(57)【要約】  本発明は、無線信号送信機と受信機との間の距離を推定するための方法に関する。第１の距離推定は、受信された信号の信号強度（ＲＳＳ）から取得され、経路損失モデルは、事前に定めた経路損失パラメータを持っている。この距離推定は、受信機の実際の有限の感度に依存して系統的バイアスを用いてさらに修正される。必要に応じて距離推定の修正された分散も計算することができる。
2014534427.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2014534427.tif 000038
【請求項２】
前記経路損失モデルは、対数正規のシャドウイング・モデルであり、前記経路損失パラメータは、経路損失減衰指数（α）およびシャドウイング係数（σｚ）を含む請求項１に記載の距離推定方法。
【請求項３】
前記経路損失減衰指数（α）および前記シャドウイング係数は、前記チャネルのカテゴリにより決定され、前記チャネル・カテゴリは、ライン・オブ・サイト（ＬＯＳ）、非ライン・オブ・サイト（ＮＬＯＳ）、および重大な減衰を持つ非ライン・オブ・サイト（ＮＬＯＳ）である請求項２に記載の距離推定方法。
【請求項４】
前記修正された距離推定は、ステップ（ｃ）で取得された前記距離推定から前記系統的バイアスを引くことにより、ステップ（ｅ）で計算される請求項１乃至３のいずれか１項に記載の距離推定方法。
【請求項５】
前記系統的バイアスは、ステップ（ｃ）で取得された前記距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定される請求項４に記載の距離推定方法。
【請求項６】
ステップ（ｃ）で実行された前記距離推定は、メジアン推定器によって取得される請求項１乃至５のいずれか１項に記載の距離推定方法。
【請求項７】
前記距離推定の修正された分散は、前記距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定される請求項１乃至６のいずれか１項に記載の距離推定方法。
【請求項８】
前記距離推定の修正された分散は、前記修正された距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定される請求項１乃至６のいずれか１項に記載の距離推定方法。
【請求項９】
前記修正された分散は、前記距離推定の信頼区間を提供するために使用される請求項７または８に記載の距離推定方法。
【請求項１０】
前記修正された分散は、前記送信機および前記受信機を分割する距離が事前に定めた値より高い、またはより低い確率を計算するために使用される
請求項７または８に記載の距離推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、ＲＳＳ（受信された信号強度）測定に基づく距離測定方法に関する。この方法は、ワイヤレス・センサ・ネットワーク（ＷＳＮ）、およびより一般的にワイヤレス・ネットワークで使用することができる。
【背景技術】
【０００２】
ワイヤレス・センサ・ネットワーク（ＷＳＮ）は、軍事、商業、医療、環境の監視など様々な領域に適用することができ、過去数年にわたって集中的な研究の対象となってきた。ワイヤレス・センサ・ネットワーク（ＷＳＮ）では、ノード（センサ）によって収集されたデータは、典型的には、１つまたは複数の制御ノードによって収集および処理される。多くの用途（たとえば環境監視）において、データの処理は、これらのデータが収集されたノードのそれぞれの位置を認識することなく実行することができない。
【０００３】
ＷＳＮにおいてノードの場所を決定するために、従来技術において、多くの測位アルゴリズムが提案されてきた。これらのアルゴリズムは、一般的に、アンカー・ノードまたはランドマークとも呼ばれる特定のノードの位置が、たとえば、ＧＰＳ測位によって、それらの座標について先天的な情報を持っていることを想定している。正規ノードとも呼ばれる他のノードの（絶対）位置は、アンカー・ノードの位置から推測される。
【０００４】
基本的に、ＷＳＮの測位アルゴリズムは、レンジ・フリー方式（ｒａｎｇｅ−ｆｒｅｅ）およびレンジ・ベース方式（ｒａｎｇｅ−ｂａｓｅｄ）という２つのカテゴリに分類される。
【０００５】
レンジ・フリー方式の測位アルゴリズムでは、受信された無線信号からノード間のレンジ（距離）を測定する必要がない。それらは単に、接続情報（つまり、ノードが通信できるかどうか）に依存している。次に、この情報に基づいて、正規ノードからアンカー・ノードへの距離が概算される。
【０００６】
レンジ・フリー方式の測位アルゴリズムの代表は、ＤＶ−Ｈｏｐ、アモルファス、およびセントロイド・アルゴリズムである。たとえば、ＤＶ−Ｈｏｐアルゴリズムの記述は、Ｄ．Ｎｉｃｕｌｅｓｃｕら、「Ａｄ  Ｈｏｃ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ」、Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅの議事録に公開、２００１年、ＧＬＯＢＥＣＯＭ’０１、サンアントニオ、テキサス、アメリカ合衆国、ｐｐ．２９２６〜２９３１の記事（非特許文献１）で見つけることができる。
【０００７】
基本的に、ＤＶ−Ｈｏｐでは、各通常ノードは、十分な数のアンカーに対して（ホップの数に関して）その最短経路を決定する。同様に、各アンカー・ノードは、その位置を配信し、（ここでもホップの数に関して）残りのアンカー・ノードへのその最短経路を決定する。アンカー・ノードは、他のすべてのアンカー・ノードへのその最短経路を決定すると、距離の比としての平均ホップ・サイズ（１ホップ当たりの平均距離）および他のすべてのアンカー・ノードへのホップの数を計算する。次に、各通常ノードは、このノードへのホップの数に平均ホップ・サイズをかけることによって、アンカー・ノードへの距離の大まかな推定を簡単に取得することができる。３つのアンカー・ノードへの距離が推定されたら、ノードの大まかな位置を従来の三辺測量によって取得することができる。
【０００８】
レンジ・ベース方式の測位アルゴリズムは、隣接するノード間のポイントツーポイントの距離情報を取得し、通常ノードの場所をそこから導き出す。ＷＬＳアルゴリズムとして知られているレンジ・ベース方式の測位アルゴリズムは、Ｍ．Ｌａａｒａｉｅｄｈら、「Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｄｉｒｅｃｔ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｈｙｂｒｉｄ  ＲＳＳ  ｄａｔａ  ｆｕｓｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  ＶＴＣ’０９  Ｓｐｒｉｎｇの議事録に公開、バルセロナ、スペインの記事（非特許文献２）に記述されている。
【０００９】
この非協調アルゴリズムによると、通常のモバイル・ノードとアンカーとの間の距離は、受信された信号強度（ＲＳＳ）の観測量から推定される。通常ノードは、必要最低限の観測量を測定したら、アンカー・ノードの一部への距離を推定することができる。通常ノードの座標は、過剰決定された等式の組の加重最小二乗（ＷＬＳ）解として決定され、重みは、様々な距離推定の分散行列に依存している。
【００１０】
より一般的には、たとえばアクセス・ポイントなどのネットワーク・ノードおよび無線伝搬モデルを使用することによって、ユーザ機器（ＵＥ）、典型的にはモバイル端末の位置を推定する際の問題は、セル方式電話（ＧＳＭ（登録商標）、ＵＭＴＳ）、ＷＬＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１１）、または屋内または室外環境向けのＷＰＡＮ（ＩＥＥＥ８０２．１５）など、様々な通信ネットワークで見つけることができる。ＩＥＥＥ８０２．１１のアクセス・ポイントを使用するＷＬＡＮ測位方法は、たとえば、米国特許出願第２００７／０２５８４２１号（特許文献１）に見つけることができる。
【００１１】
ここでも、これらの測位方法のほとんどは、既知の場所のネットワーク・ノード（アンカー・ノード）から受信された信号の強度の測定に基づいている。ＲＳＳ値は、ユーザ機器からアンカー・ノードへの距離（レンジ・ベースの非協調測位）および／または複数のモバイル・ユーザ機器間の距離（レンジ・ベースの協調測位）を決定するために利用することができる。
【００１２】
レンジ・ベース方式の測位は、基本的に、ユーザ機器の受信機によって測定された信号強度からの距離の推定および経路損失モデルに依存している。
【００１３】
たとえば、アンカー・ノードとユーザ機器との間など、無線リンクを通じた経路損失は、以下のようにモデル化できる。
【数１】
2014534427.tif 000003
ここで
【数２】
2014534427.tif 000004
は、基準距離ｄ０における無線信号の経路損失であり、ｄは、アンカー・ノードとユーザ機器との間の距離であり、ｆｃは、無線信号の中心周波数であり、ｃは、光速度であり、αは、経路損失減衰指数である。
【００１４】
経路損失減衰指数は、基本的に環境のタイプに依存している。たとえば、自由空間のライン・オブ・サイト（ＬＯＳ）構成（無線が受信できる距離内）ではａ＝２だが、屋内または遮断された環境ではより高い値を持っている。実際、前述の式は、距離ｄでの平均経路損失を表しているにすぎない。測定されたＲＳＳは、実際には、シャドウイングに対応するゼロ平均のガウス確率変数により、この経路損失および平均送信電力に依存する平均値付近で変動する。シャドウイングは、送信機と受信機との間の障害の存在による減衰の変動である。より具体的には、シャドウイングは、これらの障害による吸収、反射、拡散、および回析を包含する。
【００１５】
ユーザ機器で受信された信号の強度は、以下のように表すことができる。
【数３】
2014534427.tif 000005
2014534427.tif 000006
【００１６】
ユーザ機器の受信機によって測定された所与の受信された信号強度ＰＲＸに対して、距離ｄは、たとえば、メジアン推定器によって、（２）および（３）から推定することができる。
【数４】
2014534427.tif 000007
2014534427.tif 000008
【００１７】
Ｍ．Ｌａａｒａｉｅｄｈらによる前述の記事に記述されているように、たとえばＬＳ（最小二乗）推定器とも呼ばれる平均推定器、またはＭＬ（最大尤度）推定器とも呼ばれるモード推定器など、代替の推定器を使用することができる。
【数５】
2014534427.tif 000009
【数６】
2014534427.tif 000010
2014534427.tif 000011
【００１８】
2014534427.tif 000012
【数７】
2014534427.tif 000013
【数８】
2014534427.tif 000014
【数９】
2014534427.tif 000015
【００１９】
距離推定器の分散は、距離推定の精度の指標として使用することができる。
【００２０】
中間距離およびＭＬ推定器は正しく実行される。後者の推定器は前者より正確であると考えられるが、シャドウイング係数についての事前の情報を必要とする。これらの距離推定器すべてにバイアスがかけられるが、それらのバイアスは、受信された信号が無限の感度を持つという理想的な状態で受け入れ可能である。しかし、実際には、制限された感度を持つ実際の受信機を扱う場合、以下に記述するように、距離のバイアスは無視することができない。
【００２１】
図１は、それぞれ理想的な受信機、および検出しきい値Ｐｔｈを持つ非理想的な受信機によって測定された、受信された信号強度（ＲＳＳ）ＰＲＸの確率密度関数を表している。
【００２２】
理想的な受信機に対するＲＳＳ確率密度関数は、ガウス曲線（２１０）によって表され、非理想的な受信機（２２０）のものは、同様の形状を持っているが、Ｐｔｈを下回ると切り捨てられているように見える。厳密に言えば、曲線２２０は、検出の確率をかけた（本当の検出に対して調整された）条件付き確率密度関数である（よって正規化されていない）。ここでは、理想曲線との比較のために表している。
【００２３】
この切り捨ては、図２に示すような距離推定に影響する。
【００２４】
2014534427.tif 000016
【００２５】
2014534427.tif 000017
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２６】
【特許文献１】米国特許出願第２００７／０２５８４２１号
【非特許文献】
【００２７】
【非特許文献１】Ｄ．Ｎｉｃｕｌｅｓｃｕら、「Ａｄ  Ｈｏｃ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ」、Ｇｌｏｂａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅの議事録に公開、２００１年、ＧＬＯＢＥＣＯＭ’０１、サンアントニオ、テキサス、アメリカ合衆国、ｐｐ．２９２６〜２９３１の記事
【非特許文献２】Ｍ．Ｌａａｒａｉｅｄｈら、「Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｄｉｒｅｃｔ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｈｙｂｒｉｄ  ＲＳＳ  ｄａｔａ  ｆｕｓｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  ＶＴＣ’０９  Ｓｐｒｉｎｇの議事録に公開、バルセロナ、スペイン
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２８】
本発明の目的は、前述の欠点によって影響されないＲＳＳ測定に基づく距離推定の新しい方法を提案することである。特に、受信機の制限された感度に依存しない、正確な距離推定の方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
本発明は、添付された独立請求項に規定されている。様々な有利な実施形態は、従属請求項に記述されている。
【００３０】
2014534427.tif 000018
【００３１】
前記経路損失モデルは、対数正規のシャドウイング・モデルであり、前記経路損失パラメータは、経路損失減衰指数（α）およびシャドウイング係数（σｚ）を含んでもよい。
【００３２】
前記経路損失減衰指数（α）および前記シャドウイング係数は、前記チャネルのカテゴリにより決定され、前記チャネル・カテゴリは、ライン・オブ・サイト（ＬＯＳ）、非ライン・オブ・サイト（ＮＬＯＳ）、および重大な減衰を持つ非ライン・オブ・サイト（ＮＬＯＳ）であってもよい。
【００３３】
前記修正された距離推定は、ステップ（ｃ）で取得された前記距離推定から前記系統的バイアスを引くことにより、ステップ（ｅ）で計算されてもよい。
【００３４】
前記系統的バイアスは、ステップ（ｃ）で取得された前記距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定されてもよい。
【００３５】
ステップ（ｃ）で実行された前記距離推定は、メジアン推定器によって取得されてもよい。
【００３６】
前記距離推定の修正された分散は、前記距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定されてもよい。
【００３７】
前記距離推定の修正された分散は、前記修正された距離推定、前記受信機の電力検出しきい値、前記経路損失減衰指数、および前記シャドウイング係数から決定されてもよい。
【００３８】
前記修正された分散は、前記距離推定の信頼区間を提供するために使用されてもよい。
【００３９】
前記修正された分散は、前記送信機および前記受信機を分割する距離が事前に定めた値より高い、またはより低い確率を計算するために使用されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
本発明は、限定を目的としない以下の実施形態の記述及び図面からより理解されるだろう。
【図１】理想的および非理想的な受信機の受信された信号強度（ＲＳＳ）の確率分布を概略的に示す図である。
【図２】理想的および非理想的な受信機の距離推定誤差の確率分布を概略的に示す図である。
【図３】本発明の実施形態による距離推定方法を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明の各実施の形態について、図面等を参照しつつ説明する。
但し、本発明は、その要旨を逸脱しない範囲において様々な態様で実施することができ、以下に例示する実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００４２】
以下において無線送信機および受信機について考える。無線送信機は、モバイル電話など無線端末（ＵＥ）でもよく、また、受信機は基地局でもよい。反対に、無線送信機は、基地局またはネットワークのアクセス・ポイントでもよく、受信機は無線端末でもよい。無線送信機および受信機は、また、両方ともＷＳＮネットワークなど協調ネットワークのノードでもよい。
【００４３】
また、送信信号の平均電力は、受信機に知られていると仮定される。たとえば、送信機が所与の標準に従っている、送信された信号自身が、送信電力を与えるデータを運ぶ、または電力レベルの指示が補助チャネルで受信機に転送されるなどが考えられる。
【００４４】
また、受信機は、制限された感度、すなわち受信された信号強度（ＲＳＳ）検出しきい値Ｐｔｈを持っていることが想定される。ＲＳＳ検出しきい値は、受信機が検出し測定することができる最小の電力信号強度を意味する。
【００４５】
本発明の根底にある考え方は、受信された信号強度（ＲＳＳ）の確率密度関数のＰｔｈで切り捨てによって導入された距離推定器の系統的バイアスを修正することである。必要に応じて、距離推定器の分散も計算される。
【００４６】
図３は、本発明の実施形態による距離推定方法を図で示している。
【００４７】
ステップ３１０で、送信機によって送信された無線信号の信号強度ＰＲＸは、受信機で測定される。
【００４８】
ステップ３２０で、無線送信機および受信機をリンクするチャネルの経路損失パラメータが取得される。経路損失パラメータは、ここでは、（１）の経路損失モデルのパラメータ（シャドウイングなし）または（３）のランダムな受信された信号電力に対応する対数正規のシャドウイング・モデルを意味する。対数正規のシャドウイング・モデルが使用される場合、経路損失パラメータは、既知の基準距離で経路損失値ＰＬ０、経路損失減衰指数α、および場合によってはシャドウイング係数σｚである。
【００４９】
経路損失パラメータは、事前に定めたチャネル・カテゴリの１つにチャネルを分類することによって取得することができ、各チャネル・カテゴリ（たとえばＬＯＳ（line-of-sight）、ＮＬＯＳ(non-line-of-sight)
、重大な減衰を持つＮＬＯＳ(non-line-of-sight)）は、１組の事前に計算された、または事前に定められた標準経路損失パラメータに関連する。あるいは、経路損失パラメータは、送信機および／または受信機が位置する環境のタイプから得ることができる（たとえば、ネットワーク・ノードは、この情報を継続的に配信できる）。両方の場合において、標準経路損失パラメータは、事前のデータ収集動作および統計的データ解析によって取得することができる。
【００５０】
経路損失パラメータは、無線送信機または受信機のいずれかで、ルックアップ・テーブルから計算または取得できることを理解されるだろう。
【００５１】
2014534427.tif 000019
【００５２】
2014534427.tif 000020
【００５３】
2014534427.tif 000021
【００５４】
従来技術と比べると、ステップ３４０は、受信機の感度制限によって導入された距離推定の系統的バイアスを決定する。
【００５５】
図１および図２に関して既に説明したように、制限された感度制限により、受信された信号強度ＰＲＸの確率密度関数（ｐｄｆ）の切り捨ては、（本当の検出で調整された）距離推定の対応する確率密度関数の歪みにつながる。この「歪み」は、距離推定の新しい確率密度関数のモーメントの計算によって評価および捕捉することができる。
【００５６】
重要なことには、この歪められた確率密度関数（たとえば図２の２４０）を持つモーメントは、実際の距離値ｄ、ＲＳＳしきい値Ｐｔｈ、および経路損失パラメータの関数として取得できることが示されてきた。
【００５７】
2014534427.tif 000022
【００５８】
系統的バイアスは、以下のように計算することができる。
【数１０】
2014534427.tif 000023
ここで、Ｐｒｄｅｔは、受信された信号の検出割合、つまり受信機の信号強度がＰｔｈより高い確率である。
【数１１】
2014534427.tif 000024
2014534427.tif 000025
【００５９】
2014534427.tif 000026
【数１２】
2014534427.tif 000027
【００６０】
簡単のために、メジアン距離推定器の結果は以下に示す。しかしながら、前述のメジアン推定器およびモード距離推定器について同様の結果を得られることを当業者は理解されるだろう。
【００６１】
2014534427.tif 000028
【数１３】
2014534427.tif 000029
2014534427.tif 000030
【００６２】
同様に、分散は、以下のように表すことができる。
【数１４】
2014534427.tif 000031
2014534427.tif 000032
【００６３】
式（９）および（１０）は、距離ｄ、検出しきい値Ｐｔｈ、および経路損失パラメータのパラメータ関数である。
【００６４】
（基準距離ｄ０に関して）距離が距離ｄｍｉｎを下回る場合、バイアスμｄは無視することができ、ほぼ直線的に振る舞うことが示されている。ｘ（ｄ）は、この区分線形関数を示している。
【００６５】
修正された分散に関して、それは任意の複雑な非線形の関数φ（ｄ）によって概算することができる。たとえば、（基準距離ｄ０にも関する）ｄｍａｘを下回る距離に対して、この関数は、φ（ｄ）＝ω（ｄｎ）でもよい。ここで、ｎ＝２であり、ω（．）は一次関数である。ｎの選択は、許容された関数の複雑性とφ（ｄ）の概算の品質との間で求められる経験的なトレードオフに基づき主に調整されることを理解されるだろう。
【００６６】
関数χおよびφは、ＲＳＳしきい値Ｐｔｈ、および経路損失パラメータによってパラメータ化される。それらは、（たとえば最小二乗基準により）従来の方法で（９）および（１０）に適合することができ、解析式またはルックアップ・テーブルとして格納することができる。
【００６７】
2014534427.tif 000033
【数１５】
2014534427.tif 000034
【００６８】
2014534427.tif 000035
【００６９】
2014534427.tif 000036
【００７０】
修正された分散は、距離推定に対する信頼区間の指示を提供する。
【００７１】
2014534427.tif 000037
【図１】
2014534427.tif 000039
【図２】
2014534427.tif 000040
【図３】
2014534427.tif 000041
【国際調査報告】
2014534427.tif 000042
2014534427.tif 000043