JP2019523858A - 基準信号送信に基づく動き検出 - Google Patents

基準信号送信に基づく動き検出 Download PDF

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Abstract

一般的な態様では、物体の動きは、無線信号に基づいて検出される。一部の態様では、空間内の受信機は、無線信号を受信し、無線信号は、送信機による基準信号の送信に基づき、受信無線信号の各々は、異なる時間での基準信号のそれぞれの送信に基づく。チャネル応答は、受信無線信号及び基準信号に基づいて決定される。各チャネル応答は、受信無線信号のそれぞれの1つに基づいて決定される。空間内の物体の動きは、チャネル応答に基づいて検出される。【選択図】図2

Description

(関連出願の相互参照)
本出願は、2016年5月11日に出願された、「Detecting Motion Based on Reference Signal Transmissions(基準信号送信に基づく動き検出)」という名称の米国特許出願第15/151,571号の優先権を主張するものであり、当該特許出願は、引用によって本明細書に組み入れられる。
以下の記載は、例えば、基準信号送信に基づく動き検出に関する。
動き検出システムは、例えば、部屋又は屋外領域における物体の動きを検出するのに使用されている。一部の例示的な動き検出システムでは、赤外線又は光センサーは、センサーの視野内の物体の動きを検出するのに使用される。動き検出システムは、セキュリティシステム、自動制御システム、及び他のタイプのシステムで使用されている。
例示的な動き検出システムを備えた環境を示す概略図である。 例示的な受信機の概略図である。 例示的なチャネル推定器の概略図である。 例示的な動き検出プロセスの複数の態様を示す概略図である。 例示的な動き検出プロセスの複数の態様を示す概略図である。 平均化されたチャネル応答の実施例を示すプロットである。 動きを検出する例示的なプロセスを示す概略図である。
記載されているものの一部の態様では、物体の動きは、基準信号の無線送信に基づいて検出される。無線送信は、例えば、無線周波数(RF)スペクトル又は別の周波数範囲において無線送信される電磁信号とすることができる。一部の実施例では、無線信号は、ISM(産業科学医療)無線帯域又は別のRF帯域において送信される。一部の実施構成では、動き検出器システムは、無線送信機、無線受信機、無線送受信機、又はこれらの組み合わせを含む。動き検出器システムは、部屋、建物、その他などの空間内の移動をモニターするコントロールセンターを含むことができる、セキュリティシステムなどのより大規模なシステムにおいて使用することができる。
一部の実例では、物体が移動するとき、移動は、無線信号が伝播する通信チャネルに影響を与え、物体の移動は、影響を受けた通信チャネルの全て又は一部を介して伝播される無線信号に基づいて検出することができる。例えば、チャネル応答は、受信した無線信号及び既知の基準信号に基づいて決定することができ、物体の動きは、経時的なチャネル応答の変化に基づいて検出することができる。一部の事例では、無線伝播経路におけるチャネル変動に基づいて、移動中の物体を検出することができ、動きの強度(例えば、サイズ、速度)は、無線チャネルの測定結果に基づいて計算することができる。
一部の事例では、動き検出システムは、例えば、チャネル応答についての品質メトリックを決定することによって、受信信号における干渉を識別することによって、又はこれら及び他の技術の組み合わせによって、通信チャネルにおける雑音及び干渉の影響を低減又は排除することができる。一部の実施構成では、無線信号は、移動中の物体との相互作用の前又は後で物体(例えば、壁部)を通って伝播する場合があり、これによって、移動中の物体とセンサーデバイスとの間の光学的見通し線なしで物体の移動を検出することができる。
一部の事例では、動き検出システムは、他の送信機、例えば、免許不要又は認可無線帯域においても影響を受ける無線環境において動作することができる。一部の事例では、動き検出システムは、別のシステム(例えば、Wi−Fiビーコン、ブルートゥースデバイス、その他)によって生成される信号と周波数が重なる無線信号に基づいて動きを検出することができ、又は帯域外でも侵害が起こり、動き検出システムによって検出された信号に(例えば、測定設備などにおいて非理想性であることに起因して)影響を与える可能性がある。一部の事例では、検知システムは、このような他の無線送信機と共存して、動き検出システムの無線場の範囲の空間内で動きを検出するように動作することができる。動き検出システムは、例えば、チャネルメトリクスの選択に基づいて動き検出範囲の調整を可能にすることができる。
図1は、例示的な動き検出システム100を備えた環境を示す概略図である。例示的な動き検出システム100は、送信機101及び受信機103を含む。例示的な送信機101は、パルス形状発生器102、同相(I)及び直角位相(Q)変調回路104、及びアンテナ106を含む。例示的な受信機103は、アンテナ108、I/Q復調回路110、及び受信機フロントエンドデータ処理装置114を有する動き検出データ処理装置112を含む。動き検出システムは、追加の又は異なる特徴を含むことができ、構成要素は、図1に示す実施例に関して記載されたように、又は別の方法で動作するように構成することができる。
図1に示す例示的な送信機101は、無線周波数送信機デバイスである。動作の一部の態様では、基準信号は、パルス形状発生器102に入力され、パルス形状発生器102の出力は、RF信号にアップコンバートされるようにI/Q変調回路104に入力される。RF信号は、I/Q変調回路104から出力されて、アンテナ106によって無線RF信号に変換され、アンテナ106は、無線RF信号を送信する。図示の実施例では、基準信号は、例えば、擬似乱数発生器又は別のタイプのシステムの出力に基づいて取得することができる擬似乱数コードである。一部の事例では、別のタイプの基準信号を使用することができる。
図1に示す例示的な受信機103は、無線周波数(RF)受信機デバイスである。動作の一部の態様では、アンテナ108は、無線RF信号を受信し、該RF信号は、ダウンコンバートするためにI/Q復調回路110に入力される。ダウンコンバートされた信号を形成する複素数が、動き検出データ処理装置112に入力される。例示的な動き検出データ処理装置が、図2に示されている。図1に示す実施例では、送信機101にて送信されるRF信号を形成するのに使用される擬似乱数コードは、受信機103によっても既知である。一部の事例では、例示的な動き検出システム100は、符号分割拡散信号を使用し、スペクトル拡散信号は、RF搬送波上で変調された擬似乱数コードである。
図1に示すように、動き検出場120は、送信機101と受信機103との間でこれらに近接した空間に存在する。図示の実施例では、検出場120は、送信機101と受信機103との間に無線通信チャネルを提供する。動作の一部の態様では、受信機103は、通信チャネルを介して無線信号を受信し、受信した無線信号は、無線通信チャネルにおける物体(例えば、人)の移動を検出するのに使用される。
一部の事例では、無線信号用の通信チャネルは、例えば、無線信号が伝播する空気又は別の他の媒質を含むことができる。通信チャネルは、送信無線信号用の複数の経路を含むことができる。所与の通信チャネル(又は通信チャネル内の所与の経路)については、送信信号は、通信チャネルにおける表面から反射又は表面によって散乱する可能性がある。例えば、反射又は散乱は、送信信号がインピーダンス不連続部に入射した結果として発生する可能性があり、この不連続部は、空気と壁部との境界、空気と人との境界、又は他の境界など、異なる材料間の境界で発生する場合がある。一部の事例では、送信信号が第1の材料(例えば、空気)と第2の材料(例えば、壁部)との間の境界に入射したとき、送信信号の一部は、境界で反射又は散乱することができる。加えて、送信された信号の別の部分は、第2の材料を通って連続して伝播する場合があり、別の様態で屈折又は影響を受ける場合がある。加えて、第2の材料を通って伝播する他の部分は、別の境界に入射する可能性があり、更なる部分は、当該境界で反射又は散乱する場合があり、別の部分は、境界を通って連続して伝播する場合がある。
一部の事例では、通信チャネルの複数の経路に沿って伝播する信号は、受信機にて組み合わされて受信信号を形成することができる。複数の経路の各々によって、それぞれの経路に沿って、経路長さ、信号の反射又は散乱、又は他の要素に起因した送信信号に対する減衰及び位相オフセットを有する信号が発生する可能性がある。従って、受信信号は、送信信号に対して異なる減衰及び位相オフセットを有する異なる成分を有する可能性がある。経路において信号を反射又は散乱させる物体が移動すると、センサーでの受信信号の成分が変わる可能性がある。例えば、経路長さが変化して、位相オフセットの増減をもたらすか、又は信号の減衰の増減をもたらす可能性ある。従って、物体の移動によって引き起こされる変化は、受信信号で検出することができる。
一部の事例では、通信チャネルにおける送信信号に及ぼす反射、散乱、又は他の影響によって、チャネル応答を生成することができる。一部の事例では、チャネル応答は、送信信号及び受信信号の認識に基づいて決定することができる。物体が通信チャネル内で移動するとき、通信チャネルにおける送信信号に及ぼす影響が変化し、従って、通信チャネルのチャネル応答も変わる可能性がある。従って、チャネル応答において検出された変化は、通信チャネルにおける物体の移動を示すことができる。一部の事例では、雑音、干渉、又は他の現象は、受信機によって検出されるチャネル応答に影響を及ぼす可能性があり、動き検出システムは、動き検出能力の精度及び品質を向上させるためにこのような影響を低減又は分離することができる。
図2は、図1に示す受信機103の例示的な実施構成の概略図である。図1に示す受信機103は、別の方法で実施することができる。図2に示すように、例示的な受信機103は、受信機フロントエンドデータ処理装置114を備えた動き検出データ処理装置112を含む。
動き検出データ処理装置112は、例えば、システムオンチップ(SoC)として実装することができる。動き検出データ処理装置112は、アンテナ108及びI/Q復調回路110を含む受信機回路と同じ装置内に(例えば、同じハウジング又は組立体内に)含めることができ、或いは、動き検出データ処理装置112は、ネットワーク(例えば、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)、インターネットなど又はその組み合わせ)又は別のタイプの接続を介してなど、受信機回路から遠隔あり、受信機回路に通信結合することができる。一部の実施構成では、動き検出データ処理装置112は、受信機フロントエンドデータ処理装置114に加えて又はこれと組み合わせて、コアがインスタンス化されたプログラマブルロジック(例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、又は別のタイプのプログラマブルロジック)、汎用プロセッサ又はデジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)又は同様のもの、もしくはこれらの組み合わせを含む。
一部の実施構成では、受信機フロントエンドデータ処理装置114は、ベクトルプロセッサ又は別のタイプのプロセッサとすることができ、又はプロセッサを含むことができる。受信機フロントエンドデータ処理装置114は、図2の機能性を実施するためにプログラムコード命令を実行するように構成されるプログラマブルロジック、汎用プロセッサ又はDSP、ASIC、又は同様のもの、もしくはこれらの組み合わせを含むことができる。
一部の実施構成では、受信機回路(例えば、アンテナ108、I/Q復調回路110、及び場合によっては他の受信機回路)は、送信機(例えば、図1に示す送信機101)による基準信号の送信に基づいて無線信号を受信するように構成されている。受信した無線信号の各々は、異なる時間での基準信号のそれぞれの送信に基づき、一部の事例において、受信した無線信号の1又は2以上は、雑音、他のソースからの干渉、他の送信に基づく信号、その他を含む。図2に示す実施例では、受信機回路は、それぞれの受信無線信号を受信機フロントエンドデータ処理装置114に出力し、該受信機フロントエンドデータ処理装置114は、受信無線信号及び基準信号に基づいてチャネル応答を決定するように構成され、各チャネル応答は、受信無線信号のそれぞれの1つに基づいて決定される。動き検出データ処理装置112は、(例えば、図1に示す場120内の物体の)動きをチャネル応答に基づいて検出するように構成されている。
図2に示すように、受信機フロントエンドデータ処理装置114は、3つの信号処理経路を含む。第1の経路は、チャネル応答決定経路として動作し、チャネル推定器204及びチャネルタップセレクタ206を含む。第2の経路は、品質メトリクス決定経路として動作し、チャネルフィルタ208及び品質メトリクス計算ユニット210を含む。第3の経路は、干渉決定経路として動作し、受信信号強度表示(RSSI)測定ユニット216、バッファ218、相関器バンク220、及び最大値セレクタ222を含む。受信機フロントエンドデータ処理装置114は、追加の又は異なる信号処理経路を含むことができ、経路の各々は、追加の又は異なる特徴を含むことができ、経路の構成要素は、図2に関して記載されるように又は別の方法で動作するように構成することができる。
一部の実施構成では、第1の経路は、直接的な動き検出を行うことができ、第2及び第3の経路は、非線形フィルタを検出メトリクスに適用することができる。例えば、非線形フィルタは、動き検出データをサニタイズ(sanitize)し、環境における他のRF信号に起因する誤ったアラームを排除するか又はこれら及び他のプロセスの組み合わせを実行して、動き検出方式を補完するように動作することができる。一部の事例では、動き検出プロセスは、受信機によって受信される無線信号エネルギーによって決まる。例えば、異なる遅延ラグにて受信エネルギーの有意な変化が検出された場合、動き検出は、これらの遅延ラグに対応する範囲でトリガーすることができる。受信機は、受信した信号エネルギーの影響を受けやすい場合がある。例えば、動き検出がISMバンドにおいて無線信号を使用する場合、他のRF電源からのチャネル帯域幅内外でエネルギーの有意なバーストが発生する可能性がある。一部の実施構成では、図2に示す実施例における3つの並列経路は、このようなエネルギーバーストが動き検出を歪ませるのを阻止するように動作することができる。
図2に示す実施例では、受信信号(例えば、複合信号)は、I/Q復調回路110から出力され、RSSI測定ユニット216及び同期ユニット202に入力される。基準信号は、送信機101にて取得される擬似乱数コードの格納コピーとすることができ、同様に同期ユニット202に入力される。同期ユニット202は、受信信号を基準信号と(例えば、位相において)同期させて同期受信信号を出力する。
動作の一部の態様では、チャネル応答決定経路では、同期ユニット202からの同期受信信号及び基準信号は、チャネル推定器204に入力される。チャネル推定器204は、同期受信信号及び基準信号を使用して、通信チャネルのチャネル応答を決定する。チャネル応答(hch)は、例えば、数学的推定理論に基づいて決定することができる。例えば、基準信号(Ref)は、候補チャネル(hch)で修正することができ、次いで、最尤法を使用して、受信信号(Rcvd)に最もよく一致する候補チャネルを選択することができる。一部の事例では、推定受信信号(
Figure 2019523858
)は、チャネル推定値(hch)との基準信号(Ref)の畳み込みから取得され、次いで、チャネル応答(hch)のチャネル係数は、推定受信信号(
Figure 2019523858
)の二乗誤差を最小にするように変更される。これは、最適化基準:
Figure 2019523858
で、数学的に次式で示すことができる。
Figure 2019523858
最小化つまり最適化プロセスは、最小平均二乗法(LMS)、再帰最小二乗法(RLS)、バッチ最小二乗法(BL)などの適応フィルタリング技術を利用することができる。チャネル応答は、有限インパルス応答(FIR)フィルタ、無限インパルス応答(IIR)フィルタ又は同様のものとすることができる。
上記の式で示されるように、受信信号は、基準信号とチャネル応答の畳み込みと考えることができる。畳み込み演算は、チャネル係数が基準信号の遅延した複製の各々とある程度の相関を有することを意味する。従って、上記の式に示される畳み込み演算は、受信信号が異なる遅延点にて出現し、各遅延複製がチャネル係数によって重み付けされることを示す。
図2に示すように、チャネル推定器204によって決定されたチャネル応答は、チャネルタップセレクタ206に入力される。境界(例えば、ユーザ定義の境界、計算された境界、又は別のタイプの境界)もまた、チャネルタップセレクタ206に入力される。チャネルタップセレクタ206は、どのチャネル係数が選択されて更なる分析のために渡されることになるかを識別する。図示の実施例では、境界は、チャネル係数が渡されることになる選択されたタップからの範囲を定め、この範囲外の他のチャネル係数は更なる処理には渡されない。範囲内の選択されたチャネル係数は、第1のスイッチ214に渡され、該第1のスイッチ214は、品質メトリクス決定経路の出力によって制御される。第1のスイッチ214の出力は、第2のスイッチ226の入力に入力され、第2のスイッチ226は、干渉決定経路の出力によって制御される。第2のスイッチ226の出力は、ウィンドウィングユニット230に入力される。
動作の一部の態様では、品質メトリクス決定経路において、基準信号は、チャネルフィルタ208に入力される。チャネルフィルタ208は、チャネル推定器204によって決定されたチャネル応答(hch)を受信して、該チャネル応答(hch)を基準信号に適用する。基準信号(Ref)は、チャネルフィルタ208を介して渡され、チャネルフィルタ208は、推定受信信号(
Figure 2019523858
)を出力し、該推定受信信号(
Figure 2019523858
)は、チャネル応答に基づいて、例えば、上述のようなチャネル応答(hch)との基準信号(Ref)の畳み込みに基づいて、受信信号が何であるべきかに関する推定である。推定受信信号(
Figure 2019523858
)及び同期受信信号(Rcvd)は、品質メトリクス計算ユニット210に入力され、信号に関して品質計算が行われる。一部の実施例では、品質計算は、同期受信信号(Rcvd)と、推定受信信号(
Figure 2019523858
)と同期受信信号(Rcvd)間の差とのドット積、例えば、
Figure 2019523858

を計算することを含む。一部の事例では、別の品質計算を使用することができる。一部の実施例では、ドット積又は別の計算された値の絶対値又は大きさが、チャネル応答の品質メトリクスとして使用される。一部の事例では、品質メトリクスは、相関指数又は別のタイプの品質メトリクスである。
一部の実施構成では、品質メトリクス計算は、品質メトリクス(例えば、相関指数又は別のタイプの品質メトリクス)の特定の値を生成することができ、これは、品質メトリクス計算ユニット210から閾値ユニット212に出力される。閾値はまた、閾値ユニット212に入力される。閾値と品質メトリクスの値の比較に基づいて、閾値ユニット212は、開成又は閉成の指示を第1のスイッチ214に出力することができる。例えば、相関指数が閾値を超える場合、第1のスイッチ214を閉成することができる。一部の事例では、品質メトリクスの計算値が閾値を超えると、推定受信信号は、動き検出の信頼できる根拠を提供するために同期受信信号に十分に相関付けられる。この品質計算を実行することによって、一部の事例では、有意な雑音又は干渉が存在する受信信号に基づくチャネル応答は、その後の処理において動きを示すのを阻止することができる。
動作の一部の態様では、干渉決定経路において、受信信号は、RSSI測定ユニット216に入力され、該RSSI測定ユニット216は、受信信号強度をバッファ218に出力する。バッファ218から受信した信号強度は、相関器バンク220に入力される。図示の実施例では、相関器バンク220は、一般的に干渉を示す場合がある鋭いスルーレートの既知のパルスと受信信号強度を関連付ける。それぞれの相関表示は、相関器バンク220から最大値セレクタ222に出力され、該最大値セレクタ222は、どの相関表示が最も高いかを決定する。この最高相関表示は、最大値セレクタ222から閾値ユニット224に出力され、閾値ユニット224はまた閾値を受信する。閾値及び最高相関指数の比較に基づいて、閾値ユニット224は、開成又は閉成の指示を第2のスイッチ226に出力することができる。例えば、最高相関指数が閾値を超える場合、閾値ユニット224は、第2のスイッチ226を閉成することができる。受信信号を既知のパルスに相関付けることによって、一部の事例では、隣接した帯域における通信バースト、フロントエンド受信機利得変化の突然の変化などとの既知の干渉パターンに対して高い相関を有する受信信号を識別することができ、これらの受信信号に基づくチャネル応答は、その後の処理において動きを示すのを阻止することができる。
図2に示す実施例では、第1のスイッチ214及び第2のスイッチ226が閉成されたときには、(境界によって指定される範囲内の)選択されたチャネル係数は、ウィンドウィングユニット230に渡される。ウィンドウィングユニット230は、例えば、選択されたチャネル係数の幾つかのサンプルを記憶するように設定されたバッファとすることができ、ここでサンプルは、異なる時間での基準信号の送信に基づいている。幾つかのサンプルは、記憶して動き検出に使用することができる。ウィンドウィングユニット230に記憶されたサンプルから、変化検出ユニット232は、動き表示を出力するために統計的に有意な変化がいつサンプルに発生するかを決定することができる。図示の実施例では、動き表示は、選択されたチャネル応答のサンプルに基づいていつ動きが検出されたかを示す。一部の実施例では、変化検出では、サンプル全体にわたって1又は2以上のチャネル係数について(又は様々なチャネル係数について)標準偏差が決定され、標準偏差の少なくとも1つが閾値を超えたとき、変化検出ユニット232は、動き表示を出力する。
図3は、例示的なチャネル推定器300の概略図である。一部の事例では、例示的なチャネル推定器300は、図2に示すチャネル推定器204を実装するのに使用することができる。図3に示すように、受信信号(Rcvd)は、遅延ライン302に入力され、基準信号(Ref)は、適応フィルタ304に入力される。遅延ライン302及び適応フィルタ304の出力は、乗算器306及び相関ユニット308によって相関付けられる。相関ユニット308の出力は、最適化ユニット310に供給され、該最適化ユニット310は、2つの信号間の相関の誤差を最小限に抑えるためにチャネル応答のチャネル係数を最適化する。一部の事例では、最適化プロセスが完了すると、受信信号は、環境において遭遇する反射に基づいて、電力遅延プロファイルにおいて異なる点にて得られる。このことは、チャネル応答における離散的パルスによって示すことができる。チャネル係数は、適応フィルタ304に戻される。最適化ユニット310は、LMS、RLS、BLS、その他など何らかの適応フィルタリング技術を実施することができる。一部の事例では、チャネル推定器は、追加の又は異なる特徴を含むことができ、構成要素は、図示するように又は別の方法で動作することができる。
図4A及び図4Bは、動き検出の実施例示す概略図である。図4A及び図4Bに示すように、送信機400は、受信機402によって受信される信号を送信する。一部の事例では、送信機400及び受信機402は、図1に示す例示的な送信機101及び受信機103として実装される。図示の実施例では、送信機400及び受信機402は、2つの物体404、406と共に空間内に存在する。空間は、空間の1又は2以上の境界にて完全に又は部分的に囲まれ又は開放することができる。空間は、一部の実施例では、単一の部屋、複数の部屋、建物、又は同様のものとすることができ、又は含むことができる。
図4A及び図4Bに示すように、送信機400からの無線信号は、物体404、406から反射して受信機402にて受信される。物体404、406は、あらゆるタイプの静止又は可動物体とすることができ、生物又は無生物とすることができる。例えば、物体の何れかは、人、動物、無機物体(例えば、システム、デバイス、装置、又は組立体)、空間の境界の全て又は一部を定める物体(例えば、壁、戸、窓など)、又は別のタイプの物体とすることができる。
図4Aは、初期時間でのそれぞれの位置にある物体404、406を示し、図4Bは、その後の時間でのそれぞれの位置にある物体404、406を示す。図示の実施例では、第1の物体404は、図示の両方の時間に同じ位置及び同じ配向のままであるので、静止している。送信機400から第1の物体404までの第1のセグメント408と、第1の物体404から受信機402に反射する第2のセグメント410とを有する第1の信号経路が示されている。また、図示の実施例において、第2の物体406は移動しており、詳細には、第2の物体406の位置は、(図4Aの)初期時間と(図4Bの)その後の時間で変化している。
第1の時間t1での図4Aでは、送信機400から第2の物体406までの第3のセグメント412と、第2の物体406から受信機402に反射する第4のセグメント414とを有する第2の信号経路が示されている。第2の物体406が移動した後の第2の時間t2での図4Bでは、送信機400から第2の物体406までの第5のセグメント408と、第2の物体406から受信機402に反射する第6のセグメント418とを有する第3の信号経路が示されている。追加の又は異なる信号経路が存在することができ、追加の又は異なる信号経路は、1又は2以上の他の反射などを含むことができる。
図4Aでは、チャネル応答は、環境において反射体に対応し、第1の信号経路及び第2の信号経路は各々、信号経路と関連したそれぞれの遅延に対応するチャネル応答においてスパイクを引き起こす。例えば、第2の信号経路は第1の信号経路よりも長いので、第1及び第2の信号経路に関連したスパイクは、チャネル応において異なる点で発生することになる。図4Bでは、第2の物体406が移動すると、第3の信号経路は、第2の信号経路よりも短くなることができる。従って、第3の信号経路に関連したスパイクは、第1の信号経路に関連したスパイクに対して移動することができる。チャネル応答におけるこのタイプ及び他のタイプの変化を(例えば、変化検出ユニット232又は別の装置によって)検出することができ、その結果として動きを示すことができる。一部のタイプの環境では(例えば、屋内では)、境界壁からの反射が存在し、他の多くの反射が存在する可能性がある。一部の事例では、動き検出システムは、当該反射の特定の範囲をズームすることができ、これらのプロファイルにおいて何らかの変化を監視することができる。
図5は、平均化されたチャネル応答の実施例を示すプロットである。図5に示す平均化されたチャネル応答は、チャネル応答の複数のサンプルに基づく。図5に示すx軸500は、チャネル応答の遅延を表し、図5に示すy軸502は、チャネル応答の大きさを表している。平均チャネル係数504、506、508、510及び512の実施例が示さされている。平均チャネル係数508及び510の各々において、平均線514及び518は、それぞれ分散516及び520と共に示されている。分散516及び520は、平均化された個々のサンプルの間の差異を示し、この差異は、例えば、1又は2以上の経路内の雑音、干渉、又は変化(例えば、物体の移動)によって引き起こされる場合がある。一部の事例では、分散が閾値を超えたときに、動きを検出することができる。一部の事例では、分散は、分散の標準偏差又は別の統計指標として計算することができる。
図6は、動きを検出する例示的なプロセスの態様を示す概略図である。図6の概略図は、例示的なチャネル応答のプロットを含む。プロットは、ある範囲の遅延値を表すx軸600と、チャネル応答についてのある範囲の電力値を表すy軸602とを含む。曲線604は、仮想的基準信号及び受信無線信号に基づく例示的なチャネル応答を表す。図示の実施例では、チャネル応答を表す曲線604は、個々のチャネル係数を表す(例えば、図5に示すような)離散的点から構成され、点間の時間は、チャネル応答が一部の目的のために連続関数として処理できるほど十分に小さい。
一部の事例では、図6にて表されるチャネル応答を使用して、いつ移動が発生するかを決定する処理のために1又は2以上の信号経路を分析することができる。図6では、プロットにおいて強調表示される範囲606は、分析することができる例示的な信号経路を表す。例えば、指定された範囲606内の電力は(例えば、範囲606内の全エネルギーを取得するために)統合することができ、範囲内のチャネル応答又は統合の結果(又はその両方)は、サンプルとしてバッファ620に記憶することができる。異なる時間での異なる送信に関連した複数のサンプルは、バッファ620に記憶することができ、バッファ620は、幾つかの(例えば、何十個もの、何百個もの、何千個ものりのなど)サンプルを記憶可能にする深さを有することができる。バッファ620に記憶されるサンプルの数は、バッファ620の記憶容量、各サンプルのサイズ、及び場合によっては他の要因に左右される場合がある。各サンプルのサイズは、例えば、図2のウィンドウィングユニット230によって決定されるように、分析されるウィンドウのサイズに左右される場合がある。
図6に示す実施例では、バッファ620からのサンプルは、変化検出ユニット622に入力され、ここでサンプルの標準偏差が決定される。変化検出ユニット622は、例えば、図2の変化検出ユニット232、又は別のタイプの変化検出ユニットとすることができる。一部の実施構成では、変化検出ユニット622は、サンプルの分散を別の方法で計算することができる。決定された分散(例えば、標準偏差)が最小閾値を超える場合、動き表示が変化検出ユニット622から出力される。一部の事例では、システムは、最小閾値分散を使用することによって、雑音に対してより堅牢とすることができ、雑音に起因して発生する可能性のある誤った動き表示を回避することができる。
図6に更に示すように、範囲606は、チャネル応答の他の部分に調整する(608で示すように、x軸に沿って水平並進させる)ことができ、範囲606は、より多い又はより少ないチャネル応答含むようにサイズ変更する(610に示すように、x軸に沿ってより幅広に又はより狭くする)ことができる。範囲606を調整することによって、異なる信号経路を分析することができる。例えば、一部の事例では、範囲606がチャネル応答の質量中心に近づくほど、受信機により近い移動を検出することができ、範囲606がチャネル応答の質量中心から遠くなるほど、受信機からより遠い移動を検出することができ、範囲606の幅は、異なる数の(より多い又はより少い)信号経路の分析を含むように増減することができる。範囲606の幅及び位置は、例えば、チャネルタップセレクタへの1又は2以上の入力(例えば、図2のチャネルタップセレクタ206への境界入力)、バックエンドデータ処理への1又は2以上の入力、又はこれらの組み合わせによって指定することができる。一部の事例では、複数の範囲を例えば並行して分析することができる。複数の範囲を使用すると、より大きい空間にわたる移動を検出可能にすることができ、又はより大きなレベルの感度を可能にすることができ、或いは一部の事例ではこれら及び他の利点の組み合わせを提供することができる。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、受信機は、基準信号の複数の送信に基づく無線信号を受信し、受信無線信号の各々は、異なる時間での基準信号のそれぞれの送信に基づく。例えば、図4A及び図4Bの送信機400として組み込まれる図1の送信機101並びに図4A及び図4Bの受信機402として組み込まれる図1及び図2の受信機103の場合、送信機400は、時間t1,t2,...t6にて基準信号

Figure 2019523858

を無線信号として送信することができる。この実施例では、受信機402は、時間t1+φ,t2+φ,...t6+φにて無線信号(Rcvd)を受信することができ、ここでφは、送信機400から受信機402まで伝播する無線信号の持続時間に相当する。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、チャネル応答は、受信無線信号及び基準信号に基づいて決定され、各チャネル応答は、受信無線信号のそれぞれに基づいて決定される。上述からの実施例に続いて、伝送時間t1,t2,...t6の各々について、受信信号(Rcvd)は、例えば、ダウンコンバージョン、フィルタリング、その他などの後、同期ユニット202によってなど、受信機402上に記憶される基準信号(Ref)と同期させることができる。例えば、同期ユニット202から出力される同期受信信号は、チャネル推定器204によってなど、チャネル応答(hch)を決定するために基準信号(Ref)と共に使用される。例えば、チャネル推定器204から出力されるチャネル応答は、ある範囲のチャネル係数が更なる処理のために渡すことを可能にするために、チャネルタップセレクタ206によってなど、フィルタリングされる。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、チャネル応答は、無線信号によって通過される通信チャネル内での動きについて分析することができる。上記の実施例では、物体404、406が、時間t1と時間t6との間で移動しない場合、受信機103は、各送信に基づいて同じ無線信号(Rcvd)を受信することができる。図4Aに示す実施例では、通信チャネルは、(セグメント408及び410を含む)第1の信号経路、及び(セグメント412及び414を含む)第2の信号経路を含む。従って、チャネル応答は、物体404、406からの無線信号の反射による影響を含み、チャネル応答は、物体404、406の何れかかが移動したときに変わる場合がある。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、品質メトリクスは、チャネル応答を動き検出のために分析するべきかどうかを決定するのに使用される。例えば、同期受信信号及び推定受信信号の比較に基づく品質メトリクスは、閾値と比較することができる。一部の事例では、チャネル応答(hch)を基準信号(Ref)と共に使用して、推定受信信号(
Figure 2019523858
)を決定することができる。例えば、チャネル応答(hch)は、チャネルフィルタ208上で実装することができ、該チャネルフィルタ208を介して、基準信号(Ref)は、推定受信信号(
Figure 2019523858
)を取得するために渡されるか、又は数学的に、基準信号(Ref)は、推定受信信号(
Figure 2019523858
)を決定するために推定チャネル応答(hch)で畳み込まれる。その後、同期受信信号(Rcvd)及び推定受信信号(
Figure 2019523858
)は、品質メトリクス計算ユニット210を使用することによってなど、品質メトリクスを決定するのに使用される。一部の実施例では、品質メトリクスは、同期受信信号(Rcvd)と、推定受信信号(
Figure 2019523858
)と同期受信信号(Rcvd)間の差とのドット積、例えば、
Figure 2019523858

である。一部の事例では、別の品質メトリクスを使用することができる。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、干渉検出は、動き検出に対するチャネル応答を分析すべきかどうかを決定するのに使用される。例えば、受信無線信号が干渉を示す信号を含むかどうかは、受信機によって決定することができる。一部の事例では、既知の干渉パターンに一致する信号プロファイルは、干渉を示す可能性がある。受信信号(Rcvd)を測定して、RSSI測定ユニット216などにより信号強度を決定することができる。信号強度は、バッファ(例えば、バッファ218)に記憶することができ、例えば、相関器バンク220によって、干渉を示す信号のプロファイルに相関付けることができる。例えば、干渉を示す信号は、高スルーレート又は他の特性を有する信号を含むことができる。最大値セレクタ222などによって、最も高い相関値を選択することができる。
一部の事例では、品質メトリクス及び干渉検出が使用される。例えば、品質メトリクスが(例えば、閾値ユニット212によって決定された)が十分に高く、最も高い相関が(例えば、閾値ユニット224によって決定された)十分に低い場合、ウィンドウィング又は他の分析のために、閾値ユニット212及び224それぞれによって制御されるスイッチ214及び226を介してなど、チャネル応答のチャネル係数の範囲を渡すことができる。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、チャネル応答の各々は、指定の範囲内のチャネル応答の全エネルギーを決定するために統合することができ、統合の結果は、所定の数のサンプルについて記憶することができる。一例として、記憶されるサンプルの数が4である場合、時間t6での送信後、範囲内のチャネル応答のエネルギーは、時間t6,t5,t4,及びt3での送信のためにバッファに記憶される(例えば、送信の各々のデータが十分に高い品質メトリクス及び十分に低干渉相関を有する場合)。時間t3での送信のデータが低い品質メトリクス又は高い干渉相関を有していた場合、例えば、時間t3での送信のチャネル応答のエネルギーは渡すことができず(例えば、開成されているスイッチ214及び226の一方又は両方によって)、バッファに記憶される範囲内のチャネル応答のエネルギーは、時間t6,t5,t4,及びt2での送信用である。
本明細書で記載される実施例の一部の態様では、チャネル応答からのデータは、標準偏差を計算するのに使用される。移動が発生しなかった場合、標準偏差は、標準偏差を閾値未満にして移動の表示を提供しない原因となる、雑音を含む可能性がある。例えば、時間t7にて移動が発生した場合、動きは、受信機によって検出することができる。例えば、図4Bに示す実施例では、第2の物体406は移動している。図示のように、送信機400は、無線信号として基準信号(Ref)を送信し、受信機402が無線信号(Rcvd)を受信し、無線信号(Rcvd)は、前の信号に関して先に論じたようにチャネル応答を決定するために分析される。この実施例では、通信チャネルは、(セグメント408及び410を含む)第1の信号経路と、(セグメント416及び418を含む)第3の信号経路とを含む。従って、チャネル応答は、物体404,406から無線信号の反射から生じる影響を含み、通信チャネルは、第2の物体406の移動によって変えられた。
上記の実施例に続いて、バッファは、時間t6,t5,及びt4での送信からの図4Aに示すような通信チャネルの3つのサンプルと、時間t7での送信からの図4Bに示すような通信チャネルの1つのサンプルとを含む。次いで、サンプルとして記憶されるエネルギーは、標準偏差を決定するのに使用される。時間t7での送信からのサンプルに関して、決定される標準偏差は、閾値を超える量まで増加する可能性があり、この場合、例えば、第2の物体406の移動を示す動き表示が出力される。その後、動き表示は、例えば、セキュリティシステムのコントロールセンターにおいてコントローラに送信することができる。送信は、無線又は有線接続(又はその両方)を含むネットワークを介したものとすることができる。動き表示がコントロールセンターにて受信されると、警察など当局にアラートを送ることができ、その後、警察を受信機の場所に派遣して、動き表示をトリガーした出来事を調べることができる。
一部の実施構成では、物体間の距離は、チャネル応答に基づいて導くことができる。一部の事例では、チャネル応答に基づいて導くことができる物体間の最小距離は、無線信号の速度と送信間の時間を乗算することにより与えられる。このため、導出できる距離は、送信機によって送信される信号のタイプの関数とすることができる。より速度が高い信号ほど、導出可能な距離を短縮することができる。一例として、20MHzの信号送信速度では、導出可能な距離は15mとすることができる。一部の実施構成では、動き検出システムは、特定の領域を監視するように構成され、境界制御機構を使用して距離内の境界を調整することができる。境界は、特定の環境において較正によって決定することができる。一部の事例では、境界輪郭は、一定ではなく、屋内の複数経路の関数である。
記載される実施例の一部の一般的な態様では、無線信号は、空間内の移動を検出するのに使用される。
第1の実施例は、動き検出プロセスである。空間内の受信機は、送信機による基準信号の送信に基づいて無線信号を受信する。受信無線信号の各々は、異なる時間での基準信号のそれぞれの送信に基づいている。チャネル応答は、受信した無線信号及び基準信号に基づいて決定される。各チャネル応答は、受信無線信号のそれぞれに基づいて決定される。空間内の物体の動きは、チャネル応答に基づいて検出される。
第1の実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の1又は2以上を含むことができる。推定受信信号は、基準信号及びチャネル応答に基づいて生成することができる。それぞれの品質メトリクスは、推定受信信号及び受信無線信号に基づいて決定することができる。品質メトリクスが品質決定基準を満たすことを検出することに応答して、無線信号に基づいて動きを検出することができる。品質メトリクスが品質決定基準を満たすと検出するステップは、品質メトリクスが閾値を超えることを検出するステップを含むことができる。相関指標は、受信無線信号のそれぞれの信号強度を干渉パターンを表す記憶された信号に相関付けることによって決定することができる。相関指標が基準を満たすことを検出したことに応答して、チャネル応答に基づいて動きを検出することができる。相関指標が基準を満たすことを検出するステップは、相関指標の最大が閾値未満であることを検出するステップを含むことができる。動きを検出するステップは、チャネル応答の分散を識別して、閾値を超える分散に基づいて動きを検出するステップを含むことができる。分散は、サンプルウィンドウにおけるチャネル応答の一部に基づいて識別することができる。
第2の実施例は、動き検出システムである。動き検出システムは、受信機回路及びデータ処理装置を含む。受信機回路は、無線信号を受信するように構成される。無線信号は、送信機による経時的な基準信号の送信に基づいており、受信無線信号の各々は、異なる時間での基準信号のそれぞれの送信に基づいている。データ処理装置は、受信機回路に結合される。データ処理装置は、受信無線信号及び基準信号に基づいてチャネル応答を決定し、チャネル応答に基づいて空間内の物体の動きを検出するように構成される。各チャネル応答は、受信無線信号のそれぞれに基づいて決定される。
第2の実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の1又は2以上を含むことができる。データ処理装置は、受信無線信号及び干渉パターンを表す記憶信号に基づいて、それぞれの相関指数を決定するように構成することができる。データ処理装置は、それぞれの受信無線信号のそれぞれの相関指数が閾値未満であるときに、それぞれのチャネル応答に基づいて動きを検出するように構成することができる。データ処理装置は、チャネル応答及び基準信号に基づいて推定受信無線信号を決定し、推定受信無線信号と受信無線信号との比較に基づいて品質メトリクスを決定するように構成することができる。データ処理装置は、それぞれのチャネル応答のそれぞれの品質メトリクスが閾値を超えるときに、それぞれのチャネル応答に基づいて動きを検出するように構成することができる。データ処理装置は、各チャネル応答の定義された範囲に基づいて動きを検出するように構成することができる。データ処理装置は、幾つかのサンプルを記憶するように構成することができる。サンプルは、チャネル応答に基づくことができ、動き検出は、サンプルに基づくことができる。動き検出は、チャネル応答に基づいて変動を決定し、閾値を超える変動に基づいていつ動きが発生するかを識別することを含むことができる。
第3の実施例は、動き検出方法である。無線信号は、通信チャネルから受信機にて受信される。各無線信号は、送信機による基準信号のそれぞれの送信に基づく。各無線信号については、チャネル応答は、無線信号に基づいて決定することができ、無線信号が干渉を示す信号を含むかどうかを決定することができ、無線信号及び推定受信信号の比較に基づく品質メトリクスが第1の閾値を超えるかどうかを決定することができ、ここで推定受信信号は、基準信号及びチャネル応答に基づいており、チャネル応答の少なくとも一部は、(i)無線信号が干渉を示す信号を含まないと決定されたとき、(ii)品質メトリクスが第1の閾値を超えるとき、に渡すことができる。通信チャネル内の物体の動きは、分散に基づいて渡されたチャネル応答が第2の閾値を超えたときに検出することができる。
第3の実施例の実施構成は、一部の事例では、以下の特徴の1又は2以上を含むことができる。チャネル応答の少なくとも一部を渡すステップは、チャネル応答の定義された範囲を渡すステップを含むことができる。渡されたチャネル応答のそれぞれのエネルギーを決定することができる。定義された数のそれぞれのエネルギーを記憶することができる。記憶されるエネルギーの分散を決定することができる。干渉を示す信号を無線信号が含むかどうかを決定するステップは、無線信号の信号強度を干渉を示す信号プロファイルに相関付けることによってそれぞれの相関指数を決定するステップと、信号強度と信号プロファイルのそれぞれの1つとの間の最も高い相関を有する相関指数の1つを識別するステップを含むことができる。品質メトリクスが第1の閾値を超えるかどうかを決定するステップは、推定受信信号を取得するためにチャネル応答を有する基準信号をチャネルフィルタを介して渡すステップと、無線信号と推定受信信号及び無線信号の差とのドット積を決定することによって品質メトリクスを決定するステップを含むことができる。
本明細書では多くの詳細事項を包含するが、これらは、特許請求できるものの範囲に対する制限事項とみなすべきではなく、むしろ特定の実施例に固有な特徴の説明と解釈されたい。別々の実施構成の文脈で本明細書で記載される特定の特徴も組み合わせることができる。逆に、単一の実施の形態の文脈で説明されている様々な特徴もまた、別個に又は任意の好適な部分的組み合わせで複数の実施の形態において実施することができる。幾つかの実施形態を説明してきた。それでもなお、様々な修正を行うことができることは理解されるであろう。従って、他の実施形態は、以下の特許請求項の範囲内である。
110 I/Q復調器
216 RSSI測定
218 バッファ
220 相関器バンク
222 最大値セレクタ
206 チャネルタップセレクタ
204 チャネル推定器
208 チャネルフィルタ
210 品質メトリクス計算
230 ウィンドウ機能
232 変化検出

Claims (21)

  1. 空間内の受信機において、送信機による基準信号の送信に基づいて無線信号を受信するステップであって、受信した前記無線信号の各々は、異なる時間での前記基準信号のそれぞれの送信に基づいている、ステップと、
    1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記受信無線信号及び前記基準信号に基づいてチャネル応答を決定するステップであって、前記各チャネル応答は、前記受信無線信号のそれぞれに基づいて決定される、ステップと、
    前記1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記チャネル応答に基づいて前記空間内の物体の動きを検出するステップと、
    を含む、動き検出方法。
  2. 前記基準信号及び前記チャネル応答に基づいて推定受信信号を生成するステップと、
    前記推定受信信号及び前記受信無線信号に基づいてそれぞれの品質メトリクスを決定するステップと、
    前記品質メトリクスが品質決定基準を満たすことを検出することに応答して、前記チャネル応答に基づいて前記動きを検出するステップと、
    を含む、請求項1に記載の動き検出方法。
  3. 品質メトリクスが品質決定基準を満たすことを検出することは、品質メトリクスが閾値を超えることを検出することを含む、請求項2に記載の動き検出方法。
  4. 前記受信無線信号のそれぞれの信号強度を干渉パターンを表す記憶された信号に相関付けることによって相関指標を決定するステップと、
    前記相関指標が決定基準を満たすことを検出することに応答して、動きを前記チャネル応答に基づいて検出するステップと、
    を含む、請求項1に記載の動き検出方法。
  5. 前記相関指標が決定基準を満たすことを検出することは、前記相関指標の最大指標が閾値未満であることを検出することを含む、請求項4に記載の動き検出方法。
  6. 前記動きを検出するステップは、
    前記チャネル応答に基づいて分散を識別するステップと、
    閾値を超える前記分散に基づいて動きを検出するステップと、
    を含む、請求項1〜5の何れか一項に記載の動き検出方法。
  7. 前記分散は、サンプルウィンドウにおけるチャネル応答の一部に基づいて識別される、請求項6に記載の動き検出方法。
  8. 動き検出システムであって、
    無線信号を受信するように構成される受信機回路であって、前記無線信号は、送信機による基準信号の送信に基づき、前記受信無線信号の各々は、異なる時間での前記基準信号のそれぞれの送信に基づく、受信機回路と、
    前記受信機回路に結合されたデータ処理装置と、
    を備え、前記データ処理装置が、
    各々が前記受信無線信号のそれぞれに基づいて決定されるチャネル応答を前記受信無線信号及び前記基準信号に基づいて決定し、
    前記チャネル応答に基づいて空間内の物体の動きを検出する、
    ように構成される、動き検出システム。
  9. 前記データ処理装置は、前記受信無線信号及び干渉パターンを表す記憶された信号に基づいて、それぞれの相関指数を決定するように構成される、請求項8に記載の動き検出システム。
  10. 前記データ処理装置は、前記それぞれの受信無線信号の相関指数が閾値未満であるときに、チャネル応答に基づいて動きを検出するように構成される、請求項9に記載の動き検出システム。
  11. 前記データ処理装置は、
    前記チャネル応答及び前記基準信号に基づいて推定受信無線信号を決定し、
    前記推定受信無線信号と前記実際の受信無線信号との比較に基づいて品質メトリクスを決定するように構成される、請求項8に記載の動き検出システム。
  12. 前記データ処理装置は、前記それぞれのチャネル応答の前記品質メトリクスが閾値を超えるときに前記それぞれのチャネル応答に基づいて動きを検出するように構成される、請求項11に記載の動き検出システム。
  13. 前記データ処理装置は、各チャネル応答の定義された範囲に基づいて動きを検出するように構成される、請求項8〜12の何れか一項に記載の動き検出システム。
  14. 前記データ処理装置は、幾つかのサンプルを記憶するように構成され、前記サンプルは前記チャネル応答に基づき、前記動き検出は前記サンプルに基づく、請求項8〜12の何れか一項に記載の動き検出システム。
  15. 前記動き検出は、
    前記チャネル応答に基づいて分散を決定することと、
    閾値を超える前記分散に基づいていつ前記動きが発生するかを検出することと、
    を含む、請求項8〜12の何れか一項に記載の動き検出システム。
  16. 受信機において、無線信号を通信チャネルから受信するステップであって、各無線信号は、送信機による基準信号のそれぞれの送信に基づく、ステップと、
    1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記無線信号の各々に基づいてチャネル応答を決定するステップと、
    前記1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記チャネル応答に基づいて前記通信チャネル内の物体の動きを検出するステップと、
    を含む、方法。
  17. 前記1又は2以上のプロセッサの動作によって、前記無線信号の各々について、
    前記無線信号が干渉を示す信号を含むかどうかを決定するステップと、
    品質メトリクスが第1の閾値を超えるかどうかを決定するステップであって、前記品質メトリクスは、前記無線信号及び推定受信信号の比較に基づき、前記推定受信信号は、前記基準信号及び前記チャネル応答に基づく、ステップと、
    前記無線信号が、干渉を示す信号を含まないと決定されたとき、及び前記品質メトリクスが前記第1の閾値を超えるときに、前記チャネル応答の少なくとも一部を渡すステップと、
    渡されたチャネル応答の分散が第2の閾値を超えたときに前記物体の動きを検出するステップと、
    を含む、請求項16に記載の方法。
  18. 前記チャネル応答の少なくとも一部を渡すステップは、前記チャネル応答の定義された範囲を渡すステップを含む、請求項17に記載の方法。
  19. 前記渡されたチャネル応答のそれぞれのエネルギーを決定するステップと、
    定義された数の前記それぞれのエネルギーを記憶するステップと、
    記憶された前記それぞれのエネルギーの分散を決定するステップと、
    を含む、請求項17又は18に記載の方法。
  20. 前記無線信号が干渉を示す信号を含むかどうかを決定する前記ステップは、
    干渉を示す信号プロファイルに前記無線信号の信号強度を相関付けることによって、それぞれの相関指数を決定するステップと、
    前記信号強度と前記信号プロファイルのそれぞれの1つとの間の最も高い相関を有する、前記相関指数のうちの1つを識別するステップと、
    を含む、請求項17又は18に記載の方法。
  21. 前記推定受信信号を取得するために前記チャネル応答を有する前記基準信号をチャネルフィルタを介して渡すステップと、
    前記無線信号と前記推定受信信号及び前記無線信号の差とのドット積を求めることによって、前記品質メトリクスを決定するステップとを含む、請求項17又は18に記載の方法。
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Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361585B2 (en) 2014-01-27 2019-07-23 Ivani, LLC Systems and methods to allow for a smart device
US9474042B1 (en) 2015-09-16 2016-10-18 Ivani, LLC Detecting location within a network
US10325641B2 (en) 2017-08-10 2019-06-18 Ivani, LLC Detecting location within a network
US10382893B1 (en) 2015-09-16 2019-08-13 Ivani, LLC Building system control utilizing building occupancy
US10321270B2 (en) 2015-09-16 2019-06-11 Ivani, LLC Reverse-beacon indoor positioning system using existing detection fields
US11533584B2 (en) 2015-09-16 2022-12-20 Ivani, LLC Blockchain systems and methods for confirming presence
US10455357B2 (en) 2015-09-16 2019-10-22 Ivani, LLC Detecting location within a network
US11350238B2 (en) 2015-09-16 2022-05-31 Ivani, LLC Systems and methods for detecting the presence of a user at a computer
US10665284B2 (en) 2015-09-16 2020-05-26 Ivani, LLC Detecting location within a network
US10129853B2 (en) 2016-06-08 2018-11-13 Cognitive Systems Corp. Operating a motion detection channel in a wireless communication network
US10750385B2 (en) * 2016-08-01 2020-08-18 Nokia Technologies Oy Methods and apparatuses relating to V2X communication
US20180227714A1 (en) * 2017-02-06 2018-08-09 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for motion detection systems
US9989622B1 (en) * 2017-03-16 2018-06-05 Cognitive Systems Corp. Controlling radio states for motion detection
US9927519B1 (en) 2017-03-16 2018-03-27 Cognitive Systems Corp. Categorizing motion detected using wireless signals
US9743294B1 (en) 2017-03-16 2017-08-22 Cognitive Systems Corp. Storing modem parameters for motion detection
US10111228B2 (en) * 2017-03-16 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Selecting wireless communication channels based on signal quality metrics
US10051414B1 (en) * 2017-08-30 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Detecting motion based on decompositions of channel response variations
US10109167B1 (en) 2017-10-20 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values
US10048350B1 (en) * 2017-10-31 2018-08-14 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on groupings of statistical parameters of wireless signals
US10228439B1 (en) 2017-10-31 2019-03-12 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on filtered statistical parameters of wireless signals
US9933517B1 (en) * 2017-11-03 2018-04-03 Cognitive Systems Corp. Time-alignment of motion detection signals using buffers
US10605908B2 (en) * 2017-11-15 2020-03-31 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on beamforming dynamic information from wireless standard client devices
US10109168B1 (en) 2017-11-16 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion localization based on channel response characteristics
US10852411B2 (en) * 2017-12-06 2020-12-01 Cognitive Systems Corp. Motion detection and localization based on bi-directional channel sounding
US10264405B1 (en) 2017-12-06 2019-04-16 Cognitive Systems Corp. Motion detection in mesh networks
US10108903B1 (en) 2017-12-08 2018-10-23 Cognitive Systems Corp. Motion detection based on machine learning of wireless signal properties
US10393866B1 (en) 2018-03-26 2019-08-27 Cognitive Systems Corp. Detecting presence based on wireless signal analysis
US10318890B1 (en) 2018-05-23 2019-06-11 Cognitive Systems Corp. Training data for a motion detection system using data from a sensor device
US11579703B2 (en) * 2018-06-18 2023-02-14 Cognitive Systems Corp. Recognizing gestures based on wireless signals
US11403543B2 (en) 2018-12-03 2022-08-02 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals
US10506384B1 (en) 2018-12-03 2019-12-10 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on prior probability
CN109548066B (zh) * 2018-12-27 2022-04-22 郑州天迈科技股份有限公司 一种无线通信链路状态检测方法
US10499364B1 (en) 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Identifying static leaf nodes in a motion detection system
US10498467B1 (en) 2019-01-24 2019-12-03 Cognitive Systems Corp. Classifying static leaf nodes in a motion detection system
US10565860B1 (en) 2019-03-21 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Offline tuning system for detecting new motion zones in a motion detection system
CN111751814A (zh) 2019-03-29 2020-10-09 富士通株式会社 基于无线信号的运动状态检测装置、方法及***
US10459074B1 (en) 2019-04-30 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a location of motion detected from wireless signals based on wireless link counting
US10849006B1 (en) 2019-04-30 2020-11-24 Cognitive Systems Corp. Controlling measurement rates in wireless sensing systems
US10600314B1 (en) 2019-04-30 2020-03-24 Cognitive Systems Corp. Modifying sensitivity settings in a motion detection system
US10567914B1 (en) 2019-04-30 2020-02-18 Cognitive Systems Corp. Initializing probability vectors for determining a location of motion detected from wireless signals
US10743143B1 (en) 2019-05-15 2020-08-11 Cognitive Systems Corp. Determining a motion zone for a location of motion detected by wireless signals
US10404387B1 (en) 2019-05-15 2019-09-03 Cognitive Systems Corp. Determining motion zones in a space traversed by wireless signals
US10460581B1 (en) * 2019-05-15 2019-10-29 Cognitive Systems Corp. Determining a confidence for a motion zone identified as a location of motion for motion detected by wireless signals
US10952181B1 (en) 2019-09-30 2021-03-16 Cognitive Systems Corp. Detecting a location of motion using wireless signals in a wireless mesh network that includes leaf nodes
US11018734B1 (en) 2019-10-31 2021-05-25 Cognitive Systems Corp. Eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices
US11012122B1 (en) 2019-10-31 2021-05-18 Cognitive Systems Corp. Using MIMO training fields for motion detection
US11570712B2 (en) 2019-10-31 2023-01-31 Cognitive Systems Corp. Varying a rate of eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices
US12019143B2 (en) 2020-03-03 2024-06-25 Cognitive Systems Corp. Using high-efficiency PHY frames for motion detection
US10928503B1 (en) 2020-03-03 2021-02-23 Cognitive Systems Corp. Using over-the-air signals for passive motion detection
CN116058071A (zh) 2020-08-31 2023-05-02 认知***公司 控制标准化无线通信网络中的运动拓扑结构
US11070399B1 (en) 2020-11-30 2021-07-20 Cognitive Systems Corp. Filtering channel responses for motion detection
CA3218891A1 (en) 2021-05-28 2022-12-01 Cognitive Systems Corp. Analyzing wi-fi motion coverage in an environment
EP4207124A1 (en) 2021-12-29 2023-07-05 Verisure Sàrl Security monitoring systems

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005535950A (ja) * 2002-06-26 2005-11-24 アイティ・ユニバーシティ・オブ・コペンハーゲン 監視システムおよび監視方法
JP2009229318A (ja) * 2008-03-24 2009-10-08 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 人検知装置および人検知方法
US20120146788A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-14 Xandem Technology Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
JP2012190161A (ja) * 2011-03-09 2012-10-04 Panasonic Corp イベント検出装置、イベント検出システム、イベント検出方法、およびイベント検出プログラム
US20130162459A1 (en) * 2011-12-27 2013-06-27 Massachusetts Institute Of Technology Methods and Apparatus for Sensing Organic Tissue
JP2015052475A (ja) * 2013-09-05 2015-03-19 住友電気工業株式会社 監視システム
WO2015064305A1 (ja) * 2013-11-01 2015-05-07 株式会社日立製作所 位置情報取得システム、端末及びその方法
JP2015527573A (ja) * 2012-06-28 2015-09-17 ノースロップ グラマン システムズ コーポレーション Wifiマッピング及び動き検出

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4740045A (en) 1986-07-02 1988-04-26 Goodson & Associates, Inc. Multiple parameter doppler radar
US5613039A (en) * 1991-01-31 1997-03-18 Ail Systems, Inc. Apparatus and method for motion detection and tracking of objects in a region for collision avoidance utilizing a real-time adaptive probabilistic neural network
GB9112838D0 (en) 1991-06-14 1991-10-16 Philips Electronic Associated Fmcw radar range calibration
US5696514A (en) 1996-02-28 1997-12-09 Northrop Grumman Corporation Location and velocity measurement system using atomic clocks in moving objects and receivers
JP2000295338A (ja) * 1999-04-02 2000-10-20 Toshiba Corp 通信装置
US6493380B1 (en) * 1999-05-28 2002-12-10 Nortel Networks Limited System and method for estimating signal time of arrival
US6850505B1 (en) * 1999-09-01 2005-02-01 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method and apparatus for Doppler frequency estimation
AU2001292686A1 (en) 2000-09-14 2002-03-26 Time Domain Corporation System and method for detecting an intruder using impulse radio technology
US20050055568A1 (en) 2003-08-12 2005-03-10 Agrawala Ashok K. Method and system for providing physical security in an area of interest
JP4301080B2 (ja) 2004-05-24 2009-07-22 船井電機株式会社 監視システム
US7342493B2 (en) 2005-04-22 2008-03-11 Ultravision Security Systems, Inc. Motion detector
EP2015490A4 (en) * 2006-04-28 2014-01-22 Nec Corp PILOT SIGNAL TRANSMISSION METHOD, RADIO COMMUNICATION SYSTEM, AND APPARATUS AND PROGRAM THEREOF
EP2259084A1 (de) * 2009-06-03 2010-12-08 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren und Funkeinrichtung zur Detektion einer Bewegung
US8305257B2 (en) 2009-09-02 2012-11-06 Trizna Dennis B Method and apparatus for coherent marine radar measurements of properties of ocean waves and currents
US8138918B2 (en) 2009-09-17 2012-03-20 Raytheon Company Intrusion detection and tracking system
KR20110083542A (ko) * 2010-01-13 2011-07-20 한국전자통신연구원 무선 측위 방법 및 장치, 그리고 이동국
WO2012015688A2 (en) 2010-07-27 2012-02-02 Raytheon Company An intrusion detection and tracking system
US9383438B2 (en) 2011-04-04 2016-07-05 Mitsubishi Electric Corporation Presence detection system, presence detection method, and program
CN102325101B (zh) * 2011-07-08 2013-12-11 电信科学技术研究院 一种采用导频测速的方法及装置
PL2769588T3 (pl) * 2011-10-19 2017-01-31 ERICSSON TELEFON AB L M (publ) Urządzenie detektora ruchu
US9544788B2 (en) 2012-11-16 2017-01-10 Dsp Group Ltd. Method and system for motion detection using digital enhanced cordless telecommunicaiton (DECT) signals
CA2820568A1 (en) 2013-06-21 2014-12-21 Ninve Jr. Inc. Dual differential doppler motion detection
US11209536B2 (en) * 2014-05-02 2021-12-28 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method and apparatus for tracking motion using radio frequency signals
KR20150134126A (ko) 2014-05-21 2015-12-01 재단법인대구경북과학기술원 레이더 신호 처리 방법 및 장치
US9143968B1 (en) 2014-07-18 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Wireless spectrum monitoring and analysis
US9143413B1 (en) 2014-10-22 2015-09-22 Cognitive Systems Corp. Presenting wireless-spectrum usage information

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005535950A (ja) * 2002-06-26 2005-11-24 アイティ・ユニバーシティ・オブ・コペンハーゲン 監視システムおよび監視方法
JP2009229318A (ja) * 2008-03-24 2009-10-08 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 人検知装置および人検知方法
US20120146788A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-14 Xandem Technology Llc Systems and methods of device-free motion detection and presence detection
JP2012190161A (ja) * 2011-03-09 2012-10-04 Panasonic Corp イベント検出装置、イベント検出システム、イベント検出方法、およびイベント検出プログラム
US20130162459A1 (en) * 2011-12-27 2013-06-27 Massachusetts Institute Of Technology Methods and Apparatus for Sensing Organic Tissue
JP2015527573A (ja) * 2012-06-28 2015-09-17 ノースロップ グラマン システムズ コーポレーション Wifiマッピング及び動き検出
JP2015052475A (ja) * 2013-09-05 2015-03-19 住友電気工業株式会社 監視システム
WO2015064305A1 (ja) * 2013-11-01 2015-05-07 株式会社日立製作所 位置情報取得システム、端末及びその方法

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