JP6892663B2 - 無線通信信号の環境を検知するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

以下の説明は、無線通信信号を用いて環境を検知するためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、そのような無線信号を経由して静的プロファイルを行動認識の基準(baseline)として使用して、検知、検出、抽出および／または圧縮を経験する複数の領域の状態を評価することに関する。

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１６年２月４日に出願された米国特許仮出願第６２／２９１，２３８号明細書の優先権を主張し、その開示内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

（関連技術の説明）
ＬＴＥ、ＬＴＥアドバンス、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎおよびＩＥＥＥ８０２．１１ａｃなど、現在使用されているほとんどの無線通信システムは、環境を理解して、例えば、スループット率を動的に最適化するか、またはシステムのロバスト性を改善することができるように、周知の信号またはパイロット信号経由で無線チャンネルの状態を継続して検知している。そのような検知構造は、継続して改善すると考えられ、その構造は、自己推進型の較正システムと、送信された信号と受信された信号との差を最小にする、無線信号の事前補償および事後補償技術が可能である。

位置を選定するために無線信号の測定可能変数が使用されている。この目的に最もよく使用される情報タイプのうちの１つは、無線信号強度である。例えば、モバイルデバイスのための位置付け方法が開発され、複数の参照デバイスからの受信信号強度（ＲＳＳ）データが収集されることが米国特許第７，０４２，３９１号明細書に記載されている。パスロス関数に基づいて、ＲＳＳデータは、その後、ターゲットデバイスと参照デバイスとの間の距離を推定するために使用される。モバイルデバイスのための別の位置付け方法は、ＲＳＳデータとデバイスの位置との間のマッピングを構築して、このマッピングを較正データとして保存することが米国特許第７，０４２，３９１号明細書で提案された。方法は、その後、新しいＲＳＳデータと較正データを比較してターゲットデバイスの位置を推定する。「オムニテスター(OmniTester)」と呼ばれるフィールド検査ツールが開発され、無線ネットワークの信号強度と誤り率の検査を統合することが米国特許第７，５７７，２３８号明細書に記載されている。

現代の通信システムにおいてよりきめの細かい情報を使用することができ、そうしたシステムを改善するためにいくつかの手法が提案されている。例えば、周期的チャネル状態情報（ＣＳＩ）データを提供する方法が開発され、米国特許出願公開第２０１１／０２４２９８２号明細書に記載されている。複数のコンポーネントキャリアのＣＳＩを含む、複数のレポートが集約形式で提供されている。無線リンクの障害と回復を検出するための方法が提案されており、ＣＳＩデータを使用して伝送ブロックの誤り率を推定することが米国特許出願公開第２０１０／００３４０９２号明細書が記載されている。ＭＩＭＯ(multiple-input multiple-output)通信システムでデータを送信するための方法が設計されて、チャネル品質情報（ＣＱＩ）が受信器から送信器にフィードバックされることが米国特許第７，７２９，４４２号明細書に記載されている。このＣＳＩは、その後採用されて、サブストリームのすべてのデータ伝送速度を決定する。しかしながら、これらのきめの細かい測定は、通信目的だけでなく、他の目的にも有益となる。

米国特許第７，０４２，３９１号明細書 米国特許第７，５７７，２３８号明細書 米国特許出願公開第２０１１／０２４２９８２号明細書 米国特許出願公開第２０１０／００３４０９２号明細書 米国特許第７，７２９，４４２号明細書

上記の手法は、例えば、動いているオブジェクトまたは人および／または動物などの環境で行われる行動を明らかにする、本明細書では「静的プロファイル」と呼ばれる、環境のいくつかの状態を理解するために現在の通信システムですでに使用できるきめの細かい情報を使用するように適応される可能性があることが分かっている。

一態様において、環境を検知するための方法が提供され、その方法は、無線信号の伝搬中に環境の少なくとも１つの無線信号を分析して環境によって与えられる無線信号への効果を決定することを備え、その効果は、環境の少なくとも１つの特性と、環境が構成されるやり方のいずれかまたは両方を示す。

別の態様において、方法を行うために構成されたシステムおよびコンピュータ可読媒体が提供される。

実施形態は、これより添付図面を参照して例としてのみ説明される。
システムの出力信号を分析することによって特定の検知領域を検知する能力があるシステムの構成を示す図である。 検知領域を特徴付ける出力信号に入力信号を変換することを示す図である。 必要に応じて、同時に両方のデバイスの検知結果を提供する送受信器を用いることによって特定の検知領域を検知する能力があるシステムの構成を示す図である。 静的プロファイル（複数可）を抽出するための全体機能を示すコンピュータ実行可能命令を示すフローチャートである。 静的プロファイル（複数可）を特定し、抽出し、および／または圧縮するプロセスを示すブロック図である。 無線信号並びに無線インタフェースに関連するパラメータを使用しながらストリーム毎に測定される変数のさまざまな例を示す図である。 取得された測定の事前処理を示すブロック図である。 少なくとも１つのストリームの特徴の異なるセットを提供する機械学習計算モジュールを示すブロック図である。 静的プロファイルが潜在的に抽出される可能性のある測定セグメントを特定するプロセスを示すブロック図である。 抽出されたプロファイルがシステム要件を満たすか否かを評価するプロセスを示すブロック図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。 １つのストリームの静的プロファイルの抽出と、この静的プロファイルが特定されて抽出されたチャネル状態情報測定を示す図である。

無線信号が環境を通って伝搬する時に環境の無線信号を分析して信号への効果を決定することができることが認識された。このようにして、環境の特性が決定される。特性は、静的プロファイルを使用して決定される。

静的プロファイルは、特定の領域の検知から取得される測定で観察される安定挙動として本明細書で定義され、その間に測定からの変動を反映しないまたは無視できる程度の変動を反映する無線信号を用いて、無線信号強度、チャネル周波数応答、インパルス応答、または環境の変化に敏感である無線信号のその他の測定可能変数を測定する。静的プロファイルは、測定された変数またはパラメータの振る舞いを捕捉する少なくとも２次元の形に集約される。

これらの測定は、現在の無線通信システムに実装される、例えば、送信器と受信器の両方に知らされる測深信号(sounding signal)を使用する場合の検知機構によって行うことができる。これらの測深信号は、受信器が、送信器が送信している信号を知っていて、受信器が、例えば、チャネルの周波数応答を計算でき、そしてこのフィードバックを送信器またはシステムの任意のデバイスに提供することができるので、無線チャネルの現在の状態に関する有益な情報をシステムに提供することができる。

例えば、誰もいない家の静的プロファイルが検出されて、行動認識の基準として使用されるように抽出されることが可能である。静的プロファイルはまた、たとえ対象物（例えば、人やペット）が検知領域内にいても検出されて抽出される可能性がある。しかしながら、これらのプロファイルは、静的プロファイルと見なされた対象物の移動の欠如または小さい行動によるいずれかのために並びにシステム仕様に従ってなおも存在するであろう。別の例として、静的プロファイルは、例えば、一方向に歩いていて、立ち止まってくるりと背を向けて元の方向に歩き始めるなど、サンプリング率が十分高ければ、行動が行われている間の短い時間期間内で（例えば、数ミリ秒）特定されて抽出されることが可能である。このような静的プロファイルおよびその使用の例は、以下で説明される。

図１（ａ）に示すように、検知領域１００は、少なくとも２つのデバイス、送信器１０６と受信器１０８を通って生成される。送信器１０６は、「放射システム」１０４で表される、キャリア信号およびアンテナまたはアンテナのアレイを変調するベースバンド入力信号１０２を作成しなければならず、検知要件を満たすことが定義された帯域幅でバンドパス信号を放射する。放射電波１１４は、検知領域を通って進み、その間典型的には、複数の伝搬の効果を受けて、特定のやり方で配置されている環境内の複数のオブジェクトとインタラクトする。受信器装置１０８は、受信器アンテナまたは受信器アンテナのアレイ、ここでは「放射システム」１１０を通じて誘導されてない電波を誘導される電波に変換するように構成される。受信された信号は、直接経路を通って進んだ受信信号の重ね合わせであり、そして信号は、典型的には、他の多くの異なる経路を通って進むので（マルチパス効果）、受信される信号は、環境を特徴付ける有益な情報を包含しなければならない。この有益な情報は、出力信号１１２によって捕捉されることができる。屋内領域において、マルチパス伝搬機構は、通常、強化され、本明細書では検知領域１００と呼ばれるものを生成する。

受信器１０８または送信器１０６のいずれかに少なくとも２以上のアンテナが使用されると、放射波１１４の複数のストリームを使用して検知領域１００を生成することができる。単一のストリームは、送信器アンテナと受信器アンテナの各ペアの間で形成される。可能なすべてのストリームは、図１（ａ）の参照番号１１４で表され、個々にはストリーム１、ストリーム２と呼ばれ、そしてストリームＮまで後続して記載されている。

検知領域１００の境界をきちんと定めることも可能であるが、必要でない場合もある。ほとんどの場合、検知領域１００の固有の形は、環境によって異なるので未知であり、固有の通信システムは、とりわけ検知領域１００、送信器１０６によって用いられる電力レベル、キャリア周波数、および信号帯域幅を生成する。

例示的な入力信号１０２が図１（ｂ）に示されている。一般性を失うことなく、無線信号は、本明細書では無線信号に等価のベースバンド複合信号で表される。入力信号は、時間周波数領域(time and frequency domains)で表され、元のベースバンド複合表現の大きさが使用される。比較のために、図１（ｂ）の例として使用される出力信号１１２に同じ考慮が適用される。入力信号１０２は、検知に用いられる信号の性質に応じて対応する帯域幅を有する周期的または非周期的信号を含む。出力信号１１２は、図１（ｂ）に示すように、信号の帯域幅が送信器１０６に使用される帯域幅とは異なる、入力信号１０２の歪んだバージョンである。真ん中の周波数オフセットも存在し、帯域内と帯域外の両方の歪みも表現されている。変換１１６は、入力信号１０２から出力信号１１２への変換を記述し、本明細書では、検知領域１００内の環境の記述子のエージェントとして使用される。変換１１６は、入力信号１０２の振幅と位相の両方に作用する結果、出力信号１１２が生じる。送信された信号１０２が環境とインタラクトして、受信された信号が送信されたものの（振幅と位相の両方の）変更されたバージョンとなるため、変換１１６は、自然効果によって引き起こされることを認識されたい。入力信号１０２が環境によって変更される固有のやり方は、環境についての情報を提供する。入力信号が変更されなければ、それとは逆の、変換＝１になり、ここに入力信号＝出力信号であり、環境についての情報が提供されない。

本明細書のすべての信号、例えば、１０２と１１２は、デジタル領域またはアナログ領域のいずれかで生成され、受信器側で取得されて、同様にデジタル領域またはアナログ領域のいずれかで分析される。

一実装において、狭帯域の平坦フェージングチャネルを仮定して、関係

を採用して、検知領域１００を生成するために使用されるストリーム１１４のそれぞれの周波数領域のチャネル応答を記述する。

は、時間ｎにおけるストリームｌのサブキャリアｋのチャネル応答および／または変換を示す。

は、時間ｎにおけるストリームｌの周波数領域のサブキャリアｋで送信されたパイロット信号であり、

は、時間ｎにおける周波数領域およびストリームｌのサブキャリアｋで受信された信号である。

各ストリームで使用できるサブキャリアの総数は、Ｋで表され、そしてＬは、ストリームの総数である。

図１（ａ）において、受信器１０８は、送信器１０６によって使用される固有の入力信号１０２の知識を有してもよいし、有しなくてもよい。いずれにしても、受信器１０８は、出力信号１１２の分析および処理に基づいて検知結果を生成することが可能な装置である。その一方で、図１（ｃ）に示したシステムは、図１（ａ）に提示されたシステムに比べ、単一の送信器と単一の受信器の代わりに送受信器を使用することによって両方向の検知機能を提供する。

図１（ｃ）において、送受信器１２０は、放射システム１０４を使用することによって無線信号の送信と受信を行う能力がある。送受信器１２２が放射システム１１０を使用することによって同じことが当てはまる。同じ周波数スペクトルセグメントを共有する時間に多重化するシステムが存在しても、または異なる周波数帯域が用いられても、完全な二重通信リンクが２つの送受信器の間に確立される。入力信号１０２が送受信器１２０から生成されて、出力信号１１２が送受信器１２２で分析される時、通信リンク（Ａ）において送受信器１２０が送信器として機能し、送受信器１２２が受信器として機能するという意味により、通信リンク（Ａ）が確立される。送受信器１２２が入力信号１０２を生成する時に同じことが当てはまり、通信リンク（Ｂ）に対応する出力信号１１２は現在、送受信器１２０で使用でき、装置１２０と装置１２２の両方の検知能力を有する図１（ｃ）のシステムを提供する。図１（ｃ）は、検知領域１００を生成するのに必要な最小数のユニット間のインタラクションを記述し、両方の送受信器の検知能力を提供するが、本明細書で提案されるシステムの固有のネットワークトポロジーを提供するように設計されてない。

図２は、無線信号を通じて行動認識の基準として用いられる静的プロファイルを検出し、抽出し、および／または圧縮するプロセスのハイレベルフローチャートである。最初に、検知領域１００を特徴付ける無線チャネル測定は、２００において、通信システムのデバイス（複数可）から抽出された測定を処理するために組み込み型ソリューションでローカルにまたはリモートアプリケーションのいずれかで実行する分析応用に提供される。受信された信号をフィルタにかけ、および／または使用できる測定を標準化し、および／またはその他の信号調整技術を提供し、および／または後続の動作に転送されるデータをパースするために、信号処理技術が２０２において適用される。アクティブな検知領域１００の状態を継続して評価するプロセスが２０４において適用され、静的プロファイルが検出されと、２０６のプロセスは、システムに応じて使用できるストリームのそれぞれの静的プロファイルの予備バージョンを抽出するためにアクティブ化される。静的プロファイル（複数可）は、その後、アプリケーションに定義された静的プロファイル要件を満たすために、２０８において評価される。静的プロファイル（複数可）の抽出は、提供される仕様に従って２１０において行われ、静的プロファイル（複数可）の圧縮バージョンが要求されると、２１８の出力でできるだけ少数の係数を用いて静的プロファイル（複数可）を表すために、圧縮方法が２１６において適用される。圧縮方法が必要でないシナリオにおいて、システムは、２１４において出力を、圧縮されてない静的プロファイル（複数可）として提供することができる。静的プロファイル（複数可）の特定および抽出のより詳細な説明は、図３−図８を参照して以下に提供される。

図３は、１または複数の静的プロファイルを抽出するプロセスを概略的に示す。プロセスは、検知領域１００を生成するために用いられる無線システムに従って、使用できるすべてのストリームの検知領域１００を特徴付ける測定を受信することから開始する。異なるストリームは、各送信器アンテナと各受信器アンテナとの間で確立されたリンクに起因して形成される。測定３００は、ストリーム毎のチャネル周波数応答またはチャネルインパルス応答、受信されたアンテナ毎の受信無線信号強度、および環境の変化に敏感な無線信号のその他の測定可能変数を含む。

図３に示したプロセスフローは、放射システム１０４の１つの送信器アンテナと、放射システム１１０の１つの受信器アンテナに対応する少なくとも１つのストリームのチャネル測定３００を必要とする。単一の事前処理（pre-processing）ブロックは、測定３００を通して使用できる測定をフィルタにかけるために３０２で動作する。信号事前処理ブロック３０２は、チャネル測定のクリーンな(clean)時系列を特徴計算ブロック３０４に提供する。測定で取得されるサンプルを標準化するための任意の機能を信号事前処理ブロック３０２に付加することが可能であることを認識されたい。３０４における静的プロファイル算出は、特徴計算３２０と、静的セグメント特定３２２と、インデックススクランブルプロセス３２４と、静的プロファイルに対応する静的メッシュステージのアセンブリ３２６と、３２８における現在の静的プロファイルメッシュの評価と、静的プロファイルの最終抽出３３０の組み合わせによって完了する。

任意には、図３の破線を使用して示すように、３０６の圧縮動作は、静的プロファイルに適用されることができる。結果または出力として、３０８の静的プロファイルは、送信器アンテナが、例えば、図１または図３の送信器デバイスまたは送受信器デバイスのうちの１つで用いられる間、受信器アンテナから取得された測定から抽出される少なくとも１つの静的プロファイルを含む。複数のストリームがシステムで使用できるのであれば、すべての静的プロファイルのグループ(grouping)は、検知領域１００を特徴付ける最終の静的プロファイルを構成する。

図４は、本明細書で示した送信器、受信器、および／または送受信器のいずれかで収集される測定に関する例を提供する。無線チャネル測定ブロック３００は、検知領域１００内の人の活動を推測する情報をタイミングよく収集するように、送信器と受信器との間の通信を継続してモニタすることができる。情報メトリックは、例えば、すべてのストリームのチャネル周波数応答の測定（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎ、ＩＥＥ８０２．１１ａｃのチャネル状態情報）およびそれらの時間領域変換、すべてのストリームの受信された信号強度、送信器アンテナの数、受信器アンテナの数、自動利得制御（ＡＧＣ）の値、および／またはノイズレベルを含む。パッケージの中の特定のパッケージまたはデバイスで受信される各パッケージのいずれも、上記のパラメータが測定されて記録される。無線パケットからのこられのメトリックの組み合わせは、本明細書では１つの「測定サンプル」と呼ぶ。リアルタイムチャネル測定モジュールは、それらの測定時間スタンプに従ってすべてのサンプルを連続的にインデックス付けする。サンプル、並びにそれらのインデックスは、次のモジュール、即ち、信号前処理モジュールに誘導される。

図５において、信号の事前処理に関する付加的な詳細が提供される。信号前処理ブロック３０２は、プロファイルを生成するのに使用される情報に一貫性があることを保証するまたは少なくとも確保することを目指すために、破損した測定サンプルをフィルタで取り除くことを担う。信号前処理ブロック３０２は、前処理フィルタ５００とフィルタコントローラ５０２を包含する。コントローラ５０２は、送信器と受信器のアンテナ数、ＡＧＣの値、およびノイズレベルを入力として捉え、フィルタにかけなければならないサンプルのインデックスを決定して、これらのインデックスを前処理フィルタ５００にフィードする。以下の基準のうちの１つを満たす測定サンプルは、破損していると見なされ、廃棄される。

Ａ）送信器と受信器のアンテナ数は、アプリケーション要件によって決定される、事前定義された値（複数可）に準拠しない。

Ｂ）ＡＧＣの値が、アプリケーション要件によって決定される、事前定義されたＡＧＣの範囲外である。

Ｃ）ノイズレベルが、アプリケーション要件によって決定される、事前定義されたノイズの範囲外である。

フィルタリングインデックスを受信した後、事前処理フィルタ５００は、破損した測定サンプルを廃棄する。残りのサンプルは、事前処理されたサンプルと呼ぶことができ、次のブロック３０４にフィードされる。

図６は、有用な特徴の計算に関するさらなる詳細を示す。特徴計算ブロック３２０は、事前処理されたサンプルから有用な特徴を抽出する。３２０のＯＮ／ＯＦＦは、デフォルト値が「偽」である、評価信号ｅによって制御される。評価信号ｅが「偽」であれば、ブロック３２０は、ＯＮになる。そうでなければ、ブロック３２０は、ＯＦＦになる。使用されるサンプルを特定するインデックスのセットは、ブロック３２０にフィードされる。インデックスが設定されているサンプルのみがデータパーシングに使用され、その後、特徴計算に使用される。実行されると、ブロック３２０は、データパーシングブロック６００を用いてサンプルデータをパースして計算し易いフォーマットにする。パースされたデータに基づいて、特徴計算器６０２は、異なる特徴を計算する。有用な特徴は、例えば、ＣＳＩの大きさの移動分散と、ＣＳＩの大きさの差分シーケンスの移動分散を含むことができる。特徴計算器６０２の出力は、特徴のセットである、Ｎである。これらのセットのそれぞれは、すべてのサブキャリアの特徴のうちの１つのタイプを包含する。

図７は、静的セグメントをどのように特定するかを示す。静的セグメント特定ブロック３２２は、特徴計算ブロック３２０からの特徴セットを入力として捉え、測定結果によって静的セグメントを特定し、そして対応するインデックスを出力する。入力、即ち、特徴セットは、特徴統合器７００によって最初に強化される。各強化された特徴セットは、高次元空間、同次元空間、または低次元空間のいずれかにマッピングされる元の特徴セットである。強化の例は、例えば、特徴セットの平均値と分散の値を算出すること、特徴セットの最小と最大を見つけること、特徴セットのヒストグラムを算出することを含む。

強化されたセットは、その後、統合された特徴のうちの１つのセットに統合される。統合の例は、主要コンポーネントを分析すること、特異値分解を行うこと、２つの特徴セット間の相関を計算することを含む。これらの統合された特徴は、静的セグメントと非静的セグメントを測定結果によって区別して、静的セグメント内の結果のインデックスを出力する、インデックスフィルタ７０２への入力として使用される。インデックスフィルタ７０２は、複数のフィルタを含み、フィルタのそれぞれは、その独自の基準に基づいて候補インデックスの１つのセットを出力する。フィルタリング基準の例は、例えば、ＣＳＩの大きさの移動分散および／またはＣＳＩの大きさの差分シーケンスの移動分散の閾値化を含む。このようにして、候補インデックスの複数のセットが７０２で計算されて出力される。インデックス統合器７０４は、これらの候補インデックスのセットを収集して、インデックスの１つの統合されたセットを静的インデックスとして計算する。インデックス統合方法の例は、例えば、すべての候補セットの結合、すべての候補セットの交差および投票手法を含む。

図８は、アセンブルされた測定サンプル、並びにアセンブルされたインデックスを入力として捉えた、静的プロファイル評価ブロック３２８に関するさらなる詳細を提供する。静的プロファイル評価３２８は、アセンブルされたサンプルが静的プロファイルを構築するのに有効であるかどうかを評価して、評価結果を評価信号ｅとして出力する。アセンブルされたサンプルは、特徴計算３２０を通って、再度静的セグメント特定３２２に進む。このようにして、静的インデックスの新しいセットは、アセンブルされた測定結果に基づいて計算される。これらの新しい静的インデックスは、アセンブルされたサンプルが静的プロファイルを構築するのに十分持続するかどうかを検査する持続評価器８００によって評価される。持続評価器８００に使用されるメトリックの例は、古い静的インデックスセットと新しい静的インデックスセットの間のサイズ差と、これらの２つのセット間のアースムーバー距離(earth mover distance)を含む。サンプルが評価に合格すると、評価信号ｅは、「真」として設定される。そうでなければ、評価信号ｅは、「偽」として設定される。

図９（ａ）から図９（ｃ）までは、静的プロファイルを無線信号から抽出する例を示す。図９（ａ）は、ブロック３００によって測定されて記録される、チャネル応答の大きさの測定サンプルの例を提供する。測定サンプルが全振る舞いとの一貫性がないインスタンスを包含するおよび／または大きいノイズを包含することが図９（ａ）に示されている。これらのサンプルは、静的プロファイルを構築する前に廃棄されなければならない。このため、測定サンプルは、事前処理するブロック３０２にフィードされ、その後静的プロファイルを算出するブロック３０４にフィードされる。図９（ｂ）は、静的プロファイル評価に合格した静的サンプルの例を示す。これらの静的サンプルは、全振る舞いと一致し、そしてプロファイルを構築するのに十分安定した測定サンプルのみを包含する。一貫性がなくノイズの多いサンプルがフィルタで取り除かれて、残りのサンプルが互いに一貫性を有することを図９（ｂ）から認識されたい。このようなサンプルは、静的プロファイルを構築する準備ができている。図９（ｃ）は、図９（ｂ）に示した静的サンプルから構築される静的プロファイルの例を描いている。この例において、プロファイルは、すべてのサブキャリアの時間平均値を使用することによって構築されるまたは集約される。図９（ｃ）に示した曲線、即ち、静的プロファイルは、測定をどのように平均すべきかを定義する。

図１０（ａ）から図１０（ｃ）までは、静的プロファイルを抽出する別の例を提供する。図９（ａ）から図９（ｃ）に示した例とは異なり、図１０（ａ）で示した測定サンプルは、ノイズがほとんどないまたは一貫性のあるインスタンスを包含する。しかしながら、好ましくないノイズを静的プロファイルにもたらす恐れのある、ゆっくりとした増加傾向がある。このような傾向の影響をなくすために、ブロック３２４は、サンプルを静的プロファイル評価ブロック３２６にフィードする前に、サンプルのスクランブリングを行う。このようにして、スクランブルされたサンプルは、図１０（ｂ）に示すように、ゆっくり変化する傾向を経験しない。これらのスクランブルされたサンプルに基づいて、静的プロファイルは、図１０（ｃ）に示すように、高信頼度で抽出される。

再度図３について述べると、３０６の静的プロファイル（複数可）の圧縮によって、周波数コンポーネントの数、またはサンプルのその他のシーケンス、または静的プロファイル（複数可）を構成する時系列とは独立してこれらのプロファイルの表現が可能になる。圧縮方法は、入力信号１０２を出力信号１１２に合わせる振る舞いモデルを含むことが可能であり、圧縮されてない静的プロファイルを使用する代わりに、そのような振る舞いモデルの係数に存在する圧縮された静的プロファイルが静的プロファイル（複数可）として共有される。このモデルは、良い信号フィッティングを保証する多項式ベースのモデル、または入力信号１０２が知られている場合、出力信号１１２を正確に表すその他のモデルになり得る。入力信号１０２が未知であれば、出力信号１１２は、環境の記述子として直接使用され、その後、参照信号を使用して振る舞いモデルの係数を抽出する。このようなシナリオにおいて、参照信号は、圧縮された静的プロファイル（複数可）を復号するアプリケーションによって知らされなければならない。

静的プロファイル（複数可）は、無線信号が送信器局から受信器局まで進む環境または検知領域を特徴付ける、異なる遅延、異なる減衰、反射および散乱効果に続く、固有の伝搬経路の結果である。静的プロファイル（複数可）は、従って、空間が構成されるやり方を特徴付ける。

静的プロファイルの具体的な例は、検知領域１００が、検知領域１００内を移動しているオブジェクトが何もない空間内にある時である。とりわけ家、アパート、および／または事務所は、検知領域１００内で移動している対象物がない時のはっきりした静的プロファイルを所有することができる。別のシナリオにおいて、人々がテレビ（または他の画面）を見ている時、さまざまな静的プロファイルは、テレビの前の静的または半静的のままである人々の数、および位置のそれぞれがシナリオに当てはまる位置に応じて検出され得る。例えば、検知領域１００の現在の静的プロファイル（複数可）を、同じ検知領域１００の静的プロファイル（複数可）の以前の記録と比較することができ、その比較は、例えば、無線信号経由で行動認識を行っている間に較正または自己較正の実行の必要性を示す。

説明を簡潔にするため、考慮された適切な参照番号は、対応するまたは類似の要素を示すために図面において繰り返されてよい。さらに、本明細書で説明される例の完全な理解を提供するために多くの固有の詳細が記載されている。しかしながら、本明細書で説明される例は、これらの固有の詳細を用いずに実施されてもよいことが当業者には理解されよう。他の例では、本明細書で説明される例を曖昧にしないように、周知の方法、手続きおよびコンポーネントは、詳細に説明されていない。さらに、説明は、本明細書で説明される例の範囲を限定するものと見なされない。

本明細書で使用される例および対応する図は、例示のみを目的とすることが理解されよう。異なる構成および用語は、本明細書で表される原理から逸脱せずに使用することができる。例えば、コンポーネントおよびモジュールを、これらの原理から逸脱せずに追加し、削除し、変更し、または異なる接続に配置することができる。

命令を実行する本明細書で例示された任意のモジュールまたはコンポーネントを含むことができ、そうでなければ、記憶媒体など、コンピュータ可読媒体、または例えば、磁気ディスク、光ディスク、またはテープなど、データ記憶デバイス（リムーバブルおよび／またはノンリムーバブル）にアクセスできることも認識されよう。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなど、情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される揮発性および不揮発性、リムーバブルおよびノンリムーバブル媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体の例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、または好ましい情報を記憶するために使用されることができ、およびアプリケーション、モジュール、またはその両方によってアクセスされることができるその他の媒体を含む。そのようなコンピュータ記憶媒体のいずれも検知領域１００のコンポーネントの一部、任意のコンポーネントまたは検知領域１００に関連するコンポーネントなど、またはそれらにアクセス可能または接続可能なコンポーネントになり得る。本明細書で説明される任意のアプリケーションまたはモジュールは、そのようなコンピュータ可読媒体によって記憶されるあるいは保持されるコンピュータ可読／実行可能命令を使用して実装され得る。

本明細書で説明されるフローチャートおよび図におけるステップまたは動作は、例示にすぎない。上述の原理から逸脱せずにこれらのステップまたは動作に対する多くの変形形態があり得る。例えば、ステップは、異なる順序で行われてもよく、またはステップは、追加され、削除されまたは変更されてもよい。

上記の原理は、いくつかの固有の例を参照して説明されたが、添付の特許請求の範囲で概説されるように、それらのさまざまな変更は、当業者には明らかであろう。

Claims (15)

1. 環境を検知するための方法であって、前記方法は、前記環境の少なくとも１つの無線信号を分析して、その伝搬中、前記環境による前記無線信号への効果を決定することを備え、前記効果は、前記環境の少なくとも１つの特性と、前記環境が構成するやり方のいずれかまたは両方を示し、
   前記無線信号への前記効果は、前記環境の安定した振る舞いをモデル化する静的プロファイルを使用して決定され、
   前記静的プロファイルは、
   １または複数の無線チャネル測定を取得するステップと、
   前記１または複数の無線チャネル測定の事前処理を行って、１または複数の静的セグメントを特定する特徴計算動作を行うステップと、
   前記１または複数の静的セグメントを使用して静的プロファイルの評価を行うステップと、
   前記評価に基づいて静的プロファイルの抽出を行うステップと、
   １または複数の静的プロファイルを出力するステップと
   によって決定されることを特徴とする方法。
2. 前記分析することは、入力信号の出力信号への変換を決定することを備え、前記出力信号は、受信された無線信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. インデックススクランブルを前記静的セグメントに適用して、前記静的プロファイルの評価を行う前に静的メッシュのアセンブリを準備することをさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記１または複数の静的プロファイルを圧縮することをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 行動認識の基準と、
   異なる時点における静的プロファイルの比較のうちの少なくとも１つの静的プロファイルを使用することをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記静的プロファイルは、較正が要求されるかどうかを決定するために使用されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの無線信号は、パイロット信号であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 標準化された無線プロトコルからのチャネル状態情報測定は、前記分析に使用されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
9. 少なくとも１つの無線信号を生成することをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
10. 少なくとも１つの無線信号を再使用することをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記静的プロファイルを分析することをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記分析することは、移動評価を適用することを備えることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 複数の無線信号ストリームは、分析されることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の前記方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
15. プロセッサとメモリを備えるシステムであって、前記メモリは、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の前記方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を記憶することを特徴とするシステム。

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