(57)【要約】  ジオロケーション用途において、超解像技術に基づいて受信信号の到着時間（ＴＯＡ）及び振幅を同時推定する方法に関する。予想最大化（ＥＭ）、並列干渉打ち消しスペース交番一般化予想最大化（ＰＩＣ−ＳＡＧＥ）、又は直列干渉打ち消しＳＡＧＥ（ＳＩＣ−ＳＡＧＥ）に基づく超解像共同ＴＯＡ−振幅推定器が提供される。ＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器は、特に非視線（ＮＬＯＳ）条件のもとでレンジング推定エラーを最小にする。ＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器は、超ワイドバンド（ＵＷＢ）ベースの用途のような、多経路に富んだ環境において、より安定な性能をもつ最大尤度推定器の簡単な変形態様である。【選択図】図４
2010525369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多経路環境において受信した信号のパラメータを同時推定する方法において、
収斂するまで、
（ａ）前記多経路環境の１つ以上の経路で受信した信号の信号成分を推定する予想ステップと、
（ｂ）前記予想ステップにより推定される各信号成分に対して、２つ以上のパラメータを含むパラメータベクトルの最大尤度推定を与える最大化ステップと、
を繰り返す、方法。
【請求項２】
多経路環境において受信した信号のパラメータを同時推定する推定器において、
（ａ）前記多経路環境の１つ以上の経路で受信した信号の信号成分を推定する予想要素と、
（ｂ）前記予想要素により推定される各信号成分に対して、２つ以上のパラメータを含むパラメータベクトルの最大尤度推定を与える最大化要素と、
の動作を収斂まで繰り返す制御要素を備える推定器。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、（ａ）２００７年４月２７日に出願された米国仮特許出願第６０／９１４，５２３号、及び（ｂ）２００８年４月１８日に出願された米国特許出願第１２／１０６，１８８号に係るもので、その優先権を主張し、これらの出願は、両方とも、参考としてここに援用される。米国での呼称上、本出願は、前記米国特許出願第１２／１０６，１８８号の継続である。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、ジオロケーション(geolocation)技術に係る。より詳細には、本発明は、超解像技術を使用して受信信号の到着時間及び振幅の両方を推定することのできるジオロケーション技術に係る。
【背景技術】
【０００３】
近年、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）にしばしばアクセスできない特に雑然とした環境（例えば、ビルの中、都市域、及び群葉の中）では、正確なジオロケーションのニーズが高まっている。信頼性のないジオロケーションは、種々のアプリケーション、例えば、商業的設定での倉庫又は貨物船の在庫追跡や、軍用シナリオにおいて味方の部隊を探索するためのブルーフォース追跡の妨げとなる。超ワイドバンド（ＵＷＢ）技術は、多経路を分析し障害物を突き抜ける能力のために、このような雑然とした環境において高いポジショニング精度を達成するための大きな潜在性をもたらす。ＵＷＢ技術を使用したポジショニングの説明は、例えば、（ａ）Proc. Of IEEE Conf. on Ultra Wideband System and Technologies(UWBST)、メリーランド州ボルチモア、２００２年５月、第１４７−１５０頁に掲載されたＲ．Ｊ.フォンタナ及びＳ．Ｊ.ガンダーソンの“Ultra-widebandprecision assert location system”；（ｂ）International Workshop on Ultra WidebandSystems. Joint UWBST and IWUWBS 2004、日本京都、２００４年５月、第２５８−２６２頁に掲載されたＬ．ストイカ、Ｓ．チウラニーミ、Ａ．ラバチン、Ｉ．オパーマンの“Anultra wideband TAG circuit transceiver architecture”；（ｃ）IEEE Commun. Lett.、第８巻、第１０号、第６０８−６１０頁、２００４年１０月に掲載されたＤ．ダーダリの“Pseudo-randomactive UWB reflectors for accurate ranging”；（ｄ）IEEE Signal Processing Mag、第２２巻、第７０−８４頁、２００５年７月に掲載されたＳ．ジェジシ、Ｚ．チアン、Ｇ．Ｂ．ジアナキス、Ｈ．コバヤシ、Ａ．Ｆ．モリッシュ、Ｈ．Ｖ．プーア、及びＺ．サヒノグルの“Localizationvia ultra wideband radios: a look at positioning aspects for future sensornetworks”；及び（ｅ）IEEE Trans. Wireless Commun.、第５巻、第３号、第６７２−６８１頁、２００６年５月に掲載されたＹ．キュイ、Ｈ．コバヤシ、及びＨ．スダの“Analysisof wireless geolocation in a non-line-of-sight environment”に見ることができる。
【０００４】
ＵＷＢ技術に基づくローカライゼーションシステムの場合、到着時間（ＴＯＡ）技術を展開して、ＵＷＢ信号の微細な時間分析を利用するのが自然である。しかしながら、レンジング精度は、ノイズ、多経路成分（ＭＰＣ）、システム帯域巾の影響、及び非視線（ＮＬＯＳ）条件により制限を受けることがある。ほとんどのレンジング技術は、第１経路のＴＯＡ推定に基づいている。ＴＯＡ技術を使用するローカライゼーションシステムは、例えば、（ａ）International Workshop on Ultra Wideband Systems. Joint UWBST andIWUWBS 2004、日本京都、２００４年５月、第４００−４０４頁に掲載されたＫ．ユー及びＩ．オパーマンの“Performance of UWBposition estimation based on time-of-arrival measurements”；（ｂ）Proc. IEEE Int.Workshop on Ultra wideband Networks (UWBNETS)、マサチューセッツ州ボストン、２００５年１０月、第２４５−２５１頁に掲載されたＩ．ガバン、Ｚ．サヒノグル、Ａ．Ｆ.モリシュ及びＰ．オルリクの“Non-coherentTOA estimation in IR-UWB systems with different signal waveforms”；及び（ｃ）IEEETrans. Commun., in press (“Dardari”)に掲載されたＤ．ダーダリ、Ｃ．Ｃ.チョン、及びＭ．Ｚ.ウィンの“Threshold-based time-of-arrivalestimations in UWB dense multipath channels”を含む。
【０００５】
しかしながら、一般的に、第１経路が必ずしも最も強い経路ではなく、従って、ＴＯＡの推定は、高密度の多経路チャンネルにおいての挑戦となる。多経路環境において正確にＴＯＡを推定する問題は、例えば、最大尤度（ＭＬ）解決策を使用してチャンネル振幅及びＴＯＡを同時推定できるようなチャンネル推定の問題に厳密に関係している。ＭＬ解決策は、例えば、（ａ）IEEE J. Select. Areas Commun、第２０巻、第９号、第１６３８−１６４５頁、２００２年１２月に掲載されたＶ．ロチシ、Ａ．Ｄアンドレア、及びＵ．メンガリの“Channelestimation for ultra-wideband communications”；（ｂ）Proc. IEEE Int. Conf. onUltra-Wideband (ICUWB)、マサチューセッツ州ウォルサム、２００６年９月、第５９９−６０４ページに掲載されたＡ．ラバチン、Ｉ．オパーマン及びＢ．デニスの“MLtime-of-arrival estimation based on low complexity UWB energy detection”；（ｃ）InternationalSymposium on Spread Spectrum Techniques and Applications、ドイツ、マインツ、１９９６年９月、第１００７−１０１１頁に掲載されたＨ．サーニサリの“MLtime delay estimation in a multipath channel”（サーニサリ）；及び（ｄ）IEEE J. Select. AreasCommun、第２０巻、第９号、第１６７７−１６８３頁、２００２年１２月に掲載されたＪ．Ｙ．リー及びＲ．Ａ.ショルツの“Ranging in a densemultipath environment using an UWB radio link” （リー）に説明されている。ほとんどのＭＬ推定器は、複雑であり、従って、高い実施コスト及び高い電力消費をこうむる。
【０００６】
加えて、複雑なチャンネル推定器は、常に優れたＴＯＡ推定器ではない。実際に、ある信号対雑音比（ＳＮＲ）範囲に対して、サーニサリ氏は、ＭＬチャンネル推定器が、簡単なスレッシュホールドベースのＴＯＡ推定器と比べたときに、第１経路のＴＯＡの推定を充分に行えないことを示している。リー氏は、最も強い経路が完全にロックされ且つ第１経路の相対的遅延が推定されると仮定して、ＵＷＢに適用される一般化されたＭＬベースのＴＯＡ推定技術を開示している。リー氏のＵＷＢレンジングシステムは、相関器、及び高速測定能力をもつ並列サンプラーを各トランシーバに使用し、これにより、共通のクロックを伴わずにトランシーバ間で両方向レンジングを行うことができる。リー氏のシステムは、実施が非常に複雑で、低コストのセンサ用途にとって実用的でないことで悩みがある。
【０００７】
あるＴＯＡ推定技術は、最も強い経路を推定し、その最も強い経路のＴＯＡを受信信号に対する推定ＴＯＡとして採用する。それ故、第１の到着経路が常に最も強い経路ではないので、特に高密度の多経路チャンネルのＮＬＯＳ条件のもとでは、それにより得られるＴＯＡ推定が不正確なものとなる。
【０００８】
或いは又、ピーク検出（即ち、古典的相関）推定器を使用してＴＯＡ推定を行うことができ、この場合、受信信号が送信信号テンプレートと相関され、そして相関器出力の第１検出最大／ローカルピークの位置がＴＯＡとみなされる。このピーク検出技術の一例が、２００３年１月２１日付のＸ．チェン、Ｓ．ツアン及びＳ．ウーの“Signal time of arrival estimation method and system”と題する米国特許第６，５１０，１８６号に説明されている（チェン）。チェン氏は、チャンネル推定器及び相関器を備えたシステムであって、チャンネル推定器を使用して受信信号からチャンネル応答を推定するシステムを開示している。次いで、このチャンネル応答を、ピーク検出方法に基づいて推定された理想的なチャンネル応答と一緒に相関器に使用して、時間遅延を推定する。
【０００９】
ピーク検出推定器の別の例が、EURASIP J. Appl. SignalProcessing、vol. ２００６年、第１−１３頁に掲載されたＣ．ファルシ、Ｄ．ダーダリ、Ｌ．ムッチ、及びＭ．Ｚ.ウィンの“Time ofarrival estimation for UWB localizer in realistic environments” （ファルシ）に開示されている。ファルシ氏には、ピーク検出推定器のための３つの推定戦略が開示されている。これらの戦略は、複雑さが増加する順に、（ａ）単一サーチ（ＳＳ）；（ｂ）サーチ・差し引き（ＳａＳ）；及び（ｃ）サーチ・差し引き・再調整（ＳＳａＲ）である。ＳＳ戦略は、複雑な計算プロセスを必要としない。それ故、ＳＳ戦略は、非常に複雑さの低い解決策として使用でき、それに続いて、必要なとき、ＳａＳ及びＳＳａＲ戦略が使用される。しかしながら、これらの戦略のうち、第１の到着経路が弱いときに、ＮＬＯＳ条件のもとで良好な推定を与えるものはない。
【００１０】
ほとんどのピーク検出ＴＯＡ推定器は、ＭＬベースの推定器に比して実施の複雑さは低いが、低ＳＮＲ条件のもとではその性能が低下する。更に、ピーク検出ＴＯＡ推定器は、第１の到着経路が弱いときにＮＬＯＳ条件のもとで充分なＴＯＡ推定を与えない。
【００１１】
厳しい伝播環境において第１の到着経路を検出するための簡単な技術の更に別の例は、受信器の出力を、動作条件（例えば、ＳＮＲ）に基づいて値が最適化されるスレッシュホールドと比較することである。近年、スレッシュホールドベースの推定器（例えば、前記ダーダリに開示されたもの）が関心を集めている。スレッシュホールドベースの他の推定器の例は、（ａ）２００６年１２月４日に出願された米国プロビジョナル特許出願第６０／８６８，５２６号をベースとして、２００７年１２月３日に出願されたＣ．Ｃ．チョン及びＦ．ワタナベの“Method for Optimum Threshold Selection of Time-of-Arrival Estimators”と題する同時係争中の米国特許出願第１１／９４９，１５２号（同時係争中の出願Ｉ）；（ｂ）Proc.IEEE Int. Conf. on Ultra-Wideband (ICU)、スイス、チューリッヒ、２００５年９月、第４２０−４２５頁に掲載されたＩ．グベンク及びＺ．サヒノグルの“Threshold-basedTOA estimation for impulse radio UWB systems”；（ｃ）Proc. IEEE Int. Conf. onUltra-Wideband (ICU)、スイス、チューリッヒ、２００５年９月、第４８０−４８４頁に掲載されたＰ．チェオン、Ａ．ラバチン、Ｊ．モンチレ、Ｋ．ユー及びＩ．オパーマンの“Synchronization,TOA and position estimation for low-complexity LDR UWB devices”；及び（ｄ）Proc. Int.Symp. On Telecommunications (IST)、イラン、シラーズ、２００５年９月に掲載されたＡ．ラバチン、Ｊ．Ｐ.モンチレ、Ｐ．チェオン、Ａ．ラバチン、Ｇ．Ｔ．Ｆ．デ・アブレウ、及びＩ．オパーマンの“Non-coherentenergy collection approach for TOA estimation in UWB systems”を含む。
【００１２】
スレッシュホールドベースの推定器は、設計が簡単であることから魅力的である。というのは、低コストのバッテリ作動装置を含む用途（例えば、ワイヤレスセンサネットワーク）では、複雑さ及び計算上の制約がしばしば重要な事柄だからである。しかしながら、実施上の複雑さが低いにも関わらず、これらの技術は、特にＮＬＯＳ条件のもとでは最適なレンジング精度を与えない。特に、スレッシュホールドベースのほとんどのＴＯＡ推定器は、高いＳＮＲのもとでしか又は長い観察時間（即ち、長い予兆）でしか効率的に機能しない。低いＳＮＲ又は短い観察時間（即ち、短い予兆）のもとでは、スレッシュホールドベースの推定器は、バイアスされる傾向となり、それに対応する大きな平均二乗エラー（ＭＳＥ）を招く。大きなＭＳＥは、ノイズ、多経路及びパルスサイドローブによる同様の高さの隣接ピークから生じ、これらは、全て、正しいピークの選択にあいまいさを生じさせ、ひいては、レンジング精度を低下させる。しかしながら、ＵＷＢシステムは、ＳＮＲの低い多経路環境で動作するように意図される。
【００１３】
従来のＴＯＡ推定解決策は、帯域制限送信パルスの形状を確認するのに基づいて干渉／経路間打ち消しを与える。例えば、IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing、第３９巻、第１号、第２１６−２９１頁、１９９１年１月に掲載されたＲ．モデメイジャーの“Onthe determination of the position of extreme of sampled correlators”（モデメイジャー）を参照されたい。このモデメイジャーの解決策は、健全なものではあるが、初期のＴＯＡ推定の著しい改善とはならない。別の解決策は、IEEETrans. Acoust., Acoust., Speech, Signal Processing、第４６巻、第９号、第２４７２−２４８３頁、１９９８年９月に掲載されたＡ．ジャコブソン、Ａ．Ｌ．スインドルハースト、及びＰ．ストイカの“Subspace-basedestimation of time delays and Doppler shift”に開示されたようなサブスペース技術を使用している。サブスペースに基づくＴＯＡ推定は、非常に複雑で、相関マトリクス及びその逆関数を発生し、そして非常の多数のマトリクス乗算を遂行することを要求する。ActaUniersitatis Ouluensis, C125、第１７９頁に掲載されたＭ．ラトバ・アホの“Advanced receivers for CDMAsystems”に示されたように、サブスペースに基づく推定器は、スタティック又は低速移動チャンネルにおいて充分機能しない。例えば、IEEE Trans.Antennas Propagat.、第４０巻、第５号、第５００−５０９頁、１９９２年５月に掲載されたＴ．マナベ及びＨ．タカイによる論文“Superresolution of multipath delay profiles measured by PN correlation method”（マナベ）は、固有ベクトル分解を使用するサブスペース技術を示している。マナベのＴＯＡ推定解決策は、チャンネル相関マトリクスの固有ベクトルを計算するための複雑なステップを要求する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
一般的に、上述したＴＯＡ推定器（例えば、ＭＬベース、ピーク検出、及びスレッシュホールドベースの推定器）は、ＮＬＯＳ条件、及び多経路に富んだ環境のもとでは、健全で且つ正確なＴＯＡレンジング情報を確実に与えることができない。あるＴＯＡベースの技術は、ＵＷＢベースのシステム及び時間ドメイン変調スキームにしか適用できない。それ故、ＮＬＯＳ条件のもとでＴＯＡ情報を正確に推定するより健全なＴＯＡ推定器が強く要望される。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
より高いレンジング精度を得るために、本発明は、多経路に富んだ環境においてより高い精度を達成しながらも、従来のスレッシュホールドベースの推定器より複雑さの僅かな増加しか要求しない「超解像」ＴＯＡ推定器を提供する。ここでは、このような「超解像」ＴＯＡ推定器の性能が与えられる。本発明の推定器は、ＵＷＢ及び非ＵＷＢの両システムにおいて時間ドメイン及び周波数ドメインの両変調スキームに適用することができる。更に、本発明の推定器は、到着角度（ＡＯＡ）推定器にもなるように容易に拡張される。
【００１６】
一実施形態において、本発明の超解像ＴＯＡ推定器は、ＵＷＢシステム（例えば、ＵＷＢインパルス無線）に時間ドメイン変調スキームを使用する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の効果は、１）それが一般的なもので、即ち時間ドメイン（例えば、ＵＷＢインパルス無線）及び周波数ドメイン（例えば、多帯域直交周波数分割多重化（ＭＢ−ＯＦＤＭ））の両方に基づくトランシーバスキームにおいて展開でき、且つＵＷＢ及び非ＵＷＢの両システムに適用でき、２）それが、特にＮＬＯＳ条件及び多経路に富んだ環境のもとで健全である、ことを含む。より詳細には、シリアル干渉打ち消し、スペース交番一般化予想最大化（ＳＩＣ−ＳＡＧＥ）推定器は、ＳＮＲが低い厳しい多経路環境において及び／又はＮＬＯＳ条件のもとでＴＯＡレンジング精度を高めるのに使用できる。スレッシュホールドベースの推定器に比して実施コストが増加するにも関わらず、ＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器の全体的な複雑さは、従来のＭＬベースの推定器より依然として低い。従って、このようなスキームは、精度と複雑さとの間の有効な妥協として使用することができる。
【００１８】
本発明は、添付図面を参照した以下の詳細な説明から良く理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】典型的な多経路チャンネルインパルス応答を示す。
【図２】本発明の一実施形態による「超解像」ＴＯＡ−振幅推定器３００を有する時間ドメイン受信器の機能的ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による「超解像」ＴＯＡ−振幅推定器３００を有する周波数ドメイン受信器の機能的ブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による予想最大化（ＥＭ）、又は並列干渉打ち消しスペース交番一般化予想最大化（ＰＩＣ−ＳＡＧＥ）、又は直列干渉打ち消しスペース交番一般化予想最大化（ＳＩＣ−ＳＡＧＥ）技術に基づくＴＯＡ−振幅推定器を示す。
【図５】ＥＭ、ＰＩＣ−ＳＡＧＥ及びＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術のいずれにも使用できる完全信号データと不完全信号データとの間の関係を示す。
【図６】本発明の一実施形態によるＥＭ推定器の信号フロー図である。
【図７】本発明の一実施形態によるＰＩＣ−ＳＡＧＥ推定器の信号フロー図である。
【図８】本発明の一実施形態によるＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器の信号フロー図である。
【図９】本発明の一実施形態により２重の相関を計算するような、計算された信号と受信された信号との間のコスト関数の実施を示す。
【図１０】本発明の一実施形態によって到着角度（ＡＯＡ）情報を含ませることにより図９のコスト関数から拡張されるコスト関数の実施を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１は、第１の到着経路１０２と、信号振幅がスレッシュホールド値χを越える最も強い経路１０６とを含む典型的な多経路チャンネルインパルス応答を示す。参考としてここにそのまま援用される同時係争中の出願Ｉは、レンジング精度を得るには第１の到着経路１０２に意義があり、（最も強い経路１０６を含む）その後の到着１０４はそうでないことを示している。それ故、多経路チャンネルは、次の式により与えられる。
【数１】
2010525369.tif 000003
但し、Ｌは、全経路数であり、一方、αｌ及びτｌは、各々、ｌ番目の経路に対する多経路振幅及びＴＯＡである。式（１）に基づき、多経路チャンネル後の時間ドメイン受信信号r(ｔ)は、次の式により与えられる。
【数２】
2010525369.tif 000004
但し、
ｓ(ｔ;θｌ)＝αｌexp{−ｊ２πφｌｔ}ｐ(ｔ−τｌ)            (3)
ここで、ｐ(ｔ)は、巾Ｔｐをもつ送信信号パルスであり、θｌ＝［τｌ、αｌ、φｌ］は、ｌ番目の経路に対してパラメータ、即ちＴＯＡ、振幅及び位相を各々含むパラメータベクトルであり、又、ｎ(ｔ)は、二面電力スペクトル密度Ｎ０／２をもつゼロ平均の加算的ホワイトガウスノイズ（ＡＷＧＮ）である。Ｌ個の異なる経路があると、全てのθｌ＝［τｌ、αｌ、φｌ］は、マトリクスΘ＝［θ１、・・・θＬ］Ｔによって表すことができ、ここで、［・］Ｔは、移項演算を表す。
【００２１】
正確なレンジングのためのパラメータは、インターバル［０、Ｔ］にわたって観察された受信信号に基づく第１到着経路のＴＯＡ、τｌである。ノイズが多い厳しい環境においては、第１到着経路は、通常、弱いものであり、高密度の多経路チャンネルにおいてこのような弱い信号成分を検出することは、特別の挑戦となる。しかしながら、多経路であるために、受信信号は、｛τ２、τ３、・・・τＬ、α１、α２、・・・αＬ、φ１、φ２、・・・φＬ｝で表される有害なパラメータのセットに依存する。ＴＯＡ推定は、今や、同時チャンネル推定（joint channel estimation）であるから、τｌだけでなく、マトリクスΘ内の全てのパラメータが推定される。図２及び３は、本発明の超解像ＴＯＡ−振幅推定器３００を各々組み込んだ時間ドメイン受信器及び周波数ドメイン受信器の機能的ブロック図である。
【００２２】
図４は、本発明の一実施形態による予想最大化（ＥＭ）、又は並列干渉打ち消しスペース交番一般化予想最大化（ＰＩＣ−ＳＡＧＥ）、又は直列干渉打ち消しスペース交番一般化予想最大化（ＳＩＣ−ＳＡＧＥ）技術に基づくＴＯＡ−振幅推定器（例えば、図２及び３の超解像ＴＯＡ−振幅推定器３００）を示す。
【００２３】
Journal of the Royal Statistical Society,Series B、第３９巻、第１号、第１−３８頁、１９７７年の、Ａ．デンプスター、Ｎ．ライアード及びＤ．ルビン著の“Maximum likelihoodfrom incomplete data via the EM algorithm”（デンプスター）に開示されたＥＭアルゴリズムは、データセットが不完全であるか又は欠落値があるときに所与のデータセットから基礎となる分布のパラメータのＭＬ推定を見出すための一般的な方法である。このＥＭアルゴリズムは、２つの主要ステップ：即ち予想ステップ（Ｅ−ステップ）及び最大化ステップ（Ｍステップ）より成る。Ｅステップは、観察時にコンディショニングされるパラメータの現在推定を使用して、未知の基礎的変数の予想値を計算する。次いで、最大化ステップは、パラメータの更新又は新たな推定を与える。これら２つのステップは、収斂に到達するまで繰り返される。IEEETrans. Acoust., Speech, Signal processing、第３６巻、第４号、第４７７−４８９頁、１９８８年の、Ｍ．フェダー及びＥ．ウェインステイン著の論文“Parameterestimation of superimposed signals using the EM algorithm”（フェーダー及びウェインステイン）は、ＥＭアルゴリズムを第１に適用して、重畳信号に基づいて時間遅延及びソース位置を推定することを開示している。フェーダー及びウェインステインは、観察したデータをそれらの信号成分に分解し、そして各信号成分のパラメータを別々に推定して、それに関する計算の著しい簡単化を達成する。
【００２４】
ＥＭアルゴリズムは、完全（観察不能）データ及び不完全（観察可能）データの２つの重要な観念に依存する。式(２)を参照すれば、時間ドメインの受信信号ｒ(ｔ)は、不完全データとして識別され、そして次の式に基づいて完全データｘｌ(ｔ)に関係付けられる。
【数３】
2010525369.tif 000005
但し、
ｘｌ(ｔ)＝ｓ(ｔ；θｌ)＋βｌｎｌ(ｔ)                  (5)
であり、且つβｌは、ｌ番目の経路の係数である。負でないパラメータ［β１、・・・βｌ、・・・βＬ］は、次の式を満足する。
【数４】
2010525369.tif 000006
即ち、ｎ(ｔ)は、Ｌ個の成分（即ち、｛β１ｎ１(ｔ)、・・・βｌｎｌ(ｔ)・・・βＬｎＬ(ｔ)｝）に分解することができる。図５は、完全なデータｘｌ(ｔ)と、不完全なデータｒ(ｔ)との間の関係を示す。図６は、ＥＭアルゴリズムの信号フロー図である。図６に示すように、受信信号は、各繰り返しのＥステップにおいて分解されて、完全なデータｘｌ(ｔ)を推定し、次いで、これを使用して、Ｌ個の経路のパラメータを同時推定し、各経路は、個別の最大尤度最適化の問題があると考えられる。図６は、限定数（ｙ）の繰り返しで収斂が得られることを示している。分解及び限定数の繰り返しの結果として、ＥＭアルゴリズムの計算上の複雑さは、従来のＭＬベースの推定器に比して著しく減少される。
【００２５】
ＳＡＧＥアルゴリズム（即ち、ＰＩＣ−ＳＡＧＥ及びＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムのいずれか）は、ＥＭアルゴリズムの２重の拡張である。第１に、ＳＡＧＥ繰り返しの各々は、Θの成分のサブセットのみを再推定する一方、他の成分の推定を以前の値に固定して保持するＥＭ繰り返しである。ＳＡＧＥアルゴリズムは、パラメータを同時ではなく順次に更新し、これにより、計算上法外に高次元の非直線的最適化プロセスを多数の低次元の最大化手順と置き換えられるようにする。ＳＡＧＥアルゴリズムは、次々の繰り返しにおける既定の尤度関数の出力が定常状態に到達するときに収斂させると考えられる。第２に、完全なデータは、不完全なデータへと（決定論的ではなく）ランダムな仕方でマップされる。一般的には、高速の収斂と、減少された複雑さのために、ＳＡＧＥアルゴリズムは、ＥＭアルゴリズムに対して好ましいものである。
【００２６】
ＥＭアルゴリズムと同様に、ＳＡＧＥアルゴリズムも、観察不能な完全なデータを観察可能な不完全なデータへマップすることに依存している。ＳＡＧＥアルゴリズムは、多経路チャンネルパラメータの推定を扱うために、IEEE J. Select. Areas Commun.、第１７巻、第３号、第４３８−４５０頁、１９９９年３月の、Ｂ．Ｈ.フリューリ、Ｍ．シュディン、Ｒ．ヘダーゴット、Ｄ．ダールハウス、及びＫ．Ｉ．ペダーソン著の論文“Channelparameter estimation in mobile radio environments using the SAGE algorithm”によって最初に紹介された。以下に述べるように、ＳＡＧＥアルゴリズムのこのバージョンは、“ＰＩＣ−ＳＡＧＥ”アルゴリズムと称される。図７は、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムに対する信号フロー図である。図７に示すように、ＥＭアルゴリズムのＥステップとは異なり、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムのＥステップでは、各繰り返しにおいて１つの経路に対する完全なデータｘｌ(ｔ)だけが推定され、他の全ての経路に対する完全なデータｘｌ(ｔ)は、最後に推定されたそれらの各値に一定に保持される。ＳＡＧＥアルゴリズムでは、Ｍステップは、依然として、単一経路に対するＭＬ手順であり、βｌ＝１の状態でｘｌ(ｔ)の推定に適用されることに注意されたい。μ番目の繰り返しステップでは、経路のパラメータｌ＝μmod(Ｌ)＋１が推定される。
【００２７】
正確なレンジングのための受信信号のＴＯＡ及び振幅の同時推定は、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムのもとで公式化することができる。上述したＥＭ及びＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムと同様に、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムも、収斂に達するまで、Ｅステップ及びＭステップを繰り返すことに依存する。図７に示すように、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムのＥステップ中に、次のように表されるｌ番目の経路に対する完全なデータは、
【数５】
2010525369.tif 000007
Ｌ個の全経路のうちｌ番目の経路を除く経路の推定貢献を不完全なデータｒ(ｔ)から差し引きすることで得られ、このｒ(ｔ)は、次の式で表すことができる。
【数６】
2010525369.tif 000008
【００２８】
このアルゴリズムは、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムとして知られている。というのは、式(６)が、マルチユーザ検出のための従来の並列干渉打ち消し（ＰＩＣ）技術を特徴付ける式と同様だからである。ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムは、小電力経路に対する大電力経路の干渉のために、発散することがある。収斂に到達しても、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムは、特に小電力経路では、依然として、誤った推定を与えることがある。
【００２９】
対照的に、多経路に富んだ環境におけるレンジング用途では、直列干渉打ち消し（ＳＩＣ）が、特に第１の到着経路推定に対して、より安定した性能を生じることが予想される。ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムとは異なり、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムは、経路をその受信電力に基づいて順序付けし、経路は、受信チャンネル応答から次々に推定され、打ち消される。従って、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムは、ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムに比して、より安定な性能を発揮することが予想される。図８は、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムの信号フロー図である。図８に示すように、ここで使用されるＥステップは、次の式で表すことができる。
【数７】
2010525369.tif 000009
但し、次のように表されるｌ番目の経路に対する完全なデータの推定は、
【数８】
2010525369.tif 000010
より高い電力の経路による全ての貢献を不完全なデータから差し引き、そして次々に推定を行うことにより、推定される。ＰＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムと同様に、各繰り返し中には１つの経路しか推定されず、他の全ての経路のパラメータは、最後に推定されたそれらの各値に一定に保たれる。
【００３０】
マトリクス
【数９】
2010525369.tif 000011
におけるｌ＝１、・・・Ｌに対する各パラメータベクトルθｌを２つの重畳するサブセット｛τｌ、αｌ｝及び｛φｌ、αｌ｝へと更に分割し、そしてＥ及びＭステップを次々に遂行することでこれらのサブセットを更新するときに、ＳＡＧＥフレームワーク内で更なる複雑さの低下を達成することができる。対数尤度関数の最大化は、他のパラメータを固定に保ちながら各サブセットに対して行われる。（経路パラメータの以前の全ての推定を含む）推定
【数１０】
2010525369.tif 000012
が与えられると、Ｌ番目の経路のパラメータに対する推定
【数１１】
2010525369.tif 000013
を得るための座標方向の更新手順がＭステップとして設けられ、次のように表される。
【数１２】
2010525369.tif 000014
【数１３】
2010525369.tif 000015
【数１４】
2010525369.tif 000016
但し、
【数１５】
2010525369.tif 000017
【００３１】
式(１１)は、２重の相関を含む、計算された信号と受信された信号との間のコスト関数である。式(１１)においては、ノイズで悪化したデータ信号と送信信号の共役体との間の遅延相関が最初に計算される。次いで、その遅延相関をステアリングベクトルの共役体で乗算し、最適な信号帯域巾Ｂｏｐｔにわたって加算することにより、周波数相関が計算される。この手順の概略が図９に示されており、ここでは、これらの二次元（２Ｄ）相関が、２つのカスケード状の有限インパルス応答フィルタとして実施される。上述した座標方向の更新手順をＬ個の全経路に対して一度実行することで、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムの１つの繰り返しサイクルを定義する。この実施によれば、パラメータ推定は、収斂に達するまで順次に且つ繰り返し更新される。２つの連続する繰り返しで得られた推定パラメータ間の差が所定のスレッシュホールドより下がったときに収斂に到達する。ここでは、ＴＯＡに対する既定のスレッシュホールドは、例えば、２００７年１月１１日に出願された米国プロビジョナル特許出願第６０／８８４，５６９号の優先権の利益を主張するＣ．Ｃ．チャン及びＦ．ワタナベによる“Methodfor Optimum Bandwith Selection of Time-of-Arrival Estimators”と題する米国特許出願（同時継続中の出願II）、代理人管理番号Ｍ−１６７９２ＵＳ、に説明された方法を使用して得られる最適な信号帯域巾Ｂｏｕｔによって決定される。
【００３２】
ＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器は、式(１１)で与えられたコスト関数を次のように変更することにより到着角度（ＡＯＡ）情報を推定するように容易に拡張することができる。
【数１６】
2010525369.tif 000018
但し、Ｍは、アンテナアレイの素子数であり、ｄは、隣接アンテナ素子間の距離であり、そしてλは、関連搬送波周波数の波長である。ここでは、ＴＯＡ及びＡＯＡに対する既定のスレッシュホールドは、最適な信号帯域巾Ｂｏｐｔ及びアンテナアレイの素子数Ｍにより決定される。式(１２)において、周波数相関が、今や、空間相関に置き換えられたことに注意されたい。図１０は、式(１２)によるＡＯＡ情報を伴うコスト関数の実施を示す。
【００３３】
いずれの繰り返し方法とも同様に、ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムの収斂は、好ましい初期条件に依存する。全体的最大への収斂は、シミュレーション結果において、初期推定が全体的最大の顕著な範囲内にあるときに観察された。収斂範囲内にある初期条件を与えるために、初期化の段階においてＳＩＣ技術及びＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムを一緒に使用することができる。第１に、第１経路のＴＯＡが周波数相関により推定される。次いで、第１経路の信号を再構成して、受信信号から差し引くことができる。ＳＩＣ−ＳＡＧＥアルゴリズムは、他の経路の各々に対して、１つづつ、同様に進めることができる。この手順に対して、アルゴリズムのフローは、上述したＳＩＣ−ＳＡＧＥの繰り返しと同じであるが、非コヒレントな位相合成を適用して、各ＴＯＡ推定を得ることができる。
【００３４】
上述した詳細な説明は、本発明の特定の実施形態を例示するためのもので、それに限定されるものではない。本発明の範囲内で多数の変更や修正が考えられる。本発明は、特許請求の範囲に規定される。
【符号の説明】
【００３５】
１０２・・・第１到着経路、１０４・・・その後の到着、１０６・・・最も強い経路、３００・・・ＴＯＡ−振幅推定器、５００・・・ＥＭ推定器、６００・・・ＰＩＣ−ＳＡＧＥ推定器、７００・・・ＳＩＣ−ＳＡＧＥ推定器
【図１】
2010525369.tif 000019
【図２】
2010525369.tif 000020
【図３】
2010525369.tif 000021
【図４】
2010525369.tif 000022
【図５】
2010525369.tif 000023
【図６】
2010525369.tif 000024
【図７】
2010525369.tif 000025
【図８】
2010525369.tif 000026
【図９】
2010525369.tif 000027
【図１０】
2010525369.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成21年12月2日(2009.12.2)
【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】
多経路環境において受信した信号のパラメータを同時推定する方法において、
収斂するまで、
（ａ）前記多経路環境の１つ以上の経路で受信した信号の信号成分を推定する予想ステップと、
（ｂ）前記予想ステップにより推定される各信号成分に対して、２つ以上のパラメータを含むパラメータベクトルの最大尤度推定を与える最大化ステップと、
を繰り返す、方法。
【請求項２】
前記パラメータベクトルは、到着時間及び振幅を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パラメータベクトルは、到着時間、振幅及び到着角度の１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記予想ステップは、受信信号を不完全データとみなすと共に、各信号成分を、信号パラメータ及び重み付けされたノイズ成分を特徴付ける完全データとみなすモデルによる受信信号の分解に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
時間ドメインに基づく受信器で実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
周波数ドメインに基づく受信器で実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記予想ステップは、ＥＭ技術、ＰＩＣ−ＳＡＧＥ技術、及びＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術の選択された１つにより信号成分を推定する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術は、前記予想ステップに適用され、前記経路は、その受信電力に基づいて順序付けされる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記経路は、連続的に推定され打ち消される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記パラメータベクトルは、２つ以上の重畳するサブセットを含み、各サブセットは、独立して更新される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記最大化ステップは、二重相関関数を含むコスト関数を使用して実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記相関関数は、空間的相関成分及び遅延相関成分を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記相関関数は、周波数相関成分及び遅延相関成分を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
繰り返しの前に初期条件を与えるための初期化ステップを更に備えた、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記初期化ステップは、同時ＳＩＣ及びＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術を適用することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
多経路環境において受信した信号のパラメータを同時推定する推定器において、
（ａ）前記多経路環境の１つ以上の経路で受信した信号の信号成分を推定する予想要素と、
（ｂ）前記予想要素により推定される各信号成分に対して、２つ以上のパラメータを含むパラメータベクトルの最大尤度推定を与える最大化要素と、
の動作を収斂まで繰り返す制御要素を備える推定器。
【請求項１７】
前記パラメータベクトルは、到着時間及び振幅を含む、請求項１６に記載の推定器。
【請求項１８】
前記パラメータベクトルは、到着時間、振幅及び到着角度の１つ以上を含む、請求項１６に記載の推定器。
【請求項１９】
前記予想要素は、受信信号を不完全データとみなすと共に、各信号成分を、信号パラメータ及び重み付けされたノイズ成分を特徴付ける完全データとみなすモデルにより受信信号を分解する、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２０】
前記推定器は、時間ドメインに基づく受信器に設けられる、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２１】
前記推定器は、周波数ドメインに基づく受信器に設けられる、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２２】
前記予想要素は、ＥＭ技術、ＰＩＣ−ＳＡＧＥ技術、及びＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術の選択された１つにより信号成分を推定する、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２３】
前記ＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術は、前記予想ステップに適用され、前記経路は、その受信電力に基づいて順序付けされる、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２４】
前記経路は、連続的に推定され打ち消される、請求項２３に記載の推定器。
【請求項２５】
前記パラメータベクトルは、２つ以上の重畳するサブセットを含み、各サブセットは、独立して更新される、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２６】
前記最大化要素は、二重相関関数を含むコスト関数を使用する、請求項１６に記載の推定器。
【請求項２７】
前記相関関数は空間的相関成分及び遅延相関成分を含む、請求項２６に記載の推定器。
【請求項２８】
前記相関関数は周波数相関成分及び遅延相関成分を含む、請求項２６に記載の推定器。
【請求項２９】
前記制御要素は、繰り返しの前に初期条件を与えるように初期化を行う、請求項１６に記載の推定器。
【請求項３０】
前記制御要素は、初期化のために同時ＳＩＣ及びＳＩＣ−ＳＡＧＥ技術を適用する、請求項２９に記載の推定器。
【国際調査報告】
2010525369.tif 000029