JP2021519422A - 位置サービスのためのネットワークアーキテクチャ及び方法 - Google Patents
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Abstract
異種無線通信環境内で無線デバイスの位置を決定するための分割アーキテクチャを開示する。デバイス内の検出器又は環境の別の構成要素は、デバイスの位置確認信号のパラメータを含む信号を受信する。パラメータは、信号内の事前に知られている信号を記述する。信号の各フレーム開始及び支援データ及び補助情報を含む追加のメタデータも受信される。事前に知られている信号は、位置確認信号のパラメータに基づいて検出される。次いで、事前に知られている信号から抽出されたサンプルが処理され、圧縮され、他の収集データと共に検出器から遠隔の位置特定サーバに送信される。位置サーバは、当該情報並びに環境に関する類似情報を使用して、デバイスの位置を計算し、また、デバイスの追跡及びナビゲーションを実行し、その結果を環境に報告する。
Description
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１８年４月５日出願の米国特許仮出願第６２／６５３，４５０号、２０１８年３月２７日出願の同第６２／６４８，８８３号、及び２０１８年１０月１８日出願の米国特許出願第１６／１６４，７２４号に対する優先権を主張する。
本出願は、２０１８年４月５日出願の米国特許仮出願第６２／６５３，４５０号、２０１８年３月２７日出願の同第６２／６４８，８８３号、及び２０１８年１０月１８日出願の米国特許出願第１６／１６４，７２４号に対する優先権を主張する。
（発明の分野）
本実施形態は、無線通信及び無線ネットワークシステム、並びに無線周波数（ＲＦ）ベースの物体の識別、追跡、及び位置特定、例えば、リアルタイム位置特定サービス（ＲＴＬＳ）、ＬＴＥベースの位置特定サービス、及びＬｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（Ｌａａｓ）などのためのシステムに関する。本実施形態はまた、統一フレームワーク／プラットフォーム（アーキテクチャ、機能エンティティ、及び動作）にも関する。これらは、包括的な無線デバイス無線信号、ハイブリッド／融合位置確認など測位技術、方法／技法に対応するであろう。
本実施形態は、無線通信及び無線ネットワークシステム、並びに無線周波数（ＲＦ）ベースの物体の識別、追跡、及び位置特定、例えば、リアルタイム位置特定サービス（ＲＴＬＳ）、ＬＴＥベースの位置特定サービス、及びＬｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（Ｌａａｓ）などのためのシステムに関する。本実施形態はまた、統一フレームワーク／プラットフォーム（アーキテクチャ、機能エンティティ、及び動作）にも関する。これらは、包括的な無線デバイス無線信号、ハイブリッド／融合位置確認など測位技術、方法／技法に対応するであろう。
物体の相対位置又は地理的位置を決定するためのＲＦベースの識別及び位置検出システムは、概して、単一の物体又は物体の群を追跡するために、並びに個人を追跡するために使用される。従来の位置検出システムは、開放的な屋外環境における位置決定に使用されてきた。典型的には、ＲＦベースの全地球測位システム（ＧＰＳ）／全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）、及び補助ＧＰＳ／ＧＮＳＳが使用される。しかしながら、従来の位置検出システムは、閉鎖的な（すなわち、屋内）環境において、並びに屋外環境において物体の位置を特定する際に、特定の不正確さに悩まされる。
セルラー無線通信システムは、屋内及びＧＰＳにあまり適していない環境においてユーザ機器（ＵＥ）の位置を特定する様々な方法を提供する。最も正確な方法は、マルチラテレーション／三辺測量法に基づいた測位技法である。例えば、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格リリース９は、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ（ダウンリンク観測到来時間差）を規定し、リリース１１は、マルチラテレーション／三辺測量法から派生したＵ−ＴＤＯＡ（アップリンク到来時間差）技法を規定する。
時間同期誤差は位置特定精度に影響を及ぼすため、マルチラテレーション／三辺測量ベースのシステムの基本要件は、単一の共通基準時間に対するシステムの完全かつ正確な時間同期である。セルラーネットワークでは、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ及びＵ−ＴＤＯＡ位置特定法はまた、ＤＬ−ＯＴＤＯＡの場合は、複数のアンテナからの送信が時間同期されること、又はＵ−ＴＤＯＡの場合は、複数の受信機が時間同期されることを必要とする。
ＬＴＥ規格リリース９及びリリース１１は、位置特定のための時間同期の精度を規定しておらず、これを無線／セルラーサービスプロバイダに委ねている。一方、これらの規格は、測距精度に限界を与えている。例えば、１０ＭＨｚの測距信号帯域幅を使用する場合、ＤＬ−ＯＴＤＯＡでは５０メートルに対して６７％の信頼性、Ｕ−ＴＤＯＡでは１００メートルに対して６７％の信頼性が要求されている。
上記の限界は、測距誤差と、例えば、時間同期誤差など精密同期の欠如によって生じた誤差とを組み合わせた結果である。関連するＬＴＥ試験仕様（３ＧＰＰ ＴＳ ３６．１３３バージョン１０．１．０リリース１０）及び他の文書から、同期誤差が均一に分散していると仮定して、時間同期誤差を推定することが可能である。そのような推定値の１つは、２００ｎｓ（１００ｎｓのピークツーピーク）に達する。Ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ ＬＴＥ（ＶｏＬＴＥ）機能はまた、同期誤差が均一に分散していると仮定して、１５０ナノ秒（７５ｎｓのピークツーピーク）までのセルラーネットワーク同期を必要とすることに留意されたい。したがって、将来的には、ＬＴＥネットワークの時間同期精度は、１５０ｎｓ以内であると仮定されるであろう。
距離位置精度に関しては、ＦＣＣ指令ＮＧ９１１が、５０メートル及び１００メートルの位置精度要件を規定している。しかしながら、位置ベースサービス（ＬＢＳ）市場では、屋内位置要件は、３メートルに対して６７％の信頼性とはるかに厳格である。したがって、１５０ｎｓの時間同期誤差（４３ｎｓの標準偏差）によってもたらされる測距誤差及び位置誤差は、３メートル測距誤差（１０ｎｓの標準偏差）よりもはるかに大きい。
セルラーネットワークの時間同期は、必須のＦＣＣ ＮＧ Ｅ９１１緊急位置要件を満たすのに十分であり得るが、この同期精度は、はるかにより正確な位置特定を必要とするＬＢＳ又はＲＴＬＳシステムユーザのニーズには不十分である。したがって当該技術分野には、ＬＢＳ及びＲＴＬＳをサポートするために、セルラー／無線ネットワークの正確な時間同期の欠如によって生じる位置特定誤差を軽減するニーズが存在する。
ＬＴＥ４Ｇ配備は、端末の利用可能な位置情報を用いる位置ベースサービス（ＬＢＳ）をサポートするが、提案されている５Ｇ配備は、ＬＢＳの代わりに、Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（Ｌａａｓ）データ配信をサポートする。このモデルによると、位置データは、通信サービスキャリアによって収集され、ＡＰＩを介してクライアントが利用できるようにする。このアプローチは、企業顧客及び消費者の物理的位置データのプライバシーをより良好に保護することを意図しているが、多くの問題も生じる。
５Ｇネットワークにおける測位は、ＵＥデバイス内（デバイス中心）若しくはネットワーク中心のいずれかの方式で、又は両方（ＬＴＥ規格による）で実行され得る。しかしながら、ネットワーク中心の選択肢は、他のアプローチに対していくつかの利点を有する。第１に、ネットワーク中心の測位により、より高度な位置決め技術を用い、ＵＥデバイスで利用可能な計算能力を大幅に上回る計算能力で更新することができる。ネットワーク中心の測位はまた、測位アルゴリズムのアップグレード及び他の変更を容易に行えるようにする。ＵＥデバイス内での測位は、（搬送波に対して）ロジスティック上の負荷を生じさせる傾向にある。これは、搬送波が必要な変更の実施をデバイスの製造業者に依存しており、デバイスの計算リソースはより限定されるためである。更に、ネットワーク中心の選択肢により、測位エンジンをバックグラウンドで連続的に実行することができ、最新の位置情報を低レイテンシで提供する、ユビキタス高精度測位が可能になり、その一方でまた、屋内及び都市回廊環境内を含むネットワークカバレッジエリアのあらゆる場所で位置情報を得ることが可能になる。また、ネットワーク中心の選択肢は、測位に必要な重い計算負荷をＵＥから除去するため、ネットワーク中心の測位は、デバイスの視点からよりエネルギー効率が高く、ＵＥの電力消費を著しく改善する。
具体的には、ＵＥの電力消費の改善は、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）アプリケーションを標的とする無線モデムにとって非常に重要である。これらのモデムはまた、電力を節約するために、（ネットワーク中心測位に加えて）更なるストラテジーを用いてよい。
概して、無線ネットワークは、アップリンク到来時間差（ＴＤＯＡ）及びダウンリンクＯＴＤＯＡという２つの測位法を用いる。アップリンク法は、ＵＥによってネットワーク要素に送信される信号を使用し、ダウンリンク法は、ネットワーク要素からＵＥに送信される信号を使用する。具体的には、これらのネットワーク要素は、様々なタイプのセル（マクロ、小型、分散など）であり、信号は基準信号である。各方法は、それ独自のトレードオフを有し、環境に応じて、一方の方法は、他方の方法よりも有利であり得る。両方法が、マルチラテレーション位置特定法に依存する。しかし、ダウンリンクＯＴＤＯＡの場合、セルタワー送信電力は、ＵＥ送信機電力よりも２桁の規模で高い。その結果、ダウンリンクＯＴＤＯＡ法は、よりユビキタスなカバレッジを提供する。同時に、アップリンク位置特定はまた、到来角（ＡｏＡ）／到来方向（ＤｏＡ）法をサポートすることができ、ＡｏＡ／ＤｏＡは、ＵＥからのアップリンク送信、及びｅＮｏｄｅＢ（別名、ｅＮｏＢ／ｅＮＢ）アンテナアレイの既知の構成に基づいて測定される。このアプローチは、より高い位置特定精度の可能性を有するが、この精度は、特定セルのアンテナの特性に大きく依存する。一方、アップリンクＴＤＯＡ法及びＡｏＡ法は、関連するＵＥ送信がネットワーク要素、例えばｅＮｏＢによって受信され、収集され得るため、本質的にネットワーク中心である。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの従来の実施形態は、ＵＥ補助（例えば、３ＧＰＰ ３６．３０５ ｖ１４）又はＵＥベースのいずれかである。ＵＥ補助スキームでは、ＵＥはダウンリンクタイミング測定を実行する必要がある。これらの測定は、複数のセルからの基準信号間の基準信号時間差（ＲＳＴＤ）を推定することを含む。次いで、これらの時間差が進化型サービングモバイル一センター（Ｅ−ＳＭＬＣ）と呼ばれるネットワーク要素に報告されて、更なる処理が行われる。その結果、ＲＦ伝播現象によって生じるダウンリンクタイミング測定誤差を軽減するためには、かなりの技術量が必要とされる。そうしなければ、ＵＥ測位精度は、大きな影響を受ける。しかしながら、そのような誤差を軽減するには、最新鋭の位置特定信号処理技術を用いる必要があり、ＵＥリソースへの重い計算負荷というコストを伴う。したがって、より大きい計算リソースを有することをＵＥに要求せず、かつ搬送波及びＵＥ製造業者にロジスティック上の負荷をもたらすことなく、ダウンリンクＯＴＤＯＡ性能を改善する必要性が存在する。
同時に、Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（Ｌａａｓ）データ配信を可能にするネットワーク中心アーキテクチャ、並びに、位置特定システムの信頼性及び位置測定精度を改善する、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンクを組み合わせたＵＥ測位などこれまで不可能であった高度な機能を可能にするアーキテクチャに対するニーズが存在する。同一データに対して複数の位置特定技法が同時に実行されることを可能にし、かつ可能にする、このようなアーキテクチャに対する更なるニーズが存在する。最後に、このようなアーキテクチャは、全ネットワーク要素のデータベース全体を利用可能であるため、より多くのタワー及びインフラストラクチャを認識できることが必要である。
ユーザ機器（ＵＥ）としても知られる無線デバイスは、ＧＰＳ、セルラー信号、Ｗｉ−Ｆｉ（ＷＬＡＮ）信号、ビーコン信号、並びに様々なパッシブセンサ及びアクティブセンサ、例えばジャイロセンサを含む、広範囲の技術を利用して、長距離位置情報を取得する。単一の技術で全ての地理的環境及び／又は性能要件に対処することはできないため、複数の技術を組み合わせて、ハイブリッド測位（別名、融合測位）にする。
加えて、アップリンク、ダウンリンク、及び拡張セルＩＤ測位、補助ＧＮＳＳ／ＧＰＳ、三角測量、三辺測量、マルチラテーション、ＲＦフィンガープリンティング、ＲＳＳ（受信信号強度）など多数の測位法及び／又は技法が存在する。
全ての既存の無線通信ネットワークが複数の測位技術を統合するわけではないが、統合に向けた努力は、セルラー通信ネットワークにおいて最も高い。しかしながら、これらのネットワークの測位アーキテクチャ及び機能は、技術／方法／技術に固有であり、したがって、変化し続ける産業／顧客の要件に従う能力、及び／又はハイブリッド／融合測位など測位技術及び方法／技法の進歩を利用する能力を制限する。
このアーキテクチャの断片化は、現在のセルラーネットワークストラテジーが、位置確認サーバとの通信時に低帯域幅を好むことに起因する。これは、当該位置で可視の各ネットワークノードの多数の受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）を収集し、この情報（データ）を位置確認サーバに送信して標的位置確定を決定する、ＲＦフィンガープリンティングなど、確率的位置確認アルゴリズム及び方法の過去の人気を説明する。経時的に、顧客及びアプリケーションは、屋内を含む、より高レベルの性能を要求した（連邦通信委員会（ＦＣＣ）からのＦｏｕｒｔｈ Ｒｅｐｏｒｔ ａｎｄ Ｏｒｄｅｒからの無線Ｅ９１１位置精度要件）。これは、標的移動シナリオにおける精度の低下などＲＦフィンガープリンティングの限界、いわゆるフィンガープリントマップを構築し、更新するために、面倒な人為的関与を持続的に必要とすること、更に、位置確認の曖昧性及びエラーフロア現象の存在を露呈させた。
より高い位置精度及び信頼性に対する上記の要求に応答して、無線産業は、正確な測位の可能性を有する方法及び技術を配備した。無線通信ネットワークで最も広く使用されているのは、ダウンリンク及びアップリンク測位であり、到来時間（ＴＯＡ）、到来時間差（ＴＤＯＡ）、飛行時間（ＴＯＦ）、到来角（ＡＯＡ）、及び受信信号位相の各技法が挙げられる。
より高精度の可能性はまた、より高度な計算要求を伴う。しかし、低帯域幅アプローチを黙認することにより、既存の無線通信ネットワークアーキテクチャでは、無線デバイス及び／又は特定（専用）ネットワーク要素／構成要素が、ＴＯＡ、ＴＤＯＡ（別名、ＲＳＴＤ／ＲＴＯＡ）、ＴＯＦ、ＡＯＡなど及びこれらのメトリック（すなわち、観測結果）を使用して測位計算を担うネットワーク位置確認サーバに送信される、観測結果を決定する必要がある。これは、常に進化する測位アルゴリズム／方法の導入を阻止し（計算リソースの制約のため）、測位性能の更なる改善を制限すると言えるほどに、無線デバイス及び／又は特定ネットワーク構成要素の計算リソースに重い負荷を課す。無線デバイス又は特定（専用）ネットワーク要素の計算上の制約は、限定的なサイズ、コスト、電力消費要件、並びにロジスティクス上の負荷及びＨＷ／ＳＷレガシーの制約から生じることに留意されたい。
単一の位置特定技術／方法を使用して顧客／アプリケーションの要求を満たすことができないため、無線産業は、２つ以上の技術／方法の組み合わせ、すなわちハイブリッドアプローチを用いている。しかしながら、ハイブリッド位置特定性能の利得は、本質的に増分的であり、顧客／アプリケーションの要求の全てに対処することはできない。例えば、ＧＰＳ／ＧＮＳＳとＬＴＥ ＤＬ ＯＴＤＯＡとを組み合わせると、屋外環境における測位が改善されるが、屋内環境においてはＧＰＳ／ＧＮＳＳが動作しないため、屋内ではこのハイブリッド法は改善をもたらさない。
同時に、ハイブリッド位置確認は、コストを増大させ、電力消費及びソリューションの複雑性を増加させる。新たに出現したＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）アプリケーションは、非常に低コスト、小型、極めて低電力消費、低複雑性、及び広範な環境におけるユビキタスなカバレッジ、並びに建物の深窓の無線デバイス（センサ）を必要とする。これは、電池寿命が非常に重要であり、デバイスが典型的には、基板プロセッサ上で堅牢ではない、Ｃａｔ−Ｍ及びＮＢＩＯＴ ＩＯＴベースのソリューションに特に該当する。他の課題としては、測位精度に影響を及ぼす長い休止時間、短い初回測位時間（ＴＴＦＦ）及び信号の狭帯域幅が挙げられる。続いて、追加コスト、電力消費、サイズの増加のためにハイブリッドソリューションを使用することはできない。加えて、深窓の建物環境と相まった狭信号帯域幅の影響を軽減するには、ＩｏＴ無線デバイスには手が届かない、極めて多量の計算電力／リソースを必要とする、最先端のアルゴリズムを必要とする。したがって、低コストで長い電池寿命に対する適切な位置ソリューションは存在しない。
今日のＷＬＡＮアクセスポイント（ＡＰ）は、送信機及び受信機にある複数のアンテナ、並びに最先端の位置確認を可能にする信号構造を特徴とする。したがって、Ｗｉ−Ｆｉ及びＬＴＥ信号の両方を用いて、室内環境のハイブリッド測位を使用することが考えられる。しかしながら、最先端の標的位置確認はＷＬＡＮインフラストラクチャによって実行され、ＬＴＥ標的位置確認は、典型的には、無線デバイスとＬＴＥインフラストラクチャ測位サーバとの間で分割される。また、Ｗｉ−Ｆｉ及びＬＴＥのハイブリッドは、Ｗｉ−Ｆｉの中間結果とＬＴＥの中間結果とを組み合わせて、標的位置を最終決定する追加処理を必要とするであろう。
無線デバイスの一方の選択肢は、全てのＷｉ−Ｆｉ中間計算及びＬＴＥ中間計算を実行し、結果をＬＳＵサーバに送信して、標的位置を決定することである。無線デバイスの他方の選択肢は、全ての計算を実行して、その独自の位置を決定することである。無線デバイスの計算リソースの制約を考慮すると、いずれの選択肢も、高度な測位技術をサポートするのに好適ではない。
更に、ＷＬＡＮインフラストラクチャの別の選択肢は、中間情報及び／又は他の位置特定情報をＬＳＵに提供して、無線デバイスの位置を決定することである。しかしながら、この選択肢は、計算負荷及びロジスティック上の負荷（アルゴリズム／処理の更新、ＷＬＡＮ及びＬＴＥの調整など）をＷＬＡＮインフラストラクチャに課す。
ＧＰＳ／ＧＮＳＳ位置特定技術は、無線デバイスの位置確認ソリューションの重要な部分である。ＧＰＳ／ＧＮＳＳは屋内環境及び高密度な都市環境では機能しないのに対して、その精度は、農村環境及び郊外環境において一致しない。更に、補助ＧＰＳ／ＧＮＳＳ（ＡＧＰＳ／ＡＧＮＳＳ）法（モード）は、精度／信頼性が低下するものの、多くの高密度な都市環境へとＧＰＳ／ＧＮＳＳ機能を拡張する。セルラーネットワークは、ＡＧＰＳ／ＡＧＮＳＳモードで動作することができるように、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ受信機を装備した無線デバイスに必要な補助データを提供する。これらの受信機はまた、位置計算が行われるネットワークの位置サーバに送信される擬似範囲、疑似ドップラーなど観測結果の判定を担う。あるいは、無線デバイス（ＧＰＳ／ＧＮＳＳ）受信機はスタンドアローン動作を実行することができ、セルラーネットワークの補助を受けて、又は補助を受けずに、自身の位置を計算する。
したがって、ネットワーク補助ＧＰＳ／ＧＮＳＳ動作は、各無線デバイスのＧＰＳ／ＧＮＳＳ受信機とネットワークインフラストラクチャとの間のシグナリングに依存し、同時に、観測結果及びそのメトリックを計算するために極めて多量の計算リソースを要求し、また、スタンドアローン動作モードでは、観察結果及びデバイス自身の位置の両方を計算するために、更により多くの計算リソースが必要である。いずれの選択肢も、受信機のコスト、サイズ、及び電力排出を増加させる。
Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎ Ｓｙｓｔｅｍなど他の技術もまた、無線ネットワークにおける位置確認に使用される。セルラーネットワークに統合されると、上記の無線デバイス測位低通信帯域幅ストラテジーのために、これらの技術固有の機能は、無線デバイス及びネットワーク要素全体に広がる。これは、無線ネットワーク測位性能の将来の進歩を妨げ、顧客／アプリケーションの性能要求を満たすことに失敗し、無線デバイス及び／又はネットワーク構成要素への重い計算負荷、新しい高度なアルゴリズムをサポートするためのネットワーク及びＨＷ／ＳＷレガシーの制約へのロジスティック上の負荷を課す。
高度な無線ネットワークアーキテクチャ、例えば、５Ｇ（統一された、より能力の高い、新たな無線のグローバル３ＧＰＰ規格）は、Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）データ配信を企図し、それにより、無線デバイスは、特に保護された物理的位置データのためにコンピューティングクラウド及びＬａａＳへのゲートウェイとして機能する。しかしながら、現在の測位アーキテクチャの断片化は、上記の欠陥及び物理的位置データのセキュリティに関する懸念のために、ＬａａＳのサポートには適さない。
したがって当該技術分野には、包括的な無線デバイス無線信号、ハイブリッド／融合位置確認を含む測位技術、方法／技法に対応するであろう、統一フレームワーク／プラットフォーム（アーキテクチャ、機能エンティティ、及び動作）に対するニーズが存在する。主な利益は、より優れた位置確認精度、信頼性、エネルギー効率の良い無線デバイス、Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）データ配信、セキュリティの強化、新機能開発の促進、ロジスティック上の負荷及びレガシー制約の低減、モバイルデバイス及び／又は個々のネットワークのインフラストラクチャ要素で利用可能な計算能力を大幅に上回る、拡張可能な計算能力である。
本開示は、既存のシステムに関連する短所のうちの１つ以上を実質的に取り除く、リアルタイム位置特定サービス（ＲＴＬＳ）システムなど、無線周波数（ＲＦ）ベースの物体の識別、追跡、及び位置特定のための方法及びシステムに関する。本方法及びシステムは、部分的に同期された（時間的に）受信機及び／又は送信機を使用することができる。一実施形態によると、ＲＦベースの追跡及び位置特定は、セルラーネットワーク内で実施されるが、任意の無線システム及びＲＴＬＳ環境においても実施され得る。提案されるシステムは、ソフトウェアによるデジタル信号処理及びソフトウェア無線（ＳＤＲ）技術を使用することができる。デジタル信号処理（ＤＳＰ）もまた使用することができる。
本明細書に記載の１つのアプローチは、各クラスタ内で精密に時間同期された受信機及び／又は送信機のクラスタを用いるが、クラスタ間時間同期の精密度は、かなり低い、又は全く要求されていない場合がある。本実施形態は、全ての無線システム／ネットワークで使用されることができ、単信動作モード、半二重動作モード、及び全二重動作モードを含む。以下に記載の実施形態は、ＯＦＤＭ変調及び／又はその派生物など様々な変調タイプを用いる無線ネットワークで動作する。したがって、以下に記載の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、他の無線システム／ネットワークにも適用可能である。
一実施形態で説明するように、３ＧＰＰ ＬＴＥセルラーネットワークで実施されるＲＦベースの追跡及び位置特定は、精密に同期された（時間的に）受信機及び／又は送信機クラスタから大きな利益を得る。提案されるシステムは、ソフトウェア及び／又はハードウェアによるデジタル信号処理を使用することができる。
いくつかの実施形態で説明するように、ネットワーク中心のアーキテクチャは、ＬａａＳデータ配信をサポートし、全ての信号処理及び位置推定がクラウド内、すなわち、ＵＥ及び／又はｅＮｏｄｅＢの外側で行われるときに、５Ｇ及び他のネットワーク用に設計される。これをどのように行うことができるかに関して、いくつかの選択肢が存在する。アップリンク位置特定の場合、関連するＵＥ基準信号送信は、マクロ環境ではｅＮｏｄｅＢ、他の環境ではＬＭＵによって収集／前処理され、位置特定サーバユニット（ＬＳＵ）に転送されて更に処理され、ＵＥの位置が決定され得る。ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）の場合、ダウンリンク基準信号の収集及び前処理のタスクは、ＵＥによって実行されてよい。次いで、ＵＥは、収集したダウンリンクデータをＬＳＵに送信してよい。ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）の場合、ＵＥはまた、制御プレーン及び／又はＬＴＥユーザ（データ）プレーンを使用して、ＬＳＵとの通信を処理してよい。したがって、シグナリングは、ＯＭＡ Ｓｅｃｕｒｅ Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＳＵＰＬ）プロトコル及び／又は３ＧＰＰ、例えばＬＴＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＬＰＰ）に則してよい。アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡの場合、ｅＮｏｄｅＢは、ＬＰＰａ及びＳＬｍＡＰ（ＳＬｍアプリケーションプロトコル）プロトコル又はＭＴＴＱを使用して、ＬＳＵとの通信を処理してよい。
いくつかの実施形態で説明するように、このネットワーク中心アーキテクチャは、これまで不可能であった高度な機能を可能にし得る。これらの機能には、（ａ）ダウンリンクＯＴＤＯＡを用いて、サービングセル／タワーとＵＥとアップリンクＡｏＡ／ＤｏＡとの間の距離を測定してＵＥの位置を決定し、その一方で、追跡アルゴリズム／技術を用いることによって、このアップリンク／ダウンリンクＵＥ測位に対するＯＴＤＯＡ同期誤差の影響を軽減すること、（ｂ）アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡに加えてＲＴＴ（ラウンドトリップタイム）（別名、タイムアドバンス（（ＴＡ又はＴＡＤＶ）法を使用してＵＥ位置を決定する場合に、追跡アルゴリズム／技術を用いて、ＵＥ測位を改善すること、及び（ｃ）追跡アルゴリズム／技術を用いて、ダウンリンクＯＴＤＯＡ位置特定法における同期誤差を推定し、修正／軽減することが挙げられる。
いくつかの実施形態で説明するように、ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）ＵＥ位置特定法は、マルチラテレーション技法／方法（別名、双曲線航法）を用いるナビゲーションプロセッサを含む。このマルチラテレーション技法は、多数の双曲線（ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ）方程式を解くことを伴う。反復法及び非反復（閉鎖形態）の解が存在する。一実施形態では、使用可能な（聴取可能な）基準点（基地局）の数を分割して、３つのＲＳＴＤ／ＴＤＯＡサブセットの複数のセットを有し、サブセットごとに閉鎖形態の解を見出すハイブリッドアプローチが記載される。その後、位置整合アルゴリズムを用いて、位置確定を最終決定することができる。第２の実施形態では、位置確定は、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ値の同一セットからの反復及び非反復解の組み合わせを利用して改善されてよい。第３の実施形態では、アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡ推定値及びＲＴＴを用いることにより、反復アルゴリズム及び非反復アルゴリズムに基づいて、ＵＥ位置について初期位置推定を決定してよい。
いくつかの実施形態で説明するように、無線ネットワーク環境は、２つの高電力セルのみを使用して、広範囲に大量のＲＦ信号を送り込むため、少なくとも３つの基準点を必要とする（２Ｄ位置特定の場合）マルチラテレーション法に従わずに、位置確定を得ることが多い。したがって、ＲＴＴが使用可能である場合、ＵＥは、サービングセクタの方位角ビーム幅及びＲＴＴ／２範囲によって定義される弧に沿って位置する。ＡｏＡ／ＤｏＡ推定値が使用可能である場合、ＵＥ位置は、双曲線と弧との交点付近で決定され得る。これらの方法の両方を使用してよい。ＲＴＴ又はＡｏＡ／ＤｏＡのいずれの推定値も使用可能でない場合、ＵＥ位置は、選択された双曲線上の各セル／タワー（セクタ）に対応する交点をスコアリングすることによって決定され、各タワー（セクタ）のスコアとなる。スコアリングは、セルが向いている方向と双曲線上の点への方向との角度差、及び各点から対応するセル／タワーまでの距離に基づいている。スコアは、これらの対応するセル／タワーのＳＮＲに従って重み付けされ得る。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵは、ＵＥとのシグナリング及び情報交換用に構成されている通信プロセッサ、ｅＮｏｄｅＢ、及び／又はネットワーク要素を含んでよい。シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／若しくは３ＧＰＰ ＬＰＰ／ＬＰＰａ、又はＬＰＰ、ＬＰＰａ、及びＳＵＰＬの組み合わせ、並びにネットワークとの通信に使用される、若しくは使用され得る他のプロトコル、例えば、ＬＣＳ−ＡＰプロトコルに則してよい。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵ構成要素は、メモリに記憶され、通信ネットワークのエッジに位置する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバのプロセッサ上で実行するように構成されている命令であってよい。ＬＳＵ構成要素は、４．５Ｇ ＭＥＣ上のホスト型アプリとして統合されてよい。５Ｇ配備では、ＬＳＵ構成要素は、コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされてよい。コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされているＬＳＵはＬａａＳデータ配信をサポートしてよく、それにより、ＵＥは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び保護された物理位置データ専用のＬａａＳへのゲートウェイとして機能する。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵは、ダウンリンク信号プロセッサ並びにアップリンク信号プロセッサ、及びナビゲーションプロセッサを含んでよい。
いくつかの実施形態で説明するように、統一フレームワーク／プラットフォームは、例えば、セルラー、ＷＬＡＮなど１つ以上の無線通信ネットワーク、及び／又はＧＰＳ／ＧＮＳＳ、Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎシステムなど１つ以上の専用の位置特定システムからなる環境において無線デバイスの測位を同時にサポートする。
いくつかの実施形態で説明するように、統一フレームワーク／プラットフォームが、無線デバイス、及び／又は特定（専用）ネットワーク要素（ＷＬＡＮ ＡＰ、ｅＮｏｄｅＢ、ＬＭＵ、Ｅ−ＳＭＬＣなど）の外部での全ての信号処理、位置確認、追跡、及びナビゲーションタスクを実行し、無線デバイス及び／又はネットワーク要素が、無線デバイスの位置確認、追跡、及びナビゲーションに使用される信号のスナップショットの収集及び前処理を担う。
いくつかの実施形態で説明するように、信号処理、位置確認、追跡、及びナビゲーションの全てはＬＳＵ内で実行され、信号のスナップショットの前処理は、ＬＳＵにスナップショットデータを送信すること、及び任意選択的に圧縮動作を行って、ＬＳＵに送信されるスナップショットデータの量を低減することを含む。
本明細書のいくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵは、次のとおりである。
１．ネットワークインフラストラクチャ又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．クラウドコンピューティングベースの集中型無線アクセスネットワーク（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設のサーバに配備されてよく、ホスト型アプリケーションとして統合されてよい。
３．セキュアなリモートインターネット接続を介して、ネットワークのコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされてよい。
４．セキュアなリモートインターネット接続を介して、１つ以上の事業者のネットワークインフラストラクチャ及び／又はＩＰサービスネットワークに接続された、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであってよい。
５．ＣＢＲＳ、Ｌｉｃｅｎｓｅｄ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ａｃｃｅｓｓネットワーク、又はＷＬＡＮネットワークなどスタンドアローンのプライベートネットワークによってホストされてよい。
後３つの実施形態は、ＬａａＳデータ配信をサポートする。
１．ネットワークインフラストラクチャ又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．クラウドコンピューティングベースの集中型無線アクセスネットワーク（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設のサーバに配備されてよく、ホスト型アプリケーションとして統合されてよい。
３．セキュアなリモートインターネット接続を介して、ネットワークのコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされてよい。
４．セキュアなリモートインターネット接続を介して、１つ以上の事業者のネットワークインフラストラクチャ及び／又はＩＰサービスネットワークに接続された、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであってよい。
５．ＣＢＲＳ、Ｌｉｃｅｎｓｅｄ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ａｃｃｅｓｓネットワーク、又はＷＬＡＮネットワークなどスタンドアローンのプライベートネットワークによってホストされてよい。
後３つの実施形態は、ＬａａＳデータ配信をサポートする。
無線ネットワークに関連して、ダウンリンク通信は、常に、１つ以上のネットワークのノード（セル基地局、ＷＬＡＮ ＡＰ、衛星など）から信号を受信する、無線デバイスである。同時に、アップリンク通信は、常に、無線デバイスから／無線デバイスによって送信される信号を受信する、１つ以上のネットワークのノード（セル基地局、ＷＬＡＮ ＡＰなど）及び／又は専用インフラストラクチャ要素（ＬＭＵ）である。ダウンリンク信号を用いる無線デバイスの位置確認プロセスは、ダウンリンク測位と呼ばれる。同様に、アップリンク信号を用いる位置確認プロセスは、アップリンク測位と呼ばれる。
特定のネットワーク（システム）の測位に関連して、無線デバイスの位置確認に使用される信号は、典型的には、ダウンリンク又はアップリンクのいずれか、例えば、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ、Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎシステムなどである。
本明細書のいくつかの実施形態で説明するように、統一フレームワーク／プラットフォームは以下を実行する。
１．無線デバイス及び／又は特定（専用）ネットワーク要素から重い計算負荷を軽減する。
２．現在及び将来のネットワークアーキテクチャ／環境についてＬａａＳを可能にする。
３．（既存のアーキテクチャを使用して）これまで不可能であった高度な機能、例えば、位置特定システムの信頼性及び位置確定精度を改善する、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンクを組み合わせた測位などを可能にする。
４．拡張可能な（事実上無制限の）計算帯域幅及びリソースを提供して、新しい高度な位置特定技術をサポートする。
５．複数ネットワークの管理及びインターフェース、新しい技術のアップグレード、及びＨＷ／ＳＷレガシーの制約に関連するロジスティック上の負荷を低減する。
６．機械学習を可能にして、位置確認の信頼性及び位置確定精度を向上させる。
７．無線デバイス測位プロセスをバックグラウンドで連続的に実行することができる。
８．履歴データ及びクラウドソーシングを活用する。
したがって、低レイテンシで、かつ無線デバイスの電力消費に悪影響を与えることなく最新の位置情報を提供する、ユビキタス高精度測位が可能になる。
１．無線デバイス及び／又は特定（専用）ネットワーク要素から重い計算負荷を軽減する。
２．現在及び将来のネットワークアーキテクチャ／環境についてＬａａＳを可能にする。
３．（既存のアーキテクチャを使用して）これまで不可能であった高度な機能、例えば、位置特定システムの信頼性及び位置確定精度を改善する、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンクを組み合わせた測位などを可能にする。
４．拡張可能な（事実上無制限の）計算帯域幅及びリソースを提供して、新しい高度な位置特定技術をサポートする。
５．複数ネットワークの管理及びインターフェース、新しい技術のアップグレード、及びＨＷ／ＳＷレガシーの制約に関連するロジスティック上の負荷を低減する。
６．機械学習を可能にして、位置確認の信頼性及び位置確定精度を向上させる。
７．無線デバイス測位プロセスをバックグラウンドで連続的に実行することができる。
８．履歴データ及びクラウドソーシングを活用する。
したがって、低レイテンシで、かつ無線デバイスの電力消費に悪影響を与えることなく最新の位置情報を提供する、ユビキタス高精度測位が可能になる。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵは、１つ以上の無線デバイス及び／又は１つ以上のネットワークの特定（専用）要素からのスナップショットデータで動作する信号プロセッサのうちの１つ以上を含んでよい。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵの１つ以上の信号プロセッサは、ダウンリンク及び／又はアップリンクスナップショットデータで動作する。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵはまた、ナビゲーションプロセッサ（別名、測位エンジン）を含み、このプロセッサは、１つ以上の信号プロセッサから出力を受信し、多数の位置確認（測位）方法／技法／技術、例えば、複数の方法、技法、及び技術の組み合わせ、すなわちハイブリッド測位を用いることによって位置推定及び位置追跡計算を実行する。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵ信号プロセッサ及び測位エンジンはまた、補助／支援情報を受信する。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵの信号プロセッサは、測位エンジンの一部であってよい。
いくつかの実施形態で説明するように、ＬＳＵは、無線デバイス並びに／又は１つ以上のネットワーク及び１つ以上のネットワーク内のネットワークの特定（専用）要素とのシグナリング及び情報交換用に構成されている通信プロセッサを含んでよい。例えば、シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／又は３ＧＰＰ ＬＰＰ／ＬＰＰａプロトコル、ＭＴＴＱなどに則してよい。
実施形態の更なる特徴及び利点は、以下の説明に記載されており、一部は説明から明らかとなる、又は実施形態の実施によって習得され得る。実施形態の利点は、本明細書の記載及び特許請求の範囲、並びに添付の図面において特に指摘された構造によって実現され、達成されるであろう。
前述の概要及び以下の詳細な説明はいずれも例示的かつ説明目的あり、特許請求される実施形態の更なる説明を提供することを意図していることを理解されたい。
添付の図面は、実施形態の理解を深めるために含まれ、本明細書に組み込まれ、かつその一部を構成するが、かかる図面は、いくつかの実施形態を示し、説明と合わせて見ると、実施形態の諸原理を説明するのに役立つであろう。
ここで、本実施形態の実施形態を詳細に参照し、その実施例を添付の図面に示す。
本実施形態は、ＲＴＬＳなど、ＲＦベースの物体の識別、追跡、及び位置特定のための方法及びシステムに関する。一実施形態によると、本方法及びシステムは、狭帯域測距信号を用いる。本実施形態はＶＨＦ帯で動作するが、ＨＦ帯、ＬＦ帯、及びＶＬＦ帯、並びにＵＨＦ帯及びより高い周波数でも使用され得る。これは、マルチパス軽減プロセッサを用いる。マルチパス軽減プロセッサを用いることにより、システムによって実施される追跡及び位置特定の精度が増加する。
本実施形態は、ユーザによる複数の個人及び物体の追跡、位置特定、及び監視を可能にする、極めて携帯性の高い、小型ベースユニットを含む。各ユニットは、独自のＩＤを有する。各ユニットは、そのＩＤを含むＲＦ信号をブロードキャストし、各ユニットは、そのＩＤ並びに音声、データ、及び追加情報を含むことができる帰還信号を返送することができる。各ユニットは、他ユニットからの帰還信号を処理し、三角測量若しくは三辺測量及び／又は使用される他の方法に応じて、それらの相対的位置及び／又は実際の位置を連続的に決定する。本実施形態はまた、ＧＰＳデバイス、スマートフォン、送受信兼用無線機、及びＰＤＡなどの製品と容易に統合され得る。結果として得られる製品は、既存のディスプレイ、センサ（例えば、高度計、ＧＰＳ、加速度計、及びコンパスなど）、及びそのホストの処理能力を活用しつつ、スタンドアローンデバイスの機能の全てを有することになる。例えば、本明細書に記載のデバイス技術を有するＧＰＳデバイスは、マップ上でユーザの位置を提供し、また、グループの他のメンバーの位置をマッピングすることができるであろう。
ＦＰＧＡ実施形態に基づく実施形態のサイズは、約２×４×１インチ〜２×２×０．５インチ、又は集積回路技術の向上につれてそれよりも小さくなる。使用される周波数に応じて、アンテナはデバイスに組み込まれる、又はデバイスエンクロージャを通って突出するであろう。ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）ベースのバージョンのデバイスは、ＦＰＧＡの機能、及び他の電子部品の大部分をユニット、つまりタグに組み込むことができるであろう。ＡＳＩＣベースのスタンドアローンバージョンの製品は、１×０．５×０．５インチ以下のデバイスサイズをもたらすであろう。アンテナサイズは、使用される周波数によって決定され、アンテナの一部はエンクロージャに組み込まれ得る。ＡＳＩＣベースの実施形態は、チップセットのみで構成され得る製品に組み込まれるように設計される。マスターユニット、つまりタグユニット間では、物理的サイズの大きな差異が存在するべきではない。
デバイスは、マルチパス軽減アルゴリズムを処理するために、複数の周波数範囲（周波帯）で動作する標準的なシステム構成要素（既製の構成要素）を使用することができる。デジタル信号処理及びソフトウェア無線用ソフトウェアが使用され得る。最小限のハードウェアと組み合わされた信号処理ソフトウェアは、ソフトウェアによって定められた送受信波形を有する無線機の構築を可能にする。
米国特許第７，５６１，０４８号は、狭帯域測距信号システムを開示しており、狭帯域測距信号は、例えば、数キロヘルツ幅のみの音声チャネルを使用して、低帯域幅チャネルに適合するように設計されている（ただし、一部の低帯域幅チャネルは数十キロヘルツに拡張し得る）。これは、数百キロヘルツ〜数十メガヘルツ幅のチャネルを使用する従来の位置検出システムとは対照的である。
この狭帯域測距信号システムの利点は以下のとおりである。すなわち、１）より低い動作周波数／周波帯において、従来の位置検出システムの測距信号帯域幅は、搬送波（動作）周波数値を超える。したがって、ＬＦ／ＶＬＦ帯、及びＨＦ帯など他のより低い周波数帯域にこのようなシステムを配備することはできない。従来の位置検出システムとは異なり、米国特許第７，５６１，０４８号に記載されている狭帯域測距信号システムは、その測距信号帯域幅が搬送波周波数値をはるかに下回るため、ＬＦ帯、ＶＬＦ帯、及び他の周波数帯での配備に成功し得る。２）ＲＦスペクトルの下端（一部のＶＬＦ帯、ＬＦ帯、ＨＦ帯、及びＶＨＦ帯、例えば、最大でＵＨＦ帯）では、ＦＣＣが許容チャネル帯域幅を厳しく制限し（１２〜２５ｋＨｚ）、そのために従来の測距信号を使用できないため、従来の位置検出システムを使用することができない。従来の位置検出システムとは異なり、狭帯域測距信号システムの測距信号帯域幅は、ＦＣＣ規制及び他の国際スペクトル規制当局に完全に準拠している。また、３）動作周波数／周波帯とは無関係に、狭帯域信号は、広帯域信号と比較して本質的に高いＳＮＲ（信号ノイズ比）を有することが周知である（ＭＲＩ：ｔｈｅ ｂａｓｉｃｓ，ｂｙ Ｒａｙ Ｈ．Ｈａｓｈｅｍｉ，Ｗｉｌｌｉａｍ Ｇ．Ｂｒａｄｌｅｙ．．．−２００３を参照）。これにより、ＵＨＦ帯など、動作する周波数／帯域とは無関係に、狭帯域測距信号位置検出システムの動作範囲が増大する。
したがって、従来の位置検出システムとは異なり、狭帯域測距信号位置検出システムは、マルチパス現象があまり顕著ではない、ＲＦスペクトルの下端（例えばＶＨＦ帯）、及びより低い周波帯（最低でＬＦ／ＶＬＦ帯）で配備することができる。同時に、狭帯域測距位置検出システムはまた、ＵＨＦ帯及びそれを超えて配備され、測距信号のＳＮＲを改善し、結果として、位置検出システム動作範囲を増大させることができる。
マルチパス、例えば、ＲＦエネルギー反射を最小化するために、ＶＬＦ帯／ＬＦ帯で動作することが望ましい。しかしながら、これらの周波数では、可搬型／携帯用アンテナの効率が非常に悪い（ＲＦ波長に対してアンテナ長（サイズ）が小さいために、約０．１％以下である）。加えて、これらの低周波数では、自然発生源及び人為的発生源からのノイズレベルは、より高い周波数／周波数帯、例えばＶＨＦよりもはるかに高い。これらの２つの現象を合わせると、位置検出システムの適用性、例えば、その動作範囲及び／又は携帯性／可搬性が制限され得る。したがって、動作範囲及び／又は携帯性／可搬性が非常に重要である特定の用途では、より高いＲＦ周波数／周波数帯、例えばＨＦ、ＶＨＦ、ＵＨＦ、及びＵＷＢが使用され得る。
ＶＨＦ帯及びＵＨＦ帯では、自然発生源及び人為的発生源によるノイズレベルが、ＶＬＦ帯、ＬＦ帯、及びＨＦ帯と比較して著しく低く、ＶＨＦ周波数及びＨＦ周波数では、マルチパス現象（例えば、ＲＦエネルギー反射）は、ＵＨＦ及びより高い周波数よりも深刻ではない。また、ＶＨＦでは、アンテナ効率は、ＨＦ及びより低い周波数よりも著しく良好であり、ＶＨＦでは、ＲＦ浸透力がＵＨＦよりもはるかに高い。したがって、ＶＨＦ帯は、携帯／可搬用途に良好な折衷案を提供する。一方、いくつかの特別な場合、例えば、ＶＨＦ周波数（又はより低い周波数）が電離層に浸透できない（つまり偏向／屈折する）ＧＰＳでは、ＵＨＦは良好な選択肢であり得る。しかしながら、いずれの場合（及び全ての場合／用途）においても、狭帯域測距信号システムは、従来の広帯域測距信号位置検出システムに勝る利点を有するであろう。
実際の用途が、的確な技術仕様（電力、放射、帯域幅、及び動作周波数／周波数帯など）を決定するであろう。狭帯域測距によって、ユーザが、ライセンスを受ける、若しくはライセンシーからライセンスの免除を受けること、又はＦＣＣに記載の非ライセンス周波数帯を使用することが可能になる。これは、低周波数帯測距によって、最も厳格な狭帯域幅（ＦＣＣに記載され、適切なセクションの対応する技術要件に準拠する６．２５ｋＨｚ、１１．２５ｋＨｚ、１２．５ｋＨｚ、２５ｋＨｚ、及び５０ｋＨｚ）など多くの異なる帯域幅／周波数での動作が可能となるためである。その結果、そのようなセクション内の複数のＦＣＣセクション及び例外が適用可能となる。適用可能である主要なＦＣＣ規制は、４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ ９０− Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ ９４ ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、４７ ＣＦＲ Ｐａｒｔ １５−Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｅｖｉｃｅｓである（比較すると、この文脈における広帯域信号は数百ＫＨｚから１０〜２０ＭＨｚまでである）。
典型的には、Ｐａｒｔ ９０及びＰａｒｔ ９４では、ＶＨＦの実施形態により、ユーザが、特定の例外（低電力無線サービスは一例である）の下で、デバイスを１００ｍＷまで動作させることができる。特定の用途では、ＶＨＦ帯で許容可能な送信電力は２〜５ワットである。９００ＭＨｚ（ＵＨＦ帯）では、１Ｗである。１６０ｋＨｚ〜１９０ｋＨｚの周波数（ＬＦ帯）では、許容可能な送信電力は１ワットである。
狭帯域測距は、全てではなくても、多くの異なるスペクトル許容範囲に適合することができ、また、最も厳密な規制要件を満たしつつ、正確な測距を可能にする。これは、ＦＣＣについてのみではなく、欧州、日本、及び韓国など世界中でスペクトルの使用を規制する他の国際組織についても当てはまる。
以下は、使用される、一般的な周波数のリストであり、典型的な電力使用量及び実世界環境において別の読取機と通信可能なタグの距離を併記したものである（ＩｎｄｏａｄＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ Ｄａｎ Ｄｏｂｋｉｎ，ＷＪ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖ１．４ ７／１０／０２を参照されたい）。
提案されるシステムは、ＶＨＦ周波数で動作し、ＲＦ信号の送信及び処理に独自の方法を用いる。より具体的には、ＶＨＦ周波数における狭帯域要件の制約を克服するために、ＤＳＰ技法及びソフトウェア無線（ＳＤＲ）を使用する。
より低い（ＶＨＦ）周波数で動作することにより、散乱を低減させ、はるかに良好に浸透する。最終結果は、一般に使用される周波数のおよそ１０倍の範囲の増加である。例えば、プロトタイプの測定範囲を上記のＲＦＩＤ技術の範囲と比較すると、以下のとおりである。
狭帯域測距技法を用いると、一般に使用される周波数、並びに典型的な電力使用量及び実世界環境において別の読取機と通信可能なタグの通信範囲は、著しく増大する。
バッテリ消費は、デバイスの設計、送信電力、及びデューティ周期、例えば、２つの連続する距離（位置）測定値間の時間間隔に応じる。多くの用途では、デューティ周期は大きく、１０倍〜１０００倍である。デューティ周期の大きい用途、例えば１００倍では、１００ｍＷの電力を伝送するＦＰＧＡバージョンは、およそ３週間の動作可能時間を有することになる。ＡＳＩＣベースのバージョンは、動作可能時間を１０倍増加させる期待される。また、ＡＳＩＣは、本質的により低いノイズレベルを有する。したがって、ＡＳＩＣベースのバージョンはまた、動作範囲を約４０％増加させ得る。
当業者であれば、本実施形態は、システムの長い動作範囲を損なうことなく、ＲＦの困難な環境（例えば建物、都市回廊など）における位置検出精度を著しく増加させることを理解するであろう。
典型的には、追跡及び位置特定システムは、追跡−位置特定−ナビゲート法を用いる。これらの方法としては、到来時間（ＴＯＡ）、到来時間差（ＤＴＯＡ）、及びＴＯＡとＤＴＯＡとの組み合わせが挙げられる。距離測定技法としての到来時間（ＴＯＡ）は、米国特許第５，５２５，９６７号に概説されている。ＴＯＡ／ＤＴＯＡベースのシステムは、ＲＦ測距信号の直接見通し線（ＤＬＯＳ）飛行時間（例えば、時間遅延）を測定し、その後、距離範囲に変換する。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合、様々な遅延時間を有するＲＦ測距信号の複数のコピーがＤＬＯＳ ＲＦ測距信号に重畳される。狭帯域測距信号を使用する追跡−位置特定システムは、マルチパスを軽減せずにＤＬＯＳ信号と反射信号とを弁別することができない。結果として、これらの反射信号は、推定された測距信号のＤＬＯＳ飛行時間に誤差を生じさせ、次いで、範囲推定精度に影響を及ぼす。
本実施形態は、マルチパス軽減プロセッサを有利に使用して、ＤＬＯＳ信号及び反射信号を分離する。したがって、本実施形態は、推定された測距信号のＤＬＯＳ飛行時間における誤差を著しく低減する。提案されたマルチパス軽減法は、全てのＲＦ帯で使用され得る。また、広帯域測距信号位置検出システムでも使用され得る。また、ＤＳＳ（直接拡散スペクトル）及びＦＨ（周波数ホッピング）など拡散スペクトル技法を含む様々な変調／復調技法をサポートすることができる。
加えて、本方法の精度を更に改善するために、ノイズ低減法を適用することができる。これらのノイズ低減法としては、限定するものではないが、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技法などが挙げられる。マルチパス干渉誤差の残部は、最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、最小分散推定（カルマンフィルタ）など後処理技術を適用することによって、更に低減することができる。
本実施形態は、単信動作モード、半二重動作モード、及び全二重動作モードを有するシステムで使用できる。全二重動作は、複雑性、コスト、及びＲＦ送受信機上でのロジスティックの点で非常に要求が厳しいため、ポータブル／モバイルデバイスの実施形態におけるシステムの動作範囲を制限する。半二重動作モードでは、読取機（「マスター」とも呼ばれることが多い）及びタグ（「スレーブ」又は「標的」とも呼ばれることもある）は、マスター又はスレーブが任意の所与の時間に送信することのみを可能にするプロトコルによって制御される。
送信及び受信を交互に行うことにより、単一周波数が距離測定で使用されることを可能にする。このような構成は、全二重システムと比較してシステムのコスト及び複雑性を低減する。単信動作モードは、概念的にはより単純であるが、測距信号シーケンスの開始など、マスターユニットと標的ユニットとの間でのイベントのより厳密な同期を必要とする。
本実施形態では、狭帯域測距信号のマルチパス軽減プロセッサは、測距信号帯域幅を増大させない。これは、異なる周波数成分を使用して、有利に狭帯域測距信号の伝播を可能にする。更なる測距信号処理が、超分解能スペクトル推定アルゴリズム（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ）及び／若しくはＲＥＬＡＸなど統計アルゴリズムによって周波数領域において、又は相対的に広い帯域幅を有する合成測距信号を集めて、この信号に更なる処理を適用することによって時間領域において実行され得る。狭帯域測距信号の異なる周波数成分は、疑似ランダムに選択されてよく、周波数において連続的又は離間していてもよく、周波数において均一及び／又は不均一な間隔を有してよい。
本実施形態は、マルチパス軽減技術を拡張する。狭帯域測距用信号モデルは、（本明細書の他の箇所で紹介するように）周波数が、範囲で規定される遅延＋遅延がマルチパスに関連する時間遅延で規定される同類項に正比例する複素指数である。このモデルは、信号構造の実施形態、例えば、ステップ状周波数、線形周波数変調などとは無関係である。
ダイレクトパスとマルチパスとの間の周波数分離は名目上極めて小さく、通常の周波数領域処理は、ダイレクトパス範囲を推定するのに十分ではない。例えば、３０メートルの範囲（１００．０７ナノ秒の遅延）で５ＭＨｚを超える１００ＫＨｚのステッピングレートでのステップ状周波数測距信号は、０．０６２８７５ラジアン／秒の周波数をもたらす。パス長３５メートルのマルチパス反射は、０．０７３３５５の周波数をもたらすであろう。分離は０．０１０４７９２である。５０のサンプルオブザーバブルの周波数分解能は、０．１２５６６Ｈｚのネイティブ周波数分解能を有する。したがって、従来の周波数推定技術を使用して、反射パスからダイレクトパスを分離し、ダイレクトパスの範囲を正確に推定することは不可能である。
この制約を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定法及びマルチモーダルクラスタ分析の実施形態という固有の組み合わせを使用する。部分空間分解技術は、観測されたデータの推定共分散行列を、２つの直交する部分空間、つまりノイズ部分空間、及び信号部分空間に分割することに依存する。部分空間分解法の背後にある理論は、ノイズ部分空間へのオブザーバブルの投影はノイズのみからなり、信号部分空間へのオブザーバブルの投影は信号のみからなるというものである。
超分解能スペクトル推定アルゴリズム及びＲＥＬＡＸアルゴリズムは、ノイズの存在下でスペクトルにおいて近接して配置された周波数（正弦曲線）を区別することができる。周波数は、調和的に関連付けられる必要はなく、デジタルフーリエ変換（ＤＦＴ）とは異なって、信号モデルは、いかなる人為的周期性も導入しない。所与の帯域幅に関して、これらのアルゴリズムは、フーリエ変換よりも著しく高い分解能を提供する。したがって、直接見通し線（ＤＬＯＳ）は、高精度で他のマルチパス（ＭＰ）から確実に区別され得る。同様に、人為的に生成された、より広い合成帯域測距信号に対して、後で説明する閾値法を適用して、高精度で、他のパスからＤＬＯＳを確実に区別することを可能にする。
本実施形態によると、デジタル信号処理（ＤＳＰ）は、マルチパス軽減プロセッサによって使用されて、他のＭＰパスからＤＬＯＳを確実に区別することができる。スペクトル分析（スペクトル推定）技術には、様々な超分解能アルゴリズム／技法が存在する。例としては、部分空間ベースの方法、つまりＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ（ＭＵＳＩＣ）アルゴリズム又はｒｏｏｔ−ＭＵＳＩＣアルゴリズム、Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｖｉａ Ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ（ＥＳＰＲＩＴ）アルゴリズム、ピサレンコ調和分解（ＰＨＤ）アルゴリズム、ＲＥＬＡＸアルゴリズムなどが挙げられる。
上記の超分解能アルゴリズムは、アンテナに衝突する信号が十分に相関しないことを前提としている。したがって、マルチパス伝播において直面し得るように、高度に相関した信号環境において性能が著しく低下する。マルチパス軽減技法は、空間的平滑化と呼ばれる前処理スキームを伴い得る。その結果、マルチパス軽減プロセスは、計算集約的で複雑になり得る、すなわち、システムの実施形態の複雑性を増加させ得る。より低いシステム計算コスト及び実施形態の複雑性を伴うマルチパス軽減は、超分解能行列束（ＭＰ）アルゴリズムを使用することによって達成され得る。ＭＰアルゴリズムは、非探索方法として分類される。したがって、計算的にあまり複雑ではなく、他の超分解能アルゴリズムで使用される探索方法で直面する問題が排除される。更に、ＭＰアルゴリズムは、相関信号に敏感ではなく、単一のチャネル推定のみを必要とし、コヒーレントなマルチパス成分に関連する遅延を推定することもできる。
上記の超分解能アルゴリズムの全てにおいて、入力（すなわち、受信）信号は、周波数の複素指数関数及びそれらの複素振幅の線形結合としてモデル化される。マルチパスの場合、受信信号は以下のとおりである。
式中、β×ｅｉ２πｆ×ｔは送信信号であり、ｆは動作周波数であり、Ｌはマルチパス成分の数であり、
及びτＫは、それぞれＫ番目のパスの複素減衰及び伝播遅延である。マルチパス成分は、伝播遅延が昇順で考慮されるようにインデックス付けされる。その結果、このモデルでは、τ０は、ＤＬＯＳパスの伝播遅延を示す。τ０値は全てのτＫのうちの最小値であるため、明らかに最も興味深い値である。位相θＫは、通常、ある測定周期から別の測定周期までランダムであり、均一の確率密度関数Ｕ（０，２π）を有すると想定される。したがって、本発明者らはαＫ＝ｃｏｎｓｔ（すなわち、一定値）と仮定する。
パラメータαＫ及びτＫは、建物内及びその周辺の人々及び機器の動きを反映するランダムな時変関数である。しかしながら、それらの変動の速度は測定時間間隔と比較して非常に遅いため、これらのパラメータは、所与の測定周期内で、時不変ランダム変数として処理され得る。
これらのパラメータは全て、伝達係数及び反射係数など無線信号特性に関連するため、周波数に依存する。しかしながら、本実施形態では、動作周波数はほとんど変化しない。したがって、上記のパラメータは、周波数に依存しないと仮定することができる。
式（１）は、周波数領域において以下のように示され得る。
式中、Ａ（ｆ）は受信信号の複素振幅であり、（２π×τＫ）は超分解能アルゴリズムによって推定される人工「周波数」であり、動作周波数ｆは独立変数であり、αＫはＫ番目のパス振幅である。
式（２）において、（２π×τＫ）の超分解能推定値及びその後のτＫ値は、連続周波数に基づいている。実際には、有限数の測定値が存在する。したがって、変数ｆは、連続変数ではなく、むしろ離散変数であろう。したがって、複素振幅Ａ（ｆ）は、以下のように計算され得る。
式中、
は、離散周波数ｆｎにおける離散複素振幅推定値（すなわち、測定値）である。
式（３）では、
は、マルチパスチャネルを通って伝播した後の周波数ｆｎの正弦波信号の振幅及び位相として解釈され得る。超分解能アルゴリズムに基づいた全てのスペクトル推定では、複素数入力データ（すなわち、複素振幅）が必要とされることに留意されたい。
場合によっては、実際の信号データ、例えば
を、複素信号（例えば、分析信号）に変換することが可能である。例えば、このような変換は、ヒルベルト変換又は他の方法を使用することによって達成することができる。しかしながら、短距離の場合、値τ０は非常に小さく、非常に低い（２π×τＫ）「周波数」をもたらす。
これらの低「周波数」は、ヒルベルト変換（又は他の方法）の実施形態において問題を生じさせる。加えて、振幅値（例えば、
）のみが使用される場合、推定される周波数の数は、（２π×τＫ）「周波数」だけでなく、それらの組み合わせも含む。概して、未知の周波数の数を増加させると、超分解能アルゴリズムの精度に影響が及ぶ。したがって、他のマルチパス（ＭＰ）パスからＤＬＯＳパスを確実かつ正確に分離するには、複素振幅推定値が必要である。
以下は、マルチパスの存在下で複素振幅
を得るタスク中の、方法及びマルチパス軽減プロセッサの動作の説明である。なお、半二重動作モードを中心に説明しているが、全二重モード向けに容易に拡張され得ることに留意されたい。単信動作モードは半二重モードの一部であるが、追加のイベント同期を必要とする。
半二重動作モードでは、読取機（「マスター」とも呼ばれることが多い）及びタグ（「スレーブ」又は「標的」とも呼ばれる）は、マスター又はスレーブが任意の所与の時間に送信することのみを可能にするプロトコルによって制御される。この動作モードでは、タグ（標的デバイス）はトランスポンダとして機能する。タグは、読取機（マスターデバイス）から測距信号を受信し、これをメモリに記憶し、次いで特定の時間（遅延）後に、マスターに信号を再送信して戻す。
測距信号の例を図１及び図１Ａに示す。例示的な測距信号は、連続的な、異なる周波数成分を用いる。疑似ランダムを含む、周波数及び／若しくは時間において離間している、又は直交するなど他の波形はまた、測距信号の帯域幅が狭帯域のままである限り使用され得る。図１では、各周波数成分の期間Ｔｆは、測距信号の狭帯域特性を得るのに十分な長さである。
異なる周波数成分を有する測距信号の別の変形例を図２に示す。この図は、個々の周波数を狭帯域にするために長期間にわたって送信される複数の周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）を含む。このような信号はより効率的であるが、広帯域幅を占め、広帯域測距信号がＳＮＲに影響を及ぼし、これによって動作範囲を低減する。また、このような広帯域測距信号は、ＶＨＦ帯又はより低い周波数帯に関するＦＣＣ要件に違反する。しかしながら、特定の用途では、この広帯域測距信号は、既存の信号及び伝送プロトコルへのより容易な統合を可能にする。また、このような信号は、追跡−位置特定時間を短縮する。
これらのマルチ周波数（ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４、ｆｎ）バーストはまた、連続的及び／若しくは疑似ランダム、周波数及び／若しくは時間において離間している、又は直交するなどであってよい。
狭帯域測距モードは、広帯域測距と比較して、瞬時広帯域測距の形態で精度をもたらし、その一方では、この精度を実現することができる範囲を増加させる。この性能は、一定の送信電力において、狭帯域測距信号の受信機におけるＳＮＲ（適切な信号帯域幅における）は、広帯域測距信号の受信機におけるＳＮＲよりも大きいために達成される。ＳＮＲ利得は、広帯域測距信号の総帯域幅と狭帯域測距信号の各チャネルの帯域幅とのおよその比率である。これは、例えば、人の歩行又は走行など静止した標的及び動きの遅い標的に、非常に迅速な測距が不要であるときに、良好なトレードオフをもたらす。
マスターデバイス及びタグデバイスは同一であり、マスターモード又はトランスポンダモードのいずれかで動作することができる。全てのデバイスは、データ／リモート制御通信チャネルを含む。デバイスは情報を交換することができ、マスターデバイスは、タグデバイスをリモート制御することができる。図１に示すこの実施例では、マスター（すなわち、読取機）の動作中、マルチパス軽減プロセッサが、タグに対して測距信号を発信し、特定の遅延後に、マスター／読取機は、タグから反復測距信号を受信する。
その後、マスターのマルチパス軽減プロセッサは、受信した測距信号を、マスターから当初送信された信号と比較し、各周波数成分ｆｎの振幅及び位相の形態で
推定値を決定する。式（３）
は、一方向の測距信号トリップのために定義されることに留意されたい。本実施形態では、測距信号は往復する。換言すれば、測距信号は、マスター／読取機から標的／スレーブへ、及び標的／スレーブからマスター／読取機に戻るという両方向に移動する。したがって、マスターによって受信されて戻される、この往復信号の複素振幅は、以下のように計算され得る。
例えば、整合フィルタリング
など複素振幅及び位相値を推定するために使用できる多くの技法が存在する。本実施形態によると、複素振幅の決定は、マスター及び／又はタグ受信機のＲＳＳＩ（受信信号強度インジケータ）値から導出される
値に基づく。位相値
は、読取機／マスターによって受信された、戻ってきたベースバンド測距信号の位相と元の（すなわち、読取機／マスターによって送信された）ベースバンド測距信号の位相とを比較することによって得られる。加えて、マスター及びタグデバイスは独立したクロックシステムを有するため、位相推定誤差に対するクロック精度の影響を分析することによって、デバイス動作の詳細な説明が増補される。上記の説明が示すように、一方向の振幅の
値は、標的／スレーブデバイスから直接得られる。しかしながら、一方向の位相の
値を直接測定することはできない。
本実施形態では、測距ベースバンド信号は、図１に示す信号と同じである。しかしながら、簡潔にするために、本明細書では、測距ベースバンド信号は、複数の周期の異なる周波数の余弦波又は正弦波をそれぞれ含む、２つの周波数成分（Ｆ１及びＦ２）のみからなることが想定される。なお、Ｆ１＝ｆ１、Ｆ２＝ｆ２であることに留意されたい。第１の周波数成分の周期数はＬであり、第２の周波数成分の周期数はＰである。Ｔｆ＝定数の場合、各周波数成分は異なる周期数を有し得るため、ＬはＰに等しくても、等しくなくてもよい。また、各周波数成分の間に時間差は存在せず、Ｆ１及びＦ２の両方は、ゼロに等しい初期位相から開始する。
図３Ａ、図３Ｂ、及び図３Ｃは、ＲＦ移動追跡及び位置特定システムのマスターユニット又はスレーブユニット（タグ）のブロック図を示す。ＦＯＳＣは、デバイスシステムクロック（図３Ａの水晶発振器２０）の周波数を指す。デバイス内で生成される全ての周波数は、このシステムクロック水晶発振器から生成される。以下の定義が使用される。つまり、Ｍは、マスターデバイス（ユニット）であり、ＡＭはタグ（標的）デバイス（ユニット）である。タグデバイスは、トランスポンダモードで動作し、トランスポンダ（ＡＭ）ユニットと称される。
一実施形態では、デバイスは、ＲＦフロントエンド及びＲＦバックエンド、ベースバンド、並びにマルチパス軽減プロセッサからなる。ＲＦバックエンド、ベースバンド、及びマルチパス軽減プロセッサは、ＦＰＧＡ１５０内に実装される（図３Ｂ及び図３Ｃを参照）。システムクロック発生器２０（図３Ａを参照）は、ＦＯＳＣ＝２０ＭＨｚ又はωＯＳＣ＝２π×２０×１０６で発振する。実際のデバイスでは、システムクロック周波数が常に２０ＭＨｚに等しくないため、これは理想的な周波数である：
なお、
であることに留意されたい。
２０ＭＨｚのＦＯＳＣ周波数以外は、システム性能に影響を及ぼすことなく使用され得ることに留意されたい。
両ユニット（マスター及びタグ）の電子構成は同一であり、異なる動作モードはソフトウェアでプログラム可能である。ベースバンド測距信号は、マスターのＦＰＧＡ１５０内のブロック１５５〜１８０によってデジタル形式で生成される（図２Ｂを参照）。これは、複数の周期の異なる周波数の余弦波又は正弦波をそれぞれ含む２つの周波数成分からなる。最初に、ｔ＝０において、マスターデバイス内のＦＰＧＡ１５０（図３Ｂ）は、Ｉ／Ｑ ＤＡＣ１２０及び１２５を介して、デジタルベースバンド測距信号をそのアップコンバータ５０に出力する。ＦＰＧＡ１５０は、Ｆ１周波数で開始し、時間Ｔ１が経過した後、Ｔ２の期間にわたってＦ２周波数の生成を開始する。
水晶発振器の周波数は２０ＭＨｚとは異なっていてもよいため、ＦＰＧＡによって生成される実際の周波数は、Ｆ１γＭ及びＦ２γＭとなるであろう。また、時間Ｔ１はＴ１βＭとなり、Ｔ２はＴ２βＭとなるであろう。また、ＩＴでは、Ｔ１，Ｔ２，Ｆ１，Ｆ２が、Ｆ１γＭ＊Ｔ１βＭ＝Ｆ１Ｔ１及びＦ２γＭ＊Ｔ２βＭ＝Ｆ２Ｔ２であり、Ｆ１Ｔ１及びＦ２Ｔ２のはいずれも整数であると仮定される。これは、Ｆ１及びＦ２の初期位相がゼロに等しいことを意味する。
システム水晶発振器２０から全ての周波数が生成されるため、マスターのベースバンドＩ／Ｑ ＤＡＣ１２０及び１２５の出力は、
であり、式中、
は定係数である。同様に、周波数シンセサイザ２５からの出力周波数ＴＸ＿ＬＯ及びＲＸ＿ＬＯ（ミキサ５０及び８５のＬＯ信号）は、定係数によって表され得る。これらの定係数は、マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）についても同一であり、その違いは、各デバイスのシステム水晶発振器２０のクロック周波数にある。
マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）は半二重モードで動作する。マスターのＲＦフロントエンドは、直交アップコンバータ（すなわち、ミキサ）５０を使用して、マルチパス軽減プロセッサによって生成されたベースバンド測距信号をアップコンバートし、このアップコンバートされた信号を送信する。ベースバンド信号の送信後、マスターは、ＲＦフロントエンドのＴＸ／ＲＸスイッチ１５を使用して、ＴＸモードからＲＸモードに切り替える。トランスポンダは、そのＲＦフロントエンドミキサ８５（第１のＩＦを生成する）及びＡＤＣ１４０（第２のＩＦを生成する）を使用して信号を受信し、受信した信号をダウンコンバートして戻す。
その後、この第２のＩＦ信号は、デジタルフィルタ１９０を使用してトランススポンダのＲＦバックエンドプロセッサにおいてデジタルフィルタ処理され、ＲＦバックエンド直交ミキサ２００、デジタルＩ／Ｑフィルタ２１０及び２３０、デジタル直交発振器２２０、及び加算器２７０を使用して、ベースバンド測距信号へと更にダウンコンバートされる。このベースバンド測距信号は、ＲＡＭデータバスコントローラ１９５及び制御ロジック１８０を使用してトランスポンダのメモリ１７０に記憶される。
続いて、ＲＦフロントエンドスイッチ１５を使用して、トランスポンダをＲｘモードからＴＸモードに切り替え、特定の遅延ｔＲＴＸ後に、記憶されたベースバンド信号の再送信を開始する。この遅延は、ＡＭ（トランスポンダ）システムクロックにおいて測定されることに留意されたい。したがって、
である。マスターは、トランスポンダの送信を受信し、そのＲＦバックエンドの直交ミキサ２００、デジタルＩフィルタ２１０、デジタルＱフィルタ２３０、デジタル直交発振器２２０（図３Ｃを参照）を使用して、受信した信号をベースバンド信号にダウンコンバートして戻す。
その後、マスターは、マルチパス軽減プロセッサのａｒｃｔａｎブロック２５０及び位相比較ブロック２５５を使用して、受信した（すなわち、復元された）ベースバンド信号におけるＦ１とＦ２との間の位相差を計算する。振幅値は、ＲＦバックエンドのＲＳＳＩブロック２４０から導出される。
推定精度を改善するために、ブロック２４０からの振幅推定値及びブロック２５５からの位相差推定値のＳＮＲを改善することが常に望ましい。一実施形態では、マルチパス軽減プロセッサは、測距信号の周波数成分の期間（Ｔｆ）にわたって、多くの時間インスタンスの振幅推定値及び位相差推定値を計算する。これらの値は、平均されたときにＳＮＲを改善する。ＳＮＲの改善は
に比例するオーダーであり得、Ｎは振幅値及び位相差値が得られた（すなわち、決定された）ときのインスタンスの数である。
ＳＮＲの改善に対する別のアプローチは、一定期間にわたって整合フィルタ技法を適用することによって振幅値及び位相差値を決定することである。更に、別のアプローチは、受信した（すなわち、繰り返された）ベースバンド測距信号周波数成分をサンプリングし、Ｉ／Ｑ形式で、期間Ｔ≦Ｔｆにわたって元の（すなわち、マスター／読取機によって送信された）ベースバンド測距信号周波数成分に対して積分することによって、その位相及び振幅を推定することであろう。積分は、Ｉ／Ｑ形式での振幅及び位相の複数のインスタンスの平均化という効果を有する。その後、位相値及び振幅値は、Ｉ／Ｑ形式から、
形式及び
形式に変換され得る。
ｔ＝０において、マスターのマルチパスプロセッサの制御下で、マスターのベースバンドプロセッサ（いずれもＦＰＧＡ１５０内）がベースバンド測距シーケンスを開始すると仮定する。
式中、Ｔｆ≧Ｔ１βＭである。
マスターのＤＡＣ１２０及び１２５の出力における位相は、以下のとおりである。
ＤＡＣ１２０及び１２５は、システムクロックに依存しない内部伝播遅延
を有することに留意されたい。
マスターのＤＡＣ１２０及び１２５の出力における位相は、以下のとおりである。
同様に、送信機の回路部品１５、３０、４０、及び５０は、システムクロックに依存しない、更なる遅延
をもたらすであろう。
その結果、マスターによって送信されたＲＦ信号の位相は、以下のように計算することができる。
マスター（Ｍ）からのＲＦ信号は、マスターとタグとの間のマルチパス現象に応じた位相シフトφＭＵＬＴを受ける。
φＭＵＬＴ値は、送信周波数、例えばＦ１及びＦ２に依存する。トランスポンダ（ＡＭ）受信機は、受信機のＲＦ部分の帯域幅が制限されている（すなわち、狭い）ため、各パスを解決することができない。したがって、特定の時間後、例えば、１マイクロ秒（〜３００メートルの飛行に相当）後に、全ての反射信号が受信アンテナに到着すると、以下の式が適用される。
第１のダウンコンバータ（要素８５）におけるＡＭ（トランスポンダ）受信機内では、出力（例えば第１のＩＦ）の信号位相は、以下のとおりである。
受信機のＲＦ区間（要素１５及び６０〜８５）における伝播遅延
は、システムクロックに依存しないことに留意されたい。ＲＦフロントエンドのフィルタ及び増幅器（要素９５〜１１０及び１２５）を通過した後、第１のＩＦ信号はＲＦバックエンドのＡＤＣ１４０によってサンプリングされる。ＡＤＣ１４０は、入力信号（例えば、第１のＩＦ）をアンダーサンプリングすると仮定する。したがって、ＡＤＣはまた、第２のＩＦを生成するダウンコンバータのように作用する。第１のＩＦフィルタ、増幅器、及びＡＤＣは、伝播遅延時間を加える。ＡＤＣ出力（第２のＩＦ）においては、以下のとおりである。
ＦＰＧＡ１５０では、（ＡＤＣ出力からの）第２のＩＦ信号は、ＲＦバックエンドのデジタルフィルタ１９０によってフィルタリングされ、第３のダウンコンバータ（すなわち、直交ミキサ２００、デジタルフィルタ２３０及び２１０、並びにデジタル直交発振器２２０）によって、ベースバンド測距信号に更にダウンコンバートされて戻され、加算器２７０において加算され、メモリ１７０に記憶される。第３のダウンコンバータ出力（すなわち、直交ミキサ）においては、以下のとおりである。
ＦＩＲ区間１９０における伝播遅延
は、システムクロックに依存しないことに留意されたい。
ＲＸ−＞ＴＸ遅延の後、マスター（Ｍ）からの（メモリ１７０内に）記憶されたベースバンド測距信号が再送信される。ＲＸ−＞ＴＸ遅延は
であることに留意されたい。
トランスポンダからの信号がマスター（Ｍ）の受信機アンテナに到達するまでに、トランスポンダ（ＡＭ）からのＲＦ信号は、マルチパスに応じた別の位相シフトφＭＵＬＴを受ける。上記のように、この位相シフトは、特定の期間の後に、全ての反射信号がマスターの受信機アンテナに到着したときに生じる。
マスター受信機では、トランスポンダからの信号は、トランスポンダ受信機でのダウンコンバージョンプロセスと同じプロセスを経る。その結果は、復元されたベースバンド測距信号であり、この信号は、マスターによって当初送信されたものである。
第１の周波数成分Ｆ１については、以下のとおりである。
第１の周波数成分Ｆ１については、以下のとおりである。
第２の周波数成分Ｆ２については、以下のとおりである。
以下のように置き換える。
式中、ＴＤ＿Ｍ−ＡＭは、マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）回路による伝播遅延である。
式中、φＢＢ＿Ｍ−ＡＭ（０）は、時間ｔ＝０における、マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）周波数ミキサ（ＡＤＣを含む）からのＬＯ位相シフトである。
また、ＫＳＹＮ＿ＴＸ＝ＫＳＹＮ＿ＲＸ＿１＋ＫＡＤＣ＋ＫＳＹＮ＿ＲＸ＿２である。
また、ＫＳＹＮ＿ＴＸ＝ＫＳＹＮ＿ＲＸ＿１＋ＫＡＤＣ＋ＫＳＹＮ＿ＲＸ＿２である。
第１の周波数成分Ｆ１は、以下のとおりである。
第１の周波数成分Ｆ１は、引き続き以下のとおりである。
第２の周波数成分Ｆ２は、以下のとおりである。
第２の周波数成分Ｆ２は、引き続き以下のとおりである。
以下のように更に置き換える。
式中、αは一定である。
次に、最終段階の式は、以下のとおりである。
式（５）から、以下のとおりとなる。
式中、ｉ＝２、３、４．．．．．．．．．．．．．．．であり、２×ΔΦＦ１／Ｆｉは
に等しい。
例えば、時間インスタンスｔ１及びｔ２における相違
は、以下のとおりである。
２×ΔΦＦ１／Ｆ２の相違を求めるためには、ＴＤ＿Ｍ−ＡＭを知る必要がある。
式中、ＴＬＢ＿Ｍ及びＴＬＢ＿ＡＭは、デバイスをループバックモードにすることによって測定される、マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）のＴＸ回路及びＲＸ回路を介した伝播遅延である。マスターデバイス及びトランスポンダデバイスは、ＴＬＢ＿Ｍ及びＴＬＢ＿ＡＭを自動的に測定することができ、ｔＲＴＸ値も既知であることに留意されたい。
上記式及びｔＲＴＸ値からＴＤ＿Ｍ−ＡＭは決定され、したがって、所与のｔ１及びｔ２について、２×ΔΦＦ１／Ｆ２値を以下のように求めることができる。
又は、βＭ＝βＡＭ＝１と仮定すると、以下のとおりである。
式（６）から、動作周波数において、測距信号の複素振幅値は、戻されたベースバンド測距信号を処理することから求めることができると結論付けることができる。
初期位相値
は、部分空間アルゴリズムが一定の位相オフセットに対して感受性がないため、ゼロに等しいと仮定することができる。必要に応じて、
値（位相初期値）は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる米国特許第７，５６１，０４８号に記載されている狭帯域測距信号法を使用してＴＯＡ（到来時間）を決定することによって求めることができる。この方法は、２×ＴＦＬＴβＭに等しい測距信号の往復遅延を推定し、
値は、以下の式から求めることができる。
一実施形態では、戻されたベースバンド測距信号の位相値
は、マルチパスプロセッサのａｒｃｔａｎブロック２５０によって計算される。ＳＮＲを改善するために、マルチパス軽減プロセッサの位相比較ブロック２５５は、式（６Ａ）を使用して、多くのインスタンスｎ（ｎ＝２、３、４．．．．．．．．．．．．．．．）について
を計算し、次いで、それらを平均してＳＮＲを改善する。なお、２×１０−６＜ｔｎ＜Ｔｆ＋ＴＤ＿Ｍ−ＡＭ；ｔｍ＝ｔ１＋Ｔｆであることに留意されたい。
式５及び式６から、復元された（すなわち、受信された）ベースバンド測距信号は、マスターによって送信された元のベースバンド信号と同じ周波数を有することが明らかになる。したがって、マスター（Ｍ）及びトランスポンダ（ＡＭ）のシステムクロックが異なるという事実にもかかわらず、周波数変換は存在しない。ベースバンド信号が複数の周波数成分からなるため、各成分は、複数の周期の正弦波からなる。また、受信したベース測距信号の個々の成分周波数を、対応する元の（すなわち、マスターによって送信された）ベースバンド信号の個々の成分周波数を用いてサンプリングし、得られた信号を周期Ｔ≦Ｔｆにわたって積分することによって、受信した測距信号の位相及び振幅を推定することも可能であろう。
この動作は、Ｉ／Ｑ形式で受信された測距信号の複素振幅値
を生成する。なお、マスターによって送信された各ベースバンド信号の個々の周波数成分は、ＴＤ＿Ｍ−ＡＭによって時間内にシフトされる必要があることに留意されたい。積分動作は、（例えば、ＳＮＲを増加させる）振幅及び位相の複数のインスタンスを平均化する効果をもたらす。位相及び振幅値は、Ｉ／Ｑ形式から、
形式及び
形式に変換され得ることに留意されたい。
サンプリング、周期Ｔ≦Ｔｆにわたっての積分、Ｉ／Ｑ形式から
形式及び
形式への変換からなるこの方法は、図３Ｃの位相比較ブロック２５５で実施され得る。したがって、ブロック２５５の設計及び実施形態に応じて、式（５）に基づいた本実施形態の方法、又は本セクションに記載の別の方法のいずれかが使用され得る。
測距信号帯域幅は狭いが、周波数差ｆｎ−ｆ１は、比較的大きく、例えば、数メガヘルツのオーダーであってよい。その結果、受信機の帯域幅は、ｆ１：ｆｎ測距信号周波数成分の全てが通過するのに十分な幅に保たれる必要がある。この受信機の広帯域幅はＳＮＲに影響を及ぼす。受信機の有効帯域幅を低減し、かつＳＮＲを改善するために、受信した測距信号ベースバンドの周波数成分は、受信したベースバンド測距信号の個々の周波数成分ごとに調整されたデジタル狭帯域フィルタによって、ＦＰＧＡ１５０内のＲＦバックエンドプロセッサによってフィルタリングされ得る。しかしながら、この多数のデジタルフィルタ（フィルタの数は個々の周波数成分の数ｎに等しい）は、ＦＰＧＡリソースに追加的な負担を与え、コスト、サイズ、及び電力消費を増加させる。
一実施形態では、２つの狭帯域デジタルフィルタのみが使用され、一方のフィルタは、常に周波数成分ｆ１用に調整され、他方のフィルタは、他の全ての周波数成分ｆ２：ｆｎ用に調整され得る。測距信号の複数のインスタンスが、マスターによって送信される。各インスタンスは、２つの周波数ｆ１：ｆ２；ｆ１：ｆ３．．．．．．；ｆｉ：ｆｉ．．．．．．；ｆ１：ｆｎのみからなる。同様のストラテジーも可能である。
また、周波数シンセサイザを調整することによって、例えば、ＫＳＹＮを変更することによって、周波数成分の残りを生成する２つのみに（又は１つにでも）ベースバンド測距信号成分を維持することが全く可能であることに留意されたい。アップコンバータ及びダウンコンバータミキサのＬＯ信号は、ダイレクトデジタル合成（ＤＤＳ）技術を使用して生成されることが望ましい。高ＶＨＦ帯周波数では、送受信機／ＦＰＧＡハードウェアに望ましくない負担を与える可能性がある。しかしながら、より低い周波数では、これは有用なアプローチであり得る。アナログ周波数シンセサイザを使用することもできるが、周波数の変更後に安定するために追加の時間を要する場合がある。また、アナログシンセサイザの場合、アナログシンセサイザの周波数の変更後に発生し得る位相オフセットをキャンセルするために、同一周波数で２つの測定を行う必要がある。
上記の式で使用される実際のＴＤ＿Ｍ−ＡＭは、マスター（Ｍ）システムクロック及びトランスポンダ（ＡＭ）システムクロックの両方で測定され、例えば、ＴＬＢ＿ＡＭ及びｔＲＴＸはトランスポンダ（ＡＭ）クロックでカウントされ、ＴＬＢ＿Ｍはマスター（Ｍ）クロックでカウントされる。しかしながら、２×ΔΦＦ１／Ｆ２が両方で計算されるとき、ＴＬＢ＿ＡＭ及びｔＲＴＸはマスター（Ｍ）クロックにおいて測定（カウント）される。これにより、以下の誤差が生じる。
位相推定誤差（７）は、精度に影響を及ぼす。したがって、この誤差を最小限に抑えることが必要である。βＭ＝βＡＭである場合、換言すれば、全てのマスターシステムクロック及びトランスポンダ（タグ）システムクロックが同期している場合、ｔＲＴＸ時間からの寄与分が排除される。
一実施形態では、マスターダユニット（デバイス）及びトランスポンダユニット（デバイス）は、デバイスのうちのいずれかとクロックを同期させることができる。例えば、マスターデバイスは、基準として機能することができる。クロック同期は、リモート制御通信チャネルを使用することによって達成され、それにより、ＦＰＧＡ１５０の制御下で、温度補償水晶発振器ＴＣＸＯ２０の周波数が調整される。周波数差は、選択したトランスポンダデバイスによる搬送波信号の送信中に、マスターデバイスの加算器２７０の出力において測定される。
その後、マスターは、トランスポンダにコマンドを送信して、ＴＣＸＯ周波数を増減させる。この手順を数回繰り返して、加算器２７０の出力で周波数を最小化することによって、より高い精度を達成し得る。理想的な場合では、加算器２７０の出力での周波数がゼロに等しくなるべきであることに留意されたい。別の方法は、周波数差を測定し、トランスポンダのＴＣＸＯ周波数を調整せずに推定された位相の補正を行うことである。
βＭ−βＡＭはかなり低減され得るが、βＭ≠１のときには位相推定誤差が存在する。この場合、誤差の範囲は、基準デバイス（通常はマスター（Ｍ））のクロック発生器の長期安定性に依存する。加えて、クロック同期のプロセスは、かなり長い時間がかかり得る（特に、現場で多数のユニットを用いる場合）。同期プロセスの間、追跡−位置特定システムは部分的又は完全に動作不能になり、システムの準備及び性能に悪影響を及ぼす。この場合、トランスポンダのＴＣＸＯ周波数調整を必要としない上記の方法が好ましい。
市販の（既製の）ＴＣＸＯ構成要素は、高い精度及び安定性を有する。具体的には、ＧＰＳ商用アプリケーションのＴＣＸＯ構成要素は、非常に正確である。これらのデバイスでは、位置特定精度に対する位相誤差の影響は１メートル未満であり得、頻繁なクロック同期を必要としない。
狭帯域測距信号マルチパス軽減プロセッサが、戻された狭帯域測距信号の複素振幅
を取得した後、更なる処理（すなわち、超分解能アルゴリズムの実行）は、マルチパス軽減プロセッサの一部であるソフトウェアベースの構成要素において実施される。このソフトウェア構成要素は、マスター（読取機）ホストコンピュータのＣＰＵ及び／又はＦＰＧＡ１５０（図示せず）に埋め込まれたマイクロプロセッサにおいて実施され得る。一実施形態では、マルチパス軽減アルゴリズムのソフトウェア構成要素は、マスターホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、（２π×τＫ）「周波数」、例えばτＫ値などを推定する。最終工程では、マルチパス軽減プロセッサは最小値（すなわち、ＤＬＯＳ遅延時間）のτを選択する。
測距信号狭帯域要件がある程度緩和される特定の場合では、ＤＬＯＳパスは、連続（時間内）チャープを用いることによってＭＰパスから分離することができる。一実施形態では、この連続チャープは、直線周波数変調（ＬＦＭ）である。しかしながら、他のチャープ波形も使用され得る。
マルチパス軽減プロセッサの下で、Ｂの帯域幅及びＴの期間を有するチャープが送信されると仮定する。これにより、
ラジアン／秒のチャープ速度が与えられる。複数のチャープが送信され、受信されて戻される。チャープ信号は、各チャープが同一位相で開始され、デジタル的に生成されることに留意されたい。
マルチパスプロセッサでは、それぞれの受信された単一のチャープは、戻されたチャープが対象領域の中心から来るように調整される。
チャープ波形の式は、
であり、式中、ω０は、０＜ｔ＜Ｔの初期周波数である。
単一の遅延往復τ、例えばマルチパスがない場合、戻された信号（チャープ）は、ｓ（ｔ−τ）である。
単一の遅延往復τ、例えばマルチパスがない場合、戻された信号（チャープ）は、ｓ（ｔ−τ）である。
次いで、マルチパス軽減プロセッサは、当初送信されたチャープとの複合共役の混合を実行することによってｓ（ｔ−τ）を「脱傾斜（deramp）」する。得られた信号は、以下の複素正弦波である。
式中、ｅｘｐ（−ｉｗ０τｋ）は振幅であり、２βτは周波数であり、０≦ｔ≦Ｔである。最後の項は位相であり、ごくわずかであることに留意されたい。
マルチパスの場合、合成脱傾斜信号は、以下のように複数の複素正弦波からなる。
式中、Ｌは、ＤＬＯＳパスを含む測距信号パスの数であり、０≦ｔ≦Ｔである。
複数のチャープが送信され、処理される。各チャープは、上記のように個々に取り扱われる／処理される。その後、マルチパス軽減プロセッサは、個々のチャープ処理の結果を以下のように集約する。
式中、Ｎはチャープの数であり、
であり、ρ＝Ｔ＋ｔｄｅａｄであり、ｔｄｅａｄは、２つの連続するチャープ間のデッドタイムゾーンであり、２βτｋは、人為的遅延の「周波数」である。ここでも、最も興味深いのは、ＤＬＯＳパス遅延に対応する最低「周波数」である。
式（１０）では、
は、以下の時点における複素正弦波の合計のうちのＮ個のサンプルであると考えることができる。
したがって、サンプルの数は、Ｎの倍数、例えばαＮ；α＝１，２，．．．．．．であり得る。
式（１０）から、マルチパス軽減プロセッサは、更なる処理（すなわち、超分解能アルゴリズムの実行）で使用される時間領域においてαＮ複素振幅サンプルを生成する。この更なる処理は、マルチパス軽減プロセッサの一部であるソフトウェア構成要素において実施される。このソフトウェア構成要素は、マスター（読取機）ホストコンピュータのＣＰＵ及び／若しくはＦＰＧＡ１５０に埋め込まれたマイクロプロセッサ（図示せず）によって、又はこの両方によって実行され得る。一実施形態では、マルチパス軽減アルゴリズムソフトウェアは、マスターホストコンピュータのＣＰＵによって実行される。
超分解能アルゴリズムは、２βτｋ「周波数」の推定値、例えばτＫ値などを生成する。最終工程では、マルチパス軽減プロセッサは最小値、すなわち、ＤＬＯＳ遅延時間のτを選択する。
超分解能アルゴリズムの代わりとして機能することができる「閾値技法」と呼ばれる特殊な処理方法について説明する。換言すると、この方法は、人為的に生成された、合成のより広い帯域測距信号を使用して、他のＭＰパスからＤＬＯＳパスを区別する際の信頼性及び精度を向上させるために使用される。
図１及び図１Ａに示す周波数領域のベースバンド測距信号は、以下のように時間領域のベースバンド信号ｓ（ｔ）に変換することができる。
ｓ（ｔ）が周期１／Δｔで周期的であり、任意の整数ｋについてはｓ（ｋ／Δｔ）＝２Ｎ＋１であり、信号のピーク値であることが容易に確認される。式中、図１及び図１Ａにおいてｎ＝Ｎである。
図４は、Ｎ＝１１及びΔｆ＝２５０ｋＨｚである場合のｓ（ｔ）の２つの周期を示す。この信号は、１／Δｆ＝４マイクロ秒で分離された高さ２Ｎ＋１＝２３のパルスのシーケンスとして現れる。パルス間は、可変振幅及び２Ｎのゼロを有する正弦波波形である。信号の広い帯域幅は、高パルスの狭さに起因し得る。帯域幅は、ゼロ周波数からＮΔｆ＝２．７５ＭＨｚにまで及ぶことも分かる。
一実施形態で使用される閾値法の基本概念は、他のＭＰパスからＤＬＯＳパスを区別する際に、人為的に生成された、合成のより広い帯域測距の信頼性及び精度を向上させることである。閾値法は、広帯域パルスの前縁の開始部分が受信機に到着する時点を検出する。送信機及び受信機におけるフィルタリングのために、前縁は瞬時には立ち上がらないが、滑らかに増加する勾配でノイズから抜き出る。前縁のＴＯＡは、前縁が所定の閾値Ｔを超える時点を検出することによって測定される。
すぐに超えられ、パルスの真の開始と閾値を超える時点との間の誤差遅延τが小さいため、小さい閾値が望ましい。したがって、レプリカの開始がτよりも大きい遅延を有する場合、マルチパスにより到着するいずれのパルスレプリカも影響を及ぼさない。しかしながら、ノイズの存在により、閾値Ｔをどの程度小さくすることができるかが制限される。遅延τを低減する１つの方法は、パルス自体の代わりに、受信パルスの導関数を使用することである（導関数の方が早く立ち上がるため）。二次導関数は、更により早く立ち上がる。より高次の導関数を使用することができるが、実際には、ノイズレベルを許容できない値まで上昇させ得るため、閾値化された二次導関数が使用される。
図４に示す２．７５ＭＨｚ幅の信号は、かなり広い帯域幅を有するが、上記の方法による範囲測定には好適ではない。この方法は、ゼロ信号の先行部分をそれぞれ有する送信パルスを必要とする。しかしながら、パルス間の正弦波波形が本質的にキャンセルされるように、信号を修正することによって、この目標を達成することが可能である。一実施形態では、高パルス間の選択した間隔で信号に緊密に近似する波形を構築し、次いで元の信号から構築した波形を差し引くことによって行われる。
この技法は、図１の信号に適用することによって示すことができる。波形上に示される２つの黒い点は、第１の２つのパルスの間の中心に置かれた、間隔Ｉのエンドポイントである。最良の結果を提供するために実験によって決定された間隔Ｉの左右のエンドポイントは、それぞれ以下のとおりである。
この間隔で信号ｓ（ｔ）を本質的にキャンセルするが、間隔外ではそれほど有害ではない関数ｇ（ｔ）を生成する試みが行われる。式（１１）は、ｓ（ｔ）が１／ｓｉｎπΔｆｔによって変調された正弦波ｓｉｎπ（２Ｎ＋１）Δｆｔであることを示すため、最初に、間隔Ｉで１／ｓｉｎπΔｆｔに緊密に近似する関数ｈ（ｔ）が見出され、次いでその産物として、ｇ（ｔ）が以下のように形成される。
ｈ（ｔ）は、以下のように合計によって生成される。
式中、
であり、係数αｋは、間隔Ｉにわたって最小二乗誤差を最小化するように選択される。
その解は、αｋに対してＪの偏導関数を取り入れ、ゼロに等しく設定することによって容易に得られる。その結果として、Ｍ＋１式の線形システムが以下のように得られ、
これは、αｋに対して解くことができ、式中、以下のとおりである。
次に、
（１２）によって得られる関数φｋ（ｔ）の定義を使用すると、以下のとおりである。
ｓ（ｔ）からｇ（ｔ）を差し引いて、間隔Ｉにおいてｓ（ｔ）を本質的にキャンセルするべき関数ｒ（ｔ）を得る。付属書類に示すように、式（２０）での合計の上限Ｍは、Ｍ＝２Ｎ＋１を選択することが適している。この値及び付属書類の結果をすると、以下のとおりである。
式中、以下のとおりである。
式（１７）から、所望の信号ｒ（ｔ）を得るために、合計２Ｎ＋３の周波数（ゼロ周波数のＤＣ項を含む）が必要であることが分かる。図５は、図１に示す元の信号ｓ（ｔ）について得られた信号ｒ（ｔ）を示しており、式中、Ｎ＝１１である。この場合、ｒ（ｔ）を構築するために２５の搬送波（ＤＣ項ｂ０を含む）が必要である。
上記のように構築されるｒ（ｔ）の重要な特性は、以下のとおりである。
１．（１４）から分かるように、最低周波数はゼロＨｚであり、最高周波数は（２Ｎ＋１）ΔｆＨｚである。したがって、全帯域幅は（２Ｎ＋１）ΔｆＨｚである。
２．全ての搬送波は、周波数
に位置する正弦関数である１つの搬送波を除いて、Δｆ間隔の余弦関数（ＤＣを含む）である。
３．元の信号ｓ（ｔ）は周期１／Δｆを有するが、ｒ（ｔ）は周期２／Δｆを有する。ｒ（ｔ）の各周期の前半（ｓ（ｔ）の全周期である）は、信号のキャンセル部分を含み、後半ｒ（ｔ）は、大きく振動する部分である。したがって、先行部分のキャンセルは、ｓ（ｔ）の一周期おきにのみ生じる。
これは、キャンセル関数ｇ（ｔ）が、実際にはｓ（ｔ）の一周期おきにｓ（ｔ）を増強するためである。その理由は、ｇ（ｔ）はｓ（ｔ）の各ピークにおいてその極性を反転させるが、ｓ（ｔ）は反転させないことである。ｓ（ｔ）の周期ごとに、処理利得を３ｄＢずつ増加させるキャンセル部分を含ませる方法を以下に記載する。
４．ｓ（ｔ）のキャンセル部分の長さは１／Δｆ、の約８０〜９０％である。したがって、Δｆは、マルチパスに起因する、ｒ（ｔ）の以前の非ゼロ部分からの残留信号を全て除去するためにこの長さを十分に長くするように、十分に小さい必要がある。
５．ｒ（ｔ）の各ゼロ部分の直後は、振動部分の第１の周期である。一実施形態では、上記のＴＯＡ測定方法では、この周期の前半はＴＯＡ、具体的にはその立ち上がりの開始を測定するために使用される。この前半の周期のピーク値（主ピークと呼ばれる）は、ほぼ同一の時点に位置する、対応するｓ（ｔ）のピークよりも多少大きいことに留意されたい。前半の周期の幅は、ＮΔｆにほぼ反比例する。
６．以下を行うことによって大量の処理利得を達成できる。
（ａ）信号ｒ（ｔ）を繰り返し使用する。これは、ｒ（ｔ）が周期２／Δｆで周期的であるためである。また、後述の方法により、更に３ｄＢの処理利得が可能である。
（ｂ）狭帯域フィルタリング。２Ｎ＋３の搬送波のそれぞれは狭帯域信号であるため、信号の占有帯域幅は、割り当てられた周波数帯域全体にわたる広帯域信号の帯域幅よりもはるかに小さい。
Ｎ＝１１、Δｆ＝２５０ｋＨｚである、図５に示す信号ｒ（ｔ）の場合、ｓ（ｔ）のキャンセル部分の長さは、約３．７マイクロ秒、つまり１，１１０メートルである。これは、マルチパスに起因する、ｒ（ｔ）の以前の非ゼロ部分からの残留信号を全て除去するのに十分過ぎるほどである。主ピークは、およそ３５の値を有し、先行部分（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、主ピークよりも６５ｄＢ小さい、約０．０２である。これは、上記のようにＴＯＡ測定閾値技法を使用して良好な性能を得るために望ましい。
より少ない搬送波の使用を図６に示す。この図は、合わせてわずか２Ｎ＋３＝９つの搬送波に対して、Δｆ＝８５０ｋＨｚ、Ｎ＝３、及びＭ＝２Ｎ＋１＝７を使用して生成される信号を示す。この場合、信号の周期は、周期が８マイクロ秒である図５の信号と比較して、わずか
マイクロ秒である。この例は、単位時間当たりでより多くの周期を有するため、より多くの処理利得の達成が期待され得る。
しかしながら、より少ない搬送波が使用されるため、主ピークの振幅は前の約１／３の大きさであり、予想される追加の処理利得をキャンセルする傾向がある。また、ゼロ信号先行部分の長さはより短く、約０．８マイクロ秒、つまり２４０メートルである。これは、マルチパスに起因する、ｒ（ｔ）の以前の非ゼロ部分からの残留信号を全て除去するのにまだ十分であるはずである。なお、（２Ｎ＋１）Δｆ＝５．９５ＭＨｚの合計帯域幅は以前とほぼ同一であり、主ピークの半周期の幅もほぼ同一である。より少ない搬送波が使用されるため、各搬送波が受信機で狭帯域フィルタリングされる場合には、ある程度の追加の処理利得が存在するべきである。更に、先行部分（すなわち、キャンセル）領域における最大の大きさは、ここでは、主ピークよりも約７５ｄＢ低く、前の例から１０ｄＢ改善している。
ＲＦ周波数での送信：この時点まで、ｒ（ｔ）は、簡略化するために、ベースバンド信号として記載してきた。しかしながら、これはＲＦに変換され、送信され、受信され、その後、受信機においてベースバンド信号として再構成され得る。説明するために、添え字ｊ（ラジアン／秒周波数は、表記を簡略化するために使用される）を有するマルチパス伝播パスのうちの１つを介して伝播する、ベースバンド信号ｒ（ｔ）の周波数成分ωｋのうちの１つに何が起こるかを検討する。
ここでは、送信機及び受信機は周波数同期されていると仮定する。パラメータｂｋは、ｒ（ｔ）に対する、式（２１）におけるｋ番目の係数である。パラメータτｊ及びφｊは、ｊ番目の伝播パスのパス遅延及び位相シフト（反射体の誘電特性に起因する）である。パラメータθは、受信機におけるベースバンドへのダウンコンバージョンにおいて生じる位相シフトである。式（２１）の正弦成分に対して、同様の一連の関数を提示することができる。
ｒ（ｔ）におけるゼロ信号の先行部分が最大の有意な伝播遅延よりも十分に大きい長さを有する限り、式（２０）における最終ベースバンド信号は、依然としてゼロ信号の先行部分を有することに留意することが重要である。当然のことながら、全てのパス（添え字ｊ）にわたる全周波数成分（添え字ｋ）が組み合わされると、受信機におけるベースバンド信号は、全ての位相シフトを含む、ｒ（ｔ）の歪みのあるバージョンとなる。
連続的な搬送波送信及び信号再構成を図１及び図１Ａに示す。送信機及び受信機では、時間同期及び周波数同期が行われていると仮定され、２Ｎ＋３の送信された搬送波は同時に送信される必要はない。一例として、ベースバンドの表現が図１Ａ及び図６の表現である信号の送信を検討する。
図６では、Ｎ＝３であり、１ミリ秒の９つの周波数成分のそれぞれが順次送信されると仮定する。各周波数送信の開始時間及び終了時間は、受信機において既知であり、そのため、それぞれの時間における各周波数成分の受信を順次開始し、終了することができる。信号伝播時間は、１ミリ秒と比較して非常に短い（通常、意図される用途では数マイクロ秒未満であろう）ため、各受信周波数成分のごく一部は無視されるべきであり、受信機は、容易に消去することができる。
９つの周波数成分を受信するプロセス全体を、９ミリ秒ブロックの追加受信で繰り返して、処理利得を増加させることができる。１秒の総受信時間では、処理利得に使用可能であるこのような９ミリ秒ブロックが約１１１個ある。更に、各ブロック内には、
の主ピークから使用可能な更なる処理利得が存在する。
概して、信号再構成は、非常に経済的に行われ得、全ての可能な処理利得を本質的に許可することに留意するに値する。２Ｎ＋３個の受信周波数ごとに、以下を行う。
１．当該周波数の１ミリ秒受信のそれぞれの位相及び振幅を測定して、当該周波数に対応する、一連の記憶されたベクトル（フェーザ）を形成する。
２．当該周波数の記憶されたベクトルを平均化する。
３．最後に、２Ｎ＋３個の周波数の２Ｎ＋３個のベクトル平均を使用して、期間２／Δｆを有するベースバンド信号の１周期を再構成し、再構成を使用して信号のＴＯＡを推定する。
１．当該周波数の１ミリ秒受信のそれぞれの位相及び振幅を測定して、当該周波数に対応する、一連の記憶されたベクトル（フェーザ）を形成する。
２．当該周波数の記憶されたベクトルを平均化する。
３．最後に、２Ｎ＋３個の周波数の２Ｎ＋３個のベクトル平均を使用して、期間２／Δｆを有するベースバンド信号の１周期を再構成し、再構成を使用して信号のＴＯＡを推定する。
この方法は、１ミリ秒送信に限定されるものではなく、送信の長さを増減することができる。しかしながら、全送信の総時間は、受信機又は送信機の全ての動作を凍結するのに十分短いはずである。
ｒ（ｔ）の別の半周期でのキャンセル：キャンセル関数ｇ（ｔ）の極性を単に反転させることによって、ｓ（ｔ）のピーク間でのキャンセルが可能である（ｒ（ｔ）は以前に振動していた）。しかしながら、ｓ（ｔ）の全てのピーク間でキャンセルを行うには、受信機において、関数ｇ（ｔ）及びその極性が反転されたバージョンを適用する必要があり、受信機における係数の重み付けを伴う。
受信機における係数の重み付け：所望に応じて、式（２１）の係数ｂｋは、送信機におけるｒ（ｔ）の構築に使用され、代わりに受信機において導入されてよい。これは、ｂｋが開始時ではなく最終工程で導入される場合に最終信号が同じである式（２０）において、一連の信号を考慮することによって容易に分かる。ノイズを無視すると、値は以下のとおりである。
次に、送信機は、同一振幅を有する全ての周波数を送信することができ、その設計を単純化する。この方法はまた、各周波数においてノイズの重み付けが行われ、その効果を考慮するべきであることに留意するべきである。また、係数の重み付けは、ｇ（ｔ）の極性の反転に影響を及ぼして、使用可能な主ピークの２倍を得るために、受信機において行われるべきであることに留意されたい。
チャネルにおけるΔｆの中心周波数へのスケーリング：ＶＨＦ又はより低い周波数でＦＣＣ要件を満たすために、一定のチャネル間隔を有するチャネル形成された送信が必要となる。割り当てられた全帯域と比較して小さい、一定のチャネル間隔を有するチャネル形成された伝送帯域（ＶＨＦ及びより低い周波数帯域の場合）では、必要に応じて、Δｆに対して多少の調整を加えることによって、全ての送信周波数が、元の設計値から著しく性能を変化させることなく、チャネルの中心に位置できるようになる。以前に提示したベースバンド信号の２つの例では、全ての周波数成分がΔｆ／２の倍数であり、そのため、チャネル間隔がΔｆ／２を分割する場合、最低のＲＦ送信周波数が、あるチャネルに集中し、他の全ての周波数はチャネルの中心に収まり得る。
一部の無線周波数（ＲＦ）ベースの識別、追跡、及び位置特定システムでは、マスターユニット及びタグユニットの両方が、距離測定機能を実行することに加えて、音声、データ、及び制御通信機能も実行する。同様に、一実施形態では、マスターユニット及びタグの両方が、距離測定機能に加えて音声、データ、及び制御通信機能を実行する。
一実施形態によると、測距信号は、マルチパス軽減など広範な高度な信号処理技法の対象となる。しかしながら、これらの技法は、それ自体が音声、データ、及び制御信号に適していないことがある。その結果、提案されるシステム（並びに他の既存のシステム）の動作範囲は、距離を確実かつ正確に測定する能力によってはなく、音声及び／又はデータ及び／又は制御通信中の範囲外であることによって制限され得る。
他の無線周波数（ＲＦ）ベースの識別、追跡、及び位置特定システムでは、距離測定機能は、音声、データ、及び制御通信機能から分離されている。これらのシステムでは、別個のＲＦ送受信機が、音声、データ、及び制御通信機能を実行するために使用される。このアプローチの欠点は、システムのコスト、複雑性、サイズなどを増加させることである。
上記の欠点を回避するために、一実施形態では、狭帯域測距信号又はベースバンド狭帯域測距信号のいくつかの個々の周波数成分が、同一のデータ／制御信号で変調され、音声の場合には、デジタル音声パケットデータで変調される。受信機では、最高信号強度を有する個々の周波数成分が復調され、得られた情報の信頼性は、情報冗長性を用いる「投票」又は他の信号処理技法を実行することによって更に向上させることができる。
この方法により「ヌル」現象を回避することができ、複数のパスからの着信ＲＦ信号は、ＤＬＯＳパスと、及び互いに破壊的に結合し、したがって、受信信号強度を著しく低減し、それをＳＮＲと関連付ける。更に、このような方法により、複数のパスからの着信信号がＤＬＯＳパスと、及び互いに破壊的に結合し、したがって受信信号強度を増加させ、それをＳＮＲと関連付ける周波数のセットを見出すことができる。
前述したように、スペクトル推定ベースの超分解能アルゴリズムは、概して、同一モデル（周波数の複素指数関数とそれらの複素振幅の線形結合）を使用する。この複素振幅は、上記の式３によって与えられる。
全てのスペクトル推定ベースの超分解能アルゴリズムでは、複素指数関数の数、すなわちマルチパスのパス数を事前に把握する必要がある。複素指数関数のこの数はモデルサイズと呼ばれ、式１〜３に示すようにマルチパス成分Ｌの数によって決定される。しかしながら、パス遅延を推定するとき（ＲＦ追跡−位置特定用途の場合）には、この情報を入手することができない。これのため、超分解能アルゴリズムによるスペクトル推定処理に、別の次元、すなわちモデルサイズ推定が追加される。
モデルサイズが過小評価される場合には、周波数推定の精度が影響を受け、モデルサイズが過大評価される場合には、アルゴリズムが疑似周波数、例えば、存在しない周波数を生成することが示されている（Ｋｅｉ Ｓａｋａｇｕｃｈｉ ｅｔ ａｌ．，Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｍｏｄｅｌ Ｏｒｄｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ＥＳＰＲＩＴ Ｂａｓｅｄ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）。ＡＩＣ（赤池情報量基準）、ＭＤＬ（最小記述長）などモデルサイズ推定の既存の方法は、信号間の相関性（複素指数関数）に対して高い感度を有する。しかし、ＲＦマルチパスの場合には、これが常に該当する。例えば、前後平滑化アルゴリズムの適用後であっても、常に相関性が残存するであろう。
Ｓａｋａｇｕｃｈｉの論文では、過大評価モデルを使用し、これらの信号電力（振幅）を推定して、これらの信号電力（振幅）を推定し、次いで、非常に低電力の信号を除去することによって、擬似周波数（信号）から実際の周波数（信号）を弁別することが提案されている。この方法は既存の方法よりも改善されているが、保証されてはいない。本発明者らは、Ｋｅｉ Ｓａｋａｇｕｃｈｉらの方法を実施し、より大きなモデルサイズを有するより複雑なケースについてシミュレーションを実施した。場合によっては、疑似信号が、実際の信号振幅に非常に近い振幅を有し得ることが観察された。
全てのスペクトル推定ベースの超分解能アルゴリズムは、着信信号の複素振幅データを２つの部分空間、つまりノイズ部分空間及び信号部分空間に分割することによって機能する。これらの部分空間が適切に規定される（分離される）場合、モデルサイズは信号部分空間サイズ（次元）に等しい。
一実施形態では、モデルサイズの推定は、「Ｆ」統計値を使用して達成される。例えば、ＥＳＰＲＩＴアルゴリズムでは、共分散行列の推定値の特異値分解（前方／後方相関平滑化を伴う）は、昇順で順序付けられる。その後、（ｎ＋１）固有値をｎ番目の固有値で除する除算が行われる。この比は、「Ｆ」ランダム変数である。最悪の場合は、（１，１）自由度の「Ｆ」ランダム変数である。（１，１）自由度を有する「Ｆ」ランダム変数の９５％信頼区間は１６１である。この値を閾値として設定することにより、モデルサイズが決定される。また、ノイズ部分空間については、固有値はノイズ電力の推定値を表すことに留意されたい。
固有値の比に「Ｆ」統計を適用するこの方法は、より正確な、モデルサイズ推定法である。「Ｆ」統計における他の自由度は、閾値計算に使用され、結果的にモデルサイズ推定に使用され得ることに留意されたい。
それにもかかわらず、場合によっては、２つ以上の非常に密接した（時間的に）信号は、実世界測定の欠陥のために、１つの信号に返ることがあり得る。その結果、上記の方法は、信号の数、すなわちモデルサイズを過小評価するであろう。モデルサイズの過小評価は周波数推定精度を低下させるので、特定の数を加えることによってモデルサイズを増大させることが賢明である。この数は、実験によって、及び／又はシミュレーションから決定することができる。しかしながら、信号が密接していない場合、モデルサイズは過大評価されるであろう。
このような場合、疑似、すなわち、存在しない周波数が出現し得る。前述したように、場合によっては、疑似信号は、実際の信号に非常に近い振幅を有することが観察されたため、疑似信号検出用の信号振幅の使用が常に機能するわけではない。したがって、疑似周波数の除去確率を向上させるために、振幅弁別に加えて、フィルタを実装することができる。
超分解能アルゴリズムによって推定される周波数は、人工周波数である（式２）。実際には、これらの周波数は、マルチパス環境の個々のパス遅延である。その結果、負の周波数は存在するべきではなく、超分解能アルゴリズムによって生成される全ての負の周波数は、拒絶されるべき疑似周波数である。
更に、ＤＬＯＳ距離範囲は、超分解能法とは異なる方法を用いて測定中に得られた複素振幅の
値から推定することができる。これらの方法はより低い精度を有するが、このアプローチは、遅延、すなわち周波数の区別に使用される範囲を確立する。例えば、
信号振幅
が最大に近い、すなわちゼロを回避するΔｆ間隔における比率は、ＤＬＯＳ遅延範囲を提供する。実際のＤＬＯＳ遅延は、最大で２倍大きく、又は小さくあり得るが、これは、疑似結果を拒絶するのに役立つ範囲を規定する。
本実施形態では、測距信号は往復である。換言すれば、測距信号は、マスター／読取機から標的／スレーブへ、及び標的／スレーブからマスター／読取機に戻るという両方向に移動する。
マスターは、音α×ｅ−ｊωｔを送信し、ωは動作帯域における動作周波数であり、αは音信号振幅である。
標的の受信機では、受信信号（一方向）は以下のとおりである。
式中、Ｎは、マルチパス環境における信号パスの数であり、Ｋ０及びτ０は、ＤＬＯＳ信号の振幅及び飛行時間であり、
は、正又は負であり得る。
式中、
は、周波数領域における一方向マルチパスＲＦチャネルの伝達関数であり、Ａ（ω）≧０である。
標的は、受信信号を以下のように再送信する。
マスター受信機において、往復信号は以下のとおりである。
又は
一方、式（２６）及び（２８）から、以下のとおりである。
式中、
は、周波数領域における往復マルチパスＲＦチャネルの伝達関数である。
式２９から、往復マルチパスチャネルは、一方向チャネルマルチパスよりも多くのパスを有する。これは、
の式が、τ０÷τＮパス遅延に加えて、例えば、τ０＋τ１、τ０＋τ２．．．．．、τ１＋τ２、τ１＋τ３、．．．、などこれらのパス遅延の組み合わせを含むためである。
これらの組み合わせは、信号の数（複素指数関数）を劇的に増加させる。したがって、非常に密接した（時間的に）信号の確率も増加し、モデルサイズを著しく過小評価すことがある。したがって、一方向マルチパスＲＦチャネル伝達関数を得ることが望ましい。
一実施形態では、一方向振幅値
は、標的／スレーブデバイスから直接得ることができる。しかしながら、一方向の位相値
を直接測定することはできない。一方向の位相を、往復位相測定値の観測、つまり、
しかしながら、ωの各値については、２つの位相値α（ω）が存在し、以下のようになる。
この曖昧さを解決する詳細な説明を以下に示す。測距信号の異なる周波数成分が互いに近接している場合、大部分について、一方向の位相は、往復位相を２で除することによって見出すことができる。例外は、「ゼロ」に近い領域を含み、位相は、小さい周波数ステップでも有意に変化し得る。注：「ゼロ」現象では、複数のパスからの着信ＲＦ信号が、ＤＬＯＳパスと、及び互いに破壊的に結合し、したがって、受信信号強度を著しく低減し、それをＳＮＲと関連付ける。
ｈ（ｔ）を通信チャネルの一方向のインパルス応答とする。周波数領域における対応する伝達関数は、以下のとおりである。
式中、Ａ（ω）≧０は大きさであり、α（ω）は伝達関数の位相である。一方向のインパルス応答が受信されるときに、同一チャネルを介して再送信されて戻される場合、得られる双方向伝達関数は、以下のとおりである。
式中、Ｂ（ω）≧０である。双方向の伝達関数Ｇ（ω）が、一部の開周波数区間（ω１，ω２）において全てのωについて既知であると仮定する。Ｇ（ω）を生成した（ω１，ω２）で規定された一方向の伝達関数Ｈ（ω）を決定することが可能であるだろうか。
双方向の伝達関数の大きさは一方向の大きさの二乗であるため、以下が明らかである。
しかしながら、一方向の伝達関数の位相をＧ（ω）の観察から復元しようとする場合、状況はより微妙である。ωの各値については、以下になるように２つの位相α（ω）の値が存在する。
異なる周波数ωごとに２つの考えられる位相値のうちの１つを独立して選択することによって、多数の異なる解が生成され得る。
任意の一方向伝達関数が全ての周波数において連続的であると仮定する以下の定理は、この状況を解決するのに役立つ。
定理１：Ｉを、双方向の伝達関数Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）のゼロを含まない周波数ωの開区間とする。
をＩにおける連続関数とし、式中、β（ω）＝２γ（ω）である。次いで、Ｊ（ω）及び−Ｊ（ω）は、ＩでＧ（ｗ）を生成する一方向伝達関数であり、他には存在しない。
証明：一方向伝達関数の解のうちの１つは、Ｉで連続的な関数
である。これは、Ｉで弁別可能であり、式中、β（ω）＝２α（ω）である。ＩではＧ（ω）≠０であるため、Ｉでは、Ｈ（ω）及びＪ（ω）はゼロ以外である。したがって、以下のとおりである。
Ｈ（ω）及びＪ（ω）は、Ｉで連続的かつゼロ以外であるため、それらの比はＩで連続的であり、したがって、（３４）の右側は、Ｉで連続的である。条件β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各ω∈Ｉについて、πが、０又はα（ω）−γ（ω）のいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）−γ（ω）は、（３４）の右側に不連続を生じさせることなく、これら２つの値を切り替えることはできない。したがって、全てのω∈Ｉについてα（ω）−γ（ω）＝０である、又は全てのω∈Ｉについてα（ω）−γ（ω）＝πであるのいずれかである。第１のケースではＪ（ω）＝Ｈ（ω）を得、第２のケースではＪ（ω）＝Ｈ（ω）を得る。
この定理は、ゼロ以外の伝達関数Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）を含む任意の開区間Ｉで一方向の解を得るためには、関数
を作成し、Ｊ（ω）を連続的にするようにβ（ω）＝２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択することを証明する。この特性、すなわちＨ（ω）を有する解が存在することが知られているため、これを行うことは常に可能である。
一方向の解を見出す別の手順は、以下の定理に基づいている。
定理２：Ｈ（ω）＝Ａ（ω）ｅｊα（ω）を一方向の伝達関数とし、ＩをＨ（ω）のゼロを含まない周波数ωの開区間とする。その結果、Ｈ（ω）の位相関数α（ω）は、Ｉにおいて連続的でなければならない。
証明：ω０を、区間Ｉの周波数とする。図７では、複素数値Ｈ（ω０）は、複素平面内の点として、仮説Ｈ（ω０）≠０によって描かれている。Ｈ（ω０）を任意の小実数とし、図７に示す２つの測定値εの角度、並びにε＞０を中心とし、２つの半直線ＯＡ及びＯＢに接する円を検討する。仮定により、全てのωについてＨ（ω）は連続的である。したがって、ωが十分にω０近い場合、複素数値Ｈ（ω）は円内にあり、
であることが分かる。ε＞０は任意に選択されたため、α（ω）→α（ω０）をω→ω０と結論付け、したがって位相関数α（ω）はω０において連続的である。
定理３：Ｉを、双方向の伝達関数Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）のゼロを含まない周波数ωの開区間とする。
をＩにおける関数とし、式中、β（ω）＝２γ（ω）及びγ（ω）はＩにおいて連続的である。次いで、Ｊ（ω）及び−Ｊ（ω）は、ＩでＧ（ω）を生成する一方向伝達関数であり、他には存在しない。
証明：証明は、定理１の証明と同様である。一方向の伝達関数の解のうちの１つが関数
（式中、β（ω）＝２α（ω）である）であることは既知である。ＩではＧ（ω）≠０であるため、Ｉでは、Ｈ（ω）及びＪ（ω）はゼロ以外である。したがって、以下のとおりである。
仮説により、γ（ω）は、Ｉにおいて連続的であり、定理２により、α（ω）もＩにおいて連続的である。したがって、α（ω）−γ（ω）は、Ｉにおいて連続的である。条件β（ω）＝２α（ω）＝２γ（ω）は、各ω∈Ｉについて、πが、０又はα（ω）−γ（ω）のいずれかであることを示唆する。しかしながら、α（ω）−γ（ω）は、これらの２つの値の間では、Ｉで不連続になることなく２つの値の間を切り替えることはできない。したがって、全てのω∈Ｉについてα（ω）−γ（ω）＝０である、又は全てのω∈Ｉについてα（ω）−γ（ω）＝πであるのいずれかである。第１のケースではＪ（ω）＝Ｈ（ω）を得、第２のケースではＪ（ω）＝−Ｈ（ω）を得る。
定理３は、ゼロ以外の伝達関数Ｇ（ω）＝Ｂ（ω）ｅｊβ（ω）を含む任意の開区間Ｉで一方向の解を得るためには、単に関数
を作成し、位相関数γ（ω）を連続的にするようにβ（ω）＝２γ（ω）を満たすγ（ω）の値を選択するだけでよいことを証明する。この特性、すなわちＨ（ω）を有する解が存在することが知られているため、これを行うことは常に可能である。
上記の定理は、双方向関数Ｇ（ω）を生成する２つの一方向伝達関数を再構成する方法を示すが、これらはＧ（ω）のゼロを含まない周波数区間Ｉのみで有用である。概して、Ｇ（ω）はゼロを含有し得る周波数区間（ω１，ω２）で観察されるであろう。以下は、（ω１，ω２）中に有限数のＧ（ω）のゼロのみが存在し、一方向の伝達関数は（ω１，ω２）の全ての次数の導関数を有し、その全てが任意の所与の周波数ωにおいてゼロではないと仮定して、この問題を解決し得る方法である。
（Ｈ）ωを、区間（ω１，ω２）でＧ（ω）を生成する一方向の関数であるとし、Ｇ（ω）が（ω１，ω２）において少なくとも１つのゼロを有すると仮定する。Ｇ（ω）のゼロは、（ω１，ω２）を有限数の隣接する開周波数区間Ｊ１，Ｊ２，．．．，Ｊｎに分ける。このような各区間において、解（Ｈ）ω又は−（Ｈ）ωは、理論１又は理論３のいずれかを使用して見出される。これらの解は「まとめる」必要があり、まとめた解が、（ω１，ω２）の全てについて、（Ｈ）ω又は−（Ｈ）ωのいずれかである。これを行うために、ある部分区間から次の部分区間に移動する際に（Ｈ）ωから−（Ｈ）ωに、又は−（Ｈ）ωから（Ｈ）ωに切り替えないように、２つの隣接する部分区間で解を対にする方法を知る必要がある。
第１の２つの隣接する開部分区間Ｊ１及びＪ２から開始する、まとめの手順を示す。これらの部分区間は、Ｇ（ω）のゼロである周波数ω１で当接するだろう（当然のことながら、ω１はいずれの部分区間に含まれない）。一方向の伝達関数の特性関する上記の仮定により、Ｈ（ｎ）（ω１）≠０であるように最小の正の整数ｎが存在しなければならず、式中、上付き文字（ｎ）はｎ番目の導関数を示す。次に、左からのω→ω１としてのＪ１における一方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ１での解がＨ（ω）又は−Ｈ（ω）であるかに従って、Ｈ（ｎ）（ω１）又は−Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかである。同様に、右からのω→ω１としてのＪ２における一方向の解のｎ番目の導関数の極限は、Ｊ２での解がＨ（ω）又は−Ｈ（ω）であるかに従って、Ｈ（ｎ）（ω１）又は−Ｈ（ｎ）（ω１）のいずれかである。Ｈ（ｎ）（ω１）≠０であるため、２つの極限値は、Ｊ１及びＪ２の解が両方ともＨ（ω）である、又は両方とも−Ｈ（ω）である場合、かつその場合に限り等しいであろう。左側及び右側の極限値が等しくない場合は、部分間隔Ｊ２において解を反転させる。そうではない場合には、反転させない。
（必要に応じて）解を部分区間Ｊ２において反転させた後、部分区間Ｊ２及びＪ３についても同一の手順を行い、（必要に応じて）部分区間Ｊ３において解を反転させる。このように続行して、最終的に、区間（ω１，ω２）で完全な解を構築する。
ノイズの存在下での正確な計算は困難であるため、上記の再構成手順においては、Ｈ（ω）の高次導関数は必要とされないことが望ましい。この問題は、Ｇ（ω）のいずれのゼロにおいてもＨ（ω）の一次導関数がゼロ以外である可能性が高く、そうではない場合でも、二次導関数がゼロ以外である可能性が非常に高いため、この問題は生じにくい。
実際のスキームでは、２方向の伝達関数Ｇ（ω）は離散周波数において測定され、これらの周波数は、ゼロ付近の導関数Ｇ（ω）をかなり正確に計算可能にするために十分に近接している必要がある。
ＲＦベースの距離測定では、推測的に既知の形状を有する測距信号の、未知の数の密接した、重複する、及びノイズが多いエコーを解決する必要がある。測距信号が狭帯域であると仮定すると、周波数領域において、このＲＦ現象は、マルチパス成分ごとの多数の正弦波の合計として、また、それぞれがパスの複素減衰及び伝播遅延を有するものとして説明することができる。
上記のフーリエ変換を行うと、合計は、時間領域におけるこのマルチパスモデルを表す。この時間領域の表現において、時間変数と周波数変数の役割を交換すると、このマルチパスモデルは、パスの伝播遅延が高調波信号に変換される高調波信号スペクトルとなる。
超（高）分解能スペクトル推定法は、スペクトル内の密集した周波数を区別するように設計され、複数の高調波信号、例えば、パス遅延の個々の周波数を推定するために使用される。その結果、パス遅延を正確に推定することができる。
超分解能スペクトル推定は、ベースバンド測距信号サンプルの共分散行列の固有構造及び共分散号列の固有特性を使用して、個々の周波数、例えば、パス遅延の根底にある推定に解をもたらす。固有構造特性の１つは、固有値を組み合わせて、その結果、直交ノイズ及び信号固有ベクトル（別名、部分空間）に分割できることである。別の固有構造特性は、回転不変の信号部分空間特性である。
部分空間分解技術（ＭＵＳＩＣ、ｒｏｏｔＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴなど）は、観測されたデータの推定共分散行列を、２つの直交する部分空間、つまりノイズ部分空間、及び信号部分空間に分割することに依存する。部分空間分解法の背後にある理論は、ノイズ部分空間へのオブザーバブルの投影はノイズのみからなり、信号部分空間へのオブザーバブルの投影は信号のみからなるというものである。
スペクトル推定法は、信号が狭帯域であり、高調波信号の数も既知であり、すなわち、信号部分空間の大きさを知る必要があると仮定する。信号部分空間のサイズは、モデルサイズと呼ばれる。概して、その詳細を全く知ることはできず、環境が変化するにつれて（特に屋内において）急速に変化し得る。いずれの部分空間分解アルゴリズムを適用するときにおいても最も困難かつ微妙な問題のうちの１つは、存在する周波数成分の数と見なされ得る信号部分空間の次元であり、これは、マルチパス反射にダイレクトパスを加えたものである。実際の測定に欠点があるために、モデルサイズ推定には常に誤差が存在し、その結果、周波数推定、すなわち距離の精度が低下する。
距離の測定精度を改善するために、一実施形態は、部分空間分解の高解像度推定の最先端の方法を進化させる６つの特徴を含む。遅延パス決定の曖昧性を更に低減する、異なる固有構造特性を使用することによって、個々の周波数を推定する２つ以上のアルゴリズムを組み合わせることが含まれる。
Ｒｏｏｔ Ｍｕｓｉｃは、オブザーバブルがノイズ部分空間に投影されるときに、投影のエネルギーを最小化する。Ｅｓｐｒｉｔアルゴリズムは、回転演算子から個々の周波数を決定する。多くの点では、この演算は、オブザーバブルが信号部分空間に投影されるときに、投影のエネルギーを最大化する周波数を見出すという点で、Ｍｕｓｉｃの共役である。
モデルサイズは、これらの両アルゴリズムにとって重要であり、実際には、屋内測距で見られるような複雑な信号環境において、Ｍｕｓｉｃ及びＥｓｐｒｉｔに最高の性能を提供するモデルサイズは、以下に記載する理由のために、概して等しくない。
Ｍｕｓｉｃについては、分解の基本要素を「信号固有値」（Ｉ型誤差）として識別し過ぎて失敗することが好ましい。これにより、ノイズ部分空間に投影される信号エネルギーの量を最小化し、精度を向上させる。Ｅｓｐｒｉｔについては、その反対である。「ノイズ固有値」として分解の基本要素を識別し過ぎて失敗することが好ましい。これも、Ｉ型誤差である。これにより、信号部分空間に投影されるエネルギーに対するノイズの影響を最小限に抑える。したがって、Ｍｕｓｉｃのモデルサイズは、概して、Ｅｓｐｒｉｔのモデルサイズよりも幾分大きい。
第２に、複雑な信号環境では、強力な反射が存在し、ダイレクトパスがマルチパス反射の一部よりもはるかに弱い可能性があるため、十分な統計的信頼性のあるモデルサイズを推定することが困難な場合が生じる。この問題は、Ｍｕｓｉｃ及びＥｓｐｒｉｔの両方について「ベース」モデルサイズを推定し、それぞれについてベースモデルサイズによって定義されたモデルサイズのウィンドウ内でＭｕｓｉｃ及びＥｓｐｒｉｔを使用してオブザーバブルデータを処理することによって対処される。これにより、測定ごとに複数の測定が行われる。
本実施形態の第１の特徴は、モデルサイズの推定にＦ統計値を使用することである（上記を参照）。第２の特徴は、Ｍｕｓｉｃ及びＥｓｐｒｉｔのＦ統計値において異なるＩ型誤差確率を使用することである。これは、上記のように、ＭｕｓｉｃとＥｓｐｒｉｔとの間にＩ型誤差を導入する。第３の特徴は、ダイレクトパスの検出確率を最大化するために、ベースモデルサイズ及びウィンドウを使用することである。
物理的環境及び電子環境は急速に変化する可能性があるため、全ての測定値が確固たる答えを提供するわけではない。これは、複数の測定値でクラスタ分析を使用して確固たる答えを提供することによって対処される。本実施形態の第４の特徴は、複数の測定値を使用することである。
複数の信号が存在するため、Ｍｕｓｉｃ及びＥｓｐｒｉｔの両方の実施からの複数のモデルサイズをそれぞれ使用して、複数の測定値から得られた複数の答えの確率分布は、多峰性である。本出願では、従来のクラスタ分析はこの用途に十分ではない。第５の特徴は、多峰性クラスタ分析を行って、反射されたマルチパス成分の直接範囲及び対等範囲を推定することである。第６の特徴は、クラスタ分析によって提供される範囲推定値の統計（範囲及び標準偏差を分析し、統計的に同一であるこれらの推定値を組み合わせることである。これにより、より正確な範囲を推定できる。
上記の方法は、また、広帯域測距信号位置検出システムでも使用することができる。
閾値法におけるｒ（ｔ）を導出するために、式（２０）から開始して以下を得る。
式中、三角関数の公式
が使用される。
ただしα０を除いて、偶数ｋに対する係数αｋはゼロである。この理由は、区間Ｉにおいて、ｈ（ｔ）によって近似させようとしている関数１／ｓｉｎπΔｆｔは、Ｉの中心の周囲で偶数であるが、偶数ｋ（ｋ≠０）の基底関数ｓｉｎｋπΔｆｔは、Ｉの中心の周囲で奇数であるため、Ｉで１／ｓｉｎπΔｆｔに直交する。したがって、ｋ＝２ｎ＋１と置き換えることができ、Ｍを正の奇数とする。実際には、Ｍ＝２Ｎ＋１とする。この選択は、区間Ｉにおける振動の相当量をキャンセルするように実験によって決定されている。
ここで、第１の積算でｋ＝Ｎ−ｎの置き換えを行い、第２の積算でｋ＝Ｎ＋ｎ＋１の置き換えを行う。
ｓ（ｔ）からｇ（ｔ）を減じると以下のとおりとなる。
ここで、以下のとおりとする。
次いで、（Ａ４）を以下のように書くことができる。
本実施形態は、従来の技術の短所のうちの１つ以上を実質的に取り除く、無線通信及び他の無線ネットワークにおける測位／位置特定のための方法に関する。本実施形態は、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセス、技法、及びアルゴリズムを用いることによって、複数種類の無線ネットワーク内での追跡及び位置特定機能の精度を有利に改善する。これらの無線ネットワークとしては、ＺｉｇＢｅｅ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどのワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＧＡＮ）、ＷｉＦｉ及びＵＷＢなどワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、典型的には複数のＷＬＡＮからなり、ＷｉＭａｘが主な例であるワイヤレスメトロポリタンネットワーク（ＷＭＡＮ）、ホワイトスペースＴＶ帯などワイヤレスワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及び典型的には音声及びデータの送信に使用されるモバイルデバイスネットワーク（ＭＤＮ）が挙げられる。ＭＤＮは、典型的には、Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＧＳＭ）規格及びＰｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＰＣＳ）規格に基づいている。より最近のＭＤＮは、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格に基づいている。これらの無線ネットワークは、典型的には、基地局、デスクトップ、タブレット及びラップトップコンピュータ、ハンドセット、スマートフォン、アクチュエータ、専用タグ、センサ、並びに他の通信及びデータデバイス（概して、これらのデバイスは全て、「無線ネットワークデバイス」と称する）などデバイスの組み合わせからなる。
既存の位置及び測位情報ソリューションは、ＧＰＳ、ＡＧＰＳ、携帯電話用中継塔の三角測量（Cell Phone Tower Triangulation）、及びＷｉ−Ｆｉなど複数の技術及びネットワークを使用する。この位置情報を導出するために使用される方法の一部としては、ＲＦフィンガープリンティング、ＲＳＳＩ、及びＴＤＯＡが挙げられる。現在のＥ９１１要件では許容可能であるが、既存の位置特定及び測距方法は、今後のＥ９１１要件、並びにＬＢＳ及び／又はＲＴＬＳ適用要件（特に屋内環境及び都市環境）のサポートに必要とされる信頼性及び精度を有さない。
米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法は、単一の無線ネットワーク又は複数の無線ネットワークの組み合わせ内の標的デバイスを正確に位置特定し、追跡する能力を著しく改善する。この実施形態は、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、Ｕ−ＴＤＯＡ、ＵＬ−ＴＤＯＡなど、拡張セルＩＤ及びＯＴＤＯＡ（観測到来時間差）を使用する無線ネットワークによって使用される追跡方法及び位置特定方法の既存の実施形態に対する有意な改善である。
セルＩＤ位置特定技法は、特定のセクタカバレッジエリアの精度でユーザ（ＵＥ、ユーザ機器）の位置を推定することを可能にする。したがって、達成可能な精度は、セル（基地局）のセクタ化スキーム及びアンテナビーム幅に依存する。精度を向上させるために、拡張セルＩＤ技法は、ｅＮＢからＲＴＴ（ラウンドトリップタイム）測定値を追加する。注：ＲＴＴはダウンリンクＤＰＣＨ（専用物理チャネル）（ＤＰＤＣＨ）／ＤＰＣＣＨ（専用物理データチャネル／専用物理制御チャネル）フレームの送信と、対応するアップリンクリンク物理フレームの開始との差を構成する。この場合、上記フレームは測距信号として作用する。この信号がｅＮＢからＵＥに伝播するまでの時間の情報に基づいて、ｅＮＢからの距離が計算され得る（図１０を参照）。
観測到来時間差（ＯＴＤＯＡ）技法では、隣接する基地局（ｅＮＢ）から到来する信号の到来時間が計算される。３つの基地局からの信号が受信されると、ＵＥ位置は、ハンドセット内（ＵＥベースの方法）又はネットワーク内（ＮＴベースの、ＵＥを利用する方法）で推定され得る。測定された信号はＣＰＩＣＨ（共通パイロットチャネル）である。信号の伝播時間は、局所的に生成されたレプリカと相関する。相関のピークは、測定された信号の観測伝播時間を示す。２つの基地局間の到来時間差値は、双曲線を決定する。２つの超音波を画定するために、少なくとも３つの基準点が必要である。ＵＥの位置は、これら２つの双曲線の交点にある（図１１を参照）。
アイドル周期ダウンリンク（ＩＰＤＬ）は、更にＯＴＤＯＡを改善する。ＯＴＤＯＡ−ＩＰＤＬ技法は、アイドル周期に得られる、通常のＯＴＤＯＡ時間測定値と同じ測定値に基づくものであり、サービングｅＮＢはその送信を中止し、このセルのカバレッジ内のＵＥが遠くのｅＮＢから到来するパイロットを聴取できるようにする。サービングｅＮＢは、連続モード又はバーストモードでアイドル周期を提供する。連続モードでは、１つのアイドル周期が、全てのダウンリンク物理フレーム（１０ｍｓ）に挿入される。バーストモードでは、アイドル期間は擬似ランダム方式で発生する。更なる改善は、時間整合ＩＰＤＬ（ＴＡ−ＩＰＤＬＬ）によって得られる。時間整合は共通アイドル周期を生成し、この周期中、各基地局は、その送信を停止するか、又は共通パイロットを送信する。パイロット信号測定は、アイドル周期に行われる。ＤＬ ＯＴＤＯＡ−ＩＰＤＬ法を更に強化し得る他の技法、例えば、累積仮想ブランキング（Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｂｌａｎｋｉｎｇ）、ＵＴＤＯＡ（アップリンクＴＤＯＡ）などがいくつか存在する。これらの技法は全て、他の（非サービング）ｅＮＢを聴取する能力を改善する。
ＯＴＤＯＡベースの技法の１つの重大な欠点は、この方法が実行可能であるために、基地局のタイミング関係が既知であるか、又は測定（同期）される必要があることである。非同期ＵＭＴＳネットワークでは、３ＧＰＰ規格が、このタイミングの復元法を提案している。しかしながら、ネットワーク事業者は、そのようなソリューションを実施していない。その結果、ＣＰＩＣＨ信号測定値の代わりにＲＴＴ測定値を使用する代替案が提案された（米国特許出願第２００８０２８５５０５号、Ｊｏｈｎ Ｃａｒｌｓｏｎらの「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＮＥＴＷＯＲＫ ＴＩＭＩＮＧ ＲＥＣＯＶＥＲＹ ＩＮ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＮＥＴＷＯＲＫＳ」を参照）。
上記の全ての方法／技法は、地上波信号の到来時間及び／又は到来時間差の測定値（ＲＴＴ、ＣＰＩＣＨなど）に基づいている。このような測定値の問題は、これらがマルチパスによって深刻に影響を受けることである。これは、ひいては、上記の方法／技法の位置特定／追跡精度を低下させる（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉ：Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｅｌｌ ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳを参照）。
あるマルチパス軽減技法は、過剰な数のｅＮＢ又は無線基地局（ＲＢＳ）からの検出値／測定値を用いる。最小値は３であるが、マルチパス軽減では、必要とされるＲＢＳの数は少なくとも６〜８である（「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴ ＦＯＲ ＤＬ−ＯＴＤＯＡ（ＤＯＷＮＬＩＮＫ ＯＢＳＥＲＶＥＤ ＴＩＭＥ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥ ＯＦ ＡＲＲＩＶＡＬ）ＰＯＳＩＴＩＯＮＩＮＧ ＩＮ Ａ ＬＴＥ（ＬＯＮＧ ＴＥＲＭ ＥＶＯＬＵＴＩＯＮ）ＷＩＲＥＬＥＳＳ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＹＳＴＥＭ」、国際公開第２０１０／１０４４３６号を参照）。しかし、この多数のｅＮＢからのＵＥ聴取の確率は、３個のｅＮＢよりもはるかに低い。これは、多数のＲＢＳ（ｅＮＢ）ではＵＥから遠く離れているものがいくつか存在し、これらのＲＢＳから受信した信号はＵＥ受信機感度レベルを下回るか、又は受信信号が低いＳＮＲを有するためである。
ＲＦ反射（例えば、マルチパス）の場合、様々な遅延時間を有するＲＦ信号の複数のコピーがＤＬＯＳ（直接見通し線）信号に重畳される。ＣＰＩＣＨ、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨ、及びＲＴＴ測定など様々なセルＩＤ及びＯＴＤＯＡ法／技法で使用される他の信号は、限定された帯域幅の信号であるため、ＤＬＯＳ信号及び反射信号は、適切なマルチパス処理／軽減を行わなければ弁別され得ない。また、このマルチパス処理を伴わない場合、これらの反射信号は、ＲＴＴ測定値など、推定到来時間差（ＴＤＯＡ）及び到来時間（ＴＯＡ）測定値における誤差を誘発する。
例えば、３Ｇ ＴＳ２５．５１５ ｖ．３．０．０（１９９−１０）規格は、ＲＴＴを「．．．．ダウンリンクＤＰＣＨフレーム（信号）の送信と、ＵＥからの対応するアップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨフレーム（信号）の開始（第１の有意なパス）の受信との間の差」として定義している。この規格は、この「第１の有意なパス」を何が構成するかを定義していない。この規格は、「第１の有意なパスの定義は更なる精緻化を必要とする」と続いている。例えば、重度のマルチパス環境では、第１の有意なパスであるＤＬＯＳ信号が、１つ以上の反射信号に対して著しく減衰（１０ｄＢ〜２０ｄＢ）される状況が頻繁に発生する。「第１の有意なパス」が信号強度の測定によって決定される場合、それは、ＤＬＯＳ信号ではなく、反射信号のうちの１つであり得る。これにより、誤差を含むＴＯＡ／ＤＴＯＡ／ＲＴＴ測定値及び位置特定精度の低下がもたらされる。
従来の無線ネットワーク世代では、位置特定精度は、位置特定法で使用されるフレーム（信号）、つまりＲＴＴ信号、ＣＰＣＩＨ信号、及び他の信号の低サンプリングレートの影響を受けた。現在の第３世代以降の無線ネットワーク世代は、はるかに高いサンプリングレートを有する。その結果、これらのネットワークでは、位置特定精度への実際の影響は、地上のＲＦ伝播現象（マルチパス）によるものである。
本実施形態は、単信動作モード、半二重動作モード、及び全二重動作モードを含む、基準信号及び／若しくはパイロット信号、並びに／又は同期信号を用いる全ての無線ネットワークで使用され得る。例えば、本実施形態は、ＯＦＤＭ変調及び／又はその導関数を用いる無線ネットワークで動作する。したがって、本実施形態はＬＴＥネットワークで動作する。
また、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、及びホワイトスペースなど他の無線ネットワークにも適用可能である。基準信号及び／若しくはパイロット信号又は同期信号を使用しない他の無線ネットワークは、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているように以下の別のタイプの変調の実施形態のうちの１つ以上を用いてよい：１）米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているように、フレームの一部が測距信号／測距信号要素専用である；２）測距信号要素（米国特許第７，８７２，５８３号）が、送信／受信信号フレームに埋め込まれている；及び３）測距信号要素（米国特許第７，８７２，５８３号に記載）が、データに埋め込まれている。
これらの代替実施形態は、米国特許出願公開第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセッサ、及びマルチパス軽減技術／アルゴリズムを用い、全ての動作モード（単信、半二重、及び全二重）で使用され得る。
複数の無線ネットワークが同時に、好ましい及び／又は代替の実施形態を利用する可能性も高い。例として、スマートフォンは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、ＧＳＭ、及びＬＴＥ機能を有することができ、複数ネットワーク上で同時に動作することができる。アプリケーション需要及び／又はネットワークの可用性に応じて、異なる無線ネットワークを利用して、測位／位置特定情報を提供することができる。
提案される実施形態の方法及びシステムは、無線ネットワークの基準／パイロット及び／又は同期信号を活用する。更に、基準／パイロット信号／同期信号の測定は、ＲＴＴ（ラウンドトリップタイム）測定又はシステムタイミングと組み合わされてよい。一実施形態によると、ＲＦベースの追跡及び位置特定は、３ＧＰＰ ＬＴＥセルラーネットワーク上で実施されるが、様々なシグナリング技法を用いる他の無線ネットワーク上で、例えば、ＷｉＭａｘ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ、センサネットワーク上などで実施され得る。両方の例示的な上記の代替実施形態は、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減法／技法及びアルゴリズムを用いる。提案されるシステムは、ソフトウェアによるデジタル信号処理を使用することができる。
本実施形態のシステムは、ユーザ機器（ＵＥ）、例えば、携帯電話又はスマートフォン、ハードウェア／ソフトウェア、並びに基地局（ノードＢ）／拡張基地局（ｅＮＢ）ハードウェア／ソフトウェアを活用する。基地局は、概して、フィーダによってアンテナに接続されたキャビン又はキャビネット内の送信機及び受信機からなる。これらの基地局としては、マイクロセル、ピコセル、アンブレラセル、携帯電話用中継塔、ルータ、及びフェムトセルが挙げられる。その結果、ＵＥデバイス及びシステム全体において、追加コストがほとんど又は全く発生しない。同時に、位置特定精度が著しく改善される。
改善された精度は、本実施形態及び米国特許第７，８７２，５８３号によってもたらされるマルチパスの軽減に由来する。本実施形態は、マルチパス軽減アルゴリズム、ネットワーク基準／パイロット、及び／又は同期信号、並びにネットワークノード（ｅＮＢ）を使用する。これらは、ＲＴＴ（ラウンドトリップタイム）測定値で補足されてよい。マルチパス軽減アルゴリズムは、ＵＥ及び／若しくは基地局（ｅＮＢ）、又はＵＥ及びｅＮＢの両方で実施される。
本実施形態は、ＤＬＯＳ信号が１つ以上の反射信号に対して著しく減衰される（１０ｄＢ〜２０ｄＢ低い）場合であっても、ＤＬＯＳ信号と反射信号とを分離できるようにするマルチパス軽減プロセッサ／アルゴリズム（米国特許第７，８７２，５８３号を参照）を有利に使用する。したがって、本実施形態は、推定された測距信号のＤＬＯＳ飛行時間、その結果としてＴＯＡ、ＲＴＴ、及びＤＴＯＡ測定値における誤差を著しく低下させる。提案されるマルチパス軽減及びＤＬＯＳ弁別（認識）法は、全てのＲＦ帯及び無線システム／ネットワーク上で使用され得る。また、ＤＳＳ（直接拡散スペクトル）及びＦＨ（周波数ホッピング）など拡散スペクトル技法を含む様々な変調／復調技法をサポートすることができる。
加えて、本方法の精度を更に改善するために、ノイズ低減法を適用することができる。これらのノイズ低減法としては、限定するものではないが、コヒーレント加算、非コヒーレント加算、整合フィルタリング、時間ダイバーシティ技法などが挙げられる。マルチパス干渉誤差の残部は、最尤推定（例えば、ビタビアルゴリズム）、最小分散推定（カルマンフィルタ）など後処理技法を適用することによって、更に低減することができる。
本実施形態では、マルチパス軽減プロセッサ及びマルチパス軽減技法／アルゴリズムは、ＲＴＴ、ＣＰＣＩＨ、並びに他の信号及び／又はフレームを変更しない。本実施形態は、チャネル応答／推定を取得するために使用される無線ネットワークの基準、パイロット、及び／又は同期信号を活用する。本発明は、ＵＥ及び／又はｅＮＢによって生成されるチャネル推定統計を使用する（Ｉｗａｍａｔｓｕらの米国特許出願公開第２００３／００８１５６号（「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ ＰＲＯＰＡＧＡＴＩＯＮ ＰＡＴＨ ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳ」）、米国特許第７１６７４５６ （Ｂ２）号を参照）。
ＬＴＥネットワークは、全てのダウンリンクサブフレーム及びアップリンクサブフレームで送信される、特定の（非データ）基準／パイロット、及び／又は同期信号（既知の信号）を使用し、セル帯域幅全体に及ぶことがある。簡略化するために、以降では、基準／パイロット及び同期信号を基準信号と称することにする。ＬＴＥ基準信号の一例は図９である（これらの信号はＬＴＥリソース要素間に散在する）。図９から、基準信号（シンボル）が６副搬送波ごとに送信される。更に、基準信号（シンボル）は、時間及び周波数の両方において交互になっている。全体では、基準信号は、３副搬送波ずつを対象としている。
これらの基準信号は、ＵＥによる初期セル検索、ダウンリンク信号強度測定、スケジューリング及びハンドオーバーなどに使用される。基準信号には、コヒーレント復調のためのチャネル推定（応答判定）に使用されるＵＥ固有の基準信号が含まれる。ＵＥ固有の基準信号に加えて、他の基準信号もチャネル推定のために使用されてよい（Ｃｈｅｎらの米国特許出願公開第２０１０／００９１８２６（Ａ１）号を参照）。
ＬＴＥは、ＯＦＤＭ（直交周波数分割多重）変調（技法）を用いる。ＬＴＥでは、マルチパスによって引き起こされるＩＳＩ（シンボル間干渉）は、各ＯＦＤＭシンボルの開始時にサイクリックプレフィックス（ＣＰ）を挿入することによって処理される。ＣＰは、前のＯＦＤＭシンボルの遅延反射信号が次のＯＦＤＭシンボルに到達する前に消えるように、十分な遅延を提供する。
ＯＦＤＭシンボルは、複数の非常に密接した副搬送波からなる。ＯＦＤＭシンボルの内側では、（マルチパスによって生じた）現在のシンボルの時間差コピーが、搬送波間干渉（ＩＣＩ）をもたらす。ＬＴＥでは、マルチパスチャネル応答を判定し、受信機内でチャネル応答を補正することによって、ＩＣＩが処理（軽減）される。
ＬＴＥでは、マルチパスチャネル応答（推定）は、受信機において、基準シンボルを運ぶ副搬送波から計算される。残りの副搬送波でのチャネル応答を推定するためには、補間が使用される。チャネル応答は、チャネル振幅及び位相の形式で計算（推定）される。（既知の基準信号の周期的送信によって）チャネル応答が決定されると、マルチパスによって生じるチャネル歪みは、副搬送波ごとに振幅及び位相シフトを適用することによって軽減される（Ｊｉｍ Ｚｙｒｅｎ，Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ３ＧＰＰ Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ，ｗｈｉｔｅ ｐａｐｅｒを参照）。
ＬＴＥマルチパス軽減は、（サイクリックプレフィックスを挿入することによって）ＩＳＩを除去するように設計されているが、反射信号からＤＬＯＳ信号を分離するようには設計されていない。例えば、現在のシンボルの時間差コピーは、変調された各副搬送波信号を時間的に広げ、したがってＩＣＩを生じさせる。上記のＬＴＥ技法を使用したマルチパスチャネル応答の補正は、変調された副搬送波信号を時間的に短縮させるが、このタイプの補正は、得られる変調された副搬送波信号（ＯＦＤＭシンボルの内側）がＤＬＯＳ信号であることを保証するものではない。ＤＬＯＳ変調副搬送波信号が遅延反射信号に対して著しく減衰される場合、得られる出力信号は遅延反射信号であり、ＤＬＯＳ信号は失われる。
ＬＴＥに準拠した受信機では、更なる信号処理はＤＦＴ（デジタルフーリエ変換）を含む。ＤＦＴ技法では、信号及び／又はチャネル帯域幅に反比例する時間以上の長さの時間遅延する信号のコピーのみを解決（除去）できることが周知である。この方法の精度は、効率的なデータ転送に十分であり得るが、重度のマルチパス環境における正確な距離測定には十分に正確ではない。例えば、３０メートルの精度を達成するために、信号及び受信機チャネル帯域幅は、１０メガヘルツ（１／１０ＭＨｚ＝１００ｎｓ）以上であるべきである。より良好な精度を得るためには、信号及び受信機チャネル帯域幅はより広く、３メートルに対して１００メガヘルツでなくてはいけない。
しかしながら、ＣＰＩＣＨ、アップリンクＤＰＣＣＨ／ＤＰＤＣＨ、様々なセルＩＤ及びＲＴＴ測定などＯＴＤＯＡ法／技法で使用される他の信号、並びにＬＴＥ受信信号の副搬送波は、１０メガヘルツより著しく低い帯域幅を有する。その結果、（ＬＴＥにおいて）現在用いられている方法／技法では、１００メートルの範囲内で位置特定誤差が生じるであろう。
上記の制約を克服するために、本実施形態は、部分空間分解高分解能スペクトル推定法の実施とマルチモーダルクラスタ分析の実施という固有の組み合わせを使用する。この分析及び関連するマルチパス軽減方法／技法及びアルゴリズムは、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されており、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを確実かつ正確に分離できるようにする。
ＬＴＥで使用される方法／技法と比較して、重度のマルチパス環境において、この方法／技法及びアルゴリズム（米国特許第７，８７２，５８３号）は、他のマルチパス（ＭＰ）パスからＤＬＯＳパスを確実かつ正確に分離することにより、距離測定の精度を２０倍〜５０倍改善する。
米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法／技法及びアルゴリズムは、測距信号の複素振幅推定を必要とする。したがって、チャネル推定（応答判定）に使用されるＬＴＥ基準信号、並びに他の基準信号（パイロット信号及び／又は同期信号など）も、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法／技法及びアルゴリズムにおける測距信号として解釈され得る。この場合、測距信号の複素振幅は、振幅及び位相の形態でＬＴＥ受信機によって計算（推定）されるチャネル応答である。換言すれば、ＬＴＥ受信機によって計算される（推定される）チャネル応答統計は、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法／技法及びアルゴリズムで要求される複素振幅情報を提供することができる。
マルチパスを含まない理想的な屋外ＲＦ伝播環境では、受信信号（測距信号）、例えばチャネル応答位相の位相変化は、信号の周波数（直線）に正比例することになり、このような環境におけるＲＦ信号の飛行時間（伝播遅延）は、位相対周波数依存性の一次導関数を計算することによって、位相対周波数依存性から直接計算することができる。結果は伝播遅延定数である。
この理想的な環境では、初期（又は任意の）周波数における絶対位相値は、導関数が位相絶対値によって影響されないために重要ではない。
重度のマルチパス環境では、受信信号の位相変化対周波数は複雑な曲線（直線ではない）であり、一次導関数は、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを正確に分離するために使用され得る情報を提供しない。これが、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセッサ及び方法／技法及びアルゴリズムを用いる理由である。
所与の無線ネットワーク／システムで達成される位相及び周波数同期（位相コヒーレンシー）が非常に良好である場合、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセッサ及び方法／技法及びアルゴリズムは、他の反射信号パスからＤＬＯＳパスを正確に分離し、このＤＬＯＳパス長（飛行時間）を決定するだろう。
この位相コヒーレントネットワーク／システムでは、追加測定は不要である。換言すれば、一方向の測距（単信測距）を実現することができる。
しかしながら、所与の無線ネットワーク／システムで達成される同期の程度（位相コヒーレンシー）が十分に正確ではない場合、重度のマルチパス環境では、受信信号の位相及び振幅変化対周波数は、２つ以上の異なる位置（距離）で実施される測定に極めて類似し得る。この現象は、受信信号のＤＬＯＳ距離（飛行時間）の決定における曖昧性をもたらし得る。
この曖昧性を解決するためには、少なくとも１つの周波数の実際の（絶対）位相値を知る必要がある。
しかしながら、ＬＴＥ受信機によって計算される振幅及び位相対周波数依存性は、全ての振幅及び位相値が、例えば互いに対してダウンリンク／アップリンク基準信号から計算されるため、実際の位相値を含まない。したがって、ＬＴＥ受信機によって算出される（推定される）チャネル応答の振幅及び位相は、少なくとも１つの周波数（副搬送波周波数）において実際の位相値を必要とする。
ＬＴＥでは、この実際の位相値は、１つ以上のＲＴＴ測定値、ＴＯＡ測定値から決定され得る。又は
１）これらの信号をｅＮＢによって送信するこれらのタイムスタンプが、受信機においても既知である（又は逆もまた同様）、２）受信機及びｅＮＢクロックは、時間的に良好に同期されている、並びに／若しくは３）マルチらテーション技法を使用する、という条件で、１つ以上の受信された基準信号のタイムスタンプから決定され得る。
上記の全ての方法は、１つ以上の基準信号の飛行時間値を提供する。これらの基準信号の飛行時間値及び周波数から、１つ以上の周波数における実際の位相値を計算することができる。
本実施形態は、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセッサ、方法／技法及びアルゴリズムを、１）ＬＴＥ ＵＥ及び／若しくはｅＮＢ受信機によって計算される振幅及び位相対周波数依存性、又は２）ＬＴＥ ＵＥ及び／若しくはｅＮＢ受信機によって計算される振幅及び位相対周波数依存性、並びにＲＴＴ及び／若しくはＴＯＡによって取得される、１つ以上の周波数の実際の位相値との組み合わせと、並びに／又はタイムスタンプ測定値と組み合わせることによって、重度のマルチパス環境における高精度のＤＬＯＳ距離測定／位置決定を達成する。
これらの場合、実際の位相値は、マルチパスの影響を受ける。しかしながら、これは、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法／技法及びアルゴリズムの性能には影響しない。
ＤＬ−ＯＴＤＯＡ、Ｕ−ＴＤＯＡ、ＵＬ−ＴＤＯＡなどＬＴＥ ＲＴＴ／ＴＯＡ／ＴＤＯＡ／ＯＴＤＯＡでは、５メートルの分解能で測定を行うことができる。ＲＴＴ測定は、専用接続中に行われる。したがって、ＵＥがハンドオーバー状態にあるとき、及びＵＥが測定値を定期的に収集し、ＵＥに報告を戻すときに、複数の同時測定が可能であり、ＵＥと異なるネットワーク（基地局）との間でＤＰＣＨフレームが交換される。ＲＴＴと同様に、ＴＯＡ測定は、信号の飛行時間（伝播遅延）を提供するが、ＴＯＡ測定は同時に行うことができない（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉ：Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｅｌｌ ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳ）。
平面ＤＬＯＳ上でＵＥの位置を特定するためには、少なくとも３つのｅＮＢから／への距離を測定する必要がある。３次元空間内でＵＥの位置を特定するために、４つのｅＮＢから／への最低４つのＤＬＯＳ距離を測定する必要がある（少なくとも１つのｅＮＢが同一平面上にはないと仮定する）。
ＵＥ測位法の一例を図１に示す。
同期が非常に良好である場合、ＲＴＴ測定は不要である。
同期の程度が十分に正確ではない場合、ＯＴＤＯＡ、セルＩＤ＋ＲＴＴなどの方法及び他の方法、例えばＡＯＡ（到来角）、及び他の方法とのその組み合わせをＵＥの位置特定に使用することができる。
セルＩＤ＋ＲＴＴ追跡−位置特定法の精度は、マルチパス（ＲＴＴ測定）及びｅＮＢ（基地局）のアンテナビーム幅の影響を受ける。基地局のアンテナビーム幅は、３３〜６５度である。これらの広ビーム幅は、都市部において５０〜１５０メートルの位置特定誤差をもたらす（Ｊａｋｕｂ Ｍａｒｅｋ Ｂｏｒｋｏｗｓｋｉ：Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ Ｃｅｌｌ ＩＤ＋ＲＴＴ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ＵＭＴＳ）。重度のマルチパス環境では、現在のＬＴＥ ＲＴＴ距離測定平均誤差がおよそ１００メートルであることを考慮すると、ＬＴＥ セルＩＤ＋ＲＴＴ法で現在用いられている、一般的な予想平均位置特定誤差は、約１５０メートルである。
本実施形態のうちの１つは、ＡＯＡ法に基づいたＵＥ位置特定であり、ＵＥを位置特定するために、ＵＥからの１つ以上の基準信号が使用される。これは、ＤＬＯＳ ＡＯＡを測定するためのＡＯＡ測定デバイスの位置を含む。このデバイスは、基地局と並置されてよく、及び／又は基地局位置から独立した、別の１つ以上の位置に設置されてよい。これらの位置の座標は、既知と思われる。ＵＥ側での変更は不要である。
このデバイスは、小型アンテナアレイを含み、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているものと同じマルチパス軽減プロセッサ、方法／技法、及びアルゴリズムの変形例に基づいている。この１つの考えられる実施形態は、ＵＥユニットからのＤＬＯＳ ＲＦエネルギーのＡＯＡを正確に測定する（非常に狭いビーム幅）という利点を有する。
１つの他の選択肢では、この追加デバイスは、受信専用デバイスである。その結果、そのサイズ／重量及びコストは非常に小さい。
正確なＤＬＯＳ距離測定値が得られる実施形態と、正確なＤＬＯＳのＡＯＡ測定が行われ得る実施形態との組み合わせは、セルＩＤ＋ＲＴＴ追跡−位置特定法の精度を大幅に（１０倍以上）改善するであろう。このアプローチの別の利点は、単一のタワーを用いてＵＥの位置をいつでも決定できる（ＵＥをソフトハンドオーバーモードにする必要がない）ことである。単一のタワーを用いて正確な位置確定を得ることができるため、複数のセルタワーを同期させる必要はない。ＤＬＯＳのＡＯＡを測定する別の選択肢は、既存のｅＮＢアンテナアレイ及びｅＮＢ機器を使用することである。この選択肢は、改善されたセルＩＤ＋ＲＴＴ法の実施コストを更に低減し得る。しかしながら、ｅＮＢアンテナは、位置特定用途に設計されていないため、測位精度が低下し得る。また、ネットワーク事業者が、基地局（ソフトウェア／ハードウェア）における必要な変更の実施に消極的な場合がある。
ＬＴＥ（Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１１ Ｒｅｌｅａｓｅ ９ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）では、Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｓｉｇｎａｌ（ＰＲＳ）が追加された。これらの信号は、ＵＥによってＤＬ ＯＴＤＡ（ダウンリンクＯＴＤＯＡ）、測位に使用される。また、このリリース９は、ｅＮＢの同期を要求する。したがって、ＯＴＤＯＡ法の最後の障害を解消する（上記の段落２７４を参照）。ＰＲＳは、複数のｅＮＢのＵＥにおけるＵＥ聴取能力を改善する。注：リリース９はｅＮＢ同期精度を指定していない（一部の提案：１００ｎｓ）。
Ｕ−ＴＤＯＡ／ＵＬ−ＴＤＯＡは研究段階であり、２０１１年に標準化される。
ＤＬ−ＯＴＤＯＡ法（リリース９で）は、米国特許出願公開第２０１１／０１２４３４７（Ａ１）号（「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ＵＥ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ ＬＴＥ ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、Ｃｈｅｎら）に詳述されている。リリース９のＤＬ−ＯＴＤＯＡは、マルチパスに悩まされる。マルチパス軽減の一部は、ＰＲＳ信号帯域幅を増加させることによって達成することができる。しかしながら、そのトレードオフは、スケジューリングの複雑性が増加し、ＵＥ位置の修正間隔が長くなることである。更に、限定された動作帯域幅、例えば１０ＭＨｚのネットワークでは、最良の精度は１００メートルである（Ｃｈｅｎ、表１を参照）。
上記の数は、最良の場合である。他の場合、特に、ＤＬＯＳ信号強度が、反射信号と比較して著しく低い（１０〜２０ｄＢ）場合、上記の位置特定／測距誤差が著しく大きくなる（２倍〜４倍）。
本明細書に記載の実施形態では、リリース９のＤＬ−ＯＴＤＯＡ法及び「背景技術」セクションに記載のＣｈｅｎらのＵＬ−ＰＲＳ法によって達成される性能を上回る、最大５０倍の測距／位置特定精度の改善を可能にする。したがって、リリース９のＰＲＳ処理に本明細書に記載の方法の実施形態を適用することにより、考えられる全事例の９５％において、位置特定誤差が３メートル以下に低減する。加えて、この精度利得は、スケジューリングの複雑性及びＵＥ位置確定の間隔を低減する。
本明細書に記載の実施形態では、ＯＴＤＯＡ法の更なる改良が可能である。例えば、サービングセルまでの距離は他のサービングセルの信号から決定することができ、したがって、隣接するセルの聴取性を改善し、ＵＥ位置測定の間隔などスケジューリングの複雑性を低減する。
いくつかの実施形態では、ＣｈｅｎらからのＵ−ＴＤＯＡ法及びＵＬ−ＴＤＯＡ（「背景技術」に記載）の精度を最大５０倍改善することも可能である。ＣｈｅｎのＵＬ−ＴＤＯＡの変形例にいくつかの実施形態を適用すると、考えられる全事例の９５％において、位置特定誤差を３メートル以下に低減する。加えて、この精度利得は、スケジューリングの複雑性及びＵＥ位置測定の間隔を更に低減する。
この場合もまた、本実施形態を用いると、ＣｈｅｎのＵＬ−ＴＤＯＡ法の精度を最大５０倍改善することができる。したがって、ＣｈｅｎのＵＬ−ＴＤＯＡの変形例に本実施形態を適用すると、考えられる全事例の９５％において、位置特定誤差を３メートル以下に低減するであろう。更に、この精度利得は、スケジューリングの複雑性及びＵＥ位置測定の間隔を更に低減するであろう。
上記のＤＬ−ＴＤＯＡ法及びＵ−ＴＤＯＡ／ＵＬ−ＴＤＯＡ方法は、一方向の測定（測距）に依存する。本実施形態及び実質的に全ての他の測距技術は、一方向の測距プロセスで使用されるＰＲＳ及び／又は他の信号が周波数及び位相コヒーレントであることを要求する。ＬＴＥなどＯＦＤＭベースのシステムは、周波数コヒーレントである。しかしながら、ＵＥユニット及びｅＮＢは、ＵＴＣなど共通のソースによって数ナノ秒まで位相同期又は時間同期されておらず、例えば、ランダム位相加算器が存在する。
測距精度に対する位相コヒーレンシーの影響を回避するために、マルチパスプロセッサの実施形態は、測距信号、例えば、基準信号、個々の成分（副搬送波）間の差動位相を計算する。これにより、ランダム位相項加算器が不要になる。
Ｃｈｅｎらの考察において上述したように、本明細書に記載の実施形態を適用することにより、Ｃｈｅｎらによって達成された性能と比較して、室内環境における著しい精度の改善がもたらされる。例えば、Ｃｈｅｎらによると、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ及び／又はＵ−ＴＤＯＡ／ＵＬ−ＴＤＯＡは主として屋外環境用であり、屋内環境（建物、キャンパス内など）では、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ技術及びＵ−ＴＤＯＡ技術が良好に機能しない場合がある。一般に屋内で用いられる（そのため、各アンテナは固有ＩＤを有さない）分散アンテナシステム（ＤＡＳ）などいくつかの理由が言及されている（Ｃｈｅｎ、＃１６１〜１６４を参照）。］
以下に記載する実施形態は、ＯＦＤＭ変調及び／又はその導関数、並びに参照／パイロット／及び又は同期信号を用いる無線ネットワークで動作する。したがって、以下に記載する実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、基準／パイロット／及び／又は同期信号の有無にかかわらず、他のタイプの変調を含む、他の無線システム及び他の無線ネットワークにも適用可能である。
本明細書に記載のアプローチは、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、及びホワイトスペースなど他の無線ネットワークにも適用可能である。基準信号／パイロット信号、及び／又は同期信号を使用しない他の無線ネットワークでは、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているように以下の別のタイプの変調の実施形態のうちの１つ以上が用いられてよい：１）フレームの一部が測距信号／測距信号要素専用である；２）測距信号要素が、送信／受信信号フレームに埋め込まれている；及び３）測距信号要素が、データに埋め込まれている。
本明細書に記載のマルチパス軽減範囲推定アルゴリズムの実施形態（米国特許第７，９６９，３１１号及び同第８，３０５，２１５号にも記載されている）は、信号のダイレクトパス（ＤＬＯＳ）及びマルチパス反射からなる集合で範囲の推定を提供することによって機能する。
ＬＴＥ ＤＡＳシステムは、様々な時間オフセットで見られる同一信号の複数のコピーを、モバイル受信機（ＵＥ）に対して生成する。遅延は、アンテナとモバイル受信機との間の幾何学的関係を一意に決定するために使用される。受信機が認識する信号は、マルチパス環境で認識される信号に類似であるが、主な「マルチパス」成分が、複数のＤＡＳアンテナからのオフセット信号の合計から生じる点で異なる。
受信機が認識する信号の集合は、実施形態が利用するように設計されている信号の集合のタイプと同一であるが、この場合、主なマルチパス成分が従来のマルチパスではない点で異なる。本マルチパス軽減プロセッサ（アルゴリズム）は、ＤＬＯＳ及び各パス、例えば反射の減衰及び伝播遅延を決定することができる（式１〜３及び関連する説明を参照）。分散ＲＦチャネル（環境）のためにマルチパスが存在し得るが、この信号集合内の主なマルチパス成分は、複数のアンテナからの送信に関連する。本マルチパスアルゴリズムの実施形態は、これらのマルチパス成分を推定し、受信機までのＤＡＳアンテナの範囲を分離し、範囲データを（ソフトウェアにおいて実施される）位置プロセッサに提供することができる。アンテナ配置の形状に応じて、このソリューションは、Ｘ、Ｙ位置座標及びＸ、Ｙ、Ｚ位置座標の両方を提供することができる。
その結果、本実施形態は、ハードウェア及び／又は新たなネットワーク信号の追加を必要としない。更に、測位精度は、１）マルチパスを軽減すること、及び２）アクティブＤＡＳの場合、測距誤差の下限を劇的に低下させる（およそ５０メートルからおよそ約３メートルに低下させるなど）ことによって著しく改善され得る。
ＤＡＳの各アンテナの場所（位置）は既知であると想定される。各アンテナの（又は他のアンテナに相対する）信号伝播遅延も、決定される（既知である）必要がある。
アクティブＤＡＳシステムでは、信号伝播遅延は、ループバック技法を使用して自動的に決定され得、それにより、既知の信号が往復送信され、この往復時間が測定される。このループバック技法はまた、温度、時間などによる信号伝播遅延の変化（ドリフト）を排除する。
複数のマクロセル及び関連するアンテナを使用して、ピコセル及びマイクロセルは、追加の基準点を提供することによって、分解能を更に向上させる。
複数のアンテナからの複数のコピーの信号集合において個々の範囲を推定する上記の実施形態は、以下の２つの方法で信号送信構造を変更することによって更に向上させることができる。第１に、各アンテナからの送信の時分割多重化である。第２のアプローチは、アンテナごとの周波数分割多重化である。両方の改善方法、つまり時間分割多重化及び周波数分割多重化を同時に使用して、システムの測距及び位置精度を更に改善する。別のアプローチは、各アンテナに伝播遅延を加えることである。遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）内で遅延スプレッドを超えるように十分大きいが、追加の遅延によって生じるマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないようにサイクリックプレフィックス（ＣＰ）より小さいように選択される。
複数のアンテナからの複数のコピーの信号集合において個々の範囲を推定する上記の実施形態は、以下の２つの方法で信号送信構造を変更することによって更に向上させることができる。第１に、各アンテナからの送信の時分割多重化である。第２のアプローチは、アンテナごとの周波数分割多重化である。両方の改善方法、つまり時間分割多重化及び周波数分割多重化を同時に使用して、システムの測距及び位置精度を更に改善する。別のアプローチは、各アンテナに伝播遅延を加えることである。遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）内で遅延スプレッドを超えるように十分大きいが、追加の遅延によって生じるマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないようにサイクリックプレフィックス（ＣＰ）より小さいように選択される。
各アンテナの固有ＩＤ、つまり固有識別子を追加することにより、得られるソリューションの効率が向上する。例えば、プロセッサが各アンテナからの信号から全ての範囲を推定する必要性がなくなる。
ＬＴＥダウンリンクを使用する一実施形態では、パイロット信号及び／又は同期信号の副搬送波など１つ以上の基準信号の副搬送波が使用されて、副搬送波の位相及び振幅が決定され、これらは次いで、マルチパス干渉を低減し、範囲ベースの位置オブザーバブルを生成するようにマルチパスプロセッサに適用され、マルチラテレーション及び位置特定整合アルゴリズムを使用してワイルドポイントを編集し、位置推定を特定する。
別の実施形態は、ＬＴＥアップリンクシグナリングはまた、基準副搬送波も含む、モバイルデバイスから基地局への基準信号を含むという事実を利用する。実際、ネットワークによって使用されて、周波数帯をアップリンクデバイスに割り当てるフルサウンドモードから、基準副搬送波が使用されて、チャネルインパルス応答を生成し、アップリンク信号の復号を支援するモードまでなどこれらの副搬送波を含む、１つ以上のモードが存在する。また、リリース９に追加されたＤＬ ＰＲＳと同様に、今度の及び今後の規格リリースにおいて追加のＵＬ基準信号が追加されてよい。この実施形態では、アップリンク信号は、複数のベースユニット（ｅＮＢ）によって処理され、同一範囲を位相、マルチパス軽減処理に使用して、オブザーブルに関連する範囲を生成する。この実施形態では、位置整合アルゴリズムは、マルチラテレーションアルゴリズムによって確立されるように使用されて、ワイルドポイントのオブザーブルを編集し、位置推定を生成する。
別の実施形態では、ＬＴＥダウンリンク及びＬＴＥアップリンクの両方の１つ以上の基準（パイロット及び／又は同期など）副搬送波が収集され、位相マッピングへの範囲が適用され、マルチパス軽減が適用され、オブザーバブルに関連する範囲が推定される。次いで、これらのデータは、マルチラテレーションアルゴリズム及び位置整合アルゴリズムを使用して、位置に関してより確固たるオブザーバブルのセットを提供するように融合される。この利点は、ダウンリンクとアップリンクが２つの異なる周波数帯を結び付けているために向上する精度、又は時分割複信（ＴＤＤ）の場合には、システムコヒーレンシーを改善する精度をもたらす冗長性であろう。
複数のアンテナがマイクロセルから同一のダウンリンク信号を送信するＤＡＳ（分散アンテナシステム）環境では、位置整合アルゴリズムが拡張されて、基準信号（パイロット及び／又は同期など）の副搬送波からのマルチパス軽減処理によって生成されたオブザーバブルからＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）範囲から位置推定を取得する。
ＤＡＳシステム（環境）では、正確な位置推定値を得ることは個々のアンテナからの信号パスを高精度で解決することができる場合にのみ可能であり、それにより、パス誤差は、アンテナ間の距離のごく一部のみである（１０メートル以下の精度）。既存の技法／方法は全て、重度のマルチパス環境においてそのような精度を提供することができないため（複数のＤＡＳアンテナからの信号が、誘起された重度のマルチパスとして現れる）ため、既存の技法／方法は、ＤＡＳ環境内で上記の位置整合アルゴリズムの拡張及びこの位置特定法／技法を活用することができない。
米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている、物体の識別及び位置検出のためのＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋマルチパス軽減法及びシステムは、範囲から信号位相へのマッピング、マルチパス干渉軽減、及びＬＴＥダウンリンク、アップリンク、及び／又は両方（ダウンリンク及びアップリンク）、１つ以上の基準信号の副搬送波を用いた範囲ベースの位置オブザーバブルの生成プロセスに適用され、マルチラテレーション及び位置整合性を用いて位置推定を生成する。
上記の全ての実施形態では、三辺測量測位アルゴリズムも使用され得る。
ＤＬ−ＯＴＤＯＡ位置特定は、ＬＴＥリリース９（「Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１１ Ｒｅｌｅａｓｅ ９ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」）に規定されている。しかしながら、無線事業者（キャリア）はまだ実施していない。その一方で、ダウンリンク位置特定は、既存の物理層測定動作を使用することにより、現在の、例えば、未修正のＬＴＥネットワーク環境内で実施され得る。
ＬＴＥでは、ＵＥ及びｅＮＢは、無線特性の物理層測定を行うために必要とされる。測定定義は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１４に規定されている。これらの測定は定期的に実行され、上位層に報告され、周波数内及び周波数間ハンドオーバー、ｉｎｔｅｒ−ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ｉｎｔｅｒ−ＲＡＴ）ハンドオーバー、タイミング測定、並びに無線リソース管理（ＲＲＭ）をサポートする他の目的など様々な目的に使用される。
例えば、ＲＳＲＰ（基準信号受信電力）は、帯域幅全体にわたってセル固有の基準信号を搬送する全てのリソース要素の電力の平均である。
別の実施例は、追加情報を提供するＲＳＲＱ（基準信号受信品質）測定である（ＲＳＲＱは信号強度及び干渉レベルを組み合わせる）。
ＬＴＥネットワークは、ＵＥにｅＮＢの近隣（サービングｅＮＢに対して）リストを提供する。ネットワーク知識構成に基づいて、（サービング）ｅＮｏｄｅＢは、近隣ｅＮＢの識別子などをＵＥに提供する。次いで、ＵＥは、受信可能な近隣の信号品質を測定する。ＵＥは、結果をｅＮｏｄｅＢに折り返し報告する。注：ＵＥはまた、サービングｅＮＢの信号品質を測定する。
本明細書によると、ＲＳＲＰは、考慮される測定周波数帯域幅内でセル固有の基準信号を搬送するリソース要素の電力寄与の線形平均（［Ｗ］単位）として定義される。ＲＳＲＰを決定するためにＵＥによって使用される測定帯域幅は、対応する測定精度要件が満たされなければならないという制約を付して、ＵＥの実施に委ねられている。
測定帯域幅精度要件を考慮すると、この帯域幅はかなり大きく、ＲＳＲＰ測定で使用されるセル固有基準信号は、これらの基準信号副搬送波の位相及び振幅を決定するために更に処理され得、次いで、マルチパスプロセッサに適用されて、マルチパス干渉を軽減し、範囲ベースの位置オブザーバブルを生成する。加えて、ＲＳＲＰ測定に使用される他の基準信号、例えば二次同期信号（ＳＳＳ）も使用されてよい。
その後、３つ以上のセルからの範囲オブザーブルに基づいて、マルチラテレーション及び位置整合アルゴリズムを使用して位置測定が推定され得る。
前述のように、ＲＦフィンガープリンティングデータベースの不安定性をもたらす原因は複数存在するが、主な原因のうちの１つがマルチパスである（ＲＦ署名はマルチパスに非常に敏感である）。その結果、ＲＦフィンガープリンティング法／技術の位置特定精度は、マルチパスダイナミクスに大きく影響され、時間、環境（例えば天候）、人々及び／又は物体の移動によって変化し、デバイスのＺ高さ及び／又はアンテナの方向に応じて＞１００％の変動性（Ｔｓｕｎｇ−Ｈａｎ Ｌｉｎ，ｅｔ ａｌ．Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ＲＳＳＩ−Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ−Ｂａｓｅｄ Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍを参照）を示す垂直不確実性を含む。
本実施形態は、著しく減衰したＤＬＯＳを含む各個々のパスを検出し、特徴付ける能力（マルチパスプロセッサ）により、ＲＦフィンガープリンティングの位置特定精度を著しく改善することができる。その結果、位置測定に関するＲＦフィンガープリンティング決定は、リアルタイムマルチパス分布情報で補足され得る。
上記のように、位置測定には、時間的な位置基準同期を必要とする。無線ネットワークでは、これらの位置基準としては、アクセスポイント、マクロ／ミニ／ピコ、及びフェムトセル、並びにいわゆる小型セル（ｅＮＢ）が挙げられ得る。しかしながら、無線事業者は、正確な位置測定に必要とされる同期精度を実施していない。例えば、ＬＴＥの場合、規格では、ＦＤＤ（周波数分割複信）ネットワークに対してｅＮＢ間での時間同期が必要とされていない。ＬＴＥ ＴＤＤ（時間分割複信）の場合、この時間同期精度の限度は、＋／−１．５マイクロ秒である。これは、４００＋メートルの位置特定不確実性に等しい。要求されていないものの、ＬＴＥ ＦＤＤネットワークも同期化される。ただし、より大きい（１．５マイクロ秒超）限度を使用する。
無線ＬＴＥ事業者はＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号を使用して、周波数及び時間についてｅＮＢを同期させる。注：ＬＴＥ ｅＮＢは、非常に高精度の搬送波周波数を維持しなければならない。マクロ／ミニセルでは０．０５ｐｐｍであり、他のタイプのセルでは、やや精度が劣る（０．１〜０．２５ｐｐｍ）。ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号はまた、（位置特定のために）必要とされる、１０ナノ秒よりも良好な時間同期精度を可能にすることができる。しかしながら、ネットワーク事業者及びネットワーク機器製造業者は、ＮＴＰ（ネットワークタイムプロトコル）及び／又はＰＴＰ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、例えば、ＩＥＥＥ １５８８ｖ２ ＰＴＰを用いることによる、インターネット／イーサネットのネットワーキング時間同期などパケット転送を選択して、ＧＰＳ／ＧＮＳＳユニットに関連するコストを低減しようしている。
ＩＰネットワークベースの同期は、最小周波数及び時間要件を満たす可能性を有するが、位置測定に必要とされるＧＰＳ／ＧＮＳＳ精度は欠如している。
本明細書に記載のアプローチは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号、並びにｅＮＢ及び／若しくはＡＰ又は他の無線ネットワーク機器によって生成される信号に基づいている。また、ＩＰネットワーキング同期信号及びプロトコル、並びにｅＮＢ及び／若しくはＡＰ又は他の無線ネットワーク機器によって生成される信号に基づき得る。このアプローチはまた、ＷｉＭａｘ、ＷｉＦｉ、及びホワイトスペースなど他の無線ネットワークにも適用可能である。
ｅＮＢ信号は、事業者のｅＮＢ施設に設置された時間観測ユニット（ＴＭＯ）によって受信される（図１２）。ＴＭＯはまた、外部同期ソース入力を含む。
ｅＮＢ信号はＴＭＯによって処理され、外部同期ソース入力と同期されるクロックを使用してタイムスタンプされる。
外部同期ソースは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ及び／又はインターネット／イーサネットネットワーキング、例えばＰＴＰ又はＮＴＰなどからであり得る。
タイムスタンプ処理された信号、例えば、ＬＴＥフレーム開始（特に他のネットワークでは他の信号であり得る）はまた、ｅＮＢ（セル）の位置及び／又はセルＩＤを含み、インターネット／イーサネットバックホールを介して全てのｅＮＢのデータベースを作成し、維持し、更新する中央ＴＭＯサーバに送信される。
測距及び位置測定取得のプロセスに関与するＵＥ及び／又はｅＮＢは、ＴＭＯサーバに照会し（quire）、サーバは、関与するｅＮＢ間の時間同期オフセットを返す。これらの時間同期オフセットは、位置測定を取得して位置測定を調整するプロセスに関与するＵＥ及び／又はｅＮＢによって使用されるであろう。
あるいは、測距プロセスに関与するＵＥ及び／又はｅＮＢがまた、取得した測距情報のＴＭＯサーバに供給する場合には、ＴＭＯサーバによって位置測定計算及び調整が実行され得る。次いで、ＴＭＯサーバは、正確な（調整された）位置（位置特定）確定を返す。
２つ以上のセルｅＮＢ機器が並置される場合、単一のＴＭＯが全てのｅＮＢからの信号を処理し、タイムスタンプすることができる。
位置特定のために、ＲＴＴ（ラウンドタイムトリップ）測定（測距）が使用され得る。この欠点は、ＲＴＴ測距が、位置特定精度に対して劇的な影響を有するマルチパスの影響下にあることである。
一方、ＲＴＴ位置特定は、概して位置基準同期（時間）を必要とせず、ＬＴＥの場合は、特にｅＮＢは必要としない。
同時に、パイロット基準及び／又は無線ネットワークの他の信号を用いて動作するとき、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているマルチパス軽減プロセッサ、方法／技法、及びアルゴリズムは、ＲＴＴ信号に対するチャネル応答を決定することができ、例えば、ＲＴＴ信号が通過しているマルチパスチャネルを識別することができる。これにより、ＲＴＴ測定の補正が可能になり、実際のＤＬＯＳ時間が決定される。
ＤＬＯＳ時間が既知である場合、ｅＮＢ又は時間的な位置基準同期を必要とせずに、三辺測量及び／又は同様の位置特定法を使用して、位置測定を得ることが可能であろう。
ＴＭＯ及びＴＭＯサーバが所定の位置に存在しても、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋの技術統合は、マクロ／ミニ／ピコ及び小型セル及び／又はＵＥ（携帯電話）における変更を必要とする。これらの変更は、ＳＷ／ＦＷ（ソフトウェア／ファームウェア）のみに限定されるが、既存のインフラストラクチャを改良するために多くの労力を要する。また、場合によっては、ネットワーク事業者及び／又はＵＥ／携帯電話の製造業者／供給業者が機器変更に抵抗する。注：ＵＥは無線ネットワークユーザ機器である。
ＴＭＯ及びＴＭＯの機能が拡張されてＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋ位置特定技術をサポートする場合には、このＳＷ／ＦＷの変更を完全に回避することができる。換言すれば、以下に記載する別の実施形態は、無線ネットワーク信号で動作するが、無線ネットワーク機器／インフラストラクチャの変更は不要である。したがって、以下に記載の実施形態は、ＬＴＥネットワークで動作し、Ｗｉ−Ｆｉなど他の無線システム／ネットワークにも適用可能である。
本質的に、この実施形態は、無線ネットワーク信号を使用して位置測定を取得する、並列無線位置特定インフラストラクチャを形成する。
ＴＭＯ及びＴＭＯサーバに類似して、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋの位置特定インフラストラクチャは、１つ以上の無線ネットワーク信号取得ユニット（ＮＳＡＵ）、並びにＮＳＡＵからデータを収集し、そのデータを分析し、範囲及び位置を決定し、それを、例えば電話／ＵＥ ＩＤ及び位置のテーブルに瞬時に変換する１つ以上の位置特定サーバユニット（ＬＳＵ）からなるであろう。ＬＳＵは、ネットワークのＡＰＩを介して無線ネットワークにインターフェースする。
複数のこれらのユニットは、大規模インフラストラクチャ内の様々な場所に配備され得る。ＮＳＡＵがコヒーレントなタイミングを有する場合、全ての結果を使用することができ、これにより更に良好な精度が得られる。
コヒーレントなタイミングは、ＧＰＳクロック及び／又は他の安定したクロック源から導出することができる。
ＮＳＡＵは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）及び／又はインターネットを介してＬＳＵと通信する。
設備／場合によっては、ＮＳＡＵ及びＬＳＵは、単一ユニットに組み合わされ得る／統合され得る。
ＬＴＥ又は他の無線ネットワークを使用して位置サービスをサポートするためには、送信機が、厳格な許容誤差内でクロック同期及びイベント同期される必要がある。これは、通常、ＧＰＳの１ＰＰＳ信号にロックすることによって達成される。これにより、ローカルエリアにおいて、３ナノ秒（１σ）内のタイミング同期がもたらされる。
しかしながら、このタイプの同期が実用的ではない、多くの事例が存在する。本実施形態は、遅延補償値を位置プロセスに提供するために、ダウンリンク送信機と時間オフセットの追跡との間の時間オフセット推定を提供し、その結果、位置プロセスは、送信機がクロック同期及びイベント同期されているかのように進行できる。これは、送信アンテナ（全ての位置サービスに必須）及び推測的なアンテナの位置が既知である受信機の事前知識によって達成される。同期ユニットと呼ばれるこの受信機は、全てのダウンリンク送信機からデータを収集し、位置が既知であることを前提として、予め選択された基地アンテナからのオフセットタイミングを計算するであろう。これらのオフセットは、ダウンリンク送信機のクロックドリフトを補償する追跡アルゴリズムを使用してシステムによって追跡される。注：受信データから疑似範囲を導出する処理は、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋマルチパス軽減アルゴリズム（米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている）を用いる。したがって、同期はマルチパスの影響を受けない。
これらのオフセットデータは、位置プロセッサ（位置サーバ、ＬＳＵ）によって使用されて、各ダウンリンク送信機からのデータを適切に整合させ、その結果、同期送信機によって生成されたように見える。時間精度は、最良の１ＰＰＳ追跡と同等であり、３メートルの位置精度（１σ）をサポートする。
同期受信機及び／又は受信機のアンテナは、最良の性能を得るために最適なＧＤＯＰに基づいて位置付けられる。大型設備では、複数の同期受信機が用いられて、ネットワーク全体にわたって同等の３ナノメートル秒（１σ）の同期オフセットを提供することができる。同期受信機を用いることにより、ダウンリンク送信機の同期に関する要件が排除される。
同期受信ユニットは、ＮＳＡＵ及び／又はＬＳＵと通信するスタンドアローンユニットであり得る。あるいは、この同期受信機は、ＮＳＡＵと統合され得る。
例示的な無線ネットワーク位置特定機器の図を図１３に示す。
ＬＴＥ信号を用いる、完全自律システムの実施形態（顧客側のネットワーク投資は不要）は、以下のモードで動作するＬＴＥ信号を用いる。
１．アップリンクモード：位置特定のために無線ネットワークアップリンク（ＵＬ）信号を使用する（図１６及び図１７）
２．ダウンリンクモード：位置特定のために無線ネットワークダウンリンク（ＤＬ）信号を使用する（図１４及び図１５）。
３．双方向モード：位置特定のためにＵＬ信号及びＤＬ信号の両方を使用する。
アップリンクモードでは、複数のアンテナが１つ以上のＮＳＡＵに接続される。これらのアンテナ位置は、無線ネットワークアンテナから独立しており、ＮＳＡＵアンテナの位置は、精度の幾何学的希釈（ＧＤＯＰ）を最小化するように選択される。
１．アップリンクモード：位置特定のために無線ネットワークアップリンク（ＵＬ）信号を使用する（図１６及び図１７）
２．ダウンリンクモード：位置特定のために無線ネットワークダウンリンク（ＤＬ）信号を使用する（図１４及び図１５）。
３．双方向モード：位置特定のためにＵＬ信号及びＤＬ信号の両方を使用する。
アップリンクモードでは、複数のアンテナが１つ以上のＮＳＡＵに接続される。これらのアンテナ位置は、無線ネットワークアンテナから独立しており、ＮＳＡＵアンテナの位置は、精度の幾何学的希釈（ＧＤＯＰ）を最小化するように選択される。
ＵＥ／携帯電話デバイスからのネットワークのＲＦ信号は、ＮＳＡＵアンテナによって収集され、ＮＳＡＵによって処理されて、対象の全信号のうちの１つ以上のインスタンスを捕捉するために十分な時間間隔の間に、処理されたネットワークのＲＦ信号のタイムスタンプされたサンプルを生成する。
任意選択的に、ＮＳＡＵはまた、ダウンリンク信号のサンプルを受信し、処理し、タイムスタンプして、例えば、ＵＥ／電話ＩＤを決定するためなどの追加情報を得る。
捕捉された、タイムスタンプされたサンプルから、ＵＥ／携帯電話デバイスの識別番号（ＩＤ）が、各ＵＥ／携帯電話のＩＤに関連する、対象のタイムスタンプされた無線ネットワーク信号と共に決定される（取得される）。この動作は、ＮＳＡＵ又はＬＳＵのいずれかによって実行され得る。
ＮＳＡＵは、定期的にデータをＬＳＵに供給する。１つ以上のＵＥ／携帯電話のＩＤに予定外のデータが必要である場合、ＬＳＵは追加データを要求する。
ＵＬモード動作では、無線ネットワークインフラストラクチャ及び／又は既存のＵＥ／携帯電話において、変更／修正は不要である。
ダウンリンク（ＤＬ）モードでは、ＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋを有効にしたＵＥが必要となる。また、位置測定を取得するために電話が使用される場合、携帯電話ＦＷは変更される必要がある。
場合によっては、事業者が、ＢＢＵ（ベースバンドユニット）からベースバンド信号を使用可能にすることができる。そのような場合、ＮＳＡＵはまた、ＲＦ無線ネットワーク信号の代わりに、これらの使用可能なベースバンド無線ネットワーク信号を処理することができる。
ＤＬモードでは、ＵＥ／携帯電話のＩＤを１つ以上の無線ネットワーク信号と関連付ける必要はない。これは、これらの信号がＵＥ／携帯電話で処理される、又はＵＥ／携帯電話が、処理されたネットワークのＲＦ信号のタイムスタンプされたサンプルを定期的に生成し、これらをＬＳＵに送信し、ＬＳＵがＵＥ／携帯電話に結果を送り返すためである。
ＤＬモードでは、ＮＳＡＵは、ＲＦ又はベースバンド（使用可能な場合）無線ネットワーク信号を処理し、処理された信号をタイムスタンプする。捕捉され、タイムスタンプされたサンプルから、ネットワークアンテナに関連する無線ネットワーク信号のＤＬフレーム開始が決定され（取得され）、これらのフレーム開始間の差（オフセット）が計算される。この動作は、ＮＳＡＵ又はＬＳＵのいずれかによって実行され得る。ネットワークアンテナのフレーム開始オフセットは、ＬＳＵに記憶される。
ＤＬモードにおいて、デバイスがＩｎｖｉｓｉＴｒａｃｋ技術を使用して自身の位置測定を処理／決定する場合には、ネットワークアンテナのフレームオフセット開始がＬＳＵからＵＥ／電話デバイスに送信される。そうでなければ、ＵＥ／携帯電話デバイスが、処理されたネットワークのＲＦ信号のタイムスタンプされたサンプルをＬＳＵに定期的に送信するとき、ＬＳＵは、デバイスの位置測定を決定し、位置測定データをデバイスに折り返し送信する。
ＤＬモードにおいて、無線ネットワークＲＦ信号は、１つ以上の無線ネットワークアンテナから送信される。結果の精度に対するマルチパスの影響を回避するために、ＲＦ信号は、アンテナ又は無線ネットワーク機器へのアンテナ接続から傍受されるべきである。
双方向モードは、ＵＬ動作及びＤＬ動作の両方からの位置測定の決定を包含する。これにより、位置特定精度を更に改善することができる。
一部の企業セットアップは、１つ以上のリモート無線ヘッド（ＲＲＨ）を供給する１つ以上のＢＢＵを使用し、次いで各ＲＲＨは複数のアンテナに同一ＩＤを供給する。このような環境では、無線ネットワーク構成に応じて、ネットワークアンテナのＤＬモードフレーム開始オフセットを決定することは、必須ではない場合がある。これは、単一のＢＢＵセットアップ、並びに複数のＢＢＵを含み、各ＢＢＵのアンテナが、特定ゾーンに割り当てられ、隣接するゾーンのカバレッジは重複している。
一方、複数のＢＢＵから供給されるアンテナが同一ゾーンに交互に配置される構成では、ネットワークアンテナのＤＬモードのフレーム開始を決定することが必要である。
ＤＡＳ環境におけるＤＬ動作モードでは、複数のアンテナが同一ＩＤを共有してよい。
本実施形態では、位置整合アルゴリズムが拡張されて／開発されて、基準信号（パイロット及び／又は同期など）の副搬送波からのマルチパス軽減処理によって生成されたオブザーバブルからＤＡＳアンテナの範囲を分離し、複数のＤＡＳエミッタ（アンテナ）範囲から位置推定を取得する。
しかしながら、これらの整合アルゴリズムは、同一ＩＤを発行するアンテナの数という制約を有する。同一ＩＤを発行するアンテナの数は、以下の方法で低減することができる。
１．所与のカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの異なるセクタから供給されるアンテナを交互に配置する（ＢＢＵは、最大６つのセクタをサポートすることができる）。
２．所与のカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの異なるセクタ並びに異なるＢＢＵから供給されるアンテナを交互に配置する。
３．伝播遅延要素を各アンテナに追加する。遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）内で遅延スプレッドを超えるように十分大きいが、追加の遅延によって生じるマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないようにサイクリックプレフィックス（ＣＰ）より小さいように選択される。１つ以上のアンテナに固有の遅延ＩＤを追加することにより、同一ＩＤを発行するアンテナの数を更に低減する。
１．所与のカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの異なるセクタから供給されるアンテナを交互に配置する（ＢＢＵは、最大６つのセクタをサポートすることができる）。
２．所与のカバレッジゾーンでは、セクタ化されたＢＢＵの異なるセクタ並びに異なるＢＢＵから供給されるアンテナを交互に配置する。
３．伝播遅延要素を各アンテナに追加する。遅延値は、特定のＤＡＳ環境（チャネル）内で遅延スプレッドを超えるように十分大きいが、追加の遅延によって生じるマルチパスがＩＳＩ（シンボル間干渉）をもたらさないようにサイクリックプレフィックス（ＣＰ）より小さいように選択される。１つ以上のアンテナに固有の遅延ＩＤを追加することにより、同一ＩＤを発行するアンテナの数を更に低減する。
一実施形態では、顧客側のネットワーク投資を伴わない自律システムが提供され得る。このような実施形態では、システムはＬＴＥ帯以外の周波数帯で動作することができる。例えば、ＩＳＭ（産業科学医療用）帯及び／又はホワイトスペース帯は、ＬＴＥサービスを利用できない場所で使用され得る。
本実施形態はまた、マクロ／ミニ／ピコ／フェムト局及び／又はＵＥ（携帯電話）機器に統合され得る。統合には、顧客側のネットワーク投資を要する場合があるが、間接費を低減することができ、ＴＣＯ（総所有コスト）を劇的に改善することができる。
上記のように、ＰＲＳは、ダウンリンク観測到来時間差（ＤＬ−ＯＴＤＯＡ）測位用のＵＥによって使用され得る。隣接基地局（ｅＮＢｓ）の同期に関しては、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５（Ｓｔａｇｅ ２ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ（ＵＥ）ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｉｎ Ｅ−ＵＴＲＡＮ）がＵＥへの転送タイミングを規定しており、このタイミングとは、候補セル（例えば、隣接セル）のｅＮｏｄｅ Ｂサービスに対するタイミングである。３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５はまた、測定のために、候補セルの物理セルＩＤ（ＰＣＩ）及びグローバルセルＩＤ（ＧＣＩ）を規定している。
３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５によると、この情報はＥ−ＭＬＣ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｅｒｖｉｎｇ Ｍｏｂｉｌｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｒｅ）サーバから配信される。ＴＳ ３６．３０５は、上記のタイミングの精度を規定しないことに留意されたい。
また、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５は、ＵＥが、基準信号時間差（ＲＳＴＤ）測定値を含むダウンリンク測定値をＥ−ＭＬＣに戻すことを規定している。
ＲＳＴＤは、一対のｅＮＢ間で得られる測定値である（ＴＳ ３６．２１４ Ｅｖｏｌｖｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ（Ｅ−ＵＴＲＡ）；Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｌａｙｅｒ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ；Ｒｅｌｅａｓｅ ９を参照）。この測定値は、隣接セルｊから受信されるサブフレームとサービングセルｉの対応するサブフレームとの間の相対タイミング差として定義される。これらの測定値を得るために、測位基準信号が使用される。結果は、位置を計算する位置サーバに折り返し報告される。
一実施形態では、ハイブリッド法は、新たに導入されたＰＲＳ及び既存の基準信号の両方に対応するように定義することができる。換言すれば、ハイブリッド法は、ＰＲＳで、他の基準信号（例えば、セル又はノード固有の基準信号（ＣＲＳ））で、又は両信号タイプで使用／動作することができる。
このようなハイブリッド法は、ネットワーク事業者が、状況又はネットワークパラメータに応じて動作モードを動的に選択することを可能にするという利点をもたらす。例えば、ＰＲＳは、ＣＲＳよりも良好な聴取能力を有するが、データスループットが最大７％低減し得る。一方、ＣＲＳ信号がスループット低減を引き起こすことはない。加えて、ＣＲＳ信号は、全ての以前のＬＴＥリリース、例えばリリース８以下との後方互換性がある。したがって、ハイブリッド法は、ネットワーク事業者に、聴取能力、スループット、及び互換性の間でトレードオフを行う、つまりバランスを保つ能力を提供する。
ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）の実施形態においては、ＬＴＥダウンリンクベースバンド信号（セル又は無線ノードによって生成され、本明細書では「ノード」と称する）は、概してダウンリンクフレームに組み込まれる。このような信号を検出し、受信するための受信機は、複数のセル又はノード（２つ以上）からのダウンリンクフレームを検出してよい。各ダウンリンクフレームは、複数のＣＲＳ又は基準信号を含む。ダウンリンク（ＤＬ）フレームでは、これらの基準信号は、時間及び周波数において所定の位置を有し、例えば、フレーム開始と所与のフレーム内の各ＣＲＳとの間には決定論的時間オフセットが存在する。
加えて、各ＣＲＳは、特別コードで変調される。変調及びコードも所定である。ＣＲＳ変調は全てのノードについて同一であるが、コード（シード）は、ノードのＩＤ（識別）番号によって決定される。
その結果、ノードＩＤを知ることによって、基準信号のスペクトルにおいて、各ノード（セル）から各フレームのフレーム開始時間のコース位置を推定することができる。そうするためには、最初に、異なるノードからの全てのＤＬ信号についてフレーム開始時間又はフレーム開始を決定することが必要である。例えば、一実施形態では、受信されたＤＬベースバンド信号を、コード変調されたＣＲＳ（検出器及び／又はマルチパス軽減プロセッサによって内部で生成される）と相関させることによって、様々なノードから全てのＣＲＳシーケンス又は他の基準信号を見出すことができ、この情報を用いて、全てのオブザーバブルノードの粗位置フレーム開始を見出す。一実施形態では、検出器がまた、ＣＲＳを復調／復号し、次いで、復調／復号されたＣＲＳを、ＣＲＳに割り当てられたベースバンド副搬送波と相関させることもできる。
同時に、一実施形態では、ＣＲＳはまた、マルチパス軽減プロセッサによって測距信号として使用されてよい。したがって、検出器の相関プロセスは、粗フレーム開始を見出すことに加えて、フレーム内の他の信号（ペイロードなど）からＣＲＳを、これらの信号の変調に使用されたコードを使用して分離することもできる。その後、これらの分離されたＣＲＳ及び関連するフレーム開始がマルチパス軽減プロセッサに転送されて、測距される。
同様のアプローチがアップリンクモードで使用され得、異なるノード受信機間のタイミングオフセットが決定され得る。
ダウンリンクの実施形態では、ネットワークと通信している１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するためのシステムは、ネットワークと通信する２つ以上のノードから複数の信号を受信するように構成されたユーザ機器受信機であって、複数の信号は、複数の信号を送信する２つ以上のノードの各ノードを識別することによって決定されたコードで変調され、ユーザ機器受信機は、この識別に基づいて複数の信号から基準信号を検出し、分離するように構成された検出器を含む、ユーザ機器受信機と、１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するために、各ノードからの測距信号として基準信号を使用するように構成されたプロセッサと、を備える。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号が、基準信号を含むフレームに組み入れられ、検出器は、各ノードからフレームのコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、検出器は、基準信号を、当該基準信号の既知のレプリカと相関させることによってコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、検出器は、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように更に構成されており、検出器は、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つのマルチパス軽減プロセッサであり、マルチパス軽減プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号を受信し、各ノードから測距信号の相対到来時間を推定するように構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つのマルチパス軽減プロセッサである。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号がフレーム内にあり、検出器は、各ノードからのフレーム開始のコース位置を推定するように更に構成されており、検出器は、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように構成されており、検出器は、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されており、検出器は、各ノードのコース位置及び分離された基準信号をマルチパス軽減プロセッサに渡すように構成されており、マルチパス軽減プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号を受信し、各ノードからの測距信号の相対到来時間を推定するように構成されている。
本実施形態では、システムは、ノード受信機が、１つ以上の無線ネットワークデバイスからデバイス信号を受信するように構成されているアップリンクの実施形態を含み、デバイス信号は、デバイス信号を送信する１つ以上の無線ネットワークデバイスの各無線ネットワークデバイスのデバイスを識別することによって決定されたデバイスコードで変調され、ノード受信機は、デバイスの識別に基づいてデバイス基準信号を検出し、デバイス信号から分離するように構成されたデバイス検出器を含み、第２のプロセッサは、１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するために、各無線ネットワークデバイスからの測距信号としてデバイス基準信号を使用するように構成されている。
一実施形態では、ネットワークと通信する１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するためのシステムは、ネットワークと通信する２つ以上のノードから複数の信号を受信するように構成されたユーザ機器受信機であって、複数の信号は、複数の信号を送信する２つ以上のノードの各ノードを識別することによって決定されたコードで変調される、ユーザ機器受信機と、この識別に基づいて複数の信号から基準信号を検出し、分離するように、また、１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するために、各ノードからの測距信号として基準信号を使用するように構成されたプロセッサと、を備える。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号が、基準信号を含むフレームに組み入れられ、プロセッサは、各ノードからフレームのコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、基準信号を、基準信号の既知のレプリカと相関させることによってコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号に基づいて、各ノードからの測距信号の相対到来時間を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように更に構成されており、プロセッサは、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されている。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号がフレーム内にあり、プロセッサは、基準信号を基準信号の既知のレプリカと相関させることによって、フレーム開始のコース位置を推定するように更に構成されており、プロセッサは、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように、また、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されており、プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号に基づいて、各ノードからの測距信号の相対到来時間を推定するように更に構成されている。
一実施形態では、ネットワークと通信する１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するためのシステムは、ネットワークと通信する２つ以上のノードから複数の信号を受信することであって、複数の信号は、複数の信号を送信する２つ以上のノードの各ノードを識別することによって決定されたコードで変調される、ことと、この識別に基づいて複数の信号から基準信号を検出し、分離することと、を行う検出器と、１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するために、各ノードからの測距信号として基準信号を使用するように構成されたプロセッサと、を備える。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号が、基準信号を含むフレームに組み入れられ、検出器は、各ノードからフレームのコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、検出器は、基準信号を、当該基準信号の既知のレプリカと相関させることによってコース位置を推定するように更に構成されている。
本実施形態では、検出器は、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように更に構成されており、検出器は、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つのマルチパス軽減プロセッサであり、マルチパス軽減プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号を受信し、各ノードから測距信号の相対到来時間を推定するように構成されている。
本実施形態では、プロセッサは、少なくとも１つのマルチパス軽減プロセッサである。
本実施形態では、２つ以上のノードの各ノードからの複数の信号がフレーム内にあり、検出器は、各ノードからのフレーム開始のコース位置を推定するように更に構成されており、検出器は、フレーム内の任意の他の信号から基準信号を分離するように構成されており、検出器は、２つ以上のノードの各ノードの基準信号を分離するように更に構成されており、検出器は、各ノードのコース位置及び分離された基準信号をマルチパス軽減プロセッサに渡すように構成されており、マルチパス軽減プロセッサは、コース位置及び分離された基準信号を受信し、各ノードからの測距信号の相対到来時間を推定するように構成されている。
一実施形態では、ネットワークと通信する１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するためのシステムは、１つ以上の無線ネットワークデバイスからのデバイス信号を受信するように構成されたノード受信機であって、デバイス信号は、デバイス信号を送信する１つ以上の無線ネットワークデバイスの各無線ネットワークデバイスのデバイスを識別することによって決定されたデバイスコードで変調され、ノード受信機は、デバイスの識別に基づいてデバイス基準信号を検出し、デバイス信号から分離するように構成されたデバイス検出器を含む、ノード受信機と、１つ以上の無線ネットワークデバイスを追跡し、位置特定するために、各無線ネットワークデバイスからの測距信号としてデバイス基準信号を使用するように構成されたプロセッサと、を備える。
更に、ハイブリッド法は、ＬＴＥ ＵＥ測位アーキテクチャに対して透過的であり得る。例えば、ハイブリッド法は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５フレームワークで動作することができる。
一実施形態では、ＲＳＴＤが測定され、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５に従ってＵＥからＥ−ＳＭＬＣに転送され得る。
ＵＵＬ ＴＤＯＡ（Ｕ−ＴＤＯＡ）は、現在研究段階にあり、今後のリリース１１での標準化が期待されている。
ＵＬ−ＴＤＯＡ（アップリンク）の実施形態は、本明細書に上述しており、図１６及び図１７にも示している。下記の図１８及び図１９は、ＵＬ−ＴＤＯＡの別の実施形態の実施例を提供する。
図１８は、１つ以上のＤＡＳ及び／又はフェムト／小型セルアンテナを含み得る環境を示す。この例示的な実施形態では、各ＮＳＡＵは単一のアンテナを備える。図示するように、少なくとも３つのＮＳＡＵが必要である。しかしながら、各ＵＥは、少なくとも３つのＮＳＡＵに「聴取される」必要があるため、更なるＮＳＡＵが追加されて、聴取性を向上させ得る。
更に、ＮＳＡＵは、受信機として構成され得る。例えば、各ＮＳＡＵは、無線で情報を受信するが、送信はしない。動作中、各ＮＳＡＵは、ＵＥからの無線アップリンクネットワーク信号を聴取することができる。ＵＥのそれぞれは、携帯電話、タグ、及び／又は別のＵＥデバイスであり得る。
更に、ＮＳＡＵは、有線サービス又はＬＡＮなどインターフェースを介して、位置特定サーバユニット（ＬＳＵ）と通信するように構成され得る。次に、ＬＳＵは、無線又はＬＴＥネットワークと通信することができる。通信は、ネットワークＡＰＩを介してであり得、ＬＳＵは、例えば、ＬＴＥネットワークのＥ−ＳＭＬＣと通信することができ、ＬＡＮ及び／又はＷＡＮなど有線サービスを使用することができる。
任意選択的に、ＬＳＵはまた、ＤＡＳ基地局及び／又はフェムト／小型セルと直接通信してよい。この通信は、同一の、又は変更されたネットワークＡＰＩを使用することができる。
この実施形態では、サウンディング基準信号（ＳＲＳ）が位置特定のために使用され得る。しかしながら、他の信号も使用されてよい。
ＮＳＡＵは、ＵＥアップリンク送信信号を、例えばＩ／Ｑサンプルなどデジタル形式に変換することができ、タイムスタンプと共に、多数の変換された信号をＬＳＵに周期的に送信することができる。
ＤＡＳ基地局及び／又はフェムト／小型セルは、以下のデータのうちの１つ又は全てをＬＳＵに渡すことができる。
１）ＳＲＳ、Ｉ／Ｑサンプル、及びタイムスタンプ；
２）サービングされたＵＥ ＩＤのリスト；並びに
３）ＵＥごとのＳＲＳスケジュール（ＳＲＳ ＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＲｅｑｕｅｓｔＣｏｎｆｉｇ情報及びＳＲＳ−ＵＬ−Ｃｏｎｆｉｇ情報を含む）及びＵＥ ＩＤ。
１）ＳＲＳ、Ｉ／Ｑサンプル、及びタイムスタンプ；
２）サービングされたＵＥ ＩＤのリスト；並びに
３）ＵＥごとのＳＲＳスケジュール（ＳＲＳ ＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＲｅｑｕｅｓｔＣｏｎｆｉｇ情報及びＳＲＳ−ＵＬ−Ｃｏｎｆｉｇ情報を含む）及びＵＥ ＩＤ。
ＬＳＵに渡される情報は、上記の情報に限定されない場合がある。ＵＥ ＳＲＳなどＵＥデバイスのアップリンク信号をそれぞれのＵＥ ＩＤと相関させるために必要な任意の情報を含み得る。
ＬＳＵ機能は、測距計算、ＵＥの位置測定の取得を含み得る。これらの決定／計算は、ＮＳＡＵ、ＤＡＳ基地局、及び／又はフェムト／小型セルからＬＳＵに渡された情報に基づき得る。
ＬＳＵはまた、ＮＳＡＵからＬＳＵに渡された、使用可能なダウンリンク送信情報からのタイミングオフセットを決定してよい。
次に、ＬＳＵは、ＵＥの位置測定並びに他の計算及びデータを、無線又はＬＴＥネットワークに提供することができる。このような情報は、ネットワークＡＰＩを介して通信され得る。
同期するために、各ＮＳＡＵは、ダウンリンク信号のサンプルの受信、処理、及びタイムスタンプを行ってよい。各ＮＳＡＵはまた、タイムスタンプを含む、多数のそのようなサンプルをＬＳＵに定期的に送信してよい。
更に、各ＮＳＡＵは、外部信号との同期用に構成された入力を含んでよい。
図１９は、ＵＬ−ＴＤＯＡの別の実施形態を示す。本実施形態の環境は、図１８に示す構成要素に加えて、ＤＡＳ基地局及び／又はフェムト／小型セルの代わりに使用可能である１つ以上のセルタワーを含んでよい。１つ以上のセルタワーからのデータを使用して、ＵＥの位置測定を取得することができる。
したがって、本実施形態の利点としては、単一のセルタワー（ｅＮＢ）のみを用いて位置測定を取得することが挙げられる。加えて、この実施形態は、１つ以上のｅＮＢが、ＤＡＳ基地局及び／又はフェムト／小型セルを置き換えることができる点を除いて、図１８に記載の方法と同様に動作するように構成され得る。
ＵＥのアップリンク位置特定の１つの方法は、セル識別法（ＣＩＤ）である。基本的なＣＩＤ法では、ＵＥ位置がセルレベルで決定され得る。この方法は、純粋にネットワークベースである。その結果、ＵＥ、例えばハンドセットは、追跡されているという事実を認識しない。これは比較的単純な方法であるが、位置特定不確実性がセル径に等しいため、正確性に欠ける。例えば、図２０に示すように、サービングセルタワー２００４のセル径２００２内のあらゆるハンドセット２０００は、同一位置にあるわけではないが、実質的に同一位置を有する。ＣＩＤ法の精度は、サービングセクタＩＤ（セクタＩＤ）に関する知識と組み合わせると、改善され得る。例えば、図２１に示すように、セクタＩＤ２１００は、セル径２００２の他のセクタ内の他のハンドセット２０００とは異なる位置を有することが知られている多数のハンドセット２１０４を含む、セル径２００２内のセクション２１０２を識別する。
ＣＩＤ法の更なる改善は、上記の基本的なＣＩＤ法に更なる向上を提供する拡張セルＩＤ（Ｅ−ＣＩＤ）法によって可能であり得る。１つの改善策では、タイミング測定を使用して、ＵＥがｅＮＢ（ネットワークノード）からどれだけ離れているかを計算する。この距離は、ラウンドトリップタイム（ＲＴＴ）の半分、つまりＬＴＥにおけるタイミングアドバンス（ＴＡ）（ＬＴＥ ＴＡ）に光速を乗じたものとして計算することができる。ＵＥが接続されている場合、ＲＴＴ又はＴＡを距離推定に使用してよい。この場合、サービングセルタワー又はセクタ及びＵＥ（サービングｅＮＢコマンド時）の両方が、ＲｘサブフレームとＴｘサブフレームとの間のタイミング差を測定する。ＵＥは、その測定値をｅＮＢに報告する（これもｅＮＢの制御下にある）。ＬＴＥリリース９は、ランダムアクセス手順中のＰＲＡＣＨプリアンブルの受信から推定されるタイミングアドバンスに依存するＴＡタイプ２の測定値を追加することに留意されたい。物理／パケットランダムアクセスチャネル（ＰＲＡＣＨ）プリアンブルは、追跡されているＵＥから応答が受信されない場合に、１つのＰＲＡＣＨランピング周期中に送信されるプリアンブルの最大数を指定する。ＬＴＥタイプ１のＴＡ測定値は、以下のようにＲＴＴ測定値に等しい。
ＲＴＴ＝ＴＡ（タイプ１）＝ｅＮＢ（Ｒｘ−Ｔｘ）＋ＵＥ（Ｒｘ−Ｔｘ）
ｅＮＢの座標及びサービングセルタワーアンテナの高さに関する知識を用いて、ＵＥの位置をネットワークによって計算することができる。
ＲＴＴ＝ＴＡ（タイプ１）＝ｅＮＢ（Ｒｘ−Ｔｘ）＋ＵＥ（Ｒｘ−Ｔｘ）
ｅＮＢの座標及びサービングセルタワーアンテナの高さに関する知識を用いて、ＵＥの位置をネットワークによって計算することができる。
しかしながら、Ｅ−ＣＩＤ位置特定法は、依然として限定的である。これは、ある次元では、位置精度が、セクタ幅及びサービングセルタワーからの距離に依存しているためであり、別の次元では、誤差がＴＡ（ＲＴＴ）測定精度に依存しているためである。セクタ幅は、ネットワークトポロジーによって変化し、伝播現象、具体的にはマルチパスの影響を受ける。セクタ精度の推定値は、２００メートルから５００メートル超と様々である。ＬＴＥ ＴＡの測定分解能は４Ｔｓであり、３９メートルの最大誤差に相当する。しかしながら、ＬＴＥ ＴＡ測定値における実際の誤差は、較正の不正確性及び伝播現象（マルチパス）に起因して更に大きく、２００メートルに達することがある。
図２２に示すように、Ｅ−ＣＩＤ法は、到来角（ＡｏＡ）として既知の特徴を追加することにより、更に改善され得る。ｅＮＢは、等間隔のアンテナ要素２２００の線形アレイを使用して、ＵＥの送信方向を推定する。典型的には、ＡｏＡ測定には基準信号が使用される。２つの隣接するアンテナ要素２２００においてＵＥからの基準信号が受信されると、基準信号は、図２３に示すように、ＡｏＡ、搬送波周波数、及び要素間隔に依存する量だけ位相回転されてよい。ＡｏＡでは、各ｅＮＢがアンテナアレイ／適応アンテナを備えている必要がある。マルチパス及びトポロジーの変動にも曝される。それでもなお、高度なアンテナアレイは、セクタ２１００の幅２２０２を大幅に低減することができ、より良好な位置特定精度をもたらし得る。また、２つ以上のサービングセルタワー２３００（指向性アンテナアレイを備えるｅＮＢの基地局）を使用して、図２３に示すように、ハンドセットＡｏＡ測定を行う場合、精度を大幅に向上させることができる。そのような場合、精度は、依然としてマルチパス／伝播現象の影響下にある。
複数のＬＴＥ帯にわたってネットワーク全体にアンテナアレイ／適応アンテナを配備することは、資本、時間、メンテナンスなどの観点で途方もない労力を要する。その結果、アンテナアレイ／適応アンテナは、ＵＥの位置特定のために配備されていない。信号強度に基づく方法など他のアプローチは、著しい精度の改善をもたらさない。そのような信号強度アプローチの１つは、フィンガープリンティングデータベースを作成し、その大量の連続的な変化（時間的に）を継続的に更新することを必要とするフィンガープリンティングであり、例えば、精度はあまり向上しないものの、莫大な資本と繰り返し発生する費用を必要とする。更に、フィンガープリンティングはＵＥベースの技術であり、ＵＥのアプリケーションレベルでのＵＥの支援を受けずにＵＥ位置を決定することができない。
他のアップリンク位置法の制約の解決策は、アンテナアレイ／適応アンテナを必要としないＡｏＡ機能を使用することを伴う。このような実施形態は、ＡｏＡ測定にＴＤＯＡ（到来時間差）位置特定技法を用いてよく、複数の受信機におけるソースからの信号の到来時間差を推定することに基づいてよい。時間差推定の特定の値は、ＵＥと通信する２つの受信機間の双曲線を定める。受信アンテナ間の距離が、位置しているエミッタ（ハンドセット）の距離に対して小さい場合、ＴＤＯＡは、センサ（受信アンテナ）の基線とエミッタからの入射ＲＦエネルギーとの間の角度に等しい。基線と真北との間の角度が既知である場合、象限方位線（ＬＯＢ）及び／又はＡｏＡを決定することができる。
ＴＤＯＡ又はＬＯＢ（ＡｏＡとしても既知である）のいずれかを使用する一般的な位置特定法が既知であるが、このような技術の正確性を許容可能にするためにはＴＤＯＡ基準点が互いに接近し過ぎているために、ＬＯＢの測定には使用されていない。むしろ、ＬＯＢは、通常、指向性アンテナ及び／又はビーム形成アンテナを使用して測定される。しかしながら、本明細書に記載の超分解能法は、ＬＯＢ測定にＴＤＯＡを使用できるようにし、同時に精度を劇的に改善する。加えて、本明細書に記載の基準信号処理技法を使用せずに、例えば、非サービングセクタ及び／又はアンテナによって、サービングセクタの外側のＵＥから到来する基準信号を「聴取する」、例えば検出することは不可能であり得る。本明細書に記載の分解能及び処理能力を使用しない場合、少なくとも２つの基準点、例えば２つ以上のセクタ及び／又はアンテナ）が必要であるため、ＬＯＢ測定にＴＤＯＡを用いることは不可能であり得る。同様に、ＵＥは、サービングセクタ以外から、例えば、非サービングセクタ及び／又はアンテナからＵＥに到来する基準信号を検出することができない場合がある。
例えば図２４は、分離が広い場合と分離が近接している（小さい）場合という２つのシナリオを示す。両方のシナリオでは、双曲線２４００及び入射線２４０２は、ハンドセット２０００の位置で交差するが、アンテナ２４０４の分離が広い場合、これは急勾配で発生し、位置特定誤差を大きく低減させる。同時に、アンテナ２４０４が互いに近接している場合、双曲線２４００は、ＲＦエネルギー入射、つまりＬＯＢ／ＡｏＡの線２４０２と交換可能になる。
以下に記載の式は、エミッタからの入射ＲＦエネルギーを決定するために使用することができ、２つのアンテナ（センサ）間のＲＦエネルギーの到来時間の時間差は以下の式で得られる。
式中、
Δｔは、時間差（秒単位）であり、
ｘは、２つのセンサ間の距離（メートル単位）であり、
Θは、センサの基線と入射ＲＦ波との間の角度（度単位）であり、
ｃは光速である。
Δｔは、時間差（秒単位）であり、
ｘは、２つのセンサ間の距離（メートル単位）であり、
Θは、センサの基線と入射ＲＦ波との間の角度（度単位）であり、
ｃは光速である。
ＴＤＯＡ位置特定の実施形態を使用することにより、いくつかの位置特定戦略、つまり、（１）２つ以上のサービングセル間のＴＤＯＡ測定値（マルチラテレーション）が使用可能である場合には、例えば、広い分離、（２）ＴＤＯＡ測定値が、１つ以上のサービングセルにおける２つ以上のセクタからのみ得られる場合には、例えば、小さいアンテナ分離（ＬＯＢ／ＡｏＡなど）、（３）戦略（２）と（３）との組み合わせ、及び（４）ＴＡ測定値と戦略（１）〜（３）との組み合わせ（例えば、改善されたＥ−ＣＩＤ）が使用可能である。
以下で更に説明するように、近接して配置されたアンテナの場合、ＴＤＯＡ位置特定実施形態は、２つ以上のアンテナからの信号が同一セルタワーからの信号であるとき、象限方位線を使用してよい。これらの信号は、受信した復号信号で検出することができる。タワーの位置並びに各セクタ及び／又はアンテナの方位角を知ることによって、象限方位線及び／又はＡｏＡを計算し、位置特定処理で用いることができる。ＬＯＢ／ＡｏＡの精度は、マルチパス、ノイズ（ＳＮＲ）などの影響を受ける場合がある。しかしながら、この影響は、高度な信号処理及び上記のマルチパス軽減処理技法（超分解能技術に基づき得る）によって軽減されてよい。このような高度な信号処理としては、信号相関（correlation）／相関（correlating）、フィルタリング、平均化、同期平均化、及び他の方法／技法が挙げられるが、これらに限定されない。
サービングセルタワー２５００は、典型的には、３セクタ（セクタＡ、セクタＢ、及びセクタＣ）構成を示している図２５に示すように、複数のセクタからなる。示した３セクタ配備は、セクタごとに１つ以上のアンテナ２５０２を含んでよい。セクタＡなどの単一のセクタは、ハンドセット送信がセクタＡのメインローブ内にある（メインローブの中心がセクタ方位角と一致する）ため、ＵＥ（ハンドセット）の制御下にあってよい。同時に、ハンドセット送信は、例えば、セクタＢ及びＣのメインローブから外れて、例えば、アンテナのサイドローブに入るであろう。したがって、ハンドセット信号は、依然としてセクタＢ及びセクタＣの出力信号スペクトル内に存在するが、セクタＢ又はセクタＣのメインローブ内に位置する他のハンドセットからの信号に対して著しく弱まるであろう。それにもかかわらず、上記及び下記のように、高度な信号処理を使用することにより、測距信号で十分な処理利得を得て、セクタＢ及びセクタＣのサイドローブなど、隣接セクタのサイドローブからこれらの信号を検出できるようにする。ネットワークベースの位置特定のために、ＬＴＥアップリンクＳＲＳ（サウンディング基準信号）が測距信号として用いられ得る。
換言すれば、ＵＥアップリンク基準信号は、隣接セクタアンテナのサイドローブ内にあり得るが、本明細書に記載の基準信号処理法による処理利得は、２つ（又はそれ以上）のセクタアンテナ間でのＴＤＯＡの計算を可能にするのに十分であり得る。この実施形態の精度は、上記のマルチパス軽減処理アルゴリズムによって著しく向上し得る。したがって、ＬＴＥ ＴＡタイミングによって計算された環と交差するＬＯＢ／ＡＯＡは、およそ２０メートル×１００メートルの誤差楕円内にＵＥ位置を提供し得る。
更なる位置特定誤差の低減は、２つ以上のＬＴＥタワーによってＵＥが聴取され得るときに達成されてよく、これは、上記の処理利得及びマルチパス軽減技術を用いる場合に可能性が高い。そのような場合、ＴＤＯＡ双曲線と１つ以上のＬＯＢ／ＡｏＡ線との交点は、３０×２０メートルの誤差楕円（２つのセクタセルタワーの場合）をもたらしてよい。各セルタワーが３つ以上のセクタをサポートする場合、誤差楕円は１０〜１５メートルへと更に低減され得る。ＵＥが３つ以上のｅＮＢ（セルタワー）によって聴取される場合、５〜１０メートルの精度が達成され得る。ショッピングモール、オフィスパークなど高値領域では、追加の小型セル又はパッシブ聴取デバイスを使用して、必要なカバレッジを形成することができる。
上記のように、セルタワー２５００の各セクタは、１つ以上のアンテナ２５０２を含んでよい。典型的な設備では、所与のセクタに関して、各アンテナからの信号がセクタの受信機入力において統合される。その結果、位置特定のために、２つ以上のセクタアンテナを、複合の指向性パターン、方位角、及び仰角を有する単一アンテナと見なすことができる。仮想的なアンテナの複合の方向性及びその（メインローブ）方位角及び仰角はまた、セクタ自体に割り当てられてよい。
一実施形態では、各サービングタワー及び隣接サービングセルタワーの全セクタから（デジタル形式で）受信した信号は、位置決定のために、位置特定サーバユニット（ＬＳＵ）に送信される。また、サービングされるＵＥごとのＳＲＳスケジュール及びＴＡ測定値は、各サービングセクタによって各サービングセルタワーからＬＳＵに提供される。各サービングセルタワー及び各隣接セルタワーの位置座標、仮想的な各（複合）セクタアンテナの方位角及び仰角を有するタワーごとのセクタ数、及びセルタワーにおける各セクタの位置が既知であると仮定すると、ＬＳＵは、サービングセルタワー及び／又は隣接セルタワーに対する各ＵＥの位置を決定し得る。上記の全情報は、１つ以上の標準又は専用インターフェースを使用して、有線ネットワーク、例えばＬＡＮ、ＷＡＮなどを通じて送信されてよい。ＬＳＵはまた、標準インターフェース及び／又はネットワークキャリアの定義済みインターフェース／ＡＰＩを使用して、無線ネットワークインフラストラクチャをインターフェースしてよい。位置決定はまた、ネットワークノードとＬＳＵとの間で分割されてよく、又はネットワークノードのみで実行されてよい。
一実施形態では、位置決定は、ＵＥ内で実行されてよい、又はＵＥとＬＳＵ若しくはネットワークノードとの間で分割されてよい。このような場合、ＵＥは、標準的なネットワーキングプロトコル／インターフェースを使用して無線で通信してよい。加えて、位置決定は、ＵＥ、ＬＳＵ及び／若しくはネットワークノードの組み合わせによって実行することができる、又はＬＳＵ機能が、ＬＳＵの代わりに使用され得るＳＵＰＬサーバ、Ｅ−ＳＭＬＣサーバ、及び／又はＬＣＳ（位置サービス）システムに組み入れられ（組み込まれ）得る。
ダウンリンク（ＤＬ）位置特定法の実施形態は、上記のアップリンク（ＵＬ）位置特定の実施形態に相反する。ＤＬの実施形態では、セクタは、セクタの受信方向、方位角、及び仰角と一致する送信パターン、方位角、及び仰角を有する送信機となり得る。アップリンクの実施形態とは異なり、ＤＬの実施形態では、ＵＥは、典型的には単一の受信アンテナを有する。したがって、ＵＥでは、ＲＦ波の入射の測定に使用され得るセンサ基線は存在しない。しかしながら、ＵＥは、異なるセクタ間のＴＤＯＡ、したがって、セクタ間の双曲線（マルチラテーション）を決定することができ、同一セルタワーのセクタは互いに近接しているため、双曲線は、図２４を参照して上述したように、ＲＦエネルギー入射線又はＬＯＢ／ＡｏＡと交換可能になる。ＬＯＢ／ＡｏＡの精度はマルチパス、ノイズ（ＳＮＲ）などの影響を受けることがあるが、この影響は、上記の超分解能技術に基づいた、高度な信号処理及びマルチパス軽減処理を使用することによって軽減され得る。
上記のように、ＵＥ ＤＬ位置特定は、上記の式からＲＦ波の入射角を決定することができないことを除いて、ＵＥアップリンク位置特定に類似の方法で達成することができる。代わりに、マルチラテレーション技法が、各サービングセルタワーのＬＯＢ／ＡｏＡを決定するために使用されてよい。
ＵＥ ＤＬ位置特定の実施形態はまた、基準信号を用いる。ＤＬの場合、そのようなネットワークベースの位置特定のための１つのアプローチは、ＬＴＥセル固有の基準信号（ＣＲＳ）を測距信号として用いることであり得る。また、ＬＴＥリリース９で導入された位置基準信号（ＰＲＳ）が使用されてよい。したがって、位置特定は、ＣＲＳのみ、ＰＲＳのみ、又はＣＲＳ及びＰＲＳの両方を使用して行われてよい。
ＵＥアップリンク位置特定の実施形態と同様に、ＵＥダウンリンク位置特定の実施形態では、デジタル形式のＵＥ受信信号のスナップショットが、ＬＳＵに送信されて処理されてよい。ＵＥはまた、ＴＡ測定値を取得し、それらをＬＳＵに提供してよい。任意選択的に、サービングされるＵＥごとのＴＡ測定値は、各サービングセクタによって各サービングセルタワー（ネットワークノード）からＬＳＵに提供されてよい。前述したように、各サービングセルタワー及び各隣接セルタワーの位置座標、各セクタの送信パターンの方位角及び仰角を有するタワーごとのセクタ数、及びタワーにおける各セクタの位置が既知であると仮定すると、ＬＳＵは、サービングセルタワー及び／又は隣接セルタワーに対する各ＵＥの位置を決定し得る。いくつかの実施形態では、位置決定は、ＵＥ内で実行されてよい、又はＵＥとＬＳＵ若しくはネットワークノードとの間で分割されてよい。いくつかの実施形態では、全ての位置決定は、ＬＳＵ又はネットワークノード内で実行されてよい、又は２つの間で分割されてよい。
ＵＥは、標準的な無線プロトコル／インターフェースを使用して、測定結果及び他の情報を無線で通信／受信するであろう。ＬＳＵとネットワークノードとの間での情報交換は、専用インターフェース及び／又は１つ以上の標準インターフェースを使用して、有線ネットワーク、例えばＬＡＮ、ＷＡＮなどを介して行われてよい。ＬＳＵは、標準インターフェース及び／又はネットワークキャリアの定義済みインターフェース／ＡＰＩを使用して、無線ネットワークインフラストラクチャをインターフェースしてよい。位置決定はまた、ネットワークノードとＬＳＵとの間で分割されてよく、又はネットワークノードのみで実行されてよい。
上記のＵＥ ＤＬ位置の実施形態では、位置を決定するためにアンテナポートマッピング情報が使用され得る。３ＧＰＰ ＴＳ ３６．２１１ ＬＴＥ規格は、ＤＬ用のアンテナポートを規定する。別個の基準信号（パイロット信号）が、アンテナポートごとにＬＴＥ規格で定義される。したがって、ＤＬ信号は、アンテナポート情報も伝達する。この情報はＰＤＳＣＨ（物理ダウンリンク共有チャネル）に含まれる。ＰＤＳＣＨは、アンテナポート０；０及び１；０、１、２、及び３）；又は５を使用する。これらの論理アンテナポートは、図２６に示すように、物理送信アンテナに割り当てられる（マッピングされる）。その結果、このアンテナポート情報が、アンテナ識別子（アンテナＩＤ）に使用され得る。
例えば、アンテナポートマッピング情報は、（アンテナ位置が既知であると仮定して）アンテナ間のＲＦ波入射及び双曲線（マルチラテレーション）を決定するために使用され得る。位置決定が実行される場所に応じて、アンテナマッピング情報は、ＬＳＵ若しくはＵＥ、又はネットワークノードで使用可能でなければならない。アンテナポートは、異なるタイムスロット及び異なるリソース要素にＣＲＳ信号を配置することによって示されることに留意されたい。ＤＬアンテナポート当たり１つのＣＲＳ信号のみが送信される。
ｅＮＢ又はネットワークノードにＭＩＭＯ（マルチ入力マルチ出力）を配備する場合、受信機は、所与のＵＥからの到来時間差を測定することができてよい。アンテナ位置を含む、受信機へのアンテナのマッピング、例えば、ＭＩＭＯマッピングに関する知識を用いて、アンテナに対するＲＦ波の入射（ＬＯＢ／ＡｏＡ）及び所与のｅＮＢアンテナについての双曲線（マルチラテレーション）を決定することも可能であり得る。同様に、ＵＥにおいて、ＵＥ受信機は、２つ以上のｅＮＢ又はネットワークノード、及びＭＩＭＯアンテナからの到来時間差を決定することができる。ｅＮＢアンテナの位置、アンテナのマッピングに関する知識を用いて、アンテナからのＲＦ波の入射（ＬＯＢ／ＡｏＡ）及び所与のｅＮＢアンテナの双曲線（マルチラテレーション）を決定することも可能である。位置決定が実行される場所に応じて、アンテナマッピング情報は、ＬＳＵ若しくはＵＥ、又はネットワークノードで使用可能でなければならない。
単一入力多重出力（ＳＩＭＯ）、単一出力多重出力（ＳＯＭＩ）、単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）などＭＩＭＯのサブセットである他の構成が存在する。これらの構成の全ては、位置特定のために、アンテナポートマッピング及び／又はＭＩＭＯアンテナマッピング情報によって定義／決定され得る。
一態様では、本実施形態は、ＲＴＬＳなど、ＲＦベースの物体の識別、追跡、及び位置特定のための方法及びシステムに関する。一実施形態によると、本方法及びシステムは、各クラスタ内で精密に（例えば１０ｎｓ以内以下）時間同期された受信機及び／又は送信機の地理的に分散されたクラスタを用いるが、クラスタ間時間同期の精密度は、かなり低い、又は全く要求されていない場合がある。１つの特定の実施形態に関して、１０ｎｓ以下の精密な同期時間が記載されているが、正確な位置を達成するために必要とされる所定の同期時間は、用いられる機器に依存することに留意することが重要である。例えば、正確な位置決定に３ｍの精度が必要とされるいくつかの無線システム機器では、所定の時間は１０ｎｓ以下である必要があり得るが、他の無線システム機器では、５０ｍの位置精度が十分以上であってよい。したがって、所定の時間は、無線システムの所望の精密な位置に基づく。本開示の方法及びシステムは、地理的に分散したスタンドアローンの（個々の）送信機及び／又は受信機に依存する、追跡及び位置特定ＤＬ−ＯＴＤＯＡ技法及びＵ−ＴＤＯＡ技法の既存の実施形態に対する有意な改善である。
例えば、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ技法では、隣接基地局（ｅＮＢ）から到来する信号間の相対タイミング差が計算され、ＵＥ位置が、ＵＥの支援を受けた若しくは受けないＵＥ（ハンドセット）を備えるネットワーク内で、又はネットワーク支援（ＳＵＰＬベースのみの制御プレーン又はユーザプレーン）を受けた若しくはネットワーク支援を受けないＵＥ（ハンドセット）内で推定されることができる。ＤＬ−ＯＴＤＯＡでは、３つ以上の基地局からの信号が受信されると、ＵＥは、一対の基地局から到来する信号間の相対タイミング差を測定し、双曲線の位置線（ＬＯＰ）を生成する。２つの双曲線を定めるために、少なくとも３つの基準点（直線に属しない基地局）が必要である。ＵＥの位置（位置測定）は、これら２つの双曲線の交点にある（図１１を参照）。ＵＥの位置測定は、基地局のＲＦエミッタ（アンテナ）位置に対するものである。一例として、ＬＰＰ（ＬＴＥ測位プロトコル、リリース９）を使用するとき、ＤＬ−ＯＴＤＯＡの位置特定はＵＥの支援を受け、Ｅ−ＳＭＬＣ（進化型サービングモバイル位置センター）はサーバベースである。
Ｕ−ＴＤＯＡ技法は、ＤＬ−ＯＴＤＯＡに類似しているが、その役割は反転している。ここで、隣接する位置管理ユニット（ＬＭＵ）は、ＵＥ（ハンドセット）から到来するアップリンク信号の相対到来時間を計算し、ＵＥの支援を受けずに、ＵＥ位置をネットワーク内で推定することができる。したがって、Ｕ−ＴＤＯＡは、ＬＭＵ支援型であり、Ｅ−ＳＭＬＣ（進化型サービングモバイル位置センター）はサーバベースである。３つ以上のＬＭＵからの相対到来時間値が使用可能となると、ネットワークのＥ−ＳＭＬＣサーバは、双曲線の位置線（ＬＯＰ）及びＵＥの位置（位置測定）を生成する（図２７を参照）。ＵＥの位置測定は、ＬＭＵのアンテナ位置に対するものである。一態様では、ＤＬ−ＯＴＤＯＡとは異なって、Ｕ−ＴＤＯＡの場合には、ｅＮＢの（基地局の）時間同期は必須ではない。ＬＭＵのみが、位置特定のために精密な時間同期を必要とする。一例として、ＬＭＵは、本質的に、計算能力を有する受信機である。更なる例として、ＬＭＵ受信機は、ＳＤＲ（ソフトウェア無線）技術を用いる。更なる例では、ＬＭＵは、小型セル、マクロセル、又は受信のみを行う、小型セルタイプの専用デバイスであってよい。
実施形態にかかわらず、ネットワークによってプロビジョニングされるように、特定のＵＥについてＳＲＳの位置を相関させることにより、ＵＥの識別及び位置特定が可能になる。ＳＲＳの位置特定は、ネットワークレベルで、又は建物用ＤＡＳ、小型セル、又は特定エリアで機能する小型セルとマクロセルとの組み合わせなどローカルセクタ内で行われてよい。ＵＥのＳＲＳの位置が事前に不明である場合、本ソリューションは、カバレッジエリア全体でＵＥの位置を相関させることができ得る。そうすることにより、ＵＥの移動場所の履歴を示すであろう。状況によっては、特定のＵＥについてＳＲＳの配置場所をネットワークが示さない場合であっても、ＵＥの位置を決定することが望ましい場合がある。ＵＥの位置は、既知の位置に対するＵＥの位置又はその近接性を決定することによってＳＲＳと相関させ、ＵＥを送信しているＳＲＳと相関させることができる。このような位置特定は、Ｗｉ−Ｆｉ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈなど他の位置／近接性ソリューションによって達成され得る。ユーザはまた、自身のＵＥを位置特定ソリューションに対して識別するために、ＵＥアプリケーションを用いて、又は所定の位置まで歩くことによって、それらの位置を識別することができる。
図１１及び図２７では、マクロ基地局のみを示す。また、図２７は、基地局と並置されたＬＭＵを示す。これらの描写は有効な選択肢であるが、ＬＴＥ規格は、ＬＭＵの配置がマルチラテレーション／三辺測量要件を満たす限り、ＬＭＵが配置され得る場所を規定しない。
一態様では、室内環境用の一般的な配備は、ＤＡＳ（分散アンテナシステム）及び／又は小型セルであり、これはＲＦと高度に統合された、安価な基地局である。ＬＭＵは、屋内及び／又はキャンバス型環境内にも配置されることができ、例えば、Ｕ−ＴＤＯＡは、ＤＡＳ及び／又は小型セル環境で使用され得る。別の態様では、Ｕ−ＴＤＯＡベースの正確な屋内位置特定は、例えばＤＡＳ及び／又は小型セルの配備を必要とせずに、屋内に位置付けられたＬＭＵと外部に位置付けられたマクロセルとの組み合わせによって達成し得る、又はより少ない数の小型セルを有し得る。したがって、ＬＭＵは、ＤＡＳ及び／又は小型セルが存在して、又はこれらが不在で配備され得る。更なる態様では、ＬＭＵは、セル信号増幅器／ブースターが使用される環境内に配置され得、ＤＡＳ及び／又は小型セルは存在している、又は不在である。
ＬＴＥリリース１１はまた、ＬＭＵ及びｅＮＢの単一ユニットへの統合を企図する。しかしながら、これにより、個々の小型セルｅＮＢが地理的に分散している場合に小型セル間の時間同期要件に更なる負担が課せられ、無線／セルラーサービスプロバイダは、特に屋内で、及び／又は他のＧＰＳ／ＧＮＳＳが拒否される環境においてこれらを満たす準備ができていない。
ＤＡＳシステムは、地理的に分散したマクロ／ミニ／小型セル／ＬＭＵよりもはるかに高い程度（精度）まで本質的に時間同期される。ＤＡＳ環境でＤＬ−ＤＴＯＡソリューションを使用することにより、時間同期の問題は軽減されるが、ＤＡＳ環境では単一の基地局が多数の分散アンテナのために機能し、その結果、複数のアンテナが同一のセルＩＤ（識別番号）で同一のダウンリンク信号を送信する。その結果、従来のＤＬ−ＯＴＤＯＡアプローチは、異なるＩＤを用いて信号を生成する、識別可能な隣接セル（アンテナ）が存在しないために機能しない。それにもかかわらず、米国特許第７，８７２，５８３号に記載されているように、マルチパス軽減プロセッサ及びマルチパス軽減技法／アルゴリズムを用いると、ＤＬ−ＯＴＤＯＡ技法を使用することが可能であり、２０１２年８月３日出願の米国特許非仮出願第１３／５６６，９９３号、名称「ＭＵＬＴＩ−ＰＡＴＨ ＭＩＴＩＧＡＴＩＯＮ ＩＮ ＲＡＮＧＥＦＩＮＤＩＮＧ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ ＯＢＪＥＣＴＳ ＵＳＩＮＧ ＲＥＤＵＣＥＤ ＡＴＴＥＮＵＡＴＩＯＮ ＲＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ」に記載されているように、位置整合アルゴリズムの使用を拡張する（これらの特許は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。しかしながら、これらの整合アルゴリズムは、同一ＩＤで信号を発するアンテナの数という制約を有する。１つの解決策は、同一ＩＤを発行するアンテナの数を低減することであり、例えば、多数のＤＡＳアンテナを、異なるＩＤを有する２つ以上の時間同期クラスタに分割することである。このような構成は、システムコストを増加させ（基地局の数を増加させる）、上記の技術をサポートするためにハンドセット／ＵＥを必要とする。
ＤＡＳ環境でＵ−ＴＤＯＡを用いることにより、ＬＭＵユニットの追加／設置に関するコストも追加される。しかしながら、ＵＥ（ハンドセット）に対する変更は不要であり、基地局ソフトウェアのみをアップグレードして、Ｕ−ＴＤＯＡ機能をサポートする必要がある。また、複数のＬＭＵを、ＤＡＳシステムと統合することが可能である。したがって、ＬＭＵを用いたＵ−ＴＤＯＡ法は、屋内環境において、キャンパス環境において、及び他のＧＰＳ／ＧＮＳＳが困難な、地理的に限定された環境において使用されるときに多くの利点を有する。
地理的に分散した複数の基地局及び／若しくは小型セル間、並びに／又は屋内及び他のＧＰＳ／ＧＮＳＳが拒否される環境のＬＭＵ間での精密な時間同期は、マクロセル及び／又は屋外例えばＧＰＳ／ＧＮＳＳフレンドリ環境のマクロセルで使用されるＬＭＵ機器と比較してより複雑である。これは、屋外環境のマクロセルが、高位置にあり、戸外に設置されたアンテナを有するためである。その結果、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ信号品質は非常に良好であり、マクロセルアンテナの送信及び／又はＬＭＵ受信機は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳを使用して、十分に広い範囲にわたって非常に高精度（標準偏差１０ｎｓ）まで同期され得る。
一態様では、屋内及び他のＧＰＳ／ＧＮＳＳが拒否される環境では、複数の分散基地局及び／又は小型セル／ＬＭＵ間の時間同期は、多数の基地局及び／又は小型セル及び／又はＬＭＵによって共有される同期信号を生成する外部同期ソースを使用することによって達成される。この同期信号は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ、例えば、１ＰＰＳ信号、及び／又はインターネット／イーサネットネットワーキング、例えばＰＴＰ又はＮＴＰなどから導出され得る。後者は低コストのソリューションであるが、正確な位置特定に必要とされる時間同期精度をもたらすことができない。ＧＰＳ／ＧＮＳＳから導出される外部同期信号は、より正確（２０ｎｓまでの標準偏差）であるが、追加のハードウェア及び設置要件（例えば、これらの信号の配線）を必要とし、より複雑／高価である。また、外部同期信号をより高いレベルの精度に適応させるために、基地局及び／又は小型セルハードウェア／低レベルファームウェアに対する変更が必要であり得る。更に、２０ｎｓの標準偏差は、３メートル要件、例えば、約１０ｎｓの標準偏差を満たすのに十分な精度ではない。
上記の制約を克服するために、図２８のマルチチャネルＬＭＵの高レベルブロック図で示すように、一実施形態は、複数の受信アンテナ２８０２及び信号チャネル２８０４を有するＬＭＵデバイス２８００を使用する。一例として、１つ以上の信号チャネル２８０４は、ＲＦＥ（ＲＦフロントエンド）２８０６、ＲＦダウンコンバータ２８０８、及び／又はアップリンク位置特定プロセッサ２８１０など信号処理構成要素を含み得る。他の構成要素及び構成が使用され得る。一態様では、信号チャネル２８０４は、ＬＭＵデバイス２８００内に並置され、緊密に時間同期されている（例えば、約３ｎｓ〜約１０ｎｓの標準偏差）。別の実施例では、各ＬＭＵ信号チャネル２８０４からのアンテナ２８０２は、地理的に分散している（例えば、ＤＡＳに類似）。更なる例として、外部時間同期構成要素（例えば、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ、インターネット／イーサネットなど）は、ＬＭＵデバイス２８００と通信することができる。精密な時間同期は、多数の地理的に分散した機器を緊密に同期させようとすることによるよりも、デバイス（例えば、ＬＭＵデバイス２８００）内でより容易に達成される。
一例として、２つ以上のマルチチャネルＬＭＵ（例えば、ＬＭＵデバイス２８００）が配備されるとき、これらのＬＭＵ間での時間同期は緩和され、その結果、（外部ソース信号を使用して）多数の分散マルチチャネルＬＭＵを同期させるために、低コスト、かつ複雑性の低いアプローチが使用され得る。例えば、インターネット／イーサネットネットワーキング同期が使用され得る、又は共通センサ（デバイス）が配備されて、異なるマルチチャネルＬＭＵ間のタイミング同期を提供し得る。
一方、マルチチャネルＬＭＵアプローチは、位置測定を決定する際に使用可能な双曲線の位置線（ＬＯＰ）の数を低減するが、時間同期の改善によってこの欠陥を克服する（以下の説明及び実施例を参照）。
マルチラテレーション／三辺測量法を使用するとき、ＵＥ測位精度は、マクロセルタワー／小型セル／ＬＭＵの幾何学的配置による精度の幾何学的希釈（ＧＤＯＰ）、及び単一測距σＲ＿ｐｓｅｕｄｏ測定の精度（Ｇｕｎｔｅｒ Ｓｅｅｂｅｒ，Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｇｅｏｄｅｓｙ，２００３を参照）という２つの因子の以下の関数である。
ＧＤＯＰは、送信アンテナ（ＤＬ−ＯＴＤＯＡの場合）又は受信アンテナ（Ｕ−ＴＤＯＡの場合）の地理的分散の関数である。規則的に配置されたアンテナの場合、２次元ＧＤＯＰ推定は、２／√Ｎに等しく（Ｈ．Ｂ．ＬＥＥ，ＡＣＣＵＲＡＣＹ ＬＩＭＩＴＡＴＩＯＮＳ ＯＦ ＨＹＰＥＲＢＯＬＩＣ ＭＵＬＴＩＬＡＴＥＲＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭＳ，１９７３）、セルラーネットワークの場合、Ｎは、ＵＥによって「聴取可能」であるエミッタ（マクロセルタワー／小型セル／ＤＡＳアンテナ）の数（ＤＬ−ＯＴＤＯＡの場合）、又はＵＥアップリンク送信を「聴取」可能なＬＭＵ／ＬＭＵ受信チャネルの数（Ｕ−ＴＤＯＡの場合）である。したがって、ＵＥ位置誤差の標準偏差は、以下のように計算することができる。
地理的に分散した８つの（屋内の）単一受信チャネルＬＭＵ（規則的に配置されている）がＵＥアップリンク送信を検出しており、これらのＬＭＵは、１ＰＰＳ信号（例えば、２０ｎｓの標準偏差）を介して同期されると仮定する。この場合、Ｎ＝８であり、ＵＥ位置測定に使用され得る、７つの独立したＬＯＰが存在するであろう。更に、測距誤差標準偏差の範囲、σＲが３メートル（約１０ｎｓ）であると仮定する。その結果、単一測距測定の精度は以下のとおりある。
式中、σＳＹＮＣは、外部時間同期信号の標準偏差（２０ｎｓ）である。
この場合（Ｎ＝８）、単一の測距測定値、及びＵＥ位置誤差σＰＯＳの標準偏差は４．７４メートルに等しい。
この場合（Ｎ＝８）、単一の測距測定値、及びＵＥ位置誤差σＰＯＳの標準偏差は４．７４メートルに等しい。
一例として、分散型アンテナが規則的に配置されている、２つの４受信チャネルＬＭＵ（例えば、マルチチャネルＬＭＵデバイス２８００）がＵＥアップリンク送信を検出している場合、各ＬＭＵは、３つの緊密に同期されたＬＯＰ（例えば、約３ｎｓの標準偏差）のセットを生成し、３つの独立したＬＯＰの場合、Ｎ＝４である。この場合、それぞれ３．１２メートルの標準偏差誤差σＰＯＳを有する、２つのＵＥ位置測定が生成される。これらの２つの位置測定を平均化及び／又は他の手段／方法によって組み合わせることにより、ＵＥ位置測定誤差が更に低減されるであろう。１つの推定は、誤差の低減がＵＥ位置測定数の平方根に比例するというものである。本開示では、この数は２に等しく、最終的なＵＥ位置測定誤差σＰＯＳ＿ＦＩＮＡＬは２．２１メートルであり、３．１２／√２として取得される。
一態様では、いくつかのマルチチャネルＬＭＵ（例えば、ＬＭＵデバイス２８００）は、これらのマルチチャネルＬＭＵ間で緩和された同期を有し、屋内環境及び他のＧＰＳ／ＧＮＳＳが拒否される環境に使用することができる。一例として、マルチチャネルＬＭＵデバイス内において、ＬＭＵは緊密に同期することができる（例えば、約３ｎｓ〜約１０ｎｓの標準偏差）。別の実施形態は、多数の単一チャネルの小型セル／ＬＭＵ及び／又は統合型ＬＭＵデバイス電子機器（ＬＭＵ機能がｅＮＢに埋め込まれる）を備える小型セルが、ラックマウント型エンクロージャ（図３１、図３２、及び図３３）及び／又はキャビネット（例えば、１９インチラック）内でクラスタ化（例えば、統合、並置など）され得るという事実を利用する。各単一チャネルデバイスのアンテナは、ＤＡＳと同様に地理的に分散させられ得る。クラスタ内のデバイスは、緊密に時間同期され得る（例えば、１０ｎｓ以下の標準偏差）。複数のラックマウント型エンクロージャは、通信要件（例えば、ＶｏＬＴＥ）ごとに同期され得、それによって、低コストかつ複雑性の低いアプローチが使用され得る。ラックマウント型エンクロージャ／キャビネット内のクラスタ化（統合）された多数のデバイス間の精密な（緊密な）時間同期は、多数の地理的に分散されたデバイスを緊密に時間同期させる場合よりも、より容易に達成され、低コストである。
別の態様では、複数のＬＭＵが、図３４に示すように、ＤＡＳシステムと（に）統合され得る。一例として、ＬＭＵ受信機は、各ＤＡＳアンテナ、例えば、共有ＤＡＳアンテナによって生成された受信信号を共有することができる。これらの受信信号の実際の配信は、ＤＡＳの実施形態（アクティブＤＡＳ対パッシブＤＡＳ）に依存する。しかしながら、ＬＭＵとＤＡＳとを統合した実施形態は、ＬＭＵ受信機チャネルを有する各ＤＡＳアンテナによって生成された受信信号を共有し各ＤＡＳアンテナ座標を対応するＬＭＵ／ＬＭＵ受信機チャネルと一致させる（相関させる）アルマナックを生成することを伴う。ここでも、クラスタ化アプローチ及び又はマルチチャネルＬＭＵを用いることは、ＬＭＵ及びＤＡＳの統合に好ましい方法である。
また、同様の方式で、各小型セルアンテナによって生成された受信信号をＬＭＵ受信機チャネルと共有することが可能である。ここで、小型セルの時間同期は、緩和され得、例えば、位置特定要件を満たす必要はないが、ＬＭＵ／ＬＭＵチャネルでは、精密な時間同期を必要とする。クラスタ化アプローチ及びマルチチャネルＬＭＵを用いることは、そのような選択肢のためにＬＭＵにとって好ましい方法である。
ＬＭＵ及びｅＮＢの単一ユニットへの統合は、スタンドアローンｅＮＢ及びＬＭＵデバイスの組み合わせよりもコスト優位性を有する。しかしながら、統合したＬＭＵ及びｅＮＢ受信機とは異なり、スタンドアローンＬＭＵ受信チャネルは、ＵＥからのデータペイロードを処理する必要がない。更に、ＵＥアップリンク測距信号（ＬＴＥの場合には、ＳＲＳ（サウンディング基準信号））は反復可能であり、（サービングセルに）時間同期されるため、各スタンドアローンＬＭＵ受信チャネルは、２つ以上のアンテナ、例えば、２つ以上の小型セルをサポートする（時間多重される）ことができる。これは、次に、ＬＭＵ（小型セル／ＤＡＳ及び／又は他のＵ−ＴＤＯＡ位置特定環境内）の数を低減し、システムのコストを低減することができる（図２８も参照）。
無線／セルラーネットワークのＥ−ＳＭＬＣサーバにＤＬ−ＯＴＤＯＡ及び／又はＵ−ＴＤＯＡ技法に必要な機能が無い場合、この機能は、ＵＥ及び／若しくはＬＭＵと通信することができる位置サーバ、並びに無線／セルラーネットワークインフラストラクチャ、並びに／又は位置サービスサーバによって実行され得る（図２９及び図３０を参照）。他の構成が使用され得る。
別の態様では、１つ以上のＬＭＵデバイス（例えば、ＬＭＵ２８０２）が、例えば、図３５に示すように、ＷｉＦｉインフラストラクチャを伴って配備され得る。あるいは、聴取デバイスを使用して、ＷｉＦｉインフラストラクチャと同じ方式でＬＭＵアンテナを監視することができる。したがって、ＬＭＵデバイス及び／又はＬＭＵにサービングするチャネルアンテナは、１つ以上のＷｉＦｉアクセスポイント（ＡＰ）など１つ以上のＷｉＦｉ／聴取デバイス３５００と並置され得る。一例として、ＷｉＦｉデバイス３５００は地理的に分散され得る。
一実施形態では、ＷｉＦｉデバイス３５００は電源に接続され得る。１つ以上のＬＭＵデバイス又はチャネルのＲＦアナログ部分３５０２（例えば、回路）は、ＲＦアナログ部分３５０２が電源をＷｉＦｉデバイス３５００と共有することができるように、ＬＭＵアンテナと統合され得る（図３５を参照）。一例として、ＬＭＵデバイス又はチャネルのＲＦアナログ部分３５０２は、ベースバンド信号処理を含み得るアップリンク位置特定プロセッサ回路（例えば、アップリンク位置特定プロセッサ２８１０）にケーブルを介して接続され得る。更なる例として、アンテナと、ＲＦアナログ部分３５０２とベースバンド回路との間の相互接続ケーブルとの間には信号増幅が存在し得るため、このような実施形態は、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の改善を促進する。更に、ＲＦアナログ部分３５０２は、受信信号を（例えば、ベースバンドまで）ダウンコンバートすることができ、ベースバンド信号周波数がアンテナ内の受信信号よりも数段階小さいため、ケーブル要件が緩和され得る。このようなケーブル要件の緩和は、接続コストの削減となり、送信距離を大幅に増加させることができる。
測距信号はＳＲＳのみに限定されるのではなく、ＭＩＭＯ、ＣＲＳ（セル固有の基準信号）など他の基準信号を用いることができることを理解されたい。
更なる実施形態では、５Ｇのネットワーク中心の位置特定アプローチは、ダウンリンクＯＴＤＯＡ法及びアップリンクＴＤＯＡ法を融合することによって改善され得る。例えば、マクロセル環境では、アップリンクＴＤＯＡ方法は、範囲の不足に悩まされる。これは、ＵＥによるアップリンク信号送信では、マクロセルによる、対応するダウンリンク信号送信よりも電力が桁違いに低いためである。その結果、ＵＥ信号が隣接セルによって検出される確率が低くなる。アップリンクＴＤＯＡについて、３ＧＰＰ規格は、アップリンク信号の検出可能性の改善を支援するＬＭＵの配備を企図している（すなわち、ＬＭＵは、本質的に追加の信号処理能力を有するアップリンク送信受信機である）。多くのＬＭＵの配備は、アップリンク信号の検出可能性の問題に対処し、ＵＥの位置を特定するためのマルチラテレーション測位を可能にするが、この配備及び多数のこのようなデバイスに関わる著しいコストが存在する。その結果、無線ネットワークキャリアは、ＬＴＥ ４Ｇ環境においてＬＭＵを配備しなかった。
したがって、４Ｇ環境及び５Ｇ環境におけるアップリンク位置特定を可能にするために、異なるＵＥ位置決定方法のためにサービングアンテナシステムの特性（プロパティ）を活用する必要があり得る。例えば、サービングセルアンテナのシステム設計に応じて、水平（別名、方位角）面でのＵＥ基準信号の到来方向（角度）（ＤｏＡ／ＡｏＡ）を推定するアップリンク法を使用することができる。理論的には、垂直（別名、仰角）面でＤｏＡ／ＡｏＡを推定することも可能であり得る。水平面及び垂直面の両方におけるＤｏＡ／ＡｏＡ計算を組み合わせることにより、ＵＥの位置を特定することが可能であり得る。しかしながら、実際には、マクロセルアンテナの設計のために、垂直面に関するＤｏＡ／ＡｏＡ推定の精度が、精密に位置を決定するには低すぎる、又は垂直面内のアンテナ要素にアクセスできないため、垂直面におけるＤｏＡ／ＡｏＡ推定を全く実行することができない。
そのため、アップリンクＤｏＡ／ＡＯＡ法を用いて位置測定を行うためには、ＵＥからサービングセルまでの距離を推定する必要があり得る。この距離は、サービングセルによって実行される測定に基づく、ラウンドトリップタイム（ＲＴＴ）及びタイムアドバンス（ＴＡ）情報から導出されてよい。しかしながら、これらの測定値は、電波伝播現象のために必要な精度を欠く場合がある。精度問題に対処するための１つの可能な方法は、ダウンリンクＯＴＤＯＡを使用して、ＵＥとサービングセルとの間の距離を推定することである。この解決策の欠点は、ダウンリンクＯＴＤＯＡが、ＵＥ位置決定に使用されるサービングセルと隣接セルとの間に正確な同期を必要とし、例えば、位置特定精度が同期誤差の影響を受けることである。マクロ環境内のアップリンクＴＤＯＡも同一の影響に悩まされるため、代替策は存在しない。
しかし、アップリンクＤｏＡ／ＡｏＡには、この誤差はない。これは、サービングセルのみが使用される、すなわち、隣接セルは使用されず、同期が必要とされないためである。これに対して、サービングセルとＵＥとの間の距離を決定するためにダウンリンクＯＴＤＯＡが使用される場合、この測定は上記の同期誤差を含み得る。ただし、ダウンリンクＯＴＤＯＡが初期ＵＥ位置の決定のみ使用される場合には、誤差が軽減され得る。その後、同一サービングセルが使用される限り、ＵＥ位置は、ＵＥのＤｏＡ／ＡｏＡ及びＵＥ速度（ＤｏＡ／ＡｏＡと同じ基準信号及び／又は他の基準信号から推定される）測定値に基づいて、最先端の追跡アルゴリズムを用いて計算され得る。時間（すなわち、測定回数）にわたって、追跡アルゴリズム又はトラッカーは、同期誤差の影響を低減するであろう。サービングセル間のソフト／ソフターハンドオーバーは、４Ｇ ＬＴＥでサポートされていないため、サービングセルまでの初期ＵＥ距離測定は、ＵＥが、あるサービングセルから別のサービングセルに切り替えられるたびに繰り返される必要があり得ることに留意されたい。
追跡アルゴリズムは、レーダー及びソーナー性能改善ストラテジーに基づいてよい。追跡アルゴリズム又はトラッカーは、センサシステムによって報告された個々の物体の位置及び速度の履歴に基づいて、複数の移動物体の将来の位置を予測する能力を提供し得る。粒子フィルタアルゴリズム、カルマンアルゴリズムなど多数の異なるタイプのトラッカーが存在する。トラッカーの使用はまた、上記のＲＴＴ測定値に基づいて初期ＵＥ位置が計算されるときに、ＵＥ測位を改善し得る。ダウンリンクＯＴＤＯＡ又はＲＴＴ／ＴＡを使用して、ＵＥからサービングセルまでの距離を測定するかどうかの選択は、距離推定における誤差の大きさに依存する。誤差が大きいほど、トラッカーの性能は大きく影響され得る。また、ハンドオーバー後には、ネットワークによるＲＴＴの推定にある程度の時間がかかる。この時間中、報告されたＲＴＴ測定値が有効ではないことがある。一実施形態では、２つの異なる独立したトラッカーが同時に用いられ、より短時間で収束する（すなわち、最初に位置を決定する）位置を使用する。更に別の実施形態では、位置測定ごとにダウンリンクＯＴＤＯＡを使用して距離を推定し、トラッカーを用いて距離を推定し、同期誤差を補正する。このアプローチは、最良の精度をもたらし得る。
上記のように、アップリンク法は本質的にネットワーク中心であり、関連するＵＥ基準信号送信は、ｅＮｏｄｅＢ及び／若しくはマクロ環境でｅＮｏｄｅＢと統合されたＬＭＵ、又はスタンドアローンＬＭＵ、他の環境でＤＡＳシステムなどと統合されたＬＭＵによって収集され、前処理されてよく、次いで、ＬＳＵに転送されて更に処理され、１つ以上のネットワークプロトコルを使用してＵＥ位置を決定する。ダウンリンクＯＴＤＯＡの場合、ダウンリンク基準信号の収集及び前処理のタスクは、ＵＥによって実行される。次いで、ＵＥは、収集したダウンリンクデータをＬＳＵに送信する。ＵＥは、制御プレーン及び／又はＬＴＥユーザ（データ）プレーンを使用して、ＬＳＵとの通信を処理する。したがって、シグナリングは、ＯＭＡ Ｓｅｃｕｒｅ Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＳＵＰＬ）プロトコル及び／又は３ＧＰＰ、例えばＬＴＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＬＰＰ）に則してよい。
ＵＥ位置決定のために、多数のアップリンク及びダウンリンク基準信号が用いられてよい。アップリンク位置特定に最も一般的に使用されるものとしては、サウンディング基準信号（ＳＲＳ）及び／又は復調基準信号（ＤＭＲＳ）が挙げられる。ダウンリンク位置特定に最も一般的に使用されるものとしては、測位基準信号（ＰＲＳ）及び／又はセル固有の基準信号（ＣＲＳ）が挙げられる。基準信号は、ＬＳＵに送信される前に前処理され得るデジタル形式、すなわち、サンプルで収集されてよい。基準信号のデジタルサンプルは、時間領域内のベースバンドＩ／Ｑサンプル、又は周波数領域内のベースバンドＩ／Ｑサンプル、並びにＯＦＤＭシンボルからのリソース要素（ＲＥ）から抽出されてよい。リソース要素は、１つのＯＦＤＭシンボルの期間に対する１つのＯＦＤＭ副搬送波を表す複素係数である。したがって、ＲＥは、周波数領域内のＬＴＥシンボルを表すことができる。Ｉ／Ｑ値は、信号の同相（Ｉ）成分及び直交（Ｑ）成分を表す。その結果、基準信号は、時間領域内のＩ／Ｑサンプル、又は周波数領域内のＩ／Ｑサンプル、又は基準信号を含むシンボルのＲＥによって表され得る。
ダウンリンクＯＴＤＯＡ ＵＥの実施形態では、ＰＲＳ基準信号及びＣＲＳ基準信号の両方が収集され得る。換言すれば、この方法は、ＰＲＳ、ＣＲＳ、又は両タイプの信号を用いてよい。このハイブリッド動作モード（すなわち、ＰＲＳ若しくはＣＲＳ、又はＰＲＳ及びＣＲＳの両方）は、ネットワーク事業者が、状況又は特定のネットワークパラメータに応じて動作モードを動的に選択できるようにするという利点を有する。例えば、ＰＲＳは、ＣＲＳよりも良好な聴取能力を有し得るが、ＰＲＳを用いることによりデータスループットが低減し得る。ＣＲＳはスループットに影響を与えず、より高い基準信号密度を有する。これはＵＥの移動時に有利である。加えて、ＣＲＳは、全ての以前のＬＴＥリリース、例えばリリース８以下との後方互換性がある。したがって、ハイブリッド法は、ネットワーク事業者に、聴取性、スループット、互換性、及び移動する標的の正確な位置特定／追跡の間でトレードオフを行う、つまりバランスを保つ能力を提供する。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＵＥ受信機は、１つ以上のダウンリンクフレームからの基準信号、例えばＰＲＳ及び／又はＣＲＳを搬送する多数のＯＦＤＭシンボルを検出し、分離するように構成された検出器を含んでよい。この検出器は、１シンボルごとにＯＦＤＭシンボルからリソース要素（ＲＥ）（図９を参照）を抽出するように更に構成されてよく、また、１シンボルごとに多数のＯＦＤＭシンボルからリソース要素（ＲＥ）を収集し、記憶するように、すなわち、シンボルＩＤ（ＩＤ）ごとに、このシンボルＩＤと相関性があるＲＥを含むダウンリンクデータ構造を生成するように構成されてよい。加えて、検出器は、各フレーム開始及び他の関連及び／又は補助情報を含むダウンリンクメタデータを収集するように構成されてよい。
一実施形態では、ＣＲＳ ＲＥ要素を含むＯＦＤＭシンボルの例示的なデータ構造は、以下のとおりである。
−ＣＲＳＲ＿ｄａｔａ＿ｓｒｕｃｔ：［捕捉ブロック内で捕捉された無線スロットの数、捕捉ブロック間の時間間隔（スロット数）、ＣＲＳデータ長、及びＣＲＳデータ（リソース要素）］。
−ＣＲＳＲ＿ｄａｔａ＿ｓｒｕｃｔ：［捕捉ブロック内で捕捉された無線スロットの数、捕捉ブロック間の時間間隔（スロット数）、ＣＲＳデータ長、及びＣＲＳデータ（リソース要素）］。
一実施形態では、ＵＥからＬＳＵに送信される例示的なメタデータは、以下を含む。
−サービングセル情報：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、スロット番号、ＵＴＣタイムスタンプ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ、
−ｕｅ−ＲｘＴｘＴｉｍｅＤｉｆｆ、ＤｏｗｎｌｉｎｋＰａｔｈＬｏｓｓ、帯域幅（物理リソースブロック（ＰＲＢ）における）。
−隣接セル情報（０〜３２個の隣接セル）：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ。
−ＵＥ情報：［ＵＥ ＩＤ、ＵＥカテゴリ、移動度、ＭｏｂｉｌｉｔｙＨｉｓｔｏｒｙＲｅｐｏｒｔ］。
−サービングセル情報：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、スロット番号、ＵＴＣタイムスタンプ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ、
−ｕｅ−ＲｘＴｘＴｉｍｅＤｉｆｆ、ＤｏｗｎｌｉｎｋＰａｔｈＬｏｓｓ、帯域幅（物理リソースブロック（ＰＲＢ）における）。
−隣接セル情報（０〜３２個の隣接セル）：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ。
−ＵＥ情報：［ＵＥ ＩＤ、ＵＥカテゴリ、移動度、ＭｏｂｉｌｉｔｙＨｉｓｔｏｒｙＲｅｐｏｒｔ］。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＵＥ受信機は、ＬＳＵにＲＥデータ及びメタデータを送信し、コマンド及び支援情報を受信するように構成されるなど、ＬＳＵに信号を送信し、ダウンリンクデータを交換するように構成された通信プロセッサを含んでよい。シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／若しくは３ＧＰＰ ＬＰＰ、又はＬＰＰとＳＵＰＬとの組み合わせに則してよいことに留意されたい。更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＵＥ受信機の検出器は、１シンボルごとにＯＦＤＭシンボルから時間領域内の基準信号Ｉ／Ｑサンプルを抽出するように構成されてよく、また、１シンボルごとに多数のＯＦＤＭシンボルから時間領域内のこれらのＩ／Ｑサンプルを収集する、すなわち、シンボルＩＤごとに、このシンボルＩＤに関連する時間領域内のＩ／Ｑサンプルを含むダウンリンクデータ構造を生成するように構成されてよい。加えて、検出器は、各フレーム開始及び他の関連及び／又は補助情報を含むダウンリンクメタデータを収集するように構成されてよい。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＵＥ受信機の検出器は、１シンボルごとに多数のＯＦＤＭシンボルから時間領域内のＩ／Ｑサンプルを収集する、すなわち、シンボルＩＤごとに、このシンボルＩＤと関連がある時間領域内のＩ／Ｑサンプルを含むダウンリンクデータ構造を生成するように構成されてよい。加えて、検出器は、各フレーム開始及び他の関連及び／又は補助情報を含むダウンリンクメタデータを収集するように構成されてよい。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＵＥ受信機の検出器は、１シンボルごとに多数のＯＦＤＭシンボルからＲＥを収集する、すなわち、シンボルＩＤごとに、このシンボルＩＤと関連があるＲＥを含むダウンリンクデータ構造を生成するように構成されてよい。加えて、検出器は、各フレーム開始及び他の関連及び／又は補助情報を含むダウンリンクメタデータを収集するように構成されてよい。
基準信号ＲＥを搬送するＯＦＤＭシンボルは、ペイロード及び基準信号ＲＥの両方を含んでよい。その結果、検出器によってＯＦＤＭシンボルから収集されたＲＥ、したがってこれらの収集物から生成されたダウンリンクデータ構造は、ペイロード及び基準信号ＲＥの両方を含む。このデータがＬＳＵに送信されると、ペイロードＲＥはオーバーヘッドとなり、アップリンク容量を低減する。
シンボルの周波数次元におけるＣＲＳ基準信号ＲＥ及びＰＲＳ基準信号ＲＥの位置は、セルＩＤ、アンテナ構成、アンテナポート、無線フレーム内のスロット番号、及びスロット内のＯＦＤＭシンボル番号によって決定されてよい（３ＧＰＰ ３６．２１１ ｖ１３又はＥＴＳＩ ＴＳ １３６ ２１１ Ｖ１３．０．０も参照）。この情報がＵＥ受信機の検出器にとって既知である場合、検出器は、ペイロードＲＥを除去し、それによってＬＳＵに送信されるダウンリンクデータのサイズを縮小する、すなわち、オーバーヘッドを低減するように構成されてよい。低減量は、基準信号のタイプ、隣接セルＩＤ、及び他のセルパラメータに応じて様々であり得る。例えば、ＣＲＳの場合、データサイズの縮小は、（デュアルアンテナセクタを有するセルの）３倍であってもよい。他の場合では、それほど低減しないことがあり得るが、むしろ稀であり得る。これは、シンボルの周波数次元での基準信号ＲＥの位置が、［（セルＩＤ）ｍｏｄ６］基準で繰り返されるためである。したがって、ＣＲＳについては、平均して、データサイズの低減は、最悪の事態と比較して約４０％であり得る。
更なるデータサイズの低減は、複素ＲＥの大きさ及び位相をより少数のビットに圧縮することによって得ることができる。多数の圧縮アルゴリズムが存在する。一部は周知であり、例えば、Ａ−ｌａｗ及びｕ−ｌａｗコンパンディングアルゴリズムなどである。他のアルゴリズムは、Ｃ−ＲＡＮ（集中型、協調クラウド無線アクセスネットワーク）アーキテクチャのベースバンドユニット（ＢＢＵ）プール及びリモート無線ユニット（ＲＲＵ）接続帯域幅の低減を標的としている。注：Ｃ−ＲＡＮアーキテクチャでは、ベースバンドユニット（ＢＢＵ）は、光ファイバを介してリモート無線ユニット（ＲＲＵ）に接続されているプールの中央に位置する。更に、レーダー技術で使用されるコンパンディングアルゴリズムが存在する。
一実施形態では、ＵＥ受信機の検出器は、１６ビット〜３２ビットのＲＥサイズを８ビットのＲＥサイズに圧縮し、例えば、２倍〜４倍のデータサイズ低減を行うように構成されている。
ダウンリンクＯＴＤＯＡの一実施形態では、ＬＳＵは、ダウンリンク基準信号データ並びに、１つ以上のＵＥから送信されたフレーム開始など他の関連及び／又は補助ダウンリンク情報を処理するように構成されている。この処理は、位置確認されたデータベース／リストから、全ての検出可能な（特定の基準を満たす）基準信号エミッタを検索することを含む。また、この処理は、アンテナごとに、例えばＬＴＥデバイスのアンテナポート及び／又は関連するＬＴＥネットワーク構成要素ごとに実行される。ＬＳＵの出力は、１つ以上のＵＥの位置及び他のダウンリンク位置関連メタデータ（信頼半径値、ＦＣＣ ＮＧ９１１位置精度メトリックなど）である。
ＬＳＵは、ダウンリンク基準信号データからの基準信号の到来時間（ＴｏＡ／ＴＤＯＡ）及び／又は飛行時間（ＴｏＦ）並びにＵＥによって送信された他の情報を推定するように構成された、ダウンリンク信号プロセッサを含んでよい。このプロセッサはまた、基準セルと隣接セル（測定セル）との間の時間差（すなわち、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ（ＲＳＴＤは基準信号時間差を意味する））を決定するように構成されている。ダウンリンク信号プロセッサは、位置特定信号処理アルゴリズム、並びに高度なスペクトル推定アルゴリズム、定アラームレート（ＣＦＡＲ）検出アルゴリズム、時空間適応処理（ＳＴＡＰ）などマルチパス軽減アルゴリズム及び方法を含む他の技法及び技術を含んでよい。加えて、ダウンリンク信号プロセッサは、１つ以上の特定のアルゴリズム及び／又は技法を用いて、搬送波周波数オフセット（ＣＦＯ）を推定するように構成されてよく、これにより、ＬＳＵが１つ以上の移動するＵＥを追跡し、送信機（セル）と受信機（ＵＥ）との間のクロック周波数の不整合を軽減できるようにし得る。ＣＦＯ推定値は、ダウンリンク基準信号データを更新（修正）するために使用される。
セルタワーの大部分は、ＭＩＭＯアンテナを用いる。各セルタワーセクタは、複数の（２つ以上の）アンテナからなるＭＩＭＯサブシステムを有する。これらのアンテナは完全にコヒーレントである。すなわち、時間及び位相が同期されている。基準信号送信間の干渉を回避するために、ａ）ゴールドコードシード（基準信号のコード化／生成に使用される）は、アンテナごとに異なり、ｂ）異なるリソース要素（副搬送波）は、アンテナの基準信号送信ごとに割り当てられ、ｃ）セクタのＭＩＭＯサブシステムからの１つのアンテナが基準信号を送信しているとき、他のアンテナからの送信はミュートされる。その結果、ＵＥ受信機は、各セクタのサブシステムアンテナからの基準信号の送信を検出（弁別）することができる。
今日、最も一般的に配備されているのはデュアルアンテナを有するセクタアンテナサブシステムであり、あらゆるＭＩＭＯアンテナサブシステムのように、これらのアンテナは空間的に分離されている（およそ６フィート）。しかしながら、セクタＭＩＭＯサブシステムは、２つのアンテナに限定されず、アンテナ分離距離が様々であり得ることが理解されよう。同一セクタの異なるアンテナから基準信号を選択する従来の方法は、最も高いＳＮＲ（信号対ノイズ比）及び／又はＳＮＩＲ（信号対ノイズ＋干渉比）を有するアンテナ（信号）を選択することである。しかしながら、多くの場合、これらの基準は、直接見通し線（ＤＬＯＳ）又は基準信号のダイレクトパスの検出を保証せず、ＵＥ位置測定は、反射信号から決定される。この場合、すなわち、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスは検出されず、位置精度が影響を受ける。したがって、正確な位置特定のために、（ＤＬＯＳ）又はダイレクトパス信号を検出する必要がある。
無線ネットワークは地上系であるため、ＤＬＯＳパスは、様々な程度で頻繁に遮断され、ＤＬＯＳ信号強度が、反射信号強度よりも著しく（１５ｄＢ以上）低いことが多くある。同時に、無線ネットワークは地上系であり、たとえ、ＲＦ伝播現象（表面波、フレネル波など）のためにＤＬＯＳの遮断が深刻である（＞１５ｄＢ）場合であっても、セクタアンテナからＵＥ受信機へのＲＦ信号のダイレクトパスが常に存在する。このダイレクトパスはＤＬＯＳパスよりも幾分長いが、反射パスよりもＤＬＯＳパス長にはるかに近い。すなわち、位置決定精度に及ぼす影響は最小限である。
セクタアンテナの空間分離は、ＵＥからセクタアンテナまでの距離よりも少なくとも２桁小さい。その結果、各アンテナの信号伝播パスは、非常に近接しており、同様の減衰を経験するはずである。しかし、セクタアンテナの空間分離は、各セクタアンテナからの基準信号がマルチパス現象を経験するには十分に大きく、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号強度並びに反射パス信号強度に影響を及ぼす。マルチパス干渉は、強め合う又は弱め合う、すなわち、信号を増幅させる又は減衰させることができ、また、各アンテナからのセクタのアンテナの空間分離信号のために、異なる影響を受ける、すなわち、衝撃はアンテナに依存する。
同一セクタの２つのアンテナからの信号を比較するとき、第１のアンテナからの基準信号が増幅された反射信号を有し、一方では、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号が減衰されることがあり、例えば、反射信号電力は、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号電力よりも著しく高い（＞２０ｄＢ）ことがある。第１のアンテナと比較して、第２のアンテナからの基準信号は、より高い（例えば３ｄＢ又は４ｄＢ）ＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号強度、及び低減された（例えば５ｄＢ低い）反射信号を有することがある。同時に、両アンテナのＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号電力は、反射信号電力よりもはるかに低い（場合によっては＞＝１０ｄＢ）。その結果、例えば第１のアンテナからの、より大きい反射信号電力を有する信号は、より高いＳＮＲ／ＳＮＩＲを有し、ＵＥ位置測定を決定するために（アンテナからの基準信号を選択する従来のアプローチを使用して）選択される。しかしながら、第１のアンテナのＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号電力は、検出閾値を下回って、位置精度に影響を及ぼし得る。続いて、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス検出の確率を高めるために、より高いＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号強度（３ｄＢ〜４ｄＢ）を有する、第２のアンテナからの信号を選択する。
ＬＳＵダウンリンク信号プロセッサの一実施形態では、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスを決定するために、所与のセクタのアンテナごとにＴｏＡ／ＴｏＦの結果が評価される（比較される）。定義により、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスは、反射パスに対して、ＵＥとタワーとの間の最短距離を表す。したがって、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスは、最短のＴｏＡ又は最小のＴｏＦを有する。上記の説明に基づいて、１対のアンテナからのＴｏＡ／ＴＯＦ結果を比較する際に考えられる結果は以下のとおりである。
１．両アンテナからの信号は、同一の最短のＴｏＡ値及び／又は最小のＴｏＦ値をもたらす。
２．あるアンテナからの最短の信号ＴｏＡ及び／又は最小のＴｏＦ値は、別のアンテナからの最短のＴｏＡ値及び／又は最小のＴｏＦ値よりも小さい。
第１のケースでは、アンテナ（信号）の選択は、信頼性メトリックに基づく（以下を参照）。第２のケースでは、この信号が信頼性メトリックパラメータ閾値要件を満たすという条件で、位置測定を計算するために、より低いＴｏＡ／ＴｏＦ値を有するアンテナ（信号）が用いられる。注：この信頼性メトリックは、誤認警報、例えば、検出閾値を超えるノイズ及び／又は干渉によって生じる、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスの誤検出（決定）を回避する（軽減する）ために必要とされる。
１．両アンテナからの信号は、同一の最短のＴｏＡ値及び／又は最小のＴｏＦ値をもたらす。
２．あるアンテナからの最短の信号ＴｏＡ及び／又は最小のＴｏＦ値は、別のアンテナからの最短のＴｏＡ値及び／又は最小のＴｏＦ値よりも小さい。
第１のケースでは、アンテナ（信号）の選択は、信頼性メトリックに基づく（以下を参照）。第２のケースでは、この信号が信頼性メトリックパラメータ閾値要件を満たすという条件で、位置測定を計算するために、より低いＴｏＡ／ＴｏＦ値を有するアンテナ（信号）が用いられる。注：この信頼性メトリックは、誤認警報、例えば、検出閾値を超えるノイズ及び／又は干渉によって生じる、ＤＬＯＳ／ダイレクトパスの誤検出（決定）を回避する（軽減する）ために必要とされる。
セルタワーセクタのアンテナサブシステムが３つ以上のアンテナからなる場合、反復プロセスが用いられ、ａ）工程番号１では、多数のアンテナ対が形成され、これらの対が評価され、ｂ）工程番号２では、残りのアンテナからアンテナ対のサブセットが形成され、各アンテナ対が評価され、ｃ）対を形成できなくなる、すなわち、１つのアンテナ（信号）のみが残される（使用可能である）まで工程番号２が繰り返される。
更に、ダウンリンク信号プロセッサは、各セル及び各セルセクタのアンテナからの各ＴｏＡ／ＴｏＦに対するＴＯＡ信頼性メトリックを計算するように構成されている。この計算は、全信号強度及び／又は受信信号のＳＮＲ／ＳＮＩＲが所望の閾値、及び標準偏差、平均絶対偏差（ＭＡＤ）などＴｏＡ／ＴｏＦ信号統計を満たすかどうかを含んでよい。ダイレクトパス／ＤＬＯＳが見つかったかどうか、ダイレクトパスが識別された場合には、ダイレクトパス／ＤＬＯＳのＳＮＲ／ＳＮＩＲを含んでよい。追加情報は、サービングセルが最も近いセルかどうか、及びサービングセルが最も高いＳＮＲ／ＳＮＩＲを有するかどうか、並びに、ＲＳＴＤの組み合わせごとの精度の幾何学的希釈（ＧＤＯＰ）計算を含んでよい。ＧＤＯＰは、セル位置の幾何学的形状、及びセクタのアンテナサブシステムの方向性（方位角面における）に依存することに留意されたい。ＧＤＯＰは、この幾何学的形状が最終的なＵＥ位置推定に及ぼす影響を示し得る。ＧＤＯＰ値は、２つの所与のＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ線が交差する角度に依存し得る。最良の場合（ＧＤＯＰ＝１）、この角度は９０度である。最悪の場合（ＧＤＯＰ＞２０）、角度は小さい。ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ双曲線は、位置線（ＬＯＰ）と呼ばれることもある。
セルセクタのアンテナサブシステムの場合と同様に、ＵＥは、複数の（２つ以上の）アンテナを含み、これらのアンテナを複数の受信チャネルと関連付けてよい。これらのアンテナのうちのいずれかは、基準信号を受信し、それにより、ＵＥに、各ＵＥアンテナからの着信信号を収集する選択肢を与えてよい。各アンテナからの基準信号は、上記のダウンリンクＯＴＤＯＡ ＵＥの実施形態のように、ＵＥによって収集され、前処理され、次いでＬＳＵに送信されてよい。ＵＥアンテナは密接しており、アンテナ間のマルチパスの影響の変動を低減していてよい。しかしながら、ＵＥアンテナは、偏波ダイバーシティ用に設計されてよい。その結果、上記のアンテナ（信号）選択決定フロー（アルゴリズム）は、ＵＥアンテナごとにセクタのアンテナ選択アルゴリズムを繰り返し、次いで、上記のセクタのアンテナ選択アルゴリズムを使用して残りの候補の間で選択することによって、拡張される。
ＬＳＵの実施形態は、所与のセル／セクタの各アンテナからのＴｏＡ／ＴｏＦ結果間で結果を比較するダウンリンク信号プロセッサを含んでよい。ダウンリンク信号プロセッサはまた、上記のように、各ＵＥアンテナ間で結果を比較してよい。このような比較の論理的根拠は、アンテナ偏波現象が一部の干渉及び／又は反射パスを減衰させ、同時にＤＬＯＳ／ダイレクトパス信号を増幅し得ることである。換言すれば、このような比較に関連する情報冗長性は、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス検出の確率を増加させ得る。
ダウンリンク信号プロセッサはまた、搬送波周波数オフセット（ＣＦＯ）を推定するように構成されている。ＣＦＯには、２つの主な原因が存在する。第１の原因は、モバイル環境に存在する送信機（セル）と受信機（ＵＥ）との間の相対運動の結果である、ドップラーシフトであり、第２の原因は、ダウンコンバージョンプロセス後のＵＥ受信機における残留ＣＦＯをもたらす、送信機（セル）と受信機（ＵＥ）との間のクロック周波数の不整合である。直交性の喪失がＯＦＤＭシステムの通信性能を低下させるため、副搬送波の直交性を維持／保持するために、ＣＦＯ推定が必要とされる。同様に、ＯＦＤＭ基準信号がＵＥ位置特定のための測距信号として使用される場合、すなわち、ＴｏＡ／ＴＤＯＡ及び／又はＴｏＦ時間を決定する場合、副搬送波周波数のオフセットは到来時間（ＴｏＡ／ＴＤＯＡ）及び／又は飛行時間（ＴｏＦ）の推定精度に影響を及ぼす。したがって、ＵＥの移動及び／又はクロック周波数の不整合の影響を軽減するために、ダウンリンク信号プロセッサは、基準データを修正するために使用されて、ＴＯＡ／ＴＤＯＡ及び／又はＴｏＦの推定精度に対するＵＥの移動及び／又はクロック周波数オフセットの影響を軽減するＣＦＯ推定を実行する。なお、ＵＥ受信機はサービングセルと同期し、サービングセルに対するＣＦＯを計算する一方で、ＵＥ位置決定に使用されるＴｏＡ／ＴＤＯＡ及び／又はＴｏＦを推定する、複数の隣接セルからのＣＦＯを修正する必要があることに留意されたい。ここでは、ドップラーシフトは、セル位置に対するハンドセットの移動方向に応じてセルごとに異なる。また、各セルと受信機（ＵＥ）との間のクロック周波数の不整合は、セルに依存する。更に、正確な位置特定のためには、これらのＣＦＯは、通信目的よりも高い精度で推定されるべきである。
ＬＴＥ及び他のＯＦＤＭベースのシステムでは、ＣＦＯは、時間領域法又は周波数領域法のいずれかを使用して推定され得る。時間領域においては、サイクリックプレフィックス（ＣＰ）法及びトレーニングシーケンス法が一般に使用される。周波数ドメイン推定法は、トレーニングシンブオール法及びパイロット法に更に分類され得る。トレーニングシーケンス及びトレーニングシンボルの両方法は、ＬＴＥフレーム又はシンボル構造内に存在しない（送信されない）専用のトレーニングシーケンス又はトレーニングシンボルを必要とする。これらのアプローチのうちの１つを用いる場合には、ＬＴＥフレーム／シンボル形式の変更が必要となり、既存のモバイル無線ネットワークでの実施に影響を及ぼす。一方、ＣＰ及びパイロット（別名、基準）信号は、ＬＴＥフレーム又はシンボル構造の一部である。ＣＰベースのＣＦＯ推定及びパイロットベースの方法と比較して、より正確なＣＦＯ推定値が生成される。また、時間領域ＣＰベースの推定は、リソース要素がＵＥによって収集され、ＬＳＵに送信されて、位置測定を決定する実施形態では使用できない。これは、ＲＥデータセットがＣＰデータを含まないためである。したがって、本発明者らのＣＦＯ推定の実施形態は、ＬＴＥ（ＯＦＤＭ）フレーム内の複数のパイロット信号、すなわち、基準信号を用いる。
ＣＦＯ推定の一実施形態では、ＣＦＯは周波数領域において推定され、基準信号は、時間領域において推定ＣＦＯで補償される。この実施形態では、周波数領域内の全てのスロット基準信号副搬送波のＦＦＴからなる。ＣＦＯ推定は、周波数領域で形成された二次元空間内のピークを探索することによって行われる。以下のＣＦＯ推定プロセスのプロセスを参照されたい。
本実施形態では、単一のＬＴＥフレームがＣＦＯを決定するために使用される。しかしながら、２つ以上のフレーム、またフレームの画分、例えば１０スロット（ハーフフレーム）が使用され得るため、単一フレームは制約ではない。ＬＴＥフレームでは、全てのシンボルに基準信号が存在しない場合がある。図９のＣＲＳ信号の例を参照されたい。一方、図９から、各ＬＴＥフレームスロットは、同一に配信されたＣＲＳ信号を有し、その結果、ＣＦＯ推定はスロットベースで実行され得る。
以下は、ＣＦＯを推定するプロセスの説明である。このプロセスは、サービングセル及び聴取可能な隣接セルのそれぞれからの個々の基準信号に適用される。
工程１：周波数領域内の整合フィルタを使用して、基準信号のＲＥを復調する。
工程２：ＣＲＳを使用するとき、（ＣＲＳ副搬送波において）各スロット内の復調ＣＲＳサンプルを組み合わせて、１スロットごと、すなわち、０．５ミリ秒の周期（間隔）で複数の結合ＣＲＳ信号を、又は１０ミリ秒の期間である１フレーム当たり２０の信号を生成する。注：上記の説明から、各スロット内の結合ＣＲＳサンプルシーケンスは、周波数領域に存在する。
工程３：逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）は、全てのスロットＣＲＳ（周波数領域内のＣＲＳ副搬送波）に適用されて、時間領域内でスロットごとにＣＲＳシーケンスを生成する。したがって、この工程の最後には、時間領域にそれぞれ２０のＣＲＳシーケンスが存在する。全てのＣＲＳシーケンス（時間領域）内の要素の数は同一であり、（時間領域内で）ＡＤＣサンプリングレートによって除されたＣＲＳ信号の期間に等しい。ＣＲＳシーケンス内の要素の数がＮであり、全てのｎについて、ｎが１，．．．．．．，Ｎに属すると仮定すると、２０個の要素のシーケンスを形成することが可能である。このような「ｎ」シーケンスにおいて、各要素は、異なるスロットからのものである。
工程４：高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、２０個の要素の「ｎ」シーケンスごとに適用され、周波数領域内のそれぞれ２０個の要素によって合計Ｎ個のシーケンスを生成する。
工程５：周波数領域内のＮ×２０要素の空間をピークに対して探索し、このピークの最大値からＣＦＯを計算する。
ピーク最大値の決定精度、その結果としてＣＦＯ推定精度は、スロットとフレーム期間との間の時間間隔によって制限される。したがって、本実施形態において精度を向上させるために、ピークの最大値を見出す際に補間アルゴリズムが用いられる。
別の実施形態では、工程４では、行列束、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴなどの高度なスペクトル推定アルゴリズムが、ＦＦＴ動作の代わりとなる。これらのアルゴリズムは、ピークの最大値決定精度の更なる改善を可能にする。
また、ａ）他の基準信号を同様の方法で処理することができ、ｂ）基準信号をスロットごと以外で結合してよく、ｃ）基準信号がシンボルごとに使用可能である場合に基準信号の結合は必須ではない場合があることも理解されたい。
ＬＳＵの実施形態では、ＴｏＡ／ＴｏＦ値、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ値、信頼性メトリック、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス確率などダウンリンク信号プロセッサからの出力（結果）が、１つ以上のＵＥ位置を推定し、信頼半径値、ＦＣＣ ＮＧ９１１位置特定精度メトリックなど他のダウンリンク位置関連メタデータを生成するように構成されたナビゲーション（位置）プロセッサに渡される。
ダウンリンクＯＴＤＯＡ ＵＥ位置特定の実施形態では、ＬＳＵは、双曲線ナビゲーションとしても知られるマルチラテレーション技法又は方法を用いるナビゲーションプロセッサを含んでよい。双曲線ナビゲーションは、タイミングの差、すなわち、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡに基づいており、共通クロックを参照しない。ナビゲーションプロセッサはまた、上記の情報冗長性、例えば、ＴＯＡ／ＴＯＦ、信頼性メトリック、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス確率などを用いて、マルチラテレーション位置測定の曖昧性を軽減し、また、位置整合アルゴリズムを適用するように構成されてよい。
マルチラテレーション技法及び方法は、多数の双曲線（ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ）式を解くことを伴い、多数の異なるアルゴリズム／アプローチが使用されて正しい解が見つけられ得る。一部のアルゴリズム／アプローチは、標的（ＵＥ）位置の初期推定、つまり「推測」で開始し得る反復法を含む。次いで、局所線形最小２乗法の位置解を決定することによって、各反復で推定値を改善することができる。このアプローチの１つの欠点は、著しい位置誤差をもたらし得る極小値の収束及び／又は不在を保証するために、初期位置推定を最終位置解に極めて近づける必要があることである。一方、未知数よりも多くの測定方程式が存在する、過剰決定系の状況において良好に機能し得る。この点に関して、過剰決定系の状況は、必要最低限の測定値のみが使用可能である場合に生じ得る、曖昧な解及び／又は無縁解の可能性を低減することに留意されたい。
また、双曲線位置推定の問題に対する非反復解法も存在する。これらの解法は閉形式であり、遠いソース及び近いソースの両方に対して有効であり得、それによって、反復アプローチの収束及び／又は極小の問題を排除する。非反復解法に対する１つの欠点は、ＵＥと第１のセル、例えば、サービングセルとの間の距離など、決定される概算位置の事前知識を必要とすることである。非反復解法の別の欠点は、それらが、過剰決定系の状況に向けて設計されていない、閉形式の解法であることである。それにもかかわらず、追加変数を使用して、元のＴＤＯＡ非線形方程式セットを別の線形方程式のセットに変換することによって、過剰決定系の状況で非反復解法を機能させることが可能であり得る。例えば、重み付き線形最小二乗アルゴリズムは、初期位置解を提供し、次いで、第２の重み付き最小二乗は、ソース座標の既知の制約及び追加変数を使用して、改善された位置／位置特定推定値を提供する。
一実施形態では、過剰決定系の状況が生じると、３ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡサブセットの複数のセットが形成される。続いて、サブセットごとに、閉形式の解が見出される。その後、位置整合アルゴリズムを利用して、位置測定を最終決定する。
別の実施形態では、位置測定は、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ値の同一セットからの反復及び非反復解法の組み合わせによって見出される。
別の実施形態では、位置測定は、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ値の同一セットからの反復及び非反復解法の組み合わせによって見出される。
上記から、反復アプローチ及び非反復アプローチは、ＵＥ位置の正確な初期推定値を有する必要がある。この推定は、タイムアドバンス（ＴＡＤＶ又はＴＡ）（別名、ＲＴＴ）情報によって向上させることができる。タイミングアドバンスは、信号がＵＥとサービングセルタワーとの間を移動する際の伝播遅延を補償するために使用される。サービングセルの基地局は、測定したＵＥの離隔距離に基づいてＴＡをＵＥに割り当てる（図３７を参照）。
ＬＴＥタイミングアドバンスタイプ１の測定（図３８を参照）は、ラウンドトリップタイム、すなわち、信号の往復伝播遅延に対応する。タイミングアドバンス伝播遅延は、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス又は反射パスからのものであってもよく、セルタワーケーブル及び基地局／ＵＥ電子機器による伝播遅延を含む。更に、ＵＥは、４倍のＴｓ精度で送信タイミングを調整する（ＴｓはＬＴＥシステムタイミングであり、３２．５５ｎｓに等しい）。
タイプ１は、以下のようにｅＮＢにおける送受信タイミング差とＵＥにおける送受信タイミング差との和として定義される。
ＴＡＤＶ＝（ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）＋（ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）。
したがって、基地局までの距離ｄは、以下の式を用いて推定される。
ｄ＝ｃ＊（ＴＡＤＶ／２）（式中、ｃは光速である）、又は
ｄ□□ｃ□□（ＲＴＴ／２）（式中、ｃは光速である）。
ＴＡＤＶ＝（ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）＋（ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）。
したがって、基地局までの距離ｄは、以下の式を用いて推定される。
ｄ＝ｃ＊（ＴＡＤＶ／２）（式中、ｃは光速である）、又は
ｄ□□ｃ□□（ＲＴＴ／２）（式中、ｃは光速である）。
ＴＡ（ＲＴＴ）はサービングセルから入手可能であり、サービングセクタから独立したＵＥ範囲推定値を表す。しかしながら、ＵＥからＴＡを入手することはできない。その代わりに、ＵＥは、送受信タイミング差、すなわち、ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘへのアクセスを提供する。上記から、ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ＝ＲＴＴ−ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘである。一方、図３７及び図３８から、ＵＥ ＴＡが調整されると、サービングセルのｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘ時間差が全てのＵＥについて同一になる。その結果として、ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ測定値は、依然としてＲＴＴに対応するが、セルタワーアンテナのケーブル長及び基地局の電子機器に依存するバイアスを伴う。
一実施形態では、アンテナのケーブル長の伝播遅延は、タワーの高さから推定することができ、基地局の電子機器の伝播遅延は、様々なタワーから収集された統計データから推定することができる。
ＲＴＴが既知である場合、ＵＥは、サービングセクタの方位角ビーム幅及びＲＴＴ／２範囲（別名、半径）によって定められる弧に沿って位置し得る。サービングセクタの方位角ビーム幅は、１２０度に到達する大きな値であり得るため、弧の長さは、その距離と共に迅速に増加し、初期ＵＥ位置の推定精度に影響を及ぼす。しかしながら、位置／位置推定の精度は、ＵＥはまた、サービングセクタ及び隣接セルセクタの方位角ビーム幅の交点によって位置付けられ得るという事実により、改善され得る。このアプローチは、弧の拡大の影響の軽減に役立つ。更なる改善は、また、セクタアンテナの機械的ダウンチルト角及び／又は電気的ダウンチルト角、アンテナ利得、仰角ビーム幅（方位角ビーム幅に加えて）、並びにセルタワーの高さ及びタワーの構造タイプを考慮することによって達成され得る。
ＬＴＥは、ソフトＵＥハンドオーバーをサポートしないが、多くの場合、ＵＥが定常状態又は準定常状態であっても、ＵＥは２つ以上の隣接セルの間で切り替えられる。信号伝播外乱に加えて、このサービングセルの切り替えは、無線ネットワークのｅＮＢの負荷を均等化しようとする取り組みの結果であり得る。
一実施形態において、これらの頻繁なサービングセルのハンドオーバーは、２つ以上の地理的に多様なサービングセルからＲＴＴ値を推定するために使用される。上記のように、ＵＥは、サービングセクタの方位角ビーム幅及びＲＴＴ／２範囲によって定められる弧に沿って位置し得る。したがって、２つ以上の地理的に多様なサービングセルから定められる、２つ以上のそのような弧が存在し、ＵＥの位置は、これらの弧の交点において決定される。固有のＲＴＴ推定誤差のため、複数の交点が存在する、又は全く存在しない場合があることに留意されたい。しかしながら、冗長な弧に関する情報は、この実施形態でも用いられる、上記のＲＴＴベースの位置測定を更に改善する。
更により精緻な初期ＵＥ位置推定を開発するために、ＬＳＵナビゲーションプロセッサは、ＬＳＵアップリンク信号プロセッサと協働するように構成されてよい。ＬＳＵダウンリンク信号プロセッサと同様に、ＬＳＵアップリンク信号プロセッサは、アップリンク基準信号、例えばＳＲＳ及び／又はＤＭＲＳ、１つ以上のＵＥから収集され、ｅＮｏｄｅＢ（セル）によって前処理されたデータを受信してよい。ｅＮｏｄｅＢにおいて、アップリンク基準信号のデジタルサンプルはベースバンドから抽出され、関連するアップリンクメタデータと共にアップリンク基準信号として収集される。次いで、ＵＥアップリンクデータ及び関連するアップリンクメタデータは、ＬＳＵアップリンク信号プロセッサに送信される。アップリンク信号プロセッサは、ＵＥアップリンクデータ及び関連するアップリンクメタデータ、並びにアップリンクメタデータに含まれるｅＮｏｄｅＢセクタアンテナアレイの既知の構成／パラメータに基づいて、ＡｏＡ／ＤｏＡオブザーバブルを決定するように構成されてよい。次いで、ＡｏＡ／ＤｏＡオブザーブルは、ＬＳＵナビゲーションプロセッサに送信され、オブザーブルの曖昧性を低減し、ＡｏＡオブザーブル及びアップリンクメタデータからＡｏＡ象限方位線（ＬＯＢ）及び／又は到来方向（ＤｏＡ）を生成してよい。
一実施形態では、ＬＳＵナビゲーションプロセッサによって生成されるＡｏＡ／ＤｏＡ推定値は、ｅＮｏｄｅＢ（サービングセクタ）からの距離に対する弧の拡大を劇的に制限する。これは、１２０度に到達し得るセクタ方位角ビーム幅とは異なり、ＬＳＵナビゲーションプロセッサによって推定されるＡｏＡ象限方位線（ＬＯＢ）及び／又は到来方向（ＤｏＡ）の誤差が、ほぼ１度以下であるためである。したがって、セクタの方位角ビーム幅の従来の使用と比較して、ＬＳＵアップリンク信号プロセッサ及びＬＳＵナビゲーションプロセッサを用いるときの弧の拡大は、１００倍未満であり得る。その結果として、初期ＵＥ位置推定の正確性が、１００倍増加し得る。したがって、ＡｏＡ／ＤｏＡ推定は、ナビゲーションプロセッサのダウンリンクＯＴＤＯＡ ＵＥ測位精度を改善することができ、このより正確なダウンリンクＯＴＤＯＡ ＵＥ位置特定は、次にナビゲーションプロセッサのアップリンクＡｏＡ／ＤｏＡ／ＵＥ位置測定を改善することができる。その結果、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンクを組み合わせたＵＥ測位を用いる実施形態が可能となる。
無線ネットワーク環境では、ＵＥ位置を取得するために、少なくとも３つの基準点を必要とする（２Ｄ位置特定の場合）マルチラテレーション法を使用できない場合がある。４つ以上の基準点を使用できる場合、３Ｄ位置を抽出することもできる。更に、信号がＭＩＭＯアンテナによって受信される場合、ＵＥの方位が確立され得る。ＭＩＭＯアンテナから垂直スナップショット情報を入手できる場合、ＵＥの仰角も決定され得る。例えば、一部の高密度都市環境無線ネットワークでは、広範囲に大量のＲＦ信号を送り込む、２つの高電力セルタワーのみを使用する。この環境ではＤＬＯＳを使用できないが、ＤＬＯＳの不在の影響は小さい。これは、データ通信目的では、反射パス遅延がサイクリックプレフィックス（ＣＰ）長未満である限り、反射信号を使用して通信が実行され得るためである。これにより、検出可能な少なくとも３つの基準点に依存する一般的なナビゲーション技法に問題が生じる。
一実施形態では、２タワー／セル環境内に位置するＵＥを図３６に更に示す。この方法は、双曲線３６０６及び３６０８など検出可能な２つのセル／タワーセクタ３６０２及び３６０４のＴＤＯＡ双曲線をプロットし、標的ＵＥが属する双曲線を見出すことで開始してよい。ＵＥの双曲線は、ＵＥが内在するセル／タワー３６０２及び３６０４のそれぞれからのセクタ方位角ビームを見出すことによって決定され得る。両セクタ方位角ビームに属する双曲線が選択される双曲線である。図３６に示すように、セル／タワー３６０２はセクタ方位角ビーム幅３６１０を有し、セル／タワー３６０４はセクタ方位角ビーム幅３６１２を有する。図３６の例では、セクタ方位角ビーム幅は同一であり、６０度に等しい。セクタ方位角ビーム幅３６１０とセクタ方位角ビーム幅３６１２との交点３６１６は、ＵＥが位置する確率の最も高い領域である。最高確率のこの領域に属する双曲線３６０８は、選択される双曲線である。
少なくとも１つのセクタ（タワー）からのＴＡ又はＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ（別名、ＲＴＴ）測定値を使用できる場合、ＵＥは、サービングセクタの方位角ビーム幅及びＲＴＴ／２範囲、例えば、弧の半径によって定められる弧に沿って位置してよい。したがって、ＵＥは、双曲線及びアーク交点付近に位置付けられてよい。注：固有のＲＴＴ推定誤差のため、複数の交点が存在する、又は全く存在しない場合がある。しかしながら、冗長な弧情報は、ＲＴＴベースの位置測定を更に強化する。
少なくとも１つのセクタ（タワー）からのＡｏＡ／ＤｏＡ推定値を使用できる場合、ＵＥはＬＯＢ及び双曲線の交点に属する。この解は、最も正確であり得る。
更に、ＲＴＴ、ＡｏＡ／ＤｏＡ推定値のいずれも使用できない場合、ＵＥ位置測定は、１つ以上のヒューリスティックアプローチ、例えば、選択された双曲線３６０８上の各セル／タワー（セクタ）に対応する交点をスコアリングすることによって決定され得る。スコアは、セル／タワーが向いている方向と、セル／タワーセクタから試験される双曲線上の点の方向との間の角度の差の余弦に部分的に基づいてよい。図３６に示すように、セル／タワー３６０２は方向３６２０を向いており、セル／タワー３６０４は、交点３６３０及び３６３４を画定する方向３６２２を向いている。スコアの残りの部分は、各点３６３０及び３６３４から対応するセル／タワーまでの距離から得られてよい。各点３６３０及び３６３４のスコアが決定されると、最も高いスコアを有する点がセル／タワー３６０２及びセル／タワー３６０４から決定され得る。次いで、双曲線上の２つの最高スコアを得た点が、それらの対応するセル／タワーのＳＮＲに従って重み付けされる。最後に、２つの最高スコアを得た点の間の点（ＳＮＲによる、より高く重み付けされた点に近い）が、ＵＥ位置測定として選択される。図３６に示すように、ＵＥの真の位置が位置３６５２である場合、ＵＥ位置３６５０が推定される。
ＬＳＵの実施形態の考察に戻ると、ＬＳＵは、シグナリング及びＵＥとの情報交換用に構成されている通信プロセッサと、ｅＮｏｄｅＢと、ネットワーク要素と、を更に含んでよい。シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／若しくは３ＧＰＰ ＬＰＰ／ＬＰＰａ、又はＬＰＰ、ＬＰＰａ、及びＳＵＰＬの組み合わせ、並びにネットワークとの通信に使用される、若しくは使用され得る他のプロトコル、例えば、ＬＣＳ−ＡＰプロトコルに則してよい。更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
このように交換される情報の例は、以下のとおりであり得る。
−サイト名：
技術（すなわち、４Ｇ、５Ｇ）、アクティブ（例えば、Ｙ／Ｎ）（すなわち、無線）、建物内（例えば、Ｙ／Ｎ）；
グローバルセルＩＤ、ＰＣＩ値、周波数、ＩｓＧＰＳｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ、ＤＬ Ｔｘ構成（すなわち、Ｔｘポートの数、ｍａｘＴｘ電力、ＤＬ帯域幅）；
タワー構造タイプ（すなわち、屋上、モノポール、建物の側部など）、ケーブル長及び損失；アンテナタイプ（すなわち、オムニ、指向性）、緯度、経度、アンテナの高度ＡＧＬ（すなわち、地表を超える）、タワー基部高度ＭＳＬ（すなわち、平均界面）、ジオイド；
アンテナの方位角、仰角、機械的ダウンチルト角、電気的ダウンチルト角、利得、Ｈビーム幅、Ｖビーム幅；
セル帯域幅、ＴＡ、隣接セルのリスト、ＰＲＳ構成；
ｅＮｏｄｅＢセクタアンテナアレイの構成。
−サイト名：
技術（すなわち、４Ｇ、５Ｇ）、アクティブ（例えば、Ｙ／Ｎ）（すなわち、無線）、建物内（例えば、Ｙ／Ｎ）；
グローバルセルＩＤ、ＰＣＩ値、周波数、ＩｓＧＰＳｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ、ＤＬ Ｔｘ構成（すなわち、Ｔｘポートの数、ｍａｘＴｘ電力、ＤＬ帯域幅）；
タワー構造タイプ（すなわち、屋上、モノポール、建物の側部など）、ケーブル長及び損失；アンテナタイプ（すなわち、オムニ、指向性）、緯度、経度、アンテナの高度ＡＧＬ（すなわち、地表を超える）、タワー基部高度ＭＳＬ（すなわち、平均界面）、ジオイド；
アンテナの方位角、仰角、機械的ダウンチルト角、電気的ダウンチルト角、利得、Ｈビーム幅、Ｖビーム幅；
セル帯域幅、ＴＡ、隣接セルのリスト、ＰＲＳ構成；
ｅＮｏｄｅＢセクタアンテナアレイの構成。
ＩｏＴアプリケーションでのＵＥ電力消費を再考すると、ＩｏＴをサポートするＬＴＥモデムは、更なる電力低減オプションを追求してよい。例えば、ＵＥの１つの選択肢は、ＵＥが（ネットワークに）既に接続されているときにのみ測距信号データを送信することである。ＵＥの別の選択肢は、高位置精度を達成するのに望ましい条件が満たされた場合、例えば、検出されたタワーの数が閾値数Ｎよりも大きい、及び／又はＳＮＲ／ＳＮＩＲ値が特定のレベルを超えるなどの場合にのみ測距信号データを送信することである。注：このアプローチは、瞬時の位置測定が必要な場合には適用され得ないが、ある程度の遅延が許容可能である、移動中のＵＥの追跡（軌跡の決定）には許容可能であり得る。
ＬＳＵの実施形態では、全てのＬＳＵ構成要素／要素（通信プロセッサ、ダウンリンク信号プロセッサ、アップリンク信号プロセッサ、及びナビゲーションプロセッサなど）は、１つ以上のネットワークコア要素上で実行され得るソフトウェアで実施されてよい。一実施形態では、これらのＬＳＵ構成要素はまた、施設のエッジにある、進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバで実行され得、それにより、例えば、ＬＳＵ構成要素は、４．５Ｇ ＭＥＣ上のホスト型アプリとして統合されてよい。
別の実施形態では、５Ｇ配備内のＬＳＵ構成要素は、コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされてよい。この実施形態では、コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされているＬＳＵはＬｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）データ配信をサポートしてよく、それにより、ＵＥは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び保護された物理位置データ専用のＬａａＳへのゲートウェイとして機能する。
全てのＬＳＵ構成要素／要素（通信プロセッサ、ダウンリンク信号プロセッサ、アップリンク信号プロセッサ、及びナビゲーションプロセッサ）は、ソフトウェアで実施される。
以下は、ＬＳＵの配置を含む、更なるシステム配備の選択肢の説明である。
１．ＬＳＵは、コアネットワーク及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．ＬＳＵは、クラウドコンピュータベースの集中型ＲＡＮ（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設においてサーバ上に、例えば、進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバに配備され得、ホスト型アプリケーションとして統合され得る。注：ＲＡＮは無線アクセスネットワークである。
３．ＬＳＵは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされる。
４．ＬＳＵは、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであり得、セキュアなリモートインターネット接続を介して、事業者のネットワークインフラストラクチャ及び／又はＩＰサービスネットワークに接続する。
１．ＬＳＵは、コアネットワーク及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．ＬＳＵは、クラウドコンピュータベースの集中型ＲＡＮ（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設においてサーバ上に、例えば、進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバに配備され得、ホスト型アプリケーションとして統合され得る。注：ＲＡＮは無線アクセスネットワークである。
３．ＬＳＵは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされる。
４．ＬＳＵは、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであり得、セキュアなリモートインターネット接続を介して、事業者のネットワークインフラストラクチャ及び／又はＩＰサービスネットワークに接続する。
実施形態３及び４は、Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）データ配信をサポートし、それにより、ＵＥは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び保護された物理位置データ専用のＬａａＳへのゲートウェイとして機能する。しかしながら、選択肢３は、コンピューティングクラウド内でホストされる、進化型パケットコア（ＥＰＣ）（別名、ネットワークコア）を有する５Ｇネットワーク専用である。同時に、選択肢４は、現在配備されている無線ネットワークの選択肢並びに５Ｇの配備により適切であり、したがって、一実施形態である。前述の概要及び以下の詳細な説明はいずれも例示的かつ説明目的あり、特許請求される実施形態の更なる説明を提供することを意図していることを理解されたい。
Ｅ−ＵＴＲＡＮ（３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５バージョン１４．３．０リリース１４）内のＵＥ測位用アーキテクチャに基づく、ＬＳＵ配備の第４の選択肢を用いるシステムの一実施形態を図３９に示す。この実施形態は、ＯＭＡ（Ｏｐｅｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ａｌｌｉａｎｃｅ）のＳｅｃｕｒｅ Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＳＵＰＬ）アーキテクチャバージョン２．１（ＯＭＡ−ＡＤ−ＳＵＰＬ−Ｖ２＿１−２０１２０５２９−Ｃ）を用いてよい。ＬＴＥ制御プレーンを用いる従来のＥ−ＵＴＲＡＮ測位とは異なり、ＳＵＰＬはＬＴＥユーザプレーン上でＥ−ＵＴＲＡＮ測位を実行する。ＳＵＰＬソリューションは、既存の規格、例えば、ＬＴＥインターフェース及びＵＥ測位をサポートするプロトコルを用いて、ＩＰなどユーザプレーンベアラ上での支援データ及び測位データを転送し、ＳＵＰＬ対応端末（ＳＥＴ）の位置を決定してよい。このタスクを達成するために、ＳＵＰＬソリューションは、既存のＬＴＥインターフェース及びプロトコル、例えばＬＰＰプロトコルを拡張する。注：ＳＥＴは、デバイス内の論理エンティティ、すなわち、ＳＵＰＬ位置プラットフォーム（ＳＬＰ）と通信することができる。ＳＬＰは、位置サービス管理及び位置決定を担う。ＳＬＰは、ＳＬＣ機能及びＳＰＣ機能を含む。ＳＵＰＬネットワーク内のＳＵＰＬ測位センター（ＳＰＣ）エンティティは、位置計算及び支援データの送達に必要な全てのメッセージ及びプロシージャを担う。ＳＵＰＬ位置センター（ＳＬＣ）は、ネットワーク内のＳＵＰＬの動作を調整し、ユーザプレーンベアラ上のＳＥＴと相互作用する。
図４０は、測位の基盤となるシステムアーキテクチャの一実施形態のブロック図を示す。この図は、ａ）１つ以上のＬＴＥデバイス４００１（別名、ＵＥ）、ｂ）Ｅ−ＵＴＲＡＮ ｅＮｏｄｅＢ４００２、ｃ）ネットワークコア要素（モバイル管理エンティティ（ＭＭＥ）４００５、進化型サービングモバイル位置センター（Ｅ−ＳＭＬＣ）４００９、サービングゲートウェイ（ＳＧＷ）４００３、及びパケットゲートウェイ（ＰＧＷ）４００４、ｄ）ネットワークのコアＩＰサービスネットワーク４００６、ｅ）ＰｏＬＴＥ ＬＳＵ４００７、並びにｄ）スタンドアローンＬＭＵ又はＤＡＳシステム４０１０と統合されたＬＭＵを示している。図４０には、位置サービス（ＬＣＳ）タスクを管理／サポートすることができるＩＰサービスネットワークエンティティ４００８が含まれる。注：ユニット４００８は、他のエンティティも含んでよい。加えて、図４０では、ＬＴＥ及びＳＵＰＬインターフェース及びユーザプレーンが識別される。
本実施形態は、デバイス（ＵＥ）位置を決定するために、ＳＵＰＬ位置プラットフォーム（ＳＬＰ）ソリューションを活用する。しかしながら、ＳＵＰＬとＰｏＬＴＥシステムアーキテクチャとの間には、いくつかの重要なアーキテクチャの相違点が存在し、ＳＵＰＬソリューションの拡張及び／又は修正、並びに新しい要素／機能の導入が必要である。これらのアーキテクチャの相違点を以下に記載する。
まず、図４０に示すシステムはＳＬＰを含まない。その代わりに、ＳＬＰ機能はＬＳＵ４００７によって実行される。
第２に、ＳＵＰＬアーキテクチャは、スタンドアローンエンティティとしてネットワークのコアと共にＳＵＰＬ位置プラットフォーム（ＳＬＰ）を配置する、又は位置プラットフォームの一部の要素をネットワークコア構成要素と結合する、例えば、Ｅ−ＳＭＬＣ４００９にＳＵＰＬ位置センター（ＳＰＣ）を統合する、又は専用インターフェースを介してＳＰＣに接続する（３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５ ｖｅｒｓｉｏｎ １４．３．０ Ｒｅｌｅａｓｅ １４，ｓｅｃｔｉｏｎ Ｂ．２ ＳＵＰＬ ２．０ ａｎｄ ＬＴＥ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅを参照）。しかしながら、ＬａａＳをサポートするために、ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又はコアＩＰサービスネットワークの外部のクラウド内でホスティングされる。したがって、このアーキテクチャでは、測位要素が、コア及び／又はサービスネットワーク構成要素と統合されなくてよい。その代わりに、情報は、まず、Ｅ−ＳＭＬＣに統合され、ＳＵＰＬ Ｌｌｐインターフェースを用いるユーザプレーンを介して（インターフェースの拡張したプロトコルを介して）、又は専用インターフェース及び／若しくはプロトコルを介して、この情報をＬＳＵに渡すための中継装置として機能する、中継（図４０を参照）エンティティに運ばれてよい。
第３に、ダウンリンク測位のために、ＳＵＰＬは、ＳＥＴから支援データ、すなわち、完全にＬＰＰ／ＬＰＰｅセッション内で行われる動作を取得する。しかしながら、一部のダウンリンク測位のケースでは、ｅＮｏｄｅＢ及びＵＥからの情報は、測位動作のためにマージされる必要がある。ＳＵＰＬは、本質的にユーザプレーン上で実行され、ｅＮｏｄｅＢにおいて終了する動作をサポートしない。したがって、様々なｅＮｏｄｅＢｓによって供給される支援データを必要とする動作は、ＬＰＰａ上で制御プレーンプロシージャと組み合わせて行う必要がある（３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５ ｖｅｒｓｉｏｎ １４．３．０ Ｒｅｌｅａｓｅ １４，ｓｅｃｔｉｏｎ Ｂ．４ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ Ｃ−ｐｌａｎｅ ａｎｄ Ｕ−ｐｌａｎｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓを参照）。ＬＴＥリリース１４ソリューションは、ＳＰＣ（ＳＵＰＬ測位センター）をＥ−ＳＭＬＣに統合する、又は専用インターフェースを介してＳＰＣをＥ−ＳＭＬＣに接続する。
しかしながら、このソリューションは、支援データの収集／転送に限定され、例えば、基準信号のデジタルサンプルの転送を必要とするＰｏＬＴＥアップリンクＡｏＡ／ＤｏＡ及びＵ−ＴＤＯＡ測位動作をサポートしない。また、このソリューションは、ネットワークのコア内にいくつかの測位機能を配置し、上記のアーキテクチャの相違点に関する考察によると、このソリューションは、全ての測位機能が、ネットワークのコア及び／又はコアＩＰサービスネットワークの外部にある単一エンティティ（ＬＳＵ）に属するＰｏＬＴＥシステムアーキテクチャ（図４０）をサポートすることができない。
第４に、ＰｏＬＴＥ動作は、時間領域内のベースバンドＩ／Ｑサンプル若しくは周波数領域のベースバンドＩ／Ｑサンプルのデジタルサンプル、又は基準信号を搬送するＯＦＤＭシンボルのリソース要素（ＲＥ）若しくはＯＦＤＭシンボルからの基準信号のＲＥのＵＥ及び／又はＬＭＵにおける収集／抽出及びＬＳＵへの転送を必要とする。これは、ＬＴＥ測位規格、すなわち、Ｅ−ＵＴＲＡＮ内のＵＥ測位アーキテクチャ、及びＯＭＡ ＳＵＰＬアーキテクチャのいずれでもサポートされていない固有の要件である。
このアプローチには複数の利点があり、以下に主要な利点を列挙する（他の利点は、本開示全体に記載している）。
１．ＵＥでは、測位（ＲＳＴＤの計算）に必要な重い計算負荷が軽減されるため、ＵＥの電力消費を著しく改善する。このことは、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）アプリケーションを標的にするモデムにとって非常に重要である。同時に、このアプローチにより、測位エンジンをバックグラウンドで連続的に実行することができ、低レイテンシ、かつＵＥ電力の消費に悪影響を及ぼすことなく最新の位置情報を提供する、ユビキタス高精度測位が可能になる。
２．ＬＭＵ（位置管理ユニット）の複雑性が劇的に低減され、ＬＭＵとｅＮｏｄｅＢとのシームレスな統合が可能になる。その現在の形態では、ＬＭＵは、アップリンク基準信号を受信して処理し、ＲＴＯＡ（相対到来時間）値（別名、測定値）を計算することに完全に特化した、複雑なスタンドアローンデバイスである。したがって、その現在の形態では、ＬＭＵはｅＮｏｄｅＢに容易に統合されない。一方、ベースバンド基準信号のデジタルサンプルの収集／抽出及びＬＳＵへの転送は、軽い計算負荷のみを示す複雑性の低いタスク（労力）である。
３．ＬＳＵは、ネットワーク及び／若しくはＩＰサービスネットワーク内、又はネットワーク外のいずれかに配置され、コンピューティングクラウド内でホストされ得る。したがって、最新及び将来のネットワークアーキテクチャ／環境についてＬａａＳを可能にする。
４．基準信号のベースバンドＩ／Ｑサンプルのデジタルサンプルは、制御プレーン及び／又はユーザプレーンを介して実行され得、ユーザプレーン上でのアップリンク測位を可能にする。これは、ＳＵＰＬソリューションでは達成することができない。
５．単一エンティティであるＬＳＵにおいてアップリンク基準信号及びダウンリンク基準信号の両方を処理する能力は、例えば、位置特定システムの信頼性及び位置測定精度を改善する、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンク／アップリンクを組み合わせたＵＥ測位など、これまで実現不可能であった特徴を進歩させることができる。
６．複数のネットワークを処理する能力は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷＬＡＮ、ＬＴＥなどを結合する。
１．ＵＥでは、測位（ＲＳＴＤの計算）に必要な重い計算負荷が軽減されるため、ＵＥの電力消費を著しく改善する。このことは、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）アプリケーションを標的にするモデムにとって非常に重要である。同時に、このアプローチにより、測位エンジンをバックグラウンドで連続的に実行することができ、低レイテンシ、かつＵＥ電力の消費に悪影響を及ぼすことなく最新の位置情報を提供する、ユビキタス高精度測位が可能になる。
２．ＬＭＵ（位置管理ユニット）の複雑性が劇的に低減され、ＬＭＵとｅＮｏｄｅＢとのシームレスな統合が可能になる。その現在の形態では、ＬＭＵは、アップリンク基準信号を受信して処理し、ＲＴＯＡ（相対到来時間）値（別名、測定値）を計算することに完全に特化した、複雑なスタンドアローンデバイスである。したがって、その現在の形態では、ＬＭＵはｅＮｏｄｅＢに容易に統合されない。一方、ベースバンド基準信号のデジタルサンプルの収集／抽出及びＬＳＵへの転送は、軽い計算負荷のみを示す複雑性の低いタスク（労力）である。
３．ＬＳＵは、ネットワーク及び／若しくはＩＰサービスネットワーク内、又はネットワーク外のいずれかに配置され、コンピューティングクラウド内でホストされ得る。したがって、最新及び将来のネットワークアーキテクチャ／環境についてＬａａＳを可能にする。
４．基準信号のベースバンドＩ／Ｑサンプルのデジタルサンプルは、制御プレーン及び／又はユーザプレーンを介して実行され得、ユーザプレーン上でのアップリンク測位を可能にする。これは、ＳＵＰＬソリューションでは達成することができない。
５．単一エンティティであるＬＳＵにおいてアップリンク基準信号及びダウンリンク基準信号の両方を処理する能力は、例えば、位置特定システムの信頼性及び位置測定精度を改善する、アップリンク／ダウンリンク又はダウンリンク／アップリンク／アップリンクを組み合わせたＵＥ測位など、これまで実現不可能であった特徴を進歩させることができる。
６．複数のネットワークを処理する能力は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷＬＡＮ、ＬＴＥなどを結合する。
図４０を参照すると、ＳＥＴ及びＬＭＵ機能が変更され、ＬＴＥ／ＳＵＰＬインターフェース（図４０）を介してメッセージ／情報を配信する、基盤となるプロトコル（図４０には示さない）が、システム要件に適応するように拡張される。また、新たな中継エンティティ（図４０を参照）が導入される。これは、アップリンクベースバンド基準信号のサンプル、支援データ、及び他の情報のデジタルサンプルをＬＳＵに渡すＥ−ＳＭＬＣに統合される。
前述したように、ＬＭＵ機能は、スタンドアローンＬＭＵユニットとして実施されてよく、又は無線ネットワークインフラストラクチャの他の要素と統合された、例えば、ｅＮｏｄｅＢと統合されたＬＭＵ、ＤＡＳシステムと統合されたＬＭＵなどとして実施されてよい。しかしながら、全ての変形例では、関連するＵＥアップリンクベースバンド基準信号のデジタルサンプルが収集され、前処理され、支援データ及び他の情報と共にＬＳＵに転送されて更に処理される。
更に、ＳＬＰ及びその主要構成要素であるＳＬＣ及びＳＰＣもまた、変更され、ＬＳＵに統合される。例えば、変更としては、アップリンク及び／又はダウンリンク測位のために信号処理及び測位計算アルゴリズム／技法を用いること、ベースバンド基準信号のアップリンク／ダウンリンクデジタルサンプルの受信／取得のためにサポートを追加すること、アップリンク位置特定に適応するために補助配信機能を拡張することなどが挙げられる。加えて、Ｌｕｐ及びＬｌｐメッセージサポート及び基盤となるプロトコルが拡張されて、ベースバンド基準信号のデジタルサンプルの中継エンティティからＬＳＵへの転送／受け渡しを可能にする。
ＳＥＴの変更例としては、ＳＵＰＬ測位計算機能（ＳＰＣＦ）によって、ダウンリンクベースバンド基準信号のデジタルサンプルを取得し、前処理し、及びＬＳＵに送信する能力を追加することが挙げられる。また、ＳＰＣＦの変更は、これらのサンプルをＬＳＵに転送する前に前処理することを含んでよい。ＳＵＰＬは、Ｕｕインターフェース及びｅＮｏｄｅＢを介してＵＥとネットワークのコア要素の間で、またＬｕｐを介してＳＬＰに支援情報を含む情報を配信するために使用される、ＬＰＰ（ＬＴＥ測位プロトコル）を拡張済みである。しかしながら、一実施形態では、この拡張ＬＰＰプロトコル（ＬＰＰｅ）は、デジタルサンプル配信に対応するように更に拡張される。一方、ＳＥＴ機能は、デジタルサンプルの取得及びＬＳＵへの送信、及びこれらのサンプルを前処理に制限することによって簡略化され得る。
本質的に、上記のＬＭＵ機能のいずれについても、本実施形態は、代わりのＬＭＵ機能を用いる。つまり中継エンティティを介して、アップリンクベースバンド基準信号のデジタルサンプルを取得し、前処理し、ＰｏＬＴＥ ＬＳＵに送信する能力だけを用いる。更に、ｅＮｏｄｅＢ機能を拡張して、アップリンクベースバンド基準信号のデジタルサンプルを取得し、前処理し、ＰｏＬＴＥ ＬＳＵに直接、又は中継エンティティを介して送信することができる。
また、ＬＭＵは、中継エンティティによって支援情報が収集され得る、例えば、Ｅ−ＳＭＬＣが中継エンティティに支援情報を配信するため、この情報をｅＮｏｄｅＢ及びＥ−ＳＭＬＣから得る必要がない。ＬＭＵは、基盤となるＳＬＭ−ＡＰプロトコルを使用して、ＳＬｍインターフェースを介してＥ−ＳＭＬＣ及び中継エンティティと通信する。後者は、デジタルサンプル転送及びＬＭＵ／中継通信に対応するように拡張される。
本実施形態は、新しいエンティティ（中継）を導入する。その目的は、アーキテクチャの相違に関する考察（第３の点）で述べた、現在のＬＴＥ／ＳＵＰＬアーキテクチャ（３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３０５ ｖｅｒｓｉｏｎ １４．３．０ Ｒｅｌｅａｓｅ １４，ｓｅｃｔｉｏｎ Ｂ．４ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ Ｃ−ｐｌａｎｅ ａｎｄ Ｕ−ｐｌａｎｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）の制約に対処することである。中継エンティティは、ＬＭＵからサーバへとデジタルサンプルを渡す。また、中継エンティティは、サーバとＥ−ＳＭＬＣとの間の通信を可能にし、ＬＰＰａ（ＬＴＥ測位プロトコルアネックス）を介して配信された支援データをサーバに転送できるようにする。ＬＰＰａは、ｅＮｏｄｅＢが、ＵＥの測位のために、支援データを含む位置情報をＥ−ＳＭＬＣと交換できるようにする。サーバの要求時には、支援データは、Ｅ−ＳＭＬＣにおいて既に使用可能であってよい、又はＥ−ＳＭＬＣが、適切なｅＮｏｄｅＢｓからこのデータを取得するのいずれかである。注：支援データは、アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡ、Ｕ−ＴＤＯＡ、ダウンリンクＯＴＤＯＡ、及びＥ−ＣＩＤ測位用であってよい。中継エンティティは、ＬｌＰインターフェース又は専用インターフェースを介してサーバと通信する。ＬｌＰインターフェースの場合、そのメッセージサポート及び基盤となるプロトコルが拡張されて、ベースバンド基準信号のデジタルサンプル及び／又は支援データの転送／受け渡しが可能になる。
ＩＰサービスネットワークエンティティ４００８の実施形態は、ＭＮＯに依存する。ＭＮＯは、無線サービスプロバイダ、無線通信事業者、携帯電話会社などとしても知られている移動体通信事業者である。したがって、サーバ及びユニット４００８コマンド／制御通信インターフェースは、ＭＮＯ専用であってよい。本実施形態では、サーバとの全ての通信はインターネット上であり、この接続はセキュアであると仮定される。また、ユニット４００８は、サーバとシステム要素との間での測位情報の交換をチャネリングする。例えば、プロトコルトンネル技法を用いるなど、この情報交換をチャネリングする方法はいくつか存在する。
本実施形態は、システム内での測位データの転送及び通信にユーザプレーンを用いる。しかし、中継エンティティの導入により、システム内での測位データの転送及び通信に制御プレーンを用いる、別のシステムの実施形態が可能になる。前述したように、従来のＥ−ＵＴＲＡＮ測位は、測位データの転送及び通信にＬＴＥ制御プレーンを用いる。これらのオブザーブル、すなわちＲＳＴＤ、ＲＴＯＡ、ＡｏＡなど、並びにデータ及び支援情報は、基盤となるＬＰＰ、ＬＰＰａ、及びＳｌｍ−ＡＰプロトコルを介して、ＵＥ及び／又はＬＭＵとＥ−ＳＭＬＣとの間で伝達される。Ｅ−ＳＭＬＣは、位置測定の決定を担う（図３９）。同様に、一実施形態に対して、ＬＰＰ／ＬＰＰａ及びＳｌｍ−ＡＰプロトコルは、ベースバンド基準信号及び／又はＰｏＬＴＥ専用支援データのデジタルサンプルのＥ−ＳＭＬＣ、最終的には中継要素への転送／受け渡しをサポートするように拡張される。サーバとの中継エンティティの通信／データ交換は、ＩＰサービスネットワークエンティティ４００８（図４０）を介する。インターフェース及びプロトコルは、専用であってよく、又は、変更／拡張された、基盤となるプロトコルを用いるＬＴＥ／ＳＵＰＬインターフェースのうちの１つであってよい。
更に、この代替のシステム実施形態は複雑性を低減し、例えば、ＳＥＴ機能が簡略化されるか、又はＳＥＴ要素全体が排除される。また、サーバ（一実施形態では）に統合されたＳＬＰのＳＬＣ及びＳＰＣ機能は、著しく簡略化され、更には完全に除去される。
更に別の実施形態を図４１に示す。この実施形態は、ＳＵＰＬアーキテクチャによって定められる機能のごく一部のみを用い、スタンドアローンＬＭＵ機能及びその関連するＥ−ＳＭＬＣ、又は実際にはｅＮＢにおけるＬＭＵ機能のみを含んでよい。この実施形態の特定の動作モードを以下に列挙する。
１．ＵＥクライアント及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．パケットコンテンツは、測定データ、補助情報、又は制御コマンドを含んでよい。
ｂ．データパケットは、ＬＴＥユーザプレーン、又は例えば、３ＧＰＰ ＬＴＥ−ＷＬＡＮ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ（ＬＷＡ）又は３ＧＰＰ ＬＴＥ ＷＬＡＮ Ｒａｄｉｏ Ｌｅｖｅｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＩＰｓｅｃ Ｔｕｎｎｅｌ （ＬＷＩＰ）技術（図４１）を使用した、Ｗｉ−Ｆｉ（４０１１）及び／又はＷｉ−Ｆｉ＋ｅＰＤＧ（４０１２）の組み合わせなどセキュアなデータベアラの任意の代替形態を介して転送されてよい。
ｉ．注：ｅＰＤＧエンティティ４０１２は、ＬＴＥ ＥＰＣ（進化型パケットコア）と、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥメトロ、及びフェムトセルアクセスネットワークなどセキュアなアクセスを要する非３ＧＰＰネットワークとの間の相互作用を担う。
ｃ．データパケットは、ＵＥとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい。
ｉ．任意選択的に、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームのインターネットは、ＩＰサービスネットワークエンティティ４００８の一部であってよい。
２．Ｅ−ＳＭＬＣ及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．パケットコンテンツは、測定データ、補助情報、又は制御コマンドを含んでよい。
ｂ．データパケットは、Ｅ−ＳＭＬＣとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい（図４１）。
３．ＬＭＵ（及び／又はｅＮＢ内のＬＭＵ）及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．データパケットは、ＬＭＵとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい。
ｂ．データパケットはまた、Ｅ−ＳＭＬＣを介してＬＭＵとＬＳＵとの間で交換されてよい（図４１）。
１．ＵＥクライアント及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．パケットコンテンツは、測定データ、補助情報、又は制御コマンドを含んでよい。
ｂ．データパケットは、ＬＴＥユーザプレーン、又は例えば、３ＧＰＰ ＬＴＥ−ＷＬＡＮ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ（ＬＷＡ）又は３ＧＰＰ ＬＴＥ ＷＬＡＮ Ｒａｄｉｏ Ｌｅｖｅｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＩＰｓｅｃ Ｔｕｎｎｅｌ （ＬＷＩＰ）技術（図４１）を使用した、Ｗｉ−Ｆｉ（４０１１）及び／又はＷｉ−Ｆｉ＋ｅＰＤＧ（４０１２）の組み合わせなどセキュアなデータベアラの任意の代替形態を介して転送されてよい。
ｉ．注：ｅＰＤＧエンティティ４０１２は、ＬＴＥ ＥＰＣ（進化型パケットコア）と、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥメトロ、及びフェムトセルアクセスネットワークなどセキュアなアクセスを要する非３ＧＰＰネットワークとの間の相互作用を担う。
ｃ．データパケットは、ＵＥとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい。
ｉ．任意選択的に、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームのインターネットは、ＩＰサービスネットワークエンティティ４００８の一部であってよい。
２．Ｅ−ＳＭＬＣ及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．パケットコンテンツは、測定データ、補助情報、又は制御コマンドを含んでよい。
ｂ．データパケットは、Ｅ−ＳＭＬＣとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい（図４１）。
３．ＬＭＵ（及び／又はｅＮＢ内のＬＭＵ）及びＬＳＵは、ＩＰプロトコルを介して独自の形式でデータパケットを交換し、
ａ．データパケットは、ＬＭＵとＬＳＵとの間で直接交換されても、又はＡｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介して交換されてもよい。
ｂ．データパケットはまた、Ｅ−ＳＭＬＣを介してＬＭＵとＬＳＵとの間で交換されてよい（図４１）。
一実施形態では、例示的なＬＴＥネットワークの無線デバイスは、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は１つ以上の専用位置特定システム（ネットワーク）とインターフェースしてよい。これらのネットワーク（システム）は、ダウンリンク測位若しくはアップリンク測位、又はその両方を用いてよい。
ダウンリンク測位は、１つ以上のネットワーク／システムからの、デバイスの位置確認に使用される信号を受信する無線デバイスを含む。現在、ダウンリンク測位は、これらの信号を検出し、処理するための無線デバイスを必要とし、それにより、処理は、ネットワークの構成要素（Ｅ−ＳＭＬＣ）によって行われる無線デバイスの位置計算で用いられる、疑似範囲、疑似ドップラーなどＧＰＳ／ＧＮＳＳ、ＴＯＡ、ＴＤＯＡなどタイミング、ＡＯＡ、到来位相など方向というオブザーバブルのうちの１つ以上を計算することを含む。あるいは、無線デバイスは、上記の計算の両方を実行することによって、自身の位置を決定してよい。
アップリンク測位は、１つ以上の無線デバイスから、デバイスの位置確認に使用される信号を受信する、１つ以上の専用ネットワークの要素を含む。ダウンリンクと同様に、現在のアップリンク測位はまた、ネットワーク要素（例えば、ＬＭＵ）がこれらの信号を検出し、処理し、計算すすることを要求するが、位置計算は、別のネットワーク構成要素（Ｅ−ＳＭＬＣ）によって実行される。また、場合によっては、ネットワーク要素はまた、無線デバイスの位置を計算してよい。
無線デバイス及び／又はネットワークの要素はまた、位置確認をサポートする補助／支援情報メッセージを受信してよい。ただし、いくつかの実施態様では、これらのメッセージ及び信号が、デバイスの位置確認に使用されてよい。例えば、ＧＮＳＳメッセージは、測距コード（タイミング計算用）及びナビゲーションデータ（補助情報）を含む。
いくつかの例では、無線デバイスの測位用の信号は、特にデバイスの位置確認用に使用される、すなわち特化した使用法である。しかしながら、他の場合には、これらの信号は二重用途である。例えば、多くの通信ネットワーク送信に存在するパイロット信号も、デバイスの位置確認に使用されてよい。
本実施形態では（現在の実施形態とは異なり）、無線デバイスも特定のネットワーク要素も信号のオブザーブルを計算しない。その代わりに、無線デバイス及び／又は特定のネットワークの要素は、無線デバイスの測位に使用される信号の１つ以上のスナップショットを収集して前処理し、スナップショットは、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ擬似範囲／疑似ドップラーなどを含む信号のオブザーバブルを決定し、無線デバイスの位置確認を実行するＬＳＵに送信される。１つ以上のスナップショットを収集し、前処理する計算負荷は、現在必要とされている計算能力及びリソースよりも少なくとも１桁低い。したがって、本実施形態では、無線デバイス及び／又は特定のネットワーク要素は、重い計算負荷から解放され、より少ない量の計算リソースを必要とする。
ＬＳＵ（位置確認サーバ）と通信するとき、スナップショットデータは、現在の実施形態よりも広い帯域幅を消費する。続いて、本実施形態で達成されるエネルギー節約の一部は、スナップショットデータを送信する際に消費される追加電力によって相殺されるであろう。しかしながら、発明者らの電力推定計算によると、本開示は、依然として相当な電力節約をもたらす。
同時に、本実施形態の利点は、スナップショットのより大きい通信オーバーヘッドを上回る。例えば、スナップショットのより広い帯域幅は非常に小さく、例えば、（全てのカテゴリにおいて）ＬＴＥアップリンク帯域幅の１％未満である。また、ＬＳＵとの特定のネットワーク要素の通信に関連して、より大きなスナップショット通信オーバーヘッドは、関連性（影響）を有さない。
本実施形態の利点を以下に列挙する。
無線デバイス：より長い電池寿命、より良好なエネルギー効率、より低い複雑性、コスト、及びサイズ。
特定のネットワーク要素：
１）デバイスの位置確認に使用される信号の受信、検出、処理、及びオブザーバブルの計算に完全に特化したスタンドアローン要素では、複雑性が劇的に低減され、電力消費が低減され、これにより、他のネットワーク要素とのシームレスな統合を可能にする。
２）他のネットワーク要素では、無線デバイスの測位に使用される信号のスナップショットを収集し、前処理する（スナップショットはＬＳＵに送信される）ことを含むようにネットワークの構成要素機能が容易に拡張される。
無線デバイス：より長い電池寿命、より良好なエネルギー効率、より低い複雑性、コスト、及びサイズ。
特定のネットワーク要素：
１）デバイスの位置確認に使用される信号の受信、検出、処理、及びオブザーバブルの計算に完全に特化したスタンドアローン要素では、複雑性が劇的に低減され、電力消費が低減され、これにより、他のネットワーク要素とのシームレスな統合を可能にする。
２）他のネットワーク要素では、無線デバイスの測位に使用される信号のスナップショットを収集し、前処理する（スナップショットはＬＳＵに送信される）ことを含むようにネットワークの構成要素機能が容易に拡張される。
例えば、セルラーネットワークのＬＭＵ（位置管理／測定ユニット）は、その現在の形態では、ｅＮｏｄｅＢのハードウェア及びソフトウェアに影響を与えることなく、別のネットワーク構成要素、つまりｅＮｏｄｅＢと容易に統合することができない、信号のオブザーバブルを計算する、複雑なスタンドアローンの構成要素である。一方、スナップショットの収集及び前処理、及びこれらのＬＳＵへの送信は、ごくわずかな追加の計算負荷のみをｅＮｏｄｅＢに与える、複雑性の低いタスクである。
別の例は、無線デバイスの位置確認に使用される１つ以上の信号のオブザーバブルの計算を含み、重い計算負荷及び計算リソース負荷がもたらされる、これらの信号の処理を課せられ得るＡＰ、ＷＬＡＮ構成要素である。更に、既にインストールされているＡＰ（レガシー）の計算に関する制約は、重い計算負荷を有する、最先端の位置特定アルゴリズムの配備を阻止する。同時に、本実施形態は、スナップショットの収集及び前処理、及びこれらのＬＳＵへの送信が、ごくわずかの計算負荷のみをＷＬＡＮ ＡＰに与えるため、ＡＰの計算リソースに重い負荷をかけない。
他の利点は、以下のとおりである。
１）既存のネットワークインフラストラクチャ構成要素のリソースに重い負荷をかけることなく、より優れた位置確認精度、信頼性をもたらす、高計算帯域幅の高度なアルゴリズムを配備すること。
２）ロジスティック向上の取り組みを大幅に低減（最小化）すること（ＨＷ／ＳＷレガシーの制約はない）。
３）最先端の機械学習を配備して、位置確認の信頼性及び位置測定精度を更に向上させること。
４）電力消費を増加させることなく、かつ無線デバイス／特定のネットワーク構成要素の計算リソースに重い負荷をかけることなく、ＬＳＵ内、すなわちバックグラウンドで無線デバイスを連続的に実行すること。
他の利点は、以下のとおりである。
１）既存のネットワークインフラストラクチャ構成要素のリソースに重い負荷をかけることなく、より優れた位置確認精度、信頼性をもたらす、高計算帯域幅の高度なアルゴリズムを配備すること。
２）ロジスティック向上の取り組みを大幅に低減（最小化）すること（ＨＷ／ＳＷレガシーの制約はない）。
３）最先端の機械学習を配備して、位置確認の信頼性及び位置測定精度を更に向上させること。
４）電力消費を増加させることなく、かつ無線デバイス／特定のネットワーク構成要素の計算リソースに重い負荷をかけることなく、ＬＳＵ内、すなわちバックグラウンドで無線デバイスを連続的に実行すること。
本実施形態では、デバイスの位置確認に使用される信号のスナップショットは、デジタル形式、すなわち、デジタルサンプルで収集されてよい。デジタルサンプルは、ベースバンド信号からであり、時間領域又は周波数領域内にあり得、Ｉ／Ｑサンプル、リソース要素（ＲＥ）、チャネル状態情報（ＣＳＩ）などによって表され得る。デジタルサンプルはまた、アンテナごとである。注：ＲＥ及びＣＳＩは、ＯＦＤＭ副搬送波ごとの複素係数である。Ｉ／Ｑ値は、信号の同相（Ｉ）成分及び直交（Ｑ）成分を表す。
一実施形態では、無線デバイスの要素及び／又はネットワークの要素は、デバイスの位置確認に使用される信号のデジタルサンプルを検出し、抽出するように構成された、検出器（別名、論理エンティティ）を含んでよく、また、アンテナごとに、また信号の識別子（ＩＤ）ごとに多数のデジタルサンプルを収集し、記憶するように構成されてよい。加えて、検出器は、メタデータ、例えば、各フレーム開始及び他の補助及び／又は支援情報を収集／記憶するように構成されてよい。
一実施形態では、検出器はまた、収集した（記憶した）デジタルスタンプを前処理して、例えば、ＬＳＵへの送信前にデータサイズを低減する、例えば、通信帯域幅を低減するように構成されてよい。この低減は、デバイスの位置確認に使用される信号のみを表すデジタルサンプルを抽出すること、すなわち、ペイロードを有するデジタルサンプルを除外することを含んでよい。
一実施形態では、検出器は、ＧＰＳ／ＧＮＳＳナビゲーションメッセージフレーム内のデータのデジタルサンプルの一部、すなわち、メッセージのごく一部を収集し、保持するように構成されてよい。このアプローチは、ナビゲーションメッセージにおいて伝達される情報の大部分がＬＳＵ（ＧＰＳ／ＧＮＳＳ支援データ）において使用可能であり、情報としては、基準時間、基準位置、衛星のエフェメリス、クロック補正、電離層モデル、地球方位パラメータ、ＧＮＳＳ時間オフセット、取得支援、アルマナック、ＵＴＣモデルなどが挙げられる。
一実施形態では、検出器は、デジタルサンプルをより少数のビットに圧縮することによって、更なるデータサイズの低減を得るように構成されてよい。デジタルサンプルの圧縮は、以下の方法によって検出器内で相関エンジンを実行することによって達成され得る。
エミッタの検出：基準信号は、高い自己相関特性及び低い相互相関特性を有して、複数のエミッタからの同時送信中にエミッタ（供給源）の検出（弁別）をサポートする。注：基準信号は、エミッタのＩＤ／パラメータ及び／又は基準信号の構成に基づいて弁別され得る。基準信号を含むＯＦＤＭシンボルは、受信機によって捕捉される。基準信号を含む任意の数のＯＦＤＭシンボルは、使用可能なメモリによってのみ捕捉され、処理され、制限されてよい。したがって、エミッタ検出エンジンへの入力は、複素二次元アレイである。入力データ要素は、複数のエミッタからの基準信号の重畳を含む。エミッタ検出エンジンは、所与の位置確認されたデータベース／リスト内の各エミッタによって生成された既知の基準信号の入力データ内での有無を検索する。この検索は、エミッタのアンテナにおいて、入力データ基準信号を既知の基準信号、すなわち、変調など基準信号の理想的なレプリカと相互相関させることによって実行される。したがって、エミッタ検出機能は、エミッタのＩＤ／パラメータ及び／又は基準信号構成に関連する基準信号の理想的なレプリカを生成する理想的なレプリカの生成を含む。入力データと同様に、理想的なレプリカは、測位機会データと同数のＲＥを含む二次元アレイの形態である。また、同一の周波数−サンプルインデックス、及びシンボルインデックスによってインデックス付けされる。
相互相関：エミッタ検出エンジンは、受信した各ＯＦＤＭシンボルに、理想的なＯＦＤＭ基準信号の共役を乗じることによって、周波数領域において相互相関を実行する。これは、時間領域整合フィルタに相当する周波数領域である。受信した基準シンボルと理想的な基準シンボルとの間の相互相関が適用されたとき、基準信号の生成に用いられる任意の符号化スキームが除去され、各副搬送波に関する残留相情報が残される。この動作の結果は、位相コヒーレントの二次元アレイである。次いで、位相コヒーレントの二次元アレイを合計して統合する。この方法を使用して、任意の数のＯＦＤＭシンボルが統合されてよい。出力ベクトルにおける複素数値の大きさ及び位相は、受信機における、エミッタによって送信された基準信号の有無及びＴＯＡに対応する。
検出：検出プロセスは、相互相関の出力の大きさ及び位相を調べて、エミッタによって送信され、受信機で捕捉された基準信号が、受信信号のＴＯＡを正確に推定するために十分な特性を有するかどうかを判定する。
圧縮：信号の特性が十分である場合、相互相関の出力は有効と見なされ、複素ベクトルの非ゼロ部分がＴＯＡ推定の二次処理ブロックに送信される。この方法では、ＴＯＡ推定ブロックは、エミッタ検出エンジンから遠隔に位置し得る。
２ｘＭＩＭＯエミッタから受信したＣＲＳデータを用いるダウンリンク位置の場合、１フレームのＬＴＥデータ内に４０個のＣＲＳ ＯＦＤＭシンボルが存在する。１０ＭＨｚのＬＴＥ帯域幅の場合、各ＯＦＤＭシンボル内に含まれる６００の副搬送波が存在する。受信機が１６ビットのアナログ−デジタル受信機に用いる場合、各複素副搬送波は、３２ビットの全ビット深度を有する。１フレーム相当のＣＲＳデータからなるデータでは、データセットのビットの合計サイズは、４０×６００×３２ビット、つまり７６８０００ビットである。
しかしながら、本発明者らのコヒーレント圧縮スキームを使用すると、ＴＯＡ推定に使用される結果データのサイズは、相互相関出力の非ゼロ部分に検出されたエミッタの数を乗じたサイズへと低減される。データのサイズは、検出されたエミッタ当たり１×２００×３２ビット、つまり６４００ビットへと低減される。
１０サブフレーム構成を使用して基地局において受信したＳＲＳデータを用いるアップリンク位置の場合、１フレームのＬＴＥデータ内に８個のＣＲＳ ＯＦＤＭシンボルが存在する。１０ＭＨｚのＬＴＥ帯域幅の場合、各ＯＦＤＭシンボル内に含まれる６００の副搬送波が存在する。受信機が１６ビットのアナログ−デジタル受信機に用いる場合、各複素副搬送波は、３２ビットの全ビット深度を有する。１フレーム相当のＳＲＳデータからなるデータでは、データセットのビットの合計サイズは、８×６００×３２ビット、つまり１５３６０００ビットである。
全帯域幅ＳＲＳ信号を仮定すると、この場合のデータのサイズは、検出されたエミッタ当たり１×２８８×３２ビット、つまり９２１６ビットへと低減される。
コヒーレント圧縮プロセスは、相互相関プロセスで使用されるシンボルの数で必要とされるデータの量を低減した。
更に、データのサイズを更に低減し得る、多くの圧縮アルゴリズムが存在する。一部は周知であり、例えば、Ａ−ｌａｗ及びｕ−ｌａｗコンパンディングアルゴリズム（Compounding Algorithms）などである。一部のあまり知られていないアルゴリズムもレーダー技術で使用されるが、他のアルゴリズムは光ファイバデータ転送を対象にする。したがって、検出器は、例えば、３２ビットから１６ビット又は３２ビットから８ビットにデジタルサンプルサイズを圧縮して、２倍又は４倍のデータサイズ低減をもたらすように構成されてよい。
一実施形態では、検出器は、デバイスの位置確認に使用される信号の整合フィルタリング、信号のデジタルサンプルのうちの１つ以上から形成された行列の特異値分解（ＳＶＤ）原理の固有値の計算など、（データサイズを更に低減するために）追加の前処理を実行するように構成されてよい。この追加の前処理は、計算負荷／リソース対位置確認サーバでの通信帯域幅の低減のトレードオフである。
例えば、整合フィルタリングをネットワークノードＩＤ当たりの搬送波周波数オフセット（ＣＦＯ）処理と組み合わせ、続いて多数のサンプルを統合（時間的に）することにより、デジタルサンプルのデータサイズを更に低減することができる。一実施形態では、位置を決定するために使用される信号の検出に関連するデータは、圧縮信号の送信に使用されるバックホールデータよりも大きい。これは、ＩＯＴ配備において特に当てはまる。例えば、ＬＴＥネットワークと通信するためにダウンリンク上で、通常１．４ＭＨｚの帯域幅を使用するＣａｔ−Ｍモデムは、位置決定に使用され得るＣＲＳ信号など、最大１０ＭＨｚのＬＴＥ信号帯域幅を参照することができる。これは、Ｃａｔ−Ｍモデムが、典型的に、通常のＬＴＥ通信に使用される１０ＭＨｚチャネル内（帯域内）に配備されるために可能である。ダウンリンク信号の圧縮された情報は、次に、Ｃａｔ−Ｍアップリンクチャネルを使用して、又はＷｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、他のＩＥＥＥ８０２．１５無線技術、又は現在存在する若しくは今後開発される他の低帯域幅通信技術を使用して、ＬＳＵに返送され得る。同タイプの実施形態がＮＢ−ＩＯＴに使用され得、それにより、より多くの信号がモデムによって取り込まれ得る。一例としては、Ｃａｔ−Ｍダウンリンク信号が圧縮され、次いで、ＮＢ−ＩＯＴデータチャネルを介してＬＳＵに返送され得る。同等のアプローチが、ｅＮＢに対して逆順に使用されてよく、それにより、アップリンク信号が取り込まれ、圧縮され、次いで、上記のようなより低い帯域幅通信プロトコルを使用してＬＳＵに渡され得る。これにより、位置ソリューションは、位置計算のためにより多くの信号を使用できるようにし得る。これはまた、以下の理由からより良好な位置結果をもたらし得る。つまり、１）位置精度が帯域幅に反比例し、より多くの帯域幅を有することが、より良好な位置精度をもたらすことが周知である。２）より多くの帯域幅を有することにより、信号が干渉によって抑制される可能性が減少し、また、特に本明細書に記載の超分解能技法を考慮すると、より良好なマルチパス軽減が可能になる。３）より多くの信号を積分に使用できるようにし得る。
一実施形態では、例示的な測位ＬＴＥネットワーク、補助／支援情報は、以下を含む。
ａ．サービングセル情報：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、スロット番号、ＵＴＣタイムスタンプ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ］；
ｂ．ｕｅ−ＲｘＴｘＴｉｍｅＤｉｆｆ、ＤｏｗｎｌｉｎｋＰａｔｈＬｏｓｓ、帯域幅（物理リソースブロック（ＰＲＢ）における）；
ｃ．隣接セル情報（０〜３２個の隣接セル）：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ］；
ｄ．ＵＥ情報：［ＵＥ ＩＤ、ＵＥカテゴリ、移動度、ＭｏｂｉｌｉｔｙＨｉｓｔｏｒｙＲｅｐｏｒｔ］。
ａ．サービングセル情報：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、スロット番号、ＵＴＣタイムスタンプ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ］；
ｂ．ｕｅ−ＲｘＴｘＴｉｍｅＤｉｆｆ、ＤｏｗｎｌｉｎｋＰａｔｈＬｏｓｓ、帯域幅（物理リソースブロック（ＰＲＢ）における）；
ｃ．隣接セル情報（０〜３２個の隣接セル）：［ｐｈｙｓＣｅｌｌＩｄ、ｃｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄ、ＣｅｌｌＧｌｏｂａｌＩｄＥＵＴＲＡ−ＡｎｄＵＴＲＡ、ｅａｒｆｃｎ−ＤＬ、ｓｙｓｔｅｍＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ、ｒｓｒｐ−Ｒｅｓｕｌｔ、ｒｓｒｑ−Ｒｅｓｕｌｔ］；
ｄ．ＵＥ情報：［ＵＥ ＩＤ、ＵＥカテゴリ、移動度、ＭｏｂｉｌｉｔｙＨｉｓｔｏｒｙＲｅｐｏｒｔ］。
一実施形態では、例示的な測位ＬＴＥネットワーク、補助／支援情報は、以下を含む。
ａ．サイト名：
ｂ．技術（すなわち、４Ｇ、５Ｇ）、アクティブ（すなわち、無線）、屋内／屋外；
ｃ．グローバルセルＩＤ、ＰＣＩ値、周波数、ＩｓＧＰＳｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ、ＤＬ Ｔｘ構成（すなわち、Ｔｘポートの数、ｍａｘＴｘ電力、ＤＬ帯域幅）；
ｄ．タワー構造タイプ（すなわち、屋上、モノポール、建物の側部など）、ケーブル長及び損失；アンテナタイプ（すなわち、オムニ、指向性）、緯度、経度、アンテナの高度ＡＧＬ（すなわち、地表を超える）、タワー基部高度ＭＳＬ（すなわち、平均界面）、ジオイド；
ｅ．信号の捕捉に使用されるアンテナごと：アンテナの方位角、仰角、機械的ダウンチルト角／電気的ダウンチルト角、利得、Ｈビーム幅、Ｖビーム幅；
ｆ．セル帯域幅、ＴＡ、隣接セルのリスト、ＰＲＳ構成、任意；
ｇ． ｅＮｏｄｅＢセクタアンテナアレイの構成。
ａ．サイト名：
ｂ．技術（すなわち、４Ｇ、５Ｇ）、アクティブ（すなわち、無線）、屋内／屋外；
ｃ．グローバルセルＩＤ、ＰＣＩ値、周波数、ＩｓＧＰＳｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ、ＤＬ Ｔｘ構成（すなわち、Ｔｘポートの数、ｍａｘＴｘ電力、ＤＬ帯域幅）；
ｄ．タワー構造タイプ（すなわち、屋上、モノポール、建物の側部など）、ケーブル長及び損失；アンテナタイプ（すなわち、オムニ、指向性）、緯度、経度、アンテナの高度ＡＧＬ（すなわち、地表を超える）、タワー基部高度ＭＳＬ（すなわち、平均界面）、ジオイド；
ｅ．信号の捕捉に使用されるアンテナごと：アンテナの方位角、仰角、機械的ダウンチルト角／電気的ダウンチルト角、利得、Ｈビーム幅、Ｖビーム幅；
ｆ．セル帯域幅、ＴＡ、隣接セルのリスト、ＰＲＳ構成、任意；
ｇ． ｅＮｏｄｅＢセクタアンテナアレイの構成。
一実施形態では、ＵＥによって送信されるサウンディング基準シンボルは、ＳＲＳ送信時にＵＥに割り当てられた構成に関する補助情報と共に捕捉され、報告されてよい。この情報は、３ＧＰＰ ＴＳ ３６．３５５のとおりにＵＬ構成ＩＥの以下の要素の一部又は全てを含んでよい。
−サービングセルのＰＣＩ
−コールタイミングアドバンス
−セルＵＬ−ｂａｎｄｗｉｄｔｈ
−ＵＬ−ＣｙｃｌｉｃＰｒｅｆｉｘＬｅｎｇｔｈ
−セルｓｒｓ−ＢａｎｄｗｉｄｔｈＣｏｎｆｉｇ
−ＵＥ ｓｒｓ−Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ
−ＵＥ ｓｒｓ−ＡｎｔｅｎｎａＰｏｒｔ
−ｓｒｓ−ＨｏｐｐｉｎｇＢａｎｄｗｉｄｔｈ
−ｓｒｓ−ｃｙｃｌｉｃＳｈｉｆｔ
−ｓｒｓ−ＣｏｎｆｉｇＩｎｄｅｘ
−ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｍｂ
−ｆｒｅｑＤｏｍａｉｎＰｏｓｉｔｉｏｎ
−ｇｒｏｕｐＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ
−ｄｅｌｔａＳＳ
−ＳＦＮ開始時間
−サービングセルのＰＣＩ
−コールタイミングアドバンス
−セルＵＬ−ｂａｎｄｗｉｄｔｈ
−ＵＬ−ＣｙｃｌｉｃＰｒｅｆｉｘＬｅｎｇｔｈ
−セルｓｒｓ−ＢａｎｄｗｉｄｔｈＣｏｎｆｉｇ
−ＵＥ ｓｒｓ−Ｂａｎｄｗｉｄｔｈ
−ＵＥ ｓｒｓ−ＡｎｔｅｎｎａＰｏｒｔ
−ｓｒｓ−ＨｏｐｐｉｎｇＢａｎｄｗｉｄｔｈ
−ｓｒｓ−ｃｙｃｌｉｃＳｈｉｆｔ
−ｓｒｓ−ＣｏｎｆｉｇＩｎｄｅｘ
−ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎＣｏｍｂ
−ｆｒｅｑＤｏｍａｉｎＰｏｓｉｔｉｏｎ
−ｇｒｏｕｐＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ
−ｄｅｌｔａＳＳ
−ＳＦＮ開始時間
一実施形態では、サウンディング基準シンボルデータの捕捉は、ＵＥによって送信されるアップリンク復調基準シンボルの捕捉によって補完される、又は置き換えられてよい。
一実施形態では、復調基準シンボルは、以下の補助／支援情報によって補完されるものとする。
ａ．プッシュ送信開始の時間：フレーム及びサブフレーム番号
ｂ．アップリンク許可情報：
（ｉ）周波数ホッピングフラグ
（ｉｉ）リソースブロック割り当て及びホッピングリソース割り当て
ｃ．ＤＭ ＲＳ及びＯＣＣインデックスの循環シフト
ｄ．ＰＵＳＣＨ構成：
ｅ．ｎ−ＳＢ
ｆ．ホッピングモード
ｇ．ｐｕｓｃｈＨｏｐｐｉｎｇＯｆｆｓｅｔ
ｈ．ＵＬ−ＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｇｎａｌｓＰＵＳＨ：
（ｉ）ｇｒｏｕｐＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ、
（ｉｉ）ｇｒｏｕｐＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰＵＳＣＨ
（ｉｉｉ）ｓｅｑｕｅｎｃｅＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ
（ｉｖ）ｃｙｃｌｉｃＳｈｉｆｔ
ａ．プッシュ送信開始の時間：フレーム及びサブフレーム番号
ｂ．アップリンク許可情報：
（ｉ）周波数ホッピングフラグ
（ｉｉ）リソースブロック割り当て及びホッピングリソース割り当て
ｃ．ＤＭ ＲＳ及びＯＣＣインデックスの循環シフト
ｄ．ＰＵＳＣＨ構成：
ｅ．ｎ−ＳＢ
ｆ．ホッピングモード
ｇ．ｐｕｓｃｈＨｏｐｐｉｎｇＯｆｆｓｅｔ
ｈ．ＵＬ−ＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｇｎａｌｓＰＵＳＨ：
（ｉ）ｇｒｏｕｐＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ、
（ｉｉ）ｇｒｏｕｐＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰＵＳＣＨ
（ｉｉｉ）ｓｅｑｕｅｎｃｅＨｏｐｐｉｎｇＥｎａｂｌｅｄ
（ｉｖ）ｃｙｃｌｉｃＳｈｉｆｔ
一実施形態では、２つ以上の復調基準シンボルブロック及び関連する補助情報が捕捉され、報告され得る。
一実施形態では、例示的なスナップショットメタデータ情報としては、通信ネットワーク／位置特定システムの説明及びタイプ、位置、信号分類（ダウンリンク又はアップリンク）、信号の説明、タイプ、構造及びパラメータ、日付／時間スタンプ、スナップショットデータサイズ、データ作成のソース（無線デバイス／デバイスＩＤ、ネットワーク／システム要素（ネットワーク／システム要素ＩＤなど）、データ圧縮情報、補助／支援情報の可用性、無線サブフレームの開始に対する最初に報告されたデジタルサンプルの時間オフセットなどが挙げられる。
本実施形態では、スナップショットのデータは、メタデータ及び関連する補助／支援情報と共に（論理エンティティによって）分類されてよく、測位機会と称される。測位機会は、定期的に生じてよい。
一実施形態によると、無線デバイスの、及び／又はネットワークの要素の論理エンティティは、測位機会データ（スナップショットデータ、メタデータ、補助／支援情報）を整理し、ＬＳＵと交換し、コマンド及び他の情報を受信するように構成された通信プロセッサを含んでよい。シグナリングは、業界標準インターフェース／プロトコル、例えば、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／又は３ＧＰＰ ＬＰＰ、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）などに則し得ることに留意されたい。また、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
本実施形態では、ＬＳＵは、１つ以上の関連する測位機会から無線デバイス位置／場所を決定するように構成された測位エンジンを含んでよい。このエンジンの出力はまた、Ｆｏｕｒｔｈ Ｒｅｐｏｒｔ ａｎｄ Ｏｒｄｅｒ（ＦＣＣ）からの信頼半径値、ＧＤＯＰ、無線Ｅ９１１位置精度メトリックなど位置関連メタデータ（メトリック）を含んでよい。
一実施形態では、ＬＳＵは、１つ以上の無線デバイス、１つ以上の通信ネットワーク／位置システム（ネットワークの／システムの構成要素及び／又はサービス）並びに測位エンジンと相互作用するように構成された位置管理プロセッサを含んでよい。位置管理プロセッサは、ａ）１つ以上の無線デバイス間の全てのメッセージ、ネットワーク／システム（ネットワークの／システムの要素、ネットワークサービスと、ＬＳＵとの間の全てのメッセージを管理し、ｂ）１つ以上の論理エンティティから測位エンジンへの測位機会（スナップショットのメタデータ及び／又は支援／補助データ）の送達を管理し、ｃ）セキュリティを管理する、ように構成されている。
一実施形態では、位置管理プロセッサは、（１つ以上の論理エンティティから）測位機会を受信し、標的位置の計算し、この情報を測位エンジンに渡して、追跡、すなわち、ナビゲーションを行う。その後、測位エンジンは、標的の位置及び追跡情報を、例えば、ネットワークのサービス、無線デバイスなどに提供され得る位置／追跡関連メタデータと共に（位置管理プロセッサに）返す。
精密位置確認法は、２段階位置プロセスを用い、第１の工程は、１つ以上のオブザーブル（観測結果）、つまり、ＴＯＡ、ＴＤＯＡ、ＴＯＦ、ＡＯＡ／ＤＯＡ、受信信号位相、及びこれらの結果メトリック（ＳＮＲ、標準偏差、信頼度など）関連の計算を伴う。第２の工程中に、観測結果及びそれらのメトリックを用いて、無線デバイスの（標的）位置／ナビゲーションを決定する。
同時に、１段階の位置プロセスを使用する、すなわち、前述の観測結果（オブザーブル）を必要としない他の位置特定方法、例えば、ＲＦフィンガープリンティング、直接位置決定などが存在する。しかしながら、１段階のプロセスの複雑性がやや低いことは、精度の低下、位置確認の曖昧性、及び他の性能を制約する現象を犠牲にした結果である。
本開示によると、２段階プロセスのオブザーバブル（ＴＯＡ、ＴＤＯＡ、ＴＯＦなど）の結果の精度は、上記の高度なスペクトル推定（超分解能）アルゴリズムを使用したマルチパス軽減によって独自に向上させることができる。同様に、ＡＯＡ／ＤＯＡの独自の改善／適応は、各アンテナでの受信時の測距信号の時間差、すなわちＴＤＯＡの上記超分解能推定値と、各アンテナによって収集された測距信号の位相差を比較するＡＯＡ／ＤＯＡ技法とを組み合わせる。
本開示によると、上記の２段階位置プロセス（測位／追跡）における第２の工程の精度及び堅牢性の改善は、ヒューリスティックなアドホック測位／追跡技法、並びに共通の測位アルゴリズムを通信ネットワーク信号構造に対して、かつネットワーク環境内で適応させることを含む。
本開示によると、２段階プロセスはまた、１段階位置プロセスに適応する。無線デバイスの要素及び／又はネットワークの要素は、デバイスの位置確認のために確率統計（データ）を検出して抽出するように構成され、また、アンテナごとに、及び信号の識別子（ＩＤ）ごとにこの情報を収集し、記憶するように構成されてよい。加えて、検出器は、メタデータ及び／又は他の補助／支援情報を収集／記憶するように構成されてよい。この検出器は、これらの確率統計をそのメタデータ及び関連する補助／支援情報と共に分類して、確率的測位機会を生成することができる。その後、論理エンティティに含まれる通信プロセッサは、これらの測位機会データを整理し、ＬＳＵと交換するように構成される。
一実施形態では、２段階プロセスによると、測位エンジンは、信号処理ユニットと、データ処理ユニットとを含み、信号処理ユニットは位置管理プロセッサから測位機会情報を受信し、位置管理プロセッサは、データ処理ユニットからの位置／追跡関連メタデータ／メトリックと共に、標的の位置及び追跡情報を受信する。各ユニットは、補助／支援情報、及び測位機会に含まれるスナップショットのメタデータを用いる。
一実施形態では、信号処理ユニットは、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は１つ以上の専用位置特定システム（ネットワーク）からのダウンリンク信号及び／又はアップリンク信号のオブザーバブル及びそれらのメトリックを推定するように構成されてよい。
一実施形態では、信号処理ユニットは、１つ以上の特定のアルゴリズム及び／又は技法を用いて、搬送波周波数オフセット（ＣＦＯ）を推定するように構成されてよく、これにより、ＬＳＵの信号処理ユニットが１つ以上の移動する無線デバイスを追跡し、１つ以上のネットワークのノードと無線デバイスとの間のクロック周波数の不整合を軽減できるようにし得る。ＣＦＯ推定値を使用して、オブザーバブルが計算されるスナップショットデジタルサンプルを補正する。
一実施形態では、データ処理ユニットは、信号処理ユニットの出力、すなわち、オブザーブル／メトリックを使用して、位置確認及び追跡を実行するように構成されてよい。標的の位置測定に加えて、データ処理ユニットは、オブザーブルとそれらの標準偏差値との多数の組み合わせから得られた、複数の位置確認結果の共分散行列を含むメトリックデータを生成する。
一実施形態では、データ処理ユニットは、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は１つ以上の専用位置特定システム（ネットワーク）から得られたオブザーバブル及びそれらのメトリックを用いて、ダウンリンク及びアップリンク測位／追跡を実行するように構成されてよい。データ処理ユニットはまた、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は１つ以上の専用位置特定システムからのダウンリンク及び／又はアップリンクオブザーバブル／メトリックの組み合わせ、すなわち、ハイブリッド測位／追跡を使用するように構成されてよい。
一実施形態では、データ処理ユニットは、マルチラテレーション（別名、双曲線測位）、三辺測量、三角測量、及び優れたＤＯＡ／ＡＯＡ／Ｅ−ＣＩＤ測位法を用いて、位置測定及びそのメトリックを得てよい。マルチラテレーションは、信頼性メトリックを用いて位置特定コスト関数を形成して、コスト関数の最小（例えば、位置測定）を識別する確率を増加させることによって更に強化される。
一実施形態では、信号ユニット及びデータ処理ユニットは、確率的位置特定アルゴリズムを実行して、無線デバイスの位置測定を決定する、すなわち、１つ以上の無線デバイス及び／又は１つ以上のネットワーク要素の論理エンティティからの確率測位情報を用いて、１工程の位置特定プロセスを実行するように構成されてよい。
無線ネットワーク配備では、無線デバイス（ＵＥ）の位置を取得するために、少なくとも３つの基準点（２Ｄ位置特定の場合）を必要とするマルチラテレーション／三辺測量法を使用できない場合がある。例えば、一部の環境では、２つの高電力セル又はＡＰのみが配備され、広範囲に大量のＲＦ信号を送り込む。これにより、検出可能な少なくとも３つの基準点に依存するこれらの方法に問題が生じる。この問題を軽減するために、本開示は、ヒューリスティックなアドホック測位／追跡技法を用い、また、共通の測位アルゴリズムを通信ネットワーク信号構造に対して、かつネットワーク環境内で適応させる。
一実施形態では、マルチラテレーション／三辺測量法は、全ての検出可能な基準点（ネットワークのノード）のセットを３つ以上のサブセットに分割し、各サブセットの標的位置を決定し、機械学習アルゴリズムなど位置整合アルゴリズムを得られた複数の位置推定に適用することによって標的位置確認を実行することによって、更に向上する。
セルラーネットワークでは、本開示の優れたＤＯＡ／ＡＯＡ測位は、上記のＥ−ＣＩＤ法に基づいている。これは、２つのオブザーバブル（サービングセルによって計算されるラウンドトリップパス遅延（ＲＴＴ）及びサービングセクタの水平（方位角）ビーム幅）を用いる単一タワーベースのアップリンク位置プロセスである。現在の配備におけるセクタアンテナは、大きい（６０度又は１２０度）水平面ビーム幅を有するため、この方法は精度の欠如に悩まされる。上記のように、本開示独自の改善／適応は、既存のセクタアンテナダイバーシティを用いる（ＡＯＡ／ＤＯＡ推定にＭＩＭＯセクタアンテナを使用する）。これは、ＡＯＡの角度誤差を１度未満に効果的に低減する。しかしながら、２Ｄで位置測定を得るためには、ＡＯＡ／ＤＯＡ推定に加えて、ＵＥからサービングセルまでの距離を把握する必要がある。この距離は、サービングセルによって実行される測定に基づいた、ラウンドトリップタイム（ＲＴＴ）／タイムアドバンス（ＴＡ）推定値から導出されてよい。また、ＲＴＴ／ＴＡを推定するとき、サービングセル受信機は、電波伝播現象、例えばマルチパスを軽減しない。
その結果、ＲＴＴ測定は、必要な精度を欠く場合がある。精度の問題に対処する１つの方法は、本開示のアルゴリズムを用いて、サービングセルと無線デバイス（ＵＥ）との間で、ダウンリンクＴＯＡオブザーバブルからの上記の距離（ＲＴＴの代わり）を計算することである。この解決策の欠点は、このダウンリンクＴＯＡが一方向の測定であり、サービングセルと無線デバイスとの間の正確な同期を必要とする、すなわち、位置精度がこの同期誤差の影響を受けることである。一方、無線デバイスはサービングセルにロックされ、上記で開示したＣＦＯ推定及び補正によるクロック周波数の不整合が低減されるため、この誤差が低減されて、本開示のアルゴリズムによって達成される精度利得を損なわない。
セルラーネットワークでは、タイミングアドバンス（ＴＡ）は、信号がＵＥ（無線デバイス）とサービングセルのセクタアンテナタワーとの間を移動する際の伝播遅延を補償するために使用される。サービングセルの基地局は、測定したＵＥの離隔距離に基づいてＴＡをＵＥに割り当てる（図３７を参照）。
ＬＴＥでは、タイミングアドバンスタイプ１の測定（図３８を参照）は、ラウンドトリップタイム（ＲＴＴ）、すなわち、信号のラウンドトリップ伝播遅延に対応する。タイミングアドバンス伝播遅延は、ＤＬＯＳ／ダイレクトパス又は反射パスからのものであってもよく、セルタワーケーブル及び基地局／ＵＥ電子機器による伝播遅延を含む。更に、ＵＥは、４倍のＴｓ精度で送信タイミングを調整する（Ｔｓは３２．５５ｎｓに等しいＬＴＥシステムタイミングである）。
タイプ１は、以下のようにｅＮＢにおける送受信タイミング差とＵＥにおける送受信タイミング差との和として定義される。
ＴＡ＝ＴＡＤＶ＝（ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）＋（ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）。
したがって、基地局までの距離ｄは、以下の式を用いて推定される。
ｄ＝ｃ＊（ＴＡＤＶ／２）（式中、ｃは光速である）、又は
ｄ＝ｃ＊（ＲＴＴ／２）（式中、ｃは光速である）。
ＴＡ＝ＴＡＤＶ＝（ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）＋（ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘ時間差）。
したがって、基地局までの距離ｄは、以下の式を用いて推定される。
ｄ＝ｃ＊（ＴＡＤＶ／２）（式中、ｃは光速である）、又は
ｄ＝ｃ＊（ＲＴＴ／２）（式中、ｃは光速である）。
ＴＡ（ＲＴＴ）はサービングセルから入手可能であり、サービングセクタから独立したＵＥ範囲推定値を表す。しかしながら、ＵＥ（無線デバイス）からＴＡを入手することはできない。その代わりに、ＵＥは、送受信タイミング差、すなわち、ＵＥ Ｒｘ−Ｔｘへのアクセスを提供する。上記から、ＵＥのＲｘ−Ｔｘ＝ＲＴＴ−ｅＮＢ Ｒｘ−Ｔｘである。しかしながら、図３７及び図３８から、ＵＥ ＴＡが調整されると、サービングセルのｅＮＢのＲｘ−Ｔｘ時間差が全てのＵＥについて同一になる。その結果、ＵＥのＲｘ−Ｔｘの測定は、依然としてＲＴＴに対応する。
ＲＴＴは、セルタワーアンテナのケーブル長及び基地局の電子機器に応じてバイアスされるＴＯＦ／ＴＯＡ推定値に等しい。
一実施形態では、アンテナのケーブル長の伝播遅延は、タワーの高さから推定することができ、基地局の電子機器の伝播遅延は、様々なタワーから収集された統計データから推定することができる。
ダウンリンク及びアップリンクを組み合わせた測位を使用して、単一のダウンリンク又はアップリンク位置確認の欠点を克服することができる場合が多数存在する。例えば、２つのノードのみからの信号を使用できる環境では、ダウンリンクＴＯＡ／ＴＤＯＡとアップリンクＡＯＡ／ＤＯＡ（サービングＢＳから）の組み合わせの推定が、セルラーネットワークにおける位置精度／信頼性を改善することができる。これは、追加のアップリンクＡＯＡ／ＤＯＡの制約が、３未満の基準点（セル）の数から生じる、ダウンリンクのＵＥ（無線デバイス）２Ｄ位置特定の曖昧性を低減するためである。
別の例では、ＡＯＡ／ＤＯＡ推定からの更なる制約が、上記のヒューリスティックなアドホック測位／追跡技法に対する更なる改善をもたらし得る。
更に、３つ以上のノードからのオブザーブルが使用可能である場合であっても、追加のＡＯＡ／ＤＯＡの制約は、ノード同期誤差、不十分なＧＤＯＰ、セクタアンテナの座標誤差（高さなど）、補償されていないケーブル遅延誤差（較正誤差）など、マルチラテレーション／三辺測量法に影響を及ぼす多数のネットワークの固有誤差を軽減するのに役立つ。サービングセルのＡＯＡ／ＤＯＡ推定に使用されるＭＩＭＯセクタアンテナが時間及び位相コヒーレントであるため、このＡＯＡ／ＤＯＡ推定はこれらの誤差を含まない。注：ＡＯＡ／ＤＯＡ ＬＯＢは、センサ（アンテナ）の基線と無線デバイスからの入射ＲＦエネルギーとの間の角度に等しい。基線と、例えば真北との間の角度が既知である場合、真の象限方位線（ＬＯＢ）及び／又はＡＯＡを決定することができる。基線角度誤差はまた、ＡＯＡ／ＤＯＡ精度に影響を及ぼし得るが、上記の誤差からの全体的な影響よりも低い。
同時に、サービングセル又は無線デバイスから収集されたＲＴＴオブザーバブルはまた、多数の上記のネットワーク固有のエラーの軽減に役立つ、追加のＴＯＦ／ＴＯＡ制約を提供することができる。したがって、ダウンリンク及びアップリンクのハイブリッド測位はまた、位置確認誤差の低減のための追加の制約（ＡＯＡ／ＤＯＡ及びＲＴＴのＴＯＦ／ＴＯＡオブザーブルから）を含んでよい。
ハイブリッド測位はまた、２つ以上のネットワークにわたって拡張することができる。例えば、屋内無線デバイスの測位は、ＷＬＡＮ及びセルラーネットワークからのオブザーバブルに基づいて達成され得る。ＷＬＡＮ位置確認ＲＳＳＩ系システムは、非常に一般的であるが、精度は低い。また、アクセスポイント（ＡＰ）のクロックが互いに緩くしか同期されていないため、マルチラテレーション法の精度は深刻な影響を受ける。ＡＰとデバイスとの間の正確な同期の欠如はまた、ＴＯＡ／ＴＯＦ精度を低下させる。正確な位置確認のために、ＡＯＡ／ＤＯＡ法は、ＭＩＭＯアンテナ（典型的には３つ以上の個々のアンテナを用いる）を装備したＷＬＡＮ ＡＰによって決定されたオブザーブルを用いて使用される。
本開示の統合フレームワーク／プラットフォーム及び独自に改善したＡＯＡ／ＤＯＡアルゴリズムは、ＬＳＵの信号処理及びデータ処理ユニットが、１つ以上のＡＰから正確なＬＯＢを計算できるようにする。その結果、ＷＬＡＮとセルラーネットワークとの組み合わせに基づくこの位置確認ハイブリッドアプローチは、単一ネットワークベースの測位よりも高い精度を有することになる。これは、位置確認を組み合わせることにより、ＲＦ伝播現象を無効にする、より良好な空間ダイバーシティがもたらされ、また、固有の個々のネットワークの欠陥が軽減されるためである。
本実施形態では、データ処理ユニットは、無線デバイスの位置確認にマルチラテレーション（別名、双曲線測位）を用いてよい。双曲線ナビゲーションは、タイミングの差、すなわち、ＴＤＯＡオブザーバブルに基づいており、共通クロックを参照しない。データ処理ユニットはまた、上記のオブザーバブルのメトリックを用いて、マルチラテレーション位置測定の曖昧性を軽減し、また、機械学習アルゴリズムなど位置整合アルゴリズムを適用するように構成されてよい。
マルチラテレーション法は、多数の双曲線（ＴＤＯＡ、セルラーネットワークではＲＳＴＤ／ＴＤＯＡとしても知られている）方程式を解くことを伴い、多数の異なるアルゴリズム／アプローチが使用されて正しい解が見出され得る。注：ＲＴＯＡ（相対到来時間）オブザーバブルは、セルラーネットワーク内でのアップリンク位置特定においてＴＤＯＡの形態である。
未知数よりも多くの方程式が存在する、すなわち、２Ｄ位置確認のために４以上の独立したオブザーブルが使用可能である、過剰決定系の状況では、この解は、無線デバイスの位置の初期推定又は「推測」から始まる反復アプローチを含む。次いで、局所線形最小２乗法の位置解を決定することによって、各反復で推定値を改善することができる。
このアプローチの１つの欠点は、著しい位置誤差をもたらし得る極小値の収束及び／又は不在を保証するために、初期位置推定を最終位置解に近づける必要があることである。一方、過剰決定系の状況は、必要最低限のオブザーバブルのみを使用できる場合、例えば、２Ｄ位置特定で３つのみ使用できる場合に生じ得る、曖昧な解及び／又は無縁解の可能性を低減する。
上記から、反復アプローチは、ＵＥ位置の正確な初期推定値を有する必要がある。この推定は、上記の開示されたハイブリッド法又は単一ネットワークベースのダウンリンクとアップリンクとを組み合わせた位置確認のうちの１つを用いることによって向上させることができる。
本開示の統合フレームワーク／プラットフォームの、単一エンティティ、ＬＳＵにおける、様々なネットワーク／システムからの包括的なダウンリンク／アップリンク信号の処理能力は、位置特定システムの信頼性及び位置測定精度を改善する、アップリンク−ダウンリンク又はダウンリンク−アップリンク無線測位の組み合わせなど、これまで不可能であった、高度なハイブリッド／融合位置確認を可能にする。
ＬＳＵの実施形態の考察に戻ると、ＬＳＵの位置管理プロセッサは、シグナリング及び無線デバイスとの情報交換用に構成されている通信プロセッサと、ネットワークの／システムの要素など通信ネットワーク／位置特定システム（ネットワーク）と、を更に含んでよい。シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／若しくは３ＧＰＰ ＬＰＰ／ＬＰＰａ、又はＬＰＰ、ＬＰＰａ、及びＳＵＰＬの組み合わせ、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）、並びにネットワークとの通信に使用される、若しくは使用され得る他のプロトコル、例えば、セルラーＬＣＳ−ＡＰプロトコル及び／又はＩＰＳｅｃ／ＩＫＥｖ２若しくはプロキシモバイルＩＰｖ６プロトコルに則してよい。注：後者のプロトコルは、ＷｉＦｉ、ＬＴＥメトロ、及びフェムトセルなどセルラーと他のネットワークとの間のセキュアな相互作用を担う、進化型パケットデータゲートウェイ（ｅＰＤＧ）要素によって用いられる。更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
本実施形態では、通信プロセッサはまた、Ｗｏｒｄ−Ｗｉｄｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＷＲＮ）局からワードワイドＧＰＳ／ＧＮＳＳ衛星データを収集するように構成されている。注：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋは、いわゆる支援データを有する地上監視局である。
支援データは、無線デバイスの位置決定のために、ＬＳＵの測位エンジン（信号処理ユニット及びデータ処理ユニット）によって使用される。
追跡アルゴリズム又はトラッカーは、センサシステムによって報告された個々の物体の位置の履歴及び速度に基づいて、複数の移動物体の将来の位置を予測する能力を提供する。
本実施形態では、無線デバイス（標的）の位置測定及びその測位機会ごとのそのメトリックが、位置／速度信頼性メトリックなど標的位置及び標的速度を連続的に推定するトラッカーアルゴリズムによって用いられる。したがって、時間の経過（すなわち、多数の測位機会）とともに、追跡アルゴリズムは、位置／速度推定値の標準偏差を減少させ、位置確認精度を改善する。
一実施形態では、データ処理ユニットは、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、改良されたα−βフィルタを用いて、位置及び／又は速度推定値を補正／平滑化する、例えば、追跡を実行するように構成されてよい。α−βフィルタは、位置／速度信頼性メトリックを使用して、α−β値を調整する。
更に、別の実施形態では、データ処理ユニットはまた、トラッカーの出力（位置測定及びそのメトリック）及び測位機会データに含まれる他の情報からユーザインターフェース（ＵＩ）情報を生成するように構成されてよい。
本実施形態では、全てのＬＳＵ構成要素／要素（信号ユニット、データ処理ユニット、位置管理プロセッサ、通信プロセッサなど）は、ソフトウェアで実施されてよい。ＬＳＵ配備（サーバソフトウェア実行）のいくつかの選択肢を以下に列挙する。
１．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．ＬＳＵは、クラウドコンピューティングベースの集中型ＲＡＮ（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設にあるセルラーネットワークのサーバに、例えば、進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバに配備され得、ホスト型アプリケーションとして統合されてよい。注：ＲＡＮは無線アクセスネットワークである。
３．ＬＳＵは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされる。
４．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部に配備され得、１つ以上のネットワークに接続され得る。
５．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部に配備されてよく、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであり、セキュアなリモートインターネット接続を介して１つ以上のネットワークに接続される。
６．ＬＳＵは、一部のＬＳＵ構成要素／要素（信号データ取得及びデータ処理ユニットなど）がインスタンス化され、仮想ｅＮｏｄｅＢインスタンスと統合されて、又は仮想ｅＮｏｄｅＢインスタンスに近接して配備される（例えば、同一クラウド処理ユニット上、又はｅＮｏｄｅＢインスタンスをサポートするクラウド処理ユニットへの直接インターフェースを有する処理ユニット内で）クラウドＲＡＮアーキテクチャ内に配備されてよい。
７．ＬＳＵは、スタンドアローンエンティティとして、又は当該無線ネットワークのいくつかの要素と統合される、任意のプライベート無線ネットワーク（無線ＬＡＮ、Ｃｉｔｉｚｅｎｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ、及びＬＡＡなど）内に配備されてよい。
８．ＬＳＵは、Ｅ−ＳＭＬＣ又はその変形に組み込まれてよい、又はＬＳＵの位置決定に関連するために、Ｅ−ＳＭＬＣの機能の一部を置き換えることができる。
１．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの内部に配備されてよい。
２．ＬＳＵは、クラウドコンピューティングベースの集中型ＲＡＮ（Ｃ−ＲＡＮ）ベースバンド処理のエッジ施設にあるセルラーネットワークのサーバに、例えば、進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバに配備され得、ホスト型アプリケーションとして統合されてよい。注：ＲＡＮは無線アクセスネットワークである。
３．ＬＳＵは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内でホストされる。
４．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部に配備され得、１つ以上のネットワークに接続され得る。
５．ＬＳＵは、ネットワークのコア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部に配備されてよく、完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであり、セキュアなリモートインターネット接続を介して１つ以上のネットワークに接続される。
６．ＬＳＵは、一部のＬＳＵ構成要素／要素（信号データ取得及びデータ処理ユニットなど）がインスタンス化され、仮想ｅＮｏｄｅＢインスタンスと統合されて、又は仮想ｅＮｏｄｅＢインスタンスに近接して配備される（例えば、同一クラウド処理ユニット上、又はｅＮｏｄｅＢインスタンスをサポートするクラウド処理ユニットへの直接インターフェースを有する処理ユニット内で）クラウドＲＡＮアーキテクチャ内に配備されてよい。
７．ＬＳＵは、スタンドアローンエンティティとして、又は当該無線ネットワークのいくつかの要素と統合される、任意のプライベート無線ネットワーク（無線ＬＡＮ、Ｃｉｔｉｚｅｎｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ、及びＬＡＡなど）内に配備されてよい。
８．ＬＳＵは、Ｅ−ＳＭＬＣ又はその変形に組み込まれてよい、又はＬＳＵの位置決定に関連するために、Ｅ−ＳＭＬＣの機能の一部を置き換えることができる。
５番目の選択肢は、ａ）現在の４Ｇ及び次の５Ｇセルラー無線ネットワーク配備、ｂ）非セルラーネットワーク／システムの配備、及びｃ）Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）位置確認データ配信をサポートし、それにより、無線デバイスがゲートウェイとして機能して、（ＬＳＵによって）保護された物理位置データをサポートする。したがって、この選択肢は、本開示の実施形態である。
更に、本実施形態は、異種マルチネットワーク及び／又は複数タイプのアクセスノード環境である。マルチネットワーク環境の場合、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は位置特定専用システムは、それぞれが特定の用途、例えば、セルラー、ＷＬＡＮなどを果たす、完全に別個のエンティティとして、及び／又はＧＰＳ／ＧＮＳＳ、Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎシステムなど１つ以上の専用の位置特定システムとして存在する。複数タイプのアクセスノードの場合は、ＨｅｔＮｅｔ環境と呼ばれる。更に、１つ以上のネットワークとＨｅｔＮｅｔとを組み合わせる環境もサポートされる。
注：ＨｅｔＮｅｔは、無線ネットワークにおける複数タイプのアクセスノードの使用を示す。広域ネットワークは、開放的な屋外環境からオフィスビル、住宅、及び地下圏にわたる幅広い無線カバレッジゾーンを有する環境において無線カバレッジを提供するために、マクロセル、小型セル（マイクロ／ピコ／フェムト）及び／又はＤＡＳを使用することができる。
更に、ＨｅｔＮｅｔ（異種無線ネットワーク（ＨＷＮ））という特別なケースもある。ＨｅｔＮｅｔはまた、オペレーティングシステム、ハードウェア、プロトコルなどに関して異なる能力を有する要素／構成要素からなってよく、ＨＷＮは、異なる、基盤となる無線アクセス技術（ＲＡＴ）を使用するデバイスからなる無線ネットワークである。
現在のマルチネットワーク及び複数タイプのアクセスノード環境を図４２に示す。これは、ＬＴＥ及びＷｉ−Ｆｉ無線通信ネットワークに加えて、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ及びＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎ専用位置特定システムを含む。
様々なノードタイプとしては、基地局４２０３を備えたマクロセル４２０２、メトロセル４２０４、小型セル：屋外／キャンバス−４２０４、屋内−４２１４；ＷＬＡＮ ＡＰ４２１８、アクティブＤＡＳ（室内／キャンパス）−４２３０及びパッシブＤＡＳ（屋内のみ）−４２２４；Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎ４２０８及びＬＭＵ（位置測定／管理ユニット）：屋内−４２２０、屋外−４２１０、また、マクロセルの基地局４２０３に存在し得る統合ＬＭＵ（図示せず）が挙げられる。ＬＭＵは、ＤＡＳ基地局（ＢＳ）４２２５と統合されていないことに留意されたい。
また、図４２には、ＵＥとしても知られている無線デバイス４２６０が示されており、これは、ハンドセット、無線ＩｏＴセンサ、又はタグであってよい。無線デバイス４２６０はまた、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ衛星４２５０からダウンリンク送信を受信する。
現在のＬＴＥ ＥＰＣ（進化型パケットコア）を図４３Ａに示す。図４３Ａには、ネットワークのコアＩＰサービスネットワーク４３０６及び位置サービス（ＬＣＳ）タスクを管理／サポートすることができる及びＩＰサービスネットワークのエンティティ４３０８が含まれる。また、他のエンティティも含まれ得る。ＩＰサービスネットワーク４３０６及びＩＰサービスネットワークのエンティティ４３０８はＥＰＣの一部ではない。
図４３Ａによると、上記のノードは、バックホールネットワーク４２４０（図４２）を介してＬＴＥ ＥＰＣ（進化型パケットコア）と接続される。図４２のバックホールは、ＥＰＣへの小型セル、メトロセル、及びＷｉ−Ｆｉ接続をサポートする１つ以上のゲートウェイ／アグリゲーションポイント４２４２を含む。例えば、ＷＬＡＮコントローラ４２１６は、ｅＰＤＧ（進化型パケットデータゲートウェイ）を介して、ＥＰＣ構成要素、つまりＰＧＷ４３０４に接続されている。バックホールネットワークはまた、ノードとＬＳＵとの間の接続もサポートし得る。ＧＰＳ／ＧＮＳＳシステムの一部であるＷＷＲＮ４２５２は、ＥＰＣ構成要素と通信している。
図４３Ａに示すように、マクロセルのバックホール接続は、ＥＰＣ ＭＭＥ４３０５及びＳＧＷ４３０３構成要素で終端する。メトロセル、小型セル及び／又は小型セルコントローラ４２１２からのデータは、ゲートウェイ／アグリゲーションポイント４２４２を通過し、その後、ＭＭＥ４３０５／ＳＧＷ４３０３に到達する。同時に、ＷＬＡＮコントローラ４２１６からのデータは、バックホールゲートウェイ４２４２を通過した後、ＰＧＷ４３０４で終端する。ＬＭＵの屋内４２２０及び／又は屋外４２１０ノードは、Ｅ−ＳＭＬＣ４３０９構成要素、並びに必要な衛星／システム支援情報をＥ−ＳＭＬＣに提供するＷＷＲＮ４２５２と通信しており、次いで、Ｅ−ＳＭＬＣはこの情報を無線デバイスに流す、又はＡＧＰＳ／ＡＧＮＳＳモードで標的の位置測定が決定されるときに、この情報を用いてよい。
本実施形態の特定の動作モードを以下に列挙する。現在の位置特定アーキテクチャとは異なり、本実施形態では、Ｅ−ＳＭＬＣ４３０９も、本開示のＵＥ４２６０も無線デバイス位置計算を実行していない。同様に、本開示のＬＭＵネットワーク要素も、無線デバイス位置計算を実行していない。また、ＵＥもＬＭＵも、オブザーバブル及びそれらのメトリックを計算していない。更に、現在のアーキテクチャでは、補助／支援情報は、Ｅ−ＳＭＬＣによって収集され、配布されるが、本実施形態のアーキテクチャでは、この情報は、本開示のＬＳＵによって収集され、配布される。
コマンド及び制御／ステータスメッセージ交換に関しては、業界標準インターフェース／プロトコル／プロシージャ、例えばＯＭＡ ＳＵＰＬ又は３ＧＰＰ（Ｅ−ＳＭＬＣを介して）、又はＭＱＴＴなど代替プロトコルに則してよい。また、専用インターフェース及び／又はプロトコル／プロシージャも用いられ得る。
１．ダウンリンク位置確認：
ＧＰＳ／ＧＮＳＳを含むダウンリンク測位機会データパケットは、（デバイスに常駐する本開示の論理エンティティによって）無線デバイスからＬＳＵに送信される。これらのデータパケットは、ＬＰＰ（ＬＴＥ測位プロトコル）を拡張して、本開示の測位機会情報を伝達することによって、ＬＴＥユーザプレーン上で転送されてよい。
現在、ＬＰＰは、ＵＥとネットワーク化コア要素との間でのデータ交換に使用され、ＯＭＡ Ｓｅｃｕｒｅ Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＳＵＰＬ）の場合には、拡張ＬＰＰ（ＬＰＰｅ）が、ＵＥとＳＵＰＬ位置プラットフォーム（ＳＬＰ）との間でのデータ交換に用いられる。（ＬＰＰｅを用いる）この通信方法はまた、必要に応じてＬＳＵによって使用されて、本開示の無線デバイスに支援／補助情報を提供することができる。
あるいは、データパケットは、バックホールゲートウェイを介してＥＰＣデータ（ユーザ）プレーンに接続されたＷｉ−Ｆｉなど、任意の他の形態のセキュアなデータベアラを介して転送されてよい。他のＷｉ−Ｆｉ選択肢としては、３ＧＰＰ ＬＴＥ−ＷＬＡＮ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ（ＬＷＡ）又は３ＧＰＰ ＬＴＥ ＷＬＡＮ Ｒａｄｉｏ Ｌｅｖｅｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＩＰｓｅｃ Ｔｕｎｎｅｌ（ＬＷＩＰ）技術を用いることが挙げられる。
別の選択肢は、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、又はＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ（ＩｏＴ）プラットフォームを介してＵＥとＬＳＵとの間でデータパケットを交換することである。
更に、本開示の無線デバイス（ＵＥ）がＬＳＵにデータを渡す（ＬＳＵとデータを交換する）別の方法は、ＭＱＴＴのようなプロトコルを使用することである。ＭＱＴＴは、マシン同士（Ｍ２Ｍ）の軽量通信用に設計されたパブリッシュ／サブスクライブメッセージプロトコルである。これは、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、Ａｚｕｒｅ、及び多くの他のクラウドベースのソリューションによって使用されている。更なる選択肢としては、Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＡＭＱＰ）、Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｔｅｘｔ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＴＯＭＰ）、ＩＥＴＦ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ＸＭＰＰ、ＤＤＳ、ＯＰＣ ＵＡ、及びＷｅｂ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＷＡＭＰ）が挙げられる。
このようなパブリッシュ／サブスクライブメカニズムの１つの利点は、位置サーバ（ＬＳＵ）が、ＵＥ ＩＭＳＩ若しくはＩＭＥＩ、又はそのＩＰアドレスなどセルラーネットワークのＵＥ識別子を把握する必要がないことである。その代わりに、全ての通信は、位置サービスによって定義され、管理される識別子を使用する。通信は、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、及び／又はＷｉ−Ｆｉなどにわたって等しく行われ得る。実のところ、通信がセルラーネットワークを使用する必要はない。通信は、インターネット接続を提供する任意のタイプの接続を使用してよい。
更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
２．アップリンク位置確認：
その現在の形態では、ＬＭＵは、アップリンク基準信号を受信して処理し、ＴＤＯＡの一形態、つまりＲＴＯＡ（相対到来時間）オブザーバブル（別名、アップリンク測定値）を計算することに完全に特化した、複雑なスタンドアローンデバイスである。ＬＴＥ規格リリース１１及びそれ以降は、ＬＭＵ及びｅＮｏｄｅＢの統合を規定しているが、現在の形態では、ＬＭＵは、ｅＮｏｄｅＢ及び／又は他のデバイスに容易に統合されない。
一方、本開示のＬＭＵ論理エンティティを実行するネットワークの要素については、ごく少量の計算負荷を提示する複雑性の低いタスク（労力）である。これにより、全てのタイプのｅＮｏｄｅＢ、つまり、マクロセル、小型セル、メトロセル、並びにＷＬＡＮ ＡＰ、アクティブＤＡＳヘッドエンドユニットなど他のデバイスとＬＭＵ論理エンティティとを統合するための容易なパスが可能になる。更に、本開示のスタンドアローン（屋内／屋外）ＬＭＵの複雑性、コスト、及び電力消費が大幅に低減される。
したがって、本実施形態では、アップリンク測位機会データパケットは、（ＬＭＵの常駐論理エンティティによって）本開示のＬＭＵと統合されたネットワーク要素からＬＳＵに送信される。同時に、アップリンク測位機会データパケットはまた、本開示のスタンドアローン（屋内／屋外）ＬＭＵからも送信される。
現在のアップリンクアーキテクチャでは、ＬＭＵは、ＳＬｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＬｍＡＰ）を使用して、ＳＬｍインターフェース（図４３Ａを参照）を介してＥ−ＳＭＬＣとデータパケットを交換している。したがって、データパケットは、ＳＬＭインターフェースを使用してＬＳＵに直接転送され、ＳＬｍＡＰを拡張して測位機会情報を伝達してよい。この通信方法はまた、必要に応じてＬＳＵによって使用されて、本開示のＬＭＵに支援／補助情報を提供することができる。
あるいは、測位機会データパケットは、インターネット接続、例えば、インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）を提供する接続を介して、別の形態のセキュアなデータベアラを介して転送されてよい。更に、アップリンク測位機会データは、本開示の無線デバイス論理エンティティを介してＬＳＵに送信されてよい。通信は、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、及び／又はＷｉ−Ｆｉなどにわたって行われ得る。このアプローチの欠点は、使用可能な帯域幅に対する追加オーバーヘッド（負荷）である。
別の選択肢は、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）ＩｏＴ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、ＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘ、Ａｚｕｒｅ及び多くの他のクラウドベースのソリューションを介して、本開示のＬＭＵとＬＳＵとの間でデータパケットを直接交換することである。
更に、別の選択肢は、ダウンリンクアプローチに類似であり、本開示のＬＭＵは、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、Ａｚｕｒｅ、及び多くの他のクラウドベースのソリューションを用いて、ＭＱＴＴなどのプロトコルを使用することによって、ＬＳＵとデータを交換することである。
本開示のＬＭＵとＬＳＵとの間に確立された通信リンクを用いて、アップリンク位置確認は、本開示のＬＭＵを、マクロセルのｅＮｏｄｅＢ４２０３、アクティブＤＡＳヘッドエンドユニット４２３１、小型セル４２１４／４２０６、メトロセル４２０４、及びＷＬＡＮ ＡＰ４２１８に統合して達成され得る。
３．本開示のＬＳＵ接続：
図４３Ｂ及び図４３Ｃは、ＬＳＵの実施形態の接続を示す。本実施形態では、ＬＳＵとの全ての通信はインターネットを介して行われ、この接続はセキュアであり、例えば、ＩＰｓｅｃを介すると想定される。他のオプションも使用されてもよい（上記のダウンリンク及びアップリンクに関する説明を参照）。
一実施形態では、測位機能の全ては、ネットワークのコア（ＥＰＣ）及び／又はコアＩＰサービスネットワーク４３０６の外部にある単一のエンティティ（ＬＳＵ）に属する。したがって、いくつかの実施形態で説明するように、信号処理、位置確認、追跡、及びナビゲーションの全てがＬＳＵ内で実行される。更に、本実施形態のアーキテクチャでは、支援／補助情報はまた、バックホールネットワークを介して受信されたＷＷＲＮからのデータを含めて、ＬＳＵによって収集され、配信される。注：ＷＷＲＮはＧＰＳ／ＧＮＳＳシステムの一部である。
ＬＳＵはまた、測位機会データパケット及び他の情報を、本開示による１つ以上のスタンドアローンＬＭＵ及び／又は本開示の１つ以上の統合型ＬＭＵと交換する。同時に、ＬＳＵは、測位機会データパケット及び他の情報を、本開示の１つ以上の無線デバイスと交換する。
ここでは、データパケット及び他の情報の交換は、ＩＰプロトコルを介して、及び独自の形式で実行することができる。あるいは、データパケット及び他の情報は、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、ＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘ、Ａｚｕｒｅ、及び多くの他のクラウドベースのソリューションなどプラットフォームを介して交換され得る。更に、データパケット及び他の情報交換には、ＭＱＴＴのようなプロトコルも使用することができる。他の選択肢としては、Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＡＭＱＰ）、Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｔｅｘｔ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＴＯＭＰ）などが挙げられる。また、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
一実施形態（図４３Ｃ）では、上記のＬＳＵデータパケットの全て及び他の情報交換は、ＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を介して実行されてよい。
別の実施形態（図４３Ｂ）では、１つ以上のＬＭＵ及びＬＳＵと他の情報源との間の通信リンクは、ＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を使用しない。したがって、バックホールネットワークはまた、１つ以上のネットワークノードと本開示のＬＳＵとの間の直接接続をサポートしてよい。
本実施形態では、ユニット４３０８は、本開示のＬＳＵと本開示のモバイルデバイス及び／又は１つ以上のネットワークの要素、例えばＬＭＵとの間でデータパケット及び他の情報交換をチャネリングする。例えば、プロトコルトンネル技法を用いるなど、この情報交換をチャネリングする方法はいくつか存在する。
ＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８の実施形態は、ＭＮＯに依存する。ＭＮＯは、無線サービスプロバイダ、無線通信事業者、携帯電話会社などとしても知られている移動体通信事業者である。したがって、本開示のＬＳＵ及びユニット４３０８コマンド／制御通信インターフェースは、ＭＮＯ専用であってよい。
４．Ｅ−ＳＭＬＣ：
本実施形態では、本開示のＬＳＵは、本質的にＥ−ＳＭＬＣ４３０９の機能を引き継ぐが、３ＧＰＰ規格インターフェース／プロトコル／プロシージャに則してＥ−ＳＭＬＣを介して実行され得るコマンド及び制御／ステータスメッセージ交換については例外が存在する可能性がある。同時に、これらのタスクは、ＯＭＡ ＳＵＰＬアプローチに基づいて、又はＭＱＴＴプロトコルのような代替策を用いることによって実行することができる。加えて、この目的で、専用インターフェース及び／又はプロトコル／プロシージャも用いられ得る。したがって、コマンド及び制御／ステータスメッセージの交換にＥ−ＳＭＬＣを用いる必要はない。
別の考えられる例外は、１つ以上のｅＮｏｄｅＢからの支援／補助情報が無線デバイスの位置確認に必要とされる場合である。注：Ｅ−ＳＭＬＣは、ＬＴＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ａ（ＬＰＰａ）を使用してこの情報を取得する。この場合も、ＬＳＵは、他の手段によってこの情報を取得するように構成されてよい。
しかしながら、段階的な実施中には、Ｅ−ＳＭＬＣサービスの一部を用いる必要があり得る。これは、ネットワークの要素であるＥ−ＳＭＬＣに、本開示の論理エンティティである、上記の支援／補助情報を収集し、記憶するように構成された、図４３Ｂ、図４３Ｃ、及び図４３Ｄの中継エンティティ４３１０を含めることによって達成され得る。中継エンティティはまた、この情報をＬＳＵに配信するように構成されてよい。また、中継論理エンティティは、３ＧＰＰ規格に則してＥ−ＳＭＬＣを介して実行される、上記のコマンド及び制御／ステータスメッセージの交換をサポートするように構成されてよい。
中継論理エンティティ及びＬＳＵは、上記のパート３における本開示のＬＳＵ接続に関する説明に一致するＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を介して、又はＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を用いずに直接、上記のパート３の説明と同じ手段／方法によって通信することができる。また、専用インターフェース及びプロトコルも用いられ得る。
上記の説明に基づくと、以下のとおりとなる。
１．一実施形態では、ＬＳＵ位置管理プロセッサは、Ｅ−ＳＭＬＣとの相互作用を伴って、又は伴わずに、１つ以上のｅＮｏｄｅＢから支援／補助情報を取得するように構成されてよい。
２．一実施形態では、ＬＳＵ位置管理プロセッサは、Ｅ−ＳＭＬＣとの相互作用を伴って、又は伴わずに、３ＧＰＰ規格のとおりにコマンド及び制御／ステータスメッセージの交換をサポートするように構成されてよい。
１．一実施形態では、ＬＳＵ位置管理プロセッサは、Ｅ−ＳＭＬＣとの相互作用を伴って、又は伴わずに、１つ以上のｅＮｏｄｅＢから支援／補助情報を取得するように構成されてよい。
２．一実施形態では、ＬＳＵ位置管理プロセッサは、Ｅ−ＳＭＬＣとの相互作用を伴って、又は伴わずに、３ＧＰＰ規格のとおりにコマンド及び制御／ステータスメッセージの交換をサポートするように構成されてよい。
更に、一実施形態では、本開示のＬＳＵ位置管理プロセッサは、測位機会データパケット及び他の情報を本開示の１つ以上のＬＭＵ及び本開示の１つ以上の無線デバイスと交換し、また、支援／補助情報の全てをＥ−ＳＭＬＣを介して交換し、Ｅ−ＳＭＬＣとのコマンド及び制御／ステータスメッセージの交換をサポートするように構成されてよい。
このような実施形態が図４３Ｄに図示されており、測位機会データパケットの全て及びＬＳＵに送信される支援／補助情報など他の情報を収集するように構成された、上記の中継エンティティを用いる。中継エンティティはまた、本開示のＬＳＵとＥ−ＳＭＬＣとの間の通信を担うであろう。
本実施形態によると、現在（Ｅ−ＳＭＬＣによって）用いられている通信プロトコルが拡張されて、ＬＰＰ、ＳＬｍＡＰ、及びＬＰＰａプロトコルなど本開示の測位機会形式（データ）をサポートしてよい。
この実施形態によると、中継論理エンティティと本開示のＬＳＵとの間の全ての通信はインターネット上で行われ、この接続はセキュアである。他の選択肢も使用されてよい（上記の説明を参照）。また、専用インターフェース及びプロトコルも用いられ得る。
本実施形態によると、本開示の中継エンティティ及びＬＳＵは、上記のパート３における本開示のＬＳＵ接続に関する説明に一致するＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を介して、又はＩＰサービスネットワークエンティティ４３０８を用いずに直接、上記のパート３の説明と同じ手段／方法によって通信することができる。
別の実施形態では、本開示のＬＳＵの測位エンジン（信号処理及びデータ処理ユニット）機能は、Ｅ−ＳＭＬＣと統合される。この実施形態によると、ＬＳＵ機能は、ＥＰＣ構成要素であるＥ−ＳＭＬＣにおいて実行される。
統一フレームワーク／プラットフォームの実施形態を図４４に示す。これは、マルチネットワーク及びマルチタイプのアクセスノード環境であり、ＬＴＥ及びＷｉ−Ｆｉ無線通信ネットワークに加えて、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ及びＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎ専用位置特定システムを含む。
図４２に示す現在の環境とは異なり、本実施形態は、マクロセルのｅＮｏｄｅＢ４４０３、アクティブＤＡＳ（４４３０）ヘッドエンドユニット４４３１、小型セル：屋内４４１４（小型セルコントローラ４４１２）及び屋外４４０６、メトロセル４４０４及びＷＬＡＮ ＡＰ４４１８（ＷＬＡＮコントローラ４４１６）、本開示のスタンドアローンＬＭＵ：屋内４１２０及び屋外４１１０に統合された本開示のＬＭＵをサポートする。本開示のＬＭＵは、ＤＡＳ基地局（ＢＳ）４４２５と統合されていないことに留意されたい。
また、図４４には、ＵＥとしても知られている無線デバイス４４６０が示されており、これは、ハンドセット、無線ＩｏＴセンサ、又はタグであってよい。ＩＯＴセンサは、追跡を必要とする物体に埋め込まれ得る。無線デバイス４４６０はまた、ＧＰＳ／ＧＮＳＳ衛星４４５０からダウンリンク送信を受信する。
これらの要素と本開示のＬＳＵとの間の通信は、バックホール４４４０を介して、ＥＰＣの外部で、すなわちＥＰＣ要素のいずれも関与せずに行われる。これらの通信リンクを青色で示す。
また、Ｗｏｒｄ−Ｗｉｄｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＷＲＮ４４５２）と本開示のＬＳＵとの間の通信（データ）は、バックホール４４４０を介してＥＰＣの外部で行われる。この通信リンクも青色で示す。
上記の開示によると、ネットワーク中心のアーキテクチャは、ＬａａＳデータ配信をサポートし、全ての信号処理及び位置推定がクラウド内、すなわち、ＵＥ及び／又はｅＮｏｄｅＢの外部で行われる場合の５Ｇ及び他のネットワーク用に設計されると記載されている。これをどのように行うことができるかに関して、いくつかの選択肢が存在する。アップリンク位置特定の場合、関連するＵＥ基準信号の送信は、ｅＮｏｄｅＢによって収集／前処理され、位置特定サーバユニット（ＬＳＵ）に転送されて更に処理され、ＵＥの位置を決定することができる。ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）の場合、ダウンリンク基準信号の収集及び前処理のタスクは、ＵＥによって実行されてよい。次いで、ＵＥは、収集したダウンリンクデータをＬＳＵに送信してよい。ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）の場合、ＵＥはまた、制御プレーン及び／又はＬＴＥユーザプレーンを使用して、ＬＳＵとの通信を処理してよい。したがって、シグナリングは、ＯＭＡ Ｓｅｃｕｒｅ Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ（ＳＵＰＬ）プロトコル及び／又は３ＧＰＰ、例えばＬＴＥ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＬＰＰ）に則してよい。アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡの場合、ｅＮｏｄｅＢは、ＬＰＰａ及びＳＬｍＡＰ（ＳＬｍアプリケーションプロトコル）を使用して、ＬＳＵとの通信を処理してよい。更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
上記によると、このネットワーク中心のアーキテクチャは、これまで不可能であった高度な機能を可能にし得る。これらの機能には、（ａ）ダウンリンクＯＴＤＯＡを用いて、サービングセル／タワーとＵＥとアップリンクＡｏＡ／ＤｏＡとの間の距離を測定してＵＥの位置を決定し、その一方で、追跡アルゴリズム／技術を用いることによって、このアップリンク／ダウンリンクＵＥ測位に対するＯＴＤＯＡ同期誤差の影響を軽減すること、（ｂ）アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡに加えてＲＴＴ法を使用してＵＥ位置を決定する場合に、追跡アルゴリズム／技術を利用して、ＵＥ測位を改善すること、及び（ｃ）追跡アルゴリズム／技術を用いて、ダウンリンクＯＴＤＯＡ位置特定法における同期誤差を推定し、修正／軽減することが挙げられる。
上記によると、ナビゲーションプロセッサがマルチラテレーション技法／方法（別名、双曲線ナビゲーション）用いる場合に、ダウンリンク（ＯＴＤＯＡ）ＵＥの位置特定法も記載されている。このマルチラテレーション技法は、多数の双曲線（ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ）方程式を解くことを伴う。反復法及び非反復（閉鎖形態）の解が存在する。一実施形態では、利用可能な（聴取可能な）基準点（基地局）の数を分割して、３つのＲＳＴＤ／ＴＤＯＡサブセットの複数のセットを有し、サブセットごとに閉鎖形態の解を見出すハイブリッドアプローチが記載される。その後、位置整合アルゴリズムを利用して、位置測定を最終決定することができる。第２の実施形態では、位置測定は、ＲＳＴＤ／ＴＤＯＡ値の同一セットからの反復及び非反復解の組み合わせを利用して改善されてよい。第３の実施形態では、アップリンクＡｏＡ／ＤｏＡ推定値及びＲＴＴを用いることにより、反復アルゴリズム及び非反復アルゴリズムに基づいて、ＵＥ位置について初期位置推定を決定してよい。
上記によると、無線ネットワーク環境は、２つの高電力セルのみを使用して、広範囲に大量のＲＦ信号を送り込むため、少なくとも３つの基準点（２Ｄ位置特定の場合）を必要とするマルチラテレーション法に従わずに、位置測定を得ることがあると記載されている。したがって、ＲＴＴが使用可能である場合、ＵＥが、サービングセクタの方位角ビーム幅及びＲＴＴ／２範囲によって定義される弧に沿って位置する方法が記載されている。また、ＡｏＡ／ＤｏＡ推定値が使用可能である場合、ＵＥ位置が、双曲線と弧との交点付近で決定され得る方法が記載されている。これらの方法の両方を使用してよい。ＲＴＴ又はＡｏＡ／ＤｏＡ推定値のいずれも使用可能でない場合、ＵＥ位置は、選択された双曲線３６０８（図３６を参照）上の各セル／タワー（セクタ）に対応する交点をスコアリングすることによって決定される。スコアリングは、セルが向いている方向と双曲線上の点への方向との角度差、及び各点から対応するセル／タワーまでの距離に基づいている。スコアは、これらの対応するセル／タワーのＳＮＲに従って重み付けされ得る。
上記によると、ＬＳＵは、シグナリング及びＵＥとの情報交換のために構成されている通信プロセッサ、ｅＮｏｄｅＢ、及び／又はネットワーク要素を含んでよい。シグナリングは、ＯＭＡ ＳＵＰＬプロトコル及び／若しくは３ＧＰＰ ＬＰＰ／ＬＰＰａ、又はＬＰＰ、ＬＰＰａ、及びＳＵＰＬの組み合わせ、並びにネットワークとの通信に使用される、若しくは使用され得る他のプロトコル、例えば、ＬＣＳ−ＡＰプロトコルに則してよい。更に、専用インターフェース及び／又はプロトコルも用いられ得る。
上記によると、ＬＳＵ構成要素は、メモリに記憶され、通信ネットワークのエッジに位置する４．５ＧＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバのプロセッサ上で実行するように構成されている命令であってよい。ＬＳＵ構成要素は、４．５Ｇ ＭＥＣ上のホスト型アプリとして統合されてよい。５Ｇ配備では、ＬＳＵ構成要素は、コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされてよい。コアネットワークコンピューティングクラウド内でホストされているＬＳＵはＬａａＳデータ配信をサポートしてよく、それにより、ＵＥは、コアネットワークコンピューティングクラウド及び保護された物理位置データ専用のＬａａＳへのゲートウェイとして機能する。
上記によると、ＬＳＵは、ダウンリンク信号プロセッサ並びにアップリンク信号プロセッサ、及びナビゲーションプロセッサを含んでよい。
したがって、システム及び方法の異なる実施形態を説明してきたが、記載の方法及び装置の特定の利点が達成されていることが、当業者には明らかであろう。具体的には、当業者は、物体を追跡及び位置特定するためのシステムが、ごくわずかな追加コストで、ＦＧＰＡ又はＡＳＩＣと、標準信号処理ソフトウェア／ハードウェアとの組み合わせを使用して構築できることを理解するであろう。このようなシステムは、様々な用途、例えば屋内環境又は屋外環境、過酷かつ好ましくない環境において人々の位置を特定するなどにおいて有用である。
また、本開示の範囲及び趣旨内で、様々な変更、適合、及びその代替的な実施形態がなされ得ることを理解されたい。
Claims (27)
- セルラーネットワーク、ワイドローカルエリアネットワーク、スタンドアローンプライベートネットワーク、衛星ネットワーク、及び地上無線ネットワークのうちの１つ以上を含む異種無線通信環境内で無線モバイルデバイスの位置を決定するための方法であって、
検出器において、
前記無線モバイルデバイスの位置確認信号のパラメータを含む、１つ以上の受信チャネルからの信号を受信することであって、前記位置確認信号の前記パラメータは、前記信号内の事前に知られている信号を記述する、ことと、
前記信号の各フレーム開始と、第１の支援データ及び第１の補助情報のうちの１つ以上とを含む第１のメタデータを受信することと、
前記位置確認信号の前記パラメータに基づいて、前記１つ以上の受信チャネル中の各受信チャネルから前記事前に知られている信号を検出することと、
前記事前に知られている信号から抽出された、デジタル形式の複数のサンプルをバッファリングすることと、
前記複数のサンプルをデジタル形式で圧縮して、前記複数のサンプルのデータサイズを低減することと、
前記圧縮されたデータ、前記位置確認信号の前記パラメータ、及び前記メタデータを、前記検出器から物理的に遠隔の位置特定サーバに送信することと、
前記位置特定サーバにおいて、
前記圧縮されたデータ、前記位置確認信号の前記パラメータ、及び前記メタデータを、前記検出器から受信することと、
前記異種無線通信環境のパラメータを受信することと、
前記異種無線通信環境から、第２の支援データ及び第２の補助情報のうちの１つ以上を含む第２のメタデータを受信することと、
前記圧縮されたデータ、前記異種無線通信環境の前記パラメータ、前記第２のメタデータ、並びに前記第２の支援データ及び前記第２の補助情報のうちの１つ以上に基づいて、前記異種無線通信環境の追加パラメータを計算することと、
前記圧縮されたデータ、前記位置確認信号の前記パラメータ、前記異種無線通信環境の前記パラメータ、前記追加パラメータ、前記第１のメタデータ、及び前記第２のメタデータに基づいて、前記無線モバイルデバイスの前記位置を計算することと、
前記無線モバイルデバイスの追跡及びナビゲーションを実行することと、
前記追跡及び前記ナビゲーションの結果を前記異種無線通信環境に報告することと、を含む、方法。 - 前記第１の補助情報は、１つ以上の感覚情報及びセンサデータを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記位置特定サーバは、
前記無線モバイルデバイス及び前記異種無線通信環境と相互作用すること、
測位エンジンと相互作用すること、
前記無線モバイルデバイスと前記異種無線通信環境と前記位置特定サーバとの間のメッセージを管理すること、
前記無線モバイルデバイス及び前記異種無線通信環境へのデータの配信を管理すること、並びに
セキュリティを提供すること、のうちの１つ以上を実行するように構成された、位置管理プロセッサである、請求項１に記載の方法。 - 前記測位エンジンにおいて、
前記圧縮されたデータ、前記位置確認信号の前記パラメータ、前記異種無線通信環境の前記パラメータ、前記追加パラメータ、前記第１のメタデータ、及び前記第２のメタデータを前記位置管理プロセッサから受信することと、
前記位置管理プロセッサから受信したデータを用いて、位置推定及び位置追跡計算を実行することと、
前記位置管理プロセッサから受信した前記データから導出されたアップリンクオブザーバブル及びダウンリンクオブザーバブルのうちの１つ以上を用いて位置推定を実行することと、
信頼半径値、精度の幾何学的希釈、及び無線Ｅ９１１位置精度のうちの１つ以上を含む位置関連メトリックを計算することと、
前記位置推定及び位置追跡計算、前記位置推定、及び位置関連メトリックを前記位置管理プロセッサに提供することと、を更に含む、請求項３に記載の方法。 - 前記測位エンジンは、前記位置管理プロセッサに提供された、前記位置推定及び位置追跡計算、前記位置推定、並びに位置関連メトリックに最新情報を連続的に提供する、請求項４に記載の方法。
- 前記測位エンジンはナビゲーションプロセッサである、請求項３に記載の方法。
- 前記測位エンジンは、信号処理ユニットと、データ処理ユニットと、を含み、
前記信号処理ユニットにおいて、前記圧縮されたデータ、前記位置確認信号の前記パラメータ、前記異種無線通信環境の前記パラメータ、前記追加パラメータ、前記第１のメタデータ、及び前記第２のメタデータを受信して、オブザーバブルを含む信号処理ユニットの出力を生成することと、
前記位置管理プロセッサにおいて、位置推定及び位置追跡計算、前記位置推定、及び位置関連メトリックを前記データ処理ユニットから受信することと、
前記データ処理ユニットにおいて、前記信号処理ユニットの出力を使用して前記無線モバイルデバイスの位置確認及び追跡を実行し、前記位置確認及び前記追跡からメトリックメタデータを生成することと、を更に含む、請求項３に記載の方法。 - 前記バックホールネットワークを介して受信された前記Ｗｏｒｌｄ−Ｗｉｄｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＷＲＮ）局からのデータを含む、前記支援情報及び／又は前記補助情報はまた、前記ＬＳＵによって収集されて配信され、前記ＷＷＲＮは、前記ＧＰＳシステム及び／又は前記ＧＮＳＳシステムの一部である、請求項３に記載の方法。
- 前記位置管理プロセッサは、
シグナリング、並びに１つ以上の通信ネットワーク及び／又は位置特定システムの無線デバイス（ＵＥ）とのデータ及び情報の交換を行うこと、
シグナリング、並びに１つ以上１つ以上のネットワークの要素及び／又は位置特定システムの要素を含む前記１つ以上のネットワーク及び／又は位置特定システムとデータ及び情報の交換を行うことであって、前記Ｗｏｒｌｄ−Ｗｉｄｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＷＲＮ）局からの前記ＬＣＳ及び前記ワールドワイドＧＰＳ／ＧＮＳＳ衛星データを含む、こと、並びに
１つ以上のネットワーキングプロトコル、インターフェース、コンピューティングプラットフォーム、並びに／又は専用プロトコル及びインターフェースを用いることのために構成された通信プロセッサを含む、請求項３に記載の方法。 - 前記信号処理ユニットは、
１つ以上の通信ネットワーク及び／又は１つ以上の位置特定システムからの前記ダウンリンク信号及び／又は前記アップリンク信号の前記位置オブザーバブル及びそれらのメトリックを推定することであって、前記位置オブザーブルはＴＯＦ（飛行時間）、ＴＯＡ（到来時間）、ＴＤＯＡ（到来時間差）、ＡＯＡ（到来角度）、及びＤＯＡ（到来方向）を含む、こと、並びに
米国特許第７，８７２，５８３号に記載されている方法、技法、及びアルゴリズムを含むマルチパス軽減プロセッサを用いて、前記オブザーバブルの結果精度を向上させること、
複数の方法、技法、及び技術の組み合わせを含む、包括的な信号処理の方法、技法、及び技術によって、混合された信号及び感覚情報を用いて前記位置オブザーバブルの計算を実行することのために構成され得る、請求項７に記載の方法。 - 信号ユニットと、データ処理ユニットと、位置管理プロセッサと、通信プロセッサとを含む前記ＬＳＵ及び／又は前記ＬＳＵ構成要素は、
ネットワークの前記コア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワーク、
進化する４．５Ｇ ＭＥＣ（モバイルエッジコンピューティング）サーバなど、クラウドコンピュータベースのＣ−ＲＡＮ（集中型無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ））ベースバンド処理のエッジ施設のセルラーネットワークのサーバであって、ホスト型アプリケーションとして統合され得る、セルラーネットワークのサーバ、
前記コアネットワークコンピューティングクラウド及び／又は事業者のサービスネットワーククラウド内（すなわちクラウド内でホストされる）、
１つ以上のネットワークに接続される、ネットワークの前記コア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部、
完全にホストされ、管理されたクラウドサービスであり、セキュアなリモートインターネット接続を介して１つ以上のネットワークに接続される、ネットワークの前記コア及び／又は事業者のＩＰサービスネットワークの外部、
一部のＬＳＵ構成要素が仮想ｅＮｏｄｅＢインスタンスと統合される、又は並置され、同一のクラウド処理ユニット又は前記ｅＮｏｄｅＢインスタンスをサポートする前記クラウド処理ユニットへの直接インターフェースを有する処理ユニット内に配備される、クラウドＲＡＮアーキテクチャ内、
スタンドアローンエンティティとして、又は当該無線ネットワークのいくつかの要素と統合される、無線ＬＡＮ、Ｃｉｔｉｚｅｎｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ、及びＬｉｃｅｎｓｅｄ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ａｃｃｅｓｓ（ＬＡＡ）など任意のプライベート無線ネットワーク内、
前記ＬＳＵの位置決定に関連するために、完全に統合される、又は前記Ｅ−ＳＭＬＣの機能の一部を置き換える、前記Ｅ−ＳＭＬＣ内のうちの１つに配備される、請求項３に記載の方法。 - 前記ＬＳＵは、
現在の４Ｇ及び次の５Ｇのセルラー無線ネットワーク配備で動作すること、
非セルラーネットワーク及び／又はシステムで動作すること、
前記Ｌｏｃａｔｉｏｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＬａａＳ）位置確認データ配信で動作することであって、前記無線デバイスは、（前記ＬＳＵによって）保護された物理的位置データへのゲートウェイとして機能する、こと、
前記ＵＥ及び／又は前記ｅＮｏｄｅＢの外部で動作することであって、全ての信号処理及び位置推定が前記クラウド内で実行される、こと、並びに
前記ネットワークのコア及び／又はコアＩＰサービスネットワークの外部で動作することであって、前記信号処理、位置確認、追跡、及びナビゲーションの全てが前記ＬＳＵ内で実行されることのために構成され得る、請求項１１に記載の方法。 - 前記ＬＳＵは、
異種マルチネットワークで動作することであって、１つ以上の通信ネットワーク及び／又は位置特定専用システムが、完全に別個のエンティティとして存在し、それぞれセルラー及びＷＬＡＮ及び／又はＧＰＳ／ＧＮＳＳ及び／又はＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ Ｂｅａｃｏｎ専用位置特定システムなど特定用途の機能を果たす、こと、
ＨｅｔＮｅｔ環境など複数タイプのアクセスノード環境で動作することであって、ＨｅｔＮｅｔは、異なるセルタイプ及び異なるアクセス技術の組み合わせからなる通信ネットワークに使用される用語である、こと、並びに、
１つ以上のネットワークと前記ＨｅｔＮｅｔとを組み合わせる環境で動作することのために構成され得る、請求項１１に記載の方法。 - 前記無線デバイス及び／又はネットワークの要素は検出器を含んでよく、前記検出器は、
デバイスの位置特定に使用される信号のデジタルサンプルを検出し、抽出すること、
アンテナごと及び信号の識別子（ＩＤ）ごとに多数のデジタルサンプルを収集すること、
各フレーム開始、並びに補助及び／又は支援情報を含む、メタデータを収集し、記憶すること、
前記ＬＳＵに送信される前に収集されたデジタルサンプルを前処理して、前記データサイズを低減することであって、このデータサイズの低減は、デバイスの位置確認に使用される信号のみを表すデジタルサンプルを抽出することを含み得る、こと、並びに、
前記メッセージのごく一部である、前記ＧＰＳ／前記ＧＮＳＳナビゲーションメッセージフレーム内のデータサンプルの一部を収集すること、を行うように構成され、
このナビゲーションメッセージにおいて伝達された前記情報の残りは、前記ＧＰＳ支援データ及び／又は前記ＧＮＳＳ支援データとして前記ＬＳＵにおいて使用可能であり、
前記支援データは、基準時間、基準位置、衛星エフェメリス、クロック補正、電離層モデル、地球方位パラメータ、ＧＮＳＳ時間オフセット、取得支援、アルマナック、ＵＴＣモデルなどを含む、請求項１に記載の方法。 - 前記検出器は、前記無線デバイス及び／又はネットワークの要素と統合される、又は並置されるのいずれかであり得、前記検出器は、前記無線デバイス（ＵＥ）の前記受信機から前記信号のサンプル及び他の関連情報を受信する、請求項１４に記載の方法。
- 前記ネットワークの要素は、ＬＭＵ及び／若しくはｅＮｏｄｅＢ、又は両方の組み合わせであり得る、請求項１４に記載の方法。
- 前記検出器は通信プロセッサを含み、このプロセッサは、
サンプルデータを整理すること、
１つ以上のネットワーキングプロトコル、インターフェース、コンピューティングプラットフォーム、並びに／又は専用プロトコル及びインターフェースを用いてシグナリングし、前記ＬＳＵとデータ及び情報を交換すること、並びに、
サンプルデータ及びメタデータを前記ＬＳＵに送信し、コマンド及び支援情報を受信することを行うように構成されている、請求項１４に記載の方法。 - 前記通信プロセッサは、前記異なるセルタイプ並びに／又はセルラー、ＷＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、及びＩＥＥＥ８０２．１５無線技術など１つ以上のアクセス技術を使用して、前記ＬＳＵにデータ及び情報を返送するように構成されている、請求項１４に記載の方法。
- 前記デバイスの（ＵＥの）データチャネルが、より広い帯域幅チャネルの帯域内（内部）に割り当てられ、前記デバイスの受信機は、前記割り当てられたチャネルの帯域幅を越えて、前記デバイスの位置確認に使用される信号にアクセスすることができ、前記検出器は、前記割り当てられたチャネル帯域幅の内外で信号を処理し、得られたサンプルデータ及び他の関連情報を前記ＬＳＵに送信するために構成されている、請求項１４に記載の方法。
- 前記検出器は、
前記確率統計、例えば、デバイス（ＵＥ）の位置確認のデータを検出し、抽出すること、及び
これらの確率統計をそのメタデータ並びに関連する補助及び／又は支援情報と共に分類することを行うように構成されている、請求項１４に記載の方法。 - 前記検出器は、
Ａ−ｌａｗ及びｕ−ｌａｗコンパンディングアルゴリズムなど１つ以上の圧縮アルゴリズムを用いること、
各デジタルサンプルサイズをより少数のビットに低減すること、
前記コヒーレント圧縮スキームを用いることであって、オブザーバブル推定（ＬＳＵに送信される）に使用される前記得られたデータサンプルの前記サイズは、前記受信機で捕捉された信号の相互相関出力の前記非ゼロ部分に、検出された固有ＩＤ（識別子）信号の数を乗じたサイズに低減される、こと、
圧縮スキームを用いることであって、デバイスの位置確認に使用される信号の検出に成功した後、更なる動作は、受信信号のＩＤごとの搬送波周波数オフセット（ＣＦＯ）処理と組み合わされた整合フィルタリングを含む、こと、続いて、これらの受信信号の多数のサンプルの統合（時間的に）が続くことによって、更なるデータサイズ低減を達成するように構成されている、請求項１４に記載の方法。 - 前記検出器は、デバイスの位置確認に使用される信号の整合フィルタリング、前記信号のデジタルサンプルのうちの１つ以上から形成された行列の特異値分解（ＳＶＤ）原理固有値の計算など追加圧縮処理を実行してデータサイズを低減するように構成されており、この追加処理は、計算負荷及び／又は必要リソースとＬＳＵでの通信帯域幅の低減とのトレードオフである、請求項２１に記載の方法。
- 前記検出器及び前記ＬＳＵは、
ＯＭＡ ＳＵＰＬ、３ＧＰＰ ＬＰＰ、ＬＰＰａ、又はＬＰＰ、ＬＰＰａ、ＳＵＰＬ、及び／若しくはＬＣＳ−ＡＰの組み合わせなどＬＴＥインターフェース及びプロトコルを用いて、サンプルデータ、メタデータ、補助情報及び／若しくは支援情報、シグナリング、並びに／又はコマンドからなる通信コンテンツを転送すること、
前記３ＧＰＰ ＬＴＥ−ＷＬＡＮ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ（ＬＷＡ）又は前記３ＧＰＰ ＬＴＥ ＷＬＡＮ Ｒａｄｉｏ Ｌｅｖｅｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＩＰｓｅｃ Ｔｕｎｎｅｌ（ＬＷＩＰ）技術などＷＬＡＮベアラを用いて前記通信コンテンツを転送すること、
Ｍｅｓｓａｇｅ Ｑｕｅｕｉｎｇ Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ（ＭＱＴＴ）及び／又は代替接続プロトコルを用いて、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ、ＡＴ＆Ｔ Ｍ２ｘなどコンピューティングプラットフォームを介して、前記通信コンテンツを転送すること、
インターネットプロトコルセキュリティ（ＩＰｓｅｃ）、ＩＫＥｖ２を用いるＩＰｓｅｃ及びプロキシモバイルＩＰｖ６など、セキュアなベアラの任意の代替形態を介して前記通信コンテンツを転送すること、並びに、
専用インターフェース及び／又はプロトコルを介して前記通信コンテンツを転送することのために構成されている、請求項１に記載の方法。 - 前記進化型パケットデータゲートウェイ（ｅＰＤＧ）は、前記ＬＴＥと、ＷＬＡＮ、ＬＴＥメトロ及びフェムトセルアクセスネットワークなど、セキュアなアクセスを必要とする非３ＧＰＰネットワークとの間の相互作用のために用いられる、請求項２３に記載の方法。
- 前記ＬＳＵはネットワーク及び前記ネットワークのＩＰサービスの外部にあり、前記デバイス（ＵＥ）の測位は、前記ネットワーク要素のいずれかの外部で決定され、前記中継ユニットを用いる前記Ｅ−ＳＭＬＣは、
前記検出器と前記ＬＳＵとの間で、サンプルデータ、メタデータ、補助情報及び／若しくは支援情報、シグナリング、並びに／又はコマンドを転送すること、並びに
ＳＵＰＬ Ｌｌｐインターフェース及び基盤となるプロトコルを用いる、又は専用インターフェース及び／若しくはプロトコルを介することのために構成されている、請求項１１に記載の方法。 - 前記ＬＭＵは、拡張されたＳＬｍ−ＡＰプロトコルを使用して前記ＳＬｍインターフェースを介してＥ−ＳＭＬＣ及び中継エンティティと通信して、前記ＬＭＵ及び中継通信及び転送に対応する、請求項２５に記載の方法。
- 前記中継ユニットは、サンプル及び支援データなど全ての位置確認関連情報へのアクセスを有する、請求項２５に記載の方法。
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