特許 7429878 位置推定システム、固定無線装置、および移動無線装置

(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】

(24)【登録日】2024-02-01

(45)【発行日】2024-02-09

(54)【発明の名称】位置推定システム、固定無線装置、および移動無線装置

(51)【国際特許分類】

   G01S 5/02 20100101AFI20240202BHJP

   H04W 64/00 20090101ALI20240202BHJP

【ＦＩ】

G01S5/02 Z

H04W64/00 110

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020163244

(22)【出願日】2020-09-29

(65)【公開番号】P2022055683

(43)【公開日】2022-04-08

【審査請求日】2023-01-27

(73)【特許権者】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002952

【氏名又は名称】弁理士法人鷲田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岡本 芽生

(72)【発明者】

【氏名】白方 亨宗

(72)【発明者】

【氏名】村田 智洋

(72)【発明者】

【氏名】高橋 洋

(72)【発明者】

【氏名】森下 陽平

【審査官】山下 雅人

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１７４１６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２３２８０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】藤原 真之，ＧＰＳ信号情報とＢｌｕｅｔｏｏｔｈ電波情報を用いたＩｏＴ機器の協調的屋内位置推定手法の検討，情報処理学会 研究報告 コンシューマ・デバイス＆システム（ＣＤＳ） ２０２０－ＣＤＳ－０２８ ［ｏｎｌｉｎｅ］ ，日本，情報処理学会，2020年09月22日，２０２０-ＭＢＬ-０９６，p. 1～8，<URL: http://id.nii.ac.j p/1001/00207143/>

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ １／００－１７／９５

Ｈ０４Ｗ６４／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動無線装置と、
学習モデルを搭載した複数の固定無線装置と、
を備え、
前記移動無線装置は、
前記移動無線装置における、前記複数の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、
前記複数の固定無線装置の各々は、
前記フィンガープリントを前記学習モデルに入力し、前記学習モデルから出力された前記移動無線装置の近接度を他の固定無線装置に送信し、
前記学習モデルから出力された第１の近接度と、前記他の固定無線装置から受信した第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する、
位置推定システム。

【請求項2】

前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記フィンガープリントを教師データとし、前記学習モデルを更新する、
請求項１に記載の位置推定システム。

【請求項3】

前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記学習モデルから出力された近接度と、前記他の固定無線装置から送信された近接度とに基づいて、前記移動無線装置の判定位置の信頼度を算出し、前記信頼度に基づいて、前記フィンガープリントを教師データとし、前記学習モデルを更新する、
請求項２に記載の位置推定システム。

【請求項4】

前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記第１の近接度が第１の規定値以上であり、前記第２の近接度のいずれも第２の規定値未満である場合、前記フィンガープリントを教師データとする、
請求項２または３に記載の位置推定システム。

【請求項5】

前記移動無線装置は、前記第１の近接度と前記第２の近接度とを受信し、前記移動無線装置の位置を判定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の位置推定システム。

【請求項6】

前記移動無線装置は、前記複数の固定無線装置の各々に対する近接度を出力する学習モデルを搭載する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の位置推定システム。

【請求項7】

前記移動無線装置は、近接度が最も大きい固定無線装置における学習モデルを、前記フィンガープリントを教師データとし更新する、
請求項６に記載の位置推定システム。

【請求項8】

固定無線装置であって、
移動無線装置における、当該固定無線装置の無線信号および他の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを、前記移動無線装置から受信する通信回路と、
前記フィンガープリントを学習モデルに入力し、前記移動無線装置の当該固定無線装置に対する第１の近接度を取得する制御回路と、
を有し、
前記通信回路は、前記他の固定無線装置が学習モデルに入力して取得した前記移動無線装置の前記他の固定無線装置に対する第２の近接度を受信し、
前記制御回路は、前記第１の近接度と、前記第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する、
固定無線装置。

【請求項9】

移動無線装置であって、
当該移動無線装置における、複数の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、前記複数の固定無線装置が前記フィンガープリントを学習モデルに入力して取得した当該移動無線装置の前記複数の固定無線装置に対する近接度を、前記複数の固定無線装置から受信する通信回路と、
前記近接度に基づいて、当該移動無線装置の位置を判定する制御回路と、
を有する移動無線装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、位置推定システム、固定無線装置、および移動無線装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、無線通信技術の発展および無線端末の普及に伴い、無線通信技術を応用した無線端末の位置推定が行われている。無線通信により取得される受信強度情報は、周辺環境の影響を受けて変動するため、環境変化に対して汎用性の高い位置推定方法の需要が高まっている。

【0003】

例えば、特許文献１では、電磁波を受信した端末から取得した電磁波の受信電磁波情報と、カメラを用いて取得した物体認識情報とを用いて端末の位置を推定するシステムが提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１９－１７４１６４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１のシステムでは、物体認識情報を取得するためのカメラを要し、コストが高くなる。

【0006】

本開示の非限定的な実施例は、低コストで移動無線装置の位置を推定できる位置推定システム、移動無線装置、および固定無線装置の提供に資する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一実施例に係る位置推定システムは、移動無線装置と、学習モデルを搭載した複数の固定無線装置と、を備え、前記移動無線装置は、前記複数の固定無線装置における無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、前記複数の固定無線装置の各々は、前記フィンガープリントを前記学習モデルに入力し、前記学習モデルから出力された前記移動無線装置の近接度を他の固定無線装置に送信し、前記学習モデルから出力された第１の近接度と、前記他の固定無線装置から受信した第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する。

【0008】

本開示の一実施例に係る固定無線装置は、当該固定無線装置の無線信号および他の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを、移動無線装置から受信する通信回路と、前記フィンガープリントを学習モデルに入力し、前記移動無線装置の当該固定無線装置に対する第１の近接度を取得する制御回路と、を有し、前記通信回路は、前記他の固定無線装置が学習モデルに入力して取得した前記移動無線装置の前記他の固定無線装置に対する第２の近接度を受信し、前記制御回路は、前記第１の近接度と、前記第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する。

【0009】

本開示の一実施例に係る移動無線装置は、複数の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、前記複数の固定無線装置が前記フィンガープリントを学習モデルに入力して取得した当該移動無線装置の前記複数の固定無線装置に対する近接度を、前記複数の固定無線装置から受信する通信回路と、前記近接度に基づいて、当該移動無線装置の位置を判定する制御回路と、を有する。

【0010】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータープログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【発明の効果】

【0011】

本開示の一実施例によれば、低コストで移動無線装置の位置を推定できる。

【0012】

本開示の一実施例における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】実施の形態に係る位置推定システムの構成例を示した図

【図2】フィンガープリントの一例を示した図

【図3】位置推定システムの位置推定の概略動作例を説明する図

【図4】無線端末のブロック構成例を示した図

【図5】制御部のブロック構成例を示した図

【図6】ＢＣパケットの構成例を示した図

【図7】位置推定システムの全体の動作例を示したフローチャート

【図8】データ取得処理の動作例を示したフローチャート

【図9】位置推定処理の概略動作例を示したフローチャート

【図10】モデル更新処理の概略動作例を示したフローチャート

【図11】位置推定処理の動作例を示したフローチャート

【図12】位置推定システムの動作例を示したシーケンス図

【図13】位置推定モデルの更新動作例を示したフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を適宜参照して、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

【0015】

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

【0016】

図１は、実施の形態に係る位置推定システム１の構成例を示した図である。図１に示すように、位置推定システム１は、無線端末１０１～１０５を有する。図１に示す点線は、無線端末１０１～１０５間における無線リンクの接続を示す。無線端末１０１～１０５は、メッシュネットワークを形成する。なお、位置推定システム１は、データ取得処理、位置推定処理、モデル更新処理の３つの処理を含む。

【0017】

無線端末１０１～１０５のうち、無線端末１０１～１０４は、作業場といった場所に固定される無線端末である。一方、無線端末１０５は、例えば、ユーザーによって携帯される、移動可能な無線端末である。移動可能な無線端末１０５は、位置推定の対象となる無線端末である。

【0018】

無線端末１０１～１０５は、ノードまたは無線装置と称されてもよい。また、設置場所に固定される無線端末１０１～１０４は、アンカーノードまたは固定無線装置と称されてもよい。移動可能な無線端末１０５は、モバイルノード、ターゲット、または移動無線装置と称されてもよい。

【0019】

位置推定システム１は、例えば、工場などの作業現場に適用される。例えば、アンカーノードの無線端末１０１～１０４は、工場の各工程に設置された作業台に固定される。モバイルノードの無線端末１０５は、各工程を移動し、各工程の作業台で作業を行う作業者（ユーザー）に携帯される。

【0020】

位置推定システム１は、モバイルノードの無線端末１０５が、いつ、どのアンカーノードの無線端末１０１～１０４の近傍に位置していたかを、機械学習といった人工知能を用いて推定する。これにより、位置推定システム１は、例えば、作業者が、いつ、どの工程の作業を行ったかを追跡できる。推定は、判定と言い換えられてもよい。

【0021】

無線端末１０１～１０５は、推定した無線端末１０５の位置を、例えば、生産管理サーバー（図示せず）に送信してもよい。

【0022】

生産管理サーバーは、受信した無線端末１０５の移動経路を解析してもよい。すなわち、生産管理サーバーは、無線端末１０５を携帯した作業者の行動を解析し、作業者の作業効率を向上するための工程を算出してもよい。

【0023】

位置推定システム１の構成は、図１の例に限られない。例えば、アンカーノードは、１以上であればよい。モバイルノードは、２以上であってもよい。

【0024】

位置推定システム１のデータ取得処理の概略動作について説明する。図２は、無線端末１０５におけるフィンガープリントの一例を示した図である。フィンガープリントは、無線端末１０５における、他の無線端末１０１～１０４の無線信号の受信強度分布を示す。受信強度分布の受信強度は、例えば、ＲＳＳＩ（Receive Signal Strength Indicator）によって示されてもよい。フィンガープリントは、フィンガープリントベクトルと称されてもよい。

【0025】

無線端末１０１～１０４の各々は、ＢＣ（BroadCast）パケットを送信する。ＢＣパケットを受信した無線端末１０５は、ＢＣパケットのＲＳＳＩを測定する。無線端末１０５は、ＢＣパケットに含まれる送信元ノードの送信元アドレスと、測定したＲＳＳＩとを対応付けて記憶する。

【0026】

例えば、無線端末１０５は、無線端末１０１～１０４の各々から送信されたＢＣパケットのＲＳＳＩを測定する。無線端末１０５は、図２のフィンガープリントに示すように、無線端末１０１～１０４の送信元アドレスと、測定したＲＳＳＩとを対応付けて記憶する。

【0027】

無線端末１０１～１０４の各々は、所定の周期にてＢＣパケットを送信する。無線端末１０５に記憶されるフィンガープリントは、無線端末１０５の移動に伴って変化する。例えば、無線端末１０５が、図１に示すように、アンカーノードの無線端末１０１に近づいた場合、無線端末１０１に対応するＲＳＳＩは、他の無線端末１０２～１０４のＲＳＳＩより大きくなる。従って、モバイルノードの無線端末１０５の位置は、無線端末１０５のフィンガープリントのパターンから推定できる。なお、所定の周期は、周期を任意に変更してもよい。

【0028】

なお、無線端末１０５も無線端末１０１～１０４と同様に、ＢＣパケットを送信する。無線端末１０１～１０４も無線端末１０５と同様に、他の無線端末１０１～１０５のＢＣパケットを受信し、フィンガープリントを記憶する。

【0029】

位置推定システム１の位置推定処理の概略動作について説明する。アンカーノードの無線端末１０１～１０４には、例えば、機械学習といった学習モデルが搭載される。無線端末１０１～１０４に搭載される学習モデルは、無線端末１０５からブロードキャストされるフィンガープリントを入力し、無線端末１０５の近接度を示す近接確率を算出する。

【0030】

近接確率は、例えば、０から１の値とし、１に近い程、モバイルノードの無線端末１０５が、アンカーノードの無線端末１０１～１０４に近いことを示す。以下では、学習モデルを位置推定モデルと称する場合がある。

【0031】

図３は、位置推定システム１の位置推定の概略動作例を説明する図である。図３に示す［Ｍ１］は、無線端末１０１に搭載される位置推定モデルを示す。［Ｍ２］は、無線端末１０２に搭載される位置推定モデルを示す。［Ｍ３］は、無線端末１０３に搭載される位置推定モデルを示す。［Ｍ４］は、無線端末１０４に搭載される位置推定モデルを示す。図３に示す［ＦＰ５］は、無線端末１０５のフィンガープリントを示す。

【0032】

図３の［Ｍ１］～［Ｍ４］の左側に示すＦＰ５は、位置推定モデルＭ１～Ｍ４に入力されるフィンガープリントＦＰ５を示す。［Ｍ１］～［Ｍ４］の右側に示す数字は、位置推定モデルＭ１～Ｍ４が算出した近接確率を示す。

【0033】

無線端末１０１に搭載される位置推定モデルＭ１は、無線端末１０５が無線端末１０１に近づいた場合における無線端末１０５のフィンガープリントＦＰ５を教師データとして学習した学習モデルである。従って、無線端末１０５が無線端末１０１に近づいた場合、位置推定モデルＭ１から出力される近接確率は、１に近づく。無線端末１０５が無線端末１０１から離れた場合、位置推定モデルＭ１から出力される近接確率は、０に近づく。

【0034】

無線端末１０２に搭載される位置推定モデルＭ２は、無線端末１０５が無線端末１０２に近づいた場合における無線端末１０５のフィンガープリントＦＰ５を教師データとして学習した学習モデルである。従って、無線端末１０５が無線端末１０２に近づいた場合、位置推定モデルＭ２から出力される近接確率は、１に近づく。無線端末１０５が無線端末１０２から離れた場合、位置推定モデルＭ２から出力される近接確率は、０に近づく。

【0035】

無線端末１０３に搭載される位置推定モデルＭ３は、無線端末１０５が無線端末１０３に近づいた場合における無線端末１０５のフィンガープリントＦＰ５を教師データとして学習した学習モデルである。従って、無線端末１０５が無線端末１０３に近づいた場合、位置推定モデルＭ３から出力される近接確率は、１に近づく。無線端末１０５が無線端末１０３から離れた場合、位置推定モデルＭ３から出力される近接確率は、０に近づく。

【0036】

無線端末１０４に搭載される位置推定モデルＭ４は、無線端末１０５が無線端末１０４に近づいた場合における無線端末１０５のフィンガープリントＦＰ５を教師データとして学習した学習モデルである。従って、無線端末１０５が無線端末１０４に近づいた場合、位置推定モデルＭ４から出力される近接確率は、１に近づく。無線端末１０５が無線端末１０４から離れた場合、位置推定モデルＭ４から出力される近接確率は、０に近づく。

【0037】

図３の概略動作について説明する。モバイルノードの無線端末１０５は、図３の矢印Ａ１に示すように、フィンガープリントＦＰ５をブロードキャストする。無線端末１０５は、所定の周期にて、フィンガープリントＦＰ５をブロードキャストする。

【0038】

アンカーノードの無線端末１０１は、モバイルノードの無線端末１０５からブロードキャストされたフィンガープリントＦＰ５を位置推定モデルＭ１に入力し、無線端末１０５の無線端末１０１に対する近接確率を算出する。図３の例では、位置推定モデルＭ１は、０．３６を算出する。

【0039】

アンカーノードの無線端末１０２は、モバイルノードの無線端末１０５からブロードキャストされたフィンガープリントＦＰ５を位置推定モデルＭ２に入力し、無線端末１０５の無線端末１０２に対する近接確率を算出する。図３の例では、位置推定モデルＭ２は、０．９３を算出する。

【0040】

アンカーノードの無線端末１０３は、モバイルノードの無線端末１０５からブロードキャストされたフィンガープリントＦＰ５を位置推定モデルＭ３に入力し、無線端末１０５の無線端末１０３に対する近接確率を算出する。図３の例では、位置推定モデルＭ３は、０．１８を算出する。

【0041】

アンカーノードの無線端末１０４は、モバイルノードの無線端末１０５からブロードキャストされたフィンガープリントＦＰ５を位置推定モデルＭ４に入力し、無線端末１０５の無線端末１０４に対する近接確率を算出する。図３の例では、位置推定モデルＭ４は、０．３０を算出する。

【0042】

なお、図３の例では、モバイルノードの無線端末１０５は、アンカーノードの無線端末１０２に最も近接している。従って、位置推定モデルＭ２から出力される近接確率（０．９３）が最も大きくなっている。

【0043】

アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、近接確率を算出した場合、図３の矢印Ａ２ａ～Ａ２ｄに示すように、算出した近接確率をブロードキャストする。これにより、無線端末１０１～１０５の各々は、無線端末１０１～１０４の各々が算出した近接確率を取得（共有）する。

【0044】

例えば、無線端末１０１は、無線端末１０２～１０４が算出した近接確率を取得する。無線端末１０２は、無線端末１０１，１０３，１０４が算出した近接確率を取得する。無線端末１０３は、無線端末１０１，１０２，１０４が算出した近接確率を取得する。無線端末１０４は、無線端末１０１～１０３が算出した近接確率を取得する。無線端末１０５は、無線端末１０１～１０４が算出した近接確率を取得する。

【0045】

無線端末１０１～１０５の各々は、取得した近接確率に基づいて、無線端末１０５の位置を推定する。例えば、無線端末１０１～１０５の各々は、最も高い近接確率を算出したアンカーノードの無線端末１０１～１０４の近傍に、モバイルノードの無線端末１０５が位置していると推定する。

【0046】

図３の例では、無線端末１０２が算出した近接確率（０．９３）が最も大きい。従って、無線端末１０１～１０５の各々は、無線端末１０２の近傍に、モバイルノードの無線端末１０５が位置していると推定する。

【0047】

位置推定システム１は、所定の周期にて上記処理を実行し、モバイルノードの無線端末１０５の位置を随時推定する。

【0048】

位置推定システム１のモデル更新処理の概略動作について説明する。位置推定システム１は、モバイルノードの無線端末１０５の位置を推定し、さらに、位置推定モデルを更新してもよい。すなわち、位置推定システム１は、運用開始後、位置推定モデルを更新してもよい。これにより、位置推定システム１は、例えば、位置推定システム１の設置状況といった、運用に合った位置推定モデルを構築できる。

【0049】

最も大きい近接確率を算出した無線端末１０１～１０５は、例えば、或る条件に合致した場合に、位置推定モデルＭ１～Ｍ４のウェイト（パラメータとも称される）を更新してもよい。

【0050】

図３の例の場合、無線端末１０２が最も大きい近接確率を算出する。従って、図３の例の場合、無線端末１０２は、或る条件に合致した場合、位置推定モデルＭ２を更新する。

【0051】

例えば、無線端末１０２は、無線端末１０２が算出した最も大きい近接確率が第１の規定値以上であって、他の無線端末１０１，１０３，１０４が算出した近接確率が第２の規定値未満である場合、位置推定モデルＭ２に入力されたフィンガープリントＦＰ５を教師データとして記憶する。

【0052】

具体的には、無線端末１０２は、無線端末１０２が算出した近接確率が０．８以上であって、他の無線端末１０１，１０３，１０４が算出した近接確率が０．４未満である場合、Ｍ２に入力されたフィンガープリントＦＰ５を教師データとして記憶する。そして、無線端末１０２は、記憶した教師データを用いて、位置推定モデルＭ２を更新する。

【0053】

無線端末１０２が算出した近接確率が第１の規定値以上であって、他の無線端末１０１，１０３，１０４が算出した近接確率が第２の規定値未満である場合とは、モバイルノードの無線端末１０５が、無線端末１０２に対して所定距離内に位置し、無線端末１０１，１０３，１０４に対して所定距離以上離れていると捉えてよい。

【0054】

このため、無線端末１０２の位置推定モデルＭ２に入力されたフィンガープリントＦＰ５は、モバイルノードの無線端末１０５が無線端末１０２の近くに位置することを示すフィンガープリントとして、信頼度が高い（例えば、信頼度１）と捉えてよい。

【0055】

一方、無線端末１０２が算出した近接確率が第１の規定値以上でない場合、または、他の無線端末１０１，１０３，１０４が算出した近接確率が第２の規定値未満でない場合とは、モバイルノードの無線端末１０５が、無線端末１０２に対して所定距離内に位置していない、または、無線端末１０１，１０３，１０４に対して所定距離以上離れていないと捉えてよい。

【0056】

このため、無線端末１０２の位置推定モデルＭ２に入力されたフィンガープリントＦＰ５は、モバイルノードの無線端末１０５が無線端末１０２の近くに位置することを示すフィンガープリントとして、信頼度が低い（例えば、信頼度０）と捉えてよい。

【0057】

無線端末１０２は、信頼度が高いフィンガープリントＦＰ５（例えば、信頼度１のフィンガープリントＦＰ５）を教師データとし、位置推定モデルＭ２を更新してよい。

【0058】

図４は、無線端末１０１のブロック構成例を示した図である。無線端末１０１～１０５は、同じブロック構成を有するため、図４では、無線端末１０１のブロック構成について説明する。

【0059】

図４に示すように、無線端末１０１は、無線通信部１１と、制御部１２と、入出力部１３と、記憶部１４と、を有する。

【0060】

無線通信部１１は、他の無線端末１０２～１０５と無線通信を行う。無線通信部１１は、受信した無線信号のデータを制御部１２に出力する。なお、無線通信部１１は、生産管理サーバー（図示せず）と通信してもよい。

【0061】

無線通信部１１は、例えば、９２０ＭＨｚ帯を用いる特定小電力通信、２．４ＧＨｚ帯を用いるＺｉｇｂｅｅ（ＩＥＥＥ８０２．１５．４）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ／ｇ／ｎ）、５ＧＨｚ帯を用いる無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ａｃ）、ＤＳＲＣ、６０ＧＨｚ帯を用いる無線ＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１ａｄ）、構内ＰＨＳ、ＬＴＥ、または５Ｇに基づいて無線通信を行ってもよい。

【0062】

なお、ＩＥＥＥは、Institute of Electrical and Electronics Engineersの略である。ＬＡＮは、Local Area Networkの略である。ＤＳＲＣは、Dedicated Short Range Communicationsの略である。ＰＨＳは、Personal Handy-hone Systemの略である。ＬＴＥは、Long Term Evolutionの略である。５Ｇは、5th Generationの略である。

【0063】

制御部１２は、無線端末１０１全体を制御する。制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成されてもよい。

【0064】

制御部１２は、例えば、パケットの送受信を制御する。制御部１２は、他の無線端末１０２～１０５から送信されたＢＣパケットのＲＳＳＩを測定し、フィンガープリントを記憶部１４に記憶する。制御部１２は、記憶したフィンガープリント（教師データ）を用いて、位置推定モデルを更新する。

【0065】

制御部１２は、位置推定モデルを用いて、モバイルノードの無線端末１０５の近接確率を算出する。制御部１２は、算出した無線端末１０５の近接確率と、他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４から送信された近接確率とを比較し、無線端末１０５の位置を推定する。制御部１２は、推定した無線端末１０５の位置情報を、例えば、外部の生産管理サーバーに送信してもよい。

【0066】

制御部１２は、無線端末１０１～１０４が算出した近接確率のうち、最も大きい近接確率を判定し、或る条件（図３で説明した条件）に合致した場合、モバイルノードの無線端末１０５から受信したフィンガープリントを教師データとして記憶部１４に記憶（追加）する。制御部１２は、記憶部１４に記憶したフィンガープリントを用いて、位置推定モデルを更新する。

【0067】

入出力部１３は、例えば、スイッチ、キー装置といった入力デバイスである。また、入出力部１３は、例えば、加速度センサ、人感センサといったセンサデバイスである。また、入出力部１３は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ディスプレイ、スピーカといった出力デバイスである。

【0068】

記憶部１４には、制御部１２が動作するためのプログラムが記憶される。また、記憶部１４には、制御部１２が計算処理を行うためのデータ、または、制御部１２が各部を制御するためのデータ等が記憶される。例えば、記憶部１４には、ノードリスト、フィンガープリント、教師データ、および位置推定モデルといったデータが記憶される。

【0069】

図５は、制御部１２のブロック構成例を示した図である。無線端末１０１～１０５は、同じ制御部を有するため、図５では、無線端末１０１の制御部１２のブロック構成について説明する。

【0070】

制御部１２は、図４に示した無線通信部１１と、入出力部１３と、記憶部１４と、を制御し、例えば、データ取得処理と、位置推定処理と、モデル更新処理と、の３つの機能を実現する。制御部１２は、データ取得処理の機能を実現するデータ取得部２１と、位置推定処理の機能を実現する位置推定部２２と、モデル更新処理を実現するモデル更新部２３と、を有する。

【0071】

データ取得部２１は、無線通信部１１を介して、モバイルノードの無線端末１０５から所定の周期にて送信されるフィンガープリントを受信する。また、データ取得部２１は、無線通信部１１を介して、他の無線端末１０２～１０４が算出した近接確率を受信する。

【0072】

位置推定部２２は、近接確率算出部２２ａと、位置判定部２２ｂと、を有する。

【0073】

近接確率算出部２２ａは、データ取得部２１が受信したモバイルノードの無線端末１０５のフィンガープリントを、記憶部１４に記憶された位置推定モデルに入力し、無線端末１０５の無線端末１０１に対する近接確率を算出する。

【0074】

位置判定部２２ｂは、近接確率算出部２２ａにおいて算出した近接確率と、データ取得部２１が受信した他の無線端末１０２～１０４における近接確率とを比較する。位置判定部２２ｂは、比較結果に基づき、フィンガープリントを受信した時刻において、モバイルノードの無線端末１０５がどのアンカーノードの無線端末１０１～１０４の近くにいたかを判定する。

【0075】

モデル更新部２３は、信頼度判定部２３ａと、教師データ生成部２３ｂと、モデル学習部２３ｃと、を有する。

【0076】

信頼度判定部２３ａは、位置推定部２２が算出した近接確率を用いて、位置推定モデルに入力されたフィンガープリントの信頼度を判定する。フィンガープリントの信頼度は、位置推定モデルが出力した近接確率の信頼度、または、推定位置の信頼度と捉えてもよい。

【0077】

教師データ生成部２３ｂは、信頼度判定部２３ａの判定結果に基づいて、位置推定モデルに入力されたフィンガープリントを教師データとして生成する。教師データ生成部２３ｂは、生成した教師データを記憶部１４に記憶（追加）する。

【0078】

モデル学習部２３ｃは、記憶部１４に記憶されている教師データを用いて再学習し、位置推定モデルを更新する。

【0079】

なお、後述するが、モデル学習部２３ｃは、例えば、位置推定システム１を工場に設置した後、モバイルノードの無線端末１０５の位置推定の運用が開始される前に、教師データを取得し、位置推定モデルを生成してもよい。

【0080】

図６は、ＢＣパケット５００の構成例を示した図である。無線端末１０１～１０５は、例えば、図５に示すＢＣパケット５００をブロードキャストする。

【0081】

図６に示すように、ＢＣパケット５００は、宛先アドレス５０１と、送信元アドレス５０２と、ノード種別５０３と、シーケンス番号５０４と、問合せフィールド５０５と、応答フィールド５０６と、の領域を有する。

【0082】

宛先アドレス５０１には、ＢＣパケット５００の送信先における無線端末のアドレスが格納される。例えば、宛先アドレス５０１には、ブロードキャストアドレス（例えば、オール１）が格納される。

【0083】

送信元アドレス５０２には、ＢＣパケット５００の送信元における無線端末のアドレスが格納される。無線端末のアドレスは、例えば、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスであってもよい。

【0084】

ノード種別５０３には、ＢＣパケット５００の送信元である無線端末が、アンカーノードであるか、または、モバイルノードであるかを示すノード種別情報が格納される。例えば、無線端末１０１～１０４がＢＣパケット５００を送信する場合、ノード種別５０３には、アンカーノードを示すノード種別情報が格納される。無線端末１０５がＢＣパケット５００を送信する場合、ノード種別５０３には、モバイルノードを示すノード種別情報が格納される。

【0085】

ノード種別情報は、例えば初期設定時に、機能を割り当てたキー装置、キーボードといった入出力部を介して、ユーザーにより設定されてもよい。設定されたノード種別情報は、無線端末の記憶部に記憶される。

【0086】

また、ノード種別情報は、例えば、加速度センサといった入出力部からの信号に基づいて、無線端末に設定されてもよい。例えば、無線端末の制御部は、加速度センサの信号に基づいて、アンカーノードであるか、または、モバイルノードであるか否かを判定する。無線端末の制御部は、アンカーノードであると判定した場合、アンカーノードを示すノード種別情報を記憶部に記憶する。無線端末の制御部は、モバイルノードであると判定した場合、モバイルノードを示すノード種別情報を記憶部に記憶する。

【0087】

シーケンス番号５０４には、パケットの順番（またはＩＤ）を示すシーケンス番号が格納される。

【0088】

問合せフィールド５０５には、他の無線端末に対する問合せに関するデータ（問合せ情報）が格納される。

【0089】

例えば、位置推定の対象となるモバイルノードの無線端末１０５は、問合せフィールド５０５に、無線端末１０５におけるフィンガープリントを格納し、他の無線端末１０１～１０４にブロードキャストする（例えば、図３の矢印Ａ１を参照）。

【0090】

応答フィールド５０６には、他の無線端末からの問合せに対する、応答に関するデータ（応答情報）が格納される。

【0091】

例えば、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、問合せフィールド５０５に、モバイルノードの無線端末１０５のフィンガープリントが格納されていた場合、問合せフィールド５０５に格納されたフィンガープリントを位置推定モデルに入力し、無線端末１０５の近接確率を算出する（例えば、図３に示す０．３６、０．９３、０．１８、０．３０）。

【0092】

アンカーノードの無線端末１０１は、算出した近接確率（０．３６）を応答フィールド５０６に格納し、ＢＣパケット５００をブロードキャストする（例えば、図３の矢印Ａ２ａを参照）。アンカーノードの無線端末１０２は、算出した近接確率（０．９３）を応答フィールド５０６に格納し、ＢＣパケット５００をブロードキャストする（例えば、図３の矢印Ａ２ｂを参照）。アンカーノードの無線端末１０３は、算出した近接確率（０．１８）を応答フィールド５０６に格納し、ＢＣパケット５００をブロードキャストする（例えば、図３の矢印Ａ２ｃを参照）。アンカーノードの無線端末１０４は、算出した近接確率（０．３０）を応答フィールド５０６に格納し、ＢＣパケット５００をブロードキャストする（例えば、図３の矢印Ａ２ｄを参照）。

【0093】

なお、アンカーノードの無線端末１０１～１０４は、問合せフィールド５０５にフィンガープリントを含むＢＣパケット５００の送信元アドレス（すなわち、無線端末１０５のアドレス）と、シーケンス番号とを応答フィールド５０６に格納する。これにより、無線端末１０１～１０５の各々は、受信した近接確率が、どのモバイルノードのどのフィンガープリントに対して算出された近接確率であるかを区別できる。

【0094】

図７は、位置推定システム１の全体の動作例を示したフローチャートである。位置推定システム１の動作は、データ取得処理、位置推定処理、およびモデル更新処理の３つに分けられてもよい。

【0095】

ステップＳ１００１において、無線端末１０１～１０５各々は、ＲＳＳＩ測定用のＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットには、図６に示したＢＣパケット５００が用いられてもよい。問合せフィールド５０５には、ＲＳＳＩ測定用のパケットであることを示す情報が含まれてもよい。

【0096】

無線端末１０１～１０５各々は、ＲＳＳＩ測定用のＢＣパケットを受信し、フィンガープリントを生成する。無線端末１０１～１０５は、生成したフィンガープリントを記憶部に記憶する。

【0097】

なお、図８で説明するが、無線端末１０１～１０５の各々は、例えば、スイッチといった入出力部に対するユーザー（例えば、位置推定システム１の設置業者）の操作によって、保存コマンドが入力された場合、生成したフィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶する。

【0098】

ステップＳ１００２において、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、位置推定処理を開始するか否かを判定する。例えば、無線端末１０１～１０４の各々は、モバイルノードの無線端末１０５から、無線端末１０５のフィンガープリントを含むＢＣパケットを受信したか否かに基づいて、位置推定処理を開始するか否かを判定する。無線端末１０１～１０４の各々は、位置推定処理を開始しない場合（Ｓ１００２の「Ｎｏ」）、処理をステップＳ１００１に移行する。無線端末１０１～１０４の各々は、位置推定処理を開始する場合（Ｓ１００２の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ１００３に移行する。

【0099】

ステップＳ１００３において、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、ＢＣパケットに含まれるフィンガープリントを位置推定モデルに入力し、モバイルノードの無線端末１０５の近接確率を算出する。アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、算出した近接確率をブロードキャストし、他のアンカーノードの無線端末１０１～１０４の近接確率を取得（共有）する。アンカーノードの無線端末１０１～１０４は、各無線端末の近接確率を比較し、モバイルノードの無線端末１０５がどの無線端末１０１～１０４に最も近いか位置推定する。

【0100】

ステップＳ１００４において、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、Ｓ１００３にて位置推定を行った後、モデル更新処理を開始するか否かを判定する。例えば、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、最も大きい近接確率を算出したか否かに基づいて、モデル更新処理を開始するか否かを判定する。無線端末１０１～１０４の各々は、モデル更新処理を開始しない場合（Ｓ１００４の「Ｎｏ」）、処理をステップＳ１００１に移行する。無線端末１０１～１０４の各々は、モデル更新処理を開始する場合（Ｓ１００４の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ１００５に移行する。

【0101】

ステップＳ１００５において、モデル更新処理の開始を判定したアンカーノードの無線端末１０１～１０４は、モデル更新処理を行う。モデル更新を行う無線端末１０１～１０４は、ステップＳ１００３にて共有した近接確率を用いて、推定位置の信頼度を算出する。無線端末１０１～１０４は、算出した信頼度が高い場合、位置推定モデルに入力されたフィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶し、位置推定モデルを更新する。

【0102】

ステップＳ１００６において、無線端末１０１～１０５は、通信を終了する場合、図７に示すフローチャートの処理を終了する。無線端末１０１～１０５は、通信を終了しない場合、ステップＳ１００１に移行してデータ取得処理を継続する。

【0103】

図８は、データ取得処理の動作例を示したフローチャートである。図８に示すフローチャートの処理は、例えば、図７に示したフローチャートのＳ１００１に相当する。以下では無線端末１０１の動作例について説明するが、無線端末１０２～１０５も同様の動作を行う。

【0104】

ステップＳ２０１において、無線端末１０１は、ＲＳＳＩ測定用のＢＣパケットを、所定の周期にて送信する。

【0105】

ステップＳ２０２において、無線端末１０１は、他の無線端末１０１～１０４から受信したＢＣパケットのＲＳＳＩを測定する。無線端末１０１は、測定したＲＳＳＩと、ＢＣパケットに含まれる送信元アドレスとを組みにしたフィンガープリントを生成し、記憶部１４に記憶する。

【0106】

ステップＳ２０３において、無線端末１０１は、スイッチといった入出力部１３に対するユーザー（例えば、位置推定システム１の設置業者）の操作によって、保存コマンドが入力されたか否かを判定する。無線端末１０１は、保存コマンドが入力されていない場合（Ｓ２０３の「Ｎｏ」）、処理をステップＳ２０１に移行する。無線端末１０１は、保存コマンドが入力された場合（Ｓ２０３の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ２０４に移行する。

【0107】

ステップＳ２０４において、無線端末１０１は、ステップＳ２０２にて記憶部１４に記憶したフィンガープリントを教師データとして記憶部１４に記憶する。無線端末１０１は、記憶部１４に記憶した教師データを用いて位置推定モデルを生成する。

【0108】

例えば、ユーザー（例えば、位置推定システム１の設置業者）は、位置推定システム１を工場に設置した後、モバイルノードの無線端末１０５の位置推定の運用を開始する前に、無線端末１０５を所持し、アンカーノードの無線端末１０１の近くに移動する。ユーザーは、無線端末１０１の入出力部１３を操作し、保存コマンドを入力する。無線端末１０１は、保存コマンドの入力に応じて、ステップＳ２０２にて記憶したフィンガープリントを教師データとして記憶部１４に記憶する。

【0109】

すなわち、無線端末１０１は、信頼度の高いフィンガープリント（無線端末１０５が無線端末１０１に近接した場合のフィンガープリント）を教師データとして記憶部１４に記憶し、位置推定モデルを生成する。

【0110】

同様に、ユーザーは、他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４に移動して、保存コマンドを入力し、信頼度の高いフィンガープリントを教師データとして、無線端末１０２～１０４の記憶部に記憶する。無線端末１０２～１０４は、記憶部に記憶した教師データを用いて、位置推定モデルを生成する。

【0111】

ステップＳ２０５において、無線端末１０１は、通信を終了する場合、図８に示すフローチャートの処理を終了する。無線端末１０１は、通信を終了しない場合、ステップＳ２０１に移行してＲＳＳＩ測定用のＢＣパケットを、所定の周期にて送信する。

【0112】

なお、ステップＳ２０４の位置推定モデルの生成は、教師データが記憶部１４に記憶される度に（保存コマンドが入力される度に）行われてもよい。また、ステップＳ２０４の位置推定モデルの生成は、教師データが所定数、記憶部１４に記憶された場合に行われてもよい。

【0113】

また、ステップＳ２０１のＢＣパケットの送信順序（無線端末１０１～１０５の送信順序）は、所定順序でもよいし、ランダムな順序でもよい。

【0114】

図９は、位置推定処理の概略動作例を示したフローチャートである。図９に示すフローチャートの処理は、例えば、図７に示したフローチャートのＳ１００２，Ｓ１００３に相当する。以下では無線端末１０１の動作例について説明するが、無線端末１０２～１０４も同様の動作を行う。

【0115】

ステップＳ３０１において、無線端末１０１は、モバイルノードの無線端末１０５から、無線端末１０５のフィンガープリントを受信したか否かを判定する。例えば、無線端末１０１は、図６で説明したＢＣパケット５００の問合せフィールド５０５に、フィンガープリントが格納されたＢＣパケット５００を受信したか否かを判定する。

【0116】

無線端末１０１は、フィンガープリントを受信していない場合（Ｓ３０１の「Ｎｏ」）、図９のフローチャートの処理を終了する。無線端末１０１は、フィンガープリントを受信している場合（Ｓ３０１の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ３０２に移行する。

【0117】

ステップＳ３０２において、無線端末１０１は、受信したフィンガープリントを位置推定モデルに入力し、近接確率を算出する。

【0118】

ステップＳ３０３において、無線端末１０１は、ステップＳ３０２にて算出した近接確率を、ＢＣパケットに含めて送信する。例えば、無線端末１０１は、図６で説明したＢＣパケットの応答フィールド５０６に、ステップＳ３０２にて算出した近接確率と、ステップＳ３０１にて受信したフィンガープリントの送信元アドレス（無線端末１０５のアドレス）と、ステップＳ３０１にて受信したＢＣパケットのシーケンス番号とを、含めて送信する。

【0119】

ステップＳ３０４において、無線端末１０１は、他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４から、近接確率を含むＢＣパケットを受信する。例えば、無線端末１０１は、図６で説明したＢＣパケット５００の応答フィールド５０６に、近接確率を含むＢＣパケット５００を受信する。すなわち、無線端末１０１は、他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４が算出した近接確率を取得する。

【0120】

ステップＳ３０５において、無線端末１０１は、ステップＳ３０２にて算出した近接確率と、Ｓ３０４にて取得した他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４の近接確率とに基づいて、モバイルノードの無線端末１０５の位置を推定する。例えば、無線端末１０１は、最も大きい近接確率を算出したアンカーノードの無線端末の近くに、モバイルノードの無線端末１０５が位置していると推定する。無線端末１０１は、無線端末１０５の位置を推定した後、図９のフローチャートの処理を終了する。

【0121】

なお、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々は、モバイルノードの無線端末１０５からフィンガープリントを受信した場合に位置推定の処理を実行する。また、モバイルノードの無線端末１０５も、アンカーノードの無線端末１０１～１０４から近接確率を受信し、無線端末１０５の位置を推定する。すなわち、位置推定システム１は、モバイルノードの無線端末１０５の位置推定を、複数のノードで行う。

【0122】

また、位置推定は、無線端末１０１～１０５の各々において実行されるため、任意の無線端末１０１～１０５が、位置推定結果を、例えば、生産管理サーバーといった他のシステムまたはユーザーの端末に送信することができる。

【0123】

例えば、工場の作業責任者といったユーザーは、タブレット端末を操作し、最も近いアンカーノードに対してモバイルノードの無線端末１０５の位置を問い合わせる。これにより、ユーザーは、無線端末１０５の位置を取得できる。

【0124】

また、無線端末１０１は、所定数の教師データが記憶部１４に記憶されるまで、複数のアンカーノードの受信強度を比較し、最も大きい受信強度を計測したアンカーノードを、モバイルノードが近傍に位置するノードとして判定してもよい。

【0125】

また、アンカーノードの無線端末１０１～１０４には、所定のパラメータを変更した複数の位置推定モデルが実装されてもよい。複数の位置推定モデルのパラメータは、例えば、位置推定モデルが、Ｋ近傍法またはランダムフォレストといった手法を用いた機械学習モデルである場合、参照するデータ数、決定木の数や深さ、または乱数のシードの値が変更されてもよい。

【0126】

また、アンカーノードの無線端末１０１～１０４に複数の位置推定モデルが実装される場合、信頼度の算出に用いる近接確率には、例えば、複数の位置推定モデルを用いて算出した複数の近接確率の平均または多数決を取った値が用いられてもよい。

【0127】

図１０は、モデル更新処理の概略動作例を示したフローチャートである。図１０に示すフローチャートの処理は、例えば、図７に示したフローチャートのＳ１００４，Ｓ１００５に相当する。以下では無線端末１０１の動作例について説明するが、無線端末１０２～１０４も同様の動作を行う。

【0128】

ステップＳ４０１において、無線端末１０１は、無線端末１０１が算出した近接確率と、他のアンカーノードの無線端末１０２～１０４から受信した近接確率とを用いて、図９のステップＳ３０５にて推定した無線端末１０５の推定位置についての信頼度を算出する。

【0129】

ステップＳ４０２において、無線端末１０１は、ステップＳ４０１にて算出した信頼度が規定値以上であるか否かを判定する。

【0130】

無線端末１０１は、ステップＳ４０１にて算出した信頼度が規定値以上でない場合（Ｓ４０２の「Ｎｏ」）、図１０のフローチャートの処理を終了する。無線端末１０１は、ステップＳ４０１にて算出した信頼度が規定値以上である場合（Ｓ４０２の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ４０３に移行する。

【0131】

ステップＳ４０３において、無線端末１０１は、近接確率の算出の元となったフィンガープリントを、モバイルノードの無線端末１０５が推定位置にいた場合の教師データとして記憶部１４に記憶する。

【0132】

ステップＳ４０４において、無線端末１０１は、ステップＳ４０３にて記憶した新しい教師データと、記憶部１４に記憶されている過去の教師データとに基づいて、位置推定モデルを再学習する。無線端末１０１は、位置推定モデルを再学習した後、図１０のフローチャートの処理を終了する。

【0133】

なお、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の各々が、図１０に示すフローチャートの処理を実行し、ターゲットの信頼度の高い推定位置の算出元となったフィンガープリントを教師データとして記憶する。これにより、無線端末１０１～１０４の各々は、独立して、精度のよい位置推定モデルを更新できる。

【0134】

図１１は、位置推定処理の動作例を示したフローチャートである。図１１に示すフローチャートの処理は、例えば、図９に示したフローチャートのＳ３０１～Ｓ３０５に相当する。図９に示したフローチャートは、アンカーノードの無線端末１０１～１０４の動作例を示したが、図１１のフローチャートでは、モバイルノードの無線端末１０５の動作例も含む。以下では、無線端末１０１～１０５を区別しない場合、無線端末と記載する。

【0135】

ステップＳ３００１において、無線端末は、位置推定対象のターゲットとなるノード（モバイルノード）であるか否かを判定する。無線端末は、位置推定対象のノードでない場合（アンカーノードである場合）、処理をステップＳ３００３に移行する。無線端末は、モバイルノードである場合、処理をステップＳ３００２に移行する。

【0136】

ステップＳ３００２において、位置推定のターゲットとなる無線端末（モバイルノードの無線端末）は、最新のフィンガープリントを、次に送信するＢＣパケットの問合せフィールドに格納して送信する。

【0137】

ステップＳ３００３において、無線端末は、他の無線端末が送信したＢＣパケットを受信する。

【0138】

ステップＳ３００４において、無線端末は、ステップＳ３００３にて受信したＢＣパケットの問合せフィールドに、フィンガープリントが格納されているか否かを判定する。無線端末は、受信したＢＣパケットの問合せフィールドに、フィンガープリントが格納されていない場合（Ｓ３００４の「Ｎｏ」）、処理をステップＳ３００７に移行する。無線端末は、受信したＢＣパケットの問合せフィールドに、フィンガープリントが格納されている場合（Ｓ３００４の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ３００５に移行する。

【0139】

ステップＳ３００５において、アンカーノードの無線端末は、受信したＢＣパケットの問合せフィールドに格納されたフィンガープリントを位置推定モデルに入力し、モバイルノードの無線端末の近接確率を算出する。

【0140】

ステップＳ３００６において、アンカーノードの無線端末は、ステップＳ３００５にて算出した近接確率と、ステップＳ３００３にて受信した、フィンガープリントを含むＢＣパケットのシーケンス番号および送信元アドレス（モバイルノードの無線端末のアドレス）とを、次に送信するＢＣパケットの応答フィールドに格納して送信する。

【0141】

ステップＳ３００７において、無線端末は、ステップＳ３００３にて受信したＢＣパケットの応答フィールドに、近接確率と、シーケンス番号と、モバイルノードのアドレスとが格納されているか否かを判定する。無線端末は、ステップＳ３００３にて受信したＢＣパケットの応答フィールドに、近接確率と、シーケンス番号と、モバイルノードのアドレスとが格納されていない場合（Ｓ３００７「Ｎｏ」）、図１１のフローチャートの処理を終了する。無線端末は、ステップＳ３００３にて受信したＢＣパケットの応答フィールドに、近接確率と、シーケンス番号と、モバイルノードのアドレスとが格納されている場合（Ｓ３００７の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ３００８に移行する。

【0142】

ステップＳ３００８において、アンカーノードの無線端末は、ステップＳ３００５にて算出した近接確率と、ステップＳ３００５にて算出した近接確率と同じシーケンス番号およびモバイルノードアドレスとを含むＢＣパケットにて受信した近接確率とを比較する。アンカーノードの無線端末は、最も大きい近接確率を算出したアンカーノードの近くに、モバイルノードが位置していると判定する。アンカーノードの無線端末は、モバイルノードの無線端末の位置を判定した後、図１１のフローチャートの処理を終了する。

【0143】

図１２は、位置推定システム１の動作例を示したシーケンス図である。図１２に示すシーケンスの処理は、例えば、図１１に示したフローチャートのＳ３００１～Ｓ３００８に相当する。図１２のシーケンス例では、モバイルノードの無線端末１０５は、アンカーノードの無線端末１０４の近傍に位置する。

【0144】

ステップＳ５０１１において、モバイルノードの無線端末１０５は、ＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットの宛先アドレスには、ブロードキャストアドレスが含まれる。ＢＣパケットの送信元アドレスには、モバイルノードの無線端末１０５のアドレスが含まれる。ＢＣパケットのノード種別には、モバイルノードを示す情報が含まれる。ＢＣパケットのシーケンス番号には、例えば、１０が含まれる。ＢＣパケットの問合せフィールドには、無線端末１０５の最新のフィンガープリントが含まれる。

【0145】

ステップＳ５０１２ａにおいて、アンカーノードの無線端末１０１は、ステップＳ５０１１にて送信されたＢＣパケットの問合せフィールドに、フィンガープリントが格納されていることを確認する。

【0146】

無線端末１０１は、フィンガープリントの格納を確認した後、無線端末１０１の記憶部１４に記憶されている位置推定モデルに、フィンガープリントを入力し、無線端末１０１に対する無線端末１０５の近接確率を算出する。ここで、無線端末１０１は、例えば、近接確率「０．２」を算出する。無線端末１０１は、算出した近接確率と、近接確率の算出元となったＢＣパケットのシーケンス番号（１０）と、無線端末１０５のアドレス（例えば１０５）と、をセットにして記憶部１４に記憶する。

【0147】

ステップＳ５０１２ｂ～Ｓ５０１２ｄにおいて、アンカーノードの無線端末１０２～１０４は、ステップＳ５０１２ａと同様に、モバイルノードの無線端末１０５の近接確率を算出し、記憶部に記憶する。

【0148】

なお、無線端末１０２は、例えば、近接確率「０．５」を算出する。無線端末１０３は、例えば、近接確率「０．４」を算出する。無線端末１０４は、例えば、近接確率「０．８」を算出する。

【0149】

また、ステップＳ５０１１にて受信したＢＣパケットのシーケンス番号は、例えば、複数回算出された近接確率が、どのフィンガープリントに基づいて算出されたのかを識別するために使用される。

【0150】

また、モバイルノードのアドレスは、例えば、受信したＢＣパケットの送信元アドレスであってよいし、ブロードキャストパケットに別途格納されたモバイルノードを識別する情報であってもよい。

【0151】

ステップＳ５０１３において、アンカーノードの無線端末１０１は、ＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットの送信元アドレスには、無線端末１０１のアドレス（例えば、１０１）が含まれる。また、ＢＣパケットの応答フィールドには、ステップＳ５０１２ａにて記憶部に記憶した近接確率（０．２）、シーケンス番号（１０）、およびモバイルノードのアドレス（１０５）が含まれる。

【0152】

無線端末１０２～１０５は、無線端末１０１が送信したＢＣパケットを受信する。ＢＣパケットを受信した無線端末１０２～１０５は、受信したＢＣパケットの送信元アドレス（１０１）と、応答フィールドに含まれる各種情報とをセットにして記憶部に記憶する。

【0153】

ステップＳ５０１４において、アンカーノードの無線端末１０２は、ＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットの送信元アドレスには、無線端末１０２のアドレス（例えば、１０２）が含まれる。また、ＢＣパケットの応答フィールドには、ステップＳ５０１２ｂにて記憶部に記憶した近接確率（０．５）、シーケンス番号（１０）、およびモバイルノードのアドレス（１０５）が含まれる。

【0154】

無線端末１０１，１０３～１０５は、無線端末１０２が送信したＢＣパケットを受信する。ＢＣパケットを受信した無線端末１０１，１０３～１０５は、受信したＢＣパケットの送信元アドレス（１０２）と、応答フィールドに含まれる各種情報とをセットにして記憶部に記憶する。

【0155】

ステップＳ５０１５において、アンカーノードの無線端末１０３は、ＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットの送信元アドレスには、無線端末１０３のアドレス（例えば、１０３）が含まれる。また、ＢＣパケットの応答フィールドには、ステップＳ５０１２ｃにて記憶部に記憶した近接確率（０．４）、シーケンス番号（１０）、およびモバイルノードのアドレス（１０５）が含まれる。

【0156】

無線端末１０１，１０２，１０４，１０５は、無線端末１０３が送信したＢＣパケットを受信する。ＢＣパケットを受信した無線端末１０１，１０２，１０４，１０５は、受信したＢＣパケットの送信元アドレス（１０３）と、応答フィールドに含まれる各種情報とをセットにして記憶部に記憶する。

【0157】

ステップＳ５０１６において、アンカーノードの無線端末１０４は、ＢＣパケットを送信する。ＢＣパケットの送信元アドレスには、無線端末１０４のアドレス（例えば、１０４）が含まれる。また、ＢＣパケットの応答フィールドには、ステップＳ５０１２ｄにて記憶部に記憶した近接確率（０．８）、シーケンス番号（１０）、およびモバイルノードのアドレス（１０５）が含まれる。

【0158】

無線端末１０１～１０３，１０５は、無線端末１０４が送信したＢＣパケットを受信する。ＢＣパケットを受信した無線端末１０１～１０３，１０５は、受信したＢＣパケットの送信元アドレス（１０４）と、応答フィールドに含まれる各種情報とをセットにして記憶部に記憶する。

【0159】

ステップＳ５０１３～Ｓ５０１６のＢＣパケットの送信処理によって、無線端末１０１～１０５は、アンカーノードの無線端末１０１～１０４が算出した近接確率を共有する。

【0160】

ステップＳ５０１７ａおいて、無線端末１０１は、記憶部１４に記憶した応答フィールドの情報のうち、Ｓ５０１１にて受信したＢＣパケットと同じシーケンス番号（１０）であって、かつ、同じ送信元アドレス（１０５）における近接確率を取得する。別言すれば、無線端末１０１は、同じモバイルノードの同じフィンガープリント（Ｓ５０１１のＢＣパケットのフィンガープリント）に基づいて算出された近接確率を取得する。

【0161】

無線端末１０１は、取得した近接確率を比較する。例えば、無線端末１０１は、無線端末１０１が算出した近接確率「０．２」と、無線端末１０２が算出した近接確率「０．５」と、無線端末１０３が算出した近接確率「０．４」と、無線端末１０４が算出した近接確率「０．８」と、を比較する。無線端末１０１は、最も大きい近接確率「０．８」を算出した無線端末１０４の近傍に、モバイルノードの無線端末１０５が位置していると判定する。

【0162】

ステップＳ５０１７ｂ～Ｓ５０１７ｅにおいて、無線端末１０２～１０５は、ステップＳ５０１７ａと同様に、モバイルノードの無線端末１０５の位置を判定する。無線端末１０２～１０５は、無線端末１０１と同じ近接確率を取得しているので、無線端末１０１と同じ判定結果を得る。

【0163】

なお、無線端末１０１～１０５が近接確率を比較するタイミングは、記憶した近接確率の数が所定数に達した場合でもよいし、所定の周期でもよい。

【0164】

また、無線端末１０１～１０５が近接確率を比較するタイミングは、応答フィールドに近接確率とシーケンス番号とターゲットのノードアドレスとを格納したＢＣパケットを受信する度に行い、より大きい近接確率が含まれる応答情報を次に送信するＢＣパケットの応答フィールドに格納してもよい。このとき、より大きい近接確率を算出した無線端末のノードアドレスを応答情報に含めてもよい。

【0165】

例えば、図１２において、無線端末１０１は、ステップＳ５０１４で無線端末１０２からＢＣパケットを受信した後、ステップＳ５０１７ａに移行する。無線端末１０１は、受信したＢＣパケットに含まれる近接確率０．５を、無線端末１０１が算出した近接確率０．２と比較し、この時点での無線端末１０５の位置の判定およびモデル更新処理を行う。更に、無線端末１０１は、より大きい近接確率０．５を含む応答情報とそれを算出した無線端末１０２のノードアドレスを、次に送信するＢＣパケットの応答フィールドに格納して送信する。

【0166】

これにより、無線端末それぞれは全ての無線端末から近接確率を取得するのを待たずに自身の位置推定モデルを更新することができる。

【0167】

また、無線端末１０１～１０５は、所定時間内に同じアンカーノードから複数の近接確率を受信した場合、その平均値または最大値を抽出して、他のアンカーノードの近接確率と比較してもよい。

【0168】

例えば、無線端末１０１が、ステップＳ５０１２ａとステップＳ５０１７ａの間の時刻において、無線端末１０５から再びＢＣパケットによる問い合わせを受けた場合、再度算出する近接確率と、ステップＳ５０１２ａにおいて算出した近接確率との平均値または最大値を、他のアンカーノードが算出した近接確率との比較に用いてもよい。

【0169】

これにより、近接確率の算出時刻（算出タイミング）によるばらつきを抑えた上でモバイルノードの位置を判定することができる。

【0170】

また、応答フィールドに近接確率を格納したＢＣパケットを送信するタイミングは、他のノードから近接確率を受信し、比較するタイミングであってもよい。また、応答フィールドに近接確率を格納したＢＣパケットを送信するタイミングは、所定の順序に従い、送信順が回ってきたタイミングであってもよい。

【0171】

また、無線端末１０１～１０５は、近接確率を算出する場合、推定対象のフィンガープリントと共に、前の時刻に受信したＢＣパケットの問合せフィールドに格納されていたフィンガープリントを、位置推定モデルの入力に用いてもよい。

【0172】

例えば、ステップＳ５０１１にて送信されたＢＣパケットを受信した無線端末１０１は、受信したシーケンス番号「１０」のＢＣパケットの問合せフィールドに格納されたフィンガープリントの他に、無線端末１０５から送信されたＢＣパケットのうち、シーケンス番号が「１０」ではない１以上のＢＣパケットの問合せフィールドに格納されていたフィンガープリントを、位置推定モデルに入力して近接確率を算出してもよい。

【0173】

図１３は、位置推定モデルの更新動作例を示したフローチャートである。図１３に示すフローチャートの処理は、例えば、図１０に示したフローチャートのＳ４０１～Ｓ４０４に相当する。以下では、無線端末１０１～１０４を区別しない場合、無線端末と記載する。

【0174】

ステップＳ４００１において、アンカーノードの無線端末は、記憶部に記憶した他の無線端末の近接確率のうち、自身の近接確率の算出に用いたフィンガープリントのシーケンス番号およびモバイルノードアドレスと同じシーケンス番号およびモバイルノードアドレスの近接確率を取得する。アンカーノードの無線端末は、自身が算出した近接確率と、取得した近接確率とを比較する。

【0175】

ステップＳ４００２において、アンカーノードの無線端末は、ステップＳ４００１にて比較した近接確率のうち、最も大きい近接確率の値が規定値ｔｈ以上であって、それ以外の近接確率の値が規定値ｔｈ未満であるか否か判定する。

【0176】

アンカーノードの無線端末は、ステップＳ４００１にて比較した近接確率のうち、最も大きい近接確率の値が規定値ｔｈ以上でない場合、または、それ以外の近接確率の値が規定値ｔｈ未満でない場合（Ｓ４００２の「Ｎｏ」）、処理をステップＳ４００４に移行する。アンカーノードの無線端末は、ステップＳ４００１にて比較した近接確率のうち、最も大きい近接確率の値が規定値ｔｈ以上であり、かつ、それ以外の近接確率の値が規定値ｔｈ未満である場合（Ｓ４００２の「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ４００３に移行する。

【0177】

ステップＳ４００３において、アンカーノードの無線端末は、推定位置の信頼度を「１」とし、処理をステップＳ４００５に移行する。

【0178】

ステップＳ４００４において、アンカーノードの無線端末は、推定位置の信頼度を「０」とし、図１３のフローチャートの処理を終了する。

【0179】

ステップＳ４００５において、最も大きい近接確率を算出したアンカーノードは、近接確率の算出元となった（位置推定モデルに入力された）フィンガープリントを、教師データとして記憶部に記憶する。

【0180】

ステップＳ４００６において、アンカーノードの無線端末は、記憶部に記憶されている教師データを用いて位置推定モデルを再学習し、更新する。

【0181】

なお、ステップＳ４００２において、最も大きい近接確率と比較する規定値ｔｈと、それ以外の近接確率と比較する規定値ｔｈとは、異なる値でもよいし、同じ値であってもよい。

【0182】

また、ステップＳ４００５において、アンカーノードの無線端末は、最も大きい近接確率を算出したのが他のアンカーノードの場合、近接確率の算出元となったフィンガープリントを、モバイルノードの無線端末が近傍にいない場合の教師データとして記憶部に保存してもよい。

【0183】

また、アンカーノードの無線端末は、ある時刻ｔにおけるターゲットの推定位置について、信頼度Ｒ_ｔを算出する場合、時刻ｔより前の時刻である時刻（ｔ－Δｔ）におけるターゲットの推定位置、または、その推定位置についての信頼度Ｒ_（ｔ－Δｔ）を用いてもよい。Δｔは、比較的短い任意の時間である。

【0184】

また、アンカーノードの無線端末は、ある時刻ｔにおけるターゲットの推定位置について、信頼度Ｒ_ｔを算出する場合、時刻ｔより前の時刻である時刻（ｔ－Δｔ）におけるターゲットの位置推定のために各無線端末が算出した近接確率を用いてもよい。

【0185】

また、アンカーノードの無線端末は、信頼度を判定する場合、複数の近接確率を、例えば、ランダムフォレストを用いた機械学習の分類モデルに入力した結果に基づいて、信頼度の値を０か１に分類してもよい。

【0186】

また、アンカーノードの無線端末は、複数の近接確率の値を、例えば、ロジスティック回帰を用いた機械学習の回帰モデルに入力した結果に基づいて、信頼度を０から１の範囲の値として算出してもよい。アンカーノードの無線端末は、信頼度が所定の値以上の場合、フィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶してもよい。

【0187】

また、アンカーノードの無線端末は、全てのアンカーノードの固定された設置場所情報を参照し、直前のターゲットの推定位置が自身の位置に近い場合は、自身が算出した近接確率に重みづけして信頼度の判定を行ってもよい。アンカーノードの無線端末は、全て、または、自身の近くに設置された他のアンカーノードの設置場所情報を記憶部に記憶していてもよいし、ＢＣパケットに自身の設置位置情報を格納して周期的に送信してもよい。

【0188】

以上説明したように、位置推定システム１は、モバイルノードの無線端末１０５と、学習モデルを搭載したアンカーノードの無線端末１０１～１０４と、を有する。モバイルノードの無線端末１０５は、無線端末１０１～１０４の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを、無線端末１０１～１０４にブロードキャストする。アンカーノードの無線端末１０１～１０４は、フィンガープリントを学習モデルに入力して、無線端末１０５の無線端末１０１～１０４に対する近接確率を算出し、無線端末１０１～１０５にブロードキャストする。無線端末１０１～１０５は、ブロードキャストされた近接確率を用いて、無線端末１０５の位置を推定する。

【0189】

これにより、位置推定システム１は、例えば、カメラといった他の装置を用いずに、モバイルノードの無線端末１０５の位置を低コストで推定できる。また、位置推定システム１は、学習モデルを用いることにより、無線端末１０５の位置を高精度に推定できる。

【0190】

（変形例１）
無線端末１０１～１０４は、ユーザーの入出力部に対する保存コマンドの操作に応じて、フィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶したが、これに限られない。

【0191】

例えば、無線端末１０１～１０４は、人感センサによって、無線端末１０５を携帯したユーザーが近傍に位置していることを検知し、フィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶してもよい。

【0192】

また、無線端末１０５の入出力部が、フィンガープリントを教師データとして記憶するための操作をユーザーから受付けてもよい。例えば、無線端末１０５は、入出力部がユーザーから操作を受付けた場合、フィンガープリント保存コマンドを無線端末１０１～１０４に送信する。無線端末１０１～１０４は、無線端末１０５から送信されたフィンガープリント保存コマンドに応じて、教師データを記憶部に記憶する。

【0193】

また、無線端末１０５は、例えば、通信距離（通信エリア）が１ｍ～２ｍといった通信距離（通信エリア）の短い所定の信号を出力してもよい。無線端末１０１～１０４は、無線端末１０５から所定の信号を受信した場合、フィンガープリントを教師データとして記憶部に記憶してもよい。

【0194】

（変形例２）
モバイルノードの無線端末１０５は、記憶部に教師データのフィンガープリントを記憶してもよい。無線端末１０５は、記憶部に教師データのフィンガープリントを記憶する場合、無線端末１０５の近傍に位置しているアンカーノードの無線端末１０１～１０４のアドレスを紐づけて記憶してもよい。例えば、フィンガープリントのデータフォーマット（例えば、図２を参照）にオプション領域を設け、オプション領域にアンカーノードの無線端末１０１～１０４のアドレスを格納してもよい。

【0195】

これにより、無線端末１０５は、無線端末１０１～１０４の近傍にいる場合に記憶された教師データを、無線端末１０１～１０４ごとに記憶する。なお、無線端末１０１～１０４の近傍にいるか否かは、変形例１と同じ方法で判断してもよい。

【0196】

なお、無線端末１０１～１０４のアドレスは、フィンガープリントの保存コマンドを発行した無線端末１０１～１０４から、無線端末１０５にパケットを送信して通知してもよい。

【0197】

また、無線端末１０１～１０４のアドレスは、フィンガープリントの保存コマンドのパラメータとして、無線端末１０５の入出力部から与えられても良い。

【0198】

無線端末１０１～１０４は、フィンガープリントの保存コマンドが発行された場合、無線端末１０５が近傍に位置している場合のフィンガープリントを教師データとして記憶する。一方、無線端末１０５は、無線端末１０１～１０４の近傍にいる場合に記憶された教師データを、無線端末１０１～１０４ごとにおいて記憶する。

【0199】

モバイルノードの無線端末１０５は、アンカーノードの無線端末１０１～１０４ごとにおける教師データを記憶部に保存することで、無線端末１０１～１０４ごとにおける近接確率を算出する位置推定モデルを生成してもよい。これにより、モバイルノードの無線端末１０５は、記憶部に保存された教師データに基づいて、どのアンカーノードの近傍に位置しているかを推定することができる。

【0200】

なお、無線端末１０５が位置推定処理において算出した近接確率のうち、最も大きい近接確率であった無線端末と、無線端末１０１～１０４が位置推定処理において算出した近接確率のうち、最も大きい近接確率であった無線端末とが一致する場合、その近接確率には、重み付けがされてもよい。

【0201】

また、無線端末１０５は、位置推定モデルを更新してもよい。例えば、無線端末１０５は、最も大きい近接度が第１の規定値以上であり、その他の近接度（最も大きい近接度を除く近接度）のいずれも第２の規定値未満である場合、最も大きい近接度を算出したアンカーノードの無線端末に対応する位置推定モデルを、フィンガープリントを教師データとし更新してもよい。

【0202】

（変形例３）
無線端末１０１～１０５は、フィンガープリントを更新する際、追加するＲＳＳＩと組になっている送信元アドレスが、既にフィンガープリントに含まれている場合、新しく計測したＲＳＳＩで随時上書きしてもよい。また、無線端末１０１～１０５は、フィンガープリントを更新する際、追加するＲＳＳＩと組になっている送信元アドレスおよび宛先アドレスが、既にフィンガープリントに含まれている場合、新しく計測したＲＳＳＩで随時上書きしてもよい。また、無線端末１０１～１０５は、ＢＣパケットに格納されているシーケンス番号を識別子として、２個以上のフィンガープリントを記憶してもよい。

【0203】

（変形例４）
無線端末１０１～１０５は、フィンガープリントを更新する場合、その時点で記憶しているフィンガープリントのＲＳＳＩよりも古いＲＳＳＩを含むフィンガープリントを受信する可能性もある。

【0204】

そこで、無線端末１０１～１０５は、送信元アドレスとＲＳＳＩとの他に、シーケンス番号を記憶してもよい。無線端末１０１～１０５は、フィンガープリントを更新する場合、記憶部に記憶しているフィンガープリントのシーケンス番号と、新しく受信したフィンガープリントのシーケンス番号とを比較し、新しく計測されたＲＳＳＩを用いて、フィンガープリントを更新してもよい。

【0205】

（変形例５）
無線端末１０１～１０５は、複数のフィンガープリントの保存コマンドが発行された場合、複数のフィンガープリントの保存コマンドに対する複数のＲＳＳＩの平均値を算出し、ＲＳＳＩの平均値を教師データとして記憶部に記憶してもよい。

【0206】

なお、無線端末１０５の最近傍でない無線端末１０１～１０４が、フィンガープリントの保存コマンドを受信して、教師データのオプションに、最近傍ノードの代わりに現在のフィンガープリントを記憶してもよい。

【0207】

この場合、無線端末１０５の最近傍でない無線端末１０１～１０４は、教師データのオプションに、最近傍の無線端末のアドレスを格納してもよい。これにより、教師データとして記憶されたフィンガープリントは、無線端末１０５がどの無線端末１０１～１０４の最近傍にいた場合に記憶された教師データであるかを、オプションに格納された最近傍ノードアドレスにより識別されることができる。

【0208】

（変形例６）
教師データの記憶において、どこまで古いものを記憶しておくかは、各ノードに所定の時間を設定してもよいし、ユーザーがパラメータとして随時入力してもよい。

【0209】

上述の実施の形態においては、各構成要素に用いる「・・・部」という表記は、「・・・回路（circuitry）」、「・・・アッセンブリ」「・・・デバイス」、「・・・ユニット」、又は、「・・・モジュール」といった他の表記に置換されてもよい。上記で説明した教師データは、正解データまたは正解値と称されてもよい。位置推定モデルは、ＡＩモデルまたはＡＩ予測モデルと称されてもよい。もちろん、教師データおよび位置推定モデルの称呼は、これらに限られない。

【0210】

以上、図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかである。そのような変更例または修正例についても、本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、実施の形態における各構成要素は任意に組み合わされてよい。

【0211】

本開示はソフトウェア、ハードウェア、又は、ハードウェアと連携したソフトウェアで実現することが可能である。上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、部分的に又は全体的に、集積回路であるＬＳＩとして実現され、上記実施の形態で説明した各プロセスは、部分的に又は全体的に、一つのＬＳＩ又はＬＳＩの組み合わせによって制御されてもよい。ＬＳＩは個々のチップから構成されてもよいし、機能ブロックの一部または全てを含むように一つのチップから構成されてもよい。ＬＳＩはデータの入力と出力を備えてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

【0212】

集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路、汎用プロセッサ又は専用プロセッサで実現してもよい。また、ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。本開示は、デジタル処理又はアナログ処理として実現されてもよい。

【0213】

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

【0214】

本開示は、通信機能を持つあらゆる種類の装置、デバイス、システム（通信装置と総称）において実施可能である。通信装置は無線送受信機（トランシーバー）と処理／制御回路を含んでもよい。無線送受信機は受信部と送信部、またはそれらを機能として、含んでもよい。無線送受信機（送信部、受信部）は、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）モジュールと１または複数のアンテナを含んでもよい。ＲＦモジュールは、増幅器、ＲＦ変調器／復調器、またはそれらに類するものを含んでもよい。通信装置の、非限定的な例としては、電話機（携帯電話、スマートフォン等）、タブレット、パーソナル・コンピューター（ＰＣ）（ラップトップ、デスクトップ、ノートブック等）、カメラ（デジタル・スチル／ビデオ・カメラ等）、デジタル・プレーヤー（デジタル・オーディオ／ビデオ・プレーヤー等）、着用可能なデバイス（ウェアラブル・カメラ、スマートウオッチ、トラッキングデバイス等）、ゲーム・コンソール、デジタル・ブック・リーダー、テレヘルス・テレメディシン（遠隔ヘルスケア・メディシン処方）デバイス、通信機能付きの乗り物又は移動輸送機関（自動車、飛行機、船等）、及び上述の各種装置の組み合わせがあげられる。

【0215】

通信装置は、持ち運び可能又は移動可能なものに限定されず、持ち運びできない又は固定されている、あらゆる種類の装置、デバイス、システム、例えば、スマート・ホーム・デバイス（家電機器、照明機器、スマートメーター又は計測機器、コントロール・パネル等）、自動販売機、その他ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）ネットワーク上に存在し得るあらゆる「モノ（Things）」をも含む。

【0216】

通信には、セルラーシステム、無線ＬＡＮシステム、通信衛星システム等によるデータ通信に加え、これらの組み合わせによるデータ通信も含まれる。

【0217】

また、通信装置には、本開示に記載される通信機能を実行する通信デバイスに接続又は連結される、コントローラやセンサ等のデバイスも含まれる。例えば、通信装置の通信機能を実行する通信デバイスが使用する制御信号やデータ信号を生成するような、コントローラやセンサが含まれる。

【0218】

また、通信装置には、上記の非限定的な各種装置と通信を行う、あるいはこれら各種装置を制御する、インフラストラクチャ設備、例えば、基地局、アクセスポイント、その他あらゆる装置、デバイス、システムが含まれる。

【0219】

（本開示のまとめ）
本開示に係る位置推定システムは、移動無線装置と、学習モデルを搭載した複数の固定無線装置と、を備え、前記移動無線装置は、前記複数の固定無線装置における無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、前記複数の固定無線装置の各々は、前記フィンガープリントを前記学習モデルに入力し、前記学習モデルから出力された前記移動無線装置の近接度を他の固定無線装置に送信し、前記学習モデルから出力された第１の近接度と、前記他の固定無線装置から受信した第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する。

【0220】

本開示に係る通信システムにおいて、前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記フィンガープリントを教師データとし、前記学習モデルを更新する。

【0221】

本開示に係る通信システムにおいて、前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記学習モデルから出力された近接度と、前記他の固定無線装置から送信された近接度とに基づいて、前記移動無線装置の判定位置の信頼度を算出し、前記信頼度に基づいて、前記フィンガープリントを教師データとし、前記学習モデルを更新する。

【0222】

本開示に係る通信システムにおいて、前記第１の近接度が最も大きい固定無線装置は、前記第１の近接度が第１の規定値以上であり、前記第２の近接度のいずれも第２の規定値未満である場合、前記フィンガープリントを教師データとする。

【0223】

本開示に係る通信システムにおいて、前記移動無線装置は、前記第１の近接度と前記第２の近接度とを受信し、前記移動無線装置の位置を判定する。

【0224】

本開示に係る通信システムにおいて、前記移動無線装置は、前記複数の固定無線装置の各々に対する近接度を出力する学習モデルを搭載する。

【0225】

本開示に係る通信システムにおいて、前記移動無線装置は、近接度が最も大きい固定無線装置における学習モデルを、前記フィンガープリントを教師データとし更新する。

【0226】

本開示に係る固定無線装置は、当該固定無線装置の無線信号および他の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを、移動無線装置から受信する通信回路と、前記フィンガープリントを学習モデルに入力し、前記移動無線装置の当該固定無線装置に対する第１の近接度を取得する制御回路と、を有し、前記通信回路は、前記他の固定無線装置が学習モデルに入力して取得した前記移動無線装置の前記他の固定無線装置に対する第２の近接度を受信し、前記制御回路は、前記第１の近接度と、前記第２の近接度とに基づいて、前記移動無線装置の位置を判定する。

【0227】

本開示に係る移動無線装置は、複数の固定無線装置の無線信号の受信強度分布を示すフィンガープリントを前記複数の固定無線装置に送信し、前記複数の固定無線装置が前記フィンガープリントを学習モデルに入力して取得した当該移動無線装置の前記複数の固定無線装置に対する近接度を、前記複数の固定無線装置から受信する通信回路と、前記近接度に基づいて、当該移動無線装置の位置を判定する制御回路と、を有する。

【産業上の利用可能性】

【0228】

本開示は、無線通信のフィンガープリントを用いた位置推定システムに適用できる。

【符号の説明】

【0229】

１ 位置推定システム
１１ 無線通信部
１２ 制御部
１３ 入出力部
１４ 記憶部
２１ データ取得部
２２ 位置推定部
２２ａ 近接確率算出部
２２ｂ 位置判定部
２３ モデル更新部
２３ａ 信頼度判定部
２３ｂ 教師データ生成部
２３ｃ モデル学習部
１０１～１０５ 無線端末

【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】