JP6843234B2 - 到着時間（ｔｏａ）の測定 - Google Patents

到着時間（ｔｏａ）の測定 Download PDF

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Description

到着時間（ＴＯＡ）動作は、送信（例えば、無線周波数送信または超音波送信）を送る送信機の、送信を受信する受信機からの距離を推定することを可能にし得る。ＴＯＡ推定値は、受信信号を記憶されている信号と相関させること、および相関関数のピーク値を持つサンプルを検索することによって得ることができる。
ＴＯＡ推定値は、サンプリングレートによって制限される分解能（例えば、メートルで表現される）を有することがある。サンプリングレートが高いほど、分解能は高くなる。サンプリングレートは無限大にはなり得ないため、最大分解能は制限される。
米国特許第７，６５３，００４号には、ＴＯＡ測定を行う方法が開示されている。それによれば、まず受信した相関プロファイルを異なる基準相関関数と比較することによって相関を識別する。比較に基づき、推定位相遅延によってＴＯＡを補正する。
国際公開第２００６０６３７６８号パンフレットには、相関プロファイルの変曲端からＴＯＡ測定を行う方法が開示されている。
米国特許第７，０５４，１２６号には、直接シーケンス拡散波形上で平方根二乗余弦パルス整形およびチップ整合フィルタを使用してＴＯＡ測定を行う方法が開示されている。
実施例によれば、
測定相関関数を得るために、受信した測定信号に対してサンプル分解能で相関処理を行うことと、
測定相関関数においてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データとを決定することと、
ピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも相関データによって得られた補正データと、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データとに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離を決定することと
を含む到着時間（ＴＯＡ）測定の方法が提供される。
ピークサンプルの前および／または後のサンプルの相関データ（例えば、相関値）は、ＴＯＡおよび／または距離に関する情報を有し、この情報は、相関関数においてピークを単に識別することによって得ることができる情報よりもさらに正確である。相関データは、事前割り当て構成データを使用して環境に適合させることができる。 「サブサンプル」分解能を得ることができ、これはすなわち、受信信号をサンプリングするときに、受信機のサンプリングレートで可能な最大分解能を超える（例えば、決定され得る距離に関する）分解能である。
一態様によれば、事前割り当て構成データは距離に応じて変わる。
したがって、相関ピークを検索して推定した距離に基づいて正確な情報を得ることができる。
一態様によれば、（実験的に得られた変換関数に従って）ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データを変換することが提供される。
したがって、補正データを送信チャネルに適合させることが可能である。
一態様によれば、距離または時間遅延に関連して事前割り当て構成データを得るために、複数の異なる距離から受信した構成信号から複数のデータを得る構成セッションが提供される。
したがって、事前割り当てデータは非常に正確であり得る。
一態様によれば、ＴＯＡおよび／または距離を推定するために、決定ステップの分解能よりも高い分解能を有する事前割り当て構成データを使用することが提供される。
したがって、精度をさらに向上させることができる。特に、ピークサンプルに近いサンプルの相関データはサブサンプル分解能で情報を提供するため、事前割り当て構成データはサブサンプル分解能も有することができ、それはピークサンプルに近いサンプルの相関データによって得られる距離データの精度を高めることを可能にする。
一態様によれば、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルは、少なくともピークサンプルの直前のサンプル、および／または少なくともピークサンプルの直後のサンプル、および／または決定された数のサンプルのピークサンプルの前または後のサンプルを含む。
これらのサンプルは、実際の距離および／またはＴＯＡに関する特に正確な情報を提供し得る。
一態様によれば、
サブサンプル分解能で異なる距離に関連付けられた複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対して複数の相関処理を行うことと、
各構成相関処理について、各相関についてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定することと、
構成データを送信チャネルに関連付けることと
を含む構成セッションを提供することが可能である。
したがって、構成セッションからサブサンプル分解能の正確な構成データを取得することが可能である。
一態様によれば、構成セッションはシミュレーションセッションであり得、例えば、受信信号は送信チャネルの特徴をシミュレートするシミュレートチャネル上でシミュレートされる。
一態様によれば、（構成セッションおよび／または動作セッションにおいて）ピークサンプルの前のサンプルの相関値とピークサンプルの後のサンプルの相関値とを比較および／または差を測定すること、および／または
−ピークサンプルの前のサンプルの相関値とピークサンプルの後のサンプルの相関値との差、および
−ピークサンプルの前のサンプルの相関値とピークサンプルの後のサンプルの相関値との合計
の比を比較または計算することが提供される。
商：
Figure 0006843234

は、受信信号の実際の距離および／またはＴＯＡに関する正確な情報を提供することができる。この商は、測定セッションにおいて、ＴＯＡおよび／または距離を決定するステップで計算することができる。この商は、追加的または代替的に、送信チャネルに関する正確な情報を得るために構成セッションにおいて計算されてもよい。
一態様によれば、第１の送信についての第１のＴＯＡ、および第２の送信についての第２のＴＯＡを測定することと、第２のＴＯＡから第１のＴＯＡを減算することによって距離を測定することとを含む、到着時間差測定ＴＤＯＡを行う方法が提供され、測定の少なくとも１つは、上記および／または以下の実施例に従う方法で行われる。
一態様によれば、第１のデバイスから第２のデバイスへ第１の信号を送信することと、第２のデバイスから第１のデバイスへ第２の信号を送信することと、少なくとも第１および／または第２の信号について第１および第２のデバイス間の距離を計算するために、上記および／または下記の実施例の１つの方法を行うこととを含む、往復時間ＲＴＴ測定を行う方法が提供される。
一態様によれば、受信信号を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離を第１の分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニットであって、第１の分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニットと、相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データと、第１の分解能よりも高い分解能を有する事前割り当て構成データとに基づいて、推定ＴＯＡまたは距離を修正する補正ユニットとを備えるデバイスが提供される。
一態様によれば、デバイスは、上記および／または下記で論じる方法のうちの１つを行うことができる。
一態様によれば、測定値を送信チャネルに適合させるために、ピークを有するサンプルの前および／または後のサンプルの少なくとも１つの相関データに組み合わされる事前割り当て構成データを含む記憶デバイスが提供される。
一態様によれば、送信機および受信機（例えば、上記および／または下記のデバイスのうちの１つ）を備えるシステムであって、少なくとも決定するステップにおいて、または構成セッションにおいて、送信機から受信した信号のＴＯＡを測定するシステムが提供される。
したがって、上記および下記の実施例は、従来技術による方法に比べて（例えば、処理されるべき加算、乗算などの数のリソース利用に関して）複雑さが低い。
また、相関データが歪むことがないため、精度が向上する。
いくつかの実施例では、構成セッションにおいて送信／受信した信号のサンプリングレートは、測定（動作）セッションにおいて送信／受信した信号のサンプリングレートと同じである。それにもかかわらず、構成セッションにおいて多数の構成測定を行うことによって、サブサンプル分解能で情報を得ることができる。
一実施例によれば、トランシーバ用のハードウェアチェーンを使用して構成セッションにおいて実際の構成測定を行うことが可能である。この構成セッションでは異なる長さのケーブルを使用して各長さの相関プロファイルを取得することができる。ケーブルは送信機を受信機出力に直接接続することができる。各ケーブルの正確な信号伝播時間は、定義された搬送波周波数に設定された測定機器で制御することができる。送信機と受信機は同期していてもよい。使用されるケーブルの数は、サブサンプルの数（Ｋ）に関連し得る。したがって、事前割り当て構成データは、異なるケーブル長で各測定について計算されてもよい。各ケーブルの正確な信号伝播時間を知る。
いくつかの実施例では、
ピークサンプルの前のサンプルの相関値とピークサンプルの後のサンプルの相関値とを比較および／または差を測定すること、および／または
−ピークサンプルの後のサンプルの相関値とピークサンプルの前のサンプルの相関値との差、および
−ピークサンプルの後のサンプルの相関値とピークサンプルの前のサンプルの相関値との合計
の比を計算することが提供される。
いくつかの実施例では、サブサンプル分解能で行われる構成セッションにおいて、
−ピークサンプルの後のサンプルの相関値（とピークサンプルの前のサンプルの相関値の差、および
−ピークサンプルの後のサンプルの相関値とピークサンプルの前のサンプルの相関値との合計
の比を計算することが提供される。
いくつかの実施例では、フィッティング関数から事前割り当て構成データを得ることが提供される。
いくつかの実施例では、線形関数から事前割り当て構成データを得ることが提供される。
いくつかの実施例では、二次関数を用いた構成データが提供される。
いくつかの実施例では、ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データに対する送信チャネルに適合させるために、サンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい相互距離で複数のＴＯＡおよび／または距離から事前割り当て構成データを収集することが提供される。
いくつかの実施例では、ピークサンプルの前および／または後のサンプルによって得られたデータを、サブサンプリング分解能で得られた送信チャネルに関連付けられたデータと適合させることが提供される。
いくつかの実施例では、事前割り当て構成データは線形関数または二次関数を含む。
いくつかの実施例では、線形関数または二次関数は、推論、補間、最小二乗法、または他の統計的方法によって得られる。
いくつかの実施例では、線形関数または二次関数が、測定相関関数からのデータを環境の特徴を考慮に入れたデータに変換することが提供される。
いくつかの実施例では、構成データは線形関数の勾配を含む。
いくつかの実施例では、相関関数においてピークサンプルの前のサンプルとピークサンプルの後のサンプルとに関連付けられた商を取得し、その商をチャネル条件に適合させることが提供される。
いくつかの実施例では、事前割り当て構成データ「ｂ」による相関関数において、ピークサンプルの前のサンプルとピークサンプルの後のサンプルとに関連付けられた商を変換することが提供される。
いくつかの実施例では、事前割り当て構成データ「ａ」による相関関数において、ピークサンプルの前のサンプルとピークサンプルの後のサンプルとに関連付けられた商をスケーリングすることが提供される。
いくつかの実施例では、以下の式に基づいて補正データを得る相関関数において、ピークサンプルの前のサンプルとピークサンプルの後のサンプルとに関連付けられた商ｃｏｒｒＩｎｄｅｘの値を得ることが提供され、
Figure 0006843234
ここで、「ａ」と「ｂ」は事前割り当て構成データである。
いくつかの実施例では、「ａ」と「ｂ」は、構成セッションで得られたフィッティング関数から得られた係数である。
いくつかの実施例では、
Ｆｉｎａｌ＿ＴＯＡ＝ｅｓｔｉｍａｔｅｄ＿ＴＯＡ＋（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ−Ｋ／２）／Ｋ
によってＴＯＡを決定することが提供され、
ここで、ｅｓｔｉｍａｔｅｄ＿ＴＯＡは推定ＴＯＡ、Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎは補正データ、Ｋは構成セッションのサブサンプル数に関連付けられた定数である。
いくつかの実施例では、構成セッションにおいて、異なるサブサンプル「ｋ」に関連付けられた構成セッション相関を行い、各構成セッションについて、ピークサンプルの前の少なくとも１つのサンプルとピークサンプルの後の少なくとも１つのサンプルとに関連付けられた商ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）を得ることと、構成セッションで得られた異なるデータに近似するフィッティング関数を得るために異なるｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）を投影することが提供される。
いくつかの実施例では、フィッティング関数から係数「ａ」および「ｂ」として事前割り当て構成データを得ることが提供される。
いくつかの実施例では、サブサンプル分解能は、事前割り当て構成データがサンプル分解能内にある異なる位置で得られるようになっている。
いくつかの実施例では、受信した測定信号は、ロング・ターム・エボリューション、ＬＴＥ、ネットワーク、または４Ｇもしくは５Ｇネットワークで送信された信号である。
いくつかの実施例では、受信した測定信号は衛星および／またはガリレオシステムから受信した信号である。
いくつかの実施例では、測定相関関数においてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データとを実行および決定するステップは、第１のデバイスによって行われ、ＴＯＡおよび／または距離を決定するステップは遠隔デバイスによって行われる。
いくつかの実施例では、第１のデバイスはユーザ機器ＵＥであり、第２のデバイスはロケーションサーバ、または基地局、または発展型ノードｅＮＢ、またはｇＮＢ（５Ｇの次世代ノードＢ）である。
いくつかの実施例では、複数の基地局から受信した送信によって得られたＴＤＯＡを測定することが提供される。
いくつかの実施例では、ＵＥ間の相互距離を得るためにＤ２ＤまたはＶ２Ｖプロトコルに従ってＲＴＴ測定を行うことが提供され、少なくとも１つのＵＥは、測定相関関数においてピークサンプルとピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データとを実行および決定するステップを行い、これらは第１のデバイスによって行われる。
いくつかの実施例では、全二重通信デバイスを使用することが提供され、この方法は、実行するステップの前に、
全二重動作で送信信号を送受信するステップと、ＴＯＡを決定するステップの後に、全二重通信デバイスの内部構成要素に関連付けられた遅延を得るステップとを含む。
いくつかの実施例では、全二重通信デバイスの内部遅延を補償することが提供される。
いくつかの実施例では、遠隔デバイスからピークサンプルとピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられたデータとを得るように構成されたデバイスが提供される。
いくつかの実施例では、同じ信号を送信し同時に受信することによってその内部構成要素に関連付けられた遅延を得るように構成された全二重デバイスが提供される。
いくつかの実施例では、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルが、少なくともピークサンプルの直前のサンプル、および／または少なくともピークサンプルの直後のサンプルを含むように構成されたデバイスが提供される。
いくつかの実施例では、送信機および受信機を備えるシステムが提供され、受信機は、少なくとも決定するステップまたは構成セッションにおいて、送信機から受信した信号のＴＯＡを測定することになっている。
いくつかの実施例では、プロセッサによって実行されると下記または上記の方法のうちのいずれかをプロセッサに実行させるプロセッサ可読命令を含む非一時的記憶手段を備えるデバイスが提供される。
いくつかの実施例では、
サブサンプル分解能で異なる距離に関連付けられた複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対して複数の相関処理を行うことと、
各構成相関処理について、各相関についてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定することと、
構成データを送信チャネルに関連付けることと
を含む、デバイスを構成するための方法が提供される。
いくつかの実施例では、
構成相関関数を得るために、受信した測定信号を基準信号と相関させるための相関ユニットと、
測定相関関数のピークサンプルと、ピークサンプルの前のサンプルおよび／またはピークサンプルの後のサンプルなどの他のサンプルからのデータとを決定するためのサンプル決定ユニットと、
構成データを提供するために、ピークサンプルおよび他のサンプルを得る構成データ定義ユニットと
をさらに含む、受信した測定信号から構成データを定義するためのデバイスが提供される。
いくつかの実施例では、上記および／または下記のようなデバイスが提供され、デバイスは、
サブサンプル分解能で異なる距離に関連付けられた複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対して複数の相関処理を行うことと、
各構成相関処理について、各相関についてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定することと、
構成データを送信チャネルに関連付けることと
によって較正される。
いくつかの実施例では、デバイスを構成するための方法が提供され、方法は、
サブサンプル分解能で異なる距離に関連付けられた複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対して複数の相関処理を行うことと、
各構成相関処理について、各相関についてピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定することと、
構成データを送信チャネルに関連付けることと
を含む。
本明細書では、送信および／または信号は、例えば、無線周波数および／または超音波送信および／または信号であり得る。
送信機および／または受信機は、例えば、移動可能であり得、および／または移動手段に係合し得る。送信機および／または受信機は、例えば衛星に接続することができる。
実施例による方法を示す図である。 実施例によるデバイスを示す図である。 実施例によるデバイスを示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例による方法を示す図である。 実施例による方法を示す図である。 − 異なる実施例を実施することによる比較結果を示す図である。 実施例による方法を実施する、実施例によるデバイスを示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例による方法を示す図である。 実施例による実施の結果を示す図である。 − 実施例による機能を示す図である。 実施例による結果を示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例によるデバイスを示す図である。 異なる実施例を実施することによる比較結果を示す図である。 実施例による方法を示す図である。 実施例によるシステムを示す図である。 実施例によるスキームを示す図である。 実施例による実施を示す図である。
図１Ａは方法１２０を示す。方法１２０は、ＴＯＡ技術を用いて測定を行うために使用され得る。方法１２０は、例えば先の方法で、例えば構成（オフライン）セッション１１０（図１Ｅに示す）で取得された可能性がある構成データを使用することができる。図１Ｅの参照符号１００は、一連の方法１１０および１２０を指す。方法１１０は、方法１２０の開始前（数日または数年前でさえも）に行うことができる。
方法１２０は、ＴＯＡ測定を行う、および／または準備する間の動作セッションを含み得る。方法１２０は、事前割り当て構成データを使用することができる。構成データは、例えば、方法１１０によって定義されたセッションなどの構成セッションを使用して得たデータであってもよい。
方法１２０は、（受信時に）サンプリングレート（測定サンプリングレート）を有する測定信号に対して行われてもよい。例えば、送信機から受信した送信をサンプリングレートでサンプリングしてもよい。サンプリングレートは、測定受信信号を一連の離散サンプル（各サンプルが特定の時点に関連する）として処理するようなものであり得る。したがって、受信信号は一連のサンプル（例えば、０、１、２、…、ｉ−１、ｉ、ｉ＋１、…、Ｉ）として表すことができ、その各々はある値に関連付けられ（電磁気または超音波の大きさに関連してもよい）、それがサンプリングにより受信機によって受信される（受信信号はアンテナによって物理的に得られてもよい）。受信信号を例えばデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）または他のコンピューティングデバイスを使用して処理してデータを得ることができ、それによりＴＯＡ（送信の時間遅延）の測定値を得ることを可能にしてもよく、それが環境（送信チャネル）に接続される。
サンプリング時間は分解能に関連付けられている。実際、認識され得る時間遅延および／または距離は、数が離散的である。
ステップ１２２で、受信した測定信号に対して相関処理（相互相関）を行うことができる。相関関数（測定相関関数）を導出してもよい。ピークサンプルを測定相関関数で決定して、受信信号に関連付けられたＴＯＡおよび／または距離の推定を可能にしてもよい。
相関（相互相関）の例は、以下の式によって提供され得、
Figure 0006843234

ここで、「ｌ」はサンプル内の参照符号長であり、「ｉ」はｙとｘが対応するようにｙがどれだけシフトされるべきかを示す値である。ｘ＊はｘの複素共役である。ここで、単純にするために、Ｒｘｙ［ｉ］の代わりに符号Ｒ（ｉ）を使用することがある。相関プロファイルの最大値またはピークが指名されるとき、絶対値のピーク（例えば、正の値のみ）が参照され得る。相関関数は、ｙ［ｉ＋ｋ］とｘ［ｋ］がどのように一致するかを定量化し、２つの関数が同相になる確率に関連付けられる。一般論として、相関は、受信した測定信号と同じであり得る（または関連付けられ得る）サンプリングレートを有し得る。信号の同期は、相関を行うための前提条件であり得る。
特に、相関処理によって達成可能な分解能は隣接サンプル間の距離に制限される。例えば、サンプルｉ−１（瞬間ｔ１）とｉ（瞬間ｔ２）との間の距離が１０ｎｓである場合、情報は瞬間ｔ１およびｔ２について提供されるが、相関は異なる瞬間について同じ正確な情報を与えない （例えば、ｔ１＜ｔ＜ｔ２など）。
ステップ１２４で、相関関数においてピークサンプルを検索することができる。ピークサンプルは、測定受信信号を（例えば、送信機のアンテナと受信機のアンテナとの間の）距離に直接関連付けることができる。特に、最大値（例えば、最大絶対値）を有する（相関プロファイルのサンプルの連続内の）サンプルであるピークサンプルを決定することによって、ＴＯＡを推定することが可能である。相関関係（および推定されたＴＯＡおよび距離）によって提供される情報は、最大分解能を有し得、最大分解能は受信した測定信号のサンプリングレートに制限され得る。分解能が限定されている（最大達成可能分解能）という事実は、例えば距離の粒度を細かくする可能性がある。一般的には
−サンプルレートが高いほど；
−受信信号内の異なるサンプル間の時間距離が短く、
−分解能（および精度）が高いほど；
−測定することができる異なるＴＯＡ間の時間距離（時間遅延）が短く；また、
−ＴＯＡ測定で推定できる異なる距離間の長さが短い。
例えば、受信機が、受信機に向かって移動する送信機の距離を推定するとき、最初の瞬間に相関プロファイルのピーク値を（特定のＴＯＡおよび／または特定の距離に関連付けられた）ｉ番目のサンプルで検索することができる。一方、第２の瞬間にピーク値を（別のＴＯＡおよび／または別の距離に関連付けられた）（ｉ＋１）番目のサンプルで検索することができるが、ピーク値の決定それ自体はｉ番目のサンプルと（ｉ＋１）番目のサンプルとの間の中間の瞬間の飛行時間（ＴＯＦ）信号に関する情報を与えない（したがって、送信機からの受信機の距離に関する情報を与えない）。したがって、ピークサンプル決定は、そのように、分解能がサンプリングレートによって限定されるＴＯＦを推定する（粗推定）。したがって、少なくともステップ１２４で、相関プロファイルにおけるピークの位置以外の追加データが相関プロファイルから収集されて、ピークサンプル決定を使用して計算され得る推定値を補正する。
ステップ１２４で、測定相関関数においてピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データを決定することができる。例えば、ピークサンプルの直前のサンプルおよび／またはピークサンプルの直後のサンプルを決定することが可能である。直前または直後のサンプルは、測定受信関数内のただ１つのサンプルのピークサンプルの前または後のサンプル（隣接サンプル）であってもよい。例えば、受信関数が１、２、…、ｉ−１、ｉ、ｉ＋１、…、Ｉの連続として受信され、ピークサンプルが連続のｉ番目のサンプルである場合、直前のサンプルは（ｉ−１）番目のサンプルであり、直後のサンプルは（ｉ＋１）番目のサンプルである。受信関数のサンプルが１０ｎｓ毎に取得される場合、直前／直後のサンプルおよびピークサンプルからの時間遅延は、したがって１０ｎｓである。ステップ１２４では、相関値および／またはデータも得ることができる。例えば、ピークの相関値、および／またはサンプルｉ−２、ｉ−１、ｉ、ｉ＋１、ｉ＋２の少なくとも１つの相関値を収集することができる。
ステップ１２４で、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関値に関連付けられた値を検索することができる。例えば、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルにおける相関関数の値（または正規化値などのその修正版）を検索することができる。ピーク値の前のサンプルの相関値とピーク値の後のサンプルの相関値との間の差が得られてもよい。符号（「＋」または「−」）を考慮に入れることができるように、差は代数的な差であり得る。ピーク値の前のサンプルの相関値とピーク値の後のサンプルの相関値との合計を行ってもよい。商（例えば、ピーク値の前のサンプルの相関値とピーク値の後のサンプルの相関値との間の差を分子にして、ピーク値の前のサンプルの相関値とピーク値の後のサンプルの相関値との合計を分母にして割ったもの）を計算してもよい。例えば、ピークサンプルｉにおいて相関値がＲ（ｉ）である場合、商（これは本明細書ではｃｏｒｒＩｎｄｅｘと命名することができる）は次のようになり得る。
Figure 0006843234
したがって、ステップ１２４では、ＴＯＡに関する第１の情報を与え得るピークサンプルの決定に加えて、他のサンプルに関連付けられたデータ（例えば、ピークサンプルに近い、好ましくは隣接するサンプルの相関値に関連付けられたデータ）が得られてもよい。
ステップ１２６で、ＴＯＡおよび／または距離は、ピークサンプルと少なくとも１つの追加サンプルによって導出された補正データとに基づいて計算することができる。例えば、ＴＯＡまたは距離の粗推定は、相関プロファイル内のピークサンプル（例えば、最大絶対値を有するサンプル）から行ってもよい。この推定は、少なくともピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データによって導出された補正データを使用して補正されてもよい。例えば、上で論じた商（ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ）を使用して、ピークサンプルから得られた推定値を補正することができる。
相関関数の最大値に近い相関値（例えば、ピークサンプルに隣接するサンプルで測定された相関プロファイルの値）は、信号ＴＯＦに関する追加情報を持ち得る（これは、送信機の距離に関する情報を提供することができる）。最大値に近いサンプルにおける相関関数の値を使用することによって、ＴＯＡまたは距離値の決定は、より正確になり得る（少なくとも、サンプリングレートを上げれば達成できるであろう正確さレベルに類似する正確さレベルに到達し得る）。例えば、上述の商を参照することができる（ｉ番目のサンプルはピークサンプルである）。
Figure 0006843234


ここで、ピークサンプルｉの直前のサンプルにおける相関値Ｒ（ｉ−１）とピークサンプルｉの直後のサンプルにおける相関値Ｒ（ｉ＋１）とを比較する。Ｒ（ｉ−１）＞ Ｒ（ｉ＋１）の場合、送信機の位置に関する追加情報を導出することが可能である。例えば、単にピークサンプルを検索することによって推定されるよりも送信機が実際には受信機に近いという確率を導き出すことが可能である。Ｒ（ｉ−１）＞Ｒ（ｉ＋１）から、より良い分解能（より高いサンプリングレート）では、ピーク値はｉ番目のサンプルに関連付けられた時点では検索されず、前の時点に関連付けられたサンプルで検索され得るという考えが得られる。同様に、Ｒ（ｉ−１）＜Ｒ（ｉ＋１）であれば、単純にピークサンプルを検索して推定するよりも実距離が大きくなる可能性が高い。Ｒ（ｉ−１）＜Ｒ（ｉ＋１）から、より良い分解能（より高いサンプリングレート）では、ｉ番目のサンプルに関連付けられた時点の後にピーク値が識別され得るという考えが得られる。
したがって、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データによって得られたデータは、ＴＯＡ測定のための補正データを導出することを可能にする。
ステップ１２６で、推定ＴＯＡまたは距離は、補正データを使用して補正することができる。例えば、変換（例えば、線形結合など）を行って、補正データに関連付けられた値（例えば、変換値）を用いて合成を介して推定ＴＯＡを補正測定値に変換することができる。
ステップ１２６で、送信チャネルに適合された（例えば、較正された）補正データは、事前割り当て構成データを使用して得られてもよい。事前割り当て構成データは、例えば、構成セッションにおいて（例えば、方法１１０を使用して）定義されていてもよい。事前割り当て構成データは環境に関する情報を与えることができる。事前割り当て構成データは、ＴＯＡ測定の精度を高めることを可能にし、その結果、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データによって得られた補正データは、送信チャネルの特定の環境条件に適合するように処理される。事前割り当て構成データは、第１の補正データを、ＴＯＡ測定が実行される場所の状況を考慮に入れる第２の補正データに変換することができる関数（例えば、線形関数）の形態であり得る。事前割り当て構成データは、（例えば方法１１０を用いて）構成セッションデータ内で得られたデータ信号からの推論または補間によって得られた関数を含み得る。フィッティング関数（例えば、線形フィッティング関数、二次フィッティング関数、または他のもの）を使用してもよい。
各補正データは、例えば相関関数からのデータ（例えば、ピークサンプル、ピークサンプルに近いサンプル上の値）を適合させた後に、特定のＴＯＡ値、範囲、距離範囲、またはＴＯＡ範囲に関連付けることができる。ピーク値を検索することによる距離およびＴＯＡの決定は、せいぜい離散的な推定を得ることしか可能にしないため、推定され得る各離散ＴＯＡ値（または距離）は、少なくとも１つの構成データに（例えば、構成セッションにおいて）事前に割り当ててもよい。
ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルのデータ（例えば値）に基づく補正データを事前割り当て構成データと組み合わせて使用することによって、時間遅延および距離の測定分解能は、サンプリングレートに制限された最大分解能を超えて高まる。したがって、本例はサブサンプル分解能（サブサンプル精度）に達すると結論付けることが可能である。
図１Ｅは、複数の異なる場所から受信した（例えば、場所が既知である、または場所からの距離が既知であるように異なる場所を通って移動する送信機から受信した）構成信号からの構成データ（例えば、複数の構成データ）を得るために使用され得る方法１１０（構成セッションを行う）を示す。構成データは、例えば、受信した構成信号に対して相関を行うことによって獲得したＴＯＡデータから得られたデータを含むことができる。構成データは送信チャネルに関する情報を提供してもよい。構成データを後続の動作セッションで使用して、ＴＯＡまたは距離をよりよく推定してもよい。
図１Ｂはデバイス１３０を示す。デバイス１３０は、ＴＯＡおよび／または距離を測定するためのデバイスであり得る。デバイス１３０は、例えば方法１２０を行うことができる。デバイス１３０は、方法１１０を用いて構成されてもよい。デバイス１３０は、その距離が計算されるべき送信機によって送られた送信を受信する受信機デバイスの一部であり得る。
動作中、受信した測定信号１３２（特定のサンプリングレートでサンプリングされた信号であり得る）は、相関ユニット１３４に供給され得る。受信した測定信号１３２は、測定相関関数１３６を得るために基準信号１３３（メモリに記憶されていてもよい）と相関（相互相関）させることができる。測定相関関数１３６は、絶対値（例えば、正の数値のみ）として、正規化値（例えば、値を特定の値で割ることによって）として、または同様のものとして提供することができる。受信した関数を予め記憶されている関数と相関させることによって、相関プロファイルにおける最大値を決定することが可能であり、最大値を有するサンプルは受信した測定信号のＴＯＡ（および送信機の距離）に関連する。
測定相関関数１３６は、サンプル決定ユニット１３８に提供されてもよい。サンプル決定ユニット１３８は、測定相関関数１３６のピークサンプル１４０を決定してもよい。ピークサンプルは、相関関数の最大値（例えば、絶対値および／または正規化値の間）を有するサンプルであり得る。サンプル決定ユニット１３８はまた、ピークサンプル１４０の前（例えば直前）のサンプルおよび／またはピークサンプル１４０の後（例えば直後）のサンプルなどの他のサンプルを認識してもよい。ピークサンプル１４０は、ＴＯＡ（および／またはＴＯＡに関連付けられた距離）１４６を推定することができるＴＯＡまたは距離推定ユニット１４４に入力することができる。ＴＯＡは、相関関数内のピークの位置（ピークの位置は特定のＴＯＡに関連付けられ、ＴＯＡは特定の距離に関連付けられている）に基づいて粗推定することができる。
概して、ユニット１４４によって行われる推定は、限られた分解能を有し、無線周波数（ＲＦ）信号では、例えばサンプリング時間がナノ秒の数十倍であるときに（およそ、電磁波は１０ナノ秒中３メートルの速度で伝わる）、例えば数メートルの最大距離分解能が達成可能であり得る。
補正データ決定ユニット１４８を設けてもよい。補正データ決定ユニット１４８は、測定相関関数１３６内のピークサンプル１４０に近い（例えば直前および直後）サンプルの相関データ（例えば値）１４２および／または推定ＴＯＡあるいは距離１４６を利用することができる。近いサンプルのデータから、ピークサンプルの位置によって推測される情報よりもさらに正確な送信機の位置の情報を導出することが可能である。
補正データ決定ユニット１４８には、測定相関関数１３６に関連付けられたデータ（例えば、ピークサンプル１４０および／またはピークサンプル１４０に近いサンプルに関連付けられた相関データ１４２、推定ＴＯＡまたは距離１４６）を入力することができる。
補正データ決定ユニット１４８には、事前割り当て構成データ１５０（例えば方法１１０で得られたもの）が入力されてもよい。構成データ１５０は、例えばメモリに記憶されてもよく、補正データ決定ユニット１４８が自由に使用することができる。構成データ１５０は、ルックアップテーブルおよび／または関数（例えば、フィッティング関数）を含み得る。構成データ１５０は、実際の測定から（例えば、構成セッション中に、および／または方法１１０を用いて）得られた可能性があるため、環境（送信チャネル）に関する情報を含み得る。実際の測定値は、測定の最大分解能（例えば、サンプリングレートに関連付けられた分解能）に関してサブサンプル分解能で得られたものであり得る。構成データ１５０は、ピーク１４０に関連付けられたサンプル情報および／またはピークに近いサンプルに関連付けられた相関データ１４２を送信チャネルの条件を考慮に入れる補正データに変換することができるように、変換を行うことを可能にし得る。したがって、推定ＴＯＡ（または距離）１４６を修正するために補正データ決定ユニット１４８が自由に使用することができる正確なデータが（例えばサブサンプル精度で）存在し得る。
構成データ１５０を使用することによって、ピークサンプル１４０に近い（例えば直前および直後）サンプルの相関データ（例えば相関値）１４２を変換して、推定ＴＯＡ（または距離）１４６を高分解能の補正ＴＯＡまたは距離値１５６に適合させることができる。補正ユニット１５４を使用して、推定ＴＯＡまたは距離を補正データで修正することができる。特に、ＴＯＡ（または距離）１４６が補正されるだけでなく、送信チャネルの条件も考慮に入れる。
例えば、補正ユニット１５４では、補正データに関連付けられた値１５２と合成（例えば、加算）することによってＴＯＡまたは距離１４６を補正する可能性があり、値１５２はサブサンプル分解能にある。
図１Ｃは、ＴＯＡまたは距離計算システム１６０であり得るデバイス１６０を示す。デバイス１６０はアンテナ１６１を含むことができる。デバイス１６０は、アンテナ１６１に接続することができる受信トランシーバ１６２を含むことができる。デバイス１６０はデバイス１３０を含むことができる。デバイス１６０はフィルタ１６４を含むことができる。デバイス１６０はまた、Ｉ／Ｏユニット１６６を含むことができ、これは、ユーザまたは外部デバイスへの出力として、ＴＯＡ（または距離）の計算、例えば値１５６を提供することができる。
図１Ｄは、瞬間ｔ１におけるその距離Ｄ１がデバイス１３０または１６０によって決定されるべき送信機デバイス１７０を示す。送信機デバイス１７０は、瞬間ｔ２においてデバイス１３０または１６０から距離Ｄ２を有するように移動され得る。参照符号１８０は、（例えば、リアルタイムで）距離を計算するために送信機１７０と受信機１３０または１６０とを備えるシステムを指す。送信機デバイス１７０は、例えば、ガリレオシステムまたは衛星であり得る。
一般論として、相関関数におけるサンプルピークの検索に基づくＴＯＡ測定は、最大サンプリング時間（有限値を有する）のために精度が制限される。ＲＦ環境でサンプリング時間が１０ｎｓの場合、ピークサンプルの検索のみに基づくＴＯＡ測定の最大精度は約３ｍの分解能を有し得る。したがって、１０ｎｓでサンプリングすることによって、３ｍのほぼ倍数である距離だけが近似なしに検出可能となる。
いくつかの実施例では、図１は、模擬受信機、模擬送信機、および模擬チャネルに関するものであり得る。
比較例を図２Ａおよび図２Ｂに示す。図２Ａにおいて、３００ｍの距離から受信した信号の相関に対する理想的プロファイル２００は、基準信号（０°）と整列し、正しいピークを提供する。しかしながら、図２Ｂに示すような１８０°位相差（これは、例えば相関プロファイルにおける最大値を単に検索することによる補正なしの推定を指す）では、検出最大値２０６はこの場合１．５ｍであるΔｄで理想的最大値２０４から外れる。図２Ａおよび図２Ｂでは、（相関サンプル内のピーク位置に関連付けられている距離の結果として）横座標がメートル単位で示されている。相関を計算する相関フィルタを使用することができる。
補正データを持たないシステムでは、送信機（例えば、１７０）が、波が移動した距離の倍数である距離にある位置から信号を送信するときだけ、ＴＯＡ測定値はせいぜい正確であり得る。送信機が異なる位置から送信するときには、ある程度の誤差が存在する可能性がある。
それにもかかわらず、例えば方法１２０を実施することによって、および／またはデバイス１３０または１６０を使用することによって、ＴＯＡ測定値の偏差を補正することが可能である。図２Ｃは、受信関数を相関させるときにピークサンプルを検索することによって正確に検出可能な距離から（例えば、送信機は１０ｎｓのサンプル時間に対して約３ｍの倍数の距離に配置される）測定セッションで受信した第１の受信信号の第１の相関プロファイル（関数）２１０（測定相関関数１３６を表し得る）を示す。ピーク２４０を（例えば、サンプル決定ユニット１３８またはステップ１２４によって）識別することができる。したがって、ピークサンプルを識別することができ（図２Ｃではピークサンプルは１７番目のサンプルにある）、ＴＯＡおよび／または距離を（例えばユニット１４４によって）粗推定することができる。相関値２４２’に関連付けられた他の２つのサンプルは、ピーク２４０を有するサンプルの直前および直後のサンプルとして識別され得る。
図２Ｃはまた、同じ測定セッションで受信した第２の受信信号の第２の相関プロファイル（関数）２１２を示すが、その後送信機は半メートル移動した（例えば、距離は今約２．５ｍである）。第２の相関を行うことによって（例えば、新しい信号についてステップ１２２を繰り返すことによって）、第２のピークｉｎを検索することができる。この場合、第２の相関プロファイル２１２のピークは、第１の相関２１０のピークの位置にある。これは、第１および第２の受信信号が、現在のサンプリングレートの分解能で区別するには互いに近すぎる距離から受信されているという事実による。しかし、第２の相関プロファイル２１２におけるピークサンプルの直前および直後のサンプルの位置は、第１の相関プロファイル２１０のサンプル２４２’とは異なる。したがって、たとえピーク２４０の位置から送信機の距離が非常に正確に測定されないとしても、ピークサンプルに近いサンプル（例えばサンプル２４２”）を使用してサブサンプル分解能でより正確な送信機の位置を再構築することは可能である。サンプル２４２’’が有するデータ（例えば値１４２）によって得られた補正データ１５２を用いて、推定の結果を補正することが可能である。
しかし、ピークサンプルの前後のサンプルの値を使用しても、例えば事前割り当て構成データ１５０を使用することによって、精度を高めることが依然として可能であることに留意されたい。事前割り当て構成データは、複数のＴＯＡおよび／またはサンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい距離を有する距離から収集されているため、事前割り当て構成データは、ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データを送信チャネルに適合させる（例えば、較正する）のに適している。
サンプル２４２”の場合、相関値Ｒ（ｉ−１）（これは１６番目のサンプルである）は相関値Ｒ（ｉ＋１）（１８番目のサンプルである）よりも大きい。したがって、分解能を上げると（例えば、はるかに高いサンプリングレートで）「実際のピーク」がピークサンプルに関連付けられた瞬間よりも前に検索されると推測することができる。したがって、上記の商ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ
Figure 0006843234

は、相関関数内のピーク値を単に検索することに基づく推定に関して、送信機の位置に関するより正確な情報を提供することができる。
しかしながら、より高い分解能（サブサンプリング分解能）で事前割り当てデータを使用してピークサンプルに近いサンプルから（例えば、商ｃｏｒｒＩｎｄｅｘから）得られたデータを適合させることによって、補正されたＴＯＡおよび／または距離１５６の精度をさらに高めることができる。
距離（またはＴＯＡ）を測定するために使用される補正データは、ピークサンプルの前および／または後のサンプルによって得られたデータを送信チャネルに関連付けられたデータと適合させることによって得ることができ、これらのデータはサブサンプリング分解能で得られる （サブサンプリング分解能は、例えば、サンプル決定ユニット１３８によって行われる測定のサンプリング分解能よりも高い）。図６Ａに、事前割り当て構成データ１５０（方法１１０で取得することができる）の例を提供する。事前割り当て構成データ１５０（例えば、補正指数）は、線形関数６００の形をとることができる。線形関数６００は、例えば、推論、補間、最小二乗法、または他の統計的方法によって得られたものであり得る。線形関数６００は、測定相関関数からのデータ（例えば、ピークサンプルの前および／または後のピークに関連付けられたデータ）を、環境（送信チャネル）の特徴を考慮に入れるデータに変換するために使用され得る。したがって、異なる環境は、異なる線形関数（例えば、異なる勾配）に関連付けられ得る。
図６Ｂには、二次関数が示されている。二次関数は、例えば、ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃとして表すことができる。一例では、次のようになり得る。

ｙ＝１．９ｅ−０５＊ｘ２＋０．２１＊ｘ＋０．０３８
図３は、方法１２０の実施形態として、および／またはデバイス１３０または１６０によって行われ得る方法３００を示す。
ステップ３０２（これはステップ１２２を具現化することができる）において、例えば測定相関関数１３６を得ることによって相関Ｒが計算される。相関Ｒは、サンプル分解能（例えば、受信信号のサンプリングレートおよび／または相関関数のサンプリングレートに関連付けられた分解能であり得る）を有し得る。
ステップ３０４で、初期粗ＴＯＡ（例えば、ＴＯＡ１４６）または粗距離を（例えば、ユニット１３８および１４４を通して）識別することができる。
ステップ３０６で、（例えば、ピークサンプル２４２”の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データに対する）相関関数１３６に関連付けられた計算が（例えば、補正データ決定ユニット１４８において）行われる。例えば、次のような値を計算することが可能である。
Figure 0006843234

したがって、値ｃｏｒｒＩｎｄｅｘは、上で論じた商を具現化することができ、ピークの「実際の位置」の考えを与えることができる。特に、実距離（またはＴＯＡ）が相関プロファイル内のピークサンプルを検索することによって推定された距離よりも大きい場合、値
Figure 0006843234

はゼロよりも大きい。
ステップ３０８（これは補正データ決定ユニット１４８によっておよび／またはステップ１２６で行われ得る）において、補正データ１５２は、例えばｃｏｒｒＩｎｄｅｘを環境条件に適合させることによって計算することができる。例えば、補正は、次のような式に従って、事前割り当て構成データ「ｂ」によってｃｏｒｒＩｎｄｅｘを変換し、事前割り当て構成データ「ａ」によってスケールすることができる線形変換を使用して行うことができる。
Figure 0006843234
用語「ｂ」は、例えば、相関の数に関連し得る。この用語「ｂ」は、場合によっては、線形フィッティングが行われるときのわずかな偏差（例えば、線形方程式がｃｏｒｒＩｎｄｅｘにおおよそ当てはまるが誤差マージンは許容できる場合）を調整するために使用され得る。より高度なフィッティング関数（例えば、二次フィッティング関数）を選択することも可能である。
ピークサンプルに近いサンプルの相関値に基づいて計算された商ｃｏｒｒＩｎｄｅｘは、したがって、量「ａ」によってスケーリングされ得る。基本的に、「ａ」および「ｂ」は、送信チャネルの条件を考慮に入れる線形変換の係数であり得る。補正データを特定の送信チャネルに適合させる他の方法を定義することができる（例えば、二次変換などを使用してなど）。事前に割り当てられている「ａ」および「ｂ」などのデータは、構成方法（例えば方法１１０）で得られた可能性がある。基本的に、データ「ａ」および「ｂ」は、相関プロファイル内のピークサンプルを単に捜すことによって推定された不正確なＴＯＡを補正することを可能にするモデル化されたプロファイルを提供する。
ステップ３１０（これは補正ユニット１５４によって具現化されおよび／またはステップ１２６で行うことができる）において、補正データは、初期ＴＯＡまたはステップ３０４で（例えばユニット１４４によって）推定される距離に合成（例えば代数的に合計）され得る。
したがって、最終的なＴＯＡは、推定されたＴＯＡと補正値との間の線形結合であり得る。例えば、

Ｆｉｎａｌ＿ＴＯＡ＝ｅｓｔｉｍａｔｅｄ＿ＴＯＡ＋（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ−Ｋ／２）／Ｋ

であり、Ｋは固定数であり得る。Ｋは、例えば、構成セッションのサブサンプルの数（すなわち、構成内の異なる距離で受信した、相関が行われた構成信号の数）に関連付けられてもよい。
事前割り当て構成データ１５０は、すべてのＴＯＡ（または距離）について同じであってもよい。図６Ａから分かるように、例えば、データａ、ｂは線形関数の係数であるため一定であり得る。また、パラメータＫ（サブサンプル数）も一般に固定され得る。
構成セッションの例をここで説明する。いくつかの実施例では、図１Ｄに示すように、異なる時点で異なる位置間を移動することができる送信機デバイス１７０などの送信機を使用することが可能である。例えば、送信機は、時点ｔ１とｔ２との間で距離Ｄ１から距離Ｄ２に移動することができる。送信機および／または受信機は、位置に関連付けられたデータ（例えば、座標データ、地理データなど）を考慮に入れることを可能にするユニット（例えば、ＧＰＳユニット、時計ユニット、記憶デバイス、計算ユニットなど）を有することができ、または受信機は、同期スキームを必要とせずに相対距離を考慮に入れることができる。送信機および／または受信機は、異なる位置（例えば、地理的位置）に沿ってそれを転送することができる移動デバイスに係合させることができる。送信機および／または受信機は、例えば衛星に係合していてもよい。
図４は、例えばデバイス１３０および／または１６０であり得る受信機４３０を示す。受信機４３０は構成データ１５０を定義することができる。図４は、図１Ｂのユニットと同じであり得るユニットを有するデバイス４３０のスキームを示す（同じユニットは、参照番号の最初の桁の「４」を「１」で置き換えることにより検索され得る）。受信した測定信号４３２は相関ユニット４３４に入力されてもよい。受信した測定信号４３２は、構成相関関数４３６を取得するために基準信号４３３（これはメモリに記憶され得る）と相関され得る。測定相関関数４３６はサンプル決定ユニット４３８に提供されてもよい。サンプル決定ユニット４３８は、測定相関関数４３６のピークサンプル４４０を決定してもよい。サンプル決定ユニット４３８はまた、ピークサンプル４４０の前（例えば直前）のサンプルおよび／またはピークサンプル４４０の後（例えば直後）のサンプルなど、他のサンプルからのデータ（例えば相関値）を決定してもよい。ピークサンプル４４０および他のサンプルは、構成データ定義ユニット４４９に提供されて、動作中に事前割り当て構成データ１５０を提供する構成データを提供する（および／またはメモリに保存する）ことができる。構成データ定義ユニット４４９が定義する構成データ１５０の一例は、例えば、上述した係数「ａ」および係数「ｂ」であり得る。
構成セッション（例えば方法１１０）中に、送信機（例えば１７０）と受信機とを隔てる距離が変更され得る（受信機および／または送信機が位置を変更し得る）。したがって、受信機４３０は、複数の距離の各々から構成信号を受信することができる。構成信号は、連続的またはバーストの電磁気または超音波送信であり得、それは異なる時点で送信機と受信機とを隔てる異なる距離で取られ得る。したがって、受信機４３０は、（例えば、異なる相関を使用して）各々処理され得る複数の受信した構成信号からデータを得ることができる。いくつかの実施例では、測定が異なる時点で行われる単一の相関器を使用することが可能である。受信機４３０は、受信した構成信号の各々を相関させ、それらの各々に対して、ピークサンプル４４２と、ピークサンプル４４２の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプル４４２に関連付けられた相関データ（相関値など）とを決定する。これらの動作のうちの少なくともいくつかは、オフラインなど、リアルタイムではなく（例えば、送信機が受信したすべての信号を受信して記憶した後に）行われ得る。
構成セッションでは、送信機または受信機は、構成送信を送りながら空間的に移動することができ、その結果、受信機は、異なる時点に異なる距離で信号を受信する。
いくつかの実施例では、構成セッションはシミュレーションレベルで行われ得る。シミュレーションにおける距離変位は、例えばシミュレートされたチャネルおよびソフトウェア・トランシーバ・モジュールを用いて行われてもよい。
構成セッションで実際の構成測定を行うときは、トランシーバのハードウェアチェーンを使用することができる。図１Ｄを参照すると、ケーブルは図示されていないがデバイス１７０と１３０／１６０の間に設けることができる。この構成セッションでは異なる長さのケーブルを使用して各長さの相関プロファイルを取得することができる。図１０は、異なるケーブル長（１００２：３５０ｃｍ； １００４：３７５ｃｍ； １００６：４００ｃｍ）に対して行われた測定を示す。ケーブルは送信機を受信機出力に直接接続することができる。各ケーブルの正確な信号伝播時間は、定義された搬送波周波数に設定された測定機器（例えば、ネットワークアナライザ）で制御してもよい。送信機（例えば、図１Ｄの１７０）および受信機（例えば、１３０、１６０、４３０）は、このステップで同期されるべきであり、そうでなければ、周波数オフセットのために異なる瞬間における相対伝播時間を測定することは不可能であろう。使用されるケーブルの数は、サブサンプルの数（Ｋ）に関連し得る。１２０のステップに続いて、ｃｏｒｒＩｎｄｅｘの値は、異なるケーブル長で各測定に対して計算されてもよい。各ケーブルの正確な信号伝播時間が分かれば、次に図６Ａのプロファイルが実際のデータで得られ得る。ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）値の数は、１つのサンプル内で取られた測定の数に等しい（すなわち、ケーブル長からの相対伝播時間はサブサンプルである）。
測定セッション（例えば方法１２０）に関して、構成セッションはより大きい分解能（サブサンプル分解能）を有することができる。例えば、測定セッションで使用されるサンプリングレートが１０ｎｓ（最大分解能約３ｍに関連付けられる）である場合、送信機が３ｍよりも短い距離（例えば、相関におけるピーク値の単純な検出で達成可能な分解能よりも１０倍大きい構成分解能を得るために３００ｍｍ毎）を移動したときに受信機が構成信号を収集するように、構成セッションが行われてもよい。したがって、構成セッションでは、受信される構成信号は、ピークサンプルの検索のみに基づく場合のＴＯＡ測定値の分解能よりも高い分解能で一連の距離から受信される。したがって、サブサンプル分解能で情報を得ることが可能であり、サブサンプル分解能は、測定セッションにおいてピークサンプルに近いサンプルの相関値から得られたデータを環境に適合させるために使用され得る。
図２Ｃを参照することができる。受信機４３０は２つの異なる信号を受信することができ、これらの信号は、異なる位置から（例えば、半メートルの距離から）送信機が送信した可能性がある異なる相関プロファイル２１０および２１２をもたらす。異なる位置間の距離（例えば、半メートル）は最大分解能内にある（特に、相関プロファイル２１０と２１２は同じ最大２４０を有する）。しかしながら、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（例えば４４２）から情報を得ることは可能である（例えばデータＲ（ｉ−１）およびＲ（ｉ＋１））。これらのデータは、測定セッションで使用されることになる構成データ１５０（例えば、係数「ａ」および「ｂ」）を計算することを可能にし得る。
測定セッション以外では、構成セッションでは、送信機の位置は、受信機が受信する各信号について一般に知られている。送信機は、位置（例えば絶対位置）の知識を有し、その位置に関するデータを記憶または送信することができ、受信機が受信した特定の構成信号を送信機の位置に関連付けることを可能にする。絶対位置が未知であっても、異なる測定間の相対距離で十分な場合がある。このステップでは、サブサンプルに関連するいくつかの測定値を取ることができる。絶対ＴＯＡが未知であっても、構成データは、１つのサンプル内のいくつかの瞬間に取られた相関プロファイルから抽出することができる。したがって、構成セッションでは、送信機からの受信機の距離を、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプル（例えば、ｉ−１および／またはｉ＋１）の相関データ（例えば、Ｒ（ｉ−１）および／またはＲ（ｉ＋１））の値（例えば、２４２”）と関連付けることが可能である。フィードバックとして、送信されたデータに基づいて送信チャネルの挙動を決定することが可能である。したがって、構成は、事前割り当て構成データ（較正データ）を提供することができ、これは動作セッションにおいて補正データを環境に適合させるために使用されることになる。
構成信号４３２が、ピークサンプルの単純な決定で通常達成可能な最大分解能よりも小さい距離から受信される場合、収集された構成データ１５０は、サンプリングレートによって提供される分解能を超える正確さを有するため、サブサンプリングレートにあると考えられ得る。
図１Ｆは、（例えば、方法１１０を実施するため、および／またはデバイス４３０によって行うための）構成セッションを行う方法１１０’を示す。
ステップ１１２において、（例えば異なるサブサンプルに関連付けられた）異なる距離で複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対する複数の相関処理が行われてもよい。信号間の距離は、例えば、測定方法１２０のサンプル分解能に対してサブサンプル分解能である（例えば、測定受信信号１３２の２つの連続したサンプル間の時間距離は、構成セッションで相関が計算される距離よりも長い距離に関連付けられる）。計算が行われる構成信号は、実際の測定を通して得られてもよく、またはシミュレートされてもよい。
ステップ１１４では、ステップ１１２で行われた各構成相関処理について、ピークサンプルと、各構成のピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定することができる。
ステップ１１６において、構成データ（例えば、データ１５０）が送信チャネルに関連付けられる。構成データはサブサンプル分解能を有し、したがって、推定ＴＯＡおよび／または距離を補正するための補正データを得るために使用され得る。
構成セッションの例は、図５Ａの方法５００によって提供され、これは例えばステップ１１０を具現化することができ、例えば送信機１７０によって行われる送信を受信するための、例えばデバイス４３０の動作を具現化することができる。
ステップ５０２で、送信機によって送信が開始される（送信は後続のステップで継続する）。実施例によれば、送信はベースバンドであり得る。図５Ｂには、送信機においてシンボル当たり１５（例えば１０）サンプル間に５を有するＲＲＣフィルタで整形された６４の長さのシーケンスコード５２０が示されている。しかしながら、他のパルス整形フィルタを使用してもよい。
ステップ５０４で、送信は実際には送信チャネル上で行われる。送信は、図４の単一の信号４３２として受信される（信号はサンプリング、フィルタリングなどをされてもよい）。
ステップ５０６で、例えば相関ユニット４３４を用いて相関Ｒ（）が行われる。各受信信号は、サブサンプル「ｋ」に関するものとして理解され得る。サブサンプルへの言及は、ピークサンプルを検索する距離またはＴＯＡを単に推定することによっては達成できないであろうデータに関して情報が提供されるという点で正当化される。さらに、サンプル決定ユニット４３８を使用して、ピークサンプルと、ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データとが取得される。
ステップ５０８で（これは例えば構成データ定義ユニット４４９によって行われてもよい）、サブサンプル「ｋ」について構成データを得ることができる。例えば、ｋ番目の相関プロファイル内のピークサンプルがサンプル「ｉ」である場合、以下の計算が行われてもよい。
Figure 0006843234


特に、この場合、ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）値は各サブサンプル「ｋ」に対して計算されてもよい。
ステップ５１０で、有限数（例えばＫ）の（例えば受信した構成信号４３２の）サブサンプルにわたって、ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）の投影を行うことができる。サブサンプルの数は、例えば、構成セッションにおいて受信機が受信する受信構成信号の数であり得る。
ｋ＝０…Ｋに対する異なるｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）の投影は、ｋ個の値「ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）」はサンプルであるが（例えば、それらは一連の値として得られる）、異なる構成信号によって得られた異なるデータを近似する連続関数を得ることが可能であるという事実を反映し得る。
ステップ５１２で、回帰技術（例えば、線形回帰）を使用して連続関数を得ることができる。線形フィッティング関数（または二次フィッティング関数）は、複数のサンプルデータから計算することができる。例えば、線形フィッティング関数についての係数ａ、ｂおよび／または二次関数についての係数ａ、ｂ、ｃが計算され得る。
図６Ａは、グラフ６００（横座標：サブサンプルｋ；縦座標：振幅）を示し、ここで、複数の点（各点は、構成セッション中に受信機が受信した構成信号に対する相関から得られるデータに関連付けられる）を使用して単一の線６０２による線形関数（例えば、線形フィッティング、線形回帰を使用して）を近似させている。線６０２を計算するために最小二乗法を使用することができる。線形関数は次のように記述できる。
Figure 0006843234

係数ａおよびｂは、事前割り当て構成データ１５０を具現化するためにステップ３０８で使用される値ａおよびｂであり得る。理解され得るように、事前割り当て構成データ１５０は、サブサンプル分解能の構成セッションで容易に得ることができる。
構成データ１５０は、各離散値（ＴＯＡまたは距離）について、または相関を行うことによって識別可能な可能性のある各ピークサンプルについて定義することができる。
したがって、測定セッション（動作セッション）中に、ピークサンプルに近い少なくとも１つのサンプルによって得られたデータに基づいて、推定ＴＯＡおよびｃｏｒｒＩｎｄｅｘによって推定された関数からＴＯＡを計算することが可能である。次の３つの場合が考えられる。
例えば、測定方法３００では、３０４でＴＯＡを識別した後、３０６でｃｏｒｒＩｎｄｅｘを計算し、事前割り当て構成値ａおよびｂ（構成セッションで得られた）を用いてサブサンプル補正値をｃｏｒｒＩｎｄｅｘ／ａーｂ／ａとして計算し、推定ＴＯＡと補正値との線形結合として最終ＴＯＡを計算することが可能である。例えば：

ＴＯＡ＿ｆｉｎｅ＝ＴＯＡ＿ｃｏａｒｓｅ＋（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ−Ｋ／２）／Ｋ

Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎは、例えば以下のようにして得られる。

Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ／ａ−ｂ／ａ
図７は、１０ｎｓのサンプリング時間でフィッティング方法を適用した後のＴＯＡを計算する際の縦座標誤差７００を示すグラフ７００を有する（横座標：送信機と受信機の距離）。誤差が１ｃｍ未満であり得ることを理解することが可能であり、図２Ｂでは誤差は１，５ｍであった可能性がある。中央の誤差の増加は、Ｒ（ｉ−１）とＲ（ｉ＋１）が互いに近いときに発生する。
図８Ａは、到着時間差ＴＤＯＡ位置確認システム８００を示し、このシステムは送信機８０２（これは例えば携帯電話、携帯端末、スマートフォン、位置確認デバイス、または同様のデバイスであり得る）を含み、送信機８０２は位置確認される必要があり（例えば、その距離を決定しなければならない）、少なくとも３つの同期受信機Ｒｘ１（８０４）、Ｒｘ２（８０６）、およびＲｘ３（８０８）でなければならない（これらは例えばＧＳＭネットワークまたは同様のものなどの移動体通信ネットワークの基地局、または既知の位置にあるデバイスであり得る）。 送信機８０２は、例えば送信機１７０とすることができる。受信機Ｒｘ１（８０４）、Ｒｘ２（８０６）、およびＲｘ３（８０８）のうちの少なくとも１つは、デバイス１３０、１６０、４３０のうちの１つであり得る。受信機Ｒｘ１（８０４）、Ｒｘ２（８０６）、およびＲｘ３（８０８）からの送信機８０２の距離ｄ１、ｄ２、ｄ３は、方法１００、１２０、および／または３００のうちの１つを使用して計算することができる。ＴＯＡ間の差を計算することによって（そして、例えば、２つの受信機からの距離の差が一定である曲線８１０、８１２を決定することによって）、送信機８０２を座標システム（例えば、地理的座標システム）内で位置確認することが可能である。構成セッションを（例えば方法１１０および／または５００および／またはデバイス４３０を使用して）行うことができる。構成セッションを行う送信機が、測定セッションにおいて実際に位置確認された送信機８０２と同じであることは厳密には必要ではない。送信機８０２の位置確認は、例えば、受信機８０４〜８０８および／または送信機８０２の間でデータ（例えば、距離ｄ １、ｄ ２、ｄ ３）を交換することによって行われてもよい。補正データを（好ましくは事前割り当て構成データ１５０に基づいて）計算することによって、測定の精度を高めることが可能である。
図８Ｂは、ＴＯＡ測位システムであり得る測位システム８２２を示す。受信機８２２（これは例えば携帯電話、携帯端末、スマートフォン、位置確認デバイス、または同様の装置であり得る）が位置確認されるべきである。例えば、少なくとも３つ（好ましくは少なくとも４つ）の送信機Ｔｘ１（８２４）、Ｔｘ２（８２６）、Ｔｘ３（８２８）（これらは既知の位置にある基地局または装置であり得る）、またはいかなる場合でも既知の位置を有する送信機）からの受信機８２２の距離（例えば８３４、８３６、８３８で示される）を計算することができる。したがって、受信機の位置（例えば地理的座標）を検索することが可能である。受信機８２２は、例えば、デバイス１３０、１６０、または４３０のうちの１つとすることができ、および／または方法１００、１２０、および３００のうちのいずれかを行うことができる。いくつかの実施例では、受信機８２２も構成セッションを行ったものと同じ受信機である必要はない。補正データを（好ましくはサブサンプル分解能で事前割り当て構成データ１５０に基づいて）計算することによって、測定の精度を高めることが可能である。
図８Ｃは、２つのデバイス８４２とデバイス８４４との間の距離を測定するための往復時間（ＲＴＴ）システム８４０を示す（例えば衛星に搭載されているか、または少なくとも１つが衛星に搭載されている）。図８Ｃから分かるように、往復時間ｔｒｏｕｎｄｔは少なくとも、第１の信号８４６をデバイス８４２からデバイス８４４に送信するための第１の送信時間ｔｐによって得ることができる。デバイス８４４への処理を許可するために時間遅延ｔｒｅｐｌｙが経過してもよい。（例えば、第１の信号８４６に応答して）デバイス８４４からデバイス８４２に第２の信号８４８を送信するための第２の送信時間ｔｐも計算され得る。デバイス８４２とデバイス８４４との間の距離に比例した時間を得るために、（例えば、ｔｒｏｕｎｄｔ から ｔｒｅｐｌｙを減算し、続いて２で割ることにより） ｔｒｏｕｎｄｔおよびｔｒｅｐｌｙからｔｐを計算することが可能である。デバイス８４２とデバイス８４４との間の距離を計算するとき、方法１００、１２０、または３００を使用することが可能である。したがって、第１の信号８４６が送信されると、デバイス８４４はデバイス１３０および／またはデバイス１６０によって具現化され得る。追加的または代替的に、第２の信号が送信されると、デバイス８４６はデバイス１３０および／またはデバイス１６０によって具現化され得る。構成セッションは、デバイス８４２、８４６の構成データを準備するためにサブサンプル分解能で行われた可能性がある。補正データを（好ましくは事前割り当て構成データ１５０に基づいて）計算することによって、測定の精度を高めることが可能である。
図９は、命令を実行することができるプロセッサ９０２を備えるデバイス９００を示す（デバイス９００はデバイス１３０、１６０、１７０、４３０、８０２〜８０８、８２２〜８２８、８４２、８４４のうちの少なくとも１つを実施することができる）。デバイス９００はメモリ９０４を含むことができ、メモリ９０４は、プロセッサ９０２によって実行されるとプロセッサ９０２に上記の方法（例えば、１００、１１０、１２０、３００、５００）のうちの１つを行わせるプロセッサ可読命令９０６を含むことができる。メモリ９０４はデータ９０８を含むこともできる。データ９０８は、例えば、事前割り当て構成データ（例えば、データ１５０）を含むことができる。デバイス９００が構成セッションにおいて送信機を実施する場合、データ９０８は、サブサンプル分解能で構成を行うために使用されるべき位置データを含み得る。デバイス９００は、例えば、上述の信号送信または受信を行うために、送信／受信ユニット９１０およびアンテナ９１２を備えることができる。デバイス９００は、外部デバイス（例えば、結果をユーザに通信するための通信ネットワークおよび／または表示デバイス）へのデータの通信のため、および／またはユーザから選択を受信するための入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含み得る。
上記を考慮して、特定の例は以下を含み得ると理解することが可能である。
−以下の構成セッション：
○送信機から信号を送信する（例えば、ステップ５０２）、
○Ｋ個のサブサンプルにわたる相関を計算する（例えば、ステップ５０６）、
○各サブサンプルｋについてｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）を計算する（例えば、ステップ５０８）、
○フィッティング関数（例えば連続関数）を得るためにｃｏｒｒＩｎｄｅｘをＫ個のサブサンプルに投影する（例えばステップ５１０）、
○フィッティング係数ａおよびｂを推定する（例えば、ステップ５１２）、
−その後の測定セッション：
○距離が測定されるべき送信機からの信号を受信する（例えば、ステップ３０２）、
○粗ＴＯＡおよび／または距離を推定する（例えば、ステップ５０４）、
○ｃｏｒｒＩｎｄｅｘを計算する（例えば、ステップ５０６）、
○補正データ（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）を計算する（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ／ａ−ｂ／ａ）、
○推定ＴＯＡ（ＴＯＡ＿Ｃｏａｒｓｅ）と補正データ（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）の間の線形結合を使用して、例えば式ＴＯＡ＿ｆｉｎｅ＝ＴＯＡ＿Ｃｏａｒｓｅ＋（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ−Ｋ／２）Ｋに従って、ＴＯＡを補正する。
本明細書で開示された方法および装置のいずれも、ロング・ターム・エボリューション、ＬＴＥ、ネットワーク、４Ｇ、５Ｇなどの状況で実施することが可能である（しかし他の環境でも使用され得る）。実施例では、受信機１３０、１６０、８０２、８２２、８４２、および／または８４４はユーザ機器（ＵＥ）であり得、ユーザ機器（ＵＥ）は、発展型ノード（ｅＮＢ）および／または ｇＮＢであり得る基地局（ＢＳ）に接続されている。
図１１は、ＬＴＥ、４５、５Ｇまたは他の環境のうちの少なくとも１つに基づく方法１１００の一例を示す。この実施例は、ＯＴＤＯＡ（観測到着時間差）戦略に基づいてもよい。ＬＴＥは現在、サンプル内の報告作成をサポートしている。最高のＲＳＴＤ分解能報告は０．５＊Ｔｓに設定されており、これは約１６．３２ｎｓに相当する（参照文献１）。
この実施例では、（例えば、ロケーションサーバ１１０４に関して）ユーザ機器（ＵＥ）１１０２をサブサンプル分解能で位置確認することが可能である。
ロケーションサーバ１１０４（例えば、基地局、ｅＮＢ、ｇＮＢなど）は、１１０６で、「ＬＰＰ要求機能」（他のプロトコルが使用されていても、ＬＴＥポジショニングプロトコル＝ＬＰＰ）などの要求をシグナリングすることができる。１１０８で、ＵＥ１１０２は、例えば、「ＬＰＰ提供機能」をシグナリングすることによって応答することができる。１１１０で、ロケーションサーバ１１０４は、「ＬＰＰ提供支援データ」などの要求をシグナリングすることができる。１１１２で、ロケーションサーバ１１１０は、「ＬＰＰ要求ロケーション情報」などの要求をシグナリングすることができる。１１１０で、ロケーションサーバは（例えば、どのｅＮＢがＵＥ領域にあるか）支援情報をＵＥに提供することができる。１１１２で、ＵＥが測定値を送る要求オプションに応じて、サーバはロケーション情報を要求することができる。１１１０（ロケーションサーバは支援データをＵＥに提供する）において、サーバはＵＥに構成データを更新または提供することができる。本明細書の場合、１１０８で、ＵＥは、それが高分解能測定を行うことが可能であることをロケーションサーバに提供することができる。ＵＥがこれらの測定を行うことができる場合、１１１２で、ロケーションサーバは、ＵＥがサブサンプル精度でロケーション情報を提供することを要求することができる。
ＵＥ１１０２は、１１１４でその位置に関して測定を行い、１１１６で「ＬＰＰロケーション情報提供」などの通信をシグナリングすることができる。これは、図１３のスキーマ１３００のように、いずれかがデータ１３０２「ＯＴＤＯＡ信号測定情報」を含むことができ、その中には例えば、ｅＮＢの物理的識別子１３０６、および／またはサンプル精度のそれぞれのＴＯＡ１３０８（例えば、推定ＴＯＡ １４６）、および／または値ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ１３１０（またはピークサンプルの前のサンプルおよび後のサンプルなど、他のサンプルからのデータに関する他の情報）があり得る。実施例では、ＴＯＡは各ｅＮＢ（または各ロケーションサーバまたは各基地局）について測定されてもよく、ＵＥは、ＴＯＡが属する基地局のＩＤを報告してもよい。
１１１４で、ＵＥ１１０２は、例えば、ステップ１２２、１２４（そして、場合によっては１２６も）を実施することによって、上記のようにデータを得ることができる。ＵＥ１１０２は、例えば、デバイス１３０（または少なくとも構成要素１３４〜１３８）、デバイス１６０および／または３００として動作することができる。いくつかの実施例では、ＵＥ１１０２は、図１２のように複数の基地局８０６’、８０８’、８１２’から受信した送信によって得られたＴＤＯＡを測定することによって動作し得る（いくつかの実施例では、ロケーションサーバ１１０４は基地局８０６’、８０８’、８１２’のうちの１つである）。いくつかの実施例では、ＴＯＡ（ＴＤＯＡではなく）が送信される。ロケーションサーバ１１０４は、ＵＥから報告されたＴＯＡ測定値からＴＤＯＡを構築することができる。図１２の距離ｄ１、ｄ２、ｄ３に対応するＴＯＡは、方法１００、１２０、３００のうちの１つおよび／またはそのステップのうちの１つを使用することによって得ることができる。ＴＯＡ間の差を得ることによって（そして例えば２つの受信機からの距離の差が一定である曲線８１０、８１２を決定することによって）、受信機１１０２を座標システム（例えば、地理的座標システム）内で位置確認することが可能である。（例えば、方法１１０および／または５００および／またはデバイス４３０を使用する）構成セッションは、（異なる機器も使用しておよび／またはシミュレーションによって）以前にオフラインで行われていてもよい。
したがって、ＵＥ１１０２は、１１１６で例えばサブサンプル分解能でその位置を報告することができる。ＵＥ１１０２は、異なる基地局８０６’、８０８’、８１２’からのＴＯＡを測定することができる。１つの基地局が基準として選択され、ＴＯＡは、基地局が送信した信号に基づいてサブサンプル精度で得ることができる。
他の実施例はまた、少なくとも部分的に、１１００での通信の少なくともいくつか、特に１１０６〜１１１２での通信とは異なるシグナリング手順に基づいてもよい。
したがって、測距または測位アプリケーションのために高精度モードを必要とするＵＥ１１０２は、
１）サブサンプリング精度で補正データを用いてＴＯＡ測定値を報告することができる、および／または
２）サンプルにおけるＴＯＡと共に、ピークサンプル値（例えば、正規化）の前および／または後の追加サンプル、および／またはメインピーク、および／またはピークサンプル（正規化なし）の前および／または後の２つの追加サンプル、およびピークサンプルの前および／または後の追加サンプルの値および／またはそれに関連するデータ、例えばｃｏｒｒＩｎｄｅｘを報告することができる。
実施例１）を参照すると、ＵＥ１１０２は、サブサンプル精度でＴＯＡ測定値１５６を提供するように、デバイス１３０または１６０として動作し、および／または方法１２０または３００のすべてのステップを行うことができる。
実施例２）を参照すると、ＵＥ１１０２は、
−ピークサンプル１４０（例えば、ステップ１１４で決定される通り）、例えば正規化形態、
−ピークサンプルおよび／またはそれに関連するデータ１４２の前および／または後の追加サンプル（例えば非正規化形態）（他の例では、ｃｏｒｒＩｎｄｅｘなどの他のデータが送信され得る）
の少なくとも１つ（またはその組み合わせ）を送信することができる。
次いで、ロケーションサーバ１１０４（例えば、ＬＴＥまたは５Ｇ）は、報告（例えば、ＵＥ１１０２によって提供された値１４０および／または１４２）および以前の情報（例えば、オフラインで行われた構成セッションを通じて得られた事前割り当て構成データ１５０など）に基づいてＴＯＡ１５６を計算することができ、ロケーションサーバ１１０４は、ＴＯＡをサブサンプルで推定することができる。したがって、実施例２）では、デバイス１３０の構成要素１４４、１４８、および／または１５４のうちの少なくともいくつかはロケーションサーバ１１０４内にあり得、構成要素１３４および１３６のうちの少なくともいくつかはＵＥ１１０２内にあり得る（他の構成も可能である）。実施例２）は、２つの遠隔サブデバイスに細分されたデバイス１３０の例である（ＵＥ１１０２が第１のサブデバイスであり、ロケーションサーバ１１０４が第２のサブデバイスである）。他の異なる構成も可能である。
Ｄ２Ｄ（デバイス間）および／またはＶ２Ｖ（車両間）または同様の技術などのプロトコルによる実施例では、２つの異なるＵＥ（図８Ｃのデバイス８４２および８４４であり得る）は、それらの相互の距離を得て基地局に報告することができる。本明細書では、サブサンプル分解能で測定値をロケーションサーバ（１１０４）に報告することができる２つのデバイスのうちの１つだけを必要とする。報告しているＵＥは、ピークサンプルまたは追加の相関値を送ることができる。
２つのデバイス間（Ｄ２Ｄ、Ｖ２Ｖ…）の測距では、測距デバイスはカバレッジ／ＲＲＣ接続モードで測定値をロケーションサーバに報告することができ、これにより、高精度で範囲が計算される。２つのデバイス間（Ｄ２Ｄ、Ｖ２Ｖ…）の測距では、測距デバイスはカバレッジ／ＲＲＣ接続モードで測定値をロケーションサーバに報告することができ、高精度で範囲が計算される。
別の実施例（図１４）は、例えばデバイスの遅延を補償することができるデバイス１４００（例えば全二重デバイス）の内部遅延の補償において得られる。例えば全二重モードでデバイスが内部遅延を計算する（または内部遅延の補償を行う）ことができる場合、送信はＲＦ受信機チェーンを介して受信され、デバイスは較正を計算してそれを別々に報告することができるか、またはＴＯＡとサブサンプル測定値を報告することができるか、またはＴＯＡキャリブレーション測定値を補償してサブサンプルを報告することができる。代替的にまたは追加的に、デバイスはまた、例えばロケーションサーバにトランシーバ遅延を較正する能力（較正能力フラグ）を示すことができる。
図１４から分かるように、アンテナ切り替えおよびビーム形成ブロック１４０２による遅延τａｎｔｅｎｎａ、トランシーバ１４０４による遅延τＲＦ、アナログ−デジタル変換およびアナログ‐デジタル変換ブロック１４０６による遅延τｃｏｎｖを考慮に入れることが可能である。これらのブロックは、デジタル・ベースバンド・プロセッサ１４０８（実施例では、デバイス１３０または１６０を制御するプロセッサとすることができる）にカスケード接続することができる。同じ信号を同時に送受信することにより、τａｎｔｅｎｎａ＋τＲＦ＋τｃｏｎｖに関連付けられた値を得ることが可能である。
τａｎｔｅｎｎａ、τＲＦ、およびτｃｏｎｖはトランシーバ遅延である。一方向アプローチによる測位の場合、これらの遅延が相殺されるように差（ＴＤＯＡ）を構築することができる。双方向測距が適用される場合、遅延は測定範囲にオフセットを追加する。
デバイス１４００は、高いサンプリング精度アプローチを使用して遅延を補償および／または報告することができる。デバイスが例えば全二重モードで可能であれば、送信はＲＦ受信機チェーンを介して受信され、デバイスは較正を計算してそれを別々に報告することができるか、ＴＯＡおよびサブサンプル測定値を報告するか、または（例えば、ブロック１５４で補正を行うことによって）ＴＯＡ較正測定値を補償してサブサンプルを報告する。
したがって、内部遅延補償処理を行う全二重デバイスは、送信機と受信機を同時に実施する。方法１２０のステップ１２２、１２４、および１２６は、したがって、同じ全二重デバイスによって送信された信号に基づくことができる。この場合、ＴＯＡは、距離に関連するものとして理解されるべきではなく、全二重デバイス１４００の構成要素（１４０２、１４０４、１４０６）によって暗示される遅延に関連すると理解されるべきである。
全二重デバイス１４００がＬＴＥ、５Ｇなどの下で動作する場合、デバイス１４００はまた、その内部遅延を基地局（例えば、ｅＮＢ、ｇＮＢ、ロケーションノード）にシグナリングし得る。場合によっては、全二重デバイス１４００は、ステップ１２２および１２４および／または要素１３４および１３８のみを実施し、ピークサンプル１４０および他のサンプルからのデータ（例えば、ピークの前のサンプルおよびピークの後のサンプル）を基地局にシグナリングすることができる。基地局は次に、ステップ１２６および／またはブロック１４４、１４６、および１５０（事前割り当て構成データを得る）を実施することができる。
本発明による受信機は、それが採用した特定のパルス整形技術（もしあれば）とは無関係である。例えば、ガウスおよびルートレイズドコサイン（ＲＲＣ）を使用することができる。
実施例についての考察
到着時間（ＴＯＡ）推定は、測距、測位、および時間同期アプリケーションのようなアプリケーションにとって基本的なものである。ＴＯＡはしばしば受信信号と基準信号との間の相関結果から導出される。ＴＯＡは相関ピークから直接導出することができるが、精度はサンプリングレートによって制限される。そのため、サブサンプル補正を得るために、相関の後に高分解能アプローチを実行しなければならない。相関結果のプロファイルはチャネルの特徴にも依存する。これらの特徴は、補償されていないかまたは考慮されていない場合、余分な誤差を生じる。
正確さに加えて、計算量は、ターゲットプラットフォーム上の限られたリソースのために、アルゴリズムの選択において重要な役割を果たす。
見通し内（ＬＯＳ）信号受信の存在下では、相関プロファイルは、ＴＯＡを計算するために必要な時間遅延情報を有する。相関最大値は、サンプル精度におけるＴＯＡの粗推定値を提供する。より高い精度を達成するために、最初のＴＯＡ推定値をサブサンプル分解能で補正する必要がある。図２Ａと図２Ｂは、破線による理想的相関プロファイルと、１０ｎｓのサンプリングレートで受信側で計算された相関とを示す。図２Ａにおいて、受信信号は基準信号（０°）と整列され、結果として得られるサブサンプリング補正はそのためゼロである。しかしながら、図２Ｂに示すように１８０°の位相差では、検出された最大値はこの場合１．５ｍであるΔｄで理想的最大値から逸脱する。
サブサンプル補正を推定するために提案された方法は、２つのモード（セッション）で動作し得る。第１のモード（構成セッション）では、相関プロファイルに対するチャネルおよび送信シーケンスの影響がモデル化される。第２のモード（測定セッション）は動作中であり、サブサンプル補正は、計算された相関から受信機側で直接モデル化されたプロファイルに基づいて推定される。
図５Ａのフローチャートは、第１のモードにおけるオフライン動作を示している。パルス整形送信シーケンスがチャネルを介して送信される。図５Ｂは、ＲＲＣフィルタを用いて整形されたシーケンスを示す（しかしながら、この方法には任意のパルス整形フィルタを使用することができる）。
このシナリオのチャネルは、受信した相関プロファイルに対する時間遅延の影響をエミュレートする。次のステップの相関プロファイルは、１サンプル内の時間遅延ｋ１およびｋ２について図２Ｃに示されるようにＫ個のサブサンプルにわたって収集される。Ｒ（ｉ、ｋ）は受信信号ｙと基準信号ｘとの間の相関最大値を表す。Ｒ（ｉ−１、ｋ）とＲ（ｉ＋１、ｋ）は、それぞれ最大値の前後の相関プロファイルの点を表す。Ｒ（ｉ−１、ｋ）およびＲ（ｉ＋１、ｋ）はＫ個の相関にわたって収集される。ｋ個の相関ごとに、ｄｉｆｆ＿Ｒ（ｋ）およびｓｕｍ＿Ｒ（ｋ）が計算され、以下で表される。
Figure 0006843234


次に、指数ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）はｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）＝ｄｉｆｆ＿Ｒｘｙ（ｋ）／ｓｕｍ＿Ｒｘｙ（ｋ）として計算される。図６Ａは、Ｋ＝１０００に対する指数ｃｏｒｒＩｎｄｅｘ（ｋ）を示す。場合によっては、二次フィッティングがより適している可能性がある。
動作中、または第２のモード（測定セッション）において、デジタル受信機は、上記の場合に係数ａおよびｂを使用してＴＯＡを補正することができる。サブサンプル補正は単純に次のように計算される。
Figure 0006843234
そして最後に、精密なＴＯＡ測定値は、補正を最初の粗ＴＯＡに線形に修正することによって得られる。例えば、以下の式が使用されてもよい。

ＴＯＡ＿ｆｉｎｅ＝ＴＯＡ＿ｃｏａｒｓｅ＋（Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ−Ｋ／２）／Ｋ

Ｋは固定値でもよい。例えば、Ｋは、サブサンプルの数（構成セッションにおいて計算された相関）であり得る。
したがって、測定のための距離にとってしばしば基本的であるＴＯＡは、通常、受信信号と基準信号との間の相互相関によって推定され得るとまとめることが可能である。サンプルの精度は、測位や測距のようなアプリケーションには不十分であることが多い。現在の方法は不正確であるか、または計算量が多い。本発明の方法は、相関プロファイルが歪んでいないことを考慮すると、複雑さが少なく、ＴＯＡを１つのスナップショットから正確に抽出することができるため、小型デバイスを対象としている。
２つの動作モード、すなわちオフラインモード（構成セッション）と動作モード（測定セッション）を実行することができる。オフラインモードでは、相関プロファイルの対応する時間遅延へのマッピングが行われ、後で代数方程式に当てはめられる。この手順は一度行われてもよい。動作モード（測定セッション）では、受信機は相関プロファイル指数を計算し、代数方程式を解いて測定をサブサンプル精度で行う。ＴＯＡ測定の最後のステップは、サブサンプル補正によって補正することができる。
さらなる実施
いくつかの態様が装置の文脈で説明されてきたが、これらの態様が対応する方法の説明も表すことは明らかであり、ブロックまたはデバイスは方法ステップまたは方法ステップの特徴に対応する。同様に、方法ステップの文脈で説明された態様も、対応する装置の対応するブロックまたは項目または特徴の説明を表す。方法ステップのいくつかまたはすべては、例えばマイクロプロセッサ、プログラム可能なコンピュータまたは電子回路などのハードウェア装置によって（または使用して）実行されてもよい。いくつかの実施例では、最も重要な方法ステップのうちのいくつかの１つまたは複数がそのような装置によって実行され得る。
特定の実施要件に応じて、実施例をハードウェアまたはソフトウェアで実施することができる。実施は、電子的に読み取り可能な制御信号が記憶されているデジタル記憶媒体、例えばフロッピーディスク、ＤＶＤ、ブルーレイ、ＣＤ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはＦＬＡＳＨメモリを使用して行うことができる。それらは、それぞれの方法が行われるようにプログラム可能なコンピュータシステムと協働する（または協働することができる）。したがって、デジタル記憶媒体はコンピュータ可読であり得る。
いくつかの実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つが行われるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協働することができる電子的に読み取り可能な制御信号を有するデータキャリアを含む。
一般に、実施例は、プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として実施することができ、プログラムコードは、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で動作するときに方法のうちの１つを行うように動作可能である。プログラムコードは、例えば機械可読キャリアに格納することができる。
他の実施例は、機械可読キャリアに格納された、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのコンピュータプログラムを含む。
言い換えれば、本発明の方法の一例は、したがって、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。
したがって、本発明の方法のさらなる実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのコンピュータプログラムを記録して含むデータキャリア（またはデジタル記憶媒体、またはコンピュータ可読媒体）である。データキャリア、デジタル記憶媒体、または記録された媒体は、通常、有形および／または非一時的である。
したがって、本発明の方法のさらなる実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのコンピュータプログラムを表すデータストリームまたは一連の信号である。例えば、データストリームまたは一連の信号は、例えばインターネットなどのデータ通信接続を介して転送されるように構成されてもよい。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うように構成されているかまたは適合されている処理手段、例えばコンピュータ、またはプログラマブル・ロジック・デバイスを含む。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのコンピュータプログラムをインストールしたコンピュータを含む。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためのコンピュータプログラムを（例えば、電子的または光学的に）受信機に転送するように構成された装置またはシステムを含む。受信機は、例えば、コンピュータ、モバイルデバイス、メモリデバイスなどであり得る。装置またはシステムは、例えば、コンピュータプログラムを受信機に転送するためのファイルサーバを含み得る。
いくつかの実施例では、プログラマブル・ロジック・デバイス（例えばフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）を使用して、本明細書に記載の方法の機能の一部または全部を行うことができる。いくつかの実施例では、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイは、本明細書に記載の方法のうちの１つを行うためにマイクロプロセッサと協働し得る。一般に、方法は、任意のハードウェア装置によって行われることが好ましい。
本明細書に記載の装置は、ハードウェア装置を使用して、またはコンピュータを使用して、またはハードウェア装置とコンピュータとの組合せを使用して実施することができる。
本明細書に記載の方法は、ハードウェア装置を使用して、またはコンピュータを使用して、またはハードウェア装置とコンピュータとの組合せを使用して行うことができる。
上記の例は単なる例示である。本明細書に記載された構成および詳細の改変および変形は、他の当業者にとって明らかであると理解される。したがって、差し迫った特許請求の範囲によってのみ限定されることが意図されており、本明細書中の実施例の説明および記述によって提示された具体的な詳細によっては限定されない。
参照文献１：Technical Specification 36.355 3GPP LTE Positioning Protocol (LPP) (Release 13) 3rd Generation Partnership Project, 3rd Generation Partnership Project, 2016
参照文献２：S. Fischer, “Observed Time Difference Of Arrival (OTDOA) positioning in 3GPP LTE”, Qualcomm White Pap, vol. 1, pp. 1-62, Jun. 2014Second.

Claims (45)

  1. 測定相関関数（１３６）を得るために、受信した測定信号（１３２）に対してサンプル分解能で相関処理を行うステップ（１２２）と、
    前記測定相関関数（１３６）においてピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを決定するステップ（１２４）と、
    前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも前記相関データ（１４２）によって得られた補正データ（１５２）と、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離（１５６）を決定するステップ（１２６）と、を含む、到着時間（ＴＯＡ）測定の方法（１２０）であって、
    前記方法は構成セッションを含み、
    前記構成セッションは、
    サブサンプル分解能で異なる距離に関連付けられた複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に対して複数の相関処理を行うステップと、
    各構成相関処理について、各相関について前記ピークサンプルと、前記ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルのデータとを決定するステップと、
    構成データを送信チャネルに関連付けるステップと、を含む、方法（１２０）。
  2. 実験的に得られた変換関数（６００）に従って前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後に前記少なくとも１つの追加サンプルの前記相関データ（１４２）を変換するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記構成セッションは、距離または時間遅延（１４６）に関連して事前割り当て構成データ（１５０）を得るために、複数の異なる距離および／または時間遅延から受信した構成信号から複数のデータを得る、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 異なる距離および／またはＴＯＡに関連付けられた異なる構成信号を受信機（１３０、１６０、４３０）で得るように、移動中の送信機（１７０）から送信を行うステップをさらに含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の前記少なくとも１つの追加サンプルが、少なくとも前記ピークサンプル（１４０）の直前のサンプル、および／または少なくとも前記ピークサンプル（１４０）の直後のサンプルを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの相関データを決定するときに、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を計算するステップ
    をさらに含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
  7. サブサンプル分解能で行われる前記構成セッションにおいて、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を計算するステップ
    をさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
  8. 請求項７に記載の比の値から線形関数（６００）を得るステップをさらに含み、補正データを決定するときに、線形関数の角度係数に関連付けられた値によって請求項６に記載の比をスケーリングするステップをさらに含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 測定相関関数（１３６）を得るために、受信した測定信号（１３２）に対してサンプル分解能で相関処理を行うステップ（１２２）と、
    前記測定相関関数（１３６）においてピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを決定するステップ（１２４）と、
    前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも前記相関データ（１４２）によって得られた補正データ（１５２）と、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離（１５６）を決定するステップ（１２６）と、を含む、到着時間（ＴＯＡ）測定の方法（１２０）であって、
    前記方法（１２０）は、
    前記ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの相関データを決定するときに、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を第２の比として計算するステップ、をさらに含み、かつ
    前記方法（１２０）は、
    サブサンプル分解能で行われる構成セッションにおいて、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を第１の比として計算するステップ、をさらに含み、かつ
    前記方法（１２０）は、
    前記第１の比の値から線形関数（６００）を得るステップをさらに含み、補正データを決定するときに、線形関数の角度係数に関連付けられた値によって前記第２の比をスケーリングするステップをさらに含む、方法（１２０）。
  10. 請求項９に記載のスケーリングされた比に関連付けられた値を用いて推定ＴＯＡまたは距離を補正するステップをさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
  11. 第１の送信についての第１のＴＯＡと第２の送信についての第２のＴＯＡとを測定するステップと、第２のＴＯＡから第１のＴＯＡを減算することによって距離を測定するステップとを含む、到着時間差測定ＴＤＯＡを行う、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 第１のデバイス（８４２）から第２のデバイス（８４４）へ第１の信号（８４６）を送信するステップと、前記第２のデバイス（８４４）から前記第１のデバイス（８４２）へ第２の信号（８４８）を送信するステップと、少なくとも前記第１および／または第２の信号（８４６、８４８）について前記第１および第２のデバイス（８４２、８４４）間の距離を計算するステップとを含む、往復時間ＲＴＴ測定を行うための、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  13. 前記事前割り当て構成データは、シミュレーションによってまたはケーブル上で測定を行うことによって得られる、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
  14. 測定相関関数（１３６）を得るために、受信した測定信号（１３２）に対してサンプル分解能で相関処理を行うステップ（１２２）と、
    前記測定相関関数（１３６）においてピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを決定するステップ（１２４）と、
    前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも前記相関データ（１４２）によって得られた補正データ（１５２）と、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離（１５６）を決定するステップ（１２６）と、を含み、
    前記事前割り当て構成データは、シミュレーションによってまたはケーブル上で測定を行うことによって得られる、到着時間（ＴＯＡ）測定の方法（１２０）。
  15. フィッティング関数および／又は線形関数および／又は二次関数から前記事前割り当て構成データを得るステップをさらに含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
  16. 前記ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データに対する送信チャネルに適合させるために、サンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい相互距離で複数のＴＯＡおよび／または距離から事前割り当て構成データ（１５０）を収集するステップをさらに含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
  17. 測定相関関数（１３６）を得るために、受信した測定信号（１３２）に対してサンプル分解能で相関処理を行うステップ（１２２）と、
    前記測定相関関数（１３６）においてピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを決定するステップ（１２４）と、
    前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも前記相関データ（１４２）によって得られた補正データ（１５２）と、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離（１５６）を決定するステップ（１２６）と、を含み、
    前記ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データに対する送信チャネルに適合させるために、サンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい相互距離で複数のＴＯＡおよび／または距離から事前割り当て構成データ（１５０）を収集するステップをさらに含む、到着時間（ＴＯＡ）測定の方法（１２０）。
  18. 前記事前割り当て構成データ（１５０）が線形または二次関数を含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
  19. 前記線形または二次関数は、推論、補間、最小二乗法、または他の統計的方法によって得られる、請求項１８に記載の方法。
  20. 測定相関関数（１３６）を得るために、受信した測定信号（１３２）に対してサンプル分解能で相関処理を行うステップ（１２２）と、
    前記測定相関関数（１３６）においてピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを決定するステップ（１２４）と、
    前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの少なくとも前記相関データ（１４２）によって得られた補正データ（１５２）と、サブサンプル分解能で得られた送信チャネルに関連付けられた事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、ＴＯＡおよび／または距離（１５６）を決定するステップ（１２６）と、を含み、
    前記事前割り当て構成データ（１５０）が線形または二次関数を含み、前記線形または二次関数は、推論、補間、最小二乗法、または他の統計的方法によって得られる、到着時間（ＴＯＡ）測定の方法（１２０）。
  21. 前記線形または二次関数は、測定相関関数からのデータを、環境の特徴を考慮に入れたデータに変換する、請求項１８〜２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 前記構成データは線形関数の勾配を含む、請求項１９〜２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記受信した測定信号（１３２）が、ロング・ターム・エボリューション、ＬＴＥ、ネットワーク、または４Ｇもしくは５Ｇネットワークで送信された信号である、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記受信した測定信号（１３２）が、衛星および／またはガリレオシステムから受信した信号である、請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
  25. 前記測定相関関数（１３６）において前記ピークサンプル（１４０）と、前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを実行（１２２）および決定するステップ（１２４）は、第１のデバイス（１１０２）によって行われ、
    ＴＯＡおよび／または距離（１４６）を決定するステップ（１２６）は遠隔デバイスによって行われる、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
  26. 前記第１のデバイスはユーザ機器ＵＥ（１１０２）であり、前記遠隔デバイスはロケーションサーバ（１１０４）、または基地局、または発展型ノードｅＮＢ、または次世代ノードｇＮＢである、請求項２５に記載の方法。
  27. 複数の基地局（８０６’、８０８’、８１２’）から受信した送信によって得られたＴＤＯＡを測定するステップをさらに含む、請求項１〜２６のいずれか一項に記載の方法。
  28. ２つのＵＥ間の相互距離を得るためにデバイス間Ｄ２Ｄまたは車両間Ｖ２Ｖプロトコルに従ってＲＴＴ測定を行うステップをさらに含み、少なくとも１つのＵＥは、測定相関関数（１３６）において前記ピークサンプル（１４０）と前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の少なくとも１つの追加サンプルの相関データ（１４２）とを実行するステップ（１２２）および決定するステップ（１２４）を行う、請求項１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
  29. 全二重通信デバイス（１４００）を使用する、請求項１〜２８のいずれか一項に記載の方法であって、前記方法は、実行するステップの前に、
    全二重動作で送信信号を送受信するステップと、ＴＯＡを決定するステップ（１２６）の後に、全二重通信デバイス（１４００）の内部構成要素に関連付けられた遅延を得るステップと
    を含む、方法。
  30. 前記全二重通信デバイス（１４００）の内部遅延を補償するステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
  31. 受信信号（１４２）を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離（１４６）をサンプル分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）であって、前記サンプル分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）と、
    前記相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データ（１４２）と、サブサンプル分解能を有する事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、前記推定ＴＯＡまたは距離（１４６）を修正する補正ユニット（１５４）と
    を備え、
    前記構成データは、
    前記サブサンプル分解能で異なる距離に関連する複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に関する複数の相関プロセスを実行するステップ（１１２）、
    各構成相関プロセスについて、各相関についてのピークサンプルと前記ピークサンプルの前の１つのサンプルのデータおよび／または前記ピークサンプルの後の１つのサンプルのデータを決定するステップ（１１４）、および
    事前割り当て構成データ（１５０）を得るために構成データを送信チャネルに関連付けるステップ（１１６）
    を実行することにより取得される、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）であって、
    前記デバイスは、
    構成相関関数（４３６）を得るために、受信した測定信号（４３２）を基準信号（４３３）と相関させる相関ユニット（４３４）と、
    前記測定相関関数（４３６）のピークサンプル（４４０）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルおよび／または前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルを含む他のサンプルからのデータとを決定するサンプル決定ユニット（４３８）と、
    構成データ（１５０）を提供するために、前記ピークサンプル（４４０）と前記他のサンプルを得る構成データ定義ユニット（４４９）と、をさらに備えるデバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）。
  32. 受信信号（１４２）を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離（１４６）をサンプル分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）であって、前記サンプル分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）と、
    前記相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データ（１４２）と、サブサンプル分解能を有する事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、前記推定ＴＯＡまたは距離（１４６）を修正する補正ユニット（１５４）と
    を備え、
    前記構成データは、
    前記サブサンプル分解能で異なる距離に関連する複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に関する複数の相関プロセスを実行するステップ（１１２）、
    各構成相関プロセスについて、各相関についてのピークサンプルと前記ピークサンプルの前の１つのサンプルのデータおよび／または前記ピークサンプルの後の１つのサンプルのデータを決定するステップ（１１４）、および
    事前割り当て構成データ（１５０）を得るために構成データを送信チャネルに関連付けるステップ（１１６）
    を実行することにより取得される、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）であって、
    前記デバイスは、
    前記ピークサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの相関データを決定するときに、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（１４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を第２の比として計算するように構成され、かつ
    前記デバイスは、
    サブサンプル分解能で行われる構成セッションにおいて、
    前記ピークサンプル（１４０）の前のサンプルの相関値（２４２”）と前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの相関値（２４２”）とを比較および／または差を測定するステップ、および／または
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との差、および
    −前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルの前記相関値（２４２”）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルの前記相関値（２４２”）との合計
    の比を第１の比として計算するように構成され、かつ
    前記デバイスは、
    前記構成セッションの前記第１の比の値から線形関数（６００）を得るように構成され、かつ、補正データを決定するときに、線形関数の角度係数に関連付けられた値によって前記第２の比をスケーリングするように構成されている、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）。
  33. 受信信号（１４２）を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離（１４６）をサンプル分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）であって、前記サンプル分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）と、
    前記相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データ（１４２）と、サブサンプル分解能を有する事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、前記推定ＴＯＡまたは距離（１４６）を修正する補正ユニット（１５４）と
    を備え、
    前記構成データは、
    前記サブサンプル分解能で異なる距離に関連する複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に関する複数の相関プロセスを実行するステップ（１１２）、
    各構成相関プロセスについて、各相関についてのピークサンプルと前記ピークサンプルの前の１つのサンプルのデータおよび／または前記ピークサンプルの後の１つのサンプルのデータを決定するステップ（１１４）、および
    事前割り当て構成データ（１５０）を得るために構成データを送信チャネルに関連付けるステップ（１１６）
    を実行することにより取得され、
    前記事前割り当て構成データは、シミュレーションによってまたはケーブル上で測定を行うことによって得られる、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）。
  34. 受信信号（１４２）を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離（１４６）をサンプル分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）であって、前記サンプル分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）と、
    前記相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データ（１４２）と、サブサンプル分解能を有する事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、前記推定ＴＯＡまたは距離（１４６）を修正する補正ユニット（１５４）と
    を備え、
    前記構成データは、
    前記サブサンプル分解能で異なる距離に関連する複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に関する複数の相関プロセスを実行するステップ（１１２）、
    各構成相関プロセスについて、各相関についてのピークサンプルと前記ピークサンプルの前の１つのサンプルのデータおよび／または前記ピークサンプルの後の１つのサンプルのデータを決定するステップ（１１４）、および
    事前割り当て構成データ（１５０）を得るために構成データを送信チャネルに関連付けるステップ（１１６）
    を実行することにより取得される、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）であって、
    前記デバイスは、前記ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データに対する送信チャネルに適合させるために、サンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい相互距離で複数のＴＯＡおよび／または距離から事前割り当て構成データ（１５０）を収集するように構成されている、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）。
  35. 受信信号（１４２）を処理することによって得られた相関関数内のピークの位置からのＴＯＡまたは距離（１４６）をサンプル分解能で推定するためのＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）であって、前記サンプル分解能が受信信号のサンプリング時間および／または相関関数に関連付けられている、ＴＯＡまたは距離推定ユニット（１４４）と、
    前記相関関数の最大値を有するサンプルの前および／または後の少なくとも１つのサンプルの少なくとも相関データ（１４２）と、サブサンプル分解能を有する事前割り当て構成データ（１５０）とに基づいて、前記推定ＴＯＡまたは距離（１４６）を修正する補正ユニット（１５４）と
    を備え、
    前記構成データは、
    前記サブサンプル分解能で異なる距離に関連する複数の構成相関関数を得るために、複数の構成信号に関する複数の相関プロセスを実行するステップ（１１２）、
    各構成相関プロセスについて、各相関についてのピークサンプルと前記ピークサンプルの前の１つのサンプルのデータおよび／または前記ピークサンプルの後の１つのサンプルのデータを決定するステップ（１１４）、および
    事前割り当て構成データ（１５０）を得るために構成データを送信チャネルに関連付けるステップ（１１６）
    を実行することにより取得され、
    前記事前割り当て構成データ（１５０）が線形または二次関数を含み、前記線形または二次関数は、推論、補間、最小二乗法、または他の統計的方法によって得られる、デバイス（１３０、１６０、４３０、１１０２、１１０４）。
  36. 構成相関関数（４３６）を得るために、受信した測定信号（４３２）を基準信号（４３３）と相関させる相関ユニット（４３４）と、
    測定相関関数（４３６）のピークサンプル（４４０）と、前記ピークサンプル（４４０）の前のサンプルおよび／または前記ピークサンプル（４４０）の後のサンプルを含む他のサンプルからのデータとを決定するサンプル決定ユニット（４３８）と、
    構成データ（１５０）を提供するために、前記ピークサンプル（４４０）と前記他のサンプルを得る構成データ定義ユニット（４４９）と、
    をさらに備える、請求項３２〜３５のいずれか一項に記載のデバイス（４３０）。
  37. 前記ピークサンプルと、前記ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられたデータとを遠隔デバイス（１１０２、１１０４）から得るように構成された、請求項３１〜３６のいずれか一項に記載のデバイス（１１０４）。
  38. 同じ信号を送信し、同時に受信することによってその内部構成要素に関連付けられた遅延を得るように構成された全二重デバイスとしてさらに構成された、請求項３７に記載のデバイス。
  39. 前記ピークサンプル（１４０）の前および／または後の前記少なくとも１つの追加サンプルが、少なくとも前記ピークサンプル（１４０）の直前のサンプル、および／または少なくとも前記ピークサンプル（１４０）の直後のサンプルを含むようにさらに構成された、請求項３１〜３８のいずれか一項に記載のデバイス。
  40. フィッティング関数および／または線形関数および／または二次関数から前記事前割り当て構成データを得るようにさらに構成された、請求項３１〜３９のいずれか一項に記載のデバイス。
  41. 前記ピークサンプルの前および／または後のサンプルに関連付けられた相関データに対する送信チャネルに適合させるために、サンプリングレートに関連付けられた測定分解能よりも小さい相互距離で複数のＴＯＡおよび／または距離から事前割り当て構成データ（１５０）を収集するようにさらに構成された、請求項３１〜４０のいずれか一項に記載のデバイス。
  42. 前記受信した測定信号（１３２）が、ロング・ターム・エボリューション、ＬＴＥ、ネットワーク、または４Ｇもしくは５Ｇネットワークで送信された信号である、請求項３１〜４１のいずれか一項に記載のデバイス。
  43. 衛星および／またはガリレオシステムから前記受信した測定信号（１３２）を受信するように構成された、請求項３１〜４２のいずれか一項に記載のデバイス。
  44. 複数の基地局（８０６’、８０８’、８１２’）から受信した送信によって得られたＴＤＯＡを測定するように構成された、請求項３１〜４３のいずれか一項に記載のデバイス。
  45. プロセッサによって実行されると請求項１〜３０のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに行わせるプロセッサ可読命令を含む非一時的記憶手段を備えるデバイス（９００）。
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