(57)【要約】ＴＨｚ帯域測定値からパターンを復号化するのに用いられるテラヘルツ（ＴＨｚ）ベース絶対位置決めシステムのエンコーダである。このエンコーダは、行を有するマトリックスを備えた多層反射／透過構造体を有するスケールを備える。マトリックスの各行は複数のパターンに対応し、各パターンは測定値を形成するのに用いられるようになっている。送信機がスケールにＴＨｚ波形を送信する。受信機がスケールから反射されたＴＨｚ波形の振幅を測定するのに用いられる。メモリが、スケールの層のパターンに基づく送信機の所定の位置を含むデータを記憶する。１つ以上のプロセッサが、記憶されたデータに基づいて、受信機によって受信された振幅の測定値から送信機の位置を求めることができる。出力インターフェースを用いて送信機の位置をレンダリングすることができる。
2021512311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多層反射／透過構造体を有するスケールであって、各層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている、スケールと、
前記スケールと相対運動をしながら前記スケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する送信機と、
前記スケールから反射されたＴＨｚ波形又は前記スケールを通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する受信機と、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの層のパターンに基づいて反射または透過されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するコンピュータハードウェアメモリと、
記憶されたデータに基づいて、前記受信機によって受信された振幅の測定値から前記送信機の位置を求めるプロセッサと、
前記送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、エンコーダ。
【請求項２】
前記送信機は、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚ圧縮スキャン方式、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚラスタースキャン方式、若しくはＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式、又はそれらの或る組み合わせのうちの１つに従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項３】
前記送信機は、反射された測定値、透過された測定値、又は双方を用いて、前記スケールの少なくとも１つの層の単一行又は複数行のパターンを復号化するために、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚ圧縮スキャン方式、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚラスタースキャン方式、若しくはＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式、又はそれらの或る組み合わせのうちの１つに従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項４】
前記送信機は、反射された測定値、透過された測定値、又は双方を用いて、絶対位置決めシステムの単一層又は多層の擬似ランダムパターンを復号化するＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項５】
前記送信機は、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ｌ∞正則化最小二乗手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項６】
前記送信機は、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ボックス制約付き最適化手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項７】
前記送信機は、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、前記パターンの反射率または透過係数に関する事前分布を用いて、信号前処理ステップによって、正であること及び２値または多値を含む信号の特徴を特定するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項８】
前記プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、前記反射または透過されたＴＨｚ波形又は前記スケールの２値または多値反射率波形を回復する、請求項７に記載のエンコーダ。
【請求項９】
前記プロセッサにおいて用いられる前記変分ベイズ手法は、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムのＭステップにおいて、近似されたＱ関数を用いる、請求項８に記載のエンコーダ。
【請求項１０】
前記ＥＭアルゴリズムは、前記スケールの２値または多値パターンを回復するために反復変分ＥＭアルゴリズムである、請求項９に記載のエンコーダ。
【請求項１１】
少なくとも１つの層の反射／透過構造体を有するスケールであって、前記少なくとも１つの層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている、スケールと、
前記スケールと相対運動をしながら前記スケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する送信機と、
前記スケールの前記少なくとも１つの層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形又は前記幾つかの行を通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する受信機と、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの前記少なくとも１つの層のパターンに基づく反射されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するコンピュータハードウェアメモリと、
記憶されたデータに基づいて、前記受信機によって受信された振幅の測定値から前記送信機の位置を求めるプロセッサと、
前記送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、エンコーダ。
【請求項１２】
前記記憶されたデータは、周期的パターンを形成する前記少なくとも１つの層の反射／透過構造体からの反射波形または透過波形の信号モデルを含み、前記プロセッサは、前記信号モデルに基づいて前記振幅の測定値から前記送信機の位置を求めるようになっている、請求項１１に記載のエンコーダ。
【請求項１３】
前記スケールの少なくとも１つの層のパターンは、前記送信機の絶対位置を符号化する非周期的パターンを形成し、前記記憶されたデータは、振幅値のシーケンスと前記送信機の位置との間のマッピングを含み、前記マッピングは、前記非周期的パターンの関数であるようになっており、前記プロセッサは、前記マッピングに従って、前記振幅のシーケンスの測定値を前記送信機の位置にマッピングする、請求項１１に記載のエンコーダ。
【請求項１４】
前記マトリックスの各行は複数の単位セルに対応し、前記複数の単位セルはパターンに対応するようになっており、前記コンピュータハードウェアメモリに前記記憶されたデータは、前記マトリックスの各行における複数の単位セルのそれぞれの所定の位置及び方位のうちの一方又はそれらの組み合わせを規定するパターンを含む、請求項１３に記載のエンコーダ。
【請求項１５】
前記単位セルの位置は、前記パターンの少なくとも１ビットのデータを定義する、請求項１４に記載のエンコーダ。
【請求項１６】
エンコーダの絶対位置決めエンコーダ方法であって、
多層反射／透過構造体を有するスケールに前記エンコーダのテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を、前記スケールと相対運動しながら前記エンコーダの送信機によって送信することであって、前記多層反射／透過構造体の各層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっていることと、
前記スケールの各層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形の振幅を前記エンコーダの受信機によって測定することと、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの前記多層反射／透過構造体上のパターンに基づくＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含む記憶されたデータを前記エンコーダのコンピュータハードウェアメモリから取り出すことと、
前記記憶されたデータに基づいて、前記受信機によって受信された振幅の測定値から前記送信機の位置を前記エンコーダのプロセッサによって求めることと、
前記送信機の位置を出力インターフェースにレンダリングすることと、
を含む、方法。
【請求項１７】
エンコーダを備える絶対位置決めエンコーダシステムであって、
前記エンコーダは、行を有するマトリックスを備える少なくとも１つの層の反射／透過構造体を有するスケールを有し、前記少なくとも１つの層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっており、前記エンコーダシステムは、
前記スケールと相対運動をしながら前記スケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する前記エンコーダの送信機と、
前記スケールの前記少なくとも１つの層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形又は前記幾つかの行を通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する前記エンコーダの受信機と、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの層のパターンに基づく反射されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶する前記エンコーダのコンピュータハードウェアメモリと、
前記データに基づいて前記振幅の測定値から前記送信機の位置を求める前記エンコーダのプロセッサと、
前記送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、絶対位置決めエンコーダシステム。
【請求項１８】
前記送信機は、反射された測定値、透過された測定値、又は双方を用いて、前記スケールの少なくとも１つの層の単一行又は複数行のパターンを復号化するために、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚ圧縮スキャン方式、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚラスタースキャン方式、若しくはＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式、又はそれらの組み合わせのうちの１つに従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１７に記載の絶対位置決めエンコーダシステム。
【請求項１９】
前記送信機は、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、前記パターンの反射率または透過係数に関する事前分布を用いて、信号前処理ステップによって、正であること及び２値または多値を含む信号の特徴を特定するようになっている、請求項１７に記載の絶対位置決めエンコーダシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、前記反射または透過されたＴＨｚ波形又は前記スケールの２値または多値反射率波形を回復し、前記プロセッサにおいて用いられる前記変分ベイズ手法は、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムのＭステップにおいて、近似されたＱ関数を用いるようになっており、前記ＥＭアルゴリズムは、前記スケールの２値または多値パターンを回復するために反復変分ＥＭアルゴリズムである、請求項１９に記載の絶対位置決めエンコーダシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、包括的には、テラヘルツベース（絶対）位置決めシステムに関し、より詳細には、ＴＨｚ帯域（透過又は反射）測定値から擬似ランダムパターンを復号化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のテラヘルツ（ＴＨｚ）センシングは、ガス検知、水分分析、パッケージ検査、生物医学的診断、及びセキュリティスクリーニングに応用されてきた。
【０００３】
ラスタースキャンモードにおいて、検査中のサンプルは、時間コンパクト送信源パルス及び小さなスポットサイズ（又はアパーチャ）を有するＴＨｚ点送信源によって照射される。このＴＨｚ送信機は、サンプルの小さなエリア（又はピクセル）を検査するために垂直入射角において合焦ビームを送信する。次に、検出器が、電気光学サンプリングプロセスを介して対応する反射波形をサンプリングし、プログラマブル機械式ラスターが、サンプルの２次元表面を測定するために、入射波形に垂直な平面内でサンプルを移動させる。ＴＨｚは、ラスタースキャンモードとともに、高速スキャン速度（最大１０００Ｈｚ）を有する商業的用途において用いられる。しかしながら、幾つかの重要な課題は、不規則なサンプル表面又は機械式ラスタースキャンプロセスからの振動のいずれかに起因したピクセルごとの深度変化及びラスタースキャンが誘発する遅延／位相変化にどのように対処するかということである。その結果、深度変化（例えば、ミリメートルレベルのもの）によって、ピクセルごとに検出器までの反射経路の長さが変化する。１ｍｍ未満の波長を有するＴＨｚ波の場合、そのような深度変化は、反射波形の位相歪をもたらすとともに掃引歪を引き起こす。そのため、ＴＨｚ波の使用は、少数の特定のアプリケーションのみに限定される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、特に塵埃、火炎及び振動を有する環境を貫通する能力を有する動作シナリオを含む極めて過酷な環境内で動作することができる、ＴＨｚ波を用いて擬似ランダム反射率パターンを読み取ることができるＴＨｚセンシングシステムの開発が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、テラヘルツベース絶対位置決めシステムのシステム及び方法を提供することに関し、より詳細には、ＴＨｚ帯域測定値から擬似ランダムパターンを復号化することに関する。
【０００６】
本開示の幾つかの実施の形態では、塵埃、火炎、広帯域幅及び振動を貫通する能力を有することを含めて、過酷な環境内での動作中にＴＨｚ波を用いて擬似ランダム透過／反射率パターンを読み取ることができる。
【０００７】
本開示の幾つかの実施の形態は、ＴＨｚ送受信機を用いて、ＴＨｚ波が貫通することができる複数の材料層によって覆われたスケールを照射することに関係している。各層は、絶対位置決め用の擬似ランダムパターンによってマーキングされている。
【０００８】
実験作業中、幾つかの方法を試したところ、１つの特定の手法は、所与の位置の複数のトラックにわたってラスタースキャン手法の使用が含まれていた。しかしながら、ラスタースキャン手法は、幾つかの特定の変数がそれぞれの所定の閾値を下回る場合に成功することができることが分かった。例えば、幾つかの特定の変数とは、運動（すなわち、運動閾値を下回る必要がある運動）、振動（すなわち、振動閾値を下回る必要がある振動）、或る特定のエリアにわたるＴＨｚセンサのスキャン時間（すなわち、閾値を下回る必要があるスキャン時間）である。そうでない場合、すなわち、いずれか１つの変数が所定の閾値を下回っていない場合には、とりわけラスタースキャン方法の品質及び動作は、多くの場合低下する。ラスタースキャン手法が幾つかの変数による影響を受ける可能性がある理由は、特に、ラスタースキャンに振動をもたらす可能性がある機械的可動部分の保守の欠如又は軽視である。例えば、大量の振動にさらされるラスタースキャン手法は、極めて高速の絶対位置決めシステム、例えば、高速エレベータ等の位置決めシステムの動作障害をもたらす可能性がある。
【０００９】
実験中に試験された第２の手法は、１次元領域又は２次元領域において複数のＴＨｚ送受信機又はＴＨｚ送受信機のアレイを用いることを含んだものである。各ＴＨｚ送受信機は特定のトラックに位置合わせされる。この第２の手法の一態様は、ユーザのリソースに応じて、複数のＴＨｚ受信機手法の展開を幾つかの商業的用途に制限又は不可能にする可能性があるハードウェア構成要素のコスト及びコンパクト性等を考慮しなかればならないという課題を有する。
【００１０】
本開示の幾つかの実施の形態によれば、実験から習得された一手法は、圧縮スキャン（compressed scanning）方式を用いてマルチトラック擬似ランダム透過／反射率パターンを復号化することを含む。この手法の発見された少なくとも１つの利点は、発見された多くの利点の中でも特に、この圧縮スキャン方式が、例えば、機械式ラスタースキャンステップに関して上述した問題を完全に取り除くということである。特に、この圧縮スキャン方式は、機械的可動部分の重い保守負担を有さず、振動の効果を用いて動作することが可能であり、これに限定されるものではないが、例えば、高速エレベータのような極めて高速の絶対位置決めシステムにおいて動作することが可能である。
【００１１】
多くの利点の中で、圧縮スキャン方式のもう１つ利点は、ＴＨｚ送受信機が１つしかないため、ハードウェアコストが削減され、ハードウェア構成要素のコンパクト性が得られ、したがって、前述した第２の手法で考慮すべき課題が克服される点にある。ＴＨｚベース絶対位置決めシステムの圧縮スキャン方式に関する実験を通して、ＴＨｚ帯域測定値から擬似ランダムパターンを復号化する幾つかのアルゴリズムが作成され、後に、成功であることが分かった。例えば、０．３ＴＨｚ〜３ＴＨｚ（１ＴＨｚ＝１０１２Ｈｚ）の周波数範囲及びこの周波数範囲に対応する１ｍｍ〜０．１ｍｍ（すなわち１００μｍ）の波長を有するＴＨｚ波を用いる産業アプリケーションにおいて、圧縮スキャン方式を用いることができることが実験から確認されている。具体的なアプリケーションは、例えば、エレベータ及び列車システムにおける位置決め、スキャンされた層状サンプルからの成分抽出、非破壊評価、複合材料検査、並びに爆発物又は薬物の識別である。
【００１２】
擬似ランダム復号化アルゴリズムの別のアプリケーションは、送信シンボルがハードウェア障害に起因した送信エラーを被ったときの無線通信のシンボル検出とすることができる。擬似ランダム復号化アルゴリズムは、多数の送信アンテナが用いられる大規模多入力多出力（ＭＩＭＯ：multiple-input multiple-output）システムにおいて好ましい場合がある。
【００１３】
本開示の一実施の形態には、多層反射／透過構造体を有するスケールを備えるエンコーダが開示される。各層は行を有するマトリックスを備え、マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている。エンコーダは、スケールと相対運動をしながらスケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する送信機を備える。エンコーダは、スケールから反射されたＴＨｚ波形又はスケールを通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する受信機を備える。エンコーダは、送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、スケールの層のパターンに基づく反射／透過したＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するコンピュータハードウェアメモリを備える。エンコーダは、記憶されたデータに基づいて、受信機によって受信された振幅の測定値から送信機の位置を求めるプロセッサを備える。エンコーダは、送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースを備える。
【００１４】
本開示の別の実施の形態には、少なくとも１つの層の反射／透過構造体を有するスケールを備えるエンコーダが開示される。少なくとも１つの層は行を有するマトリックスを備える。マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている。エンコーダは、スケールと相対運動をしながらスケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する送信機を備える。エンコーダは、スケールの少なくとも１つの層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形又は幾つかの行を通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する受信機を備える。エンコーダは、送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、スケールの少なくとも１つの層のパターンに基づく反射されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するコンピュータハードウェアメモリを備える。エンコーダは、記憶されたデータに基づいて、受信機によって受信された振幅の測定値から送信機の位置を求めるプロセッサを備える。エンコーダは、送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースを備える。
【００１５】
本開示の別の実施の形態には、エンコーダの絶対位置決めエンコーダ方法が開示される。方法は、スケールと相対運動しながらエンコーダのテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を、多層反射／透過構造体を有するスケールにエンコーダの送信機によって送信するステップを含む。多層反射／透過構造体の各層は行を有するマトリックスを備え、マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている。方法は、スケールの各層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形の振幅をエンコーダの受信機によって測定するステップを含む。方法は、送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、スケールの多層反射／透過構造体上のパターンに基づくＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含む記憶されたデータをエンコーダのコンピュータハードウェアメモリから取り出すステップを含む。方法は、記憶されたデータに基づいて、受信機によって受信された振幅の測定値から送信機の位置をエンコーダのプロセッサによって求めるステップを含む。方法は、送信機の位置を出力インターフェースにレンダリングするステップを含む。
【００１６】
本開示の別の実施の形態には、エンコーダを備える絶対位置決めエンコーダシステムが開示される。エンコーダは、行を有するマトリックスを備える少なくとも１つの層の反射／透過構造体を有するスケールを有する。少なくとも１つの層は行を有するマトリックスを備え、マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている。システムは、スケールと相対運動をしながらスケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信するエンコーダの送信機を備える。エンコーダの受信機が、スケールの少なくとも１つの層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形又は幾つかの行を通過したＴＨｚ波形の振幅を測定する。システムは、送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、スケールの層のパターンに基づく反射されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するエンコーダのコンピュータハードウェアメモリを備える。システムは、データに基づいて振幅の測定値から送信機の位置を求めるエンコーダのプロセッサを備える。システムは、送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースを備える。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】本開示の実施形態による、ＴＨｚ帯域測定値から擬似ランダム符号パターンを復号化するのに用いられるテラヘルツベース絶対位置決めシステムのスケールに波形を送信するエンコーダのフロー図である。
【図１Ｂ】本開示の実施形態によるエンコーダの概略図である。
【図２】本開示の実施形態によるコンピュータベース位置情報システムのブロック図である。
【図３】本開示の実施形態による、スケールから反射される波形の振幅を測定する受信機のブロック図である。
【図４】本開示の実施形態による、多層／マルチトラック／多値エンコーダシステムの概略図である。
【図５Ａ】本開示の実施形態による、スケールの２値符号化パターンのシングルトラックの概略図である。
【図５Ｂ】本開示の実施形態による、スケールの２値符号化パターンのマルチトラックの概略図である。
【図５Ｃ】本開示の実施形態による、スケールの多値符号化パターンのマルチトラックの概略図である。
【図６Ａ】本開示の実施形態による、単一のＴＨｚ送受信機を用いて、多層、マルチトラック、多値スケールを機械的にスキャンすることを示す概略図である。
【図６Ｂ】本開示の実施形態による、各ＴＨｚ送受信機が１つのトラックと位置合わせされている複数のＴＨｚ送受信機を用いることを示す概略図である。
【図６Ｃ】本開示の実施形態による、コリメートレンズ／合焦レンズ、ＴＨｚ帯域における空間光変調器とともに単一のＴＨｚ送受信機を用いることを示す概略図である。
【図６Ｄ】本開示の実施形態による、幾つかの実施形態による位置エンコーダを用いてエレベータの乗りかごの位置を求めるエレベータシステムの概略図である。
【図６Ｅ】本開示の実施形態による、幾つかの実施形態の原理を用いて、鉄道線路上を移動する列車の位置を求める列車システムの概略図である。
【図７】本開示の実施形態による、位置推定を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読媒体のブロック図である。
【図８Ａ】本開示の実施形態による、図７のモジュールの動作の概略図である。
【図８Ｂ】本開示の実施形態による、図７のモジュールの動作の概略図である。
【図９】本開示の実施形態による、反射波の振幅値のシーケンスと送信機の位置との間のマッピングを提供するルックアップテーブルの概略図である。
【図１０Ａ】本開示の実施形態による、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から符号化パターンを回復するバイアス除去型制約付き最適化（de-biased constrained optimization）手法のブロック図である。
【図１０Ｂ】本開示の実施形態による、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から符号化パターンを回復するバイアス除去型Ｌ無限ノルム正規化最小化（regularized minimization）手法のブロック図である。
【図１０Ｃ】本開示の実施形態による、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から符号化パターンを回復するバイアス除去型ベイズ推定手法のブロック図である。
【図１０Ｄ】本開示の実施形態による、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から符号化パターンを回復するバイアス除去型ベイズ推定手法のステップのブロック図である。
【図１１Ａ】本開示の実施形態による、推定される２値係数の切断ガウス混合事前分布を示すグラフである。
【図１１Ｂ】本開示の実施形態による、未知の係数及び超事前パラメータに関する雑音及び事前分布を含む全体的な階層的信号モデルの概略図である。
【図１２Ａ】本開示の実施形態による方法及びシステムの幾つかの技法を実施するのに用いることができるコンピューティング装置の概略図である。
【図１２Ｂ】本開示の実施形態による方法及びシステムの幾つかの技法を実施するのに用いることができるモバイルコンピューティング装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
上記で明らかにされた図面は、ここに開示されている実施形態を記載しているが、この論述において言及されるように、他の実施形態も意図されている。この開示は、限定ではなく代表例として例示の実施形態を提示している。ここに開示されている実施形態の原理の範囲及び趣旨に含まれる非常に多くの他の変更及び実施形態を当業者は考案することができる。
【００１９】
本開示は、本開示の実施形態による、ＴＨｚ帯域測定値から擬似ランダムパターンを復号化するのに用いられるテラヘルツベース絶対位置決めシステムのデバイス、システム及び方法を提供することに関する。システムは、行を有するマトリックスを備える多層反射／透過構造体を有するスケールを備えるエンコーダを備えることができる。マトリックスの各行は、各パターンが測定値を形成するのに用いられるような複数のパターンに対応する。送信機は、スケールと相対運動しながらスケールにＴＨｚ波形を送信する。受信機は、スケールの各層の幾つかの行から反射／透過されたＴＨｚ波形の振幅を測定することができる。コンピュータハードウェアメモリは、スケールの層のパターンに基づく反射トレーニングＴＨｚ波形のトレーニング振幅とともに送信機の所定の位置を含むデータを記憶することができる。１つ以上のプロセッサは、このデータに基づいて振幅の測定値から送信機の位置を求めることができる。最後に、出力インターフェースは、送信機の位置をレンダリングすることができる。
【００２０】
図１Ａは、本開示の実施形態による、ＴＨｚ帯域測定値から擬似ランダム符号パターンを復号化するのに用いられるテラヘルツベース絶対位置決めシステムのスケールに波形を送信するエンコーダのフロー図である。
【００２１】
図１Ａのステップ１１１は、エンコーダ１００Ａのスケールが、行を有するマトリックスを備える多層反射構造体を有することを含む。マトリックスの各行は、測定値を形成するのに用いられるパターンに対応する。
【００２２】
ステップ１１７は、エンコーダ１００Ａのアンテナが、スケールと相対運動をしながらＴＨｚ波形をスケールに送信することを含む。
【００２３】
ステップ１２５は、エンコーダ１００Ａの受信機が、スケールの各層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形の振幅を測定することを含む。
【００２４】
ステップ１３３は、エンコーダ１００Ａのコンピュータハードウェアメモリが、スケールの層のパターンに基づく反射トレーニングＴＨｚ波形のトレーニング振幅とともに送信機の所定の位置を含むデータを記憶することを含む。
【００２５】
ステップ１３７は、エンコーダ１００Ａのプロセッサが、データに基づいて振幅の測定値から送信機の位置を求めることを含む。
【００２６】
ステップ１３９は、エンコーダ１００Ａの出力インターフェースが、送信機の位置をレンダリングすることを含む。
【００２７】
本開示の実施形態では、非限定例として固有の態様を提供し、微小光状態、大量の塵埃、並びに、高速位置決め時間、より低いハードウェアコスト、及び地震の間の振動に対するロバスト性を求める場合といった厳しい環境において、絶対位置決めシステムに擬似ランダムパターンの非接触センシングを用いることができる。
【００２８】
図１Ｂは、本開示の幾つかの実施形態によるエンコーダ１００Ｂの概略図を示している。エンコーダ１００Ｂは、少なくとも一部が偏波波形を吸収する位置を符号化する位置エンコーダとすることができる。そのために、エンコーダ１００Ｂは、アンテナ１２２を介して波形１２７を送信する送信機１２１によって送信された入射波形の反射１２９に基づいて位置を符号化するスケール１３０を備える。
【００２９】
エンコーダ１００Ｂは、動作中にスケール１３０と相対運動することが可能な位置検出器１０１の少なくとも一部を形成する位置情報システム１１０及びＴＨｚ波形システム１２０も備える。例えば、幾つかの実施形態では、スケール１３０は、非限定例として鉄道システムの鉄道線路又はエレベータシステムのエレベータ壁等の固定体に固定することができる一方、位置検出器１０１は、非限定例として列車及びエレベータの乗りかご等の移動物体に固定することができる。そのようにして、エンコーダ１００Ｂは、移動物体の位置を検出するのに用いることができる。
【００３０】
図１Ｂを引き続き参照すると、ＴＨｚ波形システム１２０は、スケール１３０の層状構造体にＴＨｚ波形を送信する送信機１２１を備えることができる。送信機１２１は、波形を生成し、波形１２７をアンテナ１２２から自由空間を介してスケール１３０に送信することができる。
【００３１】
ＴＨｚ波形システム１２０は、受信機１２４を備えることができる。受信機１２４は、層状構造体１３０から反射され、受信機１２４のアンテナ１２３によって収集される波形１２９の振幅を測定する。反射波形１２９の測定値は、位置検出器１０１及び／又は送信機１２１の位置を求め、この位置を出力インターフェース１４１にレンダリングする位置情報システム１１０にサブミットされる。
【００３２】
図１Ｂを引き続き参照すると、位置情報システム１１０は、送信機１２１の位置を示すデータを記憶するメモリ１０８を備えることができる。プロセッサ１０２は、スケール１３０によって形成されるパターンを示すデータに基づいて振幅の測定値から送信機１２１の位置を求めることができる。
【００３３】
図２は、本開示の幾つかの実施形態によるコンピュータコンピュータベース位置情報システム１１０のブロック図を示している。位置情報システム１１０は、記憶された命令を実行するように構成されたプロセッサ１０２と、このプロセッサによって実行可能な命令を記憶することができるメモリ１０８とを備えることができる。プロセッサ１０２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成体とすることができる。メモリ１０８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：read only memory）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。プロセッサ１０２は、１つ以上の入力インターフェース／デバイス２６５及び出力インターフェース／デバイス１４１にバス２０６を通じて接続される。
【００３４】
メモリ１０８に記憶されたこの命令は、送信機によって送信される偏波の反射及び吸収に基づいて送信機の位置推定を実施することができる。特に、送信機は、位置検出器１０１内に堅固に配置することができ、送信機の位置は、位置検出器１０１の位置を直接示すものとすることができる。本開示において、送信機の位置及び検出器の位置は区別なく用いられる。
【００３５】
図２を参照すると、図１Ｂの位置情報システム１１０は、送信機の位置を示すデータ２３１を記憶するように適合された記憶デバイス２０４及び図１Ｂのメモリ１０８も備えることができる。具体的には、データ２３１は、図１Ｂの層状構造体１３０によって形成されるパターンに基づいて、波送信機の位置を図１Ｂの反射波信号１２９に関係付けることができる。データ２３１の例は、エネルギーレベル、トラックインデックス、及び反射率符号化パターンの階層化インデックスのうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。データ２３１の例は、符号パターンに基づいて設計された反射信号の信号モデル、及びパターンを表すビットシーケンスを含む符号も含むことができる。
【００３６】
記憶デバイス２０４は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はそれらの任意の組み合わせを用いることができる。記憶デバイスはメモリとして用いることもできる。幾つかの実施態様では、記憶デバイス２０４及びメモリ１０８の記憶媒体は、１つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体に結合することができる。
【００３７】
図２を引き続き参照すると、図１Ｂの位置情報システム１１０は、推定位置をレンダリングする出力インターフェース／デバイス１４１を備えることができる。幾つかの実施形態では、出力インターフェース１４１は、エンコーダを印刷デバイス（図示せず）に接続するように適合されたプリンタインターフェース（図示せず）を含むことができる。幾つかの実施形態では、ディスプレイインターフェース２４７は、プロセッサ１０２をディスプレイデバイス２４２に接続するように適合することができる。ディスプレイデバイス２４２は、カメラ、コンピュータ、スキャナ、モバイルデバイス、ウェブカム、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。幾つかの実施形態では、ネットワークインターフェース２４３は、プロセッサ１０２を、場合によってネットワーク２９０上の１つの又は幾つかのサードパーティーデバイス２４４に接続するように適合されている。幾つかの実施形態では、アプリケーションインターフェース２４５は、非限定例としてエレベータの乗りかご又は列車等の移動物体の運動を制御するコントローラ等の位置ベースアプリケーションデバイス２４６に推定位置をサブミットするのに用いることができる。
【００３８】
図１Ｂの位置情報システム１１０は、反射信号１２９の振幅の振幅測定値２９５を受信する入力インターフェース２６５も備えることができる。例えば、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ：network interface controller）２６０は、図１Ｂの位置情報システム１１０を、バス２０６を通じてネットワーク２９０に接続するように適合することができる。ネットワーク２９０は、有線ネットワーク又は無線ネットワークとすることができる。ネットワーク２９０及び／又は入力インターフェース２６５の他の実施態様を通じて、反射信号の振幅の測定値２９５を、記憶及び／又は更なる処理のためにダウンロードしてコンピュータの記憶システム２０８内に記憶することができる。
【００３９】
図３は、本開示の実施形態による、図１Ｂのスケール１３０からの図１Ｂの反射波形１２９の振幅を測定する図１Ｂの受信機１２４のブロック図である。図１Ｂの反射信号１２９は、アンテナ１２３によって受信され、フィルタ、すなわち、図１Ｂの送信機１２１によって送信されたＴＨｚ信号の周波数を通過させる帯域通過フィルタ３６０を用いてフィルタリングされる。フィルタナログ信号３６５は、図１Ｂの位置情報システム１１０に直接サブミットされるか、又は、任意選択でアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ：analog-to-digital converter）３７０によってデジタル表現３７５に変換される。
【００４０】
図４は、本開示の実施形態による多層／マルチトラック／多値エンコーダシステムの概略図である。この図において、図１Ｂの層状構造体１３０は、分解概略図１３０ＡＡとして示され、符号化パターンの複数のトラック４０１と、符号化パターンの複数の層４０２とを備える。各トラックにおいて、数字４０３は、ＴＨｚ帯域における符号化パターンの反射率のレベルを指定する。例えば、０は、ＴＨｚ送信信号の完全吸収を意味する一方、１は、ＴＨｚ送信信号の強い反射を意味する。数字４０３は、反射率と数字との間の既定のマッピングを有する２値又は多値とすることができる。図１ＢのＴＨｚ送信信号１２７は、図１Ｂの送信機１２１の図１Ｂのアンテナ１２２によって送信されることに留意されたい。図１Ｂの反射信号１２９は、図１Ｂの受信機１２４の図１Ｂのアンテナ１２３によって受信される。
【００４１】
図５Ａは、スケール１３０（例えば、図４の１３０ＡＡ）の２値符号化パターンのシングルトラック５０１（例えば、図４のトラック４０３）の概略図を示している。この図において、数字５０３は、ＴＨｚ帯域における符号化パターンの反射率のレベルを指定する。ウィンドウ５０５は、最大反復長内で位置を一意に求めるのに用いることができる２値符号化パターンのサイズである。２値符号化パターンを形成する１つの例は、擬似ランダム２値シーケンス、すなわち、Ｍシーケンスである。
【００４２】
図５Ｂは、図１Ｂのスケール１３０の２値符号化パターンのマルチトラック５０１ＡＡ、５０１ＢＢ、５０１ＣＣの概略図を示している。この図において、数字５０３は、ＴＨｚ帯域における符号化パターンの反射率のレベルを指定する。ウィンドウ５０５は、２つのトラックからの符号を含む２次元ボックスである。
【００４３】
図５Ｃは、図１Ｂのスケール１３０の多値符号化パターンのマルチトラック５０１ＡＡ、５０１ＢＢ、５０１ＣＣの概略図を示している。この図において、数字５０３は、ＴＨｚ帯域における符号化パターンの反射率のレベルを指定する。数字５０３は、多値とすることができる。さらに、ウィンドウ５０５は、２つのトラック、すなわち、Ｋ、Ｋ−１からの符号を含む２次元ボックスとすることができる。
【００４４】
図６Ａは、単一のＴＨｚ送受信機６０６を用いて、多層６０２、マルチトラック６０１、及び多値スケールを機械的にスキャンする、すなわち、トラックにわたって及びトラックに沿って反射波形を受信して、位置の符号化パターンを特定する概略図を示している。或いは、単一のＴＨｚ送受信機は、送信機とすることができ、送信されたＴＨｚ波形は、多層スケールを通過し、受信機６０９によって受信される。特に、送信されたＴＨｚ波形は、多層／多値スケールを通過し、このＴＨｚ波形は、受信機６０９に直接進み、位置の符号化パターンを特定する。
【００４５】
図６Ｂは、複数のＴＨｚ送受信機６０７（又はＴＨｚ送受信機アレイ）を用いる概略図を示している。アレイ内の各ＴＨｚ送受信機は、シングルトラック６０１と位置合わせすることができる。各ＴＨｚ送受信機は、反射波形を受信し、位置の対応するトラックの符号化パターンを特定することもできるものとすることができる。ＴＨｚ送受信機アレイ６０７は、絶対位置のトラック方向Ｄに沿って同時に移動することができる。
【００４６】
図６Ｃは、コリメートレンズ／合焦レンズ６１１、ＴＨｚ帯域における空間光変調器６１２とともに単一のＴＨｚ送受信機６０６を用いる場合の概略図を示している。単一の送受信機６０６は、ＴＨｚ波形をコリメートレンズ６１１に送信する。波形は、コリメートレンズ６１１によって平行にされ、その後、ランダムパターンを用いて空間光変調器６１２によって変調される。反射されたＴＨｚ波形は、合焦レンズ６１１を通過し、単一のＴＨｚ送受信機６０６によって検出される。
【００４７】
図６Ｄは、本開示の幾つかの実施形態による位置エンコーダを用いて、エレベータの乗りかご６１０の位置を求めるエレベータシステムの概略図を示している。図１Ｂのスケール１３０は、エレベータシステムのガイドレール６５０に設置される。送信機及び受信機を備えるＴＨｚ位置検出器６２０は、エレベータの乗りかご６１０に設置することができる。ＴＨｚ位置検出器６２０は、ＴＨｚ波形をスケール１３０に送信し、スケール１３０から戻る反射されたＴＨｚ波形を受信するように位置決めすることができる。
【００４８】
図６Ｅは、本開示の幾つかの実施形態による図１Ｂの位置デコーダ１０１を用いて、方向６６５に沿って鉄道線路６７０上を移動する列車６６０の位置を求める列車システムの概略図を示している。この特定の実施形態では、位置検出器１０１は、列車６６０に設置することができる一方、図１Ｂのスケール１３０は、鉄道線路６７０上又はその近傍に配置することができる。
【００４９】
図７は、本開示の種々の実施形態による位置推定を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読媒体７００の例示的な概略図を示している。このプログラムは、図１Ｂの位置情報システム１１０の種々の機能を実行する複数のソフトウェアモジュールに編成することができる。
【００５０】
例えば、信号処理ソフトウェア７１０は、スケールから反射された波形の振幅の測定値を示す受信信号の準備を担当することができる。例えば、信号処理ソフトウェア７１０は、信号からの雑音の除去、並びに信号の正規化、サンプリング、閾値処理、及び／又は変調を行うことができる。マッピングモジュール７２０は、処理された信号を受信し、この処理された信号をエンコーダの位置にマッピングする。
【００５１】
図８Ａ及び図８Ｂは、本開示の幾つかの実施形態による、図７のモジュールの動作の概略図を示している。例えば、図８Ａは、波形の振幅の測定値を示す信号８１０及び対応する復号化シーケンス８２０の説明図を示している。復号化シーケンス８２０は、位置を符号化するド・ブラウン（de Bruijn）シーケンスの一部とすることができる。長さ２ｎのルックアップテーブルを用いて、全ド・ブラウンシーケンス内における位置復号化シーケンスを求めることができる。
【００５２】
例えば、図８Ｂは、位置を符号化したド・ブラウンシーケンスである符号８３０と、位置８５０を生成するために復号化シーケンス８２０をド・ブラウンシーケンス８３０の一部分と照合した結果８４０とを示している。
【００５３】
図９は、１つの実施形態による、反射波の振幅値のシーケンスと送信機の位置との間のマッピングを提供するルックアップテーブル９３０を示している。この実施形態では、プロセッサは、反射波の振幅の測定値から符号９３１を復号化し、符号９３１を送信機の位置９３２にマッピングする。
【００５４】
図１０Ａは、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式からの符号化パターンを回復するバイアス除去型制約付き最適化手法のブロック図を示している。方法ステップ１０１０は、単一のＴＨｚ送受信機を用いた圧縮スキャン方式から測定値のシーケンスを受信する。次のステップ１０２０は、測定値のシーケンスを用いて、バイアス除去型制約付き最適化手法を介して符号化パターンの初期推定値を取得する。例えば、バイアス除去型制約付き最適化は、解を２つの可能な値のうちの一方としかすることができないという制約、又は、解が或る範囲内にあるという制約の下で、最小二乗フィッティング基準を最小にすることによって、２値符号化パターンの推定値を回復することを目標としている。符号化パターンの初期推定値は、次に、ベースラインに対してハード閾値処理される（１０３０）。このベースラインは、２つの推定された値又は推定された範囲の中点とすることができる。ハード閾値処理された結果を用いると、符号パターンの推定値を精緻化することができる（１０４０）。
【００５５】
図１０Ｂは、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式からの符号化パターンを回復するバイアス除去型Ｌ無限ノルム正規化最小化手法のブロック図を示している。方法は、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から測定値のシーケンスを受信する（１０１０）。
【００５６】
次のステップ１０５０は、測定値のシーケンスを用いて、バイアス除去型Ｌ無限ノルム正規化最小化を介して符号化パターンの初期推定値を取得する。例えば、バイアス除去型Ｌ無限ノルム正規化最小化は、解の最小二乗フィッティング基準及びＬ無限ノルムの加重和を最小にすることによって２値符号化パターンの初期推定値を回復する。
【００５７】
図１０Ｂを参照すると、符号化パターンの初期推定値は、次に、ベースラインに対してハード閾値処理される（１０３０）。このベースラインは、２つの推定された値又は推定された範囲の中点とすることができる。ハード閾値処理された結果を用いると、符号パターンの推定値を精緻化することができる（１０４０）。
【００５８】
図１０Ｃは、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式からの符号化パターンを回復するバイアス除去型ベイズ推定手法のブロック図を示している。方法は、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式から測定値のシーケンスを受信する（１０１０）。
【００５９】
次のステップ１０６０は、測定値のシーケンスを用いて、ベイズ推定手法を介して符号化パターンの初期推定値を取得する。例えば、ベイズ推定手法は、解に事前分布を課すとともに事後尤度関数を反復して最大にすることによって２値符号化パターンの初期推定値を回復する。
【００６０】
図１０Ｃを参照すると、符号化パターンの初期推定値は、次に、ベースラインに対してハード閾値処理される（１０３０）。このベースラインは、２つの推定された値又は推定された範囲の中点とすることができる。ハード閾値処理された結果を用いると、符号パターンの推定値を精緻化することができる（１０４０）。
【００６１】
図１０Ｄは、単一のＴＨｚ送受信機を用いる圧縮スキャン方式からの符号化パターンを回復する図１０Ｃのバイアス除去型ベイズ推定手法１０６０の詳細なステップを示している。これは、部分空間内への測定値の射影を含む測定値を前処理するステップ１０１１と、近似された分離尤度関数を計算するステップ１０２１と、変分ベイズ推定を用いて未知の決定的パラメータを更新するステップ１０３１とを含む。
【００６２】
実験作業の間、実験は、反射モード又は透過モードのいずれかでのＴＨｚセンシングを含む。幾つかの実験は、ガス検知、水分分析、非破壊評価、生物医学的診断、パッケージ検査、及びセキュリティスクリーニングを含む。実験作業から分かったことは、超短パルス（例えば、１ピコ秒〜２ピコ秒）を送信することによって、ＴＨｚシステムが、広範囲の非導電性材料を貫通するその能力に起因して、サンプルの上面だけでなく、その内部構造、すなわち、最上層の下の欠陥又は多層構造の下の欠陥のいずれも検査することができるということである。同時に、超短パルスは、幾つかのＴＨｚの帯域にわたる超広帯域スペクトルも発生させることができ、これによって、実験作業中に行われた幾つかの実験に従って、サンプルの材料特性の分光検査を提供することができる。
【００６３】
実験作業から分かったことは、ＴＨｚがラスタースキャンモード又は圧縮スキャンモードにおいて動作することができるということである。図６Ａに示すようなラスタースキャンモードでは、検査中のサンプルを、時間コンパクト送信源パルス及び小さなスポットサイズ（又はアパーチャ）を有するＴＨｚ点送信源によって照射することができる。また、ＴＨｚ送信機は、サンプルの小さなエリア（又はピクセル）を検査するために、垂直入射角において合焦ビームを送信することができ、検出器は、その後、電気光学サンプリングプロセスを介して対応する反射波形をサンプリングし、プログラマブル機械ラスターは、サンプルの２次元表面を測定するために、入射波形に垂直な平面内でサンプルを移動させる。実験作業から更に分かったことは、ラスタースキャンモードを用いたＴＨｚは、高速スキャン速度（最大１０００Ｈｚ）を有することができ、他の産業用途の中でも特に、芸術及び考古学、品質制御、厚さ推定並びに多層成分抽出に応用することができる。しかしながら、実験作業から発見したことは、少なくとも１つの重要な課題、すなわち、不規則なサンプル表面又は機械スキャンプロセスからの振動のいずれかに起因したピクセルごとの深度変化及びその誘発される遅延／位相変化にどのように対処するのかということである。
【００６４】
実験作業中に発見したことは、図６Ｃに示すような圧縮スキャンモードでは、ＴＨｚパルスを最初に平行にして幅広ビームにし、次に、テラヘルツレジームにおいて動作する空間光変調器（ＳＬＭ：spatial light modulator）の援助を受けてランダムマスクを用いて空間符号化することができる。受信機側では、空間符号化ビームを合焦レンズによって再合焦し、単一ピクセル光伝導検出器によって受信することができる。換言すれば、実験作業から分かったことは、一時に１つの測定値しかマスク用に形成されないということである。それによって、圧縮スキャンプロセスは、ランダムマスクの異なる実現態様を用いて繰り返され、複数の連続した測定値を収集する。次に、通常はスパース性駆動型（sparsity-driven）最小化方法を用いることによってサンプル画像を回復することができる。また、発見したことは、総変化最小化方法を用いると、ピクセル数よりも少ない数の測定値を用いて「light」に相当する中国文字のサンプル画像を再構成することができるということである。
【００６５】
（信号モデル）
図１１Ａは、本開示の実施形態による、推定される２値係数の切断ガウス混合事前分布を示すグラフである。図１１Ｂは、本開示の実施形態による、未知の係数及び超事前パラメータに関する雑音及び事前分布を含む全体的な階層的信号モデルの概略図である。
【００６６】
サンプルの２次元反射率行列の列をスタックすることによる２値反射率ベクトルをｘ＝［ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ］Ｔで表すことにする。ＴＨｚ送信源は、空間符号化マスクからサンプルを照射するので、受信された測定値は、以下の式として表すことができる。
【数１】
2021512311.tif 000003
ここで、Ａ＝［ａ１，．．．，ａＭ］Ｔは測定値行列であり、ｖ＝［ｖ１，．．．，ｖＭ］Ｔは、ゼロ平均及び未知の分散β−１を有するガウス分布雑音であり、ｙ＝［ｙ１，．．．，ｙＭ］Ｔであり、Ｍは測定値の数であり、ｉ＝１，２のμｉは、２つの未知の反射率係数である。その上、反射率係数は、非負である、すなわち、ｘｎ≧０であると仮定される。（１）の信号モデルは、実際には、以下のように、ラスタースキャン取得物及び圧縮スキャン取得物の双方を記述することができる。
・ラスタースキャンの場合、すなわち、各ピクセルが個々に照射及び測定される場合には、Ｍ＝Ｎとなり、Ａは、対角要素が深度変化を担当する対角行列に等しくなる。
・圧縮スキャンの場合には、Ｍ＜Ｎとなり、測定値行列Ａの各行は、１つの測定値ｙｍを形成するのに用いられる１つのランダムマスクパターンに対応する。
【００６７】
ｘの非負２値特徴量を考慮するために、以下の階層的ガウス混合事前分布が導入される。
【数２】
2021512311.tif 000004
ここで、ｃｎ∈｛０，１｝は、ピクセルｘｎの２値潜在ラベル変数であり、切断ガウス分布は、以下の式として与えられる。
【数３】
2021512311.tif 000005
ただし、μはその平均であり、α−１は分散（又はαは精度パラメータ）であり、
【数４】
2021512311.tif 000006
は、Φ（・）が標準正規分布の累積分布関数である場合の正規化係数である。加えて、２値ラベルベクトル＝［ｃ１，．．．，ｃＮ］Ｔは、以下のパラメータπを有する独立同一ベルヌーイ分布に従う。
【数５】
2021512311.tif 000007
以下の式のように、潜在ラベル変数ｃｎにわたって積分することによって、ピクセルごとの反射率係数ｘｎが、独立切断ガウス混合事前分布を有することを示すことができる。
【数６】
2021512311.tif 000008
【００６８】
結果として得られる、ピクセル依存精度パラメータ、すなわちαｎ，１及びαｎ，２と、２つの共有平均パラメータμ１及びμ２とを有するｘｎの切断ガウス混合事前分布１１０１が図１１Ａに示されている。
【００６９】
さらに、ピクセル依存精度パラメータα１＝［α１，１，．．．，αＮ，１］Ｔ及びα２＝［α１，２，．．．，αＮ，２］Ｔを独立同一分布ランダム変数として扱い、ガンマ分布をそれらの超事前分布であると仮定する。
【数７】
2021512311.tif 000009
ここで、Ｇａｍｍａ（α｜ａ，ｂ）＝Γ（ａ）−１ｂａαａ−１ｅ−ｂαであり、無情報超事前分布の場合にａ＝ｂ＝１０−６である。
【００７０】
全体として、階層的信号モデルは、図１１Ｂに示す図的表現に表すことができる。ここで、青色の円１１０６及び赤色の円１１０４は、それぞれ観測されたランダム変数及び隠れランダム変数を表し、正方形は、未知の決定的モデルパラメータを表し、菱形は、所定のユーザパラメータ（π、ａ及びｂ）を表す。
【００７１】
（解）
２種類の反射（完全吸収及び完全反射）の場合に、最尤（ＭＬ：maximum likelihood）推定は、以下の式によって与えられる。
【数８】
2021512311.tif 000010
これは、多くの場合、特に次元Ｎが大きいときに計算困難である。
【００７２】
ＭＬ推定の最も簡単な緩和法は、実現可能集合をＮ次元空間に緩和することである。
【数９】
2021512311.tif 000011
これは、本質的には制約を取り除き、離散最適化問題を連続最適化問題に変換する。コスト関数は、その変数が凸であるので、この問題は一意の最小値を有し、デコリレータ（decorrelator）は上記解の正負符号（sign）を取る。
【数１０】
2021512311.tif 000012
【００７３】
制約集合は、単位超立方体（ボックス）のコーナー点からなる。近似解を見つける有効な方法は、超立方体全体をカバーするように制約集合を緩和し、以下の凸計画問題に変換することである。
【数１１】
2021512311.tif 000013
コスト関数及び制約集合はともに凸である。したがって、それは一意の最小値を有する。しかしながら、最適点は閉形式を有さず、反復方法を用いて解を見つけるべきである。その後、解は、ハード閾値処理され、以下の最終的な２値推定値が生成される。
【数１２】
2021512311.tif 000014
【００７４】
特に制約集合の範囲が知られていないときは、対象の問題を解くために正規化されたＬ無限ノルムも用いることができる。
【数１３】
2021512311.tif 000015
ここで、超立方体制約は対称性のないものとすることができる。ｂ＝（ｕ１＋ｕ２）／２及びｃ＝（ｕ２−ｕ１）／２で表すと、上記最適化問題は以下の式と等価である。
【数１４】
2021512311.tif 000016
ここで、
【数１５】
2021512311.tif 000017
である。未知の範囲の中点は、以下の式として推定することができる。
【数１６】
2021512311.tif 000018
残りの最適化は以下の式となる。
【数１７】
2021512311.tif 000019
ここで、
【数１８】
2021512311.tif 000020
は、ｈの直交補空間上への射影行列であり、
【数１９】
2021512311.tif 000021
であり、
【数２０】
2021512311.tif 000022
である。
【００７５】
この最適化問題を解く１つの方法は、以下のＬ無限正規化最小化を用いることである。
【数２１】
2021512311.tif 000023
このＬ無限正規化最小化は、ＦＩＴＲＡアルゴリズムによって反復して解くことができる。ｗが推定されると、０に対してハード閾値処理演算を実行し、推定された正負符号を用いて係数ｃを推定することができる。
【００７６】
対象の問題を解く別の方法は、隠れランダム変数の事後分布の変分ベイズ推定及びコスト関数を導出し、決定的モデルパラメータを更新することである。特に、２ステップ手法が用いられる。すなわち、第１に、測定値行列Ａに起因してｘについて結合された元の尤度関数が、ＧＡＭＰの原理を用いてピクセルごとの分離尤度関数に因数分解される。第２に、ｘに関する分離尤度関数とともに、変分期待値最大化（ＥＭ）アルゴリズムを用いて、事後分布及びＱ関数が導出され、未知のモデルパラメータが更新される。
【００７７】
（ピクセルごとの分離尤度関数）
ｙの尤度関数は以下の式によって与えられる。
【数２２】
2021512311.tif 000024
ここで、各測定値ｙｍは、全てのピクセル
【数２３】
2021512311.tif 000025
と結合されている。高速のピクセルごとのベイズ推定を可能にするために、以下の式のように、ｙの尤度関数をピクセル係数ｘｎ上に近似することができる。
【数２４】
2021512311.tif 000026
換言すれば、近似された周辺尤度関数は、
【数２５】
2021512311.tif 000027
によって与えられる。ここで、近似された平均
【数２６】
2021512311.tif 000028
及び分散
【数２７】
2021512311.tif 000029
は、ＧＡＭＰアルゴリズムによって見つけることができる。その結果、ｙの尤度関数は、平均
【数２８】
2021512311.tif 000030
及び分散
【数２９】
2021512311.tif 000031
を有するｘｎの独立分離尤度関数の積として因数分解される。
【００７８】
変分ベイズ推定：分離尤度関数が与えられると、変分ベイズフレームワークを用いて、全ての隠れランダム変数（図１１Ｂにおける円１１０４）の事後分布ｚ＝｛ｘ，α１，α２，ｃ｝が導出され、その後、隠れ変数の事後分布にわたる完全尤度関数の期待値を最大にすることによって、未知の決定的パラメータ＝｛β，μ１，μ２｝（図１１Ｂにおける正方形）が更新される。
【００７９】
隠れ変数｛ｘ，α１，α２，ｃ｝の事後分布：従来のベイズフレームワークでは、隠れ変数の事後分布は、ＥＭフレームワークのＥステップを介して見つけることができる。一般に、Ｅステップは、モデルパラメータθの現在の推定値を所与として、測定値の周辺尤度ｐ（ｙ：θ）を最大にする確率密度関数ｑ（ｚ）を見つけることである。変分ベイズフレームワークを用いると、
【数３０】
2021512311.tif 000032
を因数分解することができ、ｚにわたる同時最適化の代わりに、Ｅステップは、隠れ変数の各クラスの最適な確率密度関数を見つけることができ、その結果、以下の式が得られる。
【数３１】
2021512311.tif 000033
ここで、ｐ（ｙ，ｚ）＝ｐ（ｙ，ｘ，α１，α２，ｃ；θ）は、観測変数及び隠れ変数の完全尤度関数であり、ｑ（・）は、隠れ変数の対応するクラスの事後分布である。
【００８０】
隠れ変数の第１のクラス、すなわち、ピクセルごとの反射率係数ｘから説明を始めることにする。ｘｎに関係した項を維持することによって、
【数３２】
2021512311.tif 000034
が、以下の独立切断ガウス事後分布を有することを示すことができる。
【数３３】
2021512311.tif 000035
ここで、事後平均
【数３４】
2021512311.tif 000036
及び事後分散
【数３５】
2021512311.tif 000037
は、以下の式として与えられる。
【数３６】
2021512311.tif 000038
ただし、
【数３７】
2021512311.tif 000039
は正規化係数である。
【００８１】
隠れ変数の第２のクラスのα１について、その事後分布は以下のガンマ分布である。
【数３８】
2021512311.tif 000040
ただし、
【数３９】
2021512311.tif 000041
であり、
【数４０】
2021512311.tif 000042
である。
【００８２】
同様に、第３のクラスのα２について、その事後分布も以下のガンマ分布である。
【数４１】
2021512311.tif 000043
ただし、
【数４２】
2021512311.tif 000044
であり、
【数４３】
2021512311.tif 000045
である。
【００８３】
最後に、潜在ラベル変数ｃについて、その事後分布は以下のベルヌーイ分布である。
【数４４】
2021512311.tif 000046
ただし、
【数４５】
2021512311.tif 000047
であり、
【数４６】
2021512311.tif 000048
である。事後分布に関連した上記パラメータを計算するには、以下の式が必要である。
【数４７】
2021512311.tif 000049
ここで、
【数４８】
2021512311.tif 000050
はディガンマ関数である。
【００８４】
決定的パラメータ｛β，μ１，μ２｝の更新：次のステップは、以下のＱ関数を最大にすることによって未知の決定的パラメータの更新ルールを見つけることである。
【数４９】
2021512311.tif 000051
最初に、雑音分散β−１の以下の更新ルールが導出される。
【数５０】
2021512311.tif 000052
ここで、ｗｍは、ｗ＝Ａｘの第ｍの要素である。次に、２つの共有される平均μ１及びμ２の更新ルールが取得される。上記展開を用いると、対応するＱ関数は、以下の式として定義される関数ｇ（μ１，μ２）になる。
【数５１】
2021512311.tif 000053
ここで、２つの正規化係数
【数５２】
2021512311.tif 000054
は、隠れ変数
【数５３】
2021512311.tif 000055
及び
【数５４】
2021512311.tif 000056
の関数である。その結果、これらの隠れ変数の事後分布にわたってｌｎηｎ，１及びｌｎηｎ，２の期待値を計算する必要がある。この期待値は閉形式表現を与えない。代わりに、〈ｌｎηｎ，１〉及び〈ｌｎηｎ，２〉は、前回の反復からのそれらの現在の推定値、すなわち、
【数５５】
2021512311.tif 000057
及び
【数５６】
2021512311.tif 000058
に置き換えられる。この近似を用いると、μ１及びμ２の更新は、以下の式として分離される。
【数５７】
2021512311.tif 000059
これは、全ての事後平均の加重平均であることが分かる。推定されたｘを用いると、推定された中点に対してｘに関するハード閾値処理演算を実行し、次に、２値反射率係数の推定値を精緻化することができる。
【００８５】
サンプル空間パターンのスパース性仮定に依拠するのではなく、ここでは、サンプルの反射率係数の非負２値性のみが利用され、その反射率パターンが圧縮測定値を用いて回復される。これは、非スパース２値擬似ランダムパターン（例えば、クイックレスポンス（ＱＲ：quick response）コード）をサンプルに用いることができる絶対位置決めエンコーダシステム等のアプリケーションが動機となっている。このために、提案された方法は、階層的切断ガウス混合事前モデルを課し、反射率の非負２値特徴量を実現し、一般化近似メッセージパッシング（ＧＡＭＰ：generalized approximate message passing）及び変分ベイズ推定の原理を用いて、高速信号回復のための分離されたピクセルごとの反復回復アルゴリズムを開発する。ここでの重要な課題は、未知の決定的パラメータ、すなわち、反射率係数の２つの未知の平均を更新するには、閉形式表現を与えない、事後分布にわたる（切断ガウス混合モデルに起因した）２つの正規化係数の対数の期待値を計算する必要があるということである。この問題に対処するために、期待値を前回の反復からのその値に置き換えることによる近似閉形式更新ルールが提案される。この性能は、２値ＱＲのような反射率パターンを有するサンプルに対してモンテカルロシミュレーションを用いることによって数値評価される。
【００８６】
（特徴）
本開示の態様によれば、送信機は、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚ圧縮スキャン方式、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚラスタースキャン方式、若しくはＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式、又はそれらの或る組み合わせのうちの１つに従ってスケールにＴＨｚ波形を送信する。
【００８７】
本開示の別の態様は、送信機が、反射された測定値、透過された測定値、又は双方を用いて、スケールの少なくとも１つの層の単一行又は複数行のパターンを復号化するために、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚ圧縮スキャン方式、単一のＴＨｚ送受信機を有するＴＨｚラスタースキャン方式、若しくはＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式、又はそれらの或る組み合わせのうちの１つに従ってスケールにＴＨｚ波形を送信することを含むことができる。さらに、別の態様は、送信機が、反射された測定値、透過された測定値、又は双方を用いて、絶対位置決めシステムの単一層又は多層の擬似ランダムパターンを復号化するＴＨｚ圧縮スキャン方式に従ってスケールにＴＨｚ波形を送信することを含むことができる。
【００８８】
本開示の別の態様は、送信機が、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従ってスケールにＴＨｚ波形を送信し、ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ｌ∞正則化最小二乗手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっていることを含むことができる。更に別の態様は、送信機が、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従ってスケールにＴＨｚ波形を送信し、ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ボックス制約付き最適化手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっていることを含むことができる。
【００８９】
本開示の別の態様は、送信機が、ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従ってスケールにＴＨｚ波形を送信し、ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、パターンの反射率／透過係数に関する事前分布を用いて、信号前処理ステップによって、正であること及び２値／多値を含む信号の特徴を特定するようになっていることを含むことができる。プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、反射／透過されたＴＨｚ波形又はスケールの２値／多値反射率波形を回復する。さらに、プロセッサにおいて用いられる変分ベイズ手法は、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムのＭステップにおいて、近似されたＱ関数を用いる。またさらに、ＥＭアルゴリズムは、スケールの２値／多値パターンを回復するために反復変分ＥＭアルゴリズムである。
【００９０】
図１２Ａは、本開示の実施形態による方法及びシステムの幾つかの技法を実施するのに用いることができるコンピューティング装置１２００Ａを非限定例として示す概略図である。コンピューティング装置又はデバイス１２００Ａは、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、及び他の適切なコンピュータ等の様々な形態のデジタルコンピュータを表す。
【００９１】
コンピューティングデバイス１２００Ａは、電源１２０８、プロセッサ１２０９、メモリ１２１０、記憶デバイス１２１１を備えることができる。これらは全てバス１２５０に接続されている。さらに、高速インターフェース１２１２、低速インターフェース１２１３、高速拡張ポート１２１４及び低速拡張ポート１２１５をバス１２５０に接続することができる。また、低速接続ポート１２１６がバス１２５０と接続されている。特定の用途に応じて、非限定例として共通のマザーボードに実装することができる様々な構成要素の構成が考えられる。またさらに、入力インターフェース１２１７を、バス１２５０を介して外部受信機１２０６及び出力インターフェース１２１８に接続することができる。受信機１２１９を、バス１２５０を介して外部送信機１２０７及び送信機１２２０に接続することができる。外部メモリ１２０４、外部センサ１２０３、機械（複数の場合もある）１２０２及び環境１２０１もバス１２５０に接続することができる。さらに、１つ以上の外部入出力デバイス１２０５をバス１２５０に接続することができる。ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）１２２１は、バス１２５０を通じてネットワーク１２２２に接続するように適合することができ、特にデータ又は他のデータは、コンピュータデバイス１２００Ａの外部のサードパーティーディスプレイデバイス、サードパーティー画像デバイス、及び／又はサードパーティー印刷デバイス上にレンダリングすることができる。
【００９２】
メモリ１２１０は、コンピュータデバイス１２００Ａによって実行可能な命令、履歴データ、並びに本開示の方法及びシステムによって利用することができる任意のデータを記憶することができると考えられる。メモリ１２１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。メモリ１２１０は、単数若しくは複数の揮発性メモリユニット及び／又は単数若しくは複数の不揮発性メモリユニットとすることができる。メモリ１２１０は、磁気ディスク又は光ディスク等の別の形態のコンピュータ可読媒体とすることもできる。
【００９３】
図１２Ａを引き続き参照すると、記憶デバイス１２１１は、コンピュータデバイス１２００Ａによって用いられる補助データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように適合することができる。例えば、記憶デバイス１２１１は、本開示に関して上述したような履歴データ及び他の関連データを記憶することができる。加えて又は代替的に、記憶デバイス１２１１は、本開示に関して上述したようなデータと同様の履歴データを記憶することができる。記憶デバイス１２１１は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。さらに、記憶デバイス１２１１は、ストレージエリアネットワーク又は他の構成におけるデバイスを含めて、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、若しくはテープデバイス、フラッシュメモリ若しくは他の同様の固体メモリデバイス、又はデバイスのアレイ等のコンピュータ可読媒体を含むことができる。命令は情報担体に記憶することができる。命令は、１つ以上の処理デバイス（例えば、プロセッサ１２０９）によって実行されると、上記で説明した方法等の１つ以上の方法を実行する。
【００９４】
システムは、任意選択で、このシステムをディスプレイデバイス１２２５及びキーボード１２２４に接続するように適合されたディスプレイインターフェース又はユーザインターフェース（ＨＭＩ）１２２３にバス１２５０を通じてリンクすることができる。ディスプレイデバイス１２２５は、特に、コンピュータモニタ、カメラ、テレビ、プロジェクタ、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【００９５】
図１２Ａを引き続き参照すると、コンピュータデバイス１２００Ａは、バス１２５０を通じてプリンタインターフェース（図示せず）に接続するとともに、印刷デバイス（図示せず）に接続するように適合されたユーザ入力インターフェース１２１７を備えることができる。印刷デバイスは、特に、液体インクジェットプリンタ、固体インクプリンタ、大型商用プリンタ、サーマルプリンタ、ＵＶプリンタ、又は昇華型プリンタを含むことができる。
【００９６】
高速インターフェース１２１２は、コンピューティングデバイス１２００Ａの帯域幅消費型動作を管理する一方、低速インターフェース１２１３は、より低い帯域幅消費型動作を管理する。そのような機能の割り当ては一例にすぎない。幾つかの実施態様では、高速インターフェース１２１２は、メモリ１２１０、ユーザインターフェース（ＨＭＩ）１２２３に結合することができ、（例えば、グラフィックスプロセッサ又はアクセラレーターを通じて）キーボード１２２４及びディスプレイ１２２５に結合することができ、高速拡張ポート１２１４に結合することができる。この高速拡張ポートは、バス１２５０を介して様々な拡張カード（図示せず）を受容することができる。この実施態様では、低速インターフェース１２１３は、バス１２５０を介して記憶デバイス１２１１及び低速拡張ポート１２１５に結合されている。様々な通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、イーサネット、無線イーサネット）を含むことができる低速拡張ポート１２１５は、１つ以上の入出力デバイス１２０５、及びキーボード１２２４、ポインティングデバイス（図示せず）、スキャナ（図示せず）等の他のデバイスに結合することもできるし、スイッチ又はルータ等のネットワーク接続デバイスに、例えば、ネットワークアダプターを通じて結合することもできる。
【００９７】
図１２Ａを引き続き参照すると、コンピューティングデバイス１２００Ａは、この図に示すように、複数の異なる形態で実施することができる。例えば、このコンピューティングデバイスは、標準的なサーバ１２２６として実施することもできるし、そのようなサーバが複数個ある一群のサーバとして実施することもできる。加えて、このコンピューティングデバイスは、ラップトップコンピュータ１２２７等のパーソナルコンピュータにおいて実施することができる。このコンピューティングデバイスは、ラックサーバシステム１２２８の一部として実施することもできる。或いは、コンピューティングデバイス１２００Ａからの構成要素は、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂ等のモバイルデバイス（図示せず）における他の構成要素と組み合わせることができる。そのようなデバイスのそれぞれは、コンピューティングデバイス１２００Ａ及びモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂのうちの１つ以上を含むことができ、システム全体は、互いに通信する複数のコンピューティングデバイスから構成することができる。
【００９８】
図１２Ｂは、本開示の実施形態による方法及びシステムの幾つかの技法を実施するのに用いることができるモバイルコンピューティング装置の概略図である。モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂは、他の構成要素の中でも特に、プロセッサ１２６１、メモリ１２６２、入出力デバイス１２６３、通信インターフェース１２６４を接続するバス１２９５を備える。バス１２９５は、追加の記憶装置を提供するマイクロドライブ又は他のデバイス等の記憶デバイス１２６５にも接続することができる。
【００９９】
図１２Ｂを参照すると、プロセッサ１２６１は、メモリ１２６２に記憶された命令を含む命令をモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂ内で実行することができる。プロセッサ１２６１は、個別の複数のアナログプロセッサ及びデジタルプロセッサを含むチップのチップセットとして実施することができる。プロセッサ１２６１は、例えば、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂによって実行されるユーザインターフェース、アプリケーションの制御、及びモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂによる無線通信等のモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂの他の構成要素の協調を行うことができる。特定の用途に応じて、非限定例として共通のマザーボード１２９９に実装することができる様々な構成要素の構成が考えられる。
【０１００】
プロセッサ１２６１は、ディスプレイ１２６８に結合された制御インターフェース１２６６及びディスプレイインターフェース１２６７を通じてユーザと通信することができる。ディスプレイ１２６８は、例えば、ＴＦＴ（薄膜トランジスタ）液晶ディスプレイ若しくはＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）ディスプレイ、又は他の適切なディスプレイ技術とすることができる。ディスプレイインターフェース１２６７は、ディスプレイ１２６８を駆動してグラフィカル情報及び他の情報をユーザに提示する適切な回路部を備えることができる。制御インターフェース１２６６は、ユーザからコマンドを受信し、それらのコマンドをプロセッサ１２６１にサブミットするために変換することができる。加えて、外部インターフェース１２６９は、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂと他のデバイスとの近領域通信を可能にするために、プロセッサ１２６１との通信を提供することができる。外部インターフェース１２６９は、幾つかの実施態様では、例えば、有線通信を提供することもできるし、他の実施態様では、無線通信を提供することもでき、複数のインターフェースも用いることができる。
【０１０１】
図１２Ｂを引き続き参照すると、メモリ１２６２は、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂ内に情報を記憶する。メモリ１２６２は、単数若しくは複数のコンピュータ可読媒体、単数若しくは複数の揮発性メモリユニット、又は単数若しくは複数の不揮発性メモリユニットのうちの１つ以上として実施することができる。拡張メモリ１２７０も設けることができ、拡張インターフェース１２６９を通じてモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂに接続することができる。この拡張インターフェースは、例えば、ＳＩＭＭ（シングルインラインメモリモジュール）カードインターフェースを含むことができる。拡張メモリ１２７０は、モバイルコンピューティングデバイス１２９９の予備の記憶空間を提供することもできるし、モバイルコンピューティングデバイス１２９９のアプリケーション又は他の情報を記憶することもできる。具体的には、拡張メモリ１２７０は、上記で説明したプロセスを実行又は補足する命令を含むことができ、セキュアな情報も含むことができる。したがって、例えば、拡張メモリ１２７０は、モバイルコンピューティングデバイス１２９９のセキュリティモジュールとして提供することができ、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂのセキュアな使用を可能にする命令を用いてプログラミングすることができる。加えて、ハッキング不可能な方法でＳＩＭＭカード上に識別情報を配置するようなセキュアなアプリケーションを、追加の情報とともにＳＩＭＭカードを介して提供することができる。
【０１０２】
メモリ１２６２は、後述するように、例えば、フラッシュメモリ及び／又はＮＶＲＡＭメモリ（不揮発性ランダムアクセスメモリ）を含むことができる。幾つかの実施態様では、命令は情報担体に記憶される。これらの命令は、１つ以上の処理デバイス（例えば、プロセッサ１２６１）によって実行されると、上記で説明した方法等の１つ以上の方法を実行する。命令は、１つ以上のコンピュータ可読媒体又は機械可読媒体（例えば、メモリ１２６２、拡張メモリ１２７０、又はプロセッサ１２６１上のメモリ）等の１つ以上の記憶デバイスによって記憶することもできる。幾つかの実施態様では、命令は、例えば、送受信機１２７１又は外部インターフェース１２６９を介して伝播信号で受信することができる。
【０１０３】
図１２Ｂのモバイルコンピューティング装置又はデバイス１２００Ｂは、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、及び他の同様のコンピューティングデバイス等の様々な形態のモバイルデバイスを表すことを意図している。モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂは、必要に応じてデジタル信号処理回路部を備えることができる通信インターフェース１２６４を通じて無線で通信することができる。通信インターフェース１２６４は、特に、ＧＳＭ音声呼（モバイル通信用グローバルシステム）、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＥＭＳ（エンハンストメッセージングサービス）、若しくはＭＭＳメッセージング（マルチメディアメッセージングサービス）、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、ＴＤＭＡ（時分割多元接続）、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（広帯域符号分割多元接続）、ＣＤＭＡ２０００、又はＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）等の様々なモード又はプロトコルの下で通信を提供することができる。そのような通信は、例えば、無線周波数を用いる送受信機１２７１を通じて行うことができる。加えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、又は他のそのような送受信機（図示せず）等を用いて短距離通信を行うことができる。加えて、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信機モジュール１２７３が、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂ上で動作するアプリケーションによって適宜用いることができる追加のナビゲーションデータ及びロケーション関連無線データをモバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂに提供することができる。
【０１０４】
モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂは、ユーザから発話情報を受信して使用可能なデジタル情報に変換することができるオーディオコーデック１２７２を用いて聴覚的に通信することもできる。オーディオコーデック１２７２は、例えば、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂのハンドセット内のスピーカ等を通じて、ユーザ向けの可聴音を同様に生成することができる。そのような音は、音声通話からの音を含むことができ、録音された音（例えば、音声メッセージ、音楽ファイル等）を含むことができ、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂ上で動作するアプリケーションによって生成された音も含むことができる。
【０１０５】
図１２Ｂを引き続き参照すると、モバイルコンピューティングデバイス１２００Ｂは、この図に示すように、複数の異なる形態で実施することができる。例えば、このモバイルコンピューティングデバイスは、携帯電話１２７４として実施することができる。また、このモバイルコンピューティングデバイスは、スマートフォン１２７５、パーソナルデジタルアシスタント、又は他の同様のモバイルデバイスの一部として実施することもできる。
【０１０６】
（実施形態）
以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供し、本開示の範囲も、適用範囲も、構成も限定することを意図していない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は１つ以上の例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に明記されているような開示された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく要素の機能及び配置に行うことができる様々な変更が意図されている。
【０１０７】
以下の説明では、実施形態の十分な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても実施形態を実施することができることを理解することができる。例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、及び他の要素は、実施形態を不必要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。それ以外の場合において、既知のプロセス、構造、及び技法は、実施形態を不明瞭にしないように不必要な詳細なしで示される場合がある。さらに、様々な図面における同様の参照符号及び名称は、同様の要素を示す。
【０１０８】
また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図として描かれるプロセスとして説明される場合がある。フローチャートは、動作を逐次的なプロセスとして説明することができるが、これらの動作の多くは、並列又は同時に実行することができる。加えて、これらの動作の順序は、再配列することができる。プロセスは、その動作が完了したときに終了することができるが、論述されない又は図に含まれない追加のステップを有する場合がある。さらに、特に説明される任意のプロセスにおける全ての動作が全ての実施形態において行われ得るとは限らない。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、その関数の終了は、呼び出し側関数又はメイン関数へのその機能の復帰に対応することができる。
【０１０９】
さらに、開示された主題の実施形態は、少なくとも一部は手動又は自動のいずれかで実施することができる。手動実施又は自動実施は、機械、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はそれらの任意の組み合わせを用いて実行することもできるし、少なくとも援助することができる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードで実施されるとき、必要なタスクを実行するプログラムコード又はプログラムコードセグメントは、機械可読媒体に記憶することができる。プロセッサ（複数の場合もある）が、それらの必要なタスクを実行することができる。
【０１１０】
さらに、本開示の実施形態及び本明細書において説明された機能動作は、本明細書に開示された構造及びそれらの構造的均等物を含むデジタル電子回路部、有形に具現化されたコンピュータソフトウェア若しくはファームウェア、コンピュータハードウェア、又はそれらのうちの１つ以上のものの組み合わせにおいて実施することができる。さらに、本開示の幾つかの実施形態は、データ処理装置によって実行されるか又はデータ処理装置の動作を制御する１つ以上のコンピュータプログラム、すなわち、有形の非一時的プログラム担体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の１つ以上のモジュールとして実施することができる。またさらに、プログラム命令は、データ処理装置による実行のために、適した受信機装置への送信用の情報を符号化するように生成される人工的に生成された伝播信号、例えば、機械によって生成された電気信号、光信号、又は電磁信号において符号化することができる。コンピュータ記憶媒体は、機械可読記憶デバイス、機械可読記憶デバイス基板、ランダムアクセスメモリデバイス若しくはシリアルアクセスメモリデバイス、又はそれらのうちの１つ以上のものの組み合わせとすることができる。
【０１１１】
本開示の実施形態によれば、用語「データ処理装置」は、データを処理する全ての種類の装置、デバイス、及び機械を包含することができ、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサ若しくはコンピュータを含む。装置は、専用論理回路部、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を備えることができる。装置は、ハードウェアに加えて、問題になっているコンピュータプログラムの実行環境を作り出すコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又はそれらのうちの１つ以上の組み合わせを構成するコードも有することができる。
【０１１２】
コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、又はコードと呼称又は記載される場合もある）は、コンパイラー型言語若しくはインタープリター型言語、又は宣言型言語若しくは手続型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアローンプログラムとしての形態、又は、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、若しくはコンピューティング環境における使用に適した他のユニットとしての形態を含む任意の形態で配備することができる。コンピュータプログラムは、ファイルシステムにおけるファイルに対応する場合があるが、必ずしも対応する必要はない。プログラムは、他のプログラム又はデータ、例えば、マークアップ言語ドキュメントに記憶された１つ以上のスクリプトを保持するファイルの一部分に記憶することもできるし、問題となっているプログラムに専用化された単一のファイルに記憶することもできるし、複数のコーディネートファイル、例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、又はコード部分を記憶するファイルに記憶することもできる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように配備することもできるし、１つのサイトに配置された複数のコンピュータ上で、又は、複数のサイトにわたって分散されて通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように配備することもできる。コンピュータプログラムの実行に適したコンピュータは、例として、汎用マイクロプロセッサ若しくは専用マイクロプロセッサ若しくはそれらの双方、又は他の任意の種類の中央処理装置を含む。一般に、中央処理装置は、リードオンリーメモリ若しくはランダムアクセスメモリ又はそれらの双方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの必須素子は、命令を遂行又は実行する中央処理装置と、命令及びデータを記憶する１つ以上のメモリデバイスとである。一般に、コンピュータは、データを含むか、又は、データを記憶する１つ以上のマスストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、若しくは光ディスクからのデータの受信若しくはそれらへのデータの転送若しくはそれらの双方を行うように作動結合される。ただし、コンピュータは、必ずしもそのようなデバイスを有するとは限らない。その上、コンピュータは、別のデバイスに組み込むことができ、例えば、数例を挙げると、モバイル電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、モバイルオーディオプレーヤ若しくはモバイルビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はポータブル記憶デバイス、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブに組み込むことができる。
【０１１３】
ユーザとのインタラクションを提供するために、本明細書において説明した主題の実施形態は、ユーザに情報を表示するディスプレイデバイス、例えば、ＣＲＴ（陰極線管）モニタ又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタと、ユーザがコンピュータに入力を提供することができるキーボード及びポインティングデバイス、例えば、マウス又はトラックボールとを有するコンピュータ上で実施することができる。他の種類のデバイスを用いて、ユーザとのインタラクションを同様に提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。加えて、コンピュータは、ユーザによって用いられるデバイスに文書を送信すること及びこのデバイスから文書を受信することによって、例えば、ウェブブラウザーから受信された要求に応答してユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザーにウェブページを送信することによって、ユーザとインタラクトすることができる。
【０１１４】
本明細書において説明した主題の実施形態は、バックエンド構成要素を、例えばデータサーバとして備えるコンピューティングシステム、又はミドルウェア構成要素、例えば、アプリケーションサーバを備えるコンピューティングシステム、又はフロントエンド構成要素、例えば、ユーザが本明細書において説明した主題の実施態様とインタラクトすることをできるようにするグラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザーを有するクライアントコンピュータを備えるコンピューティングシステム、又は１つ以上のそのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、若しくはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを備えるコンピューティングシステムにおいて実施することができる。システムのこれらの構成要素は、任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信、例えば、通信ネットワークによって相互接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、例えば、インターネットがある。
【０１１５】
コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを備えることができる。クライアント及びサーバは、一般的に互いにリモートであり、通常、通信ネットワークを通じてインタラクトする。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作するとともに互いにクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じる。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年7月28日(2020.7.28)
【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】
多層反射／透過構造体を有するスケールであって、各層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっている、スケールと、
前記スケールと相対運動をしながらＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する単一のＴＨｚ送受信機の送信機と、
前記スケールを介して多層反射／透過構造体の各層の行から反射されたＴＨｚ波形の振幅を測定する単一のＴＨｚ送受信機の受信機と、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの層のパターンに基づいて反射または透過されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶するコンピュータハードウェアメモリと、
記憶されたデータに基づいて、前記受信機によって受信された振幅の測定値から前記送信機の位置を求めるプロセッサと、
前記送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、エンコーダ。
【請求項２】
合焦レンズ及びＴＨｚ空間光変調器を有する前記送信機は、各層の前記マトリックスの行に向けられ、前記送信機は、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記合焦レンズを介して前記スケールにＴＨｚ波形を送信するようになっており、前記ＴＨｚ波形は、前記合焦レンズによって平行にされ、前記ＴＨｚ空間光変調器によってランダムパターンを用いて変調され、前記反射されたＴＨｚ波形は、前記合焦レンズを通過し、前記単一のＴＨｚ送受信機の受信機によって検出される、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項３】
前記送信機は、前記スケールの各層の複数行のパターンを復号化するために、反射された測定値を用いて、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項４】
前記送信機は、絶対位置決めシステムの多層の擬似ランダムパターンを復号化するために、反射された測定値を用いて、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項５】
前記送信機は、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ｌ∞正則化最小二乗手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項６】
前記送信機は、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、ボックス制約付き最適化手法を用いて、信号前処理ステップによって擬似ランダムパターンを復号化するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項７】
前記送信機は、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信し、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、前記パターンの反射率または透過係数に関する事前分布を用いて、信号前処理ステップによって、正であること及び２値または多値を含む信号の特徴を特定するようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項８】
前記プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、前記反射または透過されたＴＨｚ波形又は前記スケールの２値または多値反射率波形を回復する、請求項７に記載のエンコーダ。
【請求項９】
前記プロセッサにおいて用いられる前記変分ベイズ手法は、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムのＭステップにおいて、近似されたＱ関数を用いる、請求項８に記載のエンコーダ。
【請求項１０】
前記ＥＭアルゴリズムは、前記スケールの２値または多値パターンを回復するために反復変分ＥＭアルゴリズムである、請求項９に記載のエンコーダ。
【請求項１１】
前記記憶されたデータは、周期的パターンを形成する前記反射／透過構造体の各層からの反射波形または透過波形の信号モデルを含み、前記プロセッサは、前記信号モデルに基づいて前記振幅の測定値から前記送信機の位置を求めるようになっている、請求項１に記載のエンコーダ。
【請求項１２】
前記スケールの各層のパターンは、前記送信機の絶対位置を符号化する非周期的パターンを形成し、前記記憶されたデータは、振幅値のシーケンスと前記送信機の位置との間のマッピングを含み、前記マッピングは、前記非周期的パターンの関数であるようになっており、前記プロセッサは、前記マッピングに従って、前記振幅のシーケンスの測定値を前記送信機の位置にマッピングする、請求項１１に記載のエンコーダ。
【請求項１３】
前記マトリックスの各行は複数の単位セルに対応し、前記複数の単位セルはパターンに対応するようになっており、前記コンピュータハードウェアメモリに前記記憶されたデータは、前記マトリックスの各行における複数の単位セルのそれぞれの所定の位置及び方位のうちの一方又はそれらの組み合わせを規定するパターンを含む、請求項１２に記載のエンコーダ。
【請求項１４】
前記単位セルの位置は、前記パターンの少なくとも１ビットのデータを定義する、請求項１３に記載のエンコーダ。
【請求項１５】
エンコーダの絶対位置決めエンコーダ方法であって、前記エンコーダ方法は、
多層反射／透過構造体を有するスケールに前記エンコーダのテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を、前記スケールと相対運動しながらＴＨｚ圧縮スキャン方式に従って前記エンコーダの単一のＴＨｚ送受信機の送信機によって送信することであって、前記多層反射／透過構造体の各層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっており、前記ＴＨｚ圧縮スキャン方式は、前記パターンの反射率または透過係数に関する事前分布を用いて、前記エンコーダのプロセッサを介した信号前処理ステップによって、正であること及び２値または多値を含む信号の特徴を特定し、前記プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、反射または透過されたＴＨｚ波形又は前記スケールの２値／多値反射率波形を回復することと、
前記スケールの各層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形の振幅を前記エンコーダの単一のＴＨｚ送受信機の受信機によって測定することと、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの前記多層反射／透過構造体上のパターンに基づくＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含む記憶されたデータを前記エンコーダのコンピュータハードウェアメモリから取り出すことと、
前記記憶されたデータに基づいて、前記受信機によって受信された振幅の測定値から前記送信機の位置を前記エンコーダの前記プロセッサによって求めることと、
前記送信機の位置を出力インターフェースにレンダリングすることと、
を含む、エンコーダ方法。
【請求項１６】
ＴＨｚ送受信機アレイを有するエンコーダを備える絶対位置決めエンコーダシステムであって、
前記エンコーダは、多層反射／透過構造体を有するスケールを有し、各層は行を有するマトリックスを備え、前記マトリックスの各行は測定値を形成するのに用いられるパターンに対応するようになっており、前記エンコーダシステムは、
ラインスキャン方式に従って前記スケールにテラヘルツ（ＴＨｚ）波形を送信する前記エンコーダの前記ＴＨｚ送受信機アレイの各ＴＨｚ送受信機の送信機であって、各送信機は、前記多層反射／透過構造体の各層の行と位置合わせされ、前記スケールと相対運動をしながら前記スケールに前記ＴＨｚ波形を送信し、前記ラインスキャン方式は、パターンの反射率または透過係数に関する事前分布を用いて、前記エンコーダのプロセッサを介した信号前処理ステップによって、正であること及び２値または多値を含む信号の特徴を特定し、前記プロセッサは、変分ベイズ手法を用いて、反射または透過されたＴＨｚ波形又は前記スケールの２値または多値反射率波形を回復する、送信機と、
前記スケールの各層の幾つかの行から反射されたＴＨｚ波形の振幅を測定する前記エンコーダの前記ＴＨｚ送受信機アレイの各ＴＨｚ送受信機の受信機と、
前記送信機の所定の位置に対応するパターン、又は、前記スケールの前記多層反射／透過構造体の層のパターンに基づく反射されたＴＨｚ波形の一組のトレーニング振幅を含むデータを記憶する前記エンコーダのコンピュータハードウェアメモリと、
前記データに基づいて前記振幅の測定値から前記送信機の位置を求める前記エンコーダの前記プロセッサと、
前記送信機の位置をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、絶対位置決めエンコーダシステム。
【請求項１７】
各送信機は、反射された測定値を用いて、前記スケールの各層の複数行のパターンを復号化するために、前記ＴＨｚ送受信機アレイを有するラインスキャン方式に従って前記スケールにＴＨｚ波形を送信する、請求項１６に記載の絶対位置決めエンコーダシステム。
【請求項１８】
前記変分ベイズ手法は、ＥＭ（期待値最大化）アルゴリズムのＭステップにおいて、近似されたＱ関数を用いるようになっており、前記ＥＭアルゴリズムは、前記スケールの２値または多値パターンを回復するために反復変分ＥＭアルゴリズムである、請求項１７に記載の絶対位置決めエンコーダシステム。
【国際調査報告】
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