強化されたセルアイデンティティの適応的な測位における適応的なポリゴンの計算
セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための方法は、ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップ（２０４）を含む。上記セルリレーション構成は、信号が受信時に特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを含む。上記方法は、上記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するステップ（２０６）をさらに含む。上記確立するステップ及び上記実行するステップ（２０４、２０６）は、複数回繰り返される。同じ上記セルリレーション構成に属する測位点は、クラスタ化され（２０８）、ポリゴンが各結果クラスタと関連付けられる（２１２）。上記関連付けるステップ（２１２）は、結果クラスタをポリゴンによって包囲するステップ、予決定された基準を改善するために上記ポリゴンの角を定義されたパスに沿って変更するステップ、及びポリゴンの角が外周の小規模部分に集まることを是正するステップを含む。上記方法は最後に、上記セルリレーション構成と上記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するステップ（２１２）を含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概してセルラー通信ネットワークにおける移動端末の位置決定のための方法及びシステムに関し、特にセルエリアを含む位置決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
全てのセルラー通信システムはセルに分割されており、ここでユーザ機器（ＵＥ）は、１つ又はソフト（ソフター）ハンドオーバの場合は複数の基地局によってサービス提供される。各基地局は、１つより多くのセルにおいて、ＵＥにサービス提供してもよい。測位（positioning）及びナビゲーションの観点からの重要な１つのポイントは、セルラーシステムにおいて所定のＵＥが位置しているセルが知られていることである。故に、所定のセルによりカバーされる地理的エリアの決定の後、ＵＥが接続されている限り、及び報告されるサービス提供セルのセルアイデンティティが特定の地理的エリアに対応するセルアイデンティティと等しい限り、そのＵＥは当該地理的エリア内のどこかに位置していると言うことができる。
【０００３】
ＷＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）セルラーシステム内における一例としての測位は、その測位がＲＡＮＡＰ（Radio Access Network Application Part）インターフェイス上で動作していることを前提として、簡単には次のように動作する。一方でその手続は、例えばＧＳＭ（Global System for Mobile communications）及びＣＤＭＡ２０００（Code Division Multiple Access 2000）に似ている。
【０００４】
位置の評価を要求するメッセージは、ＳＲＮＣ（Serving Radio Network Controller）においてＲＡＮＡＰインターフェイス上で受信される。メッセージのサービスパラメータの品質は、ＲＮＣ（Radio Network Controller）がセルアイデンティティの測位方法を選択できるようにすることを前提としている。ＳＲＮＣは、測位すべきＵＥのサービス提供セルのアイデンティティを決定し、サービス提供セルの外延（extension）を表す事前格納された（pre-stored）ポリゴンを読み出す。ＳＲＮＣはその結果として生じるセルのポリゴンを、位置報告メッセージにおけるセルのポリゴンフォーマットを使用して、ＲＡＮＡＰインターフェイス上でコアネットワークに返送する。
【０００５】
一方、無線伝搬の複雑性のため、セルのポリゴンフォーマットは実際のセルの外延の近似でしかないことに留意すべきである。ポリゴンフォーマットの選択は、例えば計算の複雑性及び報告する帯域幅を考慮して、適度に柔軟な地理的表現のフォーマットを有すべき必要性があることに影響される。
【０００６】
ポリゴンフォーマットがセルの外延を近似するため、ポリゴンは通常一定の確かさをもってセルの外延を表すようセルプランニング（cell-planning）ツールにおいて予決定されている。その確かさは、セルポリゴンによって表わされるセルにＵＥが接続されているという事実を条件として、そのポリゴン内にそのＵＥが位置している確率を表すことを意図している。セルポリゴンの基本的なオフライン計算は、例えば様々なレベルの高度なカバレッジシミュレーションを基礎とすることが可能である。一方で、計算されたセルの外延の確かさを考慮すると、最終結果は通常あまり信頼できないものである。
【０００７】
セルアイデンティティの測位方法の精度は、主にセルのサイズによって制限され、それにより、より高度なナビゲーションアプリケーションにおいてはその使用が妨げられ得る。その主な利点は、非常に少ない応答時間と共に、その方法が広く普及しており、セルラーカバレッジの存在する場所では常に利用可能であるという事実を含む。そのセルアイデンティティの方法はまた実装が直接的であり、ＵＥの影響を受けない。その利点は、その方法の利点が保持されるのと同時に基本的なセルアイデンティティの方法の精度を強化することを目的とする、強化されたセルアイデンティティ（ＥセルＩＤ）の測位方法の開発についての興味につながった。
【０００８】
ＥセルＩＤの測位についての１つの原理は、セル外延モデルを距離の指標と組み合わせることを目的としている。この目的に向かう２つの可能性は、ＲＴＴ（Round Trip Time）測定及びパスロス測定である。この２つの選択肢のうちより正確なのはＲＴＴ測定である。パスロス測定は、シャドーフェージング効果（shadow fading effects）の影響を受け、それによって精度がＵＥまでの距離の半分のオーダーになってしまう。ＲＴＴ測定の原理においては、無線基地局（ＲＢＳ）からＵＥへ、及びその逆の無線波の伝搬時間が測定される。ＲＴＴの方法は単独でＲＢＳの周囲の円を定義する。この情報をセルポリゴンと組み合わせることにより、その円の左右の角度を計算することが可能となる。
【０００９】
強化されたセルアイデンティティの測位についての別のアイディアは、１以上のセルと共にＵＥがソフト（ソフター）ハンドオーバにある領域の事前計算されたマップを使用することであった。そのようなエリアは、決定された位置をより正確にするために拡大するセル全体よりも非常に小さい。通常これらのマップは、ちょうど普通のセルポリゴンのようにプランニングツールにおいて事前計算されている。
【００１０】
状況によっては、高精度の測位が要求されることがある。本開示において“高精度測位方法”とは、ノースアメリカンＥ−９１１非常時測位要件（North-American E-911 emergency positioning requirements）を満たす潜在的可能性を有する測位方法を意味するものと定義される。これら要件を満たす方法は、次のいずれかの測位の精度を獲得することが可能である：
（端末ベース）５０メートル（６７％）及び１５０ｍ（９５％）、又は
（ネットワークベース）１００メートル（６７％）及び３００ｍ（９５％）。
【００１１】
Ａ−ＧＰＳ（Assisted Global Positioning System）の測位は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を強化したものである。例えばセルラー通信システムに取り付けられたＧＰＳのリファレンス受信機は、セルラー通信システムに接続された端末内のＧＰＳ受信機へ伝送が行われる際、ＧＰＳの端末受信機の性能を向上させる補助（assistance）データを収集する。典型的には、Ａ−ＧＰＳの精度は１０メートル程度まで良好となり得る。追加の補助データは、典型的には、端末位置の粗い初期評価を相応の不確かさと共に取得することを目的として、直接セルラー通信システムから収集される。この位置は、セルアイデンティティを測位するステップによりしばしば与えられる。
【００１２】
ＵＴＤＯＡ（Uplink Time Difference Of Arrival）測位方法は、いくつかのＲＢＳにおいて実行されるＵＥからの送信信号の到着時間の測定を基礎としている。その信号の強度はＡ−ＧＰＳよりも高く、屋内での測位を実行する能力を強化し得る。しかし、主に、高い仰角にある衛星からＧＰＳの無線信号が受信される場合より地球の表面に沿った場合の方が無線伝搬の条件が悪いことにより、ＵＴＤＯＡの精度はＡ−ＧＰＳよりも多少悪いことが予期される。
【００１３】
セルＩＤに基づく既存の測位方法に関する一般的な問題は、決定される位置の精度が低いことである。さらに、計算されたセルエリアに関して、信頼値（confidence value）は通常最良の精度をもって決定されない。加えて、移動端末の存在確率（probabilities for occurrence）の分布が不均一かつ方向依存的なセルは、適切に処理することが難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
故に本発明の一般的な目的は、位置決定の精度を改善する可能性を与える方法、装置、及びシステムを提供することである。さらなる目的は、より精度の高い位置決定を可能とする測位支援（assisting）データを提供する方法及び装置を提供することである。また、本発明のさらなる目的は、より小さい区別可能なエリア及び複雑な形状又は方向依存的な大きさを有するエリアと共に動作する、方法、装置、及びシステムを提供することである。また、良好に確立された信頼値を有する定義されたエリアを提供する方法、装置、及びシステムを提供することも、本発明のさらなる目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上の目的は、添付の特許請求の範囲に係る方法、装置、及びシステムによって達成される。一般的に、第１の観点において、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための方法は、ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップを含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記方法は、上記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するステップをさらに含む。上記確立するステップ及び上記実行するステップは、複数回繰り返される。同じ上記セルリレーション構成に属する上記高精度位置決定の結果である点は、別々の結果クラスタにクラスタ化され、ポリゴンが上記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けられる。上記関連付けるステップは、上記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するステップ、上記第１の結果クラスタの上記高精度位置決定の結果を上記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために上記ポリゴンの角（corner）の上記位置を定義されたパスに沿って変更するステップ、及び上記ポリゴンの角が上記ポリゴンの外周の小規模部分に集まることを是正するステップを含む。上記方法は最後に、上記セルリレーション構成と上記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するステップを含む。
【００１６】
本発明の第２の観点において、無線ネットワークプランニングのための方法は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを取得するステップを含む。上記高精度位置決定を実行するステップは、要求に応じて実行される。上記方法は、実際の無線伝搬に関して上記位置決定支援データを評価するステップをさらに含む。
【００１７】
本発明の第３の観点において、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための方法は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを取得するステップと、上記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと、を含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記方法は、上記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、上記位置決定支援データによって、上記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するステップをさらに含む。
【００１８】
本発明の第４の観点において、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成は、ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段を含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記構成は、上記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段と、同じ上記セルリレーション構成に属する複数の上記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段と、ポリゴンを上記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるための手段と、をさらに含む。上記関連付けるための手段は、上記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲し、上記第１の結果クラスタの上記高精度位置決定の結果を上記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために上記ポリゴンの角の上記位置を定義されたパスに沿って変更し、及び上記ポリゴンの角が上記ポリゴンの外周の小規模部分に集まることを是正するように構成されている。上記構成はまた、上記セルリレーション構成と関連付けられる上記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するための手段を含む。
【００１９】
本発明の第５の観点において、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成は、上記第４の観点に係る位置決定支援データを提供するための構成と、上記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段とを含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記構成はまた、上記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、上記位置決定支援データによって、上記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段を含む。
【００２０】
本発明の第６の観点において、セルラー通信ネットワークのノードは、上記第４の観点又は上記第５の観点に係る構成を含む。
【００２１】
本発明の第７の観点において、セルラー通信ネットワークは、上記第４の観点又は上記第５の観点に係る構成を含む。
【００２２】
本発明の第８の観点において、コンピュータにより読取可能な媒体は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを含む。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の１つの利点は、セルリレーション構成についてのエリア定義のデータベースが適応的かつ自動的に構築されることである。セルアイデンティティの測位方法の精度は、複雑なエリア又は非常に方向依存的な大きさを有するエリア、すなわち高いアスペクト比を有するエリアについても、一定の信頼レベル内で最大化される。エリア定義情報は自動的に精緻化され、事実、例えば無線ネットワーク（ＲＡＮ）の各部が再計画される場合に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明は、それに関するさらなる目的及び利点と共に、添付の図面と共に取り上げられる次の説明を参照することにより、非常によく理解され得る：
【００２５】
【図１】セルラー通信システムの説明図である。
【図２Ａ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｂ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｃ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｄ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｅ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図３Ａ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図３Ｂ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図３Ｃ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図４Ａ】本発明に係る方法の一実施形態の主要なステップのフロー図である。
【図４Ｂ】本発明に係る方法の別の実施形態の主要なステップのフロー図である。
【図４Ｃ】図４Ａ〜Ｂのステップ２１２の実施形態のステップのフロー図である。
【図４Ｄ】図４Ａ〜Ｂのステップ２１２の実施形態のステップのフロー図である。
【図４Ｅ】本発明に係る別の方法の一実施形態のステップのフロー図である。
【図５】ポリゴンの限定的な部分に集まる頂点の説明図である。
【図６】セルポリゴンの一例である。
【図７】３ＧＰＰポリゴンのメッセージの情報要素の説明図である。
【図８】一実施形態に係るポリゴンの頂点の再画定（reinitiation）の結果の説明図である。
【図９】頂点の再画定の別の実施形態の説明図である。
【図１０】縮小ポリゴン法のための初期の形状の説明図である。
【図１１】最大のポリゴンの角の移動を決定するために使用される形状の説明図である。
【図１２】エリア縮小の計算についての形状の説明図である。
【図１３】他の実施形態に係るポリゴンの頂点の再画定の結果の説明図である。
【図１４】２つの楕円扇形上におけるポリゴンの画定の説明図である。
【図１５】１点より多くの点に向かって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１６】隣接する角の間が同じ距離になるように縮小するポリゴンの説明図である。
【図１７】接近して配置された角の削除によって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１８】接近して配置された角の移動によって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１９】本発明に係るノードの一実施形態の主要部分のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本開示において“位置決定支援データ”は、無線ネットワークプランニング又はセルＩＤに基づく測位のような、セルラー通信システムにおけるセルに関連するアクティビティにおいて使用されるデータを定義するために使用される。特にそれは、本開示において使用されるセルリレーション構成及び関連するエリア定義についてのものであってよい。これは、本開示においてもっぱらＡ−ＧＰＳの議論において使用される“補助データ”と間違えられることがあってはならない。
【００２７】
本開示において、ＷＣＤＭＡシステムはモデルシステムとして使用される。一方、当業者は誰でも、本発明の基本的な原理はいかなるセルラー通信システムにも適用可能であることを理解する。故に本発明は、そのようなものとして例示する実施形態に限定されない。
【００２８】
図１は、一般的なＷＣＤＭＡシステム１００を示している。無線基地局３０（ＲＢＳ）はシステムのカバレッジエリアにわたって散在しており、この実施形態においてセクタ化された（sectorized）アンテナであるアンテナ２０にサービス提供する。セル１５はアンテナ２０の各セクタに関連付けられており、そのエリアにおいて通信システムへの接続はその特定のセクタのいたるところで好適に実行される。ＲＢＳ３０は、典型的な場合において測位ノード４５を含むＲＮＣ（Radio Network Controller）ノード４０に接続されている。ＵＥ１０及びＲＮＣ４０は、ＲＢＳ３０について透過的ないわゆるＲＲＣ（Radio Resource Control）インターフェイス３７上で通信する。ＲＢＳ３０及びＲＮＣ４０はＵＴＲＡＮ（Universal Mobile Telecommunication System Radio Access Network）３５に含まれるノードである。ＲＮＣ４０は、ＲＡＮＡＰ（Radio Access Network Application Part）インターフェイス４７を介して、通信システム１００のコアネットワーク（ＣＮ）５０にさらに接続されている。
【００２９】
ユーザ機器（ＵＥ）１０は、セルラー通信システム１００によってカバーされるエリアに位置している。ユーザ機器は、信号２５を通じて自身の無線基地局３０と通信する。一方、隣接するＲＢＳ３０からの及びＲＢＳ３０への信号２６もまた検出される可能性がある。隣接する信号２６が実際の通信をサポートし得る程度に十分強い場合、対応するセルはソフト（ソフター）ハンドオーバに参加するいわゆるアクティブセットのセルに含まれ得る。（ソフトハンドオーバは同じ場所に配置されていない２つの異なるＲＢＳが使用される場合を意味し、一方ソフターハンドオーバはいくつかのセクタを伴う１つのＲＢＳについてのものである。）特別な場合は、ＵＥが同じＲＢＳの２つのセクタに接続されている、すなわちソフターハンドオーバのときである。一方本発明の目的については、ソフトハンドオーバとソフターハンドオーバとの間に実質的な相違はなく、両方の場合を似たように処理することができる。信号２６は、場合によってはアクティブセットに含まれるためにはあまりに弱いが、伝送を行っているＲＢＳの識別を可能とし得る程度に十分強い可能性がある。そのような信号は、例えば測位の目的のために使用され得る。このほか、隣接する信号２６は弱過ぎて全く使用できない可能性もある。
【００３０】
ＵＥ１０がある無線リンクを介してあるＲＢＳに接続されている場合、ＵＥ１０は、関連する地理的セル記述（geographical cell description）内に位置している可能性が高い。ＷＣＤＭＡにおいてセルの外延を記述するポリゴンによって定義されるセルエリアは、セルの実際の外延に関して通常最良の精度をもって決定されない。近似のセルエリアは、典型的にはセルプランニングに関連して決定され、完全には実際の状況に対応していない可能性がある。通常セルエリアの外延の実際の信頼レベルは特定されない。さらに、無線条件はセルプランニングが実行された後にも変化し得る。故に、確かさ及び各セルについて事前計算されたセルポリゴンを、フィールドデータを使用してチューニングすることは有益であろう。しかし、特に無線条件が時間と共に変化し得るため、これは通常利用できない。本発明の開示は、自動的にそのようなチューニングを獲得するための手法を明らかにする。
【００３１】
図２Ａは、ＵＥ１０が接続されているセル１５を示している。次の説明を単純にするため、この場合ＲＢＳはセルの中心に配置されている、いわゆるオムニセルの構成であると仮定する。ＵＥ１０がＲＢＳに接続されている場合、それは一定の確率をもってセル１５内に存在すると決定され得る。
【００３２】
一方、上で簡単に言及したように、ＵＥはさらに他のＲＢＳからの無線の範囲内にも存在してもよい。図２Ｂにおいて、その内部においては隣接するＲＢＳへの／からの信号がソフト（ソフター）ハンドオーバを可能とし得る程度に十分強いエリアの境界線１２が示されている。この極めて単純化されたモデルにおいて、境界線１２は、隣接するＲＢＳにその中心を有する円として描かれている。境界線１２がセル１５をさらに小さいエリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｚに分割することは、容易に理解される。エリア１１Ｚにおいては、自身のＲＢＳ３０からの信号のみが有効である。一方、例えばエリア１１Ａにおいては、１つの隣接するＲＢＳへの／からの信号もソフト（ソフター）ハンドオーバの目的のために有効であり、故にいわゆるアクティブセットのセルに含まれる。エリア１１Ｂにおいては、２つの隣接するセルへの／からの信号が十分強く、その結果アクティブセットは２つの隣接するセルを含む。ここで、アクティブセットの内容が測位の目的のために使用され得ることは、容易に理解できる。アクティブセットのリストを調べることにより、部分エリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１ＺのいずれにＵＥ１０が位置している可能性が高いかを決定することができる。
【００３３】
一方、ほとんどの場合、恐らく十分な精度をもって計算することは難しい可能性が高いため、ソフト（ソフター）ハンドオーバの情報は測位の目的のためには使用されない。本発明によれば、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域を記述するエリア定義は有用である。ＷＣＤＭＡにおいて、そのようなエリア定義は、都合よくポリゴンの定義となり得る。一方、先行技術のセルプランニングの原理を使用しても、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域の実際の外延に関して、最良の精度をもって決定されるエリア定義は通常提供されないであろう。さらに、先行技術の方法を使用すると、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域の信頼値は、任意の計算されたソフト（ソフター）ハンドオーバエリアに関して、通常最良の精度をもって決定されないであろう。故に、確かさ及び各セルについて事前計算されたセルポリゴンを、フィールドデータを使用してチューニングすることは有益であろう。しかし、特に無線条件が、基本のセルについてもさることながら、時間に伴って変化し得るため、これは通常利用できない。一方で、本発明は、そのようなチューニングを自動的に獲得するための手法を明らかにする。
【００３４】
さらに隣接するＲＢＳからの信号を利用することができる。上述したように、たとえ隣接するＲＢＳへの及び隣接するＲＢＳからの信号がソフト（ソフター）ハンドオーバを可能とし得る程度に十分強くない場合でも、伝送を行っているＲＢＳ／ＵＥのアイデンティティの決定を可能とする程度にはなお十分強い可能性がある。対応するセルのセットは、典型的には検出されたセルのセットとして参照される。またこの情報は測位の目的のためにも使用され得る。図２Ｃにおいて、セル１５が再度示されている。ここで、ソフト（ソフター）ハンドオーバ（いずれか一方のみ参照番号で示されている）についての境界線１２のみでなく、その内部において伝送を行っているＲＢＳ又はＵＥのアイデンティティがダウンリンク又はアップリンクにおいてそれぞれ取得され得る、例えば検出されたセルのセットに相当するエリアの、境界線１３も示されている。それによってさらにセル１５は、さらに小さい部分エリア１１、１１Ｃ〜Ｇ、１１Ｚに分割される。例えばエリア１１Ｅにおいて、自身のＲＢＳからの信号に加えて１つの隣接するＲＢＳからの信号は、ソフト（ソフター）ハンドオーバのために使用される一方、別の隣接するＲＢＳからの信号は、それのみで伝送を行っているＲＢＳを識別するために使用される。
【００３５】
一定の強度の信号の存在のみでなく、他の信号と比較した場合の相対強度も考慮する場合、元のセルをさらに細かく分割することが可能となる。図２Ｄにおいて、１つより多くの隣接するＲＢＳからの信号を含む部分エリアは、いずれの信号が最も強いかに従って分割される。それによってエリア１１Ｈ〜Ｋを定義することができる。
【００３６】
一方上述したように、実際の状況は、図２Ａ〜Ｄの例が示し得るほど理想的ではない。それどころか、境界線１２、１３は容易には決定されず、典型的に円ではない。図２Ｅは、実際の状況に対応し得る状況を示している。そこで当業者は誰でも、エリア１１、１１Ａ〜Ｋ、１１Ｚを理論的に予め決定することは実際には不可能であることを理解する。
【００３７】
位置決定支援データを達成するために、本発明において、２種類の情報が相互に関連付けられる；セルリレーション構成、及び高精度測位データである。
【００３８】
第１の種類の情報は、セルリレーション構成である。このセルリレーション構成は、図２Ａ〜Ｅでの従前の例における分割に対応する。セルリレーション構成は、基本的な一実施形態において、“自身の”セルと、一定の基準を満たす検出可能な信号を対応ＲＢＳが問題のユーザ機器へ／から送信／受信する任意の隣接セルとを表すデータを含む。典型的な見方において、セルリレーション構成は、あるＵＥに関して特定の無線条件基準を満たす信号に対応する、セルアイデンティティのリストと考えることができる。図３Ａは、そのようなリストの一実施形態を示す。第１の行は、自身のセルに対応する。セルＩＤは“ＩＤ１”である。この例において、ＵＥは、セル“ＩＤ２”、“ＩＤ３”、“ＩＤ４”、“ＩＤ５”とも通信することができる。セルの各組み合わせは、この実施形態において特定のセルリレーション構成を定義するであろう。
【００３９】
図３Ｂは、セルリレーション構成の別の実施形態を示している。ここで、相対的な信号強度が考慮され、それによってセルは強度の順にソートされる。それによるとセル“ＩＤ３”への／からの信号は、例えばセル“ＩＤ５”への／からの信号よりも強い。これは、この実施形態におけるセルリレーション構成が、いずれのセルがリストに含まれるかということだけでなく、どういう順序であるかということにも依存することを意味する。さらにアップリンクとダウンリンクとの間で強度の順に相違がある可能性もあり、それもエリアを定義する際に利用することができる。
【００４０】
また他の信号−強度に関連した量、例えばパスロス及び信号対干渉比をも、セルリレーション構成を定義するために利用することができる。
【００４１】
図３Ｃは、セルリレーション構成の別の実施形態を示している。ここで、信号強度は、さらに分類される。セル“ＩＤ１”は“自身のセル”として分類され、セル“ＩＤ３”及び“ＩＤ５”はアクティブセットのセルに含まれるように分類される、すなわち、これらはソフト（ソフター）ハンドオーバの目的のために利用されることが分かる。これは、この実施形態におけるセルリレーション構成が、いずれのセルがリストに含まれ、どういう順序であるかということだけでなく、セルの分類にも依存することを意味する。
【００４２】
上の例を見れば、当業者は誰でも、セルラー通信ネットワークのカバレッジエリア内に位置している任意のＵＥについてセルリレーション構成が容易に取得可能であることを理解する。
【００４３】
第２の種類の必須の情報は、さらに上で言及したように、高精度測位データである。これは任意の可能な手法で導くことができる。ＵＴＤＯＡ及びＡ−ＧＰＳは背景技術において前述されているが、他の方法も同様に有用であり得る。１つの発明的なアイディアは、高精度測位データとセルリレーション構成との間のリレーションを、対応するＵＥについて測位の時点で収集することである。これは、機を捉えた測定、すなわち、何らかの他の理由のためにいずれにせよ実行されるであろう高精度の測定を使用することによって好適に実行される。あるいは、その測定は意図的に準備され得る。例えば、改善された無線ネットワークプランニングの目的のために、高精度の位置測定装置が計画的に所定のエリアにわたって分散配置され得る。位置は、セルリレーション構成と共に決定される。別の選択肢として、高精度測位が可能なユーザ機器に、そのような測定を提供するよう定期的に命令することがあり得る。その後、それぞれの候補となるセルリレーション構成（すなわち、単純な見方をすると順序付けされたセルアイデンティティのセット）について、測定リストが設定される。そして、特定のセルリレーション構成に関連する全ての高精度の測定結果は、１つの特定の高精度の測定結果のリストに集約される。換言すれば、高精度測位データは現行のセルリレーション構成に応じてクラスタ化される。故に１つのそのようなリストの測定結果は、特定の地理的エリアに位置していると期待され得る測定結果のクラスタを形成する。故に高精度位置決定の結果をクラスタ化することによって、複数の別々にクラスタ化された結果が生じる。適切な数の高精度測位データの点が別々にクラスタ化された結果のうちの１つにクラスタ化される場合、予決定された割合（fraction）の高精度測位データの点を含むエリアを定義することが可能となる。その結果、あるセルリレーション構成を有するＵＥが、予決定された割合に相当する信頼レベルをもって、定義されたエリア内に位置している、と結論付けることができる。
【００４４】
換言すれば、高精度測位の能力を自ら有さないＵＥは、位置決定における精度を改善するために、他のＵＥの以前の高精度測位を利用してもよい。
【００４５】
得られたエリア定義は、実際の無線カバレッジとは大幅に異なり得ることに気付くことができる。その理由は、良好な無線条件を有しているがユーザ機器を１つもホスティングしていないエリアは、決定されたエリアから除外される傾向となるであろうためである。関連付けられるエリアは、代わりに無線カバレッジの特性とユーザ機器の存在確率の組み合わせに基づくエリアとなるであろう。
【００４６】
図４Ａに示されている、位置決定支援データを提供するための方法の一実施形態の主要なステップのフロー図によっても、本発明の基礎となる基本的なアイディアは示され得る。手続はステップ２００において開始する。当該手続は、位置決定支援データを提供するため、まずセクション２０２に取り掛かる。このセクションはステップ２０４から開始し、そこでは特定のＵＥについてのセルリレーション構成が決定される。信号は、典型的に標準のセルラー通信システムの手続に従って登録及び報告され、セルリレーション構成にまとめられる。ステップ２０６において、任意の適切な高精度測位方法を使用して、ＵＥの高精度測位が実行される。ステップ２０８において、高精度測位データは決定されたセルリレーション構成に応じてクラスタ化される。ステップ２０４から２０８は、矢印２１０で示されているように、複数回繰り返される。点のクラスタ化の数学的説明は、アペンディクスＡにおいて提示されている。
【００４７】
あるセルリレーション構成について適切な数の測定点が利用可能である場合、手続はステップ２１２に進んでもよく、そこで高精度測位データの空間的分布に近い形態を有するエリアが決定される。好適には、なお予決定された割合の高精度測位データ含む、可能な限り小さいエリアが計算される。他の実施形態において、たとえエリアが数学的に絶対的な最小ではない場合でも、相当に小さいエリアをもって十分であるとしてもよい。あるセルリレーション構成とエリア定義との間のリレーションは、それによって得られる。ステップ２１２の発明的な実施形態について、さらに後で説明する。ステップ２０４〜２０８によってさらにデータが追加される場合、矢印２１４で示されるようにステップ２１２も繰り返される必要があり得る。特に、無線条件が変化している場合、永久的に又は長期間、エリア定義は再計算され、新しい状況に適応されなければならない。その際それぞれの高精度の位置測定は、あまりに古い高精度の位置測定結果を破棄できるようにするために好適にタイムスタンプも付され、引き続き新しいエリアの最適化が実行される。
【００４８】
タイムスタンプは、時間が変わればユーザ機器の分布が大幅に異なる可能性の高いシステムにおいても利用され得る。例えば、オフィスビル及び住居エリアが相互に近くに含まれている場合、例えば夜間に住居エリアにおいてユーザ機器が発見される可能性がより高い。その時点と大幅に異なる日、週、又は年を記録している時間を有する高精度測位データを破棄することによって、そういった変化は処理され得る。換言すれば、クラスタ化は、ある追加的基準を満たす測定結果を選択することのみによって実行され得る。それによってエリア定義を時間依存的にすることができる。
【００４９】
他のパラメータについてクラスタ化のための選択基準が設定されてもよい。例えばＲＡＢ（Radio Access Bearer）は、１つの選択パラメータとなり得る。異なるＲＡＢについてのカバレッジは大幅に異なり得るものであり、それにより異なる部分エリア間の境界線の位置は大幅に変化し得る。例えば、６４ｋｂｐｓのリンクによって伝送されるトラフィックは、３８４ｋｂｐｓのリンクによって伝送されるトラフィックとは完全に異なるカバレッジエリアを有し得る。決定されるべきエリアは使用される実際のＲＡＢについて固有であるため、例えば使用されるＲＡＢに関して測定結果をクラスタ化することによっても、改善された測位を可能とするであろう。
【００５０】
ＲＡＢに関する情報は、選択基準をよりエリア選択的にする、シグナリングの環境に関するある種の補助的な情報である。一般的なアプローチにおいて、他の補助的な情報をも類似の手法で利用することができる。同様に、実行され、選択基準の一部として使用され得るシグナリング特性の補助的な測定も存在する。一例として例えば補助的なＲＴＴ測定があり、これについてはさらに後で議論する。選択基準はセルリレーション構成を増強するものとして考えることができる。
【００５１】
ステップ２１２は、１つの特定のセルリレーション構成、一群のセルリレーション構成、又は全てのセルリレーション構成について、及び様々なクラスタ化の選択基準について、実行され得る。
【００５２】
より低い（より詳細な）レベルにおける測定結果の数が信頼性のあるセルポリゴンの計算のためには不十分である場合、より高いレベルにおけるリストがより低いレベルから構成され得るように、測定結果のリストは好適に階層的に体系化される。
【００５３】
ＵＥを測位しようとする際、手続は位置決定についてのセクション２１６へ入る。このセクションはステップ２１８から開始し、そこで測位すべきＵＥについてのセルリレーション構成が決定される。これは、典型的にステップ２０４と類似の手法で実行される。ステップ２２０において、あるセルリレーション構成とエリア定義との間のリレーションは、測位すべきＵＥが一定の確かさをもって位置しているエリアを提供するために使用される。この信頼レベルは、エリア最適化の間に使用される予決定された割合に相当する。手続はステップ２９９において終了する。測位の精度は、最良の場合、例えばノースアメリカンＥ−９１１非常時測位要件のために十分であり得る。一方この手法で得られる位置は、セクション２０２に係るエリア定義を改善するために使用されるべきでない。
【００５４】
種々のステップのタイミングは、ある程度異なるようになされてもよい。図４Ｂにおいて、本発明に係る方法の別の実施形態のフロー図が示されている。ここで、２つのセクション２０２及び２１６は、相互に互い違いにされている。ここでエリアを最適化するステップ２１２は、セルリレーション構成を決定するステップ２１８によってトリガされる。その後最適化のステップ２１２は、時間を節約するため、ステップ２１８において決定されたセルリレーション構成についてのみ好適に実行される。図４Ａにあるように、その関係が事前に、すなわち実際の測位要求が行われる前に決定されている場合、測位はより短い遅れをもって実行され得る。図４Ｂの実施形態はその代わりに、最新の利用可能なデータが常に利用されることを保証する。
【００５５】
エリアを最適化するステップ２１２は、本発明の重要な部分であると考えられる。図４Ｃにおいて、このステップがより詳細に説明されている。ステップ２３０において、結果クラスタ（result clusters）のうちの第１の結果クラスタが、ポリゴンによって包囲される。それによって、問題のセルリレーション構成についての全ての高精度測定点ｎＴＯＴは、エリア境界線によって取り囲まれる。ｎＴＯＴはその後、高精度測定点の入力数として使用される。ステップ２４０において、第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果の入力数をポリゴン内において少なくとも予決定された割合（percentage）となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するため、ポリゴンの角の位置（corner position）は定義されたパスに沿って変更される。
【００５６】
縮小手続（shrinking procedure）はその後、予決定されたルーチン又はルールに従って、第１の定義されたパスに沿って１回につき１つのポリゴンの角の位置を変更することを基礎とする。典型的には、これらのルールは予決定された数の高精度位置決定（high-precision position determinations）を、縮小するポリゴンの内部から排除することを許容する。好適には、予決定された基準に係る最良の改善をもたらすことが可能な角が選択され、各ステップにおいて移動される。予決定された基準は、例えば可能な限り大幅なエリア縮小であってもよい。その代わりに、予決定された基準は、可能な限り大きい変更距離であってもよい。特に角の選択は、各角を暫定的に変更し、その変更によって予決定された基準がどれほど改善されるかをチェックすることにより、決定され得る。その後この角を変更するステップは、そのクラスタの予決定された割合の高精度位置決定しかポリゴン内に残らないようになるまで繰り返される。
【００５７】
本発明のある特定の実施形態のポリゴンの角の変更において、高精度位置決定のうちの１つがポリゴンの外側に配置されることは許容され、但し２つは許容されない。典型的にはこれにより、変更される角と隣接する角とを結ぶ線上又はその付近に、クラスタ化された高精度位置決定の１つが配置される。
【００５８】
セルのほとんどの形状及び状況において動作可能である簡易な手続において、定義されたパスは、現行の角の位置と高精度位置決定群（すなわちポリゴン内の結果クラスタ）の重心との間の直線であり得る。一方、そのようなアプローチがポリゴンの周囲に不均一な角の分布をもたらす状況が存在する。
【００５９】
クラスタ化された結果の点があらゆる方向に比較的均一に広がっている場合、クラスタ化された点を包囲する円に角を有する初期ポリゴンは、満足に動作する。その後最適化されたエリアは、その外周上に極めて均一に広がっている角を有するポリゴンによって定義されるであろう。
【００６０】
一方、複雑な形状又は非常に方向依存的な大きさを有するエリア、すなわち高いアスペクト比を有するエリア、を有する結果クラスタの場合、状況はあまり良くないことがあり得る。図５は、細長い結果クラスタ８８を包囲するよう計算されたポリゴン８９Ｂを示している。初期ポリゴン８９Ａは、角が円に配置されていた。結果として生じるポリゴン８９Ｂのほとんどの頂点は、結果クラスタ８８の重心へ向かって移動される。その領域は高いアスペクト比を有しているため、その結果多くの点が結果クラスタ８８の重心に近い中央の小さな領域へ素早く収束することになる。結果クラスタ８８のさらに離れた部分をモデリングするために、ごく僅かのポリゴンの頂点しか残らない。
【００６１】
そのために、図４Ｃのステップ２５０において、当該ポリゴンの外周の小規模部分（a minor portion）に集まるポリゴンの角を是正するためのアクションが実行される。本実施形態において、矢印２５２で示されるように、ステップ２５０は繰り返し、又は変更するステップ２４０と互い違いに実行される。
【００６２】
図４Ｄにおいて、エリアを最適化するステップ２１２の別の実施形態が示されている。ここで是正するステップ２５０は、変更するステップ２４０に統合された部分を構成する。すなわち、変更するステップは、角が集まり得ないような形で構成される。
【００６３】
位置決定支援データを提供するための上の方法は、様々な状況において利用され得る。例えば、無線ネットワークプランニングを実行するための方法は、そういった提供方法を基礎とすることができる。図４Ｅにおいて、これが概略的に示されている。その手続は、ステップ２００において開始する。ステップ２６０において、位置決定支援データは、上で議論された原理に従って取得される。そして、高精度位置決定を実行するステップは、典型的には要求に応じて実行される。これによって、セルエリア内において注目されるポイント（points of interest）から複数の高精度位置決定を確実に得る機会が与えられる。その後ステップ２６２において、位置決定支援データは実際の無線伝搬に関して評価される。手続はステップ２９９において終了する。
【００６４】
図４Ｅの手続は、例えば図４Ａにおいて説明されたユーザ機器の測位と同様に、位置決定支援データを基礎としている。このデータは、原理上、後に続くステップと比べて異なる時間及び／又は異なる場所において決定されてもよい。故に、原理上、これら手続はコンピュータにより読取可能な媒体に含まれる位置決定支援データを基礎とすることが可能であろう。一方、実際のデータの提供、例えば任意のコンピュータの処理は、別の時間及び／又は別の位置において発生し得る。
【００６５】
これらのＷＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）システムのうちのいくつかのシステムにおいて、セルの地理的外延を好適に表すものは、セルポリゴンフォーマットによって都合良く与えられる。セルの外延は、自身と交差しない閉じたポリゴンの３〜１５個の角によって記述される。フォーマットは２次元であり、角はＷＧＳ８４地理的リファレンスシステム（WGS84 geographical reference system）における経度及び緯度の組として決定される。図６に一例が示されている。そこには、角９０を伴うセルポリゴン８９の一例が示されている。ＲＢＳ（Radio Base Station）は、典型的に当該ＲＢＳがサービス提供するセルポリゴン８９の角９０のうちの１つの近くに位置している。３ＧＰＰシステムは、セルポリゴンについてのメッセージングフォーマットを提供する。図７は、使用される３ＧＰＰのポリゴンのメッセージＩＥ（Information Element）を示している。このＩＥは、セルアイデンティティの測位が成功した後、ＲＡＮＡＰインターフェイス上でコアネットワークへ返信される位置報告（ＬＯＣＡＴＩＯＮ ＲＥＰＯＲＴ）メッセージに存在する。
【００６６】
本発明がセルＩＤの測位方法として使用される場合、セルの特定のアイデンティティに対応する、事前計算されたポリゴンよりむしろ再計算されたポリゴンが、ＲＡＮＡＰ又はＩｕｐｃ（ＵＴＲＡＮ内におけるＲＮＣとＳＡＳとの間の論理インターフェイス）上で報告される。留意すべきは、再計算されたポリゴンは報告用フォーマットと一致しているため、本発明が既存の測位インターフェイスに直接適合することである。
【００６７】
本発明が、ソフト（ソフター）ハンドオーバのアクティブセット又は検出可能なセルのセットを利用して、強化されたセルアイデンティティの測位として使用される場合、同様の報告が行われ得る。決定されたセルリレーション構成のために再計算されたポリゴンが記憶されている場合、当該再計算されたポリゴンが選択され、ＲＡＮＡＰまたはＩｕｐｃ上で報告される。この場合もやはり、本発明は既存の測位インターフェイスに直接適合する。
【００６８】
エリア定義のデータは、セルリレーション構成の情報を使用して効率的に解決され得るように、体系化されるべきである。この手法において、ある領域についてのエリアが計算されていない場合はいつでも、代替領域をカバーするフォールバックエリアを見つけることができる。留意すべきは、例えば測定の統計量の不足のためにそうした状況が起こり得るということである。
【００６９】
例えば、特定のセルリレーション構成についてポリゴンが計算されない場合、格納されたセルリレーション及びエリア定義の階層的構造が何らかの手法で活用される。１つの選択肢は、そのセルリレーション構成の最後のセルアイデンティティを無視し、そのようにして縮小されたセルリレーション構成について再計算されたポリゴンを探すことである。この縮小されたセルリレーション構成について再計算されたポリゴンが存在する場合、このポリゴンがＲＡＮＡＰ又はＩｕｐｃ上で報告される。それでもやはりポリゴンが計算されない場合、そのセルリレーション構成の最後から２番目のセルアイデンティティが除外され、手続が繰り返される。この手続は、そのセルリレーション構成がサービス提供セルに対応する最上位のレベルまで続けられ得る。それでもやはり再計算されたポリゴンが存在しない場合、事前計算されたポリゴンを使用することができる。ここで可能な多くの別の方策が存在することに留意すべきである。
【００７０】
ステップ２４０及び２５０の候補となる実施形態は複数存在する。それらのうちいくつかは、以下で議論されるであろう。第１群の実施形態において、定義されたパスは元の角の位置及びある単一の点（a single point）を通る曲線である。
【００７１】
第１の実施形態において、その単一の点は、ポリゴン内における第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果についての重心である。是正するステップは、この実施形態において、当該第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンの少なくとも１回の再画定を含む。再画定されたポリゴンは、第１の実施形態においては、前回の繰り返し時点のポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有するポリゴンである。図８に一例が示されている。再画定されたポリゴン８９Ｃは、第１の結果クラスタの高精度位置決定の残っている結果、すなわち元のポリゴン８９Ａを変更した結果として生じるポリゴン８９Ｂの内側の点のみ包囲する。それによって、既に排除されている結果が再度含まれることはない。再画定されたポリゴンの形状の単純な一例は、角が楕円上に位置しているポリゴンである。適切な楕円形状は、変更されたポリゴン８９Ｂの角の分布から推定し得る。このアプローチは、最終的には前段階において排除されている少数の点も包囲する最終的なポリゴンに落ち着く可能性がある。一方、大抵の場合において、“不当に”包含される点の数は小さいと考えられている。
【００７２】
第２の実施形態も、ある単一の点への例えば重心に向かう動作、及び再画定に基づく。一方、排除されている点を意図せず包含することを回避するため、再画定されたポリゴンは、以前のポリゴンの外周又は境界線に沿って均一に分布する角を有するポリゴンである。図９にこれが示されており、ここで以前のポリゴン８９Ｂは、○で示されている、極めて隣接して位置する角を有する。その図において四角で示されているそれぞれの“新しい”角の間の以前のポリゴン８９Ｂに沿ったパスの長さが同じとなるように、以前のポリゴン８９Ｂに沿って角の間を広げることによって、再画定されたポリゴン８９Ｃが作られる。その後是正するステップも再計算を含み、元のクラスタにおける再計算の対象の点は当該再画定されたポリゴン８９Ｃ内に位置する。故にこの再分布（redistribution）は、ポリゴンの各角について新しい角の座標を計算し、それによって再分布は、評価されたポリゴンの境界線の周囲に均一な距離で好適に分布する。この手法において、以前の繰り返しのステップのポリゴンの近似形状は保護される一方、前段階において排除された単一の点（single points）が再度含まれ得る。
【００７３】
アペンディクスＢに、第２の実施形態のより詳細な説明を見ることができる。図１３は、ポリゴンの縮小、ポリゴンの再画定、及びさらなるポリゴンの縮小の後の最終結果を示している。
【００７４】
第１及び第２の実施形態の両方が、ポリゴンの再画定に基づいている。そのような再画定は、異なる基準に従って実行されてもよい。１つの候補は、例えばポリゴンの角の変更を予決定された回数繰り返した後、断続的に再画定を行うことである。初回または直近の再画定以降、ポリゴンの縮小のアルゴリズムの繰り返し数がその後追跡記録される。再繰り返しはいつでも実行されてよいが、好適には、初期のポリゴンの全ての角が少なくとも１回移動する前に、再画定が行われるべきではない。
【００７５】
別のアプローチは、不均一な角の分布の指標（measure）を定義し、そのような指標が予決定された閾値を超える場合に再画定を実行することである。不均一な角の分布の指標は、多くの異なる手法で定義され得る。１つの非排他的な例は：
【００７６】
【数１】
【００７７】
ここで、ｄｉｐは、隣接する角の間の距離である。σが大きいとき、再画定が有益な状況である可能性が高い。
【００７８】
いつポリゴンの再画定を実行すべきかについての決定も、上述のアプローチの任意の組み合わせに基づくことができる。
【００７９】
細長いエリアが生じ得る典型的な一例は、ＲＴＴ測定がＡＥＣＩＤ測位において利用される場合である。これは、適度に広いセルとの組み合わせにおける大きい値のＲＴＴについて特に当てはまる。図１４に示されている第３の例となる一実施形態において、是正するステップは、結果クラスタ８８を包囲するポリゴン８９の外側の点として、単一の点９２を選択することを含む。換言すれば、結果クラスタ８８の外側において適切な点を選択することによって、２つのポリゴンの角９０の間の最小距離が一定レベルを超えるよう保たれることを保証することができる。例えばＲＴＴ測定量が十分大きい値である場合、角９０が移動される方向にある点９２は、セルにサービス提供するＲＢＳのアンテナの位置に好適に配置される。その結果、結果クラスタ８８よりもＲＢＳに近いポリゴンの頂点は局所的にＲＢＳから離れて移動し、結果クラスタ８８よりもＲＢＳから離れたポリゴンの頂点は局所的にＲＢＳに向かって移動するよう、移動の原理は構成される。
【００８０】
そのような一実施形態において、元のポリゴン８９も多くの手法で選択され得る。１つの候補は、選択された単一の点９２に中心が置かれた２つの円又は楕円の弧の区画９３に位置する点を有するポリゴン８９を選択することである。画定の原理は、２πを法とする最小及び最大の角度に等しい径の角度（side angle）９４、９５を伴う２つの楕円の弧９３上に、ポリゴン８９を画定することであってもよい。（厚さゼロの）１つの楕円の弧は、サービス提供ＲＢＳに対して結果クラスタの外側に位置しており、（厚さゼロの）１つの楕円の弧は、結果クラスタとその楕円の弧との間に位置している。
【００８１】
アペンディクスＣにおいて、第３の実施形態はいくらかより詳細に説明されている。
【００８２】
図１５に示されている第４の実施形態において、定義されたパス９７は多少異なって選択される。ここで、第１の結果クラスタのエリア８８内における複数の点９８は、定義されたパス９７についての暫定目標として与えられる。そのとき定義されたパス９７は、ポリゴン８９の元の角の位置９０及び第１の結果クラスタ８８内における第１の点を通る曲線である。是正するアクションはここで、複数の暫定目標点のうち最も近い点を選択することを含む。
【００８３】
図１６に示されている第５の実施形態において、手続は、隣接する角９９までの距離を等しく保つことを目的とする。各角９０は、２つの隣接する角９９を有する。両方の点までの距離が同じである点群を定義する、これら２つの隣接する角９９の間の直線６０、すなわち２つの最も近くに隣接する角９９までが等距離であるパスが存在する。この実施形態において、そのような直線６０は、頂点の間を広げる問題に関して変更される頂点を配置するための最適な選択肢である。一方、エリアの最小化も考慮されなければならない。故に、２つの最も近い隣接する角９９までが等距離である線６０に漸近的に近付く曲線である定義されたパス６１が選択される。
【００８４】
図１７に示されている第６の実施形態において、ポリゴンの縮小のアルゴリズムが実行される際、頂点９０の余剰分が初期ポリゴン８９のために使用される。近くに位置している頂点９０の是正は、ポリゴン８９の外周の小規模部分に集まるポリゴンの角のうち少なくとも１つのポリゴンの角を削除することによって簡単に実行される。換言すれば、角が極めて近くに来る場合、×として示されているそれらのいくつかは削除される。図１７において、重心の近くに位置している最終点のほとんどが、○で示されている少数の角のみを残して削除されることがわかる。最終的なポリゴンが、実際に使用されるためにはまだあまりに多くの角を有している場合、例えば３〜１５個の頂点を伴うポリゴンフォーマットを使用するＲＡＮＡＰ上での報告に適合するために、最終的な縮小が実行され得る。
【００８５】
図１８に示されているように、第７の実施形態において、角９０が極めて近くに来る場合、再度角の削除が実施される。一方この実施形態において、それぞれの削除された角６２について、新しい角６３がポリゴンに沿った別の場所に導入される。好適には、新しい角６３はポリゴンの最長の辺６４の中央に導入され得る。それによって角の数は常に一定となる一方、角９０は、角９０の局所的な密度が高い１つの位置から、角９０の局所的な密度が低い別の位置へ、ときどき移動されてもよい。
【００８６】
図１９は、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成の一実施形態のブロック図である。本実施形態の構成は、測位ノード４５及び関連する機能を含む。ＷＣＤＭＡシステムに含まれていることが前提とされる本実施形態において、そのような機能は、ＲＮＣ４０に好適に含まれている。別の候補は、Ｉｕｐｃインターフェイス４７の反対側におけるＳＡＳノード（例えば、エリクソンＳＭＬＣ）において本発明を実装することである。さらに別の候補は、測定のログを取り、ＯＳＳ−ＲＣ又はもっと言えば完全に外部のノードにおいて、アルゴリズムを実行することである。その結果、検出されたセルのセット及び測定された高精度位置決定の結果の交換を可能とする既存のインターフェイスにおいて、新しいインターフェイス及び／又は情報要素が必要となり得る。
【００８７】
位置決定支援データ、すなわちセルリレーション構成と関連付けられるエリアとの間のリレーションが、外部のノードにおいて生成される場合、その情報は、位置決定手続を支援するために測位ノードに提供されなければならない。その際、位置決定支援データはコンピュータにより読取可能な媒体に好適に格納され、適切な手法で、例えば通信リンク上で内容をダウンロードすることによって、又は単にデータを格納しているデータ記憶装置を提供することによって、測位ノードに提供され得る。
【００８８】
本実施形態において、ＲＮＣ４０は、ＲＲＣインターフェイス３７を使用し、ＲＢＳについて透過的に、ＵＥとの間で通信する。現行のコンテキストにおいて、少なくとも２つの種類の情報が関係する；測位の結果（positioning measurements）３８、特に高精度測位の結果、及び隣接するセルの信号の測定結果３９、例えばハンドオーバの際の測定結果、である。隣接するセルの信号の測定結果３９は、特定のユーザ機器についてセルリレーション構成を確立するセルリレーション構成決定セクション４１に提供される。ある特定の実施形態において、セルリレーション構成決定セクション４１は、先行技術のアクティブセットの機能に基づくことができる。さらに上で説明されているように、セルリレーション構成は少なくとも、ユーザ機器への又はユーザ機器からの信号が受信される際に少なくともある特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを含む。特定のユーザ機器の決定されたセルリレーション構成は、クラスタ化セクション４２に提供される。
【００８９】
その他の重要な情報である測位の結果３８は、測位ノード４５に提供される。高精度測位の結果は、高精度測位セクション４６、すなわち問題のユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段に提供され、当該高精度測位セクション４６は、例えばＵＴＤＯＡ又はＡ−ＧＰＳを基礎とする測位を含み得る。他の測位の結果、例えばセルＩＤ又はＲＴＴによる測位の結果は、本実施形態において中精度（medium-precision）測位セクション４８に提供される。高精度測位の結果、すなわち高精度の位置、の分析結果は、クラスタ化セクション４２に提供される。
【００９０】
クラスタ化セクション４２は、同じセルリレーション構成に属する複数の高精度位置決定の結果である点を、別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段である。それによって高精度の位置は、対応するセルリレーション構成に関連付けられる。セルリレーション構成、並びに特定の実施形態においては補助的な情報及び／又は補助的な測定結果、特に記録時間、利用されるＲＡＢ、及び／又はＲＴＴ測定結果といった他の選択基準にも応じて、測定結果はクラスタ化される。破線矢印５３で示されているように、ＲＴＴ測定結果はその後、例えば中精度測位セクション４８によって提供され得る。時間又は利用されるＲＡＢのような補助的な情報、及び他の補助的な測定結果は、補助的情報セクション５４によって提供され得る。この補助的情報セクション５４は、ノード内部において情報を提供するように構成され、及び／又は外側から情報を取得するように構成され得る。
【００９１】
あるセルリレーション構成についての、及びいくつかの実施形態においては特定の時間間隔で又は特定のＲＡＢを使用して選択される位置のクラスタは、アルゴリズムブロック４３に提供される。アルゴリズムブロック４３において、エリア定義が計算される。測定結果の各クラスタを指定された信頼レベルで記述するエリアを計算するための、本発明の１つの重要な目的は、アルゴリズムブロック４３において実行される。ＷＣＤＭＡの場合において、好適なエリア定義は、３から１５の角の座標によって定義されるポリゴンである。故に、アルゴリズムブロック４３は、結果クラスタのうちの少なくとも１つにポリゴンを関連付けるための手段である。ある特定の実施形態において、アルゴリズムブロック４３は、クラスタの高精度測定結果が所与の割合でポリゴンの内部に位置するであろうポリゴンを提供する。アルゴリズムブロック４３は上述の原理に従って、第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果をポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するためにポリゴンの角の位置を定義されたパスに沿って変更して、結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するよう、構成されている。アルゴリズムブロック４３は、当該ポリゴンの外周の小規模部分に集まるポリゴンの角を是正するよう、さらに構成されている。このアルゴリズムブロック４３は、十分な数の直近の十分高精度な測定結果を伴う全ての測定クラスタについて、ポリゴンの繰り返しの再計算を好適に実行する。エリア定義はエリアストレージ（area storage）４４に提供され、ここにセルリレーション構成の階層的に体系化されたセットを表すポリゴンが格納される。その後、格納されたポリゴンは、システムの測位アルゴリズムによって使用される。故にストレージ４４は、セルリレーション構成と関連付けられるポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを生成するための手段である。格納されたポリゴンのデータ構造は、それぞれの関連するセルリレーション構成をカバーするポインタのリストを好適に含む。それぞれのそういったポインタは、上述のように繰り返し計算された、対応する３から１５の角のポリゴンを指す。データ構造は、ポリゴンが計算された際の時間を定義する、各ポリゴンについての時間タグも好適に含む。
【００９２】
図１８の構成も、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成である。これは、上述した位置決定支援データを提供するための構成を含む。本発明の原理に係る位置決定が要求される際、セルリレーション構成は、平常通りセルリレーション構成決定セクション４１において決定される。故に、セルリレーション構成決定セクション４１は、ユーザ機器についてセルリレーション構成を確立するための手段である。
【００９３】
その結果は、測位ノード４５における制御セクション４９へ転送される。制御セクション４９は、ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段を構成する。その決定は、位置決定支援データに基づく。測位要求５１、例えばいわゆる位置報告制御メッセージ（Location Reporting Control message）がＲＡＮＡＰインターフェイス４７上で受信される際、制御セクション４９は、サービスパラメータの品質及びＵＥの能力に基づいて、ＵＥの現行のセルリレーション構成に対応するエリアストレージ４４からエリア定義を読み出すことによって、位置決定を要求し得る。取得されたエリア定義、好適にはポリゴン定義は、測位報告メッセージ５２に含まれ、それは典型的に、例えばいわゆる位置報告メッセージを使用してＲＡＮＡＰインターフェイス４７上で返信される。位置決定支援データを生成するフェーズにおけるように、時間又は利用されるＲＡＢのような補助的な情報、及び他の補助的な測定結果も、エリア定義の選択を精緻化するために使用することができる。そのようなデータは、補助的情報セクション５４によって取得される。
【００９４】
エリア定義が任意の追加的な測位方法と共に使用されるべき場合、エリアストレージ４４から読み出されたエリアは、使用される方法に応じて、高精度測位セクション４６又は中精度測位セクション４８に提供される。その後、最終決定された位置はさらなる報告のために制御セクション４９に提供される。
【００９５】
図１８に関連して説明された構成は、典型的にセルラー通信ネットワーク（１００）のノードに含まれる。そのようなノードは、例えば基地局、基地局コントローラ、無線ネットワークコントローラ、サービスモバイルロケーションセンタ、又はスタンドアローンサービスモバイルロケーションセンタであり得る。
【００９６】
上述された実施形態は、本発明の実例となる少数の例として理解されるべきである。様々な修正、組合せ、及び変更が、本発明の範囲から逸脱することなくその実施形態になされ得ることが、当業者に理解されるであろう。特に、技術的に可能な他の構成において、異なる実施形態における異なる部分的解法を組み合わせることが可能である。一方、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。
【００９７】
＜アペンディクスＡ＞
［クラスタ化］
セルリレーション構成は、セルのアクティブリスト、すなわちソフトハンドオーバにおいてアクティブであるセル群に基づくことを前提とする。他のクラスタの選択ルールについても対応するモデリングが可能である。
【００９８】
高精度の位置測定結果は、典型的にはＷＧＳ８４地理的リファレンスシステムにおいて取得され表現される。時間ｔにおいて利用可能な測定結果は、次のように表わされる
【００９９】
【数２】
【０１００】
ここで、ｌａｔｊ（ｔｊ）及びｌｏｎｇｊ（ｔｊ）は、それぞれ時間ｔｉにおける測定された緯度及び経度を表す。Ｎ（ｔ）は、時間ｔにおける利用可能な測定結果の総数を表す。（）Ｔは、行列／ベクトルの転置を表す。
【０１０１】
同じ時間ｔｊ（いくらか適度に正確な時間の範囲内まで）において、セルリレーション構成はセルアイデンティティについてサンプリングされる。その結果は行ベクトル（又はポインタ）となる
【０１０２】
【数３】
【０１０３】
ここで、ｃＩＤｌ（ｔｊ）は、時間ｔｊにおいて高精度測位が実行されたＵＥについて、例えばソフターハンドオーバにおいてｌ番目に強いセルのセルアイデンティティである。Ｎ（ｔｊ）は、時間ｔｊにおけるセルリレーション構成におけるセルの数である。
【０１０４】
（２）に従って定義される、測定結果のクラスタ化のために使用される任意の候補のポインタは、ここで次のように表わされる
【０１０５】
【数４】
【０１０６】
ここで、Ｉｎｄｅｘｌ（ｋ）は（固定）ポインタｋのｌ番目の成分であり、Ｎ（ｋ）はポインタｋの次元であり、Ｋはカウンタの数である。高精度の位置測定結果の対応するリストは、Ｌｉｓｔｋによって表わされる。時間ｔにおいて：
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
ここで、Ｍ（ｋ，ｔ）は時間ｔにおけるリストｋの高精度の測定結果の数を表す。上述したように、事前に指定された閾値よりも古い測定結果は、各リストから破棄される。リストの最大サイズも事前に指定され得るものであり、その場合、新しい測定結果が届くと、最も古い測定結果がその古さに関係なく破棄される。
【０１０９】
時間ｔＮ（ｔ）＋１において新しい高精度の測定結果及び対応するセルリレーション構成が取得されると、クラスタ化アルゴリズムは次のように動作する：
【０１１０】
【数６】
【０１１１】
＜アペンディクスＢ＞
［ポリゴンの計算］
｛表記法｝
【０１１２】
効果的なアルゴリズムの説明を促進するために、次の表記法が必要となる：
【０１１３】
【数７】
【０１１４】
−特定のセルリレーション構成に対応する、１つの特定のポインタ。
【０１１５】
【数８】
【０１１６】
−ＷＧＳ８４緯度経度表記法における、セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角。
【０１１７】
【数９】
【０１１８】
−基点をセルラーシステムのカバレッジエリアにおけるどこかに有する局所地球正接デカルト座標系（local earth tangential Cartesian coordinate system）における、セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角。座標軸は通常東及び北とし、高度は無視される。
【０１１９】
【数１０】
【０１２０】
−セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角を決定するために使用される、高精度の測定結果。これは、ｐに対応するＬｉｓｔｋに登録されているうちの１つに対応する測定結果であるということに留意する。
【０１２１】
【数１１】
【０１２２】
−セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角を決定するために使用される、高精度の測定結果。高精度の測定結果は、上で使用される、基点をセルラーシステムのカバレッジエリアにおけるどこかに有する同じ局所地球正接デカルト座標系に変換される。
【０１２３】
【数１２】
【０１２４】
−ｐに対応するポリゴンの、指定された確かさ。この値は、セルリレーション構成がｐに対応する場合、そのポリゴン内にＵＥが位置する確率に相当する。
【０１２５】
【数１３】
【０１２６】
−ｐに対応するポリゴンのエリア。
【０１２７】
【数１４】
【０１２８】
−ポリゴンによって定義される領域。
【０１２９】
｛座標変換｝
手続は、ｐに対応する全ての高精度の測定結果を、全ての計算が実行される局所地球正接デカルト座標系に変換することから開始する。まだ変換されていない新しい測定結果のみ、処理される必要がある。
【０１３０】
｛制約されたセルエリアの最小化問題｝
ポリゴンの計算の背後にある原理は、次の３つのアイディアの影響を受ける。
【０１３１】
ポリゴンのエリアは可能な限り小さくすべきであり、それによって精度を最大化する。
【０１３２】
高精度の測定結果を利用可能とするために、信頼値の制約は維持されるべきである。
【０１３３】
ポリゴン上の基本的な幾何学的制約、特にポリゴンが自身と交差してはならず、最後に数えられる頂点が最初のもの（近さ）と接続される、という要件は維持されるべきである。
【０１３４】
その結果、次の最小化問題がポリゴンの角の計算について生じ得る：
【０１３５】
【数１５】
【０１３６】
これは、非線形最適化問題である。次に、（５ａ−ｃ）を厳密に解くのではなく、段階的な手法で近似的に解く直接的アプローチに基づくアルゴリズムを開示する
【０１３７】
｛ポリゴンの縮小のアルゴリズム｝
このアルゴリズムの主要なアイディアは、初期ポリゴンから開始し、当該初期ポリゴン内において特定のセルリレーション構成について集められた全ての高精度の測定結果を含むことである。その初期ポリゴンは、例えば高精度の測定結果の重心から計算されることができ、続いて全ての高精度の測定結果について、この重心からの最大距離が計算される。これは、全ての高精度の測定点を含む円を定義する。その後初期ポリゴンは、この円を含むように選択される。
【０１３８】
この最初のステップに続き、各ステップについてポリゴンの内部から１つの高精度の測定点が排除されるように、１つの選択されたポリゴンの頂点をその時点の重心へ向かって内側に移動することによって、ポリゴンのエリアは次第に縮小される。各ステップにおいて制約が維持されるのと同時にエリア縮小が全ての頂点にわたって最大化されるように、エリア縮小は実行される。
【０１３９】
｛重心｝
高精度の測定結果は（確率変数でない）点として処理されるため、重心は算術平均となる、すなわち、
【０１４０】
【数１６】
【０１４１】
ここで、上付文字ｒｅｍは、ポリゴンの縮小のアルゴリズムによって縮小するポリゴンの内部からまだ除外されていない高精度の測定結果を示す。
【０１４２】
｛初期化（initiation）｝
アルゴリズムの初期化は、通常そのアルゴリズムのＮｐ回の最初のステップにしか影響を及ぼさないため、ここでは保守的なアプローチがとられる。最初のステップは、重心からの最大距離を計算することである、すなわち、
【０１４３】
【数１７】
【０１４４】
故に、ここで全ての高精度の測定結果は、重心からの距離ｒｐの範囲内にある。有限数のポリゴンの頂点がこの円の周囲に広がっている場合、そのポリゴンが全ての高精度の測定点を含むという保証はないことに留意する。
【０１４５】
図１０にあるように、円の周囲に対称的に広がった初期の点は引力がある（attractive）ため、半径ｒｐの円を含む３つの角を有する最も単純なポリゴンを含むように、追加的な外側の円が決定される。その結果、初期ポリゴンの頂点は、半径Ｒｐのこの外側の円の周囲に広がり得る。３という最小数の角によって定義されるポリゴンについて最大となる外側の円が取得されることは、幾何学的に明らかである。
【０１４６】
ここで図１０を考慮すると、外側の半径は計算された内側の半径に関連し得る。幾何学的対称により、次のことが示される
【０１４７】
【数１８】
【０１４８】
他の方策も当然可能である。
【０１４９】
｛最大限の角の移動｝
このサブセクションにおいて説明される計算は、それぞれの繰り返しのステップにおいて、縮小するポリゴンの内部に残っている高精度の測定点を考慮することに留意する。以下にあるように、これは（１２）〜（２１）及び（２４）〜（２６）について当てはまる。
【０１５０】
｛高精度の測定点に関する移動｝
所与の繰り返しのステップにおいて、内側への移動が最も有益であるポリゴンの角がいずれであるかを評価するため、まず最大の移動がどれほどであるかを決定することが必要である。これには、２つの制約を考慮する必要がある。
【０１５１】
重心へ向かう指定された方向に沿って特定の頂点が内側に移動される際ポリゴンから離れる２番目の高精度の点は、内側への移動を制約する。これにより、アルゴリズムの特定の繰り返しのステップにおいてポリゴンの内側に残っている全ての高精度の測定点にわたりサーチが必要となる。
【０１５２】
重心へ向かう指定された方向に沿って特定の頂点が内側に移動される際、交差される１番目のポリゴンの線分は、内側への移動を制約する。これにより、ポリゴンの（ポリゴンの頂点の間の）全ての線分にわたりサーチが必要となる。
【０１５３】
これら制約の両方をチェックする必要がある。これらが共に、内側への最大の移動を決定する。
【０１５４】
図１１を参照すると、特定の高精度の測定点に関する最大のポリゴンの角の移動は次のように決定され得る。同図は、３つの隣接するポリゴンの角、ｒｋｐ、ｒｉｐ、ｒｌｐを有する状況を示している。任意のナンバリングは、ポリゴンの頂点の最後と最初が接続されるという事実を覆う必要があることに起因する。
【０１５５】
次に、中央の点ｒｉｐは重心に向かって内側へ、すなわちポリゴンの内部９３へ、移動される。結果として、ｒｋｐ及びｒｉｐ並びにｒｉｐ及びｒｌｐを結ぶ線分９２も移動する。移動のある時点において、考慮される高精度の測定点は、これらの２つの線分のいずれかによって交差される可能性があり−両方チェックする必要がある。
【０１５６】
暫定的な交差の点を決定するために、ｒｉｐの移動は次のように計算される
【０１５７】
【数１９】
【０１５８】
ここでαｐは、ｒｉｐ（α）がｒｉｐとｒＣＧとの間を移動する際、０又は１の間で変化するスカラ変数である。これは数学的に線分を記述するための標準的な手法であることに留意する。またこの場合において、移動は重心を超えて広がり得ることにも留意する。
【０１５９】
考慮される高精度の測定点を伴って移動するポリゴン境界線の交差についての必要な（けれども十分でない）要件は、ｒｉｐ（αｐ）−ｒｋｐ及びｒｊｍ，ｐ−ｒｋｐが平行となる、又はｒｉｐ（αｐ）−ｒｌｐ及びｒｊｍ，ｐ−ｒｌｐが平行となることである。平行なベクトル間の外積がゼロとなる事実を利用することで、αｐの計算が可能となる。単純な代数によりその結果が得られる：
【０１６０】
【数２０】
【０１６１】
下付文字は、評価の下に線分が定義されるポリゴンの頂点を示す。上付文字は、高精度の測定点のインデックスを表す。（１３）及び（１４）の両方が、アクティブな制約となる対象である。一方、これについての要件は次のとおりであることであることに留意する
【０１６２】
【数２１】
【０１６３】
（１５）及び（１６）が成り立たない場合、対応する交差の方策は破棄される必要がある。
【０１６４】
（１５）及び（１６）が成り立つと仮定すると、ポリゴンの線分を限定する点の間に、その交差点が収まるかのチェックが残る。これは、次の方程式が満たされる必要があることを意味する、
【０１６５】
【数２２】
【０１６６】
（１３）及び（１４）を導くベクトルは平行であるため、βｐについて解く際、（１７）及び（１８）の座標のうち１つを考慮すれば十分である。その結果は：
【０１６７】
【数２３】
【０１６８】
ｒｉｐの移動に関し、点ｒｊｍ，ｐの評価において必要とされる最終ロジックは、次のように簡単にまとめることができる。次を条件とする：
【０１６９】
【数２４】
【０１７０】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。
【０１７１】
【数２５】
【０１７２】
内側に向かう点を表すが、交差がｒｉｐとｒｋｐとの間の線分の外側にあるため、実現可能な最大の移動とは無関係である。この場合、内側への移動が、最小限の内側への移動を制限すべきでない。これは、αｉｋｊ，ｐ＝αｍａｘと設定することにより遂行され、ここでαｍａｘは、１０という大きい内側への移動である。
【０１７３】
【数２６】
【０１７４】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。一方、それは外側への移動であるため、アルゴリズムは内側への移動について設計されているためそれはゼロに設定されるべきである。
【０１７５】
【数２７】
【０１７６】
ｒｉｐとｒｌｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。
【０１７７】
【数２８】
【０１７８】
内側に向かう点を表すが、交差がｒｉｐとｒｋｐとの間の線分の外側にあるため、実現可能な最大の移動とは無関係である。この場合、内側への移動が、最小限の内側への移動を制限すべきでない。これは、αｉｌｊ，ｐ＝αｍａｘと設定することにより遂行され、ここでαｍａｘは、１０という大きい内側への移動である。
【０１７９】
【数２９】
【０１８０】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。一方、それは外側への移動であるため、アルゴリズムは内側への移動について設計されているためそれはゼロに設定されるべきである。
【０１８１】
αｉｋｊ，ｐ及びαｉｌｊ，ｐの両方が実現可能な最大の移動である場合、最も小さい方が選択される。考慮される事例を次のようにまとめることができる：
【０１８２】
【数３０】
【０１８３】
記載された事例のうちいくつかは起こり得ないものであることに留意する。これは、計算がこの文書の提示の順序に従って一貫した手法で実装される場合、あまり重要ではない。
【０１８４】
｛ポリゴンの線分に関する移動｝
（１２）によって与えられる移動の線と、ｒｍｐとｒｎｐとの間の線分との間の交差は、変数αｉ，ｍｎｐ及びγｍｎｐに関して解かれる次の連立方程式に対する解によって与えられ、ここで下付文字はその計算に関与する点を示す
【０１８５】
【数３１】
【０１８６】
解は、ｒｉｐに隣接する点について計算されない。さらに
【０１８７】
【数３２】
【０１８８】
の場合、２つの線の間の交差は、ｒｍｐとｒｎｐとの間の関連する線分の外側に収まる。この場合には、当該交差は角ｒｉｐの評価において無視されるべきである。αｉ，ｍｎｐ＞０の要件も残っている。それぞれの頂点及びアルゴリズムの繰り返しのステップについて、（２２）を一度だけしか解く必要がないことにも留意する。
【０１８９】
全体像を得るために、（２２）はまずｒｉｐに隣接する線分を除くすべての線分について解かれる。
【０１９０】
【数３３】
【０１９１】
であるような、αｉ，ｍｎｐを最小値とする解は、次のように表わされる（その移動は内側へ向かうため、そのような解は常に存在することに留意する）
【０１９２】
【数３４】
【０１９３】
｛組み合わせ｝
全ての高精度の測定点は、制約に関する限り同じ方向に沿って評価されるため、これらは直接組み合わせることができる。それぞれの繰り返しのステップについて、１点はポリゴンの内部から除外されるべきであるため、限定的な高精度の測定点がアクティブになる第２の点として選択されるべきであることにも留意する。故に、アクティブな制約となる高精度の測定点は（２４）で与えられ、ここで（２４）は次のように計算され得る
【０１９４】
【数３５】
【０１９５】
対応する移動は、次のようになる
【０１９６】
【数３６】
【０１９７】
最終的に結果（２５）が、自身と交差する可能性により課される制約と組み合わされる。
【０１９８】
【数３７】
【０１９９】
ここでεは、次の繰り返しのステップにおいて制約する点の外側でサーチが開始されるよう、制約がちょうどアクティブになることを防ぐ小さい数である。
【０２００】
｛取得されるポリゴンエリアの縮小｝
図１２に示されるポリゴンの各部の下におけるエリアの積分又は同等の計算によって、取得されるエリアの縮小が生じる。
【０２０１】
曲線の下におけるエリアは、長方形及び三角形のエリアの合計として計算され得るという事実を考慮すると、それは移動点及びその移動により影響を受ける隣接する点に関連するエリアでしかなく、従って移動の前後におけるエリアは次のように表わされ得る
【０２０２】
【数３８】
【０２０３】
故に取得されるエリアの縮小は次によって与えられる
【０２０４】
【数３９】
【０２０５】
このエリア縮小の指標の最大値は、Ｎｐ個の角のうちいずれが特定の繰り返しにおいて移動すべきかを決定し、一方（１２）及び（２６）がその移動を決定する。
【０２０６】
｛アルゴリズム｝
下のアルゴリズムにおいて、Ｎｐｍ，ｒｅｍは、それぞれの角の移動の繰り返しのステップにおいて、ポリゴンの内部に残っている高精度の測定点の数を表す。そのとき１つの特定のセルリレーション構成ｐについて、ポリゴンの計算についてのアルゴリズムは次のようになる：
【０２０７】
初期化（initialization）：
・クラスタの全ての高精度の測定結果の重心を計算（６）。
・重心からの最大距離ｒを計算（７）、（８）。
・円Ｒの周囲に分布する初期ポリゴンを計算（９）、（１０）、（１１）。
【０２０８】
エリア最小化：
【０２０９】
【数４０】
【０２１０】
｛頂点の位置の再画定｝
ステップ１−ポリゴンの頂点の間の距離を計算
評価されるポリゴンの角は、次によって表される：
【０２１１】
【数４１】
【０２１２】
ここで、角はデカルト座標系で表わされていることを前提とする。（）Ｔは、ベクトル及び行列の転置を表す。そのとき、評価されるポリゴンの隣接する角の間の距離は、次のようになる：
【０２１３】
【数４２】
【０２１４】
故に、ポリゴンの境界線の周囲における総距離は：
【０２１５】
【数４３】
【０２１６】
同様に、隣接する点の間のベクトルは次のようになる
【０２１７】
【数４４】
【０２１８】
ステップ２−通過すべき整数及びわずかな角の計算
再サンプリングは、角１において開始しその後次の角へベクトルを加算する手続によって実行されるため、各繰り返しにおいて、元のポリゴン上を通過する角の数、及び最後の角を通過後に進むべき次の角までの距離の割合を知っておくことが、必要な前提条件である。これらの量は次のスキームによって計算することができ、ここでｎｉｐ，ｉｎｔは通過する角の数を表し、ｎｉｐ，ｆｒａｃはｎｉｐ，ｉｎｔを通過後に加算するベクトルの割合を表す。インデックスｉは、再サンプリングされるｉ番目の点を示す。量ｄｐ，ｔａｒｇｅｔは、ｉ番目の新しい角を配置するためにポリゴン境界線の周囲を移動する距離であり、ｄｐ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ及びｄｐ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ，ｎｅｗは、その角を配置する間に積算される、古い距離及び新しい距離である。アルゴリズムは：
【０２１９】
【数４５】
【０２２０】
ステップ３−新しいポリゴンの角の計算
ポリゴンの再サンプリングされる角は、評価される元のポリゴンの最初の角において、最初に再サンプリングされる：
【０２２１】
【数４６】
【０２２２】
次に、再サンプリングされる角は、次のようになる：
【０２２３】
【数４７】
【０２２４】
ステップ４−再サンプリングされるポリゴンの内部の点及び確かさの計算
ポリゴンの角が変化しているため、ポリゴンも変化している。その結果、経験的な確かさの現行の値（評価されるポリゴンの内部の点であるクラスタの点の割合）もまた変化している。
【０２２５】
ポリゴンの縮小のアルゴリズムが実行し続ける、又は終了するために、クラスタの全ての点は、再サンプリングされるポリゴンの内部の点であるか否かについて、チェックされる必要がある。この後、ポリゴンの縮小のアルゴリズムの残りの内部の点は、これら新しい内部の点と共に再画定される。さらに、ポリゴンの縮小のアルゴリズムは、経験的な確かさの新しい値に関する情報を与えられる必要がある。
【０２２６】
それぞれのクラスタの点のチェックは、先行技術から知られている、所与の点が任意のポリゴンの内部の点であるかを決定するアルゴリズムによって行われる。このアルゴリズムは、その点を起点とし、チェックされるべき無限に伸びる検査線（直線）を形成することにより動作する。その後、当該検査線とポリゴンを形成する線分との間の交差の数が数えられる。交差の数が奇数である場合、線はいつか（有界の）ポリゴンから離れなければならず、故にその点はポリゴンの内部において開始していた必要がある、すなわち、当該検査される点は内部の点であるはずである。
【０２２７】
＜アペンディクスＣ＞
［弧上におけるポリゴンの画定］
ここで説明される実施形態は、アンテナの点の位置の代わりに、クラスタの重心へ向かう移動を代替することを基礎とする。ＲＴＴ測定を伴う場合に関して後述する。一方、強く凸でないクラスタは、他の状況において生じ得る。その際、違いは別の“中心点”が選択される必要があり、そこへ／そこから角の移動が実行されることである。
【０２２８】
図１４を参照して、厚さゼロの楕円の弧の形を説明する。見て分かるように、楕円の弧９６は、中心点９２、内側半径ｒ１、内側半径と弧の幅ｒ２との合計として定義される外側半径、並びに北方向に対する左側角度θ、及び左側角度と角度領域βとの合計として定義される右側角度、によって定義される。
【０２２９】
修正された画定を説明するため、次の表記法が導入される（簡明さのため、効果の周囲において角度に関するラップは起こらないと仮定する）：
【０２３０】
【数４８】
【０２３１】
クラスタｐの高精度の測定結果を表す。さらに、そのクラスタの特定のＲＴＴ測定を伴うセルｐにサービス提供するＲＢＳのアンテナ位置は、次によって表わされる
【０２３２】
【数４９】
【０２３３】
その結果、次が簡単に計算される
【０２３４】
【数５０】
【０２３５】
これにより、量ｒｍａｘｐは任意の高精度の測定結果のアンテナ位置までの最大距離である。量ｒｍｉｎｐは同様に任意の高精度の測定結果のアンテナ位置までの最小距離であり、θｍａｘｐはアンテナ位置と任意の高精度の測定結果との間を結ぶ線の最大角度であり、及びθｍｉｎｐはアンテナ位置と任意の高精度の測定結果との間を結ぶ線の最小角度である。点が移動される際常にクラスタに当たることを確実にするため、角度はその後わずかに内側へ調節される。これは次のように表わされる
【０２３６】
【数５１】
【０２３７】
ここでΔθは小さい角度である。２πを伴う角度の多義性を処理するための指標が追加される必要があることに留意する。
【０２３８】
正のスケール係数ｋｍａｘ＞１及びｋｍｉｎ＜１を定義すると、ポリゴンの初期の頂点は次のように計算できる
【０２３９】
【数５２】
【０２４０】
ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐは、外側の楕円の弧に元々位置しているポリゴンの点の数である。θｉｐ，０は、アンテナ位置及び個々のポリゴンの点を通って結ぶ線の角度群であり、ｘｉｐ，０及びｙｉｐ，０はそのポリゴンの点の座標群である。角の移動についての原理をここで簡単に説明する。頂点ｒｉｐ，ｉ＝１,・・・,ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐは、常にｒＣｅｎｔｅｒｐに向かって内側に移動され、一方頂点ｒｉｐ，ｉ＝ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐ＋１，・・・,Ｎｐは、常にｒＣｅｎｔｅｒｐから外側に移動される。両方の場合において、移動はｒＣｅｎｔｅｒｐ及びその頂点を通過する線に制約される。この修正と共に、ポリゴンの縮小のアルゴリズムはまさに上述されたように動作する。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概してセルラー通信ネットワークにおける移動端末の位置決定のための方法及びシステムに関し、特にセルエリアを含む位置決定に関する。
【背景技術】
【０００２】
全てのセルラー通信システムはセルに分割されており、ここでユーザ機器（ＵＥ）は、１つ又はソフト（ソフター）ハンドオーバの場合は複数の基地局によってサービス提供される。各基地局は、１つより多くのセルにおいて、ＵＥにサービス提供してもよい。測位（positioning）及びナビゲーションの観点からの重要な１つのポイントは、セルラーシステムにおいて所定のＵＥが位置しているセルが知られていることである。故に、所定のセルによりカバーされる地理的エリアの決定の後、ＵＥが接続されている限り、及び報告されるサービス提供セルのセルアイデンティティが特定の地理的エリアに対応するセルアイデンティティと等しい限り、そのＵＥは当該地理的エリア内のどこかに位置していると言うことができる。
【０００３】
ＷＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）セルラーシステム内における一例としての測位は、その測位がＲＡＮＡＰ（Radio Access Network Application Part）インターフェイス上で動作していることを前提として、簡単には次のように動作する。一方でその手続は、例えばＧＳＭ（Global System for Mobile communications）及びＣＤＭＡ２０００（Code Division Multiple Access 2000）に似ている。
【０００４】
位置の評価を要求するメッセージは、ＳＲＮＣ（Serving Radio Network Controller）においてＲＡＮＡＰインターフェイス上で受信される。メッセージのサービスパラメータの品質は、ＲＮＣ（Radio Network Controller）がセルアイデンティティの測位方法を選択できるようにすることを前提としている。ＳＲＮＣは、測位すべきＵＥのサービス提供セルのアイデンティティを決定し、サービス提供セルの外延（extension）を表す事前格納された（pre-stored）ポリゴンを読み出す。ＳＲＮＣはその結果として生じるセルのポリゴンを、位置報告メッセージにおけるセルのポリゴンフォーマットを使用して、ＲＡＮＡＰインターフェイス上でコアネットワークに返送する。
【０００５】
一方、無線伝搬の複雑性のため、セルのポリゴンフォーマットは実際のセルの外延の近似でしかないことに留意すべきである。ポリゴンフォーマットの選択は、例えば計算の複雑性及び報告する帯域幅を考慮して、適度に柔軟な地理的表現のフォーマットを有すべき必要性があることに影響される。
【０００６】
ポリゴンフォーマットがセルの外延を近似するため、ポリゴンは通常一定の確かさをもってセルの外延を表すようセルプランニング（cell-planning）ツールにおいて予決定されている。その確かさは、セルポリゴンによって表わされるセルにＵＥが接続されているという事実を条件として、そのポリゴン内にそのＵＥが位置している確率を表すことを意図している。セルポリゴンの基本的なオフライン計算は、例えば様々なレベルの高度なカバレッジシミュレーションを基礎とすることが可能である。一方で、計算されたセルの外延の確かさを考慮すると、最終結果は通常あまり信頼できないものである。
【０００７】
セルアイデンティティの測位方法の精度は、主にセルのサイズによって制限され、それにより、より高度なナビゲーションアプリケーションにおいてはその使用が妨げられ得る。その主な利点は、非常に少ない応答時間と共に、その方法が広く普及しており、セルラーカバレッジの存在する場所では常に利用可能であるという事実を含む。そのセルアイデンティティの方法はまた実装が直接的であり、ＵＥの影響を受けない。その利点は、その方法の利点が保持されるのと同時に基本的なセルアイデンティティの方法の精度を強化することを目的とする、強化されたセルアイデンティティ（ＥセルＩＤ）の測位方法の開発についての興味につながった。
【０００８】
ＥセルＩＤの測位についての１つの原理は、セル外延モデルを距離の指標と組み合わせることを目的としている。この目的に向かう２つの可能性は、ＲＴＴ（Round Trip Time）測定及びパスロス測定である。この２つの選択肢のうちより正確なのはＲＴＴ測定である。パスロス測定は、シャドーフェージング効果（shadow fading effects）の影響を受け、それによって精度がＵＥまでの距離の半分のオーダーになってしまう。ＲＴＴ測定の原理においては、無線基地局（ＲＢＳ）からＵＥへ、及びその逆の無線波の伝搬時間が測定される。ＲＴＴの方法は単独でＲＢＳの周囲の円を定義する。この情報をセルポリゴンと組み合わせることにより、その円の左右の角度を計算することが可能となる。
【０００９】
強化されたセルアイデンティティの測位についての別のアイディアは、１以上のセルと共にＵＥがソフト（ソフター）ハンドオーバにある領域の事前計算されたマップを使用することであった。そのようなエリアは、決定された位置をより正確にするために拡大するセル全体よりも非常に小さい。通常これらのマップは、ちょうど普通のセルポリゴンのようにプランニングツールにおいて事前計算されている。
【００１０】
状況によっては、高精度の測位が要求されることがある。本開示において“高精度測位方法”とは、ノースアメリカンＥ−９１１非常時測位要件（North-American E-911 emergency positioning requirements）を満たす潜在的可能性を有する測位方法を意味するものと定義される。これら要件を満たす方法は、次のいずれかの測位の精度を獲得することが可能である：
（端末ベース）５０メートル（６７％）及び１５０ｍ（９５％）、又は
（ネットワークベース）１００メートル（６７％）及び３００ｍ（９５％）。
【００１１】
Ａ−ＧＰＳ（Assisted Global Positioning System）の測位は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を強化したものである。例えばセルラー通信システムに取り付けられたＧＰＳのリファレンス受信機は、セルラー通信システムに接続された端末内のＧＰＳ受信機へ伝送が行われる際、ＧＰＳの端末受信機の性能を向上させる補助（assistance）データを収集する。典型的には、Ａ−ＧＰＳの精度は１０メートル程度まで良好となり得る。追加の補助データは、典型的には、端末位置の粗い初期評価を相応の不確かさと共に取得することを目的として、直接セルラー通信システムから収集される。この位置は、セルアイデンティティを測位するステップによりしばしば与えられる。
【００１２】
ＵＴＤＯＡ（Uplink Time Difference Of Arrival）測位方法は、いくつかのＲＢＳにおいて実行されるＵＥからの送信信号の到着時間の測定を基礎としている。その信号の強度はＡ−ＧＰＳよりも高く、屋内での測位を実行する能力を強化し得る。しかし、主に、高い仰角にある衛星からＧＰＳの無線信号が受信される場合より地球の表面に沿った場合の方が無線伝搬の条件が悪いことにより、ＵＴＤＯＡの精度はＡ−ＧＰＳよりも多少悪いことが予期される。
【００１３】
セルＩＤに基づく既存の測位方法に関する一般的な問題は、決定される位置の精度が低いことである。さらに、計算されたセルエリアに関して、信頼値（confidence value）は通常最良の精度をもって決定されない。加えて、移動端末の存在確率（probabilities for occurrence）の分布が不均一かつ方向依存的なセルは、適切に処理することが難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
故に本発明の一般的な目的は、位置決定の精度を改善する可能性を与える方法、装置、及びシステムを提供することである。さらなる目的は、より精度の高い位置決定を可能とする測位支援（assisting）データを提供する方法及び装置を提供することである。また、本発明のさらなる目的は、より小さい区別可能なエリア及び複雑な形状又は方向依存的な大きさを有するエリアと共に動作する、方法、装置、及びシステムを提供することである。また、良好に確立された信頼値を有する定義されたエリアを提供する方法、装置、及びシステムを提供することも、本発明のさらなる目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上の目的は、添付の特許請求の範囲に係る方法、装置、及びシステムによって達成される。一般的に、第１の観点において、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための方法は、ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップを含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記方法は、上記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するステップをさらに含む。上記確立するステップ及び上記実行するステップは、複数回繰り返される。同じ上記セルリレーション構成に属する上記高精度位置決定の結果である点は、別々の結果クラスタにクラスタ化され、ポリゴンが上記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けられる。上記関連付けるステップは、上記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するステップ、上記第１の結果クラスタの上記高精度位置決定の結果を上記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために上記ポリゴンの角（corner）の上記位置を定義されたパスに沿って変更するステップ、及び上記ポリゴンの角が上記ポリゴンの外周の小規模部分に集まることを是正するステップを含む。上記方法は最後に、上記セルリレーション構成と上記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するステップを含む。
【００１６】
本発明の第２の観点において、無線ネットワークプランニングのための方法は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを取得するステップを含む。上記高精度位置決定を実行するステップは、要求に応じて実行される。上記方法は、実際の無線伝搬に関して上記位置決定支援データを評価するステップをさらに含む。
【００１７】
本発明の第３の観点において、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための方法は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを取得するステップと、上記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと、を含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記方法は、上記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、上記位置決定支援データによって、上記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するステップをさらに含む。
【００１８】
本発明の第４の観点において、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成は、ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段を含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記構成は、上記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段と、同じ上記セルリレーション構成に属する複数の上記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段と、ポリゴンを上記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるための手段と、をさらに含む。上記関連付けるための手段は、上記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲し、上記第１の結果クラスタの上記高精度位置決定の結果を上記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために上記ポリゴンの角の上記位置を定義されたパスに沿って変更し、及び上記ポリゴンの角が上記ポリゴンの外周の小規模部分に集まることを是正するように構成されている。上記構成はまた、上記セルリレーション構成と関連付けられる上記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するための手段を含む。
【００１９】
本発明の第５の観点において、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成は、上記第４の観点に係る位置決定支援データを提供するための構成と、上記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段とを含む。上記セルリレーション構成は、上記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含む。上記構成はまた、上記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、上記位置決定支援データによって、上記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段を含む。
【００２０】
本発明の第６の観点において、セルラー通信ネットワークのノードは、上記第４の観点又は上記第５の観点に係る構成を含む。
【００２１】
本発明の第７の観点において、セルラー通信ネットワークは、上記第４の観点又は上記第５の観点に係る構成を含む。
【００２２】
本発明の第８の観点において、コンピュータにより読取可能な媒体は、上記第１の観点に従って提供される位置決定支援データを含む。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の１つの利点は、セルリレーション構成についてのエリア定義のデータベースが適応的かつ自動的に構築されることである。セルアイデンティティの測位方法の精度は、複雑なエリア又は非常に方向依存的な大きさを有するエリア、すなわち高いアスペクト比を有するエリアについても、一定の信頼レベル内で最大化される。エリア定義情報は自動的に精緻化され、事実、例えば無線ネットワーク（ＲＡＮ）の各部が再計画される場合に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明は、それに関するさらなる目的及び利点と共に、添付の図面と共に取り上げられる次の説明を参照することにより、非常によく理解され得る：
【００２５】
【図１】セルラー通信システムの説明図である。
【図２Ａ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｂ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｃ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｄ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図２Ｅ】隣接するセルの信号からのカバレッジに従ってセルをより小さいエリアに分割する例の説明図である。
【図３Ａ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図３Ｂ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図３Ｃ】セルリレーション構成の例の説明図である。
【図４Ａ】本発明に係る方法の一実施形態の主要なステップのフロー図である。
【図４Ｂ】本発明に係る方法の別の実施形態の主要なステップのフロー図である。
【図４Ｃ】図４Ａ〜Ｂのステップ２１２の実施形態のステップのフロー図である。
【図４Ｄ】図４Ａ〜Ｂのステップ２１２の実施形態のステップのフロー図である。
【図４Ｅ】本発明に係る別の方法の一実施形態のステップのフロー図である。
【図５】ポリゴンの限定的な部分に集まる頂点の説明図である。
【図６】セルポリゴンの一例である。
【図７】３ＧＰＰポリゴンのメッセージの情報要素の説明図である。
【図８】一実施形態に係るポリゴンの頂点の再画定（reinitiation）の結果の説明図である。
【図９】頂点の再画定の別の実施形態の説明図である。
【図１０】縮小ポリゴン法のための初期の形状の説明図である。
【図１１】最大のポリゴンの角の移動を決定するために使用される形状の説明図である。
【図１２】エリア縮小の計算についての形状の説明図である。
【図１３】他の実施形態に係るポリゴンの頂点の再画定の結果の説明図である。
【図１４】２つの楕円扇形上におけるポリゴンの画定の説明図である。
【図１５】１点より多くの点に向かって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１６】隣接する角の間が同じ距離になるように縮小するポリゴンの説明図である。
【図１７】接近して配置された角の削除によって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１８】接近して配置された角の移動によって縮小するポリゴンの説明図である。
【図１９】本発明に係るノードの一実施形態の主要部分のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本開示において“位置決定支援データ”は、無線ネットワークプランニング又はセルＩＤに基づく測位のような、セルラー通信システムにおけるセルに関連するアクティビティにおいて使用されるデータを定義するために使用される。特にそれは、本開示において使用されるセルリレーション構成及び関連するエリア定義についてのものであってよい。これは、本開示においてもっぱらＡ−ＧＰＳの議論において使用される“補助データ”と間違えられることがあってはならない。
【００２７】
本開示において、ＷＣＤＭＡシステムはモデルシステムとして使用される。一方、当業者は誰でも、本発明の基本的な原理はいかなるセルラー通信システムにも適用可能であることを理解する。故に本発明は、そのようなものとして例示する実施形態に限定されない。
【００２８】
図１は、一般的なＷＣＤＭＡシステム１００を示している。無線基地局３０（ＲＢＳ）はシステムのカバレッジエリアにわたって散在しており、この実施形態においてセクタ化された（sectorized）アンテナであるアンテナ２０にサービス提供する。セル１５はアンテナ２０の各セクタに関連付けられており、そのエリアにおいて通信システムへの接続はその特定のセクタのいたるところで好適に実行される。ＲＢＳ３０は、典型的な場合において測位ノード４５を含むＲＮＣ（Radio Network Controller）ノード４０に接続されている。ＵＥ１０及びＲＮＣ４０は、ＲＢＳ３０について透過的ないわゆるＲＲＣ（Radio Resource Control）インターフェイス３７上で通信する。ＲＢＳ３０及びＲＮＣ４０はＵＴＲＡＮ（Universal Mobile Telecommunication System Radio Access Network）３５に含まれるノードである。ＲＮＣ４０は、ＲＡＮＡＰ（Radio Access Network Application Part）インターフェイス４７を介して、通信システム１００のコアネットワーク（ＣＮ）５０にさらに接続されている。
【００２９】
ユーザ機器（ＵＥ）１０は、セルラー通信システム１００によってカバーされるエリアに位置している。ユーザ機器は、信号２５を通じて自身の無線基地局３０と通信する。一方、隣接するＲＢＳ３０からの及びＲＢＳ３０への信号２６もまた検出される可能性がある。隣接する信号２６が実際の通信をサポートし得る程度に十分強い場合、対応するセルはソフト（ソフター）ハンドオーバに参加するいわゆるアクティブセットのセルに含まれ得る。（ソフトハンドオーバは同じ場所に配置されていない２つの異なるＲＢＳが使用される場合を意味し、一方ソフターハンドオーバはいくつかのセクタを伴う１つのＲＢＳについてのものである。）特別な場合は、ＵＥが同じＲＢＳの２つのセクタに接続されている、すなわちソフターハンドオーバのときである。一方本発明の目的については、ソフトハンドオーバとソフターハンドオーバとの間に実質的な相違はなく、両方の場合を似たように処理することができる。信号２６は、場合によってはアクティブセットに含まれるためにはあまりに弱いが、伝送を行っているＲＢＳの識別を可能とし得る程度に十分強い可能性がある。そのような信号は、例えば測位の目的のために使用され得る。このほか、隣接する信号２６は弱過ぎて全く使用できない可能性もある。
【００３０】
ＵＥ１０がある無線リンクを介してあるＲＢＳに接続されている場合、ＵＥ１０は、関連する地理的セル記述（geographical cell description）内に位置している可能性が高い。ＷＣＤＭＡにおいてセルの外延を記述するポリゴンによって定義されるセルエリアは、セルの実際の外延に関して通常最良の精度をもって決定されない。近似のセルエリアは、典型的にはセルプランニングに関連して決定され、完全には実際の状況に対応していない可能性がある。通常セルエリアの外延の実際の信頼レベルは特定されない。さらに、無線条件はセルプランニングが実行された後にも変化し得る。故に、確かさ及び各セルについて事前計算されたセルポリゴンを、フィールドデータを使用してチューニングすることは有益であろう。しかし、特に無線条件が時間と共に変化し得るため、これは通常利用できない。本発明の開示は、自動的にそのようなチューニングを獲得するための手法を明らかにする。
【００３１】
図２Ａは、ＵＥ１０が接続されているセル１５を示している。次の説明を単純にするため、この場合ＲＢＳはセルの中心に配置されている、いわゆるオムニセルの構成であると仮定する。ＵＥ１０がＲＢＳに接続されている場合、それは一定の確率をもってセル１５内に存在すると決定され得る。
【００３２】
一方、上で簡単に言及したように、ＵＥはさらに他のＲＢＳからの無線の範囲内にも存在してもよい。図２Ｂにおいて、その内部においては隣接するＲＢＳへの／からの信号がソフト（ソフター）ハンドオーバを可能とし得る程度に十分強いエリアの境界線１２が示されている。この極めて単純化されたモデルにおいて、境界線１２は、隣接するＲＢＳにその中心を有する円として描かれている。境界線１２がセル１５をさらに小さいエリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｚに分割することは、容易に理解される。エリア１１Ｚにおいては、自身のＲＢＳ３０からの信号のみが有効である。一方、例えばエリア１１Ａにおいては、１つの隣接するＲＢＳへの／からの信号もソフト（ソフター）ハンドオーバの目的のために有効であり、故にいわゆるアクティブセットのセルに含まれる。エリア１１Ｂにおいては、２つの隣接するセルへの／からの信号が十分強く、その結果アクティブセットは２つの隣接するセルを含む。ここで、アクティブセットの内容が測位の目的のために使用され得ることは、容易に理解できる。アクティブセットのリストを調べることにより、部分エリア１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１ＺのいずれにＵＥ１０が位置している可能性が高いかを決定することができる。
【００３３】
一方、ほとんどの場合、恐らく十分な精度をもって計算することは難しい可能性が高いため、ソフト（ソフター）ハンドオーバの情報は測位の目的のためには使用されない。本発明によれば、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域を記述するエリア定義は有用である。ＷＣＤＭＡにおいて、そのようなエリア定義は、都合よくポリゴンの定義となり得る。一方、先行技術のセルプランニングの原理を使用しても、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域の実際の外延に関して、最良の精度をもって決定されるエリア定義は通常提供されないであろう。さらに、先行技術の方法を使用すると、任意のソフト（ソフター）ハンドオーバの領域の信頼値は、任意の計算されたソフト（ソフター）ハンドオーバエリアに関して、通常最良の精度をもって決定されないであろう。故に、確かさ及び各セルについて事前計算されたセルポリゴンを、フィールドデータを使用してチューニングすることは有益であろう。しかし、特に無線条件が、基本のセルについてもさることながら、時間に伴って変化し得るため、これは通常利用できない。一方で、本発明は、そのようなチューニングを自動的に獲得するための手法を明らかにする。
【００３４】
さらに隣接するＲＢＳからの信号を利用することができる。上述したように、たとえ隣接するＲＢＳへの及び隣接するＲＢＳからの信号がソフト（ソフター）ハンドオーバを可能とし得る程度に十分強くない場合でも、伝送を行っているＲＢＳ／ＵＥのアイデンティティの決定を可能とする程度にはなお十分強い可能性がある。対応するセルのセットは、典型的には検出されたセルのセットとして参照される。またこの情報は測位の目的のためにも使用され得る。図２Ｃにおいて、セル１５が再度示されている。ここで、ソフト（ソフター）ハンドオーバ（いずれか一方のみ参照番号で示されている）についての境界線１２のみでなく、その内部において伝送を行っているＲＢＳ又はＵＥのアイデンティティがダウンリンク又はアップリンクにおいてそれぞれ取得され得る、例えば検出されたセルのセットに相当するエリアの、境界線１３も示されている。それによってさらにセル１５は、さらに小さい部分エリア１１、１１Ｃ〜Ｇ、１１Ｚに分割される。例えばエリア１１Ｅにおいて、自身のＲＢＳからの信号に加えて１つの隣接するＲＢＳからの信号は、ソフト（ソフター）ハンドオーバのために使用される一方、別の隣接するＲＢＳからの信号は、それのみで伝送を行っているＲＢＳを識別するために使用される。
【００３５】
一定の強度の信号の存在のみでなく、他の信号と比較した場合の相対強度も考慮する場合、元のセルをさらに細かく分割することが可能となる。図２Ｄにおいて、１つより多くの隣接するＲＢＳからの信号を含む部分エリアは、いずれの信号が最も強いかに従って分割される。それによってエリア１１Ｈ〜Ｋを定義することができる。
【００３６】
一方上述したように、実際の状況は、図２Ａ〜Ｄの例が示し得るほど理想的ではない。それどころか、境界線１２、１３は容易には決定されず、典型的に円ではない。図２Ｅは、実際の状況に対応し得る状況を示している。そこで当業者は誰でも、エリア１１、１１Ａ〜Ｋ、１１Ｚを理論的に予め決定することは実際には不可能であることを理解する。
【００３７】
位置決定支援データを達成するために、本発明において、２種類の情報が相互に関連付けられる；セルリレーション構成、及び高精度測位データである。
【００３８】
第１の種類の情報は、セルリレーション構成である。このセルリレーション構成は、図２Ａ〜Ｅでの従前の例における分割に対応する。セルリレーション構成は、基本的な一実施形態において、“自身の”セルと、一定の基準を満たす検出可能な信号を対応ＲＢＳが問題のユーザ機器へ／から送信／受信する任意の隣接セルとを表すデータを含む。典型的な見方において、セルリレーション構成は、あるＵＥに関して特定の無線条件基準を満たす信号に対応する、セルアイデンティティのリストと考えることができる。図３Ａは、そのようなリストの一実施形態を示す。第１の行は、自身のセルに対応する。セルＩＤは“ＩＤ１”である。この例において、ＵＥは、セル“ＩＤ２”、“ＩＤ３”、“ＩＤ４”、“ＩＤ５”とも通信することができる。セルの各組み合わせは、この実施形態において特定のセルリレーション構成を定義するであろう。
【００３９】
図３Ｂは、セルリレーション構成の別の実施形態を示している。ここで、相対的な信号強度が考慮され、それによってセルは強度の順にソートされる。それによるとセル“ＩＤ３”への／からの信号は、例えばセル“ＩＤ５”への／からの信号よりも強い。これは、この実施形態におけるセルリレーション構成が、いずれのセルがリストに含まれるかということだけでなく、どういう順序であるかということにも依存することを意味する。さらにアップリンクとダウンリンクとの間で強度の順に相違がある可能性もあり、それもエリアを定義する際に利用することができる。
【００４０】
また他の信号−強度に関連した量、例えばパスロス及び信号対干渉比をも、セルリレーション構成を定義するために利用することができる。
【００４１】
図３Ｃは、セルリレーション構成の別の実施形態を示している。ここで、信号強度は、さらに分類される。セル“ＩＤ１”は“自身のセル”として分類され、セル“ＩＤ３”及び“ＩＤ５”はアクティブセットのセルに含まれるように分類される、すなわち、これらはソフト（ソフター）ハンドオーバの目的のために利用されることが分かる。これは、この実施形態におけるセルリレーション構成が、いずれのセルがリストに含まれ、どういう順序であるかということだけでなく、セルの分類にも依存することを意味する。
【００４２】
上の例を見れば、当業者は誰でも、セルラー通信ネットワークのカバレッジエリア内に位置している任意のＵＥについてセルリレーション構成が容易に取得可能であることを理解する。
【００４３】
第２の種類の必須の情報は、さらに上で言及したように、高精度測位データである。これは任意の可能な手法で導くことができる。ＵＴＤＯＡ及びＡ−ＧＰＳは背景技術において前述されているが、他の方法も同様に有用であり得る。１つの発明的なアイディアは、高精度測位データとセルリレーション構成との間のリレーションを、対応するＵＥについて測位の時点で収集することである。これは、機を捉えた測定、すなわち、何らかの他の理由のためにいずれにせよ実行されるであろう高精度の測定を使用することによって好適に実行される。あるいは、その測定は意図的に準備され得る。例えば、改善された無線ネットワークプランニングの目的のために、高精度の位置測定装置が計画的に所定のエリアにわたって分散配置され得る。位置は、セルリレーション構成と共に決定される。別の選択肢として、高精度測位が可能なユーザ機器に、そのような測定を提供するよう定期的に命令することがあり得る。その後、それぞれの候補となるセルリレーション構成（すなわち、単純な見方をすると順序付けされたセルアイデンティティのセット）について、測定リストが設定される。そして、特定のセルリレーション構成に関連する全ての高精度の測定結果は、１つの特定の高精度の測定結果のリストに集約される。換言すれば、高精度測位データは現行のセルリレーション構成に応じてクラスタ化される。故に１つのそのようなリストの測定結果は、特定の地理的エリアに位置していると期待され得る測定結果のクラスタを形成する。故に高精度位置決定の結果をクラスタ化することによって、複数の別々にクラスタ化された結果が生じる。適切な数の高精度測位データの点が別々にクラスタ化された結果のうちの１つにクラスタ化される場合、予決定された割合（fraction）の高精度測位データの点を含むエリアを定義することが可能となる。その結果、あるセルリレーション構成を有するＵＥが、予決定された割合に相当する信頼レベルをもって、定義されたエリア内に位置している、と結論付けることができる。
【００４４】
換言すれば、高精度測位の能力を自ら有さないＵＥは、位置決定における精度を改善するために、他のＵＥの以前の高精度測位を利用してもよい。
【００４５】
得られたエリア定義は、実際の無線カバレッジとは大幅に異なり得ることに気付くことができる。その理由は、良好な無線条件を有しているがユーザ機器を１つもホスティングしていないエリアは、決定されたエリアから除外される傾向となるであろうためである。関連付けられるエリアは、代わりに無線カバレッジの特性とユーザ機器の存在確率の組み合わせに基づくエリアとなるであろう。
【００４６】
図４Ａに示されている、位置決定支援データを提供するための方法の一実施形態の主要なステップのフロー図によっても、本発明の基礎となる基本的なアイディアは示され得る。手続はステップ２００において開始する。当該手続は、位置決定支援データを提供するため、まずセクション２０２に取り掛かる。このセクションはステップ２０４から開始し、そこでは特定のＵＥについてのセルリレーション構成が決定される。信号は、典型的に標準のセルラー通信システムの手続に従って登録及び報告され、セルリレーション構成にまとめられる。ステップ２０６において、任意の適切な高精度測位方法を使用して、ＵＥの高精度測位が実行される。ステップ２０８において、高精度測位データは決定されたセルリレーション構成に応じてクラスタ化される。ステップ２０４から２０８は、矢印２１０で示されているように、複数回繰り返される。点のクラスタ化の数学的説明は、アペンディクスＡにおいて提示されている。
【００４７】
あるセルリレーション構成について適切な数の測定点が利用可能である場合、手続はステップ２１２に進んでもよく、そこで高精度測位データの空間的分布に近い形態を有するエリアが決定される。好適には、なお予決定された割合の高精度測位データ含む、可能な限り小さいエリアが計算される。他の実施形態において、たとえエリアが数学的に絶対的な最小ではない場合でも、相当に小さいエリアをもって十分であるとしてもよい。あるセルリレーション構成とエリア定義との間のリレーションは、それによって得られる。ステップ２１２の発明的な実施形態について、さらに後で説明する。ステップ２０４〜２０８によってさらにデータが追加される場合、矢印２１４で示されるようにステップ２１２も繰り返される必要があり得る。特に、無線条件が変化している場合、永久的に又は長期間、エリア定義は再計算され、新しい状況に適応されなければならない。その際それぞれの高精度の位置測定は、あまりに古い高精度の位置測定結果を破棄できるようにするために好適にタイムスタンプも付され、引き続き新しいエリアの最適化が実行される。
【００４８】
タイムスタンプは、時間が変わればユーザ機器の分布が大幅に異なる可能性の高いシステムにおいても利用され得る。例えば、オフィスビル及び住居エリアが相互に近くに含まれている場合、例えば夜間に住居エリアにおいてユーザ機器が発見される可能性がより高い。その時点と大幅に異なる日、週、又は年を記録している時間を有する高精度測位データを破棄することによって、そういった変化は処理され得る。換言すれば、クラスタ化は、ある追加的基準を満たす測定結果を選択することのみによって実行され得る。それによってエリア定義を時間依存的にすることができる。
【００４９】
他のパラメータについてクラスタ化のための選択基準が設定されてもよい。例えばＲＡＢ（Radio Access Bearer）は、１つの選択パラメータとなり得る。異なるＲＡＢについてのカバレッジは大幅に異なり得るものであり、それにより異なる部分エリア間の境界線の位置は大幅に変化し得る。例えば、６４ｋｂｐｓのリンクによって伝送されるトラフィックは、３８４ｋｂｐｓのリンクによって伝送されるトラフィックとは完全に異なるカバレッジエリアを有し得る。決定されるべきエリアは使用される実際のＲＡＢについて固有であるため、例えば使用されるＲＡＢに関して測定結果をクラスタ化することによっても、改善された測位を可能とするであろう。
【００５０】
ＲＡＢに関する情報は、選択基準をよりエリア選択的にする、シグナリングの環境に関するある種の補助的な情報である。一般的なアプローチにおいて、他の補助的な情報をも類似の手法で利用することができる。同様に、実行され、選択基準の一部として使用され得るシグナリング特性の補助的な測定も存在する。一例として例えば補助的なＲＴＴ測定があり、これについてはさらに後で議論する。選択基準はセルリレーション構成を増強するものとして考えることができる。
【００５１】
ステップ２１２は、１つの特定のセルリレーション構成、一群のセルリレーション構成、又は全てのセルリレーション構成について、及び様々なクラスタ化の選択基準について、実行され得る。
【００５２】
より低い（より詳細な）レベルにおける測定結果の数が信頼性のあるセルポリゴンの計算のためには不十分である場合、より高いレベルにおけるリストがより低いレベルから構成され得るように、測定結果のリストは好適に階層的に体系化される。
【００５３】
ＵＥを測位しようとする際、手続は位置決定についてのセクション２１６へ入る。このセクションはステップ２１８から開始し、そこで測位すべきＵＥについてのセルリレーション構成が決定される。これは、典型的にステップ２０４と類似の手法で実行される。ステップ２２０において、あるセルリレーション構成とエリア定義との間のリレーションは、測位すべきＵＥが一定の確かさをもって位置しているエリアを提供するために使用される。この信頼レベルは、エリア最適化の間に使用される予決定された割合に相当する。手続はステップ２９９において終了する。測位の精度は、最良の場合、例えばノースアメリカンＥ−９１１非常時測位要件のために十分であり得る。一方この手法で得られる位置は、セクション２０２に係るエリア定義を改善するために使用されるべきでない。
【００５４】
種々のステップのタイミングは、ある程度異なるようになされてもよい。図４Ｂにおいて、本発明に係る方法の別の実施形態のフロー図が示されている。ここで、２つのセクション２０２及び２１６は、相互に互い違いにされている。ここでエリアを最適化するステップ２１２は、セルリレーション構成を決定するステップ２１８によってトリガされる。その後最適化のステップ２１２は、時間を節約するため、ステップ２１８において決定されたセルリレーション構成についてのみ好適に実行される。図４Ａにあるように、その関係が事前に、すなわち実際の測位要求が行われる前に決定されている場合、測位はより短い遅れをもって実行され得る。図４Ｂの実施形態はその代わりに、最新の利用可能なデータが常に利用されることを保証する。
【００５５】
エリアを最適化するステップ２１２は、本発明の重要な部分であると考えられる。図４Ｃにおいて、このステップがより詳細に説明されている。ステップ２３０において、結果クラスタ（result clusters）のうちの第１の結果クラスタが、ポリゴンによって包囲される。それによって、問題のセルリレーション構成についての全ての高精度測定点ｎＴＯＴは、エリア境界線によって取り囲まれる。ｎＴＯＴはその後、高精度測定点の入力数として使用される。ステップ２４０において、第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果の入力数をポリゴン内において少なくとも予決定された割合（percentage）となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するため、ポリゴンの角の位置（corner position）は定義されたパスに沿って変更される。
【００５６】
縮小手続（shrinking procedure）はその後、予決定されたルーチン又はルールに従って、第１の定義されたパスに沿って１回につき１つのポリゴンの角の位置を変更することを基礎とする。典型的には、これらのルールは予決定された数の高精度位置決定（high-precision position determinations）を、縮小するポリゴンの内部から排除することを許容する。好適には、予決定された基準に係る最良の改善をもたらすことが可能な角が選択され、各ステップにおいて移動される。予決定された基準は、例えば可能な限り大幅なエリア縮小であってもよい。その代わりに、予決定された基準は、可能な限り大きい変更距離であってもよい。特に角の選択は、各角を暫定的に変更し、その変更によって予決定された基準がどれほど改善されるかをチェックすることにより、決定され得る。その後この角を変更するステップは、そのクラスタの予決定された割合の高精度位置決定しかポリゴン内に残らないようになるまで繰り返される。
【００５７】
本発明のある特定の実施形態のポリゴンの角の変更において、高精度位置決定のうちの１つがポリゴンの外側に配置されることは許容され、但し２つは許容されない。典型的にはこれにより、変更される角と隣接する角とを結ぶ線上又はその付近に、クラスタ化された高精度位置決定の１つが配置される。
【００５８】
セルのほとんどの形状及び状況において動作可能である簡易な手続において、定義されたパスは、現行の角の位置と高精度位置決定群（すなわちポリゴン内の結果クラスタ）の重心との間の直線であり得る。一方、そのようなアプローチがポリゴンの周囲に不均一な角の分布をもたらす状況が存在する。
【００５９】
クラスタ化された結果の点があらゆる方向に比較的均一に広がっている場合、クラスタ化された点を包囲する円に角を有する初期ポリゴンは、満足に動作する。その後最適化されたエリアは、その外周上に極めて均一に広がっている角を有するポリゴンによって定義されるであろう。
【００６０】
一方、複雑な形状又は非常に方向依存的な大きさを有するエリア、すなわち高いアスペクト比を有するエリア、を有する結果クラスタの場合、状況はあまり良くないことがあり得る。図５は、細長い結果クラスタ８８を包囲するよう計算されたポリゴン８９Ｂを示している。初期ポリゴン８９Ａは、角が円に配置されていた。結果として生じるポリゴン８９Ｂのほとんどの頂点は、結果クラスタ８８の重心へ向かって移動される。その領域は高いアスペクト比を有しているため、その結果多くの点が結果クラスタ８８の重心に近い中央の小さな領域へ素早く収束することになる。結果クラスタ８８のさらに離れた部分をモデリングするために、ごく僅かのポリゴンの頂点しか残らない。
【００６１】
そのために、図４Ｃのステップ２５０において、当該ポリゴンの外周の小規模部分（a minor portion）に集まるポリゴンの角を是正するためのアクションが実行される。本実施形態において、矢印２５２で示されるように、ステップ２５０は繰り返し、又は変更するステップ２４０と互い違いに実行される。
【００６２】
図４Ｄにおいて、エリアを最適化するステップ２１２の別の実施形態が示されている。ここで是正するステップ２５０は、変更するステップ２４０に統合された部分を構成する。すなわち、変更するステップは、角が集まり得ないような形で構成される。
【００６３】
位置決定支援データを提供するための上の方法は、様々な状況において利用され得る。例えば、無線ネットワークプランニングを実行するための方法は、そういった提供方法を基礎とすることができる。図４Ｅにおいて、これが概略的に示されている。その手続は、ステップ２００において開始する。ステップ２６０において、位置決定支援データは、上で議論された原理に従って取得される。そして、高精度位置決定を実行するステップは、典型的には要求に応じて実行される。これによって、セルエリア内において注目されるポイント（points of interest）から複数の高精度位置決定を確実に得る機会が与えられる。その後ステップ２６２において、位置決定支援データは実際の無線伝搬に関して評価される。手続はステップ２９９において終了する。
【００６４】
図４Ｅの手続は、例えば図４Ａにおいて説明されたユーザ機器の測位と同様に、位置決定支援データを基礎としている。このデータは、原理上、後に続くステップと比べて異なる時間及び／又は異なる場所において決定されてもよい。故に、原理上、これら手続はコンピュータにより読取可能な媒体に含まれる位置決定支援データを基礎とすることが可能であろう。一方、実際のデータの提供、例えば任意のコンピュータの処理は、別の時間及び／又は別の位置において発生し得る。
【００６５】
これらのＷＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）システムのうちのいくつかのシステムにおいて、セルの地理的外延を好適に表すものは、セルポリゴンフォーマットによって都合良く与えられる。セルの外延は、自身と交差しない閉じたポリゴンの３〜１５個の角によって記述される。フォーマットは２次元であり、角はＷＧＳ８４地理的リファレンスシステム（WGS84 geographical reference system）における経度及び緯度の組として決定される。図６に一例が示されている。そこには、角９０を伴うセルポリゴン８９の一例が示されている。ＲＢＳ（Radio Base Station）は、典型的に当該ＲＢＳがサービス提供するセルポリゴン８９の角９０のうちの１つの近くに位置している。３ＧＰＰシステムは、セルポリゴンについてのメッセージングフォーマットを提供する。図７は、使用される３ＧＰＰのポリゴンのメッセージＩＥ（Information Element）を示している。このＩＥは、セルアイデンティティの測位が成功した後、ＲＡＮＡＰインターフェイス上でコアネットワークへ返信される位置報告（ＬＯＣＡＴＩＯＮ ＲＥＰＯＲＴ）メッセージに存在する。
【００６６】
本発明がセルＩＤの測位方法として使用される場合、セルの特定のアイデンティティに対応する、事前計算されたポリゴンよりむしろ再計算されたポリゴンが、ＲＡＮＡＰ又はＩｕｐｃ（ＵＴＲＡＮ内におけるＲＮＣとＳＡＳとの間の論理インターフェイス）上で報告される。留意すべきは、再計算されたポリゴンは報告用フォーマットと一致しているため、本発明が既存の測位インターフェイスに直接適合することである。
【００６７】
本発明が、ソフト（ソフター）ハンドオーバのアクティブセット又は検出可能なセルのセットを利用して、強化されたセルアイデンティティの測位として使用される場合、同様の報告が行われ得る。決定されたセルリレーション構成のために再計算されたポリゴンが記憶されている場合、当該再計算されたポリゴンが選択され、ＲＡＮＡＰまたはＩｕｐｃ上で報告される。この場合もやはり、本発明は既存の測位インターフェイスに直接適合する。
【００６８】
エリア定義のデータは、セルリレーション構成の情報を使用して効率的に解決され得るように、体系化されるべきである。この手法において、ある領域についてのエリアが計算されていない場合はいつでも、代替領域をカバーするフォールバックエリアを見つけることができる。留意すべきは、例えば測定の統計量の不足のためにそうした状況が起こり得るということである。
【００６９】
例えば、特定のセルリレーション構成についてポリゴンが計算されない場合、格納されたセルリレーション及びエリア定義の階層的構造が何らかの手法で活用される。１つの選択肢は、そのセルリレーション構成の最後のセルアイデンティティを無視し、そのようにして縮小されたセルリレーション構成について再計算されたポリゴンを探すことである。この縮小されたセルリレーション構成について再計算されたポリゴンが存在する場合、このポリゴンがＲＡＮＡＰ又はＩｕｐｃ上で報告される。それでもやはりポリゴンが計算されない場合、そのセルリレーション構成の最後から２番目のセルアイデンティティが除外され、手続が繰り返される。この手続は、そのセルリレーション構成がサービス提供セルに対応する最上位のレベルまで続けられ得る。それでもやはり再計算されたポリゴンが存在しない場合、事前計算されたポリゴンを使用することができる。ここで可能な多くの別の方策が存在することに留意すべきである。
【００７０】
ステップ２４０及び２５０の候補となる実施形態は複数存在する。それらのうちいくつかは、以下で議論されるであろう。第１群の実施形態において、定義されたパスは元の角の位置及びある単一の点（a single point）を通る曲線である。
【００７１】
第１の実施形態において、その単一の点は、ポリゴン内における第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果についての重心である。是正するステップは、この実施形態において、当該第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンの少なくとも１回の再画定を含む。再画定されたポリゴンは、第１の実施形態においては、前回の繰り返し時点のポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有するポリゴンである。図８に一例が示されている。再画定されたポリゴン８９Ｃは、第１の結果クラスタの高精度位置決定の残っている結果、すなわち元のポリゴン８９Ａを変更した結果として生じるポリゴン８９Ｂの内側の点のみ包囲する。それによって、既に排除されている結果が再度含まれることはない。再画定されたポリゴンの形状の単純な一例は、角が楕円上に位置しているポリゴンである。適切な楕円形状は、変更されたポリゴン８９Ｂの角の分布から推定し得る。このアプローチは、最終的には前段階において排除されている少数の点も包囲する最終的なポリゴンに落ち着く可能性がある。一方、大抵の場合において、“不当に”包含される点の数は小さいと考えられている。
【００７２】
第２の実施形態も、ある単一の点への例えば重心に向かう動作、及び再画定に基づく。一方、排除されている点を意図せず包含することを回避するため、再画定されたポリゴンは、以前のポリゴンの外周又は境界線に沿って均一に分布する角を有するポリゴンである。図９にこれが示されており、ここで以前のポリゴン８９Ｂは、○で示されている、極めて隣接して位置する角を有する。その図において四角で示されているそれぞれの“新しい”角の間の以前のポリゴン８９Ｂに沿ったパスの長さが同じとなるように、以前のポリゴン８９Ｂに沿って角の間を広げることによって、再画定されたポリゴン８９Ｃが作られる。その後是正するステップも再計算を含み、元のクラスタにおける再計算の対象の点は当該再画定されたポリゴン８９Ｃ内に位置する。故にこの再分布（redistribution）は、ポリゴンの各角について新しい角の座標を計算し、それによって再分布は、評価されたポリゴンの境界線の周囲に均一な距離で好適に分布する。この手法において、以前の繰り返しのステップのポリゴンの近似形状は保護される一方、前段階において排除された単一の点（single points）が再度含まれ得る。
【００７３】
アペンディクスＢに、第２の実施形態のより詳細な説明を見ることができる。図１３は、ポリゴンの縮小、ポリゴンの再画定、及びさらなるポリゴンの縮小の後の最終結果を示している。
【００７４】
第１及び第２の実施形態の両方が、ポリゴンの再画定に基づいている。そのような再画定は、異なる基準に従って実行されてもよい。１つの候補は、例えばポリゴンの角の変更を予決定された回数繰り返した後、断続的に再画定を行うことである。初回または直近の再画定以降、ポリゴンの縮小のアルゴリズムの繰り返し数がその後追跡記録される。再繰り返しはいつでも実行されてよいが、好適には、初期のポリゴンの全ての角が少なくとも１回移動する前に、再画定が行われるべきではない。
【００７５】
別のアプローチは、不均一な角の分布の指標（measure）を定義し、そのような指標が予決定された閾値を超える場合に再画定を実行することである。不均一な角の分布の指標は、多くの異なる手法で定義され得る。１つの非排他的な例は：
【００７６】
【数１】
【００７７】
ここで、ｄｉｐは、隣接する角の間の距離である。σが大きいとき、再画定が有益な状況である可能性が高い。
【００７８】
いつポリゴンの再画定を実行すべきかについての決定も、上述のアプローチの任意の組み合わせに基づくことができる。
【００７９】
細長いエリアが生じ得る典型的な一例は、ＲＴＴ測定がＡＥＣＩＤ測位において利用される場合である。これは、適度に広いセルとの組み合わせにおける大きい値のＲＴＴについて特に当てはまる。図１４に示されている第３の例となる一実施形態において、是正するステップは、結果クラスタ８８を包囲するポリゴン８９の外側の点として、単一の点９２を選択することを含む。換言すれば、結果クラスタ８８の外側において適切な点を選択することによって、２つのポリゴンの角９０の間の最小距離が一定レベルを超えるよう保たれることを保証することができる。例えばＲＴＴ測定量が十分大きい値である場合、角９０が移動される方向にある点９２は、セルにサービス提供するＲＢＳのアンテナの位置に好適に配置される。その結果、結果クラスタ８８よりもＲＢＳに近いポリゴンの頂点は局所的にＲＢＳから離れて移動し、結果クラスタ８８よりもＲＢＳから離れたポリゴンの頂点は局所的にＲＢＳに向かって移動するよう、移動の原理は構成される。
【００８０】
そのような一実施形態において、元のポリゴン８９も多くの手法で選択され得る。１つの候補は、選択された単一の点９２に中心が置かれた２つの円又は楕円の弧の区画９３に位置する点を有するポリゴン８９を選択することである。画定の原理は、２πを法とする最小及び最大の角度に等しい径の角度（side angle）９４、９５を伴う２つの楕円の弧９３上に、ポリゴン８９を画定することであってもよい。（厚さゼロの）１つの楕円の弧は、サービス提供ＲＢＳに対して結果クラスタの外側に位置しており、（厚さゼロの）１つの楕円の弧は、結果クラスタとその楕円の弧との間に位置している。
【００８１】
アペンディクスＣにおいて、第３の実施形態はいくらかより詳細に説明されている。
【００８２】
図１５に示されている第４の実施形態において、定義されたパス９７は多少異なって選択される。ここで、第１の結果クラスタのエリア８８内における複数の点９８は、定義されたパス９７についての暫定目標として与えられる。そのとき定義されたパス９７は、ポリゴン８９の元の角の位置９０及び第１の結果クラスタ８８内における第１の点を通る曲線である。是正するアクションはここで、複数の暫定目標点のうち最も近い点を選択することを含む。
【００８３】
図１６に示されている第５の実施形態において、手続は、隣接する角９９までの距離を等しく保つことを目的とする。各角９０は、２つの隣接する角９９を有する。両方の点までの距離が同じである点群を定義する、これら２つの隣接する角９９の間の直線６０、すなわち２つの最も近くに隣接する角９９までが等距離であるパスが存在する。この実施形態において、そのような直線６０は、頂点の間を広げる問題に関して変更される頂点を配置するための最適な選択肢である。一方、エリアの最小化も考慮されなければならない。故に、２つの最も近い隣接する角９９までが等距離である線６０に漸近的に近付く曲線である定義されたパス６１が選択される。
【００８４】
図１７に示されている第６の実施形態において、ポリゴンの縮小のアルゴリズムが実行される際、頂点９０の余剰分が初期ポリゴン８９のために使用される。近くに位置している頂点９０の是正は、ポリゴン８９の外周の小規模部分に集まるポリゴンの角のうち少なくとも１つのポリゴンの角を削除することによって簡単に実行される。換言すれば、角が極めて近くに来る場合、×として示されているそれらのいくつかは削除される。図１７において、重心の近くに位置している最終点のほとんどが、○で示されている少数の角のみを残して削除されることがわかる。最終的なポリゴンが、実際に使用されるためにはまだあまりに多くの角を有している場合、例えば３〜１５個の頂点を伴うポリゴンフォーマットを使用するＲＡＮＡＰ上での報告に適合するために、最終的な縮小が実行され得る。
【００８５】
図１８に示されているように、第７の実施形態において、角９０が極めて近くに来る場合、再度角の削除が実施される。一方この実施形態において、それぞれの削除された角６２について、新しい角６３がポリゴンに沿った別の場所に導入される。好適には、新しい角６３はポリゴンの最長の辺６４の中央に導入され得る。それによって角の数は常に一定となる一方、角９０は、角９０の局所的な密度が高い１つの位置から、角９０の局所的な密度が低い別の位置へ、ときどき移動されてもよい。
【００８６】
図１９は、セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成の一実施形態のブロック図である。本実施形態の構成は、測位ノード４５及び関連する機能を含む。ＷＣＤＭＡシステムに含まれていることが前提とされる本実施形態において、そのような機能は、ＲＮＣ４０に好適に含まれている。別の候補は、Ｉｕｐｃインターフェイス４７の反対側におけるＳＡＳノード（例えば、エリクソンＳＭＬＣ）において本発明を実装することである。さらに別の候補は、測定のログを取り、ＯＳＳ−ＲＣ又はもっと言えば完全に外部のノードにおいて、アルゴリズムを実行することである。その結果、検出されたセルのセット及び測定された高精度位置決定の結果の交換を可能とする既存のインターフェイスにおいて、新しいインターフェイス及び／又は情報要素が必要となり得る。
【００８７】
位置決定支援データ、すなわちセルリレーション構成と関連付けられるエリアとの間のリレーションが、外部のノードにおいて生成される場合、その情報は、位置決定手続を支援するために測位ノードに提供されなければならない。その際、位置決定支援データはコンピュータにより読取可能な媒体に好適に格納され、適切な手法で、例えば通信リンク上で内容をダウンロードすることによって、又は単にデータを格納しているデータ記憶装置を提供することによって、測位ノードに提供され得る。
【００８８】
本実施形態において、ＲＮＣ４０は、ＲＲＣインターフェイス３７を使用し、ＲＢＳについて透過的に、ＵＥとの間で通信する。現行のコンテキストにおいて、少なくとも２つの種類の情報が関係する；測位の結果（positioning measurements）３８、特に高精度測位の結果、及び隣接するセルの信号の測定結果３９、例えばハンドオーバの際の測定結果、である。隣接するセルの信号の測定結果３９は、特定のユーザ機器についてセルリレーション構成を確立するセルリレーション構成決定セクション４１に提供される。ある特定の実施形態において、セルリレーション構成決定セクション４１は、先行技術のアクティブセットの機能に基づくことができる。さらに上で説明されているように、セルリレーション構成は少なくとも、ユーザ機器への又はユーザ機器からの信号が受信される際に少なくともある特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを含む。特定のユーザ機器の決定されたセルリレーション構成は、クラスタ化セクション４２に提供される。
【００８９】
その他の重要な情報である測位の結果３８は、測位ノード４５に提供される。高精度測位の結果は、高精度測位セクション４６、すなわち問題のユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段に提供され、当該高精度測位セクション４６は、例えばＵＴＤＯＡ又はＡ−ＧＰＳを基礎とする測位を含み得る。他の測位の結果、例えばセルＩＤ又はＲＴＴによる測位の結果は、本実施形態において中精度（medium-precision）測位セクション４８に提供される。高精度測位の結果、すなわち高精度の位置、の分析結果は、クラスタ化セクション４２に提供される。
【００９０】
クラスタ化セクション４２は、同じセルリレーション構成に属する複数の高精度位置決定の結果である点を、別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段である。それによって高精度の位置は、対応するセルリレーション構成に関連付けられる。セルリレーション構成、並びに特定の実施形態においては補助的な情報及び／又は補助的な測定結果、特に記録時間、利用されるＲＡＢ、及び／又はＲＴＴ測定結果といった他の選択基準にも応じて、測定結果はクラスタ化される。破線矢印５３で示されているように、ＲＴＴ測定結果はその後、例えば中精度測位セクション４８によって提供され得る。時間又は利用されるＲＡＢのような補助的な情報、及び他の補助的な測定結果は、補助的情報セクション５４によって提供され得る。この補助的情報セクション５４は、ノード内部において情報を提供するように構成され、及び／又は外側から情報を取得するように構成され得る。
【００９１】
あるセルリレーション構成についての、及びいくつかの実施形態においては特定の時間間隔で又は特定のＲＡＢを使用して選択される位置のクラスタは、アルゴリズムブロック４３に提供される。アルゴリズムブロック４３において、エリア定義が計算される。測定結果の各クラスタを指定された信頼レベルで記述するエリアを計算するための、本発明の１つの重要な目的は、アルゴリズムブロック４３において実行される。ＷＣＤＭＡの場合において、好適なエリア定義は、３から１５の角の座標によって定義されるポリゴンである。故に、アルゴリズムブロック４３は、結果クラスタのうちの少なくとも１つにポリゴンを関連付けるための手段である。ある特定の実施形態において、アルゴリズムブロック４３は、クラスタの高精度測定結果が所与の割合でポリゴンの内部に位置するであろうポリゴンを提供する。アルゴリズムブロック４３は上述の原理に従って、第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果をポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するためにポリゴンの角の位置を定義されたパスに沿って変更して、結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するよう、構成されている。アルゴリズムブロック４３は、当該ポリゴンの外周の小規模部分に集まるポリゴンの角を是正するよう、さらに構成されている。このアルゴリズムブロック４３は、十分な数の直近の十分高精度な測定結果を伴う全ての測定クラスタについて、ポリゴンの繰り返しの再計算を好適に実行する。エリア定義はエリアストレージ（area storage）４４に提供され、ここにセルリレーション構成の階層的に体系化されたセットを表すポリゴンが格納される。その後、格納されたポリゴンは、システムの測位アルゴリズムによって使用される。故にストレージ４４は、セルリレーション構成と関連付けられるポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを生成するための手段である。格納されたポリゴンのデータ構造は、それぞれの関連するセルリレーション構成をカバーするポインタのリストを好適に含む。それぞれのそういったポインタは、上述のように繰り返し計算された、対応する３から１５の角のポリゴンを指す。データ構造は、ポリゴンが計算された際の時間を定義する、各ポリゴンについての時間タグも好適に含む。
【００９２】
図１８の構成も、セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成である。これは、上述した位置決定支援データを提供するための構成を含む。本発明の原理に係る位置決定が要求される際、セルリレーション構成は、平常通りセルリレーション構成決定セクション４１において決定される。故に、セルリレーション構成決定セクション４１は、ユーザ機器についてセルリレーション構成を確立するための手段である。
【００９３】
その結果は、測位ノード４５における制御セクション４９へ転送される。制御セクション４９は、ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段を構成する。その決定は、位置決定支援データに基づく。測位要求５１、例えばいわゆる位置報告制御メッセージ（Location Reporting Control message）がＲＡＮＡＰインターフェイス４７上で受信される際、制御セクション４９は、サービスパラメータの品質及びＵＥの能力に基づいて、ＵＥの現行のセルリレーション構成に対応するエリアストレージ４４からエリア定義を読み出すことによって、位置決定を要求し得る。取得されたエリア定義、好適にはポリゴン定義は、測位報告メッセージ５２に含まれ、それは典型的に、例えばいわゆる位置報告メッセージを使用してＲＡＮＡＰインターフェイス４７上で返信される。位置決定支援データを生成するフェーズにおけるように、時間又は利用されるＲＡＢのような補助的な情報、及び他の補助的な測定結果も、エリア定義の選択を精緻化するために使用することができる。そのようなデータは、補助的情報セクション５４によって取得される。
【００９４】
エリア定義が任意の追加的な測位方法と共に使用されるべき場合、エリアストレージ４４から読み出されたエリアは、使用される方法に応じて、高精度測位セクション４６又は中精度測位セクション４８に提供される。その後、最終決定された位置はさらなる報告のために制御セクション４９に提供される。
【００９５】
図１８に関連して説明された構成は、典型的にセルラー通信ネットワーク（１００）のノードに含まれる。そのようなノードは、例えば基地局、基地局コントローラ、無線ネットワークコントローラ、サービスモバイルロケーションセンタ、又はスタンドアローンサービスモバイルロケーションセンタであり得る。
【００９６】
上述された実施形態は、本発明の実例となる少数の例として理解されるべきである。様々な修正、組合せ、及び変更が、本発明の範囲から逸脱することなくその実施形態になされ得ることが、当業者に理解されるであろう。特に、技術的に可能な他の構成において、異なる実施形態における異なる部分的解法を組み合わせることが可能である。一方、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。
【００９７】
＜アペンディクスＡ＞
［クラスタ化］
セルリレーション構成は、セルのアクティブリスト、すなわちソフトハンドオーバにおいてアクティブであるセル群に基づくことを前提とする。他のクラスタの選択ルールについても対応するモデリングが可能である。
【００９８】
高精度の位置測定結果は、典型的にはＷＧＳ８４地理的リファレンスシステムにおいて取得され表現される。時間ｔにおいて利用可能な測定結果は、次のように表わされる
【００９９】
【数２】
【０１００】
ここで、ｌａｔｊ（ｔｊ）及びｌｏｎｇｊ（ｔｊ）は、それぞれ時間ｔｉにおける測定された緯度及び経度を表す。Ｎ（ｔ）は、時間ｔにおける利用可能な測定結果の総数を表す。（）Ｔは、行列／ベクトルの転置を表す。
【０１０１】
同じ時間ｔｊ（いくらか適度に正確な時間の範囲内まで）において、セルリレーション構成はセルアイデンティティについてサンプリングされる。その結果は行ベクトル（又はポインタ）となる
【０１０２】
【数３】
【０１０３】
ここで、ｃＩＤｌ（ｔｊ）は、時間ｔｊにおいて高精度測位が実行されたＵＥについて、例えばソフターハンドオーバにおいてｌ番目に強いセルのセルアイデンティティである。Ｎ（ｔｊ）は、時間ｔｊにおけるセルリレーション構成におけるセルの数である。
【０１０４】
（２）に従って定義される、測定結果のクラスタ化のために使用される任意の候補のポインタは、ここで次のように表わされる
【０１０５】
【数４】
【０１０６】
ここで、Ｉｎｄｅｘｌ（ｋ）は（固定）ポインタｋのｌ番目の成分であり、Ｎ（ｋ）はポインタｋの次元であり、Ｋはカウンタの数である。高精度の位置測定結果の対応するリストは、Ｌｉｓｔｋによって表わされる。時間ｔにおいて：
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
ここで、Ｍ（ｋ，ｔ）は時間ｔにおけるリストｋの高精度の測定結果の数を表す。上述したように、事前に指定された閾値よりも古い測定結果は、各リストから破棄される。リストの最大サイズも事前に指定され得るものであり、その場合、新しい測定結果が届くと、最も古い測定結果がその古さに関係なく破棄される。
【０１０９】
時間ｔＮ（ｔ）＋１において新しい高精度の測定結果及び対応するセルリレーション構成が取得されると、クラスタ化アルゴリズムは次のように動作する：
【０１１０】
【数６】
【０１１１】
＜アペンディクスＢ＞
［ポリゴンの計算］
｛表記法｝
【０１１２】
効果的なアルゴリズムの説明を促進するために、次の表記法が必要となる：
【０１１３】
【数７】
【０１１４】
−特定のセルリレーション構成に対応する、１つの特定のポインタ。
【０１１５】
【数８】
【０１１６】
−ＷＧＳ８４緯度経度表記法における、セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角。
【０１１７】
【数９】
【０１１８】
−基点をセルラーシステムのカバレッジエリアにおけるどこかに有する局所地球正接デカルト座標系（local earth tangential Cartesian coordinate system）における、セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角。座標軸は通常東及び北とし、高度は無視される。
【０１１９】
【数１０】
【０１２０】
−セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角を決定するために使用される、高精度の測定結果。これは、ｐに対応するＬｉｓｔｋに登録されているうちの１つに対応する測定結果であるということに留意する。
【０１２１】
【数１１】
【０１２２】
−セルリレーション構成ｐに対応するポリゴンの角を決定するために使用される、高精度の測定結果。高精度の測定結果は、上で使用される、基点をセルラーシステムのカバレッジエリアにおけるどこかに有する同じ局所地球正接デカルト座標系に変換される。
【０１２３】
【数１２】
【０１２４】
−ｐに対応するポリゴンの、指定された確かさ。この値は、セルリレーション構成がｐに対応する場合、そのポリゴン内にＵＥが位置する確率に相当する。
【０１２５】
【数１３】
【０１２６】
−ｐに対応するポリゴンのエリア。
【０１２７】
【数１４】
【０１２８】
−ポリゴンによって定義される領域。
【０１２９】
｛座標変換｝
手続は、ｐに対応する全ての高精度の測定結果を、全ての計算が実行される局所地球正接デカルト座標系に変換することから開始する。まだ変換されていない新しい測定結果のみ、処理される必要がある。
【０１３０】
｛制約されたセルエリアの最小化問題｝
ポリゴンの計算の背後にある原理は、次の３つのアイディアの影響を受ける。
【０１３１】
ポリゴンのエリアは可能な限り小さくすべきであり、それによって精度を最大化する。
【０１３２】
高精度の測定結果を利用可能とするために、信頼値の制約は維持されるべきである。
【０１３３】
ポリゴン上の基本的な幾何学的制約、特にポリゴンが自身と交差してはならず、最後に数えられる頂点が最初のもの（近さ）と接続される、という要件は維持されるべきである。
【０１３４】
その結果、次の最小化問題がポリゴンの角の計算について生じ得る：
【０１３５】
【数１５】
【０１３６】
これは、非線形最適化問題である。次に、（５ａ−ｃ）を厳密に解くのではなく、段階的な手法で近似的に解く直接的アプローチに基づくアルゴリズムを開示する
【０１３７】
｛ポリゴンの縮小のアルゴリズム｝
このアルゴリズムの主要なアイディアは、初期ポリゴンから開始し、当該初期ポリゴン内において特定のセルリレーション構成について集められた全ての高精度の測定結果を含むことである。その初期ポリゴンは、例えば高精度の測定結果の重心から計算されることができ、続いて全ての高精度の測定結果について、この重心からの最大距離が計算される。これは、全ての高精度の測定点を含む円を定義する。その後初期ポリゴンは、この円を含むように選択される。
【０１３８】
この最初のステップに続き、各ステップについてポリゴンの内部から１つの高精度の測定点が排除されるように、１つの選択されたポリゴンの頂点をその時点の重心へ向かって内側に移動することによって、ポリゴンのエリアは次第に縮小される。各ステップにおいて制約が維持されるのと同時にエリア縮小が全ての頂点にわたって最大化されるように、エリア縮小は実行される。
【０１３９】
｛重心｝
高精度の測定結果は（確率変数でない）点として処理されるため、重心は算術平均となる、すなわち、
【０１４０】
【数１６】
【０１４１】
ここで、上付文字ｒｅｍは、ポリゴンの縮小のアルゴリズムによって縮小するポリゴンの内部からまだ除外されていない高精度の測定結果を示す。
【０１４２】
｛初期化（initiation）｝
アルゴリズムの初期化は、通常そのアルゴリズムのＮｐ回の最初のステップにしか影響を及ぼさないため、ここでは保守的なアプローチがとられる。最初のステップは、重心からの最大距離を計算することである、すなわち、
【０１４３】
【数１７】
【０１４４】
故に、ここで全ての高精度の測定結果は、重心からの距離ｒｐの範囲内にある。有限数のポリゴンの頂点がこの円の周囲に広がっている場合、そのポリゴンが全ての高精度の測定点を含むという保証はないことに留意する。
【０１４５】
図１０にあるように、円の周囲に対称的に広がった初期の点は引力がある（attractive）ため、半径ｒｐの円を含む３つの角を有する最も単純なポリゴンを含むように、追加的な外側の円が決定される。その結果、初期ポリゴンの頂点は、半径Ｒｐのこの外側の円の周囲に広がり得る。３という最小数の角によって定義されるポリゴンについて最大となる外側の円が取得されることは、幾何学的に明らかである。
【０１４６】
ここで図１０を考慮すると、外側の半径は計算された内側の半径に関連し得る。幾何学的対称により、次のことが示される
【０１４７】
【数１８】
【０１４８】
他の方策も当然可能である。
【０１４９】
｛最大限の角の移動｝
このサブセクションにおいて説明される計算は、それぞれの繰り返しのステップにおいて、縮小するポリゴンの内部に残っている高精度の測定点を考慮することに留意する。以下にあるように、これは（１２）〜（２１）及び（２４）〜（２６）について当てはまる。
【０１５０】
｛高精度の測定点に関する移動｝
所与の繰り返しのステップにおいて、内側への移動が最も有益であるポリゴンの角がいずれであるかを評価するため、まず最大の移動がどれほどであるかを決定することが必要である。これには、２つの制約を考慮する必要がある。
【０１５１】
重心へ向かう指定された方向に沿って特定の頂点が内側に移動される際ポリゴンから離れる２番目の高精度の点は、内側への移動を制約する。これにより、アルゴリズムの特定の繰り返しのステップにおいてポリゴンの内側に残っている全ての高精度の測定点にわたりサーチが必要となる。
【０１５２】
重心へ向かう指定された方向に沿って特定の頂点が内側に移動される際、交差される１番目のポリゴンの線分は、内側への移動を制約する。これにより、ポリゴンの（ポリゴンの頂点の間の）全ての線分にわたりサーチが必要となる。
【０１５３】
これら制約の両方をチェックする必要がある。これらが共に、内側への最大の移動を決定する。
【０１５４】
図１１を参照すると、特定の高精度の測定点に関する最大のポリゴンの角の移動は次のように決定され得る。同図は、３つの隣接するポリゴンの角、ｒｋｐ、ｒｉｐ、ｒｌｐを有する状況を示している。任意のナンバリングは、ポリゴンの頂点の最後と最初が接続されるという事実を覆う必要があることに起因する。
【０１５５】
次に、中央の点ｒｉｐは重心に向かって内側へ、すなわちポリゴンの内部９３へ、移動される。結果として、ｒｋｐ及びｒｉｐ並びにｒｉｐ及びｒｌｐを結ぶ線分９２も移動する。移動のある時点において、考慮される高精度の測定点は、これらの２つの線分のいずれかによって交差される可能性があり−両方チェックする必要がある。
【０１５６】
暫定的な交差の点を決定するために、ｒｉｐの移動は次のように計算される
【０１５７】
【数１９】
【０１５８】
ここでαｐは、ｒｉｐ（α）がｒｉｐとｒＣＧとの間を移動する際、０又は１の間で変化するスカラ変数である。これは数学的に線分を記述するための標準的な手法であることに留意する。またこの場合において、移動は重心を超えて広がり得ることにも留意する。
【０１５９】
考慮される高精度の測定点を伴って移動するポリゴン境界線の交差についての必要な（けれども十分でない）要件は、ｒｉｐ（αｐ）−ｒｋｐ及びｒｊｍ，ｐ−ｒｋｐが平行となる、又はｒｉｐ（αｐ）−ｒｌｐ及びｒｊｍ，ｐ−ｒｌｐが平行となることである。平行なベクトル間の外積がゼロとなる事実を利用することで、αｐの計算が可能となる。単純な代数によりその結果が得られる：
【０１６０】
【数２０】
【０１６１】
下付文字は、評価の下に線分が定義されるポリゴンの頂点を示す。上付文字は、高精度の測定点のインデックスを表す。（１３）及び（１４）の両方が、アクティブな制約となる対象である。一方、これについての要件は次のとおりであることであることに留意する
【０１６２】
【数２１】
【０１６３】
（１５）及び（１６）が成り立たない場合、対応する交差の方策は破棄される必要がある。
【０１６４】
（１５）及び（１６）が成り立つと仮定すると、ポリゴンの線分を限定する点の間に、その交差点が収まるかのチェックが残る。これは、次の方程式が満たされる必要があることを意味する、
【０１６５】
【数２２】
【０１６６】
（１３）及び（１４）を導くベクトルは平行であるため、βｐについて解く際、（１７）及び（１８）の座標のうち１つを考慮すれば十分である。その結果は：
【０１６７】
【数２３】
【０１６８】
ｒｉｐの移動に関し、点ｒｊｍ，ｐの評価において必要とされる最終ロジックは、次のように簡単にまとめることができる。次を条件とする：
【０１６９】
【数２４】
【０１７０】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。
【０１７１】
【数２５】
【０１７２】
内側に向かう点を表すが、交差がｒｉｐとｒｋｐとの間の線分の外側にあるため、実現可能な最大の移動とは無関係である。この場合、内側への移動が、最小限の内側への移動を制限すべきでない。これは、αｉｋｊ，ｐ＝αｍａｘと設定することにより遂行され、ここでαｍａｘは、１０という大きい内側への移動である。
【０１７３】
【数２６】
【０１７４】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。一方、それは外側への移動であるため、アルゴリズムは内側への移動について設計されているためそれはゼロに設定されるべきである。
【０１７５】
【数２７】
【０１７６】
ｒｉｐとｒｌｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。
【０１７７】
【数２８】
【０１７８】
内側に向かう点を表すが、交差がｒｉｐとｒｋｐとの間の線分の外側にあるため、実現可能な最大の移動とは無関係である。この場合、内側への移動が、最小限の内側への移動を制限すべきでない。これは、αｉｌｊ，ｐ＝αｍａｘと設定することにより遂行され、ここでαｍａｘは、１０という大きい内側への移動である。
【０１７９】
【数２９】
【０１８０】
ｒｉｐとｒｋｐとの間の線分について実現可能な最大の移動を表す。一方、それは外側への移動であるため、アルゴリズムは内側への移動について設計されているためそれはゼロに設定されるべきである。
【０１８１】
αｉｋｊ，ｐ及びαｉｌｊ，ｐの両方が実現可能な最大の移動である場合、最も小さい方が選択される。考慮される事例を次のようにまとめることができる：
【０１８２】
【数３０】
【０１８３】
記載された事例のうちいくつかは起こり得ないものであることに留意する。これは、計算がこの文書の提示の順序に従って一貫した手法で実装される場合、あまり重要ではない。
【０１８４】
｛ポリゴンの線分に関する移動｝
（１２）によって与えられる移動の線と、ｒｍｐとｒｎｐとの間の線分との間の交差は、変数αｉ，ｍｎｐ及びγｍｎｐに関して解かれる次の連立方程式に対する解によって与えられ、ここで下付文字はその計算に関与する点を示す
【０１８５】
【数３１】
【０１８６】
解は、ｒｉｐに隣接する点について計算されない。さらに
【０１８７】
【数３２】
【０１８８】
の場合、２つの線の間の交差は、ｒｍｐとｒｎｐとの間の関連する線分の外側に収まる。この場合には、当該交差は角ｒｉｐの評価において無視されるべきである。αｉ，ｍｎｐ＞０の要件も残っている。それぞれの頂点及びアルゴリズムの繰り返しのステップについて、（２２）を一度だけしか解く必要がないことにも留意する。
【０１８９】
全体像を得るために、（２２）はまずｒｉｐに隣接する線分を除くすべての線分について解かれる。
【０１９０】
【数３３】
【０１９１】
であるような、αｉ，ｍｎｐを最小値とする解は、次のように表わされる（その移動は内側へ向かうため、そのような解は常に存在することに留意する）
【０１９２】
【数３４】
【０１９３】
｛組み合わせ｝
全ての高精度の測定点は、制約に関する限り同じ方向に沿って評価されるため、これらは直接組み合わせることができる。それぞれの繰り返しのステップについて、１点はポリゴンの内部から除外されるべきであるため、限定的な高精度の測定点がアクティブになる第２の点として選択されるべきであることにも留意する。故に、アクティブな制約となる高精度の測定点は（２４）で与えられ、ここで（２４）は次のように計算され得る
【０１９４】
【数３５】
【０１９５】
対応する移動は、次のようになる
【０１９６】
【数３６】
【０１９７】
最終的に結果（２５）が、自身と交差する可能性により課される制約と組み合わされる。
【０１９８】
【数３７】
【０１９９】
ここでεは、次の繰り返しのステップにおいて制約する点の外側でサーチが開始されるよう、制約がちょうどアクティブになることを防ぐ小さい数である。
【０２００】
｛取得されるポリゴンエリアの縮小｝
図１２に示されるポリゴンの各部の下におけるエリアの積分又は同等の計算によって、取得されるエリアの縮小が生じる。
【０２０１】
曲線の下におけるエリアは、長方形及び三角形のエリアの合計として計算され得るという事実を考慮すると、それは移動点及びその移動により影響を受ける隣接する点に関連するエリアでしかなく、従って移動の前後におけるエリアは次のように表わされ得る
【０２０２】
【数３８】
【０２０３】
故に取得されるエリアの縮小は次によって与えられる
【０２０４】
【数３９】
【０２０５】
このエリア縮小の指標の最大値は、Ｎｐ個の角のうちいずれが特定の繰り返しにおいて移動すべきかを決定し、一方（１２）及び（２６）がその移動を決定する。
【０２０６】
｛アルゴリズム｝
下のアルゴリズムにおいて、Ｎｐｍ，ｒｅｍは、それぞれの角の移動の繰り返しのステップにおいて、ポリゴンの内部に残っている高精度の測定点の数を表す。そのとき１つの特定のセルリレーション構成ｐについて、ポリゴンの計算についてのアルゴリズムは次のようになる：
【０２０７】
初期化（initialization）：
・クラスタの全ての高精度の測定結果の重心を計算（６）。
・重心からの最大距離ｒを計算（７）、（８）。
・円Ｒの周囲に分布する初期ポリゴンを計算（９）、（１０）、（１１）。
【０２０８】
エリア最小化：
【０２０９】
【数４０】
【０２１０】
｛頂点の位置の再画定｝
ステップ１−ポリゴンの頂点の間の距離を計算
評価されるポリゴンの角は、次によって表される：
【０２１１】
【数４１】
【０２１２】
ここで、角はデカルト座標系で表わされていることを前提とする。（）Ｔは、ベクトル及び行列の転置を表す。そのとき、評価されるポリゴンの隣接する角の間の距離は、次のようになる：
【０２１３】
【数４２】
【０２１４】
故に、ポリゴンの境界線の周囲における総距離は：
【０２１５】
【数４３】
【０２１６】
同様に、隣接する点の間のベクトルは次のようになる
【０２１７】
【数４４】
【０２１８】
ステップ２−通過すべき整数及びわずかな角の計算
再サンプリングは、角１において開始しその後次の角へベクトルを加算する手続によって実行されるため、各繰り返しにおいて、元のポリゴン上を通過する角の数、及び最後の角を通過後に進むべき次の角までの距離の割合を知っておくことが、必要な前提条件である。これらの量は次のスキームによって計算することができ、ここでｎｉｐ，ｉｎｔは通過する角の数を表し、ｎｉｐ，ｆｒａｃはｎｉｐ，ｉｎｔを通過後に加算するベクトルの割合を表す。インデックスｉは、再サンプリングされるｉ番目の点を示す。量ｄｐ，ｔａｒｇｅｔは、ｉ番目の新しい角を配置するためにポリゴン境界線の周囲を移動する距離であり、ｄｐ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ及びｄｐ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ，ｎｅｗは、その角を配置する間に積算される、古い距離及び新しい距離である。アルゴリズムは：
【０２１９】
【数４５】
【０２２０】
ステップ３−新しいポリゴンの角の計算
ポリゴンの再サンプリングされる角は、評価される元のポリゴンの最初の角において、最初に再サンプリングされる：
【０２２１】
【数４６】
【０２２２】
次に、再サンプリングされる角は、次のようになる：
【０２２３】
【数４７】
【０２２４】
ステップ４−再サンプリングされるポリゴンの内部の点及び確かさの計算
ポリゴンの角が変化しているため、ポリゴンも変化している。その結果、経験的な確かさの現行の値（評価されるポリゴンの内部の点であるクラスタの点の割合）もまた変化している。
【０２２５】
ポリゴンの縮小のアルゴリズムが実行し続ける、又は終了するために、クラスタの全ての点は、再サンプリングされるポリゴンの内部の点であるか否かについて、チェックされる必要がある。この後、ポリゴンの縮小のアルゴリズムの残りの内部の点は、これら新しい内部の点と共に再画定される。さらに、ポリゴンの縮小のアルゴリズムは、経験的な確かさの新しい値に関する情報を与えられる必要がある。
【０２２６】
それぞれのクラスタの点のチェックは、先行技術から知られている、所与の点が任意のポリゴンの内部の点であるかを決定するアルゴリズムによって行われる。このアルゴリズムは、その点を起点とし、チェックされるべき無限に伸びる検査線（直線）を形成することにより動作する。その後、当該検査線とポリゴンを形成する線分との間の交差の数が数えられる。交差の数が奇数である場合、線はいつか（有界の）ポリゴンから離れなければならず、故にその点はポリゴンの内部において開始していた必要がある、すなわち、当該検査される点は内部の点であるはずである。
【０２２７】
＜アペンディクスＣ＞
［弧上におけるポリゴンの画定］
ここで説明される実施形態は、アンテナの点の位置の代わりに、クラスタの重心へ向かう移動を代替することを基礎とする。ＲＴＴ測定を伴う場合に関して後述する。一方、強く凸でないクラスタは、他の状況において生じ得る。その際、違いは別の“中心点”が選択される必要があり、そこへ／そこから角の移動が実行されることである。
【０２２８】
図１４を参照して、厚さゼロの楕円の弧の形を説明する。見て分かるように、楕円の弧９６は、中心点９２、内側半径ｒ１、内側半径と弧の幅ｒ２との合計として定義される外側半径、並びに北方向に対する左側角度θ、及び左側角度と角度領域βとの合計として定義される右側角度、によって定義される。
【０２２９】
修正された画定を説明するため、次の表記法が導入される（簡明さのため、効果の周囲において角度に関するラップは起こらないと仮定する）：
【０２３０】
【数４８】
【０２３１】
クラスタｐの高精度の測定結果を表す。さらに、そのクラスタの特定のＲＴＴ測定を伴うセルｐにサービス提供するＲＢＳのアンテナ位置は、次によって表わされる
【０２３２】
【数４９】
【０２３３】
その結果、次が簡単に計算される
【０２３４】
【数５０】
【０２３５】
これにより、量ｒｍａｘｐは任意の高精度の測定結果のアンテナ位置までの最大距離である。量ｒｍｉｎｐは同様に任意の高精度の測定結果のアンテナ位置までの最小距離であり、θｍａｘｐはアンテナ位置と任意の高精度の測定結果との間を結ぶ線の最大角度であり、及びθｍｉｎｐはアンテナ位置と任意の高精度の測定結果との間を結ぶ線の最小角度である。点が移動される際常にクラスタに当たることを確実にするため、角度はその後わずかに内側へ調節される。これは次のように表わされる
【０２３６】
【数５１】
【０２３７】
ここでΔθは小さい角度である。２πを伴う角度の多義性を処理するための指標が追加される必要があることに留意する。
【０２３８】
正のスケール係数ｋｍａｘ＞１及びｋｍｉｎ＜１を定義すると、ポリゴンの初期の頂点は次のように計算できる
【０２３９】
【数５２】
【０２４０】
ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐは、外側の楕円の弧に元々位置しているポリゴンの点の数である。θｉｐ，０は、アンテナ位置及び個々のポリゴンの点を通って結ぶ線の角度群であり、ｘｉｐ，０及びｙｉｐ，０はそのポリゴンの点の座標群である。角の移動についての原理をここで簡単に説明する。頂点ｒｉｐ，ｉ＝１,・・・,ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐは、常にｒＣｅｎｔｅｒｐに向かって内側に移動され、一方頂点ｒｉｐ，ｉ＝ＮＤｉｖｉｓｉｏｎｐ＋１，・・・,Ｎｐは、常にｒＣｅｎｔｅｒｐから外側に移動される。両方の場合において、移動はｒＣｅｎｔｅｒｐ及びその頂点を通過する線に制約される。この修正と共に、ポリゴンの縮小のアルゴリズムはまさに上述されたように動作する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための方法であって：
ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するステップと；
前記確立するステップ及び前記実行するステップを複数回繰り返すステップと；
同じ前記セルリレーション構成に属する前記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するステップと；
ポリゴンを前記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるステップと；
前記関連付けるステップは：
前記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するステップ；
前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果を前記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために前記ポリゴンの角の前記位置を定義されたパスに沿って変更するステップ；及び
前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まる前記ポリゴンの角を是正するステップ；
を含むことと；
前記セルリレーション構成と前記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するステップと；
を含む方法。
【請求項２】
前記定義されたパスは、元の角の前記位置及び単一の点を通る曲線である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記単一の点は、前記ポリゴンの内部における前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果についての重心であり、前記是正するステップ（２５０）は、前記第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンの少なくとも１度の再画定を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再画定される前記ポリゴンは、以前の前記ポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有するポリゴンであり、前記是正するステップは、さらに再計算を含み、元の前記クラスタにおける当該再計算の対象の点は、再画定される前記ポリゴンの内部に位置する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
再画定される前記ポリゴンは、再画定される前記ポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有し、及び前記第１の結果クラスタの残っている高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
再画定される前記ポリゴンの前記角は楕円上に位置する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記再画定は断続的に実行される、請求項３〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記再画定は、前記変更するステップを予決定された回数繰り返した後に実行される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記再画定は、不均一な角の分布の指標が予決定された閾値を超える場合に実行される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記是正するステップは、前記第１の結果クラスタを包囲する前記ポリゴンの外側の点として前記単一の点を選択することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の結果クラスタを包囲する前記ポリゴンは、前記単一の点に中心が置かれた２つの楕円の弧の区画に位置する点を有するポリゴンである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記定義されたパスは、元の角の前記位置及び前記第１の結果クラスタの内部における第１の点を通る曲線であり、前記是正するステップは、各ポリゴンの角についての前記第１の点として前記第１の結果クラスタの内部における複数の点のうち最も近い点を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記是正するステップは、２つの最も近い隣接する前記角までが等距離であるパスに漸近的に近付く曲線として前記定義されたパスを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記是正するステップは、前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まるポリゴンの角のうち少なくとも１つのポリゴンの角の削除を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記削除は、不均一な角の分布の指標が予決定された閾値を超える場合に実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記不均一な角の分布の指標は：
【数５３】
であり、ここでｄｉｐは隣接する角の間の距離である、請求項９又は請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
関連付けられる前記ポリゴンのエリア指標は、前記変更するステップの間に最小化される、請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記変更するステップは、１回で１つの角の位置を変更し、前記結果クラスタの前記高精度位置決定のうち２つではなく１つが前記ポリゴンの外側に配置されることを許容することを含む、請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記クラスタ化するステップ、前記関連付けるステップ、及び前記作成するステップは、連続的又は断続的に実行される、請求項１〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
無線ネットワークプランニングのための方法であって：
請求項１〜１９のいずれかに従って提供される位置決定支援データを取得するステップと；
前記高精度位置決定を実行するステップは、要求に応じて実行されることと；
実際の無線伝搬に関して前記位置決定支援データを評価するステップと；
を含む方法。
【請求項２１】
セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための方法であって：
請求項１〜１９のいずれかに従って提供される位置決定支援データを取得するステップと；
前記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、前記位置決定支援データによって、前記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するステップと；
を含む方法。
【請求項２２】
セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成であって：
ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段と；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段と；
同じ前記セルリレーション構成に属する複数の前記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段と；
ポリゴンを前記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるための手段と；
前記関連付けるための手段は：
前記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲し；
前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果を前記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために前記ポリゴンの角の前記位置を定義されたパスに沿って変更し；及び
前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まる前記ポリゴンの角を是正する；
ように構成されていることと；
前記セルリレーション構成と関連付けられる前記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するための手段と；
を含む構成。
【請求項２３】
セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成であって：
請求項２２に係る位置決定支援データを提供するための構成と；
前記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段と；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、前記位置決定支援データによって、前記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段と；
を含む構成。
【請求項２４】
請求項２２又は請求項２３に係る構成を含む、セルラー通信ネットワークのノード。
【請求項２５】
基地局；
基地局コントローラ；
無線ネットワークコントローラ；
サービスモバイルロケーションセンタ；及び
スタンドアローンサービスモバイルロケーションセンタ；
のリストから選択されるノードである、請求項２４に記載のノード。
【請求項２６】
請求項２２又は請求項２３に係る構成を含む、セルラー通信ネットワーク。
【請求項２７】
請求項１〜２１のいずれかに従って提供される位置決定支援データを含む、コンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１】
セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための方法であって：
ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するステップと；
前記確立するステップ及び前記実行するステップを複数回繰り返すステップと；
同じ前記セルリレーション構成に属する前記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するステップと；
ポリゴンを前記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるステップと；
前記関連付けるステップは：
前記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲するステップ；
前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果を前記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために前記ポリゴンの角の前記位置を定義されたパスに沿って変更するステップ；及び
前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まる前記ポリゴンの角を是正するステップ；
を含むことと；
前記セルリレーション構成と前記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するステップと；
を含む方法。
【請求項２】
前記定義されたパスは、元の角の前記位置及び単一の点を通る曲線である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記単一の点は、前記ポリゴンの内部における前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果についての重心であり、前記是正するステップ（２５０）は、前記第１の結果クラスタの高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンの少なくとも１度の再画定を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再画定される前記ポリゴンは、以前の前記ポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有するポリゴンであり、前記是正するステップは、さらに再計算を含み、元の前記クラスタにおける当該再計算の対象の点は、再画定される前記ポリゴンの内部に位置する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
再画定される前記ポリゴンは、再画定される前記ポリゴンの外周に沿って均一に分布する角を有し、及び前記第１の結果クラスタの残っている高精度位置決定の結果を包囲するポリゴンである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
再画定される前記ポリゴンの前記角は楕円上に位置する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記再画定は断続的に実行される、請求項３〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記再画定は、前記変更するステップを予決定された回数繰り返した後に実行される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記再画定は、不均一な角の分布の指標が予決定された閾値を超える場合に実行される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記是正するステップは、前記第１の結果クラスタを包囲する前記ポリゴンの外側の点として前記単一の点を選択することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の結果クラスタを包囲する前記ポリゴンは、前記単一の点に中心が置かれた２つの楕円の弧の区画に位置する点を有するポリゴンである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記定義されたパスは、元の角の前記位置及び前記第１の結果クラスタの内部における第１の点を通る曲線であり、前記是正するステップは、各ポリゴンの角についての前記第１の点として前記第１の結果クラスタの内部における複数の点のうち最も近い点を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記是正するステップは、２つの最も近い隣接する前記角までが等距離であるパスに漸近的に近付く曲線として前記定義されたパスを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記是正するステップは、前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まるポリゴンの角のうち少なくとも１つのポリゴンの角の削除を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記削除は、不均一な角の分布の指標が予決定された閾値を超える場合に実行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記不均一な角の分布の指標は：
【数５３】
であり、ここでｄｉｐは隣接する角の間の距離である、請求項９又は請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
関連付けられる前記ポリゴンのエリア指標は、前記変更するステップの間に最小化される、請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
前記変更するステップは、１回で１つの角の位置を変更し、前記結果クラスタの前記高精度位置決定のうち２つではなく１つが前記ポリゴンの外側に配置されることを許容することを含む、請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記クラスタ化するステップ、前記関連付けるステップ、及び前記作成するステップは、連続的又は断続的に実行される、請求項１〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
無線ネットワークプランニングのための方法であって：
請求項１〜１９のいずれかに従って提供される位置決定支援データを取得するステップと；
前記高精度位置決定を実行するステップは、要求に応じて実行されることと；
実際の無線伝搬に関して前記位置決定支援データを評価するステップと；
を含む方法。
【請求項２１】
セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための方法であって：
請求項１〜１９のいずれかに従って提供される位置決定支援データを取得するステップと；
前記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するステップと；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、前記位置決定支援データによって、前記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するステップと；
を含む方法。
【請求項２２】
セルラー通信ネットワークにおいて位置決定支援データを提供するための構成であって：
ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段と；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器について高精度位置決定を実行するための手段と；
同じ前記セルリレーション構成に属する複数の前記高精度位置決定の結果である点を別々の結果クラスタにクラスタ化するための手段と；
ポリゴンを前記結果クラスタのうち少なくとも１つと関連付けるための手段と；
前記関連付けるための手段は：
前記結果クラスタのうちの第１の結果クラスタをポリゴンによって包囲し；
前記第１の結果クラスタの前記高精度位置決定の結果を前記ポリゴン内において少なくとも予決定された割合となるよう維持しつつ、予決定された基準を改善するために前記ポリゴンの角の前記位置を定義されたパスに沿って変更し；及び
前記ポリゴンの外周の小規模部分に集まる前記ポリゴンの角を是正する；
ように構成されていることと；
前記セルリレーション構成と関連付けられる前記ポリゴンとの間のリレーションを含む位置決定支援データを作成するための手段と；
を含む構成。
【請求項２３】
セルラー通信ネットワークにおけるユーザ機器の位置を決定するための構成であって：
請求項２２に係る位置決定支援データを提供するための構成と；
前記ユーザ機器についてのセルリレーション構成を確立するための手段と；
前記セルリレーション構成は、前記ユーザ機器への／からの信号が受信時に少なくとも特定の無線条件基準を満たすセルのセルアイデンティティを少なくとも含むことと；
前記ユーザ機器が測位されるエリアの定義として、前記位置決定支援データによって、前記セルリレーション構成に関連するポリゴンを決定するための手段と；
を含む構成。
【請求項２４】
請求項２２又は請求項２３に係る構成を含む、セルラー通信ネットワークのノード。
【請求項２５】
基地局；
基地局コントローラ；
無線ネットワークコントローラ；
サービスモバイルロケーションセンタ；及び
スタンドアローンサービスモバイルロケーションセンタ；
のリストから選択されるノードである、請求項２４に記載のノード。
【請求項２６】
請求項２２又は請求項２３に係る構成を含む、セルラー通信ネットワーク。
【請求項２７】
請求項１〜２１のいずれかに従って提供される位置決定支援データを含む、コンピュータにより読取可能な媒体。
【図１】
【図２Ａ】
【図２Ｂ】
【図２Ｃ】
【図２Ｄ】
【図２Ｅ】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図４Ｅ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２Ａ】
【図２Ｂ】
【図２Ｃ】
【図２Ｄ】
【図２Ｅ】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図３Ｃ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図４Ｅ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公表番号】特表２０１０−５２４２９２（Ｐ２０１０−５２４２９２Ａ）
【公表日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５００８６８（Ｐ２０１０−５００８６８）
【出願日】平成１９年３月２７日（２００７．３．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＳＥ２００７／０５０１８９
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１１８０５２
【国際公開日】平成２０年１０月２日（２００８．１０．２）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＧＳＭ
【出願人】（５９８０３６３００）テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） (2,266)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月２７日（２００７．３．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＳＥ２００７／０５０１８９
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１１８０５２
【国際公開日】平成２０年１０月２日（２００８．１０．２）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＧＳＭ
【出願人】（５９８０３６３００）テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） (2,266)
【Ｆターム（参考）】
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