JP2002532691A - 空間的シグネチャ情報を用いたワイヤレス位置決定 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ワイヤレス通信システムにおいて移動体送信器の位置を決定するための方法は、アンテナアレイにおいて受信された移動体からの信号からシグネチャを計算し、このシグネチャをデータベースに格納された較正されたシグネチャに対して照合することにより、移動体の位置を評価する。シグネチャは、移動体とアンテナアレイとの間の空間的チャネルを特徴付ける情報を含む。本方法を実現する装置（１１２）は、移動体送信器からの多次元信号ベクトルをコヒーレントに受信するための、アンテナアレイ（１１６）およびマルチチャネル受信器（１１８）を含む。プロセッサ（１２０は、受信された信号ベクトルから信号シグネチャを計算し、この信号シグネチャがメモリ（１２２）に格納された較正されたシグネチャに対して比較されることにより計算されたシグネチャに類似する較正されたシグネチャを同定し、これが移動体送信器の確からしい位置に対応する。従って、厳しいマルチパス環境においてでも、１つのベースステーションで受信された信号から送信器の位置を正確に決定することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 （発明の分野） 本発明は、一般に無線送信器の位置を測定するための方法に関する。特に、高
度なマルチパスによって特徴つけられる都市環境において動作するセルラーホン
、ページャ、および他の携帯送信器の位置を測定するための方法に関する。

【０００２】 （発明の背景） 無線通信において、長期的な問題点は、移動無線送信器の位置を正確に測定す
ることである。セルラー電話ネットワークにおける正確な位置情報は、従来技術
において認知されているさまざまな理由から望まれる。例えば、セルラー位置情
報は緊急発送、不認可セルラーホン使用の追跡、および車両の速さの追跡あるい
は位置つけを補助するために用いられ得る。他の応用として、紛失したあるいは
盗難にあった車両の位置つけ、道に迷った運転手の補助、および位置に関する種
々のサービスの提供が含まれる。しかし、それらは正確な位置情報が必要であり
、そのような情報を提供する適切な方法がまだ開発されていないため、これらの
応用はまだ現実化されていない。一般に、従来の位置測定技術は以下の理由から
役に立たない。（１）従来の技術は、マルチパス効果が厳しい都市環境では、動
作しない、（２）送信器からの信号の範囲内に３基未満の基地局しかない場合、
従来の技術では動作しない、（３）従来の技術では、正確、精密、信頼の置ける
位置情報を提供しない、（４）従来の技術では、移動送信器、通信システム基地
局あるいはその双方において、大量の修正を必要とする。

【０００３】 マルチパスは位置発見問題を解決する従来技術方法においては、おそらく最も
根本的な障害である。マルチパスは、ビル、丘、および他の建造物などの環境で
対象物からの信号の反射によって典型的に起こる。セルラーホンから送信された
信号はこれらの建造物からしばしば反射され、結果、マルチパス信号が、直接パ
ス信号に加えて基地局に到達する。マルチパス信号の到達角度は、普通、直接パ
ス信号の到達角度とは異なる。さらに、マルチパス信号のパスの長さは直接パス
信号のパスの長さとは異なるため、マルチパス信号および直接パス信号の到達時
間は異なる。さらに、ひどいマルチパスが存在する都市環境においては、時々、
直接パス信号がまったくなくなり、基地局では、マルチパス信号のみ受信するこ
とになる。しかし、従来型の位置測定技術は、到達角度測定あるいは到達時間測
定に基づく。この結果、従来技術では、マルチパス効果から相当な影響を受け、
精密な技術では、マルチパス効果を和らげる試みが用いられる。例えば、従来技
術は、信号平均化技術、拡散帯域あるいは周波数ポッピング技術およびマルチパ
ス確認および除去のための技術を示唆している。しかし、厳しいマルチパスの場
合、しばしば直接パス信号がまったく存在しない。そのような場合、これらのア
プローチは役に立たない。さらに、平均化技術は、一般的に、厳しいマルチパス
環境においては特に、根拠のないマルチパスの分布についての仮説に基づいてい
る。仮説に基づく分布が成立する場合ですら、これらの平均化技術は、正確な位
置情報を提供しない。したがって、従来のアプローチでは、マルチパス効果が微
少の場合でしか動作せず、マルチパス効果が厳しい都市環境において信頼できる
、正確な位置情報を提供できない。

【０００４】 （発明の要旨） マルチパス信号およびその効果を取り除く、または避けるための、全ての従来
技術における位置探査方法と比較して、本発明は、送信機の位置を正確に決定す
るためにマルチパス信号を効果的に用いる。驚いたことに、位置探査の他の技術
と比べて、本発明の技術の正確さはシビアなマルチパス環境で改善されている。
さらに、本発明は、他の方法と比較して、単一の基地局から位置を正確に決定す
ることが可能な位置探査法を提供する。本発明のこの特徴により、複数の基地局
を必要とするか、または非常に不正確または誤った位置情報のみを提供するかの
いずれかであった従来技術とは区別される。加えて、本発明の位置決定技術は、
送信機、または無線通信システムの既存の基地局にいずれの変更も必要としない
。それゆえ、本発明は従来解決されずにいた位置探査における課題に特有の解決
策を提供する。

【０００５】 本発明の原則に従って、位置探査装置のアンテナのアレイは、移動送信機から
の多次元信号ベクトルをコヒーレントに受信する。信号ベクトルを獲得するため
の特有の技術は、送信機に用いられる無線通信基準に依存する。いったん信号を
受け取ると、装置は次に、受信した信号ベクトルから送信機の信号シグネチャを
計算する。一般に、信号シグネチャは、所与の位置にある送信機からのアンテナ
アレイで受信した信号から派生したいずれかの位置依存特性として定義される。
例えば、シグネチャは、信号ベクトルから得た信号の振幅、位相、遅延、方向、
および極性の情報のさまざまな組合せから得られる。シグネチャは、ノイズおよ
び干渉等の発信位置とは無関係の全ての変数に関して実質的に不変であることが
望ましい。１つの好適な実施形態において、信号シグネチャは、モバイルデバイ
スと、位置探査装置との間の空間チャネルの信号マルチパス特性を含む。最も望
ましくは、シグネチャは信号ベクトルから形成される信号共分散マトリクス、ま
たは優勢な固有ベクトルにより補われた部分空間を含む。

【０００６】 較正されたシグネチャと共に、送信機の信号シグネチャおよび対応する較正さ
れた位置は、例えば、送信機のシグネチャと、較正されたシグネチャのそれぞれ
との間の相似点を計算することで、送信機があると尤もらしく思われる１以上の
位置を決定するために用いられる。その尤もらしい位置は、送信機のシグネチャ
と最も類似している較正されたシグネチャに対応する。この方式で、シビアなマ
ルチパス環境においても、単一の基地局で受信された信号から送信機の位置が正
確に決定される。より精巧なマッチング技術が、位置のあいまいさを減らし、か
つより正確な位置の予測に用いられ得る。加えて、本発明の技術は正確な位置決
定のために複数の基地局を必要としないが、複数の基地局からのシグネチャが利
用できるのであれば、位置予測の正確性および信頼度を増すために組み合わせる
ことも可能である。

【０００７】 較正された信号シグネチャおよび対応する位置は、既知の位置が送信機信号シ
グネチャと関連する較正手順により、望ましくは、グローパル測位システム（Ｇ
ＰＳ）の受信機に設けられた較正送信機を用いて決定される。較正されたシグネ
チャおよび位置情報は、収集され、処理され、整理されてリアルタイムの位置決
定で引き続いて使用するためにデータベースに記憶される。

【０００８】 本発明の技術には、各種の有用な応用利用がある。例えば、信号シグネチャお
よび位置のデータベースは、アンテナ較正情報を得るために用いられる。この情
報は、従って位置決定を向上するためにも用いられ得る。別の有用な応用では、
送信機のシグネチャは、その速度を予測するためにも用いられ得る。この速度情
報は、位置決定と同様に、信号獲得およびシグネチャ決定を向上するために用い
られ得る。本発明による正確な位置情報には、有用な応用利用ができる範囲が広
い。２、３あげてみると、位置情報はモバイルデバイスのユーザへの位置に基づ
いたサービスおよび情報の提供に用いられ得、人、車両、またはその他の紛失し
ている、盗まれた、または注意または支援を必要としている大切なものを探し当
てる、またはつきとめるために用いられ得る。様々なタイプのネットワークの拡
張、診断、計画、評価、分析または管理において支援可能な無線通信システムオ
ペレーターリアルタイム位置拡張情報を提供するために用いられ得る。

【０００９】 （発明の詳細な説明） 下記の詳細な説明は、図解の目的のための多くの特性を含んでいるが、当業者
であれば、下記の詳細に対して多くの変更および修正が、本発明の範囲内で行わ
れることを理解するであろう。従って、以下に示す本発明の好適な実施形態は、
請求の範囲に記載の発明の一般性を損ねるものではなく、また、それらを限定す
るものでもない。

【００１０】 （システムアーキテクチャ） （ネットワークの概要） 本発明の好適な実施形態は、携帯電話、ポケットベル、ワイヤレスモデム、お
よび他のポータブル通信デバイスにサービスを提供する、１以上のワイヤレス通
信システムにおいて動作するように設計されている。各通信システムは、多くの
ベースステーションを含み、各ベースステーションは、地理的領域またはセル内
のポータブルデバイスと通信するように設計されている。ダウンリンク無線周波
数（ＲＦ）信号は、ベースステーションからポータブルデバイスまで伝送され、
アップリンクＲＦ信号は、ポータブルデバイスからベースステーションまで伝送
される。従来のベースステーションは典型的には、ダウンリンク信号を送信しア
ップリンク信号を受信する１組の６方向アンテナを含む。これらの６つのアンテ
ナは通常、３対に分けられ、各対は、セルの１２０度のセクタにサービスを提供
するように設計されている。特定のセクタにおけるポータブルデバイスと通信す
るときに、６つのアンテナのうちの１つのみが通常用いられる。特に、特定のモ
バイルデバイスに用いられるアンテナは、最良の信号を提供するようにダイナミ
ックに選択される。ベースステーションとモバイルデバイスとの間の通信リンク
の質が低下した場合、通信システムは典型的には、より高質のリンクを提供し得
る別のベースステーションに、リンクを引き渡すことを試みる。このようにして
、セルの通信システムのネットワーク内を移動するポータブルデバイスが、連続
サービスを受け得る。これらの従来のシステム内における、特定のデバイスの位
置は、おおよその位置のみが知られる。ネットワークは、いずれのベースステー
ションがモバイルデバイスを提供しているかを知っており、時々は、デバイスと
の通信に用いられているアンテナを決定し得る。しかし、この情報を用いた場合
、ユーザの位置はせいぜい数キロ平方の領域までしか特定され得ない。

【００１１】 （位置発見装置） モバイルデバイスのより正確かつ精密な位置情報を提供するために、本発明に
よる位置決定装置（ＬＤＡ）が用いられる。図１Ａ、図１Ｂ、および図１Ｃに示
すように、ＬＤＡは、通信システムの存在するベースステーションと部分的また
は完全に一体化され得るか、または他の通信システムからは独立して動作する別
のスタンドアローン型装置であり得る。例えば、図１Ａは、ベースステーション
１０２と一体化されたＬＤＡ１００を示す。一体化された実装において、ＬＦＡ
はベースステーションの存在するアンテナを利用し、それ自体のアンテナは有さ
ない。これらのアンテナは、ＬＤＡに直接接続されているため、ＬＤＡの一部で
あると考えられる。高度に一体化された実装において、ＬＤＡは、ベースステー
ションアンテナに接続されているだけでなく、ベースステーションの内部電子装
置にも接続されている。このような接続は、例えば、ベースステーションからＬ
ＤＡにユーザチャネル割り当て情報を通信するため、および／またはＬＤＡから
ベースステーションに位置情報を通信するために用いられ得る。部分的一体化の
場合、図１Ｂに示すように、ＬＤＡ１０４は、それ自体のアンテナを有し、情報
を交換する通信リンク以外は、ベースステーションから独立し分離している。ス
タンドアローン型実装の場合、図１Ｃに示すように、ＬＦＡ１０８とベースステ
ーション１１０とは直接的には全く接続していないが、より大きいネットワーク
を介して間接的に接続し得る。

【００１２】 ＬＤＡ１１２とベースステーション１１４とが一体化された実装を図２に示す
。ＬＤＡ１１２は、ｐ個のアンテナのセット１１６と、ｐ個のアンテナからコヒ
ーレントに信号を受信する複数の受信器１１８と、信号シグネチャ識別、データ
ベース検索、および以下に詳細に述べる他の必要な処理とを行う多目的信号プロ
セッサ１２０と、プロセッサによってアクセス可能であり、信号シグネチャ較正
データ、位置データ、地理マップデータおよび／または必要に応じてその他のデ
ータを格納するために用いられるメモリ格納デバイス１２２とを含む。プロセッ
サによって決定される位置情報は好適には、他のシステムによって用いられる外
部通信ライン１２４を介して送信される。位置情報はさらに、ベースステーショ
ン１１４のスイッチングマトリクス１２８に接続されたルーティングコントロー
ラ１２６にも提供され得る。スイッチングマトリクス１２８は、ルーティングコ
ントローラ１２６からの位置依存信号に応じて、アンテナビーム形成またはスイ
ッチングを行う。ベースステーションの受信器１３０および送信器１３２は、ス
イッチングマトリクスによってアンテナ１１６に接続されている。従って、ベー
スステーションの送信および受信は、ＬＤＡ１１２からの位置ベースのルーティ
ング情報によって制御され得る。図２に示す実装は、図１Ａに対応する、高度に
一体化された実装の一例である。ＬＤＡ１１２のスタンドアローン型実装は、ル
ーティングコントローラ１２６を有さず、アンテナ１１６をベースステーション
１１４と共有することはない。上記以外は、動作の本質的な原理は同一である。

【００１３】 ある時間に僅か１つの選択されたアンテナを用いて特定のモバイルと通信する
ベースステーションとは対照的に、ＬＤＡはコヒーレントにすべてのアンテナか
ら同時に信号を受信する。コヒーレントマルチチャネル受信器１１８は、様々な
アンテナ１１６において受信した信号間の相対的位相情報を保存する。その結果
、以下に詳細に述べるように、空間チャネルに関する微妙な情報が決定され得る
。特に、この空間チャネル情報は、図３に示すように、マルチパス信号情報を含
む。典型的には、モバイルデバイス１３６からＬＤＡ１３８への直接パス信号１
３４に加えて、様々な周囲のオブジェクトから反射した１以上の追加のマルチパ
ス信号１４０がある。さらに、典型的には、デバイス周囲の領域１４２内に位置
する、様々なより小さい局部散乱器（図示せず）がある。このように、ＬＤＡ１
３８においてコヒーレントに受信された信号は、これらの反射または散乱した信
号に対応する微妙な空間チャネル情報を含む。

【００１４】 （ＣＤＭＡシステム用アーキテクチャ） ワイヤレス通信システムは、ＡＭＰＳおよびＣＤＭＡなどの様々な従来の空間
規格およびプロトコルを用い得る。ＩＳ−９５などのより複雑なＣＤＭＡ規格の
場合、いくつかの追加の記載が助けになる。ＣＤＭＡ通信システムにおいて、す
べてのユーザが共通の周波数帯域を共有し、異なるモバイルデバイスは、すべて
のユーザが異なるＰＮ拡散シーケンスを用いることによって区別される。ベース
ステーションにおいて、デバイスからの信号は、アンテナのうちの１つに接続さ
れ、ＩＦにダウン変換され、その後デジタル化される。デジタル化された信号は
その後、信号を異なるモバイルデバイスから分離するために、ＰＮシーケンスと
関連づけられる。独自のＰＮシーケンス間の低い相互関連性は、ベースステーシ
ョンのサービスエリア内のモバイル間に干渉がほとんどないことを保証する。各
モバイルに関してＰＮシーケンスを識別し、追跡可能な状態にしておくために、
周知のタイミング同期技術が用いられる。ユーザ信号は、分離された後、典型的
には、信号からウォルシュシンボルを抽出するために、逆アダマールトランスフ
ォーマに送信される。当該分野で周知であるように、モバイルデバイスからの情
報信号を再構築するために、様々なデコードおよびインターリーブ機能もまた行
われ得る。

【００１５】 本発明のＣＤＭＡ実施形態によるＬＤＡ１４４において、図４に示すように、
ｐ個のアンテナ信号が、コヒーレントマルチチャネルＩＦダウン変換器およびＡ
／Ｄ変換器１４６に接続されて、ｐ個のデジタル化複合信号のセットを生成する
。ダウン変換およびデジタル化は、ｐ個のアンテナからの別々の信号間の位相関
係を保存するように、コヒーレントに行われる。ｐ個のアンテナからのすべての
信号に対して行われる平行機能間のコヒーレンスを維持するために、共通の固定
発振器とマスタクロックとが用いられる。図において、ＬＤＡ１４４は、それ自
体の送信器１５０と受信器１５２とを有するベースステーション１４８と一体化
されている。しかし、スタンドアローン型および部分的に一体化された実装もま
た可能である。

【００１６】 ｐ個の複合信号は、ＬＤＡのＣＤＭＡ受信器１５６の同期されたマルチチャネ
ル逆拡散器１５４において別々に逆拡散される。一実施形態において、ＬＤＡが
信号を逆拡散するように、ＰＮシーケンス情報がベースステーション１４８から
提供される。あるいは、スタンドアローン型実装においては、ＬＤＡはこの情報
をユーザデバイスから獲得し得る。例えば、ユーザデバイスは、そのコードチャ
ネル情報を、ワイヤレスモデムリンクを介してインターネットコンピュータに伝
送し得る。その後ＬＤＡが、コンピュータに問い合わせてユーザ情報を獲得し、
それによってベースステーションからユーザ情報を獲得する必要性を回避し得る
。いずれの場合も、ユーザ用のＰＮシーケンス情報が一旦獲得されると、ＬＤＡ
はｐ個の信号を逆拡散する。提供されているすべてのモバイルに対して同時に逆
拡散を行うベースステーション受信器１５２とは対照的に、ＬＤＡの受信器１５
６は、現在のモバイルのセットからの信号を順次、時間サンプルし、それにより
、ハードウェアの要件およびコストを大幅に減少する。この順次逆拡散を行うた
めには、正確なコードタイミング情報が必要である。この情報は、ベースステー
ション受信器１５２から獲得され得る。あるいは、コードタイミング情報は、周
知の技術を用いて、ＬＤＡの受信器によって獲得および追跡され得る。ＬＤＡに
は間欠的時間サンプルで十分である。なぜなら、その目的は、すべてのオリジナ
ル信号情報を獲得することではなく、空間チャネルシグネチャを獲得することだ
からである。

【００１７】 ＣＤＭＡシステム内のＬＤＡ受信器アーキテクチャは好適には、上記の様式で
適用されるが、高レベルＬＤＡアーキテクチャおよび動作原理も同一である。

【００１８】 （信号測定） （信号ベクトルサンプル獲得） ＬＤＡハードウェアは、複合信号サンプルをコヒーレントに受信する。これら
のサンプルは、空間チャネルシグネチャを計算するために後に用いられる。空間
チャネルシグネチャは、位置決定のもとである。より具体的には、複合信号ｘ₁
（ｔ）、ｘ₂（ｔ）、．．．ｘ_p（ｔ）を受信するために、ｐ個のアンテナがそれ
ぞれ用いられる。これらの複合信号は、ｐ次元信号ベクトルｘ（ｔ）＝[ｘ₁（ｔ
）、ｘ₂（ｔ）、．．．ｘ_p（ｔ）]^Tによって表される。時間ｔにおいて、このベ
クトルの各コンポーネントｘ_j（ｔ）は、アンテナのうちの１つの振幅および位
相の両方の情報を有する複素数である。概して、アレイベクトルｘ（ｔ）の次元
は、アレイ内のアンテナの数であるｐに等しい。ｐの値は好適には、２〜１２の
範囲にあり、より好適には、４〜８の範囲にある。最も好適には、ｐの値は、ベ
ースステーションの存在するアンテナが用いられ得るように、６に選択されるこ
とが好都合である。

【００１９】 （ＣＤＭＡシステムにおける信号獲得） ＣＤＭＡシステムにおける信号獲得は、より複雑であるため、より詳細に説明
する。当該技術において周知のように、従来のＣＤＭＡ受信機は、差動遅延が１
チップ分よりも長い場合、信号のマルチパス部分を孤立し得る。信号部分は、通
常、受信機の「フィンガー」によって抽出され、改良した信号強度を得るように
、時間的アラインメントの後、結合される。各々のフィンガーは、特定のマルチ
パス部分と関連付けられた正確な遅延にマッチングする相関受信機を備える。し
かし、この標準の技術は、一時的に個別のマルチパス部分を区別するのみで、同
様の時間的遅延を有する、空間的に個別のマルチパス部分を、区別しないことが
、留意されなければならない。

【００２０】 図４のＬＤＡ１４４内のＣＤＭＡ受信機１５６は、上述の技術を適用し、配置
発見において厳正な弁別を提供するために、マルチパス部分を分離する。以下の
説明を容易にするため、１つの移動デバイスからの信号について考える。ＬＤＡ
のｐ個のアンテナにおいて、この信号は、１セットのｐ個の、コヒーレントに受
け取られる信号ｘ₁（ｔ）、ｘ₂（ｔ）、…、ｘ_p（ｔ）を生じさせる。同期マル
チチャネル逆拡散器１５４において、このセットの各々の成分ｘ_j（ｔ）は、そ
の後、ｑ個の相関受信機を用いてｑ個の一時的に個別信号ｘ_j,1（ｔ）、…ｘ_j,q （ｔ）に分解される。ただし、ｊは、信号のアンテナのインデックスであり、ｑ
は、用いられるフィンガーの数である。従って、全体で、ｐ×ｑ個の相関受信機
が用いられる。好適には、ｑは、１〜８の範囲である。より好適には、２〜６の
範囲である。最も好適には、ｑ＝４である。所与のフィンガーを含むマルチパス
部分は、全て互いに１チップの遅延を有し、フィンガーの間の遅延は、１チップ
より大きい。所与のフィンガーｉからのｐ個のサンプルの各セットは、ｐ次元の
ベクトルｘ⁽ⁱ⁾（ｔ）＝［ｘ_1,i（ｔ），…，ｘ_p,i（ｔ）］^Tによって表される。
全てのｑベクトルｘ⁽¹⁾、…、ｘ^(q)は、さらに以下で説明されるように、部分空
間決定のために、信号プロセッサ１５８に送られる。

【００２１】 ＣＤＭＡ受信機１５６は、ｑ個の逆拡散器によって用いられる、最も良いコー
ド遅延について、元の信号ｘ₁（ｔ）、ｘ₂（ｔ）、…、ｘ_p（ｔ）を探すサーチ
ャ（ｓｅａｒｃｈｅｒ）１６０を含む。サーチャは、遅延した信号が入来信号と
マッチングする程度を表すコード相関出力を生成する。遅延値τ₁、…、τ_LのＬ
のシーケンスは、選択され、１／２チップ長の間隔を空けられている。典型的に
、Ｌは、約２００であり、シーケンスの時間的スパンは、１００チップである。
各々の遅延値において、信号用の対応するコード相関値は、コード相関出力から
測定される。ｊ番目のアンテナからのコード相関値は、シーケンスＣ^(j)（τ₁）
、…、Ｃ^(j)（τ_L）のように表される。ただし、Ｃ^(j)（τ_i）は、信号ｘ_j（ｔ
）と時間的遅延τ_iを有するコードとの間の相関の値である。ｐ個の信号全てに
ついての相関出力シーケンスは、相関シグネチャの構成のために、信号プロセッ
サ１５８に送られる。

【００２２】 サーチャ１６０は、コード相関出力を検査し、一番強い相関に対応する１セッ
トのｑ個の時間遅延τ⁽¹⁾、…、τ^(q)を決定する。このような時間遅延を決定す
る、様々な周知の方法がある。例えば、これらの時間遅延は、セット｛Ｃ^(j)（
τ_i）：ｊ＝１，…ｐ；ｉ＝１，…，Ｌ｝内のｑ個の最も大きいローカル最大値
に対応するｑ個のτの値を選択することによって、決定され得る。これらの遅延
は、決定された後、逆拡散器１５４に送られ、これらの遅延に対応するｑ個のフ
ィンガーの各々の逆拡散を制御する。遅延は、シグネチャ決定のために、プロセ
ッサ１５８にも送られる。

【００２３】 ハードウェアの最適の使用を得るために、受信機からの信号が、規則的な時間
間隔で、サンプリングされ得る。しかし、この最適化のためには、図５および６
を参照して以下で詳細に説明する従来のＣＤＭＡ受信機アーキテクチャに対して
、何らかの改良が必要である。以下の説明において、ｐ＝６であり、ＩＳ−９５
規格が用いられると仮定する。しかし、この最適化の原理は、これらの特定の仮
定に依存するものではない。さらに、本発明は、有益に実現化されるために、こ
の最適化を必要とするわけではないことが強調される。

【００２４】 各デバイスからのＣＤＭＡ信号が標準の時間的構成を有することが、留意され
なければならない。特に、ＣＤＭＡ信号は、図５に示すように、各々が２０ｍｓ
の持続時間を有し、１９２ビットの情報を含む時間的フレームから構成される。
各フレームは、各々が１．２５ｍｓの持続時間を有する１６個のパワーコントロ
ールグループに分割される。ハイのデータレートにおいて、１６個のパワーコン
トロールグループの全ては、情報を含む。最もローのデータレートにおいて、２
つのパワーグループのみがアクティブ（すなわち、データを含む）である。ロー
のレートにおいて、フレームでのアクティブなグループの配置は、疑似ランダム
である。

【００２５】 図６に示すように、ＬＤＡのカバレッジエリア内の各ユーザデバイスからの信
号は、６つのアンテナに接続され、６つの受信機１６４の対応するバンクによっ
て受け取られる。これらの受信機は、コヒーレントに同期し、６つのアンテナに
接続された信号の間の関係する位相情報を保存する。各受信機は、信号を１つの
アンテナからベースバンドへダウンコンバート（ｄｏｗｎｃｏｎｖｅｒｔ）し、
その後、ＩおよびＱ信号成分を生成するように、信号をデジタル化する。この時
点で、様々なユーザからの信号が、まだ区別されていない。受信機バンク１６４
によって生成される６つのデジタル化された信号は、６つの信号バッファ１６６
の対応するバンクに送られる。各信号バッファは、いくつかの最近受け取ったデ
ジタル化された信号フレームをカバーするデータサンプルを格納する。典型的に
、各バッファは、３つ以上のデータのフレームを格納するために十分な大きさで
ある。１．２５ｍｓの周期的な間隔で、バッファコントロール回路１６８は、現
在各バッファにある信号フレームからパワーコントロールグループを選択するた
めに用いられる、バッファアドレスを計算する。特定のバッファアドレスは、計
算され、各パワーグループの時間間隔の間、アクティブなパワーグループが、１
６個までの個別のユーザ電話のうちの１つから選択される。従って、６つのバッ
ファの各々からの出力は、約３フレーム遅延された、選択されたパワーグループ
のデータストリームである。ただし、フレーム内の１６個のパワーグル−プの間
隔の各々は、１６個までの個別のユーザ信号のうちの１つからのアクティブなパ
ワーグループを含み得る。バッファコントロール１６８は、信号バッファバンク
１６６内のバッファへと、信号のコモンセットを送る。これらの信号は、バッフ
ァレコードおよびプレイバックアドレス、読み出し／書き込み信号、ならびにバ
ッファ構成データを含む。

【００２６】 バッファバンク１６６からの６つのデータストリームは、逆拡散のために、６
つの対応する逆拡散器１７０のバンクに送られる。各逆拡散器において、選択さ
れたパワーグループの入来データストリームが、データを逆拡散するために、適
切なＰＮシーケンスと相関される。ＣＤＭＡ通信システムにおいて、全てのユー
ザは、共通の周波数帯を共有し、異なる移動電話が個別のＰＮ拡散シーケンスの
使用によって、区別される。個別のＰＮシーケンスの間の、ローであるクロス相
関は、基地局のサービスエリア内の異なるユーザの間の干渉が少ないことを確実
にする。さらに、所与のＰＮシーケンスの個別の遅延されたバージョンの間のク
ロス相関がローであることは、１人のユーザから生じる信号の様々なマルチパス
部分の間の干渉が少ないことを確実にする。周知のタイミング同期技術が、用い
られ、各ユーザについて、マルチパス部分のＰＮシーケンスに、識別し、ロック
する。

【００２７】 従来の使用方法とは対照的に、本装置における逆拡散器のＰＮシーケンスは、
逆拡散器制御回路１７２によって１．２５ｍｓ毎に変更される。ＰＮシーケンス
は、パワーグループ間の移行と同期して変更され、これにより、１フレーム内の
１６個のパワーグループのそれぞれを処理する間に、逆拡散器は、１６ユーザの
１人に対応するＰＮシーケンスを用いる。従って、各逆拡散器からの出力は、１
フレームにおける１６個のパワーグループ間隔のそれぞれが、最大１６個のユー
ザ信号の１つからの逆拡散された信号を含む、逆拡散されたＩ／Ｑデータストリ
ームである。

【００２８】 結果的に得られる６個の信号データストリームが移動体電話から送信される情
報の全てを含むのではないことに留意されたい。むしろ、逆拡散器から出てくる
各フレームは、最大１６個の異なる移動体電話からの最大１６個のアクティブパ
ワーグループサンプルを含む。逆拡散は、本質的に、複数のマルチパス部分を、
チップ期間よりも大きな異なる遅延で分離するので、各移動体の全ての重要なマ
ルチパス部分の空間的シグネチャ（フィンガーと呼ぶ）を得ることが可能である
。本システムにおいては、移動体毎に最大４つのフィンガーを逆拡散することが
できる。以下でより詳細に説明するように、逆拡散器出力は、空間的信号情報を
決定するために用いられる。

【００２９】 ここで、バッファ制御回路１６８および逆拡散器制御回路１７２の動作を説明
する。共通組の信号を逆拡散器制御１７２から逆拡散器バンク１７０に送信する
。具体的には、これらの信号は、以下の２つのＰＮシーケンスを含む：組み合わ
されたＩ逆拡散シーケンス、および、組み合わされたＱ逆拡散シーケンス。これ
らのシーケンスのそれぞれは、送信機内における信号の拡散に関わる拡散信号の
全てのチップ毎の積である。ＩＳ−９５の場合、これらの拡散信号は、ロングコ
ード、Ｗａｌｓｈコード、およびショートＩまたはＱシーケンスを含む。

【００３０】 Ｗａｌｓｈコードは、通常、送信シンボルとして使用され、よって、送信信号
情報を含むことに留意されたい。しかし、本技術は、Ｗａｌｓｈコードを単なる
別の拡散信号として扱う。Ｗａｌｓｈコードを拡散信号の一部として含むことに
より、受信信号の位相を決定する際のＬＤＡ受信機における処理が改善される。
好適な実施形態においては、送信前に移動体において行われるように、デコード
されたデータビットをＣＳＭボードから畳み込みエンコーダ、インターリーバ、
およびＷａｌｓｈエンコーダを介して、送信することによりＷａｌｓｈコード情
報が得られる。本実施形態において説明されるＩＳ−９５規格においてＷａｌｓ
ｈコードが用いられているのと同様に、様々な他の規格において用いられる他の
コードまたはトレーニングシーケンスを用いることが可能であることが理解され
る。また、データストリームを生成するためにデコーダがＷａｌｓｈコードを決
定するので、原理的には、ＷａｌｓｈコードがＣＳＭボードによって提供され得
ることも理解される。現存のＣＳＭ集積回路は、Ｗａｌｓｈコード出力を提供し
ないが、将来的には、このような集積回路が製造されて、本発明のコンテキスト
において使用される可能性もある。

【００３１】 逆拡散ＩＲＱ（ＤＥＳ．ＩＲＱ）信号は、インターバル遷移のタイミング制御
を行う任意のパワーコントロールグループに発行され、マイクロプロセッサ１７
４をトリガして、次の組の逆拡散パラメータを逆拡散制御およびバッファ制御へ
とロードする。ＧＰＳ ＩＲＱは、各ＵＴＣ第２境界上で発行され、マイクロプ
ロセッサをトリガしてさまざまなハウスキーピングタスクを実行する。システム
バス１７６は、システム構成要素間で情報を搬送する。例えば、バス上を送信さ
れたデータは、システムリセットコマンド、データプレイバックについてのバッ
ファアドレス情報、逆拡散についてのＰＮシーケンス状態、データ逆拡散につい
てのＰＮマスク情報、データ逆拡散についてのウォルシュコード（Ｗａｌｓｈ
ｃｏｄｅ）、ならびにＣＳＭデータおよび制御情報を含む。

【００３２】 受信器バンク１６４によって生成された６個のデジタル化された信号は、サー
チャ、逆拡散器、高速アダマール変換（ＦＨＴ）プロセッサ、デインターリーバ
（ｄｅｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｒ）、デコーダ、ならびに、ウォルシュシンボルお
よび１６個までのモバイルデバイスから受信された信号からの他の信号情報を生
成するために要求される他の周知の回路を含む１６個の従来のＣＳＭ集積回路を
含む従来のＣＤＭＡモデムボード１７８に送信される。従来のＣＤＭＡモデムボ
ード１７８は、空間信号情報を生成しない。しかし、従来のＣＤＭＡモデムボー
ド１７８は、ユーザデバイスの各々によって伝送されたデータ、各ユーザについ
ての伝送速度、ＰＮシーケンス情報、ユーザあたり８個までの通路についてのフ
ィンガーオフセット情報、フレームオフセット情報、およびパワーグループ配置
情報を提供する。この情報は、データバス１７６上でマイクロプロセッサ１７４
に利用可能になり、マイクロプロセッサ１７４は、バス上をバッファ制御回路１
６８へと送信されるバッファアドレスおよびバス上を逆拡散器制御回路１７２に
送信されるＰＮシーケンスを計算する。バッファの３フレームの遅延の目的は、
マイクロプロセッサにバッファアドレス、ＰＮシーケンス、および他の制御パラ
メータを計算する時間を与えることである。ＧＰＳタイミング回路１８０は、正
確なタイミングおよび同期化情報を、ＣＤＭＡモデムボード１７８、バッファ制
御回路１６８、および逆拡散器制御回路１７２に提供するために使用される。Ｇ
ＰＳタイミング回路から受信器ボード１７８、バッファ制御１６８、および逆拡
散制御１７２に送信される信号は、ＣＨＩＰ×１６クロック（１．２２８８×１
６ＭＨｚ）および２秒信号あたり１つのパルス（平均第２信号）を含む。

【００３３】 逆拡散器１７０からの６個の出力データストリームは、ローパスフィルタでフ
ィルタリングされ、その後、ＤＳＰデータバス１８２上で利用可能になる。これ
らのサンプルは、その後、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１８４によって収
集される。ＤＳＰはまず、サンプリングされた信号の周波数誤差をヌル化するこ
とを目的とした周波数評価を実行する。この周波数誤差は、ユーザ送信機とベー
スステーション受信器との間での周波数の誤差が原因で起こる。周波数誤差は数
百ヘルツまでに達し得、信号が逆拡散され、ベースバンドへとダウンコンバート
される場合、この信号は、残りの非ゼロ周波数を有する。したがって、本システ
ムにおける信号サンプルが比較的長い期間にわたって平均化される場合、残りの
周波数は訂正されて、サンプルがゼロへと平均化されるのを防ぐ。したがって、
ＤＳＰはまず残りの周波数を判定し、その後、サンプルを平均化する前にそれを
訂正する。この訂正データは、受信器制御１８６によって使用されて、受信器周
波数および受信器１６４の減衰を設定する。

【００３４】 マイクロプロセッサ１７４によって実行される特定の機能は以下のものを含む
： １．ＣＳＭ、ＧＰＳタイミング、バッファ制御および逆拡散器制御を初期化す
ること。

【００３５】 ２．速度、オフセット、アクティブパワーグループ、および加入者の送信され
たデータを、ＣＳＭから読み出すこと。

【００３６】 ３．送信されたウォルシュコードを受信されたデータから計算すること。

【００３７】 ４．各パワーコントロールグループインターバル遷移の前に、逆拡散制御へと
ウォルシュコードをロードすること。

【００３８】 ５．各パワーコントロールグループインターバル遷移の前に、プレイバックア
ドレスをバッファ制御へとロードすること。

【００３９】 ６．加入者データをＤＳＰから受信して逆拡散すること。

【００４０】 ７．逆拡散器からＤＳＰへと送信された各バッチのデータについて、このデー
タに関連する加入者を識別するＤＳＰに記述子を送信すること。

【００４１】 ＤＳＰ１８４によって実行される特定の機能は以下のものを含む： １．各加入者について周波数誤差を計算すること。

【００４２】 ２．各受信されたデータバッチについての周波数誤差を訂正すること。

【００４３】 ３．各データバッチについての共分散（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ）を計算するこ
と。

【００４４】 ４．共分散行列を位置発見プロセッサ１８８に移動すること。

【００４５】 ５．マイクロプロセッサに命令を移動すること（例えば、加入者リストおよび
パラメータ）。

【００４６】 受信器制御１８６によって実行される特定の機能は以下のものを含む： １．受信器周波数の設定。

【００４７】 ２．受信器減衰の設定。

【００４８】 ＣＤＭＡ信号の空間シグネチャを計算するために、まずそれを逆拡散する必要
がある。しかし、空間シグネチャを判定するために、実際の情報データストリー
ムを捕捉または計算までする必要はない。本発明の空間シグネチャ測定技術の目
的上、重要な情報は、情報データストリーム自体ではなく、むしろ、部分的に、
アレイのアンテナ間の相対位相情報から得られる空間チャネル情報である。結果
的に、本技術は、動機、方法、および公知のＣＤＭＡ受信技術から得られる結果
の点で明確である。本技術は、ＣＤＭＡ通信システムにおいて、複数のユーザに
ついての空間信号情報を同時に判定する効率的な方法およびシステムを提供する
。

【００４９】 （データ収集および平均化） （信号バッチおよび標準的な平均化） 好適な実施形態において、特定のモバイルデバイスについてのｐ次元の受信さ
れた信号ｘ（ｔ）は、サンプリングインターバルの間に規則的にサンプリングさ
れて、１バッチの信号ベクトルサンプルｘ（ｔ₁）、ｘ（ｔ₂）、．．．ｘ（ｔ_N
）を生成する。図７Ａに示した実施形態において、１ｍｓサンプリングインター
バルの間に約１００個のサンプルが取り出される、つまり、１０μｓ毎に信号が
サンプリングされ、差分Δｔ_j＝｜ｔ_j−ｔ_j+1｜が１０μｓとなる。その後、１
ｍｓバッチにおけるこれら１００個のベクトルの外積が結合されて、上記バッチ
についてｐ×ｐ共分散行列を形成する。各モバイルデバイスに対して、図７Ｂに
示すように信号サンプルのバッチが５０ｍｓ毎に収集され、対応するバッチ共分
散行列が算出される。その後、所定のモバイルデバイスについてのバッチ共分散
行列は、図７Ｃに示すように、数秒間（例えば５ｓ）にわたって収集される。そ
の後、これらのバッチ共分散行列は平均化されて、ＴｒＲ＝１となるように正規
化されたｐ×ｐ信号共分散行列Ｒを形成する。この正規化共分散マトリクスは、
以下で説明するように、引き続いて行われる計算の基礎として使用される。

【００５０】 各バッチスパンは１ｍｓしかないので、５０ｍｓインターバル中には、この技
術を用いて５０個までの異なるユーザデバイスからの信号をサンプリングするの
に十分な時間が存在する。要するに、第１の１ｍｓインターバルの間に第１のユ
ーザデバイスからの信号がサンプリングされ、第２の１ｍｓインターバルの間に
第１のユーザデバイスからの信号がサンプリングされ、以下同様にサンプリング
が行われる。５０ｍｓ後、第１のユーザデバイスからの信号が再びサンプリング
される。

【００５１】 また、他のさまざまな値を用いて、時間インターバル、バッチ毎にサンプリン
グされた信号ベクトルの数等について、同様のサンプリング方法を実行し得るこ
とが、当業者に明らかである。さらに、非均一なサンプリングスキームも使用し
得る。このサンプリングスキームでは、各モバイルが、物理的移動の速度に逆比
例する期間において、または他の基準にしたがって、サンプリングされる。ここ
での説明は、１つのユーザデバイスからの信号の処理に焦点を当てたが、好適な
実施形態において、本明細書中に記載した技術は、複数のユーザからの信号に応
用される。

【００５２】 このサンプリングプロシージャはＡＭＰＳセルラー規格に適切であるが、他の
さまざまな変調スキームにも同様に適合できることが当業者に理解される。ＣＤ
ＭＡセルラーネットワークの場合、例えば、アンテナアレイからの拡散スペクト
ル信号が、デジタル化され、同期化されたマルチチャネル逆拡散器を通過して、
各モバイルに対応するｐ次元のアレイベクトルｘ（ｔ）を生成する。その後、こ
れらのベクトルは、上で概説した様態で、サンプリングされ、平均化されて、共
分散行列を形成する。このようなＣＤＭＡインプリメンテーションのより特定的
な詳細を、ここで説明する。

【００５３】 好適な実施形態において、長さ１．２５ｍｓの時間インターバル内で、所定の
モバイルについて、１バッチの信号が６０ｍｓ毎に収集される。したがって、６
０ｍｓ間に、４８個までの異なるモバイルがサンプリングされ得る。明らかなこ
とに、１．２５ｍｓバッチインターバル長を減少する、または、６０ｍｓ反復イ
ンターバル増加することにより、より多くのモバイルが処理され得る。さらに、
ハードウェアは、複数のモバイルが連続的ではなく並列的に処理されるように複
製され得る。これらのさまざまなインプリメンテーションは、さまざまな交換を
含むが、本発明の本質的な技術は変更しない。

【００５４】 各バッチにおける信号の外積が結合されて、バッチ共分散行列を形成する。多
重フィンガーからの信号が利用可能である場合、各バッチについてバッチ共分散
行列が存在する。その後、各フィンガーについてのバッチ共分散は、数秒にわた
って平均化されて、信号共分散マトリクスＲを形成する。多重フィンガーが存在
する場合、多重信号共分散行列が存在する。

【００５５】 サンプリングされた時間遅延および相関データも、数秒間にわたって、類似の
様態で平均化される。これらの平均化技術は、測定されたシグネチャにおけるノ
イズの影響を低減するのを助ける。

【００５６】 （速度依存型平均化） 均一な平均化に加えて、様々なタイプの不均一の平均化が用いられ、信号獲得
の効率および性能を増加させ得る。特に、図７Ｄに関して記載されるように、モ
バイルデバイスの速度の評価を用いて、平均化を制御し得る。所定のモバイルデ
バイスの場合、約１００バッチのバッチ共分散行列が、ｐ×ｐ信号の共分散行列
Ｒを形成するために先に上述したように数秒に亘って平均化される。本発明の速
度依存型平均化技術によると、この初期共分散行列はＲ_t0で示される（ここでｔ
０はＲが測定された時間である）。リアルタイムでシステムが動作を継続するの
で、別の信号共分散行列Ｒ_t1が、同様の方法で時間ｔ０と後の時間ｔ１との間で
経過する数秒に亘って測定されたバッチ共分散行列から決定される。この様態で
、信号共分散行列Ｒ_t0，Ｒ_t1，Ｒ_t2，．．．，Ｒ_tnが生成される（ここでＲ_tnは
最も新しい共分散行列を示す）。好ましくは、差Δｔ_i＝｜ｔ_i−ｔ_i+1｜は、０
．１から２０秒の範囲内であるが、より好ましくは１と１０秒との間であり、最
も好ましくは５秒である（均一なサンプルを仮定）。

【００５７】 本発明の教授によれば、平均信号共分散

【００５８】

【数１】 は、リアルタイムで共分散行列Ｒ_t0，Ｒ_t1，Ｒ_t2，．．．，Ｒ_tn１次結合を形成
することによって生成される。好適な実施形態において、共分散行列にける特定
の様態で結合され、送信器の速度（それぞれｖ_t0，．．．，ｖ_tn）の評価に依存
した平均共分散行列を生成する。好ましくは、平均共分散行列を形成するために
結合された共分散行列が、送信器が距離Ｄ（ここでＤは較正されたシグネチャ位
置間の平均空間的スパンに対応する所定の距離である）を移動する時間間隔に亘
って収集されたものである。一般的に、速度の評価値が大きい場合、次いで行列
が最も新しい共分散行列が平均共分散に大きく寄与するように結合される。一方
、あまり新しくない共分散行列は比較的、平均共分散行列に寄与しない。逆に、
速度の評価値が小さい場合、あまり新しくない共分散行列の寄与はそれほど重要
ではない。速度の評価が、当該分野で公知の様々な技術を用いて決定され得る。
あるいは、速度は、本発明の技術から導出される最近の位置評価に基づいて、ま
たは以下に記述されるように最近の共分散行列から直接評価され得る。この説明
の目的のために、本出願にらは速度の評価が正の速度の大きさであると仮定する
。

【００５９】 好適な実施形態の一実施において、平均共分散行列

【００６０】

【数２】 が以下の評価によって算出される。

【００６１】

【数３】 ここでＤ_m＝ｖ_tmΔｔ_m＋・・・＋ｖ_tnΔｔ_nおよびｍは

【００６２】

【数４】 となるように選択される。つまり、ｍは過去の共分散行列Ｒ_tm，．．．，Ｒ_tnが
送信器が距離Ｄを移動する時間間隔に亘って収集されたものであるように選択さ
れる。時間間隔Δｔ_m，．．．，Δｔ_nが一定と仮定すると、過去の共分散行列の
相対質量を決定する係数は評価される送信器の速度に比例するということに留意
されたい。従って微小速度に対応する共分散行列は、大きな速度に対応する共分
散行列よりも平均共分散行列にあまり寄与しない。この一般的な原理によると、
当業者は過去の共分散行列から平均共分散行列を算出するために他の多くの式を
作成し得る。

【００６３】 好適な実施形態の別の実施において、平均共分散行列が最も最近の過去の共分
散行列および速度の評価、ならびに最後の平均共分散行列から算出される。つま
り、

【００６４】

【数５】 は以下の式によって評価することにより帰納的に算出される。

【００６５】

【数６】 ここでｆは送信器の信号から評価された現在の速度ｖ_tnの関数であり、現在の共
分散行列Ｒｔｎ、最も最近よりも前の平均共分散行列

【００６６】

【数７】 である。これは共分散行列

【００６７】

【数８】 が同様に以下の式

【００６８】

【数９】 から算出されるので、帰納的定義である。 従って、１つには、以下のように書くことが可能である。

【００６９】

【数１０】 ここでｖ_t0，．．．，ｖ_tnは時間ｔ₀，．．．，ｔ_nにおける評価された速度であ
る。多くの可能な関数ｆが使用目的で選択され得るが、一実施において関数ｆは
次の

【００７０】

【数１１】 の１次結合を形成することによって定義される。ここでλ_tnは０と１との間の値
をとる速度依存係数である。１に近いλ_tn値は、過去の共分散情報の大きな保持
となり、一方０に近いλ_tn値は、過去の共分散情報の大きな忘れとなる。

【００７１】 本発明の一実施において、λ_t0，．．．，λ_tn値は、時間依存速度の推定値ｖ _t0 ，．．．，ｖ_tnから算出される。λ_tn値は、極めて大きな速度の推定値ｖ_tnが
０に近いλ_tn値となるように算出され、従って過去の共分散情報の大きな忘れと
なり、一方極めて小さな速度の推定値は、１に近いかまたは等しいλ_tn値となり
、従って過去の共分散情報の大きなまたは全保持となる。多くの式がこれらの特
性を有しているが、λ_tn算出のための式の一例は、以下である。

【００７２】

【数１２】 ここで、Δｔ_nは数秒のオーダーであり、Ｄは数十メートルのオーダーであり、
ｖ_tnは送信器の現在の推定値である。例えば、Δｔ_n＝１ｓおよびＤ＝２５ｍの
場合、λ_tn＝１となる。一方、ｖ_tn＝２５ｍ／ｓ＝９０ｋｍ／ｈｒの速度は、λ _tn ＝ｅ^-1＝０．３６８となり得る。λ_tnのための多くの他の式を用いて実質的に
等価な効果をもたらすことが理解され得る。例えば、 λ_tn＝１／（１＋ｖ_tn） または λ_tn＝１／（１＋（ｖ_tn）²） である。

【００７３】 別の実施形態において、λ_tn値は、所定値λ₁，．．．，λ_mの有限集合から選
択される。選択された特定の値は、ｖ_tn値に依存する。例えば、

【００７４】

【数１３】 ここでｖ_lowおよびｖ_highは所定の低速度および高速度のそれぞれの閾値である
。

【００７５】 過去の共分散行列から平均共分散行列を算出するためのこの技術は、重要な利
点である。極めて遅い移動または定常の送信器の現在の共分散行列は、移動送信
器のそれよりも少ない情報を有するので、現在の共分散行列は位置と弱く関係し
、位置発見プロセス内に曖昧さをもたらす。しかし本発明の技術は、速度が微小
であるかまたはゼロである場合、過去の共分散情報を保持し、この問題を克服す
る。一方、送信器がすばやく移動している場合、現在の共分散行列は現在の位置
と強く関係し、一方過去の共分散行列は過去の位置と強く関係する。現在の技術
は、この場合において過去の共分散情報を忘れるので、現在の位置と最も強く関
係する平均共分散行列を生成する自動的に適応する方法を提供する。

【００７６】 （シグネチャ計算） モバイルデバイスの信号シグネチャは、アンテナアレイで受信される信号から
得られる基本的な空間チャネル情報をキャプチャする。信号シグネチャは空間チ
ャネル情報に依存するので、可動の空間位置と強く関係する。好ましくは信号シ
グネチャは、空間チャネルの位置依存型局面を含み、好ましくはノイズのような
位置非依存型局面を可能な限り除去する。より好ましくは、信号シグネチャがそ
の環境における複数の伝播効果から得られる信号マルチパス情報を含み、好まし
くはこのマルチパス情報は、アンテナアレイで測定される位相および振幅情報か
ら得られる。最も好ましくは、信号シグネチャは、以下の１つ以上の要素を含む
。それらの要素は、信号共分散行列の空間的部分空間、信号マルチパス部の相対
的時間遅延、および補正情報コードである。シグネチャはまた、信号のより高次
のスペクトル等の別の方法で表され得る。信号部分空間はまた、キュミュラント
および信号共分散行列により表される２次の統計に関連してより高次の統計を含
む他の技術を介して求められ得る。次いで、キュミュラントを用いて、共分散行
列単独よりも可能なより多くの位相情報を回復し、さらに加法的なガウス観測ノ
イズの存在下でより頑強な特性を有する。

【００７７】 （共分散行列部分空間の計算） 好ましい実施形態において、信号シグネチャは、その主な構成要素として、単
一の共分散行列Ｒの主要固有ベクトルによってスパンされた、単一の部分空間Ｕ
を含む。この主要固有ベクトルは、Ｒの固有ベクトルとして定義され、総信号エ
ネルギーの少なくともある割合を選択的にキャプチャする最大の固有ベクトルに
対応する。好ましくは、この割合は少なくとも７０％であるが、より好ましくは
、９０％である。信号部分空間は、いくつかの異なる基準によって決定され得る
ことは、強調されるべきである。

【００７８】 ＣＤＭＡシステムの場合、ｑ信号部分空間Ｕ（１），・・・，Ｕ（ｑ）は、好
ましくは、ｑフィンガーのｑ信号共分散行列Ｒ（１），・・・，Ｒ（ｑ）に関し
て計算される。フィンガーｉにおける各マルチパス信号は、通常、余分なディメ
ンションを部分空間Ｕ（ｉ）に与える。従って、部分空間は、重要なマルチパス
が存在するロケーションへの依存性を強める。

【００７９】 （相関関係および時間遅延情報） 信号部分空間に加えて、マルチパス部分に関する微分時間遅延はまた、信号シ
グネチャの一部として使用され得る。これらの遅延は、信号シグネチャをさらに
増強するように使用され得、それによりさらなるロケーション依存性を提供する
。結果として、遅延は、そのシステムに増大されたロケーション正確性を提供し
、ロケーションにおける曖昧さを解消するためにも使用され得、例えば、狭帯域
変調スキームを使用する据え置き電話機の場合に生じる（注。いくつかの異なる
基地局に到達する直接信号の時間差からなる従来技術における時間差データと対
照的に、本明細書中で使用される微分時間遅延は、単一基地局に到達するマルチ
パス信号部分の間の時間差を含む。）。

【００８０】 一実施形態において、マルチパス信号の間の微分時間遅延は、以下のように計
算され得る。まず、例えばハイオーダ（ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ）統計のような、
従来技術で周知の技術による較正手順の間に、アレイ応答行列Ａの理解不能な見
積もりが行われる。行列Ａの行は、線形独立なアレイ応答ベクトルの組からなる
。微分遅延が、信号帯域の相互作用と比較して小さい場合、トランスミッタの作
動を利用して、信号および行列式Ａを非相関化する。次に、重量行列ＷをＷＡ＝
Ｉのように決定するために使用される。Ｗおよびサンプル化された信号を使用し
て、次に、ｑマルチパス信号部分が解決され、それらの相対時間遅延、τ（１）
，・・・，τ（ｑ）を計算する。各ロケーションに関連するこれらの時間遅延お
よび行列Ａは、較正データベースに格納される。（信号部分空間は、Ａから決定
されるため、Ａが格納される場合、信号部分空間を格納することは必要でない。
）トランスミッタを未知のロケーションに配置しようとした場合、データベース
上の追加情報は、以下のように正確さを改善するために使用され得る。部分集合
の組み合わせを使用して、可能なロケーションの組を決定した後、格納された行
列Ａは、較正手順で行われるように、サンプル化された信号に基づいて微分時間
遅延を計算するために使用される。次に、これらの時間遅延は、格納された時間
遅延と比較され、ロケーションの曖昧さを解消するのに役立つ。

【００８１】 ＣＤＭＡの実施の場合、理解不能な見積もり技術は時間遅延τ（１），・・・
，τ（ｑ）を得るためには必要とされない。なぜなら、この遅延情報は、上述さ
れたような信号取得によって提供されるからである。好ましくは、時間遅延シグ
ネチャは、τ＝［τ（１），・・・，τ（ｑ）]^T で定義されるベクトルとして
示される。さらに、ＣＤＭＡの実施はまた、Ｃ＝［Ｃ^(1)T，・・・，Ｃ^(P)T］^T
として示されるコード相互関係データを提供する。ここで、Ｃ⁽ⁱ⁾＝［Ｃ⁽ⁱ⁾（τ
１），・・・，Ｃ⁽ⁱ⁾（τＬ）］^Tである。部分空間Ｕ（１），・・・，Ｕ（ｑ）
は、行列Ｃおよびベクトルτとともに、不可避的にロケーションに依存し、現在
のロケーションでのモバイルのための空間チャネルについての情報をキャプチャ
する、信号シグネチャを構築するために使用される。さらに、共分散行列Ｒ（１
），・・・，Ｒ（ｑ）は、シグネチャの一部としても使用され得る。

【００８２】 各ロケーションｄ_kに関するデータベース内の信号シグネチャは、好ましくは
、較正された空間シグネチャＳ_k＝｛Ｕ_k（１），・・・，Ｕ_k（ｑ）；Ｒ_k（１）
，・・・，Ｒ_k（ｑ）｝、較正された時間遅延シグネチャτ_k＝［τ_k（１），・
・・，τ_k（ｑ）]^T 、および相関された較正シグネチャＣ_k＝［Ｃ_k ^(1)T，・・
・，Ｃ_k ^(p)T］^Tを含む。信号シグネチャは、ここで得られた特定の実施例に限ら
ず、他の特徴も含み得ることは強調されるべきである。さらに、信号シグネチャ
は上述のすべての構成を含む必要はないことは、理解されるべきである。例えば
、唯一の部分空間Ｕ_kを含み得る。

【００８３】 （速度評価） 本発明に従って、電話のリアルタイム速度は、次の方法によって決定され得る
。１ミリ秒バッチサンプル化時間は、電話の動作と比較して短いため、バッチ共
分散行列は、近似的にランク１を有する。従って、Ｒでバッチ共分散行列を表す
と、以下のように表記され得る。

【００８４】

【数１４】 ここで、ｘｘ^Hは、Ｒに対するランク１の近似を表す。すなわち、ベクトルｘは
、Ｒの主要な固有ベクトルであり、そしてｘ^Hは、そのへルマン結合である。

【００８５】 Ｒが測定されて短時間δｔ（例えば、δｔ＝５０ミリ秒）後、再度１ミリ秒の
時間間隔をおいて測定された第２の共分散行列Ｒ’を考慮する。すると、Ｒ’は
以下のように書ける。

【００８６】

【数１５】 ここで、ｘ’（ｘ’）^Hは、Ｒ’に対するランク１の近似を表す。

【００８７】 典型的なマルチパス環境において、トランスミッタの物理的変位は、第１のオ
ーダの近似に対して、信号空間のベクトルｘとｘ’との間の角度の変位量に比例
している。間隔δｔの間の電話の変位量が大きければ大きいほど、ベクトルｘと
ｘ’との間の角度は大きくなる。従って、電話の速度を評価するために、既知の
時間間隔δｔだけ隔てられたｘについて、２つの連続した測定値を比較すること
によって、信号ベクトルの角速度を測定することが望ましい。しかし、ｘの計算
は、Ｒの固有値および固有ベクトルについての、コンピュターによる高度な計算
を含む。従って、本発明者らは、次の計算技術を利用して、複雑な計算を必要と
することなく、速度を決定した。 定義 δＲ＝Ｒ’−Ｒ （３） および δｘ＝ｘ’−ｘ （４） これらの定義を使用して、式２は、以下のように書ける。 Ｒ＋δＲ＝（ｘ＋δｘ）（ｘ＋δｘ）^H （５） 式５の右辺を展開して、以下の式を得る。 Ｒ＋δＲ＝ｘｘ^H＋δｘｘ^H＋ｘδｘ^H＋δｘδｘ^H （６） これから、式１を引いて、以下の式を得る。 δＲ＝δｘｘ^H＋ｘδｘ^H＋δｘδｘ^H （７） ここで、式７を使用して、

【００８８】

【数１６】 が計算され、結果の式を引いて、以下の式を得る。

【００８９】

【数１７】 定義 δｘ_T＝δｘ−（δｘ^Hｘｕ）ｘｕ （８） ここで、ＸＵ＝Ｘ／｜Ｘ｜は、ｘの方向の単位ベクトルである。従って、δｘ_T
は、ｘの方向のδｘの部分の引いたδｘである。従って、δｘの接線方向成分と
して、δｘ_Tが考えられる。

【００９０】 式９を使用して、式８は再度、以下のように書ける。

【００９１】

【数１８】 δθをｘ’とｘとの間の角とする。次に、δｘ_T＜＜ｘを仮定して、

【００９２】

【数１９】 および

【００９３】

【数２０】 が得られる。式１０にてこれを置換して、以下の式が得られる。

【００９４】

【数２１】 最後に、Ｒ＝ｘｘ^Hであるから、Ｔｒ（Ｒ）＝Ｔｒ（ｘｘ^H）＝｜ｘ｜²、および
｜ｘ｜⁴＝［Ｔｒ（Ｒ）]²が得られる。 これを、式１１で置換して以下の式を得る。

【００９５】

【数２２】 これをδθについて解いて以下の式を得る。

【００９６】

【数２３】 この式の右辺は、δＲおよびＲだけに関して、簡単な代数的な手法で計算され得
ることに留意されたい。従って、この式は、測定されたバッチ共分散行列から直
接、信号ベクトルの角度変化を計算するための簡単かつ計算効率の良い方法を提
供する関数である。

【００９７】 電話の１次近似へ物理的変位は、信号ベクトルの角変位に比例する。時間ｔで
の電話の速度の大きさを評価するには、従って、下記の式が計算される。

【００９８】 │Ｖ_t│＝αδθ／δｔ （１４） ここで、δは、測定値Ｒ’とＲとの間の時間差であり、αは、経験によって判
定される比例定数である。│Ｖ_t│は、典型的には５から５０ｍｓである期間δ
ｔにわたる速度の評価値であることに留意されたい。例えば１秒などのより長い
期間にわたる平均速度を得るには、上述した平均化および平滑化技術のうち任意
のものを、より長い期間内に収集された速度評価値の群に対して使用することが
できる。ｅｑｓ．１３および１４と同様の別の等式が、電話速度の同様の評価値
を作るために使用され得ることが理解される。このような実質的に同様である等
式は例えば、数学的に等価である等式だけではなく、量Ｔｒ（Ｒ）、Ｔｒ（δＲ
）とＴｒ（δＲδＲ^H）との同様の組合せを伴う等式またはこれらの量の倍数も
含む。この等式の本質的な特徴は、簡単で、ＲおよびＲ’のみについての閉じた
形式の式であることである。速度の方向は、位置発見システムを用いて判定され
た連続的な位置を比較することにより評価され得ることもまた理解される。この
方向評価値と大きさの評価値とを組み合わせれば、実際の速度ベクトルｖを評価
することができる。

【００９９】 │Ｖ│の数値は、位置発見システムの性能を改善するためだけではなく、送信
器の動きが分かっていると有用である別の用途にのためにも多様な方法で使用さ
れ得る。

【０１００】 （較正データ収集工程） 本発明のリアルタイム位置判定技術は、較正された信号シグネチャ情報と関連
する位置とが格納されているデータベースを利用している。従って、このシステ
ムの初期化は好適には、信号シグネチャおよび位置情報を収集する較正工程を含
む。このようなデータを収集するための１つの工程は、以下のようなものである
。

【０１０１】 好適な較正工程によれば、較正ビークルは、ＬＤＡの近傍において任意の軌跡
を追跡する。このビークルは、アクティブなセルラー電話と、ＧＰＳ受信器と、
ビークルの軌跡に沿ったリアルタイムＧＰＳ位置データを格納するためのコンピ
ュータとを含む。代表的な較正工程において、軌跡に沿ったＧＰＳ位置データは
、ＧＰＳクロックタイムスタンプと共に、典型的には１０から１００ｍｓ程度の
間隔で定期的にコンピュータに格納される。その間、セルラー電話からの送信信
号は、ＬＤＡにおいて受信される。ＬＤＡもまた、ＧＰＳを装備している。そし
て、信号シグネチャが、計算され、ＧＰＳクロックタイムスタンプと共に格納さ
れる。ビークルおよびＬＤＡからのデータが組み合わされ、処理されるとき、標
準技術であり、ＬＤＡから得られる差分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）ＧＰＳ収
集データは、ＬＤＡにおいて測定された各シグネチャに対応するビークル位置を
高い精度で判定するために用いられる。信号シグネチャおよび位置情報は次いで
、原較正データとしてベースステーションに格納される。

【０１０２】 この較正工程は、いくつかのベースステーションおよび／またはサービスエリ
ア内を移動しているいくつかのビークルの同時使用を含み得ることに留意された
い。加えて、各ビークルは、異なるチャンネルで動作しているいくつかの電話を
含み得る。例えば、ＡＭＰＳ標準のためのインプレメンテーションにおいて、１
つのビークル中の６個の電話の１セットが、２ＭＨｚの周波数間隔で送信して、
信号シグネチャデータを１０ＭＨｚ帯域にわたる周波数範囲で堤供するために、
使用され得る。この場合、原較正データは、ビークル軌跡に沿った各位置の６つ
の周波数に対応する６個のシグネチャを含む。位置データは、ＧＰＳ技術以外の
技術またはＧＰＳ技術に加えられた技術から得られ得ることもまた理解される。
例えば、ＧＰＳ位置情報は、推測航法または別の航行情報により補足され得る。
このような補足位置情報は、ＧＰＳ受信が良好でない場合特に有用である。補足
位置情報は、上述のように、ＧＰＳ情報と共に格納され得り、そしてオフライン
工程において後処理され得る。あるいは、この位置情報は、較正工程の間、リア
ルタイムでベースステーションへと送信され得る。

【０１０３】 １つのビークルと１個の電話との較正工程の結果は、１個のセットの共分散行
列

【０１０４】

【数２４】 と、Ｎ個の対応位置の１個のセット

【０１０５】

【数２５】 とを含む１つの軌跡についての原較正データの１個の連続したセットである。こ
の１つの軌跡についての原較正データは、便宜上、１からＮまでの整数によりイ
ンデックス付けられ、順列付けられた対の１つのセット

【０１０６】

【数２６】 として表される。位置ｄ₁とインデックスｉとは、１対１で対応しているため、
位置は、対応する位置インデックスにより同定され得るか、またはその反対も可
能である。時間遅延および／またはコード相関情報もまた測定される場合、この
データもまた原較正データの一部として記録され、これにより、１つの軌跡につ
いてのデータが、順列付けられた３要素または順列付けられた４要素として表さ
れる。

【０１０７】 較正工程では典型的には、同時にまたは異なる時刻にＭ個のルートを追跡する
１つ以上のビークルを用いる。Ｍ個のルートから収集された原データは最初に、

【０１０８】

【数２７】 としてでも表されるＭ個のファイルの１セット内に格納される。共分散行列情報
のみが測定される場合、各ファイル

【０１０９】

【数２８】 は、順列付けられた対（Ｒ₁、ｄ₁）、．．．、（Ｒ_N(m)、ｄ_N(m)）の時間的に連
続したリストを含む。ここで、Ｎ（ｍ）は、ルートｍにおけるデータポイントの
数を示す。付加的な情報が測定される場合、各ファイルは、順列付けられた３要
素、４要素などのリストを含む。従って、各データポイントは、ユニークなイン
デックス対（ｍ、ｎ）を割り当てられ得る。ここで、表１に示すように、ｍ＝１
、．．．、Ｍは、ルートを表し、ｎ＝１、．．．、Ｎ（ｍ）は、ルート内のデー
タポイントを表す。

【０１１０】

【表１】 各ルートｍは通常、異なる数のデータポイントＮ（ｍ）を有することに留意さ
れたい。従って、表１の列は、行と同一の数を必ずしも有するわけではない。

【０１１１】 原較正データは、表２に示すように、Ｋ個の較正された信号シグネチャおよび
Ｋ個の関連位置を含む較正データベースを形成するために用いられる。位置ｄ₁
、．．．、ｄ_Kのそれぞれは、２次元または３次元であり得り、そして最後に較
正された日付けが割り当てられ得る。各位置ｄ_Kについてのデータベース内の信
号シグネチャは、較正された空間的サブ空間情報Ｓ_kと、そしておそらくは較正
された時間遅延情報τ_kと、コード相関情報Ｃ_kとを含む。好適な実施形態におい
て、共分散シグネチャは、Ｓ_k＝｛Ｕ_k； Ｒ_k｝であり、または、マルチパス部
分を解けば、Ｓ_k＝｛Ｕ_k ⁽¹⁾、．．．、Ｕ_k ^(q)； Ｒ_k ⁽¹⁾、．．．、Ｒ_k ^(q)｝と
なる。時間遅延シグネチャは好適には、τ_k＝［τ_k ⁽¹⁾、．．．、τ_k ^(q)］^Tであ
り、コード相関シグネチャは、Ｃ_k＝［Ｃ_k ^(1)T、．．．、Ｃ_k ^(p)T］^Tである。信
号シグネチャは、本明細書中所与されている具対例に限定されるものではなく、
別の特徴も含み得ることが、強調されるべきである。

【０１１２】

【表２】 信号シグネチャは位置確認機能として比較的安定しているが、較正された信号
シグネチャのデータベースの精度に影響を与え得る、シグネチャにおける特定の
変化が実行され得る。そのような変化は、建物の建設または破壊、あるいは、マ
ルチパスに影響を与える自然環境における季節的な変化の結果として起こり得る
。従って、本発明の好適な実施形態は、データベースを更新する技術を含む。直
接的な方法は、較正手順を定期的間隔または継続的に実行することを含む。継続
的較正の費用効果的な方法として、商業用配送車の車隊を用いることができる。
そのような配送車は、典型的に地方の多くの地点を通過するので、これらの配送
車に専用の較正システムを積載でき、データベースの継続的なアップデートが可
能となる。あるいは（さらに）、サービス地点の較正のため、専門の車両を定期
的に出動できる。また、２つ以上の基地局が、そのような較正ユニットから同時
に信号を受け取ることのできる場合に、その信号は、これらすべての基地局によ
り、各データベースを自主的に較正するように用いることができることに留意さ
れたい。

【０１１３】 特定のデータベースの訂正を、（特別な較正システムの車両を用いずに）通常
の電話からの信号のみを用いて実行することもまた可能である。例えば、季節的
な大気中の変化がマルチパスに変更を引き起こす場合、数日から数週間にわたる
信号の分析は、集合的信号シグネチャの段階的なずれを検出することができる。
そのようなずれを明確に確認した後、データベースシグネチャはずれを補正する
ために訂正でき、これにより、較正手順を実行する必要性が排除される。同様の
技術が、環境中の反射物体の建設または破壊による、信号シグネチャの変化を補
正するデータベースを訂正するのに用いることができる。この場合、時間の経過
ごとの信号シグネチャの分析は、物体付近の位置と関連するそれらのシグネチャ
に対して、一貫し、かつ段階的なシフトを表示する。そのようなバイアスを確認
したことで、次にデータベースはしかるべく補正をすることができる。これらの
環境的バイアスの確認を補助するものとして、基地局は、互いに特定の情報を共
有し得る。例えば、ある位置のアレイ応答行列Ａである。両方の基地局がシフト
を検出した場合は、おそらく環境の変化によるものと思われる。基地局間におけ
るそのような情報を通信するのに、高い帯域幅の通信チャネルが必要ないことは
、著しい特徴といえる。さらに、これらのシフトを検出するのに、地理的および
環境的情報を用いることができる。例えば、主要幹線道路の位置は典型的には変
わらないため、そのような幹線道路沿いで定期的に追跡される車両は、既知の軌
跡を有する。この軌跡情報は、較正データにおけるずれを確認し、訂正するのに
用いることができる。

【０１１４】 送信器が静止しており、時間遅延の差が信号帯域幅の逆数よりもさらに小さい
場合、マルチパスおよびダイレクトパスの信号はコヒーレントとなることに留意
されたい。すなわち、マルチパスおよびダイレクトパスは、複雑スカラー要因に
よってのみ異なる。この場合、測定された信号部分空間は、マルチパス信号が、
信号部分空間に対して追加的な次元を与えないため、１次元である。反対に、移
動送信器は、いくつかの波長の直接およびマルチパス信号にわたって脱相関させ
る。例えば、移動送信器からの２つのマルチパス信号は、以降の（ｓｕｂｓｅｑ
ｕｅｎｔ）信号ベクトルｘ（ｔ₁）〜ｘ（ｔ_M）を十分に変化させることにより、
完全な部分空間の決定を可能とする。較正手順において、多次元的部分空間から
成る信号シグネチャを有することが好ましいため、本発明の較正手順は、直接お
よびマルチパス信号を有利に脱相関させるため移動車両を用いる。これにより、
完全な信号部分空間を決定できる。静止した送信器は１次元的な部分空間しか有
さないが、この部分空間は較正された信号部分空間内にあるため、移動送信器よ
りも確実性に欠けるが、送信器の位置を確認することがなお可能である。しかし
ながら、帯域幅変調方式または周波数ホッピングの場合、完全な信号部分空間は
、静止した送信器においても決定され得る。

【０１１５】 （較正データ処理） 好適な実施形態において、較正プロセスは、較正表を最適化するための後処理を
含む。この最適化は、冗長な情報の排除、より効率的な保存のためのデータの圧
縮、およびより効率的な検索のためのデータの体系化を含むことができる。生デ
ータは、主として較正データ収集の間の任意的かつ無制御な車両のスピードおよ
び軌跡により、冗長を含む。例えば、停止中、または非常に遅い移動車両は、ほ
ぼ同じ位置に対応する、多数の冗長なデータとなり得る（データポイントの均一
なサンプリングを想定した場合）。重なったルート軌跡もまた、冗長なデータポ
イントとなる。従って、この生データから最適の較正表を作成するためには、こ
れらの冗長性を取り除くことが有利である。後処理方法は、２つの主要部分から
なる。すなわち、データの関連付けおよびグリッド生成である。

【０１１６】 （データの関連付け） データの関連付け処理は、好ましくは２つのステップに分けられる。第１のス
テップは、各ルートにルート近傍物ファイルを生成する。一方で、第２のステッ
プは、全ルートに全ルート近傍物ファイルを生成する。

【０１１７】 第１のステップは、以下のように実行される。ルートｍにおける各データポイ
ント（ｍ、ｎ）に、同じルートｍにおける近傍物データポイントのリスト

【０１１８】

【数２９】 が決定される。近傍データポイントは、（ｍ、ｎ）の位置からの所定の位置Ｄよ
りも短い位置にある任意のデータポイントとなるように規定される。好適な実施
形態において、所定の距離Ｄは、５から１０メートルである。これは、現在のＧ
ＰＳ受信器のほぼ正確な精度であり、典型的な道路の車線幅に匹敵するからであ
る。他の距離Ｄもまた用いられ得ることを理解されたい。このようにして、ルー
トｍのルート近傍域ファイル

【０１１９】

【数３０】 は、ルートの各ポイントのルート近傍物リストを含むように作成される。表３は
、ルートｍにおけるすべてのポイントのルートｍのルート近傍物リストを含む、
ルート近傍域ファイル

【０１２０】

【数３１】を示す。

【０１２１】

【表３】 同様に、ルート近傍域ファイルは、各Ｍルート用に作成され、全Ｍルート近傍
域

【０１２２】

【数３２】 となる。これは各ルート

【０１２３】

【数３３】 に対応する。

【０１２４】 Ｍルート近傍域ファイルが作成されると、データの関連付け処理の第２のステ
ップが実行される。このステップにおいて、すべてのルートからの情報を結合し
て、全近傍域ファイル

【０１２５】

【数３４】 が作成される。全近傍域ファイル

【０１２６】

【数３５】 は、各ルートにおける各データポイントの全近傍物リストを含む。あるポイント
の全近傍物リストは、すべてのルートにおけるすべてのデータポイントから選択
されたポイントのすべての近傍物を含む。すなわち、ポイントの全近傍物リスト
は、同じルートの近傍物を含むだけでなく、その他のすべてのルートから得た近
傍物も含む。表４は、全近傍域ファイルの例を示す。

【０１２７】

【表４】 上記のデータ処理は、特定の汎用プロシージャを繰り返し実行することによっ
て簡便に行われ得る。基本的（ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ）プロシージャＮＥＩＧ
ＨＢＯＲ（ｍ₁，ｎ₁，ｍ₂，ｎ₂）は、ルートｍ₁内のＧＰＳ位置ｄ_n1とルートｍ₂ 内ＧＰＳ位置ｄ_n2との間のユークリッド距離を計算することによって、データポ
イント（ｍ₁，ｎ₁）が（ｍ₂，ｎ₂）の近傍物かどうかをチェックする。この距離
がＤメートル未満である場合、プロシージャはＴＲＵＥ値を返し、そうでない場
合には、偽の値を返す。このプロシージャを用いれば、ルートｍ₁内の各データ
ポイントについて、ルートｍ₂内の近傍ポイントのリストを計算するプロシージ
ャＡＳＳＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥＳ（ｍ₁，ｎ₁）を創出するのは簡単である。
ｍ₁＝ｍ₂の場合、このプロシージャを用いて、初期ルート近傍域（ｎｅｉｇｈｂ
ｏｒｈｏｏｄ）ファイルを生成することができる。また、このプロシージャを用
いて、ｍ₁≠ｍ₂である全ての場合についてこのプロシージャを呼び出し、各呼び
出しの結果を合計近傍域ファイルに加算することによって、ルート近傍域ファイ
ルのコレクションから合計近傍域ファイルを生成することも可能である。ＡＳＳ
ＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥＳは対称的、即ち、ＡＳＳＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥ
Ｓ（ｍ₁，ｍ₂）＝ＡＳＳＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥＳ（ｍ₂，ｍ₁）であるので、
距離計算の半分は行わなくてもよいことに留意されたい。

【０１２８】 全てのｍについてＡＳＳＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥＳ（Ｍ＋１，ｍ）を呼び出
すことにより、そして、全てのｍについてＡＳＳＯＣＩＡＴＥ＿ＲＯＵＴＥＳ（
ｍ，Ｍ＋１）を呼び出すことにより、新たなルートＭ＋１を合計近傍域ファイル
に加算することができる。この第１の一連の呼び出しにより、存在する全てのル
ートからの全ての近傍物が新たなルートに加算され、第２の一連の呼び出しによ
り、新たなルート内の近傍物が既存のルートに加算される。同様に、その他のル
ートについてデータポイントの合計近傍域リストに含まれ得る全てのデータポイ
ント（ｍ，１），．．．，（ｍ，Ｎ（ｍ））を除去し、これらのデータポイント
への全ての参照を除去することにより、任意のルートｍを合計近傍域ファイルか
ら削除することができる。

【０１２９】 （地理的ビン化（ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ ＢＩＮＮＩＮＧ）） ビン化プロシージャ（ｂｉｎｎｉｎｇ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）は、合計近傍域
ファイルの内容を用いて地理的ビン（ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｂｉｎｓ）の
コレクションを構築する。ビン（ｂｉｎ）は、１つ以上のルートの一部に対応す
る連続的な地理的地域として定義される。ビン化ステップは、複数のルートの軌
跡（ｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ）に対応するビンのコレクションを構築する。こ
のビンのコレクションは、ファイル較正テーブルの基本要素である。

【０１３０】 ビンは、以下のようにして、シーケンシャルに作成される。最初に、全てのル
ート内の全てのポイントを未ビン化（ｕｎｂｉｎｎｅｄ）としてタグ付けする。
現ルート変数は、初期的に、第１のルートとして設定され、現ルート内の現ポイ
ントは、初期的には、そのルート内の初期ポイントに設定される。次に、現ポイ
ントから、そのルート内の最後の連続ポイントであって現ポイントから最小ビン
化距離以内にあるポイントまでのポイントのシーケンスをカバーするビンが作成
される。以下でより詳細に説明するように、ビンには、そのビン内のシグネチャ
およびポイント位置に基づいて、あるビン位置およびあるシグネチャが割り当て
られる。ビン作成後、現ポイントは、そのビンの外にあるルートに沿った第１の
ポイントである。このポイントは、次のビンについての第１のポイントになり、
そして、新たなビンが作成される。このようにして、そのルート内にポイントが
なくなるまで、複数のビンがそのルートに沿って連続的に作成される。第１のル
ートがビン化された後、現ルートをインクリメントし、そして、次のルートにつ
いて同様にビン化を繰り返す。このようにして全てのルートがビン化されると、
ビン化プロシージャが完了する。

【０１３１】 単一のビンを作成するステップは以下のように行われる。初期ビンポイントを
、現ポイントとして設定する。そのポイントについて合計近傍物リストを調べる
ことによって、現ポイントの全ての近傍物を特定する。これらの近傍物は、現ポ
イントの円形近傍域（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）内にある（任意のルートから
の）ポイントである。これらの近傍物のリストおよび現ポイント自体から、全て
の未ビン化ポイントが選択される。ビンが完了したときに、これらの選択された
ポイントはビン化済みとしてタグ付けされ、これにより、これらのポイントが他
のビンのデータとして含まれないようになる。その後、これらのポイントの共分
散行列を平均化して、現ポイントに関連付けられた平均共分散行列Ｒを形成する
。その後、この平均共分散行列から、このポイントに対応する共分散シグネチャ
Ｕが決定される。好適な実施形態において、共分散行列Ｒに対応する共分散シグ
ネチャＵは、Ｒの支配（ｄｏｍｉｎａｎｔ）固有ベクトルによって張られる部分
空間である。さらに、共分散行列自体を、シグネチャとして使用することができ
る。現ポイントの近傍物の内に未ビン化ポイントが全くない場合、そのポイント
についてシグネチャ値は全く計算されない。未処理データが時間遅延およびコー
ド相関データを含む場合、これらは、そのポイントについて、平均化され、その
シグネチャ値内に含まれる。

【０１３２】 その後、現ポイントを、現ルート内の次のポイントにインクリメントする。現
ポイントが、初期ビンポイントから所定のビン化距離（例えば、３０メートル）
未満である場合、上記プロシージャを繰り返して、このポイントについて再びシ
グネチャを作成する。結果的に、初期ビンポイントから所定ビン化距離以内にあ
る、現ルートに沿った複数のポイントに対応する一連のシグネチャ値が得られる
。概して、ビン化距離は、近傍物距離Ｄよりも大きい任意の値として選択され得
る。好適な実施形態において、ビン化距離は、典型的な郊外型環境の場合の約５
０メートルとして選択される。密集都市型環境の場合、ビン化距離は、好ましく
は、３０メートルであり、田舎の環境においては、ビン化距離は、好ましくは、
５０メートル以上である。その後、所与のビン内のシグネチャ値を平均化して、
ビンシグネチャを形成し、そして、対応する位置を平均化して、平均位置を形成
する。ビン位置は、平均位置に最も近いデータポイントの位置として選択される
。

【０１３３】 上記ステップの変形例においては、図８Ａおよび図８Ｂに示すように、各ビン
は、複数のサブビンに分割される。サブビンの大きさおよび形状は、位置情報誤
差によって決定される。差分補正を用いたＧＰＳの場合、サブビンは、好ましく
は、その大きさが約１０ｍである正方形であり、ビンは約３０ｍの大きさを有す
る。未処理データポイントの位置は、図面中、白丸で示されている。図８Ａは、
車両ルートを点線で示している。図８Ｂは、９個のサブビンを含むビンの詳細を
示している。各サブビンについて、その位置がこのサブビン内にある共分散行列
の平均Ｒを、それらの位置の重心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）ｄと共に、計算する。こ
れらのサブビンの重心は、図８Ｂ中、黒丸で示されている。複数のビンについて
、この同じプロシージャを繰り返す。即ち、各ビンｋについて、そのビンに属す
るサブビン共分散Ｒの平均Ｒ_kを、そのビン内のサブビン位置ｄの重心ｄ_kと共に
、計算する。このビンについての重心は、図面中、丸付き「ｘ」印で示されてい
る。さらに、Ｒ_kからビンシグネチャＵ_kを計算する。

【０１３４】 そのルート内のポイントが全てビン化されるまで、このプロセスを続ける。そ
の後、その他のルートを同じ方法でビン化し、これにより、全てのルートからの
データを取り入れた較正テーブルが得られる。ＡＭＰＳ規格に適合した好適な実
施形態において、使用中の様々な異なる周波数バンドについて、個別の較正テー
ブル（例えば、周波数チャネルの各３〜６ＭＨｚバンドにつき、１つの較正テー
ブル）が構築される。従って、位置を導出するために使用される較正テーブルは
、信号の周波数に依存して選択される。

【０１３５】 多量の計算を不必要に繰り返すことなく、新たなルートからのデータを、現存
の較正テーブル内に取り入れることができる。具体的には、新たなルートからの
データを用いて、上述した方法で、新たな合計近傍物ファイルが作成される。新
たなルートの全ての近傍物、ならびに、その新たなルート内の全てのポイントは
、未ビン化としてタグ付けされる。その後、その新たなルートについて、ビン化
プロシージャを実行することによって、較正テーブルを更新することができる。

【０１３６】 最適化された較正テーブルは、時間的または空間的に冗長なデータを含まず、
各ビン内の平均化により、正確なデータを含む。この方法はまた、車両がとる具
体的なルートを制限しないという利点も有する。当業者であれば、本方法が、あ
る地域の連続的な地図を生成し、その精度が既存の調査地図の精度をしばしば上
回ることを理解する。従って、本方法には、高精度地図の作製、ならびに、位置
特定技術の用途がある。

【０１３７】 （データの圧縮および組織化（ｄａｔａ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ
ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）） 高速リアルタイム位置発見システムを提供するためには、較正データを効率的
に格納および組織化することが好ましい。信号シグネチャデータに加えて、予備
計算されたデータを格納することが好ましい。これにより、リアルタイム位置決
定を行う際により効率的にシグネチャマッチング処理を行うことが可能になる。
予備計算されるデータの種類の一例は、１組のＮ次ベクトルｗ₁，．．．，ｗ_Nで
あり、これらは、それぞれ、全Ｎ個の位置の共分散行列Ｒ₁，．．．，Ｒ_Nから導
出される。マッチング精度を高めるために、以下でより詳細に説明するように、
これらのベクトルをシグネチャマッチング処理において使用することが可能であ
る。各ベクトルは、ｗｋ＝［Ｔｒ｛Ｐ₁Ｒ_k｝，．．．，Ｔｒ｛Ｐ_NＲ_k｝］^T（但
し、Ｐ_i＝Ｕ_iＵ_i ^Hは、位置ｉの部分空間に対する射影作用素（ｐｒｏｊｅｃｔｏ
ｒ）である）によって定義される。従って、このベクトルの各要素Ｔｒ｛Ｐ_iＲ_k ｝によって、位置ｋの共分散行列Ｒ_kが位置ｉの部分空間Ｕ_iとオーバーラップす
る範囲が測定される。このベクトルを用いて、リアルタイム共分散行列Ｒを較正
共分散シグネチャにマッチングさせることが可能である。以下でより詳細に説明
するように、Ｒから同様のベクトルｗを計算することが可能であり、その後、量
Ｇ（ｗ，ｗ_k）＝｜ｗ−ｗ_k｜²を計算し、これにより、リアルタイムシグネチャ
の較正されたシグネチャとの類似度を測定する。これらのＮ次ベクトルは、大量
の格納スペースをとり得るので、それらの情報のよりコンパクトな表記を格納す
ることが望ましい。Ｔｒ｛Ｐ_iＲ_k｝＝ｐ_i ^Tｒ_k（但し、ｐ_iはＰ_iから導出される
ｐ²次ベクトルであり、ｒ_kはＲ_kから導出されるｐ²次ベクトルである）であるこ
とが示され得る。さらに、ｐ_iおよびｒ_kの両者は、実数ヨウ素を有する。従って
、ｗ_k＝［ｐ₁ ^Tｒ_k，．．．，ｐ_N ^Tｒ_k，］^Tである。より一般化すれば、任意のｐ
×ｐ共分散行列Ｒについて、ベクトルｗ＝［ｐ₁ ^Tｒ，．．．，ｐ_N ^Tｒ，］^T（但
し、ｒは、実数要素を有するｐ²次ベクトル）を導出することが可能である。必
要なデータ格納スペース、ならびに、リアルタイム位置発見の際にデータベース
サーチを行うのに必要な時間を低減するために、Ｎ次ベクトルｗ₁，．．．，ｗ_N の代わりに、ｐ²次ベクトルｒ₁，．．．，ｒ_Nを格納する。さらに、ｐ²次ベクト
ルｐ₁，．．．，ｐ_Nも格納する。その後、必要に応じて、ベクトルｗ₁，．．．
，ｗ_Nを容易に再構築することができる。

【０１３８】 他の同様の技術は、以下の方法に基づき、より一般的な距離関数（ｄｉｓｔａ
ｎｃｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）すなわち線形である必要のない関数に適用される。
行列Ｗ＝[ｗ₁，・・・，ｗ_N]の特異値分解（ＳＶＤ）が実行される。典型的には
、この行列のＳＶＤはＮよりも劇的に小さい有効ランクを有し得る。例えば、典
型的な約１００のみの統計学的に有意な優性な固有ベクトルは、Ｎ＝１０，００
０として、行列ＷのＳＶＤより生じる。これらの優性な固有ベクトルは行列Ｗの
部分空間Ｗ_sをスパンする。この部分空間上のプロジェクタは、ＰＷ_s＝Ｗ_sＷ_s ^H
である。ここで、ｋ＝１，・・・，Ｎにおいて、ｗ＝Ｗ_s ^Hｗおよびｗ _k＝Ｗ_s ^Hｗ_k である。ベクトルｗは、Ｗの優性な固有ベクトルによってスパンされた部分空間
上のＮ方向ベクトルｗのプロジェクションである。同様に、ベクトルｗ _kは、同
じ部分空間上のＮ次元ベクトルｗ_kのプロジェクションである。この部分空間の
次元は、典型的にＮより小さい規模のおよそ２つのオーダーである。結果的に、
ベクトルｗおよびｗ _kは、Ｎ未満の規模の２つから３つのオーダーの次元をも有
する。さらに、他の次元は無視されるので、オリジナルのＮ次元ベクトルがこの
ようなより低い次元ベクトルによって置き換えられることによって、有意な情報
が失われない。同様に、較正テーブルのサイズは、このようなＮ次元カウンター
パートよりはこのような低減されたベクトルが格納されることによって、規模の
２つ以上のオーダーによって低減され得る。

【０１３９】 ベクトルｗとＮベクトルｗ₁，・・・，ｗ_Nのセットのベクトルとのマッチング
は、ｋ＝１，・・・，Ｎにおける評価（ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ）Ｇ（ｗ，ｗ_k）
によって実行される。しかしながら、それは以下のように示され得る。

【０１４０】

【数３６】 このようにして、コンパクトベクトルｗおよびｗ _kは、オリジナルベクトルよ
りはリアルタイム計算において直接使用され得る。なぜなら、ｗおよびｗ _kの次
元は、ｗおよびｗ_kの次元よりもより小さいからであり、格納要求はより小さく
、計算がより早くなる。

【０１４１】 （アンテナアレイマニフォールドデータの評価） アレイマニフォールドベクトル｛ａ（θ）：θ＝θ₁，・・・，θ_L｝のアンテ
ナアレイのセットは、よく知られたアレイ較正手順を介して経験的に便利に決定
される。しかしながら、本発明の較正データは、アレイマニフォールドベクトル
が便利なアレイ較正手順を除いて決定されることを認める。かわりに、アレイマ
ニフォールドベクトルは、以下のシグネチャー較正テーブルから計算され得る。
図９に示すように、ＬＤＡ１９０のサービス領域は、較正位置のセットを含み、
図面では、円で囲まれた「ｘ」印で示される。サービス領域の角度セクターは、
角度θ周辺の中央の角度幅Δθを有するとみなす。好適な実施形態において、Δ
θの値はおよそ１度である。しかしながら、この特定の値は、本発明の実行にお
いて必要ではなく、他の様々な値が同様に用いられ得る。このセクターに含まれ
るのは様々な較正された位置であって、較正されたシグネチャー部分空間Ｕ₁，
・・・，Ｕ_kに対応する。これらの部分空間が与えられたセクターで確認された
後に、各部分空間Ｕ_iは、最大の固有ベクトルｅ_iが、同じ部分空間内における他
の固有ベクトルよりも顕著に大きい規模を有するかを決定するために試験される
。例えば、最大の固有ベクトルが所定のファクターにより次の最大の固有ベクト
ルより大きいならば、それは、他の全ての固有ベクトルよりも顕著に大きいと考
えられる。好ましくは、この所定のファクターは、少なくとも２であり、より好
ましくは１０以上である。この部分空間の試験の結果は、最大の固有ベクトルと
なる。例えば、全ての部分空間が顕著に大きい第１の固有ベクトルを有するなら
、最大の固有ベクトルのセットは、各部分空間ｅ_j，・・・，ｅ_kからの１つの固
有ベクトルを含み得る。これらの固有ベクトルは、セクターｅ_avの平均固有ベク
トルを形成するために組み合わされる。様々な技術がｅ_j，・・・，ｅ_kからｅ_av を決定するために用いられ得る。例えば、Ｋ固有ベクトルは行列においてスタッ
クされ、行列の分解された別個の値は、行列のベストランク−１近似を決定する
ために計算され得る。このベストランク−１近似は、ｅ_avの値として用いられる
。ｅ_avのより正確な評価は、初期のｅ_avの評価が使用され得、Ｋセットからのい
くつかのアウトライン固有ベクトルが排除され得、この手順は繰り返される。セ
クターのｅ_avの最終値は、セクターのアレイ較正ベクトルａ（θ）の初期の評価
として用いられる。同様の近似がＬＤＡにおける全てのセクターについてつくら
れる。これらの近似は、θに対するａ（θ）の値上の継続状態に行われることに
よって改変され得る。そのために、上記の手順は、ＬＤＡにおけるＬ次元θ_l，
・・・，θ_LのセットのＬアレイ較正ベクトルａ（θ_l），・・・，ａ（θ_L）の
セットを駆動し得る。

【０１４２】 位置データベースからのアレイ較正ベクトルを生成させるこの技術は、一般的
なアレイ較正ベクトルの知られた方法よりも重要な様々な利点があることに留意
されたい。従来技術は典型的に、アレイがインストールされ、特別なアンテナ範
囲で測定されることを要求する。知られた方法は、多くの存在するアンテナアレ
イにとって使い勝手が悪い。一方、本発明の方法は、アレイまたはそれをサポー
トする構造の性質上制限が無いので、存在するアンテナアレイにとって有効であ
る。

【０１４３】 （位置評価） 本発明の位置決定技術のアプローチは、位置の分からないモバイルデバイスの
リアルタイムシグネチャーの測定であって、シグネチャーは較正位置の同様のシ
グネチャーとマッチする。なぜなら、シグネチャーは、位置と高い相関性があり
、マッチングシグネチャのキャリブレート位置は、モバイルデバイスの位置に対
応し得る。様々なマッチング手順が、異なるタイプのシグネチャー、異なるマッ
チング技術、サーチ最適化アルゴリズム、あいまい低減技術等を含むように使用
される。マッチングの為に用いられる特定の技術の組み合わせは、使用可能なシ
グネチャー情報のタイプ、ワイヤレス環境の性質および他のファクターに依存し
得る。

【０１４４】 （共分散行列、時間遅延、および相関マッチング） 好ましい実施形態では、サービスエリアのモバイルデバイスの位置は、以下の
ように決定される。位置の知られていないデバイスからの信号の発生は、ＬＤＡ
で受信され、信号シグネチャーは、上記で詳細に開示内容によって信号から決定
される。１つの実施形態によると、シグネチャーは、共分散行列Ｒの信号を含む
共分散シグネチャーＳおよび信号部分空間Ｕを含む。他の実施形態によれば、シ
グネチャーは、各信号のｑマルチパス部の信号共分散行列および信号部分空間を
含む。すなわち、Ｓ＝｛Ｕ⁽¹⁾，・・・，Ｕ^(q)；Ｒ⁽¹⁾，・・・，Ｒ^(q)｝である
。さらに他の実施形態によれば、シグネチャーは、時間遅延および／またはコー
ド相関情報をまた含む。上記の較正テーブルの使用において、信号シグネチャー
は、Ｎ較正位置のセットに対応する較正された信号シグネチャーのセットに類似
する測定の使用と比較される。

【０１４５】 測定された空間シグネチャＳと、所与の較正された空間シグネチャＳ_kとの類
似度の測定は、２つのシグネチャをそれらの互いの接近度を示す数字に写像する
関数Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）を評価することによって決定され得る。Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）の値は
、測定された共分散シグネチャＳが較正されたシグネチャＳ_kと一致する可能性
を示す。それぞれのシグネチャＳ_kは、既知の位置ｄ_kと対応するので、Ｄ（Ｓ，
Ｓ_k）の値はまた、送信機が位置ｄ_kにある可能性を表す。１つの適当な定義によ
れば、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）は測定されたフィンガー共分散行列Ｒ⁽¹⁾，．．．，Ｒ^(q)
の対応する較正された部分空間への投影の軌跡の合計であり、以下のように計算
され得る。

【０１４６】

【数３７】 ここで、Ｐ_k ⁽ⁱ⁾＝Ｕ_k ⁽ⁱ⁾［Ｕ_k ⁽ⁱ⁾］^Hは、部分空間Ｕ_k ⁽ⁱ⁾へのプロジェクタであ
る。マルチパス部分が解決されない場合（すなわちｑ＝１）、この式はＤ（Ｓ，
Ｓ_k）＝ＴｒＰ_kＲ＝ｐ_k ^Tｒと簡略になる。ここにベクトルｐ_kとｒとは較正テー
ブルデータ圧縮に関連してすでに議論したｐ²次元のベクトルである。なお、こ
の特定の測定は、部分空間ＵがＲから計算されることを必要としない。すなわち
、これはＲのドミナントな固有ベクトルを計算することを必要としない。Ｄ（Ｓ
，Ｓ_k）は、信号共分散が任意の所与の較正シグネチャとどれほどよく似ている
かを測定する多くの他の方法によって定義され得ることが理解されるであろう。
例えば、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）は、部分空間ＵとＵ_kとの間の主角のコサイン自乗平均で
あると定義され得る。

【０１４７】 共分散シグネチャに加えて、信号シグネチャもまた信号についての時間コード
相互相関Ｃ＝［Ｃ^(1)T，．．．，Ｃ^(p)T］^Tを含みうる。これは、較正データベ
ースにおける類似コード相互相関と比較され得る。この比較は、例えば、最小自
乗差測定値を用いて行われ得る。例えば、測定された相互相関シグネチャＣ＝［
Ｃ^(1)T，．．．，Ｃ^(p)T］^Tと較正された相互相関シグネチャＣ_k＝［Ｃ_k ^(1)T，
．．．，Ｃ_k ^(p)T］^Tは、以下のように計算され得る。

【０１４８】

【数３８】 ここで、

【０１４９】

【数３９】 この関数Ｄ’（Ｃ，Ｃ_k）は、測定された信号コード相互相関と、較正された
位置ｋのコード相互相関との「距離」を与える。それは、０を１に写像する［０
，∞）から（０，１］への任意の種々の写像（例えば、ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｘ
））による類似度の測定に容易に変換され得る。この分離された測定は次に、Ｄ
（Ｓ，Ｓ_k）に加えて、例えば、コード相互相関と共分散部分空間測定値との両
方に関して測定された信号とよく一致するような位置のみを保つことによって、
一致の精度を向上させるために用いられ得る。

【０１５０】 同様に、測定された信号の時間遅延シグネチャτ＝［τ⁽¹⁾，．．．，τ^(q)］ ^T を、較正された時間遅延シグネチャτ_k＝［τ_k ⁽¹⁾，．．．，τ_k ^(q)］^Tと比較
して、差異度のさらなる測定値Ｄ”（τ，τ_k）を提供する。例えば、以下の計
算を行い得る。

【０１５１】

【数４０】 その後、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）およびＤ’（Ｃ，Ｃ_k）に加えて、このさらなる差異度
の測定値（または類似度の対応する測定値）を用いて、例えば、測定された信号
を３つ全ての測定値と近似にマッチングさせるこれらの位置を維持することによ
り、マッチングの正確性をさらに向上する。より一般的には、測定値Ｄ（Ｓ，Ｓ _k ）、Ｄ’（Ｃ，Ｃ_k）、およびＤ”（τ，τ_k）のさまざまな組み合わせをさま
ざまな方法で用いて、位置を適切に選択することが理解される。シグネチャ間の
類似または差異の程度を測定する場合に、これらの関数を規定するために他の式
が使用され得ることも理解される。

【０１５２】 本発明のあるマッチング技術において、類似度および／または差異度の測定値
を使用して、以下のように、１セットの最も可能性の高い位置を選択する。まず
、Ｎ個の位置全てについてＤ（Ｓ，Ｓ_k）を評価することにより、１セットの最
も可能性の高い位置が、例えば、対応する較正された空間シグネチャが測定され
た空間シグネチャに最も近い較正された位置をとることによって選択され得る。
例えば、位置ｋ＝１，．．．，Ｎから、｛Ｄ（Ｓ，Ｓ_k(1)），．．．，Ｄ（Ｓ，
Ｓ_k(M)）｝がセット｛Ｄ（Ｓ，Ｓ₁），．．．，Ｄ（Ｓ，Ｓ_N）｝においてＭ個の
最大値からなるセットとなるように、Ｍ個の位置ｋ（１），．．．，ｋ（Ｍ）か
らなるサブセットを選択する。あるいは、対応する較正された空間シグネチャが
測定されたシグネチャに対する最小の類似の程度を少なくとも有するそれらの位
置をとることによって、可能性の高い位置のセットが選択され得る。例えば、ｊ
＝１，．．．，Ｍ，について、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k(j)）＞ｈ（ｈは所定の閾値）となる
ように、位置ｋ（１），ｋ（２），．．．，ｋ（Ｍ）からなるサブセットを選択
する。このサブセットのポイントを、ｈの値に対応する点線より上の点として図
１０に示す。

【０１５３】 １セットの可能性の高い位置を判定する別のアプローチは、ｚ＝Ｓ（ｘ，ｙ）
（関数Ｓは、Ｓ（ｘ_k，ｙ_k）＝Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）によって、バイナリ位置（ｂｉｎ
ｌｏｃａｔｉｏｎ）（ｘ_k，ｙ_k）＝ｄ_kに規定され、（ｘ，ｙ）の他の値にお
いて内挿される）によって規定される表面の地形的構造を考慮することである。
この表面Ｓの最小値に対応する位置は、モバイルの最も可能性の高い位置である
はずである。表面の系統的な検索または他の分析は、表面の異なる最小値に対応
する位置の小さなセットを生成するために使用され得る。最良のマッチが、これ
らの最小値のうちの最も小さいものに対応する。最もあり得るケースとして、実
際の位置が、最も小さな最小値、および複数の他の最小値の両方を近位に有する
。

【０１５４】 異なる測定値Ｄ’（Ｃ，Ｃ_k）およびＤ”（τ，τ_k）を用いて、可能性の高い
位置が同様に選択され得る。ここで、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）が類似度の測定値であるの
に対して、これらの測定値は差異度の測定値である。各測定値を用いて選択され
た可能性の高い位置のセットは、その後、結合またはインターセクトされて、１
セットの可能性の高い位置を獲得し得る。

【０１５５】 （シグネチャスペクトルマッチング） 位置発見システムの性能をさらに向上させるために、上記の技術に加えて、別
のマッチング技術が用いられ得る。この技術を説明するために、我々はまず、Ｎ
次元ベクトルｗをｗ＝[Ｄ（Ｓ，Ｓ₁），．．．Ｄ（Ｓ，Ｓ_N）]^Tと定義づける。

【０１５６】 ベクトルｗは、空間シグネチャＳがどのように、較正された空間シグネチャＳ ₁ ，．．．Ｓ_Nのセット全体に匹敵するかを特徴づける。このベクトルｗは、較正
されたシグネチャＳ₁，．．．Ｓ_Nのセット全体に対する、シグネチャＳの「スペ
クトル」を記載すると考えられ得る。このスペクトルは、図１０に示すように、
ｋに関する関数Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）のグラフとして視覚化され得る。同様に、Ｎベク
トルｗ₁，．．．，ｗ_Nのセットをｗｋ＝[Ｄ（Ｓ_k，Ｓ₁），．．．，Ｄ（Ｓ_k，Ｓ _N ）]^Tによって定義する。

【０１５７】 ベクトルｗ_kは、較正されたシグネチャＳ_kがどのように、較正された空間シグ
ネチャＳ₁，．．．Ｓ_Nのセット全体に匹敵するかを特徴づける。言いかえると、
ベクトルｗ_kは、較正されたシグネチャのセット全体に対する、較正されたシグ
ネチャＳ_kの「スペクトル」であり、ｗに関して図１０に示すグラフと同様のグ
ラフに対応する。

【０１５８】 シグネチャのスペクトルｗは、シグネチャに関する情報を含むため、マッチン
グに用いられ得る。特に、測定されたシグネチャのスペクトルｗは、各較正され
たシグネチャのスペクトルｗ_kと比較され得る。例えば、図１１は、スペクトル
ｗ_k(1)およびｗ_k(2)に関するグラフに重畳する、スペクトルｗに関するグラフを
示す。図から明らかなように、スペクトルｗ_k(2)は、スペクトルｗ_k(1)よりもス
ペクトルｗに似ている。従って、位置ｋ（１）よりも位置ｋ（２）である可能性
が高い。より概して述べると、スペクトルｗを各較正されたスペクトルｗ_kと比
較することにより、シグネチャ自体が選択されたように、１組の可能性のある位
置が選択され得る。例えば，リアルタイムシグネチャスペクトルｗと較正された
シグネチャスペクトルｗ_kとの差異Ｇの測定値を、何らかの差異測定を用いて定
義する。２つのベクトル間の距離を測定するには、多くの周知の技術がある。例
えば、ベクトル間の距離は、以下のように最小二乗差によって定義し得る．

【０１５９】

【数４１】 可能性のある位置のセットは、この差異の測定値のみを用いて、または上記の
様々な測定値との組合せを用いて、選択され得る。

【０１６０】 ベクトルｗとｗｋとの比較は、ベクトルのすべてのＮコンポーネントからの比
較情報を含むため、上記の技術は有利であり、位置の曖昧さを低減する。上記の
技術は、ｗのコンポーネントのみに基づいて位置を選択するわけではない。測定
された信号共分散と較正されたサブ空間とを比較するために、さらなる情報が用
いられ、より正確なマッチングが得られ得る。

【０１６１】 さらに、それぞれＤ’（Ｃ，Ｃ_k）およびＤ”（τ，τ_k）からのベクトルｗ’
およびｗ”を定義して、それぞれ関数Ｇ’（ｗ’，ｗ_k’）およびＧ”（ｗ”，
ｗ_k”）を獲得し得る。関数Ｇ、Ｇ’およびＧ”はその後、関数Ｄ、Ｄ’および
Ｄ”に関連して上述した技術を用いて、最も可能性のある位置のセットを選択す
るために、個別にまたは共に用いられ得る。上述した技術または類似の技術を用
いて位置を選択するために、測定値Ｄ、Ｄ’、Ｄ”、Ｇ、Ｇ’およびＧ”の様々
な組合せが、様々な様式で用いられ得ることが理解される。さらに、これらの測
定値を定義するために、他の公式が用いられ得ることも理解される。

【０１６２】 （計算最適化） Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）＝Ｔｒ｛Ｐ_kＲ｝の場合、この類似度基準は、単にＤ（Ｓ，Ｓ_k
）＝ｐ_k ^Tｒによって計算され得、ここで、ｐ_kはｐ_kから導かれるｐ²次元ベクト
ルであり、ｒはＲから導かれるｐ²次元ベクトルである。さらに、ｐ_kとｒとの両
方は、実数成分を有する。したがって、ｗ_k＝［ｐ₁ ^Tｒ_k，・・・，ｐ_N ^Tｒ_k］^Tお
よびｗ＝［ｐ₁ ^Tｒ，・・・，ｐ_N ^Tｒ］^Tである。この技術は、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）およ
びＧ（Ｗ，Ｗ_k）の計算を単純化するだけでなく、予め計算された値に必要な格
納空間の大きさを減らす。

【０１６３】 これらのｗおよびｗ_kの単純化された表記は、測定されたシグネチャの近接お
よび較正されたシグネチャは、以前のように、関数Ｄ（ｗ，ｗ_k）を用いて計算
され得る。しかし、この測定は、ベクトルのすべてのＮ成分を用いて規定された
。したがって、Ｄの計算を単純化することで、ベクトルの単純化された表記を使
用することが好ましい。Ｄの計算を単純化するためのそのような技術の一つは、
以下のようである。マトリクスＰ ^T＝［ｐ₁ ^T・・・ｐ_N ^T］およびＲ＝［ｒ１・・
・ｒ_N］を規定する。ここで、示されるように、Ｎ×Ｎ較正テーブル表マトリク
スＷ＝［ｗ１・・・Ｗｎ］はＶ＝Ｐ Ｒによって与えられ、 Ｇ（ｗ、ｗ_k）＝｜ｗ−ｗ_k｜² ＝｜Ｐｒ−Ｐｒ_k｜² ＝｜Ｑｒ−Ｑｒ_k｜² であり、ここで、Ｑ^TＱは、Ｐ ^T Ｐのチョレスキー（Ｃｈｏｌｅｓｋｙ）分解であ
る。Ｑは、ｐ²×ｐ²正方行列であり、ｒ_kとｒの両者はｐ²次元ベクトルであるの
で、ＱおよびＱｒ_kを格納し、Ｇ（ｗ、ｗ_k）＝｜Ｑｒ−Ｑｒ_k｜²を計算すること
は非常に簡単である。一般的な実施形態において、ｐ＝６およびＮ＝１０，００
０を用いて、この技術は、格納および計算を２つのオーダより大きい節約を提供
する。

【０１６４】 別の実施形態において、ベクトルｗ＝Ｗ_s ^Hｗは、Ｗ＝［ｗ₁・・・ｗ_N］の基本
固有ベクトル（ｄｏｍｉｎａｎｔ ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｓ）により占められ
るサブスペースＷｓ上のＮ次元ベクトルｗの投影である。同様に、ベクトルｗ＝
Ｗ_s ^Hｗ_kは、同じサブスペース上のＮ次元ベクトルｗ_kの投影である。これらのベ
クトルは、Ｎよりかなり小さい次元を有し、したがって、必要とする格納空間が
小さい。Ｎ個のベクトルｗ₁，・・・，ｗ_Nのセットにおけるベクトルとベクトル
ｗとのマッチングは、ｋ＝１，・・・，ＮでＧ（ｗ，ｗ_k）を評価することによ
って行われる。しかし、

【０１６５】

【数４２】 であることが示され得る。したがって、Ｇ（ｗ，ｗ_k）の計算はかなり単純化さ
れる。

【０１６６】 （角エネルギー分布マッチング） 上記技術を別々に、または、共に使用し得るシグネチャマッチングへの別のア
プローチは、アレイ多様体（ａｒｒａｙ ｍａｎｉｆｏｌｄ）ベクトル｛ａ（θ
）｝の使用を伴う。これらのベクトルは、上記のように、または他の公知の技術
によってシグネチャ較正情報を用いて決定され得る。これらのベクトルが公知で
あれば、それらは以下のようにモバイルデバイスを位置付けるために使用され得
る。デバイスの共分散マトリクスＲは、上記のように測定され、信号のための角
エネルギー分布Ｂ（θ）はそれぞれのθの値に対して計算される。一般に、約３
６０の値である。好適な実施形態において、角エネルギー分布はビーム形成計量
で以下のように計算される。

【０１６７】 Ｂ（θ）＝ａ（θ）^HＲａ（θ） あるいは、高分解角エネルギー分布計量は、ＭＵＳＩＣ計量のように使用され
得、 Ｂ（θ）＝ａ（θ）^HＵＵ^Hａ（θ） ここで、ＵはＲの基本固有ベクトルのマトリクスである。同じ関数は、較正され
た信号共分散マトリクスＲ₁，・・・，Ｒ_Nのそれぞれにたいして前もって予め計
算され得る。次いで、Ｎ個の較正されたロケーションのセットに対応するＮ個の
角エネルギー分布関数Ｂ₁（θ），・・・，Ｂ_N（θ）のセットを得る。ビーム形
成計量のために、 Ｂ_k（θ）＝ａ（θ）^HＲ_kａ（θ） を計算する。

【０１６８】 あるいは、ＭＵＳＩＣ計量のために、 Ｂ_k（θ）＝ａ（θ）^HＵ_kＵ_k ^Hａ（θ） を計算し、ここで、Ｕ_kはＲ_kの基本固有ベクトルのマトリクスある。関数Ｂ₁（
θ），・・・，Ｂ_N（θ）のこのセットは、好ましくは、事前に計算され、較正
データベースにおいて格納される。

【０１６９】 好適な実施形態において、モバイルデバイスからの信号のリアルタイム角エネ
ルギー分布Ｂ（θ）を較正された角エネルギー分布Ｂ₁（θ），・・・，Ｂ_N（θ
）と比較することによって、見込みのあるロケーションのセットが決定される。
好適な実施形態において、これらの分布は、統計的測定Ｇを用いて比較され、Ｂ
と較正された分布Ｂ₁，・・・，Ｂ_Nのそれぞれとの間の類似度を測定する。例え
ば上記測定Ｇは平方差によって規定され得る。

【０１７０】

【数４３】 ここで、合計は全ての角度θ＝１，・・・，３６０に対するものである。あるい
は、計量Ｇは、クルバック−リーブラー（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｉｅｂｌｅｒ）
または他の計量として、規定され得る。この類似測定Ｇを用いることで、すぐに
、好ましいロケーションのセットは、類似度測定Ｄ，Ｄ’，Ｄ”，Ｇ，Ｇ’およ
びＧ”に対してすでに上記したような技術を用いて選択される。

【０１７１】 （付加的多義性減少技術） 多義性を解消し、マッチングを向上するためのさまざまなタイプのシグネチャ
分析を使用する上記の技術に加えて、多義性を解消し、ロケーション決定技術の
精度を向上させるためにさまざまな他の技術が使用され得る。

【０１７２】 （マップ比較） 多義性を減少させる技術は、計算された見込みのあるロケーションとマップ上
のロケーションとを比較することである。例えば、モバイルデバイスが移動する
ことが知られている場合、公知の道路に制限された乗り物内が最も見込みがある
と仮定され得る。したがって、オフロードロケーションは削除またはより低い確
率で割り当てられ得る。モバイルが大きな速度を有している場合は特にそうであ
る。

【０１７３】 （トラッキング） 多義性を解消する別の技術は、数分または数秒の過程で測定された見込みのあ
るロケーションのセットに関連する動きトラッキングシステム（ｍｏｔｉｏｎ
ｔａｒｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）である。時間の経過に対するフォンロケーシ
ョン（ｐｈｏｎｅ ｌｏｃａｔｉａｏｎ）の起こり得る変化についての現実的な
仮定を用いて、ロケーションの多義性は減少または解消され得る。例えば、サー
ビスエリアのある位置付けされた領域に位置するフォンが突然数マイル離れた別
のロケーションに移動することは起こりにくい。すなわち、動きの継続性の制限
を使用することが可能であり、それにより、別のロケーションの確率を削除また
は減少させる。

【０１７４】 好適なトラッキング技術は、図１２に関連して記載される。この技術は、時間
の経過にたいする見込みのあるロケーションのセットからの形成される軌道、い
わゆるトラック、を含む。これらのトラックは、図で曲線によって示される。こ
の技術は、また、見込みのあるロケーションの連続するそれぞれのセットが得ら
れる場合にトラックを更新する工程と、さまざまなトラックの確率を決定する工
程を包含する。同様の技術は軍事ターゲットトラッキングの分野において周知で
ある。やがて、所定の点での現在のトラックは、トラックの最近のロケーション
に対応する終点、および予測された次の点を有する。終点は、図においてトラッ
クの右端で黒丸として示され、一方、予測された次の点は、白丸として示される
。破線として示される予測線により、終点と予測された次の点とが結ばれる。次
いで、上記のマッチング技術を用いることによって、見込みのあるロケーション
の次の測定されたセットに対応する点のセットが得られる。これらの測定された
点は、結ばれていない黒丸として示される。一般に、見込みのあるロケーション
の次の測定されたセットにおいて、ある点はトラックの予測された次の点に近く
、別の点は近くにはない。明らかに、現在のトラックに近い点が実際のロケーシ
ョンに対応する可能性が高い。

【０１７５】 トラックのセットおよび見込みのあるロケーションのセットが仮定される場合
、それぞれのトラックについて予測された次のロケーションを計算（ｃａｌｃｕ
ｌａｔｅ）し、その分散を計算（ｃｏｍｐｕｔｅ）（例えば、周知のカルマンフ
ィルタ（Ｋｓｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒを用いて）させる。トラックにおけるデー
タ点の確率を使用して、トラックの演繹的確率を計算する。次に、トラックの予
測された次のロケーションと見込みのあるロケーションの測定されたセットとの
間の全ての可能なペアをなす関連性の間で、上記ペアをなす関連性の帰納的確率
を最大化する関連性を決定させる。すなわち、予測されたトラックロケーション
と実際のロケーションとの間のベストマッチを見出させる。所定の関連性の閾値
より大きい距離である関連性を削除させる。所定の数の連続する関連性の不全を
有するトラックを終了させる。関連しないロケーションに対して、新しいトラッ
クを始める。新しいトラックは、確認されるまで一時的なものと考慮される。Ｉ
ロケーションがＪの連続する試み外で関連している場合、一時的なトラックが確
認される。整数ＩおよびＪは特定の所望なシステムトラッキング性能に依存して
選択される設計パラメータである。次いで全てのトラックは、周知のカルマン（
Ｋａｌｍａｎ）フィルタを用いてフィルタされる。モバイルデバイスの最も見込
みのあるロケーションは、最も見込みのあるトラックの新しい（フィルタリング
された）終点である。一般に、誤ったロケーションに対しさまざまな短いトラッ
クが対応し、正しいロケーションに対し長いトラックが対応する。他のトラッキ
ング方法を使用することで、同様の結果を得ることができる。さらに、このトラ
ッキング方法は、多義性を減少させる他の方法を、１つまたは組み合わせて、使
用され得る。

【０１７６】 （多数サイトデータ） 曖昧さを解決する他の技術は、多数のＬＤＡから得られる、あり得る位置の集
合を結合することである。この技術は、例えば中央ハブを介して、互いに通信し
ているいくつかのＬＤＡの集合を利用する。図１３に示されるように、ハブ１９
２は、多数のＬＤＡ１９６、１９８および２００に接続された通信線１９４上で
位置情報を収集する。それぞれのＬＤＡはモバイル２０２から信号を受信し、そ
の現在位置を推定し、それらの位置推定を従来の通信線１９４上でハブ１９２に
対して伝送する。このように、位置推定は多数のＬＤＡにより独立して得られ、
ハブに送信される。多数のＬＤＡが同一のモバイル機器についてあり得る位置の
集合を決定した場合、その位置推定の精度と信頼度とを向上するためにハブはそ
れらの集合を二分し得、あるいは結合し得る。

【０１７７】 異なったＬＤＡへの信号の伝播経路は異なり、従って、真の位置のみが全ての
集合に共通となりやすいため、別個のＬＤＡからのあり得る位置の集合の結合は
、曖昧さを低減する。その結果、この技術は位置の曖昧さを低減するのに高い効
果があることがわかる。位置情報は、別々のＬＤＡのそれぞれにおいて独立して
決定されるので、ＬＤＡの間の時間の同期は必要でないことに留意することが重
要である。これに対して、従来の位置決定技術は、異なるベースステーションで
受信される信号の到達時間差を測定するために、しばしば、多数のベースステー
ションにおける正確な同期を必要とする。このような技術はまた、未処理のタイ
ミングデータのバッチを位置決定の計算のため中央ハブに送信するのに、高いバ
ンド幅の通信を必要とする。これに対して、本発明の技術は、それぞれのＬＤＡ
で未処理のデータから位置を計算し、あり得る位置の小さな集合しかハブには送
信しない。このように、高速で、高いバンド幅の通信線は必要でない。

【０１７８】 多数サイトの曖昧さ低減の他のバージョンでは、あり得る位置のデータをＬＤ
Ａからハブに送信するのでなく、信号共分散行列がハブに送信され、シグネチャ
照合がそれぞれのＬＤＡによってではなくハブによって実行される。この方法で
は、それぞれのＬＤＡからの較正データは、それぞれのＬＤＡにではなくハブに
格納される。このシステムアーキテクチャは、ＬＤＡのハードウェアコストを低
減する。一方、ハブは、好ましくは１以上の非常に強力なコンピュータを備え、
ハブはそのコンピュータをハブが関わる全てのＬＤＡについてシグネチャ照合を
実行するために使用する。この照合を実行する１つのアプローチは、それぞれの
ＬＤＡで使用されていたであろう照合プロセスを単純に使用し、次に、上述した
ように曖昧さを低減するために、個々に得られたあり得る位置を結合する。ある
いは、ハブは、より高度な照合を実行するために、多数のＬＤＡからのシグネチ
ャデータを有しているという事実を利用することも可能である。この考えを実現
するための１つの技術は以下の通りである。Ｇ₁（ｋ）を第１のＬＤＡにおいて
測定されたシグネチャと、同一のＬＤＡについての位置ｋに対応する較正された
シグネチャとの差の測定値とする。例えば、ｗおよびｗ_kがこのＬＤＡにおける
測定された、および較正されたスペクトラムである場合、Ｇ₁（ｋ）はＧ₁（ｋ）
＝Ｇ₁（ｗ，ｗ_k）により定義され得る。また、Ｇ₁（ｋ）は、上述された種々の
他の測定値を用いても定義され得る。同様に、Ｇ₂（ｋ）を第２のＬＤＡにおい
て測定されたシグネチャと、同一のＬＤＡについての位置ｋに対応する較正され
たシグネチャとの差の測定値と定義する。ここに、Ｇ₁（ｋ）およびＧ₂（ｋ）を
別々に用いてあり得る位置の集合を選択するのではなく、Ｇ₁（ｋ）およびＧ₂（
ｋ）を一緒に用いてあり得る位置の集合を１ステップで選択しうる。例えば、Ｇ ₁ （ｋ）＋Ｇ₂（ｋ）＜Ｆとなるような位置ｋを選択する。ここにＦは所定の差分
閾値である。あるいは、全ての位置のうちで和Ｇ₁（ｋ）＋Ｇ₂（ｋ）が最小とな
るｋ（１），．．．，ｋ（Ｍ）のＭ個の位置の集合を選択し得る。この技術は、
較正されたデータベースの両方と信号とを同時に比較するので、信号をデータベ
ースと独立に比較する技術と比べて高い精度および曖昧さの低減が得られる。こ
の技術は、３以上のベースステーションに対して直接的に一般化することが当業
者によって理解され得る。それぞれの共分散行列は典型的には６×６行列に過ぎ
ず、典型的には５秒間に１度送信されるので、ＬＤＡからハブへの共分散行列の
伝送は、大きいバンド幅を必要としないことも当業者よって理解され得る。

【０１７９】 （効率的な探索技術） 実時間シグネチャ照合の計算効率を向上させるために、較正データは組織化さ
れ得、組織化された較正情報を探索するために探索技術が用いられ得る。１つの
探索技術によれば、図１４に示されるように、階層ツリー構造がＮ個の較正され
た位置の集合に関連付けられる。ツリー構造はいくつかのノードから構成され、
これらのノードは図に円で示される。それぞれのノードは１つの上位レベルのノ
ードに接続されており（図で「１」が中に示されている頂点ノードを除く）、そ
れぞれのノードはまた、いくつかの下位レベルのノードに接続されている（図で
「１／１０２４」が中に示されている底辺ノードを除く）。説明の単純化のため
に、図のツリーは、それぞれのノードから下方に延びる枝が２本しかない。好ま
しくは、実際にはそれぞれのノードから下方に延びる枝が４〜１６本あり、ノー
ドのレベルは３〜６である。ツリーの底辺レベルの葉ノードは、下位ノードを有
さない。

【０１８０】 周知のデータクラスタリング手法を用いて、それぞれの位置ｋはツリーの最下
位レベルの少なくとも１つの葉ノードに割り当てられる。典型的には、それぞれ
の葉ノードは１０〜３０の位置を含む。最下位から２番目のレベルのノードは、
それに接続される下位レベルのノードに含まれる点の和集合を含む。同様の関係
が、ツリーの他のノードの間にも成り立つ。このように、最上位のノードは較正
テーブルの全てのＮ個の位置のインデックスを含み、最上位から２番目のノード
はそれらのＮ個のインデックスの部分集合（必ずしも部分に分ける必要はない）
を含む。すでに議論したように、シグネチャは、好ましくは、測定されたシグネ
チャのスペクトラムｗを較正されたシグネチャのスペクトラムｗ_kと比較するこ
とにより照合される。しかしながら、このツリー探索技術は、他の照合技術と一
緒にも同様に使用され得る。しかしながら、以下の記述は、説明のために、照合
は信号スペクトラムを用いて実行されることを仮定する。

【０１８１】 ツリーのそれぞれのノードｑは、そのノードに関連して、ノードｑ内の位置に
対応するすべてのベクトルｗ_kを平均することによって計算される平均スペクト
ラムベクトルｗ_AV（ｑ）を有する。ノードｑにはまた、予め計算された次のパラ
メータが関連付けられている。 Ｇ_max（ｑ）＝ｍａｘ｛Ｇ（ｗ_av（ｑ），ｗ_k）、ただし位置ｋはノードｑ内｝ Ｇ_min（ｑ）＝ｍｉｎ｛Ｇ（ｗ_av（ｑ），ｗ_k）、ただし位置ｋはノードｑ内｝ それぞれの葉ノードは、そのノードに関連して、ノード内のｉ＞ｊであるよう
なすべてのｗ_i，ｗ_jの組について予め計算された距離Ｇ（ｗ_i，ｗ_j）の集合を有
する。これらの予め計算された値は、好ましくは較正テーブルデータとともに格
納され、テーブルが再較正されるごとに更新される。

【０１８２】 この階層ツリー構造および関連データを用いると、シグネチャ照合のための較
正データベースの探索プロセスはずっと効率的になる。好ましい探索技術は２つ
のフェーズを有する。照合の第１のフェーズで用いられるツリー探索手続は、周
知のブランチおよびバウンドアルゴリズムである。このアルゴリズムは、ツリー
をトラバースし、最適の照合を含み得ない全てのノードを探索から効率的に削除
する。探索からのノードの削除は、以下の規則に従って行われる。ノードｑは、 Ｇ（ｗ，ｗ_av（ｑ））−Ｇ_max（ｑ）＞Ｂ または Ｇ_min（ｑ）−Ｇ（ｗ，ｗ_av（ｑ））＞Ｂ のいずれかであれば削除される。ここに、Ｂは、ｗから、これまでツリーで考
慮されたベクトルのうち最良照合のベクトルまでの距離である。

【０１８３】 いったん葉ノードに到達すれば、ノード内での照合を実行するための効率的な
探索技術が用いられる。この技術では、そのノードについての予め計算された値
Ｇ（ｗ_i，ｗ_j）が、ノード内のベクトルをすばやく削除するために用いられる。
予め計算された距離Ｇ（ｗ_i，ｗ_j）を格納するのに必要な容量は、葉ノード内の
点の数の２乗であることに留意されたい。従って、格納に必要な容量を最小にす
るために、葉ノード内の点の数は小さく保たれることが好ましい。好ましい実施
の形態では、葉ノード内の点の数は典型的には１０と３０との間である。葉ノー
ドｑ内の点の探索プロセスからの削除は、次の規則を用いて行われる。位置ｄ_k
は、 ｜Ｇ（ｗ，ｗ_av（ｑ））−Ｇ（ｗ_k，ｗ_av（ｑ））｜＞Ｂ または ｜Ｇ（ｗ_s，ｗ_k）−Ｇ（ｗ_s，ｗ）｜＞Ｂ の場合に削除される。ここに、Ｂは、ｗから、これまでツリーで考慮されたベ
クトルの集合のうち最良照合のベクトルまでの距離であり、ｓは葉ノード内の特
別な点ｄ_sを指す。この規則は、１つの距離Ｇ（ｗ_s，ｗ）以外に新たな距離の計
算を必要としないことに留意されたい。このように、できるだけ多くの点をすば
やく削除するために、ｗ_sとｗとの距離が小さくなるようにｄ_sを選択することが
重要である。好ましい実施の形態では、ｄ_sについてのインデックスｓは、次の
近似基準に従って決定される。

【０１８４】 ｓ＝ａｒｇ ｍｉｎ_s ｍａｘ_k｛｜Ｇ（ｗ_s，ｗ_k）−Ｇ（ｗ_s，ｗ）｜²｝ または、 ｓ＝ａｒｇ ｍｉｎ_s ｛Σ_k｜Ｇ（ｗ_s，ｗ_k）−Ｇ（ｗ_s，ｗ）｜²｝ ここに、ｍａｘ_kおよびΣ_kは、これまでノード内で考慮された点に対応する全て
のインデックスｋについて計算され、ａｒｇ ｍｉｎ_s関数はノード内でまた考
慮されていない点に対応するすべてのインデックスｓを範囲とする。点を削除す
るこのプロセスは、葉ノード内のすべての点が削除されるか考慮されるまで続け
られる。

【０１８５】 この効率的な照合手続は、多数の最適位置の探索にも容易に拡張され得ること
に留意すべきである。あるいは、他の種々の基準を満たすあり得る位置の集合の
探索にも拡張され得る。例えば、あり得る位置ｄ_sについての１つの基準は、Ｇ
（ｗ_k，ｗ）＜αＢである。ここにＢは最良照合への距離であり、αは１より大
きい定数である。

【０１８６】 （位置情報のアプリケーション） 本発明の位置決定技術は、移動デバイスの実時間位置情報を、任意の同様の地
上基地システムよりも精度と信頼性とを伴って提供する。さらに、他のシステム
とは異なり、本技術は、移動デバイスの位置を決定するのに複数の基地局を必要
としないし、本技術は、既存の通信システム基地局または移動デバイスの改変を
必要としない。また本技術は、過酷な（ｓｅｖｅｒｅ）多重通路環境において正
確な位置情報を提供するという独自の利点を有する。さらに、本システムの精度
は、過酷な多重通路の存在において実際に向上する。本発明のこれらのおよび他
の利点は、長年にわたる無線通信システムの位置決定の問題に独自的かつ実用的
な解決策を提供する。過酷な多重経路環境および１つの基地局のみが移動デバイ
ス信号を受信し得る環境において、初めて正確な位置情報が決定され得る。さら
に、この正確な位置情報は、高価かつ精巧な改変、または既存の通信網ハードウ
ェアの交換を伴わずに提供され得る。従って、位置決定におけるこの顕著な向上
は、移動デバイスのユーザ、無線通信プロバイダ、および第三者に利益を供する
複数位置ベースサービスの広範かつ実用的な実現を可能にする技術を初めて提供
する。

【０１８７】 有用な実時間位置情報のアプリケーションが多く公知であったが、正確な位置
情報を獲得することが技術的および経済的に困難なため、商業的に実現されてこ
なかった。本発明がこれらの困難を克服するので、これらの望ましいアプリケー
ションが今や実現し得る。これらのアプリケーションは、従来技術において他の
位置決定技術と関連づけて説明されてきたが、これらの特定技術と無関係な程度
までなら、本発明の位置決定技術を活用するように適合し得る。換言すれば、従
来公知のアプリケーションにおいて、従来の位置発見技術に代えて、本位置発見
技術を代用することは、たいていの場合において明白かつ簡単な改変である。し
かしながら、本技術は位置発見の問題に対して独自の方法に基づくので、従来ま
ったく公知でない、新しくかつ有用な位置情報のアプリケーションが考案され得
ることに留意されたい。

【０１８８】 （無線加入者サービス） 本発明により提供される正確かつ信頼できる位置情報は、移動デバイスに対す
る多くの重要なサービスを提供するのに用いられ得る。

【０１８９】 （緊急出動） 無線デバイスのユーザが緊急事態を報告するための通報（例えば、９１１通報
）を行った場合、ユーザの位置が自動的に決定され、適切な当局に即座に転送さ
れ、迅速な対応を確実にする。特に、１つ以上のＬＤＡまたはＬＤＡハブから得
られた位置情報は、緊急出動者が、例えば、コンピュータネットワーク接続を介
してアクセスできる実時間位置データベースに格納される。通報者の位置は実時
間で追跡されているので、出動者および出動した緊急車両は、静止していないユ
ーザの位置を監視することができる。

【０１９０】 （位置ベースのサービス情報） また、位置情報は、例えば、ナビゲーションの方位および／または交通状態情
報を運転者に提供するためのサービス、または発信者に最寄りのレストラン、ガ
ソリンスタンド、自動現金支払機、駐車場、映画館などの情報を提供するための
サービスなど、位置により向上された情報サービスのために用いることができる
。例えば、本アプリケーションは、情報の売り手が発信者の実時間位置データベ
ースにアクセスできるようにすることで実施し得る。次に、発信者位置情報は、
位置表示されたサービスのデータベースにアクセスするために用いられ得る。情
報の売り手は、例えばウェブサイトまたは音声情報システムなどの自動システム
であり得る。

【０１９１】 （車両集団の管理） 商用車両集団の位置を実時間で追跡し、車両の管理を補助できる。例えば、自
動スマート車両スケジューリングは、実時間位置情報を用いて、車両の位置およ
び乗客または配達物の位置に基づき車両の使用を最適化できる。また、位置情報
は、その時点の交通状況、道路状況および道路工事に基づき、個々の車両によっ
て取られる経路を最適化するのにも用いられ得る。また、位置情報は、長期に渡
り車両利用を監視し、車両整備を計画するのにも使用され得る。

【０１９２】 （人物および物体の追跡） 位置情報は、子供、親、または他の人物の位置を遠隔的に監視するためにも用
いることができる。その人物は、ＬＤＡにより受信するのに十分強力な信号を周
期的に発振する小さなマイクロ発振器「タグ」を着用することのみを必要とする
。同様の「タグ」は、自動車などの物体に取り付けて、それらが迷ったり盗まれ
た場合の位置確認を補助するのにも使用できる。このアプリケーションの可能な
適用の１つでは「タグ」の位置が、ウェブサイトを介して、または電話により、
サービスを認可された加入者によりアクセスされ得る。

【０１９３】 （無線プロバイダサービス） 無線通信プロバイダは、位置情報を利用して、無線ネットワークを個人的かつ
集合的に管理し得る。例えば、位置情報は、自動中継、チャネル借用、チャネル
容量最適化に関するセル間のハンドオフを支援し、より効率よくセルの周波数を
割り付け、ネットワークの容量を増大するために使用され得る。また、位置情報
は、ネットワークにおける無線トラフィックを積極的に監視および／または管理
し、例えば、発信が途絶えた場所を決定し、新たな基地局が必要な場所を決定す
るのを支援するためにも使用され得る。位置情報は、位置ベースでのセル発信の
請求のためにも使用され得、セルの不正行為と戦うことも支援する。また、位置
情報は、アンテナ選択技術と組み合わせて用いられ得、個々のセル効率および容
量を向上させる。既存のセル基地局のアンテナは、異なる方位応答を有するので
、本技術は、現時点で存在するセル内の周波数チャネルのより効率のよい割当お
よび使用を可能にする。特に、位置情報を用いて異なるセクタ内でチャネルをプ
ールすることにより、基地局はブロッキングを低減し中継効率を高め得る。

【０１９４】 さらに、本方法により提供される位置情報は、受信および送信の両方において
ビーム形成することにより、既存の基地局の質を向上させ範囲を拡大するのに用
いることができる。受信では、較正テーブルに格納された行列Ａを用いて、最適
なビーム形成を計算し得る。送信では、送信周波数に対する対応Ａ行列を最初に
計算しなければならない。これは、探査技術、即ち、いくつかの異なる重さベク
トルを用いて移動体で受信された信号を計算することにより、較正プロセスの一
部として行い得る。次に、行列Ａがこのデータからオフラインで計算される。

【０１９５】 本位置情報発見方法は、位置分割多元接続（ＬＤＭＡ）を実施し、同一の基地
局エリアでいくつかの電話が同一の周波数を用いるのを可能にすることにより、
セルシステムの容量を増大するのに用いられ得る。サービスエリアを大きな空間
セクタに分割するスイッチビーム技術とは対照的に、ＬＤＭＡはサービスエリア
を小さな局在化サブセルに分割する。サブセルは、信号部分空間などの信号シグ
ニチャの計算に基づく。局在化サブセルの形状および大きさは、その環境の多重
経路反射器により決定される。特に、各サブセルは、独自の信号シグニチャによ
り特徴付けられるので、異なるサブセル内の送信機は、独特の信号シグニチャを
表示する。従って、本ＬＤＭＡ技術は、さもなくば同位置のスイッチビームセク
タに存在し得る妨害の分離をしばしば可能にする。

【０１９６】 本発明は、空間分割多重接続（ＳＤＭＡ）技術に比べ、基地局に関するデータ
ベースの較正がいったん決定されれば、位置ベース計算をオフラインで行い得る
という点で、重要な利点を有する。大量の処理を事前に実行しているので、周波
数割当およびビーム形成を実時間で迅速に実施し得る。一方、従来のＳＤＭＡ技
術は、実時間で複雑な演算を実行しなければならない。

【０１９７】 本スキームを実施するために、受信および送信の両方において、その周波数を
使用するすべての電話に対応するＡ行列の全集合からビーム形成が計算される。
すべてのユーザの位置を計算するためには、高次元統計など、統計的に無関係な
妨害の存在のもとでアレイベクトルを盲目的に推定し得る技術を組み込むように
、好適な実施形態を改変する。このステップは、１ｍｓのサンプリング間隔にわ
たり１００サンプル毎のバッチにおいて実行すべきである。このようなビーム形
成技術は、信号対雑音比などのビーム形成技術を向上させ、セルネットワークの
全体容量を増大し、より高い密度の基地局を分散させることを可能にする。ネッ
トワーク管理技術は、送信機の組の位置に基づき周波数を効率よく共有するよう
に最寄りの基地局を調節するのに用いられる。

【０１９８】 また、上述のシステムは、基地局のトラブルシューティングのための手段も供
給する。アレイ応答行列Ａは、基地局の多くのアンテナおよび／または設備の性
能を持続的に監視するのにも使用され得る。例えば、すべての位置に関するＡ行
列の要素の突然かつ劇的な変化は、おそらく基地局のハードウェア損傷による。
Ａ行列の検証は、損傷を分離し識別するのに使用され得る。Ａの小さな変化は、
基地局の些細なハードウェア変更および／または伝播環境の変化を示し得る。１
つの基地局でのアレイ内のそのような変化と、別の基地局での変化との比較は、
変化が１つの基地局に限定されているか共有環境内のすべての局に共通であるか
を決定するのに用いられ得る。

【０１９９】 （第三者サービス） 本発明により提供される位置情報は、様々な第三者エンティティにより、有利
な方法で使用され得る。例えば、ハイウェイ安全当局は、大都市の高速道路交通
を実時間で監視し、その時点での交通の流れ、渋滞、起こりそうな事故等に関す
る位置特定的な情報を獲得し得る。この情報は、運転者に、代わりの経路を取り
問題のエリアを避けるよう忠告するメッセージを自動的に表示し、および／また
は自動的に警察または消防の車両を出動させ、起こりそうな交通事故を調査する
ために用いられ得る。また、この交通情報は、その状況に影響され得ることを示
す位置にいる運転者に送られ得るか、または直接利用され得る。

【図面の簡単な説明】

【図１Ａ】 図１Ａは、本発明の既存の基地局と、位置決定装置（ＬＤＡ）との間の統合の
１つのレベルを図示する。図１Ａは、基地局と密接に統合されたＬＤＡを示す。

【図１Ｂ】 図１Ｂは、本発明の既存の基地局と、位置決定装置（ＬＤＡ）との間の統合の
１つのレベルを図示する。図１Ｂは、基地局と部分的に統合されたＬＤＡを示す
。

【図１Ｃ】 図１Ｃは、本発明の既存の基地局と、位置決定装置（ＬＤＡ）との間の統合の
１つのレベルを図示する。図１Ｃは、基地局とは直接的にを接続されていないＬ
ＤＡの独立型のインプリメンテーションを示す。

【図２】 図２は、図１Ａに示されたインプリメンテーションに対応する、基地局と統合
したＬＤＡのブロック図である。

【図３】 図３は、マルチパス伝搬効果に特徴づけられた空間チャネルを図示する。本発
明では、この空間チャネル情報は可動性の有る位置と密接な相関関係があるシグ
ネチャを構成するために測定され、用いられる。このシグネチャと、既知の位置
と関連する較正されたシグネチャとを比較し、モバイルデバイスの位置が予測さ
れる。

【図４】 図４は、ＣＤＭＡ無線システムに適した本発明の１つの実施形態によるＬＤＡ
のブロック図である。

【図５】 図５は、ＩＳ−９５基準によるＣＤＭＡ信号の時間構造を図示する。特に、Ｃ
ＤＭＡ信号は、それぞれが２０ミリ秒の長さを有する時間フレームのシークエン
スから成る。各フレームは、それぞれが１．２５ミリ秒の長さを有する１６の電
力制御群に分かれる。

【図６】 図６は、ＣＤＭＡ無線システムに適した本発明の１つの実施形態による有効受
信機構造のブロック図である。

【図７Ａ】 図７Ａは、本発明の１つの好適な実施形態で用いられる信号サンプリング機構
を図示する。図７Ａは、約１００の信号サンプルが、１ミリ秒のサンプリング間
隔中にどのようにして取られるかを図示する。

【図７Ｂ】 図７Ｂは、本発明の１つの好適な実施形態で用いられる信号サンプリング機構
を図示する。図７Ｂは、所与のモバイルデバイスからの信号サンプルの一群が、
５０ミリ秒ごとにどのようにして集められるかを図示する。

【図７Ｃ】 図７Ｃは、本発明の１つの好適な実施形態で用いられる信号サンプリング機構
を図示する。図７Ｃは、所与のモバイルデバイスのバッチ共分散マトリクスが、
２、３秒の間にどのようにして集められるかを図示する。

【図７Ｄ】 図７Ｄは、本発明の１つの好適な実施形態で用いられる信号サンプリング機構
を図示する。図７Ｄは、信号共分散マトリクスのシークエンスが時間の経過に応
じて、５秒ごとにそのシークエンスに加えられる１つの共分散マトリクスを伴っ
て生成される。

【図８Ａ】 図８Ａは、本発明の較正テーブル圧縮技術で用いられる地理的ビンおよびサブ
ビンの概略図である。示されるサブビンは幅が約１０ｍの正方形で、ビンは幅が
約３０ｍの正方形である。ローデータポイントの位置は、図面上で白丸で示され
ている。

【図８Ｂ】 図８Ｂは、本発明の較正テーブル圧縮技術で用いられる位置ビンおよびサブビ
ンの概略図である。示されるサブビンは幅が約１０ｍの正方形で、ビンは幅か約
３０ｍの正方形である。ローデータポイントの位置は、図面上で白丸で示されて
いる。

【図９】 図９は、図面上で×印を○で囲んで示されている、較正された位置の集合を含
むＬＤＡのサービス区域の例図である。角度幅Δθを有する角度θの周りを中心
としたサービス区域の角度セクタも示す。本発明の１つの局面によると、このセ
クタの較正されたシグニチャは、アレイ較正ベクトルを計算するために用いられ
る。

【図１０】 図１０は、較正された位置ｋに関する関数Ｄ（Ｓ，Ｓ_k）のグラフである。所
与の位置ｋの関数の値は、測定されたシグネチャＳと較正されたシグネチャＳ_k
との間の相似の測定である。このグラフはまた、較正されたシグネチャの全集合
Ｓ₁，．．．，Ｓ_Nに関するシグネチャＳの「スペクトラム」を表わす。１つのマ
ッチング技術によると、シグネチャＳを有するモバイルデバイスの尤らしい位置
は、Ｄ（Ｓ，Ｓ_k(j)）＞ｈでｊ＝１，．．．，Ｍ，であるような位置ｋ（１），
ｋ（２），．．．，ｋ（Ｍ）であり、ここでｈは所定の閾値である。この点の部
分集合は、図面上でｈの値に対応する点線より上の点として図示されている。

【図１１】 図１１は、２つの較正されたスペクトルｗ_k(1)およびｗ_k(2)のグラフと共に、
測定された信号のスペクトルｗのグラフを示す。好適なマッチングの技術による
と、スペクトルｗを有するモバイルデバイスの尤らしい位置は、ｗと較正された
スペクトルｗ₁，．．．，ｗ_Nを比較することで求められる。例えば、図から明ら
かなように、スペクトルｗ_k(2)は、スペクトルｗ_k(1)よりもスペクトルｗに類似
している。よって、位置ｋ（２）は、位置ｋ（１）よりも見込みがある。

【図１２】 図１２は、あいまいさを低減する好適な技術による、移動「トラック」のグラ
フ表示である。トラックは、図面上に実線の曲線で示されている。トラックは、
時間の経過につれて収集された尤らしい集合から導出される過去の仮の軌跡を表
わし、白丸で示される次の点の集合を予測するために用いられる。尤らしい位置
の現在の集合におけるあいまいさは、予測された次の点に近くない位置の蓋然を
減らすことにより低減され得る。

【図１３】 図１３は、複数のＬＤＡから得られた尤らしい位置の集合を合わせることによ
ってあいまいさを解消するための技術を備えるために用いられるシステムを示す
。中央のハブは、通信ライン上の位置情報を収集する。位置情報は、別々のＬＤ
Ａで独立して得られるので、あいまいさを減らし、かつ信頼度を増すために結合
され得る。

【図１４】 図１４は、リアルタイムシグネチャマッチングの計算効率を向上するための技
術で用いられる階層的木構造の概略図である。この木構造は、図面上で丸で示さ
れる複数のノードから成る。各構成された位置は、少なくとも１つのボトムノー
ドに割り当てられる。木構造の上側のノードは、そこから下方向に接続されてい
る全てのノードの集合体を含む。同様の較正されたシグネチャを探すさいに、こ
の木構造は大量の計算結果を削除するために用いられ得る。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 ０９／２７５，６５５ (32)優先日 平成11年３月24日(1999．3．24) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｕ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ， ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，Ｌ Ｋ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ， ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，Ｔ Ｍ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 ジャヤラマン， スリラム アメリカ合衆国 カリフォルニア 94066， サン ブルーノ， ナンバー201， ツ リートップス サークル 3300 (72)発明者 バー， アブラハム アメリカ合衆国 カリフォルニア 94303， パロ アルト， エル カジョン ウェ イ 936 (72)発明者 マーキン， マサン アメリカ合衆国 カリフォルニア 94583， サン ラモン， ショアライン サーク ル 105， アパートメント 411 (72)発明者 ラジャパクス， ラビ アメリカ合衆国 カリフォルニア 94109， サン フランシスコ， パイン ストリ ート ナンバー304 1448 (72)発明者 ラジオノブ， ブラディミール アメリカ合衆国 カリフォルニア 94583， サン ラモン， ナンバー12， リフレ クションズ ドライブ 130 (72)発明者 メン， ヤン アメリカ合衆国 カリフォルニア 94583， サン ラモン， ナンバー27， リフレ クションズ ドライブ 275 Ｆターム(参考） 5J062 AA08 5K067 AA02 BB02 BB21 CC24 DD20 EE02 EE10 EE16 JJ51 JJ61 KK03

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 モバイルデバイスおよび位置決定装置を備えたワイヤレス通
   信システムにおける位置評価のための方法であって、 ａ）該位置決定装置において、ｐ個のアンテナ要素を含むアンテナアレイに結
   合されたｐ個の受信器を用いて、ｐ個の信号のセットをコヒーレントに受信する
   ステップと、 ｂ）該位置決定装置において、該コヒーレントに受信されたｐ個の信号のセッ
   トから該モバイルデバイスについての信号シグネチャを計算するステップであっ
   て、該信号シグネチャは該モバイルデバイスと該位置決定装置との間の空間的チ
   ャネルを特徴付けている、ステップと、 ｃ）較正された信号シグネチャの所定のセットに対応する較正された位置の所
   定のセットから、確からしい位置のセットを選択するステップであって、該確か
   らしい位置を選択するステップは該信号シグネチャを同様な較正された信号シグ
   ネチャに対して照合するステップを包含する、ステップと、 を包含する、方法。
2. 【請求項２】 前記信号シグネチャは前記空間的チャネルのマルチパス情報
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記信号シグネチャを計算するステップは、前記受信された
   信号から得られるｐ次元の信号ベクトルのバッチを収集するステップを包含し、
   該ｐ次元信号ベクトルは、前記モバイルデバイスから発せられた信号を表してい
   る、請求項１に記載の方法。
4. 【請求項４】 前記信号シグネチャを計算するステップは信号共分散行列Ｒ
   を計算するステップをさらに包含し、該計算は、ｐ次元信号ベクトルの外積を結
   合するステップを包含する、請求項３に記載の方法。
5. 【請求項５】 前記信号シグネチャを計算するステップは、ｐ次元信号ベク
   トルの外積から得られた信号共分散行列を結合するステップを包含する、請求項
   １に記載の方法。
6. 【請求項６】 前記信号共分散行列を結合するステップは、前記モバイルデ
   バイスの評価速度から得られるファクタによって重み付けされた、信号共分散行
   列の線形結合を形成するステップを包含する、請求項５に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記結合ステップは、１対の最近測定された共分散行列から
   前記モバイルデバイスの速度を評価するステップを包含する、請求項５に記載の
   方法。
8. 【請求項８】 前記信号シグネチャを計算するステップは、前記ｐ個の信号
   の各々をｑ個のマルチパス部分に分解し、該ｑ個のマルチパス部分についてｑ個
   の信号共分散行列を計算するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
9. 【請求項９】 前記信号シグネチャを計算するステップは、前記ｐ個の信号
   の各々をｑ個のマルチパス部分に分解し、該ｑ個のマルチパス部分のｑ個の相対
   的時間的遅延時間を評価し、該ｑ個の相対的時間的遅延時間から時間的遅延シグ
   ネチャを形成するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
10. 【請求項１０】 前記信号シグネチャを計算するステップは、前記ｐ個の信
    号からｐ個のコード相関を導出し、該ｐ個コード相関からコード相関シグネチャ
    を形成するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
11. 【請求項１１】 前記選択ステップは、前記信号シグネチャと較正された信
    号シグネチャとの間の類似性を測定する関数を評価するステップを包含する、請
    求項１に記載の方法。
12. 【請求項１２】 前記関数を評価するステップは、信号共分散行列の較正さ
    れた共分散行列サブ空間への投影の跡を計算するステップを包含する、請求項１
    １に記載の方法。
13. 【請求項１３】 前記較正された信号シグネチャは、共分散行列シグネチャ
    、時間的遅延シグネチャ、コード相関シグネチャ、および角度エネルギー分布シ
    グネチャからなる群より選ばれたシグネチャを含むる、請求項１に記載の方法。
14. 【請求項１４】 前記選択ステップは、複数のシグネチャタイプについてシ
    グネチャ類似性関数を計算し、該計算された関数を結合するステップを包含する
    、請求項１に記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記較正された信号シグネチャは較正されたベクトルｗ_k
    のセットを含み、各較正されたベクトルｗ_kは、較正された信号共分散行列Ｒ_kと
    較正された信号共分散行列の群との間の類似度の尺度であり、該信号シグネチャ
    は、信号共分散行列と較正された信号共分散行列との間の類似度の尺度であるベ
    クトルｗを含む、請求項１に記載の方法。
16. 【請求項１６】 前記選択ステップは、ベクトルｗと較正されたベクトルｗ _k との差を計算するステップを包含する、請求項１５に記載の方法。
17. 【請求項１７】 ｗおよびｗ_kの次元はいずれもｐ²に等しい、請求項１５に
    記載の方法。
18. 【請求項１８】 前記選択ステップは、前記較正されたシグネチャをインデ
    ックス付けするツリー構造のノードをサーチするステップを包含する、請求項１
    に記載の方法。
19. 【請求項１９】 前記サーチステップは、前記ツリー構造のノードを消去し
    、残りのノード中において較正された位置をサーチするステップを包含する、請
    求項１８に記載の方法。
20. 【請求項２０】 前記選択ステップは前記位置決定装置によって行われる、
    請求項１に記載の方法。
21. 【請求項２１】 前記計算された信号シグネチャをハブに通信するステップ
    をさらに包含し、前記選択ステップは該ハブにおいて、好ましくは追加的な位置
    発見装置から通信された補足的な信号シグネチャを用いて行われる、請求項１に
    記載の方法。
22. 【請求項２２】 前記確からしい位置のセットを、該確からしい位置の地理
    的情報との比較に基づいて、改変するステップをさらに包含する、請求項１に記
    載の方法。
23. 【請求項２３】 確からしい位置の後続のセットを追跡するステップをさら
    に包含する、請求項１に記載の方法。
24. 【請求項２４】 前記較正された信号シグネチャの所定のセットを、該信号
    シグネチャおよび既知の地理的情報に基づいて更新するステップをさらに包含す
    る、請求項１に記載の方法。