JP2010515920A - 到着時間推定器の最適帯域幅選択方法 - Google Patents

Abstract

位置情報アプリケーションにおける測距誤差を最小限に抑える最適な帯域幅を求める方法を提供する。この方法により、全てのチャネル条件（即ち、見通し（ＬＯＳ）及び非ＬＯＳ（ＮＬＯＳ）の双方の条件）下で最適な帯域幅が選択される。さらに、この方法は、一般的でありシステム依存ではないので、考慮中の信号対雑音比（ＳＮＲ）に関係なく、コヒーレント受信機（例えば、整合フィルタ（ＭＦ）ベースの受信機）、非コヒーレント受信機（例えば、エネルギー検出器（ＥＤ）ベースの受信機）、及び任意のタイプの到着時間（ＴＯＡ）推定器（例えば、ピーク検出又は閾値ベースＴＯＡ推定器のいずれか）に適応可能である。
【選択図】 図６

Description

関連出願の相互参照

本出願は、（ａ）２００７年１月１１日に出願された米国仮特許出願第６０／８８４，５６９号、及び（ｂ）２００７年１２月２１日に出願された米国特許出願第１１／９６３，６３０号に関しするものであり、これら出願の優先権を主張するものである。また、これら米国出願を、参照することにより本明細書に援用する。米国を指定国とする場合、本出願は、前述した米国特許出願第１１／９６３，６３０号の継続出願である。

発明の背景

１．発明の分野

本発明は、移動体通信システムの測距アプリケーションに関するものである。より詳細には、本発明は、到着時間推定器に基づいて計算された測距誤差を低減するための移動体アプリケーションの帯域幅選択に関するものである。

２．関連技術の説明

近年、特に、全地球測位システム（ＧＰＳ）のアクセス不能が頻繁に起こるクラッタ環境（例えば、建物内、都市部、及び群葉地）に対して、正確な位置情報特定の必要性が強まってきている。位置情報に信頼性がないと、倉庫や貨物船の商品在庫追跡、また、軍隊の「自軍位置追跡」用途（即ち、味方の軍の位置を特定する）などの多くの用途において障害となる。超広帯域（ＵＷＢ）技術により、マルチパスの問題が解消され、障害物を透過できるようになるため、このようなクラッタ環境における位置特定の精度を高めるための大きな可能性が得られる。位置情報を特定するためのＵＷＢ技術の例は、（ａ）「Ｕｌｔｒａ−ｗｉｄｅｂａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｓｓｅｔ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ」（Ｒ．Ｊ．Ｆｏｎｔａｎａ ａｎｄ Ｓ．Ｊ．Ｇｕｎｄｅｒｓｏｎ，Ｐｒｏｃ．ｏｆ ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＵＷＢＳＴ），Ｂａｌｔｉｍｏｒｅ，ＭＤ，Ｍａｙ ２００２，ｐｐ．１４７−１５０掲載）、（ｂ）「Ａｎ ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ ＴＡＧ ｃｉｒｃｕｉｔ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ」（Ｌ．Ｓｔｏｉｃａ，Ｓ．Ｔｉｕｒａｎｉｅｍｉ，Ａ．Ｒａｂｂａｃｈｉｎ ａｎｄ Ｉ．Ｏｐｐｅｒｍａｎｎ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｊｏｉｎｔ ＵＷＢＳＴ ａｎｄ ＩＷＵＷＢＳ ２００４，Ｋｙｏｔｏ，Ｊａｐａｎ，Ｍａｙ ２００４，ｐｐ．２５８−２６２掲載）、（ｃ）「Ｐｓｅｕｄｏ−ｒａｎｄｏｍ ａｃｔｉｖｅ ＵＷＢ ｒｅｆｌｅｃｔｏｒｓ ｆｏｒ ａｃｃｕｒａｔｅ ｒａｎｇｉｎｇ」（Ｄ．Ｄａｒｄａｒｉ，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎ．Ｌｅｔｔ．，ｖｏｌ．８，ｎｏ．１０，ｐｐ．６０８−６１０，Ｏｃｔ ２００４掲載）、（ｄ）「Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｖｉａ ｕｌｔｒａｗｉｄｅｂａｎｄ ｒａｄｉｏｓ：ａ ｌｏｏｋ ａｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｓｐｅｃｔｓ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ」（Ｓ．Ｇｅｚｉｃｉ，Ｚ．Ｔｉａｎ，Ｇ．Ｂ．Ｇｉａｎｎａｋｉｓ，Ｈ．Ｋｏｂａｙａｓｈｉ，Ａ．Ｆ．Ｍｏｌｉｓｃｈ，Ｈ．Ｖ．Ｐｏｏｒ, ａｎｄ Ｚ．Ｓａｈｉｎｏｇｌｕ,ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇ．，ｖｏｌ．２２，ｐｐ．７０−８４，Ｊｕｌｙ ２００５掲載）、（ｅ）「Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｎ ａ ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ」（Ｙ．Ｑｉ，Ｈ．Ｋｏｂａｙａｓｈｉ，ａｎｄ Ｈ．Ｓｕｄａ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．５，ｎｏ．３，ｐｐ．６７２−６８１，Ｍａｒ．２００６掲載）において記述されている。

ＵＷＢ技術に基づいた測位システムでは、ＵＷＢ信号を用いて達成可能な時間分解能が微細であることから、到着時間（ＴＯＡ：ｔｉｍｅ−ｏｆ−ａｒｒｉｖａｌ）技術が使用されることが多い。しかしながら、測距精度は、ノイズの存在、マルチパス成分（ＭＰＣ）、システム帯域幅の影響、及び見通し外（ＮＬＯＳ：ｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ）条件の存在により制限される。より高い測距精度を達成するために、通信システムが、シンボルレートより大きな帯域幅を送信信号に与えてもよい。したがって、高測距精度を要求する多くのＴＯＡ推定器では、より高い動作帯域幅が使用される。ナイキスト・シャノンの標本化定理（例えば、「Ｃｅｒｔａｉｎ ｔｏｐｉｃｓ ｉｎ ｔｅｌｅｇｒａｐｈ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ」（Ｈ．Ｎｙｑｕｉｓｔ，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖｏｌ．９０，ｎｏ．２，ｐｐ．２８０−３０５，Ｆｅｂ ２００２掲載）を参照されたい）では、帯域制限された信号を、シャノン又はナイキストレート以上のレートでサンプリングする必要がある。したがって、ＴＯＡ推定器では、システム帯域幅の増大に伴い、より高いサンプリングレートが要求されるため、ディジタルＵＷＢ受信機（ＲＸ）の計算の複雑性及び電力消費が増大する。しかしながら、多くの応用ではデバイスの複雑性及び電力消費に制約が課せられるので、良好な測距精度を達成するためには、ＲＸの複雑性と動作帯域幅との間で適切なトレードオフがとられることが望ましい。

「Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｅｒｒｏｒ ｆｏｒ ｉｎｄｏｏｒ ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ」（「Ａｌａｖｉ Ｉ」）（Ｂ．Ａｌａｖｉ ａｎｄ Ｋ．Ｐａｈｌａｖａｎ，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎ．ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｃｏｎｆ．，ｖｏｌ．1，Ｎｅｗ Ｏｒｌｅａｎｓ，ＬＯ，Ｍａｒ ２００３，ｐｐ．６６８〜６７２掲載）という文献に、ｇ＝ｅ_ｄ／ｄで与えられた正規化距離誤差ｇが紹介されている。ここで、式中のｅ_ｄは、送信機（ＴＸ）とＲＸ間の測定距離

と、実際の距離ｄとの間の差として規定された距離誤差である。Ａｌａｖｉ Ｉでは、解析を実行するために使用されるデータベースを生成するために、レイトレーシングソフトウェアツールが使用されている。この著者らは、見通し（ＬＯＳ：ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ）条件下と、障害物が存在するＬＯＳ（ＯＬＯＳ：ｏｂｓｔｒｕｃｔｅｄ−ＬＯＳ）条件下とでは、ｇが著しく異なる特性を有することを見出している。ＬＯＳ条件の場合には、ｇは、ゼロ平均ガウス分布によってうまくモデル化し得るが、ＯＬＯＳ条件の場合には、二つの分布、即ち、ゼロ平均ガウス分布と指数分布の混合が必要となる。

「Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｅｒｒｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｏｒ ｉｎｄｏｏｒ ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ」（「Ａｌａｖｉ ＩＩ」）（Ｂ．Ａｌａｖｉ ａｎｄ Ｋ．Ｐａｈｌａｖａｎ，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ Ｐｅｒｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．３，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ，Ｓｅｐ ２００３，ｐｐ．２１９８−２２０２掲載）という文献において、この著者らは、ＬＯＳ及びＯＬＯＳの両方の条件下で、システム帯域幅（ｗ）が正規化距離誤差ｇに及ぼす影響に関する研究を更に進めている。Ａｌａｖｉ Ｉの場合のように、Ａｌａｖｉ ＩＩでは、ゼロ平均ガウス分布と、ガウス分布及び指数分布の混合とを使用して、ＬＯＳ及びＯＬＯＳ条件下でのモデルｇをそれぞれモデル化している。さらに、Ａｌａｖｉ ＩＩは、ゼロ平均ガウス分布の標準偏差ｓ_ｇの変動をモデル化するための多項式を提案している。Ａｌａｖｉ ＩＩにおいて、標準偏差ｓ_ｇは、ＬＯＳ及びＯＬＯＳの双方の条件の帯域幅の関数として与えられる。ＯＬＯＳ条件の場合、指数分布の平均値ｌ_ｇは、帯域幅で一定であると仮定される。Ａｌａｖｉ Ｉ及びＡｌａｖｉ ＩＩの双方において、レイトレーシングツールは、距離誤差モデリングのデータベースを生成する。これらのモデルは、エリアをＬＯＳ及びＯＬＯＳ条件に分割することに基づいている。しかしながら、ＵＷＢアプリケーションのＡｌａｖｉ Ｉ及びＡｌａｖｉ ＩＩのモデルの有効性は、制限され得る。

これらの著者による次の文献、即ち、（ａ）「Ｉｎｄｏｏｒ ｇｅｏｌｏｃａｔｉｏｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｅｒｒｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ＵＷＢ ｃｈａｎｎｅｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」（「Ａｌａｖｉ ＩＩＩ」（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ Ｐｅｒｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｖｏｌ．１，Ｂｅｒｌｉｎ，Ｇｅｒｍａｎｙ，Ｓｅｐ ２００５，ｐｐ．４８１−４８５掲載）と、（ｂ）「Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ＴＯＡ−ｂａｓｅｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｒｒｏｒ ｕｓｉｎｇ ＵＷＢ ｉｎｄｏｏｒ ｒａｄｉｏ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」（「Ａｌａｖｉ ＩＶ」）（ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎ．Ｌｅｔｔｅｒ，ｖｏｌ．１０，ｎｏ．４，ｐｐ．２７５−２７７，Ａｐｒ ２００６掲載）において、著者らは、３〜６ＧＨｚで変動する帯域幅を有するＵＷＢシステムを考慮することによって、距離誤差のモデルを示している。Ａｌａｖｉ ＩＩＩ及びＡｌａｖｉ ＩＶにおいて、著者らは、レイトレーシングシミュレーションの代わりに、オフィス環境から得られる測定を提示している。さらに、Ａｌａｖｉ ＩＩＩ及びＡｌａｖｉ ＩＶのモデルは、ＬＯＳ及びＯＬＯＳ条件への適用エリアの分割に基づいたものではない。その代わりに、検出直接経路（ＤＤＰ：ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｄｉｒｅｃｔ ｐａｔｈ）及び非検出直接経路（ＵＤＰ：ｕｎｄｅｔｅｃｔｅｄ ｄｉｒｅｃｔ ｐａｔｈ）の概念が紹介されている。ＤＤＰ及びＵＤＰを考慮するために、距離誤差（ｅ_ｄ）は、二つの部分、即ち、（ａ）マルチパス誤差（ｅ_ｍ）、及びＵＤＰ誤差（ｅ_ｕ）を有するようにモデル化される。マルチパス誤差は、マルチパス分散に関し、ＵＤＰ誤差は、ＵＤＰ条件の発生に関する。Ａｌａｖｉ ＩＩＩ及びＡｌａｖｉ ＩＶは、システム帯域幅に対してこれらの誤差を解析している。マルチパス誤差は、ＤＤＰ及びＵＤＰの双方の条件下で存在するのに対して、ＵＤＰ誤差は、場合によっては、通常、ＵＤＰ条件下で存在する。ｅ_ｍ及びｅ_ｕの双方は、得られる距離誤差が、二つのガウス分布の混合によって特徴付けられるように、ガウス分布によりモデル化され得る。ＵＤＰ条件の確率は、距離及び帯域幅の双方とともに増大する（ひいては、それに従って、ＵＤＰ誤差の確率が増大する）。しかしながら、帯域幅が増大すると、マルチパス誤差は低減する。したがって、最適なシステム帯域幅は、距離誤差を低減させる。しかしながら、このような最適化は、Ａｌａｖｉ ＩＩＩにも、Ａｌａｖｉ ＩＶにも記述されていない。

「Ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ＵＷＢ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ」（「Ａｌａｖｉ Ｖ」）（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎ．ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｃｏｎｆ．，ｖｏｌ．２．Ｌａｓ Ｖｅｇａｓ，ＮＶ，Ａｐｒ ２００６，ｐｐ．８８４−８８９掲載）という文献において、Ａｌａｖｉ ＩＩＩ及びＩＶの結果は、マルチパス誤差ｅ_ｍ及びＵＰＤ誤差ｅ_ｕに及ぼす帯域幅の影響を、別々に及び組み合わせて研究することによって拡張されている。Ａｌａｖｉ Ｖは、低帯域幅では、マルチパス誤差ｅ_ｍが優勢であるのに対して、高帯域幅では、ＵＤＰ誤差ｅ_ｕが優勢であることを報告している。帯域幅が増大し、マルチパス誤差ｅ_ｍが低減したとしても、帯域幅の増大が、ＵＤＰ誤差ｅ_ｕを増大してしまう。したがって、全誤差を低減するために、最適な帯域幅が要求される。屋内オフィス環境のＵＷＢ測定データベースに基づいて、Ａｌａｖｉ Ｖは、最適な選択帯域幅が２ＧＨｚであることを見出している。

「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ＴＯＡ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｄｏｏｒ ｍｕｌｔｉｐａｔｈ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」（「Ａｌｓｉｎｄｉ」）（Ｎ．Ａｌｓｉｎｄｉ，Ｘ．Ｌｉ ａｎｄ Ｋ．Ｐａｈｌａｖａｎ，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎ．ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｃｏｎｆ，ｖｏｌ．１，Ａｔｌａｎｔａ，ＧＡ，Ｍａｒ ２００４，ｐｐ．４９５−５００掲載）という文献において、この著者らは、異なる環境（即ち、ＬＯＳ、ＯＬＯＳ、ＤＤＰ、ＮＤＤＰ、及びＵＤＰ条件）下での異なるＴＯＡ推定アルゴリズムと帯域幅とを比較した性能解析を提供している。比較されたＴＯＡ推定アルゴリズムは、逆フーリエ変換（ＩＦＴ：ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、直接シーケンス拡散スペクトル（ＤＳＳＳ：ｄｉｒｅｃｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｓｐｒｅａｄ ｓｐｅｃｔｒｕｍ）、及び超解像度固有ベクトル（ＥＶ：Ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ）アルゴリズムである。ＬＯＳ条件下において、低帯域幅では、より複雑なＥＶアルゴリズムが、ＩＦＴよりわずかに良好に実行されるが、ＤＳＳＳとほぼ同じである。ＬＯＳ条件下では、より高い帯域幅で、比較された三つのアルゴリズムの何れにおいても、特に著しい利点は見受けられない。ＯＬＯＳ条件下では、ＥＶアルゴリズムは、ＴＯＡ推定を著しく改善し、全ての帯域幅においてＩＦＴとＤＳＳＳとの双方より優れている。したがって、ＯＬＯＳ条件下において、より複雑なＴＯＡ推定アルゴリズムにより、許容可能なレベルまで誤差が低減する。ＮＤＰ条件下では、システムの帯域幅が増大し、複雑なＴＯＡ推定アルゴリズムが使用されている場合でも、実質的な誤差が、ＵＤＰ条件によって導入される。したがって、距離誤差を低減させるためには、ＴＯＡ推定器及び使用する帯域幅を選択する前に、チャネル条件の理解が重要である。Ａｌｓｉｎｄｉは、各ＴＯＡ推定器の推定誤差を低減する最適な動作帯域幅について調査を行っていない。

ＴＯＡ無線測位システムは、その下で当該システムが動作しなければならない信号対雑音比（ＳＮＲ）及び変動するマルチパス環境の双方によって、最終的な精度が制限される。「Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ ｍｅｔｈｏｄ」と題し、１９９８年４月２１日に発行されたＨ．Ｂ．Ｓａｎｄｅｒｆｏｒｄ，Ｊｒ．による米国特許第５，７４２，６３５号（「Ｓａｎｄｅｒｆｏｒｄ」）には、マルチパスによりほとんど影響を受けていない受信信号の特徴を識別することによって、高いＳＮＲを維持し得る技術が開示されている。この識別は、ノイズフロアを下げるために、チャネル条件に従って、システム帯域幅を増減することによって達成される。この技術では、相関ピーク情報を使用して相関関数の立ち上がりエッジを推定し、相関関数の立ち上がりエッジでの離散サンプルを強化し、高ＳＮＲ読取値をもたらしている。しかしながら、Ｓａｎｄｅｒｆｏｒｄの技術では、非常に高い帯域幅から始まり、ＳＮＲと高測距精度の双方を高めるために、それに応じて帯域幅が低減される。このような技術では、高いサンプリングレートと、非常に高速に帯域幅を変化させる適応回路の双方が要求されることで、実施コストが高くなってしまう。したがって、コスト効率の良いシステムを実施するためには、最適な測距精度を提供し得る最適帯域幅を用いた測位システムが非常に望ましい。しかしながら、Ｓａｎｄｅｒｆｏｒｄには、あるチャネル条件下での動作に要求される最適な帯域幅を判定するための方法が開示されていない。

概要

本発明の一実施形態によれば、一般的なＴＯＡ推定器用に最適な帯域幅選択方法が提供される。最適な帯域幅選択に影響する重要なデザインパラメータは、マルチパスフェージング、ＳＮＲ（又はＴＸ−ＲＸ分離距離）、及びＮＬＯＳ伝播である。本発明による方法は、これらのパラメータの影響を関係付けて、一般的なＴＯＡ推定器に最適な帯域幅を決定し、測距誤差を低減させる。

本発明により、一般的且つシステム非依存（即ち、コヒーレント及び非コヒーレントの両方のシステムに適用可能であり）であり、ＳＮＲ値とは無関係に、任意のタイプのＴＯＡ推定器（例えば、ピーク検出推定器及び閾値ベース推定器）に適用され得る方法が提供される。さらに、マルチパス及びＮＬＯＳ伝播誤差の影響が考慮され、この帯域幅選択方法は、高密度のマルチパスＵＷＢ通信アプリケーションに特に適用可能である。

適切に選択された帯域幅によって要求されるサンプリングレートを低下させることができ、その結果、従来技術よりも計算の要求が低減し、したがって、より遅いアナログ・ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器を使用でき、ディジタル受信機の電力消費が著しく低減されることで、このような受信機の生産コストも効率的に低下する。最適な帯域幅を常に選択することによって、過剰ではなく、必要な帯域幅量のみを使用して、リソースを効率的に使用することが可能である。ワイヤレスデバイスを測位するためだけに使われる過度の帯域幅は、多大な利益を生じず、リソースの無駄になる。このように、システム帯域幅を拡大すると、測距精度がわずかに改善されるが、ＵＷＢシステムの実施の複雑性が増大するだけである。さらに、本発明は、高精度のワイヤレスデバイス測位推定用の受信機帯域幅要求を決定するための効率的な性能指数を提供する。

本発明の帯域幅選択方法は一般的であるため（即ち、かかる方法は、コヒーレント及び非コヒーレントシステムだけでなく、任意のタイプのＴＯＡ推定器（例えば、ピーク検出及び閾値ベース）に適用可能であるため）、多くの測距アプリケーションベースのシステムでこの方法を用いてもよい。本発明の方法は、送受信機分離距離（即ち、ＳＮＲ）に関係なく、測距誤差を最小限に抑える最適な帯域幅を選択するよう、チャネル条件（即ち、ＬＯＳ又はＮＬＯＳ）を使用する。

本発明は、添付の図面と共に、以下の詳細な説明を考慮することにより、さらに深く理解される。

典型的なマルチパスチャネルインパルス応答を示す図である。 本発明の一実施形態による、整合フィルタ（ＭＦ）に基づいてＴＯＡを推定するためのコヒーレントシステム２００を示す図である。 本発明の一実施形態による、エネルギー検出器（ＥＤ）に基づいてＴＯＡを推定するための非コヒーレントシステム３００を示す図である。 ピーク検出ＴＯＡ推定器５００又は閾値ベースＴＯＡ推定器６００のいずれかに基づくことが可能である図２のＴＯＡ推定器４００の一つの実施例を示す図である。 図５のピーク検出ＴＯＡ推定器５００を実施するのに適したシングルサーチ（ＳＳ）スキーム５０２、サーチ及び減算（ＳａＳ）スキーム５０４、及びサーチ、減算、及び再調節（ＳＳａＲ）スキーム５０６を示す図である。 本発明の一実施形態による、コヒーレント及び非コヒーレントシステムの双方に閾値ベースのＴＯＡ推定器を実施するのに適した閾値ベースのＴＯＡ推定器６００を示す図である。 マルチパス分散及びシステム帯域幅の双方が第１の到着経路推定に及ぼす影響を示す図である。 ＬＯＳ及びＮＬＯＳ条件の双方に最適な帯域幅を選択するための方法のフローチャート８００を示す図である。

好ましい実施形態の詳細な説明

図１は、典型的なマルチパスチャネルインパルス応答を示している。２００６年１２月４日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｉｍｅ−ｏｆ−Ａｒｒｉｖａｌ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ」と題する米国仮特許出願第６０／８６８，５２６号（「’５２６仮出願」）には、位置情報を特定するために、測距システムの精度にとっては、第１の到着経路（即ち、図１の経路１０２）が、後続の到着経路１０４（最強経路１０６を含む）より重要であることが開示されている。本明細書は、’５２６仮出願の開示の内容全体を、参照することにより、援用している。

ＵＷＢマルチパスチャネルは、以下の式、

により与えらる。ここで、Ｌは、ＭＰＣの総数であり、α_ｌ及びｔ_ｌは、それぞれｌ番目のＭＰＣのマルチパスゲイン係数及びＴＯＡである。式（１）に基づいて、マルチパスチャネルの後に受信した信号ｒ（ｔ）は、以下の式、

によって与えられる。ここで、ｐ（ｔ）は、継続時間Ｔ_ｐの送信信号パルスであり、

及び

は、それぞれｐ（ｔ）の受信振幅及びＴＯＡであり、ｎ（ｔ）は、ゼロ平均及び両側パワースペクトル密度Ｎ_０／２を有する加法的白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ：ａｄｄｉｔｉｖｅ ｗｈｉｔｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ）である。

高精度の測距のために着目するパラメータは、最強経路ｔ_ｍａｘではなく、第１の到着経路のＴＯＡｔ_１である。雑音のある過酷な環境において、通例、第１の到着経路は弱く、このような弱い信号を高密度のマルチパスチャネルで検出することは、非常に困難なことがある。図２は、本発明の一実施形態による、整合フィルタ（ＭＦ）に基づいてＴＯＡを推定するためのコヒーレントシステム２００を示している。図３は、本発明の一実施形態による、エネルギー検出器（ＥＤ）に基づいてＴＯＡを推定するための非コヒーレントシステム３００を示している。コヒーレントシステム２００において、第１の到着経路のＴＯＡｔ_１を推定するためには、ＴＯＡ推定器４００は、図４に示すように、ピーク検出ＴＯＡ推定器５００又は閾値ベースのＴＯＡ推定器６００の何れに基づいたものであってもよい。

本発明の一実施形態によれば、ピーク検出ＴＯＡ推定器５００は、三つの推定スキームのうちの一つを用いて実施され得る。これらのスキームは、複雑性が増すにつれて、例えば図５に例示したシングルサーチ（ＳＳ）スキーム５０２、サーチ及び減算（ＳａＳ）スキーム５０４、及びサーチ、減算、及び再調節（ＳＳａＲ）スキーム５０６である。これらのスキームの例は、「Ｔｉｍｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＵＷＢ ｌｏｃａｌｉｚｅｒｓ ｉｎ ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ」（Ｃ．Ｆａｌｓｉ，Ｄ．Ｄａｒｄａｒｉ，Ｌ．Ｍｕｃｃｈｉ，ａｎｄ Ｍ．Ｚ．Ｗｉｎ，ＥＵＲＡＳＩＰ Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．２００６，ｐｐ．１−１３）という文献において記述されている。これらのアルゴリズムは全て、相関器の出力のＮ個の最大値（ここで、Ｎは、サーチに際し考慮される経路数である）を検出し、対応する時間位置ｔ_ｋ１，ｔ_ｋ２，．．．，ｔ_ｋＮを求める。

ＳＳスキーム５０２において、ＴＯＡ及びその振幅は、単一のロックで推定される。まず、相関器出力のＮ個の最大ピークが求められる。次に、時間位置

の最小値が求められる。この最小時間位置は、直接経路のＴＯＡの遅延推定値

として設定される。

ＳａＳスキーム５０４は、非分離チャネルにおいてＭＰＣを検出する方法を提供し、マルチユーザ検出において使用される連続した干渉除去技術に類似している。ＳａＳスキーム５０４の下では、相関器出力の最大ピークに対応するサンプル

が求められる。次に、サンプル

のインデクスを用いて、対応する時間位置を導き出し、当該時間位置から、最強経路の遅延推定値

が得られる。上述したように、最強経路は、必ずしも第１の到着経路とは一致しない。次に、第２の最強経路の遅延推定値

が同様に求められる。このプロセスは、すべてのＮ個の最強経路が求められるまで繰り返される。時間位置

の最小値

は、直接経路のＴＯＡの推定値として設定される。

ＳａＳスキーム５０４とは異なり、ＳＳａＲスキーム５０６では、選択された全ての最強経路の振幅が、各ステップでまとめて推定される。同じプロセスが、Ｎ個の最強経路が求められるまで繰り返され、次いで、時間位置

の最小値

が、直接経路のＴＯＡの推定値として設定される。ＳＳスキーム５０２及びＳａＳスキーム５０４は共に、各ステップにおいて各経路の遅延及び振幅を別々に推定し、一方、ＳＳａＲスキーム５０６は、異なる経路の振幅をまとめて推定する。

図６は、本発明の一実施形態による、コヒーレント及び非コヒーレントシステムの双方に閾値ベースのＴＯＡ推定器を実施するのに適した閾値ベースのＴＯＡ推定器６００を例示している。閾値ベースのＴＯＡ推定器６００を実施するのに適した閾値ベースＴＯＡ推定器は、例えば、’５２６仮出願に説明されている。これらの閾値ベースのＴＯＡ推定器は、計算の複雑性要件が低い。ＭＦを有するコヒーレントシステム（例えば、図２のコヒーレントシステム２００）の場合、相関器出力は、閾値ｌと比較される。図６に示すように、まず、第１の閾値交差点

を検出することによって、粗い推定６０２が実行され、直接経路のＴＯＡが粗く推定される。次に、微細な推定６０４が、粗い推定の付近にあるパルス間隔Ｔ_ｐ内のピークを探す。ピーク位置は、直接経路にＴＯＡの最終推定値

を与える。

ＥＤを有する非コヒーレントスキームの場合（例えば、非コヒーレントＴＯＡ推定器３００）、ＴＯＡ推定器は、第１の閾値交差点

を検出するために、立ち上がりエッジの検出を実行する。

閾値ベースのＴＯＡ推定器において、閾値ｌに適した値の選択は重要であり、困難な場合もある。例えば、閾値ｌが非常に低く設定されれば、高い誤警報確率が雑音から生じることで、早期のＴＯＡ推定値を生じてしまうこともある。一方で、閾値ｌが非常に高く設定されれば、間違った経路を選択することが原因で、より低い検出確率が生じてしまい、遅いＴＯＡ推定値を生じてしまうこともある。さらに、閾値ｌを非常に高く設定すると、見逃された検出確率が高くなることで（即ち、すべての経路を見逃す）、ＴＯＡ推定値が生じないこともある。検出の見逃しを回避するために、通例、中間点法又は最大点法などの見逃し経路の方策を用いて、ＴＯＡ推定値

を求める。このような方策では、上述したように参照することにより援用した’５２６仮出願に提案された閾値技術を採用することによって、最適化された閾値ｌ_ｏｐｔが設定される。この技術では、閾値ｌは、チャネル動作条件（例えば、ＳＮＲ、ＴＸ−ＲＸ分離距離、及びＬＯＳ妨害）に従って最適化される。

一般に、ＴＯＡ測距誤差ε_τは、以下のように規定されてもよい。

式中、τ_１は、通常、測定環境の地形に基づいて得られる第１の到着経路のＴＯＡであり（例えば、

であり、式中、ｄは、ＴＸとＲＸとの間の実際の分離距離であり、ｃは、光速である）、

は、上述したように、ピーク検出ＴＯＡ推定器又は閾値ベースのＴＯＡ推定器を用いて得られた第１の到着経路の推定ＴＯＡである。

測距誤差は、例えば、マルチパスフェージング、ＳＮＲ（又はＴＸ−ＲＸ分離距離）、及びＮＬＯＳ伝播から生じ得る。測距誤差ε_ｄは、ＴＸ−ＲＸ分離距離ｄ（又はＳＮＲ）及びシステム帯域幅ｗの関数として、以下のように明確に表し得る。

式中、ε_ｍ（・）及びε_ｎｌｏｓ（・）は、それぞれマルチパス誤差及びＮＬＯＳ伝播誤差である。式（４）は、システム帯域幅ｗ及びＳＮＲの双方が、距離測距誤差ε_ｄに影響を及ぼす重要なパラメータであることを示す。このように、本発明の一実施形態によれば、測距誤差を低減するために、最適な帯域幅選択方法が提案される。

図７は、マルチパス分散及びシステム帯域幅の双方が第１の到着経路推定に及ぼす影響を例示している。理論上、帯域幅が増大すると、チャネルインパルス応答は理想の状態に近くなるため、測距誤差は低減する。図７に示すように、プロット７０１は、測距誤差が最大となる最小帯域幅を有し、一方、プロット７０２は、測距誤差が最小になる最大帯域幅を有する。しかしながら、実際には、帯域幅を無制限に増大すると、測距誤差が必ずしも低減するわけではない。したがって、あるＳＮＲ条件下で最適な動作帯域幅を選択する方法が必須である。

このように、システム帯域幅ｗは、任意のＴＯＡ推定器のデザインを最適化する際に慎重に選択することが重要となるデザインパラメータである。

ＬＯＳ条件下において、ε_ｎｌｏｓ（ｗ，ｄ）＝０であり、したがって、ε_ｄ（ｗ，ｄ）＝ε_ｍ（ｗ，ｄ）である。ε_ｍに及ぼすＳＮＲの影響を調べるために、ε_ｍの値は、固定帯域幅で計算されてもよい。このような条件下において、本願発明者らは、ε_ｍがｄで事実上一定である（即ち、ＳＮＲ値に関係なく一定である）ことを見い出した。したがって、ＬＯＳ条件下では、ε_ｍ（ｗ，ｄ）≒ε_ｍ（ｗ）である。

以下、帯域幅がマルチパス誤差に及ぼす影響について検討する。帯域幅ｗがε_ｍに及ぼす影響を調べるために、ε_ｍの平均値

、偏り

、及び二乗平均誤差（ＲＭＳＥ）

を以下のように計算し得る。

ここで、ｎ＝１，．．．，Ｎである。ＴＯＡ推定器に最適な帯域幅を選択するために、偏り及びＲＭＳＥは最小限に抑えられる。本願発明者らは、帯域幅ｗを有する平均値

の変動は、ｄとは無関係であることを見出し、これにより、ε_ｍがｄと無関係であることを確認している。さらに、

の絶対値（即ち、

）は、以下の式によって与えられる指数関数

によってモデル化し得る。

式中、

及び

は

用のパラメータであり、最小二乗法を用いて推定され得る。

は、ｄとは無関係であるため、ε_ｄには、単一のパラメータセットで十分である。このように、ＬＯＳ条件下では、ＳＮＲ値に関係なく、ＴＯＡ推定器に最適な帯域幅が、パラメータ

及び

によって求められる。

ε_ｍは、ｄとは無関係であるため、ＮＬＯＳ条件下での測距誤差は、以下のように簡潔に表すこともできる。

ε_ｍ及びε_ｎｌｏｓは共に、ＮＬＯＳ条件下で存在するので、分離することはできない。ｗ及びｄがε_ｎｌｏｓに及ぼす影響が独立している仮定すると、式（９）は、以下のように書き換えられ得る。

式中、ε_{ｍ，ｎｌｏｓ}（ｗ）＝ε_ｍ（ｗ）＋ε_ｎｌｏｓ（ｗ）である。ｄがε_ｎｌｏｓに及ぼす影響を調べるために、ε_ｄの値は、固定の帯域幅を用いて計算されてもよい。解析により、ｄの値が異なる場合にε_ｎｌｏｓ（及びε_ｄ）のより大きな変動が示された。これらの変動はランダムであり、ε_ｎｌｏｓとｄとの間に相関性は観察されない。ＮＬＯＳ条件下でのε_ｎｌｏｓの変動は、ＬＯＳ経路を妨害する異なる材料（例えば、ドア、壁、及び家具）によって導入される正の偏りが主な原因である。ＬＯＳ経路を妨害する材料の首里は、ε_ｎｌｏｓの値に影響する。このように、ＮＬＯＳ伝播誤差は、ｄとは無関係と想定され得るが、ＬＯＳ経路を妨害する材料の透過係数χに依存する（即ち、ε_ｎｌｏｓ（ｄ）≒ε_ｎｌｏｓχ）。

帯域幅ｗがε_ｄ（ｗ，ｄ）に及ぼす影響を調べるために、ＬＯＳ条件に関して上述したものと同様のアプローチが適用されてもよく、この場合、ε_{ｍ，ｎｌｏｓ}の平均値

、偏り

、及び二乗平均誤差（ＲＭＳＥ）

が計算される。解析により、ε_{ｍ，ｎｌｏｓ}の特性が、ＬＯＳ条件下でのε_ｍと比較すると実質的に異なるにもかかわらず、ε_ｍの指数形は、ε_{ｍ，ｎｌｏｓ}に存在したままであり、この場合、指数関数の形が、ＮＬＯＳ伝播誤差により変動することが示されている。このように、各チャネル条件に、異なるパラメータセットが要求される。ＮＬＯＳ条件下において、ＳＮＲ値とは関係なく、ＴＯＡ推定器に最適な帯域幅が、パラメータ

、

、及びχによって求められる。

図８は、ＬＯＳ及びＮＬＯＳの両方の条件に最適な帯域幅を選択するための方法のフローチャート８００を示す。フローチャート８００は、ＬＯＳ及びＮＬＯＳ条件に対して上述した帯域幅選択方法を要約したものである。

上に示したように、測距精度は、帯域幅とともに増大する。しかしながら、帯域幅が増大するとともに測距誤差が減少するものとして規定された帯域幅ゲインは、測定帯域幅とともに小さくなる。測距誤差の減少（即ち、帯域幅ゲイン）は、帯域幅が５００ＭＨｚから２．５ＧＨｚへ増大すると最大になり、帯域幅が更に増大すると減少することが分かっており、帯域幅ゲインと帯域幅との間の関係が非線形であることを示している。帯域幅がマルチパスクラッタからの直接経路を識別できるほど十分に大きければ、帯域幅を更に増大しても、測距分解能の更なるゲインが得られない。

上述した詳細な記載は、本発明の特定の実施形態を説明するために与えられたものであって、限定的になるように意図されたものではない。本発明の範囲内の多数の変形及び修正も可能である。本発明は、以下の特許請求の範囲に示されている。

Claims (1)

1. 測距誤差の低減方法であって、
   到着時間（ＴＯＡ）推定器を用いて、帯域幅の関数として測距誤差を推定するステップと、
   推定された前記測距誤差から、測距誤差の平均値、偏り、及び二乗平均誤差を計算するステップと、
   前記偏り及び前記二乗平均誤差を最小限に抑える帯域幅を選択するステップと、
   を含む方法。

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