(57)【要約】      （修正有）【課題】移動端末の移動パターンを、従来技術よりもさらに詳細に把握できる。【解決手段】本方法は、第１と第２の瞬間における移動端末の移動の第１と第２の角度方向を計測することで移動端末の移動特性を求める。第１の角度方向が第２の角度方向から減算され、第１の瞬間と第２の瞬間との時間間隔内での移動端末の方向性が求められる。方向性を平均、分散、ヒストグラムに関して使用して移動端末を分類することが可能であり、その分類に従って位置認識サービスを適合及び配信することができる。【選択図】        図１
2004163404.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の瞬間に移動端末の移動の第１の角度方向を計測することと、
第２の瞬間に前記移動端末の移動の第２の角度方向を計測することと、
前記第１の角度方向を前記第２の角度方向から減算して、前記第１の瞬間と前記第２の瞬間との時間間隔内での前記移動端末の方向性を求めることと
を含む移動端末の移動特性を求める方法。
【請求項２】
前記第１の角度方向はθｎであり、前記第２の角度方向はθｎ＋１であり、前記第１の瞬間はｔであり、前記第２の瞬間はｔ＋Ｔであり、前記時間間隔はＴであり、方向性要素が、
【数１】
2004163404.tif 000011
である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
方向性ベクトルが前記移動端末のＮ個の前記方向性要素を
【数２】
2004163404.tif 000012
ここで、前記時間間隔Ｔごとにβｉ，ｉ＋１＝（θｉ＋１−θｉ）であるとして格納する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記方向性に従って前記移動端末を分類することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記方向性ベクトルに従って前記移動端末の方向性記述子を求めることをさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記方向性記述子は前記方向性要素の平均である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方向性記述子は前記方向性要素の分散である請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記方向性記述子は前記方向性要素の平均と分散を含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記方向性記述子を求めるために、前記方向性要素をヒストグラムのビンに割り当てることをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記方向性記述子に従って前記移動端末を分類することをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記方向性記述子に従って前記移動端末に対して位置認識（location-aware）サービスを適合及び配信することをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記位置認識サービスはマルチメディアコンテンツを含む請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記移動端末の前記分類に従って位置認識サービスを適合及び配信することをさら含む請求項４に記載の方法。
【請求項１４】
前記移動端末は、歩行者、市街地ドライバー、または高速道路ドライバーに分類される請求項４に記載の方法。
【請求項１５】
前記方向性を得る頻度は前記移動端末の速度に依存する請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
第１の位置（ｘｎ，ｙｎ）は前記第１の瞬間ｔの位置であり、第２の位置（ｘｎ＋１，ｙｎ＋１）は前記第２の瞬間ｔ＋Ｔ（ｘｎ＋１，ｙｎ＋１）の位置であり、故に、
【数３】
2004163404.tif 000013
および
【数４】
2004163404.tif 000014
である請求項２に記載の方法。
【請求項１７】
前記移動端末の前記方向性は、時間の経過に伴う移動のパターンを示す請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記方向性は方位角θと仰角φを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
複数の前記移動端末の各々について対応する方向性を計測することと、
複数の前記移動端末の前記対応する方向性に基づいて、セルラネットワーク内の前記移動端末の移動を予測することと
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記予測された移動は、前記セルラネットワーク内の前記移動端末の拡散率を含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記予測された移動は、前記セルラネットワーク内の前記移動端末の密度を示す請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記方向性は前記移動端末の非線形経路を決定する請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動端末に関し、特に、位置認識サービスを提供するための移動端末の移動パターンを求めることに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来技術の位置認識サービスは、ユーザーの移動端末プロファイルの位置に従ってサービスとマルチメディアコンテンツを適合及び配信する。Catovic等著「Geolocation Updating Scheme For Location Aware Services in Wireless Networks」 Proc. MobiCom'01, 2001によると、移動端末のユーザーは、歩行者、高速道路の車両のドライバー、市街地の車両のドライバーに一般に分類することができる。
【０００３】
従来技術では、端末位置は位置認識サービスに使用される主要な測定基準である。Tekinay著「Modeling and Analysis of Mobile Cellular Networks with Highly Mobile Heterogeneous Traffic Sources,」 Ph.D. dissertation, School of Information Technology and Engineering, George Mason University, Virginia, 1994、Rose等著「Location Uncertainty in Mobile Networks: A Theoretical Framework,」 IEEE Communications Magazine, February 1997、Lei等著「Probability Criterion Based Location Tracking Approach for Mobility Management of Personal Communications Systems,」IEEE 0-7803-4198-8/97、Lei等著「Wireless Subscriber Mobility Management Using Adaptive Individual Location Areas for PCS Systems,」 IEEE 0-7803-4788-9/98によると、移動性には、平均速度および速度変化も含めることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
移動端末の移動パターンを、従来技術で利用可能であるよりもさらに詳細に理解することが望ましい。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の方法は、第１と第２の瞬間における移動端末の移動の第１と第２の角度方向を計測することで、移動特性を求める。
【０００６】
第１の角度方向が第２の角度方向から減算され、第１の瞬間と第２の瞬間との間隔内の携帯端末の方向性が求められる。
【０００７】
方向性を、平均、分散、ヒストグラムに関して使用して携帯端末を分類することが可能で、その分類に従って位置認識サービスを適合及び配信することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明は、移動端末の方向特性を求め、移動端末の方向特性に従って位置認識サービス（ＬＡＳ：Location Aaware Service）をカスタマイズし配信するためのシステムと方法を提供する。
【０００９】
移動端末は自身の位置を求め、サービスマネージャはこの位置情報をポーリングして方向特性を求め、アプリケーションサービスプロバイダがさまざまな方向特性に従って個人に合わせたマルチメディアサービスと一般的なマルチメディアサービスを適合及び配信できるようにする。
【００１０】
システムダイアグラム
図１は、本発明による方向特性を求めるためのシステム１００を示す。システム１００は、携帯電話や携帯コンピューティングデバイスなどの移動端末（ＭＴ）１２０を備える。ＭＴ１２０は、サービスマネージャ（サーバー）１３０とアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）１４０にアクセスネットワーク１１０を介して接続されている。アクセスネットワーク１１０は、有線部分と無線部分を備えることができる。たとえば特定の地域の地元企業などの複数のＡＳＰが存在し得る。マルチメディアコンテンツなど、提供するサービスがサービスデータベース１６０に格納され得る。
【００１１】
移動端末１２０の位置１０１は、ＧＰＳなどの位置サービス（ＬＳ：LocationService）１１１を使用することにより求めることができ、または、１９９９年１０月１９日にＢｉ他に対して発行された米国特許第５，９７０，４１４号、「Method for estimating a mobile-telephone's location」を参照されたい。通常、位置サービス１１１はネットワーク１１０の一部である。
【００１２】
方向性の更新
図２に示すように、ＬＳ１１１は、移動端末１２０から定期的に位置座標１１２を受信する。位置座標は、たとえば１秒間隔１１３で、定期的に受信され得る。位置から、速度や方向など、その他の要素を求めることができる。図２は、定期的な位置についての要求２１４とアプリケーションサービスプロバイダ１４０による位置についての応答２１５も示している。この信号伝達は、Location Interoperability Forum (LIF) Ltd.の移動位置プロトコル（ＭＬＰ：Mobile Location Protocol）仕様に準拠している。ＭＬＰは、移動ネットワークのオペレータ、アプリケーション、サービスプロバイダが位置ベースのサービスを移動端末に提供できるようにするための業界標準である。ＭＬＰは、位置ベースのアプリケーションと無線アクセスネットワーク１１０との間で位置情報を交換するための共通インターフェイスを定義する。
【００１３】
移動端末は、速度と位置座標を計測し１２０、この情報１１２を位置サーバー１１１に定期的な時間間隔で、または不定期に送信する。ＬＳ１１１はデータベース１８０を方向性とプロファイルの情報により更新する。ＡＳＰ１４０からの要求１１４が到着すると、ＬＳ１１１は該当する端末の方向性とプロファイルをデータベース１８０で検索して、この情報を含む応答１１５をＡＳＰ１４０に返すことができる。
【００１４】
以降で説明する方向性分析器１５０は、データベース１８０に格納された方向性情報の履歴に対して統計的信号処理を施して、ＭＴ１２０の方向特性を求める。
【００１５】
方向性を移動プロファイルと移動パターンの分類に使用可能な移動パラメータとして定義する。たとえば、方向特性は、歩行者、自転車に乗った人、市街地ドライバー、高速道路ドライバー、または航空機の乗客などさまざまな種類の移動端末ユーザーの分類に使用することができる。
【００１６】
方向性分析器１５０は、データベース１８０内の移動プロファイルを不定期に更新する。サービスマネージャ１３０は、この情報をポーリングして、配信するサービス１６０を方向特性に従ってカスタマイズすることができる。サービスマネージャ１３０は、アプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）１４０にＡＳＰ１４０の近傍内にある任意のＭＴ１２０とＭＴ１２０の方向特性を知らせる。ＡＳＰ１４０はコンテンツの適合を実施して、カスタマイズされたサービスをＭＴ１２０に配信する。
【００１７】
方向性
図３に示すように、方向性は、前回の計測値と比較した移動端末の方向の角度変化の量と定義される。方向性の計測値は、時間尺度により異なる。図３に示すように、１つの方向性計測値を得るには、３つの座標と１つの時間尺度が必要である。移動端末は経路Ａ−Ｂ−Ｃに沿って移動する。前回の角度方向に対する時刻（ｎ＋１）の角度方向の変化が、所与の時間尺度での「方向性」である。
【００１８】
２つの連続する座標（ｘｎ，ｙｎ）Ａと（ｘｎ＋１，ｙｎ＋１）Ｂにより、（ｔ，ｔ＋Ｔ）の間の移動の角度方向は次のように求められる。
【００１９】
【数５】
2004163404.tif 000003
【００２０】
時間間隔（ｔ＋Ｔ，ｔ＋２Ｔ）の間の角度方向は次のように求められる。
【００２１】
【数６】
2004163404.tif 000004
【００２２】
時間尺度Ｔについての方向性は次のように求められる。
【００２３】
【数７】
2004163404.tif 000005
【００２４】
図４（ａ）〜（ｄ）に示すように、角度方向θｎは、移動端末の位置が存在する直交座標系の象限に依存し、移動の方向が求められる。
【００２５】
ベクトル
【００２６】
【数８】
2004163404.tif 000006
【００２７】
は、方向性ベクトルと呼ばれ、間隔Ｔごとにβｉ，ｉ＋１＝（θｉ＋１−θｉ）である。
【００２８】
ベクトルには時間尺度Ｔについての最近のＮ個の方向性の計測値が含まれる。
【００２９】
【数９】
2004163404.tif 000007
【００３０】
がわかっていると、方向性の変動と統計量を求めることができる。
【００３１】
移動端末が時刻ｔ＝０にその位置、速度、角度方向１１２を更新すると、移動端末の速度と角度方向がそれ以降変更されない場合、移動端末がサービス領域を離れるときの時刻Ｔｃを求めることができる。
【００３２】
しかし、方向性が時間尺度Ｔｃで観測される場合には、時間単位Ｔｃ内の現在の移動の角度の逸脱が予測可能で、その逸脱を考慮して、ＭＴがサービス領域内にとどまる時間を求めることができる。
【００３３】
たとえば、車両、航空機、列車内の移動端末など、高速で移動する移動端末については、方向性の変動は比較的遅い。一方、歩行したり自転車に乗っているユーザーが携行している端末など、低速で移動する端末については、方向性は比較的速く変動する。方向性が不規則になり、それが移動パターンに現れることもある。
【００３４】
たとえば、Ｎが時間尺度Ｔの方向性計測値の個数を表すとする。すると、低速で移動する移動端末については、Ｎが大きくＴの値が小さい場合、次に示すように、方向性計測値の平均値Ｅはゼロに近づき、分散はπに近づく。
【００３５】
【数１０】
2004163404.tif 000008
【００３６】
一方、高速の移動端末については、次に示すように、方向性計測値の分散はゼロに収束する。
【００３７】
【数１１】
2004163404.tif 000009
【００３８】
図５は、低速（歩行者）、中速（市街地の車両）、高速（高速道路の車両、列車、航空機）の移動端末のパターンの例５０１、５０２、５０３を示している。
【００３９】
図６（ａ）〜（ｃ）は、それぞれＴ＝１ｓ、Ｔ＝３ｓ、Ｔ＝１０ｓについて、方向性計測値に対する時間尺度の影響を示している。したがって、低速で移動する端末には、Ｎが大きくＴが小さい方が適していて、高速の端末には、その逆が適している。さらに、周波数領域の分析を使用して、移動のさまざまなパターンを区別することができる。
【００４０】
ｘ座標およびｙ座標または方位角θに関して以上の説明を行ったが、ｚ（高度）座標も使用することができることを理解すべきである。このような情報は、ＧＰＳサービスから容易に利用することができる。ＧＰＳサービスからの情報により、仰角φが使用可能になる。仰角が使用できると、気球の乗客を航空機の乗客から区別できるようになるだけでなく、移動端末が通過している地形の垂直形状も区別することができるようになる。
【００４１】
方向性記述子
生データ、つまり方向性ベクトル
【００４２】
【数１２】
2004163404.tif 000010
【００４３】
を効率的に格納、処理、および交換するために、方向性の記述が必要である。この記述は、簡潔で、所与の期間内の所与の時間尺度でのデータサンプルの集合全体を正確に表現しなければならない。
【００４４】
単一の方向性計測には、３つの位置座標および２つの連続する位置の更新間の時間間隔（Ｔ）の知識が必要である。方向性は、過去の軌跡情報の移動特性の分析と移動プロファイルの分類に使用することができる。方向性は、移動端末の将来の挙動の予測にも使用することができる。しかし、単一の方向性の値では十分ではない。そのため、ＭＴの移動プロファイル情報を抽出し、将来の移動経路を予測するには、方向性の履歴が必要になる。
【００４５】
平均と分散
方向性の計測値の履歴から方向性ベクトルを構築するには、ベクトルのサイズ、つまり方向性計測値の数（Ｎ）、が必要になる。平均や分散などの、方向性ベクトルの１次と２次の統計属性は、移動パターンの変化の記述に適している。
【００４６】
たとえば、方向性ベクトルが５秒間隔で計測された２０個の連続した計測値を有し、各計測値が２であるとする。これは、ＭＴの角度方向が５秒ごとに２°変化していることを意味する。直前の１００秒の間に、ＭＴの角度方向の角度変化の合計は４０°であった。この例では、方向性ベクトルの分散がゼロで、５秒ごとの平均が２°である。これは、ＭＴの角度方向が次の５秒間にさらに２°変化する確率が高いことを示している。
【００４７】
ヒストグラム
方向性ベクトルのヒストグラムも、方向性ベクトルを記述するのに適している。ヒストグラムは、移動パターンについての重要な情報を簡潔に示す。ヒストグラムは、方向の変化の程度と頻度に関連した情報を取り込むことができる。そのため、ヒストグラムは、さまざまな移動パターンを分類するのに適した記述子である。
【００４８】
ヒストグラムにはＭ個のビンが含まれる。ｉ番目のビンは、ｉ＊π／Ｍラジアン〜（ｉ＋１）＊π／Ｍラジアンの範囲を網羅し、ｉは０〜Ｍ−１の値をとる。ＭＴが移動する期間と所与の時間尺度が与えられると、ヒストグラムは、各ビンに対応した角度変化の頻度を示す。各ビン内の値は、方向性ベクトルのサイズＮに従って正規化される。Ｍの値が小さい場合、方向性ベクトルをより簡潔に表現することができる。しかし、Ｍの値が小さすぎると、ヒストグラムによる記述子の精度が減少する。ヒストグラムに基づいて移動性を分類するために、Ｍに適切な値が選択される。Ｍの値が１６〜３２であると、簡潔さと正確さの間のトレードオフが十分に確保される。
【００４９】
アプリケーション
方向性記述子は、従来技術におけるような単なる位置と速度よりも個別の移動特性の分類に適した尺度である。方向性の分散により、歩行者、高速道路の乗り物、航空機、列車などのさまざまな移動プロファイルが区別される。歩行者、たとえば買い物客の移動は短い時間尺度では方向変化が０からπまでと大きく、不規則になり得る。一方、列車や航空機上の端末などの高速で移動するＭＴは、時間経過に伴う方向変化は少ない。歩行者のタイプの低速で移動するＭＴを高速で移動するＭＴから区別する測定基準として速度を使用できるが、方向性記述子を使用すると、これらの各移動プロファイルをより細かく分類することができる。
【００５０】
たとえば、短い時間尺度で方向性を計測すると、潜在的にまったく異なるサービスに興味を持っているにもかかわらず同じ歩行者に分類されてしまう買い物客を観光客から区別するのに役立つ。方向性の尺度により、この差を認識することができる。
【００５１】
ＭＴの位置更新間隔（ＬＵＩ：Location Update Interval）を追跡することで、方向性の情報を補足する情報を得ることができる。ＭＴの速度、方向、および方向性は、サービスの境界を横切るときにＭＴの位置の更新時間に影響する。しかし、ＬＵＩからも、速度のように、さまざまな移動プロファイルの高度な識別情報を同様に得ることができる。方向性も使用することで、より細かい分類も可能になる。
【００５２】
図７は、セルラネットワーク７００内の移動端末（ＭＴ）７０１の移動を示している。各文字は、所与のセル７０５の担当範囲を示す。座標点７３０で実施される瞬間的な方向と速度の計測値に基づいて、ＭＴ７０１はセルＡ−Ｂ−Ｃ−Ｈを経由する線形経路７２０に沿って移動すると予測される。しかし、点７３０で実施され、点７４０で確認される方向性計測を考慮すると、ＭＴ７０１が移動する実際の非線形経路７１０は、セルＡ−Ｂ−Ｃ−Ｅを横切る。
【００５３】
したがって、過去およびある瞬間の方向性計測により、実際の経路の予測誤差が減少する。換言すれば、軌道予測の精度の向上は、システムリソースをより効率的に管理するのに役立つ。そのため、方向性は、あるセルから別のセルに移動する移動端末数に関して、拡散率をより正確に予測するための有用な属性である。方向性は、時間の経過に伴う所与の領域内のＭＴの数、つまり所定の領域内のＭＴの密度の予測にも使用可能である。
【００５４】
本発明は、好ましい実施形態の例により説明してきたが、本発明の精神と範囲内でさまざまなその他の適合や変更が可能なことは明らかである。そのため、そのような本発明の精神と範囲内の変形や変更を網羅することが併記の特許請求項の目的である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による移動端末の方向特性を求めるためのシステムのブロック図である。
【図２】方向性の更新のタイミングチャートである。
【図３】移動端末の移動方向のグラフである。
【図４】直交座標系の４つの象限内の移動のグラフである。
【図５】時間の関数としての方向性の変動のグラフである。
【図６】更新間隔のグラフである。
【図７】セルラネットワーク内の方向性の概略図である。
【図１】
2004163404.tif 000015
【図２】
2004163404.tif 000016
【図３】
2004163404.tif 000017
【図４】
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【図５】
2004163404.tif 000019
【図６】
2004163404.tif 000020
【図７】
2004163404.tif 000021
【外国語明細書】
2004163404.tif 000022
2004163404.tif 000023
2004163404.tif 000024
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