JP6457612B2 - 到来角検知システムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書に説明された実施形態は、概して、到来角の推定に関する。

正確な位置特定は、商業用の建物における人または品目の追跡、産業用または家庭用のスマートシティまたはスマートホームへの無人機の追跡、屋内ロボット、および物のインターネット（ＩｏＴ：internet of things）のナビゲーション管理から、異なる筋書きにおいて多くの位置照会アプリケーションを容易にするために、基本のドライバとして重要である。位置特定は、自主的な移動ロボットのナビゲーションと、移動ＩｏＴの障害回避およびルートプランニングの基本であるＩｏＴに関連したアプリケーションと、において鍵となる技術の１つである。屋内の位置特定はやりがいがある。

既存の位置特定技術は、それらのデータ処理方法に基づいて分類できる。到着時刻（ＴｏＡ：time of arrival）、到来角（ＡｏＡ：angle of arrival）、および受信信号強度（ＲＳＳ：received signal strength）方法が知られている。これらの中で、ＡｏＡに基づく技術が、一般的に用いられる。そのような技術は、しかしながら、高度な計算の複雑さおよび複数の移動ターゲットの誤った位置特定に対する感受性によって特徴づけられる。多数の信号分類（ＭＵＳＩＣ：multiple signal classification）アルゴリズムは、特に、高度な計算の複雑さの固有の分解操作（high computation complexity eigen decomposition operation）を集中的に使用する。加えて、周知のＡｏＡ方法を実行するためのハードウェアは、高価である可能性がある。ＡｏＡ推定性能は、また、ターゲットが著しく動いた長い処理時間とともに劣化し得る。

以下において、実施形態は、図面を参照して説明される。
図１は、実施形態に係る基地局を示す。 図２は、実施形態に係る到来角（ＡｏＡ）の判定方法を示す。 図３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)低エネルギー送信器が示された複数のポジションに順次位置する測定のセットアップを示す。 図４ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図４ｂは、周知のＭＵＳＩＣ手法を使用して判定された到来角を示す。 図４ｃは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された複数の信号、を用いたベンチマークの練習の結果を示す。 図５ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図５ｂは、実施形態を使用して判定された到来角を示す。 図５ｃは、４７個のセグメント（すなわち、送信器がポジション１にいる間に取得される複数の時間セグメント）の間のトレース差（trace difference）の展開（development）を示す。 図５ｄは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された（破線の）複数の信号、実線の複数のセグメントはポジション１のＡｏＡ推定のために選択されたセグメントである、を示す。 図６ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図６ｂは、実施形態を使用して判定された到来角を示す。 図６ｃは、５３３個のセグメント（すなわち、送信器がポジション２にいる間に取得される複数の時間セグメント）の間のトレース差の展開を示す。 図６ｄは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された（破線の）複数の信号、実線の複数のセグメントはポジション２のＡｏＡ推定のために選択されたセグメントである、を示す。 図７ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図７ｂは、実施形態を使用して判定された到来角を示す。 図７ｃは、５５３個のセグメント（すなわち、送信器がポジション３にいる間に取得される複数の時間セグメント）の間のトレース差の展開を示す。 図７ｄは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された（破線の）複数の信号、実線の複数のセグメントはポジション３のＡｏＡ推定のために選択されたセグメントである、を示す。 図８ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図８ｂは、実施形態を使用して判定された到来角を示す。 図８ｃは、２７１個のセグメント（すなわち、送信器がポジション４にいる間に取得される複数の時間セグメント）の間のトレース差の展開を示す。 図８ｄは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された（破線の）複数の信号、実線の複数のセグメントはポジション４のＡｏＡ推定のために選択されたセグメントである、を示す。 図９ａは、複数の定期データサンプルの到来角の方位および仰角分布を示す。 図９ｂは、実施形態を使用して判定された到来角を示す。 図９ｃは、１６２個のセグメント（すなわち、送信器がポジション５にいる間に取得される複数の時間セグメント）の間のトレース差の展開を示す。 図９ｄは、基地局の４つの受信器チャネルを介して受信された（破線の）複数の信号、実線の複数のセグメントはポジション５（ここで送信器はポジション１に戻る）のＡｏＡ推定のために選択されたセグメントである、を示す。

実施形態において、複数の受信器と、制御回路と、制御回路によって実行可能な複数の命令を記憶するメモリとを備え、複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、送信器からの信号として、複数の受信器を介して受信される複数の信号のデータを受信させ、受信データを複数の連続するセグメントに分割させ、複数の連続するデータセグメントが送信器の移動を示すように変化したか判定させ、判定に基づいて、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された、変化の間に受信された複数のデータセグメントに基づいて信号の到来角を判定させる、装置が提供される。到来角は、その時に出力され得る。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、更に、送信器に関連したポジションの変化の頻度に基づいて受信データを分割するためにセグメントの長さを判定させ得る。この頻度は、特定の送信器が予め設定された期間にポジションを変える見込みを示す頻度、または装置の感度領域内にいる送信器がポジションを変える平均の見込みを示す頻度であり得る。変化の頻度は、到来角の変化の頻度である。より高い変化の頻度は、より短いセグメントの選択をもたらし得る。セグメントの長さが減少することは、常に、より多くのより短いセグメントが処理される必要があることを意味する。複数の連続するデータセグメントが送信器の移動を示すように変化したかどうか判定することは、計算的にとても安価なやり方でできるので。この計算がより頻繁に繰り返されることは、それゆえに、使用される計算能力の点から有害ではない。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、更に、判定された到来角の品質が予め設定された閾値未満に下がった場合にセグメントの長さを減少させることができる。制御回路は、更に、角度照会の送信品質（angle-aware transmission quality）に基づいて閾値を判定するように構成され得る。つまり、送信器が位置していることがわかっている、または位置していると疑われる特定の位置に対して感度を与えるように複数のアンテナが選択された場合、送信器の移動は、例えば、検知された送信パッケージエラーレートおよび／またはビットエラーレートの増加を測定した、送信品質を急激に悪化させることができる。一実施形態において、複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、更に、制御回路に、複数のアンテナが具体的な位置の感度を最大にするように選択されていない状況よりもより容易にセグメントの長さを短くさせることができる。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、複数の連続するデータセグメントが複数の連続するデータセグメントの複数の共分散行列に基づいて変化したか判定させ得る。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、複数の連続するデータセグメントの複数の共分散行列（covariance matrices）の間のトレース差が予め設定されたトレース差の閾値を超えたか判定させることができる。（絶対的な到来角とは対照的に）信号の到来角の変化を計算するだけで共分散行列を信頼することによって、全ての処理ステップにおける信号の共分散行列の固有の分解を使用する必要性は避けられ、それによって、計算の複雑さをかなり減少させ、更にハードウェアの複雑さの減少を可能にする。ハードウェアの複雑さの減少は、更に、より少ない複数のＲＦチェーン（RF chains）を使用している同じアンテナダイバーシティ（antenna diversity）を達成している間に、空間的に拡大縮小可能なアンテナ選択アーキテクチャ（spatial scalable antenna selection architecture）を導入することによって達成される。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、時間と共に計算されるトレース差の変動フロア（trace differences fluctuation floor）に基づいてトレース差の閾値を選ばせることができる。

複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントを結合することによって、および到来角判定方法を結合された複数のデータセグメントに適用することによって、信号の到来角を判定させ得る。

装置は、利用可能な受信器チェーン（receiver chains）の数を超える多くのアンテナを備える。複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に、利用可能な受信器チェーンの数に対応する多くのアンテナを選択させることができる。選択は、ダイバーシティを増加するためにランダムにされ得る。別の実施形態では、選択は、前もって送信器を備えていると分かっているエリアのほうに信号電波（beam）を向けるようになされる。

実施形態によれば、また、複数の受信器を備えた装置の制御回路において行われる方法が提供される。方法は、送信器からの信号として、複数の受信器を介して受信される複数の信号のデータを受信することと、受信データを複数の連続するセグメントに分割することと、複数の連続するデータセグメントが送信器の移動を示すように変化したか判定することと、判定に基づいて、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントに基づいて信号の到来角を判定することと、を備える。

実施形態によれば、更に、制御回路に実行させる複数の命令を実行可能なコンピュータを備えるデータキャリアが提供され、複数の命令は、制御回路によって実行されたときに、制御回路に１つ以上またはいずれかの前述の方法を行わせる。

図１は、多数のアンテナ１１０を備えるアクセスポイント１００を示す。複数のアンテナは、いずれかのアンテナといずれかの受信器チェーンとの接続を可能にするスイッチングネットワーク１２０によって、より少数の受信器チェーン１３０に接続される。スイッチングネットワーク１２０が複数のアンテナ１１０を複数の受信器チェーン１３０に接続する方法は、制御回路１４０とスイッチングネットワーク１２０とを接続する線で示されるように、制御回路１４０および制御回路１４０の制御を受けて作動するスイッチングネットワーク１２０によって判定される。制御回路１４０は、そのうえ、下記に詳述する実施形態を参照して説明されるように複数のアンテナ１１０によって受信した信号の到来角を判定する。任意に、基地局１００は、判定された（複数の）到来角を確認する情報を他のデバイスまたは接続されたデバイスに送信するために使用できる入出力インターフェイス１５０を備える。もちろん、この情報は、付加的に、または、代替的に、１つまたは複数のアンテナ１１０を使用して送信され得ることが認識されるであろう。アクセスポイント１００は、更に、制御回路１４０と通信接続されている不揮発性メモリ１６０を備える。メモリ１６０は、制御回路１４０によってアクセスされるまたは制御回路１４０に転送される、および下記に説明する方法を行うために制御回路１４０によって実行される、ことが可能である、コンピュータが実行可能なコードを記憶する。

図２は、実施形態に係る到来角（ＡｏＡ）判定の方法を例示する。方法の開始後、データ送信の経験品質の閾値（data transmission quality of experience threshold）が選択される。この閾値は、アクセスポイントの工場セットアップの間にプリプログラムされた予め設定された閾値、および／またはビットエラーレートおよび／または送信パッケージエラーレートの点から満足な性能を提供するためにアクセスポイントの以前の操作の間に判定された閾値であり得る。アンテナの数は、それから、実施形態においてＡｏＡ判定のために選択される。選択されるアンテナの数は、利用可能な受信器チャネルの数に対応し得る。複数のアンテナは、ランダムに選択され得る。代替の実施形態において、複数のアンテナは、選択された複数のアンテナの感度を、送信器の存在が疑われるエリアにおいて感度を最大とするように向けるために選択される。送信器の存在は、以前の測定に基づく特定のエリアにおいて疑われ得る。

複数の信号は、それから、選択された複数のアンテナを使用する制御回路によって取得され、考慮されるデータセグメントの長さＮが選択される。後の議論で明白になるように、選択されたセグメントがより長くなるほど、ＡｏＡを判定する計算の複雑さはより低くなる。しかしながら、認識されるように、より長いセグメントは、より長い取得を必要とし、それによって、データが取得されている間、位置を変化して送信器が位置するリスクが増加する。一実施形態において、データシーケンスの長さは一定である。別の実施形態において、セグメントの長さは、１つの繰り返しの間に判定された角度の正確さが低いことが見つけられた場合、方法の後の繰り返しのために短くされる。代替的に、または付加的に、送信器が容易に動くことが知られている環境のために選ばれたセグメントの長さが、歴史的に、ほとんど移動が観察されていない環境のためのセグメントの長さよりも短いように、セグメントの長さＮは、送信器の周知の長期間のトラフィック現象（traffic behaviour）に基づいて選択される。受信データは、それから、個々のセグメントに分割され、第１のＡｏＡ推定処理サイクルの前に長さＮを有する各セグメントは開始され、そして、トレーススパイク（trace spike）検知の閾値（その使用は下記に詳細に説明される）が設定される。この閾値は、アクセスポイントの工場セットアップの間にプリプログラムされた予め設定された閾値、および／またはアクセスポイントの以前の操作の間に判定された閾値であり得る。

処理サイクルの各々は、第ｎ番目のサイクルの間、第（ｎ＋１）番目のセグメントと同様に第ｎ番目のセグメントが処理されるように、２つの連続するセグメント上で動作する。第１サイクルにおいて、例えば、第１および第２セグメントは処理され、第２サイクルの間に第２および第３セグメントが処理される。処理サイクルの第１工程として、第１および第２セグメントのそれぞれの共分散行列は以下の式に従って計算される。

ここで、Ｒ_ｃｕｒｒは第（ｎ＋１）番目のセグメントの共分散行列であり、Ｒ_ｌａｓｔは第ｎ番目のセグメントの共分散行列であり、Ｎはセグメントの長さであり、ｘ（ｎ）は選択された複数のアンテナを介して受信された問題におけるセグメントの第ｎ番目のデータベクトルであり、および、Ｈはエルミート転置（Hermitian transpose）を示す。

いったん複数の共分散行列が分かったら、計算された複数の共分散行列に対するトレース差は以下の式に従って計算される。

ここで、行列Ａのトレースは、以下のように定義される。
ここで、Ｉは行列Ａの列の番号である。

発明者は、複数のセグメント間の送信器の移動はトレース差を増加させることを見出した。結果として、トレース差の値は、送信器の移動を表示するものとして使用できる。送信器が移動したことを判定できることによって、複数のデータセグメントを、送信器の１つの特定の位置に関するデータセグメントと、送信器の別の位置に関するデータセグメントと、に分割することが可能である。認識されるように、２つの異なる位置に位置するときに送信器から受信したデータがデータの到来角の判定に共同で使われた場合、そのとき、判定された到来角は、不正確、または、完全に間違っているかもしれない。送信器の位置が変化した複数のセグメントの間、または増加したトレース差（または、本明細書ではトレーススパイクと呼ぶ）の位置を判定することによって、１つの送信器の位置に関する複数のデータセグメント、および次の送信器の位置に関する複数のデータセグメントは、分離され続けることができ、それによって、到来角の判定の正確さが増加する。トレース差の判定は、計算として多くを要求しない。下記に詳細に示されるように、これは、到来角がセグメント毎に判定される他の方法に勝るとも劣らない。

実施形態において、それから、ＡｏＡ推定処理サイクルの最後の繰り返しの間に考慮される２つのセグメントのために、トレース差がトレーススパイクの閾値を超えているか判定される。これは、方法が次のＡｏＡ推定処理サイクルの最初に戻り、そして、次のまたは最新のセグメントのために共分散行列を計算することによって開始するときの事例とすべきではない。ＡｏＡ推定処理サイクル（この最後のサイクルのＲ_ｃｕｒｒ）の以前の繰り返しにおいて最新に考慮されたセグメントのために以前に計算された共分散行列は、現在のサイクルのＲ_ｌａｓｔとして再利用され得る。

トレース差がトレーススパイク検知の閾値を超えていると判定された場合、送信器は移動したらしいと判定され、そして、トレーススパイクに先行する、および最後に以前に検知されたトレーススパイク（記録またはデータの取得を開始したときから全てではないセグメントが利用され得る場合、以前に検知されたトレーススパイクであるべき）に続いている、全てのセグメントは、到来角が計算されるための単一の長いセグメントとして、いっしょに考慮される。この計算は、送信器の移動がほとんど起こっていそうもなく、到来角の判定の結果が非常に正確でありそうであると認識して、なされ得る。

到来角は、周知の方法、例えば、周知の多数の信号分類（ＭＵＳＩＣ）アルゴリズム、を使用して判定できる。ＭＵＳＩＣは、部分空間到来角（ＡＯＡ）方法である。それは、信号および雑音の部分空間の直交性を調査するためにアンテナ配列の測定の形成が生成された、共分散行列の固有の構造を利用する。現在に創造された長いセグメントの共分散行列Ｒの第Ｎ番目の最も小さい固有値｛λ_ｋ＋１、λ_ｋ＋２、…、λ_ｋ＋Ｎ｝および固有ベクトルＵ_Ｎ＝｛ｕ_ｋ＋１、ｕ_ｋ＋２、…、ｕ_ｋ＋Ｎ｝は抜粋され、ｍｕｓｉｃ ＡＯＡスペクトラムは以下のように計算できる。
ここで、
は、配列応答ベクトル（別名、ステアリングベクトル（steering vector））、ｄは２つの隣接するアンテナ間の距離、およびｃは信号伝播速度である。

複数のスペクトルの最大値は、それから、ＡｏＡを判定するために使用される。周知の方法では、上記のやり方でＡｏＡを判定するために要求される固有値の分解は、繰り返して行う必要があった。実施形態では、ＡｏＡ判定は、検知されたトレーススパイクの間に１度だけ行う必要がある。これは、第２のトレーススパイクまたは終わりのトレーススパイクが検知された後（この場合、ＡｏＡは送信器の以前の位置に適用するだけで判定されている）、またはトレーススパイクしてから受信した複数のセグメントを信頼して、最後のトレーススパイク後のある程度の時間であり得る。実施形態では、固有値の分解は、各グローバルＡｏＡ推定処理サイクルにおいて１度だけ行う必要があり、そして、それに従って判定されたＡｏＡは、それから、次のトレーススパイクが検知されるまで変わらずに残ると仮定できる。

トレーススパイクの閾値の設定に戻ると、最初にこの閾値は上記のやり方で設定できるが、閾値はアクセスポイントの特定の操作状態に整合するために再設定（または初めて設定）できる。たとえ送信器が移動していなくても、変動する測定状態の結果として、トレース差がいくぶん変動することが認識されるだろう。トレース差は、それゆえ、測定信号のノイズフロア（noise floor）に比較されることができるふるまいを示す。一実施形態では、トレース差の変化かどうか決定するための閾値（図２においてトレーススパイクの閾値と言及される）は、トレース差のノイズフロアを参照して設定される。特に、トレーススパイクの閾値δ_Ｔは下記のとおり計算される。

ここで、Ｔ_ｐはトレース差である。私たちは、角度の変化がないと仮定する最初のステージにおいて固定されたトレース差からＴ_ｐ（ｐ＝１、…Ｐ）を選ぶ。
は、トレース差のノイズフロアを計算するのに使用される。αは閾値係数である。例えば、ここで、私たちは、α＝５００、Ｐ＝１０と設定し、
は、２．６８１×１０^−９として計算される。トレーススパイクの閾値は、トレーススパイクの検知後、または複数のアンテナの再選択の前または後に再設定され得る。

実施形態は、多くの実験を使用してテストされた。実験のセットアップは図３に示される、ここでは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ；Bluetooth low energy）送信器が４つのユニバーサルソフトウェアラジオペリフェラル（ＵＳＲＰ；universal software radio peripheral）に接続された４つのアンテナのユニフォームリニアアレイ（ＵＬＡ；uniform linear array）に関連して連続的に配置される位置を示す。固定数のセグメントを使用したＭＵＳＩＣベンチマーク方法のＡｏＡの結果の例は、図４に与えられる。テストの間、ターゲットは、９０度から６０、１２０、１００度に動いて、最後に９０度に戻る。このアルゴリズムは、ターゲットの動きを検知できず、その代わりとして、１０６度の誤ったＡｏＡ推定を出力する。図４ａ）は、ＭＵＳＩＣの方位および仰角の分解（resolution）を示す。この実験において、ＵＬＡは、仰角の分解が判定されることがないように水平に整列される。平面配列の使用は、しかしながら、２ＤのＡｏＡを提供するために、これを分解するのに役立つだろう。図４ｂ）は、仰角が０のときの到来の方位を示す。３番目の列はＵＬＡによって収集された４つの信号の強度を例示する。

図４ｂ）に見られるように、ＡｏＡ判定は、正しくない（正しい角度は、９０、６０、１２０、１００、９０度である、しかし、ベンチマーク方法は、ターゲットの動きを認識することができず、その結果として、関係のない角度情報を１つの推定サイクルの信号に結合する）。これは、データ分割（data segmentation）が、固定されたセグメントの長さにより、送信器の動きを考慮できないためである。送信器は、信号のキャプチャー時間の間ずっと、いくつかの異なる角度に配置されたが、図４は、明らかに、ベンチマーク方法が方向のこれらの変化を認識できないことを示す。

図５乃至図８の実施形態の結果。送信器の位置の変化は、複数の連続するセグメント間の分散（variance）を調査することによって検知できる。（５１２個のサンプルの）全てのセグメントに対する差の距離（metric）のトレースは、図５ｃ）（および、このやり方で確認されたトレーススパイク間に判定された他のＡｏＡに対する図６ｃ）、７ｃ）、および８ｃ））に描かれる。図５ｄ）は、生の信号を示す。信号は、複数のトレーススパイクの間にある、または送信器の移動を含まない考慮された信号として、比較的安定である。

指定された時間待つよりも、セグメント毎（例えば、５１２の時間サンプル毎）を基本にＡｏＡ推定を行うことが可能だろう。しかしながら、家庭用ルータ（home router）のように、特に小規模なハードウェアソリューション（small-scale hardware solution）に対して、かなりの計算の負荷がそのようなアプローチと関連する。セグメント毎を基本にしたＡｏＡ推定を行うための計算コストが表１に示される、ここで、ＡｏＡ推定に係る全体の時間は、３．２０ＧＨｚの４コアのインテルｉ５−４５９０ＣＰＵでだいたい６０秒である。

表１ セグメント毎のＡｏＡ方法で１５７０セグメントを処理する計算時間および提案の手法
ここで、１５７０は、セグメントの数である。
０．０３８２秒は、共分散行列を計算し、各セグメントでＡｏＡ推定のための固有の分解を操作するための持続時間である。
０．０００４２８秒は、各セグメントの共分散行列を計算するための持続時間である。
０．０３７７秒は、ＡｏＡ推定のために固有の分解を操作するための持続時間である。

対照的に、実施形態は、要求されたときに、環境の一時的な変化を調べるために０．０００４２８秒だけ、それから、ＡｏＡを判定するためにその次の０．０３７７秒を要求する。実施形態を使用した例の全体の処理時間は０．８６秒であり、セグメント毎の手法よりもだいたい７０倍少ない。

図５ａ）は、図３のポジション１における送信器に対する到来角の仰角分布を示す。図５ｂ）は、実施形態を使用して、そして図５ｃ）に示す２つの検知されたトレーススパイクの間に受信した図５ｄ）の（実線の）複数のデータセグメントを操作して、正しく判定されたＡｏＡを示す。

図６ａ）は、図３のポジション２における送信器に対する到来角の仰角分布を示す。図６ｂ）は、実施形態を使用して、そして図６ｃ）に示す複数の検知されたトレーススパイクの間に受信した図６ｄ）の（実線の）複数のデータセグメントを操作して、正しく判定されたＡｏＡを示す。

図７ａ）は、図３のポジション３における送信器に対する到来角の仰角分布を示す。図７ｂ）は、実施形態を使用して、そして図７ｃ）に示す２つの検知された中央と右側のトレーススパイクの間に受信した図７ｄ）の（実線の）複数のデータセグメントを操作して、正しく判定されたＡｏＡを示す（左側と中央のトレーススパイクの間のデータは、図６ｄ）に示すデータである）。

図８ａ）は、図３のポジション４における送信器に対する到来角の仰角分布を示す。図８ｂ）は、実施形態を使用して、そして図８ｃ）に示す２つの最も右側の検知されたトレーススパイクの間に受信した図８ｄ）の（実線の）複数のデータセグメントを操作して、正しく判定されたＡｏＡを示す。

図９ａ）は、図３のポジション５（ポジション１と同じ）における送信器に対する到来角の仰角分布を示す。図９ｂ）は、実施形態を使用して、および図９ｃ）に示す最後に検知されたトレーススパイクの後に受信した図９ｄ）の（実線の）複数のデータセグメントを操作して、正しく判定されたＡｏＡを示す。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実際に、本明細書で説明した新規なデバイスおよび方法は、その他の様々な形態で具現化し得、発明の要旨を逸脱しない範囲で、本明細書で説明したデバイス、方法、および結果の形態において、種々の省略、置き換え、および変更を行い得る。特許請求の範囲およびその同等物は、発明の範囲および要旨の範囲内にあるような形態または変形を保護することを意図する。

Claims (11)

1. 複数の受信器と、制御回路と、前記制御回路によって実行可能な複数の命令を記憶するメモリとを備え、前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、前記制御回路に、
   送信器からの信号として、前記複数の受信器を介して受信される複数の信号のデータを受信させ、
   前記受信データを複数の連続するセグメントに分割させ、
   複数の連続するデータセグメントが、前記複数の連続するデータセグメントの複数の共分散行列に基づいて変化した場合、前記複数の共分散行列の間のトレース差が予め設定されたトレース差の閾値を超えているか判定させ、
   前記判定に基づいて、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントに基づいて前記信号の到来角を判定させる、装置。
2. 前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、更に、前記制御回路に、前記送信器に関連したポジションの変化の頻度に基づいて前記受信データを分割するためにセグメントの長さを判定させる、請求項１記載の装置。
3. 前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、更に、前記制御回路に、前記判定した到来角の品質が予め設定された閾値未満に下がっている場合に前記セグメントの長さを減少させる、請求項１記載の装置。
4. 前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、前記制御回路に、時間と共に計算されたトレース差の変動フロアに基づいて、前記トレース差の閾値を選ばせる、請求項１記載の装置。
5. 前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、前記制御回路に、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントを結合することによって、および到来角判定方法を前記結合された複数のデータセグメントに適用することによって、前記信号の前記到来角を判定させる、請求項１記載の装置。
6. 複数の受信器を備える装置の制御回路において行われる方法であって、
   送信器からの信号として前記複数の受信器を介して受信された複数の信号のデータを受信することと、
   前記受信データを複数の連続するセグメントに分割することと、
   複数の連続するデータセグメントが前記複数の連続するデータセグメントの複数の共分散行列に基づいて変化した場合、前記複数の連続するデータセグメントの前記複数の共分散行列の間のトレース差が予め設定されたトレース差の閾値を超えているか判定することと、
   前記判定に基づいて、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントに基づいて信号の到来角を判定することと
   を備える、方法。
7. 前記送信器に関連したポジションの変化の頻度に基づいて前記受信データを分割するためにセグメントの長さを判定することを更に備える、請求項６記載の方法。
8. 前記判定された到来角の品質が予め設定された閾値未満に下がっている場合に前記セグメントの長さを減少することを更に備える、請求項６記載の方法。
9. 時間と共に計算されたトレース差の変動フロアに基づいて、前記トレース差の閾値を選ぶことを更に備える、請求項６記載の方法。
10. 前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて検知された変化の前に単独で受信されたまたは後に単独で受信された、または、前記送信器の移動を示す複数の連続するデータセグメントにおいて２つの検知された変化の間に受信された、複数のデータセグメントを結合することによって、および到来角判定方法を前記結合された複数のデータセグメントに適用することによって、前記信号の前記到来角を判定することを更に備える、請求項６記載の方法。
11. 制御回路によって実行するための複数の命令を実行可能なコンピュータを備え、
    前記複数の命令は、前記制御回路によって実行されたときに、前記制御回路に請求項６記載の方法を行わせる、データキャリア。