JP2021101156A - Ｒｆタグ位置検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＲＦＩＤシステムに於いて、ＲＦタグの３次元的な位置を検出するＲＦタグ位置検出装置を提供する。【解決手段】ＲＦタグからの到来波を受信する、面状に配列された４以上のアンテナ素子を具備するアレイアンテナと、各アンテナ素子で受信される受信波の位相差を検出する位相差検出手段と、位相差検出手段が検出する位相差に基づき、到来波を送信したＲＦタグのアレイアンテナに対する３次元相対位置を算出するタグ位置算出手段と、を備え、タグ位置算出手段は、各位相差を入力とし３次元相対位置を出力とする、機械学習可能な適応フィルタを具備することとした。【選択図】図１

Description

本発明は、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification：電波個体識別）システムにおいて、ＲＦタグの３次元的な位置を検出する技術に関する。

一般に、ＲＦＩＤシステムは、ＲＦＩＤリーダライタ（RFID reader/writer）又はＲＦＩＤ質問器（RFID interrogator）と呼ばれるＲＦＩＤリーダ（RFID reader）と、一乃至複数のＲＦタグ（RF tag）とを有している。そして、ＲＦＩＤリーダにより、一乃至複数のＲＦタグに対して無線周波数の電波信号である質問信号を送信し、これに対してＲＦタグは同じ周波数帯の電波信号である応答信号を返信する。ＲＦタグには、アクティブタグ（active tag）、パッシブタグ（passive tag）、半アクティブタグ（semi-active tag）がある。アクティブタグは、内部電池を有して自発的に応答信号を発信するＲＦタグである。これは、主に数十メートルという長距離通信に用いられる。パッシブタグは、内部電池を持たず、ＲＦＩＤリーダから送信される電波の一部を後方散乱（backscatter）として知られる手法により反射させると共にこれを変調することにより、反射波に応答信号を載せて発信するＲＦタグである。通信距離は１メートル程度とされる。半アクティブタグは、内部電池を内蔵し、外部からの特定の信号を検知した時にアクティブタグとして機能するＲＦタグである。パッシブタグよりも読み取り可能な通信距離が長く、アクティブタグよりも電力消費が少ない。

斯かるＲＦＩＤシステムに於いてＲＦタグの存在方向（応答信号の到来方向）を検出する技術としては、特許文献１，２に記載のものが公知である。特許文献１には、ＲＦＩＤリーダの送受信アンテナにアレイアンテナ（array antenna）を使用した構成が開示されている。

図１５に、特許文献１，２に記載のＲＦＩＤリーダ用のアレイアンテナ１００を示す。アレイアンテナ１００は、平板状の接地面１０１の表面に、９つのアンテナ素子（antenna element）Ｅ０〜Ｅ８が配置されている。各アンテナ素子は、アンテナ素子Ｅ０を対称中心としてアンテナ素子の組（Ｅ１，Ｅ５），（Ｅ２，Ｅ６），（Ｅ３，Ｅ７），（Ｅ４，Ｅ８）が、其々、４５度の角度間隔で、アンテナ素子Ｅ０を中心とする略円上に対称に配置されている（図１５（ａ）（ｂ））。各アンテナ素子の放射方向ベクトルｄは、通常、接地面１０１に垂直な方向とされる。アレイアンテナ１００から電波を送信する場合、各アンテナ素子に通電する送信波電流の位相及びゲインを調整することにより、送信波の指向性を高めるとともに、指向性曲線におけるメインローブ（main lobe）のビーム方向を自在に制御することが可能である。これを、ビームの「ステアリング（steering）」という。

送信波の位相とゲインは、合成ビームリーダ（ＳＢＲ：synthesized-beam reader）により制御される。ＳＢＲが、主にアンテナ素子Ｅ１，Ｅ０，Ｅ５を使用して送信した場合、アレイアンテナ１００のメインローブの方向は直線Ｌ_１０５を通る紙面に垂直な面上となり、主にアンテナ素子Ｅ２，Ｅ０，Ｅ６を使用して送信した場合、メインローブの方向は直線Ｌ_２０６を通る紙面に垂直な面上となり、主にアンテナ素子Ｅ３，Ｅ０，Ｅ７を使用して送信した場合、メインローブの方向は直線Ｌ_３０７を通る紙面に垂直な面上となり、主にアンテナ素子Ｅ４，Ｅ０，Ｅ８を使用して送信した場合、メインローブの方向は直線Ｌ_４０８を通る紙面に垂直な面上となる（図１５（ｂ））。さらに、直線状に並ぶ３つのアンテナ素子に加えて、それ以外のアンテナ素子の位相及びゲインを制御することにより、ビームのステアリングを任意に制御することができる。

一例として、主にアンテナ素子Ｅ２，Ｅ０，Ｅ６を使用して送信する場合を考える。この場合、図１５（ｃ）（ｄ）に示すように、アレイアンテナ１００のメインローブは直線Ｌ_２０６を通る紙面に垂直な平面Ｓ_２０６上となる。図１５（ｄ）は図１５（ｃ）を直線Ｌ_２０６で切断して真横から視た図（平面Ｓ_２０６上の図）である。アンテナ素子Ｅ２，Ｅ０，Ｅ６の位相とゲインを変化させることによって、アレイアンテナ１００のメインローブはＭＬ_１Ｌ，ＭＬ_０，ＭＬ_１Ｈのように、ビーム中心方向を平面Ｓ_２０６上で連続的に変化させることが出来る。

特許文献２では、このように、ＳＢＲによってメインローブのビーム中心方向を走査しながらＲＦタグに対して質問信号を送信し、ＲＦタグからの応答信号を受信できたビーム中心方向から、ＲＦタグ存在方向（応答信号の到来方向）を検出する手法が記載されている。図１６において、アレイアンテナ１００は接地面１０１を床面に対し平行となるように設置されている。メインローブのビーム中心方向を真下（接地面１０１に垂直）の方向Ｌ_０とすると、メインローブは図１６（ａ）のＭＬ_０のようになる。この場合、床面上でのメインローブを上から視ると、図１６（ｂ）のようになる。メインローブのビーム中心方向を真下方向Ｌ_０から角度θ_１だけ傾いた方向とすると、メインローブは図１６（ａ）のＭＬ_１のようになる。この場合、床面上でのメインローブを上から視ると、図１６（ｃ）のようになる。メインローブのビーム中心方向を真下方向Ｌ_０から角度θ_２だけ傾いた方向とすると、メインローブは図１６（ａ）のＭＬ_２のようになる。この場合、床面上でのメインローブを上から視ると、図１６（ｄ）のようになる。これらを合わせると、図１６（ｅ）のようになり。このように、メインローブのビーム中心方向を、真下方向Ｌ_０からの角度（垂直角）θを変化させるとともに、水平方向の方位角（水平角）φを変化させて、全方位に亘り走査することにより床面上のＲＦタグの方位を検出することができる。この方法は、一般的なアレイアンテナにおける到来方向推定方法であるビームフォーマ法（beamformer method）と呼ばれる手法であり、アレイアンテナの到来波の到来方向推定方法として従前より知られている手法である（非特許文献１，pp.47-48，非特許文献２参照）。

尚、一般的なアレイアンテナにおける到来波の到来方向推定方法としては、これ以外にも、Capon法（Capon's beamformer method）（非特許文献１，pp.49-51参照）、線形予測法（Linear Prediction (LP) method）（非特許文献１，pp.51-52参照）、最尤推定法（maximum likelihood method）（非特許文献１，pp.52-54参照）、部分空間ベース法（subspace-based method）（非特許文献１，pp. 54-56参照）、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）（非特許文献１，pp. 57-61参照）、最小ノルム法（minimum norm method）（非特許文献１，p. 61参照）、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques）（非特許文献１，p. 62参照）などが知られている。これらは、主にＲＦタグとしてアクティブタグを用いるようなＲＦＩＤシステムに対して適用が可能と考えられる。

米国特許第９９５４２７８号明細書 米国特許第１０４３０６２３号明細書

Z.Chen, G.Gokeda, and Y.Yu, "Introduction to Direction-of-Arrival Estimation (Artech House Remote Sensing Library)", 初版, Artech House, ２０１０年２月. S. N. Bhuiya, F. Islam, and M. A. Matin, "Analysis of Direction of Arrival Techniques Using Uniform Linear Array", International Journal of Computer Theory and Engineering, 2012年12月, Vol.4, No.6, pp.931-934. K. Takao, M. Fujita, T. Nishi, "An adaptive antenna array under directional constraint", IEEE Transactions on Antennas and Propagation, Vol.24, No.5, Sep 1976, pp.662-669.

実際に、人や物の移動の探知、出入場管理など様々な用途でＲＦタグを用いる場面に於いて、ＲＦタグの位置をリアルタイムに検出する技術が求められている。特許文献２に示された技術を用いれば、ＲＦＩＤリーダのアレイアンテナに対するＲＦタグの相対的な方位を検出することが可能である。また、アレイアンテナの受信範囲がオーバーラップするようにアレイアンテナを室内に間隔をあけて複数設けることによって、連続的に移動するＲＦタグの追跡が可能となる（特許文献２，Fig.２０−２２参照）。

然し乍ら、特許文献２に記載の手法では、アレイアンテナに対するＲＦタグの相対的な方位は検出できるが、ＲＦタグの高さ（３次元空間内の位置）までは検出することができない。また、上述した、各種のアレイアンテナにおける到来波の到来方向推定方法においても、到来波の到来方向の推定は行うが、到来波の電波源までの距離の推定を行うものではない。従って、例えば、商品の管理を、ＲＦタグを用いて行う場合、ＲＦタグが付された商品がどの方向に存在するかは検出可能であるが、多数の商品棚が並んであると、どの商品棚のどの段にその商品があるのかまでは検出できない。

そこで、本発明の目的は、ＲＦＩＤシステムに於いて、ＲＦタグの３次元的な位置を検出するＲＦタグ位置検出装置を提供することにある。

本発明に係るＲＦタグ位置検出装置の第１の構成は、ＲＦタグからの到来波を受信する、面状に配列された４以上のアンテナ素子を具備するアレイアンテナと、
各アンテナ素子で受信される受信波の位相差を検出する位相差検出手段と、
前記位相差検出手段が検出する位相差に基づき、前記到来波を送信したＲＦタグの前記アレイアンテナに対する３次元相対位置を算出するタグ位置算出手段と、を備え、
前記タグ位置算出手段は、前記各位相差を入力とし前記３次元相対位置を出力とする、機械学習可能な適応フィルタを具備することを特徴とする。

この構成により、ＲＦタグの３次元位置を検出することができる。また、機械学習可能な適応フィルタを用いることにより、アレイアンテナの周囲の電波の反射環境に適應して補正が行われるため、アレイアンテナの周囲環境によらず最適なＲＦタグの３次元位置の検出が可能となる。

本発明に係るＲＦタグ位置検出装置の第２の構成は、前記第１の構成に於いて、前記アレイアンテナで受信されるＲＦタグからの到来電波の受信信号、及び該アレイアンテナの受信信号に対する応答特性関数に基づき、該到来波の到来方向を推定する到来方向検出手段を備え、
前記タグ位置算出手段は、前記各位相差及び前記到来方向を入力とし前記３次元相対位置を出力とする機械学習可能な適応フィルタを具備することを特徴とする。

この構成により、適応フィルタの機械学習の際に、ＲＦタグの位置からアレイアンテナまでの距離測定さえすればよくなるため、機械学習の作業が容易となる。

本発明に係るＲＦタグ位置検出装置の第３の構成は、前記第１又は２の構成に於いて、前記アレイアンテナによりＲＦタグとの通信が可能な通信可能エリアのエリア内に、予め前記アレイアンテナに対する相対位置が測定されている複数個のＲＦタグを参照タグとしたとき、複数個の前記参照タグの前記相対位置を記憶する参照タグ位置記憶手段と、
前記各参照タグからの到来波、及び前記参照タグ位置記憶手段に記憶された前記各参照タグの前記相対位置に基づき、前記機械学習可能な適応フィルタの各ノード間の各結合の最適な重み係数を学習する学習手段を備えたことを特徴とする。

この構成により、アレイアンテナの周囲の電波の反射環境の変化に適應して機械学習による重み係数の補正が行われるため、反射環境の変化に適應して常に最適なＲＦタグの３次元位置の検出が可能となる。

以上のように、本発明のＲＦタグ位置検出装置によれば、ＲＦタグの３次元的な位置を検出することが可能となるため、移動するＲＦタグの立体空間内での追跡が可能となる。

本発明の実施例１に係るＲＦタグ位置検出装置の構成を表すブロック図である。 実際に設置されたＲＦタグ位置検出装置とＲＦタグとの位置関係の一例を示す図である。 図１のアレイアンテナ２の一例を示す図である。 Ｎ素子リニアアレイアンテナの受信側モデルを示す図である。 Ｎ＝８，θ_０＝４５度の場合のアレイファクタ｜Ｄ（θ）｜の指向性パターンを示す図である。 ３×３素子アレイアンテナを示す図である。 ２つのアンテナ素子とＲＦタグとの位置関係を示す図である。 位相差検出部６におけるアンテナ素子Ａ_０，Ａ_ｉ間の位相差検出回路の一例を示す図である。 タグ位置検出部７にＮＮＦを用いたＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。 実施例１における適応フィルタの最初の学習方法の一例を示す図である。 本発明の実施例２に係るＲＦタグ位置検出装置の構成を表すブロック図である。 タグ位置検出部７にＮＮＦを用いた図１１のＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。 実施例３に係るＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。 実施例４に係るＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。 特許文献１，２に記載のＲＦＩＤリーダ用アレイアンテナである。 特許文献２に記載のＲＦＩＤリーダ

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。

（１）ＲＦタグ位置検出装置の構成
図１は、本発明の実施例１に係るＲＦタグ位置検出装置の構成を表すブロック図である。ＲＦタグ位置検出装置１は、アレイアンテナ２、送受信部３、振幅調整移相部４、到来方向検出部５、位相差検出部６、タグ位置検出部７、参照タグ位置入力部８、参照タグ位置記憶部９、及びＮＮＦ学習部１０を備えている。アレイアンテナ２は、面状に配列された４以上のアンテナ素子を具備するアンテナである。アレイアンテナ２は、ＲＦタグ２０との間で電波の送受信を行う。ＲＦタグ２０は、ＩＤ情報を記録した微小な電子チップと無線通信用のアンテナを備えたタグである。ＲＦタグ２０は、アクティブタグ、パッシブタグ、半アクティブタグの何れでもよい。送受信部３は、アレイアンテナ２を介してＲＦタグ２０とのデータの送受信の処理を行うモジュールである。振幅調整移相部４は、アレイアンテナ２の各アンテナ素子の入出力信号の位相及びゲインの調整を行うモジュールである。到来方向検出部５は、アレイアンテナ２で受信されるＲＦタグ２０からの到来電波の受信信号、及び該アレイアンテナ２の受信信号に対する応答特性関数に基づき、該到来波の到来方向を推定する処理を行うモジュールである。位相差検出部６は、各アンテナ素子で受信される受信波の位相差を検出するモジュールである。タグ位置検出部７は、ＲＦタグ２０のアレイアンテナ２に対する３次元相対位置を算出するモジュールである。このタグ位置検出部７は、位相差検出部６が検出する各位相差、及び到来方向検出部５が検出する到来方向を入力とし、ＲＦタグ２０のアレイアンテナ２に対する３次元相対位置を出力とする機械学習可能な適応フィルタを具備している。参照タグ位置入力部８は、各参照タグ２０ａのアレイアンテナ２に対する相対位置を入力する装置である。ここで、「参照タグ」とは、アレイアンテナ２によりＲＦタグとの通信が可能な通信可能エリアのエリア内に設置されたＲＦタグであって、予めアレイアンテナ２との相対位置が測定されているものをいう。参照タグは、アレイアンテナ２の通信可能エリア内に、タグ位置検出部７の機械学習可能な適応フィルタの学習に必要な数だけ複数個設置される。参照タグ位置記憶部９は、各参照タグ２０ａのアレイアンテナ２に対する相対位置を記憶するモジュールである。ＮＮＦ学習部１０は、各参照タグ２０ａからの到来波、及び参照タグ位置入力部８に記憶された各参照タグ２０ａの相対位置に基づき、タグ位置検出部７の機械学習可能な適応フィルタの各ノード間の各結合の最適な重み係数を機械学習する処理を行うモジュールである。

図２は、実際に設置されたＲＦタグ位置検出装置とＲＦタグとの位置関係の一例を示す図である。図２は、床面Ｆと天井面Ｃに挟まれた室内空間を表している。Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３は、室内に固定的に設置された構造物（例えば、机、棚等）である。ＲＦタグ位置検出装置１は、室内の天井面Ｃに固定して設置されている。また、各参照タグ２０ａは、ＲＦタグ位置検出装置１のアレイアンテナ２によりＲＦタグとの通信が可能な通信可能エリアＲ内にある室内構造物Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３に固定して設置される。図２では、３つの参照タグ２０ａを示しているが、参照タグ２０ａは機械学習において十分な学習精度を得るのに必要な数だけ設置する。

図３は、図１のアレイアンテナ２の一例を示す図である。（ａ）はアレイアンテナ２の斜視図、（ｂ）はアレイアンテナ２のアンテナ素子配列を示す平面図、（ｃ）はアレイアンテナ２のアンテナ素子配列の他の例を示す平面図である。図３では、アレイアンテナ２としてパッチアンテナ（マイクロストリップアンテナ）を用いた例を示すが、アンテナ素子２ａとしては、他にも、スロットアンテナ、ワイヤアンテナ、ホーンアンテナ、ヘリカルアンテナ等を用いることもできる。

図３において、アレイアンテナ２は、電気的に接地されている平板状のグランド板２ｂの上面に、複数のアンテナ素子２ａが配列された構造を有している。アンテナ素子２ａの配列としては、図３（ｂ）のように縦横に格子状に配列してもよいし、図３（ｃ）のように、中心のアンテナ素子に対して周辺の各アンテナ素子が等距離となるように配列してもよい。ビームステアリングの際のメインローブ強度の変化を滑らかにする観点から、アンテナ素子２ａの配列は、中心Ｏに対して対称となるように配列することが好ましい。また、図３では、アンテナ素子２ａの数は９個の例を示しているが、アンテナ素子２ａの数は、これに限られない。

（２）ＲＦタグ位置検出装置の動作
以上のように構成された本実施例のＲＦタグ位置検出装置１について、以下、その動作を説明する。
（２．１）アレイアンテナの動作の基本的事項
後で説明する到来方向検出部５，タグ位置検出部７の動作説明において必要であるため、最初に、アレイアンテナの動作の基本的な事項について簡単に説明しておく。ここでは、説明を簡単にするため、Ｎ素子リニアアレイアンテナについて説明する。図４に、Ｎ素子リニアアレイアンテナの受信側モデルを示す。図４では、アンテナ素子の符号法として、Ａ_１，Ａ_２，…，Ａ_Ｎを用いている。リニアアレイアンテナでは、アンテナ素子は一直線（アレイ軸）上に配列している。このアレイ軸に対して垂直な方向を「ブロードサイド」(broadside)という。アレイ軸上の任意の位置に基準点Ｏを置き、各アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）の基準点Ｏからの距離をｄ_ｉとする。このＮ素子リニアアレイアンテナに対して到来する電波を「到来波」（arraival wave）と呼ぶ。到来波が到来する方向を「到来方向」（direction-of-arraival：ＤＯＡ）と呼ぶ。

今、このＮ素子リニアアレイアンテナに対してＭ個の到来波ｓ_１，…，ｓ_Ｍが入力する場合を考える。到来波ｓ_ｊの到来方向がブロードサイドと成す角θ_ｊを「到来角」（arraival angle）と呼ぶ。各アンテナ素子２ａは同一構造・同一向きであるとし、その指向性関数をｇ（θ）（θはブロードサイドに対する角度）とする。アレイアンテナの幅に対して各到来波ｓ_ｊが狭帯域の場合、アンテナ素子Ａ_ｉに誘起される受信信号ｘ_ｉ（ｔ）は式（１）のようになる。ここで、λは到来波の波長、ｄ_ｉは基準点Ｏからアンテナ素子Ａ_ｉまでの距離である。

図４に示した様に、各アンテナ素子Ａ_ｉに対して振幅調整移相器が設けられており、この振幅調整移相器において、受信信号ｘ_ｉ（ｔ）はｗ_ｉ ^＊倍に増幅される。ここで、（ ）^＊は複素共軛を表す。ｗ_ｉはアンテナ素子Ａ_ｉに対する重み係数であり「複素ウエイト」（complex weight）という。そして、各振幅調整移相器の出力は加算器で加算され、アレイ出力信号ｙ（ｔ）として出力される。従って、アレイ出力信号ｙ（ｔ）は式（２ａ）のように表される。

上式に於いて、ｓ_ｊ（ｔ）はｊ番目の到来波の信号である。Ｗ_ｉ，δ_ｉは、其々、振幅調整移相器のゲイン（振幅重み係数），移相量である。Ｄ（θ）は「アレイファクタ」（array factor）といい、アレイアンテナに対する固有の関数である。式（２ａ）より、アレイアンテナ全体の指向性は、アンテナ素子２ａの指向性関数ｇ（θ）とアレイファクタＤ（θ）の積で表されている。従って、各アンテナ素子２ａは同一構造・同一向きの場合、アレイファクタＤ（θ）を制御することによって、アレイアンテナ全体の指向性を調整することができる。もし、到来角θ_０の方向に対してアレイファクタＤ（θ）を最大としたい場合には、各振幅調整移相器の移相量δ_ｉを次式（３）のように設定すればよい。

このとき、到来角θ_０の方向からの到来信号に対しては、各アンテナ素子の振幅調整移相器の出力の位相が揃うため、合成すると互いに強め合いアレイ出力信号ｙ（ｔ）は最大となる。到来角が角θ_０の方向からずれると、各アンテナ素子の振幅調整移相器の出力の位相が一致せず、合成すると互いに相殺してアレイ出力信号ｙ（ｔ）は弱まる。このようにして、アレイアンテナでは、特定の方向の到来信号に対する利得が向上する。ここでは、受信信号の場合について説明したが、送信信号の場合についても全く同様のことがいえる。

一例として、図５に、Ｎ＝８，θ_０＝４５度の場合のアレイファクタ｜Ｄ（θ）｜の指向性パターンを示す。この場合、到来角θが４５度の周辺でアレイファクタ｜Ｄ（θ）｜の大きさは最大となる。図５の指向性パターンにおいて、幾つかの方向に対して｜Ｄ（θ）｜の極大値がみられるが、これらの極大値周辺の葉状曲線を「ローブ」（lobe）という。指向性パターンが最大となる方向（θ＝４５度）の周辺を「メインローブ」（main lobe）という。メインローブ以外のローブを「サイドローブ」（side lobe）という。また、ローブとローブの間の零点を「ヌル」（null）という。

尚、ここでは、簡単に説明を行うため、リニアアレイアンテナについて説明するが、アンテナ素子が一平面内に２次元状に配置された平面アレイアンテナの場合についても同様に考えることが出来る。この場合、到来角は２次元（θ，φ）となるので、アンテナ素子の指向性関数及びアレイファクタは、ｇ（θ，φ），Ｄ（θ，φ）のように表される。ここで、θは到来波ｓ_ｊの到来方向がブロードサイドと成す角、φは到来方向のｘｙ平面上の方位角（到来方向ベクトルのｘｙ平面内成分のｘ軸に対する角度）である（以下の説明ではθを「垂直角」、φを「水平角」という）。平面アレイアンテナに対して座標系を図３（ａ）のように設定した場合、アレイファクタＤ（θ，φ）は次式（４ａ）のように表される。ここで、ベクトルｄ_ｉは基準点Ｏに対するアンテナ素子Ａ_ｉの相対位置ベクトル、ベクトルｕ_ｓは到来方向の単位ベクトルである。

今、受信信号ｘ_ｉ（ｔ），複素ウエイトｗ_ｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）を次式（５ａ），（５ｃ）のようにベクトルｘ（ｔ），ｗで表記し、其々、入力ベクトル（input vector），ウエイトベクトル（weight vector）と呼ぶ。

ここで、式（５ｂ）のベクトルａ（θ）は「アレイ応答ベクトル」（array response vector）という。このベクトルｘ（ｔ），ｗを用いて、アレイ出力信号ｙ（ｔ）は式（６）のように表される。ここで、（ ）^Ｔは転置、（ ）^Ｈは複素共軛転置（エルミート共軛）、（ ）^＊は複素共軛を表す。

実際の装置に於いては、各アンテナ素子の入力信号ｘ_ｉ（ｔ）は、到来信号成分と雑音成分との和で表される。従って、実際に観測されるアレイ出力信号ｙ（ｔ）を議論する場合には、期待値（アンサンブル平均）を求める必要がある。式（６）より、到来角θ_０方向（メインローブ方向）に対するアレイアンテナのアレイ出力信号ｙ（ｔ）及び出力電力Ｐ_outは次式（７ａ），（７ｂ）のようになる。

ここで、Ｅ［ ］は期待値（アンサンブル平均）を表す。ベクトルｎ（ｔ）は雑音ベクトルを表す。行列Ｒ_ｘｘは相関行列（共分散行列）である。尚、ここでは、簡略化のため１つの到来波（Ｍ＝１）の場合を考え、到来波の信号をｓ（ｔ）とした。従って、アレイアンテナの出力ＳＩＮＲ（Signal-to-Interference-pulse-Noise Ratio）は次のように表される。

ここで、Ｐｓ＝Ｅ［|s(t)|^２］は到来波の信号電力、Ｐ_ｎは１つのアンテナ素子当たりの雑音電力である。ｗ^Ｈｗ＝const.なので、式（８ａ）の分子が最大となるときに出力ＳＩＮＲが最大となる。従って、出力ＳＩＮＲが最大となる条件は、ウエイトベクトルｗが受信波の振幅調整移相器出力の位相を揃える共相共振ベクトルとなる場合であり、次のように表される。

この共相共振のウエイトベクトルｗを用いるアレイを「フェイズドアレイ」（phased array）という。尚、平面アレイアンテナの場合には、共相条件（同相となるように位相を揃える条件）は次のように表される。

ここで、（θ_０，φ_０）はメインローブの方向を表す垂直角及び水平角である。

（２．２）到来方向検出部５の動作
ＲＦタグ２０がパッシブタグである場合、ＲＦタグ２０は後方散乱の手法（アレイアンテナ２から送信される電波の一部を反射させると共に、これを変調することにより反射波に応答信号を載せて発信する手法）により応答信号を送信する。従って、ＲＦタグ２０が応答信号を送信するには、アレイアンテナ２のメインローブがＲＦタグ２０の方向を向いていなければならない。従って、到来方向検出部５がＲＦタグ２０の方向を検出する手法としては、ビームフォーマ法やCapon法を用いるのが好適であると考えられる。一方、ＲＦタグ２０がアクティブタグや半アクティブタグの場合には、質問信号の電力がＲＦタグ２０の受信限界電力を下回らなければ、必ずしも、アレイアンテナ２のメインローブがＲＦタグ２０の方向を向いている必要はない。従って、到来方向検出部５がＲＦタグ２０の方向を検出する手法としては、アレイアンテナ２のビーム幅、サイドローブ、及びノイズに対してよりロバストな手法である、線形予測法、最尤推定法、部分空間ベース法、ＭＵＳＩＣ、最小ノルム法、ＥＳＰＲＩＴなどの公知の統計的手法を使用することが好適である。これらの手法の詳細については、非特許文献１などに記載されており、既に公知であるため、ここでは説明を省略する。

本実施例では、ＲＦタグ２０がパッシブタグである場合を想定し、到来方向検出部５がビームフォーマ法又はCapon法を用いてＲＦタグ２０の方向の検出を行う場合について説明する。この場合、到来方向検出部５は、アレイアンテナ２のメインローブを、ステアリング範囲内で全方向に亘って走査し、アレイの出力電力が最も大きくなる方向を探査する。メインローブの走査は、基本的には、各振幅調整移相器の複素ウエイトｗ_ｉを制御することにより制御することができる。例えば、アレイアンテナ２のメインローブを、角度（θ，φ）の方向に向けるには、ウエイトベクトルｗを式（１０）のように設定すればよい。メインローブの角度θ，φを、其々、−９０度から９０度まで変化させ、アレイアンテナ２の出力電圧のピークを探索する。式（１０）のａ（θ，φ）は「モードベクトル」（mode vector）と呼ばれる。ウエイトベクトルをｗ＝ａ（θ，φ）の共相条件に設定したとき、アレイアンテナ２の出力電力は次のようになる。

従って、アレイアンテナ２の出力電力の角度スペクトラムＰ_BF（θ，φ）は、この出力電力関数を次のように正規化することで計算することが出来る。

到来方向検出部５は、入力ベクトルの相関行列Ｒ_ｘｘとモードベクトルａ（θ，φ）を用いて角度スペクトラムＰ_BF（θ，φ）を求め、角（θ，φ）を変化させたときのＰ_BF（θ，φ）のピークの位置から、応答信号の到来方向の到来角（θ_０，φ_０）を求める。

以上はビームフォーマ法を使用する場合の説明であるが、指向性曲線のサイドローブの影響をより低減するには、Capon法を用いる。Capon法の場合、アダプティブアレイに於ける方向拘束付出力電力最小化法（directionally constraint minimization of power method：ＤＣＭＰ）の考え方を応用し、或る方向にメインローブを向けると同時に、他の方向からの到来波の出力への寄与を最小化するという考え方に基づき計算が行われる（例えば、非特許文献３参照）。ここでは詳細な説明は省略するが、この場合、アレイアンテナ２の出力電力の角度スペクトラムＰ_CP（θ，φ）は次のように計算される。

この場合には、到来方向検出部５は、入力ベクトルの相関行列Ｒ_ｘｘとモードベクトルａ（θ，φ）を用いて角度スペクトラムＰ_CP（θ，φ）を求め、角（θ，φ）を変化させたときのＰ_CP（θ，φ）のピークの位置から、応答信号の到来方向の到来角（θ_０，φ_０）を求める。

尚、ここでは、一例として、ビームフォーマ法及びCapon法の適用例について説明したが、本発明に於ける到来方向検出部５による応答信号の到来方向（θ_０，φ_０）の検出手法については、上述したような他の公知の統計的手法を用いることもできる。

尚、これらの応答信号の到来方向（θ_０，φ_０）の検出手法は、何れも、ＲＦタグの位置がアレイアンテナから十分に離れており、各アンテナ素子に入射する応答信号の到来方向は近似的に等しいと仮定している（無限遠方近似）ことに注意しておく。

（２．３）タグ位置検出部７の動作
タグ位置検出部７の動作を説明する前に、ＲＦタグ２０の３次元座標は、原理的には、アレイアンテナ２の各アンテナ素子２ａで受信される到来波の位相差により求められることを示す。

（２．３．１）アレイアンテナに於ける到来波からのＲＦタグの位置検出（その１）
まず、一例として図６に示した様な３×３素子アレイアンテナを考える。正方格子状に配列された各アンテナ素子を、其々、Ａ_０，Ａ_１，…，Ａ_８と付号し、アンテナ素子Ａ_０が中央とし、アンテナ素子Ａ_１，…，Ａ_８をアンテナ素子Ａ_０の左下から反時計回りに配置する。これらのアンテナ素子Ａ_０，…，Ａ_８が配置された平面を「アレイ面」（array plane）といい、アレイ面に対して垂直前方（電波の放射方向を「前方」とする。）を「ブロードサイド」（broadside）という。中央のアンテナ素子Ａ_０の中心位置を原点Ｏとし、原点Ｏからアンテナ素子Ａ_５の中心位置に向かう軸をｘ軸、原点Ｏからアンテナ素子Ａ_７の中心位置に向かう軸をｙ軸、原点Ｏからブロードサイドに向かう軸をｚ軸とする。アンテナ素子Ａ_０，…，Ａ_８が配置された正方格子の格子点の間隔をａとする。ｘｙ平面上の格子点Ａ_ｉの位置座標を（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）とする。Ａ_０（０，０）である。中央のアンテナ素子Ａ_０を「中心アンテナ素子」といい、中心アンテナ素子Ａ_０の周囲のアンテナ素子（Ａ_１，…，Ａ_Ｎ）（Ｎ＝８）を「周辺アンテナ素子」という。

今、中央のアンテナ素子Ａ_０（０，０，０）と、何れか一つの周辺のアンテナ素子Ａ_ｉ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，０）（ｉ＝１，…，８）を考える。そして、図７に示すように、３次元空間内の点Ｔ（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）（ｚ_Ｔ＞０）にＲＦタグがあるとする。点Ｔからｘｙ平面に下ろした垂線の足をＴ_０（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，０）とする。直線ＯＴの方向がＲＦタグからの応答信号が到来する「到来方向」である。直線ＯＴがｚ軸（ブロードサイド）と成す角をθ_Ｔ、直線ＯＴ_０がｘ軸と成す角をφ_Ｔとする。角θ_Ｔを「垂直到来角」といい、角φ_Ｔを「水平到来角」という。応答信号の到来方向は垂直到来角と水平到来角の組（θ_Ｔ，φ_Ｔ）で表される。また、図７に示したように、点Ａ_０と点Ｔの間の距離をｌ_０、点Ａ_ｉと点Ｔの間の距離をｌ_ｉ、点Ａ_０と点Ａ_ｉの間の距離をｒ_ｉ＝√（ｘ_ｉ ^２＋ｙ_ｉ ^２）、Δｌ_ｉ＝ｌ_ｉ−ｉ_０とする。

ここで、Δｌ_ｉは、到来波の波長λとアンテナ素子Ａ_０，Ａ_ｉの受信波間の位相差Δψ_ｉにより、

の関係から求めることが出来る。尚、位相差Δψ_ｉは、図１の位相差検出部６により検出される。図８に、位相差検出部６におけるアンテナ素子Ａ_０，Ａ_ｉ間の位相差検出回路の一例を示す。位相差検出回路は、例えば、図８のように、移相器、乗算器、ローパスフィルタ（ＬＰＣ）、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）を用いて簡単に構成することができる。実際には、位相差検出回路の入力信号は、アレイアンテナ２の指向性曲線による振幅変化を生じるので、さらに入力信号にアレイ応答ベクトルａ（θ，φ）による補正、又はＡＧＣアンプ（Automatic Gain Control amplifier）による振幅均一化の補正をかける必要がある。

図７より、距離差Δｌ_ｉは次のように表される。

これを、ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔについて整理すると、次のようになる。

同様に、他の２つの周辺のアンテナ素子Ａ_ｊ（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ，０），Ａ_ｋ（ｘ_ｋ，ｙ_ｋ，０）についても同様に計算すると、（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）についての次の式が得られる。

式（１６ａ），（１６ｂ），（１６ｃ）からｚ_Ｔを消去すれば、（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ）についての次の連立２次方程式が得られる。

これは、（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ）についての４次方程式に帰着するため、解析的に解くことは可能である。（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ）が求まれば、式（１６ａ），（１６ｂ），（１６ｃ）の何れかからｚ_Ｔを計算できる。然し乍ら、式（１８）は解析的に解くことは可能ではあるものの、４次方程式であるため計算は複雑である。そこで、アレイアンテナが、図６のような４回回転対称の対称性のあるアンテナ素子の配置を有していることを利用すると、次のようにしてより簡単に計算することが出来る。

今、アンテナ素子Ａ_０を対称中心とする４回回転対称の対称性の位置に配置された４つのアンテナ素子（Ａ_ｐ，Ａ_ｑ，Ａ_ｊ，Ａ_ｋ）＝（Ａ_５，Ａ_４，Ａ_２，Ａ_７）、及び中心のアンテナ素子Ａ_０を考える（図６参照）。アンテナ素子Ａ_ｐ，Ａ_ｑ，Ａ_ｊ，Ａ_ｋの座標を、Ａ_ｐ（ａ，０，０），Ａ_ｑ（−ａ，０，０），Ａ_ｊ（０，−ａ，０），Ａ_ｋ（０，ａ，０）とする。

まず、４つのアンテナ素子の組（Ａ_０，Ａ_ｐ，Ａ_ｊ，Ａ_ｋ）についての連立２次方程式（１８ａ）を考えると、式（１８ｂ），（１８ｃ）の各係数は次のようになる。

従って、連立２次方程式（１８ａ）からｙ_Ｔ ^２を消去すると、ｘ_Ｔ ^２，ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔについての次の式が得られる。

まず、４つのアンテナ素子の組（Ａ_０，Ａ_ｑ，Ａ_ｊ，Ａ_ｋ）についても同様に考えると、ｘ_Ｔ ^２，ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔについての次の式が得られる。

式（２０），（２１ａ）からｙ_Ｔを消去すればｘ_Ｔの２次方程式が得られ、その２次方程式を解くことによりｘ_Ｔが求められる。そして、求められたｘ_Ｔを式（２０），（２１ａ）の何れかに代入すれば、ｙ_Ｔが求められる。最終的にｘ_Ｔ，ｙ_Ｔは次式により表される。

ここで、式（２２ａ）右辺の±の符号は、Δｌ_ｐ，Δｌ_ｑの符号により決定する。即ち、図７より、ｘ_Ｔ＞０のとき、Δｌ_ｐ＝ｌ_ｐ−ｌ_０＜０，Δｌ_ｑ＝ｌ_ｑ−ｌ_０＞０であり、ｘ_Ｔ＜０のとき、Δｌ_ｐ＝ｌ_ｐ−ｌ_０＞０，Δｌ_ｑ＝ｌ_ｑ−ｌ_０＜０であるので、式（２２ａ）右辺の±の符号は、（Δｌ_ｐ＜０，Δｌ_ｑ＞０）のときは＋、（Δｌ_ｐ＞０，Δｌ_ｑ＜０）のときは−と決定すればよい。

同様に、図６の４回回転対称位置の４つのアンテナ素子（Ａ_ｐ，Ａ_ｑ，Ａ_ｊ，Ａ_ｋ）＝（Ａ_８，Ａ_１，Ａ_３，Ａ_４）及び中心のアンテナ素子Ａ_０を用いても、同様の計算によってＲＦタグの３次元位置（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）を算出することができる。この場合、ｘｙ座標軸を、ｚ軸を中心に４５度回転した座標系である（ｘ’ｙ’ｚ）座標系に於いてＲＦタグの３次元位置（ｘ_Ｔ’，ｙ_Ｔ’，ｚ_Ｔ）を算出した後、ｘｙ座標軸を−４５度回転して元の（ｘｙｚ）座標系のＲＦタグの３次元位置（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）に換算すればよい。そして、最終的なＲＦタグの３次元位置（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）は、アンテナ素子組（Ａ_０，Ａ_５，Ａ_４，Ａ_２，Ａ_７），（Ａ_０，Ａ_８，Ａ_１，Ａ_３，Ａ_４）で計算した３次元位置座標の平均値とすればよい。

（２．３．２）アレイアンテナに於ける到来波からのＲＦタグの位置検出（その２）
中心のアンテナ素子Ａ_０に対するＲＦタグＴからの応答信号の到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）が既知である場合には、より容易にＲＦタグＴの３次元座標を決定することができる。今、図７に示した様に、２つのアンテナ素子Ａ_０に対して到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）からＲＦタグＴの応答信号が入射する場合を考える。座標系は図７に示した通りに設定し、アンテナ素子Ａ_０は原点Ｏにあるとする。アンテナ素子Ａ_ｉの位置ベクトルをベクトルｑ_ｉ＝（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，０）、ＲＦタグＴの位置ベクトルをベクトルｔ＝（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）、アンテナ素子Ａ_０からアンテナ素子Ａ_ｉまでの距離をｒ_ｉ＝√（ｘ_ｉ ^２＋ｙ_ｉ ^２）、アンテナ素子Ａ_０からＲＦタグＴまでの距離をｌ_０、アンテナ素子Ａ_ｉからＲＦタグＴまでの距離をｌ_ｉとする。このとき、距離ｌ_０，距離ｌ_ｉ，ベクトルｔ，ベクトルｔ方向の単位ベクトルｕ_Ｔ，ベクトルｑ_ｉ方向の単位ベクトルｕ_ｉは次のように表される。

アンテナ素子Ａ_０，Ａ_ｉで受信される受信信号をｘ_０（ｔ），ｘ_ｉ（ｔ）とし、受信信号ｘ_０（ｔ），ｘ_ｉ（ｔ）の位相差をΔψ_ｉ＝ψ_ｉ−ψ_０とする。位相差Δψは位相差検出部６により図８のような回路を用いて検出される。また、式（１４）より、位相差Δψから距離ｌ_０，ｌ_ｉの距離差Δｌ_ｉ＝ｌ_ｉ−ｌ_０が求められる。

一方、距離差Δｌ_ｉは式（２３ａ），（２３ｂ）より、

であり、これより距離ｌ_０は次のように表される。

式（２５ａ）により距離ｌ_０を求めることができれば、ＲＦタグＴの３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）は式（２３ｃ）により決定される。ここで、ＲＦタグＴからの応答信号の到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）は、到来方向検出部５によって推定検出される値を使用することができる。然し乍ら、到来方向検出部５による到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）の推定手法は、ＲＦタグＴの位置を無限遠方で近似した無限遠方近似を用いているのに対し、ここで示した式（２５ａ）は、無限遠方近似は用いていない。従って、この計算方法は、原理的に一定の誤差を含むことになることに注意しておく。

尚、この場合、全ての周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）（Ｎは周辺アンテナ素子の素子数）について、ＲＦタグＴの３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）が算出されるので、最終的なＲＦタグＴの３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）は、得られたＮ個の３次元座標の平均値とすればよい。

（２．３．３）タグ位置検出部７によるＲＦタグの位置検出
上記（２．３．１）及び（２．３．２）で示したＲＦタグの３次元位置を求める手法においては、各アンテナ素子に加わる内部ノイズ及び外部ノイズの影響が考慮されていない。内部ノイズは、主としてアンテナ素子内の熱雑音であり、これはアンサンブル平均をとることにより一定程度その影響を除去することが可能であると考えられる。また、アンテナ素子間の電磁誘導結合による内部ノイズは、アンテナ構成や回路構成を工夫することで一定程度抑えられる。一方、外部ノイズは、ＲＦタグの応答信号とは無相関な外来電波の影響による無相関性外部ノイズと、応答信号又は質問信号が周辺環境で反射されて生じるマルチパス・フェージングの影響による相関性外部ノイズが考えられる。特にマルチパス・フェージングの影響による相関性外部ノイズは、アレイアンテナ２の設置された周辺環境に依存し、その周辺環境も時間と共に変化すると考えられる。

そこで、本発明では、位相差検出部６に機械学習可能な適応フィルタを用いることにより相関性外部ノイズの影響を低減する。一般に、機械学習可能な適応フィルタは、変数値が保持される複数のノードと、各ノードに変数の入出力し又は各ノード間の結合する、重み係数が課せられたノード間結合を有している。各ノードの結合構成によって種々のタイプのものがあり、本発明ではそれら種々の構成のものを使用できる。本実施例では、特に自由度の高いニューラル・ネットワーク型フィルタ（Neural Network type Filter：ＮＮＦ）を用いた例を示す。

図９は、タグ位置検出部７にＮＮＦを用いたＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。本実施例のタグ位置検出部７は、ＮＮＦ７ａ、３次元座標演算器７ｂ、及びサンプルメモリ７ｃを備えている。本実施例では、到来方向検出部５が出力する到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）、位相差検出部６が出力する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，８）の受信信号の位相と中心アンテナ素子Ａ_０の受信信号の位相との位相差の標本集合｛（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））｝（ｔ_ｋは時刻）を入力変数、中心アンテナ素子Ａ_０に対する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，８）の位置ベクトル組Ｑ＝（ｑ_１，…，ｑ_８）を入力定数とし、アンテナ素子Ａ_０からＲＦタグ２０までの距離ｌ_０を出力変数とするＮＮＦ７ａを用いる。サンプルメモリ７ｃは、一定の時間、各時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１，２，…）における、位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））を標本値として記憶・蓄積する。タグ位置検出部７に入力される各時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１，２，…）における位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））は、一定の標本数だけサンプルメモリ７ｃに蓄積された後に、ＮＮＦ７ａに入力される。尚、到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）に関しては、到来方向検出部５が、その計算アルゴリズムに於いて既に統計処理を行っているため、標本収集する必要はない。尚、アレイアンテナ２の取り替えがなされない場合には、位置ベクトル組Ｑは必ずしも必要ではない。逆に、特にＲＦタグ２０がパッシブタグの場合、アレイアンテナ２のメインローブ方向は、ＲＦタグ２０の位置検出のための重要な情報となるため、ＮＮＦ７ａの変数入力として、ウエイトベクトルｗ（式（５ｃ）参照）を追加することもできる。３次元座標演算器７ｂは、ＮＮＦ７ａが出力する距離ｌ_０と、到来方向検出部５が出力する到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）に基づき、式（２３ｃ）によりＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）を演算し出力する。

（２．４）ＮＮＦ学習部１０の動作
タグ位置検出部７に適応フィルタを用いる場合には、適応フィルタの機械学習を如何に行うかが重要である。本実施例では、適応フィルタとして上述のＮＮＦ７ａを使用しており、ＮＮＦ学習部１０は、ＮＮＦ７ａの各ノード間の各結合の最適な重み係数を機械学習する処理を行う。この機械学習には、参照タグ２０ａを使用する。最初にＮＮＦ７ａの各重み係数を決める際には、アレイアンテナ２を設置した後、参照タグ２０ａのアレイアンテナ２との距離ｌ_０を段階的に変更しながら各距離ｌ_０において参照タグ２０ａを移動させて学習を行うことにより、ＮＮＦ７ａの機械学習を行うことができる。これは、例えば、図１０に示した様に、アレイアンテナ２の中心に長さｌ_０の絶縁体のワイヤの一端を固定し、他端に参照タグ２０ａを固定し、ワイヤを緩みなく張った状態で参照タグ２０ａを移動させることにより、容易に教師データ（ｌ_０，θ_Ｔ，φ_Ｔ，Δψ_ｉ）（ｉ＝１，…，Ｎ）（Ｎは周辺アンテナ素子Ａ_ｉの素子数）の収集を行うことが可能である。尚、教師データを用いたＮＮＦ学習部１０による機械学習の方法としては、深層学習などの公知の方法を用いることが出来る。

ＮＮＦ７ａの最初の各重み係数の設定を行った後は、その重み係数を用いてＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）の検出を行うが、アレイアンテナ２の周辺環境の変化により電波の反射状態が変化すると、ＮＮＦ７ａの各重み係数が最適値からずれてくると考えられる。そこで、図２に示した様に、アレイアンテナ２によりＲＦタグ２０との通信が可能な通信可能エリアのエリア内の固定的な室内構造物（Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３等）に、複数の参照タグ２０ａを設置しておくとともに、設置した各参照タグ２０ａのアレイアンテナ２に対する相対位置（θ_Ｔ，φ_Ｔ，ｌ_０）をレーザー測距計などで測定し、参照タグ位置記憶部９に記憶させておく。そして、ＮＮＦ学習部１０は、一定の期間ごとに各参照タグ２０ａからの到来波、及び参照タグ位置記憶部９に記憶された各参照タグ２０ａの相対位置（θ_Ｔ，φ_Ｔ，ｌ_０）に基づき、各結合の最適な重み係数を機械学習により更新する。これにより、アレイアンテナ２の周辺環境の変化に適應して、常に精度のよいＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）の検出が可能となる。

図１１は、本発明の実施例２に係るＲＦタグ位置検出装置の構成を表すブロック図である。図１２は、タグ位置検出部７にＮＮＦを用いた図１１のＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。本実施例のＲＦタグ位置検出装置１は、実施例１と比較すると、到来方向検出部５が省略されている点、タグ位置検出部７の３次元座標演算器７ｂが省略されている点、タグ位置検出部７のＮＮＦ７ａの入力変数を、位相差検出部６が出力する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，８）の受信信号の位相と中心アンテナ素子Ａ_０の受信信号の位相との位相差の標本集合｛（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））｝（ｔ_ｋは時刻）とし、タグ位置検出部７のＮＮＦ７ａの出力変数をＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）とした点が相違している。実施例１の場合と同様、ＮＮＦ７ａの入力変数として、ウエイトベクトルｗ（式（５ｃ）参照）や中心アンテナ素子Ａ_０に対する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，８）の位置ベクトル組Ｑ＝（ｑ_１，…，ｑ_８）を追加することもできる。

実施例１の（２．３．１）で説明したように、周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，８）の受信信号の位相と中心アンテナ素子Ａ_０の受信信号の位相との位相差（Δψ_１，…，Δψ_Ｎ）（Ｎは周辺アンテナ素子の素子数）のみからでも、原理的には、ＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）の算出が可能であるため、本実施例のように、到来方向検出部５を省略することも可能である。この場合、ＮＮＦ７ａの機械学習を行う際の教師データとして、参照タグ２０ａの３次元位置座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）とそれに対する位相差の標本集合｛（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））｝が多数必要となる。この場合、参照タグ２０ａの３次元位置座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）の測定に、３次元座標の測量機器が必要となる点で、実施例１に比べて最初の機械学習の教師データの収集に労力を要することになるが、このような構成によってもＲＦタグ２０の３次元座標（ｘ_Ｔ，ｙ_Ｔ，ｚ_Ｔ）の検出を行うことが可能である。

図１３は、実施例３に係るＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。尚、実施例３のＲＦタグ位置検出装置１の全体構成は実施例１の図１と同様であるとする。実施例１と比較すると、本実施例のＲＦタグ位置検出装置１では、タグ位置検出部７が新たに位置座標演算器７ｄを備えている点、及びＮＮＦ７ａの入力変数に位置座標演算器７ｄが出力する位置座標値の標本集合｛（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））｝（ｔ_ｋは時刻）が追加された点が相違している。

位置座標演算器７ｄは、実施例１の（２．３．２）で説明した手法（式（２５ａ），（２３ｃ）参照）により、各時刻ｔ_ｋで位相差検出部６が検出する各アンテナ素子で受信される受信波間の位相差Δψ_ｉ（ｔ_ｋ）（ｉ＝１，…，Ｎ）（Ｎは周辺アンテナ素子の素子数）、及び到来方向検出部５により検出されるＲＦタグ２０からの到来波の到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）に基づき、ノイズを考慮しない場合のＲＦタグ２０の位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾ （ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾ （ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾ （ｔ_ｋ））を算出するモジュールである。サンプルメモリ７ｃは、一定の時間、各時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１，２，…）における、位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））及びノイズを考慮しない位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））を標本値として記憶・蓄積する。位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））及びノイズを考慮しない位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））は、一定の標本数だけサンプルメモリ７ｃに蓄積された後に、ＮＮＦ７ａに入力される。ＮＮＦ７ａは、到来方向検出部５が出力する到来方向（θ_Ｔ，φ_Ｔ）、位相差検出部６が出力する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）の受信信号の位相と中心アンテナ素子Ａ_０の受信信号の位相との位相差の標本集合｛（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））｝、及び位置座標演算器７ｄが出力する位置座標値の標本集合｛（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））｝を入力変数とし、アンテナ素子Ａ_０からＲＦタグ２０までの距離ｌ_０を出力変数とする。従って、本実施例では、ＮＮＦ７ａは、ノイズを考慮しないで計算したＲＦタグ２０の位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾）から、ノイズの影響を除去するフィルタとしての役割を担うものである。

図１４は、実施例４に係るＲＦタグ位置検出装置１の主要部を表すブロック図である。尚、実施例４のＲＦタグ位置検出装置１の全体構成は実施例２の図１１と同様であるとする。実施例２と比較すると、本実施例のＲＦタグ位置検出装置１では、タグ位置検出部７が新たに位置座標演算器７ｄを備えている点、及びＮＮＦ７ａの入力変数に位置座標演算器７ｄが出力する位置座標値の標本集合｛（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾）｝が追加された点が相違している。

位置座標演算器７ｄは、実施例１の（２．３．１）で説明した手法（式（１８ａ）又は式（２２ａ），（２２ｂ）参照）により、各時刻ｔ_ｋに位相差検出部６が検出する各アンテナ素子で受信される受信波間の位相差Δψ_ｉ（ｔ_ｋ）（ｉ＝１，…，Ｎ）（Ｎは周辺アンテナ素子の素子数）に基づき、ノイズを考慮しない場合のＲＦタグ２０の位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））を算出するモジュールである。サンプルメモリ７ｃは、一定の時間、各時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１，２，…）における、位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））及びノイズを考慮しない位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））を標本値として記憶・蓄積する。位相差（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））及びノイズを考慮しない位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））は、一定の標本数だけサンプルメモリ７ｃに蓄積された後に、ＮＮＦ７ａに入力される。ＮＮＦ７ａは、位相差検出部６が出力する周辺アンテナ素子Ａ_ｉ（ｉ＝１，…，Ｎ）の受信信号の位相と中心アンテナ素子Ａ_０の受信信号の位相との位相差の標本集合｛（Δψ_１（ｔ_ｋ），…，Δψ_８（ｔ_ｋ））｝、及び位置座標演算器７ｄが出力する位置座標値の標本集合｛（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ），ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾（ｔ_ｋ））｝を入力変数とし、アンテナ素子Ａ_０からＲＦタグ２０までの距離ｌ_０を出力変数とする。従って、本実施例では、ＮＮＦ７ａは、ノイズを考慮しないで計算したＲＦタグ２０の位置座標値（ｘ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｙ_Ｔ ⁽⁰⁾，ｚ_Ｔ ⁽⁰⁾）から、ノイズの影響を除去するフィルタとしての役割を担うものである。

１ ＲＦタグ位置検出装置
２ アレイアンテナ
２ａ アンテナ素子
２ｂ グランド板
３ 送受信部
４ 振幅調整移相部
５ 到来方向検出部
６ 位相差検出部
７ タグ位置検出部
７ａ ＮＮＦ
７ｂ ３次元座標演算器
７ｃ サンプルメモリ
７ｄ 位置座標演算器
８ 参照タグ位置入力部
９ 参照タグ位置記憶部
１０ ＮＮＦ学習部
２０ ＲＦタグ
２０ａ 参照タグ

Claims (3)

1. ＲＦタグからの到来波を受信する、面状に配列された４以上のアンテナ素子を具備するアレイアンテナと、
   各アンテナ素子で受信される受信波の位相差を検出する位相差検出手段と、
   前記位相差検出手段が検出する位相差に基づき、前記到来波を送信したＲＦタグの前記アレイアンテナに対する３次元相対位置を算出するタグ位置算出手段と、を備え、
   前記タグ位置算出手段は、前記各位相差を入力とし前記３次元相対位置を出力とする、機械学習可能な適応フィルタを具備することを特徴とするＲＦタグ位置検出装置。
2. 前記アレイアンテナで受信されるＲＦタグからの到来電波の受信信号、及び該アレイアンテナの受信信号に対する応答特性関数に基づき、該到来波の到来方向を推定する到来方向検出手段を備え、
   前記タグ位置算出手段は、前記各位相差及び前記到来方向を入力とし前記３次元相対位置を出力とする機械学習可能な適応フィルタを具備することを特徴とする請求項１記載のＲＦタグ位置検出装置。
3. 前記アレイアンテナによりＲＦタグとの通信が可能な通信可能エリアのエリア内に、予め前記アレイアンテナに対する相対位置が測定されている複数個のＲＦタグを参照タグとしたとき、複数個の前記参照タグの前記相対位置を記憶する参照タグ位置記憶手段と、
   前記各参照タグからの到来波、及び前記参照タグ位置記憶手段に記憶された前記各参照タグの前記相対位置に基づき、前記機械学習可能な適応フィルタの各ノード間の各結合の最適な重み係数を学習する学習手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載のＲＦタグ位置検出装置。

Images