場所フィンガープリントの基本的な考え方
「場所の指紋」の場所の実際の環境と「指紋」リンク、独自のフィンガープリントに対応する位置のいくつかの種類。この指紋は、受信装置又は送信情報に配置されるような、単一または多次元であり得る、指紋は、この情報または信号または複数の特徴（最も一般的には、信号強度）の特徴であってもよいです。デバイスは、デバイスを配置し、それを配置することに固定された検出装置により受信された送信信号、または信号情報内に配置される場合、このアプローチは、多くの場合、ネットワーク上の場所と呼ばれる、または遠隔に配置されています。デバイスは、いくつかの固定された送信装置の信号又はメッセージを受信し、これらの検出された特徴に基づいて自身の位置を推定するために配置される場合、このように位置自体が呼ばれてもよいです。モバイルデバイスは、それがネットワークで検出された特徴のサーバノードに通信することができる配置され、サーバは、モバイルデバイス（疑いの翻訳...）の位置を推定することに利用可能なすべての情報を使用することができ、このように呼ばれることがありますハイブリッドポジショニング。すべてのこれらの方法では、我々はそれが信号特性が、このプロセスは、パターン認識の問題として見ることができる、データベース内の信号特徴に合わせ、知覚取る必要があります。
何が位置指紋を構成していますか？
位置指紋は、様々なタイプのものとすることができる、機能（位置を識別するための人）は、任意の「固有の位置は」位置フィンガープリントとして使用することができます。基地局RSS（受信信号強度）から検出された信号の位置上のアクセスポイントまたは基地局の位置を検出するかどうか、マルチパス通信信号構造上のそのような場所、通信上の位置指紋位置として使用することができ、またはそれは指紋としての地位の組み合わせであってもよいラウンドトリップ時間または信号遅延、。マルチパス構造、RSS：;ここでは、二つの最も一般的に使用される信号特性（PahlavanとKrishnamurthy 2002 BAHLとPadmanabhan、2000）を導入します。
マルチパス構成
キャリア周波数拡散は、無線信号の（例えば、500MHzのより大きいなど）が大きい光放射伝搬（PahlavanとKrishnamurthy 2002）のように近似することができます。無線信号伝搬、（例えば、建物の壁、床など）を滑らかな表面で反射することができるこれらの「線」、鋭いエッジ回折が発生遭遇する、（例えば、葉のような）小さな物体に遭遇散乱が起こります。光源によって放出された無線送信信号は同じ位置に複数のパスを介して送信することができ、したがって位置に複数の光線を受け取るために、各光線は、異なるエネルギー強度及び遅延を有します。放射線強度の距離に応じた伝搬遅延は、伝播距離と特定の状況（反射、回折、等）に依存します。受信機に到達する各光線は、マルチパス成分と呼ばれ、マルチチャネル構造は、このグループ（複数の光線）信号強度及び遅延を指します。構造は、マルチパス電力遅延プロファイル、図と呼ばれる。1 6つの、有効なマルチパスコンポーネント、電源、および遅延β1β1、β2β2、β3β3、β4β4、β5β5ある、請求、電力遅延プロファイルの代表例であります、β6β6とτ1τ1、τ2τ2、τ3τ3、τ4τ4、τ5τ5、τ6τ6。
図1の電力遅延プロファイル。
信号帯域幅は、（例えば、直接シーケンス拡散スペクトル技術やUWBを使用して）十分に大きい場合、それは受信機上の個々のマルチパス成分を分解し、治療することができます。実際の環境の位置に応じて得られたマルチパス構造は、ユニークな、位置フィンガープリントとして使用することができるされています。アホネンと（2003）Eskelinenは、3Gは、位置指紋位置決め精度などのマルチパス構造の使用は、25メートル以内の症例の67％、及び95％に達することができることは、携帯電話網、それらの結果をUMTS配置するこの方法を提案しています受話器位置決めのためのFCCのE-911の要件を満たすために状況下で精度の188メートル、このような位置決め性能を配置します。
受信信号強度（RSS）
RSSまたは受信機の位置に応じた信号の受信電力。必要に応じて、それが無線通信デバイスのほとんど正常な動作であるため、取得RSSは、非常に簡単です。多くの通信システムは、伝送レート適応機能を切り替え実現するために、リンクのRSS情報知覚品質を必要としています。RSSは、信号の非常に人気の機能であり、広くポジショニングに使用されているのでRSSは、信号の帯域幅は、不要高帯域幅（最も狭いよりも信号帯域通信）の影響を受けません。
最も簡単な場合には、RSSのように表すことができ、固定された信号の送信元を仮定すると、（dB単位）の減衰での平均RSS異なる距離と距離の対数に比例します。
RSS =白金-K-10αlog10dRSS=白金-K-10αlog10d
前記、ααはPtPt送信電力、経路損失指数と呼ばれ、KKは、周波数及び環境に依存する定数です。RSSは、それがよい見つけるために3つの角を測定するために使用することができるモバイルデバイスから抽出されたかどうかを、次いで、モバイルデバイスとAP（または基地局）との間の距離を計算するために使用することができるが、位置決め誤差は重要であり得ますなぜならRSSの範囲の変更の（シャドーフェージングとして知られている）の物理的な環境の影響によって引き起こされる、（上式は、距離平均のRSS RSS手段に可能性があることに注意してください）重要であることができます。だから、この3コーナーに基づく測距方式のRSSは、優れたソリューションではありません。
モバイルデバイスは、放射の複数のソースからの信号を受信することができ、または固定された複数の基地局が同一のモバイルデバイスに知覚することができる場合は、我々は、送信元の複数又は受信組成物の複数のRSSを使用するかもしれませんRSSベクター、および位置関連指紋など。これは、本明細書に記載される一般的な無線LANの位置フィンガープリントです。（順次測定することができる）APの複数のRSSを測定することができる最もWiFiネットワークカード。指紋のような複数のAPの位置からRSSを使用して、後でこの方法で、意味があるので、今ではほとんどの屋内シーンで、多くの場合、モバイルデバイスは、複数のAPを検出することができます。
これは、これだけのサンプルRSSは無理があるの収集、自身が計算したり、時間の期間にわたって測定されたRSSを指摘しました。WiFiネットワークでは、APは、ビーコンフレームはしばしばサポートいくつかのネットワーク情報、サービスグループID（無線ネットワーク名）、伝送速度、および他のシステム情報を含む送信します。ビーコンフレームは、それが100msのは一度だけ送信については、RSSは、一般的にビーコンフレームを測定するために使用されている、無線LANの多くのいずれかを使用して制御フレームです。ビーコンフレームは、（モバイルデバイスを接続しないで）、そうであってもクローズドネットワークを暗号化されていないにも配置するために使用することができます。ビーコンフレームに近いが周期的に送信されるが、伝送媒体は、非ブロッキング時間の検出時に、障害物が検出され、完全に周期的ではない、必要な伝送遅延時間が送信され、次の送信が依然として100msの前に期待されています時間、たとえ少ない100ミリ秒未満からの最後の送信。さらに、APが複数のチャネルで作業している場合、回避の競合するために、RSSを測定する前に、モバイルデバイスは、スキャン様々なチャネルに時間を取る必要があります。無線LAN標準（IEEE 802.11）は、2.4GHz帯のチャンネル11とチャンネルより5GHz帯を指定します。唯一の3つの非重複チャネルを使用して珍しいことではない地域における複数のチャネルを使用して、実際の無線LANの2.4GHz帯の場合について説明したが。無線LAN標準のIEEE 802.11についての詳細及び（ペライアとステイシー2008）に記載されています。
測定及び指紋データベースの推定位置
位相オフラインとオンラインの段階：通常の位置決めフィンガープリンティングを使用する場所は2つの段階があります。オフラインフェーズでは、データベースを構築するための指紋の各位置のために、調査の指定された領域で面倒な、時にはトレーニングセットと呼ばれるデータ収集の良いする必要があります。オンラインフェーズでは、システムが位置するように、モバイルデバイスの位置を推定します。次に、我々は二つの段階をより詳細に説明されている必要があります。なお、屋内位置の位置座標一般座標ではなく、緯度と経度以外に現在の環境にローカル座標系を指し得ます。
オフライン相
位置と指紋との間の対応を確立することは、通常はオフラインフェーズで行われます。図2.2、矩形グリッドによってカバーされる地理的領域に示す最も一般的なシナリオは、このシナリオでは、8つの4行（32格子点の合計）と、2つのAPのグリッドです。APは、通信を展開するために、ここで使用されている可能性が、それは位置決めのために使用することができます。各グリッド点で、データは、各AP、取得が異なる配向および角度を有することができるモバイルデバイスからRSSの平均値を（1秒に1回について収集し、5-15分）の期間をサンプリングします。この例では、二次元の格子点上の指紋は、Aベクトルρ= [ρ1、ρ2]ρ= [ρ1、ρ2]、平均RSSの最初のAPから前記二番目のρiρiあります。我々はまた、指紋などの分布（または、標準偏差など、いくつかの他の統計パラメータ、）RSSのサンプルを記録することができ、後に表示されます。簡単にするために、ケースは、具体的には、後に平均RSS指紋サンプルであると考えられて記載されていません。
図2位置フィンガープリントベースのWiFi信号強度、RSSやユークリッド距離空間における
これら二次元の指紋を示す格子点のそれぞれの領域に集められる（図2）は、対応する格子点の座標と指紋データベースの組成に、プロセスは、時々、（較正段階）で表される位相と称します指紋データベースはまた時々無線マップ（無線マップ）（翻訳者注：バックは、指紋データベースとも呼ばれる）と呼ばれ、表1に、これはローカル指紋データベースです。2は、図次元のベクトル空間の右側に指紋に示されている（以下、両方の信号空間と総称します）。NN APを想定し、より一般的なシナリオでは、指紋ρρNN次元ベクトルであり、信号空間を描画することは困難です。
表1
RSSが点サンプルは空間内の実際の物理的な格子点に対して直角座標が、これは指紋信号空間において正規の位置ではありません。我々は、後不規則なパターンの数に信号空間を変換する直角格子点の位置が表示されます。いくつかのベクトル信号は、さらに遠く物理的な空間で、エラーの可能性を増大させ、信号空間に非常に近いがあるかもしれません。したがって、指紋の一部には、使用、時には悪影響位置決めを有していなくてもよいです。
オンライン段階
オンライン段階では、モバイルデバイスは、地理的領域内にあるが、その正確な場所がわからない、グリッド上の点で起こりさえにくいです。この測定は、APのそれぞれからRSSにモバイルデバイス（図2の例では、2つだけがAP RSSに測定することができる）と仮定されます。ここでは、測定値はRSSベクトルネットワークに送信されると、各APからのRSSを測定する際に、一つだけのサンプルが測定されていることを前提としています。図RSSベクトル集合R = [R 1、R 2] R = [R 1、R 2]の例では2。モバイルデバイスの位置を決定するためにフィンガープリントデータベース内のベストマッチのRRρρフィンガープリントを検索し、見つけることです。最良一致が見つかると、モバイルデバイスの位置は、指紋対応するための最良の一致の位置を推定しました。[ - 65、-49] R = R =たとえば、[ - 65、-49]、最良の一致は、表1の最初のサンプルである、モバイルデバイスは、0（座標（0,0）に配置されています0）。より一般的なケースでは、ベクターは、NNのRR寸法です。
上記座標、指紋、測定、マッチングベクトルRRの議論とρρは、簡略化の多くを行います。その後、我々はより詳細な質問のいくつかを検討します。マッチングアルゴリズムとRRのρρを開始します。
