JP2022035932A - 通信装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の一実施形態に係るシステム1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、本実施形態に係るシステム1は、携帯機100、及び通信ユニット200を含む。本実施形態における通信ユニット200は、車両202に搭載される。車両202は、ユーザの利用対象の一例である。
携帯機100は、ユーザにより携帯される任意の装置として構成される。任意の装置には、電子キー、スマートフォン、及びウェアラブル端末等が含まれる。図1に示すように、携帯機100は、無線通信部110、記憶部120、及び制御部130を備える。
通信ユニット200は、車両202に対応付けて設けられる。ここでは、車両202の車室内に設置される、又は通信モジュールとして車両202に内蔵される等、通信ユニット200は車両202に搭載されるものとする。他にも、車両202の駐車場に通信ユニット200が設けられる等、車両202と通信ユニット200とが別体として構成されてもよい。その場合、通信ユニット200は、携帯機100との通信結果に基づいて、車両202に制御信号を無線送信し、車両202を遠隔で制御し得る。図1に示すように、通信ユニット200は、複数の無線通信部210(210A~210D)、記憶部220、及び制御部230を備える。
<2.1.位置パラメータ>
本実施形態に係る通信ユニット200(詳しくは、制御部230)は、携帯機100が存在する位置を示す位置パラメータを推定する、位置パラメータ推定処理を行う。以下、図2~図4を参照しながら、位置パラメータに関する各種定義について説明する。
(1)CIR算出処理
携帯機100及び通信ユニット200は、位置パラメータ推定処理において、位置パラメータを推定するための通信を行う。その際、携帯機100及び通信ユニット200は、CIR(Channel Impulse Response)を算出する。
積算器219から出力されるCIRの一例を、図6に示す。図6は、本実施形態に係るCIRの一例を示すグラフである。図6に示したCIRは、送信側が送信信号を送信した時刻を時間カウンタによるカウント開始時刻と仮定したときのCIRである。このようなCIRは、遅延プロファイルとも称される。本グラフの横軸は遅延時間である。遅延時間とは、送信側が送信信号を送信した時刻からの経過時間である。本グラフの縦軸は、CIR値の絶対値(例えば、電力値)である。なお、以下では、CIRとは遅延プロファイルを指すものとして説明する。
受信側は、送信側から受信した無線信号のうち所定の検出基準を満たす信号を、ファストパスを経由して受信側に到達した信号として検出する。そして、受信側は、検出した信号に基づいて、位置パラメータを推定する。ファストパスを経由して受信側に到達した信号として検出された信号を、以下では第1到来波とも称する。
(1)距離推定
通信ユニット200は、測距処理を行う。測距処理とは、通信ユニット200と携帯機100との間の距離を推定する処理である。通信ユニット200と携帯機100との間の距離は、例えば図3に示した距離Rである。測距処理は、測距用信号を送受信すること、及び測距用信号の伝搬遅延時間に基づいて距離Rを計算することを含む。伝搬遅延時間とは、信号が送信されてから受信されるまでにかかる時間である。
時間INT1、INT2、INT3、及びINT4の始期又は終期となる測距用信号の受信時刻は、測距用信号の第1到来波の受信時刻である。上述したように、第1到来波として検出された信号は、必ずしも直接波であるとは限らない。
なお、受信側は、所定の検出基準が満たされた時刻を、第1到来波の受信時刻としてもよい。即ち、受信側は、CIRの電力値が最初に所定の閾値を超えた時刻、又は受信した無線信号の受信電力値が最初に所定の閾値を超えた時刻を、第1到来波の受信時刻としてもよい。他にも、受信側は、検出した第1到来波のピークの時刻(即ち、CIRのうち第1到来波に対応する部分において電力値が最も高い時刻、又は第1到来波のうち受信電力値が最も高い時刻)を、第1到来波の受信時刻としてもよい。
通信ユニット200は、角度推定処理を行う。角度推定処理とは、図3に示した角度α及びβを推定する処理である。角度取得処理は、角度推定用信号を受信すること、及び角度推定用信号の受信結果に基づいて角度α及びβを計算することを含む。角度推定用信号とは、角度推定処理において送受信される信号である。以下、図8を参照しながら、角度推定処理の流れの一例を説明する。
以上説明したように、角度α及びβは、第1到来波の位相に基づいて計算される。上述したように、第1到来波として検出された信号は、必ずしも直接波であるとは限らない。
なお、角度推定用信号と、測距用信号とは、同一であってもよい。例えば、図7に示した第3の測距用信号と、図8に示した角度推定用信号とは、同一であってもよい。この場合、通信ユニット200は、角度推定用信号及び第2の測距用信号を兼ねるひとつの無線信号を受信することで、距離R並びに角度α及びβを計算することができる。
制御部230は、座標推定処理を行う。座標推定処理とは、図4に示した携帯機100の三次元座標(x,y,z)を推定する処理である、座標推定処理としては、以下の第1の計算方法及び第2の計算方法が採用され得る。
第1の計算方法は、測距処理及び角度推定処理の結果に基づいて、座標x、y、及びzを計算する方法である。その場合、まず、制御部230は、次式により座標x及びyを計算する。
第2の計算方法は、角度α及びβの推定を省略して、座標x、y、及びzを計算する方法である。まず、上記数式(4)(5)(6)(7)により、次式の関係が成り立つ。
以上説明したように、座標は、伝搬遅延時間及び位相に基づいて計算される。そして、これらは、いずれも第1到来波に基づいて推定される。従って、測距処理、及び角度推定処理と同様の理由で、座標推定精度は低下し得る。
位置パラメータは、予め定義された複数の領域のうち、携帯機100が存在する領域を含んでいてもよい。一例として、領域が通信ユニット200からの距離により定義される場合、制御部230は、測距処理により推定された距離Rに基づいて、携帯機100が存在する領域を推定する。他の一例として、領域が通信ユニット200からの角度により定義される場合、制御部230、角度推定処理により推定された角度α及びβに基づいて、携帯機100が存在する領域を推定する。他の一例として、領域が三次元座標により定義される場合、制御部230は、座標推定処理により推定された座標(x,y,z)に基づいて、携帯機100が存在する領域を推定する。
位置パラメータの推定結果は、例えば携帯機100の認証のために使用され得る。例えば、制御部230は、運転席側であって通信ユニット200からの距離が近い領域に携帯機100が存在する場合に、認証成功を判定し、ドアを解錠する。
図9~図12を参照しながら、本実施形態の技術的課題を説明する。図9~図12は、本実施形態の技術的課題を説明するためのグラフである。横軸は遅延時間を示すチップ長であり、縦軸はCIR値の絶対値(例えば、電力値)である。チップ長とは、1パルス当たりの時間幅である。例えば、500MHzの帯域幅でパルスを作成する場合、パルス幅約2nsがチップ長となる。
<4.1.第1到来波の検出>
携帯機100及び通信ユニット200は、以下に詳しく説明する処理により、第1到来波を検出する。以下では一例として、第1到来波を検出する主体が通信ユニット200である場合について説明する。以下に説明する処理は、携帯機100により実行されてもよい。
まず、PN(Pseudo-Noise)相関法における遅延プロファイル(即ち、CIR)の定式化を行う。PN相関法とは、送信側、受信側で共有したPN系列信号のようなランダム系列から成る信号を送信し、送信信号と受信信号とのスライディング相関をとることで、CIRを算出する手法である。なお、PN系列信号とは、1と0とがほぼランダムに並んだ信号である。
受信信号のサンプリング数をM(ただし、M>L)とする。そして、受信信号は、M個の離散遅延時間τ1、τ2、…、τMにおいてサンプリングされるものとする。なお、遅延離散時間とは、遅延時間を離散値として表現したものである。z(τ)は、離散遅延時間τにおいてサンプリングされた受信信号に基づいて算出された遅延プロファイルである。M個の遅延プロファイルから成るデータベクトルzは、次式で表される。ただし、次式は、受信側がプリアンブルシンボルをひとつだけ受信した場合の式である。
スパース再構成によれば、遅延プロファイルzが、As+nの形でモデル化される。よって、未知数がNであり、条件数がM(M<N)である劣決定問題を解くことにより、拡張信号ベクトルsを求めることが可能となる。制御部230は、拡張信号ベクトルsにおける複数の要素に対応する遅延時間ビンに基づいて、第1到来波の受信時刻を推定する。
制御部230は、圧縮センシングアルゴリズムを用いて、スパース解となる拡張信号ベクトルsを推定する。圧縮センシングアルゴリズムとは、未知なベクトルがスパースなベクトルであると仮定し、未知なベクトルに対する線形観測に基づいて、未知なベクトルを推定するアルゴリズムである。本実施形態において、拡張信号ベクトルsは未知なベクトルの一例である。線形観測とは、未知なベクトルに係数を乗算した結果を得ることである。本実施形態において、拡張モード行列Aは係数の一例である。遅延プロファイルzは、線形観測の一例である。
上記では、ひとつの無線通信部210により受信される受信信号に関し、CIRを計算し、スパース再構成が行われる場合の定式化を行った。以下では、複数の無線通信部210により受信される複数の受信信号に関する定式化を行う。
上記数式(43)を、内部雑音を無視して複数の無線通信部210に対して拡張すると、次式の通り、ZがAとYとの行列積を含む形式に変換される。
制御部230は、M-FOCUSSにより推定された、所定のノルムを最小化する拡張信号行列Yに基づいて、第1到来波の受信時刻を推定する。M-FOCUSSでは、複数の無線通信部210におけるCIRに対して整合するという条件下で、拡張信号行列Yが推定される。従って、ひとつのCIRに対して整合するという条件下で拡張信号ベクトルsが推定される場合と比較して、第1到来波の受信時刻の推定精度を向上させることが可能となる。
制御部230は、拡張信号ベクトルsを推定するにあたって、特異値分解を行うことによりAmの一般逆行列Am -を求めてもよい。この際、制御部230は、例えば、TSVD(Truncated singular value decomposition)を用いてAm -を求めてもよい。
上記では、制御部230が特異値分解を行うことで、Am -を求める場合について述べた。一方、制御部230は、Am -を求めるために、正則化を行ってもよい。その際、制御部230は、上記STEP2の数式(50)に代えて、下記の数式(55)を用いてもよい。なお、Am Hは、行列Amの複素共役転置をとったものであり、Amの随伴行列とも呼ばれる。
M-FOCUSSにおいて、閾値処理が行われてもよい。ここでの閾値処理とは、第2の閾値以下の要素を0にする処理である。例えば、制御部230は、上記STEP1の数式(49)において、重み行列Wmの対角成分のうち第2の閾値以下の要素をゼロとしてもよい。第2の閾値は、重み行列Wmの対角成分の最大値に基づいて設定されてもよい。一例として、制御部230は、重み行列Wmの対角成分に対して、最大値との比が第2の閾値以下の値をゼロにしてもよい。
制御部230は、上記説明した処理により検出した第1到来波に基づいて、位置パラメータを推定する。
制御部230は、上記説明した処理により推定した第1到来波の受信時刻に基づいて、携帯機100と通信ユニット200との間の距離Rを推定する。距離Rの推定方法については、図7を参照しながら上記説明した通りである。
通信ユニット200は、上記説明した処理により推定した第1到来波の受信時刻における位相に基づいて、角度α及びβを推定する。角度α及びβの推定方法については、図8を参照しながら上記説明した通りである。
図15は、本実施形態に係る通信ユニット200により実行される位置パラメータ推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上記説明したように、送信側は、ひとつ以上のプリアンブルシンボルを含むプリアンブルを複数含む信号を、送信信号として送信し得る。その場合、受信側は、受信信号における複数のプリアンブルシンボルに対応する部分の各々と、プリアンブルシンボルと、の相関を、送信側が送信信号を送信してから規定時間ごとにとることで、プリアンブルシンボルごとのCIRを算出し得る。
M-FOCUSSは、CIR全体に対して適用されてもよい。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
Claims (18)
- 他の通信装置から信号を無線で受信する無線通信部と、
前記他の通信装置がパルスを含む信号を第1の信号として送信した場合に前記無線通信部により受信された、前記第1の信号に対応する信号である第2の信号と、前記第1の信号と、の相関を規定時間ごとにとり、
前記無線通信部における前記第2の信号と前記第1の信号との相関を前記規定時間ごとにとった結果である相関演算結果を複数並べた行列であるデータ行列を、
複数の設定時間の各々において信号を受信したと仮定したときの前記相関演算結果を表す複数の要素から成る行列である拡張モード行列と、
前記無線通信部における前記設定時間ごとの信号の有無、並びに当該信号の振幅及び位相を表す複数の要素から成るベクトルである拡張信号ベクトルを、複数の前記相関演算結果について並べた行列である拡張信号行列と、
の行列積を含む形式に変換し、
所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定し、
前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列に基づいて、前記第2の信号の受信時刻を推定する制御部と、
を備える、通信装置。 - 前記通信装置は、前記無線通信部を複数備え、
前記制御部は、
前記複数の無線通信部の各々により受信された第2の信号と第1の信号との相関を、前記複数の無線通信部の各々において設定されたタイミングから規定時間ごとにとり、
前記データ行列としての、前記複数の無線通信部の各々における前記第2の信号と前記第1の信号との相関を前記規定時間ごとにとった結果である前記相関演算結果を前記複数の無線通信部について並べた行列を、
前記拡張モード行列と、
前記拡張信号行列としての、前記複数の無線通信部の各々における前記設定時間ごとの信号の有無、並びに当該信号の振幅及び位相を表す複数の要素から成るベクトルである拡張信号ベクトルを前記複数の無線通信部について並べた行列と、
の行列積を含む形式に変換する、
請求項1に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記所定のノルムとして、前記拡張信号行列を構成する要素のうち、同一の前記設定時間に対応する複数の要素に対し所定の演算を行った値を、複数の前記設定時間について並べたベクトルのノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定する、
請求項1又は2に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記所定のノルムとして、前記拡張信号行列を構成する要素のうち、同一の前記設定時間に対応する複数の要素を二乗和した値の平方根を、複数の前記設定時間について並べたベクトルのノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定する、
請求項3に記載の通信装置。 - 前記制御部は、数式(1)、数式(2)、及び数式(3)を反復して演算することで、前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定する、
請求項4に記載の通信装置。
- 前記制御部は、前記数式(2)において、Amを、所定の閾値よりも大きな値の特異値から成る対角行列を含む形式に特異値分解した上で、Am -を算出する、
請求項5に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記数式(6)において、AmAm Hを、第1の閾値よりも大きな値の要素から成る対角行列を含む形式に固有値分解した上で、(AmAm H)-1を算出する、
請求項8に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記数式(1)において、Wmの対角成分のうち第2の閾値以下の成分をゼロとする、
請求項6~9のいずれか一項に記載の通信装置。 - 前記設定時間の間隔は、前記規定時間よりも短い、
請求項1~10のいずれか一項に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列における非ゼロの要素に対応する前記設定時間を、前記第2の信号の受信時刻として推定する、
請求項1~11のいずれか一項に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列における非ゼロの要素に対応する前記設定時間のうち最も早い前記設定時間を、前記第2の信号の受信時刻として推定する、
請求項12に記載の通信装置。 - 前記制御部は、推定した前記第2の信号の受信時刻に基づいて、前記通信装置と前記他の通信装置との間の距離を推定する、
請求項1~13のいずれか一項に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記拡張信号行列に含まれる非ゼロの要素の位相に基づいて、前記通信装置を基準とする座標系における原点と前記他の通信装置とを結ぶ直線と座標軸とがなす角度を推定する
請求項1~14のいずれか一項に記載の通信装置。 - 前記制御部は、前記拡張信号行列に含まれるひとつ以上の非ゼロの要素のうち、対応する設定時間が最も早い要素の位相に基づいて、前記角度を推定する、
請求項15に記載の通信装置。 - 他の通信装置がパルスを含む信号を第1の信号として送信した場合に無線通信部により受信された、前記第1の信号に対応する信号である第2の信号と、前記第1の信号と、の相関を規定時間ごとにとり、
前記無線通信部における前記第2の信号と前記第1の信号との相関を前記規定時間ごとにとった結果である相関演算結果を複数並べた行列であるデータ行列を、
複数の設定時間の各々において信号を受信したと仮定したときの前記相関演算結果を表す複数の要素から成る行列である拡張モード行列と、
前記無線通信部における前記設定時間ごとの信号の有無、並びに当該信号の振幅及び位相を表す複数の要素から成るベクトルである拡張信号ベクトルを、複数の前記相関演算結果について並べた行列である拡張信号行列と、
の行列積を含む形式に変換し、
所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定し、
前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列に基づいて、前記第2の信号の受信時刻を推定すること、
を含む情報処理方法。 - コンピュータを、
他の通信装置がパルスを含む信号を第1の信号として送信した場合に無線通信部により受信された、前記第1の信号に対応する信号である第2の信号と、前記第1の信号と、の相関を規定時間ごとにとり、
前記無線通信部における前記第2の信号と前記第1の信号との相関を前記規定時間ごとにとった結果である相関演算結果を複数並べた行列であるデータ行列を、
複数の設定時間の各々において信号を受信したと仮定したときの前記相関演算結果を表す複数の要素から成る行列である拡張モード行列と、
前記無線通信部における前記設定時間ごとの信号の有無、並びに当該信号の振幅及び位相を表す複数の要素から成るベクトルである拡張信号ベクトルを、複数の前記相関演算結果について並べた行列である拡張信号行列と、
の行列積を含む形式に変換し、
所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列を推定し、
前記所定のノルムを最小化する前記拡張信号行列に基づいて、前記第2の信号の受信時刻を推定する制御部、
として機能させるためのプログラム。
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