WO2019225539A1 - 無線通信識別装置および無線通信識別方法 - Google Patents

無線通信識別装置および無線通信識別方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to a wireless communication identification device and a wireless communication identification method for identifying a plurality of wireless communication devices.
  • a computer receives a radio signal from a plurality of radio communication devices at a plurality of positions and detects a radio wave waveform feature amount and radio wave intensity, a radio wave waveform feature amount, Applying a likelihood function including a correlation coefficient of time-series waveform feature quantities of radio waves related to radio signals received at different positions for the process of storing radio wave intensity as history information and history information, And a storage medium storing a program for executing a process for clustering the amount for each wireless communication device that is a transmission source of the wireless signal.
  • the plurality of sensor units 10 receive wireless signals from the plurality of wireless communication devices 900 at different positions, and detect waveform feature amounts and radio wave strengths (or received signal strengths) of the wireless signals. Therefore, the plurality of sensor units 10 as a whole receive a plurality of radio signals at a plurality of positions, and detect the waveform feature amount and radio wave intensity of the radio signals. Specifically, the radio signal received by the sensor unit 10 is input to the A / D conversion unit 101 as an analog signal. The A / D conversion unit 101 converts an analog signal into a digital signal and sends it to the waveform feature amount extraction unit 102 and the power measurement unit 103.
  • the data processing unit 20 inputs wireless signal information from the plurality of sensor units 10 and stores them in the storage unit 201.
  • the storage unit 201 stores the waveform feature amount and radio wave intensity of the radio signal, the reception position and reception time of the radio signal as history information.
  • the wireless signal information is sent to the clustering unit 202.
  • the clustering unit 202 clusters a plurality of pieces of wireless signal information for each wireless communication device 900 that is a wireless signal transmission source, and outputs a waveform feature amount for each cluster together with a cluster identifier.
  • the wireless communication identification device 1 can handle various wireless communication devices 900 that can be identified based on the waveform feature amount of the wireless signal.
  • a mobile communication device such as a mobile terminal device can be applied as the wireless communication device 900.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the clustering process of the clustering unit 202 (steps S1 to S7).
  • the clustering unit 202 clusters the radio wave feature quantities (waveform feature quantities) for each radio communication device 900 that is a radio signal transmission source by the clustering process shown in FIG.
  • Equation (1) “p (x)” indicates a probability, and “x” is a variable indicating data according to a mixed Gaussian distribution.
  • the value of the feature value of the radio signal is input to “x”.
  • K indicates the number of clusters
  • N indicates a Gaussian distribution
  • ⁇ k indicates an average value of the Gaussian distribution.
  • ⁇ k indicates the variance of the Gaussian distribution
  • ⁇ k indicates the mixing coefficient of the Gaussian distribution.
  • the clustering unit 202 updates the parameters of the mixed Gaussian distribution so as to maximize the likelihood function calculated in step S4 (S5). By this maximization, clustering is performed so that the absolute value of the correlation of time-series feature quantities of radio waves received at different positions is clustered on the same terminal.
  • the clustering unit 202 calculates the likelihood again using the cluster feature amount distribution parameter updated in step S5. Note that step S2b is the same as step S2, step S3b is the same as step S3, and step S4b is the same as step S4.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the wireless communication identification device 1A according to the second embodiment of the present invention.
  • the wireless communication identification device 1A includes a sensor unit 10, a data processing unit 20, an RF switch 30, and an RF switch control unit 40.
  • RF indicates “Radio Frequency”.
  • Radio signals from a plurality of radio communication devices 900 acquired at different positions are input to the RF switch 30.
  • the RF switch control unit 40 performs switching control of the RF switch 30.
  • the RF switch 30 supplies one of the two wireless signals to the sensor unit 10.
  • the sensor unit 10 detects radio signal information (for example, a waveform feature amount and radio wave intensity of radio waves) from a radio signal.
  • the data processing unit 20 inputs the wireless signal information of the sensor unit 10 and the wireless signal acquisition position information of the RF switch control unit 40.
  • the data processing unit 20 generates a waveform feature amount of the radio wave to which the cluster identifier is assigned.
  • the RF switch 30 transmits one system of radio signals among a plurality of systems of radio signals acquired at different positions to the sensor unit 10 under the control of the RF switch control unit 40.
  • the data processing unit 20 inputs the radio signal information from the sensor unit 10 and the radio signal acquisition position information from the RF switch control unit 40.
  • the effects of the first embodiment can be achieved. Further, in the second embodiment, since a plurality of systems of radio signals can be switched and supplied to the sensor unit 10 using the RF switch 30 and the RF switch control unit 40, the sensor unit 10 can be compared with the first embodiment. The number can be reduced. For this reason, the cost which concerns on the sensor part 10 can be reduced.
  • the identification unit 50 inputs the waveform feature value with the cluster identifier from the data processing unit 20.
  • the wireless communication device feature amount extraction unit 501 generates a waveform feature amount distribution model for each cluster by a learning process.
  • the wireless communication device identification unit 502 identifies the wireless communication device 900 by applying the waveform feature amount supplied from the data processing unit 20 to the distribution model of the waveform feature amount for each cluster.

Abstract

無線通信識別装置は、複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出するセンサ部と、電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する記憶部と、履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置毎にクラスタリングするクラスタリング部と、を備える。

Description

無線通信識別装置および無線通信識別方法
　本発明は、複数の無線通信装置を識別する無線通信識別装置および無線通信識別方法に関する。
複数の無線通信装置間で無線信号を送受信する環境下において、無線通信装置の無線信号を識別する必要がある。特許文献１は、複数の電磁波が混在する環境下でも、電磁波を精確に識別することができる電磁波識別装置および電磁波識別方法を開示している。電磁波識別装置では、電磁波をその特徴量に応じて識別するものであって、無線通信装置から受信した電磁波の波形をその特徴量の類似度に応じて分類している。具体的には、電磁波識別装置は、所定時刻毎に受信信号の特徴量を算出し、受信信号の波形サンプルと対応付けて記憶部に記憶しておき、２つの波形サンプルの組み合わせ毎に特徴量の類似度を算出し、類似度が最も小さい２つの波形サンプルを選択する。そして、電磁波識別装置は、複数の波形サンプルのそれぞれについて、２つの波形サンプルのうち何れの波形サンプルとの類似度が大きいかを判別して、複数の波形サンプルを分類（クラスタリング）する。
特開２０１２－４７７２４号公報
上述の技術において、高精度に電磁波を識別することが好ましい。しかし、電磁波識別装置では、無線信号の特徴量の類似度に応じて無線信号をクラスタリングしており、無線通信装置が移動することにより電磁波の受信強度が刻一刻変化する状況下において高精度に無線信号をクラスタリングすることは困難であった。複数の無線信号のクラスタリング精度を向上するため、例えば、無線信号の特徴量だけでなく、無線信号の受信場所や受信時刻を反映してクラスタリングすることが考えられる。
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、複数の無線通信装置を高精度で識別することができる無線通信識別装置および無線通信識別方法を提供することを目的とする。
　本発明の第１の態様は、複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出するセンサ部と、電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する記憶部と、履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置毎にクラスタリングするクラスタリング部と、を備える無線通信識別装置である。
　本発明の第２の態様は、複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出する処理過程と、電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する処理過程と、履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置毎にクラスタリングする処理過程と、を備える無線通信識別方法である。
　本発明の第３の態様は、コンピュータに、複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出する処理過程と、電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する処理過程と、履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置毎にクラスタリングする処理過程と、を実行させるプログラムを記憶する記憶媒体である。
　本発明によれば、複数の無線通信装置からの無線信号を受信する場合、電波の波形特徴量や電波強度に対して受信場所や受信時刻を加味してクラスタリングを行い、電波発信源である無線通信装置を高精度に識別することができる。
本発明の第１実施形態に係る無線通信識別装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る無線通信識別装置による無線通信装置のクラスタリング処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る無線通信識別装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る無線通信識別装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る無線通信識別装置における識別部の処理手順を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態に係る無線通信識別装置の構成例を示すブロック図である。
　本発明に係る無線通信識別装置及び無線通信識別方法について実施形態とともに添付図面を参照して詳細に説明する。なお、複数の図面において、同一の構成部や機能部には同一の符号を付すものとし、適宜、その説明を省略する。
第１実施形態
　図１は、本発明の第１実施形態に係る無線通信識別装置１の構成例を示すブロック図である。無線通信識別装置１は、複数のセンサ部１０と、データ処理部２０とを備える。センサ部１０は、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換部１０１と、波形特徴量抽出部１０２と、パワー測定部１０３と、を備える。データ処理部２０は、記憶部２０１と、クラスタリング部２０２と、を備える。
　複数のセンサ部１０は、異なる位置で複数の無線通信装置９００からの無線信号を受信し、その無線信号の波形特徴量及び電波強度（又は、受信信号強度）を検知する。従って、複数のセンサ部１０全体により、複数の位置において複数の無線信号を受信して、その無線信号の波形特徴量及び電波強度を検知する。具体的には、センサ部１０が受信した無線信号は、アナログ信号としてＡ／Ｄ変換部１０１に入力される。Ａ／Ｄ変換部１０１は、アナログ信号をデジタル信号に変換して、波形特徴量抽出部１０２とパワー測定部１０３に送出する。波形特徴量抽出部１０２は、デジタル信号から波形特徴量を抽出し、パワー測定部１０３は、デジタル信号から受信電波の強度を算出する。これにより、センサ部１０は、無線信号から抽出された波形特徴量と、無線信号から算出された電波強度に加えて、無線信号の受信位置及び受信時刻に係る情報をデータ処理部２０へ送出する。なお、センサ部１０から送出される無線信号の波形特徴量及び電波強度と、無線信号の受信位置及び受信時刻を総称して、「無線信号情報」と称する。
　データ処理部２０は、複数のセンサ部１０から無線信号情報を入力し、記憶部２０１に記憶する。記憶部２０１は、無線信号の波形特徴量及び電波強度と、無線信号の受信位置及び受信時刻とを、履歴情報として記憶する。記憶部２０１に無線信号情報が一定量蓄積されると、その無線信号情報がクラスタリング部２０２へ送出される。クラスタリング部２０２は、複数の無線信号情報を無線信号の送信元である無線通信装置９００毎にクラスタリングし、クラスタ毎の波形特徴量をクラスタ識別子とともに出力する。なお、無線通信識別装置１は、無線信号の波形特徴量に基づいて識別可能な種々の無線通信装置９００を取り扱うことができる。例えば、無線通信装置９００として、携帯端末装置などの移動通信装置を適用することができる。
　次に、無線通信識別装置１のデータ処理部２０のクラスタリング部２０２の動作について説明する。図２は、クラスタリング部２０２のクラスタリング処理の一例を示すフローチャートである（ステップＳ１乃至Ｓ７）。クラスタリング部２０２は、図２に示すクラスタリング処理により、電波の特徴量（波形特徴量）を無線信号の送信元の無線通信装置９００毎にクラスタリングする。
　以下の説明では、クラスタ数が既知であるものとする。但し、クラスタ数が未知であっても、様々なクラスタ数を想定し、それぞれのクラスタ数でクラスタリング処理を行って、最も尤度の高いクラスタ数を選択してもよい。また、無線信号の特徴量の分布が混合ガウス分布に従うものと仮定する。混合ガウス分布は、式（１）のように示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）において、「ｐ（ｘ）」は確率を示し、「ｘ」は混合ガウス分布に従うデータを示す変数である。本実施形態では、無線信号の特徴量の値が「ｘ」に入力される。また、「Ｋ」はクラスタ数を示し、「Ｎ」はガウス分布を示し、「μｋ」はガウス分布の平均値を示す。さらに、「Σｋ」はガウス分布の分散を示し、「πｋ」はガウス分布の混合係数を示す。
　例えば、ｎ番目の時刻に位置ｐでセンサ部１０が受信した一つの無線信号から得られた電波の特徴量（波形特徴量）ｘｎ，ｐと、電波強度ｙｎ，ｐとの組み合わせを単位としてクラスタリングする場合を想定する。なお、電波の特徴量ｘｎ，ｐと電波強度ｙｎ，ｐとの組み合わせの集合の全体をＸとする。図２のクラスタリング処理に従い、クラスタリング部２０２は、個々のクラスタに属する電波の特徴量をモデリングするガウス関数のパラメータの初期値であるπｋ、μｋ、Σｋを設定する（Ｓ１）。
　クラスタリング部２０２は、ステップＳ１で設定したパラメータを持つ混合ガウス分布を用いて、ｎ番目の時刻において位置ｐで得られた電波の特徴量ｘｎ，ｐがｋ番目のクラスタに属する確率であるクラスタ負担率γｎ，ｐ，ｋを式（２）により計算する（Ｓ２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　クラスタリング部２０２は、クラスタ負担率によって確率的に分類されたデータ点に対して、ｋ番目のクラスタ内で異なる位置ｐｌ、ｐｍの各々で得られた電波の特徴量を取得時間の時系列によって組にし、その標本相関係数ｒｋ（ｐｌ，ｐｍ）を式（３）に従って計算する（Ｓ３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（３）において、「ａｖｘｐ」は電波の特徴量ｘｎ，ｐの時間（ｎ）方向の平均を示す。電波の取得位置で得られたデータの数又は電波の特徴量の取得時刻に係る情報が揃わない場合には、データを補完してもよい。クラスタリング部２０２は、ステップＳ１で設定した混合ガウス分布関数の対数尤度関数に、ステップＳ３で計算した標本相関係数を二乗した値を、それぞれのクラスタにおいて、異なる取得位置について加算した結果を、式（４）の全体の尤度関数とし、データ点全体に対する尤度ｌｎｐ（Ｘ｜μ，Σ，π）を計算する（Ｓ４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（４）において、ｌｎは自然対数を示し、Ｘはデータ点全体を示す。また、μはガウス分布の平均値を示し、Σはガウス分布の分散を示し、πはガウス分布の混合係数を示す。但し、全体の尤度関数は式（４）に示すものに限らない。例えば、ステップＳ１で設定した混合ガウス関数の尤度と、ステップＳ３で計算した標本相関係数を含む関数であり、混合ガウス関数の尤度に対して単調増加し、かつ、標本相関係数が大きい場合に大きな値となるような種々の関数を適用することができる。なお、ステップＳ４で得られた尤度を、ステップＳ６での尤度の収束判定に用いる尤度の初期値とする。
　クラスタリング部２０２は、ステップＳ４で計算した尤度関数を最大化するように、混合ガウス分布のパラメータを更新する（Ｓ５）。この最大化により、同じ端末にクラスタリングされ、別の位置で受信された電波の時系列の特徴量の相関の絶対値が大きくなるようにクラスタリングされる。ステップＳ２ｂ乃至Ｓ４ｂにおいて、クラスタリング部２０２は、ステップＳ５で更新されたクラスタ特徴量分布パラメータを用いて再度、尤度を計算する。なお、ステップＳ２ｂはステップＳ２と同様であり、ステップＳ３ｂはステップＳ３と同様であり、ステップＳ４ｂはステップＳ４と同様である。
　クラスタリング部２０２は、ステップＳ５のクラスタ特徴量分布パラメータの更新によって尤度が収束したか判定する（Ｓ６）。尤度が収束した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、フローはステップＳ２ｃに進む。一方、尤度が収束していない場合（Ｓ６：ＮＯ）、フローはステップＳ５に戻る。
　クラスタリング部２０２は、尤度の収束後に得られた混合ガウス分布を用いて、最終的なデータ点のクラスタ負担率を計算する（Ｓ２ｃ）。クラスタリング部２０２は、ステップＳ２ｃで得られたクラスタ負担率のうち、最も確率が高いクラスタをデータ点の所属クラスタとして割り当てる（Ｓ７）。これにより、クラスタリング部２０２は、図２に示すクラスタリング処理を終了する。
　このように、クラスタリング部２０２は、記憶部２０１が記憶する履歴情報を用いて、電波の波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置９００毎にクラスタリングする。クラスタリング部２０２は、異なる位置で受信された電波の時系列の特徴量の相関係数ｒｋ（ｐｌ，ｐｍ）を含む尤度関数（式（４））を適用してクラスタリングを行う。
　上述のように、センサ部１０は、複数の位置において無線信号を受信して電波の波形特徴量及び電波強度を検知し、記憶部２０１は、電波の波形特徴量および電波強度の履歴情報を記憶する。クラスタリング部２０２は、記憶部２０１が記憶する履歴情報を用いるとともに、異なる位置で受信された電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度を適用して、電波の波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置９００毎にクラスタリングする。
　無線通信識別装置１は、異なる位置で受信された電波の時系列の特徴量を用いることにより、電波の受信位置及び受信時刻をクラスタリングに反映させている。これにより、無線通信識別装置１により高い精度でクラスタリングを行うことが期待される。無線通信識別装置１により、無線信号の送信元の無線通信装置９００毎に精度良くクラスタリングされた電波の波形特徴量の集合を得ることができる。例えば、電波の波形特徴量が非常に似通った無線通信装置９００が２台存在しても、無線通信識別装置１は、電波の時系列の波形特徴量の相関係数を用いることで、無線通信装置９００が各々異なる動きをすることに起因する電波強度の変化の差に基づいて、無線通信装置９００を識別することができる。
　クラスタリング部２０２は、同じ無線通信装置９００にクラスタリングされ別の位置で受信された無線信号の時系列の特徴量の相関の絶対値が大きくなるように、クラスタリングを行う。つまり、同じ無線通信装置９００にクラスタリングされた無線信号の時系列の特徴量の相関の絶対値が大きいため、クラスタリング部２０２が実行するクラスタリングに対してパラメータが適切に設定されることとなる。このため、クラスタリング部２０２がクラスタリングを精度良く行うことが期待される。
　センサ部１０は、アナログの受信信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部１０１と、デジタル信号から電波の波形特徴量を抽出する波形特徴量抽出部１０２と、デジタル信号から電波強度を測定するパワー測定部１０３と、を備える。これにより、無線通信識別装置１は、電波毎の波形特徴量を用いて無線通信装置９００を識別することができる。
　センサ部１０は、複数の電波取得位置に対応して複数設けられているため無線通信識別装置１は、複数の無線通信装置９００からの複数の無線信号を同時に受信して処理することができる。まあ、無線通信識別装置１は、複数のセンサ部１０の配置に応じて広い電波受信空間をカバーすることができる。
第２実施形態
　次に、本発明の第２実施形態に係る無線通信識別装置について説明する。図３は、本発明の第２実施形態に係る無線通信識別装置１Ａの構成例を示すブロック図である。無線通信識別装置１Ａは、センサ部１０と、データ処理部２０と、ＲＦスイッチ３０と、ＲＦスイッチ制御部４０と、を備える。なお、「ＲＦ」は「無線周波数（Ｒａｄｉｏ　Ｆｒｅｑｕｅｃｙ）」を示す。ＲＦスイッチ３０には、異なる位置で取得された複数の無線通信装置９００からの無線信号が入力される。ＲＦスイッチ制御部４０は、ＲＦスイッチ３０の切り替え制御を行う。
　ＲＦスイッチ制御部４０の制御下、ＲＦスイッチ３０は、二系統の無線信号のうち一系統の無線信号をセンサ部１０に供給する。前述のように、センサ部１０は、無線信号から無線信号情報（例えば、電波の波形特徴量と電波強度）を検出する。第２実施形態では、データ処理部２０は、センサ部１０の無線信号情報と、ＲＦスイッチ制御部４０の無線信号取得位置情報とを、入力する。データ処理部２０は、クラスタ識別子を付与した電波の波形特徴量を生成する。
　上述のように、ＲＦスイッチ３０は、ＲＦスイッチ制御部４０の制御下、異なる位置で取得された複数系統の無線信号のうち、一系統の無線信号をセンサ部１０へ送出する。データ処理部２０は、センサ部１０からの無線信号情報と、ＲＦスイッチ制御部４０からの無線信号取得位置情報と、を入力する。
　第２実施形態によれば、第１実施形態の効果を奏することができる。また、第２実施形態では、ＲＦスイッチ３０及びＲＦスイッチ制御部４０を用いて複数系統の無線信号を切り換えてセンサ部１０へ供給することができるため、第１実施形態に比べてセンサ部１０の個数を減らすことができる。このため、センサ部１０に係るコストを削減することができる。
第３実施形態
　次に、本発明の第３実施形態に係る無線通信識別装置について説明する。図４は、本発明の第３実施形態に係る無線通信識別装置１Ｂの構成例を示すブロック図である。無線通信識別装置１Ｂは、複数のセンサ部１０と、データ処理部２０と、識別部５０と、を備える。識別部５０は、無線通信装置特徴量抽出部５０１と、無線通信装置識別部５０２と、を備える。
　複数のセンサ部１０は、複数の無線通信装置９００からの無線信号を受信する。センサ部１０は、無線通信から電波の波形特徴量と電波強度とを検出してデータ処理部２０へ送出する。データ処理部２０は、電波の波形特徴量にクラスタ識別子を付与して、識別部５０へ送出する。識別部５０は、センサ部１０が受信した無線信号の発信元である無線通信装置９００の識別結果を送出する。
　図４に示す第３実施形態において、センサ部１０とデータ処理部２０は、図１に示す第１実施形態と同一である。図４において、センサ部１０に係る構成を、図３に示す第３実施形態の構成に置き換えてもよい。具体的には、複数のセンサ部１０を、図３に示すＲＦスイッチ３０、ＲＦスイッチ制御部４０、センサ部１０に置き換えてもよい。
　図５は、識別部５０の処理手順を示すブロック図である。識別部５０の処理手順は、学習フェーズと、テストフェーズに分割される。学習フェーズは、無線通信装置９００から発せられる電波の波形特徴量を学習するものである。つまり、無線通信装置特徴量抽出部５０１は、データ処理部２０から供給されるクラスタ識別子付き波形特徴量を学習して、クラスタ毎に波形特徴量の分布モデルを生成する。一方、テストフェーズでは、無線通信装置識別部５０２が学習フェーズで生成された波形特徴量の分布モデルを用いて無線通信装置９００を識別する。つまり、無線通信装置識別部５０２は、データ処理部２０から供給されたクラスタ識別子付き波形特徴量と、学習フェーズで得られたクラスタ毎の波形特徴量の分布モデルとを比較する。無線通信装置識別部５０２は、最も一致度の高い分布モデルを有するクラスタに対応付けられる無線通信装置９００を識別子、そのクラスタ識別子を出力する。
　以上のように、識別部５０は、データ処理部２０からクラスタ識別子付き波形特徴量を入力する。識別部５０において、無線通信装置特徴量抽出部５０１は、学習処理によりクラスタ毎に波形特徴量の分布モデルを生成する。無線通信装置識別部５０２は、クラスタ毎の波形特徴量の分布モデルに、データ処理部２０から供給された波形特徴量を適用して、無線通信装置９００を識別する。
　第３実施形態に係る無線通信識別装置１Ｂでは、精度良くクラスタリングされた波形特徴量を用いて学習処理を実行して無線通信装置９００を識別するため、第１実施形態の奏する効果に加えて、高い精度で無線通信装置９００を識別することができるという効果が得られる。
第４実施形態
　次に、本発明の第４実施形態に係る無線通信識別装置（無線端末識別装置）について説明する。図６は、本発明の第４実施形態に係る無線端末識別装置６０の構成例を示すブロック図である。無線端末識別装置６０は、センサ部６１と、記憶部６２と、クラスタリング部６３と、を備える。センサ部６１は、複数の位置において無線信号を受信して電波の波形特徴量及び電波強度を検出する。記憶部６２は、電波の波形特徴量と電波強度を履歴情報として記憶する。クラスタリング部６３は、記憶部６２に記憶される履歴情報について、異なる位置で受信された電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、電波の波形特徴量を無線信号の送信元の無線通信装置９００毎にクラスタリングする。
　無線端末識別装置６０では、異なる位置で受信された電波の時系列の波形特徴量を用いることにより、電波の受信位置及び受信時刻をクラスタリングに反映させている。これにより、無線端末識別装置６０が高い精度でクラスタリングを行うことが期待される。つまり、無線端末識別装置６０では、電波の送信元の無線通信装置９００毎に精度良くクラスタリングされた無線信号の波形特徴量の集合を得ることができる。
上述の実施形態に係る無線通信識別装置１などの機能の全部又は一部は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組合せにより実現することができる。なお、ソフトウェアにより上述の実施形態の機能を実現する場合、コンピュータにプログラムを読み込ませて実行する。また、ハードウェアで上述の実施形態の構成を実現する場合、無線通信識別装置１などの構成の一部又は全部を、例えば、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）などの集積回路（ＩＣ）で構成する。
　具体的には、ソフトウェアで上述の実施形態の機能を実現する場合、無線通信識別装置１としてのコンピュータに、プログラムを記憶したハードディスクやＲＯＭなどの記憶部、液晶ディスプレイなどの表示部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、及びＣＰＵを具備し、それらの構成部分をバスで接続する。例えば、図１に示すデータ処理部２０の動作の一部又は全部をプログラムで記述してＲＯＭなどの記憶部に記憶し、演算に必要なデータをＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵにてデータを用いてプログラムを実行する。このように、プログラムを実行することによりデータ処理部２０の機能を実現する。
　上述のプログラムは、種々の形式の非一時的記憶媒体（例えば、ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｒｅａｄａｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ、ｔａｎｇｉｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）に格納して、コンピュータに読み込ませることができる。非一時的記憶媒体として、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓｉｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）が挙げられる。また、プログラムは、種々の形式の一時的記憶媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ｒｅａｄａｂｌｅ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに読み込ませてもよい。一時的記憶媒体とは、電気信号、光信号、電磁波を伝送する媒体である。一時的記憶媒体として、通信回線や光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに配信してもよい。
　最後に、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱することなく、添付した特許請求の範囲に規定される発明の範囲内における種々の変形例や設計変更をも包含する。
　本願は、２０１８年５月２３日に、日本国に出願された特願２０１８－９９１７８号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　本発明は、複数の無線通信装置の無線信号から抽出した電波の波形特徴量や電波強度に電波の受信場所や受信時刻を反映してクラスタリングを行うものであるが、無線通信装置以外の電波発生装置（又は、電波発信源）からの電波の波形特徴量などを検出して、クラスタリングを行うこともできる。また、複数の電波を受信して、その電波発生源を特定することもできる。
１　無線通信識別装置
　１０　センサ部
　２０　データ処理部
　３０　ＲＦスイッチ
　４０　ＲＦスイッチ制御部
　５０　識別部
　６０　無線端末識別装置
　６１　センサ部
　６２　クラスタリング部
　１０１　Ａ／Ｄ変換部
　１０２　波形特徴量抽出部
　１０３　パワー測定部
　２０１　記憶部
　２０２　クラスタリング部
　５０１　無線通信装置特徴量抽出部
　５０２　無線通信装置識別部

Claims (9)

  1. 　複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出するセンサ部と、
    　前記電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する記憶部と、
    　前記履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、前記波形特徴量を前記無線信号の送信元の前記無線通信装置毎にクラスタリングするクラスタリング部と、
    　を備える無線通信識別装置。
  2. 　前記クラスタリング部は、別の位置で受信され同じ無線通信装置にクラスタリングされた前記無線信号に係る前記時系列の波形特徴量の相関が大きくなるようにクラスタリングする、請求項１に記載の無線通信識別装置。
  3. 　前記センサ部は、
    　前記無線通信装置からの無線信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、
    　前記デジタル信号から前記電波の波形特徴量を抽出する波形特徴量抽出部と、
    　前記デジタル信号から前記電波強度を測定するパワー測定部と、
    　を備える、請求項１に記載の無線通信識別装置。
  4. 　前記複数の無線通信装置に対応して前記センサ部を、複数の電波取得位置に配置した、請求項１に記載の無線通信識別装置。
  5. 　前記センサ部の前段に配置したＲＦスイッチと、
    　前記ＲＦスイッチを制御するＲＦスイッチ制御部と、
    　を更に備え、
    　前記ＲＦスイッチの制御下、前記ＲＦスイッチは、異なる位置で取得された複数系列の無線信号を切り換えて、一系統の無線信号を前記センサ部に供給し、前記センサ部は前記一系統の無線信号から前記電波の波形特徴量および電波強度検出して前記記憶部に供給し、前記ＲＦスイッチ制御部は前記一系統の無線信号の取得位置を前記記憶部に供給する、請求項１に記載の無線通信識別装置。
  6. 　前記クラスタリング部から前記電波の波形特徴量としてクラスタ識別子付き波形特徴量を入力する識別部を更に備え、
    　前記識別部は、前記クラスタ識別子付き波形特徴量に基づいて、前記無線信号の送信元の前記無線通信装置を識別する、請求項１に記載の無線通信識別装置。
  7. 　前記識別部は、クラスタ毎に前記電波の波形特徴量の分布モデルを生成する無線通信装置特徴量抽出部と、前記クラスタ識別子付き波形特徴量を前記電波の波形特徴量の分布モデルに適用して、前記無線通信装置を識別する無線通信装置識別部と、を備える、請求項６に記載の無線通信識別装置。
  8. 　複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出する処理過程と、
    　前記電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する処理過程と、
    　前記履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、前記波形特徴量を前記無線信号の送信元の前記無線通信装置毎にクラスタリングする処理過程と、
    　を備える無線通信識別方法。
  9. 　コンピュータに、
    　複数の無線通信装置からの無線信号を複数の位置において受信して電波の波形特徴量および電波強度を検出する処理過程と、
    　前記電波の波形特徴量および電波強度を履歴情報として記憶する処理過程と、
    　前記履歴情報について、異なる位置で受信された無線信号に係る電波の時系列の波形特徴量の相関係数を含む尤度関数を適用して、前記波形特徴量を前記無線信号の送信元の前記無線通信装置毎にクラスタリングする処理過程と、
    　を実行させるプログラムを記憶する記憶媒体。 
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03194482A (ja) * 1989-12-22 1991-08-26 Fujitsu Ltd 磁界波測定方法及び装置
JPH08278337A (ja) * 1995-04-03 1996-10-22 N T T Ido Tsushinmo Kk 電界強度測定装置
JP2003044789A (ja) * 2001-07-31 2003-02-14 Toppan Forms Co Ltd Ｒｆ−ｉｄの検査方法およびその検査システム
JP2006003314A (ja) * 2004-06-21 2006-01-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 電磁妨害波測定分析システム及び電磁妨害波測定分析方法
JP2007206037A (ja) * 2006-02-06 2007-08-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 信号測定分析装置
JP2012047724A (ja) * 2010-07-26 2012-03-08 Nec Corp 電磁波識別装置、電磁波識別方法、及び電磁波識別プログラム
JP2013186125A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Ricoh Co Ltd 無線周波数エネルギーを測定する方法及び装置

Family Cites Families (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6944139B1 (en) * 1998-03-27 2005-09-13 Worldspace Management Corporation Digital broadcast system using satellite direct broadcast and terrestrial repeater
US6509728B1 (en) * 1998-05-28 2003-01-21 Anritsu Corporation Spectrum analyzer having function of displaying amplitude probability distribution effectively
US6539351B1 (en) * 2000-02-04 2003-03-25 International Business Machines Corporation High dimensional acoustic modeling via mixtures of compound gaussians with linear transforms
US6643337B1 (en) * 2000-06-02 2003-11-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Codifference correlator for impulsive signals and noise
KR100426382B1 (ko) * 2000-08-23 2004-04-08 학교법인 김포대학 엔트로피 정보와 베이지안 에스오엠을 이용한 문서군집기반의 순위조정 방법
AU2002211571A1 (en) * 2000-10-10 2002-04-22 Xtremespectrum, Inc. Ultra wide bandwidth noise cancellation mechanism and method
US6829384B2 (en) * 2001-02-28 2004-12-07 Carnegie Mellon University Object finder for photographic images
WO2004109447A2 (en) * 2003-05-30 2004-12-16 Rosetta Inpharmatics Llc Computer systems and methods for identifying surrogate markers
US7558591B2 (en) * 2004-10-12 2009-07-07 Magnolia Broadband Inc. Determining a power control group boundary of a power control group
EP2017984A4 (en) * 2006-05-11 2010-12-01 Nec Corp TRANSMISSION DEVICE, COMMUNICATION DEVICE, RECEPTION DEVICE, COMMUNICATION SYSTEM, EMISSION RECEIVING SYSTEM, CONTROL PROGRAM, COMMUNICATION METHOD AND EMISSION RECEIVING METHOD
AU2008205021B2 (en) * 2007-01-04 2011-07-07 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for distributed spectrum sensing for wireless communication
US8145215B2 (en) * 2007-12-27 2012-03-27 Shoretel, Inc. Scanning for a wireless device
WO2009096358A1 (ja) * 2008-01-31 2009-08-06 Nec Corporation 位置検出装置、位置検出方法及び位置検出用プログラム
WO2009125627A1 (ja) * 2008-04-11 2009-10-15 三菱電機株式会社 機器状態検出装置及び機器状態検出方法並びに生活者異常検知装置、生活者異常検知システム及び生活者異常検知方法
JP5223507B2 (ja) * 2008-07-08 2013-06-26 富士通株式会社 移動局および基地局
EP2319260A2 (en) * 2008-08-19 2011-05-11 Shared Spectrum Company Method and system for dynamic spectrum access using specialty detectors and improved networking
JP4439579B1 (ja) * 2008-12-24 2010-03-24 株式会社東芝 音質補正装置、音質補正方法及び音質補正用プログラム
US8849213B2 (en) * 2009-01-21 2014-09-30 Bandspeed, Inc. Integrated circuit for signal analysis
JP2010213243A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Ntt Docomo Inc 無線通信システムの無線局で使用される制御装置及び制御方法
JP2011059816A (ja) * 2009-09-07 2011-03-24 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
JP5624847B2 (ja) * 2010-10-19 2014-11-12 株式会社Ｎｔｔドコモ 信号検出装置及び信号検出方法
US9546797B2 (en) * 2011-07-27 2017-01-17 Mitsubishi Electric Corporation Air conditioner management device, air conditioner management system, non-transitory computer-readable recording medium and air conditioner management method
WO2014050098A1 (ja) * 2012-09-27 2014-04-03 パナソニック株式会社 制御方法及びプログラム
KR102017885B1 (ko) * 2012-11-26 2019-10-22 한국전자통신연구원 Ｅｍ 존의 다중 잡음 환경을 고려한 확률적 간섭 평가 장치 및 방법
CN105518455B (zh) * 2013-09-09 2017-05-03 株式会社岛津制作所 波峰检测方法
US9274542B2 (en) * 2013-11-27 2016-03-01 Raytheon Company Creation of radio waveforms according to a probability distribution using weighted parameters
US11408978B2 (en) * 2015-07-17 2022-08-09 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for vital signs monitoring using high frequency wireless signals
JP6165348B2 (ja) * 2014-09-05 2017-07-19 三菱電機株式会社 干渉識別装置、無線通信装置および干渉識別方法
US10037695B2 (en) * 2014-10-22 2018-07-31 Ford Global Technologies, Llc Personalized route indices via crowd-sourced data
US10359502B2 (en) * 2015-02-13 2019-07-23 Nec Corporation Radio wave intensity distribution assessment apparatus, radio wave quality distribution assessment apparatus, radio wave intensity distribution assessment method and radio wave quality distribution assessment method
US11953618B2 (en) * 2015-07-17 2024-04-09 Origin Research Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for wireless motion recognition
US20200406860A1 (en) * 2015-07-17 2020-12-31 Chao-Lun Mai Method, apparatus, and system for vehicle wireless monitoring
US20210136515A1 (en) * 2015-07-17 2021-05-06 Feng Zhang Method, apparatus, and system for wireless monitoring with motion localization
US11531087B2 (en) * 2015-07-17 2022-12-20 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for fall-down detection based on a wireless signal
JP2019053342A (ja) * 2016-01-21 2019-04-04 インフォメティス株式会社 機種識別システム、機種識別方法、および、機種識別プログラム
WO2017136339A1 (en) * 2016-02-01 2017-08-10 Verily Life Sciences, LLC Systems and methods for probabilistic pulse rate estimation from photoplethysmographic measurements in the presence of nonstationary and nontrivial signal and noise spectra
US10728705B2 (en) * 2016-05-13 2020-07-28 Nec Corporation Feature quantity measuring device, radio wave environment measuring device, feature quantity measuring method, radio wave environment measuring method, and program
US9980042B1 (en) * 2016-11-18 2018-05-22 Stages Llc Beamformer direction of arrival and orientation analysis system
US11205103B2 (en) * 2016-12-09 2021-12-21 The Research Foundation for the State University Semisupervised autoencoder for sentiment analysis
US11601820B2 (en) * 2017-01-27 2023-03-07 Qualcomm Incorporated Broadcast control channel for shared spectrum
JP7236392B2 (ja) * 2017-11-27 2023-03-09 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 復号装置、復号方法
US11804301B2 (en) * 2018-07-06 2023-10-31 Sri International Systems and methods involving predictive modeling of hot flashes
US10977520B2 (en) * 2018-12-18 2021-04-13 Slyce Acquisition Inc. Training data collection for computer vision
JP7324110B2 (ja) * 2019-09-30 2023-08-09 ファナック株式会社 診断装置及び診断方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03194482A (ja) * 1989-12-22 1991-08-26 Fujitsu Ltd 磁界波測定方法及び装置
JPH08278337A (ja) * 1995-04-03 1996-10-22 N T T Ido Tsushinmo Kk 電界強度測定装置
JP2003044789A (ja) * 2001-07-31 2003-02-14 Toppan Forms Co Ltd Ｒｆ−ｉｄの検査方法およびその検査システム
JP2006003314A (ja) * 2004-06-21 2006-01-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 電磁妨害波測定分析システム及び電磁妨害波測定分析方法
JP2007206037A (ja) * 2006-02-06 2007-08-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 信号測定分析装置
JP2012047724A (ja) * 2010-07-26 2012-03-08 Nec Corp 電磁波識別装置、電磁波識別方法、及び電磁波識別プログラム
JP2013186125A (ja) * 2012-03-08 2013-09-19 Ricoh Co Ltd 無線周波数エネルギーを測定する方法及び装置

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