Source: https://patents.google.com/patent/FI111901B/en
Timestamp: 2018-06-22 08:41:40+00:00
Document Index: 1131264

Matched Legal Cases: ['kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ', 'kko ']

FI111901B - The location of the evaluation of wireless communication networks - Google Patents
The location of the evaluation of wireless communication networks Download PDF
FI111901B
FI111901B FI20002891A FI20002891A FI111901B FI 111901 B FI111901 B FI 111901B FI 20002891 A FI20002891 A FI 20002891A FI 20002891 A FI20002891 A FI 20002891A FI 111901 B FI111901 B FI 111901B
FI20002891A
FI20002891A0 (en )
FI20002891A (en )
Petri Myllymaeki
111901 111901
Sijainnin arviointi langattomissa tietoliikenneverkoissa The location of the evaluation of wireless communication networks
Keksintö liittyy menetelmiin ja laitteistoihin vastaanottimen sijainnin arvioimiseksi langattomassa tietoliikenneympäristössä, toisin sanoen yhdessä 5 tai useammassa verkossa, jotka voivat olla radio-, mikroaalto- tai optisia verkkoja. The invention relates to methods and apparatus for evaluating the location of a receiver in a wireless communication environment, in other words, along with 5 or more networks which may be radio, microwave or optical networks. Nämä yksi tai useampi verkko liikennöivät usealla kanavalla samanaikaisesti. The one or more networks operating on multiple channels at the same time. Tällaista sijainninarviointia voidaan käyttää tuottamaan suuri joukko paikkariippuvia palveluja. Such a location estimation can be used to produce a large number of location-dependent services.
US-patentti 6112095, keksijänä Mäti Wax et ai., esittää menetel-10 män, jolla tuotetaan joukko todennäköisiä lähettimen sijainteja solukkoverkossa kuten AMPS tai CDMA. US-A-6112095, the inventor of wax Roe, et al., Discloses a meth-10 system, which produced a set of likely locations of a transmitter in a cellular network such as AMPS or CDMA. Wax-patentissa kuvatun tekniikan ongelmana on, että se vaatii verkon puolella ylimääräistä laitteistoa, kuten antennimatriisin joka on sovitettu mittaamaan kulmasuuntima suhteessa tukiasemaan. Wax technology described in Patent problem is that it requires additional hardware at the network side, such as an antenna array which is arranged to measure the kulmasuuntima relative to the base. Toisin sanoen matkaviestimen sijainnin määrittämiseksi on oltava käsillä tietoa ver-15 kon infrastruktuurista, ja matkaviestimen on lähetettävä jotain, jotta sen sijainti voitaisiin arvioida. In other words, to determine the location of the mobile device must have on hand information about ver-15 kon infrastructure, and the mobile station must send something, in order to evaluate its location.
Keksinnön tavoitteena on yllä mainittujen ongelmien ratkaiseminen. The aim of the invention is to solve the above mentioned problems. Toisin sanoen keksinnön mukaisen mekanismin tulisi kyetä arvioimaan vas-·· 20 taanottimen sijainti langattomassa tietoliikenneympäristössä jopa ilman aiem- *. In other words, the mechanism according to the invention should be able to evaluate the response receiver 20 ·· location in the wireless telecommunication environment even without a previous *. paa tietoa verkon infrastruktuurista (kuten tukiasemien sijainnit). PAA information on the network infrastructure (such as the base stations locations).
, Tämä tavoite saavutetaan menetelmällä ja järjestelmällä, joille on tunnusomaista se, mitä sanotaan itsenäisissä patenttivaatimuksissa. , This object is achieved by a method and a system which are characterized by what is stated in the independent claims. Keksin-nön edulliset suoritusmuodot ovat epäitsenäisten patenttivaatimusten kohtee-25 na. Biscuit-non Preferred embodiments are disclosed in the dependent claims kohtee-25 Na.
» · '···* Keksintö perustuu siihen yllättävään ajatukseen, että on mahdollista arvioida vastaanottimen sijainti kohtuullisen varmasti ilman tietoa vastaanotti- : men langattoman ympäristön, toisin sanoen sen kuulemien yhden tai useam- man verkon infrastruktuurista. "·" ··· * The invention is based on the surprising idea that it is possible to estimate the receiver's location with reasonable certainty without knowledge of the receiver: men's wireless environment, ie one or more of the network infrastructure consulted. Esimerkiksi yllä mainitussa Waxin patentissa . For example, in the aforementioned Wax patent. .·. . ·. 30 selostettu tekniikka tukeutuu solukkoverkon tukiasemakonfiguraatioon, mihin ,···, sisältyy tukiasemien sijainnit. 30 described technique relies on the cellular network tukiasemakonfiguraatioon, then, ···, contained in the base station locations. On todella hämmästyttävää, että keksinnön mu- kainen tekniikka on käyttökelpoinen. It is indeed surprising that the technique according to the invention is useful for Kaine. Sen yllättävyys on ilmeistä, kun kävellään : '*· matkapuhelimen kanssa, jossa on kentänvoimakkuusosoitin. The surprise element is evident when walking around: '* · with a mobile phone with a field strength indicator. Joissakin pai- • · ·'.*·: koissa jopa 20 - 30 crrv.n siirtymä muuttaa kentänvoimakkuutta dramaattisesti. In some pressure • · · '* ·:. Sizes up to 20-30 crrv.n transition to change the field strength dramatically.
35 Ilmeisestikin täytyy olla suuri joukko paikkoja, joissa kentänvoimakkuus on lä- 111901 2 hes identtinen, ja olisi odotettavissa, että tarvitaan valtavia tietokantoja. Obviously 35 must have a large number of places where the field strength is 2 111 901 transmit nearly identical, and it would be expected that huge databases. Ilmasto-olosuhteet, kaupunkimaisemat ja verkkokonfiguraatiot muuttuvat jatkuvasti. Climatic conditions, cityscapes and network configurations are constantly changing. Ensi näkemältä näyttäisi, että tietokannat heikkenisivät nopeasti, ellei niitä päivitetä jatkuvasti. At first sight it would seem that the databases deteriorate rapidly, unless they are updated constantly. Kuitenkin tietokonesimulaatiot osoittavat, että tekniikka, joka 5 perustuu mittauksiin usealla kanavalla (taajuudella) on yllättävän luotettava. However, computer simulations show that a technique which is based on five measurements of a plurality of channels (frequencies) is surprisingly reliable. Lisäksi kalibrointitietoja voidaan kerätä automaattisesti erilaisissa olosuhteissa. In addition, the calibration data may be automatically collected in different conditions.
Keksinnön eräs näkökohta on menetelmä vastaanottimen sijainnin arvioimiseksi langattomassa tietoliikenneympäristössä, johon kuuluu useita kanavia samanaikaista liikennöintiä varten, kun kullakin kanavalla on ainakin 10 yksi signaaliparametri, joka vaihtelee sijainnista riippuen eri tavalla kuin muilla kanavilla. Another aspect of the invention is a method for estimating the location of a receiver in a wireless communication environment comprising several channels for simultaneous communication, each channel 10 has at least one signal parameter that varies depending on the different channels than other locations. Menetelmä voidaan toteuttaa seuraavilla vaiheilla: 1) kullekin useasta kalibrointipisteestä langattomassa tietoliikenneympäristössä määritetään joukko kalibrointimittauksia, joista kuhunkin kalib-rointimittausten joukkoon kuuluu kyseisen kalibrointipisteen sijainti ja ainakin 15 yksi mitattu signaaliparametri kullekin useasta kanavasta kyseisessä kalibroin-tipisteessä; The process may be carried out by the following steps: 1) for each of the plurality of calibration points in the wireless telecommunication environment, determining a set of calibration measurements, each calibrated-rointimittausten set including the location of the calibration point 15, and at least one measured signal parameter for each of several channels at that calibration-test point; 2) kalibrointimittausten perusteella ylläpidetään tilastollista mallia usean kanavan signaaliparametreista vastaanottimen sijainnin funktiona langattomassa tietoliikenneympäristössä; 2) On the basis of calibration data is maintained in the statistical model of the signal parameters as a function of the location of a receiver in a wireless communication environment; 20 3) mitataan ainakin yksi signaaliparametri kullekin useasta kanavas ta vastaanottimen sijainnin kohdalla; March 20) measuring at least one signal parameter for each of several kanavas to the receiver location; ja 4) arvioidaan vastaanottimen sijainti tilastollisen mallin ja usealta kanavalta mitattujen signaaliparametrien perusteella. and 4) the estimated location of the receiver on the basis of the statistical model and the measured signal parameters from multiple channels.
Keksinnön eräs toinen näkökohta on järjestely yllä selostetun mene- 25 telmän toteuttamiseksi. Another aspect of the invention is the arrangement of the above-described methods for implementing system 25. Järjestely voidaan toteuttaa vastaanottimena, johon : kuuluu välineet havaittujen signaaliparametrien joukkojen määrittämiseksi, kun : kukin joukko käsittää ainakin yhden havaitun signaaliparametrin kullekin use asta kanavasta vastaanottimen sijainnin kohdalla. The arrangement can be implemented in the receiver, which: comprises means for determining the detected signal parameters sets, where: each set comprises at least one observed signal parameter for each use Asta channel receiver's location. Vastaanotin voi itse sisältää sijainninlaskentamoduulin vastaanottimen sijaintia approksimoivan sijainninar- » · 30 vion määrittämiseksi perustuen mainittuihin joukkoihin ja tilastolliseen malliin *;* usean kanavan signaaliparametreista vastaanottimen sijainnin funktiona lan- •\i,: gattomassa tietoliikenneympäristössä. The receiver may itself includes a location calculation module of the receiver position approximating sijainninar- »· 30 to determine the pattern based on said statistical model of the forces and the *; * of the signal parameters of the receiver as a function of the location of the fertilizer • \ i ,: to a cellular communication environment. Vaihtoehtoisesti vastaanotin voi välittää joukot ulkoiselle sijainninlaskentamoduulille. Alternatively, the receiver can transmit forces to an external location calculation.
; ; · ' Termi ''vastaanotin” tarkoittaa, että sijainninarvioinnin kohteena ole- . · 'The term' receiver 'means that the object position estimate assumptions. 35 van laitteen ei tarvitse lähettää, kun sen sijaintia arvioidaan. 35 of a device does not have to transmit when its location is estimated. Toisin sanoen riit- * : tää, että laite tekee havaintoja langattomasta ympäristöstään. In other words, sufficient * TAA, to observe the device in a wireless environment. Esimerkiksi 111901 3 GSM-puhelimen ei tarvitse vastaanottaa liikennekanavaa. 3 111 901 for example, a GSM phone does not have to receive a traffic channel. Sen sijaan se tekee havaintoja kaikilla käytettävissä olevilla taajuuksilla. Instead, it makes the findings all available frequencies. Laitteella voi olla, ja sillä tyypillisesti on, lähetyskyky, mutta se ei ole välttämätön keksinnön kaikille suoritusmuodoille, ja keksintöä voidaan käyttää arvioimaan hakulaitteen tai yleis-5 lähetysvastaanottimen sijaintia. The device can be, and typically it is the transmission capacity, but it is not necessary for all embodiments of the invention, and the invention can be used to evaluate a filter device or a general-5 broadcasting receiver position. Koska lähetyskyky ei ole oleellinen keksinnön mukaiselle sijainninarvioinnille, vastaanotin voi hyödyntää sellaisten verkkojen signaaliparametreja, joihin se ei ole liittynyt. Because transmission capability is not essential to the location of the evaluation according to the invention, the receiver may exploit signal parameters of networks to which it is not attached. Esimerkiksi yhteen GSM-verkkoon liittynyt GSM-puhelin voi hyödyntää toisten GSM-verkkojen signaalinvoimak-kuusarvoja. For example, one GSM-network associated with the GSM phone can take advantage of other GSM networks signaalinvoimak-figures show.
10 Termi ''ympäristö” tarkoittaa, että vastaanotin voi vastaanottaa (ha vainnoida) ainakin yhtä verkkoa, mutta se voi vastaanottaa useampaa kuin yhtä. 10 The term 'environment' means that the receiver can be receiving (sensing of ha) at least one network, but it can receive more than one. Esimerkiksi GSM-puhelin voi havainnoida usean operaattorin GSM-verkkoja. For example, a GSM phone may observe several operators in GSM-networks. Kehittyneempi vastaanotin voi havainnoida usean tyyppisiä verkkoja, kuten solukkoverkkoja ja yleislähetysverkkoja. A more advanced receiver may observe many types of networks, such as cellular networks and broadcast networks.
15 ''Langaton” ympäristö tarkoittaa, että mainitut yksi tai useampi verk ko voivat olla radio-, mikroaalto- tai optisia verkkoja. 15 '' wireless' environment means that the one or more network i in question may be radio, microwave or optical networks. Lisäksi vastaanottimen vastaanottamien verkkojen joukon on liikennöitävä usealla kanavalla samanaikaisesti, ja näiden usean kanavan on sisällettävä kanavien alijoukko siten, että alijoukon kullakin kanavalla on ainakin yksi signaaliparametri, joka vaihtelee 20 paikasta riippuen eri tavalla kuin alijoukon muilla kanavilla. In addition, a set of networks received by the receiver is operated using a plurality of channels simultaneously, and the multi-channel shall include a subset of channels such that each channel is a subset of the at least one signal parameter that varies depending on the different way from the other channels from the subset 20. Tämä tarkoittaa, että useat kanavat, joiden signaaliparametrit riippuvat etäisyydestä lähes ident-tisesti, kuten yhteisen lähetysantennin kanavat, eivät normaalisti anna riittävää : tietoa luotettavaa sijainninarviointia varten. This means that the number of channels whose signal parameters depend on the distance almost ident-cally, such as the common transmitting antenna channels do not normally give sufficient: knowledge for a reliable assessment of the location. Normaalisti tarvitaan signaaleja '·' ainakin kolmelta lähetysasemalta. Normally, the required signals '·' with at least three transmission station. Esimerkkejä sopivista verkoista ovat soluk- .: 25 koverkot (kuten GSM, GPRS, UMTS, jne.), yleislähetysverkot (analoginen ra- : dio, DAB tai DVB) tai langattomat lähiverkot (WLAN). Examples of suitable networks are cellular. 25 core network (such as GSM, GPRS, UMTS, etc.), broadcast networks (analogue radio DIO, DAB or DVB), or wireless local area networks (WLAN).
''Sijainnilla” voi olla yhdestä kolmeen ulottuvuutta. '' Deputy "may have from one to three dimensions. Yksiulotteinen sijainnin esitys voi riittää juniin ja vastaaviin. One-dimensional location of the presentation may be sufficient to trains and the like. Kuitenkin kaksi- tai kolmiulotteiset ;v. However, a two- or three-dimensional, v. sijainnin esitykset ovat paljon käyttökelpoisempia. the location of the performances are much more usable. Kaksiulotteisessa esitykses- • · 30 sä vastaanottimen oletetaan olevan olennaisesti maanpinnan tasalla. • a two-dimensional presentation given · 30 process the receiver is assumed to be substantially at ground level. Itse asi-;** assa korkeudella ei ole väliä, kunhan kalibrointitiedot mitataan samalta kor- keudelta (maanpinnan tasalta, 13. kerros, jne.) kuin todelliset mittaukset. asi Self -; ** ower height does not matter, as long as the calibration data is measured from the same a height of (ground level, 13th floor, etc.) than the actual measurements. Li-: säksi kalibrointitietoihin voi sisältyä ajan esitys. Li: addition, the calibration data may include a time format. Toisin sanoen kalibrointitietoi- ;·! In other words, kalibrointitietoi-; ·! hin sisältyy signaaliparametrien lisäksi 1-3 koordinaattia sekä, valinnaisesti, . Hin signal parameters further includes a coordinate 1-3, and, optionally,. 35 ajan esitys. 35 time format.
* »* • · 111901 4 * »* • · 4 111 901
Tilastollisella mallilla voi olla useita erilaisia toteutuksia, kuten to-dennäköisyysmallit, hermoverkot, sumean logiikan järjestelmät, esimerkkeihin perustuvat päättelyjärjestelmät (case-based reasoning systems), ydinesti-maattorit, tukivektorikoneet (support vector machines), päätöspuut, regres-5 siopuut, Kalman-suotimet, ja muut tilastolliset suodatusmenetelmät, waveletit, splinit, induktiiviset logiikkaohjelmointimenetelmät, äärelliset sekoitemallit, piilo-Markov-mallit jne. Tässä yhteydessä käytettynä termi ''tilastollinen malli” voi tarkoittaa myös usean tilastollisen (ali)mallin sekoitusta. A statistical model can have many different implementations, such as to-dennäköisyysmallit, neural networks, fuzzy logic systems, for example based reasoning systems (case-based reasoning systems), the core of the-estimators, support vector machines (support vector machines), decision trees, REGRES-5 siopuut, Kalman filters and other statistical filtering methods, wavelets, splines, inductive logic programming methods, finite mixture models, hidden Markov models, etc. As used herein, the term 'statistical model' may also mean a mixture of several statistical (sub) models.
Termi ''kanava” tulisi tulkita laajasti tarkoittamaan likipitäen samaa 10 kuin taajuus tai taajuuskaista. The term 'channel' should be interpreted broadly to mean approximately the same as the 10 frequency or frequency band. Vastaanottimen ei tarvitse liikennöidä kanavalla, kunhan vastaanotin (tai siihen liitetty mittalaite) voi mitata ainakin yhden sig-naaliparametrin kyseiseltä kanavalta. The receiver does not need to operate the channel, as long as the receiver (or an attached measuring device) can measure at least one of the SIG naaliparametrin for that channel. TDMA-järjestelmissä kullakin taajuudella on useita aikavälejä, joista kukin kuljettaa yhden kanavan. TDMA systems, each frequency has several timeslots, each of which carries one channel. Keksinnön kannalta kaikki samalla taajuudella olevat kanavat antavat identtiset tiedot, ja mitä ta-15 hansa niistä voidaan käyttää "kanavana”. Jos mitattu signaaliparametri on sig-naalinvoimakkuus, vastaanottimen ei edes tarvitse kyetä tulkitsemaan kanavan sisältöä. For the invention, all of the channels at the same frequency give identical information, and what to 15 Hansa of them can be used as "channel". If the measured signal parameter is sig-naalinvoimakkuus, the receiver does not even have to be able to interpret the contents of the channel.
Havainnollistavaan, mutta ei tyhjentävään listaan sijainnin mukaan muuttuvista signaaliparametreista kuuluu signaali, ajoitusennakko ja virhesuh-20 de. In the illustrative, but not exhaustive list by changing the location of the signal parameters is a signal timing advance, and de virhesuh-20. Listaan voi kuulua myös tiettyjen kanavien käytettävyys, mutta tämä voidaan nähdä erikoistapaukseksi, jossa signaalinvoimakkuus ja/tai virhesuhde : kvantisoidaan kyllä/ei -kysymykseksi. The list may also include the availability of certain channels, but this can be seen as a special case, in which the signal strength and / or error rate: quantized yes / no questions. Käytettäessä suuntaavia antenneja, ra- : diokeilan/keilojen suuntaa voidaan myös käyttää. When using directional antennas, radio: diokeilan / direction of beams may be used. Niinpä mitattujen signaalipa- rametrien ei tarvitse vastata tiettyä kanavaa, vaan ne voivat olla johdettuja ar-25 voja. Thus, the measured signal parameter does not need to correspond to a certain channel, but they may be derived from an ar-25 Voja. Esimerkiksi mitattu parametrijoukko voi olla tai siihen voi kuulua vektori V : = [V1, V2, V3 ...], missä V1, V2 jne. ovat parhaan, toiseksi parhaan jne. käytet- : tävissä olevan kanavan indeksit. For example, the measured parameter set may be or may comprise a vector V = [V1, V2, V3 ...] in which V1, V2 etc. are the best, second best, etc. used.. Tävissä the channel indexes. Selvyyden vuoksi käytetään esimerkkejä, joissa signaaliparametrit liittyvät tiettyihin kanaviin. For clarity, used examples of where the signal parameters associated with specific channels.
;v. V. Kukin kalibrointitietojen joukko käsittää vastaavan kalibrointipisteen * » '! Each of the calibration data set comprises a corresponding calibration * » '! 30 sijainnin ja ainakin yhden mitatun signaaliparametrin kullekin useasta kanavas- ta kyseisessä kalibrointipisteessä. 30 and the location of the at least one measured signal parameter for each of the plurality of kanavas- that calibration point. Kalibrointipisteet ovat pisteitä, joiden sijain-nit ja signaaliparametrit tunnetaan tai mitataan. Calibration points are points whose positions, genes and signal parameters are known or measured. Kalibrointitietojen joukot määri-tetään tyypillisesti kiinteiden ja/tai liikkuvien kalibrointivastaanottimien avulla. Moravian-sets of calibration data typically will be fixed and / or mobile calibration receiver means. Kiinteitä kalibrointivastaanottimia voidaan kiinnittää rakennuksiin, liikenne- • · *. Fixed calibration receiver can be attached to buildings, transport • · *. . . 35 merkkeihin, lyhtypylväisiin ja vastaaviin. 35 signs, lampposts and the like. Liikkuvia kalibrointivastaanottimia voi- '* : daan kuljettaa henkilöiden mukana tai liikennevälineissä. Moving to calibration force '* be transported with persons or means of transport. Kalibrointivastaanot- 111901 5 timet mittaavat signaaliparametreja kuten todelliset vastaanottimetkin. Kalibrointivastaanot- nozzles 5 111 901 to measure the signal parameters like the actual to the receiver. Mitatut signaaliparametrit voidaan siirtää tilastolliseen malliin langoitetun tai langattoman yhteyden kautta (on-line) tai siirtämällä irrotettava muistiväline, kuten muistilevy, nauha tai kortti (off-line). The measured signal parameters can be transferred to the statistical model via wired or wireless connection (on-line) or by moving the removable storage medium such as a memory disk, tape or card (off-line).
5 Sijainti voidaan arvioida vastaanottimen tai verkon puolella. 5 Location for evaluating the receiver or the network side. Jos si jainti arvioidaan vastaanottimen puolella, vastaanottimella (tai siihen liitetyllä tietokoneella) on oltava pääsy tilastolliseen malliin. If si jainti estimated on the receiver side, the receiver (or a computer linked to it) must have access to the statistical model. Nykytekniikalla käyttökelpoinen malli voidaan pakata kokoon, joka on hallittavissa salkku- tai kämmen-tietokoneessa. With current technology, a useful model can be compressed to a size that is manageable laptop or palmtop computer. Malli voidaan päivittää esimerkiksi, kun tietokone on kytkeyty-10 neenä Internetiin. The model can be updated, for example, when the computer is switched-10 Neena Internet. Vaihtoehtoisesti malli voidaan toimittaa irrotettavissa olevalla muistilla, kuten CD-ROM- tai DVD-ROM. Alternatively, the model can be delivered to a removable memory, such as a CD-ROM or DVD-ROM. Tulevaisuudessa jopa matkapuhelimessa on riittävästi muistia tilastollisen mallin säilyttämiseksi. In the future, even from a mobile phone has enough memory to preserve the statistical model. Malli voidaan päivittää esimerkiksi datapuhelun avulla nopealla yhteydellä. The model can be updated, for example, a data call using a fast connection. Jos vastaanotin-puoli säilyttää kopion tilastollisesta mallista, se ei tarvitse lainkaan lähetysky-15 kyä, ja todellinen vastaanotin voi olla yleislähetysvastaanotin, hakulaite tai de-dikoitu salkkutietokoneen lisäkortti, joka muistuttaa nykyisiä salkkutietokonei-den GSM-lisäkortteja. If the receiver side to retain a copy of the statistical model, it does not need any lähetysky-15 capability, and the actual receiver can be a broadcast receiver, a pager or de-dikoitu laptop computer option that is similar to existing salkkutietokonei the GSM-cards.
Vaihtoehtoisesti vastaanotin voi olla osana lähetinvastaanotinta, kuten matkapuhelinta. Alternatively, the receiver may be part of a transceiver such as a cellular phone. Tässä tapauksessa lähetinvastaanotin voi lähettää mitta-20 ustulokset verkolle, joka välittää tulokset sijaintipalvelimelle. In this case, the transceiver may send the measuring results imparting to the network 20, which forwards the results to a location server. Lähetinvastaanot-timen tyypistä riippuen mittaustulokset voidaan lähettää esimerkiksi lyhytsa-nomana, datapuhelun tai WAP-yhteyden kautta. Depending on the type of Lähetinvastaanot-signal measurement results can be sent, for example Shorts-nomana, a data call or a WAP connection. Sijaintipalvelin voi lähettää lähetinvastaanottimelle tämän sijainninarvion samanlaisen yhteyden kautta. The location server can send the transceiver, using the position estimate of the same type of connection.
: Kalibrointitietojen lisäksi tilastollinen malli käsittää laskentasääntöjä, : .: 25 kuten myöhemmin edullisten suoritusmuotojen yhteydessä selostetaan. : Calibration data further comprises calculating a statistical model rules. 25 as discussed in connection with the preferred embodiments will be described.
Keksinnön erään edullisen suoritusmuodon mukaisesti signaalipa-. According to a preferred embodiment of the invention, signaalipa-. ·. ·. rametrimittaukset (kalibrointitiedot ja/tai vastaanottimen nykyiset mittaukset) kvantisoidaan suhteellisen pieneksi määräksi luokkia, kuten 2-5 luokaksi. rametrimittaukset (calibration data and / or the receiver's current observations) are quantized to a relatively small number of classes, such as 2-5 class. Toi-;V> sin sanoen mittausten granulariteettia kasvatetaan. Secondly, the V> other words, the granularity of the measurements is increased. Ensi näkemältä tällainen 30 granulariteetin kasvattaminen näyttää kadottavan informaatiota. At first sight, such granularity increase 30 looks damning information. Oletetaan esimerkiksi, että tietyn kanavan signaalinvoimakkuus tietyssä sijainnissa on 34 yksikköä asteikolla 0-100 (käytetyllä yksiköllä ei ole merkitystä). For example, assume that a given channel signal strength at a particular location is 34 units on a scale of 0-100 (used in the unit does not matter). Sen sijaan, että tallennettaisiin tulos 34 yksikköä, tallennetaan vain tieto, että mittaus oli välillä 25 - 50, toisin sanoen arvo 1 asteikolla 0-3. Instead of recording the result of 34 units, is stored in only the information that the measurement was between 25-50, in other words, the value of 1 on a scale of 0-3. Näyttäisi siltä että arvo 34 . It would appear that the value of 34. 35 asteikolla 0-100 voi paremmin arvioida signaalinvoimakkuuden tämän sijain- '· : nin läheisyydessä kuin arvo 1 asteikolla 0-3. 35 on a scale of 0-100 can better evaluate the signal strength The location of this' ·: in the vicinity of Nin than the value of 1 on a scale of 0-3. Kuitenkin monessa tapauksessa 111901 6 lisätty granulariteetti parantaa sijainnin tarkkuutta. However, in many cases 111 901 6 placed on the granularity to improve location accuracy. Yksi syy tähän on, että suuren erottelukyvyn asteikolla on useita arvoja, jotka esiintyvät suhteellisen harvoin, kun taas pienen erottelukyvyn asteikolla kaikki mahdolliset arvot esiintyvät suhteellisen usein. One reason for this is that a high-resolution scale has a number of values ​​that occur relatively infrequently, while the low-resolution scale of all possible values ​​occur relatively frequently.
5 Keksinnön eräs etu on, että aiempi tieto verkon infrastruktuurista ei ole välttämätön (vaikka se voi olla hyödyksi). 5 is an advantage of the invention is that the previous data network infrastructure is not necessary (although it may be useful). Tämä tarkoittaa, että keksinnön mukainen sijaintipalvelu ei ole sidoksissa verkko-operaattoreihin. This means that a location service according to the invention is not tied to network operators. Vaikka verkko-operaattori ylläpitäisikin keksinnön mukaista sijaintipalvelua, tämä operaattori voi hyödyntää havaintoja muiden operaattorien verkoista ilman aiempaa 10 tietoa niiden infrastruktuurista. Although the location of the service network operator ylläpitäisikin invention, that operator can exploit observations of other mobile networks without prior information on their infrastructure 10.
Kuvio 1 esittää erilaisia signaaliparametrien kuvaajia vastaanottimen 15 sijainnin funktiona; Figure 1 shows various graphs of signal parameter versus receiver location 15;
Kuvio 2 on keksinnön yleistä periaatetta havainnollistava lohkokaavio; Figure 2 is a general principle of the invention illustrating a block diagram;
Kuvio 3 on lohkokaavio, joka esittää tyypillistä kalibrointivastaanotin-ta kalibrointitietojen määrittämiseksi; Figure 3 is a block diagram showing a typical kalibrointivastaanotin-, to determine the calibration data; 20 Kuviot 4A ja 4B ovat lohkokaavioita, jotka esittävät liikkuvia vas- ·: taanottimia, joiden sijaintia arvioidaan; 20 Figs 4A and 4B are block diagrams showing a mobile receiving ·: receivers whose position is evaluated; ja and
Kuvio 5 esittää tilastollisen mallin rakennetta. Figure 5 shows the structure of a statistical model.
; ; \ Keksinnön yksityiskohtainen selostus \ DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Kuvio 1 esittää erilaisia signaaliparametrien kuvaajia vastaanottimen * · 25 sijainnin funktiona. Figure 1 illustrates various graphs of signal receiver * · 25 a function of the location. Vaaka-akseli esittää vastaanottimen sijaintia (yksiulotteise- t · '···' na). The horizontal axis shows the position of the receiver (s yksiulotteise- · '···' na). Pystyakseli esittää vastaanottimen mittaamaa signaaliparametria V (kuten signaalinvoimakkuutta tai virhesuhdetta). The vertical axis shows the measured receiver signal parameter V (such as signal strength or error rate). Käyrät Aja B kuvaavat kahden kana-i *.·' van signaaliparametreja. The curves A and B represent two chicken i *. · "Of the signal parameters. Tässä hypoteettisessa esimerkissä on 10 datapistettä I ik In this hypothetical example, there are 10 data points I ik
Di - Dio, jotka on mitattu vastaavasti paikoissa Xi - X-io. Di - Dio, which are measured at positions corresponding to X - X-io. Molemmat käyrät A ja . Both curves A and. 30 B jakavat datapisteet D-, - D10, joilla on vastaavat sijainnit Xi - Xi0 ja signaalipa- * » · rametri Vo. 30 B share the data points D, - D10 with the corresponding locations Xi - Xi0 and signaalipa- * »· parameter Vo. Kuvio 1 antaa kalpean aavistuksen niistä vaikeuksista, joita keksin- ♦ · nön toteuttamisessa kohdataan. Figure 1 gives a pale hint of the difficulties, which the invention ♦ · implementing non encountered. Parametriarvo Vo ei ole vain yhteinen 10 eri : '·· sijainnille (tässä esimerkissä), vaan nämä 10 sijaintia voitaisiin selittää yhtä hyvin käyrillä A ja B. Hyvin tunnettu Nykvistin kriteeri sanoo, että signaali voi-35 daan rekonstruoida täysin, jos siitä otetaan näytteitä suuremmalla taajuudella 111901 7 kuin kaksi kertaa sen suurin taajuuskomponentti. The parameter value Vo is not only common to 10 different '·· position (in this example), but these 10 locations could be explained equally well by curves A and B. The well-known NYKVIST criterion states that a signal can be reconstructed-35 completely, if the sampled a higher frequency 111 901 7 than twice its highest frequency component. Jos käyrät A ja B esittävät esimerkiksi kentänvoimakkuutta GSM-verkossa, jonka nimellistaajuus on 900 MHz, niin käyrien A ja B tilataajuuden aallonpituus on n. 30 cm. If the curves A and B show, for example, the field strength of the GSM network, with a nominal frequency of 900 MHz, the curves A and B of the wavelength of the frequency space of approx. 30 cm. Niinpä signaa-liparametreista tulisi ottaa näytteitä pisteistä, jotka ovat alle 15 cm:n etäisyydel-5 lä toisistaan, mikä selvästikin on mahdoton tehtävä. Thus sig-liparametreista should be sampled points which are less than 15 cm from near the cutting-5 apart, which is clearly an impossible task. Mutta jos signaaliparamet-reista otetaan näytteitä pisteistä, jotka ovat yli puolen aallonpituuden etäisyydellä toisistaan, niin käyriä A ja B ei voida rekonstruoida, mikä ilmenee siitä, että pisteiden Χθ ja X10 välillä käyrät A ja B eivät lainkaan muistuta toisiaan. But if signaaliparamet-esters is sampled at points that are more than half a wavelength apart, the graphs A and B can not be reconstructed, as shown by the fact that between points Χθ and X10 curves A and B are not at all similar.
Syy siihen, että keksintö käytännössä toimii, perustuu siihen, että 10 kanavien lukumäärän kasvaessa niiden pisteiden lukumäärä, joissa kanavat käyttäytyvät yllä kuvatulla tavalla, pienenee nopeasti, ja samalla pienenee todennäköisyys sille, että kahta mielivaltaista pistettä ei voitaisi erottaa toisistaan mitattujen parametrien perusteella. The reason why the invention works in practice, is based on the fact that as the number of 10 channels, the number of points where the channels behave as described above decreases rapidly, and at the same time reduces the probability that two arbitrary points could not be distinguished from each other on the basis of the measured parameters.
Kuvio 2 on keksinnön yleistä periaatetta havainnollistava lohkokaa-15 vio. Figure 2 is a general principle of the invention illustrating lohkokaa-15 pattern. Kuviossa 2 keksintö on toteutettu kompaktina sijainninarviointimoduulina LEM (location estimation module), vaikka hajautetummatkin toteutukset ovat yhtä mahdollisia. In Figure 2, the invention is implemented as a compact location estimation module LEM (location estimation module), although more distributed implementations are equally possible. Eräs keksinnön oleellinen elementti on vastaanottimen langattoman ympäristön tilastollinen malli SM, joka malli kykenee ennustamaan vastaanottimen sijainnin, kun siihen syötetään useita vallitsevia havaintoja vas-20 taanottimen kohdalla. An essential element of the invention, the receiver's wireless environment, a statistical model SM, and the model is capable of predicting the location of the receiver when supplied with the prevailing number of observations left 20 into the receiver. Tilastollinen malli SM käsittää kalibrointitietoja ja lasken-• tasääntöjä. The statistical model SM includes calibration data and calculation • tasääntöjä. Se muodostetaan ja sitä ylläpidetään mallinmuodostusmoduulilla MCM (model construction module) kalibrointimittausten CM ja valinnaisesti langatonta ympäristöä koskevan priori- eli ennakkotiedon PI (prior information) perusteella. It is formed and maintained mallinmuodostusmoduulilla (MCM model construction module) of calibration data CM and prioritization of a prior information PI (prior information) on the basis of an optionally wireless environment. Valinnainen ennakkotieto Pl voi käsittää tietoa verkon infrastruk-, ' 25 tuurista, kuten tukiasemien sijainnit ja radioparametrit. The optional prior information PI may comprise information on network infrastructure, "25 luck, such as base station locations and radio parameters. Sijaintipaikkoja, joista kalibrointimittauksia kerätään, kutsutaan kalibrointipisteiksi. Places location at which calibration measurements are collected are called calibration points. Kalibrointimittauk-·' set CM ovat datatietueita, joista kukin käsittää kyseisen kalibrointipisteen si jainnin X sekä joukon signaaliparametreja V, jotka on mitattu tässä kalibrointi-; Kalibrointimittauk- · "Set CM are data, each of which comprises the calibration point locations near the X and the set of signal parameters V measured in the calibration; pisteessä. point. Valinnaisesti kalibrointimittauksiin CM voi kuulua myös aika, jolloin 30 mittaus tehtiin, siinä tapauksessa että signaaliparametrit muuttuvat ajan muka-. Optionally, the CM calibration measurements may include the time at which 30 measurement was made, in case the signal parameters vary with time comfort. na. as. Sijainti X voidaan ilmaista missä tahansa absoluuttisessa tai suhteellisessa , · · ·, koordinaattijärjestelmässä. Location X can be expressed in any absolute or relative, · · ·, in the coordinate system. Erikoistapauksissa, kuten junissa, valtateillä, tunne- leissa, vesiväylillä ja vastaavissa, yksi koordinaatti voi riittää, mutta yleensä : '·· käytetään kahta tai kolmea koordinaattia. In special cases, such as trains, highways, tunnels, waterways and the like, a single coordinate may be sufficient, but in general, '·· two or three coordinates. Viitemerkki X osoittaa sijainnin kaik- The reference mark X indicates the location of the kaik-
:.··· 35 kien koordinaattien joukkoa. :. · · · 35 sets of Kien coordinates. Kalibrointitietojen CD ja kalibrointimittausten CM Calibration and calibration CD CM
joukon välinen ero on, että kalibrointitiedot ovat jonkinlaisen puhdistuksen, 111901 8 pakkauksen tai muun jälkikäsittelyn tulosta. The difference between the sets is that the calibration data have some kind of cleaning 111 901 8 package or other post-processing result. Esimerkiksi päällekkäisyydet voidaan poistaa, samoin kuin hajatulokset toistetun mittauksen jälkeen, jne. Lisäksi valinnaisesti käytettävät ennakkotiedot Pl kuuluvat kalibrointitietoihin CD mutta eivät kalibrointimittauksiin. For example, the overlap may be removed, as well as the hash results after repeated measurements, etc. In addition, the prior optionally used in the calibration data CD Pl include, but are not calibration measurements.
5 Tulisi huomata, että termiä ''opetusdataa” käytetään usein tällaisten tilastollisten mallien yhteydessä. 5 It should be noted that the term 'training data' is often used in the context of such statistical models. Tämän keksinnön yhteydessä käytetään mieluummin termiä ”kalibrointimittaukset/-tiedot”, koska "opetus” voi sisältää sen ajatuksen, että malli on valmis alustavan opetuksen jälkeen, kun taas "kalibrointi” välittää paremmin sen ajatuksen, että mallia on ehkä päivitettävä sään-10 nöllisesti olosuhteiden muuttuessa. In the context of the present invention is preferably used the term "calibration / data", as the "instruction" may include the idea that the model is ready after the initial training, whereas 'calibration' better conveys the idea that the model may be updated on a regular basis conditions-10 changes.
On myös sijainninlaskentamoduuli LCM (location calculation module) tuottamaan sijainninarvio LE vastaanottimen nykyisten havaintojen CO (current observations) ja tilastollisen mallin SM perusteella. There is also a location calculation module LCM (location calculation module) to generate a location estimate LE receiver's current observations CO (current observations) and on the basis of the statistical model SM. Teknisesti ''mittaukset” ja "havainnot" voidaan suorittaa samalla tavalla, mutta sekaannuksen 15 välttämiseksi ''mittausta” käytetään yleisesti kalibrointimittausten yhteydessä, ja vastaanottimen nykyisessä sijainnissa mitattuja saatuja signaaliparametreja kutsutaan ''havainnoiksi”. Technically, the 'measurements' and 'observations' can be performed similarly, but to avoid confusion, 15 '' measurement 'is generally used for the calibration measurements, and the signal parameters obtained at the current location measured at the receiver are called' perception ". Vastaanottimen viimeisintä havaintojoukkoa kutsutaan nykyisiksi havainnoiksi. The receiver's most recent set of observations is called current observations. Sijainninlaskentamoduuli LCM tai erillinen arvion tulkintamoduuli EIM (estimation interpretation module) voi käyttää myös vas-20 taanottimen havaintohistoriaa OH (observation history) sijainninarvion tulkitsemiseksi. The location calculation module LCM or a separate estimate interpretation module EIM (estimation interpretation module) can also be left-receiver 20 of observation history OH to interpret the (observation history) position estimate. Toisin sanoen havaintohistoriaa OH voidaan käyttää selvittämään : monitulkintaisuuksia tapauksissa, joissa havaintojoukko voidaan selittää kah- : della tai useammalla sijainnilla olennaisesti samalla todennäköisyydellä. In other words, the observation history OH can be used to determine: ambiguities in cases where a plurality of observation can be explained in two: della or more locations with substantially the same probability.
Kuvio 3 on lohkokaavio, joka esittää tyypillistä kalibrointivastaanotin-• 25 ta CR kuviossa 2 näytettyjen kalibrointitietojen CM määrittämiseksi. Figure 3 is a block diagram showing a typical kalibrointivastaanotin- • 25 of the CR displayed in Figure 2 to determine the calibration data CM. Kuviossa 3 . Figure 3. näytetään liikkuva kalibrointivastaanotin, johon kuuluu kannettava tietokone , , (tai tietojenkäsittelylaite) PC-C, matkaviestin MS-C (kuten GSM-, GPRS- tai UMTS-matkapuhelin) ja sijaintivastaanotin (location receiver) kuten GPS-laite , , (global positioning system). shows mobile kalibrointivastaanotin, which includes a portable computer (or computing device) PC-C, MS-C (such as GSM, GPRS or UMTS mobile phone) and a location receiver (location receiver) such as a GPS device, global positioning system ( ). Lopukkeet ”-C” tarkoittavat kalibrointivastaanotinta, 30 vastaavien osien erottamiseksi todellisesta vastaanottimesta R kuviossa 4. Selkeyden vuoksi kalibrointivastaanottimen päämoduulit PC-C, MS-C ja LR on : näytetty erillisinä, vaikka kaksi viimeksi mainittua moduulia on saatavana PC- kortteina, jotka voidaan asentaa tyypillisen salkkutietokoneen korttipaikkaan. Lopukkeet "-C" refer to the separation kalibrointivastaanotinta, 30 the corresponding parts of the actual receiver R in Figure 4. For reasons of clarity to calibration main modules PC-C, MS-C and LR is: shown separately, although the two latter modules are available as PC cards with which to install a typical laptop computer card slot. Kalibrointivastaanotin CR havainnoi käytettävissä olevien tukiasemien BS ra- » · \ " 35 diosignaaliparametreja solukkoradioverkossa RN. Radioverkon RN ja matka- « * » '· '·' viestimen MS-C välistä rajapintaa kutsutaan radiorajapinnaksi Rl (radio inter- 111901 9 face). Jos radiorajapinta Rl on kaksisuuntainen, niin kalibrointivastaanotin CR voi lähettää havaintonsa sijainninarviointimoduulille LEM saman radiorajapinnan Rl kautta. Vaihtoehtoisesti kalibrointivastaanottimen kannettava tietokone PC-C voi tallentaa havainnot irrotettavalle muistivälineelle DM (detachable 5 memory), kuten tallennettavalle CD-ROM -levylle, joka myöhemmin tuodaan off-line sijainninarviointimoduulille LEM. Kalibrointivastaanotin CR detected by the use of radio base stations BS "· \" 35 diosignaaliparametreja cellular radio network RN. The radio network RN and the mobile «*» '·' · 'station MS-C is called an interface between the radio interface RI (radio inter- face 9 111 901). If the radio interface RI is bidirectional, so kalibrointivastaanotin CR may send its observations to the location estimation module LEM via the same radio interface RI. Alternatively, the calibration receiver portable computer PC-C may store the observations on a removable storage medium, DM (detachable 5 memory), such as a recordable CD-ROM disc, which is later brought off line location estimation module LEM.
Kalibrointivastaanottimen CR sijaintivastaanotin LR voi olla täysin tavanomainen, esimerkiksi kaupallinen GPS-vastaanotin (global positioning system), kunhan se vain pystyy syöttämään mitatut koordinaatit siihen liitettyyn 10 tietokoneeseen tai muuhun tiedon käsittelylaitteeseen. Calibration receiver CR location receiver LR may be entirely conventional, for example a commercial GPS (global positioning system), so long as it can output the measured coordinates to the associated computer 10 or other data processing device. Kannettava tietokone voi myös olla tavanomainen, sopivasti ohjelmoitu tietokone. The portable computer may also be a conventional, suitably programmed computer. Vain matkaviestin MS-C voi tarvita muutoksia laitteistoonsa tai perusohjelmistoonsa eli ROM-muistinsa sisältöön (firmware). Only the mobile station MS-C may need modifications to the hardware or with basic contents of a ROM memory (firmware). Muutoksia voidaan tarvita, riippuen siitä montako signaaliparametria matkaviestin mittaa. Modifications may be needed, depending on how many signal parameters the mobile station measures. Esimerkiksi tavanomainen GSM-15 puhelin monitoroi nykyisen aktiivisolunsa lisäksi joitakin naapurisolujen parametreja, mutta naapurisoluja ei mitata yhtä kattavasti kuin aktiivisolua. For example, a conventional GSM phone monitors 15 in addition to the current aktiivisolunsa some of the parameters of neighboring cells, but the neighboring cells are not measured as extensively as aktiivisolua. Vain kun GSM-puhelimella on käynnissä aktiivinen puhelu, se monitoroi naapu-risolujaan yhtä kattavasti kuin aktiivisoluaan. Only when a GSM phone is on an active call, does it monitor sounded his-tumor cells as extensively as aktiivisoluaan. Tämän keksinnön tarpeisiin olisi hyödyllistä muuttaa matkaviestimen solunmonitorointirutiineja siten, että se 20 monitoroi käytettävissä olevia soluja niin kattavasti kuin mahdollista. purposes of the present invention would be useful to change the cell monitoring routines of the mobile station so that the 20 monitors the available cells as extensively as possible.
Kalibrointivastaanottimeen CR voi luonnollisestikin kuulua enemmän ·' kuin yksi matkaviestin erityyppisten verkkojen tai eri operaattorien verkkojen monitoroimiseksi. Calibration receiver CR may of course include more · 'than one mobile station for monitoring different types of networks or different operator networks. Yleislähetysverkkojen monitoroimiseksi kalibrointivastaanot-; Broadcast networks monitoring kalibrointivastaanot-; : timeen CR tulisi kuulua myös skannaava yleislähetysvastaanotin (ei näytetty :; 25 erikseen). : The heater CR should also comprise a scanning broadcast receiver (not shown:; 25 separately). Vaihtoehtoisesti matkaviestin MS voi olla monitoimilaite, joka kyke- ," . nee vastaanottamaan solukkoverkkoja ja yleislähetysverkkoja. Alternatively, the mobile station MS can be a multifunction device, which is capable '. Nee receiving cellular networks and broadcast networks.
Kalibrointivastaanottimia, kuten kuviossa 3 näytetty, voidaan liikuttaa ajoneuvoissa tai ihmisten mukana. To calibration, as shown in Figure 3, can be moved with the vehicle or human. Kiinteitä kalibrointivastaanottimia, jotka ,, , eivät tarvitse GPS-vastaanotinta, voidaan kiinnittää rakennuksiin, liikenne- • . Fixed to calibration, which ,,, do not need a GPS receiver, can be attached to buildings, transport •. *' 30 merkkeihin, lyhtypylväisiin ja vastaaviin. * 'Of 30 signs, lampposts and the like. Vaihtoehtona erilliselle sijaintivas- '···* taanottimelle kalibrointivastaanottimen sijainti voidaan määrittää yhdellä tai : useammalla seuraavista tekniikoista: näytetään vastaanottimen sijainti digitaa- *»* lisella kartalla, syötetään katu- tai muu osoite ja muunnetaan se sijainniksi sopivan tietokannan avulla; As an alternative to a separate sijaintivas- '··· * a receiver to calibration may be determined by one or: more of the following techniques: showing the receiver's location on the digital * »* Lisella map is supplied to the street address or other location to and converted into a suitable database; tai käytetään muita tunnettuja sijainteja, kuten julkis- * · _ '* 35 ten liikennevälineiden pysäkkejä. or using other known locations, such as public * · _ '* 35 of transport stops.
> » » * i > > »» * I>
111901 10 111 901 10
Kuvio 4A on lohkokaavio, joka esittää sijainninarvioinnin kohteena olevan tyypillisen liikkuvan vastaanottimen rakennetta. Figure 4A is a block diagram showing the structure of the object position estimate of a typical mobile receiver. Vastaanottimen R yksinkertainen suoritusmuoto käsittää vain sopivasti ohjelmoidun matkaviestimen MS. The receiver R simple embodiment comprises only a suitably programmed mobile station MS. Joitakin suoritusmuotoja varten vastaanotin R voi käsittää myös kannetta-5 van tietokoneen (tai tietojenkäsittelylaitteen) PC. For some embodiments, the receiver R may also comprise a portable-5 van computer (or a data processor) PC. Tässäkin termi ''vastaanotin” tarkoittaa, että laite vastaanottaa, kun sen sijaintia arvioidaan, vaikkakin käytännössä useimmilla suoritusmuodoilla on myös lähetyskyky. Here again, the term 'receiver' means that the device receives, when the estimated position, although in practice most of the embodiments have the ability to transmit. Kuviossa 4A näytetty suoritusmuoto ei sisällä tilastollista mallia SM. 4A shown in Fig embodiment does not contain the statistical model SM. Niinpä vastaanottimen R on lähetettävä nykyinen havaintojoukkonsa CO sijainninarviointimoduulille LEM 10 sen tukiaseman BS kautta, johon se on kytkeytynyt. Thus, the receiver R must send the current sensing forces from the CO to the location estimation module LEM via the base station BS 10, to which it is linked. Sijainninarviointimoduuli LEM palauttaa vastaanottimelle sen sijainninarvion LE radiorajapinnan Rl kautta. Position estimation module LEM returns the receiver its location estimate LE via the radio interface RI.
Kuvio 4B esittää vaihtoehtoisen suoritusmuodon, jossa vastaanottimeen liitetty tietokone PC ottaa vastaan tilastollisen mallin SM kopion irrotetta-15 valla muistilla DM, kuten CD-ROM -levyllä, ja vastaanotin kykenee määrittämään oman sijaintinsa lähettämättä mitään. Figure 4B shows an alternative embodiment in which the receiver's attached computer PC receives a copy of the statistical model SM-15 with a removable memory RM, such as a CD-ROM, and the receiver is able to determine its own location without transmitting anything. Erään muun vaihtoehtoisen (ei erikseen näytetyn) suoritusmuodon mukaisesti vastaanottimeen liitetty tietokone PC voi ottaa vastaan tilastollisen mallin Internet- (tai muun data-) -yhteyden kautta sijainninarviointimoduulille LEM. According to another alternative (not separately shown) embodiment, the receiver's attached computer PC may receive the statistical model via an Internet (or other data) connection to the location estimation module LEM. Tulevaisuuden laajakaistaiset matka-20 viestimet pystynevät vastaanottamaan tilastollisen mallin radiorajapinnan Rl kautta. Future wideband mobile stations 20-I can refused to receive the statistical model via the radio interface RI. Näiden tekniikoiden hybridiä voidaan myös käyttää siten, että vastaanotin vastaanottaa alustavan tilastollisen mallin langoitetun yhteyden tai irrotet-' tavan muistin kautta, mutta mallin myöhemmät päivitykset lähetetään radiora japinnan Rl kautta. hybrid of these techniques may also be used such that the receiver receives an initial statistical model for a wired connection or a removable "of the memory, but later updates to the model are sent via the interface for a RadioRa RI.
* · . * ·. 25 Tilastollinen mallintaminen ;"·; Mahdollisia tilastollisia malleja tarkastellaan nyt lähemmin. Yleisesti ottaen tässä yhteydessä käytettynä tilastollinen malli voi käsittää useita erillisiä tilastollisia alimalleja, missä tapauksessa todellinen arvio saadaan yhdistämäl- 'lä erillisten alimainen tulokset. 25 Statistical modeling "; ·; Possible statistical models will now be discussed in more detail In general, as used herein, the statistical model may comprise a plurality of individual statistical submodels, in which case the actual estimate is obtained by combining 'LA separate nethermost results..
30 On useita mahdollisia tilastollisia mallintamisperiaatteita, joita voi- daan käyttää tuottamaan vaaditut tilastolliset alimallit. 30 There are a number of possible statistical modeling principles, which can be actuated to produce the required statistical submodels. Seuraavassa keskitytään probabilistiseen periaatteeseen. The following will focus on the probabilistic principle. Probabilistinen malli tarkoittaa, että matka- :·! A probabilistic model means that mobile: ·! viestimen sijaintia arvioitaessa tulos esitetään todennäköisyysjakaumana • »· mahdollisten sijaintien yli, mikäli sijaintia X mallinnetaan diskreettinä muuttuja-* ; assessing the communication position result is shown probability distribution • »· more than possible locations, if the location X is modeled as a discrete variable reference *; 35 na, kun taas mikäli sijaintia X mallinnetaan jatkuvana muuttujana, tulos esite tään tiheysfunktiona. 35 na, while if the location X is modeled as a continuous variable, the result shown density. Samoin sijainnista riippuvat mittaukset V voidaan myös 111901 11 mallintaa joko diskreetteinä tai jatkuvina havaintomuuttujina. Similarly depend on the location measurements V can also be modeled 111 901 11 either discrete or continuous havaintomuuttujina. Vektorin V (saatavissa olevien mittausten määrä) dimensioiden määrä muuttuu ja riippuu käytettävän langattoman verkon/verkkojen ominaisuuksista. The vector V (the number of available measurements) the number of dimensions is changed and depends on the characteristics of the wireless network / networks.
Edelleen, on useita probabilistisia malleja, joita voidaan käyttää. Further, a plurality of probabilistic models which can be used.
5 Seuraavassa keksinnön edullisessa suoritusmuodossa painopiste on paramet-risissä probabilistisissa malleissa. 5 a further preferred embodiment of the invention, the focus is on the parameter-capped probabilistic models. Tässä tapauksessa yksi ainoa malli voidaan esittää parina (M, Θ) missä M tarkoittaa mallin rakennetta eli sen mallin kvalitatiivisia ominaisuuksia, jotka määrittävät mitä parametreja tarvitaan, ja Θ tarkoittaa parametrien kvantitatiivisia arvoja. In this case, a single model can be represented as a pair (M, Θ) where M denotes the model structure, ie the qualitative properties of the model that determine which parameters are required, and Θ represents quantitative values ​​of the parameters.
10 Tässä kontekstissa parametristen probabilististen mallien (Μ,θ) ra kentamiseksi on kaksi pääperiaatetta, nimittäin ehdolliset mallit (conditional models) ja yhdistetyt mallit (joint models). 10 In the context of parametric probabilistic models (Μ, θ) r construction has two main principles, namely conditional models (Conditional models), and the combined models (joint models). Ehdolliset mallit ovat malleja, jotka antavat suoraan todennäköisyysjakaumia muodossa P(X | V, M, Θ), missä V tarkoittaa havaintomuuttujien arvoja (esimerkiksi signaalinvoimakkuusmittauk-15 sista koostuva vektori) ja X tarkoittaa sijaintia, missä havainto V tehtiin. Conditional models are models that directly give probability distributions in the form P (X | V, M, Θ), where V represents the detection values ​​of the variables (e.g., signaalinvoimakkuusmittauk-15 vector composed of configuration), and X denotes the location where observation V was made. Yhdistetyt mallit määrittelevät todennäköisyysjakaumia P(XV | M, Θ) tapahtumille (X, V). The combined models define probability P (XV | M, Θ) of events (X, V).
Kuitenkin todennäköisyysteorian aksiomeja käyttämällä voidaan nähdä, että P(X | V, M, Θ) = P(XV | M, Θ) / P(V | M, Θ), missä P(V | M, Θ) ei rii-20 pu sijainnista X. Niinpä nimittäjää P(V | M, Θ) voidaan pitää normalisointivakio-na. However, by using the theory of probability axiom can see that P (X | V, M, Θ) = P (XV | M, Θ) / P (V | M, Θ), where P (V | M, Θ) is not pe-20 pu location X. Thus, the denominator P (V | M, Θ) can be considered as a normalization-na. Tämä tarkoittaa, että voidaan aina käyttää yhdistettyä mallia ehdolliseen mallintamiseen, ja seuraavassa keskitytään yhdistämismallintamiseen, ja eh-dollista mallintamista pidetään erikoistapauksena. This means that one can always use a mixed model of conditional modeling, and the next will focus on yhdistämismallintamiseen, and eh-dollista modeling is considered as a special case.
. . Parametrisia malleja voidaan käyttää sijainninarviointiin usealla ta- : 25 valla. Parametric models can be used for the approximate location of a plurality of TA: 25 a. Oletetaan ensiksi, että on päädytty yhden mallin rakenteeseen M, ja ha- lutaan määrittää parametrit kalibrointitiedoista CD, niin että tapahtumille (X, V) : saadaan yhdistetty tilastollinen malli, joka antaa myös, kuten yllä selostettiin, vaaditun ehdollisen jakauman sijainnille X, kun havainnot V tunnetaan. Suppose, first, that arrived at the structure of a model M, and it is desired to determine the parameters from the calibration data CD so that the events (X, V) connected to a statistical model, which also gives, as described above, the required conditional distribution for location X, when seen V is known. Kuten • v. lähteessä [Kontkanen et ai. As • v. [Kontkanen et al. 2000] selostetaan, yhdistetyn jakauman tuottami- , · · ·, 30 seksi on useita vaihtoehtoja: 1. Voidaan käyttää P(X, V | M, 0(D)), missä 0(D) on parametrien maksimito- • dennäköisyyden ilmentymä (maximum likelihood instantiation), ts. 0(D) = arg maxP(D|M, 0). 2000] describes a combined distribution of the production, · · ·, 30 into a number of options: 1. It can be used P (X, V | M 0 (D)), where 0 (D) is a parameter maksimito- • probability expression ( the maximum likelihood instantiation), i.e., 0 (D) = arg maxP (D | m., 0).
;··,, 2. Voidaan käyttää P(X,V | M, 0(D)), missä 0(D) on parametrien Bayesin mak- : 35 simi posteriorin instanssiointi (Bayesian maximum posterior instantiation), ts. 0(D) = arg max P(0 | M, D) 111901 12 3. Voidaan käyttää P(X,V | M, 0(D)), missä 0(D) on posteriorijakauman odotusarvo (mean of the posterior distribution) P(0 | M, D). ; ·· ,, 2. It can be used P (X, V | M 0 (D)), where 0 (D) is the Bayesian maximum parameters: 35 simi posterior Instantiation (Bayesian maximum posterior instantiation), i.e., 0 (D. ) = arg max P (0 | M, D) 111 901 12 3. It can be used P (X, V | M 0 (D)), where 0 (D) is a posterior value (mean of the posterior distribution) P (0 | M, D).
4. Voidaan integroida parametrien yli 0: P(X, V | D,M) = JP(X,V | D,M, 0)P(0 | D,M)d0. 4. Can be integrated with the parameters of the 0: P (X, V | D, M) = JP (X, V | D, M, 0) P (0 | D, M) d0.
5 5. Voidaan käyttää P(X, V | M, 0(D)), missä 0(D) on parametrin ilmentymä, jo ka optimoi minimaalisen sanomanpituuskriteerin, kuten kuvataan lähteessä [Wallece and Dove 1999] ja siinä viitatuissa lähteissä. 5 5. It can use P (X, V | M 0 (D)), where 0 (D) is a manifestation of a parameter, KA already optimizes the minimum message length criterion as described in [WALLECAN and Dove 1999] and references cited therein.
Joissakin erikoistapauksissa vaihtoehdot 3 ja 4 ovat ekvivalenttisia. In some special cases, options 3 and 4 are equivalent.
Yleisesti ottaen, halutaan ehkä käyttää useita mallirakenteita M. Generally speaking, it may be desirable to use several model structures M.
10 Seuraavassa oletetaan, että on kiinnitetty yleinen malliperhe eli -joukko F, kaikkien harkittavissa olevien mahdollisten mallirakenteiden joukko. 10 In the following, it is assumed that it is attached to a general model family F campaign team, all the discretion of the plurality of possible model structures. Esimerkiksi joukko F voi vastata kaikkien mahdollisten Bayes-verkkomallien joukkoa (ks. [Cowell et ai. 1999], [Pearl 1988]). For example, the set F may correspond to the set of all possible Bayesian network models (see. [Cowell et al. 1999], [Pearl 1988]). Tässä tapauksessa tuotetaan prediktiivinen jakauma P(X | V, F) laskemalla painotettu summa yli kaikkien F:n mallien: P(X 15 | V, F) oc Σ P(X , V | M) W(M). In this case, the produced predictive distribution P (X |, F, V) by calculating a weighted sum over all F models: P (X 15 | V, F) OC Σ P (X, V | M) W (M). Mahdollisiin painofunktioihin W kuuluvat: 1. Maarakenteen M posterioritodennäköisyys, kun data on annettu: P(M | D) oc P(D | M)P(M) = P(M) i P(D |Θ,Μ)Ρ(Θ | M)d0. Possible weight functions W include: 1. earthworks M posterior probability when the data is given by P (M | D) oc P (D | M) P (M) = P (M) in P (D | Θ, Μ) Ρ (Θ | M) d0.
2. Datan stokastinen kompleksisuus, kun mallirakenne M ja stokastisen komp-leksisuuskriteerin approksimaatiot on annettu; 2. The stochastic complexity of the data, when the model structure M, and the stochastic comp-leksisuuskriteerin approximations are given; tätä tarkastellaan lähteessä 20 [Rissanen 1999] ja siinä viitatuissa lähteissä. this will be discussed at the source of 20 [Rissanen 1999] and the references cited sources.
3. Datan minimisanomapituus, kun mallirakenne M ja MML-kriteerin approk-simaatiot on annettu; 3. The minimum message length of the data, when the model structure M, and the MML criterion approk-simaatiot is issued; tätä tarkastellaan lähteessä [Wallace and Dowe 1999] ja siinä viitatuissa. this will be discussed in [Wallace and Dowe 1999] and the references therein.
j On myös mahdollista käyttää painofunktioiden ehdollisia (valvottuja) . j It is also possible to use a weight function of the conditional (supervised). ·. ·. 25 versioita, missä tapauksessa painot lasketaan suhteessa ehdolliseen mallin- , ·. 25 versions, in which case the weights are calculated in relation to conditional modeling, ·. tamiseen, ja todelliset tiedot koostuvat vain sijaintimuuttujan X arvoista, ja mit taustietoja V käsitellään "taustatietoina”. Näitä vaihtoehtoja tarkastellaan läh-, , teessä [Kontkanen et ai 1999]. sustenance, and the actual data consist of only a location variable X values, and what measurement data V is treated "as background". These options will look at starting,, tea [Kontkanen et al 1999].
Jos F:n mallirakenteiden M määrä on liian suuri painotetun summan i · 30 laskemiseksi kohtuullisessa ajassa, malliperhettä F on rajoitettava : kohdistamalla siihen haku ja karsimalla F koostumaan vain niistä • I » maarakenteista, jotka ovat parhaita jonkin kustannusfunktion suhteen. If F: The number of model structures M is too large a sum of the weighted i · 30 for calculating the reasonable period of time, the model family F is limited: by being exposed to search and pruning F to consist of only those • I »earthworks, which are among the best in terms of a cost function.
Mahdollisiin kustannusfunktoihin haun suorittamiseksi kuuluvat yllä mainitut \ painofunktiot. Kustannusfunktoihin possible to perform the search include the above-mentioned \ weighing functions. Mitä tahansa hakualgoritmia voidaan käyttää tähän • · · ·» '· '· 35 tarkoitukseen. Any of the search algorithm can be used for this • · · · » '·' · 35 purpose. Ääritapaus tällaisesta rajoittavasta hausta on tapaus, jossa valitaan vain yksi F:n malli M. Toisin sanoen summa mallirakenteiden yli 111901 13 en summa mallirakenteiden yli redusoituu vain yhteen termiin, joka vastaa suurimman painon omaavan yhden mallin käyttöä. An extreme case of such a restricting search is a case of selecting only one F model M. In other words, the sum of the sum over model structures 111 901 13 over model structures reduces to a single term corresponding to the use of the highest weight of a single model.
Jos havainnot V mallinnetaan diskreetteinä muuttujina, diskreettien muuttujien granulariteetti voidaan nähdä mallirakenteen M osana. If the observations V are modeled as discrete variables, discrete variables granularity can be seen as part of a model structure M. Granulari-5 teetti voi olla joko käyttäjän kiinnittämä (edustaa ennakkotietoja) tai mallirakenteen M osana se voidaan oppia kalibrointitiedoista. Granular-5 parity can be either affixed to the user (representing prior information), or as part of the model structure M, it can be learned from the calibration data.
Valinnaiset ennakkotiedot, kuten tieto tukiasemien sijainneista ja ra-dioparametreista, edustaa muuta tietoa kuin mitä voidaan poimia kalibrointimit-tauksista. Optional preliminary data, such as information from the base stations locations and ra-dioparametreista, represents information other than what can be extracted kalibrointimit-revolutions. Probabilistisessa asettelussa voidaan yksilöidä seuraavat tavat en-10 nakkotietojen koodaamiseksi: 1. Valitsemalla todennäköisyysmallien alustava malliperhe F (määrittäen harkittavat mallirakenteet, ja kunkin mallirakenteen yhteydessä käytettyjen jakaumien muodot ja tehdyt oletukset). The probabilistic setting can be identified by the following I-10 Advance information for encoding: 1. Choosing the initial probability models model family F (determining the model structures under consideration, and the shapes and made of the distributions used in connection with each model structure assumptions).
2. Jos havaintomuuttujia V pidetään diskreetteinä, valitsemalla diskretisoinnin 15 granulariteetti. 2. If the sighting is considered as discrete variables V, select the granularity of the discretization 15.
3. Jos sijaintimuuttujaa X pidetään diskreetteinä, valitsemalla diskretisoinnin granulariteetti. 3. If the location variable X is considered as discrete, by choosing the granularity of the discretization.
4. Määrittämällä priorijakauma Ρ(θ | M) mallin M parametreille. 4. By determining the prior distribution Ρ (θ | M) M model parameters.
5. Määrittämällä priorijakauma P(M) perheen F mallirakenteille. 5. By determining the prior distribution P (M) F model family structures.
20 Puuttuvat tiedot : Puuttuvien tietojen käsittelemiseksi on useita vaihtoehtoisia toimin- : tatapoja: 1. Käsitellään ''puuttuva” kyseisen muuttujan ylimääräisenä arvona, i 2. Jätetään puuttuvat merkinnät huomiotta (riittävät tilastotiedot lasketaan vain : ': 25 olemassa olevista tiedoista). 20 Missing data: for handling missing data is a number of alternative activities: methods in the field: 1. Consideration '' missing 'as an additional value of that variable, i 2. Leave the missing entries ignored (with adequate statistics are calculated only:': 25 the existing data).
: · 3. Arvioidaan puuttuvat arvot olemassa olevista tiedoista ja/tai ennakkotiedois ta. · 3. Assess the missing values ​​of the existing data and / or ennakkotiedois ta. Arvioita voidaan käyttää joko syöttämään valistuneita arvauksia puuttu-: . Reviews can be used either to feed the educated guesses of the missing. vista arvoista tai ne voidaan käsitellä osittaisina havaintoina (usean mahdol- lisen arvon riittävät tilastotiedot voidaan päivittää samanaikaisesti, esimer-30 kiksi niiden arvioitujen todennäköisyyksien mukaisesti). the values ​​or they can be treated as partial observations (sufficient statistics of several possible Lise value may be updated at the same time, for example an 30 example, in accordance with their estimated probabilities).
4. Täytetään puuttuvat arvot käyttämällä satunnaisia arvauksia. 4. Fill up the missing values ​​using random guesses.
Sijainnin tulkinta ja raportointi \ " Probabilistisen sijainninarvioinnin tulokset voidaan raportoida useal- *· " la eri tavalla. The interpretation and reporting the location of the \ "The results of the probabilistic assessment of the location can be reported among several * ·" various ways. Ensiksikin toiminta-alue voidaan jakaa useaksi alialueeksi eri ta- 35 voin: alialueet voivat joko muodostaa toiminta-alueen täyden osituksen tai ne 111901 14 voivat kattaa vain osan toiminta-alueesta. First, the operation may be divided into a plurality of subregions 35 in various ways butter subregions can either form a full partitioning of the operating range of 111 901 or 14 may only cover a part of the operating range. Esimerkki viime mainitusta tapauksesta on, että otetaan huomioon vain sijainnit, jotka on listattu kalibrointitie-doissa D (halutulla tarkkuudella). An example of the last-mentioned case, taking into account only the locations listed kalibrointitie-forms of D (with a desired accuracy). Probabilistisen sijainninarvioinnin tulokset voidaan nyt raportoida joko: The results of the probabilistic location of the evaluation report can now either:
5 1. Antamalla täysi todennäköisyysjakauma alueiden yli, ts. kullekin alueelle X 5 1. By giving the full probability distribution over the areas, ie. Each region X
annetaan vastaava todennäköisyys P(X | V, F). a corresponding probability P (X | V, F).
2. Antamalla todennäköisin alialue X suhteessa jakaumaan P(X | V, F). 2. By giving the most probable subarea of ​​X with respect to the distribution P (X | V, F).
3. Antamalla paikka-arvio, joka minimoi jonkin virhefunktion arvon suhteessa jakaumaan P(X | V, F). 3. By giving the position estimate that minimizes some error function with respect to the value of the distribution P (X | V, F).
10 Esimerkki vaihtoehdosta 3 on keskimääräinen neliövirhe (mean squared error), missä tapauksessa paikka-arvio on alialueiden keskipisteiden painotettu keskiarvo (olettaen, että alialueet ovat saman kokoisia) ja painot ovat todennäköisyyksiä P(X | V, F). Example 10 alternative 3 is the mean square error (mean squared error), in which case the position estimate is a weighted average of the centers of the subareas (assuming that the subregions are of the same size), and the weights are the probabilities P (X | V, F). Jos alialueet eivät ole saman kokoisia, painot voidaan skaalata uudelleen vastaavan alialueen koon suhteessa, esi-15 merkiksi kertolaskulla. If the sub-regions are not of equal size, the weights can be re-scaled sub-area corresponding to the size ratio of the pre-15 indicate multiplication.
Epävarmuutta vastaanottimen sijainnista voidaan vähentää ennakkotiedoilla Pl, mikäli niitä on käytettävissä ja/tai havaintohistorialla OH. The uncertainty of the receiver position can be reduced by prior information PI, if available, and / or the observation history OH. Oletetaan, että aluksi valittiin yllä esitetty vaihtoehto 1. Toisin sanoen vastaanottimen sijaintia pyytävällä käyttäjälle tai sovellukselle raportoidaan täysi todennä-20 köisyysjakauma. It is assumed that the first option was selected in the above 1. In other words, the position of the receiver requesting reported to the user or application prob full distributions hy-20. Todennäköisyysjakauma voi osoittaa useita mahdollisia si-jainteja. The probability distribution may indicate a number of potential SI jainteja. Ennakkotiedot Pl, mikäli niitä on käytettävissä, voivat osoittaa, että vain yksi sijainti on mahdollinen, ottaen huomioon vastaanotetut solutunnisteet tai vastaavat. The preliminary Pl, if available, may indicate that only one location is possible, taking into account the received cell identifiers or the like. Vaihtoehtoisesti havaintohistoriaa OH voidaan käyttää sulke-maan pois joitakin sijainteja. Alternatively, the observation history OH can be used as the closure-off some of the locations. Esimerkiksi, vaikka joukko sijainteja voisi selittää . For example, although a number of locations could explain. ·. ·. 25 vastaanottimen nykyisen sijainnin, vain sijaintien alijoukko voi selittää koko * · . 25 receiver's current location, only a subset of the locations can explain the whole * ·. havaintohistorian, ottaen huomioon matkaviestimen rajallisen nopeuden. the history of observations, taking into account the limited speed of the mobile station.
Suorituskykyesimerkkejä t * · • · · Performance Examples of t * · • · ·
:" Esimerkki 1: sijainnin arviointi Naive Bayes -mallilla. "Example 1: Evaluation of the location of the Naive Bayes model.
, Tarkasteltavat alialueet X ovat sijainteja, jossa kalibrointitietoja ke- ;;; , The subject sub-regions X are the locations where the calibration data development ;;; 30 rättiin. 30 on a rag. Sijaintien säteeksi oletetaan yksi metri, vaikka mitä tahansa yksikköä voidaan käyttää. Locations assumed radius of one meter, although any unit may be used. Havaintomuuttujat V käsitellään diskreetteinä millä arvolla, j '·· m:n arvo voi olla vakio (esim. 3), tai se voidaan optimoida käyttämällä jotain : yllä selostettua painotusfunktiota. The observation variables V which is treated as discrete value, j '·· value of m can be a constant (. 3, for example), or it can be optimized by using one of: a weighting function described above. Intervallien väliset rajapisteet voidaan mää rittää siten, että opetusnäytteiden määrä kussakin intervallissa on sama (vakio- 111901 15 taajuinen diskretisointi), tai vaihtoehtoisesti intervallit voidaan tehdä saman levyisiksi (vakiolevyinen diskretisointi). boundary points between the intervals can be established such that the number of training samples in each interval is the same (111 901 standard 15-frequency discretization), or alternatively, the intervals can be made the same width (constant-width discretization). Intervallit voidaan määrittää myös käyttämällä klusterointialgoritmia, kuten K-means -algoritmia. The intervals can also be determined using a clustering algorithm such as K-means algorithm.
Käytetään yhtä mallirakennetta M: havaintomuuttujat Vi, ... Vn 5 oletetaan riippumattomiksi, annettuna sijaintimuuttujan X arvo. Is used as the model structure M, the detection variables V, ... V n 5 is assumed to be independent, given the value of location variable X. Data oletetaan riippumattomasti ja identtisesti jakautuneeksi, ja sen oletetaan seuraavan mul-tinomijakaumaa oletuksin, jotka selostetaan lähteessä [Geiger ja Heckermann, 1998]. Data is assumed independently and identically distributed, and in the following it is assumed mult-tinomijakaumaa assumptions, which are described in [Geiger and Heckermann, 1998]. Ennakkotietoja ei ole. Preliminary information does not exist. Mallin parametreille käytetään ei-informatiivista, tasaista priorijakaumaa. The model parameters used for the non-informative, a steady stream prior distribution. Vaihtoehtoja selostetaan lähteessä [Kontkanen et ai., 10 2000]. The choice described in [Kontkanen et al., October 2000]. Jakauma P(X, V | D, M) lasketaan integroimalla parametrien yli. The distribution P (X, V | D, M) is calculated by integrating over the parameters. Yllä esitetyillä oletuksilla tämä voidaan tehdä niin kuin selostetaan lähteessä [Kontkanen et ai., 2000]. In the above assumptions, this can be done as described in [Kontkanen et al., 2000].
Tässä esimerkissä havaintohistoria OH otetaan huomioon käsittelemällä kahdeksan (muutkin lukumäärät ovat yhtä mahdollisia) viimeistä sig-15 naalinmittausta yhtenä mittausvektorina V siten, että kahdeksan erillistä mittausta oletetaan toisistaan riippumattomiksi. In this example, the observation history OH is taken into account by treating the eight (other numbers are equally possible) last sig-15 naalinmittausta one of the measurements of the V so that the eight individual measurements are assumed to be independent of each other. Tulos annetaan pisteenä, joka lasketaan alialueiden keskipisteiden painotettuna keskiarvona, missä alueen X paino on P(X | V, D, M). The result is given point, calculated on a weighted average of the centers of the sub-regions, wherein the weight range of the X is P (X | V, D, M).
Menetelmä toteutettiin ja testattiin Helsingin keskikaupungilla hyö-20 dyntämällä signaalinvoimakkuuksia Soneran GSM-verkossa. The method was implemented and tested in the city of Helsinki medium Off-20 an absorption signal strengths of Sonera GSM network. Toiminta-alueen koko oli noin 400 * 500 metriä, ja kalibrointitiedot kerättiin ulkona kaduilla noin M » ' 50:stä tasaisesti jakautuneesta pisteestä. Operating area was approximately 400 x 500 meters, and the calibration data was collected outside in the streets around the M " '50 and uniformly distributed points. Keskimääräinen etäisyys kahden : : mittauspisteen välillä oli noin 50 m. Järjestelmä testattiin käyttämällä sijainnin arvioijaa 300:ssa satunnaisesti valitussa sijaintipaikassa työalueen sisällä. The average distance to two, between the measurement point of about 50 m The system was tested by using the location estimator 300. At a randomly selected location within the work area.
25 Keskimääräinen sijainnin virhe tässä testissä oli 42 m. 25 The average location error in this test was 42 meters.
' ^ Esimerkki 1: sijainnin arviointi histogrammien yhdistelmä -mallilla '^ Example 1: Evaluation of the location of the model with the combination of histograms
Sijaintimuuttujan X katsotaan koostuvan kahdesta koordinaatista .. ^ (yksi tai kolme on myös mahdollinen määrä) hienojakoisella diskreetillä as- teikolla. Location variable X will be considered to consist of two coordinate .. ^ (one or three are also possible) The fine-grained discretization on a scale from. Asteikon resoluutio on esimerkiksi yksi metri, havaintomuuttujat Vi, ... Scale resolution is one meter, for example, the observation variables Vi, ...
« · *·;·* 30 Vn oletetaan diskreeteiksi, niin että maksimi mittalaitteen määrittämä resoluutio : on esimerkiksi 1 dBm. «* · ·, · 30 * Vn are assumed to be discrete, so that the maximum resolution determined by the measuring device, for example the 1 dBm. Nimetään yhdistelmää Vi, ... Vn merkillä V. Puuttuvat arvot korvataan arvolla, joka on pienempi kuin mikään mahdollinen havaitta- • < · vissa oleva arvo. Has gone combination of V, ... V n symbol V. Missing values ​​are replaced by a value which is smaller than any possible observable • <· a displaceable value. Tarkastellaan useita malleja. Consider the variety of models. Kuhunkin malliin Mki liittyy pa-rametrit k, I, ja 0ki joiden semantiikkaa selostetaan seuraavassa. Each model is associated Mki pa parameters k, l, and 0ki whose semantics is described below.
• · 111901 16 • · 111901 16
Kuvio 5 esittää tilastollisen mallin rakennetta. Figure 5 shows the structure of a statistical model. Muuttujan Xk arvo saadaan diskretisoimalla muuttujan X arvo k:ksi arvoksi. The variable Xk is obtained diskretisoimalla the value of x to K value. Muuttujien Vi(l) ... Variables Vi (l) ...
Vn(l) ehdollista jakaumaa, kun Xk:n arvo tunnetaan, kuvataan malliparametreil-la 0ki. V n (l) the conditional distribution of the X k value is known, is described malliparametreil-la 0ki. Kukin Vj, missä i kuuluu joukkoon {1,.... n}, on tasan jakautunut muuttu-5 jän Vj(l) arvon määrittelemässä intervallissa. Each Vi, where i belongs to the set {1, .... n}, is uniformly distributed in the ice Variables-5 Vj (l) determined by the value of the interval. Matalan resoluution sijaintimuut-tuja Xk johdetaan diskretisoimalla hienojakoisempi sijaintimuuttuja X tasalevyisellä diskretisoinnilla (muutkin diskretisointimenetelmät ovat mahdollisia) käyttämällä k:ta koria, ts. k:ta mahdollista arvoa. The low-resolution location variable Xk is passed diskretisoimalla grained location variable X equal width discretization (other diskretisointimenetelmät are possible) using k as a cart, i.e., k. Of possible values. Aina kun matalan resoluution dis-kretisoinnin reunapiste esiintyy hienojakoisen diskretisoinnin kahden reunapis-10 teen välillä, niin massa (ts. havaintojen määrä ali-intervallissa) jaetaan päällekkäisten intervallien suhteellisen koon mukaisesti). Whenever the low-resolution discretization appears a fine edge point discretization two reunapis-10 from tea, the mass (ie. The number of observations sub-interval) is divided according to the relative size of the overlapping intervals). Esimerkiksi olkoon hienojakoisessa diskretisoinnissa 5 koria (4 reunapistettä) alueella [0, 10]. For example, let finely divided discretization 5 cage (4 edge points) in the range [0, 10]. Olkoon matalan resoluution diskretisoinnissa 2 koria ja siten 1 reunapiste arvoltaan 5. Jos alueella [4, 6], ts. hienojakoisen diskretisoinnin kolmannessa korissa on x ha-15 vaintoa, niin molemmat matalan resoluution diskretisoinnin korit saavat x/2 havaintoa, koska reunapiste 5 halkaisee alueen [4, 6] kahteen yhtä suureen osaan. Let the low-resolution discretization two baskets, and thus one edge point value of 5. If a [4, 6], ie. In the third basket of fine discretization is an x ​​ha-15 discovery and both of the low-resolution discretization bins get x / 2 observations, because the edge point 5 splits two [4, 6] equal parts of the region. Samoin kukin havaintomuuttuja V, diskretisoidaan käyttämällä I mahdollista arvoa, jolloin saadaan matalan resoluution muuttuja Vj(l). Likewise, each of the observation variable V, discretizing using I possible values, wherein a low-resolution variable Vi (I).
Malli Mki kuvaa ehdollisia todennäköisyysfunktioita P(V(I) | Xk, Mki, 20 0ki), missä 0ki tarkoittaa mallin Mki malliparametreja. Model Mki describes the conditional probability P (V (I) | Xk, Mki, 20 0ki), which means 0ki model Mki model parameters. Matalan resoluution ha- . Low-resolution HA. vaintomuuttujien Vi(l).....Vn(l) oletetaan olevan itsenäisiä, kun tunnettuna on «· sijaintimuuttuja Xk arvo. vaintomuuttujien Vi (L) ..... Vn (I) are assumed to be independent, as is known «· location variable Xk value. Kullekin i:lle, joka kuuluu joukkoon {1, ..., n}, jakauma : P(V,(I) | Xk, Mki, 0ki) oletetaan riippumattomasti ja identtisesti jakautuneeksi, ja .·' sen oletetaan seuraavan multinomi-Dirichlet -jakaumaa oletuksin, jotka selos- * 25 tetaan lähteessä [Geiger ja Heckermann, 1998]. For each i belonging to the set {1, ..., n}, the distribution P (V (I) | Xk, Mki, 0ki) is assumed independently and identically distributed, and in · 'following it is assumed multinomial Dirichlet. -distribution assumptions, the VED 25 *-described in [Geiger and Heckermann, 1998]. Ennakkotietoja ei ole. Preliminary information does not exist. Malleille •\ *: Mki käytetään tasaista priorijakaumaa. Models • \ *: Mki employs a flat prior distribution. Malliparametreille käytetään ei- : informatiivisen ekvivalenttisen näytekoon priorijakaumaa (equivalent sample size, ESS), kuten selostetaan lähteessä [Heckerman, 1995]. The model parameters using the non-: sample size informative prior distribution of the equivalent (equivalent sample size ESS), as described in [Heckerman, 1995]. ESS- parametreille käytetään toisen kertaluvun priorijakaumaa, esimerkiksi tasaista .··. ESS parameter is used in the prior distribution of the second order, for example, uniform. ··. 30 jakaumaa yli joukon {1, 10}. 30 distribution over the set {1, 10}. Kullekin i:lle, joka kuuluu joukkoon {1, .... n}, ja- * · kauma P(V|(I) | Xk, Mki) lasketaan integroimalla yli malliparametrien. For each i belonging to the set {1, .... n}, and- * · size distribution P (V | (I) | Xk, Mki) is calculated by integrating over the model parameters. Yllä olevilla oletuksilla tämä voidaan tehdä kuten selostetaan lähteessä [Kontkanen et ai., 2000]. With the above assumptions, this can be done as described in [Kontkanen et al., 2000].
:\it Jakauma P(V, | Vj(l)) oletetaan tasaiseksi yli arvon V,(l) määrittele- : 35 män intervallin ja parametrin I määrittelemän V,:n diskretisoinnin. : \ IT distribution P (V | V i (l)) is assumed to smooth over the value of V, (l) define: 35 group interval and a parameter I to V defined, the discretization. Esimerkiksi olkoon ν,-.η alue [0,10], olkoon l:n arvo 5 ja Vj(l):n arvo 2. Olettaen, että käyte- 111901 17 tään tasavälistä diskretisointia, Vf.n arvot diskretisoidaan viiteen intervalliin: [0, 2], [2, 4], [4, 6], [6, 8] ja [8, 10]. For example, let ν - η range [0,10], let L. The value Vj and 5 (l), the value of 2. Assuming that a used 111 901 17 equally spaced discretization, Vf.n five values ​​discretizing interval [ 0, 2], [2, 4], [4, 6], [6, 8], and [8, 10]. Nyt, ottaen huomioon, että Vj(l):n arvo on 2, jakauma P(Vi | V,(l)) on tasainen yli intervallin [2, 4]. Now, given that the Vi (I) has a value of 2, the distribution P (V | V (I)) is uniform over the interval [2, 4]. Muuttujien Vi,..., Vn oletetaan olevan toisistaan riippumattomia, kun muuttujien Vi(l), ..., Vn(l) arvot tun-5 netaan. Variable Vi, ..., Vn are assumed to be independent of each other, where the variables V (l), ..., Vn (I) the values ​​of TU-5 to be covered.
Yhdistämällä nämä kaksi jakaumaa P(V(I) | Xk, ja P(V | V(l)) saadaan ehdollinen jakauma P(V | Xk, Mki). Jakauma P(V | X, D) lasketaan painotettuna keskiarvona mallien Mk| yli, missä k ja I vaihtelevat yli joukon {1, ..., 20} (muutkin valinnat yhtälailla mahdollisia). Mallit painotetaan marginaali-10 sella todennäköisyydellä P(V(D) | Xk(D), Mki), missä kalibrointitiedot (n:llä havainnolla) koostuvat vektoreista V(D) = (V1(D).....Vn(D)) ja Xk(D) = (Xk1(D),..., Combining the two distributions P (V (I) | Xk, and P (V | V (I)) is obtained from the conditional distribution P (V | Xk, Mki) The distribution P (V |. X, D) is calculated as a weighted average of the models Mk | above, where k and I vary over the set {1, ..., 20} (other choices equally possible) models weighted margin 10 with a probability of P (V (D) | Xk (D), in Mki)., where the calibration data ( n observations) consists of the vectors V (D) = (V1 (D), ..... Vn (D)) and Xk (D) = (xK1 (D), ...,
Xkn(D)). Xkn (D)).
Näillä oletuksilla marginaalinen todennäköisyys voidaan laskea tehokkaasti kahdessa osassa: ensin muodossa P(V(I) | Xk, Mw) olevien termien 15 tulo voidaan laskea kuten selostetaan lähteessä [Heckermann, 1995] ja [Geiger ja Heckermann, 1998]. With these assumptions, the marginal likelihood can be computed efficiently in two parts: first, the form P (V (I) | Xk, Mw) of the input terms 15 may be calculated as described in [Heckermann, 1995] and [Geiger and Heckermann, 1998]. Toiseksi muodossa P(V | V(l)) olevilla termeillä on sama arvo, joka on l:stä riippuva vakio, koska jakauma P(V | V(l)) on tasainen. Secondly, the form P (V | V (I)), the terms have the same value, which is the L-dependent constant, because the distribution P (V | V (I)) is uniform. Tulos annetaan posterioritodennäköisyysjakaumana P(X | V, D) = P(V | X, D) P(X | D) / P(V | D) yli sijaintimuuttujan X. Jakauma P(X | D) oletetaan tasaisek-20 si. The result is given posterioritodennäköisyysjakaumana P (X | V, D) = P (V | X, D) P (X | D) / P (V | D) over the location variable X. The distribution P (X | D) is assumed to tasaisek-20 si. Termi P(V | D) on normalisointitekijä, jonka arvo jätetään huomiotta. The term P (V | D) is a normalizing factor whose value is ignored. Sen sijaan tuloksena oleva jakauma P(X | V, D) normalisoidaan niin, että sen sum- * * · ma on yksi. Instead the resulting distribution P (X | V, D) is normalized so that the sum of ma · * * is one.
Yllä selostettu menetelmä toteutettiin ja testattiin kokeellisesti Helsingissä osoitteessa Teollisuuskatu 23 olevan rakennuksen toisessa kerrok-·: 25 sessa käyttäen salkkutietokonetta, joka mittaa WLAN:in signaalinvoimakkuuk- siä WLAN PC -kortin kautta. The method described above was implemented and tested empirically in Helsinki Teollisuuskatu 23 to the second building layers · 25 medium by the laptop computer, which measures the WLAN signaalinvoimakkuuk- the SIA Wireless LAN PC Card. Työalueen koko oli likimain 20 * 45 metriä (900 ; neliömetriä). The work area was approximately 20 * 45 meters (900, square meters). Kalibrointitietoja kerättiin 12 mielivaltaisessa pisteessä ja siinä olevien datavektorien kokonaismäärä oli 204. Järjestelmää testattiin käyttämäl-;v. Calibration data was collected in an arbitrary point 12 and the total number of data vectors in the system tested was 204. By using v. lä sijainninarvioijaa 25:ssä mielivaltaisesti valitussa sijainnissa työalueen puit- ,·*·, 30 teissä. DO sijainninarvioijaa 25 of arbitrarily selected position within the framework of the working area, * · ·, 30 tract. Sijainnin arviointi toistettiin viisi kertaa kussakin sijainnissa. the location of the evaluation was repeated five times at each location. Kun yllä * · esitettyä järjestelmää käytettiin määrittämään työalue, jolla on 95 %:n toden-..v näköisyysmassa, niin oikea paikka oli tällä alueella 77 % ajasta. When the above-* · the system shown were used to determine the working area, which is 95% true - .. v resemblance mass, so the right place in this region was 77% of the time. 95 %:n toden- * tt näköisyysmassan alueen keskimääräinen koko oli likimain 151 m2 eli noin 17% :·. 95% of the average size of the authentication * tt resemblance mass area was approximately 151 m2, or about 17% ·. kokonaisalueesta. of the total area.
i »· 111901 18 Lähteet: i »· 111901 18 Sources:
Cowell, R., Dawid PA, Lauritzen S., Spiegelhalter D: Probabilistic Networks and Expert Systems, Springer, New York, 1999. Cowell, R., Dawid PA, S. Lauritzen, Spiegelhalter D: Probabilistic Networks and Expert Systems, Springer, New York, 1999.
Geiger, D. and Heckerman, D: Parameter Priors for Directed Asyclic 5 Graphical Models and Characterization of Several Probability Distributions, Geiger, D. and Heckerman, D: Parameter priors for Directed Asyclic 5 Graphical Models and Characterization of Several Probability Distributions,
Techical Report MSR-TR-98-67, Microsoft Research, December 1998. Techical Report MSR-TR-98-67, Microsoft Research, December 1998.
Heckerman D., A Tutorial on Learning with Bayesian Networks, Heckerman D., A Tutorial on Learning with Bayesian Networks,
Technical Report MSR-TR-95-06, Microsoft Research, 1995. Technical Report MSR-TR-95-06, Microsoft Research, 1995.
Kontkanen, P., Myllymäki, P., Silander, T., Tirri, H., and Grunwald, 10 P: On Predictive Distributions and Bayesian Networks, Statistics and Computing 10 (2000), p. 39 - 54. Kontkanen, P., Mill Hill, P., Sila, T., Tirri, H., and Grunwald, 10 P is the Predictive Distributions and Bayesian Networks, Statistics and Computing 10 (2000), p 39-54..
Kontkanen, P., Myllymäki, P., Silander, T. and Tirri, H: On Supervised Selection of Bayesian Networks, Proceedings of the 15th International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'99), 15 Laskey, K. and Prade, H., 1999, Morgan Kauffmann, p. 334 - 342. Kontkanen, P., Mill Hill, P., Sila, T. and Tirri, H is Supervised Selection of Bayesian Networks, Proceedings of the 15th International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI'99), 15 Laskey, K. and Prade , H., 1999, Morgan Kaufmann, p 334 -. 342.
Pearl, J: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1988. Pearl, J: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of plausible Inference, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1988.
Rissanen, J: Hypothesis Selection and Testing by the MDL Principle, Computer Journal 42 (1999) 4, p. 260-269. Rissanen, J: Hypothesis Testing and Selection by the MDL Principle, Computer Journal 42 (1999) 4, p 260-269..
20 Wallace, CS and Dowe, DL, Minimum Message Length and Kol mogorov Complexity, Computer Journal 42 (1999) 4, p. 270-283. 20 Wallace, CS and Dowe, DL, Minimum Message Length and Col. mogorov Complexity, Computer Journal 42 (1999) 4, p. 270-283.
»« · »« ·
> · !» * • k • · # • » > ·! »* • D • • · #»
111901 19 111 901 19
1. Menetelmä vastaanottimen (R, R') sijainnin (X) arvioimiseksi langattomassa tietoliikenneympäristössä (RN), johon kuuluu useita kanavia samanaikaista liikennöintiä varten, kun kullakin kanavalla on ainakin yksi signaa- 5 liparametri (V), joka vaihtelee sijainnista (X) riippuen eri tavalla kuin muilla kanavilla, tunnettu siitä, että menetelmä käsittää vaiheet: kullekin useasta kalibrointipisteestä langattomassa tietoliikenneympäristössä määritetään joukko kalibrointimittauksia (CM), joista kuhunkin kalib-rointimittausten joukkoon kuuluu kyseisen kalibrointipisteen sijainti (X) ja aina-10 kin yksi mitattu signaaliparametri (V) kullekin useasta kanavasta kyseisessä kalibrointipisteessä; 1. Method for the evaluation of the receiver (R, R ') on the location (X) in a wireless telecommunication environment (RN) comprising several channels for simultaneous communication, each channel having at least one signal 5 liparametri (V), which ranges from the location (X), depending on differently from the other channels, characterized in that the method comprises the steps of: for each of a plurality of calibration points in the wireless telecommunication environment, determining a set of calibration measurements (CM), each calibrated-rointimittausten set including the calibration position (X) and the always-10 least one measured signal parameter (V) for each of several channels at that calibration point; kalibrointimittausten (CM) perusteella ylläpidetään tilastollista mallia (SM) usean kanavan signaaliparametreista (V) vastaanottimen sijainnin funktiona langattomassa tietoliikenneympäristössä (RN); based on calibration measurements (CM) maintaining the statistical model (SM) of the signal parameters (V) versus a receiver's location in the wireless telecommunication environment (RN); 15 määritetään havaittujen signaaliparametrien joukko (CO), johon joukkoon kuuluu ainakin yksi havaittu signaaliparametri (V) kullekin useasta kanavasta vastaanottimen (R, R') sijainnin (X) kohdalla; 15 is determined by a set of observed signal parameters (CO), among which at least one observed signal parameter (V) for each of several channels at the receiver (R, R ') on the location (X) of the case; ja määritetään vastaanottimen (R, R') sijaintia (X) approksimoiva si-jainninarvio (LE) tilastollisen mallin (SM) ja havaittujen signaaliparametrien 20 joukon (CO) perusteella. and determining a receiver (R, R ') and position (x) approximates the Si-jainninarvio (LE) on the basis of the statistical model (SM) and the set of observed signal 20 (CO).
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vastaanotin (R) lähettää havaittujen signaaliparametrien joukon (CO) ui-koiselle sijainninarviointimoduulille (LEM), joka lähettää sijainnin arvion (LE) vastaanottimelle (R). 2. The method according to claim 1, characterized in that the receiver (R) sending a set of observed signal parameters (CO), ul-koiselle to the location estimation module (LEM) which sends the location estimate (LE) to the receiver (R). : 25 : 25
3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vastaanottimeen (R') on tallennettu tilastollisen mallin (SM) kopio, ja että ( se määrittää sijainnin arvion (LE) tilastollisen mallin (SM) kopion perusteella. 3. The method according to claim 1, characterized in that the receiver (R) is stored copy of the statistical model (SM), and (it determines the location estimate (LE) on the statistical model (SM) on the basis of the copy.
4. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että tilastollista mallia (SM) ylläpidetään lisäksi langattoman 30 ympäristön (RN) infrastruktuuria koskevan ennakkotiedon perusteella. 4. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the statistical model (SM) further maintained on the basis of prior knowledge of the wireless infrastructure 30 of the environment (RN).
5. Jonkin patenttivaatimuksen 1 - 4 mukainen menetelmä, tun-nettu siitä, että tilastollinen malli (SM) on tai siihen kuuluu probabilistinen ... ·' malli, edullisesti Bayes-malli. 5. any one of claims 1 - A method according to claim 4, said socket characterized in that the statistical model (SM) is or comprises a probabilistic ... · 'model, preferably a Bayesian model.
6. Patenttivaatimuksen 5 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, 35 että tilastollinen malli (SM) on tai siihen kuuluu Bayes-verkkomalli. 6. The method according to claim 5, characterized in 35 that the statistical model (SM) is or comprises a Bayesian network model. 111901 20 111 901 20
7. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että tilastollisen mallin (SM) signaaliparametrit ovat toisistaan riippumattomia, kun sijainti (X) tunnetaan. 7. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the statistical model (SM), the signal parameters are independent of each other, when the location (X) are known.
8. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, 5 tunnettu siitä, että vastaanottimen sijaintia koskevaa epävarmuutta vähennetään havaittujen signaaliparametrien historian (OH) perusteella. 8. A method according to any one of the preceding claims, 5 characterized in that the uncertainty concerning the position of the receiver is reduced in the history of observed signal parameters (OH) basis.
9. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ainakin joitakin signaaliparametreja mallinnetaan diskreeteillä muuttujilla, joiden arvot vastaavat intervalleja tai intervallien unioneja 10 mahdollisten signaaliparametriarvojen alueella. 9. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that at least some of the signal parameters are modeled as discrete variables whose values ​​correspond to intervals or intervals unioneja 10 possible signal area.
10. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että sijaintia (X) mallinnetaan diskreettinä muuttujana. 10. A method according to any one of the preceding claims, characterized in that the location (X) is modeled as a discrete variable.
11. Sijainninarviointilaitteisto (LEM) vastaanottimen (R, R') sijainnin (X) arvioimiseksi langattomassa tietoliikenneympäristössä (RN), johon kuuluu 15 useita kanavia samanaikaista liikennöintiä varten, kun kullakin kanavalla on ainakin yksi signaaliparametri (V), joka vaihtelee sijainnista (X) riippuen eri tavalla kuin muilla kanavilla, tunnettu siitä, että sijainninarviointilaitteistoon kuuluu: mallinmuodostusmoduuli (MCM): 20. vastaanottamaan joukon kalibrointimittauksia (CM) kullekin useas ta kalibrointipisteestä langattomassa tietoliikenneympäristössä, joista kuhunkin kalibrointimittausten joukkoon kuuluu kyseisen kalibrointipisteen sijainti (X) ja : ainakin yksi mitattu signaaliparametri (V) kullekin useasta kanavasta kyseises sä kalibrointipisteessä; 11. The position estimation apparatus (LEM) for estimating a receiver (R, R ') on the location (X) in a wireless telecommunication environment (RN), which comprises 15 a plurality of channels for simultaneous communication, each channel having at least one signal parameter (V) that varies in location (X) depending on the different manner from the other channels, characterized in that the position estimation system comprising: a model construction module (MCM) 20 to receive a set of calibration measurements (CM) of each useas of the calibration points in the wireless telecommunication environment, each calibration set including the calibration location (X): at least one measured signal parameter (V) for each of the plurality of channels kyseises The weather at the calibration point; ja ·.: 25 - ylläpitämään kalibrointimittausten (CM) perusteella tilastollista mal- lia (SM) usean kanavan signaaliparametreista (V) vastaanottimen sijainnin funktiona langattomassa tietoliikenneympäristössä (RN); and · .: 25 - to maintain the basis of calibration data (CM) to the statistical model model (SM) of the signal parameters (V) versus a receiver's location in the wireless telecommunication environment (RN); sekä sijainninlaskentamoduuli (LCM): - vastaanottamaan joukon havaittuja signaaliparametreja (CO), jo-. and the location calculation module (LCM) of: - receiving a set of observed signal parameters (CO), iodine. 30 hon joukkoon kuuluu ainakin yksi havaittu signaaliparametri (V) kullekin useas- * ' ta kanavasta vastaanottimen (R, R') sijainnin (X) kohdalla; 30 O set including at least one observed signal parameter (V) for each of the plurality * 's channel receiver (R, R') on the location (X) of the case; ja : - määrittämään vastaanottimen (R, R') sijaintia (X) approksimoivan sijainninarvion tilastollisen mallin (SM) ja havaittujen signaaliparametrien jou-] kon (CO) perusteella. and - determining a receiver (R, R ') and position (x) approximating the location estimate of the statistical model (SM) of the observed signal springs] network (CO) basis. , i 35 I 35
12. Vastaanotin (R, R'), johon kuuluu välineet määrittämään havait- : tujen signaaliparametrien joukkoja (CO), joista kuhunkin joukkoon kuuluu aina- 21 111901 kin yksi havaittu signaaliparametri (V) kullekin useasta kanavasta vastaanottimen (R, R') sijainnin (X) kohdalla, tunnettu siitä, että vastaanottimeen kuuluu välineet siirtämään havaittujen signaaliparametrien joukot (CO) sijainnin-laskentamoduulille (LCM) vastaanottimen (R, R') sijaintia (X) approksimoivan 5 sijainninarvion (LE) määrittämiseksi perustuen mainittuihin joukkoihin ja tilastolliseen malliin (SM) usean kanavan signaaliparametreista (V) vastaanottimen sijainnin funktiona langattomassa tietoliikenneympäristössä (RN). 12. The receiver (R, R ') comprising means for determining the observed:' command forces signal parameters (CO), each set includes at least one 21 111 901 observed signal parameter (V) for each of several channels at the receiver (R, R ') with (X), characterized in that the receiver comprises means to move the observed signal sets (CO), the location calculation module (LCM) of a receiver (R, R ') and position (X) to determine approximating five location estimate (LE) based on said force and a statistical model ( SM) of the signal parameters (V) versus a receiver's location in the wireless telecommunication environment (RN).
13. Patenttivaatimuksen 12 mukainen vastaanotin (R'), tunnettu siitä, että se käsittää sijainninlaskentamoduulin (LCM). 12 A receiver according to claim 13 (R), characterized in that it comprises a location calculation module (LCM).
14. Patenttivaatimuksen 12 mukainen vastaanotin (R), tunnettu siitä, että välineisiin havaittujen signaaliparametrien joukkojen kuljettamiseksi kuuluu välineet (Rl) joukkojen kuljettamiseksi ulkoiselle sijainninlaskentamo-duulille (LCM). 14. The receiver of claim 12 according to the (R), characterized in that the means for conveying the observed signal parameter sets comprises means (R) for conveying the sets to an external sijainninlaskentamo-duulille (LCM).
15. Jonkin patenttivaatimuksen 12 - 14 mukainen vastaanotin, 15 tunnettu siitä, että ainakin jotkut havaittujen signaaliparametrien joukot (CO) koskevat verkkoja, joihin vastaanotin ei ole kirjautunut. December 15 to one of the claims - Receiver according to 14, 15 characterized in that for at least some of the sets of observed signal parameters (CO) networks to which the receiver is not logged in. > I » • I » 111901 22 > I »• I» 111901 22
FI20002891A 2000-12-29 2000-12-29 The location of the evaluation of wireless communication networks FI111901B (en)
DE2001632716 DE60132716D1 (en) 2000-12-29 2001-12-27 Position estimation in wireless telecommunications networks
CN 01821487 CN1224289C (en) 2000-12-29 2001-12-27 Location estimation in wireless telecommunication networks
JP2002555570A JP4029040B2 (en) 2000-12-29 2001-12-27 Evaluation of the position in a wireless communication network
ES01994865T ES2300382T3 (en) 2000-12-29 2001-12-27 Location estimation in telecommunication networks wireless.
US10465785 US7228136B2 (en) 2000-12-29 2003-06-20 Location estimation in wireless telecommunication networks
FI20002891A0 true FI20002891A0 (en) 2000-12-29
FI20002891A true FI20002891A (en) 2002-06-30
FI111901B true true FI111901B (en) 2003-09-30
US20040072577A1 (en) 2004-04-15 application
Lobo et al. 2008 AUC: a misleading measure of the performance of predictive distribution models
US20050020277A1 (en) 2005-01-27 Systems for determining the approximate location of a device from ambient signals