JP2008547355A - 既存の無線基地局を利用する測位サービス - Google Patents

Abstract

Ｗｉ−Ｆｉ、ＦＭ、ＡＭ、（複数の）テレビ放送、他の（複数の）無線伝送、電磁波、音波、または基地局またはアクセスポイントから受信される他の信号を利用するモバイルデバイスの配置位置情報。位置情報は、Ｗｅｂサービスを通じて、および／またはモバイルユーザデバイスのローカルで供給することができる。位置情報は、確定および／または不確定確率パーセンテージまたは他の知覚可能な手段を使って供給することができ、これによりユーザは位置情報の予想精度を決定することができる。さらに、複数のユーザデバイスからの情報をもとに、基地局情報を更新して新たに検出された基地局を取り込む手段も提供され、それぞれのユーザデバイスには、信頼係数が付与される。信頼係数の低いユーザデバイスは、無視され、および／またはそのような情報が情報更新に利用される前に精度を確認するために調査される。システムの機能は、使用度データの分析および／またはデータベースへの追加を通じて改善することができる。

Description

ＶＨＦ全方向式無線標識施設（ＶＯＲ）などの専用無線測位システムは、航空用の地上型電子支援装置であり、普通に利用されている。しかし、このような実装は、そのようなシステムとシステム費用に関連する範囲が制限されているため一般公共用途には適しない。

全地球測位システム（ＧＰＳ）は、もう１つの普通に利用されている専用ナビゲーションシステムであり、測定（緯度、経度、高度）の問題を正確に解決する。これは、現在位置を地図に描くこと、経路指定命令の出発点を決定すること、近隣のビジネスおよびアトラクションを見つけること、および他の位置情報サービスを含む、多くの用途に使用されている。しかし、ＧＰＳは、通常、屋内では機能せず、ときには、ビルの谷間や、茂った葉の下でも失敗する。ＧＰＳ受信機は、専用デバイスであり、計算デバイスに付属する標準機器ではない。そのため、大半の人々は、ＧＰＳ受信機を携行しない。

携帯電話の無線塔が測位に利用される。しかし、通信事業者がサポートする測位技術は、通信事業者の非互換性と厳格な管理に煩わされており利用しにくい。さらに、測位精度は、ある種の位置情報サービスには低すぎる。したがって、前述の制限および短所に悩まされないシステムおよび／方法が必要である。

以下では、１つまたは複数の実施形態を簡単に説明し、そのような実施形態のいくつかの態様の基本的な内容を理解できるようにする。ここでは、１つまたは複数の実施形態の概要を広範にわたって述べることはせず、実施形態の鍵となる、またはクリティカルな要素を明記することも、そのような実施形態の範囲を線引きすることも意図していない。後で述べる詳細な説明の前置きとして、説明される実施形態のいくつかの概念を簡略化した形式で述べることのみを目的とする。

ＧＰＳおよび携帯電話アンテナ塔の代替手段としては、ユーザの計算デバイスから検出できる既存の無線基地局の知られている位置を利用する。一例は、Ｗｉ−Ｆｉ（８０２．１１）無線ネットワーキングである。１つまたは複数のＷｉ−Ｆｉ基地局（「アクセスポイント」）を検出することにより、デバイスは、基地局の位置に関する知識に基づいて自機の緯度、経度、および／または高度を計算することができる。得られる精度は、携帯電話アンテナ塔位置測定システムよりも優れており、ＧＰＳのそれに近い。他の無線基地局（例えば、携帯電話アンテナ塔、ＡＭおよびＦＭ無線局、ＴＶ局など）も同様にして利用することができる。

既存の無線基地局を利用するということは、ユーザは、そのようなユーザ自身の位置をＧＰＳ受信機なしで計算することができるということである。多くの場合、ユーザは、すでにユーザの計算デバイス（例えば、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、腕時計など）の一部である既存の無線受信機を利用することができ、これにより、利便性を高めつつコストを下げることができる。さらに、基地局は、通常、ＧＰＳではできない状況でも検出可能であるため、この技術は、ＧＰＳが動作しない場所でも動作する。

電子エンドポイント（例えば、無線装備デバイス）に関する位置情報およびアプリケーションへの位置情報の配信は、Ｗｅｂサービスを通して行うことができ、ユーザが大量の計算をしたり、データベースの重荷を負う必要がない。それとは別に、またはそれに加えて、オフラインアプリケーションについてもローカルで用意できる。

実施形態では、モバイルユーザデバイスの位置を決定するための方法および／またはシステムを説明する。１つの特徴によれば、位置情報を伝達するためのシステムは、ユーザデバイス上にローカルプロセスとして含まれる。それに加えて、またはそれとは別に、システムは、位置情報を決定するＷｅｂサービスを利用することができる。知られている基地局の場所のデータベースを利用して、ユーザデバイス位置を決定することができる。

アプリケーションでは、ローカルＡＰＩを利用するか、またはＷｅｂサービスにアクセスして、位置情報を直接取得することができる。それとは別に、またはそれに加えて、位置情報は、仮想ＧＰＳ類似デバイス内に抽象化することができ、利用される測位技術を明確に意識していないローカルアプリケーションにより使用することができる。そこで、通信ポートをエミュレートし、位置情報を記述するＮＭＥＡ準拠ストリームを生成することができる。

（複数の）システムおよび／または（複数の）方法を、ユーザデバイスにおいてローカルで利用することができる。様々な実施形態において、検出可能な無線基地局の位置のデータベースが必要である。データベースは、様々な方法で取得することができる。ユーザは、地域を指定し、知られている基地局の部分集合をユーザデバイスに与えることができる。それとは別に、またはそれに加えて、Ｗｅｂサーバ側で、ユーザの位置を計算し、その地域の知られている基地局の部分集合を送ることができる。他の実施形態によれば、ユーザデバイスは、定期的に、Ｗｅｂサービスに位置更新について問い合わせし、必要に応じてそのような更新を受け取ることができる。さらに他の実施形態によれば、予測モジュールにより、ユーザの将来の位置を以前のユーザの挙動に基づいて予測することができる。

さらに他の実施形態は、位置推定の不確定性を計算し、そのような不確定性情報をユーザに伝達するためのシステムおよび／または方法である。不確定性は、確率関数の総和に基づき、および／または実験データに基づくことができる。２Ｄおよび３Ｄの不確定性は両方とも、入手可能な情報に応じて決定することができる。

他の実施形態によれば、基地局および関連する位置は、データベースに格納され、それらのデバイスが位置情報サービスを使用するときに１つまたは複数のデバイスから受信された情報に基づいて更新されるようにできる。基地局情報は、例えば、そのような情報の精度の特定の信頼水準が満たされるか、またはそれを超えた後に含めるようにできる。それとは別に、またはそれに加えて、ユーザは、そのようなユーザの精度および／または信頼度に応じて格付けされうる。信用できないと判定されたユーザにはタグが付けられ、もはや情報をサブミットすることはできず、および／またはそのようなサブミットは、１人または複数の他のユーザにより確認されるまで検疫される。

前記および関連する目的を達成するために、１つまたは複数の実施形態は、これ以降で完全に説明され、特に請求項において指摘される特徴を含む。以下の説明および付属の図面では、１つまたは複数の実施形態のいくつかの例示的な態様を詳しく述べている。ただし、これらの態様は様々な実施形態の原理を採用する様々な方法の少数のみを示しており、説明されている実施形態はこのような態様およびその均等物すべてを含むことを意図されている。他の利点および新規性のある特徴は、図面に関して考察するときに以下の詳細な説明を読むと明らかになるであろう。

次に、様々な実施形態は、本明細書全体を通して類似の番号は類似の要素を示すために使用される図面を参照しつつ説明される。以下の説明では、説明を目的として、１つまたは複数の態様を完全に理解できるようにする多数の具体的詳細を述べている。しかし、様々な実施形態は、具体的詳細を知らなくても実施できることは明白であろう。他の場合には、これらの実施形態を説明しやすくするために、よく知られている構造およびデバイスがブロック図形式で示されている。

本出願で使用されているように、「コンポーネント」、「モジュール」、「オブジェクト」、「システム」などの用語は、コンピュータ関連のエンティティ、つまりハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかを指すことを意図されている。例えば、コンポーネントとして、限定はしないが、プロセッサ上で実行されているプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピュータなどがある。例えば、サーバ上で実行されているアプリケーションとサーバは両方ともコンポーネントであってよい。１つまたは複数のコンポーネントは、１つのプロセスおよび／または実行スレッド内に常駐することができ、またコンポーネントは、１台のコンピュータにローカルとして配置され、および／または２台以上のコンピュータ間に分散されることも可能である。

「例示的な」という単語は、本明細書では、一例、インスタンス、または例示として使用することを意味するために使用される。本明細書で「明示的な」と説明されている態様または設計は、必ずしも、他の態様または設計よりも好ましい、または有利であると解釈されるべきではない。

さらに、１つまたは複数の実施形態は、標準的なプログラミングおよび／または工学技術を使用して、コンピュータを制御して開示されている実施形態を実装するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの組合せを生産するための方法、装置、または製造品として実装できる。本明細書で使用されているような「製造品」という用語（または、それとは別に、「コンピュータプログラム製品」）は、コンピュータ可読デバイス、キャリア、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することが意図されている。例えば、コンピュータ可読媒体は、限定はしないが、磁気記憶装置デバイス（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなど）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）、スマートカード、およびフラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック）を含むことができる。さらに、キャリア波を使用して、電子メールの送受信で使用されるような、またインターネットもしくはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワークにアクセスする際に使用されるようなコンピュータ可読電子データを搬送することができると考えられる。もちろん、当業者であれば、開示されている実施形態の範囲または精神から逸脱することなくこの構成に多くの修正を加えることができると認識するであろう。

人工知能ベースのシステム（例えば、明示的に、および／または暗黙のうちに学習した分類器）は、後述のような１つまたは複数の態様による推論および／または確率的決定および／または統計ベースの決定に関連して使用することができる。本明細書で使用しているように、「推論」という用語は、一般に、イベントおよび／またはデータを介して得られるような一組の観察結果から、システム、環境、および／またはユーザの状態を推理または推論するプロセスを指す。推論は、特定のコンテキストまたはアクションを識別するために使用されることができ、または例えば、複数の状態にわたる確率分布を生成することができる。推論は確率的であってよい、つまり、データおよびイベントの考察に基づいて注目している状態にわたる確率分布を計算することができる。推論は、さらに、一組のイベントおよび／またはデータから高水準のイベントを構成するために使用される手法を指す場合もある。このような推論を行うことで、イベント同士が時間的に近い関係による相関関係があるかどうか、またイベントおよびデータが１つまたは複数のイベントおよびデータソースを発生元としているかどうかに関係なく、一組の観察されたイベントおよび／または格納されているイベントデータから新しいイベントまたはアクションが構築される。様々な分類体系および／またはシステム（例えば、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ベイジアン信念ネットワーク、ファジー論理、データ融合エンジンなど）を、対象実施形態に関連して自動的なおよび／または推論されたアクションを実行することに関連して使用することができる。

図１を最初に参照すると、モバイル計算デバイスがその位置を決定することを可能にするシステム１００が例示されている。モバイル計算デバイスは、モバイル、ポータブル、または計算デバイスとしてよい。システム１００は、外部環境コンポーネント１０２および分析コンポーネント１０４を備え、両方とも、モバイルコンピューティングデバイスなどの、ユーザデバイス上にあってよい。それとは別に、またはそれに加えて、外部環境コンポーネント１０２は、ユーザデバイス上に配置することができ、また分析コンポーネント１０４は、Ｗｅｂサービスなどの外部デバイス上に配置することができる。

外部環境コンポーネント１０２は、モバイルデバイスのローカル領域（点線の領域で示されている）をスキャンするように適合され、検出可能な範囲内にあるすべての基地局に対する探索を実行する。デバイスに応じて、これらの基地局は、Ｗｉ−Ｆｉ（８０２．１１）アクセスポイント、携帯電話アンテナ塔、ＡＭ無線局、ＦＭ無線局、ＴＶ局、または電磁波、音波、または基地局で検出され識別されうる任意の信号を放射するこれらの基地局または任意の基地局の組合せを含む、位置が知られている（複数の）基地局１０６からの他の種類の無線伝送とすることができる。基地局は、（複数の）基地局１０８などの移動局としてよいが、ただし、そのような基地局の位置は、それらが配置されたときと実質的に類似の時刻に決定することができると仮定する。外部環境コンポーネント１０２は、さらに、検出されたそれぞれの基地局１０６または１０８から受信された検出信号の強度または他の品質を測定するように適合される。複数の基地局を検出することができ、本発明は、検出された基地局の数により限定されないことは理解されるであろう。

スキャンされた基地局から導き出された情報に基づき、外部環境コンポーネント１０２は、どの基地局が検出されたかを決定する分析コンポーネント１０４と通信するか、またはインターフェースする。例えば、分析コンポーネント１０４は、知られているすべての基地局の位置（経度、緯度、高度）を含むデータベースまたはルックアップテーブルを有することがある。分析コンポーネント１０４は、外部環境コンポーネント１０２から受信された情報を知られている基地局と比較し、外部環境コンポーネント１０２の位置を決定または計算することができる。分析コンポーネント１０４は、位置情報を外部環境コンポーネント１０２およびモバイルデバイスの関連するユーザに伝達する。

システム１００は、「無線測位システム」とも呼ばれ、位置を計算し、および／またはデータベースのセルフメンテナンスを実行するために使用することができる情報を含むデータベースを利用することができる。データベースの内容は、無線システムおよび／または位置に使用される電子エンドポイントの種類に依存する。

一実施形態では、分析コンポーネント１０４は、ユーザデバイス位置を計算し、そのような計算は、基地局座標ｘ _i のデータベースも保持するユーザのデバイス上で実行される。他の実施形態では、基地局のデータベースは、ネットワークアクセス可能なデータベース内に保持され、ユーザのデバイスは、このデータベースと通信して、基地局座標を取得する。他の実施形態では、位置計算コンポーネントおよびデータベースが、ネットワークアクセス可能な位置に存在する。このような方法で、ユーザのデバイスは、検出された基地局データをネットワークを介して送信し、ネットワーク側では計算された位置で応答する。基地局位置のデータベースをネットワークサーバ上に保持すると、ユーザのデバイス側ではこのデータに自身のメモリを使用する必要性が緩和され、および／またはデータベースの最新版にアクセスすることができる。しかし、ユーザのデバイスがネットワークアクセスできない場合、データのローカルコピーをデバイスに置かなければならない。

データベースがユーザのデバイス上に置かれている場合、デバイスをネットワークに（一時的にまたは継続的に）接続しておきながら、ネットワークからデータベース情報を取得する方法は多数ある。一実施形態によれば、ユーザは、ダウンロードのためデータベースの部分集合を手動で指定することができる。この部分集合は、ユーザがいると予想される地理的領域を包含している可能性がある。他の実施形態によれば、システムは、デバイスがネットワークに接続されている間にユーザの現在位置を自動的に計算し、現在の計算された位置を中心とするデータベースの部分集合をダウンロードする。他の実施形態によれば、ユーザのデバイスは、ネットワークアクセスができる限りネットワークに日和見的に接続し、デバイスの現在位置を中心とするデータベースの部分集合をダウンロードする。他の実施形態では、デバイスは、予測技術を使用して、将来ユーザが置かれるであろう場所を推論し、予測された位置を中心とするデータベースのサブセクションを日和見的にダウンロードする。

システム１００は、さらに、ユーザがそのようなユーザの位置を他のユーザに伝達できるよう適合される。例えば、ソーシャルアプリケーション（例えば、Ｉｎｓｔａｎｔ Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は、（複数の）ユーザが自分の位置を決定するか、または取得するか、または計算するための事前許諾を与えた「友達」または「コンタクト」のリスティングを格納することができる。近接アラートを含めることができ、この場合、ユーザは、「コンタクト」が、例えばそのようなユーザの１マイル（１．６ｋｍ）以内にいる場合に通知される。ユーザは、自分が「コンタクト」と通信し、そのような通信を開始し、および／または会う時間／場所を要求したいかどうかを決定することができる。システム１００は、知られている位置に基づいて、注目している場所を決定することができ、そこで、ユーザと「コンタクト」は出会うことができる。

システム１００は、さらに、アセットおよび人のリアルタイムの追跡などの位置情報サービスを提供することもできる。連動型広告を含む、情報配信は、ユーザの現在位置、位置履歴、および／または将来の予想位置に基づいて行うことができる。システム１００は、特定のユーザにとって重要な、様々な媒体の強化されたプレゼンスおよび／または位置タグ付けを通してリアルタイムコラボレーションを提供することができる。

図２は、モバイル計算デバイスの位置を決定するためのシステム２００を例示する。当業者であれば、本明細書で説明されているコンポーネントおよび／またはモジュールは、ユーザデバイス、リモートステーションと組み合わせたユーザデバイス、リモートステーションと中央集中型ネットワークと組み合わせたユーザデバイスに関連付けることができることを理解するであろう。

システム２００は、１つまたは複数の基地局２０６および２０８に関連付けられている信号を検出または受信する外部環境コンポーネント２０２を備える。外部環境コンポーネント２０２は、少なくとも一部は外部環境コンポーネント２０２から受信された情報に基づきユーザデバイスの位置を決定する分析コンポーネント２０４とインターフェースする。位置情報を使いやすくするために、外部環境コンポーネント２０２は、検出コンポーネント２１０、測定コンポーネント２１２、および通信コンポーネント２１４を備えることができる。

検出コンポーネント２１０は、受信または取得された信号に基づきユーザデバイスの局所的に近い位置にある基地局を検出するように適合される。基地局信号および情報の探索または収集は、連続的、周期的、またはオンデマンドとしてよく、ユーザアクションにより、システム２００により自律的に、および／またはリモートサービスからの要求に応じて開始することができる。例えば、検出コンポーネント２１０は、基地局がないか通信環境をスキャンすることができる。スキャンの結果は、基地局識別子の集合とすることができ、受信特性を含むことができる。例えば、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントをスキャンした結果は、それぞれの検出されたアクセスポイントに対するＭＡＣアドレスであり、それぞれの検出されたアクセスポイントの信号強度を含むことができる。携帯電話アンテナ塔をスキャンすると、携帯電話アンテナ塔識別子およびそれぞれの検出された携帯電話アンテナ塔の信号強度を受信または取得することができる。受信特性は、信号強度に加えて、または信号強度の代わりに得られるか、または受信できる。代替え受信特性への一例は、基地局について複数回スキャンすることにより計算される、基地局の検出確率である。

検出コンポーネント２１０により得られた情報は、受信特性を計算することができる測定コンポーネント２１２に伝達することができ、これは基地局の検出確率の尺度とすることができる。検出確率は、基地局を繰り返しスキャンし、特定の基地局が検出された回数とスキャンの総回数との比を計算することにより測定することができる。受信特性は、信号強度および検出確率とすることができ、またそれぞれを、位置決定システムの一部として利用することができるが、他の検出確率および／または受信特性を、信号強度の代わりに、またはそれに加えて利用することができる。このような修正形態はすべて、本明細書および付属の請求項の一部であることが意図されている。

検出コンポーネント２１０および測定コンポーネント２１２から得られた情報は、通信コンポーネント２１４により分析コンポーネント２０４に伝送される。通信コンポーネント２１４は、分析コンポーネント２０４に情報を伝達し、分析コンポーネント２０４から情報を受信するように適合されている。情報は、通信コンポーネント２１６との間で定期的に、連続的に、要求があったときなどに伝送されるようにできる。

次に図３を参照すると、基地局信号の分析に基づき位置情報を決定するシステム３００が例示されている。システムは、分析コンポーネント３０４とインターフェースする外部環境コンポーネント３０２を備える。外部環境コンポーネント３０２は、１つまたは複数の基地局（固定局１０６および／または移動局１０８）から信号を受信または取得することができる。これらの信号は、検出コンポーネント３１０により検出され、測定コンポーネント３１２により測定され、通信コンポーネント３１４により分析コンポーネント３０４に伝達される。外部環境コンポーネント３０２および分析コンポーネント３０４は、別のデバイス（例えば、ユーザデバイスおよびＷｅｂサービス）、同じデバイス（例えば、モバイルユーザデバイス）上にあってもよい。

例えば、アプリケーションは、ローカルアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を呼び出すか、またはＷｅｂサービスにアクセスして、位置情報を直接取得することができる。それとは別に、またはそれに加えて、位置情報は、計算または受信されると、仮想ＧＰＳ類似デバイス内に抽象することができ、本明細書で開示されている測位技術を明確に意識する位置情報アプリケーションなしでローカルアプリケーションにより使用することができる。例えば、本明細書で説明されているシステムおよび／または方法は、通信ポートをエミュレートし、位置情報を記述するＮＭＥＡ準拠ストリームを生成することができる。ＮＭＥＡ位置データを消費する既存のアプリケーション（例えば、ＧＰＳにアクセスする大半のアプリケーション）は、利用する位置データの新しいソースを持つことになる。

分析コンポーネント３０４は、通信コンポーネント３１４と分析コンポーネント３０４に配置されているインターフェースコンポーネント３１６との間の双方向のやり取りを通じて基地局識別子および受信特性を受け取る。外部環境コンポーネント３０２および分析コンポーネント３０４が両方ともモバイルユーザデバイス上に配置されている場合、通信コンポーネント３１４およびインターフェースコンポーネント３１６は、外部環境コンポーネント３０２のコンポーネントと分析コンポーネント３０４との間の通信インターフェースを備える一コンポーネントとすることができることは理解されるであろう。このような修正形態はすべて、本明細書および付属の請求項の一部であると考えられる。

分析コンポーネントは、さらに、識別子コンポーネント３１８および計算コンポーネント３２０を含むことができる。識別子コンポーネント３１８は、データベース、ルックアップテーブル、問い合わせ分析、または外部環境コンポーネント３０２により受信された基地局識別子に基づき特定の基地局を識別するための手段を含むことができる。

データベースの内容は、無線システムおよび／または位置目的に使用される電子エンドポイントの種類に依存する。データベースは、ユーザデバイスの位置配置を決定する、計算する、取得するなどのために必要な少なくとも最小限度の情報を含むべきである。例えば、データベースは、無線ビーコンまたは電子エンドポイントを一意に識別することができるビーコンまたは電子エンドポイント情報を含むべきである。緯度、経度、および／または高度情報は、データベースに含まれているべきである。位置不確定性情報は、含めてもよく、また単純な球体不確定性および／または位置誤差の詳細な記述であってよい。位置信頼度情報も、データベースに含めることができる。位置信頼度情報は、ビーコンおよび／またはエンドポイント識別に利用可能な位置情報の相対的信頼度にアクセスするために利用されるデータの集まりである。位置信頼度情報も、またはそれとは別に、最後に更新された日付、最後に報告されたデータ、レポート数、不在レポート数（このエンティティを含まないが、密接に関連するエンティティを含むレポート）、および／またはエラーレポート数などの情報を含むことができる。

基地局データは、デバイスのローカル（ユーザデバイス上）および／または外部にあるか、組合せとすることもできる。ユーザがローカルユーザデバイス上でこのサービスを実行することを選択した場合、デバイスは、基地局位置のデータベースの少なくとも一部を取得する。この情報を取得する一例は、ユーザが、サービスを利用している間にそのようなユーザがいる、または滞在していると予想される地域、例えば、シアトル地域、キング郡、またはワシントン州を手動で指定するものである。

地域を指定する他の例では、ユーザの現在位置を計算するためにＷｅｂサービスを少なくとも１回使用する。サービスは、ユーザの計算された位置を中心とする所定の半径（例えば、１０マイル（１６ｋｍ）、５０マイル（８０．５ｋｍ）、１００マイル（１６１ｋｍ））内の基地局データベースのサブセクションを配信することができる。ユーザのデバイスは、ネットワークが利用可能なときに、Ｗｅｂサービスに位置更新を定期的に問い合わせることができる。それに加えて、またはそれとは別に、ユーザが他の地域内に移動するか、または所定の半径の縁に近づいた場合、ユーザは、基地局の他の計算された位置および／またはサブセクションを要求することができる。デバイスは、さらに、受信されたデータベース情報の部分集合に含まれていない基地局が検出された場合に情報を自動的に要求することもできる。このような方法で、デバイスは、所定の半径から外に出たため、追加または代替えの基地局情報が必要であると推論する。Ｗｅｂサービスは、ユーザのローカルデバイスに配信すべき基地局データベースの新しいサブセクションで応答することができる。それに加えて、デバイスまたはＷｅｂサービスは、新しい基地局情報が与えられたときに、デバイスから基地局情報の以前の部分集合を削除するか、または引き出すことができ、これによりユーザデバイスのメモリ資源を節約することができる。

将来のニーズを予想するため、予測モジュールにより、ユーザの将来の（複数の）位置を過去の挙動に基づいて予測することができる。これらの予測結果を用いて、ユーザのデバイスは、ユーザが行くと予想される場所を対象とするデータベースの新しいサブセクションを自動的におよび／または自律的に取得することができる。このような方法で、機械学習および推論モジュールを使用して、そのような（複数の）ユーザアクションを推論することができる。

分析コンポーネント３０４は、さらに、基地局識別子および受信特性を使用してユーザデバイスまたは受信機の位置を決定する計算コンポーネント３２０を含む。ユーザデバイスの位置を三角測量するために数式を受信特性に適用することができる。例えば、重み付き平均は、ユーザデバイス位置を計算するために使用することができ、また式

に基づいて計算できる。

上の式で、ｘは、計算された位置座標のベクトルである。

ｘ _i 座標は、検出された基地局の位置であり、その数はＮである。重みｗ_iは、それぞれの基地局受信特性から計算される。例えば、受信特性が信号強度ｓ_iである場合、重みは、

とすることができ、ｎ’は、理論的または実験的分析である、分析結果に基づいて精度を最大にするように選択された指数である。

次に図４を参照すると、システム精度および／またはユーザ信頼度を高めるコンポーネントおよび技術を使用する位置決定システム４００が例示されている。システム４００に関連付けられているものとして示されている例示的なコンポーネントは、オプションである。それに加えて、オプションのシステム４００は、例示されているすべてのコンポーネントを使用する必要はなく、１つまたは複数のコンポーネントを、任意の構成でシステム４００とともに使用することができる。このような変更形態または修正形態はすべて、本明細書および付属の請求項の範囲内にある。システム４００は、図１、２、および３を参照しつつ示され、説明されているものと類似している。

いくつかの状況において、モバイルデバイスに関連付けられているユーザに計算された位置の精度の推定を提供すると役立つ。不確定性コンポーネント４２２では、ユーザにこのような推定を提供する。例えば、外部分析コンポーネント４０２（または検出コンポーネント４１０）が、ただ１つの基地局４０６または４０８を検出した場合、不確定性コンポーネント４２２は、その基地局４０６または４０８の周りの位置の確率分布を、平均が基地局の４０６または４０８の座標と一致するガウス分布としてモデル化することができる。ガウス分布は、データベース内のデータ点の固有の精度により修正される、無線信号の伝播特性に関係する。この確率関数に対する式は、

として表すことができる。

上記の式において、ｎは、位置ベクトルの次元の数である。二次元の場合、ｎ＝２であり、μは、単一の検出された基地局４０６または４０８の位置である

に等しい。共分散行列Σが、空間内の確率の広がりを決める。この広がりが平均を中心として放射状に対称的になるようにする妥当な設定は、

である。例えば、Ｗｉ−Ｆｉまたは８０２．１１基地局の場合、σの妥当な値は、３０メートルである。この状況における対応する二乗平均平方根（ｒｍｓ）誤差は、

であり、これは、システム４００の精度の指標としてユーザに報告するのに理解しやすい値である。

複数の基地局が外部分析コンポーネント４０２（または検出コンポーネント４１０）により検出された場合、位置の確率分布関数は、不確定性コンポーネント４２２により、ガウス分布の混合分布としてモデル化することができ、

として表すことができる。

ただし、Ｎは、検出された基地局の個数であり、

は、計算コンポーネント４２０により使用される、三角測量公式内で使用されている重みの正規化されたバージョンであり、

として表すことができ、ｐ_i（ｘ）は、基地局ｉに対するガウス分布

であり、ｕ _i は、基地局ｉの位置であり、Σ_iは、基地局ｉに対する共分散行列である。

ガウス分布の混合分布は、確率「こぶ」の総和であり、それぞれのこぶは１つの検出された基地局を表す。こぶの高さは、大きな確率質量ほど重みの大きい（複数の）基地局の近くに置く傾向があるときに、それぞれの基地局について計算された重みにより決まる。ガウス分布の混合分布の平均は、

と表すことができる三角測量された位置と数学的に同等である。

ガウス分布の混合分布の共分散は、

として計算することができる。

上記共分散行列の固有値と固有ベクトルは、実際の位置が既存のものの特定の確率を持つ計算された位置の周りの空間を記述するものである。これは計算された位置の不確定性をほとんど完全に記述しているが、ときには、代わりにｒｍｓ誤差の単純な球面不確定性を与えることが望ましい場合もある。共分散行列のｎ個の固有値がλ₁、λ₂、．．．λ_nである場合、ユーザに報告する好適な精度値としてよいｒｍｓ誤差は、

として表すことができる。

不確定性コンポーネント４２２により計算された、位置情報の不確定性は、そのようなユーザの位置の計算の正確さをユーザに知らせるために使用することができる。例えば、ユーザデバイスのディスプレイ上のアイコンの色、形状、サイズなどを変化させて、ユーザが不確定性を知覚できるように、および／または素早くユーザに示すようにできる。それとは別に、またはそれに加えて、システム４００は、ユーザディスプレイの地図上に確定境界を描き、信頼地域のサイズを示すことができる。

ユーザデバイスは、様々な種類のユーザインターフェースを備えることができる。例えば、ユーザデバイスは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、コマンドラインインターフェースなどを備えることができる。例えば、ＧＵＩをレンダリングすることで、１つまたは複数の不確定性指標および／または位置のロード、インポート、読み込みなどを行う領域または手段をユーザに示すことができ、またＧＵＩは、そのようなものの結果を提示する領域を含むことができる。これらの領域は、ダイアログボックス、静的コントロール、ドロップダウンメニュー、リストボックス、ポップアップメニュー、エディットコントロール、コンボボックス、ラジオボタン、チェックボックス、プッシュボタン、およびグラフィックボックスを含む知られているテキストおよび／またはグラフィック領域を備えることができる。それに加えて、ナビゲーション用の垂直および／または水平スクロールバーおよび領域を表示可能であるかどうかを決めるツールバーボタンなどの提示を容易にするユーティリティを使用することができる。

ユーザは、これらの領域と双方向でやり取りし、例えばマウス、ローラーボール、キーパッド、キーボード、ペンおよび／または音声駆動などの様々なデバイスを介して情報を選択し、提供することができる。典型的には、プッシュボタンまたはキーボード上のエンターキーなどのメカニズムを使用して、その後に、情報を入力し、情報伝達を開始することができる。しかし、（複数の）実施形態はこのように制限されていないことは理解されるであろう。例えば、単にチェックボックスをハイライト表示にするだけで、情報伝達を開始することができる。他の例では、コマンドラインインターフェースを使用することができる。例えば、コマンドラインインターフェースは、テキストメッセージを表示することで、ユーザに情報を入力するよう求めることができる（例えば、ディスプレイ上のテキストメッセージおよび音声を介して）。次いで、ユーザは、インターフェースプロンプトにおいて、またはプロンプト内に提示された質問に答える形で、予想される、または実際の知られているユーザ地域（例えば、大クリーブランド地域、カイヤホガ郡、および／またはオハイオ州）に対応する英数字入力などの適当な情報を与えることができる。コマンドラインインターフェースは、ＧＵＩおよび／またはＡＰＩとともに使用することができることは理解されるであろう。それに加えて、コマンドラインインターフェースは、グラフィックサポートが限られている、および／または通信チャネルの帯域幅が低いハードウェア（例えば、ビデオカード）および／またはディスプレイ（例えば、白黒、およびＥＧＡ）とともに使用することができる。

システム４００に関連付けることができる他のオプションコンポーネントは、識別子コンポーネント４１８（例えば、データベース、ルックアップテーブル、問い合わせ分析、または特定の基地局を識別する手段）を更新することができる学習コンポーネント４２４とすることができる。ときどき識別子コンポーネント４１８により特定され、使用される基地局データベースは、新しい基地局が追加されるか、移動されるか、またはサービス提供が停止されると古くなってしまう可能性がある。基地局検出結果がネットワークデータベースに送信されるときに、それらのサブミットを分析して、データベースを更新することが可能である。これらの更新により、識別子コンポーネント４１８を最新状態に保つことができ、しかも、明示的な双方向のやり取りまたは更新をデータベースメンテナンス担当者および／またはアドミニストレーター側で行わなくてよい。

一実施形態によれば、学習コンポーネント４２４は、基地局サブミットの集合を分析する。サブミットされた基地局の一部は、システム４００に知られているが、他は、知られていないか、確認されていないか、および／または認識されていない。これらの未知の基地局は、知られている基地局について計算された位置をタグとして付けて、データベースに加えることができる。計算された位置は、この情報に基づき不正確な場合があるが、それは、１回の探知または検出に基づいて計算されるからである。これらの以前には知られていない基地局はタグ付けされ、それらが、１回、２回、３回などの探知に基づいており、不正確な場合があることを示すようにできる。これらの基地局が他のユーザにより検出されるか、または確認されると、それらの位置を更新することができる。例えば、更新は、すべての探知（検出）結果の計算されたすべての位置の平均位置を含むことができる。これらの以前には知られていない局の位置が特定の所定の信頼水準を超えると、それらの局は、一般データベース内でアクティブ化され、測位分析に使用できるようになる。新しい基地局を見つけることに加えて、またはそれとは別に、受信データを分析することで、データベースの誤ったエントリを訂正し、および／または削除することができ、また後述の誤りデータコンポーネント４２６と連携して使用することができる。

システム４００は、誤りのある、または誤りのある情報を提供している基地局および／またはユーザを識別する、削除する、検疫する、タグ付けするなどを行うように適合された誤りデータコンポーネント４２６を備える。基地局位置のデータベースは、偶発的に、または悪意から間違った基地局位置を含んでいる可能性がある。上述の三角測量アルゴリズムは、データベースから誤りのあるエントリをタグ付けするか、および／または削除することによりこれらの識別された、間違っている位置を使用しないように、「強化」することができる。一実施形態によれば、データベースから返されたすべての検出された基地局の位置を調べることができる。三角測量を実施する前に、互いの現実的な範囲内にすべてある基地局の最大の部分集合を見つけることができる。この範囲は、典型的な基地局の予想される検出範囲の２倍として計算することができる。予想検出範囲の２倍としたのは、ユーザのデバイスがこの距離を超えて隔てられている２つの基地局を検出しないであろうからである。相互に妥当な範囲内にある基地局の最大部分集合により、ランダムな外れ値となる基地局を排除すべきである。

他の実施形態によれば、偽の測位結果は、ユーザの挙動について推論することにより減らすことができる。ユーザの速度は制限されており（物理的限界に基づく）、したがって、最後に計算された位置以降の最高速度および経過時間により課せられる「バブル」の外にある計算された位置を排除することができる。例えば、ユーザは、サウスダコタの１つまたは複数の基地局を物理的に検出することができないが、３０分後には、フロリダの１つまたは複数の基地局を検出することができる。誤りデータコンポーネント４２６は、位置、速度、時間などを含む多数の要因に基づき、最後に位置していた、検出された、確認された基地局から導き出されるものとして可能な基地局位置を決定することができる。

上述のように、システム４００を使用する通常の過程においてユーザによりサブミットされた基地局データは、基地局位置のデータベースを更新するために利用することができ、この情報も、ログに記録されるか、または後から分析するため保持されるようにできる。それとは別に、またはそれに加えて、システム４００は、知られていないビーコンを検出することができ、時間と反復相関により、それらのビーコンの位置および他の関連する情報を調べ、データベースに追加することができる。近隣のビーコンは検出されるのに特定のビーコンの検出がないということは、ビーコンが移動してしまった、運用されていないなどを示すものと考えられる。このデータ点は、フラグが立てられ、適切なときに、アクティブデータベースから削除されるようにできる。偶発的にせよ、故意にせよ、サブミットの一部は、実際には検出されていなかった基地局識別子を含む可能性がある。システム４００は、基地局位置のデータベースを調べることにより外れ値を自動的に検出することができる。特定のユーザが、外れ値としてフラグが立てられている基地局にサブミットしていると判定された場合、またはユーザ情報の精度が許容レベルよりも低い場合に、そのユーザは潜在的に悪意があるとしてフラグが立てられ、その後のすべてのサブミットは、無視されるか、検疫されるか、フラグが立てられるなどの処置が行われうる。例えば、ユーザの双方向のやり取りは、基地局の集合に関連付けられている情報およびそのような情報をサブミットしたユーザに関係する情報を保持しているログまたは追跡コンポーネント４２８内に保持することができる。このデータは、基地局データを改善し、履歴データを保持することができるため悪意のあるユーザを検出するために使用することができる。

図１、２、３、および４に関して上で説明されているシステム１００〜４００のいくつかの部分は、代替えコンポーネント、モジュール、システムなどとモジュール形式で置き換えることができることは理解されるであろう。例えば、三角測量計算は、ユーザのタスクにより適していると思われる異なる種類の三角測量計算で置き換えることができる。「プラグイン」モジュールとして機能しうるシステムの部分は、ラジオプロバイダを含む。上述のように、システムは、異なる種類の無線通信、例えば、Ｗｉ−Ｆｉまたは８０２．１１、携帯電話アンテナ塔、ＦＭ、ＡＭ、ＴＶなどと連携しうる。それぞれの種類の無線通信は、（複数の）システム内で置き換えるか、または「プラグイン」することができる、異なるプロバイダと考えられる。

モジュール形式で置き換えられる他のコンポーネントは、計算コンポーネントに関連する三角測量である。他の種類の三角測量は、精度、計算速度、異なる種類の無線通信を入力として得られる能力などに関して、ユーザのタスクにより適している場合がある。

それとは別に、またはそれに加えて、状況に応じて、他の種類の不確定性推定が適していることもある。例えば、いくつかの不確定性コンポーネントでは、ユーザの速度、加速度、方向などを考慮することができる。そのため、ユーザが知られている方向に特定の速度で移動している場合、不確定性コンポーネントは、そのような分析を計算に分解することができる。

次に図５を参照すると、モバイルデバイスの位置を決定するための方法５００の流れ図が例示されている。説明を簡単にするために、本明細書で説明されている方法が図に示され、一連の活動として記述されているが、本発明の方法は、活動の順序によって制限されるわけではなく、本発明の方法により、いくつかの活動は、図に示され、本明細書で説明しているのと異なる順序で、および／または他の活動と同時に実行することも可能であることが理解され、認識されるであろう。例えば、当業者であれば、代替えとして方法を一連の相互に関連のある状態またはイベントとして状態図などの中に表されることが可能であることを理解し、認識するであろう。さらに、以下の方法を実施するために、例示されているすべての活動が必要なわけではない。

方法５００は、５０２から開始し、そこで、無線基地局の探索が実行または実施される。無線基地局は、Ｗｉ−Ｆｉ（８０２．１１）アクセスポイント、携帯電話アンテナ塔、ＡＭ無線局、ＦＭ無線局、ＴＶ局、または基地局からの他の種類の無線伝送とすることができる。基地局は、知られている位置を有することが可能であり、移動局とすることができるが、ただし、検出されたときに基地局の位置を識別するためのメカニズムが適所にあると仮定する。

この方法は、５０４に続き、（複数の）基地局の識別子および受信特性が受信される。例えば、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイントをスキャンした結果は、それぞれの検出されたアクセスポイントに対するＭＡＣアドレスおよび信号強度とすることができる。携帯電話アンテナ塔のスキャンを行うと結果として、携帯電話アンテナ塔の識別および対応する信号強度が得られる。受信特性は、信号強度、基地局の検出確率の尺度などを含むことができる。検出確率は、基地局を繰り返し（連続的または周期的に）スキャンし、特定の基地局が検出された回数とスキャンの総回数との比を計算することにより測定することができる。

基地局識別子および受信特性は、受信機またはユーザデバイスの位置を計算するために、５０６において使用できる。例えば、三角測量、または類似のアルゴリズムは、検出された基地局およびその信号強度に基づいてユーザの位置を計算するために使用することができる。また、位置推定の不確定性を計算する技術も含めることができる。

不確定性を計算する例示的な方法は、確率関数の総和に基づくものである。それぞれの検出された基地局は、空間（緯度、経度）内に２Ｄ確率「こぶ」となって現れるようにできる。これらのこぶを足し合わせると、全体的な確率分布が得られ、これは、平均（緯度、経度）および／または平均を中心とする信頼領域として要約することができる。信頼領域のサイズは、報告される不確定性である。高度次元を計算に入れることによりこの方法を拡張して、３Ｄ測位不確定性を与えるようにできる。

不確定性を計算する他の例示的な方法は、実験データに基づくことができる。例えば、開示されている（複数の）技術の実際の測定された精度を検出された無線基地局の数の関数として与えるテーブルを作ることができる。ユーザが一定数の基地局を検出した場合、予想される精度をテーブルで見つけることができる。別のテーブルは、実際の測定された精度を実際に検出された基地局に応じて与えることができ、これは、不確定性として報告することが可能であろう。

ユーザがサービスを利用すると、ユーザが送信する基地局データが記録され、これにより、基地局データベースを更新し、成長させることができる。例えば、ＧＰＳ受信機を備える一部のユーザは、緯度、経度、および／または高度データをその基地局データとともに送信することができる。この情報は、基地局位置のデータベースを更新するために直接使用することができる。同じユーザまたは他のユーザが、検出された基地局のリストで送信することができ、そのリストの一部は、データベースに含めることができ、また別の一部は、以前には知られていないか、識別されていないか、またはデータベースに含まれていない。サービスでは、サービス側で認識している基地局を使用してユーザの位置を計算することができる。次いで、サービスは、この計算された位置を知られていない基地局に付与し、データベースに追加することができる。これらの基地局は、未確認であることを示すフラグが立っていようと立っていまいと即座に追加することができ、および／または複数のユーザによる検出を通じて信頼水準が達成された後にのみ追加することができる。計算された位置の精度は、データベース内に間違いがあっても保持されうる（なりすまし防止と呼ばれる）。さらに、またはそれに加えて、一部のユーザに対し、偽情報をサブミットしている可能性があると判定された場合にフラグを立てることができる。

開示されているシステム１００〜４００から得られる位置情報は、複数の方法でアプリケーションに配信することができ、そのうちのいくつかについて後述する。配信システムおよび／または方法の以下の例示的な説明は、例示する目的で述べられており、他の配信手段も使用することができ、詳細な説明および付属の請求項の範囲内にあることは理解されるであろう。

本明細書で開示されているシステムおよび／または方法により決定される位置情報は、Ｗｅｂサービスを介し配信することができ、そのため、消費者プラットフォーム側は複雑なソフトウェアおよび／または広範囲に及ぶデータベースを用意する義務から解放される。アプリケーションは、開示されている測位サービスを使用することで、無線信号情報または分析される電子エンドポイントに適している他の情報を集めることができる。この情報をＷｅｂサービスに送信し、そこで、情報を位置に解決し、要求された情報をシステムおよび／またはユーザに送ることができる。

例示的な実装は、ＳＯＡＰ／ＸＭＬ ＡＰＩ（簡易オブジェクトアクセスプロトコル／拡張マークアップ言語アプリケーションプログラムインターフェース）であり、そこで鍵となるメソッドは、ＧｅｔＰｏｓｉｔｉｏｎである。ＧｅｔＰｏｓｉｔｉｏｎは、ビーコンまたは電子エンドポイント型および／またはビーコンまたは電子エンドポイントデータ配列を含むパラメータを取り込み、取得し、または決定することができる。この配列構造体のメンバーは、使用されるビーコンまたはエンドポイントの型に応じて変わりうる。概して、これらのメンバーは、識別子および／または品質を含み、これは、信号の品質を記述することができるコンポーネントである。品質コンポーネントの例は、信号強度および／または検出頻度を含むことができる。

この方法は、位置を記述する提案された、またオプションのデータフィールドの集合を含む、位置オブジェクトを返すことができる。位置オブジェクトは、提案されたフィールドとして少なくともＬａｔｉｔｕｄｅ、Ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ、ＴｉｍｅＯｆＦｉｘ、および／またはＣｏｏｒｄｉｎａｔｅ照合システムを持つことができる。これは、さらに、オプションフィールドとして、少なくともＥｌｅｖａｔｉｏｎ、Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ記述、および大きさ（これは、単純な球面誤差、ｒｍｓ誤差、および／または他のより広範な不確定性記述とすることができる）を持つこともできる。

図６は、ｈｔｔｐｓハンドラおよび／またはＷｅｂサービスを使用して位置情報を利用するアプリケーションまたはブラウザ用の例示的なシステムおよびメッセージ流れ図を示している。システム６００は、サードパーティ製アプリケーション６０２、ローカル無線測位コンポーネント６０４、プラザ６０６、公認されているＷｅｂサイトサーバ６０８、および測位機能を持つＷｅｂサーバを備える。このようなシステムを使用することで、ブラウザは、サーバと容易に双方向でやり取りし、ユーザの位置を取得し、位置関係の情報が多いコンテンツを配信することができる。ブラウザ、または他のソフトウェアは、無線通信（または他の電子エンドポイント）情報（識別および／または品質）を収集し、データをＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ／Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）形式にしてｈｔｔｐ／ｈｔｔｐｓハンドラに送信することができる。例えば、https://locateme.com?RadioType=802.11&RadioID1=xxy&Quality1=0.2&RadioID2=xx2 &Quality2=0.4またはhttps://locateme.com?RadioInfo=trueとし、実際のデータは要求の本体中にある。ｈｔｔｐ／ｈｔｔｐｓハンドラは、次いで、ブラウザまたはソフトウェアが位置情報を利用できるような適切な位置情報で応答することができる。

次に以下では、図６および７を参照して、不正な当事者がユーザの正確な位置を発見するのを防ぎつつ、ブラウザが位置特有の情報をユーザに配信できるようにする実装について説明する。また、サードパーティ製アプリケーションも、ブラウザを起動し、ユーザの位置を安全に表示するようにすることもできる。

位置に対する要求は、サードパーティ製アプリケーションにより、７０２で開始される。サードパーティ製アプリケーションは、７０４で、ブラウザを起動し、ＵＲＬを渡し、位置が要求されていることを示す。このようなＵＲＬの例は、http://locateme?locateme=trueとすることができる。７０６で、ｌｏｃａｔｅｍｅ．ｃｏｍサーバは、例えば、このＵＲＬを認識し、ブラウザに、安全な位置トランザクションを開始するコマンドを送信することができる。ブラウザおよび／またはソフトウェアは、７０８で、ローカルデバイスから無線通信情報を集めることができる。

方法７００は、７１０から続き、そこでは、セキュアｈｔｔｐｓ ｕｒｌが必要な無線通信情報によりフォーマットされ、ｈｔｔｐｓハンドラによりＷｅｂサーバに送信される。例えば、ＵＲＬは、https://locateme.com?RadioType=802.11&RadioID1=xxy&Quality1=0.2またはhttps://locateme.com?RadioInfo=trueとすることができ、他のデータは本体内に置かれている。７１２で、サーバは、安全なリンクで要求位置情報により応答することができる。ブラウザは、７１４で、このデータを使用して、カスタムコンテンツを要求することができる。このような要求および以下の要求は、通信プロトコルをおよび／またはユーザ設定に応じて安全なリンクを使用する場合も使用ない場合もある。

図８は、ローカルマシンまたはユーザデバイス上のＡＰＩを介して位置情報にアクセスするシステム８００を例示する。ＡＰＩモジュール８０２は、様々な情報源について位置情報を取得するためのプロキシとして使用される、位置モジュール８０４とインターフェースすることができる。このような位置情報は、無線位置および／または他の使用可能な電子エンドポイントを含むことができる。複数の位置情報源が利用可能な場合、最も適している情報源が、呼び出し側ソフトウェアの要求条件と得られた位置の品質に基づいて選択される。位置プロキシモジュール７０４は、さらに、Ｗｅｂサービスを利用して、位置情報を取得することもできる。

ＡＰＩモジュール８０２は、様々な技術（例えば、ＣＯＭ）を使用して位置情報を取得することができる。この目的は、アプリケーションが位置を自由に問い合わせることができるようにすることである。例えば、ＧｅｔＰｏｓｉｔｉｏｎメソッドは、上述のＰｏｓｉｔｉｏｎモジュールに似た、Ｐｏｓｉｔｉｏｎオブジェクトを返すことができる。ローカルのＧｅｔＰｏｓｉｔｉｏｎメソッドは、様々なオプションパラメータを取りうる。いくつかの例示的なオプションパラメータについて後述する。

プロバイダは、使用する１つまたは複数の測位技術を指定することができるパラメータである（例えば、ＷｉＦｉ、無線、ＧＰＳなど）。様々な測位技術の相対的選好も、指定できる。このオプションフィールドが存在しない場合、位置プロキシモジュール８０４は、他の入力パラメータおよび／または利用可能な位置の品質に基づいて現在利用可能な最も適したサービスを選択することができる。

他の例示的なパラメータとしては、精度、経過時間、および／または応答時間がある。精度について設定された場合、位置プロキシモジュール８０４は、入力精度レベルの条件を満たすことを試みることができる。経過時間は、取得された位置の最大経過時間のことであり、位置プロキシモジュール８０４は、性能を改善するために前の要求をキャッシュしておくことができる。応答時間は、設定された場合、これにより、位置プロキシモジュール８０４は所望の応答時間の条件を満たそうとする際に適切なメソッドを選択することができる。

本明細書で開示されている（複数の）システムおよび／または（複数の）方法では、シミュレートされたＮＭＥＡナビゲーションデバイスを利用することができる。無線測位機能から得られた位置情報は、通信ポートからＮＭＥＡストリームを介してアプリケーションに配信することができる。これにより、従来のＧＰＳシステムを利用するように設計されているアプリケーションは、本明細書で開示されているように無線測位機能を利用することができる。得られた位置は、ＮＭＥＡ標準と互換性のある文字列にフォーマットされ、エミュレートされた通信ポートにストリーム入力することができる。ＮＭＥＡセンテンスのすべてのフィールドが無線測位機能で利用可能であるといわけではないため、一部はブランクのままか、またはプレースホルダ値が入力される。精度の水平方向および／または垂直方向の希釈化などの他のフィールドは、計算された値、例えば不確定性係数によりシミュレートすることができる。

次に図９を参照すると、本明細書で開示されている（複数の）システムおよび／または（複数の）方法を利用している高水準の図９００が例示されている。１つまたは複数の無線受信機９０２が、無線信号を送信するように適合されている。これらの無線信号は、（複数の）アプリケーションまたはブラウザ９０４および／またはローカルモジュール９０６により受信される。（複数の）アプリケーションまたはブラウザ９０４およびローカルモジュール９０６は双方向にやり取りして、配信情報を要求する。（複数の）アプリケーションまたはブラウザ９０４は、さらに、コンテンツ情報を送受信するようなＷｅｂサイトサーバ９０８、および／またはＷｅｂサーバおよび計算コンポーネント９１０とインターフェースするように適合される。Ｗｅｂサーバおよび計算コンポーネントは、さらに、ローカルモジュール９０６とインターフェースするように適合され、更新情報を、ローカルモジュール９０６とインターフェースしているローカルデータベース９１２に供給する。Ｗｅｂサーバおよび計算モジュール９１０は、無線信号を位置要求ログ９１４に送る。データベースおよびエラー接続データに対する更新は、位置要求ログ９１４から、Ｗｅｂサーバ９１６および計算モジュール９１０とインターフェースするオンラインデータベースに送信される。

システム９００は、ユーザにローカル検索情報を提供することができる。例えば、ユーザは、ツールバー統合機能を使用するなどユーザデバイスとの双方向のやりとりを通して、Ｗｅｂ検索を要求し、一部はユーザの計算された位置に基づいて、Ｗｅｂ検索の様々なパラメータに関する情報をユーザに送り返すことができる。システムは、さらに、オンラインマッピング機能を持ち、ユーザ入力または推論されたユーザアクションに基づく、現在位置追跡、ユーザの計算された位置の周りの注目する場所の探索、および／またはルート選定などの機能を備えることができる。

本明細書で開示されている（複数の）システムおよび／または（複数の）方法でも、ユーザの位置履歴が得られる。この履歴は、様々な時刻におけるユーザの位置などの移動情報を含むことができる。ブログおよび／またはジャーナルは、この情報で更新することができる。他の実施形態では、マーケティングリサーチを、ユーザの現在位置、位置履歴、および／または将来の位置に基づいて実行することができる。マーケティングおよび／またはマーケティングリサーチは、ユーザからの以前の権限により有効にされることは理解されるであろう。

システムは、ユーザがそのようなユーザの位置を他のユーザに伝達できるよう適合されることができる。例えば、ソーシャルアプリケーション（例えば、Ｉｎｓｔａｎｔ Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は、（複数の）ユーザが自分の位置を決定する、取得するか、計算するための事前許諾を与えた「友達」または「連絡先」のリスティングを格納することができる。近接アラートを含めることができ、この場合、ユーザは、「コンタクト」は、例えばそのようなユーザの１マイル（１．６ｋｍ）以内にいる場合に通知される。ユーザは、自分が「コンタクト」と通信し、そのような通信を開始し、および／または会う時間／場所を予定したいかどうかを決定することができる。システムは、知られている位置に基づいて、注目している場所を決定することができ、そこで、ユーザと「コンタクト」は出会うことができる。

システムは、さらに、アセットおよび人のリアルタイムの追跡などの位置情報サービスを提供することもできる。連動型広告を含む、情報配信は、ユーザの現在位置、位置履歴、および／または将来の予想位置に基づいて行うことができる。システムは、特定のユーザにとって重要な、様々な媒体の強化されたプレゼンスおよび／または位置タグ付けを通してリアルタイムコラボレーションを提供することができる。

図１０は、本明細書により１つまたは複数の機能を自動化することを容易にする、人工知能（ＡＩ）を使用する位置情報を決定するシステムを例示している。ＡＩは、例示されているように、ＡＩコンポーネント１０１０を介して実行することができる。開示されている（複数の）システムおよび／または（複数の）方法（例えば、ユーザデバイスの決定位置に関連する）は、様々なＡＩベースの方式を使用し、様々な態様を実行することができる。例えば、ユーザデバイスの位置を決定するプロセスは、自動分類器システムおよびプロセスを介して実行しやすくできる。分類器は、入力属性ベクトルｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘｎ）を入力があるクラスに属している信頼度にマッピングする関数、つまりｆ（ｘ）＝ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｃｌａｓｓ）である。このような分類では、確率論および／または統計ベースの解析（例えば、解析効用および費用を考慮する）を使用して、ユーザが自動的に実行されることを望んでいるアクションを予測または推論することができる。モバイルシステムの場合、例えば、属性は、緯度、経度、または少なくとも１つの基地局から導かれる他のデータ特有の属性（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＡＭ、ＦＭなど）とすることができ、分類は、受信特性または信号強度である。

サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、採用できる分類器の一例である。ＳＶＭは、可能な入力の空間内の超曲面を見つけることにより動作し、その超曲面では、非トリガイベントからのトリガ基準を分割しようとする。直観的には、これにより、分類は、学習データに近いが、同一ではないデータを検査するのに正しいものとなる。他の指向および無指向モデル分類アプローチは、例えば、単純ベイズ、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、ファジー論理モデル、および確率分類モデルを含み、独立の異なるパターンを使用できることを規定する。本明細書で使用されているような分類は、優先するモデルを開発するために使用される統計回帰を含む。

本明細書から容易に理解されるように、（複数の）システムおよび／または（複数の）方法では、明示的に学習される（例えば、一般学習データを介して）とともに、暗示的にも学習される（例えば、ユーザ行動を観察したり、外部の情報を受け取ることを介して）分類器を使用できる。例えば、ＳＶＭは、分類器のコンストラクタおよび機能選択モジュール内の学習および学習段階を介して構成することができる。そのため、（複数の）分類器を使用して、限定はしないが、アクセス権を与えたときに所定の基準に従って実行すべき格納されているプロシージャを決定することなどを含む、多数の機能を自動的に学習し、実行することができる。この基準は、限定はしないが、呼び出しを介してアクセスするデータまたは資源の量、データの型、データの重要度などを含むことができる。

次に、図１１を参照すると、開示されているアーキテクチャを実行する動作が可能なコンピュータのブロック図が示されている。本明細書で開示されている様々な態様の他の背景状況を示すために、図１１および以下の説明は、様々な態様を実装できる好適なコンピューティング環境１１００の簡潔な概要的説明を行うことを意図している。１つまたは複数の実施形態は、１つまたは複数のコンピュータ上で実行できるコンピュータ実行可能命令の一般的な背景状況において上で説明されているが、当業者であれば、様々な実施形態は、他のプログラムモジュールと組み合わせて、および／またはハードウェアとソフトウェアとの組合せとしても実装できることを理解するであろう。

一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などを含む。さらに、当業者であれば、本発明は、それぞれ、１つまたは複数の関連するデバイスに動作するように結合できる、シングルプロセッサまたはマルチプロセッサコンピュータシステム、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、さらにはパーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能家電製品などを含む、他のコンピュータシステム構成で実施できることを理解するであろう。

また、例示されている態様は、通信ネットワークを通じてリンクされているリモート処理デバイスによりいくつかのタスクが実行される分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよびリモートの両方のメモリ記憶デバイス内に配置されうる。

コンピュータは、通常、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセスできる媒体であればどのような媒体でもよく、揮発性および不揮発性媒体、取り外し可能および取り外し不可能媒体を含む。例えば、限定はしないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、またはその他のデータなどの情報を格納する方法または技術で実装される揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不可能媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定はしないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたはその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）またはその他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置またはその他の磁気記憶デバイス、または目的の情報を格納するために使用することができコンピュータによりアクセスできるその他の媒体を含む。

通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、または搬送波もしくはその他のトランスポートメカニズムなどの変調データ信号によるその他のデータを具現するものであり、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、信号内に情報を符号化するような方法で特性のうちの１つまたは複数が設定または変更された信号を意味する。例えば、限定はしないが、通信媒体としては、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、および、音響、ＲＦ、赤外線、およびその他の無線媒体などの無線媒体がある。上記のいずれの組合せもコンピュータ可読媒体の範囲に収まらなければならない。

図１１を再び参照すると、様々な態様を実装するための例示的環境１１００は、コンピュータ１１０２を含み、またコンピュータ１１０２は、処理ユニット１１０４、システムメモリ１１０６、およびシステムバス１１０８を備える。システムバス１１０８は、限定はしないが、システムメモリ１１０６を含むシステムコンポーネントを処理ユニット１１０４に結合する。処理ユニット１１０４は、様々な市販プロセッサがあるがそのうちどれでもよい。デュアルマイクロプロセッサおよびその他のマルチプロセッサアーキテクチャも、処理ユニット１１０４として採用することができる。

システムバス１１０８は、メモリバス（メモリコントローラを備える、または備えない）、周辺機器バス、および様々な市販のバスアーキテクチャのどれかを使用するローカルバスにさらに相互接続できる数種類のバス構造のうちのいずれでもよい。システムメモリ１１０６は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１１１０およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１１２を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリ１１１０に格納され、ＢＩＯＳは、起動時などにコンピュータ１１０２内の要素間の情報伝送を助ける基本ルーチンを含む。ＲＡＭ １１１２は、さらに、データをキャッシュするためのスタティックＲＡＭなどの高速ＲＡＭも含むことができる。

コンピュータ１１０２は、さらに、好適なシャシ（図には示されていない）に入れて外部で使用するように構成することも可能な、内蔵ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１１４（例えば、ＥＩＤＥ、ＳＡＴＡ）、磁気フロッピー（登録商標）ディスクドライブ（ＦＤＤ）１１６（例えば、取り外しディスケット１１１８からの読み出しまたは書き込み用）、および光ディスクドライブ１１２０（例えば、ＣＤ−ＲＯＭディスク１１２２を読み込む、またはＤＶＤなどの他の大容量光媒体から読み出す、または書き込む）を備える。ハードディスクドライブ１１１４、磁気ディスクドライブ１１１６、および光ディスクドライブ１１２０は、ハードディスクドライブインターフェース１１２４、磁気ディスクドライブインターフェース１１２６、および光ドライブインターフェース１１２８によりそれぞれシステムバス１１０８に接続できる。外付けドライブ実装用のインターフェース１１２４は、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）およびＩＥＥＥ １３９４インターフェース技術のうちの少なくとも一方または両方を含む。他の外付けドライブ接続技術は、１つまたは複数の実施形態の考察の範囲内にある。

ドライブおよび関連するコンピュータ可読媒体は、データ、データ構造体、コンピュータ実行可能命令などを格納する不揮発性記憶装置を実現する。コンピュータ１１０２では、ドライブおよび媒体は、好適なデジタル形式のデータの格納に対応している。上記のコンピュータ可読媒体の説明ではＨＤＤ、取り外し可能磁気ディスケット、およびＣＤまたはＤＶＤなどの取り外し可能光媒体を取り上げたが、当業者であれば、ｚｉｐドライブ、磁気カセット、フラッシュメモリカード、カートリッジなどのコンピュータにより読み取り可能な他のタイプの媒体も、動作環境例で使用することができ、またそのような媒体は、本明細書で開示されている方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を格納できることは理解するであろう。

オペレーティングシステム１１３０、１つまたは複数のアプリケーションプログラム１１３２、その他のプログラムモジュール１１３４、およびプログラムデータ１１３６を含む、多くのプログラムモジュールは、ドライブおよびＲＡＭ １１１２に格納することができる。オペレーティングシステム、アプリケーション、モジュール、および／またはデータの全部または一部も、ＲＡＭ １１１２にキャッシュすることができる。様々な実施形態は、様々な市販のオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組合せで実装できることは理解される。

ユーザは、１つまたは複数の有線／無線入力デバイス、例えばキーボード１１３８およびマウス１１４０などのポインティングデバイスを通じてコンピュータ１１０２にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図に示されていない）としては、マイク、ＩＲリモートコントロール、ジョイスティック、ゲームパッド、スタイラスペン、タッチスクリーンなどがある。これらの入力デバイスおよびその他の入力デバイスは、システムバス１１０８に結合されている入力デバイスインターフェース１１４２を介して処理ユニット１１０４に接続されることが多いが、パラレルポート、ＩＥＥＥ１３９４シリアルポート、ゲームポート、ＵＳＢポート、ＩＲインターフェースなどの他のインターフェースにより接続されることもできる。

モニタ１１４４またはその他の種類の表示デバイスも、ビデオアダプタ１１４６などのインターフェースを介してシステムバス１１０８に接続される。コンピュータは、通常、モニタ１１４４の他に、スピーカおよびプリンタなど、他の周辺出力装置（図に示されていない）を備える。

コンピュータ１１０２は、（複数の）リモートコンピュータ１１４８などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの有線および／または無線通信を介する論理接続を使用してネットワーク接続環境で動作することができる。（複数の）リモートコンピュータ１１４８は、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、マイクロプロセッサベースの娯楽機器、ピアデバイス、またはその他の共通ネットワークノードなどとすることができ、通常は、コンピュータ１１０２に関係する上述の要素の多くまたはすべてを含むが、簡単のため、メモリ／記憶装置デバイス１１５０のみが例示されている。示されている論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１１５２および／またはより大規模なネットワーク、例えば、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１１５４への有線／無線接続を含む。このようなＬＡＮおよびＷＡＮネットワーキング環境は、オフィスおよび会社では一般的なもので、イントラネットなどの企業規模のコンピュータネットワークを円滑にし、これらはすべて、大域的な通信ネットワーク、例えば、インターネットに接続することができる。

ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１１０２は有線および／または無線通信ネットワークインターフェースまたはアダプタ１１５６を介してローカルネットワーク１１５２に接続される。アダプタ１１５６により、無線アダプタ１１５６と通信するように配置されている無線アクセスポイントも備えることができる、ＬＡＮ １１５２との有線または無線通信を円滑にすることができる。

ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１１０２は、モデム１１５８を備えることができるか、またはＷＡＮ １１５４上で通信サーバに接続されるか、またはインターネットなどにより、ＷＡＮ １１５４上での通信を確立する他の手段を備える。モデム１１５８は、内蔵でも外付けでも、また有線デバイスでも無線デバイスでよいが、シリアルポートインターフェース１１４２を介してシステムバス１１０８に接続される。ネットワーク接続環境では、コンピュータ１１０２またはその一部に関して示されているプログラムモジュールは、リモートメモリ／記憶デバイス１１５０に格納されうる。図に示されているネットワーク接続は例であり、コンピュータ間の通信リンクを確立するのに他の手段が使用可能であることは理解されるであろう。

コンピュータ１１０２は、無線通信で動作が可能なように配置された無線デバイスまたはエンティティ、例えば、プリンタ、スキャナ、デスクトップおよび／またはポータブルコンピュータ、ポータブルデータアシスタント、通信衛星、無線検出可能タグに関連付けられた機器または場所（例えば、キオスク、ニューススタンド、レストルーム）、および電話と通信するように動作可能である。これは、少なくともＷｉ−ＦｉおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）無線技術を含む。そのため、通信は、従来のネットワークの場合ような定義済み構造、または少なくとも２つのデバイス間の単にアドホックな通信とすることができる。

Ｗｉ−Ｆｉ、つまりワイヤレスフィデリティを使用すると、家庭のソファに座ったまま、ホテルの一室で、または仕事中の会議室から、無線により、インターネットに接続することができる。Ｗｉ−Ｆｉは、そのようなデバイス、例えば、コンピュータがデータを屋内と屋外で、しかも基地局の範囲内であれば場所を限らず、送受信できる携帯電話で私用されているのと似た無線技術である。Ｗｉ−Ｆｉネットワークでは、ＩＥＥＥ ８０２．１１（ａ、ｂ、ｇなど）と呼ばれる無線技術を使用して、安全で信頼性の高い、高速な無線接続を実現する。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、コンピュータ同士を接続したり、インターネットに接続したり、有線ネットワーク（ＩＥＥＥ ８０２．３またはＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を使用する）に接続したりするために使用できる。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、無認可の２．４および５ＧＨｚ無線周波数帯で、例えば１１Ｍｂｐｓ（８０２．１１ｂ）または５４Ｍｂｐｓ（８０２．１１ａ）のデータ転送速度により動作するか、または両方の帯域を含む（デュアルバンド）製品を使用して動作するため、これらのネットワークは、多くのオフィスで使用されている基本的な１０ＢａｓｅＴ有線Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ネットワークに似た現実世界のパフォーマンスを達成することができる。

そこで図１２を参照すると、様々な実施形態による例示的なコンピューティング環境１２００の略ブロック図が例示されている。システム１２００は、１つまたは複数のクライアント１２０２を備える。（複数の）クライアント１２０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。（複数の）クライアント１２０２は、例えば、様々な実施形態を採用することにより（複数の）クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報を収容することができる。

システム１２００は、さらに、１つまたは複数のサーバ１２０４も備える。サーバ１２０４も、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。サーバ１２０４は、例えば、様々な実施形態を採用することにより変換を実行するスレッドを置くことができる。クライアント１２０２とサーバ１２０４との間で可能な通信の１つは、２つ以上のコンピュータプロセス間で伝送されるように適合されたデータパケットの形で実行できる。データパケットは、例えば、クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報を含むことができる。システム１２００は、（複数の）クライアント１２０２と（複数の）サーバ１２０４との間の通信を円滑にするために採用することができる通信フレームワーク１２０６（例えば、インターネットなどの大域的通信ネットワーク）を含む。

通信は、有線（光ファイバを含む）および／または無線技術を介して円滑にすることができる。（複数の）クライアント１２０２は、（複数の）クライアント１２０２のローカルにある情報（例えば、（複数の）クッキーおよび／または関連するコンテキスト情報）を格納するために使用することができる１つまたは複数のクライアントデータストア１２０８に動作可能なように接続される。同様に、（複数の）サーバ１２０４は、複数のサーバ１２０４のローカルにある情報を格納するために使用することができる１つまたは複数のサーバデータストア１２１０に接続し動作させることができる。

上述した内容は、様々な実施形態の複数の例を含む。もちろん、様々な実施形態を説明するためにコンポーネントまたは方法の考えられるすべての組合せを説明することは不可能であるが、当業者であれば、他の多くの組合せおよび置換が可能であることを理解できるであろう。したがって、本明細書は、付属の請求項の精神と範囲内に収まるすべてのそのような変更、修正、および変更形態を包含することが意図されている。

特に、上述のコンポーネント、デバイス、回路、システムなどにより実行される様々な機能に関して、そのようなコンポーネントを説明するために使用される用語（「手段」の参照を含む）は、断りのない限り、本明細書に例示されている例示的な態様における機能を実行する、構造的には開示されている構造と等価ではないとしても、説明されているコンポーネント（例えば、機能的等価物）の指定された機能を実行するコンポーネントに対応することが意図されている。この点に関して、様々な態様は、システムとともに、様々な方法の活動および／またはイベントを実行するためのコンピュータ実行可能命令を収めたコンピュータ可読媒体を含むことも理解されるであろう。

それに加えて、特定の機能がいくつかの実装のうちの１つのみに関して開示されているが、所定のまたは特定のアプリケーションにとって望ましく、都合がよい場合があるため、そのような機能を他の実装の１つまたは複数の他の機能と組み合わせることができる。さらに、「含む、備える（ｉｎｃｌｕｄｅ）」および「含んでいる、備えている（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語およびその変更形態が詳細な説明または請求項内で使用されている範囲において、これらの用語は、「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語と同様に包含的であることが意図されている。

モバイル計算デバイスがその位置を決定することを可能にするシステムを例示する図である。 モバイル計算デバイスの位置を決定するためのシステムを例示する図である。 基地局信号の分析に基づき位置情報を決定するシステムを例示する図である。 システム精度および／またはユーザ信頼度を高めるコンポーネントおよび技術を使用する位置決定システムを例示する図である。 モバイルデバイスの位置を決定するための方法の流れ図である。 ｈｔｔｐｓハンドラおよび／またはＷｅｂサービスを使用して位置情報を利用するアプリケーションまたはブラウザ用の例示的なシステムおよびメッセージ流れ図である。 ｈｔｔｐｓハンドラおよび／またはＷｅｂサービスを使用して位置情報を利用するアプリケーションまたはブラウザ用の方法の流れ図である。 ユーザデバイス上のＡＰＩを介して位置情報にアクセスするシステムを例示する図である。 本明細書で開示されている（複数の）システムおよび／または（複数の）方法を利用している高水準の図である。 人工知能を利用する位置を決定するためのシステムを例示する図である。 開示されている実施形態を実行するように動作可能なコンピュータのブロック図である。 開示されている実施形態を実行するように動作可能な例示的なコンピューティング環境の概略ブロック図である。

Claims (20)

1. 位置検出を容易にするシステムであって、
   ユーザデバイスの付近にある少なくとも１つの基地局を検出し、基地局情報をＷｅｂサービスに伝達する外部環境コンポーネントと、
   基地局位置のデータベースを備え、少なくとも一部は前記基地局情報に基づいて前記ユーザデバイスの位置を判定し、前記ユーザデバイス位置を前記Ｗｅｂサービスを通じて前記ユーザデバイスに伝達する分析コンポーネントとを備えることを特徴とするシステム。
2. 前記分析コンポーネントは、前記ユーザデバイス位置情報の不確定性を判定して前記不確定性を前記ユーザデバイスに伝達する不確定性コンポーネントを備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記ユーザデバイスの前記不確定性は、確率関数の総和であることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
4. 前記ユーザデバイスの前記不確定性は、実験データに基づくことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
5. 前記外部分析コンポーネントから受信された前記基地局情報が前記データベースに含まれていない場合に、基地局位置の前記データベースを少なくとも１つの新しい基地局位置で自動的に更新する学習コンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記Ｗｅｂサービスが利用不可能になる場合、基地局位置の前記データベースの部分集合が前記ユーザデバイスに伝達されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記ユーザデバイスから受信された基地局情報を追跡し、誤ったデータが受信された場合に前記ユーザデバイスにフラグを立てる誤りデータコンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記少なくとも１つの基地局は、前記ユーザデバイスが特徴付けすることができる信号を発信することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
9. 前記少なくとも１つの基地局は、Ｗｉ−Ｆｉ、ＡＭ、ＦＭ、ＴＶ、電磁波、音波信号のうちの１つを発信することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. モバイルデバイスの位置を決定する方法であって、
    モバイルデバイスから基地局識別および受信特性を受信するステップと、
    前記基地局識別と基地局位置のデータベースとを比較するステップと、
    前記比較された基地局位置および前記受信された受信特性に少なくとも一部は基づいて前記モバイルデバイスの位置を計算するステップと、
    前記計算された位置を前記ユーザデバイスに伝達するステップを含むことを特徴とする方法。
11. 基地局位置の前記データベースの部分集合を前記モバイルデバイス上にロードするステップと、
    前記モバイルデバイスが、基地局位置の前記データベースの前記部分集合および前記受信特性に少なくとも一部は基づいて位置を計算できるようにするステップとを含むことをさらに特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記計算された位置の不確定性を決定するステップと、
    前記決定された不確定性に少なくとも一部は基づいて、前記計算された位置の精度レベルを前記モバイルデバイスに供給するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 前記計算された位置の不確定性を決定するステップは、確率関数の総和に基づくことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記計算された位置の不確定性を決定するステップは、実験データに基づくことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 基地局の前記データベースを、前記受信された基地局識別情報で更新するステップと、
    前記更新された基地局識別情報の前記精度を決定するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
16. 不正確な基地局識別情報を識別するステップと、
    前記正確な基地局識別情報をモバイルデバイスに関連付けるステップと、
    前記モバイルデバイスからの将来の基地局識別情報を禁じるステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記モバイルデバイスとＷｅｂサービスとの間の通信は、ｈｔｔｐ／ｈｔｔｐｓハンドラを介して行われることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
18. モバイルデバイスの位置を決定するシステムであって、
    基地局から基地局識別情報を受信する手段と、
    前記基地局の位置を決定する手段と、
    前記基地局の前記決定された位置に少なくとも一部は基づいてモバイルデバイスの位置を計算する手段とを備えることを特徴とするシステム。
19. 前記計算されたモバイルデバイス位置の誤差率を計算する手段と、
    前記誤差率を前記モバイルデバイスに伝達する手段とをさらに備えることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 基地局位置のデータベースを更新する手段と、
    前記更新された基地局位置の精度を決定する手段と、
    前記精度が許容レベルを下回る場合に前記更新された基地局位置の送信を禁止する手段とを備えることをさらに特徴とする請求項１８に記載のシステム。

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