JP2014524569A - 減衰が小さくなったｒｆ技術を用いる物体の測距および追跡におけるマルチパス緩和 - Google Patents

減衰が小さくなったｒｆ技術を用いる物体の測距および追跡におけるマルチパス緩和 Download PDF

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Abstract

Ｎｏ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔを有する自律システムが記載される。ここでは、当該システムは、ＬＴＥバンド以外のバンド上で動作するように構成可能である。このようなシステムにより、ハイブリッド動作の定義は、ＬＴＥの測位基準信号（ＰＲＳ）と既存の基準信号とを含む（ＣＲＳ）で、または両方のタイプの信号で動作することができる。したがって、当該システムは、ネットワークスループットや互換性といった環境に応じて、ネットワーク事業者が動作モード間を動的に選択することを可能する利点を提供する。
【選択図】 図１８

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１１年８月３日に出願された「ＭＵＬＴＩ‐ＰＡＴＨ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＩＮ ＲＡＮＧＥＦＩＮＤＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＯＢＪＥＣＴＳ ＵＳＩＮＧ ＲＥＤＵＣＥＤ ＡＴＴＥＮＵＡＴＩＯＮ ＲＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ」と題された米国仮出願第６１／５１４８３９号、２０１１年１１月２日に出願された「ＭＵＬＴＩ‐ＰＡＴＨ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＩＮ ＲＡＮＧＥＦＩＮＤＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＯＢＪＥＣＴＳ ＵＳＩＮＧ ＲＥＤＵＣＥＤ ＡＴＴＥＮＵＡＴＩＯＮ ＲＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ」と題された米国仮出願第６１／５５４９４５号、２０１２年３月３０日に出願された「ＭＵＬＴＩ‐ＰＡＴＨ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＩＮ ＲＡＮＧＥＦＩＮＤＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＯＢＪＥＣＴＳ ＵＳＩＮＧ ＲＥＤＵＣＥＤ ＡＴＴＥＮＵＡＴＩＯＮ ＲＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ」と題された米国仮出願第６１／６１８４７２号、および２０１２年６月２０日に出願された「ＭＵＬＴＩ‐ＰＡＴＨ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＩＮ ＲＡＮＧＥＦＩＮＤＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＯＢＪＥＣＴＳ ＵＳＩＮＧ ＲＥＤＵＣＥＤ ＡＴＴＥＮＵＡＴＩＯＮ ＲＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ」と題された米国仮出願第６１／６６２２７０号の利益を主張し、仮出願の開示全体が、参照として本明細書に援用される。
本実施形態は、無線通信および無線ネットワークシステム、ならびにＲＴＬＳ（リアルタイム位置検出サービス：Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｌｏｃａｔｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を含む、無線周波数（ＲＦ）に基づく、物体の識別、追跡、および位置検出のためのシステムに関する。
物体の相対的または地理的な位置を判定するためのＲＦに基づく識別および位置検出システムは、一般的に、１つの物体、またはグループの物体を追跡するだけでなく、個人を追跡するように使用される。従来の位置検出システムは、開かれた屋外環境における位置検出のために使用されてきた。ＲＦに基づく全地球測位システム（ＧＰＳ）、および補助ＧＰＳが一般的に使用される。しかしながら、閉じた（すなわち、屋内）環境ならびに屋外において物体の位置を検出する際、従来の位置検出システムは、いくつかの不正確性の影響を受ける。セルラ無線通信システムは、都市部ならびに大半の屋内環境において優れたデータカバレッジを提供するが、これらのシステムの測位精度は、自己干渉、マルチパスおよび見通し外伝搬（ｎｏｎ‐ｌｉｎｅ‐ｏｆ‐ｓｉｇｈｔ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）によって制限される。
屋内および屋外の位置検出の不正確さは、主にＲＦ伝搬の物理的性質による、特にＲＦ信号の損失／減衰、信号の散乱や反射によるものである。損失／減衰および散乱の問題は、狭帯域測距信号を用い、低いＲＦ周波数、例えばＶＨＦ帯以下で動作させることによって解決することができる（特許文献１参照）。
ＶＨＦ以下の周波数においては、マルチパス現象（例えば、ＲＦエネルギーの反射）が、ＵＨＦ以上の周波数より深刻ではないが、位置検出精度へのマルチパス現象の影響により、産業で必要とされる、位置検出の信頼性および精度より低いものとなる。故に、狭帯域測距離信号を用いるＲＦに基づく識別および位置検出システムにおいてＲＦエネルギーの反射（すなわち、マルチパス現象）の影響を緩和するための方法およびシステムの必要性が存在する。
原則として、従来のＲＦに基づく識別および位置検出システムは、広帯域幅測離信号を用いることによって、例えば、マルチパスを緩和する広帯域幅測距信号の特性を利用することによって、マルチパスを緩和する（非特許文献１参照）。また、位置検出精度ｖｓ必要とされるＰＲＳ帯域幅が図１に示されている特許文献１参照する。この表から１０メートルの精度には、８３ＭＨｚの帯域幅が必要とされる。また、空間ダイバーシティ技術および／またはアンテナダイバーシティ技術が、いくつかのケースで使用される。
しかしながら、空間ダイバーシティは、多くの追跡‐位置検出用途においては選択できるものではない。なぜなら、必要とされるインフラの増加につながるからである。同様に、アンテナダイバーシティの価値は、限られている。なぜなら、より低い動作周波数、例えばＶＨＦでは、アンテナサブシステムの物理的なサイズが大きくなりすぎるからである。この適切なケースが特許文献２である。ここでは、物体、人、ペット、および個人的な身の回り品の位置検出を行うためのシステムおよび方法が記載されている。
提案されるシステムは、アンテナアレイを用いることにより、マルチパスを緩和する。任意のシステムは、９０２〜９２６ＭＨｚ帯域のＵＨＦで動作する。アンテナの長さ寸法は、動作周波数の波長に比例することがよく知られている。また、アンテナアレイのアンテナは、通常１／４波長または１／２波長によって分離されているので、アンテナアレイの面積は、長さ寸法比の２乗、アンテナアレイの体積は、長さ寸法比の３乗に比例する。このように、ＶＨＦ以下の周波数では、アンテナアレイのサイズがデバイスの携帯性に大きな影響を与える。
一方、周波数スペクトルが非常に制限されているため、狭帯域幅測距信号は、従来のＲＦに基づく識別および位置検出システムによって今日用いられているマルチパス緩和技術に向いていない。その理由は、マルチパスにより誘発される幅測距信号の歪み（すなわち、信号の変化）は、ノイズの存在下では信頼性の高い検出／処理には小さすぎるということである。また、帯域幅が制限されているため、狭帯域幅受信機は、小さい遅延によって分離される場合には、測距信号の直線見通し線（ＤＬＯＳ）経路（パス）と、遅延した測距信号の経路（パス）とを区別することができない。なぜなら、狭帯域幅受信機は、受信機の帯域幅に比例する、必要な時間分解能を欠いているからである（例えば、狭帯域幅は、入来信号に対して統合効果を有する）。
したがって、狭帯域幅測距信号を使用し、ＶＨＦ帯以下の周波数ならびにＵＨＦ帯以上の周波数で動作する物体を識別し、位置検出するためのマルチパス緩和方法およびシステムが当技術において必要である。
追跡し、位置検出する機能の必要性は、主に無線ネットワークにおいて見られる。特許文献３に記載される物体を識別し、位置検出するマルチパス緩和方法およびシステムは、利用可能な無線ネットワークのほとんどにおいて利用することができる。しかしながら、いくつかの無線ネットワークは、特許文献３に記載される様々な測距および測位信号から十分に利益を得るために、無線ネットワークに技術を統合することを必要とする通信規格／システムを有する。通常、これらの無線システムは、広範囲にわたって、また大半の屋内環境において優れたデータカバレッジを提供することができる。しかしながら、これらのシステムで利用可能な測位精度は、自己干渉、マルチパスおよび見通し外伝搬によって制限される。一例として、ＬＴＥ（ロングタームエボリューション）規格の最近の３ＧＰＰ Ｒｅｌｅａｓｅ９の標準測位技術は、１）主要手法としてのＡ‐ＧＮＳＳ（アシスト型全地球的航法衛星システム）またはＡ‐ＧＰＳ（アシスト型全地球測位システム）と；２）フォールバック手法としての強化セルＩＤ（Ｅ‐ＣＩＤ）およびＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ（ダウンリンク観測到来時間差））を含むＯＴＤＯＡとを有する。これらの手法は、現在必須のＦＣＣ Ｅ９１１緊急通報位置検出要件を満たすかもしれないが、これらの位置検出方法の精度、信頼性、および利用可能性は、建物内、ショッピングモール内、都市部の廊下等で高精度な位置検出を必要とするＬＢＳ（位置情報サービス）またはＲＴＬＳシステムのユーザのニーズを下回る。さらに、次回のＦＣＣ９１１の要件は、既存のものよりも厳しく、Ａ‐ＧＮＳＳ（Ａ‐ＧＰＳ）を除いて、既存の技術／方法の位置検出能力を超える可能性がある。Ａ‐ＧＮＳＳ（Ａ‐ＧＰＳ）の精度は、開けた空間では非常に良いが、都市／屋内環境では非常に信頼性が低いことがよく知られている。
同時に、他の技術／方法の精度が、マルチパスやその他の無線電波伝搬現象の影響によって激しく影響を受ける。故に、次回のＦＣＣ９１１の要件およびＬＢＳの要件を満たすことは不可能である。以下に、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡおよびＥ‐ＣＩＤ位置検出技術／方法以外のものが記載される。Ｕ‐ＴＤＯＡの概念は、ＯＴＤＯＡに似ているが、携帯電話の位置を計算するためにセル塔に設置された位置測定ユニット（ＬＭＵ）を使用する。これは、元の９１１の要件のために設計されている（された）。ＬＭＵは、２Ｇ ＧＳＭ（登録商標）ネットワーク上のみで展開され、３Ｇ ＵＭＴＳネットワークには主要なハードウェアのアップグレードが必要となる。Ｕ‐ＴＤＯＡは、４Ｇ ＬＴＥやＷｉＭＡＸにおいてサポートされるには標準化されていない。また、ＬＭＵは、ＬＴＥの展開において使用されていない。他の方法のように、Ｕ‐ＴＤＯＡの精度は、マルチパスの影響を受ける。ＬＴＥ標準化グループは、ＬＭＵの追加のハードウェアを見合わせ、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ後のＵ‐ＴＤＯＡ、例えばＵＬ‐ＯＴＤＯＡを作成するかもしれない。注記：ＤＬ‐ＯＴＤＯＡは、Ｒｅｌｅａｓｅ９において標準化されている。
次回のＦＣＣ ９１１の要件の別の候補は、ＲＦ指紋法である。この技術は、すべての場所が指紋のパターンのような一意の無線周波数（ＲＦ）署名を有するという原理に基づいており、場所は、隣接するセルの信号強度等の測定値を含む一意の値のセットによって識別することができる。指紋は、追加のハードウェアを必要としない。しかしながら、この技術は、大規模なデータベースと長い訓練段階とを必要とするという事実に悩まされている。また、真に一意の人間の指紋とは異なり、ＲＦ伝搬現象により、ＲＦ署名は、複数の異なる場所で繰り返される。さらに、データベースが古く、例えば、天候を含む環境が変化すると署名はすぐに古くなる。これは、データベースを維持する作業を厄介にする。可聴なセル塔の数は、精度に大きな影響を与える。妥当な精度（Ｐｏｌａｒｉｓ ｗｉｒｅｌｅｓｓが主張するように６０メートル）を得るために、複数の（８以上）の塔からの読み取り値を得る必要性がある。このように、郊外の環境では、精度が１００メートルに低下する（Ｐｏｌａｒｉｓ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ発行の「Ｐｏｌａｒｉｓ ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｖｅｒｖｉｅｗ，Ｊｕｌｙ ２９」参照）。また、ハンドセットのアンテナの向きにより推定位置が大きく変動（最大１４０％）する（Ｔｓｕｎｇ‐Ｈａｎ Ｌｉｎらの「Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ＲＳＳＩ‐Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ‐Ｂａｓｅｄ Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」参照）。
ＲＦ指紋データベース不安定性のいくつかの要因が存在するが、その主要なものの１つは、マルチパスである。マルチパスは、非常に動的であり、瞬時にＲＦ署名を変更し得る。具体的には、屋内といった重いマルチパス環境において、人とエレベーターの動き、および家具、キャビネット、機器の配置変更により、マルチパスの分布が異なり、例えば、ＲＦ署名に大きな影響を与える。また、屋内およびこれと同様の環境において、物理的な場所（三次元）における小さな変化は、ＲＦ署名に大きな変化を引き起こす。これは、ＲＦ署名を三次元にするマルチパスと、１／４波長の距離にわたってＲＦ署名を大きく変化させる短波長との組み合わせによるものである。したがって、そのような環境においては、データベース内のポイントの数を指数関数的に増加されなければならない。
例えば、ＲＴＴ、ＲＴＴ＋ＣＩＤ（受信信号強度に基づくものを含む）といった精度の低い位置検出方法が存在する。しかし、後者の場合には、ＲＦ伝播現象は、無線ネットワークにおいて、１メートルよりも著しく短くなり得る波長の距離にわたって、信号強度を３０デシベルから４０デシベル変化させる。これは、受信信号強度に基づく方法の精度および／または信頼性に大きな影響を与える。かさねて、すべてのこれらの方法の精度は、マルチパスの影響を受ける。
したがって、マルチパス緩和技術によって達成することができる能力であって、無線ネットワークのためのより正確で信頼性の高い追跡し、位置検出する能力が従来技術において必要である。
測位基準信号（ＰＲＳ）は、ＬＥＴ ３ＧＰＰのＲｅｌｅａｓｅ９に追加されたものであり、ＯＴＤＯＡ測位（マルチラテレーションの１タイプ）のためにユーザ機器（ＵＥ）によって使用されることが意図されている。ＴＳ ３６．２１１ Ｒｅｌｅａｓｅ９技術仕様は「Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ‐ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ」と題されている。
上述したように、ＰＲＳは、ダウンリンクの到来観測時間差（ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ）測位のためにＵＥによって使用することができる。Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様書はまた、隣接する基地局（ｅＮＢ）が同期されることを必要とする。これより、ＯＴＤＯＡ法の最後の障害物が取り除かれる。ＰＲＳはまた、複数のｅＮＢのＵＥにおいて、ＵＥの可聴性を向上させる。Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様書は、いくつかの提案が１００ｎｓ（ナノ秒）を示唆しているが、ｅＮＢの同期精度を明記していなかった。ＵＬ‐ＴＤＯＡは、現在研究段階であり、２０１１年に標準化されると予想される。
Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様書によると、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ法は、特許文献１に、Ｃｈｅｎらによる「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ＵＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ＬＴＥ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」と題して詳述されている。Ｒｅｌｅａｓｅ９のＤＬ‐ＯＴＤＯＡは、マルチパス現象の影響を受ける。いくつかのマルチパス緩和が、ＰＲＳ信号帯域幅を増加させることによって実現することができる。しかしながら、これは、結果的に、スケジューリングの複雑さが増し、ＵＥの位置を修正する間の時間を長くなるということになる。また、Ｃｈｅｎらの表１に示されるように、１０ＭＨｚといったように動作帯域幅が限られたネットワークにとって、可能な限りの最高の精度は、約１００メートルである。これらの数値は、最良のケースのシナリオにおける結果である。他のケースにおいて、特にＤＬＯＳ信号強度が、反射信号強度と比較して、著しく低い（１０〜２０デシベル）場合には、著しくより大きい位置検出／測距誤差（２倍〜４倍）になる結果をまねく。
Ｃｈｅｎらは、ＵＬ‐ＴＤＯＡ測位の変形を記載している。これもまたＰＲＳに基づいており、アップリンク測位基準信号（ＵＬ‐ＰＲＳ）と称される。Ｃｈｅｎらは、隣接するセルの可聴性が向上しおよび／またはスケジューリングの複雑性が低減したことを提案しているが、Ｃｈｅｎらは、マルチパス緩和の対処法について何も教示していない。その結果、Ｃｈｅｎらによる精度は、Ｒｅｌｅａｓｅ９のＤＬ‐ＯＴＤＯＡ法の精度と同等である。
Ｃｈｅｎらによると、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ法およびＵＬ‐ＴＤＯＡ法は、屋外環境に適している。Ｃｈｅｎらはさらに、建物、キャンパス等といった屋内環境において、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ法およびＵＬ‐ＴＤＯＡ法がうまく機能しないことに言及している。これらの方法の性能が屋内環境において悪いことを説明するいくつかの理由がＣｈｅｎらによって言及されている。例えば、一般的に屋内で用いられている分散アンテナシステム（ＤＡＳ）においては、各アンテナは一意のＩＤを有していない。
Ｃｈｅｎによると、最終的な結果は、Ｒｅｌｅａｓｅ９およびセル塔に基づくＣｈｅｎらのＵＬ‐ＴＤＯＡといったシステムの両方において、ＵＥ機器は、複数のアンテナを区別することはできない。この現象は、Ｒｅｌｅａｓｅ９とＣｈｅｎのＵＬ‐ＯＴＤＯＡシステムにおいて用いられるマルチラテレーション法の使用を妨げる。この問題を解決するために、Ｃｈｅｎらは、既存の屋内の無線ネットワークシステムにハードウェアや新しいネットワーク信号を追加する。さらに、アクティブＤＡＳの場合、最高の精度（誤差下限）が５０メートルに制限される。最後に、Ｃｈｅｎらは、マルチパスの影響が（屋外と比較して）最も深刻である屋内環境であって、多くの場合、主張さえているよりも、測位誤差がはるかに大きくなる（２倍〜４倍）屋内環境における測位精度へのマルチパスの影響に対処していない。
Ｃｈｅｎらによって教示された、屋内無線ネットワークアンテナシステムの変更は、必ずしも可能ではない。なぜなら、既存のシステムをアップグレードすることは、多大な労力と高額な費用を必要とするからである。さらに、アクティブＤＡＳの場合、理論上の最高精度は、５０メートルしかなく、この精度は、実際にはマルチパスを含むＲＦ伝播現象のせいで著しく低いものとなる。同時に、ＤＡＳシステムにおいて、複数のアンテナによって生成された信号は、例えば、マルチパスといった反射として現れる。したがって、すべてのアンテナの位置が既知である場合に、個々のアンテナからの信号経路を解決することができれば、ハードウェアおよび／または新たなネットワーク信号を追加することなく、ＤＡＳ環境において位置修正を提供することができる。例えば、マルチラテレーションと位置整合アルゴリズムを使用する。故に、無線ネットワークのための正確で信頼性の高いマルチパス解決法が従来技術において必要である。
米国同時係属出願第１１／６７０５９５号 米国特許出願公開第２０１１／０１２４３４７号 米国特許第６７８８１９９号 米国同時係属出願第１２／５０２８０９号
Ｓ．Ｓａｌｏｕｓの「Ｉｎｄｏｏｒ ａｎｄ Ｏｕｔｄｏｏｒ ＵＨＦ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ａ ９０ＭＨｚ Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ」，ＩＥＥＥ Ｃｏｌｌｏｑｕｉｕｍ ｏｎ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｂｅｙｏｎｄ Ｌｉｎｅ‐ｏｆ‐Ｓｉｇｈｔ Ｒａｄｉｏ，１９９７，ｐｐ．８／１‐８／６
本発明は、関連技術の１以上の欠点を実質的に除去する、リアルタイム位置検出サービス（ＲＴＬＳ）を含む、物体の無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡および位置検出のための方法およびシステムに関する。提案される（例示的な）方法およびシステムは、狭帯域幅測距信号を使用する。一実施形態によれば、ＲＦに基づく追跡および位置検出は、ＶＨＦ帯上で実施されるが、低い帯域（ＨＦ、ＬＦおよびＶＬＦ）ならびにＵＨＦ帯以上の周波数上でも実施することができる。これは、技術およびアルゴリズムを含むマルチパス緩和方法を用いる。提案されるシステムは、ソフトウェアで実装されたデジタル信号処理と、ソフトウェア無線技術とを使用することができる。デジタル信号処理も、同様に使用することができる。
本実施形態のシステムは、デバイスとシステム全体とへのほんのわずかな追加費用で、標準ＦＰＧＡおよび標準的な信号処理ハードウェアおよびソフトウェアを使用して構築することができる。同時に、狭帯域幅測距信号を用いているＲＦに基づく識別および位置検出システムの精度は、大きく向上する。
狭帯域幅の測距／位置検出信号用、例えば、ＶＨＦ用の送信機および受信機は、人または物体の位置を識別するように使用される。デジタル信号処理（ＤＳＰ）およびソフトウェア無線（ＳＤＲ）技術は、狭帯域幅測距信号を生成し、受信し、処理し、ならびにマルチパス緩和アルゴリズムを実行するように使用することができる。狭帯域幅測距信号は、半二重化、全二重化、または一重化の動作モードで、人または物体を識別し、位置検出し、追跡するように使用される。デジタル信号処理（ＤＳＰ）技術およびソフトウェア無線（ＳＤＲ）技術は、マルチパス緩和アルゴリズムを実行するようにマルチパス緩和プロセッサにおいて使用される。
ここに記載されるアプローチは、無線ネットワークによって実施される追跡し、位置検出するシステムの精度を向上させる同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、およびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを用いる。本実施形態は、すべての無線システム／ネットワークにおいて使用することができ、一重化、半二重化および全二重化の動作モードを含むことができる。下記の実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生を含む様々なタイプの変調を用いる無線ネットワークで動作する。したがって、下記の実施形態はＬＴＥネットワークで動作し、また、他の無線システム／ネットワークに適用することができる。
ここに記載されるアプローチは、ネットワークの１つ以上の基準信号／パイロット信号および／または同期信号に基づいており、また、ＷｉＭＡＸ、ＷｉＦｉ、Ｗｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。基準信号および／またはパイロット信号を使用しない他の無線ネットワークは、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような以下のタイプの代替の実施形態のうちの１つ以上を用い得る。１）フレームの一部が、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような測距信号／測距信号要素に専用である；２）測距信号要素（同時係属出願第１２／５０２８０９号参照）が、送信／受信信号のフレームに埋め込まれている；３）測距信号要素（同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載）が、データとともに埋め込まれている。
これらの代替の実施形態は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを用いており、一重化、半二重化、および全二重化のすべての動作モードにおいて使用することができる。
同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムと、ＯＦＤＭに基づく無線ネットワークおよび基準信号／パイロット信号および／または同期信号を有する他の無線ネットワークとの統合は、デバイスおよびシステム全体にほとんど、または全く追加費用をかけずに行うことができる。同時に、ネットワークおよびシステムの位置検出精度が著しく向上する。実施形態に記載されるように、３ＧＰＰ ＬＴＥセルラーネットワーク上で実施されるＲＦに基づく追跡および位置検出は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和方法／技術、およびアルゴリズムのローカライズにより、大きな利益を得る。提案されるシステムは、ソフトウェアまたはハードウェアで実装されたデジタル信号処理を使用することができる。
本実施形態のさらなる特徴および利点は、続く記載において明らかにされ、部分的には記載から明らかになり、または本発明の実施によって習得されてもよい。本発明の利点は、明細書に記載とその請求の範囲ならびに添付の図面において特に指摘された構造によって実現され、達成される。
上述の一般的な説明および以下の詳細な説明は、例示的かつ説明的なものであり、特許請求の範囲に記載されるように本実施形態のさらなるを与えることを意図している。
添付の図面（それらは本発明についてのさらなる理解を与えるために、この明細書に含まれ、組み入れられ、明細書の一部を構成する）は、本発明の実施形態を示し、記載とともに本発明の原理について説明する役目をする。各図面は、以下の通りである。
図１は、本実施形態にかかる狭帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図１Ａは、本実施形態にかかる狭帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図２は、例示的な広帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図３Ａは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｂは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｃは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図４は、例示的な合成された広帯域ベースバンド測距信号を示す。 図５は、本実施形態にかかるキャンセルによる信号のプリカーサの削除を示す。 図６は、本実施形態にかかる搬送波がより少ないプリカーサのキャンセルを示す。 図７は、単方向伝達関数の位相を示す。 図８は、位置検出方法の例を示す。 図９は、ＬＴＥの基準信号のマッピングを示す。 図１０は、例示的な強化セルＩＤ＋ＲＴＴ位置検出技術を示す。 図１１は、例示的なＯＴＤＯＡ位置検出技術を示す。 図１２は、事業者のｅＮＢ施設に設置された時間観測ユニット（ＴＭＯ）の動作を示す。 図１３は、例示的な無線ネットワーク位置検出機器の図である。 図１４は、企業向け用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１５は、ネットワークワイドな用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１６は、企業向け用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。 図１７は、ネットワークワイドな用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。
本発明の実施形態の好適な実施形態が詳細に記載され、好適な実施形態の例が添付の図面に示さる。
本実施形態は、ＲＴＬＳを含む、ＲＦに基づく物体の識別、追跡および位置検出のための方法およびシステムに関する。一実施形態によれば、方法およびシステムは、狭帯域幅測距信号を用いる。本実施形態は、ＶＨＦ帯で動作するだけでなく、ＨＦ、ＬＦおよびＶＬＦ帯ならびにＵＨＦ帯以上の周波数で使用することもできる。これは、マルチパスの緩和処理を用いている。マルチパス緩和プロセッサを用いることにより、システムによって実施される追跡および位置検出の精度が向上する。
本実施形態では、ユーザが、複数の人間および物体を追跡し、位置検出し、モニタすることができる小型で携帯性に優れたベースユニットを含む。各ユニットは、自身のＩＤを有する。各ユニットは、そのＩＤを有するＲＦ信号をブロードキャストし、各ユニットは、そのＩＤと、音声、データおよび追加情報とを含むことができる返送信号を折り返し送信することができる。各ユニットは、他のユニットからの返送信号を処理し、三角測量または三辺測量および／または使用される他の方法に応じて、それらの相対的および／または実際の位置を連続的に判定する。好適な実施形態はまた、ＧＰＳデバイス、スマートフォン、双方向ラジオやＰＤＡといった製品と容易に組み込むことができる。得られた製品は、既存のディスプレイ、センサ（例えば、高度計、ＧＰＳ、加速度計およびコンパス）と、そのホストの処理能力とを活用する一方で、スタンドアロンデバイスのすべての機能を有することになる。例えば、ここに記載されるデバイス技術を有するＧＰＳデバイスは、地図上のユーザの位置を提供するとともに、グループの他のメンバーの位置をマッピングすることができる。
集積回路技術が向上するにつれて、ＦＰＧＡインプリメンテーションに基づく好適な実施形態の大きさは、およそ２×４×１インチと２×２×０．５インチとの間、またはそれ以下である。使用される周波数に応じて、アンテナは、デバイスに組み込まれるか、またはデバイスの筐体から突出する。デバイスのＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）に基づくバージョンは、ＦＰＧＡの機能および他の電子部品の大半をユニットまたはタグに組み込むことができる。結果として、製品のＡＳＩＣに基づくスタンドアロンバージョンは、１×０．５×０．５インチ以下のデバイスサイズになる。アンテナサイズは、使用される周波数によって決定され、アンテナの一部を筐体に組み込むことができる。ＡＳＩＣに基づく実施形態は、チップセットのみからなる製品に組み込まれるように設計される。マスターユニット間またはタグユニット間に実質的な物理的な大きさの違いはないはずである。
デバイスは、マルチパス緩和アルゴリズムを処理するために複数の周波数範囲（帯域）で動作する標準的なシステム部品（既製の部品）を使用することができる。デジタル信号処理およびソフトウェア無線のためのソフトウェアを使用することができる。最小限のハードウェアと結合された信号処理ソフトウェアは、ソフトウェアによって定義された送受信波形を有する無線機を組み立てることができる。
同時係属出願第１１／６７０５９５号は、狭帯域幅測距信号システムを開示しており、ここで、狭帯域幅測距信号は、例えば、数ＫＨｚしなかい音声チャネルを使用して、低帯域幅チャネル（低帯域幅チャネルのいくつかは、２、３０ＫＨｚに延び得るが）に適合するように設計される。これは、数百ＫＨｚから数十ＭＨｚのチャネルを使用する従来の位置検出システムとは対照的である。
この狭帯域幅測距信号システムの利点は、次の１）〜３）のとおりである。１）低動作周波数／帯域において、従来の位置検出システムの測距信号帯域幅は、キャリア（動作）周波数値を超える。したがって、そのようなシステムは、ＬＦ／ＶＬＦ、およびＨＦを含むその他の低周波数帯にて展開することはできない。従来の位置検出システムとは異なり、同時係属出願第１１／６７０５７５に記載される狭帯域幅測距信号システムは、ＬＦ、ＶＬＦおよび他の帯域にて成功裏に展開することができる。なぜなら、その測距信号の帯域幅がはるかにキャリア周波数値よりはるかに低いからである。２）例えば、ＵＨＦ帯までのＲＦスペクトル（いくつかのＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦおよびＶＨＦ帯）の下端においては、従来の位置検出システムは、使用することができない。なぜなら、ＦＣＣが許容チャネル帯域幅（１２〜２５ＫＨｚ）を厳しく制限しているからである。これにより、従来の測距信号を使用することはできない。従来の位置検出システムとは異なり、狭帯域幅測距信号システムの測距信号の帯域幅は、ＦＣＣ規則およびその他の国際スペクトルの規制機関の規則に完全に準拠している。３）動作周波数／帯域とは独立して、狭帯域幅信号は、広帯域幅信号と比較して本質的にＳＮＲ（信号対ノイズ比）が高いことがよく知られている（Ｒａｙ Ｈ．Ｈａｓｈｅｍｉ，Ｗｉｌｌｉａｍ Ｇ． Ｂｒａｄｌｅｙ…による「ＭＲＩ：ｔｈｅ ｂａｓｉｃｓ」，２００３参照）。このことは、位置検出システムが動作する周波数／帯域とは独立して、ＵＨＦ帯を含む、狭帯域幅測距信号の位置検出システム動作範囲を増加させる。
このように、従来の位置検出システムとは異なり、狭帯域幅測距信号の位置検出システムは、ＲＦスペクトルの下端に、例えば、ＶＨＦ以下の低周波数帯域から、マルチパス現象がそれほど顕著でないＬＦ／ＶＬＦ帯にまで展開することができる。同時に、狭帯域幅測距位置検出システムはまた、ＵＨＦ以上の周波数帯域に展開することができるので、測距信号のＳＮＲを改善し、結果として、位置検出システムの動作範囲を増加させる。
マルチパス、例えば、ＲＦエネルギーの反射を最小限に抑えるために、ＶＬＦ／ＬＦ帯で動作させることが望ましい。しかしながら、これらの周波数では、携帯式／可搬式のアンテナの効率は非常に小さい（ＲＦ波長に対してアンテナの長さ（サイズ）が小さいので、約０．１％以下）。また、これらの低周波数では、自然源および人工源からのノイズレベルが、より高い周波数／帯域、例えばＶＨＦよりもはるかに高い。同時に、これら２つの現象は、位置検出システム、例えばその動作範囲および／または可搬性／携帯性の用途を制限する。そのため、動作範囲および／または可搬性／携帯性が非常に重要である特定の用途においては、より高いＲＦ周波数／帯域、例えばＨＦ、ＶＨＦ、ＵＨＦやＵＷＢが用いられ得る。
ＶＨＦおよびＵＨＦ帯では、自然源および人工源からのノイズレベルがＶＬＦ、ＬＦおよびＨＦ帯に比べて著しく低く、ＶＨＦおよびＨＦでは、マルチパス現象（例えば、ＲＦエネルギーの反射）は、ＵＨＦ以上の周波数ほど深刻ではない。また、ＶＨＦ帯では、アンテナ効率は、ＨＦ以下の周波数に比べて著しく優れており、ＶＨＦ帯では、ＲＦの貫通力（ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）は、ＵＨＦに比べてはるかに優れている。このように、ＶＨＦ帯は、可搬性／携帯性用途用に良い妥協点を提供する。一方、いくつかの特殊なケース、例えばＧＰＳでは、ＶＨＦ周波数（またはより低い周波数）が電離層に侵入することができない（または偏向／屈折される）場合、ＵＨＦは良い選択肢であり得る。しかしながら、いずれの場合（すべての場合／用途）も、狭帯域幅測距信号システムは、従来の広帯域幅測距信号の位置検出システムに勝る利点を有する。
実際の用途が、正確な技術仕様（電力、排出量、帯域幅および動作周波数／帯域など）を決定する。狭帯域幅測距により、ユーザは許可を受けるか、もしくは許可の免除を受けるかのいずれかが可能であり、または、狭帯域幅測距は、最も厳しい狭帯域幅である、ＦＣＣに規定される６．２５ＫＨｚ、１１．２５ＫＨｚ、１２．５ＫＨｚ、２５ＫＨｚ、および５０ＫＨｚを含む多くの異なる帯域幅／周波数上での動作を可能にするので、ユーザはＦＣＣに規定される無許可帯を使用することができ、かつ適切なセクションの、対応する技術的要件を遵守することができる。したがって、複数のＦＣＣセクションおよびそのようなセクション内の免除を適用することができる。適用することができる主なＦＣＣ規則は、４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ ９０‐Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ ９４ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ １５‐Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｅｖｉｃｅｓ（比較すると、この文脈における広帯域信号は、数百ＫＨｚから１０〜２０ＭＨｚである）。
通常、Ｐａｒｔ９０とＰａｒｔ９４ついては、ＶＨＦインプリメンテーションは、特定の免除（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｉｖｅが例である）下で、１００ｍＷまでユーザにデバイスを動作させることを可能にする。特定の用途については、ＶＨＦ帯における許容送信電力は２Ｗから５Ｗの間である。９００ＭＨｚ（ＵＨＦ帯）については、１Ｗである。１６０ＫＨｚ〜１９０ＫＨｚの周波数（ＬＦ帯）では、許容送信電力は１ワットである。
狭帯域測距は、すべての異なるスペクトル許容ではないが、多くの異なるスペクトル許容を遵守しており、かつ最も厳しい規制要件を遵守する一方で、精確な測距を可能にする。これは、ＦＣＣに当てはまるだけでなく、欧州、日本、韓国など世界中でスペクトルの使用を規制する他の国際機関にも当てはまる。
以下は、一般的な電力使用量ならびにタグが実際の世界の環境において別のリーダと通信できる距離とともに、使用される一般的な周波数の一覧表である。
（Ｉｎｄｏｏｒ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ Ｄａｎ Ｄｏｂｋｉｎ，ＷＪ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖ １．４７／１０／０２参照）。
９１５ＭＨｚ １００ｍＷ １５０フィート
２．４ＧＨｚ １００ｍＷ １００フィート
５．６ＧＨｚ １００ｍＷ ７５フィート
提案されるシステムは、ＶＨＦ帯の周波数で動作し、ＲＦ信号を送信し、処理する独自の方法を用いる。より具体的には、当該システムは、ＶＨＦ周波数での狭帯域幅要件の制限を克服するためにＤＳＰ技術およびソフトウェア無線（ＳＤＲ）を使用する。
低（ＶＨＦ）周波数で動作させると、散乱を低減し、より良い壁の貫通を提供する。最終的な結果は、一般的に使用される周波数範囲のおよそ１０倍の増加である。例えば、上述のＲＦＩＤ技術の範囲とプロトタイプの測定された範囲とを比較する。
２１６ＭＨｚ １００ｍＷ ７００フィート
狭帯域測距技術を利用すると、一般的な電力使用量ならびにタグが実際の世界の環境において別のリーダと通信できる距離とともに、使用される一般的な周波数範囲が著しく増加する。
９１５ＭＨｚ １００ｍＷ １５０フィートから５００フィートに
２．４ＧＨｚ １００ｍＷ １００フィートから４５０フィートに
５．６ＧＨｚ １００ｍＷ ７５フィートから４００フィートに
バッテリーの消費量は、デバイスの設計、送信電力、およびデューティサイクル、例えば、連続する２つの距離（位置）の測定の間の時間間隔の関数である。多くの用途では、デューティサイクルは、１０倍〜１０００倍と大きい。例えば、１００倍とデューティサイクルが大きい用途では、１００ｍＷの電力を送信するＦＰＧＡバージョンは、約３週間のアップタイムを有する。ＡＳＩＣに基づくバージョンは、アップタイムを１０倍増加させると予想される。また、ＡＳＩＣに基づくバーションは、本質的に低いノイズレベルを有する。したがって、ＡＳＩＣに基づくバージョンはまた、動作範囲を約４０％増大させ得る。
当業者は、ＲＦの困難な環境（例えば、建物、都市廊下等）において位置検出精度を著しく向上させながら、本実施形態がシステムの長い動作範囲を損なわないことを理解するであろう
通常、追跡および位置検出システムは、追跡‐位置検出‐ナビゲート（Ｔｒａｃｋ‐Ｌｏｃａｔｅ‐Ｎａｖｉｇａｔｅ）方法を用いる。これらの方法は、到着時間（Ｔｉｍｅ‐Ｏｆ‐Ａｒｒｉｖａｌ：ＴＯＡ）法、到着時間差（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉａｌ‐Ｔｉｍｅ‐Ｏｆ‐Ａｒｒｉｖａｌ：ＤＴＯＡ）法、およびＴＯＡ法とＤＴＯＡ法との組み合わせを含む。距離測定技術としての到着時間（ＴＯＡ）法は、概して、米国特許第５５２５９６７号に記載される。ＴＯＡ／ＤＴＯＡ法に基づくシステムは、ＲＦ測距信号の直線見通し線（ＤＬＯＳ）の飛行時間、例えば、後に距離範囲に変換される時間遅延を測定する。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合においては、様々な遅延時間を有するＲＦ測距信号の複数のコピーが、ＤＬＯＳのＲＦ測距信号に重畳される。狭帯域幅の測距信号を用いる追跡‐位置検出システムは、マルチパス緩和なしではＤＬＯＳ信号と反射信号とを区別することができない。その結果、これらの反射信号は、推定される測距信号のＤＬＯＳの飛行時間の誤差を誘発し、それが範囲推定精度に影響を与える。
本実施形態では、マルチパス緩和プロセッサを有利に使用することにより、ＤＬＯＳ信号と反射信号とを分離する。したがって、本実施形態は、推定される測距信号のＤＬＯＳの飛行時間の誤差を著しく低減する。提案されるマルチパス緩和方法は、すべてのＲＦ帯において使用することができる。当該方法また、広帯域幅測距信号の位置検出システムとともに使用することもできる。また、当該方法は、ＤＳＳ（直接スペクトラム拡散）およびＦＨ（周波数ホッピング）といったスペクトル拡散技術を含む様々な変調／復調技術をサポートすることができる。
また、ノイズ低減方法は、当該方法の精度をさらに向上させるように適用することができる。これらのノイズ低減方法は、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技術等を含むことができるが、これらに限定されない。残りのマルチパス干渉誤差は、最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、最小分散推定（カルマンフィルタ）等といった後処理技術を適用することによってさらに低減することができる。
本実施形態は、一重化、半二重化、全二重化の動作モードでシステムにおいて使用することができる。全二重化の動作モードは、ＲＦトランシーバの複雑性、コストおよびロジスティックスの点で非常に大変であり、それにより、ポータブル／モバイルデバイス実施においてシステム動作範囲が制限される。半二重化の動作モードでは、リーダ（よく「マスター」と称される）およびタグ（時折「スレーブ」や「ターゲット」とも称される）は、マスターまたはスレーブがある所定の時間において送信することのみを可能にするプロトコルによって制御される。
交互の送信および受信は、ただ１つの周波数が距離測定において使用されることを可能にする。このようなアレンジメントは、全二重化システムと比較して、システムのコストおよび複雑性を低減する。一重化の動作モードは、概念的には、より単純であるが、測距信号シーケンスの開始を含む同期であって、マスターユニットとターゲットユニットと間のイベントのより厳格な同期を必要とする。
本実施形態においては、狭帯域幅測距信号のマルチパス緩和プロセッサは、測距信号帯域幅を増加させない。これは、狭帯域幅測距信号の伝搬を可能にするように、異なる周波数成分を有利に使用する。周波数領域において、超分解能スペクトルの推定アルゴリズム（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ）および／またはＲＥＬＡＸのような統計アルゴリズムを用いることによって、または、時間領域において、比較的大きな帯域幅で合成測距信号を組み立て、この信号にさらなる処理を適用することによって、さらなる測距信号処理を実行することができる。狭帯域幅測距信号の異なる周波数成分は、疑似ランダムに選択することができる。異なる周波数成分はまた、周波数において連続的であり、または、間隔があいていてもよく、周波数において均一および／または不均一な間隔を有し得る。
本実施形態は、マルチパス緩和技術を発展させる。狭帯域測距用の信号モデルは、複素指数関数（本明細書のどこかで紹介されている）である。その周波数は、遅延がマルチパスに関連する遅延時間によって定義される同類項（ｓｉｌｉｍｌａｒ ｔｅｒｍ）を加えた範囲によって定義された遅延に直接正比例する。このモデルは、信号の構造、例えばステップ周波数、線形周波数変調等の実際の実施から独立している。
ダイレクトパス（経路）とマルチパスとの間の周波数分離は、ごくわずかで非常に小さいく、通常の周波数領域処理は、ダイレクトパス範囲を推定するのには十分ではない。例えば、３０メートルの範囲において、５ＭＨｚにわたって１００ＫＨｚステップレートのステップ周波数測距信号（１００．０７ｎｓの遅延）は、結果として、０．０６２８７５ラジアン／秒の周波数を生じる。３５メートルの経路（パス）長さでのマルチパス反射は、０．０７３３５５の周波数を結果として生じる。分離は、０．０１０４７９２である。５０個のサンプルの観測量の周波数分解能は、０．１２５６６Ｈｚの固有の周波数分解能を有している。したがって、反射経路（パス）からダイレクトパスを分離するように従来の周波数推定技術を使用し、そしてダイレクトパス範囲を正確に推定することはできない。
この制限を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定方法論の実施と、マルチモーダルのクラスター分析の実施との独自の組合せを使用する。部分空間分解技術は、得られたデータの推定分散行列を、２つの直交の部分空間と、ノイズの部分空間と、信号の部分空間とに分類することに依存する。部分空間分解方法論の背後にある理論は、観測量のノイズの部分空間上への投影はノイズのみからなり、観測量の信号の部分空間上への投影は信号のみからなるということである。
超高分解能スペクトル推定アルゴリズムおよびＲＥＬＡＸアルゴリズムは、ノイズの存在下において、スペクトルの密に置かれた周波数（正弦波）を区別することができる。周波数は、調和関係を有する必要はない。また、デジタルフーリエ変換（ＤＦＴ）とは異なり、信号モデルは、人工的な周期性も導入しない。ある帯域幅については、これらのアルゴリズムは、フーリエ変換よりも著しく高い分解能を提供する。したがって、直線見通し線（ＤＬＯＳ）は、他のマルチパス（ＭＰ）経路から高い精度で確実に区別することができる。同様に、以下で記載される閾値方法を人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距信号に適用することにより、他の経路（パス）からＤＬＯＳを高い精度で確実に区別することを可能にする。
本実施形態によれば、デジタル信号処理（ＤＳＰ）は、他のＭＰ経路からＤＬＯＳを確実に区別するようにマルチパス緩和プロセッサによって用いられ得る。様々な超分解能アルゴリズム／技術は、スペクトル分析（スペクトルの推定）技術に存在する。例は、部分空間に基づく方法を含む：ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）アルゴリズムまたはｒｏｏｔ‐ＭＵＳＩＣアルゴリズム、ＥＳＰＲＩＴ（Ｅｓｉｔｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｖｉａ Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）アルゴリズム、ピサレンコ高調波分解（Ｐｉｓａｒｅｎｋｏ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ：ＰＨＤ）アルゴリズム、ＲＥＬＡＸアルゴリズム等。
上述の超分解能アルゴリズムのすべてにおいて、入来（すなわち受信）信号は、周波数の複素指数関数とそれらの複素振幅との一次結合としてモデル化される。マルチパスの場合には、受信信号は、以下のとおりである：
ここで、

は、送信された信号であり、ｆは動作周波数であり、Ｌはマルチパス成分の数であり、および

とτｋとは、それぞれＫ番目のパスの複素減衰と伝播遅延とである。マルチパス成分には、インデックスが付され、それにより、伝播遅延は昇順で考慮される。その結果、このモデルでは、τ０は、ＤＬＯＳ経路の伝播遅延を示す。τ０値は、明らかに、すべてのτｋのなかで最も小さな値であるので、最も興味深い値である。位相θｋは、均一の確率密度関数Ｕ（０、２π）を用いて、１つの測定周期から別の測定周期まで通常ランダムに想定される。したがって、αｋ＝ｃｏｎｓｔ（すなわち定数）とする。
パラメータαｋおよびτｋは、建物内およびその周辺の人々およびデバイスの動きを反映するランダムな時変関数である。しかしながら、測定時間間隔と比較して、それらの変化の速度が非常に遅いので、これらのパラメータは、ある測定周期内の時間不変確率変数として扱うことができる。
すべてのこれらのパラメータは、周波数に依存している。なぜなら、それらは、透過係数と反射係数といった無線信号特性に関連するからである。しかしながら、本実施形態では、動作周波数は、ほとんど変化しない。したがって、上述のパラメータは、周波数に依存していないと仮定することができる。
方程式（１）は、周波数領域において次のように表すことができる：

ここで：Ａ（ｆ）は、受信信号の複素振幅であり、（２π×τｋ）は、超分解能アルゴリズムによって推定される人工的な「周波数」であり、動作周波数ｆは、独立変数であり、αｋは、Ｋ番目のパス振幅である。
方程式（２）では、（２π×τｋ）の超分解能推定と、そしてτｋ値とは、連続周波数に基づく。実際には、有限の測定値が存在する。したがって、変数ｆは、連続変数ではなくむしろ離散変数になるだろう。したがって、複素振幅Ａ（ｆ）は、以下のように計算することができる：
ここで、

は、離散周波数ｆｎにおける離散複素振幅推定値（すなわち測定値）である。
方程式（３）では、

は、マルチパスチャネルを介して伝播した後の周波数ｆｎの正弦波信号の振幅と位相として理解することができる。スペクトル推定に基づくすべての超分解能アルゴリズムは、複素入力データ（すなわち複素振幅）を必要とすることに留意するる。
いくつかのケースでは、実部信号データ（例えば

）を複素信号（例えば解析信号）に変換することが可能である。例えば、このような変換は、ヒルベルト変換または他の方法を使用することによって達成することができる。しかしながら、距離が短い場合には、値τ０が非常に小さく、それにより、非常に低い（２π×τｋ）「周波数」となる。
これらの低「周波数」は、ヒルベルト変換（または他の方法）の実行により、問題を生じさせる。また、振幅値（例えば

）が使用される場合にのみ、推定される周波数の数は、（２π×τｋ）「周波数」のみだけでなく、それらの組合せも含む。原則として、既知でない周波数の数を増加させることは、超分解能アルゴリズムの精度に影響を与える。したがって、他のマルチパス（ＭＰ）経路からＤＬＯＳ経路を高信頼かつ正確に分離することは、複素振幅推定を必要とする。
下記は、マルチパスの存在下で、複素振幅

を取得するタスクの最中の方法およびマルチパス緩和プロセッサ動作の記載である。
記載は、半二重化の動作モードに着目しているが、それが全二重化モード用に容易に拡張することができることに留意する。一重化の動作モードは、半二重化モードのサブセットであるが、追加のイベント同期を必要とする。
半二重化の動作モードでは、リーダ（よく「マスター」と称される）およびタグ（「スレーブ」や「ターゲット」とも称される）は、マスターまたはスレーブがある所定の時間において送信することのみを可能にするプロトコルによって制御される。この動作モードでは、タグ（ターゲットデバイス）はトランスポンダーとして働く。タグは、リーダ（マスターデバイス）から測距信号を受信し、それをメモリに格納し、一定時間（遅延）の後、その信号をマスターに折り返し再送信する。
測距信号の一例が図１および図１Ａに示されている。例示的な測距信号は、連続する周波数成分であって、異なる周波数成分を用いる。周波数および／または時間において擬似ランダムで間隔をあけた、または直交等する波形を含む他の波形もまた、測距信号帯域幅が狭いままである限り、使用することができる。図１では、すべての周波数成分の持続時間Ｔｆは、測距信号の狭帯域幅特性を取得するのに十分に長い。
異なる周波数成分を有する測距信号の別の変形が、図２に示されている。この変形は、長期間にわたり送信された複数の周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）を含むことにより、個々の周波数を狭帯域にする。このような信号は、より効率的であるが、それは広い帯域幅を占め、また、広帯域幅測距信号は、ＳＮＲに影響を与え、それにより、動作範囲を縮小する。また、このような広帯域幅測距信号は、ＶＨＦ帯以下の周波数帯についてのＦＣＣの要件に反する。しかしながら、いくつかの用途では、この広帯域幅測距信号は、既存の信号および送信プロトコルにより容易に統合することができる。また、このような信号は、追跡‐位置検出時間を減少させる。
これらの複数の周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）バーストはまた、周波数および／または時間において連続的および／または疑似ランダムに間隔をあけ、もしくは直交等していてもよい。
狭帯域幅測距モードは、瞬間広帯域測距の形をとって精度を生成する一方で、広帯域測距と比較してこの精度を実現することができる範囲を増加させる。固定の送信電力において、受信機における（適切な信号帯域幅における）狭帯域幅測距信号のＳＮＲは、受信機における広帯域測距信号のＳＮＲより大きくなので、この性能が実現される。このＳＮＲ利得は、広帯域測距信号の全帯域幅の、狭帯域測距信号の各チャネルの帯域幅に対する比率のオーダーである。例えば、静止した目標や、人が歩いているまたは走っているといったゆっくり移動する目標に対して、とても早急な測距が必要とされない場合、これは、よいトレードオフを提供する。
マスターデバイスとタグデバイスとは、同一であり、かつ、マスターまたはトランスポンダーモードのいずれかで動作することができる。すべてのデバイスは、データ／リモートコントロール通信チャネルを含む。これらのデバイスは、情報を交換することができ、マスターデバイスは、タグデバイスを遠隔に制御することができる。図１に示されるこの例では、マスター（すなわちリーダ）のマルチパス緩和プロセッサの動作が、測距信号をタグへと発信している間、かつ特定の遅延の後、マスター／リーダは、タグから繰り返される測距信号を受信する。
その後、マスターのマルチパス緩和プロセッサは、受信測距信号と、マスターからもともと送信されたものとを比較し、すべての周波数成分ｆｎに対して振幅および位相の形をとって

の推定値を判定する。方程式（３）では、

は、単方向（ｏｎｅ‐ｗａｙ）の測距信号の送信に対して定義されていることに留意する。本実施形態では、測距信号は往復する。言い換えれば、測距信号は、両方向を行き来する。すなわち、マスター／リーダからターゲット／スレーブまで、およびターゲット／スレーブからマスター／リーダにもどる両方向。したがって、マスターによって戻ってきて受信されたこの往復信号の複素振幅は、以下のように計算することができる：
例えば、整合フィルタ

および

を含む複素振幅および位相値を推定するために利用可能な多くの技術が存在する。本実施形態によれば、複素振幅の判定は、マスターおよび／またはタグ受信機ＲＳＳＩ（受信信号強度指標）値に由来した

値に基づく。
この位相値、

は、リーダ／マスターによって受信された戻ってきたベースバンド測距信号の位相と、オリジナル（すなわち、リーダ／マスターによって送信された）ベースバンド測距信号の位相とを比較することによって取得される。また、マスターデバイスとタグデバイスとは、独立したクロックシステムを有するので、デバイス動作の詳細な説明は、クロック精度の位相推定誤差に対する影響の分析によって、増補される。上記の記載が示すように、単方向振幅

値は、ターゲット／スレーブデバイスから直接的に取得することができる。しかしながら、単方向位相

値は、直接的に測定することができない。
本実施形態では、測距ベースバンド信号は、図１に示されたものと同一のものである。しかしながら、簡略化のため、本明細書においては、測距ベースバンド信号は、たった２つの周波数成分からなり、この２つの周波数成分は、それぞれが、異なる周波数：Ｆ１とＦ２の余弦波または正弦波の複数の周期を含むものとする。Ｆ１＝ｆ１、Ｆ２＝ｆ２であることに留意する。第１の周波数成分の周期の数は、Ｌであり、第２の周波数成分の周期の数は、Ｐである。Ｔｆ＝定数について、各周波数成分は、異なる数の周期を有することができるので、ＬがＰと等しいかもしれないし、等しくないかもしれないことに留意する。また、各周波数成分間に時間差はなく、そしてＦ１、Ｆ２は両方とも、初期位相がゼロから始まる。
図３Ａ、３Ｂおよび３Ｃは、ＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットまたはスレーブユニット（タグ）のブロック図を示す。ＦＯＳＣは、デバイスのシステムクロック（図３Ａの水晶発振器２０）の周波数を指す。デバイス内で生成されたすべての周波数は、このシステムクロックの水晶発振器から生成される。以下の定義が使用される：
Ｍは、マスターデバイス（ユニット）である；ＡＭは、タグ（ターゲット）デバイス（ユニット）である。タグデバイスは、トランスポンダーモードで動作しており、トランスポンダー（ＡＭ）ユニットと称される。
好適な実施形態では、デバイスは、ＲＦフロントエンドと、ＲＦバックエンドと、ベースバンドと、マルチパス緩和プロセッサとからなる。ＲＦバックエンドと、ベースバンドと、マルチパス緩和プロセッサとは、ＦＰＧＡ１５０に実装される（図３Ｂおよび３Ｃ参照）。システムクロック発生器２０（図３Ａ参照）は、ＦＯＳＣ＝２０ＭＨｚ、またはωＯＳＣ＝２π×２０×１０６で発振する。これは理想的な周波数である。なぜなら、実際のデバイスでは、システムクロック周波数が２０ＭＨｚ：

と必ずしも等しいとは限らないからである。
２０ＭＨｚ以外のＦＯＳＣ周波数がシステム性能に対して何の影響も与えることなく使用できることに留意する。
両方のユニット（マスターとタグ）の電子構成は、同一であり、異なる動作モードは、ソフトウェアによってプログラム可能である。ベースバンド測距信号は、マスターのＦＰＧＡ１５０ブロック１５５‐１８０（図２Ｂ参照）によって、デジタル形式で生成される。それは、２つの周波数成分からなり、それぞれが異なる周波数の余弦または正弦波の複数の周期を含む。まず、ｔ＝０では、マスターデバイス（図３Ｂ）のＦＰＧＡ１５０は、Ｉ／Ｑ ＤＡＣ１２０および１２５を介してアップコンバータ５０にデジタルベースバンド測距信号を出力する。ＦＰＧＡ１５０は、Ｆ１周波数で始動し、時間Ｔ１の後、Ｔ２の期間中Ｆ２周波数を生成し始める。
水晶発振器の周波数が２０ＭＨｚと異なり得るので、ＦＰＧＡによって生成された実際の周波数は、Ｆ１γＭとＦ２γＭである。また、時間Ｔ１はＴ１βＭであり、時間Ｔ２はＴ２βＭである。また、Ｆ１γＭ＊Ｔ１βＭ＝Ｆ１Ｔ１およびＦ１γＭ＊Ｔ２βＭ＝Ｆ２Ｔ２となるように、Ｔ１、Ｔ２、Ｆ１、Ｆ２は設定され、ここで、Ｆ１Ｔ１と、Ｆ２Ｔ２とは、ともに整数であるとする。これは、Ｆ１およびＦ２の初期位相がゼロに等しいことを意味する。
すべての周波数がシステム水晶発振器２０のクロックから生成されるので、マスターのベースバンドＩ／Ｑ ＤＡＣ１２０および１２５の出力は、以下のとおりである：Ｆ１＝γＭ２０×１０６×ＫＦ１、およびＦ２＝γＭ２０×１０６×ＫＦ２である。ここで、ＫＦ１とＫＦ２は、一定の係数である。同様に、周波数シンセサイザ２５（ミキサー５０および８５用のＬＯ信号）からの出力周波数ＴＸ＿ＬＯおよびＲＸ＿ＬＯは、一定の係数によって表すことができる。これらの一定の係数は、マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）用のものと同様であり、違いは、各デバイスのシステム水晶発振器２０のクロック周波数にある。
マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）は、半二重化モードで動作する。マスターのＲＦフロントエンドは、直交アップコンバータ（すなわちミキサー）５０を使用して、マルチパス緩和プロセッサによって生成されたベースバンド測距信号をアップコンバートし、このアップコンバートされた信号を送信する。ベースバンド信号が送信された後、マスターは、ＲＦフロントエンドのＴＸ／ＲＸスイッチ１５を使用して、ＴＸからＲＦモードへと切り替える。トランスポンダーは、信号を受信し、ＲＦフロントエンドのミキサー８５（第１のＩＦを生成する）と、ＡＤＣ１４０（第２のＩＦを生成する）とを使用して、当該受信信号をダウンコンバートする。
その後、この第２のＩＦ信号は、デジタルフィルタ１９０を用いてトランスポンダーのＲＦバックエンドプロセッサにおいてデジタル的にフィルタ処理され、ＲＦバックエンド直交ミキサー２００と、デジタルＩ／Ｑフィルタ２１０および２３０と、デジタル直交発振器２２０と、加算器２７０とを使用して、ベースバンド測距信号にさらにダウンコンバートされる。このベースバンド測距信号は、ＲＡＭデータバスコントローラ１９５と、制御ロジック１８０とを使用して、トランスポンダーのメモリ１７０に格納される。
次に、トランスポンダーは、ＲＦフロントエンドスイッチ１５を使用して、ＲＸからＴＸモードへと切り替え、一定の遅延ｔＲＴＸの後に、格納されたベースバンド信号を再送信し始める。遅延は、ＡＭ（トランスポンダー）システムクロックにおいて測定されることに留意する。故に、

である。
マスターは、トランスポンダー送信信号を受信し、ＲＦバックエンド直交ミキサー２００と、デジタルＩＱフィルタ２１０および２３０と、デジタル直交オシレータ２２０（図３Ｃ参照）とを使用して、受信信号をベースバンド信号にダウンコンバートする。
その後、マスターは、マルチパス緩和プロセッサの逆正接ブロック２５０と、位相比較ブロック２５５とを使用して、受信（すなわち回復）ベースバンド信号におけるＦ１とＦ２との間の位相差を計算する。振幅値は、ＲＦバックエンドＲＳＳＩブロック２４０から導出される。
推定精度を改善するために、ブロック２４０からの振幅推定のＳＮＲと、ブロック２５５からの位相差推定のＳＮＲとを改善することが常に望ましい。好適な実施形態では、マルチパス緩和プロセッサは、測距信号の周波数成分持続時間（Ｔｆ）にわたる多くのタイムインスタンスの振幅推定と位相差推定とを計算する。平均化された場合、これらの値はＳＮＲを改善する。ＳＮＲの改善は、Ｎ１／２に比例するオーダーであり得る。ここで、Ｎは、振幅値と位相差値とが取られた（すなわち、測定された）時のインスタンスの数である。
ＳＮＲの改善への別のアプローチは、一期間にわたって整合フィルタ技術を適用することによって、振幅値と位相差値とを判定することである。しかし、別のアプローチは、受信（すなわち回復）ベースバンド測距信号の周波数成分をサンプリングし、Ｉ／Ｑ形式で、オリジナル（すなわち、マスター／リーダによって送信された）ベースバンド測距信号の周波数成分を期間Ｔ≦Ｔｆにわたって積分することによって、受信（すなわち繰り返し）ベースバンド測距信号の周波数成分の位相と振幅とを推定する。積分は、Ｉ／Ｑ形式で振幅と位相との複数のインスタンスを平均化する効果を有する。その後、位相値と振幅値とは、Ｉ／Ｑ形式から

および

形式に変換することができる。
マスターのマルチパスプロセッサ制御下で、ｔ＝０において、マスターベースバンドプロセッサ（ともにＦＰＧＡ１５０内）は、ベースバンド測距シーケンスを開始するとする。

マスターのＤＡＣ１２０および１２５出力の位相は、以下のとおりである：

ＤＡＣ１２０および１２５は、システムクロックに依存しない内部伝播遅延（

）を有することに留意する。
同様に、送信機回路コンポーネント１５、３０、４０および５０は、システムクロックに依存しない追加遅延（

）を導入する。
その結果、マスターによって送信されたＲＦ信号の位相は、以下のように計算することができる：
マスター（Ｍ）からのＲＦ信号は、マスターとタグとの間のマルチパス現象の関数である位相シフトφＭＵＬＴＩを経る。
φＭＵＬＴＩ値は送信周波数、例えばＦ１、Ｆ２に依存する。トランスポンダー（ＡＭ）の受信機は、各パスを解消することができない。なぜなら、受信機のＲＦ部分の帯域幅が制限されている（すなわち狭い）からである。したがって、一定時間、例えば１μｓ（マイクロ秒）（〜３００メートルの飛行に相当）後に、すべての反射信号が受信機アンテナに到着したとき、下記の式が適用される：
第１のダウンコンバータ（構成要素８５）におけるＡＭ（トランスポンダー）において、出力、例えば第１のＩＦの信号の位相は、以下のとおりである：
受信機のＲＦ部（要素１５および６０から８５）内での伝播遅延

は、システムクロックに依存しないことに留意する。ＲＦフロントエンドフィルタとアンプ（構成要素９５から１１０と１２５）とを通過した後、第１のＩＦ信号は、ＲＦバックエンドＡＤＣ１４０によってサンプリングされる。ＡＤＣ１４０は、入力信号（例えば第１のＩＦ）をアンダーサンプリングしているとする。したがって、ＡＤＣはまた、第２のＩＦを生成するダウンコンバータのように作用する。第１のＩＦフィルタと、アンプとＡＤＣとは、伝播遅延時間を加える。ＡＤＣ出力（第２のＩＦ）では：
ＦＰＧＡ１５０では、（ＡＤＣ出力からの）第２のＩＦ信号は、ＲＦバックエンドデジタルフィルタ１９０によってフィルタ処理され、第３のダウンコンバータ（すなわち直交ミキサー２００、デジタルフィルタ２３０および２１０、ならびデジタル直交オシレータ２２０）によってベースバンド測距信号にさらにダウンコンバートされ、加算器２７０にて加算され、そしてメモリ１７０に格納される。第３のダウンコンバータ出力（すなわち直交ミキサー）では：
ＦＩＲ部１９０中の伝播遅延

は、システムクロックに依存しないことに留意する。
ＲＸ->ＴＸ遅延の後、マスター（Ｍ）からのベースバンド測距信号であって、格納されたベースバンド測距信号（メモリ１７０に格納）が再送信される。ＲＸ->ＴＸ遅延は、

であることに留意する。
トランスポンダーからの信号がマスターの（Ｍ）受信機アンテナに到着するまで、トランスポンダー（ＡＭ）からのＲＦ信号は、マルチパスの関数である別の位相シフトφＭＵＬＴＩを経る。上記で考察したように、この位相シフトは、すべての反射信号がマスターの受信アンテナに到着した一定時間後に起こる：
マスター受信機では、トランスポンダーからの信号は、トランスポンダー受信機における場合のように、同一のダウンコンバート処理を経る。結果として得られるものは、マスターによってもともと送信された回復ベースバンド測距信号である。第１の周波数成分Ｆ１について：
第２の周波数成分Ｆ２について：
置き換え：

ここで、ＴＤ＿Ｍ‐ＡＭは、マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）回路を介する伝播遅延である。

ここで：φＢＢ＿Ｍ-ＡＭ（０）は、時間ｔ＝０における、ＡＤＣを含むマスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）周波数ミキサーからのＬＯ位相シフトである。
また：
第１の周波数成分Ｆ１：
第１の周波数成分Ｆ１は、引き続き：
第２の周波数成分Ｆ２：
第２の周波数成分Ｆ２は、引き続き：
さらに置き換えると：

ここで、αは、定数である。
その後の、最終段階の方程式は、次のとおりである：
方程式（５）から、

ここで、ｉ＝２、３、４……………；
また、

は

と等しい。
例えば、タイムインスタンスＴ１およびＴ２における違い

は：

の違いを知るために、ＴＤ＿Ｍ_ＡＭを知る必要がある：

ここで、ＴＬＢ_ＭとＴＬＢ_ＡＭとは、マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）のＴＸ回路とＲＸ回路とを介する伝搬遅延であり、この遅延は、デバイスをループバックモードに置くことよって測定される。マスターおよびトランスポンダーデバイスは、ＴＬＢ_ＭとＴＬＢ_ＡＭを自動的に測定できることに留意する；ｔＲＴＸ値も既知である。
上記の式およびｔＲＴＸ値から、ＴＤ＿Ｍ_ＡＭを判定することができ、したがって、所定のＴ１およびＴ２については、

値は、以下のように見つけることができる：

あるいは、βＭ＝βＡＭ＝１とすると：
方程式（６）から、動作周波数において、測距信号の複素振幅値は、帰還ベースバンド測距信号を処理することから見つけることができることが結論付けることができる。
部分空間アルゴリズムは、一定の位相オフセットには敏感ではないので、初期位相値

は、ゼロに等しいと仮定することができる。必要ならば、

値（位相初期値）は、同時係属中の出願番号第１１／６７０５９５号（当該出願の開示全体が、参照として本明細書に援用される）に記載されるように狭帯域幅測距信号方法を使用して、ＴＯＡ（到着時間）を判定することによって、見つけることができる。この方法は、測距信号往復遅延を推定する。この遅延は

に等しく、

値は、以下の方程式から見つけることができる：

または：
好適な実施形態では、帰還ベースバンド測距信号の位相値

は、マルチパスプロセッサの逆正接ブロック２５０によって計算される。ＳＮＲを改善するために、マルチパス緩和プロセッサの位相比較ブロック２５５は、方程式（６Ａ）を使用し、多くのインスタンスｎ（ｎ＝２、３、４．．．．．．．．．）に対して

を計算し、その後、それらの平均化することにより、ＳＮＲを改善する。

に留意する。
方程式５および方程式６から、回復（すなわち受信）ベースバンド測距信号は、マスターによって送信されたオリジナルベースバンド信号と同一の周波数を有していることが明らかになる。したがって、マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）のシステムクロックが異なり得るという事実にもかかわらず、周波数変換はない。ベースバンド信号は、いくつかの周波数成分からなり、かつ、各成分は、正弦波の複数の周期からなるので、受信ベースバンド信号の個々の成分周波数を、対応するオリジナル（すなわち、マスターによって送信された）ベースバンド信号の個々の周波数成分を用いてサンプリングし、Ｔ≦Ｔｆの周期にわたって結果として生じる信号を積分することによって、受信測距信号の位相および振幅を推定することも可能である。
この動作（演算）は、受信測距信号の複素振幅値

をＩ／Ｑ形式で生成する。マスターによって送られた各ベースバンド信号の個々の周波数成分は、時間においてＴＤ＿Ｍ_ＡＭ分だけシフトさせられなければならないことに留意する。積分は、振幅および位相の複数のインスタンスを平均化するという効果（例えば、ＳＮＲを増加させる）をもたらす。位相値と振幅値とは、Ｉ／Ｑ形式から

および

形式に変換できることに留意する。
サンプリングし、Ｔ≦Ｔｆの周期の間積分し、Ｉ／Ｑ形式から

および

形式へ変換するこの方法は、図３Ｃの位相比較ブロック２５５にて実行することができる。したがって、ブロック２５５の設計および実装に応じて、本明細書に記載される方程式（５）に基づいた好適な実施形態の方法、または代替の方法のいずれかを使用することができる。
測距信号帯域幅は狭いが、周波数差ｆｎ‐ｆ１は、例えば、数メガヘルツのオーダーであり、比較的大きくなり得る。その結果、受信機の帯域幅は、ｆ１：ｆｎ測距信号の周波数成分をすべて通すように十分に広く保たなければならない。この広帯域受信機の帯域幅は、ＳＮＲに影響を与える。受信機の有効帯域幅を縮小し、ＳＮＲを改善するために、受信測距信号ベースバンド周波数成分は、受信ベースバンド測距信号の個々の周波数成分に調整されたデジタル狭帯域幅フィルタによって、ＦＰＧＡ１５０においてＲＦバックエンドプロセッサによってフィルタ処理される。しかしながら、この多量のデジタルフィルタ（個々の周波数成分、ｎの数に等しい数のフィルタの数）は、ＦＰＧＡリソースに追加の負担を負わせ、そのコスト、サイズおよび電力消費を増加させる。
好適な実施形態では、たった２つの狭帯域幅デジタルフィルタが使用される：１つのフィルタは、ｆ１周波数成分に対して常に調整され、別のフィルタは、他のすべての周波数成分：ｆ２：ｆｎに対して調整され得る。測距信号の複数のインスタンスは、マスターによって送信される。各インスタンスは、２つの周波数のみからなる：

同様の方策がまた可能である。
また、周波数シンセサイザを調節（例えば、ＫＳＹＮを変更する）ことによって、残りの周波数成分を生成する２つのみ（または１つであっても）に、ベースバンド測距信号成分を保つことが完全に可能であることに留意する。アップコンバータミキサーおよびダウンコンバータミキサー用のＬＯ信号は、ダイレクトデジタル合成（ＤＤＳ）技術を使用して生成されることが望ましい。これは、高いＶＨＦ帯周波数については、トランシーバ／ＦＰＧＡハードウェアに非所望の負担を提示することになり得る。しかしながら、これは、より低い周波数については、有用なアプローチであり得る。アナログ周波数シンセサイザもまた使用することができるが、周波数が変更された後、安定させるために追加の時間を要するかもしれない。また、アナログシンセサイザーの場合には、アナログシンセサイザーの周波数を変更した後に起きり得る位相オフセットをキャンセルするために、同一周波数において２つの測定がなされなければならない。
上記の方程式において使用される実際のＴＤ＿Ｍ‐ＡＭは、マスター（Ｍ）およびトランスポンダー（ＡＭ）のシステムクロックの両方において測定される、例えば、ＴＬＢ＿ＡＭおよびｔＲＴＸは、トランスポンダー（ＡＭ）のクロックにおいてカウントされ、ＴＬＢ＿Ｍは、マスター（Ｍ）のクロックにおいてカウントされる。
しかしながら、

が計算されるとき：ＴＬＢ＿ＡＭおよびｔＲＴＸの両方は、マスター（Ｍ）のクロックにおいて測定（カウント）される。
これはエラーを導入する：
位相推定誤差（７）は、精度に影響を与える。それ故に、この誤差を最小限にすることが必要である。βＭ＝βＡＭの場合、言い換えれば、すべてのマスターおよびトランスポンダー（タグ）のシステムクロックが同期された場合、ｔＲＴＸ時間からの貢献が取り除かれる。
好適な実施形態では、マスターおよびトランスポンダーユニット（デバイス）は、任意のデバイスのクロックと同期することが可能である。例えば、マスターデバイスは、基準としての役割をする。クロック同期は、リモートコントロール通信チャネルを使用することによって達成される。ここでは、ＦＰＧＡ１５０の制御下、温度補償型水晶発振器ＴＣＸＯ２０の周波数が調節される。選択されたトランスポンダーデバイスが搬送波信号を送信している間、周波数差がマスターデバイスの加算器２７０の出力において測定される。
その後、マスターデバイスは、ＴＣＸＯ周波数を増加／減少させるように、トランスポンダーに命令を送信する。このプロセスは、加算器２７０の出力における周波数を最小にすることによって、より高い精度を達成するように数回繰り返され得る。理想的なケースでは、加算器２７０の出力における周波数がゼロに等しくなるべきであることに留意する。代替の方法は、周波数差を測定し、トランスポンダーのＴＣＸＯ周波数を調節することなく、推定された位相の補正を行うことである。
βＭ−βＡＭは、かなり減少し得るが、βＭ≠１の場合には位相推定誤差が存在する。この場合、誤差のマージンは、基準デバイス（通常、マスター（Ｍ））のクロック発生器の長期安定性に依存する。また、特に本技術分野には多くのユニットが存在するので、クロック同期のプロセスはかなりの時間を要する。同期プロセス中、追跡-位置検出システムは、部分的にまたは完全に動作不能となる。これは、システム準備および性能に負の影響を与える。この場合には、トランスポンダーのＴＣＸＯ周波数の調節を必要としない上述の方法が好ましい。
市販の（既成の）ＴＣＸＯコンポーネントは、精度および安定性が高い。具体的には、ＧＰＳ商業用途用のＴＣＸＯコンポーネントは、非常に精度が高い。これらのデバイスに用いると、頻繁なクロック同期を必要とすることなく、位置検出精度に対する位相誤差影響が１メートル未満となり得る。
狭帯域幅測距信号のマルチパス緩和プロセッサは、帰還狭帯域幅測距信号の複素振幅

を取得した後、さらなる処理（すなわち超分解能アルゴリズムの実行）が、マルチパス緩和プロセッサの一部であるソフトウェアベースのコンポーネントにおいて実行される。このソフトウエアコンポーネントは、マスター（リーダ）のホストコンピュータのＣＰＵおよび／またはＦＰＧＡ１５０（図示せず）に組み込まれているマイクロプロセッサーにおいて実行することができる。好適な実施形態では、マルチパス緩和アルゴリズムのソフトウエアコンポーネントは、マスターのホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、（２π×τｋ）「周波数」（例えばτｋ値）の推定を生成する。
最終工程では、マルチパス緩和プロセッサは、最も小さな値（すなわちＤＬＯＳ遅延時間）を有するτを選択する。
測距信号狭帯域幅の要件がいくらかゆるいくつかのケースでは、ＤＬＯＳ経路は、（時間的に）連続するチャープを用いることによって、ＭＰ経路から分離することができる。好適な実施形態では、この連続するチャープは、線形周波数変調（ＬＦＭ）である。しかしながら、他のチャープ波形も使用することができる。
マルチパス緩和プロセッサの制御下で、帯域幅Ｂおよび持続時間Ｔを有するチャープが送信されるとする。それは、

ラジアン／秒のチャープ速度を与える。複数のチャープが送信され、折り返し受信される。各チャープが同一の位相で開始するように、チャープ信号がデジタル的に生成されることに留意する。
マルチパスプロセッサでは、受信された各シングルチャープは、帰還チャープが目的の領域の中心からのものであるように位置調整される。
チャープ波形方程式は、次のとおりである：

ここで、ω０は、０＜ｔ＜Ｔにおいて、初期周波数である。単一の遅延往復τ、例えばマルチパスではないものについては、帰還信号（チャープ）は、ｓ（ｔ−τ）である。
その後、マルチパス緩和プロセッサは、もともと送信されたチャープを用いて複素共役ミックスを実行することによって、ｓ（ｔ−τ）を「脱傾斜（ｄｅｒａｍｐ)」する。結果として生じる信号は、複素正弦波である：

ここで、

は振幅であり、２βτは周波数であり、０≦ｔ≦Ｔである。最後の項は位相であり、無視することができることに留意する。
マルチパスの場合、合成脱傾斜信号（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｄｅｒａｍｐｅｄ ｓｉｇｎａｌ）は、多くの複素正弦波からなる：

ここで、Ｌは、ＤＬＯＳ経路を含む測距信号経路の数であり、０≦ｔ≦Ｔである。
複数のチャープが送信され、処理される。上述したように、各チャープは、個々に扱われ／処理される。その後、マルチパス緩和プロセッサは、個々のチャープ処理の結果を集める：

ここで、Ｎは、チャープの数であり、

ｔｄｅａｄは、２つの連続するチャープ間の不感時間帯(ｄｅａｄ ｔｉｍｅ ｚｏｎｅ)である；２βτｋは、人工的な遅延「周波数」である。
かさねて、最も興味深いのは、最低「周波数」である。これは、ＤＬＯＳ経路の遅延に相当する。
方程式（１０）では、

は、時として、複素正弦波の合計のＮ個のサンプルと見なすことができる：

したがって、サンプル数は、Ｎ（例えばαＮ；α＝１、２、．．．）の倍数であり得る。
方程式（１０）から、マルチパス緩和プロセッサは、さらなる処理（すなわち超分解能アルゴリズムの実行）において使用される、時間領域のαＮ複素振幅サンプルを生成する。このさらなる処理は、マルチパス緩和プロセッサの一部であるソフトウエアコンポーネントにおいて実行される。このソフトウエアコンポーネントは、マスター（リーダ）のホストコンピュータのＣＰＵによって、および／または、ＦＰＧＡ１５０（図示せず）に組み込まれているマイクロプロセッサーによって、またはその両方によって、実行することができる。好適な実施形態では、マルチパス緩和アルゴリズムのソフトウェアは、マスターのホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、２βτｋ「周波数」（例えばτｋ値）の推定を生成する。最終工程では、マルチパス緩和プロセッサは、最も小さな値（すなわちＤＬＯＳ遅延時間）を有するτを選択する。
「閾値技術」（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）と呼ばれる特別な処理方法について説明される。この閾値技術は、超分解能アルゴリズムの代替としての役目をする。言い換えれば、これは、人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距信号を使用して、他のＭＰ経路からＤＬＯＳ経路を区別する際の信頼性と精度とを向上させるように使用される。
図１および図１Ａに示される周波数領域のベースバンド測距信号は、時間領域のベースバンド信号ｓ（ｔ）に変換することができる：

容易に確認されることであるが、Ｓ（ｔ）は、周期１／Δｔを有し、周期的であり、任意の整数ｋについて、ｓ（ｋ／Δｔ）＝２Ｎ＋１は、信号のピーク値である。ここで、図１および図１Ａにおいて、ｎ＝Ｎである。
図４は、Ｎ＝１１およびΔｆ＝２５０ＫＨｚの場合のｓ（ｔ）の２つの周期を示す。信号は、１／Δｆ＝４μｓで分離される高さ２Ｎ＋１＝２３のパルスシーケンスとして現われる。パルス間では、可変振幅と２Ｎ個のゼロとを有する正弦波波形である。信号の広帯域幅は、高いパルスの狭さに起因し得る。帯域幅が、ゼロ周波数からＮΔｆ＝２．７５ＭＨｚまで及ぶこともわかる。
好適な実施形態において使用される閾値方法の基本概念は、他のＭＰ経路からＤＬＯＳ経路を区別する際に、人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距の信頼性と精度とを向上させることである。閾値方法は、広帯域のパルスのリーディングエッジの先頭の部分が受信機に到着する時を検知する。送信機と受信機とにおいてフィルタ処理を行うので、リーディングエッジは、瞬間的には上昇しないが、滑らかに増加する傾斜を伴うようにノイズから出るように上昇する（ｒｉｓｅ ｏｕｔ ｏｆ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ）。リーディングエッジのＴＯＡは、リーディングエッジが所定の閾値Ｔ越える時を検知することによって測定される。
小さな閾値が望ましい。なぜなら、閾値がより早く越えられ、パルスの正確な開始と閾値越え（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｃｒｏｓｓｉｎｇ）との間のエラー遅延τが小さいからである。したがって、レプリカの始まりの部分がτより大きな遅延を有している場合には、マルチパスが原因で到着するパルスレプリカは、何の影響も有さない。しかしながら、ノイズの存在は、閾値Ｔがどれくらい小さくなりえるかに制限を設ける。遅延τを減少させる１つの方法では、パルス自体の代わりに受信パルスの導関数を使用することである。なぜなら、導関数はより速く上昇するからである。二次導関数は、さらに速く上昇する。高位導関数は、使用され得るが、しかしそれらは、実際には、許容できない値にノイズレベルをあげるので、閾値の二次導関数が使用される。
図４に示された２．７５ＭＨｚの広帯域信号は、適正な広帯域幅を有しているが、それは上述の方法によって範囲を測定するには適していない。この方法は、各々がゼロ信号のプリカーサ（ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）を有する送信パルスを必要とする。しかしながら、パルス間の正弦波波形が本質的にキャンセルされるように、信号を修正することにより、その目標を達成することができる。好適な実施形態では、それは、高いパルス間の選ばれた間隔における信号に密に近似する波形を構築し、その後、それを元の信号から取り去ることによって行われる。
この技術は、図１の信号に適用することによって示することができる。波形上に示される２つの黒色ドットは、第１の２つのパルス間にある間隔Ｉの端点である。最良の結果を提供するように実験的に判定された間隔Ｉの左右の端点は、それぞれ次のようなものである：
この間隔における信号ｓ（ｔ）を本質的にキャンセルするが、間隔の外側において害をあまり与えない関数ｇ（ｔ）を生成する試みが行なわれる。式（１１）は、ｓ（ｔ）が１／ｓｉｎπΔｆｔによって変調された正弦波形状のｓｉｎπ（２Ｎ＋１）Δｆｔであることを示すので、まず、間隔Ｉにおける１／ｓｉｎπΔｆｔに密に近似する関数ｈ（ｔ）が見つけられ、その後、結果物としてのｇ（ｔ）が形成される：

ｈ（ｔ）は、以下の合計によって生成される：

ここで、

そして、係数ａｋは、間隔Ｉにわたって最小自乗誤差を最小限にするように選ばれる。
この解は、ａｋに対してＪを偏微分し、それらをゼロに等しく設定することによって容易に得られる。結果はＭ＋１方程式の線形システムである。
これは、ａｋについて解くことができ、このとき、
その後、

である。
（１２）によって与えられる関数φｋ（ｔ）の定義を用いて、

である。
ｇ（ｔ）をｓ（ｔ）から差し引くことにより、関数ｒ（ｔ）が得られる。関数ｒ（ｔ）は、間隔Ｉにおけるｓ（ｔ）を実質的にキャンセルするはずである。付録（Ａｐｐｅｎｄｉｘ）において示されるように、方程式（２０）における総和に対する上限Ｍの適切な選択は、Ｍ＝２Ｎ＋１である。この値と付録からの結果とを用いて、

であり、このとき、

である。
方程式（１７）から、所望の信号ｒ（ｔ）を得るために、合計２Ｎ＋３個の周波数（ゼロ周波数ＤＣ項を含む）が必要とされることが分かる。図５は、図１に示されるオリジナル信号ｓ（ｔ）に対して結果として生じる信号のｒ（ｔ）を示し、このとき、Ｎ＝１１である。この場合、ｒ（ｔ）を構築するには、２５個の搬送波（ＤＣ項ｂ０を含む）を必要とする。
上のように構築されるｒ（ｔ）の重要な特性は、以下のとおりである：
１．（１４）から分かるように、最低周波数は、０Ｈｚであり、最高周波数は、（２Ｎ＋１）ΔｆＨｚである。したがって、全帯域幅は、（２Ｎ＋１）ΔｆＨｚである。
２．すべての搬送波は、周波数

の正弦関数である１つの搬送波を除いては、Δｆの間隔をあけた余弦関数（ＤＣを含む）である。
３．オリジナル信号ｓ（ｔ）は、周期１／Δｆを有するが、ｒ（ｔ）は、周期２／Δｆを有する。ｒ（ｔ）の各周期の第１の半期は、ｓ（ｔ）の全周期であるが、信号のキャンセルされた部分を含む。ｒ（ｔ）の第２の半期は、大きく振動するセグメントである。したがって、プリカーサのキャンセルは、ｓ（ｔ）の１つおきの周期でのみ発生する。
これが発生するのは、キャンセル関数ｇ（ｔ）がｓ（ｔ）の１つおきの周期で実際にｓ（ｔ）を強化するからである。その理由は、ｇ（ｔ）がｓ（ｔ）のすべてのピークでその極性を反転させるが、ｓ（ｔ）はそうしないからである。処理利得を３ｄＢ増加させるように、ｓ（ｔ）のすべての周期にキャンセルされた部分を含ませる方法が以下に記載される。
４．ｓ（ｔ）のキャンセルされた部分の長さは、１／Δｆの約８０‐９０％である。したがって、Δｆは、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分（ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｎｏｎ‐ｚｅｒｏ ｐｏｒｔｉｏｉｎ）から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分なほどにこの長さを長くするのに十分に小さいものである必要がある。
５．ｒ（ｔ）の各ゼロ部分の直後に来るのは、振動部分の第１のサイクルである。好適な実施形態において、上記のようなＴＯＡ測定法では、このサイクルの第１半期は、ＴＯＡ、特にその上昇の開始を測定するように使用される。この第１半期のサイクルのピーク値（主ピークと呼ばれる）が、時間においてほぼ同じ時点にあるｓ（ｔ）の対応するピークより幾分大きいことに注目することは興味深いい。この第１の半サイクルの幅は、ＮΔｆにおよそ反比例する。
６．大きなの処理利得は、以下のことによって達成することができる：
（ａ）ｒ（ｔ）は、周期２／Δｆを有し、周期的であるので、信号ｒ（ｔ）を繰り返し使用すること。また、追加の３ｄＢの処理利得が、下記される方法によって可能である。
（ｂ）狭帯域フィルタ処理を施すこと。２Ｎ＋３個の搬送波の各々は、狭帯域信号であるので、信号の占有帯域幅は、周波数の割り当てられた帯域全体にわたって拡散した広帯域信号の占有帯域幅よりもはるかに小さい。
図５に示される信号ｒ（ｔ）について、Ｎ＝１１で、Δｆ＝２５０ＫＨｚの場合、ｓ（ｔ）のキャンセルされた部分の長さは、約３．７μｓ、つまり１１１０メートルである。これは、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分すぎる。主ピークは、およそ３５の値を有し、プリカーサ（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、約０．０２であり、これは主ピークより６５ｄＢ低い。これは、上記のようなＴＯＡ測定閾値技術を使用して、優れた性能を得るのに所望される。
より少ない搬送波を使用することが図６に示されている。当該図は、合計で２Ｎ＋３＝９個しかない搬送波に対して、Δｆ＝８５０ＫＨｚ、Ｎ＝３、および、Ｍ＝２Ｎ＋１＝７を用いて生成される信号を示す。この場合、信号の周期は、周期が８μｓである図５での信号と比較して、わずか

μｓである。この例は、単位時間当たり、より多くの周期を有するので、より大きな処理利得を達成可能であると予測される。
しかしながら、より少ない搬送波が使用されるので、主ピークの振幅は、以前の約１／３の大きさであり、それは予想される追加の処理利得をキャンセルする傾向がある。また、ゼロ信号のプリカーサセグメントの長さは、さらに短く、約０．８μｓ、つまり２４０メートルである。これは、依然として、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分であるはずである。（２Ｎ＋１）Δｆ＝５．９５ＭＨｚの全帯域幅は以前とほぼ同じであり、主ピークの半サイクルの幅も大体同じであることに留意されたい。より少ない搬送波が使用されるので、各搬送波が受信機において狭帯域フィルタ処理される際には、いくらかの追加の処理利得があるはずである。さらに、プリカーサ（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、主ピークより約７５ｄＢ低く、先の例から１０ｄＢ改善されている。
ＲＦ周波数での送信：この時点まで、ｒ（ｔ）は、簡略化のため、ベースバンド信号として記載されている。しかしながら、ｒ（ｔ）は、ＲＦにまで変換されて、送信され、受信され、その後、受信機においてベースバンド信号として再構築されることが可能である。説明のために、インデックスｊ（ラジアン／秒周波数は表記上の簡略化のために使用される）を有するマルチパス伝搬路のうちの１つを介して移動するベースバンド信号ｒ（ｔ）の周波数成分ωｋの１つに何が起こるかを考える：
ここで、送信機と受信機とが周波数同期されているとする。パラメータｂｋは、ｒ（ｔ）についての式（２１）におけるｋ番目の係数である。パラメータτｊおよびφｊはそれぞれ、（反射器の誘電特性による）ｊ番目の伝搬路のパス遅延および位相シフトである。パラメータθは、受信機におけるベースバンドに対するダウンコンバートの際に生じる位相シフトである。同様の一連の関数は、方程式（２１）の正弦波成分に対して提示することができる。
ｒ（ｔ）のゼロ信号のプリカーサが最も大きい伝搬遅延よりも十分に大きな長さを有する限りは、方程式（２０）における最終的なベースバンド信号は、依然としてゼロ信号のプリカーサを有するということに留意することが重要である。もちろん、すべての経路（インデックスｊ）にわたるすべての周波数成分（インデックスｋ）が組み合わさる場合には、受信機におけるベースバンド信号は、位相シフトをすべて含む、ｒ（ｔ）の歪みのあるバージョンになる。
連続的な搬送波の送信および信号の再構築が図１および図１Ａに示されている。送信機および受信機は、時間同期および周波数同期しているとされるので、送信される２Ｎ＋３個の搬送波を同時に送信する必要はない。例として、図１Ａおよび図６に表現されているベースバンドの信号の送信を考える。
図６において、Ｎ＝３であり、１ミリ秒の９つの周波数成分の各々は連続して送信されると想定する。各送信周波数の始まりと終わりの時間は、受信機において既知である。したがって、受信機は、各時間において、それぞれの周波数成分の受信を連続的に開始および終了することができる。信号伝播時間が１ミリ秒（対象とする用途では、通常、数μｓ未満である）と比較して非常に短いので、各受信周波数成分の一部は無視されるはずであり、受信機は容易にそれを消すことができる。
９つの周波数成分を受信する全工程は、処理利得を増加させるために、９ミリ秒ブロックの追加の受信で繰り返されることができる。１秒の総受信時間には、利得の処理に利用可能な約１１１のそのような９ミリ秒ブロックがあるだろう。さらに、各ブロック内には、

の主ピークから利用可能な追加の処理利得があるだろう。
一般的に、信号の再構築を非常に経済的に行うことができ、あらゆる可能な処理利得を本質的に可能にするということに注目する価値がある。２Ｎ＋３個の受信周波数の各々に関して：
１．その周波数に対応する格納されたベクトル（位相ベクトル）のシーケンスを形成するように、その周波数の各１ミリ秒の受信の位相と振幅とを測定する。
２．その周波数の格納されたベクトルを平均化する。
３．最後に、持続時間２／Δｆを有するベースバンド信号の１つの周期を再構築するように２Ｎ＋３個の周波数の２Ｎ＋３個のベクトルの平均を使用し、信号のＴＯＡを推定するように再構築を使用する。
この方法は、１ミリ秒の送信に制限されず、送信の長さは増加または減少し得る。しかしながら、すべての送信の総時間は、受信機または送信機の動きを止めるのに十分なほど短いものでなければならない。
ｒ（ｔ）の代替の半周期においてキャンセルを得ること：キャンセル関数ｇ（ｔ）の極性を単に逆にすることによって、ｒ（ｔ）が以前振動したところでｓ（ｔ）のピーク間のキャンセルが可能である。しかしながら、ｓ（ｔ）のすべてのピークの間のキャンセルを得るためには、関数ｇ（ｔ）とその極性が逆にされたバージョンが、受信機において適用されなければならず、これは、受信機での係数の重み付けを含む。
受信機における係数の重み付け：所望の際に、方程式（２１）の係数ｂｋは、送信機でｒ（ｔ）を構築するように使用され、または受信機において導入されてもよい。これは、ｂｋが最初の工程の代わりに最後の工程で導入される際に、最終的な信号が同じである方程式（２０）における信号のシーケンスを考慮することで容易に見ることができる。ノイズを無視すると、値は以下のとおりである：
その後、送信機は、同じ振幅を有する周波数をすべて送信することができ、それによって設計を単純化する。この方法はまた、各周波数におけるノイズに重みを加え、その影響が考慮されなければならないということに留意されたい。係数の重み付けは、２倍の使用可能な主ピークを得るようにｇ（ｔ）の極性反転に影響を与えるために、受信機において行われなければならないということにも留意されたい。
チャネルの中心周波数に対するΔｆのスケーリング：ＶＨＦ以下の周波数でＦＣＣの要件を満たすために、チャネル間隔が一定であるチャネル送信が必要とされる。割り当てられた全帯域と比べて小さな一定のチャネル間隔を有するチャネル伝送帯域（ＶＨＦ以下の周波数帯域の場合）では、必要に応じて、Δｆに対する細かい調整は、元々の設計値から性能を大きく変化させることなく、送信されるすべての周波数がチャネルの中心であることを可能にする。先に示されたベースバンド信号の２つの例において、周波数成分はすべてΔｆ／２の倍数であり、したがって、チャネル間隔がΔｆ／２で分けられる場合には、最も低いＲＦ送信周波数が１つのチャンネルの中心に集中し、他のすべての周波数はチャネルの中心に収まる。
距離測定機能を実行することに加えて、いくつかの無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡、および位置検出を行うシステムにおいて、マスターユニットとタグユニットとの両方はまた、音声、データおよび制御通信機能を実行する。同様に、好適な実施形態において、マスターユニットとタグユニットとの両方は、距離測定機能を実行することに加えて、音声、データ、および制御通信機能を実行する。
好適な実施形態によれば、測距信号は、マルチパス緩和を含む広範囲の高機能な信号処理技術に適用される。しかしながら、これらの技術は、音声、データおよび制御信号には役立つことができない。その結果、提案されるシステム（ならびに他の現存システム）の動作範囲は、距離を信頼性高くかつ正確に測定するその能力によって制限されるのではなく、音声および／またはデータおよび／または制御通信中に範囲外であることによって制限され得る。
他の無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡、および位置検出システムにおいて、距離測定機能は、音声、データおよび制御通信機能から分離される。これらのシステムでは、分離したＲＦトランシーバが音声、データおよび制御通信機能を実行するように使用される。このアプローチの欠点は、システムの費用、複雑さ、サイズなどが増えることである。
好適な実施形態において、上述の欠点を回避するために、狭帯域幅測距信号またはベースバンド狭帯域幅測距信号のいくつかの個々の周波数成分は、同一のデータ／制御信号で変調され、音声の場合には、デジタル音声パケットデータで変調される。受信機においては、最も高い信号強度を有する個々の周波数成分が復調され、得られた情報信頼度は、「ヴォーティング（ｖｏｔｉｎｇ）」、または情報の冗長を利用する他の信号処理技術によって、さらに向上する。
この方法により、「ゼロ」現象を回避することができ、このとき、複数の経路からの入来ＲＦ信号は、ＤＬＯＳ経路と破壊的に結合し、かつＲＦ信号のそれぞれと破壊的に結合し、それにより、受信信号の強度と、それと関連付られているＳＮＲとを著しく弱める。さらに、このような方法は、複数の経路からの入来信号がＤＬＯＳ経路と建設的に結合している、かつ入来信号のそれぞれと建設的に結合している１セットの周波数を見つけるを可能にし、これにより、こうして受信信号の強度と、それと関連付られているＳＮＲとを高める。
上述したように、スペクトル推定に基づく超分解能アルゴリズムは、一般的に、同じモデルを使用する：周波数の複素指数関数とそれらの複素振幅との一次結合。この複素振幅は、上記の方程式３によって与えられる。
スペクトル推定に基づくすべての超分解能アルゴリズムは、複数の複素指数関数、すなわち複数のマルチパスの演繹的な知識を必要とする。この複数の複素指数関数は、モデルサイズと呼ばれ、方程式１から３で示されるように、マルチパス成分Ｌの数によって決定される。しかしながら、（ＲＦ追跡-位置検出用途の場合である）パス遅延を推定する場合、この情報は利用できない。これは、別の次元を、すなわちモデルサイズの推定を超分解能アルゴリズムによるスペクトルの推定プロセスに追加する。
モデルサイズが過小評価された場合には、周波数推定の精度は影響を受け、モデルサイズが過大評価された場合には、アルゴリズムは疑似の周波数、例えば、存在しない周波数を生成するということが示されている（Ｋｅｉ Ｓａｋａｇｕｃｈｉ による「Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｄｅｌ Ｏｒｄｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ＥＳＰＲＩＴ Ｂａｓｅｄ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」）。ＡＩＣ（赤池情報量基準）、ＭＤＬ（最小記述長）などのモデルサイズ推定の既存の方法は、信号（複素指数関数）間の相関に対して高い感度を有する。しかし、ＲＦマルチパスの場合には、これは常にそうである。例えば、フォーワード‐バックワード（Ｆｏｒｗａｒｄ‐Ｂａｃｋｗａｒｄ）平滑化アルゴリズムが適用された後でさえ、相関残差量が常に存在する。
Ｓａｋａｇｕｃｈｉの文献において、これらの信号電力（振幅）を推定し、その信号を非常に低い電力で拒絶することによって、過大評価されたモデルを用いて疑似周波数（信号）から実際の周波数（信号を）を区別することが示唆されている。この方法は、既存の方法を改善したものであるが、保証されてはいない。本発明者は、Ｋｅｉ Ｓａｋａｇｕｃｈｉらによる方法を実施し、より大きなモデルサイズを用いるさらに複雑なケースのシミュレーションを行った。いくつかの場合には、擬似信号が実際の信号振幅に非常に近い振幅を有することもあることが観察された。
スペクトル推定に基づくすべての超分解能アルゴリズムは、入来信号の複素振幅データを２つの部分空間：ノイズの部分空間と信号の部分空間とに分割することによって動作する。これらの部分空間が適切に定義される（分離される）場合には、モデルサイズは、信号の部分空間サイズ（次元）と等しい。
一実施形態では、モデルサイズの推定は、「Ｆ」統計値を用いて達成される。例えば、ＥＳＰＲＩＴアルゴリズムについて、（フォーワード／バックワードの相関の平滑化による）分散行列の推定の特異値分解は、昇順で命じられる。その後、割り算が行われ、それによって（ｎ＋１）番目の固有値がｎ番目の固有値によって割られる。この比率が「Ｆ」確率変数である。最悪のケースは、自由度（１，１）の「Ｆ」確率変数である。自由度（１，１）の「Ｆ」確率変数についての９５％の信頼区間は、１６１である。その値を閾値として設定することは、モデルサイズを決定する。ノイズの部分空間については、固有値がノイズ電力の推定を表わすことにも留意する。
固有値の比率に「Ｆ」統計値を適用するこの方法は、モデルサイズを推定する、より精度の高い方法である。「Ｆ」統計値における他の自由度は、閾値計算と、そしてモデルサイズ推定とに使用することができるということに留意する。
それにもかかわらず、いくつかの場合においては、２以上の（時間的に）非常に近接して間隔を置いた信号は、実世界の測定が不完全にであるので、１つの信号に縮退することがある。その結果、上記の方法は、信号（すなわち、モデルサイズ）の数を過小評価する。モデルサイズの過小評価は、周波数の推定精度を低くするので、あるの数のモデルサイズを加えることによってモデルサイズを増加させることは賢明である。この数は、実験的におよび／またはシミュレーションから決定することができる。しかしながら、信号が近接して間隔を置いていない場合は、モデルサイズが過大評価される。
そのような場合、疑似の周波数、すなわち存在しない周波数が現われ得る。上述したように、いくつかの場合では、擬似信号が実際の信号の振幅に非常に近い振幅を有するように観察されたので、擬似信号検出に信号振幅を使用することは、必ずしも機能するとは限らない。それ故、振幅の区別に加えて、疑似周波数の消去確率を改善するようにフィルタを実装することができる。
超分解能アルゴリズムによって推定される周波数は、人工周波数（方程式２）である。実際に、これらの周波数は、マルチパス環境の個々のパス遅延である。その結果、負の周波数は存在するはずがなく、超分解能アルゴリズムによって生成される負の周波数はすべて、拒絶されるべき疑似周波数である。
さらに、ＤＬＯＳ距離範囲は、超分解能方法とは異なる方法を用いて、測定中に取得された複素振幅

値から推定することができる。これらの方法は、精度が低いが、この手法は、遅延、すなわち周波数を区別するように使用される範囲を確立する。
信号振幅

が最大（すなわち、ゼロを回避する）に近いΔｆ間隔における

の比率は、ＤＬＯＳ遅延範囲を提供する。実際のＤＬＯＳ遅延が２倍まで大きくなったり小さくなったりし得るが、これは疑似結果を拒否するのを助ける範囲を定義する。
本実施形態において、測距信号は往復する。言い換えれば、それは両方向に：マスター／リーダからターゲット／スレーブまで、およびターゲット／スレーブからマスター／リーダまで移動する。
マスターは音：

を送信し、ここで、ωは、動作帯域の動作周波数であり、αは、音信号振幅である。
ターゲットの受信機においては、受信信号（単方向）は以下のとおりである：
ここで：Ｎは、マルチパス環境における信号経路（パス）の数であり；Ｋ０とτ０とは、ＤＬＯＳ信号の振幅と飛行時間とである；

は正でも負でもあり得る。
ここで：

は、周波数領域におけるマルチパスＲＦチャネルの単方向伝達関数であり、Ａ（ω）≧０である。
ターゲットは、受信信号を再送信する：
マスター受信機において、往復信号は以下のとおりである：
または：

である。
一方では、方程式（２６）および（２８）から、

である。
このとき：

は、周波数領域における往復マルチパスＲＦチャネル伝達関数である。
方程式（２９）から、往復マルチパスチャネルは、単方向のチャネルマルチパスよりも多くのパスを有する。なぜなら、τ０÷τＮパス遅延に加えて、

の式が、これらのパス遅延、例えば、τ０＋τ１，τ０＋τ２．．．．．，τ１＋τ２，τ１＋τ３．．．．，等の組み合わせを含むからである。
これらの組み合わせは、信号（複素指数関数）の数を劇的に増加させる。したがって、（時間的に）非常に接近して間隔を置いた信号の可能性もまた増加し、モデルサイズの大きな過小評価をもたらし得る。したがって、単方向のマルチパスＲＦチャネル伝達関数を取得することが所望される。
好適な実施形態において、単方向の振幅値、

は、ターゲット／スレーブデバイスから直接的に取得することができる。しかしながら、単方向の位相値

は、直接的に測定することができない。往復位相測定の観察から単方向の位相を決定することが可能である：
しかしながら、ωの各値について、位相α（ω）の２つの値があることで、以下のようになる。
ｅＪ２α（ω）＝ｅｊβ（ω）である。
この曖昧さを解決する詳細な記載が以下に示される。測距信号の異なる周波数成分が互いに接近している場合、大半の部分については、単方向の位相は、往復位相を２で割ることによって見つけることができる。例外は、「ゼロ」に接近している領域を含み、当該領域では、位相は小さな周波数ステップでもってさえ、大きな変化を被り得る。注記：「ゼロ」現象は、複数のパスからやって来るＲＦ信号がＤＬＯＳ経路と破壊的に結合しており、かつＲＦ信号のそれぞれと破壊的に結合している場所であり、これにより、受信信号強度と、それと関連付られているＳＮＲとを著しく弱める。
ｈ（ｔ）を通信チャネルの単方向のインパルス応答とする。周波数領域における対応する伝達関数は、以下の通りである。
ここで、Ａ（ω）≧０が大きさであり、α（ω）は伝達関数の位相である。単方向のインパルス応答が、受信されるときと同じチャネルを戻って再送信される場合には、結果として生じる双方向伝達関数（ｔｗｏ‐ｗａｙ）は、以下の通りである。
Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）＝Ｈ２（ω）＝Ａ２（ω）ｅｊ２α（ω）
ここで、β（ω）≧０である。双方向伝達関数Ｇ（ω）が、いくつかの開かれた周波数間隔（ω１，ω２）のすべてのωに対して既知であるとする。Ｇ（ω）を生成した（ω１，ω２）において定義される単方向伝達関数Ｈ（ω）を決定することは可能であろうか。
双方向伝達関数の大きさは、単方向の大きさの二乗であるので、

ということは明らかである。
しかしながら、Ｇ（ω）についての観察から、単方向伝達関数の位相を回復しようとすると、状況はますますとらえどころがない。ωの各値について、位相α（ω）の２つの値があるので、以下のようになる：
ｅＪ２α（ω）＝ｅｊβ（ω）
複数の異なる解は、異なる周波数ωの各々について、２つの可能な位相値のうちの１つを独立して選択することによって生成されることもある。
以下の定理は、任意の単方向伝達関数がすべての周波数において連続的であると仮定するものであるが、この状況を解決するのを助ける。
定理１：Ｉを双方向伝達関数：Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）がゼロでない周波数ωの開間隔とする。

をＩにおける連続関数とし、このとき、β（ω）＝２γ（ω）である。その後、Ｊ（ω）と−Ｊ（ω）は、ＩにおいてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数であり、他のものは存在しない。
証明：単方向伝達関数の解の１つは、Ｉにおいて連続的な関数

である。なぜなら、それは、Ｉにおいて微分可能であるからであり、このとき、β（ω）＝２α（ω）である。Ｉ、Ｈ（ω）およびＪ（ω）におけるＧ（ω）≠０は、Ｉにおいて非ゼロである。このとき、

である。
Ｈ（ω）とＪ（ω）とは、Ｉにおいて連続的であり、非ゼロであり、それらの比率はＩにおいて連続的である。したがって、（３４）の右側はＩにおいて連続的である。状態β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各々の

について、α（ω）−γ（ω）が０またはπのいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）−γ（ω）は、（３４）の右側で不連続を生じさせることなく、これらの２つの値を切り替えることはできない。したがって、すべての

についてα（ω）−γ（ω）＝０か、または、すべての

についてα(ω）−γ（ω）＝πのいずれかである。第１の場合、Ｊ（ω）＝Ｈ（ω）が得られ、第２の場合は、Ｊ（ω）＝−Ｈ（ω）が得られる。
この定理は、伝達関数：Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）がゼロでない任意の開間隔Ｉにおいて単方向の解を得るために、関数

を作って、Ｊ（ω）を連続的にするようなやり方でβ（ω）＝２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択する。この特性（すなわち、Ｈ（ω））を有する解があることは知られているので、これを行うことは常に可能である。
単方向の解を見つけるための代替手順は、以下の定理に基づく：
定理２：Ｇ（ω）＝Ａ（ω）ｅｊα（ω）を単方向伝達関数にし、ＩをＨ（ω）がゼロでない開かれた周波数間隔とする。その後、Ｈ（ω）の位相関数α（ω）は、Ｉにおいて連続的でなければならない。
証明：ω０を間隔Ｉにおける周波数とする。図７において、複素数値Ｈ（ω０）は、複素平面中の点としてプロットされ、仮定では、Ｈ（ω０）≠０である。ε＞０を任意に小さな実数とし、図７で示される測定値εの２つの角度、ならびに２つの線ＯＡおよびＯＢの接線、ならびにＨ（ω０）が中心である円を考慮する。仮定では、Ｈ（ω）は、すべてのωに対して連続的である。したがって、ωがω０に十分に接近している場合には、複素数値Ｈ（ω）は、円内にあり、

であることが分かる。ε＞０は任意に選択されたので、α（ω）→α（ω０）をω→ω０として結論付けると、位相関数α（ω）はω０において連続的である。
定理３：Ｉを、双方向伝達関数：Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）がゼロでない周波数ωの開間隔とする。

をＩにおける関数とし、このとき、β（ω）＝２γ（ω）であり、γ（ω）は、Ｉにおいて連続的である。そのとき、Ｊ（ω）と−Ｊ（ω）とは、ＩにおいてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数であり、他のものは存在しない。
証明：証明は、定理１の証明に類似する。単方向伝達関数の解の１つが、関数

であり、このとき、β（ω）＝２α（ω）であることは既知である。Ｉ、Ｈ（ω）およびＪ（ω）における
Ｇ（ω）≠０は、Ｉにおいて非ゼロである。このとき、

である。
仮定では、γ（ω）は、Ｉにおいて連続的であり、定理２によって、α（ω）もまた、Ｉにおいて連続的である。したがって、α（ω）−γ（ω）は、Ｉにおいて連続的である。状態β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各

について、
α（ω）−γ（ω）が０またはπのいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）−γ（ω）は、Ｉにおいて不連続を生じさせることなく、これらの２つの値を切り替えることはできない。したがって、すべての

についてα（ω）−γ（ω）＝０、または、すべての

についてα（ω）−γ（ω）＝πのいずれかである。第１の場合、Ｊ（ω）＝Ｈ（ω）が得られ、第２の場合、Ｊ（ω）＝−Ｈ（ω）が得られる。
定理３は、伝達関数：Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）がゼロでない任意の開間隔において単方向の解を得るためには、関数

を作って、位相関数γ（ω）を連続的にするようなやり方でβ（ω）＝２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択する。この特性、すなわちＨ（ω）を有する解があることは既知であるので、これを行うことは常に可能である。
上記の定理は、双方向伝達関数Ｇ（ω）を生成する２つの単方向伝達関数を再構築するやり方を示しているが、それらは、Ｇ（ω）がゼロでない周波数間隔Ｉにおいてのみ有用である。一般的に、Ｇ（ω）がゼロでない周波数間隔（ω１，ω２）において観察される。以下は、この問題を回避し得る方法であり、わずかな有限数により、（ω１，ω２）においてＧ（ω）がゼロとなり、単方向伝達関数は、（ω１，ω２）におけるすべての階数の導関数を有し、そのすべてが任意の所定の周波数ωにおいて０であるというわけではないとする。
Ｈ（ω）を間隔（ω１，ω２）においてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数とし、Ｇ（ω）は、（ω１，ω２）において少なくとも１つのゼロを有するとする。Ｇ（ω）がゼロであると、（ω１，ω２）を有限数の隣接する開かれた周波数間隔Ｊ１、Ｊ２、．．．Ｊｎに分離する。そのような各々の間隔において、定理１または定理３のいずれかを使用して、解Ｈ（ω）または−Ｈ（ω）が見つけられる。これらの解を「まとめる（ｓｔｉｔｉｃｈ ｔｏｇｅｔｈｅｒ）」必要があり、その結果、まとめられた解が、（ω１，ω２）のすべてにわたってＨ（ω）または−Ｈ（ω）のいずれかになる。これを行うためには、１つの部分間隔から次の部分間隔に移動する際に、Ｈ（ω）から−Ｈ（ω）に、または、−Ｈ（ω）からＨ（ω）に切り替わらないように、２つの隣接する部分間隔における解を対にするやり方を知る必要がある。
第１の２つの隣接した開かれた部分間隔Ｊ１およびＪ２で始まる、まとめる手順を示す。これらの部分間隔は、Ｇ（ω）がゼロである周波数ω１において隣接する（当然、ω１は、いずれの部分間隔にも含まれていない）。単方向伝達関数の特性に関する上記の仮定によって、Ｈ（ｎ）（ω１）≠０となるように、最小の正整数ｎが存在しなければならず、このとき、上付き文字（ｎ）はｎ番目の導関数を表示する。その後、左からω→ω１として、Ｊ１における単方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ１における解がＨ（ω）または−Ｈ（ω）であるかどうかによって、Ｈ（ｎ）（ω１）または−Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかになる。同様に、右からω→ω１として、Ｊ２における単方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ２における解がＨ（ω）または−Ｈ（ω）であるかどうかによって、Ｈ（ｎ）（ω１）または−Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかになる。Ｈ（ｎ）（ω１）≠０であるので、Ｊ１およびＪ２における解が両方ともＨ（ω）または両方とも−Ｈ（ω）である場合、かつ場合にのみ、２つの極限値は等しくなる。左右の極限値が不等である場合、部分間隔Ｊ２における解を逆にする。そうでなければ、そのようにはしない。
（必要ならば）部分間隔Ｊ２における解を逆にした後に、部分間隔Ｊ２とＪ３とに対して同一の手順を実行し、（必要ならば）部分間隔Ｊ３における解を逆にする。このやり方を継続して、最終的には間隔（ω１，ω２）において完全解を作り上げる。
Ｈ（ω）の高次導関数が上記の再構築手順では必要ではないことが望ましい。なぜなら、それらはノイズの存在下では正確に計算するのが難しいからである。Ｇ（ω）がゼロの場合、Ｈ（ω）の一次導関数が非ゼロになる大変可能性が高いので、このような問題が起こる可能性は少なく、もしそうでなければ、二次導関数は非ゼロになる大変可能性が高い。
実際のスキームでは、双方向伝達関数Ｇ（ω）は、離散周波数において測定され、当該離散周波数は、Ｇ（ω）がゼロに近い導関数を合理的に正確に計算することを可能にするほどに十分にともに接近していなければならない。
ＲＦに基づく距離測定に関して、演繹的な既知の形状を有する測距信号の未知数のエコーであって、近接して間隔を置いたエコー、オーバーラップするエコー、および、ノイズの多いエコーを解決することが必要である。測距信号が狭帯域であるとすると、周波数領域では、このＲＦ現象は、多くの正弦波の和として記載（モデル化）でき、正弦波の各々は、マルチパス成分ごとにあり、パスの複素減衰と伝搬遅延を伴う。
上述の和のフーリエ変換を行うことは、時間領域におけるこのマルチパスモデルを表現する。この時間領域表現において、可変時間と可変周波数との役割を交換すると、このマルチパスモデルは、高調波信号スペクトルとなり、この高調波信号スペクトルにおいて、パスの伝搬遅延は、高調波信号に変形される。
超（高）分解能スペクトル推定法は、スペクトルの密に置かれた周波数を識別するように設計されており、複数の高調波信号（例えば、パス遅延）の個々の周波数を推定するように使用される。その結果、パス遅延は正確に推定することができる。
超分解能スペクトル推定は、ベースバンド測距信号サンプルの分散行列の固有の構造と、分散行列の固有の特性とを利用することにより、個々の周波数の、例えばパス遅延の根本的な推定に解を与える。固有の構造特性のうちの１つは、固有値を組み合わせることができ、その結果として、直交のノイズと信号の固有ベクトル（ａｋａ部分空間）とに分けることができるということである。別の固有の構造特性は、回転不変量信号の部分空間特性である。
部分空間分解技術（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ等）は、観測データの推定される分散行列を、２つの直交する部分空間と、ノイズの部分空間と、信号の部分空間とに分類することに依存する。部分空間分解の方法論の背後にある理論は、観測量のノイズの部分空間上への投影は、ノイズのみからなり、観測量の信号の部分空間上への投影は、信号のみからなるというものである。
スペクトル推定方法は、信号が狭帯域であり、高調波信号の数も知られており、すなわち、信号の部分空間のサイズを知る必要があるとする。信号の部分空間のサイズは、モデルサイズと呼ばれる。一般的に、当該サイズを詳細に知ることはできず、環境が変わると、特に屋内において、当該サイズは急速に変わり得る。任意の部分空間分解アルゴリズムを適用する際の最も困難かつ微妙な問題のうちの１つは、存在する周波数成分の数として得ることができる信号の部分空間の大きさであり、その数は、ダイレクトパスとマルチパス反射との数である。実世界の測定が不完全にであるので、モデルサイズの推定における誤差は常に存在し、当該誤差は、回り回って周波数推定（すなわち、距離）の精度を失う結果をもたらす。
距離測定精度を改善するために、一実施形態は、部分空間分解の高分解能推定の最高水準の方法論を発展させる６つの特徴を含む。含まれるのは、遅延パス判定の曖昧さをさらに減らす異なる固有の構造特性を使用することによって、個々の周波数を推定する２つ以上のアルゴリズムを組み合わせることである。
ｒｏｏｔＭｕｓｉｃは、個々の周波数を見つけ、観測量がノイズの部分空間上に投影される場合、投影のエネルギーを最小化する。Ｅｓｐｒｉｔアルゴリズムは、回転演算子から個々の周波数を判定する。さらに、多くの点において、この演算は、観測量が信号の部分空間上に投影される場合、投影のエネルギーを最大化にする周波数を見つけるという点で、Ｍｕｓｉｃの共役である。
モデルサイズは、これらのアルゴリズム両方の鍵となるもので、実際には、屋内の測距において見られるような複素信号の環境において鍵となるもので、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとに最も優れた性能を提供するモデルサイズは、一般的には等しくない。理由については以下で議論する。
Ｍｕｓｉｃについては、分解の基礎要素を「信号の固有値」（第１種過誤）として識別する側で誤ることが望ましい。これは、ノイズの部分空間上に投影される信号エネルギーの量を最小化し、精度を改善する。Ｅｓｐｒｉｔについては、逆のことが正しいのだが、分解の基礎要素を「ノイズ固有値」として識別する側で誤ることが望ましい。この場合もやはり、第１種過誤である。これは、信号の部分空間上に投影されたエネルギーへのノイズの影響を最小化する。したがって、Ｍｕｓｉｃのモデルサイズは、一般的に、Ｅｓｐｒｉｔのモデルサイズより幾分多少大きくなる。
第２に、複素信号の環境下では、強い反射が存在し、ダイレクトパスが、事実にはマルチパス反射のうちのいくつかよりはるかに弱いという可能性が存在するので、モデルサイズを十分な統計信頼性を以って推定するのが難しくなる状況が生じる。この問題には、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの両方の「ベース」モデルサイズを推定し、各々のベースモデルサイズによって定義されたモデルサイズのウィンドウにおいてＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとを使用して観測量データを処理することによって対処する。このことは、各測定に対して複数の測定値を生じさせる。
本実施形態の第１の特徴は、Ｆ統計値を使用することにより、モデルサイズを推定することである（上記参照）。第２の特徴は、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとのＦ統計値において異なる第１種過誤率を使用することである。これは、上述したように、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの間の第１種過誤差を導入する。第３の特徴は、ダイレクトパスを検知する可能性を最大限にするように、ベースモデルサイズとウィンドウとを使用することである。
物理的かつ電子的な環境を潜在的に急に変化するので、すべての測定は、しっかりとした回答を提供するとは限らない。これは、しっかりとした範囲推定を提供するように、複数の測定についてクラスター分析を使用することによって対処される。本実施形態の第４の特徴は、複数の測定を使用することである。
複数の信号が存在するので、各々がＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの両方の実行からの複数のモデルサイズを使用する複数の測定に由来する複数の回答の確率分布は、マルチモーダルとなる。従来のクラスター分析は、この用途に十分ではない。第５の特徴は、反射されたマルチパス成分のダイレクト範囲と、同等の範囲とを推定するように、マルチモーダルのクラスター分析を展開することである。第６の特徴は、クラスター分析（範囲および標準偏差）によって提供される範囲推定の統計の分析することと、統計的に同一であるこれらの推定を組み合わせることとである。これはさらに正確な範囲推定をもたらす。
上述の方法もまた、広帯域幅測距信号位置検出システムにおいて使用することができる。
閾値法におけるｒ（ｔ）の微分について、式（２０）から始めると、以下を得る。
ここで、三角関数の公式 ｓｉｎｘｓｉｎｙ＝１／２ｃｏｓ（ｘ−ｙ）−１／２（ｘ＋ｙ）が使用される。
ａ０を除いて、係数ａｋは、偶数ｋに対してゼロである。この理由は、間隔Ｉにおいて、ｈ（ｔ）分だけ、我々が近似させようとする関数１／ｓｉｎπΔｆｔは、Ｉの中心付近で偶数である。しかし、偶数のｋ、ｋ≠０の基底関数ｓｉｎｋπΔｆｔは、Ｉの中心付近で奇数であり、したがって、Ｉにおける１／ｓｉｎπΔｆｔに直交する。したがって、置き換えｋ＝２ｎ＋１を作ることができ、Ｍを奇数の正整数にする。実際には、Ｍ＝２Ｎ＋１とする。この選択は、間隔Ｉにおける相当量の振動のキャンセルを提供するように、実験的に判定された。
ここで、第１の和においてｋ＝Ｎ−ｎの置き換えを行い、第２の和においてｋ＝Ｎ＋ｎ＋１の置き換えを行って、

を得る。
ｓ（ｔ）からｇ（ｔ）を引くと以下になる。
以下のようにする。
そして、（Ａ４）は以下のように書くことができる。
本実施形態は、従来技術の１つ以上の欠点を実質的に取り除く無線通信および他の無線ネットワークにおける測位／位置検出方法に関する。本実施形態は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセス、技術およびアルゴリズムを利用することによって、複数のタイプの無線ネットワークにおける追跡し、位置検出する機能の精度を有利に向上させる。これらの無線ネットワークは、ＺｉｇＢｅｅ、Ｂｌｕｅ Ｔｏｏｔｈ（登録商標）といった無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）と、ＷｉＦｉ、ＵＷＢといった無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）と、通常、複数のＷＬＡＮからなり、ＷｉＭａｘがその代表的な例である無線メトロポリタンエリアネットワーク（ＷＭＡＮ）と、Ｗｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅ ＴＶ Ｂａｎｄといった無線ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、通常、音声およびデータを送信するように用いられるモバイルデバイスネットワーク（ＭＤＮ）とを含む。ＭＤＮは、通常、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーション（ＧＳＭ（登録商標））およびパーソナル・コミュニケーションズ・サービス（ＰＣＳ）規格に基づいている。より最近のＭＤＮは、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格に基づいている。これらの無線ネットワークは、通常、基地局、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドセット、スマートフォン、アクチュエータ、専用のタグ、センサ、ならびに他の通信およびデータデバイス（概して、これらのすべてのデバイスは、「無線ネットワークデバイス」と称する）を含むデバイスの組み合わせから構成されている。
既存の位置および測位情報の解決法は、ＧＰＳ、ＡＧＰＳ、携帯電話塔三角測量やＷｉ‐Ｆｉを含む複数の技術およびネットワークを用いる。この位置情報を導出するために用いられる方法のいくつかは、ＲＦ指紋、ＲＳＳＩ、およびＴＤＯＡを含む。現在のＥ９１１の要件についての条件を満たすが、既存の位置検出および測距方法は、次回のＥ９１１の要件だけでなく、ＬＢＳおよび／またはＲＴＬＳ用途の要件、特に屋内および都市環境の要件をサポートするのに必要とされる信頼性と精度とを有していない。
同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される方法は、単一の無線ネットワークまたは複数の無線ネットワークの組み合わせ内において、対象のデバイスの位置を正確に検出し、追跡する能力を大幅に向上させる。本実施形態は、強化セルＩＤ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｃｅｌｌ‐ＩＤ）と、ＯＴＤＯＡ（Ｏｂｓｅｒｖｅｄ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ；測定到達時間差法）とを用いる無線ネットワークによって用いられる既存の追跡および位置検出方法の実施に対する大きな改善である。ＯＴＤＯＡは、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、Ｕ‐ＴＤＯＡ、ＵＬ‐ＯＴＤＯＡ等を含む。
セルＩＤの位置検出技術は、特定のセクタのカバレッジエリアの精度でユーザ（ＵＥ‐ユーザ機器）の位置を推定することができる。したがって、達成可能な精度は、スキームおよびアンテナのビーム幅をセクタ化するセル（基地局）に依存する。精度を向上させるために、強化セルＩＤ技術は、ｅＮＢからＲＴＴ（Ｒｏｕｎｄ Ｔｒｉｐ Ｔｉｍｅ；往復遅延時間）の測定（測定値）を追加する。注記：ここで、ＲＴＴは、ダウンリンクＤＰＣＨ（専用物理チャネル（ＤＰＤＣＨ／ＤＰＣＣＨ：専用物理データチャネル／専用物理制御チャネル））のフレームの送信と、対応するアップリンク物理フレームの開始との差を構成する。この例では、上述したフレームが測距信号として作用する。この信号がｅＮＢからＵＥへ伝播する時間の長さの情報に基づいて、ｅＮＢからの距離を計算することができる（図１０参照）。
測定到達時間差法（ＯＴＤＯＡ）技術では、隣接する基地局（ｅＮＢ）から来る信号の到着時間を計算する。３つの基地局からの信号が受信されると、ＵＥの位置がハンドセット（ＵＥに基づく方法）、またはネットワーク（ＮＴに基づく、ＵＥ支援法）において推定することができる。測定された信号は、ＣＰＩＣＨ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｐｉｏｔ Ｃｈａｎｎｅｌ；共通パイロットチャネル）である。信号の伝搬時間は、局所的に生成されたレプリカと相関している。相関のピークは、測定された信号の観察された伝搬時間を示す。２つの基地局間の到着時間差の値が双曲線を決定する。少なくとも３つの基準点が２つの双曲線を定義するために必要とされる。ＵＥの位置は、これら２つの双曲線の交点にある（図１１参照）。
アイドル期間ダウンリンク（Ｉｄｌｅ Ｐｅｒｉｏｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ：ＩＰＤＬ）は、さらなるＯＴＤＯＡの強化である。ＯＴＤＯＡ‐ＩＰＤＬ技術は、通常のＯＴＤＯＡと同一の測定に基づいている。時間測定はアイドル期間中に行われるが、このアイドル期間中、サービングｅＮＢは、自身の送信を停止し、このセルのカバレッジ内のＵＥが離れた基地局からやって来るパイロットを聞く（ｈｅａｒ）ことを可能にする。サービングｅＮＢは、連続またはバーストモードでアイドル期間を提供する。連続モードでは、１つのアイドル期間が、すべてのダウンリンク物理フレーム（１０ｍｓ）に挿入される。バーストモードでは、アイドル期間は、擬似ランダムな方法で生ずる。時間整合ＩＰＤＬ（Ｔｉｍｅ Ａｌｉｇｎｅｄ ＩＰＤＬ：ＴＡ‐ＩＰＤＬ）を介してさらなる向上が得られる。時間整合は、共通のアイドル期間を作成する。この共通のアイドル期間中、各基地局は、自身の送信を中止するか、または共通パイロットを送信する。パイロット信号の測定が、アイドル期間中に行われる。ＤＬ ＯＴＤＯＡ‐ＩＰＤＬ方法をさらに強化し得る他のいくつかの技術があるが、例えば、蓄積仮想ブランキング（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｂｌａｎｋｉｎｇ）、ＵＴＤＯＡ（アップリンクＴＤＯＡ）等がある。すべてのこれらの技術は、他の（非サービング）ｅＮＢを聞く能力を向上させる。
ＯＴＤＯＡに基づく技術の１つの重大な欠点は、この方法を実行可能にするためには、基地局のタイミング関係が既知であるか、または測定（同期）される必要がある。同期されていないＵＭＴＳネットワークに対して、３ＧＰＰ規格は、このタイミングがどのように回復され得るかの提案を提供する。しかしながら、ネットワーク事業者は、このような解決法を実施していない。その結果、ＣＰＩＣＨ信号の測定の代わりに、ＲＴＴの測定を使用する代替手段が提案される（Ｊｏｈｎ Ｃａｒｌｓｏｎらによる「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＮＥＴＷＯＲＫ ＴＩＭＩＮＧ ＲＥＣＯＶＥＲＹ ＩＮ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＮＥＴＷＯＲＫＳ」と題した米国特許出願公開第２００８０２８５５０５号参照）。
上述したすべての方法／技術は、地上波信号の到着時間の測定および／または到着時間の差の測定（ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨ等）に基づいている。このような測定の問題は、これらがマルチパスによってひどく影響を受けるということである。そして、これは、上述の方法／技術、位置検出／追跡の精度を著しく低下させる（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｅｌl ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳ」参照）。
１つのマルチパス緩和技術は、余剰のｅＮＢまたは無線基地局（ＲＢＳ）からの検出（検出値）／測定（測定値）を用いる。最小数は３であるが、マルチパス緩和のため、必要なＲＢＳの数は、少なくとも６から８である（「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴ ＦＯＲ ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ＤＯＷＮＬＩＮＫ ＯＢＳＥＲＶＥＤ ＴＩＭＥ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥ ＯＦ ＡＲＲＡＩＶＡＬ）ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ ＩＮ Ａ ＬＴＥ（ＬＯＮＧ ＴＥＲＭ ＥＶＯＬＵＴＩＯＮ）ＷＩＲＥＬＥＳＳ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＹＳＴＥＭ」と題したＷＯ 第２０１０／１０４４３６号参照）。しかしながら、ＵＥがこの多くのｅＮＢから聞く可能性は、３つのｅＮＢからよりもはるかに低い。これはなぜなら、ＲＢＳ（ｅＮＢ）が多いと、いくつかのＲＢＳ（ｅＮＢ）は、ＵＥからはるか遠くに存在し、これらのＲＢＳ（ｅＮＢ）からの受信信号はＵＥ受信機の感度レベルを下回っているか、または受信信号はＳＮが低いかもしれないからである。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合には、様々な遅延時間を有するＲＦ信号の複数のコピーが、ＤＬＯＳ（直線見通し線）信号に重畳される。ＣＰＩＣＨと、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨと、ＲＴＴの測定を含む様々なセルＩＤおよびＯＴＤＯＡ方法／技術において用いられる他の信号とは、帯域幅が制限されているので、ＤＬＯＳ信号と受信信号とは、適切なマルチパス処理／緩和なしには区別することができない。このマルチパス処理なしでは、これらの反射信号は、ＲＴＴの測定を含む推定到着時間差（ＤＴＯＡ）値および到着時間（ＴＯＡ）において誤差を誘発する。
例えば、３Ｇ ＴＳ ２５．５１５ ｖ．３．０．０（１９９‐１０）規格は、ＲＴＴを「ダウンリンクＤＰＣＨフレーム（信号）の送信と、ＵＥから対応するアップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨフレーム（信号）の開始（第一の重要な経路（パス））の受信との差．．．」として定義する。この規格は、何がこの「第一の重要な経路」を構成するかを定義していない。この規格は続けて、「第一の重要な経路の定義は、さらなる詳細が必要である」と言及している。例えば、重いマルチパス環境では、第一の重要な経路であるＤＬＯＳ信号が１つ以上の反射信号と比較してひどく減衰（１０ｄＢ〜２０ｄＢ）されることがよく生じる。第１の重要な経路が信号強度を測定することによって判定されるのであれば、第一の重要な経路は、ＤＬＯＳ信号ではなく、反射信号のうちの１つであり得る。これにより、結果的に、誤ったＴＯＡ／ＤＴＯＡ／ＲＴＴの測定と位置検出精度の損失ということになる。
先の無線ネットワークの世代では、位置特性精度はまた、位置検出方法‐ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨおよびその他の信号によって用いられるフレーム（信号）の低サンプリングレートによっても影響を受けた。現在の第３世代およびそれ以降の無線ネットワークの世代では、それよりはるかに高いサンプリングレートを有する。その結果、これらのネットワークでは、位置検出精度への実際の影響は、地上波ＲＦ伝搬現象（マルチパス）からのものである。
本実施形態は、基準信号および／またはパイロット信号、および／または同期信号を用いるすべての無線ネットワークにおいて使用され得、一重化、半二重化および全二重化の動作モードを含む。例えば、本実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生を用いる無線ネットワークで動作する。したがって、本実施形態はＬＴＥネットワークで動作する。
本実施形態はまた、ＷｉＭＡＸ、ＷｉＦｉ、Ｗｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。基準信号および／またはパイロット信号、および／または同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような以下のタイプの代替の変調態様のうちの１つ以上を用い得る。１）フレームの一部が、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような測距信号／測距信号要素に専用である；２）測距信号要素（同時係属出願第１２／５０２８０９号）が、送信／受信信号のフレームに埋め込まれている；３）測距信号要素（同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載）が、データとともに埋め込まれている。
これらの代替の実施形態は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを用いており、一重化、半二重化、および全二重化のすべての動作モードにおいて使用することができる。
また、複数の無線ネットワークは、同時に、好適なおよび／または代替の実施形態を利用することもあり得る。例としては、スマートフォンは、同時に複数のネットワーク上で動作する能力を有するように、Ｂｌｕｅ Ｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ、ＧＳＭ（登録商標）、およびＬＴＥの機能を有することができる。アプリケーションの要求および／またはネットワークの可用性に依存して、異なる無線ネットワークが測位／位置検出情報を提供するように利用され得る。
提案される実施形態の方法およびシステムは、無線ネットワークの基準／パイロットおよび／または同期信号を活用する。さらに、基準／パイロット信号／同期信号の測定は、ＲＴＴ（往復遅延時間）の測定、またはシステムタイミングと組み合わせ得る。一実施形態によれば、ＲＦに基づく追跡および位置検出は、３ＧＰＰ ＬＴＥセルラーネットワーク上で実施されるが、例えば、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、ＬＴＥ、センサネットワーク等、様々な信号技術を用いる他の無線ネットワーク上で実施することもできる。例示的実施形態および上述の代替の実施形態の双方は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和方法／技術およびアルゴリズムを用いる。提案されるシステムは、ソフトウェアが実装されたデジタル信号処理を使用することができる。
本実施形態のシステムは、ユーザ機器（ＵＥ）、例えば、携帯電話またはスマートフォンのハードウェア／ソフトウェア、ならびに基地局（ｅＮＢ）／強化基地局（ｅＮＢ）のハードウェア／ソフトウェアを活用する。基地局は、一般的にフィーダーによってアンテナに接続されたキャビンやキャビネット内の送信機と受信機とからなる。これらの基地局は、マイクロセル、ピコセル、マクロセル、アンブレラセル、携帯電話塔、ルータ、およびフェムトセルを含む。その結果、ＵＥデバイスおよびシステム全体にほとんど、または全く追加費用がかからない。同時に、位置検出精度が著しく向上する。
向上した精度は、本実施形態および同時係属出願第１２／５０２８０９号によって提供されるマルチパス緩和によるものである。本実施形態（複数）は、マルチパス緩和アルゴリズム、ネットワークの基準／パイロットおよび／または同期信号、ならびにネットワークノード（ｅＮＢ）を使用する。これらの実施形態は、ＲＴＴ（往復遅延時間）の測定で補完され得る。マルチパス緩和アルゴリズムは、ＵＥおよび／または基地局（ｅＮＢ）は、あるいはＵＥとｅＮＢとの両方に実装される。
本実施形態は、１つ以上の反射信号と比較してＤＬＯＳ信号が著しく減衰される（１０ｄＢ〜２０ｄＢ以下）場合であっても、ＤＬＯＳ信号と反射信号とを分離することができるマルチパス緩和プロセッサ／アルゴリズムを有利に使用する（同時係属出願第１２／５０２８０９号参照）。したがって、本実施形態は、測距信号の推定ＤＬＯＳ飛行時間における誤差、およびその結果として、ＴＯＡ、ＲＴＴおよびＤＯＴＡの測定における誤差を著しく低減する。提案されるマルチパス緩和およびＤＬＯＳ差別化（認識）方法は、すべてのＲＦ帯および無線システム／ネットワーク上で使用することができる。そして、当該方法は、ＤＳＳ（直接スペクトラム拡散）およびＦＨ（周波数ホッピング）といったスペクトル拡散技術を含む様々な変調／復調技術をサポートすることができる。
また、ノイズ低減方法（複数）は、方法の精度をさらに向上させるように適用することができる。これらのノイズ低減方法は、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技術等を含むことができるが、これらに限定されない。残りのマルチパス干渉誤差は、例えば最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、最小分散推定（カルマンフィルタ）等といった後処理技術を適用することによってさらに低減することができる。
本実施形態では、マルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムは、ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨ、他の信号および／またはフレームを変更しない。本実施形態は、チャネル応答／推定を取得するように使用される無線ネットワークの基準、パイロットおよび／または同期信号を活用する。本発明は、ＵＥおよび／またはｅＮＢによって生成されたチャネル推定の統計を使用する（Ｉｗａｍａｔｓｕらによる「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ ＰＲＯＰＡＧＡＴＩＯＮ ＰＡＴＨ ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳ」と題されたＵＳ２００３／００８１５６；ＵＳ７１６７４５６ Ｂ２参照）。
ＬＴＥネットワークは、すべてのダウンリンクおよびアップリンクサブフレームで送信される特定の（非データ）基準／パイロットおよび／または同期信号（既知信号）を用いており、セルの帯域幅全体にわたり得る。以下、説明を簡単にするために、基準／パイロットおよび同期信号を、基準信号と称する。ＬＴＥの基準信号の一例が、図９にある（これらの信号は、ＬＴＥのリソース要素間に散在している）。図２から、基準信号（シンボル）は、６つの副搬送波ごとに送信される。さらに、基準信号（シンボル）は、時間および周波数の両方において交互に配置される。全部で、基準信号は、３つの副搬送波ごとにカバーする。
これらの基準信号は、ＵＥによる初期セル検索、ダウンリンクの信号強度測定、スケジューリング、ハンドオーバ等において使用される。基準信号に含まれるのは、チャネル推定（応答判定）のためのＵＥ固有の基準信号であり、コヒーレントな復調を行うために用いられる。ＵＥ固有の基準信号に加えて、他の基準信号もまたチャネル推定のために用いられ得る（Ｃｈｅｎらによる米国特許出願公開第２０１０／００９１８２６ Ａ１号参照）。
ＬＴＥは、ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）変調（技術）を用いる。ＬＴＥにおいては、マルチパスに起因するＩＳＩ（シンボル間干渉）は、各ＯＦＤＭシンボルの先頭にサイクリックプレフィックス（ＣＰ）を挿入することによって処理される。前のＯＦＤＭシンボルの遅延した反射信号が次のＯＦＤＭシンボルに到達する前に消えてしまうように、ＣＰは十分な遅延を提供する。
ＯＦＤＭシンボルは、非常に緊密な間隔の複数の副搬送波からなる。ＯＦＤＭシンボル内では、（マルチパスに起因する）現在のシンボルのコピーであって、時間が互い違いにされたコピーが、キャリア間干渉（ＩＣＩ）をもたらす。ＬＴＥにおいては、マルチパスチャネル応答を判定し、受信機においてチャネル応答を補正することによって、ＩＣＩが処理（緩和）される。
ＬＴＥにおいては、マルチパスチャネル応答（推定）は、受信機において、基準シンボルを有する副搬送波から計算される。残りの副搬送波のチャネル応答を推定するために補間が用いられる。チャネル応答は、チャネルの振幅および位相の形をとって計算（推定）される。チャネル応答が、（既知の基準信号の周期的な送信によって）判定されると、マルチパスに起因するチャネルの歪みが副搬送波単位で振幅および位相シフトを適用することによって緩和される（Ｊｉｍ Ｚｙｒｅｎによる「Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ、白書参照」）。
ＬＴＥのマルチパス緩和は、（サイクリックプレフィックスを挿入することによって）ＩＳＩおよびＩＣＩを除去するように設計されているが、反射信号からＤＬＯＳ信号を分離するようには設計されていない。例えば、現在のシンボルのコピーであって、時間が互い違いされたコピーは、変調された各副搬送波信号を時間において拡散し、これによりＩＣＩを引き起こす。上述のＬＴＥ技術を使用してマルチパスチャネル応答を修正することは、変調された副搬送波信号を時間方向に縮小するが、このタイプの修正は、（ＯＦＤＭシンボル内の）結果として得られる変調された搬送波信号がＤＬＯＳ信号であることを保証するものではない。ＤＬＯＳの変調された副搬送波信号が、遅延された反射信号と比較して著しく減衰される場合には、結果として得られる出力信号は、遅延された反射信号であり、ＤＬＯＳ信号は失われる。
ＬＴＥに準拠した受信機では、さらなる信号処理は、ＤＦＴ（ディジタルフーリエ変換）を含む。ＤＦＴ技術は、信号および／またはチャネル帯域幅に反比例する時間以上の時間分だけ遅延された信号のコピーのみを解消（ｒｅｓｏｌｖｅ）（除去）できることがよく知られている。この方法の精度は、効率的なデータ転送に十分であり得るが、重いマルチパス環境における正確な距離測定には十分に正確ではないかもしれない。例えば、３０メートルの精度を実現するために、信号および受信機のチャネル帯域幅は、１０ＭＨｚ（１／１０ＭＨｚ=１００ｎｓ）以上でなければならない。より良い精度のためには、信号および受信機のチャネル帯域幅は、より広く、３メートルで１００ＭＨｚでなければならない。
しかしながら、ＣＰＩＣＨと、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨと、ＲＴＴの測定を含む様々なセルＩＤおよびＯＴＤＯＡ方法／技術に用いられるその他の信号と、ＬＥＴの受信機の信号の副搬送波とは、１０ＭＨｚより著しく狭い帯域幅を有する。その結果、（ＬＴＥにおいて）現在用いられている方法／技術は、１００メートル範囲の位置検出誤差を生じる。
上述の制限を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定手法の実施とマルチモーダルクラスタ分析との一意の組み合わせを使用する。この分析と、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される関連するマルチパス緩和方法／技術およびアルゴリズムとは、他の反射信号経路からＤＬＯＳ経路を高信頼かつ正確に分離することを可能にする。
ＬＴＥにおいて使用される方法／技術と比較すると、重いマルチパス環境においては、この方法／技法およびアルゴリズム（同時係属出願第１２／５０２８０９号）は、他のマルチパス（ＭＰ）経路からＤＬＯＳ経路を高信頼かつ正確に分離することにより、距離測定において２０倍〜５０倍の精度向上をもたらす。
同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される方法／技術およびアルゴリズムは、測距信号の複素振幅の推定を必要とする。したがって、チャネル推定（応答判定）に使用されるＬＴＥの基準信号ならびに他の基準信号（パイロットおよび／または同期信号を含む）はまた、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される方法／技術およびアルゴリズムにおける測距信号として解釈することもできる。このケースでは、測距信号の複素振幅は、振幅および位相の形をとってＬＴＥの受信機によって計算（推定）されるチャネル応答である。言い換えれば、ＬＴＥ受信機によって計算（推定）されるチャネル応答の統計は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される方法／技術およびアルゴリズムによって必要とされる複素振幅の情報を提供することができる。
マルチパスが存在しない理想的な開けた空間のＲＦ伝搬環境では、受信信号（測距信号）の位相変化、例えばチャネル応答位相は、信号の周波数（直線）に正比例し、このような環境におけるＲＦ信号の飛行時間（伝搬遅延）は、周波数依存性に対する位相の一次導関数を計算することによって、位相ｖｓ周波数依存性から直接計算することができる。この結果、伝搬遅延は一定となる。
この理想的な環境では、最初（または任意）の周波数の絶対位相値は、重要ではない。なぜなら、導関数は絶対位相値の影響を受けないからである。
重いマルチパス環境では、受信信号の位相変化ｖｓ周波数は、複雑な曲線（非直線）であり、一次導関数は、他の反射信号経路からＤＬＯＳ経路を正確に分離するために使用することができる情報を提供しない。これが、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムを用いる理由である。
ある無線ネットワーク／システムにおいて実現される位相および周波数同期（位相コヒーレンス）が非常に良い場合には、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムは、他の反射信号経路からＤＬＯＳ経路を正確に分離し、このＤＬＯＳ経路の長さ（飛行時間）を判定する。
この位相コヒーレントネットワーク／システムにおいては、追加の測定は必要ない。言い換えれば、単方向の測距（一重化測距（ｓｉｍｐｌｅｘ ｒａｎｇｉｎｇ））を実現することができる。
しかしながら、ある無線ネットワーク／システムにおいて実現される同期（位相コヒーレンス）の程度が十分に正確ではない場合には、重いマルチパス環境において、受信信号の位相、および振幅変化ｖｓ周波数が、２つ以上の異なる場所（距離）で実施された測定と非常に似ているかもしれない。この現象は、受信信号のＤＬＯＳ距離（飛行時間）の判定における曖昧さにつながり得る。
このあいまいさを解決するために、少なくとも１つの周波数の実際（絶対）位相値を知ることが必要である。
しかしながら、ＬＴＥ受信機によって計算される振幅、および位相ｖｓ周波数依存性は、実際の位相値を含まない。なぜなら、すべての振幅および位相値は、ダウンリンク／アップリンク基準信号、例えば、互いに相対する信号から計算される。したがって、ＬＴＥ受信機によって計算（推定）されるチャネル応答の振幅および位相は、少なくとも１つの周波数（搬送波周波数）における実際の位相値を必要とする。
ＬＴＥにおいて、この実際の位相値は、１つ以上のＲＴＴの測定、ＴＯＡの測定、または１つ以上の受信された基準信号のタイムスタンプから判定することができる。ただし、１）ｅＮＢによってこれらの信号を送信するこれらのタイムスタンプもまた、受信機において既知（その逆も然り）；２）受信機およびｅＮＢのクロックは、時間的によく同期されており；および／または３）マルチラテレーション技術を使用することを条件とする。
上述の方法のすべては、１つ以上の基準信号の飛行時間値を提供する。これらの基準信号の飛行時間値および周波数から、１つ以上の周波数における実際の位相値を計算することができる。
本実施形態は、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムと、１）ＬＴＥのＵＥおよび／またはｅＮＢの受信機によって計算される振幅、および位相ｖｓ周波数依存性とを組み合わせることによって、または、２）ＬＴＥのＵＥおよび／またはｅＮＢの受信機によって計算される振幅、および位相ｖｓ周波数依存性と、ＲＴＴおよび／またはＴＯＡを介して取得された１つ以上の周波数の実際の位相値との組み合わせと組み合わせることによって、および／またはタイムスタンプの測定と組み合わせることによって重いマルチパス環境における高精度なＤＬＯＳ距離の判定／位置検出を実現する。
これらのケースでは、実際の位相値は、マルチパスの影響を受ける。しかしながら、これは、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される方法／技術およびアルゴリズムの性能に影響を与えない。
ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ、Ｕ‐ＴＤＯＡ、ＵＬ‐ＴＤＯＡ等を含むＬＴＥのＲＴＴ／ＴＯＡ／ＴＤＯＡ／ＯＴＤＯＡにおいては、５メートルの分解能で測定を行うことができる。ＲＴＴの測定は、専用接続中に実行される。したがって、ＵＥがハンドオーバ状態かつＵＥが定期的に測定を収集し、ＵＥに折り返し報告する場合に、複数の同時測定が可能である。ここでは、ＤＰＣＨフレームがＵＥと、異なるネットワーク（基地局）との間で交換される。ＲＴＴと同様に、ＴＯＡの測定は、信号の飛行時間（伝搬遅延）を提供するが、ＴＯＡの測定は、同時に行うことはできない（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｃｅ ｏｆ Ｃｅｌｌ ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳ」）。
平面上でＵＥを位置検出するためには、少なくとも３つのｅＮＢから／へのＤＬＯＳ距離が判定されなければならない。三次元空間においてＵＥを位置検出するためには、４つのｅＮＢから／への最小４つのＤＬＯＳ距離が判定されなければならない（少なくとも１つのｅＮＢが同一平面上にないと仮定する）。
ＵＥの測位方法の一例が図１に示されている。
同期が非常に良い場合には、ＲＴＴの測定は必要ではない。
同期化の度合いが十分に正確でない場合には、ＯＴＤＯＡと、セルＩＤ＋ＲＴＴと、例えばＡＯＡ（到来角）およびＡＯＡと他の方法との組み合わせといった他の方法といった方法が、ＵＥを位置検出するために使用することができる。
セルＩＤ＋のＲＴＴ追跡‐位置検出方法の精度は、マルチパス（ＲＴＴの測定値とｅＮＢ（基地局）のアンテナビーム幅との影響を受ける。基地局のアンテナビーム幅は３３度と６５度との間である。これらの広いビーム幅は、都市部において５０〜１５０メートルの位置検出誤差という結果をもたらす（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉによる「Ｐｅｒｆｏｒｍａｃｅ ｏｆ Ｃｅｌｌ ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳ」）。重いマルチパス環境において、現在のＬＴＥのＲＴＴ距離測定の平均誤差は約１００メートルであることを考慮すると、ＬＴＥセルＩＤ＋ＲＴＴ方法によって現在用いられている全体の予想平均位置検出誤差は、約１５０メートルである。
実施形態のうちの１つは、ＡＯＡ方法に基づくＵＥの位置検出である。ここでは、ＵＥからの１つ以上の基準信号がＵＥを位置検出するように用いられる。これは、ＤＬＯＳのＡＯＡを判定するためにＡＯＡ判定デバイスの位置検出を伴う。このデバイスは、基地局と一緒に用いられるか、および／または、当該基地局の場所（位置）から独立した別の１つ以上の場所（位置）に備え付けることができる。これらの位置の座標は、知られているものと思われる。ＵＥ側に変更の必要はない。
このデバイスは、小型アンテナアレイを含み、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるのと同一のマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムの変形に基づいている。この１つの考えら得る実施形態は、ＵＥユニットからのＤＬＯＳ ＲＦエネルギーのＡＯＡを正確に判定する（非常に狭いビーム幅）というという利点を有する。
他の１つの選択肢においては、この追加されたデバイスは、受信デバイスでしかない。その結果、その大きさ／重量およびコストが非常に低い。
正確なＤＬＯＳ距離の測定が得られる実施形態と、正確なＤＬＯＳのＡＯＡ判定を行うことができる実施形態とを組み合わせることにより、セルＩＤ＋ＲＴＴの追跡‐位置検出方法の精度を大幅に、１０倍以上向上させる。このアプローチの別の利点は、ＵＥの位置が１つの塔を用いていつでも判定することができる（ＵＥをソフトハンドオーバモードにすることを必要としない）ことである。正確な位置修正が１つの塔を用いて得ることができるので、複数のセル塔を同期させる必要はない。ＤＬＯＳのＡＯＡを判定する別の選択肢は、既存のｅＮＢのアンテナアレイとｅＮＢ機器とを使用することである。この選択肢は、強化セルＩＤ＋ＲＴＴ方法の実施のコストをさらに下げ得る。しかしながら、ｅＮＢアンテナは、位置検出用途用に設計されていないので、測位精度が低下することがある。また、ネットワーク事業者は、基地局（ソフトウェア／ハードウェア）における必要な変更を実施したがらないかもしれない。
ＬＴＥ（Ｅｖｏｌｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｉｄｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ‐ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１１ Ｒｅｌｅａｓｅ９ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）では、測位基準信号（ＰＲＳ）が追加された。これらの信号は、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）の測位のためにＵＥによって使用される。また、このＲｅｌｅａｓｅ９では、ｅＮＢを同期させることが必要である。このようにして、ＯＴＤＯＡ方法の最後の障害をクリアする（上記の段落０２５８参照）。ＰＲＳは、複数のｅＮＢのＵＥにおけるＵＥ可聴性を向上させる。注記：Ｒｅｌｅａｓｅ９は、ｅＮＢの同期精度を明記していない（いくつかの提案：１００ｎｓ）。
Ｕ‐ＴＤＯＡ／ＵＬ‐ＴＤＯＡは、研究段階であり、２０１１年に標準化される。
ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ方法（Ｒｅｌｅａｓｅ９）は、米国特許出願公開第２０１１／０１２４３４７ Ａ１（Ｃｈｅｎらによる「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ＵＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ＬＴＥ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」）に詳述されている。Ｒｅｌｅａｓｅ９のＤＬ‐ＯＴＤＯＡは、マルチパスの影響を受ける。いくつかのマルチパス緩和は、増加したＰＲＳ信号帯域幅を介して実現することができる。しかしながら、このトレードオフにより、スケジューリングの複雑さが増し、ＵＥの位置を修正する間の時間を長くなる。さらに、例えば、動作帯域幅が１０ＭＨｚと限られているネットワークでは、可能な限りの最高の精度は１００メートルである（Ｃｈｅｎによる表１参照）。
上記の数字は、可能な限り最高のケースです。他のケースにおいて、特に反射信号強度と比較してＤＬＯＳ信号強度が著しく低い（１０〜２０ｄＢ）場合には、上述の位置検出／測距誤差が著しく大きく（２倍〜４倍）になるという結果をまねく。
ここに記載される実施形態は、「背景技術」において記載されるＣｈｅｎらのＲｅｌｅａｓｅ９のＤＬ‐ＯＴＤＯＡ方法およびＵＬ‐ＰＲＳ方法によって実現される性能の測距／位置検出の精度を、ある信号帯域幅に対して５０倍にまで向上させることが可能である。したがって、ここに記載される方法の実施形態をＲｅｌｅａｓｅ９のＰＲＳ処理に適用することにより、すべての可能なケースの９５％において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。また、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを低減させる。
ここに記載される実施形態を用いることにより、ＯＴＤＯＡ方法のさらなる改善が可能である。例えば、サービングセルへの測距は、他のサービングセル信号から判定することができ、これにより、隣接するセルの可聴性を向上させ、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを低減する。
実施形態はまた、ＣｈｅｎらからＵ‐ＴＤＯＡ方法およびＵＬ‐ＴＤＯＡ方法の精度を５０倍にまで向上させることができる（「背景技術」に記載）。実施形態をＣｈｅｎのＵＬ‐ＴＤＯＡの変形に適用することにより、すべての可能なケースの９５％において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。さらに、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とをさらに低減させる。
かさねて、本実施形態を用いることにより、ＣｈｅｎのＵＬ‐ＴＤＯＡ方法の精度を５０倍にまで向上させることができる。したがって、本実施形態をＣｈｅｎのＵ‐ＴＤＯＡの変形に適用することにより、すべての可能なケースの９５％において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。さらに、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とをさらに低減させる。
上述のＤＬ‐ＴＤＯＡ方法およびＵ‐ＴＤＯＡ／ＵＬ‐ＴＤＯＡ方法は、単方向測定（測距）に依存する。本実施形態および実質的に他のすべての測距技術は、単方向測距の処理において使用されるＰＲＳおよび／または他の信号の周波数および位相がコヒーレントであることを必要とする。ＬＴＥのようなＯＦＤＭに基づくシステムでは、周波数がコヒーレントである。しかしながら、ＵＥユニットおよびｅＮＢは、ＵＴＣといった共通ソースによって、２、３ｎｓに位相および時間が同期されていない、例えば、ランダム位相加算器（ｒａｎｄｏｍ ｐｈａｓｅ ａｄｄｅｒ）が存在する。
測距精度への位相コヒーレンスの影響を回避するために、マルチプロセッサの実施形態は、測距信号間、例えば基準信号間、個々の成分（副搬送波）間の位相差を計算する。これにより、ランダム位相項加算器（ｒａｎｄｏｍ ｐｈａｓｅ ｔｅｒｍ ａｄｄｅｒ）が必要なくなる。
Ｃｈｅｎらの考察において上記で特定されるように、ここに記載される実施形態を適用することは、Ｃｈｅｎらによって実現される性能と比較して、屋内環境において大幅な精度向上をもたらす。例えば、Ｃｈｅｎらによれば、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡおよび／またはＵ‐ＴＤＯＡ／ＵＬ‐ＴＤＯＡは、主に屋外環境のためのものであり、屋内（建物、キャンパス等）では、ＤＬ‐ＯＴＤＯＡおよびＵ‐ＴＤＯＡ技術はうまく機能しないかもしれない。いくつかの理由として、屋内で一般的に用いられる分散アンテナシステム（ＤＡＳ）を含むことに言及している（Ｃｈｅｎ、＃１６１〜１６４参照）。ここで、各アンテナは、一意のＩＤを有していない。
下記の実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生を用いる無線ネットワーク、ならびに基準／パイロット／およびまたは同期信号を用いる無線ネットワークで動作する。したがって、以下記の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、当該実施形態はまた、基準／パイロット／および／または同期信号の有無にかかわらず、他のタイプの変調を含む他の無線システムおよび他の無線ネットワークにも適用することができる。
ここに記載されるアプローチは、ＷｉＭＡＸ、ＷｉＦｉ、Ｗｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。基準／パイロットおよび／または同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような以下のタイプの1つ以上の代替の変調態様を用い得る：１）フレームの一部が測距信号／測距信号要素専用である；２）測距信号要素は、送信／受信信号フレームに埋め込まれている；３）測距信号要素は、データとともに埋め込まれている。
ここに記載されるマルチパス緩和の範囲推定アルゴリズムの実施形態（同時係属特許出願第１３／００８５１９号および１３／１０９９０４号にも記載）は、マルチパスの反射ならびに信号の直線経路（ＤＬＯＳ）からなる集合（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）の測距の推定を提供することによって動作する。
ＬＴＥのＤＡＳシステムは、移動受信機（ＵＥ）に、様々な時間オフセットで見られる同一の信号の複数のコピーを生成する。遅延は、アンテナと移動受信機との間の幾何学的関係を一意に判定するように使用される。受信機から見た信号は、マルチパス環境で見られる信号と似ているが、主要な「マルチパス」成分が、複数のＤＡＳアンテナからのオフセット信号の合計から生じたものを除く。
受信機から見た信号の集合は、実施形態が利用するように設計された信号の集合のタイプと同じであるが、この場合、主要なマルチパス成分は、従来のマルチパスではないことを除く。本マルチパス緩和プロセッサ（アルゴリズム）は、ＤＬＯＳおよび各パス、例えば反射の減衰や伝搬遅延を判定することができる（式１〜式３とそれと関連する記載参照）。分散ＲＦチャネル（環境）のせいでマルチパスが存在し得る一方、この信号の集合における主要なマルチパス成分は、複数のアンテナからの送信に関連している。本マルチパスアルゴリズムの実施形態は、これらのマルチパス成分を推定することができ、ＤＡＳアンテナから受信機への範囲を分離し、位置検出プロセッサ（ソフトウェアで実装）に範囲データを提供する。アンテナの配置（ａｎｔｅｎｎａ ｐｌａｃｉｎｇ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）に応じて、この解決法は、ＸおよびＹと、Ｘ、ＹおよびＺとの双方の位置座標を提供することができる。
その結果、本実施形態は、ハードウェアおよび／または新たなネットワーク信号の追加を必要としない。さらに、１）マルチパスを緩和することによって、２）アクティブＤＡＳの場合には、測位誤差の下限を、例えば約５０メートルから約３メートルに下げるといったように、大幅に下げることができることによって、測位精度を大幅に向上させることができる。
なお、ＤＡＳの各アンテナの位置（場所）が既知であるとする。各アンテナの（または他のアンテナに相対する）信号伝搬遅延もまた、判定され（知られ）なければならない。
アクティブＤＡＳシステムでは、既知信号が往復送信され、この往復時間が測定されるループバック技術を使用して、信号伝搬遅延が自動的に判定され得る。このループバック技術はまた、温度、時間等を用いて信号伝搬遅延の変化（ドリフト）を排除する。
複数のマクロセルおよび関連のアンテナを使用して、ピコセルおよびマイクロセルは、追加の基準点を提供することによって、解決をさらに高める。複数のアンテナからの複数のコピーの信号の集合における個々の範囲推定である上述の実施形態は、次の２つのやり方で信号送信構造を変更することによってさらに改善することができる。第一のやり方は、各アンテナからの送信の時間多重化である。第２のアプローチは、各々のアンテナの周波数多重化である。双方の改善である時間多重化および周波数多重化を同時に使用することは、システムの測距および位置検出精度をさらに向上させる。別のアプローチは、各アンテナに伝播遅延を追加することである。追加の遅延に起因するマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないように、遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）において遅延拡散を超えるのに十分大きいが、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）の長さよりも小さくなるように選択される。
各アンテナに一意のＩＤまたは一意の識別子を追加することは、結果として得られる解決の効率を向上させる。例えば、プロセッサが各アンテナからの信号からすべての範囲を推定する必要性を排除する。
ＬＴＥのダウンリンクを利用する一実施形態では、パイロットおよび／または同期信号の副搬送波を含む１つ以上の基準信号の副搬送波が、副搬送波の位相および振幅を判定するように用いられる。副搬送波の位相および振幅は、次に、マルチパスプロセッサに適用され、マルチラテレーションと位置整合アルゴリズムとを使用して、マルチパス干渉を低減し、範囲に基づく位置観測量と位置推定とを生成することにより、ワイルドポイントを編集する。
別の実施形態は、ＬＴＥのアップリンクがまた基準副搬送波を含む基準信号をモバイルデバイスから基地局に送達するという事実を利用する。実際には、周波数帯域をアップリングデバイスに割り当てるようにネットワークによって用いられる完全な発音モード（ｓｏｕｎｄｉｎｇ ｍｏｄｅ）から、アップリンク信号等の変調を補助するためにチャネルインパルス応答を生成するように基準搬送波が用いられるモードへの基準搬送波を含む１つより多いモードが存在する。また、Ｒｅｌｅａｓｅ９に追加されたＤＬ ＰＲＳと同様に、追加のＵＬ基準信号は、次回および将来の標準Ｒｅｌｅａｓｅに追加されるかもしれない。この実施形態では、アップリンク信号は、同一の範囲を用いて複数の基地ユニット（ｅＮＢ）によって位相に処理され、マルチパス緩和処理により、範囲に関連した観測量を生成する。この実施形態では、位置整合アルゴリズムが、マルチラテレーションアルゴリズムによって確立されるように使用されることにより、ワイルドポイントの観測量を編集し、位置推定を生成する。
さらに別の実施形態は、ＬＴＥのダウンリンクおよびＬＴＥアップリンクの両方の副搬送波であって、関連する１つ以上基準（パイロットおよび／または同期を含む）副搬送波が収集され、範囲から位相へのマッピングが適用され、マルチパス緩和が適用され、範囲に関連した観測量が推定される。それから、マルチラテレーションアルゴリズムおよび位置整合アルゴリズムを使用して、位置検出のためにより堅牢な観測量のセットを提供するように、これらのデータは融合される。この利点は、ダウンリンクとアップリンクの２つの異なる周波数帯が存在するために精度が向上する結果となる冗長性であり、またはＴＤＤ（時分割二重化）の場合には、システムコヒーレンスが向上する。
複数のアンテナがマイクロセルから同一のダウンリンク信号を送信するＤＡＳ（分散アンテナシステム）環境では、位置整合アルゴリズムが拡張されることにより、基準信号（パイロットおよび／または同期を含む）の副搬送波からマルチパス処理によって生成された観測量からＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）の範囲からの位置推定を取得する。
ＤＡＳシステム（環境）では、個々のアンテナからの信号経路が高精度で解決できる場合にのみ、正確な位置推定を取得することが可能である。ここで、経路誤差は、アンテナ間の距離のほんの一部である（１０メートル以下の精度）。すべての既存の技術／方法が重いマルチパス環境（複数のＤＡＳアンテナからの信号は、重いマルチパスを誘発したように見える）においては、このような精度を提供することができないので、既存の技術／方法は、上述の位置整合アルゴリズムの拡張を利用し、ＤＡＳ環境においてこの位置検出方法／技術を利用することができない。
同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載される物体の識別し、位置検出をするｎｖｉｓｉ Ｔｒａｃｋマルチパス緩和方法およびシステムは、ＬＴＥのダウンリンク、アップリンクおよび／またはその両方（ダウンリンクおよびアップリンク）の１つ以上の基準信号の副搬送波を利用して、範囲から信号位相へのマッピングに適用され、マルチパス干渉緩和に適用され、範囲に関連した位置観測量を生成する処理に適用され、マルチラテレーションと位置整合性とを用いることにより位置推定を生成する。
上述のすべての実施形態では、三辺測量測位アルゴリズムもまた用いることができる。
ＤＬ‐ＯＴＤＯＡの位置検出は、ＬＴＥ Ｒｅｌｅａｓｅ９「Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ‐ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１１ Ｒｅｌｅａｓｅ９ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」に明記されている。しかしながら、これは、無線通信事業者（キャリア）によって実施されていない。一方、ダウンリンクの位置検出は、既存の物理層測定オペレーションを使用することによって、現在の、例えば修正されていない、ＬＴＥネットワーク環境内において実施することができる。
ＬＴＥにおいて、ＵＥおよびｅＮＢは、無線特性の物理層測定を行うために必要とされる。測定定義は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１４に明記されている。これらの測定は、定期的に実行され、上位層に報告され、様々な目的のために使用される。これらの目的は、周波数内および周波数間ハンドオーバ、無線通信アクセス技術間（ｉｎｔｅｒ‐ＲＡＴ）ハンドオーバ、タイミングの測定、およびＲＲＭ（無線資源管理；Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）をサポートする他の目的を含む。
例えば、ＲＳＲＰ（基準信号受信電力）は、全帯域幅にわたってセル固有の基準信号を伝送するすべての資源要素の電力の平均である。
別の例は、追加情報を提供するＲＳＲＱ（基準信号受信品質）の測定である（ＲＳＲＱは、信号強度と干渉レベルとを組み合わせる）。
ＬＴＥネットワークは、ｅＮＢ隣接（サービングｅＮＢに対して隣接するｅＮＢ）リストをＵＥに提供する。ネットワーク知識構成に基づいて、（サービング）ｅＮＢは、隣接するｅＮＢの識別子等をＵＥに提供する。その後、ＵＥは、ＵＥが受信することができる隣接するｅＮＢの信号品質を測定する。ＵＥは、結果をｅＮＢに折り返し報告する。注記：ＵＥはまた、サービングｅＮＢの信号品質を測定する。
Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎによれば、ＲＳＲＰは、考慮された測定周波数帯域内のセル固有の基準信号を搬送する資源要素の電力貢献（単位：Ｗ）の線形平均値として定義される。ＲＳＲＰを判定するためにＵＥによって使用される測定帯域幅は、対応する測定精度の要件が満たされなければならないという制限付きでＵＥの実施に委ねられる。
測定帯域幅の精度要件を考慮すると、この帯域幅はかなり大きく、ＲＳＲＰの測定において使用されるセル固有の基準信号は、さらに処理されることにより、これらの基準信号の副搬送波の位相および振幅を判定することができる。これら基準信号の副搬送波の位相および振幅は、その後、マルチパスプロセッサに適用されることにより、マルチパス干渉を低減し、範囲に基づく位置観測量を生成する。また、ＲＳＲＰの測定において使用される他の基準信号、例えばＳＳＳ（二次同期信号）もまた使用され得る。
その後、３つ以上のセルからの範囲の観測量に基づいて、位置修正をマルチラテレーションと位置整合アルゴリズムとを用いて推定することができる。
上記したように、ＲＦ指紋データベース不安定性のいくつかの要因が存在するが、その主要なものの１つは、マルチパスである（ＲＦ署名は、マルチパスに非常に敏感である）。その結果、ＲＦ指紋法／技術の位置検出精度は、マルチパスのダイナミックスに大きく影響される。ダイナミックスは、経時的な変化と、環境（例えば、天候）の変化と、人々の動きの変化と、および／またはデバイスのＺ高さおよび／またはアンテナの向きに依存して変動性が１００％より大きい垂直の不確実性を含む物体の動きの変化とを含む（Ｔｓｕｎｇ‐Ｈａｎ Ｌｉｎらによる「Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ＲＳＳI‐Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ‐Ｂａｓｅｄ Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」参照）。
本実施形態は、大幅に減衰したＤＬＯＳを含む個々の各経路を見つけ、特徴付ける能力を有する（マルチパスプロセッサ）ので、ＲＦ指紋の位置検出精度を大幅に向上させることができる。その結果、位置修正についてのＲＦ指紋の判定は、リアルタイムマルチパス分布情報によって補完することができる
上述したように、位置修正は、位置基準（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を時間的に同期させる必要がある。無線ネットワークでは、これらの位置基準は、アクセスポイント、マクロ／ミニ／ピコおよびフェムトセル、ならびにいわゆる小さなセル（ｅＮＢ）を含み得る。しかしながら、無線通信事業者は、正確な位置修正のために必要とされる同期精度を実施しない。例えば、ＬＴＥの場合には、規格はＦＤＤ（周波数分割二重）ネットワーク用のｅＮＢ間で時間的な同期を必要としない。ＬＴＥのＴＤＤ（時間分割二重）では、この時間的な同期精度の限度は、＋／−１．５μｓである。これは、４００メートル以上の位置検出不確実性に相当する。必須ではないが、ＬＴＥのＦＤＤネットワークもまた同期されるが、限度はさらに大きい（１．５μｓより大きい）。
無線ＬＴＥの事業者は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号を使用して周波数および時間でｅＮＢを同期する。注記：ＬＴＥのｅＮＢは、非常に正確なキャリア周波数を維持しなければならない：マクロセル／ミニセルについては、０．０５ｐｐｍ、他のタイプのセルについては、少し精度が低い（０．１〜０．２５ｐｐｍ）。ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号もまた、１０ｎｓより良い、（位置検出のために）必要とされる時間同期精度を可能する。しかしながら、ネットワーク事業者やネットワーク機器製造業者は、パケットトランスポート、例えばＮＴＰ（ネットワーク時間プロトコル）および／またはＰＴＰ（高精度時間プロトコル）（例えば、ＩＥＥＥ １５８８ｖ２ ＰＴＰ）を用いるインターネット／イーサネット（登録商標）ネットワーキング時間同期の方を好んで、ＧＰＳ／ＧＮＳＳユニットに関連するコストを削減しようとしている。
ＩＰネットワークに基づく同期は、最小周波数および時間的要件を満たす可能性を有しているが、位置修正に必要とされるＧＰＳ／ＧＮＳＳ精度を欠いている。
ここに記載されるアプローチは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号、ｅＮＢおよび／またはＡＰによって生成された信号、もしくは他の無線ネットワーク機器によって生成された信号に基づいている。このアプローチはまた、ＩＰネットワーキング同期信号、プロトコル、ｅＮＢおよび／またはＡＰによって生成された信号、もしくは他の無線ネットワーク機器によって生成された信号に基づいている。このアプローチはまた、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、Ｗｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。
ｅＮＢの信号は、事業者のｅＮＢ施設（図１２）に設置された時間観測ユニット（ＴＭＯ；Ｔｉｍｅ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）によって受信される。ＴＭＯまた、外部同期ソース入力を含む。
ｅＮＢの信号がＴＭＯによって処理され、外部同期ソース入力に同期したクロックを使用してタイムスタンプが付与される。
外部同期ソースは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳおよび／またはインターネット／イーサネット（登録商標）ネットワーキング、例えばＰＴＰ、ＮＴＰ等からであり得る。
タイムスタンプが付与された信号、例えばＬＴＥのフレーム開始（特に、他のネットワークでは、他の信号であってもよい）はまた、ｅＮＢ（セル）の位置および／またはセルＩＤを含み、インターネット／イーサネット（登録商標）を介して、すべてのｅＮＢのデータベースを作成し、維持し、更新する中央ＴＭＯサーバに折り返し送信される。
測距し、位置修正を取得する処理に関与するＵＥおよび／またはｅＮＢは、ＴＭＯサーバを探し（ｑｕｉｒｅ）、サーバは、関与したｅＮＢ間の時間同期オフセットを送り返す。これらの時間同期オフセットは、位置修正を取得する処理に関与するＵＥおよび／またはｅＮＢによって使用されことにより、位置修正を調整する。
あるいは、測距に処理に関与したＵＥおよび／またはｅＮＢがまた、取得した測距情報をＴＭＯサーバに供給する場合には、ＴＭＯサーバによって位置修正の計算および調整を行うことができる。その後、ＴＭＯサーバは、正確な（調整した）位置修正を送り返す。
１つより多いセルのｅＮＢ機器が、共に同じ場所に配置されている場合、たった１つのＴＭＯがすべてのｅＮＢからの信号を処理し、タイムスタンプを付与する。
ＲＴＴ（往復遅延時間）の測定（測距）が位置検出のために使用され得る。欠点は、ＲＴＴの測距が、位置検出精度に大きな影響を与えるマルチパスにさらされることである。
一方、ＲＴＴの位置検出は、一般的に位置基準の同期（時間的な同期）を必要とせず、ＬＴＥの場合には、特にｅＮＢは必要としない。
同時に、無線ネットワークのパイロット基準信号および／または他の信号で動作する場合には、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムが、ＲＴＴ信号のチャネル応答を判定、例えば、ＲＴＴ信号が通過するマルチパスチャネルを識別することが可能である。これは、実際のＤＬＯＳ時間が判定されるように、ＲＴＴの測定を補正することを可能にする。
ＤＬＯＳ時間が既知である場合には、ｅＮＢや位置基準の時間的な同期を必要することなく、三辺測量および／または類似の位置検出方法を使用して、位置修正を取得することが可能である。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバが所定の場所にある場合でも、インヴィジトラック（Ｉｎｖｉｓｉ Ｔｒａｃｋ）の技術統合は、マクロセル／ミニセル／ピコセルおよび小さいセル、ならびに／またはＵＥ（携帯電話）における変更を必要とする。これらの変更は、ＳＷ／ＦＷ（ソフトウェア／ファームウェア）のみに限定されているが、既存のインフラを改造するためには多くの労力を要する。また、場合によってはネットワーク事業者および／またはＵＥ／携帯電話の製造業者／供給業者は、機器の変更に抵抗する。注記：ＵＥは、無線ネットワークのユーザ機器である。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバの機能が、インヴィジトラックの位置検出技術をサポートするように拡張された場合には、このＳＷ／ＦＷの変更を完全に回避することができる。言い換えれば、下記の別の実施形態は、無線ネットワーク信号で動作するが、無線ネットワーク機器／インフラの変更を必要としない。したがって、下記の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、また、Ｗｉ‐Ｆｉを含む他の無線システム／ネットワークにも適用することができる。
本質的には、この実施形態は、無線ネットワーク信号を用いることにより、位置修正を取得する並列無線位置検出インフラを作成する。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバと同様に、インヴィジトラックの位置検出インフラは、１つ以上の無線ネットワーク信号取得ユニット（ＮＳＡＵ；Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｉｇｎａｌｓ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）と、１つ以上のロケートサーバユニット（ＬＳＵ；Ｌｏｃａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｕｎｉｔ）とからなる。ロケートサーバ・ユニットは、ＮＳＡＵからデータを収集し、それを分析し、範囲および位置を判定し、それを、例えば電話／ＵＥの瞬間的なＩＤおよび位置のテーブルに変換する。ＬＳＵは、ネットワークＡＰＩを介して無線ネットワークにインタフェースする。
複数のこれらのユニットは、大規模なインフラの様々な場所に配置され得る。ＮＳＡＵは、タイミングがコヒーレントな場合、すべての結果が使用され得、より高い精度が得られる。
コヒーレントなタイミングはＧＰＳクロックおよび／または他の安定したクロック源から導出することができる。
ＮＳＡＵは、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）および／またはインターネットを介してＬＳＵと通信する。
いくつかの設備／場合においては、ＮＳＡＵとＬＳＵとは、単一のユニットに組み合わせ／一体化することができる。
ＬＴＥまたは他の無線ネットワークを使用して位置検出サービスをサポートするために、送信機が厳しい公差内でクロックおよびイベント同期される必要である。通常、これは、ＧＰＳの１ＰＰＳ信号にロックすることによって達成される。これは、ローカルエリアにおいて、３ｎｓ（１σ）内の時間同期になる。
しかしながら、このタイプの同期は、実用的ではない場合が多い。本実施形態は、位置検出処理に遅延補償値を提供するために、ダウンリンク送信機間の時間オフセット推定と、時間オフセットの追跡とを提供する。それにより、送信機がクロックおよびイベント同期したように位置検出処理が進行する。これは、（位置検出サービスに必要される）送信アンテナの事前の情報と、既に既知のアンテナの位置を有する受信機とによって実現される。この同期ユニットと呼ばれる受信機は、すべてのダウンリンク送信機からデータを収集し、位置の情報が与えられている場合には、事前に選択された基地アンテナからオフセットタイミングを計算する。これらのオフセットは、ダウンリンク送信機に対してクロックドリフトを補償する追跡アルゴリズムの使用を介して、システムによって追跡される。注記：受信したデータから擬似範囲を導出する処理は、インヴィジトラックのマルチパス緩和アルゴリズム（同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載）を利用する。そのため、同期はマルチパスによる影響を受けない。
これらのオフセットデータは、位置検出プロセッサ（ロケートサーバ、ＬＳＵ）によって使用されることにより、各ダウンリンク送信機からのデータを適切に位置合わせする。その結果、データは、同期した送信機によって生成されたように見える。時間精度は、最高の１‐ＰＰＳの追跡に匹敵し、３メートルの位置検出精度（１σ）をサポートする。
同期受信機および／または受信機のアンテナは、最高性能のために最適なＧＤＯＰに基づいて配置される。大規模な設備では、ネットワーク全体わたって３ｎｓ（１σ）に相当する同期オフセットを提供するように複数の同期受信機を利用することができる。同期受信機を利用することによって、ダウンリンク送信機の同期のための要件が排除される。
同期受信機ユニットは、ＮＳＡＵおよび／またはＬＳＵと通信するスタンドアローンユニットであってもよい。あるいは、この同期受信機はＮＳＡＵと一体化することができる。
無線ネットワークの例示的な位置検出機器の図を図１３に示す。
ＬＴＥ信号を利用する、Ｎｏ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔを有する完全自律システムの実施形態は、以下のモードで動作する。
１．アップリンクモード‐位置検出のために無線ネットワークのアップリンク（ＵＬ）信号を使用する（図１６および図１７）。
２．ダウンリンクモード‐位置検出のために無線ネットワークダウンリンク（ＤＬ）信号を使用する（図１４および図１５）。
３．双方向モード‐位置検出のためにＵＬ信号およびＤＬ信号の両方を使用する。
アップリンクモードでは、複数のアンテナが１つ以上のＮＳＡＵに接続されている。これらのアンテナの位置は、無線ネットワークアンテナから独立している。ＮＳＡＵのアンテナ位置は、ＧＤＯＰ（幾何学的精度劣化度）を最小にするように選択される。
ＵＥ／携帯電話デバイスからのネットワークのＲＦ信号は、ＮＳＡＵのアンテナによって収集され、ＮＳＡＵよって処理されることにより、時間間隔中に、処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを生成する。当該時間間隔は、目的のすべての信号の１つ以上のインスタンスを捕獲するのに適切である。
選択的に、ＮＳＡＵはまた、ダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプを付与することにより、例えばＵＥ／電話ＩＤ等を判定するために、追加情報を取得する。
捕獲されたタイムスタンプが付与されたサンプルから、各ＵＥ／携帯電話のＩＤに関連付けられた無線ネットワーク信号であって、タイムスタンプが付与された目的の無線ネットワーク信号とともに、ＵＥ／携帯電話デバイスの識別番号（ＩＤ）が判定（取得）される。この動作は、ＮＳＡＵまたはＬＳＵのいずれかによって実行することができる。
ＮＳＡＵは、定期的にＬＳＵにデータを供給する。スケジューリングされていないデータが１つ以上のＵＥ／携帯電話のＩＤにとって必要とされる場合には、ＬＳＵは追加のデータを要求する。
ＵＬモード動作用に無線ネットワークインフラおよび／または既存のＵＥ／携帯電話において変更／修正は必要ではない。
ダウンリンク（ＤＬ）モードでは、インヴィジトラックが有効にしたＵＥが必要となる。また、携帯電話が位置修正を取得するように使用される場合には、携帯電話のＦＷが変更されなければならない。
いくつかの場合には、事業者は、ＢＢＵ（ベースバンドユニット）からのベースバンド信号を利用可能にできる。このような場合、ＮＳＡＵはまた、ＲＦの無線ネットワーク信号の代わりに、これらの利用可能なベースバンドの無線ネットワーク信号を処理することもできる。
ＤＬモードでは、ＵＥ／携帯電話のＩＤと１つ以上の無線ネットワーク信号とを関連付けする必要はない。なぜなら、これらの信号はＵＥ／携帯電話において処理されるか、またはＵＥ／携帯電話は、処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを定期的に生成し、これらをＬＳＵに送信し、ＬＳＵは、結果をＵＥ／携帯電話に折り返し送信するからである。
ＤＬモードでは、ＮＳＡＵは、タイムスタンプが付与されたＲＦの無線ネットワーク信号、またはベースバンド（利用可能な場合には）の無線ネットワーク信号を処理する。捕獲されたタイムスタンプが付与されたサンプルから、ネットワークアンテナに関連付けられた無線ネットワーク信号のＤＬフレーム開始が判定（取得）され、それらのフレーム開始間の差（オフセット）が計算される。この動作は、ＮＳＡＵまたはＬＳＵのいずれかによって実行することができる。ネットワークアンテナのフレーム開始オフセットは、ＬＳＵに格納される。
ＤＬモードでは、ＵＥ／電話デバイスがインヴィジトラック技術を用いて自身の位置検出修正を処理／判定する場合には、ネットワークアンテナのフレーム開始オフセットがＬＳＵからＵＥ／電話デバイスに送信される。その他の場合には、ＵＥ／携帯電話デバイスが処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを定期的にＬＳＵに送信する場合、ＬＳＵは、デバイスの位置修正を判定し、そのデバイスに位置修正データを折り返し送信する。
ＤＬモードでは、無線ネットワークのＲＦ信号は、１つ以上無線ネットワークアンテナから来る。結果得られる精度に対するマルチパスの影響を回避するために、ＲＦ信号は、アンテナから傍受される（ｓｎｉｆｆ ｏｕｔ）か、または無線ネットワーク機器へのアンテナ接続から傍受されるべきである。
双方向モードは、ＵＬおよびＤＬ動作の両方から、位置修正を判定することを包含する。これにより、位置検出精度をさらに向上させることができる。
いくつかの企業のセットアップは、１つ以上のリモート無線ヘッド（ＲＲＨ）を供給１つ以上のＢＢＵを使用し、その後、各ＲＲＨは、複数のアンテナに同一のＩＤを供給する。このような環境では、無線ネットワーク構成に依存して、ダウンリンクモードのネットワークアンテナのフレーム開始オフセットを判定することは必要とされないかもしれない。これは、単一のＢＢＵのセットアップならびに複数のＢＢＳを含む。ここで、各ＢＢＵのアンテナには、特定のゾーンが割り当てられており、隣接するゾーンカバレッジは、オーバーラップしている。
一方、複数のＢＢＵから供給されるアンテナが同一のゾーンにおいて交互配置される構成は、ＤＬモードのネットワークアンテナのフレーム開始オフセットを判定する必要がある。
ＤＡＳ環境におけるＤＬモード動作では、複数のアンテナが同一のＩＤを共有し得る。
本実施形態では、位置整合アルゴリズムは、基準信号（パイロットおよび／または同期を含む）の副搬送波からマルチパス緩和処理により生成された観測量からＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）の範囲から位置推定を得るために拡張／展開される。
しかしながら、これらの整合アルゴリズムでは、同一のＩＤを発するアンテナの数に制限がある。以下の１．〜３．によって同一のＩＤを発するアンテナの数を削減することができる：
１．あるカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの、異なるセクタから供給されるアンテナを交互に配置する（ＢＢＵは６セクタまでサポートすることができる）；
２．あるカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの、異なるセクタから供給されるアンテナと、異なるＢＢＵから供給されるアンテナとを交互に配置する；
３．各アンテナに伝搬遅延要素を追加する。追加の遅延に起因するマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないように、遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）において遅延拡散を超えるのに十分大きいが、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）の長さよりも小さくなるように選択される。１つ以上のアンテナに一意の遅延ＩＤを付加することは、同じＩＤを発するアンテナの数をさらに減少させる。
一実施形態では、Ｎｏ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔを有する完全自律システムを提供することができる。このような実施形態では、システムは、ＬＴＥ帯域以外の帯域で動作することができる。例えば、ＩＳＭ（ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｎｄ Ｍｅｄｉｃａｌ）帯域および／またはＷｈｉｔｅ Ｓｐａｃｅ帯域は、ＬＴＥのサービスが利用できない場所において使用することができる。
本実施形態はまた、マクロ／ミニ／ピコ／フェムト基地局および／またはＵＥ（携帯電話）機器と一体化することができる。一体化はＣｕｓｔｏｍｅｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔを必要とするかもしれないが、それは諸経費を削減することができ、大幅にＴＣＯ（総保有コスト；Ｔｏｔａｌ Ｃｏｓｔ Ｏｆ Ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ）を改善することができる。
本明細書において上述したように、ダウンリンク観測到来時間差（ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ）測位のためにＵＥによって、ＰＲＳを使用することができる。隣接する基地局（ｅＮＢ）の同期に関して、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５（Ｓｔａｇｅ２ ｆｕｎｃｉｔｏｎａｌ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ （ＵＥ） ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ Ｅ-ＵＴＲＡＮ）は、ＵＥへの転送のタイミングを明記する。このタイミングは、候補セル（例えば、隣接するセル）へのｅＮＢサービスに相対的である。３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５はまた、測定のために候補セルの物理セルＩＤ（ＰＣＩ）およびグローバルセルＩＤ（ＧＣＩ）を明記する。
３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５によると、この情報は、Ｅ‐ＭＬＣ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｍｏｂｉｌｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｒｅ）サーバから配信される。なお、ＴＳ ３６．３０５は、上述のタイミング精度を明記していないことに留意すべきである。
また、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５は、ＵＥが基準信号時間差（ＲＳＴＤ；Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）の測定を含むダウンリンクの測定をＥ‐ＭＬＣに返すことを明記する。
ＲＳＴＤは、一対のｅＮＢ間で取られた測定である（ＴＳ ３６．２１４ Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ‐ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；Ｒｅｌｅａｓｅ９参照）。この測定は、隣接するセルｊから受信されたサブフレームと、サービングセルｉの対応するサブフレームとの間の相対的なタイミング差として定義される。測位基準信号は、これらの測定を行うために使用される。結果は、位置を計算するロケートサーバに折り返し報告される。
一実施形態では、新たに導入されたＰＲＳおよび既存の基準信号の両方を収容するように、ハイブリッド法を定義することができる。言い換えれば、ハイブリッド法は、ＰＲＳ信号で、他の基準信号（例えば、セル固有の基準信号（ＣＲＳ））で、または両方のタイプの信号で使用／動作することができる。
このようなハイブリッド法は、ネットワーク事業者が、状況やネットワークパラメータに応じて動作モードを動的に選択することができるという利点を提供する。例えば、ＰＲＳは、ＣＲＳよりも良好な可聴性を有するが、データスループットが最大７％減少することになり得る。一方、ＣＲＳ信号は、スループットの減少を引き起こさない。また、ＣＲＳの信号は、先のすべてのＬＴＥ Ｒｅｌｅａｓｅとの下位互換性（例えば、Ｒｅｌｅａｓｅ８以下）を有する。このように、ハイブリッド法は、トレードオフ、つまり可聴性と、スループットと、および互換性との間のバランスをとる能力をネットワーク事業者に提供する。
さらに、ハイブリッド法は、ＬＴＥのＵＥ測位アーキテクチャに対して透過的であり得る。例えば、ハイブリッド法は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５フレームワークにおいて動作することができる。
一実施形態では、ＲＳＴＤを測定することができ、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５によれば、ＵＥからＥ‐ＳＭＬＣに転送することができる。
ＵＬ‐ＴＤＯＡ（Ｕ‐ＴＤＯＡ）は、現在研究段階であり、次回のＲｅｌｅａｓｅ １１で標準化されると予想される。
ＵＬ‐ＴＤＯＡ（アップリンク）の実施形態は、本明細書で上述されており、また、図１６および図１７に示されている。本明細書で下記される図１８および図１９は、ＵＬ‐ＴＤＯＡの代替の実施形態の例を提供する。
図１８は、１つ以上のＤＡＳおよび／またはフェムト／スモールセルのアンテナを含み得る環境を示している。この例示的な実施形態では、各ＮＳＡＵは１つのアンテナを備えている。図示したように、少なくとも３つのＮＳＡＵが必要である。しかしながら、各ＵＥが少なくとも３つのＮＳＡＵによって「聞こえ」なければならないので、可聴性を向上するように追加のＮＳＡＵを追加することができる。
さらに、ＮＳＡＵは、受信機として構成することができる。例えば、各ＮＳＡＵは、空気を介して情報を受信するが、送信はしない。動作において、各ＮＳＡＵは、ＵＥからの無線アップリンクネットワーク信号を聞く（リスニングする）ことができる。ＵＥのそれぞれは、携帯電話、タグ、および／または他のＵＥデバイスであり得る。
さらに、ＮＳＡＵは、有線サービス、ＬＡＮ等といったインタフェースを介してロケートサーバユニット（ＬＳＵ；Ｌｏｃａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｕｎｉｔ）と通信するように構成することができる。そして、ＬＳＵは、無線またはＬＴＥネットワークと通信することができる。通信はネットワークＡＰＩを介して行うことができる。ここで、ＬＳＵは、例えば、ＬＴＥネットワークのＥ‐ＳＭＬＣと通信することがで、ＬＡＮおよび／またはＷＡＮといった有線サービスを使用することができる。
選択的に、ＬＳＵはまた、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルと直接通信することができる。この通信は、同一または変更されたネットワークＡＰＩを使用することができる。
この実施形態では、位置検出のために、サウンディング基準信号（ＳＲＳ；Ｓｏｕｎｄｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）を使用することができる。しかしながら、他の信号を使用することもできる。
ＮＳＡＵは、ＵＥのアップリンク送信信号をデジタル形式、例えば、Ｉ／Ｑサンプルに変換することができ、タイムスタンプが付与されたＬＳＵに、変換された複数の信号を定期的に送信することができる。
ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルは、以下のデータのうちの１つまたはすべてをＬＳＵに渡すことができる。
１）ＳＲＳ、Ｉ／Ｑサンプル、およびタイムスタンプ；
２）サービングされた（ｓｅｒｖｅｄ）ＵＥＩＤのリスト；および
３）ＵＥＩＤを有するＵＥごとのＳＲＳスケジュール、当該ＳＲＳスケジュールは、ＳＲＳスケジューリングリクエスト構成（Ｓｃｈｅｄｕｌｅ Ｒｅｑｕｅｓｔ Ｃｏｎｆｉｇ）情報およびＳＲＳ‐ＵＬ構成（ＳＲＳ‐ＵＬ‐Ｃｏｎｆｉｇ）情報を含む。
ＬＳＵに渡される情報は、上述の情報に限定されない場合がある。この情報は、各ＵＥのＵＥＩＤを有する各ＵＥデバイスのアップリンク信号（例えば、ＵＥ ＳＲＳ）を相関させるために必要な任意の情報を含むことができる。
ＬＳＵの機能は、ＵＥの測距計算とＵＥの位置修正を取得することを包含することができる。これらの判定／計算は、ＮＳＡＵ、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルからＬＳＵに渡された情報に基づいて行うことができる。
ＬＳタイミングオフセットＵはまた、ＮＳＡＵからＬＳＵに渡された、利用可能なダウンリンク伝送情報からタイミングオフセットを判定してもよい。
次に、ＬＳＵは、無線またはＬＴＥネットワークにＵＥの位置修正やその他の計算およびデータを提供することができる。このような情報は、ネットワークＡＰＩを介して通信することができる。
同期のために、各ＮＳＡＵは、ダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプを付与し得る。各ＮＳＡＵはまた、タイムスタンプを含むこのような複数のサンプルをＬＳＵに定期的に送信し得る。
また、各ＮＳＡＵは、外部信号との同期するように構成された入力を含み得る。
図１９は、ＵＬ‐ＴＤＯＡの別の実施形態を示す。図１８に示したコンポーネントに加えて、この実施形態の環境は、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルの代わりに使用することができる１つ以上のセル塔を含み得る。１つ以上のセル塔からのデータは、ＵＥの位置修正を取得するように使用することができる。
このように、この実施形態の利点は、１つのセル塔（ｅＮＢ）のみを用いて位置修正を取得することを包含する。また、この実施形態では、１つ以上のｅＮＢがＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルを置き換えることができることを除いて、図１８で記載したような同様の態様で動作するように構成することができる。
このようにして、システムおよび方法の、異なる実施形態を記載したが、それは記載された方法およびデバイスの特定の利点が達成されたことが当業者には明らかであるべきである。特に、物体を追跡し、位置検出するためのシステムがＦＧＰＡまたはＡＳＩＣと、標準信号処理ソフトウェア／ハードウェアとの組み合わせを使用して、非常に小さい追加費用で組み立てることができることが、当業者によって理解されるべきである。このようなシステムは、様々な用途において、例えば屋内または屋外環境、過酷なおよび厳しい環境等において人々の位置を特定するのに有用である。
また、様々な変更、適合、および代替の実施形態が本発明の範囲および精神内においてなされ得ることが理解されるべきである。
図１は、本実施形態にかかる狭帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図１Ａは、本実施形態にかかる狭帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図２は、例示的な広帯域幅測距信号の周波数成分を示す。 図３Ａは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｂは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｃは、本実施形態にかかるＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスターユニットおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図４は、例示的な合成された広帯域ベースバンド測距信号を示す。 図５は、本実施形態にかかるキャンセルによる信号のプリカーサの削除を示す。 図６は、本実施形態にかかる搬送波がより少ないプリカーサのキャンセルを示す。 図７は、単方向伝達関数の位相を示す。 図８は、位置検出方法の例を示す。 図９は、ＬＴＥの基準信号のマッピングを示す。 図１０は、例示的な強化セルＩＤ＋ＲＴＴ位置検出技術を示す。 図１１は、例示的なＯＴＤＯＡ位置検出技術を示す。 図１２は、事業者のｅＮＢ施設に設置された時間観測ユニット（ＴＭＯ）の動作を示す。 図１３は、例示的な無線ネットワーク位置検出機器の図である。 図１４は、企業向け用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１５は、ネットワークワイドな用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１６は、企業向け用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。 図１７は、ネットワークワイドな用途用の例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。 図１８は、１つ以上のＤＡＳおよび／またはフェムト／スモールセルアンテナを含み得る例示的なＵＬ‐ＴＤＯＡ環境を示す。 図１９は、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルの代わりに用いることができる１つ以上のセル塔を含み得る図１８のような例示的なＵＬ‐ＴＤＯＡを示す。

Claims (122)

  1. 無線システムにおいて、１つ以上のユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、前記方法は、
    測位基準信号が、第１の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    非測位特定基準信号が、第２の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    ネットワークパレメータに基づいて、前記第１の動作モード、前記第２の動作モード、または前記第１の動作モードと前記第２の動作モードとの組み合わせを前記無線システムの動作モードとして選択する工程と、
    前記１つ以上のＵＥ内の各ＵＥの位置を計算するように、前記選択された動作モードを利用する工程と
    を包含する、方法。
  2. 前記ネットワークパラメータは、可聴性、スループット、互換性、およびエミッタＩＤを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記非測位特定基準信号は、セル特有の基準信号を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 各ＵＥは、ロケートサーバユニット（ＬＳＵ）と通信するように構成されており、位置計算は、前記１つ以上のＵＥによって、前記ＬＳＵによって、または前記１つ以上のＵＥと前記ＬＳＵとの間で分割されて行われる、請求項３に記載の方法。
  5. 前記非測位特定基準信号は、サウンディング基準信号（ＳＲＳ）と測位基準信号（ＰＲＳ）とを含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記１つ以上のＵＥの各ＵＥは、ロケートサーバユニット（ＬＳＵ）と通信するように構成されており、位置計算は、前記１つ以上のＵＥによって、前記ＬＳＵによって、または前記１つ以上のＵＥと前記ＬＳＵとの間で分割されて行われる、請求項３に記載の方法。
  7. 前記ＬＳＵまたは前記１つ以上のＵＥは、前記位置を生成するように、位置整合マルチラテレーションと位置整合アルゴリズムとをサポートするように構成されている、請求項６に記載の方法。
  8. 前記無線システムは、ＳＵＰＬサーバ、Ｅ‐ＳＭＬＣサーバ、およびＬＣＳ（ロケーションサービス）システムの機能を含むＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項１に記載の方法。
  9. 位置計算は、１つ以上の到来角を利用することを包含する、請求項１に記載の方法。
  10. １つ以上の到来角は、セル塔からの２つ以上のアンテナからの到達時間差の結果から、複数のアンテナが同じ場所に配置されている位置から、またはセル塔からの２つ以上のアンテナと前記複数のアンテナが同じ場所に配置されている位置との組み合わせから取得される、請求項９に記載の方法。
  11. 前記位置計算は、セル塔間のマルチラテレーション、複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置、または各セル塔からの１つ以上の到来角と前記複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置との組み合わせを利用することを包含する、請求項９に記載の方法。
  12. 前記位置計算は、１つ以上のＵＥと、単一のセル塔または複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている１つ以上の位置との間の距離測定と、前記単一のセル塔からの結果または前記複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置からの結果との組み合わせを利用することを包含する、請求項９に記載の方法。
  13. 位置計算は、セル塔間のマルチラテレーション、複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置、または各セル塔からの１つ以上の到来角と前記複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置との組み合わせを利用することを包含する、請求項１に記載の方法。
  14. 位置計算は、１つ以上のＵＥと、単一のセル塔または複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている１つ以上の位置との間の距離測定と、前記単一のセル塔からの結果または前記複数のセクタアンテナが同じ場所に配置されている位置からの結果との組み合わせを利用することを包含する、請求項１に記載の方法。
  15. 位置計算は、ダウンリンクの到達時間差を利用することを包含する、請求項１に記載の方法。
  16. 無線システムにおいて、１つ以上のユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、前記方法は、
    測位基準信号が、第１の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    非測位特定基準信号が、第２の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    ネットワークパレメータに基づいて、前記第１の動作モード、前記第２の動作モード、または前記第１の動作モードと前記第２の動作モードとの組み合わせを前記無線システムの動作モードとして選択する工程と、
    前記１つ以上のＵＥ内の各ＵＥの位置を計算するように、前記選択された動作モードとアップリンクの到達時間差とを利用する工程と
    を包含する、方法。
  17. 前記アップリンクの到達時間差は、複数のネットワーク信号取得ユニット（ＮＳＡＵ）から取得されたデータに基づいて計算される、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記複数のＮＳＡＵの各ＮＳＡＵは、１つのアンテナを備えている、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記複数のＮＳＡＵの各ＮＳＡＵは、受信機モードで動作するように構成されている、請求項１７に記載の方法。
  20. 前記複数のＮＳＡＵは、前記ＵＥのアップリンクＲＦ送信信号をベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号をデジタル形式に変換するように構成されている、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記変換されたベースバンド信号は、Ｉ／Ｑサンプルを含む、請求項２０に記載の方法。
  22. 前記複数のＮＳＡＵは、分散アンテナシステム（ＤＡＳ）、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔から前記１つ以上のＵＥのアップリンク送信ベースバンド信号をデジタル形式で受信するように構成されている、請求項１９に記載の方法。
  23. 前記無線システムのネットワークインフラは、ＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項１７に記載の方法。
  24. 前記無線システムのＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔は、ＮＳＡＵの機能を含むように構成されている、請求項１７に記載の方法。
  25. 前記複数のＮＳＡＵは、ＬＳＵと通信するように構成されている、請求項１７に記載の方法。
  26. 前記ＬＳＵは、ネットワークＡＰＩを介して、ＬＴＥネットワークと通信するように構成されている、請求項２５に記載の方法。
  27. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されている、請求項２５に記載の方法。
  28. 前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔は、測定のために、サービングされたユーザ機器ＩＤ（ＵＥＩＤ）と、ＵＥＩＤを有する前記１つ以上のＵＥ内のＵＥごとのＳＲＳスケジュールであって、ＳＲＳ関連パラメータを含むＳＲＳスケジュールと、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔の物理セルＩＤ（ＰＣＩ）およびグローバルセルＩＤ（ＧＣＩ）とのうちの１つ以上を前記ＬＳＵに渡すように構成されている、請求項２７に記載の方法。
  29. 前記ＬＳＵは、前記複数のＮＳＡＵ、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔から受信されたデータに基づいて前記１つ以上のＵＥの測距を計算し、前記位置を取得するように構成されている、請求項２７に記載の方法。
  30. 前記ＬＳＵは、前記複数のＮＳＡＵのタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項２９に記載の方法。
  31. 前記ＬＳＵは、ＬＴＥネットワークと通信するように構成されており、前記ＬＳＵは、測距および位置情報を前記ＬＴＥネットワークに提供する、請求項２９に記載の方法。
  32. 前記無線システムのネットワークインフラは、前記ＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項２７に記載の方法。
  33. 前記複数のＮＳＡＵは、前記ＵＥのアップリンクＲＦ送信信号をベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号をデジタル形式に変換するようにさらに構成されている、請求項２５に記載の方法。
  34. 前記変換されたベースバンド信号は、Ｉ／Ｑサンプルを含む、請求項３３に記載の方法。
  35. 前記複数のＮＳＡＵは、前記変換されたベースバンド信号を前記ＬＳＵに送信するようにさらに構成されており、前記変換されたベースバンド信号は、タイムスタンプを含む、請求項３３に記載の方法。
  36. 前記複数のＮＳＡＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔から、前記１つ以上のＵＥのアップリンク送信ベースバンド信号をデジタル形式で受信するように構成されている、請求項２５に記載の方法。
  37. 前記複数のＮＳＡＵは、前記１つ以上のＵＥのダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプを付与するように構成されている、請求項２５に記載の方法。
  38. 前記複数のＮＳＡＵは、複数のサンプルを前記ＬＳＵに定期的に送信するように構成されている、請求項３７に記載の方法。
  39. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されており、前記ＬＳＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項３８に記載の方法。
  40. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されており、前記ＬＳＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項３７に記載の方法。
  41. 前記複数のＮＳＡＵの各ＮＳＡＵは、外部信号と同期するように構成された入力を含む、請求項２５に記載の方法。
  42. 前記外部信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号である、請求項４１に記載の方法。
  43. 無線システムにおいて、１つ以上のユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、前記方法は、
    測位基準信号が、第１の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    非測位特定基準信号が、第２の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    ネットワークパレメータに基づいて、前記第１の動作モード、前記第２の動作モード、または前記第１の動作モードと前記第２の動作モードとの組み合わせを前記無線システムの動作モードとして選択する工程と、
    前記１つ以上のＵＥ内の各ＵＥの位置を計算するように、前記選択された動作モードとアップリンクの到達時間差とダウンリンクの到達時間差とを利用する工程と
    を包含する、方法。
  44. 前記ダウンリンクの到達時間差は、前記１つ以上のＵＥから取得されたデータに基づいて計算される、請求項４３に記載の方法。
  45. 前記１つ以上のＵＥ内の各ＵＥは、ＬＳＵと通信するように構成されている、請求項４４に記載の方法。
  46. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されており、前記ＬＳＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項４４に記載の方法。
  47. 位置計算は、前記１つ以上のＵＥによって、前記ＬＳＵによって、または前記ＵＥと前記ＬＳＵとの間で分割されて行われる、請求項４４に記載の方法。
  48. 前記１つ以上のＵＥは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のダウンリンクＲＦ送信信号をベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号をデジタル形式に変換するように構成されている、請求項４４に記載の方法。
  49. 前記変換されたベースバンド信号は、Ｉ／Ｑサンプルを含む、請求項４８に記載の方法。
  50. 前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号をＬＳＵに送信するように構成されている、請求項４９に記載の方法。
  51. 前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号をＬＳＵに送信するように構成されている、請求項４８に記載の方法。
  52. 前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号を処理することにより、測距結果を計算するように構成されている、請求項４８に記載の方法。
  53. 前記１つ以上のＵＥは、前記測距結果をＬＳＵに送信するように構成されている、請求項５２に記載の方法。
  54. 前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号を処理することにより、各ＵＥの前記位置を計算するように構成されている、請求項４８に記載の方法。
  55. 前記１つ以上のＵＥは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のダウンリンク信号をベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号をデジタル形式に変換するように構成されており、前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号を処理することにより、測距結果を計算するように構成されている、請求項４３に記載の方法。
  56. 前記１つ以上のＵＥは、前記測距結果をＬＳＵに送信するように構成されている、請求項５５に記載の方法。
  57. 前記１つ以上のＵＥは、前記変換されたベースバンド信号を処理することにより、各ＵＥの前記位置を計算するように構成されている、請求項４３に記載の方法。
  58. 前記１つ以上のＵＥは、前記１つ以上のＵＥの前記位置をＬＳＵに送信するように構成されている、請求項５７記載の方法。
  59. 前記ＬＳＵは、ネットワークＡＰＩを介して、ＬＴＥネットワークと通信するように構成されている、請求項４５に記載の方法。
  60. 位置計算は、前記１つ以上のＵＥによって、前記ＬＳＵによって、または前記ＵＥと前記ＬＳＵとの間で分割されて行われる、請求項４５に記載の方法。
  61. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されており、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔は、
    ａ．前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔の地理的候補と、
    ｂ．前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットと、
    ｃ．ＵＥＩＤを有する前記１つ以上のＵＥ内のＵＥごとのＰＲＳスケジュールであって、その他のＰＲＳ関連パラメータを含むＰＲＳスケジュールと、
    ｄ．フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔の物理セルＩＤ（ＰＣＩ）およびグローバルセルＩＤ（ＧＣＩ）と
    のうちの１つ以上を前記ＬＳＵに渡すように構成されている、請求項４５に記載の方法。
  62. 前記ＬＳＵは、
    ａ．測定のために候補セルのＰＣＩおよびＧＣＩと、
    ｂ．前記候補セルのＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上の候補セル塔に関連するタイミングと、
    ｃ．ＵＥＩＤを有する前記１つ以上のＵＥ内のＵＥごとのＰＲＳスケジュールであって、その他のＰＲＳ関連パラメータを含むＰＲＳスケジュールと
    のうちの１つ以上を前記１つ以上のＵＥに渡すように構成されている、請求項４５に記載の方法。
  63. 前記ＬＳＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項４５に記載の方法。
  64. 前記無線システムのネットワークインフラは、ＳＵＰＬサーバ、Ｅ‐ＳＭＬＣサーバ、およびＬＣＳを含む前記ＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項４５に記載の方法。
  65. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されている、請求項５８に記載の方法。
  66. 位置計算は、前記１つ以上のＵＥによって、前記ＬＳＵによって、または前記ＵＥと前記ＬＳＵとの間で分割されて行われる、請求項５８に記載の方法。
  67. 前記ＬＳＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のタイミングオフセットを計算するようにさらに構成されている、請求項５８に記載の方法。
  68. 前記ＬＳＵは、前記１つ以上のＵＥの測距および前記位置をＬＴＥネットワークに提供する、請求項５８に記載の方法。
  69. 前記無線システムのネットワークインフラは、ＳＵＰＬサーバ、Ｅ‐ＳＭＬＣサーバ、およびＬＣＳを含む前記ＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項５８に記載の方法。
  70. 前記ＬＳＵは、
    ａ．測定のために候補セルのＰＣＩおよびＧＣＩと、
    ｂ．前記候補セルのＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上の候補セル塔に関連するタイミングと、
    ｃ．ＵＥＩＤを有する前記１つ以上のＵＥ内のＵＥごとのＰＲＳスケジュールであって、その他のＰＲＳ関連パラメータを含むＰＲＳスケジュールと
    のうちの１つ以上を前記１つ以上のＵＥに渡すように構成されている、請求項６５に記載の方法。
  71. 前記ＬＳＵは、ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔と通信するように構成されている、請求項６５に記載の方法。
  72. 前記無線システムのネットワークインフラは、ＳＵＰＬサーバ、Ｅ‐ＳＭＬＣサーバを含む前記ＬＳＵの機能を含むように構成されている、請求項６５に記載の方法。
  73. 無線システムにおいて、１つ以上のユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、前記方法は、
    測位基準信号が、第１の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    非測位特定基準信号が、第２の動作モードで使用可能であることを判定する工程と、
    ネットワークパレメータに基づいて、前記第１の動作モード、前記第２の動作モード、または前記第１の動作モードと前記第２の動作モードとの組み合わせを前記無線システムの動作モードとして選択する工程と、
    前記１つ以上のＵＥ内の各ＵＥの位置を計算するように、前記選択された動作モードとアップリンクの到達時間差とダウンリンクの到達時間差とを利用する工程と
    を包含し、
    前記無線システムのＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のダウンリンクのタイミングオフセットは、複数のＮＳＡＵから取得されたデータに基づいて計算される、方法。
  74. 前記複数のＮＳＡＵは、ＬＳＵと通信するように構成されている、請求項７３に記載の方法。
  75. 前記複数のＮＳＡＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のダウンリンクのＲＦ信号を受信し、前記ダウンリンクのＲＦ信号をダウンリンクのベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号のサンプルを処理し、タイムスタンプを付与するように構成されている、請求項７３に記載の方法。
  76. 前記複数のＮＳＡＵは、外部信号と同期するように構成された入力を含む、請求項７３に記載の方法。
  77. 前記外部信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号である、請求項７６に記載の方法。
  78. 前記複数のＮＳＡＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔のダウンリンクのＲＦ信号を受信し、前記ダウンリンクのＲＦ信号をダウンリンクのベースバンド信号に変換し、前記ベースバンド信号のサンプルを処理し、タイムスタンプを付与するように構成されている、請求項７４に記載の方法。
  79. 前記複数のＮＳＡＵは、外部信号と同期するように構成された入力を含む、請求項７４に記載の方法。
  80. 前記外部信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号である、請求項７９に記載の方法。
  81. 前記複数のＮＳＡＵは、前記ＤＡＳ、フェムトセル、スモールセル、または１つ以上のセル塔から送信されたベースバンド信号を受信するように構成されている、請求項７８に記載の方法。
  82. 前記ベースバンド信号は、Ｉ／Ｑサンプルを含む、請求項８１に記載の方法。
  83. 前記複数のＮＳＡＵは、複数のＩ／Ｑサンプルを前記ＬＳＵに定期的に送信するように構成されている、請求項８２に記載の方法。
  84. 前記複数のＮＳＡＵは、外部信号と同期するように構成された入力を含む、請求項７８に記載の方法。
  85. 前記外部信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号である、請求項８４に記載の方法。
  86. 前記無線システムのネットワークインフラは、前記ＬＳＵの機能と前記複数のＮＳＡＵの機能とを単一ユニットで含むように構成されている、請求項７４に記載の方法。
  87. 無線ネットワークデバイスを追跡し、位置検出するシステムであって、
    前記無線ネットワークデバイスの１つ以上測距信号を受信し、処理するように構成されており、かつ、前記無線ネットワークデバイス間で測距を行うことにより、前記無線ネットワークデバイスを位置検出するように構成されているマルチパス緩和プロセッサを備えたシステム。
  88. 前記マルチパス緩和プロセッサは、前記測距信号の個々の成分間の位相差を計算するように構成されている、請求項８７に記載のシステム。
  89. 前記マルチパス緩和プロセッサは、ＤＡＳマルチパス成分を推定し、ＤＡＳのアンテナのＤＡＳマルチパス成分範囲を分離し、二次元および／または三次元で位置検出をおこなうように構成されている、請求項８７に記載のシステム。
  90. 前記マルチパス緩和プロセッサは、前記無線ネットワークデバイスの位置推定を生成するように、位置整合マルチラテレーションと位置整合アルゴリズムとをサポートするように構成されている、請求項８９に記載のシステム。
  91. アクティブＤＡＳ機器は、信号伝搬の周期的なループバック測定をサポートするように構成されている、請求項８９に記載のシステム。
  92. アクティブＤＡＳ機器は、遠隔コマンドおよび／または制御に基づいて信号伝搬のループバック測定をサポートするように構成されている、請求項８９に記載のシステム。
  93. アクティブＤＡＳ機器は、前記ＤＡＳの１つ以上のアンテナの１つ以上の一意の識別子をサポートするように構成されている、請求項８９に記載のシステム。
  94. 前記１つ以上のアンテナは、伝搬遅延要素を含む、請求項９３に記載のシステム。
  95. 前記ＤＡＳの複数のアンテナは、ＤＡＳ機器から利用可能な異なるアンテナポートセクタにマッピングされる、請求項９３に記載のシステム。
  96. 前記ＤＡＳの複数のアンテナは、異なるアンテナセクタと、異なるＩＤを有する２つ以上のＤＡＳ機器とにマッピングされる、請求項９３に記載のシステム。
  97. 無線ネットワークデバイスを追跡し、位置検出するシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    前記システムが動作可能な場合に前記プロセッサに通信可能に結合されているメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プロセッサの命令を有し、前記命令は、前記プロセッサ上で実行された場合、少なくとも、前記システムに、
    無線ネットワークおよび前記無線ネットワークに接続された前記無線ネットワークデバイスの１つ以上の信号を受信し、処理することと、
    前記１つ以上の信号を用いることにより、前記無線ネットワークデバイスの測距を実行することと、
    前記無線ネットワークデバイスの測距における空間的曖昧さを低減することと、
    １つ以上の後処理技術を適用することによってマルチパス干渉を低減することと
    をさせる、システム。
  98. 前記後処理技術は、最尤推定（ビタビアルゴリズム）および最小分散推定（カルマンフィルタ）を含む、請求項９７に記載のシステム。
  99. 前記命令は、前記システムに前記無線ネットワークからＲＴＴ（往復遅延時間）の測定を受信するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  100. 前記命令は、前記システムにＴＯＡ（到達時間）の測定を生成するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  101. 前記命令は、前記システムにＤＴＯＡ（到着時間差）の測定を生成するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  102. 前記命令は、前記システムに前記１つ以上の信号にタイムスタンプを付与し、前記１つ以上の信号を処理することにより、前記無線ネットワークデバイスの測距を計算するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  103. 前記命令は、前記システムに前記無線ネットワークデバイスによって計算されるチャネル推定を使用するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  104. 前記命令は、前記システムに狭帯域幅信号を受信するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  105. 前記命令は、前記システムに半二重化の動作モード、全二重化の動作モード、または一重化の動作モードをサポートするようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  106. 前記命令は、前記システムに、
    到着時間（ＴＯＡ）、
    到着時間差（ＤＴＯＡ）、
    ＴＯＡとＤＴＯＡとの組み合わせ、
    三角測量、
    三辺測量、
    マルチラテレーション、
    仮想三角測量、
    逆仮想三角測量、
    ＯＴＤＯＡ（観測到達時間差）、
    ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、
    Ｕ‐ＴＤＯＡ（アップリンクＯＴＤＯＡ）、
    強化セルＩＤ（セルＩＤ）、
    セルＩＤとＲＴＴとの組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）との組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）とＲＴＴとの組合せ、
    ＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ、および
    ＤＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ
    のうちの１つ以上に基づいて測距を推定するようにさせる、請求項９７に記載のシステム。
  107. 前記１つ以上の信号は、パイロット信号を含む、請求項９７に記載のシステム。
  108. 無線ネットワークデバイスを追跡し、位置検出するシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    前記システムが動作可能な場合に前記プロセッサに通信可能に結合されているメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プロセッサの命令を有し、前記命令は、前記プロセッサ上で実行された場合、少なくとも、前記システムに、
    無線ネットワークと、前記無線ネットワークと通信している無線ネットワークデバイスとから、測距信号を受信し、処理することと、
    前記測距信号を生成し、前記無線ネットワークを介して前記測距信号を送信することと、
    前記測距信号を用いることにより、前記無線ネットワークデバイスの測距を測定することと、
    前記無線ネットワークデバイスの位置を測定することと、
    前記測距における空間的曖昧さを低減することと
    をさせる、システム。
  109. 前記命令は、前記システムにコヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、および時間ダイバーシティのうちの１つ以上を介してノイズを低減するようにさせる、請求項１０８に記載のシステム。
  110. 送信／受信無線ネットワークフレームの一部は、前記測距信号の成分に専用である、請求項１０８に記載のシステム。
  111. 前記成分は、前記送信／受信無線ネットワークフレームに埋め込まれている、請求項１１０に記載のシステム。
  112. 前記成分は、送信／受信データとともに埋め込まれている、請求項１１０に記載のシステム。
  113. 前記測距信号は、広帯域幅信号であり、前記広帯域幅信号は、異なる個々の狭帯域幅周波数成分を含む、請求項１０８に記載のシステム。
  114. 前記測距信号は、狭帯域幅信号であり、前記命令は、前記システムに異なる個々の狭帯域幅周波数成分を用いることにより、前記狭帯域幅信号と、ベースバンド狭帯域幅測距信号とを生成するようにさせる、請求項１０８に記載のシステム。
  115. 前記測距信号の異なる狭帯域幅周波数成分と前記ベースバンド狭帯域幅測距信号とは、疑似ランダムに選択され、前記狭帯域幅周波数成分は、少なくとも周波数において連続的であり、かつ間隔があいている、請求項１１４に記載のシステム。
  116. 前記測距信号は、パイロット信号を含む、請求項１０８に記載のシステム。
  117. 無線ネットワークデバイスを追跡し、位置検出するシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    前記システムが動作可能な場合に前記プロセッサに通信可能に結合されているメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プロセッサの命令を有し、前記命令は、前記プロセッサ上で実行された場合、少なくとも、前記システムに、
    前記無線ネットワークデバイスと通信している無線ネットワークの測距信号を受信し、処理することと、
    前記測距信号を用いることにより、前記無線ネットワークデバイス間の測距を測定し、前記距離における空間的曖昧さを低減することと、
    コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、および時間ダイバーシティのうちの１つ以上を介してノイズを低減することと、
    後処理技術を適用することによってマルチパス干渉誤差を低減することと
    をさせる、システム。
  118. 前記測距信号は、パイロット信号である、請求項１１７に記載のシステム。
  119. 前記命令は、前記システムに半二重化の動作モード、全二重化の動作モード、または一重化の動作モードをサポートするようにさせる、請求項１１７に記載のシステム。
  120. 前記命令は、前記システムに、
    到着時間（ＴＯＡ）、
    到着時間差（ＤＴＯＡ）、
    ＴＯＡとＤＴＯＡとの組み合わせ、
    三角測量、
    三辺測量、
    マルチラテレーション、
    仮想三角測量、
    逆仮想三角測量、
    ＯＴＤＯＡ（観測到達時間差）、
    ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、
    Ｕ‐ＴＤＯＡ（アップリンクＯＴＤＯＡ）、
    強化セルＩＤ（セルＩＤ）、
    セルＩＤとＲＴＴとの組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）との組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）とＲＴＴとの組合せ、
    ＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ、および
    ＤＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ
    のうちの１つ以上に基づいて測距を推定するようにさせる、請求項１１７に記載のシステム。
  121. 無線ネットワークデバイスを追跡し、位置検出するシステムであって、前記システムは、
    プロセッサと、
    前記システムが動作可能な場合に前記プロセッサに通信可能に結合されているメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プロセッサの命令を有し、前記命令は、前記プロセッサ上で実行された場合、少なくとも、前記システムに、
    前記無線ネットワークデバイスから測距信号を受信し、処理することと、
    前記測距信号のＡＯＡを測定することと、
    前記測距信号における空間的曖昧さを低減することと、
    コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、および時間ダイバーシティのうちの１つ以上を介してノイズを低減することと、
    後処理技術を適用することによって、マルチパス干渉誤差を低減することと
    をさせる、システム。
  122. 前記命令は、前記システムに、
    到着時間（ＴＯＡ）、
    到着時間差（ＤＴＯＡ）、
    ＴＯＡとＤＴＯＡとの組み合わせ、
    三角測量、
    三辺測量、
    マルチラテレーション、
    仮想三角測量、
    逆仮想三角測量、
    ＯＴＤＯＡ（観測到達時間差）、
    ＤＬ‐ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、
    Ｕ‐ＴＤＯＡ（アップリンクＯＴＤＯＡ）、
    強化セルＩＤ（セルＩＤ）、
    セルＩＤとＲＴＴとの組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）との組合せ、
    セルＩＤとＡＯＡ（到来角）とＲＴＴとの組合せ、
    ＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ、および
    ＤＴＯＡとＡＯＡとの組み合わせ
    のうちの１つ以上に基づいて測距を推定するようにさせる、請求項１２１に記載のシステム。
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