위치 계산 값 은 잡 음 있 는 데이터 흐름 을 신뢰 성 있 고 안정 된 위치 판독 값 으로 전환 되 는 것 을 의도 하 는 일련 의 위치 확인 알고리즘 을 사용 하 여 생성 된다 . 클라이언트 소프트웨어 는 디바이스 사용 자 의 정확 한 위치 를 결정 하 도록 사용 자 의 위치 에 가중값 을 부여 하 기 위해 관찰 된 액세스 포인트 의 계산 된 신호 세기 와 함께 관찰 된 액세스 포인트 의 목록 을 비교 한다 . 간단 한 신호 세기 가중치 부여 된 평균 모델 , 삼각 화 기술 과 조합 된 최 근접 이웃 모델 및 디바이스 속도 에 기초 한 적응성 평활 화 를 포함 하 는 다양 한 기술 들 이 채용 된다 . 상이 한 알고리즘 은 상이 한 시나리 오하 에서 더욱 양호 하 게 수행 하 고 가장 정확 한 최종 판독 값 을 산출 하 기 위해 하이브리드 배치 에서 함께 사용 되 는 경향 이 있 다 . 본 발명 의 바람직 한 실시 예 는 다수 의 위치 확인 알고리즘 을 사용 할 수 있 다 . 어느 알고리즘 을 사용 할 것 인가 에 대한 결정 은 관찰 된 다수 의 액세스 포인트 및 그것 을 사용 하 는 사용 자 애플리케이션 에 의해 행해진다 . 필터링 모델 은 종래 시스템 이 절대로 이동 하 지 않 는 공지 된 기준 지점 에 의존 하 기 때문 에 종래 의 위치 확인 시스템 과 상이 하 다 . 바람직 한 실시 예의 모델 에서 , 액세스 포인트 의 고정 된 위치 에 대한 이러 한 가정 은 행해 지 지 않 고 ; 액세스 포인트 는 위치 확인 시스템 에 의해 소유 되 지 않 으므로 액세스 포인트 는 이동 하 거나 오프라인 상태 에 있 을 수 있 다 . 필터링 기술 은 일부 액세스 포인트 가 더 이상 동일 장소 에 위치 하 지 않 을 수 있 고 위치 계산 오류 를 초래 할 수 있 다는 것 을 가정 한다 . 따라서 필터링 알고리즘 은 액세스 포인트 의 위치 가 기록 된 이후 이동한 액세스 포인트 를 분리 시키 려고 시도 한다 . 필터 는 동적 이 며 그 시점 에 관찰 된 다수 의 액세스 포인트 에 기초 하 여 경 된다 . 평활 화 알고리즘 은 단순 한 위치 평균 화 및 칼만 ( Kalman ) 필터 를 포함 하 는 개선 된 베이지안 ( Bayesian ) 로직 을 포함 한다 . 속도 알고리즘 은 각각 의 액세스 포인트 의 신호 세기 관측 값 으로부터 도 풀 러 효과 를 추정 함 으로써 디바이스 속도 를 계산 한다 .