(57)【要約】【課題】特別なデバイスを搭載しない端末から収集した精度にばらつきのある情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる位置推定サーバ、位置推定方法および位置推定プログラムを提供する。【解決手段】無線ＬＡＮのアクセスポイント３０の位置を推定する位置推定サーバ１００であって、端末２０の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイント３０に対応付けて端末２０により報告された報告データを保持するデータベースと、データベースを参照し、報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路変動の小さいデータを重視して、特定のアクセスポイント３０を推定する位置推定部と、を備える。これにより、特別なデバイスを搭載しない端末２０による精度にばらつきのある位置情報を用いて、アクセスポイント３０の位置を簡素かつ高精度に推定できる。【選択図】図１
2013015418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定サーバであって、
端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースと、
前記データベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定する位置推定部と、を備えることを特徴とする位置推定サーバ。
【請求項２】
前記位置推定部は、前記特定のアクセスポイントに対応付けられた報告データのうち、受信電波強度が異常値の範囲にないことを基準とし、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴とする請求項１記載の位置推定サーバ。
【請求項３】
前記位置推定部は、前記特定のアクセスポイントに対応付けられた報告データのうち、受信電波強度の一定期間の変動を織り込んだ予測値と瞬時値の差分が所定範囲内であることを基準とし、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴とする請求項１記載の位置推定サーバ。
【請求項４】
前記報告データが、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視する基準で設けられた条件を満たすか否かを判定する判定部と、
前記条件を満たすと判定された報告データを抽出する抽出部と、
前記抽出された報告データを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出する推定位置算出部と、を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の位置推定サーバ。
【請求項５】
端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視する基準で前記報告データへの重み付けを算出する重み付け算出部と、
前記算出された重み付けを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出する推定位置算出部と、を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の位置推定サーバ。
【請求項６】
前記重み付け算出部は、受信電波強度の一定期間の変動を織り込んだ予測値と瞬時値の差分を算出し、所定の閾値との比率により、伝搬路の変動状況を定量的に評価して、各端末位置および受信電波強度のデータへの重み付けを算出することを特徴とする請求項５記載の位置推定サーバ。
【請求項７】
前記重み付け算出部は、各報告データの端末位置の精度および伝搬路の変動状況のデータを用いて重み付け行列を算出し、
前記推定位置算出部は、前記各報告データの前記端末位置および受信電波強度のデータと前記算出された重み付け行列とを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出することを特徴とする請求項５または請求項６記載の位置推定サーバ。
【請求項８】
無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定方法であって、
端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴とする位置推定方法。
【請求項９】
データ管理するサーバに実行させることで、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定プログラムであって、
端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴とする位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末から収集したデータを用いて、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定サーバ、位置推定方法および位置推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、モバイル端末の普及や家庭内やオフィス内、公共施設、飲食店などへの無線ＬＡＮの普及を背景に、その利便性、アクセスポイント（ＡＰ）の設置の容易さから、無線ＬＡＮを用いた位置推定および得られた位置情報を用いたサービスに注目が集まっている。
【０００３】
これに伴い、膨大な数のＡＰが様々な場所に配置されつつあり、ＡＰの位置情報を正確に把握することで(１)高精度なユーザの位置推定(２)無線ＬＡＮ干渉発生状況の把握等に役立つことが期待できる。しかし、一方で無線ＬＡＮのＡＰは利用者が自由に設置、撤去することが可能であり、携帯電話基地局やその他無線ブロードバンド用基地局とは異なり、事業者が全てのＡＰの設置箇所を正確に把握することはできない。
【０００４】
このような環境において、無線ＬＡＮのＡＰ位置を把握するためのシステムとして、Locky.jp project（非特許文献１参照）が知られている。Locky.jpでは「Locky Stumbler」と呼ばれるソフトウェアをインストールしたＰＣが受信したＡＰのＢＳＳＩＤ（Basic Service Set Identifier）、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）を記録し、記録した情報をその場所の位置情報と共にサーバに報告する。そして、サーバはこれらの情報を基にＡＰの位置を推定している。
【０００５】
一方、特別なデバイスを搭載した端末を用いて高精度に位置を推定しようとする技術も提案されている。非特許文献２によれば、ＡＰの位置情報を確率密度関数として捉え、指向性アンテナを搭載したユーザ端末から収集した情報を基にParticle Filterを用いることで、より高精度な位置推定を実現している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“Locky.jp project”、[on line]、平成１７年１２月１６日試験公開、［平成２３年６月２０日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://locky.jp/＞
【非特許文献２】鈴木啓之、伊藤誠悟、川口信夫、「Particle Filterを用いた複数無線ＬＡＮ基地局の位置推定手法」、社団法人情報処理学会、研究報告、２００６年１１月１６日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記のような手法を用いてＡＰ位置推定を行なうためには、ユーザの移動方向情報が最終的な位置推定の精度を左右するため、ユーザ端末がＧＰＳの他に光センサや指向性アンテナを搭載している必要がある。ＧＰＳデバイスなどは携帯電話機などにも既に広く搭載されているものの、光センサや指向性アンテナを搭載したデバイスは現状では希であり、一般的な端末でＡＰの位置推定を行なうのは困難である。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、特別なデバイスを搭載しない端末から収集した精度にばらつきのある情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる位置推定サーバ、位置推定方法および位置推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）上記の目的を達成するため、本発明の位置推定サーバは、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定サーバであって、端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースと、前記データベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定する位置推定部と、を備えることを特徴としている。
【００１０】
このように、本発明の位置推定サーバは、精度や信頼性を参照して、情報を処理しアクセスポイントの位置を推定している。これにより、特別なデバイスを搭載しない端末による精度にばらつきのある位置情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる。
【００１１】
（２）また、本発明の位置推定サーバは、前記位置推定部が、前記特定のアクセスポイントに対応付けられた報告データのうち、受信電波強度が異常値の範囲にないことを基準とし、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴としている。これにより、受信電波強度が異常値の範囲にない報告データを重視してアクセスポイントの位置を推定するため、推定位置の精度を向上させることができる。
【００１２】
（３）また、本発明の位置推定サーバは、前記位置推定部が、前記特定のアクセスポイントに対応付けられた報告データのうち、受信電波強度の一定期間の変動を織り込んだ予測値と瞬時値の差分が所定範囲内であることを基準とし、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴としている。これにより、受信電波強度の変動の小さいデータを重視してアクセスポイントの位置を推定するため、推定位置の精度を向上させることができる。
【００１３】
（４）また、本発明の位置推定サーバは、前記報告データが、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視する基準で設けられた条件を満たすか否かを判定する判定部と、前記条件を満たすと判定された報告データを抽出する抽出部と、前記抽出された報告データを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出する推定位置算出部と、を備えることを特徴としている。このように、条件を満たすデータだけを用いるため、アクセスポイントの位置の簡素かつ高精度な推定が可能になる。
【００１４】
（５）また、本発明の位置推定サーバは、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視する基準で前記報告データへの重み付けを算出する重み付け算出部と、前記算出された重み付けを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出する推定位置算出部と、を備えることを特徴としている。このように、重み付けを用いてアクセスポイントの位置の推定の精度を向上させている。また、得られたサンプルをすべて利用することができ、位置推定の精度を向上できる。
【００１５】
（６）また、本発明の位置推定サーバは、前記重み付け算出部が、受信電波強度の一定期間の変動を織り込んだ予測値と瞬時値の差分を算出し、所定の閾値との比率により、伝搬路の変動状況を定量的に評価して、各端末位置および受信電波強度のデータへの重み付けを算出することを特徴としている。このように受信電波強度の変動の大小に応じて重み付けを算出するため、高精度な位置推定が可能になる。
【００１６】
（７）また、本発明の位置推定サーバは、前記重み付け算出部が、各報告データの端末位置の精度および伝搬路の変動状況のデータを用いて重み付け行列を算出し、前記推定位置算出部は、前記各報告データの前記端末位置および受信電波強度のデータと前記算出された重み付け行列とを用いて、前記特定のアクセスポイントの推定位置を算出することを特徴としている。このように重み付け行列を利用して、アクセスポイントの推定位置を算出することで、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる。
【００１７】
（８）また、本発明の位置推定方法は、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定方法であって、端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴としている。これにより、特別なデバイスを搭載しない端末による精度にばらつきのある位置情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる。
【００１８】
（９）また、本発明の位置推定プログラムは、データ管理するサーバに実行させることで、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する位置推定プログラムであって、端末の位置および伝搬路の情報を含み、特定のアクセスポイントに対応付けて端末により報告された報告データを保持するデータベースを参照し、前記報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、前記特定のアクセスポイントの位置を推定することを特徴としている。これにより、特別なデバイスを搭載しない端末による精度にばらつきのある位置情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、特別なデバイスを搭載しない端末から収集した精度にばらつきのある情報を用いて、アクセスポイントの位置を簡素かつ高精度に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係る無線ＬＡＮシステムを示す概略図である。
【図２】第１の実施形態に係る管理サーバ（位置推定サーバ）の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る無線ＬＡＮシステムの動作を示すシーケンスチャートである。
【図４】ＲＳＳＩの統計的分布に基づいて異常値を排除する動作を示す概略図である。
【図５】ＲＳＳＩの時間的変動を示すグラフである。
【図６】第２の実施形態に係る管理サーバ（位置推定サーバ）の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係る無線ＬＡＮシステムの動作を示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
次に、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２２】
［無線ＬＡＮシステム］
図１は、無線ＬＡＮシステム１０を示す概略図である。図１に示す例では、ユーザ端末２０、アクセスポイント３０、基地局４０および管理サーバ（位置推定サーバ）１００で無線ＬＡＮシステム１０が構成されている。無線ＬＡＮシステム１０では、ユーザ端末２０から、センシング結果として受信したアクセスポイントのＩＤ（ＳＳＩＤ）、受信電波強度（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator）を、ユーザ端末２０が報告データとして送信し、管理サーバ１００が収集し、各アクセスポイントの位置推定を行なう。
【００２３】
ユーザ端末２０は、無線ＬＡＮインタフェースを搭載しており、各アクセスポイントと通信可能である。また、ユーザ端末２０は、ＧＰＳを搭載しており、自機の位置を検知することができる。図１中のユーザ端末２０に付随する吹き出しは、報告データを表わしており、報告データには、ＳＳＩＤ、ＲＳＳＩ、端末位置、時刻等が含まれることが示されている。ユーザ端末２０は、基地局４０を介して管理サーバ２０へ報告データを送信する。報告データを受信した管理サーバ２０は、報告データを記憶し、保持する。
【００２４】
管理サーバ１００は、ユーザ端末２０から収集したデータを用いて、無線ＬＡＮのアクセスポイントの位置を推定する。管理サーバ１００は、特定のアクセスポイントに対するデータのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さい端末位置および伝搬損失のデータを重視して、特定のアクセスポイントの位置を推定する。その際に、推定位置を算出するために用いられる各データに含まれる誤差要因を参照して位置を推定する。誤差要因には、(１)ＧＰＳによるユーザ位置の測位誤差、(２)ＲＳＳＩの変動が挙げられる。
【００２５】
これら誤差要因の度合いを参照することで、信頼できる報告データを重視して位置を推定する。その結果、誤差をより多く含んだ情報により最終的な解となるアクセスポイントの推定位置が変動することを防ぎ、より精度良く解を導出することが可能となる。
【００２６】
得られたアクセスポイントの位置情報を用いることで、たとえば、図１に示すようなアクセスポイントのマッピング結果を位置情報サービスとして低コストに提供できる。マッピング結果として、ユーザ端末２０の画面に近辺の地図とともにアクセスポイントのＩＤとその位置を表示することができる。
【００２７】
［第１の実施形態］
（管理サーバの構成）
図２は、管理サーバ１００の機能的構成を示すブロック図である。管理サーバ１００は、データベース１１０、位置推定部１１５およびマッピング部１５０を備えている。また、位置推定部１１５は、判定部１２０、抽出部１３０および推定位置算出部１４０を備えている。
【００２８】
データベース１１０は、ユーザ端末２０から報告された報告データを保持する。すなわち、報告データとして、特定のアクセスポイント３０に対して、端末の位置、その位置精度、端末へのＲＳＳＩのデータを対応付けて記憶する。なお、ＲＳＳＩと伝搬損失とは等価であり、いずれを用いてもよい。
【００２９】
位置推定部１１５は、データベース１１０を参照し、報告データのうち、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視して、特定のアクセスポイント３０の位置を推定する。たとえば、特定のアクセスポイント３０に対応付けられた報告データのうち、ＲＳＳＩが異常値の範囲にないことを基準として特定のアクセスポイント３０の位置を推定できる。これにより、ＲＳＳＩが異常値の範囲にない報告データを重視してアクセスポイント３０の位置を推定するため、推定位置の精度を向上させることができる。
【００３０】
また、特定のアクセスポイント３０に対応付けられた報告データのうち、ＲＳＳＩの一定期間の変動を織り込んだ予測値と瞬時値の差分が所定範囲内であることを基準として特定のアクセスポイントの位置を推定してもよい。これにより、ＲＳＳＩの変動の小さいデータを重視してアクセスポイント３０の位置を推定するため、推定位置の精度を向上させることができる。このような基準の具体例については後述する。
【００３１】
判定部１２０は、報告データが、端末位置の精度が高く、伝搬路状況の変動の小さいデータを重視する基準で設けられた条件を満たすか否かを判定する。たとえば、端末の位置精度および伝搬路状況のデータの少なくとも一方が所定の条件を満たすか否かを判定する。
【００３２】
抽出部１３０は、条件を満たすと判定された報告データを抽出する。推定位置算出部１４０は、抽出されたデータを用いて、特定のアクセスポイント３０の推定位置を算出する。このように、条件を満たすデータだけを抽出して用いるため、アクセスポイント３０の位置の簡素かつ高精度な推定が可能になる。
【００３３】
マッピング部１５０は、推定されたアクセスポイントの位置を地図情報に反映させて、出力する。たとえば、端末から周囲のアクセスポイントを検索するリクエストを受けたときに、アクセスポイントをその特定情報とともに表示した地図データを端末へ返す。
【００３４】
なお、上記のような位置推定の処理は、三点測量の一種であり、この場合には、ユーザ端末とアクセスポイント間の距離が重要である。計測したＲＳＳＩから伝搬損を算出し、周知のモデルを適用することで伝搬距離を算出できる。しかし、無線環境は常に変動するため、現実の距離とは乖離した伝搬損が計測されるおそれがある。そこで、計測されたＲＳＳＩ（すなわち伝搬損失）の統計的分布を管理サーバ１００で算出し、著しく現実と乖離したと判断されるＲＳＳＩを含むデータは位置推定の処理に使用しない。
【００３５】
（管理サーバの動作）
次に、上記のように構成された管理サーバ１００の動作を説明する。図３は、管理サーバ１００の動作を示すシーケンスチャートである。図３に示すように、ユーザ端末２０は、アクセスポイント３０に対応付けたセンシングを行ない、センシング結果を報告データとして管理サーバ１００に報告する（ステップＳ１０１）。
【００３６】
報告データを受信した管理サーバ１００は、報告データをデータベース１１０に記憶する（ステップＳ１０２）。このような、報告データの送受信および記憶は、繰り返し行なわれる（ステップＳ１０３〜Ｓ１０６）。たとえば、時間の経過、場所の移動、処理の完了等があったときに報告データを送信することとしてもよい。
【００３７】
次に、何らかの事象を契機として、管理サーバ１００は、アクセスポイント３０の位置の推定処理を開始する（ステップＳ１１１）。管理サーバ１００は、データベース１１０に保持されている各データが所定の条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１２）。所定の条件を満たす場合には、その報告データを抽出し（ステップＳ１１３）、条件を満たさない場合には、データは抽出しない。
【００３８】
そして、抽出されたデータを用いてアクセスポイント３０の推定位置を算出し（ステップＳ１１４）、位置推定の処理を完了する（ステップＳ１１５）。このようにして得られたアクセスポイント３０の推定位置は、マッピング等の処理に利用される。
【００３９】
以上のように、特別なデバイスを搭載しない端末による精度にばらつきのある位置情報を用いて、アクセスポイント３０の位置を簡素かつ高精度に推定できる。なお、上記の動作は、プログラムにより実行できる。
【００４０】
（ＲＳＳＩの異常値検出）
図４は、ＲＳＳＩの統計的分布に基づいて異常値を排除する動作を示す概略図である。図４は、管理サーバにおけるデータベースおよびヒストグラムを示している。報告されたデータを、ＲＳＳＩを基準としてヒストグラム化し、異常値を排除している。
【００４１】
管理サーバ１００ではデータベース１１０において、アクセスポイントのＩＤ「ＡＰ１」に対応付けて、端末の位置「Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ」、受信電波強度「Ｒｉ」（または伝搬損失「Ｌｉ」）のデータを保持している。そして、管理サーバ１００は、位置推定を行なう際に、データベース１１０を参照し、位置推定対象となる特定のアクセスポイント３０について得られたＲＳＳＩをヒストグラム化する。そして、ヒストグラムにおいて、たとえば９０％以内に含まれないデータは異常値として位置推定の処理には用いない。これにより、信頼できるＲＳＳＩのデータのみを用いてアクセスポイントの位置を推定できる。
【００４２】
（長区間変動からの異常値検出）
ＲＳＳＩ値は周辺環境が静止した状態であっても高速に変動するが、ユーザが移動した場合にはさらに大きく変動する。一方で、瞬時的ではなく、ある程度の長区間でＲＳＳＩを観測した場合には変動が低減され、周辺環境に即した変動を安定して捉えることが可能である。図５は、ＲＳＳＩの時間的変動を示すグラフである。図５では、ＲＳＳＩの瞬時変動とそれをある一定の区間で平滑化した変動をグラフで示している。
【００４３】
図５に示すように、ある一定の期間で平滑化した値に対して瞬時変動の値を比較することで、瞬時的に大きな変動が発生したかどうかを判定できる。このようにして、平滑化した値ＲＳＳＩａｖｅから許容範囲±Ｒ内に含まれるデータのみを信頼出来る値として採用する。その結果、大きく変動したデータを位置推定処理用のデータから排除できる。
【００４４】
［第２の実施形態］
（管理サーバの構成）
上記の実施形態では、条件を満たすか否かで報告データを選別してアクセスポイント３０の位置の推定に用いているが、報告データに重み付けを行ない、アクセスポイント３０の位置を推定してもよい。図６は、管理サーバ２００の機能的構成を示すブロック図である。管理サーバ２００は、データベース１１０、位置推定部２１５およびマッピング部１５０を備えている。また、位置推定部２１５は、重み付け算出部２２０および推定位置算出部２４０を備えている。このうち、データベース１１０およびマッピング部１５０は、上記の実施形態と同様の機能を有する。
【００４５】
重み付け算出部２２０は、端末の位置精度および伝搬路状況のデータの少なくとも一方を用いた所定の基準で各端末位置およびＲＳＳＩのデータへの重み付けを算出する。たとえば、ＲＳＳＩの一定期間の変動に対して統計処理を行なうことで得られた値と瞬時値の差分を算出し、別途設けた閾値との比率により、伝搬路の変動状況を定量的に評価して、各端末位置およびＲＳＳＩのデータへの重み付けを算出する。すなわち、後述のように、各測定に対する端末位置の精度および伝搬路の変動状況のデータを用いて重み付け行列を算出する。このように、重み付けを用いてアクセスポイント３０の位置の推定の精度を向上できる。また、得られたサンプルをすべて利用することができ、位置推定の精度を向上できる。
【００４６】
推定位置算出部２４０は、算出された重み付けを用いて、特定のアクセスポイントの推定位置を算出する。推定位置算出部２４０は、各報告データに対する端末位置およびＲＳＳＩと算出された重み付け行列とを用いて、特定のアクセスポイントの推定位置を算出する。
【００４７】
（管理サーバの動作）
次に、上記のように構成された管理サーバ２００の動作を説明する。図７は、管理サーバ２００の動作を示すシーケンスチャートである。図７に示すように、ユーザ端末２０は、アクセスポイント３０に対応付けたセンシングを行ない、センシング結果を報告データとして管理サーバ２００に報告する（ステップＳ２０１）。報告データを受信した管理サーバ２００は、報告データをデータベース１１０に記憶する（ステップＳ２０２）。このような、報告データの送受信および記憶は、繰り返し行なわれる（ステップＳ２０３〜Ｓ２０６）。
【００４８】
次に、何らかの事象を契機として、管理サーバ２００は、アクセスポイント３０の位置の推定処理を開始する（ステップＳ２１１）。管理サーバ２００は、データベース１１０に保持されている各データを用いて重み付けを算出する（ステップＳ２１２）。重み付けは、たとえば重み付け行列として算出することができるが、詳細についは後述する。そして、得られた重み付けを用いてアクセスポイント３０の推定位置を算出し（ステップＳ２１３）、位置推定の処理を完了する（ステップＳ２１４）。このようにして得られたアクセスポイント３０の推定位置は、マッピング等の処理に利用される。なお、上記の動作は、プログラムにより実行できる。
【００４９】
（重み付けの算出）
管理サーバ２００へユーザから報告されたデータにおいて、ユーザ端末自身の位置情報の精度は高いにも関わらずＲＳＳＩ値の信頼性が低い場合、またはその逆の場合が発生する。これらを総合的に考慮できるため、位置推定処理に用いるデータ量を必要以上に削減することなく、高精度に測位できる。
【００５０】
管理サーバ２００は、式（１）を用いてアクセスポイントの位置（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。ここで（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）はセンシングした場所の位置情報である。
【数１】
2013015418.tif 000003
【００５１】
式（１）の解を求めるため、行列を用いた式（２）を用いる。
【数２】
2013015418.tif 000004
【００５２】
ここで、Δｘ＝［ｘ，ｙ，ｚ］Ｔ、Δｒ＝［ｒｉ］であり、Ｇはデザイン行列である。利用するユーザからの報告データに対して、その信頼性に基づいて重み付けを行なうため、重み付け行列Ｗを導入し、式（３）を導いている。
【数３】
2013015418.tif 000005
【００５３】
ここで、行列Ｗを、式（４）で定義している。
【数４】
2013015418.tif 000006
【００５４】
ＤＯＰｉはユーザの現在地でのＤＯＰ（Dilution Of Precision）、Ｓｉは捕捉衛星数である。ＤＯＰは、ユーザとＧＰＳ衛星との幾何学的な配置によって決定される値であり、その値が大きいほど誤差が大きい。捕捉衛星数Ｓは、ユーザ端末２０において捕捉したＧＰＳ衛星の数であり、最低４つは必要である。
【００５５】
捕捉衛星数Ｓが増加するに従い、それらより算出された位置情報の精度は向上する。なお、これら値は、一般的なＧＰＳ受信機より取得可能である。したがって、これらを式（４）の形式で反映させることで、誤差が多く含まれていると判断できる位置情報の重みを低下させることができる。
【００５６】
一方、ｋｉは次式で定義され、ＲＳＳＩｉと長区間変動で予測される値（ＲＳＳＩａｖｅ）との差と正常値を判断するために設定した閾値Ｒとの比率である。
【数５】
2013015418.tif 000007
【００５７】
これにより、ＲＳＳＩａｖｅからの乖離が大きいＲＳＳＩ、すなわち異常値を示したＲＳＳＩを含む情報の重みを低下させることができる。以上より、ＤＯＰ値が大きい場合、すなわち内包されるユーザの位置情報の信頼性が低い場合には低い重みを、またＲＳＳＩの変動がこれまでの変動と比べて大きく、信頼性が低い場合にも低い重みを与えることで、導出される解への影響を相対的に軽減できる。
【符号の説明】
【００５８】
１０  無線ＬＡＮシステム
２０  ユーザ端末
３０  アクセスポイント
４０  基地局
１００  管理サーバ（位置推定サーバ）
１１０  データベース
１１５  位置推定部
１２０  判定部
１３０  抽出部
１４０  推定位置算出部
１５０  マッピング部
２００  管理サーバ
２１５  位置推定部
２２０  重み付け算出部
２４０  推定位置算出部
【図１】
2013015418.tif 000008
【図２】
2013015418.tif 000009
【図３】
2013015418.tif 000010
【図４】
2013015418.tif 000011
【図５】
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【図６】
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【図７】
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