JP7124079B2 - メッシュネットワークにおける動き検出法 - Google Patents

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Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、両方とも「メッシュネットワークにおける動き検出」という名称の、２０１７年１２月６日に出願された米国特許仮出願第６２／５９５，２７０号明細書の利益を主張する、２０１８年５月１日に出願された米国特許出願第１５／９６８,２９０号に対する優先権を主張するものであり、これらの内容は、引用により本明細書に組み込まれる。
（技術分野）
以下の説明は、メッシュネットワークにおける動き検出に関する。
動き検出システムは、例えば、部屋又は屋外エリア内の物体の移動を検出するのに使用されている。幾つかの動き検出システムの実施例では、赤外線センサ又は光学センサが、これらのセンサの視野内の物体の移動を検出するのに使用される。動き検出システムは、セキュリティシステム、自動制御システム、及びその他のタイプのシステムで使用されている。
例示的なワイヤレス通信システムを示す図である。 ワイヤレス通信デバイス間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す図である。 ワイヤレス通信デバイス間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す図である。 例示的なワイヤレスメッシュネットワークの図である。 チャネル情報に基づいて空間内の物体の動きを検出するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 メッシュネットワークにおける動きを検出するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
本明細書で説明する内容の幾つかの態様では、空間内の動きは、空間内で（例えば、ワイヤレスメッシュネットワークを通じて）通信する複数のワイヤレス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、ワイヤレス通信ネットワークにおいてデバイスの各々にて受信したワイヤレス信号を分析し、ネットワークにおける（ネットワーク内のデバイスのそれぞれのペア間の）様々な通信リンクについてのチャネル情報を決定することができる。チャネル情報は、空間を通過するワイヤレス信号に適用される伝達関数を表すことができ、伝達関数成分と呼ばれる場合がある。場合によっては、チャネル情報は、チャネル状態情報を含む。チャネル状態情報は、通信リンクの既知のチャネル特性のことを指すことができ、ワイヤレス信号が送信機から受信機にどのように伝播するかを記述することができ、例えば、送信機と受信機の間の空間内での散乱、フェージング、及び電力減衰の作用の組み合わせを表す。場合によっては、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（多入力／多出力（ＭＩＭＯ））無線システムで使用される信号処理技術のことを指すことができる。ビームフォーミングは、特定の角度での信号が強め合う干渉を生じながら、他の信号が弱め合う干渉を生じるようにアンテナアレイ内の素子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、空間的選択性を得るために、送信側と受信側の両方で用いることができる。一部の事例（例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａｃ規格）では、送信機によってビームフォーミングステアリング行列が使用される。ビームフォーミング行列は、どのようにしてアンテナアレイがその個々のアンテナ素子の各々を用いて送信の空間経路を選択するかに関する数学的記述を含むことができる。本明細書では、特定の態様がチャネル状態情報に関して記載されているが、記載される態様においてビームフォーミング状態情報又はビームフォーミングステアリング行列も同様に用いることができる。
次いで、通信リンクの各々についてのチャネル情報を解析して（例えば、ネットワーク内のハブデバイスにより、又はネットワークに通信可能に結合された遠隔デバイスにより）、空間内で動きが発生したかどうかの検出、検出された動きの相対位置の決定、又はこの両方を行うことができる。一部の実施構成において、ワイヤレス通信ネットワークは、ワイヤレスメッシュネットワークを含む。ワイヤレスメッシュネットワークは、そのノード（デバイス）が中央アクセスポイント、ベースステーション、又はネットワークコントローラを用いることなく２点間方式で直接通信する分散型ワイヤレスネットワークのことを指すことができる。ワイヤレス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。場合によっては、ワイヤレスメッシュネットワークは、引用により本明細書に組み込まれるＩＥＥＥ８０２．１１ｓ規格に基づく。場合によっては、ワイヤレスメッシュネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉアドホック又は別の専用技術に基づいている。
一部の実施構成において、それぞれの通信リンクについてのチャネル情報は、ニューラルネットワークにより解析され、動きを検出するか、又は検出された動きの位置を決定することができる。例えば、ニューラルネットワークは、ネットワークのユーザにより、ユーザが空間を通って歩くときに、ネットワークのデバイスからのチャネル情報を集めることによってトレーニングすることができる。チャネル情報は、ユーザが現在移動しているかどうかに応じて、又はユーザの位置に応じて、もしくは別の方法でタグ付けすることができる。タグ付されたチャネル情報は、ニューラルネットワークにより解析されてニューラルネットワークをトレーニングし、タグ無しチャネル情報に基づいて、物体の動き、動きのカテゴリ（例えば、人間による動き対ペットによる動き）、又は検出された動きの位置を検出することができる。
一部の実施構成において、通信システムにおけるデバイス（伝達関数成分とも呼ばれる）の各ペアのそれぞれのリンクについてのチャネル情報は、第１の時点で得られ、その後後続の時点で得られる。一部の実施構成において、伝達関数行列、例えば、伝達関数行列の時系列は、各時間期間で得られたチャネル情報で生成され、ここで各伝達関数行列は、伝達関数成分のサブセットを含む（例えば、特定の時点又は時間フレームに関連するサブセット）。動きは、通信システムの伝達関数行列のチャネル情報を経時的に、例えば、時系列での様々な時点で解析することによって検出することができる。
本開示の態様は、場合によっては、１又は２以上の利点を提供することができる。例えば、動きは、デバイス間の見通し線を必要とすることなくワイヤレス信号に基づいて検出することができる。動きは、既存のワイヤレス通信デバイス及びネットワークを用いて検出することができる。加えて、動きは、ワイヤレス信号の態様を効率的な方法で解析するニューラルネットワークを用いて検出することができる。他の態様では、経時的なシステムの解析、例えば、時系列の解析は、物体がシステム内の特定のデバイスに接近しているかどうかを決定することができ、また、移動している物体のサイズ及び物体が生成するパターンを決定することができる。
図１は、例示的なワイヤレス通信システム１００を示している。例示的なワイヤレス通信システム１００は、３つのワイヤレス通信デバイス、すなわち、第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂ、及び第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃを含む。例示的なワイヤレス通信システム１００は、追加のワイヤレス通信デバイス及び他の構成要素（例えば、追加のワイヤレス通信デバイス、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。
例示的なワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、例えば、ワイヤレスネットワーク規格又は別のタイプのワイヤレス通信プロトコルに従って、ワイヤレスネットワーク内で動作することができる。例えば、ワイヤレスネットワークは、ワイヤレス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）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、又は別のタイプのワイヤレスネットワークとして動作するように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ファミリのうちの１又は２以上に従って動作するように構成されたネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク）などを含む。ＰＡＮの例は、近距離通信規格（例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標））、ミリ波通信などに従って動作するネットワークを含む。
一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、例えば、セルラネットワーク規格に従ってセルラネットワーク内で通信するように構成することができる。セルラネットワークの例は、グローバル移動通信システム（ＧＳＭ）及びＧＳＭ進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）又はＥＧＰＲＳ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）、ユニバーサル移動通信システム（ＵＭＴＳ）、及び時分割同期符号分割多元接続（ＴＤ－ＳＣＤＭＡ）などの３Ｇ規格、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）及びＬＴＥアドバンスト（ＬＴＥ－Ａ）などの４Ｇ規格などに従って構成されたネットワークを含む。
図１に示されている例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、標準のワイヤレスネットワーク構成要素とすることができ、又はこれを含むことができる。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、商業的に利用可能なＷｉ－Ｆｉアクセスポイント、又はＷＡＰのモデム上の命令（例えば、ソフトウェア又はファームウェア）として組み込まれた本明細書に記載の１又は２以上の動作を実行する別のタイプのワイヤレスアクセスポイント（ＷＡＰ）とすることができる。一部の事例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、例えば、商業的に利用可能なメッシュネットワークシステム（例えば、ＧＯＯＧＬＥ ＷＩＦＩ）などのワイヤレスメッシュネットワークのノードとすることができる。一部の事例では、別のタイプの標準又は従来のＷｉ－Ｆｉ送信器デバイスを使用することができる。ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、Ｗｉ－Ｆｉ構成要素を伴わずに実装でき、例えば、他のタイプの標準又は非標準ワイヤレス通信を動き検出に使用することができる。一部の事例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、専用の動き検出システムとすることができ、又はその一部分とすることができる。例えば、専用の動き検出システムは、ハブデバイス及び１又は２以上のビーコンデバイス（リモートセンサデバイスとして）を含むことができ、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、動き検出システムにおいてハブデバイス又はビーコンデバイスの何れかとすることができる。
図１に示されているように、例示的なワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、モデム１１２、プロセッサ１１４、メモリ１１６、及び電源ユニット１１８を含み、ワイヤレス通信システム１００内のワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃは、何れもが、同じ構成要素、追加の構成要素、又は異なる構成要素を含むことができ、これらの構成要素は、図１に示されているように又は別の方法で動作するように構成することができる。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスのモデム１１２、プロセッサ１１４、メモリ１１６、及び電源ユニット１１８は、共通のハウジング又は他の組立体に共に収容される。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスの構成要素のうちの１又は２以上は、例えば、別個のハウジング又は他の組立体内に別々に収容することができる。
例示的なモデム１１２は、ワイヤレス信号を通信する（受信する、送信する、又はそれら両方を行う）ことができる。例えば、モデム１１２は、ワイヤレス通信規格（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ）に従ってフォーマットされた無線周波数（ＲＦ）信号を通信するように構成することができる。モデム１１２は、図１に示されている例示的なワイヤレスネットワークモデム１１２として実装することができ、又は例えば他のタイプの構成要素もしくはサブシステムを用いて別の方法で実装することができる。一部の実施構成において、例示的なモデム１１２は、無線サブシステム及びベースバンドサブシステムを含む。一部の事例では、ベースバンドサブシステム及び無線サブシステムは、共通のチップ又はチップセット上に実装することができ、或いはカード又は別のタイプの組み立てデバイスに実装することができる。ベースバンドサブシステムは、例えば、リード線、ピン、ワイヤ、又は他のタイプの接続によって無線サブシステムに結合することができる。
一部の事例では、モデム１１２内の無線サブシステムは、１又は２以上のアンテナ及び無線周波数回路を含むことができる。無線周波数回路は、例えば、アナログ信号をフィルタリング、増幅、又はそれ以外の方法で調整する回路、ベースバンド信号をＲＦ信号にアップコンバートする回路、ＲＦ信号をベースバンド信号にダウンコンバートする回路などを含むことができる。このような回路は、例えば、フィルタ、増幅器、ミキサ、局部発振器などを含むことができる。無線サブシステムは、ワイヤレス通信チャネル上で無線周波数ワイヤレス信号を通信するように構成することができる。一例として、無線サブシステムは、無線チップ、ＲＦフロントエンド、及び１又は２以上のアンテナを含むことができる。無線サブシステムは、追加の又は異なる構成要素を含むことができる。一部の実施構成において、無線サブシステムは、例えばＷｉ－Ｆｉモデム、ピコ基地局モデムなどの従来のモデムからの無線電子機器（例えば、ＲＦフロントエンド、無線チップ、又は類似の構成要素）とすることができ、又はこれらを含むことができる。一部の実施構成において、アンテナは、複数のアンテナを含む。
一部の事例では、モデム１１２内のベースバンドサブシステムは、例えば、デジタルベースバンドデータを処理するように構成されたデジタル電子機器を含むことができる。一例として、ベースバンドサブシステムは、ベースバンドチップを含むことができる。ベースバンドサブシステムは、追加の又は異なる構成要素を含むことができる。一部の事例では、ベースバンドサブシステムは、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）デバイス又は別のタイプのプロセッサデバイスを含むことができる。一部の事例では、ベースバンドシステムは、デジタル処理論理回路を含んで、無線サブシステムを動作させること、無線サブシステムを介してワイヤレスネットワークトラフィックを伝達すること、無線サブシステムを介して受信した動き検出信号に基づいて動きを検出すること、又は他のタイプのプロセスを実行することができる。例えば、ベースバンドサブシステムは、信号を符号化して、符号化された信号を、送信のために無線サブシステムに配信するように、又は無線サブシステムからの信号に符号化されたデータを識別してそれを解析する（例えば、ワイヤレス通信規格に従って信号を復号することにより、動き検出プロセスに従って信号を処理することにより、又はそれ以外の方法で）ように構成された１又は２以上のチップ、チップセット、又は他のタイプのデバイスを含むことができる。
場合によっては、例示的なモデム１１２内の無線サブシステムは、ベースバンドサブシステムからベースバンド信号を受信し、このベースバンド信号を無線周波数（ＲＦ）信号にアップコンバートし、この無線周波数信号をワイヤレスで送信する（例えば、アンテナを介して）。場合によっては、例示的なモデム１１２内の無線サブシステムは、無線周波数信号をワイヤレスで受信し（例えば、アンテナを介して）、この無線周波数信号をベースバンド信号にダウンコンバートし、このベースバンド信号をベースバンドサブシステムに送る。無線サブシステムとベースバンドサブシステムとの間で交換される信号は、デジタル信号又はアナログ信号とすることができる。幾つかの実施例において、ベースバンドサブシステムは、変換回路（例えば、デジタルアナログ変換器、アナログデジタル変換器）を含み、アナログ信号を無線サブシステムと交換する。幾つかの実施例において、無線サブシステムは、変換回路（例えば、デジタルアナログ変換器、アナログデジタル変換器）を含み、デジタル信号をベースバンドサブシステムと交換する。
一部の事例では、例示的なモデム１１２のベースバンドサブシステムは、無線サブシステムを介して１又は２以上のネットワークトラフィックチャネル上でワイヤレス通信ネットワーク内のワイヤレスネットワークトラフィック（例えば、データパケット）を伝達することができる。また、モデム１１２のベースバンドサブシステムは、無線サブシステムを介して専用ワイヤレス通信チャネル上で信号（例えば、動きプローブ信号又は動き検出信号）を送信又は受信する（又はそれら両方を行う）こともできる。場合によっては、ベースバンドサブシステムは、例えば動きに関して空間を探索するための動きプローブ信号を生成して送信する。一部の実施構成において、動きプローブ信号は、チャネルサウンディング（例えば、引用により本明細書に組み込まれるＩＥＥＥ ８０２．１１ａｃ－２０１３規格によるビームフォーミングのためのチャネルサウンディング）で使用される標準パイロット信号を含む標準シグナリング又は通信フレームを含む。一部の事例では、動きプローブ信号は、ネットワーク内の全てのデバイスに認識される基準信号を含む。場合によっては、ベースバンドサブシステムは、例えば空間内の物体の動きを検出するように、受信動き検出信号（空間を通って送信された動きプローブ信号に基づく信号）を処理する。例えば、ベースバンドサブシステムは、標準のシグナリングプロトコル（例えば、ステアリング、又は生成された他の行列に基づく、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａｃ－２０１３規格によるビームフォーミングのためのチャネルサウンディング）の態様を解析して、チャネルの変化を空間内の動きの結果として検出することができる。
例示的なプロセッサ１１４は、例えば、データ入力に基づいて出力データを生成するための命令を実行することができる。この命令は、プログラム、コード、スクリプト、又はメモリに格納された他のタイプのデータを含むことができる。追加的に又は代替的に、命令は、事前にプログラムされた又は再プログラム可能な論理回路、論理ゲート、又は他のタイプのハードウェアもしくはファームウェア構成要素として符号化することができる。プロセッサ１１４は、特殊化したコプロセッサ又は別のタイプのデータ処理装置としての汎用マイクロプロセッサとすること、又はこれを含むことができる。一部の事例では、プロセッサ１１４は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの高水準動作を実行する。例えば、プロセッサ１１４は、メモリ１１６に格納されたソフトウェア、スクリプト、プログラム、関数、実行ファイル、又は他の命令を実行又は解釈するように構成することができる。一部の実施構成において、プロセッサ１１４は、モデム１１２に含めることができる。
例示的なメモリ１１６は、例えば、揮発性メモリデバイス、不揮発性メモリデバイス、又はそれら両方などのコンピュータ可読媒体を含むことができる。メモリ１１６は、１又は２以上の読み出し専用メモリデバイス、ランダムアクセスメモリデバイス、バッファメモリデバイス、又はこれら及び他のタイプのメモリデバイスの組み合わせを含むことができる。場合によっては、メモリの１又は２以上の構成要素は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの別の構成要素と一体化すること、又はそれ以外の場合には、それらに関連することができる。メモリ１１６は、プロセッサ１１４によって実行可能な命令を格納することができる。例えば、命令は、図４の例示的なプロセス４００又は図５の例示的なプロセス
５００の動作の１又は２以上を通じてなど、空間内の物体の動きを検出するためのチャネル情報を解析する命令を含むことができる。
例示的な電源ユニット１１８は、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの他の構成要素に電力を供給する。例えば、他の構成要素は、電圧バス又は他の接続を介して電源ユニット１１８によって供給される電力に基づいて動作することができる。一部の実施構成において、電源ユニット１１８は、例えば充電式バッテリなどのバッテリ又はバッテリシステムを含む。一部の実施構成において、電源ユニット１１８は、アダプタ（例えば、ＡＣアダプタ）を含み、このアダプタは、外部電力信号を受信し（外部信号源から）、この外部電力信号を、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃの構成要素用に調整された内部電力信号に変換する。電源ユニット１１８は、他の構成要素を含むこと又は別の方法で動作することができる。
図１に示されている実施例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂは、ワイヤレス信号を送信する（例えば、ワイヤレスネットワーク規格、動き検出プロトコル、又はそれ以外の方法に従って）。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂは、ワイヤレス動きプローブ信号（例えば、上述のような）をブロードキャストすること、又は他のデバイス（例えば、ユーザ機器、クライアントデバイス、サーバなど）にアドレス指定されたワイヤレス信号を送ることができ、他のデバイス（図示せず）並びにワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂによって送信されたワイヤレス信号を受信することができる。一部の事例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂによって送信されるワイヤレス信号は、例えばワイヤレス通信規格に従って又はそれ以外の方法で周期的に繰り返される。
図示の実施例では、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂからのワイヤレス信号を処理して、このワイヤレス信号によってアクセスされる空間内の物体の動きを検出し、検出された動きの位置を決定するか、又はその両方を行う。例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、図４から４に関して後述する例示的なプロセスの１又は２以上の動作、或いは動きを検出するため又は検出された動きの位置を決定するための別のタイプのプロセスを実行することができる。ワイヤレス信号によってアクセスされる空間は、例えば、１又は２以上の完全に又は部分的に取り囲まれたエリア、取り囲まれていない開放エリアなどを含み得る屋内又は屋外空間とすることができる。この空間は、部屋、複数の部屋、建物、又は同様のものの内部とすることができ、或いはそれらを含むことができる。一部の事例では、ワイヤレス通信システム１００は、例えば、ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃがワイヤレス信号を送信し、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂがワイヤレス通信デバイス１０２Ｃからのワイヤレス信号を処理して動きを検出すること又は検出された動きの位置を決定することができるように、変更することができる。この実施例において、ワイヤレス信号を送信する通信デバイス１０２Ｃは、ソースデバイスと呼ばれる場合があり、ワイヤレス信号を受信し処理する通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂは、センサデバイスと呼ばれる場合がある。
動き検出に使用されるワイヤレス信号は、例えば、ビーコン信号（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈビーコン、Ｗｉ－Ｆｉビーコン、その他のワイヤレスビーコン信号）、パイロット信号（例えば、ビームフォーミング用途などにおいてチャネルサウンディングに使用されるパイロット信号）、ワイヤレスネットワーク規格に従って他の目的で生成される別の規格の信号、又は動き検出のためにもしくは他の目的で生成される非標準信号（例えば、ランダム信号、基準信号など）を含むことができる。幾つかの実施例において、ワイヤレス信号は、移動物体との相互作用の前又はその後、物体（例えば、壁）を通って伝播し、これにより、移動物体の移動が、この移動物体と送信又は受信ハードウェアとの間の光学見通し線を伴わずに検出されることが可能になることができる。受信信号に基づいて、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出データを生成することができる。場合によっては、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出データを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達することができ、これらのデバイス又はシステムは、部屋、建物、屋外エリアなどの空間内部の移動を監視するための制御センタを含むことができる。
一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイス１０２Ａ及び１０２Ｂは、動きプローブ信号（例えば、上述のような）を、ワイヤレスネットワークトラフィック信号から切り離されたワイヤレス通信チャネル（例えば、周波数チャネル又は符号化されたチャネル）上で送信するように、変更することができる。例えば、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動きプローブ信号のペイロードに適用される変調、及びこのペイロード内のデータ又はデータ構造のタイプを認識することができ、これにより、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃが動き検知を行う処理量が低減できる。ヘッダは、例えば、通信システム１００内の別のデバイスが動きを検出したか否かの指示、変調タイプの指示、信号を送信するデバイスの識別情報などの追加情報を含むことができる。
図１に示されている実施例では、ワイヤレス通信システム１００は、それぞれのワイヤレス通信デバイス１０２の各々の間にワイヤレス通信リンクを有するワイヤレスメッシュネットワークである。図示の実施例では、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃと第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａとの間のワイヤレス通信リンクは、第１の動き検出フィールド１１０Ａを探索するのに使用でき、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃと第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信リンクは、第２の動き検出フィールド１１０Ｂを探索するのに使用でき、第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信リンクは、第３の動き検出フィールド１１０Ｃを探索するのに使用することができる。場合によっては、各ワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、ワイヤレス通信デバイス１０２によって動き検出フィールド１１０を通って送信されたワイヤレス信号に基づく受信信号を処理することによって、このデバイスがアクセスする動き検出フィールド１１０内の動きを検出する。例えば、図１に示されている人物１０６が、第１の動き検出フィールド１１０Ａ及び第３の動き検出フィールド１１０Ｃ内で移動する場合に、ワイヤレス通信デバイス１０２は、それぞれの動き検出フィールド１１０を通って送信されたワイヤレス信号に基づきこれらのデバイスが受信した信号に基づいて、動きを検出することができる。例えば、第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａは、動き検出フィールド１１０Ａ及び１１０Ｃの両方内の人物の動きを検出し、第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂは、動き検出フィールド１１０Ｃ内の人物１０６の動きを検出し、第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃは、動き検出フィールド１１０Ａ内の人物１０６の動きを検出することができる。
場合によっては、動き検出フィールド１１０は、例えば、空気、固体材料、液体、又はワイヤレス電磁信号が伝播できる別の媒体を含むことができる。図１に示されている実施例では、第１の動き検出フィールド１１０Ａは、第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃとの間のワイヤレス通信チャネルを提供し、第２の動き検出フィールド１１０Ｂは、第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂと第３のワイヤレス通信デバイス１０２Ｃとの間のワイヤレス通信チャネルを提供し、第３の動き検出フィールド１１０Ｃは、第１のワイヤレス通信デバイス１０２Ａと第２のワイヤレス通信デバイス１０２Ｂとの間のワイヤレス通信チャネルを提供する。動作の幾つかの態様では、ワイヤレス通信チャネル（ネットワークトラフィック用のワイヤレス通信チャネルから切り離された又はそれと共有した）上で送信されるワイヤレス信号は、空間内の物体の移動を検出するのに使用される。物体は、任意のタイプの静止物体又は移動可能物体とすることができ、生物又は無生物とすることができる。例えば、物体は、人間（例えば、図１に示されている人物１０６）、動物、無生物の物体、又は別のデバイス、装置もしくは組立体、空間の境界の全部もしくは一部分を定める物体（例えば、壁、ドア、窓など）、又は別のタイプの物体とすることができる。一部の実施構成において、ワイヤレス通信デバイスからの動き情報が解析されて、検出された動きの位置が決定できる。例えば、以下で更に説明するように、ワイヤレス通信デバイス１０２のうちの１つ（又はデバイス１０２に通信可能に結合された別のデバイス）は、検出された動きが特定のワイヤレス通信デバイスの近くにあると判定することができる。
図２Ａ及び図２Ｂは、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、及び２０４Ｃ間で通信される例示的なワイヤレス信号を示す図である。ワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、及び２０４Ｃは、例えば、図１に示されているワイヤレス通信デバイス１０２Ａ、１０２Ｂ、及び１０２Ｃ、又は他のタイプのワイヤレス通信デバイスとすることができる。例示的なワイヤレス通信デバイス２０４Ａ、２０４Ｂ、及び２０４Ｃは、空間２００を通るワイヤレス信号を送信する。例示的な空間２００は、完全に又は部分的に取り囲むこと、又は空間２００の１又は２以上の境界において開放することができる。空間２００は、部屋の内部、複数の部屋、建物、屋内エリア、屋外エリア、又は同様のものとすることができ、或いはそれらを含むことができる。図示の実施例では、第１の壁２０２Ａ、第２の壁２０２Ｂ、及び第３の壁２０２Ｃは、少なくとも部分的に空間２００を取り囲むことができる。
図２Ａ及び図２Ｂに示されている実施例では、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａは、ワイヤレス動きプローブ信号を繰り返し（例えば、周期的に、断続的に、スケジューリングされた間隔、スケジューリングされていない間隔、又はランダムな間隔などで）送信するように動作することができる。第２のワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ及び第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃは、ワイヤレス通信デバイス２０４Ａによって送信された動きプローブ信号に基づく信号を受信するように動作することができる。動きプローブ信号は、上述したようにフォーマットすることができる。例えば、一部の実施構成において、動きプローブ信号は、チャネルサウンディング（例えば、引用により本明細書に組み込まれるＩＥＥＥ ８０２．１１ａｃ－２０１３規格によるビームフォーミングのためのチャネルサウンディング）で使用される標準パイロット信号を含む標準シグナリング又は通信フレームを含む。ワイヤレス通信デバイス２０４Ｂ及び２０４Ｃは、各々、モデム、プロセッサ、又は受信動き検出信号を処理して空間２００内の物体の動きを検出するように構成された他の構成要素を有する。
図示のように、物体は、図２Ａにおいて第１の位置２１４Ａに存在し、この物体は、図２Ｂにおける第２の位置２１４Ｂに移動している。図２Ａ及び図２Ｂでは、空間２００内の移動物体は、人間として表されているが、移動物体は、別のタイプの物体とすることができる。例えば、移動物体は、動物、無生物の物体（例えば、システム、デバイス、装置、又は組立体）、空間２００の境界の全部もしくは一部分を定める物体（例えば、壁、ドア、窓など）、又は別のタイプの物体とすることができる。
図２Ａ及び図２Ｂに示されているように、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されたワイヤレス信号の複数の例示的な経路が、破線で示されている。ワイヤレス信号は、第１の信号経路２１６に沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第１の壁２０２Ａから第２のワイヤレス通信デバイス２０４Ｂに向かって反射する。ワイヤレス信号は、第２の信号経路２１８に沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第２の壁２０２Ｂ及び第１の壁２０２Ａから第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かって反射する。ワイヤレス信号は、第３の信号経路２２０に沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第２の壁２０２Ｂから第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かって反射する。ワイヤレス信号は、第４の信号経路２２２に沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第３の壁２０２Ｃから第２のワイヤレス通信デバイス２０４Ｂに向かって反射する。
図２Ａでは、ワイヤレス信号は、第５の信号経路２２４Ａに沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第１の位置２１４Ａにある物体から第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かって反射する。図２Ａと図２Ｂとの間で、物体の表面は、空間２００内で第１の位置２１４Ａから第２の位置２１４Ｂ（例えば、第１の位置２１４Ａからある距離離れた）に移動する。図２Ｂでは、ワイヤレス信号は、第６の信号経路２２４Ｂに沿って、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されて、第２の位置２１４Ｂにある物体から第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃに向かって反射する。図２Ｂに示されている第６の信号経路２２４Ｂは、第１の位置２１４Ａから第２の位置２１４Ｂへの物体の移動に起因して、図２Ａに示されている第５の信号経路２２４Ａより長い。幾つかの実施例において、信号経路は、空間内の物体の移動に起因して追加、削除、又はそれ以外の場合には、変更することができる。
図２Ａ及び図２Ｂに示されている例示的なワイヤレス信号は、これらの信号のそれぞれの経路を通じて減衰、周波数シフト、位相シフト、又は他の影響を体験することができ、例えば壁２０２Ａ、２０２Ｂ及び２０２Ｃを介して別の方向に伝播する部分を有することができる。幾つかの実施例において、ワイヤレス信号は、無線周波数（ＲＦ）信号である。ワイヤレス信号は、他のタイプの信号を含むことができる。
図２Ａ及び図２Ｂに示されている実施例では、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａは、ワイヤレス信号を繰り返し送信することができる。具体的には、図２Ａは、最初の時間に第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されたワイヤレス信号を示しており、図２Ｂは、２回目の後の時間に第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信された同じワイヤレス信号を示している。送信信号は、連続的、周期的、ランダム又は断続的な時間など、或いはこれらの組み合わせで送信することができる。送信信号は、周波数帯域幅内に幾つかの周波数成分を有することができる。送信信号は、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから全方向に、一方向に、又は別様に送信することができる。図示の実施例では、ワイヤレス信号は、空間２００内の複数のそれぞれの経路を通過し、各経路に沿った信号は、経路損失、散乱、反射などに起因して減衰して、位相オフセット又は周波数オフセットを有することができる。
図２Ａ及び図２Ｂに示されているように、様々な経路２１６、２１８、２２０、２２２、２２４Ａ、及び２２４Ｂからの信号は、第３のワイヤレス通信デバイス２０４Ｃ及び第２のワイヤレス通信デバイス２０４Ｂにおいて組み合わされて受信信号を形成する。空間２００内の複数の経路の送信信号への影響により、空間２００は、送信信号が入力され、受信信号が出力される伝達関数（例えば、フィルタ）として表すことができる。ある物体が空間２００内で移動するときに、信号経路において信号に影響を与えていた減衰又は位相オフセットは変化することができ、従って、空間２００の伝達関数は変化することができる。第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから同じワイヤレス信号が送信されると仮定すると、空間２００の伝達関数が変化した場合に、この伝達関数の出力、すなわち受信信号は、同様に変化することになる。この受信信号の変化は、物体の動きを検出するのに使用することができる。
数学的に言えば、第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信される送信信号ｆ（ｔ）は、以下の式（１）に従って表すことができ、
Figure 0007124079000001
 ここで、ωnは、送信信号のｎ番目の周波数成分の周波数を表し、ｃnは、ｎ番目の周波数成分の複素係数を表し、ｔは時間を表す。送信信号ｆ（ｔ）が第１のワイヤレス通信デバイス２０４Ａから送信されている場合、経路ｋからの出力信号ｒk（ｔ）は、以下の式（２）に従って表すことができ、
Figure 0007124079000002
 ここで、αn,kは、経路ｋに沿ったｎ番目の周波数成分に関する減衰係数（又はチャネル応答、例えば、散乱、反射及び経路損失に起因）を表し、φn,kは、経路ｋに沿ったｎ番目の周波数成分に関する信号の位相を表す。この時、ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒは、以下の式（３）で示される、全ての経路からワイヤレス通信デバイスへの全ての出力信号ｒk（ｔ）の総和として表すことができる。
Figure 0007124079000003
 式（２）を式（３）に代入すると、以下の式（４）が得られる。
Figure 0007124079000004
次に、ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒを解析することができる。ワイヤレス通信デバイスにおける受信信号Ｒは、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使用して周波数領域に変換することができる。変換された信号は、受信信号Ｒを、１つの値がそれぞれの周波数成分（ｎ個の周波数ωnにおける）の各々に対応する一連のｎ個の複素数値として表すことができる。送信信号のｎ番目の周波数成分ωnの周波数に関して、複素数値Ｙnは、以下の式（５）のように表すことができる。
Figure 0007124079000005
所与の周波数成分ωnに対する複素数値Ｙnは、その周波数成分ωnにおける受信信号の相対的な大きさ及び位相オフセットを示す。物体が空間内を移動するときに、複素数値Ｙnは、空間変化のチャネル応答αn,kに起因して変化する。従って、チャネル応答で検出された変化（及び、ひいては複素数値Ｙn）は、通信チャネル内の物体の移動を示すことができる。従って、一部の実施構成において、通信メッシュネットワークにおける複数のデバイスの各々についての複素数値Ｙnを解析して、送信された信号ｆ（ｔ）によって通過された空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。
図３は、例示的なワイヤレスメッシュネットワーク３００の図である。例示的なワイヤレスメッシュネットワーク３００は、様々なワイヤレス通信リンク３０４にわたって互いに通信する複数のワイヤレス通信デバイス３０２を含む。ワイヤレス通信デバイス３０２は、一部の事例では無線周波数（ＲＦ）信号（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ信号）を用いて通信することができる。図示の実施例において、ワイヤレスメッシュネットワーク３００は、コンピュータ３０２Ａ、プリンタ３０２Ｂ、サーモスタット３０２Ｃ、ワイヤレスルータ３０２Ｄ、冷却装置３０２Ｅ、及びモバイルデバイス３０２Ｆを含む。ワイヤレスメッシュネットワーク３００は、図３に示すものよりも追加の、より少ない、又は異なるタイプのワイヤレス通信デバイス３０２を含むことができる。図３に示すように、特定のワイヤレス通信デバイス３０２は、比較的近くにある他のワイヤレス通信デバイス３０２と通信リンクを形成することができる。
図示の実施例において、上記の式（５）による値Ｙnは、ワイヤレス通信デバイス３０２のそれぞれのペア間の各通信リンクについて計算することができる。次いで、ネットワーク３００における様々なリンクについての値を解析して、デバイス３０２により送信されたワイヤレス信号により通過される空間にて動きが生じたかどうかを検出することができる。例えば、一部の実施構成において、値Ｙｎは、以下の行列にコンパイルすることができる。
Figure 0007124079000006
 ここで、Ｙn α,βは、ワイヤレス通信デバイスαとワイヤレス通信デバイスβの間の通信リンクについて上記の式（５）による値Ｙnを表す（例えば、Ｙn B,Dは、図３のデバイス３０２Ｂ、３０２Ｄ間のリンクについての値Ｙnを表す）。一部の事例では、αは、送信機デバイスを表すことができ、βは、受信機デバイスを表すことができる。行列（６）における成分の一部は、それぞれのデバイスα及びβ間に接続が存在しない場合のゼロとすることができる。例えば、α＝βであれば、行列（６）の成分がゼロとすることができる。別の事例において、Ｙn B,Dに対応する行列（６）の成分は、図３のデバイス３０２Ｂ及び３０２Ｅ間にリンクが存在しないので、ゼロとすることができる。
行列（６）は、様々な時点（「スナップショット」）に対して生成することができ、経時的な行列の変化を解析して、空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。例えば、Ｙnの１つのスナップショットと別のスナップショット間の差異は、次式で表すことができる。
Figure 0007124079000007
 ここでτは、スナップショット間の時間差を表す。式（７）のΔＹに基づく関数（すなわち、ｆ（ΔＹ））を解析して、動きが生じたかどうかを検出することができる。例えば、周波数（
Figure 0007124079000008
）にわたる
Figure 0007124079000009
の平均値を計算し解析することができ、又は
Figure 0007124079000010
の標準偏差を計算し解析することができ、或いは、別の値を計算し解析することができる。物体の動きは、学習する（例えば、ニューラルネットワークを用いて）ことができる関数ｆ（ΔＹ）の出力のパターンに影響を及ぼすことになる。同様に、異なるカテゴリの動き（例えば、人間による動き対犬による動き）は、学習する（例えば、ニューラルネットワークを用いて）ことができる関数ｆ（ΔＹ）の出力の異なるパターンに影響を及ぼすことになる。加えて、検出された動きの相対位置（デバイス３０２に対する）は学習することができる。例えば、ネットワークが２つのデバイス３０２を含む場合、以下の行列が生成されることになる。
Figure 0007124079000011
 これら２つの事例を学習することにより、行列を解析して、物体がデバイス１又はデバイス２に接近しているかどうかを決定することができる。例えば、デバイス１が、デバイス２と比較して実質的に大きな検出されたチャネル変動を報告する場合、指定デバイスは、物体がデバイス２に対してより近接近して移動していたと決定することができる。同様に、デバイス１は、デバイス２と比較して実質的に小さな検出されたチャネル変動を報告する場合、指定デバイスは、物体がデバイス１に対してより近接近して移動していたと決定することができる。これら２つの状態（１つのデバイスに接近対他のデバイスに接近）間における状態もまた決定することができる。例えば、検出されたチャネル変動が、両方のワイヤレスデバイスの両方とほぼ同じである場合、指定されたデバイスは、検出された動きが２つのデバイス間の「中間ゾーン」で発生したと決定することができる。
一部の事例では、ネットワーク３００のデバイス間の通信の遅延又は他の遅延に起因して、行列（６）の成分は、互いに同時には関連付けられない場合がある。例えば、一部の事例では、行列（６）の成分は、互いにおよそ１～２秒内にあるスナップショットに基づいている。
一部の実施構成において、行列（６）は、ネットワーク３００のデバイス３０２によって解析することができる。例えば、ワイヤレス通信デバイス３０２のうちの１つは、種々の通信リンクに対して値Ｙn α,βを得て、行列表現（例えば、上述の行列（６））を生成し、該行列表現を解析して動きが生じたかどうか、生じた動きのカテゴリ、検出した動きの相対位置又は別の表示を検出する「ハブ」デバイスとして設計することができる。一部の実施構成において、ネットワーク３００に通信可能に結合されたデバイスは、これらの動作を実施する。例えば、図３に示された実施例を参照すると、ネットワーク３０６（例えば、インターネット）を介してワイヤレスメッシュネットワーク３００に通信可能に結合されたサーバ３０８は、それぞれの通信リンクに対して値Ｙn α,βを解析し、ワイヤレスメッシュネットワーク３００によって提供される空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。
図４は、チャネル情報に基づいて空間内の物体の動きを検出する例示的なプロセス４００を示すフローチャートである。プロセス４００の動作は、空間を提供するワイヤレスネットワークに結合されたデバイスの１又は２以上のプロセッサによって実行することができる。例えば、例示的なプロセス４００における動作は、図１の例示的なワイヤレス通信デバイス１０２のプロセッササブシステムによって実施されて、システム１００における様々な通信リンクについてのチャネル情報のパターンを経時的に識別し、空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。例示的なプロセス４００は、別のタイプのデバイスによって実施されてもよい。例示的なプロセス４００は、追加の動作又は異なる動作を含むことができ、該動作は、図示の順番で又は別の順番で実施することができる。一部の事例では、図４に示す動作のうちの１又は２以上は、複数の動作を含むプロセス、サブプロセス又は他のタイプのルーチンとして実装される。一部の事例では、動作を組み合わせるか、別の順番で実施するか、並行して実施するか、反復するか、又は他の方法で繰り返すか、又は別の方法で実施することができる。
４０２において、空間を通じて送信されたワイヤレス信号は、ネットワークの様々なワイヤレス通信デバイスにて受信される。例えば、図３に示す実施例を参照すると、デバイス３０２のうちの１又は２以上によって送信されたワイヤレス信号は、メッシュネットワーク３００の他のデバイス３０２にて受信される。ワイヤレス信号は、無線信号（ＲＦ）信号とすることができ、空間内で動きが生じたかどうかを決定するのに使用される基準又はビーコン信号を含むことができる。一部の事例では、ワイヤレス信号は、規格（例えば、８０２．１１Ｗｉ－Ｆｉ規格）に従ってフォーマットされる。ワイヤレス信号は、別の方法でフォーマットされてもよい。
４０４において、チャネル情報は、４０２にて受信したワイヤレス信号に基づいてネットワークにおける各ワイヤレス通信リンクについて得られる。チャネル情報は、４０２にて受信したワイヤレス信号に基づいて計算することができる。例えば、ネットワークにおける各リンクについてのチャネル情報は、上記の式（５）による値Ｙｎとすることができる。チャネル情報は、ネットワークの個々のワイヤレス通信デバイスによって計算することができ、又は別のデバイスによって決定することができる。例えば、図３に示す実施例を参照すると、各リンクについてのチャネル情報は、各それぞれのデバイス３０２にて計算され、次いで、ネットワーク３０６を通じてサーバ３０８に送信することができる。一部の実施形態において、それぞれのリンクの各々についてのチャネル情報は、上記の行列（６）に示されるもののような、行列表現にコンパイルされる。チャネル情報は、ある時間期間にわたって時間の異なる「スナップショット」についてコンパイルすることができる。例えば、上記の行列（６）は、異なる時点で得られたチャネル情報についてコンパイルすることができる。例えば、行列Ｙｎ（ｔ）は、第１の時点に対して生成することができ、行列Ｙｎ（ｔ＋１）は、第２の時点に対して生成することができ、などであり、これらは累積的に伝達関数行列の時系列と呼ぶことができる。
４０６において、４０４にて得られたチャネル情報を解析して、ネットワークによって提供される空間内で動きが生じたかどうかを検出する。解析は、ある時間期間にわたってチャネル情報のスナップショットの比較を含むことができる。例えば、隣接する時点での信号間の差異は、式（７）（Ｙｎ（ｔ））に関して上述したように決定することができる。一部の実施構成において、チャネル情報は、上述のように、比較に基づいている関数（ｆ（ΔＹ）、例えば、平均、標準偏差、その他）を用いて解析することができる。
場合によっては、４０４にて得られたチャネル情報は更に解析されて、４０６で検出された動きの相対位置を決定する。例えば、行列表現は、式（８）に関して上記で説明されたように解析されて、ネットワークにおける種々のワイヤレス通信デバイスに対する検出された動きの位置を決定することができる。場合によっては、動きのカテゴリは、チャネル情報の解析に基づいて決定することができる。例えば、解析により、空間内を人間が移動していると決定することができ、或いは、空間内を犬が移動していると決定することができる（もしくは両方）。
一部の実施構成において、４０６において、ニューラルネットワークを用いてチャネル情報を解析することができる。例えば、ニューラルネットワーク（畳み込み又は全結合）をタグ付されたチャネル情報を用いてトレーニングして、トレーニングされると、新規に計算されたチャネル情報がニューラルネットワークに入力され、空間内で動きが生じたかどうかを示す出力を提供することができる。例えば、場合によっては、タグ付されたチャネル情報のセットを用いて、畳み込みニューラルネットワークを含むニューラルネットワークシステムをトレーニングすることができる。タグ付されたチャネル情報は、上記の行列（６）に類似した行列を含むことができ、また、行列に関連付けられる時間期間中に空間内で動きが生じたかどうかの指示を含むことができる。チャネル情報は、該チャネル情報に実施された解析に基づいて、学習段階中に集められた情報に基づいて（例えば、ユーザが空間を通って歩行しており、動きの指示を提供するので、システムは、動き状態及び関連するチャネル情報を学習することができる）、又は別の解析に基づいて、このような指示でタグ付けすることができる。
トレーニングされると、ニューラルネットワークを用いて、タグ無しチャネルに基づいて空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。タグ無しチャネル情報は、動きが生じたかどうかの指示なしで、タグ付されたチャネル情報と同様の方法でフォーマットすることができる。ニューラルネットワークシステムは、トレーニングプロセス中にプログラムされたノードを用いてタグ無しチャネル情報を処理して、空間内で動きが生じたかどうか（又はどこで動きが生じたか）の指示を含む出力を提供することができる。ニューラルネットワークシステムは、畳み込みニューラルネットワークシステム、全結合ニューラルネットワークシステム、又はその両方を含むことができる。
一部の実施構成において、ニューラルネットワークシステムをトレーニングするステップは、ニューラルネットワークシステムのノードをパラメータ化するステップを含む。例えば、ニューラルネットワークシステムは、コスト関数最小化演算に従ってシステムにおいて各ノードに対する重み及びバイアスを決定することができる。重みは、タグ付されたチャネル情報に基づいて決定することができる。次いで、層内の各ノードは、決定された重みに従って入力（例えば、タグ無しチャネル情報）を重み付け及びバイアスを付けることができる。例えば、ノードは、次式に従って出力を提供でき、
Figure 0007124079000012
 ここで、ａi+1は、ノードの出力を指し、ｂは、ノードが提供するバイアスを指し、ｗi,jは、前の層ａi,jのノードからの出力に適用される重みを指す。最小化されるコスト関数は、次式を含むことができ、
Figure 0007124079000013
Figure 0007124079000014
ここで、ｘiは、層Ｌのニューロンｊへのｉ番目のタグ付けされた入力である。式（１０．ａ）は、シグモイドアクティベーションに関するコスト関数であり、式（１０．ｂ）は、ソフトマックスアクティベーションに関するコスト関数である。式（１０．ｂ）では、波括弧は、マッチした結果が１の出力を提供し、それ以外の場合に、ゼロ（０）の出力を提供する状態で、ノードの出力が理論上の出力とマッチするか否かについての二値結果を定める。コスト関数Ｃは、勾配降下（ｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ ｄｅｃｅｎｔ）法を使用して最小にすることができる。例えば、勾配降下は、
Figure 0007124079000015
 及び
Figure 0007124079000016
 とすることができ、ここで、σ（ｚ）は、シグモイド関数又は正規化線形ユニット（ＲｅＬＵ）を表す。
Figure 0007124079000017
Figure 0007124079000018
 場合によっては、重みは、初期化されて、勾配降下法ベースのトレーニングの反復後に正規分布を有することができる。一部の実施構成において、ニューラルネットワークトレーナ６０８は、タグ付けされた入力データを処理して、現在の重みのセットに基づいて出力値を決定する。次に、この出力値を有するグランドトルース（ｇｒｏｕｎｄ ｔｒｕｔｈ）は、誤差を逆伝播して、上記の式に従って勾配降下を計算するのに使用することができる。
一部の実施構成において、ニューラルネットワークシステムは、複数の層を含む畳み込みニューラルネットワークを備える。例えば、ニューラルネットワークシステムは、複数の畳み込み層、畳み込み層のうちの少なくとも１つの畳み込み層の後の最大プーリング層、最大プーリング層の後の平坦化層、及び平坦化層の後の複数の全結合（ｄｅｎｓｅ）層を含むことができる。一例として、ニューラルネットワークシステムは、２つの畳み込み層、これら２つの畳み込み層の後の最大プーリング層、この最大プーリング層の後の第３の畳み込み層、この第３の畳み込み層の後の平坦化層、及び４つの全結合層で構成することができる。
図５は、メッシュネットワークにおける動きを検出するための例示的なプロセス５００を示すフローチャートである。プロセス５００の動作は、空間を提供するワイヤレスネットワークに結合されたデバイスの１又は２以上のプロセッサによって実施することができる。例えば、例示的なプロセス５００における動作は、図１における例示的なワイヤレス通信デバイス１０２のプロセッササブシステム１１４によって実施されて、システム１００における様々な通信リンクについてのチャネル情報のパターンを経時的に識別して、空間内で動きが生じたかどうかを検出することができる。例示的なプロセス５００は、別のタイプのデバイスによって実施されてもよい。例示的なプロセス５００は、追加の又は異なる動作を含むことができ、該動作は、図示の順番で又は別の順番で実施することができる。一部の事例では、図５に示す動作のうちの１又は２以上は、複数の動作を含むプロセス、サブプロセス又は他のタイプのルーチンとして実装される。一部の事例では、動作を組み合わせるか、別の順番で実施するか、並行して実施するか、反復するか、又は他の方法で繰り返すか、又は別の方法で実施することができる。
５０２において、メッシュネットワーク（例えば、ワイヤレス通信システム１００）におけるデバイスの各ペアについて伝達関数成分（例えば、Ｙｎ）が得られる。例えば、図３を参照すると、デバイス３０２の各ペアについての伝達関数成分は、デバイスのペア間の空間を通じて通信されたワイヤレス信号に基づいて得ることができる。例えば、伝達関数成分は、３０２Ａから３０２Ｃに、３０２Ｃから３０２Ａに送信されたワイヤレス信号など、デバイスのペア間で通信されたワイヤレス信号３０４から得られる。デバイスの特定のペア間のこれらの伝達関数成分は、Ｙn a,b及びＹn b,aとして表現することができる。
５０４において、伝達関数行列の時系列が生成される。例えば、行列（６）は、ある時点での例示的な伝達関数行列（例えば、行列Ｙn（ｔ））を示している。他の時点での他の行列（例えば、行列Ｙn（ｔ＋１））を生成することができる。一部の事例では、各伝達関数行列は、伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む。伝達関数成分のサブセットは、時系列での幾つかの伝達関数行列について得られる伝達関数成分を含むことができる。例えば、行列Ｙｎ（ｔ）は、行列Ｙｎ（ｔ＋１）以外の異なる伝達関数成分を有することができる。一部の事例では、伝達関数行列の各々における各行列位置は、デバイスのそれぞれのペアのうちの１つのペア間のワイヤレスリンクを表している。例えば、行列（６）における各成分は、２つのデバイス３０２間のワイヤレスリンクを表す。一部の事例では、伝達関数行列の各々は、ＭｘＭ行列であり、メッシュネットワークは、Ｍ個のワイヤレスデバイスを備える。
５０６において、空間内の物体の動きは、１又は２以上のプロセッサの動作により、伝達関数行列の時系列に基づいて検出される。例えば、動きは、異なる時点で生成された行列、例えば、行列Ｙｎ（ｔ）及びＹｎ（ｔ＋１）に基づいて検出することができる。一部の事例では、動きを検出するステップは、ニューラルネットワークの動作によって伝達関数行列の時系列を処理するステップを含む。場合によっては、動きを検出するステップは、時系列にわたって１又は２以上の行列位置にて伝達関数成分の変化を検出するステップを含む。
一部の実施構成において、動きを検出するステップは、図４のステップ４０６に関して記載された解析を含むことができる。例えば、５０６において、５０２にて得られた伝達関数成分を解析して、ネットワークによって提供された空間内で動きが生じたかどうかを検出を検出することができる。解析は、ある時間期間にわたって伝達関数成分のスナップショットの比較を含むことができる。例えば、隣接する時点での伝達関数成分間の差異は、式（７）（Ｙｎ（ｔ））に関して上述したように決定することができる。一部の実施構成において、伝達関数成分は、上述のように、比較に基づいている関数（ｆ（ΔＹ）、例えば、平均、標準偏差、その他）を用いて解析することができる。
場合によっては、５０２にて得られた伝達関数成分は更に解析されて、５０６で検出された動きの相対位置を決定する。例えば、行列表現は、式（８）に関して上記で説明されたように解析されて、ネットワークにおける種々のワイヤレス通信デバイスに対する検出された動きの位置を決定することができる。場合によっては、動きのカテゴリは、チャネル情報の解析に基づいて決定することができる。例えば、解析により、空間内を人間が移動していると決定することができ、或いは、空間内を犬が移動していると決定することができる（もしくは両方）。また、図４のステップ４０６に関して更に記載されるように、動きの検出についての図５の例示的なプロセス５００は、ニューラルネットワークにて実装することができる。
本明細書で説明する主題及び動作の一部は、デジタル電子回路、又は本明細書で開示される構造及びそれらの構造上の均等物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、或いはそれらの１又は２以上の組み合わせで実装することができる。本明細書で説明する主題の一部は、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、コンピュータ可読記憶媒体上に符号化されて、データ処理装置によって、又はその動作を制御するように、実行される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。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読記憶装置、コンピュータ可読記憶基板、ランダムもしくはシリアルアクセスメモリアレイもしくはデバイス、又はそれらの１又は２以上の組み合わせとすること、或いはそれらに含めることができる。更に、コンピュータ可読記憶媒体は、伝播信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝播信号に符号化されたコンピュータプログラム命令の情報源又は保存先とすることができる。コンピュータ記憶媒体はまた、１又は２以上の別個の物理的構成要素又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク、又は他の記憶装置）とすること、又はそれらに含めることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、複数のコンピュータ可読記憶装置を含むことができる。コンピュータ可読記憶装置は、同一場所に配置すること（単一の記憶装置に格納された命令）、又は異なる場所に配置することができる（例えば、分散した場所に格納された命令）。
本明細書で説明した動作の一部は、メモリ（例えば、１又は２以上のコンピュータ可読記憶装置）に格納された又は他の情報源から受け取られたデータに対してデータ処理装置によって実行され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包含し、一例として、前述の、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もしくは複数のシステムオンチップ、又は前述のものの組み合わせを包含する。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ができる。装置は更に、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ができる。場合によっては、データ処理装置は、プロセッサのセットを含む。プロセッサのセットは、同一場所に配置すること（例えば、同じコンピューティングデバイス内の複数のプロセッサ）、又は互いに異なる場所に配置することができる（例えば、分散コンピューティングデバイスにおける複数のプロセッサ）。データ処理装置によって実行されるデータを格納するメモリは、データ処理装置と同じ場所に配置すること（例えば、同じコンピューティングデバイスのメモリに格納された命令を実行するコンピューティングデバイス）、又はデータ処理装置と異なる場所に配置することができる（例えば、サーバデバイス上に格納された命令を実行するクライアントデバイス）。
コンピュータプログラム（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）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任意の形式のプログラミング言語で記述することができ、コンピュータプログラムは、スタンドアロンプログラムとして、或いはモジュール、構成要素、サブルーチン、オブジェクト、又はコンピューティング環境で使用するのに適した他のユニットとしての形式を含む任意の形式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、又は複数の連係ファイル（例えば、１又は２以上のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部分を格納するファイル）内の、他のプログラム又はデータ（例えば、マークアップ言語文書に格納された１又は２以上のスクリプト）を保持するファイルの一部分に格納することができる。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、或いは１つのサイトに位置するか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ができる。
本明細書で説明したプロセス及び論理フローの一部は、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って、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。また、プロセス及び論理フローは、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、装置は、それらの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、並びに任意の種類のデジタルコンピュータのプロセッサを含む。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、命令及びデータを格納する１又は２以上のメモリデバイスとを含むことができる。また、コンピュータは、例えば、非磁性ドライブ（例えば、ソリッドステートドライブ）、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は光ディスクなどの、データを格納する１又は２以上の大容量記憶装置を含むことができ、或いはそれらの間でデータの受け取り又はデータの転送、或いはこれら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、このようなデバイスを有する必要がない。更に、コンピュータは、例えば電話機、タブレットコンピュータ、電子装置、携帯型オーディオもしくはビデオプレーヤ、ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又はモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、マシンツーマシン（Ｍ２Ｍ）センサもしくはアクチュエータ、或いはポータブルストレージデバイス（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）などの別のデバイスに組み込むことができる。コンピュータプログラム命令及びデータを格納するのに適したデバイスは、一例として、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、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、リムーバブルディスクなど）、光磁気ディスク、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を含む。一部の事例では、プロセッサ及びメモリは、専用論理回路によって補完すること又は専用論理回路に組み込むことができる。
ユーザとの対話をもたらすために、動作は、ユーザへの情報を表示する表示デバイス（例えば、モニタ、又は別のタイプの表示デバイス）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、スタイラスペン、タッチセンサ式スクリーン、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に実装することができる。ユーザとの対話をもたらすために他の種類のデバイスを使用することもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックなどの任意の形態の感覚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任意の形態で受け取ることができる。加えて、コンピュータは、ユーザが使用するデバイスとの間で文書を送受信することによって、例えば、ウェブブラウザから受け取った要求に応答してユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送ることによって、ユーザと対話することができる。
コンピュータシステムは、単一のコンピューティングデバイス、或いは近接して又は一般に互いに離れて動作して、通常、通信ネットワークを介して相互作用する複数のコンピュータを含むことができる。通信ネットワークは、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、並びに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）のうちの１又は２以上を含むことができる。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互いにクライアントサーバ関係を有するコンピュータプログラムにより生じることがある。
説明した例の一般的な態様において、メッシュネットワークにおいて受信したワイヤレス信号に基づいて動きが検出される。
第１の例では、ワイヤレス通信デバイス間の空間を通って送信されたワイヤレス信号に基づいて信号のセットが得られる。信号のセットの各信号は、ワイヤレス通信デバイスのそれぞれのペア間の空間についての伝達関数を表す。信号のセットが解析されて、空間内の物体の動きを検出する。
第１の例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴のうちの１又は２以上を含むことができる。信号のセットを解析して空間内の物体の動きを検出するステップは、信号のセットの行列表現を生成するステップと、ある時間期間にわたる行列表現の変化を解析して、時間期間の間に空間内で物体が移動したかどうかを検出するステップとを含むことができる。信号のセットを解析して、検出された動きの位置を決定することができる。信号のセットを解析して、動きのカテゴリを決定することができる。信号のセットを解析して空間内の物体の動きを検出するステップは、ニューラルネットワークへの入力として信号のセットを提供するステップと、ニューラルネットワークの出力に基づいて空間内で動きが生じたかどうかの指示を提供するステップと、を含むことができる。
第２の例において、メッシュネットワークにおいてワイヤレス通信デバイスの各ペアについて伝達関数成分が得られる。ワイヤレス通信デバイスの各ペアについての伝達関数成分は、ワイヤレス通信デバイスのペア間の空間を通って通信されたワイヤレス信号に基づいている。伝達関数行列の時系列が生成される。各伝達関数行列は、伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む。空間内の物体の動きは、伝達関数行列の時系列に基づいて検出される。
第２の例の実施構成は、以下の特徴のうちの１又は２以上を含むことができる。伝達関数成分のサブセットは、時系列において特定の伝達関数行列について得られた伝達関数成分を含むことができる。伝達関数行列の各々における各行列位置は、デバイスのそれぞれのペアのうちの１つのペア間のワイヤレスリンクを表すことができる。伝達関数行列の各々は、ＭｘＭ行列とすることができ、メッシュネットワークは、Ｍ個のワイヤレスデバイスを含むことができる。動きを検出するステップは、ニューラルネットワークの動作によって伝達関数行列の時系列を処理するステップを含むことができる。動きを検出するステップは、時系列にわたって１又は２以上の行列位置にて伝達関数成分の変化を検出するステップを含むことができる。伝達関数成分の差異を検出するステップは、時系列における伝達関数行列の隣接点にて伝達関数成分間の差異を決定するステップを含むことができる。
一部の実施構成において、本システム（例えば、ワイヤレス通信デバイス、コンピュータシステム、又はワイヤレス通信デバイスに通信可能に結合された他のタイプのシステム）は、データ処理装置と、このデータ処理装置によって実行されたときに、第１又は第２の例の１又は２以上の動作を実行するように動作可能な命令を格納するメモリとを含む。一部の実施構成において、コンピュータ可読媒体は、データ処理装置の１又は２以上のプロセッサによって実行されたときに、第１又は第２の例の１又は２以上の動作を実行するように動作可能な命令を格納する。
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。
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。
５０２ デバイスの各ペアに対する伝達関数成分を得る
５０４ 伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む伝達関数行列の時系列を生成する
５０６ 伝達関数行列の時系列に基づいて物体の動きを検出する

Claims (21)

  1. メッシュネットワークにおける動き検出方法であって、
    前記メッシュネットワークにおいてデバイスの各ペアについて伝達関数成分を得るステップであって、前記デバイスの各ペアについての前記伝達関数成分が、前記デバイスのペア間の空間を通って通信されるワイヤレス信号に基づいている、ステップと、
    伝達関数行列の時系列を生成するステップであって、前記伝達関数行列の各々が、前記伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む、ステップと、
    動き検出システムにおける１又は２以上のプロセッサの動作によって、前記伝達関数行列の時系列に基づいて前記空間内の物体の動きを検出するステップと、
    を含む、方法。
  2. 前記伝達関数成分の各サブセットが、前記時系列において特定の伝達関数行列について得られた前記伝達関数成分を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記伝達関数行列の各々における各行列位置は、前記デバイスのそれぞれのペアのうちの１つのペア間のワイヤレスリンクを表す、請求項１に記載の方法。
  4. 前記伝達関数行列の各々はＭｘＭ行列であり、前記メッシュネットワークは、Ｍ個のワイヤレスデバイスを備える、請求項１に記載の方法。
  5. 前記動きを検出するステップが、ニューラルネットワークの動作によって前記伝達関数行列の時系列を処理するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記動きを検出するステップが、前記時系列にわたって１又は２以上の行列位置にて前記伝達関数成分の差異を検出するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記伝達関数成分の差異を検出するステップが、前記時系列における前記伝達関数行列の隣接点にて前記伝達関数成分間の差異を決定するステップを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 動き検出システムであって、
    １又は２以上のプロセッサと、
    命令を格納するメモリと、
    を備え、
    前記命令は、前記１又は２以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１又は２以上のプロセッサに、
    メッシュネットワークにおいてデバイスの各ペアについて伝達関数成分を得るステップであって、前記デバイスの各ペアについての前記伝達関数成分が、前記デバイスのペア間の空間を通って通信されるワイヤレス信号に基づいている、ステップと、
    伝達関数行列の時系列を生成するステップであって、前記伝達関数行列の各々が、前記伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む、ステップと、
    前記伝達関数行列の時系列に基づいて前記空間内の物体の動きを検出するステップと、
    を行うようにさせる、動き検出システム。
  9. 前記伝達関数成分の各サブセットが、前記時系列において特定の伝達関数行列について得られた前記伝達関数成分を含む、請求項８に記載の動き検出システム。
  10. 前記伝達関数行列の各々における各行列位置は、前記デバイスのそれぞれのペアのうちの１つのペア間のワイヤレスリンクを表す、請求項８に記載の動き検出システム。
  11. 前記伝達関数行列の各々はＭｘＭ行列であり、前記メッシュネットワークは、Ｍ個のワイヤレスデバイスを備える、請求項８に記載の動き検出システム。
  12. 前記動きを検出するステップが、ニューラルネットワークの動作によって前記伝達関数行列の時系列を処理するステップを含む、請求項８に記載の動き検出システム。
  13. 前記動きを検出するステップが、前記時系列にわたって１又は２以上の行列位置にて前記伝達関数成分の差異を検出するステップを含む、請求項８に記載の動き検出システム。
  14. 前記伝達関数成分の差異を検出するステップが、前記時系列における前記伝達関数行列の隣接点にて前記伝達関数成分間の差異を決定するステップを含む、請求項１３に記載の動き検出システム。
  15. １又は２以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１又は２以上のプロセッサに動作を行わせる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    前記動作が、
    メッシュネットワークにおいてデバイスの各ペアについて伝達関数成分を得るステップであって、前記デバイスの各ペアについての前記伝達関数成分が、前記デバイスのペア間の空間を通って通信されるワイヤレス信号に基づいている、ステップと、
    伝達関数行列の時系列を生成するステップであって、前記伝達関数行列の各々が、前記伝達関数成分のそれぞれのサブセットを含む、ステップと、
    前記伝達関数行列の時系列に基づいて前記空間内の物体の動きを検出するステップと、
    を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  16. 前記伝達関数成分の各サブセットが、前記時系列において特定の伝達関数行列について得られた前記伝達関数成分を含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  17. 前記伝達関数行列の各々における各行列位置は、前記デバイスのそれぞれのペアのうちの１つのペア間のワイヤレスリンクを表す、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  18. 前記伝達関数行列の各々はＭｘＭ行列であり、前記メッシュネットワークは、Ｍ個のワイヤレスデバイスを備える、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  19. 前記動きを検出するステップが、ニューラルネットワークの動作によって前記伝達関数行列の時系列を処理するステップを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  20. 前記動きを検出するステップが、前記時系列にわたって１又は２以上の行列位置にて前記伝達関数成分の差異を検出するステップを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  21. 前記伝達関数成分の差異を検出するステップが、前記時系列における前記伝達関数行列の隣接点にて前記伝達関数成分間の差異を決定するステップを含む、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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