KR102457175B1 - 채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지 - Google Patents

채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지 Download PDF

Info

Publication number
KR102457175B1
KR102457175B1 KR1020207006041A KR20207006041A KR102457175B1 KR 102457175 B1 KR102457175 B1 KR 102457175B1 KR 1020207006041 A KR1020207006041 A KR 1020207006041A KR 20207006041 A KR20207006041 A KR 20207006041A KR 102457175 B1 KR102457175 B1 KR 102457175B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
channel
motion
space
channel response
axis
Prior art date
Application number
KR1020207006041A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20200040789A (ko
Inventor
모하마드 오머
크리스토퍼 비타우타스 올레카스
Original Assignee
코그니티브 시스템스 코퍼레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 코그니티브 시스템스 코퍼레이션 filed Critical 코그니티브 시스템스 코퍼레이션
Publication of KR20200040789A publication Critical patent/KR20200040789A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102457175B1 publication Critical patent/KR102457175B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/003—Bistatic radar systems; Multistatic radar systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/56—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds for presence detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0273—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves using multipath or indirect path propagation signals in position determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
    • G01S7/006—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations using shared front-end circuitry, e.g. antennas
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

일반적인 모습에서, 채널 응답들의 벡터 표현들을 이용하여 모션이 탐지된다. 몇몇 모습들에서, 제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트가 획득된다. 채널 응답들의 상기 제1 세트로부터, 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트가 판별된다. 제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답이 획득되며, 그리고 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터가 판별된다. 상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션이 탐지된다.

Description

채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지
우선권 주장
본원은 2017년 8월 30일에 출원된 "Detecting Motion Based on Decompositions of Channel Response Variations" 제목의 미국 출원 번호 15/691,195에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원은 본원에 참조로서 편입된다.
기술분야
다음의 설명은 모션 탐지 (motion detection)에 관한 것이다
모션 탐지 시스템들은, 예를 들면, 방이나 외부 영역 내에서 물체들의 움직임을 탐지하기 위해 사용되었다. 몇몇의 예시의 모션 탐지 시스템들에서, 적외선 또는 광학 센서들이 사용되어, 센서의 시야 내에서 물체들의 움직임을 탐지한다. 모션 탐지 시스템들은 보안 시스템, 자율 제어 시스템 및 다른 유형의 시스템들에서 사용된다.
본 발명은 채널 응답 변이들 분해에 기반한 모션 탐지를 제공하려고 한다.
본 발명에 따른 모션 탐지 방법이 제공되며, 상기 방법은, 제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트를 획득하는 단계; 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 채널 응답들의 상기 제1 세트로부터 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하는 단계; 제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답을 획득하는 단계; 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터를 판별하는 단계; 그리고 상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사 (projection)에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 시스템이 제공되며, 상기 시스템은 데이터 프로세싱 장치; 그리고 상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 동작들을 수행하도록 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 포함하며, 상기 동작들은: 제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트를 획득함; 채널 응답들의 상기 제1 세트로부터 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별함; 제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답을 획득함; 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터를 판별함; 그리고 상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사 (projection)에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지함을 포함한다.
본 발명에 따른 모션 탐지 방법이 제공되며, 상기 방법은: 공간을 통해 전송된 무선 신호에 기반하여 채널 응답을 획득하는 단계; 상기 채널 응답을 채널 응답들의 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별하는 단계; 그리고 상기 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별한 것에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 모션 탐지 프로세스를 실행하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 시스템이 제공되며, 상기 시스템은 데이터 프로세싱 장치; 그리고 상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 동작들을 수행하도록 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 포함하며, 상기 동작들은: 공간을 통해 전송된 무선 신호에 기반하여 채널 응답을 획득함; 상기 채널 응답을 채널 응답들의 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별함; 그리고 상기 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별한 것에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 모션 탐지 프로세스를 실행함을 포함한다.
본 발명의 효과는 본 명세서의 해당되는 부분들에 개별적으로 명시되어 있다.
도 1은 예시의 무선 통신 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2a 및 도 2b는 무선 통신 디바이스들 사이에서 전달된 예시의 신호들을 보여주는 도면들이다.
도 2c 및 도 2d는 도 2a 및 도 2b 내 무선 통신 디바이스들 사이에서 전달된 무선 신호들로부터 계산된 채널 응답들의 예들을 보여주는 곡선들이다.
도 3은 채널 응답들 내 변이들의 상이한 유형들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 시스템의 블록도이다.
도 4는 채널 응답들 내 변이들의 상이한 유형들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 프로세스를 보여주는 흐름도이다.
도 5a 및 도 5b는 예시의 채널 응답 및 주파수 벡터 도메인 내 상기 채널 응답을 나타내는 벡터를 보여주는 도면들이다.
도 6a 및 도 6b는 예시의 채널 응답 및 도 5b의 주파수 벡터 도메인 내 상기 채널 응답을 나타내는 벡터를 보여주는 도면들이다.
도 7a 및 도 7b는 에시의 채널 응답 및 주파수 벡터 도메인 내 상기 채널 응답의 벡터 표현을 보여주는 도면들이다.
도 8은 채널 응답들 내 상이한 유형의 변이들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 프로세스를 보여주는 흐름도이다.
본원에서 설명된 몇몇 모습들에서, 공간 내 모션은 채널 응답 변이들 분해 (decomposition)에 기반하여 탐지될 수 있다. 예를 들면, 채널 응답 내 변이들의 다수의 상이한 유형들을 탐지한 것에 응답하여 모션이 탐지될 수 있다. 채널 응답들은 공간을 통해 전송된 무선 신호들 (예를 들면, 라디오 주파수 신호들)에 기반하여 획득될 수 있다. 예를 들면, 모션 탐지 시스템은 시간 구간에 걸쳐 공간을 통해 (예를 들면, 전송기 디바이스로부터 수신기 디바이스로) 전달된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답을 계산하도록 프로그램될 수 있다. 상기 무선 신호들에 의해 조사된 (probed) 상기 공간 내에서 물체가 움직인다면, 채널 응답은 시간이 지나면서 변할 것이다; 그래서, 그 공간 내 물체의 모션은 시간에 걸쳐서 채널 응답 내 변이들을 분석함으로써 탐지될 수 있다. 그러나, 무선 간섭 및 다른 현상들 또한 상기 채널 응답이 시간에 따라 변하도록 할 수 있다; 그래서, 모션에 기여하지 않는 채널 응답들에서의 변이들을 탐지하고 분석하는 것이 또한 유용하다.
몇몇 예들에서, 채널 응답 내 제1 유형의 변이는 간섭 (예를 들면, 대역외 (out-of-band (OOB)) 또는 채널외 (out-of-channel (OOC)) 간섭)과 연관되며 그래서 모션 탐지 프로세스로의 입력으로서는 원치 않는 것이며, 반면에 상기 채널 응답 내 제2 유형의 변이는 공간 내 모션을 표시할 수 있고, 따라서 (상기 제1 유형의 변이에 비하면) 모션 탐지 프로세스로의 입력으로서 바람직하다. 상기 제1 유형의 변이의 크기가 어떤 레벨 위일 때에, 상기 제1 유형의 변이 (예를 들면, 간섭)는 상기 모션 탐지 프로세스로 하여금 긍정-오류 (false-positive)들과 같은 오류들을 생성하도록 할 수 있다. 따라서, 제1 유형의 변이의 크기는 상기 제2 유형의 변이에 관한 정보에 기반하여 모션 탐지 프로세스의 실행을 허용하거나 방지하기 위한 관문으로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 제1 변이의 크기가 임계 위에 있을 때에, 제2 유형의 변이에 관한 정보는 모션 탐지 프로세스로 전달되는 것이 방지될 수 있거나 또는 상기 프로세스는 실행되는 것이 방지될 수 있다. 그러나, 제1 변이의 크기가 상기 임계 밑일 때에, 제2 유형의 변이와 연관된 정보에 기반하여 모션 탐지 프로세스가 실행될 수 있다.
몇몇 모습들에서, 상기 상이한 유형의 변이들은 상기 채널 응답들의 연속적인 벡터 표현들에 의해 탐지될 수 있다. 예를 들면, 채널 응답을 나타내는 채널 벡터는 그 채널 응답의 서브캐리어 주파수 성분들을 기반으로 하여 주파수 벡터 채널에서 구축될 수 있다. (예를 들어, 공간 내 간섭이나 모션으로 인해서) 상기 채널 응답이 변하면, 상기 채널 벡터의 요소들 또한 변할 것이다. 몇몇 구현들에서, 간섭 (예를 들면, 대역외 (out-of-band (OOB)) 또는 채널외 (out-of-channel (OOC)) 간섭) 또는 모션과 연관되지 않은 다른 신호들에 기반한 채널 응답들은 상기 주파수 벡터 도메인 내 특별한 방향에 실질적으로 정렬된 채널 벡터들에 대응할 수 있으며, 반면에 모션과 연관된 채널 응답들은 그 특별한 방향에 실질적으로 정렬되지 않은 채널 벡터들 (예를 들면, 상기 주파수 벡터 도메인 내 적어도 하나의 상이한 (예를 들면, 직교) 방향에서 성분들을 가진 채널 벡터들)에 대응할 수 있다.
몇몇 구현들에서, 채널 응답들에 기반하여 모션을 탐지하기 위해, 주파수 벡터 도메인 내 축들의 세트는 공간에 대한 채널 응답들의 세트에 기반하여 한정될 수 있다. 제1 축 (또는 축들의 제1 세트)은 상기 공간 내에 간섭만이 있을 때에 보통 정렬되는 방향 채널 벡터들에 기반하여 한정될 수 있으며, 다른 축들은 그 제1 축에 직교하는 (또는 축들의 상기 제1 세트에 직교하는) 것으로 한정될 수 있다. 새로운 채널 응답이 획득될 때에, 그 새로운 채널 응답을 나타내는 채널 벡터는 그 채널 벡터가 상기 축들 상에 어떻게 투사하는가를 판별하기 위해 분석될 수 있다. 상기 채널 벡터가 상기 제1 축 (또는 축들의 상기 제1 세트 중 하나 이상 축들) 상에 실질적으로 투사하고 다른 축들 상에는 거의 투사하지 않는다면, 상기 채널 벡터는 (그래서 상기 채널 응답 또한) 모션과 연관되지 않는다고 판별될 수 있다. 반면에서, 상기 채널 벡터가 상기 제1 축에 직교하는 다른 축들 중 하나 이상의 축들 상으로 실질적으로 투사한다면 (예를 들면, 상기 투사가 임계점을 넘는다면), 상기 채널 응답은 상기 공간 내 모션과 연관되는 것으로 판별될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 축들은 가장 최근에 수신된 채널 응답들에 기반하여 업데이트된다. 상기 축들은 최소 자승 (least squares ) 방법이나 다른 회귀 분석 (regressive analysis) 방법을 이용하여 초기에 한정되고 업데이트될 수 있다. 따라서, 상기 제1 축 (또는 축들의 상기 제1 세트) 및 연관된 임계값들은 간섭에만 연관된 주파수 벡터 도메인의 간섭 구역을 한정할 수 있으며, 그리고 그 간섭 구역 외부인 채널 벡터들로 매핑하는 채널 응답들은 상기 공간 내 모션을 표시할 수 있다.
본원에서 설명된 시스템 및 기술들은 몇몇 예들에서 하나 이상의 이점들을 제공할 수 있다. 예를 들면, 물체의 모션은 뚜렷한 송수신선 교신 (line-of-sight)을 필요로 하지 않으면서 무선 통신 디바이스에 의해 수신된 무선 신호들 (예를 들면, 라디오 주파수 (RF) 신호들)에 기반하여 탐지될 수 있다. 추가로, 모션은 더 정확하게 탐지될 수 있다. 예를 들면, 간섭 신호들에 의해 초래된 변이들은 상기 모션 탐지 프로세스에서, 모션에 의해 초래된 변이들로부터 정밀하게 분리될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 무선 신호들을 처리하는 라디오 서브시스템은 대역외 (OOB) 또는 채널외 (OOC) 간섭을 감지할 수 있으며, 그리고 본원에서 설명된 상기 기술들은 그런 영향들을 모션 탐지 프로세스로부터 효과적으로 필터링할 수 있다. 따라서, 라디오 신호들에 기반한 모션 탐지의 정밀도를 향상시키기 위해 상기 라디오 서브 시스템 내 변이들은 분해되고 격리될 수 있다.
도 1은 예시의 무선 통신 시스템 (100)을 보여주는 도면이다. 상기 예시의 무선 통신 시스템 (100)은 세 개의 무선 디바이스들 - 제1 무선 통신 디바이스 (102A), 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 및 제3 무선 통신 디바이스 (102C)를 포함한다. 상기 예시의 무선 통신 시스템 (100)은 추가의 무선 통신 디바이스들 및 다른 컴포넌트들 (예컨대, 추가의 무선 통신 디바이스들, 하나 이상의 네트워크 서버들, 네트워크 라우터들, 네트워크 스위치들, 케이블이나 다른 통신 링크들 등)을 포함할 수 있을 것이다.
상기 예시의 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은, 예를 들면, 무선 네트워크 표준이나 다른 유형의 무선 통신 프로토콜에 따른 무선 네트워크에서 작동할 수 있다. 예를 들면, 상기 무선 네트워크는 WLAN (Wireless Local Area Network), PAN (Personal Area Network), MAN (metropolitan area network), 또는 다른 유형의 무선 네트워크로서 작동하도록 구성될 수 있다. WLAN들의 예들은 IEEE에 의해 개발된 표준들 중 802.11 패밀리 중 하나 이상에 따라 작동하도록 구성된 네트워크들 (예를 들면, Wi-Fi 네트워크들), 및 다른 것들을 포함한다. PAN들의 예들은 단거리-영역 통신 표준들 (예를 들면, BLUETOOTHㄾ, NFC (Near Field Communication), ZigBee), 밀리미터파 통신, 및 다른 것들에 따라 작동하는 네트워크들을 포함한다.
몇몇 구현들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은, 예를 들면, 셀룰러 통신 네트워크 표준에 따른 셀룰러 네트워크에서 통신하도록 구성될 수 있다. 셀룰러 네트워크들의 예들은 GSM (Global System for Mobile) 및 EDGE (Enhanced Data rates for GSM Evolution)이나 EGPRS와 같은 2G 표준들; CDMA (Code Division Multiple Access), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), 및 TD-SCDMA (Time Division Synchronous Code Division Multiple Access)와 같은 3G 표준들; LTE (Long-Term Evolution) 및 LTE-A (LTE-Advanced)와 같은 4G 표준들; 및 다른 것들에 따라 구성된 네트워크들을 포함한다.
도 1에서 보이는 예에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 표준의 무선 네트워크 컴포넌트들이거나 그런 컴포넌트들을 포함할 수 있다; 예를 들면, 통상적인 Wi-Fi 액세스 포인트 또는 다른 유형의 무선 액세스 포인트 (wireless access point (WAP))가 사용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 다른 유형의 표준의 또는 통상적인 Wi-Fi 전송기 디바이스가 사용될 수 있다. 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 Wi-Fi 컴포넌트들 없이 구현될 수 있다; 예를 들면, 다른 유형의 표준의 또는 비-표준 무선 통신이 모션 탐지를 위해 사용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 전용의 모션 탐지 시스템일 수 있으며, 또는 그것들은 전용의 모션 탐지 시스템의 일부일 수 있다.
도 1에서 보이는 것처럼, 상기 예시의 무선 통신 디바이스 (102C)는 모뎀 (112), 프로세서 (114), 메모리 (116), 및 파워 유닛 (118)을 포함한다; 무선 통신 시스템 (100) 내 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C) 중 어느 하나는 동일한, 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있을 것이며, 그리고 그 컴포넌트들은 도 1에서 보이는 것처럼 또는 다른 방식으로 동작하도록 구성될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 무선 통신 디바이스의 모뎀 (112), 프로세서 (114), 메모리 (116), 및 파워 유닛 (118)은 공통의 하우징이나 다른 어셈블리 내에 함께 수납된다. 몇몇 구현들에서, 무선 통신 디바이스의 컴포넌트들 중 하나 이상은, 예를 들면, 분리된 하우징이나 다른 어셈블리 내에 분리하여 수납될 수 있다.
상기 예시의 모뎀 (112)은 무선 신호들을 전달 (수신, 전송, 또는 둘 모두)할 수 있다. 예를 들면, 상기 모뎀 (112)은 무선 통신 표준 (예를 들면, Wi-Fi 또는 블루투스)에 따라 포맷된 라디오 주파수 (radio frequency (RF)) 신호들을 전달하도록 구성될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 예시의 모뎀 (112)은 라디오 서브시스템 및 베이스밴드 (baseband) 서브시스템을 포함한다. 일부 경우들에서, 상기 베이스밴드 서브시스템 및 라디오 서브시스템은 공통의 칩이나 칩셋 상에서 구현될 수 있으며, 또는 그것들은 카드나 다른 유형의 조립된 디바이스에서 구현될 수 있다. 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 리드 (lead), 핀, 와이어, 또는 다른 유형의 접속에 의해 라디오 서브시스템에 결합될 수 있다.
몇몇 경우들에서, 모뎀 (112) 내 라디오 서브시스템은 하나 이상의 안테나들 및 라디오 주파수 회로를 포함할 수 있다. 상기 라디오 주파수 회로는, 예를 들면, 아날로그 신호들을 필터링하고, 증폭하고 또는 그렇지 않고 컨디셔닝하는 회로, 베이스밴드 신호들을 RF 신호들로 업-컨버트하는 회로, RF 신호들을 베이스밴드 신호들로 다운-컨버트하는 회로 등을 포함할 수 있다. 그런 회로는, 예를 들면, 필터들, 증폭기들, 믹서들, 국부 발진기 등을 포함할 수 있다. 라디오 서브시스템은 라디오 주파수 무선 신호들을 무선 통신 채널들 상으로 전달하도록 구성될 수 있다. 일 예로서, 상기 라디오 서브시스템은 라디오 칩, RF 프론트 엔드, 및 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있다. 라디오 서브시스템은 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 라디오 서브시스템은 통상적인 모뎀으로부터의, 예를 들면, Wi-Fi 모뎀, 피코 기지국 모뎀 등으로부터의 라디오 전자소자들 (예를 들면, RF 프론트 엔드, 라디오 칩, 또는 유사한 컴포넌트들)이거나 그것들을 포함할 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 안테나는 다수의 안테나들을 포함한다.
몇몇 경우들에서, 상기 모뎀 (112) 내 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 디지털 베이스밴드 데이터를 처리하도록 구성된 디지털 전자소자들을 포함할 수 있다. 일 예로서, 상기 베이스밴드 서브시스템은 베이스밴드 칩 (111)을 포함할 수 있다. 베이스밴드 서브시스템은 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에, 상기 베이스밴드 서브시스템은 디지털 신호 프로세서 (DSP) 디바이스 또는 다른 유형의 프로세서 디바이스를 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 베이스밴드 시스템은 라디오 서브시스템을 작동시키기 위해서, 라디오 서브시스템을 통해 무선 네트워크 트래픽을 전달하기 위해, 라디오 서브시스템을 통해 수신된 모션 탐지 신호들에 기반하여 모션을 탐지하기 위해 또는 다른 유형의 프로세스들을 수행하기 위해 디지털 프로세싱 로직을 포함한다. 예를 들면, 상기 베이스밴드 서브시스템은, (예를 들면, 무선 통신 표준에 따라 신호들을 디코딩함으로써, 모션 탐지 프로세스에 따라 신호들을 프로세싱함으로써, 또는 다른 방식으로) 신호들을 인코딩하여 그 인코딩된 신호들을 전송을 위해 라디오 서브시스템으로 인도하도록 구성되거나, 또는 라디오 서브시스템으로부터의 신호들 내 인코딩된 데이터를 식별하고 분석하도록 구성된 하나 이상의 칩들, 칩셋들, 또는 다른 유형의 디바이스들을 포함할 수 있다.
몇몇 예들에서, 예시의 모뎀 (112)) 내 라디오 서브시스템은 베이스밴드 서브시스템으로부터 베이스밴드 신호들을 수신하고, 그 베이스밴드 신호들을 라디오 주파수 (RF) 신호들로 업-컨버트하고, 그리고 그 라디오 주파수 신호들을 (예를 들면, 안테나를 통해서) 무선으로 전송한다. 몇몇 예들에서, 상기 예시의 모뎀 (112) 내 라디오 서브시스템은 라디오 주파수 신호들을 (예를 들면, 안테나를 통해서) 무선으로 수신하고, 그 라디오 주파수 신호들을 베이스밴드 신호들로 다운-컨버트하고, 그리고 그 베이스밴드 신호들을 베이스밴드 서브시스템으로 송신한다. 상기 라디오 서브시스템 및 상기 베이스밴드 서브시스템 사이에서 교환된 신호들은 디지털 또는 아날로그 신호들일 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 베이스밴드 서브시스템은 변환 회로 (예를 들면, 디지털-아날로그 컨버터, 아날로그-디지털 컨버터)를 포함하며 그리고 라디오 서브시스템과 아날로그 신호들을 교환한다. 몇몇 예들에서, 상기 라디오 서브시스템은 변환 회로 (예를 들면, 디지털-아날로그 컨버터, 아날로그-디지털 컨버터)를 포함하며 그리고 베이스밴드 서브시스템과 디지털 신호들을 교환한다.
몇몇 경우들에서, 예시의 모뎀 (112)의 베이스밴드 서브시스템은 하나 이상의 네트워크 트래픽 채널들 상으로 라디오 서브시스템을 통해 무선 통신 네트워크에서 무선 네트워크 트래픽 (예를 들면, 데이터 패킷들)을 전달할 수 있다. 상기 모뎀 (112)의 베이스밴드 서브시스템은 전용의 무선 통신 채널 상으로 라디오 서브시스템을 통해 신호들 (예를 들면, 모션 프로브 (probe) 신호들 또는 모션 탐지 신호들)을 또한 전송하거나 수신할 수 있다 (또는 둘 모두를 할 수 있다). 몇몇 예들에서, 상기 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 모션을 위한 공간을 탐사 (probe)하기 위해서 전송용의 모션 프로브 신호들을 생성한다. 몇몇 예들에서, 예를 들면, 공간 내 물체들의 모션을 탐지하기 위해 상기 베이스밴드 서브시스템은 수신한 모션 탐지 신호들 (상기 공간을 통해 전송된 모션 프로브 신호들에 기반한 신호들)을 처리한다.
예시의 프로세서 (114)는, 예를 들면, 데이터 입력들에 기반하여 출력 데이터를 생성하기 위해 명령어들을 실행할 수 있다. 상기 명령어들은 메모리 내 저장된 프로그램들, 코드들, 스크립트들, 또는 다른 유형의 데이터를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 상기 명령어들은 미리-프로그램되거나 재-프로그램가능 로직 회로들, 로직 게이트들, 또는 다른 유형의 하드웨어나 펌웨어 컴포넌트들로서 인코딩될 수 있다. 상기 프로세서 (114)는 범용 마이크로프로세서, 특수 보조-프로세서 또는 다른 유형의 데이터 프로세싱 장치이거나 또는 그것들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 프로세서 (114)는 무선 통신 디바이스 (102C)의 높은 레벨 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세서 (114)는 메모리 (116) 내에 저장된 소프트웨어, 스크립트, 프로그램, 함수들, 실행어, 또는 다른 유형의 명령어들을 실행하거나 번역하도록 구성될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 프로세서 (114)는 모뎀 (112) 내에 포함될 수 있다.
상기 예시의 메모리 (116)는 컴퓨터-판독가능 저장 매체, 예를 들면, 휘발성 메모리 디바이스, 비-휘발성 메모리 디바이스, 또는 둘 모두를 포함할 수 있다. 상기 메모리 (116)는 하나 이상의 읽기 전용 메모리 디바이스들, 랜덤-액세스 메모리 디바이스들, 버퍼 메모리 디바이스들, 또는 이것들의 조합 및 다른 유형의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 메모리의 하나 이상의 컴포넌트들은 상기 무선 통신 디바이스 (102C)의 다른 컴포넌트에 통합되거나 그렇지 않고 연관될 수 있다. 상기 메모리 (116)는 상기 프로세서 (114)에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 도 4의 프로세스 (400)나 도 8의 프로세스 (8)을 통한 것처럼 상기 명령어들은 채널 응답들에서의 변이들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.
상기 예시의 파워 유닛 (118)은 무선 통신 디바이스 (102C)의 다른 컴포넌트들에 전력을 제공한다. 예를 들면, 그 다른 컴포넌트들은 전압 버스 또는 다른 연결을 통해 상기 전력 유닛 (118)에 의해 제공된 전력에 기반하여 작동할 수 있다. 몇몇 구현에서, 상기 파워 유닛 (118)은 배터리나 배터리 서브시스템, 예를 들면, 재충전가능 배터리를 포함한다. 몇몇 구현에서, 상기 파워 유닛 (118)은 (외부 소스로부터) 외부 전력 신호를 수신하여 그 외부 전력 신호를 상기 무선 통신 디바이스 (102C)의 컴포넌트를 위해 컨디셔닝된 내부 전력 신호로 변환하는 어댑터 (예를 들면, AC 어댑터)를 포함한다. 상기 파워 유닛 (118)은 다른 컴포넌트들을 포함하거나 다른 방식으로 작동할 수 있다.
도 1에서 보이는 예에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 (예를 들면, 무선 네트워크 표준, 모션 탐지 프로토콜에 따라, 또는 다르게) 무선 신호들을 전송한다. 예를 들면, 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 무선 신호들 (예를 들면, 레퍼런스 신호들, 비컨 신호들, 상태 신호들 등)을 브로드캐스트할 수 있으며, 또는 그것들은 다른 디바이스들 (예를 들면, 사용자 장비, 클라이언트 디바이스, 서버 등)로 주소 지정된 무선 신호들을 송신할 수 있으며, 그리고 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 물론이며 상기 다른 디바이스들 (도시되지 않음)은 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)에 의해 전송된 무선 신호들을 수신할 수 있다. 몇몇 경우에, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)에 의해 전송된 상기 무선 신호들은, 예를 들면, 무선 통신 표준에 따라 주기적으로 또는 다르게 반복된다.
보이는 예에서, 상기 무선 신호들이 액세스한 공간 내에서 물체의 모션을 탐지하기 위해 모뎀 파라미터들을 이용하여 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)로부터의 무선 신호들을 프로세싱한다. 예를 들면, 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 도 4의 프로세스 (400), 도 8의 예시의 프로세스 (800), 또는 모션을 탐지하기 위한 다른 유형의 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 무선 신호들이 액세스한 공간은 실내 공간 또는 야외 공간일 수 있으며, 이는, 예를 들면, 하나 이상의 완전하게 또는 부분적으로 둘러싸인 영역들, 담장이 없는 개방 공간 등을 포함할 수 있다. 상기 공간은 방, 다수의 방들, 빌딩, 또는 유사한 것의 실내를 포함할 수 있다. 몇몇 경우에, 상기 무선 통신 시스템 (100)은 수정되어, 예를 들면, 상기 무선 통신 디바이스 (102C)가 무선 신호들을 전송할 수 있도록 하며 그리고 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)이 모션을 탐지하기 위해 상기 무선 통신 디바이스 (102C)로부터의 무선 신호들을 프로세싱할 수 있도록 한다.
모션 탐지를 위해 사용된 무선 신호들은, 예를 들면, 비컨 신호 (예를 들면, 블루투스 비컨, Wi-Fi 비컨, 다른 무선 비컨 신호들), 무선 네트워크 표준에 따른 다른 목적들을 위해 생성된 다른 표준 신호 또는 모션 탐지 또는 다른 목적들을 위해 생성된 비-표준 신호들 (예를 들면, 랜덤 신호들, 레퍼런스 신호들 등)을 포함할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 무선 신호들은 움직이는 물체와의 상호작용 (interaction) 이전에 또는 이후에 어떤 물체 (예를 들면, 벽)를 통해 전파 (propagate)하며, 이는 상기 움직이는 물체 및 전송 또는 수신 하드웨어 사이의 광학적 시선 (optical line-of-sight) 없이도 그 움직이는 물체의 이동이 탐지되는 것을 가능하게 할 수 있다. 수신 신호들에 기반하여, 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 모션 탐지 데이터를 생성할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 상기 모션 탐지 데이터를 방, 빌딩, 야외 영역 등과 같은 공간 내 움직임을 모니터하기 위한 제어 센터를 포함할 수 있을 다른 디바이스나 보안 시스템과 같은 다른 시스템으로 전달할 수 있다.
몇몇 구현들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 무선 네트워크 트래픽 신호들로부터의 분리된 무선 통신 채널 (예를 들면, 주파수 채널 또는 부호화 (coded) 채널) 상으로 모션 프로브 신호들 (이 신호는, 예를 들면, 레퍼런스 신호, 비컨 신호, 또는 모션을 찾으려고 공간을 조사하기 위해 사용된 다른 신호를 포함할 수 있음)을 전송하기 위해 수정될 수 있다. 예를 들면, 모션 프로브 신호의 페이로드에 적용된 변조 및 페이로드 내 데이터의 유형이나 데이터 구조는 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)에 의해 알려질 수 있으며, 이는 모션 감지를 위해 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)가 수행하는 프로세싱의 양을 줄일 수 있다. 헤더는, 예를 들면, 통신 시스템 (100) 내 다른 디바이스에 의해 모션이 탐지되었는가의 여부의 표시, 변조 유형의 표시, 신호를 전송하는 디바이스 신원 등과 같은 추가 정보를 포함할 수 있다.
도 1에서 보이는 예에서, 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 및 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 사이의 무선 통신 링크는 제1 모션 탐지 필드 (110A)를 탐사하기 위해 사용될 수 있으며, 그리고 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 및 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 사이의 무선 통신 링크는 제2 모션 탐지 필드 (110B)를 탐사하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇의 예들에서, 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B) 각자에 의해 전송된 무선 신호들에 기반하는 수신 신호들을 프로세싱함으로써 상기 모션 탐지 필드들 (110A, 110B) 내 모션을 탐지한다. 예를 들면, 도 1에서 보이는 사람 (106)이 제1 모션 탐지 필드 (110A) 내에서 이동할 때에, 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A)에 의해 전송된 무선 신호들에 기반하는 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)에서 수신된 신호들에 기반하여 모션을 탐지할 수 있다.
몇몇 예들에서, 모션 탐지 필드들 (110A, 110B)은 무선 전자기 신호들이 전파될 수 있는, 예를 들면, 공기, 고체 물질들, 액체들이나 다른 매질을 포함할 수 있다. 도 1에서 보이는 예에서, 제1 모션 탐지 필드 (110A)는 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 및 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 사이에 무선 통신 채널을 제공하며, 그리고 제2 모션 탐지 필드 (110B)는 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 및 상기 무선 통신 디바이스 (102C) 사이에 무선 통신 채널을 제공한다. 동작의 일부 모습들에서, (네트워크 트래픽을 위한 무선 통신 채널과 분리된 또는 공유된) 무선 통신 채널 상으로 전송된 신호들은 공간 내 물체의 움직임을 탐지하기 위해 사용된다. 그 물체들은 임의 유형의 정적인 또는 이동가능 물체일 수 있으며, 그리고 생명체 또는 무생물일 수 있다. 예를 들면, 상기 물체는 인간 (예를 들면, 도 1에서 보이는 사람 (106)), 동물, 무기 물체, 또는 다른 디바이스, 장치 또는 어셈블리, 공간의 경계 모두 또는 일부를 한정하는 물체 (예를 들면, 벽, 문, 창 등), 또는 다른 유형의 물체일 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 무선 통신 디바이스들 (204A, 204B, 204C) 사이에서 전달된 예시의 무선 신호들을 보여주는 도면들이다. 상기 무선 통신 디바이스들 (204A, 204B, 204C)은, 예를 들면, 도 1a에서 보이는 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C), 또는 다른 유형의 무선 통신 디바이스들일 수 있다. 상기 예시의 무선 통신 디바이스들 (204A, 204B, 204C)은 공간 (200)을 통해 무선 신호들을 전송한다. 상기 예시의 공간 (200)은 완전하게 또는 부분적으로 둘러싸여질 수 있으며 또는 그 공간 (200)의 하나 이상의 경계들에서 개방될 수 있다. 상기 공간 (200)은 방, 다수의 방들, 빌딩, 실내 영역, 야외 영역, 또는 유사한 것의 내부를 포함할 수 있다. 제1 벽 (202A), 제2 벽 (202B), 및 제3 벽 (202C)은 도시된 예에서 상기 공간 (200)을 적어도 부분적으로 둘러싼다.
도 2a 및 도 2b에서 보이는 예에서, 제1 무선 통신 디바이스 (204A)는 무선 신호들을 반복하여 (예를 들면, 주기적으로, 간헐적으로, 스케줄되어, 스케줄되지 않고 또는 랜덤 인터벌 등) 전송하도록 동작할 수 있다. 그 전송된 신호들은 도 2의 모션 프로브 신호 (202)와 비슷하게 또는 다른 방식으로 포맷될 수 있다. 제2 및 제3 무선 통신 디바이스들 (204B, 204C)은 무선 통신 디바이스 (204A)에 의해 전송된 신호들에 기반한 신호들을 수신하기 위해 동작 가능하다. 상기 무선 통신 디바이스들 (204B, 204C) 각각은, 예를 들면, 상기 공간 (200) 내 물체의 모션을 탐지하기 위해, 수신 모션 탐지 신호들을 프로세싱하도록 구성된 모뎀 (예를 들면, 도 1b에서 보이는 모뎀)을 구비한다.
보이는 것처럼, 도 2a에서 제1 위치 (214A) 내에 물체가 존재하며, 그리고 그 물체는 도 2b 내 제2 위치 (214B)로 이동한다. 도 2a 및 도 2b에서, 공간 (200) 내에서 그 이동하는 물체는 사람으로서 표시되지만, 그 이동하는 물체는 다른 유형의 물체일 수 있다. 예를 들면, 그 이동하는 물체는 동물, 무기 물체 (예를 들면, 시스템, 디바이스, 장치, 또는 어셈블리), 상기 공간 (200)의 경계의 모두 또는 일부를 한정하는 물체 (예를 들면, 벽, 도어, 창 등), 또는 다른 유형의 물체일 수 있다.
도 2a 및 도 2b에서 보이듯이, 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송된 무선 신호들의 다수의 예시의 경로들이 파선들로 도시된다. 제1 신호 경로 (216)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제1 벽 (202A)에서 제2 무선 통신 디바이스 (204B)를 향하여 반사된다. 제2 신호 경로 (218)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제2 벽 (202B) 및 제1 벽 (202A)에서 제3 무선 통신 디바이스 (204C)를 향하여 반사된다. 제3 신호 경로 (320)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제2 벽 (202B)에서 제3 무선 통신 디바이스 (204C)를 향하여 반사된다. 제4 신호 경로 (222)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제3 벽 (202C)에서 제2 무선 통신 디바이스 (204B)를 향하여 반사된다.
도 2a에서, 제5 신호 경로 (324A)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제1 위치 (214A)에서의 물체에서 제3 무선 통신 디바이스 (204C)를 향하여 반사된다. 도 2a 및 도 2b 사이에서, 물체의 표면은 공간 (200) 내 제1 위치 (214A)로부터 (예를 들면, 제1 위치 (214A)로부터 약간의 거리만큼 떨어진) 제2 위치 (214B)로 이동한다. 도 2b에서, 제6 신호 경로 (324B)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되어 제2 위치 (214B)에서의 물체에서 제3 무선 통신 디바이스 (204C)를 향하여 반사된다. 제1 위치 (214A)로부터 제2 위치 (214B)까지의 상기 물체의 이동으로 인해서, 도 2b에 도시된 상기 제6 신호 경로 (324B)는 도 2a에 도시된 제5 신호 경로 (324A)보다 더 길다. 몇몇 예들에서, 공간 내 물체의 이동으로 인해서 신호 경로는 추가되고, 제거되고, 또는 그렇지 않고 수정될 수 있다.
도 2a 및 도 2b에서 보이는 상기 예시의 무선 신호들은 자신들 각자의 경로들을 통해 감쇠 (attenuation), 주파수 시프트, 위상 시프트, 또는 다른 영향들을 겪을 수 있으며 그리고, 예를 들면, 벽들 (202A, 202B, 및 202C)을 통해 다른 방향으로 전파하는 부분들을 가질 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 무선 신호들은 라디오 주파수 (RF) 신호들이다. 그 무선 신호들은 다른 유형의 신호들을 포함할 수 있다.
도 2a 및 도 2b에서 보이는 예에서, 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)는 무선 신호를 반복하여 전송할 수 있다. 특히, 도 2a는 제1 시각에서 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되고 있는 무선 신호들을 보여주며, 그리고 도 2b는 더 나중의 제2 시각에서 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되고 있는 동일한 무선 신호들을 보여준다. 상기 전송된 신호는 연속해서, 주기적으로, 랜덤하게 또는 간헐적인 시각들에서 또는 유사하게, 또는 그것들의 조합으로 전송될 수 있다. 상기 전송된 신호는 주파수 대역폭에서 여러 주파수 성분들을 가질 수 있다. 상기 전송된 신호는 전방향성 (omnidirectional) 방식으로 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송될 수 있다. 도시된 예에서, 상기 무선 신호들은 상기 공간 (200) 내에서 다수의 각자의 경로들을 통과하며, 그리고 각 경로를 따른 신호는 경로 손실, 산란, 반사, 또는 유사한 것으로 인해 감쇠될 수 있으며 그리고 위상 오프셋 또는 주파수 오프셋을 가질 수 있다.
도 2a 및 도 2b에서 보이는 것처럼, 다양한 경로들 (216, 218, 220, 222, 224A, 및 224B)로부터의 신호들은 수신 신호들을 형성하기 위해 제3 무선 통신 디바이스 (204C) 및 제2 무선 통신 디바이스 (204B)에서 결합한다. 전송된 신호들에 관한 상기 공간 (200) 내 다수의 경로들의 영향들로 인해서, 상기 공간 (200)은 상기 전송된 신호가 입력이며 상기 수신된 신호가 출력인 전달 함수로서 표현될 수 있다 (예를 들면, 필터). 물체가 공간 (200) 내에서 이동할 때에, 신호 경로 내 신호에 대해 영향을 준 감쇠 또는 위상 오프셋이 변할 수 있으며, 그래서 상기 공간 (200)의 전달 함수가 변할 수 있다. 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 동일한 무선 신호가 전송된다고 가정하면, 상기 공간 (200)의 전달 함수가 변하면, 그 전달 함수의 출력 - 상기 수신된 신호 - 또한 변할 것이다. 그 수신 신호에서의 변화는 물체의 움직임을 탐지하기 위해 사용될 수 있다.
수학적으로, 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송된 전송 신호 f(t)는 다음의 수학식 1에 따라 기술될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00001
여기에서
Figure 112020021511512-pct00002
은 전송된 신호의 n번째 주파수 성분의 주파수를 나타내며,
Figure 112020021511512-pct00003
은 그 n번째 주파수 성분의 복소수 계수를 나타내며, 그리고 t는 시각을 나타낸다. 상기 전송된 신호 f(t)가 상기 제1 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 전송되고 있을 때에, 경로 k로부터의 출력 신호
Figure 112020021511512-pct00004
는 수학식 2에 따라 기술될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00005
여기에서
Figure 112020021511512-pct00006
는 경로 k를 따른 n번째 주파수 성분에 인한 감쇠 팩터 (또는, 예를 들면, 산란, 반사, 및 경로 손실들로 인한 채널 응답)를 나타내며, 그리고
Figure 112020021511512-pct00007
는 경로 k를 따른 n번째 주파수 성분에 대한 상기 신호의 위상을 나타낸다. 그러면 무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은 모든 경로들로부터 상기 무선 통신 디바이스로의 모든 출력 신호들
Figure 112020021511512-pct00008
의 합으로서 기술될 수 있으며, 이는 수학식 3에서 보여진다.
Figure 112020021511512-pct00009
수학식 2를 수학식 3으로 치환하면 다음의 수학식 4가 얻어진다.
Figure 112020021511512-pct00010
무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은 그 후에 분석될 수 있다. 무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은, 예를 들면, 패스트 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform (FFT))이나 다른 유형의 알고리즘을 이용하여 주파수 도메인으로 변환될 수 있다. 그 변환된 신호는 상기 수신 신호 R을 일련의 n개 복소수 값들로 나타낼 수 있으며, 그 값 하나는 (n개 주파수들
Figure 112020021511512-pct00011
에서) 각자의 주파수 성분들 각각에 대한 것이다. 주파수
Figure 112020021511512-pct00012
에서의 주파수 성분에 대해, 복소수 값
Figure 112020021511512-pct00013
은 다음의 수학식 5에서처럼 표현될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00014
주어진 주파수 성분
Figure 112020021511512-pct00015
에 대한 상기 복소수 값
Figure 112020021511512-pct00016
은 그 주파수 성분
Figure 112020021511512-pct00017
에서 상기 수신 신호의 상대적인 진폭 및 위상 오프셋을 표시한다. 물체가 공간 내에서 이동할 때에, 상기 복소수 값
Figure 112020021511512-pct00018
은 변하는 공간의 채널 응답
Figure 112020021511512-pct00019
으로 인해 변한다. 따라서, 상기 채널 응답에서 탐지된 변화는 상기 통신 채널 내에서 물체의 움직임을 표시할 수 있다. 몇몇 예들에서, 잡음, 간섭, 또는 다른 현상들이 상기 수신기에 의해 탐지된 채널 응답에 영향을 줄 수 있으며, 그리고 상기 모션 탐지 시스템은 모션 탐지 능력의 정밀도 및 품질을 향상시키기 위해 그런 영향들을 줄이거나 격리시킬 수 있다.
몇몇 구현들에서, 채널 응답은 다음의 수학식처럼 표현될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00020
몇몇 예들에서, 어떤 공간에 대한 채널 응답
Figure 112020021511512-pct00021
은, 예를 들면, 추정의 수학적인 이론에 기반하여 결정될 수 있다. 예컨대, 레퍼런스 신호
Figure 112020021511512-pct00022
는 후보 채널 응답들 (
Figure 112020021511512-pct00023
)을 이용하여 수정될 수 있으며, 그리고 상기 수신 신호 (
Figure 112020021511512-pct00024
)에 대한 최선 부합 (best match)을 제공하는 후보 채널을 선택하기 위해 그 후에 최대 우도 (maximum likelihood) 접근 방식이 사용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 추정된 수신 신호 (
Figure 112020021511512-pct00025
)는 상기 레퍼런스 신호 (
Figure 112020021511512-pct00026
)를 상기 후보 채널 응답들 (
Figure 112020021511512-pct00027
)과 컨벌루션 (convolution)하는 것으로부터 얻어지며, 그리고 그 후에 상기 채널 응답 (
Figure 112020021511512-pct00028
)의 채널 계수들은 상기 추정된 수신 신호 (
Figure 112020021511512-pct00029
)의 제곱 오차 (squared error)를 최소로 하기 위해 변한다. 이것은 다음처럼 수학적으로 표현될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00030
여기에서 최적화 기준은 다음과 같다.
Figure 112020021511512-pct00031
이 최소화 프로세스, 또는 최적화 프로세스는 LMS (Least Mean Squares), RLS (Recursive Least Squares), BLS (Batch Least Squares) 등과 같은 적응적 필터링 기법을 활용할 수 있다. 상기 채널 응답은 FIR (Finite Impulse Response) 필터, IIR (Infinite Impulse Response) 필터, 또는 유사한 것일 수 있다.
위에서의 수학식에서 보이는 것처럼, 상기 수신 신호는 상기 레퍼런스 신호 및 상기 채널 응답의 컨벌루션으로서 간주될 수 있다. 상기 컨벌루션 연산은 상기 채널 계수들이 상기 레퍼런스 신호의 지연된 복제들 각각과 어느 정도의 상관을 가진다는 것을 의미한다. 위에서의 수학식에서 보이는 것과 같은 컨벌루션 연산은 그러므로 상기 수신된 신호가 상이한 지연 포인트들에서 나타나며, 각 지연된 복제는 상기 채널 계수에 의해 가중치가 부여된다는 것을 보여준다.
도 2c 및 도 2d는 도 2a와 도 2b 내 무선 통신 디바이스들 (204A, 204B) 사이에서 전달된 무선 신호들로부터 계산된 채널 응답들 (260, 270)의 예들을 보여주는 곡선들이다. 도 2c 및 도 2d는 무선 통신 디바이스 (204A)에 의해 전송된 초기 무선 신호의 주파수 도메인 표현 (250)을 또한 보여준다. 도 2c 내 채널 응답 (260)은 (물체가 공간 (200) 내에서 이동하기 이전에) 도 2a에서 무선 통신 디바이스 (204b)에 의해 수신된 신호들을 나타내며, 그리고 도 2d 내 채널 응답 (270)은 (물체가 상기 공간 (200) 내에서 이동한 이후에) 도 2b 내 무선 통신 디바이스 (204b)에 의해 수신된 신호들을 나타낸다.
도 2c 및 도 2d에서 보이는 예에서, 예시의 목적들을 위해, 무선 통신 디바이스 (204A)는 상기 주파수 도메인 표현 (250)에서 보이는 것처럼 평평한 (flat) 주파수 프로파일을 가진 신호 (각 주파수 성분 f1, f2, 및 f3의 크기가 동일함)를 전송한다. 상기 신호의 공간 (200) (및 그 내부의 물체)과의 간섭 때문에, 무선 통신 디바이스 (204A)로부터 송신된 신호에 기반한 무선 통신 디바이스 (204B)에서 수신된 신호는 상기 전송된 신호와는 상이하게 보인다. 이 예에서, 상기 전송된 신호가 제1 주파수 프로파일을 가지는 경우, 상기 수신된 신호는 상기 공간 (200)의 채널 응답을 나타낸다. 도 2c 및 도 2d에서 보이는 것처럼, 상기 채널 응답들 (260, 270)은 상기 전송된 신호의 주파수 도메인 표현 (250)과는 상이하다. 공간 (200) 내에서 모션이 발생할 때에, 상기 채널 응답 내 변이 또한 발생할 것이다. 예를 들면, 도 2d에서 보이는 것처럼, (도 2b에서 보이는) 제2 위치 내 물체와 연관된 채널 응답 (270)은 (도 2a에서 보이는) 제1 위치 내 그 물체와 연관된 채널 응답 (260)에서 벗어난다. 그래서, 채널 응답들 및 그 채널 응답들 내에서의 변이들을 분석함으로써, 물체의 모션이 탐지될 수 있다.
도 3은 채널 응답들 내 상이한 유형의 변이들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 시스템 (300)의 블록도이다. 도 3에서 보이는 예시의 시스템 (300)은 제1 변이 탐지기 (304), 제2 변이 탐지기 (306), 게이트 (308), 및 모션 탐지기 (310)를 포함한다. 상기 시스템은 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있으며, 상기 컴포넌트들은 도 3에 관련하여 설명된 것처럼 또는 다른 방식으로 동작할 수 있다. 몇몇 환경들에서, 상기 시스템 (300)의 몇몇 또는 모든 컴포넌트들은 소프트웨어나 펌웨어에서, 예를 들면, 무선 통신 디바이스에서 상기 프로세서 (114)에 의해 또는 (예를 들어, 무선 센서 디바이스와 원격인 서버 상의) 다른 유형의 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행된 하나 이상의 소프트웨어 모듈들로서 구현된다. 몇몇 환경들에서, 상기 시스템 (300)의 몇몇 또는 모든 컴포넌트들은 하드웨어에서, 예를 들면, 하나 이상의 FPGA들, ASIC들이나 다른 유형의 프로그램 가능 하드웨어로서 구현된다.
보이는 예에서, 상기 변이 탐지기들 (304, 306) 각각에 의해 채널 응답 (302)이 분석된다. 상기 채널 응답 (302)은 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하며, 그리고 도 2c 및 도 2d의 채널 응답들 (260, 270)과 유사할 수 있다. 보이는 예에서, 변이 탐지기들 (304, 305)은 상기 채널 응답 (302) 내 상이한 유형의 변이를 탐지하기 위해 각각 작동 가능하다. 몇몇 구현들에서, 상기 제1 변이 탐지기 (304)는, 전형적으로 간섭 신호들 (예를 들면, 대역외 (OOB) 간섭 신호들)에 기인하는 유형의 변이를 채널 응답 (302)에서 탐지하도록 구성되며, 상기 제2 변이 탐지기 (306)는, 무선 신호들이 지나간 공간에서 발생하는 모션에 전형적으로 기인하는 유형의 변이를 동일한 채널 응답 (302)에서 탐지하도록 구성된다. 두 가지 유형의 변이들 (상기 제1 변이 탐지기 (304)에 의해 탐지된 유형의 변이 및 상기 제2 변이 탐지기 (306)에 의해 탐지된 유형의 변이)은 시간이 지나면서 발생하는 변이들이다. 예를 들면, 상기 변이 탐지기들 (304, 306)은 이전에 수신된 채널 응답들의 세트로 상기 채널 응답 (302)을 분석 (예를 들면, 비교 등)한 것에 기반하여 변이의 각자 유형들을 탐지할 수 있다.
모션을 탐지하는데 있어서 오류들을 줄이거나 방지하기 위해, 제1 유형의 변이의 크기는 상기 게이트 (308)로의 입력으로 사용될 수 있으며, 이는 상기 제2 유형의 변이에 관한 정보가 상기 모션 탐지기 (310)에 의해 실행된 모션 탐지 프로세스로 입력되는 것을 허용하거나 막는 것 중 어느 하나를 할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 유형의 변이가 간섭 신호들에 의해 보통 유발되는 유형의 변이를 나타내며 그리고 상기 제2 유형의 변이가 공간 내 모션에 의해 보통 유발되는 유형의 변이를 나타내는 경우, 상기 게이트 (308)는 상기 제2 유형의 변이에 관한 정보만이 상기 모션 탐지기 (310)에 의해 처리되도록 허용할 수 있으며, 이 경우 상기 제1 변이의 크기는 어떤 임계 아래에 있다 (이는 낮은 또는 최소의 간섭을 표시할 수 있다). 이것은 간섭 신호들이 공간 내 존재할 때에, 상기 모션 탐지 프로세스가 모션의 긍정-오류 (false-positive) 탐지들과 같은 오류들을 생성하는 것을 방지할 수 있다. 역으로, 상기 제1 변이의 크기가 상기 임계 위에 있으면 (이것은 높은 레벨의 간섭을 표시할 수 있다), 상기 제2 유형의 변이에 관한 정보는 상기 모션 탐지기 (310)에 의한 프로세싱으로부터 차단될 수 있다. 상기 모션 탐지기 (310)는 따라서 상기 모션 탐지 프로세스를 실행하는 것이 방지될 수 있으며, 또는 상기 모션 탐지 프로세스는 (예를 들면, 다른 소스로부터의) 다른 입력들에 기반하여 실행될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 채널 응답 (302)은 아래에서 설명되는 것처럼 벡터 주파수 도메인 내 채널 벡터에 의해 표현될 수 있다. 상기 제1 유형 및 제2 유형의 변이들은 아래에서 설명된 것처럼 상기 벡터 주파수 도메인 내 축들 위로의 상기 채널 벡터의 투사에 기반하여 탐지될 수 있다.
몇몇 경우들에서, 간섭은 제2 유형에 비하여 제1 유형의 변이로서 현저하게 관찰되는 채널 응답에 대한 영향들을 생성한다. 예를 들면, 특정 유형의 변이는 채널 응답에서 주로 균일한 시프트를 생성할 수 있다. 일 예로, 대역외 (OOB) 또는 채널외 (OOC) 간섭은 채널 응답 내 모든 요소들을 위로 또는 아래로 주로 시프트할 수 있으며, 이는 채널 응답 값들을 아주 크게 증가시키거나 감소시킨다. 그런 경우들에서, 상기 제1 변이 탐지기 (304)는 채널 응답 내 균일한 시프트들 (예를 들면, 임계보다 더 큰 양만큼의 균일한 증가 또는 감소)에 대해 모니터할 수 있다
몇몇 경우들에서, 공간 내 물체들의 모션은 상기 제1 유형의 변이에 비해 제2 유형의 변이로서 주로 관찰되는 채널 응답에 대한 영향을 생성한다. 예를 들면, 공간 내 모션은 채널 응답 내 값들의 서브세트만을 주로 시프트할 수 있다. 일 예로, 상기 모션은 채널 응답의 하나 또는 두 개의 요소들의 위상이나 크기를 주로 변하게 할 수 있으며, 그러므로 상기 채널 응답을 비-균일하게 증가시키거나 감소시킨다. 그런 경우들에서, 상기 제2 변이 탐지기 (306)는 상기 채널 응답 내 비-균일 시프트들 (예를 들면, 임계보다 더 큰 양만큼의 비-균일 증가 또는 감소)에 대해 모니터할 수 있다
몇몇 경우들에서, 간섭은 제2 유형의 변이로서 관찰될 수 있는 제2 영향을 생성할 수 있다. 따라서, 상기 제1 변이 탐지기 (304)에 의해 큰 간섭이 관찰될 때에, 상기 게이트 (308)는 상기 모션 탐지기 (308)가 상기 채널 응답 (302)에 기반하여 모션 탐지 프로세스를 실행하는 것을 방지할 수 있다. 상기 제1 변이 탐지기 (304)에 의해 큰 간섭이 관찰되지 않을 때에, (예를 들어, 상기 제2 변이 탐지기 (306)에 의해 관찰된 변이들을 분석함으로써) 상기 게이트 (308)는 상기 모션 탐지기 (308)가 상기 채널 응답 (302)에 기반하여 모션 탐지 프로세스를 실행하도록 허용할 수 있다.
도 4는 채널 응답들에서 상이한 유형의 변이들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 프로세스 (400)를 보여주는 흐름도이다. 상기 예시의 프로세스 (400)에서의 동작들은 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세스 (400)에서의 동작들은 도 3에서 보이는 예시의 시스템 (300)이나 다른 유형의 시스템에 의해 수행될 수 있다. 도 1에서 보이는 예를 참조하면, 상기 예시의 프로세스 (400)의 동작들은, 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B) 중 하나 또는 둘 모두로부터 전송된 무선 신호들과 연관된 채널 응답에 기반하여 사람 (106)의 모션을 탐지하기 위해 무선 통신 디바이스 (102C)의 프로세서 (114)에 의해 수행될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 예시의 프로세스 (400)는 상기 무선 통신 디바이스들이 아닌 상기 무선 통신 디바이스들에 통신 가능하게 결합된 서버나 다른 컴퓨팅 디바이스와 같은 시스템에 의해 수행될 수 있다. 상기 예시의 프로세스 (400)는 다른 유형의 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 상기 예시의 프로세스 (400)는 추가의 또는 상이한 동작들을 포함할 수 있으며, 그리고 상기 동작들은 도시된 순서로 또는 다른 순서로 수행될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 도 4에서 보이는 동작들 중 하나 이상은, 다수의 동작들, 서브-프로세스들 또는 다른 유형의 루틴들을 포함하는 프로세스들로서 구현된다. 몇몇 경우들에서, 동작들은 결합되거나, 다른 순서로 수행되거나, 병렬로 수행되거나, 반복되거나, 그렇지 않다면 다른 방식으로 반복되거나 수행될 수 있다.
402에서, 채널 응답이 획득된다. 그 채널 응답은 무선 통신 디바이스에 의해 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반할 수 있다. 예를 들어, 도 2a 및 도 2b를 참조하면, 상기 채널 응답은 무선 통신 디바이스 (204A)에 의해 상기 공간 (200)을 통해 전송되어 무선 통신 디바이스들 (204B, 204C) 중 하나에서 수신된 무선 신호들에 기반할 수 있다. 상기 채널 응답은 주파수 범위 내 여러 서브캐리어 주파수들 각각에 대해 일련의 복소수 값들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 도 2c 및 도 2d를 참조하면, 상기 채널 응답은 서브캐리어 주파수들 f1, f2, 및 f3 각각에 대한 복소수 값들을 포함할 수 있다. 몇몇 예들에서, 채널 응답은 다른 개수의 서브캐리어 주파수들 (예를 들면, 12, 16, 32, 또는 다른 개수의 서브캐리어 주파수들)에 걸쳐 정의된다.
404에서, 제1 유형 변이 및 제2 유형 변이가 상기 채널 응답에서 식별된다. 그 제1 유형 변이 및 제2 유형 변이는 402에서 획득된 채널 응답을 이전에 획득된 채널 응답들의 세트로 분석 (예를 들면, 비교 또는 다르게 분석)함으로써 식별될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 제1 유형 변이는 간섭이 상기 공간 내에 존재할 때에 채널 응답들 내에서 전형적으로 보이는 변이를 포함하며, 그리고 상기 제2 유형 변이는 모션과 연관되어 채널 응답들에서 전형적으로 보이는 유형의 변이를 포함한다. 아래에서 설명되듯이, 상기 두 변이 유형들은 주파수 벡터 도메인에서 탐지된 변이들에 기반할 수 있다.
406에서, 상기 제1 유형 변이의 크기는 임계와 비교된다. 그 임계는 모션 탐지 프로세스에 영향을 줄 수 있는 (예를 들면, 모션 탐지 프로세스에서 오류들을 생성할 수 있는) 간섭 신호들에서 보이는 변이의 크기에 기반할 수 있다. 그 크기가 임계 아래에 있으면 (예를 들면, 상기 공간 내 어떤 간섭도 상기 모션 탐지 프로세스에 영향을 줄 것 같지 않다는 것을 표시함), 상기 제2 유형 변이에 기반하여 물체의 모션을 탐지하기 위해 모션 탐지 프로세스가 406에서 실행된다. 상기 모션 탐지 프로세스는 상기 제2 유형 변이에 관한 정보 (예를 들면, 복소수 주파수 성분들)를 이전에 획득된 채널 응답들에 관한 정보와 비교하여, 상기 제2 유형 변이가 공간 내 물체의 모션을 표시하는가의 여부를 판별한다. 예를 들어, 상기 모션 탐지 프로세스는 상기 공간 내에 물체가 움직이고 있는가의 여부를 판별하기 위해, 402에서 획득된 채널 응답의 하나 이상의 통계적인 파라미터들을 분석할 수 있다. 그러나, 상기 제1 유형 변이의 크기가 상기 임계 위라면, 상기 모션 실행 프로세스는 상기 제2 유형 변이에 기반하여 실행되는 것이 방지된다. 예를 들어, 상기 제2 유형 변이에 관한 정보는 폐기되거나, 그렇지 않는다면 상기 모션 탐지 프로세스에서 고려되지 않는다.
도 5a 및 도 5b는 예시의 채널 응답 (504) 및 주파수 도메인 (514)에서 상기 채널 응답 (504)의 벡터 표현 (512)을 보여주는 도면들이다. 도 5a에서의 곡선 (502)은 예시의 채널 응답 (504) 그리고 그 채널 응답 (504) 상에서 작용하는 대역외 (OOB) 또는 채널외 (OOC) 간섭들 (506)을 포함한다. 보이는 상기 예에서, 채널 응답 (504)은 상기 수신한 무선 신호들 분석으로부터 획득된 특정 서브캐리어 주파수들 (f1, f2, f3)에서의 주파수 성분들 (a, b, c)을 포함한다. 상기 주파수 성분들은 크기 및 위상을 포함하는 복소수 값들일 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 주파수 성분들은 상이한 서브캐리어 주파수들에서 상기 채널 응답의 샘플링된 값들을 나타낸다. 상기 채널 응답 (504)은 상기 서브캐리어 주파수들에서의 주파수 성분들에 기반한 벡터 모습으로 표현될 수 있다. 예를 들면, 도 5b에서 보이는 예에서, 채널 응답 (504)은 벡터 X = (a, b, c)에 의해 표현되며, 그리고 상호 직교 축들 (f1, f2, f3)에 의해 정의된 주파수 벡터 도메인 (514)으로 매핑된다.
보이는 상기 예들에서, 채널 응답 (504)은 간섭들 (506)이 존재하지 않는 공간에 대해 무선 통신 디바이스가 보는 정상 상태 채널 응답을 나타낸다. 그러나, 간섭자들 (506)이 도 5a에서 보이는 것처럼 존재할 때에, 상기 채널 응답 (504)은 점선들 (508)에 의해 표시된 것들과 유사한 약간의 변이들을 겪을 수 있다. 예를 들면, 상기 간섭자들 (506)은 무선 통신 디바이스의 라디오 서브시스템의 유효 이득에서의 변화를 초래할 수 있으며, 이것은 상기 점선들 (508)에 의해 보이는 크기 변화들을 차례로 초래할 수 있다. 이 변화들은 주파수 스펙트럼에 걸쳐 균일하거나 또는 비-균일할 수 있다 (예를 들면, 상기 이득 변화는 상이한 주파수 성분들에 대해 상이할 수 있다).
이 변이들을 겪는 채널 응답들은 상기 주파수 벡터 도메인에서 단일의 방향에 실질적으로 정렬된 채널 벡터들로 매핑된다. 예를 들어, 채널 벡터 (512)는 도 5b에서 점선들 (518)에 의해 표시된 주파수 벡터 도메인 내에서 변이들을 겪지만, 그 변이들 전체에 걸쳐서 축 v1 에 의해 표시된 방향에 실질적으로 정렬된 채로 (즉, 그 방향에 평행하게) 유지한다. 예를 들면, 변이들을 겪지만, 상기 축 v1 상으로의 상기 채널 벡터 (512)의 투사는 상기 채널 벡터 (512)의 크기의 90%보다 대략적으로 더 클 것이며, 그리고 축들 v2 및 v3 상으로의 상기 채널 벡터 (512)의 투사는 작을 것이다. 상기 공간에서 모션이 발생할 때에, 상기 채널 응답은 아주 상이한 변이를 겪을 수 있으며, 그리고 모션-기반 채널 응답과 연관된 채널 벡터는 축 v1 에 의해 표시된 방향에 직교인 하나 이상의 다른 방향들에서 투사할 수 있다. 예를 들면, 상기 공간 내 모션과 연관된 채널 응답은 (상기 축 v1 에 직교하는) 도 5b에서 보이는 축들 v2 및 v3 둘 모두 상으로 실질적으로 투사하는 채널 벡터를 가질 수 있다.
그래서, 몇몇 구현들에서, 모션 탐지 프로세스는 이전에 획득된 채널 응답들에 기반한 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하여 설립할 수 있다. 새롭게 획득된 채널 응답은 그 축들에 의해 정의된 도메인 내 채널 벡터로 그 후에 변환될 수 있으며, 이는 그 공간 내에서 모션이 발생했는가의 여부를 탐지하기 위한 것이다. 예를 들면, 도시된 예에서, 축들 (v1, v2, v3)에 의해 한정된 주파수 벡터 도메인 (516)은, 도 5a의 채널 응답 (504) (예를 들면, 라인들 (508)에 의해 보이는 동일한 변이들을 겪는 채널 응답들의 세트)과 유사한 이전에 획득된 채널 응답들의 세트에 기반하여 판별되고 설립될 수 있다. 제1 축 v1 은 어떤 모션도 존재하지 않을 때에 채널이 전형적인 혼란을 겪는 방향에 기반하여 한정될 수 있으며, 축들 v2 및 v3 은 상기 축 v1 에 (그리고 서로에게) 직교하게 한정될 수 있다. 상기 축 v2 에 대해 선택된 직교 방향을 이용하여, 간섭들에 의해 초래된 상기 채널 내 변이는 축 v2 의 방향에서 작은 투사를 가질 수 있다. 그리고 축 v3 은 v1 및 v2 둘 모두에 직교하기 때문에, 간섭에 의해 초래된 상기 채널 내 변이는 0일 수 있으며, 자신의 방향에서 무시할 수 있는 양의 투사이다. 그래서, 몇몇의 구현들에서, 상기 축 v3 또는 축 v1 에 직교인 다른 축은, 간섭에 대해 상대적으로 조용하게 유지할 것이지만 (예를 들면, 상기 채널 벡터의 작은 투사들) 상기 공간에서 모션이 발생할 때에는 강하게 반응할 것이라는 판별기로서 사용될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 축들은 서로에게 완벽하게 직교하지 않을 수 있다. 오히려, 각 축이 다른 축들의 짧은 거리의 영 공간 (null space)에 충분하게 가까운 한은, 본원에서 설명된 기술들은 간섭-기반 채널 변이 및 모션-기반 채널 변이 사이를 구별하는 것을 허용할 수 있다.
따라서, 몇몇 구현들에서, 새로운 채널 응답이 획득될 때에, 그것은 도메인 (516)의 축들 상으로의 투사들을 판별하기 위해 그 도메인 (516) 내 채널 벡터로서 매핑될 수 있다. 그 채널 응답이 축 v1 상으로 실질적으로 투사하고 축들 v2 및 v3 상으로는 무시할 수 있게만 투사하면 (예를 들면, 축들 v2 및 v3 상으로의 투사의 크기가 상기 채널 벡터 그 자체의 크기의 5% 미만이다), 모션 탐지 프로세스는 그 공간 내에 어떤 모션도 발생하지 않았다고 판별할 수 있다. 그러나, 상기 채널 벡터가 상기 축들 v2 및 v3 둘 모두에게로 실질적으로 더 많이 투사하면, 상기 모션 탐지 프로세스는 상기 공간 내에 모션이 발생했다고 판별할 수 있다. 도 6 및 도 7은 이 기술들에 따라 분석되고 있는 새롭게 수신한 채널 응답들의 예들을 기술한다.
몇몇 예들에서, 모션 탐지를 위해 선택된 축은 팻-테일 매트릭 (a fat-tail metric)에 기반하여 정해질 수 있다. 상이한 축들의 방향들 내 채널 벡터들 내에서 보이는 랜덤한 스파이크들은 팻-테일 계산기에 의해 측정될 수 있으며, 이는 아웃라이어 (outlier)들의 확률 밀도를 판별할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 팻-테일 매트릭은 (랜덤 변수 및 그것의 평균 사이의 평균 제곱 거리를 측정하는) 표준 편차에 대한 절대 평균 편차 (mean absolute deviation) (랜덤 변수와 그것의 평균 사이의 평균 절대 거리를 측정함)의 비율을 포함한다. 이 비율이 상기 샘플 내 아웃라이어들에 의해 비례하지 않게 영향을 받기 때문에, 상기 비율이 0에 가까울수록 (분산에 있어서 더 살찐 테일들), 간섭자는 더 많이 순간적이다. 그래서, 모션 탐지를 위한 축은 최저의 팻-테일 메트릭을 가지는 축으로서 선택될 수 있다.
몇몇 예들에서, 새로운 채널 벡터들의 투사는 상기 채널 내 어떤 변화가 발생했는가를 (예를 들면, 새로운 간섭자들이 존재하는가의 여부를) 판별하기 위해 샘플링될 수 있다. 모션을 탐지하기 위해 축을 새롭게 선택하는 것은, 제1 주성분 (상기 제1 축을 한정하는 성분)의 투사에서 변화가 탐지될 때에 수행될 수 있다. 상기 변화는 밀도 함수, 또는 다른 강건한 통계적 추정기에 기반하여 탐지될 수 있다.
도 5 내지 도 7의 주파수 벡터 도메인의 축들은 반복적 추정 프로세스를 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 구현들에서, 주파수 벡터 도메인 (516)의 축들은 그 축들 상으로의 채널 벡터들의 투사들에 기반하여 잔류 오류들의 기댓값 (expected value)을 감소시킴으로써 판별된다. 이것은 몇몇 구현들에서 수학식 9를 최소화하는 것에 의해 이루어질 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00032
여기에서:
Figure 112020021511512-pct00033
이 경우
Figure 112020021511512-pct00034
는 오류 함수를 나타내며, x는 채널 벡터를 나타내며,
Figure 112020021511512-pct00035
는 주파수 벡터 도메인 내 i번째 축을 나타내며, 그리고 수학식 10은 수학식 9를 강제하여, 서로에게 직교인 축들을 판별하도록 한다. 몇몇 예들에서, 롱-텀 (long-term) 경향들을 보유한 재귀적 망각 팩터 (recursive forgetting factor)를 이용하여, 상기 축들은 연속적인 업데이트들의 세트를 통해서 판별될 수 있다. 몇몇의 구현들에서, 상기 축들은, 예를 들면, 순환 (recursive) 최소 자승 방법, 제한 (constrained) 최소 자승 방법, 배치 (batch) 최소 자승 방법, 또는 다른 유형의 최소 자승 방법과 같은 최소 자승 방법을 이용하여 판별될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 상기 주파수 벡터 도메인의 축들은 새로운 채널 응답들이 획득되면 업데이트될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 축들은 평균 제곱 오류 확률적 업데이트 (mean square error stochastic update) 방법을 이용하여 업데이트될 수 있다. 예를 들면, 제1 축은 수학식 11 및 수학식 12에 따라 업데이트될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00036
Figure 112020021511512-pct00037
제2 축은 수학식 11 내지 수학식 15에 따라 업데이트될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00038
Figure 112020021511512-pct00039
Figure 112020021511512-pct00040
그리고 제3 축은 수학식 16 내지 수학식 18에 따라 업데이트될 수 있다.
Figure 112020021511512-pct00041
Figure 112020021511512-pct00042
Figure 112020021511512-pct00043
여기에서 x(k)는 순간적 (instantaneous) 채널 벡터이며,
Figure 112020021511512-pct00044
는 i-번째 축의 방향에서의 상기 채널 벡터의 투사를 나타내며,
Figure 112020021511512-pct00045
는 망각 팩터 (forgetting factor)를 나타내며, 그리고
Figure 112020021511512-pct00046
는 상기 축 v1 의 업데이트된 방향을 나타낸다. 상위 차원의 주파수 벡터 도메인들에서, 추가의 축들 (예를 들면, 제4 축 등)이 같은 방식으로 업데이트될 수 있다.
일반적으로, 채널 응답은 포인트들의 개수 정수 n을 포함할 수 있으며 n-차원 주파수 벡터 도메인 내에서 표현될 수 있으며, 그리고 n개 직교축들이 상기 n-차원 주파수 벡터 도메인에서 정의될 수 있다. 예를 들면, 각각이 16개 포인트들을 가지는 채널 응답들을 분석할 때에, 16-요소 주파수 벡터들이 16-차원 주파수 벡터 도메인에서 정의될 수 있다. 몇몇 경우들에서, n개 미만 직교축들은 상기 채널 응답 내 변이들을 분석하기 위해 사용된다. 예컨데, 각각이 16개 포인트들을 가지는 채널 응답들을 분석할 때에, 몇몇 경우들에서 상기 주파수 벡터 도메인 내 작은 개수의 (예를 들면, 2, 3, 4, 5개) 직교축들만을 사용하여 모션이 정확하게 탐지될 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 예시의 채널 응답 (604) 및 도 5b의 주파수 벡터 도메인 (516) 내 채널 응답 (604)의 벡터 표현 (612)을 보여주는 도면들이다. 도시된 예에서, 채널 응답 (604)은 도 5a의 간섭자들 (506)과 유사하거나 동일할 수 있는 간섭자들 (606)에 의해 영향을 받은 채널 응답 (504)을 나타낸다. 도시된 것처럼, 상기 예시의 채널 응답 (604)은 (채널 응답 (604)의 주파수 도메인을 가로질러) 주파수 범위에 걸쳐서 도 5b의 채널 응답 (504)으로부터 크기에 있어서 약간 증가하여 변한다. 채널 응답 (504)과 비슷하게, 상기 채널 응답 (604)은 서브캐리어 주파수들에서 주파수 성분들에 기반하여 벡터 모습으로 표현될 수 있다. 예를 들면, 도 6b에서 보이는 예에서, 채널 응답 (604)은 벡터
Figure 112020021511512-pct00047
에 의해 표현되며, 그리고 상기 축들 (v1, v2, v3)에 의해 한정된 주파수 벡터 도메인 (516)으로 매핑된다. 도 6b에서 보이는 주파수 벡터 도메인 (516)으로 매핑될 때에, 상기 채널 응답 (604)을 나타내는 상기 채널 벡터 (612)는 상기 축 v1 과 실질적으로 정렬되어, v1 축 상에는 큰 투사 (616)를 생성하며, v2 축 상에는 상대적으로 작은 투사 (618)를 생성하며, 그리고 v3 축 상에는 어떤 투사도 생성하지 않는다. 상기 채널 벡터 (612)가 v3 축 상으로 투사하지 않기 때문에, 도시된 상기 예에서, 모션 탐지 프로세스는, 상기 채널 응답 (604)이 공간 내 모션을 표시하지 않으며, 오히려 다른 효과들 (예를 들면, 간섭자들 (606))에 기반하여 상기 채널 응답 내 변이들을 표시한다고 판별할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 예시의 채널 응답 (704) 및 주파수 벡터 도메인 (516) 내 채널 응답 (704)의 벡터 표현 (712)을 보여주는 도면들이다. 도시된 예에서, 채널 응답 (704)은 도 5a의 간섭자들 (506)과 유사하거나 동일할 수 있는 간섭자들 (706) 및 신호 (708)에 의해 영향을 받은 채널 응답 (504)을 나타낸다. 도시된 것처럼, 상기 예시의 채널 응답 (704)은 주파수 범위에 걸쳐서 도 5b의 채널 응답 (504)으로부터 불균일하게 변한다. 채널 응답 (604)과 비슷하게, 상기 채널 응답 (704)은 서브캐리어 주파수들에서 주파수 성분들에 기반하여 벡터 모습으로 표현될 수 있다. 예를 들면, 도 7b에서 보이는 예에서, 상기 채널 응답 (704)은 벡터
Figure 112020021511512-pct00048
에 의해 표현되며, 그리고 상기 축들 (v1, v2, v3)에 의해 한정된 주파수 벡터 도메인 (516)으로 매핑된다. 도 7b에서 보이는 주파수 벡터 도메인 (516)으로 매핑될 때에, 상기 채널 응답을 나타내는 상기 채널 벡터 (712)는 v1 축 상에는 참조번호 716의 투사를, v2 축 상에는 참조번호 718의 투사를, 그리고 v3 축 상에는 참조번호 720의 투사를 생성한다. 도시된 상기 예에서, 상기 채널 벡터 (712)가 v3 축 상으로 참조번호 720의 투사를 생성하기 때문에, 모션 탐지 프로세스는 상기 채널 응답 (704)이 다른 효과들 (예를 들면, 간섭자들 (706))에 기반한 상기 채널 응답 내 변이들이 아니라 공간 내 모션을 표시한다고 판별할 수 있다.
비록 도 5 내지 도 7에서 보이는 예들에서 (예시의 편이를 위해서) 주파수 벡터 도메인 (515)이 세 개의 서브캐리어 주파수들에 기반하지만, 상기 주파수 벡터 도메인은 (그래서 상기 채널 응답들을 나타내는 상기 채널 벡터들도), 예를 들면, 4, 8, 16, 또는 32개 서브캐리어 주파수들이나 축들과 같은 어떤 적합한 개수의 서브캐리어 주파수들 (및 축들)에 기반할 수 있다. 추가로, 위에서의 예들이, v1 축에 직교한 축들 중 하나에서의 투사들에 기반하여 모션들이 추론될 수 있다고 설명하지만, 모션은 주파수 벡터 도메인 내 임의 축이나 축들의 임의 조합에서의 투사들에 의해 추론될 수 있다.
도 8은 채널 응답들 내 상이한 유형의 변이들에 기반하여 모션을 탐지하기 위한 예시의 프로세스 (800)를 보여주는 흐름도이다. 상기 예시의 프로세스 (800)에서의 동작들은 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세스 (800)에서의 동작들은 도 3에서 보이는 예시의 시스템 (300)이나 다른 유형의 시스템에 의해 수행될 수 있다. 도 1에서 보이는 예를 참조하면, 상기 예시의 프로세스 (800)의 동작들은, 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B) 중 하나 또는 둘 모두로부터 전송된 무선 신호들과 연관된 채널 응답에 기반하여 사람 (106)의 모션을 탐지하기 위해 무선 통신 디바이스 (102C)의 프로세서 (114)에 의해 수행될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 예시의 프로세스 (800)는 상기 무선 통신 디바이스들이 아닌 상기 무선 통신 디바이스들에 통신 가능하게 결합된 서버나 다른 컴퓨팅 디바이스와 같은 시스템에 의해 수행될 수 있다. 상기 예시의 프로세스 (800)는 다른 유형의 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 상기 예시의 프로세스 (800)는 추가의 또는 상이한 동작들을 포함할 수 있으며, 그리고 상기 동작들은 도시된 순서로 또는 다른 순서로 수행될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 도 8에서 보이는 동작들 중 하나 이상은, 다수의 동작들, 서브-프로세스들 또는 다른 유형의 루틴들을 포함하는 프로세스들로서 구현된다. 몇몇 경우들에서, 동작들은 결합되거나, 다른 순서로 수행되거나, 병렬로 수행되거나, 반복되거나, 그렇지 않다면 다른 방식으로 반복되거나 수행될 수 있다.
802에서, 채널 응답들의 세트가 획득된다. 그 채널 응답들은 무선 통신 디바이스에 의해 제1 시간 구간 동안에 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반할 수 있다. 예를 들어, 도 2a 및 도 2b를 참조하면, 802에서 획득된 채널 응답은 무선 통신 디바이스 (204A)에 의해 공간 (200)을 통해 전송된 무선 신호들에 기반한, 무선 통신 디바이스들 (204B, 204C) 중 하나에서 수신된 신호들에 기반할 수 있다. 상기 채널 응답은 주파수 범위 내 특정 서브캐리어 주파수들에 대한 값들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 2c 및 도 2d를 참조하면, 상기 채널 응답은 서브캐리어 주파수들 (f1, f2, 및 f3)들이나 추가의 서브캐리어 주파수들의 값들을 포함할 수 있다.
804에서, 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트는 채널 응답들의 세트로부터 판별된다. 상기 채널 응답의 세트는 이전에 수신된 신호들의 세트에 기반할 수 있으며, 그리고 상기 축들은, 예를 들면, 최소 평균 자승 프로세스, 순환 (recursive) 최소 자승 프로세스, 제한 (constrained) 최소 자승 방법, 또는 배치 (batch) 최소 자승 프로세스와 같은 최소 자승 프로세스를 이용하여 벡터 방정식을 최소화함으로써 판별될 수 있다. 예를 들면, 상기 축들은 위에서의 방정식 최소화 (수학식 9)에 의해 판별될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 축들을 판별하는 것은 주파수 벡터 도메인 내 802에서 획득된 채널 응답들을 나타내는 채널 벡터들을 정렬한 것에 기반하여 주파수 벡터 도메인 내에서 제1 축을 한정하며, 그리고 상기 주파수 벡터 도메인에서 제2 축들을 한정하는 것을 포함하며, 상기 제2 축들 각각은 상기 제1 축에 직교하며 그리고 다른 제2 축들과도 직교한다. 예를 들어, 도 5a 및 도 5b에서 보이는 예들을 참조하면, 축 v1 은 상기 채널 응답들이 주파수 벡터 도메인에서 정렬하는 주된 방향을 나타내며, 그리고 축 v2 및 v3 은 서로에게 직교한 것은 물론이며 상기 축 v1 에도 직교하도록 그 후에 한정될 수 있다.
상기 축들 중 하나의 축은 모션 투사 축으로서 선택될 수 있으며, 그리고 새롭게 획득된 채널 벡터들의 상기 모션 투사 축 상으로의 투사들에 기반하여 모션이 탐지될 수 있다. 예를 들면, 도 6 및 도 7에서 보이는 예들에서, 축 v3 은 모션 투사 축으로서 선택되며, 그리고 그 축 상으로의 투사들에 기반하여 모션이 탐지된다. 상기 모션 투사 축은 직교축들의 세트 중 각 축에 대한 팻-테일 메트릭을 판별함으로써 선택될 수 있다. 각 축에 대한 팻-테일 메트릭은 주파수 벡터 도메인에서 802에서 획득된 채널 응답들을 나타내는 벡터들의 축 상으로의 투사의 분포에 기반할 수 있다. 몇몇 구현들에서, 각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 절대 평균 편차를 그 축 상으로의 투사들의 분포의 표준 편차로 나눈 것에 기반한다.
806에서, 새로운 채널 응답이 획득된다. 그 새로운 채널 응답은 (상기 제1 시간 구간 이후에) 제2의 시간 구간 동안에 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반할 수 있다. 808에서, 주파수 벡터 도메인 내 상기 새로운 채널 응답을 나타내는 채널 벡터가 판별된다. 상기 채널 벡터의 요소들은 각자의 서브캐리어 주파수들에서 수신된 무선 신호들의 주파수 성분들에 기반할 수 있다. 예를 들어, 도 7a 및 도 7b에서 보이는 예를 참조하면, 채널 벡터 X2의 요소들은 채널 응답 (704)의 서브캐리어 주파수들 f1, f2, 및 f3 에서의 주파수 성분들 a2, b2, 및 c2이며, 그리고 상기 채널 벡터 (712)는 상기 주파수 벡터 도메인 내 채널 응답 (704)을 나타낸다.
810에서, (예를 들어, 상기 제1 시간 구간 및 제2 시간 구간 사이에서) 발생했던 모션은 직교축들의 세트 중 하나의 축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사에 기반하여 탐지된다. 808에서 판별된 채널 벡터의 804에서 선택된 모션 투사 축 상으로의 투사에 기반하여 모션이 탐지될 수 있다. 몇몇 예들에서, 모션은 상기 선택된 축 상으로의 투사를 위한 임계값과의 비교에 기반하여 탐지될 수 있다. 예를 들어, 축 v3 가 모션 투사 축으로서 선택된 도 7a 및 도 7b에서 보이는 예를 참조하면, (축 v3 상으로의) 투사 (720)의 크기가 어떤 임계값을 넘기 때문에 상기 채널 응답 (704)에 기반하여 모션이 탐지될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 축들의 세트는 새롭게 획득된 채널 응답들에 기반하여 업데이트될 수 있다. 예를 들면, 제3 채널 응답들은 제3 시간 구간 동안에 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 획득될 수 있다. 그 제3 채널 응답들은 상기 주파수 벡터 도메인 내 채널 벡터들로서 표현될 수 있다. 상기 채널 벡터들의 상기 축들 상으로의 투사들에서 변화가 탐지되면, 직교축들의 제2의 (업데이트된) 세트가 상기 주파수 벡터 도메인에서 판별될 수 있다. 축들의 제2 세트는 수학식 9와 같은 벡터 방정식을 최소화하는 것에 의한 것처럼 축들의 제1 세트와 동일한 방식으로 판별될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 특허 대상 및 동작들 일부는, 본 명세서에서 개시된 구조들 및 그 구조들의 구조적인 등가, 또는 그것들 하나 이상의 조합들을 포함하는 디지털 전자 회로로, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 특허 대상은, 데이터 프로세싱 장치에 의해 또는 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하기 위한 실행을 위해 컴퓨터-판독가능 저장 매체 상에 부호화된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들, 즉, 컴퓨터 프로그램 명령어들의 하나 이상의 모듈들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 저장 매체는 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스, 컴퓨터-판독가능 저장 기판, 랜덤 또는 시리얼 액세스 메모리 어레이나 디바이스, 또는 그것들 하나 이상의 조합들이거나 그 내부에 포함될 수 있다. 또한, 컴퓨터-판독가능 저장 매체가 전파되는 신호는 아니지만, 컴퓨터-판독가능 저장 매체는 인위적으로 생성된 전파 신호 내에 부호화된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 소스 또는 목적지일 수 있다. 상기 컴퓨터-판독가능 저장 매체는 하나 이상의 분리된 물리적인 컴포넌트들이나 매체 (예를 들면, 다수의 CD들, 디스크들, 또는 다른 저장 디바이스들)일 수 있으며, 또는 그 내부에 포함될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 동작들 일부는 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스들 상에 저장된 또는 다른 소스들로부터 수신된 데이터에 관하여 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행된 동작들로서 구현될 수 있다.
"데이터 프로세싱 장치"의 용어는, 예로서 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩, 또는 다수의 칩들 또는 전술한 것들의 조합들을 포함하는 데이터 프로세싱을 위한 모든 유형의 장치, 디바이스, 및 머신들을 망라한다. 상기 장치는 특수 목적 로직 회로, 예를 들면, FPGA (field programmable gate array) 또는 ASIC (application specific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 상기 장치는 문제의 컴퓨터 프로그램을 위한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들면, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 시스템, 크로스-플랫폼 런타임 환경, 가상 머신, 또는 그것들 중 하나 이상의 조합들을 포함하는 코드를 또한 하드웨어에 추가하여 또한 포함할 수 있다.
컴퓨터 프로그램 (프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 또는 코드로서도 또한 알려짐)은 컴파일되거나 인터프리트된 언어들, 선언성 또는 절차성 언어들을 포함하는 임의 모습의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 그리고 단독의 프로그램으로서 또는 모듈로서, 컴포넌트, 서브루틴, 객체, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 모습으로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템 내 파일에 대응할 수 있지만, 그것이 필요하지는 않다. 프로그램에 전용인 단일의 파일 내에, 또는 다수의 협응된 파일들 (예를 들면, 하나 이상의 모듈들, 서브 프로그램들 또는 코드의 일부들을 저장하는 파일들) 내에 다른 프로그램들이나 데이터 (예를 들면, 마크업 언어 문서 내 저장된 하나 이상의 스크립트들)를 보유하는 파일의 일부에 프로그램이 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나의 사이트에 위치하거나 다수의 사이트들에 걸쳐서 분포되어 통신 네트워크에 의해 상호접속된 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 배치될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세스들 및 로직 흐름들 중 일부는, 입력 데이터에 관하여 동작하고 출력을 생성함으로써 행동들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행시키는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 상기 프로세스들 및 로직 흐름들은 특수 목적 로직 회로, 예를 들면, FPGA (field programmable gate array) 또는 ASIC (application specific integrated circuit)에 의해 또한 수행될 수 있으며, 그리고 장치는 그 특수 목적 로직 회로로서 또한 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 실행을 위해 적합한 프로세서들은 예로서 범용 마이크로프로세서 및 특수 목적 마이크로프로세서 그리고 임의 유형의 디지털 컴퓨터의 프로세서들 모두를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기-전용 메모리 또는 랜덤-액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들에 따른 행동들을 수행하는 프로세서, 그리고 그 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 또한 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스, 예를 들면, 비-자기적 드라이브들 (예컨대, 솔리드-스테이트 드라이브), 자기 디스크, 마그네토 옵티컬 디스크, 또는 광학 디스크를 포함하거나, 또는 그것들로부터 데이터를 수신하거나 데이터를 전송하거나, 또는 둘 모두를 위해 작동적으로 결합될 수 있다. 그러나, 컴퓨터는 그런 디바이스들을 구비할 필요는 없다. 더욱이, 컴퓨터는 다른 디바이스, 예를 들면, 전화기, 태블릿 컴퓨터, 전자 장비, 모바일 오디오나 비디오 플레이어, 게임 콘솔, 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) 수신기, 사물 인터넷 (Internet-of-Things (IoT)) 디바이스, 머신-대-머신 (machine-to-machine (M2M)) 센서나 작동기, 또는 휴대용 저장 디바이스 (예를 들면, 범용 시리얼 버스 (USB) 플래시 드라이브)에 내장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 저장하기에 적합한 디바이스들은 모두 비-휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스들의 모든 모습들을 포함하며, 이는 반도체 메모리 디바이스 (예를 들면, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 디바이스, 및 다른 것들), 자기 디스크 (예를 들면, 내장 하드디스크, 탈착가능 디스크, 및 다른 것들), 마그네토 옵디컬 디스크, 및 CD ROM과 DVD-ROM 디스크를 예로서 포함한다. 몇몇 경우들에서, 상기 프로세서 및 상기 메모리는 특수 목적 로직 회로에 의해 보충되거나 그 내부에 통합될 수 있다.
사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 동작들은 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스 (예를 들면, 모니터, 또는 다른 유형의 디스플레이 디바이스) 그리고 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포지셔닝 디바이스 (예를 들면, 마우스, 트랙볼, 스타일러스, 터치 감지 스크린, 또는 다른 유형의 포인팅 디바이스)를 구비한 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 다른 유형의 디바이스들이 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해 물론 사용될 수 있다; 예를 들어, 사용자에게 제공될 피드백은 임의 형상의 감각적인 피드백, 예컨대, 시각적인 피드백, 청각적인 피드백, 또는 촉각적인 피드백일 수 있다; 그리고 그 사용자로부터의 입력은 임의 형상으로 수신될 수 있으며, 청각적, 음성, 또는 촉각적인 입력을 포함한다. 추가로, 컴퓨터는 사용자가 사용하는 디바이스에게 문서들을 송신하고 그 디바이스로부터 문서들을 수신함으로써 사용자와 상호작용할 수 있다; 예를 들면, 사용자의 클라이언트 디바이스로부터 수신된 요청들에 응답하여 그 웹 브라우저로 웹 페이지들을 송신함으로써.
컴퓨터 시스템은 단일의 컴퓨팅 디바이스, 또는 근접하게 있거나 또는 보통은 서로에게 원격으로 작동하며 통신 네트워크를 통해 보통 상호 작용하는 다수의 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 상기 통신 네트워크는 로컬 영역 네트워크 ("LAN") 및 광역 네트워크 ("WAN"), 인터-네트워크 (예를 들면, 인터넷), 위성 링크를 포함하는 네트워크, 및 피어-투-피어 네트워크 (예를 들면, 애드-혹 피어-투-피어 네트워크) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버와의 관계는 각자의 컴퓨터들 상에서 실행되고 있으며 서로에게 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램에 의해 일어날 수 있다.
설명된 상기 예들의 일반적인 모습에서, 채널 응답들 내 변이들에 기반하여 모션이 탐지된다.
제1 예에서, 제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트가 획득된다. 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 채널 응답들의 상기 제1 세트로부터 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트가 판별된다. 제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답이 획득되며, 그리고 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터가 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 판별된다. 상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사 (projection)에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션이 탐지된다.
상기 제1 예의 구현들은 몇몇 경우들에서 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 공간 내 상기 물체의 모션은 상기 투사를 임계값과 비교한 것에 기반하여 탐지될 수 있다. 상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하는 단계는 최소 자승 프로세스들을 이용하여 벡터 방정식을 최소화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 최소 자승 프로세스는, 최소 평균 자승 (least mean squares) 프로세스, 순환 (recursive) 최소 자승 프로세스, 제한 (constrained) 최소 자승 프로세서, 또는 배치 (batch) 최소 자승 프로세스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 모션 투사 축이 상기 직교축들의 세트로부터 선택될 수 있으며, 그리고 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 것은 상기 모션 투사 축 상의 상기 채널 벡터의 투사에 기반할 수 있다. 상기 모션 투사 축은 상기 직교축들의 세트의 각 축에 대한 팻-테일 메트릭 (fat-tail metric)을 판별함에 의해서 선택될 수 있다. 각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은 상기 주파수 벡터 도메인 내 상기 제1 채널 응답을 나타내는 벡터들의 축 상으로의 투사들의 분포에 기반할 수 있다. 각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은, 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 절대 평균 편차 (mean absolute deviation)를 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 표준 편차로 나눈 것에 기반할 수 있다.
상기 제1 예의 구현들은 몇몇 경우들에서 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 주파수 벡터 도메인에서 직교축들의 상기 세트를 판별하는 단계는, 상기 주파수 벡터 도메인에서 채널 응답들의 상기 제1 세트를 나타내는 채널 벡터들을 판별하는 단계, 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 채널 벡터들의 정렬들에 기반하여 주파수 벡터 도메인에서 제1 축을 한정하는 단계 그리고 상기 주파수 벡터 도메인에서 제2 축들을 한정하는 단계를 포함하라 수 있다. 상기 제2 축들 각각은 상기 제1 축에 직교하며 다른 제2 축들에 직교할 수 있으며, 그리고 제3 시간 구간 동안에 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제3 채널 응답들이 획득될 수 있다. 상기 제3 채널 응답들을 나타내는 벡터들의 직교축들의 상기 제1 세트 상으로의 투사들에서의 변화를 탐지한 것에 응답하여 상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 제2 세트가 상기 제3 채널 응답들로부터 판별될 수 있다. 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 직교축들의 상기 제2 세트가 사용될 수 있다. 상기 채널 벡터의 요소들은 각자의 서브캐리어 주파수들에서 수신된 무선 신호들의 분석에 기반할 수 있다.
두 번째 예에서, 공간을 통해 전송된 무선 신호에 기반하여 채널 응답이 획득된다. 상기 채널 응답을 채널 응답들의 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 채널 응답에서 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이가 식별되며, 그리고 상기 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별한 것에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 모션 탐지 프로세스가 실행된다.
상기 제2 예의 구현들은 몇몇 경우들에서 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 공간 내 물체의 모션은 상기 채널 응답 내 식별된 상기 제2 유형의 변이를 분석함으로써 탐지될 수 있다. 상기 모션 탐지 프로세스는 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 미만이라는 판별에 응답하여 실행될 수 있다. 상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이는 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트에 기반하여 식별될 수 있다. 상기 채널 응답은 상기 공간을 통해 전송된 제1 무선 신호에 기반한 제1 채널 응답일 수 있다. 상기 공간을 통해 전송된 제2 무선 신호에 기반하여 제2 채널 응답이 획득되며, 그리고 상기 제2 채널 응답을 채널 응답들의 상기 세트와 비교한 것에 기반하여, 상기 제2 채널 응답 내에서 식별된 상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이가 식별될 수 있다. 상기 제2 채널 응답 내 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 위라는 판별에 응답하여 상기 모션 탐지 프로세스 실행을 차단될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 컴퓨터-판독가능 저장 매체는, 상기 제1 및 제2 예의 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 작동 가능한 명령어들을 저장한다. 몇몇 구현들에서, 시스템은 데이터 프로세싱 장치 그리고 상기 제1 및 제2 예의 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 포함한다.
본 명세서가 많은 상세 내용들을 포함하지만, 그 상세 내용들은 청구될 수 있는 것의 범위에 대한 제한들로서 해석되지 않아야 하며, 오히려 특별한 예들에 특정한 특징들에 대한 설명으로서 해석되어야 한다. 분리된 구현들의 맥락에서 본 명세서에서 설명된 특징들은 또한 결합될 수 있다. 반대로, 단일의 구현의 맥락에서 설명된 다양한 특징들은 다수의 실시예들에서 분리하여 또는 어떤 적합한 서브조합으로 또한 구현될 수 있다.
여러 실시예들이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 다양한 수정들이 만들어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 따라서, 다른 실시예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 존재한다.

Claims (30)

  1. 모션 탐지 방법으로서, 상기 방법은:
    제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트를 획득하는 단계;
    하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 채널 응답들의 상기 제1 세트로부터 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하는 단계;
    제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답을 획득하는 단계;
    하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터를 판별하는 단계; 그리고
    상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사 (projection)에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 단계를 포함하는, 모션 탐지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 공간 내 상기 물체의 모션을 탐지하는 단계는 상기 투사를 임계값과 비교한 것에 기반하는, 모션 탐지 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하는 단계는 최소 자승 프로세스들을 이용하여 벡터 방정식을 최소화하는 단계를 포함하는, 모션 탐지 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 최소 자승 프로세스는, 최소 평균 자승 (least mean squares) 프로세스, 순환 (recursive) 최소 자승 프로세스, 제한 (constrained) 최소 자승 프로세서, 또는 배치 (batch) 최소 자승 프로세스 중 적어도 하나를 포함하는, 모션 탐지 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 직교축들의 세트로부터 모션 투사 축을 선택하는 단계를 포함하며,
    상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 것은 상기 모션 투사 축 상의 상기 채널 벡터의 투사에 기반하는, 모션 탐지 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 모션 투사 축을 선택하는 단계는 상기 직교축들의 세트의 각 축에 대한 팻-테일 메트릭 (fat-tail metric)을 판별하는 단계를 포함하며,
    각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은 상기 주파수 벡터 도메인 내 채널 응답들의 상기 제1 세트를 나타내는 벡터들의 축 상으로의 투사들의 분포에 기반하는, 모션 탐지 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은, 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 절대 평균 편차 (mean absolute deviation)를 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 표준 편차로 나눈 것에 기반하는, 모션 탐지 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주파수 벡터 도메인에서 직교축들의 상기 세트를 판별하는 단계는:
    상기 주파수 벡터 도메인에서 채널 응답들의 상기 제1 세트를 나타내는 채널 벡터들을 판별하는 단계;
    상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 채널 벡터들의 정렬들에 기반하여 주파수 벡터 도메인에서 제1 축을 한정하는 단계; 그리고
    상기 주파수 벡터 도메인에서 제2 축들을 한정하는 단계를 포함하며,
    상기 제2 축들 각각은 상기 제1 축에 직교하며 다른 제2 축들에 직교하는, 모션 탐지 방법.
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    직교축들의 상기 세트는 직교축들의 제1 세트이며, 그리고 상기 방법은:
    제3 시간 구간 동안에 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제3 채널 응답들을 획득하는 단계;
    상기 제3 채널 응답들을 나타내는 벡터들의 직교축들의 상기 제1 세트 상으로의 투사들에서의 변화를 탐지한 것에 응답하여 상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 제2 세트를 상기 제3 채널 응답들로부터 판별하는 단계; 그리고
    상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 직교축들의 상기 제2 세트를 사용하는 단계를 포함하는, 모션 탐지 방법.
  10. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 채널 벡터의 요소들은 각자의 서브캐리어 주파수들에서 수신된 무선 신호들의 분석에 기반하는, 모션 탐지 방법.
  11. 데이터 프로세싱 장치; 그리고
    상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 동작들을 수행하도록 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 포함하며, 상기 동작들은:
    제1 시간 구간 동안 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 채널 응답들의 제1 세트를 획득함;
    채널 응답들의 상기 제1 세트로부터 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별함;
    제2 시간 구간 동안 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제2 채널 응답을 획득함;
    상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 제2 채널 응답을 나타내는 채널 벡터를 판별함; 그리고
    상기 직교축들의 세트 중 하나의 직교축 상으로의 상기 채널 벡터의 투사 (projection)에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지함을 포함하는, 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 공간 내 상기 물체의 모션을 탐지하는 것은 상기 투사를 임계값과 비교한 것에 기반하는, 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트를 판별하는 것은 최소 자승 프로세스들을 이용하여 벡터 방정식을 최소화하는 것을 포함하는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 최소 자승 프로세스는, 최소 평균 자승 (least mean squares) 프로세스, 순환 (recursive) 최소 자승 프로세스, 제한 (constrained) 최소 자승 프로세서, 또는 배치 (batch) 최소 자승 프로세스 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 직교축들의 세트로부터 모션 투사 축을 선택함을 포함하며,
    상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 것은 상기 모션 투사 축 상의 상기 채널 벡터의 투사에 기반하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 모션 투사 축을 선택하는 것은 상기 직교축들의 세트의 각 축에 대한 팻-테일 메트릭 (fat-tail metric)을 판별함을 포함하며,
    각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은 상기 주파수 벡터 도메인 내 채널 응답들의 상기 제1 세트를 나타내는 벡터들의 축 상으로의 투사들의 분포에 기반하는, 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    각 축에 대한 상기 팻-테일 메트릭은, 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 절대 평균 편차 (mean absolute deviation)를 상기 축 상으로의 투사들의 분포의 표준 편차로 나눈 것에 기반하는, 시스템.
  18. 제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주파수 벡터 도메인에서 직교축들의 상기 세트를 판별하는 동작은:
    상기 주파수 벡터 도메인에서 채널 응답들의 상기 제1 세트를 나타내는 채널 벡터들을 판별함;
    상기 주파수 벡터 도메인에서 상기 채널 벡터들의 정렬들에 기반하여 주파수 벡터 도메인에서 제1 축을 한정함; 그리고
    상기 주파수 벡터 도메인에서 제2 축들을 한정함을 포함하며,
    상기 제2 축들 각각은 상기 제1 축에 직교하며 다른 제2 축들에 직교하는, 시스템.
  19. 제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    직교축들의 상기 세트는 직교축들의 제1 세트이며, 그리고 상기 동작들은:
    제3 시간 구간 동안에 상기 공간을 통해 전송된 무선 신호들에 기반하여 제3 채널 응답들을 획득함;
    상기 제3 채널 응답들을 나타내는 벡터들의 직교축들의 상기 제1 세트 상으로의 투사들에서의 변화를 탐지한 것에 응답하여 상기 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 제2 세트를 상기 제3 채널 응답들로부터 판별함; 그리고
    상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 직교축들의 상기 제2 세트를 사용함을 포함하는, 시스템.
  20. 제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 채널 벡터의 요소들은 각자의 서브캐리어 주파수들에서 수신된 무선 신호들의 분석에 기반하는, 시스템.
  21. 모션 탐지 방법으로서, 상기 방법은:
    공간을 통해 전송된 제1 무선 신호에 기반하여 제1 채널 응답을 획득하는 단계;
    상기 제1 채널 응답을 채널 응답들의 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 제1 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별하는 단계;
    상기 제1 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별한 것에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 모션 탐지 프로세스를 실행하는 단계
    상기 공간을 통해 전송된 제2 무선 신호에 기반하여 제2 채널 응답을 획득하는 단계;
    상기 제2 채널 응답을 채널 응답들의 상기 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 제2 채널 응답 내 상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별하는 단계; 그리고
    상기 제2 채널 응답 내 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 위라는 판별에 응답하여 상기 모션 탐지 프로세스 실행을 차단하는 단계를 포함하는, 모션 탐지 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 공간 내 물체의 모션은 상기 채널 응답 내 식별된 상기 제2 유형의 변이를 분석함으로써 탐지되는, 모션 탐지 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 모션 탐지 프로세스는 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 미만이라는 판별에 응답하여 실행되는, 모션 탐지 방법.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이는 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트에 기반하여 식별되는, 모션 탐지 방법.
  25. 데이터 프로세싱 장치; 그리고
    상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 동작들을 수행하도록 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 포함하며, 상기 동작들은:
    공간을 통해 전송된 제1 무선 신호에 기반하여 제1 채널 응답을 획득함;
    상기 제1 채널 응답을 채널 응답들의 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 제1 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별함;
    상기 제1 채널 응답 내 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별한 것에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하기 위해 모션 탐지 프로세스를 실행함
    상기 공간을 통해 전송된 제2 무선 신호에 기반하여 제2 채널 응답을 획득함;
    상기 제2 채널 응답을 채널 응답들의 상기 세트와 비교한 것에 기반하여 상기 제2 채널 응답 내 상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이를 식별함; 그리고
    상기 제2 채널 응답 내 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 위라는 판별에 응답하여 상기 모션 탐지 프로세스 실행을 차단함을 포함하는, 시스템.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 공간 내 물체의 모션은 상기 채널 응답 내 식별된 상기 제2 유형의 변이를 분석함으로써 탐지되는, 시스템.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 모션 탐지 프로세스는 상기 제1 유형의 변이의 크기가 임계 미만이라는 판별에 응답하여 실행되는, 시스템.
  28. 제25항에 있어서,
    상기 제1 유형의 변이 및 제2 유형의 변이는 주파수 벡터 도메인 내 직교축들의 세트에 기반하여 식별되는, 시스템.
  29. 삭제
  30. 삭제
KR1020207006041A 2017-08-30 2017-10-31 채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지 KR102457175B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/691,195 US10051414B1 (en) 2017-08-30 2017-08-30 Detecting motion based on decompositions of channel response variations
US15/691,195 2017-08-30
PCT/CA2017/051291 WO2019041019A1 (en) 2017-08-30 2017-10-31 DETECTION OF MOVEMENT BASED ON DECOMPOSITIONS OF CHANNEL RESPONSE VARIATIONS

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200040789A KR20200040789A (ko) 2020-04-20
KR102457175B1 true KR102457175B1 (ko) 2022-10-20

Family

ID=63078929

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207006041A KR102457175B1 (ko) 2017-08-30 2017-10-31 채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10051414B1 (ko)
EP (1) EP3676634B1 (ko)
JP (1) JP7053801B2 (ko)
KR (1) KR102457175B1 (ko)
CN (1) CN111065935B (ko)
CA (1) CA3071887A1 (ko)
WO (1) WO2019041019A1 (ko)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10852411B2 (en) 2017-12-06 2020-12-01 Cognitive Systems Corp. Motion detection and localization based on bi-directional channel sounding
US11579703B2 (en) 2018-06-18 2023-02-14 Cognitive Systems Corp. Recognizing gestures based on wireless signals
US11403543B2 (en) 2018-12-03 2022-08-02 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals
US10506384B1 (en) 2018-12-03 2019-12-10 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on prior probability
US10498467B1 (en) 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Classifying static leaf nodes in a motion detection system
US10499364B1 (en) 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Identifying static leaf nodes in a motion detection system
US10565860B1 (en) 2019-03-21 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Offline tuning system for detecting new motion zones in a motion detection system
US10567914B1 (en) 2019-04-30 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Initializing probability vectors for determining a location of motion detected from wireless signals
US10798529B1 (en) 2019-04-30 2020-10-06 Cognitive Systems Corp. Controlling wireless connections in wireless sensing systems
US10600314B1 (en) 2019-04-30 2020-03-24 Cognitive Systems Corp. Modifying sensitivity settings in a motion detection system
US10459074B1 (en) 2019-04-30 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on wireless link counting
US10404387B1 (en) 2019-05-15 2019-09-03 Cognitive Systems Corp. Determining motion zones in a space traversed by wireless signals
US10743143B1 (en) 2019-05-15 2020-08-11 Cognitive Systems Corp. Determining a motion zone for a location of motion detected by wireless signals
US10460581B1 (en) 2019-05-15 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a confidence for a motion zone identified as a location of motion for motion detected by wireless signals
US10952181B1 (en) 2019-09-30 2021-03-16 Cognitive Systems Corp. Detecting a location of motion using wireless signals in a wireless mesh network that includes leaf nodes
EP4052066A4 (en) 2019-10-31 2022-12-14 Cognitive Systems Corp. TRIGGERING MIMO TRANSMISSIONS FROM WIRELESS COMMUNICATION DEVICES
US11570712B2 (en) 2019-10-31 2023-01-31 Cognitive Systems Corp. Varying a rate of eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices
WO2021081635A1 (en) 2019-10-31 2021-05-06 Cognitive Systems Corp. Using mimo training fields for motion detection
US20220214421A1 (en) * 2020-02-27 2022-07-07 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Estimation device, estimation method, and recording medium
US10928503B1 (en) * 2020-03-03 2021-02-23 Cognitive Systems Corp. Using over-the-air signals for passive motion detection
US12019143B2 (en) * 2020-03-03 2024-06-25 Cognitive Systems Corp. Using high-efficiency PHY frames for motion detection
CN116058071A (zh) 2020-08-31 2023-05-02 认知系统公司 控制标准化无线通信网络中的运动拓扑结构
US11070399B1 (en) 2020-11-30 2021-07-20 Cognitive Systems Corp. Filtering channel responses for motion detection
KR102473714B1 (ko) * 2021-05-07 2022-12-06 현대모비스 주식회사 객체를 감지하기 위한 차량 제어 시스템 및 그에 관한 방법
US11576141B2 (en) 2021-05-28 2023-02-07 Cognitive Systems Corp. Analyzing Wi-Fi motion coverage in an environment
EP4441527A1 (en) 2021-11-29 2024-10-09 Cognitive Systems Corp. Generating third-party notifications related to occurrence of motion events
EP4457538A1 (en) * 2021-12-31 2024-11-06 Cognitive Systems Corp. Methods and systems for the allocation of orthogonal frequency division multiple access resource units to a sensing measurement
WO2024154272A1 (ja) * 2023-01-18 2024-07-25 日本電信電話株式会社 動き検知システム、動き検知装置、動き検知方法、および動き検知用プログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080303655A1 (en) 2005-04-22 2008-12-11 Ultravision Security Systems, Inc. Motion detection apparatus and method
US20170146656A1 (en) 2015-11-19 2017-05-25 DSCG Solutions, Inc. Estimation of motion in six degrees of freedom (6dof) using lidar

Family Cites Families (104)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1084618A (en) 1976-11-10 1980-08-26 Martin T. Cole Phase difference sensitive movement detectors
US4054879A (en) 1976-11-19 1977-10-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Dual-frequency, remote ocean-wave spectrometer
US4075573A (en) 1977-01-05 1978-02-21 Motorola, Inc. Incremental agc signal generator with controllable increments
US4193055A (en) 1977-03-11 1980-03-11 Charly Barnum Automatic sensitivity level adjustment
US4286260A (en) 1979-09-11 1981-08-25 E-Systems, Inc. Ranging quadrature doppler microwave intrusion alarm system
CA1260146A (en) * 1985-08-29 1989-09-26 Minelab Electronic Industries Ltd. Discriminatory detection at a distance
US4649388A (en) 1985-11-08 1987-03-10 David Atlas Radar detection of hazardous small scale weather disturbances
US4740045A (en) 1986-07-02 1988-04-26 Goodson & Associates, Inc. Multiple parameter doppler radar
FI76889C (fi) 1987-02-17 1988-12-12 Kone Oy Foerfarande foer val av funktionssaett vid en anordning som anvaends foer raekning av objekt inom ett visst omraode.
GB2322986B (en) 1987-10-28 1998-12-16 Licentia Gmbh Method of type classification of a target
GB9112838D0 (en) 1991-06-14 1991-10-16 Philips Electronic Associated Fmcw radar range calibration
US5519400A (en) 1993-04-12 1996-05-21 The Regents Of The University Of California Phase coded, micro-power impulse radar motion sensor
US5696514A (en) 1996-02-28 1997-12-09 Northrop Grumman Corporation Location and velocity measurement system using atomic clocks in moving objects and receivers
US6075797A (en) 1997-10-17 2000-06-13 3Com Corporation Method and system for detecting mobility of a wireless-capable modem to minimize data transfer rate renegotiations
US6334059B1 (en) 1999-01-08 2001-12-25 Trueposition, Inc. Modified transmission method for improving accuracy for e-911 calls
US6493380B1 (en) 1999-05-28 2002-12-10 Nortel Networks Limited System and method for estimating signal time of arrival
US7411921B2 (en) 1999-10-21 2008-08-12 Rf Technologies, Inc. Method and apparatus for integrating wireless communication and asset location
JP2001326864A (ja) * 2000-05-17 2001-11-22 Sony Corp チューナ装置
US6614384B2 (en) 2000-09-14 2003-09-02 Time Domain Corporation System and method for detecting an intruder using impulse radio technology
EP1436721B1 (en) 2001-09-17 2010-01-13 Finlasin Technology LLC Digital signal processor for wireless baseband processing
US7773614B1 (en) 2001-12-05 2010-08-10 Adaptix, Inc. Wireless communication subsystem with a digital interface
WO2012125726A1 (en) 2011-03-14 2012-09-20 Intelligent Technologies International, Inc. Cargo theft prevention system and method
US7149539B2 (en) 2003-02-24 2006-12-12 Autocell Laboratories, Inc Program for self-adjusting power at a wireless station to reduce inter-channel interference
US7869822B2 (en) 2003-02-24 2011-01-11 Autocell Laboratories, Inc. Wireless network apparatus and system field of the invention
US20050055568A1 (en) 2003-08-12 2005-03-10 Agrawala Ashok K. Method and system for providing physical security in an area of interest
JP4301080B2 (ja) 2004-05-24 2009-07-22 船井電機株式会社 監視システム
WO2006009955A2 (en) 2004-06-23 2006-01-26 Cognio, Inc Self-calibrated path loss position estimation process, device and system
US20060217132A1 (en) 2005-03-23 2006-09-28 3Com Corporation High resolution localization for indoor environments
JP4994361B2 (ja) 2005-04-07 2012-08-08 ナショナル ユニヴァーシティー オブ シンガポール 物理的な物体をサーチするシステム及び方法
US7916066B1 (en) 2006-04-27 2011-03-29 Josef Osterweil Method and apparatus for a body position monitor and fall detector using radar
US7652617B2 (en) 2006-06-01 2010-01-26 University Of Florida Research Foundation, Inc. Radar microsensor for detection, tracking, and classification
US7501895B2 (en) * 2006-06-09 2009-03-10 Seagate Technology Llc Channel state aided automatic gain control
US20070293232A1 (en) 2006-06-20 2007-12-20 Aruze Corp. Wireless communication failure monitoring system and monitoring device
US7783300B2 (en) 2006-11-22 2010-08-24 Airdefense, Inc. Systems and methods for proactively enforcing a wireless free zone
US8075499B2 (en) 2007-05-18 2011-12-13 Vaidhi Nathan Abnormal motion detector and monitor
US8526341B2 (en) 2007-05-17 2013-09-03 University Of Iowa Research Foundation Systems and methods for microwave tomography
US20090128360A1 (en) 2007-09-24 2009-05-21 Headwater Systems, Inc. Electronic tag location system
US7679547B2 (en) 2007-09-26 2010-03-16 Honeywell International Inc. Direction of travel motion detector with automatic gain control
US8879983B2 (en) 2008-02-06 2014-11-04 Hmicro, Inc. Wireless communications systems using multiple radios
TWI475847B (zh) 2008-04-16 2015-03-01 Koninkl Philips Electronics Nv 存在及移動偵測之被動雷達
US8619672B2 (en) * 2008-06-11 2013-12-31 Qualcomm Incorporated Apparatus and method for multi-sector velocity mobile velocity and doppler estimate for synchronous communication systems
US8102261B2 (en) 2008-07-17 2012-01-24 Honeywell International Inc. Microwave ranging sensor
US8542109B2 (en) 2008-07-29 2013-09-24 Flir Systems, Inc. Foliage penetrating sensor array for intrusion detection
US10168414B2 (en) 2014-07-17 2019-01-01 Origin Wireless, Inc. Wireless signals and techniques for determining locations of objects in multi-path environments
US8159344B2 (en) 2008-10-28 2012-04-17 Honeywell International, Inc. Microwave motion detectors utilizing multi-frequency ranging and target angle detection
US8885559B2 (en) 2009-03-20 2014-11-11 Innovative Wireless Technologies, Inc. Method and apparatus for reliable communications in underground and hazardous areas
US8331498B2 (en) 2009-04-13 2012-12-11 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Blind modulation detection
EP2259084A1 (de) 2009-06-03 2010-12-08 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Funkeinrichtung zur Detektion einer Bewegung
BRPI1011908A2 (pt) * 2009-06-25 2016-04-19 Basf Se dispositivo de contenção para um mancal de um estabilizador de eixo em um veículo motorizado
US8305257B2 (en) 2009-09-02 2012-11-06 Trizna Dennis B Method and apparatus for coherent marine radar measurements of properties of ocean waves and currents
US8138918B2 (en) 2009-09-17 2012-03-20 Raytheon Company Intrusion detection and tracking system
RU2454314C2 (ru) * 2010-04-23 2012-06-27 Государственное учебно-научное учреждение Научно-исследовательский институт механики МГУ Транспортный робот с бортовой локационной системой (варианты)
US8818288B2 (en) 2010-07-09 2014-08-26 University Of Utah Research Foundation Statistical inversion method and system for device-free localization in RF sensor networks
WO2012015688A2 (en) 2010-07-27 2012-02-02 Raytheon Company An intrusion detection and tracking system
US8605830B2 (en) 2010-07-30 2013-12-10 National Instruments Corporation Blind carrier/timing recovery and detection of modulation scheme
US8396485B2 (en) 2010-11-09 2013-03-12 Apple Inc. Beacon-based geofencing
CA2820947A1 (en) 2010-12-13 2012-06-21 Xandem Technology, Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
WO2012154262A2 (en) 2011-02-21 2012-11-15 TransRobotics, Inc. System and method for sensing distance and/or movement
WO2012137285A1 (ja) 2011-04-04 2012-10-11 三菱電機株式会社 在圏検知システム、在圏検知方法及びプログラム
US20130005280A1 (en) 2011-06-28 2013-01-03 Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited Method for constructing a wireless communication device to achieve motion sensing function
US20130090151A1 (en) 2011-10-06 2013-04-11 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for advanced motion detection in wireless communications systems
US9869759B2 (en) 2011-10-19 2018-01-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Motion detector device
CN102340342B (zh) * 2011-10-20 2015-07-29 清华大学 用于航空通信的自适应多输入多输出方法及系统
WO2013089747A1 (en) 2011-12-15 2013-06-20 Intel Corporation System and method for enabling low power devices
US8866663B2 (en) 2011-12-27 2014-10-21 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for sensing organic tissue
US9185528B2 (en) 2012-06-28 2015-11-10 Northrop Grumman Systems Corporation WiFi mapping and motion detection
WO2014021574A1 (ko) 2012-08-02 2014-02-06 트라텍정보통신 주식회사 스마트폰과 연동되는 ｕｓｂ 메모리 장치
US9551784B2 (en) 2012-09-04 2017-01-24 Honeywell International Inc. Intrusion detection
US9999376B2 (en) 2012-11-02 2018-06-19 Vital Connect, Inc. Determining body postures and activities
US8847754B2 (en) 2012-11-15 2014-09-30 James Buchheim Locator beacon and radar application for mobile device
US9544788B2 (en) 2012-11-16 2017-01-10 Dsp Group Ltd. Method and system for motion detection using digital enhanced cordless telecommunicaiton (DECT) signals
US20140156833A1 (en) 2012-11-22 2014-06-05 Perch Communications Inc. System and method for automatically triggered synchronous and asynchronous video and audio communications between users at different endpoints
US8850421B2 (en) 2013-03-04 2014-09-30 Hello Inc. Telemetry system with remote firmware updates or repair for remote monitoring devices when the monitoring device is not in use by the user
US9537586B2 (en) 2013-03-15 2017-01-03 DGS Global Systems, Inc. Systems, methods, and devices for electronic spectrum management with remote access to data in a virtual computing network
US9213873B2 (en) 2013-03-22 2015-12-15 Symbol Technologies, Llc Determining movement of a radio frequency identification tag using a phase difference/frequency model
CA2820568A1 (en) 2013-06-21 2014-12-21 Ninve Jr. Inc. Dual differential doppler motion detection
CN103428154B (zh) * 2013-08-02 2016-05-04 浙江大学 基于Vector OFDM的双选择性信道的变换域复用方法
US9451381B2 (en) 2013-08-06 2016-09-20 Time Warner Cable Enterprises Llc Automated provisioning of managed services in a Wi-Fi capable client device
US10979203B2 (en) 2013-09-04 2021-04-13 Qualcomm Incorporated Channel selection to reduce interference to a wireless local area network from a cellular network
US9467480B2 (en) 2013-09-16 2016-10-11 Qualcomm Incorporated Selectively multiplexing incoming WebRTC traffic and/or de-multiplexing outgoing WebRTC traffic by a client-based WebRTC proxy on behalf of a WebRTC multimedia client application
US9204385B2 (en) 2013-10-09 2015-12-01 Netgear, Inc. Wireless router or residential gateway capable of distinguishing power-sensitive wireless sensors and providing separate treatment thereto
DE112014005168B4 (de) 2013-12-13 2018-05-24 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Toilettensitzvorrichtung und Toilettenschüsselvorrichtung
US10129383B2 (en) 2014-01-06 2018-11-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Home management system and method
EP3100420B1 (en) 2014-01-28 2018-06-20 King Abdullah University Of Science And Technology Buffer sizing for multi-hop networks
US20150245164A1 (en) 2014-02-26 2015-08-27 Aliphcom Interaction between wearable devices via broadcasted sensor-related data
EP3736604A1 (en) 2014-04-11 2020-11-11 SZ DJI Technology Co., Ltd. Proximity sensing systems and methods
WO2015168700A1 (en) 2014-05-02 2015-11-05 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and apparatus for tracing motion using radio frequency signals
KR20150134126A (ko) 2014-05-21 2015-12-01 재단법인대구경북과학기술원 레이더 신호 처리 방법 및 장치
US9294974B2 (en) 2014-05-30 2016-03-22 Apple Inc. Motion based search and measurement periodicity
US9143968B1 (en) 2014-07-18 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Wireless spectrum monitoring and analysis
US9143413B1 (en) 2014-10-22 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Presenting wireless-spectrum usage information
EP3186657B1 (en) 2014-10-31 2021-04-14 Siemens Schweiz AG Method, digital tool, device and system for detecting movements of objects and/or living beings in a radio range, in particular of an indoor area
US9648462B2 (en) 2014-11-28 2017-05-09 Szegedi Tudományegyetem Method for tracking of motion of objects associated with wireless communication devices within a predefined area
TWI514193B (zh) 2014-12-25 2015-12-21 Univ Nat Sun Yat Sen 動作感測裝置
US10347108B2 (en) 2015-01-16 2019-07-09 City University Of Hong Kong Monitoring user activity using wearable motion sensing device
US20160241999A1 (en) 2015-02-16 2016-08-18 Polaris Tech Global Limited Cross-platform automated perimeter access control system and method adopting selective adapter
KR102677391B1 (ko) 2015-08-11 2024-06-24 마시모 코오퍼레이션 신체 조직에 의해 약화된 광에 반응하는 징후를 포함하는 의료 모니터링 분석 및 리플레이
US10433184B2 (en) 2015-12-31 2019-10-01 Motorola Mobility Llc Method and apparatus for directing an antenna beam based on a location of a communication device
US9523760B1 (en) 2016-04-15 2016-12-20 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on repeated wireless transmissions
US9584974B1 (en) 2016-05-11 2017-02-28 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on reference signal transmissions
US9524628B1 (en) 2016-08-04 2016-12-20 Cognitive Systems Corp. Detecting signal modulation for motion detection
US9743294B1 (en) 2017-03-16 2017-08-22 Cognitive Systems Corp. Storing modem parameters for motion detection
US9927519B1 (en) 2017-03-16 2018-03-27 Cognitive Systems Corp. Categorizing motion detected using wireless signals
US9933517B1 (en) 2017-11-03 2018-04-03 Cognitive Systems Corp. Time-alignment of motion detection signals using buffers

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080303655A1 (en) 2005-04-22 2008-12-11 Ultravision Security Systems, Inc. Motion detection apparatus and method
US20170146656A1 (en) 2015-11-19 2017-05-25 DSCG Solutions, Inc. Estimation of motion in six degrees of freedom (6dof) using lidar

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200040789A (ko) 2020-04-20
JP7053801B2 (ja) 2022-04-12
EP3676634A1 (en) 2020-07-08
US10051414B1 (en) 2018-08-14
CN111065935A (zh) 2020-04-24
JP2021500532A (ja) 2021-01-07
WO2019041019A1 (en) 2019-03-07
EP3676634A4 (en) 2021-04-21
CN111065935B (zh) 2023-09-15
CA3071887A1 (en) 2019-03-07
EP3676634B1 (en) 2023-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102457175B1 (ko) 채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지
US9989622B1 (en) Controlling radio states for motion detection
US9933517B1 (en) Time-alignment of motion detection signals using buffers
US10438468B2 (en) Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values
US10380856B2 (en) Motion localization based on channel response characteristics
US10004076B1 (en) Selecting wireless communication channels based on signal quality metrics
US9743294B1 (en) Storing modem parameters for motion detection
US10228439B1 (en) Motion detection based on filtered statistical parameters of wireless signals
CA3055329A1 (en) Categorizing motion detected using wireless signals
KR102502594B1 (ko) 타임 팩터들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant