変調後方散乱を用いてのタグ付き資産の所在地推定方法および所在地推定システム
資産タグと１または複数のマーカータグとから変調後方散乱を用いて、資産の所在地を決定する方法とシステム。システムは、読取機と、所在地決定モジュールと、１または複数のマーカータグとを有する。資産タグのための所在地推定は、マーカータグそれぞれの所在地の事前情報に部分的に基づき決定される。所在地決定モジュールは、１または複数のマーカータグと、資産タグとから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータを用いて、資産タグの所在地推定を決定する。マーカータグの既知の所在地を用いて、資産タグの所在地推定は決定されうる。所在地推定は、相対的所在地や絶対的所在地でありえ、および／または資産タグの所在地推定は、マーカータグを有するゾーンでありうる。マーカータグを用いる可動式読取機は、広い範囲に亘って資産タグ所在地を決定でき、たとえば広い範囲に亘って資産を在庫調査しうる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に、資産追跡に関し、より詳細には、変調後方散乱を用いたタグ付き資産の所在地特定に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）システムでは、タグ中の符号化データが、タグによって読取機に、読取機からの問い合わせに応答して伝達される。タグはバッテリーレス（すなわち、パッシブ・タグ）の場合があり、この場合、読取機からの送信ビームがタグの電気回路を作動させ、その後、タグは、タグ中の符号化データを読取機へと、変調後方散乱を用いて伝達する。タグは通常、資産に取付けられている（たとえば、物品が無線周波数識別システムによって追跡されている）ので、タグ中の符号化データを用いて、資産を一意に識別しうる。
【０００３】
セミパッシブ・タグの場合、タグに付属する電池からタグの電気回路にパワー供給される。タグが読取機からの送信ビームを検出すると、タグはタグ中の符号化データを読取機へと、変調後方散乱を用いて伝達する。
【０００４】
アクティブ・タグの場合、タグに付属する電池によって読取機への通信がパワー供給されることが、最初に送信ビームを検出することも送信ビームによって作動されることもなく行なわれる場合がある。またセミパッシブ・タグおよびアクティブ・タグは、資産を一意に識別しうるタグ中に符号化データを備えていても良い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−５０１５１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の無線周波数識別システムでは、タグの所在地を決定する読取機の能力は、限定されてしまうおそれがある。なぜならば、読取機は通常、幅広いパターンを伴うビームを送信するからである。従来の無線周波数識別システムでは、１または複数のアンテナ（各アンテナは固定されたビーム・パターンを有する）を備える読取機を用いる場合がある。これらのアンテナは通常、送信ビームの波長と比較して大きな間隔で分離されていて、多重経路フェージングのためのダイバーシティを与えるとともに、向きが未知のタグからの通信を受信する信頼性を増加させている。
【０００７】
加えて、従来の無線周波数識別システムは、単一の固定された読取機とタグとの間の通信範囲が狭すぎて対象領域におけるすべてのタグを読取ることができないときには、限定されてしまうおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、読取機を用いて１または複数のマーカータグから変調後方散乱信号を受信し、読取機を用いて資産タグから変調後方散乱信号を受信し、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定し、資産タグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための方法を有する。本方法はさらに、資産タグの所在地推定を決定するステップであって、所在地推定は、１または複数のマーカータ
グから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータとに基づくステップを有する。
【０００９】
別の実施形態によれば、方法は、読取機が第１位置にあるときに、複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の第１パラメータを推定するステップと、読取機が第１位置にあるときに、資産タグから受信した変調後方散乱信号の第２パラメータを推定するステップと、読取機を第２位置へ移動するステップと、読取機が第２位置にあるときに、複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の第３パラメータを推定するステップと、読取機が第２位置にあるときに、資産タグから受信した変調後方散乱信号の第４パラメータを推定するステップとを有する。
【００１０】
本方法はさらに、第１パラメータと、第２パラメータと、第３パラメータと、第４パラメータとに基づいて資産タグの所在地を推定するステップを有する。
本発明の実施形態は、１または複数のマーカータグから変調後方散乱信号を受信するための手段と、資産タグから変調後方散乱信号を受信するための手段と、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための手段と、資産タグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための手段と、資産タグの所在地推定を決定するための手段であって、所在地推定は、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータとに基づく手段とを有する。
【００１１】
図中の要素は、簡単および明瞭を目的として例示されており、正しいスケールでは描かれていない。本発明の種々の実施形態の理解の向上に役立つように、一部の要素については、寸法が他の要素に対して誇張されている場合がある。
【００１２】
本発明には、資産タグからの変調後方散乱と、１または複数のマーカータグからの変調後方散乱とを用いて資産を所在地特定する所在地推定方法と所在地推定システムが含まれる。読取機と所在地モジュールは、マーカータグからの変調後方散乱信号を用いることによって、読取機と資産タグとの所在地を推定しても良い。
【００１３】
資産は、その所在地が対象となる任意の物品である。資産タグは、資産に付随するタグであり、たとえば資産タグを資産に取付けることによって設ける。資産は、無生物（たとえば本）であっても良く、または資産は、人と、動物と、植物とのうちの少なくとも１つであっても良い。
【００１４】
本方法とシステムによって、在庫の所在地特定が可能になり、タグ付き資産の推定所在地が対象領域において決定される。
さらに可動式読取機を有する実施形態においては、本方法とシステムによって、資産タグを広い領域の全体に亘って所在地特定することができ、たとえば広い領域の全体に亘ってタグ付き資産の在庫調査を行なうことができる。
【００１５】
本システムは、読取機と、所在地モジュールと、１または複数のマーカータグとを備え、これらを用いることによって、資産タグの所在地推定を、１または複数のマーカータグのそれぞれの所在地の事前情報に部分的に基づき与える。マーカータグそれぞれの所在地を、データベース内に記憶していても良い。資産タグの所在地推定を、マーカータグに基づき決定しても良い。いったん資産タグの所在地が推定されると、資産タグは、マーカータグとして働く場合があり、本明細書では模擬マーカータグとして説明している。
【００１６】
所在地モジュールは、資産タグの所在地推定を、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信
号の推定されたパラメータとを用いることによって決定する。
【００１７】
パラメータをスカラまたはベクトル値によって示しても良く、またパラメータには、たとえば変調後方散乱信号の読取機の軸線に対する到来角度と；マーカータグから読取機までのレンジ（すなわち、距離）と；資産タグから読取機までのレンジ（すなわち、距離）とのうちの少なくとも１つが含まれていても良い。
【００１８】
マーカータグの既知の所在地および推定されたパラメータを用いることによって、資産タグの所在地推定を決定することができる。
所在地推定は、相対的所在地と；絶対的所在地と；マーカータグを有するゾーンとのうちの少なくとも１つであっても良い。
【００１９】
一例では、資産タグを有するゾーンを、本棚の各端部にあるマーカータグによって決定しても良い。資産タグを本棚上の物品（たとえば本）に取付けた場合、それによって本を、本棚上にあると同様にゾーン内にあると判定しても良い。
【００２０】
この構成では、読取機の相対的所在地も、資産タグから受信した変調後方散乱信号と、マーカータグから受信した変調後方散乱信号とを処理することによって決定しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】マーカータグおよび資産タグを用いた所在地特定システムを例示する図。
【図２】棚応用例における所在地特定システムを例示する図。
【図３】ドックドア応用例における所在地特定システムを例示する図。
【図４】典型的な送信機ビーム形成システムのブロック図。
【図５】典型的な受信機ビーム形成システムのブロック図。
【図６】多重経路環境における所在地特定システムを例示する図。
【図７】２次元の可動式読取機構成における所在地特定システムを例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１に、マーカータグと資産タグを用いた所在地特定システムを例示する。所在地特定システムは、読取機１１０と所在地モジュール１７０とを備えている。読取機１１０は、ビーム１５０によって示される送信電磁信号を発生させても良い。視野（ＦＯＶ）１６０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから受信する変調後方散乱信号の受信に対する視野を表わしても良い。視野１６０は、簡単にするために図１では２次元で示しているが、３次元の視野であっても良い。ゾーン１３０は、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂとの間の領域であっても良い。これは、簡単にするために図１では２次元で示している。図１に例示するように、第２資産タグ１４０Ｂは、ゾーン１３０に含まれている。種々の実施形態において、ゾーン１３０は、３次元領域であっても良い（図示せず）。こうして１または複数のマーカータグ１２０を用いることによって、２次元と３次元とのうちの少なくとも１つの幾何学的形状を有するゾーンを画定しても良い。
【００２３】
種々の実施形態において、読取機１１０は、電磁信号をマーカータグ１２０と資産タグ１４０とに送信するための１または複数の送信アンテナ（図示せず）と、変調後方散乱信号を資産タグ１４０とマーカータグ１２０とから受信するための１または複数の受信アンテナとを備えている。読取機１１０は、以下のモードのうちの１または複数で動作しても良い。（ｉ）単一アンテナ送信、多重アンテナ受信、（ｉｉ）多重アンテナ送信、多重アンテナ受信、および／または（ｉｉｉ）多重アンテナ送信、単一アンテナ受信。
【００２４】
マーカータグ１２０と資産タグ１４０は、変調後方散乱信号を用いて読取機１１０との
通信を行なう。読取機１１０は、変調後方散乱信号をマーカータグ１２０と資産タグ１４０とから受信することによって、変調後方散乱信号のパラメータを推定する。
【００２５】
本明細書で用いる場合、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータには、変調後方散乱信号から決定および／または推定される任意の測定可能な数量、特性、または情報が含まれる。
【００２６】
推定されたパラメータには以下のものが含まれていても良い（しかし、これらに限定されない）。無線周波数識別プリアンブル、無線周波数識別ペイロード・データおよび／または付加情報、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の信号強度、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の到来角度、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号に対するアンテナ・アレイ応答、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から読取機１１０までのレンジ、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から読取機１１０までの変調後方散乱信号の飛行時間。
【００２７】
読取機１１０が変調後方散乱信号のパラメータを時間に亘って推定すると、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の移動の方向と資産タグ１４０の速度とのうちの少なくとも１つを決定しても良い。
【００２８】
マーカータグ１２０の所在地は、所在地モジュール１７０にとってアクセス可能なデータベース（図示せず）内に記憶しても良い。マーカータグ１２０の所在地には、２次元（ｘ，ｙ）座標空間での絶対的所在地もしくは相対的所在地、または３次元（ｘ，ｙ，ｚ）座標空間での絶対的所在地もしくは相対的所在地が含まれていても良い。
【００２９】
所在地モジュール１７０は、読取機１１０の視野１６０内にあるマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの１または複数から読取らせる（たとえば、変調後方散乱信号を受信させる）ことによって、資産タグ１４０の所在地推定１８０を読取機１１０に与えても良い。所在地推定１８０は、資産タグ１４０の絶対的所在地推定または相対的所在地推定であっても良く、資産タグ１４０がゾーン１３０内に含まれているという決定を与えても良く、資産タグ１４０の絶対的所在地または相対的所在地の確率的推定を与えても良く、および／または資産タグ１４０がゾーン１３０内に含まれているかどうかという確率的推定を与えても良い。
【００３０】
たとえば読取機１１０が第２資産タグ１４０Ｂを読取ると、所在地モジュール１７０は、第２資産タグ１４０Ｂの所在地を、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地と比較することによって、ゾーン１３０に第２資産タグ１４０Ｂが含まれていると判定する所在地推定１８０を与えても良い。
【００３１】
種々の実施形態において、所在地モジュール１７０は、所在地推定１８０を、複数の時間インスタンスにおいておよび／または複数の時間帯に亘って与えても良い。こうして所在地推定１８０を用いて、資産タグ１４０の移動の方向を決定しても良い。この結果、たとえば戸口に配置された読取機１１０は、資産タグ１４０が特定の対象領域に入っている場合があるかまたは出ている場合があるかを判定することができる。
【００３２】
種々の実施形態においては、マーカータグ１２０と資産タグ１４０のうちの少なくとも１つは、パッシブ、セミパッシブ、アクティブ、またはこれらの種類のタグの組み合わせであっても良い。たとえば幾つかのマーカータグ１２０をセミパッシブにすることによって、ゾーン１３０の高空間分解能識別を実現しても良く、一方で、資産タグ１４０をパッシブ・タグにしてコストを下げても良い。読取機１１０とマーカータグ１２０および資産
タグ１４０との間のレンジが、パッシブ・タグに適したものよりも大きい場合、マーカータグ１２０と資産タグ１４０の両方をセミパッシブにしても良い。
【００３３】
いったん資産タグ１４０の所在地が推定されると、資産タグ１４０は、マーカータグ１２０の役割を担うことができるため、マーカータグ１２０の密度を下げることができる。このように用いられる資産タグ１４０を、模擬マーカータグと言う場合がある。このようにして、ゾーンを１または複数の模擬マーカータグに基づいて決定しても良い。
【００３４】
図２に、棚応用例における所在地特定システムを例示する。第１マーカータグ１２０Ａを棚２１０の一方の棚端に位置させても良く、第２マーカータグ１２０Ｂを棚２１０の他端に位置させても良い。そしてゾーン２２０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂとの間の棚上の領域として画定しても良い。本出願では、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０がゾーン２２０内にあるか否かを示す所在地推定１８０を与えても良い。
【００３５】
図３に、ドックドア応用例における所在地特定システムを例示する。本出願では、第１ドックドア３１０を有するゾーンを、第１マーカータグ１２０Ａからの半径によって画定しても良く、第２ドックドア３２０を有する別のゾーンを、第２マーカータグ１２０Ｂからの半径によって画定しても良い。
【００３６】
図３には、２つのドックドア（第１ドックドア３１０および第２ドックドア３２０）を有するドックドア応用例を例示しているが、所在地特定システムは、単一のドックドア（図示せず）または２つを超える数のドックドア（図示せず）とともに用いても良い。
【００３７】
読取機１１０は、第１ドックドア３１０を通過している資産タグ１４０から、変調後方散乱信号を受信しても良い。資産タグ１４０が第１ドックドア３１０を通過したという決定は、所在地推定１８０が第１マーカータグ１２０Ａからの半径内に存在するということに基づいても良い。
【００３８】
図４は、典型的な送信機ビーム形成システムのブロック図である。
送信機ビーム形成システムは、送信フェーズ・ロックド・ループ（ＰＬＬ）４１０と、送信位相シフタ４２０と、送信変調器４３０と、送信アンテナ４４０と、送信クロック４５０と、送信ビーム形成モジュール４６０と、送信データ４７０と、マーカータグ・フィードバック４８０とを備える。送信アンテナ４４０はそれぞれ、別個のアンテナ、またはアンテナ素子であっても良い。送信機ビーム形成は、２つ以上の送信アンテナ４４０を用いることによって、送信ビームを空間内の特定の領域に送る。種々の実施形態においては、読取機１１０（図１）は、読取機１１０がビーム１５０のエネルギーをどこに送るべきかを選択することができる送信機ビーム形成能力を備える。
【００３９】
通過帯域信号のための標準的な複素ベースバンド表現に関して、送信機ビーム形成システムがＮ個のアンテナ素子を有する場合、ｉ番目のアンテナからの送信信号ｕｉ（ｔ）（ｉ＝１，…，Ｎ）は、ｗｉｓ（ｔ）によって与えられる。ここでｗｉは、ｉ番目のビーム形成係数と呼ばれる複素利得であり、ｓ（ｔ）は送信すべき信号（一般的に複素数値）である。ベクトル形式では、次のようになる。
【００４０】
ｕ（ｔ）＝（ｕ１（ｔ），…，ｕＮ（ｔ））Ｔ；
ｗ＝（ｗ１，…，ｗＮ）Ｔ；および
ｕ（ｔ）＝ｗｓ（ｔ） 。
【００４１】
信号ｓ（ｔ）が狭帯域である（すなわち帯域幅がチャネルのコヒーレンス帯域幅と比べ
て狭い）場合、ｉ番目の送信要素からこのようなシステムにおけるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０までのチャネル利得は、複素スカラｈｉとしてモデリングすることができる。チャネル・ベクトルを次のように規定する。
【００４２】
ｈ＝（ｈ１，…，ｈＮ）Ｔ 。
この場合、マーカータグ１２０における受信信号と、資産タグ１４０における受信信号とのうちの少なくとも１つを、次のようにモデリングすることができる。
【００４３】
ｙ（ｔ）＝ｈＴｗｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ） 。
ここでｎ（ｔ）は、ノイズを示す。
したがって、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの電力は、（ｈＴｗ）２に比例している。チャネル・ベクトルｈは、送信アンテナ４４０に対するマーカータグ１２０の所在地と、送信アンテナ４４０に対する資産タグ１４０の所在地とのうちの少なくとも１つに依存する。たとえば送信アンテナ４４０が、要素がｄだけ離間して配置された線状アレイである場合、ブロードサイドに対して角度θで配置されるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０に対するチャネル・ベクトルは、次式で与えられる。
【００４４】
ａ（θ）＝（ｌ，α，α２，…，αＮ−１）Ｔ 。
ここで、α＝ｅｘｐ（ｊ２πｄ×ｓｉｎθ／λ）であり、λはキャリア波長を示す。こうしてマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０からの変調後方散乱信号の強度は、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の読取機１１０に対する所在地に関係づけられる。
【００４５】
送信機ビーム形成を用いて、所在地モジュール１７０は、変調後方散乱信号から所在地推定１８０を以下のように与えても良い。
送信ビーム（たとえばビーム１５０）のメイン・ローブを、領域を通して走査しても良い。ビーム１５０を、送信アンテナ４４０から送信される無線周波数（ＲＦ）信号の相対位相と振幅を制御することによって、送信アンテナ４４０のアレイを用いて電子的に制御する。マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号の走査角度の関数としての強度を、マーカータグ・フィードバック２８０と所在地モジュール１７０に与えても良い。
【００４６】
この情報を用いて、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号の到来角度を有する所在地推定１８０を推定することができる。
たとえば走査角度の関数としての変調後方散乱信号強度におけるピークを用いることによって、受信した変調後方散乱信号の到来角度を有するパラメータを推定することができる。
【００４７】
高い空間分解能の推定の場合、ｗｋは、ｋ番目（ここでｋ＝１，…，Ｋ）の走査に対応する送信ビーム形成係数のベクトルであること、ならびにｈ（ｘ）は、読取機１１０から、読取機１１０に対して所在地ｘにあるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０までのチャネル・ベクトルであると仮定する。ここでｘは、読取機１１０の送信ビーム形成アレイに対する３次元位置、２次元位置、または到来角度と離脱角度とのうちの少なくとも１つを示していても良い。そして、Ｋ個の走査に亘る受信電力のベクトルは、次式に比例している。
【００４８】
Ｑ（ｘ）＝（（ｈ（ｘ）Ｔｗ１）２，…，（ｈ（ｘ）Ｔｗｋ）２）） 。
したがって受信電力の実際のベクトルＰ＝（Ｐ１，…，Ｐｋ）をＱ（ｘ）と比較することを用いて、ｘに対する実現可能値の組の中からｘを推定することができる。たとえば、アレイ応答ａ（θ）を伴うアレイについて考える。ｋ番目の走査上で角度θｋに向けてビ
ームを形成するために、ビーム形成係数をｗｋ＝ａ＊（θｋ）に設定し、（ｈＴｗｋ）２のピークがｈ＝ａ（θｋ）において生じるようにする。したがって、角度θにおいてマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から得られる予想される受信電力のベクトルは、次式で与えられる。
【００４９】
Ｑ（θ）＝（（ａ（θ）Ｈａ（θ１））２，…，（ａ（θ）Ｈａ（θｋ））２） 。
次に、受信電力の実際のベクトルＰ＝（Ｐ１，…，Ｐｋ）をＱ（θ）と比較することを用いて、θを推定することができる。
【００５０】
この技術を２次元アレイに一般化することによって、２つの角度を推定することができる。角度推定が、Ｐの形状をＱ（θ）と比較することに基づいても良い一方で、Ｐの強度（受信信号強度）を用いることによって、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対するレンジを推定しうる。こうして、２次元の送信ビーム形成アレイを用いることによって、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対する３次元所在地を推定することが、２つの角度の推定とレンジの推定とを組み合わせることによって可能になる。
【００５１】
マーカータグ１２０から、既知のデータシーケンスを有する変調後方散乱信号が送信された場合には、シーケンスに対する相関を用いることによって、受信した変調後方散乱信号のパラメータの推定を得ることができる。
【００５２】
マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つは、アップリンクとしても知られている。相関によって、複素ベースバンド・チャネル利得（ｈＴｗに比例している）の推定を得ることができるとともに、相関を用いることによって、送信ビーム形成係数ｗを適応させることができる。たとえばサンプルｙ［ｌ］（ｌはＬの小文字）を、アップリンク上で送信されるｌ番目の記号ｂ［ｌ］（ｌはＬの小文字）に対応させることができる。そして、
ｙ［ｌ］＝ｂ［ｌ］βｈＴｗ＋Ｎ［ｌ］ 。
【００５３】
ここで、Ｎ［ｌ］（ｌはＬの小文字）はノイズを示し、βは、マーカータグ１２０からの変調後方散乱と資産タグ１４０からの変調後方散乱とのうちの少なくとも１つと、読取機１１０への伝搬とによって、アップリンク上で見られる全体的な複素利得である。
【００５４】
そして、次の相関
【００５５】
【数１】
によって、ゲイン（ｈＴｗ）２が最大になるようにｗを適応させるために用いることができるβｈＴｗの推定が得られる。
【００５６】
この技術は、暗黙的フィードバック・メカニズムである。なぜならば読取機１１０は、アップリンク信号から抽出される情報に基づきダウンリンクについての情報を取出している（おそらく読取機１１０はダウンリンクに適応している）からである。あるいはアップリンク上でのデータ復調が十分に信頼性の高いものである場合には、これを、読取機１１０による判定指向パラメータ推定に対して用いることによって、マーカータグ１２０が既知のデータ・セグメントを送る必要を減らすことができる。こうして記号ｂ［ｌ］の代わ
りにその推定を、このような判定指向の適応において用いることができる。また読取機１１０は、アップリンク上での平均受信電力の推定を、たとえば、｜ｙ［ｌ］｜２の平均値を算出することによって行なうことができる。推定されるパラメータには、マーカータグ１２０から読取機１１０に送られる明示的フィードバックが含まれていても良い。明示的フィードバックの例は、マーカータグ１２０が変調後方散乱信号中で送り返しているデータ中にあるマーカータグ１２０の受信信号に関する特定の情報をマーカータグ１２０がいつ符号化するかである。
【００５７】
また読取機１１０は、送信機ビーム形成を用いることによって、従来の無線周波数識別システム間の干渉と、同じ領域内にあっても良い他の送信機ビーム形成システム間の干渉とのうちの少なくとも１つを減らしても良い。マーカータグ１２０を用いて、読取機１１０は、送信機ビーム形成を用いることによって、送信ＲＦエネルギー（たとえばビーム１５０）を望ましい領域に送り、またマーカータグ・フィードバック４８０を用いて望ましくない領域から離すように、送信ビーム形成モジュール４６０を制御しても良い。マーカータグ１２０からのフィードバックは、暗黙的または明示的とすることができる。これは、本明細書において前述したとおりである。こうして、本明細書で説明したような送信機ビーム形成と電力制御とのうちの少なくとも１つによって、干渉を減らすことができ、その結果、極めて接近している複数の無線周波数識別システムと、複数の読取機１１０とのうちの少なくとも１つに適応することができる。
【００５８】
図５は、典型的な受信機ビーム形成システムのブロック図である。
受信機ビーム形成システムは、受信フェーズ・ロックド・ループ（ＰＬＬ）５１０と、受信ベースバンド位相シフタ５２０と、受信復調器５３０と、受信アンテナ５４０と、受信クロック５５０と、受信ビーム形成モジュール５６０と、受信データ５７０とを備える。受信アンテナ５４０はそれぞれ、別個のアンテナ、またはアンテナ素子であっても良い。受信機ビーム形成は、２つ以上の受信アンテナ５４０を用いて、空間内の領域に対する読取機１１０の感度（たとえば視野１６０）を調整しても良い。種々の実施形態において、受信アンテナ５４０は、図４を参照して説明した送信アンテナ４４０と同じであっても良い。種々の実施形態においては、読取機１１０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の到来角度を有する所在地特定情報を、読取機１１０が決定することができる受信ビーム形成能力を備えている。
【００５９】
読取機１１０は、図５に示すように、ベースバンドにおいて実行される受信ビーム形成を備えていても良い。受信機ビーム形成を用いて、資産タグ１４０の所在地特定は、受信アンテナ５４０において１または複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の間の関係に基づいている。
【００６０】
受信ビーム形成モジュール３６０は、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つに対応する受信アレイ応答を、受信アンテナ５４０における受信信号を既知または推定のデータ信号に対して関連づけることによって推定しうる。
【００６１】
たとえば狭帯域信号送信（信号帯域幅がチャネル・コヒーレンス帯域幅よりも狭い）と、Ｍ個の受信アンテナを伴う読取機１１０とについて考える。
Ｍ個の受信アンテナにおける通過帯域受信信号に対する複素ベースバンド表現を用いて、ｊ番目のアンテナ（ここで、ｊ＝１，…，Ｍ）に対する受信信号を、ｙｊ（ｔ）＝ｈｊν（ｔ）＋ｎｊ（ｔ）と書くことができる。ここでν（ｔ）は、タグによって後方散乱される信号であり、ｈｊは、タグからｊ番目のアンテナ素子への複素チャネル利得であり、およびｎｊ（ｔ）は、ｊ番目のアンテナ素子が受けるノイズである。ベクトル表記法を用いて、以下のようになる。
【００６２】
ｙ（ｔ）＝（ｙ１（ｔ），…，ｙＭ（ｔ））Ｔ；
ｈ＝（ｈ１，…，ｈＭ）Ｔ；
ｎ（ｔ）＝（ｎ１（ｔ），…、ｎＭ（ｔ））Ｔ；そして
ｙ（ｔ）＝ｈν（ｔ）＋ｎ（ｔ） 。
【００６３】
ベクトルｈは、受信アレイ応答と呼んでも良いし、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから読取機１１０への空間チャネルと呼んでも良い。
前述の表現の離散時間モード（おそらく連続時間ベクトル信号ｙ（ｔ）をフィルタリングおよびサンプリングすることによって得られる）について考えることも有用である。これは次のようになる。
【００６４】
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
ここでｂ［ｌ］は、アップリンク上で送信されるｌ番目の記号を示しても良い。受信機ビーム形成システムは、ベクトル受信信号の複素数値受信ビーム形成係数との空間相関を形成しても良い。
【００６５】
こうして、ｗ＝（ｗ１，…，ｗＭ）Ｔは、複素数値ビーム形成係数またはビーム形成重みのベクトルを示すことができる。そして受信機ビーム形成システムは、次の内積を形成しても良い。
【００６６】
ｒ（ｔ）＝ｗＨｙ（ｔ）＝（ｗＨｈ）ν（ｔ）＋ｗＨｎ（ｔ） 。
離散時間モデルの場合、対応する内積は、次のモデルに従っても良い。
ｒ［ｌ］＝ｗＨｙ［ｌ］＝（ｗＨｈ）ｂ［ｌ］＋ｗＨｎ［ｌ］ 。
【００６７】
このようなビーム形成動作を具体化することは、位相シフト（図５に示すようにベースバンドにおいて実行される）とともに振幅スケーリング（図示せず）に対応する。
種々の実施形態においては、受信ビーム形成をＲＦバンド内に、受信アンテナ５４０の個々の要素が受信した変調後方散乱信号の位相調整を用いることによって、当該技術分野で知られるビーム形成技術によって導入しても良い。
【００６８】
ビーム形成係数ｗを受信ビーム形成モジュールによって適応させることによって、対象とする所望の信号（たとえば、タグによってアップリンク上で送られる既知の記号であっても良い）を追跡するようにしても良い。
【００６９】
適応した重みの値によって、受信アレイ応答ｈに関する情報が得られる。
あるいは受信ビーム形成モジュールは、受信アレイ応答ｈの推定を、ｙ（ｔ）から直接、たとえば、それを既知または推定の記号の組に対して関連づけることによって行なっても良い。対象とする別の数量は、空間共分散行列Ｃである。
【００７０】
Ｃ＝Ｅ［ｙ（ｔ）ｙＨ（ｔ）］ 。
これの推定は、たとえば外積ｙ［ｌ］ｙＨ［ｌ］を加算または平均化することによって行なうことができる。
【００７１】
そしてマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つに対応する受信アレイ応答を所在地モジュール１７０が用いて、当該技術分野で知られる技術によって、資産タグ１４０の所在地推定１８０を得ることができる。また所在地モジュール１７０は、二次統計量、たとえば空間共分散行列Ｃを用いても良い。典型的な無線周波数識別プロトコルでは、従来の無線周波数識別タグによって変調されるデータは、既知のプリアンブル、その後にペイロード（タグ身元および／または付加情報が含まれていても良い）を有
する。種々の実施形態においては、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つは、既知のプリアンブルを用いることによって、受信アレイ応答を推定しても良い。無線周波数識別プロトコルが与えるプリアンブルに加えて、受信アレイ応答の推定を改善するさらに大きいトレーニング・シーケンスを、既知のデータ・セグメントを有する付加情報を有するようにペイロードを明示的に構成することによって、与えることができる。
【００７２】
たとえば離散時間モデルの場合、
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
受信アレイ応答ｈを次の相関を用いて推定しても良い。
【００７３】
【数２】
ここで記号ｂ［ｌ］のシーケンスは、既知のプリアンブルまたはトレーニング・シーケンスの一部であるために演繹的に分かる。これは、本明細書において説明した通りである。
【００７４】
受信ビーム形成モジュール５６０では、受信アンテナ５４０から受信した信号を、当該技術分野で知られる技術によってトレーニングおよび判定指向適応の組み合わせを用いることによって、組み合わせても良い。
【００７５】
たとえば受信ビーム形成モジュール５６０は、線形最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）基準に基づいて当該技術分野で知られる適応性のあるアルゴリズムを備えていても良い。たとえば、離散時間モデルの場合、
ｒ［ｌ］＝ｗＨｙ［ｌ］＝（ｗＨｈ）ｂ［ｌ］＋ｗＨｎ［ｌ］ 。
【００７６】
受信ビーム形成係数ｗを、平均２乗誤差Ｅ［｜ｗＨｙ［ｌ］−ｂ［ｌ］｜２］を最小限にするように適応させても良い。このことは、当該技術分野で知られるアルゴリズムによって導入することができる。たとえば最小２乗平均法（ＬＭＳ）、再帰的最小２乗法（ＲＬＳ）、もしくはブロック最小２乗法（ＢＬＳ）、および／またはそれらの変形である。マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０が読取機と通信し、ノイズが白色である場合、最小平均２乗誤差ビーム形成係数はｈのスカラ倍である。そのため、ｗの適応によって、受信アレイ応答ｈについての情報が得られる。このように決定されたビーム形成係数を、所在地モジュール１７０に与えても良い。また所在地モジュール１７０に、付加情報たとえば空間共分散行列Ｃを与えても良い。
【００７７】
種々の実施形態においては、読取機１１０は、データ復調を、受信機ビーム形成システムたとえば図５に例示したものを用いることなく行なっても良い。これらの実施形態においては、復調を、アンテナ・アレイにおける各受信アンテナ（図示せず）に対して別個に行なうことができる。最初にデータ復調を１または複数の受信アンテナを用いて行なうことができ、次に決定を、受信信号に対して種々のアンテナ素子において相関させることによって、受信アレイ応答を推定することができる。
【００７８】
たとえば離散時間モデルの場合、
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
ｈを判定指向推定することによって、次の相関を用いて受信アレイ応答ｈを推定しても
良い。
【００７９】
【数３】
ここで記号ｂ［ｌ］の推定は、復調器から得られる。
【００８０】
本明細書で説明したように、受信機アレイ応答ｈを、種々の方法によって推定しても良い。たとえばベクトル受信変調後方散乱信号を既知または推定の信号に対して相関させることによる直接推定と、受信ビーム形成重みｗを適応させることによる間接推定とである。
【００８１】
受信アレイ応答の推定は、所在地モジュール１７０によって用いられることによって、読取機１１０に対するマーカータグ１２０と、読取機１１０に対する資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つのための所在地推定１８０を与えても良い。なぜならば受信アレイ応答ｈは、受信アンテナ・アレイ内の受信アンテナ５４０に対するマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の所在地に依存するからである。
【００８２】
たとえば受信アンテナ５４０が、要素がｄだけ離間に配置された線状アレイである場合、ブロードサイドに対して角度θにあるマーカータグ１２０と、ブロードサイドに対して角度θにある資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つのチャネル・ベクトルは、次式で与えられる。
【００８３】
ａ（θ）＝（１，α，α２，…，αＮ−１）Ｔ 。
ここでα＝ｅｘｐ（ｊ２πｄ×ｓｉｎθ／λ）であり、λはキャリア波長を示す。受信アンテナ５４０と、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０との間の見通し線（Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）リンクに対しては、受信アンテナ５４０の現在位置に対してマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つが配置される方向を、｜ａＨ（θ）ｈ｜をその許容し得るレンジに亘るθの関数として最大にすることによって、推定することができる。受信アンテナ５４０が２次元アンテナ・アレイである実施形態の場合、２つの角度を推定しても良い。さらに受信信号強度を用いてレンジを推定することができ、これによって３次元の所在地特定が可能になる。レンジを推定するための当該技術分野で知られる他の技術も用いることができる。たとえば周波数変調された連続波（ＦＭＣＷ）波形を用いることである。
【００８４】
いったんマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対する所在地が、所在地モジュール１７０によって決定されると、これらの所在地を比較することを用いて、マーカータグ１２０に対する資産タグ１４０の所在地推定１８０を決定することができる。
【００８５】
こうして、マーカータグ１２０の絶対的所在地が既知である場合には、資産タグ１４０の絶対的所在地を決定することができる。あるいは所在地モジュール１７０は、所在地関連のパラメータたとえば送信もしくは受信ビーム形成係数、または受信アレイ応答の推定を比較することによって、資産タグ１４０に対する所在地推定１８０を、マーカータグ１２０に対して与えても良い。
【００８６】
このような所在地推定１８０を、本明細書で説明したように、ゾーンに量子化すること
を、２次元または３次元座標系での明示的推定の代わりに行なっても良い。図１と、図２と、図３とを参照して前述したように、ゾーン１３０，２２０を、１または複数のマーカータグ１２０の周りの領域として、マーカータグの絶対座標が分かっているということを必要とせずに画定しうる。
【００８７】
図４を参照して説明した送信アンテナ４４０と、図５を参照して説明した受信アンテナ５４０とが同じアンテナ・アレイである場合、受信ビーム形成モジュール５６０によって決定されるビーム形成係数を用いることによって、送信ビーム形成モジュール４６０による送信を図っても良い。その結果、ビーム１５０は、より正確にマーカータグ１２０の領域と資産タグ１４０の領域とのうちの少なくとも１つに送られる。あるいは特定の領域におけるマーカータグ１２０間の干渉を減らすために、送信ビーム形成モジュール４６０は、特定のマーカータグ１２０の方向にゼロを合成することを、送信ビーム形成係数を受信ビーム形成係数に準直交となるように適応させることによって行なっても良い。
【００８８】
読取機１１０が送信機および／または受信機ビーム形成を備える場合、当該技術分野で知られる空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）方法を用いることによって性能の向上が得られる場合がある。たとえば読取機１１０は、ビーム１５０中のその送信エネルギーを小さい領域に送ることによって、ビーム１５０によって照明されるマーカータグ１２０の数を少なくすることができる。種々の実施形態においては、空間分割多元接続を用いることによって、シンギュレーション（ｓｉｎｇｕｌａｔｉｏｎ）の作業を単純にしても良い。読取機１１０が受信ビーム形成を備える場合、マルチユーザ検出技術およびアルゴリズムたとえば多重信号分類（ＭＵＳＩＣ）を用いることによって、複数のマーカータグ１２０からの同時応答の復号化に、それらの受信アレイ応答における差に基づいて成功することができる。
【００８９】
さらにマーカータグ１２０ペイロードが、直接シーケンス・スペクトラム拡散フォーマットで符号化されたデータを有する場合、複数のタグの同時読取りを、当該技術分野で知られる符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）技術を用いて、読取機１１０が受信した複数の応答の復号化に成功することによって行なっても良い。受信機ビーム形成能力を伴う読取機１１０においては、このようなＣＤＭＡ技術を、空間分割多元接続とともに用いることができる。
【００９０】
また読取機１１０を用いることによって、レンジ推定を決定しても良い。読取機１１０に対する幾何学的形状は、レーダとソーナとのうちの少なくとも１つに類似している。なぜならば、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とは、電子的に反射されて、読取機１１０へと戻るからである。したがって、当該技術分野で知られる方法によれば、レーダ技術とソーナ技術とのうちの少なくとも１つを用いることによってレンジ情報を推定することができる。たとえば読取機１１０は、連続波（ＣＷ）トーンの代わりに周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）波形を有するビーム１５０を送信することができ、またマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つからの戻りを処理することによって、送信周波数変調連続波波形と受信周波数変調連続波波形との間の周波数差を検出することによって、周波数変調連続波レーダにおいて行なわれる場合があるレンジを推定することができる。
【００９１】
読取機１１０を用いてのレンジ情報の決定を、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号と、資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの強度を用いることによって、行なっても良い。
【００９２】
図６に、多重経路環境における所在地推定システムを例示する。読取機１１０および所在地モジュール１７０は、反射または散乱物体からの多重経路成分の存在下で、マーカー
タグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つを所在地特定しても良い。このような反射または散乱物体の１つは、地表（地面６３０）である。図６に例示するように、多重経路環境には、所在地（ｘ，ｙ，ｚ）における読取機１１０、地面６３０、所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）におけるマーカータグ１２０が含まれていても良い。読取機１１０は、マーカータグ１２０からの直接後方散乱６１０と、地面反射６２０とを受信する。
【００９３】
地面反射６２０のない単純な見通し線（Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）環境では、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の所在地の最尤（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）推定が、受信済みアレイ応答のアレイ・マニフォールドに対する相関を最大にすることに対応する。
【００９４】
しかし多重経路環境の場合、最尤推定は幾何学的形状に依存する。
一例では、支配的な多重経路成分は、地面６３０から反射される地面反射６２０であっても良い。読取機１１０と、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０との間の他の反射または散乱物体によって、多重経路成分が形成されても良い。
【００９５】
図６に例示した多重経路環境に対応する複素ベースバンド受信済みアレイ応答は、次式によってモデリングしても良い。
ｈ＝α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋Ｎ 。
【００９６】
ここでａ１は、直接後方散乱６１０（見通し線経路）に対応するアレイ応答であり、ａ２は、地面反射６２０からの経路に対応するアレイ応答である。α１およびα２は、これらの経路に対応し、伝搬環境に依存し、未知の場合もある複素利得であり、Ｎはノイズである。前述の受信アレイ応答ｈは、本明細書で説明した技術の１つを用いて得られる受信アレイ応答の推定を示しても良く、ノイズＮは、推定ノイズ（通常は、白色およびガウシアンとして良好に近似される）であると解釈しても良い。
【００９７】
これらの複素利得をモデリングする１つのアプローチは、複素利得とマーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）との結合最尤推定を、以下の最小化を行なうことによって得ることである。
【００９８】
ｍｉｎα１，α２ｍｉｎ（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）（ｙ−α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ））Ｈ（ｙ−α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）） 。
【００９９】
ここでＨは共役転置であり、最小化は、ノイズＮが加法性白色ガウシアンであるときに最適である。
当該技術分野で知られる１つの解決方法は、マーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）を選択することである。ここでマーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）は、ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）とａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）とによって張られる（ｓｐａｎｎｅｄ）部分空間に直交するｙの投影を最小化する。所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）の最良の推定を検索することは、付加情報（たとえば、レンジ推定、または読取機１１０のマーカータグ１２０の所在地推定からの距離の事前情報）に基づき、さらに制約されうる。
【０１００】
当該技術分野で知られる他の解決方法には、支配的な多重経路成分を空間相関行列に基づき見つけるためのアルゴリズム、たとえば多重信号分類（ＭＵＳＩＣ）または回転不変法信号パラメータ推定（ＥＳＰＲＩＴ）を用いることが含まれる。一般的に、特定の受信アレイ応答に対するマーカータグ１２０のベスト・フィット所在地を見つけることが、多重経路環境のモデルを考慮した標準的な最尤技術またはベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）
技術を用いて実現することができる。
【０１０１】
散乱に富んだ環境、すなわち多重経路が本明細書で説明したようなモデリングをするほどには十分には少なくない場合には、マーカータグ１２０の所在地に対する受信アレイ応答の依存性は、本明細書で説明したようには正しくモデリングされない場合がある。しかし、受信済みアレイ応答はそれでもやはり、マーカータグ１２０の所在地とともに滑らかに変化する。こうして１または複数のマーカータグ１２０が十分に高密度に配置されている場合には、資産タグ１４０（図１）に対するアレイ応答を、マーカータグ１２０のアレイ応答と比較すること（たとえば、推定されたパラメータ間の正規化相関を算出することにより）を用いることによって、資産タグ１４０の所在地を推定することができる。ｈａがタグａに対する推定した受信アレイ応答であり、且つｈｂがタグｂに対する推定した受信アレイ応答である場合、正規化相関を次のように規定しても良い。
【０１０２】
【数４】
たとえば受信済みアレイ応答が、棚２１０（図２）上のマーカータグ１２０に対するアレイ応答と高度に相関している場合、クラスタリング・アルゴリズムが決定するように、資産タグ１４０が棚２１０上にあると推定されるであろう。
【０１０３】
図７に、２次元の可動式読取機構成における所在地推定システムを例示する。種々の実施形態においては、第１読取機７０１は可動式であっても良く、すなわち、第１読取機７０１は、第１位置から第２位置（第２読取機７０２として示す）へ移動しても良い。可動式読取機の構成を用いることによって、店舗全体に亘って資産タグ１４０の在庫調査を行なっても良い。
【０１０４】
可動式構成では、読取機１１０は、複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０からの変調後方散乱信号を、第１読取機７０１を用いることによって受信しても良く、この場合、第１読取機７０１は、第１位置における読取機１１０の実施形態である。そして第２読取機７０２は、複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０からの変調後方散乱信号を受信しても良く、この場合、第２読取機７０２は、第２位置における読取機１１０の実施形態である。
【０１０５】
図７に例示するように、第１角度７１０を、第１マーカータグ１２０Ａと第１読取機７０１の軸線との間の角度として定義しても良い。同様に、第２角度７２０を、資産タグ１４０と第１読取機７０１の軸線との間で定義しても良く、第３角度７３０を、第２マーカータグ１２０Ｂと読取機７０１の軸線との間の角度として定義しても良い。第１レンジ７１５が、第１マーカータグ１２０Ａと第１読取機７０１との間の距離として定義される。同様に、第２レンジ７２５が、資産タグ１４０と第１読取機７０１との間の距離として定義され、第３レンジ７３５が、第２マーカータグ１２０Ｂと第１読取機７０１の間の距離として定義される。
【０１０６】
同様に、第４角度７４０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２読取機７０２の軸線とによって定義し、第６角度７６０を、第２マーカータグ１２０Ｂと第２読取機７０２の軸線
とによって定義しても良い。第５角度７５０を、資産タグ１４０と第２読取機７０２の軸線とによって定義しても良い。同様に、第４レンジ７４５を、第１マーカータグ１２０Ａと第２読取機７０２とによって定義し、第６レンジ７６５を、第２マーカータグ１２０Ｂと第２読取機７０２とによって定義しても良い。第５レンジ７５５を、資産タグ１４０から第２読取機７０２への距離として定義しても良い。
【０１０７】
一実施形態においては、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第１角度７１０と第３角度７３０（第１読取機７０１の軸線に対する）と、第４角度７４０と第６角度７６０（第２読取機７０２の軸線に対する）とを有する。
【０１０８】
この実施形態においては、資産タグ１４０から受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第２角度７２０と第５角度７５０を有する。
第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの位置が既知であるので、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０に対する所在地推定１８０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１角度７１０〜第６角度７６０、および幾何学的形状を用いて、且つ最初に第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地を推定することによって、与えても良い。第１読取機７０１の所在地は、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１角度７１０と第３角度７３０、および単純な幾何学的計算を用いて推定することができる。第２読取機７０２の所在地も同様に推定することができる。
【０１０９】
所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地推定１８０を以下のように与えても良い。（ｘ１，ｙ１）によって第１マーカータグ１２０Ａの所在地、（ｘ２，ｙ２）によって第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、θ１によって第３角度７３０、およびθ２によって第１角度７１０を示す。そして第１読取機７０１の所在地（ａ１，ｂ１）を、以下の等式を解くことによって推定することができる。
【０１１０】
【数５】
所在地モジュール１７０は、第２読取機７０２の所在地を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第４角度７４０と第６角度７６０、および同様の幾何学的計算を用いて推定しても良い。
【０１１１】
その後、資産タグ１４０の所在地を、第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地の推定、第２角度７２０と第５角度７５０、および同様の幾何学的計算を用いて、推定しても良い。図７は、簡単にするために２次元で示しているが、資産タグ１４０の所在地と、第１読取機７０１の所在地と、第２読取機７０２との所在地を、３次元に一般化した同様の幾何学的計算を用いて３次元で推定しても良い。
【０１１２】
種々の実施形態においては、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータには、第１レンジ７１５と第３レンジ７３５（第１読取機７０１に対する）と、第４レンジ７４５と第６レンジ７６５（第２読取機７０２に対する）とが含まれる。これらの実施形態においては、資産タグ１４０から受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第２レンジ７２５と第５レンジ
７５５を有する。
【０１１３】
第１マーカータグ１２０Ａの位置と第２マーカータグ１２０Ｂの位置とが既知であるため、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地推定１８０を、たとえば第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１レンジ７１５〜第６レンジ７６５、および幾何学的形状を用いて与えることができる。最初に第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地とを推定することによって、資産タグ１４０の所在地を推定しても良い。第１読取機７０１の所在地は、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１レンジ７１５と第３レンジ７３５、および幾何学的計算を用いて、推定することができる。第１読取機７０１の所在地を同様に推定しても良い。
【０１１４】
所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地を以下のように推定しても良い。（ｘ１，ｙ１）によって第１マーカータグ１２０Ａの所在地、（ｘ２，ｙ２）によって第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１半径ｒ１によって第１レンジ７１５、および第２半径ｒ２によって第３レンジ７３５を示す。そして、第１読取機７０１の所在地（ａ１，ｂ１）を、以下の等式を解くことによって推定することができる。
【０１１５】
（α１−ｘ１）２＋（ｂ１−ｙ１）２＝ｒ１２，（α１−ｘ２）２＋（ｂ１−ｙ２）２＝ｒ２２ 。
２つの可能な解決方法が存在し、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂのそれぞれの中心に置いた第１半径ｒ１と第２半径ｒ２の円の２つの交差部に対応する（円が交差しない場合、前述した等式に対する解決方法は存在しない）。第１読取機７０１の所在地に対応する解決方法を、たとえば、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂのどちらの側に読取機１１０が位置するのかを知ることに基づいて、決定することができる。
【０１１６】
所在地モジュールは、第２読取機７０２の所在地を、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第４レンジ７４５と第６レンジ７６５、および同様の幾何学的計算を用いて、推定しても良い。その後、資産タグ１４０の所在地推定１８０を、第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地との推定、第２レンジ７２５と第５レンジ７５５、および同様の幾何学的計算を用いて推定しても良い。
【０１１７】
また資産タグ１４０の所在地と、第１読取機７０１の所在地と、第２読取機７０２の所在地とを、幾何学的形状を用いて３次元で推定しても良い。
種々の実施形態においては、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号と、資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの推定されたパラメータは、受信済みアレイ応答である。多重経路伝搬を伴う環境では、所在地モジュール１７０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの所在地推定１８０を、受信済みアレイ応答を用いて与えても良いとともに、多重経路環境の事前情報またはモデルを用いても良い。たとえば、多重経路環境が、図６に例示するように、主に見通し線経路および地面反射からなる場合、最尤アプローチまたはベイジアンアプローチを、読取機１１０（たとえば、第１読取機７０１と第２読取機７０２）と、マーカータグ１２０と、資産タグ１４０との所在地の推定を各経路に付随する複素利得を考慮することによって行なうために、用いても良い。
【０１１８】
本明細書において説明した実施形態は、本発明の例示である。
これらの実施形態は、説明図を参照して説明しているため、説明した特定の要素または方法の種々の変更または適応が当業者には明らかとなる場合がある。
【０１１９】
変更、適応、または変形として、本発明の教示に基づくとともに、これらの教示が当該技術分野を進歩させた際に基づくものはすべて、本発明の趣旨および範囲にあると考えられる。
【０１２０】
したがって、これらの説明および図面は、限定的な意味で考えてはならず、本発明は例示した実施形態のみに決して限定されるわけではないことが理解される。
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的に、資産追跡に関し、より詳細には、変調後方散乱を用いたタグ付き資産の所在地特定に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の無線周波数識別（ＲＦＩＤ）システムでは、タグ中の符号化データが、タグによって読取機に、読取機からの問い合わせに応答して伝達される。タグはバッテリーレス（すなわち、パッシブ・タグ）の場合があり、この場合、読取機からの送信ビームがタグの電気回路を作動させ、その後、タグは、タグ中の符号化データを読取機へと、変調後方散乱を用いて伝達する。タグは通常、資産に取付けられている（たとえば、物品が無線周波数識別システムによって追跡されている）ので、タグ中の符号化データを用いて、資産を一意に識別しうる。
【０００３】
セミパッシブ・タグの場合、タグに付属する電池からタグの電気回路にパワー供給される。タグが読取機からの送信ビームを検出すると、タグはタグ中の符号化データを読取機へと、変調後方散乱を用いて伝達する。
【０００４】
アクティブ・タグの場合、タグに付属する電池によって読取機への通信がパワー供給されることが、最初に送信ビームを検出することも送信ビームによって作動されることもなく行なわれる場合がある。またセミパッシブ・タグおよびアクティブ・タグは、資産を一意に識別しうるタグ中に符号化データを備えていても良い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−５０１５１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の無線周波数識別システムでは、タグの所在地を決定する読取機の能力は、限定されてしまうおそれがある。なぜならば、読取機は通常、幅広いパターンを伴うビームを送信するからである。従来の無線周波数識別システムでは、１または複数のアンテナ（各アンテナは固定されたビーム・パターンを有する）を備える読取機を用いる場合がある。これらのアンテナは通常、送信ビームの波長と比較して大きな間隔で分離されていて、多重経路フェージングのためのダイバーシティを与えるとともに、向きが未知のタグからの通信を受信する信頼性を増加させている。
【０００７】
加えて、従来の無線周波数識別システムは、単一の固定された読取機とタグとの間の通信範囲が狭すぎて対象領域におけるすべてのタグを読取ることができないときには、限定されてしまうおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施形態は、読取機を用いて１または複数のマーカータグから変調後方散乱信号を受信し、読取機を用いて資産タグから変調後方散乱信号を受信し、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定し、資産タグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための方法を有する。本方法はさらに、資産タグの所在地推定を決定するステップであって、所在地推定は、１または複数のマーカータ
グから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータとに基づくステップを有する。
【０００９】
別の実施形態によれば、方法は、読取機が第１位置にあるときに、複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の第１パラメータを推定するステップと、読取機が第１位置にあるときに、資産タグから受信した変調後方散乱信号の第２パラメータを推定するステップと、読取機を第２位置へ移動するステップと、読取機が第２位置にあるときに、複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の第３パラメータを推定するステップと、読取機が第２位置にあるときに、資産タグから受信した変調後方散乱信号の第４パラメータを推定するステップとを有する。
【００１０】
本方法はさらに、第１パラメータと、第２パラメータと、第３パラメータと、第４パラメータとに基づいて資産タグの所在地を推定するステップを有する。
本発明の実施形態は、１または複数のマーカータグから変調後方散乱信号を受信するための手段と、資産タグから変調後方散乱信号を受信するための手段と、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための手段と、資産タグから受信した変調後方散乱信号のパラメータを推定するための手段と、資産タグの所在地推定を決定するための手段であって、所在地推定は、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータとに基づく手段とを有する。
【００１１】
図中の要素は、簡単および明瞭を目的として例示されており、正しいスケールでは描かれていない。本発明の種々の実施形態の理解の向上に役立つように、一部の要素については、寸法が他の要素に対して誇張されている場合がある。
【００１２】
本発明には、資産タグからの変調後方散乱と、１または複数のマーカータグからの変調後方散乱とを用いて資産を所在地特定する所在地推定方法と所在地推定システムが含まれる。読取機と所在地モジュールは、マーカータグからの変調後方散乱信号を用いることによって、読取機と資産タグとの所在地を推定しても良い。
【００１３】
資産は、その所在地が対象となる任意の物品である。資産タグは、資産に付随するタグであり、たとえば資産タグを資産に取付けることによって設ける。資産は、無生物（たとえば本）であっても良く、または資産は、人と、動物と、植物とのうちの少なくとも１つであっても良い。
【００１４】
本方法とシステムによって、在庫の所在地特定が可能になり、タグ付き資産の推定所在地が対象領域において決定される。
さらに可動式読取機を有する実施形態においては、本方法とシステムによって、資産タグを広い領域の全体に亘って所在地特定することができ、たとえば広い領域の全体に亘ってタグ付き資産の在庫調査を行なうことができる。
【００１５】
本システムは、読取機と、所在地モジュールと、１または複数のマーカータグとを備え、これらを用いることによって、資産タグの所在地推定を、１または複数のマーカータグのそれぞれの所在地の事前情報に部分的に基づき与える。マーカータグそれぞれの所在地を、データベース内に記憶していても良い。資産タグの所在地推定を、マーカータグに基づき決定しても良い。いったん資産タグの所在地が推定されると、資産タグは、マーカータグとして働く場合があり、本明細書では模擬マーカータグとして説明している。
【００１６】
所在地モジュールは、資産タグの所在地推定を、１または複数のマーカータグから受信した変調後方散乱信号の推定されたパラメータと、資産タグから受信した変調後方散乱信
号の推定されたパラメータとを用いることによって決定する。
【００１７】
パラメータをスカラまたはベクトル値によって示しても良く、またパラメータには、たとえば変調後方散乱信号の読取機の軸線に対する到来角度と；マーカータグから読取機までのレンジ（すなわち、距離）と；資産タグから読取機までのレンジ（すなわち、距離）とのうちの少なくとも１つが含まれていても良い。
【００１８】
マーカータグの既知の所在地および推定されたパラメータを用いることによって、資産タグの所在地推定を決定することができる。
所在地推定は、相対的所在地と；絶対的所在地と；マーカータグを有するゾーンとのうちの少なくとも１つであっても良い。
【００１９】
一例では、資産タグを有するゾーンを、本棚の各端部にあるマーカータグによって決定しても良い。資産タグを本棚上の物品（たとえば本）に取付けた場合、それによって本を、本棚上にあると同様にゾーン内にあると判定しても良い。
【００２０】
この構成では、読取機の相対的所在地も、資産タグから受信した変調後方散乱信号と、マーカータグから受信した変調後方散乱信号とを処理することによって決定しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】マーカータグおよび資産タグを用いた所在地特定システムを例示する図。
【図２】棚応用例における所在地特定システムを例示する図。
【図３】ドックドア応用例における所在地特定システムを例示する図。
【図４】典型的な送信機ビーム形成システムのブロック図。
【図５】典型的な受信機ビーム形成システムのブロック図。
【図６】多重経路環境における所在地特定システムを例示する図。
【図７】２次元の可動式読取機構成における所在地特定システムを例示する図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１に、マーカータグと資産タグを用いた所在地特定システムを例示する。所在地特定システムは、読取機１１０と所在地モジュール１７０とを備えている。読取機１１０は、ビーム１５０によって示される送信電磁信号を発生させても良い。視野（ＦＯＶ）１６０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから受信する変調後方散乱信号の受信に対する視野を表わしても良い。視野１６０は、簡単にするために図１では２次元で示しているが、３次元の視野であっても良い。ゾーン１３０は、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂとの間の領域であっても良い。これは、簡単にするために図１では２次元で示している。図１に例示するように、第２資産タグ１４０Ｂは、ゾーン１３０に含まれている。種々の実施形態において、ゾーン１３０は、３次元領域であっても良い（図示せず）。こうして１または複数のマーカータグ１２０を用いることによって、２次元と３次元とのうちの少なくとも１つの幾何学的形状を有するゾーンを画定しても良い。
【００２３】
種々の実施形態において、読取機１１０は、電磁信号をマーカータグ１２０と資産タグ１４０とに送信するための１または複数の送信アンテナ（図示せず）と、変調後方散乱信号を資産タグ１４０とマーカータグ１２０とから受信するための１または複数の受信アンテナとを備えている。読取機１１０は、以下のモードのうちの１または複数で動作しても良い。（ｉ）単一アンテナ送信、多重アンテナ受信、（ｉｉ）多重アンテナ送信、多重アンテナ受信、および／または（ｉｉｉ）多重アンテナ送信、単一アンテナ受信。
【００２４】
マーカータグ１２０と資産タグ１４０は、変調後方散乱信号を用いて読取機１１０との
通信を行なう。読取機１１０は、変調後方散乱信号をマーカータグ１２０と資産タグ１４０とから受信することによって、変調後方散乱信号のパラメータを推定する。
【００２５】
本明細書で用いる場合、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータには、変調後方散乱信号から決定および／または推定される任意の測定可能な数量、特性、または情報が含まれる。
【００２６】
推定されたパラメータには以下のものが含まれていても良い（しかし、これらに限定されない）。無線周波数識別プリアンブル、無線周波数識別ペイロード・データおよび／または付加情報、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の信号強度、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の到来角度、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号に対するアンテナ・アレイ応答、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から読取機１１０までのレンジ、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から読取機１１０までの変調後方散乱信号の飛行時間。
【００２７】
読取機１１０が変調後方散乱信号のパラメータを時間に亘って推定すると、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の移動の方向と資産タグ１４０の速度とのうちの少なくとも１つを決定しても良い。
【００２８】
マーカータグ１２０の所在地は、所在地モジュール１７０にとってアクセス可能なデータベース（図示せず）内に記憶しても良い。マーカータグ１２０の所在地には、２次元（ｘ，ｙ）座標空間での絶対的所在地もしくは相対的所在地、または３次元（ｘ，ｙ，ｚ）座標空間での絶対的所在地もしくは相対的所在地が含まれていても良い。
【００２９】
所在地モジュール１７０は、読取機１１０の視野１６０内にあるマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの１または複数から読取らせる（たとえば、変調後方散乱信号を受信させる）ことによって、資産タグ１４０の所在地推定１８０を読取機１１０に与えても良い。所在地推定１８０は、資産タグ１４０の絶対的所在地推定または相対的所在地推定であっても良く、資産タグ１４０がゾーン１３０内に含まれているという決定を与えても良く、資産タグ１４０の絶対的所在地または相対的所在地の確率的推定を与えても良く、および／または資産タグ１４０がゾーン１３０内に含まれているかどうかという確率的推定を与えても良い。
【００３０】
たとえば読取機１１０が第２資産タグ１４０Ｂを読取ると、所在地モジュール１７０は、第２資産タグ１４０Ｂの所在地を、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地と比較することによって、ゾーン１３０に第２資産タグ１４０Ｂが含まれていると判定する所在地推定１８０を与えても良い。
【００３１】
種々の実施形態において、所在地モジュール１７０は、所在地推定１８０を、複数の時間インスタンスにおいておよび／または複数の時間帯に亘って与えても良い。こうして所在地推定１８０を用いて、資産タグ１４０の移動の方向を決定しても良い。この結果、たとえば戸口に配置された読取機１１０は、資産タグ１４０が特定の対象領域に入っている場合があるかまたは出ている場合があるかを判定することができる。
【００３２】
種々の実施形態においては、マーカータグ１２０と資産タグ１４０のうちの少なくとも１つは、パッシブ、セミパッシブ、アクティブ、またはこれらの種類のタグの組み合わせであっても良い。たとえば幾つかのマーカータグ１２０をセミパッシブにすることによって、ゾーン１３０の高空間分解能識別を実現しても良く、一方で、資産タグ１４０をパッシブ・タグにしてコストを下げても良い。読取機１１０とマーカータグ１２０および資産
タグ１４０との間のレンジが、パッシブ・タグに適したものよりも大きい場合、マーカータグ１２０と資産タグ１４０の両方をセミパッシブにしても良い。
【００３３】
いったん資産タグ１４０の所在地が推定されると、資産タグ１４０は、マーカータグ１２０の役割を担うことができるため、マーカータグ１２０の密度を下げることができる。このように用いられる資産タグ１４０を、模擬マーカータグと言う場合がある。このようにして、ゾーンを１または複数の模擬マーカータグに基づいて決定しても良い。
【００３４】
図２に、棚応用例における所在地特定システムを例示する。第１マーカータグ１２０Ａを棚２１０の一方の棚端に位置させても良く、第２マーカータグ１２０Ｂを棚２１０の他端に位置させても良い。そしてゾーン２２０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂとの間の棚上の領域として画定しても良い。本出願では、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０がゾーン２２０内にあるか否かを示す所在地推定１８０を与えても良い。
【００３５】
図３に、ドックドア応用例における所在地特定システムを例示する。本出願では、第１ドックドア３１０を有するゾーンを、第１マーカータグ１２０Ａからの半径によって画定しても良く、第２ドックドア３２０を有する別のゾーンを、第２マーカータグ１２０Ｂからの半径によって画定しても良い。
【００３６】
図３には、２つのドックドア（第１ドックドア３１０および第２ドックドア３２０）を有するドックドア応用例を例示しているが、所在地特定システムは、単一のドックドア（図示せず）または２つを超える数のドックドア（図示せず）とともに用いても良い。
【００３７】
読取機１１０は、第１ドックドア３１０を通過している資産タグ１４０から、変調後方散乱信号を受信しても良い。資産タグ１４０が第１ドックドア３１０を通過したという決定は、所在地推定１８０が第１マーカータグ１２０Ａからの半径内に存在するということに基づいても良い。
【００３８】
図４は、典型的な送信機ビーム形成システムのブロック図である。
送信機ビーム形成システムは、送信フェーズ・ロックド・ループ（ＰＬＬ）４１０と、送信位相シフタ４２０と、送信変調器４３０と、送信アンテナ４４０と、送信クロック４５０と、送信ビーム形成モジュール４６０と、送信データ４７０と、マーカータグ・フィードバック４８０とを備える。送信アンテナ４４０はそれぞれ、別個のアンテナ、またはアンテナ素子であっても良い。送信機ビーム形成は、２つ以上の送信アンテナ４４０を用いることによって、送信ビームを空間内の特定の領域に送る。種々の実施形態においては、読取機１１０（図１）は、読取機１１０がビーム１５０のエネルギーをどこに送るべきかを選択することができる送信機ビーム形成能力を備える。
【００３９】
通過帯域信号のための標準的な複素ベースバンド表現に関して、送信機ビーム形成システムがＮ個のアンテナ素子を有する場合、ｉ番目のアンテナからの送信信号ｕｉ（ｔ）（ｉ＝１，…，Ｎ）は、ｗｉｓ（ｔ）によって与えられる。ここでｗｉは、ｉ番目のビーム形成係数と呼ばれる複素利得であり、ｓ（ｔ）は送信すべき信号（一般的に複素数値）である。ベクトル形式では、次のようになる。
【００４０】
ｕ（ｔ）＝（ｕ１（ｔ），…，ｕＮ（ｔ））Ｔ；
ｗ＝（ｗ１，…，ｗＮ）Ｔ；および
ｕ（ｔ）＝ｗｓ（ｔ） 。
【００４１】
信号ｓ（ｔ）が狭帯域である（すなわち帯域幅がチャネルのコヒーレンス帯域幅と比べ
て狭い）場合、ｉ番目の送信要素からこのようなシステムにおけるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０までのチャネル利得は、複素スカラｈｉとしてモデリングすることができる。チャネル・ベクトルを次のように規定する。
【００４２】
ｈ＝（ｈ１，…，ｈＮ）Ｔ 。
この場合、マーカータグ１２０における受信信号と、資産タグ１４０における受信信号とのうちの少なくとも１つを、次のようにモデリングすることができる。
【００４３】
ｙ（ｔ）＝ｈＴｗｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ） 。
ここでｎ（ｔ）は、ノイズを示す。
したがって、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの電力は、（ｈＴｗ）２に比例している。チャネル・ベクトルｈは、送信アンテナ４４０に対するマーカータグ１２０の所在地と、送信アンテナ４４０に対する資産タグ１４０の所在地とのうちの少なくとも１つに依存する。たとえば送信アンテナ４４０が、要素がｄだけ離間して配置された線状アレイである場合、ブロードサイドに対して角度θで配置されるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０に対するチャネル・ベクトルは、次式で与えられる。
【００４４】
ａ（θ）＝（ｌ，α，α２，…，αＮ−１）Ｔ 。
ここで、α＝ｅｘｐ（ｊ２πｄ×ｓｉｎθ／λ）であり、λはキャリア波長を示す。こうしてマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０からの変調後方散乱信号の強度は、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の読取機１１０に対する所在地に関係づけられる。
【００４５】
送信機ビーム形成を用いて、所在地モジュール１７０は、変調後方散乱信号から所在地推定１８０を以下のように与えても良い。
送信ビーム（たとえばビーム１５０）のメイン・ローブを、領域を通して走査しても良い。ビーム１５０を、送信アンテナ４４０から送信される無線周波数（ＲＦ）信号の相対位相と振幅を制御することによって、送信アンテナ４４０のアレイを用いて電子的に制御する。マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号の走査角度の関数としての強度を、マーカータグ・フィードバック２８０と所在地モジュール１７０に与えても良い。
【００４６】
この情報を用いて、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号の到来角度を有する所在地推定１８０を推定することができる。
たとえば走査角度の関数としての変調後方散乱信号強度におけるピークを用いることによって、受信した変調後方散乱信号の到来角度を有するパラメータを推定することができる。
【００４７】
高い空間分解能の推定の場合、ｗｋは、ｋ番目（ここでｋ＝１，…，Ｋ）の走査に対応する送信ビーム形成係数のベクトルであること、ならびにｈ（ｘ）は、読取機１１０から、読取機１１０に対して所在地ｘにあるマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０までのチャネル・ベクトルであると仮定する。ここでｘは、読取機１１０の送信ビーム形成アレイに対する３次元位置、２次元位置、または到来角度と離脱角度とのうちの少なくとも１つを示していても良い。そして、Ｋ個の走査に亘る受信電力のベクトルは、次式に比例している。
【００４８】
Ｑ（ｘ）＝（（ｈ（ｘ）Ｔｗ１）２，…，（ｈ（ｘ）Ｔｗｋ）２）） 。
したがって受信電力の実際のベクトルＰ＝（Ｐ１，…，Ｐｋ）をＱ（ｘ）と比較することを用いて、ｘに対する実現可能値の組の中からｘを推定することができる。たとえば、アレイ応答ａ（θ）を伴うアレイについて考える。ｋ番目の走査上で角度θｋに向けてビ
ームを形成するために、ビーム形成係数をｗｋ＝ａ＊（θｋ）に設定し、（ｈＴｗｋ）２のピークがｈ＝ａ（θｋ）において生じるようにする。したがって、角度θにおいてマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０から得られる予想される受信電力のベクトルは、次式で与えられる。
【００４９】
Ｑ（θ）＝（（ａ（θ）Ｈａ（θ１））２，…，（ａ（θ）Ｈａ（θｋ））２） 。
次に、受信電力の実際のベクトルＰ＝（Ｐ１，…，Ｐｋ）をＱ（θ）と比較することを用いて、θを推定することができる。
【００５０】
この技術を２次元アレイに一般化することによって、２つの角度を推定することができる。角度推定が、Ｐの形状をＱ（θ）と比較することに基づいても良い一方で、Ｐの強度（受信信号強度）を用いることによって、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対するレンジを推定しうる。こうして、２次元の送信ビーム形成アレイを用いることによって、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対する３次元所在地を推定することが、２つの角度の推定とレンジの推定とを組み合わせることによって可能になる。
【００５１】
マーカータグ１２０から、既知のデータシーケンスを有する変調後方散乱信号が送信された場合には、シーケンスに対する相関を用いることによって、受信した変調後方散乱信号のパラメータの推定を得ることができる。
【００５２】
マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つは、アップリンクとしても知られている。相関によって、複素ベースバンド・チャネル利得（ｈＴｗに比例している）の推定を得ることができるとともに、相関を用いることによって、送信ビーム形成係数ｗを適応させることができる。たとえばサンプルｙ［ｌ］（ｌはＬの小文字）を、アップリンク上で送信されるｌ番目の記号ｂ［ｌ］（ｌはＬの小文字）に対応させることができる。そして、
ｙ［ｌ］＝ｂ［ｌ］βｈＴｗ＋Ｎ［ｌ］ 。
【００５３】
ここで、Ｎ［ｌ］（ｌはＬの小文字）はノイズを示し、βは、マーカータグ１２０からの変調後方散乱と資産タグ１４０からの変調後方散乱とのうちの少なくとも１つと、読取機１１０への伝搬とによって、アップリンク上で見られる全体的な複素利得である。
【００５４】
そして、次の相関
【００５５】
【数１】
によって、ゲイン（ｈＴｗ）２が最大になるようにｗを適応させるために用いることができるβｈＴｗの推定が得られる。
【００５６】
この技術は、暗黙的フィードバック・メカニズムである。なぜならば読取機１１０は、アップリンク信号から抽出される情報に基づきダウンリンクについての情報を取出している（おそらく読取機１１０はダウンリンクに適応している）からである。あるいはアップリンク上でのデータ復調が十分に信頼性の高いものである場合には、これを、読取機１１０による判定指向パラメータ推定に対して用いることによって、マーカータグ１２０が既知のデータ・セグメントを送る必要を減らすことができる。こうして記号ｂ［ｌ］の代わ
りにその推定を、このような判定指向の適応において用いることができる。また読取機１１０は、アップリンク上での平均受信電力の推定を、たとえば、｜ｙ［ｌ］｜２の平均値を算出することによって行なうことができる。推定されるパラメータには、マーカータグ１２０から読取機１１０に送られる明示的フィードバックが含まれていても良い。明示的フィードバックの例は、マーカータグ１２０が変調後方散乱信号中で送り返しているデータ中にあるマーカータグ１２０の受信信号に関する特定の情報をマーカータグ１２０がいつ符号化するかである。
【００５７】
また読取機１１０は、送信機ビーム形成を用いることによって、従来の無線周波数識別システム間の干渉と、同じ領域内にあっても良い他の送信機ビーム形成システム間の干渉とのうちの少なくとも１つを減らしても良い。マーカータグ１２０を用いて、読取機１１０は、送信機ビーム形成を用いることによって、送信ＲＦエネルギー（たとえばビーム１５０）を望ましい領域に送り、またマーカータグ・フィードバック４８０を用いて望ましくない領域から離すように、送信ビーム形成モジュール４６０を制御しても良い。マーカータグ１２０からのフィードバックは、暗黙的または明示的とすることができる。これは、本明細書において前述したとおりである。こうして、本明細書で説明したような送信機ビーム形成と電力制御とのうちの少なくとも１つによって、干渉を減らすことができ、その結果、極めて接近している複数の無線周波数識別システムと、複数の読取機１１０とのうちの少なくとも１つに適応することができる。
【００５８】
図５は、典型的な受信機ビーム形成システムのブロック図である。
受信機ビーム形成システムは、受信フェーズ・ロックド・ループ（ＰＬＬ）５１０と、受信ベースバンド位相シフタ５２０と、受信復調器５３０と、受信アンテナ５４０と、受信クロック５５０と、受信ビーム形成モジュール５６０と、受信データ５７０とを備える。受信アンテナ５４０はそれぞれ、別個のアンテナ、またはアンテナ素子であっても良い。受信機ビーム形成は、２つ以上の受信アンテナ５４０を用いて、空間内の領域に対する読取機１１０の感度（たとえば視野１６０）を調整しても良い。種々の実施形態において、受信アンテナ５４０は、図４を参照して説明した送信アンテナ４４０と同じであっても良い。種々の実施形態においては、読取機１１０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の到来角度を有する所在地特定情報を、読取機１１０が決定することができる受信ビーム形成能力を備えている。
【００５９】
読取機１１０は、図５に示すように、ベースバンドにおいて実行される受信ビーム形成を備えていても良い。受信機ビーム形成を用いて、資産タグ１４０の所在地特定は、受信アンテナ５４０において１または複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号の間の関係に基づいている。
【００６０】
受信ビーム形成モジュール３６０は、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つに対応する受信アレイ応答を、受信アンテナ５４０における受信信号を既知または推定のデータ信号に対して関連づけることによって推定しうる。
【００６１】
たとえば狭帯域信号送信（信号帯域幅がチャネル・コヒーレンス帯域幅よりも狭い）と、Ｍ個の受信アンテナを伴う読取機１１０とについて考える。
Ｍ個の受信アンテナにおける通過帯域受信信号に対する複素ベースバンド表現を用いて、ｊ番目のアンテナ（ここで、ｊ＝１，…，Ｍ）に対する受信信号を、ｙｊ（ｔ）＝ｈｊν（ｔ）＋ｎｊ（ｔ）と書くことができる。ここでν（ｔ）は、タグによって後方散乱される信号であり、ｈｊは、タグからｊ番目のアンテナ素子への複素チャネル利得であり、およびｎｊ（ｔ）は、ｊ番目のアンテナ素子が受けるノイズである。ベクトル表記法を用いて、以下のようになる。
【００６２】
ｙ（ｔ）＝（ｙ１（ｔ），…，ｙＭ（ｔ））Ｔ；
ｈ＝（ｈ１，…，ｈＭ）Ｔ；
ｎ（ｔ）＝（ｎ１（ｔ），…、ｎＭ（ｔ））Ｔ；そして
ｙ（ｔ）＝ｈν（ｔ）＋ｎ（ｔ） 。
【００６３】
ベクトルｈは、受信アレイ応答と呼んでも良いし、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つから読取機１１０への空間チャネルと呼んでも良い。
前述の表現の離散時間モード（おそらく連続時間ベクトル信号ｙ（ｔ）をフィルタリングおよびサンプリングすることによって得られる）について考えることも有用である。これは次のようになる。
【００６４】
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
ここでｂ［ｌ］は、アップリンク上で送信されるｌ番目の記号を示しても良い。受信機ビーム形成システムは、ベクトル受信信号の複素数値受信ビーム形成係数との空間相関を形成しても良い。
【００６５】
こうして、ｗ＝（ｗ１，…，ｗＭ）Ｔは、複素数値ビーム形成係数またはビーム形成重みのベクトルを示すことができる。そして受信機ビーム形成システムは、次の内積を形成しても良い。
【００６６】
ｒ（ｔ）＝ｗＨｙ（ｔ）＝（ｗＨｈ）ν（ｔ）＋ｗＨｎ（ｔ） 。
離散時間モデルの場合、対応する内積は、次のモデルに従っても良い。
ｒ［ｌ］＝ｗＨｙ［ｌ］＝（ｗＨｈ）ｂ［ｌ］＋ｗＨｎ［ｌ］ 。
【００６７】
このようなビーム形成動作を具体化することは、位相シフト（図５に示すようにベースバンドにおいて実行される）とともに振幅スケーリング（図示せず）に対応する。
種々の実施形態においては、受信ビーム形成をＲＦバンド内に、受信アンテナ５４０の個々の要素が受信した変調後方散乱信号の位相調整を用いることによって、当該技術分野で知られるビーム形成技術によって導入しても良い。
【００６８】
ビーム形成係数ｗを受信ビーム形成モジュールによって適応させることによって、対象とする所望の信号（たとえば、タグによってアップリンク上で送られる既知の記号であっても良い）を追跡するようにしても良い。
【００６９】
適応した重みの値によって、受信アレイ応答ｈに関する情報が得られる。
あるいは受信ビーム形成モジュールは、受信アレイ応答ｈの推定を、ｙ（ｔ）から直接、たとえば、それを既知または推定の記号の組に対して関連づけることによって行なっても良い。対象とする別の数量は、空間共分散行列Ｃである。
【００７０】
Ｃ＝Ｅ［ｙ（ｔ）ｙＨ（ｔ）］ 。
これの推定は、たとえば外積ｙ［ｌ］ｙＨ［ｌ］を加算または平均化することによって行なうことができる。
【００７１】
そしてマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つに対応する受信アレイ応答を所在地モジュール１７０が用いて、当該技術分野で知られる技術によって、資産タグ１４０の所在地推定１８０を得ることができる。また所在地モジュール１７０は、二次統計量、たとえば空間共分散行列Ｃを用いても良い。典型的な無線周波数識別プロトコルでは、従来の無線周波数識別タグによって変調されるデータは、既知のプリアンブル、その後にペイロード（タグ身元および／または付加情報が含まれていても良い）を有
する。種々の実施形態においては、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つは、既知のプリアンブルを用いることによって、受信アレイ応答を推定しても良い。無線周波数識別プロトコルが与えるプリアンブルに加えて、受信アレイ応答の推定を改善するさらに大きいトレーニング・シーケンスを、既知のデータ・セグメントを有する付加情報を有するようにペイロードを明示的に構成することによって、与えることができる。
【００７２】
たとえば離散時間モデルの場合、
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
受信アレイ応答ｈを次の相関を用いて推定しても良い。
【００７３】
【数２】
ここで記号ｂ［ｌ］のシーケンスは、既知のプリアンブルまたはトレーニング・シーケンスの一部であるために演繹的に分かる。これは、本明細書において説明した通りである。
【００７４】
受信ビーム形成モジュール５６０では、受信アンテナ５４０から受信した信号を、当該技術分野で知られる技術によってトレーニングおよび判定指向適応の組み合わせを用いることによって、組み合わせても良い。
【００７５】
たとえば受信ビーム形成モジュール５６０は、線形最小平均２乗誤差（ＭＭＳＥ）基準に基づいて当該技術分野で知られる適応性のあるアルゴリズムを備えていても良い。たとえば、離散時間モデルの場合、
ｒ［ｌ］＝ｗＨｙ［ｌ］＝（ｗＨｈ）ｂ［ｌ］＋ｗＨｎ［ｌ］ 。
【００７６】
受信ビーム形成係数ｗを、平均２乗誤差Ｅ［｜ｗＨｙ［ｌ］−ｂ［ｌ］｜２］を最小限にするように適応させても良い。このことは、当該技術分野で知られるアルゴリズムによって導入することができる。たとえば最小２乗平均法（ＬＭＳ）、再帰的最小２乗法（ＲＬＳ）、もしくはブロック最小２乗法（ＢＬＳ）、および／またはそれらの変形である。マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０が読取機と通信し、ノイズが白色である場合、最小平均２乗誤差ビーム形成係数はｈのスカラ倍である。そのため、ｗの適応によって、受信アレイ応答ｈについての情報が得られる。このように決定されたビーム形成係数を、所在地モジュール１７０に与えても良い。また所在地モジュール１７０に、付加情報たとえば空間共分散行列Ｃを与えても良い。
【００７７】
種々の実施形態においては、読取機１１０は、データ復調を、受信機ビーム形成システムたとえば図５に例示したものを用いることなく行なっても良い。これらの実施形態においては、復調を、アンテナ・アレイにおける各受信アンテナ（図示せず）に対して別個に行なうことができる。最初にデータ復調を１または複数の受信アンテナを用いて行なうことができ、次に決定を、受信信号に対して種々のアンテナ素子において相関させることによって、受信アレイ応答を推定することができる。
【００７８】
たとえば離散時間モデルの場合、
ｙ［ｌ］＝ｈｂ［ｌ］＋ｎ［ｌ］ 。
ｈを判定指向推定することによって、次の相関を用いて受信アレイ応答ｈを推定しても
良い。
【００７９】
【数３】
ここで記号ｂ［ｌ］の推定は、復調器から得られる。
【００８０】
本明細書で説明したように、受信機アレイ応答ｈを、種々の方法によって推定しても良い。たとえばベクトル受信変調後方散乱信号を既知または推定の信号に対して相関させることによる直接推定と、受信ビーム形成重みｗを適応させることによる間接推定とである。
【００８１】
受信アレイ応答の推定は、所在地モジュール１７０によって用いられることによって、読取機１１０に対するマーカータグ１２０と、読取機１１０に対する資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つのための所在地推定１８０を与えても良い。なぜならば受信アレイ応答ｈは、受信アンテナ・アレイ内の受信アンテナ５４０に対するマーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の所在地に依存するからである。
【００８２】
たとえば受信アンテナ５４０が、要素がｄだけ離間に配置された線状アレイである場合、ブロードサイドに対して角度θにあるマーカータグ１２０と、ブロードサイドに対して角度θにある資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つのチャネル・ベクトルは、次式で与えられる。
【００８３】
ａ（θ）＝（１，α，α２，…，αＮ−１）Ｔ 。
ここでα＝ｅｘｐ（ｊ２πｄ×ｓｉｎθ／λ）であり、λはキャリア波長を示す。受信アンテナ５４０と、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０との間の見通し線（Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）リンクに対しては、受信アンテナ５４０の現在位置に対してマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つが配置される方向を、｜ａＨ（θ）ｈ｜をその許容し得るレンジに亘るθの関数として最大にすることによって、推定することができる。受信アンテナ５４０が２次元アンテナ・アレイである実施形態の場合、２つの角度を推定しても良い。さらに受信信号強度を用いてレンジを推定することができ、これによって３次元の所在地特定が可能になる。レンジを推定するための当該技術分野で知られる他の技術も用いることができる。たとえば周波数変調された連続波（ＦＭＣＷ）波形を用いることである。
【００８４】
いったんマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの読取機１１０に対する所在地が、所在地モジュール１７０によって決定されると、これらの所在地を比較することを用いて、マーカータグ１２０に対する資産タグ１４０の所在地推定１８０を決定することができる。
【００８５】
こうして、マーカータグ１２０の絶対的所在地が既知である場合には、資産タグ１４０の絶対的所在地を決定することができる。あるいは所在地モジュール１７０は、所在地関連のパラメータたとえば送信もしくは受信ビーム形成係数、または受信アレイ応答の推定を比較することによって、資産タグ１４０に対する所在地推定１８０を、マーカータグ１２０に対して与えても良い。
【００８６】
このような所在地推定１８０を、本明細書で説明したように、ゾーンに量子化すること
を、２次元または３次元座標系での明示的推定の代わりに行なっても良い。図１と、図２と、図３とを参照して前述したように、ゾーン１３０，２２０を、１または複数のマーカータグ１２０の周りの領域として、マーカータグの絶対座標が分かっているということを必要とせずに画定しうる。
【００８７】
図４を参照して説明した送信アンテナ４４０と、図５を参照して説明した受信アンテナ５４０とが同じアンテナ・アレイである場合、受信ビーム形成モジュール５６０によって決定されるビーム形成係数を用いることによって、送信ビーム形成モジュール４６０による送信を図っても良い。その結果、ビーム１５０は、より正確にマーカータグ１２０の領域と資産タグ１４０の領域とのうちの少なくとも１つに送られる。あるいは特定の領域におけるマーカータグ１２０間の干渉を減らすために、送信ビーム形成モジュール４６０は、特定のマーカータグ１２０の方向にゼロを合成することを、送信ビーム形成係数を受信ビーム形成係数に準直交となるように適応させることによって行なっても良い。
【００８８】
読取機１１０が送信機および／または受信機ビーム形成を備える場合、当該技術分野で知られる空間分割多元接続（ＳＤＭＡ）方法を用いることによって性能の向上が得られる場合がある。たとえば読取機１１０は、ビーム１５０中のその送信エネルギーを小さい領域に送ることによって、ビーム１５０によって照明されるマーカータグ１２０の数を少なくすることができる。種々の実施形態においては、空間分割多元接続を用いることによって、シンギュレーション（ｓｉｎｇｕｌａｔｉｏｎ）の作業を単純にしても良い。読取機１１０が受信ビーム形成を備える場合、マルチユーザ検出技術およびアルゴリズムたとえば多重信号分類（ＭＵＳＩＣ）を用いることによって、複数のマーカータグ１２０からの同時応答の復号化に、それらの受信アレイ応答における差に基づいて成功することができる。
【００８９】
さらにマーカータグ１２０ペイロードが、直接シーケンス・スペクトラム拡散フォーマットで符号化されたデータを有する場合、複数のタグの同時読取りを、当該技術分野で知られる符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）技術を用いて、読取機１１０が受信した複数の応答の復号化に成功することによって行なっても良い。受信機ビーム形成能力を伴う読取機１１０においては、このようなＣＤＭＡ技術を、空間分割多元接続とともに用いることができる。
【００９０】
また読取機１１０を用いることによって、レンジ推定を決定しても良い。読取機１１０に対する幾何学的形状は、レーダとソーナとのうちの少なくとも１つに類似している。なぜならば、マーカータグ１２０からの変調後方散乱信号と、資産タグ１４０からの変調後方散乱信号とは、電子的に反射されて、読取機１１０へと戻るからである。したがって、当該技術分野で知られる方法によれば、レーダ技術とソーナ技術とのうちの少なくとも１つを用いることによってレンジ情報を推定することができる。たとえば読取機１１０は、連続波（ＣＷ）トーンの代わりに周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）波形を有するビーム１５０を送信することができ、またマーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つからの戻りを処理することによって、送信周波数変調連続波波形と受信周波数変調連続波波形との間の周波数差を検出することによって、周波数変調連続波レーダにおいて行なわれる場合があるレンジを推定することができる。
【００９１】
読取機１１０を用いてのレンジ情報の決定を、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号と、資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの強度を用いることによって、行なっても良い。
【００９２】
図６に、多重経路環境における所在地推定システムを例示する。読取機１１０および所在地モジュール１７０は、反射または散乱物体からの多重経路成分の存在下で、マーカー
タグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つを所在地特定しても良い。このような反射または散乱物体の１つは、地表（地面６３０）である。図６に例示するように、多重経路環境には、所在地（ｘ，ｙ，ｚ）における読取機１１０、地面６３０、所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）におけるマーカータグ１２０が含まれていても良い。読取機１１０は、マーカータグ１２０からの直接後方散乱６１０と、地面反射６２０とを受信する。
【００９３】
地面反射６２０のない単純な見通し線（Ｌｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔ）環境では、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０の所在地の最尤（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）推定が、受信済みアレイ応答のアレイ・マニフォールドに対する相関を最大にすることに対応する。
【００９４】
しかし多重経路環境の場合、最尤推定は幾何学的形状に依存する。
一例では、支配的な多重経路成分は、地面６３０から反射される地面反射６２０であっても良い。読取機１１０と、マーカータグ１２０および／または資産タグ１４０との間の他の反射または散乱物体によって、多重経路成分が形成されても良い。
【００９５】
図６に例示した多重経路環境に対応する複素ベースバンド受信済みアレイ応答は、次式によってモデリングしても良い。
ｈ＝α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋Ｎ 。
【００９６】
ここでａ１は、直接後方散乱６１０（見通し線経路）に対応するアレイ応答であり、ａ２は、地面反射６２０からの経路に対応するアレイ応答である。α１およびα２は、これらの経路に対応し、伝搬環境に依存し、未知の場合もある複素利得であり、Ｎはノイズである。前述の受信アレイ応答ｈは、本明細書で説明した技術の１つを用いて得られる受信アレイ応答の推定を示しても良く、ノイズＮは、推定ノイズ（通常は、白色およびガウシアンとして良好に近似される）であると解釈しても良い。
【００９７】
これらの複素利得をモデリングする１つのアプローチは、複素利得とマーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）との結合最尤推定を、以下の最小化を行なうことによって得ることである。
【００９８】
ｍｉｎα１，α２ｍｉｎ（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）（ｙ−α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ））Ｈ（ｙ−α１ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）＋α２ａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）） 。
【００９９】
ここでＨは共役転置であり、最小化は、ノイズＮが加法性白色ガウシアンであるときに最適である。
当該技術分野で知られる１つの解決方法は、マーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）を選択することである。ここでマーカータグ１２０の所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）は、ａ１（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）とａ２（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）とによって張られる（ｓｐａｎｎｅｄ）部分空間に直交するｙの投影を最小化する。所在地（ｘｔ，ｙｔ，ｚｔ）の最良の推定を検索することは、付加情報（たとえば、レンジ推定、または読取機１１０のマーカータグ１２０の所在地推定からの距離の事前情報）に基づき、さらに制約されうる。
【０１００】
当該技術分野で知られる他の解決方法には、支配的な多重経路成分を空間相関行列に基づき見つけるためのアルゴリズム、たとえば多重信号分類（ＭＵＳＩＣ）または回転不変法信号パラメータ推定（ＥＳＰＲＩＴ）を用いることが含まれる。一般的に、特定の受信アレイ応答に対するマーカータグ１２０のベスト・フィット所在地を見つけることが、多重経路環境のモデルを考慮した標準的な最尤技術またはベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）
技術を用いて実現することができる。
【０１０１】
散乱に富んだ環境、すなわち多重経路が本明細書で説明したようなモデリングをするほどには十分には少なくない場合には、マーカータグ１２０の所在地に対する受信アレイ応答の依存性は、本明細書で説明したようには正しくモデリングされない場合がある。しかし、受信済みアレイ応答はそれでもやはり、マーカータグ１２０の所在地とともに滑らかに変化する。こうして１または複数のマーカータグ１２０が十分に高密度に配置されている場合には、資産タグ１４０（図１）に対するアレイ応答を、マーカータグ１２０のアレイ応答と比較すること（たとえば、推定されたパラメータ間の正規化相関を算出することにより）を用いることによって、資産タグ１４０の所在地を推定することができる。ｈａがタグａに対する推定した受信アレイ応答であり、且つｈｂがタグｂに対する推定した受信アレイ応答である場合、正規化相関を次のように規定しても良い。
【０１０２】
【数４】
たとえば受信済みアレイ応答が、棚２１０（図２）上のマーカータグ１２０に対するアレイ応答と高度に相関している場合、クラスタリング・アルゴリズムが決定するように、資産タグ１４０が棚２１０上にあると推定されるであろう。
【０１０３】
図７に、２次元の可動式読取機構成における所在地推定システムを例示する。種々の実施形態においては、第１読取機７０１は可動式であっても良く、すなわち、第１読取機７０１は、第１位置から第２位置（第２読取機７０２として示す）へ移動しても良い。可動式読取機の構成を用いることによって、店舗全体に亘って資産タグ１４０の在庫調査を行なっても良い。
【０１０４】
可動式構成では、読取機１１０は、複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０からの変調後方散乱信号を、第１読取機７０１を用いることによって受信しても良く、この場合、第１読取機７０１は、第１位置における読取機１１０の実施形態である。そして第２読取機７０２は、複数のマーカータグ１２０および資産タグ１４０からの変調後方散乱信号を受信しても良く、この場合、第２読取機７０２は、第２位置における読取機１１０の実施形態である。
【０１０５】
図７に例示するように、第１角度７１０を、第１マーカータグ１２０Ａと第１読取機７０１の軸線との間の角度として定義しても良い。同様に、第２角度７２０を、資産タグ１４０と第１読取機７０１の軸線との間で定義しても良く、第３角度７３０を、第２マーカータグ１２０Ｂと読取機７０１の軸線との間の角度として定義しても良い。第１レンジ７１５が、第１マーカータグ１２０Ａと第１読取機７０１との間の距離として定義される。同様に、第２レンジ７２５が、資産タグ１４０と第１読取機７０１との間の距離として定義され、第３レンジ７３５が、第２マーカータグ１２０Ｂと第１読取機７０１の間の距離として定義される。
【０１０６】
同様に、第４角度７４０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２読取機７０２の軸線とによって定義し、第６角度７６０を、第２マーカータグ１２０Ｂと第２読取機７０２の軸線
とによって定義しても良い。第５角度７５０を、資産タグ１４０と第２読取機７０２の軸線とによって定義しても良い。同様に、第４レンジ７４５を、第１マーカータグ１２０Ａと第２読取機７０２とによって定義し、第６レンジ７６５を、第２マーカータグ１２０Ｂと第２読取機７０２とによって定義しても良い。第５レンジ７５５を、資産タグ１４０から第２読取機７０２への距離として定義しても良い。
【０１０７】
一実施形態においては、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第１角度７１０と第３角度７３０（第１読取機７０１の軸線に対する）と、第４角度７４０と第６角度７６０（第２読取機７０２の軸線に対する）とを有する。
【０１０８】
この実施形態においては、資産タグ１４０から受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第２角度７２０と第５角度７５０を有する。
第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの位置が既知であるので、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０に対する所在地推定１８０を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１角度７１０〜第６角度７６０、および幾何学的形状を用いて、且つ最初に第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地を推定することによって、与えても良い。第１読取機７０１の所在地は、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１角度７１０と第３角度７３０、および単純な幾何学的計算を用いて推定することができる。第２読取機７０２の所在地も同様に推定することができる。
【０１０９】
所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地推定１８０を以下のように与えても良い。（ｘ１，ｙ１）によって第１マーカータグ１２０Ａの所在地、（ｘ２，ｙ２）によって第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、θ１によって第３角度７３０、およびθ２によって第１角度７１０を示す。そして第１読取機７０１の所在地（ａ１，ｂ１）を、以下の等式を解くことによって推定することができる。
【０１１０】
【数５】
所在地モジュール１７０は、第２読取機７０２の所在地を、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第４角度７４０と第６角度７６０、および同様の幾何学的計算を用いて推定しても良い。
【０１１１】
その後、資産タグ１４０の所在地を、第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地の推定、第２角度７２０と第５角度７５０、および同様の幾何学的計算を用いて、推定しても良い。図７は、簡単にするために２次元で示しているが、資産タグ１４０の所在地と、第１読取機７０１の所在地と、第２読取機７０２との所在地を、３次元に一般化した同様の幾何学的計算を用いて３次元で推定しても良い。
【０１１２】
種々の実施形態においては、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂから受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータには、第１レンジ７１５と第３レンジ７３５（第１読取機７０１に対する）と、第４レンジ７４５と第６レンジ７６５（第２読取機７０２に対する）とが含まれる。これらの実施形態においては、資産タグ１４０から受信する変調後方散乱信号の推定されたパラメータは、第２レンジ７２５と第５レンジ
７５５を有する。
【０１１３】
第１マーカータグ１２０Ａの位置と第２マーカータグ１２０Ｂの位置とが既知であるため、所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地推定１８０を、たとえば第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１レンジ７１５〜第６レンジ７６５、および幾何学的形状を用いて与えることができる。最初に第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地とを推定することによって、資産タグ１４０の所在地を推定しても良い。第１読取機７０１の所在地は、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１レンジ７１５と第３レンジ７３５、および幾何学的計算を用いて、推定することができる。第１読取機７０１の所在地を同様に推定しても良い。
【０１１４】
所在地モジュール１７０は、資産タグ１４０の所在地を以下のように推定しても良い。（ｘ１，ｙ１）によって第１マーカータグ１２０Ａの所在地、（ｘ２，ｙ２）によって第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第１半径ｒ１によって第１レンジ７１５、および第２半径ｒ２によって第３レンジ７３５を示す。そして、第１読取機７０１の所在地（ａ１，ｂ１）を、以下の等式を解くことによって推定することができる。
【０１１５】
（α１−ｘ１）２＋（ｂ１−ｙ１）２＝ｒ１２，（α１−ｘ２）２＋（ｂ１−ｙ２）２＝ｒ２２ 。
２つの可能な解決方法が存在し、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂのそれぞれの中心に置いた第１半径ｒ１と第２半径ｒ２の円の２つの交差部に対応する（円が交差しない場合、前述した等式に対する解決方法は存在しない）。第１読取機７０１の所在地に対応する解決方法を、たとえば、第１マーカータグ１２０Ａと第２マーカータグ１２０Ｂのどちらの側に読取機１１０が位置するのかを知ることに基づいて、決定することができる。
【０１１６】
所在地モジュールは、第２読取機７０２の所在地を、第１マーカータグ１２０Ａの所在地と第２マーカータグ１２０Ｂの所在地、第４レンジ７４５と第６レンジ７６５、および同様の幾何学的計算を用いて、推定しても良い。その後、資産タグ１４０の所在地推定１８０を、第１読取機７０１の所在地と第２読取機７０２の所在地との推定、第２レンジ７２５と第５レンジ７５５、および同様の幾何学的計算を用いて推定しても良い。
【０１１７】
また資産タグ１４０の所在地と、第１読取機７０１の所在地と、第２読取機７０２の所在地とを、幾何学的形状を用いて３次元で推定しても良い。
種々の実施形態においては、マーカータグ１２０から受信した変調後方散乱信号と、資産タグ１４０から受信した変調後方散乱信号とのうちの少なくとも１つの推定されたパラメータは、受信済みアレイ応答である。多重経路伝搬を伴う環境では、所在地モジュール１７０は、マーカータグ１２０と資産タグ１４０とのうちの少なくとも１つの所在地推定１８０を、受信済みアレイ応答を用いて与えても良いとともに、多重経路環境の事前情報またはモデルを用いても良い。たとえば、多重経路環境が、図６に例示するように、主に見通し線経路および地面反射からなる場合、最尤アプローチまたはベイジアンアプローチを、読取機１１０（たとえば、第１読取機７０１と第２読取機７０２）と、マーカータグ１２０と、資産タグ１４０との所在地の推定を各経路に付随する複素利得を考慮することによって行なうために、用いても良い。
【０１１８】
本明細書において説明した実施形態は、本発明の例示である。
これらの実施形態は、説明図を参照して説明しているため、説明した特定の要素または方法の種々の変更または適応が当業者には明らかとなる場合がある。
【０１１９】
変更、適応、または変形として、本発明の教示に基づくとともに、これらの教示が当該技術分野を進歩させた際に基づくものはすべて、本発明の趣旨および範囲にあると考えられる。
【０１２０】
したがって、これらの説明および図面は、限定的な意味で考えてはならず、本発明は例示した実施形態のみに決して限定されるわけではないことが理解される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定方法であって、前記所在地推定方法は、
読取機を用いて、１または複数のマーカータグそれぞれから、変調後方散乱信号であるマーカータグ変調後方散乱信号を受信するステップと；
前記読取機を用いて、前記資産タグから、変調後方散乱信号である資産タグ変調後方散乱信号を受信するステップと；
前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれが有するパラメータであるマーカータグパラメータと、前記資産タグ変調後方散乱信号が有するパラメータである資産タグパラメータとを推定するステップと；
前記マーカータグパラメータと前記資産タグパラメータとに基づき、前記資産タグ所在地の推定である所在地推定を決定するステップと
を有することを特徴とする、所在地推定方法。
【請求項２】
それぞれ前記マーカータグパラメータは、前記マーカータグ変調後方散乱信号の到来角度を有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項３】
前記資産タグパラメータは、前記資産タグ変調後方散乱信号の到来角度を有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項４】
前記マーカータグパラメータはそれぞれ、前記読取機から前記マーカータグそれぞれへの距離であるマーカータグレンジを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項５】
前記資産タグパラメータは、前記読取機から前記資産タグへの距離である資産タグレンジを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項６】
前記所在地推定方法は更に、前記資産タグ変調後方散乱信号の信号強度を用いることによって、前記資産タグレンジを推定するステップを有する、
請求項５記載の所在地推定方法。
【請求項７】
前記所在地推定方法は更に、前記資産タグの移動方向を決定するステップを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項８】
前記所在地推定方法は更に、
前記読取機から前記資産タグへの距離である資産タグレンジを推定するステップと；
所在地データベースから、前記マーカータグそれぞれの所在地であるマーカータグ所在地を読出すステップと；
前記資産タグレンジと、前記マーカータグ所在地それぞれと、前記マーカータグパラメータと、前記資産タグパラメータとに基づき、前記所在地推定を決定するステップと
を有する、請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項９】
前記所在地推定は、ゾーンを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１０】
前記所在地推定方法は更に、
送信ビーム形成アレイを用いて、前記ゾーンに亘って電磁信号を走査するステップを有
する、
請求項９記載の所在地推定方法。
【請求項１１】
前記マーカータグパラメータは、走査された前記電磁信号の走査角度の関数としての、受信した信号強度を用いることに基づく、
請求項１０記載の所在地推定方法。
【請求項１２】
前記読取機は、複数のアンテナを有する受信ビーム形成アレイを有し、
前記受信ビーム形成アレイは、前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれと、前記資産タグ変調後方散乱信号とを受信するように構成される、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１３】
前記マーカータグパラメータは、受信済みアレイ応答である、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１４】
前記所在地推定を決定するステップは、クラスタリングアルゴリズムにおいて前記受信済みアレイ応答を使用するステップを有する、
請求項１３記載の所在地推定方法。
【請求項１５】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれの強度を推定するステップを有する、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１６】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、多重信号分類アルゴリズムを用いる、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１７】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、回転不変法信号パラメータ推定アルゴリズムを用いる、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１８】
前記所在地推定方法は更に、
前記所在地推定と、前記資産タグパラメータとを用いることによって、模擬マーカータグを提供するステップを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１９】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定方法であって、前記所在地推定方法は、
読取機が第１位置に位置するときに、複数のマーカータグそれぞれから受信したマーカータグ変調後方散乱信号それぞれのパラメータである第１パラメータを推定するステップと；
前記読取機が前記第１位置に位置するときに、前記資産タグから受信した資産タグ変調後方散乱信号のパラメータである第２パラメータを推定するステップと；
前記読取機を第２位置に動かすステップと；
前記読取機が前記第２位置に位置するときに、前記マーカータグそれぞれから受信した前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれのパラメータである第３パラメータを推定するステップと；
前記読取機が前記第２位置に位置するときに、前記資産タグから受信した前記資産タグ変調後方散乱信号のパラメータである第４パラメータを推定するステップと；
前記資産タグ所在地を、前記第１パラメータと、前記第２パラメータと、前記第３パラ
メータと、前記第４パラメータとに基づき、推定するステップと
を有する、所在地推定方法。
【請求項２０】
前記所在地推定方法は更に、前記第１パラメータと前記第３パラメータとを用いて、前記第１位置を推定するステップを有する、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２１】
前記第１パラメータと前記第３パラメータはそれぞれ、前記マーカータグ変調後方散乱信号の到来角度を示し、
前記第２パラメータと前記第４パラメータはそれぞれ、前記資産タグ変調後方散乱信号の到来角度を示す、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２２】
前記第１パラメータと前記第３パラメータはそれぞれ、前記マーカータグ変調後方散乱信号の距離を示し、
前記第２パラメータと前記第４パラメータはそれぞれ、前記資産タグ変調後方散乱信号の距離を示す、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２３】
前記読取機は、複数のアンテナを有する受信ビーム形成アレイを備え、
前記受信ビーム形成アレイは、前記マーカータグ変調後方散乱信号と前記資産タグ変調後方散乱信号を受信するように構成され、
前記第１パラメータと前記第２パラメータは、受信済みアレイ応答である、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２４】
前記資産タグ所在地を推定するステップは、多重波伝送環境モデルを用いる、
請求項２３記載の所在地推定方法。
【請求項２５】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定システムであって、前記所在地推定システムは、
１または複数のマーカータグそれぞれから後方散乱信号としてのマーカータグ後方散乱信号を受信する手段と；
資産タグから後方散乱信号としての資産タグ後方散乱信号を受信する手段と；
前記マーカータグ後方散乱信号のパラメータであるマーカータグパラメータを推定する手段と；
前記資産タグ後方散乱信号のパラメータである資産タグパラメータを推定する手段と；
前記マーカータグパラメータと前記資産タグパラメータに基づき、前記資産タグの所在地推定を決定する手段と
を備えることを特徴とする、所在地推定システム。
【請求項１】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定方法であって、前記所在地推定方法は、
読取機を用いて、１または複数のマーカータグそれぞれから、変調後方散乱信号であるマーカータグ変調後方散乱信号を受信するステップと；
前記読取機を用いて、前記資産タグから、変調後方散乱信号である資産タグ変調後方散乱信号を受信するステップと；
前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれが有するパラメータであるマーカータグパラメータと、前記資産タグ変調後方散乱信号が有するパラメータである資産タグパラメータとを推定するステップと；
前記マーカータグパラメータと前記資産タグパラメータとに基づき、前記資産タグ所在地の推定である所在地推定を決定するステップと
を有することを特徴とする、所在地推定方法。
【請求項２】
それぞれ前記マーカータグパラメータは、前記マーカータグ変調後方散乱信号の到来角度を有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項３】
前記資産タグパラメータは、前記資産タグ変調後方散乱信号の到来角度を有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項４】
前記マーカータグパラメータはそれぞれ、前記読取機から前記マーカータグそれぞれへの距離であるマーカータグレンジを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項５】
前記資産タグパラメータは、前記読取機から前記資産タグへの距離である資産タグレンジを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項６】
前記所在地推定方法は更に、前記資産タグ変調後方散乱信号の信号強度を用いることによって、前記資産タグレンジを推定するステップを有する、
請求項５記載の所在地推定方法。
【請求項７】
前記所在地推定方法は更に、前記資産タグの移動方向を決定するステップを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項８】
前記所在地推定方法は更に、
前記読取機から前記資産タグへの距離である資産タグレンジを推定するステップと；
所在地データベースから、前記マーカータグそれぞれの所在地であるマーカータグ所在地を読出すステップと；
前記資産タグレンジと、前記マーカータグ所在地それぞれと、前記マーカータグパラメータと、前記資産タグパラメータとに基づき、前記所在地推定を決定するステップと
を有する、請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項９】
前記所在地推定は、ゾーンを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１０】
前記所在地推定方法は更に、
送信ビーム形成アレイを用いて、前記ゾーンに亘って電磁信号を走査するステップを有
する、
請求項９記載の所在地推定方法。
【請求項１１】
前記マーカータグパラメータは、走査された前記電磁信号の走査角度の関数としての、受信した信号強度を用いることに基づく、
請求項１０記載の所在地推定方法。
【請求項１２】
前記読取機は、複数のアンテナを有する受信ビーム形成アレイを有し、
前記受信ビーム形成アレイは、前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれと、前記資産タグ変調後方散乱信号とを受信するように構成される、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１３】
前記マーカータグパラメータは、受信済みアレイ応答である、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１４】
前記所在地推定を決定するステップは、クラスタリングアルゴリズムにおいて前記受信済みアレイ応答を使用するステップを有する、
請求項１３記載の所在地推定方法。
【請求項１５】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれの強度を推定するステップを有する、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１６】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、多重信号分類アルゴリズムを用いる、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１７】
前記マーカータグパラメータを推定するステップは、回転不変法信号パラメータ推定アルゴリズムを用いる、
請求項１２記載の所在地推定方法。
【請求項１８】
前記所在地推定方法は更に、
前記所在地推定と、前記資産タグパラメータとを用いることによって、模擬マーカータグを提供するステップを有する、
請求項１記載の所在地推定方法。
【請求項１９】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定方法であって、前記所在地推定方法は、
読取機が第１位置に位置するときに、複数のマーカータグそれぞれから受信したマーカータグ変調後方散乱信号それぞれのパラメータである第１パラメータを推定するステップと；
前記読取機が前記第１位置に位置するときに、前記資産タグから受信した資産タグ変調後方散乱信号のパラメータである第２パラメータを推定するステップと；
前記読取機を第２位置に動かすステップと；
前記読取機が前記第２位置に位置するときに、前記マーカータグそれぞれから受信した前記マーカータグ変調後方散乱信号それぞれのパラメータである第３パラメータを推定するステップと；
前記読取機が前記第２位置に位置するときに、前記資産タグから受信した前記資産タグ変調後方散乱信号のパラメータである第４パラメータを推定するステップと；
前記資産タグ所在地を、前記第１パラメータと、前記第２パラメータと、前記第３パラ
メータと、前記第４パラメータとに基づき、推定するステップと
を有する、所在地推定方法。
【請求項２０】
前記所在地推定方法は更に、前記第１パラメータと前記第３パラメータとを用いて、前記第１位置を推定するステップを有する、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２１】
前記第１パラメータと前記第３パラメータはそれぞれ、前記マーカータグ変調後方散乱信号の到来角度を示し、
前記第２パラメータと前記第４パラメータはそれぞれ、前記資産タグ変調後方散乱信号の到来角度を示す、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２２】
前記第１パラメータと前記第３パラメータはそれぞれ、前記マーカータグ変調後方散乱信号の距離を示し、
前記第２パラメータと前記第４パラメータはそれぞれ、前記資産タグ変調後方散乱信号の距離を示す、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２３】
前記読取機は、複数のアンテナを有する受信ビーム形成アレイを備え、
前記受信ビーム形成アレイは、前記マーカータグ変調後方散乱信号と前記資産タグ変調後方散乱信号を受信するように構成され、
前記第１パラメータと前記第２パラメータは、受信済みアレイ応答である、
請求項１９記載の所在地推定方法。
【請求項２４】
前記資産タグ所在地を推定するステップは、多重波伝送環境モデルを用いる、
請求項２３記載の所在地推定方法。
【請求項２５】
資産タグの所在地である資産タグ所在地を推定する所在地推定システムであって、前記所在地推定システムは、
１または複数のマーカータグそれぞれから後方散乱信号としてのマーカータグ後方散乱信号を受信する手段と；
資産タグから後方散乱信号としての資産タグ後方散乱信号を受信する手段と；
前記マーカータグ後方散乱信号のパラメータであるマーカータグパラメータを推定する手段と；
前記資産タグ後方散乱信号のパラメータである資産タグパラメータを推定する手段と；
前記マーカータグパラメータと前記資産タグパラメータに基づき、前記資産タグの所在地推定を決定する手段と
を備えることを特徴とする、所在地推定システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公表番号】特表２０１１−５１８３１５（Ｐ２０１１−５１８３１５Ａ）
【公表日】平成２３年６月２３日（２０１１．６．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５４７５９９（Ｐ２０１０−５４７５９９）
【出願日】平成２０年３月１４日（２００８．３．１４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００８／００３４３８
【国際公開番号】ＷＯ２００９／１０８１５７
【国際公開日】平成２１年９月３日（２００９．９．３）
【出願人】（３９６０２６８４６）チエツクポイント システムズ， インコーポレーテツド (47)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２３年６月２３日（２０１１．６．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月１４日（２００８．３．１４）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００８／００３４３８
【国際公開番号】ＷＯ２００９／１０８１５７
【国際公開日】平成２１年９月３日（２００９．９．３）
【出願人】（３９６０２６８４６）チエツクポイント システムズ， インコーポレーテツド (47)
【Ｆターム（参考）】
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