JP6434479B2 - ドップラースペクトルを用いた端末の移動速度推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、無線通信システムにおけるドップラースペクトルを用いた端末の移動速度推定方法に関し、特に、周辺移動散乱体による影響を除外した端末の移動速度推定方法に関する。

無線通信システムは、ユーザによる無線通信の多様な利用を想定し、低データレート通信から高データレート通信、静止画から動画ストリーミング伝送、静止状態や歩行状態での利用から高速移動状態での利用、あるいは屋内での使用から屋外での使用など様々な形態による無線通信サービスを提供している。

無線通信システムを提供する事業者は、このような利用形態に加え、都市部や農村部などサービスを提供する場所、サービスを利用するユーザの人口分布やデータ量（トラフィック密度）など、様々な条件を考慮したシステム構築を行っている。システム構築の一環として、事業者は、どのような場所や時間においても、ユーザが遅滞なく無線通信システムに接続することができ、満足するサービスの提供を受けられるように、利用形態やトラフィック密度を考慮して基地局（またはセル）の配置設計を行う。

しかし、利用形態の更なる多様化やトラフィック量の増加に伴い、平面的なセル配置では、十分なサービスを提供することは困難となる。このため、複数の種類のセルを組み合わせることにより、多様な利用形態やトラフィック特性に合致したサービスを提供するオーバーレイセル構成の構築が進められている。オーバーレイセル構成の１つの例において、セルサイズの大きいマクロセル内にセルサイズの小さい極小セルを重畳（オーバーレイ）させる。極小セルは、マイクロセル、ピコセル、フェムトセルなどである。このような極小セルは、マクロセル内のトラフィック密度が高い場所、高データレート通信が想定される場所、マクロセル基地局からの電波受信が困難な場所等に設置される。

オーバーレイセル構成において、周波数利用効率を向上させるため、あるいは、ハンドオーバの頻度を抑制するために、端末の移動速度に応じて、マクロセルと極小セルの階層を適切に選択する階層選択制御が必要となる。

移動速度が速い端末は、マクロセルのみに接続し、極小セルには接続されないようにする。一方、移動速度の遅い端末は、極小セル内にある場合は極小セルと接続し、極小セルが重畳されていない場所では、マクロセルと接続する。このような階層選択制御により、高速移動中の端末が極小セルに頻繁にハンドオーバすることを防止して、ハンドオーバの制御シグナリングの増加やハンドオーバ増加に伴うユーザデータの通信断を減らすことができる。また、低速移動の端末が極小セルに接続することで、データオフロード効果が期待でき，ユーザスループットを上げることができる。

階層選択制御を適切に実行するためには、端末の移動速度を正確に測定し、その移動速度に基づいて、マクロセル又は極小セルに接続させることが重要である。

端末の移動速度を推定する方法の１つとして、ドップラースペクトルを利用する方法がある（非特許文献１）。ここでドップラースペクトルとは、伝搬路応答の時間変動をフーリエ変換した結果得られる周波数軸（ドップラー周波数シフト）上の電力波形である。端末と基地局間の無線伝搬環境が電波の到来方向分布が一様である全周散乱モデルと見なせる場合、ドップラースペクトルは、最大ドップラー周波数においてピークを示す。このため、スペクトルのピークを検出することにより、最大ドップラー周波数を測定することができ、最大ドップラー周波数から端末の移動速度を算出することができる。

G-H. Park, D. Hong and C-E. Kang, 「A New Doppler Spread Estimation Using FFT」 IEICE Trans. Commun., vol.E86-B, No.9, pp.2799-2803, Sept. 2003. マイティ、星野、三上、「最大ドップラー周波数検出に基づく端末移動速度推定アルゴリズムの見通し外伝搬環境における屋外実験評価」、2015年電子情報通信学会ソサイエティ大会、2015年9月． マイティ、星野、三上、「最大ドップラー周波数検出に基づく端末高速・低速移動判定アルゴリズムの屋外実験評価」、2016年電子情報通信学会総合大会、2016年3月．

端末が自動車内にあり、その端末搭載自動車が一般道路や高速道路を走行すると、対向車や同方向車などの自動車が端末搭載自動車の近傍を走行する。このような対向車や同方向車は、端末から送信される電波、あるいは端末で受信される電波を散乱させる。このような自動車を周辺移動散乱体とする。周辺移動散乱体の存在により、端末のドップラースペクトルの算出において、端末単体によるドップラースペクトルとは異なるドップラースペクトル成分が発生する。この異なるドップラースペクトル成分は、端末単体によるドップラースペクトルより低い周波数成分または高いスペクトル周波数成分を有している。また、通常は、端末単体によるドップラースペクトルの電力より小さい電力となる。周辺移動散乱体による速度推定値への影響が確認されている文献として、非特許文献２、非特許文献３を挙げる。

端末のドップラースペクトルを算出する際、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を有効成分として検出してしまうと、端末単体によるドップラースペクトルより広いスペクトルとなり、最大ドップラー周波数が高くなってしまう。このため、周辺移動散乱体が存在すると、端末の移動速度が実際より早い速度として推定される可能性がある。

端末のドップラースペクトルを算出し、算出されたドップラースペクトルから端末の移動速度を推定する方法において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を検知して除外することで、正確な端末のドップラースペクトルを算出し、より実際の移動速度を反映した端末の移動速度を推定することができる。

本発明は、ドップラースペクトルを用いた端末の移動速度推定において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在する場合においても、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を検知して除外し、正確な移動速度推定を行う移動速度推定方法を提供することを目的とする。

本発明は、端末の移動速度を推定する方法であって、参照信号を受信するステップと、前記受信した参照信号から、伝搬路の時間変動データを作成するステップと、前記伝搬路の時間変動データにＦＦＴを掛けるステップと、前記ＦＦＴの出力からドップラースペクトルを算出するステップと、前記ドップラースペクトルに対するしきい値を設定し、前記ドップラースペクトルの成分のうち、前記しきい値以上となる有効成分を選択するステップと、前記有効成分のうち、最も高い周波数の成分の第１の周波数を検出するステップと、前記有効成分のうち、最も低い周波数の成分の第２の周波数を検出するステップと、前記第１の周波数と前記第２の周波数の差分の絶対値を半分にすることにより、最大ドップラー周波数を決定するステップと、前記最大ドップラー周波数から端末の移動速度を決定するステップと、前記決定された端末の移動速度を保存するステップと、保存された移動速度のうち、現在時間から所定時間前までの複数の移動速度を比較し、最小となる移動速度を算出するステップと、前記算出された最小の移動速度を現在時間の移動速度と決定するステップと、を有する。

本発明に係る移動速度推定方法において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を検出し、ドップラースペクトル算出から除外するため、端末の移動速度を正確に推定することができる。

ドップラースペクトルの例を示す図である。 最大ドップラー周波数の検出方法を説明する図である。 ドップラースペクトルへのしきい値の適用を説明する図である。 最大ドップラー周波数の推定方法のフローチャートを示す図である。 周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を示す図である。 端末搭載車と対向車との関係を示す図である。 周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分の変動を示す図である。 複数のしきい値を用いた最大ドップラー周波数の検出方法の実施例を説明する図である。 複数のしきい値を用いた最大ドップラー周波数の検出方法のフローチャートを示す図である。 時間軸上の複数の速度推定値から最小値を検出する方法の実施例を説明する図である。 時間軸上の複数の速度推定値から最小値を検出する方法のフローチャートを示す図である。 時間軸上の複数の速度推定値から最小値を検出する方法による測定結果を示す図である。 複数のしきい値を用いた最大ドップラー周波数の検出方法による測定結果を示す図である。 複数のしきい値を用いた最大ドップラー周波数検出の後、時間軸上の複数の速度推定値から最小値を検出する方法による測定結果を示す図である。 本発明による装置構成の例を示す図である。

以下図面を参照して、ドップラースペクトルを用いた端末の速度推定方法について説明する。しかしながら、本発明が、図面又は以下に記載される実施形態に限定されるものではないことを理解されたい。

図１にドップラースペクトルの例を示す。この例は、無線伝搬環境が全周散乱モデルとみなせる理想的な場合を表している。図において、横軸は周波数を表し、縦軸は相対電力を表す。ただし、図１ではベースバンド帯域に変換した後の処理結果を示しているため、実際には横軸の周波数0 Hzがキャリア周波数に対応することに注意が必要である。以降のドップラースペクトルの図においても横軸の周波数の定義は図１と同様である。この例において、最大ドップラー周波数は、100 Hzであり、ドップラースペクトルの周波数100 Hz及び-100 Hzにおいて、高い電力の成分が生じている。このように、受信信号の伝搬路変動を用いて算出されたドップラースペクトルから、電力の高い成分の周波数を検出することで、最大ドップラー周波数を推定することができる。

図２は、ドップラースペクトルから最大ドップラー周波数を算出する方法を簡単に説明した図である。周波数の負側において、最大電力が得られる周波数をf(1)とし、正側において、最大電力が得られる周波数をf(2)とする。理想的なフェージング環境下においては、f(1)とf(2)の間でU字型のスペクトルを示し、f(1)とf(2)は、同じ周波数絶対値を示す。この周波数絶対値が最大ドップラー周波数f_Dとなる。即ち、f(1)=-f_Dであり、f(2)=f_Dとなる。そして、f(1)とf(2)の間の周波数がドップラースペクトル幅となる。

最大ドップラー周波数f_Dが得られると、端末の移動速度νは、f_D×λで算出することができる。ここで、λは、キャリア周波数の波長である。

ドップラースペクトルから最大ドップラー周波数を検出する方法が幾つか考えられる。以下に、ドップラースペクトルに対して固定のしきい値を設定し、しきい値以上となる有効成分について、そのうちの最大周波数の成分と最小周波数の成分から最大ドップラー周波数を算出する方法を説明する。

図３は、ドップラースペクトルにおけるしきい値の設定の一例を示した図である。ここでは、雑音電力N₀ [dBm]を算出し、更に、ΔN [dB]を加算した値をしきい値とする。図３に示されるように、N₀+ΔN [dBm]をしきい値とすることで、ドップラースペクトルの外側の雑音成分を除外することができる。そして、しきい値以上となる有効成分は、直接波成分などの幾つかの電力が高い成分を含む。これらの有効成分の中から、最大の周波数を持つ成分（即ち、図３の「Ａ」で示される100 Hzの成分）と最小周波数を持つ成分（即ち、図３の「Ｂ」で示される-100 Hzの成分）を選択することで、最大ドップラー周波数を決定することができる。

図４は、最大ドップラー周波数算出の方法を示すフローチャートである。S10において、無線接続している基地局または端末から参照信号を受信する。ここで、参照信号としたが、システムにより、パイロット信号やビーコンなどとも呼ばれ、伝搬路推定に使用される既知の信号である。S11において、受信した参照信号をベースバンド信号に変換し、復調した後、受信電力を測定することにより、受信信号の伝搬路の時間変動データを作成する。伝搬路の時間変動データは、一定区間毎にバッファに格納される。

受信信号は、端末の移動速度に比例して変動するため、受信信号の伝搬路変動をフーリエ変換することにより、ドップラースペクトルが得られる。S12において、一定区間毎に格納された伝搬路の時間変動データに高速フーリエ変換（FFT）を掛ける。ここで、一定区間は、FFTのポイント数に相当する。S13において、FFTの出力からドップラースペクトルが算出される。

S14において、スペクトルのしきい値を設定し、しきい値以上となる有効成分を検出する。S15において、有効成分の中から最大周波数を持つ有効成分E_{f_max}を選択し、その周波数f(E_{f_max})を検出する。S16において、有効成分の中から最小周波数を持つ有効成分E_{f_min}を選択し、その周波数f(E_{f_min})を検出する。

S17において、検出された２つの周波数を用いて、最大ドップラー周波数を算出する。ここでは、２つの周波数f(E_{f_max})と周波数f(E_{f_min})からドップラースペクトル幅を算出し、その半値を最大ドップラー周波数f_Dとすることができる。即ち、f_D=(f(E_{f_max})−f(E_{f_min}))/2とする。

このように、しきい値を設定し、しきい値以上となる有効成分を抽出することで、雑音成分によるスペクトルを除外して、受信信号によるスペクトルのみを選択することができる。さらに、適切なしきい値を設けることで、雑音成分による誤検出を抑制し、より正確な最大ドップラー周波数を推定することができる。

上記例において、しきい値を雑音電力N₀にΔNを加算した値に設定したが、これに限定されるものではない。例えば、測定されるSNRなどの無線伝搬状況に応じて、しきい値を可変とすることも可能である。

また、周波数f(E_{f_max})と周波数f(E_{f_min})とのうち、絶対値の大きい方を最大ドップラー周波数f_Dとする方法もある。即ち、f_D=max(|f(E_{f_max})|, |f(E_{f_min})|)とする。

次に、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル算出への影響とその除外方法について説明する。端末搭載自動車が、一般道路や高速道路を走行する際、対向車や同方向車が存在する。このように端末搭載自動車周辺を移動する車両体（周辺移動散乱体）は、端末から出力される電波、または端末で受信される電波を散乱させる。

周辺移動散乱体が存在すると、端末のドップラースペクトル算出において、端末単体によるドップラースペクトルとは別に、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が発生する。簡単な例を図５に示す。端末単体によるドップラースペクトルは、端末の移動速度に応じた最大ドップラー周波数f₀と-f₀により示される。この端末単体によるドップラースペクトルより高い周波数位置（f₁）において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が発生している。このドップラースペクトル成分の電力は、通常、端末単体によるドップラースペクトルの電力より小さくなる。

しかし、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を端末のドップラースペクトルの有効成分として検出してしまうと、ドップラースペクトル幅は、-f₀〜f₁となり、本来のドップラースペクトル幅より広く検出される。図４に示すフローチャートに従い、最大ドップラー周波数を算出すると、ドップラースペクトル幅の半値は(f₁＋f₀)/2となり、実際の最大ドップラー周波数より大きくなる。また、最大周波数と最小周波数の絶対値の大きい方から最大ドップラー周波数を算出しても最大ドップラー周波数はf₁となる。

図６に端末が搭載される自動車Ａと対向車Ｂの関係を簡単に示す。対向車Ｂが周辺移動散乱体となる。自動車Ａは速度v₀で走行し、その最大ドップラー周波数はf₀とする。一方、対向車Ｂは速度vで走行し、その最大ドップラー周波数はfとする。また、時刻tにおける自動車Ａと対向車Ｂとがなす角度をθ(t)とすると、自動車Ａと対向車Ｂの相対速度v₁は、v₁＝v₀＋v×cosθ(t)となる。このとき、対向車Ｂによるドップラースペクトル成分の周波数f₁は、f₁＝f₀＋2f×cosθ(t)と表せる。

対向車Ｂが自動車Ａに近づくと、角度θ(t)が90°に近づくため、対向車Ｂによるドップラースペクトル成分の周波数f₁は、f₀に近づく。即ち、図７に示されるように、対向車Ｂによるドップラースペクトル成分は、自動車Ａ単体によるドップラースペクトルより高い周波数位置に現れ、両者が接近するに従い、自動車Ａ単体によるドップラースペクトルの中心に近づく。

対向車Ｂが自動車Ａの横を通り、離れると、対向車Ｂによるドップラースペクトル成分の周波数f₁は、f₁= -f₀-2f×cosθ(t)となり、自動車Ａ単体によるドップラースペクトルより低い周波数位置に移動する。

周辺移動散乱体が同方向車の場合も同様に考えることができる。同方向車の速度が自動車Ａの速度より速く、自動車Ａを追い抜いて行く場合、同方向車によるドップラースペクトル成分は、自動車Ａ単体によるドップラースペクトルより高い周波数位置で発生し、追い抜いた後、低い周波数位置に移動する。

更に、自動車Ａの近傍に対向車や同方向車が複数存在する場合、自動車Ａ単体によるドップラースペクトルの片外側または両外側に複数のドップラースペクトル成分が出現することも考えられる。以下に示す本発明による速度推定方法は、このように複数のドップラースペクトル成分が存在している場合においても正確に速度推定を行うことができる。

上記のように周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在すると、端末のドップラースペクトルの正確な検出を妨げることになる。周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を検出し、端末のドップラースペクトルと区別して、除外することで、端末単体によるドップラースペクトルのみを算出し、正確な速度推定を行うことができる。

本発明の１つの実施例における周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分の検出方法を説明する。図４に示されるフローチャートのS10〜S13の処理により、ドップラースペクトルを算出する。算出したスペクトルの各周波数成分の電力を検査し、最大電力を示すスペクトルピークP_peakを求める。同時に、雑音電力N₀を算出する。

スペクトルピークP_peakと雑音電力N₀との間に、M個のしきい値を等間隔で設定する。各しきい値の電力をΔN_m（m=1〜M）とする。しきい値の間隔は、T=(P_peak-N₀)/(M+1)となり、各しきい値の電力は、ΔN_m＝N₀＋T×mで表せる。

各しきい値におけるスペクトル幅Δf_D(m)を求める。スペクトル幅Δf_D(m)は、しきい値ΔN_m以上となる周波数成分を抽出し、その中で、最も周波数が低い周波数成分と最も周波数が高い周波数成分との周波数の差分から算出する。

各しきい値におけるスペクトル幅Δf_D(m)を比較する。周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が１つ存在するとする。最も低いしきい値からしきい値を上げていくと、スペクトル幅が大きく減少するしきい値が出てくる。このとき、そのしきい値より下のしきい値では、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在して、スペクトル幅が広くなり、そのしきい値以上のしきい値では、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分がなく、端末単体によるドップラースペクトルのみが存在することになる。

図８にドップラースペクトルの算出方法の１例を示す。端末単体によるドップラースペクトルが周波数-f₀〜f₀で示され、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が周波数f₁で示されている。各周波数成分における電力を検査し、最大電力を示すスペクトルピークP_peakを求める。図８の例では、端末単体によるドップラースペクトルの最大周波数及び最小周波数位置において、ピーク電力が生じている。また、雑音電力N₀を算出する。

スペクトルピークP_peakと雑音電力N₀との間に、M個のしきい値を等間隔で設定する。各しきい値をΔN_m（m=1〜M）とする。図８の例では、M=4である。そして、各しきい値におけるスペクトル幅Δf_D(1)〜Δf_D(M)を算出する。ここで、次を仮定する。
仮定：最も高いしきい値（m=M）において、スペクトル幅Δf_D(M)は、端末単体によるドップラースペクトル幅を示す。即ち、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分の電力は、端末単体によるドップラースペクトルの電力より小さく、最も高いしきい値まで到達しない。

高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いてドップラースペクトルを算出する際、有限なサンプル数による演算の影響により、算出されたスペクトルには歪が生じてしまう。そのため、各しきい値におけるスペクトル幅は、１つ上のしきい値のスペクトル幅と同じか、または広くなる。上記の仮定より、最も高いしきい値におけるスペクトル幅Δf_D(M)は、端末単体によるドップラースペクトル幅を表し、各しきい値の中で最も狭いスペクトル幅となる。簡単には、最も高いしきい値におけるスペクトル幅を端末のドップラースペクトル幅と設定することができる。以下に、より正確に端末のドップラースペクトル幅を算出する方法を説明する。

周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を検出して除外し、端末のドップラースペクトル幅を算出する方法の１つの実施例を説明する。

上で仮定したように、スペクトル幅Δf_D(M)は、端末単体によるドップラースペクトル幅を示す。このため、しきい値ΔN_Mより低いしきい値におけるスペクトル幅がΔf_D(M)より所定値を超えて広くなる場合、端末単体によるドップラースペクトルの外側に別のドップラースペクトル成分が存在することが想定される。別のドップラースペクトル成分の存在が想定された場合、そのドップラースペクトル成分が検知されたしきい値のスペクトル幅をドップラースペクトル幅の算出の候補から除外する。

まず、スペクトル幅Δf_D(M)と１つ下のしきい値のスペクトル幅Δf_D(M-1)を比較し、その差分が周波数差のしきい値f_threshを超えるか否かを判定する。差分が周波数差のしきい値を超えない場合、即ち、Δf_D(M-1)-Δf_D(M)<=f_threshの場合、しきい値ΔN_M-1において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分は存在せず、端末単体によるドップラースペクトルのみ存在すると判断する。

一方、差分が周波数差のしきい値を超える場合、即ち、Δf_D(M-1)-Δf_D(M)>f_threshの場合、しきい値ΔN_M-1において、端末単体によるドップラースペクトルの外側に周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在すると判断し、m=M-1のスペクトル幅Δf_D(M-1)をドップラースペクトル幅の算出の候補から除外する。この場合、m<M-1のスペクトル幅もΔf_D(M-1)以上となるため、候補から除外される。この結果、Δf_D(M)がドップラースペクトル幅として決定され、速度推定に使用される。

高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いてドップラースペクトルを算出する際、算出されたスペクトルには歪が生じてしまう。このような歪はスペクトル幅の10%程度と考えられる。このため、ドップラースペクトルからスペクトル幅の10%より離れた周波数位置に別のドップラースペクトル成分が存在すると、検知することができるようになる。従って、周波数差のしきい値f_threshは、想定されるドップラースペクトル幅の10%程度に設定することができる。ただし、これに制限されるものではない。

スペクトル幅Δf_D(M-1)とΔf_D(M) との差分が周波数差のしきい値を超えない場合、続いて、スペクトル幅Δf_D(M-2)とΔf_D(M) との比較を行う。差分が周波数差のしきい値を超える場合、即ち、Δf_D(M-2)-Δf_D(M)>f_threshの場合、m=M-2のスペクトル幅をドップラースペクトル幅の算出の候補から除外する。この場合、m=MとM-1のスペクトル幅Δf_D(M)とΔf_D(M-1)が候補となるが、より広い幅を有する可能性があるΔf_D(M-1) をドップラースペクトル幅として決定し、速度推定に使用する。

上記処理を、スペクトル幅Δf_D(M) との差分が周波数差のしきい値を超えるまで、あるいは、m=1まで行う。m=1において、スペクトル幅の差分が周波数差のしきい値を超えない場合、全てのしきい値において周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在しないと判断される。

図８の例では、最も高いしきい値のスペクトル幅Δf_D(4)をドップラースペクトル幅算出の候補とする。次に、１つ下のしきい値のスペクトル幅と比較を行う。Δf_D(3)-Δf_D(4)<=f_threshであるため、m=3において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在しないと判断し、Δf_D(3) をドップラースペクトル幅算出の新たな候補とする。更に、１つ下のしきい値のスペクトル幅と比較を行い、Δf_D(2)-Δf_D(4)>f_threshであるため、m=2において、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が存在すると判断する。この結果、Δf_D(3) をドップラースペクトル幅として決定し、速度推定に使用する。

図９に上記処理のフローチャートを示す。これは、図４に示されるフローチャートのS14〜S17に相当する。

図９のS21において、雑音電力N₀とスペクトルピークP_peakを検出する。S22において、スペクトルピークと雑音電力との間にM個のしきい値を等間隔で設定する。しきい値をΔN_m（m=1〜M）とする。S23において、各しきい値におけるスペクトル幅Δf_D(m）（m=1〜M）を計算する。スペクトル幅は、各しきい値において検出される周波数成分のうち、最大周波数成分と最小周波数成分の周波数差に相当する。

S24において、m=M-1と設定する。即ち、最も高いしきい値の１つ下のしきい値とする。S25において、スペクトル幅Δf_D(m)とΔf_D(M) との比較を行う。差分が周波数差のしきい値f_threshを超える場合、m以下のしきい値のスペクトル幅を候補から除外する。S28において、m+1のスペクトル幅Δf_D(m+1)がドップラースペクトル幅として決定される。

S25において、スペクトル幅Δf_D(m)とΔf_D(M) との差分が周波数差のしきい値f_threshを超えない場合、S26において、mを１つ減じて、S25の処理を行う。差分が周波数差のしきい値を超えない場合、S25とS26の処理を繰り返す。

最も低いしきい値（m=1）のスペクトル幅の比較において、周波数差のしきい値を超えない場合、S27において、m=0となり、S28において、m=1のスペクトル幅Δf_D(1)がドップラースペクトル幅として決定される。

図９のS25において、スペクトル幅Δf_D(m)とΔf_D(M) との差分が周波数差のしきい値f_threshを超える場合、m以下のしきい値のスペクトル幅は、ドップラースペクトル幅算出の候補から除外される。そして、m+1のしきい値のスペクトル幅Δf_D(m+1)をドップラースペクトル幅として決定している。更に、m+1以上のしきい値のスペクトル幅を候補として、その平均値をドップラースペクトル幅として決定することもできる。

図３で説明したドップラースペクトルの検出方法では、雑音電力にΔN [dB]を加算した値を固定しきい値としてドップラースペクトルの有効成分の検出を行う。しかし、端末における受信信号のＳＮＲが悪い環境では、ドップラースペクトルの電力が低くなり、ドップラースペクトルのピーク電力が固定しきい値より低くなり、有効成分の検出が出来ないことが考えられる。

これに対し、複数のしきい値を用いた有効成分の検出では、ドップラースペクトルのピーク電力を見つけ、ピーク電力と雑音電力の間に複数のしきい値を設定している。このように、ピーク電力を検出し、ピーク電力を考慮したしきい値を設定することにより、受信ＳＮＲが低い環境においても、ドップラースペクトルの検出が可能となる。

道路上を走行する車両が多く、対向車や同方向車の周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が頻繁に、及び連続的に発生する場合がある。このような場合、同時に複数の周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が生じることや、非常に大きいドップラースペクトル成分が発生することが考えられる。このようなドップラースペクトル成分は、上記の複数のしきい値を用いた推定方法によっても、端末単体のドップラースペクトルから除外することが困難となる。

時間軸上で複数の速度推定を行い、推定値の中から最小値を選択することにより、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分を含んだ速度推定値を除外することができる。図１０に最小値検索による速度推定の例を示す。現在の時間（t₀）における速度推定値をV(t₀)とする。V(t₀)を算出したドップラースペクトルには、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が含まれている可能性がある。このため、過去の複数の速度推定値との比較を行う。ここでは、過去の５サンプルと比較することとする。すなわち、V(t₀)とV(t_-1) 〜V(t_-5)を比較する。ただし、サンプル数５に限定されるものではない。また、過去に加えて未来の速度推定値を用いることもできる。

比較の結果、V(t_-3)が最も低く、周辺移動散乱体による影響がないか、あるいは影響が最も小さいと判断する。このため、V(t_-3)を時間（t₀）における速度V’(t₀)と決定する。このような処理を速度推定の度に行う。例えば、時間（t₁）においては、V(t₁)とV(t₀) 〜V(t_-4)を比較することになる。

即ち、現在時間の速度推定値と所定数の過去の速度推定値から最小値を検索する。その最小の速度推定値は、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分の影響が最も小さいと見なすことができる。

図１１に最小値を検索する方法のフローチャートを示す。S31において、現在時間（t₀）における速度V(t₀)を推定する。S31は、図４のS17により最大ドップラー周波数を決定した後、実行される。S32において、V(t₀)と過去の速度推定値V(t_-1) 〜V(t_-m)を比較する。S33において、最小値を選択し、現在時間（t₀）の速度V’(t₀)と決定する。

図１２は、実際の測定値を用いた最小値検索方法の効果を示した図である。図１２のグラフの横軸は、距離であり、端末を乗せた車両が実際に移動した距離である。グラフの縦軸は、推定された速度である。破線は、実際の速度推定値を示し、実線は、最小値検索方法による速度推定値を示す。

図１２の測定に用いた場所では、対向車が少なく、このため、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分の影響が少ない。端末を乗せた自動車の実際の移動速度は、10 km/h程度である。実際の速度推定値では、周辺移動散乱体の影響により、30〜45 km/hの推定値が幾つか生じている。

提案する最小値検索方法を用いることにより、30〜45 km/hの高い速度推定値が除外され、ほぼ一定の速度推定値が得られている。これは、過去の速度推定値との比較により、周辺移動散乱体の影響を受けた速度推定値が除外されたことによる。

図１３は、図１２の測定場所と異なる場所での測定結果を示す図である。実際の速度推定値と複数しきい値を用いた速度推定値を示す。測定に用いた場所は、複数の車線があり、通行車両の多い場所である。このため、実際には、10 km/h程度の速度で走行していたにも関わらず、最大110 km/h程度の速度が推定値として算出されている。

複数しきい値を用いた速度推定を行うことで、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が排除され、実際の移動速度に近い速度推定値が得られている。しかし、周辺移動散乱体の影響を完全に排除することはできず、特に65 mまでの距離において、最大40 km/h程度の速度推定値が頻繁に得られている。

図１４は、複数しきい値を用いた速度推定を行った後、最小値検索方法を適用した場合の速度推定結果である。実際の測定結果は、図１３と同じものを用いている。即ち、図１３に示す複数しきい値を用いた速度推定値に最小値検索方法を適用したものである。最小値を選択することにより、周辺移動散乱体によるドップラースペクトル成分が排除された速度推定値が得られていることが示される。

図１５は、本発明の装置構成を簡単に説明するブロック図である。このような構成は、基地局側、端末側のどちらにも設置することができ、両局のどちらにおいても、最大ドップラー周波数の測定を可能にする。

図１５において、参照番号10は信号受信部、11は受信信号電力測定部、12はFFT、13はスペクトル幅決定部、14は最大ドップラー周波数算出部、15は端末速度推定部、16は推定速度比較部を表す。

信号受信部10は、無線通信を行う送信側局からの信号を受信し、受信信号の中から参照信号を取り出す。参照信号の挿入方法は、システムにより規定される。受信信号電力測定部11は、受信した参照信号をベースバンド信号に変換し、復調した後、受信電力を測定して、受信信号の伝搬路の時間変動データを生成する。受信信号電力測定部11は、伝搬路推定の一部として実装することも可能である。FFT 12は、伝搬路の時間変動データにFFTを掛けて、ドップラースペクトルを算出する。スペクトル幅決定部13は、ドップラースペクトルに対して設定されるしきい値を用いて算出されるスペクトル幅からドップラースペクトル幅を決定する。スペクトル幅決定部13では、複数のしきい値を設定して、ドップラースペクトル幅を決定することもできる。最大ドップラー周波数算出部14は、スペクトル幅決定部13で決定されたドップラースペクトル幅から、最大ドップラー周波数を算出する。端末速度推定部15は、検出された最大ドップラー周波数より、端末の移動速度の推定値を算出する。算出された速度推定値は、所定の期間分保存される。推定速度比較部16は、現在時刻の速度推定値と過去の複数の速度推定値を比較し、最小値を選択して、現在時刻の速度推定値とする。

10 信号受信部
11 受信信号電力測定部
12 FFT
13 スペクトル幅決定部
14 最大ドップラー周波数算出部
15 端末速度推定部
16 推定速度比較部

Claims (2)

1. 端末の移動速度を推定する方法であって、
   参照信号を受信するステップと、
   前記受信した参照信号から、伝搬路の時間変動データを作成するステップと、
   前記伝搬路の時間変動データにＦＦＴを掛けるステップと、
   前記ＦＦＴの出力からドップラースペクトルを算出するステップと、
   前記ドップラースペクトルに対するしきい値を設定し、前記ドップラースペクトルの成分のうち、前記しきい値以上となる有効成分を選択するステップと、
   前記有効成分のうち、最も高い周波数の成分の第１の周波数を検出するステップと、
   前記有効成分のうち、最も低い周波数の成分の第２の周波数を検出するステップと、
   前記第１の周波数と前記第２の周波数の差分の絶対値を半分にすることにより、最大ドップラー周波数を決定するステップと、
   前記最大ドップラー周波数から端末の移動速度を決定するステップと、
   前記決定された端末の移動速度を保存するステップと、
   保存された移動速度のうち、現在時間から所定時間前までの複数の移動速度を比較し、最小となる移動速度を算出するステップと、
   前記算出された最小の移動速度を現在時間の移動速度と決定するステップと、
   を有する、移動速度の推定方法。
2. 前記ドップラースペクトルに対するしきい値を設定することにより、前記最大ドップラー周波数を決定するステップは、
   前記ドップラースペクトルの成分のうち、最も電力が高い成分の電力値をピーク電力と設定するステップと、
   雑音電力を算出するステップと、
   前記ピーク電力と前記雑音電力の間に、等間隔で所定個数のしきい値を設定するステップと、
   前記所定個数のしきい値の各々において、しきい値以上となる前記ドップラースペクトルの成分のうち、最も高い周波数の成分と最も低い周波数の成分の周波数の差分から、スペクトル幅を算出するステップと、
   前記所定個数のしきい値において前記算出されたスペクトル幅のうち、最も高いしきい値のスペクトル幅を第１のドップラースペクトル幅候補とするステップと、
   前記最も高いしきい値より低いしきい値のスペクトル幅の各々と、前記第１のドップラースペクトル幅候補との差分を算出し、前記算出された差分が周波数差のしきい値以下となるスペクトル幅を第２のドップラースペクトル幅候補とするステップと、
   前記第２のドップラースペクトル幅候補がない場合、前記第１のドップラースペクトル幅候補をドップラースペクトル幅と決定するステップと、
   前記第２のドップラースペクトル幅候補がある場合、最も低いしきい値の前記第２のドップラースペクトル幅候補をドップラースペクトル幅と決定するステップと、
   前記決定されたドップラースペクトル幅の半分を前記最大ドップラー周波数とするステップと、
   を有する、請求項１に記載の移動速度の推定方法。

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