JP2021081200A - 通信装置および通信方法 - Google Patents

Abstract

【課題】測位の信頼性やバッテリ残量などに基づいて、適応的に測位を行う。【解決手段】通信部２２０は、周囲の通信機器と無線通信を行い、処理部２３０は、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、通信機器との距離情報と、距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する。そして、距離情報と信頼度情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する２３１。本開示は、例えばＢＬＥチップに適用することができる。【選択図】図１０

Description

本開示は、通信装置および通信方法に関し、特に、適応的に測位を行えるようにした通信装置および通信方法に関する。

近年、ＧＰＳ（Global Positioning System）の電波の受信が困難な屋内などにおいて測位を行う屋内測位技術が注目を集めている。

例えば、特許文献１には、複数の発信器からの各ビーコン信号のＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）の組み合わせに基づいて測位を行う技術が開示されている。この技術によれば、測位環境に変化が生じた場合でも、ＲＳＳＩとデータベースとを照合することによって、測位を行うことが可能となる。

特開２０１７−６７５６５号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、測位環境に変化に応じてデータベースの内容を更新する必要があり、測位の信頼性やバッテリ残量などに基づいて、適応的に測位を行うことはできなかった。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、適応的に測位を行えるようにするものである。

本開示の第１の側面の通信装置は、周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する処理部とを備える通信装置である。

本開示の第１の側面の通信方法は、通信装置が、周囲の通信機器と無線通信を行い、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する通信方法である。

本開示の第１の側面においては、周囲の通信機器と無線通信が行われ、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報が出力される。

本開示の第２の側面の通信装置は、周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のいずれかを用いて、前記通信機器との距離情報を算出する処理部とを備え、前記処理部は、自装置の電源の状態に基づいて、前記距離情報の算出に用いる前記測距手法を選択する通信装置である。

本開示の第２の側面の通信方法は、通信装置が、周囲の通信機器と無線通信を行い、自装置の電力状態に基づいて、前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のうちのいずれかを選択し、選択した前記測距手法を用いて、前記通信機器との距離情報を算出する通信方法である。

本開示の第２の側面においては、周囲の通信機器と無線通信が行われ、自装置の電力状態に基づいて、前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のうちのいずれかが選択され、選択された前記測距手法を用いて、前記通信機器との距離情報が算出される。

測位環境の例を示す図である。 ＲＳＳＩを用いた測距の評価結果の例を示す図である。 アンテナの放射特性の測定について説明する図である。 放射特性の測定結果の例を示す図である。 使用帯域による到来波形の違いについて説明する図である。 位相ベース方式の測距について説明する図である。 位相ベース方式の測距の詳細について説明する図である。 測距性能の測定結果の例を示す図である。 本開示に係る技術を適用した通信端末の構成例を示すブロック図である。 通信モジュールの機能構成例を示すブロック図である。 距離情報の算出処理について説明するフローチャートである。 非マルチパス環境における位相値の例を示す図である。 マルチパス環境における位相値の例を示す図である。 位相傾き値の例を示す図である。 コンスタレーションの例を示す図である。 三点測位の例を示す図である。 位置情報の算出処理について説明するフローチャートである。 信頼度情報を用いた三点測位の例を示す図である。 位置情報の算出処理について説明するフローチャートである。 位置情報の算出処理について説明するフローチャートである。 伝搬損失と距離の関係を示す図である。 ＲＴＴを用いた測距の例を示す図である。 通信モジュールの他の機能構成例を示すブロック図である。 距離算出部の機能構成例を示すブロック図である。 Ｉ／Ｑデータの波形の例を示す図である。 距離情報の算出処理について説明するフローチャートである。 群遅延の算出について説明する図である。 ＦＦＴデータの波形の例を示す図である。 距離情報の算出処理について説明するフローチャートである。 距離情報の算出処理について説明するフローチャートである。

以下、本開示を実施するための形態（以下、実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。

１．第１の実施の形態
１−１．従来技術の課題
１−２．通信端末と通信モジュールの構成
１−３．距離情報の算出
１−４．位置情報の算出
２．第２の実施の形態
２−１．従来技術の課題
２−２．通信モジュールの構成
２−３．距離情報の算出

近年、ＧＰＳの電波の受信が困難な屋内などにおいて測位を行う屋内測位技術が注目を集めているものの、測位の信頼性やバッテリ残量などに基づいて、適応的に測位を行うことはできなかった。

以下においては、適応的に測位を行うことを実現するための実施の形態について説明する。

＜１．第１の実施の形態＞
（１−１．従来技術の課題）
従来、屋内測位技術の手法として、例えば、加速度センサやジャイロセンサなどの複数のセンサによりユーザの動作と移動量を測定するＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）や、地磁気データなどのデータ照合により位置を推測する手法が知られている。また、光の投光波と反射波の位相差により算出された飛行時間を用いて距離を推定するＴｏＦ（Time of Flight）なども屋内測位技術の手法として挙げられる。

しかしながら、例えばＰＤＲを用いた手法では、測距誤差が蓄積されていくものの、それを補正する手段がなかった。また、地磁気データなどのデータ照合を必要とする手法では、事前マップの作成が不可欠な上、レイアウト変更が発生したときなどに事前マップの再作成が必要になるなど、運用面での課題があった。さらに、ＴｏＦを用いた手法では、シャドウイング（人体による測距性能の低下）の影響が大きく、見通し環境（Line Of Sight）でないと正しい距離が測定できないという課題があった。

これらの課題を解決するための手法として、無線信号による測距手法が注目されている。これは、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの多くの無線通信用ＩＣが既にスマートフォンに内蔵されていることや、事前学習なども不要でかつアプリケーションへの展開が容易であることによる。

しかしながら、無線信号による測距手法は、その測距精度が低いことが課題であった。

測距精度が低い要因として、現状、ビジネス化が進んでいるＲＳＳＩを用いていることが挙げられる。ＲＳＳＩは、受信信号の信号強度が大きければ近い、小さければ遠いと判定する手法であるが、反射波によるマルチパスの影響を受けやすいことが知られている。

例えば、図１に示される測位環境においてＲＳＳＩを用いた測距の評価結果の例を図２に示す。

図１のＡ図には、測位環境として、障害物のない非マルチパス環境（Location1）が示されており、Ｂ図には、測位環境として、障害物の多いマルチパス環境（Location2）が示されている。それぞれの測位環境においては、受信機Ｒｘが２つの送信器Ｔｘ１，Ｔｘ２から受信した受信信号のＲＳＳＩに基づいた相対的な受信強度により距離が算出される。

図２には、実際の距離に対する、図１のそれぞれの測位環境において測定された距離値と、正解値を表す直線が示されている。

障害物のないLocation1では、正解値を表す直線に沿うように、実際の距離に対して、ある程度右肩上がりの測定結果が得られているが、障害物の多いLocation2では、実際の距離に対して、ほとんど横ばいの測定結果が得られている。障害物が多い場合、反射波が重なることで遠い位置からの受信信号の信号強度が大きくなったり、逆位相によりキャンセルされることで比較的近い位置からの受信信号の信号強度が小さくなったりする。その結果、測距精度は大きく低下してしまう。

さらに、ＲＳＳＩを用いた測距においては、アンテナの放射特性の不均一性によっても、測距精度が低下する。

図３に示されるように、受信機Ｒｘ（受信側）と送信機Ｔｘ（送信側）のアンテナをそれぞれ任意に回転させた場合の放射特性の測定結果を図４に示す。

図３のＡ図には、受信機Ｒｘと送信機Ｔｘのアンテナ同士が向き合う状態（０度）が、Ｂ図には、受信機Ｒｘのアンテナが例えば９０度回転している状態が、Ｃ図には、送信機Ｔｘのアンテナが例えば９０度回転している状態が、それぞれ示されている。

図４には、受信機Ｒｘ（受信側）のアンテナを回転させた場合の放射特性（実線）と、送信機Ｔｘ（送信側）のアンテナを回転させた場合の放射特性（破線）が示されている。

図４に示されるように、いずれのアンテナを回転させた場合であっても、その角度（向き）によっては、受信強度が１０ｄＢ乃至２０ｄＢほど変化してしまう。すなわち、アンテナの角度によって、測距結果に大きな誤差が生じてしまう。

ＴｏＦを用いた測位においては、無線信号の伝播時間の変化を利用することで測距を行うことが知られている。ＴｏＦは、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）などでも使用されており、非常に高い測距精度を得られることが知られている。

しかしながら、使用帯域の狭い無線通信を用いた測距手法では課題があった。

具体的には、ＵＷＢのような、５００ＭＨｚ乃至数ＧＨｚの広周波数帯域を使用する通信では、図５左側に示されるように、受信信号（振幅）を、最も長い破線矢印で示される本波（１波目）と反射波（２，３波目）を分離することができる。この場合、本波の到来時間を計算することにより、精度良く距離を算出することができる。

一方で、例えばＢＬＥにおける使用帯域は最大で８０ＭＨｚ程度、ＬＴＥ ａｄｖａｎｃｅにおける使用帯域は最大で１６０ＭＨｚ程度であり、これらの通信における使用帯域は狭い。そのため、図５右側に示されるように、受信信号（振幅）が、複数の波が混ざったような波形となり、本波の到来時間を計算することが難しくなる。その結果、測距精度が低下してしまう。

これらの課題を解決するため、無線標準化団体などにより様々な測距手法が提案されている。その１つに、位相ベース方式の測距手法がある。

位相ベース方式の測距においては、図６に示されるように、デバイスＡからデバイスＢへの送信信号の位相φ_ＢＡと、デバイスＢからデバイスＡへの受信信号の位相φ_ＡＢから算出される伝搬チャネルの位相θに基づいて、デバイスＡ−デバイスＢ間の距離ｄが算出される。

ここで、図７を参照して、位相ベース方式の測距の詳細について説明する。

まず、図７のＡ図に示されるように、ある周波数ω１について、送信信号の位相φ_ＢＡと受信信号の位相φ_ＡＢを観測することで、観測された位相φ_ＢＡ，φ_ＡＢから伝搬チャネルの位相θが算出する。

同様に、Ｂ図に示されるように、２．４ＧＨｚ帯の全８０ｃｈについて、位相θが算出される。Ｂ図においては、２．４ＧＨｚから２．４８ＧＨｚまで、１ＭＨｚステップで８０ｃｈ分の位相θが算出されるものとするが、位相θが算出される周波数帯域（周波数範囲）やｃｈ数（ステップ数）は、これに限定されない。

そして、Ｃ図に示されるように、周波数毎の位相θの傾きから群遅延τが算出され、その群遅延τに光速を乗算することで、距離ｄが算出される。

この位相ベース方式は、周波数毎の位相θの傾きを用いていることから、伝搬チャネルの周波数特性（周波数の相対差情報）に基づいて距離を算出する手法といえる。ゆえに、算出された距離が、各ブロックの回路遅延の絶対値や温度特性のばらつきなどに依存しないというメリットがある。

しかしながら、位相ベース方式の測距においても、マルチパスの影響を受けてしまうという課題がある。

図８は、位相ベース方式の測距の評価結果の例を示す図である。

図８のＡ図には、障害物のない非マルチパス環境（Location1）において測定された距離値と、正解値を表す直線が示され、Ｂ図には、障害物の多いマルチパス環境（Location2）において測定された距離値（換算値）と、正解値を表す直線が示されている。

障害物のない非マルチパス環境においては、図８のＡ図に示されるように、精度の高い（正解値に近い）測距結果が得られる。一方、障害物の多いマルチパス環境においては、図８のＢ図に示されるように、距離の算出誤差が大きい（正解値から遠い）測距結果が得られる。このように、位相ベース方式の測距においても、マルチパスの影響により位相が大きく変化し、測距精度が低下してしまう。

そこで、本実施の形態では、マルチパス環境においても測距精度を維持できる構成を実現する。

（１−２．通信端末と通信モジュールの構成）
図９は、本開示に係る技術を適用した通信端末の構成例を示すブロック図である。

図９に示される通信端末１００は、制御部１１０、入力部１２０、出力部１３０、記憶部１４０、および通信モジュール１５０を備える。通信端末１００は、例えばスマートフォンなどとして構成される。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などによって構成される。制御部１１０は、記憶部１４０に保持された、ＯＳ（Operating System）や所定のアプリケーションを実現するプログラムを実行することで、各種機能（例えば表示機能や音声出力機能など）を実現する。

また、制御部１１０は、プログラムを実行することで、自装置（通信端末１００）の位置を表す位置情報を算出する位置算出部１１１を実現する。

入力部１２０は、例えば各種キーやボタン、タッチパネル、マイクロフォンを含み、各種データの入力を検出する。

出力部１３０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）などのディスプレイや、スピーカを含み、各種データを出力する。出力部１３０を構成するディスプレイと、入力部１２０を構成するタッチパネルは、一体に構成されてもよい。

記憶部１４０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）を含み、各種データやプログラム、設定情報などを保持する。なお、制御部１１０は、記憶部１４０を内蔵してもよい。

通信モジュール１５０は、ＢＬＥチップなどの無線通信用ＩＣなどとして構成され、周囲の通信機器（例えば、ビーコン装置や他の通信端末など）との間で行われる無線通信に関する制御を実行する。

例えば、通信モジュール１５０は、通信相手となる通信機器と無線通信を行うことで、その通信機器との距離を表す距離情報を算出し、制御部１１０に供給する。制御部１１０の位置算出部１１１は、通信モジュール１５０からの距離情報と、後述する信頼度情報を用いて、位置情報を算出することができる。

図１０は、通信モジュール１５０の機能構成例を示すブロック図である。

通信モジュール１５０は、アンテナ２１０、通信部２２０、および処理部２３０から構成される。

通信部２２０は、１６０ＭＨｚ以下の帯域での無線通信を行う。具体的には、通信部２２０は、ＢＬＥ，Ｗｉ−Ｆｉ、およびＬＴＥの少なくともいずれかによる無線通信を行う。

通信部２２０は、送信機２２１と受信機２２２を備え、アンテナ２１０を介して、周囲の通信機器と無線通信を行う。送信機２２１は、発振器２２３が生成するクロックに同期することで送信信号を送信する。受信機２２２は、発振器２２３が生成するクロックに同期することで受信信号を受信する。

処理部２３０は、位相算出部２３１、距離算出部２３２、信頼度算出部２３３、およびＩＦ（Interface）部２３４を備え、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、通信相手となる通信機器との距離情報と、距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する。

位相算出部２３１は、送信機２２１から送信された送信信号の位相と、受信機２２２により受信された受信信号の位相に基づいて、伝搬チャネルの位相（位相値）を周波数毎に算出する。算出された周波数毎の位相値は、距離算出部２３２と信頼度算出部２３３に供給される。

距離算出部２３２は、位相算出部２３１により算出された周波数毎の位相値に基づいて、通信相手となる通信機器との距離情報を算出し、ＩＦ部２３４に供給する。

信頼度算出部２３３は、位相算出部２３１により算出された周波数毎の位相値に基づいて、距離算出部２３２により算出された距離情報の信頼度を表す信頼度情報を算出し、ＩＦ部２３４に供給する

ＩＦ部２３４は、距離算出部２３２からの距離情報と、信頼度算出部２３３からの信頼度情報を制御部１１０に出力する。

（１−３．距離情報の算出）
次に、図１１のフローチャートを参照して、通信モジュール１５０による距離情報の算出処理について説明する。

ステップＳ１１において、処理部２３０の位相算出部２３１は、上述した位相ベース方式に従って、通信部２２０から送信された送信信号の位相と、通信部２２０により受信された受信信号の位相に基づいて、伝搬チャネルの位相値を周波数毎に算出する。

ステップＳ１２において、処理部２３０の距離算出部２３２は、周波数毎の位相値に基づいて、通信相手となる通信機器との距離情報を算出する。具体的には、距離算出部２３２は、一定周波数範囲での位相値の傾き（位相傾き値）から群遅延を算出し、その群遅延に光速を乗じることで、距離情報を算出する。

ステップＳ１３において、処理部２３０の信頼度算出部２３３は、周波数毎の位相値に基づいて、距離算出部２３２により算出された距離情報の信頼度を表す信頼度情報を算出する。

ステップＳ１４において、処理部２３０のＩＦ部２３４は、距離算出部２３２により算出された距離情報と、信頼度算出部２３３により算出された信頼度情報を、制御部１１０に出力する。

従来のＲＳＳＩを用いた測距と、位相ベース方式による測距とは、距離情報を１つの値から算出しているか、または、複数の値から算出しているかで異なる。位相ベース方式においては、周波数毎に位相値が算出されるので、最終的に算出された距離情報が信頼できるか否かを判断することが容易になる。

ここで、非マルチパス環境において算出された位相値と、マルチパス環境において算出された位相値の違いについて説明する。

図１２は、非マルチパス環境において算出された位相値の例を示す図であり、図１３は、マルチパス環境において算出された位相値の例を示す図である。いずれの環境においても、同距離での測定が行われているものとする。

図１２に示されるように、非マルチパス環境においては、周波数に対する位相値の変化量（傾き）は一定に近い。一方、図１３に示されるように、マルチパス環境においては、周波数に対する位相値の変化量（傾き）は変動が大きい。すなわち、非マルチパス環境とマルチパス環境とでは、位相値の傾きの安定度に大きな差があるといえる。

図１４は、非マルチパス環境とマルチパス環境それぞれにおける位相値の傾きである位相傾き値を比較した図である。

図１４に示されるように、非マルチパス環境における位相傾き値の変動は小さいことから、周波数毎の位相値、ひいては距離情報の信頼度は高いといえる。一方、マルチパス環境における位相傾き値の変動は大きいことから、距離情報の信頼度は低いといえる。

そこで、信頼度算出部２３３は、所定の周波数範囲での位相傾き値の変動に基づいて、距離情報の信頼度情報を算出することができる。

例えば、信頼度情報として、位相傾き値の分散が算出されてもよいし、位相傾き値の移動平均が算出されてもよい。また、これらの値が、位相傾き値において変動の大きい部分を除いて算出されてもよい。

さらに、処理部２３０から出力される信頼度情報は、算出された値そのものであってもよいし、例えば高・中・低など、その値があらかじめ設定された閾値によって判定された結果であってもよい。

また、信頼度情報は、図１２や図１３に示される周波数毎の位相値や、図１４に示される位相傾き値のデータに対応するビッグデータに基づいて、そのデータの信頼度がＡＩ（Artificial Intelligence）により判定された結果であってもよい。

さらに、信頼度情報として、各周波数において位相値を算出する過程で得られる情報が用いられてもよい。

例えば、位相値算出の手法として、受信信号を復調したＩ／Ｑデータの振幅のバランスに基づいて位相値を算出する手法がある。この手法において、受信信号にマルチパス波（反射波）が含まれると、Ｉ−Ｑ平面上に表現されるコンスタレーションが楕円状になる。

図１５は、コンスタレーションの例を示す図である。

図１５の例で、元の信号を表す信号点Ｗは、Ｉ軸上に配置されている。このように、マルチパス波を含まない信号は、直線で表現される。

一方、図１５の例で、受信信号Ｚは、第１の経路のマルチパス波Ｚ１と、第２の経路のマルチパス波Ｚ２を含むことから、楕円で表現される。受信信号Ｚは、含まれるマルチパス波が多いほど正円に近づく傾向がある。

そこで、受信信号を復調した復調信号の受信強度自体が、信頼度情報として用いられてもよい。

以上の処理によれば、伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、通信相手となる通信機器との距離情報と、その距離情報の信頼度を表す信頼度情報が出力されるので、適応的に測位を行うことが可能となる。具体的には、信頼度の高い距離情報を用いた測位により、測位精度を向上させることが可能となる。

（１−４．位置情報の算出）
以下においては、上述した距離情報と信頼度情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する例について説明する。

測距結果を用いて自装置の位置情報を算出する手法として、三点測位が知られている。

図１６は、三点測位の例を示す図である。

三点測位においては、既知の座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の３点それぞれとの距離に基づいて、通信端末１００を所有するユーザの位置Ｑを求める手法である。座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３には、ビーコン装置などの通信機器が配置される。

図１６の例では、位置Ｑにある通信端末１００と、座標Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３それぞれとの距離情報に基づいて、通信端末１００の位置情報が算出される。なお、ビーコン装置などの通信機器は、実際には３点だけでなく多くの位置に配置され、それぞれの距離情報に基づいて位置情報が算出される。

さらに、本実施の形態では、距離情報に加え、その距離情報についての信頼度情報が算出される。

そこで、図１７のフローチャートを参照して、距離情報と信頼度情報に基づいた位置情報の算出処理について説明する。図１７の処理は、制御部１１０の位置算出部１１１により実行される。

ステップＳ３１において、位置算出部１１１は、処理部２３０により出力された距離情報と信頼度情報を取得する。距離情報と信頼度情報は、通信相手となる通信機器の数だけ取得される。

ステップＳ３２において、位置算出部１１１は、３以上の距離情報があるか否かを判定する。

３以上の距離情報がない場合、３以上の距離情報が取得されるまで、ステップＳ３１，Ｓ３２が繰り返される。

一方、３以上の距離情報がある場合、処理はステップＳ３３に進み、位置算出部１１１は、３以上の高信頼度距離情報があるか否かを判定する。高信頼度距離情報は、信頼度情報で表される信頼度が、例えば所定の値より高い距離情報とされる。

３以上の高信頼度距離情報がある場合、処理はステップＳ３４に進み、位置算出部１１１は、その高信頼度距離情報を用いて、位置情報を算出する。

例えば、図１８に示されるように、座標Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４それぞれとの距離情報と信頼度情報が取得されたとする。図１８の例では、４つの距離情報のうち、座標Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３それぞれとの距離情報が高信頼度距離情報とされ、座標Ｐ１４との距離情報が低信頼度距離情報とされる。

図１８の例において、信頼度の低い座標Ｐ１４との距離情報を用いて位置情報が算出された場合、測位精度を低下させるおそれがある。そこで、信頼度の高い座標Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３それぞれとの距離情報を用いて、位置Ｑの位置情報が算出されるようにする。

これにより、測位精度を低下させることなく、マルチパス環境においても測距精度を維持することができる。

さて、図１７のフローチャートに戻り、ステップＳ３３において、３以上の高信頼度距離情報がないと判定された場合、処理はステップＳ３５に進む。

ステップＳ３５において、位置算出部１１１は、２以上の高信頼度距離情報と、１以上の過去の位置情報があるか否かを判定する。

２以上の高信頼度距離情報と、１以上の過去の位置情報がある場合、処理はステップＳ３６に進み、位置算出部１１１は、その高信頼度距離情報と過去の位置情報を用いて、位置情報を算出する。

位置情報は、所定の時間毎に算出されることから、時系列で管理することができる。そこで、時系列の位置情報に対して移動平均などを求めることで、位置情報で表される位置が不自然に変化しないようにすることができる。

したがって、信頼度の低い距離情報を用いて位置情報を算出するのではなく、信頼度の高い２以上の高信頼度距離情報と、時間的に少し前の位置情報を用いて位置情報を算出するほうが、測位精度が向上する可能性がある。

以上の処理によれば、信頼度の高い距離情報に基づいて、位置情報を算出することができ、その結果、適応的に測位を行うことが可能となる。

なお、図１７の処理においては、３以上の高信頼度距離情報、または、２以上の高信頼度距離情報と１以上の過去の位置情報に基づいて、位置情報が算出されるものとしたが、より多くの距離情報または過去の位置情報が用いられてもよい。これにより、さらに高精度な測位を行うことが可能となる。

以上においては、位置情報を算出する手法として、三点測位を用いる例について説明したが、他の手法を用いるようにしてもよい。

例えば、位置情報を算出する手法として、ＡｏＡ（Angle of Arrival）が知られている。

ＡｏＡは、複数の受信アンテナを用いて、それぞれの受信時間の差から通信相手との角度（通信相手の方向）を求めることで、位置を推定する手法である。ＡｏＡもまた、見通し環境では有効であるが、マルチパス環境では、受信アンテナでの位相分布と見通しの角度が異なるため、測位精度が大きく低下するおそれがある。

通常、ＡｏＡにおいては、ＲＳＳＩを用いた測距が行われるが、位相ベース方式の測距が行われるようにしてもよい。

ここで、図１９のフローチャートを参照して、ＡｏＡによる位置情報の算出処理について説明する。

ステップＳ５１において、位置算出部１１１は、処理部２３０により出力された距離情報と信頼度情報に加え、通信相手となる通信機器の方向を表す方向情報を取得する。

ステップＳ５２において、位置算出部１１１は、１以上の高信頼度距離情報があるか否かを判定する。

１以上の高信頼度距離情報がない場合、１以上の高信頼度距離情報が取得されるまで、ステップＳ５１，Ｓ５２が繰り返される。

一方、１以上の高信頼度距離情報がある場合、処理はステップＳ５３に進み、位置算出部１１１は、その高信頼度距離情報と方向情報を用いて、位置情報を算出する。

以上の処理によれば、例えば、距離情報の信頼度が著しく低い場合には、他のアンテナの情報を採用したり、最も信頼度の高いアンテナの情報を採用したりするなどして、マルチパス環境においても測距精度を維持することが可能となる。

さらに、ＰＤＲによる測位手法において、１点以上の高信頼度距離情報を用いるようにしてもよい。

ＰＤＲは、加速度センサや地磁気センサ、ジャイロセンサなどを組み合わせて、人間の歩行とその向きを検出し、人間が歩いた軌跡（初期位置からの相対変化）を求めることで、測位を行う手法である。

ここで、図２０のフローチャートを参照して、ＰＤＲによる位置情報の算出処理について説明する。

ステップＳ７１において、位置算出部１１１は、処理部２３０により出力された距離情報と信頼度情報に加え、自装置の軌跡を表す軌跡情報を取得する。

ステップＳ７２において、位置算出部１１１は、１以上の高信頼度距離情報があるか否かを判定する。

１以上の高信頼度距離情報がない場合、１以上の高信頼度距離情報が取得されるまで、ステップＳ７１，Ｓ７２が繰り返される。

一方、１以上の高信頼度距離情報がある場合、処理はステップＳ７３に進み、位置算出部１１１は、その高信頼度距離情報と軌跡情報を用いて、位置情報を算出する。

ＰＤＲにおいては、既存のセンサを用いて測位が行われるが、測距誤差が蓄積されていくという課題があった。そのため、通信装置が、測距誤差を定期的に補正することが望ましいが、距離情報が信頼できるものであるか分からず誤って補正してしまうおそれがある。

そこで、図２０の処理によれば、１点以上の高信頼度距離情報と軌跡情報を用いて、位置情報が算出されるので、測距誤差を定期的に補正する必要もなく、測距精度を維持することが可能となる。

以上のように、本実施の形態においては、マルチパス起因で大きく品質が異なる屋内での距離情報に対して、信頼度情報に基づいて測位を行うことにより、測位精度を向上させることができる。

＜２．第２の実施の形態＞
（２−１．従来技術の課題）
近年、屋内測位技術の手法として、無線信号による測距手法が注目されている。これは、ＢＬＥ，Ｗｉ−Ｆｉ，ＬＴＥなどの多くの無線通信用ＩＣが既にスマートフォンに内蔵されていることや、事前学習なども不要でかつアプリケーションへの展開が容易であることによる。

無線信号による測距手法としても数多くの手法が提案されている。その一つとして、現状、ビジネス化が進んでいるのが、上述したＲＳＳＩを用いる手法である。より詳細に説明すると、ＲＳＳＩは、以下に示されるフリスの伝達公式に基づく手法である。

上記のフリスの伝達公式において、Ｌは伝搬損失を示し、λは波長、ｄは送信アンテナと受信アンテナの間の距離、Ｇ_Ｔ、Ｇ_Ｒは送信アンテナと受信アンテナそれぞれの絶対利得を示す。

図２１は、距離ｄと伝搬損失Ｌの関係を示す図である。

図２１に示されるように、距離ｄが小さいほど伝搬損失Ｌは小さく、距離ｄが大きいほど伝搬損失Ｌは大きくなる。ＲＳＳＩは、図２１のような距離ｄと伝搬損失Ｌの関係に基づいて、受信信号の信号強度が大きければ近い、小さければ遠いと判定する手法である。

しかしながら、ＲＳＳＩを用いた測距においては、図３および図４を参照して説明したように、マルチパスの影響やアンテナの放射特性の不均一性によって、測距精度が低下する。

また、ＲＴＴ（Round Trip Time）を用いた測距手法も検討が進められている。ＲＴＴは、装置間の通信時間を測定し、通信時間と光速の乗算により距離が求められることを利用した測距手法である。

例えば、図２２に示されるように、装置Ｃ１１が、装置Ｃ１２からのリクエストを受信後、装置Ｃ１２にPingを送信した時刻をＴ１、装置Ｃ１２がPingを受信した時刻をＴ２とする。また、装置Ｃ１２が、受信したPingに対してPongを送信した時刻をＴ３、装置Ｃ１１がPongを受信した時刻をＴ４とする。

光速をｃとした場合、装置Ｃ１１と装置Ｃ１２の間の距離は、｛（Ｔ４−Ｔ１）−（Ｔ３−Ｔ２）｝×ｃで求められる。

ＲＴＴを用いた測距手法は、ＲＳＳＩとは異なり、振幅が変動しても距離に依存しないため、ＲＳＳＩより測距精度が向上することが知られている。しかしながら、１ｎ秒の時間誤差が３０ｃｍの測距誤差となることから、サンプリング間隔のばらつきや内部回路の遅延などの時間誤差が測距精度低下の要因となる。

これらの課題を解決する手法として、図７を参照して説明した位相ベース方式の測距手法がある。

上述したように、位相ベース方式は、周波数毎の位相の傾きを用いていることから、伝搬チャネルの周波数特性（周波数の相対差情報）に基づいて距離を算出する手法といえる。ゆえに、算出された距離が、各ブロックの回路遅延の絶対値や温度特性のばらつきなどに依存しないというメリットがある。

一方で、位相ベース方式は、周波数をチャネルステップで変更しながら測定が行われるため、測定チャネル数が多いほど測距精度は向上するが、測定時間がかかり消費電力も大きくなってしまう。また、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理による距離算出など高度な信号処理を用いることで測距精度は向上するが、やはり消費電力が大きくなる。

このように、測距精度と消費電力はトレードオフの関係となり、測距精度と消費電力を鑑みて最適な測距手法を選択する必要がある。

また、無線信号による測距手法は、例えばビーコン装置などの測距用インフラに電力を供給する必要がある。電力の供給方法は、有線により供給するか、または、バッテリから供給するのが一般的である。しかしながら、前者は配線工事などにコストがかかり、後者は定期的なバッテリ交換が必要となりメンテナンス費用がかかる。

そこで近年、太陽電池による電力供給が期待されている。太陽電池により電力供給が行われれば、配線工事やバッテリ交換などの手間やコストも不要となる。一方、太陽電池により得られる電力は、室内光によって一意に決まるが、消費電力はサービスを利用するユーザの数によって大きく変動する。これは、時間によって消費電力が変動することを意味し、精度の高い測距手法を用いた場合、ユーザの数がピークとなったときには、電池容量が逼迫するおそれがある。

この場合、電池の残量を鑑みて最適な測距手法を選択する必要がある。

そこで、本実施の形態では、電源の状態に応じて、最適な測距手法を選択できる構成を実現する。

（２−２．通信モジュールの構成）
図２３は、本実施の形態に係る通信モジュール１５０の機能構成例を示すブロック図である。

図２３の通信モジュール１５０は、アンテナ２１０、通信部２２０、および処理部３１０から構成される。アンテナ２１０と通信部２２０は、図１０に示される構成と同様であるので、その説明は省略する。

処理部３１０は、距離算出部３１１、パワーマネジメント部３１２、測距手法選択部３１３、およびＩＦ部３１４を備える。

距離算出部３１１は、送信機２２１から送信された送信信号の位相と、受信機２２２により受信された受信信号の位相に基づいて、伝搬チャネルの位相（位相値）を周波数毎に算出し、周波数毎の位相値に基づいて、通信相手となる通信機器との距離情報を算出する。

また、距離算出部３１１は、無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のいずれかを用いて、通信機器との距離情報を算出する。

パワーマネジメント部３１２は、通信モジュール１５０の電源の状態を管理し、その状態を表す状態情報を、逐次、測距手法選択部３１３に供給する。

測距手法選択部３１３は、パワーマネジメント部３１２からの状態情報で表される通信モジュール１５０の電源の状態に基づいて、距離情報の算出に用いる測距手法を選択する。その結果、距離算出部３１１は、測距手法選択部３１３により選択された測距手法を用いて、通信機器との距離情報を算出する。算出された距離情報は、ＩＦ部３１４に供給される。

ＩＦ部３１４は、距離算出部３１１からの距離情報を制御部１１０に出力する。制御部１１０の位置算出部１１１は、通信モジュール１５０からの距離情報を用いて、位置情報を算出することができる。

図２４は、距離算出部３１１の機能構成例を示すブロック図である。

距離算出部３１１は、ＡＤＣ（Analog Digital Converter）３３１、信号処理部３３２、位相計算部３３３、および距離計算部３３４から構成される。このうち、ＡＤＣ３３１、信号処理部３３２、および位相計算部３３３は、図１０の位相算出部２３１に対応し、距離計算部３３４は、図１０の距離算出部２３２に対応する。

ＡＤＣ３３１は、受信機２２２により受信されたアナログの受信信号をデジタル信号に変換し、ＩデータとＱデータに分離する。分離されたＩ／Ｑデータは、信号処理部３３２に供給される。

信号処理部３３２は、ＡＤＣ３３１からのＩ／Ｑデータの波形に対して信号処理を施し、得られたＩ／Ｑデータの振幅値を位相計算部３３３に供給する。

信号処理部３３２は、例えば、図２５に示されるようなＩデータとＱデータの波形の振幅の平均値を求める。図２５には、ＩデータとＱデータそれぞれの波形の包絡線が示されており、これらの包絡線に基づいて、ＩデータとＱデータの波形の振幅の平均値が求められる。

位相計算部３３３は、信号処理部３３２からのＩ／Ｑデータの振幅値に基づいて、位相差値を算出する。算出された位相値は、距離計算部３３４に供給される。

距離計算部３３４は、位相計算部３３３により算出された位相値に基づいて、距離情報を計算し、ＩＦ部３１４に供給する。

（２−３．距離情報の算出）
次に、図２６のフローチャートを参照して、図２３の通信モジュール１５０による距離情報の算出処理について説明する。

ステップＳ１１１において、パワーマネジメント部３１２は、バッテリによる電力供給か否かを判定する。ここでは、電力供給が、例えば太陽電池などを含むバッテリと、有線接続のいずれによるものかが判定される。

バッテリによる電力供給であると判定された場合、処理はステップＳ１１２に進み、パワーマネジメント部３１２は、バッテリ残量が所定の閾値以上であるか否かを判定する。

バッテリ残量が所定の閾値以上であると判定された場合、処理はステップＳ１１３に進む。

一方、ステップＳ１１１において、バッテリによる電力供給でないと判定された場合、すなわち、有線接続による電力供給である場合、ステップＳ１１２はスキップされ、処理はステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１３において、測距手法選択部３１３は、測距手法として、高精度な第１の測距手法を選択する。

そして、ステップＳ１１４において、距離算出部３１１は、測距手法選択部３１３により選択された第１の測距手法を用いて、通信機器との距離情報を算出する。

すなわち、有線接続による電力供給の場合には、電力供給の状態に問題がないと判断され、高精度な第１の測距手法を用いて距離情報が算出される。また、バッテリによる電力供給の場合であっても、バッテリ残量が所定の閾値以上である場合には、電力に余裕があると判断され、高精度な第１の測距手法を用いて距離情報が算出される。

さて、ステップＳ１１２において、バッテリ残量が所定の閾値以上でないと判定された場合、処理はステップＳ１１５に進む。

ステップＳ１１５において、測距手法選択部３１３は、測距手法として、低精度な第２の測距手法を選択する。

そして、ステップＳ１１６において、距離算出部３１１は、測距手法選択部３１３により選択された第２の測距手法を用いて、通信機器との距離情報を算出する。

すなわち、バッテリによる電力供給の場合であって、バッテリ残量が所定の閾値を下回る場合には、電力状態が逼迫していると判断されることで、低精度な第２の測距手法を用いて距離情報が算出される。

以上の処理によれば、電源の状態に応じて、最適な測距手法を選択することができ、その結果、適応的に測位を行うことが可能となる。

ここで、高精度な第１の測距手法と、低精度な第２の測距手法の具体例について説明する。

（具体例１）
高精度な第１の測距手法では、位相ベース方式の測距が行われ、低精度な第２の測距手法では、ＲＳＳＩを用いた測距が行われるようにする。

位相ベース方式の測距によれば、消費電力は大きくなるものの、測距精度を向上させることができる。一方、ＲＳＳＩを用いた測距によれば、測距精度はやや低くなるものの、消費電力を抑えることができる。

なお、低精度な第２の測距手法として、ＲＳＳＩを用いた測距に代えて、ＲＴＴを用いた測距が行われてもよい。

（具体例２）
高精度な第１の測距手法では、位相ベース方式の測距において、図７のＢ図を参照して説明したように、例えば８０ｃｈの周波数について位相値を算出することで、群遅延が算出されるようにする。一方、低精度な第２の測距手法では、位相ベース方式の測距において、例えば１０ｃｈの周波数について位相値を算出することで、群遅延が算出されるようにする。なお、位相値が算出されるｃｈ数は、これらに限定されない。

図２７は、位相値の測定数に応じた群遅延の算出について説明する図である。

位相値は、位相雑音やマルチパスの影響でばらついたり変動したりするおそれがある。

そこで、図２７のＡ図に示されるように、位相値の測定数を多くして最小二乗法により群遅延を算出した場合、得られる直線Ｌ１において、外れ値の影響を緩和することができる。一方で、多くの周波数チャネルについて位相値を測定することは、測定時間の増加や消費電力の増大を引き起こす。

また、図２７のＢ図に示されるように、位相値の測定数を少なくして最小二乗法により群遅延を算出した場合、得られる直線Ｌ２において、外れ値の影響を緩和できない可能性がある。しかしながら、多くの周波数チャネルについて位相値を測定するわけではないので、測定時間の増加や消費電力の増大を抑えることができる。

このように、電源の状態に応じて、位相値の測定数や群遅延算出アルゴリズムなどを適応的に変化させるようにしてもよい。

（具体例３）
高精度な第１の測距手法では、位相ベース方式の測距において、高度な信号処理を用いて位相値が算出されるようにする。一方、低精度な第２の測距手法では、位相ベース方式の測距において、通常の信号処理を用いて位相値が算出されるようにする。

上述したように、位相ベース方式の測距においては、受信信号を復調したＩ／Ｑデータの振幅のバランスに基づいて位相値を算出されるが、Ｉ／Ｑデータの波形には、位相雑音やその他のノイズの影響が含まれる。

そこで、例えば図２５に示されるＩ／Ｑデータの波形に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を施し、基本波成分を抽出することで、Ｉ／Ｑデータの波形におけるノイズの影響を緩和することができる。

図２８は、Ｉ／Ｑデータの波形に対してＦＦＴ処理が施されることで得られたＦＦＴデータの波形の例を示す図である。

図２８に示されるように、Ｉ／Ｑデータの波形には、多くの周波数成分が含まれているが、ＦＦＴデータにより振幅値Ａ１を容易に求めることができる。しかしながら、ＦＦＴ処理を施すことで、演算量や消費電力は増大する。

そこで、電力に余裕がある場合には、ＦＦＴ処理により求められた振幅値に基づいて位相値が算出されるようにし、電力が逼迫している場合には、Ｉ／Ｑデータの振幅の平均値に基づいて位相値が算出されるようにする。

（具体例４）
高精度な第１の測距手法では、位相ベース方式の測距において、例えば、時間範囲として、５００μ秒間のＩ／Ｑデータの振幅測定値に基づいて位相値が算出されるようにする。一方、低精度な第２の測距手法では、位相ベース方式の測距において、例えば、時間範囲として、１００μ秒間のＩ／Ｑデータの振幅測定値に基づいて位相値が算出されるようにする。

Ｉ／Ｑデータの振幅の測定時間が長いほど、ノイズ低減の効果が大きくなる。しかしながら、ノイズの低減と消費電力の増大とはトレードオフの関係になるため、電力に応じて、Ｉ／Ｑデータの振幅の測定時間を変化させるようにする。

以上においては、バッテリ残量が所定の閾値以上であるか否かに応じて、高精度な第１の測距手法と低精度な第２の測距手法のいずれかが選択されるものとした。

以下においては、さらなる条件に応じて、高精度な第１の測距手法と低精度な第２の測距手法のいずれかが選択される例について説明する。

図２９は、距離情報の算出処理の他の例について説明するフローチャートである。

図２９のフローチャートにおけるステップＳ１３１，Ｓ１３２，Ｓ１３４乃至Ｓ１３７は、図２６のフローチャートにおけるステップＳ１１１乃至Ｓ１１６それぞれと同様の処理であるので、その説明は省略する。

すなわち、ステップＳ１３２において、バッテリ残量が所定の閾値以上であると判定された場合、処理はステップＳ１３３に進む。

ステップＳ１３３において、パワーマネジメント部３１２は、所定期間における消費電力量が所定の閾値以下であるか否かを判定する。

所定期間における消費電力量が所定の閾値以下であると判定された場合、処理はステップＳ１３４に進み、第１の測距手法が選択され、その第１の測距手法を用いて距離情報が算出される。

すなわち、バッテリ残量が所定の閾値以上である場合であって、所定期間における消費電力量が所定の閾値以下である場合には、電力に余裕があると判断され、高精度な第１の測距手法を用いて距離情報が算出される。

一方、所定期間における消費電力量が所定の閾値以下でないと判定された場合、処理はステップＳ１３６に進み、第２の測距手法が選択され、その第２の測距手法を用いて距離情報が算出される。

すなわち、バッテリ残量が所定の閾値以上である場合であっても、所定期間における消費電力量が所定の閾値を超える場合には、電力が逼迫すると判断され、低精度な第２の測距手法を用いて距離情報が算出される。

以上の処理によっても、電源の状態に応じて、最適な測距手法を選択することができ、その結果、適応的に測位を行うことが可能となる。

なお、図２９の処理において、消費電力量に関する閾値は、固定値であってもよいし、電力供給量に応じて調整されてもよい。

図３０は、距離情報の算出処理のさらに他の例について説明するフローチャートである。

図３０のフローチャートにおけるステップＳ１５１乃至Ｓ１５７は、図２９のフローチャートにおけるステップＳ１３１乃至Ｓ１３７それぞれと同様の処理であるので、その説明は省略する。

すなわち、ステップＳ１５１において、バッテリによる電力供給でないと判定された場合、すなわち、有線接続による電力供給である場合、処理はステップＳ１５８に進む。

ステップＳ１５８において、測距手法選択部３１３は、第１の測距手法より高精度な第３の測距手法を選択する。

そして、ステップＳ１５９において、距離算出部３１１は、測距手法選択部３１３により選択された第３の測距手法を用いて、通信機器との距離情報を算出する。

ここで、第１の測距手法、第２の測距手法、および第３の測距手法には、上述した第１の測距手法と第２の測距手法の具体例のいずれかを適用することもできるし、その他の手法を適用することもできる。

以上の処理によっても、電源の状態に応じて、最適な測距手法を選択することができ、その結果、適応的に測位を行うことが可能となる。

以上のように、本実施の形態においては、電源の状態に応じて適応的に測距手法を切り替えることにより、電力不足によるサービスの中断を回避でき、ユーザビリティを向上させることができる。

本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。

本開示は以下のような構成をとることができる。
（１）
周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、
伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する処理部と
を備える通信装置。
（２）
前記処理部は、前記伝搬チャネルの位相を周波数毎に算出することで、前記距離情報と前記信頼度情報を算出する
（１）に記載の通信装置。
（３）
前記距離情報は、所定の周波数範囲での前記位相の傾きに基づいた値である
（２）に記載の通信装置。
（４）
前記距離情報は、前記位相の傾きから求められる群遅延に光速を乗算した値である
（３）に記載の通信装置。
（５）
前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相に基づいた値である
（２）または（３）に記載の通信装置。
（６）
前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相の傾きの変動に基づいた値である
（５）に記載の通信装置。
（７）
前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相に基づいてＡＩ（Artificial Intelligence）により判定された値である
（５）に記載の通信装置。
（８）
前記信頼度情報は、前記通信機器からの受信信号を復調したＩ／Ｑデータに基づいた値である
（５）に記載の通信装置。
（９）
前記距離情報と前記信頼度情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する位置算出部をさらに備える
（１）乃至（８）のいずれかに記載の通信装置。
（１０）
前記位置算出部は、３以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報に基づいて、前記位置情報を算出する
（９）に記載の通信装置。
（１１）
前記位置算出部は、２以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、過去に算出された１以上の前記位置情報に基づいて、前記位置情報を算出する
（９）に記載の通信装置。
（１２）
前記位置算出部は、１以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、前記通信機器の方向を表す方向情報に基づいて、前記位置情報を算出する
（９）に記載の通信装置。
（１３）
前記位置算出部は、１以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、自装置の軌跡を表す軌跡情報に基づいて、前記位置情報を算出する
（９）に記載の通信装置。
（１４）
前記通信部は、１６０ＭＨｚ以下の帯域での無線通信を行う
（１）乃至（１３）のいずれかに記載の通信装置。
（１５）
前記通信部は、ＢＬＥ，Ｗｉ−Ｆｉ、およびＬＴＥの少なくともいずれかによる無線通信を行う
（１）乃至（１３）のいずれかに記載の通信装置。
（１６）
通信装置が、
周囲の通信機器と無線通信を行い、
伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する
通信方法。

さらに、本開示は以下のような構成をとることもできる。
（１）
周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、
前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のいずれかを用いて、前記通信機器との距離情報を算出する処理部と
を備え、
前記処理部は、自装置の電源の状態に基づいて、前記距離情報の算出に用いる前記測距手法を選択する
通信装置。
（２）
前記処理部は、バッテリ残量に基づいて、前記測距手法を選択する
（１）に記載の通信装置。
（３）
前記処理部は、電力供給がバッテリおよび有線接続のいずれによるものかに基づいて、前記測距手法を選択する
（１）または（２）に記載の通信装置。
（４）
前記処理部は、所定期間における消費電力量に基づいて、前記測距手法を選択する
（１）乃至（３）のいずれかに記載の通信装置。
（５）
前記処理部は、少なくとも、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）、位相ベース方式、およびＲＴＴ（Round Trip Time）のいずれかによる測距手法を用いて、前記距離情報を算出する
（１）乃至（４）のいずれかに記載の通信装置。
（６）
前記処理部は、所定の周波数範囲での第１の測定数に基づいた位相ベース方式による第１の測距手法と、前記周波数範囲での第２の測定数に基づいた前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
（１）乃至（４）のいずれかに記載の通信装置。
（７）
前記処理部は、第１の時間範囲での測定に基づいた位相ベース方式による第１の測距手法と、第２の時間範囲での測定に基づいた前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
（１）乃至（４）のいずれかに記載の通信装置。
（８）
前記処理部は、ＦＦＴ処理を含む位相ベース方式による第１の測距手法と、前記ＦＦＴ処理を含まない前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
（１）乃至（４）のいずれかに記載の通信装置。
（９）
前記処理部は、前記電源の状態に余裕がある場合、より高精度な第１の測距手法を選択し、前記電源の状態に余裕がない場合、より低精度な第２の測距手法を選択する
（１）乃至（８）のいずれかに記載の通信装置。
（１０）
前記距離情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する位置情報算出部をさらに備える
（１）乃至（９）のいずれかに記載の通信装置。
（１１）
通信装置が、
周囲の通信機器と無線通信を行い、
自装置の電力状態に基づいて、前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のうちのいずれかを選択し、
選択した前記測距手法を用いて、前記通信機器との距離情報を算出する
通信方法。

１００ 通信端末， １１０ 制御部， １１１ 位置算出部， １２０ 入力部， １３０ 出力部， １４０ 記憶部， １５０ 通信モジュール， ２１０ アンテナ， ２２０ 通信部， ２２１ 送信機， ２２２ 受信機， ２２３ 発振器， ２３０ 処理部， ２３１ 位相算出部， ２３２ 距離算出部， ２３３ 信頼度算出部， ２３４ ＩＦ部， ３１０ 処理部， ３１１ 距離算出部， ３１２ パワーマネジメント部， ３１３ 測距手法選択部， ３１４ ＩＦ部

Claims (27)

1. 周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、
   伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する処理部と
   を備える通信装置。
2. 前記処理部は、前記伝搬チャネルの位相を周波数毎に算出することで、前記距離情報と前記信頼度情報を算出する
   請求項１に記載の通信装置。
3. 前記距離情報は、所定の周波数範囲での前記位相の傾きに基づいた値である
   請求項２に記載の通信装置。
4. 前記距離情報は、前記位相の傾きから求められる群遅延に光速を乗算した値である
   請求項３に記載の通信装置。
5. 前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相に基づいた値である
   請求項２に記載の通信装置。
6. 前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相の傾きの変動に基づいた値である
   請求項５に記載の通信装置。
7. 前記信頼度情報は、所定の周波数範囲での前記位相に基づいてＡＩ（Artificial Intelligence）により判定された値である
   請求項５に記載の通信装置。
8. 前記信頼度情報は、前記通信機器からの受信信号を復調したＩ／Ｑデータに基づいた値である
   請求項５に記載の通信装置。
9. 前記距離情報と前記信頼度情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する位置算出部をさらに備える
   請求項１に記載の通信装置。
10. 前記位置算出部は、３以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報に基づいて、前記位置情報を算出する
    請求項９に記載の通信装置。
11. 前記位置算出部は、２以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、過去に算出された１以上の前記位置情報に基づいて、前記位置情報を算出する
    請求項９に記載の通信装置。
12. 前記位置算出部は、１以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、前記通信機器の方向を表す方向情報に基づいて、前記位置情報を算出する
    請求項９に記載の通信装置。
13. 前記位置算出部は、１以上の前記通信機器との前記距離情報と前記信頼度情報、および、自装置の軌跡を表す軌跡情報に基づいて、前記位置情報を算出する
    請求項９に記載の通信装置。
14. 前記通信部は、１６０ＭＨｚ以下の帯域での無線通信を行う
    請求項１に記載の通信装置。
15. 前記通信部は、ＢＬＥ，Ｗｉ−Ｆｉ、およびＬＴＥの少なくともいずれかによる無線通信を行う
    請求項１に記載の通信装置。
16. 通信装置が、
    周囲の通信機器と無線通信を行い、
    伝搬チャネルの周波数特性に基づいて、前記通信機器との距離情報と、前記距離情報の信頼度を表す信頼度情報を出力する
    通信方法。
17. 周囲の通信機器と無線通信を行う通信部と、
    前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のいずれかを用いて、前記通信機器との距離情報を算出する処理部と
    を備え、
    前記処理部は、自装置の電源の状態に基づいて、前記距離情報の算出に用いる前記測距手法を選択する
    通信装置。
18. 前記処理部は、バッテリ残量に基づいて、前記測距手法を選択する
    請求項１７に記載の通信装置。
19. 前記処理部は、電力供給がバッテリおよび有線接続のいずれによるものかに基づいて、前記測距手法を選択する
    請求項１７に記載の通信装置。
20. 前記処理部は、所定期間における消費電力量に基づいて、前記測距手法を選択する
    請求項１７に記載の通信装置。
21. 前記処理部は、少なくとも、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）、位相ベース方式、およびＲＴＴ（Round Trip Time）のいずれかによる測距手法を用いて、前記距離情報を算出する
    請求項１７に記載の通信装置。
22. 前記処理部は、所定の周波数範囲での第１の測定数に基づいた位相ベース方式による第１の測距手法と、前記周波数範囲での第２の測定数に基づいた前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
    請求項１７に記載の通信装置。
23. 前記処理部は、第１の時間範囲での測定に基づいた位相ベース方式による第１の測距手法と、第２の時間範囲での測定に基づいた前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
    請求項１７に記載の通信装置。
24. 前記処理部は、ＦＦＴ処理を含む位相ベース方式による第１の測距手法と、前記ＦＦＴ処理を含まない前記位相ベース方式による第２の測距手法のいずれかを用いて、前記距離情報を算出する
    請求項１７に記載の通信装置。
25. 前記処理部は、前記電源の状態に余裕がある場合、より高精度な第１の測距手法を選択し、前記電源の状態に余裕がない場合、より低精度な第２の測距手法を選択する
    請求項１７に記載の通信装置。
26. 前記距離情報に基づいて、自装置の位置情報を算出する位置情報算出部をさらに備える
    請求項１７に記載の通信装置。
27. 通信装置が、
    周囲の通信機器と無線通信を行い、
    自装置の電力状態に基づいて、前記無線通信における無線信号に基づいた複数の測距手法のうちのいずれかを選択し、
    選択した前記測距手法を用いて、前記通信機器との距離情報を算出する
    通信方法。

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