JP2021503071A - チャネル応答特性に基づく動きローカライゼーション - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2017年11月16日に出願された「チャネル応答特性に基づく動きローカライゼーション」という名称の米国特許出願第15/815,199号に対する優先権を主張し、この内容は、引用により本明細書に組み込まれる。
(
)を取得し、その後に推定受信信号(
)の二乗誤差を最小化するようにチャネル応答
のチャネル係数を変更する。これは、数学的に次式で示すことができ、
604:動き検出プロセスを実行して、空間内の動きをチャネル応答に基づいて検出する
606:チャネル応答を分析して、空間の領域内の検出された動きの場所を識別する
612:チャネル応答の1又は2以上の特性を識別する
614:特定された特性を空間内の複数の異なる場所と関連した基準特性と比較することに基づいて場所を識別する
Claims (30)
- 動き検出方法であって、
無線通信デバイス間で空間を介して送信された無線信号に基づいてチャネル応答を取得するステップと、
動き検出プロセスを実行して、前記チャネル応答に基づいて前記空間内の物体の動きを検出するステップと、
1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記チャネル応答を分析して、前記空間内の複数の領域のうちの1つの領域内の前記検出された動きの場所を識別するステップと、
を含む、動き検出方法。 - 前記チャネル応答を分析して、前記検出された動きの前記場所を識別するステップは、
前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の特性を識別するステップと、
前記識別された特性と前記空間内の複数の異なる場所に関連付けられた基準特性と比較することに基づいて前記場所を識別するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の前記特性を識別するステップは、前記チャネル応答のうちの1又は2以上によって定められた輪郭の形状を識別するステップを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記基準特性は、前記チャネル応答特性の各々を前記空間内の前記複数の領域の中から1つの異なる領域と関連付ける動き検出データベース内のエントリーを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記特性の変化を経時的に識別して、経時的に前記特性内の前記変化に基づいて前記識別された場所の変化を識別するステップを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記チャネル応答は、一連の時点に関連付けられ、前記方法は、前記連続した異なる時点に関連付けられたチャネル応答によって共有される特性に基づいて前記動きの前記場所を識別するステップを含む、請求項1から5の何れか1項に記載の方法。
- 前記動き検出プロセスは、前記異なる時点に関連付けられた前記チャネル応答間の時系列にわたる変化に基づいて前記動きを検出する、請求項6に記載の方法。
- 前記無線信号の各々は、第1の無線通信デバイスによって送信されて、第2の無線通信デバイスによって受信され、前記チャネル応答の各々は、前記第2の無線通信デバイスによって受信された前記無線信号のそれぞれの信号から生成される、請求項1から5の何れか1項に記載の方法。
- 前記空間は建物を含み、前記空間内の前記複数の領域の各々は、前記建物のフロア、前記建物内の部屋、又は前記建物内の部屋のセットのうちの少なくとも1つを含み、前記建物内の前記部屋のセットは、前記建物の全体よりも少ないものを含む、請求項1から5の何れか1項に記載の方法。
- 前記チャネル応答を分析して、前記検出された動きの前記場所を識別するステップは、前記チャネル応答をニューラルネットワークへの入力として提供して、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記検出された動きの前記場所を識別するステップを含む、請求項1から5の何れか1項に記載の方法。
- 動き検出システムであって、
他の遠隔センサデバイスから受信された一連の無線信号に基づいて空間内の物体の動きを検出するように各々が構成された、複数の無線通信デバイスと、
前記遠隔センサデバイスに通信可能に結合されたデータ処理装置と、
を備え、
前記データ処理装置が、
無線通信デバイス間で空間を介して送信された無線信号に基づいてチャネル応答を取得し、
動き検出プロセスを実行して、前記チャネル応答に基づいて前記空間内の物体の動きを検出し、
前記チャネル応答を分析して、前記空間内の複数の領域のうちの1つの領域内の動きの場所を識別する、
ように構成される、動き検出システム。 - 前記データ処理装置は、前記チャネル応答を分析して、
前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の特性を識別し、
前記識別された特性と前記空間内の複数の異なる場所に関連付けられた基準特性と比較することに基づいて前記場所を識別する、
ことによって前記場所を識別するように構成される、請求項11に記載のシステム。 - 前記データ処理装置は、前記チャネル応答のうちの1又は2以上によって定められた輪郭の形状を識別することによって、前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の前記特性を識別するように構成される、請求項12に記載のシステム。
- 前記基準特性は、前記チャネル応答特性の各々を前記空間内の前記複数の領域の中から1つの異なる領域と関連付ける動き検出データベース内のエントリーを含む、請求項12に記載のシステム。
- 前記データ処理装置は、経時的に前記特性の変化を識別して、経時的に前記特性の変化に基づいて前記識別された場所の変化を識別するように構成される、請求項12に記載のシステム。
- 前記チャネル応答は、一連の時点に関連付けられ、前記データ処理装置は、前記連続した異なる時点に関連付けられたチャネル応答によって共有される特性に基づいて前記動きの前記場所を識別するように構成される、請求項11から15の何れか1項に記載のシステム。
- 前記動き検出プロセスを実行することは、異なる時点に関連付けられたチャネル応答間の時系列にわたる変化に基づいて前記動きを検出することを含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記空間は建物を含み、前記空間内の前記複数の領域の各々は、前記建物のフロア、前記建物内の部屋、又は建物内の部屋のセットのうちの少なくとも1つを含み、前記建物内の部屋の前記セットは、前記建物の全体よりも少ないものを含む、請求項11から15の何れか1項に記載のシステム。
- 前記データ処理装置は、前記チャネル応答を分析して、前記チャネル応答をニューラルネットワークへの入力として提供して、前記ニューラルネットワークの出力に基づいて前記検出された動きの前記場所を識別することによって、前記検出された動きの前記場所を識別するように構成される、請求項11から15の何れか1項に記載のシステム。
- 動き検出方法であって、
空間内の異なる領域内の物体の動きに関連付けられたチャネル応答を取得するステップであって、前記チャネル応答は、1又は2以上の無線通信デバイスによって前記空間を介して送信された無線信号に基づく、ステップと、
1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記チャネル応答の各々によって共有される特性を識別するステップと、
動き検出データベースにおいて、前記特性を前記空間内の前記異なる領域と関連付けるステップと、
を含む、動き検出方法。 - 前記チャネル応答は第1のチャネル応答であり、前記空間内の前記異なる領域は第1の領域であり、前記特性は第1の特性であり、
前記方法は、
前記空間内の第2の異なる領域内の物体の動きに関連付けられた第2のチャネル応答を取得するステップと、
前記第2のチャネル応答の各々によって共有される第2の特性を識別するステップと、
前記動き検出データベースにおいて、前記第2の特性を前記第2の異なる領域と関連付けるステップと、
を含む、請求項20に記載の方法。 - 前記特性を前記空間の前記異なる領域内の物体の動きと関連付けた後、
前記無線通信デバイス間で前記空間を介して送信された無線信号に基づいて追加のチャネル応答を取得するステップと、
前記動き検出データベースを使用して、前記異なる領域内の動きを識別するステップと、
を更に含む、請求項20に記載の方法。 - 前記動き検出データベースを使用して、前記異なる領域内の動きを識別するステップは、
動き検出プロセスを実行して、前記追加のチャネル応答に基づいて前記空間内の前記物体の動きを検出するステップと、
前記チャネル応答を分析して、前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の特性を識別し、前記識別された特性と、前記空間内の複数の異なる場所に関連付けられた基準特性とを比較することに基づいて前記場所を識別することによって、前記空間内の複数の領域のうちの1つの領域内の前記動きの場所を識別するステップと、
を含み、
前記基準特性は、前記チャネル応答特性の各々を前記空間内の前記複数の領域の中から1つの異なる領域と関連付ける前記動き検出データベース内のエントリーを含む、請求項22に記載の方法。 - 前記空間は建物を含み、前記空間内の前記複数の領域の各々は、前記建物のフロア、前記建物内の部屋、又は建物内の部屋のセットのうちの少なくとも1つを含み、前記建物内の部屋のセットは、前記建物の全体よりも少ないものを含む、請求項20から23の何れか1項に記載の方法。
- 前記チャネル応答の各々によって共有される前記特性を識別するステップは、前記チャネル応答をニューラルネットワークへの入力として提供するステップを含み、前記特性を前記異なる領域と関連付けるステップは、入力として提供された前記チャネル応答に基づいて前記ニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む、請求項20から23の何れか1項に記載の方法。
- 動き検出システムであって
他の遠隔センサデバイスから受信された一連の無線信号に基づいて空間内の物体の動きを検出するように各々が構成された、複数の無線通信デバイスと、
前記遠隔センサデバイスに通信可能に結合されたデータ処理装置と、
を備え、
前記データ処理装置が、
空間内の異なる領域内の物体の動きに関連付けられたチャネル応答を1又は2以上の無線通信デバイスによって前記空間を介して送信された無線信号に基づいて取得し、
前記チャネル応答の各々によって共有される特性を識別し、
前記動き検出データベースにおいて、前記空間内の前記特性を前記異なる領域と関連付ける、
ように構成される、動き検出システム。 - 前記チャネル応答は第1のチャネル応答であり、前記空間内の前記異なる領域は第1の領域であり、前記特性は第1の特性であり、
前記方法は、
前記空間内の第2の異なる領域内の物体の動きに関連付けられた第2のチャネル応答を取得するステップと、
前記第2のチャネル応答の各々によって共有される第2の特性を識別するステップと、 前記動き検出データベースにおいて、前記第2の特性を前記第2の異なる領域と関連付けるステップと、
を含む、請求項26に記載のシステム。 - 前記データ処理装置は、前記特性を前記空間の前記異なる領域内の物体の動きと関連付けた後、
前記無線通信デバイス間で前記空間を介して送信された無線信号に基づいて追加のチャネル応答を取得し、
前記動き検出データベースを使用して、前記異なる領域内の動きを識別する、
ように構成される、請求項26に記載のシステム。 - 前記動き検出データベースを使用して、前記異なる領域内の動きを識別することは、
動き検出プロセスを実行して、前記追加のチャネル応答に基づいて前記空間内の前記物体の動きを検出すること、
前記チャネル応答を分析して、前記チャネル応答のうちの1又は2以上のチャネル応答の特性を識別し、前記識別された特性と、を前記空間内の複数の異なる場所に関連付けられた基準特性とを比較することに基づいて前記場所を識別することによって、前記空間内の複数の領域のうちの1つの領域内の動きの場所を識別すること、
とを含み、
前記基準特性は、前記チャネル応答特性の各々を前記空間内の前記複数の領域の中から1つの異なる領域と関連付ける前記動き検出データベース内のエントリーを含む、請求項28に記載のシステム。 - 前記チャネル応答の各々によって共有される前記特性を識別することは、前記チャネル応答をニューラルネットワークへの入力として提供することを含み、前記特性を前記異なる領域と関連付けることは、入力として提供された前記チャネル応答に基づいて前記ニューラルネットワークをトレーニングすることを含む、請求項26から29の何れか1項に記載のシステム。
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