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CN111381227B - 推测方法以及推测装置 - Google Patents

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CN111381227B CN201911224477.7A CN201911224477A CN111381227B CN 111381227 B CN111381227 B CN 111381227B CN 201911224477 A CN201911224477 A CN 201911224477A CN 111381227 B CN111381227 B CN 111381227B
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Abstract

提供利用无线信号推测对象空间中存在的生物的推测方法及推测装置。根据N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的接收信号，计算表示发送天线元件与N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的多个复传递函数(S2)，从多个复传递函数，提取受到了生命活动的影响的成分(S3)，根据接收天线元件的变动成分计算相关矩阵(S5)，计算分割了测量区域的各区域的导向向量(S7)，利用相关矩阵向量及扩展导向向量进行以生物信号强度向量为未知数的压缩感测来推测生物信号强度向量(S9)，将构成生物信号强度向量的多个要素中的规定阈值以上的要素的数量推测为生物数，将与规定阈值以上的要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置(S10)。

Description

推测方法以及推测装置
技术领域
本公开涉及，利用无线信号推测对象空间内的生物数以及生物的位置的推测方法以及推测装置。
背景技术
专利文献1、2以及非专利文件1公开，利用无线信号检测对象的技术。专利文献1公开，求出接收信号的自相关矩阵，根据该自相关矩阵的特征值的大小求出目标的数量的技术。并且，专利文献2公开，将接收信号的相关矩阵特征值分解，计算阈值以上的特征值的数量，从而求出目标的数量的技术。并且，非专利文件1公开，利用压缩感测，推测发出电波的对象的位置和数量的技术。并且，非专利文件2公开，利用压缩感测，推测生物的位置的技术。
专利文献1：日本特开2009-281775号公报
专利文献2：日本特开2000-171550号公报
非专利文件1：林和则“窄带信号的到达方向推测”(林和則“狭帯域信号の到来方向推定”)IEICE Fundamentals Review Vol.8No.3，2012
非专利文件2：本间尚树，西森健太郎，恒川佳隆“利用压缩感测的生物位置推测法的评价”2016年电子信息通信学会综合大会(本間尚樹、西森健太郎、恒川佳隆“圧縮センシングを用いた生体位置推定法の評価”2016年電子情報通信学会総合大会)
然而，所述以往技术，不能推测生物的数量。
发明内容
鉴于所述情况，本公开的目的在于提供，能够利用无线信号，高精度地进行测量对象的区域中存在的生物的数量以及位置的推测的推测方法等。
为了实现所述目的，本公开的一个形态涉及的推测装置，是具备天线部的推测装置的推测方法，所述天线部具有M个发送天线元件以及N个接收天线元件，M为2以上的自然数，N为2以上的自然数，利用所述M个发送天线元件将发送信号发送到测量对象的区域，接收由所述N个接收天线元件的每一个接收的信号即接收信号，所述接收信号包括从所述M个发送天线元件分别发送的所述发送信号由生物反射的反射信号，根据由所述N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵，利用所述复传递函数矩阵，通过规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个，K为2以上的自然数，将所述K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物成分复传递函数向量，计算所述K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵，将所述相关矩阵重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量，在将所述测量对象的区域分割为多个区域的情况下，计算由与所述多个区域的每一个的位置对应的要素构成的导向向量，将所述导向向量变形为与所述相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量，利用所述相关矩阵向量以及所述扩展导向向量，进行以所述相关矩阵向量中包括的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测所述生物信号强度向量，所述生物信号强度向量与基于所述多个区域的至少一个区域的位置的生物的信号强度对应，将构成所述生物信号强度向量的多个要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，并且，将与所述规定的阈值以上的所述要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置。
根据本公开涉及的推测方法等，能够利用无线信号，高精度地进行测量对象的区域中存在的生物的数量以及位置的推测。
附图说明
图1是示出实施方式的推测装置的结构的一个例子的框图。
图2是示出图1示出的推测装置的信号波的传递的情况的概念图。
图3是示出图1示出的相关矩阵向量计算部的工作的一个例子的概念图。
图4是示出图1示出的相关矩阵向量计算部的工作的一个例子的概念图。
图5是示出图1示出的推测装置的推定对象的区域的概念图。
图6是示出实施方式的推测装置的推测处理的流程图。
符号说明
1 推测装置
10 发送机
11 接收机
12 复传递函数计算部
13 提取部
14 生物复传递函数向量计算部
15 相关矩阵计算部
16 相关矩阵向量计算部
17 导向向量计算部
18 扩展导向向量计算部
19 压缩感测部
20 推测部
50 生物
101 发送天线部
102 发送部
111 接收天线部
112 接收部
1001、1002 区域
1010 测量对象的区域
1011-1至1011-Ngrid 区域
具体实施方式
(作为本公开的基础的知识)
对于知道人物的位置以及人数的方法，研究利用无线信号的方法。对于与利用无线信号的生物的位置推测有关的以往技术，发明人进行了详细研究。
研究结果为，根据专利文献1至2、非专利文件1的方法，能够推测发出电波的设备的数量，但是，不能检测生物，因此，不能推测存在于测量对象的区域的生物的数量。这是因为，为了推测生物数而需要检测生物反射的反射波，但是，即使利用现有的技术，基于生物的反射波也与直接波以及基于墙壁的反射相比非常微弱，作为噪声而被埋没的缘故。
并且，非专利文件2的方法中存在的问题是，只能检测以某单一的频率例如1Hz等的特定频率振动的生物，若生物的振动模式变化为例如1.1Hz等的与特定的频率不同的频率，则不能推测变化后的生物的位置。并且，根据非专利文件1的方法中存在的问题是，不能推测生物的数量。
发明人，针对以上的问题反复研究后发现，按每频率分解接收信号，除外相当于直接波以及基于墙壁的反射的0Hz成分，计算频率方向的相关矩阵进行压缩感测，从而能够仅区别生物，并且，能够推测针对生物的摇摆的频率稳健的、生物数以及生物的位置，获得本公开。
本公开的一个形态涉及的推测方法，是具备天线部的推测装置的推测方法，所述天线部具有M个发送天线元件以及N个接收天线元件，M为2以上的自然数，N为2以上的自然数，利用所述M个发送天线元件将发送信号发送到测量对象的区域，接收由所述N个接收天线元件的每一个接收的信号即接收信号，所述接收信号包括从所述M个发送天线元件分别发送的所述发送信号由生物反射的反射信号，根据由所述N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵，利用所述复传递函数矩阵，通过规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个，K为2以上的自然数，将所述K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物成分复传递函数向量，计算所述K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵，将所述相关矩阵重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量，在将所述测量对象的区域分割为多个区域的情况下，计算由与所述多个区域的每一个的位置对应的要素构成的导向向量，将所述导向向量变形为与所述相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量，利用所述相关矩阵向量以及所述扩展导向向量，进行以所述相关矩阵向量中包括的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测所述生物信号强度向量，所述生物信号强度向量与基于所述多个区域的至少一个区域的位置的生物的信号强度对应，将构成所述生物信号强度向量的多个要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，并且，将与所述规定的阈值以上的所述要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置。
据此，能够利用无线信号，高精度地进行测量对象的区域中存在的生物数以及位置的推测。更具体而言，从M个发送天线元件的每一个与N个接收天线元件的每一个之间的复传递函数，提取基于生物的影响的变动成分，根据提取的变动成分计算相关矩阵。而且，能够利用计算出的相关矩阵、以及多个区域的每一个的导向向量，利用适用压缩感测而得到的结果，推测生物数以及生物的位置的双方。
并且，也可以是，在所述提取中，计算所述复传递函数矩阵的各个要素的规定的频率范围内的频率响应的绝对值的每一个，提取具有阈值以上的绝对值的频率响应，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个。
据此，能够提取与受到了生命活动的影响的成分对应的生物成分复传递函数矩阵，因此，能够高精度地推测生物数以及生物的位置。
并且，也可以是，在所述发送中，将L个副载波信号被调制的多载波信号输出到所述发送天线元件，从而使所述发送天线元件将所述多载波信号作为所述发送信号发送，L为2以上的自然数，所述接收中接收的所述接收信号包括，所述多载波信号由生物反射的反射信号，在所述复传递函数矩阵的计算中，按照所述L个副载波信号分别对应的L个副载波的每一个，根据由所述N个接收天线元件的每一个在所述规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的L个M×N的复传递函数矩阵，在所述提取中，利用L个所述复传递函数矩阵，通过所述规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取所述K个生物成分复传递函数矩阵，K为2以上的自然数。
根据该结构，对发送信号利用多载波信号，从而能够挪用现有的通信装置，推测生物数以及生物的位置。
并且，在推测装置中，利用按多个副载波的每一个得到的多个复传递函数矩阵，推测生物数以及生物的位置。因此，与利用单一副载波的情况相比，能够高精度地推测生物数以及生物的位置。
本公开的一个形态涉及的推测装置，具备：发送天线部，具有M个发送天线元件，M为2以上的自然数；接收天线部，具有N个接收天线元件，N为2以上的自然数；发送部，利用所述M个发送天线元件将发送信号发送到测量对象的区域；接收部，接收由所述N个接收天线元件的每一个接收的信号即接收信号，所述接收信号包括从所述M个发送天线元件分别发送的所述发送信号由生物反射的反射信号；复传递函数计算部，根据由所述N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵；提取部，利用所述复传递函数矩阵，通过规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个，K为2以上的自然数；生物成分复传递函数向量计算部，将所述K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物成分复传递函数向量；相关矩阵计算部，计算所述K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵；相关矩阵向量计算部，将所述相关矩阵重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量；导向向量计算部，在将所述测量对象的区域分割为多个区域的情况下，计算由与所述多个区域的每一个的位置对应的要素构成的导向向量；扩展导向向量计算部，将所述导向向量变形为与所述相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量；压缩感测部，利用所述相关矩阵向量以及所述扩展导向向量，进行以所述相关矩阵向量中包括的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测所述生物信号强度向量，所述生物信号强度向量与基于所述多个区域的至少一个区域的位置的生物的信号强度对应；以及推测部，将构成所述生物信号强度向量的多个要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，并且，将与所述规定的阈值以上的所述要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置。
据此，能够利用无线信号，高精度地进行测量对象的区域中存在的生物数以及位置的推测。更具体而言，从M个发送天线元件的每一个与N个接收天线元件的每一个之间的复传递函数，提取基于生物的影响的变动成分，根据提取的变动成分计算相关矩阵。而且，能够利用计算出的相关矩阵、以及多个区域的每一个的导向向量，利用适用压缩感测而得到的结果，推测生物数以及生物的位置的双方。
而且，本公开，不仅作为装置实现，也能够作为这样的装置具备的处理手段具备的集成电路实现，或者，作为将构成该装置的处理手段作为步骤的方法实现，或者，作为使计算机执行这些步骤的程序实现，或者，作为示出该程序的信息、数据或信号实现。而且，也可以将这些程序、信息、数据以及信号，经由CD-ROM等的记录介质以及互联网等的通信介质分发。
以下，对于本公开的实施方式，利用附图进行详细说明。而且，以下说明的实施方式，都示出本公开的一个具体例子。以下的实施方式示出的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等是一个例子，不是限定本公开的宗旨。并且，对于以下的实施方式的构成要素中的、本公开的示出最上位概念的实施方案中没有记载的构成要素，作为构成更优选的形态的任意的构成要素而被说明。而且，在本说明书以及附图中，对于具有实际相同的功能结构的构成要素，附上相同的符号，从而省略重复说明。
(实施方式)
以下，参照附图说明，利用MIMO(Multiple Input Multiple Output)结构的发送机以及接收机观测接收信号的相关矩阵，通过规定的方法，推测存在于测量对象的区域的生物的生物数以及位置的方法。
[推测装置1的结构]
图1是示出实施方式的推测装置1的结构的一个例子的框图。在图1中，一起示出图1示出的推测装置1的测测对象即生物。
实施方式的推测装置1，利用具有M个(M为2以上的自然数)发送天线元件的发送机10以及具有N个(N为2以上的自然数)接收天线元件的接收机11，推测存在于测量对象的区域1010的0以上的生物的生物数以及位置。
如图1示出，实施方式的推测装置1具备，发送机10、接收机11、复传递函数计算部12、提取部13、生物复传递函数向量计算部14、相关矩阵计算部15、相关矩阵向量计算部16、导向向量计算部17、扩展导向向量计算部18、压缩感测部19、以及推测部20。以下，详细说明各个构成要素。
[发送机10]
发送机10具有，发送天线部101、以及发送部102。
发送天线部101具有，#1至#M的M个(M为2以上的自然数)发送天线元件。发送天线部101具有，M元件的阵列天线。发送天线部101，将发送部102生成的高频信号发送。
发送部102，生成用于推测生物50的在否、位置、以及/或人数的高频的信号。发送部102，利用发送天线部101具有的M个发送天线元件，将生成的信号即发送信号x＝[x1，…xN]T，发送到测量对象的区域1010。在此，运算符T表示矩阵的转置。例如，发送部102，生成CW(Continuous Wave)，将生成的CW作为发送波从发送天线部101发送。例如，发送部102，发送例如2.45GHz的正弦波信号。而且，发送部102，不仅限于CW等的正弦波信号，也可以生成调制后的信号(调制波信号)，发送生成的信号。并且，发送部102也可以，生成与所述不同的频率的信号，发送生成的信号。
[接收机11]
接收机11具有，接收天线部111、以及接收部112。
接收天线部111具有，#1至#N的N个(N为2以上的自然数)接收天线元件。接收天线部111具有，N元件的阵列天线。接收天线部111，由N个接收天线元件接收高频的信号。具体而言，接收天线部111具有的N个接收天线元件分别接收，包括从M个发送天线元件发送的、生物50存在时由生物50反射的信号的接收信号y＝[y1，…yM]T。在此，运算符T也表示矩阵的转置。
接收部112，将由N个接收天线元件分别接收且包括从M个发送天线元件分别发送的发送信号由生物反射的反射信号的接收信号，在规定时间观测。规定期间是，例如，相当于来源于生物50的活动(生命活动)的周期的期间，相当于包括生物50的呼吸、心搏、身体运动的至少一个的来源于生物的周期(生物变动周期)。而且，接收部112，将由N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的高频的信号，利用例如下变频器等，变换为能够信号处理的低频的信号。接收部112，将变换的低频的信号，传递到复传递函数计算部12。
而且，在图1中，发送机10和接收机11相邻配置，但是，不仅限于此，也可以配置在分开的位置。
并且，在图1中，发送机10利用的发送天线部101和接收机11利用的接收天线部111，作为不同的部件配置在不同的位置，但是，不仅限于此。发送机10利用的发送天线部101和接收机11利用的接收天线部111也可以，由发送天线部101以及接收天线部111的一方兼用。进而，发送机10以及接收机11也可以，与Wi-Fi(注册商标)路由器、无线子机等的无线设备的硬件被共享。
[复传递函数计算部12]
复传递函数计算部12，根据N个接收天线元件分别在规定期间接收的接收信号的每一个，计算以表示N个发送天线元件的每一个与M个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵。也就是说，复传递函数计算部12，利用接收机11在规定期间观测的N个接收信号，针对将M个发送天线元件和N个接收天线元件一对一地组合时可取的所有的组合即M×N个组合的每一个，计算表示该组合中的发送天线元件与接收天线元件之间的传播特性的复传递函数，从而计算M×N的复传递函数矩阵。在本实施方式中，复传递函数计算部12，根据由接收机11传递的低频的信号，计算表示M个发送天线元件与N个接收天线元件之间的传播特性的多个复传递函数。
图2是示出图1示出的推测装置1的信号波的传递的情况的概念图。如图2示出，从发送天线部101发送天线元件发送的发送波的一部分，由生物50反射，到达接收天线部111的接收天线元件。在此，接收天线部111，是由N个接收天线元件构成的接收阵列天线，是元件间隔d的线性阵列。并且，将从接收天线部111的正面看的生物50的方向设为θ。设想为，生物50与接收天线部111的距离充分大，能够将到达接收天线部111的来源于生物的反射波视为平面波。
而且，复传递函数计算部12能够，根据利用N个接收天线元件观测的复接收信号向量，计算表示M个发送天线元件与N个接收天线元件之间的传播特性的复传递函数矩阵H。
在此，复传递函数矩阵H与发送信号x、接收信号y的关系，由以下的(式1)以及(式2)表示。
(数式1)
y＝Hx (式1)
(数式2)
如此，会有复传递函数计算部12计算出的复传递函数包括，从发送天线部101发送的发送波的一部分由生物50反射、散射的信号即反射波以及/或散射波的情况。并且，复传递函数计算部12计算出的复传递函数包括，来自发送天线部101的直接波以及来源于固定物的反射波等的、不经由生物50的反射波。并且，由生物50反射或散射的信号即经由生物50的反射波以及散射波的振幅以及相位，因生物50的呼吸、心搏等的生物活动而经常变动。以下的说明中，复传递函数计算部12计算出的复传递函数包括，由生物50反射或散射的信号即反射波或散射波。
[提取部13]
提取部13，利用复传递函数计算部12计算出的复传递函数矩阵，通过规定的方法提取，属于规定的频率范围、且分别与不同的频率对应的K个(K为2以上的自然数)生物成分复传递函数矩阵。例如，提取部13也可以，作为规定的方法，分别计算复传递函数计算部12计算出的复传递函数矩阵的各个要素的规定的频率范围内的频率响应的绝对值，提取与绝对值为规定的阈值以上的频率对应的复传递函数矩阵的频率响应，从而提取K个生物成分复传递函数矩阵。据此，提取部13，提取与受到了包括生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个的生命活动的影响的成分对应的K个生物成分复传递函数矩阵。
具体而言，提取部13，将构成复传递函数计算部12计算出的复传递函数矩阵的多个复传递函数的每一个，以时间序列依次记录。而且，提取部13，提取以时间序列依次记录的各个复传递函数的变化之中的、基于生物的影响的变动成分，从而提取由M×N矩阵表现的生物成分复变函数矩阵。例如，提取部13，对复传递函数计算部12计算出的、以时间序列依次纪录的各个复传递函数的变化，例如，进行傅立叶变换等的向频域的变换，从而计算每个不同频率的多个复传递函数矩阵。而且，提取部13，提取多个复传递函数矩阵之中的、与基于生物50的活动的生物50的振动的频率对应的K个复传递函数矩阵，以作为K个生物成分复传递函数矩阵。
在此，对于提取生物成分复传递函数矩阵的方法，除了傅立叶变换等的向频域的变换后仅提取与生物的振动对应的成分的方法以外，还可以利用计算两个不同的时间的复传递函数的差分的方法等。通过执行这些方法，从而除去经由生物50以外的固定物的复传递函数，只有经由生物50的复传递函数成分剩下。而且，接收天线元件有多个，因此，与接收天线元件对应的复传递函数的生物50经由成分的数量也为多个。如此计算出的生物成分复传递函数矩阵F(f)，由(式3)表示。
(数式3)
而且，生物成分复传递函数矩阵F(f)的各个要素Fij是，从复传递函数矩阵H的各个要素hij中提取变动成分的要素。并且，生物成分复传递函数矩阵F(f)是频率以及与它相似的差分周期的函数，按多个频率包括对应的信息。
[生物复传递函数向量计算部14]
生物复传递函数向量计算部14，将提取部13提取的K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物复传递函数向量。具体而言，生物复传递函数向量计算部14，针对分别由M行N列构成的K个生物成分复传递函数矩阵的每一个，重新排列该生物成分复传递函数矩阵的要素，从而变换为以M×N行1列的向量表示的生物成分复传递函数向量Fvec(f)。该操作由运算符vec表示。对于排列方法，有例如(式4)那样的方法，但是，若是重新排列矩阵的操作，则不问顺序。
(数式4)
[相关矩阵计算部15]
相关矩阵计算部15，计算生物复传递函数向量计算部14生成的K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵。更具体而言，相关矩阵计算部15，根据(式5)，计算由生物50的多个变动成分构成的生物成分复传递函数向量的相关矩阵R。相关矩阵R，由M×N行M×N列构成。
(数式5)
R＝E[Fvec(f)Fvec(f)H] (式5)
在此，(式5)中的E[·]表示总体平均，运算符H表示复共轭转置。具体而言，相关矩阵计算部15，在相关矩阵的计算中利用K个频率成分各自的生物成分复传递函数向量，计算频率方向上平均化的相关矩阵R。据此，能够进行同时使用各个频率中包括的信息的感测。也就是说，即使在特定的频率、例如1Hz的成分弱的情况下，也可以利用周围的频率、例如0.9Hz以及1.1Hz的信息进行感测。而且，为了仅利用生物成分大的频率，也可以在(式5)的平均运算中，仅选择Fvec(f)的各个要素的绝对值的总和或最大值为一定以上的要素。
[相关矩阵向量计算部16]
相关矩阵向量计算部16，将相关矩阵计算部15计算出的相关矩阵R重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量。具体而言，相关矩阵向量计算部16，重新排列由M×N行M×N列构成的相关矩阵R的要素，从而变换为M2×N2行1列的相关矩阵向量Rvec。对于该变换，也可以与基于生物复传递函数向量计算部14的向量化同样利用(式4)。
并且，相关矩阵向量计算部16也可以，为了削减计算量以及存储区域，而利用相关矩阵R的一部分的要素，计算相关矩阵向量Rvec。例如，相关矩阵向量计算部16，也可以仅利用相关矩阵R之中的、图3示出的逆L字型的区域1001的部分计算相关矩阵向量Rvec，也可以仅利用图4示出的左下三角形的区域1002的部分计算相关矩阵向量Rvec。据此，能够提取特征量特别多的要素计算相关矩阵向量Rvec，因此，能够以不使推测结果的精度降低的方式，有效地削减计算量以及存储区域。
[导向向量计算部17]
导向向量计算部17，将推测装置1的测量对象的区域1010分割为Ngrid个区域1011-1至1011-Ngrid。接着，导向向量计算部17，针对测量对象的区域1010被分割为多个的区域1011-1至1011-Ngrid的每一个，计算由连接该区域内的代表点、和发送天线部101的位置以及接收天线部111的位置的每一个的两个直线，与基准线构成的角度θti、θri的每一个。在此，i是1至Ngrid的整数。并且，该区域内的代表点是，例如，该区域的重心点或右上的角的点。并且，基准线是，例如，连接发送天线部101的位置以及接收天线部111的位置的直线。该区域的分割以及求出的角度θti、θri的关系，由图5表示。
如图5示出，相对于区域1010-i的角度θti是，由连接区域1010-i内的代表点P1和发送天线部101的位置的直线L1与基准线L3构成的角度。相对于区域1010-i的角度θri是，由连接区域1010-i内的代表点P1和接收天线部111的位置的直线L2与基准线L3构成的角度。区域1010-i内的代表点P1是，例如，区域1010-i的重心。
接着，导向向量计算部17，针对角度θti、θri的每一个，利用(式6)、(式7)以及(式8)计算导向向量ai(θti，θri)。
(数式6)
(数式7)
(数式8)
在此，λ表示发送的电波的波长，N表示构成阵列天线的天线元件数，j表示虚数单位，e表示自然对数的底，
(数式9)
表示克罗内克积。
如此，导向向量计算部17，在将测量对象的区域1010分割为多个区域1011-1至1011-Ngrid的情况下，计算由与多个区域1011-1至1011-Ngrid的每一个的位置对应的要素构成的导向向量ai(θti，θri)。
[扩展导向向量计算部18]
扩展导向向量计算部18，将导向向量计算部17计算出的导向向量ai(θt，θr)变形为与相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量。具体而言，扩展导向向量计算部18，进行(式9)、(式10)示出的变换，计算扩展导向向量A的各个行、Ai。
(数式10)
(数式11)
Ai＝vec{vec[αi(θt，θr)]vec[αi(θt，θr)]H} (式10)
利用扩展导向向量A，由(式11)表示相关矩阵向量Rvec。
(数式12)
在此，s是，由表示经由多个区域1011-1至1011-Ngrid的每一个接收的生物成分的大小的未知数构成的生物信号强度向量。
而且，在相关矩阵向量计算部16仅选择生物相关矩阵R之中的一部分来计算相关矩阵向量Rvec的情况下，扩展导向向量A的各个行也同样仅选择一部分。
[压缩感测部19]
压缩感测部19，利用相关矩阵向量以及扩展导向向量，进行以相关矩阵向量Rvec中包括的生物信号强度向量、即与基于多个区域1011-1至1011-Ngrid的每一个的位置的生物的信号强度对应的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测生物信号强度向量s。(式11)为一般的压缩感测的算式的形式，能够利用各种各样的压缩感测算法计算。例如，也可以利用非专利文件1公开的HQR法，也可以利用Fast Iterative ShrinkageThresholding Algorithm(FISTA)以及Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(ISTA)。
[推测部20]
推测部20，根据压缩感测部19推测的未知数即生物信号强度向量s，推测区域1011-1至1011-Ngrid之中生物存在的区域。具体而言，推测部20，将推测的生物信号强度向量s的要素s1至SNgrid之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数。并且，推测部20，将推测的生物信号强度向量s的要素s1至SNgrid之中的、与规定的阈值以上的成分si对应的区域1011-i的位置推测为生物的推测位置。在此，对于规定的阈值，比与无人的区域对应的s的要素的值充分大即可，例如，也可以设定为无人时测量的s的要素的值的两倍等。
而且，压缩感测部19也可以，代替相关矩阵向量Rvec以及扩展导向向量A，而利用生物成分复传递函数向量以及导向向量ai(θt，θr)进行压缩感测。在此情况下，能够缩小用于压缩感测的矩阵的维，因此，可以期待计算量削减的效果。
而且，发送机10的发送部102、接收机11的接收部112、复传递函数计算部12、提取部13、生物复传递函数向量计算部14、相关矩阵计算部15、相关矩阵向量计算部16、导向向量计算部17、扩展导向向量计算部18、压缩感测部19以及推测部20，也可以推测装置1具备的存储器所存储的程序，由一个以上的处理器执行来实现，也可以由一个以上的专用电路实现。也就是说，所述构成要素，也可以由软件实现，也可以由硬件实现。
[推测装置1的工作]
接着，对于如上构成的推测装置1的工作，利用附图进行说明。
图6是示出实施方式的推测装置1的推测处理的流程图。
首先，推测装置1，将发送信号发送到测量对象的区域1010，在规定期间，观测接收信号(S1)。更具体而言，推测装置1，在规定期间观测，从M个发送天线元件发送的、包括生物50存在时由生物50反射的反射信号的接收信号。
接着，推测装置1，根据步骤S1中观测的接收信号，计算复传递函数(S2)。更具体而言，推测装置1，根据N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的接收信号，计算表示M个发送天线元件的每一个与N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的多个复传递函数。详细内容，由于与所述相同，因此，在此省略说明。以下也同样。
接着，推测装置1，从步骤S2中计算出的复传递函数，提取基于生物的影响的变动成分，从而提取生物信息即K个生物成分复传递函数矩阵(S3)。更具体而言，推测装置1，从步骤S2中计算出的多个复传递函数，提取基于生物的影响的变动成分即N个接收天线元件的每一个的变动成分。
接着，推测装置1，将步骤S3中提取的生物信息即K个生物成分复传递函数矩阵分别变形为向量的形式，从而计算K个生物成分复传递函数向量(S4)。
接着，推测装置1，计算步骤S4中计算出的K个生物成分复传递函数向量的相关矩阵(S5)。
接着，推测装置1，将步骤S5中计算出的相关矩阵变形为向量的形式，从而计算相关矩阵向量(S6)。
接着，推测装置1，将成为推测生物数或生物的位置的对象的测量对象的区域1010分割为多个区域1011-1至1011-Ngrid，针对各个区域计算导向向量(S7)。
接着，推测装置1，将步骤S7中计算出的导向向量变形为与步骤S6中计算出的相关矩阵向量相同的维的扩展导向向量(S8)。
接着，推测装置1，根据利用压缩感测步骤S6中计算出的相关矩阵向量和步骤S8中计算出的扩展导向向量，推测经由步骤S7中分割的各个区域的生物信号的强度即生物信号强度向量(S9)。
接着，推测装置1，根据步骤S9中推测的生物信号强度向量推测生物数以及生物的位置(S10)。更具体而言，将生物信号强度向量的要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，将与规定的阈值以上的要素对应的区域推测为生物位置。也就是说，推测装置1能够，针对测量对象的区域中存在的生物，推测该生物的数量、以及该生物的位置的双方。
[效果等]
根据实施方式的推测装置1，能够利用无线信号，高精度地进行测量对象的区域1010中存在的生物的数量以及位置的推测。更具体而言，从M个发送天线元件的每一个与N个接收天线元件的每一个之间的复传递函数，提取基于生物的影响的变动成分，根据提取的变动成分计算相关矩阵。而且，能够利用计算出的相关矩阵、以及多个区域的每一个的导向向量，利用适用压缩感测而得到的结果，推测生物数以及生物的位置的双方。
[变形例]
所述实施方式涉及的推测装置1也可以，作为发送信号，利用多个副载波信号被调制的多载波信号。具体而言，发送部102，生成与互不相同的频带的多个副载波对应的多个副载波信号，将生成的多个副载波信号多路复用，从而生成多载波信号。发送部102，例如，生成频带的利用效率高的、S个副载波所构成的OFDM(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)信号。
而且，发送部102，若是由多载波调制得到的多载波信号，则不仅限于各个副载波正交的OFDM信号，而可以生成单纯的FDM(Frequency Division Multiplexing)信号等的其他的多载波信号。发送部102，将生成的多载波信号从发送天线部101的M个发送天线元件分别发送。
接收部112，在相当于生物的运动的周期的规定期间观测，由N个接收天线元件的每一个接收的接收信号，即包括从M个发送天线元件的每一个发送的多载波信号由生物50反射或散射的反射信号的接收信号。
复传递函数计算部12，按多个副载波信号分别对应的多个副载波的每一个，进行与实施方式同样的处理，从而按每个副载波信号计算多个复传递函数。
提取部13，利用复传递函数计算部12计算出的复传递函数矩阵，通过规定的方法提取，属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个(K为2以上的自然数)生物成分复传递函数矩阵。
对于以后的处理，与实施方式同样，因此，省略详细说明。
如此，对发送信号利用OFDM等的多载波信号，从而能够挪用现有的多载波收发机，推测生物数以及生物的位置。例如，作为现有的通信装置，OFDM接收机已经作为手机、电视广插接收机以及无线LAN设备等普及，与利用无调制信号的情况相比成本低。
并且，在推测装置1中，利用按多个副载波的每一个得到的多个复传递函数矩阵，推测生物数以及生物的位置。因此，与利用单一副载波的情况相比，能够高精度地推测生物数以及生物的位置。
并且，所述实施方式涉及的推测装置1，计算K个生物成分复传递函数向量的相关矩阵，从而从K个数据合并为一个数据，但是，不仅限于此，也可以针对K个生物成分复传递函数向量的每一个，执行各种处理，合并得到的K个结果，从而推测生物数以及生物的位置。具体而言，在此情况下，推测装置1也可以，针对K个生物成分复传递函数向量的每一个，依次进行相关矩阵的计算、相关矩阵向量的计算、以及利用扩展导向向量的压缩感测，从而推测K个生物信号强度向量，针对推测的K个生物信号强度向量的各个要素的平均或中央值，将规定的阈值以上的平均值或中央值的要素的数量推测为生物数，并且，将与规定的阈值以上的要素对应的区域的位置推测为生物的位置。
并且，所述实施方式的推测装置1也可以，进一步，利用根据提取的变动成分计算出的相关矩阵、以及推测的人数，进行MUSIC法等的高精度的到达方向推测。据此，能够进行测量对象的区域中存在的生物的方向推测或位置推测。也就是说，能够利用无线信号，推测测量对象的区域中存在的生物的位置即生物位置。
并且，依次进行所述实施方式的位置推测处理，从而也能够与生物的人数一起进行生物的位置的追踪。据此，能够利用无线信号，实时地掌握测量对象的区域中存在的生物的生物位置。
以上，对于本公开的一个形态涉及的推测装置以及推测方法，根据实施方式进行了说明，但是，本公开，不仅限于这些实施方式。只要不脱离本公开的宗旨，对本实施方式实施本领域技术人员想到的各种变形的形态，或组合不同的实施方式的构成要素来构成的形态，也包含在本公开的范围内。
并且，本公开，不仅能够作为具备这样的特征构成要素的、推测装置实现，也能够作为以推测装置包括的特征构成要素为步骤的推测方法等实现。并且，也能够作为使计算机执行这样的方法中包括的具有特征性的各个步骤的计算机程序实现。而且，当然，也能够将这样的计算机程序，经由CD-ROM等的计算机可读取的非暂时的记录介质、或互联网等的通信网分发。
本公开，能够用于利用无线信号推测生物数的推测方法以及推测装置等，尤其，能够用于进行与生物的有无或数量、以及生物的位置对应的控制的家电设备、检测生物的侵入的监视装置等所利用的推测方法以及推测装置。

Claims (4)

1.一种推测方法，是具备天线部的推测装置的推测方法，所述天线部具有M个发送天线元件以及N个接收天线元件，M为2以上的自然数，N为2以上的自然数，
在所述推测方法中，
利用所述M个发送天线元件将发送信号发送到测量对象的区域，
接收由所述N个接收天线元件的每一个接收的信号即接收信号，所述接收信号包括从所述M个发送天线元件分别发送的所述发送信号由生物反射的反射信号，
根据由所述N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵，
利用所述复传递函数矩阵，通过规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个，K为2以上的自然数，
将所述K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物成分复传递函数向量，
计算所述K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵，
将所述相关矩阵重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量，
在将所述测量对象的区域分割为多个区域的情况下，计算由与所述多个区域的每一个的位置对应的要素构成的导向向量，
将所述导向向量变形为与所述相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量，
利用所述相关矩阵向量以及所述扩展导向向量，进行以所述相关矩阵向量中包括的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测所述生物信号强度向量，所述生物信号强度向量与基于所述多个区域的至少一个区域的位置的生物的信号强度对应，
将构成所述生物信号强度向量的多个要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，并且，将与所述规定的阈值以上的所述要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置。
2.如权利要求1所述的推测方法，
在所述提取中，计算所述复传递函数矩阵的各个要素的规定的频率范围内的频率响应的绝对值的每一个，提取具有阈值以上的绝对值的频率响应，从而提取与受到了包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个的生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵。
3.如权利要求1或2所述的推测方法，
在所述发送中，将L个副载波信号被调制的多载波信号输出到所述发送天线元件，从而使所述发送天线元件将所述多载波信号作为所述发送信号发送，L为2以上的自然数，
所述接收中接收的所述接收信号包括，所述多载波信号由生物反射的反射信号，
在所述复传递函数矩阵的计算中，按照所述L个副载波信号分别对应的L个副载波的每一个，根据由所述N个接收天线元件的每一个在所述规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的L个M×N的复传递函数矩阵，
在所述提取中，利用L个所述复传递函数矩阵，通过所述规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取所述K个生物成分复传递函数矩阵。
4.一种推测装置，具备：
发送天线部，具有M个发送天线元件，M为2以上的自然数；
接收天线部，具有N个接收天线元件，N为2以上的自然数；
发送部，利用所述M个发送天线元件将发送信号发送到测量对象的区域；
接收部，接收由所述N个接收天线元件的每一个接收的信号即接收信号，所述接收信号包括从所述M个发送天线元件分别发送的所述发送信号由生物反射的反射信号；
复传递函数计算部，根据由所述N个接收天线元件的每一个在规定期间接收的N个所述接收信号，计算以示出所述M个发送天线元件的每一个、与所述N个接收天线元件的每一个之间的传播特性的各个复传递函数为成分的M×N的复传递函数矩阵；
提取部，利用所述复传递函数矩阵，通过规定的方法提取属于规定的频率范围、且分别与不同频率对应的K个生物成分复传递函数矩阵，从而提取与受到了生命活动的影响的成分对应的所述K个生物成分复传递函数矩阵，所述生命活动包括所述生物的呼吸、心搏以及身体运动的至少任意一个，K为2以上的自然数；
生物成分复传递函数向量计算部，将所述K个生物成分复传递函数矩阵的每一个重新排列为向量，从而生成K个生物成分复传递函数向量；
相关矩阵计算部，计算所述K个生物成分复传递函数向量的频率方向的相关矩阵；
相关矩阵向量计算部，将所述相关矩阵重新排列为向量，从而计算相关矩阵向量；
导向向量计算部，在将所述测量对象的区域分割为多个区域的情况下，计算由与所述多个区域的每一个的位置对应的要素构成的导向向量；
扩展导向向量计算部，将所述导向向量变形为与所述相关矩阵向量相同的维，从而计算扩展导向向量；
压缩感测部，利用所述相关矩阵向量以及所述扩展导向向量，进行以所述相关矩阵向量中包括的生物信号强度向量为未知数的压缩感测，从而推测所述生物信号强度向量，所述生物信号强度向量与基于所述多个区域的至少一个区域的位置的生物的信号强度对应；以及
推测部，将构成所述生物信号强度向量的多个要素之中的、规定的阈值以上的要素的数量推测为生物数，并且，将与所述规定的阈值以上的所述要素对应的区域的位置推测为生物的推测位置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113260871A (zh) * 2019-07-02 2021-08-13 松下知识产权经营株式会社 传感器
CN112285695B (zh) * 2020-10-21 2024-01-12 浙江大学 一种基于压缩感知的交互定位系统和方法

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5224174A (en) * 1990-11-07 1993-06-29 Niagara Technology Incorporated Surface feature mapping using high resolution c-scan ultrasonography
JP2000171550A (ja) * 1998-12-07 2000-06-23 Koden Electronics Co Ltd Ｆｍ−ｃｗレーダ
CN101170947A (zh) * 2005-05-27 2008-04-30 株式会社日立医药 超声波诊断装置及超声波图像显示方法
CN102378918A (zh) * 2009-01-20 2012-03-14 索尼特技术公司 声学位置确定系统
CN105431854A (zh) * 2013-07-31 2016-03-23 生物梅里埃公司 用于分析生物样品的方法和设备
JP2016042036A (ja) * 2014-08-14 2016-03-31 学校法人上智学院 ビームフォーミング方法、計測イメージング装置、及び、通信装置
CN106019269A (zh) * 2015-03-24 2016-10-12 松下电器产业株式会社 雷达装置和行驶车辆探测方法
CN107045124A (zh) * 2015-12-24 2017-08-15 松下知识产权经营株式会社 定位传感器、方向推定方法以及系统
CN107064923A (zh) * 2016-01-15 2017-08-18 松下知识产权经营株式会社 定位传感器以及方向推定方法
WO2017156492A1 (en) * 2016-03-11 2017-09-14 Origin Wireless, Inc. Methods, apparatus, servers, and systems for vital signs detection and monitoring
CN107576957A (zh) * 2016-07-05 2018-01-12 松下知识产权经营株式会社 传感器以及推定方法
CN108279398A (zh) * 2017-01-06 2018-07-13 松下知识产权经营株式会社 传感器以及推定生物体的位置的方法
JP2018112539A (ja) * 2017-01-06 2018-07-19 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 センサおよび位置推定方法
JP2018142941A (ja) * 2017-02-28 2018-09-13 日本電信電話株式会社 無線通信装置及び無線通信方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7317388B2 (en) * 2004-03-31 2008-01-08 Honda Motor Co., Ltd. Position detection system for mobile object
JP5062032B2 (ja) 2008-05-20 2012-10-31 株式会社デンソー レーダ装置、補償量算出方法
JP6402398B2 (ja) 2013-12-17 2018-10-10 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 処理装置、および処理方法
US11408978B2 (en) * 2015-07-17 2022-08-09 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for vital signs monitoring using high frequency wireless signals
US12046040B2 (en) * 2015-07-17 2024-07-23 Origin Research Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for people counting and recognition based on rhythmic motion monitoring
US10845463B2 (en) * 2015-07-17 2020-11-24 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for wireless object scanning
US10241187B2 (en) * 2015-12-24 2019-03-26 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Position sensor, direction estimation method, and system
US10371808B2 (en) * 2016-01-15 2019-08-06 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Positioning sensor and direction estimation method
CN105933080B (zh) * 2016-01-20 2020-11-03 北京大学 一种跌倒检测方法和系统
US10473756B2 (en) * 2016-07-05 2019-11-12 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor and estimating method
CN107788992B (zh) * 2016-08-29 2022-03-08 松下知识产权经营株式会社 识别生物体的装置以及识别生物体的方法
US10912493B2 (en) * 2017-01-06 2021-02-09 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor and method
JP6975898B2 (ja) 2017-12-26 2021-12-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 推定方法、推定装置およびプログラム
US11163057B2 (en) * 2018-05-02 2021-11-02 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Estimation device, living body count estimation device, estimation method, and recording medium
US11226408B2 (en) * 2018-07-03 2022-01-18 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor, estimating device, estimating method, and recording medium

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5224174A (en) * 1990-11-07 1993-06-29 Niagara Technology Incorporated Surface feature mapping using high resolution c-scan ultrasonography
JP2000171550A (ja) * 1998-12-07 2000-06-23 Koden Electronics Co Ltd Ｆｍ−ｃｗレーダ
CN101170947A (zh) * 2005-05-27 2008-04-30 株式会社日立医药 超声波诊断装置及超声波图像显示方法
CN102378918A (zh) * 2009-01-20 2012-03-14 索尼特技术公司 声学位置确定系统
CN105431854A (zh) * 2013-07-31 2016-03-23 生物梅里埃公司 用于分析生物样品的方法和设备
JP2016042036A (ja) * 2014-08-14 2016-03-31 学校法人上智学院 ビームフォーミング方法、計測イメージング装置、及び、通信装置
CN106019269A (zh) * 2015-03-24 2016-10-12 松下电器产业株式会社 雷达装置和行驶车辆探测方法
CN107045124A (zh) * 2015-12-24 2017-08-15 松下知识产权经营株式会社 定位传感器、方向推定方法以及系统
CN107064923A (zh) * 2016-01-15 2017-08-18 松下知识产权经营株式会社 定位传感器以及方向推定方法
WO2017156492A1 (en) * 2016-03-11 2017-09-14 Origin Wireless, Inc. Methods, apparatus, servers, and systems for vital signs detection and monitoring
CN107576957A (zh) * 2016-07-05 2018-01-12 松下知识产权经营株式会社 传感器以及推定方法
CN108279398A (zh) * 2017-01-06 2018-07-13 松下知识产权经营株式会社 传感器以及推定生物体的位置的方法
JP2018112539A (ja) * 2017-01-06 2018-07-19 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 センサおよび位置推定方法
JP2018142941A (ja) * 2017-02-28 2018-09-13 日本電信電話株式会社 無線通信装置及び無線通信方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于区域判定的超宽带井下高精度定位;方文浩;陆阳;卫星;;计算机应用;20180316(第07期);全文 *

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