WO2025253587A1 - 推定装置、及び推定方法 - Google Patents

推定装置、及び推定方法

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WO2025253587A1
WO2025253587A1 PCT/JP2024/020722 JP2024020722W WO2025253587A1 WO 2025253587 A1 WO2025253587 A1 WO 2025253587A1 JP 2024020722 W JP2024020722 W JP 2024020722W WO 2025253587 A1 WO2025253587 A1 WO 2025253587A1
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signal
unit
csi
estimation
aoa
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PCT/JP2024/020722
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French (fr)
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和也 尾原
泰恵 岸野
宏 澤田
昭典 藤野
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NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
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    • 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
    • G01S13/06—Systems determining position data of a target
    • G01S13/46—Indirect determination of position data

Definitions

  • the present invention relates to an estimation device and an estimation method.
  • CSI Channel State Information
  • Wi-Fi registered trademark
  • the CSI acquired by actual equipment contains phase offsets, and in particular the CFO (Carrier Frequency Offset), presents an issue in that it reduces the accuracy of estimating the propagation path of radio waves using CSI.
  • CFO Carrier Frequency Offset
  • the embodiments of the present invention have been made in consideration of the above-mentioned problems, and improve the estimation accuracy of an estimation device that estimates radio wave propagation paths using CSI.
  • an estimation device includes an input unit that inputs CSI acquired using multiple receiving antennas and multiple transmitting antennas, a first offset removal unit that divides the CSI between the receiving antennas to generate a first signal, a second offset removal unit that divides the CSI between the transmitting antennas to generate a second signal, a first phase difference correction unit that corrects the phase of the dynamic component extracted from the first signal using the static component extracted from the second signal to generate a third signal, a second phase difference correction unit that corrects the phase of the dynamic component extracted from the second signal using the static component extracted from the first signal to generate a fourth signal, an AoD estimation unit that uses the third signal to estimate the AoD, which is the direction of transmission of radio waves, and an AoA estimation unit that uses the fourth signal to estimate the AoA, which is the direction of arrival of radio waves.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of an estimation device according to an embodiment of the present invention. 10 is a flowchart illustrating an example of an estimation process according to the present embodiment. FIG. 1 illustrates an example of a hardware configuration of a computer.
  • the estimation device is a device that estimates propagation path information of radio waves reflected from a person and estimates the position of the person by using CSI, which represents changes in amplitude and phase of Wi-Fi radio waves due to propagation.
  • CSI represents changes in amplitude and phase of Wi-Fi radio waves due to propagation.
  • CSI Channel State Information
  • MIMO Multiple-input Multiple-output
  • OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing
  • the following four types of information regarding the propagation path can be estimated. For example, from the phase difference of the CSI between packets, it is possible to estimate DV (Doppler Velocity), which is the rate of change of the propagation path length. From the phase difference between transmitting antennas, it is possible to estimate AoD (Angle of Departure), which is the direction in which the radio waves are sent. From the phase difference between receiving antennas, it is possible to estimate AoA (Angle of Arrival), which is the direction in which the radio waves arrive. From the phase difference between subcarriers, it is possible to estimate ToF (Time of Flight), which is the time of arrival of the radio waves.
  • DV Doppler Velocity
  • AoD Angle of Departure
  • AoA Angle of Arrival
  • ToF Time of Flight
  • Non-Patent Document 1 In conventional methods such as Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2, AoD, AoA, DV, and ToF are estimated from CSI, and human position estimation is achieved using one transmitter and one receiver.
  • the first problem is that the CSI acquired by actual devices contains phase offsets, particularly CFO (Carrier Frequency Offset), making it difficult to extract information about each propagation path and information about propagation paths reflected by a person.
  • CFO Carrier Frequency Offset
  • the second problem is that when a person is present between the transmitter and receiver, the propagation path information becomes the same at all positions between the devices. Furthermore, when a person is present between the devices, their body blocks direct waves, reducing the estimation accuracy of the propagation path information and making location estimation difficult.
  • CFO refers to a phase offset that occurs when the oscillators within the transmitter and receiver are not accurate and the transmitter and receiver are not synchronized. Due to this CFO, a random value is added to the CSI phase information for each packet, making it impossible to perform processing between packets, such as high-pass filtering, regarding the CSI phase.
  • Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2 remove the offset by performing complex conjugate multiplication on the CSI between the receiving antennas.
  • Non-Patent Document 3 also removes the offset by performing division by the CSI between the receiving antennas.
  • Non-Patent Documents 1 and 2 use one transmitter and one receiver to estimate position, but do not consider the presence of a person between the transmitter and receiver.
  • Non-Patent Documents 3 and 4 increase the number of links between transmitters and receivers, for example by using multiple receivers. As such, conventional technologies have not been able to solve the problem of difficulty in estimating a person's position when one transmitter and receiver are used between the transmitter and receiver.
  • the estimation device has a configuration such as that shown in Figure 1.
  • ⁇ Configuration of Estimation Device> 1 is a diagram showing an example of the configuration of an estimation device according to this embodiment.
  • the estimation device 100 includes, for example, an input unit 110, a dynamic component extraction unit 120, a propagation path information estimation unit 130, a position tracking unit 140, and an output unit 150.
  • the input unit 110 is an interface for inputting CSI acquired using multiple transmitting antennas and multiple receiving antennas.
  • the input unit 110 receives CSI acquired by a Wi-Fi transceiver installed in the environment to be estimated.
  • the dynamic component extraction unit 120 includes, for example, a first offset removal unit 121, a second offset removal unit 122, high-pass filters 123 and 124, low-pass filters 125 and 126, a first phase difference correction unit 127, and a second phase difference correction unit 128.
  • the first offset removal unit 121 performs a first offset removal process that divides the CSI between the receiving antennas and generates a first signal.
  • the second offset removal unit 122 performs a second offset removal process, dividing the CSI between the transmitting antennas and generating a second signal. Since the CFO (offset) is a common value for each packet, dividing the CSI between the antennas in the CSI of a certain packet cancels out the CFOs, making it possible to remove the CFO.
  • the high-pass filter 123 extracts dynamic components from the first signal generated by the first offset removal unit 121.
  • the high-pass filter 124 extracts dynamic components from the second signal generated by the second offset removal unit 122.
  • Low-pass filter 125 extracts static components from the first signal generated by first offset removal unit 121.
  • Low-pass filter 126 extracts static components from the second signal generated by second offset removal unit 122.
  • the first phase difference correction unit 127 performs a first phase difference correction process to correct the phase of the dynamic component extracted from the first signal by the high-pass filter 123 using the static component extracted from the second signal by the low-pass filter 126, thereby generating a third signal.
  • the second phase difference correction unit 128 performs a second phase difference correction process to correct the phase of the dynamic component extracted from the second signal by the high-pass filter 124 using the static component extracted from the first signal by the low-pass filter 125, thereby generating a fourth signal.
  • the dynamic component extraction unit 120 removes the CFO by dividing the CSI between antennas, extracts only the dynamic component using a high-pass filter, and corrects the phase of the dynamic component using the phase difference of the static component. At this time, division is performed between receiving antennas to perform AoD estimation, and division is performed between transmitting antennas to perform AoA estimation. Therefore, in this embodiment, the Wi-Fi transceiver requires two or more (multiple) antennas.
  • the dynamic component extraction process performed by the dynamic component extraction unit 120 will be described in detail later.
  • the propagation path information estimation unit 130 includes, for example, an AoD estimation unit 131, an AoA estimation unit 132, and a DV estimation unit 133.
  • the AoD estimation unit 131 estimates the AoD using a third signal obtained by correcting the phase of the dynamic component extracted from the first signal by the first phase difference correction unit 127 using the static component extracted from the second signal.
  • the third signal obtained by correcting the phase of the first signal divided between the receiving antennas has a size equal to the number of packets x the number of transmitting antennas.
  • the AoD estimation unit 131 estimates the AoD from the phase difference between the transmitting antennas of the third signal.
  • the AoA estimation unit 132 estimates the AoA using a fourth signal obtained by correcting the phase of the dynamic component extracted from the second signal by the second phase difference correction unit 128 using the static component extracted from the first signal.
  • the fourth signal obtained by correcting the phase of the second signal divided between the transmitting antennas has a size equal to the number of packets x the number of receiving antennas.
  • the AoA estimation unit 132 estimates the AoA from the phase difference between the receiving antennas of the fourth signal.
  • the DV estimation unit 133 performs a DV estimation process to estimate the DV, which is the rate of change of the propagation path length, using the third signal generated by the first phase difference correction unit 127 and/or the fourth signal generated by the second phase difference correction unit 128.
  • the DV can be estimated from either the dynamic component due to division between the transmitting antennas or the dynamic component due to division between the receiving antennas.
  • the DV estimation unit 133 estimates the DV, for example, using the average value of the third signal and the fourth signal.
  • the well-known MUSIC Multiple Signal Classification
  • SAGE Separatse Recovery, Space-alternating Generalized Expectation-maximization
  • the propagation path information estimation unit 130 estimates the AoD, AoA, and DV of the propagation path reflected from a moving person from the dynamic components of the CSI extracted by the dynamic component extraction unit 120.
  • the position tracking unit 140 includes, for example, a weighting unit 141, a resampling unit 142, a position estimation unit 143, a particle movement unit 144, and the like.
  • the weighting unit 141 weights each particle using the AoD, AoA, and DV estimated by the propagation path information estimation unit 130.
  • the resampling unit 142 performs resampling according to the weight of each particle.
  • the position estimation unit 143 outputs the average value of the coordinates of each particle at time t-F as the estimated position.
  • the particle movement unit 144 moves the coordinates of each particle according to a normal distribution.
  • the weighting unit 141 generates multiple particles and repeatedly weights the particles, resampling, estimates their positions, and moves the particles, thereby tracking the position of a person using a particle filter.
  • the weighting unit 141 also increases the variance of the distribution used to weight particles that are close to the devices that acquired the CSI, and smooths the movement trajectory using fixed delay smoothing.
  • the position tracking unit 140 first generates and initializes a large number of particles.
  • position estimation is performed on a two-dimensional plane, so the particle state is represented by two-dimensional coordinates that represent the position of each particle.
  • the weighting unit 141 weights each particle using the estimated AoD, AoA, and DV. For example, the weighting unit 141 calculates the AoD and AoA of the propagation path when reflected by the particle, and the propagation path length, from the coordinates of each particle and the positions and orientations of the transmitting antenna array and receiving antenna array. The weighting unit 141 also calculates the DV of the particle by calculating the difference from the propagation path length of the particle at the previous time. Furthermore, the weighting unit 141 calculates the likelihood of the AoD, AoA, and DV calculated from the position of each particle using a normal distribution with the AoD, AoA, and DV estimated from the CSI as the mean, and uses the sum of these as the weight.
  • the weighting unit 141 increases the variance of the normal distribution used to weight the AoD and AoA when weighting particles near the devices, using the distance obtained by adding the width of the human body to the first Fresnel zone as the boundary.
  • the resampling unit 142 performs resampling according to the weight of each particle. For example, the resampling unit 142 randomly selects particles using probabilistic selection, such that particles with larger weights are more likely to be selected. At this time, the resampling unit 142 resamples particles at time t-F using the weight at time t through fixed delay smoothing. Particles from time t-F to t are retained, and the history of these particles is resampled using the weight at time t. As a result, even when position estimation between the transmitter and receiver is difficult, the movement trajectory is smoothed, which is expected to improve estimation accuracy.
  • the position estimation unit 143 After resampling, the position estimation unit 143 outputs the average value of the coordinates of each particle at time t-F as the estimated position.
  • the position tracking unit 140 then moves the coordinates of each particle according to a normal distribution and performs position tracking by repeating the weighting process.
  • the configuration of the estimation device 100 shown in FIG. 1 is an example.
  • the functional components of the estimation device 100 shown in FIG. 1 may be distributed across multiple devices.
  • the estimation device 100 may not include the position tracking unit 140 and may be a device that estimates propagation path information.
  • CSI CSI is the transmission path response of radio wave propagation used in the physical layer of Wi-Fi communication.
  • CSI represents the changes in amplitude and phase due to radio wave propagation as the absolute value and argument of a complex number, respectively.
  • the composite wave of each propagation path is observed as CSI. If the path length of each propagation path is l i , CSIh is expressed by the following equation (1).
  • L is the number of propagation paths
  • a i is the amplitude of each propagation path
  • f is the frequency of the radio wave
  • c is the speed of light.
  • the difference in propagation path length between transmitting antennas can be expressed as dt sin ⁇ .
  • the difference in propagation path length between receiving antennas can be expressed as dr sin ⁇ , where dt is the distance between transmitting antennas and dr is the distance between receiving antennas.
  • phase difference between the transmitting antennas is ⁇ 2j ⁇ fd t sin ⁇ /c
  • phase difference between the receiving antennas is ⁇ 2j ⁇ fd r sin ⁇ /c
  • the difference in propagation path length from time ⁇ t later is v ⁇ t, so the phase difference between them is -2j ⁇ fv ⁇ t/c.
  • ToF is ⁇ , the propagation path length can be expressed as ⁇ c. If the frequency difference between subcarriers is f ⁇ , the phase difference between subcarriers is -2j ⁇ f ⁇ .
  • AoD, AoA, DV, and ToF can each be estimated from the phase differences between transmitting antennas, receiving antennas, packets, and subcarriers, for example, using the MUSIC method.
  • oscillators are not perfectly accurate and are not synchronized between transmitters and receivers, resulting in a phase difference between the transmitter and receiver.
  • This phase offset is called CFO, and a different phase is added to the CSI for each packet. In order to extract the dynamic component, this CFO must be removed.
  • the dynamic component extraction unit 120 removes the CFO by dividing the CSI between antennas. At this time, the CSI is divided between the transmitting antennas and between the receiving antennas, and the division is used for AoA estimation and AoD estimation, respectively. Because the CFO is a common value for each packet, by dividing the CSI between antennas in the CSI of a certain packet, the CFOs cancel each other out, and the CFO can be removed.
  • the first term in equation (6) consists only of static components, so it can be removed by removing the static components using a high-pass filter or similar.
  • the fourth term in equation (7) is the multiplication of dynamic components, and since its value is smaller than the second and third terms, it can be ignored.
  • the CSI from which only the dynamic components have been extracted using a high-pass filter can be approximated as shown in the following equation (7).
  • HPF is an operation to remove static components by applying a high-pass filter to the packet (time).
  • the accuracy of AoA estimation varies depending on the power ratio of the static components between the selected antennas.
  • any antenna can be selected as the transmitting antennas m0 and m1, regardless of the ratio of the static components.
  • the AoA of the propagation path reflected from a person can be estimated from the phase difference between the receiving antennas of the dynamic component of the CSI.
  • the right-hand side of equation (7) is in the form of dividing the dynamic component by the static component, resulting in a phase shift of the static component from the phase of the target dynamic component. Therefore, by applying a low-pass filter to the phase difference between the receiving antennas of the CSI, the phase difference between the receiving antennas of the static component is extracted, and this is used to correct the phase on the left-hand side of equation (7).
  • the difference ⁇ nsp,m1,q between the receiving antennas of the static component is calculated using the average value of the phase difference between adjacent receiving antennas, as shown in the following equation (8).
  • N represents the number of receiving antennas
  • LPF represents the static component extraction operation by applying a low-pass filter to the packet (time).
  • the division of CSI in equation (8) can use the result of division between receiving antennas for AoD estimation.
  • the division of CSI in equation (8) can also be complex conjugate multiplication.
  • the dynamic components d' p,m1,n,q input to the propagation path information estimating unit 130 can be expressed by the following equation (9).
  • ⁇ represents the argument of a complex number.
  • the dynamic components are extracted using a high-pass filter, and then the static components of the phase difference between the transmitting antennas are used to correct the phase, which is then input to the propagation path information estimation unit 130.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the estimation process according to this embodiment. This process shows an example of the estimation process executed by the estimation device 100 described in FIG. 1, for example.
  • step S201 when CSI acquired by a Wi-Fi transceiver installed in the environment to be estimated is input to the input unit 110, the estimation device 100 executes, for example, the processing from step S202 onwards.
  • step S202 the first offset removal unit 121 divides the CSI between the receiving antennas to generate a first signal.
  • step S203 the second offset removal unit 122 divides the CSI between the transmitting antennas to generate a second signal. Note that the processing of step S202 and the processing of step S203 are executed in parallel, for example.
  • step S204 the first phase difference correction unit 127 corrects the phase of the dynamic component extracted from the first signal by the high-pass filter 123 using the static component extracted from the second signal by the low-pass filter 126, thereby generating a third signal.
  • step S205 the second phase difference correction unit 128 corrects the phase of the dynamic component extracted from the second signal by the high-pass filter 124 using the static component extracted from the first signal by the low-pass filter 125, thereby generating a fourth signal. Note that the processing of step S205 is executed in parallel with the processing of step S204, for example.
  • step S206 the AoD estimation unit 131 estimates the AoD using the third signal generated by the first phase difference correction unit 127.
  • step S207 the DV estimation unit 133 estimates the DV using the third signal and the fourth signal. For example, the DV estimation unit 133 estimates the DV using the average value of the third signal and the fourth signal.
  • step S208 the AoA estimation unit 132 estimates the AoA using the fourth signal generated by the second phase difference correction unit 128. Note that the processes of steps S206, S207, and S208 are executed in parallel, for example.
  • the position tracking unit 140 tracks the position of the person using a particle filter, using the AoD, AoA, and DV estimated by the propagation path information estimation unit 130.
  • the position tracking unit 140 increases the variance of the distribution used to weight particles close to the transmitter and receiver that acquired the CSI, and smooths the movement trajectory using fixed delay smoothing.
  • step S210 the output unit 150 outputs the position (estimated position) of the person tracked by the position tracking unit 140.
  • the processing in Figure 2 can improve the estimation accuracy of the estimation device 100, which estimates radio wave propagation paths using CSI.
  • the estimation device 100 has, for example, the hardware configuration of a computer 300 shown in Fig. 3, and realizes the functional configuration shown in Fig. 1 by executing a predetermined program on the computer 300.
  • the estimation device 100 in Fig. 1 may be realized by, for example, a digital signal processor (DSP), a programmable logic device (PLD), or a field programmable gate array (FPGA).
  • DSP digital signal processor
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of a computer.
  • the computer 300 has a processor 1001, memory 1002, a storage device 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, and a bus B.
  • the processor 1001 is, for example, an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit) that realizes various functions by executing predetermined programs.
  • the memory 1002 is a storage medium readable by the computer 300, and includes, for example, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), etc.
  • the storage device 1003 is a computer-readable storage medium, and may include, for example, an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), various optical disks, and magneto-optical disks, etc.
  • the communication device 1004 includes one or more pieces of hardware (transmitting/receiving devices) for communicating with other devices via a wireless or wired network.
  • the input device 1005 is an input device (e.g., a keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (e.g., a display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside.
  • Bus B is commonly connected to each of the above components and transmits, for example, address signals, data signals, and various control signals.
  • the processor 1001 may include, in addition to (or instead of) a CPU, for example, a DSP (Digital Signal Processor), a PLD (Programmable Logic Device), or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • the above program may be designed to realize some of the functions described above, or may be capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer 300.
  • some or all of the functional components of the estimation device 100 may be realized using hardware such as a PLD (Programmable Logic Device) or FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ⁇ Effects of the embodiment> it is possible to improve the estimation accuracy of the estimation device 100 that estimates the propagation path of radio waves using CSI. Furthermore, by estimating the AoA, AoD, and DV from the CSI and tracking the position using a particle filter, it is possible to realize position estimation even when there is one transmitter and one receiver of Wi-Fi radio waves in the environment.
  • CSI is divided between receive antennas for AoD, and CSI is divided between transmit antennas for AoA estimation. Then, highly accurate AoD and AoA estimation is achieved by correcting the phase of the dynamic component of the CSI after offset removal using the static component.
  • the variance of the distribution used to weight the particle filter between transmitters and receivers is increased, and the movement trajectory is smoothed using fixed delay smoothing, thereby improving position estimation accuracy.
  • (Section 1) an input unit that inputs CSI acquired using a plurality of receiving antennas and a plurality of transmitting antennas; a first offset removal unit that divides CSI between the receive antennas to generate a first signal; a second offset removal unit that divides the CSI between the transmit antennas to generate a second signal; a first phase difference correction unit that corrects the phase of a dynamic component extracted from the first signal using a static component extracted from the second signal to generate a third signal; a second phase difference corrector that corrects the phase of a dynamic component extracted from the second signal using a static component extracted from the first signal to generate a fourth signal; an AoD estimation unit that estimates an AoD, which is a transmission direction of a radio wave, using the third signal; an AoA estimation unit that estimates an AoA, which is an arrival direction of a radio wave, using the fourth signal;
  • An estimation device having: (Section 2) a
  • the estimation device comprising: (Section 3)
  • the position tracking unit increases the variance of a distribution used to weight particles close to the devices that acquired the CSI, and smooths the movement trajectory by fixed delay smoothing.
  • the estimation device according to claim 2.
  • (Section 4) inputting CSI acquired using a plurality of receiving antennas and a plurality of transmitting antennas to an input unit; a first offset canceller dividing the CSI between the receive antennas to generate a first signal; a second offset canceller dividing the CSI between the transmit antennas to generate a second signal; a first phase difference correcting unit correcting the phase of a dynamic component extracted from the first signal using a static component extracted from the second signal to generate a third signal; a second phase difference correcting unit correcting the phase of the dynamic component extracted from the second signal using the static component extracted from the first signal to generate a fourth signal; an AoD estimation unit estimating an AoD, which is a transmission direction of a radio wave, using the third signal; an AoA estimation
  • Estimation device 110 Input unit 120 Dynamic component extraction unit 121 First offset removal unit 122 Second offset removal unit 127 First phase difference correction unit 128 Second phase difference correction unit 130 Propagation path information estimation unit 131 AoD estimation unit 132 AoA estimation unit 133 DV estimation unit 140 Position tracking unit 150 Output unit

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Abstract

推定装置は、複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力する入力部と、前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する第１のオフセット除去部と、前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する第２のオフセット除去部と、前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する第１の位相差補正部と、前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する第２の位相差補正部と、前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するＡｏＤ推定部と、前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するＡｏＡ推定部と、を有する。

Description

推定装置、及び推定方法
　本発明は、推定装置、及び推定方法に関する。
　Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）電波の、伝搬による振幅や位相の変化を表すＣＳＩ（Channel State Information）を用いて、人に反射した電波の伝搬経路に関する情報を推定することで人の位置を推定する技術が知られている（例えば、非特許文献１～４参照）。
Qian, Kun, et al., "Widar2. 0: Passive human tracking with a single Wi-Fi link.". Proceedings of the 16th annual international conference on mobile systems, applications, and services. 2018. Jin, Yue, et al., "WiSen: Zero-knowledge passive human tracking using a single WiFi link.", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 71 (2022):　1-15. Wu, Dan, et al., "WiTraj: Robust indoor motion tracking with WiFi signals.", IEEE Transactions on Mobile Computing 22.5 (2021): 3062-3078. Li, Xiang, et al., "IndoTrack: Device-free indoor human tracking with commodity Wi-Fi.", Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 1.3 (2017): 1-22.
　しかし、実際の機器で取得されるＣＳＩには位相オフセットが含まれ、その中でも特にＣＦＯ（Carrier Frequency Offset）により、ＣＳＩを用いて、電波の伝搬経路を推定する推定精度が低下するという課題がある。
　本発明の実施形態は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、ＣＳＩを用いて電波の伝搬経路を推定する推定装置の推定精度を向上させる。
　上記の課題を解決するため、本発明の実施形態に係る推定装置は、複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力する入力部と、前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する第１のオフセット除去部と、前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する第２のオフセット除去部と、前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する第１の位相差補正部と、前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する第２の位相差補正部と、前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するＡｏＤ推定部と、前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するＡｏＡ推定部と、を有する。
　本発明の実施形態によれば、ＣＳＩを用いて電波の伝搬経路を推定する推定装置の推定精度を向上させることができる。
本実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。 本実施形態に係る推定処理の例を示すフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施形態）を説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
　（推定装置について）
　本実施形態に係る推定装置は、Ｗｉ－Ｆｉ電波の、伝搬による振幅や位相の変化を表すＣＳＩを用いて、人に反射した電波の伝搬経路情報の推定と、人の位置を推定する装置である。ここでは、本実施形態に係る推定装置について説明する前に、従来の推定技術の概要について説明する。
　近年のＷｉ－Ｆｉ電波による通信技術の進展によって、伝搬による振幅や位相の変化を表すＣＳＩ（Channel State Information）が市販のＷｉ－Ｆｉ機器においても利用できるようになった。現在のＷｉ－Ｆｉ通信では、複数の送受信アンテナを用いて通信を行うＭＩＭＯ（Multiple-input Multiple-output）、及び周波数が互いに異なる複数のサブキャリアにデータを乗せるＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）といった通信技術が用いられている。これらの通信技術により、ＣＳＩは各アンテナ間、各サブキャリアにおいてＷｉ－Ｆｉパケットごとに取得される。
　このＣＳＩを用いることで伝搬経路に関する次の４種類の情報を推定することができる。例えば、パケット間のＣＳＩの位相差からは伝搬経路長の変化速度であるＤＶ（Doppler Velocity）を推定することができる。送信アンテナ間の位相差からは電波の送出方向であるＡｏＤ（Angle of Departure）を推定することができる。受信アンテナ間の位相差からは電波の到来方向であるＡｏＡ（Angle of Arrival）を推定することができる。サブキャリア間の位相差からは電波の到来時間であるＴｏＦ（Time of Flight）を推定することができる。
　また、ＣＳＩから人に反射したこれらの伝搬経路に関する情報を推定することで、人の位置推定を行うことができる。人に反射した伝搬経路を抽出するために、人は動いていることを想定し、ハイパスフィルタ等を用いて、ＣＳＩの時間的に変化する動的成分を抽出する。これにより直接波、及び家具、壁等に反射した電波である静的な成分と、人に反射した電波である動的な成分とを分離することができる。
　従来手法である非特許文献１、及び非特許文献２では、ＣＳＩからＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶ、及びＴｏＦ等を推定し、送受信機１台ずつを用いた人の位置推定を実現している。
　（課題について）
　伝搬経路の情報を用いた位置推定手法には２つの問題がある。１つ目の問題は、実際の機器で取得されるＣＳＩには位相オフセットが含まれ、その中でも特にＣＦＯ（Carrier Frequency Offset）により、各伝搬経路の情報や人に反射した伝搬経路の情報を抽出することが困難であることである。２つ目の問題は、送受信機の間に人がいる場合には、機器間上のすべての位置で同じ伝搬経路情報になる。また、人が機器間にいる場合は体が直接波を遮るため、伝搬経路情報の推定精度も低下し、位置推定が困難になることである。
　ここでＣＦＯとは、送受信機内の発振器が正確ではなく、送受信機間で同期していないために生じる位相オフセットである。このＣＦＯにより、パケットごとにランダムな値がＣＳＩの位相情報に加えられるため、ＣＳＩの位相に関してハイパスフィルタ等のパケット間で行う処理ができない。
　このＣＦＯの問題に対して、非特許文献１、及び非特許文献２では、受信アンテナ間のＣＳＩに対して複素共役乗算を行うことでオフセットを除去している。また、非特許文献３は受信アンテナ間のＣＳＩで除算を行うことでオフセットを除去している。
　しかし、これらの従来手法では受信アンテナ間でＣＳＩの複素共役乗算、又は除算を行うと、受信アンテナ間の位相差から推定されるＡｏＡの推定精度が低下する場合があるという課題がある。
　２つ目の送受信機間で位置推定が困難であるという問題に対して、非特許文献１、及び非特許文献２では送受信機１台ずつを用いて位置推定を行っているが、送受信機の間に人がいる場合を想定してはいない。非特許文献３、及び非特許文献４では複数の受信機を用いる等、送受信機間のリンクの数を増やしている。このように、従来の技術では、送受信機の間に人がいる場合、送受信機１台ずつを用いて、人の位置推定が困難であるという課題は解決できていない。
　このような課題を解決するため、本実施形態に係る推定装置は、例えば、図１に示すような構成を有している。
　＜推定装置の構成＞
　図１は、本実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。図１に示すように、推定装置１００は、例えば、入力部１１０、動的成分抽出部１２０、伝搬経路情報推定部１３０、位置追跡部１４０、出力部１５０等を有している。
　入力部１１０は、複数の送信アンテナと複数の受信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力するためのインタフェースである。入力部１１０には、例えば、推定対象となる環境に設置されたＷｉ－Ｆｉ送受信機で取得したＣＳＩを入力する。
　（動的成分抽出部１２０）
　動的成分抽出部１２０は、例えば、第１のオフセット除去部１２１、第２のオフセット除去部１２２、ハイパスフィルタ１２３、１２４、ローパスフィルタ１２５、１２６、第１の位相差補正部１２７、及び第２の位相差補正部１２８等を含む。
　第１のオフセット除去部１２１は、受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する第１のオフセット除去処理を実行する。
　第２のオフセット除去部１２２は、送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する第２のオフセット除去処理を実行する。ＣＦＯ（オフセット）はパケットごとに共通の値であるため、あるパケットのＣＳＩにおいて、アンテナ間でＣＳＩを除算することでＣＦＯは打ち消しあい、ＣＦＯを除去することができる。
　ハイパスフィルタ１２３は、第１のオフセット除去部１２１が生成した第１の信号から動的成分を取り出す。ハイパスフィルタ１２４は、第２のオフセット除去部１２２が生成した第２の信号から動的成分を取り出す。
　ローパスフィルタ１２５は、第１のオフセット除去部１２１が生成した第１の信号から静的成分を取り出す。ローパスフィルタ１２６は、第２のオフセット除去部１２２が生成した第２の信号から静的成分を取り出す。
　第１の位相差補正部１２７は、ハイパスフィルタ１２３が第１の信号から取り出した動的成分の位相を、ローパスフィルタ１２６が第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する第１の位相差補正処理を実行する。
　第２の位相差補正部１２８は、ハイパスフィルタ１２４が第２の信号から取り出した動的成分の位相を、ローパスフィルタ１２５が第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する第２の位相差補正処理を実行する。
　上記の構成により、動的成分抽出部１２０では、アンテナ間でＣＳＩを除算することでＣＦＯを除去し、ハイパスフィルタによって動的成分のみを取り出し、静的成分の位相差を用いて動的成分の位相を補正する。この時、ＡｏＤ推定を行うためには受信アンテナ間で除算を行い、ＡｏＡ推定を行うためには送信アンテナ間で除算を行う。そのため、本実施形態では、Ｗｉ－Ｆｉ送受信機に２本以上（複数）のアンテナが必要である。
　なお、動的成分抽出部１２０が実行する動的成分の抽出処理の詳細については後述する。
　（伝搬経路情報推定部）
　伝搬経路情報推定部１３０は、例えば、ＡｏＤ推定部１３１、ＡｏＡ推定部１３２、及びＤＶ推定部１３３等を含む。
　ＡｏＤ推定部１３１は、第１の位相差補正部１２７が、第１の信号から取り出した動的成分の位相を、第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正した第３の信号を用いて、ＡｏＤを推定する。例えば、受信アンテナ間で除算した第１の信号を、位相補正した第３の信号は、パケット数×送信アンテナ数というサイズになっている。ＡｏＤ推定部１３１は、第３の信号の送信アンテナ間の位相差からＡｏＤを推定する。
　ＡｏＡ推定部１３２は、第２の位相差補正部１２８が、第２の信号から取り出した動的成分の位相を、第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正した第４の信号を用いて、ＡｏＡを推定する。例えば、送信アンテナ間で除算した第２の信号を、位相補正した第４の信号は、パケット数×受信アンテナ数というサイズになっている。ＡｏＡ推定部１３２は、第４の信号の受信アンテナ間の位相差からＡｏＡを推定する。
　ＤＶ推定部１３３は、第１の位相差補正部１２７が生成した第３の信号、及び／又は第２の位相差補正部１２８が生成した第４の信号を用いて、伝搬経路長の変化速度であるＤＶを推定するＤＶ推定処理を実行する。ＤＶは送信アンテナ間除算による動的成分と受信アンテナ間除算による動的成分のどちらからでも推定することができる。ＤＶ推定部１３３は、例えば、第３の信号と第４の信号の平均値を用いて、ＤＶを推定する。
　ＡｏＤ、ＡｏＡ、及びＤＶの推定には、例えば、アンテナ数が少ない場合やパケットの取得間隔が大きい場合でもパラメータを推定できる、公知のＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法、又はＳＡＧＥ（Sparse Recovery、Space-alternating Generalized Expectation-maximization）法等を用いることができる。
　上記の構成により、伝搬経路情報推定部１３０は、動的成分抽出部１２０で抽出したＣＳＩの動的成分から、動いている人に反射した伝搬経路のＡｏＤ、ＡｏＡ、及びＤＶを推定する。
　（位置追跡部）
　位置追跡部１４０は、例えば、重み付け部１４１、リサンプリング部１４２、位置推定部１４３、パーティクル移動部１４４等を含む。
　重み付け部１４１は、伝搬経路情報推定部１３０が推定したＡｏＤ、ＡｏＡ、及びＤＶを用いて各パーティクルを重みづけする。リサンプリング部１４２は、各パーティクルの重みに従って、リサンプリングを行う。位置推定部１４３は、リサンプリング後に、時刻ｔ－Ｆの各パーティクルの座標の平均値を推定位置として出力する。パーティクル移動部１４４は、各パーティクルの座標を正規分布に従って移動させる。
　上記の構成により、重み付け部１４１は、複数のパーティクルを生成し、パーティクルの重みづけ、リサンプリング、位置推定、パーティクルの移動を繰り返し行うことで、パーティクルフィルタによる人の位置追跡を行う。また、本実施形態では、重み付け部１４１は、ＣＳＩを取得した機器間に近いパーティクルの重み付けに用いる分布の分散を大きくし、固定遅延平滑化により移動軌跡を平滑化する。
　具体的には、位置追跡部１４０は、まず、多数のパーティクルを生成し、初期化を行う。本実施形態では二次元平面上の位置推定を行うため、パーティクルの状態としては各パーティクルの位置を表す二次元座標を用いる。
　次に、重み付け部１４１は、推定したＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶを用いて各パーティクルを重みづけする。例えば、重み付け部１４１は、各パーティクルの座標と送信アンテナアレイ、受信アンテナアレイの位置と向きから、そのパーティクルに反射した場合の伝搬経路のＡｏＤとＡｏＡ、そして伝搬経路長を計算する。また、重み付け部１４１は、前時刻のパーティクルの伝搬経路長との差を計算することで、そのパーティクルのＤＶを求める。さらに、重み付け部１４１は、ＣＳＩから推定したＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶを平均とした正規分布を用いて、各パーティクルの位置から計算したＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶの尤度を求めて、それらの和を重みとする。
　送受信機が構成する第一フレネルゾーン内に人の体がある場合、パラメータ推定精度が低下すると考えられる。また、送受信機の間ではすべての位置で同じＡｏＤ、ＡｏＡになる、そのため、重み付け部１４１は、第一フレネルゾーンに人の体の幅を加えた距離を境界として、機器の間の近くのパーティクルの重みづけにおいて、ＡｏＤとＡｏＡに関する重みづけに用いる正規分布の分散を大きくする。
　つづいて、リサンプリング部１４２は、各パーティクルの重みに従って、リサンプリングを行う。例えば、リサンプリング部１４２は、重みが大きいパーティクルが選ばれやすいような確率的な選択によって、ランダムにパーティクルを選ぶ。このとき、リサンプリング部１４２は、固定遅延平滑化によって時刻ｔの重みを用いて時刻ｔ－Ｆのパーティクルをリサンプリングする。時刻ｔ－Ｆからｔまでのパーティクルを保持し、時刻ｔにおける重みによってこのパーティクルの履歴をリサンプリングする。これにより、送受信機の間で位置推定が困難場合でも、移動軌跡が平滑化されるため、推定精度の改善が期待できる。
　位置推定部１４３は、リサンプリング後に、時刻ｔ－Ｆの各パーティクルの座標の平均値を推定位置として出力する。その後、位置追跡部１４０は、各パーティクルの座標を正規分布に従って移動させ、重みづけから繰り返すことで位置追跡を行う。
　なお、図１に示した推定装置１００の構成は一例である。例えば、図１に示した、推定装置１００の各機能構成は、複数の装置に分散されて配置されていてもよい。また、推定装置１００は、位置追跡部１４０を含まず、伝搬経路情報の推定を行う装置等であってもよい。
　＜ＣＳＩについて＞
　ＣＳＩは、Ｗｉ－ＦＩ通信の物理層で利用される電波伝搬の伝送路応答である。ＣＳＩは、電波伝搬による振幅と位相の変化をそれぞれ複素数の絶対値と偏角で表す。例えば、壁に反射した電波等の複数の伝搬経路が存在するマルチパス環境の場合、各伝搬経路の合成波が、ＣＳＩとして観測される。各伝搬路の経路長をｌｉとするとＣＳＩｈは、次の式（１）で表される。
　ここで、Ｌは伝搬経路数、ａｉは各伝搬路の振幅、ｆは電波の周波数、ｃは光速である。
　ある伝搬経路のＡｏＤをφとすると送信アンテナ間の伝搬経路長の差は、ｄｔｓｉｎφと表すことができる。同様に、ＡｏＡをθとすると受信アンテナ間の伝搬経路長の差は、ｄｒｓｉｎθと表すことができる。ここで、ｄｔは送信アンテナ間の距離であり、ｄｒは、受信アンテナ間の距離である。
　そのため、送信アンテナ間の位相差は－２ｊπｆｄｔｓｉｎφ／ｃ、受信アンテナ間の位相差は－２ｊπｆｄｒｓｉｎθ／ｃである。
　また、ＤＶをｖとすると、時刻Δｔ 後との伝搬経路長の差はｖΔｔであるため、その間の位相差は－２ｊπｆｖΔｔ／ｃである。ＴｏＦをτとすると、伝搬経路長はτｃと表すことができる。サブキャリア間の周波数差をｆδとすると、サブキャリア間の位相差は－２ｊπｆδτである。
　送信アンテナ間、受信アンテナ間、パケット間、サブキャリア間の位相差から、例えば、ＭＵＳＩＣ法等により、ＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶ、及びＴｏＦを、それぞれ推定することができる。
　実際の機器では、発振器が完全に正確ではなく、送受信機間で同期もしていないため、送受信機の間で位相にずれが生じる。この位相オフセットはＣＦＯと呼ばれ、パケットごとに異なる位相がＣＳＩに加えられる。動的成分を抽出するためにはこのＣＦＯを除去する必要がある。
　＜動的成分の抽出処理について＞
　動的成分抽出部１２０は、アンテナ間でＣＳＩの除算を行うことでＣＦＯを除去する。この時、送信アンテナ間と受信アンテナ間でそれぞれＣＳＩの除算を行い、それぞれＡｏＡ推定とＡｏＤ推定に用いる。ＣＦＯはパケットごとに共通の値であるため、あるパケットのＣＳＩにおいてアンテナ間でＣＳＩを除算することでＣＦＯは打ち消しあい、ＣＦＯを除去することができる。
　ＣＳＩのうち、直接波、及び壁、家具等に反射した静的成分をｓとし、動いている人に反射した動的成分をｄとすると、ＣＳＩは、ｈ＝ｓ＋ｄと表すことができるので、ｈの逆数１／ｈは、次の式（２）のように変形することができる。
　また、ｆ（ｘ）＝１／（１－ｘ）のマクローリン展開は、次の式（３）となる。
　従って、ｘ＝－（ｄ／ｓ）とすると、ｈの逆数１／ｈは、次の式（４）で表すことができる。
　ここで、反射波より直接波の方が、強度が大きく｜ｄ／ｓ｜＜＜１であるため、ｋ＝２以降を無視すると、ｈの逆数１／ｈは、次の式（５）で近似することができる。
　ここで、パケットｐ、送信アンテナｍ、受信アンテナn、サブキャリアｑで取得されるＣＳＩをｈｐ，ｍ，ｎ，ｑとすると、ＡｏＡ推定のための、送信アンテナｍ０とｍ１の間のＣＳＩの除算は次の式（６）で表すことができる。
　ここで、式（６）の第１項は静的成分のみで構成されているため、ハイパスフィルタ等の静的成分除去によって取り除くことができる。また、式（７）の第４項は動的成分同士の乗算であり、第２項や第３項より値が小さくなるため無視すると、ハイパスフィルタによって動的成分のみを抽出したＣＳＩは、次の式（７）のように近似できる。
　ここで、ＨＰＦはパケット（時間）に対してハイパスフィルタを適用することによる静的成分除去操作である。ＡｏＡ推定において受信アンテナ間でＣＦＯ除去を行う従来手法では、選択するアンテナ間の静的成分のパワー比に応じてＡｏＡ推定精度が変わっていたが、本実施形態では、静的成分の比によらず、送信アンテナｍ０とｍ１は任意のアンテナを選択することができる。
　人に反射した伝搬経路のＡｏＡは、ＣＳＩの動的成分の受信アンテナ間の位相差から推定することができる。しかし、式（７）の右辺は動的成分を静的成分で除算した形になっており、目的とする動的成分の位相に対して静的成分の位相分だけずれが生じる。そのため、ＣＳＩの受信アンテナ間の位相差に対してローパスフィルタを適用することで静的成分の受信アンテナ間の位相差を取り出し、これを用いて、式（７）の左辺の位相の補正を行う。具体的には、静的成分の受信アンテナ間の差Δｎｓｐ，ｍ１，ｑは、次の式（８）のように、隣り合う受信アンテナ間の位相差の平均値を用いる。
　ここで、Ｎは受信アンテナ数を表し、ＬＰＦはパケット（時間）に対してローパスフィルタを適用することによる静的成分抽出操作を表す。式（８）中のＣＳＩの除算は、ＡｏＤ推定のための受信アンテナ間の除算の結果を用いることができる。もしくは、静的成分の受信アンテナ間の位相差が必要であるため、式（８）中のＣＳＩの除算は複素共役乗算でもよい。
　伝搬経路情報推定部１３０に入力する動的成分ｄ'ｐ，ｍ１,ｎ，ｑは、次の式（９）で表すことができる。
　ここで、∠は複素数の偏角を表す。
　ＡｏＤ推定のための受信アンテナ間除算によるＣＦＯ除去においても同様に、ハイパスフィルタによって動的成分抽出後、送信アンテナ間の位相差の静的成分を用いて位相の補正を行い、伝搬経路情報推定部１３０の入力とする。
　＜処理の流れ＞
　続いて、本実施形態に係る推定方法の処理の流れについて説明する。
　図２は、本実施形態に係る推定処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、例えば、図１で説明した推定装置１００が実行する推定処理の例を示している。
　ステップＳ２０１において、入力部１１０に、推定対象となる環境に設置されたＷｉ－ＦＩ送受信機で取得したＣＳＩを入力すると、推定装置１００は、例えば、ステップＳ２０２以降の処理を実行する。
　ステップＳ２０２において、第１のオフセット除去部１２１は、受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する。
　ステップＳ２０３において、第２のオフセット除去部１２２は、送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する。なお、ステップＳ２０２の処理と、ステップＳ２０３の処理は、例えば、並行して実行される。
　ステップＳ２０４において、第１の位相差補正部１２７は、ハイパスフィルタ１２３が第１の信号から取り出した動的成分の位相を、ローパスフィルタ１２６が第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する。
　ステップＳ２０５において、第２の位相差補正部１２８は、ハイパスフィルタ１２４が第２の信号から取り出した動的成分の位相を、ローパスフィルタ１２５が第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する。なお、ステップＳ２０５の処理は、例えば、ステップＳ２０４の処理と並行して実行される。
　ステップＳ２０６において、ＡｏＤ推定部１３１は、第１の位相差補正部１２７が生成した第３の信号を用いて、ＡｏＤを推定する。
　ステップＳ２０７において、ＤＶ推定部１３３は、第３の信号と第４の信号を用いてＤＶを推定する。例えば、ＤＶ推定部１３３は、第３の信号と第４の信号の平均値を用いて、ＤＶを推定する。
　ステップＳ２０８において、ＡｏＡ推定部１３２は、第２の位相差補正部１２８が生成した第４の信号を用いて、ＡｏＡを推定する。なお、ステップＳ２０６、Ｓ２０７、Ｓ２０８の処理は、例えば、並行して実行される。
　以上の処理により、本実施形態によれば、ＣＳＩを用いて電波の伝搬経路を推定する推定装置１００の推定精度を向上させることができる。
　ステップＳ２０９において、位置追跡部１４０は、伝搬経路情報推定部１３０が推定した、ＡｏＤ、ＡｏＡ、及びＤＶを用いて、パーティクルフィルタにより、人の位置を追跡する。好ましくは、位置追跡部１４０は、ＣＳＩを取得した送受信機間に近いパーティクルの重み付けに用いる分布の分散を大きくし、固定遅延平滑化により移動軌跡を平滑化する。これより、本実施形態によれば、送受信機の間に人がいる場合、送受信機１台ずつを用いて（例えば、送信用の送受信機と、受信用の送受信機とを１台ずつ用いて）、送受信機の間に人がいる場合でも、人の位置推定が容易になる。
　ステップＳ２１０において、出力部１５０は、位置追跡部１４０が追跡した人の位置（推定位置）を出力する。
　図２の処理により、ＣＳＩを用いて電波の伝搬経路を推定する推定装置１００の推定精度を向上させることができる。
　＜ハードウェアの構成＞
　本実施形態に係る推定装置１００は、例えば、図３に示すようなコンピュータ３００のハードウェア構成を有し、当該コンピュータ３００で所定のプログラムを実行することにより、図１に示すような各機能構成を実現している。或いは、図１推定装置１００は、例えば、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって実現される。
　図３は、コンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。図３の例では、コンピュータ３００は、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージデバイス１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、及びバスＢ等を有する。
　プロセッサ１００１は、例えば、所定のプログラムを実行することにより、様々な機能を実現するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置である。メモリ１００２は、コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む。ストレージデバイス１００３は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、各種の光ディスク、及び光磁気ディスク等を含み得る。
　通信装置１００４は、無線、又は有線のネットワークを介して他の装置と通信を行うための１つ以上のハードウェア（送受信デバイス）を含む。入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカ、ＬＥＤランプ等）である。
　バスＢは、上記の各構成要素に共通に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号、及び各種の制御信号等を伝送する。なお、プロセッサ１００１は、ＣＰＵに加えて（又は代えて）、例えば、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含むものであってもよい。
　また上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータ３００にすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。さらに、推定装置１００の各機能構成の一部、又は全部は、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
　＜実施形態の効果＞
　本実施形態によれば、ＣＳＩを用いて電波の伝搬経路を推定する推定装置１００の推定精度を向上させることができる。また、ＣＳＩからＡｏＡ、ＡｏＤ、ＤＶを推定し、パーティクルフィルタで位置追跡をすることで、環境内にＷｉ－Ｆｉ電波の送信機と受信機が１台ずつの場合でも、位置推定を実現できる。
　また、本実施形態では、ＡｏＤ、ＡｏＡ、ＤＶ推定において、ＣＳＩの位相オフセット除去の方法として、ＡｏＤでは受信アンテナ間でＣＳＩの除算を行い、ＡｏＡ推定では送信アンテナ間でＣＳＩ除算を行う。そして、オフセット除去後のＣＳＩの動的成分に対して静的成分を用いて位相の補正を行うことで高精度なＡｏＤ推定、及びＡｏＡ推定を実現する。
　さらに、本実施形態は、機器間での位置推定精度低下に対処するため、送受信機の間ではパーティクルフィルタの重みづけに用いる分布の分散を大きくし、固定遅延平滑化により移動軌跡を平滑化することで位置推定精度を改善する。
　＜実施形態のまとめ＞
　本明細書には、少なくとも下記各項の推定装置、及び推定方法が開示されている。
（第１項）
　複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力する入力部と、
　前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する第１のオフセット除去部と、
　前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する第２のオフセット除去部と、
　前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する第１の位相差補正部と、
　前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する第２の位相差補正部と、
　前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するＡｏＤ推定部と、
　前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するＡｏＡ推定部と、
　を有する、推定装置。
（第２項）
　前記第３の信号、及び／又は前記第４の信号を用いて、伝搬経路長の変化速度であるＤＶを推定するＤＶ推定部と、
　前記ＡｏＤ、前記ＡｏＡ、及び前記ＤＶを用いて、パーティクルフィルタにより、人の位置を追跡する位置追跡部と、
　を有する、第１項に記載の推定装置。
（第３項）
　前記位置追跡部は、前記ＣＳＩを取得した機器間に近いパーティクルの重み付けに用いる分布の分散を大きくし、固定遅延平滑化により移動軌跡を平滑化する、
　第２項に記載の推定装置。
（第４項）
　入力部に、複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力するステップと、
　第１のオフセット除去部が、前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成するステップと、
　第２のオフセット除去部が、前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成するステップと、
　第１の位相差補正部が、前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成するステップと、
　第２の位相差補正部が、前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成するステップと、
　ＡｏＤ推定部が、前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するステップと、
　ＡｏＡ推定部が、前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するステップと、
　を含む、推定方法。
　以上、本実施形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　１００　推定装置
　１１０　入力部
　１２０　動的成分抽出部
　１２１　第１のオフセット除去部
　１２２　第２のオフセット除去部
　１２７　第１の位相差補正部
　１２８　第２の位相差補正部
　１３０　伝搬経路情報推定部
　１３１　ＡｏＤ推定部
　１３２　ＡｏＡ推定部
　１３３　ＤＶ推定部
　１４０　位置追跡部
　１５０　出力部

Claims (4)

  1. 　複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力する入力部と、
    　前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成する第１のオフセット除去部と、
    　前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成する第２のオフセット除去部と、
    　前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成する第１の位相差補正部と、
    　前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成する第２の位相差補正部と、
    　前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するＡｏＤ推定部と、
    　前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するＡｏＡ推定部と、
    　を有する、推定装置。
  2. 　前記第３の信号、及び／又は前記第４の信号を用いて、伝搬経路長の変化速度であるＤＶを推定するＤＶ推定部と、
    　前記ＡｏＤ、前記ＡｏＡ、及び前記ＤＶを用いて、パーティクルフィルタにより、人の位置を追跡する位置追跡部と、
    　を有する、請求項１に記載の推定装置。
  3. 　前記位置追跡部は、前記ＣＳＩを取得した機器間に近いパーティクルの重み付けに用いる分布の分散を大きくし、固定遅延平滑化により移動軌跡を平滑化する、
    　請求項２に記載の推定装置。
  4. 　入力部に、複数の受信アンテナと複数の送信アンテナとを用いて取得したＣＳＩを入力するステップと、
    　第１のオフセット除去部が、前記受信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第１の信号を生成するステップと、
    　第２のオフセット除去部が、前記送信アンテナ間でＣＳＩを除算し、第２の信号を生成するステップと、
    　第１の位相差補正部が、前記第１の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第２の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第３の信号を生成するステップと、
    　第２の位相差補正部が、前記第２の信号から取り出した動的成分の位相を、前記第１の信号から取り出した静的成分を用いて補正し、第４の信号を生成するステップと、
    　ＡｏＤ推定部が、前記第３の信号を用いて、電波の送出方向であるＡｏＤを推定するステップと、
    　ＡｏＡ推定部が、前記第４の信号を用いて、電波の到来方向であるＡｏＡを推定するステップと、
    　を含む、推定方法。
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