После того как Федеральное управление связи США постановило, что каждый сетевой оператор обязан внедрить технологию Enhanced 911 (Е-911) для повышения надежности и эффективности работы скорой помощи, внимание отрасли к услугам на основе информации о местонахождении (Location-Based Services, LBS) значительно выросло. Даже модели, позволяющие получить не совсем точные данные о местонахождении – с погрешностью 15–30 метров – представляются весьма ценными и для разработчиков и для пользователей.
Текущая ситуация в области услуг на базе информации о местоположении характеризуется наличием множества технологий определения местоположения. В настоящее время среди технологий определения местоположения можно выделить хорошо известные: такие как системы глобального позиционирования (GPS) и триангуляции (клеточного разбиения) в сотовых сетях с использованием технологии Enhanced Observed Time of Difference (E-OTD) и новые технологии, например, на основе сигналов цифрового телевидения (DTV), ультраширокополосной связи (UWB) беспроводных локальных сетей (Wi-Fi) и так далее. Все эти технологии можно условно отнести к двум группам: на основе сетей и на основе устройств. Их также можно разделить с точки зрения среды применения, например, в помещениях или на открытом пространстве.
Различные среды требуют различных способов определения местоположения. Почему существует так много различных технологий определения местоположения? В частности потому, что существуют различные среды, в которых этим платформам приходится определять местоположение. Поскольку каждая из систем предназначена для использования в определенной среде, единая платформа, способная работать во всех средах, должна поддерживать целый набор технологий. К примеру, если нужно найти местоположение пользователя внутри здания, платформа может воспользоваться технологией, показывающей наилучшие результаты в помещениях, например, средствами беспроводной сети. С другой стороны, когда тот же пользователь выходит на улицу и желает узнать, в каком направлении находится интересующий его пункт, платформа может использовать систему GPS. Более того, иногда даже важно знать, что двое людей находятся не в разных комнатах, а в одной.
Существуют следующие ограничения для технологий определения местоположения:
• GPS (радиочастотная технология). Данные о местоположении – абсолютные. Точность 1–5 м, 95 %. Недостатки – низкие результаты внутри зданий.
• E-OTD (радиочастотная технология). Данные о местоположении – абсолютные. Точность 150–300 м, 95 %. Недостатки – необходимость находиться в зоне покрытия сети сотовой связи.
• Средства беспроводной сети (радиочастотная технология). Данные о местоположении – относительные. Точность 100 м. Недостатки – в основном подходит для использования в помещениях.
• RFID (пассивная технология). Данные о местоположении – относительные. Недостатки – приблизительность.
Разнообразие этих показателей и различные модели использования заставляют сделать вывод, что не существует единой наилучшей технологии позиционирования, обеспечивающей конечному пользователю оптимальный результат во всех возможных средах и ситуациях. Однако во многих случаях «единая наилучшая технология» и не требуется. В качестве альтернативного решения можно объединить или агрегировать информацию о местоположении, собранную с помощью всех этих технологий, и дать единую, наилучшую оценку местоположения на базе данных, полученных от всех технологий позиционирования, существующих на данный момент. Именно для этого и предназначена среда Universal Location Framework.
Различные системы определения местоположения представляют выходные данные в разных форматах с различными уровнями разрешения и точности. Тем не менее, можно выделить несколько основных принципов измерений.
• Существуют фундаментальные методы измерения.
• Существуют стандартные способы комбинирования результатов измерений.
• Существуют стандартные взаимосвязи между объектами.
• Приложения связаны с деятельностью пользователей.
• Важно учитывать степень неточности результатов.
Исследователи воспользовались методами, применяемыми в статистике и в системах компьютерного зрения, чтобы объединить результаты измерений, учитывая при этом степень их неточности (модель произвольного распределения вероятностей) при помощи метода, известного как «фильтрация частиц».
Объединение технологий важно не только для того, чтобы клиент мог пользоваться несколькими технологиями определения местоположения, но и чтобы он мог легко переключаться от одной технологии к другой при переходе из