(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子毎に、受信機で受信した電波の測定データから得られる伝搬データと、散乱体推定位置を用いて想定されるクラスタの伝搬データの想定値であるクラスタ想定データとの間の距離を計算する距離計算部と、
粒子毎に、最も距離の小さいクラスタに、他のクラスタを関連付けるクラスタリング部と、
粒子毎に、全測定点及び全素波の伝搬データの電力の和に占める、距離が閾値以下となる伝搬データの電力の和の割合を評価値として計算する評価値計算部と、
前記評価値に従ってリサンプリングを行い、粒子を求めるリサンプリング部と、
リサンプリングにより求めた粒子毎に、最も距離の大きい伝搬データを推定対象データとして決定する推定対象データ決定部と、
粒子毎に、推定対象データを用いて、新たに散乱体の位置を推定し、推定した散乱体に対応する新たなクラスタのクラスタ想定データを想定する散乱体位置推定部と、を含む、
散乱体位置推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の散乱体位置推定装置であって、
前記散乱体位置推定部は、
散乱体存在範囲を、送信機及び受信機を焦点とする楕円内、かつ、推定対象データに対する伝搬データの到来角により規定される範囲内に限定する散乱体存在範囲推定部を含む、
散乱体位置推定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の散乱体位置推定装置であって、
前記散乱体位置推定部は、
散乱体存在範囲内に一様な確率で散乱体を配置する散乱体配置部と、
前記散乱体配置部で求めた散乱体位置と、前記受信機の位置との関係に基づき、新たなクラスタのクラスタパラメータを計算し、そのクラスタパラメータを用いて他の測定点におけるクラスタ想定データを計算するクラスタパラメータ計算部と、を含み、
前記評価値計算部において求めた評価値の中で最も大きい値が、閾値以上となるまで、クラスタの個数を増やし、各部における処理を繰り返す、
散乱体位置推定装置。
【請求項４】
粒子毎に、受信機で受信した電波の測定データから得られる伝搬データと、散乱体推定位置を用いて想定されるクラスタの伝搬データの想定値であるクラスタ想定データとの間の距離を計算する距離計算ステップと、
粒子毎に、最も距離の小さいクラスタに、他のクラスタを関連付けるクラスタリングステップと、
粒子毎に、全測定点及び全素波の伝搬データの電力の和に占める、距離が閾値以下となる伝搬データの電力の和の割合を評価値として計算する評価値計算ステップと、
前記評価値に従ってリサンプリングを行い、粒子を求めるリサンプリングステップと、
リサンプリングにより求めた粒子毎に、最も距離の大きい伝搬データを推定対象データとして決定する推定対象データ決定ステップと、
粒子毎に、推定対象データを用いて、新たに散乱体の位置を推定し、推定した散乱体に対応する新たなクラスタのクラスタ想定データを想定する散乱体位置推定ステップと、を含む、
散乱体位置推定方法。
【請求項５】
請求項４記載の散乱体位置推定方法であって、
前記散乱体位置推定ステップは、
散乱体存在範囲を、送信機及び受信機を焦点とする楕円内、かつ、推定対象データに対する伝搬データの到来角により規定される範囲内に限定する散乱体存在範囲推定ステップを含む、
散乱体位置推定方法。
【請求項６】
請求項４または請求項５記載の散乱体位置推定方法であって、
前記散乱体位置推定ステップは、
散乱体存在範囲内に一様な確率で散乱体を配置する散乱体配置ステップと、
前記散乱体配置ステップで求めた散乱体位置と、前記受信機の位置との関係に基づき、新たなクラスタのクラスタパラメータを計算し、そのクラスタパラメータを用いて他の測定点におけるクラスタ想定データを計算するクラスタパラメータ計算ステップと、を含み、
前記評価値計算ステップにおいて求めた評価値の中で最も大きい値が、閾値以上となるまで、クラスタの個数を増やし、各ステップにおける処理を繰り返す、
散乱体位置推定方法。
【請求項７】
請求項１から請求項３の何れかに記載の散乱体位置推定装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受信機で受信した電波の測定データから得られる伝搬データを用いて、受信機に到来した素波の伝搬路中の反射体及び散乱体（以下「散乱体」と略す）の位置を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
セルラー無線において、受信機に到来した素波群の受信電力や到来方向だけでなく、その伝搬路中の散乱体の位置を推定することで、素波群の大まかな伝搬路を知ることができる。素波群の伝搬路を知ることで、エリア設計やチャネルの変動特性等の把握に有利なことが知られている。
【０００３】
エリア内の各地点における素波群の伝搬路を推定するためには、通常、エリア内においてチャネルサウンダ等を用いて連続的に測定を行い、測定データを用いて伝搬データを得る。Ｉ点において測定を行った場合、一般に測定点ｉ（１≦ｉ≦Ｉ）における素波ｎ（１≦ｎ≦Ｎとし、Ｎを素波の個数とする）の伝搬データをｘｎ（ｉ）＝｛ＴＯＡｎ（ｉ），ＡＯＡｎ（ｉ），ＡＯＤｎ（ｉ），Ｐｎ（ｉ）｝と表記する。伝搬データ中の各要素は、それぞれ素波ｎの伝搬遅延(ToA:Time of Arrival) 、到来方位角(AoA:Angle of Arrival) 、出射角(AoD:Angle of Departure) 、（受信）電力(P:Power）である。なお、測定データを用いて伝搬データを得る従来技術として、特許文献１が知られている。
【０００４】
伝搬データより、到来した素波の散乱体の位置を推定するために、非特許文献１では、測定データと測定エリア内の建物マップを用いる手法が提案されている。非特許文献１では、受信機の位置より素波の到来方位角に向かって直線を引き、建物マップにおける壁等の障害物と交わる点を散乱体の位置として推定する。
【０００５】
また、通常、素波の伝搬データには多くの誤差が含まれており、各素波の伝搬データより個別に散乱体の位置を推定した場合、多くの推定誤差が生じる。その推定誤差を軽減するため、事前に素波群のクラスタリング（グループ分け）が必要となる。非特許文献２では素波の伝搬データの類似性に従ったクラスタリング手法（K-Power-Means）が、非特許文献３では素波データの目視によるクラスタリング手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１４９８０号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Poutanen, J.; Haneda, K.; Salmi, J.; Kolmonen, V.-M.; Richter, A.; Almers, P.; Vainikainen, P., “Development of measurement-based ray tracer for multi-link double directional propagation parameters”, EuCAP 2009. 3rd European Conference on Antennas and Propagation, 2009, pp 2622 - 2626
【非特許文献２】Czink N, Ruiyuan Tian, Wyne S, Tufvesson F, Nuutinen J.-P, Ylitalo J, Bonek E, Molisch A.F., "Tracking Time-Variant Cluster Parameters in MIMO Channel Measurements", 2007, IEEE  CHINACOM '07, pp22-24
【非特許文献３】Oestges, C.  Clerckx, B., “Modeling Outdoor Macrocellular Clusters Based on 1.9-GHz Experimental Data”, Trans. on IEEE VTC2007-Fall, 2007, vol.55, Issue 5, pp.2821-2830
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１における散乱体位置推定では、測定データの他にも建物マップを必要とする。建物マップは常に得られるとは限らず、また現実の建物配置と建物マップに違いが生じた場合に推定間違いを生じる。
【０００９】
非特許文献２におけるクラスタリング手法では、素波群は伝搬データの類似性のみに従ってクラスタリングされる。そのため散乱体の位置が異なる（伝搬路が異なる）素波群が、同一のクラスタに分類される可能性がある。その場合、正確に散乱体の位置を推定できない。
【００１０】
非特許文献３におけるクラスタリング手法では、伝搬データと建物マップから素波群を人間が目視する手法である。作業者により基準が異なる等、客観性が保障されない。
【００１１】
本発明は、測定データのみから散乱体の位置を推定し、素波群のクラスタリングと散乱体位置推定とを連動して行う手法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決するために、本発明の第一の態様によれば、散乱体位置推定装置は、粒子毎に、受信機で受信した電波の測定データから得られる伝搬データと、散乱体推定位置を用いて想定されるクラスタの伝搬データの想定値であるクラスタ想定データとの間の距離を計算する距離計算部と、粒子毎に、最も距離の小さいクラスタに、他のクラスタを関連付けるクラスタリング部と、粒子毎に、全測定点及び全素波の伝搬データの電力の和に占める、距離が閾値以下となる伝搬データの電力の和の割合を評価値として計算する評価値計算部と、評価値に従ってリサンプリングを行い、粒子を求めるリサンプリング部と、リサンプリングにより求めた粒子毎に、最も距離の大きい伝搬データを推定対象データとして決定する推定対象データ決定部と、粒子毎に、推定対象データを用いて、新たに散乱体の位置を推定し、推定した散乱体に対応する新たなクラスタのクラスタ想定データを想定する散乱体位置推定部と、を含む。
【００１３】
上記の課題を解決するために、本発明の第二の態様によれば、散乱体位置推定方法は、粒子毎に、受信機で受信した電波の測定データから得られる伝搬データと、散乱体推定位置を用いて想定されるクラスタの伝搬データの想定値であるクラスタ想定データとの間の距離を計算する距離計算ステップと、粒子毎に、最も距離の小さいクラスタに、他のクラスタを関連付けるクラスタリングステップと、粒子毎に、全測定点及び全素波の伝搬データの電力の和に占める、距離が閾値以下となる伝搬データの電力の和の割合を評価値として計算する評価値計算ステップと、評価値に従ってリサンプリングを行い、粒子を求めるリサンプリングステップと、リサンプリングにより求めた粒子毎に、最も距離の大きい伝搬データを推定対象データとして決定する推定対象データ決定ステップと、粒子毎に、推定対象データを用いて、新たに散乱体の位置を推定し、推定した散乱体に対応する新たなクラスタのクラスタ想定データを想定する散乱体位置推定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、測定データのみから散乱体の位置を推定し、素波群のクラスタリングと散乱体位置推定とを連動して行うため、建物マップを必要とせず、客観性を保ちつつ、正確に散乱体の位置を推定できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第一実施形態の基本的な概念を説明するための図。
【図２】散乱体推定装置の機能ブロック図。
【図３】散乱体位置推定部の機能ブロック図。
【図４】散乱体推定装置の処理フローを示す図。
【図５】散乱体位置推定部における処理の詳細を説明するための図。
【図６】散乱体位置推定部の処理フローを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行うステップには同一の符号を記し、重複説明を省略する。
【００１７】
＜第一実施形態＞
図１に本実施形態の基本的な概念を示す。素波散乱体位置は測定データから直接得ることができない潜在変数となるため、散乱体存在範囲内でＰ通りの散乱体位置（Ｌ１，Ｌ２，…，ＬＰ）を推定する。散乱体推定位置及びその散乱体推定位置から得られるパラメータ（例えば、送信機から散乱体までの伝搬遅延や素波の出射角等）を粒子（状態モデル）と呼ぶ。各粒子Ｕｐ（１≦ｐ≦Ｐ、Ｐは推定に用いる粒子の個数である）において、各測定点ｉ（１≦ｉ≦Ｉ、ただしＩは測定点の点数）におけるクラスタｃ（１≦ｃ≦Ｃ、ただしＣは推定に用いるクラスタの個数であり、推定対象となる散乱体の個数である。推定初期値ではＣ＝０とする）の伝搬データの想定値（以下「クラスタ想定データ」ともいう）の推移は、散乱体推定位置を用いて、想定することができる。このようにして得られたクラスタ想定データと実際の測定データから得られる伝搬データとを比較し、実際の測定データから得られる伝搬データに近いクラスタ想定データ（図中、想定値２）に対応する粒子を有力な推定結果と判断する。
【００１８】
図２に本実施形態における散乱体位置推定装置１００の機能ブロック図を示す。散乱体位置推定装置１００は、測定データから得られるＮ個の伝搬データｘｎ（ｉ）を入力される。ただし、ｎは素波のインデックスであり、１≦ｎ≦Ｎである。Ｎ個の伝搬データｘｎ（ｉ）を用いて、Ｃ個の散乱体の推定位置を出力する。なお、測定データを入力とし、散乱体位置推定装置１００の前段に特許文献１記載の伝搬データ推定装置を備える構成としてもよい。
【００１９】
散乱体位置推定装置１００は、Ｐ個の距離計算部１１０ｐ、Ｐ個のクラスタリング部１２０ｐ、クラスタリング結果を元に各粒子の評価値を計算するＰ個の評価値計算部１３０ｐ、全ての粒子に対する評価値に従ってサンプリングするリサンプリング部１４０、Ｐ個の推定対象データ決定部１５０ｐ、Ｐ個の散乱体位置推定部１６０ｐ及び判定部１７０を含む。さらに、散乱体位置推定部１６０ｐは、それぞれ散乱体存在範囲推定部１６１、散乱体配置部１６３及びクラスタパラメータ計算部１６５を含む（図３参照）。伝搬データｘｎ（ｉ）及びリサンプリング部１４０は全ての粒子において共通であり、それ以外の各データ及び各部は粒子Ｕｐ毎に個別に存在する。
【００２０】
図４に散乱体位置推定装置１００の処理フローを示す。測定データは受信機を移動させながら測定コースに沿ってI点の測定点において連続的に取得するものとする。各測定点における測定データはＮ個の素波データからなり、測定点ｉにおける素波ｎの伝搬データをｘｎ（ｉ）＝｛ＴｏＡｎ（ｉ），ＡｏＡｎ（ｉ），ＡｏＤｎ（ｉ），Ｐｎ（ｉ）｝と表記する。伝搬データｘｎ（ｉ）中の各要素はそれぞれ測定点ｉにおける素波ｎの伝搬遅延、到来方位角、出射角、電力である。粒子Ｕｐにおけるクラスタｃのクラスタ想定データをｘｐ，ｃ（ｉ）＝｛ＴｏＡｐ，ｃ（ｉ），ＡｏＡｐ，ｃ（ｉ），ＡｏＤｐ，ｃ（ｉ）｝と表記する。クラスタ想定データｘｐ，ｃ（ｉ）中の各要素はそれぞれ測定点ｉにおける素波ｎ及びクラスタｃの伝搬遅延、到来方位角、出射角である。クラスタ想定データｘｐ，ｃ（ｉ）の算出方法は後述する。
【００２１】
＜距離計算部１１０ｐ＞
距離計算部１１０ｐは、全測定データに対応するＮ×Ｉ個の伝搬データｘｎ（ｉ）とＣ×Ｉ個のクラスタ想定データｘｐ，ｃ（ｉ）とを受け取り、各伝搬データｘｎ（ｉ）と各クラスタ想定データｘｐ，ｃ（ｉ）の間のＮ×Ｃ×Ｉ個の距離Ｄｎ，ｐ，ｃ（ｉ）を計算し（ｓ１）、クラスタリング部１２０ｐに出力する。本実施形態では、距離Ｄｎ，ｐ，ｃ（ｉ）としてＭＣＤ（Multipath Component Distance）を用いる。ＭＣＤｎ，ｐ，ｃ（ｉ）は以下の通り定義される。
【００２２】
【数１】
0005583170.tif 000002
【００２３】
ただし、δＴｏＡ、δＡｏＡ及びδＴｏＤは、それぞれ伝搬遅延、到来方位角及び出射角の規格化（正規化）パラメータである。
【００２４】
＜クラスタリング部１２０ｐ＞
クラスタリング部１２０ｐは、Ｎ×Ｃ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ，ｃ（ｉ）を受け取り、次式のように、素波ｎ及び測定点ｉ毎に、最もＭＣＤｎ，ｐ，ｃ（ｉ）の小さいクラスタに、他のクラスタを関連付け（ｓ２）、Ｎ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）を評価値計算部１３０ｐに出力する。
【００２５】
【数２】
0005583170.tif 000003
【００２６】
また、Ｎ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）及び粒子Ｕｐを関連付けて図示しない記憶部に格納する。なお、最もＭＣＤが小さいということは、伝搬データとクラスタ想定データとが最も近いということを表す。そこで、最も近いクラスタ想定データに他のクラスタ想定データを関連付けることでクラスタリングを行い、推定誤差を軽減する。
【００２７】
＜評価値計算部１３０ｐ＞
評価値計算部１３０ｐは、Ｎ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）と、Ｎ×Ｉ個の伝搬データｘｎ（ｉ）の電力ｐｎ（ｉ）とを受け取り、次式のように、全測定点ｉ及び全素波ｎの伝搬データｘｎ（ｉ）の電力の和に占める、ＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）が閾値ＭＣＤｔｈ以下となる伝搬データｘｎ（ｉ）の電力の和の割合を、粒子Ｕｐの評価値Ｅｐとして計算し（ｓ３）、リサンプリング部１４０と判定部１７０とに出力する。
【００２８】
【数３】
0005583170.tif 000004
【００２９】
＜判定部１７０＞
判定部１７０は、Ｐ個の評価値Ｅｐを受け取り、評価値の中で最も大きい値が閾値Ｅｔｈ以上か否かを判定し（ｓ４）、閾値Ｅｔｈ以上の場合には、その粒子Ｕｐに含まれる散乱体推定位置を最終的な推定値Ｕとして出力し、各部に処理を終了するように制御信号を出力する。閾値Ｅｔｈ未満の場合には、判定部１７０は、各部に処理を繰り返すように制御信号を出力する。
【００３０】
＜リサンプリング部１４０＞
リサンプリング部１４０は、Ｐ個の評価値Ｅｐを受け取り、この値に従ってリサンプリング（本実施形態では重複サンプリング）を行い、Ｐ個の粒子Ｕｐを求め（ｓ４）、それぞれ推定対象データ決定部１５０ｐに出力する。例えば、評価値Ｅｐに比例する確率でＰ個の粒子Ｕｐを選択する。なお、選択の際には、同一の粒子を複数回選択することが許される。
【００３１】
＜推定対象データ決定部１５０ｐ＞
推定対象データ決定部１５０ｐは、リサンプリングにより求めた粒子Ｕｐを受け取り、この粒子Ｕｐに関連付けられたＮ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）を図示しない記憶部から取り出す。推定対象データ決定部１５０ｐは、次式のように、Ｎ×Ｉ個のＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）の中から、最も大きいＭＣＤｎ，ｐ（ｉ）を選択し、これに対応する一つの伝搬データを推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）（ただし、下付添え字ｔｐはｔｐを表す）として決定し（ｓ６）、散乱体位置推定部１６０ｐに出力する。
【００３２】
【数４】
0005583170.tif 000005
【００３３】
最も大きいＭＣＤに対応する伝搬データは何れのクラスタ想定データとも異なることを意味するので、この伝搬データが想定していない散乱体に基づく伝搬データであると考えられ、以下の処理において散乱体位置の推定対象とする。
【００３４】
なお、推定初期値（Ｃ＝０）においては、次式のように、最も電力の大きな測定データを散乱体推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）として選択するものとする。
【００３５】
【数５】
0005583170.tif 000006
【００３６】
推定対象データ決定部１５０ｐは、上記処理後に、次式のようにクラスタの個数Ｃをインクリメントする（一つ増加させる）。
Ｃ＝Ｃ＋１
Ｐ個の評価値Ｅｐの中に、閾値Ｅｔｈ以上となるものが存在しないのは、想定している散乱体の個数と実際の散乱体の個数とが異なり、想定している散乱体の個数が実際の散乱体の個数よりも小さいと考えられるからである。散乱体位置推定部１６０ｐでは、新たに設けたＣ番目のクラスタに係るクラスタ想定データを想定する。
【００３７】
＜散乱体位置推定部１６０ｐ＞
散乱体位置推定部１６０ｐは、推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）を受け取り、この値を用いて、新たに散乱体の位置を推定し、推定した散乱体に対応する新たなクラスタＣのＩ個のクラスタ想定データｘｐ，Ｃ（ｉ）を想定し（ｓ７）、一回前の繰返し処理までに求めた（Ｃ−１）×Ｉ個のクラスタ想定データとともに、距離計算部１１０ｐに出力する。なお、距離計算部１１０ｐは一回前の繰返し処理までに求めた（Ｃ−１）×Ｉ個のクラスタ想定データを記憶しておき、散乱体位置推定部１６０ｐは新たなクラスタＣのＩ個のクラスタ想定データｘｐ，Ｃ（ｉ）のみを出力する構成としてもよい。
【００３８】
なお、判定部１７０において、評価値の中で最も大きい値が閾値Ｅｔｈ以上であると判定されるまで、各部において処理を繰り返す。
【００３９】
図３、図５び図６を用いて散乱体位置推定部１６０ｐにおける処理の詳細を説明する。
【００４０】
粒子Ｕｐは、Ｃ個のクラスタパラメータμｐ，ｃを含み、Ｕｐ＝｛μｐ，１，μｐ，２，…，μｐ，Ｃ｝と表記される。一つのクラスタパラメータμｐ，ｃは、一つの散乱体に対応し、μｐ，ｃ＝｛（ｘｐ，ｃ，ｙｐ，ｃ），Ｄｅｌａｙｐ，ｃ，ＡｏＤｐ，ｃ｝と表記され、各要素はそれぞれ、散乱体の位置、送信機から散乱体までの伝搬遅延、素波の出射角である。送信機に対する測定点ｉ＿ｔｐ（受信機）の相対座標を｛ｘｒ（ｉ＿ｔｐ），ｙｒ（ｉ＿ｔｐ）｝とする。散乱体位置推定装置１００は、予め相対座標を取得できるものとする。
【００４１】
散乱体位置推定部１６０ｐは、散乱体存在範囲推定部１６１、散乱体配置部１６３及びクラスタパラメータ計算部１６５を含む（図３参照）。
【００４２】
（散乱体存在範囲推定部１６１）
散乱体存在範囲推定部１６１は、推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）を受け取り、散乱体の存在し得る範囲（以下「散乱体存在範囲」という）を、送信機及び受信機を焦点とする楕円範囲内、かつ、推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）に対する伝搬データの到来角により規定される範囲内に限定する（ｓ７１）。
【００４３】
まず、推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）における伝搬遅延ＴｏＡｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）と高速Ｖｃとを用いて、対応する素波の伝搬路長を
Ｌｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）＝ＴｏＡｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）×Ｖｃ
として計算する。送信機に対する測定点ｉ＿ｔｐの相対座標は｛ｘｒ（ｉ＿ｔｐ），ｙｒ（ｉ＿ｔｐ）｝であり、送信機と受信機（測定点）との間の距離は、
Ｌｔｘ，ｒｘ（ｉ＿ｔｐ）＝√｛ｘｒ（ｉ＿ｔｐ）２＋ｙｒ（ｉ＿ｔｐ）２｝
であるため、散乱体の座標は、送信機及び受信機（測定点）からの和が素波の伝搬路長Ｌｎ＿ｔｐとなるような楕円の内部に限定される。言い換えると、送信機及び受信機（測定点）を焦点とする楕円内に限定される。
【００４４】
次に本実施形態では、散乱体の座標は、推定対象データｘｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）の到来角ＡｏＡｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）を用い、ＡｏＡｎ＿ｔｐ（ｉ＿ｔｐ）±ｆ（０，ρＡｏＡ）の範囲内に限定する。ただし、ｆ（０，ρＡｏＡ）は平均０、標準偏差ρＡｏＡの正規乱数である。ρＡｏＡはパラメータである。このように、散乱体存在範囲を限定することで、より効率的に散乱体位置を推定することができる。
【００４５】
（散乱体配置部１６３）
散乱体配置部１６３は、散乱体存在範囲内に一様な確率で新たに散乱体を配置し（ｓ７２）、散乱体位置｛ｘｐ，Ｃ，ｙｐ，Ｃ｝を決定し、クラスタパラメータ計算部１６５に出力する。
【００４６】
（クラスタパラメータ計算部１６５）
クラスタパラメータ計算部１６５は、散乱体位置｛ｘｐ，Ｃ，ｙｐ，Ｃ｝を受け取り、散乱体位置｛ｘｐ，Ｃ，ｙｐ，Ｃ｝と、受信機の位置｛ｘｒ（ｉ＿ｔｐ），ｙｒ（ｉ＿ｔｐ）｝との関係に基づき、以下のように、新たなクラスタＣのクラスタパラメータμｐ，Ｃ＝｛（ｘｐ，Ｃ，ｙｐ，Ｃ），Ｄｅｌａｙｐ，Ｃ，ＡｏＤｐ，Ｃ｝を計算する。
【００４７】
【数６】
0005583170.tif 000007
【００４８】
ただし、Ｌｒｘ，ｓ（ｉ＿ｔｐ）は、受信機と散乱体間の距離である。
【００４９】
次に、クラスタパラメータ計算部１６５は、新たなクラスタパラメータμｐ，Ｃを用いて、次式のように、他の測定点におけるＩ個のクラスタ想定データｘｐ，Ｃ（ｉ）＝｛ＴｏＡｐ，Ｃ（ｉ），ＡｏＡｐ，Ｃ（ｉ），ＡｏＤｐ，Ｃ（ｉ）｝を計算する（ｓ７３）。
【００５０】
【数７】
0005583170.tif 000008
【００５１】
＜その他の変形例＞
本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【００５２】
＜プログラム及び記録媒体＞
上述した散乱体推定装置は、コンピュータにより機能させることもできる。この場合はコンピュータに、目的とする装置（各種実施形態で図に示した機能構成をもつ装置）として機能させるためのプログラム、またはその処理手順（各実施形態で示したもの）の各過程をコンピュータに実行させるためのプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、半導体記憶装置などの記録媒体から、あるいは通信回線を介してそのコンピュータ内にダウンロードし、そのプログラムを実行させればよい。
【符号の説明】
【００５３】
１００  散乱体位置推定装置
１１０ｐ  距離計算部
１２０ｐ  クラスタリング部
１３０ｐ  評価値計算部
１４０  リサンプリング部
１５０ｐ  推定対象データ決定部
１６０ｐ  散乱体位置推定部
１６１  散乱体存在範囲推定部
１６３  散乱体配置部
１６５  クラスタパラメータ計算部
１７０  判定部
【図１】
0005583170.tif 000009
【図２】
0005583170.tif 000010
【図３】
0005583170.tif 000011
【図４】
0005583170.tif 000012
【図５】
0005583170.tif 000013
【図６】
0005583170.tif 000014