(57)【要約】      （修正有）【課題】移動体端末の位置を非周期的に得ることによって、当該移動体端末を分類する方法を提供する。【解決手段】位置認識システム及び方法１０は，移動端末（ＭＴ）１２０を備えている。ＭＴ１２０は、アクセスネットワーク１００を介して，サービスマネージャ（サーバ）１３０とアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）１４０と接続されている。移動体端末の位置１０１はＧＰＳを用いて求められる。位置及び位置更新間隔は、ネットワーク１００，サービスマネージャー１３０を経て，統計データベース２００に格納される。また，プロファイルアナライザ３００は移動端末の移動度プロファイルを求めるためデータベース２００に格納された位置更新間隔の履歴に対して統計的信号処理を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体端末の位置を非周期的に得ることと、
前記位置に関連する更新時間から位置更新間隔を求めることと、
前記位置更新間隔から周波数特性を生成することと、
前記位置更新間隔から確率分布関数を生成することと、
前記周波数特性及び前記確率分布関数に従って前記移動体端末を分類することと
を備えた移動体端末の分類方法。
【請求項２】
シリアルの位置更新間隔をパラレルの位置更新間隔に変えることと、
前記パラレルの位置更新間隔をサンプルとしてサンプリングしホールドすることと、
前記サンプルをアップサンプリングすることと、
前記サンプルを前記周波数特性に変換することと
をさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変換は、高速フーリエ変換である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記移動体端末の分類に応じて位置認識サービスを適応させて提供することをさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記位置は、ネットワークを介して得られる請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記移動体端末は、歩行者、市街地を走る運転手、または高速道路を走る運転手として分類される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記位置を得る頻度は、前記移動体端末が移動している速度に依存する請求項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、概して位置認識サービスに関し、特に、移動体端末の移動度の分類に応じた位置認識サービスの提供に関する。
【０００２】
【従来の技術】
位置認識サービスは、ユーザの位置及びユーザのプロファイルに応じてサービス及びマルチメディアコンテンツを適応させて提供する。移動体端末のユーザは通常、歩行者、高速道路を走る車両の運転手、及び市街地を走る車両の運転手として分類することができる（Ｃａｔｏｖｉｃら著「ワイヤレスネットワークにおける位置認識サービスのための地理位置更新方式（Ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｕｐｄａｔｉｎｇ  Ｓｃｈｅｍｅ  Ｆｏｒ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ａｗａｒｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  ｉｎ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）」（Ｐｒｏｃ．  ＭｏｂｉＣｏｍ’０１，  ２００１）を参照）。他の分類も可能である。
【０００３】
従来技術において、端末の移動度は２次元のドリフト付ブラウン運動を用いることによってモデル化されてきた。平均速度及び速度変化は、各２Ｄブラウン移動度運動のモデル化の際の入力パラメータである。各２Ｄブラウン移動度運動のモデル化は、Ｔｅｋｉｎａｙ著「移動性の高い異種トラフィックソースを有する移動体セルラネットワークのモデル化及び解析（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ら著「移動体ネットワークにおける位置の不確定性：理論的枠組み（Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：  Ａ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）」（ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｍａｇａｚｉｎｅ，  Ｆｅｂｒｕａｒｙ  １９９７）、Ｌｅｉら著「パーソナル通信システムの移動度管理のための確率基準に基づく位置追跡法（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒＭｏｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）」（ＩＥＥＥ  ０−７８０３−４１９８−８／９７）及びＬｅｉら著「ＰＣＳシステムのための適応個人位置領域を用いた無線加入者の移動度管理（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｍｏｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｕｓｉｎｇ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ａｒｅａｓ  ｆｏｒ  ＰＣＳ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）」（ＩＥＥＥ  ０−７８０３−４７８８−９／９８）に記載されている。
【０００４】
移動体端末の移動度特性を分類し、当該移動体端末特性に応じて位置認識サービスを適応させて提供することが望ましい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、移動体端末の位置を非周期的に得ることによって当該移動体端末を分類する方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記位置に関連する更新時間から位置更新間隔を求める。
【０００７】
前記位置更新間隔から周波数特性を生成し、かつ当該位置更新間隔から確率分布関数を生成する。
【０００８】
次に、前記周波数特性及び前記確率分布関数に従って前記移動体端末を分類する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明は、移動体端末を分類し、移動体端末の分類に応じて位置認識サービス（ＬＡＳ）をカスタマイズして提供するシステム及び方法を提供する。移動体端末が自己の位置を求め、サービスマネージャがこの位置情報をポーリングして、アプリケーションサービスプロバイダが異なる種類の移動体端末に応じて個人的及び一般的マルチメディアサービスを適応させて提供できるようにする。
【００１０】
系統図
図１は、本発明による位置認識システム及び方法１０を示す。システム１０は、移動体端末（ＭＴ）１２０、例えば携帯電話及び携帯用コンピューティングデバイスを備えている。ＭＴ１２０は、アクセスネットワーク１００を介してサービスマネージャ（サーバ）１３０とアプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）１４０とに接続されている。アクセスネットワークは、有線部分及び無線部分を備えることができる。複数のＡＳＰ、例えば特定地域で複数の地元企業が存在する可能性がある。提供されるべきサービス、例えばマルチメディアコンテンツは、サービスデータベース１６０に格納され得る。
【００１１】
移動体端末１２０の位置１０１は、任意のロケーションサービス、例えばＧＰＳを用いることによって求めることができる（あるいは１９９９年１０月１９日付でＢｉらに付与された米国特許第５，９７０，４１４号「携帯電話の位置の推定方法（Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ａ  ｍｏｂｉｌｅ−ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ’ｓ  ｌｏｃａｔｉｏｎ）」を参照）。このロケーションサービスは通常、ネットワーク１００の一部である。位置１０１及び位置更新間隔は、ネットワーク１００、サービスマネージャ１３０、またはアプリケーションサービスプロバイダ１４０の一部となり得る位置及び移動度プロファイルの統計データベース２００（詳細については図２を参照）に格納される。
【００１２】
プロファイルアナライザ３００（図３を参照）は、ＭＴ１２０の移動度プロファイルを求めるためにデータベース２００に格納された位置更新間隔の履歴に対して統計的信号処理を行う。移動度プロファイルは、例えば歩行者、自転車に乗る人、市街地を走る運転手、または高速道路を走る運転手のように、移動体端末ユーザを異なるタイプに分類することを可能とする。
【００１３】
プロファイルアナライザ３００は、データベース２００中の移動度プロファイルを非周期的に更新する。サービスマネージャ１３０は、ＭＴ１２０の位置情報及び移動度プロファイルをポーリングし、この移動度プロファイルに応じて提供されるべきサービス１６０をカスタマイズする。例えば歩行者が用いるＭＴは、車両の運転手が用いる移動体端末とは異なり、バッテリー電力に限りがある。したがって、歩行者のＭＴのエネルギー消費を最小限に抑えるために、コンテンツ及び速度の適応化（トランスコーディング）が必要である。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の近傍にいる任意のＭＴ及びＭＴ１２０の移動度プロファイルを、当該ＡＳＰ１４０に知らせる。ＡＳＰ１４０は、コンテンツの適応化を行って、カスタマイズされたサービスをＭＴ１２０に提供する。
【００１４】
位置及び移動度プロファイルの統計データベース
図２に示すように、位置及び移動度プロファイルの統計データベース２００は、３つの主要コンポーネント、すなわち移動度特性データベース２１１と、更新間隔データベース２１２と、位置データベース２１３とを備えている。
【００１５】
プロファイルアナライザ３００は、ライン１１４及び１１５を介して移動度特性データベース２１１を更新する。これらの更新は非周期的に行われる。位置更新間隔が小さい場合、プロファイル更新はより頻繁に行われる。位置更新間隔が大きくなるにつれて、プロファイル更新の頻度も低下する。更新頻度を動的に変えることによって、プロファイル検出の正確さを維持しながらシグナリング負荷を低減することができ、例えば更新の必要がないときは更新を行わない。移動度特性データベース２１１は、サービスマネージャ１３０によってアクセス可能である。更新を行う頻度は、移動体端末が移動している速度に依存する。
【００１６】
ＭＴが位置更新を必要とするたびに、更新間隔データベース２１２が更新される。これらの更新はネットワーク１００が行う。当該ネットワークはまた、ＭＴ１２０の位置を追跡する位置データベース２１３も更新する。この位置データベース２１３もまた、サービスマネージャ１３０によってアクセス可能である。
【００１７】
プロファイルアナライザ
図３及び図４に示すように、プロファイルアナライザ３００は、位置更新間隔１１５を統計データベース２００からの入力として受け取る。シリアル／パラレル（Ｓ／Ｐ）変換３５１が、位置更新間隔データ１１５に対し、時間間隔Ｔ１、Ｔ２、・・・、などについてベクトル演算を行う。次にベクトルデータは、サンプル＆ホールド回路３５２に入力される。このサンプル＆ホールド回路３５２の出力をアップサンプリングする（３５３）。
【００１８】
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算３５４により、アップサンプリングされたデータを位置更新間隔１１５の周波数特性に変換する。周波数特性は、周波数アナライザ３５６に入力される。
【００１９】
ヒストグラムアナライザ３５７によってＳ／Ｐ３５１の出力からヒストグラム３１０が生成される。ヒストグラムは、端末の移動度を特徴付ける確率分布関数（ｐｄｆ）を近似する。たとえば、ｐｄｆは通常、市街地を走る車両の場合にはカイ２乗分布（非心）、高速道路を走る車両の場合にはガンマ分布となり得る。ｐｄｆ３１０は、分類器３５５に入力される。この分類器３５５は、ｐｄｆ３１０及び解析された周波数特性に従って移動体端末をクラス３９０に分類する。
【００２０】
図５に示すように、歩行者５０１の位置更新間隔のヒストグラムまたはｐｄｆは、高速道路を走る車両の運転手５０３及び市街地を走る車両の運転手５０２のものよりもより広がって鈍く漸減していく。図６は、周波数スペクトルが、移動の遅い歩行者６０１の場合には比較的低い周波数で、市街地を走る車両の運転手６０２の場合には中間の周波数で、そして高速道路を走る車両の運転手６０３の場合には高い周波数で比較的高いエネルギーを持つことを示している。
【００２１】
本発明を、好ましい実施の形態の例示により説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で他の様々な適応及び変更が行われ得ることが理解されるべきである。したがって、付随の請求項の目的は、本発明の真の精神及び範囲に含まれる変形及び変更形態をすべて網羅することである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る移動度プロファイルを用いた位置認識システムのブロック図である。
【図２】本発明に係る位置及び移動度プロファイルの統計データベースのブロック図である。
【図３】統計的信号処理ツールを用いることによって移動体端末の移動度プロファイルを検出する移動度プロファイルアナライザのブロック図である。
【図４】図３のプロファイルアナライザを通るデータフローのブロック図である。
【図５】歩行者、市街地を走る車両の運転手及び高速道路を走る車両の運転手に関する位置更新間隔のグラフである。
【図６】歩行者、市街地を走る車両の運転手及び高速道路を走る車両の運転手に関する処理後の位置更新間隔の周波数スペクトル特性のグラフである。
【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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【外国語明細書】
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