JP2022023944A - 物体の追跡のための到来角測位システム - Google Patents

物体の追跡のための到来角測位システム Download PDF

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Abstract

【課題】無線ネットワークの基準信号を用いて無線ネットワークの範囲内のユーザ機器（ＵＥ）位置を判定するためのシステムおよび方法が記載される。【解決手段】開示されるシステムおよび方法は、無線システムの２つ以上のアンテナに関連付けられた受信チャネルにより提供される信号から生成される複数の同相および直交（Ｉ／Ｑ）サンプルを利用する。受信基準信号パラメータに基づいて、受信チャネルの中の各受信チャネルからの信号の範囲内の基準信号が識別される。各受信チャネルからの識別された基準信号に基づいて、２つ以上のアンテナの基線とＵＥから２つ以上のアンテナへの入射エネルギーの間の到来角が判定される。それから、その到来角を用いてＵＥの位置を算出する。到来角は、水平到来角および／または垂直到来角でもよい。【選択図】図３Ｂ

Description

本発明の実施形態は、無線通信および無線ネットワークシステム、ならびに、ＲＴＬＳ（実時間位置検出サービス）を含む無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡および物体の位置検出のためのシステムに関する。
関連出願の相互参照
本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、２０１５年１０月８日に出願された「ANGLE OF ARRIVAL (AOA) POSITIONING METHOD AND SYSTEM FOR POSITIONAL FINDING AND TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する米国特許仮出願第６２／２３９，１９５号、２０１６年２月２日に出願された「ANGLE OF ARRIVAL (AOA) POSITIONING METHOD AND SYSTEM FOR POSITIONAL FINDING AND TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する米国特許仮出願第６２／２９０，０８７号の利益を請求し、そして、それらはそれぞれ完全に本明細書に引用したものとする。
本出願は、２０１２年８月３日に出願された「MULTI-PATH MITIGATION IN RANGEFINDING AND TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する米国特許出願第１３／５６６，９９３号の関連出願であり、それは２０１１年５月１７日に出願された米国特許出願第１３／１０９，９０４号であって２０１２年１１月６日に発行された「MULTI-PATH MITIGATION IN RANGEFINDING AND TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する現米国特許第８，３０５，２１５号の一部継続出願であり、それは２０１１年１月１８日に出願された米国特許出願第１３／００８，５１９号であって２０１１年６月２８日に発行された「METHODS AND SYSTEM FOR MULTI-PATH MITIGATION IN TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する米国特許第７，９６９，３１１号の継続出願であり、それは２００９年７月１４日に出願された米国特許出願第１２／５０２，８０９号であって２０１１年１月１８日に発行された「METHODS AND SYSTEM FOR REDUCED ATTENUATION IN TRACKING OBJECTS USING RF TECHNOLOGY」と題する現米国特許第７，８７２，５８３号の一部継続出願であり、それは２００６年１２月１４日に出願された米国特許出願第１１／６１０，５９５号であって２００９年７月１４日に発行された「METHODS AND SYSTEM FOR REDUCED ATTENUATION IN TRACKING OBJECTS USING RF TECHNOLOGY」と題する米国特許第７，５６１，０４８号の継続出願であり、それは米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、２００５年１２月１５日に出願された「METHOD AND SYSTEM FOR REDUCED ATTENUATION IN TRACKING OBJECTS USING MULTI-BAND RF TECHNOLOGY」と題する米国特許仮出願第６０／５９７，６４９号の利益を請求し、そして、それらは完全に本明細書に引用したものとする。
２００９年７月１４日に出願された米国特許出願第１２／５０２，８０９号であって２０１１年１月１８日に発行された「METHODS AND SYSTEM FOR REDUCED ATTENUATION IN TRACKING OBJECTS USING RF TECHNOLOGY」と題する現米国特許第７，８７２，５８３号はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、２００８年１０月７日に出願された「METHODS AND SYSTEM FOR MULTI-PATH MITIGATION IN TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY」と題する米国特許仮出願第６１／１０３，２７０号の利益を請求し、そして、それらは完全に本明細書に引用したものとする。
物体の相対的または地理的位置の判定のためのＲＦに基づく識別および位置探査システムは、通常、単一物体または物体のグループの追跡のために、および個人の追跡のために用いられる。従来の位置探査システムは、開放された屋外の環境の位置判定のために用いられてきた。ＲＦに基づく、全地球測位システム（ＧＰＳ）およびそれに補完型ＧＰＳが、一般的に使われる。しかしながら、従来の位置探査システムは、閉じた（すなわち、屋内の）環境ならびに屋外の物体の位置検出をするときに、一定の不精度が出る欠点がある。セルラ無線通信システムが都市およびほとんどの屋内の環境での優れたデータカバレージを提供するにもかかわらず、これらのシステムの位置精度は自己干渉、マルチパスおよび見通し外伝搬によって制限される。
屋内および屋外の位置不精度は、主にＲＦ伝搬の物理学によるものであり、特に、ＲＦ信号の損失／減衰、信号散乱および反射によるものである。損失／減衰および散乱の問題は、狭帯域測距信号（複数可）を使用して、低いＲＦ周波数で、例えばＶＨＦ範囲以下で作動することによって、解決することができる（関連の特許文献１を参照）。
米国特許第７，５６１，０４８号明細書 米国特許出願公開第２０１１／０１２４３４７Ａｌ号明細書（「Method and Apparatus for UE Positioning in LTE Networks」） 米国特許第６，７８８，１９９号明細書 米国特許第７，８７２，５８３号明細書 米国特許第５，５２５，９６７号明細書 米国特許出願公開第２００８／０２８５５０５号明細書（「SYSTEM AND METHOD FOR NETWORK TIMING RECOVERY IN COMMUNICATIONS NETWORKS」） 国際公開第２０１０／１０４４３６号（「METHOD ANDARRANGEMENT FOR DL-OTDOA (DOWNLINK OBSERVED TIME DIFFERENCE OF ARRIVAL) POSITIONING IN A LTE (LONG TERM EVOLUTION) WIRELESSCOMMUNICATIONS SYSTEM」） 米国特許出願公開第２００３／００８１５６号明細書、米国特許第７，１６７，４５６号明細書（「APPARATUS FOR ESTIMATING PROPAGATION PATH CHARACTERISTICS」） 米国特許出願公開第２０１０／００９１８２６号明細書 米国特許第７，９６９，３１１号明細書 米国特許第８，３０５，２１５号明細書
S. Salous, "Indoor and Outdoor UHF Measurements with a 90 MHz Bandwidth", IEEE Colloquium on Propagation Characteristics and Related System Techniques for Beyond Line-of-Sight Radio, pp. 8/1-8/6, 1997 Polaris Wireless, "Polaris Wireless Location technology overview", July 29 Tsung-Han Lin, et al. "Microscopic Examination of an RSSI-Signature-Based Indoor Localization System" Ray H. Hashemi, William G. Bradley, "MRI: the basics", 2003 Dan Dobkin, "Indoor Propagation and Wavelength", WJ Communications, V 1.4 V/10/02 Kei Sakaguchi et al., "Influence of the Model Order Estimation Error in the ESPRIT Based High Resolution Techniques" Jakub Marek Borkowski, "Performance of Cell ID＋RTT Hybrid Positioning Method for UMTS" Jim Zyren, "Overview of the 3GPP Long Term Evolution Physical Layer, white paper"
ＶＨＦ以下の周波数ではマルチパス現象（例えば、ＲＦエネルギー反射）はＵＨＦ以上の周波数におけるよりも激しくはないが、位置探査上のマルチパス現象の影響は、位置判定を業界によって必要とされるより信頼性が低く精度が良くないものとする。従って、ＲＦに基づく識別のＲＦエネルギー反射（すなわち、マルチパス現象）の効果を緩和するための方法およびシステム、ならびに狭帯域測距信号（複数可）を使用する位置探査システムの必要がある。
概して、従来のＲＦに基づく識別および位置探査システムは、広帯域幅測距信号を使用すること、例えば、マルチパス緩和のための広帯域信号性質を利用することによって、マルチパスを緩和する（非特許文献１を参照）。また、Chenらによる特許文献２を見ると、位置検出精度対必要ＰＲＳ帯域幅が表１に示されている。１０メートルの精度に対してこの表からは、８３ＭＨｚの帯域幅が必要である。加えて、空間ダイバーシティおよび／またはアンテナダイバーシティ技術が、場合によっては用いられる。
しかしながら、空間ダイバーシティは、それが必要基盤の増加につながるので、多くの位置追跡用途のオプションでなくてもよい。同様に、アンテナダイバーシティは値が限られており、その理由はより低い動作周波数、例えばＶＨＦで、アンテナサブシステムの物理的寸法が大きくなりすぎるからである。適切なケースは特許文献３であり、ここに、物体、人々、ペットおよび個人物品の位置検出のためのシステムおよび方法が記載されている。
提案するシステムはアンテナアレイを使用して、マルチパスを緩和する。任意に、システムは、９０２～９２６ＭＨｚ帯域のＵＨＦで作動する。アンテナの長さ寸法が動作周波数の波長に比例することはよく知られている。また、アンテナアレイの面積は、長さ寸法比率の二乗に、そして体積は三乗に比例し、それはアンテナアレイにおいてアンテナが通常１／４または１／２波長によって分離されるからである。このように、ＶＨＦ以下の周波数で、アンテナアレイのサイズは、デバイスの可搬性に著しく影響を与える。
他方で、非常に限られた周波数スペクトルのため、狭帯域幅測距信号は、現在従来のＲＦに基づく識別および位置探査システムにより用いられるマルチパス緩和技術には向いていない。理由は、マルチパスによって誘発される測距信号ひずみ（すなわち、信号の変化）は、ノイズが存在する際には信頼性が高い検出／処理に対してあまりに小さいということである。また、限られた帯域幅のため、狭帯域幅受信機は測距信号直接見通し線（ＤＬＯＳ）パスと遅延測距信号パスの間を、これらが小さい遅延によって分離されるときに区別することができず、なぜなら、狭帯域幅受信機は受信機の帯域幅に比例する必要とされる時間分解能を欠いている（例えば、狭帯域幅は入力信号に統合効果を有する）からである。
従って、物体識別および位置探査のためのマルチパス緩和方法およびシステム用の技術の必要があり、それは狭帯域幅測距信号（複数可）を使用して、ＶＨＦ以下の周波数ならびにＵＨＦ帯域周波数以上において作動するものである。
追跡および位置検出機能の必要性は、主に無線ネットワークで見出される。関連の特許文献４に記載される物体識別および位置探査のためのマルチパス緩和方法およびシステムは、大部分の使用可能な無線ネットワークで利用することができる。しかしながら、特定の無線ネットワークは、関連の特許文献４に記載される各種の測距および測位信号から完全に恩恵を受けるために無線ネットワークへの技術の統合を必要とする通信標準／システムを有する。概して、これらの無線システムは、広域および大部分の屋内の環境の上の優れたデータカバレージを提供することができる。しかしながら、これらのシステムの利用可能な位置精度は、自動干渉、マルチパスおよび見通し外伝搬により制限される。一例として、ＬＴＥ（Long Term Evolution）標準のための最近の３ＧＰＰＲｅｌｅａｓｅ９標準化測位技術は、次の、１）Ａ－ＧＮＳＳ（補完型全地球ナビゲーション衛星システム）または第一の方法としてのＡ－ＧＰＳ（補完型全地球測位システム）ならびに、２）フォールバック方法としての拡張セルＩＤ（ＥＣＩＤ）および、ＤＬ－ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）を含む、ＯＴＤＯＡ（観測到達時間差）、を有する。これらの方法が現在の義務的なＦＣＣ Ｅ９１１緊急時位置検出要件を満たす可能性がある一方で、これらの位置検出方法の精度、信頼性および可用性は、建物、ショッピングモール、市街地の通路などの中での非常に正確な位置検出を要求するＬＢＳ（位置ベースサービス）またはＲＴＬＳシステムユーザの必要とするものが不足している。更に、来るべきＦＣＣ９１１要件は既存のものより厳しく、Ａ－ＧＮＳＳ（Ａ－ＧＰＳ）の除外によって既存の技術／方法の位置を決める能力を越えるかもしれない。Ａ－ＧＮＳＳ（Ａ－ＧＰＳ）の精度が開放空間においては非常に良いが、市街地／屋内の環境において非常に信頼できないことはよく知られている。
また同時に、他の技術／方法の精度はマルチパスおよび他の電波伝搬現象の効果に激しく影響を受け、それによって、ＦＣＣ９１１要件およびＬＢＳ要件などの特定の規制要件を満たすことを不可能にする。下記に列挙するのは、ＤＬ－ＯＴＤＯＡおよびＥＣＩＤ位置検出技術／方法に加えられるものである。Ｕ－ＴＤＯＡ概念は、ＯＴＤＯＡと類似しているが、無線中継塔にインストールされる位置計測ユニット（ＬＭＵ）を使用して電話の位置を算出する。それは、最初の９１１要件のために設計されている（設計されていた）。ＬＭＵは、２Ｇ ＧＳＭ（登録商標）ネットワークにだけ展開されてきたもので、３Ｇ ＵＭＴＳネットワークのためには大きなハードウェアアップグレードを必要とする。Ｕ－ＴＤＯＡは、４Ｇ ＬＴＥまたはＷｉＭＡＸでのサポートに対して標準化されていない。また、ＬＭＵはＬＴＥ展開において使われない。他の方法と同様に、Ｕ－ＴＤＯＡ精度は、マルチパスの影響を受ける。ＬＴＥ標準化グループは、ＬＭＵ付加ハードウェアを断念するかもしれず、ＤＬ－ＯＴＤＯＡにならって、例えばＵＬ－ＯＴＤＯＡでＵ－ＴＤＯＡを形作るかもしれない。注記として、ＤＬ－ＯＴＤＯＡはＲｅｌｅａｓｅ９において標準化されている。
来るべきＦＣＣ９１１要件の別の競争相手は、ＲＦフィンガープリント法（複数可）である。この技術は、あらゆる位置が指紋のパターンのような固有の無線周波数（ＲＦ）署名を有するという原則に基づき、位置は近隣セル信号強度などの測定値を含む値のユニークなセットによって識別することができる。フィンガープリントは付加ハードウェアを必要としない。しかしながらこの技術は、それが大きいデータベースおよび長いトレーニングフェーズを必要とするという事実が欠点である。また、本当にユニークである人間の指紋とは異なり、ＲＦ伝搬現象のため、ＲＦ署名は複数の異なる位置で反復される。更にまた、データベースは新鮮でなくなり、例えば署名は天候を含む環境が変化するにつれて短時間で古いものとなる。これによって、データベースを維持するタスクが重荷となる。可聴な無線中継塔の数は精度に重要な影響を及ぼし、相当な精度（Ｐｏｌａｒｉｓ Ｗｉｒｅｌｅｓｓによって要求される、６０メートル）を得るために、多数の（８つ以上の）中継塔から読取り値を取得する必要がある。こうして、郊外の環境では、精度は１００メートルに低下する（非特許文献２を参照）。また、ハンドセットアンテナ方向によっては推定された位置の著しい変動（１４０％まで）がある（非特許文献３を参照）。
ＲＦフィンガープリントデータベース不安定性のいくつかの原因があるが、主要なものの１つはマルチパスである。マルチパスは、非常に動的で、ＲＦ署名を即座に変更し得る。具体的には、屋内のような重いマルチパス環境において、人々およびエレベータの動き、家具、キャビネット、器材の場所の変化によって、異なるマルチパス分布に結果としてなり、例えば、ＲＦ署名に厳しい影響を与える。また、屋内および類似の環境では、（３次元の）物理的位置の小さい変化がＲＦ署名の著しい変化を起こす。これはマルチパスの組合せの結果であり、それはＲＦ署名を、４分の１波の距離にわたって著しいＲＦ署名変化に結果としてなる、３次元の短い波長にする。従って、このような環境では、データに基づくポイントは、指数的に増加しなければならない。
より正確でない位置検出方法、例えばＲＴＴ、ＲＴＴ＋ＣＩＤが存在し、受信信号強度に基づくものを含む。しかしながら、後者の場合、ＲＦ伝搬現象が信号強度を、無線ネットワークで、１メートルよりかなり短いものであり得る波長の距離にわたって３０ｄＢから４０ｄＢまで変化させる。これは、受信信号強度に基づく方法の精度および／または信頼性に厳しい影響を与える。また、全てのこれらの方法の精度は、マルチパスの影響を受けている。
従って、無線ネットワークに対するより正確で信頼性が高い追跡および位置検出能力のための技術が必要であり、それはマルチパス緩和技術によって達成することができる。
測位基準信号（ＰＲＳ）は、ＬＴＥ ３ＧＰＰのＲｅｌｅａｓｅ９において追加されて、ＯＴＤＯＡ測位（一種のマルチラテレーション）のためにユーザ機器（ＵＥ）により用いられることを意味している。ＴＳ３６．２１１Ｒｅｌｅａｓｅ９技術仕様は、「Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical Channels and Modulation」というタイトルである。
前述のように、ＰＲＳは、Downlink Observed Time Difference of Arrival （ＤＬ－ＯＴＤＯＡ）測位のためにＵＥにより用いることができる。Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様は、隣接基地局（ｅＮＢ）が同期することも必要とする。これは、ＯＴＤＯＡ方法のための最後の障壁を取り除く。ＰＲＳも、複数のｅＮＢのＵＥで、ＵＥ可聴性を改善する。１００ｎｓを提唱しているいくつかの提案については、Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様がｅＮＢ同期精度を指定しなかった点に留意する必要がある。ＵＬ－ＴＤＯＡは現在検討フェーズにあり、２０１１年に標準化されると予想される。
Ｒｅｌｅａｓｅ９仕様によるＤＬ－ＯＴＤＯＡ方法は、Chenらによる特許文献２において詳述される。Ｒｅｌｅａｓｅ９ ＤＬ－ＯＴＤＯＡは、マルチパス現象の影響を受ける。いくつかのマルチパス緩和は、増加したＰＲＳ信号帯域幅によって達成することができる。しかしながら、これは結果として、スケジューリングが複雑さを増してＵＥ位置の修正の間により長い時間がかかることになる。加えて、限られた動作帯域幅、例えば１０ＭＨｚを有するネットワークに対して、可能な最高の精度は、Chenらの表１で示されるように約１００メートルである。これらの数値はベストケースのシナリオでの結果である。他の場合には、特にＤＬＯＳ信号強度が反射信号（複数可）強度と比較して著しくより低い（１０～２０ｄＢ）ときに、それは著しくより大きな（２から４倍の）位置検出／測距誤差に結果としてなる。
Chenらは、アップリンク測位基準信号（ＵＬ－ＰＲＳ）と呼ばれＰＲＳベースでもあるＵＬ－ＴＤＯＡ測位の異型を説明している。Chenらは隣接セル可聴性の改善および／またはスケジューリング複雑さの低減を提唱するが、それでも、Chenらはマルチパスの緩和に対処することを教示していない。その結果、Chenらによる精度は、ＤＬ－ＯＴＤＯＡ方法精度のＲｅｌｅａｓｅ９当たり、精度も同然である。
Chenらによれば、ＤＬ－ＯＴＤＯＡおよびＵＬ－ＴＤＯＡ方法は、屋外の環境に適している。Chenらは、ＤＬ－ＯＴＤＯＡおよびＵＬ－ＴＤＯＡ方法が屋内の環境、例えば建物、キャンパスなどにおいては良く機能しないことを更に述べている。屋内の環境におけるこれらの方法の悪いパフォーマンスを説明するいくつかの理由をChenらによって言及されている。例えば、屋内で一般に使用される分散アンテナシステム（ＤＡＳ）では、各アンテナは固有ＩＤを有していない。
Chenによると、最終結果は、Ｒｅｌｅａｓｅ９およびChenらのＵＬ－ＴＤＯＡのような無線中継塔に基づくシステムの両方において、ＵＥ機器が複数のアンテナの間の区別をすることができないということである。この現象は、Ｒｅｌｅａｓｅ９およびChenのＵＬ－ＯＴＤＯＡのシステムで使用されるマルチラテレーション方法の使用を妨げる。この問題を解決するために、Chenらは、既存の屋内無線ネットワークシステムにハードウェアおよび新規のネットワーク信号を追加する。更にまた、動作中のＤＡＳの場合、最良の精度（誤差下限）は、５０メートルに限られている。最終的に、Chenらは屋内の環境の測位精度上のマルチパスの影響に対処していないが、それは（屋外と比較して）最も厳しい環境であり、多くの場合結果として、主張されているよりかなり大きい（２倍～４倍の）測位誤差が生じる。
Chenらによって教示された屋内無線ネットワークのための修正は、既存のシステムをアップグレードすることが多大な労力および高いコストを必要とするので必ずしも常に可能なわけではない。更に、動作中のＤＡＳの場合、最良の理論的な精度は５０メートルしかなく、実際にはこの精度は、マルチパスを含むＲＦ伝搬現象のためもっとかなり低い。同時に、ＤＡＳシステムにおいて、複数のアンテナによって作られる信号は反射、例えばマルチパスとして現れる。従って、全てのアンテナ位置が分かっている場合、例えばマルチラテレーションおよび位置整合アルゴリズムを用いて、個々のアンテナからの信号パスを分解することができるならば、付加ハードウェアおよび／または新しいネットワーク信号のないＤＡＳ環境において位置定点を提供することが可能である。このように、無線ネットワークに対する正確で信頼性が高いマルチパス分解能のための技術が必要である。
本発明の実施形態は、物体の無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡および位置検出のための方法およびシステムに関し、関連技術の不利な点の１つ以上を実質的に取り除く実時間位置検出サービス（ＲＴＬＳ）を含む。提案された（例示的な）方法およびシステムは、狭帯域幅測距位置検出信号（複数可）を使用する。実施形態によれば、ＲＦに基づく追跡および位置検出は、ＶＨＦ帯域で行うが、より低帯域（ＨＦ、ＬＦおよびＶＬＦ）ならびにＵＨＦ帯域以上で行うこともできる。それは、技術およびアルゴリズムを含むマルチパス緩和方法を使用する。提案システムは、ソフトウェアで行うデジタル信号処理およびソフトウェア定義の無線技術を使用することができる。デジタル信号処理も同様に使うことができる。
実施形態のシステムは、デバイスおよび全体システムに非常に安い増分費用で標準ＦＰＧＡおよび標準信号処理ハードウェアおよびソフトウェアを使用して構築することができる。同時に、狭帯域測距信号／秒を使用しているＲＦに基づく識別および位置探査システムの精度は、大幅に向上することができる。
狭帯域幅測距／位置検出信号のための信号（例えばＶＨＦ）の送信器および受信機は、人間または物体の位置を識別するために用いる。デジタル信号処理（ＤＳＰ）およびソフトウェア定義無線（ＳＤＲ）技術を用いて、狭帯域幅測距信号（複数可）を生成し、受信し、処理するとともに、マルチパス緩和アルゴリズムを実行することができる。狭帯域幅測距信号を用いて、半二重、全二重または単方向通信の動作モードで人間または物体を識別し、位置検出し、追跡を行う。デジタル信号処理（ＤＳＰ）およびソフトウェア定義無線（ＳＤＲ）技術がマルチパス緩和プロセッサにおいて用いられて、マルチパス緩和アルゴリズムを実施する。
本明細書において記載される方法は、関連の特許文献４に記載される、無線ネットワークによって行う追跡および位置検出システムの精度を増加させるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを使用する。本発明の実施形態は、全ての無線システム／ネットワークで使用することができて、単方向、半二重および全二重動作モードを含むことができる。後述する実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生物を含む各種の変調形式を使用する無線ネットワークで作動する。このように、後述する実施形態はＬＴＥネットワークで作動し、それは他の無線システム／ネットワークにも適用できる。
本明細書において記載される方法は、ネットワークの１つ以上の基準／パイロット信号（複数可）および／または同期信号に基づいており、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉおよびホワイトスペースを含む他の無線ネットワークにも適用できる。基準および／またはパイロット／同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、関連の特許文献４に記載されるように、別の実施例の以下のタイプの１つ以上を使用することができる。１）フレームの一部が関連の特許文献４に記載されるように、測距信号／測距信号エレメント専用となっているタイプ、２）測距信号エレメント（関連の特許文献４を参照）が送信／受信信号フレーム(複数可）に埋め込まれるタイプ、そして、３）測距信号エレメント（関連の特許文献４に記載される）がデータとともに埋め込まれるタイプ、である。
これらの別の実施形態は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを使用して、単方向、半二重および全二重の全ての動作モードで用いることができる。
関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを、ＯＦＤＭに基づく無線ネットワークならびに基準／パイロット信号および／または同期信号を有する他の無線ネットワークに組み込むことは、デバイスおよび全体システムに殆どまたは全く増分費用をかけずに行うことができる。同時に、ネットワークおよびシステムの位置精度は、大幅に向上する。本実施形態にて説明するように、３ＧＰＰのＬＴＥセルラネットワークに実装されるＲＦに基づく追跡および位置検出は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和方法／技術およびアルゴリズムのローカライゼーションから大きな恩恵を受ける。提案システムは、ソフトウェアまたはハードウェアにより行うデジタル信号処理を使用することができる。
実施形態の追加的な特徴および利点は以下の説明に記載され、部分的には記述から明らかとなり、または実施形態の実行法によって知ることができる。実施形態の利点は、具体的に書き込まれた記述および本発明の請求項ならびに添付の図面において指し示される構造によって、実現され、達成される。
前述の概説および以下の詳細な説明が例示的および説明的であり、請求される実施形態の更なる説明を提供することを目的とすることを理解すべきである。
実施形態を更に理解することを提供するために含まれて、中に組み込まれ、この仕様の一部を構成する添付の図面は、実施形態を例示して、記述と共に実施形態の原則を説明するのに役立つ。
図１は、実施形態に従って、狭帯域幅測距信号周波数成分を示す。 図１Ａは、実施形態に従って、狭帯域幅測距信号周波数成分を示す。 図２は、例示的な広帯域幅測距信号周波数成分を示す。 図３Ａは、実施形態に従って、ＲＦ移動追跡および位置検出システムのマスタおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｂは、実施形態に従って、ＲＦ移動追跡および位置検出システムのマスタおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図３Ｃは、実施形態に従って、ＲＦ移動追跡および位置検出システムのマスタおよびスレーブユニットのブロック図を示す。 図４は、例示的な合成広帯域ベース帯域測距信号を示す。 図５は、実施形態に従って、除去による信号先行波の消去を示す。 図６は、実施形態に従って、より少ない搬送波による先行波除去を示す。 図７は、一方向の伝達関数位相を示す。 図８は、実施形態の位置検出方法を示す。 図９は、ＬＴＥ基準信号マッピングを示す。 図１０は、例示的な拡張セルＩＤ＋ＲＴＴ位置検出技術を示す。 図１１は、例示的なＯＴＤＯＡ位置検出技術を示す。 図１２は、オペレータのｅＮＢ機能でインストールされる時間監視ユニット（ＴＭＯ）の動作を示す。 図１３は、例示的な無線ネットワーク位置検出機器の図を示す。 図１４は、企業用途のための例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１５は、ネットワークに広がる用途のための例示的な無線ネットワーク位置検出ダウンリンクエコシステムを示す。 図１６は、企業用途のための例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。 図１７は、ネットワークにわたる用途のための例示的な無線ネットワーク位置検出アップリンクエコシステムを示す。 図１８は、例示的な無線ネットワークＤＡＳ および／またはフェムト／スモールセルアップリンク位置検出環境を示す。 図１９は、例示的な無線ネットワーク無線中継塔位置検出環境を示す。 図２０は、無線ネットワークの例示的な無線中継塔を示す。 図２１は、位相差に基づく到来角判定を概念的に示す。 図２２は、実施形態の実装のためのプロセスフローを示す。 図２３は、一実施形態のグループユニットの透視図である。 図２４は、一実施形態のグループユニットによって行うプロセスフローを示す。 図２５は、一実施形態の実装のためのプロセスフローを示す。
本発明の実施形態の好ましい実施形態を詳細に参照して、その実施例が添付の図面に図示される。
本発明の実施形態は、ＲＴＬＳを含む、ＲＦに基づく物体の識別、追跡および位置検出のための方法およびシステムに関する。一実施形態によれば、方法およびシステムは、狭帯域幅測距信号を使用する。本実施形態は、ＶＨＦ帯域において作動するが、ＨＦ、ＬＦおよびＶＬＦ帯域ならびにＵＨＦ帯域以上の周波数においても使うことができる。これは、マルチパス緩和プロセッサを使用している。マルチパス緩和プロセッサを使用することで、システムによって行う追跡および位置検出の精度が向上する。
本実施形態は、ユーザが複数の人間および物体を追跡し、位置検出して監視することができる、小さく非常に携帯性の良い基本ユニットを含む。各ユニットは、それ自身のＩＤを有する。各ユニットはそのＩＤとともにＲＦ信号をブロードキャストし、各ユニットは、そのＩＤならびに音声、データおよび追加情報を含むことができる帰還信号を送り返すことが可能である。各ユニットは、他のユニットから返送された信号を処理して、三角測量または三辺測量および／または使用する他の方法に応じて、連続的にそれらの相対的および／または実際の位置を判定する。好ましい実施例は、ＧＰＳデバイス、スマートフォン、双方向ラジオおよびＰＤＡなどの製品に容易に組み込むこともできる。結果として得られる製品はスタンドアロンデバイスの機能の全てを有し、一方で、既存のディスプレイ、センサ（例えば高度計、ＧＰＳ、加速度計およびコンパス）およびそのホストの処理能力を活用する。例えば、本明細書において記載するデバイステクノロジを有するＧＰＳデバイスは、マップ上のユーザの位置を提示するとともにグループの他のメンバの位置をマッピングすることが可能である。
ＦＰＧＡ実装に基づく好ましい実施形態のサイズは、およそ５．１×１０．２×２．５ｃｍから５．１×５．１×１．３ｃｍの間であり、集積回路技術の向上につれてより小さくなる。使用する周波数に応じて、アンテナは、デバイスに組み込まれるかまたはデバイスの筐体から突出する。デバイスのＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）に基づくバージョンは、ＦＰＧＡおよび大部分の他の電子部品の機能をユニットまたはタグに取り入れることが可能である。製品のＡＳＩＣに基づくスタンドアロンのバージョンは、結果として２．５×１．３×１．３ｃｍ以下のデバイスサイズになる。アンテナサイズは使用する周波数によって決定され、アンテナの一部は筐体に組み込むことができる。ＡＳＩＣに基づく実施形態は、チップセットだけから成ることのできる製品に組み込まれるように設計される。マスタユニット間またはタグユニット間のいかなる実質的な物理サイズの違いも無いはずである。
デバイスは、マルチパス緩和アルゴリズムの処理のための複数の周波数範囲（帯域）で作動している標準的なシステムコンポーネント（既成のコンポーネント）を使用することができる。デジタル信号処理およびソフトウェア定義無線のためのソフトウェアを使用することができる。最小のハードウェアと組み合わされた信号処理ソフトウェアは、ソフトウェアによって定義される送信および受信波形を備えた無線機を組立てることを可能にする。
関連の特許文献１は狭帯域幅測距信号システムを開示しており、それによって、狭帯域幅測距信号は、例えばわずか数ｋＨｚの広さしかない（低帯域幅チャネルのいくつかは数十ｋＨｚに達することができるが）音声チャネルを使用して、低帯域幅チャネルに収まるように設計されている。これは、数百ｋＨｚから何十ＭＨｚまでもの広さのチャネルを使用する従来の位置探査システムとは対照的である。
この狭帯域幅測距信号方式の利点は、以下の１）～３）通りである。１）低動作周波数／帯域で、従来の位置探査システム測距信号帯域幅は、搬送波（動作）周波数値を超える。従って、このようなシステムはＬＦ／ＶＬＦ、およびＨＦを含む他の低周波数帯域で展開することができない。従来の位置探査システムとは異なり、関連の特許文献１に記載される狭帯域幅測距信号方式は、その測距信号帯域幅が搬送波周波数値よりかなり低いので、ＬＦ、ＶＬＦおよび他の帯域にうまく展開することができる。２）例えば、ＵＨＦ帯域までのＲＦスペクトル（いくつかのＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦおよびＶＨＦ帯域）の下端では、ＦＣＣが許容帯域幅（１２～２５ｋＨｚ）を厳格に制限しているので、従来の位置探査システムを用いることができず、そのため従来の測距信号を使用することができない。従来の位置探査システムとは異なり、狭帯域幅測距信号方式の測距信号帯域幅は、ＦＣＣ規則および他の国際的なスペクトル規制団体に完全に準拠する。３）動作周波数／帯域とは独立して、狭帯域幅信号が広帯域幅信号と比較して、本質的により高いＳＮＲ（信号対ノイズ比）を有することは良く知られている（非特許文献４を参照）。これは、狭帯域幅測距信号位置探査システムの動作範囲を、それが作動する周波数／帯域とは独立して、ＵＨＦ帯域を含んで増加させる。
このように、従来の位置探査システムとは異なり、狭帯域幅測距信号位置探査システムは、ＲＦスペクトルの下端、例えば、マルチパス現象がそれほど顕著ではないＶＨＦ以下の周波数帯域からＬＦ／ＶＬＦ帯域まで展開することができる。同時に、狭帯域幅測距位置探査システムはまた、ＵＨＦ帯域以上に展開することもでき、測距信号ＳＮＲを改善し、その結果、位置探査システム動作範囲を増加させる。
マルチパス、例えば、ＲＦエネルギー反射を最小化するために、ＶＬＦ／ＬＦ帯域で動作することが望ましい。しかしながら、これらの周波数では、携帯式／移動式アンテナの効率は、非常に小さい（ＲＦ波長に対してアンテナ長（サイズ）が小さいため、約０．１％以下）。加えて、これらの低周波では、自然および人工のソースからのノイズレベルは、より高い周波数／帯域、例えばＶＨＦよりもかなり高い。合わせて、これらの２つの現象は、位置探査システム、例えばその動作範囲および／または移動性／可搬性の適用可能性を制限し得る。従って、動作範囲および／または移動性／可搬性が非常に重要である一定の用途に対しては、高いＲＦ周波数／帯域、例えばＨＦ、ＶＨＦ、ＵＨＦおよびＵＷＢを用いることができる。
ＶＨＦおよびＵＨＦ帯域では、自然および人工ソースからのノイズレベルは、ＶＬＦ、ＬＦおよびＨＦ帯域と比較して著しく低く、そして、ＶＨＦおよびＨＦ周波数では、マルチパス現象（例えば、ＲＦエネルギー反射）は、ＵＨＦ以上の周波数におけるほど深刻ではない。また、ＶＨＦでは、アンテナ効率はＨＦ以下の周波数に比べて著しく良好であり、ＶＨＦでは、ＲＦ透過能力はＵＨＦにおいてよりかなり良好である。このように、ＶＨＦ帯域は、良好な妥協を移動式／携帯式用途に提供する。一方、いくつかの特殊なケース、例えばＶＨＦ周波数（またはそれ以下の周波数）が電離層を透過することができない（または、偏向／屈折される）ＧＰＳの場合、ＵＨＦは、良い選択肢となり得る。しかしながら、いずれの場合でも（そして全ての場合／用途で）、狭帯域幅測距信号システムは、従来の広帯域幅測距信号位置探査システムを上回る利点がある。
実際の用途（複数可）が、正確な技術仕様（例えば電力、放射、帯域幅および動作周波数／帯域）を決定する。狭帯域幅測距によって、ユーザは免許を受けるか、もしくは免許の免除を受けるかのいずれかが可能であり、または、狭帯域幅測距は、最も厳しい狭帯域幅である、ＦＣＣに規定される６．２５ｋＨｚ、１１．２５ｋＨｚ、１２．５ｋＨｚ、２５ｋＨｚおよび５０ｋＨｚを含む多くの異なる帯域幅/周波数上での動作を可能にするので、ユーザはＦＣＣに規定される免許不要帯域を使用することができ、かつ適切なセクションの、対応する技術的要件を遵守することができる。その結果、複数のＦＣＣセクションおよびこのようなセクションの中の免除を適用することができる。適用できる主要なＦＣＣ規則は、47 CFR Part 90- Private Land Mobile Radio Services, 47 CFR Part 94 personal Radio Services, 47 CFR Part 15 - Radio Frequency Devices、である。（比較すると、この文脈における広帯域信号は、数百ＫＨｚから１０～２０ＭＨｚである。）
通常、Ｐａｒｔ９０およびＰａｒｔ９４については、ＶＨＦ実装は、特定の免除(Low Power Radio Serviceが例である)下で、１００ｍＷまでユーザがデバイスを動作させることを可能にする。特定の用途に対しては、ＶＨＦ帯域の許容送信電力は、２～５ワットの間にある。９００ＭＨｚ（ＵＨＦ帯域）に対しては、それが１Ｗである。１６０ｋＨｚ～１９０ｋＨｚの周波数（ＬＦ帯域）では、許容送信電力は１ワットである。
全ての異なるスペクトル許容ではないが、多くの異なるスペクトル許容を遵守しており、かつ最も厳しい規制要件を遵守する一方で、正確な測距を可能にする。これは、ＦＣＣに有効であるだけでなく、欧州、日本、韓国などを含む世界中でスペクトルの使用を規制する他の国際機関にも有効である。
以下は、代表的な電力使用量ならびにタグが実際の世界の環境において別のリーダと通信することができる距離とともに表した、使用されている一般的な周波数のリストである（非特許文献５を参照）。
９１５ＭＨｚ １００ｍＷ ４５．７ｍ
２．４ＧＨｚ １００ｍＷ ３０．５ｍ
５．６ＧＨｚ １００ｍＷ ２２．９ｍ
提案システムは、ＶＨＦ周波数で動作し、ＲＦ信号を送信し、処理する、所有権のある方法を使用する。より具体的には、本システムは、ＶＨＦ周波数での狭帯域幅要件の制限を克服するために、ＤＳＰ技術およびソフトウェア定義無線（ＳＤＲ）を使用する。
低い（ＶＨＦ）周波数で作動することで、散乱を低減し、より大幅に良好な壁透過を提供する。最終的な結果は、一般的に用いられる周波数の範囲のおよそ１０倍の増加である。例えば、プロトタイプの測定された範囲を上記のＲＦＩＤ技術の範囲と比較する。
２１６ＭＨｚ １００ｍＷ ２１３．４ｍ
狭帯域の測距技術を利用して、典型的電力使用における一般的な使用周波数の範囲、およびタグ通信範囲が実世界環境において別のリーダと通信することのできる距離は、著しく増加する。
９１５ＭＨｚ １００ｍＷ ４５．７ｍから１５２．４ｍへ
２．４ＧＨｚ １００ｍＷ ３０．５ｍから１３７．２ｍへ
５．６ＧＨｚ １００ｍＷ ２２．９ｍから１２１．９ｍへ
バッテリの消費量は、デバイスの設計、送信電力およびデューティサイクル、例えば、２つの連続する距離（位置）の測定の間の時間間隔の関数である。多くの用途においてはデューティサイクルが大きく、１０倍から１０００倍である。大きい、例えば１００倍のデューティサイクルを有する用途において、１００ｍＷの電力を送信するＦＰＧＡバージョンは、ほぼ３週間のアップ時間を有する。ＡＳＩＣに基づくバージョンは、アップ時間を１０倍に増加させると予想される。また、ＡＳＩＣは本質的に低いノイズレベルを有する。従って、ＡＳＩＣに基づくバージョンは、動作範囲を４０％増加させることもできる。
当業者は、本実施形態がＲＦにとって困難な環境（例えば、建物、都市部の通路など）における位置探査精度を著しく向上させながら、システムの長い動作範囲を損なわないことを理解するであろう。
通常、追跡および位置検出システムは、追跡－位置検出－ナビゲート（Ｔｒａｃｋ－Ｌｏｃａｔｅ－Ｎａｖｉｇａｔｅ）方法を使用する。これらの方法は、到達時間（Ｔｉｍｅ－Ｏｆ－Ａｒｒｉｖａｌ（ＴＯＡ））、到達時間差（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ－Ｔｉｍｅ－Ｏｆ－Ａｒｒｉｖａｌ（ＤＴＯＡ））、およびＴＯＡとＤＴＯＡとの組合せを含む。距離測定技術としての到達時間（ＴＯＡ）は、概して、特許文献５に記載されている。ＴＯＡ／ＤＴＯＡに基づくシステムは、ＲＦ測距信号直接見通し線（ＤＬＯＳ）の飛行時間、例えば、時間遅延を測定し、次にそれが距離範囲に変換される。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合には、各種の遅延時間を有するＲＦ測距信号の複数のコピーが、ＤＬＯＳのＲＦ測距信号上に重畳される。狭帯域幅測距信号を使用する追跡－位置検出システムは、マルチパス緩和無しではＤＬＯＳ信号と反射信号の間の区別をすることができない。その結果、これらの反射信号は、推定される測距信号のＤＬＯＳ飛行時間における誤差を引き起こし、それが次に、範囲推定精度に影響を与える。
本実施形態はマルチパス緩和プロセッサを都合よく使用して、ＤＬＯＳ信号および反射信号を分離する。このように、本実施形態は、推定された測距信号ＤＬＯＳ飛行時間における誤差を著しく低減する。提案されるマルチパス緩和方法は、全てのＲＦ帯域に用いることができる。本方法は、広帯域幅測距信号位置探査システムとともに用いることもできる。そして、本方法は、ＤＳＳ（直接スペクトラム拡散）およびＦＨ（周波数ホッピング）などのスペクトラム拡散技術を含む各種の変調／復調技術をサポートすることができる。
加えて、ノイズ低減方法は、本方法の精度を更に改善するために適用することができる。これらのノイズ低減方法は、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技術などを含むことができるが、これらに限定されない。残りのマルチパス干渉誤差は、最尤推定(例えば、ビタビアルゴリズム)、最小分散推定(カルマンフィルタ)などの後処理技術を適用することによって更に低減することができる。
本実施形態は、単方向、半二重および全二重動作モードを備えるシステムにおいて使用することができる。全二重動作はＲＦトランシーバの複雑性、コストおよびロジスティックスに関して非常に要求が多く、それが携帯式／移動式デバイス実装においてシステム動作範囲を制限する。半二重動作モードにおいては、リーダ（しばしば「マスタ」と呼ばれる）およびタグ（時々、「スレーブ」または「ターゲット」とも呼ばれる）は、マスタまたはスレーブが所定時間に送信することしかできないプロトコルによって制御される。
送受信を交互に行うことによって、単一の周波数が距離測定において使用されることを可能にする。このような構成は、全二重方式と比較するとシステムのコストおよび複雑さを低減する。単方向通信の動作モードは概念的により単純であるが、測距信号シーケンスの開始を含んで、マスタユニットとターゲットユニットの間にイベントのより厳密な同期を必要とする。
本発明の実施形態において、狭帯域幅測距信号のマルチパス緩和プロセッサは、測距信号帯域幅を増加させない。これは異なる周波数成分を都合よく使用して、狭帯域幅測距信号の伝搬を可能にする。更なる測距信号処理は、周波数領域において、超分解能スペクトルの推定アルゴリズム（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ）および/またはＲＥＬＡＸのような統計アルゴリズムを用いることによって、または、時間領域において、比較的大きな帯域幅で合成測距信号を組み立て、この信号に更なる処理を適用することによって、実行することができる。狭帯域幅測距信号の異なる周波数成分は、疑似ランダムに選択することができき、それはまた、周波数において連続的であり、または、間隔があいていてもよく、周波数において均一および/または不均一な間隔を有し得る。
本実施形態は、マルチパス緩和技術を拡張する。狭帯域測距用の信号モデルは、複素指数関数(本明細書の別の場所で紹介されている)であり、その周波数は、範囲によって定義された遅延と、それに加えて、マルチパスに関連する時間遅延によって定義される遅延を含む同様の項とに正比例する。本モデルは、信号構造、例えば、ステップ周波数、線形周波数変調などの実際の実装から独立している。
直接パスとマルチパス間の周波数分離は名目上極めて小さく、通常の周波数領域処理は直接パス範囲を推定するのには十分でない。例えば、３０メートルの範囲において、５ＭＨｚにわたって１００ＫＨｚステップレートのステップ周波数測距信号（１００．０７ナノ秒の遅延）は、結果として、０．０６２８７５ラジアン／秒の周波数を生じる。３５メートルのパスの長さでのマルチパス反射は、０．０７３３５５の周波数に結果として生じる。分離は、０．０１０４７９２である。５０個のサンプルの観測量の周波数分解能は、０．１２５６６Ｈｚの固有の周波数分解能を有する。従って、反射パスから直接パスを分離するように従来の周波数推定技術を使用し、そして直接パス範囲を正確に推定することはできない。
この制限を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定方法論および多モードクラスタ解析の実施の独自の組み合わせを使用する。部分空間分解技術は、観測されたデータの推定共分散マトリックスを２つの直交部分空間、ノイズ部分空間および信号部分空間に分解することに依存する。部分空間分解方法論の背後の理論は、ノイズ部分空間上への観測量の投影がノイズだけから成り、信号部分空間上への観測量の投影が信号だけから成るということである。
超分解能スペクトルの推定アルゴリズムおよびＲＥＬＡＸアルゴリズムは、ノイズの存在下において、スペクトルの密に置かれた周波数（正弦波）を区別することができる。周波数は高調波の関係を有する必要はなく、デジタルフーリエ変換（ＤＦＴ）とは異なり、信号モデルはいかなる人工的な周期性も導入しない。所与の帯域幅に対しては、これらのアルゴリズムは、フーリエ変換より著しく高い分解能を提供する。従って、直接見通し線（ＤＬＯＳ）は、他のマルチパス（ＭＰ）から高精度で確実に区別することができる。同様に、以下で記載される閾値方法を人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距信号に適用することにより、他のパスからＤＬＯＳを高精度で確実に区別することを可能にする。
本実施形態によれば、デジタル信号処理（ＤＳＰ）はマルチパス緩和プロセッサによって使用されて、他のＭＰパスからＤＬＯＳを確実に区別することができる。様々な超分解能アルゴリズム／技術は、スペクトル解析（スペクトルの推定）技術の中に存在する。実施例は、部分空間に基づく方法を含み、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Characterization）アルゴリズムまたはｒｏｏｔ－ＭＵＳＩＣアルゴリズム、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）アルゴリズム、ＰＨＤ（Pisarenko Harmonic Decomposition）アルゴリズム、ＲＥＬＡＸアルゴリズムなどがある。
上述した超分解能アルゴリズムの全てにおいて、入来（すなわち、受信）信号は、周波数の複素指数関数およびそれらの複素振幅の線形結合としてモデル化される。マルチパスの場合には、受信信号は、以下の通りである。
Figure 2022023944000002
ここで、
Figure 2022023944000003
 は送信された信号であり、ｆは動作周波数であり、Ｌはマルチパス成分の個数であり、そして、
Figure 2022023944000004
 およびτＫは、それぞれ、Ｋ番目のパスの複素減衰および伝播遅延である。伝搬遅延が昇順で考慮されるように、マルチパス成分にはインデックスが付与される。その結果として、このモデルでは、τ０は、ＤＬＯＳパスの伝搬遅延を意味する。明らかに、τ０値は、全てのτＫのなかで最小値であるので、最も興味深い値である。位相θＫは、均一の確率密度関数Ｕ（０，２）を用いて、1つの測定周期から別の測定周期まで通常ランダムに想定される。従って、αＫ＝ｃｏｎｓｔ（すなわち、定数値）と仮定する。
パラメータαＫおよびτＫは、建物内およびその周辺の人々およびデバイスの動きを反映するランダムな時変関数である。しかしながら、測定時間間隔と比較して、それらの変化の速度が非常に遅いので、これらのパラメータは、ある測定周期内の時間不変確率変数と見なすことができる。
それらが透過および反射係数などの無線信号特性に関連があるので、全てのこれらのパラメータは周波数依存である。しかしながら、本実施形態では、動作周波数は、ほとんど変化しない。従って、上述したパラメータは、周波数に依存していないと仮定することができる。
式（１）は、周波数領域において次のように表すことができる。
Figure 2022023944000005
ここで、Ａ（ｆ）は、受信信号の複素振幅であり、（２π×τＫ）は超分解能アルゴリズムによって推定される人工的な「周波数」であり、動作周波数ｆは、独立変数であり、αＫは、Ｋ番目のパス振幅である。
式（２）において、（２π×τＫ）の超分解能推定と、そして、τＫ値とは、連続周波数に基づく。実際には、有限数の測定値がある。このように、変数ｆは、連続変数でなく、むしろ離散変数となる。従って、複素振幅Ａ（ｆ）は、以下の通りに算出することができる。
Figure 2022023944000006
ここで、
Figure 2022023944000007
 は離散周波数ｆｎにおける離散複素振幅推定値(すなわち測定値)である。
式（３）において、
Figure 2022023944000008
 は、マルチパスチャネルを介して伝播した後の周波数ｆｎの正弦波信号の振幅および位相として理解することができる。全てのスペクトルの推定に基づく超分解能アルゴリズムが複素入力データ（すなわち複素振幅）を必要とすることに留意する。
いくつかの場合では、例えば、実部信号データ、例えば
Figure 2022023944000009
 を複素信号（例えば、解析信号）に変換することができる。例えば、このような変換は、ヒルベルト変換または他の方法を用いて達成することができる。しかしながら、距離が短い場合には、値τ０が非常に小さく、それにより、非常に低い（２π×τＫ）「周波数」となる。
これらの低「周波数」は、ヒルベルト変換（または他の方法）の実装により、問題を生じさせる。加えて、振幅値（例えば
Figure 2022023944000010
 ）が使用される場合にのみ、推定される周波数の数は、（２π×τＫ）「周波数」のみだけでなく、それらの組合せも含む。原則として、既知でない周波数の個数を増加させることは、超分解能アルゴリズムの精度に影響を与える。従って、他のマルチパス（ＭＰ）パスからＤＬＯＳパスを高信頼かつ正確に分離することは、複素振幅推定を必要とする。
下記は、マルチパスの存在下において、複素振幅
Figure 2022023944000011
 を取得するタスクの間の方法およびマルチパス緩和プロセッサ動作の説明である。なお、記述は、半二重化の動作モードに着目しているが、それが全二重化モード用に容易に拡張することができることに留意する。単方向通信の動作モードは、半二重モードのサブセットであるが、付加的なイベント同期を必要とする。
半二重動作モードにおいて、マスタまたはスレーブが所定時間に伝えることができるだけであるプロトコルによって、リーダ（しばしば「マスタ」と呼ばれる）およびタグ（また、「スレーブ」または「ターゲット」と呼ばれる）は、制御される。この動作モードにおいて、タグ（ターゲット装置）は、トランスポンダとして役立つ。タグは、リーダ（マスタ装置）から測距信号を受信して、それをメモリに保存して、そして、特定の時間（遅延）以後、マスタへ信号を再送信する。
測距信号の一例が図１および図１Ａに示されている。例示的な測距信号は、連続する周波数成分であって、異なる周波数成分を用いる。周波数および／または時間において擬似ランダムで間隔をあけた、または直交等する波形を含む他の波形もまた、測距信号帯域幅が狭いままである限り、使用することができる。図１では、全ての周波数成分の持続時間ＴＦは、測距信号の狭帯域幅特性を取得するのに十分に長い。
異なる周波数成分を有する測距信号の別の変形が、図２に示されている。この変形は、長期間にわたり送信された複数の周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）を含むことにより、個々の周波数を狭帯域にする。このような信号は、より効率的であるが、それは広い帯域幅を占め、また、広帯域幅測距信号は、ＳＮＲに影響を与え、それにより、動作範囲を縮小する。また、このような広帯域幅測距信号は、ＶＨＦ帯以下の周波数帯についてのＦＣＣの要件に反する。しかしながら、いくつかの用途では、この広帯域幅測距信号は、既存の信号および送信プロトコルにより容易に統合することができる。また、このような信号は、追跡－位置検出時間を減少させる。
これらの複数の周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）バーストはまた、周波数および／または時間において連続的および／または疑似ランダムに間隔をあけ、もしくは直交等していてもよい。
狭帯域幅測距モードは、瞬間広帯域測距の形をとって精度を生成する一方で、広帯域測距と比較してこの精度を実現することができる範囲を増加させる。固定の送信電力において、受信機における（適切な信号帯域幅における）狭帯域幅測距信号のＳＮＲは、受信機における広帯域測距信号のＳＮＲより大きくなので、この性能が実現される。このＳＮＲ利得は、広帯域測距信号の全帯域幅の、狭帯域測距信号の各チャネルの帯域幅に対する比率のオーダーである。例えば、静止した目標や、人が歩いているまたは走っているといったゆっくり移動する目標に対して、とても早急な測距が必要とされない場合、これは、よいトレードオフを提供する。
マスタデバイスとタグデバイスとは、同一であり、かつ、マスタまたはトランスポンダモードのいずれかで動作することができる。全てのデバイスは、データ／リモートコントロール通信チャネルを含む。これらのデバイスは、情報を交換することができ、マスタデバイスは、タグデバイスを遠隔に制御することができる。図１に示されるこの例では、マスタ（すなわちリーダ）のマルチパス緩和プロセッサの動作が、測距信号をタグへと発信している間、かつ特定の遅延の後、マスタ／リーダは、タグから繰り返される測距信号を受信する。
その後、マスタのマルチパス緩和プロセッサは、受信測距信号と、マスタからもともと送信されたものとを比較し、全ての周波数成分ＦＮに対して振幅および位相の形をとって
Figure 2022023944000012
 の推定値を判定する。式（３）では、
Figure 2022023944000013
 は、単方向の測距信号の送信に対して定義されていることに留意する。本実施形態では、測距信号は往復する。言い換えれば、測距信号は、両方向を行き来する。すなわち、マスタ／リーダからターゲット／スレーブまで、およびターゲット／スレーブからマスタ／リーダにもどる両方向。従って、マスタによって戻ってきて受信されたこの往復信号の複素振幅は、以下のように計算することができる。
Figure 2022023944000014
例えば、整合フィルタ
Figure 2022023944000015
 および
Figure 2022023944000016
 を含む複素振幅および位相値を推定するために利用可能な多くの技術が存在する。本実施形態によれば、複素振幅の判定は、マスタおよび／またはタグ受信機ＲＳＳＩ（受信信号強度指標）値に由来した
Figure 2022023944000017
 値に基づく。この位相値
Figure 2022023944000018
 は、リーダ／マスタによって受信された帰還ベース帯域測距信号の位相と、オリジナル（すなわち、リーダ／マスタによって送信された）ベース帯域測距信号の位相とを比較することによって取得される。また、マスタデバイスとタグデバイスとは、独立したクロックシステムを有するので、デバイス動作の詳細な説明は、クロック精度の位相推定誤差に対する影響の分析によって、増補される。上記の記載が示すように、単方向振幅
Figure 2022023944000019
 値は、ターゲット／スレーブデバイスから直接的に取得することができる。しかしながら、単方向位相
Figure 2022023944000020
 値は、直接的に測定することができない。
本実施形態では、測距ベース帯域信号は、図１に示されたものと同一のものである。しかしながら、簡略化のため、本明細書においては、測距ベース帯域信号は、たった２つの周波数成分からなり、この２つの周波数成分は、それぞれが、異なる周波数：Ｆ１とＦ２の余弦波または正弦波の複数の周期を含むものとする。Ｆ１=ｆ１、Ｆ２=ｆ２であることに留意する。第１の周波数成分の周期の個数は、Ｌであり、第２の周波数成分の周期の個数は、Ｐである。Ｔｆ=定数について、各周波数成分は、異なる数の周期を有することができるので、ＬがＰと等しいかもしれないし、等しくないかもしれないことに留意する。また、各周波数成分間に時間差はなく、そしてＦ１、Ｆ２は両方とも、初期位相がゼロから始まる。
図３Ａ、３Ｂおよび３Ｃは、ＲＦモバイル追跡および位置検出システムのマスタユニットまたはスレーブユニット（タグ）のブロック図を示す。ＦＯＳＣは、デバイスのシステムクロック（図３Ａの水晶発振器２０）の周波数を指す。デバイス内で生成された全ての周波数は、このシステムクロックの水晶発振器から生成される。以下の定義が使用される：Ｍは、マスタデバイス（ユニット）である；ＡＭは、タグ（ターゲット）デバイス（ユニット）である。タグデバイスは、トランスポンダモードで動作しており、トランスポンダ（ＡＭ）ユニットと称される。
好適な実施形態では、デバイスは、ＲＦフロントエンドと、ＲＦバックエンドと、ベース帯域と、マルチパス緩和プロセッサとからなる。ＲＦバックエンドと、ベース帯域と、マルチパス緩和プロセッサとは、ＦＰＧＡ１５０に実装される（図３Ｂおよび３Ｃ参照）。システムクロック発生器２０（図３Ａ参照）は、ＦＯＳＣ=２０ＭＨｚ、またはωＯＳＣ=２π×２０×１０６で発振する。これは理想的な周波数である。なぜなら、実際のデバイスでは、システムクロック周波数が２０ＭＨｚと必ずしも等しいとは限らないからである。
Figure 2022023944000021
なお、
Figure 2022023944000022
 であることに留意する。
２０ＭＨｚ以外のＦＯＳＣ周波数がシステム性能に対して何の影響も与えることなく使用できることに留意する。
両方のユニット（マスタとタグ）の電子構成は、同一であり、異なる動作モードは、ソフトウェアによってプログラム可能である。ベース帯域測距信号は、マスタのＦＰＧＡ１５０ブロック１５５－１８０（図２Ｂ参照）によって、デジタル形式で生成される。それは、２つの周波数成分からなり、それぞれが異なる周波数の余弦または正弦波の複数の周期を含む。まず、ｔ=０では、マスタデバイス（図３Ｂ）のＦＰＧＡ１５０は、Ｉ／Ｑ ＤＡＣ１２０および１２５を介してアップコンバータ５０にデジタルベース帯域測距信号を出力する。ＦＰＧＡ１５０は、Ｆ１周波数で始動し、時間Ｔ１の後、Ｔ２の期間中Ｆ２周波数を生成し始める。
水晶発振器の周波数が２０ＭＨｚと異なり得るので、ＦＰＧＡによって生成された実際の周波数は、Ｆ１γＭとＦ２γＭである。また、時間Ｔ１はＴ１βＭであり、時間Ｔ２はＴ２βＭである。また、Ｆ１γＭ＊Ｔ１βＭ＝Ｆ１Ｔ１およびＦ１γＭ＊Ｔ２βＭ＝Ｆ２Ｔ２となるように、Ｔ１、Ｔ２、Ｆ１、Ｆ２は設定され、ここで、Ｆ１Ｔ１と、Ｆ２Ｔ２とは、ともに整数であるとする。これは、Ｆ１およびＦ２の初期位相がゼロに等しいことを意味する。
全ての周波数がシステム水晶発振器２０のクロックから生成されるので、マスタのベース帯域Ｉ／Ｑ ＤＡＣ（複数可）１２０および１２５の出力は、以下のとおりである。
Figure 2022023944000023
 および
Figure 2022023944000024
 であり、ここで、
Figure 2022023944000025
 および
Figure 2022023944000026
 は、一定の係数である。同様に、周波数シンセサイザ２５（ミキサー５０および８５のためのＬＯ信号）から出力周波数ＴＸ＿ＬＯおよびＲＸ＿ＬＯは、一定の係数によって表することができる。これらの一定の係数は、マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）用のものと同じであり、違いは、各デバイスのシステム水晶発振器２０のクロック周波数にある。
マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）は、半二重化モードで動作する。マスタのＲＦフロントエンドは、直交アップコンバータ（すなわちミキサー）５０を使用して、マルチパス緩和プロセッサによって生成されたベース帯域測距信号をアップコンバートし、このアップコンバートされた信号を送信する。ベース帯域信号が送信された後、マスタは、ＲＦフロントエンドのＴＸ／ＲＸスイッチ１５を使用して、ＴＸからＲＦモードへと切り替える。トランスポンダは、信号を受信し、ＲＦフロントエンドのミキサー８５（第１のＩＦを生成する）と、ＡＤＣ１４０（第２のＩＦを生成する）とを使用して、当該受信信号をダウンコンバートする。
その後、この第２のＩＦ信号は、デジタルフィルタ１９０を用いてトランスポンダのＲＦバックエンドプロセッサにおいてデジタル的にフィルタ処理され、ＲＦバックエンド直交ミキサー２００と、デジタルＩ／Ｑフィルタ２１０および２３０と、デジタル直交発振器２２０と、加算器２７０とを使用して、ベース帯域測距信号に更にダウンコンバートされる。このベース帯域測距信号は、ＲＡＭデータバスコントローラ１９５と、制御ロジック１８０とを使用して、トランスポンダのメモリ１７０に格納される。
次に、トランスポンダは、ＲＦフロントエンドスイッチ１５を使用して、ＲＸからＴＸモードへと切り替え、一定の遅延ｔＲＴＸの後に、格納されたベース帯域信号を再送信し始める。遅延は、ＡＭ（トランスポンダ）システムクロックにおいて測定されることに留意する。従って
Figure 2022023944000027
 である。マスタは、トランスポンダ送信信号を受信し、ＲＦバックエンド直交ミキサー２００と、デジタルＩＱフィルタ２１０および２３０と、デジタル直交オシレータ２２０（図３Ｃ参照）とを使用して、受信信号をベース帯域信号にダウンコンバートする。
その後、マスタは、マルチパス緩和プロセッサの逆正接ブロック２５０と、位相比較ブロック２５５とを使用して、受信（すなわち回復）ベース帯域信号におけるＦ１とＦ２との間の位相差を計算する。振幅値は、ＲＦバックエンドＲＳＳＩブロック２４０から導出される。
推定精度を改善するために、ブロック２４０からの振幅推定のＳＮＲと、ブロック２５５からの位相差推定のＳＮＲとを改善することが常に望ましい。好適な実施形態では、マルチパス緩和プロセッサは、測距信号の周波数成分持続時間Ｔｆにわたる多くのタイムインスタンスの振幅推定と位相差推定とを計算する。平均化された場合、これらの値はＳＮＲを改善する。ＳＮＲの改善は、
Figure 2022023944000028
 に比例するオーダーであり得る。ここで、Ｎは、振幅値と位相差値とが取られた（すなわち、測定された）時のインスタンスの個数である。
ＳＮＲの改善への別のアプローチは、一期間にわたって整合フィルタ技術を適用することによって、振幅値と位相差値とを判定することである。しかし、別のアプローチは、受信（すなわち回復）ベース帯域測距信号の周波数成分をサンプリングし、Ｉ／Ｑ形式で、オリジナル（すなわち、マスタ／リーダによって送信された）ベース帯域測距信号の周波数成分を期間Ｔ≦Ｔｆにわたって積分することによって、受信（すなわち繰り返し）ベース帯域測距信号の周波数成分の位相と振幅とを推定する。積分は、Ｉ／Ｑ形式で振幅と位相との複数のインスタンスを平均化する効果を有する。その後、位相値と振幅値とは、Ｉ／Ｑ形式から
Figure 2022023944000029
 および
Figure 2022023944000030
 形式に変換することができる。
マスタのマルチパスプロセッサ制御下で、ｔ=０において、マスタベース帯域プロセッサ（ともにＦＰＧＡ１５０内）は、ベース帯域測距シーケンスを開始するとする。
Figure 2022023944000031
ここで、Ｔｆ≧Ｔ１βＭである。
マスタのＤＡＣ１２０および１２５出力の位相は、以下のとおりである。
Figure 2022023944000032
ＤＡＣ１２０および１２５は、システムクロックに依存しない内部伝播遅延、
Figure 2022023944000033
 を有することに留意する。
同様に、送信機回路コンポーネント１５、３０、４０および５０は、システムクロックに依存しない追加遅延、
Figure 2022023944000034
 を導入する。
その結果、マスタによって送信されたＲＦ信号の位相は、以下のように計算することができる。
Figure 2022023944000035
マスタ（Ｍ）からのＲＦ信号は、マスタとタグとの間のマルチパス現象の関数である位相シフトφＭＵＬＴを経る。
φＭＵＬＴ値は送信周波数、例えばＦ１、Ｆ２に依存する。受信機は、各パスを解消することができず、なぜなら、受信機のＲＦ部分の帯域幅が制限されている（すなわち狭い）からである。従って、一定時間、例えば１マイクロ秒（－３００メートルの飛行に相当）後に、全ての反射信号が受信機アンテナに到達したとき、下記の式が適用される。
Figure 2022023944000036
第１のダウンコンバータ（構成要素８５）におけるＡＭ（トランスポンダ）において、出力、例えば第１のＩＦの信号の位相は、以下のとおりである。
Figure 2022023944000037
受信機のＲＦ部（要素１５および６０～８５）内での伝播遅延
Figure 2022023944000038
 は、システムクロックに依存しないことに留意する。ＲＦフロントエンドフィルタとアンプ（構成要素９５～１１０および１２５）とを通過した後、第１のＩＦ信号は、ＲＦバックエンドＡＤＣ１４０によってサンプリングされる。ＡＤＣ１４０は、入力信号（例えば第１のＩＦ）をアンダーサンプリングしているとする。従って、ＡＤＣはまた、第２のＩＦを生成するダウンコンバータのように作用する。第１のＩＦフィルタと、アンプとＡＤＣとは、伝播遅延時間を加える。ＡＤＣ出力（第２のＩＦ）では：
Figure 2022023944000039
ＦＰＧＡ１５０では、（ＡＤＣ出力からの）第２のＩＦ信号は、ＲＦバックエンドデジタルフィルタ１９０によってフィルタ処理され、第３のダウンコンバータ（すなわち直交ミキサー２００、デジタルフィルタ２３０および２１０、ならびデジタル直交オシレータ２２０）によってベース帯域測距信号にさらにダウンコンバートされ、加算器２７０にて加算され、そしてメモリ１７０に格納される。第３のダウンコンバータ出力（すなわち直交ミキサー）では：
Figure 2022023944000040
ＦＩＲ部１９０中の伝播遅延
Figure 2022023944000041
 は、システムクロックに依存しないことに留意する。
ＲＸ－>ＴＸ遅延の後、マスタ（Ｍ）からのベース帯域測距信号であって、（メモリ１７０に）格納されたベース帯域測距信号が再送信される。ＲＸ－＞ＴＸ遅延は、
Figure 2022023944000042
 であることに留意する。
Figure 2022023944000043
トランスポンダからの信号がマスタの（Ｍ）受信機アンテナに到達するまでに、トランスポンダ（ＡＭ）からのＲＦ信号は、マルチパスの関数である別の位相シフトφＭＵＬＴを経る。上記で考察したように、この位相シフトは、全ての反射信号がマスタの受信アンテナに到達した一定時間後に起こる。
Figure 2022023944000044
マスタ受信機では、トランスポンダからの信号は、トランスポンダ受信機における場合のように、同一のダウンコンバート処理を経る。結果として得られるのは、マスタによってもともと送信された回復ベース帯域測距信号である。
第１の周波数成分Ｆ１に対して：
Figure 2022023944000045
第２の周波数成分Ｆ２に対して：
Figure 2022023944000046
置き換え：
Figure 2022023944000047
ここで、ＴＤ_Ｍ－ＡＭは、マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）回路を介する伝播遅延である。
Figure 2022023944000048
ここで：φＢＢ_Ｍ－ＡＭ（０）は、時間ｔ=０における、ＡＤＣ（複数可）を含むマスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）周波数ミキサーからのＬＯ位相シフトである。
また：
Figure 2022023944000049
第１の周波数成分Ｆ１：
Figure 2022023944000050
第１の周波数成分Ｆ１は、続けて：
Figure 2022023944000051
第２の周波数成分Ｆ２：
Figure 2022023944000052
第２の周波数成分Ｆ２は、続けて：
Figure 2022023944000053
さらに置き換えると：
Figure 2022023944000054
ここでαは定数である。
その後の、最終的な位相の式は、次のとおりである。
Figure 2022023944000055
式（５）から、
Figure 2022023944000056
ここで、ｉ=２、３、４……；また、
Figure 2022023944000057
 は
Figure 2022023944000058
 と等しい。
例えば、タイムインスタンスｔ１およびｔ２における差
Figure 2022023944000059
 は：
Figure 2022023944000060
Figure 2022023944000061
 の差を知るために、ＴＤ＿Ｍ－ＡＭを知る必要がある。
Figure 2022023944000062
ここで、ＴＬＢ_ＭとＴＬＢ_ＡＭとは、マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）のＴＸ回路とＲＸ回路とを介する伝搬遅延であり、この遅延は、デバイスをループバックモードに置くことよって測定される。マスタおよびトランスポンダデバイスは、ＴＬＢ_ＭとＴＬＢ_ＡＭを自動的に測定できることに留意する；そして、ｔＲＴＸ値も既知である。
上記の式およびｔＲＴＸ値から、ＴＤ_Ｍ_ＡＭを判定することができ、従って、所定のｔ１およびｔ２については、
Figure 2022023944000063
 値が、以下の通りであるとわかることができる。
Figure 2022023944000064
あるいは、βＭ=βＡＭ=１とすると：
Figure 2022023944000065
式（６）から、動作周波数において、測距信号の複素振幅値は、帰還ベース帯域測距信号を処理することから見つけることができることが結論付けることができる。
部分空間アルゴリズムは、一定の位相オフセットには敏感ではないので、初期位相値
Figure 2022023944000066
 は、ゼロに等しいと仮定することができる。必要ならば、
Figure 2022023944000067
 値（位相初期値）は、関連の特許文献１（その全体が、参照として本明細書に援用される）に記載されるように狭帯域幅測距信号方法を使用して、ＴＯＡ（到達時間）を判定することによって、見つけることができる。この方法は、測距信号往復遅延を推定し、この遅延は２×ＴＦＬＴβＭに等しく、
Figure 2022023944000068
 値は、以下の式から見つけることができる。
Figure 2022023944000069
 または：
Figure 2022023944000070
好適な実施形態では、帰還ベース帯域測距信号の位相値
Figure 2022023944000071
 は、マルチパスプロセッサの逆正接ブロック２５０によって算出される。ＳＮＲを改善するために、マルチパス緩和プロセッサの位相比較ブロック２５５は、式（６Ａ）を使用し、複数のインスタンスｎ（ｎ=２、３、４………）に対して
Figure 2022023944000072
 を計算し、その後、それらの平均化することにより、ＳＮＲを改善する。なお、
Figure 2022023944000073
 に留意する。
式（５）および式（６）から、回復（すなわち受信）ベース帯域測距信号は、マスタによって送信されたオリジナルベース帯域信号と同一の周波数を有していることが明らかになる。従って、マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）のシステムクロックが異なり得るという事実にもかかわらず、周波数変換はない。ベース帯域信号は、いくつかの周波数成分からなり、かつ、各成分は、正弦波の複数の周期からなるので、受信ベース帯域信号の個々の成分周波数を、対応するオリジナル（すなわち、マスタによって送信された）ベース帯域信号の個々の周波数成分を用いてサンプリングし、Ｔ≦Ｔｆの周期にわたって結果として生じる信号を積分することによって、受信測距信号の位相および振幅を推定することも可能である。
この動作（演算）は、受信測距信号の複素振幅値
Figure 2022023944000074
 をＩ／Ｑ形式で生成する。マスタによって送られた各ベース帯域信号の個々の周波数成分は、時間においてＴＤ＿Ｍ－ＡＭ分だけシフトさせられなければならないことに留意する。積分演算は、振幅および位相の複数のインスタンスを平均化するという効果（例えば、ＳＮＲを増加させる）をもたらす。位相値と振幅値とは、Ｉ／Ｑ形式から
Figure 2022023944000075
 および
Figure 2022023944000076
 形式に変換できることに留意する。
サンプリングし、Ｔ≦Ｔｆの周期の間積分し、Ｉ／Ｑ形式から
Figure 2022023944000077
 および
Figure 2022023944000078
 形式へ変換するこの方法は、図３Ｃの位相比較ブロック２５５で実行することができる。従って、ブロック２５５の設計および実装に応じて、本明細書に記載される式（５）に基づいた好適な実施形態の方法、または代替の方法のいずれかを使用することができる。
測距信号帯域幅が狭いにもかかわらず、周波数差ｆｎ－ｆ１は、例えば、数メガヘルツのオーダーであり、比較的大きくなり得る。その結果、受信機の帯域幅は、ｆ１：ｆｎ測距信号の周波数成分を全て通すように十分に広く保たなければならない。この広帯域受信機の帯域幅は、ＳＮＲに影響を与える。受信機の有効帯域幅を縮小し、ＳＮＲを改善するために、受信測距信号ベース帯域周波数成分は、受信ベース帯域測距信号の個々の周波数成分に調整されたデジタル狭帯域幅フィルタによって、ＦＰＧＡ１５０においてＲＦバックエンドプロセッサによってフィルタ処理される。しかしながら、この多量のデジタルフィルタ（個々の周波数成分、ｎに等しい個数のフィルタ）は、ＦＰＧＡリソースに追加の負担を負わせ、そのコスト、サイズおよび電力消費を増加させる。
好適な実施形態では、２つの狭帯域幅デジタルフィルタだけが使用される：１つのフィルタは、ｆ１周波数成分に対して常に調整され、別のフィルタは、他の全ての周波数成分：ｆ２：ｆｎに対して調整され得る。測距信号の複数のインスタンスは、マスタによって送信される。各インスタンスは、２つの周波数のみからなる：ｆ１：ｆ２；ｆ１：ｆ３．．．．。同様の方策がまた可能である。
また、周波数シンセサイザを調節する（例えば、ＫＳＹＮを変更する）ことによって、残りの周波数成分を生成する２つのみ（または１つであっても）に、ベース帯域測距信号成分を保つことが完全に可能であることに留意する。アップコンバータミキサーおよびダウンコンバータミキサー用のＬＯ信号は、ダイレクトデジタル合成（ＤＤＳ）技術を使用して生成されることが望ましい。これは、高いＶＨＦ帯周波数については、トランシーバ／ＦＰＧＡハードウェアに非所望の負担を提示することになり得る。しかしながら、これは、より低い周波数については、有用なアプローチであり得る。アナログ周波数シンセサイザもまた使用することができるが、周波数が変更された後、安定させるために追加の時間を要するかもしれない。また、アナログシンセサイザーの場合には、アナログシンセサイザーの周波数を変更した後に起きり得る位相オフセットをキャンセルするために、同一周波数において２つの測定がなされなければならない。
上記の式において使用される実際のＴＤ＿Ｍ－ＡＭは、マスタ（Ｍ）およびトランスポンダ（ＡＭ）のシステムクロックの両方において測定され、例えば、ＴＬＢ＿ＡＭおよびｔＲＴＸは、トランスポンダ（ＡＭ）のクロックにおいてカウントされ、ＴＬＢ＿Ｍは、マスタ（Ｍ）のクロックにおいてカウントされる。しかしながら、
Figure 2022023944000079
 が計算されるとき：ＴＬＢ_ＡＭおよびｔＲＴＸの両方は、マスタ（Ｍ）のクロックにおいて測定（カウント）される。これは、誤差を導く。
Figure 2022023944000080
位相推定誤差（７）は、精度に影響を与える。従って、この誤差を最小化することが、必要である。言い換えれば、βＭ=βＡＭの場合、全てのマスタおよびトランスポンダ（タグ）のシステムクロックが同期された場合、ｔＲＴＸ時間からの貢献が取り除かれる。
好適な実施形態では、マスタおよびトランスポンダユニット（デバイス）は、任意のデバイスのクロックと同期することが可能である。例えば、マスタデバイスは、基準としての役割をする。クロック同期は、リモートコントロール通信チャネルを使用することによって達成される。ここでは、ＦＰＧＡ１５０の制御下、温度補償型水晶発振器ＴＣＸＯ２０の周波数が調節される。選択されたトランスポンダデバイスが搬送波信号を送信している間、周波数差がマスタデバイスの加算器２７０の出力において測定される。
その後、マスタデバイスは、ＴＣＸＯ周波数を増加／減少させるように、トランスポンダに命令を送信する。この手順は、加算器２７０の出力における周波数を最小にすることによって、より高い精度を達成するように数回繰り返され得る。理想的なケースでは、加算器２７０の出力における周波数がゼロに等しくなるべきであることに留意する。代替の方法は、周波数差を測定し、トランスポンダのＴＣＸＯ周波数を調節することなく、推定された位相の補正を行うことである。
βＭ－βＡＭは、かなり減少し得るが、βＭ≠１の場合には位相推定誤差が存在する。この場合、誤差のマージンは、基準デバイス（通常、マスタ（Ｍ））のクロック発生器の長期安定性に依存する。また、特に本技術分野には多くのユニットが存在するので、クロック同期のプロセスはかなりの時間を要する。同期プロセス中、追跡位置検出システムは、部分的にまたは完全に動作不能となり、これは、システム準備および性能に負の影響を与える。この場合には、トランスポンダのＴＣＸＯ周波数の調節を必要としない上述の方法が好ましい。
市販の（既成の）ＴＣＸＯコンポーネントは、精度および安定性が高い。具体的には、ＧＰＳ商業用途用のＴＣＸＯコンポーネントは、非常に精度が高い。これらのデバイスに用いると、頻繁なクロック同期を必要とすることなく、位置検出精度に対する位相誤差影響が１メートル未満となり得る。
狭帯域幅測距信号のマルチパス緩和プロセッサは、帰還狭帯域幅測距信号の複素振幅
Figure 2022023944000081
 を取得した後、さらなる処理（すなわち超分解能アルゴリズムの実行）が、マルチパス緩和プロセッサの一部であるソフトウェアベースのコンポーネントにおいて実行される。このソフトウェアコンポーネントは、マスタ（リーダ）のホストコンピュータのＣＰＵおよび／またはＦＰＧＡ１５０（図示せず）に組み込まれているマイクロプロセッサにおいて実行することができる。好適な実施形態では、マルチパス緩和アルゴリズムのソフトウェアコンポーネントは、マスタのホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、（２π×τＫ）「周波数」（例えばτＫ値）の推定を生成する。最終ステップでは、マルチパス緩和プロセッサは、最も小さな値（すなわちＤＬＯＳ遅延時間）を有するτを選択する。
測距信号狭帯域幅の要件がいくらか緩和されたいくつかのケースでは、ＤＬＯＳパスは、（時間的に）連続するチャープを用いることによって、ＭＰパスから分離することができる。好適な実施形態では、この連続するチャープは、線形周波数変調（ＬＦＭ）である。しかしながら、他のチャープ波形も使用することができる。
マルチパス緩和プロセッサの制御下で、帯域幅Ｂおよび持続時間Ｔを有するチャープが送信されるとする。それは、
Figure 2022023944000082
 ラジアン／秒のチャープ速度を与える。複数のチャープが送信され、折り返し受信される。各チャープが同一の位相で開始するように、チャープ信号がデジタル的に生成されることに留意する。
マルチパスプロセッサでは、受信された各シングルチャープは、帰還チャープが目的の領域の中心からのものであるように位置調整される。
チャープ波形の式は、次のとおりである。
Figure 2022023944000083
ここで、０<ｔ<Ｔにおいて、ω０は初期周波数である。
単一の遅延往復τ、例えばマルチパスではないものについては、帰還信号（チャープ）は、ｓ（ｔ－τ）である。
その後、マルチパス緩和プロセッサは、もともと送信されたチャープを用いて複素共役ミックスを実行することによって、ｓ（ｔ－τ）を「脱傾斜（ｄｅｒａｍｐ）」する。結果として生じる信号は、複素正弦波である。
Figure 2022023944000084
ここで、
Figure 2022023944000085
 は振幅であり、２βτは周波数であり、０≦ｔ≦Ｔである。最後の項は位相であり、無視することができることに留意する。
マルチパスの場合、合成脱傾斜信号（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｄｅｒａｍｐｅｄ ｓｉｇｎａｌ）は、複数の複素正弦波から成る。
Figure 2022023944000086
ここで、Ｌは、ＤＬＯＳパスを含む測距信号パスの個数であり、０≦ｔ≦Ｔである。
複数のチャープが送信され、処理される。上述したように、各チャープは、個々に扱われ／処理される。その後、マルチパス緩和プロセッサは、個々のチャープ処理の結果を組立てる。
Figure 2022023944000087
ここで、Ｎは、チャープの個数であり、
Figure 2022023944000088
 ｔｄｅａｄは、２つの連続するチャープ間の不感時間帯（ｄｅａｄ ｔｉｍｅ ｚｏｎｅ）である；２βτＫは、人工的な遅延「周波数」である。は、人工的な遅延「周波数」である。また、最も興味深いものは最低「周波数」であり、それはＤＬＯＳパス遅延に対応する。
式（１０）では、
Figure 2022023944000089
 は、時に、複素正弦波の合計のＮ個のサンプルと見なすことができる。
Figure 2022023944000090
従って、サンプル数は、Ｎ（例えばαＮ；α=１、２、．．．）の倍数であり得る。
式（１０）から、マルチパス緩和プロセッサは、さらなる処理（すなわち超分解能アルゴリズムの実行）において使用される、時間領域のαＮ個の複素振幅サンプルを生成する。このさらなる処理は、マルチパス緩和プロセッサの一部であるソフトウェアコンポーネントにおいて実行される。このソフトウェアコンポーネントは、マスタ（リーダ）のホストコンピュータのＣＰＵによって、および／または、ＦＰＧＡ１５０（図示せず）に組み込まれているマイクロプロセッサによって、またはその両方によって、実行することができる。好適な実施形態では、マルチパス緩和アルゴリズムのソフトウェアは、マスタのホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、２βτＫ「周波数」（例えばτＫ値）の推定を生成する。最終ステップでは、マルチパス緩和プロセッサは、最も小さな値（すなわちＤＬＯＳ遅延時間）を有するτを選択する。
「閾値技術」（ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ）と呼ばれる特別な処理方法について説明される。この閾値技術は、超分解能アルゴリズムの代替としての役目をする。言い換えれば、これは、人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距信号を使用して、他のＭＰパスからＤＬＯＳパスを区別する際の信頼性と精度とを向上させるように使用される。
図１および図１Ａに示される周波数領域のベース帯域測距信号は、時間領域のベース帯域信号ｓ（ｔ）に変換することができる。
Figure 2022023944000091
容易に確認されることであるが、ｓ（ｔ）は、周期１／Δｔを有し、周期的であり、任意の整数ｋについて、ｓ（ｋ／Δｔ）=２Ｎ＋１は、信号のピーク値である。ここで、図１および図１Ａにおいて、ｎ=Ｎである。
図４は、Ｎ=１１およびΔｆ=２５０ｋＨｚの場合のｓ（ｔ）の２つの周期を示す。信号は、１／Δｆ=４マイクロ秒で分離される高さ２Ｎ＋１=２３のパルスシーケンスとして現われる。パルス間では、可変振幅と２Ｎ個のゼロとを有する正弦波波形である。信号の広帯域幅は、高いパルスの狭さに起因し得る。帯域幅が、ゼロ周波数からＮΔｆ=２．７５ＭＨｚまで及ぶこともわかる。
好適な実施形態において使用される閾値方法の基本概念は、他のＭＰパスからＤＬＯＳパスを区別する際に、人工的に生成された合成の帯域幅がより広い測距の信頼性と精度とを向上させることである。閾値方法は、広帯域のパルスの立ち上がりエッジの先頭の部分が受信機に到達する時を検知する。送信機と受信機とにおいてフィルタ処理を行うので、立ち上がりエッジは、瞬間的には上昇しないが、滑らかに増加する傾斜を伴うようにノイズの中から立ち上がる。立ち上がりエッジのＴＯＡは、立ち上がりエッジが所定の閾値Ｔを越える時を検知することによって測定される。
小さな閾値が望ましい。なぜなら、閾値がより早く越えられ、パルスの正確な開始と閾値越え（ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ ＣＲＯＳＳＩＮＧ）との間の誤差遅延τが小さいからである。従って、レプリカの始まりの部分がτより大きな遅延を有している場合には、マルチパスが原因で到達するパルスレプリカは、何の影響も有さない。しかしながら、ノイズの存在は、閾値Ｔがどれくらい小さくなりえるかに制限を設ける。遅延τを減少させる１つの方法では、パルス自体の代わりに受信パルスの導関数を使用することである。なぜなら、導関数はより速く上昇するからである。二次導関数は、更に速く上昇する。高位導関数は、使用され得るが、しかしそれらは、実際には、許容できない値にノイズレベルをあげるので、閾値の二次導関数が使用される。
図４に示された２．７５ＭＨｚの広帯域信号は、適正な広帯域幅を有しているが、それは上述の方法によって範囲を測定するには適していない。この方法は、各々がゼロ信号の先行波（ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）を有する送信パルスを必要とする。しかしながら、パルス間の正弦波波形が本質的にキャンセルされるように、信号を修正することにより、その目標を達成することができる。好適な実施形態では、それは、高いパルス間の選ばれた区間における信号に密に近似する波形を構築し、その後、それを元の信号から取り去ることによって行われる。
この技術は、図１の信号に適用することによって示すことができる。波形上に示される２つの黒色ドットは、第１の２つのパルス間にある区間Ｉの端点である。最良の結果を提供するように実験的に判定された区間Ｉの左右の端点は、それぞれ次のようなものである。
Figure 2022023944000092
この区間における信号ｓ（ｔ）を本質的にキャンセルするが、区間の外側において害をあまり与えない関数ｇ（ｔ）を生成する試みが行なわれる。式（１１）は、ｓ（ｔ）が１／ｓｉｎπΔｆｔによって変調された正弦波形状のｓｉｎπ（２Ｎ＋１）Δｆｔであることを示すので、まず、区間Ｉにおける１／ｓｉｎπΔｆｔに密に近似する関数ｈ（ｔ）が見つけられ、その後、結果物としてのｇ（ｔ）が形成される。
Figure 2022023944000093
ｈ（ｔ）は、以下の合計によって生成される。
Figure 2022023944000094
ここで、
Figure 2022023944000095
そして、係数ａｋは、区間Ｉにわたって次式の最小自乗誤差を最小限にするように選ばれる。
Figure 2022023944000096
この解は、ａｋに関してＪを偏微分し、それらをゼロに等しく設定することによって容易に得られる。結果はＭ＋１個の式を含む線形連立方程式系である。
Figure 2022023944000097
これは、ａｋについて解くことができ、ここで次式を用いる。
Figure 2022023944000098
このとき、
Figure 2022023944000099
 である。
（１２）によって与えられる関数φｋ（ｔ）の定義を用いて、
Figure 2022023944000100
ｇ（ｔ）をｓ（ｔ）から差し引くことにより、関数ｒ（ｔ）が得られ、関数ｒ（ｔ）は、区間Ｉにおけるｓ（ｔ）を実質的にキャンセルするはずである。付録において示されるように、式（２０）における総和に対する上限Ｍの適切な選択は、Ｍ=２Ｎ＋１である。この値および付録からの結果を使用して、
Figure 2022023944000101
 であり、このとき、
Figure 2022023944000102
 である。
式（１７）から、所望の信号ｒ（ｔ）を得るために、合計２Ｎ＋３個の周波数（ゼロ周波数ＤＣ項を含む）が必要とされることが分かる。図５は、図１に示されるオリジナル信号ｓ（ｔ）に対して結果として生じる信号のｒ（ｔ）を示し、このとき、Ｎ=１１である。この場合、ｒ（ｔ）を構築するには、２５個の搬送波（ＤＣ項ｂ０を含む）を必要とする。
上のように構築されるｒ（ｔ）の重要な特性は、以下のとおりである。
１．（１４）から分かるように、最低周波数は、０ＨＺであり、最高周波数は、（２Ｎ＋１）ΔｆＨＺである。従って、全帯域幅は、（２Ｎ＋１）ΔｆＨＺである。
２.全ての搬送波は、周波数
Figure 2022023944000103
 の正弦関数である１つの搬送波を除いては、Δｆの間隔をあけた余弦関数（ＤＣを含む）である。
３.オリジナル信号ｓ（ｔ）は、周期１／Δｆを有するが、ｒ（ｔ）は、周期２／Δｆを有する。ｒ（ｔ）の各周期の第１の半期は、ｓ（ｔ）の全周期であるが、信号のキャンセルされた部分を含み、ｒ（ｔ）の第２の半期は、大きく振動するセグメントである。従って、プリカーサのキャンセルは、ｓ（ｔ）の１つおきの周期でのみ発生する。
これが発生するのは、キャンセル関数ｇ（ｔ）がｓ（ｔ）の１つおきの周期で実際にｓ（ｔ）を強化するからである。その理由は、ｇ（ｔ）がｓ（ｔ）の全てのピークでその極性を反転させるが、ｓ（ｔ）はそうしないからである。処理利得を３ｄＢ増加させるように、ｓ（ｔ）の全ての周期にキャンセルされた部分を含ませる方法が以下に記載される。
４.ｓ（ｔ）のキャンセルされた部分の長さは、１／Δｆの約８０～９０%である。従って、Δｆは、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分なほどにこの長さを長くするのに十分に小さいものである必要がある。
５.ｒ（ｔ）の各ゼロ部分の直後に来るのは、振動部分の第１のサイクルである。好適な実施形態において、上記のようなＴＯＡ測定法では、このサイクルの第１半期は、ＴＯＡ、特にその上昇の開始を測定するように使用される。この第１半期のサイクルのピーク値（主ピークと呼ばれる）が、時間においてほぼ同じ時点にあるｓ（ｔ）の対応するピークより幾分大きいことに注目することは興味深い。この第１の半サイクルの幅は、ＮΔｆにおよそ反比例する。
６.大量の処理利得は、以下によって達成することができる。
（ａ）ｒ（ｔ）は、周期２／Δｆを有し、周期的であるので、信号ｒ（ｔ）を繰り返し使用すること。また、追加の３ｄＢの処理利得が、下記される方法によって可能である。
（ｂ）狭帯域フィルタリング。２Ｎ＋３個の搬送波のそれぞれは狭帯域信号であるので、信号の占有帯域幅は、割り当てられた周波数帯の全体に広がる広帯域信号の占有帯域幅よりもずっと小さい。
図５に示される信号ｒ（ｔ）について、Ｎ=１１で、Δｆ=２５０ｋＨｚの場合、ｓ（ｔ）のキャンセルされた部分の長さは、約３．７マイクロ秒、つまり１１１０メートルである。これは、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分すぎる。主ピークは、およそ３５の値を有し、先行波（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、約０．０２であり、これは主ピークより６５ｄＢ低い。これは、上記のようなＴＯＡ測定閾値技術を使用して、優れた性能を得るのに所望される。
より少ない搬送波を使用することが図６に示されている。当該図は、合計で２Ｎ＋３=９個しかない搬送波に対して、Δｆ=８５０ｋＨｚ、Ｎ=３、および、Ｍ=２Ｎ＋１=７を用いて生成される信号を示す。この場合、信号の周期は、周期が８マイクロ秒である図５での信号と比較して、わずか２／Δｆ≒２．３５マイクロ秒である。この例は、単位時間当たり、より多くの周期を有するので、より大きな処理利得を達成可能であると予測される。
しかしながら、より少ない搬送波が使用されるので、主ピークの振幅は、以前の約１／３の大きさであり、それは予想される追加の処理利得をキャンセルする傾向がある。また、ゼロ信号の先行波セグメントの長さは、更に短く、約０．８マイクロ秒、つまり２４０メートルである。これは、依然として、ｒ（ｔ）の前の非ゼロ部分から、マルチパスによる残留信号を削除するのに十分であるはずである。（２Ｎ＋１）Δｆ=５．９５ＭＨｚの全帯域幅は以前とほぼ同じであり、主ピークの半サイクルの幅も大体同じであることに留意されたい。より少ない搬送波が使用されるので、各搬送波が受信機において狭帯域フィルタ処理される際には、いくらかの追加の処理利得があるはずである。更に、先行波（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、主ピークより約７５ｄＢ低く、先の例から１０ｄＢ改善されている。
ＲＦ周波数での送信：この時点まで、ｒ（ｔ）は、簡略化のため、ベース帯域信号として記載されている。しかしながら、ｒ（ｔ）は、ＲＦにまで変換されて、送信され、受信され、その後、受信機においてベース帯域信号として再構築されることが可能である。説明のために、インデックスｊ（ラジアン／秒周波数は表記上の簡略化のために使用される）を有するマルチパス伝搬路のうちの１つを介して移動するベース帯域信号ｒ（ｔ）の周波数成分ωｋの１つに何が起こるかを考える。
Figure 2022023944000104
ここで、送信機と受信機とが周波数同期されているとする。パラメータｂｋは、ｒ（ｔ）についての式（２１）におけるＫ番目の係数である。パラメータτＪおよびφＪはそれぞれ、（反射器の誘電特性による）Ｊ番目の伝搬路のパス遅延および位相シフトである。パラメータθは、受信機におけるベース帯域に対するダウンコンバートの際に生じる位相シフトである。同様の一連の関数は、式（２１）の正弦波成分に対して提示することができる。
ｒ（ｔ）のゼロ信号の先行波が最も大きい伝搬遅延よりも十分に大きな長さを有する限りは、式（２０）における最終的なベース帯域信号は、依然としてゼロ信号の先行波を有するということに留意することが重要である。もちろん、全てのパス（インデックスＪ）にわたる全ての周波数成分（インデックスＫ）が組み合わさる場合には、受信機におけるベース帯域信号は、位相シフトを全て含む、ｒ（ｔ）の歪みのあるバージョンになる。
連続した搬送波伝送及び信号の再構成が図１及び図１Ａに示される。送信機と受信機は時間と周波数で同期され、２Ｎ＋３個の送信される搬送波は同時に送信される必要はない。例として、ベース帯域が図１Ａ及び図６のそれである信号の送信が考えられる。
図６において、Ｎ=３であり、１ミリ秒の９つの周波数成分の各々は連続して送信されると想定する。各送信周波数の始まりと終わりの時間は、受信機において既知である。従って、受信機は、各時間において、それぞれの周波数成分の受信を連続的に開始および終了することができる。信号伝播時間が１ミリ秒（対象とする用途では、通常、数マイクロ秒未満である）と比較して非常に短いので、各受信周波数成分の一部は無視されるはずであり、受信機は容易にそれを消すことができる。
９つの周波数成分を受信する全ステップは、処理利得を増加させるために、９ミリ秒ブロックの追加の受信で繰り返されることができる。１秒の総受信時間には、利得の処理に利用可能な約１１１のそのような９ミリ秒ブロックがあるだろう。さらに、各ブロック内には、０．００９／（２／Δｆ）≒３８３の主ピークから利用可能な追加の処理利得があるだろう。
一般的に、信号の再構築を非常に経済的に行うことができ、あらゆる可能な処理利得を本質的に可能にするということに注目する価値がある。２Ｎ＋３個の受信周波数の各々に関して：
１．その周波数に対応する格納されたベクトル（位相ベクトル）のシーケンスを形成するように、その周波数の各１ミリ秒の受信の位相と振幅とを測定する。
２．その周波数の格納されたベクトルを平均化する。
３．最後に、持続時間２／Δｆを有するベース帯域信号の１つの周期を再構築するように２Ｎ＋３個の周波数の２Ｎ＋３個のベクトルの平均を使用し、信号のＴＯＡを推定するように再構築を使用する。
この方法は、１ミリ秒の送信に制限されず、送信の長さは増加または減少し得る。しかしながら、全ての送信の総時間は、受信機または送信機の動きを止めるのに十分なほど短いものでなければならない。
ｒ（ｔ）の代替の半周期においてキャンセルを得ること：キャンセル関数ｇ（ｔ）の極性を単に逆にすることによって、ｒ（ｔ）が以前振動したところでｓ（ｔ）のピーク間のキャンセルが可能である。しかしながら、ｓ（ｔ）の全てのピークの間のキャンセルを得るためには、関数ｇ（ｔ）とその極性が逆にされたバージョンが、受信機において適用されなければならず、これは、受信機での係数の重み付けを含む。
受信機における係数の重み付け：所望の際に、式（２１）の係数ｂｋは、送信機でｒ（ｔ）を構築するように使用され、または受信機において導入されてもよい。これは、ｂｋが最初のステップの代わりに最後のステップで導入される際に、最終的な信号が同じである式（２０）における信号のシーケンスを考慮することで容易に見ることができる。ノイズを無視すると、値は以下のとおりである。
Figure 2022023944000105
その後、送信機は、同じ振幅を有する周波数を全て送信することができ、それによって設計を単純化する。この方法はまた、各周波数におけるノイズに重みを加え、その影響が考慮されなければならないということに留意されたい。係数の重み付けは、２倍の使用可能な主ピークを得るようにｇ（ｔ）の極性反転に影響を与えるために、受信機において行われなければならないということにも留意されたい。
チャネルの中心周波数に対するΔｆのスケーリング：ＶＨＦ以下の周波数でＦＣＣの要件を満たすために、チャネル間隔が一定であるチャネル送信が必要とされる。割り当てられた全帯域と比べて小さな一定のチャネル間隔を有するチャネル伝送帯域（ＶＨＦ以下の周波数帯域の場合）では、必要に応じて、Δｆに対する細かい調整は、元々の設計値から性能を大きく変化させることなく、送信される全ての周波数がチャネルの中心であることを可能にする。先に示されたベース帯域信号の２つの例において、周波数成分は全てΔｆ／２の倍数であり、従って、チャネル間隔がΔｆ／２で分けられる場合には、最も低いＲＦ送信周波数が１つのチャンネルの中心に集中し、他の全ての周波数はチャネルの中心に収まる。
距離測定機能を実行することに加えて、いくつかの無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡、および位置検出を行うシステムにおいて、マスタユニットとタグユニットとの両方はまた、音声、データおよび制御通信機能を実行する。同様に、好適な実施形態において、マスタユニットとタグユニットとの両方は、距離測定機能を実行することに加えて、音声、データ、および制御通信機能を実行する。
好適な実施形態によれば、測距信号は、マルチパス緩和を含む広範囲の高機能な信号処理技術に適用される。しかしながら、これらの技術は、音声、データおよび制御信号には役立つことができない。その結果、提案されるシステム（ならびに他の現存システム）の動作範囲は、距離を信頼性高くかつ正確に測定するその能力によって制限されるのではなく、音声および／またはデータおよび／または制御通信中に範囲外であることによって制限され得る。
他の無線周波数（ＲＦ）に基づく識別、追跡、および位置検出システムにおいて、距離測定機能は、音声、データおよび制御通信機能から分離される。これらのシステムでは、分離したＲＦトランシーバが音声、データおよび制御通信機能を実行するように使用される。このアプローチの欠点は、システムの費用、複雑さ、サイズなどが増えることである。
好適な実施形態において、上述の欠点を回避するために、狭帯域幅測距信号またはベース帯域狭帯域幅測距信号のいくつかの個々の周波数成分は、同一のデータ／制御信号で変調され、音声の場合には、デジタル音声パケットデータで変調される。受信機においては、最も高い信号強度を有する個々の周波数成分が復調され、得られた情報信頼度は、「ヴォーティング（ＶＯＴＩＮＧ）」、または情報の冗長を利用する他の信号処理技術によって、更に向上する。
この方法により、「ゼロ」現象を回避することができ、このとき、複数のパスからの入来ＲＦ信号は、ＤＬＯＳパスと打ち消し合うように（破壊的に）結合し、かつＲＦ信号のそれぞれと打ち消し合うように結合し、それにより、受信信号の強度と、それと関連付けられているＳＮＲとを著しく弱める。更に、このような方法は、複数のパスからの入来信号がＤＬＯＳパスと強め合うように（建設的に）結合している、かつ入来信号のそれぞれと強め合うように結合している１セットの周波数を見つけることを可能にし、これにより、こうして受信信号の強度と、それと関連付られているＳＮＲとを高める。
上述したように、スペクトル推定に基づく超分解能アルゴリズムは、一般的に、同じモデルを使用する：周波数の複素指数関数とそれらの複素振幅との一次結合。この複素振幅は、上記の式（３）によって与えられる。
スペクトル推定に基づく全ての超分解能アルゴリズムは、複数の複素指数関数、すなわち複数のマルチパスの演繹的な知識を必要とする。この複数の複素指数関数は、モデルサイズと呼ばれ、式（１）から（３）で示されるように、マルチパス成分Ｌの個数によって決定される。しかしながら、（ＲＦ追跡－位置検出用途の場合である）パス遅延を推定する場合、この情報は利用できない。これは、別の次元を、すなわちモデルサイズの推定を超分解能アルゴリズムによるスペクトルの推定プロセスに追加する。
モデルサイズが過小評価された場合には、周波数推定の精度は影響を受け、モデルサイズが過大評価された場合には、アルゴリズムは疑似の周波数、例えば、存在しない周波数を生成するということが示されている（非特許文献６）。ＡＩＣ（赤池情報量基準）、ＭＤＬ（最小記述長）などのモデルサイズ推定の既存の方法は、信号（複素指数関数）間の相関に対して高い感度を有する。しかし、ＲＦマルチパスの場合には、これは常にそうである。例えば、フォーワード－バックワード平滑化アルゴリズムが適用された後でさえ、相関残差量が常に存在する。
非特許文献６において、これらの信号電力（振幅）を推定し、非常に低い電力を有する信号を拒絶することによって、過大評価されたモデルを用いてスプリアス周波数（信号）から実際の周波数（信号を）を区別することが示唆されている。この方法は、既存の方法を改善したものであるが、保証されてはいない。本発明者は、非特許文献６の方法を実施し、より大きなモデルサイズを用いる更に複雑なケースのシミュレーションを行った。いくつかの場合には、スプリアス信号が実際の信号振幅に非常に近い振幅を有することもあることが観察された。
スペクトル推定に基づく全ての超分解能アルゴリズムは、入来信号の複素振幅データを２つの部分空間：ノイズの部分空間と信号の部分空間とに分割することによって動作する。これらの部分空間が適切に定義される（分離される）場合には、モデルサイズは、信号の部分空間サイズ（寸法）と等しい。
一実施形態では、モデルサイズの推定は、「Ｆ」統計値を用いて達成される。例えば、ＥＳＰＲＩＴアルゴリズムについて、（フォーワード／バックワードの相関の平滑化による）分散行列の推定の特異値分解は、昇順で並べられる。その後、割り算が行われ、それによって（Ｎ＋１）番目の固有値がＮ番目の固有値によって割られる。この比率が「Ｆ」確率変数である。最悪のケースは、自由度（１，１）の「Ｆ」確率変数である。自由度（１，１）の「Ｆ」確率変数についての９５%の信頼区間は、１６１である。その値を閾値として設定することは、モデルサイズを決定する。ノイズの部分空間については、固有値がノイズ電力の推定を表わすことにも留意する。
固有値の比率に「Ｆ」統計値を適用するこの方法は、モデルサイズを推定する、より精度の高い方法である。「Ｆ」統計値における他の自由度は、閾値計算と、そしてモデルサイズ推定とに使用することができるということに留意する。
それにもかかわらず、いくつかの場合においては、２以上の（時間的に）非常に近接して間隔を置いた信号は、実世界の測定が不完全であるので、１つの信号に縮退することがある。その結果、上記の方法は、信号（すなわち、モデルサイズ）の個数を過小評価する。モデルサイズの過小評価は、周波数の推定精度を低くするので、ある数を加えることによってモデルサイズを増加させることは賢明である。この数は、実験的におよび／またはシミュレーションから決定することができる。しかしながら、信号が近接して間隔を置いていない場合は、モデルサイズが過大評価される。
そのような場合、スプリアス周波数、すなわち存在しない周波数が現われ得る。上述したように、いくつかの場合では、スプリアス信号が実際の信号の振幅に非常に近い振幅を有するように観察されたので、スプリアス信号検出に信号振幅を使用することは、必ずしも機能するとは限らない。それ故、振幅の区別に加えて、スプリアス周波数の消去確率を改善するようにフィルタを実装することができる。
超分解能アルゴリズムによって推定される周波数は、人工周波数（式（２））である。実際に、これらの周波数は、マルチパス環境の個々のパス遅延である。その結果、負の周波数は存在するはずがなく、超分解能アルゴリズムによって生成される負の周波数は全て、拒絶されるべきスプリアス周波数である。
更に、ＤＬＯＳ距離範囲は、超分解能方法とは異なる方法を用いて、測定中に取得された複素振幅
Figure 2022023944000106
 値から推定することができる。これらの方法は、精度が低いが、この手法は、遅延、すなわち周波数を区別するように使用される範囲を確立する。例えば、
Figure 2022023944000107
 の比率がある。
これは信号振幅
Figure 2022023944000108
 が最大、つまりゼロを回避するに近いΔｆ間隔におけるものであり、ＤＬＯＳ遅延範囲を提供する。実際のＤＬＯＳ遅延が２倍まで大きくなったり小さくなったりし得るが、これはスプリアス結果を拒否するのを助ける範囲を定義する。
本実施形態において、測距信号は往復する。言い換えれば、それは、両方向に：マスタ／リーダからターゲット／スレーブまで、およびターゲット／スレーブからマスタ／リーダまで移動する。
マスタは、トーン
Figure 2022023944000109
 を送信し、ここで、ωは、動作帯域の動作周波数であり、αは、音信号振幅である。
ターゲットの受信機においては、受信信号（単方向）は以下のとおりである。
Figure 2022023944000110
ここで：Ｎは、マルチパス環境における信号パス（パス）の個数であり；Ｋ０とτ０とは、ＤＬＯＳ信号の振幅と飛行時間とである。
Figure 2022023944000111
 であり、Ｋｍ≠０は正でも負でもあり得る。
Figure 2022023944000112
ここで：
Figure 2022023944000113
 は、周波数領域におけるマルチパスＲＦチャネルの単方向伝達関数であり、Ａ（ω）≧０である。
ターゲットは、受信信号を再送信する。
Figure 2022023944000114
マスタ受信機で、往復信号は、以下の通りである。
Figure 2022023944000115
 または：
Figure 2022023944000116
一方では、式（２６）および（２８）から、
Figure 2022023944000117
ここで：
Figure 2022023944000118
 は、周波数領域における往復マルチパスＲＦチャネル伝達関数である。
式（２９）から、往復マルチパスチャネルは、単方向のチャネルマルチパスよりも多くのパスを有し、なぜなら、τ０÷τＮパス遅延に加えて、
Figure 2022023944000119
 の式が、これらのパス遅延、例えば、τ０＋τ１，τ０＋τ２．．．．．，τ１＋τ２，τ１＋τ３．．．．，等の組み合わせを含むからである。
これらの組み合わせは、信号（複素指数関数）の個数を劇的に増加させる。従って、（時間的に）非常に接近して間隔を置いた信号の可能性もまた増加し、モデルサイズの大きな過小評価をもたらし得る。従って、単方向のマルチパスＲＦチャネル伝達関数を取得することが所望される。
好適な実施形態において、単方向の振幅値、
Figure 2022023944000120
 は、ターゲット／スレーブデバイスから直接的に取得することができる。しかしながら、単方向の位相値
Figure 2022023944000121
 は、直接的に測定することができない。往復位相測定の観察から単方向の位相を決定することが可能である。
Figure 2022023944000122
 および
Figure 2022023944000123
しかしながら、ωの各値について、位相α（ω）の２つの値があることで、以下のようになる。
Figure 2022023944000124
この曖昧さを解決する詳細な記載が以下に示される。測距信号の異なる周波数成分が互いに接近している場合、大半の部分については、単方向の位相は、往復位相を２で割ることによって見つけることができる。例外は、「ゼロ」に接近している領域を含み、当該領域では、位相は小さな周波数ステップでもってさえ、大きな変化を被り得る。注記：「ゼロ」現象は、複数のパスからやって来るＲＦ信号がＤＬＯＳパスと打ち消し合うように結合しており、かつＲＦ信号のそれぞれと打ち消し合うように結合している場所であり、これにより、受信信号強度と、それと関連付られているＳＮＲとを著しく弱める。
ｈ（ｔ）を通信チャネルの単方向のインパルス応答とする。周波数領域における対応する伝達関数は、以下の通りである。
Figure 2022023944000125
ここで、Ａ（ω）≧０が大きさであり、α（ω）は伝達関数の位相である。単方向のインパルス応答が、受信されるときと同じチャネルを戻って再送信される場合には、結果として生じる双方向伝達関数は、以下の通りである。
Figure 2022023944000126
ここで、β（ω）≧０である。双方向伝達関数Ｇ（ω）が、いくつかの周波数開区間（ω１，ω２）の全てのωに対して既知であるとする。Ｇ（ω）を生成した（ω１，ω２）において定義される単方向伝達関数Ｈ（ω）を決定することは可能であるかを考察する。
双方向伝達関数の大きさは、単方向の大きさの二乗であるので、
Figure 2022023944000127
 ということは明らかである。
しかしながら、Ｇ（ω）についての観察から、単方向伝達関数の位相を回復しようとすると、状況は、より微妙である。ωの各値について、位相α（ω）の２つの値があるので、以下のようになる。
Figure 2022023944000128
複数の異なる解は、異なる周波数ωの各々について、２つの可能な位相値のうちの１つを独立して選択することによって生成されることもある。
以下の定理は、任意の単方向伝達関数が全ての周波数において連続的であると仮定するものであるが、この状況を解決するのを助ける。
定理１：Ｉを双方向伝達関数：
Figure 2022023944000129
 における、ゼロを含まない周波数ωの開区間とする。
Figure 2022023944000130
 をＩにおける連続関数とし、ここで、β（ω）＝２γ（ω）である。このとき、Ｊ（ω）と－Ｊ（ω）のみが、ＩにおいてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数であり、他のものは存在しない。
証明：単方向伝達関数の解の１つは、Ｉにおいて連続的な関数
Figure 2022023944000131
 である。なぜなら、それは、Ｉにおいて微分可能であるからであり、このとき、β（ω）=２α（ω）である。ＩにおいてＧ（ω）≠０であるので、Ｈ（ω）およびＪ（ω）はＩにおいて非ゼロである。このとき、
Figure 2022023944000132
Ｈ（ω）とＪ（ω）とは、Ｉにおいて連続的であり、非ゼロであり、それらの比率はＩにおいて連続的である。従って、（３４）の右辺はＩにおいて連続的である。条件β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各々のω∈Ｉについて、α（ω）－γ（ω）が０またはπのいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）－γ（ω）は、（３４）の右辺で不連続を生じさせることなく、これらの２つの値を切り替えることはできない。従って、全てのω∈Ｉについてα（ω）－γ（ω）＝０か、または、全てのω∈Ｉについてα（ω）－γ（ω）＝πのいずれかである。第１の場合、Ｊ（ω）＝Ｈ（ω）が得られ、第２の場合は、Ｊ（ω）＝－Ｈ（ω）が得られる。
この定理は、伝達関数
Figure 2022023944000133
 における、ゼロを含まない任意の開区間Ｉにおいて単方向の解を得るために、関数
Figure 2022023944000134
 を作って、Ｊ（ω）を連続的にするようなやり方でβ（ω）=２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択する。この特性を有する解（すなわち、Ｈ（ω））があることは知られているので、これを行うことは常に可能である。
単方向の解を見つけるための代替手順は、以下の定理に基づく。
定理２：
Figure 2022023944000135
 を単方向伝達関数とし、Ｉを、Ｈ（ω）における、ゼロを含まない周波数の開区間とする。このとき、Ｈ（ω）の位相関数α（ω）は、Ｉにおいて連続的でなければならない。
証明：ω０を区間Ｉにおける周波数とする。図７において、複素数値Ｈ（ω０）は、複素平面中の点としてプロットされ、仮定では、Ｈ（ω０）≠０である。ε>０を任意に小さな実数とし、図７で示される測定値εの２つの角度、ならびに２つの線ＯＡおよびＯＢの接線、ならびにＨ（ω０）が中心である円を考慮する。仮定では、Ｈ（ω）は、全てのωに対して連続的である。従って、ωがω０に十分に接近している場合には、複素数値Ｈ（ω）は、円内にあり、
Figure 2022023944000136
 であることが分かる。ε>０は任意に選択されたので、α（ω）→α（ω０）をω→ω０として結論付けると、位相関数α（ω）はω０において連続的である。
定理３：Ｉを、双方向伝達関数
Figure 2022023944000137
 における、ゼロを含まない周波数ωの開区間とする。
Figure 2022023944000138
 をＩにおける関数とし、ここで、β（ω）=２γ（ω）であり、γ（ω）は、Ｉにおいて連続的である。このとき、Ｊ（ω）と－Ｊ（ω）とのみが、ＩにおいてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数であり、他のものは存在しない。
証明：証明は、定理１の証明に類似する。単方向伝達関数の解の１つが、関数
Figure 2022023944000139
 であり、このとき、β（ω）=２α（ω）であることは既知である。ＩにおいてＧ（ω）≠０であるので、Ｈ（ω）およびＪ（ω）はＩにおいて非ゼロである。このとき、
Figure 2022023944000140
 である。
仮定では、γ（ω）は、Ｉにおいて連続的であり、定理２によって、α（ω）もまた、Ｉにおいて連続的である。従って、α（ω）－γ（ω）は、Ｉにおいて連続的である。条件β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各ω∈Ｉについて、α（ω）－γ（ω）が０またはπのいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）－γ（ω）は、Ｉにおいて不連続を生じさせることなく、これらの２つの値を切り替えることはできない。従って、全てのω∈Ｉについてα（ω）－γ（ω）＝０、または、全てのω∈Ｉについてα（ω）－γ（ω）＝πのいずれかである。第１の場合、Ｊ（ω）＝Ｈ（ω）が得られ、第２の場合、Ｊ（ω）＝－Ｈ（ω）が得られる。
定理３は、伝達関数
Figure 2022023944000141
 における、ゼロを含まない任意の開区間において単方向の解を得るためには、関数
Figure 2022023944000142
 を作って、位相関数γ（ω）を連続的にするようなやり方でβ（ω）＝２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択する。この特性を有する解、すなわちＨ（ω）があることは既知であるので、これを行うことは常に可能である。
上記の定理は、双方向伝達関数Ｇ（ω）を生成する２つの単方向伝達関数を再構築するやり方を示しているが、それらは、Ｇ（ω）がゼロでない周波数区間Ｉにおいてのみ有用である。一般的に、Ｇ（ω）がゼロでない周波数区間（ω１，ω２）において観察される。以下は、この問題を回避し得る方法であり、わずかな有限数により、（ω１，ω２）においてＧ（ω）がゼロとなり、単方向伝達関数は、（ω１，ω２）における全ての階数の導関数を有し、その全てが任意の所定の周波数ωにおいて０であるというわけではないとする。
Ｈ（ω）を区間（ω１，ω２）においてＧ（ω）を生成する単方向伝達関数とし、Ｇ（ω）は、（ω１，ω２）において少なくとも１つのゼロを有するとする。Ｇ（ω）がゼロであると、（ω１，ω２）を有限数の隣接する周波数開区間Ｊ１、Ｊ２、．．．ＪＮｎに分離する。そのような各々の区間において、定理１または定理３のいずれかを使用して、解Ｈ（ω）または－Ｈ（ω）が見つけられる。これらの解を「まとめる（ｓｔｉｔｃｈ ｔｏｇｅｔｈｅｒ）」必要があり、その結果、まとめられた解が、（ω１，ω２）の全てにわたってＨ（ω）または－Ｈ（ω）のいずれかになる。これを行うためには、１つの部分区間から次の部分区間に移動する際に、Ｈ（ω）から－Ｈ（ω）に、または、－Ｈ（ω）からＨ（ω）に切り替わらないように、２つの隣接する部分区間における解を対にするやり方を知る必要がある。
第１の２つの隣接した開かれた部分区間Ｊ１およびＪ２で始まる、まとめる手順を示す。これらの部分区間は、Ｇ（ω）がゼロである周波数ω１において隣接する（当然、ω１は、いずれの部分区間にも含まれていない）。単方向伝達関数の特性に関する上記の仮定によって、Ｈ（ｎ）（ω１）≠０となるように、最小の正整数Ｎが存在しなければならず、ここで、上付き文字（ｎ）はｎ番目の導関数を表示する。このとき、左からω→ω１として、Ｊ１における単方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ１における解がＨ（ω）または－Ｈ（ω）であるかどうかによって、Ｈ（ｎ）（ω１）または－Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかになる。同様に、右からω→ω１として、Ｊ２における単方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ２における解がＨ（ω）または－Ｈ（ω）であるかどうかによって、Ｈ（Ｎ）（ω１）または－Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかになる。Ｈ（ｎ）（ω１）≠０であるので、Ｊ１およびＪ２における解が両方ともＨ（ω）または両方とも－Ｈ（ω）である場合、かつ場合にのみ、２つの極限値は等しくなる。左右の極限値が不等である場合、部分区間Ｊ２における解を逆にする。そうでなければ、そのようにはしない。
（必要ならば）部分区間Ｊ２における解を逆にした後に、部分区間Ｊ２とＪ３とに対して同一の手順を実行し、（必要ならば）部分区間Ｊ３における解を逆にする。このやり方を継続して、最終的には区間（ω１，ω２）において完全解を作り上げる。
Ｈ（ω）の高次導関数が上記の再構築手順では必要ではないことが望ましい。なぜなら、それらはノイズの存在下では正確に計算するのが難しいからである。Ｇ（ω）がゼロの場合、Ｈ（ω）の一次導関数が非ゼロになる可能性が大変高いので、このような問題が起こる可能性は少なく、もしそうでなければ、二次導関数は非ゼロになる可能性が大変高い。
実際のスキームでは、双方向伝達関数Ｇ（ω）は、離散周波数において測定され、当該離散周波数は、Ｇ（ω）がゼロに近い導関数を合理的に正確に計算することを可能にするほどに十分にともに接近していなければならない。
ＲＦに基づく距離測定に関して、演繹的な既知の形状を有する測距信号の未知数のエコーであって、近接して間隔を置いたエコー、オーバーラップするエコー、および、ノイズの多いエコーを解決することが必要である。測距信号が狭帯域であるとすると、周波数領域では、このＲＦ現象は、多くの正弦波の和として記載（モデル化）でき、正弦波の各々は、マルチパス成分ごとにあり、パスの複素減衰と伝搬遅延を伴う。
上述の和のフーリエ変換を行うことは、時間領域におけるこのマルチパスモデルを表現する。この時間領域表現において、可変時間と可変周波数との役割を交換すると、このマルチパスモデルは、高調波信号スペクトルとなり、この高調波信号スペクトルにおいて、パスの伝搬遅延は、高調波信号に変形される。
超（高）分解能スペクトル推定法は、スペクトルの密に置かれた周波数を識別するように設計されており、複数の高調波信号（例えば、パス遅延）の個々の周波数を推定するように使用される。その結果、パス遅延は正確に推定することができる。
超分解能スペクトル推定は、ベース帯域測距信号サンプルの分散行列の固有の構造と、分散行列の固有の特性とを利用することにより、個々の周波数の、例えばパス遅延の根本的な推定に解を与える。固有の構造特性のうちの１つは、固有値を組み合わせることができ、その結果として、直交のノイズと信号の固有ベクトル（部分空間ともいう）とに分けることができるということである。別の固有の構造特性は、回転不変量信号の部分空間特性である。
部分空間分解技術（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴなど）は、観測データの推定される分散行列を、２つの直交する部分空間と、ノイズの部分空間と、信号の部分空間とに分類することに依存する。部分空間分解の方法論の背後にある理論は、観測量のノイズの部分空間上への投影は、ノイズのみからなり、観測量の信号の部分空間上への投影は、信号のみからなるというものである。
スペクトル推定方法は、信号が狭帯域であり、高調波信号の個数も知られており、すなわち、信号の部分空間のサイズを知る必要があるとする。信号の部分空間のサイズは、モデルサイズと呼ばれる。一般的に、当該サイズを詳細に知ることはできず、環境が変わると、特に屋内において、当該サイズは急速に変わり得る。任意の部分空間分解アルゴリズムを適用する際の最も困難かつ微妙な問題のうちの１つは、存在する周波数成分の個数として得ることができる信号の部分空間の大きさであり、その数は、ダイレクトパスとマルチパス反射との個数である。実世界の測定が不完全であるので、モデルサイズの推定における誤差は常に存在し、当該誤差は、回り回って周波数推定（すなわち、距離）の精度を失う結果をもたらす。
距離測定精度を改善するために、一実施形態は、部分空間分解の高分解能推定の最高水準の方法論を発展させる６つの特徴を含む。含まれるのは、遅延パス判定の曖昧さを更に減らす異なる固有の構造特性を使用することによって、個々の周波数を推定する２つ以上のアルゴリズムを組み合わせることである。
ＲｏｏｔＭｕｓｉｃは、個々の周波数を見つけ、観測量がノイズの部分空間上に投影される場合、投影のエネルギーを最小化する。Ｅｓｐｒｉｔアルゴリズムは、回転演算子から個々の周波数を判定する。更に、多くの点において、この演算は、観測量が信号の部分空間上に投影される場合、投影のエネルギーを最大化にする周波数を見つけるという点で、Ｍｕｓｉｃの共役である。
モデルサイズは、これらのアルゴリズム両方の鍵となるもので、実際には、屋内の測距において見られるような複素信号の環境において鍵となるもので、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとに最も優れた性能を提供するモデルサイズは、一般的には等しくない。理由については以下で議論する。
Ｍｕｓｉｃについては、分解の基礎要素を「信号の固有値」として識別する側で誤ること（第１種過誤）が望ましい。これは、ノイズの部分空間上に投影される信号エネルギーの量を最小化し、精度を改善する。Ｅｓｐｒｉｔについては、逆のことが正しいのだが、分解の基礎要素を「ノイズ固有値」として識別する側で誤ることが望ましい。この場合もやはり、第１種過誤である。これは、信号の部分空間上に投影されたエネルギーへのノイズの影響を最小化する。従って、Ｍｕｓｉｃのモデルサイズは、一般的に、Ｅｓｐｒｉｔのモデルサイズより幾分多少大きくなる。
第２に、複素信号の環境下では、強い反射が存在し、ダイレクトパスが、事実にはマルチパス反射のうちのいくつかよりはるかに弱いという可能性が存在するので、モデルサイズを十分な統計信頼性を以って推定するのが難しくなる状況が生じる。この問題には、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの両方の「ベース」モデルサイズを推定し、各々のベースモデルサイズによって定義されたモデルサイズのウィンドウにおいてＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとを使用して観測量データを処理することによって対処する。このことは、各測定に対して複数の測定値を生じさせる。
本実施形態の第１の特徴は、Ｆ統計値を使用することにより、モデルサイズを推定することである（上記参照）。第２の特徴は、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとのＦ統計値において異なる第１種過誤率を使用することである。これは、上述したように、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの間の第１種過誤差を導入する。第３の特徴は、ダイレクトパスを検知する可能性を最大限にするように、ベースモデルサイズとウィンドウとを使用することである。
物理的かつ電子的な環境を潜在的に急に変化するので、全ての測定は、しっかりとした回答を提供するとは限らない。これは、しっかりとした範囲推定を提供するように、複数の測定についてクラスタ分析を使用することによって対処される。本実施形態の第４の特徴は、複数の測定を使用することである。
複数の信号が存在するので、各々がＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの両方の実行からの複数のモデルサイズを使用する複数の測定に由来する複数の回答の確率分布は、マルチモーダルとなる。従来のクラスタ分析は、この用途に十分ではない。第５の特徴は、反射されたマルチパス成分のダイレクト範囲と、同等の範囲とを推定するように、マルチモーダルのクラスタ分析を展開することである。第６の特徴は、クラスタ分析（範囲および標準偏差）によって提供される範囲推定の統計の分析することと、統計的に同一であるこれらの推定を組み合わせることとである。これは更に正確な範囲推定をもたらす。
上述した方法は、広帯域幅測距信号位置探査システムで用いることもできる。
閾値法におけるｒ（ｔ）の導出について、式（２０）から始めると、以下を得る。
Figure 2022023944000143
ここで、三角関数の公式
Figure 2022023944000144
 が使われる。
ａ０を除いて、係数ａｋは、偶数Ｋに対してゼロである。この理由は、区間Ｉにおいて、ｈ（ｔ）分だけ、我々が近似させようとする関数１／ＳｉｎπΔｆｔは、Ｉの中心付近で偶数である。しかし、偶数のｋ、ｋ≠０の基底関数ＳｉｎＫπΔｆｔは、Ｉの中心付近で奇数であり、従って、Ｉにおける１／ＳｉｎπΔｆｔに直交する。従って、置き換えｋ＝２ｎ＋１を作ることができ、Ｍを奇数の正整数にする。実際には、Ｍ＝２Ｎ＋１とする。この選択は、区間Ｉにおける相当量の振動のキャンセルを提供するように、実験的に判定された。
Figure 2022023944000145
ここで、第１の和においてｋ＝Ｎ－ｎの置き換えを行い、第２の和においてＫ＝Ｎ＋ｎの置き換えを行って、
Figure 2022023944000146
 を得る。
ｓ（ｔ）からｇ（ｔ）を引くと以下になる。
Figure 2022023944000147
ここで以下のようにする。
Figure 2022023944000148
そして、（Ａ４）は以下のように書くことができる。
Figure 2022023944000149
本発明の実施形態は、従来技術の１つ以上の欠点を実質的に取り除く無線通信および他の無線ネットワークにおける測位／位置検出方法に関する。本実施形態は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセス、技術およびアルゴリズムを利用することによって、複数のタイプの無線ネットワークにおける追跡し、位置検出する機能の精度を有利に向上させる。これらの無線ネットワークは、ジグビー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＧＡＮ）と、ＷｉＦｉ、ＵＷＢといった無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）と、通常、複数のＷＬＡＮからなり、ＷｉＭａｘがその代表的な例である無線メトロポリタンエリアネットワーク（ＷＭＡＮ）と、ホワイトスペースＴＶバンドといった無線ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、通常、音声およびデータを送信するように用いられるモバイルデバイスネットワーク（ＭＤＮ）とを含む。ＭＤＮは、通常、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーション（ＧＳＭ（登録商標））およびパーソナル・コミュニケーションズ・サービス（ＰＣＳ）規格に基づいている。より最近のＭＤＮは、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格に基づいている。これらの無線ネットワークは、通常、基地局、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドセット、スマートフォン、アクチュエータ、専用のタグ、センサ、ならびに他の通信およびデータデバイス（概して、これらの全てのデバイスは、「無線ネットワークデバイス」と称する）を含むデバイスの組み合わせから構成されている。
既存の位置および測位情報ソリューションは、ＧＰＳ、ＡＧＰＳ、携帯電話中継塔三角測量やＷｉ－Ｆｉを含む複数の技術およびネットワークを用いる。この位置情報を導出するために用いられる方法のいくつかは、ＲＦ指紋、ＲＳＳＩ、およびＴＤＯＡを含む。現在のＥ９１１の要件についての条件を満たすが、既存の位置検出および測距方法は、次回のＥ９１１の要件だけでなく、ＬＢＳおよび／またはＲＴＬＳ用途の要件、特に屋内および都市環境の要件をサポートするのに必要とされる信頼性と精度とを有していない。
関連の特許文献４に記載される方法、単一の無線ネットワークまたは複数の無線ネットワークの組み合わせ内において、対象のデバイスの位置を正確に検出し、追跡する能力を大幅に向上させる。本実施形態は、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｃｅｌｌ－ＩＤを使用する無線ネットワークにより用いられる追跡および位置方法の既存の実装およびＤＬ－ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、Ｕ－ＴＤＯＡ、ＵＬ－ＴＤＯＡその他を含むＯＴＤＯＡ（ＡｒｒｉｖａｌのＴｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅを遵守した）に対する重要な改善である
セルＩＤの位置検出技術は、特定のセクタのカバレッジエリアの精度でユーザ（ＵＥ－ユーザ機器）の位置を推定することができる。従って、達成可能な精度は、スキームおよびアンテナのビーム幅をセクタ化するセル（基地局）に依存する。精度を向上させるために、強化セルＩＤ技術は、ｅＮＢからＲＴＴ（ｒｏｕｎｄ ｔｒｉｐ ｔｉｍｅ；往復時間）の測定（測定値）を追加する。注記：ここで、ＲＴＴは、ダウンリンクＤＰＣＨ（専用物理チャネル（ＤＰＤＣＨ／ＤＰＣＣＨ：専用物理データチャネル／専用物理制御チャネル））のフレームの送信と、対応するアップリンク物理フレームの開始との差を構成する。この例では、上述したフレームが測距信号として作用する。この信号がｅＮＢからＵＥへ伝播する時間の長さの情報に基づいて、ｅＮＢからの距離を計算することができる（図１０参照）。
測定到達時間差法（ＯＴＤＯＡ）技術では、隣接する基地局（ｅＮＢ）から来る信号の到達時間を計算する。３つの基地局からの信号が受信されると、ＵＥの位置がハンドセット（ＵＥに基づく方法）、またはネットワーク（ＮＴに基づく、ＵＥ支援法）において推定することができる。測定された信号は、ＣＰＩＣＨ（ＣＯＭＭＯＮ ＰＩＬＯＴ ＣＨＡＮＮＥＬ；共通パイロットチャネル）である。信号の伝搬時間は、局所的に生成されたレプリカと相関している。相関のピークは、測定された信号の観察された伝搬時間を示す。２つの基地局間の到達時間差の値が双曲線を決定する。少なくとも３つの基準点が２つの双曲線を定義するために必要とされる。ＵＥの位置は、これら２つの双曲線の交点にある（図１１参照）。
アイドル期間ダウンリンク（ＩＤＬＥ ＰＥＲＩＯＤ ＤＯＷＮＬＩＮＫ：ＩＰＤＬ）は、さらなるＯＴＤＯＡの強化である。ＯＴＤＯＡ－ＩＰＤＬ技術は、通常のＯＴＤＯＡと同一の測定に基づいている。時間測定はアイドル期間中に行われるが、このアイドル期間中、サービングｅＮＢは、自身の送信を停止し、このセルのカバレッジ内のＵＥが離れた基地局からやって来るパイロットを聞く（ＨＥＡＲ）ことを可能にする。サービングｅＮＢは、連続またはバーストモードでアイドル期間を提供する。連続モードでは、１つのアイドル期間が、全てのダウンリンク物理フレーム（１０ＭＳ）に挿入される。バーストモードでは、アイドル期間は、擬似ランダムな方法で生ずる。時間整合ＩＰＤＬ（ＴＩＭＥ ＡＬＩＧＮＥＤ ＩＰＤＬ：ＴＡ－ＩＰＤＬ）を介してさらなる向上が得られる。時間整合は、共通のアイドル期間を作成する。この共通のアイドル期間中、各基地局は、自身の送信を中止するか、または共通パイロットを送信する。パイロット信号の測定が、アイドル期間中に行われる。ＤＬ ＯＴＤＯＡ－ＩＰＤＬ方法を更に強化し得る他のいくつかの技術があるが、例えば、蓄積仮想ブランキング（ＣＵＭＵＬＡＴＩＶＥ ＶＩＲＴＵＡＬ ＢＬＡＮＫＩＮＧ）、ＵＴＤＯＡ（アップリンクＴＤＯＡ）等がある。全てのこれらの技術は、他の（非サービング）ｅＮＢを聞く能力を向上させる。
ＯＴＤＯＡに基づく技術の１つの重大な欠点は、この方法を実行可能にするためには、基地局のタイミング関係が既知であるか、または測定（同期）される必要がある。同期されていないＵＭＴＳネットワークに対して、３ＧＰＰ規格は、このタイミングがどのように回復され得るかの提案を提供する。しかしながら、ネットワーク事業者は、このような解決法を実施していない。その結果、ＣＰＩＣＨ信号測定の代わりにＲＴＴ測定を使用する変形例が提唱された（John Carlsonらによる特許文献６を参照）。
上述した全ての方法／技術は、地上波信号の到達時間の測定および／または到達時間の差の測定（ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨ等）に基づいている。このような測定の問題は、これらがマルチパスによってひどく影響を受けるということである。そして、これは、上述の方法／技術、位置検出／追跡の精度を著しく低下させる（非特許文献７参照）。
１つのマルチパス緩和技術は、余剰のｅＮＢまたは無線基地局（ＲＢＳ）からの検出（検出値）／測定（測定値）を用いる。最小数は３であるが、マルチパス緩和のため、必要なＲＢＳの個数は、少なくとも６から８である（特許文献７を参照）。しかしながら、ＵＥがこの多くのｅＮＢから聞く可能性は、３つのｅＮＢからよりもはるかに低い。これはなぜなら、ＲＢＳ（ｅＮＢ）が多いと、いくつかのＲＢＳ（ｅＮＢ）は、ＵＥからはるか遠くに存在し、これらのＲＢＳ（ｅＮＢ）からの受信信号はＵＥ受信機の感度レベルを下回っているか、または受信信号はＳＮが低いかもしれないからである。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合には、様々な遅延時間を有するＲＦ信号の複数のコピーが、ＤＬＯＳ（直線見通し線）信号に重畳される。ＣＰＩＣＨと、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨと、ＲＴＴの測定を含む様々なセルＩＤおよびＯＴＤＯＡ方法／技術において用いられる他の信号とは、帯域幅が制限されているので、ＤＬＯＳ信号と受信信号とは、適切なマルチパス処理／緩和なしには区別することができない。このマルチパス処理なしでは、これらの反射信号は、ＲＴＴの測定を含む推定到達時間差（ＤＴＯＡ）値および到達時間（ＴＯＡ）において誤差を誘発する。
例えば、３Ｇ ＴＳ ２５．５１５ ｖ．３．０．０（１９９－１０）標準は、ＲＴＴを「ダウンリンクＤＰＣＨフレーム（信号）の送信と、ＵＥから対応するアップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨフレーム（信号）の開始（第一の重要なパス（パス））の受信との差」として定義する。この規格は、何がこの「第一の重要なパス」を構成するかを定義していない。この規格は続けて、「第一の重要なパスの定義は、さらなる詳細が必要である」と言及している。例えば、重いマルチパス環境では、第一の重要なパスであるＤＬＯＳ信号が１つ以上の反射信号と比較してひどく減衰（１０ｄＢ～２０ｄＢ）されることがよく生じる。第１の重要なパスが信号強度を測定することによって判定されるのであれば、第一の重要なパスは、ＤＬＯＳ信号ではなく、反射信号のうちの１つであり得る。これにより、結果的に、誤ったＴＯＡ／ＤＴＯＡ／ＲＴＴの測定と位置検出精度の損失ということになる。
先の無線ネットワークの世代では、位置特性精度はまた、位置検出方法－ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨおよびその他の信号によって用いられるフレーム（信号）の低サンプリングレートによっても影響を受けた。現在の第３世代およびそれ以降の無線ネットワークの世代では、それよりはるかに高いサンプリングレートを有する。その結果、これらのネットワークでは、位置検出精度への実際の影響は、地上波ＲＦ伝搬現象（マルチパス）からのものである。
本実施形態は、基準信号および／またはパイロット信号、および／または同期信号を用いる全ての無線ネットワークにおいて使用することができ、単方向、半二重化および全二重化の動作モードを含む。例えば、本実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生を用いる無線ネットワークで動作する。従って、本実施形態はＬＴＥネットワークで動作する。
本実施形態はまた、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、ホワイトスペースを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。基準信号および／またはパイロット信号、および／または同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、同時係属出願第１２／５０２８０９号に記載されるような以下のタイプの代替の変調態様のうちの１つ以上を用い得る。１）フレームの一部が、関連の特許文献４に記載されるような測距信号／測距信号要素に専用である；２）測距信号要素（関連の特許文献４）が、送信／受信信号のフレームに埋め込まれている；３）測距信号要素（関連の特許文献４）が、データとともに埋め込まれている。
これらの代替の実施形態は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムを用いており、単方向、半二重化、および全二重化の全ての動作モードにおいて使用することができる。
また、複数の無線ネットワークは、同時に、好適なおよび／または代替の実施形態を利用することもあり得る。例としては、スマートフォンは、同時に複数のネットワーク上で動作する能力を有するように、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ、ＧＳＭ（登録商標）およびＬＴＥの機能を有することができる。アプリケーションの要求および／またはネットワークの可用性に依存して、異なる無線ネットワークが測位／位置検出情報を提供するように利用され得る。
提案される実施形態の方法およびシステムは、無線ネットワークの基準／パイロットおよび／または同期信号を活用する。更に、基準／パイロット信号／同期信号の測定は、ＲＴＴ（往復時間）の測定、またはシステムタイミングと組み合わせ得る。一実施形態によれば、ＲＦに基づく追跡および位置検出は、３ＧＰＰ ＬＴＥセルラネットワーク上で実施されるが、例えば、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、ＬＴＥ、センサネットワーク等、様々な信号技術を用いる他の無線ネットワーク上で実施することもできる。例示的実施形態および上述の代替の実施形態の双方は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和方法／技術およびアルゴリズムを用いる。提案されるシステムは、ソフトウェアが実装されたデジタル信号処理を使用することができる。
本実施形態のシステムは、ユーザ機器（ＵＥ）、例えば、携帯電話またはスマートフォンのハードウェア／ソフトウェア、ならびに基地局（ｅＮＢ）／強化基地局（ｅＮＢ）のハードウェア／ソフトウェアを活用する。基地局は、一般的にフィーダによってアンテナに接続されたキャビンやキャビネット内の送信機と受信機とからなる。これらの基地局は、マイクロセル、ピコセル、マクロセル、アンブレラセル、携帯電話中継塔、ルータ、およびフェムトセルを含む。その結果、ＵＥデバイスおよびシステム全体にほとんど、または全く追加費用がかからない。同時に、位置検出精度が著しく向上する。
向上した精度は、本実施形態および関連の特許文献４によって提供されるマルチパス緩和によるものである。本実施形態（複数）は、マルチパス緩和アルゴリズム、ネットワークの基準／パイロットおよび／または同期信号、ならびにネットワークＮ（ｅＮＢ）を使用する。これらの実施形態は、ＲＴＴ（往復時間）の測定で補完され得る。マルチパス緩和アルゴリズムは、ＵＥおよび／または基地局（ｅＮＢ）は、あるいはＵＥとｅＮＢとの両方に実装される。
本実施形態は、１つ以上の反射信号と比較してＤＬＯＳ信号が著しく減衰される（１０ｄＢ～２０ｄＢ以下）場合であっても、ＤＬＯＳ信号と反射信号とを分離することができるマルチパス緩和プロセッサ／アルゴリズムを有利に使用する（関連の特許文献４参照）。従って、本実施形態は、測距信号の推定ＤＬＯＳ飛行時間における誤差、およびその結果として、ＴＯＡ、ＲＴＴおよびＤＯＴＡの測定における誤差を著しく低減する。提案されるマルチパス緩和およびＤＬＯＳ差別化（認識）方法は、全てのＲＦ帯および無線システム／ネットワーク上で使用することができる。そして、当該方法は、ＤＳＳ（直接スペクトラム拡散）およびＦＨ（周波数ホッピング）といったスペクトル拡散技術を含む様々な変調／復調技術をサポートすることができる。
また、ノイズ低減方法（複数）は、方法の精度を更に向上させるように適用することができる。これらのノイズ低減方法は、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技術等を含むことができるが、これらに限定されない。残りのマルチパス干渉誤差は、例えば最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、最小分散推定（カルマンフィルタ）等といった後処理技術を適用することによって更に低減することができる。
本実施形態では、マルチパス緩和プロセッサおよびマルチパス緩和技術／アルゴリズムは、ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨ、他の信号および／またはフレームを変更しない。本実施形態は、チャネル応答／推定を取得するように使用される無線ネットワークの基準、パイロットおよび／または同期信号を活用する。本発明は、ＵＥおよび／またはｅＮＢによって生成されたチャネル推定の統計を使用する（Iwamatsuらによる特許文献８を参照）。
ＬＴＥネットワークは、全てのダウンリンクおよびアップリンクサブフレームで送信される特定の（非データ）基準／パイロットおよび／または同期信号（既知信号）を用いており、セルの帯域幅全体にわたり得る。以下、説明を簡単にするために、基準／パイロットおよび同期信号を、基準信号と称する。ＬＴＥの基準信号の一例が、図９にある（これらの信号は、ＬＴＥのリソース要素間に散在している）。図２から、基準信号（シンボル）は、６つの副搬送波ごとに送信される。更に、基準信号（シンボル）は、時間および周波数の両方において交互に配置される。全部で、基準信号は、３つの副搬送波ごとにカバーする。
これらの基準信号は、ＵＥによる初期セル検索、ダウンリンクの信号強度測定、スケジューリング、ハンドオーバ等において使用される。基準信号に含まれるのは、チャネル推定（応答判定）のためのＵＥ固有の基準信号であり、コヒーレントな復調を行うために用いられる。ＵＥ固有の基準信号に加えて、他の基準信号もまたチャネル推定のために用いられ得る（Chenらによる特許文献９を参照）。
ＬＴＥは、ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）変調（技術）を用いる。ＬＴＥにおいては、マルチパスに起因するＩＳＩ（シンボル間干渉）は、各ＯＦＤＭシンボルの先頭にサイクリックプレフィックス（ＣＰ）を挿入することによって処理される。前のＯＦＤＭシンボルの遅延した反射信号が次のＯＦＤＭシンボルに到達する前に消えてしまうように、ＣＰは十分な遅延を提供する
ＯＦＤＭシンボルは、非常に緊密な間隔の複数の副搬送波からなる。ＯＦＤＭシンボル内では、（マルチパスに起因する）現在のシンボルのコピーであって、時間が互い違いにされたコピーが、キャリア間干渉（ＩＣＩ）をもたらす。ＬＴＥにおいては、マルチパスチャネル応答を判定し、受信機においてチャネル応答を補正することによって、ＩＣＩが処理（緩和）される。
ＬＴＥにおいては、マルチパスチャネル応答（推定）は、受信機において、基準シンボルを有する副搬送波から計算される。残りの副搬送波のチャネル応答を推定するために補間が用いられる。チャネル応答は、チャネルの振幅および位相の形をとって計算（推定）される。チャネル応答が、（既知の基準信号の周期的な送信によって）判定されると、マルチパスに起因するチャネルの歪みが副搬送波単位で振幅および位相シフトを適用することによって緩和される（非特許文献８を参照）。
ＬＴＥのマルチパス緩和は、（サイクリックプレフィックスを挿入することによって）ＩＳＩおよびＩＣＩを除去するように設計されているが、反射信号からＤＬＯＳ信号を分離するようには設計されていない。例えば、現在のシンボルのコピーであって、時間が互い違いされたコピーは、変調された各副搬送波信号を時間において拡散し、これによりＩＣＩを引き起こす。上述のＬＴＥ技術を使用してマルチパスチャネル応答を修正することは、変調された副搬送波信号を時間方向に縮小するが、このタイプの修正は、（ＯＦＤＭシンボル内の）結果として得られる変調された搬送波信号がＤＬＯＳ信号であることを保証するものではない。ＤＬＯＳの変調された副搬送波信号が、遅延された反射信号と比較して著しく減衰される場合には、結果として得られる出力信号は、遅延された反射信号であり、ＤＬＯＳ信号は失われる。
ＬＴＥに準拠した受信機では、さらなる信号処理は、ＤＦＴ（ディジタルフーリエ変換）を含む。ＤＦＴ技術は、信号および／またはチャネル帯域幅に反比例する時間以上の時間分だけ遅延された信号のコピーのみを解消（除去）できることがよく知られている。この方法の精度は、効率的なデータ転送に十分であり得るが、重いマルチパス環境における正確な距離測定には十分に正確ではないかもしれない。例えば、３０メートルの精度を実現するために、信号および受信機のチャネル帯域幅は、１０ＭＨｚ（１／１０ＭＨｚ＝１００ｎｓ）以上でなければならない。より良い精度のためには、信号および受信機のチャネル帯域幅は、より広く、３メートルで１００ＭＨｚでなければならない。
しかしながら、ＣＰＩＣＨと、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨと、ＲＴＴの測定を含む様々なセルＩＤおよびＯＴＤＯＡ方法／技術に用いられるその他の信号と、ＬＥＴの受信機の信号の副搬送波とは、１０ＭＨｚより著しく狭い帯域幅を有する。その結果、（ＬＴＥにおいて）現在用いられている方法／技術は、１００メートル範囲の位置検出誤差を生じる。
上述の制限を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定手法の実施とマルチモーダルクラスタ分析との一意の組み合わせを使用する。この分析と、関連の特許文献４に記載される関連するマルチパス緩和方法／技術およびアルゴリズムとは、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを高信頼かつ正確に分離することを可能にする。
ＬＴＥにおいて使用される方法／技術と比較すると、重いマルチパス環境においては、この方法／技法およびアルゴリズム（関連の特許文献４）は、他のマルチパス（ＭＰ）パスからＤＬＯＳパスを高信頼かつ正確に分離することにより、距離測定において２０倍～５０倍の精度向上をもたらす。
関連の特許文献４に記載される方法／技術およびアルゴリズムは、測距信号の複素振幅の推定を必要とする。従って、チャネル推定（応答判定）に使用されるＬＴＥの基準信号ならびに他の基準信号（パイロットおよび／または同期信号を含む）はまた、関連の特許文献４に記載される方法／技術およびアルゴリズムにおける測距信号として解釈することもできる。このケースでは、測距信号の複素振幅は、振幅および位相の形をとってＬＴＥの受信機によって計算（推定）されるチャネル応答である。言い換えれば、ＬＴＥ受信機によって計算（推定）されるチャネル応答の統計は、関連の特許文献４に記載される方法／技術およびアルゴリズムによって必要とされる複素振幅の情報を提供することができる。
マルチパスが存在しない理想的な開けた空間のＲＦ伝搬環境では、受信信号（測距信号）の位相変化、例えばチャネル応答位相は、信号の周波数（直線）に正比例し、このような環境におけるＲＦ信号の飛行時間（伝搬遅延）は、周波数依存性に対する位相の一次導関数を計算することによって、位相ＶＳ周波数依存性から直接計算することができる。この結果、伝搬遅延は一定となる。
この理想的な環境では、最初（または任意）の周波数の絶対位相値は、重要ではない。なぜなら、導関数は絶対位相値の影響を受けないからである。
重いマルチパス環境では、受信信号の位相変化ＶＳ周波数は、複雑な曲線（非直線）であり、一次導関数は、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを正確に分離するために使用することができる情報を提供しない。これが、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムを用いる理由である。
ある無線ネットワーク／システムにおいて実現される位相および周波数同期（位相コヒーレンス）が非常に良い場合には、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムは、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを正確に分離し、このＤＬＯＳパスの長さ（飛行時間）を判定する。
この位相コヒーレントネットワーク／システムにおいては、追加の測定は必要ない。言い換えれば、単方向の測距（単方向測距）を実現することができる。
しかしながら、ある無線ネットワーク／システムにおいて実現される同期（位相コヒーレンス）の程度が十分に正確ではない場合には、重いマルチパス環境において、受信信号の位相、および振幅変化ＶＳ周波数が、２つ以上の異なる場所（距離）で実施された測定と非常に似ているかもしれない。この現象は、受信信号のＤＬＯＳ距離（飛行時間）の判定における曖昧さにつながり得る。
この曖昧さを解決するために、少なくとも１つの周波数の実際（絶対）位相値を知ることが必要である
しかしながら、ＬＴＥ受信機によって計算される振幅、および位相ＶＳ周波数依存性は、実際の位相値を含まない。なぜなら、全ての振幅および位相値は、ダウンリンク／アップリンク基準信号、例えば、互いに相対する信号から計算される。従って、ＬＴＥ受信機によって計算（推定）されるチャネル応答の振幅および位相は、少なくとも１つの周波数（搬送波周波数）における実際の位相値を必要とする。
ＬＴＥにおいて、この実際の位相値は、１つ以上のＲＴＴの測定、ＴＯＡの測定、または、１つ以上の受信された基準信号のタイムスタンプから判定することができる。ただし、１）ｅＮＢによってこれらの信号を送信するこれらのタイムスタンプもまた、受信機において既知（その逆も然り）；２）受信機およびｅＮＢのクロックは、時間的によく同期されており；および／または３）マルチラテレーション技術を使用することを条件とする。
上述の方法の全ては、１つ以上の基準信号の飛行時間値を提供する。これらの基準信号の飛行時間値および周波数から、１つ以上の周波数における実際の位相値を計算することができる。
本実施形態は、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムと、１）ＬＴＥのＵＥおよび／またはｅＮＢの受信機によって計算される振幅、および位相ＶＳ周波数依存性とを組み合わせることによって、または、２）ＬＴＥのＵＥおよび／またはｅＮＢの受信機によって計算される振幅、および位相ＶＳ周波数依存性と、ＲＴＴおよび／またはＴＯＡを介して取得された１つ以上の周波数の実際の位相値との組み合わせと組み合わせることによって、および／またはタイムスタンプの測定と組み合わせることによって重いマルチパス環境における高精度なＤＬＯＳ距離の判定／位置検出を実現する。
これらのケースでは、実際の位相値は、マルチパスの影響を受ける。しかしながら、これは、関連の特許文献４に記載される方法／技術およびアルゴリズムの性能に影響を与えない。
ＤＬ－ＯＴＤＯＡ、Ｕ－ＴＤＯＡ、ＵＬ－ＴＤＯＡ等を含むＬＴＥのＲＴＴ／ＴＯＡ／ＴＤＯＡ／ＯＴＤＯＡにおいては、５メートルの分解能で測定を行うことができる。ＲＴＴの測定は、専用接続中に実行される。従って、ＵＥがハンドオーバ状態かつＵＥが定期的に測定を収集し、ＵＥに折り返し報告する場合に、複数の同時測定が可能である。ここでは、ＤＰＣＨフレームがＵＥと、異なるネットワーク（基地局）との間で交換される。ＲＴＴと同様に、ＴＯＡの測定は、信号の飛行時間（伝搬遅延）を提供するが、ＴＯＡの測定は、同時に行うことはできない（非特許文献７）。
平面上でＵＥを位置検出するためには、少なくとも３つのｅＮＢから／へのＤＬＯＳ距離が判定されなければならない。三次元空間においてＵＥを位置検出するためには、４つのｅＮＢから／への最小４つのＤＬＯＳ距離が判定されなければならない（少なくとも１つのｅＮＢが同一平面上にないと仮定する）。
ＵＥ測位方法の一実施例が図１に示される。
同期が非常に良い場合には、ＲＴＴの測定は必要ではない。
同期化の度合いが十分に正確でない場合には、ＯＴＤＯＡと、セルＩＤ＋ＲＴＴと、例えばＡＯＡ（到来角）およびＡＯＡと他の方法との組み合わせといった他の方法といった方法が、ＵＥを位置検出するために使用することができる
セルＩＤ＋のＲＴＴ追跡－位置検出方法の精度は、マルチパス（ＲＴＴの測定値とｅＮＢ（基地局）のアンテナビーム幅との影響を受ける。基地局のアンテナビーム幅は３３度と６５度との間である。これらの広いビーム幅は、都市部において５０～１０メートルの位置検出誤差という結果をもたらす（非特許文献７）。重いマルチパス環境において、現在のＬＴＥのＲＴＴ距離測定の平均誤差は約１００メートルであることを考慮すると、ＬＴＥセルＩＤ＋ＲＴＴ方法によって現在用いられている全体の予想平均位置検出誤差は、約１５０メートルである。
実施形態のうちの１つは、ＡＯＡ方法に基づくＵＥの位置検出である。ここでは、ＵＥからの１つ以上の基準信号がＵＥを位置検出するように用いられる。これは、ＤＬＯＳのＡＯＡを判定するためにＡＯＡ判定デバイスの位置検出を伴う。このデバイスは、基地局と一緒に用いられるか、および／または、当該基地局の場所（位置）から独立した別の１つ以上の場所（位置）に備え付けることができる。これらの位置の座標は、知られているものと思われる。ＵＥ側に変更の必要はない。
このデバイスは、小型アンテナアレイを含み、関連の特許文献４に記載されるのと同一のマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムの変形に基づいている。この１つの考えられ得る実施形態は、ＵＥユニットからのＤＬＯＳ ＲＦエネルギーのＡＯＡを正確に判定する（非常に狭いビーム幅）というという利点を有する。
他の１つの選択肢においては、この追加されたデバイスは、受信デバイスでしかない。その結果、その大きさ／重量およびコストが非常に低い。
正確なＤＬＯＳ距離の測定が得られる実施形態と、正確なＤＬＯＳのＡＯＡ判定を行うことができる実施形態とを組み合わせることにより、セルＩＤ＋ＲＴＴの追跡位置検出方法の精度を大幅に、１０倍以上向上させる。このアプローチの別の利点は、ＵＥの位置が１つの中継塔を用いていつでも判定することができる（ＵＥをソフトハンドオーバモードにすることを必要としない）ことである。正確な位置修正が１つの中継塔を用いて得ることができるので、複数のセル中継塔を同期させる必要はない。ＤＬＯＳのＡＯＡを判定する別の選択肢は、既存のｅＮＢのアンテナアレイとｅＮＢ機器とを使用することである。この選択肢は、強化セルＩＤ＋ＲＴＴ方法の実施のコストを更に下げ得る。しかしながら、ｅＮＢアンテナは、位置検出用途用に設計されていないので、測位精度が低下することがある。また、ネットワーク事業者は、基地局（ソフトウェア／ハードウェア）における必要な変更を実施したがらないかもしれない。
ＬＴＥ（Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical channels and modulation; 3GPP TS 36.211 Release 9 technical Specification）では、測位基準信号（ＰＲＳ）が追加された。これらの信号は、ＤＬ－ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）の測位のためにＵＥによって使用される。また、このＲＥＬＥＡＳＥ９では、ｅＮＢを同期させることが必要である。このようにして、ＯＴＤＯＡ方法の最後の障害をクリアする（上記の段落０２５８参照）。ＰＲＳは、複数のｅＮＢのＵＥにおけるＵＥ可聴性を向上させる。注記：Ｒｅｌｅａｓｅ９は、ｅＮＢの同期精度を明記していない（いくつかの提案：１００ｎｓ）。
Ｕ－ＴＤＯＡ／ＵＬ－ＴＤＯＡは、研究段階であり、２０１１年に標準化される。
ＤＬ－ＯＴＤＯＡ方法（Ｒｅｌｅａｓｅ９）は、特許文献２（Chenらによる「Method and Apparatus for UE positioning in LTE networks」）に詳述されている。Ｒｅｌｅａｓｅ９のＤＬ－ＯＴＤＯＡは、マルチパスの影響を受ける。いくつかのマルチパス緩和は、増加したＰＲＳ信号帯域幅を介して実現することができる。しかしながら、このトレードオフにより、スケジューリングの複雑さが増し、ＵＥの位置を修正する間の時間を長くなる。更に、例えば、動作帯域幅が１０ＭＨｚと限られているネットワークでは、可能な限りの最高の精度は１００メートルである（ＣＨＥＮによる表１参照）。
上記の数字は、可能な限り最高のケースである。他のケースにおいて、特に反射信号強度と比較してＤＬＯＳ信号強度が著しく低い（１０～２０ｄＢ）場合には、上述の位置検出／測距誤差が著しく大きい（２倍～４倍）という結果になる。
本明細書に記載される実施形態は、「背景技術」において記載されるChenらのＲｅｌｅａｓｅ９のＤＬ－ＯＴＤＯＡ方法およびＵＬ－ＰＲＳ方法によって実現される性能の測距／位置検出の精度を、ある信号帯域幅に対して５０倍にまで向上させることが可能である。従って、ここに記載される方法の実施形態をＲｅｌｅａｓｅ９のＰＲＳ処理に適用することにより、全ての可能なケースの９５%において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。また、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを低減させる。
本明細書に記載される実施形態を用いることにより、ＯＴＤＯＡ方法のさらなる改善が可能である。例えば、サービングセルへの測距は、他のサービングセル信号から判定することができ、これにより、隣接するセルの可聴性を向上させ、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを低減する。
本実施形態はまた、ChenらからのＵ－ＴＤＯＡ方法およびＵＬ－ＴＤＯＡ方法の精度を５０倍にまで向上させることができる（「背景技術」に記載）。実施形態をChenのＵＬ－ＴＤＯＡの変形に適用することにより、全ての可能なケースの９５%において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。更に、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを更に低減させる。
また、本実施形態を用いることにより、ChenのＵＬ－ＴＤＯＡ方法の精度を５０倍にまで向上させることができる。従って、本実施形態をChenのＵ－ＴＤＯＡの変形に適用することにより、全ての可能なケースの９５%において３メートル以下に位置検出誤差を低減する。更に、この精度利得は、スケジューリングの複雑さと、ＵＥの位置を修正する間の時間とを更に低減させる。
上述のＤＬ－ＴＤＯＡ方法およびＵ－ＴＤＯＡ／ＵＬ－ＴＤＯＡ方法は、単方向測定（測距）に依存する。本実施形態および実質的に他の全ての測距技術は、単方向測距の処理において使用されるＰＲＳおよび／または他の信号の周波数および位相がコヒーレントであることを必要とする。ＬＴＥのようなＯＦＤＭに基づくシステムでは、周波数がコヒーレントである。しかしながら、ＵＥユニットおよびｅＮＢは、ＵＴＣといった共通ソースによって、２～３ナノ秒に位相および時間が同期されていない、例えば、ランダム位相加算器が存在する。
測距精度への位相コヒーレンスの影響を回避するために、マルチプロセッサの実施形態は、測距信号間、例えば基準信号間、個々の成分（副搬送波）間の位相差を計算する。これにより、ランダム位相項加算器が必要なくなる。
Chenらの考察において上記で特定されるように、ここに記載される実施形態を適用することは、Chenらによって実現される性能と比較して、屋内環境において大幅な精度向上をもたらす。例えば、Chenらによれば、ＤＬ－ＯＴＤＯＡおよび／またはＵ－ＴＤＯＡ／ＵＬ－ＴＤＯＡは、主に屋外環境のためのものであり、屋内（建物、キャンパス等）では、ＤＬ－ＯＴＤＯＡおよびＵ－ＴＤＯＡ技術はうまく機能しないかもしれない。いくつかの理由として、屋内で一般的に用いられる分散アンテナシステム（ＤＡＳ）を含むことに言及している（Chen、#１６１～１６４参照）。ここで、各アンテナは、一意のＩＤを有していない。
下記の実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生を用いる無線ネットワーク、ならびに基準／パイロット／およびまたは同期信号を用いる無線ネットワークで動作する。従って、以下記の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、当該実施形態はまた、基準／パイロット／および／または同期信号の有無にかかわらず、他のタイプの変調を含む他の無線システムおよび他の無線ネットワークにも適用することができる。
ここに記載されるアプローチは、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、ホワイトスペースを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。基準／パイロットおよび／または同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、関連の特許文献４に記載されるような以下のタイプの１つ以上の代替の変調態様を用い得る：１）フレームの一部が測距信号／測距信号要素専用である；２）測距信号要素は、送信／受信信号フレームに埋め込まれている；３）測距信号要素は、データとともに埋め込まれている。
ここに記載されるマルチパス緩和の範囲推定アルゴリズムの実施形態（特許文献１０および特許文献１１にも記載）は、マルチパスの反射ならびに信号の直線パス（ＤＬＯＳ）からなる集合（ＥＮＳＥＭＢＬＥ）の測距の推定を提供することによって動作する。
ＬＴＥのＤＡＳシステムは、移動受信機（ＵＥ）に、様々な時間オフセットで見られる同一の信号の複数のコピーを生成する。遅延は、アンテナと移動受信機との間の幾何学的関係を一意に判定するように使用される。受信機から見た信号は、マルチパス環境で見られる信号と似ているが、主要な「マルチパス」成分が、複数のＤＡＳアンテナからのオフセット信号の合計から生じたものを除く。
受信機から見た信号の集合は、実施形態が利用するように設計された信号の集合のタイプと同じであるが、この場合、主要なマルチパス成分は、従来のマルチパスではないことを除く。本マルチパス緩和プロセッサ（アルゴリズム）は、ＤＬＯＳおよび各パス、例えば反射の減衰や伝搬遅延を判定することができる（式１～式３とそれと関連する記載参照）。分散ＲＦチャネル（環境）のせいでマルチパスが存在し得る一方、この信号の集合における主要なマルチパス成分は、複数のアンテナからの送信に関連している。本マルチパスアルゴリズムの実施形態は、これらのマルチパス成分を推定することができ、ＤＡＳアンテナから受信機への範囲を分離し、位置検出プロセッサ（ソフトウェアで実装）に範囲データを提供する。アンテナの配置に応じて、この解決法は、ＸおよびＹと、Ｘ、ＹおよびＺとの双方の位置座標を提供することができる。
その結果、本実施形態は、ハードウェアおよび／または新たなネットワーク信号の追加を必要としない。更に、１）マルチパスを緩和することによって、２）アクティブＤＡＳの場合には、測位誤差の下限を、例えば約５０メートルから約３メートルに下げるといったように、大幅に下げることができることによって、測位精度を大幅に向上させることができる。
なお、ＤＡＳの各アンテナの位置（場所）が既知であるとする。各アンテナの（または他のアンテナに相対する）信号伝搬遅延もまた、判定され（知られ）なければならない。
アクティブＤＡＳシステムでは、既知信号が往復送信され、この往復時間が測定されるループバック技術を使用して、信号伝搬遅延が自動的に判定され得る。このループバック技術はまた、温度、時間等を用いて信号伝搬遅延の変化（ドリフト）を排除する。
複数のマクロセルおよび関連のアンテナを使用して、ピコセルおよびマイクロセルは、追加の基準点を提供することによって、解決を更に高める。複数のアンテナからの複数のコピーの信号の集合における個々の範囲推定である上述の実施形態は、次の２つのやり方で信号送信構造を変更することによって更に改善することができる。第一のやり方は、各アンテナからの送信の時間多重化である。第２のアプローチは、各々のアンテナの周波数多重化である。双方の改善である時間多重化および周波数多重化を同時に使用することは、システムの測距および位置検出精度を更に向上させる。別のアプローチは、各アンテナに伝播遅延を追加することである。追加の遅延に起因するマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないように、遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）において遅延拡散を超えるのに十分大きいが、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）の長さよりも小さくなるように選択される。
各アンテナに一意のＩＤまたは一意の識別子を追加することは、結果として得られる解決の効率を向上させる。例えば、プロセッサが各アンテナからの信号から全ての範囲を推定する必要性を排除する。
ＬＴＥのダウンリンクを利用する一実施形態では、パイロットおよび／または同期信号の副搬送波を含む１つ以上の基準信号の副搬送波が、副搬送波の位相および振幅を判定するように用いられる。副搬送波の位相および振幅は、次に、マルチパスプロセッサに適用され、マルチラテレーションと位置整合アルゴリズムとを使用して、マルチパス干渉を低減し、範囲に基づく位置観測量と位置推定とを生成することにより、ワイルドポイントを編集する。
別の実施形態は、ＬＴＥのアップリンクがまた基準副搬送波を含む基準信号をモバイルデバイスから基地局に送達するという事実を利用する。実際には、周波数帯域をアップリングデバイスに割り当てるようにネットワークによって用いられる完全なサウンディングモードから、アップリンク信号等の変調を補助するためにチャネルインパルス応答を生成するように基準搬送波が用いられるモードへの基準搬送波を含む１つより多いモードが存在する。また、Ｒｅｌｅａｓｅ９に追加されたＤＬ ＰＲＳと同様に、追加のＵＬ基準信号は、次回および将来の標準Ｒｅｌｅａｓｅに追加されるかもしれない。この実施形態では、アップリンク信号は、同一の範囲を用いて複数の基地ユニット（ｅＮＢ）によって位相に処理され、マルチパス緩和処理により、範囲に関連した観測量を生成する。この実施形態では、位置整合アルゴリズムが、マルチラテレーションアルゴリズムによって確立されるように使用されることにより、ワイルドポイントの観測量を編集し、位置推定を生成する。
更に別の実施形態は、ＬＴＥのダウンリンクおよびＬＴＥアップリンクの両方の副搬送波であって、関連する１つ以上基準（パイロットおよび／または同期を含む）副搬送波が収集され、範囲から位相へのマッピングが適用され、マルチパス緩和が適用され、範囲に関連した観測量が推定される。それから、マルチラテレーションアルゴリズムおよび位置整合アルゴリズムを使用して、位置検出のためにより堅牢な観測量のセットを提供するように、これらのデータは融合される。この利点は、ダウンリンクとアップリンクの２つの異なる周波数帯が存在するために精度が向上する結果となる冗長性であり、またはＴＤＤ（時分割二重化）の場合には、システムコヒーレンスが向上する。
複数のアンテナがマイクロセルから同一のダウンリンク信号を送信するＤＡＳ（分散アンテナシステム）環境では、位置整合アルゴリズムが拡張されることにより、基準信号（パイロットおよび／または同期を含む）の副搬送波からマルチパス処理によって生成された観測量からＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）の範囲からの位置推定を取得する
ＤＡＳシステム（環境）では、個々のアンテナからの信号パスが高精度で解決できる場合にのみ、正確な位置推定を取得することが可能である。ここで、パス誤差は、アンテナ間の距離のほんの一部である（１０メートル以下の精度）。全ての既存の技術／方法が重いマルチパス環境（複数のＤＡＳアンテナからの信号は、重いマルチパスを誘発したように見える）においては、このような精度を提供することができないので、既存の技術／方法は、上述の位置整合アルゴリズムの拡張を利用し、ＤＡＳ環境においてこの位置検出方法／技術を利用することができない。
関連の特許文献４に記載される物体の識別し、位置検出をするＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋマルチパス緩和方法およびシステムは、ＬＴＥのダウンリンク、アップリンクおよび／またはその両方（ダウンリンクおよびアップリンク）の１つ以上の基準信号の副搬送波を利用して、範囲から信号位相へのマッピングに適用され、マルチパス干渉緩和に適用され、範囲に関連した位置観測量を生成する処理に適用され、マルチラテレーションと位置整合性とを用いることにより位置推定を生成する。
上述の全ての実施形態では、三辺測量測位アルゴリズムもまた用いることができる。
ＤＬ－ＯＴＤＯＡの位置検出は、ＬＴＥ Ｒｅｌｅａｓｅ９「Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical channels and modulation; 3GPP TS 36.211 Release 9 technical Specification」に明記されている。しかしながら、これは、無線通信事業者（キャリア）によって実施されていない。一方、ダウンリンクの位置検出は、既存の物理層測定オペレーションを使用することによって、現在の、例えば修正されていない、ＬＴＥネットワーク環境内において実施することができる。
ＬＴＥにおいて、ＵＥおよびｅＮＢは、無線特性の物理層測定を行うために必要とされる。測定定義は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１４に明記されている。これらの測定は、定期的に実行され、上位層に報告され、様々な目的のために使用される。これらの目的は、周波数内および周波数間ハンドオーバ、無線通信アクセス技術間（ｉｎｔｅｒ－ＲＡＴ）ハンドオーバ、タイミングの測定、およびＲＲＭ（無線資源管理；Radio Resource Management）をサポートする他の目的を含む。
例えば、ＲＳＲＰ（基準信号受信電力）は、全帯域幅にわたってセル固有の基準信号を搬送する全ての資源要素の電力の平均である。
別の例は、追加情報を提供するＲＳＲＱ（基準信号受信品質）の測定である（ＲＳＲＱは、信号強度と干渉レベルとを組み合わせる）。
ＬＴＥネットワークは、ｅＮＢ隣接（サービングｅＮＢに対して隣接するｅＮＢ）リストをＵＥに提供する。ネットワーク知識構成に基づいて、（サービング）ｅＮＢは、隣接するｅＮＢの識別子等をＵＥに提供する。その後、ＵＥは、ＵＥが受信することができる隣接するｅＮＢの信号品質を測定する。ＵＥは、結果をｅＮＢに折り返し報告する。注記：ＵＥはまた、サービングｅＮＢの信号品質を測定する。
仕様によれば、ＲＳＲＰは、考慮された測定周波数帯域内のセル固有の基準信号を搬送する資源要素の電力貢献（単位：Ｗ）の線形平均値として定義される。ＲＳＲＰを判定するためにＵＥによって使用される測定帯域幅は、対応する測定精度の要件が満たされなければならないという制限付きでＵＥの実施に委ねられる。
測定帯域幅の精度要件を考慮すると、この帯域幅はかなり大きく、ＲＳＲＰの測定において使用されるセル固有の基準信号は、更に処理されることにより、これらの基準信号の副搬送波の位相および振幅を判定することができる。これら基準信号の副搬送波の位相および振幅は、その後、マルチパスプロセッサに適用されることにより、マルチパス干渉を低減し、範囲に基づく位置観測量を生成する。また、ＲＳＲＰの測定において使用される他の基準信号、例えばＳＳＳ（二次同期信号）もまた使用され得る。
その後で、３つ以上のセルから範囲観測量に基づいて、位置フィックスは、マルチラテレーションおよび位置整合アルゴリズムを使用して推定することができる。
上記したように、ＲＦフィンガープリントデータベース不安定性のいくつかの要因が存在するが、その主要なものの１つは、マルチパスである（ＲＦ署名は、マルチパスに非常に敏感である）。その結果、ＲＦフィンガープリント法／技術の位置検出精度は、マルチパスのダイナミックスに大きく影響され、それは、経時的な変化、環境（例えば、天候）の変化、人々の動きの変化および／またはデバイスのＺ高さおよび／またはアンテナの向きに依存して変動性が１００%より大きい垂直の不確実性を含む物体の動きの変化を含む（非特許文献３を参照）。
本実施形態は、大幅に減衰したＤＬＯＳを含む個々の各パスを見つけ、特徴付ける能力を有する（マルチパスプロセッサ）ので、ＲＦフィンガープリントの位置検出精度を大幅に向上させることができる。その結果、位置修正についてのＲＦフィンガープリントの判定は、リアルタイムマルチパス分布情報によって補完することができる。
上述したように、位置修正は、位置基準を時間的に同期させる必要がある。無線ネットワークでは、これらの位置基準は、アクセスポイント、マクロ／ミニ／ピコおよびフェムトセル、ならびにいわゆる小さなセル（ｅＮＢ）を含み得る。しかしながら、無線通信事業者は、正確な位置修正のために必要とされる同期精度を実施しない。例えば、ＬＴＥの場合には、規格はＦＤＤ（周波数分割二重）ネットワーク用のｅＮＢ間で時間的な同期を必要としない。ＬＴＥのＴＤＤ（時間分割二重）では、この時間的な同期精度の限度は、＋／－１．５マイクロ秒である。これは、４００メートル以上の位置検出不確実性に相当する。必須ではないが、ＬＴＥのＦＤＤネットワークもまた同期されるが、限度は更に大きい（１．５マイクロ秒より大きい）。
無線ＬＴＥの事業者は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号を使用して周波数および時間でｅＮＢを同期する。注記：ＬＴＥのｅＮＢは、非常に正確なキャリア周波数を維持しなければならない：マクロセル／ミニセルについては、０．０５ｐｐｍ、他のタイプのセルについては、少し精度が低い（０．１～０．２５ｐｐｍ）。ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号もまた、１０ナノ秒より良い、（位置検出のために）必要とされる時間同期精度を可能する。しかしながら、ネットワーク事業者やネットワーク機器製造業者は、パケットトランスポート、例えばＮＴＰ（ネットワーク時間プロトコル）および／またはＰＴＰ（高精度時間プロトコル）（例えば、ＩＥＥＥ １５８８Ｖ２ ＰＴＰ）を用いるインターネット／イーサネット（登録商標）ネットワーキング時間同期の方を好んで、ＧＰＳ／ＧＮＳＳユニットに関連するコストを削減しようとしている。
ＩＰネットワークに基づく同期は、最小周波数および時間的要件を満たす可能性を有しているが、位置修正に必要とされるＧＰＳ／ＧＮＳＳ精度を欠いている。
ここに記載されるアプローチは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号、ｅＮＢおよび／またはＡＰによって生成された信号、もしくは他の無線ネットワーク機器によって生成された信号に基づいている。このアプローチはまた、ＩＰネットワーキング同期信号、プロトコル、ｅＮＢおよび／またはＡＰによって生成された信号、もしくは他の無線ネットワーク機器によって生成された信号に基づいている。このアプローチはまた、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、ホワイトスペースを含む他の無線ネットワークにも適用することができる。
ｅＮＢの信号は、事業者のｅＮＢ施設（図１２）に設置された時間観測ユニット（ＴＭＯ）によって受信される。ＴＭＯまた、外部同期ソース入力を含む。
ｅＮＢの信号がＴＭＯによって処理され、外部同期ソース入力に同期したクロックを使用してタイムスタンプが付与される。
外部同期ソースは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳおよび／またはインターネット／イーサネット（登録商標）ネットワーキング、例えばＰＴＰ、ＮＴＰ等からであり得る。
タイムスタンプが付与された信号、例えばＬＴＥのフレーム開始（特に、他のネットワークでは、他の信号であってもよい）はまた、ｅＮＢ（セル）の位置および／またはセルＩＤを含み、インターネット／イーサネット（登録商標）を介して、全てのｅＮＢのデータベースを作成し、維持し、更新する中央ＴＭＯサーバに折り返し送信される。
測距し、位置修正を取得する処理に関与するＵＥおよび／またはｅＮＢは、ＴＭＯサーバを要求し、サーバは、関与したｅＮＢ間の時間同期オフセットを返送する。これらの時間同期オフセットは、位置修正を取得する処理に関与するＵＥおよび／またはｅＮＢによって使用されことにより、位置修正を調整する。
あるいは、測距のプロセスに関係するＵＥ および／またはｅＮＢ（複数可）がＴＭＯサーバに取得された測距情報も供給するＴＭＯサーバによって、位置定点算出および調整を行うことができる。それから、ＴＭＯサーバは、正確な（調整される）位置（位置を決める）定点を返送する。
複数のセルｅＮＢ装置が一緒に同じ位置に配置される場合、単一のＴＭＯは全てのｅＮＢ（複数可）からの信号を処理してタイムスタンプを付与することができる。
ＲＴＴ（往復時間）の測定（測距）が位置検出のために使用され得る。欠点は、ＲＴＴの測距が、位置検出精度に大きな影響を与えるマルチパスにさらされることである。
一方、ＲＴＴの位置検出は、一般的に位置基準の同期（時間的な同期）を必要とせず、ＬＴＥの場合には、特にｅＮＢは必要としない。
また無線ネットワークのパイロット基準信号および／または他の信号で動作する場合には、関連の特許文献４に記載されるマルチパス緩和プロセッサ、方法／技術およびアルゴリズムが、ＲＴＴ信号のチャネル応答を判定、例えば、ＲＴＴ信号が通過するマルチパスチャネルを識別することが可能である。これは、実際のＤＬＯＳ時間が判定されるように、ＲＴＴの測定を補正することを可能にする。
ＤＬＯＳ時間が既知である場合には、ｅＮＢや位置基準の時間的な同期を必要することなく、三辺測量および／または類似の位置検出方法を使用して、位置修正を取得することが可能である。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバが所定の場所にある場合でも、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋの技術統合は、マクロセル／ミニセル／ピコセルおよび小さいセル、ならびに／またはＵＥ（携帯電話）における変更を必要とする。これらの変更は、ＳＷ／ＦＷ（ソフトウェア／ファームウェア）のみに限定されているが、既存のインフラを改造するためには多くの労力を要する。また、場合によってはネットワーク事業者および／またはＵＥ／携帯電話の製造業者／供給業者は、機器の変更に抵抗する。注記：ＵＥは、無線ネットワークのユーザ機器である。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバの機能がＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋの位置検出技術をサポートするように拡張された場合には、このＳＷ／ＦＷの変更を完全に回避することができる。言い換えれば、下記の別の実施形態は、無線ネットワーク信号で動作するが、無線ネットワーク機器／インフラの変更を必要としない。従って、下記の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、また、Ｗｉ－Ｆｉを含む他の無線システム／ネットワークにも適用することができる。
本質的には、この実施形態は、無線ネットワーク信号を用いることにより、位置修正を取得する並列無線位置検出インフラを作成する。
ＴＭＯおよびＴＭＯサーバと同様に、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋの位置検出インフラは、１つ以上の無線ネットワーク信号取得ユニット（ＮＳＡＵ；Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｉｇｎａｌｓ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）と、１つ以上の位置検出サーバユニット（ＬＳＵ；Ｌｏｃａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｕｎｉｔ）とからなる。位置検出サーバユニットは、ＮＳＡＵからデータを収集し、それを分析し、範囲および位置を判定し、それを、例えば電話／ＵＥの瞬間的なＩＤおよび位置のテーブルに変換する。ＬＳＵは、ネットワークＡＰＩを介して無線ネットワークにインタフェースする。
複数のこれらのユニットは、大規模なインフラの様々な場所に配置され得る。ＮＳＡＵは、タイミングがコヒーレントな場合、全ての結果が使用され得、より高い精度が得られる。
コヒーレントなタイミングはＧＰＳクロックおよび／または他の安定したクロックソースから導出することができる。
ＮＳＡＵは、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）および／またはインターネットを介してＬＳＵと通信する。
いくつかの設備／場合においては、ＮＳＡＵとＬＳＵとは、単一のユニットに組み合わせ／一体化することができる。
ＬＴＥまたは他の無線ネットワークを使用して位置検出サービスをサポートするために、送信機が厳しい公差内でクロックおよびイベント同期される必要である。通常、これは、ＧＰＳの１ＰＰＳ信号にロックすることによって達成される。これは、ローカルエリアにおいて、３ナノ秒１－シグマ内の時間同期になる。
しかしながら、このタイプの同期は、実用的ではない場合が多い。本実施形態は、位置検出処理に遅延補償値を提供するために、ダウンリンク送信機間の時間オフセット推定と、時間オフセットの追跡とを提供する。それにより、送信機がクロックおよびイベント同期したように位置検出処理が進行する。これは、（位置検出サービスに必要される）送信アンテナの事前の情報と、既に既知のアンテナの位置を有する受信機とによって実現される。この同期ユニットと呼ばれる受信機は、全てのダウンリンク送信機からデータを収集し、位置の情報が与えられている場合には、事前に選択された基地アンテナからオフセットタイミングを計算する。これらのオフセットは、ダウンリンク送信機に対してクロックドリフトを補償する追跡アルゴリズムの使用を介して、システムによって追跡される。注記：受信したデータから擬似範囲を導出する処理は、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋのマルチパス緩和アルゴリズム（関連の特許文献４に記載）を利用する。そのため、同期はマルチパスによる影響を受けない。
これらのオフセットデータは、位置検出プロセッサ（位置検出サーバ、ＬＳＵ）によって使用されることにより、各ダウンリンク送信機からのデータを適切に位置合わせする。その結果、データは、同期した送信機によって生成されたように見える。時間精度は、最高の１－ＰＰＳの追跡に匹敵し、３メートルの位置検出精度（１シグマ）をサポートする。
同期受信機および／または受信機のアンテナは、最高性能のために最適なＧＤＯＰに基づいて配置される。大規模な設備では、ネットワーク全体わたって３ナノ秒（１シグマ）に相当する同期オフセットを提供するように複数の同期受信機を利用することができる。同期受信機を利用することによって、ダウンリンク送信機の同期のための要件が排除される。
同期受信機ユニットは、ＮＳＡＵおよび／またはＬＳＵと通信するスタンドアローンユニットであってもよい。あるいは、この同期受信機はＮＳＡＵと一体化することができる。
無線ネットワークの例示的な位置検出機器の図を図１３に示す
ＬＴＥ信号を利用する、カスタマのネットワーク投資を必要としない完全自律システムの実施形態は、以下のモードで動作する。
１．アップリンクモード － 位置検出のために無線ネットワークのアップリンク（ＵＬ）信号を使用する（図１６および図１７）。
２．ダウンリンクモード － 位置検出のために無線ネットワークダウンリンク（ＤＬ）信号を使用する（図１４および図１５）。
３．双方向モード － 位置検出のためにＵＬ信号およびＤＬ信号の両方を使用する。
アップリンクモードでは、複数のアンテナが１つ以上のＮＳＡＵに接続されている。これらのアンテナの位置は、無線ネットワークアンテナから独立している。ＮＳＡＵのアンテナ位置は、ＧＤＯＰ（幾何学的精度劣化度）を最小にするように選択される。
ＵＥ／携帯電話デバイスからのネットワークのＲＦ信号は、ＮＳＡＵのアンテナによって収集され、ＮＳＡＵよって処理されることにより、時間区間中に、処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを生成する。当該時間区間は、目的の全ての信号の１つ以上のインスタンスをキャプチャするのに適切である。
任意には、ＮＳＡＵはまた、ダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプを付与して、例えばＵＥ／電話ＩＤなどを決定するための追加情報を取得する。
キャプチャされたタイムスタンプを付与されたサンプルから、各ＵＥ／携帯電話ＩＤと関連した関心のタイムスタンプを付与された無線ネットワーク信号とＵＥ／セル電話機ＩＤ番号（ＩＤ）が判定（取得）される。この動作は、ＮＳＡＵまたは、ＬＳＵのいずれかによって実行することができる。
ＮＳＡＵは、ＬＳＵにデータを定期的に供給する。スケジューリングされていないデータが１つ以上のＵＥ／携帯電話ＩＤのために必要とされる場合、ＬＳＵは追加データを要請する。
ＵＬモード動作用に無線ネットワーク基盤および／または既存のＵＥ／携帯電話において変更／修正は必要ではない。
ダウンリンク（ＤＬ）モードでは、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋが有効にしたＵＥが必要となる。また、携帯電話が位置修正を取得するように使用される場合には、携帯電話のＦＷが変更されなければならない。
いくつかの場合には、事業者は、ＢＢＵ（ベース帯域ユニット）からのベース帯域信号を利用可能にできる。このような場合、ＮＳＡＵはまた、ＲＦの無線ネットワーク信号の代わりに、これらの利用可能なベース帯域の無線ネットワーク信号を処理することもできる。
ＤＬモードでは、ＵＥ／携帯電話のＩＤと１つ以上の無線ネットワーク信号とを関連付けする必要はなく、なぜなら、これらの信号はＵＥ／携帯電話において処理されるか、またはＵＥ／携帯電話は、処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを定期的に生成し、これらをＬＳＵに送信し、ＬＳＵは、結果をＵＥ／携帯電話に折り返し送信するからである。
ＤＬモードでは、ＮＳＡＵは、タイムスタンプが付与されたＲＦの無線ネットワーク信号、またはベース帯域（利用可能な場合には）の無線ネットワーク信号を処理する。キャプチャされたタイムスタンプが付与されたサンプルから、ネットワークアンテナに関連付けられた無線ネットワーク信号のＤＬフレーム開始が判定（取得）され、それらのフレーム開始間の差（オフセット）が計算される。この動作は、ＮＳＡＵまたはＬＳＵのいずれかによって実行することができる。ネットワークアンテナのフレーム開始オフセットは、ＬＳＵに格納される。
ＤＬモードでは、ＵＥ／電話デバイスがＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋ技術を用いて自身の位置検出修正を処理／判定する場合には、ネットワークアンテナのフレーム開始オフセットがＬＳＵからＵＥ／電話デバイスに送信される。その他の場合には、ＵＥ／携帯電話デバイスが処理されたネットワークＲＦ信号のタイムスタンプが付与されたサンプルを定期的にＬＳＵに送信する場合、ＬＳＵは、デバイスの位置修正を判定し、そのデバイスに位置修正データを折り返し送信する。
ＤＬモードでは、無線ネットワークのＲＦ信号は、１つ以上無線ネットワークアンテナから来る。結果得られる精度に対するマルチパスの影響を回避するために、ＲＦ信号は、アンテナから傍受されるか、または無線ネットワーク機器へのアンテナ接続から傍受されるべきである。
双方向モードは、ＵＬおよびＤＬ動作の両方から、位置定点を判定することを包含する。これにより、位置検出精度を更に向上させることができる。
いくつかの企業のセットアップは、１つ以上のリモート無線ヘッド（ＲＲＨ）を供給する１つ以上のＢＢＵを使用し、その後、各ＲＲＨは、複数のアンテナに同一のＩＤを供給する。このような環境では、無線ネットワーク構成に依存して、ダウンリンクモードのネットワークアンテナのフレーム開始オフセットを判定することは必要とされないかもしれない。これは、単一のＢＢＵのセットアップならびに複数のＢＢＵを含む。ここで、各ＢＢＵのアンテナには、特定のゾーンが割り当てられており、隣接するゾーンカバレッジは、オーバーラップしている。
一方、複数のＢＢＵから供給されるアンテナが同一のゾーンにおいて交互配置される構成は、ＤＬモードのネットワークアンテナのフレーム開始オフセットを判定する必要がある。
ＤＡＳ環境におけるＤＬモード動作では、複数のアンテナが同一のＩＤを共有することができる。
本発明の実施形態では、位置整合アルゴリズムは、基準信号（パイロットおよび／または同期を含む）の副搬送波からマルチパス緩和処理により生成された観測量からＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）の範囲から位置推定を得るために拡張／展開される。
しかしながら、これらの整合アルゴリズムでは、同一のＩＤを発するアンテナの個数に制限がある。以下のことによって同一のＩＤを発するアンテナの個数を削減することができる：
１．あるカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの、異なるセクタから供給されるアンテナを交互に配置する（ＢＢＵは６セクタまでサポートすることができる）。
２．あるカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの、異なるセクタから供給されるアンテナと、異なるＢＢＵから供給されるアンテナとを交互に配置する。
３．各アンテナに伝搬遅延要素を追加する。追加の遅延に起因するマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないように、遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）において遅延拡散を超えるのに十分大きいが、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）の長さよりも小さくなるように選択される。１つ以上のアンテナに一意の遅延ＩＤを付加することは、同じＩＤを発するアンテナの個数を更に減少させる。
一実施形態では、カスタマによるネットワーク投資の必要が無い完全自律システムを提供することができる。このような実施形態では、システムは、ＬＴＥ帯域以外の帯域で動作することができる。例えば、ＩＳＭ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ａｎｄ Ｍｅｄｉｃａｌ）帯域および／またはホワイトスペース帯域は、ＬＴＥのサービスが利用できない場所において使用することができる。
本実施形態はまた、マクロ／ミニ／ピコ／フェムト基地局および／またはＵＥ（携帯電話）機器と一体化することができる。一体化はカスタマによるネットワーク投資を必要とするかもしれないが、それは諸経費を削減することができ、大幅にＴＣＯ（総保有コスト）を改善することができる。
本明細書において上述したように、ダウンリンク観測到来時間差（ＤＬ－ＯＴＤＯＡ）測位のためにＵＥによって、ＰＲＳを使用することができる。隣接する基地局（ｅＮＢ）の同期に関して、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５（Stage 2 functional specification of User Equipment (UE) positioning in E-UTRAN）は、ＵＥへの転送のタイミングを明記する。このタイミングは、候補セル（例えば、隣接するセル）へのｅＮＢサービスに相対的である。３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５はまた、測定のために候補セルの物理セルＩＤ（ＰＣＩ）およびグローバルセルＩＤ（ＧＣＩ）を明記する。
３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５によれば、この情報は、Ｅ－ＭＬＣ（Enhanced Serving Mobile Location Centre）サーバから配信される。ＴＳ ３６．３０５が上述したタイミング精度を特定しない点に留意する必要がある。
また、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５は、ＵＥが基準信号時間差（ＲＳＴＤ；Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）の測定を含むダウンリンクの測定をＥ－ＭＬＣに返すことを明記する。
ＲＳＴＤは、一対のｅＮＢ間で取られた測定である（ＴＳ ３６．２１４ Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ―ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；Ｒｅｌｅａｓｅ９参照）。この測定は、隣接するセルＪから受信されたサブフレームと、サービングセルＩの対応するサブフレームとの間の相対的なタイミング差として定義される。測位基準信号は、これらの測定を行うために使用される。結果は、位置を計算する位置検出サーバに折り返し報告される。
一実施形態では、新たに導入されたＰＲＳおよび既存の基準信号の両方を収容するように、ハイブリッド法を定義することができる。言い換えれば、ハイブリッド法は、ＰＲＳ信号で、他の基準信号（例えば、セル固有の基準信号（ＣＲＳ））で、または両方のタイプの信号で使用／動作することができる。
このようなハイブリッド法は、ネットワーク事業者が、状況やネットワークパラメータに応じて動作モードを動的に選択することができるという利点を提供する。例えば、ＰＲＳは、ＣＲＳよりも良好な可聴性を有するが、データスループットが最大７%減少することになり得る。一方、ＣＲＳ信号は、スループットの減少を引き起こさない。また、ＣＲＳの信号は、先の全てのＬＴＥリリースとの下位互換性（例えば、Ｒｅｌｅａｓｅ８以下）を有する。このように、ハイブリッド法は、トレードオフ、つまり可聴性と、スループットと、および互換性との間のバランスをとる能力をネットワーク事業者に提供する。
更に、ハイブリッド法は、ＬＴＥのＵＥ測位アーキテクチャに対して透過的であり得る。例えば、ハイブリッド法は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５フレームワークにおいて動作することができる。
一実施形態では、ＲＳＴＤを測定することができ、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５に従って、ＵＥからＥ－ＳＭＬＣに転送することができる。
ＵＬ－ＴＤＯＡ（Ｕ－ＴＤＯＡ）は、現在研究段階にあって、来るべきリリース１１において標準化されると思われる。
ＵＬ－ＴＤＯＡ（アップリンク）の実施形態は、本明細書で上述されており、また、図１６および図１７に示されている。本明細書で下記される図１８および図１９は、ＵＬ－ＴＤＯＡの代替の実施形態の例を提供する。
図１８は、１つ以上のＤＡＳおよび／またはフェムト／スモールセルのアンテナを含み得る環境を示している。この例示的な実施形態では、各ＮＳＡＵは１つのアンテナを備えている。図示したように、少なくとも３つのＮＳＡＵが必要である。しかしながら、各ＵＥが少なくとも３つのＮＳＡＵによって「聞こえ」なければならないので、可聴性を向上するように追加のＮＳＡＵを追加することができる。
更に、ＮＳＡＵは、受信機として構成することができる。例えば、各ＮＳＡＵは、空中で情報を受信するが、送信はしない。動作において、各ＮＳＡＵは、ＵＥからの無線アップリンクネットワーク信号を聞く（リスニングする）ことができる。ＵＥのそれぞれは、携帯電話、タグ、および／または他のＵＥデバイスであり得る。
更に、ＮＳＡＵは、有線サービス、ＬＡＮ等といったインタフェースを介して位置検出サーバユニット（ＬＳＵ；Ｌｏｃａｔｅ Ｓｅｒｖｅｒ Ｕｎｉｔ）と通信するように構成することができる。そして、ＬＳＵは、無線またはＬＴＥネットワークと通信することができる。通信はネットワークＡＰＩを介して行うことができる。ここで、ＬＳＵは、例えば、ＬＴＥネットワークのＥ－ＳＭＬＣと通信することがで、ＬＡＮおよび／またはＷＡＮといった有線サービスを使用することができる。
選択的に、ＬＳＵはまた、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルと直接通信することができる。この通信は、同一または変更されたネットワークＡＰＩを使用することができる。
本実施形態では、位置検出のために、サウンディング基準信号（ＳＲＳ；Ｓｏｕｎｄｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ）を使用することができる。しかしながら、他の信号を使用することもできる。
ＮＳＡＵは、ＵＥのアップリンク送信信号をデジタル形式、例えば、Ｉ／Ｑサンプルに変換することができ、タイムスタンプが付与されたＬＳＵに、変換された複数の信号を定期的に送信することができる。
ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルは、以下のデータのうちの１つまたは全てをＬＳＵに渡すことができる。
１）ＳＲＳ、Ｉ／Ｑサンプル、およびタイムスタンプ；
２）サービング対象中ＵＥ ＩＤのリスト；および
３）ＵＥ ＩＤを有するＵＥごとの、ＳＲＳスケジュール（当該ＳＲＳスケジュールは、ＳＲＳスケジューリングリクエスト構成情報およびＳＲＳ－ＵＬ構成情報を含む）。
ＬＳＵに渡される情報は、上述の情報に限定されなくてもよい。この情報は、各ＵＥのＵＥ ＩＤを有する各ＵＥデバイスのアップリンク信号（例えば、ＵＥ ＳＲＳ）を相関させるために必要な任意の情報を含むことができる。
ＬＳＵの機能は、ＵＥの測距計算とＵＥの位置修正を取得することを包含することができる。これらの判定／計算は、ＮＳＡＵ、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルからＬＳＵに渡された情報に基づいて行うことができる。
ＬＳＵはまた、ＮＳＡＵからＬＳＵに渡された、利用可能なダウンリンク伝送情報からタイミングオフセットを判定してもよい。
次に、ＬＳＵは、無線またはＬＴＥネットワークにＵＥの位置修正やその他の計算およびデータを提供することができる。このような情報は、ネットワークＡＰＩを介して通信することができる。
同期の目的で、各ＮＳＡＵは、ダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプを付与することができる。各ＮＳＡＵはまた、タイムスタンプを含むこのような複数のサンプルをＬＳＵに定期的に送信することができる。
また、各ＮＳＡＵは、外部信号との同期を行うように構成された入力を含むことができる。
図１９は、ＵＬ－ＴＤＯＡの別の実施形態を示す。図１８に示したコンポーネントに加えて、この実施形態の環境は、ＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルの代わりに使用することができる１つ以上のセル中継塔を含み得る。１つ以上のセル中継塔からのデータは、ＵＥの位置修正を取得するように使用することができる。
このように、この実施形態の利点は、１つのセル中継塔（ｅＮＢ）のみを用いて位置定点を取得することを包含する。また、この実施形態では、１つ以上のｅＮＢがＤＡＳ基地局および／またはフェムト／スモールセルを置き換えることができることを除いて、図１８で記載したような同様の態様で動作するように構成することができる。
本発明の実施形態は、識別、追跡および、位置検出のための無線通信、無線ネットワークシステムおよび無線周波数（ＲＦ）に基づくシステムに関する。開示される方法およびシステムは、到来角（ＡＯＡ）測位を使用する。一実施形態によれば、ＲＦに基づく追跡および位置検出は、携帯電話ネットワークで行うが、いかなる無線システムならびにＲＴＬＳ環境においても行うことができる。閉じたシステムはソフトウェアおよび／またはハードウェアにより実装されるデジタル信号処理（ＤＳＰ）および／またはソフトウェア定義無線技術（ＳＤＲ）を使用することができる。
本開示は、参照により引用している出願に記載される方法およびシステムを改善する。一実施形態は、ＡＯＡ測位を使用する。この実施形態は、いかなるハードウェア基盤変更も必要とすること無く、現在の単一中継塔／セクタ位置検出システムおよび／または複数の中継塔／セクタ位置検出システムの位置検出精度の著しい改善を提供する。実施形態において、位置精度は、ＡＯＡおよび／またはＬＯＢ（方位線）を判定するためにＴＤＯＡ（到達時間差）測定を用いて改善される。例えば、精度は、単一の中継塔／セクタ用に対して数百メートルから１０メートル未満まで改善することができる。
本発明の実施形態は、全ての無線システム／ネットワークでも使うことができて、単方向、半二重および全二重動作モードを含むことができる。後述する実施形態は、ＯＦＤＭ変調および／またはその派生形を含む各種の変調形式を使用する無線ネットワークで動作する。従って、後述する実施形態はＬＴＥネットワークで動作して、ＷｉＦｉおよび他の無線技術を含む他の無線システム／ネットワークにも適用できる。本明細書に記載したように、ＬＴＥセルラネットワークに実装されるＲＦに基づく追跡および位置検出は、正確なＡＯＡ測位から大きな利益を得ることができる。
本開示は、屋内環境で特によく適しているクラスタの複数の受信チャンネルを使用する位置検出システムを更に導入し、測距信号としてＤＭＲＳ（復調基準信号）の使用を導入し、１つ以上のスペクトルの推定「部分空間」および高分解能のノンパラメトリック・アルゴリズムを使用する。本開示はまた、位置検出を改善するために仰角ＬＯＢ測定および判定を使用する実施形態を導き、ＬＴＥリリース１１に基づいたＵＴＤＯＡ方法を用いるネットワークによってＵＥを位置検出することに関連した問題に対処する。
上記のように、ＬＴＥ環境においては現在の単一中継塔／セクタ位置検出技術は、位置精度の不足が欠点である。より詳しくは、交差範囲長におけるＵＥ位置検出誤差は非常に大きく、典型的な１２０度ビーム幅のサービングセクタに対して３，０００メートルを超えるかもしれない。また同時に、このようなＵ－ＴＤＯＡ要件は、ＬＴＥネットワーク基盤によく適合していない。
例えば、より最近のＵ－ＴＤＯＡ位置検出方法（ＬＴＥリリース１１）は、ＵＥが少なくとも３つの中継塔によって検出可能であることを要求し、セルの明確な位置およびセル間の基準信号のよく同期した相対的タイミングを要求し、または、セルのタイミングオフセットについての正確な知識を２０ｎｓ未満の精度で要求する。いずれの要件も、通常のネットワーク基盤では保証されない。しかしながら、これらの要件を満たしたとしても成功が保証されるわけではなく、その理由は、ａ）実際には、４つの中継塔によって検出されることがしばしば必要であり、そしてｂ）ハンドセットまたはＵＥがサービングセル／中継塔の近くにあるときには、「無信号円錐域」効果が発生するからである。
「無信号円錐域」効果は、サービングセル／中継塔の近くにあるときに、ハンドセットまたはＵＥが送信電力を減少することを含む。送信電力の減少は、サービス中ではない隣接した中継塔に対して、ハンドセットの検出可能性をサービス中ではない隣接した中継塔によって低下させるという可聴性課題を生じさせる。従って、上記の全てのために、ＴＤＯＡの正確な同期を必要としない、そして、無信号「円錐」を緩和するかまたはそれが緩和することができないときに代替策をそれに提供するソリューションが必要である。更にまた、位置検出精度へのマルチパスの影響を緩和する必要がある。
図２０は、３つのＬＴＥセクタ（すなわち、第１セクタ２０１０、第２セクタ２０２０および第３セクタ２０３０）を含む無線中継塔２０００の実施例を表す。上記のように、所与のＬＴＥ帯域のために、代表的なマクロセルＭＩＭＯセクタは、一組のアンテナアレイを収容している各アンテナ筐体を有する一対の水平に分離されたアンテナ筐体を使用する。例えば、第１セクタ２０１０はアンテナ筐体２０１２および２０１４を使用し、第２セクタ２０２０はアンテナ筐体２０２２および２０２４を使用し、そして、第３セクタ２０３０はアンテナ筐体２０３２および２０３４を使用する。このように、図２０は、代表的二重アンテナアレイ筐体セクタ構成に配置されるこのような６つのアンテナアレイ筐体を表す。
各ＬＴＥセクタは、約１２０度のアンテナ方位角（水平）メインローブビーム幅を有する。仰角（垂直）メインローブビーム幅は、約１０～２０度しかない。これらのビーム幅構成は、アンテナ効率を改善することができて、干渉を低減することができる。この構成を達成するために、２つのアンテナアレイ筐体のＬＴＥアンテナセクタの各アンテナアレイ筐体（単一の筐体）は、垂直方向（すなわち、一列）に置かれる複数のアンテナ要素を含むことができる。例えば、代表的ＬＴＥアンテナ筐体アレイは、一列につき８つのアンテナ要素を含むことができる。
アンテナ要素のこの構成は、各要素からデータ（信号）にアクセスすることができたならば仰角平面のＡＯＡの判定に役立つであろうが、これらのような現在のＬＴＥアンテナの実装では各要素から受信チャネルまで信号を通過することができない。このように、個々の信号が、仰角平面のＡＯＡの判定のために使用可能である。言い換えれば、各アレイ筐体は、約１２０度の方位角（水平）メインローブビーム幅および約１０～２０度の仰角（垂直）メインローブビーム幅を有するスタンドアロン型アンテナとして動作している（使用されている）。一般的に、ＭＩＭＯセクタアンテナは上述したアンテナアレイ筐体の２つから成り、各々がスタンドアロン型アンテナとして動作する。ＬＴＥアンテナを制御しているネットワーク事業者が個々の信号上に渡されなければならない場合、更に後述するように、それらの信号をＡＯＡの判定のために使うことができる。
ＬＴＥネットワークはＭＩＭＯ技術を使用し、それは、基地局におけるネットワーク性能の能力および他の状況を改善する。ＵＥが主に（仰角的に）比較的狭い方位角平面において分散されているので、各ＬＴＥセクタアンテナは上述したアンテナアレイ筐体の（水平に間隔を置いた）２つ以上を含み、それがまだ方位角平面のＡＯＡの判定のために使用可能である。一実施形態は、各セクタに対してｅＮＢセクタ二重ＭＩＭＯアンテナを使用（活用）する。各ＬＴＥアンテナセクタは、約１２０度のビーム幅を有し、セクタのアンテナアレイ筐体（例えば第１セクタ２０１０の筐体２０１２および２０１４）は、アンテナアレイの間の距離「ｄ」だけ分離され、「ｄ」は概して１．２～１．８ｍである。実施形態がアンテナセクタの２つのアンテナの使用を開示しているが、２つ以上のいかなる数のアンテナアレイを使うこともできる。
開示された実施例は、ネットワークに基づくＵＥ追跡および位置検出の既存のＵ－ＴＤＯＡ技術（ＬＴＥ ３ＧＰＰリリース１１）を改善する。このＵ－ＴＤＯＡアプローチがアップリンク到達時間差技術に、そして、マルチラテレーション方法に依存することができる点に留意する。Ｕ－ＴＤＯＡ技術は、測距信号としてＳＲＳ（サウンディング基準信号）を使用することもできる。記載された実施形態はまた、いかなる基盤変更も必要とすることの無く、現在の単一中継塔／セクタ位置検出技術の精度を改善する。現在の単一中継塔／セクタ位置検出技術は、サービングセルのサービングセクタビーム幅とともに、サービングセルで測定される、ＲＴＴ（（往復時間）、タイミングアドバンス（ＴＡＤＶ）とも呼ばれる）を利用する位置検出プロセスを使用することができる。図１０を参照。
一実施形態において、ＳＲＳシンボルは周知のＵＥによって測距信号として送信され、それは２つのＭＩＭＯセクタアンテナからの到来角（ＡＯＡ）測定のためにマクロ／無線中継塔上の既存の基盤ＭＩＭＯセクタアンテナ対を活用する。ＭＩＭＯ機能性をサポートするために、各セクタアンテナ対は、ＭＩＭＯ ＲＦトランシーバを含んで、完全に搬送波周波数／位相およびタイミングにコヒーレントである送信／受信チャネルを有する。一実施形態はまた、ＭＩＭＯ機能性をサポートする各セクタアンテナ対受信チャネルの発展ＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）を活用する（各セクタアンテナ対受信／送信チャネルのｅＮＢは完全に搬送波周波数／位相およびタイミングにコヒーレントである）。
本明細書において記載されるＡＯＡシステムおよびプロセスは、図２１において表される従来の位置方法への独自の適応である。図２１は、アンテナアレイの各要素２１００からの信号が受信チャネル渡された場合、ＡＯＡがどのように判定されるかの、従来のＡＯＡ位置検出の概念的な説明を与えるものであり、ここでは各アンテナ要素２１００によって収集される測距信号の位相差（θ）に基づいてＡＯＡが判定される。図２１においては、６つのアンテナを有するアンテナアレイが示される。しかしながら、本原理は、２つ以上のいかなる数に対しても機能することができ、本開示に基づいた試験結果は２つのアンテナが充分であることを確認している。
到達角は、各アンテナによって収集される信号の位相差を比較する一対の時間、位相および周波数コヒーレント受信側システムを供給している２つ以上の密接に間隔を置いたアンテナを有する狭帯域のエミッタで、非常に効果的に機能する。その位相差は、ＡＯＡに変換される。ＡＯＡ方法は、狭帯域の信号上で最善の機能を果たす；一般に、それらは、ＳＲＳのような瞬時広帯域信号ではうまく機能しない。一方で、到達時間差（ＴＤＯＡ）技術は、狭帯域の信号に対してうまく機能しない（そして、単一の非変調搬送波上ではまったく機能しない）が、瞬時広帯域信号に対しては良く機能する。
本明細書において開示されるようにＭＩＭＯアンテナセクタおよびＳＲＳ（測距用）がＡＯＡの判定のために使われることができる一方で、従来のＡＯＡ位置検出概念と比較して、２つのＭＩＭＯセクタアンテナおよび測距信号としてＳＲＳを使用することと関連したいくつかの固有の課題が、まだある。これらの固有の課題に対して、本明細書において更に述べられるように、正確なＡＯＡ測定を行うために緩和が必要となる。
最初に、ＳＲＳシンボル信号が測距のために使われる場合、ＳＲＳシンボル信号の帯域幅が非常に広く、２０ＭＨｚまで達し得るので、課題がある。図２１に関して上記のように、従来のＡＯＡ技術は、各アンテナアレイ要素２１００によって収集される測距信号の位相差を比較して、それらの位相差を電波のＡＯＡに変換する。位相差が測距信号周波数の関数でもあるので、従来のＡＯＡ方法は狭帯域幅測距信号によって効果的に機能して、ＳＲＳ信号のような瞬時広帯域信号に対して良く機能することができない。
第２には、マルチパス効果のため、代表的なＡＯＡソリューション（上記の通りの）は、複数の方位線（ＬＯＢ）を作り出す。その結果、直接見通し線（ＤＬＯＳ）と関係している望ましいＬＯＢは、複数のＬＯＢの中から判定することができないことが多い。
第３には、セクタのための２つのアンテナアレイで位相差の２πラップアラウンドがある。従来のＡＯＡ技術は、図２０のように、密接に間隔を置いたアンテナアレイに基づいてもよい。各アンテナアレイは、他のアンテナに対して搬送波周波数の１波長より短く（最適な間隔は２分の１波長である）配置されることを、通常必要とする。しかしながら、これは、セルセクタＭＩＭＯアンテナスペーシングのケースではない。例えば、７００ＭＨｚ帯域において作動するＬＴＥ帯域１２アップリンクのための波長は０．４２２メートルつまり４２．２ｃｍであるが、ＭＩＭＯセクタアンテナは、一般的に１．２～１．８ｍであるｄで分離され、それは複数の波長をカバーする。これは、２つのアンテナアレイで位相差の２πラップアラウンドに結果としてなる場合があり、ＡＯＡ曖昧性を生じ得る。
第４には、より大規模なアンテナアレイ分離または反射によるＡＯＡ曖昧性は、望ましい（真の）ＬＯＢの鏡像の存在から生じる場合がある。アンテナアレイは、電波入射の実際の角度θ（図２１参照）とその鏡像－θの間を区別することができない。従って、２つのＬＯＢが存在し、その１つはハンドセット（ＵＥ）が位置する望ましいＬＯＢであるが、他方はＬＯＢ鏡像であって望ましくない。
本明細書において記載されるＡＯＡシステムおよび方法は、周知のＵＥによって送信されるＳＲＳシンボルのベース帯域方式のスペクトルを利用する。一旦周知の位相符号化が取り除かれると、結果として得られるバーストはＯＦＤＭ波形の複数の直交非変調副搬送波である。このポイントで、（本発明に対する関連出願にて説明したような）マルチパス緩和を用いて、各アンテナへの電波の飛行時間差（ＴＤＯＡ）から生じる副搬送波の間の小さい線形位相シフトを推定することができる。
これらの（全ての副搬送波にわたる）位相シフトの判定は、次に明白なＡＯＡ ＬＯＢを判定するために用いることができる。本明細書において記載されるシステムおよび方法の実施形態は副搬送波の全ての中の情報の全てを使用し、それは１０ＭＨｚ帯域幅（４８リソースブロック）のＳＲＳ信号に対して２８８副搬送波である。
相互参照された出願に記載されるマルチパス緩和は、マルチパスから直接パスを分解することができて、直接見通し線（ＤＬＯＳ）に対する飛行時間差、すなわち、最短パスに対する時間差の推定を提供することができる。この方法は、ＳＲＳ測距信号の広帯域幅および前述のＳＲＳ測距信号マルチパスに関連したＡＯＡ曖昧性問題を解決することができる。このアプローチはまた、マルチパスによって生じる複数のＬＯＢ問題に対処することができ、直接見通し線（ＤＬＯＳ）パスと関係している望ましいＬＯＢを作り出すことができる。
マルチパス緩和エンジン／アルゴリズムは、高分解能のスペクトルの推定および統計的アルゴリズム（解析）を使用し、例えば、ＭＰ（Matrix Pencil）、ＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Characterization）またはｒｏｏｔ－ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）、ＭＴＭ（Multitaper Method）、ＰＨＤ（Pisarenko Harmonic Decomposition）、およびＲＥＬＡＸ（Relaxation）アルゴリズム（解析）がある。
ＭＴＭは一組の直交テーパを使用して、電力スペクトルの統計的に独立な推定を組み立てることができる。それから、Ｆテストを用いて、各スペクトルビンの予想される自由度を、個々のマルチテーパスペクトルから計算される推定値と比較する。マルチパス帰還が正反射により付加的な自由度を含む一方で、直接パス帰還は復調の後に単一線成分を有すると予想される。指定された信頼水準でのＦテスト比率の閾値処理は、スペクトルの線成分を識別するために用いることができる。それから、識別された線コンポーネント周波数は、直接的なパス遅延のノンパラメトリック推定を計算するために、または、所望の直接パス出力周波数を高分解能スペクトル推定値から選択する際の援助として用いることができる。
マルチパス緩和は、ＳＲＳ信号ベース帯域で動作し、搬送波周波数では動作しない。これは、ベース帯域方式の信号スペクトルにおいて、最も高い周波数が搬送波周波数の分率（例えば１０ＭＨｚ対７００ＭＨｚ）であるので、位相差ＡＯＡ曖昧性の上述した２πラップアラウンドを解決することを可能にする。
前述の第４のＡＯＡ曖昧性項目（ＬＯＢ鏡像）の緩和は、サービングセクタの周知の放射パターンに基づく。サービス対象のハンドセット（ＵＥ）が常にサービングセクタ放射パターンの中であるので、望ましいＬＯＢは固有識別することができる。サービス中継塔／セクタの真のＬＯＢについてのこの知識は、同じ中継塔の１つ以上の付加的な非サービス中セクタおよび／または１つ以上の非サービス中の隣接した中継塔セクタから、１つ以上の付加的なＬＯＢの判定を可能にする。例えば、正確にＵＥがサービングセクタの主ビームローブセンターラインに対して存在するところに応じて、追加塔セクタの１つ以上は、ＵＥも見て、ユニークなＬＯＢ（複数可）を生成もすることが可能である。異なるセクタから２つ以上のＬＯＢを使用することは、位置精度を更に強化する。大部分の位置ケースは、このシナリオに入る。
本明細書において改善されている方法およびシステムの実施形態は、２台の受信機に対して、ＴＤＯＡ方位線（ＬＯＢ）が双曲線であり、そして、これらの受信機のアンテナが密接に間隔を置かれるときに、ＬＯＢは、直線であるＡＯＡ ＬＯＢに接近している。本開示は、２つ以上の密接に間隔を置かれたアンテナの間のＴＤＯＡ測定から始まるが、前の方法およびシステムと異なり、測距信号（ＳＲＳ）の信号構造に基づいて、実際のＡＯＡ ＬＯＢを判定する。その結果、位置検出精度は、非常に改善される。また、測距信号検出（別名「トリガリング」）プロセスは、前に開示された関連した方法およびシステムでは開示されなかった。
本開示を実装するためのプロセスフローの一実施例は、ここで図２２を参照して説明される。１つ以上の中継塔／セクタのセクタＭＩＭＯアンテナ対２２１０からの信号は、二重コヒーレント受信チャネル２２２０に渡される。二重コヒーレント受信チャネル２２２０は、Ｉ／Ｑサンプルを生成し、多くのこれらのサンプルは、位置検出プロセッサ２２６０の制御によってＩ／Ｑサンプルバッファ２２３０に周期的にバッファリングされる。このように、二重コヒーレント受信チャネル２２２０およびＩ／Ｑサンプルバッファは、例えばアップリンクＦＤＤサブフレームの最後のシンボルでＳＲＳに割り当てられる、ＬＴＥサブフレームスロットシンボルからならびにその周辺から、Ｉ／Ｑサンプルをバッファリングするかまたは収集する。測距信号検出プロセッサ２２４０は、これらのバッファリングされたＩ／Ｑサンプルを受信して、ＳＲＳを探してＳＲＳシンボルの開始点を確定する。
位置検出プロセッサ２２６０は測距信号検出プロセッサ２２４０にＳＲＳパラメータを提供し、測距信号検出プロセッサ２２４０は各受信チャネルからバッファ付きＩ／Ｑサンプル上の整合フィルタリングを実行する。この整合フィルタの出力は、ＳＲＳシンボルの開始点に最も近いＩ／Ｑサンプルを判定するために検出されるピークである。
復調されたＳＲＳリソース要素を作るための４８リソースブロックを有するＳＲＳ帯域幅に対して、１０２４ポイントのＦＦＴが適用される。これは、３０．１ｄＢの処理利得による積分プロセスである。この３０ｄＢ処理利得は、－１０ｄＢから－１２ｄＢまでのＳＮＲの、信頼性が高い測距信号検出を可能にする。一実施形態において、測距信号検出は、予め定められた閾値、すなわち、所望の検出パフォーマンス、例えば１５ｄＢに基づく計算値である閾値ＳＮＲを超えると信頼性が高い。当業者は、信号検出プロセッサによるこのような測距またはＳＲＳシンボル信号検出が「トリガリング」としても知られていることを認めるであろう。あるいは、この測距信号検出は、「リンククロージャ」と呼ばれる。信頼性が高いＡＯＡ観測量は、リンククロージャ無しで判定することができない。上述した３０ｄＢ処理利得および整合フィルタリングは、データ／音声通信には利用可能ではない。その結果、信頼性の高い位置検出は、信号がデータ／音声通信には他の場合には不適当な（弱すぎる、および／または状態が悪すぎる）ときでも、達成することができる。
一実施形態において、ＳＲＳ開始点が各チャネルにおいて同じである場合、最も強い信号の第１のサンプル推定が使われる。これは名目上サービングセルセクタアンテナからのものであるが、必ずしもいつもそうというわけではない。例えば、ＵＥが２つのセクタの方位角方向の間に位置するときに、いずれのセクタも伝搬パスに応じてより強い信号を出力することができる。しかしながら、マルチパス緩和プロセッサ２２５０は、更に後述するが、存在もするかもしれない各上述したパスおよび他のパスを検出することができる。
それから、ＳＲＳシンボル開始点へのポインタは、マルチパス緩和プロセッサ２２５０に、測距信号検出プロセッサ２２４０によって渡される。マルチパス緩和プロセッサ２２５０は、ＳＲＳ副搬送波データ（ベース帯域）の全てを利用して、各内部セクタアンテナアレイ２２１０に、ＤＬＯＳ（直接見通し線）飛行時間のサブサンプル推定を提供し、そこからマルチパス緩和プロセッサ２２５０は明白に、極めて正確に、２つの内部セクタアンテナアレイ２２１０の間のＴＤＯＡを推定する。ＴＤＯＡ推定は、位置検出プロセッサ２２６０に送信される。
位置検出プロセッサ２２６０は、到達位相差をＴＤＯＡ推定から判定する。ＴＤＯＡ推定と結合されたその到達位相差は、明白で極めて正確なＡＯＡ推定を作成する。位置検出プロセッサ２２６０は、それから、アンテナアレイセクタに対するＡＯＡ（すなわち、信頼性が高いＡＯＡ観測量）を判定し、それが次に（位置検出プロセッサ２２６０によって）用いられて、そのアンテナアレイセクタ（すなわち、アンテナアレイが取り付けられる中継塔）からＵＥのＬＯＢを判定する。その後で、位置検出プロセッサ２２６０は、望ましいＬＯＢを、例えばＬＯＢ曖昧性緩和を実行して、判定することができ、そしてそれはＵＥの位置を判定するために用いる。
追跡および位置検出誤差を更に低減して、微弱な信号および悪い状態にある信号に基づいた位置検出の信頼性を更に改善するために、一実施形態は、位置整合方法、最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、および／または最小分散推定（例えば、カルマンフィルタ）を含むことができる１つ以上のノイズ低減および／または後処理技術を実行することができる。ノイズ低減方法は、コヒーレント加算、ノンコヒーレント加算、整合フィルタリングおよび／または時間的ダイバーシティを含むこともできる。
前述したように、開示されるシステムおよび方法はＳＲＳ副搬送波データの全て（４８リソースブロックの場合には２８８副搬送波）を利用する。その結果、信頼性が高い位置検出は、それらがあまりに弱いかまたは状態が悪いので、データ／音声通信には不適当である信号を使用して、達成することができる。これは、従って、サービングセルがＥｓ／Ｎ０、例えば、ＳＮＲおよび他の信号パラメータを高信頼性通信に充分であるように維持するので、「無信号円錐域現象」を除去する。加えて、一実施形態では、コヒーレント加算、ノンコヒーレント加算、整合フィルタリングおよび時間的ダイバーシティなどのノイズ低減方法を使用することにより、微弱な信号および悪い状態にある信号の位置検出信頼性を更に改善することができる。
ＡＯＡ推定の角度誤差はＡＯＡ推定の標準偏差で測定され、それはＳＮＲ（Ｅｓ／Ｎ０）に依存する。単一の中継塔／セクタに対して、誤差だ円は、範囲方向（すなわち、ＵＥから無線中継塔までの距離）に沿った１本の軸、および、例えば、範囲方向に対して垂直な交差範囲方向の他の軸を有する。シミュレーションされたデータを使用して実行したテストに基づけば、ＡＯＡ推定誤差の標準偏差は、より良好なＥｓ／Ｎ０によって減少する。例えば、－６ｄＢのＥｓ／Ｎ０は、０．３７５度の標準偏差と相関する。
下記の表１は、Ｅｓ／Ｎ０の関数として、交差範囲ＡＯＡ推定角度誤差標準偏差に対するシミュレーションされた結果を要約する。この表において、交差範囲乗数（すなわち、乗算係数）は、範囲と交差範囲誤差標準偏差の関係を判定する。交差範囲標準偏差は、
Figure 2022023944000150
 によって判定され、ここでσｆは表１において与えられる。シミュレーション結果は、３０ｄＢ処理利得（４８リソースブロックのＳＲＳ帯域幅）での整合フィルタプロセスに基づく。
表１． 交差範囲誤差に対する乗算係数
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Ｅｓ／Ｎ０（ｄＢ） 交差範囲乗数（メートル当たりのメートル）：σｆ
――――――――――――――――――――――――――――――――――――
－９ ０．００８７０
－６ ０．００６７０
－３ ０．００４４０
――――――――――――――――――――――――――――――――――――
表１から、１５００メートル範囲（すなわち、ＵＥから無線中継塔までの距離）で、交差範囲（すなわち、ＵＥの位置の範囲に対して垂直な）標準偏差誤差は、－９ｄＢのＥｓ／Ｎ０で６．５メートル、あるいは－３ｄＢのＥｓ／Ｎ０で３．３メートルである。注記：これらの位置検出精度レベルは、マルチパスが存在する中で達成された。
上記のように、実施形態は、他の場合にはデータ／音声通信には不適当な（弱すぎる、および／または状態が悪すぎる）信号に基づくときでも、例えばＥｓ／Ｎ０が低すぎるときでも、信頼性が高い位置判定の生成を可能にする。この能力は、リンククロージャおよび信頼性が高いＡＯＡ観測量を２台以上の中継塔から作り出す可能性を増加させることができる。一実施形態において、複数の中継塔からＡＯＡ観測量が利用できるときに、独立範囲推定（例えば、ＲＴＴ）を使用すること無しに強化したＵＥ位置検出精度を作ることができる。精度のこの改善が可能なのは、部分的にはマルチパス緩和のためである。
例えば、２つの中継塔からＵＥ ＬＯＢが利用できて幾何学的精度低下率（ＧＤＯＰ）が２を超えない１つのケースでは、２つのＬＯＢに対する合わせた交差範囲誤差標準偏差は、以下の通りである。
Figure 2022023944000151
別のケースにおいて、ＵＥ位置がサービングセクタビームローブセンターラインからいくらかの距離だけ離れている場合、１つ以上の他の中継塔セクタがＵＥに「遭遇して」、同様にユニークなＬＯＢ（複数可）を生成することが可能になる見込みがある。異なるセクタからこれらの２つ以上のＬＯＢを使用することが可能であることで、位置検出精度が更に強化される。ほとんどの位置検出判定はこの後者のシナリオに含まれる可能性があり、それは、単純な確率だけに基づいて、ＵＥが大半の時間ではシナリオセクタビームローブ中心線上にある可能性が低いからである。
信頼性が高いＡＯＡ観測量を２台以上のセクタ／中継塔から作り出す能力は、無信号円錐域現象も実質的に低減する。更に、サービングセクタが、Ｅｓ／Ｎ０、例えば、ＳＮＲおよび他の信号パラメータを高信頼性通信に充分であるように保つので、この無信号円錐域効果は、サービングセクタＡＯＡ＋ＲＴＴ（往復時間）位置検出方法を使用するときには除去される。
現在のＬＴＥ基盤は方位角ＡＯＡ推定をサポートするが、仰角（すなわち、二次元（２Ｄ）角度（ＡＯＡ）を推定することには向かない点に更に留意しなければならない。また同時に、例えば気圧の測定で、ＵＥが地上にあるか、またはその仰角が分かっていると仮定すると、方位角および仰角の両方のＡＯＡ角度（ＬＯＢ）についての知識は独立の（例えば、ＲＴＴ）範囲推定を必要とせずに、単一のセクタ／塔からＵＥ位置を判定することを可能にすることができる。将来のＬＴＥ展開は方位角および仰角通信をサポートするセクタアンテナアレイトポロジを有するかもしれないが、それは現在の実施形態を更に強化するのに役立つ。
更に、非常に狭い垂直放射パターンを達成するために、全ての現在使用されているセクタアンテナアレイ筐体は、例えば８つのアンテナ要素を有する垂直アンテナアレイから成っている。現在、これらの垂直要素は内部的にセクタアンテナユニットに組み込まれており、外部からアクセスできない。しかしながら、このセクタアンテナ構造は将来変化する可能性があり、ＡＯＡ推定の更なる可能性を開く。例えば、方位角および仰角アンテナアレイの両方から信号にアクセスすることができるようになると、本発明のＡＯＡ推定プロセスの実施形態は、方位角および仰角ＬＯＢを単一の中継塔および／または複数の中継塔から作り出している両方のアレイ（またはアレイの中のアンテナ要素の任意の組合せ）に、適用することができる。
一実施形態において、本開示のシステムおよび方法は、既存の無線ネットワーク基盤コンポーネントおよび／またはリソース（例えば受信チャネル用の基地局（ｅＮＢ）および／または位置検出プロセッサ２２６０が実装されるＥ－ＳＭＬＣ（Evolved Serving Mobile Location Centre）を使用して実装される。他の実施態様において、本開示のシステムおよび方法は、既存のネットワーク基盤コンポーネントおよび／またはリソースに依存せずに実装される。いくつかの実施形態では、独立している専用コンポーネント、例えば位置検出プロセッササーバは、ネットワーク基盤と通信することができる。更にもう１つの実施形態は、無線ネットワーク基盤コンポーネント／リソースを独立した専用のコンポーネント／リソースと組み合わせる。
一実施形態は、基地局受信チャネルを利用する。別の実施形態は、セクタアンテナアレイ受信信号を基地局受信チャネル（受信機）と共有している独立した受信チャネルを有することができる。これらの受信チャネルは、外部同期入力、例えばＧＰＳ、ＮＴＰ（Network Time Protocol）、ＩＥＥＥ１５８８－ＰＴＰ（Precision Time Protocol）などを含むことができる。
また別の実施形態においては、受信チャネルを独立した（ネットワーク基盤から）アンテナアレイに接続して、複数の受信チャネルをクラスタに組み込むことができる。アンテナアレイおよび受信チャネルは、複数のアンテナアレイおよび受信機（受信チャネル）クラスタとして構成することができる。各クラスタの中で、受信機は周波数／タイミング／位相コヒーレントである。しかしながら、各アレイ受信機クラスタの間の同期要件は、コヒーレンシーを必要とはしない。
このような実施例では、１つ以上のクラスタはグループ化してグループユニットを形成することができる。複数のグループユニットを展開することができる。グループユニットは同期することができるが、同期要件は緩和されて、コヒーレンシーは必要とされない。複数のグループユニット同期は外部タイミング入力、例えばＧＰＳ、ＮＴＰ（Network Time Protocol）、ＩＥＥＥ１５８８－ＰＴＰ（Precision Time Protocol）などによって達成することが出来る。処理ソフトウェアはネットワーク基盤またはネットワーク基盤と通信する独立サーバで実施することができる。また、各グループユニットは、プロセスソフトウェアのいくつかを収容する追加の計算リソースを含むことができ、例えば、ＵＥ位置の判定処理が複数のグループユニットと独立サーバまたはネットワーク基盤の間に分散される。
グループユニット２３００の位置実施例は、図２３に示される。この実施形態において、グループユニット２３００は、４Ｕ×１９インチ（４８．３ｃｍ）の筐体２３１０内に収容される。図２３によって表される実施例において、グループユニット２３００は２つのコヒーレント受信機カード２３２０、Ｉ／Ｑサンプルバッファカード２３３０、同期モジュールカード２３４０、付加的な計算リソースカード２３５０、電源２３６０、および複数の外部タイミング入力２３７０を含む。
動作中にグループユニット（例えば、図２３のグループユニット２３００）によって行うプロセスフローの一実施例は、図２４に関して以下に説明する。複数のアンテナアレイ２４１０からの信号は、コヒーレント受信機クラスタ２４２０に渡される。コヒーレント受信機クラスタ２４２０は、Ｉ／Ｑサンプルを生成する。同期モジュール２４４０は多くのこれらのＩ／Ｑサンプルを制御し、それらはＩ／Ｑサンプルバッファ２４３０に周期的にバッファリングされる。測距信号検出プロセッサ２４６０は、ＳＲＳを探して、ＳＲＳシンボルの開始点を確定する。独立の位置検出プロセッササーバ２４８０は、付加的な計算リソース２４５０によってＳＲＳパラメータを測距信号検出プロセッサ２４６０に提供し、それから、それが各受信チャネルからのＩ／Ｑサンプルの整合フィルタリングを実行する。この整合フィルタの出力は、ＳＲＳシンボルの開始点に最も近いＩ／Ｑサンプルを判定するために検出されるピークである。
Ｉ／Ｑサンプルバッファ（複数可）は、測距信号検出プロセッサ２４６０およびマルチパス緩和プロセッサ２４７０によって共有される。測距信号検出プロセッサ２４６０は、Ｉ／Ｑサンプルバッファ（複数可）をＳＲＳシンボル開始点で検索して、そして、マルチパス緩和プロセッサ２４７０（相互参照された出願に記載される）に、シンボル開始点バッファ位置（アドレス）を提供する。マルチパス緩和プロセッサ２４７０はＳＲＳ副搬送波データ（ベース帯域）を利用して、ＵＥからアンテナアレイ２４１０の各アンテナまでのＤＬＯＳ（直接見通し線）飛行時間のサブサンプル推定を提供する。一実施形態において、マルチパス緩和プロセッサ２４７０はＳＲＳ副搬送波データ（ベース帯域）の全てを利用して、ＤＬＯＳ飛行時間のサブサンプル推定を提供する。これらのＤＬＯＳ飛行時間推定に基づいて、マルチパス緩和プロセッサ２４７０または付加的な計算のリソース２４５０がアンテナアレイ２４１０の間の明白なＴＤＯＡ推定を判定する。
このプロセスの一部として、多くの判定が、位置検出プロセッサ２４８０または付加的な計算リソース２４５０によって実行することができるか、またはこれらのエンティティ／要素の間に分配される。これらの判定は、以下を含む：（ｉ）ＴＤＯＡ推定から到達位相差を判定すること、（ｉｉ）アンテナアレイ２４１０に対するＡＯＡ観測量を判定すること、（ｉｉｉ）判定されたＡＯＡ観測量からの情報を用いてアンテナアレイ２４１０からＵＥのＬＯＢを判定すること、そして、（ｉｖ）例えば、ＬＯＢ曖昧性を取り除くことによって望ましいＬＯＢを判定すること、である。これらの判定は、マルチパス緩和プロセッサ２４７０または付加的な計算のリソース２４５０、またはそれらの組み合わせによって展開されるＴＤＯＡ推定に基づく。
これらの算出の結果は、位置検出プロセッサ２４８０によって集めることができる。あるいは、測距信号検出プロセッサ２４６０およびマルチパス緩和プロセッサ２４７０の機能性は、付加的な計算リソース２４５０において実施することができる。
あらゆる残りの追跡および位置検出誤差を低減し、そして微弱な信号および悪い状態にある信号の位置検出信頼性を更に改善するために、一実施形態は、位置整合方法、最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、および／または最小分散推定（例えば、カルマンフィルタ）を含む１つ以上のノイズ低減および／または後処理技術を実行することができる。ノイズ低減方法は、コヒーレント加算、ノンコヒーレント加算、整合フィルタリングおよび／または時間的ダイバーシティを含むことができる。
同期モジュール２４４０によって行うプロセスフローの一実施例は、コヒーレント受信機クラスタ２４２０およびＩ／Ｑサンプルバッファ２４３０と関連したコントローラに周波数／時間／位相にコヒーレントなクロックおよび他のタイミング信号を提供することができる。同期モジュール２４４０は、クロックおよび他の同期信号を外部の時間同期２４９０、例えばＧＰＳ／ＧＮＳＳ同期またはイーサネット（登録商標）同期から入力される１つ以上の外部信号と同期させることもできる。同期モジュール２４４０は、付加的な計算リソース２４５０および位置検出プロセスサーバ２４８０と通信することもできる。
一実施形態において、各受信機クラスタ２４２０からＩ／Ｑサンプルバッファ２４３０に収集された（バッファリングされた）Ｉ／Ｑサンプルは、時間順に整列配置することができる。図２５に示すように、この機能はＩ／Ｑサンプルバッファ２４３０の一部であるコントローラ２５３５によって実行することができる。Ｉ／Ｑサンプルバッファコントローラ２５３５は、コヒーレント受信機クラスタ２４２０の各受信機２５２５からの多くのサンプルを、Ｉ／Ｑサンプルバッファ２４３０の各バッファに割り当てて格納する。同期モジュール２４４０は、ＩおよびＱサンプルコマンド／制御信号およびデータ２５４３によって、収集される（格納される）Ｉ／Ｑサンプルの数を制御することができる。同期モジュール２４４０は、クロックおよび他のタイミング信号２５４５によって、Ｉ／Ｑサンプル収集プロセスを有効にする（起動する）信号を発生させることもできる。このプロセスは、指定された数のＩ／Ｑサンプルが転送されてしまうと、自動的に停止することができる。
多くのバッファ整列方法／技術を用いることができ、各バッファの先頭の単純なタイムスタンプから標識シーケンスをＩ／Ｑサンプルストリームに挿入することまでの範囲にわたる。これらの技術は、リアルタイムに、または（後で）オフラインで、Ｉ／Ｑサンプル整列のために使用可能である。実施形態が整列のために標識シーケンス機構を現在は使用しているが、その各種の修正、適合および別の実施形態も行うことができる。例えば、整列のプロセスは、Ｉ／Ｑサンプルバッファコントローラ２５３５、測距信号検出プロセッサ２４６０および／または付加的な計算リソース２４５０、またはそれらのいくつかの組み合わせによって実行することができる。
例えば、測距信号検出プロセッサ２４６０は、ＳＲＳを探すことができて、ＳＲＳシンボルの開始点を判定することができる。検索プロセスは、バッファリングされたフレーム内のＳＲＳ信号の位置が検索の前に推定することができる場合、更に加速することができる。従って、一実施形態では、コヒーレント受信機クラスタ２４２０の１つ以上は、アップリンクモードからダウンリンクモードに、同期モジュール２４４０コマンドの下で切替えられる。その後で、同期モジュール２４４０コマンドの下で、各受信機２５２５から多くのＩ／ＱサンプルはＩ／Ｑサンプルバッファ２４３０の個々のバッファに格納することができ、ここでＩ／Ｑサンプルバッファコントローラ２５３５は、Ｉ／Ｑサンプルを個々のバッファに格納することに加えて、各バッファの先頭にタイムスタンプを提供することができる。測距信号検出プロセッサ２４６０および／またはグループユニットの別の要素は、個々のバッファのダウンリンクフレーム開始時間を判定することができ、その後タイムスタンプに対する各サービングセルフレーム開始時間を推定することができる。
それから、この位置検出ダウンリンクフレーム開始時間情報は、同期モジュール２４４０に転送される。同期モジュール２４４０は、Ｉ／Ｑサンプルバッファコントローラ２５３５のタイマ／カウンタと同期するタイマ／カウンタを有することができる。タイムスタンプおよび位置検出ダウンリンクフレーム開始時間に基づいて、同期モジュール２４４０は１つ以上のサービングセルに対する近づくダウンリンクフレーム／サブフレーム時間を予測することを可能とすることができる。
あるいは、同期化モジュール２４４０は、Ｉ／Ｑサンプル収集プロセスを起動することができる。それから、トリガーはタイムスタンプを付与されてもよく、バッファ整列は要求することができ、そして、各サービングセルフレーム開始時間はバッファの開始（トリガー）と関連して推定することができる。それから、同期モジュール２４４０は、それぞれの個々のバッファのダウンリンクフレーム開始時間を判定することができ、その後タイムスタンプに対する各サービングセルフレーム／サブフレーム開始時間を推定することができる。注記：クラスタにおいては全ての受信機がコヒーレントであるので、各バッファをクラスタ内で別々にタイムスタンプ付与および／またはマーキングすることは必要ないであろう。
アップリンクフレーム／サブフレーム開始時間はタイミングアドバンスを介してダウンリンクフレーム／サブフレーム開始時間と相関しており、それは各ＵＥのためのｅＮＢにとって分かっているものであり、ＵＥにおける、受信ダウンリンクサブフレームの開始と送信されたアップリンクサブフレームの間の負オフセットである。アップリンクフレーム／サブフレーム内のＳＲＳ位置が固定でかつ周知の先験的なものであるので、同期モジュール２４４０は近づくＳＲＳ信号時間を推定することが可能であり得て、この情報は測距信号検出プロセッサ２４６０により用いられる。また、ｅＮＢ（複数可）は、ＵＥ、ＳＦＮ（システムフレーム数）当たりのＳＲＳパラメータおよび各サービス対象ＵＥに対するタイムアドバンス情報またはＲＴＴ（往復時間）を、位置検出プロセッササーバ２４８０に提供し、そしてそこから同期モジュール２４４０およびグループユニット内の他のエンティティにそれを渡す。
あるいは、ＳＦＮ情報は、同期モジュール２４４０および／またはグループユニット内の他のエンティティによって導出されてもよい。１つ以上のＳＲＳを見つけて、ＳＲＳパラメータを使用することからＳＲＳおよびダウンリンクフレーム関係を判定することもできる。位置検出動作の間、実際のＳＲＳ位置は、同期モジュール２４４０および／またはグループユニット内の他のエンティティによって推定された位置／ウィンドウと比較することができ、そして、同期モジュール２４４０にフィードバックされて、ＳＲＳ位置推定を調整する。
アップリンクＳＲＳタイミングを推定した後に、同期モジュール２４４０は、コヒーレント受信機クラスタ２４２０にアップリンクモードに切り換え復帰するよう命令することができる。このコマンドの後、位置検出プロセッササーバ２４８０は開始／再起動することができる。上述したＳＲＳ信号位置推定プロセスは、位置検出プロセッササーバ２４８０または付加的な計算リソース２４５０からのコマンドによって再開することができる。
上記のように、ネットワークに基づく位置検出標準において考察された標準化されたＴＤＯＡには、ＵＥ可聴性／検出可能性問題および精度に対する厳格なネットワーク同期（２０ｎｓ未満）という要件を含んだ欠点がある。しかしながら、これらの問題が緩和され得る場合、ＴＤＯＡおよびＡＯＡ共同の追跡位置検出は実行することができる。マルチパス緩和エンジン２４７０は、複数の中継塔（サービングおよび隣接中継塔）の正確なＴＤＯＡ推定を作り出すことができ、そして、位置検出プロセッササーバ２４８０の機能性は、ＡＯＡおよびＴＤＯＡ共同の、または単一のＴＤＯＡの位置検出および追跡をサポートすることもできる。
そのような１つの実施例は、クラスタの複数の受信チャンネルを統合する上述した実施形態である。この実施形態では、標準化されたＴＤＯＡの欠点を緩和することができ、それは、クラスタ内およびクラスタ間の本来の同期能力、ならびに、より多くのクラスタ、すなわちアンテナアレイを追加して可聴性／検出可能性および無信号円錐域問題を緩和する能力によるものである。
上述した実施形態の１つ以上が測距信号としてＳＲＳを使用するので、これらの実施形態は全てのハンドセットおよびＵＥ電話で機能することができる（そして行うことができる）が、その理由は、ＳＲＳ送信が無線ネットワーク制御プレーンの一部であり、ハンドセット／ＵＥによってではなくネットワーク基盤によって制御されるからである。
同じように、本明細書において記載されるプロセスは、復調基準信号（ＤＭＲＳ）に直接適用することができ、つまり測距信号として使用される。ＤＭＲＳが、チャネル推定のために、そして、コヒーレント復調のために使われる。ＳＲＳと同様に、ＤＭＲＳはＵＥ／ハンドセットからのアップリンク送信の一部である。ＤＭＲＳ信号構造はＳＲＳと同一であり、本明細書において記載される同じ方法は、上記のデバイスに対するネットワーク基盤または変更を必要とすることなくＤＭＲＳを用いて機能する。ＤＭＲＳ信送がアップリンク送信の一部であり、ＵＥがアイドルモードであるときにも送信されるので、ＤＭＲＳは全てのハンドセット／ＵＥ電話によって送信される。
それでも、ＳＲＳまたはＤＭＲＳ信号を使用することの違いがある。ＳＲＳは、多数のリソースブロック、すなわち広帯域幅信号、例えば、１０ＭＨｚ全体にわたるように構成することができ、ＡＯＡ誤差の標準偏差は、より大きい帯域幅によって減少する。対照的に、ＤＭＲＳは通常は狭帯域であり、より低い精度に結果としてなる。また、ＤＭＲＳはＳＲＳの帯域幅依存的な処理利得を有しておらず、隣接した非サービング中継塔から作り出す信頼性が高いＡＯＡ観測量がより少ない。従って、ＳＲＳが測距信号として使われるときに、中継塔から１５００メートルの範囲で３～５メートルの間の位置検出精度を達成することができる。ＤＭＲＳについては、位置精度は、中継塔から同じ距離で２０～４０メートルに低下する。
しかしながら、ＳＲＳとは異なり、ＤＭＲＳは、いかなるネットワーク帯域も消費せず、それは常にアップリンク送信に含まれて、ＵＥがアイドルモードであるときにも送信される。それはＳＲＳのようにオプションではなく、例えば、位置検出のために有効化／構成／再構成される必要はない。また、ＤＭＲＳは、チャネル推定のために、そして、コヒーレント復調のために使われる。更にまた、ＤＭＲＳが悪いかまたは、何らかの理由で基地局によって適切にデコードされない場合、アップリンク送信はデコードされない。
相互参照出願の１つに記載される単一中継塔／セクタのサービングセクタＡＯＡ＋ＲＴＴ（往復時間）位置検出方法において、ＵＥ位置検出交差範囲誤差は、サービングセクタ放射パターン（一般的には１２０度）によって判定され、例えば、ＡＯＡ角度誤差は１２０度に等しく、結果として、ＵＥから無線中継塔への距離１５００メートルで３０００メートルを超える交差範囲誤差となる。本開示に基づく実施形態は、この単一中継塔／セクタＡＯＡ角度誤差を小数点未満の度数までに（表１を参照）劇的に低減し、結果として（１５００メートルの範囲で）３０００メートルに対して２、３メートルの交差範囲誤差になり、そして、基盤変更を必要としない。
ＵＥから無線中継塔までの距離は、＋／－１０メートルの分解能を有するＲＴＴ測定値から導出されるが、ＲＴＴ測定値はマルチパスにより影響を受ける。この影響は、相互参照出願に記載されるマルチパス緩和エンジンを用いて緩和することができる。
各種の修正、適合および代替的な実施形態が本開示の範囲および趣旨の範囲内でなされ得ることも認識すべきである。例えば、別の実施形態では、他の反映された（マルチパス）信号パスからのＤＬＯＳ（直接見通し線）パス（飛行時間）の信頼性が高く正確な分離のために、１つ以上の超分解能（部分空間）アルゴリズム（方法）および／または１つ以上のマルチテーパ法は、マルチパス緩和プロセッサによって使用することができる。ＳＲＳおよびＤＭＲＳに加えて、ランダムアクセスプリアンブル信号（複数可）などの他の無線ネットワーク無線信号が、位置判定のための測距信号として使用可能である。
このように、システムおよび方法の、異なる実施形態を記載したが、記載された方法およびデバイスの特定の利点が達成されていることが当業者には明らかなはずである。特に、物体を追跡し、位置検出するためのシステムが、ＦＧＰＡまたはＡＳＩＣおよび標準信号処理ソフトウェア／ハードウェアの組合せを使用して非常に少ない追加費用で組立て可能であることが当業者によって理解されるべきである。このようなシステムは、様々な用途において、例えば屋内または屋外環境、過酷なおよび厳しい環境等において人々の位置を特定するのに有用である。

Claims (20)

  1. 無線システムにおいてユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、
    ２つ以上のアンテナと関連した受信チャネルにより提供される信号から生成された複数の同相および直交（Ｉ／Ｑ）サンプルをバッファリングするステップと、
    前記信号の範囲内の基準信号を記述する基準信号パラメータを受信するステップと、
    前記受信チャネルの中の各受信チャネルから前記信号の範囲内の前記基準信号を識別するステップと、
    各受信チャネルからの前記識別された基準信号に基づいて、前記２つ以上のアンテナの基線と前記ＵＥから前記２つ以上のアンテナへの入射エネルギーの間の到来角を判定するステップと、
    前記到来角を利用して前記ＵＥの前記位置を算出するステップと
    を含む方法。
  2. 前記基準信号を識別する前記ステップは、前記基準信号パラメータおよび前記複数のバッファリングされたＩ／Ｑサンプルを使用して前記基準信号の開始時間を判定することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記基準信号を識別する前記ステップは、各受信チャネルと関連付けられた整合フィルタ出力のピークを検出して、前記基準信号の開始時間に最も近い前記複数のＩ／Ｑサンプルの中の特定のＩ／Ｑサンプルを識別することを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記到来角を判定する前記ステップは、前記ＵＥから２つ以上の前記アンテナの中の各アンテナまでの直接見通し線（ＤＬＯＳ）飛行時間のサブサンプル推定を判定することを含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記ＵＥから各アンテナへの前記ＤＬＯＳ飛行時間は、前記２つ以上のアンテナの間の前記基準信号の到達時間差を判定するために用いられる、請求項４に記載の方法。
  6. 前記ＵＥから各アンテナへの前記ＤＬＯＳ飛行時間は、前記基準信号の個々の副搬送波の間の位相シフトを判定するために用いられる、請求項４に記載の方法。
  7. 前記２つ以上のアンテナは、無線中継塔の１つのセクタに位置する、請求項１に記載の方法。
  8. 前記２つ以上のアンテナの間の距離は、前記２つ以上のアンテナから前記ＵＥまでの距離に対して小さい、請求項１に記載の方法。
  9. 基準信号は、サウンディング基準信号（ＳＲＳ）または復調基準信号（ＤＭＲＳ）を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記到来角は、無線中継塔のサービングセクタと前記ＵＥの間の方位線（ＬＯＢ）と関連付けられている、請求項１に記載の方法。
  11. 前記到来角を利用して前記無線中継塔の非サービングセクタと前記ＵＥの間の第２のＬＯＢを判定するステップ
    を更に含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記到来角を利用して第２の無線中継塔の非サービングセクタと前記ＵＥの間の第３のＬＯＢを判定するステップ
    を更に含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 無線システムにおいてユーザ機器（ＵＥ）の仰角を判定する方法であって、
    セクタアンテナ対の２つ以上のアンテナ要素と関連付けられた受信チャネルにより提供される信号から生成される複数の同相および直交（Ｉ／Ｑ）サンプルをバッファリングするステップであって、前記２つ以上のアンテナ要素の中の１つのアンテナ要素は、前記２つ以上のアンテナ要素の中の別のアンテナ要素に関して、垂直方向に位置がずれる、バッファリングするステップと、
    前記信号の範囲内の基準信号を記述する基準信号パラメータを受信するステップと、
    前記受信チャネルの中の各受信チャネルから前記信号の範囲内の前記基準信号を識別するステップと、
    各受信チャネルからの前記識別された基準信号に基づいて、前記セクタアンテナ対の基線と前記ＵＥから前記２つ以上のアンテナ要素への入射エネルギーの間の垂直到来角を判定するステップと、
    前記垂直到来角を利用して前記ＵＥの前記仰角を算出するステップと
    を含む方法。
  14. ２つ以上のアンテナ要素は、前記セクタアンテナ対の単一アンテナ筐体に位置する、請求項１３に記載の方法。
  15. ２つ以上のアンテナ要素は、前記セクタアンテナ対の異なるアンテナ筐体に位置する、請求項１３に記載の方法。
  16. 無線システムにおいてユーザ機器（ＵＥ）の位置を判定する方法であって、
    複数のアンテナ要素を含む２つ以上のアンテナと関連付けられた受信チャネルにより提供される信号から生成される複数の同相および直交（Ｉ／Ｑ）サンプルをバッファリングするステップであって、複数のアンテナ要素の中の１つのアンテナ要素は、前記複数のアンテナ要素の中の別のアンテナ要素に関して、垂直方向に位置がずれる、バッファリングするステップと、
    前記信号の範囲内の基準信号を記述する基準信号パラメータを受信するステップと、
    前記受信チャネルの中の各受信チャネルから前記信号の範囲内の前記基準信号を識別するステップと、
    各受信チャネルからの前記識別された基準信号に基づいて、前記アンテナの基線と前記ＵＥから前記２つ以上のアンテナへの入射エネルギーの間の水平到来角ならびに前記アンテナの前記基線と前記ＵＥから前記２つ以上のアンテナへの入射エネルギーの間の垂直到来角を判定するステップと、
    前記水平到来角および前記垂直到来角を利用して前記ＵＥの前記位置を算出するステップと
    を含む方法。
  17. 前記水平到来角および前記垂直到来角は、無線中継塔のサービングセクタと前記ＵＥの間の方位線（ＬＯＢ）にそれぞれ関連付けられている、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記水平到来角を利用して前記無線中継塔の非サービングセクタと前記ＵＥの間の第２のＬＯＢを判定するステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記垂直到来角を利用して第２の無線中継塔の非サービングセクタと前記ＵＥの間の第２の垂直到来角を判定するステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。
  20. 前記受信チャネルの中の２つ以上のコヒーレント受信チャネルをクラスタリングするステップと、
    前記クラスタからグループユニットを形成するステップと、
    外部同期入力を使用して前記グループユニットを同期させるステップと
    を更に含む、請求項１６に記載の方法。
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