(57)【要約】【課題】本発明は、位置確定装置、方法及び電子機器を提供する。【解決手段】現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。【選択図】図１
2017227640.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置確定装置であって、
所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を得るための初期位置確定ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するための第一計算ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するための設定ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するための第二計算ユニット；
各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算するための第三計算ユニット；
各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定するための第一確定ユニット；及び
各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るための第一粒子フィルタリングユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記第一粒子フィルタリングユニットは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における全ての時刻における最適観測量シーケンスに基づいて、順に粒子フィルタリングを行い、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる、装置。
【請求項３】
請求項1に記載の装置であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた各時刻における運動モデル観測量を更新するための更新ユニットをさらに含み、
前記第二計算ユニットは、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するために用いられ、
前記第一粒子フィルタリングユニットは、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、順に前記ターゲット端末の各時刻における位置推定を取得し、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる、装置。
【請求項４】
請求項1に記載の装置であって、
前記第一計算ユニットは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量並びに第一運動モデル及び／又は第二運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び／又は第二運動モデル観測量を得るために用いられ、そのうち、前記第一運動モデルは、前記無線位置確定観測量に基づいてフィッティングを行うことにより得られた運動モデルであり、前記第二運動モデルは、前記ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて得られた運動モデルである、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び第二運動モデル観測量を得た時に、又は、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第二運動モデル観測量を得た時に、前記設定ユニットは、前記センサーデータの信頼度に基づいて各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するために用いられ、
前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量を得た時に、前記設定ユニットは、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を等確率と設定するために用いられる、装置。
【請求項６】
請求項1に記載の装置であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うための第二粒子フィルタリングユニット；
粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行うための検出ユニット；及び
追跡検出の検出結果が追跡失敗の時に、前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するようにトリガーし、追跡検出の検出結果が追跡成功の時に、粒子フィルタリングによる結果を前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力するためのトリガーユニットをさらに含む、装置。
【請求項７】
請求項6に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
各時刻の粒子群の有効サンプリング尺度を検出するための第一検出ユニット；及び
前記有効サンプリング尺度が第一閾値よりも小さい、連続した回数が第二閾値に達した時に、追跡失敗と判断するための判断ユニットを含む、装置。
【請求項８】
請求項1に記載の装置であって、
前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において前記初期位置確定ユニットが初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定するための第二確定ユニットをさらに含む、装置。
【請求項９】
請求項1に記載の位置確定装置を含む、電子機器。
【請求項１０】
位置確定方法であって、
所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；
各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；
各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；及び
各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術分野に関し、特に、位置確定装置、方法及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、位置サービスに基づくニーズが益々増えているため、位置確定技術の応用もそれに伴って幅広く用いられている。フィルタリング技術は、連続した動的位置確定追跡の精度の向上に有益である。
【０００３】
今のところ、位置確定追跡のための良くあるフィルタリング技術は、カルマンフィルタリング、粒子フィルタリングなどを含む。カルマンフィルタリングは、線形ガウスシステムに制限されるが、粒子フィルタリングによる位置確定追跡技術は、非線形非ガウスシステム中でより良いフィルタリング効果を有する。
【０００４】
従来の粒子フィルタリングによる位置確定追跡技術は、一次HMM（Hidden  Markov  Model）に基づくものであり、主に、指紋位置確定アルゴリズムに応用される。それは、参考点における無線信号特徴情報のサンプルを大量に採集することで、HMM中の状態遷移確率を設定し、そして、この状態遷移確率を粒子フィルタリングモデル中の状態遷移確率の度量（measure）に用いることで、各粒子の加重因子モデルを改善する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の一次HMMに基づく粒子フィルタリングによる位置確定追跡技術を用いてターゲット端末に対して位置確定を行う時に、大量のサンプルを採集して状態遷移確率モデルを得る必要があり、また、ターゲット端末が迅速移動する時に、位置確定の精度が比較的に低い。
【０００６】
本発明の実施例は、位置確定装置、方法及び電子機器を提供し、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第一側面によれば、位置確定装置が提供され、それは、初期位置確定ユニットであって、所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を得るためのもの；第一計算ユニットであって、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するためのもの；設定ユニットであって、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するためのもの；第二計算ユニットであって、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するためのもの；第三計算ユニットであって、各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算するためのもの；第一確定ユニットであって、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定するためのもの；及び、第一粒子フィルタリングユニットであって、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るためのものを含む。
【０００８】
本発明の実施例の第二側面によれば、電子機器が提供され、それは、本発明の実施例の第一側面に記載の装置を含む。
【０００９】
本発明の実施例の第三側面によれば、位置確定方法が提供され、それは、所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を計算し；及び、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む。
【００１０】
本発明の有益な効果は、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む特定時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例1中の位置確定装置を示す図である。
【図２】本発明の実施例1中の隣接時刻における状態遷移の発生を示す図である。
【図３】本発明の実施例1中の最適経路全体を示す図である。
【図４】本発明の実施例1中の検出ユニット110を示す図である。
【図５】本発明の実施例2中の電子機器を示す図である。
【図６】本発明の実施例2中の電子機器のシステム構成を示す図である。
【図７】本発明の実施例3中の位置確定方法を示す図である。
【図８】本発明の実施例4中の位置確定方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、以下に開示の実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。
【実施例１】
【００１３】
図1は、本発明の実施例1中の位置確定装置を示す図である。図1に示すように、該装置100は、次のようなものを含む。
【００１４】
初期位置確定ユニット101：所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；
第一計算ユニット102：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；
設定ユニット103：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；
第二計算ユニット104：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；
第三計算ユニット105：各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；
第一確定ユニット106：各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；
第一粒子フィルタリングユニット107：各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得る。
【００１５】
本実施例では、位置確定装置100が得たのは、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定であり、同じ方法により所定期間内の各時刻の位置推定を得ることにより、ターゲット端末に対してリアルタイムに動的な位置確定追跡を行うことができる。
【００１６】
上述の実施例から分かるように、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【００１７】
本実施例では、初期位置確定ユニット101は、所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を得るために用いられる。そのうち、該アクセスポイント（Access  Point、AP）は、送信機であっても良く、その数量はNで、N≧1であり、また、送信機の数量及び位置は、実際のニーズに応じて設定及び選択しても良い。
【００１８】
本実施例では、初期位置確定ユニット101は、従来方法を用いて初期位置確定を行い、無線位置確定観測量を得ることができ、例えば、現在の時刻に受信した特徴パラメータに基づいて、多辺位置確定法、指紋位置確定法、領域位置確定法などの従来の位置確定方法により、ターゲット端末の初期位置、即ち、無線位置確定観測量を得ることができる。そのうち、特徴パラメータは、例えば、RSS（Received  Signal  Strength、RSS）、TOA（time-of-arrival、TOA）、TDOA（time  difference  of  arrival、TDOA）、AOA（angle-of-arrival、AOA）及び慣性情報のうち１つ又は複数である。
【００１９】
本実施例では、現在の時刻がtであり、現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻が現在の時刻の前のn個の時刻t-1、t-2、・・・、t-nを含み、nが正整数で、例えば、n=4であるとする。そうすると、得られた現在の時刻及びその前のn個の時刻、計n+1個の時刻における無線位置確定観測量シーケンスは、O1={o1t、o1t-1、・・・、o1t-n}と表することができる。
【００２０】
第一計算ユニット102は、n+1個の時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するために用いられ、例えば、第一計算ユニット102は、n+1個の時刻における無線位置確定観測量並びに第一運動モデル及び／又は第二運動モデルに基づいて、n+1個の時刻における第一運動モデル観測量及び／又は第二運動モデル観測量を計算し、そのうち、第一運動モデルは、無線位置確定観測量に基づいてフィッティング（fitting）を行うことにより得られた運動モデルであり、第二運動モデルは、ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて得られた運動モデルである。
【００２１】
本実施例では、無線位置確定観測量に基づいてフィッティングを行うことにより第一運動モデルを得ること、及び、ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて第二運動モデルを得ることは、従来方法を採用しても良い。
【００２２】
例えば、n+1個の時刻における無線位置確定観測量シーケンスO1={o1t、o1t-1、・・・、o1t-n}に基づいて曲線フィッティングを行うとともに、地図経路情報を参照することで運動方向を推定し、また、該無線位置確定観測量シーケンスのうち隣接観測量間の距離の平均値を運動ステップ長さとすることにより、第一運動モデルを得ることができる。
【００２３】
例えば、ターゲット端末が慣性測定ユニットを持つ時に、慣性測定ユニットのセンサにより得られたデータに基づいて第二運動モデルを形成することができる。
【００２４】
本実施例では、ターゲット端末が慣性測定ユニットを有しない時に、運動モデル観測量は、第一運動モデルにより得られたn+1個の時刻における第一運動モデル観測量シーケンスO2={o2t、o2t-1、・・・、o2t-n}のみを含んでも良く、ターゲット端末が慣性測定ユニットを有する時に、運動モデル観測量は、第一運動モデルにより得られたn+1個の時刻における第一運動モデル観測量シーケンスO2={o2t、o2t-1、・・・、o2t-n}及び第二運動モデルにより得られたn+1個の時刻における第二運動モデル観測量シーケンスO3={o3t、o3t-1、・・・、o3t-n}を含んでも良い。また、ターゲット端末が慣性測定ユニットを有しても、第二運動モデル観測量シーケンスO3={o3t、o3t-1、・・・、o3t-n}を使用せず、第一運動モデル観測量シーケンスO2={o2t、o2t-1、・・・、o2t-n}のみを使用しても良い。
【００２５】
本実施例では、運動モデル観測量が第一運動モデル観測量シーケンスO2={o2t、o2t-1、・・・、o2t-n}のみを含むケースを例として例示的に説明する。
【００２６】
本実施例では、設定ユニット103は、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するために用いられ、即ち、n+1個の時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するために用いられる。以下、本実施例中の状態遷移確率の設定方法について例示的に説明する。
【００２７】
本実施例では、２種類の観測量、即ち、無線位置確定観測量O1={o1t、o1t-1、・・・、o1t-n}及び第一運動モデル観測量O2={o2t、o2t-1、・・・、o2t-n}があるので、各時刻において、この２種類の測定に基づいて２種類の可能な粒子フィルタリング結果をそれぞれ得ることができ、即ち、各時刻における２種類の状態を得ることができ、それぞれは、Q1={q1t、q1t-1、・・・、q1t-n}及びQ2={q2t、q2t-1、・・・、q2t-n}と表することができる。
【００２８】
図2は、本発明の実施例1中の隣接時刻における状態遷移の発生を示す図である。図2に示すように、t-τ-1時刻において、可能な２種類の状態は、q1t-τ-1、q2t-τ-1であり、t-τ時刻において、可能な２種類の状態は、q1t-τ、q2t-τであり、t-τ-1時刻における状態q1t-τ-1からt-τ時刻における状態q1t-τまでの状態遷移確率は、a11t-τであり、t-τ-1時刻における状態q2t-τ-1からt-τ時刻における状態q1t-τまでの状態遷移確率は、a21t-τであり、t-τ-1時刻における状態q1t-τ-1からt-τ時刻における状態q2t-τまでの状態遷移確率は、a12t-τであり、t-τ-1時刻における状態q2t-τ-1からt-τ時刻における状態q2t-τまでの状態遷移確率は、a22t-τであり、そのうち、0≦τ≦n-1である。
【００２９】
本実施例では、第一計算ユニット102がn+1個の時刻における第一運動モデル観測量を得た時に、設定ユニット103は、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を等確率と設定する。
【００３０】
例えば、設定ユニット103は、次の公式（1）に基づいて状態遷移確率を設定することができる。
【数１】
2017227640.tif 000003
【００３１】
そのうち、αjit-τは、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1からt-τ時刻における状態qit-τまでの状態遷移確率を表す。
【００３２】
本実施例では、第一計算ユニット102が現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻、即ち、n+1個の時刻における第一運動モデル観測量及び第二運動モデル観測量、又は、n+1個の時刻における第二運動モデル観測量を得た時に、設定ユニット103は、センサーデータの信頼度に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定する。
【００３３】
例えば、設定ユニット103は、次の公式（2）に基づいて状態遷移確率を設定することができる。
【数２】
2017227640.tif 000004
【００３４】
そのうち、αjit-τは、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1からt-τ時刻における状態qit-τまでの状態遷移確率を表し、αは、センサーデータの信頼度を表す。
【００３５】
本実施例では、センサーデータの信頼度αは、実際の状況に応じて設定することができる。
【００３６】
本実施例では、第二計算ユニット104は、n+1個の時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するために用いられる。
【００３７】
本実施例では、各時刻における観測確率は、各時刻における観測量と、各時刻の後の全ての時刻における観測量とのユークリッド距離により示すことができ、例えば、第二計算ユニット104は、次の公式（3）に基づいて各時刻における観測確率を計算することができる。
【数３】
2017227640.tif 000005
【００３８】
そのうち、bit-τは、t-τ時刻における状態qit-τの観測確率を表し、ojt-τ+1は、t-τ+1時刻における無線位置確定観測量又は第一運動モデル観測量を表し、例えば、無線位置確定観測量であり；oit-τは、t-τ時刻における無線位置確定観測量又は第一運動モデル観測量を表し、ojt-nは、第t-n時刻における無線位置確定観測量又は第一運動モデル観測量を表す。
【００３９】
本実施例では、第三計算ユニット105は、各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算するために用いられる。例えば、第三計算ユニット105は、次の公式（4）に基づいて経路遷移確率を計算することができる。
【数４】
2017227640.tif 000006
【００４０】
そのうち、Pj→it-τは、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1からt-τ時刻における状態qit-τまでの経路遷移確率を示し、Pjt-τ-1は、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1の確率を示し、αjit-τは、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1からt-τ時刻における状態qit-τまでの状態遷移確率を示し、bit-τは、t-τ時刻における状態qit-τの観測確率を示す。
【００４１】
本実施例では、第一確定ユニット106は、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定するために用いられる。
【００４２】
本実施例では、ビタビ（Viterbi）アルゴリズムを用いて、最大経路遷移確率を有する経路を最適経路として選択することができ、例えば、次の公式（5）に基づいて最適経路を確定することができる。
【数５】
2017227640.tif 000007
【００４３】
そのうち、Pj→it-τは、t-τ-1時刻における状態qjt-τ-1からt-τ時刻における状態qit-τまでの経路遷移確率を示し、it-τ*は、t-τ-1時刻からt-τ時刻までの最適経路を示す。
【００４４】
例えば、時刻t-τについて、公式（4）に基づいて時刻t-τ-1から時刻t-τまでの4個の経路遷移確率を得ることができ、そして、公式（5）に基づいてそのうちの最大経路遷移確率を確定し、また、該最大経路遷移確率計算時に使用された観測量を時刻t-τの最適観測量とする。
【００４５】
本実施例では、第一粒子フィルタリングユニット107は、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる。そのうち、粒子フィルタリングの方法は、従来方法を採用しても良い。例えば、最適観測量を用いて粒子フィルタリングモデル中の粒子重みに対して更新を行い、各粒子の位置及びその重みに基づいて加重累加を行い、累加結果は、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定である。
【００４６】
本実施例では、各時刻において各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの最大経路遷移確率をすべて確定することができるので、時刻t-nから時刻t-n+1まで、時刻t-n+1から時刻t-n+2まで、・・・、時刻t-1から現在の時刻tまでの全てのn個の最大経路遷移確率を確定することができ、これにより、時刻t-nから現在の時刻tまでの最適経路全体を得ることができる。また、時間順に逐一で最大経路遷移確率を確定し、各時刻のある時刻において最適観測量を得た後に粒子フィルタリングを行うことにより得られた該時刻における位置推定結果を開始点として第一運動モデルを更新し、そして、該時刻の次の１つの時刻における第一運動モデル観測量を更新し、また、これにもとに次の１つの時刻における最適経路遷移確率の計算を行い、次の１つの時刻における最適観測量を選択し、その後、粒子フィルタリングを行うことで該時刻の次の１つ時刻における位置推定を得て良い。
【００４７】
本実施例では、上述の２種類の最大経路遷移確率の確定方法により、第一粒子フィルタリングユニット107は、２種類のターゲット端末の現在の時刻における位置推定の取得方法を有し、以下、それぞれについて例示的に説明する。
【００４８】
時刻t-nから現在の時刻tまでの最適経路全体を確定する場合について、図3は、本発明の実施例1中の最適経路全体を示す図である。図3に示すように、n=4であり、時刻t-4における開始状態は、粒子群初期化後の粒子フィルタリング推定値であり、各経路上で示されている数値は、前の１つの時刻から各時刻までの経路遷移確率であり、最適経路全体は、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの、最大経路遷移確率を有する全ての経路からなる経路であり、図3において点線で示されている。
【００４９】
本実施例では、各時刻において最大経路遷移確率を有する最適経路全体を得た後に、該最適経路全体に基づいて各時刻における最適観測量を確定し、そして、全ての時刻における最適観測量シーケンスを取得し、第一粒子フィルタリングユニット107は、全ての時刻における最適観測量シーケンスに基づいて、順に粒子フィルタリングを行い、最終的にターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることができる。
【００５０】
時間順に逐一で最大経路遷移確率を確定する場合について、該装置100は、さらに、次のようなものを含んでも良い。
【００５１】
更新ユニット108：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた各時刻における運動モデル観測量を更新する。
【００５２】
本実施例では、更新ユニット108は、オプションであり、図1において点線枠で示されている。
【００５３】
そうすると、第二計算ユニット104は、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するために用いられる。
【００５４】
第一粒子フィルタリングユニット107は、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、順にターゲット端末の各時刻における位置推定を取得し、最終的にターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる。
【００５５】
例えば、時刻t-τについて、ターゲット端末の位置推定を行う具体的なプロセスは、次の通りである。
【００５６】
更新ユニット108は、n+1個の時刻のうち時刻t-τ-1における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた時刻t-τにおける運動モデル観測量を更新し、例えば、次の公式（6）に基づいて更新することができる。
【数６】
2017227640.tif 000008
【００５７】
そのうち、
（外１）
2017227640.tif 000009
は、時刻t-τにおける運動モデル観測位置を示し、
（外２）
2017227640.tif 000010
は、時刻t-τ-1における粒子フィルタリングによる位置推定を示し、Lenは、運動モデル中のステップ長さを示し、θは、運動モデル中の進行方向を示す。
【００５８】
第二計算ユニット104は、時刻t-τにおける無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、時刻t-τにおける観測確率を計算する。
【００５９】
第三計算ユニット105は、時刻t-τにおける観測確率及び時刻t-τ-1から時刻t-τまでの状態遷移確率に基づいて、時刻t-τ-1から時刻t-τまでの経路遷移確率を計算する。
【００６０】
第一確定ユニット106は、時刻t-τ-1から時刻t-τまでの最大経路遷移確率に基づいて、時刻t-τにおける最適観測量を確定する。
【００６１】
第一粒子フィルタリングユニット107は、時刻t-τにおける最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、時刻t-τにおける位置推定を得る。
【００６２】
本実施例では、該装置100は、さらに、次のようなものを含んでも良い。
【００６３】
第二粒子フィルタリングユニット109：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を基づいて、粒子フィルタリングを行い；
検出ユニット110：粒子フィルタリングによる結果に基づいて、追跡検出を行い；
トリガーユニット111：追跡検出の検出結果が追跡失敗である時に、第一計算ユニット102が現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するようにトリガーし、追跡検出の検出結果が追跡成功である時に、粒子フィルタリングの結果をターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力する。
【００６４】
本実施例では、第二粒子フィルタリングユニット109、検出ユニット110、及びトリガーユニット111は、オプションであり、図1において点線枠で示されている。
【００６５】
このように、追跡に失敗したかどうかを検出することにより、追跡失敗の場合、第一計算ユニット102、設定ユニット103、第二計算ユニット104、第三計算ユニット105、第一確定ユニット106、及び第一粒子フィルタリングユニット107がワーキングするようにトリガーし、追跡成功の場合、粒子フィルタリングの結果を位置推定の結果として直接出力することにより、計算複雑度を低減し、位置確定追跡のリアルタイム性をより一層向上させることができる。
【００６６】
本実施例では、追跡失敗の場合、第一計算ユニット102乃至第一粒子フィルタリングユニット107がワーキングするようにトリガーするが、第一粒子フィルタリングユニット107は、粒子フィルタリングを行う時に粒子群に対して再び初期化を行い、即ち、トリガー前の粒子位置及び粒子重みを使用しない。
【００６７】
本実施例では、第二粒子フィルタリングユニット109は、従来方法を採用して粒子フィルタリングを行うことができる。例えば、初期位置確定ユニットにより得られた無線位置確定観測量を用いて、粒子フィルタリングモデル中の粒子重みを更新し、そして、各粒子の位置及びその重みに基づいて加重累加を行い、累加結果は、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定である。
【００６８】
図4は、本発明の実施例1中の検出ユニット110を示す図である。図4に示すように、検出ユニット110は、次のようなものを含む。
【００６９】
第一検出ユニット401：各時刻における粒子群の有効サンプリング尺度を検出し；
判断ユニット402：該有効サンプリング尺度が第一閾値よりも小さい、連続した回数が、第二閾値に達した時に、追跡失敗と判断する。
【００７０】
本実施例では、第一検出ユニット401は、従来方法を用いて粒子群の有効サンプリング尺度を検出することができ、例えば、次の公式（7）に基づいて有効サンプリングパラメータNeffを計算することができる。
【数７】
2017227640.tif 000011
【００７１】
そのうち、Neffは、粒子群の有効サンプリングパラメータを示し、
（外３）
2017227640.tif 000012
は、粒子群中の第i個目の粒子のk時刻における正規化後の重みを示し、i、N、kは、正整数であり、i≦Nであり、Nは、粒子群中の粒子の個数である。
【００７２】
本実施例では、判断ユニット402が追跡に失敗したかを判断するための第一閾値及び第二閾値は、実際のニーズに応じて設定されても良い。そのうち、第二閾値は、例えば、2以上の正整数である。
【００７３】
本実施例では、該装置100は、さらに、次のようなものを含んでも良い。
【００７４】
第二確定ユニット112：ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において、初期位置確定ユニット101が初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定する。本実施例では、第二確定ユニット112は、オプションであり、図1において点線枠で示されている。
【００７５】
このように、無線位置確定観測量の取得精度を向上させることができ、そして、位置確定追跡の精度をより一層向上させることができる。
【００７６】
例えば、第二確定ユニット112は、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定までの距離が比較的近いアクセスポイントを、次の１つの時刻において初期位置確定ユニット101が初期位置確定を行うためのアクセスポイントとしても良い。
【００７７】
例えば、第二確定ユニット112は、次の公式（8）に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定することができる。
【数８】
2017227640.tif 000013
【００７８】
そのうち、APit+1は、現在の時刻tの次の１つの時刻t+1において初期位置確定を行うためのアクセスポイント集合を表し、aiは、第i個目のアクセスポイントの位置を表し、qtは、ターゲット端末の現在の時刻tにおける位置推定を表し、Mは、位置確定領域内のアクセスポイントの総数を表す。
【００７９】
上述の実施例から分かるように、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【実施例２】
【００８０】
本発明の実施例は、さらに、電子機器を提供する。図5は、本発明の実施例2中の電子機器を示す図である。図5に示すように、電子機器500は、位置確定装置501を含み、そのうち、位置確定装置501の構造及び機能は、実施例1と同じであるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００８１】
図6は、本発明の実施例2中の電子機器のシステム構成図である。図6に示すように、電子機器600は、中央処理装置601及び記憶器602を含んでも良く、記憶器602は、中央処理装置601に接続される。なお、該図は、例示に過ぎず、さらに他の類型の構造を以て該構造に対して補充又は代替を行うことにより、電気通信機能又は他の機能を実現することもできる。
【００８２】
図6に示すように、該電子機器600は、さらに、入力ユニット603、表示器604、電源605などを含んでも良い。
【００８３】
１つの実施方式では、実施例1に記載の位置確定装置の機能は、中央処理装置601に集積することができる。そのうち、中央処理装置601は、次のように構成されても良く、即ち、所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得る。
【００８４】
そのうち、前記各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における全ての時刻における最適観測量シーケンスに基づいて、順に粒子フィルタリングを行い、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む。
【００８５】
そのうち、中央処理装置601は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた各時刻における運動モデル観測量を更新し、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算することは、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算することを含み、前記各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることは、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、順に前記ターゲット端末の各時刻における位置推定を取得し、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む。
【００８６】
そのうち、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算することは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量並びに第一運動モデル及び／又は第二運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び／又は第二運動モデル観測量を得ることを含み、そのうち、前記第一運動モデルは、前記無線位置確定観測量に基づいてフィッティングを行うことにより得られた運動モデルであり、前記第二運動モデルは、前記ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて得られた運動モデルである。
【００８７】
そのうち、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び第二運動モデル観測量を得た時に、又は、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第二運動モデル観測量を得た時に、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することは、前記センサーデータの信頼度に基づいて各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することを含み、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量を得た時に、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することは、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を等確率と設定することを含む。
【００８８】
そのうち、中央処理装置601は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い；粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行い；追跡検出の検出結果が追跡失敗である時に、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；追跡検出の検出結果が追跡成功である時に、粒子フィルタリングによる結果を、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力する。
【００８９】
そのうち、前記粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行うことは、各時刻における粒子群の有効サンプリング尺度を検出し；前記有効サンプリング尺度が第一閾値よりも小さい、連続した回数が第二閾値に達した時に、追跡失敗と判断することを含む。
【００９０】
そのうち、中央処理装置601は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定する。
【００９１】
もう１つの実施方式では、実施例1に記載の位置確定装置は、中央処理装置601と別々で構成されても良く、例えば、位置確定装置配置を、中央処理装置601に接続されるチップとして構成し、中央処理装置601の制御により位置確定装置の機能を実現しても良い。
【００９２】
本実施例では、電子機器600は、必ずしも図6中の全ての部品を含む必要がない。
【００９３】
図6に示すように、中央処理装置601は、制御器又は操作コントローラと称される場合もあり、マイクロプロセッサ又は他の処理装置及び／又は論理装置を含んでも良く、中央処理装置601は、入力を受信し、電子機器600の各部品の操作を制御することができる。
【００９４】
記憶器602は、例えば、バッファ、フレッシュメモリ、HDD、移動可能な媒質、揮発性記憶器、不揮発性記憶器、又は他の適切な装置のうちの１つ又は複数であっても良い。また、中央処理装置601は、該記憶器602に記憶のプログラムを、情報の記憶又は処理などを実現するために実行することもできる。なお、他の部品の機能は、従来に類似したので、ここでは、その詳しい説明を省略する。また、電子機器600の各部品は、専用ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はその組み合わせにより実現されても良く、これらは、すべて、本発明の範囲に属する。
【００９５】
上述の実施例から分かるように、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【実施例３】
【００９６】
本発明の実施例は、さらに、位置確定方法を提供し、それは、実施例1中の位置確定装置に対応する。図7は、本発明の実施例3中の位置確定方法を示す図である。図7に示す、該方法は、次のようなステップを含む。
【００９７】
ステップ701：所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；
ステップ702：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；
ステップ703：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；
ステップ704：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；
ステップ705：各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；
ステップ706：各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；
ステップ707：各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得る。
【００９８】
本実施例では、初期位置の確定方法、運動モデル観測量の計算方法、状態遷移確率の設定方法、観測確率の計算方法、経路遷移確率の計算方法、最適観測量の確定方法、及び最適観測量に基づく粒子フィルタリングの方法は、実施例1と同じであるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００９９】
上述の実施例から分かるように、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて、粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【実施例４】
【０１００】
本発明の実施例は、さらに、位置確定方法を提供し、それは、実施例1中の位置確定装置に対応する。図8は、本発明の実施例4中の位置確定方法を示す図である。図8に示すように、該方法は、次のようなステップを含む。
【０１０１】
ステップ801：所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；
ステップ802：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量に基づいて、粒子フィルタリングを行い；
ステップ803：粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行い；
ステップ804：追跡検出の検出結果が追跡失敗であるかを判断し、判断結果が“はい”の時に、ステップ806に移行し；判断結果が“いいえ”の時に、ステップ805に移行し；
ステップ805：粒子フィルタリングによる結果を、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力し；
ステップ806：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；
ステップ807：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；
ステップ808：現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；
ステップ809：各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；
ステップ810：各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；
ステップ811：各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を取得し；
ステップ812：継続して位置確定を行う必要があるかを判断し、判断結果が“はい”の時に、ステップ813に移行し；判断結果が“いいえ”の時に、終了し；
ステップ813：ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定し；
ステップ814：タイマーに1を加算し、即ち、現在の時刻の次の１つの時刻を現在の時刻とする。
【０１０２】
本実施例では、ステップ812では、継続して位置確定を行う必要があるかの判断は、実際のニーズに応じて確定することができ、例えば、ユーザが位置確定追跡のために必要な時間を設定した場合、該時間に達した時に、位置確定追跡を停止し、そして、プロセスを終了しても良い。
【０１０３】
本実施例では、初期位置の確定方法、無線位置確定観測量に基づく粒子フィルタリングの方法、追跡検出の方法、運動モデル観測量の計算方法、状態遷移確率の設定方法、観測確率の計算方法、経路遷移確率の計算方法、最適観測量の確定方法、及び最適観測量に基づく粒子フィルタリングの方法は、実施例1と同じであるので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【０１０４】
上述の実施例から分かるように、現在の時刻及びその前の少なくとも１つの時刻を含む時間ウィンドウ内で、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し、最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し、そして、最適観測量に基づいて、粒子フィルタリングを行うことにより、ターゲット端末が迅速移動している場合、又は、無線位置確定信号サンプリング率が比較的低い場合、高精度のリアルタイム位置確定追跡を実現することができるとともに、速度が遅く且つ静的なモード下の位置確定追跡に応用することもでき、また、無線位置確定観測量の取得方法について限定しないため、各種の室内外の位置確定シナリオに応用することもできる。
【０１０５】
また、追跡に失敗したかどうかを検出することで、追跡失敗の場合、本発明のHMMアルゴリズムにより粒子フィルタリングによる位置確定を行うようにトリガーし、追跡成功の場合、粒子フィルタリングによる結果を位置推定の結果として直接出力することにより、計算複雑度を低減し、位置確定追跡のリアルタイム性をより一層向上させることができる。
【０１０６】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、位置確定装置又は電子機器中で前記プログラムを実行する時に、前記プログラムは、コンピュータに、前記位置確定装置又は電子機器中で、実施例3又は実施例4に記載の位置確定方法を実行させる。
【０１０７】
本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、前記コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、位置確定装置又は電子機器中で、実施例3又は実施例4に記載の位置確定方法を実行させる。
【０１０８】
また、本発明の実施例による装置及び方法は、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されてもよく、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。また、本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、flashメモリなどにも関する。
【０１０９】
また、以上の複数の実施例に関し、さらに次のような付記も開示する。
【０１１０】
（付記1）
位置確定装置であって、
所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を得るための初期位置確定ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するための第一計算ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するための設定ユニット；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するための第二計算ユニット；
各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算するための第三計算ユニット；
各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定するための第一確定ユニット；及び
各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るための第一粒子フィルタリングユニットを含む、装置。
【０１１１】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記第一粒子フィルタリングユニットは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における全ての時刻における最適観測量シーケンスに基づいて、順に粒子フィルタリングを行い、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる、装置。
【０１１２】
（付記3）
付記1に記載の装置であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた各時刻における運動モデル観測量を更新するための更新ユニットをさらに含み、
前記第二計算ユニットは、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算するために用いられ、
前記第一粒子フィルタリングユニットは、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、順に前記ターゲット端末の各時刻における位置推定を取得し、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得るために用いられる、装置。
【０１１３】
（付記4）
付記1に記載の装置であって、
前記第一計算ユニットは、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量並びに第一運動モデル及び／又は第二運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び／又は第二運動モデル観測量を得るために用いられ、そのうち、前記第一運動モデルは、前記無線位置確定観測量に基づいてフィッティングを行うことにより得られた運動モデルであり、前記第二運動モデルは、前記ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて得られた運動モデルである、装置。
【０１１４】
（付記5）
付記4に記載の装置であって、
前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び第二運動モデル観測量を得た時に、又は、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第二運動モデル観測量を得た時に、前記設定ユニットは、前記センサーデータの信頼度に基づいて各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定するために用いられ、
前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量を得た時に、前記設定ユニットは、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を等確率と設定するために用いられる、装置。
【０１１５】
（付記6）
付記1に記載の装置であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量に基づいて粒子フィルタリングを行うための第二粒子フィルタリングユニット；
粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行うための検出ユニット；及び
追跡検出の検出結果が追跡失敗の時に、前記第一計算ユニットが現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算するようにトリガーし、追跡検出の検出結果が追跡成功の時に、粒子フィルタリングによる結果を前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力するためのトリガーユニットをさらに含む、装置。
【０１１６】
（付記7）
付記6に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
各時刻の粒子群の有効サンプリング尺度を検出するための第一検出ユニット；及び
前記有効サンプリング尺度が第一閾値よりも小さい、連続した回数が第二閾値に達した時に、追跡失敗と判断するための判断ユニットを含む、装置。
【０１１７】
（付記8）
付記1に記載の装置であって、
前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において前記初期位置確定ユニットが初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定するための第二確定ユニットをさらに含む、装置。
【０１１８】
（付記9）
付記1に記載の装置を含む電子機器。
【０１１９】
（付記10）
位置確定方法であって、
所定のアクセスポイントによりターゲット端末に対して初期位置確定を行い、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量を取得し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定し；
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算し；
各時刻における観測確率及び各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率に基づいて、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率を計算し；
各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの少なくとも２つの経路遷移確率のうち最大経路遷移確率に基づいて、各時刻における最適観測量を確定し；及び
各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む、方法。
【０１２０】
（付記11）
付記10に記載の方法であって、
前記各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることは、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における全ての時刻における最適観測量シーケンスに基づいて、順に粒子フィルタリングを行い、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む、方法。
【０１２１】
（付記12）
付記10に記載の方法であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻における粒子フィルタリングによる位置推定に基づいて、運動モデルに基づいて得られた各時刻における運動モデル観測量を更新することをさらに含み、
前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算することは、各時刻の後の全ての時刻における無線位置確定観測量及び更新後の運動モデル観測量に基づいて、各時刻における観測確率を計算することを含み、
前記各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることは、各時刻における最適観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い、順に前記ターゲット端末の各時刻における位置推定を取得し、最終的に前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定を得ることを含む、方法。
【０１２２】
（付記13）
付記10に記載の方法であって、
前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量及び運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算することは、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量並びに第一運動モデル及び／又は第二運動モデルに基づいて、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び／又は第二運動モデル観測量を得ることを含み、そのうち、前記第一運動モデルは、前記無線位置確定観測量に基づいてフィッティングを行うことにより得られた運動モデルであり、前記第二運動モデルは、前記ターゲット端末からのセンサーデータに基づいて得られた運動モデルである、方法。
【０１２３】
（付記14）
付記13に記載の方法であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量及び第二運動モデル観測量を得た時に、又は、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第二運動モデル観測量を得た時に、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することは、前記センサーデータの信頼度に基づいて各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することを含み、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における第一運動モデル観測量を得た時に、前記現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻のうち各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を設定することは、各時刻の前の１つの時刻から各時刻までの状態遷移確率を等確率と設置することを含む、方法。
【０１２４】
（付記15）
付記10に記載の方法であって、
現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における無線位置確定観測量に基づいて粒子フィルタリングを行い；
粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行い；及び
追跡検出の検出結果が追跡失敗の時に、現在の時刻及び現在の時刻の前の少なくとも１つの時刻における運動モデル観測量を計算し、追跡検出の検出結果が追跡成功の時に、粒子フィルタリングによる結果を前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定として直接出力することをさらに含む、方法。
【０１２５】
（付記16）
付記15に記載の方法であって、
前記粒子フィルタリングによる結果に基づいて追跡検出を行うことは、
各時刻の粒子群の有効サンプリング尺度を検出し；及び
前記有効サンプリング尺度が第一閾値よりも小さい、連続した回数が第二閾値に達した時に、追跡失敗と判断することを含む、方法。
【０１２６】
（付記17）
付記10に記載の方法であって、
前記ターゲット端末の現在の時刻における位置推定に基づいて、現在の時刻の次の１つの時刻において初期位置確定を行うためのアクセスポイントを確定することをさらに含む、方法。
【０１２７】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
2017227640.tif 000014
【図２】
2017227640.tif 000015
【図３】
2017227640.tif 000016
【図４】
2017227640.tif 000017
【図５】
2017227640.tif 000018
【図６】
2017227640.tif 000019
【図７】
2017227640.tif 000020
【図８】
2017227640.tif 000021