"屋内に設置した物品の位置を特定する物品位置特定システムであって、事前学習用として任意に設定された前記屋内の1ないし複数の箇所それぞれに配置した1ないし複数のテスト発信機それぞれから発信されたテスト用無線電波信号に関するRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度を、あらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の受信機それぞれによってあらかじめ定めた一定時間の間連続的に収集する事前学習用データ収集部と、該事前学習用データ収集部によって事前学習用として収集された前記テスト用無線電波信号のRSSI値に対してガウス過程による回帰処理を施すことにより、前記テスト発信機が配置されていない前記屋内の箇所から発信された場合の前記テスト用無線電波信号のRSSI値を推定して、前記屋内の空間的な全域をカバーした事前学習RSSI値マップを生成する事前学習RSSI値マップ生成部と、前記屋内に設置されている物品のうち位置を特定しようとする対象物品から発信された無線電波信号のRSSI値を、1ないし複数の前記特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の前記受信機それぞれにより対象物品RSSI値として収集する対象物品RSSI値収集部と、該対象物品RSSI値収集部によって収集された前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップ生成部によって生成された前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を推定する対象物品位置推定部と、を少なくとも備えていることを特徴とする物品位置特定システム。請求項1に記載の物品位置特定システムにおいて、前記事前学習RSSI値マップ生成部は、前記事前学習RSSI値マップを生成する際に、前記事前学習用データ収集部によって前記一定時間の間連続的に収集した前記テスト用無線電波信号のRSSI値に関して算出した離散的な確率密度関数に対してガウス過程による回帰処理を施して連続的な確率密度関数に変換することによって、前記屋内の空間的な全域をカバーした前記事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとして生成することを特徴とする物品位置特定システム。請求項1または2に記載の物品位置特定システムにおいて、前記対象物品位置推定部は、前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を特定する際に、前記対象物品RSSI値および前記事前学習RSSI値マップに対して最尤法を適用して、前記対象物品RSSI値に最も類似した位置を推定することを特徴とする物品位置特定システム。屋内に設置した物品の位置を特定する物品位置特定方法であって、事前学習用として任意に設定された前記屋内の1ないし複数の箇所それぞれに配置した1ないし複数のテスト発信機それぞれから発信されたテスト用無線電波信号に関するRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度を、あらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の受信機それぞれによってあらかじめ定めた一定時間の間連続的に収集する事前学習用データ収集ステップと、該事前学習用データ収集ステップにおいて事前学習用として収集された前記テスト用無線電波信号のRSSI値に対してガウス過程による回帰処理を施すことにより、前記テスト発信機が配置されていない前記屋内の箇所から発信された場合の前記テスト用無線電波信号のRSSI値を推定して、前記屋内の空間的な全域をカバーした事前学習RSSI値マップを生成する事前学習RSSI値マップ生成ステップと、前記屋内に設置されている物品のうち位置を特定しようとする対象物品から発信された無線電波信号のRSSI値を、1ないし複数の前記特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の前記受信機それぞれにより対象物品RSSI値として収集する対象物品RSSI値収集ステップと、該対象物品RSSI値収集ステップにおいて収集された前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップ生成ステップにおいて生成された前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を推定する対象物品位置推定ステップと、を少なくとも有していることを特徴とする物品位置特定方法。請求項4に記載の物品位置特定方法において、前記事前学習RSSI値マップ生成ステップは、前記事前学習RSSI値マップを生成する際に、前記事前学習用データ収集ステップにおいて前記一定時間の間連続的に収集した前記テスト用無線電波信号のRSSI値に関して算出した離散的な確率密度関数に対してガウス過程による回帰処理を施して連続的な確率密度関数に変換することによって、前記屋内の空間的な全域をカバーした前記事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとして生成することを特徴とする物品位置特定方法。請求項5に記載の物品位置特定方法において、前記離散的な確率密度関数を前記連続的な確率密度関数に変換する際に適用する共分散関数として、SquaredExponential共分散関数、Matern共分散関数、RationalQuadratic共分散関数のいずれかを適用することを特徴とする物品位置特定方法。請求項4ないし6のいずれかに記載の物品位置特定方法において、前記対象物品位置推定ステップは、前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を特定する際に、前記対象物品RSSI値および前記事前学習RSSI値マップに対して最尤法を適用して、前記対象物品RSSI値に最も類似した位置を推定することを特徴とする物品位置特定方法。請求項4ないし7のいずれかに記載の物品位置特定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とする物品位置特定プログラム。本発明は、前述のような事情に鑑みてなされたものであり、事前学習方式を適用する場合において、事前学習用としてあらかじめ用意するテスト発信機の台数や該テスト発信機を事前学習用として配置する屋内の配置箇所数、屋内の特定箇所に配置する受信機の台数等が少ない状況下であっても、屋内に配置されている対象物品の位置を、より少ない計算量でより正確に特定することを可能にする物品位置特定システム、物品位置特定方法および物品位置特定プログラムを提供することを、その目的としている。本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。第1の技術手段は、屋内に設置した物品の位置を特定する物品位置特定システムであって、事前学習用として任意に設定された前記屋内の1ないし複数の箇所それぞれに配置した1ないし複数のテスト発信機それぞれから発信されたテスト用無線電波信号に関するRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度を、あらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の受信機それぞれによってあらかじめ定めた一定時間の間連続的に収集する事前学習用データ収集部と、該事前学習用データ収集部によって事前学習用として収集された前記テスト用無線電波信号のRSSI値に対してガウス過程による回帰処理を施すことにより、前記テスト発信機が配置されていない前記屋内の箇所から発信された場合の前記テスト用無線電波信号のRSSI値を推定して、前記屋内の空間的な全域をカバーした事前学習RSSI値マップを生成する事前学習RSSI値マップ生成部と、前記屋内に設置されている物品のうち位置を特定しようとする対象物品から発信された無線電波信号のRSSI値を、1ないし複数の前記特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の前記受信機それぞれにより対象物品RSSI値として収集する対象物品RSSI値収集部と、該対象物品RSSI値収集部によって収集された前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップ生成部によって生成された前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を推定する対象物品位置推定部と、を少なくとも備えていることを特徴とする。第2の技術手段は、前記第1の技術手段に記載の物品位置特定システムにおいて、前記事前学習RSSI値マップ生成部は、前記事前学習RSSI値マップを生成する際に、前記事前学習用データ収集部によって前記一定時間の間連続的に収集した前記テスト用無線電波信号のRSSI値に関して算出した離散的な確率密度関数に対してガウス過程による回帰処理を施して連続的な確率密度関数に変換することによって、前記屋内の空間的な全域をカバーした前記事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとして生成することを特徴とする。第3の技術手段は、前記第1または第2の技術手段に記載の物品位置特定システムにおいて、前記対象物品位置推定部は、前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を特定する際に、前記対象物品RSSI値および前記事前学習RSSI値マップに対して最尤法を適用して、前記対象物品RSSI値に最も類似した位置を推定することを特徴とする。第4の技術手段は、屋内に設置した物品の位置を特定する物品位置特定方法であって、事前学習用として任意に設定された前記屋内の1ないし複数の箇所それぞれに配置した1ないし複数のテスト発信機それぞれから発信されたテスト用無線電波信号に関するRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度を、あらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の受信機それぞれによってあらかじめ定めた一定時間の間連続的に収集する事前学習用データ収集ステップと、該事前学習用データ収集ステップにおいて事前学習用として収集された前記テスト用無線電波信号のRSSI値に対してガウス過程による回帰処理を施すことにより、前記テスト発信機が配置されていない前記屋内の箇所から発信された場合の前記テスト用無線電波信号のRSSI値を推定して、前記屋内の空間的な全域をカバーした事前学習RSSI値マップを生成する事前学習RSSI値マップ生成ステップと、前記屋内に設置されている物品のうち位置を特定しようとする対象物品から発信された無線電波信号のRSSI値を、1ないし複数の前記特定箇所それぞれに設置した1ないし複数の前記受信機それぞれにより対象物品RSSI値として収集する対象物品RSSI値収集ステップと、該対象物品RSSI値収集ステップにおいて収集された前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップ生成ステップにおいて生成された前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を推定する対象物品位置推定ステップと、を少なくとも有していることを特徴とする。第5の技術手段は、前記第4の技術手段に記載の物品位置特定方法において、前記事前学習RSSI値マップ生成ステップは、前記事前学習RSSI値マップを生成する際に、前記事前学習用データ収集ステップにおいて前記一定時間の間連続的に収集した前記テスト用無線電波信号のRSSI値に関して算出した離散的な確率密度関数に対してガウス過程による回帰処理を施して連続的な確率密度関数に変換することによって、前記屋内の空間的な全域をカバーした前記事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとして生成することを特徴とする。第6の技術手段は、前記第5の技術手段に記載の物品位置特定方法において、前記離散的な確率密度関数を前記連続的な確率密度関数に変換する際に適用する共分散関数として、SquaredExponential共分散関数、Matern共分散関数、RationalQuadratic共分散関数のいずれかを適用することを特徴とする。第7の技術手段は、前記第4ないし第6の技術手段のいずれかに記載の物品位置特定方法において、前記対象物品位置推定ステップは、前記対象物品RSSI値と前記事前学習RSSI値マップとに基づいて前記対象物品の位置を特定する際に、前記対象物品RSSI値および前記事前学習RSSI値マップに対して最尤法を適用して、前記対象物品RSSI値に最も類似した位置を推定することを特徴とする。第8の技術手段は、前記第4ないし第7の技術手段のいずれかに記載の物品位置特定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している物品位置特定プログラムであることを特徴とする。本発明の物品位置特定システム、物品位置特定方法および物品位置特定プログラムによれば、以下のごとき効果を奏することができる。すなわち、事前学習用としてあらかじめ任意に定めた1ないし複数の既知の箇所それぞれに配置した事前学習用のテスト発信機から発信した無線電波信号のRSSI値を事前学習用データとして収集し、収集した該事前学習用データに対してガウス過程による回帰分析を適用して、事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとしてあらかじめ作成しておくことによって、背景技術において前述したような従来の事前学習方式の技術に比して、大幅に少ない事前学習用データ量であっても、対象物品の位置をより正確に推定して特定することが可能である。以下に、本発明に係る物品位置特定システム、物品位置特定方法および物品位置特定プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による物品位置特定システムおよび物品位置特定方法について説明するが、かかる物品位置特定方法をコンピュータにより実行可能な物品位置特定プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる物品位置特定プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。本発明の特徴本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴について、その概要をまず説明する。本発明は、アクティブ無線タグや無線装置などを搭載することにより無線電波信号を発する対象物品の位置を特定する技術に関するものであって、該対象物品から発せられた無線電波信号を利用して該対象物品の位置を特定するために、事前学習によって得られた事前学習用データすなわち、前記対象物品が発する無線電波信号と同一の信号方式、周波数帯および電界強度のテスト用無線電波信号に関するRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度に対して、ガウス過程による回帰分析手法を適用して、連続的なRSSI値に関する確率分布マップを事前学習RSSI値マップとしてあらかじめ作成しておくことによって、より少ない計算量で、対象物品のより正確な位置を推定して特定することを可能にしている点に主要な特徴がある。従来より、前記非特許文献1にも記載されているように、無線タグ等を利用して、物品の位置情報を特定して追跡する技術としては、様々な方法のものが提案されている。この中で、無線電波信号のRSSI値ReceivedSignalStrengthIndicator:受信信号強度を使って、屋内に配置されているターゲット対象物品の位置を推定するという無線電波信号のRSSI値を用いた物品位置特定方式は、受信機として簡易な測定装置センサを用いている場合であっても、正確なRSSI値が得られるというメリットがある一方、無線電波信号が雑音やマルチパス等の影響を受け易く、対象物品の正確な位置推定が難しいというデメリットも伴っている。そこで、受信した無線電波信号に関するRSSI値によって対象物品の位置の正確な特定を行うために、前記非特許文献1に記載されているように、事前学習用として用意したテスト発信機を用いてあらかじめ事前学習を実施することによって、該テスト発信機から発信される無線電波信号のRSSI値と該テスト発信機の位置との対応関係を登録したRSSIマップをあらかじめ作成しておくという事前学習方式が提案されている。しかし、かくのごとき従来の事前学習方式については、前述したように、事前学習を実施するに当たって問題がある。つまり、対象物品の位置の推定精度を高めるためには、より多数の地点における無線電波信号のRSSI値を事前に測定して、より多くの事前学習用データをデータベースに保存しておくことが必要になるため、事前学習フェーズにおける作業効率も悪く、その測定の作業量やデータベース量などの各資源もより多く必要とするという問題がある。これに対して、本発明においては、事前学習用データに対してガウス過程による回帰分析手法を適用することにより、対象とする屋内全域を連続的にカバーするRSSI値に関する確率分布マップを事前学習RSSI値マップとしてあらかじめ生成しておくことを可能にし、而して、事前収集した事前学習用データがより少ない状況下にあっても、より少ない計算量で、位置を特定しようとする対象物品の位置をより正確な推定して特定することを可能にしている。本発明の実施形態次に、本発明に係る物品位置特定システムの実施形態について、その一例を説明する。図1は、本発明に係る物品位置特定システムのシステム構成の一例を示すシステム構成図である。図1に示すように、物品位置特定システムは、各種のデータを蓄積することができるデータベースを備えた位置推定装置LS、屋内の物品に備えた発信機無線タグや無線装置等からの無線電波信号を受信するためのセンサとして屋内のあらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所に設置した1ないし複数の受信機アクセスポイントAP1~APn図1の場合、n=5、事前学習用として任意に設定された屋内の1ないし複数の既知の箇所にそれぞれ配置されて、テスト用無線電波信号を発信する1ないし複数のテスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLm図1の場合、m=9、および、屋内に設置されている物品のうち位置を特定しようとするターゲットになる対象物品Tを少なくとも含んで構成されている。対象物品Tには、位置を特定してもらうための無線電波信号を発信する発信機無線タグ、無線装置等が取り付けられている。ここで、受信機アクセスポイントAP1~APnは、位置を推定するための対象物品Tが配置される屋内のあらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所にそれぞれ配置されており、事前学習用として用いる1ないし複数のテスト発信機PL1~PLmそれぞれから発信されるテスト用無線電波信号および事前学習後において対象物品Tから発信される無線電波信号をそれぞれ受信する。ここで、受信機アクセスポイントAP1~APnそれぞれの配置箇所は、前述のように、既知の箇所としてあらかじめ定めた特定箇所である。また、事前学習用として用いる1ないし複数のテスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmそれぞれが発信するテスト用無線電波信号は、事前学習後において対象物品Tから発信される無線電波信号と同等の信号方式、周波数帯および電界強度を有する信号である。また、テスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmのm台図1の場合、m=9は、それぞれ、位置を特定したい対象物品Tが配置される可能性がある屋内の領域内から満遍なく任意に選択した1ないし複数の既知の箇所図1の場合、m=9個の箇所に配置して、テスト用無線電波信号を発信するものであるが、いずれのテスト発信機も、容易に移動可能な発信機であり、m台をあらかじめ揃えなくても、任意に選択した箇所に順次移動しながら、テスト用無線電波信号を発信するようにしても良い。なお、テスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmは、事前学習用としての事前学習用データの収集が終了した段階で、屋内から撤去されることになる。また、ターゲットになる対象物品Tは、前述のように、アクティブ無線タグや無線装置等の無線電波信号を発信する機能を搭載しており、屋内に配置した際に、当該対象物品Tの配置位置が推定されるように、無線電波信号を継続して発信することが可能である。また、データベースを備えた位置推定装置LSは、図1に示すように、物品の位置を推定するための各種の情報処理を行う演算処理部として、事前学習用データ収集部11、事前学習RSSI値マップ生成部12、対象物品RSSI値収集部13、および、対象物品位置推定部14を少なくとも備えており、各種情報を蓄積するためのデータベースとして、事前学習用データ蓄積テーブル21、事前学習RSSI値マップ登録テーブル22、および、対象物品RSSI値保存テーブル23を少なくとも備えている。事前学習用データ収集部11は、事前学習用として1ないし複数のテスト発信機PL1~PLmのそれぞれから発信されたテスト用無線電波信号のRSSI値の時間的な変化状況を、特定箇所に配置している1ないし複数の受信機AP1~APnそれぞれによってあらかじめ定めた一定時間の間例えば5分間に亘って連続的に受信して、事前学習用データとしてデータベースの事前学習用データ蓄積テーブル21に蓄積する処理を行う。また、事前学習RSSI値マップ生成部12は、1ないし複数の受信機AP1~APnそれぞれについて、事前学習用データ収集部11によって収集されて事前学習用データ蓄積テーブル21に事前学習用の事前学習用データとして蓄積された受信機AP1~APnそれぞれにおけるテスト用無線電波信号のRSSI値の統計的な特徴を確率密度分布として抽出して、ガウス過程による回帰処理を施す。而して、テスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmそれぞれが配置された既知の箇所からのテスト用無線電波信号のRSSI値に基づいて、テスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmが配置されていない屋内の空間的な箇所から発信された場合のテスト用無線電波信号のRSSI値を推定することによって、屋内の空間的に離散的な箇所におけるRSSI値のみならず、屋内の空間的な全域を確率分布によりカバーした連続的な箇所におけるRSSI値を生成して、事前学習RSSI値マップとしてデータベースの事前学習RSSI値マップ登録テーブル22に設定登録する。したがって、事前学習結果として、テスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLmを用いたテスト用無線電波信号のRSSI値の収集量が少ない場合であっても、位置を特定しようとする対象物品Tに関する位置を推定するために必要とする屋内の全域を確率分布として連続的にカバーしたRSSI値を事前に生成することができ、より少ない計算量でより正確に対象物品Tの位置を推定するための準備が整うことになる。また、対象物品RSSI値収集部13は、事前学習後において、屋内に設置されている物品のうち、位置を特定しようとする対象物品Tから発信された無線電波信号のRSSI値を、1ないし複数の特定箇所それぞれに配置している1ないし複数の受信機AP1~APnそれぞれによって受信して、対象物品RSSI値としてデータベースの対象物品RSSI値保存テーブル23に保存する処理を行う。また、対象物品位置推定部14は、対象物品RSSI値収集部13によって収集されてデータベースの対象物品RSSI値保存テーブル23に保存された対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値すなわち対象物品RSSI値と、事前学習RSSI値マップ生成部12によって生成されて事前学習RSSI値マップ登録テーブル22に登録された事前学習RSSI値マップとに基づいて、最尤法MLE:MaximumLikelihoodEstimation等のデータ処理を適用することによって、対象物品Tの位置を推定する処理を行う。なお、位置推定装置LSは、データベースを備えた位置特定専用の制御装置として構築しても良いし、データベースを備えた汎用コンピュータとして構築しても良い。また、位置推定装置LSの演算処理部を構成する事前学習用データ収集部11、事前学習RSSI値マップ生成部12、対象物品RSSI値収集部13、および、対象物品位置推定部14の各部位が、同一の制御装置やコンピュータ内に配置されていなく、複数の異なる制御装置やコンピュータに分散配置されていても良いし、また、事前学習用データ収集部11、事前学習RSSI値マップ生成部12、対象物品RSSI値収集部13、および、対象物品位置推定部14の各部位が実施する各機能のうち1ないし複数の機能すべての機能の場合も含むを、制御用コンピュータや汎用コンピュータ等のコンピュータによって実行可能なプログラムとして構成することも可能である。また、位置推定装置LSに備えられている前記データベースについても、位置推定装置LSとは独立のデータベースサーバとして構成して、該データベースサーバに事前学習用データ収集部11や対象物品RSSI値収集部13と同等の機能も合わせて配置するようにしても良いが、如何なる構成を用いる場合においても、前記データベースは、事前学習用データ収集部11や対象物品RSSI値収集部13等によって収集されるテスト発信機PL1~PLmからのテスト用無線電波信号のRSSI値や対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値に関するデータをリアルタイムに所定の領域に蓄積することが可能な性能を有している。本発明の実施形態の動作例次に、図1に示した本発明に係る物品位置特定システムの動作について、その一例を、図2のフローチャートを用いて説明する。図2は、図1の物品位置特定システムの動作の一例を説明するためのフローチャートであり、本発明に係る物品位置特定方法の一例を示している。図2のフローチャートに示すように、本発明に係る物品位置特定方法は、事前学習用として屋内のあらかじめ定めた任意の1ないし複数の位置から発信したテスト用無線電波信号のRSSI値を事前学習用データとして収集して事前学習を行う事前学習フェーズ図2Aのフローチャートと、事前学習後において、実際に位置を特定しようとする対象物品Tが発信した無線電波信号のRSSI値と事前学習結果とに基づいて、該対象物品Tの位置を推定する位置推定フェーズ図2Bのフローチャートとの、2つのフェーズに分かれて構成されていて、それぞれ、以下のような構成要件からなっている。まず、図2Aの事前学習フェーズにおいては、次のStep1事前学習用データ収集ステップ、Step2事前学習RSSI値マップ生成ステップの2つのステップから構成される。1事前学習用データ収集部11による事前学習用データの収集図2AのステップStep1図1に示した事前学習用データ収集部11は、無線電波信号の受信用のセンサとして屋内のあらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所に設置した1ないし複数の受信機AP1~APn図1の場合、n=5によって、あらかじめ定めた一定時間例えば5分間の間、事前学習用として当該屋内の任意に設定された1ないし複数の既知の箇所に配置した1ないし複数のテスト発信機テスト用アクセスポイントPL1~PLm図9の場合、m=9それぞれから発信されるテスト用無線電波信号のRSSI値受信無線電波強度を連続的に測定して、事前学習用データとして、データベースの事前学習用データ蓄積テーブル21に保存する。2事前学習RSSI値マップ生成部12による事前学習用データの解析結果に基づく事前学習RSSI値マップの生成図2AのステップStep2次に、図1の事前学習RSSI値マップ生成部12は、ステップStep1において事前学習用データ収集部11により事前学習用データ蓄積テーブル21に保存した事前学習用データに対して、ガウス過程による回帰分析手法を適用することによって、屋内の他の箇所つまり、テスト用無線電波信号を発信するテスト発信機を配置していない個所からの無線電波信号のRSSI値受信電界強度を連続的な確率分布として推定して、テスト発信機を配置した箇所とテスト発信機を配置していない個所との双方から、屋内の空間的な全域を連続的にカバーした事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとして生成して、データベースの事前学習RSSI値マップ登録テーブル22に設定登録する。かくのごとき事前学習フェーズにより、屋内の全域を連続的にカバーした事前学習RSSI値マップをデータベースの事前学習RSSI値マップ登録テーブル22にあらかじめ設定登録した後において、起動される位置推定フェーズにおいては、次のStep3対象物品RSSI値収集ステップ、Step4対象物品位置推定ステップの2つのステップから構成される。3対象物品RSSI値収集部13による対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値の収集図2BのステップStep3図1の対象物品RSSI値収集部13は、屋内に配置したターゲットすなわち対象物品Tの配置位置を特定したい場合、屋内に配置された該対象物品Tから実際に無線電波信号を発信させることによって、当該無線電波信号のRSSI値を、あらかじめ定めた1ないし複数の特定箇所にセンサとして配置されている受信機AP1~APnそれぞれによって収集して、データベースの対象物品RSSI値保存テーブル23に保存する。4対象物品位置推定部14による対象物品の位置の推定図2BのステップStep4図1の対象物品位置推定部14は、ステップStep3において対象物品RSSI値収集部13により対象物品RSSI値保存テーブル23に保存した対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値と事前学習フェーズのステップStep2において事前学習RSSI値マップ生成部12により事前学習RSSI値マップ登録テーブル22に設定登録した事前学習RSSI値マップとに基づいて、最尤法等の位置特定アルゴリズムに基づくデータ処理を適用することにより、ターゲットとして位置を特定しようとしている対象物品Tの位置を推定する。次に、図2のステップStep2において事前学習RSSI値マップ生成部12によって事前学習RSSI値マップを生成する具体的な処理手順の例について、図3を用いてさらに説明する。図3は、図1の事前学習RSSI値マップ生成部12によって事前学習RSSI値マップを生成する具体的な処理手順の一例を説明するための説明図である。図3に示すように、事前学習用としてあらかじめ任意に定めたm個の箇所に配置している各テスト発信機PL1~PLmからのテスト用無線電波信号のRSSI値を、あらかじめ定めた特定の箇所に設置した受信機AP1~APnにより、あらかじめ定めた一定時間の間例えば5分間、あらかじめ定めた周期で連続的に計測して、それぞれの受信機AP1~APnごとに、事前学習用データRSS_Cal1、RSS_Cal2、...、RSS_CalNとして収集する。しかる後、収集した複数個の事前学習用データRSS_Cal1、RSS_Cal2、...、RSS_CalNについて、それぞれの受信機AP1~APnごとに、前記一定時間内における各RSSI値データのヒストグラム等を求めることによって、各テスト発信機PL1~PLmそれぞれの事前学習用データすなわちRSSI値データの統計的な特徴として、確率密度関数pdfProbabilityDensityFunctionすなわちpdfRSS/xi...1ここで、i=1,2,~,Nを、n台のそれぞれの受信機AP1~APnごとの離散的なRSSI値データとして抽出する。ここで、それぞれの受信機AP1~APnごとに抽出した各テスト発信機PL1~PLmのRSSI値データの統計的な特徴を示す確率密度関数pdfRSS/xiは、空間的に離散的なRSSI値データとなっている。そこで、それぞれの受信機AP1~APnごとに、各テスト発信機PL1~PLmのRSSI値データに関する離散的な確率密度関数pdfRSS/xiに対して、ガウス過程による回帰処理を施すことにより、連続的な確率分布による連続RSSI値データを求める。すなわち、次の式2に示すように、受信機AP1~APnごとに、離散的な確率密度関数pdfRSS/xiを、ガウス過程回帰処理により、屋内の全域を確率分布としてカバーする連続的なRSSI値を示す連続的な確率密度関数pdfRSS/xに変換する。pdfRSS/x=nμRSSx,σ2RSSx...2ここで、μ:RSSI値の平均値、σ2:RSSI値の分散ガウス過程回帰処理によって生成したpdfRSS/xの確率分布マップは、事前学習RSSI値マップとして事前学習RSSI値マップ登録テーブル22に設定登録される。なお、図5の左下には、各テスト発信機PL1~PLmが配置されていた屋内の各箇所における離散的なRSSI値の分布状態を模式的に示しており、図5の右下には、ガウス過程回帰処理によって連続的な確率分布として生成した連続的なRSSI値のカバーイメージを模式的に示している。ただし、図5の右下のカバーイメージでは、RSSI値が階段状に変化して異なるRSSI値間に境界線があるかのように表現されているが、ガウス過程回帰処理によって得られるRSSI値は、連続的に徐々に変化していくものであって、かかる境界線が存在するものではない。ここで、各テスト発信機PL1~PLmのRSSI値データの統計的な特徴を示す確率密度関数pdfRSS/xiに対してガウス過程回帰処理を施す際に適用する共分散関数としては、図4~図6に示すようなSquaredExponential、Matern一般的な非定常共分散関数、RationalQuadratic等のいずれの共分散関数を適用しても構わない。図4は、事前学習RSSI値マップを生成するガウス過程回帰処理に共分散関数として適用するSquaredExponential共分散関数を説明する説明図であり、図5は、事前学習RSSI値マップを生成するガウス過程回帰処理に共分散関数として適用するMatern共分散関数を説明する説明図であり、図6は、事前学習RSSI値マップを生成するガウス過程回帰処理に共分散関数として適用するRationalQuadratic共分散関数を説明する説明図である。図4に示すように、SquaredExponential共分散関数kSExi,xjは、滑らかな関数であって、無限に微分することが可能であり、次の式3によって与えられる。kSExi,xj=σ2fexp{-xi-xj2/2l2}σ2νδij...3ここで、σ2f:振幅の分散l:分散を特徴付けるLengthScaleσ2ν:ノイズ分散式3において、振幅の分散σ2f、LengthScalel、ノイズ分散σ2νは、マニュアルによって任意の値にセットすることも可能であるが、周辺尤度py/x,l,σ2f,σ2νを最大化するものから導出することも可能である。また、図5に示すように、Matern共分散関数kMaternxi,xjは、次の式4によって与えられる。kMaternxi,xj=21-ν/Γ2ν1/2|xi-xj|/lΚν2ν1/2|xi-xj|/l...4ここで、ν:滑らかさを規定するパラメータ|1-ν|は微分可能l:分散を特徴付けるLengthScaleΓν:ガンマ関数Κν:ベッセル関数式4において、νは、大きいほど滑らかになるが、ν=1/2の時、ブラウン運動となり、ν→∞の時、式1と同様のSquaredExponential共分散関数になる。また、図6に示すように、RationalQuadratic共分散関数kRQxi,xjは、次の式5によって与えられる。kRQxi,xj=1|xi-xj|2/2αl}-α...5ここで、α:滑らかさを規定するパラメータl:分散を特徴付けるLengthScale式5において、ν→∞の時、式1と同様のSquaredExponential共分散関数になる。次に、図2のステップStep4において対象物品位置推定部14によって対象物品Tの位置を推定するための位置特定アルゴリズムとして適用する最尤法の一例を、図7を用いてさらに説明する。図7は、図1の対象物品位置推定部14によって対象物品Tの位置を推定するための位置特定アルゴリズムとして適用する最尤法の具体的な処理手順の一例を説明するための説明図である。対象物品位置推定部14においては、対象物品Tの位置を推定する際に、前述したように、事前学習結果として生成した事前学習RSSI値マップおよび対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値である対象物品RSSI値に対して、最尤法を適用することによって、対象物品Tからの無線電波信号のRSSI値に最も類似した位置を推定する。つまり、図7に示すように、例えば、対象物品Tからの無線電波信号を受信したn台の受信機アクセスポイントAP1~APnから、それぞれ、統計的に独立なRSSI値s={s1,s2,...,sn}が得られている場合、パラメータが不明の統計モデルに関する推定手法として、対象物品Tの位置xMLEの推定は、次の式6で示されるように、未知の位置に対する結合尤度px/sを最大化することによって推定することができる。argmax:結合尤度px/sの関数を最大化するxが存在するときの値ここで、ベイズ法を適用する場合は、次の式7に示す関係が得られる。したがって、RSSI値の平均をGP_Mean、RSSI値の分散をGP_Varと表すと、次の式8に示すように、の関係が成立する。さらに、式8に関するガウス負対数尤度関数は、次の式9で与えられる。したがって、結合尤度が最大化する値を求めるには、この式9を微分した結果が0になる平均GP_Meanの値を求めることによって、対象物品Tの位置xMLEを推定することができる。本実施形態の効果以上に詳細に説明したように、本実施形態においては、事前学習用としてあらかじめ任意に定めた1ないし複数の既知の場所それぞれに配置した事前学習用のテスト発信機PL1~PLmから発信した無線電波信号のRSSI値を事前学習用データとして収集し、収集した該事前学習用データに対してガウス過程による回帰分析を適用して、事前学習RSSI値マップを連続的なRSSI値の確率分布マップとしてあらかじめ作成しておくことによって、少ない事前学習用データ量であっても、対象物品Tの位置をより正確に推定することが可能になるという格別の効果が得られる。"