JP2019511716A - 情報処理装置、基地局、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】無線通信システムにおける位置検出のためのアーキテクチャと処理方法を提供する。情報処理装置は、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを算出する第１の処理部と、前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶する記憶部と、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する第２の処理部と、を備える【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、基地局、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関し、特に、移動局（ＭＳ；Mobile Station）の位置を無線信号により検出する基地局（ＢＳ;
Base Station）中の情報処理装置に関する。

フィンガープリント法は、無線システムにおいて移動局（ＭＳ）の位置を検出する一般的な方法である。通常、フィンガープリント法は、初期化段階と検出段階の二つの段階を含む。図２２は、従来のフィンガープリント法の初期化段階の基本的なプロセスを示す図である。領域がいくつかのブロックに分割され、それぞれＰ_１、Ｐ_２．．．と名付けられたラベルを有する。初期化段階において、全てのブロックにて試験機器（ＴＥ；Test Equipment）が無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）はテスト装置（ＴＥ）からの無線信号を測定し、受信信号強度（ＲＳＳ；Received Signal Strength）、パスロスなどの指標値をデータベースに記録する。データベースにおいて、ブロック名は当該指標値と対応付けられている。ＲＳＳは、従来のフィンガープリント法において最も広く使用されている指標なため、図２２では、ＲＳＳが無線チャネル特性を表している。

図２３に示す検出段階においては、ある特定の位置において、移動局（ＭＳ）が無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）は、移動局（ＭＳ）から無線信号を受信すると、受信信号のＲＳＳを測定する。測定されたＲＳＳは、データベースのＲＳＳデータと比較される（添字ｍは測定結果を表す）。最も近いＲＳＳデータがベストマッチとして選択され、対応する位置のラベルが、上記移動局（ＭＳ）の位置を示すために出力される。

特許文献１には、動的なＲＳＳ無線マップを作成するためのシステム及び方法が開示されている。動的なスキームを使用して、少数のフィンガープリントサンプルからＲＳＳ無線マップを学習する。圧縮センシングを適用して、グラフ構造体を構築し、そしてグラフの重みを計算する。この方法は、多量のオフライン校正を要求せず、フィンガープリントを収集する作業コストを著しく減少しつつ、位置決め精度の満足なレベルを維持する。

特許文献２には、移動局（ＭＳ）の位置を推定し、測位処理のための参照位置を特定する別のフィンガープリント法が開示されている。この参照位置によれば、データベース中のフィンガープリントデータ全てを比較する必要がなく、移動局（ＭＳ）の位置の計算にはいくつかのデータ群のみ使用されるため、演算の複雑性を低減することができる。

特許文献３には、測定履歴に応じて粒子が調整可能な、ＲＳＳデータへの粒子フィルタを使用するプレフィルタリング処理が紹介されている。これにより測位精度の向上を助ける。

特許文献４には、移動局（ＭＳ）が、屋内環境にて複数の無線アクセスポイント（ＷＡＰ；Wireless Access Point）をスキャンする、別のフィンガープリント法が開示されている。測位精度向上のための方法では、検出されたＷＡＰを順序付きリストに並べ、順序付きリストからＷＡＰタプルの集合を抽出し、参照領域ごとに確率の集合を検索し、参照領域ごとに距離点数を計算し、距離点数のベクトルを生成し、そして距離点数のベクトルを、測量距離点数のベクトルそれぞれと比較する。

特許文献５には、受信信号強度（ＲＳＳ）と到着角度（ＡＯＡ；Angle Of Arrival）は、移動局（ＭＳ）及び基地局（ＢＳ）間の無線信号のやりとりを通して取得可能と開示されている。特許文献５には、移動局（ＭＳ）の位置を検出するための、様々な独立した方法が開示されている。例えば、ＲＳＳを基にした方法やＡＯＡを基にした方法が、移動局（ＭＳ）の位置の検出に使用できると開示されている。

特表２０１５−５３１０５３号公報 特開２０１５−５９９０６号公報 米国特許出願公開第２０１５／００３１３９０号明細書 米国特許第８９８９７７４号明細書 特開２０１５−１８８２２２号公報

従来のフィンガープリント測位法には、位置と選択された指標が１対１対応しないという、共通の一意性に関する問題がある。即ち、もし移動局（ＭＳ）が、異なる位置において無線信号を基地局（ＢＳ）に送信しても、基地局（ＢＳ）は同じ指標を測定する可能性がある。図２４は、基地局（ＢＳ）が異なる位置から同じＲＳＳを測定している例を示している。つまり位置と指標の関係の不確実性が、測位上の大きな誤差の原因となる。

従来の文献では、測位精度向上のため、前処理と後処理の導入に主に焦点を合わせている。例えば、到着角度（ＡＯＡ）を基にした方法は、不正解の選択肢を除外するための補完方法として使われている。しかし、フィンガープリント対象、つまりデータベースに記録されている指標は、位置の変更に対して充分に敏感ではないため、これらの工夫は、一意性の問題を本質的に解決することができない。

本発明は、移動局の位置を検出する精度を向上することに寄与する情報処理装置、基地局、情報処理方法及びコンピュータプログラムの提供に貢献することを目的とする。

第１の視点によれば、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出する第１の処理部と、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶する記憶部と、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する第２の処理部と、を備える情報処理装置が提供される。

第２の視点によれば、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルの特性を算出する第１の処理部と、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性を記憶する記憶部と、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性を記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性と比較する第２の処理部と、を備える情報処理装置が提供される。

第３の視点によれば、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出する第１の処理部と、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶する記憶部と、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する第２の処理部と、を備える基地局が提供される。

第４の視点によれば、記憶装置を備える情報処理装置のための情報処理方法であって、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出し、算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶装置に記憶し、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する情報処理方法が提供される。本方法は、記憶装置を備える情報処理装置という、特定の機械に結びつけられている。

第５の視点によれば、記憶装置を備える情報処理装置を構成するコンピュータに、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出し、算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶装置に記憶し、移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する処理を実行させるプログラムが提供される。このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。

本発明によれば、移動局の位置を検出する精度を向上するアーキテクチャと処理方法が提供される。

一実施形態の概要を例示する図である。 第１の実施形態による無線通信システムの概念図である。 第１の実施形態による基地局の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の処理の流れを示す概略図である。 ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの一例を示す概略図である。 ＲＡＳの一例を示す概略図である。 第１の実施形態の初期化を説明する概略図である。 第１の実施形態の位置検出における比較処理を説明する概略図である。 ＣＲＡＳの一例を示す概略図である。 第２の実施形態の初期化を説明する概略図である。 第２の実施形態の位置検出における比較処理を説明する概略図である。 第２の実施形態の処理の流れを示す概略図である。 第３の実施形態におけるデータ削減方法を説明する概略図である。 第３の実施形態の処理の流れを示す概略図である。 第４の実施形態におけるデータ削減方法を説明する概略図である。 第４の実施形態における比較処理を説明する概略図である。 第４の実施形態の処理の流れを示す概略図である。 アジマスＡＯＡ（到来方位角）とエレベーションＡＯＡ（到来仰俯角）を説明する概略図である。 第５の実施形態における３次元状況のためのＣＲＡＳ初期化を説明する概略図である。 第５の実施形態における３次元状況のための比較処理を示す概略図である。 第５の実施形態における３次元状況のための処理の流れを示す概略図である。 従来のフィンガープリント法の初期化を説明する概略図である。 従来のフィンガープリント法の位置検出を説明する概略図である。 異なる位置に存在する移動局（ＭＳ）が同様のＲＳＳを送信している例を示す概略図である。

はじめに本発明の一実施形態の概要について図１を参照して説明する。なお、下記の概要では、図面参照符号が様々な要素に便宜上付記されている。即ち、下記の図面参照符号は、本発明の理解を助けるための一例として使用されているにすぎない。従って、本発明は下記概要の説明に限定されるものではない。

一実施形態の情報処理装置は、第１の処理部１０１と、記憶部１０２と、第２の処理部１０３とを備える。第１の処理部１０１は、ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトルを算出する。記憶部１０２は、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトルを記憶する。第２の処理部１０３は、移動局からの無線信号に基づいて算出されたＡＯＡ対ＲＳＳスペクトルを、記憶されたＡＯＡ対ＲＳＳスペクトルと比較する。

前述の一意性の問題が生じる理由は、フィンガープリントデータベースが、位置の移動に充分に敏感でない指標を使用しているからである。その代わり、本発明の情報処理装置は、指標として、マルチパスの状況を表し、位置の変化に敏感な、異なる位置に対してＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル（ＲＡＳ）を使用する。その結果、移動局の位置を検出する精度が向上する。

続いて、具体的な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

［第１の実施形態］
続いて、本発明の第１の実施形態について図面を参照して以下に詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態による無線通信システムの概念図である。図２において、無線通信システムは、１または複数の移動局１０と、基地局２０と、試験機器３０と、を備える。移動局（ＭＳ）１０と基地局（ＢＳ）２０は、無線信号を介して通信を行う。同様に、試験機器（ＴＥ）３０と基地局（ＢＳ）２０は、無線信号を介して通信を行う。基地局は、移動局（ＭＳ）１０の位置を二つの段階（初期化段階と検出段階）を含むフィンガープリント法により検出する。より具体的には、基地局（ＢＳ）は、初期化段階において試験機器（ＴＥ）３０からの無線信号を使い、検出段階においては移動局（ＭＳ）１０からの無線信号を使用して移動局（ＭＳ）１０の位置を決定する。なお、試験機器（ＴＥ）と移動局（ＭＳ）は、二つの段階の概念を表す。即ち、同じ無線装置が、初期化段階では試験機器（ＴＥ）として、検出段階では移動局（ＭＳ）として使用されても構わない。

図３は、第１の実施形態による基地局（ＢＳ）２０の構成を示すブロック図である。図３に示すように、基地局（ＢＳ）２０は、コントローラ２１と、レシーバ２２と、トランスミッタ２３と、ストレージ２４と、受信アンテナ２５−１と、送信アンテナ２５−２とを備える。

コントローラ２１は、例えばＣＰＵ（Control Processing Unit）で構成され、基地局（ＢＳ）２０の機能を実現させる。さらに、コントローラ２１は、レシーバ２２とトランスミッタ２３を制御する。

レシーバ２２は、受信アンテナ２５−１で受信した信号を復調および復号する。さらに、レシーバ２２は、復号したデータをコントローラ２１に出力する。

トランスミッタ２３は、コントローラ２１からのデータを符号化し変調する。さらに、トランスミッタ２３は、送信アンテナ２５−２を介して変調したデータを移動局（ＭＳ）１０に送信する。

ここで、コントローラ２１は、ＲＡＳ算出部２０１と、位置算出部２０２とを備える。なお、上記第１の処理部１０１は、このＲＡＳ算出部２０１に対応する。さらに、記憶部１０２はストレージ２４に対応し、第２の処理部１０３は位置算出部２０２に対応する。

ＲＡＳ算出部２０１は、ＲＡＳ（ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル）を算出する手段である。具体的には、ＲＡＳ算出部２０１は、試験機器（ＴＥ）３０から受信した無線信号から参照位置のＲＡＳを算出する。ＲＡＳ算出部２０１は、算出したＲＡＳデータと位置データを、ストレージ２４に構築されたデータベースに登録（記憶）する。さらに、ＲＡＳ算出部２０１は、移動局（ＭＳ）１０から受信した無線信号からＲＡＳを算出する。

位置算出部２０２は、移動局（ＭＳ）１０の位置を算出する手段である。具体的には、位置算出部２０２は、ＲＡＳ算出部２０１により算出されたＲＡＳと、ストレージ２４に記憶された、参照位置のＲＡＳデータを比較する。位置算出部２０２は、この比較におけるベストマッチに基づいて、移動局（ＭＳ）１０の位置を決定する。

図３に示したコントローラ２１の各部（処理手段）は、基地局（ＢＳ）２０に含まれるコンピュータに、そのハードウェアを用いて、以下に説明する各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現することもできる。

続いて、図４から図８を参照して、基地局（ＢＳ）２０の機能を説明する。

初期化段階が開始された場合（図４のステップＳ１０１のＹｅｓ）、基地局（ＢＳ）は、試験機器（ＴＥ）３０から無線信号を受信する（ステップＳ１０２）。

次に、基地局（ＢＳ）２０のＲＡＳ算出部２０１は、参照位置のＲＡＳを算出する（ステップＳ１０３）。具体的には、基地局（ＢＳ）２０は、ＡＯＡ算出処理を実行することにより、ＲＡＳを算出する。ＭＵＳＩＣ法（Multiple Signal Classification）など一般的なアルゴリズムによるＡＯＡ算出処理では、ＲＡＳを検索する。図５には、ＲＡＳの例が示されている。反射、散乱などを含む、無線信号伝送におけるマルチパス環境のため、基地局（ＢＳ）２０は、複数の入射信号を受信する。基地局（ＢＳ）２０に対する全ての入射元の空間角度が、ピーク検出により与えられる。

基地局（ＢＳ）２０は、ＲＡＳデータと位置データを記憶する（ステップＳ１０４）。即ち、位置情報と関係付けられたＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータが、ストレージ２４に記憶される。第１の実施形態において、ＲＡＳは、ストレージ２４に構築されたデータベースに記憶されるフィンガープリントとして使用される。ＲＡＳ波形を記憶するために、図６に示すように、ＲＡＳ波形における、一定の間隔のポイントのＲＳＳ及びＡＯＡ値がデータベースに記憶される。記憶されたＲＡＳには、波形の各ポイントに対応するＲＳＳ及びＡＯＡ値の組が含まれる。

図７に第１の実施形態における初期化の例を示す。領域がいくつかのブロックに分割され、それぞれＰ_１、Ｐ_２．．．というラベルを有する。初期化段階（初期化テスト）において、試験機器（ＴＥ）３０が全てのブロックから無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０が試験機器（ＴＥ）３０からの無線信号を測定し、各位置のＲＡＳデータをデータベースに記録する。ＲＡＳにおけるデータの二桁の添字は、位置番号とポイント番号をそれぞれ表す。

ステップＳ１０４の後、基地局（ＢＳ）２０は、全ての参照位置のＲＡＳ算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。全てのＲＡＳ算出が完了した場合（ステップＳ１０５におけるＹｅｓ）、基地局（ＢＳ）２０は、初期化段階を終了する。全てのＲＡＳ算出が完了していない場合（ステップＳ１０５におけるＮｏ）、基地局（ＢＳ）２０は、試験機器（ＴＥ）３０からの無線信号の受信を継続する（ステップＳ１０５におけるＮｏ）。

検出段階が開始された場合（図４のステップＳ１０１のＮｏ）、基地局（ＢＳ）は、移動局（ＭＳ）１０から無線信号を受信する（ステップＳ１１１）。図８に示すように、検出段階においては、移動局（ＭＳ）１０が、ある特定の位置において無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０は、移動局（ＭＳ）１０からの無線信号を受信し、受信信号を基にＲＡＳ_ｍを算出する（ステップＳ１１２）。

ステップＳ１１２の後、基地局（ＢＳ）２０の位置算出部２０２が、移動局（ＭＳ）１０の位置を判定するために、算出したＲＡＳと、記憶されている参照位置のＲＡＳを比較する（ステップＳ１１３）。ベストマッチが選択され、移動局（ＭＳ）１０の位置を示す、該当位置のラベルが出力される（ステップＳ１１４）。

ベストマッチを検索するための比較アルゴリズムは、複数存在する。ここで、実現可能性を示すために、位置ｋのメトリックが方程式（数１）で算出される簡単な例を示す。算出されたメトリックは、記憶されたＲＡＳと、移動局（ＭＳ）１０のＲＡＳとの間の距離の総和を表す。全てのメトリックが算出された後、最小のものが選択され、該当する位置が出力される。

[数１]

このようにして、移動局（ＭＳ）１０に関して算出されたＲＡＳに最もマッチする参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータ（記憶されたＲＡＳ）を検索するために、参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータと、算出されたＲＡＳが比較される。次に、選択された参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータに対応する位置情報が、移動局（ＭＳ）１０の位置として出力される。

本実施形態によれば、各位置がひとつのＲＡＳで示されるので、一意性の問題は本質的に解決される。ＲＡＳは、単一の指標ではなく、ＡＯＡ値やＲＳＳ値を含むデータの集合なので、二カ所の異なる位置のＲＡＳが同一であることは、ほぼない。その結果、移動局（ＭＳ）１０の位置を検出する精度が向上する。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態をより詳細に説明する。第２の実施形態における基地局（ＢＳ）２０の構成は、第１の実施形態と同様であるので、以下第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

第１の実施形態では、ＲＡＳ波形全体がフィンガープリント対象として使用されているため、実施するのに多大なる格納コスト及び処理コストを要する。さらに、ＲＡＳ波形の全てのポイントが、同じ重要性を持っている訳ではない。そのため、第２の実施形態では、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性（characteristic of the RSS versus AOA spectrum；以下ＣＲＡＳと記す）が、フィンガープリント対象として抽出される。即ち、本実施形態のＲＡＳ算出部２０１は、ＲＡＳに基づいて、さらにＣＲＡＳを算出する。第２の実施形態では、ＣＲＡＳは、ＲＳＳ値比率とピークのＡＯＡ値からなる。

図９は、第２の実施形態におけるＣＲＡＳの一例を示す図である。この例では、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルに４つのピークが存在する。ＣＲＡＳには、４つのピークに対応して、ＡＯＡ値とＲＳＳ比率の組が４組含まれる。ＲＳＳ比率（ＲＳＳ ｒａｔｉｏ；以下ＲＲと記す）は、あるＲＳＳと、最大ＲＳＳの比率を意味する。ソート処理により、ＡＯＡ値とＲＲの組は、ＲＳＳ値の降順に並べ替えられる。従って、４つのＲＳＳ値のうち、ＲＳＳ_１の値が最大となる。４つのピークのＲＲは、１、ＲＳＳ_２／ＲＳＳ_１、ＲＳＳ_３／ＲＳＳ_１、そしてＲＳＳ_４／ＲＳＳ_１となる。ＲＲを特性として使用することにより、実際の測定における信号強度の変動の影響を排除できる。

図１０に第２の実施形態における初期化の例を示す。領域がいくつかのブロックに分割され、それぞれＰ_１、Ｐ_２．．．というラベルを有する。初期化テストにおいて、試験機器（ＴＥ）３０が全てのブロックから無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０が試験機器（ＴＥ）３０からの無線信号を測定し、各位置に対して算出したＣＲＡＳデータをデータベースに記録する。ＣＲＡＳにおけるデータの二桁の添字は、位置番号とピーク番号をそれぞれ表す。

図１１に示す位置検出において、移動局（ＭＳ）１０は、ある特定の位置において無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０は、移動局（ＭＳ）１０からの無線信号を受信し、受信信号のＣＲＡＳを測定する。測定されたＣＲＡＳは、データベース中のＣＲＡＳデータと比較される。ベストマッチが選択され、移動局（ＭＳ）１０の位置を示す、該当位置のラベルが出力される。

ベストマッチを検索するための比較アルゴリズムは、複数存在する。ここで、実現可能性を示すために、位置ｋのメトリックが方程式（数２）で算出される簡単な例を示す。算出されたメトリックは、記憶されたＣＲＡＳと、移動局（ＭＳ）１０のＣＲＡＳとの間の距離の総和を表す。全てのメトリックが算出された後、最小のものが選択され、該当する位置が出力される。

[数２]

図１２は、初期化段階及び検出段階（位置検出段階）を含む処理全体の流れを簡潔に要約する図である。なお、ＣＲＡＳを算出する点において、図４と図１２は異なっている。算出処理において、検出されたピークに対応する所定の数のＡＯＡ値と、算出されたＲＳＳ比率とが、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性としてまとめられる。さらに、第２の実施形態の位置算出部２０２は、データベース中の参照ＣＲＡＳと、移動局（ＭＳ）１０に関して算出されたＣＲＡＳを比較して、移動局（ＭＳ）１０の位置を判定する。

本実施形態によれば、ＲＡＳにおける重要な情報、即ち、ＣＲＡＳのみが記憶され比較されるため、格納コスト及び処理コストが削減される。

［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態をより詳細に説明する。第３の実施形態における基地局（ＢＳ）２０の構成は、第２の実施形態と同様であるので、以下第２の実施形態との相違点を中心に説明する。

所定の数のＡＯＡ値とＲＲの組を使用する代わりに、情報処理装置の第３の実施形態では、数の動的設定を採用している。

図１３は、数の動的設定の一例を示す図である。ＡＯＡ算出処理において、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル中に複数のピークが存在する可能性がある。一部のピークの信号強度は、他よりも著しく弱い。この例では、ＲＳＳ_３及びＲＳＳ_４は、ＲＳＳ_１やＲＳＳ_２に比べて小さい。従って、最初と２番目のピークの情報のみがＣＲＡＳに記録される。この除去の基準は、ピークのＲＳＳが、最大ＲＳＳに対する所定の比率未満か否かである。所定の比率は、１０％、あるいは２０％などと設定できる。

位置検出段階において、同様の前処理が、移動局（ＭＳ）１０の測定にも適用される。図１４は、第３の実施形態の全体処理を要約する図である。図１２と図１４を比較すると、図１４ではステップＳ３０４とＳ３１３が追加されている。第３の実施形態のＲＡＳ算出部２０１は、これらのステップにおいてＣＲＡＳを算出する。さらに、第３の実施形態では、動的に調整された数の、検出されたピークに対応するＡＯＡ値と、算出されたＲＳＳ比率とが、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性としてまとめられる。

本実施形態によれば、最終的なメトリック算出に殆ど影響を及ぼさないデータはデータベースに記憶されないため、必要とする格納コストが削減できる。

［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態をより詳細に説明する。第４の実施形態における基地局（ＢＳ）２０の構成は、第２の実施形態と同様であるので、以下第２の実施形態との相違点を中心に説明する。

ＣＲＡＳデータベースのサイズを削減するために、第４の実施形態のＣＲＡＳは、ＲＲを含まない。図１５は、第４の実施形態におけるＣＲＡＳの一例を示す図である。ＲＳＳの降順にＡＯＡを並べ替えた後、ＣＲＡＳにはＡＯＡのみが記憶される。即ち、ＣＲＡＳには、ＡＯＡ値とピークの順序とが含まれる。

図１６に示す位置検出において、移動局（ＭＳ）１０は、ある特定の位置において無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０は、移動局（ＭＳ）１０からの無線信号を受信し、受信信号のＣＲＡＳを測定する。測定されたＣＲＡＳは、データベース中のＣＲＡＳデータと比較される。ベストマッチが選択され、移動局（ＭＳ）１０の位置を示す、該当位置のラベルが出力される。

比較処理において、ＡＯＡの順序は、異なるＡＯＡの重要性を示す。この異なる重要性には、各ＡＯＡの重要性を指定する所定の重み因子Ｗが定量的に付与される。ベストマッチを検索するための比較アルゴリズムは、複数存在する。ここで、実現可能性を示すために、位置ｋのメトリックが方程式（数３）で算出される簡単な例を示す。算出されたメトリックは、記憶されたＣＲＡＳと、移動局（ＭＳ）１０のＣＲＡＳとの間の距離の総和を表す。全てのメトリックが算出された後、最小のものが選択され、該当する位置が出力される。

[数３]

図１７は、第４の実施形態の全体処理を要約する図である。図１２と図１７を比較すると、ステップＳ４０３とＳ４１２の処理は、ステップＳ２０３とＳ２１２の処理と異なる。第４の実施形態のＲＡＳ算出部２０１は、ＡＯＡのみを含むＣＲＡＳを算出する。即ち、検出されたピークに対応するＡＯＡ値は、ＲＳＳ値の降順に記憶され、記憶されたＡＯＡ値は、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性として記憶される。さらに、第４の実施形態の位置算出部２０２は、比較処理を実行する際、ＡＯＡ値のみを含むＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性に重み付けを行う。

本実施形態によれば、測位精度を損なうことなく、処理及び格納コストを削減できる。

［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態をより詳細に説明する。第５の実施形態における基地局（ＢＳ）２０の構成は、第２の実施形態と同様であるので、以下第２の実施形態との相違点を中心に説明する。

前述の実施形態においては、ＡＯＡを平面レベルで考慮する２次元状況のみが関与している。処理は３次元状況にまで拡張可能である。図１８は、３次元状況における処理を例示しており、アジマスＡＯＡ（到来方位角）及びエレベーションＡＯＡ（到来仰俯角）の２種類のＡＯＡが示されている。

図１９に第５の実施形態における初期化の例を示す。空間がいくつかのブロックに分割され、それぞれＰ_１、Ｐ_２．．．というラベルを有する。初期化テストにおいて、試験機器（ＴＥ）３０が各ブロックから無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０が試験機器（ＴＥ）３０からの無線信号を測定し、各位置のＣＲＡＳデータをデータベースに記録する。本実施形態では、ＡＯＡは、方位角度と高度レベルで算出され、記憶される。ＣＲＡＳにおけるデータの「Ａ」と「Ｅ」の添字は、方位角度（ａｚｉｍｕｔｈ）と高度（ｅｌｅｖａｔｉｏｎ）のレベルをそれぞれ表す。

図２０に示す位置検出において、移動局（ＭＳ）１０は、ある特定の位置において無線信号を送信する。基地局（ＢＳ）２０は、移動局（ＭＳ）１０からの無線信号を受信し、受信信号のＣＲＡＳを測定する。測定されたＣＲＡＳは、データベース中のＣＲＡＳデータと比較される。ベストマッチが選択され、移動局（ＭＳ）１０の位置を示す、該当位置のラベルが出力される。

ベストマッチを検索するための比較アルゴリズムは、複数存在する。ここで、実現可能性を示すために、位置ｋのメトリックが方程式（数４）で算出される簡単な例を示す。算出されたメトリックは、記憶されたＣＲＡＳと、移動局（ＭＳ）１０のＣＲＡＳとの間の距離の総和を表す。全てのメトリックが算出された後、最小のものが選択され、該当する位置が出力される。

[数４]

図２１は、初期化段階及び位置検出段階を含む処理全体の流れを簡潔に要約する図である。図１２と図２１を比較すると、図２１において、方位角度レベルと高度レベルにおけるＣＲＡＳが算出され、データベースに記憶されている（ステップＳ５０３、Ｓ５１２；ステップＳ５０４）。即ち、第５の実施形態のＲＡＳ算出部２０１は、移動局（ＭＳ）の３次元位置を判定するために、方位角度レベルと高度レベルにおけるＣＲＡＳを算出する。

本実施形態によれば、３次元レベルの測位が実現される。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の基本的技術的思想を逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調整を加えることができる。例えば、第５の実施形態の測位方法は、第１の実施形態に適用することもできる。

なお、上記の特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。

１０ 移動局
２０ 基地局
２１ コントローラ
２２ レシーバ
２３ トランスミッタ
２４ ストレージ
２５−１ 受信アンテナ
２５−２ 送信アンテナ
３０ 試験機器
１０１ 第１の処理部
１０２ 記憶部
１０３ 第２の処理部
２０１ ＲＡＳ算出部
２０２ 位置算出部

Claims (15)

1. ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出する第１の処理部と、
   前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶する記憶部と、
   移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する第２の処理部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記第１の処理部は、試験機器からの無線信号に基づいて、参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータを算出し、
   前記記憶部は、前記参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータを位置情報と関係付けて記憶する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第２の処理部は、前記移動局に関しての前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルに最もマッチする前記参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータを検索するために、前記参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータと、前記移動局に関しての前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルとを比較し、該当する位置情報を、前記移動局の位置として出力する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の処理部は、前記試験機器からの前記無線信号に基づいて、参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの方位角度レベルと高度レベルを算出し、
   前記記憶部は、参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの前記方位角度レベルと高度レベルを、対応する３次元位置情報と共に記憶し、
   前記第１の処理部は、前記移動局からの前記無線信号に基づいて、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの方位角度レベルと高度レベルを算出し、
   前記第２の処理部は、前記移動局に関するＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの前記方位角度レベルと高度レベルに最もマッチする参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの方位角度レベルと高度レベルを検索するために、前記記憶した参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの前記方位角度レベルと高度レベルを、前記移動局に関するＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの前記方位角度レベルと高度レベルと比較し、該当する３次元位置を、前記移動局の位置として出力する請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルの特性を算出する第１の処理部と、
   前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性を記憶する記憶部と、
   移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性を前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性と比較する第２の処理部と、
   を備える情報処理装置。
6. 前記第１の処理部は、試験機器からの無線信号に基づいて参照用のＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルデータを算出して、参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルデータのピークを検出し、
   前記記憶部は、検出されたピークに対応するＲＳＳ値とＡＯＡ値の組を記憶し、前記ＲＳＳ値とＡＯＡ値の組は、ＲＳＳの値によりソートされる請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記第１の処理部は、前記検出されたピークに対応する前記ＲＳＳ値を前記参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルデータの最大ＲＳＳ値で除することにより、ＲＳＳ比率を算出する請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記第１の処理部は、検出されたピークに対応する所定の数のＡＯＡ値と、前記算出されたＲＳＳ比率とを前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性としてまとめ、
   前記記憶部は、位置情報を、前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性のデータベースとして記憶する請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記第１の処理部は、検出されたピークに対応する、動的に調整された数のＡＯＡ値と、前記算出されたＲＳＳ比率とを前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性としてまとめ、
   前記記憶部は、位置情報を、前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性のデータベースとして記憶する請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記第１の処理部は、検出されたピークに対応するＡＯＡ値を、前記ＲＳＳ値の降順に前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性としてソートし、
    前記第２の処理部は、前記比較処理を実行する際、前記ソートされたＡＯＡ値を含む前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性に重み付けを行う請求項７に記載の情報処理装置。
11. 前記第２の処理部は、前記移動局に関してのＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルの前記特性に最もマッチするＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性を検索するために、前記記憶されたＲＳＳとＡＯＡのスペクトラルの特性と、前記移動局に関しての前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルの特性とを比較し、該当する位置情報を、前記移動局の位置として出力する請求項８から１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
12. 前記第１の処理部は、前記試験機器からの前記無線信号に基づいて、参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の方位角度レベルと高度レベルを算出し、
    前記記憶部は、参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の前記方位角度レベルと高度レベルを、対応する３次元位置情報と共に記憶し、
    前記第１の処理部は、前記移動局からの前記無線信号に基づいて、ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の方位角度レベルと高度レベルを算出し、
    前記第２の処理部は、前記移動局に関するＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の前記方位角度レベルと高度レベルに最もマッチする参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の方位角度レベルと高度レベルを検索するために、前記記憶した参照用ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の前記方位角度レベルと高度レベルを、前記移動局に関するＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラル特性の前記方位角度レベルと高度レベルと比較し、該当する３次元位置を、前記移動局の位置として出力する請求項６から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出する第１の処理部と、
    前記ＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを記憶する記憶部と、
    移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する第２の処理部と、
    を備える基地局。
14. 記憶装置を備える情報処理装置のための情報処理方法であって、
    ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出し、
    前記算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶装置に記憶し、
    移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する、情報処理方法。
15. 記憶装置を備える情報処理装置を構成するコンピュータに、
    ＡＯＡ（Angle Of Arrival）対ＲＳＳ（Received Signal Strength）スペクトラルを算出し、
    前記算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶装置に記憶し、
    移動局からの無線信号に基づいて算出したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルを前記記憶したＡＯＡ対ＲＳＳスペクトラルと比較する処理を実行させるプログラム。

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