(57)【要約】  システムおよび方法は、モバイルデバイスによって測定された１つまたは複数の無線信号に基づいて、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する。モバイルデバイスは、部屋の中で検出可能な１つまたは複数の無線信号を受信して処理し、分類器に入力される特徴ベクトルを生成する。無線信号は、部屋の中または部屋の外のいずれから発信してもよい。特徴ベクトルは、モバイルデバイスによって測定された部屋に一意の特性である無線信号特性（例えば、時間平均電力、フーリエ係数など）を含む。分類器は、人工ニューラルネットワークあってもよく、特徴ベクトルから部屋内のモバイルデバイスの占有を予測する。あるいは、部屋の中のモバイルデバイスの位置を検証することができ、特徴ベクトルは、分類器を訓練するための訓練例を形成することができる。
2021511504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部屋内のモバイルデバイスの占有を決定するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサと通信可能に連結されたメモリと、
前記メモリに保存された機械読み取り可能命令として実装され、モバイルデバイスによって無線信号から測定された１つまたは複数の無線信号特性から占有確率を計算するように前記プロセッサを制御する分類器と、
前記モバイルデバイスから前記無線信号特性を受信し、前記分類器を使用して、前記受信した無線信号特性から前記占有確率を計算することにより、前記部屋の中の前記モバイルデバイスの前記占有を予測するように前記プロセッサを制御する、前記メモリに保存された機械読み取り可能命令を備えている、システム。
【請求項２】
前記無線信号特性は、前記無線信号の平均電力、前記無線信号のスペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数、および前記無線信号のスペクトルのフーリエ係数の１つまたは複数の比、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記分類器は、人工ニューラルネットワークである、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記メモリは、前記モバイルデバイスによって検出された前記無線信号の無線信号識別子を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存しており、前記無線信号識別子は、前記無線信号を一意に識別し、
前記モバイルデバイスの占有を予測するために前記プロセッサを制御する前記機械読み取り可能命令は、
前記無線信号識別子に基づいて、前記無線信号特性を前記分類器に入力し、
前記分類器を使用して、前記入力された無線信号特性から前記占有確率を計算するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む、請求項２に記載のシステム
【請求項５】
前記分類器は、複数の入力ノードを持つ人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、
前記システムは、前記メモリに保存された機械読み取り可能な命令として実装されたハッシュ関数をさらに含み、前記ハッシュ関数は、前記無線信号識別子から前記ＡＮＮのオフセットノードを計算するように前記プロセッサを制御するように構成されており、
前記無線信号識別子に基づいて前記無線信号特性を前記分類器に入力するように前記プロセッサを制御する前記機械読み取り可能命令は、
前記ハッシュ関数を使用して前記無線信号識別子から前記ＡＮＮの前記オフセットノードを計算し、
前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まる前記ＡＮＮに入力するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受信し、
前記モバイル識別子とともに前記占有確率を前記メモリに保存するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令をさらに備えている、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記メモリは、占有指標および前記受信された無線信号特性から形成された訓練例を用いて、前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記占有指標は、（ｉ）前記モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の中にあったことを示す肯定的な占有指標、および（ii）前記モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の外にあったことを示す否定的な占有指標、のうちの１つである、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受け取り、
前記モバイル識別子とともに前記占有指標を前記メモリに保存するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令をさらに備えている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記メモリは、前記モバイルデバイスから前記無線信号特性とともに前記占有指標を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記メモリは、
前記モバイルデバイスが前記部屋の中の前記無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスに入力されたコードを受信し、
前記入力されたコードが、前記システムに関連付けられた識別コードと一致するときに、前記肯定的な占有指標を生成するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記メモリは、前記入力されたコードが前記システムに関連付けられた前記識別コードと一致しないときに、前記否定的な占有指標を生成するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記メモリは、前記モバイルデバイスが前記無線信号を測定するときに前記モバイルデバイスによって検出された無線信号識別子を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存しており、前記無線信号識別子は前記無線信号を一意に識別し、
前記プロセッサを制御して前記分類器を訓練する前記機械読み取り可能命令は、前記無線信号識別子に基づいて前記訓練例を用いて前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１４】
前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、
前記システムは、前記メモリに保存された機械読み取り可能命令として実装されるハッシュ関数をさらに備えており、前記ハッシュ関数は、前記無線信号識別子から前記ＡＮＮのオフセットノードを計算するように前記プロセッサを制御するように構成されており、
前記無線信号識別子に基づいて前記訓練例を用いて前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する前記機械読み取り可能命令は、
前記ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子から前記ＡＮＮの前記オフセットノードを計算し、
前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まる前記ＡＮＮに入力するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記無線信号は、前記部屋の外から発信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記無線信号は、前記部屋の中から発信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記モバイルデバイスから前記無線信号特性を受信するために、前記メモリおよび前記プロセッサと通信可能に連結されたトランシーバをさらに備えている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記トランシーバは、有線通信を介して前記無線信号特性を受信するように構成された有線トランシーバである、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記トランシーバは、無線通信を介して前記無線信号特性を受信するように構成された無線トランシーバである、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記モバイルデバイスによって測定された前記無線信号は、前記トランシーバによって無線で送信される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法であって、
無線信号からモバイルデバイスによって測定された無線信号特性を受信し、
分類器を使用して、前記受信した無線信号特性から占有確率を計算することにより、前記部屋内の前記モバイルデバイスの前記占有を予測する、方法。
【請求項２２】
前記無線信号を無線で送信することをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記無線信号特性は、前記無線信号の平均電力、前記無線信号のスペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数、および前記無線信号のスペクトルのフーリエ係数の１つまたは複数の比のうちの少なくとも１つを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
前記方法は、前記モバイルデバイスによって検出された前記無線信号の無線信号識別子を受信することをさらに含み、前記無線信号識別子は前記無線信号を一意に識別し、
前記モバイルデバイスの前記占有を予測することは、
前記無線信号識別子に基づいて前記無線信号特性を前記分類器に入力し、
前記分類器を使用して、前記入力された無線信号特性から前記占有確率を計算することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、
前記無線信号特性の入力は、
ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子から前記ＡＮＮのオフセットノードを計算し、
前記無線信号特性を、前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まる前記ＡＮＮに入力することを含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受信し、
前記モバイル識別子とともに前記占有確率を保存することをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
占有指標および前記受信された無線信号特性から形成された訓練例を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２８】
前記占有指標は、（ｉ）前記モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の中にあったことを示す肯定的な占有指標、および（ii）前記モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の外にあったことを示す否定的な占有指標、のうちの１つである、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受信し、
前記モバイル識別子とともに前記占有指標を保存することをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記モバイルデバイスから前記占有指標を受信することをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記モバイルデバイスが前記部屋の中の前記無線信号を測定したときに、前記モバイルデバイスに入力されたコードを受信し、
前記入力されたコードが識別コードと一致するときに、肯定的な占有指標を生成することをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
前記入力されたコードが前記識別と一致しないときに、前記否定的な占有指標を生成することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記モバイルデバイスが前記無線信号を測定するときに、前記モバイルデバイスによって検出された無線信号識別子を受信することをさらに含み、前記無線信号識別子は前記無線信号を一意に識別し、
前記分類器を訓練することは、前記訓練例を用いて、前記無線信号識別子に基づいて、前記分類器を訓練することを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、
前記訓練例を用いて、前記無線信号識別子に基づいて、前記分類器を訓練することは、
ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子から前記ＡＮＮのオフセットノードを計算し、
前記無線信号特性を、前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まる前記ＡＮＮに入力することを含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
部屋内のモバイルデバイスの占有を決定するシステムであって、
占有決定部を備えており、前記占有決定部は、
モバイルデバイスから（ｉ）前記モバイルデバイスに入力された部屋識別コード、および（ii）部屋に入ったときに前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第１の信号パラメータセットを受信し、
前記受信した部屋識別コードが、部屋に割り当てられた一意の識別コードと一致するときに、前記第１の信号パラメータセットおよび肯定的な占有指標を用いて、前記占有決定部の分類器を訓練するように構成されている、システム。
【請求項３６】
前記部屋の中の前記一意の識別コードを表示するように構成されたディスプレイをさらに備えている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記占有決定部は、前記ディスプレイと一体である、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記占有決定部は、前記モバイルデバイス内に一体化されている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３９】
前記占有決定部は、前記モバイルデバイスが前記部屋に入ると、前記一意の識別コードを前記モバイルデバイスに無線で送信するようにさらに構成されている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４０】
前記占有決定部は、
前記モバイルデバイスで測定された少なくとも無線信号の追加の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受信し、
前記追加の信号パラメータセットが前記第１の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記肯定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている、請求項３５に記載のシステム。
【請求項４１】
前記占有決定部は、
前記モバイルデバイスから（ｉ）前記モバイルデバイスに入力された切断通知、および（ii）前記モバイルデバイスに前記切断通知が入力された後に前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第２の信号パラメータセットを受信し、
前記第２の信号パラメータセットおよび否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている、請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記占有決定部は、前記追加の信号パラメータセットが前記第２の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記占有決定部は、前記分類器を訓練する教師あり学習アルゴリズムを含む、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
占有決定機能を有するモバイルデバイスであって、
トランシーバと、
部屋識別コードを受信するように構成されたインターフェースと、
前記部屋識別コードが前記インターフェースに入力されると、前記トランシーバを介して少なくとも１つの無線信号を受信し、前記少なくとも１つの受信された無線信号から第１の信号パラメータセットを生成するように構成された信号アナライザと、を備え、
前記モバイルデバイスは、前記第１の信号パラメータセットを占有決定部に通信するように構成されている、モバイルデバイス。
【請求項４５】
前記インターフェースは、切断通知を受信するようにさらに構成されており、
前記信号アナライザは、前記切断通知が受信された後、前記トランシーバを介して少なくとも１つの無線信号を受信し、前記少なくとも１つの受信された無線信号から第２の信号パラメータセットを生成するようにさらに構成されており、
前記モバイルデバイスは、前記第２の信号パラメータセットを前記占有決定部に通信するようにさらに構成されている、請求項４４に記載のモバイルデバイス。
【請求項４６】
前記インターフェースは、前記切断通知を受信するために前記モバイルデバイスのユーザとやり取りするように構成されており、
前記インターフェースは、
退室プロンプトにより前記ユーザに促し、
前記退室プロンプトへの応答が、前記モバイルデバイスが前記部屋にないことを示しているときに、前記切断通知を検証し、
前記退室プロンプトへの応答が、前記モバイルデバイスが前記部屋にあることを示しているときに、前記切断通知を拒否する、請求項４５に記載のモバイルデバイス。
【請求項４７】
部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法であって、
前記モバイルデバイスから、（ｉ）前記モバイルデバイスに入力された部屋識別コード、および（ii）前記部屋に入ったときに前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第１の信号パラメータセットを受信し、
前記受信した部屋識別コードが、前記部屋に割り当てられた一意の識別コードと一致するときに、前記第１の信号パラメータセットおよび肯定的な占有指標を用いて分類器を訓練する、方法。
【請求項４８】
前記部屋に入ると、前記一意の識別コードを前記モバイルデバイスに無線で送信することをさらに含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記モバイルデバイスで測定された少なくとも１つの無線信号の追加の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受信し、
前記追加の信号パラメータセットが前記第１の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記肯定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
前記モバイルデバイスから（ｉ）前記モバイルデバイスに入力された切断通知、および（ii）前記モバイルデバイスに前記切断通知が入力された後に、前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第２の信号パラメータセットを受信し、
前記第２の信号パラメータセットおよび否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記追加の信号パラメータセットが前記第２の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記分類器を訓練することは、教師あり学習アルゴリズムを用いて前記分類器を訓練することを含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記モバイルデバイスが、前記部屋の中および前記部屋の外のいずれかであることを確認するように前記ユーザに促すことをさらに含む、請求項５１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１８年１月１７日に提出された米国仮出願第６２／６１８，２４４号に基づく優先権および利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【０００２】
占有センサは、与えられた時間でシステムが部屋の占有の決定を行うことを可能にする。ある占有センサは、モーションセンサによるものなど、二値（例えば、使用中の部屋、空き部屋）である。占有システムの１つのタイプは、気圧変化、オプティカルフロー、および／またはその他のリモートセンシング技術を通じて、部屋の中の個人の存在を測定する専用の部屋据え付け型のハードウェアデバイスを利用する。ある特定の部屋に対するこれらのアプローチは、部屋が２つの状態、つまり使用中または空のいずれかを決定する際に非常に正確である。センサは部屋の特性を直接測定するため、１人の使用者と複数の使用者を区別できないことがしばしばある。通常、部屋占有センサは、他のタスク（例えば、部屋の照明への電力供給など）の占有信号を処理する処理システムに接続する。これらのセンサを使用する場合、センサは部屋の占有関数と相関する特徴を直接測定するため、「占有中／空き」の出力を経時的に学習／訓練する必要はない。部屋に関連付けられた単一のセンサは、部屋の中の１人または複数人を区別できる場合であっても、通常、占有を特定のデバイスに関連付けることができない。さらに、これらの占有センサ方式では、部屋の占有検知のみの役割を持つ専用デバイスが必要である。
【０００３】
特定の個人の存在を測定することに直接焦点を当てた他のアプローチは、通常、特定のデバイスが存在していることを部屋のセンサに通知するデバイスから信号を送信する（または単に受信する）。これらのアプローチは、対象物追跡、商取引、経路探索など、様々なアプリケーションの基地局までの距離を測定するために使用されている。他の手法は、無線（８０２．１１）信号強度または音響センサに依存して、信号強度を距離にマッピングする。これらのアプローチにはいくつかの欠点がある。例えば、信号強度は、距離を決定するために使用できる安定した特徴量であると仮定しても（多くの場合、部屋の特定のポイントにおける干渉がこれらの測定値を歪める）、距離を決定するだけでは不十分である。基地局までの所定の距離について、そのデバイスが部屋の「中」または「外」にあるかどうかを決定する二次マッピングを定義する必要がある。少なくとも、この二次マッピングには部屋のサイズの推定が必要であるため、しきい値を設定することができる。部屋のサイズおよび形状は異なる場合があるため、これは通常手作業で行われ、結果として、煩雑で不正確となる。さらに重要なのは、部屋が基地局から円形に形成されていない場合、同じ距離にあるデバイスであっても部屋の「内側」または「外側」にある可能性があることである。簡単に言えば、これは既知の関数が存在しない位置と距離の１対複数のマッピングである。
【０００４】
他の従来技術のアプローチは、直接距離関数の問題を回避するために、その代替として、部屋の中の多くの信号を三角測量することで、デバイスの特定の場所／位置を決定するというものである。複数のセンサが推定値を三角測量して精度を向上させると同時に、測定されたデバイスの位置をデカルト平面にマッピングする。これらの方法は、位置が推定された後も占有を決定する明示的な二次マッピングが必要なため、不利である。アルゴリズム（ポイントインポリゴンテストなど）が、デバイスが部屋の中にあるかどうかを判断できるように、二次マッピングは、位置推定値に関連する部屋の形状に関する特定のより詳細な情報が必要である。さらに、三角測量では、部屋全体の固定された既知の場所にある複数のハードウェアデバイスからのデータが必要である。
【発明の概要】
【０００５】
部屋の中の１つまたは複数の無線信号を使用して、部屋内のモバイルデバイスの占有、すなわち、モバイルデバイスが物理的に部屋の中にあるか部屋の外にあるかを予測することができる。予測は、部屋の中のモバイルデバイスによって測定された無線信号の特性に基づいている。測定された信号特性の例には、平均電力、周波数応答（例えば、フーリエ係数）、またはフーリエ係数の比が含まれる。無線信号は、モバイルデバイスと同じ部屋の中、または建物の他の部屋、他の建物、セルラー通信トランシーバ、および建物外の他の近くのデバイスなどの他の場所から発信する場合がある。
【０００６】
本明細書の実施形態は、信号特性が部屋に本質的に一意のものであるという事実を利用しており、したがって、信号特性は、部屋内のモバイルデバイスの占有を高い確率（例えば、９０％を超える）で決定することができる「シグネチャ」として機能することができる。信号特性は、いくつかの理由から、基本的に部屋に特有のものである。第１に、壁やその他の障害物を通って伝播するとき、および表面で反射するとき、無線信号は歪み、減衰する。したがって、無線信号は、一方の部屋では他方の部屋よりも強力であり、それにより、２つの部屋間で異なる信号特性を生じさせる。信号特性はまた、エミッタまでの距離、並びにエミッタの設計（例えば、ゲイン、指向性、および無線信号を送信するために使用されるアンテナの帯域幅）に依存し得る。例えば、モバイルデバイスが送信アンテナから比較的離れている場合でも、モバイルデバイスが送信アンテナの放射パターンのローブ内に位置していれば、高い信号電力を測定することができる。同様に、モバイルデバイスは送信アンテナの比較的近くに配置されているにもかかわらず、モバイルデバイスが送信アンテナの放射パターンのヌル内に配置されている場合には、小さい電力を測定する。
【０００７】
まれに、モバイルデバイスによって測定された信号特性は、２つの異なる部屋について類似することがあり、それによって、モバイルデバイスの部屋占有が、測定された信号特性から一意に決定されることを阻むことがある。これらの状況では、モバイルデバイスは、第２の無線信号の追加の特性を測定することができ、それにより、追加の信号特性に基づいて、モバイルデバイスの部屋占有を一意に決定することができる。単一の無線信号の特性が複数の部屋で類似している可能性は低い。したがって、部屋の中の測定可能な無線信号の数が増加し、対応する測定された信号特性の数も増加すると、部屋の対応するシグネチャはより一意になる。
【０００８】
部屋の中でモバイルデバイスによって検出することができる任意の無線信号は、測定されて部屋のシグネチャの一部を形成することができる。無線通信システムが普及しているため、１つの部屋の中に１つのモバイルデバイスで測定可能な無線信号が数十個、場合によってはそれ以上、存在することがある。例えば、これらの無線信号の一部は、Ｗｉ−Ｆｉルーター（およびその他のＷｉ−Ｆｉデバイス）によって発信されるサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）であり、ワイヤレスネットワークの存在、またはＷｉ−Ｆｉデバイス間のその他の通信を通知する。いくつかの無線信号は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈデバイス間の通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈビーコンによって発信される識別子などのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ信号であってもよい。無線信号は、ワイヤレスＵＳＢやＺｉｇＢｅｅなど、別のタイプのデジタルラジオ仕様に対応してもよい。無線信号はまた、セルラーネットワークで動作可能なセルラー通信信号を含み得る。無線信号は、電気導体なしで当事者間でデータを転送することができる他のタイプの電磁放射を含み得る。
【０００９】
実施形態では、モバイルデバイスによって測定された信号特性は、信号特性に基づいてモバイルデバイスの占有を予測する分類器に通信される。分類器は、数学関数として実装されており、この数学関数は、測定された信号特性の１つのセットを入力として受け取り、信号特性を測定したモバイルデバイスが部屋にある確率を返す。以下の説明では、分類器は、複数の入力ノードと１つの出力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）として示される。しかしながら、本明細書の範囲から逸脱することなく、サポートベクターマシン、二分木、またはランダムフォレストなど、別のタイプの機械学習アルゴリズムを使用することができる。一実施形態では、複数の部屋のための複数の分類器は、単一のＡＮＮに組み合わされ、出力ノードの数は部屋の数に等しく、各出力ノードは、モバイルデバイスがその出力ノードに対応する１つの部屋内にある確率を出力する。
【００１０】
実施形態はまた、分類器の教師あり学習（すなわち、訓練）を提供する。一実施形態では、モバイルデバイスのユーザは、部屋の別のデバイスとやり取りして、モバイルデバイスが部屋に物理的に存在することを検証する。検証が行われると、モバイルデバイスは教師信号（正解信号）を生成し、この教師信号は、測定された信号特性と組み合わされて１つの訓練例を生成する。モバイルデバイスは、この訓練例を分類器に伝達し、モバイルデバイスの室内の占有を予測するために分類器を訓練することに使用される。さらに、検証されたモバイルデバイスの室内の占有は、モバイルデバイスが他のどの部屋にも配置されていないことも示している。したがって、分類器は、同じ測定された信号特性を、他の部屋の占有を予測する他の分類器に伝達することができる。次に、これらの他の分類器を同じ信号特性で訓練して、モバイルデバイスの室外の占有を予測できる。
【００１１】
分類器は、占有を予測するのと同じ部屋の中またはその近くに物理的に配置されたハードウェアに実装することができる。さらに、分類器は、コンピューティング機器（例えば、ワイヤレスルーター）、テレビ会議機器、およびディスプレイ機器（例えば、プロジェクターおよびビデオディスプレイ）など、部屋に既に存在するネットワーク接続ハードウェアを使用して実装することができる。例えば、分類器は、Mersive Technologies, Inc.が製造したワイヤレス画面共有システムであるSolstice Podで実装することができる。モバイルデバイスがSolstice Podに接続すると、部屋のモバイルデバイスの占有が確認され、これによりモバイルデバイスは分類器の訓練例を生成し、これらの訓練例を無線でSolstice Podに送信することができる。他の実施形態では、分類器は、対応する部屋に配置されていないハードウェア上に実装される。例えば、いくつかの部屋用の複数の分類器は、（例えば、無線または有線ネットワークチャネルを介して）モバイルデバイスと遠隔で通信するコンピュータサーバ上に配置されてもよい。
【００１２】
当業者には理解されるように、分類器が部屋の占有を高い精度で予測するためには、分類器はかなりの数の訓練例を用いて訓練されなければならない。ここでは、様々なシナリオで訓練例を生成する方法のいくつかの例を示す。例えば、いくつかの実施形態では、ユーザは部屋に入るときに一意の識別（ＩＤ）コードを読み取り、次に、ＩＤコードを自分のモバイルデバイスに入力して、部屋の中のモバイルデバイスの存在を確認する。別の例では、モバイルデバイスは、モバイルデバイスの使用（例えば、アプリケーションとのやり取り）を認識することにより、ユーザへの明示的な通知なしにモバイルデバイスの存在を検証する。これは、ユーザとそのモバイルデバイスが物理的に部屋内に存在する場合にのみ意味を持つ。例えば、モバイルデバイスをSolstice Podに接続した後、モバイルデバイスのユーザは、モバイルデバイスのソフトウェアにアクセスして、Solstice Podに接続されたディスプレイにコンテンツを表示するなど、Solstice Podとやり取りできる。このようなアクションは、ユーザとそのモバイルデバイスがディスプレイおよびSolstice Podと同じ部屋にある場合にのみ意味があるため、このようなアクションは、モバイルデバイスが部屋にあることを示すものとして解釈される。さらに、ユーザが自分のモバイルデバイスを使用してSolstice Podとやり取りしている間に、無線信号の新たな測定値から追加の訓練サンプルを生成することができる。したがって、１つのモバイルデバイスで、１回の接続で（例えば、１時間ごとに）数千の訓練例を生成できる可能性がある。
【００１３】
訓練により、分類器は、測定された信号特性が時間とともに変化する場合でも、高い予測精度を有利に維持することができる。例えば、ある無線信号は、対応するエミッタが動作している（例えば、電源が入っている）ときなど、特定の時間にのみ測定可能である場合がある。新たな無線信号、およびそこから導き出された新たな信号特性も、１つの部屋の中で異なる時間に検出可能になる場合がある。信号特性は、既存のエミッタの再構成および／またはエミッタとモバイルデバイス間の物理的バリアによっても、時間の経過とともに変化する可能性がある。エミッタはまた、時間とともに老朽化し、それに応じて信号特性が変化し得る。
【００１４】
部屋の中の様々な数の無線信号に対応するために、いくつかの実施形態は、ハッシュ関数を利用して、各無線信号の識別情報（例えば、ＭＡＣアドレス、ＳＳＩＤ、ＵＵＩＤなど）をＡＮＮベースの分類器の特定の入力ノードにマッピングする。このハッシュ関数の使用により、１つの無線信号が部屋の複数のモバイルデバイスによって受信されたときに、対応する訓練例がＡＮＮに同じように入力される。ＡＮＮの入力ノードの数は、ハッシュの衝突を最小限に抑えるようにサイズを設定してもよい。
【００１５】
いくつかの実施形態では、本明細書のシステムは、モバイルデバイスから測定された信号パラメータとともに、モバイルデバイスの識別情報を受信する。この識別情報を記録することにより、これらの実施形態は、部屋の中の多数のモバイルデバイスをいつでも決定することができる点で有利である。したがって、これらの実施形態は、（正確な人数を検出するのではなく）一人または複数の人が部屋にいるかどうかを検出することしかできない従来技術のバイナリ占有センサ（例えば、モーションセンサ）の欠点を克服する。
【００１６】
本明細書の実施形態は、距離を測定および／または推定することなく有利に動作し、それにより、背景技術で上述した距離ベースの部屋占有へのアプローチの多くの欠点を克服する。したがって、本明細書の実施形態は、部屋の形状および／またはサイズ、部屋の中のオブジェクトのレイアウト、および／またはモバイルデバイスの物理的配置の明示的な表現を課されない。実際に、本明細書の実施形態は、部屋の形状および／またはサイズ、およびそこに配置されたオブジェクトの数および／または配置に関係なく、部屋の占有を高精度で予測することができる。
【００１７】
本明細書の実施形態は、複数の部屋を有する様々な建物、キャンパス、および環境で有利に使用され得る。例としては、オフィスビル、学校、ホテル、会議センター、ショッピングモール、アパート、寮、病院などが挙げられる。実施形態は、キャンパス内のいくつかの建物のうちの１つ、または近隣のいくつかの家のうちの１つにおける占有を決定するために使用されてもよい。
【００１８】
第１の態様では、部屋占有を決定するシステムは、占有決定部を含む。この占有決定部は、一意のＩＤコードに対応する無線占有信号を発信し、第１の信号パラメータセットおよび前記一意のＩＤコードを含む肯定的な占有指標を受信し、前記第１の信号パラメータセットに基づいて部屋の占有データを決定するように構成される。前記第１の信号パラメータセットは、モバイルデバイスで受信された無線信号に関する情報を含む。
【００１９】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記一意のＩＤコードは、前記部屋の中のディスプレイに表示される。
【００２０】
第１の態様では、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定するシステムは、プロセッサ、プロセッサと通信可能に連結されたメモリ、およびメモリに記憶された機械読み取り可能命令として実装された分類器を含む。この分類器は、無線信号から、モバイルデバイスによって測定された１つまたは複数の無線信号特性から占有確率を計算するようにプロセッサを制御するように構成される。システムはまた、メモリに保存された機械読み取り可能命令も含み、次のようにプロセッサを制御するように構成されている。すなわち、プロセッサは、モバイルデバイスから無線信号特性を受信し、受信した無線信号特性から占有確率を計算する前記分類器を使用して、部屋内のモバイルデバイスの占有を予測する。
【００２１】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記無線信号特性は、前記無線信号の平均電力、前記無線信号のスペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数、および前記無線信号のスペクトルのフーリエ係数の１つまたは複数の比、のうちの少なくとも１つを含む。
【００２２】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器は人工ニューラルネットワークである。
【００２３】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、前記モバイルデバイスによって検出された前記無線信号の無線信号識別子を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存しており、前記無線信号識別子は無線信号を一意に識別する。さらに、モバイルデバイスの占有を予測するように前記プロセッサを制御する前記機械読み取り可能命令は、前記無線信号識別子に基づいて前記無線信号特性を前記分類器に入力し、前記分類器を用いて、前記入力された無線信号特性から前記占有確率を計算するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む。
【００２４】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、前記システムは、前記メモリに保存された機械読み取り可能な命令として実装されたハッシュ関数をさらに含み、前記ハッシュ関数は、前記無線信号識別子からＡＮＮのオフセットノードを計算するように前記プロセッサを制御するように構成される。前記無線信号識別子に基づいて前記無線信号特性を前記分類器に入力する前記機械読み取り可能命令は、次のように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む。すなわち、前記プロセッサは、前記ハッシュ関数を使用して前記無線信号識別子からＡＮＮの前記オフセットノードを計算し、前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まるＡＮＮに入力する。
【００２５】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記システムは、モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受け取り、前記モバイル識別子とともに前記占有確率を前記メモリに保存するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令をさらに含む。
【００２６】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、占有指標および前記受信された無線信号特性から形成された訓練例を用いて前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している。
【００２７】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記占有指標は、（ｉ）モバイルデバイスが少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の中にあったことを示す肯定的な占有指標、および（ii）モバイルデバイスが少なくとも１つの無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスが部屋の外にあったことを示す否定的な占有指標、のうちの１つである。
【００２８】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記システムは、モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受け取り、前記モバイル識別子とともに前記占有指標を前記メモリに保存するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令をさらに含む。
【００２９】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、前記無線信号特性とともにモバイルデバイスから前記占有指標を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している。
【００３０】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、モバイルデバイスが部屋の中の無線信号を測定したときに前記モバイルデバイスに入力されたコードを受信し、前記入力されたコードが、前記システムに関連付けられた識別コードと一致するときに、前記肯定的な占有指標を生成するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している。
【００３１】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、前記入力されたコードが、前記システムに関連付けられた前記識別コードと一致しないときに前記否定的な占有指標を生成するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存している。
【００３２】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記メモリは、モバイルデバイスが無線信号を測定するときに前記モバイルデバイスによって検出された無線信号識別子を受信するように前記プロセッサを制御する追加の機械読み取り可能命令を保存しており、前記無線信号識別子は前記無線信号を一意に識別する。さらに、前記プロセッサを制御して前記分類器を訓練する前記機械読み取り可能命令は、前記無線信号識別子に基づいて前記訓練例を用いて前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む。
【００３３】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、前記システムは、前記メモリに保存された機械読み取り可能命令として実装されるハッシュ関数をさらに含み、このハッシュ関数は、前記無線信号識別子からＡＮＮのオフセットノードを計算するように前記プロセッサを制御するように構成されている。さらに、前記無線信号識別子に基づいて前記訓練例を用いて前記分類器を訓練するように前記プロセッサを制御する前記機械読み取り可能命令は、次のように前記プロセッサを制御する機械読み取り可能命令を含む。すなわち、前記プロセッサは、前記ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子からＡＮＮの前記オフセットノードを計算し、前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まるＡＮＮに入力する。
【００３４】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記無線信号は部屋の外から発信する。
【００３５】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記無線信号は部屋の中から発信する。
【００３６】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記システムは、モバイルデバイスから前記無線信号特性を受信するために、前記メモリおよび前記プロセッサと通信可能に連結されたトランシーバをさらに含む。
【００３７】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記トランシーバは、有線通信を介して前記無線信号特性を受信するように構成された有線トランシーバである。
【００３８】
第１の態様のいくつかの実施形態では、前記トランシーバは、無線通信を介して前記無線信号特性を受信するように構成された無線トランシーバである。
【００３９】
第１の態様のいくつかの実施形態では、モバイルデバイスによって測定された前記無線信号は、前記トランシーバによって無線で送信される。
【００４０】
第２の態様では、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法は、モバイルデバイスによって測定された無線信号特性を無線信号から受け取り、前記受信した無線信号特性から占有確率を計算する分類器を使用して、部屋内の前記モバイルデバイスの占有を予測することを含む。
【００４１】
第２の態様のいくつかの実施形態では、方法は、前記無線信号を無線で送信することをさらに含む。
【００４２】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記無線信号特性は、前記無線信号の平均電力、前記無線信号のスペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数、および前記無線信号のスペクトルのフーリエ係数の１つまたは複数の比、のうちの少なくとも１つを含む。
【００４３】
第２の態様のいくつかの実施形態では、方法は、モバイルデバイスによって検出された前記無線信号の無線信号識別子を受信することをさらに含み、前記無線信号識別子は、前記無線信号を一意に識別する。さらに、前記モバイルデバイスの占有を予測することは、前記無線信号識別子に基づいて前記無線信号特性を前記分類器に入力すること、および前記分類器を使用して、前記入力された無線信号特性から占有確率を計算することを含む。
【００４４】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、前記無線信号特性の入力は、ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子からＡＮＮのオフセットノードを計算し、前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードで始まるＡＮＮに入力することを含む。
【００４５】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子を前記モバイルデバイスから受け取り、前記モバイル識別子とともに前記占有確率を保存することをさらに含む。
【００４６】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、占有指標および前記受信された無線信号特性から形成された訓練例を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む。
【００４７】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記占有指標は、（ｉ）モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときにモバイルデバイスが部屋の中にあったことを示す肯定的な占有指標、および（ii）モバイルデバイスが前記少なくとも１つの無線信号を測定したときにモバイルデバイスが部屋の外にあったことを示す否定的な占有指標、のうちの１つである。
【００４８】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスを一意に識別するモバイル識別子をモバイルデバイスから受け取り、前記モバイル識別子とともに前記占有指標を保存することとをさらに含む。
【００４９】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスから前記占有指標を受信することをさらに含む。
【００５０】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスが部屋の中の前記無線信号を測定したときにモバイルデバイスに入力されたコードを受け取り、前記入力されたコードが識別コードと一致したときに、肯定的な占有指標を生成することをさらに含む。
【００５１】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、前記入力されたコードが識別と一致しないときに、否定的な占有指標を生成することをさらに含む。
【００５２】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、前記無線信号を測定するときにモバイルデバイスによって検出された無線信号識別子を受信することをさらに含み、前記無線信号識別子は、前記無線信号を一意に識別する。さらに、前記分類器を訓練することは、前記訓練例を用いて、かつ前記無線信号識別子に基づいて前記分類器を訓練することを含む。
【００５３】
第２の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器は、複数の入力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）であり、前記訓練例を用いて、かつ前記無線信号識別子に基づいて前記分類器を訓練することは、ハッシュ関数を使用して、前記無線信号識別子からＡＮＮのオフセットノードを計算し、前記無線信号特性を前記複数の入力ノードの前記オフセットノードから始まるＡＮＮに入力する。
【００５４】
第３の態様では、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定するシステムは、占有決定部を含み、前記占有決定部は、（ｉ）モバイルデバイスに入力された部屋識別コード、および（ii）部屋に入ったときにモバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第１の信号パラメータセット、をモバイルデバイスから受信するように構成されている。前記占有決定部は、前記受信した部屋識別コードが部屋に割り当てられた一意の識別コードと一致するときに、前記第１の信号パラメータセットおよび肯定的な占有指標を用いて前記占有決定部の前記分類器を訓練するようにさらに構成されている。
【００５５】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記システムは、部屋の中の前記一意の識別コードを表示するように構成されたディスプレイを含む。
【００５６】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、前記ディスプレイと一体である。
【００５７】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、モバイルデバイス内に一体化されている。
【００５８】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、モバイルデバイスが部屋に入ると、前記一意の識別コードを前記モバイルデバイスに無線で送信するようにさらに構成されている。
【００５９】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、モバイルデバイスで測定された少なくとも無線信号の追加の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受け取るようにさらに構成されている。前記占有決定部はまた、前記追加の信号パラメータセットが前記第１の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットと前記肯定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている。
【００６０】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、モバイルデバイスから（ｉ）モバイルデバイスに入力された切断通知、および（ii）前記切断通知がモバイルデバイスに入力された後にモバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第２の信号パラメータセットを受け取るようにさらに構成されている。前記占有決定部はまた、前記第２の信号パラメータセットおよび否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている。
【００６１】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、前記追加の信号パラメータセットが前記第２の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練するようにさらに構成されている。
【００６２】
第３の態様のいくつかの実施形態では、前記占有決定部は、前記分類器を訓練する教師あり学習アルゴリズムを含む。
【００６３】
第４の態様では、占有決定を有するモバイルデバイスは、トランシーバ、部屋識別コードを受信するように構成されたインターフェース、および前記部屋識別コードが前記インターフェースに入力されたときに、前記トランシーバを介して少なくとも１つの無線信号を受信するように構成された信号アナライザを含む。前記信号アナライザは、前記少なくとも１つの受信された無線信号から第１の信号パラメータセットを生成するようにさらに構成されており、モバイルデバイスは、前記第１の信号パラメータセットを占有決定部に通信するように構成されている。
【００６４】
第４の態様のいくつかの実施形態では、前記インターフェースは、切断通知を受信するようにさらに構成されている。さらに、前記信号アナライザは、前記切断通知が受信された後、前記トランシーバを介して少なくとも１つの無線信号を受信し、前記少なくとも１つの受信された無線信号から第２の信号パラメータセットを生成するようにさらに構成されている。さらに、モバイルデバイスは、前記第２の信号パラメータセットを前記占有決定部に通信するようにさらに構成されている。
【００６５】
第４の態様のいくつかの実施形態では、前記インターフェースは、所定の動作を通じて、モバイルデバイスのユーザとやり取りして切断通知を受信するように構成されており、前記所定の動作とは、(ｉ)ユーザに退室プロンプトによって促し、(ii)退室プロンプトへの応答が、モバイルデバイスが部屋にないことを示しているときに、切断通知を検証し、(iii)退室プロンプトへの応答が、モバイルデバイスが部屋にあることを示しているときに、切断通知を拒否すること、である。
【００６６】
第５の態様では、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法は、（ｉ）モバイルデバイスに入力された部屋識別コード、および（ii）モバイルデバイスが部屋に入ったときに前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第１の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受信することを含む。前記方法はまた、前記受信された部屋識別コードが、部屋に割り当てられた一意の識別コードと一致するときに、前記第１の信号パラメータセットおよび肯定的な占有指標を用いて分類器を訓練することを含む。
【００６７】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスが部屋に入ると、前記一意の識別コードを前記モバイルデバイスに無線で送信することをさらに含む。
【００６８】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスで測定された少なくとも１つの無線信号の追加の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受信することをさらに含む。前記方法はまた、前記追加の信号パラメータセットが前記第１の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットと前記肯定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することを含む。
【００６９】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、（ｉ）モバイルデバイスに入力された切断通知、および（ii）切断通知がモバイルデバイスに入力された後に前記モバイルデバイスによって測定された少なくとも１つの無線信号の第２の信号パラメータセットを前記モバイルデバイスから受信することをさらに含む。前記方法はまた、前記第２の信号パラメータセットおよび否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することを含む。
【００７０】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、前記追加の信号パラメータセットが前記第２の信号パラメータセットと一致するときに、前記追加の信号パラメータセットおよび前記否定的な占有指標を用いて前記分類器を訓練することをさらに含む。
【００７１】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記分類器を訓練することは、教師あり学習アルゴリズムを用いて前記分類器を訓練することを含む。
【００７２】
第５の態様のいくつかの実施形態では、前記方法は、モバイルデバイスが部屋の中および部屋の外のいずれかにあることを確認するようにユーザに促すことをさらに含む。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
本開示の前述および他の特徴および利点は、添付の図面に示されるように、実施形態のより具体的な説明から明らかになるであろう。図面では、同様の参照記号は、異なる図の全体を通して同じ部分を示している。図面は必ずしも縮尺通りではなく、代わりに本開示の原理を説明することに重点が置かれている。
【００７４】
【図１】図１は、実施形態における、モバイルデバイスと協働して単一の部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する占有決定部を示す。
【００７５】
【図２】図２は、実施形態における、モバイルデバイスと協働して部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する占有決定部の一例を示す。
【００７６】
【図３】図３は、実施形態における、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する１つの例示的なシステムの機能図である。
【００７７】
【図４】図４は、実施形態における、第１および第２の部屋にそれぞれ配置された図３の第１および第２のシステムを示す部屋のレイアウトを示す。
【００７８】
【図５】図５は、実施形態における、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法の一例を示す。
【００７９】
【図６】図６は、実施形態における、部屋占有を決定するために使用される分類器を訓練する方法の一例を示す。
【００８０】
【図７】図７は、実施形態における、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法の一例を示す。
【００８１】
【図８】図８は、実施形態における、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００８２】
図１は、モバイルデバイス１０６と協働して部屋１０２内のモバイルデバイス１０６の占有を決定する占有決定部１００を示す。モバイルデバイス１０６は、複数の無線信号１２４を検出および測定し、そのうちのいくつかは部屋１０２の中から発信されることがあり（例えば、無線信号１２４（２）および１２４（３））、そのうちのいくつかは部屋１０２の外から発信されることがある（例えば、無線信号１２４（１）および１２４（４））。図１では、４つの無線信号１２４を測定するモバイルデバイス１０６を示すが、モバイルデバイス１０６は、本明細書の範囲から逸脱することなく、任意の数の無線信号１２４を測定してもよい。
【００８３】
無線信号１２４のそれぞれを用いて、モバイルデバイス１０６は、１つまたは複数の無線信号特性および無線信号識別子を測定する。無線信号特性の例には、平均電力、受信した無線信号のスペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数、およびフーリエ係数の１つまたは複数の比が含まれる。無線信号識別子は、無線信号１２４のそれぞれを一意に識別可能とするものであり、例えば、Ｗｉ−Ｆｉセキュアセット識別子（ＳＳＩＤ）、対応する無線信号１２４を送信したエミッタのＭＡＣアドレスおよび／またはＩＰアドレス、または汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）であってもよい。
【００８４】
１つまたは複数の無線信号パラメータは、モバイルデバイス１０６によって受信された無線信号１２４の１つを特徴付ける値を含む。測定されたすべての無線信号１２４の無線信号パラメータは、部屋１０２に対して一意のシグネチャを形成する。すなわち、モバイルデバイス１０６が異なる部屋で同じ無線信号１２４を測定する場合、モバイルデバイス１０６は、異なる無線信号パラメータを取得することになる。したがって、占有決定部１００は、無線信号パラメータを使用して、モバイルデバイス１０６が部屋１０２内にあるか部屋１０２の外にあるかを区別することができる。
【００８５】
モバイルデバイス１０６は、測定された無線信号１２４の無線信号識別子および対応する測定された無線信号特性を、トランシーバ１０８を介して占有決定部１００に送信する。次に、占有決定部１００は、受信した無線信号特性を処理して部屋１０２におけるモバイルデバイス１０６の占有を決定する。図１には、モバイルデバイス１０６が占有決定部１００と無線で通信する様子が示されている（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、セルラー）。あるいは、モバイルデバイス１０６は、有線接続（例えば、イーサネット、ＵＳＢ）を介して占有決定部１００と通信することができる。
【００８６】
図１に示すように、占有決定部１００は物理的に部屋１０２内に配置されている。占有決定部１００は、無線トランシーバ１０８を含み、トランシーバ１０８によって発せられた無線信号１２４（５）は、無線信号１２４の１つとしてモバイルデバイス１０６によって測定されてもよい。しかしながら、占有決定部１００が無線で動作する必要はなく、モバイルデバイス１０６は、他のデバイスから発せられた無線信号１２４を測定することができる。いくつかの実施形態では、占有決定部１００は、物理的に部屋１０２内に配置されていなくても、モバイルデバイス１０６と（例えば、ローカルエリアネットワークまたはワイドエリアネットワークを介して）通信可能である。
【００８７】
図１は、モバイルデバイス１０６が無線信号１２４（５）に対して異なる無線信号特性を測定する３つの位置にあるモバイルデバイス１０６を示す。位置１１０では、モバイルデバイス１０６は部屋１０２の外の廊下にある。位置１１２では、モバイルデバイス１０６は部屋１０２の外の廊下にあるが、部屋１０２のドア１２０の近くにある。位置１１４では、モバイルデバイス１０６は部屋１０２の中にある。図１に示されるように、様々な障害物が無線信号１２４を変化させるため、それにしたがってモバイルデバイス１０６が、対応する無線信号特性をどのように測定するかを変化させてもよい。例えば、位置１１０で、モバイルデバイス１０６は、壁１１８によって変化した無線信号１２４（５）を受信する。位置１１２では、ドア１２０が開いているときに、モバイルデバイス１０６は、モバイルデバイス１０６が部屋１０２の外にある場合でも、干渉する障害物なく無線信号１２４（５）を受信する。位置１１４では、モバイルデバイス１０６はまた、干渉する障害物によって変化しない無線信号１２４（５）を受信する。
【００８８】
位置１１２および１１４は、トランシーバ１０８から等距離であり、トランシーバ１０８への直接の見通し線を有するので、モバイルデバイス１０６は、これら２つの位置では、無線信号１２４（５）について同様の無線信号特性を測定してもよい。この場合、モバイルデバイス１０６は、位置１１２，１１４をさらに区別するために、他の無線信号（例えば、無線信号１２４（１），１２４（２），１２４（３）、および１２４（４））の無線信号特性を測定してもよい。例えば、無線信号１２４（２）は、部屋１０２内にあって、かつトランシーバ１０８とは別の場所にあるアンテナ１２８によって送信されてもよい。位置１１２および１１４はアンテナ１２８から等距離ではない位置にある。この場合、モバイルデバイス１０６は、位置１１４と比較して、位置１１２における無線信号１２４（２）の異なる電力を測定してもよい。このように、無線信号１２４（２）の測定された電力は、位置１１２と１１４とを区別するのに役立ち得る。
【００８９】
図１に示す別の例では、無線信号１２４（１）は部屋１０２の外から発信され、１つの壁１２６を通って伝播した後、位置１１４で検出されてもよい。しかしながら、位置１１２に到達するには、無線信号１２４（１）は２つの壁（すなわち、壁１２６および壁１１８）を通って伝播しなければならない。介在する壁の数が異なるため、モバイルデバイス１０６は、位置１１２と比較して、位置１１４において無線信号１２４（１）のより高い電力を測定することがある。したがって、測定された無線信号１２４（１）の電力は、位置１１２と１１４とを区別するのに役立ち得る。
【００９０】
上記の説明から、様々な追加の要因が、モバイルデバイス１０６によって測定される無線信号特性に影響を与える可能性が高いことが理解されるべきである。例えば、アンテナ（例えば、アンテナ１２８）のゲイン、指向性、および向きは、そこから送信される無線信号の伝搬を決定し、したがって、モバイルデバイス１０６によって測定される対応する無線信号特性は、アンテナに対するモバイルデバイス１０６の相対位置およびアンテナの伝搬パターンに依存する。その他の要因には、様々な障害物や壁での反射や吸収を含む。これらの要因は、障害物を形成する材料の方向、厚さ、および材料特性（例えば、誘電率および吸収率）に依存し得る。吸収率などのこれらの要因の多くは、無線信号の周波数にも依存する。
【００９１】
図２は、モバイルデバイス１０６と協働して部屋１０２の中のモバイルデバイス１０６の占有を決定する占有決定部２００の一例を示す。占有決定部２００は、図１の占有決定部１００の一例である。占有決定部２００は、（例えば、バスを介して）互いに通信可能に連結されたプロセッサ２１０、トランシーバ２０８、およびメモリ２１２を含む。同様に、モバイルデバイス１０６は、互いに通信可能に連結されたモバイルプロセッサ２１８、モバイルトランシーバ２１６、インターフェース２１４、およびモバイルメモリ２２０を含む。メモリ２１２およびモバイルメモリ２２０は、本明細書で説明される機能を実装するデータおよび機械読み取り可能命令を保存している。トランシーバ２０８は、図１のトランシーバ１０８の一例である。
【００９２】
モバイルデバイス１０６は、モバイルメモリ２２０に保存された機械読み取り可能命令として実装される無線信号検出器２４８を含む。この無線信号検出器２４８は、モバイルプロセッサ２１８を次のように制御する。すなわち、モバイルプロセッサ２１８は、モバイルトランシーバ２１６を用いて無線信号１２４を検出し、検出された無線信号１２４を識別する無線信号一意識別子（ＵＩＤ）２５２のリストをモバイルメモリ２２０に保存するように構成される。例えば、モバイルデバイス１０６がＷｉ−Ｆｉを介して無線で動作するように構成されているときに、無線信号検出器２４８は、検出された無線信号１２４から取得したＳＳＩＤのリストを作成してもよい。無線信号検出器２４８はまた、無線信号ＵＩＤとして、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、および／または無線信号１２４から取得可能な他の識別情報を使用してもよい。
【００９３】
モバイルデバイス１０６はまた、モバイルメモリ２２０に保存された機械読み取り可能命令として実装された信号アナライザ２２６を含む。この信号アナライザ２２６は、モバイルプロセッサ２１８を次のように制御するように構成されている。すなわち、モバイルプロセッサ２１８は、モバイル送信機２１６を介して、メモリ２２０に保存された受信した無線信号２４６として、無線信号１２４のうちの１つを受信する。次に、信号アナライザ２２６は、受信した無線信号２４６を処理して、１つまたは複数の無線信号特性２３６を取得する。例えば、信号アナライザ２２６は、受信された無線信号２４６の周波数スペクトルを計算するフーリエ変換を実行してもよく、その周波数スペクトルの１つまたは複数のフーリエ係数を無線信号特性２３６として保存する。次に、モバイルデバイス１０６は、無線信号特性２３６および対応する無線信号ＵＩＤ２５２をネットワーク２０４を介して、占有決定部２００に送信する。モバイルデバイス１０６はまた、占有決定部２００がモバイルデバイス１０６で測定された無線信号特性２３６と他のデバイスで測定された無線信号特性とを区別できるように、無線信号特性２３６とともにモバイルデバイス識別子２５４を送信してもよい。
【００９４】
占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６が部屋１０２にある占有確率２５６を、受信した無線信号特性２３６から計算する分類器２５０を使用して、モバイルデバイス１０６の占有を決定する。次に、占有決定部２００は、占有確率２５６を占有データ２４０としてメモリ２１２に保存してもよい。さらに、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６の占有を追跡するために、占有確率２５６とともにモバイルデバイス識別子２５４を占有データ２４０内に保存してもよい。したがって、占有データ２４０は、占有決定部２００とやり取りするすべてのモバイルデバイスのレジスタである。このように、占有データ２４０は、部屋のバイナリ占有（すなわち、部屋が占有されているか否か）だけでなく、その中にあるモバイルデバイスの数も保存する。
【００９５】
以下の説明では、分類器２５０は、複数の入力ノードおよび１つの出力ノードを有する人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）として提示される。しかしながら、分類器２５０は、本明細書の範囲から逸脱することなく、別のタイプの分類アルゴリズム（例えば、二分木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン）を用いて実装されてもよい。ＡＮＮとして実装されるときに、分類器２５０は、当技術分野で知られている任意の数の層、任意の層内の任意の数のノード、および任意のタイプの人工ニューロン関数（例えば、ＲｅＬＵ、ソフトマックスなど）を有していてもよい。層は、完全接続、疎接続、再帰的などの、任意のタイプのアーキテクチャを介して接続してもよい。
【００９６】
無線信号特性２３６を分類器２５０に入力するために、占有決定部２００は、メモリ２１２に保存された機械読み取り可能命令として実装された特徴ベクトル生成器２６２を含む。この特徴ベクトル生成器２６２は、無線信号特性２３６を特徴ベクトル２５８に整列し、その後に特徴ベクトル２５８を分類器２５０に入力するように、プロセッサ２１０を制御するように構成される。分類器２５０がＡＮＮであるときに、特徴ベクトル２５８の各要素は、１つの無線信号１２４の１つの無線信号特性（例えば、電力の単一値、単一の実フーリエ係数）を受信するＡＮＮの一意の入力ノードに対応してもよい。１つの無線信号１２４の同じ１つの無線信号特性が常にＡＮＮの同じ入力ノードに入力されることを保証するために、特徴ベクトル生成器２６２は、対応する無線信号ＵＩＤ２５２に基づいて、無線信号特性２３６を特徴ベクトル２５８に入力してもよい。例えば、特徴ベクトル生成器２６２は、各無線信号ＵＩＤを特徴ベクトル２５８の一意のインデックスにマッピングし、対応する無線信号特性２３６を一意のインデックスから始まる特徴ベクトル２５８に順次入力してもよい。マッピングによって返される隣接するインデックスは、単一の無線信号の無線信号特性の数だけ間隔が空けられている。例えば、１つの無線信号１２４に対して５つの無線信号特性２３６があり、マッピングが６の開始インデックス値を返す場合には、特徴ベクトル生成器２６２は、５つの無線信号特性２３６を特徴ベクトル２５８の要素６乃至１０に入力する。この場合、マッピングは、インデックス番号７乃至１０のそれぞれを開始インデックスとして返すことは防止されている。
【００９７】
いくつかの実施形態では、ハッシュ関数２６６は、各無線信号ＵＩＤを特徴ベクトル２５８の一意のインデックスにマッピングする。次に、特徴ベクトル生成器２６２は、無線信号特性２３６を、対応する一意のインデックスから始まる特徴ベクトル２５８に順次入力してもよい。したがって、ハッシュ関数２６６は、どのモバイルデバイスが無線信号特性を測定したか、またはいつ無線信号特性が測定されたかに関係なく、１つの無線信号１２４から取得された無線信号特性２３６が常に同じように（すなわち、ＡＮＮの同じ入力ノードに）分類器２５０に入力されることを保証する。
【００９８】
有利なことに、ハッシュ関数２６６は、新たな無線信号１２４が部屋の中で検出され、他の無線信号１２４がもはや検出できなくなったときに、ＡＮＮの入力ノードが再利用されることを可能にする。ハッシュの衝突を最小限に抑えるために、ＡＮＮの入力ノードの数は、予想される無線信号特性の総数と比較して大きくなるように選択される。例えば、１つの無線信号（例えば、時間平均電力）について１つの無線信号特性が測定される場合には、無線信号特性の総数は、部屋の中で検出可能な無線信号１２４の数に等しい。この場合、入力ノードの数（すなわち、特徴ベクトル２５８の長さ）は、部屋の中で検出可能な無線信号１２４の予想される数よりも２桁大きいように選択されてもよい。
【００９９】
いくつかの実施形態では、ハッシュ関数２６６の使用は、無線信号１２４のタイプ（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢＬＥ）に基づく。例えば、Ｗｉ−Ｆｉ信号は、特徴ベクトル２５８の第１の部分にハッシュ化されてもよく、一方、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ信号は、特徴ベクトル２５８の残りの部分にハッシュ化されてもよい。他の実施形態では、安定および／または信頼できる無線信号（例えば、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイント、ビーコンなど）は、これらの安定した信号のそれぞれに、特徴ベクトル２５８の一意の部分を割り当てることにより「登録」される。これらの一意の部分はハッシュ関数２６６から除外され、これらの安定した信号とのハッシュ衝突を防止する。次に、特徴ベクトル２５８の残りの未登録部分は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈデバイスが部屋の中にあり、電源が入っているときにのみ検出可能なＢｌｕｅｔｏｏｔｈ信号などの他の無線信号に使用されてもよい。
【０１００】
一実施形態では、占有決定部２００は、部屋の中のどの無線信号１２４が安定および／または信頼できるかを動的に学習し、有利なことに、安定した無線信号を自動的に登録する。例えば、占有決定部２００は、無線信号ＵＩＤ２５２の使用量を経時的に追跡し、その使用量が長期間（例えば、数日または数週間）に亘って一貫して多い無線信号１２４を登録してもよい。占有決定部２００は、その無線信号１２４の使用量が多い状態である間、この無線信号１２４の登録を維持してもよい。使用量が低下すると、占有決定部２００は、無線信号１２４の登録を解除し、対応する無線信号特性を特徴ベクトル２５８の異なる部分に割り当ててもよい。
【０１０１】
トランシーバ２０８およびネットワーク２０４は、１つまたは複数の有線および／または無線データ伝送プロトコルに従って動作してもよい。そのような有線および／または無線データ伝送プロトコルの例としては、インターネット、ローカルイントラネット、パーソナルエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、仮想プライベートネットワーク、セルラー接続（３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＮＢ−１など）、ＷＡＰ（ワイヤレスアプリケーションプロトコル）、汎用パケットラジオサービス、（グローバルシステムのモバイル通信、コード分割多重アクセス、時分割多重アクセス、周波数分割多重アクセス、直交周波数分割多重アクセス、ＧＰＳ、セルラーデジタルパケットデータ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｚ波プロトコル、ＩＥＥＥ  ８０２．１１ベースの無線周波数ネットワーク、またはその他の有線または無線デジタル通信プロトコルが挙げられるが、これらに限定されない。
【０１０２】
プロセッサ２１０は、メモリ２１２に保存されたコンピュータ読み取り可能命令を実行して、本明細書で論じられる占有決定部２００の機能を実装するように構成された１つまたは複数のコンピューティングデバイスである。メモリ２１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのオペレーティングメモリ、並びに読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ、フラッシュメモリ、または他の任意の適切なメモリ／ストレージ要素などのデータストレージを含んでいてもよい。メモリ２１２は、ＵＳＢドライブ、セキュアデジタルカード、磁気、光学、および／または半導体メモリなどの内部または外部メモリ要素を含んでいてもよい。
【０１０３】
モバイルデバイス１０６は、タブレット、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、または任意の他のポータブルデバイスであってもよい。インターフェース２１４は、ユーザ２２２がやり取りするモバイルデバイス１０６のコンポーネントである。例えば、インターフェース２１４は、ディスプレイ画面、マウス、キーボード、モバイルデバイスのタッチスクリーン、タブレット、コンピュータなどであってもよい。モバイルトランシーバ２１６は、トランシーバ１０８および２０８と同様であり、ネットワーク２０４を介してデジタル通信を送信および／または受信することが可能な任意のデバイスであってもよい。モバイルプロセッサ２１８は、本明細書で論じられるモバイルデバイス１０６の機能を実装するためにモバイルメモリ２２０に保存された機械読み取り可能命令を実行するように構成された１つまたは複数のコンピューティングデバイスであってもよい。モバイルメモリ２２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの動作メモリ、ならびに読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ、フラッシュメモリ、または任意の他の適切なメモリ／ストレージ要素などのデータストレージを含んでいてもよい。モバイルメモリ２２０は、コンパクトフラッシュカード、マルチメディアカード（ＭＭＣ）、および／またはセキュアデジタル（ＳＤ）カードなどの取り外し可能なメモリ要素を含んでいてもよい。
【０１０４】
分類器の訓練
【０１０５】
図３は、部屋（例えば、図１の部屋１０２）内でのモバイルデバイス１０６の占有を決定する１つの例示的なシステム３００の機能図である。システム３００は、図２の占有決定部２００を含む。この占有決定部２００は、メモリ２１２に保存された追加および／または代替のデータおよび機械読み取り可能命令でさらに構成されている。同様に、図３は、図１および図２のモバイルデバイス１０６で動作するシステム３００を示し、このモバイルデバイス１０６はモバイルメモリ２２０に保存された追加および／または代替のデータおよび機械読み取り可能命令でさらに構成されている。図３を参照すると、モバイルデバイス１０６および占有インジケータ２００の双方が、第１の信号パラメータセット３３６、第２の信号パラメータセット３４８、および少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２を保存していることが示されている。
【０１０６】
占有インジケータ２００は、メモリ２１２に保存されたデータおよび／または機械読み取り可能命令としての分類器２５０を実装している。この機械読み取り可能命令は、次のようにプロセッサ２１０を制御するように構成されている。すなわち、プロセッサ２１０は、モバイルデバイス１０６から受信した信号パラメータセットのいずれかを使用して、モバイルデバイス１０６の占有を予測する。分類器２５０は、パラメータセットＸを受け取り、部屋内のモバイルデバイス１０６の占有確率ｙ（例えば、図２の占有確率２５６）を返す数学関数ｆ、すなわちｙ＝ｆ（Ｘ）として表すことができる。この場合、分類器２５０はバイナリ分類器である。次に、占有決定部２００は、占有確率ｙを占有データ２４０に保存してもよい。
【０１０７】
モバイルデバイス１０６が１つまたは複数の無線占有信号１２４を受信するたびに、信号アナライザ２２６は、受信された無線占有信号１２４を処理して、信号パラメータセット３３６，３４８、および３５２のうちの１つを更新する。次に、モバイルデバイス１０６は、更新された信号パラメータセットを、ネットワーク２０４を介して占有決定部２００に送信する。占有決定部２００は、更新された信号パラメータセットを分類器２５０に入力して、占有確率ｙおよび占有データ２４０を更新する。このように、システム３００は、モバイルデバイス１０６と協働して、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあるという予測を繰り返し更新する。
【０１０８】
部屋内のモバイルデバイス１０６の占有を予測することに加えて、占有決定部２００は、訓練例を用いて分類器２５０を訓練する追加の機械読み取り可能命令（例えば、メモリ２１２に保存されている）を含む。各訓練例は（Ｘ，Ｏ）の形式を有していてもよい。ここで、Ｏは既知の占有を示すバイナリ変数である。例えば、Ｏ＝１は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあることを示してもよく、Ｏ＝０は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にないことを示してもよい。各訓練例は、誤差逆伝播法、確率的勾配降下法、または当技術分野で知られている別の訓練アルゴリズムを用いてコスト関数を最小化することによって分類器２５０を訓練するために使用されてもよい。
【０１０９】
したがって、システム３００は、モバイルデバイス１０６と協働して、分類器２５０を訓練すること、および予測のために分類器２５０を使用することの双方を行う。以下の説明では、システム３００が分類器２５０を訓練するための訓練例をどのようにして取得するかについて例示する。当業者によって理解されるように、分類器２５０によって生成される予測の正確さは、分類器２５０がどれだけ適切に訓練されたか、すなわちどれだけ多くの訓練例が使用されたかに依存する。したがって、以下の例は、訓練後に分類器２５０が十分な精度で占有を予測することを確実にするために必要とされる、相当数の訓練例を生成するために重要である。
【０１１０】
モバイルデバイス１０６が部屋に入った際に、モバイルデバイス１０６が無線信号１２４を受信したときに、訓練例が生成されてもよい。一意のＩＤコード３２８が占有決定部２００に割り当てられてもよい。関連する占有決定部２００をそれぞれ有する複数の部屋がある状況では、各占有決定部２００は、対応する一意のＩＤコード３２８を割り当てられてもよい。一意のＩＤコード３２８は、音声、視覚、光学および／または無線手段を通じてモバイルデバイス１０６に通信される。例えば、図３に示されるように、一意のＩＤコード３２８は、ディスプレイデバイス３３０上に表示されてもよい。このディスプレイデバイス３３０は、占有決定部２００（例えば、「スマートディスプレイ」）と統合されたディスプレイデバイス、あるいは「ポッド」（例えば、Mersive Technologies Inc.製のSolstice pod）または占有決定部２００の機能を実行するように構成された別のデバイスに接続する既成のディスプレイである。ユーザ２２２が部屋に入ると、ユーザ２２２はディスプレイデバイス３３０から一意のＩＤコード３２８を視覚的に読み取り、インターフェース２１４を介してモバイルデバイス１０６に一意のＩＤコード３２８を入力する。別の例では、一意のＩＤコード３２８は、部屋の中のスピーカーを通して可聴的に再生され、モバイルデバイス１０６のマイクロフォン（図１には示されていない）は、一意のＩＤコード３２８を受信するために可聴音を記録する。別の例では、モバイルデバイス１０６は、例えば、赤外線／光伝送、ＳＭＳ伝送、またはデータ通信の別の手段を介して、一意のＩＤコード３２８を無線で受信する。別の例では、モバイルデバイス１０６は、ＱＲコード、バーコード、数値コードなどの形式の一意のＩＤコード３２８をディスプレイデバイス３３０からスキャンするカメラを含む。
【０１１１】
一意のＩＤコード３２８を受信すると、モバイルデバイス１０６は、一意のＩＤコードを入力ＩＤコード３３２として保存し、信号アナライザ２２６は、モバイルメモリ２２０内の占有指標３３４を「ＴＲＵＥ」に設定する。「ＴＲＵＥ」に設定されると、占有指標３３４は、モバイルデバイス１０６が部屋内にあると認識されていること、すなわち占有指標は肯定的な占有指標であることを示す。同様に、「ＦＡＬＳＥ」に設定されていると、占有指標３３４は、モバイルデバイス１０６が部屋の外にあると認識されていること、すなわち、占有指標３３４は否定的な占有指標であることを示す。ユーザ２２２がインターフェース２１４とやり取りして一意のＩＤコード３２８を入力する実施形態では、占有指標３３４は、ユーザ２２２のアクションにより自動的に検証される（ユーザ２２２が一意のＩＤコード３２８を正しく入力したと仮定する）。一意のＩＤコード３２８がユーザ２２２によるやり取りなしに取得される実施形態では、ユーザ２２２は、（例えば、インターフェース２１４上に表示される第１のプロンプト３３８により）モバイルデバイス１０６が部屋の中にあることの検証を要求するよう促されてもよい。ユーザ２２２によって入力された第１のプロンプト３３８に対する応答は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあるか否かを検証する。
【０１１２】
一意のＩＤコード３２８を受信した後、モバイルデバイス１０６は、（例えば、受信された占有信号２４６として）少なくとも１つの無線信号１２４を受信する。次に、信号アナライザ２２６は、受信した無線信号１２４を処理して、第１の信号パラメータセット３３６を生成する。次に、モバイルデバイス１０６は、ネットワーク２０４を介して、占有指標３３４、入力ＩＤコード３３２、および第１の信号パラメータセット３３６を占有決定部３０２に送信する。モバイルデバイス１０６からこのデータを受信すると、占有決定部２００は、受信したＩＤコード３３２をその一意のＩＤコード３２８とを比較する。２つのＩＤコードが一致する場合、占有決定部２００は、受信した占有指標３３４および第１の信号パラメータセット３３６をメモリ２１２に保存する。次に、占有決定部２００は、第１の信号パラメータセット３３６（すなわち、Ｘ）および占有指標３３４（すなわち、Ｏ＝１）から１つの訓練例を形成し、この１つの訓練例を用いて分類器２５０を訓練してもよい。さらに、モバイルデバイス１０６が物理的に部屋の中に配置されていることが分かっているので、占有決定部２００は、それに応じて占有データ２４０も更新してもよい。
【０１１３】
２つのＩＤコードが一致しない場合、占有決定部２００は、異なる占有決定部に向けられたデータを受信しており、その場合、占有決定部２００は、受信した占有指標３３４および第１の信号パラメータセット３３６を無視するか、または受信した占有指標３３４および第１の信号パラメータセット３３６を、ネットワーク２０４を介して意図した占有決定部に転送してもよい。さらに、ＩＤコードの不一致は、意図しない第１の信号パラメータセット３３６が別の部屋のモバイルデバイスによって生成されたことを示しているので、占有２００は、意図しない第１の信号パラメータセット３３６および否定的な占有指標を用いて分類器２５０を訓練してもよい。
【０１１４】
有利なことに、インターフェース２１４とのやり取り（例えば、ユーザ２２２による）は、追加のハードウェアの必要性を排除し、スマートディスプレイおよびデバイス（例えば、Mersive Technologies Inc.製のSolstice pod）などの既存のハードウェアを活用する。さらに、占有決定部２００は、部屋の中のモバイルデバイスの正確な数を決定することができるが、部屋のサイズの事前の情報を必要としない。言い換えれば、インターフェース２１４とのやり取りは、関連する部屋の中の占有を決定するために部屋の大きさまたは形状特性の入力を必要としない。
【０１１５】
占有決定部２００はまた、いつモバイルデバイス１０６が部屋の外に出たかを特定するように構成されてもよく、その場合、モバイルデバイス１０６が部屋を出るときに別の訓練例が生成されてもよい。例えば、ユーザ２２２が部屋を出るときに、ユーザ２２２は、インターフェース２１４とやり取りして、切断通知３４２を生成してもよい。切断通知３４２は、ユーザ２２２がインターフェース２１４とやり取りするときに手動で生成されてもよい。実施形態では、切断通知３４２は、第２のプロンプト３４４に応答して生成されてもよい。例えば、インターフェース２１４は、「まだ部屋にいますか？」という第２のプロンプト３４４を定期的に生成してもよい。さらに、切断通知３４２は、ユーザ２２２が部屋を出るときに、電子デバイス（ＲＦＩＤ送信機、光学ＩＲ送信機など）から電子トリガを受信するインターフェース２１４を介するなどして、自動的に生成されてもよい。
【０１１６】
切断通知３４２を受信すると、信号アナライザ２２６は、占有指標３３４を「ＦＡＬＳＥ」に設定してもよい。次に、モバイルデバイス１０６は、無線信号１２４を受信してもよい（例えば、図２の受信された占有信号２４６を更新する）。次に、信号アナライザ２２６は、受信された無線信号１２４を処理して、第２の信号パラメータセット３４８を生成する。モバイルデバイス１０６は、否定的な占有指標３３４、入力ＩＤコード３３２、および第２の信号パラメータセット３４８を、ネットワーク２０４を介して占有決定部２００に送信する。このデータをモバイルデバイス１０６から受信すると、占有決定部２００は、受信したＩＤコード３３２をその一意のＩＤコード３２８と比較する。２つのＩＤコードが一致する場合、占有決定部２００は、受信した占有指標３３４および第２の信号パラメータセット３４８から、分類器２５０を訓練するために使用される１つの訓練例を形成する。さらに、モバイルデバイス１０６が物理的に部屋を離れていることが認識されているので、占有決定部２００はまた、占有データ２４０もそれに応じて更新してもよい。
【０１１７】
ユーザ２２２がまだ部屋にいるかどうかを決定するためにモバイルデバイス１０６が第２のプロンプト３４４を生成するたびに、追加の訓練例が生成されてもよい。具体的には、ユーザ２２２がまだ部屋にいることを示すことによって第２のプロンプト３４４に対してユーザ２２２が応答すると、ユーザ２２２の占有は確実に認識され（すなわち、占有指標３３４は「ＴＲＵＥ」に等しい）、したがって、１つの訓練例を作成するための教師信号として機能してもよい。次に、信号アナライザ２２６は、少なくとも１つの無線信号１２４の新たな測定に基づいて追加信号パラメータセット３５２を更新し、更新された追加信号パラメータセット３５２および占有指標３３４（すなわち、「ＴＲＵＥ」）を、分類器２５０を訓練し、占有データ２４０を更新するために占有決定部２００に送信してもよい。
【０１１８】
上記の説明から、（ａ）モバイルデバイス１０６が少なくとも１つの無線信号１２４の新たな測定から、信号パラメータセット３３６，３４８、および３５２のいずれかを更新するたび、および（ｂ）モバイルデバイス１０６の占有は確実に認識されるたびに、訓練例が生成され得ることを理解されたい。例えば、占有決定部２００が、一意のＩＤコード３２８と一致しない入力ＩＤコード３３２を有する室内訓練例（すなわち、Ｏ＝１）を受信すると、占有決定部２００は、別の占有決定部に向けられた訓練例を受信する。この場合、占有決定部２００は、通信を送信したモバイルデバイスが異なる部屋にあると想定することができ、したがって、受信したパラメータセットおよび教師信号Ｏ＝０を用いて分類器２５０を訓練することができる。
【０１１９】
信号パラメータセット３３６，３４８、および３５２のそれぞれは、単一の値、複数の値の１次元ベクトル、複数の値の２次元行列、または信号パラメータセットを保存するのに十分なサイズと構成のその他のデータ構造として表されてもよい。例えば、信号パラメータセットは、次のように表すことができる。
【数１】
2021511504.tif 000003
ここで、Ｎは信号パラメータの数であり、各要素Ｐは１つの測定された無線信号１２４の１つのパラメータである。信号パラメータは、測定された無線信号１２４のフーリエ係数であってもよい。別の例として、単一のパラメータＰは、短期間に亘る無線信号１２４の平均信号強度を表す。信号パラメータセットはまた、受信された無線信号１２４の信号成分の強度（例えば、フーリエ係数の振幅）間の１つまたは複数の比、または受信された無線信号１２４の信号成分の強度間の１つまたは複数の比であってもよい。パラメータセットは、受信された無線信号１２４のすべての信号パラメータを含んでもよく、あるいはモバイルデバイス１０６を部屋の中の他のモバイルデバイスから区別することに大きな影響を与えるパラメータのみを含んでいてもよい。
【０１２０】
多くのシナリオでは、モバイルデバイス１０６が所与の部屋にあるかどうかを識別するために、複数の無線信号１２４が必要とされる。このような場合、信号パラメータセットは行列として表すことができる。
【数２】
2021511504.tif 000004
ここで、
【数３】
2021511504.tif 000005
は部屋ｉの信号パラメータセットのベクトル表現であり、Ｚは部屋の数である。
【０１２１】
占有確率は、数学的にｙ＝Ｐ（Ｏ＝１｜Ｘ）、すなわち、パラメータセットＸが与えられたときに、モバイルデバイス１０６が部屋内にある（Ｏ＝１）という条件付き確率として表すことができる。いくつかの実施形態では、以下の式で表されるロジスティック回帰に従って占有確率を予測するために使用される。
【数４】
2021511504.tif 000006
ここで、sig（）はシグモイド関数であり、
【数５】
2021511504.tif 000007
は重みの行ベクトルであり、ｂはオフセットであり、
【数６】
2021511504.tif 000008
は列ベクトルとして表される１つの信号パラメータセットである。シグモイド関数は、ニューラルネットワークの人工ニューロンとして機能する。あるいは、占有確率は、ランプ関数（例えば、正規化線形ユニット）、ソフトプラス関数、またはステップ関数などの別のタイプの人工ニューロンで計算されてもよい。
【０１２２】
分類器２５０は、当技術分野で知られている機械学習手法を使用して訓練されてもよい。例えば、シグモイド関数の重み
【数７】
2021511504.tif 000009
およびオフセットｂの最適値を取得して、１つの解（すなわち、
【数８】
2021511504.tif 000010
およびｂの１つの選択肢）が最適な解からどれだけ「遠く」であるかを定量化するコスト関数Ｃを最小化してもよい。分類器の訓練にしばしば使用されるコスト関数の一例は、次のクロスエントロピーである。
【数９】
2021511504.tif 000011
特定のモバイルデバイスおよび部屋のためのｍ個の訓練値の完全なセットに亘ってＣを合計することにより、平均誤差Ｅを取得することができる。
【数１０】
2021511504.tif 000012
次に、勾配降下法などの既知の手法を使用して、平均誤差Ｅを最小化してもよい。
【０１２３】
実施形態では、分類器２５０を訓練するための訓練例は、「１」（部屋の中）でも「０」（部屋の外）でもない教師信号Ｏの値を含む。例えば、モバイルデバイス１０６が部屋を離れたが、占有指標３３４が「ＦＡＬＳＥ」に更新されていない場合を考える。いくつかの実施形態では、信号アナライザ２２６は、ＧＰＳ信号３５３または他の測位信号（例えば、部屋が配置されている建物に関連付けられていない利用可能なネットワークからの測位信号）を監視して、モバイルデバイス１０６がもはや部屋にないことを推測してもよい。この場合、第１のプロンプト３３８を表示して、ユーザに質問することができる（すなわち、「あなたは部屋を出たようですね？ディスプレイから切断してもよいですか？」）。ユーザが切断することを示す（すなわち、切断通知３４２を生成する）場合、およびＧＰＳ信号３３８が、例えば、モバイルデバイス１０６が部屋から１００メートル離れていることを示す場合、分類器２５０は、教師信号Ｏはモバイルデバイス１０６がまだ部屋にある可能性がある（例えば、Ｏ＝０．８）とする訓練例を用いて訓練されてもよい。次に、少なくとも１つの無線信号１２４から決定された信号パラメータセットＸを使用して、分類器２５０は、訓練例（Ｘ，０．８）を用いて訓練されてもよい。
【０１２４】
ある実施形態では、ユーザ２２２がインターフェース２１４を介して一意のＩＤコード３２８をモバイルデバイス１０６に入力し、占有指標３３４が「ＴＲＵＥ」に設定されている場合など、モバイルデバイス１０６が部屋にあることが認識されている訓練例（例えば、教師信号Ｏ＝１）のみを用いて分類器２５０が訓練される。そのような実施形態では、分類器２５０は、モバイルデバイス１０６が部屋内にあるときに最適に予測するように訓練される。しかしながら、分類器２５０は、モバイルデバイス１０６が部屋の外にあるときに、必ずしも最適に予測しないこともある。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、占有決定部２００は、汎用デバイス占有特性３６０を使用して、まだ自身の訓練例のいずれも占有決定部２００に送信していない新たなモバイルデバイスのための訓練例を生成する。例えば、新たなモバイルデバイスは、部屋に入ったばかりであるが、一意のＩＤコード３２８を自身のモバイルデバイスに入力していない新たなユーザに属していてもよい。汎用デバイス占有特性３６０は、ネットワーク２０４に接続されたサーバ３７０、または占有決定部２００のローカルのメモリ２１２に保存してもよい。汎用デバイス占有特性３６０は、以前に訓練された分類器２５０を含んでいてもよい。以前に訓練された分類器２５０の例としては、特定のブランドおよび／またはモデルのモバイルデバイスからの信号パラメータセットを用いて以前に訓練された分類器２５０が挙げられる。
【０１２６】
占有決定部２００が一般的なデバイス占有特性３６０をどのように使用できるかの例として、モバイルデバイス１０６がスマートフォンの特定のブランドであると仮定する。モバイルデバイス１０６（およびオプションとして、同じブランドおよび／またはモデルの他のモバイルデバイス）から受信した訓練例は、新たなモバイルデバイスが以前に占有決定部２００に無線信号特性を伝達していなかったとしても、同じブランドの新たなモバイルデバイスの占有を予測するように分類器２５０を訓練のために使用することができる。モバイルデバイスのタイプ（例えば、ブランド、モデル、世代など）から受信した訓練の例が多いほど、分類器２５０はそのタイプの新たなモバイルデバイスの占有を最初に正確に予測できる。
【０１２７】
分類器２５０は、対応するモバイルデバイス１０６が部屋の中にあるか部屋の外にあるかを示す追加の信号パラメータセットの情報を有するように訓練されてもよい。例えば、分類器２５０は、分類器２５０をさらに訓練するために少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２を監視する教師あり学習アルゴリズムを用いて訓練されてもよい。
【０１２８】
実施形態では、教師あり学習アルゴリズム（以下で説明する図６に示すものなど）は、追加のパラメータセット３５２を監視し、モバイルデバイス１０６の占有データ２４０の情報を使用して、追加の訓練データを分類器２５０に追加してもよい。例えば、占有決定部２００が、第１の信号パラメータセット３３６を受信することなどにより、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあることを認識している場合、第２の信号パラメータセット３４８の受信前に受信された任意の追加の信号パラメータセット３５２は、肯定的な占有指標を用いて分類器２５０を訓練するために、教師あり学習アルゴリズムによって使用されてもよい。
【０１２９】
占有決定部２００の上記の特徴的要素のいずれも、モバイルデバイス１０６から遠隔で、またはモバイルデバイス１０６によって実行されてもよい。例えば、占有決定部２００は、スマートディスプレイ、またはMersive Technologies Inc.製のSolstice podまたは占有決定部２００の機能を実行するように構成された別のデバイスなどの「ポッド」内またはその近傍に配置されてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態では、占有決定部２００の１つまたは複数の特徴的要素は、モバイルデバイス１０６が分類器２５０を含み、第１、第２、および追加の信号パラメータセット３３６，３４８，３５２を処理して、それ自身の占有データ２４０を自動的に決定することができるように、モバイルデバイス１０６に一体化されている。次に、モバイルデバイス１０６は、モバイルトランシーバ２１６およびネットワーク２０４を介して、モバイルデバイス生成占有データ２４０をスマートディスプレイ、（上述したような）「ポッド」、または占有サーバなどのサードパーティデバイスに送信してもよい。この構成は、システム３００を実装するために追加のハードウェアが必要とされないという利点を提供する。言い換えれば、モバイルデバイス１０６（スマートフォンであってもよい）のみが必要とされる。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、送信機２０８は、部屋の中に物理的に配置された無線ルータの一部、およびネットワーク２０４の一部である。この場合、占有決定部２００は、無線ルータに（例えば、有線手段を介して）通信して、１つの無線信号１２４を発信し、モバイルデバイスと通信する。さらに、この状況では、占有決定部２００はもはや物理的に部屋の中に配置される必要はなく、代わりに占有決定部２００が表示装置３３０と通信可能であることを条件として（例えば、ディスプレイデバイス３３０は、ネットワーク２０４に接続するためのトランシーバを有する）、他の場所（例えば、他の場所に配置されたネットワークサーバの一部として）に配置されてもよい。
【０１３１】
図４は、第１および第２の部屋４０２，４０４にそれぞれある図３の第１および第２のシステム３００（１），３００（２）に示す部屋のレイアウト４００を示す。レイアウト４００では、第１のシステム３００（１）は、第１のディスプレイデバイス３３０（１）内に配置された第１の占有決定部２００（１）を含み、第２のシステム１００（２）は、第２のディスプレイデバイス３３０（２）内に配置された第２の占有決定部２００（２）を含む。位置４０６では、モバイルデバイス１０６は、建物の廊下（例えば、部屋４０２および４０４の外側）にある。位置４０８では、モバイルデバイス１０６は部屋４０２の中にある。
【０１３２】
図４に示されるように、障害物は、第１および第２の占有決定部３００（１），３００（２）によってそれぞれ発信された第１および第２の無線信号１２４（６），１２４（７）を変化させることがある。例えば、位置４０６では、モバイルデバイス１０６は依然として第１の無線信号１２４（６）を受信することができるが、第１のドア４１０、壁４１２、および第２のドア４１４によって変化される。位置４０６では、モバイルデバイス１０６はまた、第２の無線信号１２４（７）を受信することができるが、壁４１６のみによって変化される。位置４０８では、モバイルデバイス１０６は、第１の無線占有信号１２４（６）の変化していないバージョン、および壁４１２によって変化された第２の無線信号のバージョンを受信することができる。いくつかのシナリオでは、双方の無線信号１２４（６），１２４（７）から生成された信号パラメータセットは、分類器２５０（１）および２５０（２）を訓練するための追加の訓練例を提供することにより、第１および第２の双方の占有決定部３００（１）および３００（２）の精度を向上させることができる。例えば、モバイルデバイス１０６が第２の無線信号１２４（７）のみから信号パラメータセットを生成した場合、信号パラメータは、位置４０６および４０８の双方で同じとなり得る。したがって、追加の無線信号１２４の使用は、訓練例の質および分類器２５０の精度を向上させる。
【０１３３】
複数の分類器（例えば、分類器２５０）は、部屋ごとに、およびある実施形態では、モバイルデバイスごとに生成されてもよい。例えば、図４は、第１の部屋４０２に関連付けられた第１の分類器２５０（１）、および第２の部屋４０４に関連付けられた第２の分類器２５０（２）を示す。このように、新たな部屋（ｋ番目の部屋）に占有決定部２００および／またはシステム３００が取り付けられ、モバイルデバイス１０６に接続され、新たな分類器Ｎｋがインスタンス化され、その接続の瞬間の信号サンプルＸが分類器Ｎｋの訓練を開始するために使用される。最終的に、モバイルデバイス１０６は、いくつかの分類器に照会して、１つのモバイルデバイスが部屋を認識するかどうかを決定することができる（ネットワークＮｐネットワークは、例えば、１つのモバイルデバイスがｐ番目の部屋の中にあることを、１に近い確率で返す）。
【０１３４】
図５は、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法５００の一例を示す。方法５００は、上述され、図１乃至図４に示された占有決定部１００および２００の１つまたは複数の構成要素を使用して実装されていてもよい。ブロック５０２では、方法５００は、モバイルデバイスにおいて少なくとも１つの無線信号を受信する。ブロック５０２の一例では、モバイルデバイス１０６は、少なくとも１つの無線信号１２４を受信する。
【０１３５】
ブロック５０４では、方法５００は、一意のＩＤコードがモバイルデバイスで受信されたかどうかを判定する。一意のＩＤコードがブロック５０４で受信された場合は、方法５００はブロック５０６に進み、そうでない場合は、方法５００はブロック５０２に続き、少なくとも１つの無線信号を受信する。いくつかの実施形態では、方法５００は、一意のＩＤコードがブロック５０４で受信されるまで、ブロック５０２で無線信号を肯定的に「受信」（すなわち、無線信号に関連するデータを処理および保存）しない。ブロック５０４の一例では、占有インジケータ２００に関連付けられた一意のＩＤコード３２８が、インターフェース２１４を介してモバイルデバイス１０６に入力され、入力されたＩＤコード３３２としてモバイルデバイス１０６に保存される。
【０１３６】
ブロック５０６では、方法５００は、ブロック５０４で入力ＩＤコードが入力されたときに、受信された無線信号から第１の信号パラメータセット（およびオプションとして肯定的な占有指標）を決定する。ブロックの５０６の一例では、信号アナライザ２２６は、第１の信号パラメータセット３３６を生成する（およびオプションとして占有指標３３４を「ＴＲＵＥ」に設定する）。
【０１３７】
ブロック５０８では、方法５００は、決定された第１の信号パラメータセット（およびオプションとして肯定的な占有指標）を占有決定部に送信する。占有決定部２００がモバイルデバイス１０６から離れているブロック５０８の一例では、第１の信号パラメータセット３３６（およびオプションとして肯定的な占有指標３３４）は、モバイルトランシーバ２１６およびネットワーク２０４を介して占有決定部２００に送信される。占有決定部２００の機能がモバイルデバイス１０６内に実装された実施形態では、ブロック５０８は、占有決定部２００を使用して、保存された第１の信号パラメータセット３３６（およびオプションとして肯定的な占有指標３３４）にモバイルメモリ２２０からアクセスすることを単に含んでいてもよい。
【０１３８】
ブロック５１０では、方法５００は、モバイルデバイスの占有データを決定する。ブロック５１０の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６の占有データ２４０を決定する。占有決定部２００の機能がモバイルデバイス１０６内に実装された実施形態では、占有データ２４０は、ブロック５１０において、モバイルデバイス１０６から外部デバイスに送信されてもよい。
【０１３９】
ブロック５１２では、方法５００は、切断通知が受信されたかどうかを判定する。「はい」の場合は、方法５００はブロック５１４に進み、そうでない場合は、方法５００は、否定的な占有指標がブロック５１２で受信されるまで繰り返す。実施形態では、切断通知がブロック５１２で所定の期間に受信されない場合は、方法５００は、ブロック５１４の１回の反復を実行してもよい。ブロック５１２の一例では、モバイルデバイス１０６は、切断通知３４２が受信されたかどうかを判定する。
【０１４０】
ブロック５１４では、方法５００は、モバイルデバイスの部屋の中または部屋の外のステータスに関してユーザに促す。ブロック５１４の一例では、第２のプロンプト３４４は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあるか部屋の外にあるかについての要求が、ユーザ２２２にインターフェース２１４を介して自動的に表示される。
【０１４１】
ブロック５１６において、方法５００は、モバイルによって測定された別の少なくとも１つの受信された無線信号から第２の信号パラメータセットデバイス（およびオプションとして否定的な占有指標）を決定する。ブロック５１４のプロンプトへの応答が、モバイルデバイスが部屋の外にあることを示すときに、ブロック５１６が開始されてもよい。実施形態では、ブロック５１２において切断通知を受信したときに、ブロック５１６を自動的に開始することができる。ブロック５１６の一例では、信号アナライザ２２６は、第２の信号パラメータセット３４８を決定する。
【０１４２】
ブロック５１８では、方法５００は、決定された第２の信号パラメータセット（およびオプションとして否定的な占有指標）を占有決定部に送信する。ブロック５１８の一例では、占有決定部２００がモバイルデバイス１０６から離れているときに、第２の信号パラメータセット３４８（およびオプションとして否定的な占有指標３３４）は、モバイルトランシーバ２１６およびネットワーク２０４を介して占有決定部２００に送信される。占有決定部２００の機能がモバイルデバイス１０６内に実装された実施形態では、ブロック５１８は、占有決定部２００を使用して、保存された第２の信号パラメータセット３４８（およびオプションとして否定的な占有指標３３４）にモバイルメモリ２２０からアクセスすることを単に含んでいてもよい。
【０１４３】
ブロック５２０では、方法５００は、モバイルデバイスに関連する占有データを更新する。ブロック５２０の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６に関する占有データ２４０を更新する。占有決定部２００の機能がモバイルデバイス１０６内に実装された実施形態では、占有データ２４０をモバイルデバイス１０６から離れたサードパーティデバイスへ送信してもよい。
【０１４４】
ブロック５２２では、方法５００は、少なくとも１つの追加の信号パラメータセットを受信する。ブロック５２２の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６から少なくとも１つの追加のパラメータセット３５２を受信する。次に、方法５００は、追加のパラメータセットに基づいてブロック５２０を繰り返す。
【０１４５】
図６は、部屋の占有を決定するために使用される分類器を訓練する方法６００の一例を示す。方法６００は、分類器２５０を訓練するために、モバイルデバイス１０６内またはそこから離れて配置された占有決定部２００によって実行されてもよい。方法６００またはその一部は、分類器２５０を訓練する教師あり学習アルゴリズムを表してもよい。
【０１４６】
ブロック６０２では、方法６００は、モバイルデバイスで生成された第１の信号パラメータセットを受信する。ブロック６０２の一例では、占有インジケータ２００は、モバイルデバイス１０６から第１の信号パラメータセット３３６を受信する。ブロック６０４では、方法６００は、第１の信号パラメータセットおよび教師信号から形成される訓練例を用いて分類器を訓練する。ブロック６０６の一例では、占有決定部２００は、第１の信号パラメータセット３３６と肯定的な占有指標３３４とを組み合わせることにより、訓練例を作成する。次に、占有決定部２００は、訓練例０を用いて分類器２５０を訓練する。
【０１４７】
いくつかの実施形態では、方法６００は、ブロック６０６を含み、方法６００は、追加の信号パラメータセットから形成された訓練例を用いて分類器の訓練を継続する。これらのいくつかの実施形態では、ブロック６０６はサブブロック６０８を有し、方法６００は、モバイルデバイスが部屋にあることが認識されているときに生成された、追加の信号パラメータセットから追加の室内訓練例を追加する。サブブロック６０８の一例では、占有指標３３４が「ＴＲＵＥ」に設定された後であって、占有指標３３４が「ＦＡＬＳＥ」に設定される前に、少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２が生成されたため、当該少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２は、モバイルデバイス１０６が部屋にあるときに、モバイルデバイス１０６において生成されることが認識されている。サブブロック６０８のいくつかの実施形態では、第１の信号パラメータセット３３６（または第１の信号パラメータセット３３６と一致する追加の信号パラメータセット３５２）の後であって、第２の信号パラメータセット３４８（または第２の信号パラメータセット３４８と一致する追加の信号パラメータセット３５２）の前に、少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２が生成されているため、当該少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２は、モバイルデバイス１０６が部屋にあったときにモバイルデバイス１０６において生成されることが認識されている。
【０１４８】
ブロック６１０では、方法６００は、モバイルデバイスで生成された第２の信号パラメータセットを受信する。ブロック６１０の一例では、占有インジケータ２００は、モバイルデバイス１０６から第２の信号パラメータセット３４８を受信する。ブロック６１２では、方法６００は、第２の信号パラメータセットおよび教師信号から形成される訓練例を用いて分類器を訓練する。ブロック６１２の一例では、占有決定部２００は、第２の信号パラメータセット３４８と否定的な占有指標３３４とを組み合わせることによって訓練例を作成する。次に、占有決定部２００は、訓練例を用いて分類器２５０を訓練する。
【０１４９】
いくつかの実施形態では、方法６００は、ブロック６１６を含み、方法６００は、追加の信号パラメータセットから形成された訓練例を用いて分類器の訓練を継続する。これらの実施形態のいくつかでは、ブロック６１６はサブブロック６２０を有し、方法６００は、モバイルデバイスが部屋の外にあることが認識されたときに生成された追加の信号パラメータセットから追加の室外訓練例を追加する。サブブロック６２０の一例では、占有指標３３４が「ＦＡＬＳＥ」に設定された後に少なくとも１つの追加信号パラメータセット３５２が生成されたため、当該少なくとも１つの追加信号パラメータセット３５２は、モバイルデバイス１０６が部屋を出たときに、モバイルデバイス１０６において生成されることが認識されている。サブブロック６２０のいくつかの実施形態では、第２の信号パラメータセット３４８（または、第２の信号パラメータセット３４８に一致する追加の信号パラメータセット３５２）の後に少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２が生成されたため、当該少なくとも１つの追加の信号パラメータセット３５２は、モバイルデバイス１０６が部屋の外にあったときに、モバイルデバイス１０６において生成されることが認識されている。
【０１５０】
いくつかの実施形態では、方法６００は、方法５００と併せて使用されてもよい。この場合、方法５００のブロック５２２で受信された追加の信号パラメータセットも、分類器を訓練するための追加の訓練例を生成するために使用される。
【０１５１】
図７は、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法７００の一例を示す。方法７００は、上述され、図１乃至図４に示されるように、占有決定部１００および２００の１つまたは複数の構成要素を使用して実行されてもよい。方法７００は、ブロック７０２から開始する。一実施例では、方法７００は、モバイルデバイス１０６において、モバイルデバイス１０６で実行されている部屋占有アプリケーションへの入力ＩＤコード３３２の受信がトリガとなって開始される。
【０１５２】
決定ブロック７０４では、モバイルデバイスは、モバイルデバイスの部屋占有を決定するために分類器が既に存在するかどうかを判定する。「はい」の場合は、方法７００はブロック７１４に進み、そうでない場合は、方法７００はブロック７０６に進む。ブロック７０４の一例では、モバイルデバイス１０６は、占有決定部２００と通信し、占有決定部２００が、モバイルデバイス１０６によって測定された無線信号特性とともに使用され得る既存の分類器２５０を以前にインスタンス化した（すなわち、生成し、訓練した）かどうかを判定する。既存の分類器は、占有決定部２００に保存された、いくつかのそのような分類器の１つであってもよく、これらの保存された分類器は、単一の部屋内の複数のモバイルデバイスの占有を決定するために占有決定部２００によって使用される。既存の分類器は、モバイルデバイス１０６のタイプ（例えば、メーカーおよび／またはモデル）に対応してもよく、占有決定部２００は、各タイプのモバイルデバイスごとに１つの分類器２５０を保存および利用する。あるいは、既存の分類器は、モバイルデバイス１０６に対して一意であってもよく、占有決定部２００は、各モバイルデバイス（現在および／または以前に部屋にある）ごとに１つの分類器２５０を保存および利用する。あるいは、既存の分類器は、タイプに関係なく、部屋の中のすべてのモバイルデバイス１０６に使用されるただ１つの分類器２５０であってもよい。
【０１５３】
ブロック７０４の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６から離れて配置され、モバイルデバイス１０６は、ネットワーク２０４を介して、モバイルデバイスＩＤ２５４を占有決定部２００に送信する。次に、占有決定部２００は、モバイルデバイスＩＤ２５４を、登録された分類器２５０と比較して、既存の分類器２５０がモバイルデバイス１０６とともに使用できるかどうかを判定する。占有決定部２００がモバイルデバイス１０６と一体である場合に、モバイルデバイス１０６は、モバイルメモリ２２０を検索して、入力ＩＤコード３３２に関連する所与の部屋に対して既存の分類器２５０が生成されたかどうかを決定する。
【０１５４】
決定ブロック７０６では、方法７００は、新たな分類器が生成され、モバイルデバイスからの無線信号特性で訓練されるかどうかを判定する。「はい」の場合は、方法７００はブロック７１０に進み、そうでない場合は、方法７００はブロック７０８に進む。ブロック７００の一例では、ユーザ２２２がモバイルデバイス１０６またはモバイルデバイス１０６のタイプに対する新たな分類器を訓練したいかどうかを要求するプロンプトがインターフェース２１４に提示される。ブロック７０６の別の例では、占有決定部２００またはモバイルデバイス１０６内の設定が照会され、新たな分類器がモバイルデバイス１０６またはモバイルデバイス１０６のタイプに対して訓練されるかどうかを判定する。
【０１５５】
判定ブロック７０８では、方法７００は、汎用分類器が新たな分類器に使用されるかどうかを判定する。「はい」の場合は、方法７００はブロック７１２に進み、そうでない場合は、方法７００は、（１）ブロック７１０に進み、モバイルデバイスで汎用分類器を訓練し、訓練された汎用分類器を占有決定部２００に登録するか、または（２）モバイルデバイスの占有を決定することなく、ブロック７１８で終了する。ブロック７０８の一例では、ユーザ２２２が、モバイルデバイス１０６のタイプのための汎用デバイス占有特性３６０を使用して（例えば、サーバ３７０または占有決定部２００を介して）、新たな分類器をインスタンス化したいかどうかを要求するプロンプトがインターフェース２１４に提示される。ブロック７０８の別の例では、占有決定部２００またはモバイルデバイス１０６内の設定が照会され、新たな分類器が汎用デバイス占有特性３６０でインスタンス化されるかどうかが判定される。
【０１５６】
ブロック７１０において、方法７００は、モバイルデバイスの占有を決定する自動化された知能分類器を訓練する。ブロック７１０は、既存の分類器２５０を生成および／またはインスタンス化するための上述のシステムおよび方法のいずれかを使用して実行される。例えば、ブロック７１０は、上述の方法５００および６００のうちの１つまたは複数のステップを使用して実行されてもよい。さらに、一実施形態では、自動化された知能分類器は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあるときにのみ予測するように訓練され、モバイルデバイス１０６が部屋の外にあるときには予測しない。別の実施形態では、自動化された知能分類器は、モバイルデバイス１０６が部屋の中にあるときと部屋の外にあるときの双方で予測するように訓練される。
【０１５７】
ブロック７１２において、方法７００は、モバイルデバイスのタイプに対する汎用デバイス占有特性を取得する。ブロック７１２の一例では、モバイル占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６のブランド、モデル、およびオペレーティングシステムの１つまたは複数と一致する汎用デバイス占有特性３６０を（例えば、ネットワーク２０４を介してサーバ３７０から）ダウンロードする。ブロック７１０の別の例では、モバイルデバイス１０６は、モバイルデバイス１０６のブランド、モデル、およびオペレーティングシステムの１つまたは複数と一致する汎用デバイス占有特性３６０を、占有決定部２００からネットワーク２０４を介して、ダウンロードする。
【０１５８】
ブロック７１４において、方法７００は、（１）ブロック７０４で特定された既存の分類器、（２）ブロック７０６で生成された新たな汎用分類器、および（３）ブロック７１０で訓練された自動知能分類器のうち１つを使用して、モバイルデバイスを含む部屋の部屋占有データを決定する。ブロック７１４の一例では、信号パラメータセット（例えば、第１の信号パラメータセット３３６、第２の信号パラメータセット３４８、および／または追加の信号パラメータセット３５２）は、モバイルデバイス１０６の信号アナライザ２２６によって生成され、占有決定部２００に送信される。占有決定部２００は、この信号パラメータセットを対応する分類器２５０に入力して、モバイルデバイス１０６のための占有データ２４０を生成する。占有決定部２００がモバイルデバイス１０６から離れて配置される場合、信号パラメータセットは、占有データ２４０を生成する前に、ネットワーク２０４を介してモバイルデバイス１０６から占有決定部２００に送信される。
【０１５９】
ブロック７１６では、部屋占有データがリモートデバイスに送信される。ブロック７１６の一例では、占有決定部２００は、部屋占有データ２４０を、サーバ３７０、サードパーティサーバ（建物占有管理サーバなど）、ディスプレイデバイス３３０、および別のデバイスのうちの１つまたは複数に送信する。占有決定部２００がモバイルデバイス１０６と一体である場合、占有データ２４０は、モバイルデバイス１０６から、サーバ３７０、サードパーティサーバ（建物占有管理サーバなど）、ディスプレイデバイス３３０、および別のデバイスのうちの１つまたは複数に、ネットワーク１０４を介して送信される。ブロック７１６の別の例では、モバイルデバイス１０６が占有データ２４０を、例えば、ディスプレイデバイス３３０に送信すると、モバイルデバイス１０６は、ディスプレイデバイス３３０（または、Mersive Technologies, Inc.によって製造されたSolstice Podなどの別のデバイス）に自動的に接続し、モバイルデバイス１０６がデバイス３３０とのやり取りを可能にする。
【０１６０】
ブロック７１８において、方法７００は終了する。方法７００は、定期的または非定期的（例えば、方法７００に関連するデータが変化するとき）に繰り返して、部屋の占有データをリアルタイムで更新してもよい。さらに、方法７００は、任意の所与の部屋について、その部屋の占有が自動的に認識されるように、複数のデバイス上で実行されてもよい。
【０１６１】
図８は、部屋内のモバイルデバイスの占有を決定する方法８００の一例を示す。方法８００は、上述され、図１乃至図４に示されるように、占有決定部１００および２００の１つまたは複数の構成要素を使用して実行されてもよい。
【０１６２】
ブロック８０４において、方法８００は、モバイルデバイスによって測定された無線信号特性を無線信号から受信する。ブロック８０４の一例では、モバイルデバイス１０６は、第１の信号パラメータセット３３６を、ネットワーク２０４を介して占有決定部２００に送信する。一実施形態では、ブロック８０４は、サブブロック８０６を含み、方法８００は、モバイルデバイスによって検出された無線信号の無線信号識別子を受信する。無線信号識別子は、無線信号を一意に識別する。サブブロック８０６の一例では、モバイルデバイス１０６は、ネットワーク２０４を介して、モバイルデバイスＩＤ２５４を占有決定部２００に送信する。
【０１６３】
ブロック８０８において、方法８００は、分類器を使用して、受信された無線信号特性から占有確率を計算することにより、部屋内のモバイルデバイスの占有を予測する。ブロック８０８の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６によって測定された無線信号特性２３６から占有確率２５６を計算する。一実施形態では、ブロック８０８はサブブロック８１０を含み、方法８００は無線信号識別子に基づいて、無線信号特性を分類器に入力する。サブブロック８１０の一例では、特徴ベクトル生成器２６２は、無線信号特性２３６から特徴ベクトル２５８を形成し、占有決定部２００は、特徴ベクトル２５８を分類器２５０に入力する。
【０１６４】
いくつかの実施形態では、方法８００はブロック８１２を含み、方法８００は占有確率を保存する。これらの実施形態のうちの１つでは、方法８００は、モバイルデバイスからモバイルデバイスＩＤを受信し、モバイルデバイスの占有確率とともにモバイルデバイスＩＤを保存する。ブロック８１２の一例では、占有決定部２００は、モバイルデバイス１０６からモバイルデバイスＩＤ２５４を受信し、モバイルデバイスＩＤ２５４とともに占有確率２５６を占有データ２４０に保存する。
【０１６５】
他の実施形態では、方法８００はブロック８１４を含み、方法８００は、占有指標および受信された無線信号特性から形成された訓練例を用いて分類器を訓練する。占有指標は、モバイルデバイスが少なくとも１つの無線信号を測定したときにモバイルデバイスが部屋の中にあったことを示す肯定的な占有指標、またはモバイルデバイスが少なくとも１つの無線信号を測定したときにモバイルデバイスが部屋の外にあったことを示す否定的な占有指標であってもよい。ブロック８１４の一例では、占有決定部２００は、受信した占有指標３３４を第１の信号パラメータセット３３６、第２の信号パラメータセット３４８、および追加の信号パラメータセット３５２のうちの１つと組み合わせることによって訓練例を形成する。次に、占有決定部２００は、訓練例を用いて分類器２５０を訓練する。
【０１６６】
他の実施形態では、方法８００は、ブロック８０２を含み、方法８００は、モバイルデバイスによって測定された無線信号を無線で送信する。ブロック８０２の一例では、占有決定部２００は、無線信号特性を取得するためにモバイルデバイス１０６によって測定される無線信号１２４（５）を送信する。
【０１６７】
事前クラスタリングおよび地理位置情報の選択
【０１６８】
複数の部屋における１つまたは複数のモバイルデバイスの占有を決定するために、複数のバイナリ分類器が使用されてもよい。この場合、各部屋に対して少なくとも１つのバイナリ分類器が使用される。あるいは、単一の多項分類器を使用して、すべての部屋の占有を決定してもよい。これらの２つの分類器の実装の違いは、高度な変動性を持つＡＮＮのスケーリング性能および再訓練の点で大きなメリットがある。エミッタが移動、削除、または新たなデバイス／ロケーションが追加された状況では、単一の多項式分類器は常に更新、再スケーリング、および／または再訓練を必要とする。さらに、複数のバイナリ分類器の１セットの全体的なサイズと計算の複雑さは、各バイナリ分類器の要素数の合計（例えば、各ＡＮＮの入力ノードの数）に比例するが、多項式分類器は、各分類器の要素数の積に伴ってその規模を変える（スケーリングする）。最後に、複数のバイナリ分類器は、単一の多項分類器を超えた処理の最適化を提供する。これにより、複数のプロセッサおよび／またはスレッドを備えたコンピュータシステムを使用して、複数のバイナリ分類器を同時に訓練または分類することができる。
【０１６９】
分類器の実装に関係なく、計算パフォーマンスおよびスケーリング性能は、多くの（例えば、数千の）デバイス／位置を学習する必要がある場合に問題となる可能性がある。これは、様々な地域において複数のキャンパスにリソースを分散している大規模な組織の場合にしばしば見られる。これらのケースでは、膨大な数のバイナリ分類器の管理、訓練、利用が煩雑で、扱いにくくなることがある。幸いなことに、バイナリ分類器の大規模なセットは、包括的なパフォーマンス要件に対してより適した分類器クラスタにグループ化することができる。特定のバイナリ分類器が必要とされるとき（分類や訓練など）に、適切なクラスタが最初に識別され、次に、そこに含まれるバイナリ分類器のみを考慮する必要がある。
【０１７０】
一実施形態では、バイナリ分類器は、対応する部屋の測定された位置を使用して分類器クラスタにグループ化される。部屋の位置は、例えば、ＧＰＳまたはソース位置が既知であるネットワークアクセスポイントへの近さによって取得されてもよい。いくつかのバイナリ分類器は、それらが同様に（例えば、同じ建物内に）配置されているときに、１つの分類器クラスタにグループ化されてもよい。別の実施形態では、訓練された多項式分類器（例えば、決定木、ｋ平均、ｋ最近傍、ニューラルネットワークなど）は、特徴ベクトルを受信し、対応するバイナリ分類器を含むクラスタを出力する。このようなシステムは、自動クラスタリングを利用してさらに自動化することができ、様々な場所が追加、移動、削除されると、クラスタ自体がプログラムで再調整される（つまり、バイナリ分類器がクラスタ間で移動される）。
【０１７１】
ハッシュ化
【０１７２】
分類器は、個々の要素が分類器によって学習されるべき異なる量を表す入力特徴ベクトル（例えば、図２の特徴ベクトル２５８を参照）を受信する。これらの要素は、高次元空間の直交軸と考えることができる。例えば、第１の要素は第１のエミッタの信号強度を表し、第２の要素は第２のエミッタの信号強度を表す。無線信号特性と特徴ベクトル要素との間のこの単純なマッピングは、多くのアプリケーション（画像処理、回帰など）において良好に機能するが、環境の性質とデバイス／場所の分類のために測定された信号は、このアプローチを許容できないものとする。１つの信号走査（例えば、図２の無線信号検出器２４８によって実行される）から次の信号走査まで、より少ないまたはより多いエミッタがあってもよく、それらの相対的順序は大きく異なってもよい。
【０１７３】
単純なマッピングはこの問題をある程度軽減するかもしれないが、それは、所与の部屋で測定され得る可能なエミッタのセット全体の事前の情報を必要とする。新たなエミッタの突然の導入には、与えられた特定の特徴ベクトルを処理する可能性のある、あらゆる／すべての分類器の完全な再構築と再訓練が必要である。多くの無線信号（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢＬＥなど）は、部屋から出入りするモバイルデバイスから放出されることが多いため、一時的な信号が検出される機械は非常に高くなる。さらに、アンテナの指向性により、ユーザの位置／向きが少しでも変化すると、無線信号がすぐに見られたり落ちたりする。
【０１７４】
一実施形態では、特徴ベクトルは、多数（予想されるエミッタの数よりも約２桁多い）の要素を確保することによって構築される。所与のエミッタについて、その無線信号ＵＩＤのハッシュ（ｍｄ５、Ｓｈａ１など）が計算され、特徴ベクトルの長さ（すなわち、余り）によって変調されてもよい。これにより、特徴ベクトルの反復可能で汎用的な一意のインデックスが得られ、エミッタの対応する無線信号特性が特徴ベクトルに順次入力される。さらに、このような大きな特徴ベクトルを用いることで、異なるエミッタ間のハッシュ衝突の機会が減少する（具体的には、「誕生日問題」を考慮でき、衝突の正確な確率を計算することができる）。最後に、一時的なエミッタが出入りするときに、特徴ベクトル内におけるそれらの存在は、固定／安定エミッタと衝突しない可能性が高く、対応するインデックスは、分類器によってノイズ／重要でないものとして学習されるだけである。
【０１７５】
他の実施形態では、ハッシュ化は、無線信号のタイプ（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＢＬＥ、セルラーなど）に基づいて実行される。これは、信号タイプごとに１つずつ、いくつかのサブ特徴ベクトルを形成し、サブ特徴ベクトルを連結して１つの最終的な機能ベクトルを形成することと同じである。さらに、いくつかの非常に安定したおよび／または信頼できる無線信号（例えば、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイント、ビーコンなど）は、分類器に「登録」されてもよく、それにより、特徴ベクトルの対応する要素が確保される。このようにして、突出したエミッタが一時的なソースと衝突しないことが保証されている。一実施形態では、「確保された」エミッタは、管理者による設定／やり取りせずに動的に学習および設定される。
【０１７６】
位置認識学習
【０１７７】
一実施形態では、各分類器は、以前に収集された訓練例のセット全体を新たな訓練例と組み合わせて再訓練される。これらの訓練例を用いて、誤差逆伝播の様々な置換を実行してもよい。さらに、メトリック（例えば、サンプル収集時間、特徴ベクトルと平均特徴ベクトルとの要素の平均差など）を使用して、以前に収集された過去の訓練サンプルのサブセットを選択してもよい。
【０１７８】
別の実施形態では、分類器は、ワンステップで訓練される、すなわち、新たな訓練例のみを使用して訓練される。新たな訓練例が利用可能になると、誤差逆伝播の１つまたは複数のステップが実行される。このアプローチには、次に挙げるいくつかの利点がある。（１）訓練例を保存、並べ替え、または将来の訓練で使用するために管理する必要がない。（２）進化するシグネチャ（例えば、固定エミッタが追加／移動／削除される）は、分類器が可変のコスト関数の最小値に適応するため、自動的に処理される。（３）訓練例のセット全体を用いて分類器を再訓練するよりも、一般に数回の誤差逆伝播を実行する方が高速ではるかに効率的である。
【０１７９】
過去および／または現在の訓練例の訓練セットを用いて再訓練または誤差逆伝播を行うときに、訓練セット内の肯定的および否定的なサンプルの数をスケーリングおよび／または正規化することが望ましい場合がある。特に分類器の数が多い場合、訓練セットは過度に不均一になる可能性がある。すなわち、肯定的なサンプルよりも否定的なサンプルの方がはるかに多くなる可能性がある。この不均衡は、各位置で収集された１つの訓練例を用いてＮ個の位置が訓練される場合、特定の位置について、肯定的な訓練例は１つしかないが、（Ｎ−１）個の否定的な訓練例があるという事実の結果である。一実施形態では、訓練セットの正規化は、誤差逆伝播中に使用されるステップ長を変更し、肯定的な場合は１の倍数で、否定的な場合は１／（Ｎ−１）でスケーリングすることによって達成されてもよい。別の実施形態では、訓練セットは、テストケースを単に複製することによって正規化されてもよい。否定的な場合は複製されないが、肯定的なサンプルは（Ｎ−１）の係数で複製される。
【０１８０】
本明細書の範囲から逸脱することなく、上記の方法およびシステムに変更を加えることができる。したがって、上記の説明に含まれる、または添付の図面に示される事項は、限定的な意味ではなく、例示的なものとして解釈されるべきであることに留意されたい。以下の特許請求の範囲は、本明細書に記載されているすべての一般的および特定の特徴、並びに本方法およびシステムの範囲のすべての記載を網羅することを意図しており、言語の問題として、それらの間にあると言えるかもしれない。
【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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【国際調査報告】
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