JP2020511829A

JP2020511829A - 見通し線及び非見通し線を識別する装置

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Publication number: JP2020511829A
Application number: JP2019547731A
Authority: JP
Inventors: ブティエ、アルノー; ヴェルカソン、ギョーム; ヌリッソン、グザヴィエ
Original assignee: Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Netherlands
Current assignee: Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Netherlands
Priority date: 2017-07-06
Filing date: 2018-06-04
Publication date: 2020-04-16
Also published as: WO2019009016A1; CN110869791A; EP3425418B1; US20210409132A1; EP3425418A1

Abstract

実施形態は、車両通信システムのマルチパスチャネルにおける見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する装置及び方法を含む。受信ノードがデュアルアンテナ受信機を装備することが提案される。このとき、提案される解決策は、２つのアンテナに対して測定されたチャネル推定値のマルチパス成分の第１のクラスターを用いて、仮説検定に基づいてＬＯＳ／ＮＬＯＳチャネル状態を導出する。

Description

本発明は、車両通信システムのマルチパスチャネルにおける見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する装置及び方法に関する。

位置認識機能を持ったワイヤレスの用途は、正確な位置特定方法を必要とする。一般的な用途は、車両対モノ（Ｖ２Ｘ：Vehicle-to-everything）通信システム等の車両協調通信ネットワークにおける１つ又はいくつかの基地局からの車両の位置特定である。

位置特定システムの１つの課題は、チャネルが見通し線（ＬＯＳ）チャネルであるか、又は非見通し線（ＮＬＯＳ）チャネルであるかを識別することによって、ＮＬＯＳの影響の軽減に成功することである。実際に、ＮＬＯＳチャネルによって生じる遅延推定誤差は、位置特定の推定精度に影響を及ぼす要因のうちの最も深刻なものである。ＬＯＳチャネルは、受信機との見通し線上にある送信機として理解することができるのに対し、ＮＬＯＳチャネルは、受信機との非見通し線上にある送信機として理解することができる。

車両通信システムにおいて、既知の位置特定方法は、２つ以上のノード間の、受信信号強度（ＲＳＳ）、到達時間（ＴｏＡ）、到達時間差（ＴＤｏＡ）、又はより一般的には到来角（ＡｏＡ）の測定値に基づく三角測量法を用いる。しかしながら、ＮＬＯＳ伝播により、ＲＳＳ、ＴｏＡ及びＴＤｏＡの測定誤差が増大し、このため大きな位置特定誤差が生じることが示されている。位置特定性能に対するＮＬＯＳの影響を回避するため、ノードは、ＮＬＯＳチャネル状態を識別するべきである。

したがって、ＬＯＳチャネル状態とＮＬＯＳチャネル状態とを区別して、位置特定精度を改善することが必要とされている。

本発明は、添付の特許請求の範囲において記載されるように、車両通信システムのマルチパスチャネルにおける見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する装置及び方法を提供する。本発明の特定の実施形態は、従属請求項において言及される。本発明のこれらの態様及び他の態様は、以降に記載される実施形態を参照して明らかとなるであろう。

提案される解決策の更なる詳細、態様及び実施形態は、図面を参照して、単なる例示として記載される。図面において、同様の参照符号又は類似の参照符号は、同様の要素又は機能的に類似した要素を識別するのに用いられる。図面内の要素は、簡潔性及び明瞭性のために示されるものであり、必ずしも一定の縮尺で描かれてはいない。

例示的な車両通信システムを示す図である。本出願の実施形態による装置を示すブロック図である。例示的なチャネルインパルス応答推定値の図である。例示的な最良適合曲線の図である。本出願の実施形態による方法のフローチャートである。

本発明の一般的な状況は、車両通信システムの２つのノード間の無線チャネルの見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態の検出であり、ここで、１つのノードは、別のノードによって送信された無線パケットをランダムな時点において受信する。さらに、周囲環境に関する事前知識を一切有することなく、受信した無線信号を用いることでのみ検出を行うことが必要とされている。

受信ノードがデュアルアンテナ受信機を装備することが提案される。このとき、提案される解決策は、２つのアンテナに対して測定されたチャネル推定値のマルチパス成分の第１のクラスターを用いて、仮説検定に基づいてＬＯＳ／ＮＬＯＳチャネル状態を導出する。

図１は、例示的な車両通信システム１００を示す。車両通信システム１００は、車両アドホックネットワーク（ＶＡＮＥＴ）又は車両対モノ通信ネットワーク（Ｖ２Ｘ）とすることができる。車両通信システム１００は、基地局１２０ａ並びに車両１２０ｂ及び１２０ｃ等の複数のノードを含む。ノード１２０ａ、１２０ｂ及び１２０ｃは、互いに対し相対的に動くように構成される。一例では、ノード１２０ａは定位置を有する一方で、ノード１２０ｂ及び１２０ｃは、ノード１２０ａに対し動く。別の例では、ノード１２０ｂ及び１２０ｃは、互いに対し相対的に動く。更に別の例では、ノード１２０ａ及び１２０ｂは定位置を有する一方で、ノード１２０ｃは動く。

さらに図１において、ノード１２０ａ、１２０ｂ及び１２０ｃの各々は、送信ノード又は受信ノードとして動作することができる。以下の説明において、ノード１２０ｂは、送信ノードとみなされ、送信機を備える一方で、ノード１２０ｃは、受信ノードとみなされ、受信機を備える。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、他の構成が許可される。例えば、ノード１２０ｃは、送信ノードとみなされてもよく、ノード１２０ａは、受信ノードとみなされてもよい。図１の例において、送信ノード１２０ｂは、複数の非周期信号を送信するように構成される。受信ノード１２０ｃは、複数の非周期信号を受信するように構成される。非周期信号は、同じ持続時間の固定の期間に分割することができない信号であることを理解するべきである。非周期信号は、通例、非同期信号又は非スロット信号と呼ばれる。

図２は、車両通信システム１００のマルチパスチャネルにおいて見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する装置２００を示す。装置２００は、受信ノード１２０ｃの受信機（図示せず）に含めることができる。図２において、装置２００は、アンテナのアレイを備える。アンテナのアレイは、分離距離ｄだけ分離され、相互に同期するように構成された第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２を含む。一例において、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２は、固定の相対位置に設置され、独立したチャネルを維持するように分離される。一実施形態において、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２は、２分の１波長を超えて分離される。さらに、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２において動作する受信機は、同じ局部発振器（図示せず）を共有する。したがって、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２は、同期していると言える。さらに、利得及び少なくとも周波数の同期動作は、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２において受信される信号に対し共同で行われる。

さらに、図２において、装置２００は、少なくとも、共に作動的に結合された、チャネル推定器２１０、チャネルプロセッサ２２０及び統計仮説検定ユニット２３０を備える。

チャネル推定器２１０は、複数の時点の各々において、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２において受信される各非周期信号にそれぞれ関連付けられた第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値を推定するように構成される。第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値の各々は、クラスターに配置されたマルチパス成分を含む。チャネル推定値は、非相関ガウスサンプルを得るために、チャネルコヒーレンス時間の逆数よりも低速な速度でサンプリングされることが仮定される。受信ノード１２０ｃの周囲の伝播環境は、マルチパス環境として説明することができることが更に検討され、ここで、電力は、周囲の物体からの回析及び反射により受信される。その場合、受信ノード１２０ｃが、マルチパス成分、換言すると、異なる時点の、すなわち異なる遅延を有する同じ信号の複数のインスタンスを受信し得ることが知られている。なぜなら、信号の異なる部分が、建物、移動車両又は地形の細部等の様々な物体から反射されるためである。以下の説明において、概ね同じ方向及び遅延を有するマルチパス成分は、クラスターとみなされる。したがって、クラスターの各々は、１つの散乱体から受信した信号に対応する。図３は、マルチパス成分の２つのクラスター３１０、３２０を含む例示的なチャネルインパルス応答推定値３００を示す。

図２の例において、チャネルプロセッサ２２０は、第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値の各々におけるクラスターを識別するように構成される。上記識別されるクラスターは、残りのクラスターよりも、時間的に早く受信される。以下の説明において、上記識別されるクラスターは、「第１の」クラスターとみなされる。一実施形態において、チャネルプロセッサ２２０は、第１のクラスターを決定するために、クラスターの到達時間を推定する。

さらに、チャネルプロセッサ２２０は、識別されたクラスターの各々の複素表現を生成し、それによって第１の複素信号及び第２の複素信号を生成するようにも構成される。複素表現は、複素振幅成分及び１つ以上の複素位相成分を含む。一例において、チャネルプロセッサ２２０は、従来の直交検波器（図示せず）を備える。従来の直交検波器は、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２の各々に作動的に連結され、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２において受信される信号からそれぞれの複素数を形成する。各複素数の実数部は、チャネルの同相成分を示すのに対し、各複素数の虚数部は、チャネルの直交成分を示す。従来の直交検波器は、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２の各々において受信される信号の位相成分も求める。最終的に、チャネルプロセッサ２２０は、複素数及び位相成分に基づいて、第１の複素信号及び第２の複素信号を生成する。

マルチパスチャネルの散乱体の数が十分多い場合、第１のクラスターの振幅は、個々のマルチパス成分の分布と無関係に、ゼロ平均円対称ランダム複素ガウス過程としてモデル化することができることが示されている。マルチパスチャネルが他のパスよりも強力な成分パスも含むとき、この優勢なパスは、通例、ライスモデルのＬＯＳ成分又は決定論的成分として知られ、第１のクラスターの振幅は、Ａ×ｅ^−ｊγの複素平均を有する円対称ランダム複素ガウス過程としてモデル化することができることも更に示されている。ここで、Ａは実数であり、γはＡの複素特性（complex character）を示す。

一例において、上記に基づいて、第１のクラスターに関連付けられた第１の複素信号及び第２の複素信号は、以下の式（１）に従って数学的に表すことができる。

ここで、ｘ_ｒｘ１は第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は第２の複素信号であり、φは、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２上に存在することがわかっているランダム位相成分であり、θは、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２を接続する直線の垂直二等分線におけるアンテナ２０１、２０２のアレイに対する受信信号の二等分線到来角（bisector angle of arrival）であり、ｄは、第１のアンテナ２０１及び第２のアンテナ２０２間の分離距離であり、λは車両通信システム１００の波長であり、ｂ_ｒｘ１は、第１のアンテナ２０１において存在する雑音成分であり、ｂ_ｒｘ２は、第２のアンテナにおいて存在する雑音成分である。雑音成分ｂ_ｒｘ１及びｂ_ｒｘ２は、チャネル応答の雑音推定値から結果として得られる、クラスター振幅のレイリー雑音成分及び／又はガウス雑音成分を含むことができることに留意するべきである。

関係式（１）から気づくことができるように、第１のクラスター複素振幅は、ドップラーシフト、及び、受信信号の非周期特性に起因する周波数同期誤差により主に生じるランダム位相φによる影響を受ける。さらに、ランダム位相φは、第１の複素信号及び第２の複素信号の双方に存在することにも留意されたい。したがって、上記を利用して、ランダム位相φを取り除くことができる。

図２に戻ると、チャネルプロセッサ２２０は、第２の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するように第１の複素信号を処理し、それによって処理済みの第１の複素信号を作成するように構成される。

一実施形態において、チャネルプロセッサ２２０は、以下の関係式（２）に従って、処理済みの第１の複素信号を作成する。

ここで、

は、処理済みの第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、第２の複素信号であり、ａｒｇ（・）は、所与の複素数の複素引数を表す。

別の実施形態では、チャネルプロセッサ２２０は、第１の複素信号に関連付けられた位相成分と共通の位相成分を除去するために第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの第２の複素信号を生成する。さらに、チャネルプロセッサ２２０は、以下の関係式（３）に従って処理済みの第２の複素信号を作成する。

ここで、

は、処理済みの第２の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、第２の複素信号であり、ａｒｇ（・）は、所与の複素数の複素引数を表す。

更に別の実施形態では、チャネルプロセッサ２２０は、第１の複素信号及び第２の複素信号と共通の位相成分を除去するために第１の複素信号及び第２の複素信号を処理し、それによって、処理済みの合成複素信号を作成する。さらに、チャネルプロセッサ２２０は、以下の関係式（４）に従って処理済みの合成複素信号を作成する。

ここで、

は、処理済みの合成複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２ ^＊は、第２の複素信号の複素共役であり、ａｒｇ（・）は、所与の複素数の複素引数を表す。

さらに、マルチパスチャネルがＮＬＯＳ状態にあるとき、第１のクラスター係数はゼロ平均複素ガウス過程に対応する一方で、ＬＯＳ状態にあるとき、第１のクラスター係数は、複素平均（上記を参照して、Ａ×ｅ^−ｊγ）を有する複素ガウス過程に対応することが留意されている。したがって、ＬＯＳ／ＮＬＯＳチャネル状態の識別は、ガウス雑音における未知の複素定数レベル、すなわち、チャネル推定に起因した高速フェージング及び付加雑音の検出に基づくことができると結論付けられている。

仮説検定を用いてその識別を行うことができることがわかっている。その場合、検定される現象は、送信機及び受信機がＬＯＳ状態にあるか否かである。上記は、２つの仮説として再定式化することができる。
Ｈ０＝ＮＬＯＳ状態仮説、及び
Ｈ１＝ＬＯＳ状態仮説。

上記に基づいて、観測値の集合の正規化平均に対し動作するコヒーレント一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）アルゴリズムに基づいて仮説検定を行うことが提案される。

再び図２を参照すると、統計仮説検定ユニット２３０が、処理済みの複素信号（すなわち、処理済みの第１の複素信号、処理済みの第２の複素信号及び／又は処理済みの合成複素信号）にコヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムを適用して、ＬＯＳ状態又はＮＬＯＳ状態を識別するように構成される。

一実施形態において、統計仮説検定ユニット２３０は、以下の関係式（５）によるコヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムを適用する。

ここで、Ｎは、受信される非周期信号の数であり、ｘ_ｋは、処理済みの複素信号であり、Ｈ０はＮＬＯＳ仮説であり、Ｈ１はＬＯＳ仮説であり、σは所定の閾値である。一例において、閾値σは、受信機動作特性（ＲＯＣ）曲線の決定から得られる。ここで、ＲＯＣ曲線は、所与の信号対雑音比（ＳＮＲ）についての検出の確率（Ｐｄ）対誤警報の確率（Ｐｆａ）のプロットである。検出の確率（Ｐｄ）は、イベント「１」が生じたとして、「１」が真であると述べる確率である。誤警報の確率（Ｐｆａ）は、「０」イベントが生じたとして、「１」が真であると述べる確率である。本発明において、例えば、「１」イベントはＬＯＳ状態を示し、「０」イベントはＮＬＯＳ状態を示す。別の例において、「１」イベントはＮＬＯＳ状態を示し、「０」イベントはＬＯＳ状態を示す。

関係式（５）の仮説判断基準は、検討される測定窓にわたって処理済みの複素信号間で変動するランダム位相φ成分を除去するように定義される。着想は、実数部分及び虚数部分における第１のクラスターの振幅を平均化することである。複素平面では、これは、ベクトルの重ね合わせとして示され得る。ここで、各ベクトルは、各処理済みの複素信号の実数／虚数振幅によって定義される。その場合、処理済みの複素信号の振幅平均の絶対値をとる、関係式（５）の仮説判断基準の分子は、複素平面において、上記ベクトルの重ね合わせの長さに対応する。さらに、二等分線到来角θは、検討される測定窓にわたって一定であることが仮定される。

別の実施形態では、統計仮説検定ユニット２３０は、処理済みの複素信号を記憶するメモリユニット２３１を備え、メモリユニット２３１は、ＧＬＲＴアルゴリズムを適用した後に、所定の数の処理済みの複素信号を破棄するように構成される。一実施形態において、メモリユニット２３１は、一度に第１の所定の数の処理済みの複素信号を記憶し、新たな処理済み複素信号を記憶する前に、第２の所定の数の処理済みの複素信号を破棄するように構成された、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）メモリである。一例において、第１の所定の数及び第２の所定の数は、異なる値を有する。例えば、第１の所定の数は１０に等しく、第２の所定の数は、２に等しい。この場合、２つの新たな処理済みの複素信号がメモリユニット２３１に記憶されることになって以降、以前に記憶された２つの最も古い処理済みの複素信号がメモリユニット２３１から破棄される。別の例では、第１の所定の数及び第２の所定の数は同じ値である。例えば、第１の所定の数及び第２の所定の数は共に１０に等しい。その場合、１０個の新たに処理される複素信号がメモリユニット２３１に記憶されることになって以降、以前に記憶された全ての処理済みの複素信号がメモリユニット２３１から破棄される。

車両通信システム１００におけるような車両通信の状況において、アンテナ２０１、２０２において受ける二等分線到来角θは、ノード１２０ｂ及び１２０ｃのうちの少なくとも一方の動きに従って時間とともに変動することが多くの場合に生じる。このため、ノード１２０ｂ及び１２０ｃは、互いに対し相対的に動くように構成されるので、受信される各非周期信号は、異なる二等分線到来角θを有する場合がある。この変動は、コヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムの性能に対し劇的な影響を有する場合がある。実際に、関係式（５）に示すようなコヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムの分子は、二等分線到来角θの変動に起因して位相の変動を被る場合がある複素振幅の和を定義する。

しかしながら、かなり低い速度を基準とした、ノード１２０ｂ及び１２０ｃの角速度等の物理的制約に起因して、アンテナ２０１、２０２のアレイにおいて受ける二等分線到来角θは、通常、数百ミリ秒の持続時間を有する測定窓（Ｎ個のサンプル）にわたって時間と共に低速に変化する。ＧＬＲＴアルゴリズムを適用する前に、処理済みの複素信号における到来角θの変動を補うことが有利であろう。

可能な解決策は、非周期信号が、ノード１２０ｃによって複数の時点において散発的に受信されることを考慮に入れる必要がある。したがって、処理済みの複素信号に対し複数の時点において回帰分析を行い、複数の時点の関数として処理済みの複素信号の二等分線到来角θの変動を記述する「最良適合」回帰曲線を得ることが提案される。曲線当てはめとしても知られる回帰分析は、一連のデータ点のための「最良適合」直線又は曲線を求めるのに用いられる統計的技法であることを想起されたい。最終的に、複数の時点の関数として処理済みの複素信号に関連付けられた「最良適合」直線又は曲線を得た後、「最良適合」直線又は曲線に複数の時点を適用することにより得られる二等分線到来角θの変動に基づいて処理済みの複素信号を修正することによりこれらの変動を補償することが提案される。一例において、処理済みの複素信号から抽出された位相成分に対し回帰分析が行われる。その例において、次に、二等分線到来角θの変動の結果として生じる位相変動を得るために、「最良適合」直線又は曲線が、複数の時点に適用される。次に、処理済みの複素信号から抽出された位相成分を補償するために位相変動が用いられる。最終的に、補償された位相成分は、ＧＬＲＴアルゴリズムに適用する前に、処理済みの複素信号内に再導入される。別の例では、回帰分析は、処理済みの複素信号の実数部及び虚数部に対し別個に行われる。次に、元のサンプルを補償するために用いられる位相は、複数の時点において、当てはめられた対（Ｉ／Ｑ）の位相として推定される。

再び図２を参照すると、装置２００は、曲線当てはめ部（curve fitter）２４０を更に備える。曲線当てはめ部２４０は、処理済みの複素信号（すなわち、処理済みの第１の複素信号、処理済みの第２の複素信号及び／又は処理済みの合成複素信号）に曲線当てはめアルゴリズムを適用し、それによって、処理済みの複素信号の位相成分の経時的な変動を定義する最良適合曲線を生成するように構成される。例えば、最小二乗アルゴリズム、加重最小二乗アルゴリズム、ロバスト最小二乗アルゴリズム、非線形最小二乗アルゴリズム及びスプラインアルゴリズムに基づく曲線当てはめアルゴリズム等の、従来の曲線当てはめアルゴリズムを検討することができる。図４は、複数の処理済みの複素信号４２０から得られた例示的な最良適合多項式曲線４１０を示す。さらに、チャネルプロセッサ２２０は、複数の時点に基づいて、最良適合曲線から位相補償された処理済みの複素信号を推定するように更に構成される。最終的に、統計仮説検定ユニット２３０は、位相補償された処理済みの複素信号にコヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムを適用するように更に構成される。

車両通信１００のために適合され、装置２００を備える受信機も特許請求される。

さらに、図５に示すように、提案される解決策の実施形態は、既に上述したように、車両通信１００のマルチパスチャネルにおける見通し線ＬＯＳ状態及びＮＬＯＳ状態を識別する方法５００においても実施することができる。そのような方法は、
Ｓ５１０において、複数の時点の各々において、第１のアンテナ及び第２のアンテナにおいて受信された各非周期信号にそれぞれ関連付けられた第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値を推定することあって、第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値の各々は、クラスターに配置されたマルチパス成分を有することと、
Ｓ５２０において、第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値の各々におけるマルチパス成分のクラスターを識別することであって、識別されるクラスターは、残りのクラスターよりも時間的に早く受信されることと、
Ｓ５３０において、複素振幅成分及び１つ以上の複素位相成分を含む、識別されたクラスターの各々の複素表現を生成することであって、それによって第１の複素信号及び第２の複素信号を生成することと、
Ｓ５４０において、第２の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために第１の複素信号を処理することであって、それによって処理済みの第１の複素信号を作成することと、
Ｓ５５０において、コヒーレント一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）アルゴリズムを処理済みの複素信号に適用して、ＬＯＳ状態又はＮＬＯＳ状態を識別することと、
を含むことができる。

本方法の実施形態において、識別することは、クラスターの到達時間を推定することを含む。

本方法の１つの実施形態において、処理することは、以下の関係式に従って、処理済みの第１の複素信号を作成することを含み、

ここで、

は、処理済みの第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、第２の複素信号である。

本方法の代替的な実施形態において、処理することは、
第１の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの第２の複素信号を作成することと、
以下の関係式に従って、処理済みの第２の複素信号を作成することであって、

ここで、

は、処理済みの第２の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、第２の複素信号であることと、
を含む。

本方法の別の実施形態において、処理することは、
第１の複素信号及び第２の複素信号において共通した位相成分を除去するために第１の複素信号及び第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの合成信号を作成することと、
以下の関係式に従って、処理済みの合成複素信号を作成することであって、

ここで、

は、処理済みの合成複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２ ^＊は、第２の複素信号の複素共役であることと、
を含む。

本方法の実施形態において、コヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムは、以下の関係式に従って求められ、

ここで、Ｎは受信される非周期信号の数であり、ｘ_ｋは処理済みの複素信号であり、Ｈ０はＮＬＯＳ仮説であり、Ｈ１はＬＯＳ仮説であり、σは所定の閾値である。

本方法の他の実施形態において、ＧＬＲＴアルゴリズムを適用することの後に、所定の数の処理済みの複素信号を破棄することを更に含む。

本方法の１つの実施形態において、処理済みの複素信号に曲線当てはめアルゴリズムを適用し、それによって、処理済みの複素信号の位相成分の経時的な変動を定義する最良適合曲線を生成することと、
複数の時点に基づいて、最良適合曲線から位相補償された処理済みの複素信号を推定することと、
位相補償された処理済みの複素信号にコヒーレントＧＬＲＴ適用することと、
が更に含まれる。

また、上記で提案された方法は、非一時的コンピューター可読記憶媒体において具現化されたコンピュータープログラムによって実行することができる。

上述の詳細において、提案された解決策は、この提案された解決策の実施形態の特定の例に関して記載されてきた。しかしながら、添付の特許請求の範囲において言及される、提案された解決策のより広い範囲から逸脱することなく、種々の変更及び変形を加えることができることが明らかとなるであろう。

Claims

互いに対し相対的に動くように構成された、少なくとも送信ノード（１２０ｂ）及び受信ノード（１２０ｃ）を備える車両通信システム（１００）のマルチパスチャネルにおける見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する装置（２００）であって、前記送信ノードは、複数の非周期信号を送信するように構成され、前記受信ノードは、複数の時点において前記複数の非周期信号を受信するように構成され、分離距離だけ分離されるとともに相互に同期するように構成された第１のアンテナ及び第２のアンテナを備え、前記装置は、
前記複数の時点の各々において、前記第１のアンテナ及び前記第２のアンテナにおいて受信された各非周期信号にそれぞれ関連付けられた第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値を推定するチャネル推定器（２１０）であって、前記第１のチャネル推定値及び前記第２のチャネル推定値の各々は、クラスターに配置されたマルチパス成分を含む、チャネル推定器と、
チャネルプロセッサ（２２０）であって、
前記第１のチャネル推定値及び前記第２のチャネル推定値の各々におけるマルチパス成分のクラスターを識別し、前記識別されるクラスターは、残りのクラスターよりも時間的に早く受信され、
複素振幅成分及び１つ以上の複素位相成分を含む、前記識別されたクラスターの各々の複素表現を生成し、それによって第１の複素信号及び第２の複素信号を生成し、
前記第２の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために前記第１の複素信号を処理し、それによって処理済みの第１の複素信号を作成する、チャネルプロセッサと、
コヒーレント一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）アルゴリズムを前記処理済みの複素信号に適用して、ＬＯＳ状態又はＮＬＯＳ状態を識別する統計仮説検定ユニット（２３０）と、
を備える、装置。
前記チャネルプロセッサは、前記クラスターの到達時間を推定するように更に構成される、請求項１に記載の装置。
前記チャネルプロセッサは、以下の関係式に従って、前記処理済みの第１の複素信号を作成するように更に構成され、

ここで、

は、前記処理済みの第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、前記第２の複素信号である、請求項１又は２に記載の装置。
前記チャネルプロセッサは、
前記第１の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために前記第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの第２の複素信号を作成し、
以下の関係式に従って、前記処理済みの第２の複素信号を作成するように更に構成され、

ここで、

は、前記処理済みの第２の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、前記第２の複素信号である、請求項１又は２に記載の装置。
前記チャネルプロセッサは、
前記第１の複素信号及び前記第２の複素信号において共通した位相成分を除去するために前記第１の複素信号及び前記第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの合成信号を作成し、
以下の関係式に従って、前記処理済みの合成複素信号を作成するように更に構成され、

ここで、

は、前記処理済みの合成複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２ ^＊は、前記第２の複素信号の複素共役である、請求項１又は２に記載の装置。
統計仮説検定ユニットは、前記コヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムを、以下の関係式に従って求めるように更に構成され、

ここで、Ｎは受信される非周期信号の数であり、ｘ_ｋは前記処理済みの複素信号であり、Ｈ０はＮＬＯＳ仮説であり、Ｈ１はＬＯＳ仮説であり、σは所定の閾値である、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置。
前記統計仮説検定ユニットは、前記処理済みの複素信号を記憶するメモリユニット（２３１）を備え、前記メモリユニットは、前記ＧＬＲＴアルゴリズムを適用した後に、所定の数の処理済みの複素信号を破棄するように構成される、請求項６に記載の装置。
前記処理済みの複素信号に曲線当てはめアルゴリズムを適用し、それによって、前記処理済みの複素信号の前記位相成分の経時的な変動を定義する最良適合曲線を生成する曲線当てはめ部（２４０）を更に備え、
前記チャネルプロセッサは、前記複数の時点に基づいて、前記最良適合曲線から位相補償された処理済みの複素信号を推定するように更に構成され、
前記統計仮説検定ユニットは、前記位相補償された処理済みの複素信号に前記コヒーレントＧＬＲＴを適用するように更に構成される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置。
互いに対し相対的に動くように構成された、少なくとも送信ノード（１２０ｂ）及び受信ノード（１２０ｃ）を備える車両通信システム（１００）のマルチパスチャネルにおける見通し線（ＬＯＳ）状態及び非見通し線（ＮＬＯＳ）状態を識別する方法（５００）であって、前記送信ノードは、複数の非周期信号を送信するように構成され、前記受信ノードは、複数の時点において前記複数の非周期信号を受信するように構成され、分離距離だけ分離されるとともに相互に同期するように構成された第１のアンテナ及び第２のアンテナを備え、前記方法は、
前記複数の時点の各々において、前記第１のアンテナ及び前記第２のアンテナにおいて受信された各非周期信号にそれぞれ関連付けられた第１のチャネル推定値及び第２のチャネル推定値を推定すること（５１０）であって、前記第１のチャネル推定値及び前記第２のチャネル推定値の各々は、クラスターに配置されたマルチパス成分を有することと、
前記第１のチャネル推定値及び前記第２のチャネル推定値の各々におけるマルチパス成分のクラスターを識別すること（５２０）であって、前記識別されるクラスターは、残りのクラスターよりも時間的に早く受信されることと、
複素振幅成分及び１つ以上の複素位相成分を含む、前記識別されたクラスターの各々の複素表現を生成すること（５３０）であって、それによって第１の複素信号及び第２の複素信号を生成することと、
前記第２の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために前記第１の複素信号を処理すること（５４０）であって、それによって処理済みの第１の複素信号を作成することと、
コヒーレント一般化尤度比検定（ＧＬＲＴ）アルゴリズムを前記処理済みの複素信号に適用して（５５０）、ＬＯＳ状態又はＮＬＯＳ状態を識別することと、
を含む、方法。
前記識別することは、前記クラスターの到達時間を推定することを含む、請求項９に記載の方法。
前記処理することは、以下の関係式に従って、前記処理済みの第１の複素信号を作成することを含み、

ここで、

は、前記処理済みの第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、前記第２の複素信号である、請求項９又は１０に記載の方法。
前記処理することは、
前記第１の複素信号に関連付けられた位相成分と共通した位相成分を除去するために前記第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの第２の複素信号を作成することと、
以下の関係式に従って、前記処理済みの第２の複素信号を作成することであって、

ここで、

は、前記処理済みの第２の複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２は、前記第２の複素信号であることと、
を含む、請求項９又は１０に記載の方法。
前記処理することは、
第１の複素信号及び第２の複素信号において共通した位相成分を除去するために第１の複素信号及び第２の複素信号を処理し、それによって処理済みの合成信号を作成することと、
以下の関係式に従って、前記処理済みの合成複素信号を作成することであって、

ここで、

は、前記処理済みの合成複素信号であり、ｘ_ｒｘ１は、前記第１の複素信号であり、ｘ_ｒｘ２ ^＊は、前記第２の複素信号の複素共役であることと、
を含む、請求項９又は１０に記載の方法。
前記コヒーレントＧＬＲＴアルゴリズムは、以下の関係式に従って求められ、

ここで、Ｎは受信される非周期信号の数であり、ｘ_ｋは前記処理済みの複素信号であり、Ｈ０はＮＬＯＳ仮説であり、Ｈ１はＬＯＳ仮説であり、σは所定の閾値である、請求項９〜１３のいずれか一項に記載の方法。
前記ＧＬＲＴアルゴリズムを適用することの後に、所定の数の処理済みの複素信号を破棄することを更に含む、請求項１４に記載の方法。
前記処理済みの複素信号に曲線当てはめアルゴリズムを適用し、それによって、前記処理済みの複素信号の前記位相成分の経時的な変動を定義する最良適合曲線を生成することと、
前記複数の時点に基づいて、前記最良適合曲線から位相補償された処理済みの複素信号を推定することと、
前記位相補償された処理済みの複素信号に前記コヒーレントＧＬＲＴを適用することと、
を更に含む、請求項９〜１５のいずれか一項に記載の方法。