無線電話ネットワークの移動局のジオロケーション
移動局が動作する無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の移動局を位置決めする方法に関する。当該方法は、ネットワークの少なくとも７個の異なる通信チャネルに関する受信電力（ＰＬｘ）を測定するために移動局を使用する工程（ステップ２００）と、当該測定と、チャネルに関する受信電力レベルとカバーエリア内の位置との間の対応の関連所定情報と、に従って当該移動局を位置決めする（ステップ２１０）工程とを備える。当該所定情報は、異なる位置（Ｌｉ）でチャネルに関して前もって測定され、データベース（ＢＤ１）に格納された電力レベル（ＰＬｉＭｊ）を含み得、その場合移動局は、測定（ＰＬｘ）と、データベース（ＢＤ１）のコンテンツとを比較することによって位置決めされる。当該方法によれば建物内であってもより良好な精度での位置決めが可能になる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジオロケーションの分野に関し、特に、少なくとも１つの無線電話ネットワークで動作する移動局のジオロケーションの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の外または中において、人間またはオブジェクトを正確に位置決めできることが望ましいかもしれない。
【０００３】
セルラネットワークにおいて無線信号から移動局を位置決めするシステムが既に提案されている。これらの移動局位置決めシステムは、特に屋外環境での位置決めのために実施される。しかしながら、これらのシステムは、そのアタッチメントセルの届く範囲で移動局を位置決めする。それ故、これらのシステムは比較的不正確である。
【０００４】
しかしながら、最も近くの複数の基地局信号を比較することにより、これらのシステムのより良好な精度を得ることが可能である（“フィンガープリント（fingerprint）”法）。だが百メートルのオーダーなので、そのようにして得られる精度は低いままである。もちろんそのような不正確性は、移動局が建物の何れの部屋に位置しているかを判定することを目的とする、建物内での局在性とは相いれない。従って、そのようなシステムの建物内での局在性への適応は、十分満足のいくものではない。
【０００５】
さらに、全地球測位システム（ＧＰＳ）と関連付けられている全地球測位受信機を備えた移動局が知られている。このＧＰＳ受信機は、衛星拡散された無線電気同期信号を受信するように構成される。この信号により、気象条件に関わらず、受信機がその位置（経度、緯度、および高度）を判定することが可能になる。
【０００６】
自動車のＧＰＳ受信機もまた一般に、いわゆる“デッドレコニング（dead reckoning）”法を実施するように構成される。その方法によれば、衛星による信号ブロードキャストの受信のみを使用して乗り物を位置決めするには衛星の数が不十分な、トンネルまたは都市環境にあるときでさえも、その乗り物を位置決めすることが可能になる。デッドレコニング法は、衛星から前もって受信した位置データから自動車の位置を推定するものである。
【０００７】
“歩行者” モードが、ＧＰＳ受信機に一般に利用可能である。この“歩行者”モードは、ＧＰＳサービスを人間の位置まで拡張するものである。しかしながら、この“歩行者”モードの精度は明らかに満足いくようなものではない。実際、歩行者は乗り物よりもはるかにゆっくりと移動する。さらに歩行者は、衛星により送信された信号の良好な受信が不可能なエリアで長い間−場合によっては永続的に−留まる可能性がある。このことは建物内で特に当てはまる。そのような場合、衛星とのＧＰＳ受信機の同期は、即座に失われる。位置の精度は、ＧＰＳ衛星に十分カバーされているエリアで得られる精度と比較してはるかに低下する。
【０００８】
さらに、ＧＰＳシステムは、建物内の人間の位置に関する情報を提供しない。
【０００９】
システムは、（ＩＥＥＥ８０２．１１標準によって定義される）Ｗｉ−Ｆｉネットワークで実施される電波を使用する、閉鎖環境における位置決めのためにも存在する。“フィンガープリント”法は、このタイプのシステムでも実施される。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントは、実際セルラ基地局の役割を果たす。いくつかのＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを具備する大規模商業ビルの廊下（hallway）での位置決めのために、文献では約２メートルの精度が挙げられている。
【００１０】
しかしながら、Ｗｉ−Ｆｉは、家庭環境、貯蔵庫などに好適ではない。実際に配置される際、Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、あまり一般的ではなく、あまり密集していない。これらのＷｉ−Ｆｉネットワークは、アクセスポイントの位置決めの観点からすると相当変化し得る。さらに、Ｗｉ−Ｆｉで使用される周波数帯域の信号は、建物に見られるパーティションによって相当弱まるので、その周波数（事例に応じて２．４ＧＨｚまたは５ＧＨｚ）は良好な位置決めに好適ではない。Ｗｉ−Ｆｉネットワークで実施されるシステムは、位置決めされるべき人間またはオブジェクトがＷｉ−Ｆｉ互換装置を有することも暗示している。しかしこれはめったにないケースである。
【００１１】
それ故、あらゆる位置で、特に１つ以上の建物内において効果的かつ正確である一方、実施容易な位置決め方法の必要性がある。
【発明の概要】
【００１２】
これを受けて、第１の側面によれば、本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めするために使用される情報を供給する方法であって、前記方法は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置について、前記所定位置のそれぞれに対して、前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の固定整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して測定された受信電力レベルにそれぞれ対応している、Ｎ個の値の少なくとも１つのセットを提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットと、前記対応する所定測定位置とを関連付ける第１のデータベースを作成する工程と、
を備えることを特徴とする方法を提案する。
【００１３】
第１の好適な実施形態によれば、前記方法は、
−前記所定エリア内の前記１つ以上の所定位置の各位置について、前記第１のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されたＮ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値のセットを定義する工程と、
−Ｎ個の値の各セットから、Ｎ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを提供可能なＲ個の関数のセットを、前記第１のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
をさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
第２の好適な実施形態によれば、前記方法は、
−Ｑ（１以上Ｎより小さい整数）個の異なる関数を提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットに、Ｑ個の値の対応するセットを提供するための前記Ｑ個の関数を適用することによって、前記第１のデータベースから第２のデータベースを作成する工程と、を備え、Ｑ個の値の前記セットは、前記対応する所定測定位置と、前記第２のデータベースにおいて関連付けられており、
前記Ｑ個の関数は、データベースのＮ個の異なる値の任意ペアのセットについて、Ｎ個の値の前記ペアのセットに前記Ｑ個の関数を適用することによって取得されるＱ個の値の前記２つのセットが相互に異なるように選択される。主成分の解析を通じてまたは独立成分の解析を通じてＱ個の関数が提供されること、あるいは、Ｑ個の関数が、Ｎ個の値の前記セットの平均値、標準偏差、および他の高次モーメントをそれぞれ提供すること、は有効である。
【００１５】
さらに、前記方法が、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置の各位置について、前記第２のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されるＱ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値のセットを定義する工程と、
−Ｑ個の値の各セットから、Ｑ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを提供可能なＲ個の関数のセットを、前記第２のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
を備えることは有効である。
【００１６】
第３の好適な実施形態によれば、前記方法は、各所定位置について、前記Ｑ個の関数をＮ個の値の前記セットに適用することによって取得されるＮ個の値の前記セットまたはＱ個の値の前記セットからそれぞれ前記所定位置で測定が行われた確率の推定値を提供可能な関数を、前記第１のデータベースまたは前記第２のデータベースの何れかからの統計学習によって、決定する工程を備える。
【００１７】
第２の側面によれば、本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めする方法であって、前記方法は、
ａ）前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関する受信電力レベルを前記移動局により測定する工程と、
ｂ）工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと前記所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報と、に基づいて前記移動局を位置決めする工程と、
を備えることを特徴とする方法を提案する。
【００１８】
好適な一実施形態によれば、前記所定エリア内の１つ以上の所定位置について、前記所定情報は、各所定位置について、前記対応する所定位置において前記Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと関連する少なくとも１つの関連付けられたＷ（１以上の整数）個の所定値のセットを有し、工程ｂ）は、Ｗ個の所定値の前記セットと関連して、工程ａ）で測定された前記レベルを解析することによって前記移動局を位置決めする工程を備えることが提供される。
【００１９】
ＷはＮと等しく、前記Ｗ個の所定値の各セットは、前記Ｎ個のチャネルの各チャネルに関する受信電力レベルを各々表しており、工程ｂ）における前記解析は、工程ａ）で測定された前記レベルの、Ｗ個の所定値の前記セットとの比較工程を備えることが提供され得る。この場合、Ｗ個の所定値の前記セットは、上で定義した本発明の第１の側面に従った前記情報供給方法を使用して作成された前記第１のデータベースから得られるＮ個の値の前記セットであり得る。
【００２０】
あるいは、ＷはＮより小さく提供されてもよく、その場合工程ｂ）での前記解析は、
（ｉ）Ｗ個の所定値の前記セットと共に、工程ａ）で測定された前記レベルと関連する、Ｗ個の値のセットを提供するために、Ｗ個の異なる所定関数を、工程ａ）で測定された前記レベルに適用する工程と、
（ｉｉ）前記提供されたＷ個の値の前記セットと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程と、
を備える。
【００２１】
この場合、Ｗ個の値の前記セットと前記Ｗ個の所定関数とは、本発明の第１の側面に従った情報供給方法の第２実施形態に従って、それぞれ、提供され、作成され得る。
【００２２】
別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記所定エリア内の１つ以上の所定位置の各位置について、前記所定位置に特有な関連するＲ（１以上の整数）個の所定値のセットと、Ｎ個のチャネルに関する任意の所定位置で測定された受信電力レベルから、それらの測定されたレベルの任意の前処理の後に、その所定位置に対応するＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットと、を備えている。さらに、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを提供する工程と、（ｉｉ）Ｒ個の供給された値の前記セットと、Ｒ個の所定値の前記セットとを比較することによって前記移動局を位置決めする工程と、を備える。
【００２３】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記Ｎ個のチャネルに関する、受信電力レベルから、それらの測定レベルの任意の前処理の後に、前記測定位置の座標の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されたＲ個の所定関数のセットを備えており、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを提供する工程と、（ｉｉ）提供されたＲ個の値の前記セットによって表現された前記座標で前記移動局を位置決めする工程と、を備えている。
【００２４】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記Ｎ個のチャネルに関して前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記受信電力レベルから、且つ前記測定されたレベルの任意処理の後に、前記所定エリア内の位置参照システムにおける前記測定位置の基準の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを供給する工程と、（ｉｉ）前記供給されたＲ個の値のセットによって近似された位置の基準で前記移動局を位置決めする工程と、を備える。
【００２５】
前記所定情報がＲ個の所定関数のセットを備えるこれらの種々の実施形態では、Ｒ個の所定関数のこのセットは、本発明の第１の側面に従った第１実施形態の情報供給方法を実施することによって決定され得る。
【００２６】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、１以上の所定位置の各位置について、前記Ｎ個のチャネルに関して測定された前記受信電力レベルから、それらの測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定が前記所定位置で実行された確率の推定値を供給するために提供される関連した関数を備えており、工程ｂ）は、工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された、前記関数の全てまたは一部によって提供される前記確率推定値に基づいて前記移動局を位置決めする工程を備える。その場合、前記関数は、本発明の第１の側面に従った第３実施形態の情報供給方法によって供給され得る。
【００２７】
前記所定情報が１つ以上の関数を備えるこれらの種々の実施形態では、工程ａ）で測定された前記レベルは、Ｗ個の異なる所定関数を適用することによって前処理され、Ｗは１以上Ｎより小さい整数であることを、工程ｉ）において、提供することが可能である。特に、Ｗ個の関数は前記Ｑ個の供給された関数であり、本発明の第１の側面に従った第２実施形態の情報供給方法に従って、それぞれ前記Ｒ個の所定関数が決定されることが提供されてもよい。
【００２８】
より一般的には、１つ以上の建物内で前記移動局を位置決めするために前記位置決め方法が実施されることは有効である。位置決めされるべき同一の移動局を伴う前記所定エリア内の異なる位置で前記Ｎ個のチャネルに関して行われた受信電力測定に基づいて前記所定情報が確立されることも有効である。
【００２９】
最後に、情報供給方法および位置決め方法の文脈の両方で、Ｎは２０以上であり、好ましくは５０以上であり、より効果的には２００以上であることも有効である。
【００３０】
第３の側面によれば、本発明は、少なくとも１つの無線電話セルラネットワークで移動局が動作するように提供されるソフトウェアを提案し、前記ソフトウェアは、本発明に従った前記位置決め方法を前記移動局に実行させるように提供される。
【００３１】
第４の側面によれば、本発明は、コンピュータに、
（ａ）少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して受信電力レベルの移動局によって行われる測定の前記コンピュータによる受信と、
（ｂ）本発明に従った前記位置決め方法の工程ｂ）を実行することによって前記移動局を位置決めすることと、
を実施させるために提供されるコンピュータソフトウェアを提案する。
【００３２】
第５の側面によれば、本発明は、本発明に従った位置決め方法を実行するために提供される、無線電話セルラネットワークにおいて動作可能である移動局を提案する。
【００３３】
他の特徴および有効な点は、１つの例として図面を参照して、以下の本発明の実施形態の詳細な説明を読めば明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】、
【図２】、
【図３】−図１乃至図３は第１実施形態を説明
【図４】、
【図５】、
【図６】−図４乃至図６は第２実施形態を説明
【図７】、
【図８】、
【図９】、
【図１０】−図７乃至図１０は第３実施形態を説明
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア−以下、位置エリア（location area）と称する−内の移動局、例えば携帯電話、を位置決めする方法を提案する。当該方法によれば、移動局は、少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して受信電力レベルを測定し、Ｎは７以上の整数である。その方法は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと位置エリア内の位置との対応に関連する所定情報だけでなく、Ｎ個のチャネルに関して予め測定された電力レベルに基づいて移動局を位置決めする。
【００３６】
移動局は、携帯電話だけでなく、そのセルラタイプの無線電話セルラネットワークと通信可能な任意の他の要素であり得る。特に、ネットワークは、ＧＳＭ（グローバルシステム・フォー・モバイル・コミュニケーション）ネットワークであり得る。ネットワークは、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）ネットワークまたはＷＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）ネットワークでもあり得、特にＵＭＩＴＳ（ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム）ネットワークまたはＣＤＭＡ２０００ネットワークでもあり得る。ネットワークは、ＰＭＲ（プロフェッショナル・モバイル・ラジオ、プライベート・モバイル・ラジオとも呼ばれる）ネットワーク、ＬＭＲ（ランド（Ｌａｎｄ）・モバイル・ラジオ）ネットワーク、またはＰＡＭＲ（パブリック・アクセス・モバイル・ラジオ）ネットワークでもあり得る。ネットワークの電波は建物内に届き、建物内での位置決めを可能にするので、無線電話セルラネットワークを使用することは有効である。
【００３７】
“通信チャネル”は、無線電話セルラネットワークによって使用される周波数帯に含まれる種々のキャリヤに及ぶ。このタイプの測定を標準機能として実行するように既に提供されているので、受信チャネルの電磁力は、移動局によって容易に測定されるという利点がある。さらにその上、測定は、ネットワーク所有者からの許可を得る義務無しに行われ得る。さらにその上、移動局とネットワークの基地局との間の通信、すなわち音声送信や、音、画像、コンピュータデータ、信号データおよびネットワーク制御データ等の任意のタイプのデータ送信、において任意の通信チャネルがその機能に関わらず使用され得る。
【００３８】
位置エリア内で、移動局による受信のために使用される同一のキャリヤが、ネットワークのいくつかの基地局によって共有されるなら、関係キャリヤだけでなく、測定が行われた関連する基地局まで測定を拡大することは有効である。その場合、本発明の意義の範囲内でチャネルは、関係キャリヤと、移動局により行われた受信電力測定に関係する基地局と、の両方に及ぶ。言い換えると、同一のキャリヤは、実際、その位置エリアでそのキャリヤに関して送信する基地局の数と同数の通信チャネルを定義すると考えられ得る。
【００３９】
ＧＳＭネットワークの場合、種々のチャネルの受信電力レベルは、一般に所定のＢＳＩＣに対するＧＳＭネットワークの関係キャリヤのＲＳＳIである。リマインダとして、ＲＳＳＩ（受信信号強度インジケータ）はキャリヤの電界振幅値であり、ＢＳＩＣ（基地局識別コード）は基地局の識別子である。
【００４０】
ＵＭＴＳ（ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム）ネットワークの場合、種々のチャネルの受信電力レベルは、所定数のパイロットチャネル（ＣＩＰＣＨ、共通パイロットチャネル）のＲＳＣＰ（受信信号コード電力、希望波受信電力）であり得る。
【００４１】
以下説明される例は、特にＧＳＭネットワークに関し、任意のタイプの無線電話セルラネットワーク、とりわけＵＭＴＳネットワークまたはＣＤＭＡネットワークに適用可能である。
【００４２】
少なくとも７個のチャネルに関する電力測定の使用は、位置の精度を改良することを可能にするので、思いのほか有効であることを立証している。実際、種々のチャネルの受信電力によって得られる過剰な情報の存在、そのためのチャネル数の飽和効果の存在といった、技術的な先入観が今日まで広がっていた。結果として、受信電力測定に基づくジオロケーションの適用において、多数の異なるチャネルに渡って測定を増やすことは役に立たないと考えられていた。しかし、本発明は、この先入観が誤りであることを確証することを可能にしている。
【００４３】
それどころか、測定が行われるチャネル数Ｎが多ければ多い程、より位置の精度および信頼度が増す。結果として、チャネル数Ｎは７以上で選択される。より好ましくは、チャネル数Ｎは１０より多く、より有利には２０より多く、さらにより有利には５０より多く、そしてはるかに有利には２００より多く、選択される。チャネル数Ｎは、ネットワーク上で利用可能な全チャネル数に一致してもよい。ＧＳＭネットワークは、一般に５００個を超えるチャネルを備え得る。
【００４４】
チャネル数Ｎが制限される場合、良好な位置識別を得るＮ個のチャネルを、それらＮ個のチャネルに関して測定される電力レベルに応じて選択するために、位置エリアにおけるネットワークの全てのチャネルに関して受信電力の前調査を実行することが有効である。必要ではないけれども、この手順は、ネットワークの全チャネル数よりも少なくチャネル数Ｎが選択される任意の状況で使用されてもよいが、チャネル数Ｎが１００より少ない場合に、このことは特に有利になり、２０より少ないならなおさらそうである。一例として非限定的に、この選択を行う１つの方法は、位置エリア全体に渡って分布しているいくつかの位置において、平均して、最高受信電力を有する、ネットワークのＮ個のチャネルを選択することである。
【００４５】
移動局を位置決めするために使用される−Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベル測定が、実質的に同じ場所で移動局によって行われるので、位置精度はよりいっそう信頼できる。実際には、Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベル測定は同時には行われず、移動局は測定されるべきチャネルに関して各時間に調整をしなければならないので、連続的に時間と共に行われる。結果として、移動局が移動中に測定が行われるなら、位置の信頼度は減少するかもしれない。しかし、このことは、移動局がゆっくり移動する場合、または、移動局が非常に長時間１つの場所に滞在することが留意される場合、多くの適用において煩わしいことではない。実際、チャネルに関する受信電力レベルを測定する測定時間は短く、一般に１秒よりもはるかに短い。結果として、Ｎ個のチャネルに関して受信電力レベル測定を実行するのに必要とされる時間は、たとえＮが大きくても、例えば２００以上でも、限定されたままである。一例として、約５００個のチャネルに関する標準ＧＳＭ電話による受信電力レベル測定は１分以下である。あるいは、測定を実行するのに必要とされる時間を低減するために、より少ない、例えば２０より少ない数であるＮ個のチャネルを使用することが可能である。たとえ移動局が測定時に移動中であっても、移動速度は限定されているので、このことは十分な位置信頼度を保証にすることを可能にする。さらにその上、例えばＷＣＤＭＡネットワークおよびＧＳＭネットワークについて、Ａｓｃｏｍ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｅｓｔｉｎｇ Ｉｎｃ., Ｒｅｓｔｏｎ, ＶＡ, ＵＳＡという会社によってＴＥＭＳ（商標） ＰＯＣＫＥＴという名称で販売された製品など、市場にはより高速な測定を可能にする製品も存在する。それは、移動局が比較的高速で移動している場合、例えば歩行者が素早く歩いているまたは走っている場合でさえも、信頼できる位置を得る、１秒以内に５００個のチャネルに関する測定を実行することを可能にする。
【００４６】
上述したように、移動局によるＮ個のチャネル局に関する受信電力レベルの測定後、Ｎ個のチャネルに関して予め測定された電力レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報と、に基づいて移動局は位置決めされる。
【００４７】
所定情報は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと、位置エリア内での位置との対応に関連するので、Ｎ個のチャネルに関して移動局によって測定される電力レベルに照らしてみると、当該所定情報により、位置エリア内で移動局が存在する位置に関して推論することが可能になる。
【００４８】
この所定情報は、そうした推論を可能にする性質を有してもよい。一例として、所定情報は、位置エリア内の異なる所定位置でのＮ個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを得るデータベースを含む。移動局によるＮ個のチャネルに関する受信電力レベルの、データベースに含まれる種々の位置の電力レベルとの比較に基づいて、推論が行われる。言い換えると、それはパターンマッチングを使用した位置決め技術を含む。位置のメッシュピッチ−一定である必要はない−は、位置について満足いく精度を提供するように選択され、実際位置の性質、すなわち建物の内外、通信ネットワークの密度などに依存する。移動局によりこれらの種々の位置において受信電力レベルを測定することによって、このマップが確立されるのは有効であり、ジオロケーションを実行するために使用されるだろう。これにより、種々のデバイスにより供給される測定のばらつきのせいで、位置の信頼度が低下しないことを保証することが可能になる。
【００４９】
別の例によれば、所定情報は、Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベルと、対応する位置との関係を得る１つ以上の数学関数を備える。従って、この関数またはこれらの関数は、移動局により測定されたＮ個のチャネルに関する受信電力レベルから、直接移動局の位置、あるいは、位置が推論される１つ以上のデータ、の何れかを供給する。この関数またはこれらの関数は、前述したデータベースを学習することによって、特に人為的な学習または統計学習を通じて、定義され得る。この解は、パターンマッチング技術よりも一般により精度の高い位置を得る。
【００５０】
本発明に照らして、位置は、任意の座標系で定義される周期的な場所の形式で方法により供給され得る。座標系は、緯度および経度等の二次元、または緯度、経度および高度等の三次元を有し得る。あるいは、位置は、所定の地理的容積（volume）、例えば建物内の部屋、または、表面性の所定の地理的エリア（area）、例えば建物の外側、から構成される位置の形式で提供され得る。
【００５１】
携帯電話ネットワークの受信可能範囲にあり、ほとんどの人々が今日携帯電話または携帯電話ネットワークと通信する他のデバイスを有するなら、位置決め方法は、任意の位置エリアで実施され得るという事実を前提とすると、展開容易であり、準世界共通である。当該位置決め方法は、建物内またはＧＰＳ信号によりカバーされていない他の位置でも動作するため、より一層有効である。
【００５２】
さらにその上、当該方法は、アンテナまたは基地局の位置等の、無線電話セルラネットワークのアーキテクチャに関する情報を使用しない。特に、一般に自由にアクセス可能ではない、同期インタラクションプロシージャ、ネットワークとのフレーム交換は使用されない。これにより、当該方法を実施するためにオペレータに依存することを回避することが可能になる。
【００５３】
当該位置決め方法は、容易に実施され得る。実際、標準的な移動局−例えば携帯電話−に関して、携帯電話への重大な修正なしに実施されてもよい。それに関して位置決め方法の各工程を実行させるためのソフトウェアを移動局にロードすることのみが必要である。そのようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭや、コンピュータネットワーク−例えばインターネット−上のサーバのハードディスク等の、コンピュータ記憶媒体上に提供されることができ、インターネットからコンピュータを介して直接または間接の何れかで移動局へダウンロードされてもよい。
【００５４】
移動局は、ネットワークのN個のチャネルに関する電力レベル測定工程を実行し、無線通信ネットワークを介して、コンピュータまたはサーバへ測定されたレベルを送信することが提供されることができる。これらの測定および所定情報に基づいて移動局を位置決めする工程は、このコンピュータまたはサーバによって実行される。この場合、所定情報は、コンピュータまたはサーバまたはそれがアクセスする任意の記憶手段に格納される。サーバは一般に移動局よりも高性能な計算手段および所定情報を記憶する大規模な記憶手段を有するので、このことは有効である。別の実施形態において、位置決め方法の測定工程および位置決め工程は、移動局それ自体によって実行され得る。その場合、移動局は、コンピュータ、またはサーバ、または携帯電話ネットワークで動作する別の移動局等の任意の他のデバイスへ、位置決め結果を、例えば携帯電話ネットワークを介して送信するように提供され得る。
【００５５】
位置エリア内における種々の位置でN個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを含むデータベースを使用して所定情報を作成するために使用される測定は、移動局によって行われてもよく、好ましくは、位置決め方法で使用される移動局によって行われてもよい。
【００５６】
このデータベースが、位置決め方法で使用される所定情報を構成するなら、位置決め方法全体を実施する移動局である場合には、それは移動局に格納される。実施は容易であり、本発明に従った所定情報を供給する方法および位置決め方法の両方を実行させるソフトウェアを移動局にロードすることのみが必要となる。一方、位置決め方法がコンピュータまたはサーバによって実行されるなら、このマップを形成するための測定は例えばネットワークを介してサーバへ送信される。移動局は、例えば、１つの位置でN個のチャネルに関するN個のレベルを測定するごとにそれらを送信し得、あるいは、種々の位置での全ての測定が行われた後にそれらを一度に全て送信するためにそれらを格納し得る。
【００５７】
位置決め方法で使用される所定情報が、データベースを学習することによって、特にサイズ低減および／または人工的または統計的な学習を通じて、取得されるなら、このことは当てはまるかもしれない。その場合、より高性能な計算手段を有するコンピュータまたはサーバを使用して学習が行われることが実際好ましい。そのようにして取得された所定情報は、無線電気通信ネットワークを介して、それが位置決め方法全体を実施する移動局であるなら、当該移動局へ送信される。あるいは、移動局は位置決め方法を実行させるソフトウェアをロードされると共に、所定情報が移動局へロードされ得る。
【００５８】
位置決め方法の実施中にせよ、あるいは、位置エリア内の種々の所定位置においてN個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを含むデータベースを確立している間にせよ、移動局がスタンバイモードのときにN個のチャネルに関して受信電力レベル測定を実行することは有効である。移動局がスタンバイモードでN個のチャネルに関して電力測定を実行するという事実は、通信を確立する必要がなく、エネルギー消費の観点で有効である。平均的なユーザは電話通信に自身の時間の３．３％を費やすので、移動局は、通信時間外に電力測定を、必要な時間ずっと実行しなければならない。これは、それらの測定が進行中の通信の間に実行されたなら、進行中の通信について関係基地局と同期したままである間に、移動局がそれらの測定を実行しなければならないことも防ぐ。
【００５９】
あらゆる場合において、位置決め方法は、オブジェクトまたは人々の監視との関連で実施されることに良く適している。これは特に、一人暮らしの高齢者または薬を処方されている患者−例えばアルツハイマー患者−、注目されていない子供達、または、健康的な理由または安全上の理由で日々の行動の非常に緊密な監視を必要とする任意の人間に関する。
【００６０】
位置決め結果は、場合に応じて、例えば第三者に特有の移動局、例えば第三者の携帯電話に関して、当該第三者へ、移動局またはサーバによって送信され得る。第三者は従って移動局の位置に応じて常に更新され得る。位置決め結果は、専用サーバへも送信され得る。そうしたサーバは、連続した位置情報を記録し、従って監視される人間の移動を監視することを可能にする。サーバは必要に応じて警告を発し得る。
【００６１】
位置決めが移動局それ自体によって行われるなら、位置決め結果が親戚、隣人または警備機関であってもよい第三者へ送信されるように提供され得る。送信は、SMSまたはMMSによって、またはモバイルサーバの機能性を使用してオンラインで閲覧され得るサーバ上のｆｔｐを介して行われてもよい。位置更新は、所定のプログラム可能な時間間隔で自動的に行われ得る。移動局で実行されるソフトウェアアプリケーションは、そのような更新を実行し得る。ウォッチャーまたは第三者は、遠隔インターネットアプリケーションを介して監視されている人物またはオブジェクトの移動を常に閲覧できる。
【００６２】
特定期間より長い一定時間、位置が同じ状態のままである場合に、移動局は警告メッセージを第三者へ送信するように提供されてもよい。これにより、異常に長時間に渡る、監視される人物またはオブジェクトの明らかな不動に気づくことが可能になる。その人物が救助される必要がある場合に、介入までの時間は短縮され、その人物の安全性を向上することができる。
【００６３】
しかしながら、他のタイプの警告が考えられる。例えば、警告は手動で引き起こされ、または、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）または別の低電力／短範囲の通信プロトコルによって送信される埋め込みシステム（除細動器、ペースメーカー、動作検知器など）から生じる信号の移動局による受信に応じて引き起こされ得る。そのような警告は、監視される人物またはオブジェクトの移動局から送信されるＳＭＳまたは電話によって監督機関または監視機関へ伝達され得る。
【００６４】
位置決め方法は、機械同士の（Ｍ２Ｍ）通信の分野にも適用可能である。Ｍ２Ｍは、高頻度または低頻度で移動され得る任意のデバイス間の通信を可能にし、その移動は遠隔で監視されなければならない。このことは、機械、乗り物、測定器、医療器具、または様々な製品の販売者（distributor）に特に関係する。そのような場合、当該方法は、好ましくは標準Ｍ２ＭのＧＳＭまたはＵＭＴＳチップで使用される。しかしながら他のプロトコルが考慮されてもよい。
【００６５】
では図１乃至図３を参照して、位置決め方法がパターンマッチングを用いる第１実施形態を説明する。
【００６６】
図１は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との対応に関連する所定情報を提供するように用いられる方法を説明するフローチャートであり、この情報はこの第１実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【００６７】
当該方法は、複数の所定位置の各位置において、ネットワークのＮ個の所定チャネルのそれぞれに関する受信電力レベルを測定する第１のステップ１００を備える。これらの測定は、当該位置決め方法で後に使用される使用される移動局により行われる。
【００６８】
これらの位置はそれぞれ、任意の二次元座標系または三次元座標系において定義される周期的な場所に対応する。あるいはそれらは、所定の地理的容積、例えば建物内の部屋またはその部屋内の所定位置、または、表面性の所定の地理的エリア、例えば建物の外側に対応する。
【００６９】
Ｎ個のチャネルに関する測定動作は、いくつかのセットの測定を供給するために、同一の位置内で、異なる時間に、何回か繰り返され得る。これにより、局所的且つ一次的に電磁界に影響する測定ノイズおよび乱れの影響を低減することが可能になる。
【００７０】
所定位置が予め定められた容積または表面エリアに一致する場合、Ｎ個のチャネルに関する測定動作は、いくつかのセットの測定を供給するために、所定位置内で異なる場所で何回か繰り返され得る。これにより、その位置内でのＮ個の異なるチャネルに関する受信電力レベルの変化量について報告することが可能になる。
【００７１】
以降、以下のように指定する。
【００７２】
Ｌｉ：各所定位置、ｉは１からＴまでの値を取り得る整数であり、Ｔは１以上の整数である。
【００７３】
Ｍｊ：１つのセットの測定を供給する一連の測定の各々、ｊは１から、考慮される位置Ｌｉで行われる一連の測定の数である整数までの値を取り得る整数である。
【００７４】
Ｃｋ：Ｎ個の通信チャネルの各々、ｋは１からＮまでの値を取り得る整数である。
【００７５】
ＰＬｉＭｊＣｋ ：位置Ｌｉで、一連の測定Ｍｊの間に、チャネルＣｋに関して測定された受信電力レベル。
【００７６】
ＰＬｉＭｊ：Ｌｉの代わりに、一連の測定Ｍｊの間にＮ個のチャネルに関してそれぞれ測定されたＮ個の電力レベルから構成されるセットであり、換言すれば、ＰＬｉＭｊＣ１、…ＰＬｉＭｊＣｋ、ＰＬｉＭｊＣＮから構成されるセット。
【００７７】
各セットＰＬｉＭｊは、点の座標またはベクトルの成分になぞらえることができる。
【００７８】
当該方法は、セットＰＬｉＭｊの各々を対応する位置Ｌｉと関連付けるデータベースＢＤ１を作成する第２のステップ１１０を備える。
【００７９】
データベースＢＤ１において、位置Ｌｉは任意の特定システムを使用して参照される。これは、位置Ｌｉが周期的な場所に一致する場合には、位置Ｌｉの座標を含んでもよい。位置Ｌｉが所定の容積または表面エリアに一致する場合には、位置Ｌｉは、例えばオーダー番号、コードまたは関係する部屋またはエリアの名称を使用して参照されてもよい。
【００８０】
データベースＢＤ１はそれ故以下のタイプのテーブル形式を想定する。
【００８１】
【表１】
【００８２】
ステップ１００および１１０は連続的である必要はなく、同時に生じ得ることが理解されよう。
【００８３】
ステップ１００の間、データベースを作成するためにステップ１１０で使用される移動局において、関係する位置Ｌｉの基準（reference）を入力することが提供され得る。これにより実施容易になる利点がある。
【００８４】
データベースの作成は従って、ＰＬｉＭｊのセットが取得されるとすぐ、移動局が音声合成装置を使用してユーザに例えば建物の名称または部屋番号等の現在位置を求める間に、１つのセットの形式を想定することができる。ユーザはこれを移動局のキーパッドで、または音声認識によって供給する。音声合成認識システムは携帯電話で既に共通である。
【００８５】
図２は、この第１実施形態に関連する位置決め方法を説明するフローチャートである。
【００８６】
当該位置決め方法は、移動局により、チャネルＣｋの各々に関する受信電力レベルを測定する第１のステップ２００を備える。これらの測定は、移動局を位置決めしたいとき、すなわち移動局が位置する位置を判定したいときに行われ、それは以降Ｌｘで表される。Ｎ個の受信電力レベルが供給され、各々は各チャネルＣｋと対応しており、以降ＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮで表される。
【００８７】
これらＮ個の受信電力レベルはＰＬｘで表される１つのセットを定義する。このセットＰＬｘは、セットＰＬｉＭｊと同じ座標系での点の座標または同じ基底（base）でのベクトル成分を定義すると考えられ得る。
【００８８】
当該位置決め方法は、ＰＬｘをデータベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと比較する第２のステップ２２０を備える。
【００８９】
当該比較は、ＰＬｘによって定義される点を、計算を通じて判定された点ＰＬｉＭｊの各々から分離する距離に基づいて行われる。
【００９０】
距離は、好ましくはユークリッド距離であり、それ故以下の式を使用して計算される。
【００９１】
【数１】
【００９２】
それでもやはり、距離Ｌ１または距離Ｌ∞ 等の任意の他のタイプの距離が使用され得る。
【００９３】
位置Ｌｘは、点ＰＬｘと最も小さい距離を有する点ＰＬｉＭｊに一致する位置Ｌｉとして特定されることができる。
【００９４】
データベースＢＤ１の全てのセットＰＬｉＭｊについて比較を実行しないことが考えられ得る。例えば、１つのセットＰＬｉＭｊが所定の閾値より小さな距離を供給したなら、比較は停止されてもよく、その場合、位置ＬｘがそのセットＰＬｉＭｊの位置Ｌｉに一致すると考えられる。
【００９５】
あるいは、いくつかの位置Ｌｉのサブセットの重心において位置Ｌｘを位置決めするように提供されてもよい。そのサブセットの位置Ｌｉは所定の閾値より小さな距離を有する位置Ｌｉであってもよい。あるいは、位置Ｌｉのサブセットは、最も小さい距離を有する位置Ｌｉの数Ｂによって判定されてもよい。数Ｂは、予め定められることも、異なるＰＬｉＭｊについて計算される距離に依存することもできる。
【００９６】
重心の計算において、使用される各位置Ｌｉは同じ重みによって影響される。あるいは、使用される各位置Ｌｉは、その位置Ｌｉの異なるＰＬｉＭｊの距離に従って重みづけされる。これは、特に１／ｄ重みづけすることを含んでもよい。
【００９７】
重心計算の使用により、位置精度を向上することが可能になる。位置が、座標によってデータベースＢＤ１において参照される周期的な場所と一致する場合に、このソリューションが好ましくは適用される。
【００９８】
図３は、第１実施形態の適用例を示す、単純化するために、この例での位置エリアは、それぞれＬ１、Ｌ２、およびＬ３で参照される３つの位置に限定される。換言すれば、‘ｉ’は値１、２、および３を想定する。チャネル数Ｎはこの場合１０である。
【００９９】
方法は、図１と関連して説明されるようなデータベースＢＤ１の形式で所定情報を供給するために最初に実施される。
【０１００】
各位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３において、方法のステップ１００に従って考慮された１０個のチャネルに関する受信電力レベルの、４つの別個の一連の測定が実行される：図１参照。各位置Ｌｉについての測定シリーズは、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４で参照され、換言すれば、‘ｊ’は値１、２、３、および４を想定する。各セットＰＬｉＭｊを、対応する位置Ｌｉと関連付けることにより、方法のステップ１１０に従って、データベースＢＤ１が作成される。
【０１０１】
電力レベルＰＬｉＭｊＣｋは、対応するボックス内の垂直バーによって図３に示される。
【０１０２】
位置決め方法はその場合図２に関連して記載された方法で、形成されたデータベースＢＤ１を使用して実施される。
【０１０３】
特に、移動局を位置決めすることを望むとき、移動局は、ステップ２００に従ってセットＰＬｘを供給するために、１０個のチャネルに関する受信電力測定を実行する。Ｌｘはその場合、そのセットＰＬｘを方法のステップ２１０に従ってデータベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと比較することによって判定される。
【０１０４】
手近なケースでは、セットＰＬ３Ｍ３は、セットＰＬｘと最も小さいユークリッド距離を有するセットＰＬｉＭｊのグループのセットであるので、位置Ｌｘは位置Ｌ３であると考えられる。
【０１０５】
図４乃至図６を参照して、データの前処理も使用する、第１実施形態に基づく第２実施形態を説明する。
【０１０６】
図４は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を供給するために使用される方法を説明するフローチャートであり、この情報は第１実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【０１０７】
フローチャートから明らかなように、方法は、図１を参照して説明した第１実施形態に従った方法と同じステップ１００および１１０を備える。第１実施形態に照らしたこれら２つのステップの全体説明は第２実施形態にも同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１０８】
この第２実施形態に従った方法は、しかしながら、追加のステップ１２０、１３０、および１４０を備える。これらの追加ステップの目的は、ステップ１１０で取得される第１のデータベースＢＤ１の前処理から第２のデータベースＢＤ２を供給することである。
【０１０９】
この前処理の機能は、第１のデータベースＢＤ１よりもサイズの小さな第２のデータベースＢＤ２を供給することである。
【０１１０】
従って、ステップ１２０はＱ個の関数を供給する工程から成り−各々‘ｆｐ ’で表され− ‘ｆ’ で表される変換をともに定義する。Ｑは、１以上Ｎより小さな整数であり、ｐは１からＱまでの値を想定する整数である。
【０１１１】
ステップ１３０において、この‘ｆ’変換は、値ＶＬｉＭｊの新しい対応するセットを供給するために、第１のデータベースＢＤ１の各セットＰＬｉＭｊに適用される。換言すれば、各関数‘ｆｐ ’が、値ＶＬｉＭｊのセットの−ＶＬｉＭｊ，ｐで表される−各々の値を供給するために、セットＰＬｉＭｊに適用され、それは以下のように要約され得る。
【０１１２】
【数２】
【０１１３】
方法は、ＶＬｉＭｊのセットの各々を、対応する位置Ｌｉと関連付ける第２のデータベースＢＤ２を作成するステップ１４０を備える。
【０１１４】
当該方法のステップ１２０からステップ１４０は、連続的である必要はなく、重複することができることが理解されよう。
【０１１５】
データベースＢＤ２において、位置Ｌｉは好ましくは、第１のデータベースＢＤ１と同様の方法で参照される。
【０１１６】
データベースＢＤ２はそれ故以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１１７】
【表２】
【０１１８】
セットＰＬｉＭｊと同様に、各セットＶＬｉＭｊは、点の座標またはベクトルの成分になぞらえることができる。
【０１１９】
位置Ｌｉと関連付けられた値ＶＬｉＭｊのセットが、他の位置と関連付けられている‘ｆ’によって取得される値のセットに対して、対応する位置Ｌｉを識別するように、‘ｆ’変換は好適に選択される。換言すれば、データベースＢＤ１の異なるセットＰＬｉＭｊの任意のペアについて、それら２つのセットＰＬｉＭｊの‘ｆ’による変換が、相互に異なっており好適には実現し得る最高の識別を提供するためにできる限り異なっている２つのセットＶＬｉＭｊを与えるように、関数‘ｆｐ ’が選択される。
【０１２０】
これを受けて、関数‘ｆｐ ’を定義するために、それ自体既知の統計的方法が使用され、データベースＢＤ１に適用され得る。これは例えば主成分分析（ＰＣＡ）または独立成分分析であってもよい。これらの両方のケースにおいて、値ＰＬｉＭｊのセット全体について識別している第１の成分が、使用され得る。
【０１２１】
‘ｆ’変換は、主成分分析の場合ように、測定された受信電力レベルＰＬｉＭｊＣｋの線形結合（linear combination）であり得、または独立成分分析の場合ように、非線形結合であってもよい。
【０１２２】
別の可能性は、平均、標準偏差、他の可能性のある高次のモーメント等の、１つのセットＰＬｉＭｊを構成するＰＬｉＭｊＣｋの分布の所定モーメントを供給する工程として、各関数‘ｆｐ ’を定義する工程から成る。この場合、値ＰＬｉＭｊの全てのセットについて識別する最も低次のモーメントを使用することができる。
【０１２３】
前処理変換は、前述の技術を使用して取得されるいくつかの変換から構成される関数であってもよい。
【０１２４】
図５は、第２実施形態に照らした位置決め方法を説明するフローチャートである。
【０１２５】
当該方法の第１のステップ２００は、第１実施形態のステップ２００と同一である。それは、移動局を介して、第１実施形態で説明したように、Ｎ個の電力レベルＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮのセットＰＬｘを供給するために、チャネルＣｋの各々に関して受信電力レベルを測定する工程を含む。
【０１２６】
第１実施形態とは違って、セットＰＬｘは、第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと同じ種類（homogenous）にするために、−ステップ２２０において−前処理される。これを受けて、値ＶＬｘのセットの−ＶＬｘ，ｐ で表される−各値を供給するために、‘ｆ’変換がセットＰＬｘに適用され、それは以下のように要約され得る。
【０１２７】
【数３】
【０１２８】
このセットＶＬｘは、セットＶＬｉＭｊと同じ座標系の点の座標または同じデータベースにおけるベクトル成分を定義すると考えられ得る。
【０１２９】
位置決め方法は、位置Ｌｘを特定するために、セットＶＬｘを、データベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと比較するステップ２３０を備える。この比較ステップは、それがＶＬｘおよびセットＶＬｉＭｊに基づいて行われることを除いて、第１実施形態に照らしたステップ２１０と同様に実行される。従って、最小距離を判定することによって、または、重心を計算することによって、特定が行われ得る。第１実施形態のステップ２１０に関して提供される説明全体は、必要な変更を加えて、第２実施形態の前術のステップ２３０に適用し、それ故ここでは繰り返さない。
【０１３０】
第２実施形態に従った位置決め方法では、第１のデータベースは使用されず、第２のデータベースＢＤ２のみ使用される。第２のデータベースＢＤ２に、第１のデータベースＢＤ１よりも小さなサイズを供給するための前処理の使用は、格納スペースの観点での節約およびステップ２３０での比較動作の単純化の両方のために有効である。このことは、位置決め方法が移動局自身により実施されるなら特に当てはまる。
【０１３１】
図６は、第２実施形態の適用例を説明する。それは図３を参照して説明された例に基づいている。データベースＢＤ１の作成は、例えば第１実施形態に照らして図３に説明されるように、当該方法のステップ１００および１１０を適用することによって行われる。第１のデータベースＢＤ１は、図３に示されるデータベースなので、図６には示されなかった。
【０１３２】
この例では、ステップ１２０において、‘ｆ’変換はデータベースＢＤ１の主成分分析によって選択され取得された。その場合、２つの第１の成分に対応する関数‘ｆ１ ’および‘ｆｐ２’が、それらは値ＶＬｉＭｊの異なるセットの間での所望の識別を供給するので、使用された。Ｑはそれ故２に等しく、‘ｐ’は値１および２を想定する。
【０１３３】
ステップ１３０および１４０に従って、セットＶＬｉＭｊが計算され、データベースＢＤ２内の対応する位置Ｌｉと関連付けられる。‘ｉ’は１、２、および３を想定し、‘ｊ’は１、２、３、および４を想定する。セットＶＬｉＭｊは、関数‘ｆ１ ’および‘ｆｐ２’による各セットＰＬｉＭｊの変換であり、それ故各々は２つの値ＶＬｉＭｊ，１、ＶＬｉＭｊ，２を備える。換言すれば、
【０１３４】
【数４】
【０１３５】
各セットＶＬｉＭｊの値ＶＬｉＭｊ，１、ＶＬｉＭｊ，２は、図６において、対応するボックス内の垂直バーによって示される。
【０１３６】
位置決め方法は、図５に照らして説明されたように、そのように形成された第２のデータベースＢＤ２を使用して実施される。
【０１３７】
特に、移動局を位置決めしたいときに、移動局は、ステップ２００に従ったセットＰｘを供給するために１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行する。セットＶＬｘが次に計算され、それは‘ｆ’によるＰＬｘの変換である。換言すれば、
【０１３８】
【数５】
【０１３９】
セットＶＬｘの値ＶＬｘ，１およびＶＬｘ，２が図６に示される。
【０１４０】
次に位置Ｌｘが、セットＶＬｘを、当該方法のステップ２３０に従って第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと比較することによって判定される。
【０１４１】
この場合、セットＶＬ３Ｍ３が、セットＶＬｘと最小のユークリッド距離を有するセットＶＬｉＭｊのグループのセットであるため、位置Ｌｘは位置Ｌ３であると再び考えられる。
【０１４２】
図７乃至図１０を参照して、統計的学習または人工的学習を使用する第３実施携帯を説明する。第１および第２実施形態よりも良好な位置精度を得るので、この第３実施形態が好まれる。
【０１４３】
図７は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を供給するために使用される方法を説明するフローチャートであり、この情報はこの第３実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【０１４４】
この第３実施形態に従った方法は、第１実施形態の図１を参照して説明した方法、または、第２実施形態の図４を参照して説明した方法の何れかと組み合わせて適用されるステップ１５０および１６０を備える。
【０１４５】
第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせた適用に関して、これは当該方法が図１を参照して説明した第１実施形態に従った方法と同じステップ１００および１１０を備えることを意味する。第１実施形態に照らしたこれら２つのステップの説明全体は、この第３実施形態に同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１４６】
ステップ１５０は、各位置Ｌｉについて、その位置に特有のＲ個の所定値のセットを定義する工程から成り、Ｒは、全ての位置Ｌｉについて同一であるように設定された１以上の整数である。値のこのセットは以降ＹＬｉで表される。セットＹＬｉを構成する値の各々は、ＹＬｉ，ａで表される。‘ａ’は１からＲまでの値を想定する整数である。ここで再び、各セットＹＬｉは、点の座標またはベクトルになぞらえることができる。
【０１４７】
好適には、これらのセットＹＬｉは、データベースＢＤ１において異なる位置Ｌｉを特定するのに役立つ。換言すれば、セットＰＬｉＭｊは、データベースＢＤ１における対応するセットＹＬｉとそれぞれ関連付けられる。ステップ１５０は、それ故ステップ１５００および１１０と連続的である必要はなく、後者に重複し得る。
【０１４８】
データベースＢＤ１はそれ故、以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１４９】
【表３】
【０１５０】
例として、ＹＬｉのセットは、位置Ｌｉに割り当てられた番号、例えば建物内の対応する部屋の番号に対応する単一の値のみ−すなわちＲは１に等しい−を備えている。別の例によれば、セットＹＬｉは、それぞれ２次元座標系、３次元座標系において位置Ｌｉの座標に対応する、それぞれ２つの値、３つの値−すなわちＲはそれぞれ２、３に等しい−を備え得る。これらの例はもちろん限定的ではない。
【０１５１】
ステップ１６０は、データベースＢＤ１からの統計的学習または人工的学習を通じて、データベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと関連付けられたセットＹＬｉの近似であるＲ個の値の−ＺＬｉＭｊで表される−セットを、各セットＰＬｉＭｊから提供することができる−各々‘ｇａ’で表される−Ｒ個の関数のセットを判定する工程から成る。
【０１５２】
この第３実施形態では、この‘ｇ’変換は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を構成し、それは当該位置決め方法に照らして使用されるだろう。
【０１５３】
第２実施形態の図４を参照して説明した方法と組み合わせたステップ１５０および１６０の適用に関して、これは、当該方法が図４を参照して説明した第２実施形態に従った方法と同じステップ１００乃至１４０を備えることを意味する。結果として、第２実施形態に照らしたステップ１００乃至１４０の説明全体が、この第３実施形態にも同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１５４】
ステップ１５０は、第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせた先行代替実施形態と同一である。結果として、ステップ１５０において提供される説明は、好適には、セットＹＬｉが第２のデータベースＢＤ２における異なる位置Ｌｉについての特定としての機能を果たすことを除いて、先行代替実施形態についてここでも適用可能である。換言すれば、セットＶＬｉＭｊは、第２のデータベースＢＤ２において対応するセットＶＬｉと各々関連付けられている。結果として、ステップ１５０もまた、ステップ１００乃至１４０と連続的である必要はないが、後者と重複し得る。
【０１５５】
第２のデータベースＢＤ２はそれ故、以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１５６】
【表４】
【０１５７】
選択的に、ステップ１６０は、（第１のデータベースＢＤ１の代わりに）第２のデータベースＢＤ２から統計的学習または人工的学習を通じて、（第１のデータベースＢＤ１の代わりに）第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと関連付けられたセットＹＬｉの近似であるＲ個の値の−ＺＬｉＭｊで表される−セットを、（ＰＬｉＭｊの代わりに）各セットＶＬｉＭｊから提供することができる−各々‘ｇａ’でも表される−Ｒ個の関数のセットを判定する工程から成る。先行代替実施形態のように、Ｒ個の関数‘ｇａ’のこのセットは以降‘ｇ’で表される変換を定義し、Ｎ個のチャネルの各々に関する各受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を構成し、それは当該位置決め方法に照らして使用されるだろう。
【０１５８】
一般に、人工的学習または統計的学習がそれ自体知られている。それは、演繹的知識または過程というよりもむしろ、データ自身からパラメータが
判定される暫定モデルを確立する工程から成る。システムの学習による解析の従来のステップは、非限定的に、
−最も可能性のあるそれらのベースの代表を保証する学習ベースおよび検証ベースを確立する工程
−選択的に、これには限定されないが特に第２実施形態に照らして説明したような主成分分析または独立成分分析を通じて、未加工（raw）データから最適特性を抽出する工程
−これには限定されないが特にプローブ変数法を使用して、最重要特性を選択する工程
−特に、いわゆるＫ最近傍法を使用して、ニューロンネットワークまたはサポートベクターマシンＳＶＭまたはＴＳＶＭ等のコア分類器を使用して、これらの特徴によって供給される分類アーキテクチャまたは回帰アーキテクチャを構築する工程
−クロス検証技術を介して最良モデルを選ぶ工程
を備える。
【０１５９】
人工的学習または統計的学習は、例えば「Neural Networks: Methodology and Applications by Gerard Dreyfus, Springer, 2004」でより全体的に説明されており、それはこの説明に参照によって組み込まれる。
【０１６０】
この第３実施形態では、位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で前もって取得される‘ｇ’変換を使用して実施される。
【０１６１】
当該方法の第１のステップ２００は第１実施形態のそれと同一である。それは、第１実施形態で説明したように、Ｎ個の電力レベルＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮのセットＰＬｘを供給するために、移動局による、チャネルＣｋの各々に関する受信電力レベルの測定を含む。
【０１６２】
‘ｇ’変換を確立するために、第２実施形態の図４を参照して説明した方法と組み合わされてステップ１５０および１６０を適用する工程から成る第３実施形態の代替を選択したなら、前処理ステップ２２０が適用され、すなわちそれは、セットＶＬｘを供給するための、‘ｆ’変換のセットＰＬｘへの適用である。このステップ２２０は、第２実施形態に照らして既に説明されたステップである。
【０１６３】
ステップ２４０において、セットＺＬｘを取得するために‘ｇ’変換がセットＶＬｘへ適用される。
【０１６４】
換言すれば、
【０１６５】
【数６】
【０１６６】
‘ｇ’変換を確立するために、第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせてステップ１５０および１６０を適用する工程から成る代替を選択したなら、前処理ステップ２２０は省略される。その場合、ステップ２４０において、セットＺＬｘを取得するために‘ｇ’変換がセットＰＬｘへ適用される。
【０１６７】
換言すれば、
【０１６８】
【数７】
【０１６９】
両方の代替において、方法はセットＺＬｘに基づいて移動局を位置決めするステップ２５０を備える。
【０１７０】
位置Ｌｘを特定するためにセットＺＬｘを、セットＹＬｉ（あるいは、セットＺＬｉ）と比較することによってこの位置決めを実行することができる。この比較ステップは、ＺＬｘと最も小さい距離を有するセットＹＬｉ（各々、ＺＬｉ）を探索する工程から成ることができる。この比較は、セットＰＬｘおよびセットＰＬｉＭｊの代わりに、セットＺＬｘおよびセットＹＬｉに基づいて行われることを除いて、第１実施形態に照らしたステップ２１０で説明したのと類似の方法で実行されることができる。
【０１７１】
しかし１つの有利な実施形態によれば、位置は、セットＺＬｘだけに基づいて、すなわちセットＹＬｉとの比較またはセットＺＬｉとの比較を使用することなく、得られる。位置決め方法を実施するために利用可能なセットＹＬｉおよびＺＬｉを有する必要はない。例えば、これは、セットＹＬｉを構成する値が、任意の座標系における位置Ｌｉの座標である場合である。その場合、セットＺＬｘは、その同一の座標系において位置Ｌｘの近似を供給する。結果として、セットＺＬｘは、その座標系で与えられるＬｘの位置であると考えられる。
【０１７２】
あるいは、所定位置Ｌｉが各々所定の容積または表面エリアに対応する場合、セットＹＬｉとの比較動作なしに、セットＸＬｉに基づいて位置Ｌｘが特定され得るように、セットＹＬｉによる位置Ｌｉの参照システムが選択され得る。例えば、セットＹＬｉを構成する各値が整数の形式で選択されるなら、位置決めされるべき位置Ｌｉを取得するために、セットＺＬｘの各値を最も近い整数にすれば十分である。セットＹＬｉが単一の値のみ含む場合、すなわちＲが１に等しい場合に、この方法は特に信頼できる。
【０１７３】
図９は、第１実施形態と代替的に組み合わされた適用において、第３実施形態の適用例を説明する。それは、図３を参照して説明した例に基づいている。データベースＢＤ１の作成が、第１実施形態に照らして図３で説明したように、当該方法のステップ１００および１１０を適用することによって行われる。データベースＢＤ１は図９に再び示される。
【０１７４】
ステップ１５０を適用するとき、以下のセットＹＬｉが定義されている。
【０１７５】
−Ｌ１について、（１，０，０）によって定義されるセットＹＬ１
−Ｌ２について、（０，１，０）によって定義されるセットＹＬ２
−Ｌ３について、（０，０，１）によって定義されるセットＹＬ３
換言すれば、この例ではＲは３に等しい。
【０１７６】
ステップ１６０を適用することによって、データベースＢＤ１から統計的学習または人工的学習を通じて、‘ｇ’変換が取得される。
【０１７７】
本例では、‘ｇ’変換は、位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３における移動局の位置確率（可能性）の推定をそれぞれ提供する３つの関数ｇ１、ｇ２、およびｇ３の形式で探索され得、この確率（可能性）は０と１との間で表現される。その場合、ＺＬｘは、以下の形式で表現され得る。
【０１７８】
【数８】
【０１７９】
ここで、
− ＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２およびＺＬｘ，３：ＺＬｘを構成する値
− ｂ１，ｋ、ｂ２，ｋおよびｂ３，ｋ：第１のデータベースＢＤ１からの統計学習によって決定される係数であって、Ｌ ｘの代わりに異なるチャネルＣｋに関して測定される電力レベルＰＬｘＣｋ の乗算係数である。総和は、１からＮまでの値を想定する全インデックスｋについて行われる。
【０１８０】
− σ（ｘ）＝ １/（１ ＋ｅ−ｘ）
− ｇｉ （ＰＬｘ）：測定ＰＬｘが位置Ｌ ｉで行われた確率（可能性）の推定
である。
【０１８１】
位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で、そのように取得された‘ｇ’変換を使用して実施される。特に、移動局を位置決めしたいときには、ステップ２００に従ったセットＰＬｘを供給するために、移動局は１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行する。ステップ２４０を適用すると、‘ｇ’によるＰＬｘの変換であるセットＺＬｘが計算される。セットＺＬｘを構成する値は、図９において垂直バーによって示される。
【０１８２】
ステップ２５０を適用すると、位置Ｌｘが、セットＺＬｘを、セットＹＬｉと比較することによって判定される。この場合、それは、セットＺＬｘと最も小さい距離−例えばユークリッド距離−を有するセットＹＬ３である。結果として、移動局は位置Ｌ３に位置するものと考えられる。
【０１８３】
この例に照らして、位置Ｌｘの判定は、比較ステップ２５０を使用すること以外によっても行われ得る。手近な場合では、位置Ｌｘの判定は、セットＺＬｘを構成する値セットＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２、およびＺＬｘ，３の各々を、最も近い整数にすることによって行われる。そのように取得されるグループは、位置Ｌｘに対応するセットＹＬｉである。この場合、グループ（０，０，１）、すなわちセットＹＬ３を取得することが、図９においてＺＬｘを構成する値のグラフィック説明から現れる。別の有利な可能性によれば、位置Ｌｘは、−セットＰＬｘに適用される−対応する関数ｇｉ が最も高い確率（可能性）、換言すれば図９に示される本例ではＬ３、を供給する位置Ｌｉに、位置Ｌｘが対応することを考慮することによって判定され得る。もちろん、図９のこの例は、任意の数の位置Ｌｉ、すなわち任意の整数Ｔについて一般化され得る。
【０１８４】
図１０は、第２実施形態と組み合わされた代替適用における、第３実施形態の適用例を説明する。それは、図６を参照して説明した例に基づいている。第１のデータベースＢＤ１、次に第２のデータベースＢＤ２の作成が、第２実施形態の図６で説明したように行われる。第２のデータベースＢＤ２のみが図１０に示される。
【０１８５】
ステップ１５０を適用するとき、図９の例に照らしたセットと同一のセットＹＬｉが定義された。すなわち、
−Ｌ１について、（１，０，０）によって定義されるセットＹＬ１
−Ｌ２について、（０，１，０）によって定義されるセットＹＬ２
−Ｌ３について、（０，０，１）によって定義されるセットＹＬ３
ステップ１６０を適用するとき、今回は、第２のデータベースＢＤ２から統計的学習または人工的学習によって‘ｇ’変換が取得される。
【０１８６】
ここで再び、‘ｇ’変換は、位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３において移動局を位置決めする確率（可能性）の推定をそれぞれ提供する３つの関数ｇ１、ｇ２、およびｇ３の形式で探索され得、この確率（可能性）は０と１との間で表現される。この場合、ＺＬｘは、以下の形式で表現され得る。
【０１８７】
【数９】
【０１８８】
ここで、
− ＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２およびＺＬｘ，３：ＺＬｘを構成する値
− ｂ１，ｐ、ｂ２，ｐおよびｂ３，ｐ：第２のデータベースＢＤ２からの統計学習によって決定される係数であって、値ＶＬｘ，ｐ の乗算係数である。総和は、１からＮまでの値を想定する全ｐ個のインデックスについて行われる。
【０１８９】
− σ（ｘ）＝ １/（１ ＋ｅ−ｘ）
− ｇｉ （ＶＬｘ）：測定ＰＬｘが位置Ｌ ｉで行われた確率（可能性）の推定
である。
【０１９０】
位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で、そのように取得される‘ｇ’変換を使用して実施される。特に、移動局を位置決めしたいとき、移動局は、ステップ２００に従ってセットＰＬｘを供給するために、１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行し、ステップ２２０を適用するとき、セットＶＬｘが‘ｆ’変換を適用することによって計算される。
【０１９１】
ステップ２４０を適用するとき、セットＺＬｘが計算され、それは‘ｇ’によるＶＬｘの変換である。セットＺＬｘを構成する値は、図１０において垂直バーによって表される。
【０１９２】
ステップ２５０を適用するとき、位置Ｌｘは、図９の場合と同様の方法でセットＺＬｘを、セットＹＬｉと比較することによって、判定される。この場合、それは、セットＺＬｘと最も小さい距離を有するセットＹＬ３である。結果として、移動局は位置Ｌ３に位置するものと考えられる。前のケースのように、位置Ｌｘの判定は、セットＺＬｘを構成する値の各々を、最も近い整数にすることによって行われ得、それは位置Ｌｘに対応するセットＹＬｉを提供する。あるいは、位置Ｌｘは、−セットＰＬｘに適用される−対応する関数ｇｉ が最も高い確率（可能性）、換言すれば図１０に示されるように本例ではＬ３、を供給する位置Ｌｉであるとも考えられ得る。もちろん、この例は、任意の数の位置Ｌｉ、すなわち任意の整数Ｔについて一般化され得る。
【０１９３】
もちろん、本発明は、説明され且つ示された例および実施形態に限定されず、当業者にアクセス可能な多くの代替案が利用できる。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジオロケーションの分野に関し、特に、少なくとも１つの無線電話ネットワークで動作する移動局のジオロケーションの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の外または中において、人間またはオブジェクトを正確に位置決めできることが望ましいかもしれない。
【０００３】
セルラネットワークにおいて無線信号から移動局を位置決めするシステムが既に提案されている。これらの移動局位置決めシステムは、特に屋外環境での位置決めのために実施される。しかしながら、これらのシステムは、そのアタッチメントセルの届く範囲で移動局を位置決めする。それ故、これらのシステムは比較的不正確である。
【０００４】
しかしながら、最も近くの複数の基地局信号を比較することにより、これらのシステムのより良好な精度を得ることが可能である（“フィンガープリント（fingerprint）”法）。だが百メートルのオーダーなので、そのようにして得られる精度は低いままである。もちろんそのような不正確性は、移動局が建物の何れの部屋に位置しているかを判定することを目的とする、建物内での局在性とは相いれない。従って、そのようなシステムの建物内での局在性への適応は、十分満足のいくものではない。
【０００５】
さらに、全地球測位システム（ＧＰＳ）と関連付けられている全地球測位受信機を備えた移動局が知られている。このＧＰＳ受信機は、衛星拡散された無線電気同期信号を受信するように構成される。この信号により、気象条件に関わらず、受信機がその位置（経度、緯度、および高度）を判定することが可能になる。
【０００６】
自動車のＧＰＳ受信機もまた一般に、いわゆる“デッドレコニング（dead reckoning）”法を実施するように構成される。その方法によれば、衛星による信号ブロードキャストの受信のみを使用して乗り物を位置決めするには衛星の数が不十分な、トンネルまたは都市環境にあるときでさえも、その乗り物を位置決めすることが可能になる。デッドレコニング法は、衛星から前もって受信した位置データから自動車の位置を推定するものである。
【０００７】
“歩行者” モードが、ＧＰＳ受信機に一般に利用可能である。この“歩行者”モードは、ＧＰＳサービスを人間の位置まで拡張するものである。しかしながら、この“歩行者”モードの精度は明らかに満足いくようなものではない。実際、歩行者は乗り物よりもはるかにゆっくりと移動する。さらに歩行者は、衛星により送信された信号の良好な受信が不可能なエリアで長い間−場合によっては永続的に−留まる可能性がある。このことは建物内で特に当てはまる。そのような場合、衛星とのＧＰＳ受信機の同期は、即座に失われる。位置の精度は、ＧＰＳ衛星に十分カバーされているエリアで得られる精度と比較してはるかに低下する。
【０００８】
さらに、ＧＰＳシステムは、建物内の人間の位置に関する情報を提供しない。
【０００９】
システムは、（ＩＥＥＥ８０２．１１標準によって定義される）Ｗｉ−Ｆｉネットワークで実施される電波を使用する、閉鎖環境における位置決めのためにも存在する。“フィンガープリント”法は、このタイプのシステムでも実施される。Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントは、実際セルラ基地局の役割を果たす。いくつかのＷｉ−Ｆｉアクセスポイントを具備する大規模商業ビルの廊下（hallway）での位置決めのために、文献では約２メートルの精度が挙げられている。
【００１０】
しかしながら、Ｗｉ−Ｆｉは、家庭環境、貯蔵庫などに好適ではない。実際に配置される際、Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、あまり一般的ではなく、あまり密集していない。これらのＷｉ−Ｆｉネットワークは、アクセスポイントの位置決めの観点からすると相当変化し得る。さらに、Ｗｉ−Ｆｉで使用される周波数帯域の信号は、建物に見られるパーティションによって相当弱まるので、その周波数（事例に応じて２．４ＧＨｚまたは５ＧＨｚ）は良好な位置決めに好適ではない。Ｗｉ−Ｆｉネットワークで実施されるシステムは、位置決めされるべき人間またはオブジェクトがＷｉ−Ｆｉ互換装置を有することも暗示している。しかしこれはめったにないケースである。
【００１１】
それ故、あらゆる位置で、特に１つ以上の建物内において効果的かつ正確である一方、実施容易な位置決め方法の必要性がある。
【発明の概要】
【００１２】
これを受けて、第１の側面によれば、本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めするために使用される情報を供給する方法であって、前記方法は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置について、前記所定位置のそれぞれに対して、前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の固定整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して測定された受信電力レベルにそれぞれ対応している、Ｎ個の値の少なくとも１つのセットを提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットと、前記対応する所定測定位置とを関連付ける第１のデータベースを作成する工程と、
を備えることを特徴とする方法を提案する。
【００１３】
第１の好適な実施形態によれば、前記方法は、
−前記所定エリア内の前記１つ以上の所定位置の各位置について、前記第１のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されたＮ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値のセットを定義する工程と、
−Ｎ個の値の各セットから、Ｎ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを提供可能なＲ個の関数のセットを、前記第１のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
をさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
第２の好適な実施形態によれば、前記方法は、
−Ｑ（１以上Ｎより小さい整数）個の異なる関数を提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットに、Ｑ個の値の対応するセットを提供するための前記Ｑ個の関数を適用することによって、前記第１のデータベースから第２のデータベースを作成する工程と、を備え、Ｑ個の値の前記セットは、前記対応する所定測定位置と、前記第２のデータベースにおいて関連付けられており、
前記Ｑ個の関数は、データベースのＮ個の異なる値の任意ペアのセットについて、Ｎ個の値の前記ペアのセットに前記Ｑ個の関数を適用することによって取得されるＱ個の値の前記２つのセットが相互に異なるように選択される。主成分の解析を通じてまたは独立成分の解析を通じてＱ個の関数が提供されること、あるいは、Ｑ個の関数が、Ｎ個の値の前記セットの平均値、標準偏差、および他の高次モーメントをそれぞれ提供すること、は有効である。
【００１５】
さらに、前記方法が、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置の各位置について、前記第２のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されるＱ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値のセットを定義する工程と、
−Ｑ個の値の各セットから、Ｑ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを提供可能なＲ個の関数のセットを、前記第２のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
を備えることは有効である。
【００１６】
第３の好適な実施形態によれば、前記方法は、各所定位置について、前記Ｑ個の関数をＮ個の値の前記セットに適用することによって取得されるＮ個の値の前記セットまたはＱ個の値の前記セットからそれぞれ前記所定位置で測定が行われた確率の推定値を提供可能な関数を、前記第１のデータベースまたは前記第２のデータベースの何れかからの統計学習によって、決定する工程を備える。
【００１７】
第２の側面によれば、本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めする方法であって、前記方法は、
ａ）前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関する受信電力レベルを前記移動局により測定する工程と、
ｂ）工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと前記所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報と、に基づいて前記移動局を位置決めする工程と、
を備えることを特徴とする方法を提案する。
【００１８】
好適な一実施形態によれば、前記所定エリア内の１つ以上の所定位置について、前記所定情報は、各所定位置について、前記対応する所定位置において前記Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと関連する少なくとも１つの関連付けられたＷ（１以上の整数）個の所定値のセットを有し、工程ｂ）は、Ｗ個の所定値の前記セットと関連して、工程ａ）で測定された前記レベルを解析することによって前記移動局を位置決めする工程を備えることが提供される。
【００１９】
ＷはＮと等しく、前記Ｗ個の所定値の各セットは、前記Ｎ個のチャネルの各チャネルに関する受信電力レベルを各々表しており、工程ｂ）における前記解析は、工程ａ）で測定された前記レベルの、Ｗ個の所定値の前記セットとの比較工程を備えることが提供され得る。この場合、Ｗ個の所定値の前記セットは、上で定義した本発明の第１の側面に従った前記情報供給方法を使用して作成された前記第１のデータベースから得られるＮ個の値の前記セットであり得る。
【００２０】
あるいは、ＷはＮより小さく提供されてもよく、その場合工程ｂ）での前記解析は、
（ｉ）Ｗ個の所定値の前記セットと共に、工程ａ）で測定された前記レベルと関連する、Ｗ個の値のセットを提供するために、Ｗ個の異なる所定関数を、工程ａ）で測定された前記レベルに適用する工程と、
（ｉｉ）前記提供されたＷ個の値の前記セットと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程と、
を備える。
【００２１】
この場合、Ｗ個の値の前記セットと前記Ｗ個の所定関数とは、本発明の第１の側面に従った情報供給方法の第２実施形態に従って、それぞれ、提供され、作成され得る。
【００２２】
別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記所定エリア内の１つ以上の所定位置の各位置について、前記所定位置に特有な関連するＲ（１以上の整数）個の所定値のセットと、Ｎ個のチャネルに関する任意の所定位置で測定された受信電力レベルから、それらの測定されたレベルの任意の前処理の後に、その所定位置に対応するＲ個の所定値の前記セットの近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットと、を備えている。さらに、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを提供する工程と、（ｉｉ）Ｒ個の供給された値の前記セットと、Ｒ個の所定値の前記セットとを比較することによって前記移動局を位置決めする工程と、を備える。
【００２３】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記Ｎ個のチャネルに関する、受信電力レベルから、それらの測定レベルの任意の前処理の後に、前記測定位置の座標の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されたＲ個の所定関数のセットを備えており、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを提供する工程と、（ｉｉ）提供されたＲ個の値の前記セットによって表現された前記座標で前記移動局を位置決めする工程と、を備えている。
【００２４】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、前記Ｎ個のチャネルに関して前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記受信電力レベルから、且つ前記測定されたレベルの任意処理の後に、前記所定エリア内の位置参照システムにおける前記測定位置の基準の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、工程ｂ）は、（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数の前記セットを使用してＲ個の値のセットを供給する工程と、（ｉｉ）前記供給されたＲ個の値のセットによって近似された位置の基準で前記移動局を位置決めする工程と、を備える。
【００２５】
前記所定情報がＲ個の所定関数のセットを備えるこれらの種々の実施形態では、Ｒ個の所定関数のこのセットは、本発明の第１の側面に従った第１実施形態の情報供給方法を実施することによって決定され得る。
【００２６】
さらに別の好適な実施形態によれば、前記所定情報は、１以上の所定位置の各位置について、前記Ｎ個のチャネルに関して測定された前記受信電力レベルから、それらの測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定が前記所定位置で実行された確率の推定値を供給するために提供される関連した関数を備えており、工程ｂ）は、工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された、前記関数の全てまたは一部によって提供される前記確率推定値に基づいて前記移動局を位置決めする工程を備える。その場合、前記関数は、本発明の第１の側面に従った第３実施形態の情報供給方法によって供給され得る。
【００２７】
前記所定情報が１つ以上の関数を備えるこれらの種々の実施形態では、工程ａ）で測定された前記レベルは、Ｗ個の異なる所定関数を適用することによって前処理され、Ｗは１以上Ｎより小さい整数であることを、工程ｉ）において、提供することが可能である。特に、Ｗ個の関数は前記Ｑ個の供給された関数であり、本発明の第１の側面に従った第２実施形態の情報供給方法に従って、それぞれ前記Ｒ個の所定関数が決定されることが提供されてもよい。
【００２８】
より一般的には、１つ以上の建物内で前記移動局を位置決めするために前記位置決め方法が実施されることは有効である。位置決めされるべき同一の移動局を伴う前記所定エリア内の異なる位置で前記Ｎ個のチャネルに関して行われた受信電力測定に基づいて前記所定情報が確立されることも有効である。
【００２９】
最後に、情報供給方法および位置決め方法の文脈の両方で、Ｎは２０以上であり、好ましくは５０以上であり、より効果的には２００以上であることも有効である。
【００３０】
第３の側面によれば、本発明は、少なくとも１つの無線電話セルラネットワークで移動局が動作するように提供されるソフトウェアを提案し、前記ソフトウェアは、本発明に従った前記位置決め方法を前記移動局に実行させるように提供される。
【００３１】
第４の側面によれば、本発明は、コンピュータに、
（ａ）少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して受信電力レベルの移動局によって行われる測定の前記コンピュータによる受信と、
（ｂ）本発明に従った前記位置決め方法の工程ｂ）を実行することによって前記移動局を位置決めすることと、
を実施させるために提供されるコンピュータソフトウェアを提案する。
【００３２】
第５の側面によれば、本発明は、本発明に従った位置決め方法を実行するために提供される、無線電話セルラネットワークにおいて動作可能である移動局を提案する。
【００３３】
他の特徴および有効な点は、１つの例として図面を参照して、以下の本発明の実施形態の詳細な説明を読めば明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】、
【図２】、
【図３】−図１乃至図３は第１実施形態を説明
【図４】、
【図５】、
【図６】−図４乃至図６は第２実施形態を説明
【図７】、
【図８】、
【図９】、
【図１０】−図７乃至図１０は第３実施形態を説明
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本発明は、移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア−以下、位置エリア（location area）と称する−内の移動局、例えば携帯電話、を位置決めする方法を提案する。当該方法によれば、移動局は、少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して受信電力レベルを測定し、Ｎは７以上の整数である。その方法は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと位置エリア内の位置との対応に関連する所定情報だけでなく、Ｎ個のチャネルに関して予め測定された電力レベルに基づいて移動局を位置決めする。
【００３６】
移動局は、携帯電話だけでなく、そのセルラタイプの無線電話セルラネットワークと通信可能な任意の他の要素であり得る。特に、ネットワークは、ＧＳＭ（グローバルシステム・フォー・モバイル・コミュニケーション）ネットワークであり得る。ネットワークは、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）ネットワークまたはＷＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）ネットワークでもあり得、特にＵＭＩＴＳ（ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム）ネットワークまたはＣＤＭＡ２０００ネットワークでもあり得る。ネットワークは、ＰＭＲ（プロフェッショナル・モバイル・ラジオ、プライベート・モバイル・ラジオとも呼ばれる）ネットワーク、ＬＭＲ（ランド（Ｌａｎｄ）・モバイル・ラジオ）ネットワーク、またはＰＡＭＲ（パブリック・アクセス・モバイル・ラジオ）ネットワークでもあり得る。ネットワークの電波は建物内に届き、建物内での位置決めを可能にするので、無線電話セルラネットワークを使用することは有効である。
【００３７】
“通信チャネル”は、無線電話セルラネットワークによって使用される周波数帯に含まれる種々のキャリヤに及ぶ。このタイプの測定を標準機能として実行するように既に提供されているので、受信チャネルの電磁力は、移動局によって容易に測定されるという利点がある。さらにその上、測定は、ネットワーク所有者からの許可を得る義務無しに行われ得る。さらにその上、移動局とネットワークの基地局との間の通信、すなわち音声送信や、音、画像、コンピュータデータ、信号データおよびネットワーク制御データ等の任意のタイプのデータ送信、において任意の通信チャネルがその機能に関わらず使用され得る。
【００３８】
位置エリア内で、移動局による受信のために使用される同一のキャリヤが、ネットワークのいくつかの基地局によって共有されるなら、関係キャリヤだけでなく、測定が行われた関連する基地局まで測定を拡大することは有効である。その場合、本発明の意義の範囲内でチャネルは、関係キャリヤと、移動局により行われた受信電力測定に関係する基地局と、の両方に及ぶ。言い換えると、同一のキャリヤは、実際、その位置エリアでそのキャリヤに関して送信する基地局の数と同数の通信チャネルを定義すると考えられ得る。
【００３９】
ＧＳＭネットワークの場合、種々のチャネルの受信電力レベルは、一般に所定のＢＳＩＣに対するＧＳＭネットワークの関係キャリヤのＲＳＳIである。リマインダとして、ＲＳＳＩ（受信信号強度インジケータ）はキャリヤの電界振幅値であり、ＢＳＩＣ（基地局識別コード）は基地局の識別子である。
【００４０】
ＵＭＴＳ（ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム）ネットワークの場合、種々のチャネルの受信電力レベルは、所定数のパイロットチャネル（ＣＩＰＣＨ、共通パイロットチャネル）のＲＳＣＰ（受信信号コード電力、希望波受信電力）であり得る。
【００４１】
以下説明される例は、特にＧＳＭネットワークに関し、任意のタイプの無線電話セルラネットワーク、とりわけＵＭＴＳネットワークまたはＣＤＭＡネットワークに適用可能である。
【００４２】
少なくとも７個のチャネルに関する電力測定の使用は、位置の精度を改良することを可能にするので、思いのほか有効であることを立証している。実際、種々のチャネルの受信電力によって得られる過剰な情報の存在、そのためのチャネル数の飽和効果の存在といった、技術的な先入観が今日まで広がっていた。結果として、受信電力測定に基づくジオロケーションの適用において、多数の異なるチャネルに渡って測定を増やすことは役に立たないと考えられていた。しかし、本発明は、この先入観が誤りであることを確証することを可能にしている。
【００４３】
それどころか、測定が行われるチャネル数Ｎが多ければ多い程、より位置の精度および信頼度が増す。結果として、チャネル数Ｎは７以上で選択される。より好ましくは、チャネル数Ｎは１０より多く、より有利には２０より多く、さらにより有利には５０より多く、そしてはるかに有利には２００より多く、選択される。チャネル数Ｎは、ネットワーク上で利用可能な全チャネル数に一致してもよい。ＧＳＭネットワークは、一般に５００個を超えるチャネルを備え得る。
【００４４】
チャネル数Ｎが制限される場合、良好な位置識別を得るＮ個のチャネルを、それらＮ個のチャネルに関して測定される電力レベルに応じて選択するために、位置エリアにおけるネットワークの全てのチャネルに関して受信電力の前調査を実行することが有効である。必要ではないけれども、この手順は、ネットワークの全チャネル数よりも少なくチャネル数Ｎが選択される任意の状況で使用されてもよいが、チャネル数Ｎが１００より少ない場合に、このことは特に有利になり、２０より少ないならなおさらそうである。一例として非限定的に、この選択を行う１つの方法は、位置エリア全体に渡って分布しているいくつかの位置において、平均して、最高受信電力を有する、ネットワークのＮ個のチャネルを選択することである。
【００４５】
移動局を位置決めするために使用される−Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベル測定が、実質的に同じ場所で移動局によって行われるので、位置精度はよりいっそう信頼できる。実際には、Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベル測定は同時には行われず、移動局は測定されるべきチャネルに関して各時間に調整をしなければならないので、連続的に時間と共に行われる。結果として、移動局が移動中に測定が行われるなら、位置の信頼度は減少するかもしれない。しかし、このことは、移動局がゆっくり移動する場合、または、移動局が非常に長時間１つの場所に滞在することが留意される場合、多くの適用において煩わしいことではない。実際、チャネルに関する受信電力レベルを測定する測定時間は短く、一般に１秒よりもはるかに短い。結果として、Ｎ個のチャネルに関して受信電力レベル測定を実行するのに必要とされる時間は、たとえＮが大きくても、例えば２００以上でも、限定されたままである。一例として、約５００個のチャネルに関する標準ＧＳＭ電話による受信電力レベル測定は１分以下である。あるいは、測定を実行するのに必要とされる時間を低減するために、より少ない、例えば２０より少ない数であるＮ個のチャネルを使用することが可能である。たとえ移動局が測定時に移動中であっても、移動速度は限定されているので、このことは十分な位置信頼度を保証にすることを可能にする。さらにその上、例えばＷＣＤＭＡネットワークおよびＧＳＭネットワークについて、Ａｓｃｏｍ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｅｓｔｉｎｇ Ｉｎｃ., Ｒｅｓｔｏｎ, ＶＡ, ＵＳＡという会社によってＴＥＭＳ（商標） ＰＯＣＫＥＴという名称で販売された製品など、市場にはより高速な測定を可能にする製品も存在する。それは、移動局が比較的高速で移動している場合、例えば歩行者が素早く歩いているまたは走っている場合でさえも、信頼できる位置を得る、１秒以内に５００個のチャネルに関する測定を実行することを可能にする。
【００４６】
上述したように、移動局によるＮ個のチャネル局に関する受信電力レベルの測定後、Ｎ個のチャネルに関して予め測定された電力レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報と、に基づいて移動局は位置決めされる。
【００４７】
所定情報は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと、位置エリア内での位置との対応に関連するので、Ｎ個のチャネルに関して移動局によって測定される電力レベルに照らしてみると、当該所定情報により、位置エリア内で移動局が存在する位置に関して推論することが可能になる。
【００４８】
この所定情報は、そうした推論を可能にする性質を有してもよい。一例として、所定情報は、位置エリア内の異なる所定位置でのＮ個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを得るデータベースを含む。移動局によるＮ個のチャネルに関する受信電力レベルの、データベースに含まれる種々の位置の電力レベルとの比較に基づいて、推論が行われる。言い換えると、それはパターンマッチングを使用した位置決め技術を含む。位置のメッシュピッチ−一定である必要はない−は、位置について満足いく精度を提供するように選択され、実際位置の性質、すなわち建物の内外、通信ネットワークの密度などに依存する。移動局によりこれらの種々の位置において受信電力レベルを測定することによって、このマップが確立されるのは有効であり、ジオロケーションを実行するために使用されるだろう。これにより、種々のデバイスにより供給される測定のばらつきのせいで、位置の信頼度が低下しないことを保証することが可能になる。
【００４９】
別の例によれば、所定情報は、Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベルと、対応する位置との関係を得る１つ以上の数学関数を備える。従って、この関数またはこれらの関数は、移動局により測定されたＮ個のチャネルに関する受信電力レベルから、直接移動局の位置、あるいは、位置が推論される１つ以上のデータ、の何れかを供給する。この関数またはこれらの関数は、前述したデータベースを学習することによって、特に人為的な学習または統計学習を通じて、定義され得る。この解は、パターンマッチング技術よりも一般により精度の高い位置を得る。
【００５０】
本発明に照らして、位置は、任意の座標系で定義される周期的な場所の形式で方法により供給され得る。座標系は、緯度および経度等の二次元、または緯度、経度および高度等の三次元を有し得る。あるいは、位置は、所定の地理的容積（volume）、例えば建物内の部屋、または、表面性の所定の地理的エリア（area）、例えば建物の外側、から構成される位置の形式で提供され得る。
【００５１】
携帯電話ネットワークの受信可能範囲にあり、ほとんどの人々が今日携帯電話または携帯電話ネットワークと通信する他のデバイスを有するなら、位置決め方法は、任意の位置エリアで実施され得るという事実を前提とすると、展開容易であり、準世界共通である。当該位置決め方法は、建物内またはＧＰＳ信号によりカバーされていない他の位置でも動作するため、より一層有効である。
【００５２】
さらにその上、当該方法は、アンテナまたは基地局の位置等の、無線電話セルラネットワークのアーキテクチャに関する情報を使用しない。特に、一般に自由にアクセス可能ではない、同期インタラクションプロシージャ、ネットワークとのフレーム交換は使用されない。これにより、当該方法を実施するためにオペレータに依存することを回避することが可能になる。
【００５３】
当該位置決め方法は、容易に実施され得る。実際、標準的な移動局−例えば携帯電話−に関して、携帯電話への重大な修正なしに実施されてもよい。それに関して位置決め方法の各工程を実行させるためのソフトウェアを移動局にロードすることのみが必要である。そのようなソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭや、コンピュータネットワーク−例えばインターネット−上のサーバのハードディスク等の、コンピュータ記憶媒体上に提供されることができ、インターネットからコンピュータを介して直接または間接の何れかで移動局へダウンロードされてもよい。
【００５４】
移動局は、ネットワークのN個のチャネルに関する電力レベル測定工程を実行し、無線通信ネットワークを介して、コンピュータまたはサーバへ測定されたレベルを送信することが提供されることができる。これらの測定および所定情報に基づいて移動局を位置決めする工程は、このコンピュータまたはサーバによって実行される。この場合、所定情報は、コンピュータまたはサーバまたはそれがアクセスする任意の記憶手段に格納される。サーバは一般に移動局よりも高性能な計算手段および所定情報を記憶する大規模な記憶手段を有するので、このことは有効である。別の実施形態において、位置決め方法の測定工程および位置決め工程は、移動局それ自体によって実行され得る。その場合、移動局は、コンピュータ、またはサーバ、または携帯電話ネットワークで動作する別の移動局等の任意の他のデバイスへ、位置決め結果を、例えば携帯電話ネットワークを介して送信するように提供され得る。
【００５５】
位置エリア内における種々の位置でN個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを含むデータベースを使用して所定情報を作成するために使用される測定は、移動局によって行われてもよく、好ましくは、位置決め方法で使用される移動局によって行われてもよい。
【００５６】
このデータベースが、位置決め方法で使用される所定情報を構成するなら、位置決め方法全体を実施する移動局である場合には、それは移動局に格納される。実施は容易であり、本発明に従った所定情報を供給する方法および位置決め方法の両方を実行させるソフトウェアを移動局にロードすることのみが必要となる。一方、位置決め方法がコンピュータまたはサーバによって実行されるなら、このマップを形成するための測定は例えばネットワークを介してサーバへ送信される。移動局は、例えば、１つの位置でN個のチャネルに関するN個のレベルを測定するごとにそれらを送信し得、あるいは、種々の位置での全ての測定が行われた後にそれらを一度に全て送信するためにそれらを格納し得る。
【００５７】
位置決め方法で使用される所定情報が、データベースを学習することによって、特にサイズ低減および／または人工的または統計的な学習を通じて、取得されるなら、このことは当てはまるかもしれない。その場合、より高性能な計算手段を有するコンピュータまたはサーバを使用して学習が行われることが実際好ましい。そのようにして取得された所定情報は、無線電気通信ネットワークを介して、それが位置決め方法全体を実施する移動局であるなら、当該移動局へ送信される。あるいは、移動局は位置決め方法を実行させるソフトウェアをロードされると共に、所定情報が移動局へロードされ得る。
【００５８】
位置決め方法の実施中にせよ、あるいは、位置エリア内の種々の所定位置においてN個のチャネルに関する受信電力レベルのマップを含むデータベースを確立している間にせよ、移動局がスタンバイモードのときにN個のチャネルに関して受信電力レベル測定を実行することは有効である。移動局がスタンバイモードでN個のチャネルに関して電力測定を実行するという事実は、通信を確立する必要がなく、エネルギー消費の観点で有効である。平均的なユーザは電話通信に自身の時間の３．３％を費やすので、移動局は、通信時間外に電力測定を、必要な時間ずっと実行しなければならない。これは、それらの測定が進行中の通信の間に実行されたなら、進行中の通信について関係基地局と同期したままである間に、移動局がそれらの測定を実行しなければならないことも防ぐ。
【００５９】
あらゆる場合において、位置決め方法は、オブジェクトまたは人々の監視との関連で実施されることに良く適している。これは特に、一人暮らしの高齢者または薬を処方されている患者−例えばアルツハイマー患者−、注目されていない子供達、または、健康的な理由または安全上の理由で日々の行動の非常に緊密な監視を必要とする任意の人間に関する。
【００６０】
位置決め結果は、場合に応じて、例えば第三者に特有の移動局、例えば第三者の携帯電話に関して、当該第三者へ、移動局またはサーバによって送信され得る。第三者は従って移動局の位置に応じて常に更新され得る。位置決め結果は、専用サーバへも送信され得る。そうしたサーバは、連続した位置情報を記録し、従って監視される人間の移動を監視することを可能にする。サーバは必要に応じて警告を発し得る。
【００６１】
位置決めが移動局それ自体によって行われるなら、位置決め結果が親戚、隣人または警備機関であってもよい第三者へ送信されるように提供され得る。送信は、SMSまたはMMSによって、またはモバイルサーバの機能性を使用してオンラインで閲覧され得るサーバ上のｆｔｐを介して行われてもよい。位置更新は、所定のプログラム可能な時間間隔で自動的に行われ得る。移動局で実行されるソフトウェアアプリケーションは、そのような更新を実行し得る。ウォッチャーまたは第三者は、遠隔インターネットアプリケーションを介して監視されている人物またはオブジェクトの移動を常に閲覧できる。
【００６２】
特定期間より長い一定時間、位置が同じ状態のままである場合に、移動局は警告メッセージを第三者へ送信するように提供されてもよい。これにより、異常に長時間に渡る、監視される人物またはオブジェクトの明らかな不動に気づくことが可能になる。その人物が救助される必要がある場合に、介入までの時間は短縮され、その人物の安全性を向上することができる。
【００６３】
しかしながら、他のタイプの警告が考えられる。例えば、警告は手動で引き起こされ、または、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）または別の低電力／短範囲の通信プロトコルによって送信される埋め込みシステム（除細動器、ペースメーカー、動作検知器など）から生じる信号の移動局による受信に応じて引き起こされ得る。そのような警告は、監視される人物またはオブジェクトの移動局から送信されるＳＭＳまたは電話によって監督機関または監視機関へ伝達され得る。
【００６４】
位置決め方法は、機械同士の（Ｍ２Ｍ）通信の分野にも適用可能である。Ｍ２Ｍは、高頻度または低頻度で移動され得る任意のデバイス間の通信を可能にし、その移動は遠隔で監視されなければならない。このことは、機械、乗り物、測定器、医療器具、または様々な製品の販売者（distributor）に特に関係する。そのような場合、当該方法は、好ましくは標準Ｍ２ＭのＧＳＭまたはＵＭＴＳチップで使用される。しかしながら他のプロトコルが考慮されてもよい。
【００６５】
では図１乃至図３を参照して、位置決め方法がパターンマッチングを用いる第１実施形態を説明する。
【００６６】
図１は、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との対応に関連する所定情報を提供するように用いられる方法を説明するフローチャートであり、この情報はこの第１実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【００６７】
当該方法は、複数の所定位置の各位置において、ネットワークのＮ個の所定チャネルのそれぞれに関する受信電力レベルを測定する第１のステップ１００を備える。これらの測定は、当該位置決め方法で後に使用される使用される移動局により行われる。
【００６８】
これらの位置はそれぞれ、任意の二次元座標系または三次元座標系において定義される周期的な場所に対応する。あるいはそれらは、所定の地理的容積、例えば建物内の部屋またはその部屋内の所定位置、または、表面性の所定の地理的エリア、例えば建物の外側に対応する。
【００６９】
Ｎ個のチャネルに関する測定動作は、いくつかのセットの測定を供給するために、同一の位置内で、異なる時間に、何回か繰り返され得る。これにより、局所的且つ一次的に電磁界に影響する測定ノイズおよび乱れの影響を低減することが可能になる。
【００７０】
所定位置が予め定められた容積または表面エリアに一致する場合、Ｎ個のチャネルに関する測定動作は、いくつかのセットの測定を供給するために、所定位置内で異なる場所で何回か繰り返され得る。これにより、その位置内でのＮ個の異なるチャネルに関する受信電力レベルの変化量について報告することが可能になる。
【００７１】
以降、以下のように指定する。
【００７２】
Ｌｉ：各所定位置、ｉは１からＴまでの値を取り得る整数であり、Ｔは１以上の整数である。
【００７３】
Ｍｊ：１つのセットの測定を供給する一連の測定の各々、ｊは１から、考慮される位置Ｌｉで行われる一連の測定の数である整数までの値を取り得る整数である。
【００７４】
Ｃｋ：Ｎ個の通信チャネルの各々、ｋは１からＮまでの値を取り得る整数である。
【００７５】
ＰＬｉＭｊＣｋ ：位置Ｌｉで、一連の測定Ｍｊの間に、チャネルＣｋに関して測定された受信電力レベル。
【００７６】
ＰＬｉＭｊ：Ｌｉの代わりに、一連の測定Ｍｊの間にＮ個のチャネルに関してそれぞれ測定されたＮ個の電力レベルから構成されるセットであり、換言すれば、ＰＬｉＭｊＣ１、…ＰＬｉＭｊＣｋ、ＰＬｉＭｊＣＮから構成されるセット。
【００７７】
各セットＰＬｉＭｊは、点の座標またはベクトルの成分になぞらえることができる。
【００７８】
当該方法は、セットＰＬｉＭｊの各々を対応する位置Ｌｉと関連付けるデータベースＢＤ１を作成する第２のステップ１１０を備える。
【００７９】
データベースＢＤ１において、位置Ｌｉは任意の特定システムを使用して参照される。これは、位置Ｌｉが周期的な場所に一致する場合には、位置Ｌｉの座標を含んでもよい。位置Ｌｉが所定の容積または表面エリアに一致する場合には、位置Ｌｉは、例えばオーダー番号、コードまたは関係する部屋またはエリアの名称を使用して参照されてもよい。
【００８０】
データベースＢＤ１はそれ故以下のタイプのテーブル形式を想定する。
【００８１】
【表１】
【００８２】
ステップ１００および１１０は連続的である必要はなく、同時に生じ得ることが理解されよう。
【００８３】
ステップ１００の間、データベースを作成するためにステップ１１０で使用される移動局において、関係する位置Ｌｉの基準（reference）を入力することが提供され得る。これにより実施容易になる利点がある。
【００８４】
データベースの作成は従って、ＰＬｉＭｊのセットが取得されるとすぐ、移動局が音声合成装置を使用してユーザに例えば建物の名称または部屋番号等の現在位置を求める間に、１つのセットの形式を想定することができる。ユーザはこれを移動局のキーパッドで、または音声認識によって供給する。音声合成認識システムは携帯電話で既に共通である。
【００８５】
図２は、この第１実施形態に関連する位置決め方法を説明するフローチャートである。
【００８６】
当該位置決め方法は、移動局により、チャネルＣｋの各々に関する受信電力レベルを測定する第１のステップ２００を備える。これらの測定は、移動局を位置決めしたいとき、すなわち移動局が位置する位置を判定したいときに行われ、それは以降Ｌｘで表される。Ｎ個の受信電力レベルが供給され、各々は各チャネルＣｋと対応しており、以降ＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮで表される。
【００８７】
これらＮ個の受信電力レベルはＰＬｘで表される１つのセットを定義する。このセットＰＬｘは、セットＰＬｉＭｊと同じ座標系での点の座標または同じ基底（base）でのベクトル成分を定義すると考えられ得る。
【００８８】
当該位置決め方法は、ＰＬｘをデータベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと比較する第２のステップ２２０を備える。
【００８９】
当該比較は、ＰＬｘによって定義される点を、計算を通じて判定された点ＰＬｉＭｊの各々から分離する距離に基づいて行われる。
【００９０】
距離は、好ましくはユークリッド距離であり、それ故以下の式を使用して計算される。
【００９１】
【数１】
【００９２】
それでもやはり、距離Ｌ１または距離Ｌ∞ 等の任意の他のタイプの距離が使用され得る。
【００９３】
位置Ｌｘは、点ＰＬｘと最も小さい距離を有する点ＰＬｉＭｊに一致する位置Ｌｉとして特定されることができる。
【００９４】
データベースＢＤ１の全てのセットＰＬｉＭｊについて比較を実行しないことが考えられ得る。例えば、１つのセットＰＬｉＭｊが所定の閾値より小さな距離を供給したなら、比較は停止されてもよく、その場合、位置ＬｘがそのセットＰＬｉＭｊの位置Ｌｉに一致すると考えられる。
【００９５】
あるいは、いくつかの位置Ｌｉのサブセットの重心において位置Ｌｘを位置決めするように提供されてもよい。そのサブセットの位置Ｌｉは所定の閾値より小さな距離を有する位置Ｌｉであってもよい。あるいは、位置Ｌｉのサブセットは、最も小さい距離を有する位置Ｌｉの数Ｂによって判定されてもよい。数Ｂは、予め定められることも、異なるＰＬｉＭｊについて計算される距離に依存することもできる。
【００９６】
重心の計算において、使用される各位置Ｌｉは同じ重みによって影響される。あるいは、使用される各位置Ｌｉは、その位置Ｌｉの異なるＰＬｉＭｊの距離に従って重みづけされる。これは、特に１／ｄ重みづけすることを含んでもよい。
【００９７】
重心計算の使用により、位置精度を向上することが可能になる。位置が、座標によってデータベースＢＤ１において参照される周期的な場所と一致する場合に、このソリューションが好ましくは適用される。
【００９８】
図３は、第１実施形態の適用例を示す、単純化するために、この例での位置エリアは、それぞれＬ１、Ｌ２、およびＬ３で参照される３つの位置に限定される。換言すれば、‘ｉ’は値１、２、および３を想定する。チャネル数Ｎはこの場合１０である。
【００９９】
方法は、図１と関連して説明されるようなデータベースＢＤ１の形式で所定情報を供給するために最初に実施される。
【０１００】
各位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３において、方法のステップ１００に従って考慮された１０個のチャネルに関する受信電力レベルの、４つの別個の一連の測定が実行される：図１参照。各位置Ｌｉについての測定シリーズは、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３およびＭ４で参照され、換言すれば、‘ｊ’は値１、２、３、および４を想定する。各セットＰＬｉＭｊを、対応する位置Ｌｉと関連付けることにより、方法のステップ１１０に従って、データベースＢＤ１が作成される。
【０１０１】
電力レベルＰＬｉＭｊＣｋは、対応するボックス内の垂直バーによって図３に示される。
【０１０２】
位置決め方法はその場合図２に関連して記載された方法で、形成されたデータベースＢＤ１を使用して実施される。
【０１０３】
特に、移動局を位置決めすることを望むとき、移動局は、ステップ２００に従ってセットＰＬｘを供給するために、１０個のチャネルに関する受信電力測定を実行する。Ｌｘはその場合、そのセットＰＬｘを方法のステップ２１０に従ってデータベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと比較することによって判定される。
【０１０４】
手近なケースでは、セットＰＬ３Ｍ３は、セットＰＬｘと最も小さいユークリッド距離を有するセットＰＬｉＭｊのグループのセットであるので、位置Ｌｘは位置Ｌ３であると考えられる。
【０１０５】
図４乃至図６を参照して、データの前処理も使用する、第１実施形態に基づく第２実施形態を説明する。
【０１０６】
図４は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を供給するために使用される方法を説明するフローチャートであり、この情報は第１実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【０１０７】
フローチャートから明らかなように、方法は、図１を参照して説明した第１実施形態に従った方法と同じステップ１００および１１０を備える。第１実施形態に照らしたこれら２つのステップの全体説明は第２実施形態にも同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１０８】
この第２実施形態に従った方法は、しかしながら、追加のステップ１２０、１３０、および１４０を備える。これらの追加ステップの目的は、ステップ１１０で取得される第１のデータベースＢＤ１の前処理から第２のデータベースＢＤ２を供給することである。
【０１０９】
この前処理の機能は、第１のデータベースＢＤ１よりもサイズの小さな第２のデータベースＢＤ２を供給することである。
【０１１０】
従って、ステップ１２０はＱ個の関数を供給する工程から成り−各々‘ｆｐ ’で表され− ‘ｆ’ で表される変換をともに定義する。Ｑは、１以上Ｎより小さな整数であり、ｐは１からＱまでの値を想定する整数である。
【０１１１】
ステップ１３０において、この‘ｆ’変換は、値ＶＬｉＭｊの新しい対応するセットを供給するために、第１のデータベースＢＤ１の各セットＰＬｉＭｊに適用される。換言すれば、各関数‘ｆｐ ’が、値ＶＬｉＭｊのセットの−ＶＬｉＭｊ，ｐで表される−各々の値を供給するために、セットＰＬｉＭｊに適用され、それは以下のように要約され得る。
【０１１２】
【数２】
【０１１３】
方法は、ＶＬｉＭｊのセットの各々を、対応する位置Ｌｉと関連付ける第２のデータベースＢＤ２を作成するステップ１４０を備える。
【０１１４】
当該方法のステップ１２０からステップ１４０は、連続的である必要はなく、重複することができることが理解されよう。
【０１１５】
データベースＢＤ２において、位置Ｌｉは好ましくは、第１のデータベースＢＤ１と同様の方法で参照される。
【０１１６】
データベースＢＤ２はそれ故以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１１７】
【表２】
【０１１８】
セットＰＬｉＭｊと同様に、各セットＶＬｉＭｊは、点の座標またはベクトルの成分になぞらえることができる。
【０１１９】
位置Ｌｉと関連付けられた値ＶＬｉＭｊのセットが、他の位置と関連付けられている‘ｆ’によって取得される値のセットに対して、対応する位置Ｌｉを識別するように、‘ｆ’変換は好適に選択される。換言すれば、データベースＢＤ１の異なるセットＰＬｉＭｊの任意のペアについて、それら２つのセットＰＬｉＭｊの‘ｆ’による変換が、相互に異なっており好適には実現し得る最高の識別を提供するためにできる限り異なっている２つのセットＶＬｉＭｊを与えるように、関数‘ｆｐ ’が選択される。
【０１２０】
これを受けて、関数‘ｆｐ ’を定義するために、それ自体既知の統計的方法が使用され、データベースＢＤ１に適用され得る。これは例えば主成分分析（ＰＣＡ）または独立成分分析であってもよい。これらの両方のケースにおいて、値ＰＬｉＭｊのセット全体について識別している第１の成分が、使用され得る。
【０１２１】
‘ｆ’変換は、主成分分析の場合ように、測定された受信電力レベルＰＬｉＭｊＣｋの線形結合（linear combination）であり得、または独立成分分析の場合ように、非線形結合であってもよい。
【０１２２】
別の可能性は、平均、標準偏差、他の可能性のある高次のモーメント等の、１つのセットＰＬｉＭｊを構成するＰＬｉＭｊＣｋの分布の所定モーメントを供給する工程として、各関数‘ｆｐ ’を定義する工程から成る。この場合、値ＰＬｉＭｊの全てのセットについて識別する最も低次のモーメントを使用することができる。
【０１２３】
前処理変換は、前述の技術を使用して取得されるいくつかの変換から構成される関数であってもよい。
【０１２４】
図５は、第２実施形態に照らした位置決め方法を説明するフローチャートである。
【０１２５】
当該方法の第１のステップ２００は、第１実施形態のステップ２００と同一である。それは、移動局を介して、第１実施形態で説明したように、Ｎ個の電力レベルＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮのセットＰＬｘを供給するために、チャネルＣｋの各々に関して受信電力レベルを測定する工程を含む。
【０１２６】
第１実施形態とは違って、セットＰＬｘは、第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと同じ種類（homogenous）にするために、−ステップ２２０において−前処理される。これを受けて、値ＶＬｘのセットの−ＶＬｘ，ｐ で表される−各値を供給するために、‘ｆ’変換がセットＰＬｘに適用され、それは以下のように要約され得る。
【０１２７】
【数３】
【０１２８】
このセットＶＬｘは、セットＶＬｉＭｊと同じ座標系の点の座標または同じデータベースにおけるベクトル成分を定義すると考えられ得る。
【０１２９】
位置決め方法は、位置Ｌｘを特定するために、セットＶＬｘを、データベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと比較するステップ２３０を備える。この比較ステップは、それがＶＬｘおよびセットＶＬｉＭｊに基づいて行われることを除いて、第１実施形態に照らしたステップ２１０と同様に実行される。従って、最小距離を判定することによって、または、重心を計算することによって、特定が行われ得る。第１実施形態のステップ２１０に関して提供される説明全体は、必要な変更を加えて、第２実施形態の前術のステップ２３０に適用し、それ故ここでは繰り返さない。
【０１３０】
第２実施形態に従った位置決め方法では、第１のデータベースは使用されず、第２のデータベースＢＤ２のみ使用される。第２のデータベースＢＤ２に、第１のデータベースＢＤ１よりも小さなサイズを供給するための前処理の使用は、格納スペースの観点での節約およびステップ２３０での比較動作の単純化の両方のために有効である。このことは、位置決め方法が移動局自身により実施されるなら特に当てはまる。
【０１３１】
図６は、第２実施形態の適用例を説明する。それは図３を参照して説明された例に基づいている。データベースＢＤ１の作成は、例えば第１実施形態に照らして図３に説明されるように、当該方法のステップ１００および１１０を適用することによって行われる。第１のデータベースＢＤ１は、図３に示されるデータベースなので、図６には示されなかった。
【０１３２】
この例では、ステップ１２０において、‘ｆ’変換はデータベースＢＤ１の主成分分析によって選択され取得された。その場合、２つの第１の成分に対応する関数‘ｆ１ ’および‘ｆｐ２’が、それらは値ＶＬｉＭｊの異なるセットの間での所望の識別を供給するので、使用された。Ｑはそれ故２に等しく、‘ｐ’は値１および２を想定する。
【０１３３】
ステップ１３０および１４０に従って、セットＶＬｉＭｊが計算され、データベースＢＤ２内の対応する位置Ｌｉと関連付けられる。‘ｉ’は１、２、および３を想定し、‘ｊ’は１、２、３、および４を想定する。セットＶＬｉＭｊは、関数‘ｆ１ ’および‘ｆｐ２’による各セットＰＬｉＭｊの変換であり、それ故各々は２つの値ＶＬｉＭｊ，１、ＶＬｉＭｊ，２を備える。換言すれば、
【０１３４】
【数４】
【０１３５】
各セットＶＬｉＭｊの値ＶＬｉＭｊ，１、ＶＬｉＭｊ，２は、図６において、対応するボックス内の垂直バーによって示される。
【０１３６】
位置決め方法は、図５に照らして説明されたように、そのように形成された第２のデータベースＢＤ２を使用して実施される。
【０１３７】
特に、移動局を位置決めしたいときに、移動局は、ステップ２００に従ったセットＰｘを供給するために１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行する。セットＶＬｘが次に計算され、それは‘ｆ’によるＰＬｘの変換である。換言すれば、
【０１３８】
【数５】
【０１３９】
セットＶＬｘの値ＶＬｘ，１およびＶＬｘ，２が図６に示される。
【０１４０】
次に位置Ｌｘが、セットＶＬｘを、当該方法のステップ２３０に従って第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと比較することによって判定される。
【０１４１】
この場合、セットＶＬ３Ｍ３が、セットＶＬｘと最小のユークリッド距離を有するセットＶＬｉＭｊのグループのセットであるため、位置Ｌｘは位置Ｌ３であると再び考えられる。
【０１４２】
図７乃至図１０を参照して、統計的学習または人工的学習を使用する第３実施携帯を説明する。第１および第２実施形態よりも良好な位置精度を得るので、この第３実施形態が好まれる。
【０１４３】
図７は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を供給するために使用される方法を説明するフローチャートであり、この情報はこの第３実施形態に従った位置決め方法によって使用される。
【０１４４】
この第３実施形態に従った方法は、第１実施形態の図１を参照して説明した方法、または、第２実施形態の図４を参照して説明した方法の何れかと組み合わせて適用されるステップ１５０および１６０を備える。
【０１４５】
第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせた適用に関して、これは当該方法が図１を参照して説明した第１実施形態に従った方法と同じステップ１００および１１０を備えることを意味する。第１実施形態に照らしたこれら２つのステップの説明全体は、この第３実施形態に同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１４６】
ステップ１５０は、各位置Ｌｉについて、その位置に特有のＲ個の所定値のセットを定義する工程から成り、Ｒは、全ての位置Ｌｉについて同一であるように設定された１以上の整数である。値のこのセットは以降ＹＬｉで表される。セットＹＬｉを構成する値の各々は、ＹＬｉ，ａで表される。‘ａ’は１からＲまでの値を想定する整数である。ここで再び、各セットＹＬｉは、点の座標またはベクトルになぞらえることができる。
【０１４７】
好適には、これらのセットＹＬｉは、データベースＢＤ１において異なる位置Ｌｉを特定するのに役立つ。換言すれば、セットＰＬｉＭｊは、データベースＢＤ１における対応するセットＹＬｉとそれぞれ関連付けられる。ステップ１５０は、それ故ステップ１５００および１１０と連続的である必要はなく、後者に重複し得る。
【０１４８】
データベースＢＤ１はそれ故、以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１４９】
【表３】
【０１５０】
例として、ＹＬｉのセットは、位置Ｌｉに割り当てられた番号、例えば建物内の対応する部屋の番号に対応する単一の値のみ−すなわちＲは１に等しい−を備えている。別の例によれば、セットＹＬｉは、それぞれ２次元座標系、３次元座標系において位置Ｌｉの座標に対応する、それぞれ２つの値、３つの値−すなわちＲはそれぞれ２、３に等しい−を備え得る。これらの例はもちろん限定的ではない。
【０１５１】
ステップ１６０は、データベースＢＤ１からの統計的学習または人工的学習を通じて、データベースＢＤ１におけるセットＰＬｉＭｊと関連付けられたセットＹＬｉの近似であるＲ個の値の−ＺＬｉＭｊで表される−セットを、各セットＰＬｉＭｊから提供することができる−各々‘ｇａ’で表される−Ｒ個の関数のセットを判定する工程から成る。
【０１５２】
この第３実施形態では、この‘ｇ’変換は、Ｎ個のチャネルの各々に関する受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を構成し、それは当該位置決め方法に照らして使用されるだろう。
【０１５３】
第２実施形態の図４を参照して説明した方法と組み合わせたステップ１５０および１６０の適用に関して、これは、当該方法が図４を参照して説明した第２実施形態に従った方法と同じステップ１００乃至１４０を備えることを意味する。結果として、第２実施形態に照らしたステップ１００乃至１４０の説明全体が、この第３実施形態にも同様に適用可能であり、それ故ここでは繰り返さない。
【０１５４】
ステップ１５０は、第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせた先行代替実施形態と同一である。結果として、ステップ１５０において提供される説明は、好適には、セットＹＬｉが第２のデータベースＢＤ２における異なる位置Ｌｉについての特定としての機能を果たすことを除いて、先行代替実施形態についてここでも適用可能である。換言すれば、セットＶＬｉＭｊは、第２のデータベースＢＤ２において対応するセットＶＬｉと各々関連付けられている。結果として、ステップ１５０もまた、ステップ１００乃至１４０と連続的である必要はないが、後者と重複し得る。
【０１５５】
第２のデータベースＢＤ２はそれ故、以下のタイプのテーブルの形式を想定する。
【０１５６】
【表４】
【０１５７】
選択的に、ステップ１６０は、（第１のデータベースＢＤ１の代わりに）第２のデータベースＢＤ２から統計的学習または人工的学習を通じて、（第１のデータベースＢＤ１の代わりに）第２のデータベースＢＤ２におけるセットＶＬｉＭｊと関連付けられたセットＹＬｉの近似であるＲ個の値の−ＺＬｉＭｊで表される−セットを、（ＰＬｉＭｊの代わりに）各セットＶＬｉＭｊから提供することができる−各々‘ｇａ’でも表される−Ｒ個の関数のセットを判定する工程から成る。先行代替実施形態のように、Ｒ個の関数‘ｇａ’のこのセットは以降‘ｇ’で表される変換を定義し、Ｎ個のチャネルの各々に関する各受信電力レベルと、位置エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報を構成し、それは当該位置決め方法に照らして使用されるだろう。
【０１５８】
一般に、人工的学習または統計的学習がそれ自体知られている。それは、演繹的知識または過程というよりもむしろ、データ自身からパラメータが
判定される暫定モデルを確立する工程から成る。システムの学習による解析の従来のステップは、非限定的に、
−最も可能性のあるそれらのベースの代表を保証する学習ベースおよび検証ベースを確立する工程
−選択的に、これには限定されないが特に第２実施形態に照らして説明したような主成分分析または独立成分分析を通じて、未加工（raw）データから最適特性を抽出する工程
−これには限定されないが特にプローブ変数法を使用して、最重要特性を選択する工程
−特に、いわゆるＫ最近傍法を使用して、ニューロンネットワークまたはサポートベクターマシンＳＶＭまたはＴＳＶＭ等のコア分類器を使用して、これらの特徴によって供給される分類アーキテクチャまたは回帰アーキテクチャを構築する工程
−クロス検証技術を介して最良モデルを選ぶ工程
を備える。
【０１５９】
人工的学習または統計的学習は、例えば「Neural Networks: Methodology and Applications by Gerard Dreyfus, Springer, 2004」でより全体的に説明されており、それはこの説明に参照によって組み込まれる。
【０１６０】
この第３実施形態では、位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で前もって取得される‘ｇ’変換を使用して実施される。
【０１６１】
当該方法の第１のステップ２００は第１実施形態のそれと同一である。それは、第１実施形態で説明したように、Ｎ個の電力レベルＰＬｘＣ１、…ＰＬｘＣｋ、…ＰＬｘＣＮのセットＰＬｘを供給するために、移動局による、チャネルＣｋの各々に関する受信電力レベルの測定を含む。
【０１６２】
‘ｇ’変換を確立するために、第２実施形態の図４を参照して説明した方法と組み合わされてステップ１５０および１６０を適用する工程から成る第３実施形態の代替を選択したなら、前処理ステップ２２０が適用され、すなわちそれは、セットＶＬｘを供給するための、‘ｆ’変換のセットＰＬｘへの適用である。このステップ２２０は、第２実施形態に照らして既に説明されたステップである。
【０１６３】
ステップ２４０において、セットＺＬｘを取得するために‘ｇ’変換がセットＶＬｘへ適用される。
【０１６４】
換言すれば、
【０１６５】
【数６】
【０１６６】
‘ｇ’変換を確立するために、第１実施形態の図１を参照して説明した方法と組み合わせてステップ１５０および１６０を適用する工程から成る代替を選択したなら、前処理ステップ２２０は省略される。その場合、ステップ２４０において、セットＺＬｘを取得するために‘ｇ’変換がセットＰＬｘへ適用される。
【０１６７】
換言すれば、
【０１６８】
【数７】
【０１６９】
両方の代替において、方法はセットＺＬｘに基づいて移動局を位置決めするステップ２５０を備える。
【０１７０】
位置Ｌｘを特定するためにセットＺＬｘを、セットＹＬｉ（あるいは、セットＺＬｉ）と比較することによってこの位置決めを実行することができる。この比較ステップは、ＺＬｘと最も小さい距離を有するセットＹＬｉ（各々、ＺＬｉ）を探索する工程から成ることができる。この比較は、セットＰＬｘおよびセットＰＬｉＭｊの代わりに、セットＺＬｘおよびセットＹＬｉに基づいて行われることを除いて、第１実施形態に照らしたステップ２１０で説明したのと類似の方法で実行されることができる。
【０１７１】
しかし１つの有利な実施形態によれば、位置は、セットＺＬｘだけに基づいて、すなわちセットＹＬｉとの比較またはセットＺＬｉとの比較を使用することなく、得られる。位置決め方法を実施するために利用可能なセットＹＬｉおよびＺＬｉを有する必要はない。例えば、これは、セットＹＬｉを構成する値が、任意の座標系における位置Ｌｉの座標である場合である。その場合、セットＺＬｘは、その同一の座標系において位置Ｌｘの近似を供給する。結果として、セットＺＬｘは、その座標系で与えられるＬｘの位置であると考えられる。
【０１７２】
あるいは、所定位置Ｌｉが各々所定の容積または表面エリアに対応する場合、セットＹＬｉとの比較動作なしに、セットＸＬｉに基づいて位置Ｌｘが特定され得るように、セットＹＬｉによる位置Ｌｉの参照システムが選択され得る。例えば、セットＹＬｉを構成する各値が整数の形式で選択されるなら、位置決めされるべき位置Ｌｉを取得するために、セットＺＬｘの各値を最も近い整数にすれば十分である。セットＹＬｉが単一の値のみ含む場合、すなわちＲが１に等しい場合に、この方法は特に信頼できる。
【０１７３】
図９は、第１実施形態と代替的に組み合わされた適用において、第３実施形態の適用例を説明する。それは、図３を参照して説明した例に基づいている。データベースＢＤ１の作成が、第１実施形態に照らして図３で説明したように、当該方法のステップ１００および１１０を適用することによって行われる。データベースＢＤ１は図９に再び示される。
【０１７４】
ステップ１５０を適用するとき、以下のセットＹＬｉが定義されている。
【０１７５】
−Ｌ１について、（１，０，０）によって定義されるセットＹＬ１
−Ｌ２について、（０，１，０）によって定義されるセットＹＬ２
−Ｌ３について、（０，０，１）によって定義されるセットＹＬ３
換言すれば、この例ではＲは３に等しい。
【０１７６】
ステップ１６０を適用することによって、データベースＢＤ１から統計的学習または人工的学習を通じて、‘ｇ’変換が取得される。
【０１７７】
本例では、‘ｇ’変換は、位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３における移動局の位置確率（可能性）の推定をそれぞれ提供する３つの関数ｇ１、ｇ２、およびｇ３の形式で探索され得、この確率（可能性）は０と１との間で表現される。その場合、ＺＬｘは、以下の形式で表現され得る。
【０１７８】
【数８】
【０１７９】
ここで、
− ＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２およびＺＬｘ，３：ＺＬｘを構成する値
− ｂ１，ｋ、ｂ２，ｋおよびｂ３，ｋ：第１のデータベースＢＤ１からの統計学習によって決定される係数であって、Ｌ ｘの代わりに異なるチャネルＣｋに関して測定される電力レベルＰＬｘＣｋ の乗算係数である。総和は、１からＮまでの値を想定する全インデックスｋについて行われる。
【０１８０】
− σ（ｘ）＝ １/（１ ＋ｅ−ｘ）
− ｇｉ （ＰＬｘ）：測定ＰＬｘが位置Ｌ ｉで行われた確率（可能性）の推定
である。
【０１８１】
位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で、そのように取得された‘ｇ’変換を使用して実施される。特に、移動局を位置決めしたいときには、ステップ２００に従ったセットＰＬｘを供給するために、移動局は１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行する。ステップ２４０を適用すると、‘ｇ’によるＰＬｘの変換であるセットＺＬｘが計算される。セットＺＬｘを構成する値は、図９において垂直バーによって示される。
【０１８２】
ステップ２５０を適用すると、位置Ｌｘが、セットＺＬｘを、セットＹＬｉと比較することによって判定される。この場合、それは、セットＺＬｘと最も小さい距離−例えばユークリッド距離−を有するセットＹＬ３である。結果として、移動局は位置Ｌ３に位置するものと考えられる。
【０１８３】
この例に照らして、位置Ｌｘの判定は、比較ステップ２５０を使用すること以外によっても行われ得る。手近な場合では、位置Ｌｘの判定は、セットＺＬｘを構成する値セットＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２、およびＺＬｘ，３の各々を、最も近い整数にすることによって行われる。そのように取得されるグループは、位置Ｌｘに対応するセットＹＬｉである。この場合、グループ（０，０，１）、すなわちセットＹＬ３を取得することが、図９においてＺＬｘを構成する値のグラフィック説明から現れる。別の有利な可能性によれば、位置Ｌｘは、−セットＰＬｘに適用される−対応する関数ｇｉ が最も高い確率（可能性）、換言すれば図９に示される本例ではＬ３、を供給する位置Ｌｉに、位置Ｌｘが対応することを考慮することによって判定され得る。もちろん、図９のこの例は、任意の数の位置Ｌｉ、すなわち任意の整数Ｔについて一般化され得る。
【０１８４】
図１０は、第２実施形態と組み合わされた代替適用における、第３実施形態の適用例を説明する。それは、図６を参照して説明した例に基づいている。第１のデータベースＢＤ１、次に第２のデータベースＢＤ２の作成が、第２実施形態の図６で説明したように行われる。第２のデータベースＢＤ２のみが図１０に示される。
【０１８５】
ステップ１５０を適用するとき、図９の例に照らしたセットと同一のセットＹＬｉが定義された。すなわち、
−Ｌ１について、（１，０，０）によって定義されるセットＹＬ１
−Ｌ２について、（０，１，０）によって定義されるセットＹＬ２
−Ｌ３について、（０，０，１）によって定義されるセットＹＬ３
ステップ１６０を適用するとき、今回は、第２のデータベースＢＤ２から統計的学習または人工的学習によって‘ｇ’変換が取得される。
【０１８６】
ここで再び、‘ｇ’変換は、位置Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３において移動局を位置決めする確率（可能性）の推定をそれぞれ提供する３つの関数ｇ１、ｇ２、およびｇ３の形式で探索され得、この確率（可能性）は０と１との間で表現される。この場合、ＺＬｘは、以下の形式で表現され得る。
【０１８７】
【数９】
【０１８８】
ここで、
− ＺＬｘ，１、ＺＬｘ，２およびＺＬｘ，３：ＺＬｘを構成する値
− ｂ１，ｐ、ｂ２，ｐおよびｂ３，ｐ：第２のデータベースＢＤ２からの統計学習によって決定される係数であって、値ＶＬｘ，ｐ の乗算係数である。総和は、１からＮまでの値を想定する全ｐ個のインデックスについて行われる。
【０１８９】
− σ（ｘ）＝ １/（１ ＋ｅ−ｘ）
− ｇｉ （ＶＬｘ）：測定ＰＬｘが位置Ｌ ｉで行われた確率（可能性）の推定
である。
【０１９０】
位置決め方法は、図８に照らして説明した方法で、そのように取得される‘ｇ’変換を使用して実施される。特に、移動局を位置決めしたいとき、移動局は、ステップ２００に従ってセットＰＬｘを供給するために、１０個のチャネルに関して受信電力測定を実行し、ステップ２２０を適用するとき、セットＶＬｘが‘ｆ’変換を適用することによって計算される。
【０１９１】
ステップ２４０を適用するとき、セットＺＬｘが計算され、それは‘ｇ’によるＶＬｘの変換である。セットＺＬｘを構成する値は、図１０において垂直バーによって表される。
【０１９２】
ステップ２５０を適用するとき、位置Ｌｘは、図９の場合と同様の方法でセットＺＬｘを、セットＹＬｉと比較することによって、判定される。この場合、それは、セットＺＬｘと最も小さい距離を有するセットＹＬ３である。結果として、移動局は位置Ｌ３に位置するものと考えられる。前のケースのように、位置Ｌｘの判定は、セットＺＬｘを構成する値の各々を、最も近い整数にすることによって行われ得、それは位置Ｌｘに対応するセットＹＬｉを提供する。あるいは、位置Ｌｘは、−セットＰＬｘに適用される−対応する関数ｇｉ が最も高い確率（可能性）、換言すれば図１０に示されるように本例ではＬ３、を供給する位置Ｌｉであるとも考えられ得る。もちろん、この例は、任意の数の位置Ｌｉ、すなわち任意の整数Ｔについて一般化され得る。
【０１９３】
もちろん、本発明は、説明され且つ示された例および実施形態に限定されず、当業者にアクセス可能な多くの代替案が利用できる。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めするために使用され得る情報を供給する方法であって、前記方法は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）について、前記所定位置（Ｌｉ）のそれぞれに対して、前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の固定整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して測定された受信電力レベルにそれぞれ対応している、Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の少なくとも１つのセットを提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットと、前記対応する所定測定位置とを関連付ける第１のデータベース（ＢＤ１）を作成する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
−前記所定エリア内の前記１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記第１のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されたＮ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置（Ｌｉ）に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットを定義する工程と、
−Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の各セットから、Ｎ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを提供可能なＲ個の関数（‘ｇ’）のセットを、前記第１のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
−Ｑ（１以上でありＮより小さい整数）個の異なる関数（‘ｆ’）を提供する工程と、
−Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の各セットに、Ｑ個の値（ＶＬｉＭｊ）の対応するセットを提供するための前記Ｑ個の関数を適用することによって、前記第１のデータベース（ＢＤ１）から第２のデータベース（ＢＤ２）を作成する工程と、を備え、Ｑ個の値の前記セットは、前記対応する所定測定位置（Ｌｉ）と、前記第２のデータベースにおいて関連付けられており、
前記Ｑ個の関数は、データベース（ＢＤ１）のＮ個の異なる値（ＰＬｉＭｊ）のセットの任意ペアについて、Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）のセットの前記ペアに、前記Ｑ個の関数を適用することによって取得されるＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記２つのセットが相互に異なるように選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｑ個の関数（‘ｆ’）は、主成分の解析または独立成分の解析を通じて提供され、
前記Ｑ個の関数（‘ｆ’）は、Ｎ個の値の前記セットの平均値、標準偏差、および他の高次モーメントをそれぞれ提供することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記第２のデータベース（ＢＤ２）において前記対応する所定位置に対して提供されるＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置（Ｌｉ）に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットを定義する工程と、
−Ｑ個の値（ＶＬｉＭｊ）の各セットから、Ｑ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値（ＹＬｉ）のセットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを提供可能なＲ個の関数（‘ｇ’）のセットを、前記第２のデータベース（ＢＤ２）からの統計学習によって決定する工程と、
を備えることを特徴とする請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
各所定位置（Ｌｉ）について、前記Ｑ個の関数をＮ個の値の前記セットに適用することによって取得されるＮ個の値（ＰＬｉＭｊ）の前記セットまたはＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記セットからそれぞれ前記所定位置（Ｌｉ）で測定が行われた確率の推定値を提供可能な関数を、前記第１のデータベース（ＢＤ１）または前記第２のデータベース（ＢＤ２）の何れかからの統計学習によって、決定する工程を備えることを特徴とする請求項１、３または４の何れか１項に記載の方法。
【請求項７】
移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めする方法であって、前記方法は、
ａ）前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネル（Ｃｋ）の各チャネルに関する受信電力レベル（ＰＬｘＣｋ）を前記移動局により測定する工程と、
ｂ）工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと前記所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報（ＢＤ１、ＢＤ２、‘ｇ’）と、に基づいて前記移動局を位置決めする工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）について、前記所定情報は、各所定位置について、前記対応する所定位置において前記Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと関連するＷ（１以上の整数）個の所定値（ＰＬｉＭｊ、ＶＬｉＭｊ）の少なくとも１つの関連付けられたセットを有し、
−工程ｂ）は、Ｗ個の所定値の前記セットと関連して、工程ａ）で測定された前記レベルを解析することによって前記移動局を位置決めする工程を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
−ＷはＮと等しく、各セット（ＰＬｉＭｊ）の前記Ｗ個の所定値は、前記Ｎ個のチャネルの各チャネル（Ｃｋ）に関する受信電力レベルを各々表しており、
−工程ｂ）における前記解析は、工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程を備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
Ｗ個の所定値の前記セットは、請求項１に記載の方法を使用して作成された前記第１のデータベース（ＢＤ１）から得られるＮ個の値の前記セットであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ＷはＮより小さく、
工程ｂ）での前記解析は、
（ｉ）Ｗ個の所定値の前記セットと共に、工程ａ）で測定された前記レベルと関連する、Ｗ個の値（ＶＬｉＭｊ）のセットを提供するために、Ｗ個の異なる所定関数（‘ｆ’）を、工程ａ）で測定された前記レベルに適用する工程と、
（ｉｉ）前記提供されたＷ個の値の前記セットと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程と、
を備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
Ｗ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記セットと前記Ｗ個の所定関数とは、請求項３または４に記載の方法に従って、それぞれ、提供され、作成されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
−前記所定情報は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記所定位置（Ｌｉ）に特有な関連するＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットと、
−Ｎ個のチャネルに関する任意の所定位置（Ｌｉ）で測定された受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記所定位置に対応するＲ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数（‘ｇ’）のセットと、を備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベル（ＰＬｘ、ＶＬｘ）からＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを提供する工程と、
（ｉｉ）Ｒ個の供給された値（ＺＬｘ）の前記セットと、Ｒ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットとを比較することによって前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
−前記所定情報は、
−前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定位置の座標の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを提供する工程と、
（ｉｉ）提供されたＲ個の値（ＺＬｘ）の前記セットによって表現された前記座標で前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
−前記所定情報は、
−前記Ｎ個のチャネルに関して前記所定エリア内の任意の位置で測定された前記受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記所定エリア内の位置参照システムにおける前記測定位置の基準の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを供給する工程と、
（ｉｉ）前記供給されたＲ個の値（ＺＬｘ）のセットによって近似された位置の基準で前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１６】
Ｒ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットは、請求項２に記載の方法を実施することによって決定されることを特徴とする請求項１３乃至１５の何れか１項に記載の方法。
【請求項１７】
−前記所定情報は、
−１以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記Ｎ個のチャネルに関して測定された前記受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定が前記所定位置で実行された確率の推定値を供給するために提供される関連した関数（‘ｇａ’）を備えており、
−工程ｂ）は、工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された、前記関数の全てまたは一部によって提供される前記確率の推定値に基づいて前記移動局を位置決めする工程を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１８】
前記関数（‘ｇａ’）は、請求項６に記載の方法を使用して供給されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
工程ｉ）では、工程ａ）で測定された前記レベルは、Ｗ（１以上でありＮより小さい整数）個の異なる所定関数（‘ｆ’）を適用することによって前処理されることを特徴とする請求項１３乃至１８の何れか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記Ｗ個の関数（‘ｆ’）は、請求項３または４に記載の方法を使用して供給された前記Ｑ個の関数であり、
前記Ｒ個の所定関数は、請求項５に記載の方法を使用して決定されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
１つ以上の建物内で前記移動局を位置決めするために前記方法が実施されることを特徴とする請求項７乃至２０の何れか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記所定情報は、位置決めされるべき同一の移動局を伴う前記所定エリア内の異なる位置で前記Ｎ個のチャネルに関して行われた受信電力測定に基づいて確立されることを特徴とする請求項７乃至２１の何れか１項に記載の方法。
【請求項２３】
Ｎは２０以上であり、好ましくは５０以上であり、より効果的には２００以上であることを特徴とする請求項１乃至２２の何れか１項に記載の方法。
【請求項２４】
少なくとも１つの無線電話セルラネットワークで動作するように提供される移動局のためのプログラムであって、前記プログラムは、請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法を前記移動局に実行させるために提供されることを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
（ａ）少なくとも１つの無線電話セルラーネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネル（Ｃｋ）の各チャネルに関して受信電力レベル（ＰＬｘＣｋ）の移動局によって行われる測定の前記コンピュータによる受信と、
（ｂ）請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法の工程ｂ）を実行することによって前記移動局を位置決めすることと、
を実施させるために提供されるコンピュータプログラム。
【請求項２６】
請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法を実行するために提供される、少なくとも１つの無線電話セルラーネットワークにおいて動作可能である移動局。
【請求項１】
移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めするために使用され得る情報を供給する方法であって、前記方法は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）について、前記所定位置（Ｌｉ）のそれぞれに対して、前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の固定整数）個の異なる所定通信チャネルの各チャネルに関して測定された受信電力レベルにそれぞれ対応している、Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の少なくとも１つのセットを提供する工程と、
−Ｎ個の値の各セットと、前記対応する所定測定位置とを関連付ける第１のデータベース（ＢＤ１）を作成する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
−前記所定エリア内の前記１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記第１のデータベースにおいて前記対応する所定位置に対して提供されたＮ個の値の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置（Ｌｉ）に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットを定義する工程と、
−Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の各セットから、Ｎ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを提供可能なＲ個の関数（‘ｇ’）のセットを、前記第１のデータベースからの統計学習によって決定する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
−Ｑ（１以上でありＮより小さい整数）個の異なる関数（‘ｆ’）を提供する工程と、
−Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）の各セットに、Ｑ個の値（ＶＬｉＭｊ）の対応するセットを提供するための前記Ｑ個の関数を適用することによって、前記第１のデータベース（ＢＤ１）から第２のデータベース（ＢＤ２）を作成する工程と、を備え、Ｑ個の値の前記セットは、前記対応する所定測定位置（Ｌｉ）と、前記第２のデータベースにおいて関連付けられており、
前記Ｑ個の関数は、データベース（ＢＤ１）のＮ個の異なる値（ＰＬｉＭｊ）のセットの任意ペアについて、Ｎ個の値（ＰＬｉＭｊ）のセットの前記ペアに、前記Ｑ個の関数を適用することによって取得されるＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記２つのセットが相互に異なるように選択されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記Ｑ個の関数（‘ｆ’）は、主成分の解析または独立成分の解析を通じて提供され、
前記Ｑ個の関数（‘ｆ’）は、Ｎ個の値の前記セットの平均値、標準偏差、および他の高次モーメントをそれぞれ提供することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記第２のデータベース（ＢＤ２）において前記対応する所定位置に対して提供されるＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の各セットと関連付けられている所定値であって、前記所定位置（Ｌｉ）に特有のＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットを定義する工程と、
−Ｑ個の値（ＶＬｉＭｊ）の各セットから、Ｑ個の値の前記セットと関連付けられたＲ個の所定値（ＹＬｉ）のセットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを提供可能なＲ個の関数（‘ｇ’）のセットを、前記第２のデータベース（ＢＤ２）からの統計学習によって決定する工程と、
を備えることを特徴とする請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
各所定位置（Ｌｉ）について、前記Ｑ個の関数をＮ個の値の前記セットに適用することによって取得されるＮ個の値（ＰＬｉＭｊ）の前記セットまたはＱ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記セットからそれぞれ前記所定位置（Ｌｉ）で測定が行われた確率の推定値を提供可能な関数を、前記第１のデータベース（ＢＤ１）または前記第２のデータベース（ＢＤ２）の何れかからの統計学習によって、決定する工程を備えることを特徴とする請求項１、３または４の何れか１項に記載の方法。
【請求項７】
移動局が動作する少なくとも１つの無線電話セルラネットワークによってカバーされる所定エリア内の前記移動局を位置決めする方法であって、前記方法は、
ａ）前記少なくとも１つの無線電話セルラネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネル（Ｃｋ）の各チャネルに関する受信電力レベル（ＰＬｘＣｋ）を前記移動局により測定する工程と、
ｂ）工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと前記所定エリア内の位置との間の対応に関連する所定情報（ＢＤ１、ＢＤ２、‘ｇ’）と、に基づいて前記移動局を位置決めする工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）について、前記所定情報は、各所定位置について、前記対応する所定位置において前記Ｎ個のチャネルのそれぞれに関する受信電力レベルと関連するＷ（１以上の整数）個の所定値（ＰＬｉＭｊ、ＶＬｉＭｊ）の少なくとも１つの関連付けられたセットを有し、
−工程ｂ）は、Ｗ個の所定値の前記セットと関連して、工程ａ）で測定された前記レベルを解析することによって前記移動局を位置決めする工程を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
−ＷはＮと等しく、各セット（ＰＬｉＭｊ）の前記Ｗ個の所定値は、前記Ｎ個のチャネルの各チャネル（Ｃｋ）に関する受信電力レベルを各々表しており、
−工程ｂ）における前記解析は、工程ａ）で測定された前記レベルと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程を備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
Ｗ個の所定値の前記セットは、請求項１に記載の方法を使用して作成された前記第１のデータベース（ＢＤ１）から得られるＮ個の値の前記セットであることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ＷはＮより小さく、
工程ｂ）での前記解析は、
（ｉ）Ｗ個の所定値の前記セットと共に、工程ａ）で測定された前記レベルと関連する、Ｗ個の値（ＶＬｉＭｊ）のセットを提供するために、Ｗ個の異なる所定関数（‘ｆ’）を、工程ａ）で測定された前記レベルに適用する工程と、
（ｉｉ）前記提供されたＷ個の値の前記セットと、Ｗ個の所定値の前記セットとを比較する工程と、
を備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
Ｗ個の値（ＶＬｉＭｊ）の前記セットと前記Ｗ個の所定関数とは、請求項３または４に記載の方法に従って、それぞれ、提供され、作成されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
−前記所定情報は、
−前記所定エリア内の１つ以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記所定位置（Ｌｉ）に特有な関連するＲ（１以上の整数）個の所定値（ＹＬｉ）のセットと、
−Ｎ個のチャネルに関する任意の所定位置（Ｌｉ）で測定された受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記所定位置に対応するＲ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットの近似であるＲ個の値（ＺＬｉ）のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数（‘ｇ’）のセットと、を備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベル（ＰＬｘ、ＶＬｘ）からＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを提供する工程と、
（ｉｉ）Ｒ個の供給された値（ＺＬｘ）の前記セットと、Ｒ個の所定値（ＹＬｉ）の前記セットとを比較することによって前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
−前記所定情報は、
−前記所定エリア内の任意の位置で測定された、前記Ｎ個のチャネルに関する受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定位置の座標の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを提供する工程と、
（ｉｉ）提供されたＲ個の値（ＺＬｘ）の前記セットによって表現された前記座標で前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
−前記所定情報は、
−前記Ｎ個のチャネルに関して前記所定エリア内の任意の位置で測定された前記受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記所定エリア内の位置参照システムにおける前記測定位置の基準の近似であるＲ個の値のセットを供給するために提供されるＲ個の所定関数のセットを備えており、
−工程ｂ）は、
（ｉ）工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された前記レベルからＲ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットを使用してＲ個の値（ＺＬｘ）のセットを供給する工程と、
（ｉｉ）前記供給されたＲ個の値（ＺＬｘ）のセットによって近似された位置の基準で前記移動局を位置決めする工程と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１６】
Ｒ個の所定関数（‘ｇ’）の前記セットは、請求項２に記載の方法を実施することによって決定されることを特徴とする請求項１３乃至１５の何れか１項に記載の方法。
【請求項１７】
−前記所定情報は、
−１以上の所定位置（Ｌｉ）の各位置について、前記Ｎ個のチャネルに関して測定された前記受信電力レベルから、当該測定されたレベルの任意の前処理の後に、前記測定が前記所定位置で実行された確率の推定値を供給するために提供される関連した関数（‘ｇａ’）を備えており、
−工程ｂ）は、工程ａ）で測定されて適用可能なら前処理された、前記関数の全てまたは一部によって提供される前記確率の推定値に基づいて前記移動局を位置決めする工程を備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１８】
前記関数（‘ｇａ’）は、請求項６に記載の方法を使用して供給されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
工程ｉ）では、工程ａ）で測定された前記レベルは、Ｗ（１以上でありＮより小さい整数）個の異なる所定関数（‘ｆ’）を適用することによって前処理されることを特徴とする請求項１３乃至１８の何れか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記Ｗ個の関数（‘ｆ’）は、請求項３または４に記載の方法を使用して供給された前記Ｑ個の関数であり、
前記Ｒ個の所定関数は、請求項５に記載の方法を使用して決定されることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
１つ以上の建物内で前記移動局を位置決めするために前記方法が実施されることを特徴とする請求項７乃至２０の何れか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記所定情報は、位置決めされるべき同一の移動局を伴う前記所定エリア内の異なる位置で前記Ｎ個のチャネルに関して行われた受信電力測定に基づいて確立されることを特徴とする請求項７乃至２１の何れか１項に記載の方法。
【請求項２３】
Ｎは２０以上であり、好ましくは５０以上であり、より効果的には２００以上であることを特徴とする請求項１乃至２２の何れか１項に記載の方法。
【請求項２４】
少なくとも１つの無線電話セルラネットワークで動作するように提供される移動局のためのプログラムであって、前記プログラムは、請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法を前記移動局に実行させるために提供されることを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
（ａ）少なくとも１つの無線電話セルラーネットワークのＮ（７以上の整数）個の異なる所定通信チャネル（Ｃｋ）の各チャネルに関して受信電力レベル（ＰＬｘＣｋ）の移動局によって行われる測定の前記コンピュータによる受信と、
（ｂ）請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法の工程ｂ）を実行することによって前記移動局を位置決めすることと、
を実施させるために提供されるコンピュータプログラム。
【請求項２６】
請求項７乃至２３の何れか１項に記載の位置決め方法を実行するために提供される、少なくとも１つの無線電話セルラーネットワークにおいて動作可能である移動局。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公表番号】特表２０１２−５２９６３５（Ｐ２０１２−５２９６３５Ａ）
【公表日】平成２４年１１月２２日（２０１２．１１．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−５１４４３０（Ｐ２０１２−５１４４３０）
【出願日】平成２２年６月４日（２０１０．６．４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２０１０／０５７８５９
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１４２６１５
【国際公開日】平成２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【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】（５１１３０１０６１）ユニベルシテ ピエール エ マリー キュリー（パリ６） (1)
【氏名又は名称原語表記】ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＥ ＰＩＥＲＲＥ ＥＴ ＭＡＲＩＥ ＣＵＲＩＥ（ＰＡＲＩＳ ６）
【住所又は居所原語表記】Ｔｏｕｒ Ｃｅｎｔｒａｌｅ， ４ Ｐｌａｃｅ ｄｅ Ｊｕｓｓｉｅｕ， Ｆ−７５００５ Ｐａｒｉｓ ＦＲＡＮＣＥ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２４年１１月２２日（２０１２．１１．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月４日（２０１０．６．４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＥＰ２０１０／０５７８５９
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１４２６１５
【国際公開日】平成２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【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】（５１１３０１０６１）ユニベルシテ ピエール エ マリー キュリー（パリ６） (1)
【氏名又は名称原語表記】ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＥ ＰＩＥＲＲＥ ＥＴ ＭＡＲＩＥ ＣＵＲＩＥ（ＰＡＲＩＳ ６）
【住所又は居所原語表記】Ｔｏｕｒ Ｃｅｎｔｒａｌｅ， ４ Ｐｌａｃｅ ｄｅ Ｊｕｓｓｉｅｕ， Ｆ−７５００５ Ｐａｒｉｓ ＦＲＡＮＣＥ
【Ｆターム（参考）】
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