(57)【要約】  発信源の位置推定の精度を向上させることを可能にする。位置推定装置は、発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得するデータ取得部と、前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類するクラス分類部と、分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する位置推定部とを備える。
2019107237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発信源の電波を計測したセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得するデータ取得手段と、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類するクラス分類手段と、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する位置推定手段と、
を備える、位置推定装置。
【請求項２】
前記相対位置は、相対距離又は相対方向であり、
前記クラス分類手段は、
前記センサの組ごとに、前記相対位置と前記非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトルの外れ値の有無を判別する外れ値判別手段と、
前記外れ値がある場合、当該外れ値を与える計測値の組に対し、前記計測値の組の要素の大小関係に基づき、前記外れ値を与える計測値をクラス分類する、外れ値クラス分類手段と、
クラス分類された前記外れ値を与える計測値との類似度によって、前記取得した計測値をクラス分類する、計測値クラス分類手段と、を有する、
請求項１に記載の位置推定装置。
【請求項３】
前記外れ値クラス分類手段は、前記外れ値を与える計測値の組のうち大きい値を見通しクラス、小さい値を見通し外クラスとして前記外れ値を与える計測値をクラス分類する、請求項２に記載の位置推定装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトル生成手段は、前記センサ組の相対方向を示す方向区分ごとに、前記特徴ベクトルを生成し、
前記外れ値判別手段は、前記方向区分ごとに前記特徴ベクトルの外れ値の有無を判別し、
前記外れ値クラス分類手段は、前記方向区分ごとに前記外れ値を与える計測値をクラス分類し、
前記計測値クラス分類手段は、前記方向区分ごとに、前記外れ値がある場合、当該外れ値を与える計測値の組に対し、前記計測値の組の要素の大小関係に基づき、前記クラス分類された前記外れ値を与える計測値との類似度によって、前記取得した計測値をクラス分類する、
請求項２又は３に記載の位置推定装置。
【請求項５】
クラス分類手段は、前記センサの組ごとの、前記相対位置と前記計測値の非類似度、および、前記計測値の計測時刻の差と前記計測値の非類似度を用いて、前記取得した計測値をクラス分類する、
請求項１から４のいずれか１つに記載の位置推定装置。
【請求項６】
前記センサの組は、同一のセンサの組である、請求項５に記載の位置推定装置。
【請求項７】
前記発信源の電波を計測する複数のセンサと、
請求項１から６のいずれか１つに記載の位置推定装置と、
を備える、位置推定システム。
【請求項８】
発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する、
位置推定方法。
【請求項９】
発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する、ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電波の発信源の位置を推定する位置推定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
発信源からの電波を複数のセンサで受信し、各センサの受信電力を用いて電波の伝搬距離を推定し、発信源の位置を推定する技術が知られている。特許文献１〜４には、発信源の位置の推定精度を向上させるための技術が開示されている。【０００３】
センサの受信信号と既知の参照信号との相関関係を利用して直接波を取り出して伝搬距離を求める位置推定方法が、特許文献１に開示されている。【０００４】
事前に様々な場所で電波を発信しておき、推定位置と正解位置を比較して距離の補正パラメータを設定する位置推定方法が、特許文献２に開示されている。【０００５】
特許文献３および特許文献４には、建物情報などの地図情報に基づいた電波伝搬シミュレーションを実施してレプリカを導出し、センサの受信信号の相互相関と、発信源の位置候補ごとのレプリカを比較する位置推定方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−０６６２３５号公報
【特許文献２】特開２００５−１６４２４８号公報
【特許文献３】特開２０１３−２０５３９８号公報
【特許文献４】特開２０１４−０１６２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載された既知の参照信号を用いた発信源の位置推定方法は、発信源からの電波に参照信号が含まれていない、あるいは、参照信号が含まれてもそれが未知の場合、発信源の位置の推定精度を向上させることができない。【０００８】
特許文献２に記載された伝搬距離に対する電波の減衰量を一様な伝搬モデルで近似する位置推定方法は、障害物の存在によって発信源とセンサの間の電波伝搬が非一様で複雑になる。このため、実際の伝搬から近似した一様な伝搬モデルが大きくかい離し、発信源の位置の推定精度を向上させることができない。【０００９】
特許文献３、４に記載された位置推定方法は、電波の減衰、反射の影響を考慮し、事前に電波伝搬実験を実施する、又は、地形、建物あるいは植生について詳細な地図データを用いて事前に計算機シミュレーションを実施する。このため、事前準備が膨大となり時間とコストをかけないと発信源の位置の推定精度を向上させることができない。【００１０】
本発明の目的は、上記課題を解決し、発信源の位置の推定精度を向上させることが可能な位置推定装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の位置推定装置の一態様は、発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得するデータ取得部と、前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類するクラス分類部と、分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する位置推定部とを備える。【００１２】
本発明の位置推定方法の一態様は、位置推定装置は、発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する。【００１３】
本発明の記録媒体に格納されたプログラムの一態様は、位置推定装置は、発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する、ことをコンピュータに実行させる。【００１４】
本発明の位置推定システムの一態様は、発信源の電波を計測する複数のセンサと、上述の位置推定装置を備える。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、発信源の位置推定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施形態に係る位置推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る位置推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態におけるクラス分類部の構成を示すブロック図である。
【図４】センサ、発信源および障害物の位置関係を示す概要図である。
【図５】第１の実施形態に係る位置推定システムの動作を示すフローチャートである。
【図６】ステップＳ１２の処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】特徴ベクトルの分布を示す分布図である。
【図８】特徴ベクトルの外れ値を判別した結果を示す図である。
【図９】外れ値に対するクラス分類の一例を示す表図である。
【図１０】取得した計測データを見通しクラス、見通し外クラスに分類した表図である。
【図１１】クラスごとに生成された伝搬モデルを示す図である。
【図１２】第２の実施形態のセンサ組の相対方向を説明する説明図である。
【図１３】第３の実施形態におけるクラス分類部の構成を示すブロック図である。
【図１４】第４の実施形態におけるクラス分類部の構成を示すブロック図である。
【図１５】第１〜４の実施形態の位置推定装置等をコンピュータで実現したハードウエア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
第１の実施形態に係る位置推定装置および位置推定システムについて、図面を用いて説明する。
【００１８】
［第１の実施形態］
［構成の説明］
図１は、第１の実施形態に係る位置推定システムの構成を示すブロック図である。図１に示す位置推定システムは、位置推定装置１０と、複数のセンサ１１と、センサ制御装置１２と、描画装置１３を備える。
【００１９】
センサ１１は、発信源の電波を計測する。センサ１１は、例えば、指定された周波数帯、指定された時間帯、指定されたセンサ設定で電波を計測する。また、センサ１１は、電波の計測値とセンサ識別子を含む計測データを他の装置に転送することができる。なお、各センサ１１は、各々の識別のためにセンサ１１（＃１）、センサ１１（＃ｉ）あるいはセンサ１１（＃Ｎ）のように表記される場合もある。
【００２０】
センサ制御装置１２は、センサ１１と通信可能であり、センサ１１の計測条件を制御する装置である。センサ制御装置１２は、例えば、指定された周波数帯、指定された時間帯、指定されたセンサ設定で電波を計測するようにセンサ１１を制御する。
【００２１】
センサ設定は、例えば、センサ１１に含まれる増幅器の利得、アナログデジタル変換器の標本化周波数、周波数分解能、計測値を平均化する回数である。また、センサ設定には、センサ１１が出力する計測値の平均値、分散、最大値、最小値などの統計量の設定が含まれていてもよい。センサ制御装置１２は、位置推定装置１０の内部にあってもよい。
【００２２】
なお、センサ制御装置１２による制御は、第１の実施形態の位置推定システムに必須なものではない。例えば、センサ１１が周波数、時間帯またはセンサ設定を変更することなく電波を計測する場合、センサ制御装置１２によるセンサ１１への制御は不要となる。
【００２３】
位置推定装置１０は、各センサ１１の計測データおよび各センサ１１の位置情報を取得し、発信源の位置を推定する。位置推定装置１０の詳細については後述する。
【００２４】
描画装置１３は、位置推定装置１０が推定した発信源の位置を描画して出力する。なお、描画装置１３は、位置推定システムに必須の構成ではない。位置推定装置１０が推定した発信源の位置を別の外部装置に出力してもよい。
【００２５】
図２は、第１の実施形態に係る位置推定装置の構成を示すブロック図である。位置推定装置１０は、データ取得部１０１と、クラス分類部１０２と、位置推定部１０３を備える。
【００２６】
データ取得部１０１は、各センサ１１が受信した発信源の電波の計測データを取得する。計測データには、センサ１１の計測値、及び、センサ１１のセンサ識別子が含まれる。計測値の一例は、電波の受信電力である。計測値は各センサ１１から取得してもよく、各センサ１１と位置推定装置１０の間に配置された中継装置（図示せず）を介して取得してもよい。
【００２７】
さらにデータ取得部１０１は、各センサ１１のセンサ位置情報を取得する。センサ位置情報は、各センサ１１から取得してもよく、記憶装置（図示せず）に格納された各センサ１１のセンサ位置情報を取得してもよい。センサ位置情報は、センサの設置位置を示す位置情報であり、例えば、位置座標である。位置座標の具体例は、衛星測位システムを使った位置座標（緯度・経度データ）である。なお、位置推定装置１０が、センサ位置情報を保持できる場合、データ取得部１０１は、センサ１１の計測データの取得ごとにセンサ位置情報を取得する必要はない。少なくとも１つのセンサ１１の設置位置が変更された場合、データ取得部１０１は、センサ１１のセンサ位置情報を取得する。
【００２８】
クラス分類部１０２は、センサ１１の計測データに含まれる計測値を複数のクラスに分類する。クラス分類部１０２は、例えば、任意のセンサの組ごとの相対距離と当該センサの計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成し、生成した特徴ベクトルをクラス分類する。以下、センサの組は、センサ組と示す場合もある。特徴ベクトルが複数のクラスに分類されると、クラス分類部１０２は、データ取得部１０１で取得した計測値を複数のクラスのいずれかに分類する。クラス分類部１０２の詳細は後述する。
【００２９】
また、センサ間の相対距離は、センサ１１が設置された位置のＸ座標とＹ座標を用いて算出されたものでもよく、さらに、センサの設置位置のＺ座標（高さ）を用いて算出されたものでもよい。センサ間の相対距離は、位置推定装置１０が算出してもよく、予めセンサの設置位置に対応して算出されたセンサ間の相対距離の情報を外部装置から取得してもよい。
【００３０】
位置推定部１０３は、複数のクラスごとに、分類された計測値を用いて伝搬モデルを生成し、生成した伝搬モデルを用いて発信源の位置を推定する。
【００３１】
図３は、第１の実施形態におけるクラス分類部の構成を示すブロック図である。図３に示すクラス分類部１０２は、特徴ベクトル生成部１０２１と、外れ値判別部１０２２、外れ値クラス分類部１０２３、計測値クラス分類部１０２４を備える。
【００３２】
特徴ベクトル生成部１０２１は、センサ間の相対距離と当該センサの計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００３３】
外れ値判別部１０２２は、任意のセンサ組ごとに生成された特徴ベクトルの外れ値の有無を判別する。
【００３４】
外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値を与える計測値を複数のクラスに分類する。複数のクラスは、例えば、見通し又は見通し外の２つのクラスである。
【００３５】
計測値クラス分類部１０２４は、分類された外れ値を与える計測値を参照して、データ取得部１０１で取得した計測値を複数のクラスのいずれかにクラス分類する。
【００３６】
［動作の説明］
第１の実施形態に係る位置推定システムおよび位置推定装置の動作について図面を用いて説明する。まず、第１の実施形態におけるセンサ１１、発信源および障害物の位置関係について簡単に説明する。
【００３７】
図４は、センサ、発信源および障害物の位置関係を示す概要図である。図４によれば、センサ１１（＃１）、（＃２）、・・・、（＃ｉ）、（＃ｊ）、（＃ｋ）、・・・、（＃Ｎ）（Ｎは３以上の自然数）が分散して配置されている。発信源は、ある周波数（又は周波数帯）で電波を発信する機器である。障害物は、発信源とセンサ１１の間に存在することで、センサ１１における発信源からの電波の受信を阻害する物である。障害物は、例えば、建物等の構造物、植生あるいは地形である。図４に示す位置関係の例では、障害物によって発信源からの電波を見通しで受信できるセンサ１１（＃１）等、見通しで受信できない（以下、見通し外と記す）センサ１１（＃３）等が混在している。
【００３８】
図５は、第１の実施形態に係る位置推定システムの動作を示すフローチャートである。センサ制御装置１２は、電波センシングのための周波数帯、時間帯、センサ設定をセンサ１１に予め登録する。
【００３９】
各センサ１１は、登録された周波数帯、登録された時間帯、登録されたセンサ設定で発信源からの電波を計測する（ステップＳ１１）。計測値には、各センサ１１の設置位置で受信した電波の受信電力が含まれる。計測値とセンサ識別子を含む計測データが、各センサ１１から位置推定装置１０に送られる。
【００４０】
位置推定装置１０のデータ取得部１０１は、各センサ１１が受信した発信源の電波の計測データ、及び、各センサ１１の設置位置を示すセンサ位置情報を取得する。
【００４１】
位置推定装置１０のクラス分類部１０２は、各センサ１１の計測データをクラスごとに分類する（ステップＳ１２）。計測データを分類するクラスは、例えば、見通しクラス、見通し外クラスである。見通しクラスは、発信源とセンサ１１との間に障害物がなく、直接波が支配的なクラスである。また、見通し外クラスとは、発信源とセンサ１１との間の障害物によって間接波が支配的となるクラスである。
【００４２】
図６は、ステップＳ１２の処理の一例を示すフローチャートである。クラス分類部１０２の特徴ベクトル生成部１０２１は、任意のセンサ組の相対距離と、当該センサ組の計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する（ステップＳ１２１）。具体的には、特徴ベクトル生成部１０２１は、Ｎ個のセンサ１１に対して、任意の２つのセンサの組（ｉ，ｊ）におけるセンサの間の相対距離と、当該センサ組（ｉ，ｊ）における計測値の非類似度γｉｊとを要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００４３】
ここで、非類似度γｉｊは、センサ組（ｉ，ｊ）の計測値の差であるＺｉ−Ｚｊを用いて以下の式（１）で表される。
γｉｊ＝（１／２）×｜Ｚｉ−Ｚｊ｜２・・・（１）
但し、１≦ｉ，ｊ≦Ｎであり、Ｎはセンサ数（３以上の自然数）である。
【００４４】
センサ数がＮ個の場合、生成される特徴ベクトルの数は、Ｎ個から２個を選ぶＮＣ２個となる。
【００４５】
なお、非類似度γｉｊの算出に式（１）を用いたが、これに限られるものではない。より一般的に、任意のパラメータαを用いた式（２）を用いてもよい。
γｉｊ＝（１／２）×｜Ｚｉ−Ｚｊ｜α・・・（２）
式（２）において、α＝０．５のとき、非類似度の期待値はロドグラム（Ｒｏｄｏｇｒａｍｓ）、α＝１のときはマドグラム（Ｍａｄｏｇｒａｍｓ）、α＝２のときはバリオグラム（Ｖａｒｉｏｇｒａｍ）とも呼ばれる。
【００４６】
クラス分類部１０２の外れ値判別部１０２２は、生成された特徴ベクトルの外れ値の有無を判別する（ステップＳ１２２）。
【００４７】
図７は、特徴ベクトルの分布を示す分布図である。図７中、横軸は、センサ組の相対距離を表すセンサ間距離であり、縦軸は、センサ組の計測値の非類似度を表すセンサ組（ｉ，ｊ）の受信強度の非類似度γｉｊである。
【００４８】
外れ値の判別は、例えば、計測値の平均からのずれを標準偏差で割った検定統計量が有意点より大きいかにより判別する検定法を用いる。他に外れ値の判別は、スミルノフ・グラブス検定、トンプソン検定など、一般的な外れ値の検定法が利用可能である。
【００４９】
図８は、特徴ベクトルの外れ値を判別した結果を示す図である。ここで、任意の２つのセンサ組（ｉ，ｊ）の相対距離をｄｉｊ、そのセンサ組での計測値の非類似度をγｉｊとする。
【００５０】
特徴ベクトルの外れ値がない場合（ステップＳ１２３のＮ）、センサ１１は発信源との間に障害物が無い見通しの位置にある。あるいは、センサ１１は、発信源との間に障害物がある見通し外の位置にある。このとき、一様な伝搬モデルに近似でき、図５に示すステップＳ１３の発信源の位置を推定する処理が行われる。
【００５１】
一方、特徴ベクトルの外れ値がある場合、外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値となった非類似度γｉｊを与えるセンサ組（ｉ，ｊ）に対して、以下の処理を行う（ループ１）。
【００５２】
外れ値クラス分類部１０２３は、ｉ番目のセンサの計測値Ｚｉと、ｊ番目のセンサの計測値Ｚｊを比較しクラス分類する。
【００５３】
図９は、外れ値に対するクラス分類の一例を示す表図である。外れ値クラス分類部１０２３は、比較した結果、小さい方の計測値を見通し外（Ｎｏｎｅ−Ｌｉｎｅ−ｏｆ−Ｓｉｇｈｔ：ＮＬＯＳ）クラスに分類し、大きい方の計測値を見通し（Ｌｉｎｅ−ｏｆ−Ｓｉｇｈｔ：ＬＯＳ）クラスに分類する（ステップＳ１２４）。
【００５４】
上述の例では、見通し外クラスと見通しクラスの２つのクラスに分類したが、分類するクラスの数は３以上でもよい。例えば、直接波が支配的な見通しクラス、直接波と間接波が同程度到来する中間クラス、間接波が支配的な見通し外クラスの３つのクラスに分類してもよい。
【００５５】
次に、各センサ１１の計測値に対して、以下の処理を行う（ループ２）。計測値クラス分類部１０２４は、ｋ番目のセンサ（ｋ＝１，２，・・・Ｎ、Ｎは３以上の自然数）の計測値Ｚｋが、見通し外クラスに含まれる計測値の群と見通しクラスに含まれる計測値の群とのどちらに近いかを計算し、近い方のクラスに計測値Ｚｋを分類する（ステップＳ１２５）。分類法としては、ｋ近傍法又はサポートベクタマシンのような一般的なクラス分類法が用いられる。
【００５６】
なお、見通し外クラスに含まれる計測値と見通しクラスに含まれる計測値のどちらに近いかの計算には、ユークリッド距離、標準ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離又はミンコフスキー距離などの距離、および、コサイン類似度又はピアソンの相関係数などの類似度を用いてもよい。
【００５７】
図１０は、取得した計測データを見通しクラス、見通し外クラスに分類した表図である。図１０において、Ｚｉとの距離とは、例えば、見通しクラスに含まれる計測値ＺｉとセンサＩＤ（＝１）に該当するセンサ１１（＃１）の計測値Ｚ１との距離を示し、その値は、Ｄ１ｉである。また、Ｚｊとの距離とは、例えば、見通し外クラスに含まれる計測値ＺｊとセンサＩＤ（＝１）に該当するセンサ１１（＃１）の計測値Ｚ１との距離であり、その値はＤ１ｊである。
【００５８】
計測値Ｚ１〜ＺＮは、Ｚｉとの距離＜Ｚｊとの距離のとき見通しクラスとなり、Ｚｉとの距離＞Ｚｊとの距離のとき見通し外クラスに分類される。
【００５９】
位置推定装置１０の位置推定部１０３は、分類されたクラスごとの計測データを用いて、発信源とセンサとの推定距離と当該センサにおける推定受信強度（推定計測値）との関係を示す伝搬モデルを生成し、伝搬モデルを用いて発信源の位置を推定する（ステップＳ１３）。
【００６０】
例えば、発信源とセンサ間の距離が参照距離に一致する場合に計測される受信電力の期待値と、発信源−センサ間の距離に対する受信電力の距離減衰定数の２つの変数を用いて表現できる。
【００６１】
図１１は、位置推定部１０３によってクラスごとに生成された伝搬モデルを示す図である。また、発信源の位置は、その位置に発信源が存在すると仮定した場合に実際に得られた計測値が得られる尤度が最大になる点として式（３）を用いて推定できる。
【００６２】
2019107237.tif 000003
2019107237.tif 000004
【００６３】
なお、結合尤度が最大となるｘ，（ａＬＯＳ，ｂＬＯＳ），（ａＮＬＯＳ，ｂＮＬＯＳ）を求める例を説明したが、一方のクラスの伝搬モデルだけを用いてもよい。例えば、センサ１１の計測値がほぼ見通しクラスに含まれるのであれば、見通しクラスの伝搬モデルだけを用いてｘ，（ａＬＯＳ，ｂＬＯＳ）を決定してもよい。
【００６４】
［効果の説明］
第１の実施形態の位置推定装置によれば、発信源の電波が未知であっても発信源の位置推定精度を向上させることができる。その理由は、参照信号を用いることなく各センサの位置情報と、各センサで受信した発信源の電波の計測値を用いて発信源の位置を推定できるからである。
【００６５】
第１の実施形態の位置推定装置によれば、障害物によって発信源とセンサとの間の電波伝搬が非一様となる箇所がある場合でも、発信源の位置推定精度を向上させることができる。その理由は、発信源とセンサの位置関係に応じて、複数の伝搬モデルを生成し、生成された伝搬モデルごとに発信源の位置を推定できるからである。
【００６６】
例えば、第１の実施形態では、センサの計測値を伝搬状態に応じたクラスに分類し、クラスごとに含まれる計測値を用いて伝搬モデルを作成して発信源の位置を推定している。伝搬状態に応じたクラスの一例は、見通しクラス、見通し外クラスである。
【００６７】
第１の実施形態の位置推定装置によれば、障害物の存在を考慮した事前の電波伝搬実験、事前の計算機シミュレーションを実施することなく、発信源の位置推定精度を向上させることができる。その理由は、発信源とセンサとの間に障害物があっても各センサの位置関係と、センサ計測した受信強度で当該発信源の位置を推定できるからのである。
【００６８】
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について図面を参照して説明する。第１の実施形態は、任意のセンサ組ごとの、相対距離と計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する。これに対し、第２の実施形態は、任意のセンサ組ごとに、相対方向と計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００６９】
図１２は、第２の実施形態におけるセンサ組の相対方向を説明する説明図である。第２の実施形態のセンサ組の相対方向として、図１２（ａ）と図１２（ｂ）の例を説明する。図１２（ａ）に示すセンサ組の相対方向は、２つのセンサ１１の設置位置を結ぶ直線と子午線（北極と南極を結ぶ線）とが成す角度（以下、θ１と示す）で表される。２つのセンサ１１を結ぶ直線は、各センサ１１の位置情報で規定される。なお、子午線は経線とも呼ばれる。
【００７０】
図１２（ｂ）に示すセンサ組の相対方向は、各センサ１１の重心座標と２つのセンサ１１の位置座標とをそれぞれ結ぶ２つの直線が成す角度（以下、θ２と示す）で表される。
【００７１】
なお、図１２（ｂ）においてセンサ１１（＃１）〜センサ１１（＃Ｎ）の重心の例を用いて説明したが、重心に限られるものではない。基準となる点としてセンサ１１の設置位置を含む平面上の任意の点でもよい。例えば、基準となるある点をセンサ（＃３）の設置位置としてセンサ１１の２つの設置位置とをそれぞれ結ぶ２つの直線が成す角度であってもよい。
【００７２】
以下の第２の実施形態に係る位置推定装置の構成および動作の説明では、第１の実施形態と同様な点は適宜説明を省略し、相違点について説明する。
【００７３】
第２の実施形態に係る位置推定装置１０は、第１の実施形態に係る位置推定装置１０と同様の構成を用いる。但し、第２の実施形態では、位置推定装置１０の特徴ベクトル生成部１０２１によって生成される特徴ベクトルの要素が異なる。第２の実施形態の特徴ベクトル生成部１０２１は、センサ組ごとに、センサ相対方向と計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する。すなわち、第２の実施形態では、第１の実施形態の特徴ベクトルの分布を表す図９、図１０のうち、横軸が第１の実施形態のセンサ間距離（ｄ）に代えてセンサ組の相対方向を示すセンサ相対方向（θ）（０≦θ＜１８０）となる。
【００７４】
以下、第１の実施形態と同様、外れ値判別部１０２２は、生成された特徴ベクトルにおける外れ値の有無を判別する。外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値を与える計測値を複数のクラスに分類する。計測値クラス分類部１０２４は、分類された外れ値を与える計測値を参照して、データ取得部１０１で取得した計測値を複数のクラスのいずれかにクラス分類する。位置推定部１０３は、複数のクラスごとに、分類された計測値を用いて伝搬モデルを生成し、生成した伝搬モデルを用いて発信源の位置を推定する。
【００７５】
第２の実施形態の位置推定装置１０の動作は、第１の実施形態の位置推定装置１０の動作を示すステップＳ１２の処理（図６）のステップＳ１２１が異なる。すなわち、第２の実施形態は、ステップＳ１２１において、センサ組ごとの相対方向と非類似度を計算し、相対方向と非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する点で第1の実施形態のステップＳ１２１と異なる。
【００７６】
以下、第１の実施形態と同様に、クラス分類部１０２の外れ値判別部１０２２が、生成された特徴ベクトルの外れ値の有無を判別する（ステップＳ１２２）。ここで、外れ値となったセンサの組（ｉ，ｊ）の相対方向をθｉｊ、そのセンサ組での計測値の非類似度をγｉｊとする。
【００７７】
特徴ベクトルに外れ値がある場合、外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値となった非類似度γｉｊを与えるセンサ組（ｉ，ｊ）に対して、第１の実施形態と同様にループ１の処理を実行する。外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値を与えるｉ番目のセンサの計測値Ｚｉと、ｊ番目のセンサの計測値Ｚｊを比較しクラス分類する。
【００７８】
以後、第１の実施形態の位置推定装置１０と同様な動作で第２の実施形態の位置推定装置１０も発信源の位置を推定することができる。
【００７９】
第１の実施形態では、センサ組ごとの相対距離と計測値の非類似度とを要素とし、第２の実施形態ではセンサ組ごとの相対方向と計測値の非類似度とを要素として特徴ベクトルを生成する例であるが、これに限られない。特徴ベクトル生成部１０２１は、センサ組ごとの相対距離、相対方向、計測値の非類似度の３つを要素とする特徴ベクトルを生成してもよい。
【００８０】
なお、センサ組の相対距離またはセンサ組の相対方向は、センサ組の相対位置とも呼ばれる。
【００８１】
［効果の効果］
第２の実施形態の位置推定装置は、第１の実施形態の位置推定装置と同様に発信源の位置推定精度を向上させることができる。
【００８２】
［第３の実施形態］
第３の実施形態の位置推定装置について図面を用いて説明する。第３の実施形態では、位置推定装置１０のクラス分類部１０２のうち、第１の実施形態の特徴ベクトル生成部１０２１が、方向別特徴ベクトル生成部２０２１に置き換えられている。
【００８３】
図１３は、第３の実施形態に係る位置推定装置のクラス分類部の構成を示すブロック図である。図１３に示す方向別特徴ベクトル生成部２０２１は、センサ組の相対方向の方向区分ごとの特徴ベクトルを生成する。
【００８４】
センサ組の相対方向は、例えば、第２の実施形態の図１２で説明した相対方向である。方向区分は、例えば、センサ１１から北方向を０度として、０度から１８０度を時計回りに３０度毎に分けた６つの区分である（［０度≦Θ１＜３０度］、［３０度≦Θ２＜６０度］、［６０度≦Θ３＜９０度］、［９０度≦Θ４＜１２０度］、［１２０度≦Θ５＜１５０度］、［１５０度≦Θ６＜１８０度］：Θ１〜Θ６はそれぞれ方向区分を表す）。
【００８５】
センサ組の相対方向を６つに区分した場合、方向別特徴ベクトル生成部２０２１は、方向区分ごとに特徴ベクトルを生成する。例えば、図７に示す特徴ベクトルの分布図は、方向区分ごとに特徴ベクトルが生成されるため６つの分布図となる。なお、相対方向の方向区分は、北方向を０度として６つの区分としたが、これに限定されるものではない。また、方向区分の区分数は、予め定められた数でもよく、データ取得部１０１が方向区分の数を取得することで、方向別特徴ベクトル生成部２０２１の方向区分の数に反映させてもよい。
【００８６】
特徴ベクトルは、第１の実施形態に記載のように相対距離と計測値の非類似度とを要素としてもよく、第２の実施形態に記載のように相対方向と計測値の非類似度とを要素としてもよい。すなわち、第３の実施形態は、第１、第２の実施形態のいずれにも適用可能である。
【００８７】
外れ値判別部１０２２は、方向区分ごとに特徴ベクトルの外れ値を判別する。外れ値がある場合、外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値を与えるセンサ組の計測値をクラス分類する。クラス分類は、例えば、見通しクラス、見通し外クラスである。
【００８８】
計測値クラス分類部１０２４は、分類された外れ値を与える計測値を参照して、データ取得部１０１で取得した計測値を複数のクラスのいずれかにクラス分類する。位置推定部１０３は、クラス分類された計測値を用いて伝搬モデルを生成し、生成した伝搬モデルを用いて発信源の位置を推定する。
【００８９】
［効果の説明］
第３の実施形態によれば、方向別特徴ベクトル生成部２０２１が、相対方向の方向区分ごとに特徴ベクトルを生成し、方向区分ごとの特徴ベクトルの外れ値を判別する。これにより、発信源、センサ１１および障害物の相対的な位置関係に適応したクラス分類が可能となり、当該クラス分類された計測値に基づき、第１、第２の実施形態より、精度の高い伝搬モデルを生成することが可能となる。
【００９０】
例えば、発信源の北東側に障害物を挟んでセンサ１１が位置し、発信源の南東側に障害物がなくセンサ１１が位置する場合、方向区分によって電波伝搬に影響する方向の計測値が明確となる。障害物の影響が少ないクラスの計測値によって伝搬モデルを生成することができるようになり、発信源の位置を推定の精度をより向上させることが可能となる。
【００９１】
［第４の実施形態］
第４の実施形態の位置推定装置について図面を用いて説明する。第４の実施形態では、位置推定装置１０のクラス分類部１０２のうち、第１の実施形態の特徴ベクトル生成部１０２１が、時空間特徴ベクトル生成部３０２１に置き換えられている。
【００９２】
図１４は、第４の実施形態におけるクラス分類部の構成を示すブロック図である。図１４に示す時空間特徴ベクトル生成部３０２１は、センサ組の相対距離とその計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルに加えて、センサ組の計測時刻の差とその計測値の非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する。
【００９３】
第４の実施形態では、時空間特徴ベクトル生成部３０２１によって、例えば、センサ組が同一で異なる時刻における計測値に対する計測値の非類似度、あるいは、異なる２つのセンサの異なる時刻における計測値に対する計測値の非類似度を算出してもよい。
【００９４】
また、時空間特徴ベクトル生成部３０２１は、センサ組の計測時刻の差は、異なるセンサの計測値だけではなく、同一のセンサでの異なる時刻の計測値に対して適用することが可能である。この場合、時空間特徴ベクトル生成部３０２１は、同一のセンサをセンサ組として、異なる時刻の計測値の非類似度を用いて特徴ベクトルを生成する。
【００９５】
第４の実施形態のクラス分類部１０２において、時空間特徴ベクトル生成部３０２１が特徴ベクトルを生成した後、外れ値判別部１０２２は、特徴ベクトルの外れ値の有無を判別し、外れ値があった場合、外れ値クラス分類部１０２３は、外れ値を与える計測値を複数のクラスに分類する。計測値クラス分類部１０２４は、データ取得部１０１で取得された計測値を含む計測データを、外れ値を与える計測値を参照して、複数のクラスのいずれかに分類する。
【００９６】
位置推定部１０３は、分類されたクラスに含まれる計測値を用いて伝搬モデルを生成して、発信源の位置を推定する。
【００９７】
計測時刻の差は、時、分、秒のいずれでもよい。なお、時空間特徴ベクトル生成部３０２１は、第２の実施形態で説明した、センサ組の相対方向を用いた特徴ベクトルを生成してもよい。
【００９８】
［効果の説明］
第４の実施形態では、センサ組の相対距離、相対方向だけでなく、計測時刻の差を用いて特徴ベクトルを生成する。これにより、発信源、センサ１１、障害物の位置の変動に応じた計測データのクラス分類と伝搬モデルの推定が可能となる。例えば、センサ１１に対して発信源が移動する場合でも、発信源の位置変動の影響を加味した伝搬モデルを生成し、精度よく発信源の位置を推定することができる。
【００９９】
さらに、センサの異なる時刻の計測値に対して非類似度を算出することで、同じセンサ数との比較で生成される特徴ベクトルの数が増える。このため統計的により精度の高い分析が可能となり、特徴ベクトルの外れ値判別、あるいは、クラス分類における精度が上がることになる。また、センサ数が少なくなっても、生成される特徴ベクトルの数の減少を緩和することができるため、センサ数の削減による設置コストを下げることもできる。
【０１００】
上記実施形態による、位置推定装置、又は位置推定システムによれば、電波の発信源の位置と伝搬範囲を推定し、発信源が使用している周波数を、別の異なる地域で利用することにより、有限な資源である周波数を有効活用するといった用途に適用できる。また、不法・違法な電波発信源の位置を推定して適切な処置を行うといった用途にも適用可能である。
（ハードウエア構成）
図１５は、第１〜第４の実施形態に係る位置推定装置をコンピュータで実現したハードウエア構成を示すブロック図である。各実施形態において、位置推定装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。位置推定装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば、図１５に示すコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。コンピュータ６００は、一例として、以下のような構成を含む。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１、
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２、
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３、
ＲＡＭ６０３にロードされるプログラム６０４、
プログラム６０４を格納する記憶装置６０５、
記録媒体６０６の読み書きを行うドライブ装置６０７、
通信ネットワーク６０９と接続する通信インターフェース６０８、
データの入出力を行う入出力インターフェース６１０、
各構成要素を接続するバス６１１
位置推定装置１０の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム６０４をＣＰＵ６０１が取得して実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム６０４は、例えば、予め記憶装置６０５又はＲＡＭ６０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ６０１が読み出す。なお、プログラム６０４は、通信ネットワーク６０９を介してＣＰＵ６０１に供給されてもよいし、予め記録媒体６０６に格納されており、ドライブ装置６０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ６０１に供給してもよい。
【０１０１】
位置推定装置１０の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、位置推定装置１０は、各構成要素にそれぞれ別個のコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、位置推定装置１０が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータ６００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【０１０２】
また、位置推定装置１０の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、コンピュータ６００の代わりにＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）のようなプログラマブルロジックデバイスを用いてもよい。
【０１０３】
また、位置推定装置１０の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。これは汎用端末４００でも同様である。例えば、情報処理装置や回路等は、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１０４】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０５】
また、図面中の矢印の方向は、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
【０１０６】
この出願は、２０１７年１１月３０日に出願された日本出願特願２０１７−２３０７９９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１０７】
１０    位置推定装置
１１    センサ
１２    センサ制御装置
１３    描画装置
１０１    データ取得部
１０２    クラス分類部
１０３    位置推定部
１０２１    特徴ベクトル生成部
１０２２    外れ値判別部
１０２３    外れ値クラス分類部
１０２４    計測値クラス分類部
２０２１    方向別特徴ベクトル生成部
３０２１    時空間特徴ベクトル生成部
６０１  ＣＰＵ
６０２  ＲＯＭ
６０３  ＲＡＭ
６０４  プログラム
６０５  記憶装置
６０６  記録媒体
６０７  ドライブ装置
６０８  通信インターフェース
６０９  通信ネットワーク
６１０  入出力インターフェース
６１１  バス
【図１】
2019107237.tif 000005
【図２】
2019107237.tif 000006
【図３】
2019107237.tif 000007
【図４】
2019107237.tif 000008
【図５】
2019107237.tif 000009
【図６】
2019107237.tif 000010
【図７】
2019107237.tif 000011
【図８】
2019107237.tif 000012
【図９】
2019107237.tif 000013
【図１０】
2019107237.tif 000014
【図１１】
2019107237.tif 000015
【図１２】
2019107237.tif 000016
【図１３】
2019107237.tif 000017
【図１４】
2019107237.tif 000018
【図１５】
2019107237.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月8日(2020.5.8)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発信源の電波を計測したセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得するデータ取得手段と、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類するクラス分類手段と、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する位置推定手段と、
を備える、位置推定装置。
【請求項２】
前記相対位置は、相対距離又は相対方向であり、
前記クラス分類手段は、
前記センサの組ごとに、前記相対位置と前記非類似度とを要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトルの外れ値の有無を判別する外れ値判別手段と、
前記外れ値がある場合、当該外れ値を与える計測値の組に対し、前記計測値の組の要素の大小関係に基づき、前記外れ値を与える計測値をクラス分類する、外れ値クラス分類手段と、
クラス分類された前記外れ値を与える計測値との類似度によって、前記取得した計測値をクラス分類する、計測値クラス分類手段と、を有する、
請求項１に記載の位置推定装置。
【請求項３】
前記外れ値クラス分類手段は、前記外れ値を与える計測値の組のうち大きい値を見通しクラス、小さい値を見通し外クラスとして前記外れ値を与える計測値をクラス分類する、請求項２に記載の位置推定装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトル生成手段は、前記センサ組の相対方向を示す方向区分ごとに、前記特徴ベクトルを生成し、
前記外れ値判別手段は、前記方向区分ごとに前記特徴ベクトルの外れ値の有無を判別し、
前記外れ値クラス分類手段は、前記方向区分ごとに前記外れ値を与える計測値をクラス分類し、
前記計測値クラス分類手段は、前記方向区分ごとに、前記外れ値がある場合、当該外れ値を与える計測値の組に対し、前記計測値の組の要素の大小関係に基づき、前記クラス分類された前記外れ値を与える計測値との類似度によって、前記取得した計測値をクラス分類する、
請求項２又は３に記載の位置推定装置。
【請求項５】
クラス分類手段は、前記センサの組ごとの、前記相対位置と前記計測値の非類似度、および、前記計測値の計測時刻の差と前記計測値の非類似度を用いて、前記取得した計測値をクラス分類する、
請求項１から４のいずれか１つに記載の位置推定装置。
【請求項６】
前記センサの組は、同一のセンサの組である、請求項５に記載の位置推定装置。
【請求項７】
前記発信源の電波を計測する複数のセンサと、
請求項１から６のいずれか１つに記載の位置推定装置と、
を備える、位置推定システム。
【請求項８】
発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する、
位置推定方法。
【請求項９】
発信源の電波を計測するセンサの計測値と前記センサの位置情報を取得し、
前記センサの組ごとの、相対位置と前記計測値の非類似度とを用いて、前記取得した計測値をクラス分類し、
分類されたクラスの計測値と前記センサの位置情報に基づき、前記発信源の位置を推定する、ことをコンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2019107237.tif 000020
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2019107237.tif 000022
2019107237.tif 000023
2019107237.tif 000024