JP2015154344A - Field strength information recording device, field strength information recording method and field strength information recording program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電界強度情報記録装置、電界強度情報記録方法、及び電界強度情報記録プログラムに関する。 The present invention relates to a field strength information recording apparatus, a field strength information recording method, and a field strength information recording program.
従来、エリア毎に現れる無線の電界強度の地理的分布を、端末の在圏エリアを推定するための特徴量として利用する無線在圏検知技術が知られている。例えば、所定エリア(例えば、部屋など)毎に、各無線アクセスポイントが送出した電波の受信信号強度(RSSI:Received Signal Strength Indicator)の地理的分布情報を記録した学習データを、データベースに予め作成しておく。端末が複数の無線アクセスポイントからの観測データを受信すると、受信した観測データと学習データとのマッチングにより、端末の位置するエリアを推定する。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a wireless location detection technique that uses a geographical distribution of wireless electric field strength that appears in each area as a feature amount for estimating a location area of a terminal. For example, learning data that records geographical distribution information of received signal strength (RSSI) received by each wireless access point for each predetermined area (for example, a room) is created in a database in advance. Keep it. When the terminal receives observation data from a plurality of wireless access points, the area where the terminal is located is estimated by matching the received observation data with learning data.
予め学習データのデータベースを構築するためには、電波測定作業により測定し取得される電界強度の測定データが必要である。高精度で端末の位置するエリアを推定するためには、データベースにおいて、各エリア内領域で測定し得るRSSIベクトルのパターンが十分に記録されていることが望ましい。RSSIベクトルとは、ある地点で測定される複数の無線アクセスポイントからの電波の電界強度の集合情報である。 In order to construct a database of learning data in advance, measurement data of electric field strength measured and acquired by radio wave measurement work is necessary. In order to estimate the area where the terminal is located with high accuracy, it is desirable that the RSSI vector pattern that can be measured in each area is sufficiently recorded in the database. An RSSI vector is collective information of electric field strengths of radio waves from a plurality of wireless access points measured at a certain point.
従来、高精度で端末の位置するエリアを推定する上で、測定すべき適切な測定データ量が不明であったため、電波測定作業に際しては、全エリアで一律に、確実に十分であろうと考えられる多量の測定データを測定していた。このため、電波測定作業においては、必要以上の測定データを取得してしまっており、電波測定作業に過度な負担が生じているという問題があった。 Conventionally, when estimating the area where the terminal is located with high accuracy, the appropriate amount of measurement data to be measured was unknown, so it is considered that the radio wave measurement work will be sufficient evenly in all areas. A large amount of measurement data was measured. For this reason, in the radio wave measurement work, measurement data more than necessary is acquired, and there is a problem that an excessive burden is generated in the radio wave measurement work.
本発明は、1つの側面において、端末等の在圏検知を行うための、電波の電界強度の地理的分布情報を記録したデータベースを構築するに際し、データベースの精度を維持しつつ、電波測定作業の軽減を図ることを目的とする。 In one aspect of the present invention, in constructing a database that records geographical distribution information of electric field strength of radio waves for detecting a location of a terminal or the like, radio wave measurement work can be performed while maintaining the accuracy of the database. It aims at mitigation.
本実施例の一態様によれば、電界強度情報記録装置は、エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部とを有する。 According to one aspect of the present embodiment, the electric field strength information recording apparatus calculates, for each area, the calculation unit that calculates the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter, and for each area, correlates the electric field strength with other areas. For each area, based on the correlation of the electric field strength, for each area, in a constant region centered on the own area, a calculation unit that calculates the variation degree of the electric field strength correlated with the own area, and for each area, According to the variation degree of the electric field strength, a determination unit that determines a measurement point at which the electric field strength is measured, and a recording unit that records the electric field strength measured at the measurement point for each area.
また、上記課題を解決するための手段として、方法、プログラムとすることもできる。 In addition, as means for solving the above-described problems, a method and a program can be used.
本実施例の一態様によれば、電波測定作業の軽減を図ることができる。 According to one aspect of the present embodiment, it is possible to reduce radio wave measurement work.
以下、本発明の実施例について詳細に説明する。 Examples of the present invention will be described in detail below.
<システム構成例>
図1は、本実施例における在圏検知システムの全体構成例を示す図である。図1に示されるように、本実施例における在圏検知システムは、無線LAN(Local Area Network)のアクセスポイント(AP:Access Point)1〜3、電波の電界強度の地理的分布情報を記録した学習データDB10、移動端末30の位置を特定する位置特定サーバ20、何れかのエリア内に位置する移動端末30、DB構築サーバ40を有する。
<System configuration example>
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a located area detection system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the located area detection system according to the present embodiment records the wireless LAN (Local Area Network) access points (AP) 1 to 3 and the geographical distribution information of the electric field strength of radio waves. The learning data DB 10, the location specifying server 20 that specifies the location of the mobile terminal 30, the mobile terminal 30 located in any area, and the DB construction server 40 are included.
位置特定サーバ20とAP1〜3とは、有線又は無線ネットワークを介して通信可能に接続され、AP1〜3と移動端末30とは無線ネットワークを介して通信可能に接続される。 The location specifying server 20 and the APs 1 to 3 are communicably connected via a wired or wireless network, and the APs 1 to 3 and the mobile terminal 30 are communicably connected via a wireless network.
まず、図1に示される位置特定システムにおいては、全体エリアは、例えば、各々のエリアA〜Cからなる。移動端末30は、エリアA〜Cの何れかのエリア内に位置する。各々のエリアA〜Cは、例えば、各々の部屋、会社等の本支店、又は事業所などでありうる。但し屋内外かは必ずしも問わない。 First, in the position specifying system shown in FIG. 1, the entire area is composed of areas A to C, for example. The mobile terminal 30 is located in any one of areas A to C. Each area A to C can be, for example, each room, a main branch of a company, or a business office. However, it does not necessarily matter whether it is indoors or outdoors.
学習データDB10は、事前の電波測定作業により、エリアA〜C毎において各AP1〜3が送出した電波の受信信号強度(RSSI:Received Signal Strength Indicator)を測定し取得することで、取得されたRSSIのRSSIベクトルと、そのRSSIが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録した学習データのデータベースである。RSSIは、受信した電波の強度を示す指標である。APからの送出電力ではなく、測定地点における計測端末で受信した電波の強度を示す。従って、APと測定地点間の距離が大きくなると、その分RSSIは弱くなる。 The learning data DB 10 acquires the RSSI obtained by measuring and acquiring the received signal strength indicator (RSSI) of the radio wave transmitted by each of the APs 1 to 3 in each of the areas A to C by the prior radio wave measurement work. It is the database of the learning data which matched and recorded the RSSI vector of this, and the area position information from which the RSSI was acquired. RSSI is an index indicating the intensity of received radio waves. It shows the intensity of the radio wave received by the measurement terminal at the measurement point, not the transmission power from the AP. Therefore, as the distance between the AP and the measurement point increases, the RSSI decreases accordingly.
位置特定サーバ20は、移動端末30により観測された電波のRSSIを取得すると、取得したRSSIのRSSIベクトルと学習データとを照合(マッチング)することで、移動端末30がエリアA〜Cの何れかのエリア内に位置しているのかを特定する。 When the location server 20 acquires the RSSI of the radio wave observed by the mobile terminal 30, the mobile terminal 30 is in any of the areas A to C by matching (matching) the RSSI vector of the acquired RSSI with the learning data. Determine if it is located in the area.
なお、位置特定サーバ20と移動端末30は、それぞれ別装置として説明したが、この他にも、例えば、移動端末30が位置特定サーバ20の機能を有するように構成してもよい。この場合、移動端末30は、学習データを有しており、AP1〜3が送出した電波のRSSIを取得すると、取得したRSSIのRSSIベクトルと学習データとを照合することで、自端末がエリアA〜Cの何れかのエリア内に位置しているのかを特定する。 In addition, although the position specifying server 20 and the mobile terminal 30 have been described as separate devices, for example, the mobile terminal 30 may be configured to have the function of the position specifying server 20. In this case, the mobile terminal 30 has learning data. When the mobile terminal 30 acquires the RSSI of the radio wave transmitted by the APs 1 to 3, the mobile terminal 30 checks the RSSI vector of the acquired RSSI against the learning data, so that the mobile terminal 30 It is specified whether it is located in any area of ~ C.
DB構築サーバ40は、電波の電界強度の地理的分布情報を記録した学習データDB10を構築するための装置である。学習データDB10を構築するためには、電波測定作業により測定し取得される電波の測定データが必要である。そして、高い精度で端末の位置するエリアを推定する上で、この学習データDB10においては、各エリアで測定し得るRSSIベクトルのパターンが十分に記録されていることが望ましい。RSSIベクトルとは、ある地点で測定される複数の無線アクセスポイントからの電波のRSSIの集合情報である。電波測定作業で測定された電波の測定データがDB構築サーバ40に入力されると、DB構築サーバ40は、電波の測定データに基づいて、学習データDB10を構築する。DB構築サーバ40については、再度詳しく後述する。 The DB construction server 40 is an apparatus for constructing a learning data DB 10 that records geographical distribution information of electric field strength of radio waves. In order to construct the learning data DB 10, radio wave measurement data measured and acquired by radio wave measurement work is required. In order to estimate the area where the terminal is located with high accuracy, it is desirable that the RSSI vector pattern that can be measured in each area is sufficiently recorded in the learning data DB 10. The RSSI vector is collective information of RSSI of radio waves from a plurality of wireless access points measured at a certain point. When radio wave measurement data measured in the radio wave measurement operation is input to the DB construction server 40, the DB construction server 40 constructs the learning data DB 10 based on the radio wave measurement data. The DB construction server 40 will be described later in detail again.
図2は、本実施例におけるDB構築サーバ40のハードウェア構成例を示す図である。DB構築サーバ40は、主に、CPU(Central Processing Unit)41、ROM(Read Only Memory)42、RAM(Random Access Memory)43、HDD(Hard Disk Drive)44、インターフェース45、入力装置46、表示装置47、通信装置48、及びドライブ49aを有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the DB construction server 40 in the present embodiment. The DB construction server 40 mainly includes a CPU (Central Processing Unit) 41, a ROM (Read Only Memory) 42, a RAM (Random Access Memory) 43, an HDD (Hard Disk Drive) 44, an interface 45, an input device 46, and a display device. 47, a communication device 48, and a drive 49a.
CPU41は、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、装置全体を制御する回路である。また、ROM42は、CPU41で実行される所定の制御プログラムを格納するメモリである。また、RAM43は、CPU41がROM42に格納された所定の制御プログラムを実行して各種の制御を行うときの作業領域として使用するメモリである。 The CPU 41 is composed of a microprocessor and its peripheral circuits, and is a circuit that controls the entire apparatus. The ROM 42 is a memory that stores a predetermined control program executed by the CPU 41. The RAM 43 is a memory used as a work area when the CPU 41 executes a predetermined control program stored in the ROM 42 to perform various controls.
HDD44は、汎用のOS(Operating System)、位置特定プログラムを含む各種プログラムや学習データなどを含む各種情報を格納する装置であり、不揮発性の記憶装置である。 The HDD 44 is a device that stores various information including a general-purpose OS (Operating System), various programs including a position specifying program, learning data, and the like, and is a nonvolatile storage device.
インターフェース45は、外部機器と接続するためのインターフェースである。 The interface 45 is an interface for connecting to an external device.
入力装置46は、ユーザが各種入力操作を行うための装置である。入力装置46は、マウス、キーボード、表示装置47の表示画面上に重畳するように設けられたタッチパネルスイッチなどを含む。 The input device 46 is a device for the user to perform various input operations. The input device 46 includes a mouse, a keyboard, a touch panel switch provided so as to be superimposed on the display screen of the display device 47, and the like.
表示装置47は、各種データを表示画面に表示する装置である。例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)などから構成される。 The display device 47 is a device that displays various data on a display screen. For example, it is composed of LCD (Liquid Crystal Display), CRT (Cathode Ray Tube) and the like.
通信装置48は、ネットワークを介して外部機器との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。 The communication device 48 is a device that communicates with an external device via a network. Supports communication according to various network forms including wired and wireless networks.
ドライブ49aは、ドライブ49aに記憶媒体49bがセットされたとき、記憶媒体49b内に格納された各種データを読み取る装置である。 The drive 49a is a device that reads various data stored in the storage medium 49b when the storage medium 49b is set in the drive 49a.
図3は、本実施例におけるDB構築サーバ40の機能構成例を示す図である。DB構築サーバ40は、主に、RSSIベクトル算出部401、RSSIベクトル相関算出部402、エントロピー算出部403、測定地点決定部404、測定データ入力部405、DB記録部406、記憶部407を有する。 FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the DB construction server 40 in the present embodiment. The DB construction server 40 mainly includes an RSSI vector calculation unit 401, an RSSI vector correlation calculation unit 402, an entropy calculation unit 403, a measurement point determination unit 404, a measurement data input unit 405, a DB recording unit 406, and a storage unit 407.
RSSIベクトル算出部401は、全エリア領域を所定サイズのグリッド(格子)に分割し、AP情報407a及びエリア情報407bに基づいて、所定サイズのグリッド(格子)毎に、単数又は複数のAPによる電波のRSSI及びRSSIベクトルを、それぞれ算出する。なお、RSSIベクトル算出部401は、RSSIを実測するものではなく、APの位置情報及び送信出力情報を入力値とした電波伝搬理論式等を用いてRSSIを導出する。 The RSSI vector calculation unit 401 divides the entire area area into grids (grids) of a predetermined size, and based on the AP information 407a and the area information 407b, radio waves by one or more APs for each grid (grid) of a predetermined size. RSSI and RSSI vector are calculated respectively. The RSSI vector calculation unit 401 does not actually measure the RSSI, but derives the RSSI using a radio wave propagation theoretical formula or the like using the position information and transmission output information of the AP as input values.
RSSIベクトル相関算出部402は、RSSIベクトル算出部401により算出されたRSSIベクトルを用いて、グリッド毎に、他グリッドとのRSSIベクトルの相関(類似)する度合いを示すRSSIベクトル相関値(相関度)を算出する。相関値は類似値(類似度)ともいえる。 The RSSI vector correlation calculation unit 402 uses the RSSI vector calculated by the RSSI vector calculation unit 401 to indicate, for each grid, an RSSI vector correlation value (degree of correlation) indicating the degree of correlation (similarity) of the RSSI vector with another grid. Is calculated. The correlation value can also be said to be a similarity value (similarity).
エントロピー算出部403は、RSSIベクトル相関算出部402により算出された相関値を用いて、グリッド毎に、RSSIベクトルのエントロピーを算出する。RSSIベクトルのエントロピーとは、一般に「乱雑さ」を表す物理量という意味で用いられるが、本実施例において具体的には、自グリッドを中心とした一定面積の領域でみたときに、その領域内における類似するRSSIベクトルのばらつき度合い(乱雑度合い)を示す。例えば、RSSIベクトルのエントロピーが小さいということは、一定面積の領域内の複数地点でRSSIを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するRSSIベクトルが分布しているともいえる。一方、例えば、RSSIベクトルのエントロピーが大きいということは、一定面積の領域内の複数地点でRSSIを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されず、領域内のある狭小な範囲でのみ類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するRSSIが分布していないともいえる。この点、再度後述する。 The entropy calculation unit 403 calculates the entropy of the RSSI vector for each grid using the correlation value calculated by the RSSI vector correlation calculation unit 402. The entropy of the RSSI vector is generally used in the sense of a physical quantity representing “randomness”. In this embodiment, specifically, when viewed in a constant area centered on its own grid, It shows the degree of variation (degree of randomness) of similar RSSI vectors. For example, the fact that the RSSI vector entropy is small means that when RSSI is measured at a plurality of points in a region having a constant area, a similar RSSI (RSSI vector) is measured in a wide range within the region. It can be said that similar RSSI vectors are distributed over a wide range in the region. On the other hand, for example, the large entropy of the RSSI vector means that when RSSI is measured at a plurality of points in a certain area, similar RSSI (RSSI vector) is not measured in a wide range within the area, It means that a similar RSSI (RSSI vector) is measured only in a narrow range. It can be said that similar RSSI is not distributed over a wide range in the region. This point will be described later again.
測定地点決定部404は、電波測定作業に際し、エントロピーH(x,y)の値に応じて、測測定地点(測定地点の数)を決定する。例えば、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、少ない測定地点で、RSSIの測定データを測定すればよい。エリア内で少し動いてグリッドを移動しても、そこで測定されるRSSIが似たり寄ったりでほとんど変わらないためである。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点を間引きして測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できる。一方、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多い測定地点で、RSSIの測定データを測定する必要がある。エリア内で少し動いて移動したグリッドで測定されるRSSIがグリッド毎で大きく変わってくるためである。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点は、こまめにRSSIを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できない。 The measurement point determination unit 404 determines a measurement point (the number of measurement points) according to the value of entropy H (x, y) during radio wave measurement work. For example, in an area where entropy is small, RSSI measurement data may be measured at fewer measurement points than in an area where entropy is large. This is because even if the grid is moved a little in the area, the RSSI measured there is hardly changed depending on whether it is similar or close. For this reason, the learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of the in-zone detection can be constructed even if the measurement points for measuring the RSSI are thinned out during the radio wave measurement work. On the other hand, in an area with a large entropy, it is necessary to measure RSSI measurement data at more measurement points. This is because the RSSI measured on the grid moved slightly within the area varies greatly from grid to grid. For this reason, at the time of radio wave measurement work, unless the measurement point for measuring RSSI is frequently measured, it is not possible to construct the learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of in-zone detection.
測定データ入力部405は、電波測定作業により測定されたRSSIの測定データを入力する。電波測定作業は、作業員により計測端末で行われる場合、測定データは計測端末から入力されうる。 The measurement data input unit 405 inputs RSSI measurement data measured by radio wave measurement work. When radio wave measurement work is performed by a worker at a measurement terminal, measurement data can be input from the measurement terminal.
DB記録部406は、測定データ入力部405により入力された測定データを、学習データDB10に記録する。具体的に、DB記録部406は、学習データDB10において、エリアA〜C毎において各AP1〜3が送出した電波のRSSIの測定データと、その測定データが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録する。 The DB recording unit 406 records the measurement data input by the measurement data input unit 405 in the learning data DB 10. Specifically, the DB recording unit 406 associates the RSSI measurement data of the radio waves transmitted by the APs 1 to 3 in each of the areas A to C with the area position information from which the measurement data is acquired in the learning data DB 10. Record.
記憶部407は、例えば、AP情報407a、エリア情報407bなどの情報を記憶する。これら情報のデータ例については、具体例を挙げて後述する。 The storage unit 407 stores information such as AP information 407a and area information 407b, for example. Data examples of these information will be described later with specific examples.
なお、上記機能部は、DB構築サーバ40を構成するコンピュータのCPU41、ROM42、RAM43等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。また、これらの機能部は、「手段」、「モジュール」、「ユニット」、又は「回路」に読替えてもよい。 The functional unit is realized by a computer program executed on hardware resources such as the CPU 41, the ROM 42, and the RAM 43 of the computer constituting the DB construction server 40. These functional units may be read as “means”, “module”, “unit”, or “circuit”.
図4は、本実施例におけるAP情報407aのデータ構成例を示す図である。AP情報407aは、各APに関する既知情報であり、例えば、設置されている各APの「AP名」、「BSSID(Basic Service Set Identifier)」、「送信出力」、「設置位置」、「設置高度」、「備考」などの情報を有する。本実施例の場合、一例として、AP1〜3という合計3台のAPが設置される。 FIG. 4 is a diagram illustrating a data configuration example of the AP information 407a in the present embodiment. The AP information 407a is known information about each AP. For example, the “AP name”, “BSSID (Basic Service Set Identifier)”, “transmission output”, “installation position”, “installation altitude” of each AP installed. ”And“ Remarks ”. In this embodiment, as an example, a total of three APs AP1 to AP3 are installed.
「BSSID」は、そのBSSIDを含む電波を発信したAPを識別する識別子で、例えば、APのMACアドレスと同じものである。なお、APを識別する識別子であればよく、例えば、SSIDでもよい。 “BSSID” is an identifier for identifying an AP that has transmitted a radio wave including the BSSID, and is, for example, the same as the MAC address of the AP. Any identifier that identifies the AP may be used, and for example, an SSID may be used.
「送信出力」は、APの送信出力を示す。「送信出力」が強いほど、遠くまでそのAPの電波が届く。 “Transmission output” indicates the transmission output of the AP. The stronger the “transmission output”, the farther the radio waves of the AP reach.
「設置位置」、「設置高度」は、APが設置されている場所や位置を示すもので、例えば、位置座標やその高度等で表現されうる。 The “installation position” and “installation altitude” indicate the location and position where the AP is installed, and can be expressed by, for example, position coordinates and its altitude.
「備考」は、例えば、APの設置されるフロアや部屋名等、APに関する備考情報である。 “Remarks” is remarks information related to the AP such as the floor where the AP is installed and the room name.
図5は、本実施例におけるエリア情報407bのデータ構成例を示す図である。エリア情報407bは、例えば、各エリアの「エリア名」、「所在位置」、「面積」などの情報を有する。また、エリア情報407bは、具体的なエリアの配置図などの地図情報を含んでもよい。本実施例の場合、一例としてエリアA〜Cという合計3つのエリアが存在する。 FIG. 5 is a diagram illustrating a data configuration example of the area information 407b in the present embodiment. The area information 407b includes information such as “area name”, “location position”, and “area” of each area, for example. The area information 407b may include map information such as a specific area layout. In the present embodiment, there are a total of three areas A to C as an example.
<情報処理>
図6は、本実施例における学習データDB10を構築するための情報処理を示す全体フローチャートである。以下、ステップ毎に詳しく説明する。
<Information processing>
FIG. 6 is an overall flowchart showing information processing for constructing the learning data DB 10 in the present embodiment. Hereinafter, each step will be described in detail.
(S100のRSSIベクトル算出処理)
DB構築サーバ40のRSSIベクトル算出部401が実行するRSSIベクトル算出処理について説明する。
(SSI RSSI vector calculation process)
An RSSI vector calculation process executed by the RSSI vector calculation unit 401 of the DB construction server 40 will be described.
はじめに、エリア情報407bの「所在位置」に基づいて、全エリア範囲を所定のグリッド(格子)に分割する。 First, the entire area range is divided into predetermined grids based on the “location position” of the area information 407b.
図7は、本実施例におけるグリッド分割の一例を示す図である。1グリッドのサイズは、RSSIが変化する様子が捉えられる間隔サイズであればよく、具体的には、50〜100cm程度あればよい。よって、図7の場合、例えば、全エリアを100cmのグリッドに分割するものとする。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of grid division in the present embodiment. The size of one grid should just be the space | interval size by which a mode that RSSI changes is caught, and what is necessary is just about 50-100 cm specifically ,. Therefore, in the case of FIG. 7, for example, the entire area is divided into 100 cm grids.
RSSIベクトル算出にあたり、まず、グリッド毎に、各AP(例えば、AP1〜AP3)までの距離をそれぞれ個別に算出する。ある1つのグリッド(Gx,Gy)におけるAP#nまでの距離D(n,x,y)は、次の式により算出できる。 In calculating the RSSI vector, first, the distance to each AP (for example, AP1 to AP3) is calculated individually for each grid. The distance D (n, x, y) to AP # n in one grid (Gx, Gy) can be calculated by the following equation.
ここで、nはAP番号、x,yはグリッドの座標を経度緯度からメートルに変換した座標系の座標、zは移動端末の高度、xAPn,yAPnはAP#nの位置情報(AP情報407aの「設置位置」)を経度緯度からメートルに変換した座標系の座標、zAPnはAP#nの設置高度である。 Here, n is the AP number, x and y are the coordinates of the coordinate system obtained by converting the grid coordinates from longitude to latitude, z is the altitude of the mobile terminal, x APn and y APn are AP # n location information (AP information) 407a “installation position”) is a coordinate system coordinate z APn converted from longitude / latitude to meter, and z APn is the installation altitude of AP # n.
次に、RSSIベクトルS(x,y)を算出する。RSSIベクトルS(x,y)は、次の式により算出できる。 Next, the RSSI vector S (x, y) is calculated. The RSSI vector S (x, y) can be calculated by the following equation.
ここで、TxPnはAP#nの送信電力(単位[dBm])、L(fc,N,Dn,x,y,Lf(nfn))はAP#nとグリッド(Gx, Gy)の間の電波伝搬損(単位[dB])を算出するための関数であり,ITU-Rの勧告式として一般に知られている数式である(参考文献,電波伝搬ハンドブック,リアライズ理工センター,ISBN4-89808-012-X C3055,p366(ITU-Rのモデル))。関数L(fc,N,D(n,x,y),Lf(nfn))の引数fcはAPが送出する電波の中心周波数(単位[MHz])、Nは距離減衰係数、D(n,x,y)は先の(式1)に算出したグリッドとAP間の距離、Lf(nfn)は床透過損(単位[dB])である。 Here, TxP n is the transmission power of AP # n (unit [dBm]), L (f c , N, D n, x, y , L f (nf n )) is AP # n and grid (Gx, Gy ) Is a function for calculating the radio wave propagation loss (unit [dB]), and is generally known as an ITU-R recommendation formula (references, radio wave propagation handbook, Realize Science and Technology Center, ISBN4 -89808-012-X C3055, p366 (ITU-R model)). Function L (f c, N, D (n, x, y), L f (nf n)) of the argument f c is wave center frequency AP sends out (unit [MHz]), N is the distance attenuation coefficient, D (n, x, y) is the distance between the grid and the AP calculated in (Expression 1), and L f (nf n ) is the floor transmission loss (unit [dB]).
(式2)によってグリッド毎に算出されたRSSIベクトルの要素を真値に変換し(単位を[mW]に変換)した上で、各グリッドのRSSIベクトルとして、一時メモリ(例えば、RAM43)等に格納する。 After converting the RSSI vector element calculated for each grid by (Equation 2) into a true value (converting the unit to [mW]), the RSSI vector of each grid is stored in a temporary memory (for example, RAM 43) or the like. Store.
以上のように、全エリアをグリッドに分割し、グリッド単位で、全APが送出する電波のRSSIを要素とするRSSIベクトルを算出する。なお、RSSIベクトルの要素数はAPの数nに等しい。例えば、AP1〜AP3という3つのAPが存在する場合、グリッド(Gx,Gy)におけるRSSIベクトルS(x,y)は、(s1,x,y,s2,x,y,s3,x,y)である。 As described above, the entire area is divided into grids, and an RSSI vector having the RSSI of radio waves transmitted by all APs as an element is calculated in units of grids. Note that the number of elements of the RSSI vector is equal to the number n of APs. For example, when there are three APs AP1 to AP3, the RSSI vector S (x, y) in the grid (Gx, Gy ) is expressed as (s 1, x, y , s 2, x, y , s 3, x , y ).
図8は、本実施例におけるRSSI分布の一例を示す図である。図7に示されるように、例えば、AP1の設置位置を中心とし放射状に、AP1のRSSIが受信されるグリッド領域が広がっている。また、AP1から距離が離れるほど、電界強度(RSSIベクトル上、AP1の要素値)は弱くなる。このRSSIの電界強度を濃淡で表現した。また、例えば、AP1とAP2のRSSIが同時に受信されるグリッドも存在する。なお、このようなグリッドでは、AP3のRSSIは受信されないため、RSSIベクトル上、AP3の要素値は0である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the RSSI distribution in the present embodiment. As shown in FIG. 7, for example, the grid area where the RSSI of the AP 1 is received spreads radially around the installation position of the AP 1. Further, as the distance from AP1 increases, the electric field strength (the element value of AP1 on the RSSI vector) becomes weaker. The RSSI electric field strength is expressed by shading. For example, there is a grid in which the RSSIs of AP1 and AP2 are received simultaneously. In such a grid, since the RSSI of AP3 is not received, the element value of AP3 is 0 on the RSSI vector.
(S200のRSSIベクトル相関算出処理)
DB構築サーバ40のRSSIベクトル相関算出部402が実行するRSSIベクトル相関算出処理について説明する。
(SSI RSSI vector correlation calculation process)
An RSSI vector correlation calculation process executed by the RSSI vector correlation calculation unit 402 of the DB construction server 40 will be described.
RSSIベクトル相関算出処理では、S100で算出したRSSIベクトルを用いて、ある1つのグリッドと、そのグリッド以外の全グリッドとの間のRSSIベクトル相関値を、1つ1つ総当たりで算出する。RSSIベクトル相関値は、あるグリッドのRSSIベクトルが他のグリッドのRSSIベクトルとどの位相関しているか(類似しているか)を示す指標である。RSSIベクトルS(x,y)は、次の式により算出できる。 In the RSSI vector correlation calculation process, RSSI vector correlation values between a certain grid and all the grids other than the grid are calculated one by one using the RSSI vector calculated in S100. The RSSI vector correlation value is an index indicating how much the RSSI vector of a certain grid is correlated (similar) with the RSSI vector of another grid. The RSSI vector S (x, y) can be calculated by the following equation.
(式3)は、2つのRSSIベクトルが成す角の余弦を算出する式に等しい。また、RSSIベクトルの値は真値、即ち正の実数なので、(式3)の算出結果値は、0〜1の間の値を取る。RSSIベクトル相関値が0の場合、あるグリッドのRSSIベクトルと、もう1つ別のグリッドのRSSIベクトルとは、全く相関していない(完全非類似)ことを意味する。これに対し、RSSIベクトル相関値が1の場合、完全に相関している(完全類似=同一)ことを意味する。1に近いほど、高相関である。 (Expression 3) is equivalent to an expression for calculating the cosine of the angle formed by the two RSSI vectors. Since the value of the RSSI vector is a true value, that is, a positive real number, the calculation result value of (Equation 3) takes a value between 0 and 1. When the RSSI vector correlation value is 0, it means that the RSSI vector of one grid and the RSSI vector of another grid are not correlated at all (complete dissimilarity). On the other hand, when the RSSI vector correlation value is 1, it means that there is a complete correlation (complete similarity = same). The closer to 1, the higher the correlation.
(式3)によって算出されRSSIベクトル相関値を、各グリッドのRSSIベクトル相関値として、一時メモリ(例えば、RAM43)等に格納する。 The RSSI vector correlation value calculated by (Expression 3) is stored in a temporary memory (for example, RAM 43) or the like as the RSSI vector correlation value of each grid.
図9は、本実施例におけるRSSIベクトル相関分布の一例を示す図である。図9に示されるように、ある1つのグリッドiと、そのグリッド以外の全グリッドとの間のRSSIベクトル相関値を算出し、算出したこの相関値を濃淡で表現した。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the RSSI vector correlation distribution in the present embodiment. As shown in FIG. 9, an RSSI vector correlation value between a certain grid i and all the grids other than the grid i was calculated, and the calculated correlation value was expressed by shading.
グリッドiからみると、自グリッドを中心として、距離が近いグリッド程、RSSIベクトル相関値が高くなっており、これは、近くのグリッド程、自グリッドと類似するRSSIベクトルが測定されることを意味する。一方、距離が遠いグリッド程、RSSIベクトル相関値が低くなっており、これは、遠くのグリッド程、自グリッドと類似しないRSSIベクトルが測定されることを意味する。 When viewed from the grid i, the closer the distance from the own grid is, the higher the RSSI vector correlation value is. This means that the closer the grid, the more similar the RSSI vector is measured. To do. On the other hand, the farther the grid, the lower the RSSI vector correlation value, which means that the farther the grid, the RSSI vector that is not similar to the own grid is measured.
なお、図9はグリッドiについてのRSSIベクトル相関値の算出結果を示すに過ぎない。RSSIベクトル相関値は、全グリッドについて、そのグリッド以外の全グリッドとの間のRSSIベクトル相関値を、1つ1つ総当たりで算出するものである。よって、グリッドi以外の全グリッドについても、それぞれのRSSIベクトル相関値が算出されることになる。また、言い換えれば、全グリッド数分のRSSIベクトル相関値分布が作成されうる。 FIG. 9 merely shows the calculation result of the RSSI vector correlation value for the grid i. The RSSI vector correlation value is for calculating the RSSI vector correlation value between all grids with respect to all grids one by one. Therefore, the RSSI vector correlation values are calculated for all grids other than grid i. In other words, RSSI vector correlation value distributions for the total number of grids can be created.
(S300のエントロピー算出処理)
DB構築サーバ40のエントロピー算出部403が実行するエントロピー算出処理について説明する。
(S300 entropy calculation process)
The entropy calculation process executed by the entropy calculation unit 403 of the DB construction server 40 will be described.
エントロピー算出部403は、RSSIベクトル相関算出部402により算出された相関値を用いて、グリッド毎に、RSSIベクトルのエントロピーを算出する。 The entropy calculation unit 403 calculates the entropy of the RSSI vector for each grid using the correlation value calculated by the RSSI vector correlation calculation unit 402.
RSSIベクトルのエントロピーとは、自グリッドを中心とした一定面積の領域でみたときに、その領域内における類似するRSSIベクトルのばらつき度合い(乱雑度合い)を示す。例えば、RSSIベクトルのエントロピーが大きいということは、一定面積の領域内の複数地点でRSSIを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するRSSIが分布しているともいえる。 The entropy of the RSSI vector indicates a degree of variation (degree of randomness) of similar RSSI vectors in the region having a certain area centered on the own grid. For example, a large entropy of the RSSI vector means that when RSSI is measured at a plurality of points in a region having a constant area, a similar RSSI (RSSI vector) is measured in a wide range within the region. It can be said that similar RSSI is distributed over a wide range in the region.
一方、例えば、RSSIベクトルのエントロピーが小さいということは、一定面積の領域内の複数地点でRSSIを測定した場合、領域内の広い範囲で類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されず、領域内のある狭小な範囲でのみ類似するRSSI(RSSIベクトル)が測定されることを意味する。領域内の広い範囲で、類似するRSSIが分布していないともいえる。 On the other hand, for example, the small entropy of the RSSI vector means that when RSSI is measured at a plurality of points in a certain area, RSSI (RSSI vector) similar in a wide range in the area is not measured, It means that a similar RSSI (RSSI vector) is measured only in a narrow range. It can be said that similar RSSI is not distributed over a wide range in the region.
本実施例では、所定の閾値(例えば、0.99)以上のRSSIベクトル相関値を持つグリッドのうち、自グリッドから最も遠いグリッドまでの距離Lmaxの逆数を、そのグリッドにおけるエントロピーH(x,y)と定義する。よって、グリッド(Gx,Gy)におけるのエントロピーH(x,y)は、次の式により算出できる。 In this embodiment, among the grids having an RSSI vector correlation value equal to or greater than a predetermined threshold (for example, 0.99), the reciprocal of the distance L max from the own grid to the farthest grid is represented by the entropy H (x, y) . Therefore, the entropy H (x, y) in the grid (Gx, Gy) can be calculated by the following equation.
ここで、所定の閾値とは、学習データDB10のRSSIベクトルとのパターンマッチングに基づいて在圏検知(移動端末30の位置を特定)を行う場合、自グリッドと間違えうるグリッドはどこまでかの線引きをするための閾値である。 Here, the predetermined threshold means that when the area detection is performed based on the pattern matching with the RSSI vector of the learning data DB 10 (the position of the mobile terminal 30 is specified), the grid that may be mistaken for the own grid is drawn to some extent. It is a threshold for
そして、自グリッドと類似しているグリッドが遠くまであるほど(自グリッドと相関値が高いエリアが広いほど)、電波測定作業に際し、少し動いて、例えば、隣1mのグリッドに移動しても、そこで測定されるRSSIが似たり寄ったりでほとんど変わらない。つまり、少し程度の移動をしてRSSIの測定データを測定しても、類似するRSSIが測定される。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点を間引きして、例えば、2m間隔でRSSIを測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できる。 And the farther away the grid that is similar to the own grid (the wider the area where the correlation value is higher with the own grid), the radio wave measurement work moves a little, for example, even if it moves to the next 1 m grid, There is almost no change in RSSI measured or similar. That is, similar RSSI is measured even if the measurement data of RSSI is measured after a slight movement. For this reason, at the time of radio wave measurement work, even if the measurement points for measuring RSSI are thinned out and, for example, RSSI is measured at intervals of 2 m, it is possible to construct a learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of in-zone detection.
一方、自グリッドと類似しているグリッドが近くにしかないと(自グリッドと相関値が高いエリアが狭いほど)、電波測定作業に際し、少し動いて、例えば、隣1mのグリッドでも測定されるRSSIが大きく変わってくる。つまり、少し程度の移動をしてRSSIの測定データを測定すると、類似しない(異なる)RSSIが測定される。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点は、例えば、1m間隔でこまめにRSSIを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できない。 On the other hand, if there is only a grid similar to the own grid nearby (the narrower the area having a higher correlation value with the own grid), the radio wave measurement work moves a little, for example, the RSSI measured even in the adjacent 1 m grid It will change a lot. That is, when RSSI measurement data is measured with a slight movement, dissimilar (different) RSSIs are measured. For this reason, at the time of radio wave measurement work, unless the RSSI is measured frequently at, for example, 1 m intervals, the learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of location detection cannot be constructed.
従って、RSSIベクトルのエントロピーは、相関値が高いエリアが広いほど小さく、相関値が高いエリアが狭いほど大きいものとすることができる。 Accordingly, the entropy of the RSSI vector can be made smaller as the area with a higher correlation value is wider, and larger as the area with a higher correlation value is narrower.
図10は、本実施例におけるエントロピー算出の一例を示す図である。RSSIベクトル相関分布から、閾値以上のRSSIベクトル相関値を持つグリッドは、閾値等高線の内側のグリッド領域iで示される。また、グリッドiから最も遠いグリッドzまでの距離Lmax
を特定し、その距離Lmaxの逆数が、グリッドiのエントロピーである。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of entropy calculation in the present embodiment. From the RSSI vector correlation distribution, a grid having an RSSI vector correlation value equal to or greater than a threshold is indicated by a grid area i inside the threshold contour. Also, the distance L max from the grid i to the furthest grid z
And the reciprocal of the distance L max is the entropy of the grid i.
図11は、本実施例におけるエントロピー分布の一例を示す図である。図8に示されるように、全グリッドのエントロピーを濃淡で表現した。APから近くのグリッド程、エントロピーH(x,y)の値が高い傾向にある。一方、APから遠くのグリッド程、エントロピーH(x,y)の値が低い傾向にある。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the entropy distribution in the present embodiment. As shown in FIG. 8, the entropy of all grids is expressed by shading. The closer the AP is to the grid, the higher the value of entropy H (x, y) . On the other hand, the value of entropy H (x, y) tends to be lower as the grid is farther from the AP.
(S400の測定地点決定処理)
DB構築サーバ40の測定地点決定部404が実行する測定地点決定処理について説明する。
(Measurement point determination process of S400)
A measurement point determination process executed by the measurement point determination unit 404 of the DB construction server 40 will be described.
測定地点決定部404は、電波測定作業に際し、エントロピーH(x,y)の値に応じて、測測定地点数を決定する。例えば、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、少ない測定地点で、RSSIの測定データを測定すればよい。エリア内で少し動いてグリッドを移動しても、そこで測定されるRSSIが似たり寄ったりでほとんど変わらないためである。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点を間引きして測定するようにしても、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できる。 The measurement point determination unit 404 determines the number of measurement points according to the value of entropy H (x, y) during radio wave measurement work. For example, in an area where entropy is small, RSSI measurement data may be measured at fewer measurement points than in an area where entropy is large. This is because even if the grid is moved a little in the area, the RSSI measured there is hardly changed depending on whether it is similar or close. For this reason, the learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of the in-zone detection can be constructed even if the measurement points for measuring the RSSI are thinned out during the radio wave measurement work.
一方、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多い測定地点で、RSSIの測定データを測定する必要がある。エリア内で少し動いて移動したグリッドで測定されるRSSIがグリッド毎で大きく変わってくるためである。このため、電波測定作業時、RSSIを測定する測定地点は、こまめにRSSIを測定するようにしなければ、十分に在圏検知の精度を保ちうる学習DB10を構築できない。 On the other hand, in an area with a large entropy, it is necessary to measure RSSI measurement data at more measurement points. This is because the RSSI measured on the grid moved slightly within the area varies greatly from grid to grid. For this reason, at the time of radio wave measurement work, unless the measurement point for measuring RSSI is frequently measured, it is not possible to construct the learning DB 10 that can sufficiently maintain the accuracy of in-zone detection.
再び図11を参照する。例えば、最もエントロピーが大きいエリア(グリッド領域A)では、エリア内の各グリッド1つ毎(1m毎)に1回づつ、RSSIの測定データを測定する。一方、例えば、エントロピーが中くらいのエリア(グリッド領域B)では、当該エリア内のグリッド2つ毎(2m毎)に1回の割合で、RSSIの測定データを測定すればよい。また一方、例えば、最もエントロピーが小さいエリア(グリッド領域C)では、当該エリア内のグリッド3つ毎(3m毎)に1回の割合で、RSSIの測定データを測定すればよい。これにより、最もエントロピーが大きいエリア(グリッド領域A)と比べ、エントロピーが小さいエリア(グリッド領域B、グリッド領域C)では、測定回数が減るので、電波測定作業が軽減される。また、測定回数が減るので、短時間で効率的に電波測定作業を実施できる。 Refer to FIG. 11 again. For example, in the area with the largest entropy (grid region A), RSSI measurement data is measured once for each grid in the area (every 1 m). On the other hand, for example, in an area where the entropy is medium (grid region B), the RSSI measurement data may be measured at a rate of once every two grids (every 2 m) in the area. On the other hand, for example, in the area with the smallest entropy (grid region C), the RSSI measurement data may be measured at a rate of once every three grids (every 3 m) in the area. Thereby, compared with the area with the largest entropy (grid area A), the number of measurements is reduced in the areas with the small entropy (grid area B, grid area C), so the radio wave measurement work is reduced. In addition, since the number of times of measurement is reduced, radio wave measurement can be performed efficiently in a short time.
以上のように、RSSIベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、距離が離れても測定されるRSSIベクトルが相関(類似)していることが明らかになった。よって、エリア毎のRSSIベクトルのエントロピーの大小に依らず、全てのエリア一律に、最もエントロピーの大きなエリアレベルに合わせて電波測定作業を実施することは、RSSIベクトルのエントロピーが小さいエリアにおいて相関(類似)しているRSSIベクトルを何度も多数取得することとなり、電波測定作業において作業の無駄が生じる。一方、本実施例によれば、RSSIベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、それほどこまかく測定しなくとも、学習データDB10としての精度を保てる。即ち、電波測定作業に際し、測定データの測定地点(測定回数)の削減、及び測定データのデータ量を削減することが可能である。これにより、電波測定作業が軽減される。 As described above, in the area where the entropy of the RSSI vector is small, it has been clarified that the measured RSSI vector is correlated (similar) even if the distance is long. Therefore, regardless of the magnitude of the RSSI vector entropy for each area, performing radio wave measurement work in accordance with the area level with the largest entropy uniformly in all areas is correlated (similar) in areas where the RSSI vector entropy is small. A large number of RSSI vectors being acquired many times, and wasteful work occurs in the radio wave measurement work. On the other hand, according to the present embodiment, in the area where the entropy of the RSSI vector is small, the accuracy as the learning data DB 10 can be maintained without performing so much measurement. That is, in the radio wave measurement work, it is possible to reduce the measurement point (number of times of measurement) of the measurement data and the data amount of the measurement data. This reduces the radio wave measurement work.
(S500のDB記録処理)
DB構築サーバ40のDB記録部406が実行するDB記録処理について説明する。
(DB recording process in S500)
A DB recording process executed by the DB recording unit 406 of the DB construction server 40 will be described.
DB記録部406は、測定データ入力部405を介し、作業員の電波測定作業により測定されて入力された測定データを、学習データDB10に記録する。具体的に、DB記録部406は、学習データDB10において、エリアA〜C毎において各AP1〜3が送出した電波のRSSIの測定データと、その測定データが取得されたエリア位置情報とを対応付けて記録する。 The DB recording unit 406 records the measurement data measured and input by the operator's radio wave measurement work via the measurement data input unit 405 in the learning data DB 10. Specifically, the DB recording unit 406 associates the RSSI measurement data of the radio waves transmitted by the APs 1 to 3 in each of the areas A to C with the area position information from which the measurement data is acquired in the learning data DB 10. Record.
図12は、本実施例における学習データDB10のデータ例を示す図である。特に、図12は、エリアAにおける学習データを示す。 FIG. 12 is a diagram illustrating a data example of the learning data DB 10 in the present embodiment. In particular, FIG. 12 shows learning data in area A.
エリアAにおける学習データは、例えば、エリアの「エリア名」、エリア内で測定された「RSSIベクトル」、「使用APのBSSID」などの情報を有する。 The learning data in the area A includes information such as “area name” of the area, “RSSI vector” measured in the area, “BSSID of used AP”, and the like.
「エリア名」は、測定データ(RSSI)を取得したエリアの名称を示す。エリアの分だけ、エリア名が存在する。 “Area name” indicates the name of the area from which the measurement data (RSSI) is acquired. There are as many area names as there are areas.
「RSSIベクトル」は、複数のAPからエリア内で測定されたRSSIを要素とするベクトルである。受信電波の強さを示すRSSIはAPからの距離に反比例するが、エリア内においてはAPからの電波が微弱でも到達する限り値は小さくなるものの、そのAPのRSSIが受信される。本実施例の場合、測定地点決定処理により決定された測定地点(測定地点数N)に従って、エリア毎にN個のRSSIベクトルを取得する。 The “RSSI vector” is a vector whose elements are RSSIs measured in an area from a plurality of APs. Although the RSSI indicating the strength of the received radio wave is inversely proportional to the distance from the AP, the RSSI of the AP is received in the area, although the value is small as long as the radio wave from the AP reaches even if it is weak. In the case of the present embodiment, N RSSI vectors are acquired for each area according to the measurement points (number of measurement points N) determined by the measurement point determination process.
ここで、エントロピーが小さいエリアでは、エントロピーが大きいエリアよりも、測定地点数Nは少なくてよい。これに比べ、エントロピーが大きいエリアでは、それよりも多くの測定地点での測定が必要になるため、測定地点数Nが大きくなる。つまり、より多くの測定地点で測定データが測定される必要があるため、その分、測定すべきデータ量も多くなる。ゆえに、エントロピーの大小により、エリア毎で、「RSSIベクトル」に格納されるデータ量は異なってくる。 Here, in the area with small entropy, the number N of measurement points may be smaller than in the area with large entropy. Compared to this, in an area where entropy is large, since measurement at more measurement points is required, the number N of measurement points increases. That is, since measurement data needs to be measured at more measurement points, the amount of data to be measured increases accordingly. Therefore, the amount of data stored in the “RSSI vector” varies from area to area depending on the magnitude of entropy.
「使用APのBSSID」は、RSSIベクトルの要素と対応するAPの識別子である。本実施例では、0〜2の3次元RSSIベクトルなので、AP1〜AP3に対応する3種類のAPが定義されている。次元数は、3に限られず、AP数に応じればよい。 “BSSID of used AP” is an identifier of an AP corresponding to an element of the RSSI vector. In this embodiment, since it is a three-dimensional RSSI vector from 0 to 2, three types of APs corresponding to AP1 to AP3 are defined. The number of dimensions is not limited to 3, and may be determined according to the number of APs.
なお、DB記録処理により構築された学習データDB10は、位置特定サーバ20が、移動端末30のエリア(又は位置)を特定する際に使用される。エリアの特定(推定)は、例えば、パターンマッチング方式を用いて行うことができる。在圏検知の対象となるエリア毎のRSSI分布の境界面をSVM(Support vector machine)により推定し、移動端末30が実際に位置する観測地点で観測されたRSSIが、何れのエリアに位置する可能性が高いかを推定する。勿論、エリアを特定(推定)はパターンマッチング方式に限られず、例えば、確率分布方式などを用いることもできる。 The learning data DB 10 constructed by the DB recording process is used when the location specifying server 20 specifies the area (or location) of the mobile terminal 30. The area specification (estimation) can be performed using, for example, a pattern matching method. The RSSI distribution boundary surface for each area that is the target of location detection is estimated by SVM (Support vector machine), and the RSSI observed at the observation point where the mobile terminal 30 is actually located can be located in any area Estimate whether it is high. Of course, specifying (estimating) the area is not limited to the pattern matching method, and for example, a probability distribution method or the like can be used.
以上のように、本実施例におけるDB構築サーバ40は、エリア(又はグリッド)毎に、RSSIベクトルのエントロピーを示す値を算出することで、RSSIベクトルのエントロピーが小さいエリア、及び、RSSIベクトルのエントロピーが大きいエリアを特定する。RSSIベクトルのエントロピーが小さいエリアでは、測定すべき測定データ量を少なくできるので、この結果、電波測定作業に際し、測定データの測定地点(測定回数)の削減、及び測定データのデータ量を削減することが可能である。これにより、学習データDB10の精度を維持しながらも、学習データDB10の構築に必要な電波測定作業が軽減される。 As described above, the DB construction server 40 in the present embodiment calculates a value indicating the entropy of the RSSI vector for each area (or grid), so that the entropy of the RSSI vector is small and the entropy of the RSSI vector. Identify areas with large In areas where the entropy of the RSSI vector is small, the amount of measurement data to be measured can be reduced. As a result, when measuring radio waves, the number of measurement data points (number of measurements) and the amount of measurement data must be reduced. Is possible. Thereby, the radio wave measurement work required for construction of the learning data DB 10 is reduced while maintaining the accuracy of the learning data DB 10.
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部と、
を有することを特徴とする電界強度情報記録装置。
(付記2)
前記決定部は、
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ない測定地点を決定すること、
を特徴とする付記1記載の電界強度情報記録装置。
(付記3)
前記記録部は、
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ないデータ量の電界強度を記録すること、
を特徴とする付記2記載の電界強度情報記録装置。
(付記4)
前記ばらつき度合いは、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが広いほど小さく、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが狭いほど大きいこと、
を特徴とする付記1ないし3何れか一に記載の電界強度情報記録装置。
(付記5)
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する算出部と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
を有することを特徴とする測定地点決定装置。
(付記6)
コンピュータにより実行される電界強度情報記録方法であって、
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理と、
を実行することを特徴とする電界強度情報記録方法。
(付記7)
コンピュータにより実行される電界強度の測定地点決定方法であって、
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
を実行することを特徴とする測定地点決定方法。
(付記8)
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出し、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定し、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理を、コンピュータに実行させる電界強度情報記録プログラム。
(付記9)
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出し、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理を、コンピュータに実行させる測定地点決定プログラム。
The following additional notes are further disclosed with respect to the embodiment including the above examples.
(Appendix 1)
For each area, a calculation unit that calculates the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a calculation unit that calculates the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a constant region centered on the own area, a calculation unit that calculates the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a determination unit that determines a measurement point for measuring the electric field strength,
For each area, a recording unit that records the electric field strength measured at the measurement point;
An electric field strength information recording apparatus characterized by comprising:
(Appendix 2)
The determination unit
In areas where the degree of variation is small, determining fewer measurement points than areas where the degree of variation is large;
The electric field strength information recording apparatus according to appendix 1, characterized by:
(Appendix 3)
The recording unit is
In the area where the degree of variation is small, recording the electric field strength with a smaller amount of data than in the area where the degree of variation is large,
The electric field strength information recording apparatus according to appendix 2, characterized by:
(Appendix 4)
The degree of variation is
The smaller the area where the correlation between the own area and the electric field strength is higher,
The smaller the area where the correlation between the own area and the electric field strength is higher, the larger the area,
The electric field intensity information recording device according to any one of appendices 1 to 3, characterized in that:
(Appendix 5)
For each area, a calculation unit that calculates the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a calculation unit that calculates the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a constant region centered on the own area, a calculation unit that calculates the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a determination unit that determines a measurement point for measuring the electric field strength,
A measuring point determination device characterized by comprising:
(Appendix 6)
An electric field strength information recording method executed by a computer,
For each area, processing to calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a process for calculating the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a fixed region centered on the own area, a process for calculating the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a process for determining a measurement point for measuring the electric field strength;
For each area, a process of recording the electric field strength measured at the measurement point;
Field strength information recording method characterized in that
(Appendix 7)
An electric field strength measurement point determination method executed by a computer,
For each area, processing to calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a process for calculating the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a fixed region centered on the own area, a process for calculating the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a process for determining a measurement point for measuring the electric field strength;
A method for determining a measurement point, characterized in that
(Appendix 8)
For each area, calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, calculate the correlation of the electric field strength with other areas,
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a certain area centered on the own area, calculate the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area,
For each area, in accordance with the degree of variation in the electric field strength, determine a measurement point for measuring the electric field strength,
An electric field strength information recording program for causing a computer to execute processing for recording electric field strength measured at the measurement point for each area.
(Appendix 9)
For each area, calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, calculate the correlation of the electric field strength with other areas,
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a certain area centered on the own area, calculate the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area,
A measurement point determination program that causes a computer to execute processing for determining a measurement point at which electric field strength is measured according to the degree of variation in electric field strength for each area.
1〜3 アクセスポイント
10 学習データDB
20 位置特定サーバ
30 移動端末
41 CPU
42 ROM
43 RAM
44 HDD
45 インターフェース
46 入力装置
47 表示装置
48 通信装置
49a ドライブ
49b 記憶媒体
401 RSSIベクトル算出部
402 RSSIベクトル相関算出部
403 エントロピー算出部
404 測定地点決定部
405 測定データ入力部
406 DB記録部
407 記憶部
1-3 Access point 10 Learning data DB
20 location server 30 mobile terminal 41 CPU
42 ROM
43 RAM
44 HDD
45 Interface 46 Input device 47 Display device 48 Communication device 49a Drive 49b Storage medium 401 RSSI vector calculation unit 402 RSSI vector correlation calculation unit 403 Entropy calculation unit 404 Measurement point determination unit 405 Measurement data input unit 406 DB recording unit 407 Storage unit
Claims (5)
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する算出部と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する決定部と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する記録部と、
を有することを特徴とする電界強度情報記録装置。 For each area, a calculation unit that calculates the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a calculation unit that calculates the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a constant region centered on the own area, a calculation unit that calculates the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a determination unit that determines a measurement point for measuring the electric field strength,
For each area, a recording unit that records the electric field strength measured at the measurement point;
An electric field strength information recording apparatus characterized by comprising:
前記ばらつき度合いが小さいエリアでは、前記ばらつき度合いが大きいエリアよりも、少ない測定地点を決定すること、
を特徴とする請求項1記載の電界強度情報記録装置。 The determination unit
In areas where the degree of variation is small, determining fewer measurement points than areas where the degree of variation is large;
The electric field intensity information recording apparatus according to claim 1.
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが広いほど小さく、
自エリアと前記電界強度の相関が高いエリアが狭いほど大きいこと、
を特徴とする請求項1又は2に記載の電界強度情報記録装置。 The degree of variation is
The smaller the area where the correlation between the own area and the electric field strength is higher,
The smaller the area where the correlation between the own area and the electric field strength is higher, the larger the area,
The electric field strength information recording device according to claim 1 or 2.
エリア毎に、無線送信機による電波の電界強度を算出する処理と、
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出する処理と、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定する処理と、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理と、
を実行することを特徴とする電界強度情報記録方法。 An electric field strength information recording method executed by a computer,
For each area, processing to calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, a process for calculating the correlation of the electric field strength with other areas;
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a fixed region centered on the own area, a process for calculating the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area;
For each area, according to the variation degree of the electric field strength, a process for determining a measurement point for measuring the electric field strength;
For each area, a process of recording the electric field strength measured at the measurement point;
Field strength information recording method characterized in that
エリア毎に、他エリアとの前記電界強度の相関を算出し、
エリア毎に、前記電界強度の相関に基づき、自エリアを中心とした一定領域内において、自エリアと相関する電界強度のばらつき度合いを算出し、
エリア毎に、前記電界強度のばらつき度合いに応じて、電界強度を測定する測定地点を決定し、
エリア毎に、前記測定地点で測定された電界強度を記録する処理を、コンピュータに実行させる電界強度情報記録プログラム。 For each area, calculate the electric field strength of the radio wave by the wireless transmitter,
For each area, calculate the correlation of the electric field strength with other areas,
For each area, based on the correlation of the electric field strength, within a certain area centered on the own area, calculate the degree of variation in the electric field strength correlated with the own area,
For each area, in accordance with the degree of variation in the electric field strength, determine a measurement point for measuring the electric field strength,
An electric field strength information recording program for causing a computer to execute processing for recording electric field strength measured at the measurement point for each area.
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