
【００５８】
（式３）は、２つのＲＳＳＩベクトルが成す角の余弦を算出する式に等しい。また、ＲＳＳＩベクトルの値は真値、即ち正の実数なので、（式３）の算出結果値は、０〜１の間の値を取る。ＲＳＳＩベクトル相関値が０の場合、あるグリッドのＲＳＳＩベクトルと、もう１つ別のグリッドのＲＳＳＩベクトルとは、全く相関していない（完全非類似）ことを意味する。これに対し、ＲＳＳＩベクトル相関値が１の場合、完全に相関している（完全類似＝同一）ことを意味する。１に近いほど、高相関である。
【００５９】
（式３）によって算出されＲＳＳＩベクトル相関値を、各グリッドのＲＳＳＩベクトル相関値として、一時メモリ（例えば、ＲＡＭ４３）等に格納する。
【００６０】
図９は、本実施例におけるＲＳＳＩベクトル相関分布の一例を示す図である。図９に示されるように、ある１つのグリッドｉと、そのグリッド以外の全グリッドとの間のＲＳＳＩベクトル相関値を算出し、算出したこの相関値を濃淡で表現した。
【００６１】
グリッドｉからみると、自グリッドを中心として、距離が近いグリッド程、ＲＳＳＩベクトル相関値が高くなっており、これは、近くのグリッド程、自グリッドと類似するＲＳＳＩベクトルが測定されることを意味する。一方、距離が遠いグリッド程、ＲＳＳＩベクトル相関値が低くなっており、これは、遠くのグリッド程、自グリッドと類似しないＲＳＳＩベクトルが測定されることを意味する。
【００６２】
なお、図９はグリッドｉについてのＲＳＳＩベクトル相関値の算出結果を示すに過ぎない。ＲＳＳＩベクトル相関値は、全グリッドについて、そのグリッド以外の全グリッドとの間のＲＳＳＩベクトル相関値を、１つ１つ総当たりで算出するものである。よって、グリッドｉ以外の全グリッドについても、それぞれのＲＳＳＩベクトル相関値が算出されることになる。また、言い換えれば、全グリッド数分のＲＳＳＩベクトル相関値分布が作成されうる。
【００６３】
（Ｓ３００のエントロピー算出処理）
ＤＢ構築サーバ４０のエントロピー算出部４０３が実行するエントロピー算出処理について説明する。
【００６４】
エントロピー算出部４０３は、ＲＳＳＩベクトル相関算出部４０２により算出された相関値を用いて、グリッド毎に、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーを算出する。
【００６５】
ＲＳＳＩベクトルのエントロピーとは、自グリッドを中心とした一定面積の領域でみたときに、その領域内における類似するＲＳＳＩベクトルのばらつき度合い（乱雑度合い）を示す。例えば、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが大きいということは、一定面積の領域内の複数地点でＲＳＳＩを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するＲＳＳＩが分布しているともいえる。
【００６６】
一方、例えば、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいということは、一定面積の領域内の複数地点でＲＳＳＩを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されず、領域内のある狭小な範囲でのみ類似するＲＳＳＩ（ＲＳＳＩベクトル）が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するＲＳＳＩが分布していないともいえる。
【００６７】
本実施例では、所定の閾値（例えば、０．９９）以上のＲＳＳＩベクトル相関値を持つグリッドのうち、自グリッドから最も遠いグリッドまでの距離Lmaxの逆数を、そのグリッドにおけるエントロピーH(x,y)と定義する。よって、グリッド(Gx,Gy)におけるのエントロピーH(x,y)は、次の式により算出できる。
【００６８】
【数４】
2015154344.tif 000006
【００６９】
ここで、所定の閾値とは、学習データＤＢ１０のＲＳＳＩベクトルとのパターンマッチングに基づいて在圏検知（移動端末３０の位置を特定）を行う場合、自グリッドと間違えうるグリッドはどこまでかの線引きをするための閾値である。
【００７０】
そして、自グリッドと類似しているグリッドが遠くまであるほど（自グリッドと相関値が高いエリアが広いほど）、電波測定作業に際し、少し動いて、例えば、隣１ｍのグリッドに移動しても、そこで測定されるＲＳＳＩが似たり寄ったりでほとんど変わらない。つまり、少し程度の移動をしてＲＳＳＩの測定データを測定しても、類似するＲＳＳＩが測定される。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点を間引きして、例えば、２ｍ間隔でＲＳＳＩを測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できる。
【００７１】
一方、自グリッドと類似しているグリッドが近くにしかないと（自グリッドと相関値が高いエリアが狭いほど）、電波測定作業に際し、少し動いて、例えば、隣１ｍのグリッドでも測定されるＲＳＳＩが大きく変わってくる。つまり、少し程度の移動をしてＲＳＳＩの測定データを測定すると、類似しない（異なる）ＲＳＳＩが測定される。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点は、例えば、１ｍ間隔でこまめにＲＳＳＩを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できない。
【００７２】
従って、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーは、相関値が高いエリアが広いほど小さく、相関値が高いエリアが狭いほど大きいものとすることができる。
【００７３】
図１０は、本実施例におけるエントロピー算出の一例を示す図である。RSSIベクトル相関分布から、閾値以上のＲＳＳＩベクトル相関値を持つグリッドは、閾値等高線の内側のグリッド領域ｉで示される。また、グリッドｉから最も遠いグリッドｚまでの距離Lmax
を特定し、その距離Lmaxの逆数が、グリッドｉのエントロピーである。
【００７４】
図１１は、本実施例におけるエントロピー分布の一例を示す図である。図８に示されるように、全グリッドのエントロピーを濃淡で表現した。ＡＰから近くのグリッド程、エントロピーH(x,y)の値が高い傾向にある。一方、ＡＰから遠くのグリッド程、エントロピーH(x,y)の値が低い傾向にある。
【００７５】
（Ｓ４００の測定地点決定処理）
ＤＢ構築サーバ４０の測定地点決定部４０４が実行する測定地点決定処理について説明する。
【００７６】
測定地点決定部４０４は、電波測定作業に際し、エントロピーH(x,y)の値に応じて、測測定地点数を決定する。例えば、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、少ない測定地点で、ＲＳＳＩの測定データを測定すればよい。エリア内で少し動いてグリッドを移動しても、そこで測定されるＲＳＳＩが似たり寄ったりでほとんど変わらないためである。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点を間引きして測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できる。
【００７７】
一方、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多い測定地点で、ＲＳＳＩの測定データを測定する必要がある。エリア内で少し動いて移動したグリッドで測定されるＲＳＳＩがグリッド毎で大きく変わってくるためである。このため、電波測定作業時、ＲＳＳＩを測定する測定地点は、こまめにＲＳＳＩを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習ＤＢ１０を構築できない。
【００７８】
再び図１１を参照する。例えば、最もエントロピーが大きいエリア（グリッド領域Ａ）では、エリア内の各グリッド１つ毎（１ｍ毎）に１回づつ、ＲＳＳＩの測定データを測定する。一方、例えば、エントロピーが中くらいのエリア（グリッド領域Ｂ）では、当該エリア内のグリッド２つ毎（２ｍ毎）に１回の割合で、ＲＳＳＩの測定データを測定すればよい。また一方、例えば、最もエントロピーが小さいエリア（グリッド領域Ｃ）では、当該エリア内のグリッド３つ毎（３ｍ毎）に１回の割合で、ＲＳＳＩの測定データを測定すればよい。これにより、最もエントロピーが大きいエリア（グリッド領域Ａ）と比べ、エントロピーが小さいエリア（グリッド領域Ｂ、グリッド領域Ｃ）では、測定回数が減るので、電波測定作業が軽減される。また、測定回数が減るので、短時間で効率的に電波測定作業を実施できる。
【００７９】
以上のように、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、距離が離れても測定されるＲＳＳＩベクトルが相関（類似）していることが明らかになった。よって、エリア毎のＲＳＳＩベクトルのエントロピーの大小に依らず、全てのエリア一律に、最もエントロピーの大きなエリアレベルに合わせて電波測定作業を実施することは、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいエリアにおいて相関（類似）しているＲＳＳＩベクトルを何度も多数取得することとなり、電波測定作業において作業の無駄が生じる。一方、本実施例によれば、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、それほどこまかく測定しなくとも、学習データＤＢ１０としての精度を保てる。即ち、電波測定作業に際し、測定データの測定地点（測定回数）の削減、及び測定データのデータ量を削減することが可能である。これにより、電波測定作業が軽減される。
【００８０】
（Ｓ５００のＤＢ記録処理）
ＤＢ構築サーバ４０のＤＢ記録部４０６が実行するＤＢ記録処理について説明する。
【００８１】
ＤＢ記録部４０６は、測定データ入力部４０５を介し、作業員の電波測定作業により測定されて入力された測定データを、学習データＤＢ１０に記録する。具体的に、ＤＢ記録部４０６は、学習データＤＢ１０において、エリアＡ〜Ｃ毎において各ＡＰ１〜３が送出した電波のＲＳＳＩの測定データと、その測定データが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録する。
【００８２】
図１２は、本実施例における学習データＤＢ１０のデータ例を示す図である。特に、図１２は、エリアＡにおける学習データを示す。
【００８３】
エリアＡにおける学習データは、例えば、エリアの「エリア名」、エリア内で測定された「ＲＳＳＩベクトル」、「使用ＡＰのＢＳＳＩＤ」などの情報を有する。
【００８４】
「エリア名」は、測定データ（ＲＳＳＩ）を取得したエリアの名称を示す。エリアの分だけ、エリア名が存在する。
【００８５】
「ＲＳＳＩベクトル」は、複数のＡＰからエリア内で測定されたＲＳＳＩを要素とするベクトルである。受信電波の強さを示すＲＳＳＩはＡＰからの距離に反比例するが、エリア内においてはＡＰからの電波が微弱でも到達する限り値は小さくなるものの、そのＡＰのＲＳＳＩが受信される。本実施例の場合、測定地点決定処理により決定された測定地点（測定地点数Ｎ）に従って、エリア毎にＮ個のＲＳＳＩベクトルを取得する。
【００８６】
ここで、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、測定地点数Ｎは少なくてよい。これに比べ、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多くの測定地点での測定が必要になるため、測定地点数Ｎが大きくなる。つまり、より多くの測定地点で測定データが測定される必要があるため、その分、測定すべきデータ量も多くなる。ゆえに、エントロピーの大小により、エリア毎で、「ＲＳＳＩベクトル」に格納されるデータ量は異なってくる。
【００８７】
「使用ＡＰのＢＳＳＩＤ」は、ＲＳＳＩベクトルの要素と対応するＡＰの識別子である。本実施例では、０〜２の3次元ＲＳＳＩベクトルなので、ＡＰ１〜ＡＰ３に対応する３種類のＡＰが定義されている。次元数は、３に限られず、ＡＰ数に応じればよい。
【００８８】
なお、ＤＢ記録処理により構築された学習データＤＢ１０は、位置特定サーバ２０が、移動端末３０のエリア（又は位置）を特定する際に使用される。エリアの特定（推定）は、例えば、パターンマッチング方式を用いて行うことができる。在圏検知の対象となるエリア毎のＲＳＳＩ分布の境界面をＳＶＭ（Support vector machine）により推定し、移動端末３０が実際に位置する観測地点で観測されたＲＳＳＩが、何れのエリアに位置する可能性が高いかを推定する。勿論、エリアを特定（推定）はパターンマッチング方式に限られず、例えば、確率分布方式などを用いることもできる。
【００８９】
以上のように、本実施例におけるＤＢ構築サーバ４０は、エリア（又はグリッド）毎に、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーを示す値を算出することで、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいエリア、及び、ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが大きいエリアを特定する。ＲＳＳＩベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、測定すべき測定データ量を少なくできるので、この結果、電波測定作業に際し、測定データの測定地点（測定回数）の削減、及び測定データのデータ量を削減することが可能である。これにより、学習データＤＢ１０の精度を維持しながらも、学習データＤＢ１０の構築に必要な電波測定作業が軽減される。
【００９０】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【００９１】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部と、
を有することを特徴とする電界強度情報記録装置。
（付記２）
前記決定部は、
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ない測定地点を決定すること、
を特徴とする付記１記載の電界強度情報記録装置。
（付記３）
前記記録部は、
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ないデータ量の電界強度を記録すること、
を特徴とする付記２記載の電界強度情報記録装置。
（付記４）
前記ばらつき度合いは、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが広いほど小さく、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが狭いほど大きいこと、
を特徴とする付記１ないし３何れか一に記載の電界強度情報記録装置。
（付記５）
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
を有することを特徴とする測定地点決定装置。
（付記６）
コンピュータにより実行される電界強度情報記録方法であって、
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理と、
を実行することを特徴とする電界強度情報記録方法。
（付記７）
コンピュータにより実行される電界強度の測定地点決定方法であって、
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
を実行することを特徴とする測定地点決定方法。
（付記８）
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出し、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定し、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理を、コンピュータに実行させる電界強度情報記録プログラム。
（付記９）
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出し、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理を、コンピュータに実行させる測定地点決定プログラム。
【符号の説明】
【００９２】
１〜３    アクセスポイント
１０        学習データＤＢ
２０          位置特定サーバ
３０        移動端末
４１        ＣＰＵ
４２        ＲＯＭ
４３        ＲＡＭ
４４        ＨＤＤ
４５        インターフェース
４６        入力装置
４７        表示装置
４８        通信装置
４９ａ    ドライブ
４９ｂ    記憶媒体
４０１    ＲＳＳＩベクトル算出部
４０２    ＲＳＳＩベクトル相関算出部
４０３    エントロピー算出部
４０４    測定地点決定部
４０５    測定データ入力部
４０６    ＤＢ記録部
４０７    記憶部
【図１】
2015154344.tif 000007
【図２】
2015154344.tif 000008
【図３】
2015154344.tif 000009
【図４】
2015154344.tif 000010
【図５】
2015154344.tif 000011
【図６】
2015154344.tif 000012
【図７】
2015154344.tif 000013
【図１２】
2015154344.tif 000014
【図８】
2015154344.tif 000015
【図９】
2015154344.tif 000016
【図１０】
2015154344.tif 000017
【図１１】
2015154344.tif 000018