KR20150131020A - 도달 시간 결정을 개선하기 위한 방법 및 그 시스템 - Google Patents

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앤드류 센도나리스
노르만 에프. 크라스너
자가디쉬 벤카타라만
첸 멩
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넥스트나브, 엘엘씨
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Abstract

위치 결정 시스템에서 성능을 개선하기 위한 장치, 시스템, 그리고 방법이 설명된다. 그와 같은 방법을 실시하기 위한 관련 하드웨어 및 소프트웨어 장치와 함께, 도달 신호의 제1 시간을 결정하기위한 신호 처리 방법이 설명된다.

Description

도달 시간 결정을 개선하기 위한 방법 및 그 시스템{METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING TIME OF ARRIVAL DETERMINATION}
본 발명은 위치 결정 시스템에 대한 것이다. 본 발명은 특히 광역 위치 결정 시스템(wide area positioning system)(WAPS)에서 수신기 위치를 결정하기 위한 신호 처리에 대한 것이다.
LORAN, GPS, GLONASS 등과 같은 무선-기반 시스템은 개인, 차량, 장비 등에 대한 위치 정보를 제공하도록 사용되어 왔다. 그러나 도전적인 환경으로 인해, 이들 시스템은 신호 차단 및 멀티 패스와 같은 인수들과 관련된 제한사항을 갖는다. 따라서, 신호 차단, 멀티 패스, 또는 기존 시스템 및 방법과 관련된 다른 문제를 해결하는 위치 결정 시스템 필요가 요구된다.
본 발명의 특징은 수신기의 위치를 결정함과 관련된 신호 처리에 대한 것이다. 위치 결정은 위치 결정 신호의 추정된 공분산(covariance)으로부터 결정된 고유치(eigenvalues)에 기초하여 결정될 수 있는 거리 추정치에 기초하며, 위치 결정 신호의 통계에 따라 상이한 추정 방법을 사용하여 추정된 도달 시간에 기초하고, 도달 시간과 관련된 품질 메트릭 값에 기초하며, 또는 다른 접근 방법에 기초하여 정해질 수 있다. 다양한 추가의 특징, 기능이 첨부 도면을 참조하여 하기에서 설명 된다.
도 1은 지상파 위치/위치 결정 시스템을 도시한 도면.
도 2는 일정 특징에 따라 수신기/사용자 장치의 세부사항을 도시한 도면.
도 3A, 도 3B 및 도 3C는 멀티 패스 신호 피크를 도시하는 디스프레딩 모듈로부터 출력 신호를 도시하는 도면.
도 4는 수신기/사용자 장치에서 고유치 확률밀도 통계를 상세히 도시한 도면.
도 5는 수신기/사용자 장치에서 고유치 확률밀도 통계를 상세히 도시한 도면.
도 6은 수신기/사용자 장치에서 사용하기 위한 도달 시간 피크 마스크 한 실시 예를 도시한 도면.
도 7은 거리 추정치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 8은 거리 추정치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 9는 거리 추정치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 10은 거리 추정치를 결정하기 위한 방법이 한 실시 예를 도시한 도면.
도 11은 위치 결정 시스템 수신기의 위치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 12는 위치 결정 시스템 수신기의 위치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 13은 위치 결정 시스템 수신기의 위치를 결정하기 위한 방법을 도시한 도면.
도 14A 및 도 14B는 디스프레딩 모듈로부터 슈퍼-해상도 출력 신호를 도시한 도면.
본 발명은 위치 결정 시스템에 대한 것이다. 특히, 본 발명은 수신기와 통신하는 송신기 어레이를 사용하여 수신기의 위치를 결정하기 위한 장치, 시스템 및 방법에 대한 것이다.
한 실시 예는 수신기(예를 들면, 셀룰러 폰, 태블릿, 또는 다른 모바일 또는 연산 장치)와 관련된 로케이션 정보를 결정하는 방법을 포함한다. 이 같은 방법은 송신기에 의해 송신된 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 그리고 직접 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상을 수신함을 포함한다. 여기서 용어 "컴포넌트"는 신호를 언급하는 때, 신호 일부 또는 전부를 의미하는 것이다. 예를 들면, 한 신호 컴포넌트는 위치 결정 신호의 일부 또는 전부를 의미할 수 있다. 일정 경우에, 직접 패스 신호 컴포넌트는 일정 환경에서 멀티 패스 신호 컴포넌트보다 강하다. 선택적으로, 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트는 직접 패스 신호 컴포넌트 보다 강하다. 상기 직접 및 멀티 패스 컴포넌트는 수신기에서 도달 시간에 서로 심하게 중첩될 수 있다. 이 같은 방법은 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산(covariance)을 계산하고, 상기 추정된 공분산의 고유치 분해(eigenvalue decomposition)를 결정하며, 그리고 상기 고유치의 통계 분포를 추정함을 더욱 포함한다. 상기 방법은 임계값에 기초하여 고유치 세트를 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하는 전송된 신호에 해당하는 고유치 제1 서브세트와 잡음 컴포넌트에 해당하는 제2세트의 고유치로 분리시키기 위한 방법을 더욱 포함한다. 상기 임계값은 적어도 부분적으로 추정된 통계 분포에 기초할 수 있다. 두 세트의 고유치 그리고 관련된 고유벡터 하나 또는 둘 모두가 사용되어 직접 패스 신호 컴포넌트 또는 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트의 도달 시간을 추정하도록 한다. 상기 방법은 적어도 부분적으로 고유치(eigenvalues)와 관련된 고유벡터(eigenvector) 두 세트 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 송신기와 수신기 사이의 거리 추정치를 결정함을 더욱 포함한다. 거리 추정치의 결정은 적어도 부분적으로 상기 고유치를 두 세트로 분리시키는 것에 기초할 수 있다. 제1세트의 고유치 그리고 관련된 고유벡터(추정된 송신된 신호에 해당하는)는 도달 시간 및/또는 거리를 추정하도록 사용될 수 있다. 상보적인 실시에서, 제2세트의 고유치 그리고 관련된 고유벡터(추정된 잡음에 해당하는)는 도달 시간 및/또는 거리를 추정하도록 사용될 수 있다.
한 실시 예에서, 수신기의 로케이션은 둘 이상의 추가 송신기와 수신기 사이에서 결정된 추가의 거리 추정치를 사용함에 추가하여 수신기와 송신기 사이 거리 추정치를 사용함에 기초하여 결정될 수 있다. 멀티플 거리 측정을 통하여 로케이션을 결정하는 것은 때때로 삼각 측량(triangulation)이라 불린다. 다음 설명에서는 용어 삼각 측량은 이와 동일한 의미로 사용된다. 삼각측량(trilateration)과 삼각측량(triangulation)은 같은 의미로 사용된다. 일정 문헌에서, 삼각 측량은 위치를 결정하기 위해 송신기와 수신기 사이 각을 측정하는 용도와 관련된다. 이 같은 의미는 본원 명세서에서 사용되지 않으며, 사실 많은 방법은 교차 원, 교차 쌍곡선 등 여러 거리 측정으로부터 수신기의 위치를 결정하는 데 사용된다.
한 실시 예는 수신기와 관련된 로케이션 정보를 결정하는 방법을 포함한다. 이 같은 방법은 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 중 적어도 하나 이상을 수신함을 포함한다. 이 같은 방법은 수신된 위치 결정 신호의 통계를 계산하고, 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 계산하며, 통계가 제1 레인지 내에 있으면, 제1 방법을 사용하여 직접 패스 또는 멀티 패스 신호 컴포넌트의 추정된 도달 시간을 결정하고, 상기 통계가 제2 레인지 내에 있으면, 제2 방법을 사용하여 직접 패스 또는 멀티 패스 신호 컴포넌트의 추정된 도달 시간을 결정하고; 그리고 적어도 부분적으로 추정된 도달 시간에 기초하여, 송신기와 수신기 사이 거리 추정치를 결정함을 포함한다. 상기 제1 방법은 예를 들면, 추정된 공분산의 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치 그리고 잡음 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위한 정보 이론 기준(information theoretic criterion)을 사용한다. 상기 추정된 도달 시간은 이들 서브공간과 관련된 고유벡터에 기초할 수 있다. 상기 제1 및 제2 방법은 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간 내 다수의 고유치 그리고 잡음 서브공간과 관련된 다수의 신호를 추정하기 위해 추정된 공분산 통계를 사용함을 포함할 수 있으며, 상기 추정된 도달 시간은 이들 서브공간과 관련된 고유벡터에 기초한다. 상기 통계는 수신된 위치 결정 신호의 신호대 잡음 비의 측정일 수 있다. 상기 방법은 부분적으로 상기 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 위치를 결정하고 그리고 출력으로서 로케이션을 제공함을 포함할 수 있다.
한 실시 예는 수신기와 관련된 로케이션 정보를 결정하기 위한 방법을 포함한다. 이 같은 방법은 신호 컴포넌트의 잠정적인 도달 시간 세트를 결정하고, 그리고 상기 잠정적인 도달 시간 세트로부터 도달 시간을 선택함을 더욱 포함한다. 이 같은 방법은 선택된 제1 도달 시간과 관련된 정보에 기초하여 품질 메트릭 값을 결정함을 더욱 포함한다. 상기 방법은 조정된 잠정적인 도달 시간 세트를 발생시키기 위해 상기 품질 메트릭 값이 정해진 임계값 이하이면 잠정적인 도달 시간 세트로부터 선택된 제1 도달 시간을 제거하고, 상기 선택을 반복하고, 품질 메트릭 값을 결정하며, 그리고 상기 품질 메트릭 값이 정해진 임계값 이상일 때까지 추가로 선택된 제1 도달 시간을 제거함을 더욱 포함한다. 이 같은 방법은 조정된 잠정적인 도달 시간 세트로부터 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 더욱 포함한다. 상기 품질 메트릭은 선택된 제1 도달 시간과 위치 결정 신호의 도달 시간 추정치 사이 도달 시간 차이 측정을 포함한다. 이 같은 측정은 적어도 부분적으로 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 로케이션에 기초한다. 상기 방법은 의사 스펙트럼으로부터 이른 도달 피크 세트를 결정하기 위해 Likelihood MUSIC 알고리즘의 구현을 포함할 수 있다. 상기 품질 메트릭은 가장 강한 상관관계 피크의 로케이션 및 파워와 관련하여, 선택된 제1 도달 시간과 관련된 상관관계 피크가 신호 파워 대 지연 마스크 내에 있는가에 대한 결정에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 품질 메트릭은 잡음의 측정과 관련하여 선택된 제1 도달 시간과 관련된 신호의 세기 측정을 포함할 수 있다. 다양한 추가 특징 및 기능들이 첨부 도면을 참조하여 하기에서 설명된다.
실시 예
용어 "예시적"은 실시 예를 의미한다. 본원 명세서에서 "예시적"으로 설명된 특징 및/또는 실시 예는 다른 특징 및/또는 실시 예보다 꼭 바람직한 것으로 고려될 필요는 없다.
본원 명세서에서, 용어 "품질 메트릭(quality metric)"이라 하는 것은 그 값이 결정 단계에서 사용될 수 있는 숫자인 하나 또는 둘 이상의 양의 측정을 의미하는 것이다. 품질 값은 측정의 함수로서 계산될 수 있는 숫자 값을 말한다. 이 같은 값은 복잡한 방식으로 계산될 수 있다.
일정한 경우에서 품질 메트릭은 도달 시간 차이 측정에서 "측정"에 기초한다. 측정은 도달 시간 차이 기능과 같은 기능을 의미한다. 이 같은 예에서 측정은 도달 시간 차이에 비례할 수 있으며, 또는 도달 시간 차이의 상호적임에 비례함을 의미할 수 있고, 또는 도달 시간 차이의 더욱 복잡한 기능을 의미할 수 있다. 따라서, 품질 측정이 임계값과 비교되는 것이 설명된다면, 이는 품질 기능이 임계값과 비교됨을 단지 의미하는 것이다
다음 설명에서, 다수의 특정 세부사항이 소개되며, 완전한 이해를 제공하도록 하고, 설명된 시스템과 방법에대한 설명을 가능하게 하도록 한다. 그러나 당업자라면 이들 실시 예가 하나 또는 둘 이상의 특정 세부사항 없이 또는 다른 컴포넌트, 시스템 등과 함께 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 그밖에, 잘 알려진 구조 또는 동작은 불필요한 복잡한 설명을 피하기 위해 도시되지 않거나, 상세히 설명되지 않을 것이다.
2012.6.27. 출원된 광역 위치 결정 시스템(WIDE AREA POSITIONING SYSTEMS AND METHODS)이라는 명칭의 동시 계류 출원 중인 미국출원 제113/535,128호에서 설명된 광역 위치 결정 시스템(WAPS)에서, 멀티플 송신기로부터 보내진 위치 결정 신호의 도달 시간은 해당하는 수신기에서 측정되며 알려진 송신기 위치로의 거리를 결정하고 따라서 위치 결정을 가능하게 하도록 한다. 본원 명세서에서는 상기 출원 내용을 에서 본원 명세서에서 원용한다. 이들 시스템에서 성능의 근본적인 제한사항은 멀티 패스 컴포넌트(멀티 패스 신호라고 표시되기도 한다)를 갖는 수신된 위치 결정 신호에 의해 부과된다. 멀티 패스 신호는 본래 송신된 신호의 반사로부터 수신기에서 존재하는 하나 이상의 신호이며, 이는 송신기와 수신기 사이 상응하는 직접 패스 신호와 관련하여 진폭이 감쇄되고 위상이 이동된다. 이들 지연된 신호들은 거리가 직접 패스 신호의 도달 시간에 기초하여 결정되는 애플리케이션에서 수신기에서 추정된 도달 시간을 왜곡할 수 있다.
일반적인 WAPS 실시는 도 1의 시스템에서 도시된 바와 같은 하나 이상의 모바일 수신기로 보내지는 멀티플 타워 방송 동기화 위치 결정 신호를 포함하며, 이들 수신기가 위치 결정을 위한 송신기 각 각으로의 거리를 결정한다. 실시 예에서, 상기 타워(110)는 지상에 위치하며, 그러나 다른 시스템은 인공위성 또는 다른 비-지상파 송신기를 사용하여 유사한 위치 결정 기능을 수행하도록 한다. 하나 이상의 수신기(120)는 스마트폰, 태블릿 장치, 지정된 위치 장치, 또는 폰, GPS 장치, 다른 라디오 수신기 등과 같은 다른 장치가 일반적인 시스템에서 사용될 수 있다. 예를 들면, 긴급 응답기는 셀룰러 폰 또는 수신 및 계산 능력을 갖는 다른 모바일 장치에서 구성된 위치 결정 기능을 가질 수 있다. 선택적으로, 수신기 그리고 처리 능력을 갖는 지정된 모바일 로케이팅 장치가 일정 응용에서 사용될 수 있다.
다시 도1 에서, 다양한 예가 실시될 수 있는 로케이션/위치 결정 시스템(100)의 세부사항 블록도가 도시된다. 본원 명세서에서 광역 위치결정 시스템(WAPS), 또는 간단히 "시스템"이라 불리는 위치 결정 시스템(100)이 일반적으로 지상파에 의한 동기화 비콘(beacons)(또한 "송신기"라고도 한다), 그리고 글로벌 위치 결정 시스템(GPS)과 같은 인공위성 시스템 및/또는 다른 인공위성이나 지상파 기반의 위치 시스템에 의해 제공되는, 비콘 및/또는 다른 위치 결정 시그널링으로부터 제공된 신호를 획득하고 추적하도록 구성된 사용자 장치 ("수신기 유닛" 또는 간단히 "수신기"라고 표기되기도 한다)포함한다. 상기 수신기는 선택적으로 위치 계산 엔진을 포함하여 비콘 및/또는 인공위성 시스템으로부터 수신된 신호로부터 위치/로케이션 정보를 결정하도록 하며, 시스템(100)은 비콘과 네트워크 기반시설(인터넷, 셀룰러 네트워크, 광역 또는 지역 네트워크 및/또는 다른 네트워크와 같은)과 같은 다양한 다른 시스템과 통신하는 서버 시스템을 더욱 포함할 수 있다. 서버 시스템은 타워 인덱스, 청구(billing) 인터페이스, 하나 이상의 하나 이상의 고유(proprietary) 암호화 알고리즘에 기초한 하나 이상의 암호화 알고리즘 처리 모듈, 로케이션 계산 엔진 모듈, 및/또는 위치, 이동 또는 시스템의 사용자에 대한 위치 결정을 용이하게 하기 위한 다른 처리 모듈과 같은 다양한 시스템-관련 정보 및 컴포넌트를 포함할 수 있다. 상기 설명된 송신기는 송신 정보로만 제한될 필요는 없으며, 유선 및 무선 구성으로 수신 기능을 가질 수 있기도 하다. 예를 들면, 송신기는 외부 엔티티로부터 동기화 정보를 수신할 수 있다. 이와 유사하게, 상기 설명된 수신기는 일반적으로 유선 및 무선 구성 모두로 송신 기능을 가진다. 일정 실시 예에서 수신기는 송신기로 무선으로 전보를 송신할 수 있다. 다음 설명에서는 송신기의 송신 기능 그리고 수신기의 수신 기능이 강조될 것이지만, 이들 모두 또는 어느 하나가 다양한 실시 예에서 선택적인 기능을 포함할 수 있기도 하다.
실시 예 시스템(100)에서, 비콘은 다수의 송신기(110) 형태일 수 있으며, 수신기 유닛이 송신기(110)로부터 시그널링을 수신하도록 구성된 다양한 전자 통신 장치인, 하나 이상의 사용자 장치(120) 형태 일 수 있기도 하고, 선택적으로 GPS 또는 다른 위성 시스템 신호, 휴대폰 신호, Wi-Fi 접속 시그널링, 와이맥스 신호, 블루투스, 이더넷, 및/또는 당해 분야에서 공지되거나 개발된 다른 데이터 또는 정보 시그널링를 수신하도록 공성될 수 있기도 하다. 수신기 유닛(120)은 셀룰러 또는 스마트폰, 태블릿 장치, PDA, 노트북 또는 다른 컴퓨터 시스템, 및/또는 유사하거나 동등한 장치 형태일 수 있다. 일정 실시 예에서, 수신기 유닛은 유일하게 또는 우선적으로 송신기(110)로부터 신호를 수신하도록 구성된 독립형 로케이션/위치 결정 장치일 수 있으며 적어도 부분적으로 수신된 신호를 기초로 하여 로케이션/위치를 결정할 수 있다. 상기 설명된 바와 같이, 수신기 유닛(120)은 또한 "사용자 장비"(UR), 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 및/또는 단순히 "수신기"라고 표기될 수 있기도하다. 본원 명세서에서 설명된 도 2는 다양한 실시 예에서 사용되는 바와 같은 수신기 유닛 아키텍쳐 실시 예 세부사항 블록도 이다.
송신기(110)("타워"로 표기되기도 한다)는 도시된 바와 같이 통신 링크(113)를 통하여 송신기 출력 신호를 멀티플 수신기 유닛(120)(도 1에서는 설명을 간편하게 하기 위해 단일 수신기 유닛(120)만이 도시되었으나, 일반적인 시스템은 정해진 통신 가능 구역 내에서 많은 수신기 유닛을 지원하도록 구성될 수 있을 것이다). 앞서 지적한 바와 같이, 상기 송신된 신호는 결국 멀티플 신호를 발생시키며 직접적인 패스 신호 및 하나 이상의 멀티 패스 신호 모두를 포함하여 수신기에서 수신된다.
송신기(110)는 또한 통신 링크(133)를 통하여 서버 시스템(130)으로 연결될 수 있으며 및/또는 이더넷, USB 등과 같은 유선 연결이나 셀룰러 데이터 접속, Wi-Fi, 와이-맥스, 또는 다른 무선 연결과 같은 무선 연결을 통하여, 네트워크 기반시설(170)로의 다른 통신 연결(도시되지 않음)을 가질 수 있다.
하나 이상의 수신기(120)는 송신기(110) 각 각으로부터 상응하는 통신 링크(113)를 통하여 멀티플 송신기(110)로부터 시그널링을 수신할 수 있다. 통신 링크(113)를 통하여 수신된 신호는 지형, 건물, 또는 다른 표면 또는 구조로부터 반사된 멀티 패스 컴포넌트 및 직접 패스 컴포넌트 모두를 포함할 수 있다.
또한, 도 1에서 도시된 바와 같이, 수신기(120)는 또한 다른 신호를 수신하고 송신하도록 구성될 수 있기도 한 것이며, 예를 들면, GPS 또는 다른 인공위성 위치 결정 시스템으로부터와 같은, 인공위성 통신 링크(153)를 통한 인공위성 시그널링 뿐 아니라, 셀룰러 베이스 스테이션(NodeB, eNB, 또는 기지국으로 알려지기도 한), Wi-Fi 네트워크 신호, 페이저 네트워크 신호, 또는 다른 유무선 연결 시그널링으로부터 통신 링크(163)를 통하여, 예를 들면 셀룰러 네트워크 신호와 같은 다른 신호를 수신하고 송신하도록 구성될 수 있기도 하다. 도 1의 예시적인 실시 예에서 도시된 인공위성 위치 결정 시그널링이 GPS 시스템 인공위성(150)으로부터 제공되는 것으로 도시되어 있으나, 다른 실시 예에서는 상기 시그널링이 다른 인공위성 시스템으로부터 제공될 수 있고, 또 다른 실시 예에서는 지상파-기반의 유선 또는 무선 위치 결정 시스템 또는 다른 데이터 통신 시스템 또는 위치 결정 시스템으로부터 제공될 수 있다.
예시적 실시 예에서, 시스템(100)의 송신기(110)는 배타적으로 라이선스 되거나 라이선스/비라이선스 공유 무선 스펙트럼으로 동작하도록 구성되며; 그러나 일정 실시 예는 라이선스 되지 않은 공유 스펙트럼으로 시그널링을 제공하도록 실시될 수 있기도 하다. 상기 송신기(110)는 미국 특허출원 제13/535,128호에서와 같은, 새로운 시그널링을 사용하여 이들 다양한 무선 대역으로 시그널링을 전송할 수 있다. 이 같은 시그널링은 로케이션 그리고 항해 목적에 바람직한 정해진 포맷으로 특정 데이터를 제공하도록 구성된 고유 신호 형태일 수 있다. 예를 들면, 이 같은 시그널링은 종래의 인공위성 위치 시그널링이 감쇄되고, 반사, 멀티 패스 등에 의해 영향을 받는, 방해 환경에서 동작하는 데 특히 바람직하도록 구성될 수 있다. 또한, 이 같은 시그널링은 제1 습득 및 위치 결정을 제공하도록 구성되어서 장치 파워-온 또는 로케이션 활성화, 줄어든 파워 소모가 있게 되면 신속한 로케이션 결정을 허용하도록 하며, 다른 장점을 제공하도록 한다.
WAPS의 다양한 실시 예는 다른 위치 결정 시스템과 결합 되어서 향상된 로케이션 및 위치 결정을 제공하도록 한다. 선택적으로, 또는 추가로, WAPS 시스템은 다른 위치 결정 시스템을 돕도록 사용될 수 있다. 또한, WAPS 시스템의 수신기 유닛(120)에 의해 결정된 정보는 셀룰러, Wi-Fi, 페이저 등과 같은 다른 통신 네트워크 링크를 통하여 제공될 수 있어서 위치 및 로케이션 정보를 서버 시스템(130)으로, 그리고 네트워크 기반시설(170)에 연결된 다른 네트워크 시스템으로 보고하도록 한다. 예를 들면, 셀룰러 네트워크에서, 셀룰러 백홀(backhaul) 링크(165)가 사용되어 네트워크 기반시설(170)을 통하여 관련된 셀룰러 캐리어 등으로 정보를 제공하도록 한다. 이는 긴급시에 신속하고 정확하게 수신기(120)의 위치를 찾도록 사용되며, 셀룰러 캐리어 또는 다른 네트워크 사용자 또는 시스템으로부터 로케이션-기반 서비스 또는 다른 기능을 제공하도록 사용된다.
본 발명과 관련하여, 위치 결정 시스템은 위도, 경도 및 고도 중 하나 이상의 위치를 알아내는 것이며, 또한 1차원, 2차원 또는 3차원 좌표 시스템(예를 들면, x, y, z 좌표, 각 좌표 등)과 관련하여 설명되거나 도시될 수 있다. 이 같은 위치 결정 시스템은 또한 다양한 수신기로 날짜 정보를 제공할 수 있기도 하다. 용어 'GPS'가 언급될 때는 GLONASS과 같은 기존 인공위성 위치 결정 시스템 그리고 Galileo 및 Compass/beidou와 같은 퓨쳐 위치 결정 시스템을 포함하는 글로 벌 위성항법 시스템(GNSS)의 광범위한 의미로 이해되어야 한다. 또한, 앞서 지적한 바와 같이, 지상파 기반 시스템과 같은 다른 위치 결정 시스템이 추가로 또는 인공위성-기반 위치 결정 시스템을 대신하여 사용될 수 있다.
WAPS의 실시 예는 도 1에서 도시된 멀티플 송신기(110)와 같은 멀티플 타워 또는 송신기를 포함하며, 이는 송신기 출력 신호 내 WAPS 데이터 위치 결정 정보 및/또는 다른 데이터 또는 정보를 수신기(120)로 방송한다. 이 같은 위치 결정 신호는 특정 시스템 또는 지역 커버리지 영역의 모든 송신기에서 동기화되도록 조정될 수 있다. 송신기는 타이밍 동기화를 위한 훈련된 GPS 클록 소스를 사용한다. WAPS 데이터 위치 결정 전송은 지정된 통신 채널 방법(예를 들면, 시간, 코드 및/또는 주파수 변조 및 멀티플렉싱 방법)을 포함하여 삼각 측량에 필요한 데이터의 전송, 가입자/가입자 그룹으로의 통지, 메시지의 방송, WAPS 네트워크의 범용 동작, 메시지의 방송, WAPS 네트워크의 범용 동작을 용이하게 하며, 다음에 설명되거나 본 발명 출원인의 동시 계속중인 출원에서 설명되는 바의 다른 목적에도 적합하도록 한다:
2012년 3월 5일 출원된 광역 위치 결정 시스템에 대한 미국 특허출원 제13/412,487호; 2009년 9월 10일 출원된 광역 위치 결정 시스템에 대한 미국 특허출원 제12/557,479호(미국 특허 제 8,130,141호); 2012년 3월 5일 출원된 광역 위치 결정 시스템에 대한 미국 특허출원 제13/412,508호; 2011년 11월 14일 제출된 광역 위치 결정 시스템에 대한 미국 특허출원 제13/296,067호. 이들 출원은 본원 명세서에서 집합적으로 "인코포레이티드 출원(incorporated applications)"으로서 원용된다. 본원 명세서에서 개시된 여러 특징, 세부 사항, 장치, 시스템 및 방법은 다양한 실시 예에서 WAPS 또는 다른 유사 시스템에서 상기 인코포레이티드 출원의 기술과 결합될 수 있다.
삼각 측량을 위한 도달 시간 차이를 사용하는 위치 결정 시스템에서, 일반적으로 전송된 상기 위치 결정 정보는 하나 이상의 정밀 타이밍 시퀀스 및 위치 결정 데이터를 포함하며, 상기 위치 결정 데이터는 송신기의 로케이션 및 다양한 타이밍 교정 그리고 다른 관련된 데이터 또는 정보를 포함한다. 여기서, 삼각 측량이란 멀티플 거리 측정을 사용하여 수신기의 로케이션을 결정하는 것을 말한다. 한 WAPS 실시 예에서, 상기 데이터는 한 그룹의 가입자를 위한 통지/액세스 제어 메시지, 범용 방송 메시지, 및/또는 시스템 동작, 사용자, 다른 네트워크와의 인터페이스, 그리고 다른 시스템 기능과 관련된 데이터 또는 정보와 같은 추가의 메시지 또는 정보를 포함할 수 있다. 상기 위치 결정 데이터는 다수의 방법으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 상기 위치 결정 데이터는 코드화 타이밍 시퀀스로 변조되고 타이밍 시퀀스 위에 추가되거나 겹쳐지고, 및/또는 타이밍 시퀀스와 연관될 수 있다.
본원 명세서에서 설명된 데이터 전송 방법 및 장치는 WAPS에 대한 개선된 로케이션 정보 처리량을 제공하도록 사용될 수 있다. 특히, 더욱 높은 차원의 변조 데이터가 의사 잡음(PN) 타이밍, 또는 범위 데이터로부터 정보의 분리 부분으로서 전송될 수 있다. 이는 CDMA 멀티플렉싱, TDMA 멀티플렉싱, 또는 CDMA/TDMA 멀티플렉싱 조합을 사용하는 시스템에서 개선된 습득 속도를 허용하도록 사용될 수 있다. 본원 명세서에서는 멀티플 타워가 동기화 위치 결정 신호를 모바일 수신기로 방송하는 광역 위치 결정 시스템과 관련하여, 특히 지상파 타워를 사용하는 것과 관련하여 설명되지만, 본원 발명이 이 같은 실시로 제한되는 것은 아니며, 본원 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도에서 다른 시스템으로도 구현될 수 있는 것이다.
예시적 실시 예에서, WAPS는 광대역을 달성하기 위해, 스프레드 스펙트럼 변조 또는 의사-잡음(PN) 변조라 불리는, 송신기(110)와 같은 타워 또는 송신기로부터 보내진 코드화 변조를 사용한다. 수신기 또는 사용자 장치(120)와 같은 상응하는 수신기 유닛은 하나 이상의 모듈을 포함하여 송신된 신호를 수신하고, 매치된 필터 또는 일련의 상관기와같은 디스페딩 회로를 사용하여 수신된 신호를 처리하도록 한다. 이 같은 수신기는 이상적으로 낮은 레벨 에너지에 의해 둘러싸인 강한 피크를 가지는 파형을 발생시킨다. 상기 피크 도달 시간은 모바일 수신기에서 전송된 신호의 도달 시간을 나타낸다. 로케이션이 정확히 알려진, 다수 타워로부터 다수 신호에 대하여 이 같은 동작을 수행하는 것은 삼각 측량을 통하여 수신기 위치의 결정을 허용하도록 한다. 수신기(120)와 같은 수신기에서 수신된 신호 처리와 함께, 송신기(110))와 같은 송신기에서 WAPS 신호 발생이 다음에 설명된다.
한 실시 예에서, WAPS는 스프레딩 방법으로서 이진 코드화 변조(coded modulation)를 사용할 수 있다. 예시적 실시 예의 WAPS 신호는 두 특정 타입의 정보를 포함할 수 있다: (1) 고속 레인징(ranging) 신호, 그리고 (2) 송신기 ID 및 위치와 같은 로케이션 데이터, 날짜, 건강, 압력 데이터와 같은 환경 컨디션 등. WAPS는 GPS와 유사하게, 낮은 레이트 정보 소스를 갖는 고속 이진 의사-랜덤 레인징 신호(high speed binary pseudorandom ranging signal)를 변조함으로써 로케이션 정보를 전송한다. 이 같은 응용에 추가하여, 본원 발명 응용은 의사 랜덤 레인징 신호 그리고 변조 정보 신호를 사용하는 방법 및 장치의 실시 예를 설명하며, 이들은 모두 진법 변조와 같은 높은 차원 변조를 사용한다. 이들 개시 내용은 본원 명세서의 다양한 실시 예 설명과 결합될 수 있다. 한 실시 예에서, 이 같은 레인징 신호는 이진 위상 변조되며, 그리고 로케이션 정보가 더욱 높은 차원 변조를 사용하여 분리된 신호로 제공된다.
종래의 시스템은 위치 로케이션 신호(예를 들면, 시분할 다중접속(TAMA)의 포맷을 사용하며, 슬롯 전송 각각이 다양한 종류의 로케이션 데이터가 뒤이어지는 의사 랜덤 레인징 신호를 포함한다. 이들 종래 시스템은 또한 동기화, 또는 sync. 신호를 보함 하기도 하며, 이는 의사 랜덤 레인징 신호가 sync 신호로서 사용되면 삭제될 수 있다. 그러나 다른 종래 시스템에서처럼, 일들 종래 시스템의 로케이션 데이터는 바이너리이고, 처리량을 제한한다. 이들 시스템은 또한 로케이션 데이터가 전송되는 간격 중에 많은 수의 이진 비트를 전송하기도 한다.
이 같은 제한사항을 해결하기 위해, 예시적 실시 예에서, 바이너리 또는 쿼터너리(quaternary), 의사 랜덤 신호는 높은 차원 변조 데이터 신호가 뒤이어 지는 특정 슬롯으로 전송된다. 예를 들면, 정해진 한 슬롯에서 하나 이상의 로케이션 정보 심볼이 슬롯마다 4비트 정보를 전송하기 위해, 차등 16-위상 변조를 사용하여 전송될 수 있다. 이는 바이너리 위상 변조가 의사 랜덤 캐리어에 부과되는 때 일반적으로 전송되는 1비트에 대하여 4배 처리량 개선을 제공한다. 16 QAM 등과 같은 다른 종류의 로케이션 정보 변조가 사용될 수 있기도 하다. 또한, 특정 에러 제어 변조 방법들은 트렐리스 코드(Trellis codes)의 사용과 같은, 더욱 높은 수준의 변조를 위해 사용될 수 있다. 이러한 변조 방법은 일반적으로 에러 레이트를 줄인다.
앞서 설명된 바와 같이, 특히 밀집된 빌딩 및 다른 반사 구조를 갖는 도시 환경에서 동작하는 경우에서와같이, 지상파 로케이션 시스템에서 발생되는 심각한 문제는 반사로 인한 멀티 패스 신호 존재이다. 이와 같은 환경에서, 셀룰러 폰(120) 및 다른 수신된 장치와 같은 모바일 수신기는 도 1의 타워(110) 하나로부터 신호(113)와 같은 전송된 신호의 멀티플 지연 "카피(copies)"(멀티 패스 컴포넌트라고도 함)를 수신할 수 있으며, 이들 멀티플 신호는 각 송신기와 수신기 사이 직접 패스 신호 컴포넌트뿐 아니라 다수의 반사된 패스(많은 경우에)에 해당한다. 상기 지연된 신호들은 빌딩이나 다른 구조물, 지형 등과 같은 운영 환경 내 반사 표면때문일 수 있다. 이들 지연된 신호들은 또한 감쇄되고 및/또는 시각 신호의 직접적인 라인과 관련하여 위상 이동된다. 미국 특허출원 제13/535,128호에서 설명된 바와 같이 신호 구성 및 시그널링 기술이 이들 영향을 약화시키기 위해 실시될 수 있으며, 고유치-기반 그리고 다음에 설명되는 방법과 같은 다른 방법이 멀티 패스 문제를 더욱 완화시키기 위해 사용될 수 있다.
때때로 지연된 스프레드라 불리는, 멀티 패스 신호 컴포넌트의 지연 레인지는 일반적으로 환경의 기하학적 구속에 의해 제한된다. 예를 들면, 1 마이크로 세컨드의 지연 스프레드는 약 300미터의 최대 차등 패스 길이에 해당하며, 그리고 5 마이크로 세컨드의 지연 스프레드는 약 1500미터에 해당한다. 최대 지연 스프레드에 대한 지식이 수신기가 패스를 시험하고 스퓨리어스(spurious) 신호를 버릴 수 있도록 하는 시간 레인지를 결정하는 데 유용한다. 최대 지연 스프레드는 빌딩과 다른 구조의 공간, 지형 그리고 감쇄 표면 등과 같은 다른 특징과 같은 환경과 파라미터의 함수이다.
미국특허 출원제13/535128호에서 설명된 바와 같이, 대표적인 WAPS는 스프레드 스펙트럼 또는 의사 랜덤(PN) 변조와 같은, 코드화 변조를 사용하여, 광 대역폭을 달성하도록 한다. 앞서 지적한 바와 같이, 도 1의 송신기(110)와 같은 송신기는 그와 같은 코드화 또는 PN 신호를 보내며, 수신기(120)와 같은 해당하는 모바일 수신기에서 수신된다. 다음에 모바일 수신기가 디스프레딩 장치, 일반적으로 매치된 필터 또는 일련의 상관기로 코드화 신호를 처리한다. 이 같은 수신기는 도 3A에서 도시된 바와 같은 출력 신호(310A)와 같은, 낮은 레벨 에너지에 의해 둘러싸인 강한 피크를 이상적으로 갖는(반사된 신호가 없는 경우) 출력 신호 파형을 발생시킨다. 피크(T1)의 도달 시간은 모바일 장치에서 전송된 신호의 도달 신호에 해당된다.
로케이션이 정확히 알려진 다수 타워로부터의 다수 신호에서의 수행 동작은 삼각 측량 알고리즘을 통하여 모바일의 위치 결정을 허용한다. 예를 들면, 도 1의 WAPS에서, 3개 또는 그 이상의 타워(110)가 고유하게 암호화된 신호를 수신기(120)로 전송하며, 다음에 이 수신기가 타워 각 각으로의 거리를 추정하고 그와 같이 추정된 거리로부터 한 위치를 삼각 측량한다. 그러나 멀티 패스로 인해 거리 추정 에러가 오류를 발생시킬 수 있으며, 어떤 경우에서는, 다음에 설명하는 바와 같이, 로케이션 결정에 치명적인 오류를 일으킬 수 있다. 이는 긴급 상황과 같은 경우 초기-대응과 같은 응용에서는 극히 중대한 문제가 될 수 있다.
비록 광대역 의사 잡음 변조가 높은 레이트 바이너리 또는 쿼터너리 위상 이동 키이 신호(phase shift keyed signal) 형태를 한다 하여도, 그와 같은 제한사항은 본원 밞여의 특징에 부과되지 않으며, 이와 동일 또는 유사한 개념이 다른 시스템에서 구현된다. 예를 들면, 처프 변조(chirp modulation), 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM), 고속 호핑 주파수 등과 같은 다른 광대역 코딩 방법은 본원 발명에 기재된 처리 방법 및 시스템에서 유익할 수 있다. 일반적으로는 디스프레딩 모듈 또는 균등한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈이 강한 피크(직접 패스 신호에 해당하는)를 갖는 파형을 발생시키기 위해 수신기에서 사용되며, 이는 멀티 패스 신호에 해당하는 가능한 약한 피크와 함께, 도달 신호를 측정하기 위해 사용될 수 있다. 어떤 경우에서는, 직접적인 패스 신호가 다른 신호 보다 더욱 약할 수 있으며, 수신기가 여전히 직접적인 패스 신호를 식별하는 것이 바람직하다. 또한, 직접 및 멀티 패스 신호가 시간의 함수로서 서로 충분히 중첩될 수 있으며 수신기는 도 3C의 예에서 도시된 바와 같이, 가능하다면, 서로로부터 이들 신호들을 구분하고 직접 패스를 식별할 것을 시도한다. 본원 명세서에서 제공된 신호 처리 방법 및 시스템은 또한 펄스와 같은 다른 신호와 같은 비-스프레드 스펙트럼 신호로 적용되거나 또는 신호 도달 시간에 해당하는 출력 피크를 제공하기 위해 수신기에서 처리될 수 있다.
도 2를 다시 참조하면, 위치 결정 시스템 수신기(200)의 세부 사항의 실시 예가 설명된다. 수신기(200)는 스마트 폰, 태블릿, 또는 송신된 위치 결정 신호가 수신되고 처리되어 하나 이상의 처리 엘리먼트에서 로케이션/위치 정보를 결정할 수 있도록 하는 다른 장치와 같은 사용자 장치 일부 일 수 있다. 수신기(200)는 도 1에서 도시된 사용자 장치(120)에 해당한다.
수신기(200)는 GPS 신호를 수신하고 로케이션 정보 및/또는 다른 데이터를 결정하기 위한 하나 이상의 GPS 모듈(240)을 포함하며, 상기 다른 데이터라 함은 타이밍 데이터, 정밀 방해도(DOP) 데이터, 또는 GPS나 다른 위치 결정 시스템으로부터 제공될 수 있는 다른 데이터 또는 정보를 말하는 것이고, 그리고 상기 수신기는 처리 모듈(210) 및/또는 수신기의 다른 모듈로 상기 결정된 정보를 제공함을 포함한다. 수신기(200)는 도 2에서 GPS 모듈을 갖는 것으로 도시되어 있으나, 인공위성 또는 지상파 신호를 수신하고 유사하거나 동등한 출력 신호, 데이터, 또는 다른 정보를 제공하기 위한 다른 모듈이 선택적으로 다양한 실시 예에서 사용될 수 있다.
수신기(200)는 또한 셀룰러 또는 다른 데이터 통신 시스템을 통해 데이터 또는 정보를 송신하고 수신하기 위한 하나 이상의 셀룰러 모듈(250)을 포함할 수 있기도 하다. 선택적으로, 또는 추가하여, 수신기(200)는 통신 모듈(도시되지 않음)을 포함하여 와이파이, 와이맥스, 블루투스, USB, 이더넷, 또는 다른 데이터 통신 네트워크와 같은 유무선 통신 네트워크를 통하여 데이터를 송신하고 수신하도록 한다.
수신기(200)는 하나 이상의 위치/로케이션 모듈을 포함하여, 도 1에서 도시된 송신기(110)와 같은 지상파 송신기로부터 신호를 수신하고, 그리고 그와 같은 신호를 처리하여 다음에 설명되는 바와 같은 위치/로케이션 정보를 결정하도록 하고, 도 7-13과 관련하여 다음에 설명되는 멀티 패스 신호 처리를 수행할 수 있도록 한다. 모듈(260)은 안테나, RF 회로 등과 같은 자원을 예를 들면, GPS 모듈(240)과 같은 다른 모듈과 함께 공유하거나 일체로 되어 만들어질 수 있다. 예를 들면, 위치 모듈(260) 그리고 GPS 모듈(240)은 일부 또는 모든 라디오 프런트 엔드(RFE) 컴포넌트 및/또는 처리 엘리먼트를 공유할 수 있다. 처리 모듈(210)은 우치 모듈(260) 및/또는 GPS 모듈(240)과 자원을 공유하거나 이들과 통합되어서 위치/로케이션 정보를 결정하도록 하고 본웜 명세서에서 설명되는 다른 처리 기능을 수행하도록 한다. 이와 유사하게, 셀룰러 모듈(250)은 RF 또는 처리 기능을 RF 모듈(230) 및/또는 처리 모듈(210)과 공유할 수 있다. 디스프레딩 모듈(265)은 다양한 실시 예에서 위치 모듈(260) 및/또는 처리 모듈(210) 내에 포함되거나, 분리된 모듈 또는 RF 수신기 모듈(230)의 일부 일 수 있다.
하나 이상의 메모리(220)가 처리 모듈(210)에 연결되어서 데이터의 저장과 회수를 제공하고 처리 모듈(210)에서 실행하기 위해 명령의 저장과 회수를 제공할 수 있다. 예를 들면, 이 같은 명령들은 다음에 설명되는 다양한 처리 방법 및 기능을 수행하기 위한 것이며, 멀티 패스 신호 처리를 수행하고, 수신된 송신기, GPS, 셀룰러, 압력, 온도 및/또는 다른 신호 또는 데이터에 기초하여 로케이션 정보 또는 다른 정보를 결정하며, 또는 다른 처리 기능을 구현하는 것과 같은 것이다.
수신기(200)는 예를 들면, 로컬 압력, 온도, 또는 다른 컨디션과 같은 수신기와 관련된 컨디션을 감지하거나 결정하기 위한 하나 이상의 환경 감지 모듈(270)을 더욱 포함한다. 예시적인 실시 예에서, 압력 정보는 환경 감지 모듈(270)에서 발생 될 수 있으며 수신된 송신기, GPS, 셀룰러, 또는 다른 신호와 협력하여 로케이션/위치 정보를 결정하는 데 사용하기 위해 처리 모듈로 제공된다.
수신기(200)는 키패드, 터치 스크린 디스플레이, 마우스, 또는 다른 사용자 인터페이스 엘리먼트 형태로 될 수 있는, 사용자 입력 모듈(280)과 같은, 다양한 추가의 사용자 인터페이스 모듈을 더욱 포함할 수 있다. 오디오 및/또는 비디오 데이터 또는 정보가 하나 이상의 스피커 또는 다른 오디오 변환기 형태와 같은 출력 모듈(290), LCD 디스플레이, 터치 스크린, 또는 다른 사용자 I/O 엘리먼트와 같은 하나 이상의 시각적 디스플레이에서 제공될 수 있다. 예시적인 실시 예에서, 출력 모듈(29)은 수신된 송신기 신호에 기초하여 결정된 로케이션/위치를 시각적으로 디스플레이하도록 사용될 수 있다. 이 같이 결정된 로케이션/위치 정보는 또한 관련된 캐리어 또는 다른 엔티티로 셀룰러 모듈(250)로 보내질 수 있기도 하다.
도 2의 수신기 실시 예(200)와 같은 일반적인 위치 결정 시스템 수신기에서, 매치된 필터가 수신된 스프레드 스펙트럼 신호를 처리하도록 사용된다. 상기 매치된 필터는 처리 모듈(210)과 같은, 처리 엘리먼트에서 구현되거나, 위치 모듈(260)과 같은 다른 수신기 모듈에서, 또는 디스프레딩 모듈(265)과 같은 다른 모듈에서 구현될 수 있다. 매치된 필터 구현 방법 및 신호 처리 하드웨어는 당업자에서 잘 알려져 있다. 수신된 스프레드 스펙트럼 신호를 처리하기 위해 매치된 필터를 사용할 것을 가정하면, 멀티 패스가 존재하는 때, 상기 매치된 필터 출력은 (아마도) 다양한 진폭, 지연 및 위상의 일련의 중첩된 날카로운 펄스를 발생시킨다. 도 3A, 3B 그리고 3C는 그와 같은 매치된 필터로부터의 크기 출력을 도시한다. 점선 라인은 3개의 리턴 도달 시간을 도시한다. 도 3B 및 3C에서, 매치된 필터 크기의 피크 로케이션은 실제 도달 시간과 일치하지 않는다. 실제에서 매치된 필터로부터의 크기와 위상(또는 동상 또는 직교 위상 성분) 모두가 이용 가능하며, 이로부터 도달 시간을 결정할 수 있다. 모바일 수신기는 상기 매치 필터로부터 가장 이른 그와같은 펄스의 도달 시간을 추정할 것을 시도한다. 다양한 알고리즘이 전연 위치 알고리즘, MUSIC, 최소 평균 제곱 추정 알고리즘 등과 같은 목적을 위해 사용될 수 있다. 본원 명세서에서 설명된 다양한 특징의 실시 예가 그와 같은 수신기의 성능을 개선하기 위해 사용될 수 있다.
도 3A 및 3B는 서로 명확히 구분될 수 있는 매치 필터로부터 나오는 펄스 크기를 도시한다. 도 3B에서, 최초 두 피크의 로케이션은 점선으로 표시된, 개별적인 실제 리턴 도달 시간과 일치하지 않는다. 또한, 실제에서, 이들 펄스 중 여러 개가 서로 심하게 중첩되어서, 그와 같은 중첩된 펄스가 간단한 피크 찾기 알고리즘에 의해서 서로 쉽게 구분할 수 없도록 한다. 중첩 펄스의 한계가 도 3C에서 도시되며, 처음 두 개의 펄스는 실제로 함께 통합되어서 단일 펄스(점선은 실제 도달 시간을 도시한다.)를 형성하도록 한다. 이 같은 경우, 상기 설명된 MUSIC 알고리즘과 같은, 더욱 강력한 방법이 사용되어서 그와 같은 중첩 펄스를 잘 분리하고 이들의 개별적인 도달 시간을 측정하도록 한다. 본원 명세서에서 설명된 방법 및 장치에 대한 예시적인 실시 예는 서로 심하게 중첩되는 펄스 경우에 초점이 맞춰진다.
도 1에서 도시됨 바와 같은 WAPS 실시 예에서, 다수의 방송 스테이션으로부터 수신된 위치 결정 신호를 원격 수신기가 처리하며, 다음에 삼각 측량 방법에 기초하여 도달 시간(TOA)을 사용하여 수신기의 위치를 결정하도록 한다. 이는 포워드 TOA 위치 결정 방법으로서 참고된다. 다수의 다른 도달 시간 기반의 접근 방법이 또한 존재하며 본원 명세서에서 개시된 신호 처리 알고리즘 및 방법으로부터 이익을 얻는다.
인버스 위치 결정 시스템(inverse positioning system)이라 불리는, 한 실시 예에서, 위치가 결정될 엔티티로부터 한 전송이 다수의 스테이션에서 도달된다. 다음에 이들 스테이션에서의 수신 시간이 엔티티의 위치를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이와 같은 시스템은 명백히 이들 도달 시간을 비교하기 위해 통신 링크를 포함하여야 한다. 다른 실시 예에서, 라운드 트립 도달 시간이 수신기와 다수의 스테이션 사이에서 측정된다. 예를 들면, 스테이션 각각은 위치 결정 신호를 방송하며, 이 같은 신호가 다음에 트랜시버(위치가 찾아질)에 의해 수신되고, 고정된 또는 측정된 지연 후에, 그 같은 트랜시버는 상기 스테이션으로 또 다른 위치 결정 신호를 다시 전송한다. 상기 스테이션에서 전송된 그리고 수신된 시간은 트랜시버의 위치를 계산하기 위해 사용된 시간 차이를 발생시킨다.
이와 같은 유사한 시스템은 트랜시버가 라운드 트립 과정을 개시하고 따라서 상기 트랜시버에서 시간 차이가 측정된다. 도달 시간 측정에 기초한 모든 그와 같은 실시 예는 본원 발명으로부터 이익을 볼 수 있으며; 그러나, 설명의 편의를 위해 포워드 TOA 위치 결정 방법만이 다음에서 설명된다. 당업자라면 유사한 구현이 다양한 다른 시스템에서도 사용될 수 있음을 이해할 것이다.
상기 설명한 바와 같이, 일정 실시 예에서, 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 지연된 신호 컴포넌트(만약 존재한다면)가 거리 추정치를 위한 앞선 도달 시간을 결정하기 위해 분리되어야 한다. 수신기에서 이들 멀티플 지연 신호를 서로로부터 분리시키기 위해 당 업계에서는 다수의 방법이 개발되어 왔다. 이들은 때때로 "슈퍼 레솔루션(superresolution)" 알고리즘이라 불린다. 이들 많은 방법은 수신된 샘플 데이터로부터 구성된 추정된 공분산 매트릭스의 고유치 분해(eigenvalue decomposition)에 의존한다. 이 같은 개시 내용의 한 특징은 그와 같은 분해의 고유치를 추가 잡음과 관련된 것들 그리고 위치 결정 신호와 관련된 것들로 분리시키기 위해 수신된 신호를 처리하기 위한 방법과 관련된다. 또한, 실시 예는 가장 이른 신호의 도달 시간에 대한 스퓨리어스 추정치를 버리기 위해 수신된 신호를 처리하기 위한 개선된 방법을 포함한다. 결과의 처리된 정보는 가장 이른 수신된 위치 결정 신호의 도달 시간을 결정하는 데 개선을 제공하며, 이는 전체 위치 결정 정확도를 개선하도록 사용될 수 있다.
본원 명세서에서 사용되는, "샘블 공분산(covariance)"은 다음과 같은 것이다. 수신된 신호가 예를 들면 X와 같은 샘플 벡터를 제공하도록 처리되며, X는 크기(M)의 칼럼 벡터이다. 다음에 처리기는 XX'의 기대된 값을 결정하고자 하며, 이는 본원 명세서에서 공분산이라 하고, 첨자는 에르미트 공액(Hermitian conjugate)을 나타내는 것이다. 다음 설명에서, 공분산을 설명하는 때, 이는 실제 공분산이 아니라 추정된 공분산을 의미하는 것이며, 이는 전후 문맥에서 명백한 것이다. 다양한 알고리즘이 사용되어 다음에서 설명하는 바와 같이 이 같은 크기를 추정하도록 한다. 가장 이른 패스를 결정하려는 바램은 직접 패스의 도달 시간은 매우 중요한 위치 로케이션 이외의 응용에서는 꼭 중요한 것은 아니다. 안테나 비임-형성 문제 및 통신 신호 처리와 같은 다른 응용에서, 그와 같은 제1 패스는 다른 패스와 비교하여 특별한 중요성을 갖지 않으며, 수신기는 멀티플 신호를 결합하도록 동작하여서 수신된 신호 에너지를 증가시키도록 한다(직접 패스 신호의 특정 도달 시간을 결정하지 않고).
본원 명세서에서 설명하는 바와 같이, 제1 패스 도달 시간을 결정하는 데 처리 에러는 잠정적으로 치명적인 위치 결정 에러를 일으키며, 이 같은 특징은 다른 응용에서는 중요하지 않을 수 있다. 예를 들면, 도 3A, 3B, 또는 3C에서 도시된 실시 예에서, 신호 피크 이전에서 잡음 피크가 있다. 이와 같은 피크가 신호 피크인 것으로 오해되면, 중요한 에러가 발생된다. 이와 유사하게, 제1 (아마도 직접) 피크의 위치가 누락되면, 또는 도 3B 또는 3C의 예에서 가능한 것처럼, 그 에러가 크다면, 그러면 도달 시간의 큰 에러가 발생될 수 있다.
다중 패스 신호 분리를 위한 슈퍼 해상도 접근방식의 초기 예는 MUSIC(다중 신호 특성) 알고리즘이라 불리며(예를 들면, A. Bruckstein, T. Shan 및 T Kailath, "The Resolution of Overlapping Echoes," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-33, No.6, pp. 1357-1367, Dec. 1985 참조), 그러나 많은 수의 관련된 그와 같은 알고리즘(예를 들면, ESPRIT, Root-MUSIC, EVMUSIC 등)이 최근에 개발되었고, 모두가 추정된 공분산 매트릭스와 관련된, 일정 형태의 고유치 분해를 사용한다.
많은 경우에, 처리되는 데이터는 한 세트의 (샘플) 신호 플러스 추가 독립 잡음으로 구성된다. 이들 경우, 그와 같은 데이터의 공분산은 신호와 관련된 공분산 플러스 잡음과 관련된 공분산으로 구성된다. 다음에 전체 고유치는 신호 및 잡음과 관련된 직교 서브공간으로 분리될 수 있다. 일반적으로, 잡음 샘플은 가우시안 그리고 화이트이며 따라서 잡음 서브공간과 관련된 (이상적인)고유치는 그 값이 동일하고 작다. 신호 서브공간과 관련된 고유치는, 특히 디스프레더 이후 신호대 잡음 비가 크다면, 일반적으로 크기가 훨씬 크다.
이들 특징은 중첩되는 수신된 신호들의 도달 시간을 포함하여, 파라미터를 포함함에 기초하여 사용될 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 이들 알고리즘에서 잡음과 관련된 고유벡터는 신호 서브공간과 직교한다. 결과적으로, 잡음 고유벡터는 때때로 "어레이 매니폴드"라 불리는, 전송된 신호의 함수와 직교한다.
시간 도메인에서, 이 같은 기능은 지연에 의해 파라미터 된 전송된 신호 샘플의 세트이다. 선택적으로, 일정 실시 예에서, 데이터에 대한 이산 푸리에 변환을 수행하여 주파수 도메인에서 수행된다. 이 같은 경우, 어레이 매니폴드는 파라미터가 주파수의 가중된 복소수 정현파 형태를 취하며, 이는 지연, 또는 도달 시간과 직접 관련된다. 어느 경우에서도, 올바른 파라미터가 선택된 때, 어레이 매니폴드에 대한 잡음 고유벡터의 직교성(orthogonality)이 이들 파라미터를 결정하도록 사용되며, 이들 파라미터는 다양한 신호의 도달 시간과 용이하게 관련된다.
실제로, 이 같은 직교 특성은 다양한 수신된 신호(예를 들면, 도 3A, 3B 및 3C에서 도시된 출력 신호 피크에 해당하는)의 도달 시간과 관련된 로케이션에서 피크를 갖는 의사 스펙트럼의 계산을 허용한다. 다양한 알고리즘이 개발되었으며(MUSIC, Root-MUSIC, EV-MUSIC, 등등) 그와 같은 의사 스펙트럼을 만들도록 한다. 도 14A 및 도 14B는 의사 스펙트럼 진폭과 지연의 예를 제공한다. 도 14A는 제1 패스(1410A)가 다른 패스보다 더욱 큰 출력 진폭을 갖는 경우를 도시하며, 도 14B는 제1 패스(1410B)가 더욱 작은 경우를 도시한다. 의사 스펙트럼에 의해 제공된 피크는 매치 필터 출력 내 해당하는 피크들이 심하게 중첩되고 구분될 수 없는 때에도(도 3C에서 도시된 바와 같이) 구별할 수 있다. 또한, 의사 스펙트럼 내 피크는 상기 매치 필터로부터 피크 로케이션 내에 존재하는 큰 시간 바이어스를 자주 제거한다(예를 들면, 도 3B 참조).
공분산을 계산하기 위해 사용된 M개의 총 독립된 데이터 샘플이 있으며, D개의 수신된 중첩 신호("에코")들이 있고, 다음에 잡음 서브공간(noise subspace)이 차원 M-D 그리고 신호 서브공간 차원 D를 가진다. 신호 서브공간의 필요한 풀 랭크(full rank) 특성이 이들 알고리즘의 적용에서 때때로 문제가 된다. 그러나, 이 같은 서브공간이 풀 랭크이도록 하기 위해, 공분산을 구성시키는 데 다양한 방법이 사용되어 왔다. 잡음이 화이트인 경우, 유사한 작은 값을 가지며, D가 큰 신호 고유치를 갖는, 잡음의 M-D 고유치가 있게 될 것이다. 에코 D의 개수가 선험적으로 알려져 있지 않기 때문에, 어떤 방식으로든 이 같은 수, 또는 등가 적으로 잡음 고유치 M-D의 수를 추정 할 필요가 있다. 이는 도 2의 처리 요소(210) 및/또는 위치/로케이션 모듈(260)에서 또는 수신기의 다른 처리 요소에서 수행될 수 있다.
잡음 서브공간의 크기, 또는 동등하게 신호 서브공간의 크기를 추정하기 위해 다수의 알고리즘이 당업계에서 알려져 있다. 이들로는 최소 설명 길이(MDL) 그리고 아카이케 정보 기준(Akaike information criteria)을 포함한다. 이와 같은 알고리즘의 기본은 최대 신호 모델 매치 관측을 선택하기 위해 정보 이론 기준 및 최대 가능성 또는 최대 사후 추정을 사용하는 것이다. 일반적으로, 관측은 가우시안 분포이며 잡음 고유치는 그 크기가 상당히 유사하다. 그러나, 이와 같은 가정은 다양한 환경에서 잘 유지되지 않는다. 특히, 일반적인 WAPS에서 데이터에 대한 단일 샷은 스냅 샷 앙상블이 아니라 신호 분리를 수행하도록 사용된다. 이것은 전형적으로 가우스 가정이 올바르지 않도록 한다.
또 다른 문제는 기존 알고리즘이 잡음 서브공간 차원 M-D에 대한 최고 추정치를 찾으려 한다는 것이다. 이 같은 가정은 너무 높거나 너무 낮은 추정치를 갖는 데 있어 에러가 유사한 페널티를 갖는다는 것이다. 많은 응용(도달 애플리케이션의 안테나 방향과 같은)에서, 이는 좋은 가정이고 결과의 에러 분포는 좋은 시스템 성능을 제공한다. 그러나, WAPS에서와 같은 응용에서, 일정한 에러 타입은 다른 응용에서보다 더욱 치명적인 에러를 발생시킨다. 특히, WAPS에서 다수의 수신된 신호 패스 중 가장 이른 패스의 파라미터(예를 들면, 도 3A, 3B, 및 3C에서 T 1 으로 표시된 가장 이른 패스와 관련된 도달 시간)를 찾는데 관심이 있다. 또한, 이와 같은 이른 패스의 파워는 도 3B 및 도 3C에서 도시된 바와 같이 약할 수 있으며, 따라서 이와 같은 패스와 관련된 신호 고유치는 상대적으로 낮을 수 있다. 또한, 잡음으로부터 신호 고유벡터(그리고 관련된 고유치)를 알고리즘이 실수로 발생시키는 것이 가능하며, 이와 같은 에러는 결국 직접 경로 도달 시간 보다 이른 도달 시간 추정치가 될 수 있다. 이는 도 3A, 3B, 및 3C에서 도시된 바와 같이, 제1 신호 피크 이전에 존재하는 잡음 피크 때문이다. 서브공간 크기 추정에서 일정한 에러는 다음에서 설명되는 바와 같이 치명적인 결과를 발생시킬 수 있다.
치명적인 에러에 대한 가능성은 신호 서브공간 크기 추정 처리가 고려된다면 이해하기 쉽다. 신호 서브공간 크기를 추정함에 있어서, 그와 같은 크기가 너무 낮게 선택된다면 타입 1 에러, 또는 "miss(미스)"가 발생 되며, 그 크기가 너무 높게 선택된다면 타입 2 에러, 또는 "고장 경보"가 발생 된다. 만약 고장 경보가 발생된다면, 하나 이상의 잡음 고유치 그리고 관련된 고유벡터가 단일 고유치 및 고유벡터로 고려된다. 이는 그 과정인 현재보다 더욱 바른 신호 피크를 찾기 때문에 의사 스펙트럼 내 고장 피크 식별을 일으킨다. 고장 피크의 로케이션에 따라, 그 결과는 이 같은 고장 신호 도달 시간 추정치일 수 있으며, 이는 가장 이른 바른 신호 도달 시간 훨씬 이전일 수 있다. 다음에 이는 치명적으로 나쁜 가장 이른 도달 시간 추정치를 발생시킨다. 이 같은 에러는 특히 응급 응답과 같은 중요한 응용의 경우 문제가 심각하며, 이 같은 경우에서는 매우 정확한 위치 로케이션이 중요하고, 어떠한 거리 에러도 정확하지 않은 위치 결과를 제공할 것이다. 반면, 타입 1 에러는 일반적으로 약한 이른 피크가 때때로 미스(miss) 될 수 있으며(예를 들면, 도 3B에서 약한 제1 도달 신호에 해당하는), 그러나 이는 다른 유효 피크가 여전히 존재하며 일반적으로 서로 근접하기 때문에, 상대적으로 작은 위치 결정 에러를 자주 만들게 된다.
본원 발명의 양수인, NextNav에 의한 시뮬레이션에 의하면, 종래의 추정 방법을 사용하여 치명적으로 좋지 않은 가장 이른 도달 시간 추정치가 발생하였다. 그러나, 본원 명세서에서 개시된 다양한 특징에 따른 실시 예는 치명적인 에러의 위험을 줄이는 것을 포함하여, 상기 설명된 에러를 줄이거나 제거하도록 사용될 수 있다.
공분산을 추정하기 위한 두 가지 대표적인 방법이 있다. 제1 방법에서, 각각 M개의 데이터 샘플로 구성되는, 일련의 스냅 샷이 택해진다. Xn는 n 번째 스냅 샷을 나타내며, 다음에 공분산은 모든 n에 대하여, XnXn'평균으로 추정되고, 이때 Xn는 칼럼 벡터이고 프라임(prime)은 컴플렉스(complex) 에르미트 트랜스코프(Hermitian transpose)이다. 여기서 스냅 샷은 모두 동일하게 분산된다. 이와 같은 조건에서, 잡음이 추가되고 화이트일때 스냅 샷 평균의 수(N)는 크게 되고, 잡음 서브공간의 고유치 분산은 잡음 분산(variance)과 동일한 값 주변에서 모이는 경향이 있다. 이 같은 경우, 상기 서브공간(잡음 또는 신호) 크기를 결정하기 위한 정보 이론 방법이 잘 동작한다.
도 4는 스냅 샷이 분산(variance) 1의 컴플렉스 화이트 가우시안 잡음 20개 샘플(분산 1을 갖는 동위상과 직교 위상 성분들)로 구성된 경우에 대하여 고유치에 대한 확률 밀도 도표(400)를 도시한 도면이다. 100개의 연속된 스냅 샷이 평균 되고 고유치가 찾아진다. 이것이 10,000번 반복되어서 100개 빈을 갖는 히스토그램을 만들도록 충분한 데이터(200,000개 값)를 누적시키도록 한다. 상기 히스토그램은 도 4의 확률 밀도를 제공하기 위해 표준화되었으며, 분포의 평균, 2 고유치 진폭에서 중심 클러스터링을 나타낸다. 최대 고유치는 이 경우 평균 약 2 배인 것으로 보였다.
공분산을 추정하기 위한 두 번째 방법은, 일반적으로 WAPS 응용에서 사용되며, 데이터의 단일 스냅 샷을 사용하며 그와 같은 데이터의 중첩 세그먼트를 사용하는 에버리징을 수행한다. 이들은 세그먼트 선택 방법에 따라 "평활화 방법" 또는 "수정된 평활화 방법"이라 한다. 이 같은 방법은 단일 스냅 샷이 고정으로 모델로 될 수 있는 때에만 작동한다. 도달 시간 추정치에 대하여, 이산 푸리에 변환(앞서 표시된 바와 같이)을 사용함으로써 시간 스냅 샷을 "주파수 도메인 스냅 샷"으로 변환시킴으로써 개략적인 고정인 데이터 시퀀스의 구성을 허용한다. 따라서, 이 같은 유연한 방법이 사용되어서 공분산을 추정하도록 한다. 그러나 이 같은 경우, 고유치의 분포는 클러스터 되지 않고, 대신 지수 분포로서 자주 잘 모델 될 수 있다.
이 같은 접근 방법의 문제는 고유치가 단일 값을 중심으로 더 이상 클러스터 되지 않으며, 대신 매우 긴 꼬리를 갖는 통계적 분포를 따른다는 것이다. 그 결과는 추정된 공분산의 개별적인 잡음 고유치가 평균과 비교하여 매우 클 수 있으며, 따라서 거짓 경보를 발생시키는 무시할 수 없는 확률이 있을 수 있으며, 이는 치명적인 결과를 일으킬 수 있다. 도 5는 스냅 샷이 분산(variance) 1의 컴플렉스 화이트 가우시안 잡음 40개 샘플(분산 1을 갖는 동위상과 직교 위상 성분들)로 구성된 평활 추정치 경우에 대하여 고유치에 대한 통계 분포를 도시한 그래프(500)를 도시한 도면이다. 각 스냅 샷의 경우, 공분산이 20개 샘플 중첩된 세그먼트 길이를 사용하여 추정되며 포워드-백워드 추정 과정이 사용되었다. 결과 고유치(사이즈 20)는 다음에 저장되고 이 같은 과정이 10,000회 반복되어 100개 빈(bin)을 갖는 히스토그램을 만들기 위하여 데이터를 수집하였다. 상기 분포의 추정된 평균은 개략적인 2(입력 데이터와 일치하는)이며 도면에서 겹쳐진 부분은 k exp(-x/2)의 지수함수 그래프이다. 지수함수 분포에서, k 1/2이다. 그러나, 가장 좋은 매치의 경우 k는 약 0.11이며, 차이는 0.4 이하의 값에서 다른 곡선 덕택이다. 어찌되었든, 도면은 분포의 꼬리가 도 4에서의 것보다 훨씬 크다. 예를 들면 최대 고유치가 평균의 4배일 1% 가능성이 있으며, 도 4로부터 크게 다른 사실이다. 앞서 설명한 바와 같이, 이는 의사 스펙트럼에서 거짓의 이른 피크 발생으로 인한 치명적인 오류를 만들게 한다(예를 들면, 결과의 잡음 고유치는 신호로서 선택되며 직접 패스 도달 시간 보다 훨씬 이른 도달 시간과 일치한다). 많은 실제 상황에서 고유치의 분포는 도 5에서 도시된 것보다 더욱 지수 분포에 가까워진다. 즉, 크기 0.4 이하에서, 도 4에서 도시된 것과 차이가 없다. 때때로 치명적인 에러가 일정 응용에서 심각하지 않을 수 있으나, 긴급 응답에서와 같은 다른 경우에서는 이 같은 에러가 매우 중요하다.
이들 결과는 거짓 경보, 따라서 치명적인 에러를 최소로 함을 일차 목표로 한다면, 그러면 잡음 서브공간 크기를 결정하기 위한 한 방법은 잡음 고유치 통계를 추정하고 미리 정해진 거짓 경보 레이트를 제공하는 이 같은 통계와 관련된 임계값을 정하는 것임을 암시한다. 한 예로서, 하나의 고유치 세트의 중간 값(예를 들어, 아마도 가장 큰 값과 두 번째로 큰 값 제외)을 측정하고, 이 중간 값에 대하여 임계 값을 설정할 수 있다. 지수 분포가 좋은 모델을 나타내는 경우, 그와 같은 분포는 단일 파라미터 분포이기 때문에, 임계 값 세팅을 결정하기 위해 중간 값 사용이 적당하다. 더욱더 일반적인 방법으로, 이 같은 임계 값 접근 방법은 처음에는 잡음 고유치에 대한 통계 분포를 모델링 하고, 다음에 임계 값을 설정하고 그 같은 임계 값 이상에서 신호 고유치가 선언되도록 하기 위해 측정된 고유치 레벨과 함께 이 같은 정보를 사용함으로 구성된다. NextNav에 의한 시뮬레이션은 이 같은 접근 방법이 사전에 정해진 거짓 경보 레이트를 설정하기 위해 매우 잘 작동하는 것임을 보여주었다.
그러나 상기 접근 방법에서 문제는 신호 고유치를 잡음 고유치로 선언하여서, 이른 멀티 패스 리턴의 로케이션을 잃어버린다는 것이다. 물론, 이는 낮은 거짓 경보 레이트에 대한 강조에 기인한 것으로 기대된다. 그러나 이 같은 접근 방법 그리고 더욱 전통적인 접근 방법은 슈퍼 레솔루션 알고리즘에서 결정된 피크에 대한 2차 검사를 제공하는 또 다른 방법으로부터 이익을 볼 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 이 같은 피크는 스퓨리어스 일 수 있으며, 신호 고유치로 선언된 잡음 고유치로부터 기인할 수 있다. 이 같은 피크와 관련된 도달 시간은 품질 메트릭이라 불리는 다른 측정에 의해 품질이 정해져서, 이것이 보유되어야 하는지 아니면 버려져야 하는지를 결정하도록 한다. 이 같은 메트릭은 추가의 도달 시간 측정, 신호 세기, 신호대 잡음 비, 상관 관계 폭(correlation width) 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 메트릭 조합은 자격으로서 사용될 수 있다.
예를 들면, 도달 시간 개략적인 측정은 앞서 논의된 스프레드 스펙트럼 실시 예에 대하여, 디스프레더와 관련된 매치 필터로부터 피크의 로케이션을 단지 결정함에 의해 얻어질 수 있다. 도달 시간이 슈퍼 레졸루션 알고리즘으로부터 발견된다면, "잠정적" 도달 시간은 이와 같은 개략적인 측정 훨씬 이전에 발생되며, 이 같은 잠정적 도달 시간은, 특히 잠정적 도달 시간과 관련된 파워가 충분히 낮다면, 거짓 경보로서 버려질 수 있다. 이 같은 파워 레벨은 관련 고유치 레벨에 의해 결정되는 것이며, 또는 매치 필터로부터 최대치와 관련하여, 또는 백그라운드 잡음과 관련하여, 잠정적인 도달 시간에 매치 필터 출력의 단지 크기일 수 있다. 도달 시간과 신호 세기 모두의 복소수 함수인 영역 내에 떨어지지 않는다면 더욱 복잡한 접근 방법이 잠정적인 도달 시간과 관련된 피크를 필터하게 될 것이다.
한 실시 예에서, 스프레드 스펙트럼을 사용하는 실시에서, "단일 마스크"가 디스프레더 출력에 적용되어서, 슈퍼 레졸루션 알고리즘에 의해 표시된 시간에 이른 패스의 존재를 확증하도록 할 수 있다. 이 같은 접근 방법에서, 임계 값 마스크가 수신된 신호 출력에서 가장 강한 피크에서 중심이 될 수 있으며 그와 같은 마스크가 중심에서 가장 낮은 신호 세기 값으로 시작되도록 하며 사전에 결정된 슬로프(경사)로 올라감에 의해 정해진 거리만큼 떨어진 거리에서 가장 강한 피크 값과 같은 값에 도달하도록 한다. 예를 들면, 한 실시 예에서, 마스크가 도 6에서 곡선(620)으로서 도시된 바와 같이, 사전에 결정된 도시된 바와 같은 지수 값을 갖는 지수 특징을 갖는다. 이 같은 마스크 특징에서, 잠정적인 이른 패스 신호는 가능한 직접 패스 신호로 고려되기 위해 임계 값 이상으로 상승할 필요가 있다. 어떠한 잠정적인 이른 패스도 가능한 후보로 고려되기 위해 상기 마스크 이상으로 상승할 필요가 있다; 만약 실패한다면 버려진다. 도 6에서 도시된 바와 같이, 마스크는 피크 신호 값(616)에서 중심이 되며, 신호(612)는 그 크기가 마스크 곡선(620)에 의해 정해진 임계값보다 낮기 때문에 차단된다(masked out). 신호(614)는 마스크 임계값 이상의 크기를 가지며, 따라서 이 같은 신호는 직접 패스 신호로서 선택될 수 있다.
실제로, 상기 마스크는 이른 패스 피크가 가장 강한 피크로부터 더욱 멀리 발생하는 때 시간 도메인에서 얼마나 강할 필요가 있는가에 대한 낮은 한계를 나타낸다. 실시 예에서 사용된 지수의 값은 시뮬레이션 시험 및/또는 운영 시스템 시험 데이터에 기초하여 선택될 수 있다.
신호 및 잡음 서브공간 크기가 정확하게 결정된다 하여도 거짓 경보 가능성이 존재한다는 것을 알아야 한다. 이것은 MUSIC 의사 스펙트럼 내 멀티 패스 피크를 잡음 플로어 나머지로부터 구분시키는 적절한 임계값의 선택에 의존하기 때문이다. 빈번히, MUSIC으로의 입력이 너무 잡음이 많으면, 피크가 명료하게 두드려지지 않으며 몇 몇 잡음 피크는 임계값 시험을 통과할 수 있으며, 따라서 잠정적인 이른 도달 피크가 된다.
예시적 실시 예에서, Likelihood-MUSIC(K. C. Sharman and T. S. Durrani에서 설명된, "A Comparative Study of Modern Eigenstructure Methods for Bearing Estimation - A New High Performance Approach.", Proceedings of the 25th conference on Decision and Control, Athens, Greece, Dec. 1986)로서 알려진 MUSIC의 변종은, 상기 설명된 다른 자격 방법과 함께 사용될 수 있으며, 상승된 잡음 플로어로 인한 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 이 같은 변종은 신호는 그렇지 않지만 잡음이 가우시안 분포에 속한다는 사실을 이용함으로써 의사 스펙트럼의 잡음 플로어를 줄이는 목적에 기여한다. 최종 결론은 수정된 의사 스펙트럼 내 훨씬 적은 수의 잡음 피크가 임계값 시험을 통과할 수 있으며 거짓 이른 피크로서 사용될 수 있다는 것이다.
앞서 설명한 바와 같이, 본 발명의 특징에 따라 다양한 실시 예 목적은 멀티 패스 문제, 즉, 신호로서 잡음 고유치 및 상응하는 고유벡터에 대한 착오-선언, 또는 의사 스펙트럼 내 이른 신호 피크로서 잡음 피크의 틀린 식별에, 슈퍼 레졸루션 알고리즘을 적용함에 있어서 거짓 이른 피크의 영향을 개선하는 것이다. 상기 설명한 바와 같이, 이 같은 개선은 (1) 추정된 신호 고유치/고유벡터에 대하여 2차 검사를 사용하고 및/또는 (2) 어느 고유치가 잡음 고유치로 선언되는가를 결정하기 위해 상기 설명된 정보 이론 방법 이외의 방법을 사용하는 것이다. 더욱 일반적인 목적은 다양한 슈퍼 레졸루션 기반 도달 시간 추정 과정에서 발생될 수 있는 치명적인 에러를 완화 또는 방지하는 것이다. 이는 다음에 설명되는 것과 같은 거짓 피크의 발생을 최소화함에 의해 수행된다.
한 실시 예(접근 방법 A로서 표시된)에서, MDL과 같은 적절한 알고리즘을 사용하고, 그리고 이 같은 알고리즘으로부터 다양한 신호 도달 시간을 추정하기 위해 슈퍼 레졸루션 알고리즘을 구현하며, 다음에 가장 이른 도달 시간을 선택함에 의해, 잡음과 신호 서브공간 크기를 결정하여, 거짓 피크가 완화될 수 있다. 이것이 실행되면, 매치 필터로부터 피크의 로케이션이 시험 되어서 도달 시간의 개략적인 추정치를 결정하도록 한다. 이는 다양한 방법으로 실행될 수 있다.
예를 들면, 한 예시적 실시 예에서, 낮은 윈도우 경계가 이 같은 개략적인 추정치 이전에 세트될 수 있으며, 슈퍼 레졸루션으로부터 도달 시간이 이 같은 윈도우 이내에 있는 것인지에 대하여 결정된다. 이것이 경계 이내에서 발생한다면, 그러면 이것은 버려지고 상기 슈퍼 레졸루션 알고리즘으로부터 다음의 가장 이른 피크가 고려될 수 있다. 이와 같은 처리는 이 같은 윈도우 내에서 피크가 발견될 때까지 계속된다. 이 같은 윈도우 경계 크기는 일반적으로 발생 되기 쉬운 최대 멀티 패스 시간 스프레드와 같은 물리적 한계에 기초하여 세트될 수 있다. 이 같은 방법을 구현시키는 한 프로세스(700)의 실시 예가 도 7에서 설명된다. 프로세스(700)는 도 1의 장치(120)와 같은 사용자 장치에서 구현될 수 있으며, 도 2에서 수신기(200)에서 도시된 바와 같이 구성될 수 있다. 프로세스(700)는 위치 결정 신호가 수신되는 단계(705)에서 시작할 수 있다. 이 같은 위치 결정 신호는 직접 패스 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 컴포넌트를 포함할 수 있다. 단계(710)에서, 수신된 위치 결정 신호와 관련된 추정된 공분산이 결정된다. 단계(715)에서, 슈퍼 레졸루션 알고리즘 또는 유사하거나 동등한 알고리즘이 수신된 위치 결정 신호 컴포넌트의 한 세트의 도달 시간을 결정하기 위해 구현된다. 단계(720)에서, 신호 컴포넌트의 제1 도달 시간(TOA)이 결정된다. 단계(725)에서, 수신된 신호의 크로스-상관관계가 실행되며, 그리고 개략적인 TOA가 수신된 신호 크로스-상관 관계의 피크로부터 단계(730)에서 결정될 수 있다.
결정 단계(740)에서, 제1 TOA 및 개략적인 TOA(coarse TOA) 사이 차이가 사전에 결정된 임계값과 비교될 수 있다. 만약 그 차이가 상기 임계값보다 크다면, 프로세스는 단계(745)로 계속되며, 여기서 수신된 신호 컴포넌트 세트로부터 제1 TOA가 버려지고 단계(720)가 반복되어서 새로운 제1 TOA를 결정하도록 한다. 선택적으로, 단계(740)에서 상기 차이가 임계값보다 작으면, 프로세스는 단계(750)로 계속되며, 여기서 제1 TOA로부터 TOA 추정치가 또 다른 처리를 위한 추정된 TOA인 것으로 할당된다. 이 같은 TOA는 뒤에 가서 송신기로부터 또 다른 처리를 위한 수신기로의 거리를 결정하기 위해 사용되며, 또 다른 처리라 함은 다른 송신기로부터 수신된 위치 결정 신호에 기초하여 로케이션 삼각 측량하는 것을 포함하는 것이다.
또 다른 실시 예에서, 신호 파워 대 지연 마스크가 어느 슬로프(경사)가 한 사전에 결정된 값 또는 데이터베이스 내에 저장된 사전에 결정된 값 세트로부터 유도된 한 값인가로부터 유도되며, 디스프레더 출력에서 가장 강한 피크에서 중심이 위치한다. 이것이 실행되면, 가장 이른 도달 패스에 대한 어느 후보가 상기 마스크를 만족시키는가를 졀정하고, 그런 다음 상기 마스크를 만족시키는 후보로부터 가장 이른 패스가 선택될 수 있다. 이 같은 방법을 구현시키는 프로세스(800)의 한 실시 예가 도 8에서 도시된다. 프로세스(800)는 도 1의 장치(120)와 같은 사용자 장치에서 구현되며, 이 같은 장치는 도 2의 수신기(200)에서 도시된 바와 같이 구성될 수 있다. 프로세스(800)는 단계(805)에서 시작하며, 여기서 위치 결정 신호가 수신되고, 이 같은 신호는 도 7의 프로세스 단계(705)와 유사하다. 이 같은 위치 결정 신호는 직접 패스 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 컴포넌트를 포함한다. 단계(8100에서, 수신된 위치 결정 신호와 관련된 추정된 공분산이 결정되며, 이는 프로세스 단계(710)와 유사하다.
단계(815)에서, 슈퍼 레졸루션 알고리즘 또는 유사하거나 동등한 알고리즘이 구현되어서 수신된 위치 결정 신호 컴포넌트에 대한 컴포넌트 도달 시간 세트를 결정하도록 하며, 이는 프로세스 단계(715)와 유사하다. 단계(820)에서, 신호 컴포넌트의 제1 도달 시간(TOA)이 결정 되며, 이는 프로세스 단계(720)와 유사하다. 단계(825)에서 크로스-상관관계가 수신된 신호에 대하여 수행되며 개략적인 TOA가 크로스-상관관계의 피크로부터 결정될 수 있고, 이는 단계(725, 730)와 유사하게 실행된다. 그러나 단계(830)에서, 도 6에서 도시된 바와 같은, 신호 마스크가 피크 값에 적용될 수 있으며, 결정 단계(840)가 마스크된(masked) 피크 값들로 적용된다. 만약 상기 피크 값들이 마스크 임계 값 이하라면, 프로세스는 단계(845)로 진행될 수 있으며, 여기서 제1 TOA 추정치가 버려지고, 프로세스는 또 다른 제1 TOA 추정치의 결정을 우해 단계(820)로 계속된다. 선택적으로, 만약 가장 이른 피크 값이 상기 마스크 기준을 만족시킨다면(즉, 임계 값 또는 다른 마스크 기준을 초과한다면), 그러면 프로세스는 단계(850)로 계속되며, 여기서 상기 마스크 기준을 만족시키는 가장 이른 TOA로부터 상기 TOA 추정치가 또 다른 프로세스를 위한 추정된 TOA로 할당된다. 이 같은 TOA 값은 뒤에 가서 또 다른 처리를 위해 송신기로부터 수신기로의 거리를 결정하도록 사용되며, 상기 또 다른 처리라 함은 다른 송신기로부터 수신된 위치 결정 신호에 기초하여 로케이션 결정하는 것을 포함한다.
한 실시 예에서(접근 방법 B로 표시됨), 잡음 고유치 통계에 기초한 알고리즘이 사용되어 결정 임계 값을 설정하도록 한다. 이 같은 임계 값은 사전에 정해진 거짓 경보 레이트를 달성하도록 세트될 수 있다. 이 같은 임계 값 이하의 모든 고유치는 잡음 고유치로 선언될 수 있다. 이 같은 방법은 만약 거짓 경보 레이트가 충분히 높게 세트된다면 심각한 에러를 완화하고 잠정적으로 크게 제거하도록 사용될 수 있다.
또 다른 접근 방법(접근 방법 C로 표기됨)에서, 추정된 신호 길이에 따라 앞서 설명된 접근 방법(A 및 B)의 조합이 구현될 수 있다. 예를 들면 사전에 정해진 SNR 이하에서 MDL 알고리즘이 사용될 수 있으며, 사전에 정해진 SNR 이상에서 접근 방법 B가 사용되거나, 그 반대가 가능할 것이다. 또 다른 경우, 상기 설명된 이차 검사가 사용된다. 양수인 NextNav에 의한 시뮬레이션은 알고리즘의 조합이 각각에서 보다 더 잘 작용할 수 있음을 보여주었다.
일정 실시 예에서(접근 방법 D라 표기함), 앞서 설명된 방법은 또한 Likelihood MUSIC에 의해 보충되어서 의사 스펙트럼 내 스퓨리어스 잡음 피크를 잠정적인 앞선 도달 신호 피크로서 지정되는 것으로부터 더욱 피하도록 한다.
시뮬레이션 및 프로토타입 검사, 그리고 광범위한 필드 데이터에 대한 시험 실행에 따르면, 접근 방법 A의 제2 특징과 함께 C 및 D와 같은 접근 방법의 조합이 어려운 환경에서 위치 에러에 대하여 상당한 개선을 가져올 수 있음을 보여주었다.
접근 방법 B, C, 및 D는 도 9 및 10에서 도시된 실시 예에서 도시된다. 도 9는 도 1의 사용자 장치(120)와 같은 사용자 장치에서 사용된 바의 프로세스(900) 실시 예를 도시한다. 프로세스(900)는 도 2에서 도시된 바와 같은 수신기 아키텍쳐에서 구현될 수 있다. 단계(905)에서, 직접적인 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상이 수신될 수 있다. 단계(910)에서, 수신된 신호의 추정된 공분산이 결정되며, 신호와 관련된 메트릭 값이 단계(915)에서 결정된다. 결정 단계(920)에서, 메트릭 값이 임계 값과 비교될 수 있다. 상기 메트릭 값이 상기 임계 값 이하이면, 프로세스는 단계(930)로 계속되며 여기서 제2 방법이 사용되어 다양한 컴포넌트의 도달 시간을 계산하도록 한다. 선택적으로, 만약 상기 메트릭 값이 단계(920)에서 상기 임계 값 이상이면, 제1 방법이 사용되어 도달 시간 패스를 계산하도록 한다.
단계(950)에서, 패스들이 개략적인 도달 시간과 관련한 시간과 같은 통계로 자격이 될 수 있으며, 단계(960)에서 자격 조건을 갖는 가장 이른 패스가 직접적인 패스 TOA로서 선택될 수 있다. 이와 같은 TOA는 다음에 수신기의 거리 및/또는 로케이션을 위해 사용될 수 있다.
도 10은 도 1의 사용자 장치(120)와 같은 사용자 장치 내에서 사용될 수 있는 선택적인 프로세스(1000) 실시 예를 도시한다. 마찬가지로 프로세스(1000)는 도 2에서 도시된 바와 같은 수신기 아키텍쳐로 구현될 수 있다. 단계(1005)에서, 직접 패스 신호 컴포넌트와 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상이 수신될 수 있다. 단계(1010)에서, 수신된 신호의 추정된 공분산이 결정될 수 있으며, 신호와 관련된 메트릭 값이 단계(1015)에서 결정된다. 결정 단계(1020)에서, 메트릭 값이 임계 값과 비교될 수 있다. 만약 메트릭 값이 임계 값 이하이면, 프로세스는 단계(1030)로 계속되며, 여기서 제2 방법이 사용되어 다양한 컴포넌트의 도달 시간을 계산하도록 한다. 선택적으로, 메트릭 값이 단계(1020)에서 임계 값 이상이면, 제1 방법이 사용되어 도달 시간 패스를 계산하도록 한다.
단계(1050)에서, 스퓨리어스 잡음 피크가 Likelihood MUSIC 알고리즘 또는 유사하거나 동등한 알고리즘을 사용하여 필터될 수 있다. 다음에 단계(1060)에서, 신호 마스크가 제2 검사로서 남아있는 피크로 적용될 수 있으며, 단계(1070)에서 마스크 기준에 맞는 가장 이른 피크가 직접 패스 TOA를 위해 선택될 수 있다. 이 같은 TOA가 다음에 수신기의 거리 및/또는 로케이션 결정을 위해 사용될 수 있다.
도 11은 도 1에서 도시된 WAPS 시스템과 같은 위치 결정 시스템 내 송신기로부터 수신기로의 거리 추정치를 결정하기 위한 프로세스(1100) 실시 예 세부사항을 도시한다. 프로세스(1100)는 단계(1110)에서 시작하며, 여기서 위치 결정 신호가 송신기로부터 수신된다. 상기 수신된 위치 결정 신호는 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함할 수 있다. 상기 직접 패스 신호 컴포넌트는 일정 환경에서 멀티 패스 신호 컴포넌트 보다 강하다. 선택적으로, 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트가 직접 패스 신호 컴포넌트 보다 강하다. 직접 및 멀티 패스 컴포넌트는 수신기 도달 시간에서 서로 심하게 중첩될 수 있다. 단계(1120)에서, 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산이 계산될 수 있다. 단계(1130)에서, 추정된 공분산의 한 센트의 고유치가 결정될 수 있으며, 단계(1140)에서 상기 고유치에 대한 통계 분포(statistical distribution)가 추정될 수 있다. 단계(1150)에서, 임계 값에 기초하여, 고유치 세트가 직접 패스 신호 컴포넌트와 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하는 전송된 신호에 해당하는 제1 서브세트의 고유치와 잡음 컴포넌트에 해당하는 제2세트의 고유치로 분리될 수 있다. 상기 임계 값은 적어도 부분적으로 추정된 통계 분포에 기초한다. 단계(1160)에서, 제1세트의 고유치는 직접 패스 신호 컴포넌트의 도달 시간을 추정하도록 사용되며, 송신기와 수신기 사이 거리 추정치는 적어도 부분적으로 제1 서브세트의 고유치와 관련된 고유벡터에 기초하여 구현될 수 있다. 단계(1170)에서, 수신기의 로케이션이 결정된다. 예를 들면, 상기 로케이션은 추가의 거리 추정치 또는 삼각 측량 계산이나 다른 로케이션 계산에서의 정보와 함께 거리 추정치를 사용함에 의해 결정될 수 있다.
한 고유치 그리고 제1세트의 고유치 관련 고유벡터가 직접 패스 신호 컴포넌트에 해당하는 것으로 선택되며, 이는 추정된 도달 시간을 결정하도록 사용된다. 거리 추정치는 적어도 부분적으로 추정된 도달 시간에 기초하여 결정될 수 있다. 프로세스(1100)는 부분적으로 거리 추정치에 기초하여 수신기의 로케이션을 결정함을 더욱 포함한다. 상기 방법은 출력으로서 상기 결정된 로케이션을 제공함을 더욱 포함한다. 상기 출력은 수신기로부터 셀룰러 또는 데이터 네트워크와 같은 유무선 통신 네트워크로 전송되고/송신된다. 상기 통신 네트워크는 긴급 응답 네트워크 일 수 있다. 상기 출력은 통신 네트워크를 통해 또 다른 장치 또는 시스템으로 보내질 수 있다. 상기 출력은 수신기의 오디오 출력 또는 시각적 디스플레이를 통해 제공될 수 있다.
도 12는 송신기로부터 도 1에서 도시된 WAPS 시스템과 같은 위치 결정 시스템 내 수신기까지 거리 추정치를 결정하기 위해 프로세스(1200)의 실시 예 세부사항을 도시한다. 프로세스(1200)는 단계(1210)에서 시작되며, 여기서 위치 결정 신호가 송신기로부터 수신된다. 상기 위치 결정 신호는 직접 경로 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함한다. 상기 지접 패스 신호 컴포넌트는 일정 환경에서 멀티 패스 신호 컴포넌트 보다 강하다. 선택적으로, 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트가 직접 패스 신호 컴포넌트 보다 강하다. 직접 그리고 멀티 패스 컴포넌트는 수신기에서 도달 시간과 관련하여 서로 심하게 중첩될 수 있다. 단계(1220)에서, 수신된 위치 결정 신호의 통계가 결정될 수 있다. 단계(1230)에서 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산이 결정되며, 그리고 단계(1240)에서, 고유치의 통게적 분포의 추정치가 결정될 수 있다. 단계(1250)에서, 통계가 제1 레인지 내에 있다면, 직접 패스 신호의 추정된 도달 시간은 제1 방법을 사용하여 결정될 수 있다. 선택적으로, 단계(1260)에서, 통계가 제2 레인지 내에 있다면, 직접 패스 신호의 추정된 도달 시간은 제2 방법을 사용하여 결정될 수 있다. 상기 제2 방법은 상기 제1 방법과는 다르다. 단계(1270)에서, 송신기와 수신기 사이의 거리 추정치는 단계(1250)로부터 또는 단계(1260)로부터 추정된 TOA에 기초하여 결정될 수 있다. 단계(1280)에서, 수신기의 로케이션이 결정될 수 있다. 예를 들면, 상기 로케이션은 삼각 측량 계산이나 다른 로케이션 계산 내 다른 정보와 함께 추가의 거리 추정치를 사용하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 제1 방법은 추정된 공분산의 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위한 정보 이론 기준(information theoretic criterion)의 사용을 포함한다. 상기 추정된 도달 시간은 고유치의 선택된 것에 기초한다. 제1 및 제2 방법은 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간 내 다수의 고유치를 추정하기 위해, 추정된 공분산의 통계 사용을 포함할 수 있으며, 상기 추정된 도달 시간은 고유치의 선택된 것에 기초할 수 있다. 상기 통계는 수신된 위치 결정 신호의 신호대 잡음 비에 대한 측정일 수 있다. 프로세스(1200)는 부분적으로 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 로케이션을 결정하고, 결정된 로케이션을 한 출력을 제공함을 더욱 포함한다. 상기 출력은 수신기로부터 셀룰러 또는 데이터 네트워크와 같은 유무선 통신 네트워크로 전송될 수 있다. 상기 통신 네트워크는 예시적인 응답 네트워크 일 수 있다. 상기 출력은 통신 네트워크를 통하여 또 다른 장치 또는 시스템으로 보내질 수 있다. 상기 출력은 수신기의 오디오 출력 또는 시각적 디스플레이를 통해 제공될 수 있다.
도 13은 도 1에서 도시된 WAPS 시스템과 같은 위치 결정 시스템 내 송신기로부터 수신기까지의 거리 추정치를 졀정하기 위한 프로세스(1300) 실시 예 세부내용을 도시한다. 프로세스(1300)는 단계(1310)에서 시작하며, 여기서 위치 결정 신호가 송신기로부터 수신된다. 상기 위치 결정 신호는 직접 패스 신호 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호를 포함할 수 있다. 직접 패스 신호는 일정 환경에서 멀티 패스 신호 보다 강하다. 선택적으로, 하나 이상의 멀티 패스 신호가 직접 패스 신호보다 강하다. 직접 및 멀티 패스 컴포넌트는 수신기에서 도달 시간에 있어서 서로 심하게 중첩된다. 단계(1320)에서, 수신된 위치 결정의 추정된 공분산이 결정될 수 있으며, 단계(1330)에서, 추정된 공분산 고유치 한 세트가 결정될 수 있다. 단계(1340)에서, 위치 결정 신호 컴포넌트의 잠정적인 도달 시간, 단계(1350)에서, 잠정적인 도달 시간 세트로부터 제1 도달 시간 값이 선택될 수 있다. 단계(1360)에서, 선택된 제1 도달 시간과 관련된 정보에 기초한 품질 메트릭 값(quality metric value)이 선택된다. 단계(1370)에서, 잠정적인 도달 시간 세트로부터 선택된 제1 도달 시간이 상기 품질 메트릭 값이 정해진 임계 값 이하이면 상기 세트로부터 제거될 수 있으며, 잠정적인 도달 시간 조정된 세트가 제거된 값 없이 발생 될 수 있다. 만약 추정된 제1 TOA가 제거된다면, 상기 프로세스는 상기 세트로부터 선택된 제1 TOA 값의 품질 메트릭 값이 정해진 임계 값 이상이 되는 때까지 품질 메트릭 값을 선택하고, 결정하며, 그리고 추가의 선택된 제1 도달 시간을 제거함을 반복함을 포함한다. 단계(1380)에서, 송신기와 수신기 사이 거리는 잠정적인 도달 시간 조정 세트로부터 결정되며, 단계(1390)에서, 수신기의 로케이션이 결정될 수 있다. 예를 들면, 상기 로케이션은 삼각 측량 계산 또는 다른 로케이션 계산에서, 추가의 거리 추정치 또는 다른 정보와 함께 거리 추정치를 사용하여 결정될 수 있다.
예를 들면, 품질 메트릭은 선택된 제1 도달 시간과 위치 결정 신호의 도달 시간 추정치 사이 도달 시간 차이 측정을 포함한다. 이 같은 측정은 적어도 부분적으로 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 로케이션에 기초한다. 상기 방법은 의사 스펙트럼으로부터 이른 도달 피크 세트를 결정하기 위해 Likelihood MUSIC 알고리즘의 구현을 포함할 수 있다. 품질 메트릭은 가장 강한 상관관계 피크의 로케이션 및 파워와 관련하여, 선택된 제1 도달 시간과 관련된 상관관계 피크가 신호 파워 대 지연 마스크 내에 있는가에 대한 결정에 기초하여 결정될 수 있다. 상기 품질 메트릭은 잡음의 측정과 관련하여 선택된 제1 도달 시간과 관련된 신호의 세기 측정을 포함할 수 있다.
상기 프로세스(1300)는 예를 들면 적어도 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 로케이션을 결정하고, 그리고 출력으로서 상기 결정된 로케이션을 제공함을 더욱 포함한다. 상기 출력은 수신기로부터 셀룰러 또는 데이터 네트워크와 같은 유무선 통신 네트워크로 보내지고/전송될 수 있다. 상기 통신 네트워크는 비상 응답 네트워크 일 수 있다. 상기 출력은 통신 네트워크를 통하여 또 다른 장치 또는 시스템으로 보내질 수 있다. 상기 출력은 수신기의 오디오 출력 또는 시각적 디스플레이를 통하여 제공될 수 있다. 예를 들면, 수신기의 로케이션은 송신기로부터 결정된 거리 추정치 그리고 두 개 이상의 추가 송신기로부터 결정된 추가 거리 추정치에 대한 삼각 측량에 기초하여 결정될 수 있다.
실시예 방법
본원 명세서에서 개시된 기능 및 동작은 하나 이상의 로케이션에서 처리기에 의해 구현되는 하나 이상의 방법으로 구체화될 수 있다. 이 같은 방법을 구현하기 위해 적용된 프로그램 명령을 구체화하는 비-일시적인 처리기-판독가능 미디어가 생각될 수 있다. 이 같은 프로그램 명령은 적어도 하나의 반도체 칩 내에 담겨 질 수 있다.
기능은 RF 모듈로부터 수신된 위치 결정 신호에 기초할 수 있다.
일 예로서, 본 발명 방법은: 송신기로부터 위치 결정 신호를 수신하고, 상기 수신된 위치 결정 신호는 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하며; 상기 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며; 추정된 공분산의 고유치 한 세트를 결정하고; 고유치 통계 분포를 추정하고; 적어도 부분적으로 추정된 통계 분포로부터 유도된 임계 값에 기초하여 고유치 세트를 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하는 전송된 신호에 해당하는 고유치 제1 서브세트와 잡음 컴포넌트에 해당하는 제2세트의 고유치로 분리시키며; 그리고 적어도 부분적으로 두 세트로의 상기 고유치 분리에 기초하여 송신기와 수신기 사이의 거리 추정치를 결정함을 포함할 수 있다. 일정 특징에 따라, 하나의 고유치 그리고 제1세트의 고유치 상응하는 벡터가 직접 패스 신호 컴포넌트에 해당한다. 일정 특징에 따라, 상기 거리 추정치가 도달 시간에 기초하여 결정된다. 본 발명 방법은 더욱더 또는 선택적으로: 부분적으로 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 로케이션을 결정하고; 그리고 이 결정된 로케이션을 출력으로서 제공함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 출력은 수신기로부터 통신 네트워크로 전송된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 통신 네트워크는 긴급 응답 네트워크이다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 출력은 오디오 출력 또는 수신기의 시각적 디스플레이에서 제공된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 수신기의 로케이션은 송신기로부터 결정된 거리 추정치 그리고 둘 이상의 추가 송신기로부터 결정된 추가 거리 추정치 삼각 측량에 기초하며 결정된다.
일 예로서, 본원 발명 방법은: 송신기로부터 위치 결정 신호를 수신하고, 상기 수신된 위치 결정 신호는 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하며; 상기 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며; 통계가 제1 레인지 내에 있으면, 제1 방법을 사용하여 직접 패스 신호 컴포넌트의 추정된 도달 시간을 결정하고; 상기 통계가 제2 레인지 내에 있으면, 제2 방법을 사용하여 직접 패스 신호 컴포넌트의 추정된 도달 시간을 결정하고; 그리고 적어도 부분적으로 추정된 도달 시간에 기초하여, 송신기와 수신기 사이 거리 추정치를 결정함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 제1 방법은 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위한 정보 이론 기준의 사용을 포함한다. 일정 특징에 따라, 제1 방법은 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간 내 다수의 고유치를 추정하기 위해 추정된 공분산의 통계 사용을 포함한다. 일정 특징에 따라, 제2 방법은 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간 내 다수의 고유치를 추정하기 위해 추정된 공분산의 통계 사용을 포함한다. 일정 특징에 따라, 상기 통계는 수신된 위치 결정 신호의 신호대 잡음 비의 측정이다. 본 발명 방법은 더욱더 또는 선택적으로: 부분적으로 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 로케이션을 결정하고; 그리고 이 결정된 로케이션을 출력으로서 제공함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 출력은 수신기로부터 통신 네트워크로 전송된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 통신 네트워크는 긴급 응답 네트워크이다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 출력은 오디오 출력 또는 수신기의 시각적 디스플레이에서 제공된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 수신기의 로케이션은 송신기로부터 결정된 거리 추정치 그리고 둘 이상의 추가 송신기로부터 결정된 추가 거리 추정치 삼각 측량에 기초하며 결정된다.
일 예로서, 본 발명 방법은: 송신기로부터 위치 결정 신호를 수신하고, 상기 수신된 위치 결정 신호는 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트를 포함하며; 상기 수신된 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며; 추정된 공분산의 고유치 한 세트를 결정하고; 위치 결정 신호 컴포넌트의 잠정적인 도달 시간 세트를 결정하고; 상기 잠정적인 도달 시간 세트로부터 제1 도달 시간 값을 선택하며; 선택된 제1 도달 시간과 관련된 정보에 기초하여 품질 메트릭 값을 결정하며; 조정된 잠정적인 도달 시간 세트를 발생시키기 위해 상기 품질 메트릭 값이 정해진 임계값 이하이면 잠정적인 도달 시간 세트로부터 선택된 제1 도달 시간을 제거하고; 그리고 조정된 잠정적인 도달 시간 세트로부터 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 품질 메트릭은 적어도 부분적으로 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 로케이션에 기초하여 위치 결정 신호의 도달 시간 추정치와 선택된 제1 도달 시간 사이 도달 시간 차이 함수이다. 본 발명 방법은 더욱더 또는 선택적으로 의사 스펙트럼으로부터 이른 도달 피크 세트를 결정하기 위해 Likelihood MUSIC 알고리즘을 구현함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 품질 메트릭은 가장 강한 상관관계 피크의 로케이션 및 파워와 관련하여, 선택된 제1 도달 시간과 관련된 상관관계 피크가 신호 파워 대 지연 마스크 내에 있는가에 대한 결정에 기초하여 결정될 수 있다. 일정 특징에 따라, 상기 품질 메트릭은 잡음의 측정과 관련하여 선택된 제1 도달 시간과 관련된 신호의 세기 측정을 포함할 수 있다. 본 발명 방법은 더욱더 또는 선택적으로: 부분적으로 거리 추정치에 기초하여, 수신기의 로케이션을 결정하고; 그리고 이 결정된 로케이션을 출력으로서 제공함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 출력은 수신기로부터 통신 네트워크로 전송된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 통신 네트워크는 긴급 응답 네트워크이다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 출력은 오디오 출력 또는 수신기의 시각적 디스플레이에서 제공된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 수신기의 로케이션은 송신기로부터 결정된 거리 추정치 그리고 둘 이상의 추가 송신기로부터 결정된 추가 거리 추정치 삼각 측량에 기초하며 결정된다.
일 예로서, 본 발명 방법은: 하나 이상의 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 송신기로부터 수신기에 의해 수신된 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트와 관련된 정보를 수신하고; 하나 이상의 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트에 해당하는 도달 시간 세트를 결정하며; 상기 세트로부터 도달 시간을 선택하고; 선택된 도달 시간과 관련된 정보에 기초하여 품질 메트릭(quality metric)의 값을 결정하며; 선택된 도달 시간에 해당하는 값이 임계 조건에 부합하는가를 결정하고; 상기 값이 상기 임계 컨디션에 부합하는가를 결정하는 때, 선택된 도달 시간을 사용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 결정하며; 그리고 상기 값이 임계 컨디션에 부합하지 않는다는 결정이 있게 되면, 상기 임계 컨디션에 부합하는 품질 메트릭에 대한 또 다른 값에 해당하는 선택된 또 다른 도달 시간을 사용하여 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함한다. 본 발명의 특징에 따라, 품질 메트릭은 적어도 부분적으로 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 로케이션에 기초하여 위치 결정 신호의 도달 시간 추정치와 선택된 도달 시간 사이 도달 시간 차이 함수이다. 본 발명의 특징에 따라, 상기 방법이 개연성 MUSIC(Likelihood MUSIC) 알고리즘을 사용하여 의사-스펙트럼으로부터 한 세트의 이른 도달 피크를 결정하도록 한다. 본 발명의 한 특징에 따라, 품질 메트릭은 가장 강한 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 로케이션 및 파워와 관련하여, 선택된 도달 시간과 관련된 시간 도메인 크로스-상관관계 피크 신호 파워 대 지연 마스크 내에 있는가에 기초하여 결정될 수 있다. 일정 특징에 따라, 상기 거리는 제1 접근 방법을 사용하여 결정되며, 품질 메트릭은 잡음의 측정과 관련하여 선택된 도달 시간과 관련된 신호의 세기 측정을 포함할 수 있다.
일 예로서, 본 발명 방법은: 하나 이상의 직접 패스 신호 컴포넌트 그리고 송신기로부터 수신기에 의해 수신된 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트와 관련된 정보를 수신하고; 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며; 고유치의 통계 분포를 추정하며; 적어도 부분적으로 추정된 통계 분포로부터 결정된 임계 값에 기초하여 고유치 세트를 직접 패스 신호 컴포넌트 하나 이상에 해당하는 고유치 제1 서브세트와 잡음에 해당하는 제2세트의 고유치로 분리시키며; 그리고 적어도 부분적으로 두 세트로의 상기 고유치 분리에 기초하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 결정함을 포함할 수 있다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 제1 서브세트의 고유치 내 한 고유치 그리고 상응하는 고유벡터가 직업 패스 신호 컴포넌트와 관련된다. 본 발명의 일정 특징에 따라, 상기 거리는 직접 패스 신호 컴포넌트의 도달 시간에 기초하여 결정된다. 본 발명의 특징에 따라, 상기 방법이 더욱더 또는 선택적으로: 수신기의 추정된 로케이션을 결정하고, 이때 수신기의 상기 추정된 로케이션은 송신기와 관련한 거리 그리고 두 개 이상의 추가 송신기와 관련된 추가 거리에 기초하여 결정된다.
일 예로서, 본원 발명 방법은: 송신기로부터 수신기에 의해 수신된 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 직접 패스 신호 컴포넌트와 관련된 정보를 수신하고; 상기 위치 결정 신호의 통계를 결정하며; 통계가 제1 레인지 내에 있으면, 제1 방법을 사용하여 직접 패스 신호 컴포넌트 또는 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트의 제1 추정된 도달 시간을 결정하고; 상기 통계가 제2 레인지 내에 있으면, 제2 방법을 사용하여 직접 패스 신호 컴포넌트 또는 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트의 제2 추정된 도달 시간을 결정하고; 그리고 적어도 부분적으로 제1 및 제2 추정된 도달 시간에 기초하여, 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함한다. 일정 특징에 따라, 제1 및 제2 방법의 적어도 한 방법이 상기 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위한 정보 이론 기준(information theoretic criterion)을 사용한다. 본원 발명 방법은 더욱더 또는 선택적으로: 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정함을 포함하고, 이때 제1 및 제2 방법 중 적어도 한 방법이 추정된 공분산의 통계를 사용하여 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간에서 다수의 고유치를 추정하도록 한다. 일정 특징에 따라, 상기 통계는 위치 결정 신호의 신호대 잡음 비의 측정이다.
본 발명 방법에서 실시된 기능의 어떠한 부분도 그 같은 기능의 어떤 다른 부분과도 결합 될 수 있다.
본원 발명 기능(예를 들면, 본원 발명 방법으로 구현되는)을 수행하는 시스템은 위치 정보가 수신되는 수신기, 수신기의 위치를 계산하고 다른 기능을 수행하도록 사용된 처리기/서버, 입력/출력(I/O) 장치, 송신기, 데이터 소스 및/또는 다른 장치를 포함하는, 하나 이상의 장치를 포함한다. 제1 장치 또는 장치 그룹으로부터의 출력은 방법의 수행 중에 또 다른 장치에 의해 수신되고 사용될 수 있다. 따라서, 한 장치로부터 출력은 또 다른 장치가 어떠한 공통-로케이션에 있지 않은 때에도(예를 들면, 송신기의 네트워크 내에 수신기 그리고 또 다른 국가에서의 서버) 같은 방법을 수행하도록 할 수 있다. 추가로, 하나 이상의 컴퓨터가 다양한 방법을 수행하도록 프로그램될 수 있으며, 하나 이상의 처리기-판독 가능 미디어에 저장된 명령이 여러 방법 들을 수행하기 위해 처리기에 의해 실행될 수 있다.
실시 예 시스템 및 다른 특징
본원 명세서에서 설명된 시스템 및 방법은 위치 정보 및 네비게이션을 제공하기 위해 계산 장치 또는 다른 것들의 위치를 추적할 수 있다. 용어 'GPS'는 GLONASS, Galileo 및 Compass/beidou와 같은 글로벌 위성항법 시스템(GNSS)을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 송신기는 사용자 장치에 의해 수신된 신호로 위치 결정 데이터를 전송할 수 있다. 위치 결정 데이터는 신호 전파 시간(예를 들면, 도달 시간(TOA))을 결정하도록 될 수 있는 "타이밍 데이터"를 포함하며, 이는 신호의 속도에 의해 신호의 전파 시간을 곱함에 의해 사용자 장치와 송신기(예를 들면, 의사 레인지) 사이의 거리를 추정하도록 사용될 수 있다.
본원 명세서에서 설명된 다양한 설명적 시스템, 방법, 논리 특징, 블록, 모듈, 컴포넌트, 회로, 및 알고리즘 단계가 알려진 적절한 하드웨어 또는 나중에 당해 기술분야에서 개발될 적절한 하드웨어에 의해, 또는 처리기에 의해 실행된 펌웨어 또는 소프트웨어에 의해, 또는 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 조합에 의해 구현되거나, 수행되거나 그렇지 않으면 제어될 수 있다.
시스템은 본원 명세서에서 기능(예를 들면, 방법으로 구체화된)을 구현하는 하나 이상의 장치 또는 수단을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이 같은 장치 또는 수단은 명령들을 실행할 때, 본 명세서에 개시된 임의의 방법을 수행하는, 프로세서를 포함할 수 있다. 이러한 명령들은 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 프로세서("처리 디바이스"라고도 한다)가 데이터의 분석, 조작, 변환 또는 생성을 포함하여 본 명세서에 개시된 동작 단계, 처리 단계, 계산 단계, 방법 단계, 또는 다른 기능 중 하나를 수행할 수 있다. 처리기는 범용 목적 처리기, 디지털 신호 처리기(DSP), 집적 회로, 서버, 다른 프로그램 가능 논리 장치, 또는 이들의 조합을 포함한다. 처리기는 종래의 처리기, 마이크로프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 또는 상태 머신일 수 있다. 처리기는 또한 칩 또는 칩 일부(예를 들면, 반도체 칩)로 불리기도 한다. 용어 "프로세서(처리기)"는 같거나 다른 종류의 하나 또는 둘 이상의 처리기 일 수 있다. 컴퓨터, 연산 장치 그리고 사용자 장치 등이 처리기를 포함하는 장치일 수 있으며, 또는 처리기 자체와 동등할 수 있다.
처리기가 메모리로부터 정보를 판독하고 메모리로 정보를 기록할 수 있도록 "메모리"가 처리기에 의해 접근가능할 수 있다. 메모리는 처리기와 일체이거나 분리될 수 있다. 명령은 이 같은 메모리(예를 들면, RAM, flash, ROM, EPROM, EEPROM, 등록기, 디스크 저장장치)내에 존재하거나 다른 형태의 저장 매체일 수 있다. 메모리는 본원 명세서에서 개시된 다양한 방법을 구현하기 위해 적용되는 처리기-판독가능 프로그램 코드(예를 들면, 명령)를 갖는 비-일시적인 처리기-판독가능 미디어를 포함할 수 있다. 프로세서-판독가능 매체는 이용가능한 저장 매체일 수 있으며, 비-휘발성 매체(예를 들면, 광학적, 자기적, 반도체) 그리고 반송파를 포함할 수 있고, 상기 반송파는 데이터 그리고 명령을 네트워크 전달 프로토콜을 사용하여 네트워크를 통하여 무선, 광학, 또는 유선 시그널링 매체를 통해 전달한다.
소프트웨어로 실시되는 때, 상기 명령은 다양한 운영 시스템에 의해 사용된 상이한 플랫폼으로부터 동작 되도록 다운로드 될 수 있다. 펌웨어로 실시되는 때, 상기 명령은 반도체 칩 또는 유사 장치 내에 포함될 수 있다.
본원 명세서에서 개시된 기능은 당업자에게 이해되는 바와 같이 그 같은 목적에 적합한 다양한 회로 어느 것으로도 프로그램될 수 있다. 예를 들면, 기능은 소프트웨어-기반 회로 에뮬레이션, 이산 로직, 사용자 장치, 신경 로직, 양자 장치, PLD, FPGA, PAL, ASIC, MOSFET, CMOS, ECL, 폴리머 기술 혼합 아날로그 및 디지털 및 이들의 혼합 장치를 갖는 처리기에서 실시될 수 있다. 본원 명세서에 개시된 데이터, 명령, 정보, 신호, 비트, 기호, 및 칩은 전압, 전류, 전자기파, 자기장 또는 입자, 광 필드 또는 입자, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수 있다. 컴퓨팅 네트워크는 기능을 수행하도록 사용될 수 있으며 하드웨어 컴포넌트(서버, 모니터, I/O, 네트워크 연결)을 포함할 수 있다. 애플리케이션 프로그램은, 데이터를 수신, 변환, 처리, 저장, 검색, 전송 및/또는 내보냄에 의해 특징을 수행하며, 계층, 네트워크 관계, 비-관계, 객체-지향, 또는 다른 데이터 소스로 저장될 수 있다.
"데이터"및 "정보"는 상호 교환적으로 사용될 수 있다. 하나의 저장 장치로 도시된 데이터 소스는 복수로(예를 들어, 분산된) 저장 장치에 의해 구현할 수 있다. 데이터 소스가 계층, 네트워크, 관계형, 비 관계형, 객체 지향을 포함하는 데이터 소스를 포함하거나 다른 종류의 데이터 소스 하나 이상의 유형을 포함할 수 있다. 본원명세서에서 사용되는, 컴퓨터 판독 가능 매체는 그 같은 매체가 비 법적(예를 들어, 일시적인 전파 신호)으로 간주 되는 범위를 제외하고, 컴퓨터 판독 가능 매체의 모든 형태를 포함한다. 본원 발명은 본원 명세서에 제시된 특징들로 한정되는 것이 아니라, 동등한 시스템 및 방법을 포함하여 당업자에 의해 이해되는 가장 넓은 범위를 부여하려는 것이다.
도면에서 도시된 시스템 및 장치에서의 특징은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어를 참조할 수 있습니다. 두 개의 특징 연결 라인은 이러한 특징 간의 데이터 전송의 예시 일 수 있다. 이러한 전송은 직접 해당 기능 간 또는 도시하지 않은 경우에도 중간 특징을 통해 발생할 수 있다. 두 가지 특징 기능 사이 연결이 없는 경우에도 달리 명시하지 않는 한, 이러한 기능 사이의 데이터 전송이 고려된다. 따라서, 특징 기능들 사이의 라인은 특정 측면을 예시하기 위해 제공되지만, 한정되지 않아야 한다.
단어 "포함(comprise)", "포함하는(comprising)", "포함(include)", "포함하는(including)"는 배타적인 의미(즉, 로만 이루어진)에 반대되는 포괄적인 의미 (즉, 제한되지 않음)로 해석되어야한다. 단수 또는 복수의 번호를 사용하여 단어는 각각 복수 또는 단수를 포함한다. 단어 "또는" 또는 "및" 모두 리스트의 항목 중 어느 것이나 모든 것을 의미한다. "어떤" 및 "임의" 및 "적어도 하나"는 하나 이상을 의미한다. 용어 "디바이스"는 하나 이상의 구성 요소(예를 들어, 프로세서, 메모리, 수신기, 스크린 등)를 포함할 수 있다.

Claims (22)

  1. 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법에있어서,
    상기 방법이:
    송신기로부터 수신기에 의해 수신된 위치 결정(positioning) 신호와 관련된 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트 그리고 직접 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상과 관련된 정보를 수신하고; 그리고
    제1 접근방법, 제2 접근방법, 또는 제3 접근방법을 사용하여 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함하며,
    제1 접근방법이 사용되는 때, 상기 방법이:
    직접적인 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 다중패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상에 해당하는 한 세트의 도달 시간을 결정하고;
    상기 세트로부터 도달 시간을 선택하고;
    선택된 도달 시간과 관련된 정보에 기초하여 품질 메트릭(quality metric)의 값을 결정하며;
    선택된 도달 시간에 해당하는 값이 임계 조건에 부합하는가를 결정하고;
    상기 값이 상기 임계 컨디션에 부합하는가를 결정하는 때, 선택된 도달 시간을 사용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 결정하며; 그리고
    상기 값이 임계 컨디션에 부합하지 않는다는 결정이 있게 되면, 상기 임계 컨디션에 부합하는 품질 메트릭에 대한 또 다른 값에 해당하는 선택된 또 다른 도달 시간을 사용하여 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함하고, 그리고
    제2 접근방법이 사용되는 때, 상기 방법이:
    상기 위치 결정 신호의 추정된 공분산(공분산(covariance))을 결정하고;
    상기 추정된 공분산의 한 세트 고유치(고유치(eigenvalues))를 결정하며;
    상기 고유치의 통계적 분포를 추정하고;
    적어도 부분적으로 추정된 통계적 분포로부터 결정된 임계값에 기초하여, 고유치 세트를 직접적인 패스 신호 컴포넌트 그리고 하나 이상의 멀티패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상에 해당하는 제1 서브세트 고유치 그리고 잡음에 해당하는 제2 세트의 고유치로 분리하며; 그리고
    적어도 부분적으로 두 세트로 고유치의 분리에 기초하여, 송신기와 수신기 사이의 거리를 결정하고, 그리고
    제3 접근 방법이 사용되는 때, 상기 방법이:
    위치 결정 신호의 통계를 결정하고;
    만약 그 통계가 제1 범위 내에 있다면, 제1 방법을 사용하여 상기 직접 패스 신호 컴포넌트 또는 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트의 추정된 제1 도달 시간을 결정하며;
    만약 그 통계가 제2 범위 내에 있다면, 제2 방법을 사용하여 상기 직접 패스 신호 컴포넌트 또는 하나 이상의 멀티 패스 신호 컴포넌트의 추정된 제2 도달 시간을 결정하고; 그리고
    적어도 부분적으로 제1 또는 제2 추정된 도달 시간에 기초하여, 송신기와 수신기 사이 거리를 결정함을 포함하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 품질 메트릭이 적어도 부분적으로 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 위치에 기초하여 위치 결정 신호의 도달 시간 추정치와 선택된 도달 시간 사이 도달 시간 차이의 함수임을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근방법을 사용하여 결정되며, 상기 방법이 개연성 MUSIC(Likelihood MUSIC) 알고리즘을 사용하여 의사-스펙트럼으로부터 한 세트의 이른 도달 피크를 결정하도록 함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 선택된 도달 시간과 관련된 시간 도메인 크로스-상관관계 피크가 가장 강한 시간 도메인 크로스-상관관계 피크의 위치와 파워와 관련하여, 신호 파워 대 지연 마스크 내에 있게 되는가가 결정됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근방법을 사용하여 결정되며, 품질 메트릭이 잡음 측정과 관련하여 선택된 도달 시간과 관련된 신호의 세기 측정을 포함함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제2 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 제1 서브세트의 고유치 내 한 고유치, 그리고 상응하는 고유벡터가 상기 직접패스 신호 컴포넌트와 관련됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제2 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 거리가 직접 패스 신호 컴포넌트의 도달 시간에 기초하여 결정됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제2 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 방법이 수신기의 추정된 위치를 결정하며, 수신기의 추정된 위치가 송신기와 관련된 거리 그리고 두 개 이상의 추가 송신기와 관련된 추가 거리에 기초하여 결정됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제3 방법을 사용하여 결정되며, 그리고 제1 및 제2 방법 중 한 방법이 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위한 정보 이론 기준(theoretic criterion)을 사용함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제3 접근방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 방법이 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하고, 그리고 제1 및 제2 방법 중 한 방법이 추정된 공분산의 통계를 사용하여 상기 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간 내 다수의 고유치를 추정하도록 함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제3 접근 방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 통계가 위치 결정 신호의 신호대 잡음비 측정임을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근 방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 방법이:
    송신기로부터 수신기에 의해 수신된 또 다른 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 다른 멀티 패스 신호 컴포넌트 그리고 직접 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이상과 관련된 정보를 수신하고;
    다른 위치 결정 신호의 통계를 결정하며;
    상기 통계가 제1 범위 내에 있으면, 제1 방법을 사용하여 하나 이상의 다른 멀티 패스 신호 컴포넌트 또는 다른 직접 패스 신호 컴포넌트의 제1 추정 도달 시간을 결정하고;
    상기 통계가 제2 범위 내에 있으면, 제2 방법을 사용하여 하나 이상의 다른 멀티 패스 신호 컴포넌트 또는 다른 직접 패스 신호 컴포넌트의 제2 추정 도달 시간을 결정하고; 그리고
    적어도 부분적으로 제1 또는 제2 추정 도달 기초로 하여 수신기와 송신기 사이의 또 다른 거리 추정치를 결정함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서, 제1 및 제2 방법 중 한 방법이 추정된 공분산의 위치 결정 신호 서브공간과 관련된 다수의 고유치를 추정하기 위해 정보 이론 기준을 사용함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 방법이 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며, 그리고 제1 및 제2 방법 중 한 방법이 추정된 공분산의 통계를 사용하여 상기 추정된 공분산의 위치 결정 신소 서브공간 내에서 다수의 고유치를 추정하도록 함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  15. 제12항에 있어서, 상기 통계가 위치 결정 신호의 신호대 잡음 비의 측정임을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  16. 제1항에 있어서, 상기 거리가 제1 접근 방법을 사용하여 결정되며, 그리고 상기 방법이:
    송신기로부터 전송된 또 다른 위치 결정 신호와 관련된 하나 이상의 다른 멀티패스 신호 컴포넌트와 하나 이상의 또 다른 직접 패스 신호 컴포넌트와 관련된 정보를 수신하고;
    다른 위치 결정 신호의 추정된 공분산을 결정하며;
    상기 추정된 공분산의 한 세트의 고유치를 결정하고;
    상기 고유치의 통계적 분포를 추정하며; 상기 추정된 통계 분포로부터 적어도 부분적으로 결정된 임계값에 기초하여, 상기 세트의 고유치를
    하나 이상의 다른 멀티 패스 신호 컴포넌트 그리고 다른 직접 패스 신호 컴포넌트 중 하나 이에 해당하는 제1 서브세트의 고유치 그리고 잡음에 해당하는 제2 서브세트의 고유치로 분리하며; 그리고
    적어도 부분적으로 고유치를 두 세트로 분리함에 기초하여, 수신기와 송신기 사이 또 다른 거리 추정치를 결정함을 포함함을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  17. 제16항에 있어서, 제1 서브세트 고유치 내 한 고유치, 그리고 상응하는 고유벡터가 다른 직접 패스 신호 컴포넌트와 관련되며, 상기 거리 추정치가 다른 직접 패스 신호 컴포넌트의 도달 시간에 기초하여 결정됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  18. 제16항에 있어서, 상기 수신기의 추정된 위치가 다른 거리 추정치 그리고 두 개 이상의 추가 송신기와 관련된 추가의 거리 추정치에 기초하여 결정됨을 특징으로 하는 수신기와 관련된 위치 정보를 결정하기 위한 방법.
  19. 제1항의 방법을 수행하는 하나 이상의 처리기를 포함하는 시스템.
  20. 제19항에 있어서, 상기 시스템이 수신기, 송신기 그리고 상기 수신기와 송신기로부터 원격한 원격 처리기를 포함하는 네트워크를 포함하고, 하나 이상의 처리기가 상기 원격 처리기를 포함함을 특징으로 하는 시스템.
  21. 제1항의 방법을 실현하도록 적용된 프로그램 명령을 실행하는 비-일시적 머신-판독가능 매체.
  22. 제21항에 있어서, 상기 프로그램 명령이 하나 이상의 반도체 칩에 포함됨을 특징으로 하는 비-일시적 머신-판독가능 매체.
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