(57)【要約】  本発明は、少なくとも物理量（１００）を測定するように、および、この物理量（１００）の測定量をリモートデバイス（１０６）に報告するように適合された、少なくとも１つのセンサ（１０１）を含むコネクテッドデバイス（１１０）に関し、少なくとも１つのセンサシステム（１０１）は、第１の成分と第２の成分とを含む出力信号Ｙを提供するために次いでデジタル化される（１０２）出力Ｚを提供し、第１の成分は、測定された物理量Ｘ（１００）を表し、第２の成分は、少なくとも１つのセンサ（１０１）により導入された構造的ノイズＲを表し、コネクテッドデバイスは、また：入力として、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを使用して、前記構造的ノイズＲと無相関であるブラーリングノイズＶを生成し（１０４）；信号Ｙ’を生成するために、デジタル出力信号ＹをブラーリングノイズＶと組み合わせ；信号Ｙ’をリモートデバイス（１０６）に送信する（１０５）ように構成されるノイズ生成器（１０４）を含む。
2022502965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも物理量（１００）を測定するように、および、この物理量（１００）の測定量をリモートデバイス（１０６）に報告するように適合された、少なくとも１つのセンサ（１０１）を含むコネクテッドデバイス（１１０）であって、少なくとも１つのセンサシステム（１０１）は、第１の成分と第２の成分とを含む出力信号Ｙを提供するために次いでデジタル化される（１０２）出力Ｚを提供し、第１の成分は、測定された物理量Ｘ（１００）を表し、第２の成分は、少なくとも１つのセンサ（１０１）により導入された構造的ノイズＲを表し、コネクテッドデバイスは、また、
入力として、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを使用して、前記構造的ノイズＲと無相関であるブラーリングノイズＶを生成し（１０４）、
信号Ｙ’を生成するために、デジタル出力信号ＹをブラーリングノイズＶと組み合わせ、
信号Ｙ’をリモートデバイス（１０６）に送信する（１０５）
ように構成されるノイズ生成器（１０４）を含む、コネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項２】
ブラーリングノイズＶが、構造的ノイズＲと同じ程度の大きさを有するように生成される、請求項１に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項３】
構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータが、物理量Ｘが経時的に一定のままである人工的条件にコネクテッドデバイス（１１０）が置かれたときに信号Ｙを測定することにより決定される、請求項１に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項４】
構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを決定するためのＹ信号の測定が、可変な電圧条件または可変な温度条件などの可変な条件を使用して実行される、請求項３に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項５】
構造的ノイズＲの分布則が、コネクテッドデバイス（１１０）が人工的条件に置かれたときに生成される信号Ｙに適用されるモンテカルロ法を使用して推定され、前記推定される分布則が、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される、請求項３または４に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項６】
Ｒの最小ｒ＿ｍｉｎ値および最大ｒ＿ｍａｘ値が、コネクテッドデバイスが前記人工的条件に置かれたときにＹの実例を収集することにより決定され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される、請求項３から５のいずれか一項に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項７】
ブラーリングノイズＶが、ガウス分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、前記ガウス分布の平均および標準偏差を導出するためのパラメータとして使用される、請求項６に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項８】
ブラーリングノイズＶが、一様分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、Ｖ下方境界および上方境界として使用される、請求項６に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項９】
少なくとも１つのセンサが、ＣＭＯＳ技術を使用して実装される、請求項１から８のいずれかに一項記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも物理量を測定するように、および、ブラーリングノイズ（ｂｌｕｒｒｉｎｇ  ｎｏｉｓｅ）を測定信号に加算するように適合されたコネクテッドデバイスに関する。本発明は、コネクテッドデバイス内に埋め込まれた電子センサに適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
国際電気通信協会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）により提供される勧告ＩＴＵ−Ｔ  Ｙ．２０６０によれば、モノのインターネット（ＩｏＴ）は、既存の、および進化する、相互運用可能な情報通信技術に基づいて、物理的および仮想的なモノを相互接続することにより先進的なサービスを可能にする、情報社会に対するグローバルインフラストラクチャと定義される。モノは、識別され、通信ネットワーク内へと統合されることができる、物理的世界（物理的なモノ）または情報世界（仮想的なモノ）のオブジェクトである。現在、ＩｏＴは、一般的には、セキュリティ監視、自動販売機、公共交通システム、車両モニタリングおよび管理、産業プロセス自動化、モータ機械類、都市情報化などの分野において適用されている。
【０００３】
本説明において、表現、コネクテッドデバイスは、通信および検知能力を伴う機器のまとまりを指す。コネクテッドデバイスは、例えば、ＵＭＴＳ／ＨＳＤＰＡ、ＣＤＭＡ／ＥＶＤＯ、ＬＴＥ、５Ｇ、ＬｏＲａ、または他のネットワーク技術によって、１つのＩｏＴデバイスから別のＩｏＴデバイスへのデータの送信、または、マシンの間のデータの交換を可能とする、マシンタイプ通信（ＭＴＣ）モジュールとも呼ばれるワイヤレス通信モジュールを含む。
【０００４】
移動電話などの現代のコネクテッドデバイスは、一般的には、複数のセンサを伴って実装される。センサは、例えば物理的世界からの量を測定することにより、周囲の物理的世界に関する情報を得るように、および／または、アクティビティを検出するように構成される構成要素である。センサは、例えば、決定を行うために処理され得る、または、通信リンクを使用してリモートデバイスに送信され得る出力信号を提供するように適合される。
【０００５】
今日広範囲で使用されるセンサのいくつかの例は以下の通りである：加速度計、温度センサ、およびモーションセンサ。このリストは、ここに、単に例示的な目的のために提供されるものであり、当業者は、他のタイプのセンサも、本発明のコンテキストにおいて考えられ得るということを理解することができる。
【０００６】
コネクテッドデバイスがアナログデータを収集している際、それらは、何らかの形で一意的であり、見かけ上は同一のコネクテッドデバイスが、同じ目的データに対して微妙な違いを作り出すことが起こり得る。主な理由は、コネクテッドデバイス内に埋め込まれた各センサが、それらの形成に固有である、および、アナログデータ捕捉から結果的に生じる信号に影響を及ぼす、わずかな既定値を含むということである。その理由のために、同じ設計の２つのセンサは、同じ刺激に暴露されたときに、異なる出力信号を作り出している。
【０００７】
前に述べられたコネクテッドデバイスは、デバイスの１つまたはいくつかの埋め込まれたセンサを使用してアナログデータを収集しており、これらのセンサの個性的な特性は、デバイスがそれらの出力信号を生成している方法に影響を及ぼしている。それゆえに、各コネクテッドデバイスは、一意的なように見えることがあり、所与のエンジンに由来するデータは、前記コネクテッドデバイスの識別を可能とするシグネチャと考えられ得る。それゆえに、データの源、すなわち、データを生成したコネクテッドデバイスは、単純な信号処理技法を使用して、悪意のあるユーザにより識別され得る。例えば、スマートフォン内に埋め込まれたモーションセンサが、どのようにユーザのＰＩＮをさらけ出し得るかが、次のように題された論文「Ｔｈｅｒｅ  Ｇｏｅｓ  Ｙｏｕｒ  ＰＩＮ：Ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇ  Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｆｕｓｉｏｎ  Ｕｎｄｅｒ  Ｓｉｎｇｌｅ  ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓ  Ｕｓｅｒ  Ｓｅｔｔｉｎｇ」、Ｄａｖｉｄ  Ｂｅｒｅｎｄ、Ｂｅｒｎｈａｒｄ  Ｊｕｎｇｋ、Ｓｈｉｖａｍ  Ｂｈａｓｉｎ、ＩＡＣＲ  Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ  ｅＰｒｉｎｔ  Ａｒｃｈｉｖｅ  ２０１７：１１６９（２０１７）において例解されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】「Ｔｈｅｒｅ  Ｇｏｅｓ  Ｙｏｕｒ  ＰＩＮ：Ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇ  Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｆｕｓｉｏｎ  Ｕｎｄｅｒ  Ｓｉｎｇｌｅ  ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓ  Ｕｓｅｒ  Ｓｅｔｔｉｎｇ」、Ｄａｖｉｄ  Ｂｅｒｅｎｄ、Ｂｅｒｎｈａｒｄ  Ｊｕｎｇｋ、Ｓｈｉｖａｍ  Ｂｈａｓｉｎ、ＩＡＣＲ  Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ  ｅＰｒｉｎｔ  Ａｒｃｈｉｖｅ  ２０１７：１１６９（２０１７）
【非特許文献２】「Ｎｏｉｓｅ  Ｓｏｕｒｃｅｓ  ｉｎ  Ｂｕｌｋ  ＣＭＯＳ」、Ｋｅｎｔ  Ｈ．Ｌｕｎｄｂｅｒｇ、２００２
【非特許文献３】「Ａ  ＰＵＦ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｆｆｅｃｔ  ｒｉｎｇ  ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ  ａｎｄ  ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｔｏ  ｌｏｃｋｉｎｇ  ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ」、Ｌｉｌｉａｎ  Ｂｏｓｓｕｅｔ、Ｘｕａｎ  Ｔｈｕｙ  Ｎｇｏ、Ｚｏｕｈａ  Ｃｈｅｒｉｆ、およびＶｉｋｔｏｒ  Ｆｉｓｃｈｅｒ、ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｅｍｅｒｇｉｎｇ  ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、２０１３年１０月
【非特許文献４】「Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｍｏｎｔｅ−Ｃａｒｌｏ  Ｍｅｔｈｏｄｓ」、Ｄ．Ｐ．Ｋｒｏｅｓｅ、Ｔ．Ｔａｉｍｒｅ、Ｚ．Ｉ．Ｂｏｔｅｖ、Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ、２０１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
それゆえに、コネクテッドデバイスにより提供されるデータをより良好に匿名化することを可能とする方法の必要性が存する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、少なくとも物理量を測定するように、および、この物理量の測定量をリモートデバイスに報告するように適合された、少なくとも１つのセンサを含むコネクテッドデバイスに関し、少なくとも１つのセンサシステムは、第１の成分と第２の成分とを含む出力信号Ｙを提供するために次いでデジタル化される出力Ｚを提供し、第１の成分は、測定された物理量Ｘを表し、第２の成分は、少なくとも１つのセンサにより導入された構造的ノイズＲを表し、コネクテッドデバイスは、また：
−  入力として、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを使用して、前記構造的ノイズＲと無相関であるブラーリングノイズＶを生成し；
−  信号Ｙ’を生成するために、デジタル出力信号ＹをブラーリングノイズＶと組み合わせ；
−  信号Ｙ’をリモートデバイスに送信する
ように構成されるノイズ生成器を含む。
【００１１】
一例によれば、ブラーリングノイズＶは、構造的ノイズＲと同じ程度の大きさを有するように生成される。
【００１２】
一例によれば、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータは、物理量Ｘが経時的に一定のままである人工的条件にコネクテッドデバイスが置かれたときに信号Ｙを測定することにより決定される。
【００１３】
一例によれば、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを決定するためのＹ信号の測定は、可変な電圧条件または可変な温度条件などの可変な条件を使用して実行される。
【００１４】
一例によれば、構造的ノイズＲの分布則が、コネクテッドデバイスが人工的条件に置かれたときに生成される信号Ｙに適用されるモンテカルロ法を使用して推定され、前記推定される分布則は、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される。
【００１５】
一例によれば、Ｒの最小ｒ＿ｍｉｎ値および最大ｒ＿ｍａｘ値が、コネクテッドデバイスが前記人工的条件に置かれたときにＹの実例を収集することにより決定され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘは、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される。
【００１６】
一例によれば、ブラーリングノイズＶは、ガウス分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘは、前記ガウス分布の平均および標準偏差を導出するためのパラメータとして使用される。
【００１７】
一例によれば、ブラーリングノイズＶは、一様分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘは、Ｖ下方境界および上方境界として使用される。
【００１８】
一例によれば、少なくとも１つのセンサは、ＣＭＯＳ技術を使用して実装される。
【００１９】
本発明の追加的な特徴および利点は、以下の図面と併せて、指示的な、および非限定的な例として与えられる、本発明の一実施形態を例解する詳細な説明を読む後で、より明確に理解可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】コネクテッドデバイス内に埋め込まれたセンサにより生成される信号をブラーすることの原理を概略的に例解する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の原理は、１つまたはいくつかのセンサのセットにより提供され、有用な成分を搬送する信号に、人工的に生成されたノイズ信号を加算することである。有用な成分は、物理的世界からセンサにより獲得された、測定された量を表す。
【００２２】
図１は、コネクテッドデバイス内に埋め込まれたセンサにより生成される信号をブラーすることの原理を概略的に例解する。
【００２３】
この例によれば、Ｘと記される物理量１００が、コネクテッドデバイス１１０により測定される。コネクテッドデバイス１１０は、アナログ信号Ｚ：
Ｚ＝Ｓ１（Ｘ）
を生成するように構成されたセンサ１０１を含む。
【００２４】
このアナログ信号Ｚは、測定された量Ｘを表す第１の信号成分を含み、これは、信号の有用な部分、すなわち、処理および／または送信されることが意図される有用な情報を含む部分と考えられ得る。加えて、アナログ信号Ｚは、また、センサ１０１により導入された構造的ノイズＳＮに対応する第２の成分を搬送する。構造的ノイズは、センサの特性に、および潜在的に、検知に関わりのあるコネクテッドデバイスの他の部分に由来する、望まれない信号である。
【００２５】
電子デバイスの設計は、電子デバイスのさらなる物理的実装の抽象化である。実際に作り上げられたとき、同じソースコードからの２つの実装は、２つの異なる物理的オブジェクトに取って代わられる。実際、材料の量は、異なる、または、同一であるがそのパラメータにおいてのドリフトを伴う製造機械に対して、環境的条件に起因してわずかに異なることになる。この全てが、製造変動を引き起こす。良好な信号対ノイズ比を提供するように、機能性が変わらず、十分に信頼できるように、それらの変動、すなわちノイズを、容認可能な限度内に限定することは、製造者次第である。本説明は、例としてＣＭＯＳ技術を取り上げるが、ＴＴＬ回路に対してなど、他の技術にも適用可能であるということに留意されたい。
【００２６】
ＣＭＯＳデバイスは、異なる種類のノイズを含む。７つが、Ｋｅｎｔ  Ｈ．Ｌｕｎｄｂｅｒｇの、次のように題された論文「Ｎｏｉｓｅ  Ｓｏｕｒｃｅｓ  ｉｎ  Ｂｕｌｋ  ＣＭＯＳ」、２００２において報告されている。ノイズの性質、すなわち、それらのノイズがしたがうランダム分布則は異なり、ホワイトノイズからピンクノイズまで変化する。ＣＭＯＳデバイスのホワイトノイズは、通常、物理的真性乱数生成器（Ｐｈｙｓｉｃａｌｌｙ  Ｔｒｕｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｎｕｍｂｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）（ＰＴＲＮＧ）において予測不可能な乱数を提供するために活用される。しかし、ＣＭＯＳデバイスのいくつかの他の予想されない特質も現れ、決定論的または疑似決定論的部分を示すことが起こる。このことは、例えば、Ｌｉｌｉａｎ  Ｂｏｓｓｕｅｔ、Ｘｕａｎ  Ｔｈｕｙ  Ｎｇｏ、Ｚｏｕｈａ  Ｃｈｅｒｉｆ、およびＶｉｋｔｏｒ  Ｆｉｓｃｈｅｒによって書かれ、次のように題された論文「Ａ  ＰＵＦ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｆｆｅｃｔ  ｒｉｎｇ  ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ  ａｎｄ  ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｔｏ  ｌｏｃｋｉｎｇ  ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ」、ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｅｍｅｒｇｉｎｇ  ｔｏｐｉｃｓ  ｉｎ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、２０１３年１０月において描写されているように、物理的複製困難関数（ＰＵＦ）を生成するために使用され得る。そのような構築の数出力は、３つの部分でできているということが示されている。第１のものは、設計にリンクしており、したがって、同じ実装を使用するすべてのデバイスに対して常に同じであることになる。最後のものは、真性乱数生成器（ＴＲＮＧ）に対して使用され、その起源が上記で述べられたノイズに由来する、一様分布乱数でできている。中間の部分は、チップ依存的であり、製造プロセスに起因する。この部分は、ＰＵＦ、ハードウェアＩＰの識別として使用されることになる。本発明のコンテキストにおいて、ＩＰ依存的であるようなノイズのある部分を引き起こすのは、特に関心のある製造プロセス副作用である。
【００２７】
本発明の一態様によれば、コネクテッドデバイスは、プリント回路板（ＰＣＢ）上の異なるチップのセットにより作られる。これらのチップの各々は、それ自体のシグネチャを有することになる。当業者は、本発明が、また、システムオンチップ（ＳｏＣ）を作るＩＰブロックに関して適用可能であるということを理解するだろう。
【００２８】
本発明の一態様によれば、アナログ信号Ｚは、デジタルアナログ変換器１０２を使用してデジタル信号Ｙへと変換される。この変換は：
Ｙ＝Ｓ２（Ｚ）＝Ｓ２（Ｓ１（Ｘ））＝Ｓ１ｏＳ２（Ｘ）＝Ｓ（Ｘ）。
として表現され得、ここで：
Ｓ２（  ）は、アナログデジタル変換器１０２により遂行される変換を表す関数であり；ｏは、関数ＳがＳ１およびＳ２の合成関数であるということを示す演算子である。
【００２９】
ノイズ生成器１０４も、表されている。ノイズ生成器１０４は、信号Ｙ’を生成するために次いでデジタル信号Ｙに加算される１０３、人工的に生成されたノイズＶを提供する。Ｙ’は、それゆえに、以下：
Ｙ’＝Ｙ＋Ｖ
のように表現され得る。
【００３０】
信号Ｙ’は、次いで、リモートデバイス１０６に送信される１０５。
【００３１】
本発明の１つの重要な態様は、ブラーリングノイズとも呼ばれる人工的ノイズＶの生成が、構造的ノイズＳＮの推定から、または、より正確には、信号Ｙへの信号ＳＮのデジタル化された寄与Ｒに対して導かれるということである。
【００３２】
実施形態によれば、ブラーリングノイズＶは、構造的ノイズＳＮのデジタル化された寄与Ｒと同じ程度の大きさを有するように生成される。結局、単純化目的のために、デジタル化された寄与Ｒは、構造的ノイズと表わされる。
【００３３】
結果として、ブラーリングノイズＶは、ノイズＲをブラーするのに十分に有意であり、およびそれゆえに、悪意のある人物によるコネクテッドデバイスの識別を回避するのに十分に有意であり、一方で、信号Ｙ’の有用な部分を使用可能に保つのに、すなわち、物理量Ｘの測定値を復元することを可能とするのに、および、必要とされるならば、デジタル処理を効率的に適用するのに十分に無視できることになる。
【００３４】
構造的ノイズはＹの有用な部分と比較して無視できるので、推定される構造的ノイズのものと同じ程度の大きさを有するブラーリングノイズを加算することは、信号対ノイズ比を、物理的世界の高品質測定に対して十分に高く保つことを可能とすることになる。
【００３５】
構造的ノイズＳＮの特性、デジタル化された寄与Ｒを推定するために、いくつかの実施形態が考えられ得る。
【００３６】
実施形態によれば、構造的ノイズ特性の推定は、相手先ブランド製造者（ｏｒｉｇｉｎａｌ  ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒ）（ＯＥＭ）によるコネクテッドデバイスの製造の間に実行される。
【００３７】
一例によれば、コネクテッドデバイスまたはセンサは、測定されるべき物理量が経時的に一定のままである、コネクテッドデバイスに統合される前の何らかの人工的条件に置かれる。それゆえに、捕捉されるべき有用なデータは同一のままであり、出力信号への構造的ノイズの寄与が分析され得る。
【００３８】
例えば、センサが相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）技術を使用して実装されるならば、プロセス変動は、システムの入力信号Ｘが一定である場合でも、信号Ｙを作るサンプルに対する異なるデジタル値につながることになる：
Ｙ＝｛ｙ（ｔ），ｙ（ｔ＋１），…，ｙ（ｔ＋ｋ），…，ｙ（ｔ＋ｎ）｝。
ここで、ｙ（ｔ）およびｙ（ｔ＋ｋ）は、それぞれ時点ｔおよびｔ＋ｋにおいてのＹの実現値を表す。
【００３９】
入力信号Ｘが一定のままであるので、ｎ個のサンプルの対応する集合を：
Ｘ＝｛ｘ（ｔ），ｘ（ｔ＋１），…，ｘ（ｔ＋ｋ），…，ｘ（ｔ＋ｎ）｝＝｛Ｃ，Ｃ，…，Ｃ，…，Ｃ｝
のように書くことができ、ここで、Ｃは、実数一定値を表す。
【００４０】
さらに、Ｙは、また、以下：
Ｙ＝Ｓ（Ｘ）＝Ｗ（Ｘ，Ｒ）
のように書かれ得、ここで、Ｗ（  ）は、センサに固有である構造的ノイズＲを考慮に入れたシステムの伝達関数を表す。
【００４１】
構造的ノイズＲは、ＣＭＯＳプロセス変動にリンクしている。
【００４２】
これらの条件において、Ｙは、Ｙ〜ＬＹと書き表され得る、知られていない法則ＬＹにしたがうランダム変数である。
【００４３】
さらに、Ｒは、Ｒ〜ＬＲと書き表され得る、知られていない法則ＬＲにしたがうランダム変数である。
【００４４】
Ｘが一定であるとき、Ｙ〜ＬＲが得られる。それゆえに、ＬＲは、Ｙの実現値を測定することにより推定され得る。一例によれば、モンテカルロ法が、この推定に対して使用され得る。Ｄ．Ｐ．Ｋｒｏｅｓｅ、Ｔ．Ｔａｉｍｒｅ、Ｚ．Ｉ．Ｂｏｔｅｖによって書かれ、次のように題された書籍「Ｈａｎｄｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｍｏｎｔｅ−Ｃａｒｌｏ  Ｍｅｔｈｏｄｓ」、Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ、２０１１が、モンテカルロ法の例を提供している。
【００４５】
Ｘが一定であるときの構造的ノイズＲの特性は、また、より少ない計算複雑度を伴う方法を使用して推定され得る。その目的のために、および、実施形態によれば、Ｒの最小ｒ＿ｍｉｎ値および最大ｒ＿ｍｉｎ値が、例えば事前定義された時間区間の間に、それらの境界においての良好な信頼度を得るために、Ｙの十分な実例を収集することにより取得され得る。最良のレベルの信頼性を伴う値を獲得するために、これらの測定は、有利には、異なる電圧条件、温度条件によって、および／または、他の可変な条件を使用して、このことが半導体業界において通常行われるように実行され得る。
【００４６】
Ｒは一定であることがあり、そのことは、ランダム変数の特定の事例であるということが留意されるべきである。
【００４７】
構造的ノイズの１つまたはいくつかの特性が推定されてしまうと、次いで、この、またはこれらの特性を入力パラメータとして使用して、人工的ノイズＶを生成することが可能である。
【００４８】
例えば、それぞれｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘと記された、前に述べられた上方境界および下方境界は、以下の特質：
∀ｔ、ｒ＿ｍｉｎ≦ｒ（ｔ）≦ｒ＿ｍａｘ
を規定することを可能とし、ここで、ｒ（ｔ）は、時点ｔにおいてのＲの実現値を表す。
【００４９】
本発明の一態様によれば、人工的に生成されたノイズＶは、それが、構造的ノイズＲと無相関であり、一方で、Ｒを隠匿するのに十分に大きく、Ｘを測定することから取得される情報を使用可能に保つのに十分に小さいように生成される。
【００５０】
本発明の一実施形態によれば、Ｖは：
Ｖ＝Ｎ（μ，σ）
として表現されるガウスノイズとして生成され得る。
ここで：
μは、ガウス分布Ｎの平均であり；
σは、ガウス分布Ｎの標準偏差である。
これは、ＶがＶと無相関であるための方法である。
一例によれば、μおよびσは、以下：
【数１】
2022502965.tif 000003
および：
【数２】
2022502965.tif 000004
のように選定され得、ここで、ｋは、Ｒを推定するために使用された試行の数にしたがって設定される信頼度パラメータである。記録されたｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘ値が実際の境界であるので、試行の数がより高いほど、ｋの値はより高い。例えば、ｋは、３または６に等しいように選定され得る。
【００５１】
ガウス分布の使用に対する代替として、ブラーリングは、一様ノイズを使用して実行され得るものであり、すなわち、そのＲは、一様分布を使用して生成されるノイズＶを使用してブラーされ得る。異なった言い方をすれば、ｖ（ｔ）が、集合［ｒ＿ｍｉｎ，ｒ＿ｍａｘ］内へと、ランダムに、および、一様に生成されなければならない。
【００５２】
当業者は、他の知られている分布も、人工的ノイズＶを生成するために使用され得るということを理解するだろう。
【００５３】
生成されると、Ｖは、例えば加算器１０３を使用して、Ｙと組み合わされなければならない。代替的には、Ｖは、減算での方法、または、コネクテッドデバイスにおいて実装されるセンサに適合されると考えられる任意の方法で、Ｙと組み合わされ得る。
【図１】
2022502965.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】令和3年6月25日(2021.6.25)
【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】
少なくとも物理量（１００）を測定するように、および、この物理量（１００）の測定量をリモートデバイス（１０６）に報告するように適合された、少なくとも１つのセンサ（１０１）を含むコネクテッドデバイス（１１０）であって、少なくとも１つのセンサシステム（１０１）は、第１の成分と第２の成分とを含む出力信号Ｙを提供するために次いでデジタル化される（１０２）出力Ｚを提供し、第１の成分は、測定された物理量Ｘ（１００）を表し、第２の成分は、少なくとも１つのセンサ（１０１）により導入された構造的ノイズＲを表し、コネクテッドデバイスは、また、
入力として、構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを使用して、前記構造的ノイズＲと無相関であるブラーリングノイズＶを生成し（１０４）、
信号Ｙ’を生成するために、デジタル出力信号ＹをブラーリングノイズＶと組み合わせ、
信号Ｙ’をリモートデバイス（１０６）に送信する（１０５）
ように構成されるノイズ生成器（１０４）を含む、コネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項２】
ブラーリングノイズＶが、構造的ノイズＲと同じ程度の大きさを有するように生成される、請求項１に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項３】
構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータが、物理量Ｘが経時的に一定のままである人工的条件にコネクテッドデバイス（１１０）が置かれたときに信号Ｙを測定することにより決定される、請求項１に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項４】
構造的ノイズＲを表す少なくとも１つのパラメータを決定するためのＹ信号の測定が、可変な電圧条件または可変な温度条件などの可変な条件を使用して実行される、請求項３に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項５】
構造的ノイズＲの分布則が、コネクテッドデバイス（１１０）が人工的条件に置かれたときに生成される信号Ｙに適用されるモンテカルロ法を使用して推定され、前記推定される分布則が、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される、請求項３または４に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項６】
Ｒの最小ｒ＿ｍｉｎ値および最大ｒ＿ｍａｘ値が、コネクテッドデバイスが前記人工的条件に置かれたときにＹの実例を収集することにより決定され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、ブラーリングノイズＶを生成するためのパラメータとして使用される、請求項３から５のいずれか一項に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項７】
ブラーリングノイズＶが、ガウス分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、前記ガウス分布の平均および標準偏差を導出するためのパラメータとして使用される、請求項６に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項８】
ブラーリングノイズＶが、一様分布を使用して生成され、ｒ＿ｍｉｎおよびｒ＿ｍａｘが、Ｖ下方境界および上方境界として使用される、請求項６に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【請求項９】
少なくとも１つのセンサが、ＣＭＯＳ技術を使用して実装される、請求項１から８のいずれか一項に記載のコネクテッドデバイス（１１０）。
【国際調査報告】
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