JP2022509683A - 事前確率に基づく無線信号から検出されるモーションの位置の決定方法 - Google Patents

事前確率に基づく無線信号から検出されるモーションの位置の決定方法 Download PDF

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Abstract

Figure 2022509683000001
一般的な態様では、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスによって検出されたモーションの位置を決定する方法は、第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップを含む。モーションデータは、モーションインジケータ値のセットを含む。本方法はまた、モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップ及び事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得するステップを含む。加えて、本方法は、遷移値及び非遷移値を含む遷移確率マトリクスを取得するステップを含む。本方法は更に、データ処理装置の動作によって、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定するステップを含む。
【選択図】図６

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、開示が引用により本明細書に組み入られる２０１８年１２月３日に出願された米国特許出願第１６／２０７，６４９号明細書に対する優先権を主張するものである。
（技術分野）
以下の説明は無線信号から検出されるモーションの位置を決定することに関する。
モーション検出システムは、例えば室内又は屋外エリアにおけるオブジェクトの動きを検出するために用いられてきた。一部の例示的なモーション検出システムでは、赤外線又は光学センサが、センサの視野におけるオブジェクトの動きを検出するために用いられる。モーション検出システムは、セキュリティシステム、自動制御システム及び他のタイプのシステムに用いられてきた。
本明細書に記述する一部の態様では、あるスペース（例えば、人が中で動いている家の中の特定の部屋、人が中で動いている建物の特定のフロア又は四分円）におけるモーションの位置を、互いに無線で通信する複数の無線通信デバイスからの情報を用いて検出することができる。
例えば、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスの各々で受信される無線信号を分析してネットワークにおける異なる通信リンク（ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペア間）のチャネル情報を決定することができる。このチャネル情報は、スペースを横断する無線信号に伝達関数を適用する物理的媒体を表すことができる。事例によっては、チャネル情報がチャネル応答情報を含む。チャネル応答情報は、通信リンクの公知のチャネルプロパティを示すことができ、無線信号が送信機から受信機にどのように伝搬するかを示すことができ、例えば、送信機と受信機の間のスペース内の散乱、フェージング、及びパワー減衰の結合効果を表す。一部の事例では、チャネル情報はビームフォーミング状態情報を含む。ビームフォーミング（又は空間フィルタリング）は、指向性信号送信又は受信のためのマルチアンテナ（マルチ入力／マルチ出力（ＭＩＭＯ））ラジオシステムに用いられる信号処理技術を指すことができる。ビームフォーミングは、他が破壊的干渉を経験する間に特定の角度の信号が建設的干渉を経験するような方式でアンテナアレイにおける要素を組み合わせることによって達成することができる。ビームフォーミングは、空間選択性を達成するために送信及び受信端の両方で用いることができる。一部の場合（ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ規格）では、ビームフォーミングステアリングマトリクスが送信機によって用いられる。ビームフォーミングステアリングマトリクスは、アンテナアレイが送信のための空間経路を選択するために個々のアンテナ要素の各々をどのように用いるべきかの数学的説明を含むことができる。特定の態様をチャネル応答情報に関して本明細書に記述するが、ビームフォーミング状態情報又はビームフォーマステアリングマトリクス状態もまた、同様に記述した態様に用いることができる。
通信リンクの各々のチャネル情報は、（例えば、ハブデバイス又はネットワークにおける他のデバイス、又はネットワークに通信可能に結合されたリモートデバイスによって）分析して、スペースでモーションが起こったかどうか検出して、検出したモーションの相対的位置を決定するか、又は両方を行うことができる。一部の態様では、通信リンクの各々のチャネル情報を分析して、例えばモーションがスペースで検出されなかった時に、オブジェクトが存在するか又は不存在かを検出することができる。
一部の実施構成では、無線通信ネットワークが無線メッシュネットワークを含むことができる。無線メッシュネットワークは、中央アクセスポイント、基地局又はネットワークコントローラを用いることなくポイント－ツー－ポイント方式で直接にノード（例えば、無線通信デバイス）が通信する脱集中化無線ネットワークを指すことができる。無線メッシュネットワークは、メッシュクライアント、メッシュルータ、又はメッシュゲートウェイを含むことができる。一部の事例では、無線メッシュネットワークはＩＥＥＥ８０２．１１ｓ規格に基づく。一部の事例では、無線メッシュネットワークはＷｉ－Ｆｉアドホック又は別の標準化技術に基づく。商用の無線メッシュネットワークの例は、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｅｅｒｏ、及びその他によって販売されているＷｉ－Ｆｉシステムを含む。
一部の例示的無線通信ネットワークでは、各ノードが、１又は２以上の双方向性リンクを介して１又は２以上の他のノードに接続される。各ノードは受信する無線信号を分析して、リンクの各々における摂動又は妨害を識別することができる。各リンクにおける妨害は、モーションインジケータ値として、例えば標準化できるスカラー量として表すことができる。無線通信ネットワークにおけるノードからのリンク妨害値を用いて、それぞれのノードに関連付けられる位置のモーション確率を決定することができる。例えば、各ノードのモーション確率を用いて、ノードの付近でモーションを有する最高確率を有するノードを知らせることができ、このノードを、モーションが周りで起こったノードとして識別することができる。これを行うために、分析は、確率の再帰コンピューテーションのためのベイズ推定フレームワークのケースとすることができる。確率的フレームワークは、幾つかの技術的利点を提供し、例えば再帰推定及び従って正しい結果への最終的な収束、各々の特別な状況に対する条件のない単純化論理、正確且つ堅牢（例えば、アーティファクトに対して）であるパフォーマンス及びその他を提供する。
加えて、モーション検出システムに関する物理的洞察が、モーションの位置を検出するために用いられるベイズ推定フレームワークに情報を与えることができる。例えば、リンク（送信機ノードと受信機ノードの間）における励起の相対的大きさは、励起を生成するモーションが受信機ノードに近い時に大きくなる可能性がある。従って、モーションが起こった場所の初期確率推定として、最高確率を最高モーションインジケータ値に関連付けられる無線リンク上の受信機ノードに割り当てることができる。この初期確率推定値は条件的確率分布（例えば、前のモーションデータに基づく）と組み合わせてベイズフレームワークに従う再帰的調整確率推定値を生成することができる。別の例として、特定の文脈において別個の位置の間のモーション遷移の可能性が、単一の位置に残るモーションの可能性に対して高い又は低いことがある。従って、位置遷移確率をベイズフレームワークに組み入れることができる。例えば、遷移確率マトリクスを初期確率推定値及び条件的確率分布に組み合わせて、ベイズフレームワークに従う再帰的調整確率推定値を生成することができる。
例示的無線通信システムを示す図である。 モーション検出システムにおける無線通信デバイス間で伝送される例示的無線信号を示す図である。 モーション検出システムにおける無線通信デバイス間で伝送される例示的無線信号を示す図である。 複数の無線ノードを含む例示的無線通信ネットワークを示す略図である。 送信側無線ノード（Ｔｘ）、受信側無線ノード（Ｒｘ）、又は他の無線ノードとしての無線ノードのステータスに基づくマップ値を有する例示的確率マップを示す略グラフである。 送信側無線ノードと受信側無線ノードの間の例示的マルチパス伝搬環境を示す略図である。 無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスによって検出されるモーションの位置を決定する例示的処理を示す流れ図である。 点線の矢印が無線ノード間の検出されたモーションの潜在的な遷移を示す例示的無線通信ネットワークを示す略図である。 無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスによって検出されるモーションの位置を決定する別の例示的処理を示す流れ図である。
図１は、例示的無線通信システム１００を示す図である。例示的無線通信システム１００は、３つの無線通信デバイス、すなわち第１無線通信デバイス１０２Ａ、第２無線通信デバイス１０２Ｂ、及び第３無線通信デバイス１０２Ｃを含む。例示的無線通信システム１００は、追加の無線通信デバイス１０２及び／又は他の構成要素（例えば、１又は２以上のネットワークサーバ、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ケーブル、又は他の通信リンクなど）を含むことができる。
例示的無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、例えば無線ネットワーク規格又は別のタイプの無線通信プロトコルに従って無線ネットワークにおいて動作することができる。例えば、無線ネットワークは、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、都市エリアネットワーク（ＭＡＮ）、又は別のタイプの無線ネットワークとして動作するよう構成することができる。ＷＬＡＮの例は、ＩＥＥＥによって開発された規格の８０２．１１ファミリーの１又は２以上に従って動作するよう構成されたネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク）、及びその他を含む。ＰＡＮの例は、短距離通信規格（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、近距離通信（ＮＦＣ）、ＺｉｇＢｅｅ）、ミリメートル波通信、及びその他に従って動作するネットワークを含む。
一部の実施構成では、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、例えばセルラーネットワーク規格に従うセルラーネットワークで通信するよう構成することができる。セルラーネットワークの例は、グローバル・システム・フォー・モバイル（ＧＳＭ）及びＧＳＭ進化のための拡張データレート（ＥＤＧＥ）又はＥＧＰＰＲＳなどの２Ｇ規格、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）、ユニバーサル・モバイル・テレコミュニケーション・システム（ＵＭＴＳ）、及び時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ－ＳＣＤＭＡ）などの３Ｇ規格、長期進化（ＬＴＥ）及びＬＴＥアドバンスド（ＬＴＥ－Ａ）などの４Ｇ規格、５Ｇ規格、及びその他に従って構成されたネットワークを含む。図１に示した例では、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、標準的な無線ネットワーク構成要素とすることができるか、又はこれを含むことができる。例えば、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、商用のＷｉ－Ｆｉデバイスとすることができる。
一部のケースでは、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイント又は別のタイプの無線アクセスポイント（ＷＡＰ）とすることができる。無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、無線通信デバイスにおける命令（例えば、ソフトウェア又はファームウェア）として組み入れられる本明細書に記述する１又は２以上の動作を実行するよう構成することができる。一部のケースでは、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃの１又は２以上を、例えば商用メッシュネットワークシステム（例えば、ＧｏｏｇｌｅＷｉ－Ｆｉ、ＥｅｒｏＷｉ－Ｆｉシステムなど）などの無線メッシュネットワークのノードとすることができる。一部のケースでは、標準的な又は従来のＷｉ－Ｆｉ送受信機デバイスの別のタイプを用いることができる。無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、Ｗｉ－Ｆｉ構成要素なしに実施することができ、例えば標準的又は非標準的な無線通信の無線プロトコルの他のタイプをモーション検出に用いることができる。
図１に示した例では、無線通信デバイス、例えば、１０２Ａ、１０２Ｂは、通信チャネルを通じて（例えば、無線ネットワーク規格、モーション検出プロトコル、存在検出プロトコル、又は他の標準的又は非標準的プロトコルに従って）無線信号を送信する。例えば、無線通信デバイスは、オブジェクトのモーション又は存在を検出するためにスペースをプローブする送信用のモーションプローブ信号を生成することができる。一部の実施構成では、このモーションプローブ信号は、チャネルサウンディング（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ－２０１３規格に従うビームフォーミングのチャネルサウンディング）に用いられる標準的なパイロット信号を含む標準的シグナリング又は通信フレームを含むことができる。場合によっては、モーションプローブ信号は、ネットワークにおける全てのデバイスに公知である基準信号を含む。事例によっては、無線通信デバイスの１又は２以上が、スペースを介して送信されたモーションプローブ信号に基づいて受信された信号であるモーション検出信号を処理することができる。例えば、このモーション検出信号を分析して、通信チャネルで検出された変化（又は変化の欠如）に基づいて、スペースにおけるオブジェクトのモーション、スペースにおけるモーションの欠如、又はモーションの欠如が検出された時のスペースにおけるオブジェクトの存在又は不存在を検出することができる。
モーションプローブ信号を送信する無線通信デバイス、例えば１０２Ａ、１０２Ｂをソースデバイスと呼ぶことができる。場合によっては、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂが無線モーションプローブ信号をブロードキャストすることができる（上述の例）。他の場合には、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、別の無線通信デバイス１０２Ｃ及び他のデバイス（例えば、ユーザ機器、クライアントデバイス、サーバ、その他）にアドレス指定された無線信号を送信することができる。無線通信デバイス１０２Ｃ並びに他のデバイス（図示せず）は、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂによって送信された無線信号を受信することができる。場合によっては、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂによって送信される無線信号は、周期的に、例えば無線通信規格又は他に従って繰り返される。
一部の例では、センサデバイスと呼ぶことができる無線通信デバイス１０２Ｃが無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂから受信された無線信号を処理して、無線信号によってアクセスされたスペースにおけるオブジェクトのモーション、又はモーションの欠如を検出する。一部の例では、別のデバイス又はコンピュータシステムが、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂから無線通信デバイス１０２Ｃによって受信された無線信号を処理して、無線信号によってアクセスされたスペースにおけるオブジェクトのモーション、又はモーションの欠如を検出する。場合によっては、無線通信デバイス１０２Ｃ（又は別のシステム又はデバイス）が無線信号を処理して、モーションの欠如が検出された時にスペースにおけるオブジェクトの存在又は不存在を検出する。一部の事例では、無線通信デバイス１０２Ｃ（又は別のシステム又はデバイス）は、図６に関して又は図８に記述した例示的方法に示した１又は２以上の動作、又は、モーションを検出する、モーションの欠如を検出する、又はモーションの欠如が検出された時にオブジェクトの存在又は不存在を検出する処理の別のタイプを実行することができる。他の例では、無線通信システム１００は、例えば、無線通信デバイス１０２Ｃが例えばソースデバイスとして無線信号を送信できるように修正することができ、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、例えばセンサデバイスとして無線通信デバイス１０２Ｃからの無線信号を処理して、モーション、モーションの欠如、又はモーションが検出されなかった時に存在を検出することができる。すなわち、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃの各々を、場合によっては、ソースデバイス、センサデバイス、又はこの両方として構成することができる。
モーション及び／又は存在検出に用いられる無線信号は、例えば、ビーコン信号（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈビーコン、Ｗｉ－Ｆｉビーコン、他の無線ビーコン信号）、パイロット信号（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ－２０１３規格に従うビームフォーミングアプリケーションなどのチャネルサウンディングに用いられるパイロット信号）、又は無線ネットワーク規格に従う他の目的に生成される別の標準的信号、又はモーション及び／又は存在検出又は他の目的に生成される非標準的信号（例えば、ランダム信号、基準信号など）を含むことができる。場合によっては、モーション及び／又は存在検出のための無線信号は、ネットワークにおける全てのデバイスに公知である。
一部の例では、無線信号は、移動オブジェクトとの相互作用前又は後にオブジェクト（例えば、壁）を通って伝搬することができ、移動するオブジェクトと送信側又は受信側ハードウェアの間の光学的ラインオブサイトなしに移動するオブジェクトの動きを検出できるようにする。場合によっては、無線信号は、無線通信デバイス、例えば１０２Ｃによって受信された時に、例えば、オブジェクトがスペース内で移動中でない、又はもう移動しないというスペースにおけるモーションの欠如を示すことができる。場合によっては、無線信号は、無線通信デバイス、例えば１０２Ｃによって受信された時に、モーションの欠如が検出された時にスペースにおけるオブジェクトの存在を示すことができる。反対に、無線信号は、モーションの欠如が検出された時にスペースにおけるオブジェクトの不存在を示すことができる。例えば、受信された無線信号に基づいて、第３無線通信デバイス１０２Ｃは、モーションデータ、存在データ、又はこれらの両方を生成することができる。一部の事例では、第３無線通信デバイス１０２Ｃは、モーション検出及び／又は存在データを、部屋、建物、屋外エリアなどのスペース内の動きをモニタリングするための制御センタを含むことができるセキュリティシステムなどの別のデバイス又はシステムに伝送することができる。
一部の実施構成では、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、無線ネットワークトラフィック信号（例えば、周波数チャネル又はコード化チャネル）とは別の無線通信チャネルでモーションプローブ信号を（例えば、上述のように）送信するよう構成することができる。例えば、モーションプローブ信号のペイロード及びペイロードにおけるデータのタイプ又はデータ構造に加えられる変調は第３無線通信デバイス１０２Ｃによって公知とすることができ、第３無線通信デバイス１０２Ｃがモーション及び存在検出に実行する処理の量を低減することができる。ヘッダは、例えば、モーション又はモーションの欠如が通信システム１００の別のデバイスによって検出されたかどうか、オブジェクトの存在が通信システム１００の別のデバイスによって検出されたかどうかの指示、変調タイプの指示、信号を送信するデバイスの識別などの追加の情報を含むことができる。
図１に示した例では、無線通信システム１００が、それぞれの無線通信デバイス１０２の各々の間の無線通信リンクを備えた無線メッシュネットワークとして示されている。図示した例では、第３無線通信デバイス１０２Ｃと第１無線通信デバイス１０２Ａとの間の無線通信リンクを用いて、第１モーション検出ゾーン１１０Ａをプローブすることができ、第３無線通信デバイス１０２Ｃと第２無線通信デバイス１０２Ｂの間の無線通信リンクを用いて、第２モーション検出ゾーン１１０Ｂをプローブすることができ、第１無線通信デバイス１０２Ａと第２無線通信デバイス１０２Ｂの間の無線通信リンクを用いて第３モーション検出ゾーン１１０Ｃをプローブすることができる。一部の事例では、モーション検出ゾーン１１０を通って無線通信デバイス１０２によって送信される無線信号に基づく受信信号を処理することによってこのデバイスによってアクセスされるモーション検出ゾーン１１０の各々で、モーション、モーションの欠如、及び／又はモーションが検出されなかった時のオブジェクトの存在又は不存在を検出するよう各無線通信デバイス１０２を構成することができる。例えば、人１０６が第１モーション検出ゾーン１１０Ａ及び第３モーション検出ゾーン１１０Ｃで移動した時、無線通信デバイス１０２は、それぞれのモーション検出ゾーン１１０を通して送信された無線信号に基づく受信した信号に基づいてモーションを検出することができる。例えば、第１無線通信デバイス１０２Ａは、第１及び第３モーション検出ゾーン１１０Ａ、１１０Ｃの両方における人のモーションを検出することができ、第２無線通信デバイス１０２Ｂは、第３モーション検出ゾーン１１０Ｃにおける人１０６のモーションを検出することができ、第３無線通信デバイス１０２Ｃは、第１モーション検出ゾーン１１０Ａにおける人１０６のモーションを検出することができる。場合によっては、人１０６によるモーションの欠如、及び他の場合、人１０６が動いていることが検出されなかった時の人１０６の存在を、モーション検出ゾーン１１０Ａ、１１０Ｂ、１１０Ｃの各々で検出することができる。
一部の事例では、モーション検出ゾーン１１０は、例えば、空気、固体材料、液体、又は無線電磁信号がこれを介して伝搬される別の媒体を含むことができる。図１に示した例では、第１モーション検出ゾーン１１０Ａが第１無線通信デバイス１０２Ａと第３無線通信デバイス１０２Ｃの間の無線通信チャネルを提供し、第２モーション検出ゾーン１１０Ｂが第２無線通信デバイス１０２Ｂと第３無線通信デバイス１０２Ｃの間の無線通信チャネルを提供し、第３モーション検出ゾーン１１０Ｃが第１無線通信デバイス１０２Ａと第２無線通信デバイス１０２Ｂの間の無線通信チャネルを提供する。動作の一部の態様では、無線通信チャネル（ネットワークトラフィックの無線通信チャネルとは別か又は共有される）で送信される無線信号が、スペースにおけるオブジェクトの動き又は動きの欠如を検出するために用いられ、動きの欠如が検出された時にスペースにおけるオブジェクトの存在（又は不存在）を検出するために用いることができる。オブジェクトは、静止又は可動オブジェクトの何れかのタイプとすることができ、生物又は無生物とすることができる。例えば、オブジェクトを、人間（例えば、図１に示した人１０６）、動物、無機オブジェクト、又は別のデバイス、装置、又はアセンブリ、スペースの境界の全部又は一部を定めるオブジェクト（例えば、壁、ドア、窓など）、又は別のタイプのオブジェクトとすることができる。一部の実施構成では、無線通信デバイスからのモーション情報が、更なる分析をトリガしてオブジェクトのモーションが検出されなかった時のオブジェクトの存在又は不存在を決定することができる。
一部の実施構成では、無線通信システム１００は、モーション検出システムとすることができるか、又はこれを含むことができる。モーション検出システムは、無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃの１又は２以上、及び可能であれば他の構成要素を含むことができる。モーション検出システムにおける１又は２以上の無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃは、モーション検出、存在検出、又はこれらの両方を行うよう構成することができる。モーション検出システムは、信号を格納するデータベースを含むことができる。モーション検出システムの無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃの１つは、受信した信号及び他の情報を処理してモーション及び／又は存在を検出するための中央ハブ又はサーバとして動作することができる。データのストレージ、例えばデータベースへの及び／又はモーション、モーションの欠如（例えば、定常状態）、又は存在検出の決定は、無線通信デバイス１０２によって実行することができるか、又は場合によっては、無線通信ネットワーク又はクラウドにおける別のデバイスによって（例えば、１又は２以上のリモートデバイスによって）実行することができる。
図２Ａ及び２Ｂは、モーション検出システムにおける無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃ間で伝送される例示的無線信号を示す図である。無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃは、例えば、図１に示した無線通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃとすることができるか、又は無線通信デバイスの他のタイプとすることができる。無線通信デバイスの例は、無線メッシュデバイス、固定無線クライアントデバイス、移動無線クライアントデバイスなどを含む。
場合によっては、無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃの１又は２以上の組み合わせが、専用モーション検出システムを形成することができるか、又はこの一部とすることができる。例えば、専用モーション検出システムの一部として、無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃの１又は２以上を、モーション検出システムにおけるモーション検出、存在検出、又はこれらの両方を行うよう構成することができる。場合によっては、無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃの１又は２以上の組み合わせを、他のタイプの機能も実行するアドホックモーション検出システムとすることができるか、又はこの一部とすることができる。
例示的無線通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃは、スペース２００を通じて無線信号を送信及び／又は受信することができる。例示的スペース２００は、スペース２００の１又は２以上の境界で完全に又は部分的に囲まれるか又はオープンにすることができる。スペース２００は、部屋、複数の部屋、建物、屋内エリア、屋外エリアなどの内側とすることができるか、又はこれを含むことができる。第１壁部２０２Ａ、第２壁部２０２Ｂ、及び第３壁部２０２Ｃは図示した例におけるスペース２００を少なくとも部分的に囲む。
図２Ａ及び２Ｂに示した例では、第１無線通信デバイス２０４Ａは、例えばソースデバイスとして、繰り返し（例えば、周期的に、間欠的に、スケジュールされた、スケジュールされていない又はランダムな間隔などで）無線モーションプローブ信号を送信することができる。第２及び第３無線通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃは、例えば、センサデバイスとして、無線通信デバイス２０４Ａによって送信されたモーションプローブ信号に基づく信号を受信することができる。モーションプローブ信号は、上述のようにフォーマット化することができる。例えば、一部の実施構成では、モーションプローブ信号は、チャネルサウンディング（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃ－２０１３規格に従うビームフォーミングのチャネルサウンディング）で用いられる標準的なパイロット信号を含む標準的シグナリング又は通信フレームを含む。無線通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃは各々、受信したモーション検出信号を処理してスペース２００におけるオブジェクトのモーション又はモーションの欠如を検出するよう構成されたインタフェース、モデム、プロセッサ、又は他の構成要素を有する。一部の事例では、無線通信デバイス２０４Ｂ、２０４Ｃは各々、モーションの欠如が検出された時のスペース２００におけるオブジェクトの存在又は不存在、例えば、スペースが占有されているか又は占有されていないかどうかを検出するよう構成されたインタフェース、モデム、プロセッサ、又は他の構成要素を有することができる。
図のように、オブジェクトは、図２Ａの初期時間ｔ＝０に第１位置２１４Ａにあり、オブジェクトは図２Ｂの次の時間ｔ＝１に第２位置２１４Ｂに移動している。図２Ａ及び２Ｂでは、スペース２００における移動するオブジェクトが人間として表されているが、移動するオブジェクトをオブジェクトの別のタイプにすることができる。例えば、移動オブジェクトを、動物、無機オブジェクト（例えば、システム、デバイス、装置、又はアセンブリ）、スペース２００の境界の全部又は一部を定めるオブジェクト（例えば、壁、ドア、窓など）、又は別のタイプのオブジェクトにすることができる。この例では、オブジェクト２１４の動きの表現は単に、オブジェクトの位置が時間ｔ＝０と時間ｔ＝１の間にスペース２００内で変化したことを示す。
図２Ａ及び２Ｂに示すように、第１無線通信デバイス２０４Ａから送信された無線信号の複数の例示的経路が点線によって示されている。第１信号経路２１６に沿って、無線信号は第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第１壁部２０２Ａから第２無線通信デバイス２０４Ｂに向けて反射される。第２信号経路２１８に沿って、無線信号は第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第２壁部２０２Ｂ及び第１壁部２０２Ａから第３無線通信デバイス２０４Ｃに向けて反射される。第３信号経路２２０に沿って、無線信号は第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第２壁部２０２Ｂから第３無線通信デバイス２０４Ｃに向けて反射される。第４通信経路２２２に沿って、無線信号は第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第３壁部２０２Ｃから第２無線通信デバイス２０４Ｂに向けて反射される。
図２Ａでは、第５信号経路２２４Ａに沿って、無線信号が第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第１位置２１４Ａの物体から第３無線通信デバイス２０４Ｃに向けて反射される。図２Ａの時間ｔ＝０と図２Ｂの時間ｔ＝１の間で、オブジェクトの表面はスペース２００における第１位置２１４Ａから第２位置２１４Ｂに（例えば、第１位置２１４Ａから離れた一定の距離）移動する。図２Ｂでは、第６信号経路２２４Ｂに沿って、無線信号が第１無線通信デバイス２０４Ａから送信され第２位置２１４Ｂのオブジェクトから第３無線通信デバイス２０４Ｃに向けて反射される。図２に示した第６信号経路２２４Ｂは、第１位置２１４Ａから第２位置２１４Ｂまでのオブジェクトの動きにより図２Ａに示した第５信号経路２２４より長い。一部の例では、スペースにおけるオブジェクトの動きのせいで、信号経路が追加、除去、又はそうでなければ修正されることがある。
図２Ａ及び２Ｂに示した例示的無線信号は、これらのそれぞれの経路から減衰、周波数シフト、位相シフト、又は他の効果を経験することがあり、例えば、壁部２０２Ａ、２０２Ｂ、及び２０２Ｃを通って別の方向に伝搬する部分を有する可能性がある。一部の例では、無線信号はラジオ周波数（ＲＦ）信号である。無線信号は他のタイプの信号を含むこともできる。
図２Ａ及び２Ｂに示した例では、第１無線通信デバイス２０４Ａはソースデバイスとして構成することができ、無線信号を繰り返し送信することができる。例えば、図２Ａは、第１時間ｔ＝０の間に第１無線通信デバイス２０４Ａから送信される無線信号を示している。送信される信号は、連続して、周期的に、ランダム又は間欠的時間などで、又はこれらの組み合わせで送信することができる。例えば、送信される信号は、時間ｔ＝０と図２Ｂに示した次の時間ｔ＝１の間の１又は２以上の時間、又は何れかの他の次の時間に送信することができる。送信される信号は、１つの周波数帯域における幾つかの周波数成分を有することができる。送信される信号は、単方向方式で、指向性方式又はこれ以外で、第１無線通信デバイス２０４Ａから送信することができる。図示した例では、無線信号はスペース２００における複数のそれぞれの経路を横断し、各経路に沿った信号は、経路損失、散乱、反射などにより減衰されることがあり、位相又は周波数オフセットを有する可能性がある。
図２Ａ及び２Ｂに示すように、様々な経路２１６、２１８、２２０、２２２、２２４Ａ、及び２２４Ｂからの信号が第３無線通信デバイス２０４Ｃ及び第２無線通信デバイス２０４Ｂで組み合わされて受信信号を形成する。送信される信号におけるスペース２００での複数の経路の効果のせいで、スペース２００は、送信される信号が入力であり受信される信号が出力である伝達関数（例えば、フィルタ）として表すことができる。オブジェクトがスペース２００内を移動した時に、信号経路における信号に与えられる減衰及び位相シフトが変化することがあり、従ってスペース２００の伝達関数が変化することがある。同じ無線信号が第１無線通信デバイス２０４Ａから送信されると仮定すると、スペース２００の伝達関数が変化する場合、この伝達関数の出力、例えば、受信される信号もまた変化することになる。受信される信号の変化を用いて、オブジェクトの動きを検出することができる。逆に、場合によっては、スペースの伝達関数が変化しない場合、伝達関数の出力－受信される信号－は変化しない。受信信号の変化の欠如（例えば、定常状態）はスペース２００における動きの欠如を示すことができる。
数学的に、第１無線通信デバイス２０４Ａから送信される送信信号
Figure 2022509683000002
を式（１）に従って表すことができる。
Figure 2022509683000003
 ここで
Figure 2022509683000004
は送信信号の第ｎ周波数成分の周波数を表し、
Figure 2022509683000005
は第ｎ周波数成分の複素係数を表し、ｔは時間を表す。送信信号
Figure 2022509683000006
が第１無線通信デバイス２０４Ａから送信される場合、経路ｋからの出力信号
Figure 2022509683000007
を式（２）に従って表すことができる。
Figure 2022509683000008
 ここで
Figure 2022509683000009
は経路ｋに沿った第ｎ周波数成分の減衰係数（又はチャネル反応、例えば、散乱、反射、及び経路損失による）を表し、
Figure 2022509683000010
は経路ｋに沿った第ｎ周波数成分の信号の位相を表す。次に、無線通信デバイスの受信信号Ｒを無線通信デバイスまでの全ての経路からの全ての出力信号の和
Figure 2022509683000011
として表すことができ、これを式（３）で示す。
Figure 2022509683000012
 式（２）の式（３）への代入が次式（４）を与える。
Figure 2022509683000013
無線通信デバイスの受信信号Ｒを次に分析することができる。無線通信デバイスの受信信号Ｒを、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）又は別のタイプのアルゴリズムを用いて周波数ドメインに変換することができる。変換された信号は、１つがそれぞれの周波数成分（第ｎ周波数
Figure 2022509683000014
）の各々に対する一連のｎ複素数値として受信信号Ｒを表すことができる。周波数
Figure 2022509683000015
の周波数成分では、複素数値
Figure 2022509683000016
を以下の式（５）として表すことができる。
Figure 2022509683000017
所与の周波数成分
Figure 2022509683000018
の複素数値
Figure 2022509683000019
は、この周波数成分
Figure 2022509683000020
の受信信号の相対的大きさ及び位相シフトを示す。オブジェクトがスペース内で動いた時、複素数値
Figure 2022509683000021
は、スペースのチャネル反応
Figure 2022509683000022
の変化により変化する。従って、チャネル応答（及び従って、複素数値
Figure 2022509683000023
）で検出された変化は、通信チャネル内のオブジェクトの動きを示すことができる。逆に、安定チャネル応答（又は「定常状態」）、例えば、変化又は小さな変化もチャネル応答（又は複素数値
Figure 2022509683000024
）で検出されなかった時に、動きの欠如を示す。従って、一部の実施構成では、無線メッシュネットワークにおける複数のデバイスの各々の複素数値
Figure 2022509683000025
を分析して、送信信号
Figure 2022509683000026
によって横断されたスペースにおいて、モーションが起こったかどうか、又はモーションの欠如があるかどうかを検出することができる。場合によっては、動きの欠如が検出された時に、オブジェクトがスペースに存在するが動いてないかどうか決定するために更なる分析をチャネル応答に実行することができる。
図２Ａ及び２Ｂの別の態様では、通信チャネルのある知識（例えば、受信機によって生成されたフィードバックプロパティを介した）に基づいてデバイス間のビームフォーミングを実行することができ、これを用いて送信機デバイスによって加えられる１又は２以上のステアリング特性（例えば、ステアリングマトリクス）を生成し、特定の１又は複数の方向に送信されるビーム／信号を形成することができる。従って、ビームフォーミング処理に用いられるステアリング又はフィードバック特性の変化は、無線通信システムによってアクセスされるスペースにおける移動オブジェクトによって起こる可能性がある変化を示す。例えば、モーションは、通信チャネルにおける大きな変化、例えば、ある期間を通じた、チャネル応答、又はステアリング又はフィードバック特性、又はこれらの何れかの組み合わせによって示されるような大きな変化によって検出することができる。
一部の実施構成では、例えば、チャネルサウンディングに基づく受信機デバイス（ビームフォーミー）によって提供されるフィードバックマトリクスに基づいて送信機デバイス（ビームフォーマー）のステアリングマトリクスを生成することができる。ステアリング及びフィードバックマトリクスがチャネルの伝搬特性に関係するので、これらのマトリクスは、チャネル内でオブジェクトが動く時に変化する。チャネル特性の変化は従って、これらのマトリクスに反映され、マトリクスを分析することによって、モーションを検出でき、検出されたモーションの様々な特性を決定することができる。一部の実施構成では、１又は２以上のビームフォーミングマトリクスに基づいて空間マップを生成することができる。空間マップは、無線通信デバイスに対するスペースにおけるオブジェクトの一般的な方向を示すことができる。場合によっては、ビームフォーミングマトリクスの「モード」（例えば、フィードバックマトリクス又はステアリングマトリクス）を用いて空間マップを生成することができる。空間マップを用いて、スペースにおけるモーションの存在を検出するか又は検出されたモーションの位置を検出することができる。
一部の事例では、無線信号から得られたチャネル情報（例えば、上述のようなチャネル応答情報又はビームフォーミング状態情報）を用いて、モーションインジケータ値をコンピュータ計算することができる。例えば、所与の時間フレームのモーションインジケータ値のセットは、時間フレームの間に無線信号を伝送したそれぞれの無線リンクで検出された障害のレベルを表すことができる。場合によっては、チャネル情報をフィルタリング又はそうでなければ修正して、例えばモーションインジケータ値における雑音及び干渉の影響を低減することができる。一部の文脈では、高マグニチュードモーションインジケータ値が障害の高いレベルを表すことができ、低マグニチュードモーションインジケータ値が比較的低い障害のレベルを表すことができる。例えば、各モーションインジケータ値は個々のスカラー量とすることができ、モーションインジケータ値を標準化（例えば、ユニティー又はこれ以外に）することができる。
場合によっては、時間フレームに関連付けられるモーションインジケータ値をまとめて用いて、例えば、モーションが時間フレーム中にスペースで起こったかどうか、時間フレーム中にモーションがスペースで起こった場所などの総合的な決定を行うことができる。例えば、時間フレームに対するモーションコンセンサス値は、時間フレームに対するモーションインジケータ値の全て（又はサブセット）に基づくモーションがスペースで起こったかどうかの総合的な決定を示すことができる。場合によっては、時間フレームに対する複数のモーションインジケータ値をまとめて分析することによって、より正確で、信頼できるか又は堅牢な決定を行うことができる。更に場合によっては、データセットを再帰的に更新して、例えば位置決定の精度を更に改良することができる。例えば、各連続時間フレームのモーションインジケータ値を用いて、スペースにおける別個の位置のモーションを検出する状態確率を表すデータセットを再帰的に更新して、再帰的に更新したデータセットを用いて、次の時間フレーム中にモーションが起こった場所の総合的な決定を行うことができる。
図３は、複数の無線ノード３０２を含む例示的無線通信ネットワーク３００の略図である。複数の無線ノード３０２は、図１及び２Ａ－２Ｂの無線通信デバイス１０２、２０４それぞれに類似とすることができる。図３では、
Figure 2022509683000027
、
Figure 2022509683000028
、及び
Figure 2022509683000029
というラベルが付けられた３つの無線ノード３０２が示されている。しかし、他の数の無線ノード３０２も無線通信ネットワーク３００で可能である。更にまた、他のタイプのノードも可能である。例えば、無線通信ネットワーク３００は、１又は２以上のネットワークサーバ、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークリピータ、又は他のタイプのネットワーキング又はコンピューティング機器を含むことができる。
無線通信ネットワーク３００は、無線ノード３０２のそれぞれのペアを通信可能に結合する無線通信チャネル３０４を含む。このような通信可能結合は、時間フレームを通じて無線ノード３０２間の無線信号の交換を可能にすることができる。特に、無線通信チャネル３０４は、無線ノード３０２のそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする。このような通信は、２つの方向に沿って同時に（例えば、フル二重化）又は一度に１つの方向に沿ってのみ（例えば、半二重化）起こることができる。一部の事例では、図３に示されるように、無線通信チャネル３０４が複数の無線ノード３０２のあらゆるペアを通信可能に結合する。他の事例では、無線ノード３０２の１又は２以上のペアは対応する無線通信チャネル３０４を欠くことがある。
各無線通信チャネル３０４は、双方向性通信における各方向に対する少なくとも１つを含む２又は３以上の無線リンクを含む。図３では、矢印が各々の個々の無線リンクを表す。矢印は
Figure 2022509683000030
のラベルが付けられており、ここで第１添え字ｉは、送信側無線ノードを示し、第２添え字ｊは、受信側無線ノードを示す。例えば、無線ノード
Figure 2022509683000031
及び
Figure 2022509683000032
は、２つの矢印
Figure 2022509683000033
及び
Figure 2022509683000034
によって図３に示される２つの無線リンクによって通信可能に結合される。無線リンク
Figure 2022509683000035
は、
Figure 2022509683000036
から
Figure 2022509683000037
の第１方向に沿った無線通信に対応し、無線リンク
Figure 2022509683000038
は、
Figure 2022509683000039
から
Figure 2022509683000040
の反対の第２方向に沿った無線通信に対応する。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００が、図２Ａ－２Ｂに関して説明したモーション検出の処理を含むことができる第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得する。このモーションデータは、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含む。モーションは、無線通信ネットワーク（例えば、無線通信ネットワーク３００）での複数の無線リンク（例えば、図３の無線リンク
Figure 2022509683000041
、
Figure 2022509683000042
、
Figure 2022509683000043
、
Figure 2022509683000044
、
Figure 2022509683000045
及び
Figure 2022509683000046
）で検出することができる。無線リンクの各々は、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペア（例えば、無線ノード
Figure 2022509683000047
、
Figure 2022509683000048
、
Figure 2022509683000049
のペアの組み合わせ）の間に定めることができる。更にまた、モーションインジケータ値の各々はそれぞれの無線リンクに関連付けられる。
一部の変形形態では、無線通信ネットワーク３００は、プログラム命令を実行するデータ処理装置（例えば、ネットワークサーバ、無線通信デバイス、ネットワークルータなど）を含むことができる。プログラム命令は、データ処理装置に無線通信ネットワーク３００における無線ノード３０２の各々に固有のノード識別子を割り当てさせることができる。固有のノード識別子は、無線ノードに関連付けられるＭＡＣアドレス（又はこの一部）に対応する媒体アクセス制御（ＭＡＣ）アドレス値にマップすることができる。例えば、図３の無線ノード
Figure 2022509683000050
、
Figure 2022509683000051
、
Figure 2022509683000052
は、次に固有のノード識別子にマップされるこれらのそれぞれのＭＡＣアドレスの６文字部分に関連付けることができる。
Figure 2022509683000053
ここで、
Figure 2022509683000054
、
Figure 2022509683000055
、及び
Figure 2022509683000056
のＭＡＣアドレス値が、それぞれの固有のノード識別子０、１、及び２にマップされる。プログラム命令はまた、データ処理装置にＭＡＣアドレス値の対応するペアを介して無線リンクと無線ノードのこれらのそれぞれのペアを関連付けさせることができる。ＭＡＣアドレス値は次に、固有のリンク識別子にマップしてリンクテーブルを形成することができる。例えば、図３の無線リンク
Figure 2022509683000057
、
Figure 2022509683000058
、
Figure 2022509683000059
、
Figure 2022509683000060
、
Figure 2022509683000061
、及び
Figure 2022509683000062
は、以下に従って固有のリンク識別子にマップすることができる。
Figure 2022509683000063
ＭＡＣアドレス値は、左から右に順序付けて、無線リンクにおける送信側及び受信側無線ノードのそれぞれのペアを示すことができる。特に、左のＭＡＣアドレス値は送信側無線ノードに対応することができ、右のＭＡＣアドレス値は、受信側無線ノードに対応することができる。固有のノードとリンク識別子のこのようなマッピングは、モーション検出の処理中のサーチ、ソート、及びマトリクス編集などの動作を実行する場合のデータ処理装置を支援することができる。
このプログラム命令は付加的に、データ処理装置に無線リンク（又は無線ノード３０２）をポーリングして複数の無線リンクにおける各無線リンクのモーションインジケータ値を取得させることができる。例えば、図３の無線通信ネットワーク３００の無線リンクは、以下に示すようなデータ構造に従ってモーションインジケータ値を報告することができる。
Figure 2022509683000064
データ構造では、第１列が無線リンクの固有のリンク識別子に対応しデータ構造の第２列がこれらのそれぞれのモーションインジケータ値に対応する。データ構造は上述のようにアレイ、又はある他のタイプのデータ構造（例えば、ベクトル）とすることができる。データ構造が各モーションインジケータ値の６つの有効桁を持つものとして提示されているが、モーションインジケータ値の有効桁の他の数（例えば、３、５、９など）も可能である。
このプログラム命令は更に、モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて、複数の無線リンクの第１無線リンクをデータ処理装置に識別させることができる。これを行うために、データ処理装置は、モーションインジケータ値をソート又はフィルタして第１無線リンクを識別することができる。例えば、データ処理装置は、大きさに従ってデータ構造をソートすることができ、これによって最高モーションインジケータ値を決定する。データ構造では、最高モーションインジケータ値（すなわち、０．０２２０５１）が固有のリンク識別子１に対応し、これが無線リンク
Figure 2022509683000065
（又は図３の
Figure 2022509683000066
）にマップする。データ処理装置は次に、無線リンク１を第１無線リンクとして識別することができる。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００におけるノードが予め設定されたマップ及び第１無線リンクに基づいて第１確率ベクトルを生成する。第１確率ベクトルは、無線通信ネットワーク３００におけるそれぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第１値を含む。この第１値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す。
一部の変形形態では、第１確率ベクトルが、確率マップから生成された確率値（又は第１値）を含む確率ベクトル、
Figure 2022509683000067
によって表される。この確率値は、無線リンク、
Figure 2022509683000068
が、無線ノード、
Figure 2022509683000069
のモーションが与えられた場合のリンクアクティビティを提示する確率に対応する。例えば、データ処理装置は、第１無線リンクとして無線リンク１を識別することができる。従って、
Figure 2022509683000070
 。ここで、
Figure 2022509683000071
は、無線ノード０のモーションが無線リンク１に沿ったリンクアクティビティを誘導する確率に対応し、
Figure 2022509683000072
は、無線ノード１のモーションが無線リンク１に沿ったリンクアクティビティを誘導する確率に対応し、
Figure 2022509683000073
は、無線ノード２のモーションが無線リンク１に沿ったリンクアクティビティを誘導する確率に対応する。これらの確率値は、確率マップからのマップ値を用いて生成することができる。この確率マップは、無線通信デバイスの特性に基づくマップ値を含むことができる。
図４は、送信側無線ノード（Ｔｘ）、受信側無線ノード（Ｒｘ）、又は他の無線ノードとしての無線ノードのステータスに基づくマップ値４０２を有する例示的確率マップ４００の略グラフである。図４では、マップ値４０２が、無線リンクにおける送信側無線ノード（Ｔｘ）で最も高く、無線リンクにおける受信側無線ノード（Ｒｘ）で２番目に高く、且つ無線リンクに関連付けられない無線ノードで最低である。これらのマップ値４０２の点から、例示的確率マップ４００は、受信側無線ノードよりも送信側無線ノードの周りでリッチであるマルチ経路伝搬環境を反映することができる。
図５は、送信側無線ノード５０２と受信側無線ノード５０４の間の例示的マルチ経路伝搬環境の略図である。ノード５０２、５０４間の無線通信は、矢印５０６によって表され、これは受信側無線ノード５０４よりも送信側無線ノード５０２の周りで密である。矢印５０６は、送信側無線ノード５０２から受信側無線ノード５０４に移動する電磁放射の複数の可能な伝搬経路を示す。伝搬中、電磁放射は、壁部５０８及び移動本体５１０などのオブジェクトに遭遇する可能性がある。このような遭遇は、吸収、反射、散乱などを含むオブジェクトとの相互作用を含むことがある。
移動本体５１０が送信側無線ノード５０２に近接した領域に入った場合、移動本体５１０は、伝搬経路の高密分布により電磁放射との相互作用が増加することがある。逆に、移動本体５１０が受信側無線ノード５０４に近接した領域に入った場合、移動本体５１０は、伝搬経路の低密度分布により電磁放射との相互作用が減少することがある。従って、送信側無線ノード５０２に近接したモーションは、受信側無線ノード５０４に近接したモーションよりもノード５０２、５０４を通信可能に結合する無線リンクに沿ったリンクアクティビティを誘導する高い確率を有する可能性がある。図４の確率マップ４００などの確率マップは、送信側無線ノード５０２に有利に働くマップ値を用いることによってこのバイアスを反映することができる。
図４及び５は送信側及び受信側無線ノードの文脈で確立マップを提示しているが、マップ値は、無線通信デバイスの他の特性に基づくことができる。このような特性は、無線ノードの位置、無線リンクの無線信号周波数、無線ノード間の距離、時間帯などを含む。一部の事例では、確率マップは、無線ノードのローカリティに関する優先順位情報を用いて構築することができる。例えば、無線リンクの受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）を、関心の２つの無線ノードがどのくらい離れているかのプロキシとして用いることができる。無線ノードが、弱いＲＳＳＩによって表されるように無線リンクの送信側及び受信側ノードの両方から遠く離れている場合、静的チャネル条件に基づいて極めて低い確率を無線ノードに割り当てることができる。
場合によっては、第１確率ベクトルは、予め設定されたマップ及び識別された第１無線リンクに基づいて生成される。例えば、図４のマップ値４０２が、送信側無線ノード（Ｔｘ）、受信側無線ノード（Ｒｘ）、及び全ての他の無線ノードでそれぞれ、１．０、０．９、及び０．２である場合、データ処理装置は、
Figure 2022509683000074
 を出力することができる。これを行う場合、データ処理装置は送信側無線ノードとして無線ノード０を識別し、確率マップ４００における対応するマップ値に基づいて
Figure 2022509683000075
に１．０の値を割り当てる。類似のマッピングの検討事項が、
Figure 2022509683000076
に０．２の値及び
Figure 2022509683000077
に０．９の値を割り当てるデータ処理装置を結果として生じる。他の値も使用することができる。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００におけるノードが、事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成された第２確率ベクトルを取得する。この第２確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第２値を含む。この第２値は、事前の時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す。
一部の変形形態では、第２確率ベクトルは、無線ノード、
Figure 2022509683000078
のモーション確率を表す確率値（又は第２値）を含む確率ベクトル、
Figure 2022509683000079
、によって表される。無線ノード、
Figure 2022509683000080
、のモーション確率、
Figure 2022509683000081
は、無線リンク、
Figure 2022509683000082
、の何れに沿うリンクアクティビティにも関係なく、また他の因子にも関係ないものとすることができる。例えば、プログラム命令が、
Figure 2022509683000083
 に従ってデータ処理装置に
Figure 2022509683000084
を定義させることができる。ここで、
Figure 2022509683000085
は、無線ノード０、１、及び２それぞれの（又は近接した）モーション確率に対応する
Figure 2022509683000086
、
Figure 2022509683000087
、及び
Figure 2022509683000088
の確率値を有する。
動作の間、プログラム命令はまた、事前の時間フレームからデータ処理装置に
Figure 2022509683000089
を取得させることができる。しかし、特定の条件下では、データ処理装置はこれを行うことができないか、又はこのような命令を完了する十分なデータを欠く（例えば、第１パワーアップ中の構成要素誤動作などの結果として）ことがある。このような条件下では、データ処理装置は確率値を１又は２以上の予め設定された値（例えば、初期値、リセット値など）に設定することができる。例えば、第１パワーアップ中は、プログラム命令は、
Figure 2022509683000090
、
Figure 2022509683000091
、及び
Figure 2022509683000092
を等しい確率値、例えば、
Figure 2022509683000093
 に初期化させることができる。
Figure 2022509683000094
は各確率値に対して３つの有効桁を有するとして提示されているが、確率値に対する有効桁の他の数も可能である（例えば、２、４、６、９など）。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００におけるノードは、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定することができる。このモーションの位置は、第２確率ベクトル及び第１確率ベクトルに基づいて決定することができる。
更なる実施では、無線通信ネットワーク３００のノードは、第２確率ベクトルからの第２値と第１確率ベクトルからの第１値を組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成することができる。第３確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第３値を含むことができる。この第３値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの現在のモーション確率を表す。これらの実施では、無線通信ネットワーク３００のノードは、第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別する。更にまた、モーションの位置を決定するステップは、第１時間フレーム中に検出されたモーションの位置として第１無線通信デバイスに関連付けられる位置（例えば、部屋、ゾーン、フロア、四分円など）を識別するステップを含む。
一部の変形形態では、第３確率ベクトルが
Figure 2022509683000095
によって表され、ここで
Figure 2022509683000096
は固有のノード識別子に対応し
Figure 2022509683000097
は固有のリンク識別子に対応する。第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000098
、は、無線リンク、
Figure 2022509683000099
に沿ったリンクアクティビティが与えられた場合の無線ノード、
Figure 2022509683000100
のモーション確率を表す第３値を含む。例えば、図３の無線通信ネットワーク３００の無線リンク１が第１無線リンクとして識別された場合、それぞれの第３値は次に、
Figure 2022509683000101
、
Figure 2022509683000102
、及び
Figure 2022509683000103
によって表すことができ、ここで
Figure 2022509683000104
 である。ここで、
Figure 2022509683000105
は無線リンク１に沿ったリンクアクティビティが無線ノード０のモーションから生じる確率に対応し、
Figure 2022509683000106
は、無線リンク１に沿ったリンクアクティビティが無線ノード１のモーションから生じる確率に対応し、
Figure 2022509683000107
は、無線リンク１に沿ったリンクアクティビティが無線ノード２のモーションから生じる確率に対応する。
第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000108
、は、式（１）に従って決定することができる。
Figure 2022509683000109
 ここで、
Figure 2022509683000110
及び
Figure 2022509683000111
は上述の通りである。式（１）は、無線通信ネットワーク３００（又はデータ処理装置）がベイズ統計を用いて検出されたモーションの位置を決定するのを可能にできる。例えば、図３の無線通信ネットワーク３００において無線リンク１が第１無線リンクであり
Figure 2022509683000112
 である場合、プログラム命令は次に、データ処理装置に、次式に従って第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000113
、を計算させることができる。
Figure 2022509683000114
 このような計算は
Figure 2022509683000115
 を結果として生じ、第３値がユニティーに合計される、すなわち
Figure 2022509683000116
 である。
Figure 2022509683000117
は従って、ユニティーに標準化された確率分布を表すことができる。
Figure 2022509683000118
では、
Figure 2022509683000119
が第３値の最大値に対応し、無線リンク１に沿った無線通信ネットワーク３００によって検出されたモーションが無線ノード０に（又は近接して）位置付けられる最高確率を有することを示す。
Figure 2022509683000120
のこの値に基づいて、プログラム命令は、データ処理装置に無線ノード０のＭＡＣアドレス値を探させて、発見した時に結果（例えば、出力
Figure 2022509683000121
）を出力させることができる。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００のノードが、逐次時間フレームの反復処理を実行する。例えば、ノードは、それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、モーションデータを取得する動作、第１無線リンクを識別する動作、第１確率ベクトルを生成する動作、第２確率ベクトルを取得する動作、第３確率ベクトルを生成する動作、無線通信デバイスを識別する動作、及び各々の逐次時間フレームのモーションの位置を決定する動作を繰り返すことができる。これらの実施では、前回の反復の第３確率ベクトルが、現在の反復の第２確率ベクトルとして作用し、これによって第３確率ベクトルを再帰的に更新することができる。
例えば、第３確率ベクトルが
Figure 2022509683000122
によって表され第２確率ベクトルが
Figure 2022509683000123
によって表される変形形態では、事前の時間フレームからの第３確率ベクトルが第１時間フレームからの第２確率ベクトルとして作用し、第１確率ベクトル、例えば、式（１）の第１時間フレームにおける
Figure 2022509683000124
の事前の時間フレーム置換から
Figure 2022509683000125
を生成することができる。従って、データ処理装置は、現在の時間フレームの
Figure 2022509683000126
の計算内に事前の時間フレームから
Figure 2022509683000127
の計算を入れ子にして複数の計算サイクルにわたる各無線ノード３０２のモーション確率を再帰的に更新することができる。各無線通信デバイス（又は無線ノード３０２）の（又は近接した）モーション確率は従って、ベイズ統計を用いて再帰的に各サイクルを更新することができる。
提示する例は従って単一の識別された無線リンク（例えば、第１無線リンク）の文脈で動作する無線通信ネットワーク３００を記述しているが、無線通信ネットワーク３００は、複数の無線リンクを用いてモーションの位置を決定することができる。一部の実施構成では、第１無線リンクを識別するステップが、各無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて複数の無線リンクを識別するステップを含む。モーションの大きさは、モーションインジケータ値のセット（又はリンクテーブル）の中の他のモーションインジケータ値と比較することができる。これらの実施では、第１確率ベクトルを生成するステップが、予め設定されたマップ及び各それぞれの無線リンクに基づいて複数の識別された無線リンクの各々の第１確率ベクトルを生成するステップを含む。
一部の実施構成では、複数の識別された無線リンクが第１無線リンク及び第２無線リンクを含む。第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータの大きさを最高モーションインジケータ値とすることができ、第２無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさを２番目に高いモーションインジケータ値とすることができる。
例えば、図３の無線通信ネットワークにおいて、無線通信ネットワーク３００のノードは、各無線リンクのモーションインジケータ値を取得するために無線リンク（又は無線ノード３０２）にポーリングすることができる。モーションインジケータ値は、第１時間フレーム又は別の時間フレーム（例えば、前の例の第１時間フレームの次のフレーム）に対応することができる。図３の無線通信ネットワーク３００の無線リンクは、以下に示すようにデータ構造でモーションインジケータ値を報告することができる。
Figure 2022509683000128
プログラム命令はまた、２つの最高モーションインジケータ値を決定するために大きさに従ってデータ処理装置にデータ構造をソートさせることができる。データ構造では、２つの最高モーションインジケータ値が無線リンク１及び２（又は図３の
Figure 2022509683000129
及び
Figure 2022509683000130
）に対応する。データ処理装置は、２つの最高モーションインジケータ値をユニティーに標準化することができ、これによって第２データ構造を生成する。
Figure 2022509683000131
このような標準化では、モーションインジケータ値の各々が、全てのモーションインジケータ値の和によって除算される。モーションインジケータ値はユニティーに標準化された和であり、例えば
Figure 2022509683000132
 である。以下に記述するように、標準化されたモーションインジケータ値を用いて複数の識別された無線リンクの各々のスケールされた第３確率ベクトルを生成することができる。第２データ構造は各々の標準化モーションインジケータ値に３つの有効桁を有するとして示されているが、モーションインジケータ値の有効桁の他の数（例えば、２、４、６、９など）も可能である。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク３００のノードが、第２確率ベクトルからの第２値と各々の生成された第１確率ベクトルからの第１値を組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成する。この第３確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第３値を含むことができる。この第３値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの現在のモーション確率を表す。プログラム命令を実行する場合、無線通信ネットワーク３００はまた、第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別することもできる。更にまた、無線通信ネットワーク３００は、第１時間フレーム中に検出されたモーションの位置として無線通信デバイスに関連付けられる位置を識別することによってモーションの位置を決定することができる。
一部の変形形態では、第３確率ベクトルが
Figure 2022509683000133
及び式（１）によって表される。プログラム命令は次に、データ処理装置に各々の識別された無線リンクの第３確率ベクトルを生成させることができる。第３確率ベクトルは次に、第１時間フレームの第３確率ベクトルとして作用する有効な第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000134
、を生成するようスケール及び合計することができる。有効第３確率ベクトルは式（２）に従って決定することができる。
Figure 2022509683000135
 ここで、
Figure 2022509683000136
は識別された無線リンク、
Figure 2022509683000137
、のスケーリング定数に対応し、ｊにわたる合計は、全ての識別された無線リンク
Figure 2022509683000138
に対応する。スケーリング定数、
Figure 2022509683000139
、は、第２データ構造に格納されるようなそれぞれの識別された無線リンク、
Figure 2022509683000140
、の標準化モーションインジケータ値から生成される。
例えば、上述の第２データ構造は、識別された無線リンク１及び２の各々の標準化モーションインジケータ値を含む。対応するスケーリング定数は従って、識別された無線リンク１に対して
Figure 2022509683000141
 及び識別された無線リンク２に対して
Figure 2022509683000142
 である。更にまた、前の例に記述した確率マップが第２データ構造の時間フレームに適用できる場合、識別された無線リンク１に対して
Figure 2022509683000143
 及び識別された無線リンク２に対して
Figure 2022509683000144
 である。更にまた、本実施例が前の例の後の時間フレームに対応する場合、前の実施例からの
Figure 2022509683000145
が、本実施例の
Figure 2022509683000146
として作用することができ、例えば、
Figure 2022509683000147
 である。
これらの例示的パラメータの観点から、プログラム命令は、次式に従ってデータ処理装置に、第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000148
、を生成させることができる。
Figure 2022509683000149
 結果として
Figure 2022509683000150
 を生じる。同様に、プログラム命令はまた、次式に従ってデータ処理装置に第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000151
、を生成させることができる。
Figure 2022509683000152
 結果として
Figure 2022509683000153
 を生じる。
Figure 2022509683000154
と
Figure 2022509683000155
の各々で、無線ノード０の確率値（又は第３値）が最高である。更にまた、前の例からの
Figure 2022509683000156
に対して、無線ノード０の確率値は高い。このような増加は、現在の時間フレームの無線ノード０に有利に働き続ける予め設定されたマップと一致する。
プログラム命令は加えて、データ処理装置に無線ノード１及び無線ノード２の第３確率ベクトルを合計することによって有効な第３確率ベクトルを生成させることができる。従って、データ処理装置は、
Figure 2022509683000157
 に従って
Figure 2022509683000158
を生成することができる。有効な第３確率ベクトルを生成する場合、データ処理装置は、各々の識別された無線リンクの第３確率ベクトルを最終出力において更に細かく分配する。有効な第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000159
、は、無線通信ネットワーク３００によって検出されたモーションが、
Figure 2022509683000160
 によって示されるように、無線ノード０に（又はこれに近接して）位置付けられる最高確率を有することを示す。更にまた、事前の時間フレームからの第３確率ベクトルに対して、有効第３値の分布は、例えば、新しく生成された
Figure 2022509683000161
と前に生成された
Figure 2022509683000162
を比較して、不規則であり且つ無線ノード０に強く働きかける。
図６は、無線通信ネットワークの無線通信デバイスによって検出されたモーションの位置を決定する例示的処理６００を示す流れ図である。例示的処理６００の動作は、データ処理装置（例えば、図１Ａの無線通信デバイス１０２のプロセッサ）によって実行し、無線通信デバイスで受信された信号に基づいてモーションの位置を検出することができる。例示的処理６００は、別のタイプのデバイスによって実行することもできる。例えば、処理６００の動作は、無線通信デバイス以外のシステム（例えば、無線通信デバイス１０２によって受信された信号を集約し分析する図１Ａの無線通信システム１００に接続されたコンピュータシステム）によって実行することができる。
例示的処理６００は、追加の又は異なる動作を含むことができ、この動作は、図示した順序で又は別の順序で実行することができる。場合によっては、図６に示した動作の１又は２以上が、複数の動作、副処理又は他のタイプのルーチンを含む処理として実施される。場合によっては、これらの動作を、組み合わせる、別の順序で実行する、並行して実行する、反復する、又はそうでなければ別の方式で繰り返す又は実行することができる。
例示的処理６００は、動作６０２によって示されるように第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップを含む。このモーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上の第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含む。無線リンクの各々は、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペアの間に定められ、モーションインジケータ値の各々はそれぞれの無線リンクに関連付けられる。
例示的処理６００はまた、動作６０４によって示されるように、第１無線リンクに関連付けられる複数のモーションインジケータ値の大きさに基づいて、複数の無線リンクの第１無線リンクを識別するステップを含む。この大きさが、モーションインジケータ値のセットの他のモーションインジケータ値に対して分析される。例示的処理６００は加えて、動作６０６によって示されるように、予め設定されたマップ及び識別された第１無線リンクに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップを含む。第１確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第１値を含む。この第１値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す。
例示的処理６００はまた、動作６０８によって示されるように、事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成された第２確率ベクトルを取得するステップを含む。第２確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第２値を含む。この第２値は、事前の時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す。例示的処理６００は加えて、データ処理装置の動作によって、動作６１０によって示されるように、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定するステップを含む。検出されたモーションの位置は、第２確率ベクトルからの事前確率と第１確率ベクトルからの第１確率の組み合わせに基づいて決定される。
ここで図３を参照すると、無線通信ネットワーク３００は、１つの無線ノード３０２から別の無線ノードへのモーションの潜在的な遷移を考慮することによって無線リンクによって検出されたモーションの位置を決定することができる。モーションの潜在的な遷移はまた、無線ノード３０２に残る、又は無線ノード３０２のすぐ近くにあるものを含むことができる。例えば、無線通信ネットワーク３００は、家の寝室に配置された第１無線ノードの又はこの近くのモーションを検出することができる。無線通信ネットワーク３００は、検出の対応する期間が食事時間（例えば、朝食、昼食など）の間である場合に家の中のキッチンにおける第２無線ノードに向かう遷移を考慮することができる。別の例では、無線通信ネットワーク３００が食事時間中に第２無線ノードの又は近くのモーションを検出する場合、無線通信ネットワーク３００は、食事時間内の将来の期間の第２無線ノードの又は近くに残る検出されるモーションを考慮に入れることができる。潜在的遷移の他の条件も可能である。
一部の事例では、検出されるモーションの潜在的遷移は、時間、位置、又はこれらの両方の条件を含む。例えば、検出の期間が夜間に起こる場合、寝室から洗面所に遷移する検出されるモーション確率は高くなる。対照的に、玄関口に遷移する検出されるモーション確率は低くなる。遷移確率マトリクスを用いて、大部分は時間に基づくこれらの差を表すことができる。遷移確率マトリクスは高い遷移確率を、寝室から洗面所に遷移する検出されるモーションに割り当てると同時に低い遷移確率を寝室から玄関口に遷移する検出されるモーションに割り当てることができる。遷移確率マトリクスはまた、検出されるモーションの位置を考慮に入れることができる。例えば、居間で検出されるモーションは、何れかの別の無線ノードに遷移する類似の確率を有することができる。この類似の確率は、時間の検討材料（例えば、夜間、昼間など）を組み入れることができる。
図７は、点線の矢印が無線ノード７０２間の検出されるモーションの潜在的遷移を示す無線通信ネットワーク７００の略図である。図７の無線通信ネットワーク７００は、図３の無線通信ネットワークに類似とすることができる。図３及び図７に共通する特徴は、４００ずつの増分で異なるコーディネートされた数字を介して関係付けられる。
図７では、点線の矢印が、無線通信ネットワーク７００の無線ノード７０２間の検出されるモーションの各々の潜在的遷移を表す。点線の矢印は、
Figure 2022509683000163
のラベルが付けられており、ここで、第１添え字ｉは、発信元位置を示し、第２添え字ｊは、宛先位置を示す。例えば、無線ノード
Figure 2022509683000164
及び
Figure 2022509683000165
は各々、特定の遷移に応じて発信元位置と宛先位置として作用することができる。遷移
Figure 2022509683000166
は
Figure 2022509683000167
から
Figure 2022509683000168
に遷移する検出されるモーションに対応し、遷移
Figure 2022509683000169
は
Figure 2022509683000170
から
Figure 2022509683000171
に遷移する検出されるモーションに対応する。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク７００のノードが、遷移値及び非遷移値を含む遷移確率マトリクスを取得する。遷移値は、別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間で遷移するモーション確率を表すことができ、非遷移値は、それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す。
一部の変形形態では、遷移確率マトリクスが
Figure 2022509683000172
によって表され、ここで
Figure 2022509683000173
は事前の時間フレーム（ｔ－１）の間に検出されたモーションの固有のノード識別子に対応し、
Figure 2022509683000174
は、検出されたモーションが現在の時間フレーム（ｔ）に動いた固有のノード識別子に対応する。現在の時間フレームは、第１時間フレームに等価とすることができる。遷移確率マトリクス、
Figure 2022509683000175
、は、遷移確率値又は非遷移確率値の何れかを表すことができる確率値、
Figure 2022509683000176
、を含む。例えば、遷移確率マトリクス、
Figure 2022509683000177
、は、式（３）に従って展開することができる。
Figure 2022509683000178
 ここで、遷移確率マトリクスの対角項、
Figure 2022509683000179
、は、
Figure 2022509683000180
に対応し、非対角項は
Figure 2022509683000181
に対応する。対角項は、現在の（又は第１）時間フレーム中の同じ無線通信デバイス間（又はこれに留まる）遷移の確率、例えば、
Figure 2022509683000182
、
Figure 2022509683000183
、
Figure 2022509683000184
などを表すことができる。従って、対角項は非遷移確率値（又は非遷移値）を表すことができる。同様に、オフ対角項は現在の（又は第１）期間の間の１つの無線通信デバイスから別の通信デバイスへの遷移の確率、例えば、
Figure 2022509683000185
、
Figure 2022509683000186
、
Figure 2022509683000187
などを表す。従って、オフ対角項は遷移確率値（又は遷移値）に対応することができる。
図７の無線通信ネットワーク７００では、潜在的遷移
Figure 2022509683000188
、
Figure 2022509683000189
、及び
Figure 2022509683000190
を、それぞれの非遷移確率値
Figure 2022509683000191
、
Figure 2022509683000192
、及び
Figure 2022509683000193
によって表すことができる。同様に、潜在的遷移
Figure 2022509683000194
、
Figure 2022509683000195
、
Figure 2022509683000196
、
Figure 2022509683000197
、
Figure 2022509683000198
、及び
Figure 2022509683000199
を、それぞれの遷移確率値
Figure 2022509683000200
、
Figure 2022509683000201
、
Figure 2022509683000202
、
Figure 2022509683000203
、
Figure 2022509683000204
、及び
Figure 2022509683000205
によって表すことができる。フルマトリクス、
Figure 2022509683000206
、を次に式（３）に従って構築することができる。
Figure 2022509683000207
一部の事例では、確率値、
Figure 2022509683000208
、は、粘性因子に基づく割り当てられた値である。粘性因子は、無線通信デバイスから離れて遷移する確率によって除算された無線通信デバイスに留まる確率（例えば、確率比）とすることができる。例えば、図７の無線通信ネットワーク７００では、検出されるモーションが、８のうち５回、近接の何れかの所与の無線ノード７０２に留まることを知ることができる。粘性因子は次に、０．６２５であると決定することができる。従って、非遷移確率値
Figure 2022509683000209
、
Figure 2022509683000210
、及び
Figure 2022509683000211
に０．６２５の値を割り当てることができる。他の２つの無線ノード７０２の何れか１つに遷移する確率が同じである場合、残りの遷移確率値は（１－０．６２５）／２＝０．１８７５によって決定することができる。遷移確率マトリクス、
Figure 2022509683000212
、は次式のように構築することができる。
Figure 2022509683000213
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク７００におけるノードが、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定する。決定される位置は、第１確率ベクトル、第２確率ベクトル、及び遷移確率マトリクスに基づく。更なる実施では、無線通信ネットワーク７００は、第１確率ベクトル、第２確率ベクトル及び遷移確率マトリクスを組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成する。第３確率ベクトルの生成は、プログラム命令を実行するデータ処理装置から結果として生じることができる。第３確率ベクトルは、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第３のモーション確率を表す第３値を含む。プログラム命令を実行する場合、無線通信ネットワーク３００はまた、第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別することができる。更にまた、無線通信ネットワーク３００は、第１時間フレーム中に検出されたモーションの位置として第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を識別することによってモーションの位置を決定することができる。
一部の変形形態では、第３確率ベクトルが
Figure 2022509683000214
によって表され、ここで
Figure 2022509683000215
は第１時間フレーム（ｔ）の固有のノード識別子に対応し、
Figure 2022509683000216
は第１時間フレーム（ｔ）の固有のリンク識別子に対応する。第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000217
、は、無線リンク、
Figure 2022509683000218
に沿ったリンクアクティビティが与えられた場合に、無線ノード、
Figure 2022509683000219
、の第１時間フレームのモーション確率を表す第３値を含む。第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000220
、は、式（４）に従って決定することができる。
Figure 2022509683000221
 ここで
Figure 2022509683000222
、
Figure 2022509683000223
、及び
Figure 2022509683000224
は、式（１）及び（３）に関して上述した通りである。ここで、添え字ｔは、第１時間フレーム（ｔ）からの固有のノード又はリンク識別子を示す。第３確率ベクトルの再帰的アップデート中に、前の時間の第３確率ベクトル、
Figure 2022509683000225
、は、第１時間フレームの第２確率ベクトル、
Figure 2022509683000226
、として作用することができる。従って、式（４）の、
Figure 2022509683000227
 が式（５）を生成する。
Figure 2022509683000228
 式（４）及び（５）は、無線通信ネットワーク７００（又はデータ処理装置）が無線ノード７０２間の潜在的遷移を考慮しながらベイズ統計を用いて検出されたモーションの位置を決定するのを可能にできる。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク７００におけるノードが、逐次時間フレームの反復処理を実行する。例えば、このノードは、それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、モーションデータを取得する、第１確率ベクトルを生成する、第２確率ベクトルを取得する、遷移確率マトリクスを取得する、第３確率ベクトルを生成する、第１無線通信デバイスを識別する、及びモーションの位置を決定する動作を繰り返すことができる。これらの実施では、前回の反復の第３確率ベクトルが、現在の反復の第２確率ベクトルとして作用し、これによって第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク７００におけるノードが、第１遷移確率マトリクスと別個の第２確率マトリクスの間で選択することによって遷移確率マトリクスを取得する。一部の事例では、このような選択は時間帯に基づく。例えば、プログラム命令は、データ処理装置に第１時間フレームが昼間に相当するときに第１遷移確率マトリクスを第１時間フレームが夜間に相当するときに第２遷移確率マトリクスを選択させることができる。他の期間も可能である。
一部の実施構成では、無線通信ネットワーク７００は、モーションインジケータ値のセットに基づいてモーションのコンセンサス値を取得する。これらの実施では、遷移確率マトリクスを取得するステップは、第１遷移確率マトリクスと第２遷移確率マトリクスの間で選択するステップを含む。第１遷移確率マトリクスは、モーションのコンセンサス値が第１値（例えば、ゼロ）を有するときに選択することができ第２遷移確率マトリクスはモーションのコンセンサス値が別の値（例えば、ユニティー）を有するときに選択することができる。
一部の実施構成では、第１遷移確率マトリクスは、第１時間フレーム中に検出されないモーションに関連付けられる。一部の実施構成では、第２遷移確率マトリクスは、第１時間フレーム中に検出されるモーションに関連付けられる。一部の実施構成では、第１遷移確率マトリクスの非遷移値は、第１遷移確率マトリクスの遷移値より大きい。一部の実施構成では、第２遷移確率マトリクスの遷移値は、第２遷移確率マトリクスの非遷移値より大きい。
一部の変形形態では、遷移確率マトリクスが
Figure 2022509683000229

によって表され、ここで
Figure 2022509683000230
はモーションのコンセンサス値に対応する。モーションのコンセンサス値Ｃに基づいて、遷移確率マトリクスの１又は２以上の確率値
Figure 2022509683000231
を、データ処理装置によるプログラム命令の実行などを介して変更又は選択することができる。例えば、Ｃ＝０である場合、無線通信ネットワーク７００は第１時間フレーム中にモーションが検出されなかったことを指示できる。これに応じて、データ処理装置は、遷移確率の確率値
Figure 2022509683000232
を変更又は選択して、非遷移確率値が遷移確率値より大きい第１遷移確率マトリクスを定義することができる。逆に、Ｃ＝１である場合、無線通信ネットワーク７００は第１時間フレーム中にモーションが検出されたことを指示できる。これに応じて、データ処理装置は、遷移確率値が非遷移確率値より大きい第２遷移確率マトリクスを定義するよう確率値
Figure 2022509683000233
を変更又は選択することができる。第２遷移確率マトリクスは、検出されたモーションが別の無線ノード７０２にリロケートする確率が高まった状態を反映することができる。モーションのコンセンサス値Ｃがバイナリ値の文脈で提示されているが、Ｃの他の値も可能である。例えば、モーションのコンセンサス値は、複数の値に対応することができ、各々がそれぞれの遷移確率マトリクスを有する。
図８は、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスによって検出されたモーションの位置を決定する別の例示的処理８００を示す流れ図である。例示的処理８００における動作は、データ処理装置（例えば、図１Ａの無線通信デバイス１０２のプロセッサ）によって実行され無線通信デバイスで受信された信号に基づいてモーションの位置を検出することができる。例示的処理８００は、別のタイプのデバイスによっても実行することができる。例えば、処理８００の動作は、無線通信デバイス以外のシステム（例えば、無線通信デバイス１０２によって受信された信号を集約及び分析する図１Ａの無線通信システム１００に接続されたコンピュータシステム）によって実行することができる。
例示的処理８００は追加の又は異なる動作を含むことができ、これらの動作を図示した順序で又は別の順序で実行することができる。場合によっては、図８に示した動作の１又は２以上が、複数の動作、副処理又は他のタイプのルーチンを含む処理として実施される。場合によっては、動作を組み合わせる、別の順序で実行する、並行して実行する、反復する、又はそうでなければ別の方式で繰り返すか又は実行することができる。
処理８００は、動作８０２によって示されるように第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップを含む。このモーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上で第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含む。無線リンクの各々は、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペア間に定めることができ、モーションインジケータ値の各々がそれぞれの無線リンクに関連付けられる。
例示的処理８００はまた、動作８０４によって示されるように、モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップを含む。この第１確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第１値を含む。この第１値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す。例示的処理８００は加えて、動作８０６によって示されるように、事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得するステップを含む。この第２確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第２値を含む。この第２値は、事前の時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す。
例示的処理８００はまた、動作８０８によって示されるように、遷移値及び非遷移値を含む遷移確率マトリクスを取得するステップを含む。この遷移値は、別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間を遷移するモーション確率を表し、非遷移値は、それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す。例示的処理８００は更に加えて、データ処理装置の動作によって、動作８１０によって示されるように、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定するステップを含む。この決定される位置は、第１確率ベクトル、第２確率ベクトル、及び遷移マトリクスに基づく。
本明細書で説明した主題及び動作の一部は、デジタル電子回路で実装することも、或いは本明細書で開示した構造及びこれらの構造的同等物、或いはこれらの１又は２以上の組み合わせを含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアで実装することもできる。本明細書で説明した主題及び動作の一部は、１又は２以上のコンピュータプログラムとして、すなわちデータ処理装置によって実行される、又はデータ処理装置の動作を制御する、コンピュータ記憶媒体上に符号化されたコンピュータプログラム命令の１又は２以上のモジュールとして実装することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶装置、コンピュータ可読記憶基板、ランダム又はシリアルアクセスメモリアレイ又はデバイス、或いはこれらのうちの１又は２以上の組み合わせとすることができ、又はこれらに含めることができる。更に、コンピュータ記憶媒体は伝搬信号ではなく、人工的に生成された伝搬信号の形で符号化されたコンピュータプログラム命令の発信元又は宛先とすることもできる。コンピュータ記憶媒体は、１又は２以上の別個の物理的コンポーネント又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク又はその他の記憶装置）とすることができ、或いはこれらに含めることができる。
本明細書で説明した動作の一部は、１又は２以上のコンピュータ可読記憶装置に記憶された、又は他のソースから受け取られたデータに対してデータ処理装置が実行する動作として実装することができる。
「データ処理装置」という用語は、データを処理する全ての種類の装置、デバイス及び機械を含み、一例としてプログラマブルプロセッサ、コンピュータ、システムオンチップ、又は複数のシステムオンチップ、又はこれらの組み合わせを含む。この装置は、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用論理回路を含むこともできる。この装置は、ハードウェアに加えて、例えばプロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース３４０などのデータベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームランタイム環境、仮想マシン、又はこれらのうちの１つ又は２つ以上の組み合わせを構成するコードなどの、対象とするコンピュータプログラムの実行環境を形成するコードを含むこともできる。
（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト又はコードとしても知られている）コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語又はインタープリタ型言語、宣言型言語又は手続き型言語を含むあらゆる形のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラム、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、オブジェクト、又はコンピュータ環境で使用するのに適した他のユニットとしての形を含むあらゆる形で展開することができる。コンピュータプログラムは、必須ではないが、ファイルシステム内のファイルに対応することができる。プログラムは、プログラム専用の単一のファイル内の、又は複数の連動するファイル（例えば、１又は２以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部を記憶するファイル）内の、他のプログラム又はデータ（例えば、マークアップ言語リソースに記憶された１又は２以上のスクリプト）を保持するファイルの一部に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように展開することも、或いは１つのサイトに位置する、又は複数のサイトに分散して通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することもできる。
本明細書で説明したプロセス及びロジックフローの一部は、１又は２以上のコンピュータプログラムを実行する１又は２以上のプログラマブルプロセッサにより、入力データに作用して出力を生成することによって動作を行うように実行することができる。プロセス及びロジックフローは、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用論理回路によって実行することもでき、また装置をこのような専用論理回路として実装することもできる。
コンピュータプログラムを実行するのに適したプロセッサとしては、一例として、汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方、並びにあらゆる種類のデジタルコンピュータのプロセッサが挙げられる。一般に、プロセッサは、リードオンリメモリ又はランダムアクセスメモリ、或いはこれらの両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの要素は、命令に従って動作を実行するプロセッサと、命令及びデータを記憶する１又は２以上のメモリデバイスとを含むことができる。コンピュータは、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、光学ディスクなどの、データを記憶する１又は２以上の大容量記憶装置を含むこともでき、或いはこのような記憶装置との間でのデータの受け取り及びデータの転送、又はこれらの両方を行うように動作可能に結合することもできる。しかしながら、コンピュータは、このような装置を有していなくてもよい。更に、コンピュータは、例えば電話機、電子機器、モバイルオーディオプレーヤ又はビデオプレーヤ、ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はポータブル記憶装置（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ）などの別の装置に組み込むこともできる。コンピュータプログラム命令及びデータの記憶に適した装置としては、一例として、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリデバイスなど）、磁気ディスク（例えば、内部ハードディスク又はリムーバブルディスクなど）、磁気光学ディスク、並びにＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む全ての形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスが挙げられる。幾つかの例では、プロセッサ及びメモリを専用論理回路によって補完することも、又は専用論理回路に組み込むこともできる。
動作は、ユーザとの相互作用をもたらすために、ディスプレイ装置（例えば、モニタ、又は別のタイプのディスプレイ装置）と、ユーザがコンピュータに入力を提供できるようにするキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス、トラックボール、タブレット、タッチセンサ式画面、又は別のタイプのポインティングデバイス）とを有するコンピュータ上で実行することができる。他の種類の装置を使用してユーザとの相互作用をもたらすこともでき、例えばユーザに提供されるフィードバックは、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック又は触覚的フィードバックなどのあらゆる形の感覚的フィードバックとすることができ、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力又は触覚入力を含むあらゆる形で受け取ることができる。また、コンピュータは、例えばウェブブラウザから受け取られた要求に応答してユーザのクライアント装置上のウェブブラウザにウェブページを送信することなどの、ユーザが使用する装置との間で文書を送受信することによってユーザと相互作用することもできる。
コンピュータシステムは、単一のコンピュータ装置を含むことも、或いは互いに近接して、又は一般的には離れて動作して、通常は通信ネットワークを通じて相互作用する複数のコンピュータを含むこともできる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）及びワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、インターネットワーク（例えば、インターネット）、衛星リンクを含むネットワーク、及びピアツーピアネットワーク（例えば、アドホックピアツーピアネットワーク）が挙げられる。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作して互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって生じることができる。
記載される内容の一部の態様では、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイス間で無線信号を交換することによってモーションを検出することができる。場合によっては、検出されるモーションの位置もまた、以下の実施例によって記載されるように決定することができる。
第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップであって、上記モーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上で上記第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含み、上記無線リンクの各々は、上記無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペアの間に定められ、上記モーションインジケータ値の各々は、それぞれの無線リンクに関連付けられる、ステップと、
上記複数の無線リンクの第１無線リンクを、上記モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する上記第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて識別するステップと、
予め設定されたマップ及び上記第１無線リンクに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップであって、上記第１確率ベクトルは、上記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第１値を含み、上記第１値は、上記第１時間フレーム中の上記それぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す、ステップと、
事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得するステップであって、上記第２確率ベクトルは、上記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第２値を含み、上記第２値は、上記事前の時間フレーム中の上記それぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す、ステップと、
データ処理装置の動作によって、上記第１時間フレーム中に交換された上記無線信号から検出される上記モーションの位置を決定するステップであって、上記位置は、上記第２確率ベクトル及び上記第１確率ベクトルに基づいて決定される、ステップと、
を含む方法。
上記第２確率ベクトルからの上記第２値と上記第１確率ベクトルからの上記第１値を組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成するステップであって、上記第３確率ベクトルは、上記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第３値を含み、上記第３値は、上記第１時間フレーム中の上記それぞれの無線通信デバイスの現在のモーション確率を表す、ステップと、
上記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別するステップと、
を含み、
上記位置を決定するステップは、上記無線通信デバイスに関連付けられる位置を上記第１時間フレーム中に検出された上記モーションの位置として識別するステップを含む、
実施例１に記載の方法。
それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、モーションデータを取得する動作、上記第１無線リンクを識別する動作、上記第１確率ベクトルを生成する動作、上記第２確率ベクトルを取得する動作、上記第３確率ベクトルを生成する動作、上記無線通信デバイスを識別する動作、及び上記モーションの位置を決定する動作を繰り返すステップを含み、
前回の反復の上記第３確率ベクトルは、現在の反復の上記第２確率ベクトルとして作用し、これによって上記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
実施例２に記載の方法。
上記複数の無線リンクは、無線デバイスのそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする無線リンクのセットを含み、上記無線リンクの各セットは、上記双方向通信における１つの方向当たりに少なくとも１つの無線リンクを有する、
実施例１又は実施例２～３の何れか１つの方法。
上記第１無線リンクに関連付けられる上記モーションインジケータ値の大きさは、上記モーションインジケータ値のセットにおける最高モーションインジケータ値である、
実施例１又は実施例２～４の何れか１つの方法。
上記予め設定されたマップは、
上記識別された第１無線リンクの送信側無線通信デバイスに割り当てられた第１マップ値と、
上記識別された第１無線リンクの受信側無線通信デバイスに割り当てられた第２マップ値と、
を含む、
実施例１又は実施例２～５の何れか１つの方法。
上記第１マップ値は上記第１確率ベクトルの最高第１値に対応し、上記第２マップ値は上記第１確率ベクトルの２番目に高い第１値に対応する、
実施例６の方法。
上記予め設定されたマップは、上記第１無線リンクに関連付けられない１又は２以上の無線通信デバイスに割り当てられた第３マップ値を含む、
実施例６又は７の方法。
上記第１無線リンクを識別するステップは、上記それぞれの無線リンクに関連付けられる上記モーションインジケータ値の大きさに基づいて上記複数の無線リンクの第１サブセットを識別するステップを含み、
上記第１確率ベクトルを生成するステップは、上記予め設定されたマップ及び上記第１サブセットにおける上記各それぞれの無線リンクに基づいて、上記無線リンクの第１サブセットの各々の第１確率ベクトルを生成するステップを含む、
実施例１の方法。
上記無線リンクの第１サブセットは、上記第１無線リンク及び第２無線リンクを含み、
上記第１無線リンクに関連付けられる上記モーションインジケータの大きさは、最高モーションインジケータ値であり、
上記第２無線リンクに関連付けられる上記モーションインジケータの大きさは、２番目に高いモーションインジケータ値である、
実施例９の方法。
上記第２確率ベクトルからの上記第２値と各それぞれの上記第１確率ベクトルからの上記第１値を組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成するステップであって、上記第３確率ベクトルは、上記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第３値を含み、上記第３値は、上記第１時間フレーム中の上記それぞれの無線通信デバイスの現在のモーション確率を表す、ステップと、
上記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別するステップと、
を含み、
上記位置を決定するステップは、上記第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を上記第１時間フレーム中に検出された上記モーションの位置として識別するステップを含む、
実施例９又は１０の方法。
それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、モーションデータを取得する動作、上記第１無線リンクを識別する動作、上記第１確率ベクトルを生成する動作、上記第２確率ベクトルを取得する動作、上記第３確率ベクトルを生成する動作、上記無線通信デバイスを識別する動作、及び上記モーションの位置を決定する動作を繰り返すステップを含み、
前回の反復の上記第３確率ベクトルは、現在の反復の上記第２確率ベクトルとして作用し、これによって上記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
実施例１１に記載の方法。
モーション検出システムであって、
複数の無線リンク上で無線信号を交換するよう構成された複数の無線通信デバイスであって、無線リンクの各々は、無線通信デバイスのそれぞれのペア間に定められる、複数の無線通信デバイスと、
実施例１から１２の何れか１つの１又は２以上の動作を実行するよう構成されたデータ処理装置と、
を含むモーション検出システム。
実行された時に、実施例１から１２の何れか１つの１又は２以上の動作をデータ処理装置に実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
場合によっては、検出されたモーションの位置は、以下の実施例によって示されるように、遷移確率マトリクスを用いて決定することができる。
第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップであって、上記モーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上の第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含み、無線リンクの各々は、無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペア間に定められ、モーションインジケータ値の各々はそれぞれの無線リンクに関連付けられる、ステップと、
モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップであって、上記第１確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第１値を含み、上記第１値は、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す、ステップと、
事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成された第２確率ベクトルを取得するステップであって、上記第２確率ベクトルは、それぞれの無線通信デバイスに割り当てられた第２値を含み、上記第２値は、事前の時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す、ステップと、
別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間を遷移するモーション確率を表す遷移値と、それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す非遷移値と、を含む遷移確率マトリクスを取得するステップと、
データ処理装置の動作によって、第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定するステップであって、上記位置は、第１確率ベクトル、第２確率ベクトル、及び遷移確率マトリクスに基づいて決定される、ステップと、
を含む方法。
第１確率ベクトル、第２確率ベクトル及び遷移確率マトリクスを組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成するステップであって、上記第３確率ベクトルは、第１時間フレーム中のそれぞれの無線通信デバイスの第３のモーション確率を表す第３値を含む、ステップと、
上記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別するステップと、
を含み、
位置を決定するステップが、第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を第１時間フレーム中に検出されたモーションの位置として識別するステップを含む、
実施例１５の方法。
それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、モーションデータを取得する動作、前記第１確率ベクトルを生成する動作、前記第２確率ベクトルを取得する動作、前記遷移確率マトリクスを取得する動作、前記第３確率ベクトルを生成する動作、前記第１無線通信デバイスを識別する動作、及び前記モーションの位置を決定する動作を繰り返すステップを含み、
前回の反復の前記第３確率ベクトルは、現在の反復の上記第２確率ベクトルとして作用し、これによって上記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
実施例１６の方法。
複数の無線リンクは、無線通信デバイスのそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする無線リンクのセットを含み、無線リンクの各セットは、双方向通信における１つの方向当たりに少なくとも１つの無線リンクを有する、
実施例１５又は実施例１６～１７の何れか１つの方法。
複数の無線リンクの第１無線リンクを、モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて識別するステップを含む、
実施例１５又は実施例１６～１８の何れか１つの方法。
第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさは、モーションインジケータ値のセットの最高モーションインジケータ値である、
実施例１９の方法。
第１確率ベクトルを生成するステップは、
モーションインジケータ値のセット及び予め設定されたマップに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップを含む、
実施例１５又は実施例１６～２０の何れか１つの方法。
予め設定されたマップは、
識別された第１無線リンクの送信側無線通信デバイスに割り当てられた第１マップ値と、
識別された第１無線リンクの受信側無線通信デバイスに割り当てられた第２マップ値と、
を含む、実施例２１の方法。
第１マップ値は第１確率ベクトルの最高第１値に対応し、第２マップ値は、第１確率ベクトルの２番目に高い第１値に対応する、
実施例２２の方法。
遷移確率マトリクスを取得するステップは、第１遷移確率マトリクスと別個の第２遷移確率マトリクスの間で選択するステップを含む、
実施例１５又は実施例１６～２３の何れか１つの方法。
第１遷移確率マトリクスは、第１時間フレームが昼間に相当するときに選択され、第２遷移確率マトリクスは、第１時間フレームが夜間に相当するときに選択される、実施例２４の方法。
モーションインジケータ値のセットに基づいてモーションのコンセンサス値を取得するステップを含み、
遷移確率マトリクスを取得するステップは、第１遷移確率マトリクスと第２遷移確率マトリクスの間で選択するステップを含み、第１遷移確率マトリクスは、モーションのコンセンサス値が第１値を有するときに選択され、第２遷移確率マトリクスは、モーションのコンセンサス値が第２値を有するときに選択される、
実施例１５又は実施例１６～２３の何れか１つの方法。
第１遷移確率マトリクスは、第１時間フレーム中にモーションが検出されないことに関連付けられる、実施例２６の方法。
第２遷移確率マトリクスは、第１時間フレーム中にモーションが検出されることに関連付けられる、実施例２６又は２７の方法。
第１遷移確率マトリクスの非遷移値は、第１確率遷移マトリクスの遷移値より大きい、実施例２６又は実施例２７～２８の何れか１つの方法。
第２遷移確率マトリクスの遷移値は、第２遷移確率マトリクスの非遷移値より大きい、実施例２６又は実施例２７～２９の何れか１つの方法。
第１遷移確率マトリクスの遷移値及び非遷移値は時間帯に基づいて変わる、実施例２６又は実施例２７～３０の何れか１つの方法。
第２遷移確率マトリクスの遷移値及び非遷移値は時間帯に基づいて変わる、実施例２６又は実施例２７～３１の何れか１つの方法。
モーション検出システムであって、
複数の無線リンク上で無線信号を交換するよう構成された複数の無線通信デバイスであって、上記無線リンクの各々は、無線通信リンクのそれぞれのペア間に定められる、複数の無線通信デバイスと、
実施例１５から３２の何れかの動作の１又は２以上を実行するよう構成されたデータ処理装置と、
を含む、モーション検出システム。
実行された時に、実施例１５から３２の何れかの動作の１又は２以上をデータ処理装置に実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
本明細書は、多くの詳細を含むが、これらの詳細は、特許請求できるものの範囲を限定するものとして解釈すべきでなく、むしろ特定の例に特有の特徴の説明として解釈されたい。また、本明細書において別個の実施構成との関連で説明した幾つかの特徴は、組み合わせることもできる。これとは逆に、単一の実施構成との関連で説明した様々な特徴は、複数の実施形態において別個に、又は何れかの好適な部分的組み合わせの形で実装することもできる。
同様に、動作については、図面において特定の順序で示しているが、このような動作は、望ましい結果を達成するために、ここに示した特定の順序で又は順次、実行する必要がある、或いは、図示した全ての動作を実行する必要があると理解すべきではない。特定の状況では、マルチタスク及び並列処理が有利な場合がある。更に、上述の実施における種々のシステム構成要素の分離は、全ての実施においてこのような分離が必要であると理解すべきではなく、ここに説明するプログラム構成要素及びシステムは、一般に、単一の製品内に共に統合又は複数の製品にパッケージすることができる点は理解されたい。
幾つかの実施形態について説明した。それでもなお、様々な修正を行うことができることが理解されるであろう。従って、他の実施形態が以下の特許請求の範囲に含まれる。
６０２ 第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得する
６０４ モーションインジケータ値の大きさに基づいて第１無線リンクを識別する
６０６ 予め設定されたマップ及び識別された無線リンクに基づいて第１確率ベクトルを生成する
６０８ 事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成された第２確率ベクトルを取得する
６１０ 第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションの位置を決定する

Claims (30)

  1. 第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得するステップであって、前記モーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上で前記第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含み、前記無線リンクの各々は、前記無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペアの間に定められ、前記モーションインジケータ値の各々は、前記それぞれの無線リンクに関連付けられる、ステップと、
    前記モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成するステップであって、前記第１確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第１値を含み、前記第１値は、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す、ステップと、
    事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得するステップであって、前記第２確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第２値を含み、前記第２値は、前記事前の時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す、ステップと、
    別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間で遷移するモーション確率を表す遷移値と、前記それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す非遷移値と、を含む遷移確率マトリクスを取得するステップと、
    データ処理装置の動作によって、前記第１時間フレーム中に交換された前記無線信号から検出される前記モーションの位置を決定するステップであって、前記位置は、前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル、及び前記遷移確率マトリクスに基づいて決定される、ステップと、
    を含む方法。
  2. 前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル、及び前記遷移確率マトリクスを組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成するステップであって、前記第３確率ベクトルは、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第３確率を表す第３値を含む、ステップと、
    前記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別するステップと、
    を含み、
    前記位置を決定するステップは、前記第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を前記第１時間フレーム中に検出された前記モーションの位置として識別するステップを含む、
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、前記モーションデータを取得する動作、前記第１確率ベクトルを生成する動作、前記第２確率ベクトルを取得する動作、前記遷移確率マトリクスを取得する動作、前記第３確率ベクトルを生成する動作、前記第１無線通信デバイスを識別する動作、及び前記モーションの位置を決定する動作を繰り返すステップを含み、
    前回の反復の前記第３確率ベクトルは、現在の反復の前記第２確率ベクトルとして作用し、これによって前記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
    請求項２に記載の方法。
  4. 前記複数の無線リンクは、無線デバイスのそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする無線リンクのセットを含み、前記無線リンクの各セットは、前記双方向通信における１つの方向当たりに少なくとも１つの無線リンクを有する、
    請求項１に記載の方法。
  5. 前記複数の無線リンクの第１無線リンクを、前記モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する前記第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて識別するステップを含む、
    請求項１又は２に記載の方法。
  6. 前記第１無線リンクに関連付けられる前記モーションインジケータ値の大きさは、前記モーションインジケータ値のセットにおける最高モーションインジケータ値である、
    請求項５に記載の方法。
  7. 前記第１確率ベクトルを生成するステップは、前記モーションインジケータ値のセット及び予め設定されたマップに基づいて前記第１確率ベクトルを生成するステップを含み、
    前記予め設定されたマップは、
    前記識別された第１無線リンクの送信側無線通信デバイスに割り当てられた第１マップ値と、
    前記識別された第１無線リンクの受信側無線通信デバイスに割り当てられた第２マップ値と、
    を含む、
    請求項１～３の何れか１項に記載の方法。
  8. 前記遷移確率マトリクスを取得するステップが、第１遷移確率マトリクスと別個の第２遷移確率マトリクスとの間で選択するステップを含む、
    請求項１～３の何れか１項に記載の方法。
  9. 前記第１遷移確率マトリクスは、前記第１時間フレームが昼間に相当するときに選択され、前記第２遷移確率マトリクスは、前記第１時間フレームが夜間に相当するときに選択される、
    請求項８に記載の方法。
  10. モーションインジケータ値のセットに基づいてモーションのコンセンサス値を取得するステップを含み、
    前記遷移確率マトリクスを取得するステップが、第１遷移確率マトリクスと第２遷移確率マトリクスの間で選択するステップを含み、
    前記第１遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が第１値を有するときに選択され、前記第２遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が別個の第２値を有するときに選択される、
    請求項１又は２に記載の方法。
  11. 前記第１遷移確率マトリクスが、前記第１時間フレーム中にモーションが検出されないことに関連付けられ、
    前記第１遷移確率マトリクスの非遷移値は、前記第１遷移確率マトリクスの遷移値より大きい、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記第２遷移確率マトリクスが、前記第１時間フレーム中にモーションが検出されることに関連付けられ、
    前記第２遷移確率マトリクスの遷移値は、前記第２遷移確率マトリクスの非遷移値より大きい、請求項１０に記載の方法。
  13. モーション検出システムであって、
    複数の無線リンク上で無線信号を交換するよう構成された複数の無線通信デバイスであって、前記無線リンクの各々は、前記無線通信デバイスのそれぞれのペア間に定められる、複数の無線通信デバイスと、
    データ処理装置と、
    を備え、
    前記データ処理装置が、
    第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得する動作であって、前記モーションデータは、前記複数の無線リンク上で前記第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含み、前記モーションインジケータ値の各々は、それぞれの無線リンクに関連付けられる、動作と、
    前記モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成する動作であって、前記第１確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第１値を含み、前記第１値は、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す、動作と、
    事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得する動作であって、前記第２確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第２値を含み、前記第２値は、前記事前の時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す、動作と、
    別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間で遷移するモーション確率を表す遷移値と、前記それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す非遷移値とを含む遷移確率マトリクスを取得するステップと、
    前記第１時間フレーム中に交換された前記無線信号から検出される前記モーションの位置を決定する動作であって、前記位置は、前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル及び前記遷移確率マトリクスに基づいて決定される、動作と、
    を含む動作を実行するよう構成される、モーション検出システム。
  14. 前記動作は、
    前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル及び前記遷移確率マトリクスを組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成する動作であって、前記第３確率ベクトルは、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第３モーション確率を表す第３値を含む、動作と、
    前記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別する動作と、
    を含み、
    前記位置を決定する動作は、前記第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を前記第１時間フレーム中に検出された前記モーションの位置として識別する動作を含む、
    請求項１３に記載のモーション検出システム。
  15. 前記動作は、
    前記それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、前記モーションデータを取得する動作、前記第１確率ベクトルを生成する動作、前記第２確率ベクトルを取得する動作、前記遷移確率マトリクスを取得する動作、前記第３確率ベクトルを生成する動作、前記第１無線通信デバイスを識別する動作、及び前記モーションの位置を決定する動作を繰り返す動作と、
    前回の反復の前記第３確率ベクトルは、現在の反復の前記第２確率ベクトルとして作用し、これによって前記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
    請求項１４に記載のモーション検出システム。
  16. 前記複数の無線リンクは、無線デバイスのそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする無線リンクのセットを含み、前記無線リンクの各セットは、前記双方向通信における１つの方向当たりに少なくとも１つの無線リンクを有する、
    請求項１３に記載のモーション検出システム。
  17. 前記複数の無線リンクの第１無線リンクを、前記モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する前記第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて識別する動作を含む、
    請求項１３又は１４に記載のモーション検出システム。
  18. 無線通信デバイスは、前記データ処理装置を含む、
    請求項１３に記載のモーション検出システム。
  19. 前記第１確率ベクトルを生成する動作は、
    前記モーションインジケータ値のセット及び予め設定されたマップに基づいて前記第１確率ベクトルを生成する動作を含み、
    前記予め設定されたマップは、
    前記識別された第１無線リンクの送信側無線通信デバイスに割り当てられた第１マップ値と、
    前記識別された第１無線リンクの受信側無線通信デバイスに割り当てられた第２マップ値と、
    を含む、請求項１３～１５の何れか１項に記載のモーション検出システム。
  20. 前記遷移確率マトリクスを取得する動作が、第１遷移確率マトリクスと別個の第２遷移確率マトリクスとの間で選択する動作を含む、
    請求項１３～１５の何れか１項に記載のモーション検出システム。
  21. 前記動作は、前記モーションインジケータ値のセットに基づいてモーションのコンセンサス値を取得する動作を含み、
    前記遷移確率マトリクスを取得する動作が、第１遷移確率マトリクスと第２遷移確率マトリクスの間で選択する動作を含み、
    前記第１遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が第１値を有するときに選択され、前記第２遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が別個の第２値を有するときに選択される、
    請求項１３又は１４に記載のモーション検出システム。
  22. 第１時間フレームに関連付けられるモーションデータを取得する動作であって、前記モーションデータは、無線通信ネットワークにおける複数の無線リンク上で前記第１時間フレーム中に交換された無線信号から検出されるモーションを示すモーションインジケータ値のセットを含み、前記無線リンクの各々は、前記無線通信ネットワークにおける無線通信デバイスのそれぞれのペア間に定められ、前記モーションインジケータ値の各々は、それぞれの無線リンクに関連付けられる、動作と、
    前記モーションインジケータ値のセットに基づいて第１確率ベクトルを生成する動作であって、前記第１確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第１値を含み、前記第１値は、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第１モーション確率を表す、動作と、
    事前の時間フレームに関連付けられるモーションデータから生成される第２確率ベクトルを取得する動作であって、前記第２確率ベクトルは、前記それぞれの無線通信デバイスに割り当てられる第２値を含み、前記第２値は、前記事前の時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの事前のモーション確率を表す、動作と、
    別個の無線通信デバイスに関連付けられる位置の間で遷移するモーション確率を表す遷移値と、前記それぞれの無線通信デバイスに関連付けられる位置内に留まるモーション確率を表す非遷移値とを含む遷移確率マトリクスを取得する動作と、
    前記第１時間フレーム中に交換された前記無線信号から検出される前記モーションの位置を決定する動作であって、前記位置は、前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル及び前記遷移確率マトリクスに基づいて決定される、動作と、
    を含む動作をデータ処理装置に実行させるプログラム命令を包含する非一時的コンピュータ可読媒体。
  23. 前記動作は、
    前記第１確率ベクトル、前記第２確率ベクトル及び前記遷移確率マトリクスを組み合わせることによって第３確率ベクトルを生成する動作であって、前記第３確率ベクトルは、前記第１時間フレーム中の前記それぞれの無線通信デバイスの第３モーション確率を表す第３値を含む、動作と、
    前記第３値の最高値に関連付けられる第１無線通信デバイスを識別する動作と、
    を含み、
    前記位置を決定する動作は、前記第１無線通信デバイスに関連付けられる位置を前記第１時間フレーム中に検出された前記モーションの位置として識別する動作を含む、
    請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  24. 前記動作は、
    前記それぞれの時間フレームの複数の反復にわたって、前記モーションデータを取得する動作、前記第１確率ベクトルを生成する動作、前記第２確率ベクトルを取得する動作、前記遷移確率マトリクスを取得する動作、前記第３確率ベクトルを生成する動作、前記第１無線通信デバイスを識別する動作、及び前記モーションの位置を決定する動作を繰り返す動作を含み、
    前回の反復の前記第３確率ベクトルは、現在の反復の前記第２確率ベクトルとして作用し、これによって前記第３確率ベクトルが再帰的に更新されるのを可能にする、
    請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  25. 前記複数の無線リンクは、無線デバイスのそれぞれのペア間の双方向通信を可能にする無線リンクのセットを含み、前記無線リンクの各セットは、前記双方向通信における１つの方向当たりに少なくとも１つの無線リンクを有する、
    請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  26. 前記複数の無線リンクの第１無線リンクを、前記モーションインジケータ値のセットにおける他のモーションインジケータ値に対する前記第１無線リンクに関連付けられるモーションインジケータ値の大きさに基づいて識別する動作を含む、
    請求項２２又は２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  27. 無線通信デバイスは、前記データ処理装置を含む、
    請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  28. 前記第１確率ベクトルを生成する動作は、前記モーションインジケータ値のセット及び予め設定されたマップに基づいて前記第１確率ベクトルを生成する動作を含み、
    前記予め設定されたマップは、
    前記識別された第１無線リンクの送信側無線通信デバイスに割り当てられた第１マップ値と、
    前記識別された第１無線リンクの受信側無線通信デバイスに割り当てられた第２マップ値と、
    を含む、
    請求項２２～２４の何れか１項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  29. 前記遷移確率マトリクスを取得する動作が、第１遷移確率マトリクスと別個の第２遷移確率マトリクスとの間で選択する動作を含む、
    請求項２２～２４の何れか１項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  30. 前記動作は、前記モーションインジケータ値のセットに基づいてモーションのコンセンサス値を取得する動作を含み、
    前記遷移確率マトリクスを取得する動作が、第１遷移確率マトリクスと第２遷移確率マトリクスの間で選択する動作を含み、
    前記第１遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が第１値を有するときに選択され、前記第２遷移確率マトリクスは、前記モーションのコンセンサス値が別個の第２値を有するときに選択される、
    請求項２２又は２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10852411B2 (en) 2017-12-06 2020-12-01 Cognitive Systems Corp. Motion detection and localization based on bi-directional channel sounding
US11403543B2 (en) 2018-12-03 2022-08-02 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals
US20200267681A1 (en) * 2019-02-19 2020-08-20 Qualcomm Incorporated Systems and methods for positioning with channel measurements
US10849006B1 (en) 2019-04-30 2020-11-24 Cognitive Systems Corp. Controlling measurement rates in wireless sensing systems
US10743143B1 (en) 2019-05-15 2020-08-11 Cognitive Systems Corp. Determining a motion zone for a location of motion detected by wireless signals
CA3152905A1 (en) 2019-10-31 2021-05-06 Christopher Beg Using mimo training fields for motion detection
US11570712B2 (en) 2019-10-31 2023-01-31 Cognitive Systems Corp. Varying a rate of eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices
WO2021081637A1 (en) 2019-10-31 2021-05-06 Cognitive Systems Corp. Eliciting mimo transmissions from wireless communication devices
EP4204851A4 (en) 2020-08-31 2024-02-21 Cognitive Systems Corp MOTION TOPOLOGY CONTROL IN A STANDARDIZED WIRELESS COMMUNICATION NETWORK
US11070399B1 (en) 2020-11-30 2021-07-20 Cognitive Systems Corp. Filtering channel responses for motion detection
CN117396776A (zh) 2021-05-28 2024-01-12 认知系统公司 分析环境中的Wi-Fi运动覆盖

Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040095276A1 (en) * 2002-11-15 2004-05-20 John Krumm Location measurement process for radio-frequency badges employing path constraints
WO2007058302A1 (ja) * 2005-11-21 2007-05-24 Nec Corporation 位置推定システム、位置推定方法および位置推定用プログラム
US20070149216A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-28 Ekahau Oy Location determination techniques
JP2009507295A (ja) * 2005-09-02 2009-02-19 インテリヴィド コーポレイション 対象追跡と警報
JP2011099753A (ja) * 2009-11-05 2011-05-19 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology 測位装置、及びこれを用いたセンサ情報の統合解析による見守りシステム
US20120146788A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-14 Xandem Technology Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
JP2012190161A (ja) * 2011-03-09 2012-10-04 Panasonic Corp イベント検出装置、イベント検出システム、イベント検出方法、およびイベント検出プログラム
JP2013186716A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Sony Corp 判別装置、判別方法および判別システム
WO2014155602A1 (ja) * 2013-03-28 2014-10-02 富士通株式会社 端末装置、位置推定方法、位置推定システム及びプログラム
JP2015068696A (ja) * 2013-09-27 2015-04-13 富士通株式会社 場所モデル更新装置、位置推定方法及びプログラム
WO2015064305A1 (ja) * 2013-11-01 2015-05-07 株式会社日立製作所 位置情報取得システム、端末及びその方法
JP2015527573A (ja) * 2012-06-28 2015-09-17 ノースロップ グラマン システムズ コーポレーション Ｗｉｆｉマッピング及び動き検出
JP2016161570A (ja) * 2015-03-02 2016-09-05 三菱電機株式会社 デバイスのロケーションを求める方法およびデバイス
JP2018044854A (ja) * 2016-09-14 2018-03-22 株式会社デンソーウェーブ 電波発信源位置推定システム
WO2018147927A1 (en) * 2017-02-07 2018-08-16 Raytheon Company Phase difference estimator and signal source locating system
US20180252528A1 (en) * 2015-11-24 2018-09-06 Southeast University Fusion navigation device and method based on wireless fingerprints and mems sensor
JP2018535489A (ja) * 2015-10-28 2018-11-29 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 人の日常生活の活動の監視

Family Cites Families (140)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4054879A (en) 1976-11-19 1977-10-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Dual-frequency, remote ocean-wave spectrometer
US4649388A (en) 1985-11-08 1987-03-10 David Atlas Radar detection of hazardous small scale weather disturbances
US4740045A (en) 1986-07-02 1988-04-26 Goodson & Associates, Inc. Multiple parameter doppler radar
GB2322986B (en) 1987-10-28 1998-12-16 Licentia Gmbh Method of type classification of a target
US5613039A (en) 1991-01-31 1997-03-18 Ail Systems, Inc. Apparatus and method for motion detection and tracking of objects in a region for collision avoidance utilizing a real-time adaptive probabilistic neural network
GB9112838D0 (en) 1991-06-14 1991-10-16 Philips Electronic Associated Fmcw radar range calibration
US5696514A (en) 1996-02-28 1997-12-09 Northrop Grumman Corporation Location and velocity measurement system using atomic clocks in moving objects and receivers
US6075797A (en) 1997-10-17 2000-06-13 3Com Corporation Method and system for detecting mobility of a wireless-capable modem to minimize data transfer rate renegotiations
EP1067397B1 (de) 1999-07-03 2006-01-25 Siemens Schweiz AG Bewegungsmelder nach dem Doppler-Prinzip
US8140658B1 (en) 1999-10-06 2012-03-20 Borgia/Cummins, Llc Apparatus for internetworked wireless integrated network sensors (WINS)
WO2003025782A2 (en) 2001-09-17 2003-03-27 Morpho Technologies Digital signal processor for wireless baseband processing
US7773614B1 (en) 2001-12-05 2010-08-10 Adaptix, Inc. Wireless communication subsystem with a digital interface
WO2012125726A1 (en) 2011-03-14 2012-09-20 Intelligent Technologies International, Inc. Cargo theft prevention system and method
US6914854B1 (en) 2002-10-29 2005-07-05 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Method for detecting extended range motion and counting moving objects using an acoustics microphone array
US7869822B2 (en) 2003-02-24 2011-01-11 Autocell Laboratories, Inc. Wireless network apparatus and system field of the invention
JP2004286567A (ja) 2003-03-20 2004-10-14 Mitsubishi Electric Corp 侵入物検知装置及び侵入物検知方法
US7250907B2 (en) 2003-06-30 2007-07-31 Microsoft Corporation System and methods for determining the location dynamics of a portable computing device
US7738881B2 (en) 2003-07-22 2010-06-15 Microsoft Corporation Systems for determining the approximate location of a device from ambient signals
US7307575B2 (en) 2004-09-14 2007-12-11 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Through-the-wall frequency stepped imaging system utilizing near field multiple antenna positions, clutter rejection and corrections for frequency dependent wall effects
US7256727B2 (en) 2005-01-07 2007-08-14 Time Domain Corporation System and method for radiating RF waveforms using discontinues associated with a utility transmission line
US7342493B2 (en) 2005-04-22 2008-03-11 Ultravision Security Systems, Inc. Motion detector
KR20070060796A (ko) 2005-12-09 2007-06-13 한국전자통신연구원 Ｏｆｄｍａ-ｔｄｍａ 기반 휴대인터넷 시스템에서 액티브세트의 관리 기법
US7652617B2 (en) 2006-06-01 2010-01-26 University Of Florida Research Foundation, Inc. Radar microsensor for detection, tracking, and classification
US20070296571A1 (en) 2006-06-13 2007-12-27 Kolen Paul T Motion sensing in a wireless rf network
US8427979B1 (en) 2006-07-27 2013-04-23 Mobitrum Corporation Method and system for dynamic information exchange on location aware mesh network devices
US8305935B2 (en) 2006-07-27 2012-11-06 Mobitrum Corporation Method and system for dynamic information exchange on location aware mesh network devices
WO2008016679A2 (en) 2006-08-02 2008-02-07 24Eight Llc Wireless detection and alarm system for monitoring human falls and entries into swimming pools by using three dimensional acceleration and wireless link energy data method and apparatus
US7783300B2 (en) 2006-11-22 2010-08-24 Airdefense, Inc. Systems and methods for proactively enforcing a wireless free zone
US8075499B2 (en) 2007-05-18 2011-12-13 Vaidhi Nathan Abnormal motion detector and monitor
US9319956B2 (en) 2008-01-15 2016-04-19 International Business Machines Corporation Method and apparatus for maintaining communications connections over a distributed wireless network
DE102008038451A1 (de) 2008-04-30 2009-11-05 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur rechnergestützten Lokalisation eines mobilen Objekts mit Hilfe eines merkmalbasierten Ortungsverfahrens
US9086499B2 (en) 2008-09-23 2015-07-21 Purdue Research Foundation Clustering protocol for directional sensor networks
US10168414B2 (en) 2014-07-17 2019-01-01 Origin Wireless, Inc. Wireless signals and techniques for determining locations of objects in multi-path environments
US8892127B2 (en) 2008-11-21 2014-11-18 Qualcomm Incorporated Wireless-based positioning adjustments using a motion sensor
US20100127853A1 (en) 2008-11-24 2010-05-27 Freeport-Mcmoran Copper & Gold Inc. Method and apparatus for locating and tracking objects in a mining environment
US8671069B2 (en) 2008-12-22 2014-03-11 The Trustees Of Columbia University, In The City Of New York Rapid image annotation via brain state decoding and visual pattern mining
US8463191B2 (en) 2009-04-02 2013-06-11 Qualcomm Incorporated Beamforming options with partial channel knowledge
US8255469B2 (en) 2009-05-29 2012-08-28 Nokia Corporation Method and apparatus for locating communities over an ad-hoc mesh network
US8305257B2 (en) 2009-09-02 2012-11-06 Trizna Dennis B Method and apparatus for coherent marine radar measurements of properties of ocean waves and currents
JP2011081763A (ja) 2009-09-09 2011-04-21 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
US8633817B2 (en) 2009-10-21 2014-01-21 Qualcomm Incorporated Mapping wireless signals with motion sensors
WO2011075639A1 (en) 2009-12-18 2011-06-23 Christopher Gary Sentelle Moving entity detection
US8836344B2 (en) 2010-07-27 2014-09-16 Raytheon Company Intrusion detection and tracking system
WO2012012860A1 (en) 2010-07-27 2012-02-02 University Of Regina Method and system for cooperative stochastic positioning in a mobile environment
US8396485B2 (en) 2010-11-09 2013-03-12 Apple Inc. Beacon-based geofencing
US20120230305A1 (en) 2011-03-08 2012-09-13 Research In Motion Limited Wi-fi network access and a mobile terminal configured for the same
KR101764261B1 (ko) 2011-07-15 2017-08-04 삼성전자주식회사 무선 통신 시스템에서 빔 고정 장치 및 방법
US10411775B2 (en) 2011-07-15 2019-09-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for beam locking in a wireless communication system
JP2013072865A (ja) 2011-09-29 2013-04-22 Oki Electric Ind Co Ltd 検出装置、検出方法、およびプログラム
US20130090151A1 (en) 2011-10-06 2013-04-11 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for advanced motion detection in wireless communications systems
EP2769588B1 (en) 2011-10-19 2016-08-10 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) A motion detector device
WO2013089765A1 (en) 2011-12-16 2013-06-20 Intel Corporation Use of motion language for network commands in 60ghz networks
US8866663B2 (en) 2011-12-27 2014-10-21 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for sensing organic tissue
CN102545988A (zh) 2012-02-06 2012-07-04 北京新岸线无线技术有限公司 一种波束赋形矩阵的发送、接收方法和装置
WO2014021574A1 (ko) 2012-08-02 2014-02-06 트라텍정보통신 주식회사 스마트폰과 연동되는 ｕｓｂ 메모리 장치
US9551784B2 (en) 2012-09-04 2017-01-24 Honeywell International Inc. Intrusion detection
US8660578B1 (en) 2012-09-07 2014-02-25 Intel Corporation Proximity human motion detection using wireless signals
JP5998777B2 (ja) 2012-09-12 2016-09-28 ソニー株式会社 情報処理装置と情報処理方法とプログラムおよび情報処理システム
US10397039B2 (en) 2012-12-05 2019-08-27 Origin Wireless, Inc. Apparatus, systems and methods for fall-down detection based on a wireless signal
US9208676B2 (en) 2013-03-14 2015-12-08 Google Inc. Devices, methods, and associated information processing for security in a smart-sensored home
US9584642B2 (en) 2013-03-12 2017-02-28 Google Technology Holdings LLC Apparatus with adaptive acoustic echo control for speakerphone mode
US8847754B2 (en) 2012-11-15 2014-09-30 James Buchheim Locator beacon and radar application for mobile device
US9329701B2 (en) 2012-11-21 2016-05-03 Google Technology Holdings LLC Low power management of multiple sensor chip architecture
CA2834522A1 (en) 2012-11-22 2014-05-22 Perch Communications Inc. System and method for automatically triggered synchronous and asynchronous video and audio communications betwwen users at different endpoints
US20140145831A1 (en) 2012-11-25 2014-05-29 Amir Bassan-Eskenazi Hybrid wirless tag based communication, system and applicaitons
US9692459B2 (en) 2012-11-28 2017-06-27 Intel Corporation Using multiple frequency bands with beamforming assistance in a wireless network
US8810430B2 (en) 2013-03-04 2014-08-19 Hello Inc. System using wearable device with unique user ID and telemetry system
EP3299840B1 (en) 2013-05-02 2018-11-14 Consortium P, Inc. Scalable real-time location detection based on overlapping neural networks
US20140355595A1 (en) 2013-05-29 2014-12-04 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for strategically monitoring is-2000 1x ancillary timing parameters
US9395436B2 (en) 2013-06-10 2016-07-19 Honeywell International Inc. Cooperative intrusion detection
CA2820568A1 (en) 2013-06-21 2014-12-21 Ninve Jr. Inc. Dual differential doppler motion detection
WO2015012492A1 (en) 2013-07-26 2015-01-29 Lg Electronics Inc. Method for measuring mobility of ue for multi-antenna beamforming in wireless communication system and apparatus therefor
US9451381B2 (en) 2013-08-06 2016-09-20 Time Warner Cable Enterprises Llc Automated provisioning of managed services in a Wi-Fi capable client device
US10979203B2 (en) 2013-09-04 2021-04-13 Qualcomm Incorporated Channel selection to reduce interference to a wireless local area network from a cellular network
US9467480B2 (en) 2013-09-16 2016-10-11 Qualcomm Incorporated Selectively multiplexing incoming WebRTC traffic and/or de-multiplexing outgoing WebRTC traffic by a client-based WebRTC proxy on behalf of a WebRTC multimedia client application
US20150097653A1 (en) 2013-10-04 2015-04-09 Cambridge Silicon Radio Limited Determination of proximity using a plurality of transponders
US9204385B2 (en) 2013-10-09 2015-12-01 Netgear, Inc. Wireless router or residential gateway capable of distinguishing power-sensitive wireless sensors and providing separate treatment thereto
US10246657B2 (en) 2013-12-11 2019-04-02 Phillips 66 Company Fuel blends for homogeneous charge compression ignition engines
US9549290B2 (en) 2013-12-19 2017-01-17 Google Technology Holdings LLC Method and apparatus for determining direction information for a wireless device
US10129383B2 (en) 2014-01-06 2018-11-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Home management system and method
CA2945702A1 (en) 2014-01-28 2015-08-06 King Abdullah University Of Science And Technology Buffer sizing for multi-hop networks
US20150245164A1 (en) 2014-02-26 2015-08-27 Aliphcom Interaction between wearable devices via broadcasted sensor-related data
US9794355B2 (en) 2014-04-08 2017-10-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Systems and methods for adaptive notification networks
US9867083B2 (en) 2014-04-17 2018-01-09 Cisco Technology, Inc. Wireless network controller load balancing
US10136262B2 (en) 2014-04-28 2018-11-20 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Detecting movement in a physical environment
US11209536B2 (en) 2014-05-02 2021-12-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and apparatus for tracking motion using radio frequency signals
KR20150134126A (ko) 2014-05-21 2015-12-01 재단법인대구경북과학기술원 레이더 신호 처리 방법 및 장치
US9491585B2 (en) 2014-05-31 2016-11-08 Apple Inc. Location determination using dual statistical filters
US9253592B1 (en) 2014-06-19 2016-02-02 Amazon Technologies, Inc. Inter-device bearing estimation based on beamforming and motion data
WO2016005977A1 (en) 2014-07-08 2016-01-14 Trekeye Systems Ltd. A method and system for detection of changes in a defined surveyed area
CA2956929A1 (en) 2014-07-31 2016-02-04 Corning Incorporated Thermally tempered glass and methods and apparatuses for thermal tempering of glass
US11436544B2 (en) 2014-09-03 2022-09-06 CloudLeaf, Inc. System for managing an industrial workflow
US9196432B1 (en) 2014-09-24 2015-11-24 James Thomas O'Keeffe Smart electrical switch with audio capability
US10631123B2 (en) 2014-09-24 2020-04-21 James Thomas O'Keeffe System and method for user profile enabled smart building control
US9686688B2 (en) 2014-09-24 2017-06-20 Cisco Technology, Inc. Frequency channel selection by an LTE-U wireless access point operating in the presence of other LTE-U and Wi-Fi access points
KR101710050B1 (ko) 2014-10-30 2017-02-24 밍 추이 이미지 식별 시스템 및 방법
US10410511B2 (en) 2014-10-31 2019-09-10 Siemens Aktiengesellschaft Method, digital tool, device and system for detecting movements of objects and/or living beings in a radio range, in particular of an indoor area
US9648462B2 (en) 2014-11-28 2017-05-09 Szegedi Tudományegyetem Method for tracking of motion of objects associated with wireless communication devices within a predefined area
TWI514193B (zh) 2014-12-25 2015-12-21 Univ Nat Sun Yat Sen 動作感測裝置
WO2016110833A2 (en) 2015-01-06 2016-07-14 Cmoo Systems Itd. A method and apparatus for power extraction in a pre-existing ac wiring infrastructure
WO2016110844A1 (en) 2015-01-07 2016-07-14 Trekeye Systems Ltd. Improved method and system for detection of changes in a defined area
US10347108B2 (en) 2015-01-16 2019-07-09 City University Of Hong Kong Monitoring user activity using wearable motion sensing device
US9706756B2 (en) 2015-03-13 2017-07-18 Michael W. Swan Animal movement mapping and movement prediction method and device
US20170311574A1 (en) 2015-03-13 2017-11-02 Michael W. Swan Animal movement mapping and movement prediction method and device
ES2755366T3 (es) 2015-05-13 2020-04-22 Ericsson Telefon Ab L M Formación de haz
EP3314927B1 (en) 2015-06-26 2021-09-08 EntIT Software LLC Mobile device locator
CA2994172A1 (en) 2015-08-11 2017-02-16 Masimo Corporation Medical monitoring analysis and replay including indicia responsive to light attenuated by body tissue
US9846220B2 (en) 2015-08-19 2017-12-19 Locix, Inc. Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a network architecture having mesh-based features for localization
US9763054B2 (en) 2015-08-19 2017-09-12 Locix Inc. Systems and methods for determining locations of wireless sensor nodes in a tree network architecture having mesh-based features
US10209688B2 (en) 2015-08-26 2019-02-19 Google Llc Smart thermostat robust against adverse effects from internal heat-generating components
US10564285B2 (en) 2015-11-19 2020-02-18 DSCG Solutions, Inc. Estimation of motion in six degrees of freedom (6DOF) using LIDAR
CA3008322A1 (en) 2015-12-23 2017-06-29 Aerial Technologies Inc. System, method and apparatus for sensing changes in an environment using wireless communication signals
US10433184B2 (en) 2015-12-31 2019-10-01 Motorola Mobility Llc Method and apparatus for directing an antenna beam based on a location of a communication device
US9980220B2 (en) 2016-02-01 2018-05-22 Cisco Technology, Inc. Low power wireless communication device and remote management techniques
EP3411670B1 (en) 2016-02-04 2021-08-25 Aerial Technologies Inc. Systems and methods for sensing an environment with wireless communication signals
JP6957496B2 (ja) 2016-03-23 2021-11-02 フェデックス コーポレイト サービシズ，インコーポレイティド 無線ノードネットワーク内のノードのブロードキャスト設定を自動調整するための無線ノードベースの方法、その方法を実行する命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体、および無線ノードネットワークにおける自動調整ブロードキャストノード装置
US9523760B1 (en) 2016-04-15 2016-12-20 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on repeated wireless transmissions
US10705179B2 (en) 2016-04-22 2020-07-07 Tandemlaunch Device-free subject localization methods and systems using wireless signals
US9584974B1 (en) 2016-05-11 2017-02-28 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on reference signal transmissions
CA3026740C (en) 2016-06-08 2021-12-28 Aerial Technologies Inc. System and methods for smart intrusion detection using wireless signals and artificial intelligence
US10129853B2 (en) 2016-06-08 2018-11-13 Cognitive Systems Corp. Operating a motion detection channel in a wireless communication network
JP6792365B2 (ja) 2016-07-22 2020-11-25 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ コンテンツ配信システム及び方法
US9524628B1 (en) 2016-08-04 2016-12-20 Cognitive Systems Corp. Detecting signal modulation for motion detection
US9919648B1 (en) 2016-09-27 2018-03-20 Robert D. Pedersen Motor vehicle artificial intelligence expert system dangerous driving warning and control system and method
US10386792B2 (en) 2016-10-19 2019-08-20 Ants Technology (Hk) Limited Sensory systems for autonomous devices
EP3526991A4 (en) 2016-11-22 2020-07-29 Aerial Technologies DEVICE-FREE LOCALIZATION PROCESS IN INTELLIGENT INTERIOR ENVIRONMENTS
US9927519B1 (en) 2017-03-16 2018-03-27 Cognitive Systems Corp. Categorizing motion detected using wireless signals
US9989622B1 (en) 2017-03-16 2018-06-05 Cognitive Systems Corp. Controlling radio states for motion detection
US9743294B1 (en) 2017-03-16 2017-08-22 Cognitive Systems Corp. Storing modem parameters for motion detection
US10004076B1 (en) 2017-03-16 2018-06-19 Cognitive Systems Corp. Selecting wireless communication channels based on signal quality metrics
US10051414B1 (en) 2017-08-30 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on decompositions of channel response variations
US10109167B1 (en) 2017-10-20 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values
US10048350B1 (en) 2017-10-31 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on groupings of statistical parameters of wireless signals
US9933517B1 (en) 2017-11-03 2018-04-03 Cognitive Systems Corp. Time-alignment of motion detection signals using buffers
US10109168B1 (en) 2017-11-16 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization based on channel response characteristics
US10108903B1 (en) 2017-12-08 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on machine learning of wireless signal properties
US11403543B2 (en) 2018-12-03 2022-08-02 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals
US10506384B1 (en) 2018-12-03 2019-12-10 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on prior probability
US10459074B1 (en) 2019-04-30 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on wireless link counting
US10567914B1 (en) 2019-04-30 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Initializing probability vectors for determining a location of motion detected from wireless signals

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040095276A1 (en) * 2002-11-15 2004-05-20 John Krumm Location measurement process for radio-frequency badges employing path constraints
JP2009507295A (ja) * 2005-09-02 2009-02-19 インテリヴィド コーポレイション 対象追跡と警報
WO2007058302A1 (ja) * 2005-11-21 2007-05-24 Nec Corporation 位置推定システム、位置推定方法および位置推定用プログラム
US20070149216A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-28 Ekahau Oy Location determination techniques
JP2011099753A (ja) * 2009-11-05 2011-05-19 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology 測位装置、及びこれを用いたセンサ情報の統合解析による見守りシステム
US20120146788A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-14 Xandem Technology Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
JP2012190161A (ja) * 2011-03-09 2012-10-04 Panasonic Corp イベント検出装置、イベント検出システム、イベント検出方法、およびイベント検出プログラム
JP2013186716A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Sony Corp 判別装置、判別方法および判別システム
JP2015527573A (ja) * 2012-06-28 2015-09-17 ノースロップ グラマン システムズ コーポレーション Ｗｉｆｉマッピング及び動き検出
WO2014155602A1 (ja) * 2013-03-28 2014-10-02 富士通株式会社 端末装置、位置推定方法、位置推定システム及びプログラム
JP2015068696A (ja) * 2013-09-27 2015-04-13 富士通株式会社 場所モデル更新装置、位置推定方法及びプログラム
WO2015064305A1 (ja) * 2013-11-01 2015-05-07 株式会社日立製作所 位置情報取得システム、端末及びその方法
JP2016161570A (ja) * 2015-03-02 2016-09-05 三菱電機株式会社 デバイスのロケーションを求める方法およびデバイス
JP2018535489A (ja) * 2015-10-28 2018-11-29 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 人の日常生活の活動の監視
US20180252528A1 (en) * 2015-11-24 2018-09-06 Southeast University Fusion navigation device and method based on wireless fingerprints and mems sensor
JP2018044854A (ja) * 2016-09-14 2018-03-22 株式会社デンソーウェーブ 電波発信源位置推定システム
WO2018147927A1 (en) * 2017-02-07 2018-08-16 Raytheon Company Phase difference estimator and signal source locating system

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