特許 6553468 遮蔽障害が少ない受信強度を選択する管理装置、端末、プログラム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6553468

(24)【登録日】2019年7月12日

(45)【発行日】2019年7月31日

(54)【発明の名称】遮蔽障害が少ない受信強度を選択する管理装置、端末、プログラム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 5/02 20100101AFI20190722BHJP

   H04W 88/02 20090101ALI20190722BHJP

   H04W 64/00 20090101ALI20190722BHJP

【ＦＩ】

   G01S5/02 Z

   H04W88/02 150

   H04W64/00 110

【請求項の数】8

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2015-190352(P2015-190352)

(22)【出願日】2015年9月28日

(65)【公開番号】特開2017-67502(P2017-67502A)

(43)【公開日】2017年4月6日

【審査請求日】2018年2月12日

(73)【特許権者】

【識別番号】000208891

【氏名又は名称】ＫＤＤＩ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100135068

【弁理士】

【氏名又は名称】早原 茂樹

(72)【発明者】

【氏名】山口 修平

(72)【発明者】

【氏名】荒井 大輔

(72)【発明者】

【氏名】大岸 智彦

【審査官】 山下 雅人

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−０７４６９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−００３０８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−２１６７２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１９２８１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２２４４８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１２−５２９６３５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−１５８４９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１３／００５１４３４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 原田 直弥 Naoya HARADA，無線ＬＡＮ環境における主成分分析を用いたハイブリッド位置推定手法 A Hybrid Approach Using Principal Component Analysis for Wireless LAN Based Location Estimation，電子情報通信学会技術研究報告 Ｖｏｌ．１０８ Ｎｏ．２９０ IEICE Technical Report，日本，社団法人電子情報通信学会 The Institute of Electronics,Information and Communication Engineers，２００８年１１月 ６日，第108巻

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｓ ５／００−１７／９５

Ｈ０４Ｗ ４／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する管理装置において、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
当該端末に対する複数のデバイスの前記主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、前記主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
を有することを特徴とする管理装置。

【請求項2】

前記主成分負荷量範囲設定手段は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分数に応じて以下のように設定する
（Ｌe_ave−ｖ） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋ｗ）
Ｌe_n：当該端末がデバイスnから受信した主成分負荷量
Ｌe_ave：当該端末が複数N個のデバイスから受信した主成分負荷量の平均値
（＝1/NΣ_n=1^NＬe_n)
ＬeN：当該端末が複数N個のデバイスから受信可能な主成分負荷量範囲
ｖ：平均値Ｌe_ave以下となる範囲を表す所定係数
ｗ：平均値Ｌe_ave以上となる範囲を表す所定係数
ことを特徴とする請求項１に記載の管理装置。

【請求項3】

前記主成分負荷量範囲設定手段は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分数に応じて、前記平均値Ｌe_aveを中央値として、所定標準偏差Ｌe_stdに基づく分布範囲を以下のように設定する
（Ｌe_ave−α*Ｌe_std） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋α*Ｌe_std）
Ｌe_n：当該端末がデバイスnから受信した主成分負荷量
Ｌe_ave：当該端末が複数N個のデバイスから受信した主成分負荷量の平均値
（＝1/NΣ_n=1^NＬe_n)
ＬeN：当該端末が複数N個のデバイスから受信可能な主成分負荷量範囲
Ｌe_std：所定標準偏差
α：調整係数
ことを特徴とする請求項１に記載の管理装置。

【請求項4】

学習フェーズとして予め指定された参照点位置毎に、当該端末に対するタグデバイス毎の電波の受信強度の組を予め記憶したフィンガープリント記憶手段と、
前記フィンガープリント記憶手段を用いて、前記受信強度選択手段によって採用されたタグデバイス毎の電波の受信強度から、前記参照点位置を推定する参照点位置推定手段と
を更に有することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の管理装置。

【請求項5】

前記フィンガープリント記憶手段は、学習フェーズとして、前記端末を所持したオペレータが実際に所定範囲を移動することによって、参照点位置毎に、前記端末によって受信されたタグデバイス毎の電波の受信強度を記憶する
ことを特徴とする請求項４に記載の管理装置。

【請求項6】

各デバイスから発信された電波を受信し、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する端末において、
学習フェーズとして、
デバイス毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
複数のデバイスの前記主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、前記主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
を有することを特徴とする端末。

【請求項7】

各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
当該端末に対する複数のデバイスの前記主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、前記主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

【請求項8】

各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する装置の受信強度選択方法において、
前記装置は、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する第１のステップと、
当該端末に対する複数のデバイスの前記主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する第２のステップと
を実行し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、前記主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用するステップと
を実行することを特徴とする装置の受信強度選択方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、電波の受信強度（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indication）を計測する技術に関する。特に、近距離無線通信方式に基づく受信強度を利用した位置推定サービスに適する。

【背景技術】

【0002】

近年、オフラインの実店舗とオンラインの電子商取引との間の購買活動を連携するシステムとして、Ｏ２Ｏ(Online to Offline)と称されるサービスが普及しつつある。このサービスによれば、例えば、ユーザの位置を推定することによって、実店舗でユーザが当該商品に物理的に近接したことを検出した際に、そのユーザが所持する端末（例えばスマートフォン）のディスプレイに、当該商品に関するコンテンツを表示させることができる。

【0003】

端末は、無線リンクとして、近距離無線通信方式（例えばBluetooth（登録商標）やZigbee（登録商標））又は狭域無線通信方式（例えば無線ＬＡＮ）を用いている。その中でも、ユーザが当該商品に物理的に近接したことを検知する用途に対して、近距離無線通信方式のBluetoothを用いた「ＢＬＥ(Bluetooth Low Energy)」が適する。ＢＬＥは、近距離無線規格Bluetoothの仕様策定団体である「Bluetooth SIG」によって、「低消費電力版Bluetooth」として規格化されたものである（例えば非特許文献１参照）。尚、Apple社のiOS7以降のＯＳに基づくiBeacon（登録商標）も、ＢＬＥに基づくものである（例えば非特許文献２参照）。

【0004】

図１は、近距離無線通信方式を用いた第１のシステム構成図である。

【0005】

図１によれば、顧客としてのユーザは、自らのスマートフォン２を所持して移動している。また、店舗内空間の至る所に、タグデバイス３が配置されている。タグデバイス３は、標準Bluetoothと比較して１／３程度の電力で動作するために、ボタン電池であっても数年稼働する。通信には、２．４ＭＨｚ帯（ＩＳＭバンド）の電波を用いて、最大１Ｍｂｐｓ程度で、１回に３７ｂｙｔｅ以下の小容量データを伝送する。Bluetooth規格によれば、タグデバイス３は「advertiser」として機能し、端末２は「scanner」として機能する。タグデバイス３は、周期的に、デバイス情報を含む広報パケットを報知している。これによって、ユーザが店舗内を移動し、各タグデバイス３に接近する度に、スマートフォン２は、その広報パケットを受信することができる。

【0006】

図２は、近距離無線通信方式を用いた第２のシステム構成図である。

【0007】

図２によれば、図１とは逆に、ユーザが、タグデバイス３を所持して（身に付けて）移動している。また、店舗内空間の至る所に、サービス提供者によって、Ｏ２Ｏ専用アプリケーションが予めインストールされた端末（例えばスマートフォンやタブレット）２が配置されている。即ち、図２によれば、図１とは逆に、端末としてのスマートフォンは、ユーザ側ではなく、サービス提供者側にある。タグデバイス３を所持したユーザが、店舗内を移動することによって、端末２は、近接した当該タグデバイス３から「広報パケット」を受信する。

【0008】

端末２のＯ２Ｏ専用アプリケーションは、アクセスネットワーク（無線ＬＡＮや携帯電話網）を介して、そのデバイス情報を管理装置１へ送信する。管理装置１は、端末２によって計測された、タグデバイス３から発信された電波の受信強度を収集し、ユーザの位置を推定することができる。

【0009】

従来、タグデバイスから定期的に送信される広報パケットの受信強度（ＲＳＳＩ）を用いて、当該スマートフォンの位置を推定する技術がある（例えば非特許文献３参照）。この技術によれば、「フィンガープリント方式」を用いている。この方式は、学習フェーズとして、複数の所定位置(x,y)（座標形式）毎に、複数のタグデバイスからのＲＳＳＩの組を事前に計測し、フィンガープリントとして記憶しておく。現時点における複数のタグデバイスからのＲＳＳＩと、フィンガープリントとを比較して、現時点の位置を推定することができる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0010】

【非特許文献1】「Specification of the Bluetooth System」、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:https://www.bluetooth.org/en-us＞

【非特許文献2】Apple社、「iBeacon for Developers」、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:https://developer.apple.com/ibeacon/＞

【非特許文献3】H. Koyuncu and S. H. Yang, “Improved Fingerprint Localization by Using Static and Dynamic Segmentation,” Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 2014 International Conference on, vol. 1. pp. 149-156, 2014.

【非特許文献4】Ｒと主成分分析、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/24/24.html＞

【非特許文献5】主成分負荷量について、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:http://tmats.net/?p=2785＞

【非特許文献6】統計ソフトウェア「Ｒ」、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:https://www.r-project.org/＞

【非特許文献7】prcomp関数(日本語版)、[online]、［平成２７年９月５日検索］、インターネット＜URL:https://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/Mase-Rstatman.pdf＞

【非特許文献8】Guo, D. Zhang, and L. M. Ni, “Localizing Multiple Objects in an RF-based Dynamic Environment,” 2012 IEEE 32nd Int. Conf. Distrib. Comput. Syst., pp. 576-585, Jun. 2012.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

しかしながら、Ｏ２Ｏのサービスシステムによれば、屋内環境で利用される場合が多いために、新たな遮蔽障害によって、同じ位置であっても受信強度が変化することがある。タグデバイス（送信側）と端末（受信側）との間で無線で通信するために、壁や設置物などによって電波が反射・回折する。このとき、受信機側では、複数の経路から同じ電波を受信してしまうマルチパスが発生する。マルチパスが生じた場合、複数の距離が異なる経路の電波を受信するため、受信機における受信強度は、様々な経路の電波を併せた値として算出される。具体的には、屋内環境におけるレイアウト変更等によってマルチパスの経路も変化し、受信機側における受信強度にも影響を及ぼす。

【0012】

この場合、受信強度を用いた位置推定サービスによれば、受信強度の誤差が、推定位置の誤差として直接的に影響を与える。具体的には、学習フェーズと位置推定フェーズとで、屋内の遮蔽環境が異なることによって、位置推定結果に誤差を含むこととなる。

【0013】

これに対し、本願の発明者らは、ＬＯＳ(Line-of-Sight)経路が遮断された送信機及び受信機の組の受信強度を除去することができれば、電波の受信強度を用いた位置推定の精度を高めることができるのではないか？と考えた。即ち、送信機と受信機との間で、できる限り、反射・減衰せずに直接到達する電波のみを用いて位置を推定することができないか？と考えた。ＬＯＳ経路は、環境の変化の影響を受けづらいため、受信強度のブレも小さくなる。

【0014】

そこで、本発明は、遮蔽障害が少ない受信強度を選択する管理装置、端末、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0015】

本発明によれば、各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する管理装置において、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
当該端末に対する複数のデバイスの主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
を有することを特徴とする。

【0016】

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、
主成分負荷量範囲設定手段は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分数に応じて以下のように設定する
（Ｌe_ave−ｖ） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋ｗ）
Ｌe_n：当該端末がデバイスnから受信した主成分負荷量
Ｌe_ave：当該端末が複数N個のデバイスから受信した主成分負荷量の平均値
（＝1/NΣ_n=1^NＬe_n)
ＬeN：当該端末が複数N個のデバイスから受信可能な主成分負荷量範囲
ｖ：平均値Ｌe_ave以下となる範囲を表す所定係数
ｗ：平均値Ｌe_ave以上となる範囲を表す所定係数
ことも好ましい。

【0017】

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、
主成分負荷量範囲設定手段は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分数に応じて、平均値Ｌe_aveを中央値として、所定標準偏差Ｌe_stdに基づく分布範囲を以下のように設定する
（Ｌe_ave−α*Ｌe_std） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋α*Ｌe_std）
Ｌe_n：当該端末がデバイスnから受信した主成分負荷量
Ｌe_ave：当該端末が複数N個のデバイスから受信した主成分負荷量の平均値
（＝1/NΣ_n=1^NＬe_n)
ＬeN：当該端末が複数N個のデバイスから受信可能な主成分負荷量範囲
Ｌe_std：所定標準偏差
α：調整係数
ことも好ましい。

【0020】

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、
学習フェーズとして予め指定された参照点位置毎に、当該端末に対するタグデバイス毎の電波の受信強度の組を予め記憶したフィンガープリント記憶手段と、
フィンガープリント記憶手段を用いて、受信強度選択手段によって採用されたタグデバイス毎の電波の受信強度から、参照点位置を推定する参照点位置推定手段と
を更に有することも好ましい。

【0021】

本発明の管理装置における他の実施形態によれば、
フィンガープリント記憶手段は、学習フェーズとして、端末を所持したオペレータが実際に所定範囲を移動することによって、参照点位置毎に、端末によって受信されたタグデバイス毎の電波の受信強度を記憶することも好ましい。

【0022】

本発明によれば、各デバイスから発信された電波を受信し、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する端末において、
学習フェーズとして、
デバイス毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
複数のデバイスの主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
を有することを特徴とする。

【0023】

本発明によれば、各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する主成分負荷量算出手段と、
当該端末に対する複数のデバイスの主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する主成分負荷量範囲設定手段と
を有し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する受信強度選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。

【0024】

本発明によれば、各デバイスから発信された電波を受信した各端末における、当該電波の周波数成分毎の受信強度を記憶した受信強度記憶手段を有する装置の受信強度選択方法において、
装置は、
学習フェーズとして、
端末及びデバイスの組毎に、当該端末が当該デバイスから受信した電波の周波数成分毎の受信強度を入力し、主成分分析によって所定成分数までの主成分負荷量を算出する第１のステップと、
当該端末に対する複数のデバイスの主成分負荷量における平均値を算出し、当該平均値を含む所定の主成分負荷量範囲を設定する第２のステップと
を実行し、
位置推定フェーズとして、
当該端末が当該デバイスから受信した、現時点の電波の各周波数成分の受信強度に基づく現主成分負荷量が、主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用するステップと
を実行することを特徴とする。

【発明の効果】

【0025】

本発明の管理装置、端末、プログラム及び方法によれば、遮蔽障害が少ない受信強度を選択することができる。これによって、電波の受信強度を用いた位置推定の精度を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0026】

【図1】近距離無線通信方式を用いた第１のシステム構成図である。

【図2】近距離無線通信方式を用いた第２のシステム構成図である。

【図3】本発明における管理装置（及び端末）の機能構成図である。

【図4】本発明におけるシステムのシーケンス図である。

【図5】屋内環境における参照点位置を表す外観図である。

【図6】本発明におけるフィンガープリント記憶部及び位置推定部のデータ構成を表す説明図である。

【図7】χ^２距離における累積密度と誤差との関係を表すグラフである。

【図8】本発明と一般的方式とを比較した、評価結果及びχ^２距離を表す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0027】

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

【0028】

図３は、本発明における管理装置（及び端末）の機能構成図である。
図４は、本発明におけるシステムのシーケンス図である。

【0029】

図３によれば、管理装置１（又は端末２）は、受信強度記憶部１０と、主成分負荷量算出部１１と、主成分負荷量範囲設定部１２と、受信強度選択部１３とを有する。また、受信強度に基づくユーザの位置を推定するために、フィンガープリント記憶部１４と、参照点位置推定部１５とを有する。これら機能構成部は、管理装置１（又は端末２）に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。尚、これら機能構成部の処理の流れは、受信強度選択方法としても理解できる。

【0030】

［受信強度記憶部１０］
受信強度記憶部１０は、複数のタグデバイス３（デバイス）から発信された複数の周波数成分それぞれの電波を端末によって受信した際における、複数の受信強度を記憶したものである。例えばＢＬＥ規格によれば、タグデバイス３は、複数の異なる周波数成分毎に、広報パケット「Advertising Packet」の電波を、周期的（例えば100ms（規格として20ms〜10.24s））に発信している。端末２は、マスター側として機能し、タグデバイス３から発信される広報パケットを受信する。端末２はこのとき、受信強度（ＲＳＳＩ）を計測する。そして、端末２は、広報パケットにおけるＩＤ(IDentifier)及び受信強度を、管理装置１へ送信する。
ＩＤ （Advertising Packetを送信したタグデバイスのＵＵＩＤ）
受信強度 （受信したAdvertising PacketのＲＳＳＩ）

【0031】

例えば、Ｎ個のタグデバイス（送信側）１と、１台の端末（受信側）２とが存在するとする。このとき、各タグデバイス３は、ｑ個の周波数成分の電波を発信している。端末２は、所定時間毎に、受信した電波の周波数成分毎の受信強度の代表値（例えば中央値又は平均値）を計測する。これら受信強度の代表値は、端末２から管理装置１へ送信され、受信強度記憶部１０によって記憶される。これら受信強度の代表値は、例えば以下のように表される。
Ｘch_g＝［ｘ_q1・・・ｘ_qj・・・ｘ_qN］ 式（１）

【0032】

［主成分負荷量算出部１１］
主成分負荷量算出部１１は、当該端末と各デバイスとの組毎に、複数の周波数成分それぞれの受信強度に基づいて、主成分分析によって所定成分eまでの主成分負荷量Ｌeを算出する。

【0033】

「主成分分析(principal component analysis)」とは、多数の変数に基づく量的データの変数間の相関を排除し、できるだけ少ない情報の損失で、少数個の無相関な合成変数（線形結合式）に縮約して分析する技術をいう（例えば非特許文献４参照）。縮約された合成変数の係数を「主成分」という。

【0034】

分散（相関）を最大化する主成分は、データの分散共分散行列（相関係数行列）の固有値λと固有ベクトルｕによって表される。
固有ベクトルｕ：主成分
固有値λ ：固有ベクトルｕに含まれる情報の多少
固有値λは、主成分得点の標準偏差の２乗に等しい。固有値λが大きい主成分（固有値ベクトル）ほど、元のデータの情報を多く含んでいる。
第１主成分：最も大きい固有値に対応する主成分
第２主成分：第１主成分の次に大きい固有値に対応する主成分
・・・・・
第ｎ主成分：最も小さい固有値に対応する主成分
主成分にデータ全体の情報がどれぐらい含まれているかは、その主成分に対応する固有値（標準偏差の２乗）が、固有値全体（標準偏差の２乗の合計）の中でどれぐらいの割合を占めているかによって表される。
各固有値が固有値全体に占める割合を「寄与率」、その寄与率を累積したものを「累積寄与率」と称する。主成分分析の場合、寄与率が大きい少数個の主成分を用いる。即ち、ｑ個の主成分にデータ全体の何割の情報が含まれているかは、第ｑ主成分までの累積寄与率を用いて表す。

【0035】

具体的に、主成分負荷量算出部１１は、受信強度記憶部１０に記憶された受信強度を用いて、以下のように主成分を分析する。
最初に、Ｘch_gの和をＸとして、以下のように表す。
Ｘ＝Σ_i=1^qＸch_i 式（２）
次に、Ｘの平均Ｘ⁻を、以下のように表す。
Ｘ⁻＝１／Ｎ・Σ_n=1^NＸn 式（３）
また、共分散行列Ｓを、以下のように表す。
Ｓ＝１／Ｎ・Σ_n=1^N(Ｘn−Ｘ⁻)(Ｘn−Ｘ⁻)^T 式（４）
そして、固有値問題を解くことによって、固有値λ及び固有値ベクトルｕが得られる。
Ｓ*ｕ＝λ*ｕ 式（５）
これによって算出したλ及びｕによって、主成分負荷量Ｌeを、以下のように算出する（例えば非特許文献５参照）。ここで、主成分負荷量Ｌeは、第e主成分まで算出可能である。
Ｌe＝√λ*ｕ 式（６）

【0036】

主成分負荷量算出部１１は、統計ソフトウェア「Ｒ」における関数prcomp又はprincompを用いることが好ましい（例えば非特許文献６及び７参照）。関数prcompによれば、固有値の代わりに、標準偏差(standard deviation)を出力する。標準偏差は、各主成分得点の標準偏差で、固有値の正の平方根に等しい。元の変数がn個あると、非ゼロである固有値及び主成分（固有ベクトル）はk（≦n)個を算出する。主成分分析の目的は、できるだけ少ない主成分に、元の変数の情報を吸収することにある。主成分分析によれば、第q番目の主成分までに、元の変数の情報がどれだけ吸収できたかが問題となる。その判断のために、寄与率と累積寄与率に関する情報が必要となる。例えば、５次元データについて、第２主成分までの累積寄与率が0.997(99,7%)である場合、そのデータの情報のほとんどが、第１、２主成分に縮約されている。

【0037】

［主成分負荷量範囲設定部１２］
主成分負荷量範囲設定部１２は、当該端末に対する複数(N>1)のデバイスの主成分負荷量Ｌe_nにおける平均値Ｌe_ave(＝1/NΣ_n=1^NＬe_n)を算出し、当該平均値Ｌe_aveを含む所定の主成分負荷量範囲を設定する。例えば、環境内にN=16個のタグデバイスが存在する場合、Le1〜Le16の平均値となる。主成分負荷量範囲設定部１２は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分ｅに応じて以下のように設定する。
（Ｌe_ave−ｖ） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋ｗ） 式（７）
ｖ：平均値Ｌｅ_ave以下となる範囲を表す所定係数
ｗ：平均値Ｌｅ_ave以上となる範囲を表す所定係数

【0038】

また、主成分負荷量範囲設定部１２は、所定の主成分負荷量範囲を、所定成分ｅに応じて、平均値Ｌｅ_aveを中央値として、当該主成分負荷量の標準偏差Ｌe_stdに基づく分布範囲を以下のように設定することも好ましい。例えば、環境内にN=16個のタグデバイスが存在する場合、標準偏差も、Le1〜Le16の標準偏差となる。
（Ｌe_ave−α*Ｌe_std） ≦ ＬeN ≦ （Ｌe_ave＋α*Ｌe_std） 式（８）
α：調整係数

【0039】

［受信強度選択部１３］
受信強度選択部１３は、当該デバイスから当該端末が受信した電波の受信強度に基づく現主成分負荷量Ｌeが、主成分負荷量範囲に含まれる場合にのみ、当該デバイスから受信した電波の受信強度を採用する。即ち、端末（受信側）２とそのタグデバイス（送信側）３との間では、「ＬＯＳ経路にある」と判定する。
逆に、主成分負荷量範囲に含まれない現主成分負荷量Ｌeの受信強度は、除去する。即ち、端末（受信側）２とそのタグデバイス（送信側）３との間では、「ＬＯＳ経路にない」と判定する。

【0040】

図５は、屋内環境における参照点位置を表す外観図である。

【0041】

図５によれば、屋内環境（縦8m×横7.5m×高さ3m）に、16個のタグデバイスが設置されている。図５（ａ）は、遮蔽障害物がほとんどない環境であり、図５（ｂ）は、遮蔽障害物が存在する環境である。図５（ｂ）によれば、遮蔽障害物として、パーテーション（床からの高さ約150〜180cm）、ホワイトボード（床からの高さ約210cm）、アルミシート（天井からの長さ約210cm）が用いられている。パーテーション及びホワイトボードは、床に設置され、アルミシートは、天井から吊るされている。

【0042】

［フィンガープリント記憶部１４］
フィンガープリント記憶部１４は、学習フェーズとして、参照点位置毎に、当該端末に対するタグデバイス毎の電波の受信強度の組を予め記憶したものである。フィンガープリント記憶部１４は、学習フェーズとして、端末を所持したオペレータが実際に所定範囲を移動することによって、参照点位置毎に、端末によって受信されたタグデバイス毎の電波の受信強度を記憶する。

【0043】

前述した図５（ａ）によれば、端末２を所持したユーザが、屋内環境内を移動している。ここでは、３３点の参照点位置における各タグデバイスからの電波の受信強度群が、フィンガープリント記憶部１４で学習的に記憶される。尚、図５における参照点位置は、ユーザの歩行速度をおよそ0.5m/sとし、１秒毎に計測した場合、参照点間はおよそ0.5mとなる。

【0044】

［位置推定部１５］
位置推定部１５は、フィンガープリント記憶部１４を用いて、受信強度選択部１３によって採用されたタグデバイス毎の電波の受信強度から、参照点位置を推定する。具体的には、フィンガープリントとしてのタグデバイス毎の受信強度群と、現に受信したクエリとなるタグデバイス単位の受信強度群とを比較する。そして、最も類似するフィンガープリントの受信強度群における参照点位置を選択する。結果的に、その参照点位置を、タグデバイスを所持するユーザの位置と推定する。

【0045】

図６は、本発明におけるフィンガープリント記憶部及び位置推定部のデータ構成を表す説明図である。

【0046】

図６によれば、参照点位置毎に、端末２によって受信された、複数のタグデバイス３からの複数の周波数成分に基づく受信強度群を表す。このデータ構成は、フィンガープリント記憶部１４によって記憶される。このように、参照点位置毎の受信強度の次元数は増大する。そして、クエリとして、ユーザの端末２からの現受信強度群と、フィンガープリント記憶部１４とを比較することによって、多数の次元数で比較して、最も近い参照点位置を検索する。

【0047】

＜本発明に基づく位置推定の精度＞
本発明に基づく位置推定の精度を表す評価指標として、「χ^２距離」を用いる。この値が小さいほど、周辺環境の変化（遮蔽障害の有無）の影響を受けていないことを意味する。
Ｄuv＝Ｄ(ｍ_u,ｍ_v)＝１／２・Σ_r=1^R{(ｏ_u(r)−ｏ_v(r))]²／(ｏ_u(r)＋ｏ_v(r))}
式（９）
Ｄuv：χ^２距離
Ｄ(ｍ_u,ｍ_v)：ｏ_u及びｏ_vの差の総和
U：遮蔽障害ありの環境
V：遮蔽障害なしの環境
ｒ：累積分布U及びVについて、座標ｏ_u(X_w,Y_r)及びｏ_v(X_z,Y_r)は、累積分布の
縦軸をR個のセクションに分割した際の各セクションの座標

【0048】

図７は、χ^２距離における累積密度と誤差との関係を表すグラフである。

【0049】

図７によれば、同一の累積値であっても、遮蔽障害ありの環境Uの方が、遮蔽障害なしの環境Vよりも、位置推定の誤差が大きいことが理解できる。

【0050】

図８は、本発明と一般的方式とを比較した、評価結果及びχ^２距離を表す説明図である。

【0051】

本発明の効果を確認するため、受信強度の位置推定の技術（フィンガープリント方式）を用いて、環境の変化の前後で、χ^２距離を比較した。環境の変化は、環境内に遮蔽障害物を追加することによって計測した。
学習用データ（フィンガープリント）：遮蔽障害なしの環境で収集したデータ群
位置推定データ ：遮蔽障害ありの環境で収集したデータ群(P1,P2,P3,P4)
：遮蔽障害なしの環境で収集したデータ群(P5,P6,P7,P8)
主成分e＝1
調整係数α＝3

【0052】

学習データS1及び位置推定データP1〜P8を用いて、フィンガープリント方式で位置を推定した際における、図５の黒丸点毎の誤差を累積分布で表す。そして、一般的なフィンガープリント方式の累積分布と、本発明に基づくフィンガープリント方式の累積分布とを、χ^２距離で算出した。４個のデータ群に基づく平均及び標準偏差を、遮蔽障害あり／なしの２種類で比較して算出した。

【0053】

図８によれば、遮蔽障害なしと遮蔽障害ありの環境で比較した場合、χ^２距離の平均値は以下のようになった。
一般的なフィンガープリントのχ^２距離の平均値 ：0.606
本発明を用いたフィンガープリントのχ^２距離の平均値：0.433
本発明によれば、一般的な方式と比較して、χ^２距離で28%も、位置推定の精度が高まることが理解できる。

【0054】

また、遮蔽なし同士の環境（環境の変化がない）で比較した場合、χ^２距離の平均値は以下のようになった。
一般的なフィンガープリントでのχ^２距離の平均値 ：0.062
本発明を用いたフィンガープリントのχ^２距離の平均値：0.046
いずれもχ^２距離で低い値となり、遮蔽障害の影響を受けていないことが理解できる。

【0055】

＜ＬＯＳ経路の受信強度を推定する従来技術＞
従来、本願発明と異なるものとして、ＬＯＳ経路の受信強度を推定する技術がある（例えば非特許文献８参照）。この技術によれば、ＬＯＳ経路の電波伝搬（送信機と受信機との間で通信される電波の挙動）を、フリスの公式によって、以下のように表す。
Ｐr＝|ｐ^→|＝ＰtＧtＧrλ²／(４πｄ) ² 式（１０）
Ｐr：受信機の受信強度(dBm)
Ｐt：送信機の送信出力(dBm)
Ｇt：送信機のアンテナ利得(dBm)
Ｇr：受信機のアンテナ利得(dBm)
λ：電波の波長(m)
ｄ：ＬＯＳ経路の経路長(m)

【0056】

しかしながら、実環境によれば、ＬＯＳではないＮＬＯＳ(None-Line-of-Sight)経路が多く存在し、反射等によって、以下のようにエネルギーが低下する。
|ｐ^→|＝γ{ＰtＧtＧrλ²／(４πｄ) ²} 式（１１）
γ：反射係数（γ∈(0,1)）

【0057】

ここで、ＬＯＳ経路の経路長ｄは、実環境における受信機及び送信機の間の距離とは異なる。マルチパス環境下における受信機における受信強度は、全ての経路を組み合わせて算出され、以下のように表される。
|ｐ^→|＝|Σ_i=1ⁿｐ_i^→| 式（１２）

【0058】

送信機と受信機との間で、ｎ個の電波伝播経路を想定した場合、以下のように表される。
|ｐ^→|＝((Σ_i=1ⁿ(γ_i{ＰtＧtＧrλ²／(４πｄ) ²sin(ｄ_i/λ)))²
＋(Σ_i=1ⁿ(γ_i{ＰtＧtＧrλ²／(４πｄ) ²cos(ｄ_i/λ))²)^1/2
＝ｆ(γ_i,ｄi) 式（１３）
式（４）によれば、各経路の直交分解を用いて、合成したシグナルの受信電力を得る。Ｐt,Ｇt,Ｇr及びπは、一定値であり、Ｐtは、利用者による設定値である。送信機と受信機のアンテナ利得は、機器仕様として決定されている。

【0059】

最大チャネル数をmとすると、これらのチャネルの波長は、λj, j∈[1,m]となる。そのため、電波の波長の違いによって異なる受信電力を得ることになり、以下の式のように表される。
ε₁＝ｆ_λ1(ｄ₁・・・,ｄ_n,γ₁・・・,γ_n)−|ｐ_λ1^→|,
ε₂＝ｆ_λ2(ｄ₁・・・,ｄ_n,γ₁・・・,γ_n)−|ｐ_λ2^→|,
・・・・・
ε_m＝ｆ_λm(ｄ₁・・・,ｄ_n,γ₁・・・,γ_n)−|ｐ_λm^→| 式（１４）
Min(Σ_j=1^m(ε_j)²) 式（１５）

【0060】

ここで、ε_iは、個々の誤差差分である。誤差差分を最小化する適切なｄ₁・・・,ｄ_n,γ₁・・・,γ_nを算出することを目的とする。前述した式（１２）を満たす際のｄ₁の値がＬＯＳの経路長となる。そのｄ₁を式（１０）に改めて代入することにより、ＬＯＳの受信強度を算出することができる。

【0061】

しかしながら、非特許文献４に記載の従来技術によれば、算出されるＬＯＳ経路の受信強度は、必ず何らかの値が算出される。そのために、送信機と受信機との間に、設置物や人物等が存在し、ＬＯＳ経路が遮蔽される場合であっても、本来存在しないＬＯＳ経路の受信強度を算出することとなる。即ち、ＬＯＳ経路を遮蔽された受信機及び送信機の組を推定できないと。その点で、本願発明と全く異なるものである。

【0062】

以上、詳細に説明したように、本発明の管理装置、端末、プログラム及び方法によれば、遮蔽障害が少ない受信強度を選択することができる。これによって、電波の受信強度を用いた位置推定の精度を高めることができる。このような機能は、Ｏ２Ｏに限らず、ＩｏＴ(Internet of Things)やＩｏＥ(Internet of Everything)、Ｍ２Ｍ(Machine-to-Machine)など、様々な近距離無線通信システムに適用することができる。

【0063】

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

【符号の説明】

【0064】

１ 管理装置
１０ 受信強度記憶部
１１ 主成分負荷量算出部
１２ 主成分負荷量範囲設定部
１３ 受信強度選択部
１４ フィンガープリント記憶部
１５ 参照点位置推定部
２ 端末
３ デバイス、タグデバイス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】