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TECHNISCHER BEREICH
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Der technische Bereich bezieht sich allgemein auf Netzwerkzugangspunkte und betrifft insbesondere Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung.
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HINTERGRUND
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In den letzten Jahren hat die Nutzung mobiler Plattformen, die sowohl über drahtlose Netzwerkfunktionen (z. B. WiFi) als auch über Fähigkeiten zur Standortbestimmung (Global Positioning System, GPS) verfügen, dramatisch zugenommen. Zu solchen mobilen Plattformen gehören beispielsweise mobile Computergeräte (z. B. Laptop-Computer, Tablet-Computer, Smartphones etc.) und verschiedene Transportsysteme (Kraftfahrzeuge, Busse, Motorräder und dergleichen). In Fällen, in denen GPS-Informationen nicht verfügbar sind, oder wenn es nicht wünschenswert ist, die GPS-Funktionalität solcher mobiler Plattformen zu aktivieren (z. B. aus Gründen der Akkulebensdauer), kann die Position der mobilen Plattform unter Verwendung von Informationen geschätzt werden, die sich auf einen oder mehrere Netzwerkzugangspunkte beziehen (z. B. „WiFi”-Zugangspunkte, die einer oder mehreren Normen der Normenreihe IEEE 802.11 entsprechen), die sich innerhalb der Reichweite der mobilen Plattform befinden. Wenn also ermittelt wird, dass sich eine mobile Plattform in Reichweite mehrerer Zugangspunkte mit bekannter geographischer Lage befindet, und diese Entfernungen bekannt sind (z. B. durch Laufzeitmessungen), kann die Position der mobilen Plattform selbst auf Grundlage der Entfernungsinformationen bestimmt werden. Die Genauigkeit solcher Positionsschätzungen wird jedoch durch die Genauigkeit der Zugangspunktpositionen selbst begrenzt. Es kann eine manuelle Erfassung verfügbarer Zugangspunkte durchgeführt werden, um eine Datenbank mit Zugangspunktpositionen zu füllen. Ein solches Verfahren kann allerdings anfällig für Störungen sein, wenn sich beispielsweise bei einem oder mehreren Zugangspunkten der Standort ändert.
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Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Systeme und Verfahren zur Abschätzung und Speicherung der Position von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung vorzusehen. Zusätzliche wünschenswerte Funktionen und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung gehen aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen und dem vorstehenden technischen Bereich und Hintergrund hervor.
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KURZFASSUNG
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Ein Zugangspunktpositionslernverfahren gemäß einer Ausführungsform umfasst das Erfassen erster GPS-Positionsdaten, die einer ersten mobilen Plattform zugeordnet sind, und das Erfassen einer der ersten mobilen Plattform zugeordneten Funkentfernungsmessung und eines drahtlosen Zugangspunkts, der in Kommunikation mit der ersten mobilen Plattform steht. Eine erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts wird basierend auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung bestimmt. Einer zweiten mobilen Plattform zugeordnete zweite GPS-Positionsdaten werden erfasst und eine der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordnete zweite Funkentfernungsmessung wird erfasst. Eine zweite geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts wird dann basierend auf der ersten geschätzten Position, den zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung bestimmt.
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Ein Modul des Zugangspunktpositionslernverfahrens gemäß einer Ausführungsform umfasst in der Regel einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher ist so konfiguriert, dass er Softwarebefehle speichert, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, dazu führen, dass der Prozessor: einer ersten mobilen Plattform zugeordnete erste GPS-Positionsdaten erfasst; eine der ersten mobilen Plattform und einem drahtlosen Zugangspunkt, der mit der ersten mobilen Plattform in Kommunikation steht, zugeordnete erste Funkentfernungsmessung erfasst; eine erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts basierend auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung bestimmt; einer zweiten mobilen Plattform zugeordnete zweite GPS-Positionsdaten erfasst; eine der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordnete zweite Funkentfernungsmessung erfasst; und eine zweite geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts basierend auf der ersten geschätzten Position, der zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung bestimmt.
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BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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Die Ausführungsbeispiele werden nachfolgend in Verbindung mit den folgenden Abbildungen (Zeichnungen) beschrieben, worin gleiche Ziffern gleiche Elemente bezeichnen, und worin:
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1 ein konzeptionelles Blockdiagramm eines Zugangspunktpositionsbestimmungssystems gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist;
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2 ein konzeptionelles Blockdiagramm eines Positionslernmoduls gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist;
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3 ein konzeptionelles Flussdiagramm eines Positionlernverfahrens gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist; und
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4 ein Ablaufdiagramm ist, das ein Positionslernverfahren gemäß verschiedener Ausführungsformen darstellt.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Der hier beschriebene Gegenstand betrifft allgemein Systeme und Verfahren zur Ermittlung von Standorten von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung mithilfe einer Selbstlerntechnik, die auf Informationen angewendet wird, die von mehreren mobilen Plattformen empfangen werden. Auf diese Weise kann durch das „Crowd-Sourcing” von Positionsinformationen vieler mobiler Plattformen und durch kontinuierliche Verfeinerung des Wertes der Positionsinformationen mit der Zeit eine solidere und genauere Datenbank mit Zugangspunktpositionen bereitgestellt werden. In dieser Hinsicht dient die folgende detaillierte Beschreibung lediglich als Beispiel und begrenzt nicht die Anwendung und Verwendungen. Weiterhin besteht keine Absicht, an eine in vorstehendem technischen Bereich, Hintergrund, Kurzzusammenfassung oder der folgenden detaillierten Beschreibung ausdrücklich oder implizit vorgestellte Theorie gebunden zu sein. Der hier verwendete Begriff „Modul” bezieht sich auf eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam genutzt, dediziert oder Gruppenprozessor) und einen Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmwareprogramme, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten ausführt, die die beschriebene Funktionalität bieten.
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Unter Bezugnahme auf 1 enthält ein Positionsbestimmungssystem 100 gemäß einer Ausführungsform im Allgemeinen mehrere mobile Plattformen 161, 162 und 163, die mit einem drahtlosen Zugangspunkt („AP” (Access Point)) 141 in Kommunikation stehen (z. B. in Reichweite von), wobei die gestrichelten Linien 151, 152 und 153 jeweils die Entfernung von oder „Reichweite” der mobilen Plattformen 161, 162 und 163 zum AP 141 kennzeichnen. Die mobilen Plattformen 161–163 können beispielsweise mobile Computergeräte wie Laptop-Computer, Tablet-Computer, Smartphones etc. und Transportsysteme wie Fahrzeuge beinhalten, zu denen Busse, Motorräder, Züge, Seeschiffe, Flugzeuge, Drehflügelflugzeuge und dergleichen gehören können. Mobile Plattformen 161–163 sind mittels eines oder mehreren Positionsbestimmungssatelliten (z. B., GPS-Satelliten) 101–104 in der Lage, mit den mobilen Plattformen 161–163 zu kommunizieren oder eine Position der mobilen Plattformen in Bezug auf Umgebung 110 zu bestimmen.
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Mobile Plattformen 161–163 sind weiterhin so konfiguriert, dass sie mit einem Backend-Server (oder schlicht „Server”) 192 über ein Netzwerk 190 kommunizieren können. Wie im Folgenden ausführlicher beschrieben, umfasst Server 192 eine Datenbank 194, die so konfiguriert ist, dass darin Positionsdaten 195 zu AP 141, wie sie über die mobilen Plattformen 161–163 ermittelt wurden, gespeichert werden. Das heißt, Server 192 kennt, mit einer bestimmten Genauigkeit (wie im Folgenden näher beschrieben), die geographische Position von AP 141, wie sie durch ein Positionslernmodul (oder „Lernmodul”) 193 bestimmt wurde, das dazu konfiguriert ist, von mobilen Plattformen 161–163 Informationen über ihre jeweiligen Positionen (beispielsweise ermittelt über GPS-Satelliten 101–104) sowie Informationen über Entfernungen 151–153 zu empfangen und dadurch kontinuierlich und automatisch den Standort von Zugangspunkt 141 zu verfeinern und zu „lernen”. In dieser Hinsicht versteht sich, dass sich demnach eine beliebige Anzahl an mobilen Plattformen zu jedem beliebigen Zeitpunkt in Reichweite von Zugangspunkt 141 befinden kann und keine Einschränkung darstellen soll. Beispielsweise können täglich tausende Fahrzeuge oder andere mobile Plattformen in die Reichweite des Zugangspunkts 141 fallen (z. B. wenn Zugangspunkt 141 sich in der Nähe einer stark befahrenen Straße befindet). Weiterhin kann sich eine einzelne mobile Plattform (z. B. mobile Plattform 161) im Laufe der Zeit mehrfach innerhalb der Reichweite von Zugangspunkt 141 und mit unterschiedlichen Positionen in Umgebung 110 befinden, sodass sie, in Verbindung mit Lernmodul 193, selbst bei der Verfeinerung der Position von Zugangspunkt 141 unterstützen kann.
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Der drahtlose Zugangspunkt 141 kann als beliebige Form von Netzwerkkomponente implementiert sein, die so konfiguriert ist, dass sie einen drahtlosen Zugang zu einem Netzwerk (z. B. ein lokales Netzwerk oder das Internet) bietet. Gemäß einer Ausführungsform ist AP 141 als ein Zugangspunkt implementiert, der einer oder mehreren Normen der Normenreihe IEEE 802.11 entspricht (z. B. „WiFi”). In einer Ausführungsform ist der drahtlose Zugangspunkt 141 implementiert als das, was häufig als WiFi AP „nächster Generation” bezeichnet wird. Dieser besitzt die Fähigkeit, mittels Laufzeitverfahren Entfernungsmesswerte zu ermitteln. Das heißt, dass mobile Plattformen 161–163 so konfiguriert sind, dass sie die Entfernungen 151–153 jeweils auf Grundlage der für das Hin- und Zurück-„schallen” der Signale zwischen mobilen Plattformen 161–162 und AP 141 benötigten Zeit ermitteln.
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Im Allgemeinen senden GPS-Satelliten 101–104 Mikrowellensignale, die es GPS-Receivern (z. B. mobile Plattformen 161–163) auf oder nahe der Erdoberfläche (in Umgebung 110) ermöglichen, den Standort der GPS-Satelliten 101–104 sowie einen synchronisierten Zeitwert zu bestimmen. GPS-Signale enthalten, wie im Stand der Technik bekannt, im Allgemeinen Ranging-Signale (d. h. Pseudorange (Pseudoentfernung), Trägerphase und Doppler), die verwendet werden, um die Entfernung und Änderungsrate der Entfernung zu den jeweiligen Satelliten (101–104) zu messen, sowie verschiedene Navigationsnachrichten. Die Navigationsnachrichten enthalten beispielsweise Ephemeridendaten (diese dienen der Berechnung der Position jedes einzelnen Satelliten 101–104 in der Umlaufbahn) und Informationen zu Zeit und Status der gesamten Satellitenkonstellation, d. h. der „Almanach'. Im Allgemeinen werden solche Informationen hier gemeinsam als „GPS-Positionsdaten” bezeichnet. In einer Ausführungsform wird vorgesehen, dass die GPS-Positionsdaten zu einem wie im Stand der Technik bekannten ECEF-Koordinatensystem (Earth-Centered Earth-Fixed) in Beziehung gesetzt werden.
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Während vier Satelliten 101–104 zeigt, versteht sich, dass die mobilen Plattformen 161–163 in Abhängigkeit der Bedingungen eine mehr oder weniger große Anzahl solcher Satelliten beobachten können. Während es im Allgemeinen wünschenswert ist, dass mindestens vier GPS-Satelliten jederzeit beobachtbar sind (um angemessen genaue Positionsdaten zu liefern), ist es im Falle einer durch Straßenschluchten charakterisierten Umgebung und dergleichen nicht unüblich, dass lediglich zwei oder drei Satelliten beobachtbar sind. Unter solchen Bedingungen können die von Satelliten 101–104 abgeleiteten Positionsdaten wie oben erwähnt uneindeutig sein. In solchen Fällen jedoch, wiederum am Beispiel einer durch Straßenschluchten charakterisierten Umgebung, kann es viele APs (wie 141) in Reichweite einer der mobilen Plattformen 161–163 (z. B. in einer Umgebung mit einer dichten Konzentration an Zugangspunkten) geben. Diese APs dienen als zusätzliche Satelliten, die die mobilen Plattformen dabei unterstützen, ihre Position selbst zu bestimmen.
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Die Positionsdaten
195 enthalten, wie weiter oben erwähnt, Informationen zu Zugangspunkt
141 (sowie eine Anzahl an zusätzlichen Zugangspunkten) und können die Form einer beliebigen geeigneten, im Stand der Technik bekannten Datenstruktur annehmen, wie beispielsweise eine SQL-Datenbank, eine Flat-File-Datenbank, ein assoziatives Array oder dergleichen. In einer Ausführungsform enthalten die Positionsdaten
195 die geschätzte Position von Zugangspunkt
141 (z. B. die derzeit beste Schätzung hinsichtlich der Position von Zugangspunkt
141 in Bezug auf ein geeignetes Bezugssystem), eine eindeutige Kennung für Zugangspunkt
141 und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Daten (z. B. ein auf die Schätzung und die Kovarianzmatrix, die die Genauigkeit der Schätzung angibt, bezogenenes Konfidenzniveau). In einer Ausführungsform sind die Positionsdaten
195 eine Tabelle, die eine eindeutige MAC-Adresse (Media Access Control) für jeden einzelnen derzeit bekannten drahtlosen Zugangspunkt, die geschätzte Position jedes einzelnen drahtlosen Zugangspunkts und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Verteilungsdaten enthält. Diese als Beispiel dienende Tabellenstruktur wird nachstehend dargestellt für einen als Beispiel dienenden Zugangspunkt
141, der eine MAC ID „00:50:56:cf:e3:01”, eine Position p (ausgedrückt als x-, y-, und z-Koordinaten in einem beliebigen Bezugssystem), eine Anzahl von Messungen n entsprechend der Anzahl der durch Lernmodul
193 für Zugangspunkt
141 verarbeiteten Entfernungsmesswerte (wie beispielsweise Entfernung
151), und eine in dieser Ausführungsform als ein Tupel der Werte R und z ausgedrückte statistische Verteilung, die jeweils einem Teil eines „Informationsarrays” entsprechen, wie es im Folgenden näher beschrieben wird.
MAC-ID | Position | Anzahl der Messungen | Verteilung |
00:50:56:cf:e3:01 | p = (X, Y, Z) | n | [R, z] |
... | ... | ... | ... |
... | ... | ... | ... |
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In einer Ausführungsform ist die Position eines AP (wie beispielsweise 141) modelliert als multivariat Gauß-verteilt mit dem Mittelwert p und Kovarianzmatrix Σ, wobei das Informationsarray [R, z] als RTR = Σ–1 und z = Rp definiert ist.
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Nun bezugnehmend auf 2 wird in Verbindung mit ein detaillierteres Blockdiagramm des Lernmoduls 193 gemäß einem Ausführungsbeispiel beschrieben. Im Allgemeinen enthält Lernmodul 193 einen Prozessor 202 (z. B. einen Mikroprozessor, Microcontroller etc.), eine Memory-Komponente 204 (z. B. RAM, ROM etc.) und eine Speicherkomponente 206 (z. B. ein Solid-State-Laufwerk (SSD), eine konventionelle Festplatte oder dergleichen). Prozessor 202 ist zur Bereitstellung der hier beschriebenen Funktionalität für die Ausführung von in der Memory-Komponente 204 gespeicherten Softwarebefehlen konfiguriert.
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Im Allgemeinen ist Lernmodul 193 so konfiguriert, dass es, basierend auf Crowd-Sourcing-Informationen der verschiedenen mobilen Plattformen 161–163, iterativ eine Schätzung der Position von Zugangspunkt 141 bestimmt und verfeinert. Dies wird in konzeptionell veranschaulicht. In einem Beispiel erhält eine Verfeinerungsfunktion 306 (implementiert in Lernmodul 193) als Eingabe zwei Datensätze: eine vorherige Schätzung 304 des Standorts von Zugangspunkt 141 (z. B. Positionsinformationen 195 für Zugangspunkt 141 wie in Datenbank 194 abgespeichert) und eine „aktuelle” Schätzung 302 bezogen auf Zugangspunkt 141 (z. B. Entfernungen 151–153 und GPS-Positionsdaten für mobile Plattformen 161–163). Anhand dieser Informationen erstellt die Verfeinerungsfunktion 306 eine aktualisierte oder „verbesserte” Schätzung 308, die dann zum neuen Wert für die „vorherige” Schätzung 304 wird. Die Verfeinerungsfunktion 306 kann zu bestimmten Zeiten, in regelmäßigen Abständen oder wenn eine vorgegebene Anzahl aktueller Schätzungen 302 verfügbar ist mit Schätzungen 302 und 304 arbeiten.
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Nach diesem Überblick des Positionsbestimmungssystems 100 und des Lernmoduls 193 gemäß einer Ausführungsform, ist ein Flussdiagramm, das, gemäß verschiedener Ausführungsformen, ein Lernverfahren 400 darstellt, und, ohne Beschränkung der Allgemeinheit, in Verbindung mit den in gezeigten Ausführungsformen beschrieben wird.
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Zunächst werden über das Lernmodul 193 bei 402 Positionsinformationen von den verschiedenen mobilen Plattformen 161–163 empfangen, die in der Umgebung 110 arbeiten. Dieses Informationspaket enthält im Allgemeinen die der mobilen Plattformen 161–163 zugeordneten GPS-Positionsdaten sowie die Entfernungsmesswerte 151–153. Als Nächstes sind die Informationspakete bei 404 in einer mit den Positionsinformationen 195 in Einklang stehenden Weise organisiert, z. B. als eine Tabelle, die eine MAC ID von Zugangspunkt 141, eine Kennung der entsprechenden mobilen Plattformen 161–163 und eine Gesamtsumme der in Bezug auf Zugangspunkt 141 in einem vorgegebenen Zeitfenster durchgeführten Messungen enthält.
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Dann wird bei 406 ermittelt, ob für Zugangspunkt 141 aktuell eine geschätzte Position in Datenbank 194 verfügbar ist. Das heißt, dass in einigen Fällen, insbesondere wenn ein neuer Zugangspunkt in Umgebung 110 installiert wird, die Positionsinformationen 195 möglicherweise nicht die MAC-Adresse oder andere Zugangspunkt 141 zugeordnete eindeutige Kennungen enthalten. Ist eine geschätzte Position für den Zugangspunkt 141 nicht verfügbar, fährt das Lernmodul 193 mit 408 fort und initialisiert Datenbank 194 mit einer ersten Schätzung des Standortes von Zugangspunkt 141. In einer Ausführungsform wird diese erste Schätzung als der Stichprobenmittelwert aller von den Entfernungen 151–153 (sowie den entsprechenden GPS-Positionsdaten) abgeleiteten Positionsschätzungen angenommen und das dieser ersten Schätzung zugeordnete Konfidenzintervall wird als eine vom Signal-Rausch-Verhältnis der Messungen abgeleitete Abweichung angenommen. Anschließend wird die Verarbeitung nach einem vorgegebenem Intervall (z. B. 1,0 bis 60,0 Minuten) mit 402 fortgeführt.
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Wenn bei 406 ermittelt wird, dass in Datenbank 194 eine geschätzte Position (d. h. eine vorherige Positionsschätzung) verfügbar ist, schreitet das Lernmodul 193 weiter zu 410. Bei 410 kombiniert das Lernmodul 193 die aggregierte Entfernung und von den mobilen Plattformen 161–163 empfangene GPS-Informationen mit den vorherigen Schätzungen (bezugnehmend auf wie unten stehend näher beschrieben) und erstellt bei 412 eine „neue” Schätzung der Position der mobilen Plattform 161, die dann zusammen mit der Schätzung zugeordneten statistischen Informationen in Datenbank 194 gespeichert wird. Anschließend fährt die Verarbeitung nach einem vorbestimmtem Intervall (z. B. etwa 1,0 bis 60,0 Minuten) mit 402 fort.
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Im Folgenden wird ein beispielgebendes Positionslernverfahren näher beschrieben. Im Allgemeinen ist es die Aufgabe des Lernmoduls 193, die zuvor wie in Datenbank 194 abgespeicherte geschätzte Position der mobilen Plattform 161, die als p = (X ~, Y ~, Z ~,) angegeben ist (entsprechend den prognostizierten x-, y-, und z-z-Koordinaten in Umgebung 110), und eine neue oder „spätere” Schätzung p = (X, Y, Z) zu bestimmen. Die geschätzten Positionen der mobilen Plattformen 161–163 werden somit ausgedrückt als (p1, p2, ..., pN), mit einer gewissen in den Kovarianzmatrizen (Σ1, Σ2, ..., ΣN) erfassten Unsicherheit. Die entsprechenden Entfernungsmesswerte zwischen der mobilen Plattform und dem Zugangspunkt sind (ρ1, ρ2, ..., pN) (z. B. Entfernungsmesswerte 151–153) und Signal-Rausch-Verhältnis (s1, s2, ..., sN), für k = 1, ..., N. Für die mobile Plattform k-th kann die Positionsverteilung als Informationsarray pk ~ [Rk, zk] geschrieben werden, für k = 1, ..., N.
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Die Unsicherheit der Entfernungsmesswerte (z. B.
151–
153) ist abhängig vom Signal-Rausch-Verhältnis. Für ein Ausführungsbeispiel wird die Varianz der Entfernungsmesswerte ρ
k von der k-th mobilen Plattform als σ
k angegeben und kann als
berechnet werden, wobei s
k das Signal-Rausch-Verhältnis für Laufzeitmessung ρ
k, c die Lichtgeschwindigkeit ist, und τ ist die Pulsweite im Laufzeitmessmechanismus.
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Um die ursprüngliche Position p für Zugangspunkt
141 zu ermitteln, derart dass folgende Menge minimiert wird:
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Bei oben aufgeführter Nomenklatur beläuft sich der prognostizierte Entfernungsmesswert auf
zwischen Zugangspunkt
141 und k-th mobiler Plattform p
k = (X
k, Y
k, Z
k)
T . Ein Fehler wird definiert zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Entfernungsmesswert als
Δρk = ρk – ρ ~k und eine Menge an empfindlichen 1×3-Matrizen
Hw,k = p ~T/(σkρ ~k) and Hk = –(1 1 1)/(σkp ~k). Diese empfindlichen Matrizen sind Verstärkungsfaktoren, die die für eine Positionsänderung für Zugangspunkt
141 benötigte Menge ermitteln, um den Fehler zu reduzieren. Der normierte Messwert der Plattform k-th beträgt o
k = (Δρ
k + H
w,kp)/σ
k; für k = 1, 2, ..., N. Es kann die folgende Matrix A aufgebaut werden:
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An dieser Stelle wird, wie im Stand der Technik bekannt, durch Anwendung einer „Givens-Rotation” (z. B. eine Rotation in der durch zwei Zeilen der Matrix A aufgespannten Ebene) auf die mit H
1 bis o
N, definierten unteren Rechteck-Eingaben eine Dreiecksmatrix R
A gebildet als:
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Es ist zu beachten RA, dass eine obere Dreiecksmatrix von A abgeleitet ist, d. h. A = QRA und Q ist eine orthogonale Matrix geeigneter Dimension.
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Die aktualisierte Position von Zugangspunkt 141 hat eine statistische Verteilung [R, z] wobei R die 3×3 Teilmatrix von RA ist (bei Zeile N + 1 und Spalte N + 1), und z ist die 3×1 Teilmatrix von RA (bei Zeile N + 1 und Spalte N + 2). Der spätere Positionserwartungswert (Mittelwert) ist p = R–1z, und das Skalar e ist der Rest der kleinsten Quadrate. Danach sei p ~ = p (z. B. die „vorherige” Schätzung auf die neue, verbesserte Schätzung festlegen). Durch Wiederaufbau der Matrix A oben und Anwendung des Triangulationsverfahrens kann die aktualisierte Position von Zugangspunkt 141 in L Iterationen (z. B. L = 5) errechnet werden oder bis sie konvergiert. Messwerte im letzten Zeitfenster können jetzt verworfen werden (da die Parameter [R, z] statistisch ausreichend sind), wenn diese Messwerte nicht von anderen Zugangspunkten für die Positionsbestimmung benötigt werden.
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Nach der Initialisierung (z. B. Block 408 in ) nimmt Lernmodul 193 während des anschließenden Lernens Entfernungsmesswerte als Eingabe, d. h. ρ1, ρ2, ..., ρN, die entsprechende mobile Plattformpositionsverteilung in Form eines Informationsarrays, d. h. p1 ~ [R1, z1], p2 ~ [R2, z2], ..., pN ~ [RN, zN], den prognostizierten Zugangspunkt 141 Position p ~ = (X ~, Y ~, Z ~)T, und die vorherige Verteilung von Zugangspunkt 141 p ~ [R ~, z ~]. Die Ausgabe ist dann die spätere Verteilung für die Position von Zugangspunkt 141, p ~ [R, z], und seine aktualisierte Position p = R–1z.
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Die Verfeinerungsfunktion
306 in
wird angepasst, um die spätere Position p so zu bestimmen, dass die folgende Menge minimiert wird:
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Mit dem Eintreffen eines neuen Messwertpakets von den mobilen Plattformen
161–
163 (z. B.
402 in
) sei
p
k = (X
k, Y
k, Z
k)
T;
Δρk = ρk – ρ ~k; 1×3 Matrizen
Hw,k = p ~T/(σkρ ~k), Hk = –(1 1 1)/(σkρ ~k); und o
k = (Δρ
k + H
w,kp)/σ
k. Für k = 1, 2, ..., N. Es kann eine neue Matrix A' aufgebaut werden als:
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Dann wird eine Givens-Rotation wie oben auf die Eingaben von H
1 bis o
N angewendet, wodurch wie folgt eine obere Dreiecksmatrix gebildet wird:
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Die spätere Positionsverteilung für Zugangspunkt 141 ist dann p ~ [R, z], und der spätere Positionserwartungswert (Mittelwert) für Zugangspunkt 141 ist p = R–1z. Das Lernmodul 192 verwirft dann die verwendeten Messwerte und behandelt für den nächsten Aktualisierungszyklus die spätere Positionsschätzung als die vorherige Positionsschätzung (304 in ).
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Es versteht sich, dass, während die vorstehend beschriebenen Ausführungsformen im Zusammenhang mit mobilen Plattformen in Fahrzeugen beschrieben wurden, das Spektrum an Ausführungsformen nicht derart begrenzt ist. Die vorstehend beschriebenen Systeme und Verfahren können beispielsweise eingesetzt werden, um den Standort von APs in einem Gebäude zu ermitteln, das mobile Geräte nutzt, die von Einzelpersonen bei ihrer Fortbewegung im Gebäude mitgeführt werden
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Während mindestens ein Ausführungsbeispiel in der vorstehenden detaillierten Beschreibung vorgestellt wurde, versteht sich, dass es eine Vielzahl an Varianten gibt. Es versteht sich weiterhin, dass das Ausführungsbeispiel oder Ausführungsbeispiele lediglich Beispiele sind und den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration dieser Offenlegung nicht in irgendeiner Weise einschränken sollen. Vorstehende detaillierte Beschreibung bietet Fachleuten vielmehr eine zweckmäßige Roadmap zur Implementierung des Ausführungsbeispiels oder von Ausführungsbeispielen. Es versteht sich, dass verschiedene Veränderungen an der Funktion und der Anordnung von Elementen vorgenommen werden können, ohne vom Rahmen der Offenlegung, wie sie in den beigefügten Ansprüchen und deren rechtlichen Entsprechungen aufgeführt werden, abzuweichen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Normen der Normenreihe IEEE 802.11 [0002]
- Normen der Normenreihe IEEE 802.11 [0014]