KR20160134688A - 포지셔닝 도움 데이터를 전달하기 위한 시스템, 방법 및 디바이스들 - Google Patents
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Abstract
포지셔닝 도움 데이터를 모바일 디바이스(100)에 제공하기 위한 시스템들, 방법들 및 디바이스들이 개시된다. 특정 구현에서, 모바일 디바이스(100)는 추론 모델(304)을 표현하는 파라미터들을 수신할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스(100)는, 모바일 디바이스(100)의 위치를 특정 구역(306)에 있는 것으로서 분류하기 위해, 관찰들을 추론 모델에 적용할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스(100)는, 특정 구역(308)에 적어도 부분적으로 기초하여, 포지셔닝 도움 데이터를 요청할 수 있다.
Description
관련 출원
본원은, 2014년 3월 24일자로 출원된 U.S. 정식 특허 출원 번호 14/224,027에 대한 우선권을 주장하는 PCT 출원이며, 이 U.S. 정식 특허 출원은 그 전체가 본원에 인용에 의해 통합된다.
[0001]
본원에 설명되는 실시예들은 모바일 포지셔닝 및/또는 내비게이션 기술들에 관한 것이다.
정보:
[0002]
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS:global positioning system) 및 다른 유사한 위성 포지셔닝 시스템(SPS:satellite positioning system)들은 실외 환경들에서 모바일 핸드세트들에 대한 내비게이션 서비스들을 가능하게 했다. 위성 신호들이 실내 환경에서 신뢰성 있게 수신 및/또는 포착되지 않을 수 있기 때문에, 내비게이션 서비스들을 가능하게 하기 위해 상이한 기술들이 사용될 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스들은 통상적으로, 알려진 위치들에 포지셔닝되는 셋 또는 그 초과의 지상 무선 액세스 포인트들에 대한 레인지들을 측정함으로써, 포지션 픽스(position fix)를 획득할 수 있다. 이러한 레인지들은, 예컨대, 이러한 액세스 포인트들로부터 수신되는 실내 신호들로부터 MAC ID 어드레스를 획득하고, 이러한 액세스 포인트들로부터 수신되는 신호들의 하나 또는 그 초과의 특성들, 이를테면, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 신호 강도, 라운드 트립 지연을 측정함으로써, 측정될 수 있다.
[0003]
비-제한적이고 비-철저한 양상들이 하기의 도면들에 관하여 설명되며, 달리 특정되지 않는 한, 동일한 참조 부호들은 다양한 도면들 전체에 걸쳐 동일한 부분들을 참조한다.
[0004] 도 1은 구현에 따른, 모바일 디바이스를 포함하는 시스템의 일정한 특징들을 예시하는 시스템 다이어그램이다.
[0005] 도 2는 실시예에 따른, 메시지 흐름을 예시하는 다이어그램이다.
[0006] 도 3은 실시예에 따른, 포지셔닝 도움 데이터를 획득하기 위한 프로세스를 예시하는 흐름도이다.
[0007] 도 4는 실시예에 따른, 추론 모델의 파라미터들을 결정하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0008] 도 5 및 도 6은 실시예에 따른, 확률적 예측기의 양상들을 예시한다.
[0009] 도 7은 실시예에 따른, 인테리어 영역의 구분을 나타내는 맵이다.
[00010] 도 8은 실시예에 따른, 분류 속성들을 분석하기 위한 표 및 플롯을 포함한다.
[00011] 도 9는 구현에 따른, 예시적 모바일 디바이스를 예시하는 개략적 블록도이다.
[00012] 도 10은 구현에 따른, 예시적 컴퓨팅 플랫폼의 개략적 블록도이다.
[0004] 도 1은 구현에 따른, 모바일 디바이스를 포함하는 시스템의 일정한 특징들을 예시하는 시스템 다이어그램이다.
[0005] 도 2는 실시예에 따른, 메시지 흐름을 예시하는 다이어그램이다.
[0006] 도 3은 실시예에 따른, 포지셔닝 도움 데이터를 획득하기 위한 프로세스를 예시하는 흐름도이다.
[0007] 도 4는 실시예에 따른, 추론 모델의 파라미터들을 결정하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0008] 도 5 및 도 6은 실시예에 따른, 확률적 예측기의 양상들을 예시한다.
[0009] 도 7은 실시예에 따른, 인테리어 영역의 구분을 나타내는 맵이다.
[00010] 도 8은 실시예에 따른, 분류 속성들을 분석하기 위한 표 및 플롯을 포함한다.
[00011] 도 9는 구현에 따른, 예시적 모바일 디바이스를 예시하는 개략적 블록도이다.
[00012] 도 10은 구현에 따른, 예시적 컴퓨팅 플랫폼의 개략적 블록도이다.
요약
[00013]
간단히, 특정 구현들은 방법에 관한 것이며, 이 방법은, 모바일 디바이스에서: 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 서버에 송신하는 단계; 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 서버로부터 수신하는 단계; 추론 모델을 표현하는 파라미터들에 대한, 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하는 단계; 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지를 서버에 송신하는 단계; 및 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 서버로부터 수신하는 단계를 포함한다.
[00014]
다른 특정 구현은 모바일 디바이스에 관한 것이며, 이 모바일 디바이스는, 메시지들을 무선 통신 네트워크에 무선으로 송신하고, 무선 통신 네트워크로부터 메시지들을 무선으로 수신하기 위한 무선 트랜시버 디바이스; 및 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들의 무선 트랜시버 디바이스를 통한 서버로의 송신을 개시하고; 서버로부터 트랜시버 디바이스에 수신되는, 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하고; 추론 모델을 표현하는 파라미터들에 대한, 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하고; 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지의 트랜시버 디바이스를 통한 서버로의 송신을 개시하고; 그리고 서버로부터 트랜시버 디바이스에 수신되는, 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하기 위한 하나 또는 그 초과의 프로세서들을 포함한다.
[00015]
다른 특정 구현은 아티클(article)에 관한 것이며, 이 아티클은, 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들의 서버로의 송신을 개시하고; 서버로부터 무선 트랜시버 디바이스에 수신되는, 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하고; 추론 모델을 표현하는 파라미터들에 대한, 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하고; 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지의 서버로의 송신을 개시하고; 그리고 서버로부터 그 무선 트랜시버 디바이스에 수신되는, 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하기 위해, 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 실행가능한 머신-판독가능 명령들을 저장하고 있는 저장 매체를 포함한다.
[00016]
다른 특정 구현은 모바일 디바이스에 관한 것이며, 이 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 서버에 송신하기 위한 수단; 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 서버로부터 수신하기 위한 수단; 추론 모델을 표현하는 파라미터들에 대한, 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하기 위한 수단; 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지를 서버에 송신하기 위한 수단; 및 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 서버로부터 수신하기 위한 수단을 포함한다.
[00017]
위에서 언급된 구현들이 단지 예시적 구현들이고, 청구되는 발명의 요지가 반드시 이들 예시적 구현들 중 임의의 특정 양상으로 제한되는 것이 아님이 이해되어야 한다.
상세한 설명
[00018]
특정 구현들에서, 모바일 디바이스의 내비게이션 엔진은, 모바일 디바이스가 하나의 특정 동작 환경에 있는 동안의 측정들을, 모바일 디바이스가 상이한 환경에 있었던 경우와 상이하게 프로세싱할 수 있다. 예컨대, 실외 환경에서, 내비게이션 엔진은, 위성 포지션 시스템(SPS) 신호들의 포착으로부터 획득된 의사거리 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 내비게이션 상태들을 추정 및/또는 예측하기 위해 칼만 필터를 사용할 수 있다. 예컨대, 실내 환경에서, 내비게이션 엔진은, 모바일 디바이스에서 포착된 실내 신호들의 특성들의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 내비게이션 상태들을 추정 및/또는 예측하기 위해 파티클 필터를 사용할 수 있다.
[00019]
모바일 디바이스가 상이한 가항 구역들 전체에 걸쳐 이동할 때, 가끔, 내비게이션 엔진은 내비게이션 상태들을 추정 및/또는 예측하기 위해 신호들을 프로세싱하기 위한 연관된 접근법들의 애플리케이션 사이에서 유사하게 전이할 수 있다. 예컨대, 실내 환경과 실외 환경 사이에서 전이하는 경우, 모바일 디바이스의 내비게이션 엔진은, 내비게이션 상태들을 추정 및/또는 예측하기 위해 SPS 신호들을 포착함으로써 그리고 실내 송신기들(예컨대, IEEE std. 802.11 액세스 포인트(AP:access point)들)로부터의 신호들을 포착하려고 시도함으로써, 시도하는 포지션 픽스들 사이에서 유사하게 전이할 수 있다. 그러나, 통상적으로, 포지셔닝 동작들에서 SPS 신호들의 사용과 WiFi 신호들의 사용 사이에서 전이하기 위한 최적 조건을 결정하기 위한 제대로 정의된 기술은 없다. 또한, 상이한 필터링 기술들의 사용 사이의 갑작스런 전이들은 추정 및/또는 예측되는 내비게이션 상태에서 갑작스런 "점프들"을 유도할 수 있다.
[00020]
실시예에 따라, 모바일 디바이스는 실내 내비게이션 환경에서 사용하기 위한 포지셔닝 도움 데이터를 획득하기 위해 서버에 접촉할 수 있다. 모바일 디바이스로부터의 이러한 요청은, 예컨대, 영역에 있는 것으로 결정되는 모바일 디바이스의 대략적 위치의 표시를 포함할 수 있다. 요청되는 포지셔닝 도움 데이터는, 예컨대, 포지셔닝 도움 데이터의 단지 몇몇 예들을 들자면, 모바일 디바이스가 위치되는 로컬 영역에 대한 디지털 맵, 포지셔닝 동작들에서 사용하기 위한 송신기들의 위치들, 라디오 히트맵 데이터, 라우팅 가능성 그래프들, 확률 히트맵 데이터를 포함할 수 있다.
[00021]
특정 실시예에서, 포지셔닝 서버는 위치 콘텍스트 식별자(LCI:location context identifier)들을 특정 "위치 콘텍스트들"과 저장 및 연관시킬 수 있다. 이러한 위치 콘텍스트는, 로컬로 정의된 영역들, 이를테면, 예컨대, 빌딩들의 특정 층들, 또는 글로벌 좌표계에 따라 맵핑되지 않는 다른 실내 영역들을 포함할 수 있다. LCI들은, 이러한 위치 콘텍스트 위에 놓이는 부가 정보, 이를테면, 예컨대, 단지 두서너 개의 예들을 들자면, 실내 맵 위의 루트들 또는 경로들, 위치 콘텍스트들에 대해 로컬이거나 또는 고유한 관심대상 포인트들을 요청하기 위한 핸들들로서 사용될 수 있다.
[00022]
실시예에 따라, 영역 안으로 이동하고 있는 모바일 디바이스는 이 영역과 연관된 하나 또는 그 초과의 LCI들을 획득하기 위해 포지셔닝 서버에 접촉할 수 있다. 특정 영역을 커버하고 있거나 또는 이 특정 영역에 관련되는 LCI를 획득하기 위해, 모바일 디바이스는 먼저, 특정 영역을 표시하고 그리고/또는 대표하는 정보를 로컬 송신기들로부터 수신할 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스는 하나 또는 그 초과의 WiFi 액세스 포인트들로부터 송신되는 신호들로부터의 MAC 식별자(MAC ID)들, 및/또는 이 신호들에 관련된 수신 신호 강도 표시(RSSI:received signal strength indication)들을 획득할 수 있다. 대안적으로, 모바일 디바이스는 예컨대, GPS와 같은 위성 포지셔닝 시스템으로부터 송신된 신호들, 및/또는 위치 정보를 제공할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로부터의 정보를 수신할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스는, 위에서 논의된 위치 정보(예컨대, MAC ID들, RSSI 및/또는 다른 위치 정보)를 제공함으로써, 문제의 영역과 연관된 하나 또는 그 초과의 LCI들을 요청하기 위해 포지셔닝 서버와 무선으로 통신할 수 있다. 이후, 포지셔닝 서버는 위치 콘텍스트(예컨대, 빌딩의 층, 또는 다른 실내 공간)를 결정하기 위해 모바일 디바이스로부터 수신된 이러한 정보를 사용할 수 있고, 그리고 결정된 위치 콘텍스트와 연관된 하나 또는 그 초과의 LCI들을 제공함으로써 요청에 응답할 수 있다.
[00023]
실시예에 따라, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 위치를 표시하는 하나 또는 그 초과의 파라미터들을 서버에 송신할 수 있다. 위에서 지적된 바와 같이, 이들 파라미터들은 예컨대, 모바일 디바이스의 대략적 위치의 표시들을 포함할 수 있다. 하나 또는 그 초과의 파라미터들의 수신에 대한 응답으로, 서버는, 모바일 디바이스가 모바일 디바이스의 위치를 다수의 미리정의된 후보자 구역들 중 특정 구역에 있는 것으로서 분류하는 것을 돕기 위해, 특정 추론 모델을 표시하는 부가 파라미터들을 제공할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 있는지의 여부를 추론하기 위해, 모바일 디바이스에서 획득된 측정들을 추론 모델을 표시하는 파라미터들에 적용할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스는, 상기 모바일 디바이스가 특정 환경에 위치되거나 또는 이 특정 환경에 접근하고 있다는 추론을 표시하는 요청 메시지를 서버에 송신할 수 있고, 그리고 이 추론에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 수신할 수 있다.
[00024]
일정한 구현들에서, 도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(100)는 SPS 위성들(160)로부터의 위성 포지셔닝 시스템(SPS) 신호들(159)을 수신 또는 포착할 수 있다. 일부 실시예들에서, SPS 위성들(160)은 하나의 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS), 예컨대, GPS 또는 Galileo 위성 시스템들로부터 나올 수 있다. 다른 실시예들에서, SPS 위성들은 GPS, Galileo, Glonass, 또는 Beidou(나침반) 위성 시스템들과 같은 다수의 GNSS로부터 나올 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 다른 실시예들에서, SPS 위성들은 여러 지역적 내비게이션 위성 시스템들(RNSS'), 이를테면, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, WAAS(Wide Area Augmentation System), EGNOS(European Geostationary Navigation 오버레이 Service), QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 중 임의의 하나로부터 나올 수 있다.
[00025]
부가하여, 모바일 디바이스(100)는 라디오 신호들을 무선 통신 네트워크에 송신하고, 무선 통신 네트워크로부터 라디오 신호들을 수신할 수 있다. 일 예에서, 모바일 디바이스는, 무선 통신 링크(123)를 통해 무선 신호들을 기지국 트랜시버(110)에 송신하거나 또는 기지국 트랜시버(110)로부터 무선 신호들을 수신함으로써, 셀룰러 통신 네트워크와 통신할 수 있다. 유사하게, 모바일 디바이스(100)는, 무선 통신 링크(125)를 통해 무선 신호들을 로컬 트랜시버(115)에 송신하거나 또는 로컬 트랜시버(115)로부터 무선 신호들을 수신할 수 있다.
[00026]
특정 구현에서, 로컬 트랜시버(115)는, 기지국 트랜시버(110)에 의해 무선 통신 링크(123)를 통해 가능한 레인지보다 더 짧은 레인지로 무선 통신 링크(125)를 통해 모바일 디바이스(100)와 통신하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 로컬 트랜시버(115)는 실내 환경에 포지셔닝될 수 있다. 로컬 트랜시버(115)는 무선 로컬 영역 네트워크(wireless local area network)(WLAN, 예컨대, IEEE Std. 802.11 네트워크) 또는 무선 퍼스널 영역 네트워크(wireless personal area network)(WPAN, 예컨대, 블루투스 네트워크)에 대한 액세스를 제공할 수 있다. 다른 예시적 구현에서, 로컬 트랜시버(115)는 셀룰러 통신 프로토콜에 따라 링크(125) 상의 통신을 용이하게 할 수 있는 펨토 셀 트랜시버를 포함할 수 있다. 물론, 이들이 단지 무선 링크를 통해 모바일 디바이스와 통신할 수 있는 네트워크들의 예들이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다.
[00027]
특정 구현에서, 기지국 트랜시버(110) 및 로컬 트랜시버(115)는 네트워크(130)를 거쳐 링크들(145)을 통해 서버들(140, 150 및 155)과 통신할 수 있다. 여기서, 네트워크(130)는 유선 또는 무선 링크들의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 특정 구현에서, 네트워크(130)는 로컬 트랜시버(115) 또는 기지국 트랜시버(110)를 통한 모바일 디바이스(100)와 서버들(140, 150 또는 155) 사이의 통신을 용이하게 할 수 있는 인터넷 프로토콜(IP:Internet Protocol) 인프라스트럭처를 포함할 수 있다. 다른 구현에서, 네트워크(130)는 모바일 디바이스(100)와의 모바일 셀룰러 통신을 용이하게 하기 위해 셀룰러 통신 네트워크 인프라스트럭처, 이를테면, 예컨대, 기지국 제어기 또는 마스터 스위칭 센터(미도시)를 포함할 수 있다.
[00028]
특정 구현들에서 그리고 하기에서 논의되는 바와 같이, 모바일 디바이스(100)는 모바일 디바이스(100)의 포지션 픽스 또는 추정된 위치를 컴퓨팅할 수 있는 회로 및 프로세싱 자원들을 가질 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스(100)는, 넷 또는 그 초과의 SPS 위성들(160)에 대한 의사거리 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여, 포지션 픽스를 컴퓨팅할 수 있다. 여기서, 모바일 디바이스(100)는, 넷 또는 그 초과의 SPS 위성들(160)로부터 포착된 신호들(159)에서의 의사잡음 코드 위상 검출들에 적어도 부분적으로 기초하여, 이러한 의사거리 측정들을 컴퓨팅할 수 있다. 특정 구현들에서, 모바일 디바이스(100)는, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 얼머낵, 궤도력 데이터, 도플러 탐색 윈도우들을 비롯해, SPS 위성들(160)에 의해 송신되는 신호들(159)의 포착을 돕기 위한 포지셔닝 도움 데이터를 서버(140, 150 또는 155)로부터 수신할 수 있다.
[00029]
다른 구현에서들, 모바일 디바이스(100)는, 여러 기술들, 이를테면, 예컨대, AFLT(advanced forward trilateration) 및/또는 OTDOA(observed time difference of arrival) 중 임의의 하나를 사용하여, 알려진 위치들(예컨대, 이를테면, 기지국 트랜시버(110))에 고정된 지상 송신기들로부터 수신되는 신호들을 프로세싱함으로써, 포지션 픽스를 획득할 수 있다. 이들 특정 기술들에서, 모바일 디바이스(100)로부터의 레인지는, 알려진 위치들에 고정된 송신기들에 의해 송신되고 모바일 디바이스(100)에 수신되는 파일럿 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여, 알려진 위치들에 고정된 이러한 지상 송신기들 중 셋 또는 그 초과에 대해 측정될 수 있다. 여기서, 서버들(140, 150 또는 155)은, 예컨대, AFLT 및 OTDOA와 같은 포지셔닝 기술들을 용이하게 하기 위해 지상 송신기들의 위치들 및 아이덴티티들을 비롯한 포지셔닝 도움 데이터를 모바일 디바이스(100)에 제공할 수 있을 수 있다. 예컨대, 서버들(140, 150 또는 155)은 특정 구역 또는 구역들에서의 셀룰러 기지국들의 위치들 및 아이덴티티들을 표시하는 기지국 얼머낵(BSA:base station almanac)을 포함할 수 있다.
[00030]
실내 환경들 또는 어번 캐니언들과 같은 특정 환경들에서, 모바일 디바이스(100)는, 포지션 픽스를 컴퓨팅하기 위해, 충분한 개수의 SPS 위성들(160)로부터의 신호들(159)을 포착할 수 없거나 또는 AFLT 또는 OTDOA를 수행할 수 없을 수 있다. 대안적으로, 모바일 디바이스(100)는, 로컬 송신기들(예컨대, 알려진 위치들에 포지셔닝된 WLAN 액세스 포인트들)로부터 포착된 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 포지션 픽스를 컴퓨팅할 수 있을 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스들은, 알려진 위치들에 포지셔닝되는 셋 또는 그 초과의 실내 지상 무선 액세스 포인트들에 대한 레인지들을 측정함으로써, 포지션 픽스를 획득할 수 있다. 이러한 레인지들은, 예컨대, 이러한 액세스 포인트들로부터 수신된 신호들로부터 MAC ID 어드레스를 획득함으로써 측정될 수 있고, 그리고 이러한 액세스 포인트들로부터 수신된 신호들의 하나 또는 그 초과의 특성들, 이를테면, 예컨대, 수신 신호 강도(RSSI), 라운드 트립 시간(RTT:round trip time) 또는 도래각(AOA:angle of arrival)을 측정함으로써 액세스 포인트들에 대한 레인지 측정들을 획득함으로써 측정될 수 있다. 대안적 구현들에서, 모바일 디바이스(100)는 포착된 신호들의 특성들을, 실내 영역의 특정 위치들에서의 예상 RSSI 및/또는 RTT 시그니처들을 표시하는 라디오 히트맵에 적용함으로써, 실내 포지션 픽스를 획득할 수 있다. 특정 구현들에서, 라디오 히트맵은 로컬 송신기들의 아이덴티티들(예컨대, 로컬 송신기로부터 포착된 신호로부터 구별가능한 MAC 어드레스), 식별된 로컬 송신기들로부터 송신된 신호들로부터의 예상 RSSI, 식별된 송신기들로부터의 예상 RTT, 및 가능하게는 이들 예상 RSSI 또는 RTT로부터의 표준 편차들을 연관시킬 수 있다. 라디오 히트맵은, 관심대상 영역 위(예컨대, LCI에 의해 커버되는 영역 위)의 이산 위치들에 있는(예컨대, 설정된 간격으로 있는) 그리드포인트들을 정의할 수 있다. 임의의 특정 그리드포인트에서, 라디오 히트맵은 하나 또는 그 초과의 알려진 AP들에 의해 송신된 신호들에 대한 예상 시그니처 값들을 연관시킬 수 있다. 그러나, 이들이 단지 라디오 히트맵에 저장될 수 있는 값들의 예들이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다.
[00031]
특정 구현들에서, 모바일 디바이스(100)는 실내 포지셔닝 동작들을 위한 포지셔닝 도움 데이터를 서버들(140, 150 또는 155)로부터 수신할 수 있다. 예컨대, 이러한 포지셔닝 도움 데이터는, 예컨대, 측정 RSSI 및/또는 RTT에 적어도 부분적으로 기초하여 이들 송신기들에 대한 레인지들을 측정하는 것을 가능하게 하기 위해, 알려진 위치들에 포지셔닝된 송신기들의 위치들 및 아이덴티티들을 포함할 수 있다. 실내 포지셔닝 동작들을 돕기 위한 다른 포지셔닝 도움 데이터는 단지 몇몇 예들을 들자면 라디오 히트맵들, 자기 히트맵들, 송신기들의 위치들 및 아이덴티티들, 라우팅 가능성 그래프들을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스에 의해 수신되는 다른 포지셔닝 도움 데이터는, 예컨대, 디스플레이를 위한 또는 내비게이션을 돕기 위한 실내 영역들의 로컬 맵들을 포함할 수 있다. 이러한 맵은, 모바일 디바이스(100)가 특정 실내 영역에 들어갈 때 모바일 디바이스(100)에게 제공될 수 있다. 이러한 맵은 실내 특징들, 예컨대, 문들, 복도들, 입구의 통로들, 벽들 등, 관심대상 포인트들, 예컨대, 화장실들, 유료 전화들, 방 이름들, 가게들 등을 나타낼 수 있다. 이러한 맵을 획득하여 디스플레이함으로써, 모바일 디바이스는, 사용자에게 부가 콘텍스트를 제공하기 위해, 디스플레이된 맵 위에 모바일 디바이스(및 사용자)의 현재 위치를 오버레이할 수 있다.
[00032]
일 구현에서, 라우팅 가능성 그래프 및/또는 디지털 맵은, 모바일 디바이스(100)가 실내 영역 내에서의, 그리고 물리적 장애물들(예컨대, 벽들) 및 통로들(예컨대, 벽들의 출입구들)에 종속되는 내비게이션을 위한 실현가능한 영역들을 정의하는 것을 도울 수 있다. 여기서, 내비게이션을 위한 실현가능한 영역들을 정의함으로써, 모바일 디바이스(100)는 모션 모델에 따라(예컨대, 파티클 필터 및/또는 칼만 필터에 따라) 위치들 및/또는 모션 궤도들을 추정하기 위한 필터링 측정들의 적용을 돕도록 제약들을 적용할 수 있다. 로컬 송신기들로부터의 신호들의 포착으로부터 획득된 측정들 이외에, 특정 실시예에 따라, 모바일 디바이스(100)는 추가로, 모바일 디바이스(100)의 위치 또는 모션 상태를 추정할 때 관성 센서들(예컨대, 가속도계들, 자이로스코프들, 자력계들 등) 및/또는 환경 센서들(예컨대, 온도 센서들, 마이크로폰들, 대기압 센서들, 주변광 센서들, 카메라 이미저 등)로부터 획득된 측정들 또는 추론들에 모션 모델을을 적용할 수 있다.
[00033]
실시예에 따라, 모바일 디바이스(100)는, 예컨대, URL(universal resource locator)의 선택을 통해 실내 도움 데이터를 요청함으로써, 서버들(140, 150 또는 155)을 통해 실내 포지셔닝 도움 데이터에 액세스할 수 있다. 특정 구현들에서, 서버들(140, 150 또는 155)은, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 빌딩들의 층들, 병원들의 동들, 공항에 있는 터미널들, 대학교 캠퍼스의 부분들, 대형 쇼핑몰의 영역들을 비롯한 많은 상이한 실내 영역들을 커버하기 위해 실내 포지셔닝 도움 데이터를 제공할 수 있을 수 있다. 또한, 모바일 디바이스(100)에서의 메모리 자원들, 및 데이터 송신 자원들은 서버들(140, 150 또는 155)에 의해 서빙되는 모든 영역들에 대한 실내 포지셔닝 도움 데이터의 수신을 비현실적이거나 또는 실현불가능한 것으로 만들 수 있고, 모바일 디바이스(100)로부터의, 실내 포지셔닝 도움 데이터에 대한 요청은 모바일 디바이스(100)의 위치의 대략적 또는 코스(course) 추정치를 표시할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스(100)는, 모바일 디바이스(100)의 위치의 대략적 또는 코스 추정치를 포함하고 그리고/또는 이 추정치에 근접한 영역들을 커버하는 실내 포지셔닝 도움 데이터를 제공받을 수 있다.
[00034]
위에서 지적된 바와 같이, 모바일 디바이스(100)로부터의, 실내 포지셔닝 도움 데이터에 대한 요청은 위치 콘텍스트 식별자(LCI)를 특정할 수 있다. 이러한 LCI는, 로컬로 정의된 영역, 이를테면, 예컨대, 빌딩의 특정 층, 또는 글로벌 좌표계에 따라 맵핑되지 않는 다른 실내 영역과 연관될 수 있다. 특정 구현에서, 다수의 별개의 LCI들에 의해 커버되는 구역들은 별개이거나 또는 오버래핑될 수 있다. 일 예시적 서버 아키텍처에서, 영역에 진입하자마자, 모바일 디바이스(100)는, 영역 또는 인접한 영역들을 커버하는 하나 또는 그 초과의 LCI들을 제공하도록 제 1 서버, 예컨대, 서버(140)에 요청할 수 있다. 여기서, 모바일 디바이스(100)로부터의 요청이 모바일 디바이스(100)의 대략적 위치를 포함할 수 있어, 요청받은 서버는 대략적 위치를 알려진 LCI들에 의해 커버되는 영역들과 연관시키고, 이후, 그러한 LCI들을 모바일 디바이스(100)에 송신할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스(100)는, 위에서 논의된 바와 같이 LCI들 중 하나 또는 그 초과에 의해 식별가능한 영역에 관련된 포지셔닝 도움 데이터(예컨대, 디지털 맵들, 비콘 송신기들의 위치들 및 아이덴티티들, 라디오 히트맵들 또는 라우팅 가능성 그래프들)를 획득하기 위해, 상이한 서버, 예컨대, 서버(150)에 대한 후속 메시지들에서, 수신된 LCI들을 사용할 수 있다.
[00035]
위에서 지적된 바와 같이, 위치 서버는, 모바일 디바이스(100)가 그 내에 위치되거나 또는 접근하고 있는 것으로 예상되는 특정 구역에 맞춰진 포지셔닝 도움을 모바일 디바이스(100)에게 제공할 수 있다. 따라서, 그것은, 그 모바일 디바이스(100)를 특정 구역 내에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 추론하는데 유용할 수 있다. 예시적 구현에서, 모바일 디바이스(100)는 모바일 디바이스(100)의 위치를 표시하는 하나 또는 그 초과의 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 위치 서버(예컨대, 서버(140, 150 또는 155))에 송신할 수 있다. 응답으로, 모바일 디바이스(100)는, 모바일 디바이스(100)가 복수의 미리결정된 구역들 중 특정 구역 내에 있거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 위치를 분류하는 것을 가능하게 하는 추론 모델의 파라미터들을 수신할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스(100)는 특정 구역을 커버하는 포지셔닝 도움 데이터에 대한 후속 요청을 만들 수 있다.
[00036]
도 2는 실시예에 따른, 모바일 디바이스와 서버 사이에서 송신되는 메시지들의 시퀀스를 예시하는 예시적 메시지 흐름도이다. 도 3은 도 2에 도시된 메시지들의 시퀀스와 관련하여 모바일 디바이스에서 실행될 수 있는 예시적 프로세스의 흐름도이다. 그러나, 도 3에 제시되는 바와 같이 수행되는 액션들이 반드시 도 2와 관련하여 제시되는 상세들에 의해 제약되는 것이 아닐 수 있음이 이해되어야 한다. 시간(202)에서, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 위치를 표시하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 서버에 송신할 수 있다. 예컨대, 블록(302)에서, 모바일 디바이스는, 포지셔닝 도움 데이터를 수신하는 것과 관련하여, 예컨대, 단지 예들을 제공하자면, 가장 최근에 획득된 SPS 포지션 픽스, 모바일 디바이스에서 포착된 로컬 신호들로부터 획득된 MAC 어드레스들, 사용자 입력 또는 디지털 카메라에 캡쳐된 이미지들로부터 도출된 파라미터들, 신호 강도 측정들, 환경적 센서들에 의해 획득된 측정들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 서버에 송신할 수 있다.
[00037]
시간(204)에서, 서버는 시간(202)에서 송신된 메시지들을 수신하고, 응답으로, 추론 모델을 표시하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 모바일 디바이스에 송신할 수 있다. 추론 모델을 표시하는 이들 파라미터들은, 모바일 디바이스가 자신의 위치를 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 분류하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예컨대, 하기에서 논의되는 바와 같이, 모바일 디바이스가 모바일 디바이스의 위치를 포함하는 특정 구역을 추론하는 것을 가능하게 하는 추론 모델은 여러 분류 또는 예측 모델들, 이를테면, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 지원 벡터 머신(SVM:support vector machine), 결정 트리 로직, 실내/실외 결정 로직, 베이즈 분류, 나이브 베이즈 분류 중 임의의 하나를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스에서 획득되는 측정들 또는 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 추론 모델을 표시하는 파라미터들은, 모바일 디바이스가 자신의 위치를 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역 내에 있거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 정확하게 분류하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스는, 자신의 위치가 실내 영역이거나, 실외 영역이거나, 실외 영역에 접근하는 실내 영역에 있거나 또는 실내 영역에 접근하는 실외 영역에 있다고 추론할 수 있다. 예컨대, 모바일 디바이스가, 자신의 위치가 실외 영역에 있다고 추론하면, 모바일 디바이스는 SPS 신호들을 포착함으로써 포지션 픽스를 획득하려고 시도할 수 있다. 다른 한편으로, 모바일 디바이스가, 자신의 위치가 실내 영역에 있다고 추론하면, 모바일 디바이스는 위에서 논의된 실내 포지셔닝 기술들 중 하나 또는 그 초과를 사용하여 자신의 위치의 추정치를 결정하려고 시도할 수 있다. 대안적으로, 추론 모델을 표시하는 파라미터들은, 모바일 디바이스가, 자신의 위치가 특정 LCI에 의해 커버되는 특정 구역 내에 위치되거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있음을 추론하거나, 또는 상이한 LCI들에 의해 커버되는 영역들 사이에서 전이하거나 등을 가능하게 할 수 있다. 이는, 모바일 디바이스로 하여금, 특정 LCI에 의해 커버되는 영역에 맞춰진 포지셔닝 도움 데이터를 효율적으로 요청 및 획득하도록 허용할 수 있다.
[00038]
시간(206)에서, 모바일 디바이스는 시간(204)에서 서버로부터 송신된 추론 모델을 표현하고, 특성화하고, 대응하고, 관련되고 그리고/또는 표시하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 수신할 수 있다. 이는, 예시적 실시예에서 도 3의 블록(304)에서 예시된다. 시간(206)에서 수신된 파라미터들 및 모바일 디바이스에서 획득된 관찰들에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스는 시간(208)에서 송신되는, 모바일 디바이스가 위치되거나 또는 접근하고 있는 것으로 추론되는 특정 구역을 커버하는 포지셔닝 도움 데이터를 요청하는 요청 메시지를 포뮬레이팅할 수 있다. 시간(208)에서의 요청 메시지의 송신은, 예컨대 도 3의 블록(308)에 따라 발생할 수 있다. 시간(210)에서의 요청 메시지들의 수신에 대한 응답으로, 서버는, 시간(210)에서, 모바일 디바이스의 위치를 포함하는 것으로 추론되거나 또는 포함하는 것으로 예측되는 구역을 커버하는 요청된 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 송신할 수 있다.
[00039]
단순성을 위해, 도 2는, 시간들(204 및 210)에서 모바일 디바이스와 메시지들을 교환하는 단일 서버 디바이스를 도시한다. 그러나, 단일 "서버"가 두 개의 상이한 디바이스들로서 구현될 수 있으며, 제 1 디바이스가 시간(204)에서 모바일 디바이스와 메시지들을 교환하고, 제 2 디바이스가 시간(210)에서 모바일 디바이스와 메시지들을 교환하는 것이 이해되어야 한다. 두 개의 상이한 디바이스들은 심지어 상이한 물리적 어드레스들 및/또는 네트워크 어드레스들을 포함할 수 있고, 청구되는 발명의 요지는 이 점에서 제한되지 않는다.
[00040]
블록(306)에서의 실시예에 따라, 시간(206)과 시간(208) 사이에서, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스의 위치를 특정 구역(예컨대, 실내 대 실외 구역이거나, 또는 특정 LCI에 의해 커버되는 영역에 있음)에 있거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 분류하기 위해, 모바일 디바이스에 의해 획득된 관찰들을 추론 모델의 파라미터들에 적용할 수 있다. 모바일 디바이스의 위치가 특정 구역에 있다는 추론은, 모바일 디바이스의 추정된 위치가 높은 가능성으로(예컨대, 십중팔구) 특정 구역들에 있다는 결정을 수반할 수 있다. 모바일 디바이스의 위치가 특정 구역에 접근하고 있다는 추론은, 예컨대, 모바일 디바이스의 위치가 특정 구역에 있는 것으로 전이되고 있다는 결정을 포함할 수 있다. 예컨대, 속도 벡터를 동반한 모바일 디바이스의 위치의 추정치는, 모바일 디바이스가 근래에 특정 구역에 위치될 것 같음을 표시할 수 있다. 다른 예에서, 관찰된 추세는, 모바일 디바이스가 특정 구역들(예컨대, 관찰된 과거 행동 및/또는 습관 이외의 위치)에 위치될 것 같음을 표시할 수 있다. 예컨대, 추론 모델의 파라미터들에 적용되는 관찰들은, 예컨대, 단지 추론 모델에 적용될 수 있는 관찰들 중 몇몇 예들을 제공하자면, 로컬 액세스 포인트들(예컨대, IEEE std. 802.11 또는 블루투스®)로부터 포착되는 신호들로부터의 RTT 또는 RSSI 측정들, 가장 최근의 SPS 포지션 픽스들, 관성 또는 환경적 센서들로부터 획득되는 측정들, 카메라 이미지들을 비롯해, 시간(208)에 앞서 모바일 디바이스에 의해 획득되는 임의의 관찰들을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 블록(304)에서 수신된 추론 모델을 표시하는 수신된 파라미터들은 LCI들 각각에 대한 AP들의 MAC 어드레스들의 목록, 및 LCI들에 적용가능한 추론 모델을 표시하는 파라미터들을 포함할 수 있다. 일 예시적 적용에서, 모바일 디바이스는 단순히, 모바일 디바이스의 위치를 LCI에 의해 커버되는 영역에 있는 것으로서 분류하기 위해, LCI에 의해 커버되는 영역에 서빙하는 하나 또는 그 초과의 AP들로부터 송신되는 신호들을 포착할 수 있다. 다시 말해, LCI에 의해 커버되는 특정 영역에 서빙하는 AP를 식별하는 MAC 어드레스를 갖는 신호를 포착함으로써, 모바일 디바이스가 특정 영역에 위치됨이 추론될 수 있다. 그러나, 이들이 단지, 추론 모델을 표현하거나, 표시하거나, 관련되거나, 대응하거나, 또는 다른 방식으로 특성화할 수 있는 파라미터들의 예들이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다.
[00041]
서버로부터 모바일 디바이스로 송신된 추론 모델을 표시하는 파라미터들은, 추론 모델의 크기 또는 스케일에 적어도 부분적으로 기초하여, 증가하는 양의 자원들(예컨대, 메모리 용량, 메시지 송신 대역폭, 배터리 자원들 등)을 소모할 수 있다. 이러한 크기 및 스케일은 예컨대, 분류 프로세스에서 평가될 특징들의 개수에 의해 결정될 수 있다. 이에 따라, 특징들의 개수를 가장 신뢰성 있거나 또는 결정적인 것들로 감소시키는 것은, 추론 모델의 성능을 크게 희생시키지 않고 모바일 디바이스 프로세싱에 대한 충격들을 감소시킬 수 있다.
[00042]
위에서 논의된 바와 같이, 블록(306)에서, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스가 특정 LCI에 또는 특정 LCI의 외부에 위치됨을 추론하거나, 또는 모바일 디바이스가 특정 LCI 안으로 또는 특정 LCI의 외부로 전이되고 있는지의 여부를 예측하기 위해, 관찰들(예컨대, RSSI 또는 RTT 측정들)을 추론 모델에 적용할 수 있다. 이는, 시간에서의 단일 에포크(epoch)로부터 적용된 관찰들, 또는 모바일 디바이스의 모션 상태를 (예컨대, 칼만 필터 또는 파티클 필터를 사용하여) 모델링함으로써 관찰들의 시퀀스에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 하기에서 지적되는 바와 같이, 특정 구현에서, 모바일 디바이스의 위치의 분류(예컨대, 실내, 실외, 특정 LCI에 있음 등)를 추론 또는 예측하기 위해서 관찰들 및/또는 모델링된 모션 상태에 적용될 수 있는 규칙들의 세트를 포뮬레이팅하기 위해, RSSI 히트맵의 예상 시그니처 값들이 프로세싱될 수 있다.
[00043]
실시예에 따라, 시간(204)에서 서버에 의해 송신된 추론 모델을 표시하는 파라미터들은 분류 속성들 및 특징들이 정의될 수 있는 "오프-라인" 또는 학습 페이즈에서 도출될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 이러한 추론 모델은 모바일 디바이스가 모바일 디바이스의 위치를 특정 구역(예컨대, 실내 대 실외, 또는 다수의 LCI들 중 하나)에 있거나 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는 것으로서 분류하는 것을 가능하게 할 수 있다. 도 4는, 위에서 논의된 바와 같이, 모바일 디바이스가 특정 구역 내에 위치되는지 또는 이 특정 구역에 접근하고 있는지의 여부를 결정할 때 모바일 디바이스에 의해 적용될 추론 모델을 표시하는 파라미터들을 생성하기 위한 프로세스의 흐름도이다. 도 4에서 제시되는 액션들 및 프로세스들은 서버(예컨대, 서버(140, 150 또는 155))와 같은 컴퓨팅 플랫폼에 의해 수행될 수 있다. 이 특정 예시적 구현에서, 추론 모델의 이러한 파라미터들은 히트맵 모델(HMM:heatmap model)-기반 예측기(414)를 포함할 수 있다. 그러나, 이것이 단지 특정 실시예에 따라 추론 모델을 표시하는 파라미터들의 예이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다.
[00044]
특정한 예시된 예에서, RSSI 추출기(404)는 RSSI 히트맵 값들(402)을 프로세싱하여, 추출된 RSSI 특징들을 제공할 수 있다. 위에서 지적된 바와 같이, RSSI 히트맵 값들(402)은, 영역을 커버하는 특정 포인트들(예컨대, 영역을 커버하는 그리드 포인트들)에 대해 참조되는 예상 RSSI 시그니처 값들을 포함할 수 있다. 프리프로세서(420)는 RSSI 판독들 또는 측정들(418)(예컨대, 크라우드소싱된 모바일 디바이스 관찰들로부터 획득됨)을 프로세싱하여, 특징 생성기(408)에 대한 입력들을 제공할 수 있다. RSSI 판독들 또는 측정들(418)은, 획득된 RSSI 판독들 또는 측정들과 동시에 발생하는 위치의 지상-검증(ground-truth) 측정들에 대해 참조되거나 또는 쌍을 이룰 수 있다. RSSI 추출기(404)로부터의 추출들 및 프리프로세서(420)로부터의 프리프로세싱된 RSSI 판독들에 적어도 부분적으로 기초하여, 특징 생성기(408)는, 추론 모델에서 사용될 속성 선택기(412)에 의해 선택될 수 있는 특징들을 대표하는 속성들을 제공할 수 있다. 속성 선택기는 분류 모델에 통합될 가장 신뢰성 있는 속성들을 선택할 수 있고, 신뢰성 없거나 또는 거짓된 분류들을 유도하는 속성들을 생략할 수 있다. 실시예에 따라, RSSI 추출기(404)는 라디오 히트맵에서 정의된 그리드포인트들의 특징들을 추출할 수 있다. 일 구현에서, 특정 그리드포인트 위치는 실내 또는 외부와 같은 특정 구역에 있는 것으로서 분류될 수 있다. 그러나, 이것이 단지 모바일 디바이스의 위치들을 분류하는데 사용하기 위해 추출될 수 있는 특징들의 예이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다.
[00045]
본원에서 논의되는 바와 같이, 특정 구현들에서, AP들은 IEEE std. 802.11 AP들로 제한되는 것이 아니라, 예컨대 블루투스® 트랜시버들 또는 펨토셀 트랜시버들을 또한 포함할 수 있다. AP들이 실내 환경에 위치될 수 있는 특정 시나리오에서, 이러한 실내 환경 외부의 모바일 수신기는 여전히, 실내 AP들로부터 송신되는 신호들을 검출, 포착 및 측정할 수 있다. 그러나, 실외 환경에서 수신 및 포착되는 신호들의 강도는 크게 더 낮을 수 있다. 특정 구현에서, 위치는 이 위치에 있는 특정 AP들로부터 수신되는 신호들의 강도에 적어도 부분적으로 기초하여 실내 또는 실외에 있는 것으로서 분류될 수 있다. 예시의 목적으로 제시되는 특정 예에서, 하기의 표 1은 특정 액세스 포인트(AP1, AP2 또는 AP3로서 도시됨)에 의해 송신되는 신호로부터의 예상 RSSI 시그니처 값을 비롯해 그리드포인트들에 대해 RSSI 추출기(404)에 의해 추출되는 예시적 특징들, 및 그리드포인트들의 위치들의 분류를 나타낸다.
[00046]
위의 특정 예에서, AP1, AP2 및 AP3로부터 내부 환경에 있는 것으로 알려진 그리드포인트에서 수신된 신호들의 예상 강도가 외부 환경에 있는 것으로 알려진 그리드포인트에서 수신된 신호들의 예상 강도보다 실질적으로 더 높음이 관찰될 수 있다. 표 1에 나타난 특징들을 보완하기 위해, 프리프로세서(420)는, 하기의 표 2에서 요약된 바와 같이, RSSI 판독들(418)로부터 부가 특징들을 추출할 수 있다.
[00047]
여기서, 임계치 신호 강도들은 -70 ㏈ 및 -90 ㏈로 설정된다. 그러나, 이들이 단지 적용될 수 있는 예시적 임계치들이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 내부 또는 외부에 있는 것으로 알려진 특정 위치들에서, 임계치 레벨들의 수신 신호 강도를 갖는 신호들의 개수가 카운팅될 수 있다. 일정한 임계치들을 초과하는 수신 신호 강도를 갖는 포착된 신호들의 카운트에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스의 위치는 내부 구역 또는 외부 구역에 있는 것으로서 분류될 수 있다.
[00048]
위의 추론 모델들의 특정 예들은 모바일 디바이스의 위치를 다른 구역들과 별개인 구역을 갖는 것으로서 분류할 수 있다(예컨대, 실내 대 실외, 일 특정 LCI 대 다른 LCI에 있음). 그러나, 일 대안적 구현에서, 추론 모델은 모바일 디바이스가 특정 영역 내에 위치되거나 또는 이 특정 영역에 접근하고 있을 가능성 또는 확률(예컨대, 모바일 디바이스가 실내 환경에 위치되거나 또는 특정 LCI 내에 위치될 확률 또는 가능성)을 컴퓨팅할 수 있다.
[00049]
특정 구현들에서, RSSI 라디오 히트맵의 예상 시그니처 값들은 문제의 신호들을 송신하기 위해 AP에서 인가되는 특정 송신 전력을 추정할 수 있고, 이 특정 송신 전력은 필드에서 AP에 의해 실제로 인가되는 송신 전력으로부터 벗어날 수 있다. 부가적으로, 특정 구현들에서, 상이한 모바일 디바이스 수신기들은 로컬 AP들로부터 포착된 신호들에 상이한 이득들을 적용할 수 있다. 따라서, 동일한 위치에서 상이한 모바일 디바이스 수신기들에 의해 포착된 신호의 RSSI 값들은 상이한 모바일 디바이스 수신기들에 의해 적용되는 상이한 수신기 이득들에 적어도 부분적으로 기초하여 변할 수 있다. 여기서, 모바일 수신기에서 적용되는 이득의 변동 및/또는 송신 전력(및 예상 RSSI 히트맵 시그니처 값들을 컴퓨팅하기 위해 사용되는 부정확한 전파 모델, 다중경로 또는 오배치된 AP들과 같은 다른 인자들)의 변동은 측정 RSSI와 특정 위치에 대한 라디오 히트맵의 예상 RSSI 시그니처 값 사이의 "오프셋"에 기여할 수 있다. 특정 구현에서, 시간에 걸쳐, 모바일 디바이스는 이러한 오프셋을 (예컨대, 지상 검증 관찰들, 및 측정 RSSI와 라디오 히트맵의 예상 RSSI 시그니처 값들의 비교들에 기초하여) 추정하고, 예상 RSSI 시그니처 값들에 대한 측정 RSSI의 미래 적용을 위해 이 오프셋을 캐싱할 수 있다.
[00050]
다른 구현에서, 특정 모바일 디바이스 및 특정 AP에 대한 오프셋은, 실내 베뉴에 대한 특정 모바일 디바이스의 진입에 앞서 추정될 수 있다. 예컨대, 빌딩에 들어가기에 앞서, 모바일 디바이스는 LCI(예컨대, 실외 부분으로 연장되는 커버리지를 갖는 LCI)에 의해 커버되는 영역 내의 정확한 GNSS 포지션 픽스를 획득할 수 있다. 포지션 픽스를 획득하는 것과 동시에, 모바일 디바이스는 RSSI를 측정하기 위해 특정 AP에 의해 송신된 신호를 포착할 수 있다. 모바일 디바이스는 측정 RSSI 및 GNSS 포지션 픽스에 의해 결정된 모바일 디바이스의 추정된 위치를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 서버에 송신할 수 있다. 이후, 서버는, 측정 RSSI를 라디오 히트맵으로부터의 예상 RSSI 시그니처(예컨대, RSSI 히트맵 그리드포인트로부터 포지션 픽스에 의해 결정된 추정 위치로 외삽 또는 보간됨)와 비교하여, 차이를 수신기 이득 또는 오프셋 값으로서 컴퓨팅할 수 있다. 이후, 컴퓨팅된 수신기 이득 또는 오프셋 값은 서버로부터 모바일 디바이스로의 리턴 메시지에서 송신될 수 있다. 이후, 모바일 디바이스는, (예컨대, 실내들과 실외들 사이의 전이들을 검출하기 위해,) 본원에 논의되는 분류기들과 함께, 수신기 이득 또는 오프셋을 사용할 수 있다.
[00051]
라디오 히트맵의 예상 RSSI 시그니처 값으로부터 측정 RSSI의 오프셋들의 불확실성이 관심대상 구역에 있거나 또는 이 관심대상 구역에 접근하고 있는 것으로서의 모바일 디바이스의 분류의 추론들에서의 확실성 또는 정확성에 영향을 끼칠 수 있음이 관찰될 수 있다. 일 구현에서, 모바일 디바이스의 위치는 내부(또는 실내)이거나, 외부(또는 실외)이거나, 또는 가장자리(예컨대, 확정적으로 내부 또는 외부가 아님)인 것으로서 분류될 수 있다. 실시예에 따라, 확률적 추론 모델은, RSSI를 측정하기 위해 포착된 신호에 적용되는 수신기 이득 또는 "오프셋"에 적어도 부분적으로 기초하여, 모바일 디바이스가 실내 구역에 위치되는지 또는 실외 구역에 위치되는지의 여부에 관한 추론을 컨디셔닝할 수 있다.
[00052]
도 5에 예시된 특정 구현에서, 다섯 개의 가능한 이산 오프셋들이 시간들(1 내지 5)에서 -10㏈, -5㏈, 0㏈, +5㏈ 및 +10㏈로서 식별된다. 예컨대, 시간(1)에서, 모바일 디바이스의 위치는 다섯 개의 가능한 오프셋들 중에서 네 개에 대해 실외 구역에 있는 것으로서 분류될 수 있다. 모바일 디바이스가 실내 영역에 있다는 추론 확률 또는 가능성은 0.2인 것으로 추론될 수 있다. 시간(4)에 의해, 모바일 디바이스의 위치는 다섯 개의 가능한 오프셋들 중에서 세 개에 대해 실외 구역에 있는 것으로서 분류될 수 있다. 이후, 모바일 디바이스가 실내 영역에 있다는 추론 확률 또는 가능성은 0.4로 상승할 수 있다. 시간(5)에 의해, 모바일 디바이스의 위치는 다섯 개의 가능한 오프셋들 중 네 개에 대해 실내 영역에 있는 것으로서 분류될 수 있다. 이후, 모바일 디바이스가 실내 영역에 있다는 추론 확률 또는 가능성은 0.8로 상승할 수 있다. 여기서, 부가적으로, 모바일 디바이스가 실내 영역에 있다는 증가하는 추론 확률이, 모바일 디바이스의 위치가 시간(1)으로부터 시간(5)으로 실내 환경 쪽으로 이동하는 추세임을 제안할 수 있음이 관찰될 수 있다. 유사한 예가 도 6에서 예시되며, 여기서 맵은 인테리어 및 익스테리어 구역들을 나타낸다. 화살표는 실내 부분으로부터 실외 부분으로 전이하는 모바일 디바이스의 이동을 예시한다. 앙상블 예측 알고리즘을 적용하여, 모바일 디바이스의 위치는 실내 구역으로부터 떨어져 실외 구역 쪽으로 전이되고 있는 것으로 예측될 수 있다.
[00053]
특정 시나리오들에서, 빌딩의 인테리어 부분에서의 포지셔닝 수행은 실외 구역에서의 포지셔닝 수행의 것과 유사하게 행동할 수 있다. 예컨대, 인테리어 뜰, 인테리어 우물 등의 위치들은 빌딩의 다른 부분들로부터 AP 송신들의 레인지 밖일 수 있다. 따라서, 이러한 인테리어 부분들에 대해 이용가능한 임의의 신뢰성 있는 히트맵 데이터가 없을 수 있다. 실시예에 따라, 추론 모델을 발전시키기 위한 트레이닝은, 빌딩을 커버하는 영역의 오직 제한된 부분으로부터의 히트맵 값들에 의존할 수 있다. 도 7은 인테리어 부분(702)을 포함하는 빌딩의 인테리어의 맵이며, 여기서 실내 포지셔닝 기술들은 제대로 수행되지 않을 수 있다. 부분(702)은, 바운딩 박스를 구분함으로써 부분(704)으로부터 분리될 수 있다. 이 특정 예에서, 부분(704)을 커버하는 히트맵 데이터는 (예컨대, 나이브 베이즈, 결정 트리 또는 SVM 모델들을 사용하여) 추론 모델을 트레이닝할 때 사용하기 위해 격리될 수 있다(예컨대, 부분(704)의 외부의 부분들을 배제함). 정확성의 추가적인 개선들은 정보 이득 척도(measure)에 적어도 부분적으로 기초하여 특징들의 순위를 매김으로써 달성될 수 있다. 도 8에 도시된 특정 예에서, 다수의 AP들의 MAC 어드레스들은 가장 많이 관련된 것으로부터 가장 적게 관련된 것으로 순위가 매겨진다. 추론 모델들에 기초하여 나이브 베이즈(NB) 및 결정 트리(DT:decision tree)를 사용하여 정확한 추론을 만들 대응하는 확률들과 함께 도시된 바와 같이, 속성들은, 정확한 추론을 산출할 대응하는 확률들로 톱 5, 톱 10 등으로서 순위가 매겨질 수 있다.
[00054]
특정 LCI에 대해, 일관된 결정 경계가 가정되면, 추론 모델에 대한 파라미터들의 단일 세트는 부정확할 수 있다. 특정 구현에서, LCI에 의해 커버되는 영역이 타일들로 파티셔닝될 수 있어, 추론 모델들은 특정 타일들에 대해 트레이닝될 수 있다. 예컨대, 타일들은 특정 위치를 타일의 중심으로서 가지며 형성될 수 있다. 특정 타일에 대해, 분류기는, 특정 노드 또는 그리드포인트 상의 실내/실외 태그들을 사용하여 트레이닝될 수 있다. GNSS 포지션 픽스의 수신, 및 (예컨대, 도 2의 시간(204)에서) 추론 모델의 파라미터들에 대한 모바일 디바이스로부터의 요청에 대한 응답으로, 서버는, 추론 모델을 표시하는 하나 또는 그 초과의 파라미터들, GNSS 포지션 픽스에 가장 가까운 타일의 위치 및 크기를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들로 응답할 수 있다. 이후, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스의 위치를 실내 또는 실외인 것으로서 분류하기 위해, 추론 모델을 표시하는 송신된 파라미터들을 사용할 수 있다. 모바일 디바이스가 타일에 의해 커버되는 영역을 떠날 때, 모바일 디바이스는 추론 모델을 표시하는 파라미터들, 다른 타일의 위치 및 크기에 대한 새로운 요청을 서버에 송신할 수 있다.
[00055]
도 9는 실시예에 따른, 모바일 디바이스의 개략적 다이어그램이다. 모바일 디바이스(100)(도 1)는 도 9에 도시된 모바일 디바이스(1100)의 하나 또는 그 초과의 특징들을 포함할 수 있다. 일정한 실시예들에서, 모바일 디바이스(1100)는 또한, 무선 트랜시버(1121)를 포함할 수 있고, 이 무선 트랜시버(1121)는 안테나(1122)를 통해 무선 통신 네트워크를 거쳐 무선 신호들(1123)을 송신 및 수신할 수 있다. 무선 트랜시버(1121)는 무선 트랜시버 버스 인터페이스(1120)에 의해 버스(1101)에 연결될 수 있다. 일부 실시예들에서, 무선 트랜시버 버스 인터페이스(1120)는 무선 트랜시버(1121)와 적어도 부분적으로 통합될 수 있다. 일부 실시예들은, 대응하는 다수의 무선 통신 표준들, 이를테면, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, WiFi, CDMA, WCDMA, LTE 및 블루투스®에 따라 신호들을 송신 및/또는 수신하는 것을 가능하게 하기 위해, 다수의 무선 트랜시버들(1121) 및 무선 안테나들(1122)을 포함할 수 있다.
[00056]
모바일 디바이스(1100)는 또한, SPS 안테나(1158)를 통해 SPS 신호들(1159)을 수신 및 포착할 수 있는 SPS 수신기(1155)를 포함할 수 있다. SPS 수신기(1155)는 또한, 모바일 디바이스(1100)의 위치를 추정하기 위해, 포착된 SPS 신호들(1159)을 전체로든 또는 부분으로든 프로세싱할 수 있다. 일부 실시예들에서, 범용 프로세서(들)(1111), 메모리(1140), DSP(들)(1112) 및/또는 전문화된 프로세서들(미도시)은 또한, SPS 수신기(1155)와 함께, 포착된 SPS 신호들을 전체로든 또는 부분으로든 프로세싱하고 그리고/또는 모바일 디바이스(1100)의 추정된 위치를 계산하기 위해 활용될 수 있다. 포지셔닝 동작들을 수행할 때 사용하기 위한 SPS 또는 다른 신호들의 저장은 메모리(1140) 또는 레지스터들(미도시)에서 수행될 수 있다.
[00057]
또한, 도 9에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(1100)는 버스 인터페이스(1120)에 의해 버스(1101)에 연결된 디지털 신호 프로세서(digital signal processor)(들)(DSP(들))(1112), 버스 인터페이스(1120)에 의해 버스(1101)에 연결된 범용 프로세서(들)(1111) 및 메모리(1140)를 포함할 수 있다. 버스 인터페이스(1120)는 DSP(들)(1112), 범용 프로세서(들)(1111) 및 메모리(1140)와 통합될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 기능들은 메모리(1140)에, 예컨대, 컴퓨터-판독가능 저장 매체, 예컨대, 단지 몇몇 예를 들자면, RAM, ROM, FLASH, 또는 디스크 드라이브 상에 저장된 하나 또는 그 초과의 머신-판독가능 명령들의 실행에 대한 응답으로 수행될 수 있다. 하나 또는 그 초과의 명령들은 범용 프로세서(들)(1111), 전문화된 프로세서들, 또는 DSP(들)(1112)에 의해 실행가능할 수 있다. 메모리(1140)는 본원에 설명된 기능들을 수행하기 위해 프로세서(들)(1111) 및/또는 DSP(들)(1112)에 의해 실행가능한 소프트웨어 코드(프로그래밍 코드, 명령들 등)를 저장하는 비-일시적 프로세서-판독가능 메모리 및/또는 컴퓨터-판독가능 메모리를 포함할 수 있다.
[00058]
또한, 도 9에 도시된 바와 같이, 사용자 인터페이스(1135)는 여러 디바이스들, 이를테면, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 스피커, 마이크로폰, 디스플레이 디바이스, 진동 디바이스, 키보드, 터치 스크린 중 임의의 하나를 포함할 수 있다. 특정 구현에서, 사용자 인터페이스(1135)는, 사용자가 모바일 디바이스(1100) 상에서 호스팅되는 하나 또는 그 초과의 애플리케이션들과 상호작용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예컨대, 사용자 인터페이스(1135)의 디바이스들은, 사용자로부터의 액션에 대한 응답으로 DSP(들)(1112) 또는 범용 프로세서(1111)에 의해 추가로 프로세싱되도록, 아날로그 또는 디지털 신호들을 메모리(1140) 상에 저장할 수 있다. 유사하게, 모바일 디바이스(1100) 상에서 호스팅되는 애플리케이션들은 출력 신호를 사용자에게 제시하기 위해 아날로그 또는 디지털 신호들을 메모리(1140) 상에 저장할 수 있다. 다른 구현에서, 모바일 디바이스(1100)는 선택적으로 전용 오디오 입력/출력(I/O:input/output) 디바이스(1170)를 포함할 수 있고, 이 전용 오디오 입력/출력(I/O) 디바이스(1170)는, 예컨대, 전용 스피커, 마이크로폰, 디지털-아날로그 회로, 아날로그-디지털 회로, 증폭기들 및/또는 이득 제어를 포함한다. 그러나, 이것이 단지 오디오 I/O가 모바일 디바이스에서 어떻게 구현될 수 있는지의 예이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 다른 구현에서, 모바일 디바이스(1100)는 키보드 또는 터치 스크린 디바이스 상의 터칭 또는 압력에 응답적인 터치 센서들(1162)을 포함할 수 있다.
[00059]
모바일 디바이스(1100)는 또한, 정지 화상 또는 움직이는 화상을 캡쳐하기 위한 전용 카메라 디바이스(1164)를 포함할 수 있다. 카메라 디바이스(1164)는, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 이미징 센서(예컨대, 전하 결합 소자 또는 CMOS 이미저), 렌즈, 아날로그- 디지털 회로, 프레임 버퍼들을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 캡쳐된 이미지들을 표현하는 신호들의 부가 프로세싱, 컨디셔닝, 인코딩 또는 압축은 범용/애플리케이션 프로세서(1111) 또는 DSP(들)(1112)에서 수행될 수 있다. 대안적으로, 전용 비디오 프로세서(1168)는 캡쳐된 이미지들을 표현하는 신호들의 컨디셔닝, 인코딩, 압축 또는 조작을 수행할 수 있다. 부가적으로, 비디오 프로세서(1168)는 모바일 디바이스(1100) 상의 디스플레이 디바이스(미도시) 상에서의 프리젠테이션을 위해 저장된 이미지 데이터를 디코딩/압축해제할 수 있다.
[00060]
모바일 디바이스(1100)는 또한, 버스(1101)에 커플링된 센서들(1160)을 포함할 수 있고, 이 센서들(1160)은 예컨대, 관성 센서들 및 환경 센서들을 포함할 수 있다. 센서들(1160) 중 관성 센서들은, 예컨대, 가속도계들(예컨대, 삼차원으로의 모바일 디바이스(1100)의 가속에 집합적으로 반응함), 하나 또는 그 초과의 자이로스코프들 또는 하나 또는 그 초과의 자력계들(예컨대, 하나 또는 그 초과의 나침반 애플리케이션들을 지원하기 위한 것임)을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(1100)의 환경 센서들은, 예컨대, 단지 몇몇 예들을 들자면, 온도 센서들, 대기압 센서들, 주변광 센서들, 카메라 이미저들, 마이크로폰들을 포함할 수 있다. 센서들(1160)은, 하나 또는 그 초과의 애플리케이션들, 이를테면, 예컨대, 포지셔닝 또는 내비게이션 동작들로 지시되는 애플리케이션들을 지지하여, 메모리(1140)에 저장되고 DPS(들)(1112) 또는 범용/애플리케이션 프로세서(1111)에 의해 프로세싱될 수 있는 아날로그 또는 디지털 신호들을 생성할 수 있다. 예컨대, DSP(들)(1112) 또는 범용/애플리케이션 프로세서(1111)는 도 3의 블록(306)에서 표시된 프로세스의 액션들의 일부 또는 전부를 수행할 수 있을 수 있다.
[00061]
특정 구현에서, 모바일 디바이스(1100)는 무선 트랜시버(1121) 또는 SPS 수신기(1155)에서 수신 및 하향변환된 신호들의 베이스밴드 프로세싱을 수행할 수 있는 전용 모뎀 프로세서(1166)를 포함할 수 있다. 유사하게, 모뎀 프로세서(1166)는 무선 트랜시버(1121)에 의한 송신을 위해 상향변환될 신호들의 베이스밴드 프로세싱을 수행할 수 있다. 대안적 구현들에서, 전용 모뎀 프로세서를 갖는 것 대신에, 베이스밴드 프로세싱은 범용 프로세서 또는 DSP(예컨대, 범용/애플리케이션 프로세서(1111) 또는 DSP(들)(1112))에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 이들이 단지 베이스밴드 프로세싱을 수행할 수 있는 구조들의 예들이고, 청구되는 발명의 요지가 이 점에서 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 또한, 무선 트랜시버(1121)는, 모뎀 프로세서(1166) 및/또는 범용/애플리케이션 프로세서(1111) 또는 DSP(들)(1112)와 결합하여, 도 3의 블록들(302, 304, 308 또는 310)에서 제시된 액션들을 수행할 수 있다.
[00062]
도 10은 예시적 시스템(1200)을 예시하는 개략적 다이어그램이고, 이 시스템(1200)은, 예컨대, 도 1과 관련하여 위에서 설명된 기술들 또는 프로세스들을 구현하도록 구성가능한 하나 또는 그 초과의 디바이스들(예컨대, 서버들(140, 145 및 150)을 포함함)을 포함할 수 있다. 시스템(1200)은, 예컨대, 제 1 디바이스(1202), 제 2 디바이스(1204), 및 제 3 디바이스(1206)를 포함할 수 있고, 이들은 무선 통신 네트워크(1208)를 통해 서로 동작가능하게 커플링될 수 있다. 양상에서, 제 1 디바이스(1202)는 포지셔닝 도움 데이터, 이를테면, 예컨대, 기지국 얼머낵을 제공할 수 있는 서버를 포함할 수 있다. 제 1 디바이스(1202)는 또한, 요청하는 모바일 디바이스의 위치의 대략적 추정치에 적어도 부분적으로 기초하여 LCI를 요청하는 모바일 디바이스에 제공할 수 있는 서버를 포함할 수 있다. 제 1 디바이스(1202)는 또한, 모바일 디바이스로부터의 요청에서 특정된 LCI의 위치에 관련된 실내 포지셔닝 도움 데이터를 제공할 수 있는 서버를 포함할 수 있다. 양상에서, 제 2 및 제 3 디바이스들(1204 및 1206)은 모바일 디바이스들을 포함할 수 있다. 또한, 양상에서, 무선 통신 네트워크(1208)는 예컨대 하나 또는 그 초과의 무선 액세스 포인트들을 포함할 수 있다. 그러나, 청구되는 발명의 요지는 이러한 점들에서 범위가 제한되지 않는다.
[00063]
도 10에 도시된 바와 같이, 제 1 디바이스(1202), 제 2 디바이스(1204) 및 제 3 디바이스(1206)는 무선 통신 네트워크(1208)를 통해 데이터를 교환하도록 구성가능할 수 있는 임의의 디바이스, 어플라이언스 또는 머신을 대표할 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 제 1 디바이스(1202), 제 2 디바이스(1204), 또는 제 3 디바이스(1206) 중 임의의 디바이스는 하나 또는 그 초과의 컴퓨팅 디바이스들 또는 플랫폼들, 이를테면, 예컨대, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 워크스테이션, 서버 디바이스 등; 하나 또는 그 초과의 퍼스널 컴퓨팅 또는 통신 디바이스들 또는 어플라이언스들, 이를테면, 예컨대, 퍼스널 디지털 어시스턴트, 모바일 통신 디바이스 등; 컴퓨팅 시스템 또는 연관된 서비스 제공자 능력, 이를테면, 예컨대, 데이터베이스 또는 데이터 저장 서비스 제공자/시스템, 네트워크 서비스 제공자/시스템, 인터넷 또는 인트라넷 서비스 제공자/시스템, 포털 또는 검색 엔진 서비스 제공자/시스템, 무선 통신 서비스 제공자/시스템; 또는 이들의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 제 1, 제 2, 및 제 3 디바이스들(1202, 1204, 및 1206) 중 임의의 디바이스는, 각각, 본원에 설명된 예들에 따라 기지국 얼머낵 서버, 기지국, 또는 모바일 디바이스 중 하나 또는 그 초과를 포함할 수 있다.
[00064]
유사하게, 도 8에 도시된 바와 같이, 무선 통신 네트워크(1208)는 제 1 디바이스(1202), 제 2 디바이스(1204), 및 제 3 디바이스(1206) 중 적어도 두 개의 디바이스들 사이의 데이터의 교환을 지원하도록 구성가능한 하나 또는 그 초과의 통신 링크들, 프로세스들, 또는 자원들을 대표한다. 제한이 아닌 예로서, 무선 통신 네트워크(1208)는 무선 또는 유선 통신 링크들, 전화 또는 원격통신 시스템들, 데이터 버스들 또는 채널들, 광섬유들, 지상 비히클 또는 우주선 자원들, 로컬 영역 네트워크들, 광역 네트워크들, 인트라넷들, 인터넷, 라우터들 또는 스위치들 등, 또는 이들의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 예컨대, 제 3 디바이스(1206)에서 부분적으로 가려진 것으로서 예시된 대시 라인 박스에 의해 예시된 바와 같이, 무선 통신 네트워크(1208)에 동작가능하게 커플링된 부가적인 유사한 디바이스들이 있을 수 있다.
[00065]
시스템(1200)에 도시된 다양한 디바이스들 및 네트워크들 중 일부 또는 전부, 그리고 본원에 추가로 설명되는 프로세스들 및 방법들이 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 임의의 결합을 사용하거나 또는 그렇지 않으면 포함하여 구현될 수 있음이 인식된다.
[00066]
따라서, 제한이 아닌 예로서, 제 2 디바이스(1204)는 버스(1228)를 통해 메모리(1222)에 동작가능하게 커플링되는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1220)을 포함할 수 있다.
[00067]
프로세싱 유닛(1220)은 데이터 컴퓨팅 프로시저 또는 프로세스의 적어도 일부를 수행하도록 구성가능한 하나 또는 그 초과의 회로들을 대표한다. 제한이 아닌 예로서, 프로세싱 유닛(1220)은 하나 또는 그 초과의 프로세서들, 제어기들, 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 주문형 집적 회로들, 디지털 신호 프로세서들, 프로그램가능 논리 디바이스들, 필드 프로그램가능 게이트 어레이들 등 또는 이들의 임의의 결합을 포함할 수 있다.
[00068]
메모리(1222)는 임의의 데이터 저장 메커니즘을 대표한다. 메모리(1222)는 예컨대, 주 메모리(1224) 또는 보조 메모리(1226)를 포함할 수 있다. 주 메모리(1224)는 예컨대, 랜덤 액세스 메모리, 판독 전용 메모리 등을 포함할 수 있다. 이 예에서 프로세싱 유닛(1220)과 별개인 것으로서 예시되지만, 주 메모리(1224)의 일부 또는 전부가 프로세싱 유닛(1220) 내에 제공되거나 또는 그렇지 않으면 이 프로세싱 유닛(1220)과 공동-위치/커플링될 수 있음이 이해되어야 한다. 특정 구현에서, 프로세싱 유닛(1220)은 위에서 논의된 도 4에서 제시된 액션들 중 하나 또는 그 초과를 수행하기 위해 메모리(1224) 상에 저장된 머신-판독가능 명령들을 실행할 수 있다.
[00069]
보조 메모리(1226)는, 예컨대, 주 메모리 또는 하나 또는 그 초과의 데이터 저장 디바이스들 또는 시스템들, 이를테면, 예컨대, 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 테이프 드라이브, 고체 상태 메모리 드라이브 등과 동일한 또는 유사한 타입의 메모리를 포함할 수 있다. 일정한 구현들에서, 보조 메모리(1226)는 동작가능하게 컴퓨터-판독가능 매체(1240)를 수용할 수 있거나 또는 그렇지 않으면 이 컴퓨터-판독가능 매체(1240)에 커플링되도록 구성가능할 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체(1240)는, 시스템(1200)의 디바이스들 중 하나 또는 그 초과에 대한 데이터, 코드 또는 명령들을 운반할 수 있거나 또는 액세스가능하게 할 수 있는 예컨대, 임의의 비-일시적 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터- 판독가능 매체(1240)는 또한, 저장 매체로 지칭될 수 있다.
[00070]
제 2 디바이스(1204)는, 예컨대, 적어도 무선 통신 네트워크(1208)에 대한 제 2 디바이스(1204)의 동작성 커플링을 제공하거나 또는 다른 방식으로 지원하는 통신 인터페이스(1030)를 포함할 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 통신 인터페이스(1230)는 네트워크 인터페이스 디바이스 또는 카드, 모뎀, 라우터, 스위치, 트랜시버 등을 포함할 수 있다.
[00071]
제 2 디바이스(1204)는, 예컨대, 입력/출력 디바이스(1232)를 포함할 수 있다. 입력/출력 디바이스(1232)는 휴먼 또는 머신 입력들을 수용하거나 또는 다른 방식으로 도입하도록 구성가능할 수 있는 하나 또는 그 초과의 디바이스들 또는 특징들, 또는 휴먼 또는 머신 출력들을 전달하거나 또는 다른 방식으로 제공하도록 구성가능할 수 있는 하나 또는 그 초과의 디바이스들 또는 특징들을 대표한다. 제한이 아닌 예로서, 입력/출력 디바이스(1232)는 동작가능하게 구성된 디스플레이, 스피커, 키보드, 마우스, 트랙볼, 터치 스크린, 데이터 포트 등을 포함할 수 있다.
[00072]
본원에 설명된 방법론들은 특정 예들에 따른 적용들에 따라 다양한 수단에 의해 구현될 수 있다. 예컨대, 이러한 방법론들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합들로 구현될 수 있다. 예컨대, 하드웨어 구현에서, 프로세싱 유닛은 하나 또는 그 초과의 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit)들("ASIC들"), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor)들("DSP들"), 디지털 신호 프로세싱 디바이스(digital signal processing device)들("DSPD들"), 프로그램가능 논리 디바이스(programmable logic device)들("PLD들"), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(field programmable gate array)들("FPGA들"), 프로세서들, 제어기들, 마이크로-제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 디바이스 유닛들, 또는 이들의 결합들 내에 구현될 수 있다.
[00073]
본원에 포함된 상세한 설명의 일부 부분들은 특정 장치 또는 특수 목적 컴퓨팅 디바이스 또는 플랫폼의 메모리 내에 저장된 바이너리 디지털 신호들 상의 동작들의 알고리즘들 또는 기호 표현들 면에서 제시된다. 본 특정 명세서의 콘텍스트에서, 특정 장치 등의 용어는, 일단 그것이 프로그램 소프트웨어로부터의 명령들에 따라 특정 동작들을 수행하도록 프로그래밍된다면, 범용 컴퓨터를 포함한다. 알고리즘적 설명들 또는 기호 표현들은, 자신들의 작업의 본질을 다른 당업자들에게 전달하기 위해 신호 프로세싱 또는 관련 기술들에서 당업자들에 의해 사용되는 기술들의 예들이다. 알고리즘은, 여기서 그리고 일반적으로, 원하는 결과를 유도하는, 동작들 또는 유사한 신호 프로세싱의 자기 모순이 없는 시퀀스인 것으로 간주된다. 이 콘텍스트에서, 동작들 또는 프로세싱은 물리적 수량들의 물리적 조작을 수반한다. 반드시는 아니지만, 통상적으로, 이러한 수량들은 저장, 전송, 결합, 비교 또는 다른 방식으로 조작될 수 있는 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취할 수 있다. 시간들에서, 주로 일반적인 사용의 이유들로, 이러한 신호들을 비트들, 데이터, 값들, 엘리먼트들, 심볼들, 캐릭터들, 항들, 숫자들, 수사들 등으로서 지칭하는 것이 편리함이 증명되었다. 그러나, 이들 또는 유사한 용어들의 전부가 적절한 물리적 수량들과 연관되어야 하고, 단지 편리한 라벨들임이 이해되어야 한다. 달리 구체적으로 진술되지 않는 한, 본원의 논의로부터 명백한 바와 같이, 본 명세서 논의들 전체에 걸쳐, "프로세싱", "컴퓨팅", "계산", "결정" 등과 같은 용어들을 활용하는 것이 특정 장치, 예컨대, 특수 목적 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨팅 장치 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스의 액션들 또는 프로세스들을 지칭함이 인식된다. 그러므로, 본 명세서의 콘텍스트에서, 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스는, 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스의 메모리들, 레지스터들, 또는 다른 정보 저장 디바이스들, 송신 디바이스들, 또는 디스플레이 디바이스들 내에서 물리적 전자 또는 자기 수량들로서 통상적으로 표현되는 신호들을 조작하거나 또는 변환할 수 있다.
[00074]
본원에 설명된 무선 통신 기술들은 다양한 무선 통신 네트워크들, 예컨대, 무선 광역 네트워크(wireless wide area network)("WWAN"), 무선 로컬 영역 네트워크(wireless local area network)("WLAN"), 무선 퍼스널 영역 네트워크(WPAN:wireless personal area network) 등과 관련될 수 있다. "네트워크" 및 "시스템"이란 용어는 본원에서 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. WWAN은 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access)("CDMA") 네트워크, 시분할 다중 접속(Time Division Multiple Access)("TDMA") 네트워크, 주파수 분할 다중 접속(Frequency Division Multiple Access)("FDMA") 네트워크, 직교 주파수 분할 다중 접속(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)("OFDMA") 네트워크, 단일-캐리어 주파수 분할 다중 접속(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access)("SC-FDMA") 네트워크, 또는 위의 네트워크들의 임의의 결합 등일 수 있다. CDMA 네트워크는 하나 또는 그 초과의 라디오 액세스 기술(radio access technology)들("RAT들"), 예컨대, 단지 몇몇 라디오 기술들을 들자면, cdma2000, 광대역(Wideband)-CDMA("W-CDMA")를 구현할 수 있다. 여기서, cdma2000은 IS-95, IS-2000, 및 IS-856 표준들에 따라 구현된 기술들을 포함할 수 있다. TDMA 네트워크는 글로벌 이동 통신 시스템(Global System for Mobile Communications)("GSM"), 디지털 어드밴스드 모바일 전화 시스템(Digital Advanced Mobile Phone System)("D-AMPS"), 또는 어떤 다른 RAT을 구현할 수 있다. GSM 및 W-CDMA는 "3세대 파트너쉽 프로젝트(3rd Generation Partnership Project)"("3GPP")로 명명된 컨소시엄으로부터의 문서들에서 설명된다. cdma2000은 "3세대 파트너쉽 프로젝트 2"("3GPP2")로 명명된 컨소시엄으로부터의 문서들에서 설명된다. 3GPP 및 3GPP2 문서들은 공개적으로 이용가능하다. 4G 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution)("LTE") 통신 네트워크들은 또한, 양상에서 청구되는 발명의 요지에 따라 구현될 수 있다. WLAN은 IEEE 802.11x 네트워크를 포함할 수 있고, WPAN은 예컨대, 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x를 포함할 수 있다. 본원에 설명된 무선 통신 구현들은 또한, WWAN, WLAN 또는 WPAN의 임의의 결합과 관련하여 사용될 수 있다.
[00075]
다른 양상에서, 앞서 언급된 바와 같이, 무선 송신기 또는 액세스 포인트는 셀룰러 전화 서비스를 비즈니스 또는 홈으로 연장시키기 위해 활용되는 펨토 셀을 포함할 수 있다. 이러한 구현에서, 하나 또는 그 초과의 모바일 디바이스들은 예컨대, 코드 분할 다중 접속("CDMA") 셀룰러 통신 프로토콜을 통해 펨토 셀과 통신할 수 있고, 펨토 셀은 인터넷과 같은 다른 브로드밴드 네트워크를 통해 더 큰 셀룰러 원격통신 네트워크에 대한 모바일 디바이스 액세스를 제공할 수 있다.
[00076]
본원에 설명된 기술들은 여러 GNSS 중 임의의 하나 및/또는 GNSS의 결합들을 포함하는 SPS와 함께 사용될 수 있다. 또한, 이러한 기술들은, "의사위성들"로서 동작하는 지상 송신기들, 또는 SV들과 이러한 지상 송신기들의 결합을 활용하는 포지셔닝 시스템들과 함께 사용될 수 있다. 지상 송신기들은, 예컨대, PN 코드 또는 다른 레인징 코드(예컨대, GPS 또는 CDMA 셀룰러 신호와 유사함)를 브로드캐스팅하는 지상-기반 송신기들을 포함할 수 있다. 이러한 송신기에는 원격 수신기에 의한 식별을 허용하기 위하여 고유 PN 코드가 할당될 수 있다. 지상 송신기들은, 예컨대, 궤도 SV로부터의 SPS 신호들이 이용가능하지 않을 수 있는 상황들에서, 예컨대, 터널들, 광산들, 빌딩들, 어번 캐니언들 또는 다른 에워싸인 영역들에서 SPS를 증가시키는데 유용할 수 있다. 의사위성들의 다른 구현은 라디오-비콘들로서 알려져 있다. 본원에 사용된 바와 같이, "SV"란 용어는, 의사위성들로서 동작하는 지상 송신기들, 의사위성들의 등가물들, 그리고 가능하게는 다른 것들을 포함하는 것으로 의도된다. 본원에 사용된 바와 같이, "SPS 신호들" 및/또는 "SV 신호들"이란 용어들은, 의사위성들로서 동작하는 지상 송신기들 또는 의사위성들의 등가물들을 비롯해 지상 송신기들로부터의 SPS-유사 신호들을 포함하는 것으로 의도된다.
[00077]
본원에 사용된 바와 같이, "및"과 "또는"이란 용어들은 그것이 사용되는 콘텍스트에 따라 적어도 부분적으로 좌우될 다양한 의미들을 포함할 수 있다. 통상적으로, "또는"은, 목록, 예컨대, A, B 또는 C를 연관시키기 위해 사용되는 경우, A, B, 및 C(여기서, 포함적 의미로 사용됨), 뿐만 아니라 A, B 또는 C(여기서, 배타적 의미로 사용됨)를 의미하는 것으로 의도된다. 본 명세서 전체에 걸쳐 "일 예" 또는 "예"에 대한 참조는, 예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조, 또는 특성이 청구되는 발명의 요지의 적어도 하나의 예에 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전체에 걸쳐 다양한 장소들에서 "일 예에서" 또는 "예"란 문구의 출현들이 반드시 전부가 동일한 예를 지칭하는 것은 아니다. 또한, 특정 특징들, 구조들, 또는 특성들이 하나 또는 그 초과의 예들에서 결합될 수 있다. 본원에 설명된 예들은 디지털 신호들을 사용하여 동작하는 머신들, 디바이스들, 엔진들, 또는 장치들을 포함할 수 있다. 이러한 신호들은 전자 신호들, 광학 신호들, 전자기 신호들, 또는 위치들 사이에서 정보를 제공하는 임의의 형태의 에너지를 포함할 수 있다.
[00078]
예시적 특징들인 것으로 현재 간주되는 것이 예시 및 설명되었지만, 청구되는 발명의 요지로부터 벗어남 없이, 다양한 다른 수정들이 이루어질 수 있고, 등가물들로 치환될 수 있음이 당업자들에 의해 이해될 것이다. 부가적으로, 본원에 설명된 중심 개념으로부터 벗어남 없이, 특정 상황을 청구되는 발명의 요지의 교시들에 적응시키기 위해 많은 수정들이 이루어질 수 있다. 그러므로, 청구되는 발명의 요지가 개시된 특정 예들로 제한되는 것이 아니라, 이러한 청구되는 발명의 요지가 또한, 첨부된 청구항들, 및 그 등가물들의 범위 내에 속하는 모든 양상들을 포함할 수 있음이 의도된다.
Claims (25)
- 방법으로서,
모바일 디바이스에서:
상기 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 서버에 송신하는 단계;
상기 위치의 상기 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 상기 서버로부터 수신하는 단계;
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들에 대한, 상기 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하는 단계 ―상기 복수의 후보자 구역들은 적어도 하나의 실내 구역 및 적어도 하나의 실외 구역을 포함함―;
상기 모바일 디바이스가 상기 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지를 상기 서버에 송신하는 단계; 및
상기 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 상기 서버로부터 수신하는 단계
를 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은 송신기 디바이스들의 하나 또는 그 초과의 위치들을 포함하고, 상기 관찰들 중 적어도 하나의 관찰은, 상기 송신기 디바이스들 중 적어도 하나의 송신기 디바이스에 의해 송신되고 상기 모바일 디바이스에 의해 포착된 신호의 수신 신호 강도의 측정을 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 제 1 구역에 위치되거나 또는 상기 제 1 구역에 접근하고 있는 것으로 결정되면, 하나 또는 그 초과의 위성 포지셔닝 시스템(SPS:satellite positioning system) 신호들을 포착하려고 시도하는 단계; 및
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 상기 제 1 구역과 상이한 제 2 구역에 위치되거나 또는 상기 제 2 구역에 접근하고 있는 것으로 결정되면, 실내 포지셔닝 동작들을 시도하는 단계
를 더 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 하나 또는 그 초과의 관찰들은 무선 송신기들로부터 포착된 신호들의 수신 신호 강도 표시(RSSI:received signal strength indication) 측정들을 포함하고,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 하나 또는 그 초과의 파라미터들은,
연관된 예상 RSSI 시그니처 값들과 상기 RSSI 측정들의 비교들에 대한, 연관된 임계치들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있는지의 여부를 특성화하는 파라미터들
을 포함하고,
상기 방법은,
상기 비교들을 결정할 때, 상기 RSSI 측정들에 대한 적용을 위한 오프셋을 증분적으로 변화시키는 단계; 및
상기 RSSI 값들과 연관된 임계치 값들을 초과하는 비교들의 개수에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치가 실내 영역 또는 실외 영역에 있는 것으로서 결정하는 단계
를 더 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 특정 구역은 실내 구역 또는 실외 구역인,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 복수의 후보자 구역들은 위치 콘텍스트 식별자(LCI:location context identifier)들과 연관된 구역들을 포함하고, 상기 특정 구역은 상기 LCI들 중 특정 LCI와 연관된 구역을 포함하는,
방법. - 제 6 항에 있어서,
수신된 포지셔닝 도움 데이터는 상기 LCI들 중 상기 특정 LCI와 연관된 상기 구역에 대한 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은, 이산 위치들과 연관된 예상 시그니처 값들의 라디오 히트맵으로부터 추출된 특징들에 적어도 부분적으로 기초하여 형성되는,
방법. - 모바일 디바이스로서,
메시지들을 무선 통신 네트워크에 무선으로 송신하고, 무선 통신 네트워크로부터 메시지들을 무선으로 수신하기 위한 무선 트랜시버 디바이스; 및
상기 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들의 상기 무선 트랜시버 디바이스를 통한 서버로의 송신을 개시하고;
상기 서버로부터 상기 트랜시버 디바이스에 수신되는, 상기 위치의 상기 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하고;
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들에 대한, 상기 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하고 ―상기 복수의 후보자 구역들은 적어도 하나의 실내 구역 및 적어도 하나의 실외 구역을 포함함―;
상기 모바일 디바이스가 상기 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지의 상기 트랜시버 디바이스를 통한 상기 서버로의 송신을 개시하고; 그리고
상기 서버로부터 상기 트랜시버 디바이스에 수신되는, 상기 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하기 위한
하나 또는 그 초과의 프로세서들
을 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 9 항에 있어서,
상기 특정 구역은 실내 구역 또는 실외 구역인,
모바일 디바이스. - 제 9 항에 있어서,
상기 복수의 후보자 구역들은 위치 콘텍스트 식별자(LCI)들과 연관된 구역들을 포함하고, 상기 특정 구역은 상기 LCI들 중 특정 LCI와 연관된 구역을 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 11 항에 있어서,
수신된 포지셔닝 도움 데이터는 상기 LCI들 중 상기 특정 LCI와 연관된 상기 구역에 대한 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 9 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표시하는 상기 파라미터들은 이산 위치들과 연관된 예상 시그니처 값들의 라디오 히트맵으로부터 추출된 특징들에 적어도 부분적으로 기초하여 형성되는,
모바일 디바이스. - 아티클(article)로서,
모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들의 서버로의 송신을 개시하고;
상기 서버로부터 무선 트랜시버 디바이스에 수신되는, 상기 위치의 상기 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하고;
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들에 대한, 상기 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하고 ―상기 복수의 후보자 구역들은 적어도 하나의 실내 구역 및 적어도 하나의 실외 구역을 포함함―;
상기 모바일 디바이스가 상기 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지의 상기 서버로의 송신을 개시하고; 그리고
상기 서버로부터 상기 무선 트랜시버 디바이스에 수신되는, 상기 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는 하나 또는 그 초과의 메시지들을 획득하기 위해,
하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 실행가능한 머신-판독가능 명령들을 저장하고 있는 저장 매체를 포함하는,
아티클. - 제 14 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은 송신기 디바이스들의 하나 또는 그 초과의 위치들을 포함하고, 상기 관찰들 중 적어도 하나의 관찰은, 상기 송신기 디바이스들 중 적어도 하나의 송신기 디바이스에 의해 송신되고 상기 모바일 디바이스에 의해 포착된 신호의 수신 신호 강도의 측정을 포함하는,
아티클. - 제 14 항에 있어서,
상기 명령들은,
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 제 1 구역에 위치되는 것으로 추론되면, 하나 또는 그 초과의 SPS 신호들을 포착하려고 시도하고; 그리고
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 상기 제 1 구역과 상이한 제 2 구역에 위치되는 것으로 추론되면, 실내 포지셔닝 동작들을 시도하기 위해,
상기 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 추가로 실행가능한,
아티클. - 제 14 항에 있어서,
상기 하나 또는 그 초과의 관찰들은 무선 송신기들로부터 포착된 신호들의 수신 신호 강도 표시(RSSI) 측정들을 포함하고,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은,
연관된 예상 RSSI 시그니처 값들과 상기 RSSI 측정들의 비교들에 대한, 연관된 임계치들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되는지의 여부를 특성화하는 파라미터들
을 포함하고,
상기 명령들은,
상기 비교들을 결정할 때, 상기 RSSI 측정들에 대한 적용을 위한 오프셋을 증분적으로 변화시키고; 그리고
상기 RSSI 값들과 연관된 임계치 값들을 초과하는 비교들의 개수에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치가 실내 영역 또는 실외 영역에 있는 것으로서 추론하기 위해,
상기 하나 또는 그 초과의 프로세서들에 의해 추가로 실행가능한,
아티클. - 모바일 디바이스로서,
상기 모바일 디바이스의 위치의 하나 또는 그 초과의 표시자들을 서버에 송신하기 위한 수단;
상기 위치의 상기 하나 또는 그 초과의 표시자들에 적어도 부분적으로 기초하는 추론 모델을 표현하는 파라미터들을 상기 서버로부터 수신하기 위한 수단;
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들에 대한, 상기 모바일 디바이스에 의해 획득된 하나 또는 그 초과의 관찰들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 복수의 후보자 구역들 중 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 결정하기 위한 수단 ―상기 복수의 후보자 구역들은 적어도 하나의 실내 구역 및 적어도 하나의 실외 구역을 포함함―;
상기 모바일 디바이스가 상기 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있음을 표시하는 요청 메시지를 상기 서버에 송신하기 위한 수단; 및
상기 요청 메시지에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 포지셔닝 도움 데이터를 상기 서버로부터 수신하기 위한 수단
을 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은 송신기 디바이스들의 하나 또는 그 초과의 위치들을 포함하고, 상기 관찰들 중 적어도 하나의 관찰은, 상기 송신기 디바이스들 중 적어도 하나의 송신기 디바이스에 의해 송신되고 상기 모바일 디바이스에 의해 포착된 신호의 수신 신호 강도의 측정을 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 제 1 구역에 위치되거나 또는 상기 제 1 구역에 접근하고 있는 것으로 결정되면, 하나 또는 그 초과의 위성 포지셔닝 시스템(SPS) 신호들을 포착하려고 시도하기 위한 수단; 및
상기 모바일 디바이스가 상기 복수의 구역들 중 상기 제 1 구역과 상이한 제 2 구역에 위치되거나 또는 상기 제 2 구역에 접근하고 있는 것으로 결정되면, 실내 포지셔닝 동작들을 시도하기 위한 수단
을 더 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 하나 또는 그 초과의 관찰들은 무선 송신기들로부터 포착된 신호들의 수신 신호 강도 표시(RSSI) 측정들을 포함하고,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은,
연관된 예상 RSSI 시그니처 값들과 상기 RSSI 측정들의 비교들에 대한, 연관된 임계치들의 적용에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 특정 구역에 위치되거나 또는 상기 특정 구역에 접근하고 있는지의 여부를 특성화하는 파라미터들
을 포함하고,
상기 모바일 디바이스는,
상기 비교들을 결정할 때, 상기 RSSI 측정들에 대한 적용을 위한 오프셋을 증분적으로 변화시키기 위한 수단; 및
상기 RSSI 값들과 연관된 임계치 값들을 초과하는 비교들의 개수에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치가 실내 영역 또는 실외 영역에 있는 것으로서 결정하기 위한 수단
을 더 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 특정 구역은 실내 구역 또는 실외 구역인,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 복수의 후보자 구역들은 위치 콘텍스트 식별자(LCI)들과 연관된 구역들을 포함하고, 상기 특정 구역은 상기 LCI들 중 특정 LCI와 연관된 구역을 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 23 항에 있어서,
수신된 포지셔닝 도움 데이터는 상기 LCI들 중 상기 특정 LCI와 연관된 상기 구역에 대한 포지셔닝 도움 데이터를 포함하는,
모바일 디바이스. - 제 18 항에 있어서,
상기 추론 모델을 표현하는 상기 파라미터들은, 이산 위치들과 연관된 예상 시그니처 값들의 라디오 히트맵으로부터 추출된 특징들에 적어도 부분적으로 기초하여 형성되는,
모바일 디바이스.
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US20160187457A1 (en) * | 2014-12-29 | 2016-06-30 | Qualcomm Incorporated | Hybrid model for smart positioning data processing |
US9875502B2 (en) * | 2015-03-06 | 2018-01-23 | Wal-Mart Stores, Inc. | Shopping facility assistance systems, devices, and methods to identify security and safety anomalies |
US20170094454A1 (en) * | 2015-09-25 | 2017-03-30 | Qualcomm Incorporated. | Efficiency crowdsourcing of wireless network-related data |
US9674671B2 (en) * | 2015-09-28 | 2017-06-06 | Qualcomm Incorporated | Message processing based on the reception condition of satellite signals |
US10228453B2 (en) * | 2015-11-13 | 2019-03-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Indoor positioning method and device |
CA3010604A1 (en) * | 2016-01-07 | 2017-07-13 | Erica C. JONES | Systems and methods of mapping storage facilities |
US9766349B1 (en) * | 2016-09-14 | 2017-09-19 | Uber Technologies, Inc. | Localization and tracking using location, signal strength, and pseudorange data |
US10791510B2 (en) * | 2017-02-27 | 2020-09-29 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Classification of access points |
US10979854B2 (en) * | 2017-06-02 | 2021-04-13 | Apple Inc. | Extending a radio map |
CN107766815B (zh) * | 2017-10-18 | 2021-05-18 | 福州大学 | 一种视觉辅助服务运营方法 |
JP6431231B1 (ja) * | 2017-12-24 | 2018-11-28 | オリンパス株式会社 | 撮像システム、学習装置、および撮像装置 |
CN109085533B (zh) * | 2018-07-03 | 2020-11-06 | 上海西井信息科技有限公司 | 局部无线波通讯定位方法、***、设备及存储介质 |
CN110012419A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-07-12 | 斯沃德教育科技股份有限公司 | 一种可穿戴式定位方法 |
CN109669201A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-23 | 斯沃德教育科技股份有限公司 | 一种基于可穿戴式的室内外定位算法 |
US10721708B1 (en) * | 2018-11-20 | 2020-07-21 | Cisco Technology, Inc. | Device location classification using data collected by wireless access points |
CN111263329B (zh) * | 2018-11-30 | 2021-06-22 | 华为技术有限公司 | 车联网通信方法、分发模块、中心服务器以及区域服务器 |
US10785744B1 (en) * | 2019-04-10 | 2020-09-22 | Cisco Technology, Inc. | Offloading location computation from cloud to access point (AP) with projection on base phase vectors |
US20220276334A1 (en) * | 2019-10-25 | 2022-09-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Information terminal, control method, and recording medium |
US11445465B2 (en) * | 2019-11-21 | 2022-09-13 | Qualcomm Incorporated | UE-based positioning |
US11233588B2 (en) * | 2019-12-03 | 2022-01-25 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Devices, systems and methods for determining a proximity of a peripheral BLE device |
CN110986950B (zh) * | 2019-12-09 | 2023-10-17 | 上海上实龙创智慧能源科技股份有限公司 | 一种基于bim的工厂噪声强度安全区域导航方法 |
US20210374122A1 (en) * | 2020-05-27 | 2021-12-02 | Koninklijke Philips N.V. | Method and systems for cleaning and enriching data from a real-time locating system |
US20220167131A1 (en) * | 2020-11-20 | 2022-05-26 | Qualcomm Incorporated | Indoor communication mode for user equipment |
CN115086877A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-09-20 | 上海钧正网络科技有限公司 | 基于蓝牙信号传播模型的设备定位方法、装置、终端及介质 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7024195B2 (en) | 2001-10-24 | 2006-04-04 | Motorola, Inc. | Location based grouping for wireless network coverage area |
US8369264B2 (en) | 2005-10-28 | 2013-02-05 | Skyhook Wireless, Inc. | Method and system for selecting and providing a relevant subset of Wi-Fi location information to a mobile client device so the client device may estimate its position with efficient utilization of resources |
US20100211308A1 (en) * | 2009-02-19 | 2010-08-19 | Microsoft Corporation | Identifying interesting locations |
JP5123897B2 (ja) * | 2009-06-16 | 2013-01-23 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 屋内外判定装置及び屋内外判定方法 |
US8655371B2 (en) | 2010-01-15 | 2014-02-18 | Apple Inc. | Location determination using cached location area codes |
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US8818401B2 (en) * | 2010-07-30 | 2014-08-26 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatuses for use in determining that a mobile station is at one or more particular indoor regions |
US9148763B2 (en) * | 2010-07-30 | 2015-09-29 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatuses for mobile station centric determination of positioning assistance data |
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CN102333351B (zh) * | 2011-06-27 | 2014-03-19 | 北京智慧图科技发展有限责任公司 | 定位技术切换的方法及移动设备 |
US8594701B2 (en) * | 2011-10-11 | 2013-11-26 | Qualcomm Incorporated | System and/or method for pedestrian navigation |
US20130102334A1 (en) | 2011-10-21 | 2013-04-25 | Qualcomm Incorporated | Egress based map region classification |
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CN102645666B (zh) * | 2012-05-11 | 2014-04-30 | 常熟南师大发展研究院有限公司 | Uwb与gps室内外定位切换方法 |
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