JP2009545934A - マルチパスチャネル統計データを用いて見通し線（ｌｏｓ）と非ｌｏｓ（ｎｌｏｓ）とを識別する方法 - Google Patents

Abstract

非見通し線（ＮＬＯＳ）の識別及び緩和が、受信信号のマルチパス成分から得られたチャネル統計データに基づいて、無線測位システム内で実施される。統計データは、とがり、平均過剰遅延広がり、又は根二乗平均遅延広がりに基づくものとすることができる。その結果は、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４ａの超広帯域チャネルモデルを用いて妥当なものになる。ＩＥＥＥモデルに基づく振幅及び遅延の統計データは、対数正規確率変数であることが示される。結合尤度非検定がＬＯＳとＮＬＯＳの識別のために提示される。
【選択図】 図２

Description

関連出願の相互参照

本出願は、（ａ）２００６年８月３日出願の米国仮特許出願第６０／８２１３７８号、（ｂ）２００６年８月１１日出願の米国仮特許出願第６０／８２２１２７号、（ｃ）２００７年８月１日出願の米国特許出願第１１／８３２５４７号、及び（ｄ）２００７年８月１日出願の米国特許出願第１１／８３２５５１号、に関連するとともに、それらの優先権を主張する。これら出願のすべてを参照により本明細書に組み込む。米国指定に関し、本出願は、前述の米国特許出願第１１／８３２５５１号の後続出願である。

発明の分野

本発明は、無線ローカリゼーション及び通信技術に関する。より詳細には、本発明は、無線通信システムのローカリゼーション精度及び通信性能の改善に適用できる。

関連技術の説明

超広帯域（ＵＷＢ）技術は、その帯域幅が非常に広いので、個々のマルチパス成分（ＭＰＣ）を分析できる正確な測距方式及びローカリゼーション方式を約束する。ＵＷＢ技術を用いると、最初の到着経路を正確に特定できる場合には、受信信号の到着時間（ＴＯＡ）を高精度で推定することができる。ＵＷＢ技術を用いる様々な方式が、以下の論文に開示されているものを含めて開示されている。（ａ）Proc. IEEE Vehic. Technol. Conf (VTC)、vol. 4、Dallas、米国テキサス州、２００５年９月、２６２７〜２６３１頁、に発表のB.Alavi及びK. Pahlavanの「Analysis of undetected direct path in time of arrival basedUWB indoor geolocation」、（ｂ）Proc. IEEE Int. Workshop on Ultrawideband Networks(UWBNETS)、Boston、米国マサチューセッツ州、２００５年１０月、２４５〜２５１頁（招待論文）、に発表のI.Guvenc、Z. Sahinoglu、A.F. Molisch及びP. Orlikの「Non-coherent TOA estimation in IR-UWB systems withdifferent signal waveforms」、（ｃ）14th European Signal Processing Conference(EUSIPCO 2006)、Florence、イタリア、２００６年９月（招待論文）、に発表のD. Dardari、C. C. Chong及びM. Z.Winの「Analysis of threshold based TOA estimators in UWB channels」、（ｄ）IEEE Intl.Conf. on Ultra-Wideband (ICUWB 2006)、Waltham、米国マサチューセッツ州、２００６年９月（招待論文）、に発表のD.Dardari、C. C. Chong及びM. Z. Winの「Improved lower bounds on time of arrivalestimation error in UWB realistic channels」

ローカリゼーションシステムの課題の１つは、非見通し線（ＮＬＯＳ）の影響をうまく軽減することである。アンカーノード（ＡＮ）と移動端末装置の間の直通路が遮られた場合、そのＡＮへの信号のＴＯＡが遅延され、これにより正バイアスが生じる。ＮＬＯＳのＴＯＡ推定値は、ローカリゼーション精度に悪影響を及ぼす。したがって、従来技術のセルラーネットワークは一般に、ＮＬＯＳの状態にあるＡＮを特定し、それらの影響を軽減している,例えば、Proc. IEEE Int. Conf Universal Personal Cornmun.、Cambridge、米国マサチューセッツ州、１９９６年９月、８２７〜８３１頁、に発表のM.P. Wylie及びJ. Holtzmanの論文「The non-line of sight problem in mobile locationestimation」は、測定ノイズ分散が既知である場合に、距離測定値の標準偏差をＮＬＯＳ信号識別の閾値と比較することを教示している。同様に、Proc.IEEE Vehicular Technol. Conf. (VTC)、vol. 2、カナダ オンタリオ州、１９９８年５月、１５８３〜１５８７頁、に発表のJ.Borras、 P. Hatrack及びN. B. Mandayamの論文「Decision theoretic framework for NLOSidentification」は、ＴＯＡ測定値の既知及び未知の確率密度関数（ＰＤＦ）に対して種々の仮説検定を用いる決定理論的ＮＬＯＳ識別フレームワークを開示している。

Proc. IEEE Vehic. Technol. Conf. (VTC)、vol.4、Orlando、米国フロリダ州、２００３年１０月、２５４４〜２５４８頁、に発表のS. Gezici、H. Kobayashi及びH. V. Poorの論文「Non-parametricnon-line-of-sight identification」は、ＴＯＡ測定値の確率密度関数を近似することが可能になる非パラメトリックＮＬＯＳ識別手法を開示している。適切な距離測定の基準は、既知の測定ノイズ分布と非パラメトリックに推定された測定値分布との間で使用される。

これらの従来技術のＮＬＯＳ識別技法はすべて、ＮＬＯＳ基地局（ＢＳ）のＴＯＡ測定値が時間の経過につれて変化するものとしている。このような想定は、ＴＯＡ測定値に大きな分散がある移動端末装置では妥当である。しかし、端末装置が静止している場合では（例えば、無線パーソナルアプリケーションネットワーク（ＷＰＡＮ）応用例で）、ＮＬＯＳ測定値の分布が、ＬＯＳ状態での分布からの偏差をほとんど示さないことがある。そこで、受信信号のマルチパス特性がＬＯＳ／ＮＬＯＳ識別に有用な洞察を可能にする。例えば、２００３年３月２９日出願、２００４年１０月２０日公開のX. Diao及びF. Guoの「A method distinguishing line of sight (LOS) fromnon-line-of-sight (NLOS) in CDMA mobile communication system」という名称の欧州特許出願公開第１４６９６８５号公報は、１）全域最大経路と局所最大経路の電力比が所与の閾値よりも大きい場合、及び２）第１の経路と最大経路の間の到着時間差が所与の時間間隔よりも小さい場合、には受信された符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）信号がＬＯＳであることを開示している。同様に、Proc.IEEE Int. Conf. Ultrawideband (ICUWB)、Waltham、米国マサチューセッツ州、２００６年９月、に発表のRabbachin、I.Oppermann及びB. Denisの論文「ML time-of-arrival estimation based on low complexityUWB energy detection」は、正規化された最強の経路をある固定閾値と比較することによってＵＷＢ方式にＮＬＯＳ識別を実施できることを開示している。どちらの方式でも、慎重なパラメータ選択（例えば、閾値又は時間間隔）が極めて重要である。

受信されたマルチパス信号からＮＬＯＳ状態を識別する代替方法として、全モバイルネットワークから得られた情報を用いてＮＬＯＳ状態を緩和することができる。例えば、Proc. IEEE Int. Conf: Wireless Commun. Networking (WCNC)、vol. 1、NewOrleans、米国ルイジアナ州、１９９９年９月、３１６〜３２０頁、に発表のP. C. Chenの論文「A non-line-of-sight errormitigation algorithm in location estimation」は、ＮＬＯＳ緩和のための残差をベースとする（residual-based）アルゴリズムを開示している。そのアルゴリズムは、３つ以上の利用可能な基地局を基盤として、基地局の別々の組合せに対する位置推定値及び残差を用いる。（すべてのノードがＬＯＳである場合では、３つの基地局は２次元（２−Ｄ）ローカリゼーションを実施するよう要求され、４つの基地局は３次元（３−Ｄ）ローカリゼーションを実施するように要求される。）残差がより小さい位置推定値は、正しい端末装置の位置を表す可能性がより高い。したがって、同論文に開示されている技法では、それぞれ異なる位置推定値に、対応する残差と反対に重み付けをする。

モバイルネットワークから得られた情報を用いる他のＮＬＯＳ緩和技法は、以下のものに開示されている。（ａ）Eurasip J. Applied Sig. Processing、１〜８頁、２００６年、に発表のR. Casas、A. Marco、J.J. Guerrero及びJ. Falcoの「Robust estimator for non-line-of-sight error mitigationin indoor localization」、（ｂ）IEEE Trans. Vehic. Technol.、vol. 55、no. 1、１７〜２４頁、２００６年１月、に発表のY.T. Chan、W. Y. Tsui、H. C. So及びP. C. Clingの「Time-of-arrival based localizationunder NLOS conditions」、（ｃ）Proc. IEEE Position Location and Navigation Symposium(PLANS)、San Diego、米国カリフォルニア州、２００６年４月、に発表のB. Li、A. G. Dempster及びC. Rizosの「Adatabase method to mitigate the NLOS error in mobile phone positioning」、（ｄ）Proc.IST Mobile and Wireless Commun. Summit、Myconos、ギリシア、２００６年６月、に発表のX. Liの「An iterativeNLOS mitigation algorithm for location estimation in sensor networks」、（ｅ）Proc.IEEE INFOCOM、香港、２００４年３月、６５０〜６５９頁、に発表のL. Cong及びW. Zhuangの「Non-line-of-sighterror mitigation in mobile location」、（ｆ）Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics、Speechand Signal Processing (ICASSP)、vol. 2、Quebec、カナダ、２００４年５月、１５３〜１５６頁、に発表のJ. Riba及びA.Urruelaの「A non-line-of-sight mitigation technique based on ML-detection」、（ｇ）Proc.IEEE IPSN、Nashville、米国テネシー州、２００６年４月、に発表のS.Venkatesh及びR M. Buehrerの「A linearprogramming approach to NLOS error mitigation in sensor networks」、（ｈ）Proc. IEEEInt. Conf. Wireless Networks、Commun.、Mobile Computing、米国ハワイ州、２００５年６月、２４４〜２４９頁、に発表のC.L. Chen及びK. T. Fengの「An efficient geometry-constrained location estimationalgorithm for NLOS environments」、及び（ｉ）IEEE Trans. Vehic. Technol.、vol. 52、no. 1、１１２〜１１６頁、２００３年１月、に発表のX.Wang、Z. Wang及びB. O. Deaの「A TOA based location algorithm reducing the errors dueto non line-of-sight (NLOS) propagation」

しかし、これらのＮＬＯＳの緩和技法及び識別技法のいくつかは、モバイルネットワークからの情報を使用するだけで、受信信号中の情報は利用していない。測定された距離の統計データを考慮に入れる他の技法では、距離測定値を記録する必要がある。一般に、ＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態の正確な特徴付けには多数の実時間測定値が必要である。また、これらの技法のもとでは、ＮＬＯＳ状態を識別できるのは端末装置が移動式の場合のみであるため、測定されたＮＬＯＳバイアスが変動を示すことを許容することにもなる。

欧州特許出願公開第１４６９６８５号公報は、ＣＤＭＡ方式において受信信号のマルチパス成分を用いる方法を開示している。この技法は、最強経路内の遅延情報、及び全域最大経路と局所最大経路の比だけを利用する。この技法は、これらのパラメータに対する閾値を適切に選択することに依拠する。

ＵＷＢ信号のＬＯＳ／ＮＬＯＳ識別におけるチャネル統計データの使い方の１つが、上記で論じたRabbachinらの論文「ML time-of arrival estimation based on low complexityUWB energy detection」に簡潔に論述されている。Rabbachinの論文では、（正規化された）最強経路をＬＯＳ／ＮＬＯＳ識別のための閾値と比較している。Rabbachinの技法では、最適な閾値を正確に決定することが必要であるとともに、受信信号中の情報を最強経路内の情報を除いて利用していない。

発明の概要

本発明は、ＵＷＢチャネルの振幅及び遅延の統計データに基づくＮＬＯＳ識別技法を提供する。本発明の一実施形態によれば、受信信号の振幅及び遅延の統計データは、受信信号のとがり、受信信号の受信マルチパス成分の平均過剰遅延広がり及び根二乗平均（ＲＭＳ）遅延広がりを用いて取得される。これらの測定の基準それぞれの確率密度関数は、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４ａのＵＷＢチャネルへの適用によって妥当なものになり、対数正規確率変数によって適切にモデル化されることが見出される。結合尤度比検定により、受信信号のＬＯＳ仮説とＮＬＯＳ仮説から選択する。ＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態のＰＤＦが与えられるならば（例えば、以前の測定値から）、本発明の方法では多数の測定値を必要としない。

一実施形態では、仮説検定で用いられる尤度関数計算を簡単にするために、振幅統計データと遅延統計データは独立しているものとする。

本発明は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せ読めばよりよく理解される。

好ましい実施形態の詳細な説明

本発明の一実施形態によれば、受信信号のチャネルインパルス応答（ＣＩＲ）ｈ（ｔ）を次式で表すことができる。

ここでＬはＭＰＣの総数、γ_ｌ及びτ_ｌはそれぞれｌ番目のＭＰＣの振幅及び遅延である。受信信号のＴＯＡは、τ_ｔｏａ＝τ_１によって与えられる（すなわち、第１の到着経路の到着時間）。ＬＯＳ仮説及びＮＬＯＳ仮説をそれぞれ表す仮説Ｈ_０及びＨ_１は次式で与えられる。

ここでｄは固定端末装置（ＦＴ）（固定端末装置とは、移動端末装置に対して移動しない端末装置である。固定端末装置の例としては、セルラーネットワーク又は無線ネットワークの基地局、及びセンサーネットワークのアンカーノードが含まれる。）と移動端末装置の間の実際の距離を表し、ｃは光の速度を表す。ＮＬＯＳ状態では、第１の到着経路が正しく特定された場合でも、ＴＯＡ推定が実際の距離と比較して大きな値をなお生じる。したがって、ローカリゼーション性能が低下しないようにＮＬＯＳのＦＴが特定され、それらの影響が緩和される。

本発明は、ＬＯＳ状態とＮＬＯＳ状態を区別するために受信マルチパス成分の統計データを用いる方法を提供する。一実施形態では、ＬＯＳ状態とＮＬＯＳ状態を区別するために、受信信号の振幅及び遅延を取り込む統計データ（つまり、とがり、平均過剰遅延、及びＲＭＳ遅延広がり）が用いられる。

とがりは、確率変数の４次モーメントの、その２次モーメントの二乗に対する比（すなわち分散）である。「NIST/Sematech e-handbook of Statistical Methods」２００６年版（www.6sigma.usでオンラインで入手可能）によれば、とがりは「正規分布と比べてデータがとがっているか平坦であるかの尺度であり、すなわちとがりが高いデータセットは、明確なピークを平均値付近に有し、いくぶん急に傾斜し、かつヘビイテイル（heavytail）を有する傾向があり、とがりが低いデータセットは、鋭いピークではなく平坦な上部を平均値付近に有する傾向がある」と定義されている。あるデータがどれだけとがっているかをとがりが特徴付けるので、とがりはまた、あるマルチパスＣＩＲでのＬＯＳ状態がどれだけ強いかも特徴付ける。高いとがり値を伴うＣＩＲでは、受信信号がＬＯＳ源からである可能性がより高い。

ＣＩＲがｈ（ｔ）であるチャネルでは、｜ｈ（ｔ）｜のとがりは次式で与えられる。

ここでμ_｜ｈ｜及びσ_｜ｈ｜はそれぞれ、ＣＩＲの絶対値の平均及び標準偏差である。κの分布は、サンプルチャネル実現を用いてＬＯＳ状態とＮＬＯＳ状態の両方で得ることができる。例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４ａのチャネルは、屋内の住宅のＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態と、屋内のオフィスのＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態と、屋外のＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態と、産業のＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態とにそれぞれ対応する、８つの異なるチャネルモデル（すなわちＣＭ１からＣＭ８）について、κのヒストグラムを提供している。このヒストグラムはそれぞれ、次式で与えられる対数正規ＰＤＦによってモデル化することができる。

ここで、μ_κはｐ（κ）の平均値、σ_κはｐ（κ）の標準偏差である。このモデルは、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４ａチャネルに対して５％の有意水準でＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ（ＫＳ）の適合度仮説検定を用いて妥当なものになる。

とがりは、受信ＭＰＣの振幅統計データについての情報をもたらし、一方マルチパス成分の遅延統計データは、平均過剰遅延及びＲＭＳ遅延広がりによって得られる。「Wireless Communications: Principles and Practice」、T. S. Rappaport（著者）、Indianapolis、米国インディアナ州、PrenticeHall、２００２年、によれば、あるチャネルの平均過剰遅延τ_ｍは次式で与えられ、

ＲＭＳ遅延広がりτ_ｒｍｓは次式で与えられる。

上記で論じたとがり分析と同様に、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４ａによる８つのそれぞれ異なるチャネルモデルについての平均過剰遅延のヒストグラム及びＲＭＳ遅延広がりは、５％の有意水準でのＫＳ検定に基づき、受信信号中の遅延の想定された対数正規分布を妥当なものにする。

κ，τ_ｍ及びτ_ｒｍｓの統計データの事前知識がＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態で入手可能である場合には、尤度比検定を設定してＬＯＳ仮説とＮＬＯＳ仮説を区別することができる。例えば、Ｐ_ｌｏｓ（ｘ）及びＰ_ｎｌｏｓ（ｘ）がそれぞれ、ＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態に対応する各ＰＤＦを表すものとし、κ，τ_ｍ及びτ_ｒｍｓがそれぞれ、とがり、平均過剰遅延、及び観察されるチャネル実現ｈ（ｔ）のＲＭＳ遅延広がりを表すものとすれば、次の３つの尤度比検定をそれぞれ使用してＬＯＳ／ＮＬＯＳ状態を識別することができる。
１）とがり検定

２）平均過剰遅延検定

３）ＲＭＳ遅延広がり検定

それぞれの検定で、尤度比が１よりも大きい場合にＬＯＳ仮説（Ｈ_０）が選択され、そうでなければＮＬＯＳ仮説（Ｈ_１）が選択される。すべてのパラメータを考慮に入れるために、これらのパラメータの結合ＰＤＦを用いて、形式の検定を実現することができる。

しかし、結合ＰＤＦは得るのが困難である。κ，τ_ｍ及びτ_ｒｍｓが独立しているものと仮定することによって１つの単純化を実現することができる。

ここで

図１Ａは、ＦＴ １０、ＦＴ ２０及びＦＴ ３０での測定に基づく、ＮＬＯＳ状態で無線ネットワークにおけるＴＯＡ技法に用いる三角測量を示す。このシステムでは、各ＦＴが、移動端末装置５から受信した信号のＴＯＡを測定する。次にその測定値は、中央処理局３５に送られる。代替方法として、移動端末装置５がその位置を、すべてのＦＴからの受信信号を用いて直接推定することもできる。

図１Ｂは、図１ＡのＦＴ １０、ＦＴ ２０及びＦＴ ３０における受信信号の処理を示す。まずＦＴ受信器は、最強の経路９を特定し、その時間から後ろ向きに第１の到着経路７をサーチする。ＬＯＳ状態では、第１の到着経路７は、送信器と受信器の間の実際の距離になる。しかし、ＮＬＯＳ状態では（すなわち、送信器と受信器の間に障害物が存在する）、第１の到着経路７は、ＬＯＳの第１の到着経路１１よりも遅い時間に到着する。したがって、第１の到着経路が正しく特定されたとしても、正バイアスがＮＬＯＳ状態のＴＯＡ推定値に含まれる。図１Ｂに示されるように、閾値８が用いられて第１の到着経路が限定されると、第１の到着経路１２が実のところ、実際のＮＬＯＳの第１の到着経路７よりも時間が遅くなる。

従来のシステムでは、受信信号のＴＯＡは、任意の閾値を用いて各ＦＴで推定されている。ＴＯＡ推定値は、距離推定値３１、３２及び３３（図１Ａ）に容易に変換することができ、次にこれらの距離推定値を用いて、最小自乗法で残差を最少にすることによって、端末装置の位置を推定することができる。

ここでｄ_ｉはｉ番目のＦＴと端末装置の間の距離、ｘ_ｉはＮ台の利用可能なＦＴのうちのｉ番目のＦＴの既知の位置である。推定された端末装置位置の平均二乗残差誤差（「残差」）は次式で与えられる。

ＬＯＳ状態では、残差は、測定ノイズ及びサーチバック誤差の両方だけで決まる。サーチバック誤差は、第１の到着経路の不正確な特定により生じる。ＬＯＳ状態では、前方端が容易に特定され、各ＦＴについてＴＯＡの正確な推定を行うことができる。したがって、ＬＯＳ状態では、推定された移動端末装置位置は実際の移動端末装置位置に近く、残差は一般に小さく、それによって、十分な平均化がノイズ分散を低減すると想定される。

ＮＬＯＳ状態では（すなわち、１つ又は複数のＮＬＯＳのＦＴ）、生じるＮＬＯＳバイアスにより残差がかなり大きい。上記で論じたように、ＮＬＯＳバイアスは、１）ＬＯＳのＴＯＡとＮＬＯＳのＴＯＡとの間の遅れ、及び２）推定されたＮＬＯＳのＴＯＡと実際のＮＬＯＳのＴＯＡとの間の遅れ、により生じる。最初のタイプのバイアスは、サーチバックステップではなく三角測量ステップで処理することができる。チャネルのＬＯＳ情報又はＮＬＯＳ情報は、マルチパス受信信号から取得し（例えば、可能性重みの形で）、ＬＯＳのＦＴのサーチバックに対する終了条件として三角測量ステップで使用することができる。

図２は、本発明の一実施形態による、受信信号からのとがり２１０、平均過剰遅延２２０、又はＲＭＳ遅延広がり２３０を用いたＬＯＳ状態かＮＬＯＳ状態かの識別を示す。図２に示されるように、とがり２１０、平均過剰遅延２２０、又はＲＭＳ遅延広がり２３０は、上記で説明したように受信信号から計算される。次に、ＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態でのこれらのパラメータのＰＤＦについての以前の情報２３５を用い、各パラメータについて尤度比（ＬＲ）２５０が計算される。上記で論じたように、とがり２１０と、平均過剰遅延２２０と、ＲＭＳ遅延広がり２３０とが独立しているものと仮定する簡略化モデルを用い、それらのそれぞれのＬＲが乗算されて結合ＬＲ ２６０が得られる。（ＬＲの積２６０を計算する一方で、ＬＲのいずれかを捨てることも選択できる。）次に、結合ＬＲ２６０はステップ２４０で比較されて、信号がＬＯＳ ２４０であるかＮＬＯＳ ２４０であるかが判定される。本発明の範囲内で、受信信号の他の統計データもまた使用することができる。（例えば、最強経路のエネルギー、あるいは最強経路よりも時間が早い信号のエネルギー。）

上記で論じたように、受信信号からのＮＬＯＳ識別のための従来技術の解決策では一般に、ＴＯＡ（又は距離）測定値を経時的に記録することが必要である。対照的に、本発明による方法では、測定値の時間履歴が不要であり、ＴＯＡの変動を考慮に入れないので、単一のチャネル実現を用いても識別を実施することができる（ＬＯＳ／ＮＬＯＳ尤度ＰＤＦが利用可能である限り）。その代わりに、受信されたＭＰＣ中のＮＬＯＳ情報が用いられる。本発明は、ローカリゼーション精度を改善することに関し多くの方法で適用可能である。本発明の技法によって特定されたＮＬＯＳのＦＴを考慮すべき対象から除いて、ＮＬＯＳのＦＴのバイアスが位置推定に組み込まれないようにすることができる。利用可能なＦＴの数がネットワーク内で限定され、そのため測定値を簡単に捨てることができない状況では、ＬＯＳのＦＴの尤度関数をＬＳローカリゼーションアルゴリズム内の重みとして用いて、ＮＬＯＳ測定値の影響を最少にすることができる。

本発明のもとで識別されるＬＯＳ／ＮＬＯＳ情報はまた、シンボル検出動作の改善にも適用可能である。例えば、ＬＯＳ／ＮＬＯＳ情報は、（例えば、整合フィルタ受信器内で）使用するレイクフィンガ（Rake finger）の数を選択するのに用いることができる。あるいは、積分区間（integration interval）（例えば、送信される基準内、又はエネルギー検出器受信器内）により、所与の信号対雑音比での受信器のビット誤り率を低減することができる。

上記の詳細な説明は、本発明の特定の実施形態を例示するために示したものであり、限定的なものではない。本発明の範囲内の多くの改変形態及び変形形態が可能である。本発明を添付の特許請求の範囲に記載する。

基地局１０、２０及び３０での測定に基づく、ＮＬＯＳ状態で無線ネットワークにおける到着時間（ＴＯＡ）技法に用いる三角測量を示す図である。 図１Ａの基地局１０、２０及び３０における受信信号の処理を示す図である。 本発明の一実施形態による、受信信号からのとがり２１０、平均過剰遅延２２０、及びＲＭＳ遅延広がり２３０を用いる、ＬＯＳ状態かＮＬＯＳ状態かの識別を示す図である。

Claims (1)

1. 受信信号の見通し線（ＬＯＳ）状態と非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する方法であって、
   チャネルインパルス応答に基づいて前記受信信号の統計量を計算するステップと、
   前記ＬＯＳ状態及び前記ＮＬＯＳ状態の前記統計量の確率密度関数に基づいて仮説検定を設定するステップと、
   前記計算された統計量を前記仮説検定に適用して前記受信信号がＬＯＳであるかＮＬＯＳであるかを判定するステップとを含む、方法。

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