ES2376045T3 - C�?lculo de calidad de la caracterización del punto de acceso wlan para uso en uin sistema de posicionamento wlan. - Google Patents

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Abstract

Un método en un sistema de posicionamiento que tiene una pluralidad de puntos de acceso Wi-Fi (201) en un área objetivo, teniendo por lo menos uno de los puntos de acceso Wi-Fi características estimadas, donde el método comprende: clasificar por lo menos uno de los puntos de acceso Wi-Fi de la pluralidad, donde la clasificación se basa en determinar una medida de calidad para precisión de la estimación de las características del punto de acceso Wi-Fi, incluyendo las características por lo menos uno de: una ubicación geográfica estimada del punto de acceso Wi-Fi y características de propagación de radio del punto de acceso Wi-Fi.

Description

Calculo de calidad de la caracterizaci6n del punto de acceso wlan para uso en un sistema de posicionamiento wlan
Campo de la invenci6n
La invenci6n se refiere en general a sistemas de posicionamiento y, mas especfficamente, a metodos y sistemas
5 para clasificar puntos de acceso WLAN (Wireless Local Area Network) en un sistema de posicionamiento WLAN. La invenci6n se refiere ademas a calcular la calidad de estimaci6n de las caracterfsticas de los puntos de acceso WLAN y a clasificar una base de datos de referencia correspondiente.
Analisis de la tecnica relacionada
La determinaci6n de la posici6n es el componente principal de los sistemas de navegaci6n y de cualquier Servicio 10 Basado en Localizaci6n (LBS).
La proliferaci6n de los puntos de acceso WLAN en los ultimos anos cre6 un manto de ondas de radio WLAN en todas partes. Por lo tanto, practicamente en cualquier sitio, existe una gran posibilidad de detectar ondas de radio WLAN, especialmente en areas urbanas. El crecimiento exponencial de WLAN, y el hecho de que pueden encontrarse practicamente en cualquier parte, iniciaron la idea de apalancarlos para un sistema de posicionamiento 15 metropolitano para areas interiores y exteriores. En un sistema de posicionamiento WLAN metropolitano, la localizaci6n de los puntos de acceso se utiliza como puntos de referencia, y la Intensidad de la Senal Recibida (Received Signal Strength o RSS) de un punto de acceso WLAN se utiliza como un indicador de una distancia de un usuario final desde los puntos de acceso WLAN que el usuario detecta en cualquier momento. Conociendo la distancia del usuario final desde los puntos de acceso WLAN, se puede determinar la localizaci6n del usuario final.
20 La traducci6n de la Intensidad de la Senal Recibida del receptor a distancia depende de asumir un modo de canal de radio especffico. Idealmente, si el modelo de canal de radio se conociera con exactitud, podrfa encontrarse la distancia exacta del usuario final a los puntos de acceso WLAN.
Los sistemas de posicionamiento basados en WLAN para interiores y exteriores han sido explorados por un par de laboratorios de investigaci6n, pero ninguno de ellos incluy6 una estimaci6n de velocidad y demora en su sistema. 25 Los intentos de investigaci6n mas importantes en esta area han sido realizados por PlaceLab (www.placelab.com, un proyecto patrocinado por Microsoft e Intel), University of California San Diego, proyecto ActiveCampus (ActiveCampus - Sustaining Educational Communities through Mobile Technology, informe tecnico #CS2002-0714), y el sistema de localizaci6n amplia del campus del MIT, y se evalu6 a traves de diversos proyectos pequenos en Dartmouth college (p. ej., M. Kim, J.J. Fielding y D. Kotz, "Risks of using AP locations discovered through war
30 driving").
Ha habido una serie de ofertas comerciales de sistemas de localizaci6n Wi-Fi dirigidos a posicionamiento en interiores (Vease, p. ej., Kavitha Muthukrishnan, Maria Lijding, Paul Havinga, Towards Smart Surroundings: Enabling Techniques and Technologies for Localization, Proceedings of the International Workshop on Location and Context-Awareness (LoCA 2005) en Pervasive 2005, mayo 2005, y Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.: Location-Aware
35 Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, feb 2004 005, Pa005, paginas 350-362). Estos sistemas estan disenados para dirigirse al rastreo de patrimonio y de personas dentro de un entorno controlado como un campus corporativo, una unidad hospitalaria o un muelle de carga. El ejemplo clasico serfa tener un sistema que pueda monitorear la ubicaci6n exacta del carro de paradas dentro del hospital, de manera que cuando haya un paro cardiaco, el personal del hospital no tenga que perder tiempo en localizar el dispositivo. Los requerimientos de
40 precisi6n para estos casos son muy demandantes y tfpicamente requieren una precisi6n de 1-3 metros.
Estos sistemas emplean una diversidad de tecnicas para sintonizar su precisi6n, incluyendo inspecciones detalladas en el sitio de cada pie cuadrado del campus para medir la propagaci6n de la senal de radio. Tambien requieren una conexi6n de red constante de modo que el punto de acceso y la radio del cliente puedan intercambiar informaci6n de sincronizaci6n similar a como funciona A-GPS. Si bien estos sistemas se estan tornando mas confiables para casos 45 de uso en interiores, son ineficaces en cualquier despliegue de area amplia. Es imposible llevar a cabo la clase de inspecci6n detallada del sitio requerida en toda la ciudad, y no hay forma de confiar en un canal de comunicaci6n constante con 802.11 puntos de acceso en toda un area metropolitana al grado requerido por estos sistemas. Lo que es mas importante, la propagaci6n de radio en exteriores es fundamentalmente diferente de la propagaci6n de radio en interiores, lo que hace que estos algoritmos de posicionamiento internos para interiores sean practicamente 50 inutiles en un escenario de area amplia. La precisi6n requerida de los sistemas de posicionamiento basados en WLAN para interiores dificulta el uso del modelado del canal de radio, y se considera un tema de investigaci6n en ese dominio. Ademas, ninguno de los sistemas de posicionamiento basados en WLAN existentes hasta la fecha han distinguido entre puntos de acceso, y los metodos actuales tratan todos los puntos de acceso WLAN de la misma manera. El documento EP16/2999A1 describe un metodo para detectar la proximidad de recursos ffsicos cercanos
55 entre sf en donde las senales de radio se reciben desde diversas fuentes y donde dichas senales se utilizan para determinar la proximidad.
La Figura 1 representa un sistema de posicionamiento de Wi-Fi (Wi-Fi Positioning System o WPS). El sistema de posicionamiento incluye un software de posicionamiento [103] que reside en un dispositivo de computaci6n [101]. En
un area de cobertura particular hay puntos de acceso inalambricos fijos [102] que transmiten informaci6n usando senales de transmisi6n de canales de control comun. El dispositivo del cliente monitorea la senal de transmisi6n o solicita su transmisi6n mediante una solicitud de sonda. Cada punto de acceso contiene un identificador de hardware unico conocido como direcci6n MAC. El software de posicionamiento del cliente recibe balizas de senalizaci6n desde los puntos de acceso 802.11 en rango y calcula la ubicaci6n geografica del dispositivo de computaci6n usando caracterfsticas desde las balizas de senalizaci6n. Esas caracterfsticas incluyen el identificador unico del punto de acceso 802.11, conocido como la direcci6n MAC, y las intensidades de la senal que llega al dispositivo del cliente. El software del cliente compara los puntos de acceso 802.11 observados con aquellos en su base de datos de referencia [104] de puntos de acceso, que pueden o no residir tambien en el dispositivo. La base de datos de referencia contiene las ubicaciones geograficas calculadas y el perfil de potencia de todos los puntos de acceso que ha recogido el sistema de recolecci6n. El perfil de potencia puede generarse a partir de una colecci6n de lecturas que representan la potencia de la senal desde diversas ubicaciones. Usando estas ubicaciones conocidas, el software del cliente calcula la posici6n relativa del dispositivo del usuario [101] y determina sus coordenadas geograficas en la forma de lecturas de latitud y longitud. Esas lecturas luego se alimentan a aplicaciones basadas en localizaci6n tales como localizadores de amigos, sitios web de busquedas locales, sistemas de administraci6n de flotas y servicios E911.
Sumario
La invenci6n provee metodos y sistemas para clasificar puntos de acceso WLAN de acuerdo con la calidad de estimaci6n de caracterfsticas de los puntos de acceso WLAN. Las clasificaciones pueden utilizarse para clasificar una base de datos de referencia y para cuantificar un error esperado de estimaci6n de las caracterfsticas de los puntos de acceso WLAN. Segun un aspecto de la invenci6n, los puntos de acceso WLAN se clasifican en base a su impacto sobre la posici6n de un usuario, la velocidad de recorrido y la precisi6n de la estimaci6n de la direcci6n del recorrido en un sistema de posicionamiento WLAN.
Segun otro aspecto de la invenci6n, un sistema de posicionamiento tiene una pluralidad de puntos de acceso Wi-Fi en un area objetivo. Un metodo para determinar una calidad de estimaci6n de las caracterfsticas de un punto de acceso Wi-Fi comprende un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi que recibe y mide un numero de muestras de intensidad de la senal recibida (RSS) de la senal de Wi-Fi transmitida por el punto de acceso Wi-Fi. Se estima una distancia total recorrida por el dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi que mide el numero de muestras RSS. La calidad de estimaci6n de caracterfsticas del punto de acceso Wi-Fi se estima usando la distancia total recorrida por el dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi.
Segun otro aspecto de la invenci6n, las caracterfsticas del punto de acceso Wi-Fi incluyen por lo menos una ubicaci6n geografica del punto de acceso Wi-Fi y caracterfsticas de propagaci6n de radio del punto de acceso Wi-Fi.
Segun otro aspecto de la invenci6n, un sistema de posicionamiento tiene una pluralidad de puntos de acceso Wi-Fi en un area objetivo. Un metodo para determinar una calidad de estimaci6n de caracterfsticas de un punto de acceso Wi-Fi comprende un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi que recibe y mide un numero de muestras de intensidad de la senal recibida (RSS) de la senal de Wi-Fi transmitida por el punto de acceso Wi-Fi. Una velocidad correspondiente de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi se asocia con cada muestra RSS. Un periodo correspondiente de tiempo de exploraci6n se asocia con cada muestra RSS. Se determina un factor de confianza usando la suma de cada una de las velocidades de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi ponderado por el correspondiente periodo de tiempo de exploraci6n para cada muestra RSS. La calidad de estimaci6n se determina usando el factor de confianza.
Segun otro aspecto de la invenci6n, un sistema de posicionamiento tiene una pluralidad de puntos de acceso Wi-Fi en un area objetivo. Un metodo para determinar una calidad de estimaci6n de las caracterfsticas de un punto de acceso Wi-Fi comprende un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi que recibe y mide un numero de muestras de intensidad de la senal recibida (RSS) de la senal Wi-Fi transmitida por el punto de acceso Wi-Fi. Una velocidad de recorrido correspondiente del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi se asocia con cada muestra RSS. Un periodo de tiempo correspondiente de exploraci6n se asocia con cada muestra RSS. Se determina un factor de confianza usando el numero de muestras RSS y las velocidades de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi ponderadas por el correspondiente periodo de tiempo de exploraci6n para cada muestra RSS. La calidad de estimaci6n se determina usando el factor de confianza.
Segun otro aspecto de la invenci6n, un metodo para estimar la posici6n de un dispositivo habilitado para Wi-Fi comprende identificar puntos de acceso Wi-Fi dentro del rango del dispositivo habilitado para Wi-Fi. Las ubicaciones calculadas y la calidad de los valores de estimaci6n correspondientes a los puntos de acceso Wi-Fi identificados se recuperan a partir de una base de datos de referencia. La posici6n del dispositivo habilitado para Wi-Fi se estima usando las ubicaciones calculadas y los valores de calidad de estimaci6n.
Segun otro aspecto de la invenci6n, por lo menos un valor de calidad de estimaci6n correspondiente a los puntos de acceso Wi-Fi determina un peso asignado a una ubicaci6n calculada del correspondiente punto de acceso Wi-Fi para uso en estimar la posici6n del dispositivo habilitado para Wi-Fi.
Segun otro aspecto de la invenci6n, una ubicaci6n calculada correspondiente a puntos de acceso no se usa para estimar la posici6n del dispositivo habilitado para Wi-Fi, si un valor de calidad de estimaci6n correspondiente al punto de acceso Wi-Fi esta por debajo de un umbral.
Breve descripci6n de los dibujos
En los dibujos,
la Figura 1 representa ciertas realizaciones de un sistema de posicionamiento Wi-Fi;
la Figura 2 representa un ejemplo de un punto de acceso con un numero relativamente pequeno de muestras RSS;
la Figura 3 representa un ejemplo de un punto de acceso con un numero relativamente grande de muestras RSS; y
la Figura 4 representa un ejemplo del impacto de la distancia total de recorrido de un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi sobre la calidad de estimaci6n de las caracterfsticas del punto de acceso WLAN.
Descripci6n detallada
Las realizaciones de la invenci6n proporcionan metodos y sistemas para definir una medida de calidad para cada punto de acceso WLAN (AP) en un sistema de posicionamiento basado en WLAN. La medida de calidad de un punto de acceso WLAN se puede usar como indicador del error esperado de la estimaci6n de posici6n, velocidad de recorrido y direcci6n de recorrido de un usuario en base a ese punto de acceso WLAN. La cuantificaci6n de la estimaci6n del error esperado en base a un punto de acceso WLAN determinado puede utilizarse para aumentar la precisi6n de la estimaci6n total, dando mas peso a puntos de acceso WLAN mas confiables, y tambien se puede utilizar para cuantificar el error esperado de la estimaci6n final de la posici6n, la velocidad de recorrido y la direcci6n de recorrido, considerando la calidad de un agregado de los puntos de acceso WLAN en rango.
Las realizaciones de la presente invenci6n incorporan tecnicas, sistemas y metodos descritos en solicitudes anteriormente presentadas, incluyendo sin limitaci6n, la solicitud de patente estadounidense num. 11/261,848, titulada Location Beacon Database, la solicitud de patente estadounidense num. 11/261, 898, titulada Server for Updating Location Beacon Database, la solicitud de patente estadounidense num. 11/261,987, titulada Method and System for Building a Location Beacon Database la solicitud de patente estadounidense num. 11/261,988, titulada Location-Based Services that Choose Location Algorithms Based on Number of Detected Access Points Within Range of User Device, todas presentadas el 28 de octubre de 2005 . Esas solicitudes describieron formas especfficas de compilar datos de localizaci6n de alta calidad para puntos de acceso Wi-Fi, de modo tal que los datos pudiesen utilizarse en servicios basados en localizaci6n para determinar la posici6n geografica de un dispositivo habilitado parar Wi-Fi que emplea dichos servicios y tecnicas que usan dichos datos de localizaci6n para estimar la posici6n de un usuario del sistema. Las presentes tecnicas, no obstante, no se limitan a los sistemas y metodos descritos en las solicitudes de patente anteriormente mencionadas. Por lo tanto, si bien puede ser util la referencia a dichos sistemas y aplicaciones, no se consideran necesarios para entender las presentes realizaciones o invenciones.
Ya que la localizaci6n de usuarios en un sistema de posicionamiento WLAN se calcula con referencia a la localizaci6n de puntos de acceso WLAN publicos y privados, cualquier imprecisi6n en los parametros asociados de un punto de acceso (AP), por ejemplo la ubicaci6n geografica del punto de acceso, impacta directamente en la precisi6n de la estimaci6n de la posici6n de los usuarios. Los aspectos de la presente invenci6n incluyen un metodo sistematico para clasificar o cuantificar la calidad de los puntos de acceso WLAN. Ademas, los aspectos de la invenci6n se pueden utilizar para clasificar una base de datos de referencia de puntos de acceso WLAN. Las realizaciones se pueden utilizar para cuantificar el error esperado de los resultados de calculos usando un punto de acceso WLAN determinado. Los puntos de acceso WLAN pueden clasificarse entonces en base a su nivel de precisi6n. El conocimiento del nivel de precisi6n de las caracterfsticas de WLAN se puede utilizar, por ejemplo, en ecuaciones de estimaci6n para incrementar la precisi6n de la estimaci6n, usando solamente puntos de acceso de calidad relativamente alta o ponderando los puntos de acceso en base a su calidad.
Se pueden estimar caracterfsticas de un punto de acceso WLAN, como su ubicaci6n geografica o caracterfsticas de propagaci6n de radio, usando un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi para obtener muestras de la Intensidad de la Senal Recibida (RSS) que ocurren en posiciones correspondientes. Por ejemplo, se pueden utilizar las tecnicas descritas en las solicitudes incorporadas anteriormente.
El numero total de muestras recogidas por el dispositivo de exploraci6n al recoger las muestras RSS para un punto de acceso WLAN determinado se puede usar para calcular el error esperado de estimaci6n de caracterfsticas para ese punto de acceso WLAN. Las muestras se ponderan de acuerdo con la velocidad del dispositivo de exploraci6n al recoger las muestras RSS. El numero de muestras RSS ponderado de acuerdo con la velocidad del dispositivo de exploraci6n al momento del muestreo de RSS se puede usar como un sustituto para la relaci6n del numero de muestras al area de cobertura de un punto de acceso.
La Figura 2 representa un ejemplo de un punto de acceso WLAN [201] que tiene una calidad relativamente baja de caracterizaci6n debido a que el numero de muestras RSS [202] es relativamente bajo. En cambio, la Figura 3 representa un ejemplo de un punto de acceso WLAN [301] que tiene una calidad relativamente alta de caracterizaci6n debido a que el numero de muestras RSS [302] es relativamente alto, lo que genera una alta precisi6n de la estimaci6n de las caracterfsticas del punto de acceso WLAN.
La Figura 4 representa el impacto de la velocidad del dispositivo de exploraci6n en la distancia recorrida por el dispositivo de exploraci6n mientras recoge las muestras RSS, donde se presentan dos puntos de acceso WLAN
[401] y [403] con numeros equivalentes de muestras RSS [402] y [404]. Durante la recolecci6n de las muestras RSS
[404] para el punto de acceso WLAN [403], el dispositivo de exploraci6n viaj6 a una velocidad mayor que cuando el dispositivo de exploraci6n recogi6 las muestras RSS [402] para el punto de acceso WLAN [401]. Si las muestras RSS [402] y las muestras RSS [404] se recogieron durante la misma cantidad de tiempo, las muestras RSS [404] cubren una distancia total mayor que las muestras RSS [402]. Por consiguiente, las muestras RSS [404] son un mejor indicador de las caracterfsticas, por ejemplo el perfil de potencia, del punto de acceso WLAN [403] en comparaci6n con el punto de acceso WLAN [401].
Segun otras realizaciones de la invenci6n, se cuantifica la calidad de estimaci6n de las caracterfsticas de un punto de acceso WLAN. La ubicaci6n geografica de un punto de acceso WLAN y sus caracterfsticas de propagaci6n de radio se estiman en base a las muestras RSS en su area de cobertura. El numero de muestras RSS que se utilizan para estimaci6n de las caracterfsticas de un punto de acceso WLAN impacta directamente en la precisi6n de la estimaci6n. Si el numero de muestras RSS de un punto de acceso WLAN es relativamente bajo, el error de la estimaci6n de la ubicaci6n geografica del punto de acceso WLAN y la estimaci6n de sus caracterfsticas de propagaci6n de radio seran relativamente altos. Por ende, se puede considerar que los puntos deacceso WLAN con numeros de muestras RSS relativamente pequenos tienen confiabilidad relativamente baja cuando se usan en un sistema de posicionamiento basado en WLAN. Por otra parte, los puntos de acceso WLAN con numeros relativamente altos de muestras RSS pueden considerarse puntos de acceso WLAN de confiabilidad relativamente alta. Segun una realizaci6n ilustrativa, el numero de muestras RSS se puede usar para cuantificar la precisi6n esperada de estimaci6n de la posici6n en base a los puntos de acceso WLAN. Ya que la precisi6n esperada de la estimaci6n de la posici6n de diferentes puntos de acceso WLAN es diferente, la estimaci6n basada en ellos puede tambien ponderarse de acuerdo con su error esperado.
En el proceso de exploraci6n, la velocidad del dispositivo de exploraci6n no es constante. El dispositivo de exploraci6n podrfa detenerse por un rato o podrfa moverse rapido por autopistas. Como consecuencia, el mismo numero de muestras RSS puede cubrir distintas areas geograficas, como se explica en relaci6n con la Figura 4 de arriba. El area geografica que cubre un determinado numero de muestras RSS equivale a la velocidad del dispositivo de exploraci6n multiplicado por el periodo de exploraci6n. Por lo tanto, presuponiendo un periodo de exploraci6n constante, el valor del numero absoluto de muestras se pondera de acuerdo con la velocidad del dispositivo de exploraci6n al momento de exploraci6n. La velocidad del dispositivo de exploraci6n al momento del muestreo de RSS se puede recoger, por ejemplo, a partir de un GPS, o puede derivar de la posici6n GPS con el transcurso del tiempo. La estimaci6n de la velocidad GPS es muy precisa porque se basa en la frecuencia de medici6n Doppler de la senal recibida por GPS, pero el calculo de velocidad basado en la posici6n GPS con el transcurso del tiempo es una estimaci6n aproximada de la velocidad.
Si se conoce la estimaci6n de la velocidad del dispositivo de exploraci6n al momento de la exploraci6n, y el numero total de muestras RSS exploradas se indica con N, un factor de confianza, indicado con CFn, se calcula de la siguiente manera:
en donde Vi es la velocidad del dispositivo de exploraci6n y Ti es el periodo de exploraci6n al momento de tomar la muestra RSS i, donde O<i<N. El periodo de exploraci6n es un valor constante practicamente todo el tiempo. El valor del periodo de exploraci6n, cuando es constante, se muestra con TO. La funci6n f(Vi TiJ es una funci6n no lineal y generalmente es como sigue: para muestras RSS que se toman mientras el dispositivo de exploraci6n se esta moviendo, el ViTi se considera el peso de las muestras. Para muestras RSS que se toman mientras el dispositivo de exploraci6n esta quieto, todas las lecturas con la misma localizaci6n y la misma lectura de potencia se consideran una sola vez. Por ejemplo, si el dispositivo de exploraci6n recoge muestras de potencia RSS mientras no se esta moviendo por un periodo de tiempo determinado, Tp, y la lectura de potencia desde un punto de acceso fue la misma durante todo el periodo Tp, se considera solamente una muestra RSS desde este punto de acceso para el periodo Tp. Finalmente, las muestras RSS tomadas mientras el dispositivo de exploraci6n esta quieto se consideran con un factor de correcci6n K. El factor de correcci6n K se puede calcular en base a la aceleraci6n promedio del
/
dispositivo de exploraci6n desde la velocidad cero, aO. Por ende, K= aOTO.
Despues de quitar las muestras RSS con la misma localizaci6n y lectura de potencia (muestras tomadas mientras el dispositivo de exploraci6n esta quieto), permanecen las muestras N. Del numero total de muestras N, si las muestras
RSS se toman mientras el dispositivo de exploraci6n esta quieto, y las muestras RSS N/ se toman mientras el dispositivo de exploraci6n esta en movimiento, el factor de confianza se puede redactar de la siguiente manera:
Un ejemplo de un calculo de factor de confianza que tiene esta forma es el siguiente, si el periodo de exploraci6n se establece en un segundo:
El valor de CFn calculado arriba es un indicador de la confiabilidad de la estimaci6n de las caracterfsticas de un punto de acceso WLAN. La interpretaci6n del valor CFn es la siguiente: como se estableci6 anteriormente, un numero relativamente pequeno de muestras RSS se traducira en practicamente ninguna confiabilidad de estimaci6n, es decir, una o dos muestras no son suficientes para una estimaci6n confiable. El aumento del numero de muestras RSS tiene un efecto exponencial sobre la precisi6n. En otros terminos, la diferencia de una muestra RSS en un numero bajo de muestras tiene mayor impacto sobre la precisi6n que una muestra RSS en un numero alto de muestras. Por otra parte, cuando el numero de muestras es relativamente alto, la calidad de estimaci6n en base a ellas es alta. Ademas, el aumento del numero de muestras RSS no tiene un impacto notable sobre la precisi6n de la estimaci6n de caracterfsticas, tales como la ubicaci6n geografica y las caracterfsticas de propagaci6n de radio, de un punto de acceso WLAN. Por lo tanto, como parte de un calculo de confiabilidad del punto de acceso WLAN, habra dos umbrales: CFmin es un numero mfnimo de muestras, en promedio, que se necesitan para determinar una estimaci6n de la caracterfstica de punto de acceso WLAN relativamente confiable. Si el numero de muestras RSS esta debajo del umbral, la estimaci6n no se considera confiable. CFmax es un umbral mas alla, que sumando muestras RSS extra no tiene un impacto significativo sobre la precisi6n de las estimaciones.
Ya que la relaci6n entre el factor de confianza, CFn, y una medida de confiabilidad, R, de las caracterfsticas del punto de acceso WLAN es logarftmica, la confiabilidad se calcula de la siguiente manera:
La confiabilidad maxima puede establecerse en uno, y la confiabilidad mfnima puede establecerse en un numero muy pequeno. Por ejemplo,
Los valores de CFmin y CFmax se pueden hallar empfricamente. Los valores utiles para un sistema de posicionamiento basado en WLAN metropolitano, general son los siguientes:
Segun realizaciones de la invenci6n, la base de datos de referencia [104] se puede clasificar de acuerdo con las clasificaciones de los puntos de acceso WLAN, la cuantificaci6n del error esperado de los parametros del punto de acceso, o la calidad de los datos del punto de acceso WLAN asociado. Por ejemplo, los puntos de acceso WLAN que tienen una clasificaci6n o medida de calidad debajo de un umbral deseado pueden retenerse en la base de datos de referencia [104]. Esto garantiza que solamente los puntos de acceso que tengan una alta calidad de estimaci6n de parametros sean usados por el dispositivo del usuario [101] para determinar la posici6n, la velocidad de recorrido o la direcci6n del recorrido de un usuario. En otras realizaciones, todos los puntos de acceso WLAN pueden incluirse en la base de datos de referencia [104], pero el software de posicionamiento [103] no puede usar los puntos de acceso que tienen una clasificaci6n o medida de calidad por debajo de un umbral deseado.
Segun una realizaci6n de la invenci6n, otro ejemplo de clasificaci6n de la base de datos de referencia [104] incluye hallar un factor de confiabilidad para cada punto de acceso WLAN en el sistema de posicionamiento, y registrarlo en la base de datos de referencia [104]. En un sistema de posicionamiento basado en WLAN, el usuario tiene acceso a la base de datos de referencia [104] y utiliza los puntos de acceso WLAN en rango para estimar su posici6n, la velocidad de recorrido y la direcci6n del recorrido. El factor de confiabilidad de cada punto de acceso WLAN en la base de datos de referencia [104] se usa para ponderar los resultados de la estimaci6n de los puntos de acceso WLAN en rango del usuario. El uso de factores de confiabilidad es independiente del algoritmo de posicionamiento, que se usa para estimar los atributos del usuario, p. ej., la posici6n, la velocidad de recorrido y la direcci6n del recorrido. Si la estimaci6n en la forma mas general puede redactarse como una operaci6n a en funci6n f sobre los puntos de acceso WLAN APN en rango, a(f (AP,J, f(APNJJ, el factor de confiabilidad se aplica a la estimaci6n de la siguiente forma:
donde N es el numero total de puntos de acceso en rango del usuario.
10 Los puntos de acceso WLAN con distintos factores de confiabilidad o medidas de calidad se pueden combinar en distintos metodos. Por ejemplo, todos los puntos de acceso WLAN se pueden usar para estimar la posici6n de un usuario, pero cada punto de acceso WLAN se pondera de acuerdo con su factor de confiabilidad. Un ejemplo es multiplicar los resultados de la estimaci6n de cada punto de acceso WLAN por su confiabilidad, y luego combinar todos los resultados para obtener el resultado de la estimaci6n final. Otro ejemplo consiste en utilizar solamente los
15 puntos de acceso WLAN de calidad relativamente alta. En este caso, los puntos de acceso WLAN se clasifican en base a su confiabilidad. Despues de detectar todos los puntos de acceso WLAN en rango, el metodo comienza el proceso de estimaci6n con los puntos de acceso WLAN en la clase de confiabilidad mas alta. En base al numero de puntos de acceso WLAN en la clase mas alta, se toma una decisi6n o bien de incluir o de excluir puntos de acceso WLAN en las clases inferiores. La decisi6n de cual de estos dos metodos ilustrativos utilizar depende del caso de
20 uso, como lo es la decisi6n de incluir o excluir puntos de acceso WLAN de clase inferior.
Otra dimensi6n que puede anadirse al calculo de CFn es la precisi6n de la localizaci6n de las muestras RSS. La localizaci6n de muestras RSS puede determinarse, por ejemplo, con un GPS conectado al dispositivo de exploraci6n. Un GPS reporta indicadores del Error de Posici6n (Position Error o PE) esperado. El Error de Posici6n esperado de la estimaci6n de localizaci6n del GPS se puede utilizar tambien para ponderar muestras RSS. Se les da
25 un peso mayor a muestras RSS con valores PE esperados inferiores.
Se ha de apreciar que el alcance de la presente invenci6n no se limita a las realizaciones anteriormente descritas, sino que se define en las reivindicaciones anejas, y estas reivindicaciones abarcaran modificaciones y mejoras de lo que se ha descrito.

Claims (13)

  1. REIVINDICACIONES
    1. Un metodo en un sistema de posicionamiento que tiene una pluralidad de puntos de acceso Wi-Fi (201) en un area objetivo, teniendo por lo menos uno de los puntos de acceso Wi-Fi caracterfsticas estimadas, donde el metodo comprende:
    clasificar por lo menos uno de los puntos de acceso Wi-Fi de la pluralidad, donde la clasificaci6n se basa en determinar una medida de calidad para precisi6n de la estimaci6n de las caracterfsticas del punto de acceso Wi-Fi, incluyendo las caracterfsticas por lo menos uno de:
    una ubicaci6n geografica estimada del punto de acceso Wi-Fi y caracterfsticas de propagaci6n de radio del punto de acceso Wi-Fi.
  2. 2.
    El metodo segun la reivindicaci6n 1, que ademas comprende: almacenar la clasificaci6n del punto de acceso Wi-Fi (201) en una base de datos de referencia.
  3. 3.
    El metodo segun la reivindicaci6n 1, que ademas comprende:
    usar la clasificaci6n para cuantificar un error esperado de por lo menos una de las caracterfsticas estimadas del punto de acceso Wi-Fi.
  4. 4.
    El metodo segun la reivindicaci6n 1, que ademas comprende:
    estimar una condici6n de un dispositivo habilitado para Wi-Fi usando la clasificaci6n del punto de acceso Wi-Fi (201) y por lo menos una de las caracterfsticas estimadas del punto de acceso Wi-Fi.
  5. 5.
    El metodo segun la reivindicaci6n 4, donde la condici6n del dispositivo habilitado para Wi-Fi es por lo menos uno de posici6n, velocidad de recorrido y direcci6n de recorrido.
  6. 6.
    El metodo segun la reivindicaci6n 1, que ademas comprende:
    un dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi que recibe y mide un numero de muestras de intensidad de la senal recibida (RSS) (202) de una senal de Wi-Fi transmitida por el punto de acceso Wi-Fi (201); estimando una distancia total recorrida por el dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi, a la vez que se mide el numero de muestras RSS; y usando la distancia total estimada recorrida para determinar la medida de calidad para la precisi6n de la estimaci6n de las caracterfsticas del punto de acceso Wi-Fi.
  7. 7.
    El metodo segun la reivindicaci6n 6, que ademas comprende:
    asociar una velocidad correspondiente de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi con cada muestra RSS (202); asociar un periodo de tiempo correspondiente de exploraci6n con cada muestra RSS; determinar un factor de confianza, CFn, usando la suma de cada una de las velocidades de recorrido del dispositivo
    de exploraci6n habilitado para Wi-Fi ponderada por el correspondiente periodo de tiempo de exploraci6n para cada muestra RSS; y determinar la calidad de estimaci6n, R, de acuerdo con la ecuaci6n:
    en la que: Rmax es una calidad maxima de estimaci6n; Rmin es una calidad mfnima de estimaci6n; CFmax es un factor de confianza maximo; y CFmin es un factor de confianza mfnimo.
  8. 8.
    El metodo segun la reivindicaci6n 7, en el que: CFmax es aproximadamente 68; y CFmin es aproximadamente 36.
  9. 9.
    El metodo segun la reivindicaci6n 5, que ademas comprende:
    asociar una correspondiente velocidad de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi con cada muestra RSS (202); asociar un correspondiente periodo de tiempo de exploraci6n con cada muestra RSS; determinar un factor de confianza, CFn, de acuerdo con la ecuaci6n:
    en la que: K es un factor de correlaci6n; N, es un subconjunto de las muestras RSS tomadas mientras el dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi esta
    10 quieto;
    N/ es un subconjunto de las muestras RSS tomadas mientras el dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi esta en movimiento; Vi es una de las velocidades de recorrido del dispositivo de exploraci6n habilitado para Wi-Fi correspondiente a la
    muestra RSS i; y 15 Ti es uno de los periodos de tiempo correspondientes a la muestra RSS i; y determinar la calidad de estimaci6n, R, de acuerdo con la ecuaci6n:
    en la que: Rmax es una calidad maxima de estimaci6n.
    20 Rmin es una calidad mfnima de estimaci6n; CFmax es un factor de confianza maximo; y CFmin es un factor de confianza mfnimo.
  10. 10. El metodo segun la reivindicaci6n 9, en el que: CFmax es aproximadamente 68,
    25 CFmin es aproximadamente 36; K es aproximadamente 2; y Ti es aproximadamente 1 segundo.
  11. 11. Un sistema que comprende medios para implementar un metodo segun cualquier reivindicaci6n precedente.
  12. 12. C6digo de maquina ejecutable que comprende instrucciones que, cuando se ejecutan, implementan un metodo 30 segun cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10.
  13. 13. C6digo de almacenamiento legible por una maquina segun la reivindicaci6n 12.
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