(57)【要約】【課題】本発明は、距離推定方法及び装置、並びにノード測位方法及び設備を提供する。【解決手段】当該距離推定方法は、特定環境において第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離を推定し、当該第一のノードは、当該第二のノードから信号を受信可能であり；さらに、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得し；複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得するように、当該最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い；各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し；ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定し；及び、少なくとも当該経験的リアルタイム距離に基づいて当該第一のノードと当該第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを含む。【選択図】図２
2016090587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定環境において、第二のノードからの信号受信が可能な第一のノードの、前記第二のノードとの距離を推定する、距離推定方法において、
第一期間の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度である最初のリアルタイム強度を含む最初のリアルタイム強度シーケンスを取得し、
前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行うことで、前記最初のリアルタイム強度シーケンスの複数のスケールにおける投影結果である、複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得し、
各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し、
ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンスと、各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を表すマルチスケール経験的写像関係とに基づいて、経験的リアルタイム距離を推定し、及び
少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて、前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを含む、ことを特徴とする距離推定方法。
【請求項２】
前記第一期間以前の第二期間中の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度である、最初の経験的強度シーケンスと、前記第二期間中の各タイムスロットにおいて取得した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離である、前記最初の経験的強度シーケンスに対応する最初の経験的距離シーケンスを取得し、
前記最初の経験的強度シーケンス及び前記最初の経験的距離シーケンスに対してマルチスケール変換を実行して、前記最初の経験的強度シーケンスの複数のスケールにおける投影結果である複数の経験的強度成分シーケンスと、前記最初の経験的距離シーケンスの複数のスケールにおける投影結果である複数の経験的距離成分シーケンスを取得し、
各経験的強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し、及び
ノイズ除去後の複数の経験的強度成分シーケンスと、前記複数の経験的距離成分シーケンスに基づいて、前記マルチスケール経験的写像関係を生成することを特徴とする、請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項３】
各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する前に、
各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算し、
前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の、前記平均値との個体偏差度合いを計算し、及び
前記個体偏差度合いが個体偏差しきい値以上であると、前記要素は突発性ノイズ要素であると判断することを特徴とする、請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項４】
前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算する前に、
前記リアルタイム強度成分シーケンスの全体偏差度合いを計算し、及び
前記全体偏差度合いが全体偏差しきい値以上の場合は、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算する、ことを特徴とする請求項3に記載の距離推定方法。
【請求項５】
各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去することが、
各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の前記突発性ノイズ要素以外の他の要素の平均値を計算し、及び
前記平均値を用いて、前記突発性ノイズ要素の入れ替えを行うことを含む、ことを特徴とする、請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項６】
ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて複数の経験的リアルタイム距離を推定することが、
ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて、最初のリアルタイム距離シーケンスの複数のスケールにおける投影結果である、複数のリアルタイム距離成分シーケンスを推定し、前記最初のリアルタイム距離シーケンス中の各最初のリアルタイム距離は、前記第一期間中の各タイムスロットにおいて推定した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離であり、
前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスに基づいて、前記経験的リアルタイム距離を生成することを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項７】
少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定する前に、
前記経験的リアルタイム距離と、理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード間距離である理想的リアルタイム距離とに基づいて、前記特定環境における環境変化度合いを確定し、
前記環境変化度合いが環境変化しきい値よりも小さい時は、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定し、
前記環境変化度合いが環境変化しきい値以上の場合は、新たな最初の経験的強度シーケンス及びそれに対応する最初の経験的距離シーケンスを取得するとともに、前記マルチスケール経験的写像関係を再度生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項８】
少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することが、
前記経験的リアルタイム距離と、理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード間距離である理想的リアルタイム距離とに基づいて、前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の距離推定方法。
【請求項９】
前記最初のリアルタイム強度シーケンスと、前記理想的写像関係が理想的状況下における信号強度及びノード間距離の間の対応関係を表す理想的写像関係とに基づいて、前記理想的リアルタイム距離を推定する、ことを特徴とする請求項7又は8に記載の距離推定方法。
【請求項１０】
位置既知の複数の参考ノードとの通信が可能な、位置未知の未知ノードの測位を行うノード測位方法において、
請求項1〜9のいずれかにおける距離推定方法を用いて、前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離を推定し、
前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択し、
前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離と、選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードの測位を行う、ことを特徴とするノード測位方法。
【請求項１１】
前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択することが、
前記最初のリアルタイム強度シーケンスと、前記特定環境における変化度合いに基づいて選択ファクターを生成し、及び
最大の選択ファクターを持つ前の所定数の参考ノードを選択することを含む、ことを特徴とする請求項10に記載のノード測位方法。
【請求項１２】
特定環境において、第二のノードからの信号受信が可能な第一のノードと、前記第二のノード間のリアルタイム距離を推定する距離推定装置において、
各々の最初のリアルタイム強度が、第一期間の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度である、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得するための、リアルタイム強度取得ユニット、
前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い、前記最初のリアルタイム強度シーケンスの複数のスケールにおける投影結果である複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得するための、マルチスケール変換ユニット、
各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去するための、突発性ノイズ除去ユニット、
ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンスと、各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を表すマルチスケール経験的写像関係に基づいて、経験的リアルタイム距離を推定するための、経験的リアルタイム距離推定ユニット、及び
少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定するための、リアルタイム距離確定ユニットを含む、ことを特徴とする距離推定装置。
【請求項１３】
位置既知の複数の参考ノードとの通信が可能な、位置未知の未知ノードの測位を行う、ノード測位設備において、
前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離をそれぞれ推定するための、請求項12に記載の距離推定装置、
前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択するための、参考ノード選択装置、及び
前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離と、選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードの測位を行うための、未知ノード測位装置を含む、ことを特徴とするノード測位設備。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信技術分野に関する。さらに具体的には、本発明は、距離推定方法及び距離推定装置、並びにノード測位方法及びノード測位システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信とは、ケーブルではなく、電磁波を利用して通信を行う通信方式であり、人々の日常生活の中で益々広く利用されるようになってきている。Global  System  for  Mobile  Communications（GSM(登録商標)）、Radio  Frequency  Identifier（RFID）、衛星通信、超音波、超広帯域無線（UWB）、ブルートゥース（Bluetooth(登録商標)）等のように、使用される電磁波の周波数によっては、無線通信ネットワークの通信プロトコルや応用シーンが大きく異なってくる。
【０００３】
無線通信ネットワークにおいて、二つの通信ノード間の距離推定は、各ノード間の通信過程において重要な役割を果たす。このため、例えば、二つのノード間の受信信号強度によって特定環境における二つのノード間の距離を推定することができ、理論上、受信信号強度とノード間距離は反比例させることができる。言い換えれば、受信信号強度が強いほど、送信ノードと受信ノード間の距離は小さくなり、反対に、受信信号強度が弱いほど、送信ノードと受信ノード間の距離は大きくなる。
【０００４】
しかし、通常は、特定環境においては、移動可能又は移動不可能な障害物等の要素により空間変化、即ち、環境ノイズが引きこされる可能性が存在する。このような環境ノイズは、二つのノード間の距離推定処理に不確定性を生じさせる。例えば、環境ノイズは包括ホワイトノイズ及び突発性ノイズが含まれ、ここでの突発性ノイズは、特に距離推定処理に影響し、予測を困難にし、推定結果に比較的大きな誤差を生じせしめる。一般的に、突発性ノイズとは、突然出現し、振幅が高く、持続時間が短いノイズを指す。例えば、人がノードの存在する特定の空間に侵入し、その後、そこから離れる動作は、二つのノード間で伝送中の信号に遮断を発生させる可能性があり、このような遮断が、突発性ノイズを発生させるのである。
【０００５】
従来では、環境ノイズの影響を考慮していなかったため、突発性ノイズが発生した時、正確な距離推定結果が取得できなかった。
【０００６】
突発性ノイズに対応するため、解決案を提示する。これにより、距離推定処理の前に、まずフィルタを用いて、直接、受信信号強度中の突発性ノイズを除去することが可能となる。しかし、現在では正確に突発性ノイズの位置を確定できる方法が無いため、ノイズ除去処理の実行中、有効信号を誤って除去する及び/又は除去すべき突発性ノイズを取りこぼすといったエラーが容易に引き起こされる。したがって、取得した距離推定結果には依然して一定の誤差が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、距離測定結果の精度を十分に向上させることのできる距離推定方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の別の目的は、測位の精度を十分且つ効果的に向上させることのできるノード測位方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このため、本発明の一面においては、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得し、前記最初のリアルタイム強度シーケンス中の各最初のリアルタイム強度は、第一期間の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度であり；前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い、複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得し、前記複数のリアルタイム強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初のリアルタイム強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり；各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し；ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定し、前記マルチスケール経験的写像関係が各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を特徴づけ；及び、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを含む、特定環境において第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離を推定し、前記第一のノードは前記第二のノードから信号を受信することができる距離推定方法を提供する。
【００１０】
このほか、本発明の別の一面においては、前記距離推定方法を用いて前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離を推定し；前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択し；及び、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードに対して測位を実行することを含む、その位置が未知である未知ノードに対して測位を実行し、前記未知ノードはその位置が既知である複数の参考ノードと通信を行うことができるノード測位方法を提供する。
【００１１】
本発明のさらに別の一面においては、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得するため、前記最初のリアルタイム強度シーケンス中の各最初のリアルタイム強度は、第一期間の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度であるリアルタイム強度取得ユニット；前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い、複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得するため、前記複数のリアルタイム強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初のリアルタイム強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であるマルチスケール変換ユニット；各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する突発性ノイズ除去ユニット；ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定するため、前記マルチスケール経験的写像関係が各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を表す経験的リアルタイム距離推定ユニット；及び、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定するリアルタイム距離確定ユニットを含む、特定環境において第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離を推定し、前記第一のノードは前記第二のノードから信号を受信することができる距離推定装置を提供する。
【００１２】
本発明のまたさらに別の一面においては、それぞれ前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離を推定する前記距離推定装置；前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択する参考ノード選択装置；及び、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて前記未知ノードに対して測位を実行する未知ノード測位装置を含む、その位置が未知である未知ノードに対して測位を実行し、前記未知ノードはその位置が既知である複数の参考ノードと通信を行うことができるノード測位設備を提供する。
【００１３】
従来の技術に比べて、本発明の実施例が提供する距離推定方法及び装置は、受信信号強度に基づいて二つのノード間の距離を推定する時、まず受信信号強度に対してマルチスケール変換を行うことで、受信信号強度を複数のスケール上に投影し、これにより正確に測位を実行し、複数のスケール上に投影された投影成分の突発性ノイズを除去することができる。このほか、当該距離推定方法及び装置はまた、受信信号強度の時変特性を考慮し、これにより距離測定過程において、加重ファクターを用いてリアルタイム性を有する理想的リアルタイム距離及び履歴法則性を有する経験的リアルタイム距離の両者に対して相互校正を実行し、最終的リアルタイム距離を取得することができる。これにより、本発明の実施例に基づく距離推定方法及び装置は、距離測定結果の精度を向上させることができる。
【００１４】
このほか、本発明の実施例が提供するノード測位方法及び装置は、また、未知ノードと参考ノード間のリアルタイム距離及び参考ノードの位置に基づいて前記未知ノードに対して測位を実行し、包括的ルールに基づいてふさわしい参考ノードを選び取ることで、当該参考ノードと未知ノード間の推定距離が受ける突発性ノイズの影響を可能な限り小さくすることを確保することができ、これにより当該ノード測位方法及び装置に、異なる複雑な環境を適切に適用し、効果的に測位精度を向上させることができるようにさせる。
【００１５】
本発明のその他の特徴及び特長は、以降の明細書中にて詳細に説明する。さらに、その一部は明細書を見るだけで理解でき、本発明を実際に実施することによって理解できる部分もある。本発明の目的及びその他の特長は、明細書、特許請求の範囲及び図面の中で特に指摘した構造によって実現及び獲得することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
図面は、本発明に対するさらなる理解を促すために提供するものであり、明細書の一部を構成する。また、図面は本発明の実施例とともに本発明の説明のために用いられるものであり、本発明に制限を加えるものではない。提供する図面は以下の通りである。
【図１】本発明の実施例に基づく応用シーンの構造ブロック図である。
【図２】本発明の実施例に基づく距離推定方法の全体フローチャートである。
【図３】本発明の実施例に基づくノード測位方法の全体フローチャートである。
【図４】本発明の実施具体例に基づくノード測位方法の全体フローチャートである。
【図５】本発明の実施具体例に基づく3層BP式ニューラルネットワークモデルの原理図である。
【図６】本発明の実施具体例に基づく経験的強度信号及びリアルタイム強度信号の区分概念図である。
【図７】本発明の実施具体例に基づく2層ウェーブレット解析の原理図である。
【図８】本発明の実施具体例に基づく三角測量法の原理図である。
【図９】本発明の実施例に基づく距離推定装置の機能配置ブロック図である。
【図１０】本発明の実施例に基づくノード測位設備の機能構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図面を参照しつつ、本発明に基づく各実施例を詳細に説明していく。ここで注意すべきことは、図面の中の共通の記号・標識は、基本的に共通の又は類似した構造及び機能を持つことを示す。よって、それらに対して繰り返し説明することはしない。
【００１８】
本分野の技術者に対し、本発明をより良く理解してもらうため、
1、本発明の要旨・概要
2、応用シーン
3、距離推定方法
4、ノード測位方法
5、ノード測位方法の具体例
6、距離推定装置
7、ノード測位設備
と言う順に、本発明をさらに詳細に説明する。
【００１９】
1、本発明の要旨・概要
従来の技術が抱える技術的問題に対して研究を行う過程において、本発明の発明者は、従来の距離推定処理において、フィルタを用いて直接二つのノード間の受信信号強度中の突発性ノイズを除去しており、明らかに、このような突発性ノイズ除去方式は、過度に単純且つ低効率であり、有効信号の誤除去及び/又は除去すべき突発性ノイズの除去漏れといった問題が発生しやすいことを認識した。
【００２０】
前記技術問題を鑑み、本発明の実施例に基づく距離推定方法において、本発明の発明者は、突発性ノイズを測位する時、突発性ノイズのマルチスケール特性を十分に考慮し、距離推定処理中にこのような突発性ノイズを使用することを試み、二つのノード間の距離測定処理の実行を手助けすることができる方法を提出する。
【００２１】
このほか、本発明の発明者はさらに、受信信号強度に基づいて実行する距離推定処理中に、このような受信信号強度の時変特性を十分に考慮することができる、具体的には、現在のタイムスロットに基づく距離推定処理に対し、過去の複数のタイムスロットの受信信号強度を二つの部分、即ち、経験的受信信号強度及びリアルタイム受信信号強度に分けることができ、距離測定過程において、リアルタイム性を有するリアルタイム受信信号強度を利用してノード間のリアルタイム距離を推定できるだけでなく、さらに、経験的受信信号強度中の履歴情報によって行われる距離測定処理に対しても非常に有益であり、よって、経験的受信信号強度を使用することを試みることで、リアルタイムでの距離測定の実行を手助けすることもできる方法を提出する。
【００２２】
加えて、前記の距離推定処理に基づき、本発明の発明者はさらに、包括的ルールに基づいて未知ノードの位置確定を手助けする参考ノードを選び取ることで、既存の研究業務における受信信号強度のみに基づいて一つの単位につき一つの基準で参考ノードを選択することによって引き起こされる、距離推定処理に強く依存する測位処理の精度に関する問題を解決できるノード測位方法を提出する。
【００２３】
2、応用シーン
以下より、まずは図1を参照しつつ、本発明の実施例に基づく応用シーンの全体構造例の説明を行う。
【００２４】
本発明の実施例に基づく距離推定方法及び装置、並びにノード測位方法及び設備は、無線通信システムに応用が可能であり、当該無線通信システムは、あらゆるタイプの特定環境中に構築された無線通信ネットワークとすることができる。
【００２５】
例えば、当該特定環境が室外環境である時、当該無線通信システムは、Global  System  for  Mobile  Communications（GSM）、衛星通信システム、マイクロ波通信システムとすることができる。より具体的に、衛星通信を例としてあげれば、当該無線通信システムは、EUのガリレオ（GALILEO）システム、ロシアのグロナス（GLONASS）システム、アメリカのグローバル・ポジショニング・システム（GPS）、中国の北斗システム等とすることができる。室外環境に基づいて構築された無線通信システムは、発展が比較的早く、技術も成熟しているため、距離推定処理は往往にして比較的大きなカバー範囲及び人々に認められるに足る距離測定精度を取得することが可能である。
【００２６】
また、当該特定環境が室内環境である時、当該無線通信システムは、RFID通信システム、ジグビー（ZigBee）プロトコル通信システム、超音波通信システム、超広帯域通信システム、ブルートゥース通信システム等とすることができる。明らかに、前記室外環境に基づいて構築された無線通信システムにおいて応用される距離推定方法は、信号遮断の問題を解決することができず、室内環境に応用することができないため、室内環境に基づいて構築された無線通信システムは起動が比較的遅く、室内環境もまた非常に複雑なため、距離推定処理には往往にして距離推定の精度が低く、時間も長いといった問題が存在する。
【００２７】
そのため、室外環境の距離測定精度をさらに強化可能である以外にも、本発明の実施例は、よりよく室内環境に基づいて構築された無線通信システムを応用し、室内環境における距離測定処理の前記欠陥を補うことも可能であり、室内環境において二つのノード間のノード間距離を正確に推定し、これに基づいて未知ノードに対しさらに正確な測位を実行させることも可能である。
【００２８】
説明すべきことは、以下より、室内環境に基づいて構築された無線通信システムを例として説明を行うが、本発明はこれに限定されないという点である。明らかに、本発明は、室外環境に基づいて構築された無線通信システム中にも同様に応用することが可能である。
【００２９】
図1は、本発明の実施例に基づく応用シーンの構造ブロック図である。
【００３０】
図1に示したように、例えば、本発明の実施例に基づく方法、装置及びシステムを応用可能な応用シーンは、室内環境であり、当該室内環境中には無線通信システム10が構築されている。当該無線通信システム10は、少なくとも二つのノードを含むことができ、前記二つのノード間で単方向又は双方向通信を行うことで、当該室内環境中でこれら二つのノード間のノード間距離を推定できるようにさせることが可能である。
【００３１】
具体的には、図1に示したような示例において、当該無線通信システム10は、五つのノード11A、11B、11C、11D及び12を含む。ノード11A及びノード12を例に挙げれば、両者の間で通信を行うことで、当該室内環境中でこれら二つのノード間のノード間距離を推定できるようになる。
【００３２】
例えば、ノード11Aとノード12の間のノード間距離を計算するために、ノード11Aはノード12に無線通信信号を伝送可能であり、又は、ノード12もまたノード11Aに無線通信信号を伝送可能である。このほか、受信信号強度に基づいてノード間距離を計算する処理は、二つのノードのいずれにおいても実行可能である。例えば、当ノード11Aがノード12に通信信号を伝送可能な時、ノード12は、直接、ノード11Aから受信した信号の強度に基づいて当該ノード間距離を計算することができる。言い換えれば、ノード12もまた、ノード11Aから受信した信号の強度をノード11Aに伝送でき、その後、再びノード11Aによって当該ノード間距離を計算することができる。加えて、ノード12もまた、当該信号強度を統一されたサーバ（図中には示してない）に伝送することによって、当該サーバ中で集中的に当該ノード間距離計算処理を実行することが可能である。
【００３３】
さらに多くのノードとノード12の間のノード間距離を確定させるため、当該無線通信システム10において、複数のノード11A、11B、11C及び11D中の各ノードは、全てノード12と通信を行うことが可能である。
【００３４】
背景技術について説明すれば、前記のノード間距離計算処理は、室内環境中に存在する環境ノイズの影響を受ける可能性がある。このような環境ノイズは主にホワイトノイズ及び突発性ノイズが含まれる。ここで、ホワイトノイズとは、パワースペクトル密度が全領域内に均一に分布しているノイズを指し、突発性ノイズとは、突然出現し、振幅が高く、持続時間が短いノイズを指す。通常は、当該ホワイトノイズは往々にして室内環境中に存在する移動不可能な障害物が通信中の二つのノード間の通信チャネルを長期的に妨げることによって引き起こされる。当該突発性ノイズは往往にして室内環境中に存在する移動可能な障害物が比較的短時間に移動し、通信中の二つのノード間の通信チャネルに侵入し、離れることで、当該通信チャネルに対して瞬間的な遮断を作り出すことで、両者の間で伝送中の信号に突発的な衰微が引き起こされることで生じる。
【００３５】
例えば、図1に示したような例において、当該室内環境中に移動可能な障害物13及び移動不可能な障害物14A、14B、14Cを含むことができる。図1に示したように、当該移動可能な障害物13は、例えば動く人とすることができ、移動軌跡（図1中の点線と矢印で示している）に沿って移動した時に突然ノード11Cとノード12の間の通信チャネルを通過すれば、通信チャネルが瞬間的に遮断され、二つのノード間の受信信号強度に突発性ノイズが発生する。このほか、図1に示したように、当該移動不可能な障害物14A及び14Bは、あらゆる二つのノード間の通信チャネル中に無いため、無線通信システム10に対して影響を与えることもなく、当該移動不可能な障害物14Cはノード11Bとノード12の間の通信チャネル中に固定されているため、長期的に二つのノード間の受信信号強度上にホワイトノイズを発生させる。
【００３６】
このような状況にあって、ノード11Cとノード12の間のノード間距離を正確に測量するためには、受信信号強度においてより良い測位を行い、動く人が通信チャネルを遮断したことで発生した突発性ノイズを除去する必要がある。このため、本発明の実施例に基づく距離推定方法は、突発性ノイズの影響を受けたノード11Cとノード12の間の受信信号強度に対してマルチスケール変換を行うことで、受信信号強度を複数のスケール上に投影し、これにより正確に測位を実行し、複数のスケール上に投影された投影成分における突発性ノイズを除去し、二つのノード間の距離を正確に測量できるようにさせることができる。
【００３７】
さらに踏み込んで説明すれば、無線通信システムにおいて、いかにしてノード間距離を確定させるかは、その応用の前提にすぎず、いかにして各ノードの位置情報を確定するかこそが、その応用の基盤となる。例えば、森林火災警報時における、火災の発生箇所、軍事偵察中の、敵の出現場所、地下駐車場における、車の空情報等の把握が望まれ、言い換えれば、適切に位置情報のモニタリング活動ができなければ、距離を確定することも往々にして無意味なこととなる、ということである。
【００３８】
ノード測位処理を実行するため、無線通信システム10中の全てのノードは二つに分類することができる。一つは、その位置が既知である参考ノード、加えて、もう一つは、その位置が未知である未知ノードである。
【００３９】
具体的には、図1に示したような例において、ノード11A、11B、11C、及び11Dは参考ノードと仮定でき、ノード12は未知ノードとすることができる。以下より、分かりやすく説明するため、各参考ノードを区分する必要が無い場合、それらを統一して参考ノード11と表記できることとする。参考ノード11について言えば、その識別子（ID）が既知であるだけでなく、その位置（例えば、グローバル座標）もまた既知である。未知ノード12に対して言えば、そのIDのみが既知であるにすぎない。
【００４０】
本発明の実施例において、参考ノード11は、ブルートゥース、赤外線、近距離無線通信（NFC）、RFIDといったあらゆる方式を通して、未知ノード12と無線通信を行うことができ、これにより距離推定方法において、未知ノード12と各参考ノード11の間のリアルタイム距離を取得でき、さらには、ノード測位方法において、前記リアルタイム距離と各参考ノード11の既知の位置に基づいて、未知ノード12に対して測位を実行できる。
【００４１】
3、距離推定方法
以下より、参考図2を参照しつつ、本発明の実施例に基づく距離推定方法の全体の流れの例を示し、説明する。
【００４２】
前記距離推定方法は、特定環境において第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離を推定できる。
【００４３】
実施例では、前記特定環境は、室外環境又は室内環境とすることができる。
【００４４】
さらに踏み込んで説明すれば、室外環境は、すでに技術的に成熟しており、正確な結果をもたらす成熟した距離測定技術を有するため、その距離測定精度は、日常での応用ニーズを満たす。室内環境における距離測定精度はまだユーザーのニーズを満たすには至っていないため、具体例中において、前記特定環境は室内環境とすることができることとする。
【００４５】
例えば、当該室内環境は特殊な室内環境であるとすることができ、当該環境において、人又は物体は偶然に移動を行うことができ、二つのノード間で送信中である無線通信信号に対して遮断を生じさせると、突発性ノイズが発生する。
【００４６】
このほか、前記距離推定方法は、第一のノードと第二のノード間の受信信号強度に基づいて二つのノード間の距離推定処理を実現することができる。このため、前記特定環境において、前記第一のノードは前記第二のノードから信号を受信することができる。言い換えれば、前記距離推定方法において、前記第一のノードが前記第二のノードから受信した信号の強度を取得できる。
【００４７】
図2は、本発明の実施例に基づく距離推定方法の全体フローチャートである。
【００４８】
図2に示したように、前記距離推定方法は以下の内容を含むことができる。
【００４９】
ステップS110において、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得する。前記最初のリアルタイム強度シーケンス中の各最初のリアルタイム強度は、第一期間の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度である。
【００５０】
ステップS120において、前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い、複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得する。前記複数のリアルタイム強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初のリアルタイム強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果である。
【００５１】
ステップS130において、各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する。
【００５２】
ステップS140において、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定し、前記マルチスケール経験的写像関係が各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を表す。
【００５３】
ステップS150において、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定する。
【００５４】
続いて、前記各ステップについてさらに詳細に説明していく。
【００５５】
本発明の実施例に基づく距離推定方法において、受信信号強度の時変特性を十分に考慮するため、受信信号強度が取得されたそれぞれの期間に基づいて前記受信信号強度を経験的受信信号強度とリアルタイム受信信号強度に区分し、リアルタイム性を有するリアルタイム受信信号強度と履歴法則性的を有する経験的受信信号強度の両者を同時に利用することでリアルタイムでの距離測定を実行させることができるようにさせ、これにより距離測定結果の精度を向上させることができる。
【００５６】
このため、実施例では、ステップS110の前に、まず、予め一つ又は複数の期間において、特定サンプリング周波数が前記第一のノードが前記第二のノードから受信した信号の強度を絶えず取得し、これを受信信号強度シーケンスとすることができる。後に使用するため、前記受信信号強度シーケンスは、第一のノード、第二のノード又はその他のあらゆる場所に記憶させることができ、距離推定方法実行中に取得できさえすれば良い。
【００５７】
例えば、前記受信信号強度は、通信ノード中に取得した受信信号強度指示（RSSI）とすることができ、これは、無線送信層の選択可能部分であり、リンクの品質、放送送信強度が増大しているかどうかを判定することに用いられる。
注意すべきことは、ここではRSSIを受信信号強度とする例を示して説明しているが、本発明はこれに限定されないという点である。例えば、当該受信信号強度もまた、受信信号出力（Rx）とすることができる。
【００５８】
受信信号強度シーケンスを取得した後、現在のタイムスロットから比較的近い第一期間中の各タイムスロット中の前記第一のノードが前記第二のノードから受信した信号の強度の定義を最初のリアルタイム強度とし、さらに、各最初のリアルタイム強度が最初のリアルタイム強度シーケンスを形成することができる。反対に、現在のタイムスロットから比較的遠い前記第一期間以前の第二期間中の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度の定義を最初の経験的強度とし、さらに、各最初の経験的強度が最初の経験的強度シーケンスを形成することができる。明らかに、受信信号強度に対するサンプリング周波数及びサンプリング時間によって決定される、前記最初のリアルタイム強度シーケンスは、一つ又は複数の最初のリアルタイム強度を含むことができ、同じ理由で、前記最初の経験的強度シーケンスは、一つ又は複数の最初の経験的強度を含むことができる。
【００５９】
このように、ステップS110において、前記区分方式に基づいて取得した最初のリアルタイム強度シーケンスを取得することができる。
【００６０】
続いて、ステップS120において、前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行うことができる。前記マルチスケール変換もまた、マルチスケール分析（MRA）と呼ぶことができ、その基本的要旨は、異なるスケール（又は解像度）の水平上に任意の関数を表すことである。
【００６１】
実施例では、前記マルチスケール変換は、ウェーブレット変換とすることができる。フーリエ（Fourier）変換と比較して、ウェーブレット変換は、時間（空間）周波数のスポット化分析であり、伸縮、並進の演算によって、信号（関数）に対し、段階的にマルチスケール細分化を実行し、最終的に高周波部分の時間細分化、低周波部分の周波数細分化を達成し、共同時間周波数信号分析の要求に自動的に適応させ、信号の任意の細部に合焦させることができる。
【００６２】
このように、マルチスケール変換によって、ステップS110において取得した最初のリアルタイム強度シーケンスをそれぞれ複数のスケール上に投影することができる。言い換えれば、前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対して分解及び再構築を実行することで、複数のスケール上の複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得することができる。
【００６３】
これに続いて、ステップS130において、ステップS120において取得した各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去できる。
【００６４】
実施例では、各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去することは、各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、リアルタイム強度成分シーケンス中に除去した前記突発性ノイズ要素以外のその他の残りの要素を用いて、前記突発性ノイズ要素と入れ替えることを含むことができる。
【００６５】
例えば、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の前記突発性ノイズ要素以外の他の要素の平均値を計算し、さらに、前記平均値を用いて、前記突発性ノイズ要素の入れ替えを行うことができる。
【００６６】
また、その他の残りの要素にウェイトファクターを分配し、前記その他の残りの要素の加重平均値を計算し、さらに前記加重平均値を用いて、前記突発性ノイズ要素を入れ換えることも可能である。この過程において、あるリアルタイム強度成分シーケンス中の現在のタイムスロットから近い有効信号要素ほどリアルタイム性は良好になるため、理論上は第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離をより正確に反映することができる。よって、現在のタイムスロットから近い有効信号要素に対し、より高いウェイト値を分配することが可能であり、現在のタイムスロットから遠い有効信号要素はより低いウェイト値が分配されることになる。
【００６７】
このほか、ステップS130において各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を正確に除去し、その他の残りの要素（即ち、有効信号要素）に影響しないようにするため、まず、リアルタイム強度成分シーケンスにおいて前記突発性ノイズ要素に対して測位を実行することができる。
【００６８】
実施例では、リアルタイム強度成分シーケンスにおいて前記突発性ノイズ要素に対して測位を実行することは、各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の値を用いて、前記突発性ノイズ要素を測位することを含むことができる。
【００６９】
例えば、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算することができ、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素に対し、前記要素と前記平均値間の個体偏差度合いを計算し、及び、前記個体偏差度合いが個体偏差しきい値より大きい又は個体偏差しきい値と等しい時、前記要素が突発性ノイズ要素であると判断する。反対に、前記個体偏差度合いが個体偏差しきい値より小さい時、前記要素が突発性ノイズ要素でないと判断でき、これにより、次の要素と前記平均値間の個体偏差度合いを、全ての要素の判断を終えるまで継続して計算することができる。
【００７０】
加えて、計算量を減らし、距離推定方法の処理速度を上げるため、リアルタイム強度成分シーケンスにおいて前記突発性ノイズ要素に対して測位を実行する前に、まず前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断し、さらに、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素と判断されれば、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の前記突発性ノイズ要素の測位を実行できる。
【００７１】
実施例では、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断することは、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の値を用いて、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断することを含むことができる。
【００７２】
例えば、前記リアルタイム強度成分シーケンスの全体偏差度合いを計算でき、及び、前記全体偏差度合いが全体偏差しきい値より大きい又は全体偏差しきい値と等しい時、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在すると判断し、これにより、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算し、前記突発性ノイズ要素を測位できる。反対に、前記全体偏差度合いが全体偏差しきい値より小さい時、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在しないと判断し、これにより、次のリアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否かを、全てのリアルタイム強度成分シーケンスの判断を終えるまで継続して確定することができる。
【００７３】
さらには、ステップS140において、ステップS130中で取得したノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定できる。
【００７４】
実施例では、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定することは、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて複数のリアルタイム距離成分シーケンスを推定し、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスはそれぞれ最初のリアルタイム距離シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、前記最初のリアルタイム距離シーケンス中の各最初のリアルタイム距離は、前記第一期間中の各タイムスロットにおいて推定した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離であり、及び、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスに基づいて前記経験的リアルタイム距離を生成することを含むことができる。
【００７５】
例えば、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスに基づいて前記経験的リアルタイム距離を生成することは、各リアルタイム距離成分シーケンスに対し、前記リアルタイム距離成分シーケンス中の各要素の平均値を計算し、各スケールにおけるリアルタイム距離成分とし、及び、各スケールにおけるリアルタイム距離成分に対して和を求めることで、前記リアルタイム距離を生成することを含むことができる。
【００７６】
前記のように、前記過程において、明らかに、分配ウェイトファクターを分配することで、前記リアルタイム距離成分シーケンス中の各要素の加重平均値を計算することも可能である。
【００７７】
ステップS140において、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定できるようにするため、まず、最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスに基づいて、マルチスケール経験的写像関係を生成することができる。
【００７８】
実施例では、前記マルチスケール経験的写像関係は、自主学習モデルとすることができ、自主学習（訓練）過程において、特定の入力及び出力訓練を行うことができ、さらに、応用過程において、すでに適切に訓練した基準に基づいて、異なる入力に基づいて異なる結果を出力することができる。
【００７９】
例えば、前記マルチスケール経験的写像関係は、人工ニューラルネットワーク（ANN）とすることができ、これは、神経回路網又は接続モデルとも呼ばれる。動物のニューラルネットワーク行為の特性を模倣しており、分散型平行情報処理を行うアルゴリズム数学モデルである。このようなネットワークはシステムの複雑さに依拠しており、内部の大量のノード間を調整する相互接続の関係によって、情報処理の目的を達成する。
【００８０】
注意すべきことは、ここではニューラルネットワークをマルチスケール経験的写像関係の示例として説明を行っているが、本発明はこれに限定されないという点である。例えば、前記マルチスケール経験的写像関係は同様にマルコフモデル、分類器等であることも可能である。
【００８１】
実施例では、最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスに基づいてマルチスケール経験的写像関係を生成することは、最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを取得し、前記最初の経験的強度シーケンス中の各最初の経験的強度は、前記第一期間以前の第二期間中の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度であり、さらに、前記最初の経験的距離シーケンス中の各最初の経験的距離は、前記第二期間中の各タイムスロット中で取得した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離であり、前記最初の経験的強度シーケンス及び前記最初の経験的距離シーケンスに対し、マルチスケール変換を行い、複数の経験的強度成分シーケンス及び複数の経験的距離成分シーケンスを取得し、前記複数の経験的強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初の経験的強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、さらに、前記複数の経験的距離成分シーケンスはそれぞれ前記最初の経験的距離シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、各経験的強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し、及び、ノイズ除去後の複数の経験的強度成分シーケンス及び前記複数の経験的距離成分シーケンスに基づいて前記マルチスケール経験的写像関係を生成することを含むことができる。
【００８２】
このほか、前記のように、最初の経験的強度は、現在のタイムスロットから比較的遠い前記第一期間以前の第二期間中の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度であり、さらに、最初の経験的距離もまた、第二期間中で取得したものであるため、最初の経験的強度及び相応の最初の経験的距離シーケンスのリアルタイム性が弱いことから、特定環境における環境変化によって参考意義を消失する可能性は高く、さらには生成したマルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求と符合しないことによって、ステップS140において正確な経験的リアルタイム距離を取得できないという状況も発生する。
【００８３】
これにより、前記問題を解決するため、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定する前に、まず、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合するか否かを判断でき、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合すると判断されれば、引き続き後続のステップS150を実行する。リアルタイム要求に符合しないと判断されれば、より良いリアルタイム性を持つマルチスケール経験的写像関係を再度生成する。
【００８４】
実施例では、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合するか否かを判断することは、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記特定環境における環境変化度合いを確定し、前記理想的リアルタイム距離が理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード間距離であり、前記環境変化度合いが環境変化しきい値よりも小さい時、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合すると判断し、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することができ、及び、前記環境変化度合いが前記環境変化しきい値よりも大きい又は前記環境変化しきい値と等しい時、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合しないと判断し、新たな最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを取得し、さらに、前記マルチスケール経験的写像関係を再度生成することができることを含んでもよい。
【００８５】
例えば、前記新たな最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスは、第二期間と比較して、現在のタイムスロットからさらに近い期間中に取得した相応のシーケンスとすることができる。
【００８６】
明らかに、このため、前記距離推定方法はまた、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて前記理想的リアルタイム距離を推定し、前記理想的写像関係が理想的状況下における信号強度及びノード間距離の間の対応関係を表すことを含むことができる。
【００８７】
実施例では、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて前記理想的リアルタイム距離を推定することは、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて理想的リアルタイム距離シーケンスを推定し、及び、前記理想的リアルタイム距離シーケンス中の各要素の平均値を計算し、前記理想的リアルタイム距離とすることを含むことができる。
【００８８】
前記のように、前記過程において、明らかに、ウェイトファクターを分配することで前記理想的リアルタイム距離シーケンス中の各要素の加重平均値を計算することも可能である。
【００８９】
例えば、前記理想的写像関係は、RSSIに基づいて理想的リアルタイム距離を計算する理想伝搬損失モデルとすることができる。
【００９０】
最後に、ステップS150において、少なくともステップS140で取得した前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定させることができる。
【００９１】
実施例では、前記経験的リアルタイム距離を直接、前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離とすることができる。
【００９２】
別の実施例では、さらに総括的にリアルタイム受信信号強度を利用し、さらに正確なリアルタイム距離を取得するため、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定し、前記理想的リアルタイム距離は理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード距離とすることができる。
【００９３】
例えば、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することは、前記経験的リアルタイム距離及び前記理想的リアルタイム距離にウェイトファクターを分配し、及び、前記ウェイトファクターに基づいて前記経験的リアルタイム距離及び前記理想的リアルタイム距離に対して荷重の和を求め、前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを含むことができる。
【００９４】
ここから分かるように、本発明の実施例が提供する距離推定方法は、受信信号強度に基づいて二つのノード間の距離を推定する時、まず受信信号強度に対してマルチスケール変換を行い、受信信号強度を複数のスケール上に投影し、これにより正確に測位を実行し、複数のスケール上に投影された投影成分における突発性ノイズを除去することができる。このほか、当該距離推定方法は、受信信号強度の時変特性を十分に考慮し、これにより距離測定過程において、加重ファクターを用いてリアルタイム性を有する理想的リアルタイム距離及び履歴法則性を有する経験的リアルタイム距離の両者に対して相互校正を実行し、これにより最終的なリアルタイム距離を取得することも可能である。これにより、本発明の実施例に基づく距離推定方法は、距離測定結果の精度を向上させることができる。
【００９５】
4、ノード測位方法
前記距離推定方法に基づいて二つのノード間の距離を正確に取得した後、本発明の実施例において、測量したノード間距離に基づいて、特定環境においてその位置が未知である未知ノードに対してさらなる測位を実行することも可能である。
【００９６】
現在、常用されるノード測位技術は、主に距離測定に基づくものと距離測定を必要としないものの二つに分けることができる。通常は、距離測定を必要としない測位アルゴリズムは同型のネットワークに適用され、センサーに対するノードの密度要求が比較的大きく、コストが高く、距離測定に基づく測位アルゴリズムと比べて測位精度が低く、測位条件要求が比較的高い。反対に、距離測定に基づく測位アルゴリズムにおいて、主に近接検出（PD）、到達時間（TOA）、到達時間差（TOOA）、到達角度（AOA）及び受信信号強度（RSS）等に基づく距離測定技術を含む。これらのアルゴリズムにおいて、TOA、TOOA、AOA距離測定に基づくノード測位技術は測位精度が高いとはいえ、追加のハードウェア設備が必要であり、そのためコストは比較的高く、体積は大きくなり、インストールやデバッグも不便なものにしている。大多数の無線設備は、全てRSS取得能力を備えているため、RSS距離測定に基づくノード測位技術は追加のハードウェアサポートが不要で、そのためコストも低く、消費エネルギーも小さく、体積も小さくすることができる。
【００９７】
この点から見て、本発明の実施例において、ノード測位方法においてRSSに基づく前記距離推定方法を用いて参考ノードと未知ノード間のリアルタイム距離を取得することで、未知ノードに対して測位を実行することができ、このため、同様に先に挙げた各種特長を備える。
【００９８】
このほか、本発明の実施例に基づくノード測位方法は、さらに全面的なルールに基づいて未知ノード位置の確定を手助けする参考ノードを選び取り、これにより、さらに正確に未知ノードに対して測位を実行することもできる。
【００９９】
以下、図3を参照し、本発明の実施例に基づくノード測位方法の全体の流れを説明する。
【０１００】
前記ノード測位方法は、特定環境においてその位置が未知である未知ノードに対して測位を実行できる。
【０１０１】
実施例では、前記特定環境は、室外環境又は室内環境とすることができる。
【０１０２】
前記のように、衛生測位技術といった成熟した室外測位技術が、信号遮断のために室内環境に応用できないという問題を解決するため、具体例において、本発明の実施例に基づくノード測位方法は、室内環境に応用することが可能である。
【０１０３】
しかし、本発明はこれに限定されない。明らかに、本発明実施例のノード測位方法は、室外環境にも同様に応用可能である。
【０１０４】
このほか、その位置が未知である未知ノードに対して測位を実行するために、前記未知ノードはその位置が既知である複数の参考ノードと通信を行うことができる。
【０１０５】
図3は、本発明実施例に基づくノード測位方法の全体フローチャートである。
【０１０６】
図3に示したように、前記ノード測位方法は、以下の内容を含むことができる。
【０１０７】
ステップS210において、前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離をそれぞれ推定する。
【０１０８】
ステップS220において、前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択する。
【０１０９】
ステップS230において、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードに対して測位を実行する。
【０１１０】
続いて、前記の各ステップについてさらに詳細に説明を行う。
【０１１１】
ステップS210において、各種距離推定方法を用いて前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離をそれぞれ推定できる。
【０１１２】
実施例では、本発明の実施例に基づく距離推定方法を用いて前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離をそれぞれ推定できる。
【０１１３】
続いて、ステップS220において、前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択できる。
【０１１４】
理論上は、受信信号強度が大きいほど、参考ノードと未知ノード間の位置がより接近するため、未知ノードに対する測位もより正確になる。これにより、最大受信信号強度を有する所定数の参考ノード選択できる。
【０１１５】
このため、実施例では、前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択することは、受信信号強度に基づいて前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードだけを選択することを含むことができる。
【０１１６】
しかし、実践において、受信信号強度は突発性ノイズの影響を受ける可能性があり、受信信号強度が一つの単位につき一つの基準に基づいて参考ノードを選択するだけでは、測位処理に同様の突発性ノイズの影響が生じる可能性が高い。これにより、参考ノードを選択する時、受信信号強度を考慮できる場合を除き、時間軸における特定環境における環境変化度合いをさらに考慮し、それと未知ノード間の無線通信の突発性ノイズの影響が可能な限り少ない参考ノードを選択することもできる。
【０１１７】
このため、別の実施例では、前記複数の参考ノードから所定数の参考ノードを選択することは、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び前記特定環境における変化度合いに基づいて成選択ファクターを生成し、及び、最大選択ファクターを有する前の所定数の参考ノードを選択することを含むことができる。
【０１１８】
実施例では、所定数の参考ノードは、3つまたは3つ以上の参考ノードとすることができる。
【０１１９】
最後に、ステップS230において、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて前記未知ノードに対して測位を実行できる。
【０１２０】
実施例では、三角測量法を用いて前記未知ノードに対して測位を実行できる。三角測量法の原理は、3つまたは3つ以上の参考ノードを利用して異なる位置において未知ノードと通信を行い、その後、参考ノードと未知ノード間の距離及び参考ノードの位置座標に基づいて、三角幾何原理を運用して当該未知ノードの位置座標を確定させるというものである。
【０１２１】
ここから分かるように、本発明の実施例が提供するノード測位方法は、未知ノードと参考ノード間のリアルタイム距離及び参考ノードの位置に基づいて前記未知ノードに対して測位を実行し、包括的ルールに基づいて適切な参考ノードを選び取ることで、当該参考ノードと未知ノード間の推定距離が受ける突発性ノイズの影響を可能な限り小さくすることを確保することができ、これにより、当該ノード測位方法に、適切に異なる複雑な環境を適用し、効果的に測位精度を向上させることができるようにさせる。
【０１２２】
注意すべきことは、ここでは本発明の実施例に基づく距離推定方法をノードに対して行う測位の応用シーンに用いて説明しているが、本発明はこれに限定されないという点である。前記距離推定方法は、その他の各種応用シーンに用いることも可能である。例えば、当該距離推定方法は、取得した二つのノード間の距離に基づいて目標ノードに対し検出と追跡を実行し、コンピュータが自動的に目標ノードを感知するため、鍵となる情報を提供することに応用することも可能であり、さらに高度な応用（例えば、ノードの活動識別及び情景の理解）のための基盤となるサービスを提供することもまた可能である。例えば、運転支援システムの路上車両検出法に応用し、無線通信ノードとして、車両の有無、距離、速度、方位等を効果的に検出又は識別し、ドライバーが交通事故を回避することを手助けすることが可能である。
【０１２３】
5、ノード測位方法の具体例
以下より、図4から図8までを参照しつつ、本発明の実施例に基づくノード測位方法の具体例を説明する。
【０１２４】
当該具体例において、当該ノード測位方法を、M個（M≧3）の参考ノード及び一つ又は複数の未知ノードが配置され、ここで、参考ノードの位置及びIDは既知であり、未知ノードのIDは既知であるが、位置は未知である応用シーンに応用するものと仮定する。
【０１２５】
具体的には、例えば、当該応用シーンが図1に示したような室内環境で、その中に、4つ（M=4）の参考ノード11A、11B、11C及び11D、並びに未知ノード12が配置されているものと仮定できる。
【０１２６】
さらに、例えば前記各ノードが建築物の内部に配置されたBluetooth  Low  Energy（BLE）ノードであり、それはBLEプロトコルによって相互に無線通信が可能であると仮定できる。言い換えれば、未知ノード12はBLEプロトコルを用いて異なるタイムスロット中の各参考ノード11から通信信号を受信できる。
【０１２７】
このほか、測位を実行するため、当該未知ノード12もまた、受信した通信信号から相応の受信信号強度を指示するRSSI信号を抽出し、さらに、それらを自身の一時記憶装置に記憶することができる。
【０１２８】
以下より、図4を参照しつつ、本発明の実施具体例に基づくノード測位方法の全体の流れを説明する。
【０１２９】
図4は、本発明の実施具体例に基づくノード測位方法の全体フローチャートである。
【０１３０】
図4に示したように、当該ノード測位方法は、以下の内容を含む。
【０１３１】
ステップS301において、M個の参考ノードから参考ノードmを選択する。
【０１３２】
図1に示したような室内環境において、未知ノード12に対して測位を実行するため、まず、当該未知ノードと少なくとも3つの参考ノード11の間の距離を推定しなければならない。
【０１３３】
このため、図1に示したような4つの参考ノード11から参考ノードmを抽出できる。例えば、始めに、参考ノード11中の第一番目の参考ノード11Aを選択する。即ち、m=lである。
【０１３４】
ステップS302において、前記参考ノードと関連する経験的リアルタイム距離及び理論的リアルタイム距離に対して初期化を実行する。
【０１３５】
第一番目の参考ノード11Aを選択した後、第一番目の参考ノード11Aに関連する経験的リアルタイム距離及び理論的リアルタイム距離に対して初期化を実施できる。例えば、未知ノードに対して測位を実行する設備の中で、前記変数にメモリ空間等を分配する。例えば、当該測位設備は未知ノード12自身とすることができ、あらゆる参考ノード11とすることができ、あらゆるその他の電子設備であることも可能である。
【０１３６】
分かりやすく説明するため、以下では、当該測位設備が未知ノード12自身であると仮定する。
【０１３７】
ステップS303において、前記参考ノードと関連するマルチスケール経験的写像関係が既に存在するか否かを判断する。
【０１３８】
続いて、第一番目の参考ノード11Aと関連するマルチスケール経験的写像関係がすでに訓練されているか否かを判断できる。すでに当該マルチスケール経験的写像関係が訓練されている場合、本ノード測位方法はステップS310に進み、まだ訓練されていない場合、ステップS304に進む。
【０１３９】
例えば、本具体例において、当該マルチスケール経験的写像関係は、3層BP式（バックプロパゲーション）ニューラルネットワークモデルによって実現できる。
【０１４０】
図5は、本発明の実施具体例に基づく3層BP式ニューラルネットワークモデルの原理図である。
【０１４１】
図5に示したように、3層BP式ニューラルネットワークモデルによる情報処理の基本原理は、入力信号Xiが中間ノード（隠れ層ノード）によって出力ノードに作用し、非線形転換を経て、出力信号Ykを発生させる。ニューラルネットワークモデルが訓練する全てのサンプルは入力ベクトルX及び期待出力量Tを含む。ネットワーク出力値Yと期待出力値Tの間の誤差に対し、入力ノードと隠れ層ノードの接続強度値Wij並びに隠れ層ノードと出力ノード間の接続強度Wjk及びしきい値を調整することで、当該誤差を勾配方向に沿って最速で下降させる。反復学習・訓練を経て、最小誤差（例えば、最小自乗差）と相互に反応するネットワークパラメータ（荷重値及びしきい値）確定し、訓練を直ちに停止するよう請求する。この時、訓練したニューラルネットワークを経て直ちに類似するサンプルに対して情報を入力し、出力誤差が最小の非線形転換を経た情報を自ら処理することができる。BP式ニューラルネットワークモデルの原理はすでに本分野の技術者の熟知するところであるので、ここではその詳細な説明は行わない。
【０１４２】
本具体例の後続ステップにおいて、例えば、入力層、隠れ層及び出力層の比率が1:26:1である3層BP式ニューラルネットワークモデルを使用し、さらに、Traincgfアルゴリズムを使用し、当該3層BP式ニューラルネットワークモデルに対して訓練を行うことができる。
【０１４３】
明らかに、本ステップを実行する時、当該3層BP式ニューラルネットワークモデルがまだ訓練されていないため、本ノード測位方法はステップS304に進み、当該ニューラルネットワークモデルを生成する。
【０１４４】
ステップS304において、最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを取得する。
【０１４５】
ニューラルネットワークモデルの訓練を行うため、未知ノード12は、自身の一時記憶装置から、記憶された所定数の目的RSSI信号を読み取ることができる。RSSI信号の規定の数は、未知ノードの処理能力及び室内環境の環境変化周波数によって決定できる。言い換えれば、さらに多くの数のRSSI信号は未知ノードのさらに多くの処理資源を消耗し、さらに、環境の変化は必然的に一定の時間以前のRSSI信号がその参考意義を短期間で消失させることを発生させる。
【０１４６】
その後、未知ノード12は、現在のタイムスロットによって、それぞれ取得時間に基づいてこれらRSSI信号を二つの部分、即ち、経験的強度シーケンスXm（経験的RSSI信号シーケンスとも言う）及びリアルタイム強度シーケンスYm（リアルタイムRSSI信号シーケンスとも言う）に分けることができる。
【０１４７】
図6は、本発明の実施具体例に基づく経験的強度信号及びリアルタイム強度信号の区分概念図である。
【０１４８】
図6に示したように、未知ノード12が合計L+K個のタイムスロットのRSSI信号を取得するものと仮定する。さらに、所定の区分原則に基づいて、可以将現在のタイムスロットの前のK個のタイムスロットのRSSI信号をリアルタイム強度信号と確定し、さらに、当該K個のタイムスロットの前のL個のタイムスロットのRSSI信号を経験的強度信号と確定する。例えば、当該L+Kは500とすることができ、ここで、Lは100、Kは400とすることができる。
【０１４９】
具体的には、本ステップにおいて、未知ノード12は、まず、L個の経験的RSSI信号シーケンスXm=[x1,x2,...,xl,...,xL]のみを取得することができ、同時に、当該未知ノード12は全てのRSSI信号と対応する距離シーケンスDIm=[di1,di2,...,dil,...,diL]も取得することができ、ここで、Lは信号シーケンスの長さであり、サンプリング周波数と関連する。例えば、当該距離シーケンスDImにおける各距離の値は、始めはユーザーの手動での定点測量、経験的値に基づいた確定又はその他の方式によって計算し、取得できる。
【０１５０】
ステップS305において、前記最初の経験的強度シーケンス及び前記最初の経験的距離シーケンスに対し、マルチスケール変換を行う。
【０１５１】
経験的RSSI信号シーケンスXm=[x1,x2,...,xl,...,xL]及び相応の距離シーケンスDIm=[di1,di2,...,dil,...,diL]を取得した後、前記のそれらに対してマルチスケール変換を行うことができる。
【０１５２】
例えば、本具体例において、前記マルチスケール変換は、N層ウェーブレット変換（又は、N層ウェーブレット解析と呼ぶ）によって実現できる。
【０１５３】
図7は、本発明の実施具体例に基づく2層ウェーブレット解析の原理図である。
【０１５４】
2層ウェーブレット変換は、有限の長さを持つ振動波形又は迅速に崩壊する振動波形を使用する。このような振動波形は、マザーウェーブレットと呼ぶこともできる。例えば、本具体例において、ハール（Haar）ウェーブレットを使用し、当該マザーウェーブレットとすることができる。このほか、2層ウェーブレット変換は、伸縮、並進演算によって信号（関数）に対して段階的にマルチスケール細分化を実行し、最終的に高周波部分の時間細分化、低周波部分の周波数細分化を達成し、取得した二つの細部シーケンスD1及びD2（2層ウェーブレット解析であるため）並びに1つの接近シーケンスA2に最初の入力信号の整合を実行させることができる。ウェーブレット変換の原理はすでに本分野の技術者の熟知するところであるので、ここでは詳細に説明することはしない。
【０１５５】
本具体例において、例えば、図7に示したように、マラー（Mallat）アルゴリズムを用いてN層ウェーブレット解析モデルを形成し、当該アルゴリズムが一組のハイパスフィルタ及びローパスフィルタを用いてまず分解を行い、その後、入力信号を再構築することができる。
【０１５６】
マラーアルゴリズムを使用し、N層（例えば、本具体例において、Nは3とすることができる）ウェーブレット解析モデルを形成した後、N層ウェーブレット解析技術を使用し、経験的RSSI信号シーケンスXm及び相応の距離シーケンスDImに対して分解及び再構築を実行し、マルチスケール信号シーケンスグループを取得し、当該マルチスケール信号シーケンスグループは、N個の細部シーケンスグループ（{D1_i,D1_o},{D2_i,D2_o},...,{DN_i,DN_o}）及び1つの接近シーケンスグループ{AN_i,AN_o）を含むことができる。ここで、{D1_i,D2_o},...,{DN_i,AN_i}は、Xmの再構築結果であり、{D1_o,D2_o},...,{DN_o,AN_o}は、DImの再構築結果である。
【０１５７】
ステップS306において、各経験的強度成分シーケンスに対し、前記経験的強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断する。
【０１５８】
続いて、前記経験的強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断できる。突発性ノイズ要素が存在する場合、本ノード測位方法は、ステップS307に進み、存在しない場合、ステップS309に進む。
【０１５９】
通常、室内の環境ノイズは有効信号と比べ、周波数が比較的高く且つ数値が比較的小さい。ウェーブレット解析は最初の信号を分解し、異なる周波数ブロック上のマルチスケール信号とすることができ、これにより、再構築結果における細部部分に対して突発性ノイズの測位を実行し、突発点を除去することができる。
【０１６０】
本具体例において、細部部分セット{D1_i,D2_i},...,DN_i}中の各シーケンスに対し、まず、シーケンスの標準偏差及び期待を計算できる。
【０１６１】
細部部分セット{D1_i,D2_i},...,DN_i}中の第一番目のシーケンスD1_iを例として説明する。それは経験的RSSI信号シーケンスXmに対して1層ウェーブレット変換を実行した後に取得した細部シーケンスであり、明らかに、経験的RSSI信号シーケンスXmは、合計L個の要素を含むため、当該シーケンスD1_iもまたL個の要素を含む。例えば、公式(1)によって当該シーケンスの標準偏差σ及び期待μを計算できる。
【数１】
2016090587.tif 000003
【０１６２】
ここで、D1lは、当該第一番目のシーケンスD1_i中の第一番目の要素である。
【０１６３】
公式(1)によって取得した標準偏差が予め設定されたしきい値よりも大きい又は予め設定されたしきい値と等しい、即ち、σ≧σthである場合、シーケンスD1_i中に突発性ノイズが存在すると確定できる。
【０１６４】
ステップS307において、前記経験的強度成分シーケンスにおいて突発性ノイズ要素を測位する。
【０１６５】
シーケンスD1_i中に突発性ノイズが存在すると判断された後、公式(2)によって突発点セットΩを測位できる。
【数２】
2016090587.tif 000004
【０１６６】
ここで、Pは、突発性ノイズの位置であり、さらに、μthは、予め設定されたしきい値であり、経験的値に基づいて確定できる。
【０１６７】
ステップS308において、前記経験的強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する。
【０１６８】
突発性ノイズ要素（突発点とも言う）の位置を確定させた後、シーケンスD1_i中の突発点を除去できる。
【０１６９】
例えば、シーケンスD1_i中の除去された突発点以外の残りの要素の平均値を計算し、さらに、この平均値をD1_i中の突発点に代替し、これにより、D1_iを更新できる。
【０１７０】
前記ステップS306からS308に関する説明においては、細部部分セット{D1_i,D2_i,...,DN_i}中のシーケンスD1_iのノイズ除去過程のみ説明した。明らかに、実際の操作では、同様の方法を採用すれば、細部部分セット{D1_i,D2_i,...,DN_i}中の各シーケンスに対して前記ノイズ除去過程を実行し、{D1_i,D2_i,...,DN_i}中の全ての突発性ノイズを除去できる。このほか、実際の操作において、細部部分セット{D1_i,D2_i,...,DN_i}の除去後の過程は、設計ニーズ等の要素によって決定し、接近部分セット{AN_i}に対してノイズ除去過程を実行することも可能である。
【０１７１】
ステップS309において、ノイズ除去後の複数の経験的強度成分シーケンス及び前記複数の経験的距離成分シーケンスに基づいて、前記参考ノードと関係のあるマルチスケール経験的写像関係を生成する。
【０１７２】
{D1_i,D2_i,...,DN_i}中の全ての突発性ノイズを除去した後、ノイズ除去結果を用いてマルチスケールニューラルネットワークモデルを訓練でき、ここで、更新後の{D1_i,D2_i,...,DN_i,AN_i}をモデルの入力とし、さらに、{D1_o,D2_o,...,DN_o,AN_o}をモデルの期待出力としてBP式ニューラルネットワークを訓練できる。
【０１７３】
ステップS310において、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得する。
【０１７４】
マルチスケールニューラルネットワークモデルを適切に訓練した後、後続ステップにおいてリアルタイムRSSI信号シーケンスム及び適切に訓練されたニューラルネットワークモデルを用いて経験的距離を計算できる。
【０１７５】
図6に示したように、ステップS304と類似しており、本ステップにおいて、未知ノード12は、K個のリアルタイムRSSI信号シーケンスYm=[y1,y2,...,yk,...,yK]を取得し、ここで、Kは信号シーケンスの長さであり、サンプリング周波数と関連することができる。
【０１７６】
ステップS311において、前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行う。
【０１７７】
その後、N層ウェーブレット解析技術を使用し、リアルタイム信号に対して分解及び再構築を実行し、マルチスケール信号、即ち、N個の細部シーケンス及び1つの接近シーケンスを取得できる。前記マルチスケール信号中の各シーケンスは、リアルタイムRSSI信号シーケンスYmに対してある一層ウェーブレット変換を実行した後に取得した細部シーケンス又はN層変換を経た後に取得した接近シーケンスであり、さらに、リアルタイムRSSI信号シーケンスYmは合計K個の要素を含むため、各シーケンスもまたK個の要素を含む。
【０１７８】
ステップS312において、各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断する。
【０１７９】
続いて、前記リアルタイム強度成分シーケンス中に突発性ノイズ要素が存在するか否か判断できる。突発性ノイズ要素が存在する場合、本ノード測位方法はステップS313に進み、全ての細部シーケンス中の突発点を測位、除去し、突発性ノイズ要素が存在しない場合、ステップS315に進む。
【０１８０】
ステップS313において、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素の測位を実行する。
【０１８１】
ステップS314において、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する。
【０１８２】
明らかに、前記のステップS312からS314までの各操作とステップS306からS308までのそれは相似しており、両者は、処理の対象が経験的RSSI信号シーケンスXmをリアルタイムRSSI信号シーケンスYmに変化させるか否かの違いしかない。このため、説明を簡略化するため、再度説明することはしない。
【０１８３】
分かりやすく説明するため、ここではリアルタイム強度成分シーケンス中の細部部分セットに対してノイズ除去を実行する過程のみを例に挙げて説明を行う。しかし、前記のように、実際の操作においては、リアルタイム強度成分シーケンス中の細部部分セット及び接近部分セット中の一つ又は両方に対してノイズ除去過程を実行できる。
【０１８４】
ステップS315において、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて複数のリアルタイム距離成分シーケンスを推定する。
【０１８５】
リアルタイムRSSI信号シーケンスYmのマルチスケール信号中の全ての突発性ノイズを除去した後、接近シーケンス及び更新後の細部シーケンスが適切に訓練されたニューラルネットワークに入力し、相応の接近距離（D2m(N+1)）及び細部距離（D2ml，D2m2,...，D2mN）を取得し、ここで、接近距離はリアルタイムRSSI信号シーケンスYmのマルチスケール信号中の接近シーケンスを入力した時に取得した距離成分結果であり、細部距離は、リアルタイムRSSI信号シーケンスYmのマルチスケール信号中の更新後の細部シーケンスを入力した時に所得した距離成分結果とすることができる。
【０１８６】
ステップS316において、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスに基づいて前記経験的リアルタイム距離を生成する。
【０１８７】
例えば、公式(3)によって経験的リアルタイム距離D2mを取得できる。
【数３】
2016090587.tif 000005
【０１８８】
ここで、KはリアルタイムRSSI信号シーケンスYm=[y1,y2,...,yk,...,yK]中に含まれるRSSI信号の数であり、例えば、細部距離（D2ml，D2m2,...，D2mN）中の第一番目のシーケンスD2mlを例に挙げて説明すると、D2ml(i)は当該第一番目のシーケンスD2ml中の合計K個の要素のうちの第i番目の要素であり、細部距離（D2ml，D2m2,...，D2mN）中の第二番目のシーケンスD2m2を例に挙げて説明すると、D2m2(i)は、当該第二番目のシーケンスD2  m2中の合計K個の要素のうちの第i番目の要素であり、......、ここから類推すれば、D2m(N+1)(i)は、当該接近距離シーケンスD2m(N+1)中の合計K個の要素のうちの第i番目の要素である。
【０１８９】
ステップS317において、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて前記理想的リアルタイム距離を推定する。
【０１９０】
経験的リアルタイム距離を計算する以外にも、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて前記理想的リアルタイム距離を推定することもできる。
【０１９１】
本具体例において、未知ノード12がK個のリアルタイムRSSI信号シーケンスYm=[y1,y2,...,yk,...,yK]を取得した後、公式（4)によってykの相応の理想的リアルタイム距離Dlmkを取得できる。
【数４】
2016090587.tif 000006
【０１９２】
ここで、Dsは、当該未知ノードと参考ノードの距離が1メートルである時のRSSI値である。εは、信号伝搬損失要素、即ち、伝播指数である。
【０１９３】
続いて、公式(5)によってK個のリアルタイムRSSI信号シーケンスYm=[y1,y2,...,yk,...,yK]とそれぞれ対応する距離シーケンス[D1ml,D1m2,...,D1mk]に対して平均を計算し、最終的理想的リアルタイム距離D1mを取得する。
【数５】
2016090587.tif 000007
【０１９４】
ステップS318において、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記特定環境における環境変化度合いを確定する。
【０１９５】
続いて、経験的距離及びリアルタイム距離に対して相互校正を実行できる。
【０１９６】
このため、経験的リアルタイム距離D2m及び理想的リアルタイム距離D1mを取得した後、公式(6)によって二つの距離の間の差GapDを計算し、前記環境変化度合いとすることができる。
【数６】
2016090587.tif 000008
【０１９７】
ステップS319において、環境変化度合いが環境変化しきい値よりも大きい又は環境変化しきい値と等しいか否かを判断する。
【０１９８】
続いて、GapDと、予め設定されたモデル更新されたしきい値Dthとを比較し、環境変化度合いが環境変化しきい値よりも大きい又は環境変化しきい値と等しいか否かを決定することができる。
【０１９９】
環境変化度合い環境変化しきい値よりも大きい又は環境変化しきい値と等しい、即ち、GapD≧Dthと判断した場合、室内環境はすでに変化し、ニューラルネットワークモデルのパラメータはすでに失効していることを示し、最も新しい收集したRSSIデータに基づいて更新し、本ノード測位方法はステップS304に戻り、新たな最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを再度取得し、これにより、環境に基づいてニューラルネットワークモデルパラメータを更新しなければならない。
【０２００】
環境変化度合いが環境変化しきい値よりも小さい、即ち、GapD＜Dthと判断した場合、これはニューラルネットワークモデルのパラメータを更新する必要が無いことを示す。本ノード測位方法はステップS320に進み、未知ノードと参考ノード間の最終的距離を計算する。
【０２０１】
ステップS320において、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記参考ノードと前記未知ノード間のリアルタイム距離を確定する。
【０２０２】
例えば、公式(7)によって未知ノード12及び参考ノードm（即ち、第一番目の参考ノード11A）の間の距離を計算することができる。
【数７】
2016090587.tif 000009
【０２０３】
ここでαは加重ファクターであり、経験的リアルタイム距離D2m及び理想的リアルタイム距離D1mに基づいて、公式(8)によって計算、取得される。
【数８】
2016090587.tif 000010
【０２０４】
このように、未知ノード12と第一番目の参考ノード11Aの間の最終的リアルタイム距離を計算する。
【０２０５】
ステップS321において、前記未知ノードとの間のリアルタイム距離をまだ計算していない参考ノードが存在するか否かを判断する。
【０２０６】
続いて、未知ノード12と全ての参考ノード11の間の最終的リアルタイム距離をすでに計算しているか否かを判断できる。すでに計算している場合、本ノード測位方法は、ステップS322に進み、まだ計算していない場合、ステップS301に戻り、次の参考ノード、例えば第二番目の参考ノード11Bを再度選択する。さらに、未知ノード12と全ての参考ノード11の間の最終的リアルタイム距離を計算し終わるまで、前記の全てのステップを繰り返す。
【０２０７】
ステップS322において、前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び前記特定環境における変化度合いに基づいて選択ファクターを生成する。
【０２０８】
未知ノード12から全ての参考ノード11までの間の距離を全て計算し、取得した後、ふさわしい参考ノード11を選択し、未知ノード12に対して最終測位を実行できる。
【０２０９】
このため、選択ファクターを設定することで、どの参考ノード11を選択して未知ノード12に対して測位を実行するか決定できる。
【０２１０】
例えば、室内環境変化及びRSSI信号の強度を同時に考慮し、公式(9)によって選択ファクターωmを計算することができる。
【数９】
2016090587.tif 000011
【０２１１】
ここで、βはシミュレーションに基づいて取得したウェイトファクターであり、さらに0≦β≦1、さらにYm(i)は未知ノード12が取得したK個のリアルタイムRSSI信号シーケンスYm=[y1,y2,...,yk,...,yK]のうちの第i番目の要素である。
【０２１２】
これにより、本具体例において、参考ノードを選択する時、受信信号強度及び特定環境における環境変化度合いを同時に考慮し、これにより、それと未知ノード間の無線通信のできる限り突発性ノイズの影響が少ない参考ノードを選択する。
【０２１３】
ステップS323において、最大の選択ファクターを持つ前の所定数の参考ノードを選択する。
【０２１４】
その後、選択ファクターに基づいて参考ノードを降順に並び替え、さらに、選択ファクターを選択し、最も大きい方から3つの参考ノードとすることができる。
【０２１５】
ステップS324において、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードに対して測位を実行する。
【０２１６】
最後に、選択した3つの参考ノード11と未知ノード12の間の距離に基づいて未知ノードに対して三角測量法を用いて測位を実行できる。
【０２１７】
図8は、本発明の実施具体例に基づく三角測量法の原理図である。
【０２１８】
図8に示したように、既知の選択した3つの参考ノード11の位置座標（x1,y1）、（x2,y2）及び（x3,y3）、さらに既知の選択した3つの参考ノード11及び未知ノード12の間の距離r1、r2及びr3の状況において、立体図形（球）を作成することで、空間中の未知ノードの位置（x,y）を確定できる。
【０２１９】
具体的には、例えば、図8に示したような公式によって未知ノード12の位置（x,y）を計算できる。
【０２２０】
ここから分かるように、本発明実施例の具体例は、ウェーブレット解析によって得られたマルチスケールRSSI信号を使用し、マルチスケールの自己適応ニューラルネットワークモデルを構築し、さらに、リアルタイムRSSI信号と結合させることで、取得した最終的リアルタイム距離の時効性を向上させることができるノード測位方法を提供する。このほか、単独で使用する理想的伝搬損失モデルの測位方法と比較した場合、当該ノード測位方法と経験的RSSI信号を相互に組み合わせることで、測位方法の実現可能性を向上させることができる。
【０２２１】
ここから見て取れることは、前記ステップS301からS324までの説明は、本発明の実施例の具体的実施例によるノード測位方法に基づいたものであるが、総括すれば、当該方法は四つの主要ステップ、即ち、経験的リアルタイム距離推定、理論的リアルタイム距離推定、最終的リアルタイム距離確定、ノード測位を含むことができるということである。例えば、当該経験的リアルタイム距離推定ステップは、主に前記ステップS303からS316までを含み、ここで、各参考ノード、例えば、参考ノードmに対し、RSSIリアルタイム信号及びマルチスケールニューラルネットワークモデルを用いて経験的リアルタイム距離を計算し、マルチスケールニューラルネットワークモデルは、Nスケールのウェーブレット解析によって取得したマルチスケールRSSI経験的信号が訓練することで取得できる。当該理論的リアルタイム距離推定ステップは、主に前記ステップS310及びS317を含み、ここで、RSSIリアルタイム信号及び理想的伝搬損失モデルを用いて理想的リアルタイム距離を計算できる。当該最終的リアルタイム距離確定ステップは、主に前記ステップS318からS320までを含み、ここで、使用経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離を用いて相互校正を実行し、これにより、当該未知ノードと参考ノードmの間の距離を取得できる。当該ノード測位ステップは、主に前記ステップS321からS324までを含み、ここで、選択ファクターに基づいて参考ノードを選択し、三角測量法を用いて未知ノードの位置を計算できる。
【０２２２】
このほか、説明すべきことは、前記ステップS301からS324までは、この特定の順序に沿って本発明の実施具体例に基づくノード測位方法を説明してきたが、本発明はこれに限定されないという点である。例えば、当該経験的リアルタイム距離推定ステップは、当該理論的リアルタイム距離推定ステップの後に実行する又は両者を同時に実行することが可能である。言い換えれば、ステップS317もまた、ステップS311の前に実行する又はステップS311からS316までの一つ又は複数のステップと並行して実行することが可能である。このほか、ステップS301からS324までの一つ又は複数のステップ（例えばステップS319、さらにはステップS321及びS322）もまた、これらを省略し、それによりノード測位速度をさらに早めることが可能である。
【０２２３】
6、距離推定装置
本発明の実施例は、距離推定装置によって実施することも可能である。当該距離推定装置は特定環境において第一のノードと第二のノード間のリアルタイム距離を推定し、前記第一のノードは前記第二のノードから信号を受信することができる。例えば、前記距離推定装置は、第一のノード、第二のノード又はあらゆるその他の電子設備中に応用できる。
【０２２４】
以下より、図9を参照しつつ、本発明の実施例に基づく距離推定装置的の機能配置について説明を行う。
【０２２５】
図9は、本発明の実施例に基づく距離推定装置の機能配置ブロック図である。
【０２２６】
図9に示したように、当該距離推定装置100は、リアルタイム強度取得ユニット101、マルチスケール変換ユニット102、突発性ノイズ除去ユニット103、経験的リアルタイム距離推定ユニット104及びリアルタイム距離確定ユニット105を含むことができる。
【０２２７】
当該リアルタイム強度取得ユニット101は、最初のリアルタイム強度シーケンスを取得するため、前記最初のリアルタイム強度シーケンス中の各最初のリアルタイム強度は、第一期間中の各タイムスロット中の前記第一のノードが、前記第二のノードから受信した信号の強度とすることができる。
【０２２８】
当該マルチスケール変換ユニット102は、前記最初のリアルタイム強度シーケンスに対してマルチスケール変換を行い、複数のリアルタイム強度成分シーケンスを取得するため、前記複数のリアルタイム強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初のリアルタイム強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果とすることができる。
【０２２９】
当該突発性ノイズ除去ユニット103は、各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去することができる。
【０２３０】
当該経験的リアルタイム距離推定ユニット104は、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定するため、前記マルチスケール経験的写像関係が各スケールにおける強度成分と距離成分間の対応関係を表すことができる。
【０２３１】
当該リアルタイム距離確定ユニット105は、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することができる。
【０２３２】
実施例では、前記距離推定装置100はまた、写像関係生成ユニット106が、最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを取得するため、前記最初の経験的強度シーケンス中の各最初の経験的強度は、前記第一期間以前の第二期間中の各タイムスロットにおける前記第一のノードの前記第二のノードからの受信信号の強度であり、さらに、前記最初の経験的距離シーケンス中の各最初の経験的距離は、前記第二期間中の各タイムスロット中で取得した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離であり、前記最初の経験的強度シーケンス及び前記最初の経験的距離シーケンスに対してマルチスケール変換を実行し、複数の経験的強度成分シーケンス及び複数の経験的距離成分シーケンスを取得し、前記複数の経験的強度成分シーケンスはそれぞれ前記最初の経験的強度シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、さらに、前記複数の経験的距離成分シーケンスは、それぞれ前記最初の経験的距離シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、各経験的強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し、及び、ノイズ除去後の複数の経験的強度成分シーケンス及び前記複数の経験的距離成分シーケンスに基づいて前記マルチスケール経験的写像関係を生成することを含むことができる。
【０２３３】
実施例では、前記距離推定装置100はまた、突発性ノイズ測位ユニット107が各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去する前に、各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素に対し、前記要素と前記平均値間の個体偏差度合いを計算し、及び、前記個体偏差度合いが個体偏差しきい値より大きい又は個体偏差しきい値と等しい時、前記要素が突発性ノイズ要素であると判断することを含むことができる。
【０２３４】
実施例では、前記距離推定装置100はまた、突発性ノイズ判断ユニット108が前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算する前に、前記リアルタイム強度成分シーケンスの全体偏差度合いを計算し、及び、前記全体偏差度合いが全体偏差しきい値より大きい又は全体偏差しきい値と等しい時、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の各要素の平均値を計算することを含むことができる。
【０２３５】
実施例では、前記突発性ノイズ除去ユニット103は、以下の操作によって各リアルタイム強度成分シーケンス中の突発性ノイズ要素を除去し、各リアルタイム強度成分シーケンスに対し、前記リアルタイム強度成分シーケンス中の前記突発性ノイズ要素以外の他の要素の平均値を計算し、及び、前記平均値を用いて、前記突発性ノイズ要素を入れ替えることができる。
【０２３６】
実施例では、前記経験的リアルタイム距離推定ユニット104は、以下の操作によってノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて経験的リアルタイム距離を推定し、ノイズ除去後の複数のリアルタイム強度成分シーケンス及びマルチスケール経験的写像関係に基づいて複数のリアルタイム距離成分シーケンスを推定し、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスはそれぞれ最初のリアルタイム距離シーケンスを複数のスケール上に投影した投影結果であり、前記最初のリアルタイム距離シーケンス中の各最初のリアルタイム距離は、前記第一期間中の各タイムスロットにおいて推定した前記第一のノードと前記第二のノード間の距離であり、及び、前記複数のリアルタイム距離成分シーケンスに基づいて前記経験的リアルタイム距離を生成することができる。
【０２３７】
実施例では、前記距離推定装置100はまた、リアルタイム性判断ユニット109が少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定する前に、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記特定環境における環境変化度合いを確定し、前記理想的リアルタイム距離は、理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード間距離であり、前記環境変化度合いが環境変化しきい値よりも小さい時、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合すると判断し、これにより、前記リアルタイム距離確定ユニット105が、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定することを通知し、及び、前記環境変化度合いが前記環境変化しきい値よりも大きい又は前記環境変化しきい値と等しい時、前記マルチスケール経験的写像関係がリアルタイム性要求に符合しないと判断し、これにより、前記写像関係生成ユニット106が、新たな最初の経験的強度シーケンス及び相応の最初の経験的距離シーケンスを取得し、さらに、前記マルチスケール経験的写像関係を再度生成することを通知することを含むことができる。
【０２３８】
実施例では、前記リアルタイム距離確定ユニット105は、以下の操作によって、少なくとも前記経験的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定し、前記経験的リアルタイム距離及び理想的リアルタイム距離に基づいて前記第一のノードと前記第二のノード間のリアルタイム距離を確定し、前記理想的リアルタイム距離は理想的状況下において前記最初のリアルタイム強度シーケンスをもとに推定された前記第一のノードと前記第二のノード間のノード間距離とすることができる。
【０２３９】
実施例では、前記距離推定装置100はまた、理想的リアルタイム距離推定ユニット110が前記最初のリアルタイム強度シーケンス及び理想的写像関係に基づいて前記理想的リアルタイム距離を推定するため、前記理想的写像関係が理想的状況下における信号強度及びノード間距離の間の対応関係を表すことを含むことができる。
【０２４０】
明らかに、前記のリアルタイム強度取得ユニット101、マルチスケール変換ユニット102、突発性ノイズ除去ユニット103、経験的リアルタイム距離推定ユニット104、リアルタイム距離確定ユニット105、写像関係生成ユニット106、突発性ノイズ測位ユニット107、突発性ノイズ判断ユニット108、リアルタイム性判断ユニット109及び理想的リアルタイム距離推定ユニット110の具体的機能及び操作は、図1から図8までの図面の距離推定方法の中で詳細に説明した。これにより、重ねて説明することはしない。
【０２４１】
ここから分かるように、本発明の実施例は、受信信号強度に基づいて二つのノード間の距離を推定する時、まず受信信号強度に対してマルチスケール変換を行うことで、受信信号強度を複数のスケール上に投影し、これにより正確に測位を実行し、複数のスケール上に投影された投影成分における突発性ノイズを除去することができる距離推定装置を提供する。このほか、当該距離推定装置は受信信号強度の時変特性を十分に考慮し、距離測定過程において、使用加重ファクターを用いて、リアルタイム性を有する理想的リアルタイム距離及び履歴法則性的を有する経験的リアルタイム距離に対して、両者の相互校正を実行し、最終的リアルタイム距離を取得することも可能である。これにより、本発明の実施例に基づく距離推定装置は、距離測定結果の精度を向上させることができる。
【０２４２】
7、ノード測位設備
このほか、本発明はまた、ノード測位設備に応用し、距離推定装置が測量したノード間距離に基づいて、特定環境においてその位置が未知である未知ノードに対してさらなる測位を実行できる。当該ノード測位設備はその位置が未知である未知ノードに対して測位を実行し、前記未知ノードはその位置が既知である複数の参考ノードと通信を行うことができる。例えば、前記ノード測位設備は、未知ノード、参考ノード又はいかなるその他の電子設備中においても応用することが可能である。
【０２４３】
以下より、図10を参照しつつ、本発明の実施例に基づくノード測位設備の機能構造を説明する。
【０２４４】
図10は、本発明の実施例に基づくノード測位設備の機能構造図である。
【０２４５】
図10に示したように、当該ノード測位設備200は、距離推定装置201、参考ノード選択装置202及び未知ノード測位装置203を含むことができる。
【０２４６】
当該距離推定装置201は、前記未知ノードと各参考ノード間のリアルタイム距離をそれぞれ推定できる。
【０２４７】
当該参考ノード選択装置202は、前記複数の参考ノード中から所定数の参考ノードを選択することができる。
【０２４８】
当該未知ノード測位装置203は、前記未知ノードと選択した各参考ノード間のリアルタイム距離及び選択した各参考ノードの位置に基づいて、前記未知ノードに対して測位を実行することができる。
【０２４９】
実施例では、当該距離推定装置201は、図9に示したような距離推定装置100的の配置を利用して実現できる。言い換えれば、当該距離推定装置100もまた、あらゆる従来の距離推定装置の配置を用いて実現できる。
【０２５０】
明らかに、前記の距離推定装置201、参考ノード選択装置202及び未知ノード測位装置203の具体的機能及び操作は、これまでに図1から図8を参照しつつ行ったノード測位方法の説明の中で詳細に説明したため、再度説明することはしない。
【０２５１】
ここから分かるように、本発明の実施例は、ノード測位設備を提供し、未知ノードと参考ノード間のリアルタイム距離及び参考ノードの位置に基づいて前記未知ノードに対して測位を実行し、包括的ルールに基づいて適切な参考ノードを選び取ることで、当該参考ノードと未知ノード間の推定距離が受ける突発性ノイズの影響を可能な限り小さくすることを確保することができ、当該ノード測位設備に適切に異なる複雑な環境を適用し、効果的に測位精度を向上させることができるようにさせる。
【０２５２】
このほか、これまで前記の各ユニット及び/又は装置を各ステップの実行主体として本発明の各実施例を紹介してきたが、本分野の技術者が理解できることは、本発明はこれに限定されないという点である。各ステップの実行主体は、その他の一つ又は複数の設備、装置、ユニット、ひいてはモジュールが担うことも可能である。
【０２５３】
例えば、前記のリアルタイム強度取得ユニット101、マルチスケール変換ユニット102、突発性ノイズ除去ユニット103、経験的リアルタイム距離推定ユニット104、リアルタイム距離確定ユニット105、写像関係生成ユニット106、突発性ノイズ測位ユニット107、突発性ノイズ判断ユニット108、リアルタイム性判断ユニット109、理想的リアルタイム距離推定ユニット110及び/又は距離推定装置201、参考ノード選択装置202、未知ノード測位装置203が実行する各ステップは、電子設備中の中央処理ユニット（CPU）によって統一的に実現されることができる。
【０２５４】
以上の実施例の説明を通して、本分野の技術者は、本発明が、ソフトウェアに必要なハードウェアプラットフォームを加える方式に依ることで実現でき、当然、全てソフトウェア又はハードウェアによって実施することも可能であることをはっきりと理解できるはずである。このような理解に基づき、本発明の技術プランが背景技術に対して貢献する全て又は一部は、ソフトウェア製品の形式に反映でき、当該コンピュータソフトウェア製品は、記憶メディア（ROM/RAM、磁気ディスク、光ディスクなど）に記憶することができ、若干の命令によって一台のコンピュータ設備（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワーク設備等とすることができる）に本発明の各実施例又は実施例のある部分に記載されている方法を実行させることを含むことができる。
【０２５５】
以上、本発明の各実施例について詳細に説明を行った。しかし、本分野の技術者が理解すべきは、本発明の原理及び精神から乖離しない状況下において、これらの実施例に対して各種修正、グループ化又はサブグループ化を行うことが可能であり、さらに、このような修正は本発明の範囲内に含まれるべきであるという点である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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