(57)【要約】  方法は、加重最小二乗（ＷＬＳ）手法に基づいてＮＬＯＳ状態を軽減する。その場合、加重値は受信信号のマルチパス成分（ＭＰＣ）から導出される。加重方法論は、線形及び非線形最小二乗モデルの双方、並びに、剰余ベース・アルゴリズム又は最大尤度手法などのような異なる他のＮＬＯＳ軽減スキームで使用され得る。【選択図】図２
2009545755.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動端末の位置決め方法であって、
前記移動端末と複数の固定端末との間で送信された信号を受信するステップと、
各受信信号について、統計計量を使用して前記受信信号が見通し経路を進んだ尤度を決定するステップと、
前記受信信号の見通し経路の前記尤度に部分的に基づく位置決めアルゴリズムを使用して、前記受信信号の到着時刻に基づき前記移動端末の位置を決定するステップと
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、（ａ）２００６年８月３日に出願された米国仮特許出願第６０／８２１，３７８号、（ｂ）２００６年８月１１日に出願された米国仮特許出願第６０／８２２，１２７号、（ｃ）２００６年８月２３日に出願された米国仮特許出願第６０／８２３，３６７号、（ｄ）２００７年８月１日に出願された米国特許出願第１１／８３２，５４７号、（ｅ）２００７年８月１日に出願された米国特許出願第１１／８３２，５５１号、及び（ｆ）２００７年８月１日に出願された米国特許出願第１１／８３２，５５８号に関連し、これら出願の優先権を主張する。これら出願の全ては、参照により本明細書に組み込まれる。米国指定の場合、本出願は上記米国特許出願第１１／８３２，５５８号の継続である。
【発明の背景】
【０００２】
１．発明の分野
本発明は無線位置決め及び通信技術に関する。更に具体的には、本発明は非見通し（ＮＬＯＳ）状態が存在するときに到着時刻（ＴＯＡ）手法を使用して移動端末位置を推定することに関する。
【０００３】
２．関連技術の検討
超広帯域（ＵＷＢ）技術は、非常に広い帯域幅を理由として、個々のマルチパス成分（ＭＰＣ）を解決することのできる正確な測距及び位置決めシステムを約束する。ＵＷＢ技術を使用して、受信信号の到着時刻（ＴＯＡ）は、最初の到着パスが正しく識別されるとき、高い正確度で推定され得る。ＵＷＢ技術を使用する様々なシステムが開示されてきた。それらシステムの中には、次の論文で開示されたシステムが含まれる。即ち、（ａ）Ｂ．Ａｌａｖｉ  及び  Ｋ．ＰａｈｌａｖａｎによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｖｅｈｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｃｏｎｆ．（ＶＴＣ），ｖｏｌ．４，Ｄａｌｌａｓ，ＴＸ，Ｓｅｐ．２００５，ｐｐ．２６２７−２６３１で発表された“Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｕｎｄｅｔｅｃｔｅｄ  ｄｉｒｅｃｔ  ｐａｔｈ  ｉｎ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ａｒｒｉｖａｌ  ｂａｓｅｄ  ＵＷＢ  ｉｎｄｏｏｒ  ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ”、（ｂ）Ｉ．Ｇｕｖｅｎｃ、Ｚ．Ｓａｈｉｎｏｇｌｕ、Ａ．Ｆ．Ｍｏｌｉｓｃｈ、及びＰ．ＯｒｌｉｋによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  （ＵＷＢＮＥＴＳ），Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ，Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２００５，ｐｐ．２４５−２５１で発表された“Ｎｏｎ−ｃｏｈｅｒｅｎｔ  ＴＯＡ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ＩＲ−ＵＷＢ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｗｉｔｈ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｓｉｇｎａｌ  ｗａｖｅｆｏｒｍｓ”（招待論文）、（ｃ）Ｄ．Ｄａｒｄａｒｉ、Ｃ．Ｃ．Ｃｈｏｎｇ、及びＭ．Ｚ．Ｗｉｎによって１４ｔｈ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  （ＥＵＳＩＰＣＯ  ２００６），Ｆｌｏｒｅｎｃｅ，Ｉｔａｌｙ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００６で発表された“Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ−ｂａｓｅｄ  ＴＯＡ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ  ｉｎ  ＵＷＢ  ｃｈａｎｎｅｌｓ”（招待論文）、及び（ｄ）Ｄ．Ｄａｒｄａｒｉ、Ｃ．Ｃ．Ｃｈｏｎｇ、及びＭ．Ｚ．ＷｉｎによってＩＥＥＥ  Ｉｎｔｌ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｕｌｔｒａ−Ｗｉｄｅｂａｎｄ  （ＩＣＵＷＢ  ２００６），Ｗａｌｔｈａｍ，ＭＡ，ＵＳＡ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００６  で発表された“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｌｏｗｅｒ  ｂｏｕｎｄｓ  ｏｎ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ａｒｒｉｖａｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ  ｉｎ  ＵＷＢ  ｒｅａｌｉｓｔｉｃ  ｃｈａｎｎｅｌｓ”（招待論文）である。
【０００４】
位置決めシステムの１つの挑戦は、ＮＬＯＳ効果を成功裏に軽減することである。アンカーノード（ＡＮ）と移動端末との間の直接パスが妨害されるとき、ＡＮへの信号のＴＯＡは遅延され、これは正のバイアスを導入する。ＮＬＯＳ  ＴＯＡ推定値は、位置決め正確度に悪い影響を与える。故に、従来技術のセルラ・ネットワークは、典型的には、ＮＬＯＳ状態におけるＡＮを識別して、それらＡＮの影響を軽減する。例えば、Ｍ．Ｐ．Ｗｙｌｉｅ  及びＪ．ＨｏｌｔｚｍａｎによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｍｕｎ．，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ，Ｓｅｐｔ．１９９６，ｐｐ．８２７−８３１で発表された論文“Ｔｈｅ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ  ｏｆ  ｓｉｇｈｔ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”は、測定雑音分散が知られているときに測距測定値の標準偏差をＮＬＯＳ信号識別閾値と比較することを教示する。同様に、Ｊ．Ｂｏｒｒａｓ、Ｐ．Ｈａｔｒａｃｋ、及びＮ．Ｂ．ＭａｎｄａｙａｍによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｃｏｎｆ．（ＶＴＣ），ｖｏｌ．２，Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ，Ｍａｙ  １９９８，ｐｐ．１５８３−１５８７で発表された論文“Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ＮＬＯＳ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”は、ＴＯＡ測定値の既知及び未知の確率密度関数（ＰＤＦ）について様々な仮説検定を使用する決定理論ＮＬＯＳ識別フレームワークを開示する。
【０００５】
Ｓ．Ｇｅｚｉｃｉ、Ｈ．Ｋｏｂａｙａｓｈｉ、及びＨ．Ｖ．ＰｏｏｒによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｖｅｈｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｃｏｎｆ．（ＶＴＣ），ｖｏｌ．４，Ｏｒｌａｎｄｏ，ＦＬ，Ｏｃｔ．２００３，ｐｐ．２５４４−２５４８で発表された論文“Ｎｏｎ−ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”は、ＴＯＡ（即ち、距離）測定値のＰＤＦを近似可能にする非パラメータＮＬＯＳ識別アプローチを開示する。既知の測定雑音分布と非パラメータ推定測定分布との間で、適切な距離計量が使用される。
【０００６】
上記のＮＬＯＳ識別手法は、全てＮＬＯＳ基地局（ＢＳ）のＴＯＡ測定値が時間と共に変化することを仮定する。これは移動している端末について合理的である。移動している端末の場合、ＴＯＡ測定値の分散は大きくなる。しかしながら、（例えば、無線パーソナル・アプリケーション・ネットワーク（ＷＰＡＮ）アプリケーションにおいて）端末が静止しているとき、ＮＬＯＳ測定値の分布は、ＬＯＳ状態における分布からほとんど偏差を示さない。そこで、受信信号のマルチパス特性はＬＯＳ／ＮＬＯＳ識別について有用な洞察を提供する。例えば、Ｘ．Ｄｉａｏ及びＦ．Ｇｕｏによって２００３年３月２９日に出願され、２００４年１０月２０日に公開された“Ａ  ｍｅｔｈｏｄ  ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇ  ｌｉｎｅ  ｏｆ  ｓｉｇｈｔ  （ＬＯＳ）ｆｒｏｍ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  （ＮＬＯＳ）ｉｎ  ＣＤＭＡ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ”と題する欧州特許出願公報ＥＰ１，４６９，６８５は、もし（１）ローカル最大パスに対するグローバル最大パスの電力比が所与の閾値よりも大きく、（２）最初のパスと最大パスとの間の到着時刻差が所与の時間よりも小さいならば、受信された符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）信号はＬＯＳであることを開示する。同様に、Ｒａｂｂａｃｈｉｎ、Ｉ．Ｏｐｐｅｒｍａｎｎ、及びＢ．ＤｅｎｉｓによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄ  （ＩＣＵＷＢ），Ｗａｌｔｈａｍ，ＭＡ，Ｓｅｐｔ．２００６で発表された論文”ＭＬ  ｔｉｍｅ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｌｏｗ  ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  ＵＷＢ  ｅｎｅｒｇｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”は、正規化された最強パスを固定閾値と比較することによってＵＷＢのＮＬＯＳ識別が実行されてもよいことを開示する。いずれのスキームにおいても、パラメータ（例えば閾値や時間）を慎重に選択する必要がある。
【０００７】
受信されたマルチパス信号からＮＬＯＳ状態を識別する代替案として、モバイル・ネットワーク全体から導出された情報がＮＬＯＳ状態を軽減するために使用されてもよい。例えば、Ｐ．Ｃ．ＣｈｅｎによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎ．Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  （ＷＣＮＣ），ｖｏｌ．１，Ｎｅｗ  Ｏｒｌｅａｎｓ，ＬＡ，Ｓｅｐｔ．１９９９，ｐｐ．３１６−３２０で発表された論文“Ａ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  ｅｒｒｏｒ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｉｎ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”は、ＮＬＯＳ軽減のための剰余ベース・アルゴリズムを開示する。このアルゴリズムは、ＢＳの異なる組み合わせについて場所の推定値及び剰余を使用する３つ以上の利用可能なＢＳに基づく。（全てのノードがＬＯＳであるとき、２次元（２−Ｄ）位置決めを実行するために３つのＢＳが必要とされ、３次元（３−Ｄ）位置決めを実行するために４つのＢＳが必要とされる。）より小さい剰余を有する場所推定値は、正しい端末場所を表す可能性が大きい。こうして、論文で開示された手法は、異なる場所推定値を、対応する剰余とは逆に加重する。
【０００８】
モバイル・ネットワークから導出された情報を使用する他のＮＬＯＳ軽減手法は、（ａ）Ｒ．Ｃａｓａｓ、Ａ．Ｍａｒｃｏ、Ｊ．Ｊ．Ｇｕｅｒｒｅｒｏ、及びＪ．ＦａｌｃｏによってＥｕｒａｓｉｐ  Ｊ．Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｉｇ．Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．１−８，２００６に発表された“Ｒｏｂｕｓｔ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  ｅｒｒｏｒ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｉｎｄｏｏｒ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ”、（ｂ）Ｙ．Ｔ．Ｃｈａｎ、Ｗ．Ｙ．Ｔｓｕｉ、Ｈ．Ｃ．Ｓｏ、及びＰ．Ｃ．ＣｈｉｎｇによってＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｖｅｈｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．，ｖｏｌ．５５，ｎｏ．１，ｐｐ．１７−２４，Ｊａｎ．２００６に発表された  “Ｔｉｍｅ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ  ｂａｓｅｄ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｕｎｄｅｒ  ＮＬＯＳ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ”、（ｃ）Ｂ．Ｌｉ、Ａ．Ｇ．Ｄｅｍｐｓｔｅｒ、及びＣ．ＲｉｚｏｓによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  （ＰＬＡＮＳ），Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ，Ａｐｒ．２００６で発表された“Ａ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｍｅｔｈｏｄ  ｔｏ  ｍｉｔｉｇａｔｅ  ｔｈｅ  ＮＬＯＳ  ｅｒｒｏｒ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｐｈｏｎｅ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ”、（ｄ）Ｘ．Ｌｉ  によってＰｒｏｃ．ＩＳＴ  Ｍｏｂｉｌｅ  ａｎｄ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎ．Ｓｕｍｍｉｔ，Ｍｙｃｏｎｏｓ，Ｇｒｅｅｃｅ，Ｊｕｎｅ  ２００６に発表された“Ａｎ  ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ＮＬＯＳ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ”、（ｅ）Ｌ．，Ｃｏｎｇ  及び  Ｗ．Ｚｈｕａｎｇ  によってＰｒｏｃ，ＩＥＥＥ  ＩＮＦＯＣＯＭ，Ｈｏｎｇ  Ｋｏｎｇ，Ｍａｒ．２００４，ｐｐ．６５０−６５９に発表された“Ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  ｅｒｒｏｒ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｌｏｃａｔｉｏｎ”、（ｆ）Ｊ．Ｒｉｂａ及びＡ．Ｕｒｒｕｅｌａ  によってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （ＩＣＡＳＳＰ），ｖｏｌ．２，Ｑｕｅｂｅｃ，Ｃａｎａｄａ，Ｍａｙ  ２００４，ｐｐ．１５３−１５６に発表された“Ａ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ＭＬ−ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”、（ｇ）Ｓ．Ｖｅｎｋａｔｅｓｈ  及びＲ．Ｍ．ＢｕｅｈｒｅｒによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  ＩＰＳＮ，Ｎａｓｈｖｉｌｌｅ，Ｔｅｎｎｅｓｓｅｅ，Ａｐｒ．２００６に発表された“Ａ  ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  ＮＬＯＳ  ｅｒｒｏｒ  ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ”、（ｈ）Ｃ．Ｌ．Ｃｈｅｎ及びＫ．Ｔ．ＦｅｎｇによってＰｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｃｏｍｍｕｎ．，Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｈａｗａｉｉ，ＵＳＡ，Ｊｕｎｅ  ２００５，ｐｐ．２４４−２４９  に発表された“Ａｎ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｇｅｏｍｅｔｒｙ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎ��ｄ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ＮＬＯＳ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”、及び（ｉ）Ｘ．Ｗａｎｇ、Ｚ．Ｗａｎｇ、及びＢ．Ｏ．Ｄｅａ  によってＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｖｅｈｉｃ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．，ｖｏｌ．５２，ｎｏ．１，ｐｐ．１１２−１１６，Ｊａｎ．２００３  に発表された“Ａ  ＴＯＡ  ｂａｓｅｄ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｒｅｄｕｃｉｎｇ  ｔｈｅ  ｅｒｒｏｒｓ  ｄｕｅ  ｔｏ  ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ  （ＮＬＯＳ）ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ”に開示される。
【０００９】
幾つかの従来技術の位置決めアルゴリズムは等しい信頼度を各ＢＳへ割り当てるので、これらの位置決めアルゴリズムはＮＬＯＳ状態を考慮に入れない。結果として、ＮＬＯＳ  ＢＳの存在は、これらのアルゴリズムにおける位置決め正確度を著しく劣化させる。
【００１０】
従来技術は、更に、移動端末位置を推定するための多くの加重最小二乗アプローチを含む。典型的には、これらのアプローチにおいて、各ＢＳからの受信信号に対する加重値は、測定値分散から導出される（例えば、上述したＭ．Ｐ．Ｗｙｌｉｅら、Ｊ．Ｂｏｒｒａｓら、及びＳ．Ｇｅｚｉｃｉらを参照）。これらのアプローチは、移動中の端末に関する測定値はＮＬＯＳ状態で大きな分散を示すという事実に依存する。しかしながら、そのようなアプローチは、ＮＬＯＳ  ＢＳに関しては、正確な情報を信頼的に提供しない。
【００１１】
測定値分散に基づく加重最小二乗法は、一般的に非常に多くの観察を必要とする。それ故に、測定された距離及び遅延を記憶するための大きなメモリが必要である。これらの測定された距離及び遅延は、移動端末の場所を推定するために必要である。
【発明の概要】
【００１２】
本発明は、ＵＷＢ通信路の振幅及び遅延統計に基づいてＮＬＯＳ固定端末１（ＦＴ）を抑圧するＮＬＯＳ軽減手法を提供する。そのような統計は、例えば、受信信号の受信マルチパス成分の尖度、平均アクセス遅延、及び二乗平均平方根（ＲＭＳ）遅延の広がりを含む。本発明の一実施形態によれば、加重最小二乗法は、ＬＯＳ状態をＮＬＯＳ状態から区別する尤度関数から取得された加重値を使用する。
【００１３】
１固定端末（ＦＴ）は、移動端末に対して移動していない端末である。例えばＦＴは、無線又はセルラ通信ネットワークにおけるＢＳ、無線コンピュータ・ネットワークのアクセス・ポイント、及びセンサ・ネットワークにおけるアンカーノードを含む。
【００１４】
本発明の一実施形態によれば、本発明の加重最小二乗法は、従来のアルゴリズム（例えば、前の段落で検討されたＰ．Ｃ．Ｃｈｅｎらによる論文で開示された剰余ベース加重ＮＬＯＳ  軽減アルゴリズム）の性能を向上するために使用されてもよい。
【００１５】
本発明は、添付の図面と関連させて下記の詳細な説明を考察するときに一層良好に理解される。
【好ましい実施形態の詳細な説明】
【００１６】
本発明の一実施形態によれば、受信信号の通信路インパルス応答（ＣＩＲ）ｈ（ｔ）は、次式によって表される。
【数１】
2009545755.tif 000003
ここで、Ｌはマルチパス成分（ＭＰＣ）の総数であり、γｌ及びτｌは、それぞれｌ番目のＭＰＣの振幅及び遅延である。受信信号のＴＯＡはτｔｏａ＝τ１によって与えられる（即ち、最初の到着パスに対する到着時刻）。ＬＯＳ仮説及びＮＬＯＳ仮説をそれぞれ表す仮説Ｈ０及びＨ１は、次式によって与えられる。
【数２】
2009545755.tif 000004
ここでｄはＦＴと移動端末との間の距離を表し、ｃは光の速度を表す。ＮＬＯＳ状態において、最初の到着パスが正しく識別されるときでも、ＴＯＡ推定値は依然として実際の距離と比較して大きな値を産出する。したがって、位置決め性能の劣化を避けるため、ＮＬＯＳ  ＦＴが識別され、次にそれらＮＬＯＳ  ＦＴの効果が軽減される。
【００１７】
本発明は、受信されたマルチパス成分の統計を使用してＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態を区別する方法を提供する。一実施形態において、受信信号の振幅及び遅延を捕捉する統計データ（即ち、尖度、平均過剰遅延、及びＲＭＳ遅延の広がり）は、ＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態を区別するために使用される。
【００１８】
尖度は、確率変数の第２順位モーメントの二乗（即ち、分散）に対する確率変数の第４順位モーメントの比である。尖度はデータがどの程度とがるかを特徴付けるので、尖度はＬＯＳ状態がマルチパスＣＩＲでどの程度に強いかも特徴付ける。ＣＩＲの高い尖度値は、受信信号がＬＯＳ源から来た可能性が大きいことを示唆する。
【００１９】
ＣＩＲ  ｈ（ｔ）を有する通信路について、｜ｈ（ｔ）｜の尖度は次式によって与えられる。
【数３】
2009545755.tif 000005
ここで、μ｜ｈ｜及びσ｜ｈ｜は、それぞれＣＩＲの絶対値の平均及び標準偏差である。κの分布は、標本通信路実現を使用してＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態の双方について取得され得る。例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．１５．４ａ通信路は、住居内ＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態、事務所内ＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態、屋外ＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態、産業ＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態に対応する８つの異なる通信路モデルＣＭ１〜ＣＭ８についてκのヒストグラムを提供する。ヒストグラムの各々は、次式によって与えられる対数正規ＰＤＦによってモデル化されてもよい。
【数４】
2009545755.tif 000006
ここで、μｋはｐ（ｋ）の平均であり、σｋは標準偏差である。このモデルは、ＩＥＥＥ  ８０２．１５．４ａ通信路上における５％有意性レベルのコルモゴルフ・スミルノフ  （ＫＳ）適合度仮説検定を使用して正当化される。
【００２０】
尖度は、受信されたＭＰＣの振幅統計に関する情報を提供するが、マルチパス成分の遅延統計は、平均過剰遅延とＲＭＳ遅延の広がりとによって提供される。“Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ａｎｄ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ”，Ｔ．Ｓ．Ｒａｐｐａｐｏｒｔ  （著者），Ｉｎｄｉａｎａｐｏｌｉｓ，ＩＮ：  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，２００２によれば、通信路の平均過剰遅延τｍは次式によって与えられ、
【数５】
2009545755.tif 000007
ＲＭＳ遅延の広がりτｒｍｓは次式によって与えられる。
【数６】
2009545755.tif 000008
【００２１】
上述した尖度分析と同じように、ＩＥＥＥ  ８０２．１５．４ａからの８つの異なる通信路モデルに対する平均過剰遅延及びＲＭＳ遅延広がりのヒストグラムは、５％有意性レベルのコルモゴルフ・スミルノフ検定に基づいて、受信信号における遅延の対数正規分布を正当化する。
【００２２】
もしκ、τｍ、及びτｒｍｓに対する統計の先験的知識がＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態のもとで利用可能であれば、ＬＯＳ及びＮＬＯＳ仮説を区別するため尤度比検定が設定され得る。例えば、Ｐｌｏｓ（ｘ）及びＰｎｌｏｓ（ｘ）がそれぞれＬＯＳ及びＮＬＯＳ状態に対応するＰＤＦを表し、κ、τｍ、及びτｒｍｓが、観察された通信路実現ｈ（ｔ）に対する尖度、平均過剰遅延、及びＲＭＳ遅延広がりを表すとすれば、次の３つの尤度比検定の各々は、ＬＯＳ／ＮＬＯＳ状態を識別するために使用され得る。
（１）尖度検定：
【数７】
2009545755.tif 000009
（２）平均過剰遅延検定：
【数８】
2009545755.tif 000010
（３）ＲＭＳ遅延広がり検定：
【数９】
2009545755.tif 000011
【００２３】
各々の検定において、尤度比が１よりも大きい場合にはＬＯＳ仮説（Ｈ０）が選択され、そうでなければＮＬＯＳ仮説（Ｈ１）が選択される。３つの全てのパラメータを考慮に入れて、これらのパラメータの個々のＰＤＦから結合ＰＤＦを導出すると、次の形式の検定が取得される。
【数１０】
2009545755.tif 000012
【００２４】
しかしながら、結合ＰＤＦは導出するのが困難である。パラメータκ、τｍ、及びτｒｍｓが独立に得られると仮定して、１つの近似が取得されてもよい。
【数１１】
2009545755.tif 000013
ここで、
【数１２】
2009545755.tif 000014
【００２５】
最小二乗アルゴリズムからのこの計量は、各ＦＴの信頼度を加重するために使用されてもよい。
【００２６】
位置決めの正確度を改善するため、ＮＬＯＳ状態の識別が多くの方途で使用されてもよい。例えば、ＮＬＯＳ  ＦＴが移動局の場所推定値の計算から除外されてもよい。場所推定に利用可能なＦＴの数が小さい場合、ＮＬＯＳ  ＦＴの除外は困難であるかも知れない。更に、（上述した）Ｖｅｎｋａｔｅｓｈらは、より良好な位置決め正確度を提供するため、特に、高い精密度幾何学的希釈（ＧＤＯＰ）ジオメトリについて、ＮＬＯＳ  ＦＴ内の情報が使用され得ることを教示する。更に具体的には、３つ以上のＬＯＳ  ＦＴが１つの線に沿って近似的に配置されるとき、その線から外れた追加のＦＴを含めて位置の推定値を計算することは、追加のＦＴがＮＬＯＳであっても、位置決め正確度を改善する。
【００２７】
Ｎ個のＦＴについて、Ｊ．Ｊ．Ｃａｆｆｅｒｙ  及びＧ．Ｌ．ＳｔｕｂｅｒによってＩＥＥＥ  Ｃｏｍｍｕｎ．Ｍａｇ．，ｖｏｌ．３６，ｎｏ．４，ｐｐ．３８−４５，Ａｐｒ．１９９８で発表された論文“Ｏｖｅｒｖｉｅｗ  ｏｆ  ｒａｄｉｏｌｏｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ＣＤＭＡ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｓｙｓｔｅｍｓ”は、加重された最小二乗解を教示する。
【数１３】
2009545755.tif 000015
ここで、βｉは、ｉ番目のＦＴで受信された信号の信頼度を反映し、
【数１４】
2009545755.tif 000016
は移動端末位置の推定値であり、ｘｉ＝［ｘｉ  ｙｉ］はｉ番目のＦＴの既知の位置であり、ｄｉは移動端末とｉ番目のＦＴとの間の測定された距離である。ｄｉの１つのモデルは、次式によって与えられる。
ｄｉ＝ｒｉ＋ｂｉ＋ｎｉ
ここで、ｒｉは移動端末とｉ番目のＦＴとの間の実際の距離であり、ｎｉ〜Ｎ（０，σ２）は、分散σ２を有する加法的白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ）であり、ｂｉは次式によって与えられる非負ＮＬＯＳバイアスである。
【数１５】
2009545755.tif 000017
ここで、Ψ（μψ）は平均μψを有する指数分布を表す。
【００２８】
上述したＣａｆｆｅｒｙらでは、測定された距離の分散の逆が、ｉ番目のＦＴの信頼度計量として使用される。しかしながら、静止端末の場合、ＴＯＡ測定値の分散は、ＮＬＯＳ  ＦＴからのＬＯＳ  ＦＴの区別を許すほど有意に異なってはいない。
【００２９】
本発明の一実施形態によれば、Ｃａｆｆｅｒｙらのアプローチに勝る性能は、次の信頼度計量を使用して取得される。
βｉ＝ｌｏｇ１０（１＋Ｊ（ｋ，τｍ，τｒｍｓ））
これは、典型的には０と１の間の加重値をＦＴに割り当てることによって、ＮＬＯＳ  ＦＴにペナルティを科す。そのような手法は軟加重選択（ＳＷＳ）と呼ばれてもよい。そのようなアプローチの欠点は、ＬＯＳノードに対して、加重値の動的範囲が非常に大きくなることである。加重値の大きな動的範囲は、ＬＯＳ測定値の幾つかを他のＬＯＳ測定値に関して不必要に優遇し、それによって、或る場合には位置決め正確度を劣化させる。
【００３０】
ＳＷＳの性能は、固定された加重値をＬＯＳ及びＮＬＯＳ測定値へ割り当てることによって、即ち硬加重選択（ＨＷＳ）を使用することによって、改善されてもよい。ＨＷＳアプローチでは、βｉは次のように設定され得る。
【数１６】
2009545755.tif 000018
ここで、ｋ１及びｋ２は、ＮＬＯＳ効果を抑圧するように適宜選択された２つの加重値であり、これにより、識別されたＮＬＯＳ  ＦＴが、限定されたインパクトをＷＬＳ解の上に有する。ｋ１＝０及びｋ２＝１の場合、ＮＬＯＳ  ＦＴの寄与は廃棄される。これは、本明細書で識別及び廃棄（ＩＡＤ）と呼ばれる手法である。ＩＡＤは誤識別の危険を冒す（即ち、ＬＯＳ  ＦＴをＮＬＯＳ  ＦＴと間違えるか、この反対）。こうして、或る場合には、移動端末の場所を推定するには、識別されたＬＯＳ  ＦＴの数が不十分であるかも知れず、それによって、位置決め正確度を可能性として相当に劣化させる。
【００３１】
上述した非線形費用関数における式を最小にすることは、数値探索法、例えば、最急降下法又はガウス・ニュートン手法を必要とする。これは計算的にコストが高く、費用関数内の極小値への収斂を避けるため良好な初期化を必要とする。（例えば、Ｆ．Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ  及びＦ．ＧｕｎｎａｒｓｓｏｎによってＩＥＥＥ  Ｓｉｇ．Ｐｒｏｃ．Ｍａｇ．，ｖｏｌ．２２，ｎｏ．４，ｐｐ．４１−５３，Ｊｕｙ  ２００５で発表された“Ｍｏｂｉｌｅ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ：  Ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｅｓ  ａｎｄ  ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ  ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａｖａｉｌａｂｌｅ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ”を参照）。代替案として、費用関数は、上述のＶｅｎｋａｔｅｓｈで開示された方法を使用し、選択されたＦＴの位置に関して線形化されてもよい。この方法では、端末位置ｘへの被選択ＦＴの寄与は、他の寄与から分離されて、次式を産出する。
Ａｘ＝ｐ
これは、次式によって与えられる最小二乗解を有する。
ｘ＝（ＡＴＡ）−１ＡＴｐ
ここで、
【数１７】
2009545755.tif 000019
及び
【数１８】
2009545755.tif 000020
ｒは、選択されたＦＴの索引である（即ち（ｘｒ，ｙｒ）は選択されたＦＴの位置ｘｒである）。Ｖ．Ｄｉｚｄａｒｅｖｉｃ  及びＫ．ＷｉｔｒｉｓａｌによってＰｒｏｃ．Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎ．（ＷＰＮＣ），Ｈａｎｎｏｖｅｒ，Ｇｅｒｍａｎｙ，Ｍａｒ．２００６，ｐｐ．１２９−１３８で発表された論文“Ｏｎ  ｉｍｐａｃｔ  ｏｆ  ｔｏｐｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｃｏｓｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｏｎ  ＬＳＥ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ”で検討されるように、選択されたＦＴ  ｒに関する線形化は費用関数を最小にする。即ち、
【数１９】
2009545755.tif 000021
【００３２】
前に検討された非線形モデルにおけるように、ｉ番目のＦＴの相対的信頼度は、費用関数内のｉ番目の項をβｉだけ加重することによって特徴付けられてもよい。Ｎ−１対角行列Ｗ＝ｄｉａｇ（β１，β２，．．．，βＮ−１）によってＮ−１を構築し、ＡＷ＝ＷＡ及びｐＷ＝ＷＰを取得することによって、移動端末の加重された場所推定値ｘは、線形モデルを使用して取得される。
ｘ＝（ＡＷＴＡＷ）−１ＡＷＴｐＷ
【００３３】
こうして、移動端末の場所ｘへの結果の最小二乗解は、受信信号のマルチパス成分から取得された尤度関数を使用してＮＬＯＳ  ＦＴの効果を抑圧する。
【００３４】
図１Ａは、ＮＬＯＳ環境下における異なるＦＴで受信された信号に基づいて到着時刻（ＴＯＡ）推定及び無線位置決め動作が実行されてもよい通信システムを示す図である。図１で示されるように、ＦＴ１０、２０、及び３０の各々は、移動端末５から受信されたそれぞれの信号についてＴＯＡを測定する。ＴＯＡは中央処理装置３５へ回送され、三角測量によって端末５の場所を推定する。代替案として、端末５はＦＴにおける受信信号の測定値を使用して自分の場所を推定してよい。
【００３５】
図１Ｂは、ＦＴ１０、２０、及び３０で受信された信号に基づくＴＯＡ推定動作を図解する。典型的には、ＴＯＡを測定するため、各受信機は最強パスの上で係止する。図１Ｂにおいて、ＦＴ１０、２０、及び３０のそれぞれの最強パスは参照番号９によって表示される。識別された最強パスから、各受信機は、最初の到着パスを求めて時間を逆方向に探索する。ＬＯＳ状態で、最初の到着パス（図１Ｂの参照番号１１によって表示される）は、送信機と受信機との間の最短距離に対応する。しかしながら、ＮＬＯＳ状態では（即ち、送信機と受信機との間に妨害物が存在する）、図１Ｂの参照番号７によって表示される最初の到着パスは、ＬＯＳの最初の到着パス１１よりも遅れて到着する。こうして、ＮＬＯＳ到着パスは、最初の到着パスが正しく識別されるときにおいても、ＴＯＡ推定値へ正のバイアスを導入する。更に受信機は、典型的には、最初の到着パスを適格にするために使用される閾値（参照番号８によって表示される）を設定する。ＮＬＯＳの最初の到着パス７が閾値よりも小さい信号強度を有するとき、推定された最初の到着パス（参照番号１２によって表示される）は、一層遅れた値を有する。
【００３６】
従来のシステムにおいて、受信信号のＴＯＡは、測距アルゴリズム（例えば、恣意的な閾値を使用する閾値ベース探索手法）を使用して各ＦＴで推定される。ＴＯＡ推定値は距離推定値３１、３２、及び３３へ変換される（例えば、図１Ａを参照）。例えば、移動端末の場所の推定値は最小二乗法によって提供される。最小二乗法は、次のように全ての剰余の二乗の合計を最小にするｘの値を選択する。
【数２０】
2009545755.tif 000022
ここで、ｄｉはｉ番目のＦＴと移動端末との間の距離であり、ｘｉは利用可能なＮ個のＦＴについてｉ番目のＦＴの場所である。推定された端末場所の平均二乗剰余誤差（「剰余」）は、次のように書くことができる。
【数２１】
2009545755.tif 000023
【００３７】
ＬＯＳ状態では、剰余は測定雑音及び逆方向探索誤差のみに依存する。逆方向探索誤差は、最初の到着パスの不正確な識別から生じる。それ故に、ＬＯＳ状態では、各々のＦＴに対応するＴＯＡの正確な推定値は比較的容易に得られる。結果として、推定された移動端末の場所は実際の移動端末の場所に近くなり、十分な平均化が雑音分散を低減すると仮定すれば剰余誤差は一般的に小さい。しかしながら、１つ又は複数のＮＬＯＳ  ＦＴが存在するとき、導入されたＮＬＯＳバイアスに起因して剰余は相当に大きい。上述したように、ＮＬＯＳバイアスは２つの理由、即ち、（１）ＬＯＳ  ＴＯＡとＮＬＯＳ  ＴＯＡとの間の遅延、及び（２）推定されたＮＬＯＳ  ＴＯＡと実際のＮＬＯＳ  ＴＯＡとの間の遅延に起因する。
【００３８】
第１のタイプのバイアス（即ち、ＬＯＳ  ＴＯＡとＮＬＯＳ  ＴＯＡとの間の差の結果としてのバイアス）は、逆方向探索ステップで直接取り扱うことはできないので、そのようなバイアスは三角測量ステップで対処される。基本的には、通信路のＬＯＳ又はＮＬＯＳ情報はマルチパス受信信号から取得され得る（例えば尤度加重値の形式で）。この情報はＮＬＯＳ  ＦＴの効果を低減するため三角測量ステップで使用され得る。
【００３９】
図２は、本発明の一実施形態に従った加重最小二乗（ＷＬＳ）位置決めアルゴリズム２００（又は、代替として、剰余ベース最小二乗位置決めアルゴリズム２１０）を示す流れ図である。図２で示されるように、ＴＯＡ推定値１００は、尤度関数１５０と共に加重ＬＳアルゴリズム２００（又は、代替として、剰余ベース加重ＬＳアルゴリズム２１０）へ直接提供される。上記で引用して組み入れられた関連出願“Ｌｉｎｅ−ｏｆ−Ｓｉｇｈｔ  （ＬＯＳ）ｏｒ  ｎｏｎ−ＬＯＳ  （ＮＬＯＳ）Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐａｔｈ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ”で検討されているように、最小二乗位置決めアルゴリズムで加重値を導出してＬＯＳ  ＦＴとＮＬＯＳ  ＦＴとを区別するために尤度関数１５０が使用されてもよい。
【００４０】
尤度関数から取得されたＬＯＳ加重値は、更に、他のアルゴリズムの性能を改善するために使用されてもよい。例えば、上述したＰ．Ｃ．Ｃｈｅｎによる剰余ベース・アルゴリズムは、２１０で示されるように、ＬＯＳ加重値をＦＴの個々の剰余へ割り当てることによって改善されてもよい。この改善された方法では、ＦＴの異なる組み合わせに対応する剰余誤差を計算するとき、各々の観測に対応する誤差がＬＯＳ加重値によって更に加重される。受信信号のＭＰＣにおける情報を使用して、異なるＦＴからの測定値の信頼度を特徴付けることによって、本発明の方法に係るＬＯＳ加重値は他の多くの異なる位置決めアルゴリズムと共に使用され得る。
【００４１】
図３は、本発明の一実施形態に係る、図２で示されるＷＬＳ位置決めアルゴリズム２００を一層詳細に示す図である。図３で示されるように、ＦＴ２０１、２０２、及び２０３で測定された到着時刻は、図２の最小二乗アルゴリズムのいずれかへ渡される。これらのアルゴリズムでは、移動端末と各ＦＴとの間の距離測定値ｄｉが計算される。一実施形態において、加重費用関数（例えば、上述した加重費用関数）が最小にされるように移動端末の場所が選択される。上述したように、最小二乗モデルは線形（したがって閉形態の解を産出する）又は非線形（即ち、考えられる移動端末の場所の全部ではなくても、かなりの部分を探索する必要がある）であってもよい。
【００４２】
典型的には時間の経過と共にＴＯＡ（又は距離）測定値の記録を必要とする従来技術の受信信号ベースＮＬＯＳ軽減方法とは違って、本発明の方法によれば測定時間履歴は必要でない。ＬＯＳ／ＮＬＯＳ尤度ＰＤＦが利用可能である限り、各ＦＴからの単一通信路実現のように小さくてもＮＬＯＳ軽減が実行され得る。なぜなら、ＴＯＡの変動は考慮されないからである。その代わりに、受信されたマルチパス成分の中のＮＬＯＳ情報が使用される。
【００４３】
更に、既存の従来のアルゴリズムは移動端末を優遇する。ＮＬＯＳ測定バイアスは、十分な変動を提供してＮＬＯＳ測定値をＬＯＳ測定値から区別する。しかしながら、静止端末の場合にはＮＬＯＳバイアスは十分な変動を示さないかも知れず、したがって、ＮＬＯＳ  ＦＴの識別及び軽減を困難にする。しかしながら、本発明の方法はＮＬＯＳ軽減のために受信信号のＭＰＣの中に埋め込まれた情報を使用し、したがって、静止端末の場合にも効果的である。
【００４４】
本発明の方法は位置決めの正確さを改善するためにも使用されてよい。十分な数のＦＴが利用可能であるとき、ＮＬＯＳ  ＦＴは廃棄され、移動端末の場所推定値のバイアスを防止する。ＬＯＳ  ＦＴの尤度関数は、上述したＬＳ位置決めアルゴリズムの中で加重することができ、より小さい信頼度がＮＬＯＳ測定値へ与えられる。
【００４５】
上記の詳細な説明は、本発明の具体的実施形態を例証するために提供され、限定を意図するものではない。本発明の範囲内で多くの修正及び変形が可能である。本発明は添付の特許請求の範囲に記述される。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１Ａ】ＴＯＡ推定及び無線位置決め動作がＮＬＯＳ環境下において異なるＦＴで受信された信号に基づいて実行されてもよい通信システムを示す図である。
【図１Ｂ】ＦＴ１０、２０、及び３０で受信された信号に基づくＴＯＡ推定動作を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る、加重最小二乗（ＷＬＳ）位置決めアルゴリズム２００（又は、代替として、剰余ベース最小二乗位置決めアルゴリズム２１０）を示す流れ図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る、図２で示されるＷＬＳ位置決めアルゴリズム２００を一層詳細に示す図である。
【図１Ａ】
2009545755.tif 000024
【図１Ｂ】
2009545755.tif 000025
【図２】
2009545755.tif 000026
【図３】
2009545755.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成21年2月4日(2009.2.4)
【手続補正１】
【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】
移動端末の位置決め方法であって、
前記移動端末と複数の固定端末との間で送信された信号を受信するステップと、
各受信信号について、統計計量を使用して前記受信信号が見通し経路を進んだ尤度を決定するステップと、
前記受信信号の見通し経路の前記尤度に部分的に基づく位置決めアルゴリズムを使用して、前記受信信号の到着時刻に基づき前記移動端末の位置を決定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記統計計量が、前記受信信号の尖度、平均過剰遅延、及びＲＭＳ遅延広がりの１つ又は複数の測定値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記統計計量が前記対応する受信信号のマルチパス成分から導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記位置決めアルゴリズムが費用関数を最小にする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記費用関数が、前記対応する受信信号の信頼度計量を表す加重値によって加重される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
各々の加重値が前記受信信号の前記尤度と対数的に関係する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記統計計量が前記対応する受信信号のマルチパス成分から導出され、前記加重値が軟加重選択方法に従って選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記統計計量が前記対応する受信信号のマルチパス成分から導出され、前記加重値が硬加重選択方法に従って選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記位置決めアルゴリズムが最小二乗アルゴリズムである、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記位置決めアルゴリズムが剰余に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記費用関数が非線形費用関数である、請求項４に記載の方法。
【請求項１２】
前記非線形費用関数の最小化が、数値探索法を使用することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記費用関数が、前記固定端末の選択された１つの位置に関する線形化費用関数である、請求項４に記載の方法。
【請求項１４】
前記線形化費用関数の最小化が、対角行列を構築することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記費用関数が前記対応する受信信号の信頼度計量を表す加重値によって加重され、前記対角行列が前記費用関数の前記加重値を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記受信信号が見通し経路を進んだことの前記尤度が所定の値よりも小さいと決定された場合に、前記受信信号を、前記位置決めアルゴリズムに加わらないように除外するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【国際調査報告】
2009545755.tif 000028