(57)【要約】  一般的な態様において、受信したワイヤレス信号の統計パラメータに基づいて、動きが検出される。一部の態様において、信号が取得される。信号は、空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づいている。各信号に関して統計パラメータの集合の値が計算されて、統計パラメータの値にフィルタを適用することによって、フィルタ処理された値を取得する。フィルタは、ワイヤレス信号の信号品質分析に基づくパラメータを含む。動き検出処理を実行して、フィルタ処理された値に基づいて、空間内で物体が移動したかどうかを判断する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動き検出方法であって、
空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づいて、信号を取得する段階と、
前記各信号に関して統計パラメータの集合の値を計算する段階と、
前記統計パラメータの前記値にフィルタを適用することによって、フィルタ処理された値を取得する段階であって、前記フィルタが、前記ワイヤレス信号の信号品質分析に基づくパラメータを含む、段階と、
１又は２以上のプロセッサの動作により動き検出処理を実行して、前記フィルタ処理された値に基づいて前記空間内で物体が移動したかどうかを判断する段階と、
を含む、方法。
【請求項２】
前記フィルタを適用する段階は、
前記信号品質分析に基づいてスケーリング係数を計算する段階と、
前記統計パラメータ値に前記スケーリング係数を適用することによって、前記フィルタ処理された値を生成する段階と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
それぞれの前記ワイヤレス信号に関して、信号品質メトリック値を計算する段階と、
前記信号品質メトリック値に基づいて、各スケーリング係数を計算する段階と、
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各スケーリング係数は、目標信号品質メトリック値に対する前記信号品質メトリック値の比率に基づく、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記信号品質メトリック値に基づく前記動き検出処理への入力のための十分な数の前記ワイヤレス信号を取得するのに必要な時間量に更に基づいて、前記各スケーリング係数を計算する段階を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記各スケーリング係数は、前記動き検出処理への入力のための十分な数の信号を取得するのに必要な前記時間量に対する目標時間量の比率に基づく、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記統計パラメータの集合は、第１統計パラメータ及び第２統計パラメータを含み、前記第１統計パラメータは、前記信号の周波数成分に適用される第１関数に基づき、前記第２統計パラメータは、前記信号の周波数成分に適用される第２関数に基づく、請求項１〜６の何れか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１統計パラメータは平均であり、前記第２統計パラメータは標準偏差である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ワイヤレス通信デバイスによって受信される前記ワイヤレス信号の周波数領域表現を取得する段階と、
前記周波数領域表現内の周波数成分のサブセットに基づいて前記信号を生成する段階と、
を含む、請求項１〜６の何れか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記フィルタ処理された値からヒストグラムデータを生成する段階を含み、前記ヒストグラムデータは、ビンの集合及び該ビンの各々についての数量を含み、前記各ビンは、前記統計パラメータの各々のそれぞれの範囲に対応し、前記動き検出処理は、前記ヒストグラムデータを用いて、物体が移動したかどうかを判断する、請求項１〜６の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ヒストグラムデータは、多次元ヒストグラムに対応し、前記動き検出処理を実行する段階は、前記ヒストグラムの各次元に沿って前記数量の合計を求める段階と、前記合計に基づいてチェック値を計算する段階と、前記チェック値をそれぞれの閾値と比較する段階と、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記動き検出処理を実行する段階は、前記チェック値の集合に基づいて動きシグネチャ値を計算する段階と、動きシグネチャ値をそれぞれの時間期間で比較する段階と、を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記フィルタ処理された値から前記ヒストグラムデータを生成する段階は、前記フィルタ処理された値を再正規化する段階を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
動き検出システムであって、
データ処理装置と、
前記データ処理装置によって実行されたときに、以下の動作を実行するよう動作可能な命令を含むメモリと、
を備え、前記動作は、
空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づいて、信号を取得する段階と、
前記各信号に関して統計パラメータの集合の値を計算する段階と、
前記統計パラメータの前記値にフィルタを適用することによって、フィルタ処理された値を取得する段階であって、前記フィルタが、前記ワイヤレス信号の信号品質分析に基づくパラメータを含む、段階と、
動き検出処理を実行して、前記フィルタ処理された値に基づいて前記空間内で物体が移動したかどうかを判断する段階と、
を含む、ことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
前記フィルタを適用する段階は、
前記信号品質分析に基づいてスケーリング係数を計算する段階と、
前記統計パラメータ値に前記スケーリング係数を適用することによって、前記フィルタ処理された値を生成する段階と、
を含む、請求項１４に記載の動き検出システム。
【請求項１６】
それぞれの前記ワイヤレス信号に関して、信号品質メトリック値を計算する段階と、
前記信号品質メトリック値に基づいて、各スケーリング係数を計算する段階と、
を含む、請求項１５に記載の動き検出システム。
【請求項１７】
各スケーリング係数は、目標信号品質メトリック値に対する前記信号品質メトリック値の比率に基づく、請求項１６に記載の動き検出システム。
【請求項１８】
前記信号品質メトリック値に基づく前記動き検出処理への入力のための十分な数の前記ワイヤレス信号を取得するのに必要な時間量に更に基づいて、前記各スケーリング係数を計算する段階を含む、請求項１６に記載の動き検出システム。
【請求項１９】
各スケーリング係数は、前記動き検出処理への入力のための十分な数の信号を取得するのに必要な前記時間量に対する目標時間量の比率に基づく、請求項１８に記載の動き検出システム。
【請求項２０】
前記統計パラメータの集合は、第１統計パラメータ及び第２統計パラメータを含み、前記第１統計パラメータは、前記信号の周波数成分に適用される第１関数に基づき、前記第２統計パラメータは、前記信号の周波数成分に適用される第２関数に基づく、
請求項１４〜１９の何れか１項に記載の動き検出システム。
【請求項２１】
前記第１統計パラメータは平均であり、前記第２統計パラメータは標準偏差である、請求項２０に記載の動き検出システム。
【請求項２２】
前記ワイヤレス通信デバイスによって受信される前記ワイヤレス信号の周波数領域表現を取得する段階と、
前記周波数領域表現内の周波数成分のサブセットに基づいて前記信号を生成する段階と、
を含む、請求項１４〜１９の何れか１項に記載の動き検出システム。
【請求項２３】
前記フィルタ処理された値からヒストグラムデータを生成する段階を含み、前記ヒストグラムデータは、ビンの集合及び該ビンの各々についての数量を含み、前記各ビンは、前記統計パラメータの各々のそれぞれの範囲に対応し、前記動き検出処理は、前記ヒストグラムデータを用いて、物体が移動したかどうかを判断する、請求項１４〜１９の何れか１項に記載の動き検出システム。
【請求項２４】
前記ヒストグラムデータは、多次元ヒストグラムに対応し、前記動き検出処理を実行する段階は、前記ヒストグラムの各次元に沿って前記数量の合計を求める段階と、前記合計に基づいてチェック値を計算する段階と、前記チェック値をそれぞれの閾値と比較する段階と、を含む、請求項２３に記載の動き検出システム。
【請求項２５】
前記動き検出処理を実行する段階は、前記チェック値の集合に基づいて動きシグネチャ値を計算する段階と、動きシグネチャ値をそれぞれの時間期間で比較する段階と、を含む、請求項２４に記載の動き検出システム。
【請求項２６】
前記フィルタ処理された値から前記ヒストグラムデータを生成する段階は、前記フィルタ処理された値を再正規化する段階を含む、請求項２３に記載の動き検出システム。
【請求項２７】
データ処理装置によって実行されたときに、以下の動作を実行するよう動作可能な命令を格納するコンピュータ可読ストレージ媒体であって、
前記動作は、
空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づいて、信号を取得する段階と、
各信号に関して統計パラメータの集合の値を計算する段階と、
前記統計パラメータの前記値にフィルタを適用することによって、フィルタ処理された値を取得する段階であって、前記フィルタは、前記ワイヤレス信号の信号品質分析に基づくパラメータを含む、段階と、
動き検出処理を実行して、前記フィルタ処理された値に基づいて前記空間内で物体が移動したかどうかを判断する段階と、
を含む、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２８】
前記フィルタを適用する段階は、
前記信号品質分析に基づいてスケーリング係数を計算する段階と、
前記統計パラメータ値に前記スケーリング係数を適用することによって、前記フィルタ処理された値を生成する段階と、
を含む、請求項２７に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項２９】
それぞれの前記ワイヤレス信号に関して、信号品質メトリック値を計算する段階と、
前記信号品質メトリック値に基づいて、各スケーリング係数を計算する段階と、
を含む、請求項２７に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３０】
前記信号品質メトリック値に基づく前記動き検出処理への入力のための十分な数の前記ワイヤレス信号を取得するのに必要な時間量に更に基づいて、前記各スケーリング係数を計算する段階を含む、請求項２９に記載のコンピュータ可読ストレージ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権の主張）
本出願は、内容全体が引用により本明細書に組み入れられる、「Ｍｏｔｉｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｏｆ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｉｇｎａｌｓ（ワイヤレス信号のフィルタ処理された統計パラメータに基づく動き検出）」という名称の２０１７年１０月３１日出願の米国出願第１５／７９９，８０６号に対する優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明は、動き検出に関する。
【０００３】
動き検出システムは、例えば、部屋又は屋外エリア内の物体の動作を検出するのに用いられている。一部の動き検出システムの実施例では、赤外線又は光学センサを用いて、センサの視野内の物体の動作を検出する。動き検出システムは、セキュリティシステム、自動制御システム、及び他のタイプのシステムで使用されている。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】例示的なワイヤレス通信システムを示す概略図である。
【図２Ａ】ワイヤレス通信デバイス間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す概略図である。
【図２Ｂ】ワイヤレス通信デバイス間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す概略図である。
【図３】ワイヤレス通信デバイスで受信した信号に基づいて、統計パラメータの行列を生成する例示的な処理を示す概略図である。
【図４】図３で生成した行列に基づく、例示的なプロット及び例示的なヒストグラムデータを示す概略図である。
【図５Ａ】図４のヒストグラムデータに基づいて、空間内のチャネル摂動を検出して分類する例示的な処理を示す概略図である。
【図５Ｂ】図４のヒストグラムデータに基づいて、空間内のチャネル摂動を検出して分類する例示的な処理を示す概略図である。
【図５Ｃ】図４のヒストグラムデータに基づいて、空間内のチャネル摂動を検出して分類する例示的な処理を示す概略図である。
【図６】図４のヒストグラムデータに基づいて、範囲推定値を計算する例示的な処理を示す概略図である。
【図７】図３で生成した行列のフィルタ処理されていない及びフィルタ処理された値に基づく、例示的なプロットを示す概略図である。
【図８Ａ】統計パラメータをスケーリング及び再正規化する例示的な処理を示す概略図である。
【図８Ｂ】統計パラメータをスケーリング及び再正規化する例示的な処理を示す概略図である。
【図９Ａ】受信したワイヤレス信号の統計パラメータ値をスケーリングするための例示的な信号品質メトリック値、時間メトリック値、及びスケーリング係数のプロットを示す概略図である。
【図９Ｂ】受信したワイヤレス信号の統計パラメータ値をスケーリングするための例示的な信号品質メトリック値、時間メトリック値、及びスケーリング係数のプロットを示す概略図である。
【図１０】受信したワイヤレス信号の統計パラメータに基づいて、動きを検出する例示的な処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
ここで説明する内容の幾つかの態様では、物体の動きを、ワイヤレス信号の統計パラメータに基づいて検出する。ワイヤレス信号は、第１ワイヤレス通信で受信することができ、ワイヤレス通信デバイス間の空間を通じて送信される動きプローブ信号に基づくことができる。受信したワイヤレス信号の（又はそれの一部分の）周波数成分に基づいて、受信した各ワイヤレス信号ごとに、統計パラメータを計算することができる。例えば、統計パラメータは、一部の場合において、受信したワイヤレス信号の周波数領域表現の周波数成分の平均及び標準偏差を含むことができる。
【０００６】
統計パラメータ値のグループ化を識別することができ、動き検出処理は、統計パラメータ値の識別したグループ化を用いて、物体の動きが発生したかどうかを検出することができる。例えば、統計パラメータ値の分布を表すヒストグラムデータを生成して分析して、空間内のチャネル摂動が物体の動き又は干渉の何れによって生じたかを判断することができる。ヒストグラムデータは、一部の場合に、行列形式とすることができる。一部の実施構成において、動き検出処理は、ヒストグラムデータ行列に対して１又は２以上の演算を実行して、チェック値を計算し、これらをそれぞれの閾値と比較して、チャネル摂動が発生したかどうかを判断する。計算したチェック値に基づいて、動きシグネチャ値を決定することができ、動きシグネチャ値を分析して（例えば、値内のパターンを識別）チャネル摂動が、物体の動き又は干渉信号の何れによって生じたかを判断することができる。一部の実施では、統計パラメータの値は、動き検出処理で用いる前にフィルタ処理することができる。フィルタ処理は、統計パラメータ値の初期行列に対して実行される特異値分解と、信号品質メトリック値、時間係数値、又はこれらの組み合わせに基づくスケーリングとを含むことができる。
【０００７】
本明細書で説明するシステム及び技術は、一部の場合において、１又は２以上の利点をもたらすことができる。例えば、動きは、ワイヤレス通信デバイス間の空間を通じて送信されるワイヤレス信号を用いて検出することができ、デバイス間の見通し線は必要ない。動き、及び異なる種類の動きを、ワイヤレス信号の統計パラメータを分析することによって、より効率的に検出することができる。例えば、生物（例えば、人間又は動物）の動きによって生じたチャネル摂動を、干渉信号又は無生物（例えば、扇風機）による動きと区別することができる。
【０００８】
図１は、例示的なワイヤレス通信システム１００を示している。例示的なワイヤレス通信システム１００は、３台のワイヤレス通信デバイス、すなわち、第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂ、及び第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃを含む。例示的なワイヤレス通信システム１００は、付加的なワイヤレス通信デバイス及び他の構成要素（例えば、付加的なワイヤレス通信デバイス、１又は２以上のネットワークサーバ、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ケーブル、又は他の通信リンク等）を含むことができる。
【０００９】
例示的なワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、例えば、ワイヤレスネットワーク規格又は他のタイプのワイヤレス通信プロトコルに従って、ワイヤレスネットワーク内で動作することができる。例えば、ワイヤレスネットワークは、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、又は他のタイプのワイヤレスネットワークとして動作するように構成することができる。ＷＬＡＮの例は、ＩＥＥＥによって開発された規格の８０２．１１群の１又は２以上に従って動作するように構成されたネットワーク（例えば、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク）及びその他を含む。ＰＡＮの例は、単距離通信規格に従って動作するネットワーク（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、近距離通信（ＮＦＣ）、ＺｉｇＢｅｅ）、ミリメートル波通信、及びその他を含む。
【００１０】
一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、例えば、セルラーネットワーク規格に従って、セルラーネットワーク内で通信するように構成することができる。セルラーネットワークの例は、Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ（移動体のためのグローバルシステム）（ＧＳＭ）、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ  ｒａｔｅｓ  ｆｏｒ  ＧＳＭ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ（ＥＤＧＥ）又はＥＧＰＲＳ等の２Ｇ規格、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）、ユニバーサル移動体電気通信システム（ＵＭＴＳ）、及び時分割複信−符号分割多元接続（ＴＤ−ＳＣＤＭＡ）等の３Ｇ規格、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）及びＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ（ＬＴＥ−Ａ）等の４Ｇ規格、及びその他に従って構成されたネットワークを含む。
【００１１】
図１に示す実施例において、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、標準的なワイヤレスネットワーク構成要素とすることができ又はこれらを含むことができる。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、市販のＷｉ−Ｆｉアクセスポイント又は他のタイプの無線アクセスポイント（ＷＡＰ）とすることができ、ＷＡＰのモデム上の命令（例えば、ソフトウェア又はファームウェア）として具現化された、本明細書で説明するような１又は２以上の動作を実行する。一部の場合に、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、例えば、市販のメッシュネットワークシステム（例えば、ＧＯＯＧＬＥ  ＷＩＦＩ）のような、ワイヤレスメッシュネットワークのノードとすることができる。一部の場合には、他のタイプの標準的な又は従来のＷｉ−Ｆｉ送信機デバイスを使用することができる。ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、Ｗｉ−Ｆｉ構成要素がなくとも実施することができ、例えば、他のタイプの規格又は非規格ワイヤレス通信を動き検出に用いることができる。一部の場合に、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、専用動き検出システムとすることができ、又はその一部分とすることができる。例えば、専用動き検出システムは、ハブデバイス及び１又は２以上のビーコンデバイス（リモートセンサデバイスとして）を含むことができ、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、動き検出システム内のハブデバイス又はビーコンデバイスの何れかとすることができる。
【００１２】
図１に示すように、例示的なワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、モデム１１２と、プロセッサ１１４と、メモリ１１６と、電力ユニット１１８とを含み、ワイヤレス通信システム１００内のワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃの何れも、同じ、付加的な、又は異なる構成要素を含み、構成要素は、図１に示すように又は他の方法で動作するように構成することができる。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスのモデム１１２、プロセッサ１１４、メモリ１１６、及び電力ユニット１１８は、共通ハウジング又は他のアセンブリ内に一緒に収容される。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスの構成要素の１又は２以上は、例えば、別個のハウジング又は他のアセンブリ内に別々に収容することができる。
【００１３】
例示的なモデム１１２は、ワイヤレス信号を通信（受信、送信、又はその両方）することができる。例えば、モデム１１２は、ワイヤレス通信規格（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ）に従ってフォーマットされた無線周波数（ＲＦ）信号を通信するように構成することができる。モデム１１２は、図１に示す例示的なネットワークモデム１１２として実施することができ、或いは、例えば、他のタイプの構成要素又はサブシステムにより別の方法で実施することができる。一部の実施では、例示的なモデム１１２は、無線サブシステム及びベースバンドサブシステムを含む。一部の場合には、ベースバンドサブシステム及び無線サブシステムは、共通チップ又はチップセット上で実施することができ、或いは、これらは、カード又は他のタイプの組立デバイスにおいて実施することができる。ベースバンドサブシステムは、例えば、リード線、ピン、ワイヤ、又は他のタイプの接続によって無線サブシステムに結合することができる。
【００１４】
一部の場合に、モデム１１２内の無線サブシステムは、１又は２以上のアンテナ及び無線周波数回路を含むことができる。無線周波数回路は、例えば、アナログ信号をフィルタ処理、増幅、又は他の方法で調整する回路、ベースバンド信号をＲＦ信号にアップコンバートする回路、ＲＦ信号をベースバンド信号にダウンコンバートする回路等を含むことができる。このような回路は、例えば、フィルタ、増幅器、ミキサ、局部発振器等を含むことができる。無線サブシステムは、ワイヤレス通信チャネル上で無線周波数ワイヤレス信号を通信するように構成することができる。実施例として、無線サブシステムは、無線チップ、ＲＦフロントエンド、及び１又は２以上のアンテナを含むことができる。無線サブシステムは、付加的な又は異なる構成要素を含むことができる。一部の実施構成において、無線サブシステムは、従来のモデム、例えば、Ｗｉ−Ｆｉモデム、ピコ基地局モデム等からの無線電子機器（例えば、ＲＦフロントエンド、無線チップ、又は類似の構成要素）とすることができ又はこれらを含むことができる。一部の実施では、アンテナは複数のアンテナを含む。
【００１５】
一部の場合に、モデム１１２内のベースバンドサブシステムは、例えば、デジタルベースバンドデータを処理するように構成されたデジタル電子機器を含むことができる。実施例として、ベースバンドサブシステムは、ベースバンドチップを含むことができる。ベースバンドサブシステムは、付加的な又は異なる構成要素を含むことができる。一部の場合に、ベースバンドサブシステムは、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）デバイス又は他のタイプのプロセッサデバイスを含むことができる。一部の場合に、ベースバンドシステムは、無線サブシステムを動作させ、無線サブシステムを通じてワイヤレスネットワークトラフィックを通信して、無線サブシステムを通じて受信する動き検出信号に基づいて動きを検出し、又は他のタイプの処理を実行するためのデジタル処理ロジックを含む。例えば、ベースバンドサブシステムは、信号をエンコードして、エンコードした信号を送信するのに無線サブシステムに送達する、或いは無線サブシステムからの信号内にエンコードされたデータを（例えば、ワイヤレス通信規格に従って信号をデコードすることによって又は動き検出処理に従って信号を処理することによって、又は他の方法で）識別して分析するように構成された、１又は２以上のチップ、チップセット、又は他のタイプのデバイスを含むことができる。
【００１６】
一部の場合に、例示的なモデム１１２内の無線サブシステムは、ベースバンドサブシステムからベースバンド信号を受信して、ベースバンド信号を無線周波数（ＲＦ）信号にアップコンバートして、無線周波数信号を無線で（例えば、アンテナを通じて）送信する。一部の場合に、例示的なモデム１１２内の無線サブシステムは、無線周波数信号を無線で（例えば、アンテナを通じて）受信して、無線周波数信号をベースバンド信号にダウンコンバートして、ベースバンド信号をベースバンドサブシステムに送信する。無線サブシステムとベースバンドサブシステムとの間で送受信される信号は、デジタル又はアナログ信号とすることができる。一部の実施例において、ベースバンドサブシステムは、変換回路（例えば、デジタル−アナログコンバータ、アナログ−デジタルコンバータ）を含み、アナログ信号を無線サブシステムと送受信する。一部の実施例において、無線サブシステムは、変換回路（例えば、デジタル−アナログコンバータ、アナログ−デジタルコンバータ）を含み、デジタル信号をベースバンドサブシステムと送受信する。
【００１７】
一部の場合に、例示的なモデム１１２のベースバンドサブシステムは、ワイヤレス通信ネットワーク内のワイヤレスネットワークトラフィック（例えば、データパケット）を、１又は２以上のネットワークトラフィックチャネル上の無線サブシステムを通じて通信することができる。モデム１１２のベースバンドサブシステムはまた、専用ワイヤレス通信チャネル上の無線サブシステムを通じて信号（例えば、動きプローブ信号又は動き検出信号）を送信又は受信（又は両方）することができる。一部の場合に、ベースバンドサブシステムは、例えば、動きに関して空間を探索するのに送信する動きプローブ信号を生成する。一部の場合に、ベースバンドサブシステムは、受信した動き検出信号（空間を通じて送信された動きプローブ信号に基づく信号）を処理して、例えば、空間内の物体の動きを検出する。
【００１８】
例示的なプロセッサ１１４は、例えば、データ入力に基づいて出力データを生成するための命令を実行することができる。命令は、プログラム、コード、スクリプト、又はメモリ内に格納された他のタイプのデータを含むことができる。付加的又は代替的に、命令は、事前プログラムされた又は再プログラム可能な論理回路、論理ゲート、又は他のタイプのハードウェア又はファームウェアコンポーネントとしてエンコードすることができる。プロセッサ１１４は、専用コプロセッサ又は他のタイプのデータ処理装置として、汎用マイクロプロセッサとすることができ又はこれを含むことができる。一部の場合に、プロセッサ１１４は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの高度な動作を実行する。例えば、プロセッサ１１４は、ソフトウェア、スクリプト、プログラム、関数、実行ファイル、又はメモリ１１６内に格納された他の命令を実行又は解釈するように構成することができる。一部の実施構成において、プロセッサ１１４は、モデム１１２内に含めることができる。
【００１９】
例示的なメモリ１１６は、コンピュータ可読ストレージ媒体、例えば、揮発性メモリデバイス、不揮発性メモリデバイス、又はその両方を含むことができる。メモリ１１６は、１又は２以上の読出し専用メモリデバイス、ランダムアクセスメモリデバイス、バッファメモリデバイス、又はこれらの組み合わせ及び他のタイプのメモリデバイスを含むことができる。一部の場合に、メモリの１又は２以上の構成要素は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの他の構成要素と一体化し又は他の方法で関連付けることができる。メモリ１１６は、プロセッサ１１４によって実行可能な命令を格納することができる。例えば、命令は、検出した動きの場所を、例えば、図６の例示的な処理６００の動作の１又は２以上を通じて判断するための命令を含むことができる。
【００２０】
例示的な電源ユニット１１８は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの残りの構成要素に電力を供給する。例えば、残りの構成要素は、電源ユニット１１８が電圧バス又は他の接続を通じて供給する電力に基づいて、動作することができる。一部の実施構成において、電源ユニット１１８は、バッテリ又はバッテリシステム、例えば充電バッテリを含む。一部の実施構成において、電源ユニット１１８は、（外部電源から）外部電力信号を受信して、外部電力信号を、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの構成要素用に調整された内部電力信号に変換するアダプタ（例えばＡＣアダプタ）を含む。電源ユニット１１８は、他の構成要素を含むことができ又は別の方法で動作することができる。
【００２１】
図１の実施例に示すように、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、ワイヤレス信号を（例えば、ワイヤレスネットワーク規格、動き検出プロトコル、又はその他に従って）送信する。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、ワイヤレス動きプローブ信号（例えば、基準信号、ビーコン信号、ステータス信号等）をブロードキャストすることができ、或いは、これらのデバイスは、他のデバイス（例えば、ユーザ装置、クライアントデバイス、サーバ等）宛てのワイヤレス信号を送信することができ、他のデバイス（図示せず）並びにワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂによって送信されたワイヤレス信号を受信することができる。一部の場合に、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂによって送信されるワイヤレス信号は、例えば、ワイヤレス通信規格又はその他に従って、定期的に繰り返される。
【００２２】
ここに示す実施例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂからのワイヤレス信号を処理して、ワイヤレス信号によってアクセスされた空間内の物体の動きを検出する、検出した動きの場所を判断する、又はその両方を行う。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、図３−９に関連して以下で説明する例示的な処理の１又は２以上の動作、或いは、動きを検出するか又は検出した動きの場所を判断するための他のタイプの処理を実行することができる。ワイヤレス信号によってアクセスされる空間は、屋内又は屋外空間とすることができ、例えば、１又は２以上の完全に又は部分的に閉鎖されたエリア、囲いのないオープンなエリア等を含むことができる。空間は、部屋の内部、複数の部屋、ビル、又は同様のものとすることができるか又は含むことができる。一部の場合に、例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃがワイヤレス信号を送信して、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂが、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃからのワイヤレス信号を処理して、動きを検出するか又は検出した動きの場所を判断することができるように、ワイヤレス通信システム１００を修正することができる。
【００２３】
動き検出に使用されるワイヤレス信号は、例えば、ビーコン信号（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈビーコン、Ｗｉ−Ｆｉビーコン、他のワイヤレスビーコン信号）、ワイヤレスネットワーク規格に従って他の目的用に生成された別の規格信号、或いは動き検出又は他の目的用に生成された別の非規格信号（例えば、ランダム信号、基準信号等）を含むことができる。一部の実施例では、ワイヤレス信号は、移動する物体と相互作用する前後に、物体（例えば、壁）を通って伝播し、これにより、移動する物体と送受信ハードウェアとの間に光学的な見通し線がなくとも、移動する物体の動きを検出することができる。受信した信号に基づいて、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出データを生成することができる。一部の場合には、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出データを他のデバイス又はシステム、例えば、部屋、ビル、屋外エリア等の空間内の動きをモニタリングするためのコントロールセンターを含むことができるセキュリティシステムに伝達することができる。
【００２４】
一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、動きプローブ信号（例えば、基準信号、ビーコン信号、又は動きに関して空間を探索するのに用いられる他の信号を含むことができる）をワイヤレスネットワークトラフィック信号とは別のワイヤレス通信チャネル（例えば、周波数チャネル又は符号化チャネル）上で送信するよう修正することができる。例えば、動きプローブ信号のペイロード及びペイロード内のデータタイプ又はデータ構造に適用される変調は、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃが分かっており、これにより、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃが動き検知のために実行する処理量を低減することができる。ヘッダは、例えば、通信システム１００内の他のデバイスによって動きが検出されたかどうかの表示、変調タイプの表示、信号を送信するデバイスの識別等の付加的な情報を含むことができる。
【００２５】
図１に示す実施例において、ワイヤレス通信システム１００は、それぞれのワイヤレス通信デバイス１０２の各々の間にワイヤレス通信リンクを有するワイヤレスメッシュネットワークである。ここに示す実施例では、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃと第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａとの間のワイヤレス通信リンクを用いて、第１動き検出フィールド１１０Ａを探索して、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃと第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信リンクを用いて、第２動き検出フィールド１１０Ｂを探索して、第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信リンクを用いて、第３動き検出フィールド１１０Ｃを探索することができる。一部の場合に、各ワイヤレス通信デバイス１０２は、ワイヤレス通信デバイス１０２によって動き検出フィールド１１０を通じて送信されたワイヤレス信号に基づく受信信号を処理することによって、このデバイスがアクセスする動き検出フィールド１１０内の動きを検出する。例えば、図１に示した人１０６が、第１動き検出フィールド１１０Ａ及び第３動き検出フィールド１１０Ｃ内で移動すると、ワイヤレス通信デバイス１０２は、それぞれの動き検出フィールド１１０を通じて送信されたワイヤレス信号に基づく、デバイスが受信した信号に基づいて、動きを検出することができる。例えば、第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａは、動き検出フィールド１１０Ａ、１１０Ｃの両方での人の動きを検出することができ、第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂは、動き検出フィールド１１０Ｃ内の人１０６の動きを検出することができ、第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出フィールド１１０Ａ内の人１０６の動きを検出することができる。
【００２６】
一部の場合に、動き検出フィールド１１０は、例えば、空気、固形物、液体、又はワイヤレス電磁信号がその中を伝播することが可能な他の媒体を含むことができる。図１に示す実施例では、第１動き検出フィールド１１０Ａは、第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃとの間のワイヤレス通信チャネルを提供し、第２動き検出フィールド１１０Ｂは、第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂと第３ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃとの間のワイヤレス通信チャネルを提供し、第３動き検出フィールド１１０Ｃは、第１ワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第２ワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信チャネルを提供する。動作の一部の態様では、（ネットワークトラフィックのためのワイヤレス通信チャネルとは別の又は共有の）ワイヤレス通信チャネル上で送信されるワイヤレス信号を用いて、空間内の物体の動きを検出する。物体は、あらゆるタイプの静的な又は可動の物体とすることができ、生物又は無生物が可能である。例えば、物体は、人間（例えば、図１に示した人１０６）、動物、無機物、又は他のデバイス、装置、又はアセンブリ、空間の境界の全て又は一部分を定義する物体（例えば、壁、ドア、窓等）、又は他のタイプの物体とすることができる。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスからの動き情報を分析して、検出した動きの場所を判断することができる。例えば、以下で更に説明するように、ワイヤレス通信デバイス１０２の１つ（又はデバイス１０２に通信可能に結合された他のデバイス）は、検出した動きが特定のワイヤレス通信デバイスの近くであると判断することができる。
【００２７】
図２Ａ及び２Ｂは、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃ間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す概略図である。ワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃは、例えば、図１に示したワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃ、又は他のタイプのワイヤレス通信デバイスとすることができる。例示的なワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃは、空間２００を通じてワイヤレス信号を送信する。例示的な空間２００は、空間２００の１又は２以上の境界において完全に又は部分的に閉鎖又は開放することができる。空間２００は、部屋の内部、複数の部屋、ビル、屋内エリア、屋外エリア、又は同様のものとすることができるか又はこれらを含むことができる。ここに示す実施例では、第１壁２０２Ａ、第２壁２０２Ｂ、及び第３壁２０２Ｃが、空間２００を少なくとも部分的に閉鎖する。
【００２８】
図２Ａ及び２Ｂで示す実施例では、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａが、ワイヤレス動きプローブ信号を繰り返し（例えば、定期的に、間欠的に、スケジュール通りに、予定外で、又はランダムな間隔で等）送信するよう動作可能である。第２及び第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃは、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａによって送信された動きプローブ信号に基づく信号を受信するよう動作可能である。ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃは各々、モデム、プロセッサ、又は受信した動き検出信号を処理して、空間２００内の物体の動きを検出するように構成された他の構成要素を有する。
【００２９】
図示するように、物体は、図２Ａでは第１位置２１４Ａにあり、図２Ｂで第２位置２１４Ｂに移動した。図２Ａ及び２Ｂでは、空間２００内の動く物体を、人間として表しているが、動く物体は、他のタイプの物体とすることができる。例えば、動く物体は、動物、無機物（例えば、システム、デバイス、装置、又はアセンブリ）、空間２００の境界の全て又は一部分を定義する物体（例えば、壁、ドア、窓等）、又は他のタイプの物体とすることができる。
【００３０】
図２Ａ及び２Ｂに示すように、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されるワイヤレス信号の複数の例示的な経路を、点線によって示す。第１信号経経路２１６に沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第１壁２０２Ａに反射して、第２ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂに向かう。第２信号経経路２１８に沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０２Ａから送信されて、第２壁２０２Ｂ及び第１壁２０２Ａに反射して、第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かう。第３信号経経路２２０に沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０２Ａから送信されて、第２壁２０２Ｂに反射して、第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かう。第４信号経経路２２２に沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第３壁２０２Ｃに反射して、第２ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂに向かう。
【００３１】
図２Ａでは、第５信号経経路２２４Ａに沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第１位置２１４Ａにある物体に反射して、第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かう。図２Ａと２Ｂとの間で、物体の表面が、空間２００内の第１位置２１４Ａから第２位置２１４Ｂ（例えば、第１位置２１４Ａからいくらか離れた距離）に移動する。図２Ｂでは、第６信号経経路２２４Ｂに沿って、ワイヤレス信号が第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第２位置２１４Ｂにある物体に反射して、第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かう。図２Ｂに図示した第６信号経路２２４Ｂは、物体の第１位置２１４Ａから第２位置２１４Ｂへの移動により、図２Ａに示した第５信号経路２２４Ａよりも長い。一部の実施例において、信号経路は、空間内の物体の移動により、追加、削除、又は他の方法で修正することができる。
【００３２】
図２Ａ及び２Ｂに示した例示的なワイヤレス信号は、減衰、周波数シフト、位相シフト、又は他の影響を自己のそれぞれの経路を通じて経験することがあり、例えば、壁２０２Ａ、２０２Ｂ、及び２０２Ｃを通じて別の方向に伝播する部分を有することがある。一部の実施例では、ワイヤレス信号は、無線周波数（ＲＦ）信号である。ワイヤレス信号は、他のタイプの信号を含むことができる。
【００３３】
図２Ａ及び２Ｂに示した実施例において、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａは、ワイヤレス信号を繰り返し送信することができる。特に、図２Ａは、ワイヤレス信号が、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから初めて送信されることを示しており、図２Ｂは、同じワイヤレス信号が、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから後で２回目に送信されることを示している。送信される信号は、継続的に、定期的に、ランダムに、又は間欠的時間で又は同様なときに、又はこれらの組み合わせで送信することができる。送信される信号は、周波数帯域内に多くの周波数成分を有することができる。送信される信号は、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから、無指向的に、指向的に、又は他の方法で送信することができる。ここに示す実施例では、ワイヤレス信号は、空間２００内の複数のそれぞれの経路を横断して、各経路に沿った信号は、経路損失、散乱、反射、又は同様のものに起因して減衰されることがあり、位相オフセット又は周波数オフセットを有することがある。
【００３４】
図２Ａ及び２Ｂに示すように、様々な経路２１６、２１８、２２０、２２２、２２４Ａ、及び２２４Ｂからの信号が、第３ワイヤレス通信デバイス２０４Ｃ及び第２ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂで合成されて、受信信号を形成する。送信信号に対する空間２００内の複数の経路の影響により、空間２００は、送信信号が入力で、受信信号が出力である伝達関数（例えばフィルタ）として表すことができる。空間２００内で物体が移動すると、信号経路内の信号に対して影響を与える減衰又は位相オフセットが変化することがあり、これにより、空間２００の伝達関数が変化しうる。第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから同じワイヤレス信号が送信されると仮定すれば、空間２００の伝達関数が変化すると、伝達関数の出力、すなわち、受信信号も変化することになる。受信信号内の変化を用いて、物体の動きを検出することができる。
【００３５】
数学的に、第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信された送信信号ｆ（ｔ）は、以下の式（１）に従って記述することができる：
【数１】
2021501307.tif 000003
（式１）
この場合のωnは、送信信号のｎ番目の周波数成分の周波数を表し、ｃnは、ｎ番目の周波数成分の複素係数を表し、ｔは時間を表す。送信信号ｆ（ｔ）が第１ワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信される場合、経路ｋからの出力信号ｒk（ｔ）は、以下の式（２）に従って記述することができる。：
【数２】
2021501307.tif 000004
（式２）
この場合のαn,kは、経路ｋに沿ったｎ番目の周波数成分の減衰係数（又は散乱、反射、及び経路損失によるチャネル応答）を表し、φn,kは、経路ｋに沿ったｎ番目の周波数成分の信号の位相を表す。次に、ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒを、全経路からワイヤレス通信デバイスへの全出力信号ｒk（ｔ）の合計として記述することができ、これを式（３）に示す：
【数３】
2021501307.tif 000005
（式３）
式（２）を式（３）に代入すると、以下の式（４）となる：
【数４】
2021501307.tif 000006
（式４）
【００３６】
次に、ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒを分析することができる。ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒは、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）又は他のタイプのアルゴリズムを用いて、周波数領域に変換することができる。変換された信号は、受信信号Ｒを一連のｎ個の複素値として表すことができ、それぞれの周波数成分の各々につき１つの値である（ｎ個の周波数ωnにおいて）。周波数ωnにおける周波数成分に対して、複素値Ｈnは、式（５）で以下のように表すことができる：
【数５】
2021501307.tif 000007
（式５）
【００３７】
所与の周波数成分ωnのための複素値Ｈnは、周波数成分ωnにおける受信信号の相対的な大きさ及び位相オフセットを示す。一部の実施構成において、複素値Ｈnは、受信信号Ｒに基づく周波数応答信号Ｈの周波数成分を表す。物体が空間内で移動するとき、複素値Ｈnは、空間のチャネル応答αn,kの変化により変化する。従って、チャネル応答（及び従って、周波数応答信号Ｈ）内で検出される変化が、通信チャネル内の物体の移動を示すことができる。一部の場合に、ノイズ、干渉、又は他の現象が、受信機によって検出されたチャネル応答に影響を与えることがあり、動き検出システムは、このような干渉を低減又は分離して、動き検出能力の精度及び品質を改善することができる。一部の実施構成において、チャネル応答全体は、以下のように表現することができる：
【数６】
2021501307.tif 000008
（式６）
【００３８】
一部の場合に、空間のチャネル応答ｈchは、例えば、数学的推定論に基づいて判断することができる。例えば、基準信号Ｒefをチャネル応答候補（ｈch）で修正することができ、その後、最尤法を用いて、受信信号（Ｒcvd）への最良一致を与えるチャネル候補を選択することができる。一部の場合に、推定受信信号
（
2021501307.tif 000009
）は、基準信号（Ｒef）のチャネル応答候補（ｈch）による畳み込みから取得され、次に、推定受信信号（
2021501307.tif 000010
）の平方誤差を最小化するのに、チャネル応答（ｈch）のチャネル係数を変化させる。これは、数学的に以下のように例証することができる：
【数７】
2021501307.tif 000011
（式７）
最適化基準により
【数８】
2021501307.tif 000012
（式８）
最小化又は最適化処理は、最小二乗平均法（ＬＭＳ）、反復最小二乗法（ＲＬＳ）、一括最小二乗法（ＢＬＳ）等の適応フィルタリング技術を利用することができる。チャネル応答は、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ、又は同様のものとすることができる。
【００３９】
上記の式に示すように、受信信号は、基準信号及びチャネル応答の畳み込みとみなすことができる。畳み込み演算は、チャネル係数が、基準信号の遅延レプリカの各々と一定の相関関係を有することを意味する。従って、上記の式に示すような畳み込み演算は、受信信号が異なる遅延ポイントで出現し、各遅延レプリカにはチャネル係数が重み付けされることを示す。
【００４０】
一部の態様において、信号品質メトリックを、受信信号に関して、チャネル応答に基づいて判断することができる。例えば、空間に関して判断されたチャネル応答（ｈch）を基準信号（Ｒef）に適用して、推定受信信号（
2021501307.tif 000013
）を生成することができ、推定受信信号とは、何れの受信信号がチャネル応答に基づくべきか（例えば、上述のような、基準信号（Ｒef）のチャネル応答（ｈch）による畳み込みに基づく）の推定値である。推定受信信号（
2021501307.tif 000014
）及び実際の受信信号（Ｒcvd）を用いて、信号品質メトリックを計算することができる。一部の実施例において、例えば、信号品質メトリックは、実際の受信信号（Ｒcvd）、及び推定受信信号（
2021501307.tif 000015
）と実際の受信信号（Ｒcvd）との間の差分のドット積を計算することによって判断される値Ｑに基づく（例えば、Ｑに等しく設定される、Ｑから計算される、Ｑが典型である等）。例えば：
【数９】
2021501307.tif 000016
（式９）
【００４１】
信号品質メトリックは、他の計算を用いて決定することができる。一部の場合に、例えば、ドット積又は他の計算値の絶対値又は大きさを、受信信号の信号品質メトリックとして使用する。一部の場合に、信号品質メトリックは、相関指標、又は他のタイプの信号品質メトリックである。一部の場合に、信号品質メトリックは、受信信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）に基づいて決定する。
【００４２】
一部の場合に、受信信号は、ワイヤレス通信デバイスによって「拒否する」ことができる。例えば、一部の実施構成において、動き検出処理は、動き検出処理で用いる信号の品質基準を含むことができる。品質基準を満たさない信号は、拒否（例えば、破棄又は無視）することができ、空間３００内で動きが発生したかどうかを判断する際に考慮されない。信号は、信号品質メトリック（例えば、式（９）によって記述された値Ｑ）に基づいて、動き検出処理への入力として受容又は拒否することができる。例えば、一部の場合に、動き検出処理は、一定の閾値を超える値Ｑを有する受信信号のサブセットのみを使用する。
【００４３】
一部の実施例において、送受信信号は、ＲＦスペクトルであり、信号は、ベースバンド帯域幅で分析される。例えば、送信信号は、送信ＲＦ信号を定義するのにアップコンバートされたベースバンド信号を含むことができ、受信信号は、ベースバンド信号にダウンコンバートされた受信ＲＦ信号を含むことができる。受信ベースバンド信号は、受信ＲＦ信号内に埋め込まれているので、空間内の動きの影響（例えば、伝達関数内の変化）が、受信ベースバンド信号に対して生じることがあり、ベースバンド信号は、動きを検出するのに（例えば、フーリエ分析又は他のタイプの分析を用いて）処理される信号とすることができる。別の実施例では、処理される信号は、ＲＦ信号又は別の信号とすることができる。
【００４４】
一部の実施構成において、受信したワイヤレス信号に関して、統計パラメータを決定することができる。統計パラメータは、信号の特性を表現することができ、受信したワイヤレス信号の周波数領域表現の周波数成分に適用される関数に基づくことができる。一部の場合に、統計パラメータは、受信信号の１又は２以上の周波数成分の最大、最小、平均、又は標準偏差の少なくとも１つの１又は２以上を含む。例えば、一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒに基づく周波数応答信号Ｈは、以下のベクトルによって表現される：
【数１０】
2021501307.tif 000017
（式１０）
ベクトル
2021501307.tif 000018
の要素は、ある時点ｊにおけるそれぞれの周波数値ω1、ω2、ω3、．．．、ωnのための周波数成分である。周波数成分ｈi,jは、一部の場合に、複素値とすることができる。関数を定義して、周波数応答信号Ｈに又は周波数応答信号の特定の周波数成分ｈi,jに適用して、周波数応答信号の特性を表現する統計パラメータを生成することができる。統計パラメータは、例えば、統計関数、又は周波数応答信号の特性を示す他のタイプの数学関数に基づいて計算することができる。次に、ベクトル
2021501307.tif 000019
（又はこれの要素）に関数を適用して、それぞれの時間セグメントに関して１又は２以上の統計パラメータの値を生成することができる。例えば、統計パラメータは、例えば、平均値関数に従うような平均を決定する関数に基づくことができる：
【数１１】
2021501307.tif 000020
（式１１）
この場合のＮは、
2021501307.tif 000021
の周波数成分又は要素の数である。別の実施例として、統計パラメータは、例えば、標準偏差関数に従うような標準偏差を決定する関数に基づくことができる：
【数１２】
2021501307.tif 000022
（式１２）
Ｎは、
2021501307.tif 000023
の周波数成分又は要素の数である。
【００４５】
一部の場合に、動き、動きの明確な種類、又は検出した動きの場所を、統計パラメータ値に基づいて検出することができる。例えば、統計パラメータ値のグループ化を以下で説明するように識別及び分析して、空間内でチャネル摂動が発生したかどうか、どのようなタイプのチャネル摂動が発生したか（例えば、干渉対物体の動き）、及び空間内のチャネル摂動の場所（例えば、ワイヤレス通信デバイスに対して相対的な）を検出することができる。一部の場合に、マシン学習を用いて、統計パラメータ値内のパターン又はそのグループ化を識別することができる。例えば、統計パラメータ値をニューラルネットワーク（例えば、ＧＯＯＧＬＥ  ＣＬＯＵＤ  ＭＬプラットフォーム）に通過させて、統計パラメータ値又は他の値内の明確なパターンを、統計パラメータ値（例えば、以下で更に説明するようなチェック値又は動きシグネチャ値）に基づいて学習することができる。
【００４６】
図３は、ワイヤレス通信デバイスで受信したワイヤレス信号３０２に基づいて、統計パラメータの行列３１２を生成する例示的な処理３００を示す概略図である。ここに示す実施例では、信号３０２は、期間ｔ＝｛０，３１｝にわたって、ワイヤレス通信システム内のワイヤレス通信デバイス（例えば、図１のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃ、又は図２のワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃ）によって受信される。信号３０２は、ワイヤレス通信デバイスで受信するワイヤレス信号のアナログ表現とすることができる。例えば、信号３０２は、ワイヤレス通信デバイスの無線サブシステムの出力を含むことができる。一部の実施構成において、処理３００で分析される信号３０２は、処理への入力として受容されたこれらの信号のみを含むことがある。例えば、信号３０２を、１又は２以上の品質基準（例えば、信号品質メトリック閾値）と比較して、信号３０２を更に処理するかどうかを判断することができる。
【００４７】
ここに示す実施例では、信号３０２が、高速フーリエ変換（ＦＴＴ）演算３０４の演算によって周波数領域表現に変換されて、信号３０２の周波数成分を含む出力を生成する。例えば、一部の場合に、信号３０２は、およそ２２ＭＨｚの帯域幅を有することができ、ＦＦＴ演算は、（オーバーサンプリングレート４に基づいて）８８ＭＨｚの帯域幅を使用して、信号３０２の６４個の周波数成分を生成することができる。次に、ＦＦＴ演算３０４の出力をサンプリング演算３０６によってサンプリングする。一部の実施構成において、サンプリング演算は、ＦＦＴ演算３０４によって出力された周波数成分のうちのサブセットを選択する。例えば、ＦＦＴ演算３０４が６４個の周波数成分を出力する上記の実施例を用いれば、サンプリング演算３０６は、ω＝０を中心とする８個の周波数成分（ω＜０の４個の周波数成分及びω＞０の４個の周波数成分）を選択することができる。
【００４８】
次に、信号３０２の周波数成分に基づいて、統計パラメータ値を決定する。例えば、ここに示す実施例では、時間ｔにおける信号３０２のサンプリングされた周波数成分の平均及び標準偏差値を計算して、平均及び標準偏差に基づいて、複素値３０８（ｋ）を生成する。平均及び標準偏差は、それぞれのサンプリング周波数成分の大きさに基づいて計算することができる。例えば、上記の実施例を参照すれば、平均は、時間ｔにおいてサンプリングされた周波数成分の大きさの平均を判断することによって計算することができ、標準偏差は、時間ｔにおいて平均の前後のサンプリングされた周波数成分の大きさの変化を判断することによって計算することができる。図３に示した実施例のような一部の場合には、複素値３０８の実数成分は、計算した平均値を含み、複素値３０８の虚数成分は、計算した標準偏差値を含む。
【００４９】
連続処理信号に関して判断した複素値に基づいて、アレイを生成する。例えば、ここに示す実施例では、アレイ３１０が、時間ｔ＝｛０，３１｝に関して判断された３２個の複素値３０８を含む。他のアレイもまた、最新の複素値集合に基づいて生成され、この場合は複素値が、先入れ先出し法で処理される。例えば、第２アレイは、時間ｔ＝｛１，３２｝に関して判断された３２個の複素値を含むことになり、第３アレイは、時間ｔ＝｛２，３３｝に関して判断された３２個の複素値を含むことになり、これが時間ｔ＝｛３１，６３｝に関して判断される３２個の複素値３０８に関してアレイが判断されるまで行われる。次に、アレイ３１０に基づいて、行列３１２を生成する。例えば、ここに示す実施例では、図３に示すように、時間ｔ＝｛０，３１｝の第１アレイを最右列にして、時間ｔ＝｛１，３２｝の第２アレイを右から２列目に入れ、最左列が時間ｔ＝｛３１，６３｝のアレイとなるまでこれを行うことによって、行列３１２を生成する。行列３１２は、一部の場合には、自己相関行列又はテプリッツ行列とみなすことができる。行列３１２は、別の方法でフォーマットすることができる。
【００５０】
図４は、図３で生成した行列３１２に基づく、例示的なプロット４０２及び例示的なヒストグラムデータ４０４を示す図である。例示的なプロット４０２の各データポイントは、行列３１２内の要素を表す。特に、例示的なプロット４０２の各データポイントは、水平軸上に式（１２）による標準偏差値、及び垂直軸上に式（１１）による平均値を表す。従って、水平軸は、行列３１２内の複素値ｋの虚数成分を表し、垂直軸は、行列３１２内の複素値ｋの実数成分を表す。例示的なプロット４０２では、各データポイント値が、以下の式に基づいて０から１の間の値に正規化される：
【数１３】
2021501307.tif 000024
（式１３）
この場合のｘiは、ｉ＝１からｎの場合の値Ｘ＝（ｘ1，ｘ2，ｘ3．．．ｘn）の集合内の特定の値を表す。
【００５１】
ヒストグラムデータ４０４は、行列３１２内の統計パラメータ値のビニングに基づいて生成することができる。例えば、ヒストグラムデータ４０４は、統計パラメータ値の範囲に基づくビンの集合（例えば、範囲０−０．１の第１ビン、範囲０．１−０．２の第２ビン等）、及び各ビンのそれぞれの範囲内に収まるデータポイント数を含むことができる。図４に示す実施例のような一部の場合には、ヒストグラムデータ４０４を行列形式で表すことができる。例えば、例示的なヒストグラムデータ４０４は、１０×１０の行列で、その要素が、統計パラメータ値の０．１増分によって定義されるそれぞれのビン内に収まるデータポイント数を表す。実施例として、ヒストグラムデータ４０４の左下の要素は、平均及び標準偏差値が０から０．１の間にある４４６個のデータポイントが存在することを示す。ヒストグラムデータ４０４は、別の方法で生成することができる。一部の実施では、ヒストグラムデータ４０４を用いて、例えば、以下で更に説明するように、空間内のチャネル摂動を検出する。
【００５２】
図５Ａ−５Ｃは、図４のヒストグラムデータ４０４に基づいて、空間内のチャネル摂動を検出して分類する例示的な処理５００を示す図である。ここに示す実施例では、ヒストグラムデータ４０４に行合計演算子及び列合計演算子を適用して、アレイ５０２及び５０４をそれぞれ生成する。行合計演算子は、ヒストグラムデータ行列の各それぞれの行内の要素の合計を決定し、列合計演算子は、ヒストグラムデータ行列の各それぞれの列内の要素の合計を求める。行合計演算子は、ヒストグラムデータ行列を、要素が全て１に等しい垂直アレイによって乗算することによって適用することができる。垂直アレイは、長さＮ（例えば、次元Ｎ×１の行列）を有することができ、ヒストグラムデータ行列は、次元Ｎ×Ｎを有する。列合計演算子は、ヒストグラムデータ行列を、要素が全て１に等しい水平アレイによって乗算することによって適用することができる。水平アレイは、長さＮ（例えば、次元１×Ｎの行列）を有することができ、ヒストグラムデータ行列は、次元Ｎ×Ｎを有する。
【００５３】
次に、アレイ５０２、５０４を用いて、動きが生じたかどうかを検出するための、１又は２以上のチェック値５０６を決定することができる。ここに示す実施例では、チェック値は、平衡値、対称値、最大次元値、次元値、及び等高線値を含む。ここに示す実施例では、平衡値は、以下の式によって決定される：
【数１４】
2021501307.tif 000025
（式１４）
この場合のＣＯは、列演算子によって出力されたアレイを表し、ＲＯは、行演算子によって出力されたアレイを表す。
ここに示す実施例では、対称値は、列演算子によって出力されたアレイ内の非ゼロ要素の数から、行演算子によって出力されたアレイ内の非ゼロ要素を減算することによって決定され、以下の式によって表すことができる：
【数１５】
2021501307.tif 000026
（式１５）
ここに示す実施例では、最大次元値は、行演算子によって出力されたアレイ内の非ゼロ要素の数と、列演算子によって出力されたアレイ内の非ゼロ要素の数との間の最大値であり、以下の式によって表すことができる：
【数１６】
2021501307.tif 000027
（式１６）
ここに示す実施例では、次元値は、対称値を最大次元値によって除算した結果であり、以下の式によって表すことができる：
【数１７】
2021501307.tif 000028
（式１７）
ここに示す実施例では、等高線値は、行及び列演算子によって出力されたアレイに適用される微分演算子に基づいて判断される。微分演算子は、以下の式によって表すことができる：
【数１８】
2021501307.tif 000029
（式１８）
この場合のＸは、行演算子又は列演算子の何れかによって出力されたアレイを表す。従って、微分演算子は、長さ（Ｎ−１）を有する出力アレイをもたらすことができ、行及び列演算子の出力アレイは、長さＮを有する。ここに示す実施例では、行演算子によって出力されたアレイに適用される微分演算子の結果は以下の通り：
［−４２６，−２０７，−４６，１２，−２，−１４，０，０，０］
列演算子によって出力されたアレイに適用される微分演算子の結果は以下の通り：
［−３０４，−１９８，−５９，−９，−１２，２１，−２３，−２，０］
次に、等高線閾値を超える要素の数として、等高線値を判断する。ここに示す実施例では、等高線閾値が２２であり、上記のアレイ内には、２２よりも大きい要素がないので、等高線０という結果になる。チェック値は、上記とは異なる方法で決定することができる。例えば、付加的な又は上記よりも少ないチェック値を決定することができ、或いは、上述のチェック値を、異なる演算又は式を用いて決定することができる。
【００５４】
次に、チェック値５０６を分析して、チャネル内で摂動が生じたかどうかを判断することができる。例えば、ここに示す実施例では、次元値を６０％の閾値と比較して、平衡値を６０％の閾値と比較して、等高線が確実に０に等しいことをチェックする。ここに示す実施例の次元値は、６０％の閾値未満で、平衡値は、６０％の閾値未満で、等高線はゼロに等しいので、チャネル内で摂動が生じたと判断される（ワイヤレス信号によってアクセスされた空間内の動き又は干渉を示すことができる）。一部の実施構成において、チェック値５０６を長期にわたり分析して、チャネル摂動のパターンを識別してタイプを分類することができる。例えば、以下で説明するように、特定のチェック値を用いて、動きシグネチャ値を決定することができ、動きシグネチャ値を長期にわたり分析して、チャネル摂動が空間内の物体の動きか又は干渉かを検出することができる。
【００５５】
図５Ｂは、図５Ａのチェック値５０６の幾つかに基づく、例示的な動きシグネチャ値の決定５１０、５１２を示している。ここに示す実施例では、２つの異なる時間に関して、対称値及び最大次元チェック値を示しており、これらは動き特徴と呼ばれる。動きシグネチャ値は、異なる時間におけるそれぞれのチェック値の間の差分に基づいて判断され、ピークシグネチャ値は、２つの動きシグネチャ値の最大値として判断される。例示的な決定５１０において、チェック値は、２つの異なる時間の間で変化せず、従って、動きシグネチャ値０及びピークシグネチャ値０を有する。決定５１０に関連する摂動は、ピークシグネチャ値が０なので、シグネチャを有さないとみなすことができる。他方、例示的な決定５１２では、チェック値が２つの異なる時間の間で変化し、図示するように、動きシグネチャ値１及び５、及びピークシグネチャ値５を生成する。決定５１２に関連する摂動は、ピークシグネチャ値がゼロ以外なので、シグネチャを有するとみなすことができる。動きシグネチャ値及びピークシグネチャ値は、別の方法で決定することができる。例えば、動きシグネチャ値は、付加的な又はより少ないチェック値に基づくことができる。
【００５６】
図５Ｃは、様々なチャネル摂動シナリオ５１４、５１６、５１８に関する例示的なピークシグネチャ値を示している。ここに示すピークシグネチャ値は、時間的に異なる時点で判断された一連のピークシグネチャ値である。一連のピークシグネチャ値を分析することによって、チャネル内の摂動が、干渉又は物体の動きの何れによって発生したかを判断することができる。例えば、例示的なシナリオ５１４では、ピークシグネチャ値は、ゼロの繰り返しからなり、これは、ワイヤレス信号によってアクセスされる空間内で動きも他のチャネル摂動も生じていない「静止状態」を示す。例示的なシナリオ５１６では、ピークシグネチャ値が、２と３の交互になっており、これは、ワイヤレス信号によってアクセスされる空間内の干渉信号を示す。例示的なシナリオ５１８では、ピークシグネチャ値が、時間と共にランダムに変化しており、ワイヤレス信号によってアクセスされる空間内の物体による動きを示している。一部の場合に、異なる種類の動きに関する動きシグネチャパターンは、動きシグネチャ値の標準偏差に基づくことができる。例えば、値の標準偏差は、動きシグネチャ値集合に対して判断することができ、標準偏差値を、閾値と比較して、動きシグネチャ値が大幅に変化するパターンを有する（動きを示すことができる）か、又はほとんど変化しない又は全く変化しないパターンを有する（干渉を示すか又は動きがないことを示すことができる）かを判断することができる。一部の場合に、異なる種類のチャネル摂動の動きシグネチャ値パターンは、マシン学習を通じて学習することができる。例えば、干渉、動き、又は他のタイプのチャネル摂動に関連する公知のパターンを、ニューラルネットワークによって学習することができ、その後、ニューラルネットワークを用いて将来的なパターンを分析して、チャネル摂動のタイプを識別することができる。
【００５７】
図６は、図４のヒストグラムデータ４０４に基づいて、範囲推定値６０４を計算する例示的な処理６００を示す図である。一部の場合に、ヒストグラムデータ４０４は、次元Ｎ×Ｎの行列（正方行列）内に表される。例えば、ここに示す実施例では、ヒストグラムデータ行列４０４が、１０×１０の次元を有する。一部の実施構成において、範囲推定値６０４は、ヒストグラムデータ行列４０４と範囲スケーリング行列６０２との行列ドット積に基づくことができる。範囲スケーリング行列６０２の要素は、範囲推定値の計算においてヒストグラムデータ行列のそれぞれの要素に重み付けを行う範囲スケーリング値を含むことができる。一部の実施構成において、範囲スケーリング行列のそれぞれの範囲スケーリング値は、範囲スケーリング値の初期集合を作成して、ロジスティック回帰を用いて、最終的な範囲スケーリング値に到達する（より正確には、範囲決定を表す）ことによって判断される。
【００５８】
一部の場合に、始点及び軸から更に遠く離れたビン内のヒストグラムデータは、強いチャネル摂動を示すことができ、従って、受信デバイスに接近した動きとなる。従って、一部の実施では、範囲スケーリング行列６０２の範囲スケーリング値は、始点（行列６０２の左下）又は軸に近いヒストグラムデータに関しては相対的に低くなり、始点又は軸から離れたヒストグラムデータに関しては相対的に高くなる。例えば、ここに示す実施例では、始点に最も近いビンの範囲スケーリング値（行列６０２の左下の要素）は０であり、始点から最も離れたビンの範囲スケーリング値（行列６０２の右上の要素）は１４．４００である。
【００５９】
一部の実施構成において、範囲推定値６０４を１又は２以上の閾値と比較して、空間内で検出された動きの場所を、動き検出が基づいていた信号を受信するデバイスに対して相対的に判断することができる。例えば、ここに示す実施例では、ヒストグラムデータ４０４と範囲スケーリング行列６０２との行列ドット積が、４．５７８の範囲推定値６０４を生成する。この実施例では、範囲推定値６０４を閾値６０６と比較して、検出した動き（又はチャネル摂動）が、受信デバイスからの「中央」範囲内にあると判断する。
【００６０】
一部の実施構成において、統計パラメータ値を、上述のように分析する前にフィルタ処理することができる。図７は、図３で生成した行列３１２のフィルタ処理されていない及びフィルタ処理された値に基づく例示的なプロット７００を示す図である。例示的なプロット７００のデータポイントは、各々、行列３１２の要素を表し、各データポイントは、水平軸上に式（１２）による標準偏差値、及び垂直軸上に式（１１）による平均値を表す。例示的なプロット７００では、（ダイヤモンドマークの）データポイント７０２が、何れのフィルタ処理も適用されない行列３１２の統計パラメータを表し、（ｘマークの）データポイント７０４は、フィルタ処理が適用された後の行列３１２の統計パラメータを表す。
【００６１】
図７に示す実施例において、例えば、データポイント７０４は、図３に関連して上述した通りに生成した行列３１２に特異値分解（ＳＶＤ）演算を適用した後の、行列３１２のフィルタ処理された値を表している。ＳＶＤ演算は、以下の式に従って、行列３１２を別々の行列成分に分解するのに用いることができる：
【数１９】
2021501307.tif 000030
（式１９）
Ｋは行列３１２を表し、Ｕは回転行列を表し、Σは特異値行列（例えば、実数値による対角行列）を表し、Ｖは反射行列を表す。一部の場合に、ＳＶＤ演算は、行列Σ内の最初の３個の特異値をゼロにして行列Σ*を生成し、行列Ｋを再構築して、以下の式に従ってフィルタ処理された行列Ｋ*を形成する：
【数２０】
2021501307.tif 000031
（式２０）
ＳＶＤ演算は、左及び右の（それぞれＵ及びＶ）行列の最初の３個の値をゼロにする効果を有することができ、これにより、行列３１２から異常値又は他の非所望データを取り除くことができる。
【００６２】
図８Ａ−８Ｂは、統計パラメータをスケーリング及び再正規化する例示的な処理８００を示す図である。例示的なプロット８０２のデータポイントは各々、図３の行列３１２内の値を表し、水平軸上に式（１２）による標準偏差値、及び垂直軸上に式（１１）による平均値を表す。例示的なプロット８０２では、各データポイント値が、以下の式に基づいて０から１の間の値に正規化される：
【数２１】
2021501307.tif 000032
（式２１）
ｘiは、ｉ＝１からｎの場合の値Ｘ＝（ｘ1、ｘ2、ｘ3、．．．ｘn）集合内の特定の値を表す。
【００６３】
一部の実施構成において、正規化された統計パラメータ値にスケーリング係数を適用することができる。スケーリングされた統計パラメータ値は、次に、動き検出処理で用いるヒストグラムデータを生成するのに使用することができる。スケーリング係数は、統計パラメータが基づいている信号の信号品質メトリックに基づくことができる。例えば、スケーリング係数は、図９Ａ−９Ｂに関連して以下で説明するように計算することができる。スケーリングされた統計パラメータ値を図８Ａの例示的なプロット８０４に示している。スケーリング後、次に、全ての統計パラメータ値が０から１の間になるように統計パラメータ値を再正規化する。次に、再正規化された値を用いて、動き検出処理で用いるヒストグラムデータを生成する。再正規化された統計パラメータ値を図８Ａの例示的なプロット８０６に示す。
【００６４】
例示的なプロット８０４に示すように、多くの統計パラメータ値が、スケーリング後も依然として０から１の範囲内に収まるが、データポイントの中には、スケーリング後に範囲外になるものがある。例えば、ここに示す実施例では、データポイント８０６の標準偏差値が、スケーリング係数の適用後には１を超える。再正規化処理は、ヒストグラムデータの生成時にこのデータポイント８０６を無視することができ、或いは、データポイント８０６を別の方法で考慮することができる。例えば、図８Ｂは、例示的なプロット８０２、８０８（図８Ａ内のプロット８０２、８０８と同じ）内の値に基づいて生成された、例示的ヒストグラムデータ８１０、８１２を示している。例示的なヒストグラムデータ８１０、８１２は、図４のヒストグラムデータ４０４に関連して上記で説明したように生成される。しかしながら、ここに示す実施例では、ヒストグラムデータ８１２のビン８１４の数量は、スケーリング後に０から１の範囲外となる、図８Ａのデータポイント８０６を占める付加的なカウントを含む。データポイント８０６は、スケーリングされた統計パラメータ値に最も近いヒストグラムデータのビン内に占めることができる。例えば、ここに示す実施例では、スケーリングされた標準偏差値が１を超え、スケーリングされた平均値が１未満のデータポイントは、右下角にあるヒストグラムデータ８１２のビン内に占められ（図８Ｂの数量が２７を有するビン８１４）のに対し、スケーリングされた標準偏差値が１を超え、スケーリングされた平均値が０．１から０．２の間のデータポイントは、右下角のすぐ上にあるヒストグラムデータ８１２のビン内に占められる（図８Ｂの数量が４を有するビン８１４）。
【００６５】
図９Ａ−９Ｂは、受信したワイヤレス信号の統計パラメータ値をスケーリングするための例示的な信号品質メトリック値９０２、時間メトリック値９０４、及びスケーリング係数値９０６のプロット９００を示す図である。ここに示す実施例では、信号品質メトリック値９０２及び時間メトリック値９０４は、左の垂直軸スケール（すなわち０−２５）に従って解釈されるのに対し、スケーリング係数値９０２は、右の垂直軸スケール（すなわち１−６）に従って解釈される。一部の場合に、スケーリング係数値９０６は、図８Ａ−８Ｂに関連して上記で説明したように、統計パラメータ値をスケーリングして再正規化するのに用いることができる。
【００６６】
信号品質メトリック値９０２は、上記の式（９）に記述した値Ｑ、信号対雑音比（ＳＮＲ）、他の値、又はこれらの組み合わせに基づいて計算することができる。ここに示す実施例では、信号品質メトリック値９０２は、信号／通信チャネル品質が向上するにつれて高くなる。時間係数値９０４は、動き検出処理への入力のための十分な数のワイヤレス信号を取得するのに必要な時間量に基づいて計算することができる。例えば、信号は、信号の信号品質メトリック値に基づいて受容又は拒否することができ、従って、動き検出処理のために受容される信号を収集するのに必要な時間量は、変化しうる。ここに示す実施例では、時間係数値９０４は、十分な数の入力を取得するのに必要な時間量が増加するにつれて大きくなる。信号品質メトリック値９０２及び時間係数値９０４は、別の方法で計算することができる。
【００６７】
例示的なプロット９００は、それぞれの値９０２、９０４、９０６の間の例示的な関係を示し、スケーリング係数値９０６は、信号品質メトリック値９０２及び時間メトリック値９０４に基づく。例えば、一部の場合に、スケーリング係数値９０６は、信号品質メトリック値９０２及び時間メトリック値９０４の関数として計算される。ここに示す実施例では、スケーリング係数値９０６は、信号品質メトリック値９０２が増加するにつれて増加し、スケーリング係数値９０６は、時間係数値９０４が増加するにつれて減少する。特に、ここに示す実施例では、スケーリング係数値９０６は、以下の式に従って計算される：
【数２２】
2021501307.tif 000033
（式２２）
【数２３】
2021501307.tif 000034
（式２３）
【数２４】
2021501307.tif 000035
（式２４）
この場合のＱt及びＴtはそれぞれ、時間ｔにおける信号品質メトリック値及び時間係数値を指し、Ｑtarget及びＴtargetはそれぞれ、目標信号品質メトリック値及び目標時間係数値を指す。
【００６８】
ここに示す実施例では、信号品質メトリック値９０２Ａは、目標値２１を有し、時間係数値９０４Ａは、目標値０を有する（例えば、遅延なし、拒否される信号なし）。図９Ａに示す実施例では、信号品質メトリック値９０２Ａが２１未満のときに、スケーリング係数値９０６Ａが低減される。時間係数値が０を超えるときに、スケーリング係数値９０６Ａが低減される。およそ６００の信号の受信後、公称スケーリング係数値に達し、信号品質メトリック値９０２Ａ及び時間係数値９０４Ａの僅かな変化が、スケーリング係数値９０６Ａに僅かな影響を与える。他方、図９Ｂに示す実施例では、信号品質メトリック値９０２Ｂが目標値２１に近いので、時間係数値９０４Ｂは、スケーリング係数値９０６Ｂの変化に対してより顕著な影響を及ぼす。
【００６９】
図１０は、受信したワイヤレス信号の統計パラメータに基づいて、動きを検出する例示的な処理１０００を示すフロー図である。一部の場合に、処理１０００は、選択したワイヤレス通信チャネル上で送信された信号に基づいて、空間内の物体の動きを検出するように実施することができる。例示的な処理１０００の動作は、データ処理装置（例えば、図１の例示的なワイヤレス通信デバイス１０２Ｃのプロセッサ１１４）によって実行されて、ワイヤレス通信デバイス（例えば、図１のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃ又は図２Ａ−２Ｂのワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃ）で受信された信号に基づいて動きを検出することができる。例示的な処理１０００は、他のタイプのデバイスによって実行することができる。例えば、処理１０００の動作は、信号を受信するワイヤレス通信デバイス１０２Ｃ以外のシステム（例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２によって受信された信号を集約して分析する図１のワイヤレス通信システム１００に接続されたコンピュータシステム）によって実行することができる。例示的な処理１０００は、付加的な又は異なる動作を含むことができ、動作は、示した順序で又は別の順序で実行することができる。一部の場合に、図１０に示す動作の１又は２以上は、複数動作、サブプロセス、又は他のタイプのルーチンを含む処理として実施される。一部の場合に、動作は結合、別の順序での実行、並行実行、反復又は他の方法での繰り返し、或いは別の方法での実行が可能である。
【００７０】
１００２において、信号を取得する。信号は、ワイヤレス通信デバイス間の空間を通じて送信されるワイヤレス信号に基づくことができる。例えば、図２Ａ−２Ｂに示した実施例を参照すれば、取得した信号は、ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃで受信されたワイヤレス信号から判断された周波数応答情報又はチャネル応答情報とすることができ、デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃで受信するワイヤレス信号は、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａによって空間２００を通じて送信される動きプローブ信号（例えば、基準信号又はプローブ信号）に基づく。一部の場合に、動きプローブ信号は、空間を通じて繰り返し又は定期的に送信することができる。例えば、再び図２Ａ−２Ｂに示した実施例を参照すれば、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａは、空間２００を通じて複数の動きプローブ信号を送信することができるので、動きプローブ信号に基づくワイヤレス信号は、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂによって様々な時間に受信される。
【００７１】
一部の場合に、ワイヤレス通信デバイスによって受信されるワイヤレス信号又は受信したワイヤレス信号から取得する信号を、動き検出処理の品質基準と比較する。信号は、例えば、信号品質メトリック（例えば、式（９）に記述された値Ｑ）のような１又は２以上の係数に基づいて、動き検出処理への入力として受容するか又は拒否することができる。例えば、信号品質メトリック値は、１００２で取得した信号の各々に関して判断することができ、信号品質メトリック値を閾値と比較して、信号を動き検出処理への入力として受容するかどうかを判断することができる。比較に基づいて信号が拒否される場合、この信号は無視されて、それ以上（例えば、以下で説明する動作によって）処理することはできない。他方、比較に基づいて信号が受容される場合、以下で説明するように更に処理することができる。
【００７２】
１００４において、１又は２以上の統計パラメータの値を、１００２で取得した信号に関して計算する。統計パラメータは、取得した信号の平均、標準偏差、又は他のタイプの統計パラメータを含むことができる。統計パラメータ値は、１００２で取得した各信号に関して計算することができる。例えば、図３に示した実施例を参照すれば、１００２で取得した各信号は、周波数領域表現に変換することができ、周波数領域表現の周波数成分をサンプリングすることができる。サンプリングした周波数成分から、平均及び標準偏差（又は他の統計パラメータ）を計算することができる。一部の場合には、上述のように、統計パラメータ値は、品質基準に基づいて動き検出処理への入力として受容される信号のように、１００２で取得した信号のサブセットに関して計算することができる。
【００７３】
１００６において、統計パラメータ値をフィルタ処理する。例えば、一部の場合には、統計パラメータ値を含む初期行列を作成することができる。初期行列は、自己相関行列、テプリッツ行列、又は他のタイプの行列とすることができる。一部の場合に、初期行列は、図３の行列３１２と同様にフォーマットされる（例えば、初期行列のエントリは、実数成分及び虚数成分がそれぞれ、第１及び第２統計パラメータを表す複素値を含むことができる）。一部の実施では、統計パラメータ値のフィルタ処理は、初期行列に対して特異値分解を実行する段階を含むことができる。例えば、回転行列、反射行列、及び特異値の初期集合を、図７に関連して上述したように初期行列から計算することができる。初期集合内の特異値のサブセットをゼロにすることによって、フィルタ処理された特異値集合を形成することができ、フィルタ処理された特異値集合、回転行列、及び反射行列から、フィルタ処理された行列を構築することができる。一部の実施構成において、統計パラメータ値のフィルタ処理は、初期行列のスケーリングを含む。フィルタ処理はまた、統計パラメータ値の再正規化も含むことができる。例えば、フィルタ処理は、図８Ａ−８Ｂに関連して上述した動作に類似するスケーリング及び再正規化を含むことができる。一部の実施では、スケーリングは、信号品質メトリック値、時間係数値、又は１００２で取得した信号に関連する他のメトリック値に基づいて判断されるスケーリング係数値に基づく。例えば、一部の場合に、スケーリング係数値は、図９Ａ−９Ｂに関連して上述したように判断することができる。
【００７４】
１００８において、１００４で計算して１００６でフィルタ処理した統計パラメータ値のグループ化を識別する。一部の実施構成において、グループ化は、フィルタ処理された統計パラメータ値のヒストグラムデータを用いて識別することができる。ヒストグラムデータは、ビンの集合及び該ビンの各々についての数量を含むことができ、各ビンは、フィルタ処理された統計パラメータ値のそれぞれの範囲に対応する。一部の場合に、ヒストグラムデータは、行列形式とすることができる。例えば、ヒストグラムデータは、図４の例示的なヒストグラムデータ行列４０４に類似することができる。
【００７５】
１０１０において、１００８で識別したグループ化を、動き検出処理で使用する。動き検出処理は、チャネル摂動が発生したかどうかを、１００８で識別した統計パラメータ値のグループ化に基づいて検出して、チャネル摂動が、空間内の物体の動きか又は干渉かを判断することができる。一部の場合に、動き検出処理は、図５Ａ−５Ｃに関連して上述した動作の１又は２以上を含む。例えば、一部の実施では、動き検出処理は、ヒストグラムデータ（例えば、図４の行列４０４に類似する行列）に基づいて計算される１又は２以上のチェック値を含む。実施例として、ヒストグラムデータが多次元ヒストグラムに対応する場合、動き検出処理は、ヒストグラムの各次元に沿って数量の合計を求める段階と、合計に基づいてチェック値を計算する段階と、チェック値をそれぞれの閾値と比較する段階とを含むことができる。一部の場合に、チェック値の集合に基づいて、動きシグネチャ値を計算することができ、動きシグネチャ値をそれぞれの時間期間で比較して、パターンを識別することができる。動きシグネチャ値パターンは、空間内で発生したチャネル摂動のタイプを識別することができる（例えば、干渉か又は物体の動きかを識別）。
【００７６】
一部の実施構成において、動き検出処理は、範囲推定値の計算を含む。範囲推定値を用いて、検出した動きの相対的な場所を判断することができる。一部の場合に、範囲推定値は、図６に関連して上述した動作の１又は２以上を通じて計算される。例えば、範囲推定値は、ヒストグラムデータを表す行列（例えば、図６の行列４０４）と、要素が範囲スケーリング値を含む範囲スケーリング行列（例えば、図６の行列６０２）との行列ドット積に基づくことができる。
【００７７】
本明細書で説明する主題及び動作の幾つかは、デジタル電子回路で、又は本明細書に開示する構造及びこれらの構造的な均等物を含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェアで、又はこれらの１又は２以上の組み合わせで実施することができる。本明細書で説明する主題の幾つかは、１又は２以上のコンピュータプログラムとして、すなわち、データ処理装置によって実行するのに又はデータ処理装置の動作を制御するのにコンピュータストレージ媒体上にエンコードされたコンピュータプログラム命令の１又は２以上のモジュールとして実施することができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読ストレージデバイス、コンピュータ可読ストレージ基板、ランダム又はシリアルアクセスメモリアレイ又はデバイス、又はこれらの１又は２以上の組み合わせとすることができ又はこれらに含めることができる。更に、コンピュータ可読ストレージ媒体が伝搬信号ではない場合、コンピュータ可読ストレージ媒体は、人工的に生成された伝搬信号内にエンコードされたコンピュータプログラム命令のソース又は送信先とすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、１又は２以上の個別の物理構成要素又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク、又は他のストレージデバイス）とすることもでき、又はそこに含めることもできる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、複数のコンピュータ可読ストレージデバイスを含むことができる。コンピュータ可読ストレージデバイスは、同一場所に配置（命令を単一のストレージデバイス内に格納）、又は異なる場所に配置（例えば、命令を分散された場所に格納）することができる。
【００７８】
本明細書で説明する動作の幾つかは、メモリ内（１又は２以上のコンピュータ可読ストレージデバイス上）に格納された又は他のソースから受信するデータに対して、データ処理装置によって実行される動作として実施することができる。「データ処理装置」という語は、データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス、及びマシンを包含し、実施例として、プログラム可能プロセッサ、コンピュータ、システム・オン・チップ、上記の複数又は組み合わせを含む。装置は、専用論理回路、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）を含むことができる。装置はまた、ハードウェアに加えて、当該コンピュータプログラムのための実行環境を創出するコード、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、クロスプラットフォーム・ランタイム環境、仮想マシン、又はこれらの１又は２以上の組み合わせを構築するコードも含むことができる。一部の場合に、データ処理装置は、一連のプロセッサを含む。一連のプロセッサは、同一場所に配置（例えば、同じコンピューティングデバイス内に複数のプロセッサ）、又は異なる場所に配置（例えば、分散されたコンピューティングデバイス内に複数のプロセッサ）することができる。データ処理装置によって実行されるデータを格納するメモリは、データ処理装置と同一場所に配置（例えば、コンピューティングデバイスが実行する命令を同じコンピューティングデバイスのメモリ内に格納）、又はデータ処理装置とは異なる場所に配置（例えば、クライアントデバイスが実行する命令をサーバ上に格納）することができる。
【００７９】
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、スクリプト、又はコードとしても知られる）は、コンパイラ型又はインタープリタ型言語、宣言型又はプロシージャ型言語を含む何れかの形式のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアロンプログラムとして、或いはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクト、又はコンピューティング環境で用いるのに適した他のユニットとしてなど、何れかの形式で配置することができる。コンピュータプログラムは、必ずではないが、ファイルシステム内のファイルに対応することができる。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部分（例えば、マークアップ言語文書内に格納された１又は２以上のスクリプト）内に、プログラム専用の単一ファイル内に、又は複数の協働ファイル（例えば、１又は２以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部分を格納するファイル）内に格納することができる。コンピュータプログラムは、１台のコンピュータ上で、或いは１箇所に配置された又は複数箇所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置することができる。
【００８０】
本明細書で説明する処理及び論理フローの一部は、１又は２以上のコンピュータプログラムを実行する１又は２以上のプログラム可能プロセッサによって実行されて、入力データに対して作用して出力を生成することによって動作を行うことができる。処理及び論理フローはまた、専用論理回路、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）によって実行することも、及び装置はまた、このような専用論理回路として実施することもできる。
【００８１】
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサは、実施例として、汎用及び専用の両方のマイクロプロセッサ、及び何れかの種類のデジタルコンピュータのプロセッサを含む。一般に、プロセッサは、読出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から命令及びデータを受信することになる。コンピュータの要素は、命令に従って動作を実行するプロセッサと、命令及びデータを格納する１又は２以上のメモリデバイスとを含むことができる。コンピュータはまた、データを格納するための１又は２以上の大容量記憶装置、例えば、非磁気ドライブ（例えば、固体ドライブ）、磁気ディスク、光磁気ディスク、光学ディスクも含み、或いはそこからデータを受信又はそこにデータを転送するのに動作可能に結合することができる。しかしながら、コンピュータは、このようなデバイスを必ずしも有する必要はない。更に、コンピュータは、他のデバイス、例えば、電話、タブレットコンピュータ、電子装置、モバイルオーディオ又はビデオプレーヤ、ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）センサ又はアクチュエータ、或いは携帯用ストレージデバイス（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）内に埋め込むことができる。コンピュータプログラム命令及びデータを格納するのに適したデバイスは、あらゆる形式の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含み、例として、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス等）、磁気ディスク（例えば、内部ハードディスク、取り外し可能ディスク等）、光磁気ディスク、並びにＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む。一部の場合に、プロセッサ及びメモリは、専用論理回路によって補完され又はそこに組み込むことができる。
【００８２】
ユーザとの相互作用を提供するのに、動作は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイデバイス（例えば、モニタ、又は他のタイプのディスプレイデバイス）、及びユーザがそれによって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、トラックボール、スタイラス、タッチセンシティブスクリーン、又は他のタイプのポインティングデバイス）を有するコンピュータ上で実施することができる。ユーザとの相互作用を提供するのに、他の種類のデバイスも同様に使用することができ、例えば、ユーザに与えられるフィードバックは、何れかの形式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、音声、又は触覚入力を含む何れかの形式で受信することができる。加えて、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスと文書を送受信することによって、例えば、ウェブブラウザから受信したリクエストに応答して、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送信することによってユーザと相互作用することができる。
【００８３】
コンピュータシステムは、単一のコンピューティングデバイス、或いは近接で動作する又は一般にお互い遠隔にあって通常は通信ネットワークを通じて相互作用する複数のコンピュータを含むことができる。通信ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及び広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）、相互ネットワーク（例えば、インターネット）、衛星リンクを含むネットワーク、及びピアツーピアネットワーク（例えば、アドホックピアツーピアネットワーク）の１又は２以上を含むことができる。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実行中で相互に対してクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムにより生じることができる。
【００８４】
本明細書で説明する実施例の幾つかの一般的な態様では、受信したワイヤレス信号の統計パラメータに基づいて、動きを検出する。
【００８５】
第１の実施例において、信号を取得する。信号は、空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づく。各信号に関して統計パラメータの集合の値を計算して、統計パラメータ値のグループ化を識別する。１又は２以上のプロセッサの動作により、動き検出処理を実行する。動き検出処理は、識別したグループ化を用いて、空間内で物体が移動したかどうかを判断する。
【００８６】
第１実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の１又は２以上を含むことができる。ワイヤレス通信デバイスによって受信されるワイヤレス信号の周波数領域表現を取得することができ、周波数領域表現内の周波数成分のサブセットに基づいて信号を生成することができる。統計パラメータの集合は、第１統計パラメータ及び第２統計パラメータを含むことができ、グループ化を識別する段階は、ビンの集合及び該ビンの各々についての数量を含むヒストグラムデータを生成する段階を含むことができ、各ビンは、統計パラメータの各々のそれぞれの範囲に対応する。第１統計パラメータは、平均とすることができ、第２統計パラメータは、標準偏差とすることができる。ヒストグラムデータを生成する段階は、第１及び第２統計パラメータの値に基づいて、各ビンの数量を計算する段階を含むことができる。値は、初期行列内に投入することができ、初期行列をフィルタ処理して、フィルタ処理された行列を取得することができ、フィルタ処理された行列からヒストグラムデータを生成することができる。初期行列内のエントリは、複素値とすることができ、各複素値は、信号のうちの１つに対応し、第１統計パラメータの値を表す実数成分及び第２統計パラメータの値を表す虚数成分を含む。初期行列をフィルタ処理する段階は、特異値分解を実行することによって、初期行列から回転行列、反射行列、及び特異値の初期集合を計算する段階と、初期集合内の特異値のサブセットをゼロにすることによって、フィルタ処理された特異値集合を形成する段階と、フィルタ処理された特異値集合、回転行列、及び反射行列からフィルタ処理された行列を構築する段階とを含むことができる。初期行列をフィルタ処理する段階は、初期行列をスケーリングする段階を含む。
【００８７】
第１実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の１又は２以上を含むことができる。ヒストグラムデータは、多次元ヒストグラムに対応することができ、動き検出処理を実行する段階は、ヒストグラムの各次元に沿って数量の合計を求める段階と、合計に基づいてチェック値を計算する段階と、チェック値をそれぞれの閾値と比較する段階とを含むことができる。動き検出処理を実行する段階は、チェック値の集合に基づいて、動きシグネチャ値を計算する段階と、動きシグネチャ値をそれぞれの時間期間で比較する段階とを含むことができる。ヒストグラムデータ及び範囲スケーリング値に基づいて、範囲推定値を計算することができ、範囲推定値に基づいて、検出した動きの相対的な場所を判断することができる。ヒストグラムデータ及び範囲スケーリング値に基づいて範囲推定値を計算する段階は、ヒストグラムデータを表す行列と要素が範囲スケーリング値を含む範囲スケーリング行列との行列ドット積を計算する段階を含むことができる。
【００８８】
第２の実施例において、信号を取得する。信号は、空間を通じて送信されてワイヤレス通信デバイスにて受信されるワイヤレス信号に基づく。各信号に関して統計パラメータの集合の値を計算して、統計パラメータの値にフィルタを適用することによって、フィルタ処理された値を取得する。フィルタは、ワイヤレス信号の信号品質分析に基づくパラメータを含む。１又は２以上のプロセッサの動作により動き検出処理を実行して、フィルタ処理された値に基づいて、空間内で物体が移動したかどうかを判断する。
【００８９】
第２実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の１又は２以上を含むことができる。フィルタを適用する段階は、信号品質分析に基づいてスケーリング係数を計算する段階と、統計パラメータ値にスケーリング係数を適用することによって、フィルタ処理された値を生成する段階とを含むことができる。信号品質メトリック値は、それぞれのワイヤレス信号に関して計算することができ、各スケーリング係数を計算する段階は、信号品質メトリック値に基づくことができる。各スケーリング係数は、目標信号品質メトリック値に対する信号品質メトリック値の比率に基づくことができる。各スケーリング係数は、前記信号品質メトリック値に基づく前記動き検出処理への入力のための十分な数のワイヤレス信号を取得するのに必要な時間量に更に基づいて、計算することができる。各スケーリング係数は、動き検出処理への入力のための十分な数の信号を取得するのに必要な時間量に対する目標時間量の比率に基づくことができる。
【００９０】
第２実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の１又は２以上を含むことができる。統計パラメータの集合は、第１統計パラメータ及び第２統計パラメータを含むことができ、第１統計パラメータは、信号の周波数成分に適用される第１関数に基づき、第２統計パラメータは、信号の周波数成分に適用される第２関数に基づく。第１統計パラメータは平均とすることができ、第２統計パラメータは標準偏差とすることができる。ワイヤレス通信デバイスによって受信されるワイヤレス信号の周波数領域表現を取得することができ、周波数領域表現内の周波数成分のサブセットに基づいて信号を生成することができる。ヒストグラムデータは、フィルタ処理された値から生成することができる。ヒストグラムデータは、ビンの集合及びビンの各々についての数量を含むことができ、各ビンは、統計パラメータの各々のそれぞれの範囲に対応する。動き検出処理は、ヒストグラムデータを用いて、物体が移動したかどうかを判断することができる。ヒストグラムデータは、多次元ヒストグラムに対応することができ、動き検出処理を実行する段階は、ヒストグラムの各次元に沿って数量の合計を求める段階と、合計に基づいてチェック値を計算する段階と、チェック値をそれぞれの閾値と比較する段階とを含むことができる。動き検出処理を実行する段階は、チェック値の集合に基づいて、動きシグネチャ値を計算する段階と、動きシグネチャ値をそれぞれの時間期間で比較する段階とを含むことができる。フィルタ処理された値からヒストグラムデータを生成する段階は、フィルタ処理された値を再正規化する段階を含むことができる。
【００９１】
一部の実施構成において、システム（例えば、ワイヤレス通信デバイス、コンピュータシステム、又はワイヤレス通信デバイスに通信可能に結合された他のタイプのシステム）は、データ処理装置と、メモリとを含み、メモリは、データ処理装置によって実行されたときに、第１又は第２実施例の１又は２以上の動作を実行するよう動作可能な命令を格納する。一部の実施構成において、コンピュータ可読媒体は、データ処理装置によって実行されたときに、第１又は第２実施例の１又は２以上の動作を実行するよう動作可能な命令を格納する。
【００９２】
本明細書では多くの詳細事項を包含するが、これらは、特許請求できるものの範囲に対する制限事項とみなすべきではなく、むしろ特定の実施例に固有な特徴の説明と解釈されたい。別々の実施構成の文脈で本明細書で記載される特定の特徴も組み合わせることができる。逆に、単一の実施の形態の文脈で説明されている様々な特徴もまた、別個に又は任意の好適な部分的組み合わせで複数の実施の形態において実施することができる。
【００９３】
幾つかの実施形態を説明してきた。それでもなお、様々な修正を行うことができることは理解されるであろう。従って、他の実施形態は、以下の特許請求項の範囲内である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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