JP2020531824A - 誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するためのシステムおよび方法 - Google Patents

誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するためのシステムおよび方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2020531824A
JP2020531824A JP2020510547A JP2020510547A JP2020531824A JP 2020531824 A JP2020531824 A JP 2020531824A JP 2020510547 A JP2020510547 A JP 2020510547A JP 2020510547 A JP2020510547 A JP 2020510547A JP 2020531824 A JP2020531824 A JP 2020531824A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
radio
node
distance
nodes
error
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2020510547A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020531824A5 (ja
JP7410851B2 (ja
Inventor
イラムルト，トミ
セス，マヌ
Original Assignee
ロシックス・インコーポレイテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ロシックス・インコーポレイテッド filed Critical ロシックス・インコーポレイテッド
Publication of JP2020531824A publication Critical patent/JP2020531824A/ja
Publication of JP2020531824A5 publication Critical patent/JP2020531824A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7410851B2 publication Critical patent/JP7410851B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/318—Received signal strength
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/74—Systems using reradiation of radio waves, e.g. secondary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/76—Systems using reradiation of radio waves, e.g. secondary radar systems; Analogous systems wherein pulse-type signals are transmitted
    • G01S13/765—Systems using reradiation of radio waves, e.g. secondary radar systems; Analogous systems wherein pulse-type signals are transmitted with exchange of information between interrogator and responder
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0205—Details
    • G01S5/0244—Accuracy or reliability of position solution or of measurements contributing thereto
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0284—Relative positioning
    • G01S5/0289—Relative positioning of multiple transceivers, e.g. in ad hoc networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/20—Monitoring; Testing of receivers
    • H04B17/27—Monitoring; Testing of receivers for locating or positioning the transmitter
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/14—Determining absolute distances from a plurality of spaced points of known location
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W92/00—Interfaces specially adapted for wireless communication networks
    • H04W92/16—Interfaces between hierarchically similar devices
    • H04W92/18—Interfaces between hierarchically similar devices between terminal devices

Abstract

本明細書では、ネットワークアーキテクチャ内の無線ノードの位置を適応的に特定するためのシステムおよび方法が開示される。一例では、システムは、無線ネットワークアーキテクチャ内において、各々が既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと、各々が未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとを含む。第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために前記第１の複数の無線センサノードと前記第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、前記誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成される。【選択図】図８Ａ

Description

関連出願
本出願は、２０１７年８月２３日に出願された米国特許出願第１５／６８４，８９１号の利益を主張し、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０１５年８月１９日に出願され「メッシュベースの機能を備えたツリーネットワークアーキテクチャで無線センサノードの位置を特定するためのシステムと方法」と題された米国特許出願第１４／８３０，６６８号および２０１６年６月３日に出願され「複数の通信経路の存在下での正確な無線周波数位置特定のためのシステムと方法」と題された米国特許出願第１５／１７３，５３１号に関連し、これらは両方とも参照により本明細書に組み込まれる。
本発明の実施形態は、誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するシステムおよび方法に関する。
家庭用電化製品およびコンピュータ業界では、無線センサネットワークが長年にわたって研究されてきた。典型的な無線センサネットワークでは、１つ以上のセンサが無線と組み合わせて実装され、ネットワーク内に配備された１つ以上のセンサノードからのデータの無線収集を可能にする。各センサノードは１つ以上のセンサを含むことができ、センサノードの動作に電力を供給するための無線機と電源を含む。屋内無線ネットワーク内のノードの位置検出は、多くのアプリケーションで有用かつ重要である。
無線周波数測定を使用して実行される三角測量に基づく位置特定は、３次元空間内の無線装備オブジェクトの位置を特定するための魅力的な方法である。ＲＦベースの位置特定は、様々な方法で実行され得る。複数のオブジェクトペア間の距離は、個々のペアの距離に基づいて、三角測量法（最小二乗法、グローバル検索、勾配降下法など）を介して３次元空間内の相対位置を計算できるように特定する必要がある。例示的な実装には、ハブと複数のセンサノードが含まれる。なお、ハブがノードに置き換えられる可能性があり、実際、１つ以上のノードがハブに置き換えられる場合がある。距離は、ＲＦ通信を介したすべての個々のペア間の無線周波数技術を使用して推定される。距離が推定されると、三角測量を使用して、各オブジェクトの３次元空間内での相対位置を特定できる。少なくとも２つのオブジェクトの位置が実空間で既知の場合、ネットワーク内の各オブジェクトの絶対位置を特定できる。実際、ネットワーク内で１つのオブジェクト（ハブなど）の位置が、少なくとも１つの他のノードへの角度経路と共に既知の場合は、ネットワーク内の各オブジェクトの絶対位置を再度特定できる。
したがって、オブジェクトペア間の距離測定は、ＲＦベースの位置特定における重要なステップである。距離の推定は、様々な方法で実行できる。通信の信号強度（ＲＳＳＩ：Ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｏｆ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）をペア間で測定し、信号減衰の既知のモデルに基づいて距離を推定するために使用できる。飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）は、オブジェクト間で送信される信号について測定でき、距離は既知の伝搬遅延モデルに基づいて推定できる。さらに、信号強度の角度変動の分解能に基づいて、到来角（ＡＯＡ：Ａｎｇｌｅ ｏｆ ａｒｒｉｖａｌ）を推定できる。これらのうち、ＲＳＳＩは減衰の変動により誤差を起こしやすいことが多く、そのため、距離推定ではＴＯＦほど魅力的ではない。
ＴＯＦベースの距離推定は、反射により２つのオブジェクト間に複数の経路が存在するため、誤差の影響を受けやすくなる。この状況では、反射経路が直接経路よりも長いため、推定経路が実際の経路よりも長いと検出される場合がある。システムが反射経路に基づいてＴＯＦを推定すると、三角測量に誤差が導入される。
本発明の一実施形態について、ネットワークアーキテクチャ内における無線センサノードの位置を特定するためのシステムおよび方法が本明細書で開示される。一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内におけるノードの位置特定のためのシステムは、各々が既知の位置と、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードを含む。このシステムはまた、各々が未知の位置と、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第２の複数の無線センサノードとを含む。第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために第１の複数の無線センサノードと第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内の無線センサノードの位置特定のためのコンピュータ実装方法は、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定することを含む。この方法は、各距離推定値の誤差指標情報を特定することと、誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択することと、適応的に選択された距離推定値に基づいて、第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定することとをさらに含む。
本発明の実施形態の他の構成および利点は、添付の図面および以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
本発明の実施形態は、添付図面の図に限定ではなく例として示されており、同様の参照番号は同様の要素を示す。
一実施形態に係る無線ノードの例示的なシステムを示す。 一実施形態に係る、通信用の複数のハブを有する非対称ツリーおよびメッシュネットワークアーキテクチャを備えたシステムを示す。 一実施形態に係る飛行時間測定システムを示す。 一実施形態に係る飛行時間測定システムのブロック図を示す。 一実施形態に係る距離推定に使用される完全同期システムを示す。 一実施形態に係る、記録されたＲＦ信号のパケットが、デバイス５１０から送信された信号の時間シフトされたバージョンである方法を示す。 一実施形態に係る理想的なチャネルの位相応答を示す。 一実施形態に係る非理想的なチャネルの位相応答を示す。 一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することによりノードの位置推定値を特定する位置特定方法を示す。 一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することによりノードの位置推定値を特定する位置特定方法を示す。 一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することによりノードの位置推定値を特定する位置特定方法を示す。 別の一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することにより、ノードの位置推定値を特定するための位置特定方法を示す。 別の一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することにより、ノードの位置推定値を特定するための位置特定方法を示す。 別の一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することにより、ノードの位置推定値を特定するための位置特定方法を示す。 一実施形態に係る、電力コンセント用のオーバーレイ１５００として実装されるハブの例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係る、電力コンセント用のオーバーレイとして実装されるハブのブロック図の分解図の例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係る、コンピュータシステム、機器、または通信ハブ内に配備するためのカードとして実装されるハブの例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係る、コンピュータシステム、機器、または通信ハブ内に配備するためのカードとして実装されるハブ９６４のブロック図の例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係る、機器（例えば、スマート洗濯機、スマート冷蔵庫、スマートサーモスタット、他のスマート機器など）内に実装されたハブの例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係る、機器（例えば、スマート洗濯機、スマート冷蔵庫、スマートサーモスタット、他のスマート機器など）内に実装されたハブ１６８４のブロック図の分解図の例示的な一実施形態を示す。 一実施形態に係るセンサノードのブロック図を示す。 一実施形態に係る、ハブを有するシステムまたは機器１８００のブロック図を示す。
本明細書では、複数の通信経路が存在する場合の正確な無線周波数位置特定のためのシステムおよび方法を開示する。一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内におけるノードの位置特定のためのシステムは、各々が既知の位置と、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードを含む。このシステムはまた、各々が未知の位置と、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第２の複数の無線センサノードとを含む。第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために第１の複数の無線センサノードと第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
無線センサネットワークの様々なアプリケーションでは、ネットワーク内のセンサノードの位置を特定することが望ましい場合がある。例えば、そのような情報は、セキュリティカメラ、運動センサ、温度センサ、および当業者には明らかな他のそのようなセンサなどのセンサの相対位置を推定するために使用され得る。そして、この情報を使用して、温度のマップ、運動経路、マルチビュー画像キャプチャなどの拡張情報を生成できる。したがって、特に屋内環境において、無線ネットワーク内のノードの正確で、低電力で、コンテキストを意識した位置特定を可能にする位置特定システムおよび方法が望まれる。この目的のために、屋内環境には、同様の問題（例えば、近くの壁の存在など）が存在する可能性のある建物やその他の構造物の周辺地域など、屋内に近い環境も含まれると想定される。
無線センサネットワークは、家、アパート、オフィス、商業ビルを含む屋内環境、および駐車場、歩道、庭園などの近くの外部の位置で使用するために説明されている。無線センサネットワークはまた、電源を備えたあらゆるタイプの建物、構造物、エンクロージャ、乗り物、ボートなどでも使用できる。センサシステムは、長い通信距離を維持しながら、センサノードの良好な電池寿命を提供する。
本発明の実施形態は、屋内環境内における位置検出のためのシステム、装置、および方法を提供する。参照により本明細書に組み込まれる、２０１５年８月１９日に出願された米国特許出願第１４／８３０，６６８号は、ＲＦベースの位置特定の技術を開示する。具体的には、システム、装置、および方法は、位置特定が必要な場合の経路長推定のための周期的なメッシュベースの構成との通信にツリーネットワーク構造を主に使用する無線センサネットワーク内で位置特定を実行する。無線センサネットワークは、位置特定の精度を向上させると同時に、位置特定に高周波を使用し、通信により低い周波数を使用することで、屋内通信の良好な質を提供する。
ツリー状の無線センサネットワークは、無線信号受信機能に関連する電力要件の低減により、多くのアプリケーションにとって魅力的である。例示的なツリー状のネットワークアーキテクチャは、２０１５年１月２９日に出願された米国特許出願第１４／６０７，０４５号、２０１５年１月２９日に出願された米国特許出願第１４／６０７，０４７号、２０１５年１月２９日に出願された米国特許出願第１４／６０７，０４８号、および２０１５年１月２９日に出願された米国特許出願第１４／６０７，０５０号に記載されており、これらは参照により全体として本明細書に組み込まれる。
よく使用される別の種類の無線ネットワークは、メッシュネットワークである。このネットワークでは、１つ以上のネイバー間で通信が行われ、その後、マルチホップアーキテクチャを使用してネットワークに沿って情報が渡される。これは、情報がより短い距離で送信されるため、送信電力要件を低減するために使用できる。一方、マルチホップ通信方式を有効にするには受信無線機を頻繁にオンにする必要があるため、受信無線機の電力要件が増加する可能性がある。
無線ネットワーク内のノード間の信号の飛行時間の使用に基づいて、信号伝搬の速度が比較的一定であるという事実を活用することにより、無線ネットワーク内のノードの個々のペア間の距離を推定することができる。本ネットワークアーキテクチャの実施形態は、経路長の複数のペアを測定し、三角測量を実行し、次いで三次元空間内の個々のノードの相対位置を推定することを可能にする。
図１は、一実施形態に係る無線ノードの例示的なシステムを示す。この例示的なシステム１００は、無線ノード１１０〜１１６を含む。ノードは、通信１２０−１３０と双方向に通信する（例えば、ノード識別情報、センサデータ、ノードステータス情報、同期情報、位置特定情報、無線センサネットワークに関するその他の情報、飛行時間（ＴＯＦ）通信など）。飛行時間測定値の使用に基づいて、ノードの個々のペア間の経路の長さ（距離の推定など）を推定できる。例えば、ノード１１０と１１１の間の個々の飛行時間の測定は、ノード１１０からノード１１１へ既知の時間に信号を送信することにより達成され得る。ノード１１１は、信号を受信し、通信１２０の信号の受信のタイムスタンプを記録し、そして例えば、リターン信号の送信のタイムスタンプと共に、リターン信号をＡに送り返すことができる。ノード１１０は信号を受信し、受信のタイムスタンプを記録する。これらの２つの送信および受信のタイムスタンプに基づいて、ノード１１０と１１１間の平均飛行時間を推定できる。このプロセスを複数回、複数の周波数で繰り返して、精度を改善し、特定の周波数での劣悪なチャネル品質による劣化を排除または低減できる。一連の経路長は、様々なノードペアに対してこのプロセスを繰り返すことで推定できる。例えば、図１では、経路長は、ＴＯＦ １５０〜１６０である。次に、幾何モデルを使用して、三角測量のようなプロセスに基づいて個々のノードの相対位置を推定できる。
一実施形態では、ノードの位置推定値を特定するための位置特定方法は、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することを含む。誤差閾値を超えるこれらの距離推定値の誤差指標に基づいて、１つ以上の距離推定値を除外できる。
この三角測量プロセスは、ノードとハブ間の経路長のみを測定できるため、ツリー状のネットワークでは実行できない。そのため、これによって、ツリーネットワークの位置特定機能が制限される。位置特定を可能にしながらツリーネットワークのエネルギーの利点を維持するために、本発明の一実施形態では、通信のためのツリーネットワークは、位置特定のためのメッシュ状ネットワーク機能と組み合わされる。メッシュ状のネットワーク機能で位置特定が完了すると、ネットワークはツリー状の通信に戻り、ノードとハブ間の飛行時間のみが定期的に測定される。これらの飛行時間が比較的一定に保たれていれば、ネットワークはノードが移動せず、メッシュベースの位置特定を再実行しようとしているエネルギーを無駄にしないと推測する。一方、ツリーネットワークで経路長の変化が検出されると、ネットワークはメッシュベースのシステムに切り替わり、ネットワーク内の各ノードの位置を特定するために再度三角測量を行う。
図２は、一実施形態に係る、通信用の複数のハブを有する非対称ツリーおよびメッシュネットワークアーキテクチャを備えたシステムを示す。システム７００は、無線制御デバイス７１１を有する中央ハブ７１０、無線制御デバイス７２１を有するハブ７２０、無線制御デバイス７８３を有するハブ７８２、および無線制御デバイスｎを有するハブｎを含む追加のハブを含む。図示されていない追加のハブは、中央ハブ７１０、他のハブと通信することができるか、または追加の中央ハブとすることができる。各ハブは、他のハブおよび１つ以上のセンサノードと双方向に通信する。ハブはまた、デバイス７８０（クライアントデバイス、モバイルデバイス、タブレットデバイス、コンピューティングデバイス、スマート機器、スマートテレビなど）を含む他のデバイスと双方向に通信するように設計されている。
センサノード７３０、７４０、７５０、７６０、７７０、７８８、７９２、ｎ、およびｎ＋１（または終端ノード）はそれぞれ、無線デバイス７３１、７４１、７５１、７６１、７７１、７８９、７９３、７５８、および７５３を含む。センサノードは、上位レベルのハブまたはノードとのアップストリーム通信のみがあり、別のハブまたはノードとのダウンストリーム通信がない場合、終端ノードである。各無線デバイスには、ハブまたは他のセンサノードとの双方向通信を可能にするための送信機と受信機（またはトランシーバ）を備えたＲＦ回路が含まれる。
一実施形態では、中央ハブ７１０は、ハブ７２０、７８２、ハブｎ、デバイス７８０、およびノード７６０および７７０と通信する。これらの通信には、無線非対称ネットワークアーキテクチャ内の通信７２２、７２４、７７４、７７２、７６４、７６２、７８１、７８４、７８６、７１４、および７１２が含まれる。無線制御デバイス７１１を有する中央ハブは、ノードのグループおよび各グループに対して保証された時間信号を割り当てることを含む無線非対称ネットワークアーキテクチャを制御および監視するために、他のハブに通信を送信し、他のハブから通信を受信するように構成される。
ハブ７２０は、中央ハブ７１０と通信し、センサノード７３０、７４０、および７５０とも通信する。これらのセンサノードとの通信には、通信７３２、７３４、７４２、７４４、７５２、および７５４が含まれる。例えば、ハブ７２０の観点から、通信７３２はハブによって受信され、通信７３４はセンサノードに送信される。センサノード７３０の観点から、通信７３２はハブ７２０に送信され、通信７３４はハブから受信される。
一実施形態では、中央ハブ（または他のハブ）は、ノード７６０および７７０をグループ７１６に、ノード７３０、７４０、および７５０をグループ７１５に、ノード７８８および７９２をグループ７１７に、ノードｎおよびｎ＋１をグループｎに割り当てる。別の一例では、グループ７１６および７１５は単一のグループに結合される。
図１〜図２に示すアーキテクチャを使用することで、長い電池寿命を必要とするノードは、通信に費やされるエネルギーを最小限に抑え、ツリー階層の上位レベルのノードは、利用可能なエネルギー源を使用して実装されるか、その代わりに、より高い容量を提供する電池を使用するか、より短い電池寿命を提供することができる。電池で動作する終端ノードでの長い電池寿命の達成を促進するために、それらのノードとそれらの上位レベルの相当物（以下、最下位レベルハブと呼ぶ）間の通信は、最下位レベルのハブと終端ノードとの間で最小限の送受信トラフィックが発生するように確立され得る。
一実施形態では、ノードは、ほとんどの時間（例えば、時間の９０％超、時間の９５％超、時間の約９８％または９９％超）を低エネルギーの非通信状態で費やす。ノードが起動して通信状態に入ると、ノードはデータを最低レベルのハブに送信するように動作可能になる。このデータには、ノード識別情報、センサデータ、ノードステータス情報、同期情報、位置特定情報、および無線センサネットワークに関するその他のそのような情報が含まれる。
ＲＦに基づいて２つのオブジェクト間の距離を特定するには、測距測定を実行する（つまり、ＲＦ通信を使用してオブジェクトのペア間の距離を推定する）。これを実現するために、１つのデバイスから別のデバイスにＲＦ信号が送信される。図３は、一実施形態に係る飛行時間測定システムを示す。図３に示すように、送信デバイス３１０はＲＦ信号３１２を送信し、受信デバイス３２０はＲＦ信号３１２を受信する。ここで、例示的な無線ネットワークでは、デバイス３１０はハブまたはノードであってもよく、デバイス３２０もハブまたはノードであってもよい。
図４は、一実施形態に係る飛行時間測定システムのブロック図を示す。受信デバイス（例えば、デバイス３２０）は、送信デバイス（例えば、デバイス３１０）からの送信を受信し、ＲＦ信号４１２を処理して、粗分解能推定器４４０を使用して少なくとも１つの粗推定値４４２と、精密分解能推定器４５０を使用して無線による２つのデバイス間の伝搬遅延の少なくとも１つの精密推定値４５２を生成する。次いで、システム４００は、コンバイナ４６０を利用して、粗時間推定値４４２と精密時間推定値４５２とを組み合わせて、正確な飛行時間測定値４７０を生成する。図４に示すように、その後、この飛行時間測定値４７０に光速度を掛けて距離を計算できる。
飛行時間測定は、ネットワーク内の動作のタイミングに本質的に敏感であるため、測定を実行するデバイスのクロッキングが重要である。図５は、一実施形態に係る距離推定に使用される完全同期システムを示す。完全同期システム５００、すなわち、両方のデバイスが同じクロック基準を共有する場合、デバイス５１０はまず、時間Ｔ１でデバイス５２０にＲＦ信号５１２（例えば、パケットを有するＲＦ信号）を送信する。パケットは、時間Ｔ２でデバイス５２０に到達し、この時間Ｔ２を登録するためにデバイス５２０のパケット検出アルゴリズムをトリガーする。同期システムであるため、飛行時間の粗い推定値はＴ２−Ｔ１として計算できる。ただし、この測定の分解能は、サンプリングクロックの時間分解能によって制限され、サンプリングクロックの周波数はｆｓ、時間分解能はＴｓである。時間分解能を図６に示す。ここで、サンプリングクロックは、システムの時間推定の最大精度を表し、例示的なシステムでは、送信または受信のタイミングを検出するために使用される回路を制御するために使用されるクロックの周波数によって設定され得る。例えば、サンプリングクロックが１００ＭＨｚの場合、この測定の分解能は１０ナノ秒（ｎｓ）になり、これは約１０フィートの精度に相当する。
この精度を改善するために、デバイス５２０でＲＦ信号５１２を記録および分析することができる。図６は、一実施形態に係る、記録されたＲＦ信号のパケットが、デバイス５１０から送信された信号の時間シフトされたバージョンである方法を示す。サンプルクロック時間間隔（Ｔｓ）で、Ｔ２でＲＦ信号５１２のパケット５１４が検出される。受信パケット５１４の真の始まりは、Ｔ２よりも早いサンプリングクロック周期の端数周期（例えば、ΔＴ）である。
複数の方法を使用して、この端数周期（例えば、ΔＴ）を推定できる。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用して時間領域信号を周波数領域に変換し、元の信号のスペクトルで除算して、チャネルの周波数応答を取得できる。直交周波数分割多重化（ＯＦＤＭ）ベースのシステムでは、この情報はチャネル検知情報（ＣＳＩ）から取得することもできる。理想的な無線チャネルでは、周波数領域のチャネル応答は以下である。
Ｈ（ｆ）＝Ａｅｊ２πｆΔＴ
ここで、Ａはチャネルの損失、ΔＴはチャネルの遅延である。図７Ａは、一実施形態に係る理想的なチャネルの位相応答を示す。垂直軸上の位相２０２および水平軸上の周波数２０４のプロットは、理想的なチャネル２１０を、２π＊ΔＴに対応する傾きを有する直線として示している。
ΔＴとＴ２−Ｔ１を組み合わせると、次のように正確な距離推定を確立できる。
距離＝（Ｔ２−Ｔ１−勾配／（２π））ＸＣ
ここで、Ｃは光速である。
理想的でないチャネルの場合、環境からの複数の反射があり、全体的なチャネル応答は次のように注釈できる。
Ｈ（ｆ）＝ΣＡｋｅｊ２πｆΔＴｋ
ここで、Ａｋは各経路の振幅、ΔＴｋは各経路の遅延である。その結果、チャネル応答は位相が直線と異なる。図７Ｂは、一実施形態に係る非理想的なチャネルの位相応答を示す。垂直軸上の位相２５２と水平軸上の周波数２５４のプロットは、理想的でないチャネル２６０を示している。
マトリクスペンシル、ＭＵＳＩＣなどの高度なアルゴリズムを使用して、複数の経路の最小遅延（ΔＴｋ）を推定することができ、この抽出された最小遅延から距離を計算できる。
距離＝（Ｔ２−Ｔ１−Ｓ｛Ｈ（ｆ）｝）×Ｃ
ここで、Ｓ｛Ｈ（ｆ）｝は、チャネル応答測定からの最小遅延抽出の結果である。つまり、ｍｉｎ｛ΔＴｋ｝に等しくなければならない。
システムを粗推定と精密推定に分けることにより、高効率と高性能を同時に実現できる。粗時間推定器は、精度は低下するが、長距離をカバーできる。また、このような低い精度要件により、この推定器は干渉およびマルチパスの影響を受けにくくなる。これは、飛行時間測定の重要な誤差源である。粗時間推定を特定するために使用できる複数の方法がある。例えば、信号が送信された時間と信号が受信された時間を示すタイムスタンプから粗い時間を抽出できる。あるいはまた、複数の搬送周波数で受信した信号の位相の測定値は、中国の剰余定理を使用して展開して、粗遅延を推定できる。粗遅延を推定するために、特定の不均一搬送周波数のセットを使用した不均一離散フーリエ変換も使用できる。
一方、高分解能推定器は比較的短い範囲をカバーするだけでよいため、システムに必要なコンピューティングリソースが削減される。精密な推定は、１つの粗サンプル期間の最大遅延をカバーするためにのみ必要である。高度なアルゴリズムをこの推定器に適用して、干渉およびマルチパス環境でのパフォーマンスを改善することもできる。この精密な推定値はまた、複数の方法を使用して導出することもできる。例えば、受信信号と理想的なバージョンの信号との相互相関から導出できる。また、受信信号を使用したチャネル推定から導出することもできる。チャネル推定は、位相の勾配、逆ＦＦＴ、マトリクスペンシル、ＭＵＳＩＣ、またはその他の方法を使用して、精密な遅延推定に変換できる。
線形代数では、マトリクスペンシルは複素変数λを有する行列値関数として定義される。
Ｌ（λ）＝Σ λｉＡｉ
測距測定のコンテキストでは、チャネル応答の形式は、
Ｈ（ｆ）＝Ｈ（ｎ＊ｆｓｕｂ）＝ΣＡｋｅｊ２πｆΔＴｋ＝ΣＡｋ（ｅｊ２πｆｓｕｂΔＴｋ）ｎ＝ΣＡｋ（λ）ｎ
の同様のフォーマットを有し、ここで、周波数領域の測定は、ｆｓｕｂ（サブキャリア周波数）で等間隔に配置された周波数で実行される。
したがって、マトリクスペンシル法を使用して、そのようなシステムの極（λ）を抽出して使用することができる。すべての可能な極（λｋ）が測定から抽出されると、各時間遅延は次のように計算できる。
ΔＴｋ＝ｌｏｇ（λｋ）／（ｊ ２π ｆｓｕｂ）
別の一実施形態では、多重信号分類（ＭＵＳＩＣ：ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｉｇｎａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）アルゴリズムが使用され得る。ＭＵＳＩＣは、高調波信号の合計からなる信号モデリングに基づく。
Ｘ（ｎ）＝ΣＡｋｅｊ＊ｗｋ＊ｎ
マトリクスペンシルの場合と同様に、チャネル応答は次のように記述できる。
Ｈ（ｆ）＝Ｈ（ｎ＊ｆｓｕｂ）＝ΣＡｋｅｊ＊２πｆ＊ΔＴｋ＝ΣＡｋ ｅｊ＊２π＊ｆｓｕｂ＊ΔＴｋ＊ｎ
次に、アルゴリズムは測定結果Ｘ（ｎ）に基づいてＡｋとｗｋを抽出し、遅延要素は次のように計算できる。
ΔＴｋ＝ｗｋ／（２π ｆｓｕｂ））
合計経路遅延を推定する前に、チャネル推定を粗遅延推定と組み合わせることもできる。粗遅延は、線形位相シフトとしてチャネル推定に追加できる。同期の場合は次の通りである。
Figure 2020531824
Figure 2020531824
非同期システムの場合、計算されたクロック位相オフセットはまた、順方向または逆方向のチャネル推定値に対する線形位相シフトの加算または減算としても適用される。
Figure 2020531824
または
Figure 2020531824
または
Figure 2020531824
次に、マトリクスペンシル、ＭＵＳＩＣ、またはその他の方法を、粗チャネル推定＋精密チャネル推定に適用できる。これにより、推定された経路はすべて、距離０を基準にした実際の距離とすることができる。これは、偽の短い経路の除去と見通し線経路の選択に役立つ。
ノードに同期クロックがある場合、複数のパケットまたは複数の無線伝送にわたって（粗遅延補正の有無にかかわらず）チャネル推定値を平均化できる。この平均化は、マトリクスペンシル、ＭＵＳＩＣ、またはその他の経路推定方法を使用する前に実行できる。複数のチャネル推定値がチャネルの変化（チャネルコヒーレンス時間）に対して迅速に測定される限り、チャネル推定値の平均化により信号対雑音比（ＳＮＲ）が向上する。ＳＮＲを高くすると、経路推定の精度が向上し、より弱い経路をノイズと区別できる。
非同期システムでは、上記の位相オフセット補正方法により、複数のチャネル推定値を平均化することもできる。乗算法を使用する場合、結合されたチャネル応答Ｈ（ｆ）２またはＨｔｏｔ（ｆ）２は、複数の伝送にわたって平均化できる。除算法を使用する場合、Ｈｔｏｔ（ｆ）は複数の伝送にわたって平均化できる。
本明細書で説明するシステムでは、ノイズ、数値誤差、およびその他のそのような制限により、誤った遅延が推定される可能性がある。実際の時間よりも長い遅延が推定される場合、最短の遅延のみが距離関連の遅延計算に使用されるため、時間遅延の結果には影響しない。一方、飛行時間よりも短い遅延が推定される場合、実際の飛行時間遅延と誤解される可能性がある。したがって、時間遅延の推定精度を向上させるために、偽の短い経路を排除することが重要である。したがって、一実施形態では、この誤差を修正するシステムが実装される。
一実施形態では、システムは、ノード間の距離推定値の誤った測定値を認識し、距離推定値の誤った測定値を使用することなく、または距離推定値の誤った測定値を強調解除することなく、ノードの位置を計算または再計算する。
一例では、距離推定値の少なくとも１つの誤った測定値は、誤差閾値よりも大きい誤差指標情報の誤差指標に基づいて、位置推定値の使用から除外することができる。誤差指標情報は、測定された距離推定値（例えば、飛行時間情報）と、位置からのノード間の計算された距離推定値との差と、三角測量を使用した位置推定値とに基づいて特定できる。
ノード間の距離推定値の誤差指標は、距離測定の質（例えば、ＲＳＳＩ、推定された極から生成されたチャネル応答と測定された応答間のフィッティングの質、推定見通し線信号の振幅など）と相関する可能性のある重み係数で重み付けできる。
無線環境では、自由空間経路損失（ｆｒｅｅ−ｓｐａｃｅ−ｐａｔｈ−ｌｏｓｓ）で説明されるように、信号の振幅は距離と共に二次的に減少する。したがって、遅延推定アルゴリズムから推定されたより短い経路は、より高い振幅を有すると予想される。次に、この事前知識を使用して、誤った短い経路推定値を排除する。受信信号の振幅は、推定距離の２乗に推定振幅を掛けることで正規化できる。この正規化された振幅が特定の閾値よりも低い場合、この経路の推定はノイズまたはアルゴリズムの制限によるものであることを示すため、排除することができる。
実際には、実際の信号強度は、壁、窓、反射などを含む経路上で発生する追加の損失にも依存する。閾値は、これらの要因による予想される損失に応じて設定され得るか、経験的データに応じて設定され得る。
ネットワーク上の様々なペア間の距離が確立されると、ネットワークの様々なメンバーの相対位置および／または絶対位置を推定するために、情報をネットワークの１つ以上のメンバーまたはネットワーク外のシステムに渡すことができる。これは、様々な手法を使用して実行できる。例えば、当業者に周知のように、三角測量法が使用されてもよい。最小二乗法などの誤差最小化手法を使用して、精度を改善し、位置推定の誤差を減らすことができる。そのような方法は、様々なペアの距離推定で生成される冗長情報を利用することにより、本明細書で説明される実施形態における距離推定に関連する誤差を低減するために使用され得る。特定された測距データに基づいて位置特定を実行するために使用できる他の手法には、多次元スケーリング、セルフポジショニングアルゴリズム、地形アルゴリズム、協調マルチラテレーション、分散最尤法、双曲線位置修正、モバイル地理分散位置特定、弾性位置特定アルゴリズム、他のそのようなアンカーフリーおよびアンカーベースの位置特定アルゴリズムが含まれる。
本明細書で特定された位置特定情報は、無線センサネットワークの動作を促進または改善するために使用され得る。例示的な無線センサネットワークは、２０１５年８月１９日に出願された米国特許出願第１４／９２５，８８９号に開示されており、参照により本明細書に組み込まれる。位置特定は、ネットワーク内で論理的および／または機能的関係を確立するために使用できる。例示的な一実施形態では、位置特定情報を使用して、図２に示すような通常のツリー状ネットワークのコンスタレーションとのノード間通信を可能にするセンサネットワーク内のコンスタレーションメンバーシップを定義することができる。この実施形態では、位置特定は、同じコンスタレーション内にあるように割り当てられるべきノードを識別するために使用される。そして、これらは、ハブを経由せずに互いに直接通信できる。この方法の利点は、三角測量の計算に耐える距離推定の誤差がネットワークの壊滅的な障害を引き起こさず、むしろ、せいぜい、これらの誤差はコンスタレーションの誤った割り当てを引き起こすことである。重複するコンスタレーション割り当てまたは緩やかなコンスタレーション割り当てルールをさらに使用して、これが望ましくない方法でネットワークパフォーマンスに影響を与えるのを防ぐことができる。
一実施形態では、位置アルゴリズムはアンカーベースの三角測量を含む。アンカーベースのシステムでは、アンカーノード（例えば、ハブ、センサ、デバイスなど）の位置は既知である。他のデバイスの未知の位置は、アンカーの既知の位置、ならびに各デバイスと各アンカー間の測定距離（例えば、距離推定値）に基づいて計算される。これらの未知のデバイスの位置は、同じ手順で１つずつ計算される。各デバイスについて、アンカーｉを使用した距離測定は次の通りである。
Figure 2020531824
ここで、ｘｉ、ｙｉ、およびｚｉはｉ番目のアンカーの座標である。ｄｉは、未知のデバイスとｉ番目のアンカーとの間の測定距離である。ｘ、ｙ、およびｚは、推定の目標である未知のデバイスの座標である。ｎｉは誤差である。推定に様々な誤差関数を設定することにより、線形最小二乗法を使用して未知のデバイスの位置（ｘ、ｙ、ｚ）を計算できる。
アンカーノードからの少なくとも１つの距離測定に誤差がある場合、未知の位置を有するデバイスの計算された位置は正確ではない可能性がある。この例では、無線システムはノード間の距離の一部を測定し、これらの測定距離を使用して、アンカーノード間測定を使用して計算された位置を調整できる。この方法を使用すると、個々の距離測定の誤差の指標も検索および集計できる。
誤差指標が誤差閾値よりも大きい距離推定値を除外して、位置アルゴリズムを使用して位置推定値を改善できる。
位置アルゴリズムの初期位置推定値は、ノードが物理的に配置されて無線ネットワークアーキテクチャを形成している環境の既知のマップと比較することもできる。マップが不利なノードからノードまたはノードからアンカーのペアを示す場合、これらのペアは除外されるか、位置アルゴリズムに対して低い強調を与える。不利な点には、壁、大きな物体、干渉などが含まれる。マップ情報を使用して、不可能な位置を特定したり、特定のノードの地形を強制したりすることもできる（例えば、ノードは壁にのみ配置でき、ノードは壁から離れた位置にのみ配置できる、など）。
別の一実施形態では、アンカーレス三角測量セットアップの場合、どのデバイスにも既知の位置はない。アルゴリズムは、デバイスのペア間の距離測定を使用して、各デバイスの相対位置を特定する必要がある。目標は、距離測定の全体的な誤差を最小限に抑えるために、すべてのデバイスの相対位置を見つけることである。インクリメンタルアルゴリズムとコンカレントアルゴリズムを含む、複数のタイプのアルゴリズムがある。インクリメンタルアルゴリズムは、デバイスの小さなセットから始まり、距離測定に基づいて位置を計算する。その後、デバイスの小さなセットは、他のデバイスのアンカーノードとして使用される。それは単純なアルゴリズムであるが、先のノードの位置を更新する高度なアルゴリズムを使用しても、先に計算されたノードの誤差が後のノードに容易に伝播されるという欠点がある。
すべての位置を同時に推定して、インクリメンタルアルゴリズムよりも低い誤差でグローバルな最適化を実現するコンカレントアルゴリズムにより、インクリメンタルアルゴリズムの問題をコンカレントアルゴリズムは解決する。通常、反復プロセスを使用してデバイスの位置を更新するため、より多くの計算能力とメモリを使用しながら収束するまでにより長い時間が掛かる。
図８Ａ、図８Ｂ、および図８Ｃは、一実施形態に係る、誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することによりノードの位置推定値を特定する位置特定方法を示す。方法８００の動作は、処理回路または処理ロジックを含む無線デバイス、ハブ（例えば、装置）の無線制御デバイス、またはシステムによって実行され得る。処理ロジックには、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステムまたは専用マシンまたはデバイス上で実行されるものなど）、または両方の組み合わせが含まれ得る。一実施形態では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータが方法８００の動作を実行する。様々な計算に関連するアルゴリズムは、距離測定に関連する関連データが送信されるリモートコンピュータ内で実行され得る。リモートデバイスまたはコンピュータは、複数の無線ノードを有する無線ネットワークアーキテクチャとは異なる位置にあってもよい。リモートデバイスまたはコンピュータは、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信する特定のノードとは異なる無線ネットワークアーキテクチャ内の位置にあってもよい。
既知の位置を有する第１の複数の無線ノード（例えば、アンカーノード）および未知の位置を有する第２の複数の無線ノードを有する無線ネットワークアーキテクチャは、ノードの一部がある期間（例えば、所定の期間、位置特定に十分な期間など）にメッシュベースのネットワークアーキテクチャとして構成され得るように動作８０１でハブにより初期化される。
動作８０２では、無線周波数（ＲＦ）回路および少なくとも１つのアンテナを有する第１の複数の無線ノード（例えば、−、アンカーノードなど）のうちの１つの無線ノードは、無線ネットワークアーキテクチャ（例えば、無線非対称ネットワークアーキテクチャ）内の第２の複数の無線ノード（例えば、無線センサノード）のうちの無線ノードに通信を送信し、また位置特定のために第２の複数の無線ノードのうちの無線ノードから通信を受信して、無線ネットワークアーキテクチャ内で無線ノードのＲＦ回路との双方向通信を可能にする。動作８０３では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータは、第１の複数の無線ノードのうちの無線ノード（例えば、第１のアンカーノード）と第２の複数のセンサノードのうちの少なくとも１つの無線ノード（例えば、第１の無線ノード、第２の無線ノードなど）との間の距離推定値を特定する。一例では、動作８０３は、第１の複数の無線ノード（例えば、第１のアンカーノード）のうちの無線ノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。
動作８０４では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータは、第１の複数のノードのうちの他のアンカーノードが距離推定を必要とするかどうかを判定する。そうでない場合、方法は動作８０５に進む。そうである場合、方法は、第１の複数の無線センサノードのうちの任意の追加のアンカーノードおよび第２の複数の無線ノードのうちの少なくとも１つの無線ノードに対して動作８０１〜８０３を実行することに進む。一例では、動作８０３は、第２のアンカーノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。別の一例では、動作８０３は、第３のアンカーノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。
既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定は、複数の経路を含み得る。複数の経路は、少なくとも１つの距離推定値またはすべての距離推定値に含めることができる。一例では、推定された最短経路距離（例えば、見通し線距離、直接経路距離、直接距離）、ならびに距離推定のための測距アルゴリズムで計算された他の経路距離が、位置特定のための位置アルゴリズムに含まれる。各経路の潜在的な位置が計算される。アンカーノード（またはすべてのアンカーノード）の特定の閾値について距離推定が完了すると、方法は、動作８０５で、第２の複数のセンサノードの第１のセンサノードの位置推定値を特定するために進む。
動作８０６では、無線ノード（例えば、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータ）の処理ロジックは、各距離推定値および推定値に含まれる複数の経路の誤差指標情報を特定する。
一実施形態では、誤差指標情報は、既知の位置を有する第１のノードと未知の位置を有する第２のノードとの距離推定値と、第１および第２のノード間の三角測量に基づいて計算された距離との差に基づいて特定される誤差指標を含む。
動作８０７では、無線ノード（アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはデータが提供されたリモートデバイスまたはコンピュータ）の処理ロジックは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値を超えている誤差指標を有する距離推定値を除去する。一実施形態では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。一例では、最大の誤差指標を有する距離推定値が排除される。
動作８０８では、無線ノードの、ネットワーク上の他のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、誤差指標情報に基づいて、位置特定（例えば、第１のセンサノードの位置特定）の距離推定値のサブセットを適応的に選択する。一例では、処理ロジックは、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択する。この例では、距離の推定値と、誤差閾値よりも大きい関連する誤差指標は、位置特定を特定するために選択されない。
別の一例では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加の重み係数を誤差指標に適応的に適用して、（例えば、ＲＳＳＩ、推定された極から生成されたチャネル応答と測定された応答との間のフィッティングの質、推定見通し線信号の振幅に基づいて）距離測定の質が低い距離推定値を強調解除する。
動作８１０では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数の無線センサノードのうちの第１の無線ノードの位置情報（例えば、位置推定値）を、適応的に選択された距離推定値に基づいて２回目に特定する。一例では、無線ノードの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定する。
動作８１２では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加のセンサノード（例えば、第２のセンサノード、第３のセンサ）の位置情報を計算する必要があるかどうかを判定する。そうでない場合、方法は動作８１４に進む。そうである場合、方法は動作８０１に戻り、第２の複数のセンサノードのうちの各センサノードの位置推定が完了するまで動作８０１〜８１０（または動作８０１〜８１０のサブセット）を繰り返す。
一例では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値を除外して、無線ノード（例えば、第２の複数の無線センサノード）の位置情報の特定を少なくとも１回繰り返す。任意で、既知の位置を有する少なくとも１つの無線センサノードもまた除外される。
動作８１４では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数のセンサノードのうちの第１のセンサノードに測距するための命令を提供する。動作８１５では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数のセンサノードのうちの第２のセンサノードに測距するための命令を提供する。動作８１６では、第２の複数のセンサノードのうちの第１および第２のセンサノードは、測距目的で通信（例えば、双方向信号）を送受信する。動作８１７では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、双方向信号と位置情報に基づいて第１と第２のセンサノード間の距離推定値を特定する。
動作８１８では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加のセンサノードに距離推定が必要かどうかを判定する。そうである場合、方法は、第２の複数のセンサノードのうちの追加のセンサノード（例えば、第３のセンサノード、第４のセンサノード）について動作８１４〜８１７を繰り返す。そうでない場合、方法は操作８２０に進む。
動作８２０では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、他のノードの位置は、方法８００で事前に特定されていると仮定して、アンカーノードおよび他のノードからの推定値を使用することによって、第２の複数のセンサノードのうちの第１のセンサノードの位置推定値を特定する。
動作８２１では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、センサ間の距離推定値の誤差指標情報を特定する。
動作８２２では、無線ノード（アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはデータが提供されたリモートデバイスまたはコンピュータ）の処理ロジックは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値を超えている誤差指標を有する距離推定値を排除する。一実施形態では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。一例では、最大の誤差指標を有する距離推定値が排除される。
動作８２３では、無線ノードの、ネットワーク上の他のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、誤差指標情報に基づいて、位置特定（例えば、第１のセンサノードの位置特定）のための距離推定値のサブセットを適応的に選択する。一例では、処理ロジックは、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択する。この例では、距離の推定値と、誤差閾値よりも大きい関連する誤差指標は、位置特定を特定するために選択されない。
別の一例では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加の重み係数を誤差指標に適応的に適用して、（例えば、ＲＳＳＩ、推定された極から生成されたチャネル応答と測定された応答との間のフィッティングの質、推定見通し線信号の振幅に基づいて）距離測定の質が低い距離推定値を強調解除する。
動作８２４では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、適応的に選択された距離推定値に基づいて、第２の複数の無線センサノードのうちの第１の無線ノードの位置情報（例えば、位置推定値）を２回目に特定する。一例では、無線ノードの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定する。
動作８２５では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加のセンサノード（例えば、第２のセンサノード、第３のセンサ）の位置情報を計算する必要があるかどうかを判定する。そうである場合、方法は動作８１４に戻り、第２の複数のセンサノードのうちの各センサノードの位置推定が完了するまで、動作８１４および後続の動作を繰り返す。
そうでない場合、方法は動作８２６に進み、第２の複数のセンサノードのうちの１つのセンサノード（例えば、第１のセンサノード）の位置情報が許容可能かどうかを判定する。許容できる場合、方法は完了する。許容できない場合、方法は動作８１４に戻り、動作８２６でセンサノードの許容可能な位置情報を達成するまで動作８１４および後続の動作を繰り返す。他のセンサノードの位置情報もまた、許容可能であることを検証され得る。
動作８２８では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、位置特定の完了時に無線ネットワークをツリーベースまたはツリー状のネットワークアーキテクチャ（またはメッシュベースの構成を有さないツリーアーキテクチャ）で構成する。
図９Ａ、図９Ｂ、および図９Ｃは、別の一実施形態に係る誤差指標情報に基づいてノードの距離推定値を適応的に選択することによりノードの位置推定値を特定するための位置特定方法を示す。方法９００の動作は、処理回路または処理ロジックを含む、無線デバイス、ハブ（例えば、装置）の無線制御デバイス、またはシステムによって実行され得る。この方法はまた、リモートコンピュータまたはデバイス、またはネットワーク上のいくつかの他のノードを利用するために実行することもできる。
一実施形態では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータが方法９００の動作を実行する。様々な計算に関連するアルゴリズムは、距離測定に関連する関連データが送信されるリモートコンピュータ内で実行できる。リモートデバイスまたはコンピュータは、複数の無線ノードを有する無線ネットワークアーキテクチャとは異なる位置にあってもよい。リモートデバイスまたはコンピュータは、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信する特定のノードとは異なる無線ネットワークアーキテクチャ内の位置にあってもよい。
処理ロジックには、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステムまたは専用マシンまたはデバイス上で実行されるものなど）、または両方の組み合わせが含まれ得る。一実施形態では、アンカーノード、ハブ、または無線デバイスが、方法９００の動作を実行する。
既知の位置を有する第１の複数の無線ノード（例えば、アンカーノード）および未知の位置を有する第２の複数の無線ノードを有する無線ネットワークアーキテクチャは、ある期間（例えば、所定の期間、位置特定に十分な期間など）、ノードのいくつかがメッシュベースのネットワークアーキテクチャとして構成され得るように動作９０１でハブにより初期化される。
動作９０２では、無線周波数（ＲＦ）回路および少なくとも１つのアンテナを有する第１の複数の無線ノード（例えば、無線センサノード、アンカーノード、ハブなど）の無線アンカーノードは、無線ネットワークアーキテクチャ（例えば、無線非対称ネットワークアーキテクチャ）内の第２の複数の無線ノード（例えば、無線センサノード）の無線ノードに通信を送信し、また位置特定のために第２の複数の無線ノードの無線ノードからの通信を受信して、無線ネットワークアーキテクチャ内の無線ノードのＲＦ回路との双方向通信を可能にする。動作９０３では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータは、第１の複数の無線ノードの無線ノード（例えば、第１のアンカーノード）と第２の複数のセンサノードのうちの少なくとも１つの無線ノード（例えば、第１の無線ノード、第２の無線ノードなど）との間の距離推定値を特定する。一例では、動作８０３は、第１の複数の無線ノード（例えば、第１のアンカーノード）の無線ノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。
動作９０４では、アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはリモートデバイスまたはコンピュータは、第１の複数のノードのうちの他のアンカーノードが距離推定を必要とするかどうかを判定する。そうでない場合、方法は動作９９０５に進む。そうである場合、方法は、第１の複数の無線センサノードのうちの任意の追加のアンカーノードおよび第２の複数の無線ノードのうちの少なくとも１つの無線ノードに対して動作９０１〜９０３を実行することに進む。一例では、動作９０３は、第２のアンカーノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。別の一例では、動作９０３は、第３のアンカーノードと第２の複数のセンサノードとの間の距離推定値を特定する。
既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定は、複数の経路を含み得る。複数の経路は、少なくとも１つの距離推定値またはすべての距離推定値に含めることができる。一例では、推定された最短経路距離（例えば、見通し線距離、直接経路距離、直接距離）距離、ならびに距離推定のための測距アルゴリズムで計算された他の経路距離は、位置特定のための位置アルゴリズムに含まれる。各経路の潜在的な位置が計算される。アンカーノード（またはすべてのアンカーノード）の特定の閾値について距離推定が完了すると、方法は、動作８０５で、第２の複数のセンサノードの第１のセンサノードの位置推定値を特定するために進む。
動作９０６では、無線アンカーノードの処理ロジックは、各距離推定値および推定値に含まれる複数の経路の誤差指標情報を特定する。
一実施形態では、誤差指標情報は、既知の位置を有する第１のノードと未知の位置を有する第２のノードとの距離推定値と、第１および第２のノード間の三角測量に基づいて計算された距離との差に基づいて特定される誤差指標を含む。
別の一実施形態では、誤差指標は、不利な距離推定値が除外されるか、または不利な距離推定値の関連する誤差指標がより高い誤差指標によって調整されるように、位置情報の位置推定値および無線ネットワークアーキテクチャの環境の事前知識に基づいて特定される。
別の一実施形態では、誤差指標は、通信の信号強度（ＲＳＳＩ）または測距測定信号を含む信号の受信品質に基づいて特定される。
動作９０８では、無線アンカーノードの処理ロジックは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値を超える誤差指標を有する距離推定値を除去する。一実施形態では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。一例では、最大の誤差指標を有する距離推定値が排除される。
動作９０９では、無線アンカーノードの処理ロジックは、位置特定（例えば、第１のセンサノードの位置特定）のために距離推定値のサブセットを適応的に選択するか、または誤差指標情報に基づいて重み係数を距離推定値に適用する。一例では、処理ロジックは、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択する。この例では、距離の推定値と、誤差閾値よりも大きい関連する誤差指標は、位置特定を特定するために選択されない。
別の一例では、無線ノードの処理ロジックは、誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値に重み係数を適応的に適用し、誤差閾値を超える誤差指標を有する距離推定値を強調解除する。
動作９１０では、無線アンカーノードの処理ロジックは、適応的に選択された距離推定値に基づいて、（例えば、第２の複数の無線センサノードのうちの）第１の無線ノードの位置情報（例えば、位置推定値）を２回目に特定する。一例では、無線ノードの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定する。
動作９１２では、無線アンカーノードの処理ロジックは、追加のセンサノード（例えば、第２のセンサノード、第３のセンサ）の位置情報を計算する必要があるかどうかを判定する。そうでない場合、方法は動作９１４に進む。そうである場合、方法は動作９０１に戻り、第２の複数のセンサノードのうちの各センサノードの位置推定が完了するまで動作９０１〜９１０（または動作９０１〜９１０のサブセット）を繰り返す。
別の一例では、無線アンカーノードの処理ロジックは、誤差閾値を超える誤差指標を有する距離推定値を強調解除するために、位置特定のために特定された距離推定値に重み係数を適用することに基づいて位置特定のための位置推定値を特定する。
一例では、無線アンカーノードの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値を除外して、無線ノード（例えば、第２の複数の無線センサノード）の位置情報の特定を少なくとも１回繰り返す。任意で、既知の位置を有する少なくとも１つの無線センサノードもまた除外される。最も低い誤差指標（例えば、誤差閾値を下回る誤差指標、誤差閾値を大幅に下回る誤差指標）を有する距離推定値を使用して、無線ノードの位置情報を特定できる。あるいはまた、少なくとも１つの距離推定値および既知の位置を有する関連する無線センサノードには、誤差指標情報による修正された影響が割り当てられる。
一例では、無線ノードの処理ロジックは、初期ノード位置推定値、距離推定値および関連する誤差指標、および第１の複数の無線センサノードの位置に基づいて、少なくとも１つの無線センサノードの位置特定を繰り返し特定する。
動作９１４では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数のセンサノードのうちの第１のセンサノードに測距用の命令を提供する。動作９１５では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数のセンサノードのうちの第２のセンサノードに測距用の命令を提供する。動作９１６では、第２の複数のセンサノードのうちの第１および第２のセンサノードは、測距目的のために通信（例えば、双方向信号）を送受信する。動作９１７では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、双方向信号と位置情報に基づいて第１と第２のセンサノード間の距離推定値を特定する。
動作９１８では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、第２の複数のセンサノードのうちの追加のセンサノード（例えば、第３のセンサノード、第４のセンサノード）の動作９１４〜９１７を繰り返す。
動作９２０では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、他のノードの位置が、方法９００で事前に特定されていると仮定して、アンカーノードおよび他のノードからの推定値を使用して、第２の複数のセンサノードのうちの第１のセンサノードの位置推定値を特定する。
動作９２１では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、センサ間の距離推定値の誤差指標情報を特定する。
動作９２２では、無線ノード（アンカーノード、ハブ、無線デバイス、またはデータが提供されたリモートデバイスまたはコンピュータ）の処理ロジックは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値を超えている誤差指標を有する距離推定値を除去する。一実施形態では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。一例では、最大の誤差指標を有する距離推定値が排除される。
動作９２３では、無線ノードの、ネットワーク上のいくつかの他のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、誤差指標情報に基づいて、位置特定（例えば、第１のセンサノードの位置特定）のための距離推定値のサブセットを適応的に選択する。一例では、処理ロジックは、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択する。この例では、距離の推定値と、誤差閾値よりも大きい関連する誤差指標は、位置特定を特定するために選択されない。
別の一例では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加の重み係数を誤差指標に適応的に適用して、（例えば、ＲＳＳＩ、推定された極から生成されたチャネル応答と測定された応答との間のフィッティングの質、推定見通し線信号の振幅に基づいて）距離測定の質が低い距離推定値を強調解除する。
動作９２４では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、適応的に選択された距離推定値に基づいて、第２の複数の無線センサノードの第１の無線ノードの位置情報（例えば、位置推定値）を２回目に特定する。一例では、無線ノードの処理ロジックは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定する。
動作９２５では、無線ノードの、ネットワーク上の別のノードの、またはリモートコンピュータの処理ロジックは、追加のセンサノード（例えば、第２のセンサノード、第３のセンサ）の位置情報を計算する必要があるかどうかを判定する。そうである場合、方法は動作９１４に戻り、第２の複数のセンサノードのうちの各センサノードの位置推定が完了するまで、動作９１４および後続の動作を繰り返す。
そうでない場合、方法は動作９２６に進み、第２の複数のセンサノードのうちの第１のセンサノードの位置情報が許容可能かどうかを判定する。許容できる場合、方法は完了する。許容できない場合、本方法は動作９１４に戻り、動作９２６で第１のセンサノードの許容可能な位置特定情報を達成するまで動作９１４および後続の動作を繰り返す。他のセンサノードの位置情報もまた、許容可能であることを検証され得る。
動作９２８では、無線ノードの処理ロジックは、位置特定の完了時に、無線ネットワークをツリーベースまたはツリー状のネットワークアーキテクチャ（またはメッシュベースの構成を有さないツリーアーキテクチャ）で構成する。
本明細書で説明するハブとノード間の通信は、無線周波数を使用した直接無線通信、家、アパート、商業ビルなどの中での電気配線に信号を変調することで達成される電力線通信、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｎ、８０２．１１ａｃなどの標準ＷｉＦｉ通信プロトコルおよび当業者には明らかな他のそのようなＷｉｆｉ通信プロトコルを使用したＷｉＦｉ通信、ＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、３Ｇ、ＨＳＰＤＡ、ＬＴＥなどのセルラー通信および当業者には明らかな他のセルラー通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信、Ｚｉｇｂｅｅなどの周知の無線センサネットワークプロトコルを使用した通信、および当業者には明らかな他の有線ベースまたは無線通信スキームを含むが、これらに限定されない様々な手段を使用して達成できる。
端末ノードとハブ間の無線周波数通信の実装は、狭帯域、チャネル重複、チャネルステッピング、マルチチャネル広帯域、およびウルトラワイドバンド通信を含む多様な方法で実装できる。
ハブは、本発明の実施形態に係る多くの方法で物理的に実装されてもよい。図１０Ａは、一実施形態に係る、電力コンセント用のオーバーレイ１５００として実装されるハブの例示的な一実施形態を示す。オーバーレイ１５００（例えば、フェースプレート）は、ハブ１５１０と、ハブをコンセント１５０２に結合する接続１５１２（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を含む。代替的に（または追加的に）、ハブはコンセント１５０４に結合される。オーバーレイ１５００は、安全性および美観を目的として、コンセント１５０２および１５０４を覆うかまたは囲む。
図１０Ｂは、一実施形態に係る、電力コンセント用のオーバーレイとして実装されるハブ１５２０のブロック図の分解図の例示的な一実施形態を示す。ハブ１５２０は、周期的に方向を反転させる交流（ＡＣ）を一方向のみに流れる直流（ＤＣ）に変換する電源整流器１５３０を含む。電源整流器１５３０は、接続１５１２（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコンセント１５０２からＡＣを受け取り、ＡＣをＤＣに変換して、接続１５３２（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１５４０に電力を供給し、接続１５３４（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してＲＦ回路１５５０に電力を供給する。コントローラ回路１５４０は、メモリ１５４２を含むか、または、本明細書で説明されるような無線非対称ネットワークの位置特定を形成、監視、および実行するためのハブの動作を制御するためのコントローラ回路１５４０の処理ロジック１５４４（例えば、１つ以上の処理ユニット）によって実行される命令を格納するメモリに結合される。ＲＦ回路１５５０は、（１または複数の）アンテナ１５５２を介して無線センサノードと双方向通信を送受信するためのトランシーバまたは別個の送信機１５５４および受信機１５５６機能を含むことができる。ＲＦ回路１５５０は、接続１５３４（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１５４０と双方向に通信する。ハブ１５２０は、無線制御デバイス１５２０とすることができるか、またはコントローラ回路１５４０、ＲＦ回路１５５０、および（１または複数の）アンテナ１５５２の組み合わせは、本明細書で説明されるような無線制御デバイスを形成することができる。
図１１Ａは、一実施形態に係る、コンピュータシステム、機器、または通信ハブ内に配備するためのカードとして実装されるハブの例示的な一実施形態を示す。カード１６６２は、矢印１６６３で示されるように、システム１６６０（例えば、コンピュータシステム、機器、または通信ハブ）に挿入することができる。
図１１Ｂは、一実施形態に係る、コンピュータシステム、機器、または通信ハブ内に配備するためのカードとして実装されるハブ１６６４のブロック図の例示的な一実施形態を示す。ハブ１６６４は、接続１６７４（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１６６８に電力（例えば、ＤＣ電源）を供給し、接続１６７６（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してＲＦ回路１６７０に電力を供給する電源１６６６を含む。コントローラ回路１６６８は、メモリ１６６１を含むか、または本明細書で説明されるような無線非対称ネットワークの位置特定を形成、監視、および実行するためのハブの動作を制御するためのコントローラ回路１６６８の処理ロジック１６６３（例えば、１つ以上の処理ユニット）によって実行される命令を格納するメモリに結合される。ＲＦ回路１６７０は、（１または複数の）アンテナ１６７８を介して無線センサノードと双方向通信を送受信するためのトランシーバまたは別個の送信機１６７５および受信機１６７７機能を含むことができる。ＲＦ回路１６７０は、接続１６７２（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１６６８と双方向に通信する。ハブ１６６４は、無線制御デバイス１６６４とすることができるか、またはコントローラ回路１６６８、ＲＦ回路１６７０、および（１または複数の）アンテナ１６７８は組み合わせて、本明細書で説明されるような無線制御装置を形成することができる。
図１１Ｃは、一実施形態に係る、機器（例えば、スマート洗濯機、スマート冷蔵庫、スマートサーモスタット、他のスマート機器など）内に実装されたハブの例示的な一実施形態を示す。機器１６８０（例えば、スマート洗濯機）は、ハブ１６８２を含む。
図１１Ｄは、一実施形態に係る、機器（例えば、スマート洗濯機、スマート冷蔵庫、スマートサーモスタット、他のスマート機器など）内に実装されたハブ１６８４のブロック図の分解図の例示的な一実施形態を示す。ハブは、接続１６９６（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１６９０に電力（例えば、ＤＣ電源）を供給し、接続１６９８（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してＲＦ回路１６９２に電力を供給する電源１６８６を含む。コントローラ回路１６９０は、メモリ１６９１を含むか、または本明細書で説明されるような無線非対称ネットワークの位置特定を形成、監視、および実行するためのハブの動作を制御するためのコントローラ回路１６９０の処理ロジック１６８８（例えば、１つ以上の処理ユニット）によって実行される命令を格納するメモリに結合される。ＲＦ回路１６９２は、（１または複数の）アンテナ１６９９を介して無線センサノードと双方向通信を送受信するためのトランシーバまたは別個の送信機１６９４および受信機１６９５機能を含むことができる。ＲＦ回路１６９２は、接続１６８９（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１６９０と双方向に通信する。ハブ１６８４は、無線制御装置１６８４とすることができるか、またはコントローラ回路１６９０、ＲＦ回路１６９２、および（１または複数の）アンテナ１６９９を組み合わせて、本明細書で説明されるような無線制御デバイスを形成することができる。
一実施形態では、無線非対称ネットワークアーキテクチャを提供するための装置（例えば、ハブ）は、命令を格納するメモリと、無線非対称ネットワークアーキテクチャ内で通信を確立および制御するための命令を実行するハブの処理ロジック（例えば、１つ以上の処理ユニット、処理ロジック１５４４、処理ロジック１６６３、処理ロジック１６８８、処理ロジック１７６３、処理ロジック１８８８）と、無線非対称ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための複数のアンテナ（例えば、（１または複数の）アンテナ１５５２、（１または複数の）アンテナ１６７８、（１または複数の）アンテナ１６９９、アンテナ１３１１、１３１２、１３１３など）を含む無線周波数（ＲＦ）回路（例えば、ＲＦ回路１５５０、ＲＦ回路１６７０、ＲＦ回路１６９２、ＲＦ回路１８９０）とを含む。ＲＦ回路と複数のアンテナは、無線非対称ネットワークアーキテクチャ内の装置のＲＦ回路との双方向通信を可能にする送信機と受信機（またはトランシーバの送信機と受信機の機能）を備えた無線デバイスをそれぞれ有する複数のセンサノード（例えば、ノード１、ノード２）に通信を送信する。
一例では、第１の無線ノードは、第１のパケットを有する第１のＲＦ信号を含む無線ネットワークアーキテクチャ内における通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスを含む。第２の無線ノードは、第２のパケットを有する第２のＲＦ信号を含む無線ネットワークアーキテクチャ内における第１の無線ノードとの双方向通信を可能にする送信機および受信機を備えた無線デバイスを含む。第１の無線ノードの１つ以上の処理ユニットは、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定するための命令を実行し、各距離推定のための誤差指標情報を特定し、誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択し、適応的に選択された距離推定値に基づいて第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定するように構成される。
一例では、装置は主電源によって電力を供給され、複数のセンサノードはそれぞれ電池源によって電力を供給されて無線ネットワークアーキテクチャを形成する。
リチウムイオン、リチウムポリマー、リン酸リチウムなどのリチウムベースの化学物質、および当業者には明らかな他のそのような化学物質を含む、様々な電池を無線センサノード内で使用できる。使用できる追加の化学物質には、ニッケル水素、標準アルカリ電池の化学物質、銀亜鉛および亜鉛空気電池の化学物質、標準炭素亜鉛電池の化学物質、鉛酸電池の化学物質、または当業者に明らかであるような他の化学物質が含まれる。
本発明はまた、本明細書に記載の動作を実行するための装置に関する。この装置は、必要な目的のために特別に構築されてもよいし、またはコンピュータ内に保存されたコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータを備えてもよい。そのようなコンピュータプログラムは、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、および光磁気ディスク、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カードまたは光カード、または電子命令の保存に適したあらゆるタイプの媒体を含む任意のタイプのディスクなどが挙げられるが、それらに限定されないコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。
本明細書で提示されるアルゴリズムおよびディスプレイは、特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関連するものではない。本明細書の教示に従って、様々な汎用システムをプログラムと共に使用することができるか、または必要な方法操作を実行するためにより特化した装置を構築することが便利であることが判明する場合がある。
図１２は、一実施形態に係るセンサノードのブロック図を示す。センサノード１７００は、接続１７７４（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１７２０に電力（例えば、ＤＣ電源）を供給する電源１７１０（例えば、エネルギー源、電池源、一次セル、充電式セルなど）を含み、接続１７７６（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してＲＦ回路１７７０に電力を供給し、接続１７４６（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介して検知回路１７４０に電力を供給する。コントローラ回路１７２０は、メモリ１７６１を含むか、または本明細書で説明されているような無線非対称ネットワークを形成および監視するためのセンサノードの動作を制御するためのコントローラ回路１７２０の処理ロジック１７６３（例えば、１つ以上の処理ユニット）によって実行される命令を格納するメモリに結合される。ＲＦ回路１７７０（例えば、通信回路）は、（１または複数の）ハブおよびオプションの無線センサノードとの（１または複数の）アンテナ１７７８を介した双方向通信を送受信するためのトランシーバまたは別個の送信機１７７５および受信機１７７７機能を含むことができる。ＲＦ回路１７７０は、接続１７７２（例えば、電気接続）を介してコントローラ回路１７２０と双方向に通信する。検知回路１７４０は、（１または複数の）画像センサと回路１７４２、（１または複数の）水分センサと回路１７４３、（１または複数の）温度センサと回路、（１または複数の）湿度センサと回路、（１または複数の）空気質センサと回路、（１または複数の）光センサと回路、（１または複数の）運動センサと回路１７４４、（１または複数の）音声センサと回路１７４５、（１または複数の）磁気センサと回路１７４６、および（１または複数の）センサと回路ｎなどを含む様々なタイプの検知回路および（１または複数の）センサを含む。
本明細書で開示される無線位置特定技術は、他の感知された情報と組み合わされて、ネットワーク全体の位置特定精度を改善し得る。例えば、１つ以上のノードにカメラが含まれる無線センサでは、キャプチャされた画像を画像処理および機械学習の手法で使用して、監視されているセンサノードが同じシーンを見ているかどうか、したがって同じ部屋にある可能性があるかどうかを判定できる。周期的な照明と光検出器を使用することで、同様の利点を実現できる。照明をストロボし、光検出器を使用して検出することにより、光路の存在を検出でき、ストロボと検出器の間に不透明な壁がないことを示す可能性がある。他の実施形態では、磁気センサをセンサノードに統合し、監視されているセンサノードの向きを検出するためのコンパスとして使用することができる。次に、この情報を位置特定情報と共に使用して、センサが壁、床、天井、またはその他の位置にあるかどうかを判定できる。
一例では、各センサノードは画像センサを含むことができ、家の各周囲壁は１つ以上のセンサノードを含む。ハブは、位置特定情報と共に画像データおよび任意で方向データを含むセンサデータを分析して、各センサノードの絶対位置を特定する。次に、ハブは、ユーザーの建物の各部屋の３次元画像を構築できる。壁、窓、ドアなどの位置を有するフロアプランを生成できる。イメージセンサは、家の保全性の問題（例えば、水、屋根の漏れなど）を示し得る反射の変化を示す画像をキャプチャする場合がある。
図１３は、一実施形態に係るハブを有するシステム１８００のブロック図を示す。システム１８００は、無線非対称ネットワークアーキテクチャのハブ１８８２または中央ハブを含むか、またはそれと統合される。システム１８００（例えば、コンピューティングデバイス、スマートＴＶ、スマート機器、通信システムなど）は、あらゆるタイプの無線デバイス（例えば、携帯電話、無線電話、タブレット、コンピューティングデバイス、スマートＴＶ、スマート機器など）と無線通信の送受信用に通信することができる。システム１８００は、コントローラ１８２０および処理ユニット１８１４を含む処理システム１８１０を含む。処理システム１８１０は、ハブ１８８２、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１８３０、無線周波数（ＲＦ）回路１８７０、オーディオ回路１８６０、１つ以上の画像またはビデオをキャプチャするための光学デバイス１８８０、システム１８００用の運動データ（例えば、三次元の）を特定するためのオプションの運動ユニット１８４４（例えば、加速度計、ジャイロスコープなど）、電力管理システム１８４０、および機械アクセス可能な非一時的媒体１８５０と、１つ以上の双方向通信リンクまたは信号線１８９８、１８１８、１８１５、１８１６、１８１７、１８１３、１８１９、１８１１を介してそれぞれ通信する。
ハブ１８８２は、接続１８８５（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１８８４に電力（例えば、ＤＣ電源）を提供し、ＲＦ回路１８９０に接続１８８７（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介して電力を提供する電源１８９１を含む。コントローラ回路１８８４は、メモリ１８８６を含むか、または本明細書で説明されるような無線非対称ネットワークを形成および監視するためのハブの動作を制御するためのコントローラ回路１８８４の処理ロジック１８８８（例えば、１つ以上の処理ユニット）によって実行される命令を格納するメモリに結合される。ＲＦ回路１８９０は、無線センサノードまたは他のハブとの（１または複数の）アンテナ１８９６を介した双方向通信を送受信するためのトランシーバまたは別個の送信機（ＴＸ）１８９２および受信機（ＲＸ）１８９４機能を含み得る。ＲＦ回路１８９０は、接続１８８９（例えば、通信リンク、信号線、電気接続など）を介してコントローラ回路１８８４と双方向に通信する。ハブ１８８２は、無線制御デバイス１８８４またはコントローラ回路１８８４、ＲＦ回路１８９０、および（１または複数の）アンテナ１８９６とすることができ、組み合わせて、本明細書で説明するような無線制御デバイスを形成することができる。
システムのＲＦ回路１８７０および（１または複数の）アンテナ１８７１またはハブ１８８２のＲＦ回路１８９０および（１または複数の）アンテナ１８９６は、無線リンクまたはネットワークを介して本明細書で説明するハブまたはセンサノードの１つ以上の他の無線デバイスに情報を送受信するために使用される。オーディオ回路１８６０は、オーディオスピーカー１８６２およびマイクロフォン１０６４に結合され、音声信号を処理するための既知の回路を含む。１つ以上の処理ユニット１８１４は、コントローラ１８２０を介して１つ以上の機械アクセス可能な非一時的媒体１８５０（例えば、コンピュータ可読媒体）と通信する。媒体１８５０は、１つ以上の処理ユニット１８１４によって使用されるコードおよび／またはデータを格納できる任意のデバイスまたは媒体（例えば、記憶装置、記憶媒体）とすることができる。媒体１８５０には、キャッシュ、メインメモリ、および２次メモリを含むがこれらに限定されないメモリ階層を含めることができる。
媒体１８５０またはメモリ１８８６は、本明細書で説明される方法論または機能のいずれか１つ以上を実施する１つ以上の命令セット（またはソフトウェア）を格納する。ソフトウェアは、オペレーティングシステム１８５２と、無線非対称ネットワークアーキテクチャを確立、監視、および制御するためのネットワークサービスソフトウェア１８５６と、通信モジュール１８５４と、アプリケーション１８５８（例えば、家または建物のセキュリティアプリケーション、家または建物の完全性アプリケーション、開発者アプリケーション等）とを含み得る。ソフトウェアはまた、デバイス１８００によるその実行中に、媒体１８５０、メモリ１８８６、処理ロジック１８８８内、または処理ユニット１８１４内に、完全にまたは少なくとも部分的に存在してもよい。図１８に示すコンポーネントは、１つ以上の信号処理および／または特定用途向け集積回路を含む、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせ内に実装されてもよい。
通信モジュール１８５４は、他のデバイスとの通信を可能にする。Ｉ／Ｏユニット１８３０は、異なるタイプの入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１８３４（例えば、ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）、ユーザー入力を受信して出力を表示するためのタッチディスプレイデバイスまたはタッチスクリーン、オプションの英数字入力デバイス）と通信する。
以下の例はいずれも単一の実施形態に組み合わせることができるか、またはこれらの例は別個の実施形態とすることができる。一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内におけるノードの位置特定のためのシステムは、各々が既知の位置と、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードを含む。このシステムは、各々が未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードと、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを含む。第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために第１の複数の無線センサノードと第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に関連付けられた誤差指標を含む。
別の一例では、第１の複数の無線ノードのうちの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、第１の複数の無線ノードのうちの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。別の一例では、第１の複数の無線ノードのうちの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較するか、または重み係数を指標に適応的に適用して距離測定の質が低い距離推定値を強調解除するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、第１の複数の無線ノードのうちの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、第１の複数の無線ノードの既知の位置、前の距離推定値、および前記第１のおよび第２の複数のセンサノード間の位置特定からのそれらの関連する誤差指標、前記第２の複数のノードのうちの前記ノード間の反復距離推定値、前記第１および第２の複数のセンサノード間の位置特定または以前の改訂位置からの前記第２の複数のノードの推位置特定置、および改訂された各位置特定ラウンド内の位置に対して使用される特定された距離推定値の適応的選択のうちの少なくとも２つを使用して、少なくとも１つの無線センサノードの改訂された位置を繰り返し特定するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、第１の複数の無線ノードのうちの無線センサノードの１つ以上の処理ユニットは、距離推定値および関連する誤差指標の第１のサブセットまたは前記距離推定値および関連する誤差指標の第２のサブセットの変更された影響に基づいて少なくとも１つの無線センサノードの位置特定を繰り返し特定するための命令を実行するように構成される。
一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内の無線センサノードの位置特定のためのコンピュータ実装方法は、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードのそれぞれと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定することと、各距離推定値の誤差指標情報を特定することと、前記誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択することと、適応的に選択された距離推定値に基づいて、前記第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定することとを含む。
別の一例では、誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に１つの誤差指標が関連している誤差指標を含む。
別の一例では、コンピュータ実装方法は、各誤差指標を誤差閾値と比較することと、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択することをさらに含む。
別の一例では、コンピュータ実装方法は、少なくとも１つの距離推定値および既知の位置を有する関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定することをさらに含む。
別の一例では、誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または位置特定中に適応的に定義される。
別の一例では、コンピュータ実装方法はさらに、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが既知の位置を除外したか、または少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが変更された影響を有する既知の位置を有する、第２の複数の無線センサノードの位置情報の特定を少なくとも１回繰り返すことをさらに含む。
別の一例では、誤差指標は、既知の位置を有する第１のノードおよび未知の位置を有する第２のノードに対する距離推定値と、三角測量に基づく第１および第２のノード間の計算距離との間の差に基づいて特定される誤差指標を含む。
別の一例では、前記誤差指標は、不利な距離推定値が除外されるか、または不利な距離推定値の関連する誤差指標がより高い誤差指標で調整されるように、位置情報の位置推定値および無線ネットワークアーキテクチャの環境の前の知識に基づいて特定される。
一例では、装置は、命令を保存するためのメモリと、無線ネットワークアーキテクチャ内で複数のセンサノードを制御し、複数のセンサノードの位置を特定するための命令を実行する１つ以上の処理ユニットと、送信機と受信機を備えた無線デバイスをそれぞれ有する複数のセンサノードと通信を送受信する無線周波数（ＲＦ）回路であって、無線ネットワークアーキテクチャ内の装置のＲＦ回路との双方向通信を可能にするＲＦ回路とを含む。装置の１つ以上の処理ユニットは、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定し、各距離推定値に対する誤差指標情報を特定し、誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択し、適応的に選択された距離推定値に基づいて第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に１つの誤差指標が関連している誤差指標を含む。
別の一例では、装置の１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するようにさらに構成される。
別の一例では、装置の１つ以上の処理ユニットは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために位置推定値を特定するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、誤差指標は、通信の信号強度（ＲＳＳＩ）または測距測定信号を含む信号の受信品質に基づいて特定される。
別の一例では、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値は、第１の複数の無線センサノードのうちの第１のノードと第２の複数の無線ノードのうちの第２のノードとの間に複数の経路を含む。
別の一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内のノードの位置特定システムは、各々が既知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードと、各々が未知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第２の複数の無線センサノードと、１つ以上の処理ユニットを有するリモートデバイスとを含む。リモートデバイスの１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために第１の複数の無線センサノードと第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に関連付けられた誤差指標を含む。
別の一例では、リモートデバイスの１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するように構成される。
別の一例では、リモートデバイスの位置は、無線ネットワークアーキテクチャの位置とは異なる。
別の一例では、無線ネットワークアーキテクチャ内のノードの位置特定システムは、各々が既知の位置を有し、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスを含む第１の複数の無線センサノードと、各々が未知の位置を有し、無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスを含む第２の複数の無線センサノードとを含み、第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、位置特定に十分な期間、第２の複数の無線センサノードをメッシュベースのネットワークアーキテクチャとして構成し、第１の複数の無線センサノードの無線センサノードと位置特定のための第２の複数の無線センサノードのそれぞれとの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、誤差指標情報に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択し、位置特定の完了時にツリーベースのネットワークアーキテクチャ内に無線ネットワークアーキテクチャを構成するための命令を実行するように構成される。
前述の明細書では、本発明をその特定の例示的な実施形態を参照して説明した。しかしながら、本発明のより広い主旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更がそれになされ得ることは明らかであろう。したがって、明細書および図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味で見なされるべきである。

Claims (26)

  1. 無線ネットワークアーキテクチャ内のノードの位置特定システムであって、
    各々が既知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードと、
    各々が未知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第２の複数の無線センサノードとを含み、前記第１の複数の無線ノードのうちの１つの無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために前記第１の複数の無線センサノードと前記第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、前記誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成されるシステム。
  2. 前記誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に関連する誤差指標を含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記第１の複数の無線ノードのうちの前記無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、前記誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、前記位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するように構成される、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記第１の複数の無線ノードのうちの前記無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している前記特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために前記位置推定値を特定するための命令を実行するように構成される、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記誤差閾値は、環境、距離測定、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または前記位置特定中に適応的に定義される、請求項３に記載のシステム。
  6. 前記第１の複数の無線ノードのうちの前記無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較するか、または重み係数を前記指標に適応的に適用して距離測定の質が低い距離推定値を強調解除するための命令を実行するように構成される、請求項２に記載のシステム。
  7. 前記第１の複数の無線ノードのうちの前記無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、
    前記第１の複数の無線ノードの既知の位置、前の距離推定値、および前記第１のおよび第２の複数のセンサノード間の位置特定からのそれらの関連する誤差指標、前記第２の複数のノードのうちの前記ノード間の反復距離推定値、前記第１および第２の複数のセンサノード間の位置特定または以前の改訂位置からの前記第２の複数のノードの推位置特定置、および改訂された各位置特定ラウンド内の位置に対して使用される特定された距離推定値の適応的選択のうちの少なくとも２つを使用して、少なくとも１つの無線センサノードの改訂された位置を繰り返し特定するための命令を実行するように構成される、請求項２に記載のシステム。
  8. 前記第１の複数の無線ノードのうちの前記無線センサノードの前記１つ以上の処理ユニットは、前記距離推定値および関連する誤差指標の第１のサブセットまたは前記距離推定値および関連する誤差指標の第２のサブセットの変更された影響に基づいて少なくとも１つの無線センサノードの位置特定を繰り返し特定するための命令を実行するように構成される、請求項７に記載のシステム。
  9. 無線ネットワークアーキテクチャ内の無線センサノードの位置特定のためのコンピュータ実装方法であって、
    既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードのそれぞれと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定することと、
    各距離推定値の誤差指標情報を特定することと、
    前記誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択することと、
    適応的に選択された距離推定値に基づいて、前記第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定することと
    を含むコンピュータ実装方法。
  10. 前記誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に１つの誤差指標が関連している誤差指標を含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
  11. 各誤差指標を誤差閾値と比較し、前記誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、前記位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択すること
    をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
  12. 少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している前記特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために前記位置推定値を特定すること
    をさらに含む、請求項１１に記載のコンピュータ実装方法。
  13. 前記誤差閾値は、環境、距離測定値、最適化手順に基づいて事前に定義されるか、または前記位置特定中に適応的に定義される、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
  14. 少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが既知の位置を除外したか、または少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが変更された影響を有する既知の位置を有する、前記第２の複数の無線センサノードの位置情報の特定を少なくとも１回繰り返すこと
    をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
  15. 前記誤差指標は、既知の位置を有する第１のノードおよび未知の位置を有する第２のノードに対する距離推定値と、三角測量に基づく前記第１および第２のノード間の計算距離との間の差に基づいて特定される誤差指標を含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
  16. 前記誤差指標は、不利な距離推定値が除外されるか、または不利な距離推定値の関連する誤差指標がより高い誤差指標で調整されるように、前記位置情報の位置推定値および前記無線ネットワークアーキテクチャの環境の前の知識に基づいて特定される、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
  17. 装置であって、
    命令を保存するためのメモリと、
    無線ネットワークアーキテクチャ内で複数のセンサノードを制御し、前記複数のセンサノードの位置を特定するための命令を実行する１つ以上の処理ユニットと、
    送信機と受信機を備えた無線デバイスをそれぞれ有する前記複数のセンサノードと通信を送受信する無線周波数（ＲＦ）回路であって、前記無線ネットワークアーキテクチャ内の前記装置の前記ＲＦ回路との双方向通信を可能にするＲＦ回路とを含み、前記装置の前記１つ以上の処理ユニットは、既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の距離推定値を特定し、各距離推定値に対する誤差指標情報を特定し、前記誤差指標情報に基づいて距離推定値を適応的に選択し、前記適応的に選択された距離推定値に基づいて前記第２の複数の無線センサノードの位置情報を特定するための命令を実行するように構成される装置。
  18. 前記誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に１つの誤差指標が関連している誤差指標を含む、請求項１７に記載の装置。
  19. 前記装置の前記１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、誤差閾値以下の誤差指標に基づいて、前記位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するようにさらに構成される、請求項１８に記載の装置。
  20. 前記装置の前記１つ以上の処理ユニットは、少なくとも１つの距離推定値および関連する無線センサノードが位置推定値を特定するために既知の位置を除外している前記特定された距離推定値のサブセットに基づいて、位置特定のために前記位置推定値を特定するための命令を実行するようにさらに構成される、請求項１９に記載の装置。
  21. 前記誤差指標は、通信の信号強度（ＲＳＳＩ）または測距測定信号を含む信号の受信品質に基づいて特定される、請求項１８に記載の装置。
  22. 既知の位置を有する第１の複数の無線センサノードと未知の位置を有する第２の複数の無線センサノードとの間の前記距離推定値は、前記第１の複数の無線センサノードのうちの第１のノードと前記第２の複数の無線センサノードのうちの第２の無線ノードとの間の複数の経路を含む、請求項１７に記載の装置。
  23. 無線ネットワークアーキテクチャ内のノードの位置特定システムであって、
    各々が既知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するための１つ以上の処理ユニットおよびＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第１の複数の無線センサノードと、
    各々が未知の位置と、前記無線ネットワークアーキテクチャ内で通信を送受信するためのＲＦ回路を備えた無線デバイスとを有する第２の複数の無線センサノードと、
    １つ以上の処理ユニットを有するリモートデバイスとを含み、前記リモートデバイスの前記１つ以上の処理ユニットは、位置特定のために前記第１の複数の無線センサノードと前記第２の複数の無線センサノードの間の距離推定値を特定し、各距離推定値の誤差指標情報を特定し、前記誤差指標に基づいて位置特定のために特定された距離推定値を適応的に選択するための命令を実行するように構成されるシステム。
  24. 前記誤差指標情報は、既知の位置を有する無線センサノードと未知の位置を有する無線センサノードとの間の各距離推定値に関連する誤差指標を含む、請求項２３に記載のシステム。
  25. 前記リモートデバイスの前記１つ以上の処理ユニットは、各誤差指標を誤差閾値と比較し、前記誤差閾値以下の誤差指標に基づいて前記位置特定のために特定された距離推定値のサブセットを適応的に選択するための命令を実行するように構成される、請求項２４に記載のシステム。
  26. 前記リモートデバイスは、前記無線ネットワークアーキテクチャの位置とは異なる位置を有する、請求項２３に記載のシステム。
JP2020510547A 2017-08-23 2018-08-22 誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するためのシステムおよび方法 Active JP7410851B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/684,891 US10575275B2 (en) 2017-08-23 2017-08-23 Systems and methods for adaptively selecting distance estimates for localization of nodes based on error metric information
US15/684,891 2017-08-23
PCT/US2018/047420 WO2019040556A1 (en) 2017-08-23 2018-08-22 SYSTEMS AND METHODS FOR ADAPTIVE SELECTION OF DISTANCE ESTIMATIONS FOR LOCATING NODES BASED ON ERROR MEASUREMENT INFORMATION

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2020531824A true JP2020531824A (ja) 2020-11-05
JP2020531824A5 JP2020531824A5 (ja) 2021-09-30
JP7410851B2 JP7410851B2 (ja) 2024-01-10

Family

ID=65436224

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020510547A Active JP7410851B2 (ja) 2017-08-23 2018-08-22 誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するためのシステムおよび方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10575275B2 (ja)
EP (1) EP3707525A4 (ja)
JP (1) JP7410851B2 (ja)
CN (1) CN111033294A (ja)
WO (1) WO2019040556A1 (ja)

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10470156B2 (en) 2016-06-03 2019-11-05 Locix, Inc. Systems and methods for coarse and fine time of flight estimates for precise radio frequency localization in the presence of multiple communication paths
US10757675B2 (en) 2016-06-03 2020-08-25 Locix, Inc. Systems and methods for precise radio frequency localization in the presence of multiple communication paths
US10455350B2 (en) 2016-07-10 2019-10-22 ZaiNar, Inc. Method and system for radiolocation asset tracking via a mesh network
US10740503B1 (en) 2019-01-17 2020-08-11 Middle Chart, LLC Spatial self-verifying array of nodes
US11468209B2 (en) 2017-02-22 2022-10-11 Middle Chart, LLC Method and apparatus for display of digital content associated with a location in a wireless communications area
US11900021B2 (en) 2017-02-22 2024-02-13 Middle Chart, LLC Provision of digital content via a wearable eye covering
US11900022B2 (en) 2017-02-22 2024-02-13 Middle Chart, LLC Apparatus for determining a position relative to a reference transceiver
US10575275B2 (en) 2017-08-23 2020-02-25 Locix, Inc. Systems and methods for adaptively selecting distance estimates for localization of nodes based on error metric information
EP3679750A4 (en) * 2017-09-06 2021-06-02 Locix Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR COARSE AND THIN FLIGHT TIME ESTIMATES FOR ACCURATE RADIO FREQUENCY LOCATION IN THE PRESENCE OF MULTIPLE CHANNELS OF COMMUNICATION
SE542201C2 (en) * 2017-11-22 2020-03-10 Nida Tech Sweden Ab Method for determining a distance between two nodes
US10670709B2 (en) * 2018-01-08 2020-06-02 Intel Corporation Drone localization
US11479189B2 (en) * 2018-02-12 2022-10-25 Tesla, Inc. High-speed-wiring-system architecture
AU2019288483B2 (en) * 2018-06-20 2024-01-25 Alarm.Com Incorporated Device location network
WO2020032763A1 (ko) * 2018-08-10 2020-02-13 엘지전자 주식회사 무선통신시스템에서 앵커 노드가 송신 타이밍을 조정하는 방법 및 장치
US10802104B2 (en) * 2018-12-26 2020-10-13 Locix, Inc. Systems and methods for using ranging and triangulation to determine locations of wireless sensor nodes based on radio frequency communications between the nodes and various RF-enabled devices
US11255980B2 (en) * 2019-06-28 2022-02-22 Sony Corporation Collaborative positioning
WO2021006932A1 (en) * 2019-07-08 2021-01-14 Middle Chart, LLC Spatially self-verifying array of nodes
US11343646B2 (en) * 2019-08-23 2022-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for localization
US11640486B2 (en) 2021-03-01 2023-05-02 Middle Chart, LLC Architectural drawing based exchange of geospatial related digital content
CN111432368B (zh) * 2020-03-31 2022-10-21 中国人民解放军国防科技大学 一种适用于稀疏锚节点wsn的测距定位方法
US11490458B2 (en) 2020-08-04 2022-11-01 Abl Ip Holding Llc Wireless hub emulator
US11317442B2 (en) * 2020-08-07 2022-04-26 Abl Ip Holding Llc Non-coordinated back-off timer assignment
DE102020211165A1 (de) 2020-09-04 2022-03-10 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zum Bestimmen der Position eines Objekts
CN112040406A (zh) * 2020-09-21 2020-12-04 武汉天喻聚联科技有限公司 基于蓝牙模块的组网内机柜定位方法及设备
US11800484B2 (en) * 2020-11-24 2023-10-24 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) User equipment (UE) positioning
US11778583B2 (en) 2021-03-31 2023-10-03 Landis+Gyr Innovations, Inc. Autonomous geographical location determination using mesh network
US11716639B2 (en) 2021-08-10 2023-08-01 Abl Ip Holding Llc Self-healing of repeater formation in a network
CN113777557B (zh) * 2021-09-26 2023-09-15 北方工业大学 基于冗余距离筛选的uwb室内定位方法及系统
WO2024035713A1 (en) * 2022-08-08 2024-02-15 Interdigital Patent Holdings, Inc. Prevention of error propagation for sidelink positioning

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002159041A (ja) * 2000-11-20 2002-05-31 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 無線移動端末の位置検出方法
JP2002291026A (ja) * 2001-03-27 2002-10-04 Pioneer Electronic Corp 位置測位装置
JP2006003187A (ja) * 2004-06-17 2006-01-05 Hitachi Ltd 無線ネットワークシステム
JP2009065394A (ja) * 2007-09-05 2009-03-26 Meiji Univ センサネットワーク用減衰定数推定システム、ノード位置推定システム、推定方法、及びそのプログラム
JP2009074974A (ja) * 2007-09-21 2009-04-09 Kyocera Corp 移動局および位置導出方法
WO2017031248A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 Dragonfly Technology Inc. Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a network architecture having mesh-based features for localization

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002079796A1 (en) * 2001-03-28 2002-10-10 Norwood Systems Pty Ltd A wireless communications network
US7359718B2 (en) 2004-04-30 2008-04-15 Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. Location determination and location tracking in wireless networks
KR100577682B1 (ko) 2004-06-04 2006-05-10 삼성전자주식회사 노드들로 구성된 통신 시스템에서 거리 추정 장치 및 방법
US7970574B2 (en) * 2005-06-22 2011-06-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Jr. University Scalable sensor localization for wireless sensor networks
US7574221B2 (en) * 2006-08-03 2009-08-11 Ntt Docomo, Inc. Method for estimating jointly time-of-arrival of signals and terminal location
US7856234B2 (en) 2006-11-07 2010-12-21 Skyhook Wireless, Inc. System and method for estimating positioning error within a WLAN-based positioning system
US8165150B2 (en) 2008-12-17 2012-04-24 Avaya Inc. Method and system for wireless LAN-based indoor position location
US8102784B1 (en) * 2009-02-18 2012-01-24 Dust Networks, Inc. Localization in a network
US8054226B2 (en) 2009-03-31 2011-11-08 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for estimating location of nodes in wireless networks
KR101440836B1 (ko) * 2010-07-08 2014-11-04 에스케이텔레콤 주식회사 무선랜 신호를 이용한 측위 오차 판별 방법 및 장치
JP2012083136A (ja) * 2010-10-07 2012-04-26 Oki Electric Ind Co Ltd バイアス誤差推定装置、バイアス誤差推定方法及び位置推定装置
US9197996B2 (en) * 2010-11-19 2015-11-24 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Tracking location of mobile device in a wireless network
CN103607770B (zh) * 2013-11-14 2016-08-17 南京邮电大学 一种无线传感器网络定位中高精度距离估计方法
JP2018510594A (ja) * 2015-01-27 2018-04-12 ロシックス・インコーポレイテッド 非対称ネットワークアーキテクチャを有するワイヤレスセンサネットワークを提供するシステム及び方法
US10470156B2 (en) 2016-06-03 2019-11-05 Locix, Inc. Systems and methods for coarse and fine time of flight estimates for precise radio frequency localization in the presence of multiple communication paths
US10757675B2 (en) 2016-06-03 2020-08-25 Locix, Inc. Systems and methods for precise radio frequency localization in the presence of multiple communication paths
US10575275B2 (en) 2017-08-23 2020-02-25 Locix, Inc. Systems and methods for adaptively selecting distance estimates for localization of nodes based on error metric information

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002159041A (ja) * 2000-11-20 2002-05-31 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 無線移動端末の位置検出方法
JP2002291026A (ja) * 2001-03-27 2002-10-04 Pioneer Electronic Corp 位置測位装置
JP2006003187A (ja) * 2004-06-17 2006-01-05 Hitachi Ltd 無線ネットワークシステム
JP2009065394A (ja) * 2007-09-05 2009-03-26 Meiji Univ センサネットワーク用減衰定数推定システム、ノード位置推定システム、推定方法、及びそのプログラム
JP2009074974A (ja) * 2007-09-21 2009-04-09 Kyocera Corp 移動局および位置導出方法
WO2017031248A1 (en) * 2015-08-19 2017-02-23 Dragonfly Technology Inc. Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a network architecture having mesh-based features for localization
JP2018531372A (ja) * 2015-08-19 2018-10-25 ロシックス・インコーポレイテッド 位置特定のためにメッシュベースの特徴を有するネットワークアーキテクチャ内のワイヤレスセンサノードの位置を測定するためのシステム及び方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20190069263A1 (en) 2019-02-28
US10575275B2 (en) 2020-02-25
EP3707525A1 (en) 2020-09-16
JP7410851B2 (ja) 2024-01-10
EP3707525A4 (en) 2021-05-05
CN111033294A (zh) 2020-04-17
WO2019040556A1 (en) 2019-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7410851B2 (ja) 誤差指標情報に基づいてノードの位置特定のための距離推定値を適応的に選択するためのシステムおよび方法
JP7427640B2 (ja) 複数の通信経路が存在する中での正確な無線周波数位置推定のためのシステムおよび方法
US10104508B2 (en) Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a tree network architecture having mesh-based features
US9846220B2 (en) Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a network architecture having mesh-based features for localization
JP2022516082A (ja) ノードと様々なｒｆ対応デバイスとの無線周波数通信に基づいて、無線センサノードの位置を特定するために、測距及び三角測量を用いるシステム並びに方法
JP7315533B2 (ja) 到達時間差を使用した正確な無線周波数位置特定のためのシステムおよび方法
JP2020533569A (ja) 複数の通信経路が存在する場合の正確な無線周波数位置特定用の粗い飛行時間推定と細かい飛行時間推定のためのシステムおよび方法
US10605889B2 (en) Systems and methods for precise radio frequency localization using time sweep time difference of arrival
JP7372906B2 (ja) 非連続または不連続チャネルを使用した正確な無線周波数位置特定のためのシステムおよび方法
JP2018531372A (ja) 位置特定のためにメッシュベースの特徴を有するネットワークアーキテクチャ内のワイヤレスセンサノードの位置を測定するためのシステム及び方法
JP2018531372A6 (ja) 位置特定のためにメッシュベースの特徴を有するネットワークアーキテクチャ内のワイヤレスセンサノードの位置を測定するためのシステム及び方法
JP2022521018A (ja) 到達の時間掃引時間差を使用する正確な無線周波数位置特定のためのシステム及び方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210819

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210819

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220616

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220705

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20220928

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221228

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20230227

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230613

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230828

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20231205

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231222

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7410851

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150