Modelo probabilístico para una técnica de posicionamiento

Un procedimiento, implementado por un módulo de estimación de emplazamiento de un dispositivo, para estimar el emplazamiento de un dispositivo objetivo (T), en el que el dispositivo objetivo es operable para moverse en un entorno inalámbrico (RN) y para comunicarse con el entorno inalámbrico utilizando señales, teniendo ca- da una de ellas. al menos un valor de señal medible (x); comprendiendo el procedimiento: - formar una pluralidad de submodelos de calibración (611 - 613) del entorno inalámbrico (RN), indicando cada submodelo de calibración una distribución de probabilidades (F1 - F3) para los valores de señal esperados en un emplazamiento calibrado respectivo (Q1 - Q3) en el entorno inalámbrico, en el que los submodelos de calibración se basan en mediciones de calibración; - combinar los submodelos de calibración para proporcionar un modelo probabilístico (PM), indicando el modelo probabilístico (PM) una distribución de probabilidades (F1 - F3) para valores de señal en cada una de una pluralidad de emplazamientos de muestra (Q1 - QY) en el entorno inalámbrico, en el que la pluralidad de emplazamientos de muestra (Q1 - QY) comprende los emplazamientos calibrados (Q1 - Q3) y uno o más emplazamientos nuevos (QX - QY) para los cuales las mediciones de calibración reales no están disponibles; - estimar el emplazamiento del dispositivo objetivo en base a la aplicación de un conjunto de observaciones del dispositivo objetivo (OS) de los valores de señal (x) recibidos en el entorno inalámbrico en el emplazamiento del dispositivo objetivo al modelo probabilístico (PM); en el que el paso de combinar comprende: - para cada uno de la pluralidad de submodelos de calibración (611 - 621), formar su función de distribución acumulativa (31, 32) de los valores de señal esperados; - para cada uno de la pluralidad de emplazamientos de muestra (Q1 - QY), asignar un peso relativo respectivo (W1, W2, Wi, 65) para cada uno de la pluralidad de submodelos de calibración (611 - 613), siendo seleccionado cada peso relativo en función de la capacidad del submodelo de calibración respectivo para predecir la distribución acumulativa del valor de la señal en el emplazamiento de muestra respectivo, y para cada uno de la pluralidad de emplazamientos de muestra que forman además una combinación ponderada de las funciones de distribución acumulativa, en el que la combinación ponderada de las funciones de distribución acumulativa es una suma normalizada de productos de una función de dist