特開 2024-22016 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024022016

(43)【公開日】2024-02-16

(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   H04M 11/00 20060101AFI20240208BHJP

   H04W 64/00 20090101ALI20240208BHJP

【ＦＩ】

H04M11/00 301

H04W64/00 171

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022125293

(22)【出願日】2022-08-05

(71)【出願人】

【識別番号】514093947

【氏名又は名称】モティーブリサーチ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ブイ ホアン アン トゥアン

(72)【発明者】

【氏名】ラギル プトロ ウィチャクソノ

(72)【発明者】

【氏名】チャン クワンロック

【テーマコード（参考）】

5K067

5K201

【Ｆターム（参考）】

5K067EE02

5K067HH23

5K201BA02

5K201CC04

5K201CC07

5K201CC08

5K201CC10

5K201DC04

5K201EA07

5K201ED05

5K201ED09

(57)【要約】      （修正有）

【課題】入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とするネットワークを生成する生成部を備える情報処理装置、プログラム及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】無線通信端末の電波状況に基づいて、無線通信端末が位置する高度を推定する推定装置１００は、無線通信端末が特定したサービングセル及びネイバーセルのセル識別情報を含む電波状況情報と、前記無線通信端末が測定した気圧から特定された高度情報とを含む端末関連情報を記憶する記憶部から、複数の前記端末関連情報を取得する情報取得部と、前記複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とするネットワークを生成する生成部と、を備える。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

無線通信端末が特定したサービングセル及びネイバーセルのセル識別情報を含む電波状況情報と、前記無線通信端末が測定した気圧から特定された高度情報とを含む端末関連情報を記憶する記憶部から、複数の前記端末関連情報を取得する情報取得部と、
前記複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する生成部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記電波状況情報は、前記無線通信端末による前記サービングセルからの電波受信強度と、前記無線通信端末による前記ネイバーセルからの電波受信強度と、前記サービングセルのタイミングアドバンスとを更に含む、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記生成部は、ＭＤＮ（Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて、前記学習モデルを生成する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記生成部によって生成された前記学習モデルを用いて、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報のそれぞれに対応する高度位置を特定する高度位置特定部
を更に備える、請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記高度位置特定部は、前記学習モデルを用いて前記複数の電波状況情報に対応する複数の高度情報を出力させ、前記複数の高度情報に対してフィルタリングを実行し、前記高度位置を特定する、請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記高度位置特定部は、前記電波状況情報を前記学習モデルに入力して前記学習モデルから出力された信頼度情報が示す信頼度が予め定められた閾値より低い前記電波状況情報については、前記高度位置の特定対象から除外する、請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記高度位置特定部は、前記学習モデルから出力された前記ＭＤＮにおける確率密度関数のピーク値が前記予め定められた閾値より低い前記電波状況情報について、前記高度位置の特定対象から除外する、請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記高度位置特定部は、一の無線通信端末に対応する複数の前記電波状況情報に対して特定した複数の前記高度位置について、前記無線通信端末の高度位置が一定の期間内で連続して切り替わらない特性に基づいて調整を行う、請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記高度位置特定部は、動的計画法を用いて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、前記複数の高度位置を調整する、請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記高度位置特定部は、多数決に基づいて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、前記複数の高度位置を調整する、請求項８に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記高度位置特定部は、一の建物内において前記サービングセル及び前記ネイバーセルを特定した複数の前記無線通信端末のそれぞれが、前記一の建物内のいずれの階に位置していたかを特定する、請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項12】

コンピュータを、請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。

【請求項13】

コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
無線通信端末が特定したサービングセル及びネイバーセルのセル識別情報を含む電波状況情報と、前記無線通信端末が測定した気圧から特定された高度情報とを含む端末関連情報を記憶する記憶部から、複数の前記端末関連情報を取得する情報取得段階と、
前記複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する生成段階と
を備える情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、無線通信端末が屋内に位置するのか屋外に位置するのかを判定する技術が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特許第６７３９４９９号

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、無線通信端末が特定したサービングセル及びネイバーセルのセル識別情報を含む電波状況情報と、前記無線通信端末が測定した気圧から特定された高度情報とを含む端末関連情報を記憶する記憶部から、複数の前記端末関連情報を取得する情報取得部を備えてよい。前記情報処理装置は、前記複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する生成部を備えてよい。

【0004】

前記情報処理装置において、前記電波状況情報は、前記無線通信端末による前記サービングセルからの電波受信強度と、前記無線通信端末による前記ネイバーセルからの電波受信強度と、前記サービングセルのタイミングアドバンスとを更に含んでよい。

【0005】

前記情報処理装置において、前記生成部は、ＭＤＮ（Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて、前記学習モデルを生成してよい。

【0006】

前記いずれかの情報処理装置は、前記生成部によって生成された前記学習モデルを用いて、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報のそれぞれに対応する高度位置を特定する高度位置特定部を更に備えてよい。

【0007】

前記高度位置特定部は、前記学習モデルを用いて前記複数の電波状況情報に対応する複数の高度情報を出力させ、前記複数の高度情報に対してフィルタリングを実行し、前記高度位置を特定してよい。前記高度位置特定部は、前記電波状況情報を前記学習モデルに入力して前記学習モデルから出力された信頼度情報が示す信頼度が予め定められた閾値より低い前記電波状況情報については、前記高度位置の特定対象から除外してよい。前記高度位置特定部は、前記学習モデルから出力された前記ＭＤＮにおける確率密度関数のピーク値が前記予め定められた閾値より低い前記電波状況情報について、前記高度位置の特定対象から除外してよい。

【0008】

前記高度位置特定部は、一の無線通信端末に対応する複数の前記電波状況情報に対して特定した複数の前記高度位置について、前記無線通信端末の高度位置が一定の期間内で連続して切り替わらない特性に基づいて調整を行ってよい。前記高度位置特定部は、動的計画法を用いて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、前記複数の高度位置を調整してよい。前記高度位置特定部は、多数決に基づいて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、前記複数の高度位置を調整してよい。

【0009】

前記高度位置特定部は、一の建物内において前記サービング及び前記ネイバーセルを特定した複数の前記無線通信端末のそれぞれが、前記建物内のいずれの階に位置していたかを特定してよい。

【0010】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、上記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

【0011】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される情報処理方法が提供される。前記情報処理方法は、無線通信端末が特定したサービングセル及びネイバーセルのセル識別情報を含む電波状況情報と、前記無線通信端末が測定した気圧から特定された高度情報とを含む端末関連情報を記憶する記憶部から、複数の前記端末関連情報を取得する情報取得段階を備えてよい。前記情報処理方法は、前記複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する生成段階を備えてよい。

【0012】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】推定装置１００の通信環境の一例を概略的に示す。

【図2】推定装置１００が用いる推定アルゴリズム４００の一例を概略的に示す。

【図3】Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４について説明するための説明図である。

【図4】推定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図5】生成部１０８によるＭＤＮについて説明するための説明図である。

【図6】生成部１０８によるＭＤＮについて説明するための説明図である。

【図7】生成部１０８によるＭＤＮについて説明するための説明図である。

【図8】特定の入力ｘに対するＭＤＮによる予測の一具体例を示す。

【図9】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図10】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図11】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図12】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図13】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図14】Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。

【図15】推定装置１００として機能するコンピュータ１２００の機能構成の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0015】

図１は、推定装置１００の通信環境の一例を概略的に示す。推定装置１００は、情報処理装置の一例であってよい。本実施形態に係る推定装置１００は、無線通信端末３００の電波状況に基づいて、無線通信端末３００が位置する高度を推定する。例えば、推定装置１００は、無線通信端末３００の地上高度を推定する。例えば、推定装置１００は、無線通信端末３００が位置する高度位置を推定する。高度位置とは、高度に対応する位置であってよく、例えば、建物４０の階数等である。

【0016】

本実施形態においては、情報収集装置２００が、複数の無線通信端末３００のそれぞれから、無線通信端末３００によって測定された測定情報を収集する。測定情報は、無線通信端末３００によって測定された、無線通信端末３００の周囲の無線基地局２０からの電波状況を示す電波状況情報を含む。また、無線通信端末３００が気圧センサを備える場合には、測定情報は、無線通信端末３００が備える気圧センサによって測定された気圧を示す気圧情報を含んでよい。

【0017】

無線基地局２０及び無線通信端末３００は、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信システムに準拠していてよい。無線基地局２０及び無線通信端末３００は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信システムに準拠していてもよい。無線基地局２０及び無線通信端末３００は、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信システムに準拠していてもよい。無線基地局２０及び無線通信端末３００は、６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信システム以降の移動体通信システムに準拠していてもよい。ここでは、無線基地局２０及び無線通信端末３００が５Ｇ通信システムに準拠している場合を例に挙げて説明する。無線通信端末３００の例としては、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、及びウェアラブル端末等が挙げられる。

【0018】

電波状況情報は、サービングセルのＰＣＩ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｅｌｌ ＩＤ）を含んでよい。ＰＣＩは、セル識別情報の一例であってよい。電波状況情報は、ネイバーセルのＰＣＩを含んでよい。電波状況情報は、サービングセルからの電波受信強度を含んでよい。電波状況情報は、例えば、サービングセルからのＲＳＲＰ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｐｏｗｅｒ）を含む。電波状況情報は、ネイバーセルからの電波受信強度を含んでよい。電波状況情報は、例えば、ネイバーセルからのＲＳＲＰを含む。電波状況情報は、サービングセルのタイミングアドバンスを含んでもよい。

【0019】

無線通信端末３００は、例えば、定期的に、測定情報を情報収集装置２００に送信する。無線通信端末３００は、ＭＲ（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｒｅｐｏｒｔ）として、測定情報を情報収集装置２００に送信してよい。無線通信端末３００は、測定情報を、ネットワーク１０を介して情報収集装置２００に送信してよい。ネットワーク１０は、無線通信端末３００及び無線基地局２０が準拠する移動体通信システムを含む。また、ネットワーク１０は、インターネットを含んでよい。

【0020】

情報収集装置２００は、無線通信端末３００のコールＩＤに対応付けて、無線通信端末３００の測定情報を記憶する。情報収集装置２００は、複数の無線通信端末３００の測定情報を記憶する。情報収集装置２００が記憶する情報として、コールＩＤ、電波状況情報及び気圧情報が対応付けられた情報と、気圧情報は含まずに、コールＩＤ及び電波状況情報が対応付けられた情報が存在することになる。

【0021】

推定装置１００は、情報収集装置２００から、学習に用いる情報を受信してよい。推定装置１００は、情報収集装置２００が収集した情報を、情報収集装置２００から受信してよい。推定装置１００は、ネットワーク１０を介して情報収集装置２００と通信してよい。

【0022】

推定装置１００は、学習用として、コールＩＤに対して測定情報及び気圧情報が対応付けられている情報を情報収集装置２００から受信してよい。推定装置１００は、気圧情報から高度情報を算出し、コールＩＤと、測定情報と、高度情報とを含む情報（端末関連情報と記載する場合がある。）を記憶する。

【0023】

推定装置１００は、公知の任意の技術を用いて、気圧情報から高度情報を算出してよい。推定装置１００は、例えば、下記数式１を用いて、気圧情報から高度情報を算出する。

【0024】

【数1】

【0025】

ただし、Ｐ_ｂは静圧（海面気圧）［Ｐａ］、Ｔ_ｂは標準温度（海面温度）［Ｋ］、Ｌ_ｂは標準温度気温減率［Ｋ／ｍ］、ｈは海抜高［ｍ］、ｈｂは大気層の底の高さ［ｍ］、Ｒは一般気体定数であり８．３１４３２［Ｎｍ／ｍｏｌＫ］、ｇ_０は重力加速定数であり９．８０６６５［ｍ／ｓ^２］、Ｍは地球の大気のモル質量［kg／mol］である。

【0026】

なお、情報収集装置２００が、気圧情報から高度情報を算出してもよい。この場合、推定装置１００は、情報収集装置２００から、コールＩＤ、測定情報、及び高度情報を受信してよい。

【0027】

推定装置１００と情報収集装置２００とは一体であってもよい。すなわち、推定装置１００が、情報収集装置２００の機能を備えてもよい。

【0028】

推定装置１００は、複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する。そして、推定装置１００は、当該学習モデルを用いて、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報のそれぞれに対応する高度位置を特定する。推定装置１００は、例えば、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報として、情報収集装置２００から、気圧情報又は高度情報が対応付けられていない、測定情報を受信してよい。また、推定装置１００は、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報の入力を別途受け付けてもよい。

【0029】

推定装置１００は、学習アルゴリズムとして、ＭＤＮ（Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてよい。推定装置１００は、複数の端末関連情報を教師データとして、ＭＤＮを用いて学習モデルを生成してよい。

【0030】

図２は、推定装置１００が用いる推定アルゴリズム４００の一例を概略的に示す。ここでは、学習が完了しているものとして説明する。推定装置１００は、複数のセルのそれぞれについて、推定アルゴリズム４００を用いて、それぞれのセルをサービングセルとしていた無線通信端末３００の電波状況情報から、無線通信端末３００の高度位置を推定する。

【0031】

Ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ＰＣＩ＿ｌｉｓｔ４０２は、隣接セルのＰＣＩのリストである。本例においては、Ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ＰＣＩ＿ｌｉｓｔ４０２がＥｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４に入力され、Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４によって変換される。ＰＣＩは数値で表されるが、基本的に、当該数値同士の関係は、セルの位置関係を表さない。例えば、ＰＣＩ：２００は、数値としてはＰＣＩ：１００の倍であるが、セルの位置関係に、倍の関係があるわけではない。例えば、ＰＣＩ：１９９とＰＣＩ：２００とは、数値としては近いが、セルの位置が近いわけではない。Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４は、ＰＣＩを、セルの位置関係を示す値に変換する。

【0032】

ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ４０６は、無線通信端末３００によるサービングセルからの受信電波強度を含んでよい。ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ４０６は、無線通信端末３００によるネイバーセルからの受信電波強度を含んでよい。ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ４０６は、サービングセルのタイミングアドバンスを含んでよい。Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４の出力と、ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ４０６とが、ＭＤＮ４０８に入力される。ＭＤＮ４０８は、無線通信端末３００の高度情報を出力する。

【0033】

Ａｌｔｉｔｕｄｅ＿ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ４１０は、ＭＤＮ４０８によって出力された高度情報から、高度位置を抽出する。推定装置１００は、例えば、高度情報と、建物４０の階数とを対応付けた対応付け情報を用いて、高度情報から建物４０の階数を特定する。

【0034】

Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ４１２は、複数の無線通信端末３００のそれぞれについて、Ａｌｔｉｔｕｄｅ＿ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ４１０によって出力された複数の高度位置を、無線通信端末３００の高度位置が頻繁には変化しない特性に基づいて調整する。情報収集装置２００は、電波状況情報に対応するコールＩＤによって、一の無線通信端末３００に対応する複数の高度位置を特定してよい。

【0035】

推定装置１００は、Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ４１２の出力によって、複数の電波状況情報のそれぞれに対応する高度位置、すなわち、測定を行ったときの無線通信端末３００の高度位置（例えば、測定を行ったときに無線通信端末３００が位置していた建物４０の階数）を、特定する。

【0036】

図３は、Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４について説明するための説明図である。ここでは、無線基地局２０及び無線通信端末３００が５Ｇ通信方式に準拠しており、ＰＣＩとして、１００８通りのＩＤが用いられている場合について説明するが、無線基地局２０及び無線通信端末３００がＬＴＥ通信方式に準拠している場合は、ＰＣＩとして５０４通りのＩＤが用いられる。

【0037】

Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４においては、ＰＣＩを、Ｏｎｅ－ｈｏｔ ｅｎｃｏｄｉｎｇ処理したＯｎｅ－ｈｏｔベクトルで表し、埋込行列を作用させることによって、変換する。

【0038】

埋込行列は、複数の端末関連情報によって学習可能である。例えば、第１のセルに在圏していた無線通信端末３００によって測定された気圧に対応する第１高度と、第２のセルに在圏していた無線通信端末３００によって測定された気圧に対応する第２高度とが近い場合には、第１のセルのＰＣＩの変換後の値と第２のセルのＰＣＩの変換後の値とが近くなるようにし、第１高度と第２高度とが遠い場合には、第１のセルのＰＣＩの変換後の値と第２のセルのＰＣＩの変換後の値とが遠くなるように学習することによって、埋込行列は生成される。図３に示す例では、埋込行列が１００８×２である場合を示しているが、埋込行列は、１００８×１、又は１００８×３以上であってもよい。推定装置１００がＥｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ４０４を用いることによって、ＰＣＩを、無線通信端末３００の高度を特定する上で意味のある値に変換することができる。

【0039】

図４は、推定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。推定装置１００は、記憶部１０２、情報収集部１０４、情報取得部１０６、生成部１０８、高度位置特定部１１０、及び出力制御部１１２を備える。

【0040】

記憶部１０２は、各種情報を記憶する。記憶部１０２は、情報収集部１０４が収集した情報を記憶する。

【0041】

情報収集部１０４は、各種情報を収集する。情報収集部１０４は、建物４０の情報を収集してよい。建物４０の情報は、建物４０の階数と、各階の高度とを含んでよい。

【0042】

情報収集部１０４は、情報収集装置２００から情報を受信してよい。例えば、情報収集部１０４は、情報収集装置２００から、無線通信端末３００による測定情報を受信する。情報収集部１０４は、測定情報に気圧情報が含まれる場合に、気圧情報から高度情報を算出してよい。なお、気圧情報から高度情報を算出する処理は、情報収集装置２００において実行されてもよい。その場合、情報収集部１０４は、情報収集装置２００から高度情報を受信してよい。

【0043】

記憶部１０２は、情報収集部１０４が収集した情報をデータベースによって管理してよい。記憶部１０２は、測定情報を識別する測定情報ＩＤ、サービングセルのＰＣＩ、コールＩＤ、無線通信端末３００が測定を実行した時刻を示すタイムスタンプ、サービングセルからの電波受信強度、ネイバーセルのＰＣＩ、ネイバーセルからの電波受信強度、及びサービングセルのタイミングアドバンスを対応付けてデータベースに格納してよい。測定情報に気圧情報が含まれる場合、記憶部１０２は、更に、気圧情報及び高度情報を対応付けてデータベースに格納してよい。記憶部１０２が管理する当該情報を、端末関連情報と記載する場合がある。

【0044】

情報取得部１０６は、記憶部１０２から、学習に用いる端末関連情報を取得する。情報取得部１０６は、記憶部１０２から、高度情報を含む複数の端末関連情報を取得する。

【0045】

生成部１０８は、情報取得部１０６が取得した複数の端末関連情報を教師データとして用いた教師有学習によって、入力を電波状況情報とし、出力を高度情報とする学習モデルを生成する。生成部１０８は、ＭＤＮを用いて、学習モデルを生成してよい。生成部１０８は、生成した学習モデルを記憶部１０２に記憶させる。

【0046】

高度位置特定部１１０は、生成部１０８によって生成された学習モデルを用いて、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報のそれぞれに対応する高度位置を特定する。高度位置特定部１１０は、例えば、記憶部１０２から、高度情報を含まない複数の端末関連情報を取得し、それぞれに対応する高度位置を特定する。高度位置特定部１１０は、例えば、高度を特定する対象となる複数の電波状況情報を新たに外部から取得してもよい。高度位置特定部１１０は、特定結果を記憶部１０２に記憶させる。

【0047】

高度位置特定部１１０は、例えば、一の建物４０内においてサービング及びネイバーセルを特定した複数の無線通信端末３００のそれぞれが、建物４０内のいずれの階に位置していたかを特定する。

【0048】

高度位置特定部１１０は、学習モデルを用いて複数の電波状況情報に対応する複数の高度情報を出力させ、複数の高度情報に対してフィルタリングを実行して、高度位置を特定してよい。

【0049】

例えば、高度位置特定部１１０は、電波状況情報を学習モデルに入力して学習モデルから出力された信頼度情報が示す信頼度が予め定められた閾値より低い電波状況情報については、高度位置の特定対象から除外する。例えば、高度位置特定部１１０は、学習モデルから出力されたＭＤＮにおける確率密度関数のピーク値が予め定められた閾値より低い電波状況情報について、高度位置の特定対象から除外する。これにより、高度位置の特定精度が低くなると想定される場合に、高度位置を特定しないようにでき、特定結果の信頼性を高めることができる。

【0050】

高度位置特定部１１０は、一の無線通信端末３００に対応する複数の電波状況情報に対して特定した複数の高度情報について、無線通信端末３００の高度位置が一定の期間内で連続して切り替わらない特性に基づいて調整する。これにより、例えば、複数の高度情報が、無線通信端末３００が位置する階が短期間の間に切り替わるという、現実的に発生する可能性が低い事象を示す場合に、修正を行うことができ、特定結果の信頼性を高めることができる。

【0051】

高度位置特定部１１０は、例えば、動的計画法を用いて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、複数の高度情報を調整する。これにより、推定装置１００の計算負荷を低減することができる。高度位置特定部１１０は、例えば、多数決に基づいて、一定の期間内において高度位置が連続して切り替わらないように、複数の高度情報について高度位置を調整する。

【0052】

出力制御部１１２は、記憶部１０２に記憶されている情報を出力するよう制御する。出力制御部１１２は、例えば、高度位置特定部１１０による特定結果を出力するよう制御する。出力制御部１１２は、特定結果を、推定装置１００が備えるディスプレイに表示出力させてよい。出力制御部１１２は、特定結果を、外部の装置に対して送信してよい。出力制御部１１２は、生成部１０８によって生成された学習モデルを、外部の装置に対して送信してもよい。

【0053】

図５から図７は、生成部１０８によるＭＤＮについて説明するための説明図である。同じ高度に位置する無線通信端末３００の電波状況は、同じ特徴を示す可能性が高い。例えば、建物４０内の同じ階に位置する無線通信端末３００は、同じサービングセルに在圏し、同じネイバーセルを検出する可能性が高く、サービングセルからの電波受信強度、ネイバーセルからの電波受信強度、及びサービングセルのタイミングアドバンスが近い値を示す可能性が高い。

【0054】

生成部１０８は、無線通信端末３００のサービングセル及びネイバーセル、サービングセルからの電波受信強度、ネイバーセルからの電波受信強度、及びサービングセルのタイミングアドバンスのコンビネーションｘ毎に、無線通信端末３００の高度の分布を生成する。図５は、ある特定のコンビネーションｘにおける無線通信端末３００の高度の分布を示す。横軸が高度（建物４０における階数）を示し、縦軸が無線通信端末３００の量を示す。

【0055】

図５に示す例では、無線通信端末３００が、１０階周辺に位置したことを示すガウス成分（図５におけるＧａｕｓｓｉａｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ １）と、５階周辺に位置したことを示すガウス分布（図５におけるＧａｕｓｓｉａｎ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ２）とが含まれる。すなわち、当該コンビネーションにおいては、無線通信端末３００が１０階周辺に位置していたケースが多く、５階周辺に位置していたケースがその次に多いことを示す。

【0056】

生成部１０８は、ＭＤＮによって、図５に例示するような分布のパラメータθが、コンビネーションｘの関数であると想定して、ｘからθへのマッピングを学習する。

【0057】

図６に示すように、θは、３つのベクトルμ、σ、Ｐによって表される。μはガウシアン成分の平均を示し、σはガウシアン成分の標準偏差を示し、Ｐはガウシアン成分の混合確率を示す。

【0058】

図７に示すように、ｘは、ＰＣＩのベクトルをＥｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒによって変換した値と、ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓとの結合であり、ＭＤＮ４０８は、負の対数尤度関数（Ｎｅｇａｔｉｖｅ ｌｏｇ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｌｏｓｓ）を用いて、Ｅｎｄ－ｔｏ－ｅｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋで訓練される。

【0059】

図８は、特定の入力ｘに対するＭＤＮによる予測の一具体例を示す。ＭＤＮによれば、高度そのものではなく、高度の条件付き分布が予測される。本例において、高度位置特定部１１０は、図８に示すように、ＰＤＦ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ピークが最も高いコンポーネントの平均を、予測高度として用いる。

【0060】

図８に示す具体例では、第１のコンポーネントが、Ｐ＝０．６１２４、σ＝１．１４２、μ＝１．２３１２であり、第２のコンポーネントが、Ｐ＝０．２５３５、σ＝０．５１５、μ＝３．２２１５であり、第３のコンポーネントが、Ｐ＝０．１３４１、σ＝１．５２３、μ＝７．０９４２である。そして、第１のコンポーネントのピークＰＤＦが、０．５３６であり、第２のコンポーネントのピークＰＤＦが、０．４９２であり、第３のコンポーネントのピークＰＤＦが、０．０８８である。第１のコンポーネントのピークＰＤＦが最も高いので、高度位置特定部１１０は、予測高度を、第１のコンポーネントのμ＝１．２３１２とする。

【0061】

高度位置特定部１１０は、ピークＰＤＦが予め定められた閾値より低い電波状況情報について、高度位置の特定対象から除外してもよい。ピークＰＤＦの値が低いということは、高度の信頼性が低いことになるので、当該除外によって、特定結果の信頼性を高めることができる。

【0062】

当該閾値は、任意に設定可能であってよく、変更可能であってよい。当該閾値は、例えば、推定装置１００のユーザ等によって手動設定されてよい。閾値を高くすると、結果として出力される高度位置の精度が高まる一方、除外される電波状況情報が多くなる。閾値を低くすると、結果が出力される電波状況情報を多くできる一方、高度位置の精度が低くなる。推定装置１００のユーザ等は、高度位置の精度と、出力される結果の数とのバランスに鑑みて、当該閾値を設定し得る。

【0063】

図９～１４は、Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇについて説明するための説明図である。推定装置１００は、コールＩＤによって、電波状況情報を無線通信端末３００毎にサブセットに分け、タイムスタンプによって、１０分間等の予め定められた期間内の複数の電波状況情報を特定し、時系列フィルタリングを実行してよい。予め定められた期間は、１０分間に限らず、任意に設定可能であってよく、変更可能であってよい。

【0064】

高度位置特定部１１０は、一の無線通信端末３００に対応する複数の電波状況情報に対して特定した複数の高度位置について、無線通信端末３００の高度位置が一定の期間内で連続して切り替わらない特性に基づいて調整を行う。

【0065】

図９～図１３は、動的計画法を用いた時系列フィルタリングについて説明するための説明図である。高度位置特定部１１０は、サブセットに含まれる、（Ｐ、μ、σ）がＴタイムステップで変化する複数のガウシアンコンポーネントと、時刻ｔから時刻ｔ＋１への経路のコストとを入力とし、時刻０から時刻Ｔ－１までの最短経路（コストが最も少ない経路）を出力して、対応する高度位置を調整する。

【0066】

高度位置特定部１１０は、経路のコストを、以下の数式２によって算出する。

【0067】

【数2】

【0068】

時刻０と時刻Ｔ－１におけるコンポーネントは、スターティングコスト及びエンディングコストとして、σ_i0／P_i0とσ_i(T-1)／P_i(T-1)とを有する。

【0069】

具体例として、μ_2tが２．１、P_2(t+1)が０．６５、μ_2(t+1)が１．７５、σ_2(t+1)が１．１である場合、経路のコストは、上記数式２によって、０．５９となる。

【0070】

高度位置特定部１１０は、時刻０から時刻Ｔ－１への最短経路を特定すべく、動的計画法を用いる。図１０では、一例として、時刻０から時刻２の間の最短経路を特定する場合の流れについて説明する。図１０において、ノード５１０、ノード５２０、ノード５１２、ノード５２２内の数字はスターティングコスト及びエンディングコストを表し、矢印に対して配置された数字は遷移コストを表す。

【0071】

本動的計画法では、２つの問題に分けて考える。１つ目は、図１１に示すように、全てのノードについて、時刻１から時刻２への最短経路を特定する問題。２つ目は、図１２に示すように、全てのノードについて、時刻０から時刻２への最短経路を特定する問題。

【0072】

図１１に示すように、本具体例においては、ノード５１１からノード５２２への経路のコストが１．５、ノード５１１からノード５１２への経路のコストが５．３、ノード５２１からノード５２２への経路のコストが１．５、ノード５２１からノード５１２への経路のコストが２．３となり、時刻１から時刻２への最短経路が、ノード５１１からノード５２２及びノード５２１からノード５２２となり、コストがそれぞれ１．５及び２となる。

【0073】

図１２に示す問題を解決するためには、図１１に示す問題を解決することが必須となる。そこで、高度位置特定部１１０は、図１１に示す最短経路を必須とすることによって、全体の計算量を低減する。すなわち、図１２に示す問題を解決する場合に、図１３に示すように、ノード５１２への経路を削除して計算する。

【0074】

ノード５１０、ノード５１１、ノード５２２の経路のコストは０．６＋３．８＋１．５＝５．９、ノード５１０、ノード５２１、ノード５２２の経路のコストは０．６＋０．９＋２＝３．５、ノード５２０、ノード５１１、ノード５２２の経路のコストは０．１＋０．７＋１．５＝２．３、ノード５２０、ノード５２１、ノード５２２の経路のコストは０．１＋１．０＋２．０＝３．１となる。２．３が３．５よりも小さいことから、高度位置特定部１１０は、時刻０においてコンポーネント２を出発するノード５２０、ノード５１１、ノード５２２を最短経路として決定する。

【0075】

図１４は、多数決に基づく時系列フィルタリングの処理の流れを概略的に示す。図１４に示すフローは、高度位置特定部１１０が主体となって実行される。

【0076】

高度位置特定部１１０は、Ｔタイムステップ毎の高度位置の評価を順番に検証し、異常が検出された場合に、投票を開始し、次の信頼できる評価が現在の状態に対して同意と言えるのか非同意といえるのかを決定していく。そして、勝者側（同意又は非同意）の平均によって全ての評価を置き換えて、投票を終了する。多数決に基づく時系列フィルタリングの入力は、時系列の高度位置の評価と、それぞれの評価の信頼度（例えば、ピークＰＤＦ）とであってよく、出力は、調整された高度位置の評価であってよい。

【0077】

図１４において、高度位置の評価をサンプルｓと記載する。ｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}は、投票を開始するか否かを判定するための閾値である。無線通信端末３００の高度位置が少なくとも１階分変化したときに投票を開始したい場合、ｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}は１程度に設定される。Ｒ_{ｔｈｒｅｓｈ}は、投票中にサンプルｓを棄却するか否かを判定するための閾値である。ｎ_{ｖｏｔｅｓ}は、投票を終わらす条件となるＮｅａｒ／Ｆａｒサンプルの数である。αは、重み係数である。ｇ（ｅ、ｓ）＝αｅ＋（１－α）ｓであり、Ｒ_ｓ＝Ｐ_ｓ／σ_ｓである。

【0078】

高度位置特定部１１０は、まず、最初のいくつかのサンプルの平均によって、ｅを初期化する。ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２では、次のサンプルＳを取得する。Ｓ１０４では、投票が続いているか否かを判定する。続いていない場合、Ｓ１０６に進み、続いている場合、Ｓ１１２に進む。

【0079】

Ｓ１０６では、｜ｓ－ｅ｜がｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}より大きいか否かを判定する。大きくない場合、Ｓ１０８に進み、大きい場合、Ｓ１１０に進む。Ｓ１０８では、ｅにｇ（ｅ、ｓ）の結果を挿入し、Ｓ１０２に戻る。

【0080】

Ｓ１１０では、投票を開始する。Ｓ１１２では、サンプルｓのＲｓがＲ_{ｔｈｒｅｓｈ}より大きいか否かを判定する。大きい場合、Ｓ１１４に進み、大きくない場合、Ｓ１０２に戻る。

【0081】

Ｓ１１４では、｜ｓ－ｅ｜がｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}より大きいか否かを判定する。大きくない場合、Ｓ１１６に進み、大きい場合、Ｓ１１８に進む。Ｓ１１６では、ｓをｎｅａｒ＿ｂｕｆｆｅｒに挿入する。Ｓ１１８では、ｓをｆａｒ＿ｂｕｆｆｅｒに挿入する。

【0082】

Ｓ１２０では、いずれかのバッファがフルになったか否かを判定する。高度位置特定部１１０は、いずれかのバッファが、ｎ_{ｖｏｔｅｓ}をに達した場合に、フルになったと判定する。フルになっていない場合、Ｓ１０２に戻り、フルになっている場合、Ｓ１２２に進む。

【0083】

Ｓ１２２では、投票中のサンプルｓに対応する高度位置の評価を、フルになった勝者側のバッファの平均とする。また、ｅに、フルになった勝者側のバッファの平均を挿入する。

【0084】

Ｓ１２４では、ｎｅａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ及びｆａｒ＿ｂｕｆｆｅｒをフラッシュし、投票を終了する。そして、Ｓ１０２に戻る。

【0085】

このように、高度位置特定部１１０は、サンプルｓの平均ｅを維持し、投票が終了した時点でサンプルｓを調整する。高度位置特定部１１０は、現在のサンプルｓが、ｅとｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}以上異なる場合、すなわち、無線通信端末３００の高度が変化した場合に、投票を開始する。高度位置特定部１１０は、投票の間、ｅを維持し、信頼度がＲ_{ｔｈｒｅｓｈ}より小さいサンプルを棄却し、サンプルｓとｅとの差がｄ_{ｔｈｒｅｓｈ}より大きいか否かによって、サンプルｓを近バッファ又は遠バッファに分類する。そして、近バッファ又は遠バッファがｎ_{ｖｏｔｅｓ}に達した場合に、投票を終了する。投票終了時に、高度位置特定部１１０は、投票の間の全てのサンプルｓを、勝者側のバッファの平均に置き換えて、ｅに、当該平均を挿入する。

【0086】

以上の処理によって、高度位置が変化した場合に、変化する前の平均と、変化した後の平均から、一時的な変化（すなわち、誤特定）であるかを判定し、誤判定である場合に、修正することができる。

【0087】

図１５は、推定装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0088】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0089】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0090】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0091】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0092】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0093】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0094】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0095】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0096】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0097】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0098】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0099】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0100】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0101】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0102】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0103】

１０ ネットワーク、２０ 無線基地局、４０ 建物、１００ 推定装置、１０２ 記憶部、１０４ 情報収集部、１０６ 情報取得部、１０８ 生成部、１１０ 高度位置特定部、１１２ 出力制御部、２００ 情報収集装置、３００ 無線通信端末、４００ 推定アルゴリズム、４０２ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ＰＣＩ＿ｌｉｓｔ、４０４ Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ＿ｌａｙｅｒ、４０６ ＲＦ＿ｆｅａｔｕｒｅｓ、４０８ ＭＤＮ、４１０ Ａｌｔｉｔｕｄｅ＿ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ、４１２ Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓ＿ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ、５１０、５１１、５１２ ノード、５２０、５２１、５２２ ノード、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２２６ ＤＶＤドライブ、１２２７ ＤＶＤ－ＲＯＭ、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】