(57)【要約】物理環境の３次元デジタルモデルの作成、使用、および管理を行う方法およびシステムは、屋外の地形の標高および土地利用情報、建物の配置、高さ、ならびに建物の内部構造の幾何学的形状を、物理環境内で空間的に分散したコンポーネントの特定場所向けのモデルと共に結合する（図１８）。本発明は、屋外、屋内、および分散したインフラ機器の統合された３次元モデルが、実際のネットワークの実際の物理コンポーネントと通信し、かつ、当該物理コンポーネントに関する情報を集約することを可能にする資産管理システムを別々に提供する（１８３）。これにより、複数のネットワークの現行の性能、コスト、保守履歴、および減価償却を、特定場所向けの統一されたデジタルフォーマットを用いて追跡できる管理システムが提供される（１８９）。【選択図】図１８
2004523832.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インフラ機器からなる少なくとも２つの異なる分散型ネットワークに関する情報の記憶、送信、または取り出しを行うステップであって、前記情報は、設置データ、性能データ、インフラ情報、および保守データからなる群から選択される、記憶、送信、または取り出しを行うステップと、
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行うステップと、
を含み、
前記インフラ機器からなる分散型ネットワークのそれぞれは、特定場所向けのコンピュータデータベースモデルで表現され、該特定場所向けコンピュータデータベースモデルは、そこに記憶される前記インフラ機器の物理的な場所および相互接続のコンピュータ表現を有する、
資産管理方法。
【請求項２】
前記設置データは、機器コスト、機器供給業者、機器設置コスト、機器設置者、機器の減価償却、および機器の税金からなる群から選択された情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項３】
前記設置データは、前記分散型ネットワークが配置されているか、または、配置される予定の少なくとも１つの建物に特有の情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項４】
前記性能データは、周波数利用状態、容量利用状態、受信信号強度、信号対干渉比、信号対雑音比、ビット誤り率，負荷、容量、フレーム誤り率、１秒当たりのフレーム分解能、トラフィック、パケット誤り率、パケット待ち時間、パケットジッタ、干渉レベル、電力レベル、機能停止統計値、故障率、サービス品質、データスループット、温度、圧力、フローレート、環境の状態、電力の消費および変動、操業レベル、記憶サイクル、サイクル時間、警報閾値設定、警報メトリック、および警報レコードからなる群から選択された性能メトリックを含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項５】
前記保守データは、機器維持管理コスト、機器保守履歴、機器保証情報、機器保守管理者、機能不良レコード、および機器整備レコードからなる群から選択された情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項６】
前記記憶を行うステップで記憶される前記情報は、通りの住所、部屋番号またはアパート番号、建物の所有者または借家人、緯度−経度、標高、階の番号、地下の指定（subterranean designation）、およびＧＰＳ読み取り値からなる群から選択された特定場所向けの地理特定情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項７】
前記性能データは、予測された性能データ、所望の性能データ、および測定された性能データを含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項８】
前記予測された性能データ、前記所望の性能データ、および前記測定された性能データを比較するステップをさらに含む、請求項７に記載の資産管理方法。
【請求項９】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行う前記ステップは、前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも第１のものおよび第２のものからの前記選択された情報を比較するステップを含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１０】
前記記憶を行うステップは、前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも１つと関連付けられた地形情報を記憶するステップを含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１１】
複合の３次元地形−建物表現および少なくとも１つの建物の内部構造の３次元表現を単一のベクトルファイルとして記憶するステップをさらに含む、請求項１０に記載の資産管理方法。
【請求項１２】
前記インフラ情報は、機器のブランド、機器のタイプ、機器の設定値、機器の構成、機器の向き、機器の仕様、機器のパラメータ、機器の製造者、機器の使用ログ、機器の契約情報、機器と通信する方法に関する情報、機器のユーザ、機器の所有者、機器の窓口案内、機器の貸出人、機器の借受人、予測された機器のコスト、実際の機器のコスト、予測された機器の故障率、実際の機器の故障率、予測された機器の保守または修理のコスト、実際の機器の保守または修理のコスト、および機器の識別子からなる群から選択された情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１３】
前記機器の識別子は、機器の製造番号、機器のバーコード、機器のモデル番号、無線周波識別子、インターネットプロトコルアドレス、グラフィックアドレス、有線アドレス、無線アドレス、およびデジタル署名からなる群から選択される、請求項１２に記載の資産管理方法。
【請求項１４】
前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方の少なくとも１つのコンポーネントを、前記分散型ネットワークから遠隔の場所から制御するステップをさらに含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１５】
前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方の少なくとも１つのコンポーネントの動作ステータスに対して、前記分散型ネットワークから遠隔の場所から応答するステップをさらに含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１６】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークは、通信ネットワークである、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１７】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークは、３次元であり、前記特定場所向けのコンピュータデータベースモデルは、前記分散型ネットワークを３次元で表現する、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１８】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも１つの前記インフラ機器の配置、向き、および相互接続を記憶または表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項１９】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方は、少なくとも１つの建物の内部および外部の双方に配置されているか、または、配置される予定である、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項２０】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方に関する前記選択された情報を編集するステップをさらに含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項２１】
インフラ機器からなる少なくとも２つの異なる分散型ネットワークに関する前記情報は、予測された情報および測定された情報を含む、請求項１に記載の資産管理方法。
【請求項２２】
前記予測された情報と前記測定された情報とを比較するステップをさらに含む、請求項２１に記載の資産管理方法。
【請求項２３】
地形および少なくとも１つの建物の双方を含む環境のコンピュータ化モデルを生成する方法であり、前記地形は、前記少なくとも１つの建物を囲むとともに、複数の異なるオブジェクトおよび特徴をその中に含み、該複数の異なるオブジェクトおよび特徴のそれぞれは、分散型ネットワークの性能に影響を与える属性を有し、前記少なくとも１つの建物は、複数の異なるオブジェクトをその中に有し、該複数の異なるオブジェクトのそれぞれは、前記分散型ネットワークの性能に影響を与える属性を有する方法であって、
不定形三角網によって表現される、前記地形についての地形モデルを取得するステップと、
前記不定三角網と互換性を有するベクトルフォーマットによる、前記少なくとも１つの建物の建物モデルを取得するステップと、
前記地形モデルおよび前記建物モデルを結合して複合３次元地形−建物表現を形成するステップであって、前記建物の外縁が前記地形内に配置されるように、前記建物モデルを前記地形モデル内に配置する、結合するステップと、
を含む方法。
【請求項２４】
前記結合するステップは、前記建物モデルを前記地形モデルの一部に据える、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
インフラコンポーネントからなる前記分散型ネットワークは、特定場所向けの形式による環境の前記コンピュータ化モデル内に、図的に、かつ、電子的に表現される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記少なくとも１つの建物の内部構造の３次元表現を前記複合３次元地形−建物表現に追加するステップをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記追加するステップは、前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現内の第１の基準座標の組、および、前記複合３次元地形−建物表現内の第２の基準座標の組を用いて実行され、前記第１の基準座標の組は、前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現内の正確な場所を定義し、前記第２の基準座標の組は、前記複合３次元地形−建物表現内の正確な場所を定義する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記複合３次元地形−建物表現および前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現を、単一のベクトルファイルとして記憶するステップをさらに備える、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
地形および少なくとも１つの建物の双方を含む環境のコンピュータ化モデルを生成するシステムであり、前記地形は、前記少なくとも１つの建物を囲むとともに、複数の異なる地形の特徴をその中に含み、該複数の異なる地形の特徴のそれぞれは、分散型ネットワークの性能に影響を与える属性を有し、前記少なくとも１つの建物は、複数の異なるオブジェクトをその中に有し、該複数の異なるオブジェクトのそれぞれは、前記分散型ネットワークの性能に影響を与える属性を有するシステムであって、
不定形三角網によって表現される、前記地形についての地形モデルを取得する手段と、
前記不定三角網と互換性を有するベクトルフォーマットによる、前記少なくとも１つの建物の建物モデルを取得する手段と、
複合３次元地形−建物表現を形成するために、前記地形モデルおよび前記建物モデルを結合する手段とを有し、
前記建物モデルは、前記建物の外縁が前記地形内に配置されるように前記地形モデル内に配置される、結合する手段と、
を備えるシステム。
【請求項３０】
インフラコンポーネントからなる分散型ネットワークが、特定場所向けの形式で環境の前記コンピュータ化モデル内に、図的に、かつ、電子的に表現される、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
前記地形モデルおよび前記建物モデルを結合する前記手段は、前記建物モデルを前記地形モデルの一部に据える、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３２】
前記少なくとも１つの建物の内部構造の３次元表現を前記複合３次元地形−建物表現に追加する手段をさらに備える、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３３】
内部構造の３次元表現を追加する前記手段は、前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現内の第１の基準座標の組、および、前記複合３次元地形−建物表現内の第２の基準座標の組を用い、前記第１の基準座標の組は、前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現内の正確な場所を定義し、前記第２の基準座標の組は、前記複合３次元地形−建物表現内の正確な場所を定義する、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記複合３次元地形−建物表現および前記少なくとも１つの建物の前記内部構造の前記３次元表現を、単一のベクトルファイルとして記憶する手段をさらに備える、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３５】
インフラ機器からなる少なくとも２つの異なる分散型ネットワークに関する情報の記憶、送信、または取り出しを行う手段であって、前記情報は、設置データ、性能データ、インフラ情報、および保守データからなる群から選択される、記憶、送信、または取り出しを行う手段と、
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行う手段と、
を含み、
前記インフラ機器からなる分散型ネットワークのそれぞれは、特定場所向けのコンピュータデータベースモデルで表現され、該特定場所向けコンピュータデータベースモデルは、そこに記憶される前記インフラ機器の物理的な場所および相互接続のコンピュータ表現を有する、
資産管理システム。
【請求項３６】
前記設置データは、機器コスト、機器供給業者、機器設置コスト、機器設置者、機器の減価償却、および機器の税金からなる群から選択された情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項３７】
前記設置データは、前記分散型ネットワークが配置されているか、または、配置される予定の少なくとも１つの建物に特有の情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項３８】
前記性能データは、周波数利用状態、容量利用状態、受信信号強度、信号対干渉比、信号対雑音比、ビット誤り率，負荷、容量、フレーム誤り率、１秒当たりのフレーム分解能、トラフィック、パケット誤り率、パケット待ち時間、パケットジッタ、干渉レベル、電力レベル、機能停止統計値、故障率、サービス品質、データスループット、温度、圧力、フローレート、環境の状態、電力の消費および変動、操業レベル、記憶サイクル、サイクル時間、警報閾値設定、警報メトリック、および警報レコードからなる群から選択された性能メトリックを含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項３９】
前記保守データは、機器維持管理コスト、機器保守履歴、機器保証情報、機器保守管理者、機能不良レコード、および機器整備レコードからなる群から選択された情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４０】
前記記憶を行う手段で記憶される前記情報は、通りの住所、部屋番号またはアパート番号、建物の所有者または借家人、緯度−経度、標高、階の番号、地下の指定（subterranean designation）、およびＧＰＳ読み取り値からなる群から選択された特定場所向けの地理特定情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４１】
前記性能データは、予測された性能データ、所望の性能データ、および測定された性能データを含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４２】
前記予測された性能データ、前記所望の性能データ、および前記測定された性能データを比較する手段をさらに含む、請求項４１に記載の資産管理システム。
【請求項４３】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行う前記手段は、前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも第１のものおよび第２のものからの前記選択された情報を比較する手段を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４４】
前記記憶を行う手段は、前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも１つと関連付けられた地形情報を記憶する手段を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４５】
複合の３次元地形−建物表現および少なくとも１つの建物の内部構造の３次元表現を単一のベクトルファイルとして記憶する手段をさらに含む、請求項４４に記載の資産管理システム。
【請求項４６】
前記インフラ情報は、機器のブランド、機器のタイプ、機器の設定値、機器の構成、機器の向き、機器の仕様、機器のパラメータ、機器の製造者、機器の使用ログ、機器の契約情報、機器と通信する方法に関する情報、機器のユーザ、機器の所有者、機器の窓口案内、機器の貸出人、機器の借受人、予測された機器のコスト、実際の機器のコスト、予測された機器の故障率、実際の機器の故障率、予測された機器の保守または修理のコスト、実際の機器の保守または修理のコスト、および機器の識別子からなる群から選択された情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４７】
前記機器の識別子は、機器の製造番号、機器のバーコード、機器のモデル番号、無線周波識別子、インターネットプロトコルアドレス、グラフィックアドレス、有線アドレス、無線アドレス、およびデジタル署名からなる群から選択される、請求項４６に記載の資産管理システム。
【請求項４８】
前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方の少なくとも１つのコンポーネントを、前記分散型ネットワークから遠隔の場所から制御する手段をさらに含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項４９】
前記２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方の少なくとも１つのコンポーネントの動作ステータスに対して、前記分散型ネットワークから遠隔の場所から応答する手段をさらに含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５０】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークは、通信ネットワークである、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５１】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークは、３次元であり、前記特定場所向けのコンピュータデータベースモデルは、前記分散型ネットワークを３次元で表現する、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５２】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも１つの前記インフラ機器の配置、向き、および相互接続を記憶または表示する手段をさらに含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５３】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方は、少なくとも１つの建物の内部および外部の双方に配置されているか、または、配置される予定である、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５４】
前記少なくとも２つの異なる分散型ネットワークの少なくとも一方に関する前記選択された情報を編集する手段をさらに含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５５】
インフラ機器からなる少なくとも２つの異なる分散型ネットワークに関する前記情報は、予測された情報および測定された情報を含む、請求項３５に記載の資産管理システム。
【請求項５６】
前記予測された情報と前記測定された情報とを比較する手段をさらに含む、請求項５５に記載の資産管理システム。
【請求項５７】
インフラ機器からなる分散型ネットワークに関する予測された情報および測定された情報の記憶、送信、または取り出しを行うステップであって、前記情報は、コストデータ、警報データ、および保守データからなる群から選択される、記憶、送信、または取り出しを行うステップと、
前記分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行うステップと、
前記予測された情報と前記測定された情報とを比較するステップと、
を含み、
前記インフラ機器からなる分散型ネットワークは、特定場所向けのコンピュータデータベースモデルに表現され、該特定場所向けコンピュータデータベースモデルは、そこに記憶される前記インフラ機器の物理的な場所および相互接続のコンピュータ表現を有する、
資産管理方法。
【請求項５８】
インフラ機器からなる分散型ネットワークに関する予測された情報および測定された情報の記憶、送信、または取り出しを行う手段であって、前記情報は、コストデータ、警報データ、および保守データからなる群から選択される、記憶、送信、または取り出しを行う手段と、
前記分散型ネットワークからの選択された情報の選択的な取り出し、表示、集約、または分析を行う手段と、
前記予測された情報と前記測定された情報とを比較する手段と、
を含み、
前記インフラ機器からなる分散型ネットワークは、特定場所向けのコンピュータデータベースモデルに表現され、該特定場所向けコンピュータデータベースモデルは、そこに記憶される前記インフラ機器の物理的な場所および相互接続のコンピュータ表現を有する、
資産管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００１年２月１４日に出願された米国仮特許出願第６０／２６８，３６０号への米国特許法第１２０条に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本出願は、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method And System for a Building Database Manipulator」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４１号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Managing a Real Time Bill of Materials」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４２号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System For Automated Optimization of Communication component Position in 3D」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４０号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Designing or Deploying a Communications Network which Allows Simultaneous Selection of Multiple Components」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／６３３，１２２号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Designing or Deploying a Communications Network which Considers Frequency Dependent Effects」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／６３３，１２１号、T. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびEric Reifsniderによって出願された「Method and System for Designing or Deploying a Communications Network which Considers Component Attributes」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／６３２，８５３号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Improved Method and System for a Building Database Manipulator」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／６３３，１２０号、ならびにT. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびBrian Goldによって出願された「System and Method for Efficiently Visualizing and Comparing Communication Network System Performance」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／６３２，８０３号、ならびにT. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびBen Hentyによって出願された「System and Method for Design, Measurement, Prediction and Optimization of Data Communication Networks」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６６７，６９０号に関連する。これらの同時係属中の米国特許出願の主題は、参照により本出願に援用される。
【０００３】
本発明は、包括的には、通信ネットワークの設計および管理のための技術的および地理的な情報システムに関し、より具体的には、地形データおよび建物データの双方からなる物理環境の３次元（３−Ｄ）表現を作成、使用、および管理する方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
無線通信の使用が増加するにしたがい、建物の内部および周囲の無線周波数（ＲＦ）のカバレージならびに外部の送信源から建物内部への信号の貫通は、携帯電話システム、ページングシステム、またはパーソナル通信ネットワークもしくは無線ローカルエリアネットワークといった新しい無線システムおよび無線技術を設計し、かつ、配備しなければならない無線技術者にとって緊急の重要な設計事項になってきている。設計者は、無線トランシーバの場所または基地局のセルサイトが、都市全体、オフィス、建物、競技場またはキャンパスの全体にわたって信頼できるサービスを提供できるかどうかを判断するように頻繁に求められる。無線システムにとっての共通の問題は、例えば会議室のような、ある特定の場所における不十分なカバレージ、すなわち「不感帯」である。現在、屋内の無線ＰＢＸ（構内交換機）システムまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）が、近くの同様のシステムからの干渉によって役に立たなくなり得ることが分かっている。半径２キロメートル以内の無線カバレージを提供する建物内デバイスおよびマイクロセルデバイスのコストは、下落しつつあり、これらの構内システムを設置するＲＦ技術者および専門家の仕事量は、急激に増加している。マイクロセル無線システムおよび建物内無線システムについての迅速な技術設計および配備の方法は、費用効率の高い増築にとって極めて重要である。
【０００５】
無線信号カバレージの貫通および干渉を分析することは、多くの理由から非常に重要である。設計技術者は、既存の屋外の大規模無線システム、すなわちマクロセルが、建物、または複数の建物からなる群（すなわちキャンパス）の全体にわたって十分なカバレージを提供するかどうかを判断しなければならない。あるいは、無線技術者は、ローカルエリアカバレージが他の既存のマクロセルによって十分に補われているかどうか、または、屋内の無線トランシーバ、すなわちピコセルを追加しなければならないかどうかを判断しなければならない。これらセルの配置は、コストおよび性能の双方の観点から重要である。屋外のマクロセルからの信号と干渉する屋内の無線システムが、計画進行中であるならば、設計技術者は、どれだけの干渉が予想され得るか、および、干渉が建物内または複数の建物からなる群の内部のどこで現れるかを予測しなければならない。また、設置コストだけでなく機器のインフラコストをも最小にする無線システムを提供することも、経済面から非常に重要である。さらに、システムまたはネットワークが設置された後は、システムのさらなる増築のために、現行の動作データを収集、理解、集約および使用できるように、設置されたネットワークを時間および空間にわたって管理し、システムの保守レコードの記録、継続的な編集および修正を行うと共に、システムおよびシステムを構成するコンポーネントのコスト、保守修理、ならびに現行の性能を追跡することが引き続いて必要である。建物内の無線システムおよびマイクロセル無線システムが増加するにしたがい、これらの問題点は、体系的かつ反復可能な方法で、迅速、かつ、容易に、かつ、安価に解決されなければならない。
【０００６】
ビジネスまたはキャンパスの現場で使用され、環境を設計するために用いることができる多くのコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）製品が市場に存在する。Autodesk社が提供しているＡｕｔｏＣＡＤおよびＡｕｔｏＣＡＤ  Ｍａｐ、MapInfo社が提供しているＭａｐＩｎｆｏ、ArcInfoが提供しているＡｒｃＶｉｅｗ、およびGeneral Electricが提供しているＳｍａｌｌｗｏｒｌｄは、物理環境をモデル化および表現するように設計された強力なＣＡＤおよび地理情報システム（ＧＩＳ）のソフトウェアパッケージの例である。しかしながら、これらの先行するツールのいずれも、地形、建物、および建物の内部構造を結合する、シームレスに統合された物理環境の３次元デジタル表現を生成する自動化された手段を提供しない。同様に、Lucent Technology社が提供しているＷｉＳＥ、EDXが提供しているＳｉｇｎａｌＰｒｏ、Mobile Systems International社.（現在のMacroni社）によるＰＬＡｎｅｔ、Celplan Technologies社が提供しているＣｅｌｐｌａｎ、Agilent TecnologiesによるＷｉｚａｒｄ、AircomによるＡｓｓｅｔ、ならびにEricssonが提供しているＴＥＭＳおよびＴＥＭＳ  Ｌｉｇｈｔは、無線技術者が無線通信システムの設計および配備を行うことを援助するために使用される無線ＣＡＤ製品の例である。
【０００７】
しかしながら、実際には、環境を定義するパラメータのデータベースは、すぐには存在しないので、多くの既存の建物またはキャンパスのデータベースは、紙の上でのみ設計されるか、または、写真もしくはビットマップ画像として表現されているにすぎない。つい最近、建物の位置および幾何学的形状に関する詳細な情報と共に、地形の物理的な特徴に関する非常に正確なデータを取得ことが可能になった。屋内および屋外のＲＦ無線通信システムを計画および実施する目的で、この異なる情報を収集し、かつ、そのデータを操作することは、一般に不可能ではないとしても、困難であった。また、それぞれの新しい環境は、コンピュータ生成された無線予測モデルと付き合うために、退屈な手動によるデータフォーマットを必要とする。
【０００８】
本発明と関連した主題に向けられたいくつかの特許は、特定場所向けの伝播モデル化用またはシステム設計用の、地形および建物の正確で効率的な３次元デジタルモデルの作成の技術水準を示す。これらは、Pickering他に付与された米国特許第５，４９１，６４４号、Markusに付与された米国特許第５，５６１，８４１号、Ephremides およびStamatelosに付与された米国特許第５，９８７，３２８号、Brockel他に付与された米国特許第５，７９４，１２８号、Soliman等に付与された米国特許第６，１１１，８５７号、Krause他に付与された米国特許第５，６２５，８２７号、Feisullin他に付与された米国特許第５，９４９，９８８号、Lironに付与された米国特許第５，５９８，５３２号、Stratis他に付与された米国特許第５，９５３，６６９号、およびTekinayに付与された米国特許第６，０４４，２７３号を含む。上記列挙した特許は、無線通信システムが配置される物理環境に関する情報を何らかの方法で利用する当該無線通信システムのシミュレーションのためのさまざまな方法およびシステムを教示する。しかしながら、それらは、特定場所向けの環境モデルを、実際に設置された機器のインフラのモデルと結合するいかなるタイプの資産管理も教示しておらず、また、それらは、物理環境のデジタルモデルの具体的なフォーマットに関するいかなる情報も提供しないし、デジタルモデルがどのように構築されたかについてのいかなる表示も提供しない。
【０００９】
資産管理を取り扱い、かつ、本発明を可能にする他の特許は、Raabに付与された米国特許第６，０４７，３２１号、Barrus等に付与された米国特許第６，０５８，３９７号、Burnett等に付与された米国特許第６，０６７，０３０号、McKayに付与された米国特許第６，２２３，１３７号、Wiseに付与された米国特許第５，５２３，７４７号、およびVinesに付与された米国特許第６，００６，１７１号を含む。電気通信の資産管理のための地図および地理情報の使用における最新技術の調査は、カリフォルニア州のレッドランドのESRI Pressによって２００１年５月に出版された「GIS in Telecommunications」に見ることができる。上記参照される特許および刊行物のいずれも、屋外環境、屋内環境、および地下環境をシームレスな形式で含むことができる物理環境の３次元デジタルモデルの、一組の規則またはアルゴリズムの使用を通じた体系的な作成も表示も意図していない。さらに、上記引用された参照文献のいずれも、建物の内部構造の３次元デジタルモデルを、屋外の地形および建物の幾何学的形状の３次元モデルと結合し、この結合を、実際の物理的な分散型ネットワークの特定場所向けのコンポーネントのレイアウト情報をも含むデータベースフォーマットで行うことを意図していない。
【００１０】
さらに、上記引用された参照文献は、特定場所向けのデータベースモデルが、複数のコンポーネントからなる分散型ネットワークの特定場所向けの表現を含むことを可能にする資産管理方法もシステムも教示していない。このような資産管理方法またはシステムにより、モデル化される複数のコンポーネントからなる実際の物理ネットワークは、その詳細を明らかにすることができ、保守することができ、性能を知るためかもしくは警報を発するために監視することができ、かつ、その後、共通のデータベースフォーマットを用いて、各コンポーネント単位またはシステム全体の単位で反復形式により管理できるようになる。上記引用される特許は、このような都市環境用のモデルを得ることの難しさを示しているが、地形および建物の双方（または木、自然のオブジェクトもしくは人工のオブジェクト、塔、隔壁、壁などの他のオブジェクト）を結合する物理環境の３次元モデルを作成する、体系的で、反復可能で、かつ、高速の方法論もアルゴリズム手法も提案していない。このような方法論またはアルゴリズム手法によって完成された表現は、ベクトルフォーマットで記憶し、見ることが可能となり、このベクトルフォーマットは、無線通信機器、コンピュータネットワーク機器、または複数のコンポーネントからなる任意の形式の構造化ケーブルネットワークもしくは分散型ネットワークの計画および配備を、実際の物理環境を表現するモデル内で行い、かつ、それら機器やネットワークの現行の性能データと共に、保守およびコストのレコードの追跡を、当該モデル内で行う目的にとって最適である。
【特許文献１】
該当無し
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、本発明の目的は、極めて正確な物理環境の３次元デジタルモデルを生成する、迅速で、かつ、自動化された方法およびシステムを提供することである。ここで、この物理環境は、変動する地形の標高および土地利用の特徴、建物の幾何学的形状、位置、および高さ、自動車、木、および人々といった、建物の近くに位置するオブジェクト、ならびに、建物内に位置する壁、ドア、天井、エレベータ、階段の吹き抜け、窓、家具、および機器の内部レイアウトを含むことができる。この統合された方法は、通信技術者に大きな価値を提供し、既存の技法を上回る著しい改善を提供する。
【００１２】
本発明のさらに別の目的は、世界の異なる部分における、モデル化された異なるネットワークに関するコストデータ、性能データ、予測データ、保守データ、および所有者データの継続した記憶および変更を操作および集約できるように、建物内、または、建物の外部から建物の内部、または、建物内に向かう地下トンネル内もしくは外部の環境に向かう地下トンネル内における複数の通信コンポーネントからなる物理的に分散した異なるネットワークを、記述されたデータベースモデルを用いることにより表現できる資産管理システムおよび方法を提供することである。この新規で、かつ、価値ある資産管理システムおよび方法により、分散型ネットワークのデータベースモデルは、さらに、性能イベントおよび警報イベントだけでなく、システム性能メトリックまたはネットワーク性能メトリックをも求めるためにモデル化される複数のコンポーネントからなる実際の物理ネットワークと相互作用することが可能になる。これらのシステム性能メトリックまたはネットワーク性能メトリックは、比較、記憶、測定、視覚化、表示および集約が可能であり、企業または広域の電気通信事業者の分散型通信ネットワークの継続管理が改善される。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によると、地形の標高および土地利用、建物の位置、塔の位置だけでなく、幾何学的形状、高さ、ならびに壁、ドア、天井、家具、および建物内の他のオブジェクトの内部レイアウトに関するデジタル情報が提供される。ここで、上記デジタル情報は、別々のデータフォーマットまたはデータ表現であってもよく、２次元または３次元のラスタ画像もしくはベクトル画像を含む。このデジタル情報は、物理環境の単一の３次元デジタルモデルに結合される。その結果として生成される３次元デジタルモデルは、利用される別々の情報に含まれる物理環境のすべての様相を結合する。そして、この３次元デジタルモデルは、無線通信システム、コンピュータネットワークシステムの任意の表示形式、分析形式、またはアーカイブ記録形式によく適している。あるいは、この３次元デジタルモデルは、市民の公益施設の計画および保守の目的に利用することもできる。例えば、本発明の方法を用いると、技術者は、屋外の地形の標高のモデルを含む、統一された単一のデータベースを作成することができ、地形または地表面からの天井の高さおよび壁の高さ、建物の壁の場所、窓、ドア、および家具の場所などの建物のデータと同時に環境データを使用することができる。このタイプの統一されたデータベースは、例えば、建物の外部および内部の双方でユーザにカバレージを提供するように設計された無線ネットワークのシステム性能またはネットワーク性能の予測に使用することができ、あるいは、このデータベースは、例えば、建物の内部および外部のアンテナ、塔、同軸ケーブル、および増幅器といったインフラ資産の物理的な場所を表示するメカニズムを提供するために使用することができる。本発明の好ましい実施の形態で構築される３次元デジタルモデルは、無線または有線の電気通信システムの性能のシミュレーションに使用されるように意図されているが、他の多くの用途が、他の計画または表示の目的でこの３次元デジタルモデルを利用できることは、当業者に明らかであろう。
【００１４】
例えば、空調機械類およびダクト、配管／パイプおよび機器、または変圧器および配線を組み込んだ電気伝導システムといった、屋内、または、屋内環境および屋外環境の双方で、物理的に相互接続されなければならない機器（インフラ機器）からなる任意のタイプの分散型ネットワークまたは固定ネットワークを、本発明を用いてモデル化し、かつ、管理することができる。
【００１５】
上記目的、態様および利点、ならびに他の目的、態様および利点は、本発明の好ましい実施の形態の以下の詳細な説明を図面と共に参照することにより、より一層理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図面を参すると、物理環境の３次元デジタルモデルの作成、使用、および管理を行う方法が示されている。この物理環境の３次元デジタルモデルは、屋外の地形の標高および土地利用の情報、建物の配置、高さ、および幾何学的形状、ならびに壁、床、窓、およびドアといった建物の内部構造を結合する。その結果、３次元デジタルモデルは、屋内の環境および屋外の環境のシームレスな統合を表現する。
【００１７】
無線通信システムの性能の非常に正確な特定場所向けのシミュレーションの実行、または、機器コスト、設置コスト、修理レコードもしくは機器取り替えもしくは機器整備の特定場所向けのレコードの保持、または、ネットワークの性能データ監視もしくは追跡、または、設置された機器の所定時間および所定空間にわたる特定場所向けの位置の記録保管されたレコードの維持を行うために、物理環境の３次元による非常に詳細な記述が必要とされる。最近まで、高分解能の地理データは、容易に利用できなかった。これは、物理環境の非常に詳細なモデルの作成に、一般に、大量の手作業による努力を必要とすることになり、このようなモデルの作成を極端に難しくしていた。リモートセンシングおよび画像処理の分野における新しい進歩によって、高分解能の情報が、利用可能になってきている。この情報は、多くの民間の供給業者から入手でき、今日、いくつかの異なるデータフォーマットで提供されている。今日見られる一般のフォーマットの簡単な説明を以下に記載する。
【００１８】
歴史的に見ると、地理情報は、デジタルの頭上（overhead）画像の形式で最も容易に利用可能であった。デジタルコンピュータ内で画像を表現するには、ラスタおよびベクトルフォーマットという基本的に異なる２つの方法がある。ラスタ画像は、ピクセルと呼ばれる有色ドットの順序付けられた集まりの形式で環境の画像を提供する。ピクセルは、横の列および縦の列の２次元グリッドに配列される。それぞれのピクセルは、特定の値と関連し、この特定の値は、通常は色または輝度である。全体として眺めると、変化する色彩および輝度を有するピクセルのグリッドは、物理環境の図形表現を形成する。ラスタデータベースの一般的な例は、ビットマップ（ＢＭＰ）画像である。ビットマップ画像では、画像のあらゆる点、すなわちピクセルの色が与えられる。地理情報システムとの関連では、ラスタ画像は、通常、その関連する値が標高値を表すピクセルからなる。例えば、マンハッタンの商業地区を表現するラスタ画像は、その値が、実世界の対応する場所の海面からの高さに対応する規則的な間隔のピクセルのグリッドを提供することができる。この場合、地形は、方形のグリッドとして表現され、この方形のグリッドでは、グリッドの頂点の標高が与えられる。地形のラスタ画像または任意の物理環境のラスタ画像は、衛星画像または他の航空写真技法から得ることができる。物理環境のラスタ画像は、単に点の標高のみを有する必要があるだけでなく、地盤の特徴、人口密度、または他の任意の土地利用パラメータに関する情報も有することができることに留意されたい。今日、一般的なラスタ画像の例には、ビットマップ（ＢＭＰ）、ＪＰＥＧファイル（ＪＰＧ）、タグ付き情報ファイルフォーマット（ＴＩＦＦ）、およびターガ（ＴＧＡ）が含まれる。
【００１９】
ベクトルフォーマットという用語は、ここでは、論理空間内の点の表現を意味するために使用される。３次元ベクトル画像フォーマットを取り扱う場合に、通常、３つの空間座標軸Ｘ、ＹおよびＺが、空間内の点を表現するために使用される。ベクトルフォーマットは、表現される物理領域の境界を指定する。線、円または他の複合形状を表現するために、ベクトルフォーマットは、点の列を使用する。例えば、線は、通常、始点および終点により指定される。ここで、それぞれの点は、Ｘ、Ｙ、Ｚの３つの座標を有する。ポリゴンおよび基本形状も、ベクトル画像フォーマット内でサポートすることができる。ポリゴンおよび基本形状は、通常、そのポリゴンの頂点に対応するベクトルの組として指定される。多くのＣＡＤソフトウェアツールが、ベクトルファイルフォーマットを用いて、物理オブジェクトまたは物理領域を表現する。ベクトルフォーマットは、通常、ラスタ画像フォーマットに比べて、記憶するのにより経済的である。
【００２０】
屋外の物理領域に関する情報は、一般に、ラスタ画像フォーマットまたはベクトル画像フォーマットのいずれかで提供される。この情報を得るには、リモートセンシング法が一般に使用される。最も初期の最も知られたリモートセンシング法は、航空写真撮影法である。技術が進歩するにしたがい、リモートセンシングは、航空写真撮影法から、ソナーエネルギーだけでなくより広範囲の電磁エネルギーにも反応する電子センサによって収集された地面の画像を包含するように拡大した。リモートセンシングおよび画像解析の分野の進歩により、地形およびある特定の領域の建物の双方を記述する高分解能データが、現在、利用可能である。
【００２１】
米国地質調査所（ＵＳＧＳ）は、土地利用および地形の標高用の高分解能の地図データ、地図製作の主要な地物（feature）のライングラフィックス、および高分解能の写真データを作成している。ＵＳＧＳ以外に、I-Cubed社およびEDX社といった、米国全土にわたる多くの都市の地形、建物、および形態のデータに関する情報を提供する民間供給業者が存在する。民間の供給源を通じて現在利用可能なよく知られたデータフォーマットの概要を、以下に示す。
【００２２】
図１として示される例であるデジタルオルト画像（Digital Ortho-Imagery）は、航空写真または衛星画像のいずれかから得られる都市または地域の画像を示す。この情報は、検討中の地域の目に見える基準として使用されることが多い。
【００２３】
ＵＳＧＳが提供している最もよく知られたデータフォーマットは、デジタル標高モデル（ＤＥＭ（Digital Elevation Model））である。ＤＥＭは、地上の複数の位置の標高を表すピクセルの配列からなるラスタファイルフォーマットであり、ピクセルは、規則的な間隔で配置されている。このデータは、デジタル化された地図製作用の地図等高線を重ね合わせることによるか、または、国土航空写真プログラム（ＮＡＰＰ（National Aerial Photography Program））の読み取られた写真から作成される。ＵＳＧＳのＤＥＭは、一般に、３０メートルの分解能のものが利用可能である。垂直方向の分解能は、多くの場合、１５メートルに等しい。３０メートルデータは、通常は、緯度および経度において７．５分角ずつ離れた間隔で配置された２次元配列のデータの標高を提供する。したがって、３０メートルデータは、７．５分ＤＥＭとして広く知られている。ＵＳＧＳのＤＥＭは、通常、ある特定の領域の地形の特徴を表現するために使用される。しかしながら、３０メートルの低い分解能を有するＤＥＭは、都市環境において無線ネットワークを計画するのに必要となることがある建物の詳細および他の人工の障害物もしくは自然の障害物のすべてを取り込むことができない。現在、１０メートルの精細な分解能を有するＤＥＭが、精選された領域に対して利用可能である。図２は、カリフォルニア州のタホ湖の領域の１０ｍ×１０ｍの分解能を有するＤＥＭを示している。高いグレースケール値を有するピクセルほど、明るく表示され、高い標高を示す。低いグレースケール値を有するピクセルほど、暗く表示され、低い標高を示す。
【００２４】
土地利用・土地被覆（ＬＵＬＣ（Land Use and Land Cover））デジタルデータは、ＵＳＧＳによって作成されるラスタデータフォーマットである。このラスタデータフォーマットは、１：２５０，０００の縮尺に基づく地図および限られた数の１：１００，０００の縮尺に基づく地図に登録された主題の重ね合わせから導出される。ＬＵＬＣデータは、市街地または家屋密集地、農地、放牧地、森林地、水域、湿地、不毛地、ツンドラ、および万年雪または何万氷に関する情報を提供する。この情報は、通常、土地利用データと呼ばれる。関連する地図は、行政ユニット、水理ユニット、人口調査による国の区画、連邦土地所有権、および州土地所有権の５つのデータカテゴリーで情報を表示することができる。土地利用および他の形態のデータは、人口密度または平均所得水準などの詳細を提供することにより、無線通信システムの設計に重要となり得る。
【００２５】
キャノピィ（Canopy：樹冠）ＤＥＭは、地面のグリッドの標高を表すラスタ画像であり、標高を、あたかも薄い被覆がその領域に掛けられたように視覚化することができる。キャノピィＤＥＭは、規則的な間隔で配置された標高の配列からなる。キャノピィＤＥＭは、木、建物、および地面のような地形オブジェクトについての標高データを含む。キャノピィＤＥＭは、自動化写真測量技法を用いて、航空写真から作成される。１ｍ×１ｍの精細な分解能を有する高分解能のキャノピィＤＥＭは、米国の全体にわたる多くの都市に利用可能である。キャノピィＤＥＭは、物理環境の正確なモデルが必要とされるレイトレーシングに基づく予測技法用に、地形および建物をモデル化するために使用することができる。しかしながら、キャノピィＤＥＭは、環境内の異なる障害物を区別しない。例えば、キャノピィＤＥＭは、丘、木、または建物を区別しない。環境のすべての障害物および物理的特徴は、標高の観点からモデル化される。図３は、シカゴの商業地区のキャノピィＤＥＭの断面を示している。
【００２６】
ボールドアース（Bald Earth：無冠地表）ＤＥＭは、当該ボールドアースＤＥＭが、木、建物、または他の地形以外の特徴の標高を含まない点を除いて、キャノピィＤＥＭと同様である。ボールドアースＤＥＭは、キャノピィＤＥＭおよび土地調査データを結合することにより、手動で作成される。建物、木、または他の障害物を除く地形の標高を求めるために、キャノピィＤＥＭから、低い標高点が取り込まれ、補間される。ボールドアースＤＥＭは、後述するように、局所的な地面に対する建物の高さを定めるための参照として本発明で使用される。１ｍ×１ｍ×１ｍの分解能を有するボールドアースＤＥＭが、現在、利用可能である。図４は、シカゴの商業地区の領域のボールドアースＤＥＭの一例を提供している。
【００２７】
建物の土地占有面（footprint）および最上部占有面（top-print）の画像が、ラスタ画像フォーマットおよびベクトル画像フォーマットの双方で利用可能であり、所定の地理上の地域の建物の外壁の外縁の表現を提供する。建物の底面における外壁の外縁は、建物の土地占有面として知られている。一方、建物の最上部における外壁の外縁は、最上部占有面として知られている。建物の土地占有面および最上部占有面それぞれは、ポリゴンとして表現され、そのポリゴンの頂点またはエッジの座標が記憶される。建物の土地占有面の画像情報は、土地調査の測定値およびキャノピィＤＥＭを手動で結合することによって作成される。本発明は、後述するように、ベクトルファイルフォーマットの建物の土地占有面および最上部占有面の情報を利用して、物理環境の３次元表現を作成する。図５は、建物の土地占有面の画像の一例を提供している。
【００２８】
フラッディドエンジニアリング（Flooded Engineering）ＤＥＭは、建物の高さの細かな詳細を、ボールドアースＤＥＭの広大な地域のカバレージと融合させる。建物の標高が、ボールドアースＤＥＭの地形の標高に追加されて、フラッディドエンジニアリングＤＥＭが得られる。建物の標高は、建物の土地占有面の情報およびキャノピィＤＥＭを手動で結合することにより得られる。フラッディドエンジニアリングＤＥＭは、木および他の植物の茂みといった他の多くの障害物を含まない。１ｍ×１ｍ×１ｍの分解能を有するフラッディドエンジニアリングＤＥＭが、現在、利用可能であり、一例が、図６に提供されている。
【００２９】
クラスタマップ（Cluster Map）は、無線通信システムの計画に使用することができるベクトル画像フォーマットである。クラスタマップは、ある特定の地域における土地の活動（land activity）および建物の密度を示す。クラスタマップは、地域を異なる層に分割する。各層は、異なる建物の密度および土地の活動を有する。伝播予測ツールの中には、地形情報と共にクラスタデータを用いて、環境を特徴付けるものがある。高分解能データベースのコストが正当と認められないいくつかのケースでは、クラスタマップが、伝播予測のために十分な情報を提供することができる。クラスタマップ画像の一例は、図７に与えられている。
【００３０】
今日、ほとんどの建物の３次元の内部構造のレイアウトは、直ちに利用可能とはなっていない。しかしながら、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method And System for a Building Database Manipulator」という発明の名称の係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４１号に詳述される最近の発明は、建物の内部構造の３次元モデルを作成するシステムおよび方法を明確に述べている。その出願内に提供される記述は、参照により本明細書に援用される。
【００３１】
本発明は、地形、建物、および１つまたは２つ以上の建物の内部構造に関する情報を、さまざまなフォーマットから単一の複合３次元デジタルフォーマットに結合する方法およびシステムを提供する。さまざまなフォーマットのいくつかは、上記に列挙されている。このプロセスは、地形、建物、および建物の内部構造に関する情報を別々に読み込んで処理することと、その情報を３次元ベクトルフォーマットに変換することと、次に、それらを単一のデジタルフォーマットにマージすることとを包含する。
【００３２】
本発明は、図８に示す不定形三角網（ＴＩＮ（Triangular Irregular Network））として知られているベクトル画像フォーマットを用いて、地形の特徴を表現する。地形のモデル化において、ＴＩＮは、隣接する三角形の集まりであり、三角形の頂点は、所定の地理上の地域内の地形の標高を表す。ＴＩＮフォーマットは、上述したさまざまなラスタファイルフォーマットの１つまたは複数に適用される特殊化された処理技法によって、本発明により自動的に作成される。本発明に関連するＴＩＮを作成するためのさまざまなアルゴリズムが存在する。
【００３３】
ＴＩＮモデルは、不規則な間隔の点の集合から面を構築する単純な方法として、１９７０年代初期に開発された。地形の不定形三角網（ＴＩＮ）モデルは、不規則な間隔のノードに基づく、平面的な三角形ポリゴンの重ならない網からなることになる。不規則な間隔のノードは、ＴＩＮモデルのどの３つのノードも同一線上にないという事実に依拠する。ＴＩＮにおけるそれぞれの三角形の平面は、その場所における地形の面の表現を形成し、無線通信システムの性能予測との関連では、変動する地形の標高によって引き起こされる物理的な障害の表現を提供する。
【００３４】
ＴＩＮは、ノードの集合およびノード間を相互接続する直線の集合のみを記憶する必要があるので、ベクトル位相構造である。起伏のある地形の地域のノードを多くし、より滑らかな地形の地域になるほどノードを少なくすることにより、ＴＩＮの実施を効率化することができる。比較的平坦な地形を有する地域は、大きな三角形を用いることによりモデル化することができ、起伏のある地形を有する地域は、より小さな三角形を用いてモデル化することができる。これは、データベースのサイズに関して、ＴＩＮモデルを非常に効率化する。地形を表現するためにモデル化する必要のある面の個数が減少するにしたがい、シミュレーションで考慮する障害物が少なくなるので、無線通信システムの性能予測モデルの計算量も大幅に減少する。したがって、ＴＩＮモデルは、特定場所向け伝播予測ソフトウェアにとって、地形をモデル化する非常に良い候補と考えられる。
【００３５】
ＤＥＭ画像がさまざまな供給業者から容易に入手可能であるのと異なり、地形データをＴＩＮの形式で入手することは、ＤＥＭがＴＩＮフォーマットに変換されなければならないことから、容易ではない。ＤＥＭ画像をＴＩＮフォーマットに変換する多くの異なる技法が存在する。
【００３６】
ＤＥＭをＴＩＮに変換する簡単な方法は、ＤＥＭのすべての点をＴＩＮのノードとして使用し、すべてのノードを、その隣接する２つのノードと接続して、三角形の網を形成することである。しかしながら、このような実施態様では、結果的に、ＴＩＮの三角形の面が非常に多くなる。予測ソフトウェアを効率的に実行するには、環境をモデル化するのに用いられる面の個数を最小限に抑える必要がある。地形をモデル化するのに用いられる面の個数を減少させるには、ＤＥＭにおける興味のない（重要でない）点を選択除去する必要があり、興味のある点のみが、ＴＩＮを作成するために用いられるべきである。
【００３７】
現在、ＤＥＭをＴＩＮに変換するいくつかの異なるアルゴリズムが存在する。これらのアルゴリズムのほとんどは、ＤＥＭからＴＩＮモデルを作成している間、共通の手法を使用する。まず、ＤＥＭのいくつかの「重要な」点が特定される。「重要な」は、面を記述し、かつ、その突出したトポロジーの特徴、例えば急激な変動といったものを引き出すのに最も役立つ点をいう。次に、これらの点は、三角形分割アルゴリズム（triangulation algorithm）を用いて三角形に分割され、地形のＴＩＮモデルが構成される。比較的最近の手法は、点の選択および三角形分割アルゴリズムを融合する。地形に関する情報の損失を最小にして、ＤＥＭから「重要な」点を選択するためのいくつかのアルゴリズムが提案されている。これらの方法は、ＤＥＭの点を選択するために用いられる基準の点で相違する。これらの方法の中には、よく知られた地形マッピングソフトウェアで使用されるものがある。
【００３８】
当業者には既知のファウラ・リトルアルゴリズム（Fowler and Little algorithm）によると、峰、くぼみ、稜線、および河床線といった地形の重要な特徴を表現する点のみが、ＤＥＭから選択される。ＴＩＮは、三角形分割アルゴリズムを用いて、これらの点の集合を接続することにより作成される。しかしながら、ファウラ・リトルアルゴリズムは、所定のタイプの景観にのみ適しており、勾配、稜、および急峻な河床という多くの急激な落差を有する景観に特によく機能する。
【００３９】
ベリーインポータントポイント（ＶＩＰ（Very Important Points））アルゴリズムは、ＴＩＮの構築中に、異なる基準を用いて、ＤＥＭからの点が、無視されるべきか、維持されるべきかを判断する。ＶＩＰアルゴリズムは、ピクセルとその隣接するピクセルとの標高の差に基づいて、ＤＥＭのすべての点に所定の「重要度の尺度」を割り当てる。所定の閾値より小さな「重要度の尺度」を有するすべての点は、ＤＥＭを三角形に分割している間に無視される。ＶＩＰプロセスは、ファウラ・リトルアルゴリズムと比較して、より正確な地形の表現を与える。
【００４０】
双方のケースにおいて、ＶＩＰアルゴリズムおよびファウラ・リトルアルゴリズムは、地形の重要な特徴のみを表すＤＥＭ画像の点を選択して取り出す。これらの点は、選択されると、平面的な三角形の面の集合を形成するために相互に接続され、ＴＩＮにおける地形を表現する。この三角形分割を実行するいくつかの手法が存在する。これらの三角形分割アルゴリズムは、所定の点の集合に対して作成された三角形の個数、三角形の性質（三角形が短く太い小片か、長い小片かどうか）およびアルゴリズムの計算量において、相互に異なる。ドローネ三角形分割（Delaunay Triangulation）アルゴリズムおよびラディアルスウィープアルゴリズム（ＲＳＡ（Radial Sweep Algorithm））は、最も広く使用される２つの三角形分割アルゴリズムである。
【００４１】
ＶＩＰまたはファウラ・リトルアルゴリズムをドローネ三角形分割アルゴリズムまたはＲＳＡアルゴリズムと結合したものを、ＤＥＭラスタ画像からＴＩＮを生成するために使用することができる。ラスタデータベースからＴＩＮの抽出に使用される別の手法は、点の選択および三角形分割方法を融合したものである。さらに別の方法は、点の選択アルゴリズムをドローネ三角形分割アルゴリズムと融合して、ＴＩＮを形成する。
【００４２】
階層的な三角形分割方法が、３−Ｄラスタデータベースから３−Ｄ面をモデル化する汎用的な方法として提案された。この方法は、地形をモデル化するように容易に適合させることができる。階層的な三角形分割方法は、三角形の分割に対して、入れ子になった三角形に基づく階層構造を使用する。ＤＥＭの最大エラーが各段で最小化されるように、三角形は、入れ子になった三角形に階層的に再分割される。このアルゴリズムにより、ユーザは、任意の所望の最大エラーに対して面をモデル化することが可能となり、このアルゴリズムは、ＤＥＭラスタ画像からＴＩＮフォーマットを生成する第２の手法を示す。
【００４３】
ＤＥＭをＴＩＮに変換するさらに別の方法は、ドローネ三角形分割アルゴリズムを、ＤＥＭからの点の選別と共に繰り返し使用することによるものである。この方法は、ドローネ三角形分割アルゴリズムの利点、および、所定の最大エラーを有するＴＩＮ表現の作成をユーザに可能にさせる融合された点選択方法の利点を有する。地形の粗い近似のみを必要とするユーザは、最大エラーとして大きな値を選択することができる。これは、地形を表現するために使用される面の個数を最小にすることになる。三角形のより正確な表現を得るには、ユーザは、最大エラーとして非常に小さな値を選択することができ、それに従って地形をモデル化することができる。
【００４４】
本発明は、ＴＩＮを生成する上記技法のすべてを組み込み、列挙したＤＥＭラスタ画像フォーマットの任意のものを３次元ベクトルフォーマットへ変換することを可能にする。この３次元ベクトルフォーマットは、平面的な三角形の面の有限集合からなり、三角形の頂点は、表現される物理領域内の精選されたＸ、Ｙ座標の標高すなわち経度−緯度座標の標高に対応する。図９は、所定の地理上の地域についてのＴＩＮ画像の一例を示している。当業者ならば、ここに列挙されていない他の技法についても、物理環境のＴＩＮ表現を作成するためにどのように適用できるかについて分かるであろう。
【００４５】
本発明は、前に提示したさまざまなラスタファイルフォーマットおよびベクトルファイルフォーマットから建物の幾何学的形状の３次元表現を外挿する機能も組み込む。その結果、建物の３次元表現は、平面的な方形の面の集まりを含むベクトルファイルフォーマットになる。それぞれの方形平面の面は、その環境内の建物の外壁、建物の屋根、１つまたは２つ以上の木、障害物、または直接的には地形の一部ではないその環境内の他の任意の物理オブジェクトもしくは障害物に対応する。
【００４６】
建物は、個々の平面的なパネルからなる凸ポリゴンとしてモデル化することができる。最近まで、高分解能の地理データが利用可能であることによって、建物の非常に正確な３次元のモデル化が妨げられていた。しかしながら、上述したような建物の最上部占有面および建物の土地占有面といった新しい地理上の成果が利用可能となることによって、都市環境または郊外の環境についての３次元の建物データベースの正確なモデル化を達成することができる。
【００４７】
今日、ベクトル画像フォーマットによる建物の最上部占有面が、市販されている。一般によく認められている標準が存在しないことから、さまざまな供給業者が、さまざまなフォーマットで、建物の最上部占有面のベクトルデータを提供している。しかし、ほとんどは、同様の特徴を共有している。建物の最上部占有面における異なる建物は、一般に、一意の建物番号を用いて、ベクトルファイルフォーマット内でインデックスされる。次に、それぞれの建物の屋根は、それと関連付けられたそれ自身の一意の屋根インデックス番号を有する。屋根のインデックス番号の建物のインデックス番号へのマッピングに関する情報は、一般に、別個のファイルに記憶される。建物の屋根は、通常、反時計方向に記憶されたＸ座標およびＹ座標を有する水平ポリゴンとしてモデル化される。海面から測定された屋根ポリゴンのそれぞれの標高は、通常、天井の情報と共に記憶される。屋根ポリゴンは、モデル化される建物の形状に応じて任意の個数の側面を持つことができる。例えば、図１０に示すような４つの鉛直方向の壁１０および水平方向の屋根１２を有する立方体の建物５について考える。このような建物について、建物の最上部占有面は、屋根情報と共に記憶される屋根ポリゴン１２のＸ座標およびＹ座標ならびに海面からの屋根ポリゴン１２の標高を有することになる。建物の最上部占有面の情報は、建物の鉛直方向の壁１０に関する情報を何ら含まず、これらの鉛直方向の壁は、別々にモデル化されなければならないことに留意されたい。後に説明するように、本発明は、このような鉛直方向の壁のデータを最上部占有面のデータとマージすることを教示および意図する。この鉛直方向の壁も、自然のオブジェクトであってもよいし、あるいは、人口のオブジェクトであってもよい。
【００４８】
図１１に示すような傾斜のある屋根１４を有する建物５について、この建物は、傾斜した屋根の最小の標高から最大の標高に及ぶ異なる標高を有するいくつかの水平屋根１２を有するように近似される。図１２に示すように、建物の最上部占有面は、一続きの同軸の水平屋根ポリゴン１２として近似され、この一続きの同軸の水平屋根ポリゴン１２は、当該水平屋根ポリゴン１２に関連付けられた異なる標高を有する。
【００４９】
建物が、その屋根の線と関連付けられた種々の標高を有する場合（例えば、望遠鏡のように多段式の鉛直方向の屋根を有するエンパイアステートビルの場合）、その建物の最上部占有面のモデルは、３つの同軸の屋根ポリゴン１２からなる。それぞれの屋根ポリゴン１２は、それに関連付けられた異なる標高を有する。図１３および図１４に示すような標高ｈ１、ｈ２、およびｈ３の３つの屋根ポリゴン１２を有する建物について考える。最上部占有面の情報は、３つのポリゴン１２からなり、これらのポリゴン１２は、これらのポリゴン１２のそれぞれと関連付けられた標高ｈ１、ｈ２、およびｈ３を有する。
【００５０】
本発明は、建物の最上部占有面の情報および建物の土地占有面の情報を用いて、その建物の３次元表現を構築する。建物の土地占有面は、その建物の外壁の土地占有面をモデル化し、その建物の底面の標高をも提供する。建物は、水平方向の平坦なポリゴン面および鉛直方向の平坦なポリゴン面の集合としてモデル化される。
【００５１】
建物の最上部占有面の情報は、建物の屋根を、その建物の形状によって定まる任意の個数の側面を有する単一の水平方向のポリゴン面または一続きの同軸の水平方向のポリゴン面として表現する。屋根は、水平方向のポリゴン面としてモデル化され、この水平方向のポリゴン面は、建物の最上部占有面の情報から得られる頂点のＸ値、Ｙ値およびＺ値を有する。建物の鉛直方向の壁は、方形の鉛直方向のポリゴン面としてモデル化される。方形の鉛直方向のポリゴンは、屋根ポリゴンの各エッジに対して作成される。垂直方向の方形のポリゴンは、そのポリゴンの各エッジに対して構築される。４つのすべての座標のＸ座標およびＹ座標は、２つの頂点から得られ、これら２つの頂点は、鉛直方向の面が関連付けられる屋根ポリゴンのエッジを示す。鉛直方向の面の高さは、屋根の標高と、建物の土地占有面によって与えられる底面の標高との差である。
【００５２】
例えば、図１５に示すような４つの頂点１６、頂点１８、頂点２０、および頂点２２を有する屋根ポリゴンについて考える。この屋根の標高は、その建物の最上部占有面の情報と共に得られる。その建物の底面の標高は、その建物の土地占有面から得られる。地面からの屋根の高さは、屋根の標高から底面の標高を引くことにより算出することができる。ポリゴン２４、ポリゴン２６、ポリゴン２８、およびポリゴン３０の各エッジに対して、方形の鉛直方向の面１０が構築される。例えば、エッジ２４に対しては、頂点１６、頂点１８、頂点３２、および頂点３４を有する方形の鉛直方向の面１０が構築される。このようにして、立方体の建物５の３次元モデルが生成される。
【００５３】
図１６に示すように、異なる標高を有する屋根を持った建物５は、すべての屋根ポリゴン１２の各エッジと関連付けられた鉛直方向の方形のポリゴン１０を有することになる。鉛直方向のすべてのポリゴンは、それらの底面に対して同じ標高を有するとみなされる。したがって、図１６の建物は、図１３に示すような鉛直方向の面および水平方向の面の集合として表現されることになる。
【００５４】
上述した技法を用いて、本発明は、任意の地理上の地域内の建物について、建物の土地占有面の情報および建物の最上部占有面の情報から３次元のポリゴン面の表現に変換することができる。
【００５５】
T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method And System for a Building Database Manipulator」という発明の名称の米国特許出願第０９／３１８，８４１号で論述されている技法を用いると、本発明は、任意の建物の内部の３次元物理構造を、ポリゴン面の集まりとして表現することができる。
【００５６】
ほとんどの場合、地形および建物に関するデータは、異なる供給源から入手することができる。地形のデータは、一般に、ＤＥＭとして入手することができ、本発明は、このＤＥＭを、上記に詳述した方法の１つを用いてＴＩＮフォーマットに変換する。建物のデータは、一般に、建物の最上部占有面および建物の土地占有面の形式で、独立した供給業者から入手することができる。本発明は、この情報を、上記に詳述した建物の３次元面の表現に変換する。それぞれの建物の物理構造の内部表現も、本発明内の３次元デジタルモデルとして構築することができる。次に、本発明は、３次元の建物の外部の幾何学的形状の情報を、地形の３次元ＴＩＮの面表現とマージして、所定の地理上の地域の単一の複合表現を形成する。次に、任意の物理環境のシームレスな屋内−屋外表現を形成するために、この複合３次元地形−建物表現は、建物の内部構造の３次元表現と結合することができる。
【００５７】
本発明は、地形のＴＩＮ情報を３次元の建物の情報とマージするために、新規な手法を用いる。本発明では、それぞれの建物の鉛直方向の面のすべての底面が、その建物の底面の近くの地形の最も低い標高に等しくなるまで、下方に延長される。次に、建物の３次元表現が、地形のＴＩＮ情報とマージされると、建物のすべての鉛直方向の面は、地形の面にうまく定着する。図１７は、簡単なＴＩＮ画像にマージされた建物５の図形表現を提供している。これは、建物の３次元表現と地形のＴＩＮ情報との間の不一致に起因するあらゆるエラーの可能性を排除する。この不一致は、建物の底部の近くのオリジナルの地形の情報および／またはオリジナルの建物の情報の分解能エラーによって引きこされることがある。無線通信システムの性能予測との関連では、これは、最初の交差面のみが考慮されるレイトレーシングに基づく予測方法に関連して起こり得る問題を排除する。すなわち、ちょうど実生活におけるように、我々の発明によって作成されるデータベースモデルは、地形の面の情報および建物の壁面の情報が、地形の面と建物の壁面との間に穴が存在しない１つの面としてすべて表現されるものと規定する。
【００５８】
３次元の建物情報が、地形のＴＩＮ情報とマージされると、シームレスに統合された環境の屋内−屋外表現を形成するために、任意の所望の建物の内部構造を、同じデータベース内にマージすることができるか、または、タグ付け処理によって参照することができる。このようなマージまたは参照は、例えば、ＡｕｔｏＣＡＤまたはＳｉｔｅＰｌａｎｎｅｒのようなコンピュータ支援設計ソフトウェア、あるいは、他の任意の建物内の環境の表現を用いることにより行われる。これは、建物モデルのデータおよび地形モデルのデータの３次元表現内の座標を特定し、次に、この座標を用いて、参照がそれぞれの建物の内部表現に対応している別のデータベースを参照することによって行うことができる。この参照は、テーブル索引手順を用いて行うことができる。これにより、具体的な地理的２−Ｄもしくは３−Ｄ座標表現に対する建物の内部モデルが参照される。あるいは、この参照は、視覚的に、または、ユーザによる対話形式で行うことができる。これにより、ユーザは、結合された地形および建物の環境内における建物の外形の具体的な場所を視覚化し、次に、所望の建物内のモデルの参照をリンクするために、マウスまたはあるタイプの選択デバイスをクリックする。別の方法として、ユーザは、対応する建物内のモデルを見るために、具体的な座標の場所または場所の範囲をタイプ入力してもよい。あるいは、建物内のモデルは、結合された地形および建物の環境モデルによって生成される同じベクトルデータベース内で表現されてもよい。次に、本発明は、自動的な手段または手動による手段によって、建物の内部構造の３次元表現を配置し、これを、結合された建物−地形モデルとマージする。次に、この複合した屋内−屋外−地形の３次元モデルは、単一のベクトルファイルフォーマットとして記憶されるか、または、一続きのデータベース構造もしくは一続きの関連ファイルとして記憶される。これらのファイルフォーマット、データベース構造、または関連ファイルは、そのデジタルモデルを構成するさまざまな３次元の平面的な面の座標および特徴からなる。建物の地下室内または都市の街路の下に見られるようなトンネル環境または地下環境、および、そこに設置された複数のコンポーネントからなる分散型ネットワークも、記述された方法を用いて、本発明でモデル化できることに留意されたい。
【００５９】
T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Managing a Real Time Bill of Materials」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４２号に記述された実施の形態におけるように、本発明によって、ユーザは、電気通信システムのコンポーネントのモデルを、環境の複合表現の任意の部分の３次元構造内に任意の角度または任意の方向から、対話形式で視覚化し、配置することができる。この米国特許出願は、参照により本明細書に援用される。
【００６０】
その上、本発明によって、電気通信システムのシミュレーションされた性能または予測された性能の視覚化および記録が可能になる。この電気通信システムは、本明細書で教示された技法を用いてモデル化される実際の物理的な３−Ｄ環境内での動作に合わせてこれから設計されるか、または、すでに設計されたものである。さらに、本発明は、無線ネットワークまたは有線ネットワークを作成するために使用される電気通信システムのコンポーネントおよびケーブルといったインフラ機器の配置、表示および記憶だけでなく、ネットワークまたはシステムの予測された性能と実際の性能とを比較する機能をもサポートする。本発明において使用することができるこのような予測、視覚化、および比較の機能の実施の形態は、例えば、T. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびBen Hentyによって出願された「System and Method for Design, Measurement, Prediction and Optimization of Data Communication Networks」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６３２，８０３号、T. S. RappaportおよびRoger R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Automatic Optimization of Antenna Positioning in 3-D」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４０号、ならびにT. S. RappaportおよびRoger R. Skidmoreによって出願された「System for the Three Dimensional Display of Wireless Communications System Performance」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３５２，６７８号に教示されている。これらすべての出願は、Wireless Valley Communications社のものである。上記列挙した出願は、参照により、本明細書に援用される。
【００６１】
インフラ機器の配置は、Wireless Valley Communications社による先の発明によって意図されているか、または、物理システムにおける複数のコンポーネントからなる分散型ネットワークに必要とされるケーブル、ルータ、アンテナ、スイッチなどを含むことができる。説明したデータベースフォーマットを用いて、本発明によりモデル化され、かつ、本発明内に保持されるインフラ機器のいくつかまたはすべてと関連付けられた重要な情報は、物理的な場所（機器の実際の物理的な配置を特定場所向けに表現するためのデータベース内の機器の配置）だけでなく、機器供給業者、部品番号、設置および保守の情報ならびに履歴、システムまたは機器の性能、ならびに警報のデータおよび履歴といったデータも含み、さらに、特定のコンポーネントおよびサブシステムのコストの情報ならびに減価償却の情報も含む。
【００６２】
また、この発明により、ユーザは、３次元モデル内の任意の面またはオブジェクトの他の物理的な特徴、電気的な特徴、機械的な特徴、および審美的な特徴も指定することができる。これらの特徴は、これらに限定されるものではないが、減衰、表面粗さ、幅、材質、反射係数、吸収、色彩、運動、散乱係数、重量、償却データ、厚さ、隔壁タイプ、所有者およびコストを含む。その上、広く一般に認められている多くのフォーマットで簡単に読み出し可能または書き込み可能な情報をもデータベース構造内に記憶することができる。この情報としては、例えば、一般的な場所データ、住所、部屋番号またはアパート番号、所有者、賃借人または賃貸人、借家人情報または所有者情報、モデル番号、整備レコード、保守レコード、コストまたは減価償却のレコード、購入コスト、維持コスト、またはライフサイクル維持コストといった会計レコード、ならびに一般的なコメントまたはメモもある。これらの情報は、結果として得られた実際の物理環境の３次元モデルの中の任意の個々の面または建物またはオブジェクトまたはインフラ機器と関連付けることもできる。
【００６３】
次に、図１８を参照すると、結合された環境モデルおよびインフラモデルから情報の提供、照会、および抽出を行う全体的なプロセスが示されている。特定場所の向けの３次元環境モデルまたは一続きの２次元環境モデルのスライスは、先に定義したプロセスを用いるか、または、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method And System For a Building Database Manipulator」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４１号、ならびにT. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Improved Method and System for a Building Database Manipulator」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６３３，１２０号に記述された技法を用いて作成される（１８１）ことに留意されたい。これらの出願は、参照により本明細書に援用される。次に、通信ネットワークが、手動による手段または自動的な手動によって本発明内で特定場所向けにモデル化される。これによって、実際の物理ネットワークを作成するために使用される実際の物理的なコンポーネントが、それらの実際の物理環境内における実際の真の物理的な配置を表現するために、特定場所向けデータベースモデル内で、図的に、視覚的に、かつ、空間的にモデル化され、配置され、かつ、相互接続される。これは、データベースモデル内において、相互接続された複数のコンポーネントからなるネットワークの特定場所向けのモデルを提供する。
【００６４】
このデータベースモデル内のネットワークコンポーネント（インフラ機器）の少なくともいくつかには、インフラ情報が関連付けられる。このインフラ情報は、モデル化された環境内のあらゆる個々のコンポーネントと空間において一意に関連付けられるインフラ情報を含んだデータレコードの形式であってもよいし、同情報を含んだファイルの形式またはテキストエントリの形式であってもよい。すなわち、この発明を用いて都市内部のモデル化されるネットワーク内の同じタイプの３つの異なる機器が、インフラ情報レコードの３つの別個の集合を有することになる。これらインフラ情報レコードは、図的に表現されたコンポーネントにリンクされたテキスト情報もしくは数値情報のリストとしてか、または、ある形式でタグ付けされるか、もしくは、データベースフォーマット内の特定のコンポーネントにリンクされるデータ構造として記憶される。
【００６５】
あるいは、インフラ情報レコードは、ここで記述されたデータベースフォーマットの他に記憶されてもよい。ただし、これは、扱いにくく、データベースモデル内の実際の一意の特定場所向けのコンポーネントへの所望のリンク付けを行うのに付加的なオーバヘッドを必要とする。以下に論述するように、これらのインフラ情報レコードは、資産管理システムにおいて特定場所向けにモデル化されたモデル化済みコンポーネントと、実際の物理環境で用いるために設置または予測される実際の物理的なインフラ機器との間の重要な相互作用を提供する。インフラ情報は、（予測の実行ならびにコストおよび保守レコードの追跡を行うことができる）ネットワークの特定場所向けのモデルと、（稼動中であり、かつ、一定期間にわたって性能が測定されることを可能にする）実際のネットワークと、ネットワークの管理者（ここに記述された特定場所向け資産管理システムを用いて実際のネットワークの継続的な性能および品質を管理および比較できる必要のあるユーザ）との間で共有される。以下に説明するように、レコード内に含まれるインフラ情報は、一定時間にわたって、多種多様な方法により修正、編集、変更、および分析を行うことができる。
【００６６】
継続的、定期的、または散発的な通信を行うことができるように、かつ、本発明が、継続して測定されたデータの保持および処理を行うことができるように、コンピュータプログラムは、モデル化されたネットワーク内のモデル化されたコンポーネントと実際の物理ネットワークを構成する実際のコンポーネントとの間の接続および相互作用を可能にする。さらに、このコンピュータプログラムは、物理ネットワークを構成するコンポーネントが、遠隔制御されることを可能にするであろう。例えば、技術者は、ネットワーク内の基地局またはリモートレシーバによって送信された警報に応答して、その基地局のアンテナに供給される電力を遠隔で調製することができる。あるいは、プログラム自体が、プログラミングされた応答に基づいて、このような変更を自動的にもたらすことができる。
【００６７】
上述したように、それぞれの実際の物理的なコンポーネントについてのインフラ情報は、物理環境の環境モデル内において、特定場所向けの形態で表現することができ、このようなインフラ情報は、環境モデル内に組み込まれる（１８２）ことが好ましい。この実際のコンポーネントについてのインフラ情報の組み込みは、モデル化されたコンポーネントをデータベースモデル内に特定場所向けに配置する前に行うこともできるし、配置している最中または配置した後に行うこともできる。
【００６８】
インフラ情報は、これらに限定されるわけではないが、実際の通信システムに使用されるインフラ機器の実際の物理的な場所を表現する図形オブジェクトだけでなく、物理機器のブランドまたはタイプを記述するデータ、物理機器の場所の記述（例えば、住所、部屋番号またはアパート番号、所有者または借家人、緯度−経度−標高情報、階の番号、地下室または地下の指定、ＧＰＳ読み取り値など）、機器の設定または構成、機器についての所望の、または、指定された性能メトリックもしくは性能目標（このような所望の、または、指定されたデータはユーザまたは予測システムによって提供される）、その機器が一部を構成するネットワークについての所望の、または、指定された性能メトリックもしくは性能目標（このような所望の、または、指定されたデータは、ユーザまたは予測システムによって提供される）、機器によって報告される測定された性能メトリックまたはネットワークメトリック、予測される警報イベントの統計値または機能停止の割合、実際に測定された警報イベントの統計値または機能停止の割合、警報閾値の設定または機器もしくユーザもしくは予測システムによって報告される警報メトリック、機器の向き、機器の仕様およびパラメータ、機器製造者、機器の製造番号、機器のコスト、機器の設置コスト、実際の現行の機器の維持管理コストおよびレコード、予測された現行の機器の維持管理コスト、機器の使用ログ、機器の保守履歴、機器の減価償却および税金のレコード、予測された性能メトリックまたは測定された性能メトリック、機器の保証または契約情報、機器のバーコードおよび関連データ、遠隔監視および／または遠隔警報の目的で物理機器と通信する方法に関する情報、警報レコード、機能不良レコード、定期的または継続的な性能もしくは機器ステータスデータ、以前または現在の物理機器のユーザもしくは所有者、機器に関する質問または問題についての窓口案内、機器の供給業者、設置者、所有者、ユーザ、貸出人、借受人、および保守者についての情報、ならびに無線周波識別子（「ＲＦ  Ｉｄ」または「ＲＦタグ」）、インターネットプロトコル（「ＩＰ」）アドレス、バーコード、または他の有線または無線のグラフィックアドレスもしくはデジタル署名といった電子機器識別子を含む。
【００６９】
上記「機器」または「コンポーネント」は、本質的に、機械的か、電気的か、または主要であり得る任意の実際の物理オブジェクトもしくは物理デバイス、または、これらに限定されるわけではないが、配線、配管、ダクト、幹線道路、もしくは他の分散されたコンポーネントもしくはインフラを含む分散型ネットワークの建築上もしくは構造上の任意の要素をいう。
【００７０】
本発明は、好ましい実施の形態として、有線または無線の通信ネットワークの特定場所向けのデータベースモデルおよび資産管理を検討するが、構造化ケーブル、配管、または空調といった分散される性質を有する任意のインフラ機器が本明細書に教示されることは、当業者に明らかであろう。インフラ情報を特定場所向けの環境モデル内に組み込むためのいくつかの好ましい方法は、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Managing a Real Time Bill of Materials」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４２号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「System for Creating a Computer Model and Measurement Database of a Wireless Communication Network」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／２２１，９８５号、T. S. RappaportおよびR. R. Skidmoreによって出願された「Method and System for Automated Optimization of Antenna Positioning in 3D」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／３１８，８４０号、T. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびB. T. Goldによって出願された「System, Method and Apparatus for Portable Design, Deployment, Test, and Optimization of a Communication Network」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６２８，５０６号、T. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびE. Reifsniderによって出願された「Method and System for Designing or Deploying a Communications Network which Considers Frequency Dependent Effects」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６３３，１２１号、ならびにT. S. Rappaport、R. R. Skidmore、およびE. Reifsniderによって出願された「Method and System for Designing or Deploying a Communications Network which Considers Component Attributes」という発明の名称の同時係属中の米国特許出願第０９／６３２，８５３号に詳述されている。これらの出願のすべては、参照により本明細書に援用される。
【００７１】
その結果、結合された環境モデルおよびインフラモデルは、次に、任意の種類のコンピュータ媒体に記憶することができる（１８３）。この環境モデルには、モデル化されたインフラおよび各コンポーネントについての関連するインラフ情報が、特定場所向けの形式で組み込まれている。任意の時点で、この結合された環境モデルおよびインフラモデルを、コンピュータ媒体から取り出すこと、または、コンピュータモニタ、プリンタ、もしくは他のコンピュータ出力デバイス上の環境内に示される実際のコンポーネントの場所およびコンポーネントの相互接続と共に、特定場所向けの様式で表示もしくは処理すること、ならびに／または、コンピュータマウス、キーボード、もしくは現在知られているかもしくは将来知られ得る他のコンピュータ入力デバイスを用いて編集することができる（１８７）。上記編集は、モデルに含まれるインフラ情報または環境情報の任意のものの変更を含むことができる。
【００７２】
さらに、コンピュータ媒体に記憶された、結合された環境およびインラフのモデルを、特定の情報について照会および探索することができる（１８４）。この照会および探索は、ユーザによる手動のやりとりを通じて行われるか、または、特定のデータについて環境モデルの全体にわたって体系的に探索（データマイニング）を行う１つまたは２つ以上のコンピュータプログラムによって行われる。これは、世界中で動作する非常に多くの異なるネットワークについての特定場所向けの大量の情報の集約、取り出し、分析、比較、または測定を可能にする新しい資産管理システムを提供する。これにより、それぞれのネットワークは、記述された特定場所向けの環境およびインラフ情報を用いてモデル化される。
【００７３】
例えば、大規模な無線通信事業者または大規模な不動産会社は、何百もの建物またはキャンパスを所有することがある。このような企業は、開示されたデータベースモデルおよび資産管理システムを用いて、そのキャンパスのそれぞれに設置されたその無線ネットワークすべての全側面を設計し、管理することができる。具体的には、このような企業は、それぞれのキャンパスのネットワークを個々のファイル、レコード、またはディレクトリとしてモデル化することになる。ここで、それぞれのファイルは、記述されたデータベースモデル、ならびに、環境情報およびインフラ情報を結合する、記述された特定場所向けのモデル化手法を含むことになる。それぞれのキャンパスネットワークは、本出願人による製品であるＳｉｔｅＰｌａｎｎｅｒを用いて、単一のＳｉｔｅＰｌａｎｎｅｒのファイルとして表現されることが好ましい。開示された手法を標準化することにより、実際のネットワークのそれぞれは、統一された同じ標準データベースを用いてモデルされることになる。ここに記述したように、この発明を用いてコンピュータ上でモデル化されたネットワークは、実際の物理ネットワーク機器と通信することができる。これにより、企業は、性能または警報についてそのネットワークのすべてを迅速に監視することが可能になる。また、このモデル化されたネットワークは、企業が、そのキャンパスのすべてについてのネットワーク情報のすべてを単一のコンピュータまたは単一の場所で記憶し、かつ、分析または集約することを可能にするであろう。さらに、ネットワークの各コンポーネントに関連する予測されたコストデータおよび実際のコストデータを記憶し、かつ、ネットワークの各コンポーネントの保守に関連する予測された現行の故障率および実際の現行の故障率を記憶することにより、本発明は、現行のネットワーク管理の判断を援助できる強力なコスト分析を提供する。
【００７４】
本発明の好ましい実施の形態では、１つまたは２つ以上の環境ファイルおよびインフラファイルの全体を探索するための具体的な基準を特定することにより、情報を分析することができる。例えば、本発明のユーザは、探索基準を入力して、機器の１つを指定するある特定のモデル番号が使用されているすべての場所を見つけ出すことができる。あるいは、本発明のユーザは、特定の機器が設置されているすべての場所の探索を所望することができる。コンピュータ媒体に記憶されている結合された環境モデルおよびインフラモデルは、供給された基準を用いて探索されてもよいし、ユーザが、環境モデルおよびインフラモデルの選択されたサブセットへ探索を限定するように決定してもよい。例えば、ユーザは、数個のコンピュータにわたるすべてのファイル、ある特定のコンピュータ上のすべてのファイル、あるいは１つまたは２つ以上のコンピュータ上の選択された個々のファイルを探索するように決定することができる。
【００７５】
探索を実行するために、ユーザが選択した、結合された環境モデルおよびインフラモデル（ファイル）の集合が、探索され、ユーザに対して、要求された機器を含む環境モデルが、コンピュータモニタ上に表示されることになる。この表示では、要求された機器は、何らかの方法で強調表示されるか、または、特定される。あるいは、探索基準は、所定のタイプの通信インフラ機器の総数を特定するだけでなく、機器のコスト、実際の保守履歴または予測された保守履歴、供給業者、実際の警報履歴または予測された警報履歴、実際の性能履歴または予測された性能履歴なども特定する形式を取ることができる。あるいは、所定の地理上の地域内に設置されたすべてのインフラの故障を、個々の機器単位および機器全体の設置ならびに維持コストと共に、迅速に判断することができる。通信機器の保証の期限切れ、または、例えば機能停止ならびに平均性能メトリックおよび最悪時の性能メトリックといった他の多くのこのようなデータの判断が、容易に集約され、かつ、取り出される。上記で論述したように、照会の結果、結合された環境モデルおよびインフラモデルを表示し、かつ／または編集することができる（１８７）。あるいは、照会の結果自体を、例えばスプレッドシートまたはテキストコンピュータファイルとして、さまざまなコンピュータ媒体に記憶することができる（１８６）。さらに、特定のコンポーネントに関する結果が、３−Ｄデータベースのコンポーネントの特定場所向けの表現で直接表示される。当業者は、探索基準の形式が、本発明の範囲内で多くの異なる形式を取り得ることを理解できる。
【００７６】
その上、コンピュータ媒体に記憶されている結合された環境モデルおよびインフラモデルを自動的に探索し、かつ、編集または更新することができる（１８８）。本発明の好ましい実施の形態では、これは、探索のための具体的な基準を特定し、次にその場所で適用される取り替えの基準の組を特定する形式を取る。例えば、本発明のユーザは、ある特定の機器を見つけ出す探索基準を入力することができ、その機器に関連する任意のまたはすべてのインフラ情報データの取り替えと共に、その機器を代わりの機器と取り替えることができる。この場合、探索された環境モデル内で見つけ出された、指定された機器のいかなるインスタンスも、代わりの機器と取り替えられる。これにより、本発明のユーザは、すべての環境モデルおよびインフラモデルまたは選択された環境モデルおよびインフラモデルの全体にわたってインフラの限定された探索および取り替えまたは全体の探索および取り替えを実行することができる。これは、予測されたインフラの取り替え、または、実際のインフラの取り替えが、無線通信事業者によって遂行されるときに必要とされる。探索および編集の操作が完了すると、その操作の結果として編集された環境モデルおよびインフラモデルは、コンピュータ媒体に記憶することができる（１８３）。
【００７７】
さらに、コンピュータ媒体に記憶されている結合された環境モデルおよびインフラモデルは、計算機プラットフォームと実時間で通信およびデータの交換を行うことができるインフラ機器のモデルを含むことができる。これにより、本発明は、機器の性能の測定、予測、表示、集約、および記憶を行うことができる。ここで、性能データは、これらに限定されるわけではないが、周波数利用状態（例えば、さまざまな送信機と関連付けられた占有チャネル、未使用チャネル、およびチャネルのリストの空間時間レコードであり、この場合、チャネルリストおよびチャネルの割り当て方法または割り当て戦略を、本発明によって遠隔で監視、確定、または調整することができる）、容量利用状態（例えば、データスループット性能、阻止されたか遅延した呼またはパケットの量、滞留時間または廃棄されたトラフィックデータ、瞬時データトランスポートまたは時間平均データトランスポート、およびある特定の空間環境にわたって提供される容量の総量を示す他のメトリックであり、これらのうちのいくつかは、本発明によって調整、監視または確定され得る）、受信信号強度（ＲＳＳＩ）、信号対干渉比（ＳＩＲ）、信号対雑音比（ＳＮＲ）、ビット誤り率（ＢＥＲ），負荷、容量、フレーム誤り率（ＦＥＲ）、１秒当たりのフレーム分解能、トラフィック、パケット誤り率、パケット待ち時間、パケットジッタ、干渉レベル、電力レベル、サービス品質（ＱｏＳ）、データスループット、機能停止統計値、故障率、温度、圧力、フローレート、環境の状態、電力の消費および変動、操業レベル、記憶レベル、サイクル時間、または現在知られているか将来知られ得る他の性能メトリックもしくは統計値といった検知できる性能メトリックを含む。さらに、インフラ情報レコードを用いると、これは、本発明が、機器に遠隔でアクセスすることを可能にする。この遠隔アクセスは、遠隔での監視、遠隔での機能不良検出、および／または遠隔での警報生成、または現在知られているか将来知られ得る他の形式の遠隔でのメッセージ通知の目的で行われる。例えば、本発明は、実際の所定の機器と通信される所望のネットワーク動作性能パラメータを記憶することができる。そして、その機器が、ネットワーク性能を測定し、範囲外の性能パラメータを検出すると、警報がトリガされ、本発明によって表示、記憶、処理、および機器の遠隔による可能な再調整を行うために本発明に報告される。そして、ネットワークは再調整されて、性能が所望の範囲に戻される。
【００７８】
物理機器と、コンピュータ上で実行されている結合された環境モデルおよびインフラモデルとの間の通信は、ＳＮＭＰおよびＴＣＰ／ＩＰといった標準的な通信プロトコルを介したインターネット、無線もしくは有線の電話網、受動的または能動的な無線ＲＦタグ、バーコード読み取り、または、現在知られているか将来知られ得る他の任意の有線もしくは無線の通信システムを介して行うことができる。この通信は、一方向の場合もあるし、双方向の場合もある。一方向の場合には、情報は、環境モデルから物理機器にのみ送信されるか、または、その逆にのみ送信されることになる。双方向の場合には、情報は、環境モデルと物理機器との間で往復して送信されることになる。特定場所向けの環境モデルおよびインフラモデルと、その環境モデルおよびインフラモデルにおいて表現された物理機器との間の通信リンクは、情報を交換できるように、そのリンクのいずれか一方の側で確立または開始することができ、また、継続的、定期的、または間欠的に確立することができる（１８９）。この情報は、機器が所定の動作を実行するコマンドもしくは命令の形式、または、データベースが所定の結果を受信もしくは要求するコマンドもしくは命令の形式を取ることができる。例えば、上述したように、技術者は、特定場所向けの環境モデルとやり取りすることによって、ネットワークを構成する物理機器を遠隔で制御することができる。また、この情報は、それら動作の結果だけでなく、例えば上記列挙したメトリックなどの前述した、測定された機器性能、更新された保守情報もしくは機器使用情報、検査ログ、コスト情報もしくは価格情報、物理的な位置情報、時刻、機能不良警報もしくは危険警報、緊急情報、新しい命令セットもしくは更新された命令セット、更新された機器情報もしくは新しい機器情報、または、機器によるサポート、生成、記録、もしくは報告を行うことができる他の任意の形式の通信をも含むことができる。通信リンクを介して物理機器から受信された情報は、次に、特定場所向けの環境モデルおよびインフラモデル内に自動的に組み込まれる（１８９）。そして、この情報の表示、集約、処理、分析、および／または記憶が行われ得る。特定場所向けの環境モデルおよびインフラモデルと物理機器との間の通信は、本発明のユーザによって手動で開始することもできるし、本発明または物理機器のいずれかによって自動的または定期的に開始することもできるし、ある所定のまたは経験的なまたは測定されたイベントに応答して物理機器により自動的に開始することもできる。
【００７９】
例えば、ある特定の機器は、それ自体の上で診断ルーチンを自動的または定期的に実行し、その結果を報告する機能を有することができる。本発明では、その機器が、特定場所向けにモデル化され、上述したような環境モデル内に組み込まれると、その機器の診断ルーチンの結果を、当該機器から自動的に受信することができ、かつ、その機器についての環境モデルに組み込むことができる。次に、更新された環境モデルおよびインフラモデルは、モデルに組み込まれた新しい情報と共に記憶することができる（１８３）。同様に、その物理機器は、サービス品質（ＱｏＳ）、スループット、またはその物理機器が一部を構成するネットワークの他の重要な性能メトリックなどの性能メトリックを監視することが可能であってもよい。そして、このようなデータは、本発明に送信することができ、本発明は、このようなデータの受信、記憶、表示、および処理を行うことができる。
【００８０】
次に、図１９を参照すると、計算機プラットフォームの典型的な構成が示されている。コンピュータネットワークに接続された計算機プラットフォーム１９１、コンピュータネットワークに接続されたモバイルコンピュータ（「ラップトップ」）１９２、および／またはハンドヘルドコンピュータ１９３（例えば、Ｐａｌｍ  Ｐｉｌｏｔ、ＰｏｃｋｅｔＰＣなど）は、上記で論述した、結合された環境モデルおよびインフラモデルの作成、表示、編集、探索、および記憶を行うために使用することができる。インターネット（または専用回線もしくは衛星リンクなどの他のネットワーク接続手段）１９７を通じて、計算機プラットフォーム１９１，１９２，１９３は、環境モデルおよびインフラモデルを相互に共有することができる。これにより、異なる領域すなわち都市１９９、２００といった地理的に異なる場所に存在する計算機プラットフォームは、環境モデルおよびインフラモデルに対するアクセスを共有することができる。例えば、コンピュータネットワークに接続されたコンピュータ１９８は、コンピュータネットワーク上の他の任意のコンピュータ１９１、１９２、１９３上で、結合された環境モデルおよびインフラモデルの作成、表示、編集、探索、および記憶を行うことができる。同様の方法で、ある形態の無線ネットワーク１９６に接続されるモバイル計算機プラットフォーム１９４、１９５も、環境モデルおよびインフラモデルにアクセスし、かつ、これらのモデルを共有することができる。無線ネットワーク１９６は、例えば、無線ローカルエリアネットワーク、携帯電話通信システムネットワークもしくはパーソナル通信システムネットワーク、または、現在知られているか将来知られ得る他の無線通信ネットワークなどであり、インターネット１９７にアクセスする。これらの状況において、インターネット１９７に何らかの方法で接続されたクライアントコンピュータ１９８を使用する本発明のユーザは、他のコンピュータプラットフォーム１９１、１９２、１９３、１９４、１９５に記憶されている、利用可能な、結合された環境モデルおよびインフラモデルにアクセスすることができる。したがって、インターネットを介してアクセス可能な計算機プラットフォーム上に位置する環境モデルおよびインフラモデルは、地理的に遠隔の場所にあっても、上述した照会活動、探索活動および取り替え活動、ならびに遠隔監視活動の対象に含めることができる。
【００８１】
このように、本発明によって提供される強力で、かつ、新しい機能は、各ファイルが統一されたデータベースを使用する複数のファイルに記憶された情報を調べあげることができる資産管理システムを作成する機能である。これにより、ユーザが、特定のコンポーネントまたはいくつかの異なる分散型ネットワークに関する配置、予測された性能、測定された性能、保守履歴、コスト履歴、およびトラブルシューティングデータについての具体的な情報を定量化できるようになる。単一のデータベースフォーマットは、多くの異なる電気通信システムまたは電気通信ネットワークの全体の知識を作成するために使用することができる。これら多くの異なる電気通信システムまたは電気通信ネットワークは、それぞれ、世界中の異なる物理的な場所で設計されてもよく、それぞれは、この特許で開示されたのと同じデータベースの標準を使用する。例えば、本発明のユーザは、このようなさまざまな都市で設計された無線電気通信ネットワークのファイルに瞬時に照会を行うことができ、そのファイルでは、それぞれの都市の地形、屋外および屋内の環境が、開示されたデータベースフォーマットで表現される。実際の資産が物理的に配置されている場所とほぼ同じ３−Ｄモデル内の場所に配置された設置ケーブル、アンテナ、基地局、スイッチ、ルータ、漏れフィーダ、および機能する電気通信ネットワークを増築するのに必要な他のすべてのインフラ、ならびに各インフラコンポーネントのモデルは、同じフォーマット内に存在する。その上、測定されたネットワークの実際の性能（無線および有線のネットワーク用の既知の市販製品によって測定され、Wireless Valley Communications社による特許出願によって意図されている）だけでなく、ネットワークの予測された性能も、この３−Ｄ環境モデルに記憶することができる。この予測された性能は、現在の製品によって意図されており、Wireless Valley Communications社により以前になされた特許の開示を通じて意図されている。次に、さまざまな都市または都市の一部に対して作成された多くの異なるファイルにアクセスすることにより、コンピュータプログラムまたはデータベースシステムは、一連の報告を生成する。この一連の報告は、例えば、コンピュータファイル、印刷された表、印刷されたリスト、または視覚的なスライドショーもしくは図的な出力であり、例えば、ある特定のタイプのケーブルが、世界中の電気通信ネットワークにわたって配置されている場所や、どのタイプの周波数計画が、建物の内部および建物の外部の双方で使用されているかを示す。同様に、この熟考された発明を用いると、設置されたネットワークのインフラの全コストを迅速に求めたり、世界的なネットワークの構築にわたって使用されるある特定のタイプのケーブルの寿命または減価償却または全長を迅速に判断したりすることが可能になる。その上、インフラ資産の物理的な場所、ならびに、それらの現行のコストデータ、性能データ、減価償却データ、および保守データを、単一のモデルおよびデータマイニング環境内で追跡する機能が、我々の発明によって提供される。
【００８２】
本発明は、地形および人工の特徴だけでなく自然の特徴もモデル化された屋内−屋外環境のシームレスな３次元コンピュータ表現の作成を自動化する点において、従来技術を上回る大幅な改良を表す。また、本発明は、測定されたデータおよび予測されたデータ、ならびにそれらの比較結果だけでなく、電気通信インフラのコストデータおよび保守データ、ならびに他の空間的に正確で重要な特徴をも記憶する機能をサポートする。本発明は、無数の重要な性能データ、コストデータ、減価償却データ、保守データ、および動作データを有するベクトルデータフォーマットでインフラの表現を記憶する。本発明は、３次元環境内において、本発明がサポートする特定のインフラおよびネットワークに関する情報との相互作用、当該情報からの読み出し、当該情報への書き込み、当該情報の記憶、当該情報の収集、および、当該特定のインフラおよびネットワークの視覚化を行う手段を提供する。
【００８３】
本発明を、その好ましい実施の形態について説明してきたが、当業者は、添付された特許請求の範囲の精神および範囲内に含まれる変更を伴って本発明を実施できることを認識するであろう。例えば、電気通信ネットワークが意図されているが、配管または電気施設または構造化ケーブルといった他のタイプのインフラも、ここに説明されたのと同様の概念および原理を用いて表現可能であることは明らかである。
【００８４】
本発明をこのように記述してきたが、私が新しいものと主張し、かつ、特許証による保護を求めることを主張するものは、特許請求の範囲に記述されている。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】デジタルオルト画像の一例である。
【図２】デジタル標高モデルの画像の一例である。
【図３】キャノピィデジタル標高モデルの画像の一例である。
【図４】ボールドアースデジタル標高モデルの画像の一例である。
【図５】建物の土地占有面の画像の一例である。
【図６】フラッディドエンジニアリングデジタル標高モデルの画像の一例である。
【図７】クラスタマップの画像の一例である。
【図８】不定形三角網の画像の一例である。
【図９】不定形三角網の出力の一例である。
【図１０】本発明による建物の３次元表現である。
【図１１】本発明による傾斜した屋根を有する建物のモデルである。
【図１２】図１１によって図示される建物の建物最上部占有面である。
【図１３】不規則な屋根を有する建物の３次元表現である。
【図１４】図１３によって図示される建物の建物最上部占有面である。
【図１５】建物の３次元表現である。
【図１６】不規則な屋根を有する建物の３次元建物モデルの断面である。
【図１７】マージされた３次元の建物および地形の不定形三角網情報の表現である。
【図１８】３次元モデルから情報の照会および抽出を行う全体的なプロセスを示すフローチャートである。
【図１９】計算機プラットフォームの通常の構成のブロック図である。
【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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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