(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知のロケーションを有するターゲットノードおよび既知のロケーションを有するアンカーノードのセットを含む無線ネットワーク内のターゲットノードをロケーション特定するための方法であって、
前記アンカーノードのセットをアンカーノードのサブセットに分割するステップであって、各前記サブセットは、少なくとも３つのアンカーノードを有する、分割するステップと、
前記ターゲットノードから、各前記サブセット内の前記アンカーノードのそれぞれへの距離を測定するステップと、
前記サブセット毎に、前記サブセット内の前記アンカーノードへの前記距離に基づいて、前記ターゲットノードの推定ロケーションを推定するステップと、
各前記推定ロケーションに幾何学的制約を適用するステップであって、有効なロケーションを求める、適用するステップと、
前記有効なロケーションにフィルターを適用するステップであって、フィルタリングされたロケーションを求める、適用するステップと、および
前記フィルタリングされたロケーションを平均化するステップであって、前記ロケーションの初期推定値を求める、平均化するステップと、
を含み、
前記幾何学的制約は、前記サブセット内の任意の２つの前記アンカーノードが前記ターゲットノードに対してなす角度が、所定の閾値よりも大きいことである、
方法。
【請求項２】
前記フィルターは、非線形フィルターである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フィルタリングされたロケーションの座標は、独立して平均化される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ターゲットノードのセットが存在し、前記方法のステップは、各前記ターゲットノードにおいて独立して実行され、前記方法は、
前記初期推定値が取得される場合、各前記ターゲットノードを前記アンカーノードのうちの１つに変換するステップ、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ロケーションの前記初期推定値に目的関数を適用するステップであって、対応する最終ロケーションを求める、適用するステップ、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ステップを終了条件が満たされるまで反復するステップであって、精緻化されたロケーションを得る、反復するステップ、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、無線センサーネットワークに関し、より詳細には、センサーノードのロケーションを推定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
低コストの無線センサーネットワークが一般的になるのに伴い、ますます多くの用途において、そのようなネットワークの展開が実現可能になっている。無線検知および無線モニタリング、リソース追跡およびリソース管理、環境モニタリング、防御、並びにセキュリティに関連した用途は、無線センサーネットワークのための多岐にわたる市場を提供するほんのいくつかの分野にすぎない。
【０００３】
多くの用途は、センサーデータを有意味なものにするために、センサーのロケーションを必要とする。センサーが非常に低コストのデバイスであることを踏まえると、センサーは通常、全地球位置測定システム（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を含まない。さらに、多くのセンサーは、ＧＰＳが有効でも実現可能でもない場合があるエリア、たとえば建物内または都市環境において動作することがある。
【０００４】
測距信号の到達の双方向時間（ｔｗｏ−ｗａｙ  ｔｉｍｅ）を測定するための複数の方法が既知であり、この方法には、到達データ融合、到達データの時間差の融合、および到達データ角度の融合が含まれる。２Ｄロケーションの場合、少なくとも３つのセンサーが必要であり、３Ｄロケーションの場合は、さらに多くのセンサーが必要である。
【０００５】
ノード間の距離ｒを用いて、このノードのロケーションを推定することができる。ターゲットノードｔは、
【０００６】
【数１】
0005020411.tif 000002
【０００７】
を解くことによって、既知のロケーションのアンカーノードｎまでの距離を推定する。
【０００８】
これらの式を解く一般的な方法は、過剰決定（ｏｖｅｒ−ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）連立非線形方程式を用いる。Ｓａｙｅｄ他「Ｎｅｔｗｏｒｋ−ｂａｓｅｄ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｔｉｏｎ：ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ  ｆａｃｅｄ  ｉｎ  ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ａｃｃｕｒａｔｅ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」（ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｖｏｌ．２２，ｎｏ．４，ｐｐ．２４−４０）を参照されたい。項を再配置し、ターゲットノード１が一般性を損なうことなく原点（ｘ１，ｙ１）＝（０，０）にあると仮定すると、これらの式は、以下のような行列形式で表すことができる。
【０００９】
【数２】
0005020411.tif 000003
【００１０】
ここで、
【００１１】
【数３】
0005020411.tif 000004
【００１２】
である。
【００１３】
図２に示すように、従来のデータ再構成ユニット２４０は、アンカーノードのロケーションの座標および測定範囲｛２１０，２２０，２３０｝をとり、Ｈおよびｂを求める。次に、初期位置推定器２５０は、Ｈおよびｂを用いて、
【００１４】
【数４】
0005020411.tif 000005
【００１５】
を用いて初期ターゲットロケーションを求める。ここで、Ｔは転置演算子であり、「＾」は推定値を示す。
【００１６】
初期ロケーション推定値
【００１７】
【数５】
0005020411.tif 000006
【００１８】
２５１を用いて、目的関数２７０
【００１９】
【数６】
0005020411.tif 000007
【００２０】
を初期化する。ここで、関数ｍａｘは最大値を返し、σｉｔはターゲットノードとアンカーノードとの間の複数の距離測定値の分散である。
【００２１】
ターゲットロケーションの初期推定値を得た後、数値探索法、たとえば勾配降下法、またはガウス−ニュートン近似法を用いることができる。探索手順２６０は、コスト関数２７０の大域的最小値を探索し、ｘを推定する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
信頼性のない距離によって、ロケーション推定値の正確度が低下する場合がある。なぜなら、これらの測定値は、ｂに埋め込まれるためである。したがって、信頼性のない距離を排除する必要がある。加えて、アンカーの数が３より大きいとき、式（３）においてＨの逆行列を計算する際の計算複雑度が高くなる。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の実施の形態は、無線センサーネットワークにおいて、ノードのロケーションを正確に推定するための方法を提供する。本発明は、２Ｄロケーション推定の場合３つのノードからなる初期セット、または３Ｄロケーション推定の場合４つのノードからなる初期セットを用いる。ノードは、このノードのロケーションを推定した後、アンカーノードとして指定される。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態を用いる無線ネットワークの概略図である。
【図２】ノードのロケーションを推定するための従来の方法のブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態による初期ターゲットロケーション推定のブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態によるセットデータ再構成ユニットのブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態による幾何学的試験ユニットのブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態による初期ロケーションの推定および精緻化のためのプロセスのブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態による、ターゲットノードをアンカーノードに変換するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の実施の形態は、無線ネットワークにおいてノードのロケーションを推定するための方法を提供する。１つの実施の形態では、ノードはセンサーである。推定値は、ノードによって送信される測距信号に基づく。実施の形態は、ターゲットノードのロケーションを推定すること、ターゲットノードをアンカーノードに変換すること、および全てのターゲットノードがアンカーノードに変換された後にロケーション推定値を精緻化することを含む。
【００２６】
図１に示すように、ターゲットノード（センサー）１００は、既知のロケーション（ｘｉ，ｙｉ）１１１、１２１、１３１、１４１、および１５１のＮ個のアンカーノード｛１１０，１２０，１３０，１４０，１５０｝の通信範囲内にある。距離を用いて、ターゲットノードの未知のロケーション（ｘｔ，ｙｔ）１０１を推定する。
【００２７】
ターゲットノードのロケーションの推定
図１に示すように、ターゲットノードｔの通信範囲内の既知のロケーションにＮ個のアンカーノードが存在し、ターゲットの座標は知られていない。ターゲットノードは、Ｎ個のアンカーのそれぞれと距離測定を行うことができる。３つ組
【００２８】
【数７】
0005020411.tif 000008
【００２９】
｛３０１〜３０３｝を検討する。変数ｘおよびｙは、それぞれ、アンカーｉの座標およびターゲットｔとアンカーｉとの間の測定された距離である。
【００３０】
アンカーサブセット生成ユニット３１０は、３つ組から、各サブセットが３つのアンカーの座標と、これらのアンカーとターゲットとの間の対応する距離とを含むような一意のアンカーサブセット３１１を形成する。アンカーサブセットの数は、
【００３１】
【数８】
0005020411.tif 000009
【００３２】
であり、ここでＮ＝３以上である。
【００３３】
アンカーｉ、ｃｊ、ｃｋのアンカーサブセット
【００３４】
【数９】
0005020411.tif 000010
【００３５】
３１１が、サブセットｍについて｛Ｈｍ，ｂｍ｝｛３２１〜３２３｝を求めるアンカーサブセットデータ再構成ユニット３２０に入力される。次に、
【００３６】
【数１０】
0005020411.tif 000011
【００３７】
に従って、アンカーサブセットｍを用いることによってターゲットの初期ロケーション３３０を推定する。ここで、図４に示すように、
【００３８】
【数１１】
0005020411.tif 000012
【００３９】
および
【００４０】
【数１２】
0005020411.tif 000013
【００４１】
である。明らかに、本発明者らの｛Ｈｍ，ｂｍ｝の定式化は、式（２）の従来技術とは大きく異なる。
【００４２】
結果として、単一のターゲットについて
【００４３】
【数１３】
0005020411.tif 000014
【００４４】
個のロケーション推定値が得られる。
【００４５】
測距距離に基づいて、推定ロケーションに幾何学的制約が適用され、有効なロケーションが求められる。幾何学的制約の適用３４０が図５に示されている。
【００４６】
初期ターゲットロケーションおよびサブセットｍにおいて用いられるアンカーのロケーションから、ターゲット１００対複数のアンカーの間の角度５００は、
【００４７】
【数１４】
0005020411.tif 000015
【００４８】
【数１５】
0005020411.tif 000016
【００４９】
および
【００５０】
【数１６】
0005020411.tif 000017
【００５１】
である。ここで、
【００５２】
【数１７】
0005020411.tif 000018
【００５３】
である。角度試験５１０は、角度５００のそれぞれを所定の閾値と比較する。
【００５４】
いずれかの角度が閾値γよりも小さい場合、ターゲットおよびアンカーは、ロケーション推定に関して信頼性がないジオメトリを形成する。この場合、サブセット決定ユニット５２０は、ターゲットロケーション推定から対応するサブセットデータを除外し、有効なロケーションのみがさらに処理される。角度が所定の閾値よりも大きい場合、ロケーションは有効である。
【００５５】
角度試験に合格した有効なターゲットロケーション推定値が非線形フィルター３５０に入力され、フィルタリングされたロケーションが求められる。非線形フィルターは、中央値フィルタリングを含む様々な形態で実施することができる。非線形フィルター３５０の目的は、特異なロケーション推定値を排除することである。
【００５６】
フィルタリングされた有効なロケーション推定値は、平均化され（３６０）、ターゲットノードの初期ロケーション推定値
【００５７】
【数１８】
0005020411.tif 000019
【００５８】
３６１が得られる。ロケーションの座標は独立して平均化されることに留意されたい。
【００５９】
図６に示すように、初期ロケーション推定値３６１は、目的関数６１０
【００６０】
【数１９】
0005020411.tif 000020
【００６１】
を最小化する際に、開始点として用いられる。
【００６２】
探索手順６００を用いて、目的関数６１０の大域的最小値を用いてターゲットｎの座標６２０が求められる。得られるターゲット座標は、ターゲットノードのロケーションの推定値
【００６３】
【数２０】
0005020411.tif 000021
【００６４】
１０１である。
【００６５】
アンカーノードへの変換
ロケーション
【００６６】
【数２１】
0005020411.tif 000022
【００６７】
がターゲット１００とＮ個のアンカーとの間の測定された距離の条件を満たすことを保証する、このロケーションの正確度
【００６８】
【数２２】
0005020411.tif 000023
【００６９】
を測定する。
【００７０】
所望の数のアンカーの範囲内に複数のターゲットノードがある場合、ターゲットの全てを暫定的にロケーション特定し、次いで、最小正確度スコアを有するターゲットを選択する。
【００７１】
図７に示すように、ターゲットノードの正確度スコア｛７１０，７２０，７３０｝が比較される（７４０）。最小正確度スコアを有するターゲットの識別情報７４１がアンカー変換決定ユニット７５０に渡され、このターゲットがアンカーに変換される。換言すれば、式（１０）を満たすターゲットｎｃは、
【００７２】
【数２３】
0005020411.tif 000024
【００７３】
に従って変換される。ここで、ｍｉｎは最小値を返す関数である。
【００７４】
他の全てのターゲットノードの推定値が破棄される。ターゲットをアンカーに変換するのに成功した後、ノードｎｃは、他のノードをロケーション特定するためのアンカーとして用いることができる。
【００７５】
次のノードが少なくとも３つの隣接するアンカーノードを有する場合、このノードを変換のために選択することができる。ロケーション特定情報は、全てのノードがアンカーノードに変換されるまで、ネットワークにわたって伝播される。ターゲットノードをロケーション特定するとき、可能な限り多くのアンカーを用いる。アンカーの数を増やすことによって、推定されるロケーションの正確度が改善する。
【００７６】
ロケーション推定値の精緻化
ネットワーク内の全てのノードがロケーション特定され、アンカーに変換された後、ロケーション特定の別のラウンドで全てのノードのロケーションを用いることによって、ロケーションを最終ロケーション推定値に精緻化することができる。このプロセスは、終了条件、たとえば、ロケーションが不変のままである、または所定の反復回数、が満たされるまで繰り返され、ネットワークを、効率が最も重要であり、正確度についてはいくらかの許容範囲を有する用途、および一方で、正確性が非常に望ましく、効率性の制約についてはいくらか緩和される用途に適応すると共に同様に適したものとすることができる。
【図１】
0005020411.tif 000025
【図２】
0005020411.tif 000026
【図３】
0005020411.tif 000027
【図４】
0005020411.tif 000028
【図５】
0005020411.tif 000029
【図６】
0005020411.tif 000030
【図７】
0005020411.tif 000031