KR20230035712A - 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 - Google Patents
모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230035712A KR20230035712A KR1020237007612A KR20237007612A KR20230035712A KR 20230035712 A KR20230035712 A KR 20230035712A KR 1020237007612 A KR1020237007612 A KR 1020237007612A KR 20237007612 A KR20237007612 A KR 20237007612A KR 20230035712 A KR20230035712 A KR 20230035712A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- motion
- wireless communication
- signals
- signal
- devices
- Prior art date
Links
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 408
- 230000004807 localization Effects 0.000 title description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 355
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 54
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 75
- 108091006146 Channels Proteins 0.000 description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 description 38
- 230000008569 process Effects 0.000 description 31
- 238000013442 quality metrics Methods 0.000 description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 10
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000013515 script Methods 0.000 description 4
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000288673 Chiroptera Species 0.000 description 1
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003570 air Substances 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000010267 cellular communication Effects 0.000 description 1
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 229920002239 polyacrylonitrile Polymers 0.000 description 1
- 201000006292 polyarteritis nodosa Diseases 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000011343 solid material Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/22—Electrical actuation
- G08B13/24—Electrical actuation by interference with electromagnetic field distribution
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
- G01S13/56—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds for presence detection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
- G01S7/006—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations using shared front-end circuitry, e.g. antennas
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/22—Electrical actuation
- G08B13/24—Electrical actuation by interference with electromagnetic field distribution
- G08B13/2491—Intrusion detection systems, i.e. where the body of an intruder causes the interference with the electromagnetic field
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/70—Services for machine-to-machine communication [M2M] or machine type communication [MTC]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W84/00—Network topologies
- H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/003—Bistatic radar systems; Multistatic radar systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
- G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/20—Services signaling; Auxiliary data signalling, i.e. transmitting data via a non-traffic channel
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
일반적인 모습에서, 공간 내에서 탐지된 모션의 위치가 판별된다. 몇몇 모습들에서, 다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들에 기반하여 그 공간 내 물체의 모션이 탐지된다. 각 무선 신호는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 전송되고 수신된다. 각 무선 통신 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들이 계산된다. 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반하여 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타낸다. 상기 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치가 판별된다.
Description
우선권 주장
본원은 2017년 10월 20일에 출원된 "Motion Localization in a Wireless Mesh Network Based on Motion Indicator Values" 제목의 미국 출원 No. 15/789,761에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원의 내용들은 본원에 참조로서 편입된다.
기술분야
본원은 일반적으로 모션 탐지 및 로컬화 (localization)에 관한 것이다.
모션 탐지 시스템들은, 예를 들면, 방이나 외부 영역 내에서 물체들의 움직임을 탐지하기 위해 사용되었다. 몇몇의 예시의 모션 탐지 시스템들에서, 적외선 또는 광학 센서들이 사용되어, 센서의 시야 내에서 물체들의 움직임을 탐지한다. 모션 탐지 시스템들은 보안 시스템, 자율 제어 시스템 및 다른 유형의 시스템들에서 사용된다.
모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 (mesh) 네트워크 내 모션 로컬화하기 위한 방안을 제공하려고 한다.
본 발명은 모션 탐지 방법을 제공하며, 그 방법은:
다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 단계로, 각 무선 신호는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 전송되고 수신되는, 탐지 단계;
하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 각 무선 통신 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들을 계산하는 단계로, 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반하여 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타내는, 계산 단계; 그리고
상기 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 단계를 포함한다.
본 발명은, 동작들을 수행하기 위해 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 작동 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 제공하며, 상기 동작들은:
다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지함 - 각 무선 신호는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 전송되고 수신됨;
각 무선 통신 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들을 계산함 - 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반하여 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타냄; 그리고
상기 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치를 판별함을 포함한다.
본 발명은 모션 탐지 시스템을 제공하며, 상기 모션 탐지 시스템은:
다수의 원격 센서 디바이스들; 그리고
상기 원격 센서 디바이스들에 통신 가능하게 결합된 허브 디바이스를 포함하며,
각 원격 디바이스는:
다른 원격 센서 디바이스들로부터 수신된 무선 신호들에 기반하여 공간 내 물체의 모션을 탐지하고; 그리고
상기 원격 디바이스에 수신된 상기 무선 신호들에 기반하여, 상기 원격 센서 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 표현하는 모션 인디케이터 값을 결정하도록 구성되며,
상기 허브 디바이스는 각 원격 센서 디바이스로부터의 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 상기 탐지된 모션의 위치를 판별하도록 구성된다.
도 1a는 예시의 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 1b는 모션 탐지 디바이스의 예시의 모뎀을 도시한다.
도 1c는 무선 통신 디바이스들 사이에서 통신 링크를 정의하는 예시의 통신 링크들을 도시힌다.
도 2는 예시의 모션 프로브 신호를 도시한다.
도 3a 및 도 3c는 무선 통신 디바이스들 사이에 전달된 예시의 신호들을 도시한다.
도 4a 및 4b는 예시의 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 5a는 100 퍼센트 (100%) 처리량의 시나리오에 따라 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템에서 전송되고 수신된 무선 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블이다.
도 5b는 다양한 처리량들의 시나리오에 따라 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템에서 전송되고 수신된 무선 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블이다.
도 5c는 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템 내 통신 링크들에 대한 예시의 모션 정보의 테이블이다.
도 5d는 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템 내 무선 통신 디바이스들에 대응하는 예시의 종합 모션 인디케이터 값들 및 신뢰 팩터들의 테이블이다.
도 6은 공간에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 프로세스를 도시한다.
도 1b는 모션 탐지 디바이스의 예시의 모뎀을 도시한다.
도 1c는 무선 통신 디바이스들 사이에서 통신 링크를 정의하는 예시의 통신 링크들을 도시힌다.
도 2는 예시의 모션 프로브 신호를 도시한다.
도 3a 및 도 3c는 무선 통신 디바이스들 사이에 전달된 예시의 신호들을 도시한다.
도 4a 및 4b는 예시의 무선 통신 시스템을 도시한다.
도 5a는 100 퍼센트 (100%) 처리량의 시나리오에 따라 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템에서 전송되고 수신된 무선 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블이다.
도 5b는 다양한 처리량들의 시나리오에 따라 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템에서 전송되고 수신된 무선 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블이다.
도 5c는 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템 내 통신 링크들에 대한 예시의 모션 정보의 테이블이다.
도 5d는 도 4a 및 4b의 무선 통신 시스템 내 무선 통신 디바이스들에 대응하는 예시의 종합 모션 인디케이터 값들 및 신뢰 팩터들의 테이블이다.
도 6은 공간에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 프로세스를 도시한다.
본원에서 설명된 몇몇 모습들에서, 공간 내에서 탐지된 모션의 위치는 모션 인디케이터 값들, 타임 팩터들, 또는 그것들의 조합에 기반하여 정해질 수 있다. 예를 들면, 몇몇 예들에서, 탐지된 모션의 위치는 무선 메시 (mesh) 네트워크와 같은 무선 통신 시스템 내 각자의 무선 통신 디바이스들이나 링크들에 대한 모션 인디케이터 값들에 기반하여 정해질 수 있다. 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 (일반적으로, 또는 특정 통신 링크에 관하여) 나타낼 수 있으며, 그리고 그 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반할 수 있다. 상기 공간 내 탐지된 모션의 위치는 가장 높은 모션 인디케이터 값들을 가진 하나 이상의 무선 통신 디바이스들에 가까울 가능성이 있다. 상기 위치는 가장 높은 모션 인디케이터 값들을 선택함으로써 또는 임계보다 더 큰 모션 인디케이터 값들을 선택함으로써 판별될 수 있다.
다른 예로서, 몇몇 예들에서, 탐지된 모션의 위치는 각자의 무선 통신 디바이스들이나 링크들에 대한 타임 팩터들에 기반하여 정해질 수 있다. 상기 타임 팩터는 다음의 것들이거나 다음의 것들에 기반할 수 있다: (i) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들의 범위, (ii) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들의 (예를 들면, 모두의) 세트, (iii) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들의 세트 내 최대 또는 최소 시퀀스 값, 또는 (iv) 시간 구간의 다른 인디케이터 - 모션을 탐지하기 위해 모선 프로브 신호들이 그 시간 구간에 걸쳐서 획득됨. 예를 들어, 상기 타임 팩터는 디바이스에 의해 또는 디바이스들 사이의 특별한 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들의 세트 내 최대 또는 최소 시퀀스 값들에 기반하는, 가중치 부여된 팩터 (weighting factor)일 수 있다. 상기 가중치 부여된 팩터는 디바이스나 링크에 대해 상기 모션 인디케이터 값에 가중치를 부여하기 위해 사용될 수 있으며, 그리고 그 가중치 부여된 인디케이버 값은 상기 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 사용될 수 있다.
본원에서 설명된 상기 시스템들 및 기술들은 몇몇 예들에서 하나 이상의 유리함들을 제공할 수 있다. 예를 들면, 물체의 모션은 무선 통신 디바이스에 의해 수신된 무선 신호들 (예를 들면, 라디오 주파수 (radio frequency (RF)) 신호들)에 기반하여, 명백한 송수신 직결 (line-of-sight)을 필요로 하지 않으면서도 탐지될 수 있다. 추가로, 상기 탐지된 모션의 위치는 다수의 무선 통신 디바이스들 각각에 대한 모션 인디케이터 값들, 타임 팩터들, 또는 둘 모두에 기반하여 정해질 수 있다.
도 1a는 예시의 무선 통신 시스템 (100)을 도시한다. 상기 예시의 무선 통신 시스템 (100)은 세 개의 무선 디바이스들 - 제1 무선 통신 디바이스 (102A), 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 및 제3 무선 통신 디바이스 (102C)를 포함한다. 상기 예시의 무선 통신 시스템 (100)은 추가의 무선 통신 디바이스들 및 다른 컴포넌트들 (예컨대, 추가의 무선 통신 디바이스들, 하나 이상의 네트워크 서버들, 네트워크 라우터들, 네트워크 스위치들, 케이블이나 다른 통신 링크들 등)을 포함할 수 있을 것이다.
상기 예시의 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은, 예를 들면, 무선 네트워크 표준이나 다른 유형의 무선 통신 프로토콜에 따른 무선 네트워크에서 작동할 수 있다. 예를 들면, 상기 무선 네트워크는 WLAN (Wireless Local Area Network), PAN (Personal Area Network), MAN (metropolitan area network), 또는 다른 유형의 무선 네트워크로서 작동하도록 구성될 수 있다. WLAN들의 예들은 IEEE에 의해 개발된 표준들 중 802.11 패밀리 중 하나 이상에 따라 작동하도록 구성된 네트워크들 (예를 들면, Wi-Fi 네트워크들), 및 다른 것들을 포함한다. PAN들의 예들은 단거리-영역 통신 표준들 (예를 들면, BLUETOOTH®, NFC (Near Field Communication), ZigBee), 밀리미터파 통신, 및 다른 것들에 따라 작동하는 네트워크들을 포함한다.
몇몇 구현들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은, 예를 들면, 셀룰러 통신 네트워크 표준에 따른 셀룰러 네트워크에서 통신하도록 구성될 수 있다. 셀룰러 네트워크들의 예들은 GSM (Global System for Mobile) 및 EDGE (Enhanced Data rates for GSM Evolution)이나 EGPRS와 같은 2G 표준들; CDMA (Code Division Multiple Access), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), 및 TD-SCDMA (Time Division Synchronous Code Division Multiple Access)와 같은 3G 표준들; LTE (Long-Term Evolution) 및 LTE-A (LTE-Advanced)와 같은 4G 표준들; 및 다른 것들에 따라 구성된 네트워크들을 포함한다.
도 1a에서 도시된 예에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 표준의 무선 네트워크 컴포넌트들이거나 그런 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 상업적으로 이용 가능한 Wi-Fi 액세스 포인트들 또는 무선 액세스 포인트 (wireless access point (WAP))의 모뎀 상에 명령어들 (예를 들면, 소프트웨어나 펌웨어)로서 내장된 여기에서 설명된 하나 이상의 동작들을 수행하는 상기 무선 액세스 포인트일 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은, 예를 들면, 상업적으로 이용 가능한 메시 네트워크 시스템과 같은 무선 메시 네트워크의 노드들일 수 있다 (예를 들면, GOOGLE WIFI). 몇몇 경우들에서, 다른 유형의 표준의 또는 통상적인 Wi-Fi 전송기 디바이스가 사용될 수 있다. 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 Wi-Fi 컴포넌트들 없이 구현될 수 있다; 예를 들면, 다른 유형의 표준의 또는 비-표준 무선 통신이 모션 탐지를 위해 사용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 전용의 모션 탐지 시스템일 수 있으며, 또는 그것들은 전용의 모션 탐지 시스템의 일부일 수 있다. 예를 들면, 상기 전용의 모션 탐지 시스템은 허브 디바이스 및 하니 이상의 비컨 디바이스들을 (원격 센서 디바이스들로서) 포함할 수 있으며, 그리고 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C)은 상기 모션 탐지 시스템 내 허브 디바이스 또는 비컨 디바이스 중 어느 하나일 수 있다.
도 1a에서 도시된 것처럼, 상기 예시의 무선 통신 디바이스 (102C)는 모뎀 (112), 프로세서 (114), 메모리 (116), 및 파워 유닛 (118)을 포함한다; 무선 통신 시스템 (100) 내 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 102C) 중 어느 하나는 동일한, 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있을 것이며, 그리고 그 컴포넌트들은 도 1a에서 도시된 것처럼 또는 다른 방식으로 동작하도록 구성될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 무선 통신 디바이스의 모뎀 (112), 프로세서 (114), 메모리 (116), 및 파워 유닛 (118)은 공통의 하우징이나 다른 어셈블리 내에 함께 수납된다. 몇몇 구현들에서, 무선 통신 디바이스의 컴포넌트들 중 하나 이상은, 예를 들면, 분리된 하우징이나 다른 어셈블리 내에 분리하여 수납될 수 있다.
상기 예시의 모뎀 (112)은 무선 신호들을 전달 (수신, 전송, 또는 둘 모두)할 수 있다. 예를 들면, 상기 모뎀 (112)은 무선 통신 표준 (예를 들면, Wi-Fi 또는 블루투스)에 따라 포맷된 라디오 주파수 (radio frequency (RF)) 신호들을 전달하도록 구성될 수 있다. 상기 모뎀 (112)은 도 1b에서 도시된 무선 네트워크 모뎀 (112)으로 구현될 수 있으며, 또는 다른 방식으로, 예를 들어, 다른 유형의 컴포넌트들이나 서브시스템들을 이용하여 구현될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 예시의 모뎀 (112)은 라디오 서브시스템 및 베이스밴드 (baseband) 서브시스템을 포함한다. 일부 경우들에서, 상기 서브시스템 및 라디오 서브시스템은 공통의 칩이나 칩셋 상에서 구현될 수 있으며, 또는 그것들은 카드나 다른 유형의 조립된 디바이스에서 구현될 수 있다. 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 리드 (lead), 핀, 와이어, 또는 다른 유형의 접속에 의해 라디오 서브시스템에 결합될 수 있다. 도 1b는 무선 통신 디바이스의 예시의 모뎀 (112)을 도시한다.
몇몇 경우들에서, 모뎀 (112) 내 라디오 서브시스템은 하나 이상의 안테나들 및 라디오 주파수 회로를 포함할 수 있다. 상기 라디오 주파수 회로는, 예를 들면, 아날로그 신호들을 필터링하고, 증폭하고 또는 그렇지 않고 컨디셔닝하는 회로, 베이스밴드 신호들을 RF 신호들로 업-컨버트하는 회로, RF 신호들을 베이스밴드 신호들로 다운-컨버트하는 회로 등을 포함할 수 있다. 그런 회로는, 예를 들면, 필터들, 증폭기들, 믹서들, 국부 발진기 등을 포함할 수 있다. 라디오 서브시스템은 라디오 주파수 무선 신호들을 무선 통신 채널들 상으로 전달하도록 구성될 수 있다. 일 예로서, 상기 라디오 서브시스템은 도 1b에서 도시된 것처럼 라디오 칩 (113), RF 프론트 엔드 (115), 및 하나 이상의 안테나들 (117)을 포함할 수 있다. 라디오 서브시스템은 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 라디오 서브시스템은 통상적인 모뎀으로부터의, 예를 들면, Wi-Fi 모뎀, 피코 기지국 모뎀 등으로부터의 라디오 전자소자들 (예를 들면, RF 프론트 엔드, 라디오 칩, 또는 유사한 컴포넌트들)이거나 그것들을 포함할 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 안테나는 다수의 안테나들을 포함한다.
몇몇 경우에, 상기 예시의 모뎀 (112) 내 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 디지털 베이스밴드 데이터를 처리하도록 구성된 디지털 전자소자들을 포함할 수 있다. 일 예로서, 도 1b에 도시된 것처럼 상기 베이스밴드 서브시스템은 베이스밴드 칩 (111)을 포함할 수 있다. 베이스밴드 서브시스템은 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에, 상기 베이스밴드 서브시스템은 디지털 신호 프로세서 (DSP) 디바이스 또는 다른 유형의 프로세서 디바이스를 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 베이스밴드 시스템은 라디오 서브시스템을 작동시키기 위해서, 라디오 서브시스템을 통해 무선 네트워크 트래픽을 전달하기 위해, 라디오 서브시스템을 통해 수신된 모션 탐지 신호들에 기반하여 모션을 탐지하기 위해 또는 다른 유형의 프로세스들을 수행하기 위해 디지털 프로세싱 로직을 포함한다. 예를 들면, 상기 베이스밴드 서브시스템은, (예를 들면, 무선 통신 표준에 따라 신호들을 디코딩함으로써, 모션 탐지 프로세스에 따라 신호들을 프로세싱함으로써, 또는 다른 방식으로) 신호들을 인코딩하여 그 인코딩된 신호들을 전송을 위해 라디오 서브시스템으로 인도하도록 구성되거나, 또는 라디오 서브시스템으로부터의 신호들 내 인코딩된 데이터를 식별하고 분석하도록 구성된 하나 이상의 칩들, 칩셋들, 또는 다른 유형의 디바이스들을 포함할 수 있다.
몇몇 예들에서, 예시의 모뎀 (112)) 내 라디오 서브시스템은 베이스밴드 서브시스템으로부터 베이스밴드 신호들을 수신하고, 그 베이스밴드 신호들을 라디오 주파수 (RF) 신호들로 업-컨버트하고, 그리고 그 라디오 주파수 신호들을 (예를 들면, 안테나를 통해서) 무선으로 전송한다. 몇몇 예들에서, 상기 예시의 모뎀 (112) 내 라디오 서브시스템은 라디오 주파수 신호들을 (예를 들면, 안테나를 통해서) 무선으로 수신하고, 그 라디오 주파수 신호들을 베이스밴드 신호들로 다운-컨버트하고, 그리고 그 베이스밴드 신호들을 베이스밴드 서브시스템으로 송신한다. 상기 라디오 서브시스템 및 상기 베이스밴드 서브시스템 사이에서 교환된 신호들은 디지털 또는 아날로그 신호들일 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 베이스밴드 서브시스템은 변환 회로 (예를 들면, 디지털-아날로그 컨버터, 아날로그-디지털 컨버터)를 포함하며 그리고 라디오 서브시스템과 아날로그 신호들을 교환한다. 몇몇 예들에서, 상기 라디오 서브시스템은 변환 회로 (예를 들면, 디지털-아날로그 컨버터, 아날로그-디지털 컨버터)를 포함하며 그리고 베이스밴드 서브시스템과 디지털 신호들을 교환한다.
몇몇 경우들에서, 예시의 모뎀 (112)의 베이스밴드 서브시스템은 하나 이상의 네트워크 트래픽 채널들 상으로 라디오 서브시스템을 통해 무선 통신 네트워크에서 무선 네트워크 트래픽 (예를 들면, 데이터 패킷들)을 전달할 수 있다. 상기 모뎀 (112)의 베이스밴드 서브시스템은 전용의 무선 통신 채널 상으로 라디오 서브시스템을 통해 신호들 (예를 들면, 모션 프로브 (probe) 신호들 또는 모션 탐지 신호들)을 또한 전송하거나 수신할 수 있다 (또는 둘 모두를 할 수 있다). 몇몇 예들에서, 상기 베이스밴드 서브시스템은, 예를 들면, 모션을 위한 공간을 탐사 (probe)하기 위해서 전송용의 모션 프로브 신호들을 생성한다. 몇몇 예들에서, 예를 들면, 공간 내 물체들의 모션을 탐지하기 위해 상기 베이스밴드 서브시스템은 수신한 모션 탐지 신호들 (상기 공간을 통해 전송된 모션 프로브 신호들에 기반한 신호들)을 처리한다.
예시의 프로세서 (114)는, 예를 들면, 데이터 입력들에 기반하여 출력 데이터를 생성하기 위해 명령어들을 실행할 수 있다. 상기 명령어들은 메모리 내 저장된 프로그램들, 코드들, 스크립트들, 또는 다른 유형의 데이터를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안으로, 상기 명령어들은 미리-프로그램되거나 재-프로그램가능 로직 회로들, 로직 게이트들, 또는 다른 유형의 하드웨어나 펌웨어 컴포넌트들로서 인코딩될 수 있다. 상기 프로세서 (114)는 범용 마이크로프로세서, 특수 보조-프로세서 또는 다른 유형의 데이터 프로세싱 장치이거나 또는 그것들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 프로세서 (114)는 무선 통신 디바이스 (102C)의 높은 레벨 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세서 (114)는 메모리 (116) 내에 저장된 소프트웨어, 스크립트, 프로그램, 함수들, 실행어, 또는 다른 유형의 명령어들을 실행하거나 번역하도록 구성될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 프로세서 (114)는 모뎀 (112) 내에 포함될 수 있다.
상기 예시의 메모리 (116)는 컴퓨터-판독가능 저장 매체, 예를 들면, 휘발성 메모리 디바이스, 비-휘발성 메모리 디바이스, 또는 둘 모두를 포함할 수 있다. 상기 메모리 (116)는 하나 이상의 읽기 전용 메모리 디바이스들, 랜덤-액세스 메모리 디바이스들, 버퍼 메모리 디바이스들, 또는 이것들의 조합 및 다른 유형의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 메모리의 하나 이상의 컴포넌트들은 상기 무선 통신 디바이스 (102C)의 다른 컴포넌트에 통합되거나 그렇지 않고 연관될 수 있다. 상기 메모리 (116)는 상기 프로세서 (114)에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 상기 명령어들은 도 6의 예시의 프로세스 (600)의 하나 이상의 동작들을 통한 것처럼 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.
상기 예시의 파워 유닛 (118)은 무선 통신 디바이스 (102C)의 다른 컴포넌트들에 전력을 제공한다. 예를 들면, 그 다른 컴포넌트들은 전압 버스 또는 다른 연결을 통해 상기 전력 유닛 (118)에 의해 제공된 전력에 기반하여 작동할 수 있다. 몇몇 구현에서, 상기 파워 유닛 (118)은 배터리나 배터리 서브시스템, 예를 들면, 재충전가능 배터리를 포함한다. 몇몇 구현에서, 상기 파워 유닛 (118)은 (외부 소스로부터) 외부 전력 신호를 수신하여 그 외부 전력 신호를 상기 무선 통신 디바이스 (102C)의 컴포넌트를 위해 컨디셔닝된 내부 전력 신호로 변환하는 어댑터 (예를 들면, AC 어댑터)를 포함한다. 상기 파워 유닛 (118)은 다른 컴포넌트들을 포함하거나 다른 방식으로 작동할 수 있다.
도 1a에서 도시된 예에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 (예를 들면, 무선 네트워크 표준, 모션 탐지 프로토콜에 따라, 또는 다르게) 무선 신호들을 전송한다. 예를 들면, 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 무선 신호들 (예를 들면, 레퍼런스 신호들, 비컨 신호들, 상태 신호들 등)을 브로드캐스트할 수 있으며, 또는 그것들은 다른 디바이스들 (예를 들면, 사용자 장비, 클라이언트 디바이스, 서버 등)로 주소 지정된 무선 신호들을 송신할 수 있으며, 그리고 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 물론이며 상기 다른 디바이스들 (도시되지 않음)은 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)에 의해 전송된 무선 신호들을 수신할 수 있다. 몇몇 경우에, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)에 의해 전송된 상기 무선 신호들은, 예를 들면, 무선 통신 표준에 따라 주기적으로 또는 다르게 반복된다.
도시된 예에서, 상기 무선 신호들이 액세스한 공간 내에서 물체의 모션을 탐지하기 위해, 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해, 또는 둘 모두를 위해, 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)로부터의 무선 신호들을 프로세싱한다. 예를 들면, 상기 무선 통신 디바이스 (102C)는 도 6의 예시의 프로세스들 또는 모션을 탐지하거나 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위한 다른 유형의 프로세스의 하나 이상의 동작들을 수행할 수 있다. 상기 무선 신호들이 액세스한 공간은 실내 공간 또는 야외 공간일 수 있으며, 이는, 예를 들면, 하나 이상의 완전하게 또는 부분적으로 둘러싸인 영역들, 담장이 없는 개방 공간 등을 포함할 수 있다. 상기 공간은 방, 다수의 방들, 빌딩, 또는 유사한 것의 실내를 포함할 수 있다. 몇몇 경우에, 상기 무선 통신 시스템 (100)은 수정될 수 있어서, 예를 들면, 상기 무선 통신 디바이스 (102C)가 무선 신호들을 전송할 수 있도록 하며 그리고 모션을 탐지하거나 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해서 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)이 상기 무선 통신 디바이스 (102C)로부터의 무선 신호들을 프로세싱할 수 있도록 한다.
모션 탐지를 위해 사용된 무선 신호들은, 예를 들면, 비컨 신호 (예를 들면, 블루투스 비컨, Wi-Fi 비컨, 다른 무선 비컨 신호들), 무선 네트워크 표준에 따른 다른 목적들을 위해 생성된 다른 표준 신호 또는 모션 탐지 또는 다른 목적들을 위해 생성된 비-표준 신호들 (예를 들면, 랜덤 신호들, 레퍼런스 신호들 등)을 포함할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 무선 신호들은 움직이는 물체와의 상호작용 (interaction) 이전에 또는 이후에 어떤 물체 (예를 들면, 벽)를 통해 전파 (propagate)하며, 이는 상기 움직이는 물체 및 전송 또는 수신 하드웨어 사이의 광학적 시선 (optical line-of-sight) 없이도 그 움직이는 물체의 이동이 탐지되는 것을 가능하게 할 수 있다. 수신 신호들에 기반하여, 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 모션 탐지 데이터를 생성할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 상기 모션 탐지 데이터를 방, 빌딩, 야외 영역 등과 같은 공간 내 움직임을 모니터하기 위한 제어 센터를 포함할 수 있을 다른 디바이스나 보안 시스템과 같은 다른 시스템으로 전달할 수 있다.
몇몇 구현들에서, 상기 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B)은 무선 네트워크 트래픽 신호들로부터의 분리된 무선 통신 채널 (예를 들면, 주파수 채널 또는 부호화 (coded) 채널) 상으로 모션 프로브 신호들 (이 신호는, 예를 들면, 레퍼런스 신호, 비컨 신호, 또는 모션을 찾으려고 공간을 조사하기 위해 사용된 다른 신호를 포함할 수 있음)을 전송하기 위해 수정될 수 있다. 예를 들면, 모션 프로브 신호의 페이로드에 적용된 변조 및 페이로드 내 데이터의 유형이나 데이터 구조는 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)에 의해 알려질 수 있으며, 이는 모션 감지를 위해 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)가 수행하는 프로세싱의 양을 줄일 수 있다. 헤더는, 예를 들면, 통신 시스템 (100) 내 다른 디바이스에 의해 모션이 탐지되었는가의 여부의 표시, 변조 유형의 표시, 신호를 전송하는 디바이스 신원 등과 같은 추가 정보를 포함할 수 있다.
도 1a에서 도시된 예에서, 상기 무선 통신 시스템 (100)은, 각자의 무선 통신 디바이스들 (102) 각각 사이에서 무선 통신 링크들을 구비한 무선 메시 네트워크이다. 도시된 상기 예에서, 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 및 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 사이의 무선 통신 링크는 제1 모션 탐지 필드 (110A)를 조사하기 위해 사용될 수 있으며, 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 및 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 사이의 무선 통신 링크는 제2 모션 탐지 필드 (110B)를 조사하기 위해 사용될 수 있으며, 그리고 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 및 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 사이의 무선 통신 링크는 제3 모션 탐지 필드 (110C)를 조사하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 예들에서, 각 무선 통신 디바이스 (102)는 모션 탐지 필드들 (110)을 통해 상기 무선 통신 디바이스들 (102)에 의해 전송된 무선 신호들에 기반한 수신 신호들을 프로세싱함으로써 그 디바이스가 액세스한 무선 탐지 필드들 (110) 내에서 모션을 탐지한다. 예를 들면, 도 1a에서 도시된 사람 (106)이 제1 모션 탐지 필드 (110A) 및 제3 모션 탐지 필드 (110C)에서 이동할 때에, 상기 무선 통신 디바이스들 (102)은 각자의 모션 탐지 필드들 (110)을 통해 전송된 무선 신도들에 기반한 자신들이 수신했던 신호들에 기반하여 모션을 탐지할 수 있다. 예를 들면, 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A)는 모션 탐지 필드들 (110A, 110C) 둘 모두에서 사람의 모션을 탐지할 수 있으며, 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B)는 모션 탐지 필드 (110C)에서 그 사람 (106)의 모션을 탐지할 수 있으며, 그리고 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 모션 탐지 필드들 (110A)에서 그 사람 (106)의 모션을 탐지할 수 있다.
몇몇 예들에서, 모션 탐지 필드들 (110)은 무선 전자기 신호들이 전파될 수 있는, 예를 들면, 공기, 고체 물질들, 액체들이나 다른 매질을 포함할 수 있다. 도 1a에서 도시된 예에서, 제1 모션 탐지 필드 (110A)는 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 및 상기 제3 무선 통신 디바이스 (102C) 사이에 무선 통신 채널을 제공하며, 제2 모션 탐지 필드 (110B)는 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 및 상기 무선 통신 디바이스 (102C) 사이에 무선 통신 채널을 제공하며, 그리고 상기 제3 모션 탐지 필드 (110C)는 상기 제1 무선 통신 디바이스 (102A) 및 상기 제2 무선 통신 디바이스 (102B) 사이에 무선 통신 채널을 제공한다. 동작의 일부 모습들에서, (네트워크 트래픽을 위한 무선 통신 채널과 분리된 또는 공유된) 무선 통신 채널 상으로 전송된 신호들은 공간 내 물체의 움직임을 탐지하기 위해 사용된다. 그 물체들은 임의 유형의 정적인 또는 이동가능 물체일 수 있으며, 그리고 생명체 또는 무생물일 수 있다. 예를 들면, 상기 물체는 인간 (예를 들면, 도 1a에서 도시된 사람 (106)), 동물, 무기 물체, 또는 다른 디바이스, 장치 또는 어셈블리, 공간의 경계 모두 또는 일부를 한정하는 물체 (예를 들면, 벽, 문, 창 등), 또는 다른 유형의 물체일 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 무선 통신 디바이스들로부터의 모션 정보는 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 분석될 수 있다. 에를 들면, 아래에서 더 설명되는 것처럼, 상기 무선 통신 디바이스들 (102) 중 하나 (또는 상기 디바이스들 (102)에 통신 가능하게 결합된 다른 디바이스)는 상기 탐지된 모션이 특별한 무선 통신 디바이스 근방에 있다고 판별할 수 있다.
도 1c는 도 1a의 무선 통신 디바이스들 (102A, 102C) 사이의 통신 링크를 정의하는 예시의 통신 경로들을 도시한다. 도시된 상기 예에서, 제1 무선 통신 디바이스 (102A)는 제1 모뎀 (112A)을 포함하며, 그리고 제3 무선 통신 디바이스 (102C)는 제3 모뎀 (112C)을 포함한다. 상기 예시의 무선 모뎀들 (112A 및 112C)은 다수의 통신 경로들 (121-124)을 통해 서로 통신한다. 그 네 개의 통신 경로들 (121-124)은 상기 두 무선 통신 디바이스들 (102A 및 102C) 사이의 통신 링크 (126)를 정의한다. 각 통신 경로는 모뎀 (112A)의 신호 하드웨어 경로 및 모뎀 (112C)의 신호 하드웨어 경로에 의해 정의된다. 예를 들어, 도시된 상기 예에서, 통신 경로 (121)는 모뎀 (112A)의 안테나 (128A) 및 모뎀 (112C)의 안테나 (128C)에 의해 정해지며, 통신 경로 (122)는 모뎀 (112A)의 안테나 (128A) 및 모뎀 (112C)의 안테나 (130C)에 의해 정해지며, 통신 경로 (123)는 모뎀 (112A)의 안테나 (130A) 및 모뎀 (112C)의 안테나 (128C)에 의해 정해지며, 그리고 통신 경로 (124)는 모뎀 (112A)의 안테나 (130A) 및 모뎀 (112C)의 안테나 (130C)에 의해 정해진다. 몇몇 예들에서, 상기 모뎀들 (112A 및 112C)은 두 안테나들 (128, 130) 모두로부터 신호들 (예를 들면, 각 안테나에서 동일한 신호)을 전송함으로써 상기의 다양한 통신 경로들 (121-124)을 통해 전달될 수 있으며, 그리고 상기 신호들은 (예를 들면, 각자의 통신 경로들 내 간섭에 종속하여) 상기 안테나들 (128, 130) 중 하나 또는 둘 모두를 이용하여 다른 모뎀에 의해 수신될 수 있다. 예컨데, 안테나들 (128A, 130A)에 의해 전송된 신호들은 모뎀 (112C)의 안테나 (128C)에서만 수신될 수 있으며, 이 경우 많은 양의 간섭이 통신 경로들 (122, 124) 가까이에 존재한다. 몇몇 구현들에서, 상기 신호 하드웨어 경로들은 상기 모뎀들의 다수의 안테나들을 포함한다. 예컨데, 통신 경로는 제1 모뎀 (112A)에서의 다수의 안테나들 및 제3 모뎀 (112C)에서의 다수의 안테나들에 의해 정해질 수 있다. 더 상세하게는, 각 통신 경로는 상기 쌍 중의 제1 무선 통신 디바이스의 전송기 (예를 들면, 하나 이상의 전송 안테나들) 및 상기 쌍의 제2 무선 통신 디바이스의 수신기 (예를 들면, 하나 이상의 수신 안테나들) 사이에 있다. 특정 구현들에서, 모뎀 (112)은 두 개의 전송기들 및 두 개의 수신기들을 포함하며, 이것들은 모뎀 당 네 개의 통신 경로들을 제공한다. 다른 모뎀 구성들에서, 여덟 개의 RF 통신 경로들을 제공하는 두 개의 전송기들 및 네 개의 수신기들과 같은 상이한 개수의 전송기들 및 수신기들이 포함될 수 있을 것이다.
도 2는 예시의 모션 프로브 신호 (202)를 도시한다. 공간 내 모션을 모니터하기 위해서 예를 들면 무선 통신 시스템에서 상기 예시의 모션 프로브 신호 (202)가 전송될 수 있다. 몇몇의 예들에서, 상기 모션 프로브 신호 (202)는 무선 통신 네트워크 내 모션 탐지 채널 상에서의 모션 탐지 신호의 모습으로 전송된다. 몇몇 예들에서, 상기 모션 프로브 신호 (202)는 모션 채널 패킷을 포함한다. 예컨데, 상기 모션 프로브 신호 (202)는, 아날로그 신호로 변환되고, 라디오 주파수로 상향-변환되며, 그리고 안테나에 의해 무선으로 전송되는 이진 데이터를 포함할 수 있다.
도 2에서 도시된 상기 모션 프로브 신호 (202)는 제어 데이터 (204) 및 모션 데이터 (206)를 포함한다. 모션 프로브 신호 (202)는 추가의 또는 상이한 특징들을 포함할 수 있으며, 그리고 다른 방식으로 포맷될 수 있다. 도시된 상기 예에서, 상기 제어 데이터 (204)는 통상적인 데이터 패킷 내에 포함될 제어 데이터의 유형을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 제어 데이터 (204)는 상기 모션 프로브 신호 (202) 내에 포함된 정보의 유형을 표시하는 프리앰블 (헤더로도 불림), 상기 모션 프로브 신호 (202)를 전송하는 무선 디바이스의 식별자, 상기 모션 프로브 신호 (202)를 전송하는 무선 디바이스의 MAC 주소, 전송 전력 등을 포함할 수 있다. 상기 모션 데이터 (206)는 상기 예시의 모션 프로브 신호 (202)의 페이로드이다. 몇몇 구현들에서, 상기 모션 데이터 (206)는, 예를 들면, 다른 유형의 레퍼런스 신호의 의사 코드이거나 그 의사 코드를 포함할 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 모션 데이터 (206)는, 예를 들면, 무선 네트워크 시스템에 의해 브로드캐스트된 비컨 신호이거나 그 비컨 신호를 포함할 수 있다.
일 예에서, 상기 모션 프로브 신호 (202)는 무선 디바이스 (예를 들면, 도 1a에서 도시된 참조번호 102A의 무선 통신 디바이스)에 의해 전송되며 그리고 모션 탐지 디바이스 (예를 들면, 도 1a에서 도시된 참조번호 102C의 모션 탐지기 디바이스)에서 수신된다. 몇몇 경우들에서, 상기 제어 데이터 (204)는, 예를 들면, 전송의 시점 또는 업데이트된 파라미터들을 표시하기 위해 각 전송에서 변한다. 상기 모션 데이터 (206)는 상기 모션 프로브 신호 (202)의 각 전송에서 변하지 않고 남아있을 수 있다. 상기 모션 탐지 디바이스는 상기 모션 프로브 신호 (202)의 각 전송에 기반하여 상기 수신된 신호들을 프로세싱하고, 그리고 변화들을 위해 상기 모션 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들면, 상기 모션 데이터 (206)에서의 변화들은 상기 모션 프로브 신호 (202)의 무선 전송에 의해 액세스되는 공간에서 물체의 움직임을 표시할 수 있다. 상기 모션 데이터 (206)는, 예를 들면, 탐지된 모션에 대한 응답을 생성하기 위해 그 후에 프로세싱될 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 무선 통신 디바이스들 사이에서 전달된 예시의 신호들을 도시한다. 도 3a 및 도 3b에서 보이듯이, 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송된 무선 신호들의 다수의 예시의 경로들이 파선들로 도시된다. 제1 신호 경로 (316)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제1 벽 (302A)에서 제2 무선 통신 디바이스 (304B)를 향하여 반사된다. 제2 신호 경로 (318)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제2 벽 (302B) 및 제1 벽 (302A)에서 제3 무선 통신 디바이스 (304C)를 향하여 반사된다. 제3 신호 경로 (320)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제2 벽 (302B)에서 제3 무선 통신 디바이스 (304C)를 향하여 반사된다. 제4 신호 경로 (322)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제3 벽 (302C)에서 제2 무선 통신 디바이스 (304B)를 향하여 반사된다.
도 3a에서, 제5 신호 경로 (324A)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제1 위치 (314A)에서의 물체에서 제3 무선 통신 디바이스 (304C)를 향하여 반사된다. 도 3a 및 도 3b 사이에서, 물체의 표면은 공간 (300) 내 제1 위치 (314A)로부터 (예를 들면, 제1 위치 (314A)로부터 약간의 거리만큼 떨어진) 제2 위치 (314B)로 이동한다. 도 3b에서, 제6 신호 경로 (324B)를 따라, 무선 신호는 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되어 제2 위치 (314B)에서의 물체에서 제3 무선 통신 디바이스 (304C)를 향하여 반사된다. 제1 위치 (314A)로부터 제2 위치 (314B)까지의 상기 물체의 이동으로 인해서, 도 3b에 도시된 상기 제6 신호 경로 (324B)는 도 3a에 도시된 제5 신호 경로 (324A)보다 더 길다. 몇몇 예들에서, 공간 내 물체의 이동으로 인해서 신호 경로는 추가되고, 제거되고, 또는 그렇지 않고 수정될 수 있다.
도 3a 및 도 3b에서 도시된 예들에서, 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)는 무선 신호를 반복하여 전송할 수 있다. 특히, 도 3a는 제1 시각에서 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되고 있는 무선 신호들을 보여주며, 그리고 도 3b는 더 나중의 제2 시각에서 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되고 있는 동일한 무선 신호들을 보여준다. 상기 전송된 신호는 연속해서, 주기적으로, 랜덤하게 또는 간헐적인 시각들에서 또는 유사하게, 또는 그것들의 조합으로 전송될 수 있다. 상기 전송된 신호는 주파수 대역폭에서 여러 주파수 성분들을 가질 수 있다. 상기 전송된 신호는 전방향성 (omnidirectional) 방식으로 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송될 수 있다. 도시된 예에서, 상기 무선 신호들은 상기 공간 (300) 내에서 다수의 각자의 경로들을 통과하며, 그리고 각 경로를 따른 신호는 경로 손실, 산란, 반사, 또는 유사한 것으로 인해 감쇠될 수 있으며 그리고 위상 오프셋 또는 주파수 오프셋을 가질 수 있다.
도 3a 및 도 3b에서 도시된 것처럼, 다양한 경로들 (316, 318, 320, 322, 324A, 및 324B)로부터의 신호들은 수신 신호들을 형성하기 위해 제3 무선 통신 디바이스 (304C) 및 제2 무선 통신 디바이스 (304B)에서 결합한다. 전송된 신호들에 관한 상기 공간 (300) 내 다수의 경로들의 영향들로 인해서, 상기 공간 (300)은 상기 전송된 신호가 입력이며 상기 수신된 신호가 출력인 전달 함수로서 표현될 수 있다 (예를 들면, 필터). 물체가 공간 (300) 내에서 이동할 때에, 신호 경로 내 신호에 대해 영향을 준 감쇠 또는 위상 오프셋이 변할 수 있으며, 그래서 상기 공간 (300)의 전달 함수가 변할 수 있다. 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 동일한 무선 신호가 전송된다고 가정하면, 상기 공간 (300)의 전달 함수가 변하면, 그 전달 함수의 출력 - 상기 수신된 신호 - 또한 변할 것이다. 그 수신 신호에서의 변화는 물체의 움직임을 탐지하기 위해 사용될 수 있다.
수학적으로, 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송된 전송 신호 f(t)는 다음의 수학식 1에 따라 기술될 수 있다.
여기에서 은 전송된 신호의 n번째 주파수 성분의 주파수를 나타내며, 은 그 n번째 주파수 성분의 복소수 계수를 나타내며, 그리고 t는 시각을 나타낸다. 상기 전송된 신호 f(t)가 상기 제1 무선 통신 디바이스 (304A)로부터 전송되고 있을 때에, 경로 k로부터의 출력 신호 는 수학식 2에 따라 기술될 수 있다.
여기에서 는 경로 k를 따른 n번째 주파수 성분에 인한 감쇠 팩터 (또는, 예를 들면, 산란, 반사, 및 경로 손실들로 인한 채널 응답)를 나타내며, 그리고 는 경로 k를 따른 n번째 주파수 성분에 대한 상기 신호의 위상을 나타낸다. 그러면 무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은 모든 경로들로부터 상기 무선 통신 디바이스로의 모든 출력 신호들 의 합으로서 기술될 수 있으며, 이는 수학식 3에서 보여진다.
수학식 2를 수학식 3으로 치환하면 다음의 수학식 4가 얻어진다.
무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은 그 후에 분석될 수 있다. 무선 통신 디바이스에서의 수신 신호 R은, 예를 들면, 패스트 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform (FFT))이나 다른 유형의 알고리즘을 이용하여 주파수 도메인으로 변환될 수 있다. 그 변환된 신호는 상기 수신 신호 R을 일련의 n개 복소수 값들로 나타낼 수 있으며, 그 값 하나는 (n개 주파수들 에서) 각자의 주파수 성분들 각각에 대한 것이다. 주파수 에서의 주파수 성분에 대해, 복소수 값 은 다음의 수학식 5에서처럼 표현될 수 있다.
주어진 주파수 성분 에 대한 상기 복소수 값 은 그 주파수 성분 에서 상기 수신 신호의 상대적인 진폭 및 위상 오프셋을 표시한다. 물체가 공간 내에서 이동할 때에, 상기 복소수 값 은 변하는 공간의 채널 응답 으로 인해 변한다. 따라서, 상기 채널 응답에서 탐지된 변화는 상기 통신 채널 내에서 물체의 움직임을 표시할 수 있다. 몇몇 예들에서, 잡음, 간섭, 또는 다른 현상들이 상기 수신기에 의해 탐지된 채널 응답에 영향을 줄 수 있으며, 그리고 상기 모션 탐지 시스템은 모션 탐지 능력의 정밀도 및 품질을 향상시키기 위해 그런 영향들을 줄이거나 격리시킬 수 있다.
몇몇 구현들에서, 채널 응답은 다음의 수학식처럼 표현될 수 있다.
몇몇 예들에서, 어떤 공간에 대한 채널 응답 은, 예를 들면, 추정의 수학적인 이론에 기반하여 결정될 수 있다. 예컨대, 레퍼런스 신호 는 후보 채널 응답들 ()을 이용하여 수정될 수 있으며, 그리고 상기 수신 신호 ()에 대한 최선 부합 (best match)을 제공하는 후보 채널을 선택하기 위해 그 후에 최대 우도 (maximum likelihood) 접근 방식이 사용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 추정된 수신 신호 ()는 상기 레퍼런스 신호 ()를 상기 후보 채널 응답들 ()과 컨벌루션 (convolution)하는 것으로부터 얻어지며, 그리고 그 후에 상기 채널 응답 ()의 채널 계수들은 상기 추정된 수신 신호 ()의 제곱 오차 (squared error)를 최소로 하기 위해 변한다. 이것은 다음처럼 수학적으로 표현될 수 있다.
여기에서 최적화 기준은 다음과 같다.
이 최소화 프로세스, 또는 최적화 프로세스는 LMS (Least Mean Squares), RLS (Recursive Least Squares), BLS (Batch Least Squares) 등과 같은 적응적 필터링 기법을 활용할 수 있다. 상기 채널 응답은 FIR (Finite Impulse Response) 필터, IIR (Infinite Impulse Response) 필터, 또는 유사한 것일 수 있다.
위에서의 수학식에서 도시된 것처럼, 상기 수신 신호는 상기 레퍼런스 신호 및 상기 채널 응답의 컨벌루션으로서 간주될 수 있다. 상기 컨벌루션 연산은 상기 채널 계수들이 상기 레퍼런스 신호의 지연된 복제들 각각과 어느 정도의 상관을 가진다는 것을 의미한다. 위에서의 수학식에서 도시된 것과 같은 컨벌루션 연산은 그러므로 상기 수신된 신호가 상이한 지연 포인트들에서 나타나며, 각 지연된 복제는 상기 채널 계수만큼 가중치가 부여된다는 것을 보여준다. 몇몇 예들에서, 공간에 대한 상기 채널 응답 은 상기 무선 신호들을 수신하는 무선 통신 디바이스의 모뎀이나 다른 컴포넌트에 의해 결정된 채널 상태 정보 (channel state information (CSI))에 기반하여 정해질 수 있다.
몇몇 모습들에서, 신호 품질 메트릭은 상기 채널 응답에 기반하여 상기 수신한 신호들에 대해 결정될 수 있다. 예를 들어, 공간에 대해 결정된 채널 응답 ()은 레퍼런스 신호 ()에 적용될 수 있으며, 추정된 수신 신호 ()를 생성하도록 하며, 이는 수신 신호의 어떤 것과의 채널 응답에 기반해야만 하는가에 대한 (예를 들면, 위에서 설명된 것처럼 상기 레퍼런스 신호 ()의 상기 채널 응답 ()과의 컨벌루션에 기반) 추정이다. 상기 추정된 수신 신호 () 및 실제의 수신 신호 ()는 신호 품질 메트릭을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 예들에서, 예를 들면, 신호 품질 메트릭은 상기 실제 수신 신호 () 그리고 상기 추정된 수신 신호 ()와 상기 실제 수신 신호 () 사이의 차이와의 내적을 계산함으로써 정해진 값 , 예를 들면,
에 기반한다 (예를 들면, 그 값과 동일하게 세팅된다, 그 값으로부터 계산된다, 그 값을 나타낸다 등).
몇몇 경우들에서, 수신 신호들은 무선 통신 디바이스에 의해 "거절 (rejected)"될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 구현들에서, 모션 탐지 프로세스는 신호들에 대한 품질 기준을 포함할 수 있다. 상기 품질 기준에 합치하지 않는 수신 신호들은 거절될 수 있으며 (예를 들면, 폐기되거나 무시된다) 그리고 상기 공간 (300) 내에서 모션이 발생했는가의 여부를 결정하는데 있어서 고려되지 않을 수 있다. 상기 신호들은 상기 신호 품질 메트릭에 기반하여 (예를 들면, 수학식 9에 의해 기술된 값 Q) 상기 모션 탐지 프로세스로의 입력들로서 수락되거나 거절될 수 있다. 예컨대, 몇몇 경우들에서, 특정 임계 위의 값들 Q를 가지는 수신 신호들의 서브세트만을 이용하여 모션이 탐지된다.
도 4a 및 도 4b는 예시의 무선 통신 시스템 (400)을 도시한다. 도시된 이 예에서, 상기 예시의 무선 통신 시스템 (400)은, 다수의 원격 디바이스들 (402A, 402B, 402C, 402D) 및 허브 디바이스 (404)를 포함하는 무선 메시 네트워크이며, 그리고 각 디바이스는 상기 시스템 (400) 내 하나 이상의 다른 디바이스들과 무선으로 통신할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 무선 통신 시스템 (400)은 도 1a의 무선 통신 시스템 (100) 내에서 사용될 수 있다. 도 4a 및 도 4b 내 원격 센서 디바이스들 (402) 및 허브 디바이스 (404)는 도 1a의 무선 통신 디바이스들 (102A, 102B, 및 102C), 또는 도 3a 및 3b의 무선 통신 디바이스들 (302)과 동일하거나 유사한 방식으로 구현될 수 있다. 도 4a 및 4b에서 도시된 것과 다른 설비들이 가능하다. 몇몇 구현들에서, 상기 원격 센서 디바이스들 (402) 중 어느 하나는 상기 허브 디바이스 (404)의 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 몇몇 예들에서, 단 하나의 디바이스 (402 또는 404)만이 본원에서 설명된 상기 허브 디바이스 (404)의 동작들을 수행한다.
도 4a 및 도 4b에서 도시된 예들에서, 비컨 무선 신호 (406)는 (도 4a에서 도시된) 허브 디바이스 (404)에 의해 전송되며, 그리고 그 비컨 무선 신호 (406)을 수신한 것에 응답하여, 상기 원격 센서 디바이스들 (402) 각각은 모션 프로브 신호 (도 4b에서 도시된 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414))을 전송한다. 도 4b에서 도시된 것처럼 상기 모션 프로브 신호들이 액세스한 공간 내에서 물체 (416) (예를 들면, 사람)가 움직일 때에, 위에서 설명된 것처럼 움직임으로 인해서 상기 모션 프로브 신호들의 신호 경로는 추가되고, 제거되고, 또는 그렇지 않고 수정될 수 있다. 예를 들면, 도 4b에서 도시된 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414)은 자신들 각자의 경로들을 통해서 감쇠, 주파수 시프트, 위상 시프트, 또는 다른 영향들을 경험할 수 있으며 그리고 상기 움직이는 물체와의 상호작용들에 기반하여 다른 방향으로 전파하는 부분들을 가질 수 있다. 상기 원격 센서 디바이스들 (402) 및/또는 상기 허브 디바이스 (404)는 (예를 들면, 위에서 설명된 것처럼 채널 응답을 분석함으로써) 상기 공간 내 물체 (416)의 모션을 탐지하기 위해 이 변화들을 모니터할 수 있으며, 그리고 상기 허브 디바이스 (404)는 (예를 들면, 아래에서 설명되는 것처럼 상기 원격 센서 디바이스 (402) 및/또는 상기 허브 디바이스 (404)에 대한 모션 인디케이터 값들에 기반하여) 그 공간 내에서 상기 물체 (416)의 상대적인 위치를 탐지할 수 있다.
도 4a에서 도시된 것처럼, 상기 허브 디바이스 (404)는 예시의 비컨 무선 신호 (406)를 전방항성 방식으로 전송한다. 상기 비컨 무선 신호 (406)는 다른 방식으로 (비-전방향성 패턴처럼 다른 빔 패턴으로) 전송될 수 있다. 예를 들면, 상기 허브 (404)는 상기 비컨 무선 신호 (406)를 브로드캐스트할 수 있다. 먼 거리를 가로질러 상기 비컨 무선 신호 (406)를 전파 (propagation)하는 것이 단속선인 동심 원들로 도시된다. 상기 원격 센서 디바이스들 (402)은 상기 비컨 무선 신호 (406)를 수신하고 그 수신한 비컨 무선 신호 (406)에 기반한 동작들을 수행한다. 몇몇 예들에서, 상기 허브 (404)는 비컨들을 순차적으로 전송하며, 즉, 제1 시점에서는 상기 비컨 무선 신호 (406)를 전송하고, 그리고 제2의 더 나중의 시점에 비컨 무선 신호를 전송한다. 상기 허브 디바이스 (404)에 의해 전송된 상기 비컨 무선 신호들 (406)은 일련의 무선 신호들을 형성할 수 있다. 상기 허브 디바이스 (404)는 비컨 무선 신호들 (406)을 계속해서, 주기적으로, 랜덤하거나 간헐적으로나 유사하게, 또는 그것들의 조합으로 전송할 수 있다. 특정 구현들에서, 에를 들면, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 비컨 무선 신호 (406)를 반복하여 전송한다. 특정 구현들에서, 상기 비컨 무선 신호 (406)는 모션 프로브 신호를 전송하기 위한 명령어를 상기 원격 센서 디바이스들 (402)에게 표시한다.
몇몇 구현들에서, 상기 비컨 무선 신호 (406)는 상기 원격 센서 디바이스가 상기 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414)을 전송할 때의 타이밍을 제어하는 동기화 정보를 포함한다. 예를 들면, 상기 동기화 정보는 시간상 특정된 포인트에서 상기 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414)을 동시에 전송하기 위한 명령어를 상기 원격 센서 디바이스들 (402)에게 표시할 수 있다. 다른 예로서, 상기 동기화 정보는 비컨 무선 신호 (406)를 수신한 이후에 특정된 간격들로 상기 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414)을 전송하기 위한 명령어를 상기 원격 센서 디바이스들에게 표시할 수 있다.
몇몇 구현들에서, 상기 비컨 무선 신호 (406)는 시퀀스 값을 포함한다. 예를 들면, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 시퀀스 번호를 포함하도록 상기 비컨 무선 신호 (406)의 헤더 (예를 들면, 제어 데이터)를 설정할 수 있다. 상기 비컨 무선 신호 (406)의 헤더는 전송하는 원격 센서 디바이스 (402)의 신원증명 (identification)을 또한 포함할 수 있다. 상기 허브 디바이스 (404)는 증가된 또는 감소된 시퀀스 값들을 가진 후속의 비컨 무선 신호들 (406)을 송신할 수 있다. 각 시퀀스 값을 획득하기 위해, 상기 허브 디바이스 (404)는 값들의 세트로부터 상이한 값을 순차적으로 선택할 수 있으며, 또는 상기 허브 (404)는 순차적인 순서로 상이한 값들을 생성할 수 있다. 예를 들면, 제1 시점 (t0)에서 허브 디바이스 (404)에 의해 전송된 비컨 무선 신호는 시퀀스 번호 999를 포함할 수 있다; 그리고 제2의 더 나중의 시점 (t1)에 상기 허브 디바이스 (404)는 도 5a에서 도시된 것처럼 다음의 시퀀스 값 1000 등을 포함하는 비컨 무선 신호를 전송할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 시퀀스 값은 일련의 비컨 무선 신호들 (406) 내에서 상기 무선 신호의 타임 포지션 (time position)을 나타낸다. 상기 시퀀스 값들은 후속 전송들에서 다른 방식으로 선택되고 수정될 수 있다
도 4b는 도 4a의 무선 통신 시스템 (400)에서 전송된 예시의 무선 모션 프로브 신호들을 도시한다. 도시된 예에서, 각 원격 센서 디바이스 (402)는 (예를 들면, 도 4a에서 도시된 허브 디바이스 (404)로부터) 비컨 무선 신호 (406)를 수신한 것에 응답하여 모션 프로브 신호를 전송한다. 더 상세하게는, 상기 비컨 무선 신호 (406)를 수신한 것에 응답하여, 상기 원격 센서 디바이스 (402A)는 제1 모션 프로브 신호 (408)를 전송하며, 상기 원격 센서 디바이스 (402B)는 제1 모션 프로브 신호 (410)를 전송하며, 상기 원격 센서 디바이스 (402C)는 제1 모션 프로브 신호 (412)를 전송하며, 그리고 상기 원격 센서 디바이스 (402D)는 제1 모션 프로브 신호 (414)를 전송한다. 도시된 상기 예에서, 상기 원격 센서 디바이스들 (402)은 상기 각자의 모션 프로브 신호들 (408, 410, 412, 414)을 지향성 방식으로 전송한다. 먼 거리를 가로질러 상기 비컨 무선 신호들 (408, 410, 412, 414)을 전파하는 것이 단속선인 동심의 원형 호들로 도 4b에 도시된다. 상기 원격 센서 디바이스들은 상기 모션 프로브 신호들을 다른 방식으로 (예를 들면, 비-전방향성 패턴처럼 다른 빔 패턴으로) 전송할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 모션 프로브 신호들을 원격 센서 디바이스들 (402)과 동일한 방식으로 전송한다.
도 4a 및 4b에서 도시된 예에서, 상기 원격 센서 디바이스 (402A)는 비컨 무선 신호 (406)를 수신하며, 그리고 응답하여, 그 수신한 신호에 기반한, 예를 들면, 내부 시퀀스 값을 업데이트하는 것과 같은 하나 이상의 동작들을 수행한다. 예컨데, 상기 원격 센서 디바이스 (402A)는 원격 센서 디바이스 (402A)는 내부 시퀀스 값을 저장하며, 그리고 상기 내부 시퀀스 값을 가장 최근에 수신된 비컨 무선 신호 (406)로부터 획득된 시퀀스 값으로 업데이트하도록 구성될 수 있다. 상기 원격 센서 디바이스 (402A)는 상기 저장된 내부 시퀀스 값과 동일한 시퀀스 값을 (예를 들면, 헤더 내에) 구비한 상기 제1 모션 프로브 신호 (408)를 전송한다. 상기 원격 센서 디바이스 (402A)는 그 디바이스 (402A)가 상기 제1 모션 프로브 신호 (408)를 송신했다는 것을 표시하는 식별자와 함께 그 신호 (408)를 또한 전송할 수 있다. 다른 원격 센서 디바이스들 (402B-402D) 및 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 제1 모션 프로브 신호 (408)에 기반한 신호들을 그 후에 수신하며 그리고 그 후에 하나 이상의 동작들 (예를 들면, 모션 탐지, 모션 정보 전송, 또는 다른 동작들)을 수행할 수 있다. 상기 다른 원격 센서 디바이스들 (402B-402D)은 상기 원격 센서 디바이스 (402A)에 관하여 위에서 설명된 것과 동일하거나 유사한 방식으로 또는 다른 방식으로 동작할 수 있다.
상기 원격 센서 디바이스들 (402) 및 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 원격 센서 디바이스들에 의해 전송된 상기 모션 프로브 신호들에 기반하여 상기 물체 (416)의 모션을 탐지할 수 있다. 예를 들면, 상기 원격 센서 디바이스들은 상기 모션 프로브 신호들에 의해 액세스된 공간 내에서 모션이 발생했는가의 여부를 탐지하기 위해 (예를 들면, 위에서 설명된 것처럼) 채널 응답 내에서의 변화들을 분석할 수 있다. 몇몇 예들에서, 모션이 발생했는가의 여부를 탐지하기 위해서 특정 개수의 신호들 ("모션 계산 수량")이 사용된다. 상기 공간 내에서 모션이 탐지되면, 상기 디바이스에 의해 모션 인디케이터 값 (motion indicator value (MIV))이 계산된다. 상기 MIV는 상기 디바이스 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들에 기반하여상기 디바이스가 탐지한 모션의 정도 (degree)를 나타낸다. 예컨데, 더 높은 MIV들은 (탐지된 모션으로 인한) 채널 혼란의 높은 레벨을 표시할 수 있으며, 반면에 더 낮은 MIV들은 채널 혼란의 더 낮은 레벨들을 표시할 수 있다. 채널 혼란의 더 높은 레벨은 상기 디바이스에 아주 근접한 모션을 표시할 수 있다. 상기 MIV들은 (상기 각자 디바이스 (402)에 의한 종합 (aggregate) 내 탐지된 모션의 정도를 나타내는) 종합 MIV들, (각자의 디바이스들 (402) 사이의 특별한 통신 링크들 상에서 탐지된 모션의 정도를 나타내는) 링크 MIV들, (각자의 디바이스들 (402)의 하드웨어 신호 경로들 사이의 특별한 통신 경로들 상에서 탐지된 모션의 정도를 나타내는) 경로 MIV들, 또는 그것들의 조합을 포함할 수 있다. 예시의 MIV들은 도 5c - 도 5에 관하여 아래에서 설명된다.
상기 허브 디바이스 (404)는 (에를 들면, 도 6의 예시의 프로세스 (600)의 하나 이상의 동작들을 수행함으로써) 상기 MIV들에 기반하여 물체 (416)의 탐지된 모션의 상대적인 위치를 판별할 수 있다. 몇몇 구현들에서, 예컨데, 상기 원격 센서 디바이스들 (402)은 각자가 계산한 MIV들을 포함하는 모션 정보를 상기 허브 디바이스 (404)에게 (예를 들면, 주기적으로 또는 모션이 탐지된 이후에) 전송한다. 상기 모션 정보는, 몇몇 예들에서, 상기 각 원격 센서 디바이스 (402)에 의해 수행된 모션 탐지에 관련된 다른 정보를 또한 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 모션 정보는 (예를 들면, 상기 디바이스와 다른 디바이스들 사이의 각자의 링크들에 대해 또는 상기 종합 내 디바이스에 대한) 신호 품질 메트릭 (metric) 값들, 모션을 탐지하기 위해 사용된 신호들의 시퀀스 값들, 또는 모션을 탐지하기 위해 상기 디바이스들 (402)에 의해 사용된 다른 정보를 포함할 수 있다. 상기 허브 디바이스 (402)는 상기 탐지된 모션의 위치 (예를 들면, 상기 물체 (416)의 위치)를 판별하기 위해 상기 원격 센서 디바이스들 (402)로부터의 모션 정보 및 자기 자신의 모션 정보를 사용한다 (상기 허브 디바이스 (404)가 상기 모션 프로브 신호들에 기반하여 모션을 또한 탐지하기 때문임). 몇몇 예들에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 상기 데이터를 사용하기 이전에 상기 모션 정보 (예를 들면, 상기 MIVE들) 내 하나 이상의 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.
몇몇 구현들에서, 모션 탐지, 그 탐지된 모션의 위치에 대한 판별, 또는 둘 모두는 다른 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 예들에서, 상기 무선 통신 시스템 (400)에 통신 가능하게 결합된 원격 서버는 (위에서 설명된 허브 디바이스 (404) 대신에) 상기 디바이스들 (402, 404)로부터 모션 정보를 수신할 수 있으며 그리고 상기 탐지된 모션의 위치를 그 모션 정보에 기반하여 판별할 수 있다.
도 5a는 100 퍼센트 (100%) 처리량의 시나리오에 따라 도 4a 및 도 4b의 무선 통신 시스템 (400) 내에서 전송되고 수신된 무선 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블 (510)이다. 도시된 이 예에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 제1 시점 (t0)부터 제10 시점 (t9)을 통해 시간상 열 (10)개의 연속 포인트들 중 하나의 시각에 하나씩 10개의 연속하는 비컨 무선 신호들 (비컨 No. 0 내지 비컨 No. 9)을 전송한다. 상기 허브 디바이스 (404)는 값들 {999, 1000, …, 1007, 1008}의 세트로부터 획득된 각자의 시퀀스 값을 포함하도록 상기 열 (10)개의 연속 비컨 무선 신호들 (비컨 No. 0 내지 비컨 No. 9) 각각을 설정한다. 도시된 이 예에서, 시퀀스 값들의 상기 순차적인 순서는 일 (1)의 정수값만큼 증가된다; 그러나, 상기 시퀀스 값들은 증가될 수 있으며, 감소될 수 있으며, 또는 그렇지 않고, 예를 들면, 정수 이 (2)만큼 증가되거나 감소되는 것처럼 다른 방식으로 변할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 시퀀스 값들은 알파벳 문자들을 포함할 수 있으며, 그리고 그 시퀀스 값들은 알파벳으로 증가될 수 있다 (예를 들면, A 내지 Z, AA 내지 ZZ 등).
상기 열 (10)개의 연속 비컨 무선 신호들 (비컨 No. 0 내지 비컨 No. 9)은 각 원격 센서 디바이스 (402)에 의해수신되며, 그리고 각 원격 센서 디바이스 (402)는 응답으로 모션 프로브 신호를 전송한다. 더 상세하게는, 상기 원격 센서 디바이스 (402)는, 상기 열 (10)개의 연속 비컨 무선 신호들을 경유하여 수신된 각자의 시퀀스 값 {999, 1000, …, 1007, 1008}을 포함하는 열 (10)개의 연속 모션 프로브 신호들 (예를 들면, 모션 프로브 신호들 (408, 410, 4121, 414))을 설정하고 전송한다.
도 5b는 다양한 처리량들의 시나리오에 따라 도 4a 및 도 4b의 무선 통신 시스템 (400)에서 수신된 모션 프로브 신호들에 의해 표시된 예시의 시퀀스 값들의 테이블 (520)이다. 더 상세하게는, 상기 테이블 (520)은 각자의 통신 링크들 상의 모션 프로브 신호들 내 가장 최근에 수신된 열 (10)개의 시퀀스 값들을 보여준다. 이전의 예에서처럼, 상기 허브 디바이스는 각 연속 비컨 무선 신호를 일 (1)의 정수 값만큼 증가된 순차적 시퀀스 값으로 설정한다. 간섭이 존재하거나 디바이스들 사이의 링크가 빈약할 때에 (예를 들면, 디바이스들 사이의 큰 거리), 특정 비컨 무선 신호들만이 상기 원격 센서 디바이스들에 의해 수신된다. 그래서, 상기 원격 센서 디바이스들에 의해 수신된 그 특정 시퀀스 값들만이 모션 프로브 신호들에서 나와 전송되며, 그리고, 도 5b에서 도시된 것처럼, 상기 다양한 통신 링크들 상에서 수신된 모션 프로브 신호들은 시퀀스 값들의 변하는 범위들을 가질 것이다. 이 시퀀스 값들은 링크 신호 품질을 표시할 수 있으며, 그리고, 예를 들면, 각자의 링크에 대한 MIV에 가중치를 부여하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 상기 링크가 큰 범위의 시퀀스 값들이나 (예를 들면, 도 5b에서 링크 ID 1 및 7과 비슷하게) 다른 링크들에 비해 더 오래된 시퀀스 값들을 가지는 경우. 상기 신호 품질은 빈약할 수 있으며 그리고 모션을 탐지하기 위해 사용된 데이터는 (다른 링크들에 비해서) 오래된 것일 수 있다. 그래서, 이 링크들 상에서 탐지된 모션 (그 링크에 대한 MIV들)은 작은 가중치가 부여될 수 있거나 또는 탐지된 모션의 위치를 판별할 때에 고려되지 않을 수 있다.
상기 테이블 (520)에서, 각 통신 링크의 신원증명은 그 통신 링크를 경유하여 통신하는 소스 디바이스 및 목적지 디바이스의 디바이스 신원증명들에 대응한다. 상기 원격 센서 디바이스들 (402A, 402B, 402C, 402D) 및 상기 허브 디바이스 (404)는 각자의 ID들 A, B, C, D, 및 H를 가진다. 도시된 상기 예에서, 제1 통신 링크 (링크 ID 1)은 소스 디바이스 ID A 및 목적지 ID H에 대응한다. 제2 통신 링크 (링크 ID 2)은 소스 디바이스 ID B 및 목적지 ID H에 대응한다. 제3 통신 링크 (링크 ID 3)은 소스 디바이스 ID C 및 목적지 ID H에 대응한다. 제4 통신 링크 (링크 ID 4)은 소스 디바이스 ID D 및 목적지 ID H에 대응한다. 제5 통신 링크 (링크 ID 5)은 소스 디바이스 ID B 및 목적지 ID A에 대응한다. 제6 통신 링크 (링크 ID 6)은 소스 디바이스 ID C 및 목적지 ID A에 대응한다. 제7 통신 링크 (링크 ID 7)은 소스 디바이스 ID D 및 목적지 ID A에 대응한다. 제8 통신 링크 (링크 ID 8)은 소스 디바이스 ID C 및 목적지 ID B에 대응한다. 제9 통신 링크 (링크 ID 9)은 소스 디바이스 ID D 및 목적지 ID B에 대응한다. 제10 통신 링크 (링크 ID 10)은 소스 디바이스 ID D 및 목적지 ID C에 대응한다. 도시된 상기 예에서, 디바이스들 사이의 상호간의 링크들 (에를 들면, 링크 ID 10에 대한 상호 링크로, 상기 소스는 디바이스 ID C 및 목적지는 디바이스 ID D인 경우)은 중복을 피하기 위해 도시되지 않는다.
도 5c는 도 4a 및 도 4b의 무선 통신 시스템 (400) 내 통신 링크들에 대한 에시의 모션 정보의 테이블 (530)이다. 도시된 예에서, 상기 테이블 (530)은 링크 MIV들을 포함하며, 그 링크 MIV들은 각자의 통신 링크들에 대응하며 그리고 상기 통신 링크의 소스 디바이스 및 목적지 디바이스 사이의 상기 탐지된 모션으로부터의 채널 혼란을 양을 표시한다. 더 높은 MIV는 퉁신 링크의 소스 디바이스 및 목적지 디바이스 사이의 더 많은 채널 혼란을 표시하며, 그리고 더 낮은 모션 값은 소스 디바이스 및 목적지 디바이스의 쌍 사이의 더 작은 채널 혼란을 표시한다. 상기 테이블 (530) 내 예시의 MIV들은 영 (0)과 백 (100) 사이에서 정규화된다. 상기 테이블 (530)은 각 자의 통신 링크에 대한 신호 품질 메트릭 값들 그리고 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들의 시퀀스 값들의 범위를 또한 포함한다 (예를 들면, 테이블 (530) 내에서 보이는 MIV를 생성하기 위해 사용된 데이터). 비록 각자의 통신 링크들에 대한 모션 정보를 포함하는 것으로 도시되지만, 상기 테이블 (530)은, 몇몇 구현들에서, 상기 다양한 디바이스들 사이에서의 각자의 통신 경로들에 대한 모션 정보를 포함할 수 있다.
테이블 (530) 내 신호 품질 메트릭 값들은 각 통신 링크 상의 통신들의 상대적인 품질을 표시한다. 상기 신호 품질 메트릭 값은, (테이블 (530) 내 통신 링크에 대한 시퀀스 범위에 의해 표시된) 통신 링크에 대응하는 무선 통신 디바이스들의 쌍 사이의 처리량, 신호 대 잡음 비율 (SNR), 빼뜨린 패킷들의 개수, 그것들의 조합을 포함하는 다수의 팩터들을 기반으로 할 수 있다. 도시된 상기 예에서, 상기 신호 품질 메트릭은 영 (0)부터 백 (100)의 범위 내에 있도록 계산된다. 몇몇 예들에서, 상기 신호 품질 메트릭은 수학식 9에서 위에서 설명된 값 Q에 기반한다 (예를 들면, Q와 동일하다). 더 높은 신호 품질 메트릭은 그 통신 링크의 더 높은 품질의 채널 환경을 표시한다. 예를 들면, 도시된 예에서, 링크 ID 1 및 7 둘 모두는 이 통신 링크들의 낮은 처리량에 적어도 부분적으로 기반한 상대적으로 낮은 십 (10)의 신호 품질 메트릭 값들을 가진다.
상기 테이블 (530) 내 시퀀스 범위는 통신 링크 당 모션이 탐지된 시간 구간을 표시한다. 일 예로서, 링크 ID 1 상의 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들은, 링크 ID 2에 대한 999 - 1008로부터의 더 짧은 시퀀스 범위에 비교하여 905-995로부터의 시퀀스 범위의 더 큰 폭에 기반한 더 긴 시간 구간에 걸쳐서 수집된다. 몇몇 예들에서, 특정 개수의 데이터 패킷들을 이용하여 모션이 탐지되며, 그래서 모션 탐지를 위한 특정된 개수의 패킷들을 모으기 위해 필요한 더 긴 시간 구간을 더 큰 시퀀스 범위가 표시한다. (링크 ID 1과 같은) 빈약한 링크에서는, 상기 특정된 개수의 패킷들을 수집하기 위해 더 오래 걸릴 수 있으며, 그래서 상기 모션 탐지는 데이터 패킷들이 더 최근에 수신되었던 (링크 ID 2와 같은) 링크와 비교될 때에 더욱 신뢰성이 없을 수 있다. 그래서, 몇몇 예들에서, 상기 MIV들은 그 MIV와 연관된 시퀀스 범위에 기반하여 가중치가 부여될 수 있다. 대응하는 가중치 부여된 MIV는, 가중치 부여되지 않은 MIV를 상기 결정된 가중치에 의해 크기조절함으로써 생성될 수 있다.
상기 허브 디바이스 (404)는 (예를 들면, 상기 시퀀스 범위와 같은) 타임 팩터, 신호 품질 메트릭 값, 또는 다른 팩터에 기반하여 가중치를 정할 수 있다. 예를 들면, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 시퀀스 범위 컬럼 내 최대 시퀀스 값을 시간적 레퍼런스 값 (또는 "레퍼런스 시퀀스 값"으로도 언급됨)으로서 선택할 수 있으며 그리고 그 레퍼런스 시퀀스 값에 기반하여 상기 MIV에 가중치를 부여할 수 있다. 도시된 상기 예에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 1008의 값을 상기 레퍼런스 시퀀스 값으로서 선택하며, 이는 그것이 가장 최근에 수신된 시퀀스 값이기 때문이다. 상기 허브 (404)는 상기 레퍼런스 시퀀스 값에 기반하여 다양한 방식들로 가중치를 생성할 수 있다. 예를 들면, 도시된 상기 예에서, 상기 통신 링크에 대한 최대 시퀀스 값이 상기 레퍼런스 시퀀스 값의 임계 시퀀스 범위 내에 있는가의 여부를 기반으로 하여 이진 가중치 부여가 적용된다 (예를 들면, 영 (0) 또는 일 (1)의 가중치 값들이 사용된다). 그래서, 도시된 상기 예에서, 링크 ID 1 및 링크 ID 7에 대한 MIV들은 그것들의 최대 시퀀스 값이 1008의 레퍼런스 시퀀스 값의 10 내에 있지 않기 때문에 영 (0)으로 가중치가 부여된다. 다른 가중치 부여 기술이 상기 도시된 이진 기술 대신에 구현될 수 있다. 예를 들면, 영 (0) 및 일 (1) 사이의 가중 팩터를 적용하는 점진적 가중치 부여 방법이 사용될 수 있다. 몇몇 예들에서, 예를 들면, 상기 레퍼런스 시퀀스 값(도시된 상기 예에서는 1008)으로부터 멀리 떨어진 (예를 들면, 임계 시퀀스 범위 외부) 최대 시퀀스 값 (예를 들면, 900)을 가지는 통신 링크는 0 보다 더 큰 가중치를 적용하는 것처럼 자신의 MIV의 일부분을 상기 위치 판별에 제공할 수 있다
몇몇 구현들에서, 신경 네트워크는 탐지된 모션의 위치를 상기 허브 디바이스 (404)에 의해 제공된 정보에 기반하여 판별하도록 트레이닝된다. 예를 들면, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 테이블 (530) 내 정보를 트레이닝된 신경 네트워크로의 입력으로서 제공할 수 있으며, 그러면 상기 신경 네트워크는 상기 탐지된 모션의 위치에 대한 판별을 제공할 수 있다. 상기 신경 네트워크는 머신-러닝 프로세스를 통해서 가중치 부여 함수를 생성하도록 구성될 수 있으며, 여기에서 신경 네트워크로의 입력 데이터는 시퀀스 값들의 범위 및 대응하는 모션 값들을 포함한다.
도 5d는 도 4a 및 도 4b의 무선 통신 네트워크 (400) 내 무선 통신 디바이스들에 대응하는 예시의 종합 모션 인디케이터 값들 및 신뢰 팩터들의 테이블 (540)이다. 특히, 상기 테이블 (540)은 (적용된 가중치 부여를 가진 또는 없는) 상기 MIV들의 피크 대 평균 비율 (Peak to Average Ratio)들인 신뢰 팩터들을 포함한다. 상기 종합 MIV들은 테이블 (530)에서 보이는 링크 MIV들에 기반한다. 몇몇 예들에서, 상기 종합 MIV들은 다음의 수학식에 따라 계산될 수 있다.
예를 들면, 링크 ID 1에 대해 도시된 상기 예에서, 상기 모션 인디케이터 값 ()은 상기 원격 센서 디바이스 (402A) ( ) 및 상기 허브 디바이스 (404) () 사이에서 탐지된 모션의 정도 (degree)를 표시한다. 디바이스에 대한 더 높은 종합 MIV는 상기 탐지된 모션이 그 디바이스에 가깝다는 것을 표시할 수 있으며, 반면에 더 낮은 종합 MIV는 상기 탐지된 모션이 그 디바이스로부터 더 멀리에 있다는 것을 표시할 수 있다. 상기 허브 디바이스 (404)는 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 상기 각자의 디바이스들에 대한 상기 종합 MIV들을 그 후에 비교할 수 있다. 예를 들면, 도시된 상기 예에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 탐지된 모션이 디바이스 ID A에 가장 가깝다고 판별할 수 있으며, 이는 그 디바이스들이 (가중치 부여된 경우 그리고 가중치 부여되지 않은 경우 둘 모두의 경우들에서) 가장 높은 종합 MIV를 가지기 때문이다. 몇몇의 예들에서, 상기 가중치 부여된 MIV들은 상기 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 구현들에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 (가중치 부여된 또는 가중치 부여되지 않은) 상기 종합 MIV들의 피크 대 평균 비율을 판별한다. 상기 피크 대 평균 비율은 신뢰 팩터로서 사용될 수 있으며, 이는 다음의 수학식처럼 표현될 수 있다.
상기 신뢰 팩터는 상기 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 그 후에 사용될 수 있다. 예를 들면, 도시된 상기 예에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 탐지된 모션이 디바이스 ID A에 가장 가깝다고 판별할 수 있으며, 이는 가장 높은 신뢰 팩터 (피크 대 평균 비율; 가중치 부여된 경우 그리고 가중치 부여되지 않은 경우 둘 모두의 경우들에서)를 가진 것이 그 디바이스이기 때문이다. 몇몇의 경우들에서, 사용자들의 수가 원격 센서 디바이스들 (402)의 개수보다 더 작은 것과 같은 경우에, 상기 허브 디바이스 (404)는 대응하는 디바이스들에 모션이 존재한다고 판단하기 위해서 상기 신뢰 팩터를 확장할 수 있다. 예를 들어, 상기 무선 통신 시스템 (400)이 5개의 전체 디바이스들 및 1명의 사용자를 포함하면, 임계 피크 대 평균 비율 값을 넘는 가장 높은 피크 대 평균 비율을 가지는 무선 통신 디바이스는 가장 높은 신뢰 팩터를 가지는 무선 퉁신 디바이스에 상기 사용자가 가깝게 있다는 가능성을 표시할 것이다. 유사하게, 무선 통신 시스템 (400)이 5개의 전체 디바이스들 및 2명의 사용자를 포함하면, 어떤 값을 넘는 제일 높은 두 신뢰 팩터들은 가장 높은 두 개의 신뢰 팩터들을 가지는 두개의 디바이스들에 상기 사용자들이 가깝게 있다는 가능성을 표시할 수 있다.
특정 구현들에서, 상기 허브 디바이스 (404)는 상기 신호 품질 메트릭 값들에 기반하여 통신 링크들의 종합 MIV들을 평탄화하기 위한 시간 구간에 걸쳐서 타임 평균화 샘플링 (time averaged sampling)을 수행할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 모션 정보는 어느 무선 통신 디바이스가 다양한 시간 구간들에 걸쳐 모션을 탐지했는가를 백분률로서 표시하기 위해 스냅샷들로 더 종합될 수 있다. 주어진 구간에 대해, 상기 모션 정보의 참신함 (예를 들면, 상기 모션 프로브 신호들이 얼마나 최근에 수신되었는가로, 상기 시퀀스 번호들에 기반함)이 무선 통신 디바이스 (예를 들면, 디바이스 ID)에 기반하여 상기 탐지된 모션의 판별된 위치에 대한 카운터를 증가시키기 위해 사용될 수 있다. 샘플 구간 동안에 상기 데이터의 참신함이 임계 밑이라면 (에를 들면, 가장 최근의 시퀀스 값이 특별한 레퍼런스 값 미만이면), 상기 카운터는 증가되지 않는다. 그러면, 어떤 시간 구간에 걸쳐서, 각 디바이스의 카운터의 합은 그 시간 구간에 대해 가장 활성인 무선 통신 디바이스 (탐지된 모션에 가장 가까운 디바이스)를 판별하기 위해 사용될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 탐지된 모션의 위치는, 물체 (즉, 사람)의 판별된 위치를 디스플레이하거나 제시하기 위해서 사용자 장비 (예를 들면, 스마트폰, 스피커)나 전자 디스플레이 디바이스 (예를 들면, 텔레비전, 모니터, 스크린) 상에 표시될 수 있다. 탐지된 모션의 위치는, 예를 들면, 모션이 발생한 것으로 마지막으로 판별되었던 곳인 디바이스 (402 또는 404)를 강조하는 (예를 들면, 시각적, 오디오, 오디오시각적 디스플레이) 인터페이스 내에서 사용자에게 제시될 수 있다.
도 6은 공간 내 탐지된 모션의 위치를 판별하는 프로세스 (600)를 도시한다. 몇몇 예들에서, 상기 프로세스 (600)는 각자의 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들, 통신 링크들, 통신 경로들, 또는 그것들의 조합에 기반하여 탐지된 모션의 위치를 판별하도록 구현될 수 있다. 예시의 프로세스 (600) 내에서듸 동작들은 다양한 무선 통신 디바이스들에서 수신된 신호들에 기반하여 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 데이터 프로세싱 장치 (예를 들면, 도 1a 내 예시의 무선 통신 디바이스 (102C)의 프로세서 (114))에 의해 수행될 수 있다 (예를 들면, 도 4a 및 도 4b의 허브 디바이스 (404)는 상기 원격 센서 디바이스들 (402) 및 상기 허브 디바이스 (404)에서 수신된 신호들에 기반하여 상기 물체 (416)의 상기 탐지된 모션의 위치를 판별할 수 있다). 상기 예시의 프로세스 (600)는 다른 유형의 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세스 (600)의 동작들은 상기 신호들을 수신한 무선 통신 디바이스들이 아닌 시스템에 의해 수행될 수 있을 것이다 (예를 들면, 모션 인디케이터 값들을 종합하고 분석하는 도 4a 및 도 4b의 무선 통신 시스템 (400)에 연결된 컴퓨터 시스템).
상기 예시의 프로세스 (600)는 추가의 또는 상이한 동작들을 포함할 수 있을 것이며, 그리고 그 동작들은 도시된 순서로 또는 다른 순서로 수행될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 도 6에서 도시된 동작들 중 하나 이상은 다수의 동작들, 서브-프로세스들이나 다른 유형의 루틴들을 포함하는 프로세스들로서 구현된다. 몇몇 경우에, 동작들은 결합되거나, 다른 순서로 수행되거나, 병렬로 수행되거나, 반복되거나, 또는 그렇지 않고 다른 방식으로 반복되거나 수행될 수 있다.
602에서, 무선 신호들이 공간을 통해서 전송된다. 그 무선 신호들은 모션을 찾기 위해 상기 공간을 탐지하도록 구성된 모션 프로브 신호들일 수 있다. 상기 모션 프로브 신호들은 도 2의 모션 프로브 신호 (202)와 유사하게 또는 다른 방식으로 포맷될 수 있다. 도 4a 및 도 4b에서 도시된 예들을 참조하면, 상기 원격 센서디바이스들 (402)은 허브 디바이스 (404)에 의해 전소된 비컨 무선 신호들에 응답하여 모션 프로브 신호들을 전송한다. 어떤 구현들에서, 비컨 무선 신호는 그 비컨 무선 신호가 전송된 시간상 포인트를 포시하는 시퀀스 값을 포함하며, 그리고 상기원격 센서 디바이스들은 상기 비컨 무선 신호에 응답하여 전성된 모션 프로브 신호 내에 (예를 들어, 제어 데이터 (204) 내에) 그 시퀀스 값을 포함시킨다.
604에서, 604에서 전성된 무선 신호들에 기반하여 모션이 탐지된다. 602에서 전송된 신호들을 수신한 무선 통신 디바이스들 중 하나 이상에서 모션이 탐지될 수 있다. 예를 들면, 도 4a 및 도 4b에 도시된 예를 참조하면, 상기 원격 센서 디바이스들 (402) 및 상기 허브 디바이스 (404)의 각각은 물체 (416)의 모션을 탐지하기 위해 모션 탐지 프로세스를 실행할 수 있다. 상기 모션 탐지 프로세스는 602에서 각자의 무선 통신 디바이스에 의해 수신된 신호들의 세트에 기반하여 상기 물체 (416)의 모션을 탐지할 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 모션 탐지 프로세스는 시간 구간에 걸쳐서 수신된 신호들 비교를 포함한다. 예를 들면, 602에서 수신된 신호들의 주파수 응답 내의 탐지된 변화에 기반하여, 또는 (예를 들면, 채널 상태 정보 (CSI))에 기반한) 상기 공간 내 채널 응답에서의 탐지된 변화에 기반하여 모션이 탐지될 수 있다.
606에서, 각자의 통신 링크들에 대해 모션 인디케이터 값들이 계산된다. 상기 모션 인디케이터 값들은 통신 링크 상에서 탐지된 모션의 상대적인 정도를 표시한다. 예를 들면, 도 5cd에서 보는 예를 참조하면, 테이블 (530)의 제4 컬럼 내 모션 인디케이터 값들은 디바이스들 사이의 각자의 통신 링크 상에서 제2 및 제3 컬럼들 내에서 표시된 디바이스들 중 하나 또는 둘 모두에 의해 탐지된 모션의 정도를 표시한다. 상기 모션 인디케이터 값들은 통신 링크에 대한 채널 응답에서 관찰된 혼랑의 양에 기반하여 계산될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 모션 인디케이터 값들은 정규화된다. 예를 들면, 도 5c의 테이블 (530) 내 모션 인디케이터 값들은 영 (1) 및 백 (100) 사이에서 정규화된 값들이다.
608에서, 각자의 통신 링크들에 대해 타임 팩터들이 계산된다. 개별 통신 링크에 대한 타임 팩터들은 : (i) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들의 범위, (ii) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 (예를 들면, 모든) 시퀀스 값들의 세트, (iii) 그 통신 링크 상에서 모션을 탐지하기 위해 사용된 모션 프로브 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들의 세트 내 최대 또는 최소 시퀀스 값, 또는 (iv) 모션을 탐지하기 위해 모션 프로브 신호들이 획득된 시간 구간의 다른 인디케이터일 수 있다. 몇몇 구현들에서, 각 통신 링크에 대한 타임 팩터는 상기 언급된 예들 중 하나 이상에 기반한 값을 포함한다. 예를 들면, 상기 타임 팩터는 모션을 탐지하기위해 사용된 모션 프로브 신호들의 세트 내 최대 또는 최소의 시퀀스 값들에 기반한 가중치 부여 팩터일 수 있다.
610에서, 상기 모션 인디케이터 값들이 프로세싱된다. 상기 모션 인디케이터 값들은 지정된 허브 디바이스 (예를 들면, 도 4a 및 도 4b에서 보이는 예에서의 허브 디바이스 (404))에 의해, 또는 모션 프로브 신호들을 전송하거나 수신하는 디바이스들에 통신 가능하게 결합된 다른 시스템에 의해 프로세싱될 수 있다. 특정 구현들에서, 각자의 통신 링크들에 대한 모션 인디케이터 값들을 프로세싱하는 것은 상기 무선 통신 디바이스들에 대한 종합 모션 인디케이터 값을 계산하는 것을 포함한다. 상기 종합 모션 인디케이터 값들을 계산하는 것은, 몇몇 예들에서, 무선 통신 디바이스와 연관된 각 링크 모션 인디케이터 값의 합을 계산하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들면, 도 5c - 5d에서 보이는 예를 참조하면, 테이블 (540)의 제2 컬럼 내 값들은 테이블 (530) 내에 도시된 링크 모션 인디케이터 값들의 합들을 포함한다. 그 합산된 링크 모션 인디케이터 값들은 동일한 경우에 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 612에서 상기 종합 모션 인디케이터 값들로서 사용될 수 있다.
특정 구현들에서, 상기 종합 모션 인디케이터 값들을 계산하는 것은 각 무선 통신 디바이스에 대해 상기 합산된 링크 모션 인디케이터값들의 피크 대 평균 비율을 계산하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도 5c - 5d에서 보이는 예를 참조하면, 테이블 (540)의 제3 컬럼 내 값들은 테이블 (530)에서 보이는 합산된 링크 모션 인디케이터 값들에 대한 피크 대 평균 비율들을 포함한다. 상기 피크 대 평균 비율들은 몇몇 경우에 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 612에서 상기 종합 모션 인디케이터 값들로서 사용될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 피크 대 평균 비율들은 위에서 설명된 것처럼 신뢰 팩터들로서 사용될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 각자의 통신 링크들에 대한 모션 인디케이터 값들을 프로세싱하는 것은 (예를 들어, 이진 가중치 부여, 점진적인 가중치 부여 또는 신경 네트워크에 의해 정해된 가중치 부여 방식을 이용하여) 상기 링크 모션 인디케이터 값들에 가중치를 부여햐는 것을 포함한다. 몇몇의 예들에서, 상기 가중치 부여는 608에서 계산된 타임 팩터들에 기반한다. 예를 들면, 위에서 설명된 것과 같은 동일한 합 및 피크 대 평균 값들은 상기 가중치 부여된 모션 인디케이터 값들에 기반하여 그 후에 계산될 수 있으며, 그리고 그 계산된 값들은 탐지된 모션의 위치를 판별하기 위해 612에서 상기 종합 모션 인디케이터 값들로서 사용될 수 있다.
612에서, 탐지된 모션의 위치가 판별된다. 탐지된 모션의 위치는 물체의 모션이 상기 무선 통신 디바이스들 중 하나 이상에 가깝다는 가능성으로서 판별될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 위치는, (i) 원치않는 링크 모션 인디케이터 값들에 기반한 가장 높은 종합 모션 인디케이터 값; (ii) 가중치 부여된 링크 모션 인디케이터 값들에 기반한 가장 높은 종합 모션 인디케이터 값; (iii) 가장 높은 신뢰 팩터 (에를 들면, 피크 대 평균 비율); 또는 (iv) 임계값보다 더 큰 신뢰 팩터들에 기반하여 판별된다. 몇몇 구현들에서, 상기 판별된 위치는 상기 무선 통신 디바이스들 중 하나에 관한 것이다. 예를 들어, 도 5c - 도 5d에서 보이는 예를 참조하면, 상기 판별된 위치는, 상기 디바이스들 중 모두 중에서 가장 높은 피크 대 평균 비율이나 가장 높은 링크 모션 인디케이터 값들의 합을 가진 디바이스 ID A에 기반하여 디바이스 ID A에 관하여 표시될 수 있다 (예를 들면, "디바이스 ID A에 가깝게 탐지된 모션"). 몇몇 구현들에서, 상기 판변된 위치는 다수의 무선 통신 디바이스들에 관련한 것이다. 예를 들어, 도 5c - 도 5d에서 보이는 예를 참조하면, 상기 판별된 위치는 (가중치 부여된 시나리오에서) 일 (1)보다 더 큰 피크 대 평균 비율들을 가진 디바이스들에 기반하여 디바이스 ID A 및 디바이스 ID B에 관하여 표시될 수 있다 (예를 들면,"디바이스 ID A 및 디바이스 ID B에 가깝게 탐지된 모션").
비록 이런 개시가 통신 링크 (예를 들면, 도 1c 내 통신 링크 (126))마다 판별된 모션 값들을 참조하여 설명되었지만, 도 6의 프로세스 (600)는 통신 경로 (예를 들면, 도 1c 내 통신 경로 (121 - 124)마다를 기초로 하여 구현될 수 있다. 몇몇 예들에서, 이것은 위에서 설명된 모션 로컬화 프로세스로의 입력들의 개수를 크기 조절할 수 있다. 예를 들면, 몇몇 구현들에서, 상기 모션 인디케이터 값들은 각자의 통신 경로들에 대해 계산된다. 예를 들면, 도 5c의 테이블 (503) 내에 표시된 각 디바이스는 두 개의 전송 안테나 및 두 개의 수신 안테나를 가진다고 가정하면, 모션 인디케이터 값들은 상기 디바이스들 각자의 안테나들 사이에서의 네 개의 통신 경로들 각각에 대해 계산될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 상기 통신 링크에 대한 모션 인터케이터 값들은 상기 링크의 각자의 통신 경로들에 대한 모션 인디케이터 값들에 기반할 수 있다. 몇몇 예들에서, 각자의 통신 경로들에 대한 상기 모션 인디케이터 값들에는 그 통신 경로에 대한 신호 품질 메트릭 밧들에 기반하여 가중치가 부여될 수 있으며, 그리고 상기 통신 경로들에 대한 가중치 부여된 값들은 그 통신 링크에 대한 모션 인디케이터 값들을 정하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 경우에, 상기 통신 경로들에 대한 상기 모션 인디케이터 값들은 상기 통신 경로들에 대한 모션 인디케이터 값들을 사용하는 것에 관하여 여기에서 설명된 것과 동일한 방식으로 사용될 수 있다 (예를 들어, 상기 경로 모션 인디케이터 값들은 상기 링크 모션 인디케이터 값들 대신에 상기 통신 디바이스들에 대한 상기 종합 모션 인디케이터 값들을 계산하기 위해 610에서 사용될 수 있다). 상기 통신 링크들에 대해 위에서 설명된 것과 동일한 방식으로 타임 팩터들 또한 각자의 통신 경로에 대해 계산될 수 있다. 몇몇 예들에서, 상기 타임 팩터들은 각자의 통신 링크들에 대한 타임 팩터들을 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 또는 각자의 통신 링크들에 대한 타임 팩터들 대신에 사용될 수 있다 (예를 들면, 상기 경로 타임 팩터들은 상기 링크 타임 팩터들 대신에 610에서 사용될 수 있다).
본 명세서에서 설명된 특허 대상 및 동작들 일부는, 본 명세서에서 개시된 구조들 및 그 구조들의 구조적인 등가, 또는 그것들 하나 이상의 조합들을 포함하는 디지털 전자 회로로, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 특허 대상 중 몇몇은, 데이터 프로세싱 장치에 의해 또는 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하기 위한 실행을 위해 컴퓨터 저장 매체 상에 부호화된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들, 즉, 컴퓨터 프로그램 명령어들의 하나 이상의 모듈들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스, 컴퓨터-판독가능 저장 기판, 랜덤 또는 시리얼 액세스 메모리 어레이나 디바이스, 또는 그것들 하나 이상의 조합들이거나 그 내부에 포함될 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체가 전파되는 신호는 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인위적으로 생성된 전파 신호 내에 부호화된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 소스 또는 목적지일 수 있다. 상기 컴퓨터 저장 매체는 하나 이상의 분리된 물리적인 컴포넌트들이나 매체 (예를 들면, 다수의 CD들, 디스크들, 또는 다른 저장 디바이스들)일 수 있으며, 또는 그 내부에 포함될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 동작들 일부는 메모리에 (예를 들면, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스들 상에) 저장된 또는 다른 소스들로부터 수신된 데이터에 관하여 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행된 동작들로서 구현될 수 있다.
"데이터 프로세싱 장치"의 용어는, 예로서 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩, 또는 다수의 칩들 또는 전술한 것들의 조합들을 포함하는 데이터 프로세싱을 위한 모든 유형의 장치, 디바이스, 및 머신들을 망라한다. 상기 장치는 특수 목적 로직 회로, 예를 들면, FPGA (field programmable gate array) 또는 ASIC (application specific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 상기 장치는 문제의 컴퓨터 프로그램을 위한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들면, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 시스템, 크로스-플랫폼 런타임 환경, 가상 머신, 또는 그것들 중 하나 이상의 조합들을 포함하는 코드를 또한 하드웨어에 추가하여 또한 포함할 수 있다.
컴퓨터 프로그램 (프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 또는 코드로서도 또한 알려짐)은 컴파일되거나 인터프리트된 언어들, 선언성 또는 절차성 언어들을 포함하는 임의 모습의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 그리고 단독의 프로그램으로서 또는 모듈로서, 컴포넌트, 서브루틴, 객체, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 모습으로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템 내 파일에 대응할 수 있지만, 그것이 필요하지는 않다. 프로그램에 전용인 단일의 파일 내에, 또는 다수의 협응된 파일들 (예를 들면, 하나 이상의 모듈들, 서브 프로그램들 또는 코드의 일부들을 저장하는 파일들) 내에 다른 프로그램들이나 데이터 (예를 들면, 마크업 언어 문서 내 저장된 하나 이상의 스크립트들)를 보유하는 파일의 일부에 프로그램이 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나의 사이트에 위치하거나 다수의 사이트들에 걸쳐서 분포되어 통신 네트워크에 의해 상호접속된 다수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 배치될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 프로세스들 및 로직 흐름들 중 일부는, 입력 데이터에 관하여 동작하고 출력을 생성함으로써 행동들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행시키는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 상기 프로세스들 및 로직 흐름들은 특수 목적 로직 회로, 예를 들면, FPGA (field programmable gate array) 또는 ASIC (application specific integrated circuit)에 의해 또한 수행될 수 있으며, 그리고 장치는 그 특수 목적 로직 회로로서 또한 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 실행을 위해 적합한 프로세서들은 예로서 범용 마이크로프로세서 및 특수 목적 마이크로프로세서 그리고 임의 유형의 디지털 컴퓨터의 프로세서들 모두를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기-전용 메모리 또는 랜덤-액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터 시스템의 요소들은 명령어들에 따른 행동들을 수행하는 프로세서, 그리고 그 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 또한 컴퓨터 시스템은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스, 예를 들면, 비-자기적 드라이브들 (예컨대, 솔리드-스테이트 드라이브), 자기 디스크, 마그네토 옵티컬 디스크, 또는 광학 디스크를 포함하거나, 또는 그것들로부터 데이터를 수신하거나 데이터를 전송하거나, 또는 둘 모두를 위해 작동적으로 결합될 수 있다. 그러나, 컴퓨터 시스템은 그런 디바이스들을 구비할 필요는 없다. 더욱이, 컴퓨터 시스템은 다른 디바이스, 예를 들면, 전화기, 태블릿 컴퓨터, 전자 장비, 모바일 오디오나 비디오 플레이어, 게임 콘솔, 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) 수신기, 사물 인터넷 (Internet-of-Things (IoT)) 디바이스, 머신-대-머신 (machine-to-machine (M2M)) 센서나 작동기, 또는 휴대용 저장 디바이스 (예를 들면, 범용 시리얼 버스 (USB) 플래시 드라이브)에 내장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 저장하기에 적합한 디바이스들은 모두 비-휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스들의 모든 모습들을 포함하며, 이는 반도체 메모리 디바이스 (예를 들면, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 디바이스, 및 다른 것들), 자기 디스크 (예를 들면, 내장 하드디스크, 탈착가능 디스크, 및 다른 것들), 마그네토 옵디컬 디스크, 및 CD ROM과 DVD-ROM 디스크를 예로서 포함한다. 몇몇 경우들에서, 상기 프로세서 및 상기 메모리는 특수 목적 로직 회로에 의해 보충되거나 그 내부에 통합될 수 있다.
사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 동작들은 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스 (예를 들면, 모니터, 또는 다른 유형의 디스플레이 디바이스) 그리고 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포지셔닝 디바이스 (예를 들면, 마우스, 트랙볼, 스타일러스, 터치 감지 스크린, 또는 다른 유형의 포인팅 디바이스)를 구비한 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 다른 유형의 디바이스들이 사용자와의 상호작용을 제공하기 위해 물론 사용될 수 있다; 예를 들어, 사용자에게 제공될 피드백은 임의 형상의 감각적인 피드백, 예컨대, 시각적인 피드백, 청각적인 피드백, 또는 촉각적인 피드백일 수 있다; 그리고 그 사용자로부터의 입력은 임의 형상으로 수신될 수 있으며, 청각적, 음성, 또는 촉각적인 입력을 포함한다. 추가로, 컴퓨터는 사용자가 사용하는 디바이스에게 문서들을 송신하고 그 디바이스로부터 문서들을 수신함으로써 사용자와 상호작용할 수 있다; 예를 들면, 사용자의 클라이언트 디바이스로부터 수신된 요청들에 응답하여 그 웹 브라우저로 웹 페이지들을 송신함으로써.
컴퓨터 시스템은 단일의 컴퓨팅 디바이스, 또는 근접하게 있거나 또는 보통은 서로에게 원격으로 작동하며 통신 네트워크를 통해 보통 상호 작용하는 다수의 컴퓨터들을 포함할 수 있다. 상기 통신 네트워크는 로컬 영역 네트워크 ("LAN") 및 광역 네트워크 ("WAN"), 인터-네트워크 (예를 들면, 인터넷), 위성 링크를 포함하는 네트워크, 및 피어-투-피어 네트워크 (예를 들면, 애드-혹 피어-투-피어 네트워크) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버와의 관계는 각자의 컴퓨터들 상에서 실행되고 있으며 서로에게 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램에 의해 일어날 수 있다.
설명된 예들 몇몇의 일반적인 모습에서, 공간 내에서 탐지된 모션의 위치가 판별된다.
제1 예에서, 다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들에 기반하여 그 공간 내 물체의 모션이 탐지된다. 각 무선 신호는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 전송되고 수신된다. 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 각 무선 통신 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들이 계산된다. 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반하여 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타낸다. 상기 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치가 판별된다.
상기 제1 예의 구현들은, 몇몇 경우들에서 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신 시스템은 허브 디바이스 및 원격 센서 디바이스들을 포함할 수 있으며, 그리고 상기 허브 디바이스는 상기 원격 센서 디바이스들로부터 모션 인디케이터 값들을 수신할 수 있으며 그리고 상기 탐지된 모션의 위치를 상기 수신한 모션 인디케이터 값들에 기반하여 판별할 수 있다. 상기 모션 인디케이터 값들은 종합 (aggregate) 모션 인디케이터 값들일 수 있다. 상기 무선 통신 시스템 내 각자의 통신 링크들에 대해 링크 모션 인디케이터 값들을 획득되며, 그리고 상기 무선 통신 디바이스에 의해 지원되는 상기 통신 링크들의 서브세트에 대한 링크 모션 인디케이터 값들에 기반하여 각 무선 통신 디바이스에 대해 상기 종합 모션 인디케이터 값이 계산된다. 각 통신 링크는 상기 무선 통신 디바이스들의 각자의 쌍에 의해 제공될 수 있다. 무선 통신 디바이스에 대해 종합 모션 인디케이터 값을 계산하는 것은 상기 각자의 통신 링크들에 대한 신호 품질 메트릭 (metric)들에 기반하여 통신 링크들의 서브세트에 대한 상기 링크 모션 인디케이터 값들에 가중치를 부여하는 것을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신 시스템은 복수의 통신 링크들을 포함할 수 있으며, 여기에서 각 통신 링크는 상기 무선 통신 디바이스들의 각자의 쌍에 의해 제공되며, 그리고 각 통신 링크는 다수의 통신 경로들을 포함하며, 각 통신 경로는 상기 쌍 중의 제1 무선 통신 디바이스의 제1 신호 하드웨어 경로 및 상기 쌍 중의 제2 무선 통신 디바이스의 제2 신호 하드웨어 경로 사이에 있다. 상기 무선 통신 시스템 내 각자의 통신 경로들에 대한 경로 모션 인디케이터 값들이 획득될 수 있으며, 그리고 상기 무선 통신 디바이스에 의해 지원된 통신 경로들의 서브세트에 대한 상기 경로 모션 인디케이터 값들에 기반하여 각 무선 통신 디바이스에 대해 상기 종합 모션 인디케이터 값이 계산될 수 있다.
상기 제1 예의 구현들은, 몇몇 경우들에서, 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신 디바이스들에 대한 규범적 (normative) 모션 인디케이터 값에 의해 상기 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값을 크기조절한 것에 기반하여, 각 무선 통신 디바이스에 대해 신뢰 팩터 (confidence factor)가 계산될 수 있으며, 여기에서 상기 탐지된 모션의 위치는 상기 신뢰 팩터들에 기반하여 판별된다. 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 것은, 상기 무선 통신 디바이스들에 대해 각자의 모션 인디케이터 값들을 비교한 것에 기반하여 상기 무선 통신 디바이스들 중 어느 것이 상기 탐지된 모션에 가장 가까운가를 판별하는 것을 포함할 수 있다. 상기 공간 내 탐지된 모션의 위치는 상기 무선 통신 시스템 내 각자의 통신 링크들에 대한 신호 품질 메트릭들에 기반하여 판별될 수 있으며, 이 경우 각 통신 링크는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 제공된다. 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 것은 각 무선 통신 디바이스에 의해 지원되는 통신 링크들의 서브세트에 대한 신호 품질 메트릭들을 결합하는 것을 포함할 수 있다. 상기 모션 인디케이터 값들은 신경 네트워크로의 입력들로서 제공될 수 있으며, 그리고 상기 탐지된 모션의 위치는 상기 신경 네트워크의 출력에 기반하여 판별될 수 있다.
제2 예에서, 다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들의 시리즈에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션이 탐지된다. 상기 무선 통신 디바이스들의 쌍 사이에서 전송되고 수신된 각자의 무선 신호들 내에 포함된 시퀀스 값들에 기반하여 상기 무선 통신 디바이스들의 각자의 쌍에 대해 하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해 타임 팩터들이 계산된다. 각 무선 신호 내 상기 시퀀스 값은 상기 시리즈 내 무선 신호들의 타임 포지션을 나타낸다. 상기 공간 내 상기 탐지된 모션의 위치는 상기 타임 펙터들에 기반하여 판별된다.
상기 제2 예의 구현들은, 몇몇 경우들에서, 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 무선 통신 시스템은 허브 디바이스 및 원격 센서 디바이스들을 포함할 수 있다. 상기 허브 디바이스는 상기 원격 센서 디바이스들로부터 모션 인디케이터 값들을 수신할 수 있으며 그리고 그 수신된 모션 인디케이터 값들 및 상기 타임 팩터들에 기반하여 상기 탐지된 모션의 위치를 판별할 수 있다. 모션 인디케이터 값들은 상기 무선 통신 시스템의 각자의 무선 통신 디바이스들에 대해 계산될 수 있으며, 여기에서 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타낸다. 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 시리즈 무선 신호들의 서브세트를 기반으로 할 수 있다. 상기 탐지된 모션의 위치는 상기 모션 인디케이터 값들 및 상기 타임 팩터들에 기반하여 판별될 수 있다. 각 모션 인디케이터 값은 연관된 시간 팩터만큼 가중치가 부여될 수 있으며, 그리고 상기 탐지된 모션의 위치는 그 가중치 부여된 모션 인디케이터 값들에 기반하여 판별될 수 있다. 상기 연관된 타임 팩터는 상기 모션 인디케이터 값에서와 동일한 무선 통신 디바이스에 대한 것일 수 있다.
상기 제2 예의 구현들은, 몇몇 경우들에서, 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 타임 팩터들을 계산하는 것은 상기 무선 통신 시스템의 무선 통신 디바이스들에 의해 수신된 무선 신호들의 세트 내에 포함된 시퀀스 값들 중으로부터 레퍼런스 시퀀스 값을 선택하고, 그리고 상기 무선 통신 디바이스들의 각자의 쌍들 각각에 의해 제공된 각 통신 링크에 대해 타임 팩터들을 계산하는 것을 포함할 수 있다. 각 통신 링크에 대해 타임 팩터를 계산하는 것은 통신 링크 상으로 수신된 무선 신호들 내 상기 시퀀스 값들이 레퍼런스 시퀀스 값의 임계 시퀀스 범위 내에 있는가의 여부를 판단한 것에 기반할 수 있다. 상기 레퍼런스 시퀀스 값은 상기 무선 통신 시스템의 무선 통신 디바이스들에 의해 수신된 무선 신호들의 세트 내 최대 또는 최소 시퀀스 값일 수 있다. 각 통신 링크에 대해 타임 팩터를 계산하는 것은 통신 링크 상에 수신된 무선 신호들의 서브세트 내에 포함된 최대 시퀀스 값이 상기 레퍼런스 시퀀스 값의 임게 시퀀스 범위 내에 있는가의 여부를 판단하는 것을 포함할 수 있다. 상기 시퀀스 값들은 신경 네트워크로의 입력들로서 제공될 수 있으며, 그리고 상기 타임 팩터드은 상기 신경 네트워크의 출력에 기반하여 계산될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 컴퓨터-판독가능 저장 매체는, 상기 제1 예 또는 상기 제2 예의 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 작동 가능한 명령어들을 저장한다. 몇몇 구현들에서, 시스템 (예를 들면, 무선 통신 디바이스, 컴퓨터 시스템 또는 상기 무선 통신 디바이스에 통신 가능하게 결합된 다른 유형의 시스템)은 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치 및 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하며, 그 메모리는, 상기 제1 예 또는 제2 예의 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 상기 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때에 작동 가능한 명령어들을 저장한다. 몇몇 구현들에서, 모션 탐지 시스템은 허브 디바이스 그리고 상기 제1 예 또는 상기 제2 예의 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 원격 센서 디바이스들을 포함한다.
본 명세서가 많은 상세 내용들을 포함하지만, 그 상세 내용들은 청구될 수 있는 것의 범위에 대한 제한들로서 해석되지 않아야 하며, 오히려 특별한 예들에 특정한 특징들에 대한 설명으로서 해석되어야 한다. 분리된 구현들의 맥락에서 본 명세서에서 설명된 특징들은 또한 결합될 수 있다. 반대로, 단일의 구현의 맥락에서 설명된 다양한 특징들은 다수의 실시예들에서 분리하여 또는 어떤 적합한 서브조합으로 또한 구현될 수 있다.
여러 실시예들이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 다양한 수정들이 만들어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 따라서, 다른 실시예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 존재한다.
Claims (1)
- 모션 탐지 방법으로서, 상기 방법은:
다수의 무선 통신 디바이스들을 포함하는 무선 통신 시스템에 의해 공간을 통해 전달된 무선 신호들에 기반하여 상기 공간 내 물체의 모션을 탐지하는 단계로, 각 무선 신호는 상기 무선 통신 디바이스들의 각 쌍에 의해 전송되고 수신되며, 물체의 모션을 탐지하는 단계는 채널 응답들에서의 변화를 탐지하는 단계를 포함하며, 상기 채널 응답들은 각자의 무선 신호들의 주파수 성분들의 복소수 값들을 포함하는, 탐지 단계;
하나 이상의 프로세서들의 동작에 의해, 각 무선 통신 디바이스들에 대한 모션 인디케이터 값들을 계산하는 단계로, 각 개별 무선 통신 디바이스에 대한 상기 모션 인디케이터 값은 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 전송되거나 수신된 무선 신호들의 서브세트에 기반하여 상기 개별 무선 통신 디바이스에 의해 탐지된 모션의 정도를 나타내며, 상기 모션 인디케이터 값들을 계산하는 단계는 상기 채널 응답들로부터 모션 인디케이터 값들을 계산하는 단계를 포함하는, 계산 단계; 그리고
상기 모션 인디케이터 값들에 기반하여 상기 공간 내에서 탐지된 모션의 위치를 판별하는 단계를 포함하는, 방법.
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/789,761 | 2017-10-20 | ||
US15/789,761 US10109167B1 (en) | 2017-10-20 | 2017-10-20 | Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values |
KR1020207009298A KR20200078488A (ko) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 |
PCT/CA2018/050046 WO2019075551A1 (en) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | MOVING LOCATION IN A WIRELESS MESH NETWORK BASED ON MOVEMENT INDICATOR VALUES |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020207009298A Division KR20200078488A (ko) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20230035712A true KR20230035712A (ko) | 2023-03-14 |
Family
ID=63833420
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020207009298A KR20200078488A (ko) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 |
KR1020237007612A KR20230035712A (ko) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020207009298A KR20200078488A (ko) | 2017-10-20 | 2018-01-17 | 모션 인디케이터 값들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10109167B1 (ko) |
EP (1) | EP3679389A4 (ko) |
JP (1) | JP2020537744A (ko) |
KR (2) | KR20200078488A (ko) |
CN (1) | CN111164446A (ko) |
CA (1) | CA3076252A1 (ko) |
WO (1) | WO2019075551A1 (ko) |
Families Citing this family (37)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10109167B1 (en) | 2017-10-20 | 2018-10-23 | Cognitive Systems Corp. | Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values |
US10109168B1 (en) | 2017-11-16 | 2018-10-23 | Cognitive Systems Corp. | Motion localization based on channel response characteristics |
US10852411B2 (en) | 2017-12-06 | 2020-12-01 | Cognitive Systems Corp. | Motion detection and localization based on bi-directional channel sounding |
US10334707B1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-25 | Abl Ip Holding Llc | Heuristic occupancy and non-occupancy detection in a lighting system with a single transmitter and multiple receivers |
US10334706B1 (en) | 2017-12-13 | 2019-06-25 | Abl Ip Holding Llc | Heuristic occupancy and non-occupancy detection in a lighting system |
US10321542B1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-11 | Abl Ip Holding Llc | Heuristic occupancy and non-occupancy detection in a lighting system with multiple transmitters and a single receiver |
US10733859B2 (en) * | 2018-05-01 | 2020-08-04 | Satellite Tracking Of People Llc | System and method of alternative tracking upon disabling of monitoring device |
US11579703B2 (en) | 2018-06-18 | 2023-02-14 | Cognitive Systems Corp. | Recognizing gestures based on wireless signals |
US11172561B2 (en) * | 2018-08-14 | 2021-11-09 | Signify Holding B.V. | Microwave sensor device, and sensing methods, and lighting system using the sensor device |
US10506384B1 (en) * | 2018-12-03 | 2019-12-10 | Cognitive Systems Corp. | Determining a location of motion detected from wireless signals based on prior probability |
US11403543B2 (en) * | 2018-12-03 | 2022-08-02 | Cognitive Systems Corp. | Determining a location of motion detected from wireless signals |
WO2020145949A1 (en) * | 2019-01-08 | 2020-07-16 | Google Llc | Motion detection using wireless local area networks |
US10498467B1 (en) * | 2019-01-24 | 2019-12-03 | Cognitive Systems Corp. | Classifying static leaf nodes in a motion detection system |
US10499364B1 (en) | 2019-01-24 | 2019-12-03 | Cognitive Systems Corp. | Identifying static leaf nodes in a motion detection system |
US11374947B2 (en) * | 2019-02-01 | 2022-06-28 | Skycope Technologies, Inc. | Wireless threat detection device, system, and methods to detect signals in wideband RF systems and localize related time and frequency information based on deep learning |
US10565860B1 (en) | 2019-03-21 | 2020-02-18 | Cognitive Systems Corp. | Offline tuning system for detecting new motion zones in a motion detection system |
US10567914B1 (en) | 2019-04-30 | 2020-02-18 | Cognitive Systems Corp. | Initializing probability vectors for determining a location of motion detected from wireless signals |
US10459074B1 (en) * | 2019-04-30 | 2019-10-29 | Cognitive Systems Corp. | Determining a location of motion detected from wireless signals based on wireless link counting |
US11087604B2 (en) | 2019-04-30 | 2021-08-10 | Cognitive Systems Corp. | Controlling device participation in wireless sensing systems |
US10600314B1 (en) | 2019-04-30 | 2020-03-24 | Cognitive Systems Corp. | Modifying sensitivity settings in a motion detection system |
US10460581B1 (en) | 2019-05-15 | 2019-10-29 | Cognitive Systems Corp. | Determining a confidence for a motion zone identified as a location of motion for motion detected by wireless signals |
US10404387B1 (en) | 2019-05-15 | 2019-09-03 | Cognitive Systems Corp. | Determining motion zones in a space traversed by wireless signals |
US10743143B1 (en) | 2019-05-15 | 2020-08-11 | Cognitive Systems Corp. | Determining a motion zone for a location of motion detected by wireless signals |
US10952181B1 (en) | 2019-09-30 | 2021-03-16 | Cognitive Systems Corp. | Detecting a location of motion using wireless signals in a wireless mesh network that includes leaf nodes |
US10708122B1 (en) * | 2019-10-30 | 2020-07-07 | T-Mobile Usa, Inc. | Network fault detection and quality of service improvement systems and methods |
WO2021081637A1 (en) | 2019-10-31 | 2021-05-06 | Cognitive Systems Corp. | Eliciting mimo transmissions from wireless communication devices |
WO2021081635A1 (en) | 2019-10-31 | 2021-05-06 | Cognitive Systems Corp. | Using mimo training fields for motion detection |
US11570712B2 (en) | 2019-10-31 | 2023-01-31 | Cognitive Systems Corp. | Varying a rate of eliciting MIMO transmissions from wireless communication devices |
CN113853531A (zh) * | 2020-01-07 | 2021-12-28 | 松下知识产权经营株式会社 | 传感器以及位置估计方法 |
US10928503B1 (en) | 2020-03-03 | 2021-02-23 | Cognitive Systems Corp. | Using over-the-air signals for passive motion detection |
US12019143B2 (en) | 2020-03-03 | 2024-06-25 | Cognitive Systems Corp. | Using high-efficiency PHY frames for motion detection |
EP4172967A1 (en) * | 2020-06-25 | 2023-05-03 | Signify Holding B.V. | Channel state information forwarding in passive wireless sensing network |
CA3188465A1 (en) * | 2020-08-31 | 2022-03-03 | Mohammad Omer | Controlling motion topology in a standardized wireless communication network |
US20220171016A1 (en) * | 2020-11-27 | 2022-06-02 | Qualcomm Incorporated | Transmission configuration for target radar signals with different target radar signal densities in time-domain |
US11070399B1 (en) | 2020-11-30 | 2021-07-20 | Cognitive Systems Corp. | Filtering channel responses for motion detection |
EP4348299A1 (en) | 2021-05-28 | 2024-04-10 | Cognitive Systems Corp. | Analyzing wi-fi motion coverage in an environment |
US20230370819A1 (en) * | 2022-05-10 | 2023-11-16 | Cognitive Systems Corp. | Operating a Mobile Wireless Communication Device for Wireless Motion Sensing |
Family Cites Families (120)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA1084618A (en) | 1976-11-10 | 1980-08-26 | Martin T. Cole | Phase difference sensitive movement detectors |
US4054879A (en) | 1976-11-19 | 1977-10-18 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Dual-frequency, remote ocean-wave spectrometer |
US4075573A (en) | 1977-01-05 | 1978-02-21 | Motorola, Inc. | Incremental agc signal generator with controllable increments |
US4193055A (en) | 1977-03-11 | 1980-03-11 | Charly Barnum | Automatic sensitivity level adjustment |
US4286260A (en) | 1979-09-11 | 1981-08-25 | E-Systems, Inc. | Ranging quadrature doppler microwave intrusion alarm system |
US4649388A (en) | 1985-11-08 | 1987-03-10 | David Atlas | Radar detection of hazardous small scale weather disturbances |
US4740045A (en) | 1986-07-02 | 1988-04-26 | Goodson & Associates, Inc. | Multiple parameter doppler radar |
FI76889C (fi) | 1987-02-17 | 1988-12-12 | Kone Oy | Foerfarande foer val av funktionssaett vid en anordning som anvaends foer raekning av objekt inom ett visst omraode. |
GB2322986B (en) | 1987-10-28 | 1998-12-16 | Licentia Gmbh | Method of type classification of a target |
GB9112838D0 (en) | 1991-06-14 | 1991-10-16 | Philips Electronic Associated | Fmcw radar range calibration |
US5519400A (en) | 1993-04-12 | 1996-05-21 | The Regents Of The University Of California | Phase coded, micro-power impulse radar motion sensor |
US5696514A (en) | 1996-02-28 | 1997-12-09 | Northrop Grumman Corporation | Location and velocity measurement system using atomic clocks in moving objects and receivers |
US6075797A (en) | 1997-10-17 | 2000-06-13 | 3Com Corporation | Method and system for detecting mobility of a wireless-capable modem to minimize data transfer rate renegotiations |
US6334059B1 (en) | 1999-01-08 | 2001-12-25 | Trueposition, Inc. | Modified transmission method for improving accuracy for e-911 calls |
US6493380B1 (en) | 1999-05-28 | 2002-12-10 | Nortel Networks Limited | System and method for estimating signal time of arrival |
US7411921B2 (en) | 1999-10-21 | 2008-08-12 | Rf Technologies, Inc. | Method and apparatus for integrating wireless communication and asset location |
WO2002023218A2 (en) | 2000-09-14 | 2002-03-21 | Time Domain Corporation | System and method for detecting an intruder using impulse radio technology |
EP1436721B1 (en) | 2001-09-17 | 2010-01-13 | Finlasin Technology LLC | Digital signal processor for wireless baseband processing |
US7773614B1 (en) | 2001-12-05 | 2010-08-10 | Adaptix, Inc. | Wireless communication subsystem with a digital interface |
US6879257B2 (en) * | 2002-02-25 | 2005-04-12 | Omron Corporation | State surveillance system and method for an object and the adjacent space, and a surveillance system for freight containers |
WO2012125726A1 (en) | 2011-03-14 | 2012-09-20 | Intelligent Technologies International, Inc. | Cargo theft prevention system and method |
US7307976B2 (en) | 2003-02-24 | 2007-12-11 | Autocell Laboratories, Inc. | Program for selecting an optimum access point in a wireless network on a common channel |
US7869822B2 (en) | 2003-02-24 | 2011-01-11 | Autocell Laboratories, Inc. | Wireless network apparatus and system field of the invention |
EP1639854B1 (en) * | 2003-06-27 | 2016-09-28 | Qualcomm, Incorporated | Method and apparatus for wireless network hybrid positioning |
US20050055568A1 (en) | 2003-08-12 | 2005-03-10 | Agrawala Ashok K. | Method and system for providing physical security in an area of interest |
WO2005062066A2 (en) * | 2003-10-22 | 2005-07-07 | Awarepoint Corporation | Wireless position location and tracking system |
JP2005184727A (ja) * | 2003-12-24 | 2005-07-07 | Hitachi Ltd | 無線通信システム、無線ノード、無線通信システムの構築方法及びノードの位置測定方法 |
JP4301080B2 (ja) | 2004-05-24 | 2009-07-22 | 船井電機株式会社 | 監視システム |
WO2006009955A2 (en) * | 2004-06-23 | 2006-01-26 | Cognio, Inc | Self-calibrated path loss position estimation process, device and system |
US20060217132A1 (en) * | 2005-03-23 | 2006-09-28 | 3Com Corporation | High resolution localization for indoor environments |
US8749378B2 (en) | 2005-04-07 | 2014-06-10 | National University Of Singapore | System and method for searching physical objects |
US7342493B2 (en) | 2005-04-22 | 2008-03-11 | Ultravision Security Systems, Inc. | Motion detector |
US7916066B1 (en) | 2006-04-27 | 2011-03-29 | Josef Osterweil | Method and apparatus for a body position monitor and fall detector using radar |
US7652617B2 (en) | 2006-06-01 | 2010-01-26 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Radar microsensor for detection, tracking, and classification |
EP2036056A4 (en) | 2006-06-13 | 2009-08-19 | Magneto Inertial Sensing Techn | MOTION DETECTION IN A WIRELESS RF NETWORK |
US20070293232A1 (en) | 2006-06-20 | 2007-12-20 | Aruze Corp. | Wireless communication failure monitoring system and monitoring device |
US7800496B2 (en) * | 2006-07-07 | 2010-09-21 | Innovalarm Corporation | Methods, devices and security systems utilizing wireless networks and detection devices |
US7783300B2 (en) | 2006-11-22 | 2010-08-24 | Airdefense, Inc. | Systems and methods for proactively enforcing a wireless free zone |
US8075499B2 (en) | 2007-05-18 | 2011-12-13 | Vaidhi Nathan | Abnormal motion detector and monitor |
US8526341B2 (en) * | 2007-05-17 | 2013-09-03 | University Of Iowa Research Foundation | Systems and methods for microwave tomography |
US20090128360A1 (en) | 2007-09-24 | 2009-05-21 | Headwater Systems, Inc. | Electronic tag location system |
US7679547B2 (en) | 2007-09-26 | 2010-03-16 | Honeywell International Inc. | Direction of travel motion detector with automatic gain control |
GB2490834B (en) | 2008-02-06 | 2013-05-29 | Hmicro Inc | Wireless communications systems using multiple radios |
TWI475847B (zh) | 2008-04-16 | 2015-03-01 | Koninkl Philips Electronics Nv | 存在及移動偵測之被動雷達 |
US8102261B2 (en) | 2008-07-17 | 2012-01-24 | Honeywell International Inc. | Microwave ranging sensor |
US8542109B2 (en) | 2008-07-29 | 2013-09-24 | Flir Systems, Inc. | Foliage penetrating sensor array for intrusion detection |
US10168414B2 (en) | 2014-07-17 | 2019-01-01 | Origin Wireless, Inc. | Wireless signals and techniques for determining locations of objects in multi-path environments |
US8159344B2 (en) | 2008-10-28 | 2012-04-17 | Honeywell International, Inc. | Microwave motion detectors utilizing multi-frequency ranging and target angle detection |
US8892127B2 (en) | 2008-11-21 | 2014-11-18 | Qualcomm Incorporated | Wireless-based positioning adjustments using a motion sensor |
WO2010107440A1 (en) | 2009-03-20 | 2010-09-23 | Innovative Wireless Technologies, Inc. | Method and apparatus for reliable communications in underground and hazardous areas |
US8331498B2 (en) | 2009-04-13 | 2012-12-11 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Blind modulation detection |
EP2259084A1 (de) | 2009-06-03 | 2010-12-08 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und Funkeinrichtung zur Detektion einer Bewegung |
US8305257B2 (en) | 2009-09-02 | 2012-11-06 | Trizna Dennis B | Method and apparatus for coherent marine radar measurements of properties of ocean waves and currents |
US8138918B2 (en) | 2009-09-17 | 2012-03-20 | Raytheon Company | Intrusion detection and tracking system |
US9104238B2 (en) | 2010-02-12 | 2015-08-11 | Broadcom Corporation | Systems and methods for providing enhanced motion detection |
US8818288B2 (en) * | 2010-07-09 | 2014-08-26 | University Of Utah Research Foundation | Statistical inversion method and system for device-free localization in RF sensor networks |
US8836344B2 (en) | 2010-07-27 | 2014-09-16 | Raytheon Company | Intrusion detection and tracking system |
US8605830B2 (en) | 2010-07-30 | 2013-12-10 | National Instruments Corporation | Blind carrier/timing recovery and detection of modulation scheme |
US8396485B2 (en) | 2010-11-09 | 2013-03-12 | Apple Inc. | Beacon-based geofencing |
WO2012082758A1 (en) | 2010-12-13 | 2012-06-21 | Xandem Technology Llc | Systems and methods of device-free motion detection and presence detection |
EP2678709B1 (en) | 2011-02-21 | 2018-03-28 | Transrobotics, Inc. | System and method for sensing distance and/or movement |
JPWO2012137285A1 (ja) | 2011-04-04 | 2014-07-28 | 三菱電機株式会社 | 在圏検知システム、在圏検知方法及びプログラム |
US20130005280A1 (en) | 2011-06-28 | 2013-01-03 | Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited | Method for constructing a wireless communication device to achieve motion sensing function |
JP2013072756A (ja) * | 2011-09-28 | 2013-04-22 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 侵入検知システム、侵入検知用子機、侵入検知用親機、侵入検知方法および侵入検知プログラム |
US20130090117A1 (en) | 2011-10-06 | 2013-04-11 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for optimized reacquisition of wireless communications systems |
PL2769588T3 (pl) | 2011-10-19 | 2017-01-31 | ERICSSON TELEFON AB L M (publ) | Urządzenie detektora ruchu |
WO2013089747A1 (en) | 2011-12-15 | 2013-06-20 | Intel Corporation | System and method for enabling low power devices |
US8866663B2 (en) | 2011-12-27 | 2014-10-21 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for sensing organic tissue |
US9185528B2 (en) | 2012-06-28 | 2015-11-10 | Northrop Grumman Systems Corporation | WiFi mapping and motion detection |
WO2014021574A1 (ko) | 2012-08-02 | 2014-02-06 | 트라텍정보통신 주식회사 | 스마트폰과 연동되는 usb 메모리 장치 |
US9551784B2 (en) | 2012-09-04 | 2017-01-24 | Honeywell International Inc. | Intrusion detection |
US9999376B2 (en) | 2012-11-02 | 2018-06-19 | Vital Connect, Inc. | Determining body postures and activities |
US8847754B2 (en) | 2012-11-15 | 2014-09-30 | James Buchheim | Locator beacon and radar application for mobile device |
US9544788B2 (en) | 2012-11-16 | 2017-01-10 | Dsp Group Ltd. | Method and system for motion detection using digital enhanced cordless telecommunicaiton (DECT) signals |
CA2834522A1 (en) | 2012-11-22 | 2014-05-22 | Perch Communications Inc. | System and method for automatically triggered synchronous and asynchronous video and audio communications betwwen users at different endpoints |
US9425627B2 (en) | 2013-03-04 | 2016-08-23 | Hello Inc. | Telemetry system with remote firmware updates |
US9537586B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-03 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management with remote access to data in a virtual computing network |
US9213873B2 (en) | 2013-03-22 | 2015-12-15 | Symbol Technologies, Llc | Determining movement of a radio frequency identification tag using a phase difference/frequency model |
CA2820568A1 (en) | 2013-06-21 | 2014-12-21 | Ninve Jr. Inc. | Dual differential doppler motion detection |
US9451381B2 (en) | 2013-08-06 | 2016-09-20 | Time Warner Cable Enterprises Llc | Automated provisioning of managed services in a Wi-Fi capable client device |
US10979203B2 (en) | 2013-09-04 | 2021-04-13 | Qualcomm Incorporated | Channel selection to reduce interference to a wireless local area network from a cellular network |
US9467480B2 (en) | 2013-09-16 | 2016-10-11 | Qualcomm Incorporated | Selectively multiplexing incoming WebRTC traffic and/or de-multiplexing outgoing WebRTC traffic by a client-based WebRTC proxy on behalf of a WebRTC multimedia client application |
US9204385B2 (en) | 2013-10-09 | 2015-12-01 | Netgear, Inc. | Wireless router or residential gateway capable of distinguishing power-sensitive wireless sensors and providing separate treatment thereto |
EP3092750B1 (en) | 2014-01-06 | 2020-07-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System, device, and apparatus for coordinating environments using network devices and remote sensory information |
CA2945702A1 (en) | 2014-01-28 | 2015-08-06 | King Abdullah University Of Science And Technology | Buffer sizing for multi-hop networks |
US20150245164A1 (en) | 2014-02-26 | 2015-08-27 | Aliphcom | Interaction between wearable devices via broadcasted sensor-related data |
JP6388957B2 (ja) | 2014-04-11 | 2018-09-12 | エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドSz Dji Technology Co.,Ltd | 近接感知システムおよび方法 |
WO2015168700A1 (en) | 2014-05-02 | 2015-11-05 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method and apparatus for tracing motion using radio frequency signals |
KR20150134126A (ko) | 2014-05-21 | 2015-12-01 | 재단법인대구경북과학기술원 | 레이더 신호 처리 방법 및 장치 |
US9294974B2 (en) | 2014-05-30 | 2016-03-22 | Apple Inc. | Motion based search and measurement periodicity |
US9424417B2 (en) | 2014-06-04 | 2016-08-23 | Qualcomm Incorporated | Secure current movement indicator |
US9774410B2 (en) | 2014-06-10 | 2017-09-26 | PB, Inc. | Radiobeacon data sharing by forwarding low energy transmissions to a cloud host |
US9143968B1 (en) | 2014-07-18 | 2015-09-22 | Cognitive Systems Corp. | Wireless spectrum monitoring and analysis |
US9143413B1 (en) | 2014-10-22 | 2015-09-22 | Cognitive Systems Corp. | Presenting wireless-spectrum usage information |
CN107003397B (zh) | 2014-10-31 | 2020-05-05 | 西门子瑞士有限公司 | 用于识别重复性运动的方法、数字工具、设备和*** |
US9648462B2 (en) * | 2014-11-28 | 2017-05-09 | Szegedi Tudományegyetem | Method for tracking of motion of objects associated with wireless communication devices within a predefined area |
TWI514193B (zh) | 2014-12-25 | 2015-12-21 | Univ Nat Sun Yat Sen | 動作感測裝置 |
WO2016110844A1 (en) | 2015-01-07 | 2016-07-14 | Trekeye Systems Ltd. | Improved method and system for detection of changes in a defined area |
US10347108B2 (en) | 2015-01-16 | 2019-07-09 | City University Of Hong Kong | Monitoring user activity using wearable motion sensing device |
US10956856B2 (en) | 2015-01-23 | 2021-03-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Object recognition for a storage structure |
US20160241999A1 (en) | 2015-02-16 | 2016-08-18 | Polaris Tech Global Limited | Cross-platform automated perimeter access control system and method adopting selective adapter |
WO2017027621A1 (en) | 2015-08-11 | 2017-02-16 | Masimo Corporation | Medical monitoring analysis and replay including indicia responsive to light attenuated by body tissue |
US9474042B1 (en) * | 2015-09-16 | 2016-10-18 | Ivani, LLC | Detecting location within a network |
US10564285B2 (en) | 2015-11-19 | 2020-02-18 | DSCG Solutions, Inc. | Estimation of motion in six degrees of freedom (6DOF) using LIDAR |
US10433184B2 (en) | 2015-12-31 | 2019-10-01 | Motorola Mobility Llc | Method and apparatus for directing an antenna beam based on a location of a communication device |
US10156852B2 (en) * | 2016-01-05 | 2018-12-18 | Locix, Inc. | Systems and methods for using radio frequency signals and sensors to monitor environments |
EP3433809A4 (en) | 2016-03-23 | 2019-10-02 | Fedex Corporate Services, Inc. | SYSTEMS, APPARATUS AND METHODS FOR AUTOMATIC ADJUSTMENT OF BROADCAST ADJUSTMENT OF A NODE IN A WIRELESS NODE NETWORK |
US9523760B1 (en) | 2016-04-15 | 2016-12-20 | Cognitive Systems Corp. | Detecting motion based on repeated wireless transmissions |
US9584974B1 (en) | 2016-05-11 | 2017-02-28 | Cognitive Systems Corp. | Detecting motion based on reference signal transmissions |
US10129853B2 (en) | 2016-06-08 | 2018-11-13 | Cognitive Systems Corp. | Operating a motion detection channel in a wireless communication network |
US9524628B1 (en) | 2016-08-04 | 2016-12-20 | Cognitive Systems Corp. | Detecting signal modulation for motion detection |
US9927519B1 (en) | 2017-03-16 | 2018-03-27 | Cognitive Systems Corp. | Categorizing motion detected using wireless signals |
US9989622B1 (en) | 2017-03-16 | 2018-06-05 | Cognitive Systems Corp. | Controlling radio states for motion detection |
US10004076B1 (en) | 2017-03-16 | 2018-06-19 | Cognitive Systems Corp. | Selecting wireless communication channels based on signal quality metrics |
US9743294B1 (en) | 2017-03-16 | 2017-08-22 | Cognitive Systems Corp. | Storing modem parameters for motion detection |
US10109167B1 (en) | 2017-10-20 | 2018-10-23 | Cognitive Systems Corp. | Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values |
US10048350B1 (en) | 2017-10-31 | 2018-08-14 | Cognitive Systems Corp. | Motion detection based on groupings of statistical parameters of wireless signals |
US9933517B1 (en) | 2017-11-03 | 2018-04-03 | Cognitive Systems Corp. | Time-alignment of motion detection signals using buffers |
US10109168B1 (en) | 2017-11-16 | 2018-10-23 | Cognitive Systems Corp. | Motion localization based on channel response characteristics |
US10108903B1 (en) | 2017-12-08 | 2018-10-23 | Cognitive Systems Corp. | Motion detection based on machine learning of wireless signal properties |
-
2017
- 2017-10-20 US US15/789,761 patent/US10109167B1/en active Active
-
2018
- 2018-01-17 KR KR1020207009298A patent/KR20200078488A/ko not_active Application Discontinuation
- 2018-01-17 CA CA3076252A patent/CA3076252A1/en active Pending
- 2018-01-17 CN CN201880064046.6A patent/CN111164446A/zh active Pending
- 2018-01-17 EP EP18867994.8A patent/EP3679389A4/en active Pending
- 2018-01-17 JP JP2020518657A patent/JP2020537744A/ja active Pending
- 2018-01-17 KR KR1020237007612A patent/KR20230035712A/ko not_active Application Discontinuation
- 2018-01-17 WO PCT/CA2018/050046 patent/WO2019075551A1/en unknown
- 2018-09-05 US US16/121,971 patent/US10438468B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019075551A1 (en) | 2019-04-25 |
JP2020537744A (ja) | 2020-12-24 |
US10109167B1 (en) | 2018-10-23 |
EP3679389A1 (en) | 2020-07-15 |
CA3076252A1 (en) | 2019-04-25 |
EP3679389A4 (en) | 2021-05-19 |
US20190122514A1 (en) | 2019-04-25 |
KR20200078488A (ko) | 2020-07-01 |
US10438468B2 (en) | 2019-10-08 |
CN111164446A (zh) | 2020-05-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10438468B2 (en) | Motion localization in a wireless mesh network based on motion indicator values | |
KR102466973B1 (ko) | 모션 탐지를 위한 라디오 상태 제어 | |
US9933517B1 (en) | Time-alignment of motion detection signals using buffers | |
KR102457175B1 (ko) | 채널 응답 변이 분해에 기반한 모션 탐지 | |
KR102460633B1 (ko) | 신호 품질 메트릭에 기반한 무선 통신 채널 선택 | |
EP3679399A1 (en) | Motion localization based on channel response characteristics | |
KR102502594B1 (ko) | 타임 팩터들에 기반한 무선 메시 네트워크 내 모션 로컬화 | |
CN111226129B (zh) | 基于信道响应特性的运动定位 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A107 | Divisional application of patent | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E90F | Notification of reason for final refusal |