JP5450689B2 - 測位システムにおける連続データ最適化 - Google Patents

Description

本発明は、位置ベースのサービス、より具体的には、上記システムにおけるＷｉＦｉ位置データを継続的に最適化する、あるいは該データの品質を向上させる方法に関する。

近年、携帯演算装置の数は劇的に増加しつつあり、より高度な携帯無線装置のニーズを生み出している。携帯メール、携帯電話サービス、複数プレーヤゲーム、コールフォローなどは、新たなアプリケーションが携帯機器でどのように生まれているかを示す例である。また、ユーザは自分の現在地を利用するだけでなく、その位置情報を他人と共有するアプリケーションを要求／要請し始めている。両親は子供のことを常に把握したいと考え、監督者は会社の配送車の位置を追跡する必要があり、商用旅行者は処方箋を受け取る最近の薬局を見つけようと試みる。これらのどの例でも、個人が自身の現在地または他人の現在地を知る必要がある。現在までのところ、我々は皆、方角を尋ねたり、電話をかけて所在地について聞いたり、社員に自分の位置を適宜報告させたりすることに頼っている。

位置ベースのサービスは、現在の地理的位置を算出し、ユーザまたはサービスにそれを報告する新装置の性能を利用する、新たな分野のモバイルアプリケーションである。これらのサービスとしてはたとえば、地域の天気、交通最新情報、車両進行方向、児童追跡装置、友人探し、都市コンシェルジュサービスなどが挙げられる。これらの新たな位置感知装置は、すべてが同じ総括的なコンセプトを使用する様々な技術に頼っている。既知の基準地点から来る無線信号を用いて、これらの装置は、これらの基準地点に対するユーザの位置を数学的に算出する。これらのアプローチはそれぞれ、無線技術とそれが採用する位置決めアルゴリズムに基づく利点と欠点とを有する。

米国政府によって操作される全地球位置把握システム（ＧＰＳ）は、基準地点として数十の軌道衛星を利用する。これらの衛星は、ＧＰＳ受信機によって受信される無線信号を放送する。受信機は、その信号が受信機に到達するのにかかる時間を測定する。３つ以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信後、受信機は地球上での位置を三角測量する。システムが有効に働くように、無線信号はほとんどか全く干渉なしで到達しなければならない。受信機は３つ以上の衛星までの明瞭な見通しを必要とするため、天候、建物または構造物、および植物から干渉が生じる可能性がある。干渉はマルチパスとして知られる現象によっても生じる可能性がある。衛星からの無線信号が物理的構造物に反射することにとって、同一の衛星から複数の信号が別々の時間に受信機に到達する。受信機の計算は信号が受信機に到達するまでの時間に基づくため、マルチパス信号は受信機を混乱させ、重大なエラーを招く。

セルタワー三角測量は、ユーザや機器の位置を判定するために携帯電話会社が使用するもう１つの方法である。無線ネットワークと携帯機器は互いに通信し合って、ネットワークが携帯機器の位置を算出するのに使用できる信号情報を共有する。これらの信号は直接的なラインオブサイトを必要とせず、建物をより良く投下するため、このアプローチはＧＰＳよりも優れたモデルと当初みなされていた。残念ながら、こうしたアプローチはマルチパス信号の発信やセルタワーの位置決めにおける均一性の欠如とともに、セルタワーハードウェアの不均一性により次善のアプローチであることが証明されている。

補助ＧＰＳは、ＧＰＳと携帯タワー技術とを組み合わせて、携帯機器ユーザのためにより正確で信頼性の高い位置算出を生み出すさらに新しいモデルである。このモデルでは、無線ネットワークは、ＧＰＳがＧＰＳ衛星のクロックオフセットと、接続されたセルタワーの位置に基づくユーザの概略位置とに関する情報を送信することによって、信号受信を向上させるのを支援すべく試みる。これらの技術は、ＧＰＳ受信機が屋内で経験する弱い信号に対処し、受信機がより高速の「最初の読取り」を提供する最近の衛星の「選定」を獲得するのを支援する。これらのシステムは、繁華街では遅い反応時間や１００メートルを超える不十分な精度といった問題に悩まされる。

ＧＰＳ、Ａ−ＧＰＳ、およびセルタワーの測位に関わる既知の問題点に取り組み、対処するために、近年別のモデルも開発されてきている。ＴＶ−ＧＰＳとして知られるそれらの１つは、テレビ放送塔からの信号を利用する（たとえば、Ｍｕｔｈｕｋｒｉｓｈｎａｎ、ＭａｒｉａＬｉｊｄｉｎｇ、Ｐａｕｌ Ｈａｖｉｎｇａ、「スマート環境に向けて：ローカリゼーションのための技術とテクノロジーを可能にする」、ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、３４７９巻、Ｊａｎ ２Ｈａｚａｓ、Ｍ．、Ｓｃｏｔｔ、Ｊ．、Ｋｒｕｍｍ、Ｊ．：「位置認識時代の到来」、ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒ、３７（２）：９５−９７、Ｆｅｂ２００４００５、Ｐａ００５、３５０〜３６２ページを参照）。コンセプトは、大半の大都市地域が３つ以上のＴＶ放送塔を有するという事実に基づく。専用ハードウェアチップがこれらの様々な塔からＴＶ信号を受信し、基準地点としてこれらの塔の既知の位置を利用する。このモデルが直面する課題は、新たなハードウェア受信機のコストと、このような小さなセットの基準地点を使用するうえでの制限である。たとえば、ユーザが塔の周辺外にいる場合、システムは妥当な精度を提供するのが困難である。典型的な例が、海岸線にいるユーザである。海にはＴＶ塔がないので、基準地点の間で調和を取る方法がないため、結果的にユーザよりずっと内陸で位置が算出される。

Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎとＩｎｔｅｌＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＰｌａｃｅＬａｂで知られる調査グループを通じて）は、ＷｉＦｉスキャンデータを公共コミュニティウェブサイトに提出する素人のスキャナ（通称「ウォードライバー」）から得たアクセスポイント位置を用いるＷｉＦｉ位置システムを展開している（たとえば、ＬａＭａｒｃａ、Ａ．、ｅｔ．ａｌ．、ＰｌａｃｅＬａｂ：「荒野でラジオビーコンを使用する装置」を参照）。たとえば、ＷｉＧＬＥ、Ｗｉ−ＦｉＭａｐｓ．ｃｏｍ、Ｎｅｔｓｔｕｍｂｌｅｒ．ｃｏｍ、およびＮｏｄｅＤＢなどである。ＭｉｃｒｏｓｏｆｔｍもＩｎｔｅｌも、基準位置としてこの公共のウォードライブデータを利用する独自のクライアントソフトウェアを開発している。個人が自発的にデータを提供するため、システムは多数の性能および信頼度上の問題を抱える。第１に、データベース全体のデータは同時代ではない。新しいデータもあれば、３〜４年物のデータもある。時の経過でアクセスポイントがオフラインに移動する可能性があるため、アクセスポイント位置の年代は重要である。第２に、データは様々なハードウェアおよびソフトウェア構造を用いて取得される。あらゆる８０２．１１無線とアンテナは、信号の強度の表示に影響を及ぼす異なる信号受信特性を有する。各スキャンソフトウェア実装は、異なる時間間隔で異なる方法でＷｉＦｉ信号をスキャンする。第３に、ユーザが提供するデータは、幹線からの偏差を被る。データは設計されたスキャンルートに沿っていない個人からの自己申告なので、データは交通量の多い地域に集まりやすい。幹線偏差は結果的に生じる位置を、ユーザが現在位置する場所にかかわらず主要幹線に近づかせるため、大きな精度誤差を招く。第４に、これらのデータベースは、８０２．１１ハードウェアによって得られる未処理のスキャンデータではなく、スキャンされたアクセスポイントの算出位置を含む。これらのデータベースはそれぞれ、基本的な加重平均式で、別々にアクセスポイント位置を算出する。その結果、多くのアクセスポイントが、実際の位置からは遠く離れているものとして示され、いくつかのアクセスポイントまるで水中にいるかのように不正確に示される。

屋内の測位を目的とした位置システムは数多く商業的に提供されている（たとえば、ＫａｖｉｔｈａＭｕｔｈｕｋｒｉｓｈｎａｎ、Ｍａｒｉａ Ｌｉｊｄｉｎｇ、Ｐａｕｌ Ｈａｖｉｎｇａ、「スマート環境に向けて：ローカリゼーションのための技術とテクノロジーを可能にする」、ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、３４７９巻、Ｊａｎ ２Ｈａｚａｓ、Ｍ．、Ｓｃｏｔｔ、Ｊ．、Ｋｒｕｍｍ、Ｊ．:「位置認識時代の到来」、ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、３７（２)：９５−９７、Ｆｅｂ ２００４ ００５、Ｐａ００５、３５０〜３６２ページを参照）。これらのシステムは、企業構内、病院施設、または配送ヤードなどの制御された環境内で資産や人間を追跡するように設計される。典型的な例は、心停止が起きた際に、病院スタッフが機器の位置を特定する時間を無駄にしないように、病院内の緊急用カートの正確な位置を監視できるシステムを備えることである。このような使用の場合の精度要件は非常に厳しく、１〜３メートルの精度を要求する。これらのシステムは、無線信号の伝播を測定するために、構内の平方フィーと毎に詳細な位置調査を行うことを含め、制度を微調整する各種技術を使用する。それらのシステムは、アクセスポイントとクライアントの無線が同期情報を交換できるように一定のネットワーク接続も必要とする。これらのシステムはこうした屋内での使用例には信頼性を高めつつあるが、広範囲の配備には有効ではない。市全体に及ぶような詳細な位置調査を行うことは不可能で、これらのシステムによって要求される程度に、大都市域全体にまたがる８０２．１１アクセスポイントを有する一定通信通信チャネルに頼ることはできない。最も重要な点として、屋外の無線伝播は屋内の無線伝播と基本的に異なるため、これらの屋内測位アルゴリズムは広範囲なシナリオではほとんど役に立たない。

ＧＰＳ位置読取り値とともに８０２．１１信号の存在を記録する、利用可能な８０２．１１位置スキャンクライアントは多数ある。これらのソフトウェアアプリケーションは手動で動作され、読取り値のログファイルを作成する。これらのアプリケーションはたとえば、Ｎｅｔｓｔｕｍｂｅｒ、Ｋｉｓｍｅｔ、およびＷｉ−ＦｉＦｏＦｕｍである。オタクの中には、彼らが検出し互いに共有する８０２．１１アクセスポイント信号の位置をマークするのにこれらのアプリケーションを使用する者もいる。このデータの管理と情報の共有とは、すべて手動で行われる。これらのアプリケーションはアクセスポイントの物理的位置に関する計算を行わないため、アクセスポイントが検出された位置を単にマークするだけである。

基礎的な測位システムの性能と信頼度は、いかなる位置ベースサービスの上手な配備にとって主要な要因である。性能は、システムが所与の使用ケースで達成する精度レベルを指す。信頼度は、所要の精度レベルが達成される時間の割合を指す。

本発明は、ＷｉＦｉ測位システム内のデータを継続的に最適化する方法およびシステムを提供する。たとえば、ＷｉＦｉアクセスポイントが移動させられた、あるいは新規であるかどうかを推測するためにデータが監視される。このように、データは継続的に最適化される。同様に、このようなシステムを用いて、ＷｉＦｉ使用可能装置の位置を決定する際に疑わしいデータを回避することができる。

本発明の一側面では、位置ベースサービスシステムがＷｉＦｉ使用可能装置を用いて、ターゲットエリア内のＷｉＦｉアクセスポイントを監視し、ＷｉＦｉアクセスポイントが前に記録した位置に対して移動したかどうかを示す。ＷｉＦｉ使用可能装置は、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが自身を特定するように、ＷｉＦｉ使用可能装置の範囲内でＷｉＦｉアクセスポイントと通信する。ターゲットエリア内の観察されたＷｉＦｉアクセスポイント毎に記録される位置特定情報を得るために、基準データベースにアクセスされる。記録された位置情報は、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが記録された位置に対して移動したかどうかを推定する所定の規則と組み合わせて、観察されたＷｉＦｉアクセスポイント毎に使用される。移動したと推定される、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントの識別情報が基準データベースに伝えられる。

本発明の別の側面では、位置ベースサービスシステムは、ＷｉＦｉアクセスポイントが新たに観察されたかどうかを示すターゲットエリア内のＷｉＦｉアクセスポイントを監視するためにＷｉＦｉ使用可能装置を使用する。ＷｉＦｉ使用可能装置は、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが自身を特定するように、ＷｉＦｉ使用可能装置の範囲内のＷｉＦｉアクセスポイントと通信する。ターゲットエリア内の観察されたＷｉＦｉアクセスポイント毎に記録された位置を明示する情報を得るため、基準データベースにアクセスする。基準データベースが対応する記録された位置を明示する情報を持たない、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが特定される。観察されたＷｉＦｉアクセスポイントのそれぞれに対する記録された位置情報は、ＷｉＦｉ使用可能装置の位置を算出するために使用される。基準データベースは（データベース内に情報のない）ＷｉＦｉアクセスポイントを通知され、新たに観察されたＷｉＦｉアクセスポイントの位置情報として供するように、それと一緒に算出された位置を提供される。

本発明の別の側面では、ＷｉＦｉ使用可能装置用の位置ベースサービスシステムは、ＷｉＦｉ使用可能装置の位置を算出する。ＷｉＦｉ使用可能装置は、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが自身を特定するように、ＷｉＦｉ使用可能装置の範囲内のＷｉＦｉアクセスポイントと通信する。観察されたＷｉＦｉアクセスポイント毎に記録された位置を明示する情報を得るために基準データベースにアクセスする。観察されたＷｉＦｉアクセスポイント毎に記録された位置情報は、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントをＷｉＦｉアクセスポイントのセットに含めるべきか、あるいはそのセットから排除すべきかを判定するために所定の規則とあわせて使用される。セットに含まれるＷｉＦｉアクセスポイントのみの記録された位置情報が使用され、排除されたＷｉＦｉアクセスポイントの記録された位置情報は、ＷｉＦｉ使用可能装置の地理的情報を算出する際に排除される。

以下幾つかの図面における図に関して、本発明を説明する。

ＷｉＦｉ測位システムの特定の実施形態を示す。 本発明の特定の実施形態による測位ソフトウェアの典型的なアークテクチャを示す。 特定のクライアント機器中心の実施形態におけるデータ移送プロセスを示す。 特定のネットワーク中心の実施形態におけるデータ移送プロセスを示す。 品質フィルタリングおよびフィードバックプロセスのデータフローを示す。 特定の実施形態における適応フィルタの動作を示す。

本発明の好適な実施形態は、公共および私有の８０２．１１アクセスポイントを用いてＷｉＦｉ測位システム（ＷＰＳ）内の位置データを継続的に維持し更新するシステムおよび方法を提供する。好ましくは、そのシステムによって収集された位置データを利用するクライアントは、ＷｉＦｉ位置を判定する際に誤差の大きいデータを回避する技術を利用し、先に収集され判定された位置情報の質を向上させるために新たに発見された位置情報を使用する。ある実施形態は、中央位置アクセスポイント基準データベースと通信して、新たに発見されたアクセスポイントの位置を提供する。別の実施形態は、前の位置の読取り値に基づき、読取り値が予測されるべき読取り値の境界外に属するアクセスポイントを中央位置アクセスポイント基準データベースに通知する。読取り値が予測されるべき読取り値の境界外に属するアクセスポイントは、疑わしいとマークされ、位置算出に誤ったデータを導入しないように三角測量式から除去される。

本発明の好適な実施形態は、２００５年１０月２８日に出願された米国特許第１１／２６１,９８８号、「ユーザ機器の範囲内で検出されるアクセスポイントに基づき位置アルゴリズムを選択する位置ベースサービス」を含むがそれに限定されない、先に出願されたアプリケーションで開示される技術、システム、および方法に基づく。上記特許の内容の全文を引用により本明細書に採りこむ。それらの応用例は、データがこうしたシステムを利用するＷｉＦｉ使用可能装置の地理的位置を判定するために位置ベースサービスで使用されるように、ＷｉＦｉアクセスポイントの高品質位置データを収集する具体的な方法を教示している。本件では、たとえば、ターゲットエリア内の新たなアクセスポイントを検出する、あるいはアクセスポイントが移動したと推定するユーザによって、上記データを継続的に監視し向上させる新しい技術が開示される。しかしながら、本技術は、組み込まれた特許出願に開示されるシステムおよび方法に限定されない。むしろ、それらの出願は、本技術を実行可能な１つの枠組または状況を開示しているにすぎない。よって、上記システムおよび応用例は有用かもしれないが、本実施形態または本発明を理解するために必要とは考えられない。

本発明の一実施形態では、ＷＰＳクライアント機器は、ＷＰＳクライアント機器の物理的位置を判定するためアクセスポイントをスキャンし、次に、観察された読取り値とデータベース内に記録された読取り値とを比較することによって、アクセスポイント基準データベース内の現在のアクセスポイント位置の品質を算出する。クライアントが、観察された読取り値が記録された読取り値に基づき予測されるべき読取り値の境界外にあると判断する場合、アクセスポイントは疑わしいとマークされる。疑わしい読取り値は、中心位置アクセスポイント基準データベースに折り返し報告するため、フィードバックシステムにログインされる。

本発明の別の実施形態では、ＷＰＳクライアント機器は、誤ったデータを位置算出に導入しないように、リアルタイムでＷＰＳクライアント機器の三角点算出から、特定された疑わしいアクセスポイントを除去する。

本発明の別の実施形態では、ＷＰＳクライアント機器は、機器の物理的位置を判定するためアクセスポイントをスキャンし、現在のアクセスポイント基準データベースに存在しないアクセスポイントを特定する。既知のアクセスポイントが機器の現在位置を算出するために使用された後、それらの新たに発見されたアクセスポイントは、観察された出力読取り値とともに位置を判定するのを助ける既知のアクセスポイントの算出位置を用いて、中心位置アクセスポイント基準データベースに折り返し報告される。

本発明の別の実施形態では、機器中心のＷＰＳクライアント機器は定期的に中心位置アクセスポイント基準データベースに接続して、最新のアクセスポイントデータをダウンロードする。また、ＷＰＳクライアント機器は、新たに観察されたアクセスポイントと疑わしいアクセスポイントについての全フィードバックデータをアップロードする。その後、このデータは中心位置アクセスポイント基準データベース処理に送られて、システム全体を再較正する。

本発明の別の実施形態では、ネットワーク中心のＷＰＳクライアント機器は、リアルタイムで中心位置アクセスポイント基準データベースに新たに観察されたアクセスポイントと疑わしいアクセスポイントについてのフィードバックデータを直接記録する。

新しい、および疑わしいアクセスポイントに関する情報を有するアクセスポイント基準データベースを継続的に更新するようにＷＰＳクライアント機器に求めることによって、ＷｉＦｉ測位システムはプロバイダによってのみスキャンされるシステムよりも高品質なデータを提供する。時間とともに、ＷｉＦｉアクセスポイントは継続的に追加され移動される。上述の発明の実施形態は、アクセスポイント基準データベースが自己回復および自己拡大し、利用可能なアクセスポイントへの追加および変更を継続的に反映する最適な測位データを提供するように確保するシステムと方法を提供する。ユーザクライアント機器が配備されるほど、データベース内の情報がより頻繁に更新されるため、アクセスポイント基準データベースの質は向上する。

図１は、ＷｉＦｉ測位システム（ＷＰＳ)の好適な実施携帯の一部を示す。測位システムは、ユーザ演算装置（１０１）に備わる測位ソフトウェア（１０３）を含む。特定の範囲領域全体にわたり、制御／共通チャネル放送信号を用いて情報を放送する固定の無線アクセスポイント（１０２）がある。クライアント機器は、放送信号を監視する、あるいはプローブリクエストを通じて送信を要請する。各アクセスポイントは、ＭＡＣアドレスとして知られる一意のハードウェア識別子を含む。クライアント測位ソフトウェアは、範囲内の８０２．１１アクセスポイントからの信号ビーコンまたはプローブ応答を受信し、受信した信号ビーコンまたはプローブ応答からの特徴を利用して演算装置の地理的位置を算出する。

測位ソフトウェア１０３の典型的な構成要素を示す図２を参照して、測位ソフトウェアについて詳細に説明する。通常、図１に示されるユーザ機器実施形態には、エンドユーザ（たとえば、走行方向）への数値を提供するため位置読取り値を利用するアプリケーションまたはサービス（２０１）がある。この位置アプリケーションは、その特定の瞬間における機器の位置に関して、測位ソフトウェアに要請を出す。位置アプリケーションは、一定時間の経過毎に継続的に（たとえば、１秒毎に）、あるいは別のアプリケーションまたはユーザによる要求時に１度、始動される。

図２では、位置アプリケーションは、特定の時点で、範囲内のすべてのアクセスポイントを問い合わせ、観察されたデータが基準データベース内の算出された位置と一致しないため、どのアクセスポイントが疑わしいかを判定するように測位ソフトウェアに要請する。位置アプリケーションによって収集された疑わしいアクセスポイントに関する情報は、リアルタイムで、または後でアクセスポイント基準データベース内の位置情報を最適化するのに使用される。

図２に示される実施形態では、位置アプリケーションまたはサービスの要請は、機器上の８０２．１１無線（２０３）に「スキャン要請」を行うスキャナ（２０２）を始動する。８０２．１１無線は、範囲内のすべての８０２．１１アクセスポイント（２０４）にプローブ要請を送る。８０２．１１プロトコルによると、プローブ要請を受信すると、それらのアクセスポイントは、アクセスポイントに関する情報を含む放送ビーコンを送信する。そのビーコンは、機器のＭＡＣアドレス、ネットワーク名、機器への接続方法についての情報とともに、ビーコンがサポートするプロトコルの正確なバージョンとセキュリティ構成とを含む。８０２．１１無線は、観察された各アクセスポイントの受信信号強度（「ＲＳＳ」）を算出し、識別子とＲＳＳ情報をスキャナに折り返し送信する。

スキャナは、アクセスポイント基準データベース（２０５）に対してそれぞれの観察されたアクセスポイントのＭＡＣアドレスをチェックするロケータ（２０６）にこのアクセスポイントのアレイを渡す。このデータベースは、機器上に、あるいはネットワーク接続上の遠隔に配置される。アクセスポイント基準データベースは、未処理の８０２．１１スキャンデータとシステムにとって既知な各アクセスポイントに関して算出された位置とを含む。図５は、アクセスポイント評価プロセスをより詳細に示す。観察されたアクセスポイント（５０１）のリストはスキャナから取得され、ロケータ（２０６）はアクセスポイント基準データベース内の各アクセスポイントを探索する。アクセスポイント基準データベース内で発見された各アクセスポイントに関して、記録された位置が検索される（５０２）。ロケータは、各アクセスポイントから品質フィルタ（２０７）に戻される信号特性とともに、既知のアクセスポイント（５０２）の位置情報の集合を渡す。このフィルタは、アクセスポイントのいずれかがアクセスポイント基準データベースに追加されて以降、移動したかどうかを判定し、システム全体を向上させるように継続的に動作する。品質フィルタは、その品質アルゴリズムに沿わないアクセスポイントを「疑わしい」としてマークする（５０４）。誤ったデータ記録を除去した後、フィルタは残りのアクセスポイントを位置算出部（２０８）に送信する。アクセスポイント基準データベースからの検証された基準データとスキャナからの信号強度読取り値のセットを用いて、位置算出部はその時点での機器の位置を算出する。位置算出部は、アクセスポイント基準データベースで見つからない新たに観察されたアクセスポイント（５０３）の位置を算出する。未処理のスキャンデータと新たなアクセスポイントの位置は、図２に示されるように、フィードバックファイル（２１２）に記憶される。このフィードバックは、サーバへの後の送信のために機器上に局所的に記憶される、あるはリアルタイムでサーバに送信される。既知のアクセスポイントに関する位置データは、ロケータに送り返される前に、以前の算出から誤差の大きい読取り値を排除するため、過去の一連の位置読取り値の平均を取る平滑化エンジン（２０９）によって処理される。

ロケータによって生成される算出された位置読取り値は、アプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を含むアプリケーションインタフェース（２１０）または仮想ＧＰＳ性能（２１１）を介して、これらの位置ベースのアプリケーション（２０１）に伝達される。ＧＰＳ受信機は、独自のメッセージを用いて、あるいは全米船舶用電子機器協会（ＮＭＥＡ）が開発した基準のような位置基準を用いて位置読取り値を伝達する。受信機上のＣＯＭポートなどの標準的なインタフェースを用いて機器に接続することでメッセージを検索する。本発明の特定の実施形態は、ＧＰＳ互換性アプリケーションを通信モデルやメッセージを変更する必要なくこの新たな測位システムと通信させることのできる仮想ＧＰＳ性能を含む。

位置算出値は、ノイズの入ったデータフローを信頼度の高く安定した位置読取り値に変えることを目的とした一連の測位アルゴリズムを用いて生成される。クライアントソフトウェアは、ユーザの位置を加重する算出された信号強度とともに観察されたアクセスポイントのリストを比較し、機器ユーザの正確な位置を判定する。単純な信号強度加重平均モデル、三角測量法と組み合わせた最近接モデル、機器の速度に基づく適応平滑化などの様々な手法が採用される。異なるアルゴリズムは異なるシナリオ下でより適切に機能し、最も正確な最終読取り値を生成する複合的配備で一緒に使用される傾向にある。本発明の好適な実施形態は、多数の測位アルゴリズムを使用することができる。どのアルゴリズムを使用するかの決定は、観察されたアクセスポイントの数とそれを使用するユーザのアプリケーションによる。従来の測位システムは決して移動しない既知の基準地点に頼るため、フィルタリングモデルは従来の測位システムと異なる。好適な実施形態のモデルでは、アクセスポイントの固定位置という推測はなされない。アクセスポイントは測位システムに所有されてはいないため、オフラインに移動することができる。フィルタリング法は、いくつかのアクセスポイントはもはや同じ場所に位置しておらず、誤った位置算出を招くと推定する。したがって、フィルタリングアルゴリズムは、位置が記録された後に移動したアクセスポイントを隔離するように試みる。フィルタは動的で、その時点で観察されたアクセスポイントの数に基づき変化する。平滑化アルゴリズムは、単純な位置平均だけでなく、粒子フィルタを含む高度なベイズ理論も含む。速度アルゴリズムは、各アクセスポイントの信号強度観察からドップラー効果を推定することによって機器の速度を算出する。
最新のアクセスポイントデータの品質の最適化

品質フィルタ（２０７）部は、局所または遠隔アクセスポイント基準データベースでの既知のアクセスポイントと観察されたアクセスポイントからのデータを比較する。ＭＡＣアドレスがアクセスポイント基準データベース内に配置される観察されたアクセスポイントに関しては、品質フィルタ部は、観察された情報とデータベースに記憶されたアクセスポイントの位置とを比較する。

品質フィルタ（２０７）の高度な機能は、位置算出から疑わしいアクセスポイントを排除する結果、位置推定の精度を高めることである。品質フィルタは、アクセスポイント基準データベース内に位置するアクセスポイントのみを使用する。場合によっては、品質フィルタは、品質の判定のために利用する現在のクライアント機器位置の履歴を持たない。履歴のない位置推定のために疑わしいアクセスポイントを特定するプロセスは、データベースに記憶されるアクセスポイントの数が最大のクラスタの位置に基づく。アクセスポイント基準データベースに記録されるすべての観察されたアクセスポイントの位置が検討され、最大クラスタのアクセスポイントの平均位置が基準地点として使用される。クラスタとは距離ベースのクラスタリングを指し、閾値未満のクラスタ内の少なくとも２つ以上のアクセスポイントからの各アクセスポイントの距離を有するアクセスポイントの集団である。クラスタリングアルゴリズムは以下のように示され、「ｎからの距離が閾値未満であるｎｕのようなクラスタＫ内に少なくとも１つの要素がある場合、ノードｎはクラスタＫに属する」と解される。

クラスタが発見できない場合、アクセスポイントの数学的中央値はアクセスポイントの大多数の距離平均の最適な推定値としての役割を果たす。

基準地点への個々のアクセスポイントの距離が所与の距離を越えると算出される場合、それは疑わしいアクセスポイントとして定められ、アクセスポイント基準データベースに送り返されるようにフィードバックファイルに記録される。その後、それらの疑わしいアクセスポイントは、ユーザ機器の位置算出に使用されるアクセスポイントのリストから排除される。

ユーザの移動履歴がある際にクライアント機器にとって疑わしいアクセスポイントを特定するには、クライアント機器の以前の位置に基づく。この判定の典型的な実行を図６に示す。位置履歴がある実施形態では、クライアント機器の位置は、時間間隔毎、通常は１秒毎に継続して算出される。個々の観察されたアクセスポイント（６０２）とその過去の基準地点（以前の位置算出）の間の距離が所与の距離を超える場合（６０３）、それは疑わしいアクセスポイントとして定められ、フィードバックファイルに追加され、算出から除かれる。このフィルタの目的は、可能な限り最高の精度を提供するため、ユーザ／機器（６０１）に最も近いアクセスポイントを試み使用することである。疑わしいアクセスポイントを除去する閾値距離は動的に変動するため、このフィルタは適応フィルタと呼ばれる。疑わしいアクセスポイントを特定するのに使用される閾値距離は、クライアント機器の位置を算出するのに適した品質とみなされるアクセスポイントの数に基づく。したがって、適応フィルタは、以下の２つの要素、１）ユーザ機器の位置を特定するのに必須なアクセスポイントの最低数、および２）疑わしいアクセスポイントを特定する最低閾値距離、を含む。適応フィルタは、最低閾値距離で開始する。その距離内のアクセスポイントの数がクライアント位置の算出に必要なアクセスポイントの最低数を超える場合、機器の位置が算出される。たとえば、我々が前の読取り値の２０メートル内にあるアクセスポイントを５つ発見する場合、我々は２０メートルを超えるすべての観察されたアクセスポイントを排除する。フィルタ基準が満たされない場合、アクセスポイントの最低数が検討される、あるいは許容可能な最大距離に達するまで距離の適応フィルタ閾値（６０３）が増やされ、その後、閾値距離内のアクセスポイントがユーザ機器の位置を特定するのに使用される。アクセスポイントが前の位置からの最大閾値距離（６０４）内に発見されない場合、位置は算出されない。

測位ソフトウェアは、所与の最大継続時間まで、以前の位置に基づき機器の位置を特定しようとし続ける。この期間中、位置が判定できない場合、算出された機器の速度を用いて最大閾値距離が調節される。車両が最大６ｍ／ｓ／ｓで加速することが既知であり、２０ｍｐｈで走行することが以前に算出されていた場合、２秒後には最後の位置から４２メートルを超えて離れることが起こりうる。より早い時間の適応フィルタが機能しなかったとすれば、この４２メートルの距離の上限が、距離閾値の限界を調節するのに使用される。クライアント機器の実際の速度を算出するのが非常に困難である場合、最大速度閾値が使用される。アクセスポイントが基準地点から最大閾値距離を超えて離れると算出された場合、そのアクセスポイントは「疑わしい」とマークされ、フィードバックファイルに記録される。アクセスポイントが期間内に最大閾値距離内に位置を特定されない場合、適応フィルタは履歴を無視し、履歴のないケースとして次の位置判定例を扱い、上述のクラスタリングフィルタに送り戻す。

＜疑わしいアクセスポイントのリアルタイムフィルタリング＞
疑わしいアクセスポイントは、三角測量計算への入力から排除され、有効なアクセスポイント位置が、機器位置を三角法で測定するのに使用される（５０２）。三角測量アルゴリズムへの入力は、品質フィルタ（２０７）から戻される有効なアクセスポイントのセットである。三角測量部は、観察された有効なアクセスポイントの位置のリストをそれぞれの信号強度とともに読み取り、水平位置誤差（その時点での精度誤差の推定値）と一緒に緯度と経度も算出する。三角測量プロセスは、平滑化プロセスを適用するため、追加のフィルタをスキャンに追加する以前の位置も考慮に入れる。疑わしいアクセスポイントを排除することによって、我々は、照らして算出するためのより信頼度の高い基準地点のセットを三角測量アルゴリズムに提供する。アクセスポイントはいつでも移動可能なため、測位ソフトウェアは基準地点の動的な性質を考慮に入れなければならない。フィルタリングを行わないと、算出された位置は結果的に数百または数千マイル離れてしまう可能性がある。

疑わしいアクセスポイントは完全に廃棄されるわけではない。新たに観察された位置は疑わしいと示す異なる特性を付したフィードバックファイル（２１２）を介してデータベースに追加されることで、サーバは、そのアクセスポイントの公式な位置を移動させるのか、あるいは新たな位置が確認されるまで単に保持しておくのかを決定することができる。保持しておくことにより、このアクセスポイントは他のユーザの位置算出を阻害しない。

＜新しいアクセスポイントデータの追加＞
既知のアクセスポイントのアクセスポイント基準データベースないで発見される観察されたアクセスポイントは、疑わしいアクセスポイントの排除後にクライアント機器の位置を算出するのに使用される。ＭＡＣアドレスがアクセスポイント基準データベース内に発見されない、観察されたアクセスポイントは、データベースが作成または更新された後に追加された新しいアクセスポイント（３０２）（５０３）を表す。既知のアクセスポイント基準データベース内に発見されない、それらの観察されたアクセスポイントは、新たなアクセスポイントとしてフィードバックファイルに追加される。それらの新たに発見されたアクセスポイントは、観察された信号強度とともに、測位システムによって算出されたクライアント機器の位置でマークされる。この状況は、多数のシナリオで発生する。多くの場合、新たなアクセスポイントが購入され、スキャン車両による最後の物理的スキャン以降、近傍に配備される。Ｗ−Ｆｉの急速な拡大により、これは非常によく起こるケースである。別のケースでは、アクセスポイントが建物の中心の奥に位置し、スキャン車両が通りからそのアクセスポイントを検出することができない。別の例では、アクセスポイントが高層ビルの上層階に位置している場合がある。これらのアクセスポイントは、スキャン車両が作動する下の通りから検出することは困難だが、徒歩のユーザによりビルの近くを通り過ぎる、あるいはビル自体に入るクライアント機器によって受信されることがある。

このようにシステムを「自己拡大」することによって、システムの対応領域は建物の奥深く、および高層ビルの上階へと緩やかに拡大する。システムは、世界中で毎日配備される大量の新たなアクセスポイントも利用する。

＜中央データベースサーバの更新＞
図３を参照すると、いくつかの実施形態では、既知のアクセスポイントのアクセスポイント基準データベースは、クライアント機器から離れた中央ネットワークサーバに配置される。この接続の提供は、利用可能なネットワーク接続を介して可能でありデータ交換部（３０３）によって管理される。いったん認証されると、クライアント機器（１０３）は局所記憶フィードバックファイル（２１２）からすべての疑わしい、および新しいアクセスポイントデータを特定し、そのデータをアクセスポイント基準データベース（２０５）にアップロードする。

別の実施形態では、クライアント機器はネットワーク接続を用いて、アクセスポイント基準データベースに常時接続される。図４は、ネットワーク中心の実施形態がどのように機能するかを示す。基準データを局所的に記憶するのではなく、ロケータ（２０１）はセットのリアルタイムネットワークインタフェース（４０１）を用いてアクセスポイント基準データベースと通信する。ロケータは、観察されたアクセスポイントのリストをネットワークに送信し、ネットワークインタフェースは観察されたアクセスポイントのリストと、データベースが位置を記録したか、あるいはアクセスポイントが新たに発見されたかを戻す。プロセスは前述同様に、疑わしいアクセスポイントをマークする品質フィルタを続けるが、疑わしいアクセスポイントのリストはリアルタイムでアクセスポイント基準データベースに送られる。算出モジュールがユーザ機器の位置を判定した後、新たに発見されたアクセスポイントのリストは現在位置でマークされ、リアルタイムでデータベースに送り戻される。これにより、データベースは常時最新のものになり、データ交換部の必要性がなくなる。

フィードバックデータを受信後、機器中心またはネットワーク中心モデルのいずれかでは、アクセスポイント基準データベースは、別のユーザ機器の位置特定要請を阻害しないように、疑わしいアクセスポイントを「保留状態」に置くかどうかを判定する。疑わしいアクセスポイントのこのフィードバックデータをデータベース全体の質を向上させるために使用する方法について最適化を図るため、多くの手法が開発されている。２人以上のユーザが新たな位置にアクセスポイントを配置する場合、どのアクセスポイントを新しい位置に移動させるかを決める投票機構があるかもしれない。１人のユーザだけがアクセスポイントを疑わしいとマークした場合、アクセスポイントは新しい位置において低品質読取り値としてマークされる。いったん新たな位置が別のユーザによって認証されれば、より高レベルの信頼度システムが新たな位置にあることを反映して、アクセスポイントの品質の特性は引き上げられる。アクセスポイントの新たな位置を裏付ける人が増えるほど、品質レベルは高まる。次に、システムのクライアントソフトウェアは、低品質の格付けを持つアクセスポイントよりも、高品質の格付けを持つアクセスポイントを選ぶ。

機器中心またはネットワーク中心モデルでは、アクセスポイント基準データベースはクライアント機器から、情報を特定するアクセスポイント、クライアント機器の位置、および新たに発見されたアクセスポイントのアクセスポイント信号強度情報を収集する。いったん新たに発見されたアクセスポイントの許容可能な数の読取り値がアクセスポイント基準データベースによって収集されたら、関連出願に記載されるシステムおよび方法に基づき、新たなアクセスポイントに関する位置を算出することができる。その後、新たに発見されたアクセスポイントは、位置算出に使用するためにクライアント機器に提供することができる。

本発明の範囲は上記実施形態に限定されず、添付の請求項によって定義され、これらの請求項は説明された内容の修正および改良を包含すると了解される。

Claims (8)

1. 位置ベースサービスシステムにおいて、ターゲットエリア内のＷｉＦｉアクセスポイントを監視するＷｉＦｉ使用可能装置を用いて、複数のＷｉＦｉアクセスポイントが以前に記録された位置に対して移動したかどうかを示す方法であって、
   ａ）複数の観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが自身を特定するように、ＷｉＦｉ使用可能装置がＷｉＦｉ使用可能装置の範囲内の複数のＷｉＦｉアクセスポイントと通信するステップと、
   ｂ）ターゲットエリア内のそれぞれの観察されたＷｉＦｉアクセスポイントに対して記録された位置を明示する情報を得るために基準データベースにアクセスするステップと、
   ｃ）所定の規則と組み合わせて、それぞれの観察されたＷｉＦｉアクセスポイントに対して記録された位置情報を用いて、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントが記録された位置から移動したかどうかを推定するステップと、
   ｄ）移動したと推定される、観察されたＷｉＦｉアクセスポイントの識別子を基準データベースに伝えるステップと、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 所定の規則が（ｉ）観察されたＷｉＦｉアクセスポイントの中央位置を算出する規則と、（ｉｉ）基準データベースに記憶された位置が前記中央位置から閾値距離を越える観察されたＷｉＦｉアクセスポイントを疑わしいと特定する規則と、を含むことを特徴とする請求項１の方法。
3. 所定の規則が（ｉ）ＷｉＦｉ使用可能装置の最近の位置を基準地点として記憶する規則と、（ｉｉ）基準データベースに記憶された位置が中央位置から閾値距離を越える観察されたＷｉＦｉアクセスポイントを疑わしいと特定する規則と、を含むことを特徴とする請求項１の方法。
4. ＷｉＦｉ使用可能装置の速度の判定をさらに含み、閾値距離がＷｉＦｉ使用可能装置の速度に基づき選択されることを特徴とする請求項３の方法。
5. 基準データベースがＷｉＦｉ使用可能装置から離れて配置されることを特徴とする請求項１の方法。
6. 疑わしいと特定されたＷｉＦｉアクセスポイントが即時に基準データベースでマークされることを特徴とする請求項１の方法。
7. ＷｉＦｉアクセスポイントがＷｉＦｉ使用可能装置で疑わしいとマークされ、後で基準データベースでマークされることを特徴とする請求項１の方法。
8. 基準データベースが、各ユーザのＷｉＦｉ使用可能装置の地理的位置を判定する論理を有するＷｉＦｉ使用可能装置を各自が有する多数の加入者を備えた位置ベースサービスシステムの１部であり、ステップ（ａ）〜（ｄ）がシステムを使用する多数のＷｉＦｉ使用可能装置によって繰返し実行されることを特徴とする請求項１の方法。

Images