"ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、イベントデータが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムに基づいて指定の時間枠について前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップとを含む方法。補間を実施する前記ステップが、ユーザ端末に関する速度推定を使用して、複数の最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムのうちのどれを適用するかを決定するサブステップを含む請求項1に記載の方法。前記速度推定が第1しきい値を超える場合、GISベースの最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用するステップをさらに含む請求項2に記載の方法。最短経路推定のためにメッシュ重みを使用するステップをさらに含む請求項3に記載の方法。1つ又は複数のメッシュ重みを改善するステップをさらに含む請求項4に記載の方法。前記1つ又は複数のメッシュ重みが時間制約に基づいて改善される請求項5に記載の方法。1つ又は複数のメッシュ重みが、メッシュ内の鉄道網及び道路網の一方又は両方の全長、メッシュタイプ、メッシュ幅、交差点の数、及び他のメッシュとの接続からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく請求項4に記載の方法。1つ又は複数のメッシュ重みがユーザ依存である請求項4に記載の方法。1つ又は複数のメッシュ重みが時間依存である請求項4に記載の方法。周期的登録メッセージが発生した場合、セクタ中心に最も近いものと、ロケーションエリア更新メッセージが発生した場合、前のセクタの縁部と現セクタの縁部の中点とからなるグループの1つにセクタ内のユーザ端末をマッピングするサブステップを含む、前記ユーザ端末の位置を最大のペース値を有するメッシュにマッピングするステップをさらに含む請求項3に記載の方法。前記速度推定が第1しきい値未満である場合、線形メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用するステップをさらに含む請求項3に記載の方法。前記最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムが、メッシュに関する重み及び時間制約を使用する請求項1に記載の方法。時間制約が満たされない場合、前記メッシュシーケンス推定アルゴリズムが、移動時間に基づいて1つ又は複数のメッシュ重みを改訂する請求項12に記載の方法。命令を格納するメモリと、前記メモリに結合され、前記メモリからの命令を実行するプロセッサとを備え、前記プロセッサが、前記命令を実行することに応答して、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信し、イベントデータが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含み、前記プロセッサが、前記携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施し、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムに基づいて指定の時間枠について前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定することによって移動推定を実施する装置。前記プロセッサが、ユーザ端末に関する速度推定を使用して、複数の最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムのうちのどれを適用するかを決定することを含む補間を実施する請求項14に記載の装置。前記プロセッサが、前記速度推定が第1しきい値を超える場合、GISベースの最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを実施し、前記速度推定が第1しきい値未満である場合、線形メッシュシーケンス推定アルゴリズムを実施する請求項15に記載の装置。最短経路推定のためにメッシュ重みを使用することをさらに含む請求項14に記載の装置。メッシュ重みが、メッシュ内の鉄道網及び道路網の一方又は両方の全長、メッシュタイプ、メッシュ幅、交差点の数、及び他のメッシュとの接続からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく請求項17に記載の装置。1つ又は複数のメッシュ重みがユーザ依存である請求項17に記載の装置。1つ又は複数のメッシュ重みが時間依存である請求項15に記載の装置。前記プロセッサが、周期的登録メッセージが発生した場合、セクタ中心に最も近いものと、ロケーションエリア更新メッセージが発生した場合、前のセクタの縁部と現セクタの縁部の中点とからなるグループの1つにセクタ内のユーザ端末をマッピングすることを含む、前記ユーザ端末の位置を最大のペース値を有するメッシュにマッピングする請求項14に記載の装置。実行されたとき、モバイルネットワーク内の移動行動を推定する方法をシステムに実施させる実行可能命令を格納する1つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を有する製品であって、前記方法が、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、イベントデータが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムに基づいて指定の時間枠について前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップとを含む、製品。ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、前記携帯電話動作データが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、時刻及びエリアに基づいて前記携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成するステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、重みに基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップと、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するステップとを含む方法。前記携帯電話動作データをフィルタリングし、前記携帯電話動作データ内のユーザ機器位置情報の一部を選択する前記ステップが、曜日、及び1つ又は複数の個人属性からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく請求項23に記載の方法。前記最短経路推定アルゴリズムがGISデータに基づく請求項23に記載の方法。補間を実施する前記ステップが、GISベースの最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用するサブステップを含む請求項23に記載の方法。前記重みのうちの少なくとも1つが、地理的エリア内の道路数、前記地理的エリア内の鉄道数、前記地理的エリア内の駅数、前記地理的エリア内の交差点数、道路幅からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく請求項23に記載の方法。前記重みのうちの前記少なくとも1つが、前記道路幅に関連する係数にさらに基づく請求項27に記載の方法。前記重みのうちの前記少なくとも1つが、前記鉄道数に関連する係数にさらに基づく請求項27に記載の方法。前記地理的エリアが、セクタ及びメッシュからなるグループから選択された1つを含む請求項27に記載の方法。SAIデータを緯度値及び経度値に変換するサブステップと、前記緯度値及び経度値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定するサブステップとにより、受信した携帯電話動作データを前処理して前処理済みデータを生成するステップをさらに含む請求項23に記載の方法。前記緯度値及び経度値が、セクタ中心、セクタ縁部、メッシュ中心、及びセクタ内の複数の地点からなるグループから選択された1つに対応する請求項31に記載の方法。所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数する前記ステップが、セクタ当たりとメッシュ当たりの一方又は両方で実施される請求項23に記載の方法。前記携帯電話動作データがUID情報及びタイムスタンプ情報を含む請求項23に記載の方法。命令を格納するメモリと、前記メモリに結合され、前記メモリからの命令を実行するプロセッサであって、前記命令を実行することに応答して、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信し、前記携帯電話動作データが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含み、さらに前記プロセッサが、時刻及びエリアに基づいて携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成し、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、重みに基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定することを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施し、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するプロセッサとを備える装置。前記プロセッサが、曜日、及び1つ又は複数の個人属性からなるグループから選択された1つ又は複数に基づいて、前記携帯電話動作データをフィルタリングし、前記携帯電話動作データ内のユーザ機器位置情報の一部を選択する請求項35に記載の方法。前記プロセッサが、GISベースの最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用することによって補間を実施する請求項35に記載の方法。前記重みのうちの少なくとも1つが、地理的エリア内の道路数、前記地理的エリア内の鉄道数、前記地理的エリア内の駅数、前記地理的エリア内の交差点数、道路幅からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく請求項35に記載の方法。前記重みのうちの前記少なくとも1つが、前記道路幅に関連する係数にさらに基づく請求項38に記載の方法。前記重みのうちの前記少なくとも1つが、前記鉄道数に関連する係数にさらに基づく請求項38に記載の方法。前記地理的エリアが、セクタ及びメッシュからなるグループから選択された1つを含む請求項38に記載の方法。実行されたとき、モバイルネットワーク内の移動行動を推定する方法をシステムに実施させる実行可能命令を格納する1つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を有する製造品であって、前記方法が、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、イベントデータが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、時刻及びエリアに基づいて前記携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成するステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、重みに基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップと、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するステップとを含む、製造品。ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、前記携帯電話動作データが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、時刻及びエリアに基づいて前記携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成するステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、前記ユーザ端末に関連する地理的情報、地理的エリアに関連する重み、及び地理的エリア間を移動するユーザ端末の尤度に関連する確率に基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップと、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するステップとを含む方法。補間を実施する前記ステップが、最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用するサブステップを含む請求項43に記載の方法。補間を実施する前記ステップが、a第1及び第2メッシュを含む境界メッシュを画定するサブステップと、b前記第1及び第2メッシュに隣接する各メッシュに移動確率を割り当てるサブステップと、c前記最短経路アルゴリズムを使用して前記第1メッシュと第2メッシュを結ぶ最も可能性の高いメッシュのシーケンスを発見するサブステップとを含む請求項43に記載の方法。移動確率を割り当てる前記サブステップが地理的情報に基づく請求項45に記載の方法。複数のリンクについてa~cを反復するサブステップと、前記複数のリンクのそれぞれの推定軌跡を格納するサブステップと、すべての前記複数のリンクを結んで前記軌跡を生成するサブステップとをさらに含む請求項45に記載の方法。関連するユーザ端末の計算した速度がしきい値よりも高い場合、a~cが前記第1及び第2メッシュについて実施される請求項45に記載の方法。前記計算した速度が前記しきい値未満である場合、直線アルゴリズムを使用して前記第1メッシュと第2メッシュとの間の軌跡を推定するステップをさらに含む請求項48に記載の方法。SAIデータを緯度値及び経度値に変換するサブステップと、前記緯度値及び経度値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定するサブステップとにより、受信した携帯電話動作データを前処理して前処理済みデータを生成するステップをさらに含む請求項43に記載の方法。前記緯度値及び経度値が、セクタ中心、セクタ縁部、メッシュ中心、及びセクタ内の複数の地点からなるグループから選択された1つに対応する請求項50に記載の方法。所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数する前記ステップが、セクタ当たりとメッシュ当たりの一方又は両方で実施される請求項43に記載の方法。前記携帯電話動作データがUID情報及びタイムスタンプ情報を含む請求項43に記載の方法。命令を格納するメモリと、前記メモリに結合され、前記メモリからの命令を実行するプロセッサであって、前記命令を実行することに応答して、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信し、前記携帯電話動作データが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含み、さらに前記プロセッサが、時刻及びエリアに基づいて携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成し、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、前記ユーザ端末に関連する地理的情報、地理的エリアに関連する重み、及び地理的エリア間を移動するユーザ端末の尤度に関連する確率に基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定することを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施し、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するプロセッサとを備える装置。前記プロセッサが、最短経路メッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用することによって補間を実施する請求項54に記載の装置。前記プロセッサが、a第1及び第2メッシュを含む境界メッシュを画定すること、b前記第1及び第2メッシュに隣接する各メッシュに移動確率を割り当てること、及びc最短経路アルゴリズムを使用して前記第1メッシュと第2メッシュを結ぶ最も可能性の高いメッシュのシーケンスを発見することによって補間を実施する請求項54に記載の装置。移動確率を割り当てることが地理的情報に基づく請求項56に記載の装置。前記プロセッサが、複数のリンクについてa~cを反復し、前記複数のリンクのそれぞれの推定軌跡を格納し、すべての前記複数のリンクを結んで前記軌跡を生成する請求項56に記載の装置。関連するユーザ端末の計算した速度がしきい値よりも高い場合、前記プロセッサが、前記第1及び第2メッシュについてa~cを実施する請求項56に記載の装置。前記計算した速度が前記しきい値未満である場合、前記プロセッサが、直線アルゴリズムを使用して前記第1メッシュと第2メッシュとの間の軌跡を推定する請求項59に記載の装置。実行されたとき、モバイルネットワーク内の移動行動を推定する方法をシステムに実施させる実行可能命令を格納する1つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を有する製造品であって、前記方法が、ユーザ機器位置を示す携帯電話動作データを受信するステップであって、前記携帯電話動作データが、ロケーションエリア更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含むステップと、時刻及びエリアに基づいて前記携帯電話動作データをフィルタリングし、ユーザ機器位置情報の一部を選択し、フィルタリング済み携帯電話動作データを生成するステップと、人口中の1人又は複数の個人に関連するデータに対する補間を実施して、前記ユーザ端末に関連する地理的情報、地理的エリアに関連する重み、及び地理的エリア間を移動するユーザ端末の尤度に関連する確率に基づいて地点の対の間の最短経路を求める最短経路推定アルゴリズムを使用して指定の時間枠に関する前記1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定するサブステップを含む、前記フィルタリング済み携帯電話動作データに基づいて移動推定を実施するステップと、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数するステップとを含む、製造品。補間を実施する前記ステップが、a第1及び第2メッシュを含む境界メッシュを画定するサブステップと、b前記第1及び第2メッシュに隣接する各メッシュに移動確率を割り当てるサブステップと、c前記最短経路アルゴリズムを使用して前記第1メッシュと第2メッシュを結ぶ最も可能性の高いメッシュのシーケンスを発見するサブステップとを含む請求項61に記載の製造品。0017モバイル移動行動解析を実施する方法及び装置を本明細書で開示する。本発明の実施形態の一目標は、上述のイベントデータ及び個人属性を使用して、信頼性が高く、正確なUEの位置推定を高分解能で例えば、所与の日の中で分ごとに得ることである。UEの位置推定を使用して、所与の時間間隔内の異なる地理的エリア間の人口の流入及び流出を推定する。0018一実施形態では、モバイル移動行動解析システムは、異なる情報を格納するいくつかのサーバを備える。さらに、一実施形態では、モバイル移動行動解析システムは、通信システムを介してユーザ機器UEによって生成されたイベントデータを使用する。別の実施形態では、システムはまた、UEの位置及びその軌跡を求める精度を向上させるために、例えば個人属性情報並びに地理的情報及び輸送網情報などの他のデータも使用する。0019一実施形態では、位置更新メッセージ及び周期的位置更新メッセージが、使用されるイベントデータである。UEが任意のロケーションエリア境界を横切ったときはいつでも、位置更新メッセージがUEによって生成され、UEはその周期的位置更新メッセージを周期的に送信する。さらに、ユーザがUEをオン/オフし、UEが基地局BS又はアクセスポイントAPを認証し、それに関連付ける必要があるとき、他のイベントデータが送信される。BS又はAPは有線又はワイヤレスを介してネットワークに接続されるので、イベントデータがネットワーク内のモビリティサーバに格納される。0020一実施形態では、モバイル移動行動システムは、モビリティサーバ、加入者データサーバ、地理的データベースサーバなどの異なるサーバに格納された1組のデータを組み合わせ、解析する。UEの軌跡推定を使用してデータを解析した後、所与の瞬間のUEの地理的分布を求める。0021一実施形態では、モバイル移動行動解析は、UEの軌跡を識別し、正確な人口カウントを得るためのいくつかの動作を含む。まず、UEの地理的分布を抽出するために、モバイル移動行動システムは、異なるサーバからのイベントデータを含む適切なデータを得て、イベントデータを前処理する。次いで、1つ又は複数の異なる属性に基づいて前処理済みデータをフィルタリングする。その後で、フィルタリング済み情報、並びに地理的データベースサーバ内に位置する地理的情報及び輸送網情報に1つ又は複数の補間アルゴリズムを適用し、UEの地理的分布を得て、UEの移動軌跡を推定する。一実施形態では、時間領域内のUEの地理的分布を比較し、次いで、異なる地理的エリア間の人口の流入及び流出を得る。0022以下の説明では、本発明のより完全な説明を与えるために多数の詳細を説明する。しかし、これらの特定の詳細なしに本発明を実施できることは当業者には明らかであろう。別の例では、本発明を不明瞭にするのを避けるために、周知の構造及びデバイスを詳細にではなく、ブロック図形式で示す。0023以下の詳細な説明のある部分を、コンピュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号表現によって提示する。これらのアルゴリズム的説明及び表現は、データ処理技術分野の技術者がその研究の資料を当業者に最も効果的に伝達するために使用される手段である。この場合、且つ一般に、アルゴリズムは、所望の結果をもたらす自己矛盾のないステップのシーケンスであると考えられる。ステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしもそうではないが、これらの量は、格納、転送、結合、比較、或いは操作することのできる電気信号又は磁気信号の形態を取る。時には、主に一般的な用法という理由で、これらの信号をビット、値、要素、シンボル、文字、用語、数字などと呼ぶことが好都合であることが示されている。0024しかし、これら及び類似の用語のすべては適切な物理量に関連付けられるべきであり、これらの量に適用された好都合なラベルに過ぎないことに留意されたい。以下の議論から明らかなように、別段の具体的な記述がない限り、この説明全体にわたって、処理、計算、決定、表示などの用語を使用する議論は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理電子量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリ又はレジスタ、或いは他のそのような情報記憶、伝送、又は表示ディスプレイデバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換するコンピュータシステム、又は類似の電子コンピューティングデバイスの動作及びプロセスを指すことを理解されたい。0025本発明はまた、本明細書の動作を実施する装置に関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築することができ、又はコンピュータ内に格納されたコンピュータプログラムによって選択的に活動化又は再構成される汎用コンピュータを備えることができる。そのようなコンピュータプログラムは、限定はしないが、それぞれコンピュータシステムバスに結合された、フロッピィディスク、光ディスク、CD-ROM、光磁気ディスク、読取り専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、EPROM、EEPROM、磁気又は光カードを含む任意のタイプのディスク、或いは電子命令を格納するのに適した任意のタイプの媒体などのコンピュータ可読記憶媒体内に格納することができる。0026本明細書で提示されるアルゴリズム及びディスプレイは、本質的に、任意の特定のコンピュータ又は他の装置に関係しない。本明細書の教示に従って、様々な汎用システムをプログラムと共に使用することができ、又はより特殊化された装置を構築して、必要な方法ステップを実施することが好都合であることが示されることがある。様々なこれらのシステムにとって必要な構造が、以下の説明から明らかとなるであろう。さらに、何らかの特定のプログラミング言語を参照して本発明を説明することはしない。本明細書に記載の本発明の教示を実装するのに様々なプログラミング言語を使用できることを理解されよう。0027機械可読媒体は、機械例えば、コンピュータによって読取り可能な形で情報を格納又は送信する任意の機構を含む。例えば、機械可読媒体は、読取り専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイスなどを含む。概要0028モバイルネットワーク内の動的人口移動推定及び計数のための技法を説明する。以下の例複数可は説明のためのものであり、限定ではないことを理解されたい。0029図1は、モバイル移動行動解析のためのモバイルネットワーク構成の概要を示す。一実施形態では、モバイル移動行動解析は、異なる情報を格納するいくつかのサーバからなる。さらに、モバイル移動行動解析システムは、通信システムを介してユーザ機器UEによって生成されたイベントデータを使用するが、UEの位置及びその軌跡の精度を向上させるために、個人属性並びに地理的情報及び輸送網情報などの任意の他のデータも補足として使用することができる。0030正確な推定を達成するために、一実施形態では、モバイル移動行動解析がモバイル移動行動サーバによって実施され、モバイルサーバ、加入者データサーバ、及び地理的データベースサーバと協力する。地理的データベースサーバは、例えば地理的マップ情報や交通情報などの地理的情報並びに輸送網情報を格納する。0031一実施形態では、イベントデータは、位置更新メッセージ及び周期的登録メッセージを含む。UEが任意のロケーションエリア境界を横切ったときはいつでも、位置更新メッセージがUEによって生成され、UEはその周期的登録メッセージを一定の頻度で周期的に送信する。さらに、ユーザがUEをオン/オフし、UEが基地局BS又はアクセスポイントAPを認証し、それに関連付ける必要があるとき、他のイベントデータが送信される。BS又はAPは有線又はワイヤレスを介してネットワークに接続されるので、イベントデータがネットワーク内のモビリティサーバに格納される。0032一実施形態では、モバイル移動行動サーバが、例えばモビリティサーバ、加入者データサーバ、地理的データベースサーバなどの異なるサーバに格納された1組のデータを組み合わせ、解析する。UEの軌跡推定を含む本明細書で開示する技法でデータを解析した後、所与の瞬間のUEの地理的分布を生成する。0033一実施形態では、モバイル移動行動解析は、アルゴリズムを使用してUEの軌跡を識別する。この軌跡推定アルゴリズムは、イベントデータを使用してUE位置例えば、セクタ中心、セクタ縁部などを識別する。イベントデータが周期的メッセージであるとき、セクタ中心が選択され、イベントデータが位置更新メッセージであるとき、セクタ縁部が選択される。一実施形態では、アルゴリズムは、最短経路アルゴリズムを使用して、地理的情報並びに輸送網情報例えば、地理的マップ情報及び交通情報に基づいて、起点位置と目的地位置との間のモバイルユーザ移動軌跡を推定する。より効率的な処理のために、起点位置及び目的地位置をカバーする探索エリアの周囲の卵型又は矩形を使用することができる。以下で詳細をより詳しく説明する。0034携帯電話動作データを使用する人口追跡のための他の実施形態も開示する。これらの実施形態では、所与の時刻の任意のUEに関するセクタレベル位置情報を与える、周期的登録メッセージPRM及びロケーションエリア更新LAUメッセージという2つの基本動作メッセージの使用によって携帯電話からの位置情報を得る。前者のメッセージは周期的間隔で例えば、毎時送信され、後者のメッセージは、モバイルがロケーションエリア境界を横切ったときにはいつでも送信される。一実施形態では、各ユーザに対応するサンプルのシーケンスが与えられると、速度ベースの分類を使用してその軌跡を推定し、高速度ユーザでは、最短経路アルゴリズムを適用し、低速度ユーザでは、線形経路推定を考慮する。一実施形態では、最短経路アルゴリズムは、本明細書で開示するメッシュ重みの推定を必要とする。さらに、モバイルノードの位置をセクタ内のメッシュに正確にマッピングする方法も説明する。0035図面及びダイアグラムを参照しながら、提案する技法を以下でさらにより詳細に説明する。0036図1を参照すると、ユーザ機器UE101は、基地局BS又はアクセスポイントAP103と呼ばれるワイヤレス基地局とワイヤレスに通信することを可能にする通信機能を含む。AP103は主に、インターネットに接続するワイヤレスLANアクセスポイントのために使用される。この実施形態では、ネットワーク接続ポイントを示すために以下でBSという用語を使用する。UE101は異なる通信機能を有することがあり、2G第2世代セルラーシステム、3G第3世代セルラーシステム、ワイヤレスLAN例えばWiFi、Bluetoothなどのワイヤレス通信機能に限定されない。UE101はまた、例えばイーサネットなどの有線通信機能を有することもある。UEの例には、限定はしないが、携帯電話、スマートフォン、及び通信機能を備えるスマートタブレットコミュータが含まれる。以下の例は、1つのUEを使用してこの方法及び装置を説明するが、この方法及び装置を複数のUEについて使用することができる。0037BS103は、異なるシステムをサポートするために複数の通信機能を有することができる。一実施形態では、BS103は、スペクトル効率を向上させるためにいくつかのセクタ105を有する。図1では、1つのBS当たり3つのセクタが示されている。BSの各セクタは、一意に識別されるロケーションエリアの一部である狭い地理的エリアをカバーする。一実施形態では、ロケーションエリアLA107及び109は、セクタ105を含むいくつかのBS103を含み、或いは、LAは、ただ1つのBSを含むことがあり、ただ1つのセクタを含むことがある。これらのセクタのそれぞれのカバレッジを統合することにより、セルラーネットワークは、ずっと広いエリアにわたって無線カバレッジを与える。セクタ105のグループがロケーションエリア107又は109と呼ばれる。0038UE101がBS103と通信している間、UE101はイベントデータ201を生成する。UE101によって生成されるイベントデータ201は、流入及び流出の点から動的人口例えば、ユーザ、UE移動及び人口カウントをモバイル移動行動サーバ161によって推定するのに使用される。一実施形態では、イベントデータ201は、図2に示す制御データ211及びユーザデータ221のサブセットから形成される。0039図2を参照すると、制御データ211は、トリガされるデータ213及び周期的データ215と呼ばれる2つの異なるデータに分類される。UE101が、ロケーションエリアLA境界を横切ること、パワーオン、パワーオフなど、発生した特別なイベントを有するときはいつでも、トリガされるデータ213がUE101によって送信される。周期的データ215は、周期的に送信されるように定義される。周期的データの一例は、一定の時間間隔でUE101によって送信される周期的登録メッセージ又は周期的位置更新メッセージである。周期的メッセージ伝送の厳密な頻度は、経時的にカスタマイズ及び/又は修正することができる。一実施形態では、データ通信や音声通信などの関連するプライベートデータが、ユーザデータ221と定義される。0040イベントデータを生成する位置更新手順の一実施形態により、UE101があるロケーションエリア、例えば図1のLA107から、別の位置、例えば図1のLA109に移動したときはいつでも、UE101がセルラーネットワークに現在位置エリア情報を提供することが可能となる。一実施形態では、UE101は、ロケーションエリアコードLAC及びセクタIDを検出する任を担い、LACとセクタIDの組合せは、サービスエリア識別SAIと呼ばれる固有の識別である。ロケーションエリアコードLACがその最終更新LACとは異なることをUE101が発見したとき、UE101は、新しいロケーションエリアコードLACを含む別の位置更新メッセージをネットワークサーバに送信する。このイベントデータ位置更新は、現在重ね合わされているSAIを含む。この例では、ネットワークサーバはモビリティサーバ121である。一例を挙げると、モビリティサーバ121は、GSMネットワーク内のMSCVLRmobileswitchingcentervisitinglocationregisterと同様の機能を実施することができる。0041図1に示すモバイル移動行動解析アーキテクチャの例では、いつかのサーバがある。上述のように、モビリティサーバ121は、UE101によって生成されたイベントデータ201を収集し、イベントデータ201に基づいてUE101の位置を追跡する機能を含む。イベントデータ201に基づくUE101の位置推定を以下で説明する。一実施形態では、単一のUE101が複数の通信機能を有するときであっても、イベントデータ201は、セルラーシステム内のUE101によって生成された情報だけでなく、ワイヤレスLAN及び任意の他のシステム内のUE101によって生成された情報も含む。0042加入者ユーザデータサーバ131は、例えば、限定はしないが、性別、住所、年齢などの、本明細書でUEの個人属性情報と呼ぶ加入者の情報を受信するインターフェースと、それを格納するメモリとを有する。加入者のプライバシー情報のために、一実施形態では、加入者データサーバ131は、悪意のあるアクセスから高度に保護される。地理的データベースサーバ151は、例えば地理的マップ情報、列車時刻表を含む交通情報、例えば建設作業、道路封鎖、交通規制状況情報、料金所情報、災害情報、リルート情報などの交通情報などの地理的情報並びに輸送網情報を受信するインターフェースと、それを格納するメモリとを有する。モバイル移動行動サーバ161は、モビリティサーバ121、加入者データサーバ131、及び地理的データベースサーバ151に格納される情報にリンクされるデータを取り込み、格納し、解析し、管理し、提示する1組のツールを実装するメモリ及びプロセッサを含む。モバイル交通行動サーバ161に格納され、解析された情報は、第3者ユーザのサーバ171でアクセス可能である。0043本明細書に記載の技法の一目標は、所与の瞬間のユーザの地理的分布を得ること例えば、毎時、毎日、毎週、毎月など、及び異なる地理的エリア間の人口移動の流入及び流出を推定することである。この目標を達成するために、UE101によって生成されるイベントデータを使用する。これらのデータを、モビリティサーバ121内に一時的又は永続的に格納する。2つのイベントデータ間の時間間隔が長いほど、UEでメッセージオーバヘッドが低くなり、電池消費が少なくなるが、受信されるイベントデータは、UEの位置を明示的に特定しない。イベントデータの大部分は、具体的に含まれない限りGPS全地球測位システム情報を含まないので、イベントデータに基づいてUEの厳密な位置を推定することは難しい。これは、UEの位置がセクタレベルのみで与えられるからである。したがって、イベントデータを受信するBSは、UEの現在位置を暗黙的に示す。0044一実施形態では、イベントデータ伝送の頻度は、加入者の位置の追跡精度に依存するが、イベントデータから厳密なUE位置を求めることはできない。例えば、ロケーションエリア更新LAUは、UEによって生成されるイベントデータの1つである。UE101がモバイルであり、セクタを含む単一又はいくつかのBSから構成されるロケーションエリアの境界を横切った場合、UE101が異なるロケーションエリアを識別したとき、UE101は、最も近いBSを介してネットワークにLAUをイベントデータとして送信する。図1では、一例を挙げると、UE101は、あるロケーションエリア107から別のロケーションエリア109に移動する。UE101が以前のロケーションエリア107とは異なるロケーションエリア109を検出すると、UE101は、最も近いBS103にLAUを送信する。UE101から数百のイベントデータを送信するにもかかわらず、セクタで受信されるイベントデータは、UE101の厳密な位置を示さない。セクタがBSで実装される場合、イベントデータに基づくUEの位置をセクタレベルで推定することができる。図1では、BS103は3つのセクタ105を有する。0045モバイルネットワーク内の移動行動を推定する方法及び装置を開示する。一実施形態では、移動行動を推定することは、ユーザ機器位置を示すイベントデータを受信することを含む。受信後に、イベントデータを前処理して前処理済みデータを生成する。一実施形態では、受信したイベントデータの前処理により、SAIデータを緯度値及び経度値に変換し、緯度値及び経度値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定することによって前処理済みデータが生成される。一実施形態では、緯度値及び経度値は、セクタ中心、セクタ縁部、メッシュ中心、及びセクタ内の複数の地点からなるグループから選択された1つである。前処理の後、前処理済みデータをフィルタリングして、前処理済みデータ内のユーザ機器位置情報の一部を選択する。一実施形態では、前処理済みデータ内のユーザ機器位置情報の一部を選択するための前処理済みデータのフィルタリングは、時刻及びエリア、曜日、並びに1つ又は複数の個人属性からなるグループから選択された1つ又は複数に基づく。次に、人口中の1人又は複数の個人のフィルタリングした前処理済みイベントデータに対して直線補間を実施し、第1位置から第2位置への1人又は複数の個人のそれぞれの軌跡の中間位置を推定する。一実施形態では、直線補間はイベントデータ間の直線に基づく。一実施形態では、直線はセクタ中心間である。その後で、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数する。一実施形態では、人口中の個人数の計数は、セクタとメッシュの一方又は両方ごとに実施される。0046図3は、一実施形態による、モバイル移動行動サーバでのユーザの軌跡推定プロセス及び動的人口移動計数プロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動行動サーバ161の一部である。0047図3を参照すると、処理は、モバイル行動サーバ161がモビリティサーバ121、ユーザデータサーバ131、及び地理的データベースサーバ151から情報/データを収集することで始まる。上記のサーバに加えて、モバイル移動行動サーバ161は、他のサーバから他の情報/データを得る必要があることがある。0048収集したデータを使用して、モバイル移動行動サーバ161は、異なるサーバから得られた前処理情報/データによるモバイル移動行動解析を実施し処理ブロック301、前処理済み情報/データをフィルタリングし処理ブロック311、起点開始位置から目的地までのユーザの軌跡を補間し処理ブロック321、所与の時刻及び所与のエリアの人口中の個人数を計数する処理ブロック331。以下の例は、1つのモバイル移動行動サーバ161を使用してこの方法及び装置を説明するが、この方法及び装置を複数のモバイル移動行動サーバを使用して実装することができる。0049サーバから情報/データを収集する動作は一般に、aサーバ間で通信するプロトコルを確立すること、bサーバを操作するプロトコルを確立すること、及びc前処理入力のために必要な情報/データを選択することを含む。0050一実施形態では、イベントデータ201がモビリティサーバ121に格納され、個人属性データがユーザデータサーバ131に格納される。地理的情報及び輸送網情報、並びに例えばBS位置情報やBS当たりのセクタ数などのセルラーカバレッジ情報が、地理的データベースサーバ151に格納される。一実施形態では、イベントデータは、ユーザ識別例えば、UID、タイムスタンプ、及び更新メッセージタイプ情報例えば、周期的登録メッセージPRM及びロケーションエリア更新メッセージLAUのうちの1つ又は複数を含む。一実施形態では、限定はしないが、年齢、性別、人口統計特性、及び/又は住所などの個人属性データのうちの1つ又は複数も、完全な統計分析を行う際に使用される。例えば、統計分析を25~44歳以内の年齢のすべての女性の人口移動に限定したいことがある。セルラーカバレッジ情報は、前処理動作例えば、以下で説明する処理ブロック301で使用され、地理的情報及び輸送網情報は、ユーザの軌跡補間動作例えば、以下で説明する処理ブロック321で使用される。0051図4は、モバイル移動行動サーバ161で実施される前処理プロセスの一実施形態のデータフロー図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0052図4を参照すると、プロセスは、モビリティサーバ121及び/又はユーザデータサーバ131からの情報で始まり、一般に、a例えば、UID及びタイムスタンプ情報を使用してシステム情報及び時刻に基づいてイベントデータをソートすること処理ブロック401、bサービスエリア識別SAI情報を、セクタ中心処理ブロック411、セクタ縁部処理ブロック421、メッシュ中心任意選択処理ブロック431、又は複数の地点セクタ/メッシュ中心/縁部に限定されず、任意選択処理ブロック441の緯度情報及び経度情報に変換することのうちの少なくとも1つ、及び変換後SAI情報に基づいてUE/ユーザの位置を推定すること処理ブロック451を含む。SAIは、同一のロケーションエリアに属する1つ又は複数のセル又はセクタからなるエリアを識別するのに使用される。そのようなエリアを本明細書ではサービスエリアと呼び、UEの位置をコアネットワークに示すのに使用することができる。複数の地点処理ブロック441は、ある時刻の複数の経路を指すことに留意されたい。これは、1つの開始点起点から複数の目的地、又はその逆、又は複数の開始点から複数の目的地であることがある。そのような場合、各経路又はサブ経路に確率が割り当てられ、最も可能性の高い軌跡が選択される。0053セルラーシステム内のUEによって生成されるイベントデータの総数は極めて大きいので、多数の異なるモビリティサーバ121内にイベントデータ201を格納することができる。そのような場合、モビリティサーバは1つ又は複数のサーバからなる。これらのイベントデータに容易にアクセスするために、イベントデータが異なるサーバのグループに格納される場合であっても、モバイル移動行動サーバ161又はモビリティサーバ121は、これらのイベントデータを将来の処理のためにUID及びタイムスタンプに基づいてソートする処理ブロック401。プッシュモデル又はプルモデルを使用して、データをモバイル移動行動サーバに供給することができる。0054一実施形態では、LACやセクタIDなどのSAI情報をセクタ中心、セクタ縁部、メッシュ中心、又は複数の地点の緯度情報及び経度情報にそれぞれ変換するとき、イベントデータを受信するBSの位置が、推定されるUEの位置451を識別するための基本情報として使用される。0055SAIの、複数の地点の緯度及び経度への変換は、セクタ内の複数の起点例えば、開始位置が使用されており、個人について複数の軌跡が計算されているときの状況で有用であることに留意されたい。そのような場合、UE/ユーザがある軌跡を移動した尤度に対する別の軌跡を移動した尤度の確率を使用して、人口計数プロセスの一部として使用するためにどの軌跡を選択するかを決定する。0056図5は、一実施形態による、選択されたUE/ユーザの位置を得るためのフィルタリングプロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、フィルタリングプロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動行動サーバ161の一部である。0057図5を参照すると、フィルタリングプロセスは、モバイル移動行動サーバのところで、UE/ユーザの選択した推定位置情報で始まり、地理的データベースサーバ151からのデータ、モビリティサーバ121からのデータ、及び/又はユーザデータサーバ131からのデータを含むことができ、一般に、aイベントデータをフィルタリングして、エリア及び時刻の一方又は両方に基づいて冗長なイベントデータを削減すること処理ブロック501、b本明細書で説明するような個人属性に基づいてイベントデータをフィルタリングすること処理ブロック521、及びc曜日に従ってイベントデータをフィルタリングすること処理ブロック511のうちの1つ又は複数を含む。個人属性に基づいてデータをフィルタリングする場合、動作情報と、ユーザ端末に関連するユーザについてのデータを含むテーブルから情報を得ることができる。0058冗長性、個人属性、及び/又は曜日に基づいてフィルタリングを実施した後、処理ロジックは、UE/ユーザの推定位置を選択する処理ブロック531。イベントデータを選択することにより、データセットのサイズが削減されるので、モバイル移動行動サーバはイベントデータを迅速に解析する。例えば、労働者の大部分は朝に職場に行き、同一の移動方法及び同一の輸送網ルートを使用して晩に家に帰る。一実施形態では、平均化及びフィルタリングにより、平日中の不規則な移動パターンが除去される。0059図6は、一実施形態による、起点から目的地までのUE/ユーザの軌跡を推定するための補間プロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、補間プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動行動サーバ161の一部である。0060図6を参照すると、軌跡補間プロセスは、モバイル移動行動サーバのところで、UE/ユーザの選択された推定位置情報で始まり、地理的データベースサーバ151からのデータ、モビリティサーバ121からのデータ、及び/又はユーザデータサーバ131からのデータを含むことができ、一般に、以下から選択された1つを実施することを含む。a直線アルゴリズムによる輸送網ルートを補間すること処理ブロック611、b最短経路アルゴリズムによって輸送網ルートを補間すること処理ブロック621、及びc時間最適化経路探索アルゴリズムによって輸送網ルートを補間すること処理ブロック631。これらのアルゴリズムの実装は当業者には周知である。これらのアルゴリズムは、地理的情報及び輸送網情報を利用することもある。補間アルゴリズムのすべては、図6の処理ブロック601よりデータを解析する前にユーザの起点位置及び目的地位置を設定する。一実施形態では、すべての3つの611、621、及び631が実施され、ただ1つの結果だけが後で使用されることに留意されたい。0061直線補間アルゴリズムは単にユーザの起点例えば開始位置とユーザの目的地を直接的に結び、例えば、限定はしないが、1分、5分、10分ごと、又は100m、250m、500mごとなどの任意の細分性の使用により、推定されるユーザの位置を生成する。最短経路補間は、例えばDijkstraのアルゴリズム、Aアルゴリズム、及びDempster-Shafer方法などの最短経路アルゴリズムに基づいて、ユーザの起点とユーザの目的地を結ぶ。一実施形態では、セクタ又はメッシュ又はセクタ/メッシュ内の地理的情報及び輸送網情報に基づく重みがセットアップされる。これらは、関連する道路ルート及び鉄道ルートに基づく。この情報を使用して、ユーザの推定軌跡経路を発見することができる。0062一例では、地理的エリアが、通常は正方形のいくつかのレベルのメッシュに区分化され、そのサイズは、数十キロメートル~数百メートルの間で変化することがある。人口計数/追跡のために使用されるメッシュサイズの一例は、500メートル四方である。都市エリアでは、BS内のセクタは数メッシュだけを含むことがあり、地方エリアでは、セクタが多数のメッシュから構成されることがある。メッシュのすべては、地理的情報及び輸送網情報を考慮に入れ、メッシュベースの軌跡推定は、セクタベースの推定が実施されるのと同様に実施される。0063一実施形態では、起点から目的地までの必要な時間を考慮に入れ、最良に合致するルートを発見する時間最適化経路探索が実施される。0064図7は、一実施形態による動的人口計数プロセスを示すデータフロー図である。プロセスは、軌跡情報に基づいて移動を求める。一実施形態では、動的人口計数プロセスが、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動行動サーバ161の一部である。0065図7を参照すると、動的人口計数プロセスは、モバイル移動行動サーバのところで、UE/ユーザに関する推定軌跡データで始まり、一般に、aセクタに基づいて人口中の個人を計数すること処理ブロック711、bメッシュに基づいて人口中の個人を計数すること処理ブロック721、cセクタ及びメッシュグループに基づいて人口中の個人を計数すること処理ブロック731のうちの1つ又は複数を含む。一実施形態では、モバイル移動行動サーバは、イベントデータを受信するBSの位置に基づく推定UE位置を、セクタ、又はメッシュ、又はセクタ/メッシュグループエリアなどのターゲットエリアに変換し、モバイル移動行動サーバは、各エリア内に重複するUEがある場合はそれを除去する。次いで、モバイル移動行動サーバは、セクタ、メッシュ、又はセクタ/メッシュ当たりの動的人口移動のカウントを得る処理ブロック741。0066一実施形態では、モバイル移動行動サーバは、所与の位置に集まり、又は所与の位置から散乱するユーザ機器の分布を示す。別の実施形態では、モバイル移動行動サーバは、所与の2つの地点間の人口移動の特性を示す。さらに別の実施形態では、モバイル移動行動サーバは、所与の位置に集まり、又は所与の位置から散乱するユーザ機器の分布と、所与の2つの地点間の人口移動の特性のどちらも示すことに留意されたい。そのような分布を準備し、図示することは当業者には周知である。0067動的人口移動がセクタ、又はメッシュ、又はセクタ及びメッシュのグループのレベルで識別されるとき、所与の地理的エリア内の個人属性情報を使用するモバイルセンサスと呼ばれる瞬間人口センサスを得ることができる。0068この実施形態では、UEの動作データを使用する人口移動推定及び計数のためのシステム及び装置方法が提示される。UEの例は、携帯電話、スマートフォン、及び通信機能を備えるスマートタブレットコミュータである。特に、システムは、ネットワークオペレータによってUEを管理するためのメッセージであるイベントデータを使用する。UEとオペレータネットワークとの間の接続は、2G、3G、4G、及び4G以降を含むセルラーシステム、ワイヤレスLAN、WiMAX、Bluetooth、いずれかのネットワーク、ADSLなどのワイヤレス接続又は有線接続であると想定される。0069通常のイベントデータ例えば、周期的位置更新メッセージは、1時間程度の時間間隔でUEによって送信され、周期的時間間隔を調節及びカスタマイズすることができる。2つの周期的メッセージ間の時間間隔が長いほど、UEでメッセージングオーバヘッドが低くなり、電池消費が少なくなるが、ユーザ/UEの追跡精度も限定される。UEによって生成されるイベントデータの別の例は、ロケーションエリア更新LAUである。UEがモバイルであり、いくつかのセクタから構成されるロケーションエリアの境界を横切った場合、UEが異なるロケーションエリアコードを識別したとき、UEは、最も近いBSを介してネットワークにLAUをイベントデータとして送信する。イベントデータは、セクタレベル位置情報及び低頻度更新を有する。セルサイト例えば、BSは、セルに対して無線カバレッジを与える。大部分のセルは、より効率的となり、より多くの呼出しを搬送するように、セクタ又は個々のエリアに分割されている。したがって、セクタは、BSによってサービスされる無線カバレッジの最小サイズのうちの1つである。しかし、そのサイズはエリアに依存し、数百メートル都市エリアから数キロメートル地方エリアの間で変化することがある。セクタ位置情報は、GPSによって提供されるものとは異なる。UEから数百のイベントデータを送信するにもかかわらず、セクタで受信されるイベントデータは、UEの厳密な位置を示すものではない。イベントデータに基づくUEの位置は、セクタ位置で推定することができ、このことは、UEが特定のセクタに関連付けられることを意味する。0070図8は、動作データを使用するユーザの軌跡推定プロセス及び人口計数プロセスの一実施形態の各ステージを示す。図8を参照すると、第1ステージ810は、動的人口計数のための動作中の特別な領域からデータを収集することを含む。イベントデータ811が生成され、イベントデータ811はLAUメッセージ及びPRMメッセージを含む。元のイベントデータは、UIDユーザ識別、タイムスタンプ、及び更新タイプすなわち、PRM又はLAUを含む。一実施形態では、年齢/性別/人口統計特性/住所などの加入者情報813が、意味のある統計分析を行うために利用可能である。BS位置情報815は主に第2ステージ820で使用され、GISデータ817は第4ステージ840で使用される。0071第2ステージ820は、後のステージのための前処理である。イベントデータはUEによって生成され、このデータ生成のタイミングは規則的ではない。LAU又は他のメッセージは周期的に生成されないからである。ユーザのイベントデータ生成の頻度は低いが、すべての加入者によって生成されるイベントデータの総量は劇的に増大する。その結果、イベントデータは様々なサーバに格納され、システムは、効率的な処理のためにイベントデータをUID及び時刻821でソートする必要がある。他のステージは、様々な変換プロセス823、825、827、及び829である。一実施形態では、イベントデータ811は、LACやセクタIDなどのSAIサービスエリア識別情報を含み、BS位置情報815を使用してユーザの位置として緯度及び経度に変換される。0072第3ステージ830は、冗長なエリア/時刻データ831、属性834、又は曜日ごとに基づくユーザの平均の起点/目的地/軌跡837を除去するためのフィルタリングである。イベントデータを制限することにより、システムは、イベントデータを迅速に処理することができ、精巧な方法を使用してより詳細な解析を行うことができる。さらに、労働者の大部分は朝に職場に行き、次いで同一の移動方法を使用して晩に家に帰る。この方法は、平日中の不規則な移動パターンを除去することができる。0073第4ステージ840は、様々な方法を使用して、分散したデータから軌跡補間を実施する。補間方法のすべては、起点位置及び目的地位置としてのイベントデータ内の連続的なユーザの位置に基づく。直線補間841は直線を使用してそれらを結び、1分ごと、5分ごと、10分ごと、又は100mごと、250mごと、500mごとなどの任意の細分性で推定位置を生成する。最短経路補間844は、例えばDijkstraのアルゴリズム、Aアルゴリズム、及びDempster-Shafer方法などの最短経路アルゴリズムのグループのうちの1つを使用して、起点位置と目的地位置を結ぶ。一実施形態では、重みが使用され、重みが可能な経路に割り当てられ、経路が発見される。重みは、GISデータ817に基づいて割り当てることができる。重みを割り当て、経路を発見する際に、すべてのセクタ接続内の関連する道路及び鉄道を使用することもできる。一実施形態では、基本軌跡推定はセクタに基づく。別の追跡実施形態では、地理的エリアがいくつかのレベルのメッシュに区分化される。メッシュは通常は正方形であり、そのサイズは、数十キロメートル~数百メートルの間で変化することがある。人口計数/追跡のために考慮されるメッシュサイズの一例は、500メートル四方である。都市エリアでは、セクタは数メッシュだけを含むことがあり、地方エリアでは、あるセクタ内に多数のメッシュが含まれることがある。メッシュのすべてには、GISデータも反映され、使用される軌跡推定方法は、セクタベースの推定で使用される方法と同一でよい。さらに、一実施形態では、補間のために時間最適化経路探索847を使用することができ、時間最適化経路探索847では、起点/目的地に対する必要な時間が、最良に合致するルートを発見するように最適化される。0074最後のステージ850は、人口中の個人数を計数している。このステージは、推定位置を、セクタ851、メッシュ854、セクタ/メッシュグループエリア857などのターゲットエリアに変換する。一実施形態では、システムは、各エリア内の重複データを除去する。次いで、システムは、ある場所に集まり、又はある場所から散乱する人々の分布を示すことができ、2つの地点間の移動の特性を示すことができる。そのような情報を都市計画、交通計画、及び防災のために使用することができる。別の潜在的適用例は、所与の地理的エリア内及び時間間隔内の年齢/性別/人口統計特性/住所分布などの加入者情報を使用するモバイルセンサスプロセスである。モバイルネットワーク動作データを使用する人口移動及び推定0075図9は、人口移動推定及び計数のためのモバイルネットワークオペレータシステムの一実施形態を示す。図9を参照すると、UE910、911、及び912がモバイルネットワークオペレータのサービスエリア内にある場合、それらは、モビリティ管理又は通信のためのオペレータのネットワーク914を介して、BS913及び回路/パケット交換機915と何らかのメッセージを交換する。UE910、911、912、及びBS913からイベントデータ811も送信され、人口移動推定及び計数のためにサーバ916内に格納される。サーバ916はまた、加入者情報813、BS位置情報815、及びGISデータ817をも格納する。UEとオペレータネットワークとの間の通信は、フェムトセル、ワイヤレスLAN、Bluetooth、又は他の通信構成を介して利用可能である。0076図10は、モバイルユーザの軌跡、基礎をなすセルラーセクタ、及びモバイルユーザの軌跡の間の動作データメッセージ位置を示す。図10を参照して、1011で与えられるユーザのサンプル軌跡を考慮する。このユーザは、異なるセクタ1018、1019、及び1020を通じて移動し、セクタのサイズは、上述のように数百メートル都市エリアから数キロメートル地方エリアの間で変化することがある。セクタ中心は、各セクタ内に位置する小さい円1017でマークされる。セクタ1015の境界は、入力をセクタ中心として取るボロノイ図によって与えられる。複数のセクタが組み合わされてLAが形成され、その境界が1016のようにマークされる。さらに、フェムトセル、ワイヤレスLAN、Bluetoothなどの初期の使用によってイベントデータ811が生成される。0077一実施形態では、モバイルユーザのイベントデータは主に、UEによって送信される2つのメッセージPRM及びLAUから構成される。PRMは、各UEによって、例えば1時間間隔以内に周期的に送信される例えば、UEの軌跡1021の1022、1023を参照。UEが固定される場合であっても、PRMがUEによってそのサービングBSに送信される。一方、UEがLA1016の境界を横切るときはいつでも、LAUメッセージ例えば、1012、1013、1014を参照がトリガされる。真の位置とセクタ中心との間にはギャップがあり、したがって、LAUによって引き起こされるイベントデータの場合、セクタ縁部をユーザの位置として使用する方が良い。一実施形態では、以下の重要な情報が、PRMメッセージとLAUメッセージの両方の一部として含まれる。セクタID、ロケーションエリアID、タイムスタンプ1秒の細分性で、及び更新タイプすなわち、PRM、LAUなど。0078PRM及びLAUはセクタIDを一意に指定する。セクタ内にUEの位置をマッピングする一方法は、UEの位置をセクタ中心にマッピングすることである。図11は、一実施形態による、セクタ中心ベースの直線補間及びセクタベースの計数を使用するモバイルユーザの軌跡の推定を示す。例えば、図11に示すように、図10の真のUE位置1012、1013、及び1014を図11のセクタ中心1131、1132、及び1133にマッピングすることができる。イベントデータの間の瞬間のUE位置の推定を得ることに関心がある場合、位置推定1131、1132、及び1133を例えば、線形補間を使用して補間し、1140及び1141で示すように、補間した直線上の点に一様な時間間隔でタイムスタンプを割り当てることが可能である。推定位置1120~1125のすべては、セクタ情報1150、1151、及び1152に変換される。次いで、推定軌跡は1018、1150、1151、1019、1152、及び1020であり、システムは、人口移動に基づいてセクタを計数する。0079図12は、セクタ中心ベースの直線補間及びセクタベースの計数を使用してユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0080図12を参照すると、システム内の処理ロジックは、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を受信し、与えられた加入者情報830を用いてUID及び時刻でイベントデータ811をソートする処理ブロック821。第2に、処理ロジックは、BS位置情報815を使用してSAIをセクタ中心位置に変換し処理ブロック823、時刻及びエリアに基づいてデータをフィルタリングする処理ブロック831。モバイルネットワークオペレータはBS位置及び信号カバレッジを理解する。したがって、モバイルネットワークオペレータはセクタ中心位置をユーザの位置として割り当てることができる。0081最後に、処理ロジックは直線補間を実施し処理ブロック841、セクタベースの人口移動を計数する処理ブロック851。直線補間が処理ブロック831の出力データに適用され、連続するイベントデータに関する推定位置情報が生成される。推定位置をチェックすることにより、システムは、フィルタリングから得られた時間枠及びエリアの下で各セクタ内のユーザ端末数を計数することができ、それによってセクタレベル動的人口移動数1202が生成される。0082代替実施形態では、地理的エリアはいくつかのレベルのメッシュに区分化される。メッシュは通常は正方形であり、そのサイズは、数十キロメートル~数百メートルの間で変化することがある。人口計数/追跡のために考慮される例示的メッシュサイズは、500メートル四方1340~1343である。都市エリアでは、セクタは数メッシュだけを含むことがあり、地方エリアでは、あるセクタ内に多数のメッシュが含まれることがある。メッシュがモバイル空間統計を取り込むために使用されるとき、アルゴリズムは、セクタ内のUE位置を最良に近似するセクタ内の最良のメッシュを正確に発見する。0083図13は、一実施形態による、セクタ中心ベースの直線補間及びメッシュベースの計数を使用するモバイルユーザの軌跡の推定を示す。図13では、1140、1141で示される補間される直線と、図11の推定位置1120~1125のすべてが、メッシュ情報1340、1341、1342、1343に変換される。その場合、推定軌跡は1340、1341、1342、及び1343であり、システムはメッシュベースの人口移動を計数することができる。0084図14は、メッシュ中心ベースの直線補間及びメッシュベースの計数を使用してモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0085図14を参照すると、プロセスは、処理ロジックが、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を受信することによって始まり、加入者情報813を与えてUID及び時刻でソートを行う処理ブロック821。イベントデータはPRM、LAUなどによって生成される。第2に、システム内の処理ロジックは、BS位置情報815を使用してSAIをセクタ中心位置に変換し、時刻及びエリアに基づいてこのデータをフィルタリングする処理ブロック831。最後に、処理ロジックは直線補間を実施し処理ブロック841、メッシュベースの人口移動を計数する処理ブロック854。直線補間が処理ブロック831から出力されたデータに適用され、連続するイベントデータに関する推定位置が与えられる。推定位置をチェックすることにより、システムは、フィルタリングで指定される時間枠及びエリアの下で各メッシュ内のメッシュレベル動的人口移動数1402を与える。0086図15は、一実施形態による、メッシュ中心ベースの直線補間及びセクタ/メッシュグループベースの計数を使用するモバイルユーザの軌跡の推定を示す。図15では、1140、1141で示される補間される直線と、図11の推定位置1120~1125のすべてが、セクタ情報1150、1151、1152に変換される。その後で、すべてのセクタがメッシュ情報1570~1580に変換される。その場合、推定軌跡は1570~1580であり、システムはメッシュベースの人口移動を計数することができる。0087図16は、セクタ中心ベースの直線補間及びセクタ/メッシュグループベースの計数を使用してモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0088図16を参照すると、処理ロジックは、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を補正し、与えられた加入者情報813を用いてUID及び時刻でイベントデータ811をソートする処理ブロック821。イベントデータ811が生成され、イベントデータ811はPRMメッセージ及びLAUメッセージなどを含む。第2に、システムは、BS位置情報815を使用してSAIをセクタ中心位置に変換し、時刻及びエリアに基づいてこのデータをフィルタリングする処理ブロック831。最後に、処理ロジックは直線補間を実施し処理ブロック841、セクタ/メッシュベースの人口移動を計数する処理ブロック857。直線補間が処理ブロック831から出力されたデータに適用され、連続するイベントデータに関する推定位置情報が生成される。推定位置をセクタに変換することができる。どのセクタがメッシュに属するか、及びそのカバレッジ率をチェックすることにより、システム内の処理ロジックは、フィルタリングで指定される時間枠及びエリアの下で各メッシュ内のメッシュレベル動的人口移動数1602を生成する。0089マッピングしたUE1131、1132、及び1133の位置が正確ではない場合、補間した軌跡1140、1141上の推定地点も正確ではないことになることに留意されたい。さらに、線形補間は通常、モバイルユーザの軌跡の過度の単純化であり、GIS情報を使用して、位置推定1131、1132、1133に近い、関連する道路及び鉄道が反映されるべきであり、そのようなGISデータを使用して正確な軌跡を構築すべきである。より信頼性の高い軌跡推定を達成するために、道路及び鉄道情報などのGISデータが役立つ。図17は、一実施形態による、セクタ中心ベースの最短経路発見アルゴリズムを使用するモバイルユーザの軌跡の推定を示す。図17は、セクタ中心位置1134に基づく候補軌跡1018~1019及び1019~1020を示す。各接続1140は重みを有し、最短経路アルゴリズムが軌跡を発見する。図18は、一実施形態による、GISデータ及びBS位置情報を使用するセクタ確率重み割当てを示す。図18を参照すると、セクタ1802内の重み1801が、鉄道1803、駅、道路1804、交差点の数、道路の幅、土地の外側などによって割り当てられる。一実施形態では、k番目のメッシュ重みWk割当てが、以下の式に従って作成される。R:メッシュ内の道路数L:メッシュ内の鉄道数S:メッシュ内の駅数l:メッシュ内の交差点数di:i番目の道路の幅αi:i番目の道路の幅に関する係数βj:j番目の鉄道に関する係数0090経路を追跡することにより、信頼性の高い推定軌跡を識別することができる。図19は、セクタ中心ベースの最短経路アルゴリズム及びセクタベースの計数を使用してモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0091図19を参照すると、システム内の処理ロジックは、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を受信し、加入者情報813を与えてUID及び時刻でイベントデータ811をソートする処理ブロック821。イベントデータ811はPRM、LAUなどによって生成される。第2に、システム内の処理ロジックは、BS位置情報815を使用してSAIをセクタ中心位置に変換し処理ブロック823、時刻及びエリアによってこのデータをフィルタリングする処理ブロック831。最後に、処理ロジックは最短経路補間を実施し処理ブロック844、メッシュベースの人口移動を計数する処理ブロック851。最短経路補間が処理ブロック831から出力されたデータに適用され、GISデータ817を使用して、連続するイベントデータに関する推定位置データが生成される。推定位置をチェックすることにより、システム内の処理ロジックは、フィルタリング済みデータで指定される時間枠及びエリアの下で各セクタ内のセクタレベル動的人口移動数1902を生成する。0092図20は、一実施形態による、メッシュ中心ベースの最短経路発見アルゴリズムを使用するモバイルユーザの軌跡の推定を示す。図20を参照すると、メッシュ中心位置1131~1133に基づく候補軌跡1018~1020。起点メッシュ2071及び目的地メッシュ2073はセクタセクタに属する。各接続は重みを有し、最短経路アルゴリズムが軌跡を発見する。0093図21は、GISデータ及びBS位置情報を使用するメッシュ確率重み割当てを示す。図21を参照すると、メッシュ2155内の重み2101が、鉄道1803、駅、道路1804、交差点の数、道路の幅、土地の外側などによって割り当てられる。経路を追跡することにより、信頼性の高い推定軌跡となった。0094図22は、メッシュ中心ベースの最短経路アルゴリズム及びメッシュベースの計数を使用してモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0095図22を参照すると、システム内の処理ロジックは、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を受信し、与えられる加入者情報813を用いてUID及び時刻でこのデータをソートする処理ブロック821。イベントデータ811はPRM、LAUなどによって生成される。第2に、システム内の処理ロジックは、BS位置情報815を使用してSAIをメッシュ中心位置情報に変換し処理ブロック827、時刻及びエリアによってこのデータをフィルタリングする処理ブロック831。最後に、処理ロジックは最短経路補間を実施し処理ブロック844、メッシュベースの人口移動を計数する処理ブロック854。最短経路補間が処理ブロック831から出力されたデータに適用され、GISデータ817を使用して、連続するイベントデータに関する推定位置情報が生成される。推定位置をチェックすることにより、システム内の処理ロジックは、フィルタリング済みデータで指定される時間枠及びエリアの下で各セクタ内のメッシュレベル動的人口移動数2203を生成する。0096図17及び20は、1つの起点及び1つの目的地を有する例を示すが、複数の起点及び複数の目的地を設定することが可能である。図23は、起点セクタ1018から目的地セクタ1020までのメッシュに基づく候補軌跡を示す。図23を参照すると、起点メッシュ2391、2392、2393、2394、及び目的地メッシュ2395、2396、2397、2398がセクタに属する。起点メッシュ2391、2392、2393、2394のそれぞれには、カバレッジエリアに基づく確率が割り当てられ、目的地メッシュ2395、2396、2397、2398のそれぞれには、カバレッジエリアに基づく確率が割り当てられる。最短経路アルゴリズムは、2391~2395、2391~2396、2391~2397、2391~2398、2392~2395、2392~2396などの、起点メッシュと目的地メッシュとの間の複数の軌跡を発見する。経路のすべては、その確率と共に、ユーザの軌跡及び人口移動数に反映される。0097図24は、複数地点ベースの最短経路アルゴリズム及びメッシュベースの計数を使用してモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。0098図24を参照すると、システムは、SAIベースのユーザの位置を含むイベントデータ811を受信し、与える加入者情報830を用いてUID及び時刻でこのデータをソートする処理ブロック821。イベントデータ811はPRM、LAUなどによって生成される。第2に、システム内の処理ロジックは、BS位置情報815を使用してSAIを複数の地点に変換し処理ブロック829、時刻及びエリアによってこのデータをフィルタリングする処理ブロック831。複数の地点は、SAI内のセクタによってカバーされるメッシュ中心から来る。確率はカバレッジ率から来る。最後に、処理ロジックは最短経路補間を実施し処理ブロック854、メッシュベースの人口移動を計数する処理ブロック854。最短経路補間が処理ブロック831から出力されたデータに適用され、GISデータ817を使用して、連続するイベントデータに関する推定位置情報が生成される。推定位置をチェックすることにより、システム内の処理ロジックは、処理ブロック831のフィルタリングで指定される時間枠及びエリアの下で各セクタ内のメッシュレベル動的人口移動数2402を生成する。地理的情報を使用する動的移動行動推定0099モバイルネットワーク内の動的人口移動推定及び計数のための方法及び装置を以下で提示する。以下の例複数可は説明のためのものであり、限定でないことを理解されたい。00100図25はユーザの実際の軌跡を示す。図25を参照すると、ユーザの実際の軌跡2510及びイベントデータが示されている。LA境界2502は、セルタワー103セクタ105と共に図1に示すの位置及びワイヤレス信号カバレッジによって計算されるセクタ中心2501を有するいくつかのセクタ2505をカバーする。ロケーションエリア更新LAUメッセージ2511、2513、2514がLA境界交差によって生成され、周期的位置更新メッセージ2512が、最後のイベントデータ伝送211から一定の期間の後に生成される。周期的位置更新伝送の頻度はモバイルネットワークオペレータに依存する。00101図1に戻ると、モバイル移動行動サーバ161は、モビリティサーバ121、加入者データサーバ131、及び地理的データベースサーバ151に格納される情報にリンクされるデータを取り込み、格納し、解析し、管理し、提示する1組のツールである。モバイル交通行動サーバ161に格納され、解析された情報は、第3者ユーザのサーバ171でアクセスすることができる。イベントデータ2511、2512、2513、及び2514は、セクタレベル位置情報及び低頻度更新を有する。これらのイベントデータは、関連するセクタで受信されるからである。セクタサイズはエリアに依存し、数百メートル都市エリアから数キロメートル地方エリアの間で変化することがある。00102一実施形態の目標は、所与の瞬間のユーザの地理的分布を得ること例えば、毎時、毎日、毎週、毎月など、及び異なる地理的エリア間の人口移動の流入及び流出を推定することである。この目標を達成するために、UE101によって生成されるイベントデータを使用し、モビリティサーバ121内に一時的又は永続的に格納する。上記で論じたように、イベントデータを受信するBSは、UEの現在位置を暗黙的に示す。00103ユーザの地理的分布を得るために、事前定義したグリッドレベル細分性を使用する。図26は、セクタ中心に基づく開始点及び目的地メッシュ選択を示す。図26を参照すると、事前定義したグリッドレベル細分性2600が示されている。ワイヤレスネットワークの地理的サービス領域全体が、グリッド線を使用してメッシュに分割される。本発明の実施形態は、UEが横切ったメッシュのシーケンスを推定する。このことを本明細書ではメッシュベースの軌跡推定と呼ぶ。モバイル移動行動サーバ161は、メッシュベースの軌跡推定のための起点メッシュ及び目的地メッシュを選ぶ。一手法は、イベントデータを受信したセクタのセクタ中心点を含むメッシュを選ぶことである。上記のメッシュ選択によれば、図26では、メッシュ2603及び2606をそれぞれ起点メッシュ及び目的地メッシュとして選択する。選択したメッシュは、セクタのセクタ中心点2602及び2605を含む。推定アルゴリズムのうちの1つは、直線手法を使用してUEの移動軌跡を推定する。図27は、メッシュベースの直線アルゴリズムを使用する推定軌跡を示す。図27を参照すると、直線手法は、セクタ中心2602及び2605間の直線を使用して、起点メッシュ2603及び目的地メッシュ2606から中間メッシュ2701を推定する。別の方法は、メッシュ中心間の直線を使用することである。00104図28は、動的移動行動推定のための開始位置及び目的地位置を定義するプロセスの一実施形態の流れ図である。このことは、イベントデータのタイプを調査し、検討することによって行われる。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00105図28を参照すると、流れ図は、イベントデータ生成タイプ又はイベントタイプを検討し、タイプに従って起点メッシュ及び目的地メッシュを求める。イベントデータはいくつかのイベントデータに分類されるので、各イベントデータは、メッセージ内のイベントデータのタイプを示す。00106処理ロジックはイベントデータを受信し、そのタイプがLAUであるかどうかを判定する処理ブロック2801。第1イベントデータのイベントタイプが2511、2513、2514などのLAUメッセージであることを示す場合、処理ロジックは、起点メッシュiを、ロケーションエリア境界LABの中点を含むメッシュとして設定する処理ブロック2802。イベントタイプが2512などの周期的登録メッセージである場合、処理ロジックは、起点メッシュiを、データ生成セクタの中心を含むメッシュとして設定する処理ブロック2803。00107プロセスは、目的地メッシュi2804、2805、2806を求めるために反復する。上記のプロセスは、2800のように起点メッシュi及び目的地メッシュiを求める一方法であり、GISデータを使用して最も可能性の高い地理的地点を探索し、起点メッシュ及び目的地メッシュを、こうした最も可能性のある地点を含むメッシュとして設定するためにも利用可能である。起点メッシュi及び目的地メッシュiを求める別の方法は、UEのイベントデータのシーケンス全体を検討し、UEのこの履歴情報に基づいて最も可能性の高い地点を求めることである。00108図29は、ターゲットユーザの移動行動を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00109図29を参照すると、イベントデータ間中間位置を得るために、モバイル移動行動サーバ161内の処理ロジックは、まず変数kを1に等しく設定して第1ユーザを表すことによってUEの軌跡を推定する処理ブロック2901。次に、処理ロジックはユーザkの軌跡を推定する処理ブロック2900。ユーザkの軌跡を推定した後、推定プロセスは、ユーザkについての推定軌跡及び他の関連情報を格納するデータベースを更新し処理ブロック2902、別のUEがあるかどうかをチェックする処理ブロック2904。別のUEがある場合、推定プロセスは、変数kを1つ増加させ処理ブロック2903、処理ブロック2900に遷移することにより、他のユーザについてこのプロセスを反復する。00110図30は、動的移動行動推定のための選択プロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00111図30を参照すると、推定アルゴリズムは、UEのそれぞれの2つの連続する動作データ生成以下i番目のリンク、リンクiと呼ぶを、i=1で識別される1番目のリンクから始めて解析する処理ブロック3001。UEのリンクの一例は、図25の2512、2513である。プロセスは、図28の2800のように、各リンクiについて起点メッシュi及び目的地メッシュiと呼ぶ2つのメッシュを求める。次に、処理ロジックは、1番目のイベントデータ及び次のイベントデータを使用して、UEの近似移動速度viを計算する処理ブロック3002。イベントデータはデータが生成された時刻と、生成時にUEが属するSAIとを含むことに留意されたい。起点セクタ及び目的地セクタのSAIから変換されるセクタ中心位置を使用して、例えば、2つのデータ生成地点の中のUEの移動速度を近似することができる。00112処理ロジックは、移動速度viをしきい値vthと比較する3003。より具体的には、比較結果は、確率割当てを使用しない直線技法、又は確率割当てを使用する地理的情報ベースの技法という2つの軌跡推定技法のどちらを使用するかを規定する。計算近似速度が事前定義したしきい速度未満である場合、処理ロジックは、図32の直線手法3200で起点メッシュ及び目的地メッシュを補間することにより、リンクiに対応する部分的軌跡を推定する。UEの計算近似速度がしきい速度よりも高速である場合、プロセスは、図1の地理的データベースサーバ151に位置する地理的情報及び輸送網情報3103を利用して、図31のリンクi3100に対応する部分的軌跡を推定する。00113リンクiの解析を完了した後、処理ロジックは、次のリンクを解析するために変数iを増分し処理ブロック3004、すべてのリンクを処理するまでプロセスを反復する処理ブロック3005。すべてのリンクの解析を完了した後、処理ロジックは、すべての推定リンク軌跡を結び、完全な推定メッシュシーケンスを返す処理ブロック3006。00114図30のプロセスを、処理ブロック3003で1つの事前定義したしきい速度だけを用いて示したが、軌跡推定方法を選択するためのしきい速度として複数の値を設定できることに留意されたい。さらに、プロセスは、リンクの距離を使用して軌跡推定方法を選択することができる。00115図31は、GISベースの確率割当てを使用して軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00116図31を参照すると、地理的情報で軌跡を推定するプロセスは、起点メッシュi及び目的地メッシュiを含む境界メッシュを画定することによって始まる処理ブロック3201。一例は、起点メッシュ及び目的地メッシュと、その周囲のいくつかの余分の周辺メッシュとを含む矩形領域である。別の例は、起点メッシュ及び目的地メッシュを含む楕円を画定することである。00117境界メッシュを画定した後、処理ロジックは、境界領域内のすべてのメッシュについて、メッシュから各近隣メッシュへの移動確率を割り当てる処理ブロック3202。これらの確率割当てプロセスは、地理的マップ情報や交通情報などの地理的情報3103並びに輸送網情報を利用する。一実施形態では、プロセスは、メッシュからさらに高いモビリティを有する近隣メッシュへのさらに高い移動確率を割り当てる。モビリティを測定する一方法は、現メッシュを各近隣メッシュに結ぶ道路数、鉄道数、道路幅、交通量、及び/又は1時間当たりの列車数を計数することでよい。カウントから、プロセスは、さらに高いカウントを有する近隣メッシュにさらに高い確率を割り当てることができる。移動確率を割り当てた後、処理ロジックは、1つ又は複数の最短経路発見アルゴリズムを使用して、起点メッシュiと目的地メッシュiを結ぶ最も可能性の高いメッシュのシーケンスを発見する。すなわち、処理ロジックは、あらゆるメッシュの対及び関連する移動確率を検討して、どの対が最高の確率を有するかを判定し、次いで最高の確率を有するものを1つのメッシュシーケンスに結合する。00118図33は、確率割当てのための輸送網情報を示す。図33を参照すると、例示的エリアが輸送機関3301、道路3303、及び鉄道3302を含む。円3304は、ターゲットメッシュ1001と近隣メッシュとの間の相互接続道路又は鉄道である。00119図34は、一実施形態による確率割当ての一例を示す。図34を参照すると、プロセスは、各メッシュに移動確率を割り当てる。一実施形態では、確率計算は、一方向接続数を全接続数で割ったものである。したがって、12個の接続の場合、図34では、確率は0/12~4/12の範囲で変化する。道路/鉄道又は他の移動手段の考慮に従って、より高い確率を割り当てることができることに留意されたい。例えば、2つのメッシュ間に多数の道路及び/又は鉄道が存在する場合、2つのメッシュ間の移動確率は、そのような条件が存在しなかった場合よりも高くすることができる。00120図35は、メッシュベースの最短経路アルゴリズムに関するグラフ構造を示す。図35では、プロセスは、起点メッシュ及び目的地メッシュを含む楕円を採用するグラフを構築する。図26の各境界メッシュ2600がノード3501で置き換えられすなわち、1対1対応、各ノードは、近隣境界メッシュに対する有向縁部を有する。これらの有向縁部には、図31の処理ブロック3102で計算した移動確率である値3502が割り当てられる。起点メッシュ2803及び目的地メッシュ2806に対応するノードを、それぞれ開始メッシュノード3503及び目的地メッシュノード3504として表す。例えばDijkstraのアルゴリズム、Aアルゴリズム、Bellman-Fordアルゴリズム、Floyd-Warshallアルゴリズムなどの最短経路発見アルゴリズムを使用して、図36で推定軌跡3601が生成される。アルゴリズムが、起点でLACなどの異なるイベントタイプを検出した場合、メッシュベースの最短経路アルゴリズムを使用する推定軌跡を示す図37に示すように開始点:セクタ縁部、目的地:セクタ中心、LAB3702の中点を使用することによって起点メッシュ3703は異なる部分となり、推定軌跡3701は異なるものとなる。本質的には、図35に示す各矢印に確率が割り当てられる。モバイル動作データを使用する人口追跡及び計数00121図38は、モバイルユーザの軌跡、基礎をなすセルラーセクタ、及びモバイルユーザの軌跡の間の動作データメッセージ位置を示す。これは、セルラーオペレータの動作データを使用するモバイルユーザの追跡のためのシステムモデルを表す。3800で与えられるモバイルユーザのサンプル軌跡を考慮する。このモバイルユーザは、異なるセクタ3840、3845、3850を通じて移動し、セクタのサイズは、上記で論じたように数百メートル都市エリアから数キロメートル地方エリアの間で変化することがある。セクタ中心は、各セクタ内に位置する小さい円3815でマークされる。一実施形態では、セクタ3810の境界は、入力をセクタ中心として取るボロノイ図によって与えられる。複数のセクタが組み合わされてLAが形成され、その境界が3805のようにマークされる。00122一実施形態では、モバイルユーザの動作データは主に、UEによって送信される2つのメッセージPRM及びLAUを含む。PRMは、各UEによって、例えば1時間間隔以内に周期的に送信される例えば、3820、3825、3830を参照。UEが固定される場合であっても、PRMがUEによってそのサービングBSに送信される。一方、UEがLA3805の境界を横切るときはいつでも、LAUがトリガされる。異なるUEの軌跡3870に関する一例を図38に示し、図38では、LAUが真の位置3875でトリガされる。一実施形態では、以下の重要な情報が、PRMメッセージとLAUメッセージの両方の一部として含まれる。セクタID、ロケーションエリアID、タイムスタンプ1秒の細分性で、及び更新タイプすなわち、PRM又はLAU。例えば、3つのLAUメッセージが、対応する位置3820、3825、及び3830でUEによって送信されることを考える。これらのLAUメッセージは、3840、3845、及び3850と標示される影付きのエリアで指定される、UEに対応するタイムスタンプされたセクタ情報を一意に表す。00123図39は、動作データからのモバイルユーザの軌跡の推定を示す。一実施形態では、UEの位置が、セクタ中心にマッピングすることによってセクタ内でマッピングされる。例えば、図39に示すように、図38の真のUE位置3820、3825、3830を、図39のセクタ中心3920、3925、及び3930にマッピングすることができる。代替実施形態では、UEの位置が、セクタの質量中心COMにマッピングすることによってセクタ内でマッピングされる。さらに別の代替実施形態では、LAUタイプの更新の場合、UEの位置が、ロケーションエリア境界と重なるセクタ縁部の中心にマッピングすることによってセクタ内でマッピングされる。PRMメッセージ及び/又はLAUメッセージの間の瞬間のUE位置の推定を得ることに関心がある場合、位置推定3920、3925、及び3930を例えば、線形補間を使用して補間し、3940で示すように、補間した直線上の点に一様な時間間隔でタイムスタンプを割り当てることが可能である。00124一実施形態では、GIS情報を使用して、位置推定3920、3925、3930に近い、関連する道路及び鉄道が反映され、そのようなGISデータを使用して軌跡が構築される。00125一実施形態では、地理的エリアが、いくつかのレベルのメッシュ3900に区分化される。メッシュは通常は正方形であり、そのサイズは、数十キロメートル~数百メートルの間で変化することがある。人口計数/追跡のために考慮される典型的メッシュサイズは、500メートル四方である。都市エリアでは、セクタは数メッシュだけを含むことがあり、地方エリアでは、あるセクタ内に多数のメッシュが含まれることがある。メッシュがモバイル空間統計を取り込むために使用されるとき、アルゴリズムが、セクタ内のUE位置を最良に近似するセクタ内の最良のメッシュを正確に発見するのに使用される。例えば、アルゴリズムは、ホットスポット位置例えば、鉄道駅、ショッピングモールなどを含む位置を含むメッシュを選択することができ、又は高速ユーザを、ハイウェイ、鉄道などを含むメッシュにマッピングすることができる。図42及び図46と共にマッピングアルゴリズムをより詳細に論じる。00126したがって、一実施形態では、本明細書に記載の追跡技法及び推定技法は、1所与のセクタ内のUEの位置を正確にマッピングし、2PRMメッセージとLAUメッセージとの間の時間間隔に対応する、UEに関する正確な軌跡を発見する。一実施形態では、地理的エリアが正方形のメッシュに区分化され、各UEについての位置推定はメッシュIDの形態である。本明細書に記載の方法はメッシュレベルの位置推定に限定されず、より細かい細分性位置推定で作業するように容易に拡張できることに留意されたい。00127図40は、動作データからユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00128図40を参照すると、プロセスは、処理ロジックが変数kを1に等しく設定することによって始まり処理ブロック4000、道路及び列車に関するGIS情報が利用可能であることを受信する処理ブロック4005。このGIS情報を使用して、処理ロジックは、各メッシュに対応するメッシュ重みを得る処理ブロック4010。例えば、メッシュ内の鉄道網及び道路網の全長、そのタイプ、幅、交差点の数、他のメッシュとの接続、メッシュ内の湖/池、川、山、海の存在などを考慮することによってなど、GIS情報を使用する様々な方式でメッシュ重みを得ることができる。すべてのこれらの異なる手法が可能であるが、一実施形態では、人/車両がメッシュの一方の側から他方の側に移動することのできる最速の時間例えば、分単位についての情報のみが使用され、このメトリックを本明細書では最小メッシュペースMMPと呼ぶ。このメトリックに関する大まかな推定を、最速の道路タイプ例えば、存在する場合はハイウェイに対応する、GISデータ内に埋め込まれる最大道路幅パラメータから得ることができる。サンプルシナリオに関するMMP値の例示的割当てを、異なるタイプの2つの道路がある図43で与える。図43を参照すると、より高速な道路タイプ4330を含むメッシュにはすべて、MMP値24320が割り当てられ、より低速なペースの且つ、より高速なルートのない道路4325を含むメッシュにはすべて、MMP値3が割り当てられる。ある道路タイプをより支持する例えば、ハイウェイ、高速鉄道などことが望まれる場合、これらの道路タイプを含むメッシュに割り当てるべきペース値を強調することができる。これにより、道路が大きな曲率を作成する場合であっても推定軌跡が高速な道路タイプをたどることが保証される。山、森、湖などの障害物を含むメッシュ4310、4315には、100などの大きなMMP値が割り当てられ、道路/障害物のないメッシュ4305には、人間の歩行ペースに近いMMP値、例えば15が割り当てられる。これらのメッシュ重みをメッシュシーケンス推定アルゴリズムに関してどのように使用するかを、後でより詳細に説明する。00129図40に戻ると、メッシュ重みを得た後に、処理ロジックは、特定のユーザに関する動作データPRM、LAU、及びパワーオンメッセージやパワーオフメッセージなどの任意の他の位置更新メッセージを抽出する処理ブロック4015。別の実施形態では、グループモビリティ情報などの人口追跡のために有用である可能性のある貴重な情報を収集するために、すべてのユーザの動作データが一緒に処理されることがある。動作データを抽出した後、処理ロジックは、ユーザkに関する指定の時間間隔に対応するメッシュシーケンスを推定し処理ブロック4100、このデータをデータベース内に格納する処理ブロック4030。その後で、注目のすべてのユーザについて同一の手順を反復する4025、4020、4050。処理ブロック4030でデータベースを得た後に、処理ロジックは、例えば都市計画、交通計画の改善、防災などの、上記で論じた様々な目的でこのデータベースを使用する。00130図41は、動作データからモバイルユーザの軌跡を推定するプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00131図41を参照すると、処理ロジックは、2つの異なるメッシュシーケンス推定アルゴリズムを適用するためにUEの速度推定を使用する。2つの位置更新間のi番目の軌跡をリンクiと定義する。i=1から開始して、処理ロジックはまず、k番目のユーザのi番目のリンクに関する速度を以下のように推定する処理ブロック4105。上式で、xi及びyiは、それぞれi番目の位置更新PRM、LAUなどに対応するUEの位置推定の緯度及び経度キロメートル単位であり、tiは、i番目の位置更新の瞬間である。上式は起点位置と目的地位置との間の線形最短飛行軌跡を考慮し、真の軌跡は道路などの可能な曲率のためにより長いことがあるので、この推定速度は通常、UEの真の速度未満であることに留意されたい。速度推定の別の誤差源は、座標[xi,yi]がセクタ内の推定座標であり、真の座標はセクタサイズ程度の大きな誤差を有することがあることである。00132i番目のリンクについてUEの速度に関する妥当な推定が得られると、処理ロジックは、この速度をしきい速度と比較する処理ブロック4110。例示的しきい速度は20km/時でよく、この速度は、モバイルユーザが高速車両例えば、車、列車などを使用しているかどうかを区別するのに使用することのできる典型的な値である。推定速度がしきい速度よりも高い場合例えば高速ユーザ、高速ユーザについて500及び600に基づいて、ユーザ位置-メッシュマッピング及びGISベースのメッシュシーケンス推定を実施し、そうでない場合、低速ユーザについて700及び800に基づいて、ユーザ-メッシュマッピング及び直線ベースのメッシュシーケンス推定を実施する。00133高速ユーザと低速ユーザとを区別する一理由は以下の通りである。低速ユーザでは、2つの位置更新間に移動する距離は通常、非常に短い。そのような短い距離に対して複雑なメッシュシーケンス推定技法を使用することは、以下の欠点を有することがある。1人々は通常、例えば、歩行中に短距離を求めてその目的地までの最短の線形経路を通ろうと試みるはずであるが、起点と目的地との間の複雑なルートを不必要に実施しようと試みることがあり、2GIS情報を使用すること、及び正確軌跡推定のための計算量的複雑さが大きくなることがある。一実施形態では、低速ユーザに関する位置更新タイプLUTがPRMに限定され、高速ユーザと比べて所与の時間フレーム内のリンク数が少ない。さらに、線形近似が正確ではない場合であっても、推定誤差それが存在する場合は、真の軌跡に含まれるメッシュ数が少ないために無視できる。一方、高速ユーザでは、起点セクタとターゲットセクタとの間の軌跡に関する線形近似によって大きな推定誤差が生じることがあり、起点と目的地との間のメッシュ数は数百個程度である。したがって、高速ユーザについて、GIS情報に依拠するより正確なメッシュシーケンス推定技法を利用すべきである。00134図42は、高速度ユーザに関する所与のセクタ内のメッシュ上にモバイルユーザの位置をマッピングするプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00135図42を参照すると、あるリンクが高速リンクと標示される場合、まず、処理ロジックは、ユーザ位置を、図示されるそのセクタ内の適切なメッシュにマッピングする。マッピングアルゴリズムは、ユーザが高速ユーザであることを利用し、ユーザがセクタ内の最速ルートを使用していると仮定する。まず、処理ロジックは、添字iの位置更新タイプLUTがLAUであるか、それともPRMであるかをチェックする処理ブロック4220。LUTがLAUメッセージタイプである場合、ユーザはロケーションエリア境界を横切っていることを意味する。したがって、UEの位置に関する曖昧さが、セクタレベルからセクタ縁部レベルに低減され、ユーザをより正確にセクタ内のメッシュにマッピングすることができる。一実施形態では、処理ロジックは、ユーザの位置を、対応するロケーションエリア境界LABのセクタ縁部の中点にマッピングする処理ブロック4210。これに関する一例を図38に提示し、図38では、真の位置3875が、LAと重なるセクタ縁部3880の中点上にマッピングされる。次いで、i番目の位置更新中にUEを含むメッシュの添字に関する推定を表すMeshiを、セクタ縁部の中点の最も近くに位置するメッシュとして設定することができる。LUTiがLAUタイプではない場合、処理ロジックは、セクタID情報のみを与えるPRMに基づいて位置推定を得る。高速ユーザでは、最低のMMPを有し、セクタ中心に最も近いメッシュとしてMeshiを設定することが妥当である処理ブロック4225。この手法は、UE位置をセクタ中心に位置するメッシュに常にマッピングすることを回避することにより、高速ユーザについて低MMPメッシュにマッピングすることを回避することによってマッピング精度を向上させる。或いは、GIS情報を使用することもできる。例えば、ハイウェイ又はショッピングモールが存在する場合、ユーザのモバイル位置をそれにマッピングすることができる。00136別の実施形態では、より正確にユーザの速度を特徴付けるために、処理ブロック4110で複数の速度しきい値を考慮することができ、次いでこの情報を使用して、セクタ内のメッシュの異なるMMP値を考慮して、より正確にユーザの位置をメッシュにマッピングすることができる。さらに別の実施形態では、GIS情報を使用してセクタ内の高人口エリアを得ることができ例えば、鉄道駅、学校、ショッピングモールなど、これらの位置をユーザの位置の候補として使用することができる。00137図42では、Meshiについて推定が得られると、処理ロジックは、処理ブロック4230、4215、4235で、類似の手順を実施してMeshi1についての推定も得る。Meshi1についてのプロセスは、Meshiについてのプロセスと並列に実行できることに留意されたい。したがって、図41の処理ブロック4400の前に、リンクiに関する開始メッシュ及び終了メッシュについての推定が容易に利用可能となる。処理ブロック4400で、処理ロジックは、GISデータ4005に基づいて図40の処理ブロック4010で得られるメッシュ重みに依拠するメッシュシーケンス推定アルゴリズムを、Meshi及びMeshi1に適用する。リンクiを特徴付ける2つの位置更新間の時間制約に最も近い合致を有するメッシュのシーケンスを発見する一般解を以下のように書くことができる。となるような上式で、Δti=ti1-ti開始点と終点との間の時間差、Pjは添字jを有するメッシュのMMPであり、sciは、MeshiとMeshi1との間のメッシュの候補接続シーケンスであり、xi=[xi,yi]はMeshiの緯度/経度位置であり、CSxi1,xiは、MeshiとMeshi1との間のすべての実現可能接続メッシュの集合である。上式は、タイムバジェットtimebudgetΔtiに最も近いペース値の和を与えるメッシュのシーケンスを与えるが、解を発見するのに必要な計算量的複雑さが非常に大きい。00138代替実施形態では、時間制約が除去され、処理ロジックは、以下によってMMPの最低の和を与えるメッシュシーケンスを求める。となるような2と比べて、3で解を発見する計算量的複雑さは著しく低く、Dijkstraのアルゴリズム、AアルゴリズムこれはDijkstraのアルゴリズムの複雑さのより低いバージョンである、Dempster-Shafer方法などの最短経路アルゴリズムを使用して容易に解くことができ、これらのアルゴリズムはすべて当業者に周知である。00139図43は、高速ユーザに関するモバイルユーザの軌跡の推定に関する一例を示す。図43を参照すると、メッシュの6×7個の配列が考慮され、起点メッシュMeshiが左下4335に位置し、目的地メッシュMeshi1が右上4340に位置する。各メッシュについてのMMPペース値が各メッシュ内に示され、2最速のメッシュから100最も低速のメッシュの範囲で変化する。UEの真の軌跡4345が破線で示され、高速道路タイプ4330に沿って移動する。例えばDijkstraのアルゴリズムなどの上記で論じた最短経路アルゴリズムのうちの1つの実行時に、太字の境界でマークされるメッシュシーケンス推定が得られる。001402の解は計算コストが高いが、2ステップのDijkstraのアルゴリズムを修正メッシュ重みで修正することにより、解に対して時間制約を課すことができる。図44は、初期最短経路解が満足の行く結果を与えない場合の、修正メッシュ重みを用いるDijkstraのアルゴリズムの拡張の一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00141図44を参照すると、プロセスは、処理ロジックが3について解くためにDijkstraのアルゴリズム又は類似の方法を使用して最短経路解を計算することによって始まる処理ブロック4410。次いで、処理ロジックは、得られた最短経路解に対して以下のようなしきい値テストを適用する処理ブロック4420。上式でtthrsはしきい値パラメータ例えば、50オフである。上記のペース値の総和とΔtiの差がしきい値パラメータ未満である場合例えば、10などのΔtiの一定のパーセント、処理ロジックは、処理ブロック4410の間に推定した最短経路解を使用する処理ブロック4430。そうでない場合、処理ロジックは、最短経路解が十分に正確ではないすなわち、時間制約と十分に合致しない、過剰に高速な軌跡推定を与えると判定する。任意選択のテストとして、処理ロジックは、リンクi1が高速リンクであるかどうかもチェックすることができ処理ブロック4440、これにより、リンクiの間でユーザが停止していないこと、又は低速ペースに切り替わっていないことを保証することができる。次いで、処理ロジックは重み改善ステップを実施し処理ブロック4450、以下のようなリンクiのメッシュシーケンス推定プロセスのための新しいペース値を得る。上式で、Nmi=|si|は、3の最小費用解でのメッシュの総数であり、eiは、メッシュに関する非常に小さいペース値を回避するための非負バイアス値である例えば、1分。したがって、改訂ペース値は、最適解の平均ペースと同様の平均ペースを有するメッシュを支持する両者の解のメッシュ数が同様であると仮定する。次いで、処理ロジックは、以下のように新しいペース値での最小費用解を適用する。となるようなこれはDijkstraのアルゴリズムを使用して容易に解くことができ処理ブロック4460、これらの改訂メッシュシーケンス推定を最短経路解として使用することができる。00142図45は、修正メッシュ重みを用いるDijkstraのアルゴリズムの拡張に関する一例を示す。図43についての改訂メッシュ重み及び対応する推定軌跡に関する一例を図45に示し、ただしei=1分を使用し、Δti=36分である。図43の最短経路解は、12個のメッシュから構成され、全ペース値122=24分であった。24分を4を使用するΔtiと比較して、アルゴリズムは、誤差が無視できないと判定する。次いで、5の式を使用して、図45に示す新しいメッシュ重みを計算する。提案する手法を使用して、アルゴリズムは、太字の境界のメッシュで指定される、より低速の軌跡を意図的に選ぶ。00143図41のリンク速度4110のしきい値比較に戻ると、リンク速度がしきい値例えば20km/時よりも低速である場合、処理ロジックは、別々のマッピングステージ4600及びメッシュシーケンス推定ステージ4100を通る。図46は、低速度ユーザに関する所与のセクタ内のメッシュにモバイルユーザの位置をマッピングするプロセスの一実施形態の流れ図である。プロセスは、ハードウェア回路、専用ロジックなど、汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で動作するようなソフトウェア、又はそれらの組合せを含むことのできる処理ロジックによって実施される。00144図46を参照すると、高速度ユーザに関する図42のマッピングプロセスと同様に、LUTi及びLUTi1がLAUである場合処理ブロック4620及び4630、処理ロジックは、対応するセクタ縁部の中点を位置推定として使用する処理ブロック4610及び4615。そうでない場合、処理ロジックは、Meshi及びMeshi1をセクタ中心に最も近いメッシュとして設定する処理ブロック4625及び4635。代替実施形態では、処理ロジックは、最良のメッシュ推定を求める間に、ボロノイセクタ中心ではなく、セクタの質量中心COMを使用する。これにより、位置推定がセクタ縁部に向かって偏らずこれは、あるボロノイセクタについて該当することがある、地理的エリアにわたってより一様に離間するように保証される。セクタのCOMは、ボロノイセクタのコーナ点から、すべてのコーナ点の地理的座標の算術平均を発見することによって得ることができる。00145起点メッシュMeshi、及び目的地メッシュMeshi1を低速度ユーザに関して処理ブロック4600を使用して発見すると、処理ロジックは、図41の処理ブロック4180で、線形補間を使用して起点メッシュと目的地メッシュとの間のメッシュのシーケンスを発見する。図47は、一実施形態による、線形補間が使用される場合の低速ユーザに関するモバイルユーザの軌跡のメッシュシーケンス推定の一例を示す。図47を参照すると、開始メッシュが4715と標示され、目的地メッシュが4720と標示され、UEの真の軌跡が破線4705で示される。線形補間は、4720で示されるように起点メッシュと目的地メッシュのメッシュ中心を結び、標示4715、4735、4740、4710で与えられるメッシュシーケンス推定を与える。コンピュータシステムの一例00146図48は、図1のモバイル移動行動サーバ161などのモバイル移動行動サーバのブロック図を示す。図48を参照すると、モバイル移動行動サーバ4810は、プロセッサ4814、システムメモリ4817例えば、RAM、ROMなど、入出力コントローラ4818、ディスプレイアダプタ4826を介するディスプレイ画面4824などの外部デバイス、シリアルポート4828及び4830、キーボード4832キーボードコントローラ4833とインターフェースされる、ストレージインターフェース4834、フロッピィディスク4838を受けるように動作可能なフロッピィディスクドライブ4837、FibreChannelネットワーク4890と接続するように動作可能なホストバスアダプタHBAインターフェースカード4835A、SCSIバス4839に接続するように動作可能なホストバスアダプタHBAインターフェースカード4835B、光ディスクドライブ4840など、モバイル移動行動サーバ4810のサブシステムを相互接続するバス4812を含む。マウス4846又はシリアルポート4828を介してバス4812に結合される他のポイントアンドクリックデバイス、モデム4847シリアルポート4830を介してバス4812に結合される、及びネットワークインターフェース4848バス4812に直接結合されるも含まれる。00147バス4812は、中央プロセッサ4814とシステムメモリ4817との間のデータ通信を可能にする。システムメモリ4817例えば、RAMは一般に、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがロードされるメインメモリでよい。ROM又はフラッシュメモリは、コードの中でもとりわけ、周辺構成要素との対話などの基本ハードウェア操作を制御する基本入出力システムBIOSを含むことができる。モバイル移動行動サーバ4810に常駐するアプリケーションは一般に、ハードディスクドライブ例えば、固定ディスク4844、光ドライブ例えば、光ドライブ4840、フロッピィディスクユニット4837、他の記憶媒体などのコンピュータ可読媒体上に格納され、それを介してアクセスされる。00148モバイル移動行動サーバ4810の他のストレージインターフェースの場合と同じく、ストレージインターフェース4834は、固定ディスクドライブ4844などの情報の格納及び/又は検索用の標準コンピュータ可読媒体に接続することができる。固定ディスクドライブ4844は、コンピュータシステム4810の一部でよく、又は別々のものでよく、インターフェースシステムを通じてアクセスすることができる。モデム4847は、電話リンクを介してリモートサーバへの直接接続を与えることができ、又はインターネットサービスプロバイダISPを介してインターネットへの直接接続を与えることができる。ネットワークインターフェース4848は、POPpointofpresenceを介するインターネットへの直接ネットワークリンクを介してリモートサーバへの直接接続を与えることができる。ネットワークインターフェース4848は、デジタルセルラー電話接続、パケット接続、デジタルサテライトデータ接続などを含むワイヤレス技法を使用して、そのような接続を与えることができる。00149他の多くのデバイス又はサブシステム図示せずを同様に接続することができる例えば、文書スキャナ、デジタルカメラなど。逆に、本明細書に記載の技法を実施するために、図48に示すデバイスのすべてが存在する必要はない。図48に示すのとは異なる方式でデバイス及びサブシステムを相互接続することができる。図48に示すようなコンピュータシステムの動作は、当技術分野で容易に知られており、本願では詳細には論じない。00150本明細書に記載の技法を実装するコードは、システムメモリ4817、固定ディスク4844、光ディスク4842、又はフロッピィディスク4838のうちの1つ又は複数などのコンピュータ可読記憶媒体内に格納することができる。コンピュータシステム4810上に設けられるオペレーティングシステムは、MS-DOS登録商標、MSウィンドウズMS-WINDOWS登録商標、OS/2登録商標、ユニックスUNIX登録商標、リナックスLinux登録商標、又は別の周知のオペレーティングシステムでよい。一実施形態では、システムメモリ4817は、イベントデータ、前処理済みデータ、フィルタリング済みデータ、補間データ、及び人口カウントデータを格納する。00151図49は、図1に記載のモバイル移動行動サーバ161などのモバイル移動行動サーバの一実施形態のメモリ内に格納される1組のコード例えば、プログラム及びデータを示す。一実施形態では、モバイル移動行動サーバは、プロセッサと共にコードを使用して、モバイルネットワーク内の移動行動を推定する処理を実施するのに必要な動作を実施する。00152図49を参照すると、メモリ4860は、ユーザ機器位置を示すイベントデータ4901を格納する。プロセッサによって実行されるときに、受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成する任を担う前処理モジュール4902。プロセッサによって実行されるときに、前処理済みデータをフィルタリングし、前処理済みデータ内のユーザ機器位置情報の一部を選択する任を担うフィルタモジュール4903。プロセッサによって実行されるときに、人口中の1人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間を実施して、1人又は複数の個人のそれぞれの中間位置を推定する任を担う補間モジュール4904。プロセッサによって実行されるときに、人口移動を計数する任を担うカウントモジュール4905。メモリはまた、ネットワーク通信、及び他のデバイス例えば、サーバ、クライアントなどとの通信を実施するのに使用されるネットワーク通信モジュール4906をも含む。00153恐らく、上記の説明を読んだ後に、本発明の多くの改変及び修正が当業者には明らかとなるであろうが、例として図示し、説明した何らかの特定の実施形態が限定とみなされることは決して意図していないことを理解されたい。したがって、様々な実施形態の詳細への参照は、本発明に不可欠とみなされる特徴のみをその中で列挙する特許請求の範囲を限定するものではない。"