特開2024-18982無線モニタリング、センシング及びローカライゼーションのための方法、装置、及びシステム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024018982
(43)【公開日】2024-02-08
(54)【発明の名称】無線モニタリング、センシング及びローカライゼーションのための方法、装置、及びシステム
(51)【国際特許分類】
G01S 11/02 20100101AFI20240201BHJP
G01S 13/58 20060101ALI20240201BHJP
【ＦＩ】
G01S11/02
G01S13/58
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2023101874
(22)【出願日】2023-06-21
(31)【優先権主張番号】63/354,184
(32)【優先日】2022-06-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/388,625
(32)【優先日】2022-07-12
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/888,429
(32)【優先日】2022-08-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/891,037
(32)【優先日】2022-08-18
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/945,995
(32)【優先日】2022-09-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/959,487
(32)【優先日】2022-10-04
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/960,080
(32)【優先日】2022-10-04
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】PCT/US2022/045708
(32)【優先日】2022-10-04
(33)【優先権主張国・地域又は機関】WO
(31)【優先権主張番号】18/108,563
(32)【優先日】2023-02-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】18/144,321
(32)【優先日】2023-05-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】18/211,567
(32)【優先日】2023-06-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
２．ＺＩＧＢＥＥ
３．ＦＩＲＥＷＩＲＥ
４．ＡＮＤＲＯＩＤ
５．ＪＡＶＡ
(71)【出願人】
【識別番号】517016392
【氏名又は名称】オリジン ワイヤレス， インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】ＯＲＩＧＩＮ ＷＩＲＥＬＥＳＳ， ＩＮＣ．
【住所又は居所原語表記】Ｓｕｉｔｅ １０７０，７５００ Ｇｒｅｅｎｗａｙ Ｃｅｎｔｅｒ Ｄｒｉｖｅ，Ｇｒｅｅｎｂｅｌｔ，ＭＡＲＹＬＡＮＤ ２０７７０ Ｕ．Ｓ．Ａ．
(74)【代理人】
【識別番号】110003281
【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】オズターク， ムハンマド サイード
(72)【発明者】
【氏名】レガニ， サイ ディーピカ
(72)【発明者】
【氏名】フー， ユキアン
(72)【発明者】
【氏名】ワン， ベイベイ
(72)【発明者】
【氏名】リュウ， ケー． ジェイ． レイ
(72)【発明者】
【氏名】ハン， イ
(72)【発明者】
【氏名】クラフェイ， デイヴィッド エヌ
(72)【発明者】
【氏名】ライ， ハン‐コック ダク
(72)【発明者】
【氏名】ワン， リンヘ
(72)【発明者】
【氏名】チェン， チャン‐アイ
(72)【発明者】
【氏名】シー， チャン‐チア ジャック
(72)【発明者】
【氏名】オウ， オスカー チ－リム
【テーマコード（参考）】
5J070
【Ｆターム（参考）】
5J070AB24
5J070AC02
5J070AE09
5J070AF01
5J070AH04
5J070AK22
(57)【要約】 （修正有）
【課題】無線モニタリング、センシング及びローカライゼーションのための方法、装置及びシステムを提供する。
【解決手段】無線モニタリング方法は、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信すること、無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信し、受信した無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、かつ、スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算し、ＭＩに基づいて、物体のモーションをモニタリングする。
【選択図】図３
【解決手段】無線モニタリング方法は、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信すること、無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信し、受信した無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、かつ、スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算し、ＭＩに基づいて、物体のモーションをモニタリングする。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
無線モニタリングのための方法であって、
第１の無線デバイスからベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、前記無線マルチパスチャネルは、前記ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、ことと、
前記無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって前記無線信号を受信することであって、前記受信される無線信号は、前記無線マルチパスチャネル及び前記物体の前記モーションに起因して、前記送信される無線信号とは異なる、ことと、
プロセッサと、前記プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、前記メモリに格納された命令セットとを使用して、前記受信された無線信号に基づいて、前記無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、
スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、前記スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、
前記ＴＳＣＩと前記スライディング時間ウィンドウの前記分類とに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、
前記ＭＩに基づいて、前記物体の前記モーションをモニタリングすることと、
を含む、方法。
第１の無線デバイスからベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、前記無線マルチパスチャネルは、前記ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、ことと、
前記無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって前記無線信号を受信することであって、前記受信される無線信号は、前記無線マルチパスチャネル及び前記物体の前記モーションに起因して、前記送信される無線信号とは異なる、ことと、
プロセッサと、前記プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、前記メモリに格納された命令セットとを使用して、前記受信された無線信号に基づいて、前記無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、
スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、前記スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、
前記ＴＳＣＩと前記スライディング時間ウィンドウの前記分類とに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、
前記ＭＩに基づいて、前記物体の前記モーションをモニタリングすることと、
を含む、方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法であって、前記ＭＩは、
前記ＴＳＣＩに含まれる２つの時間的に隣接するＣＩの類似性スコアと、
前記ＴＳＣＩのＡＣＦ（自己相関関数）と、
前記ＡＣＦの特徴点と、
のうちの少なくも１つに基づいて演算される、方法。
前記ＴＳＣＩに含まれる２つの時間的に隣接するＣＩの類似性スコアと、
前記ＴＳＣＩのＡＣＦ（自己相関関数）と、
前記ＡＣＦの特徴点と、
のうちの少なくも１つに基づいて演算される、方法。
【請求項3】
請求項１又は２に記載の方法であって、更に、
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第１のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩのみに基づく第１の方法で、前記ＭＩを演算することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第２のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウの外側の前記ＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づく第２の方法で、前記ＭＩを演算することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第３のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる、前記ＣＩの第２のサブセットを使用することなく、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる、前記ＣＩの第１のサブセットに基づく第３の方法で、前記ＭＩを演算することであって、前記第１のサブセットと前記第２のサブセットとは互いに素である、ことと、
を含む、方法。
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第１のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩのみに基づく第１の方法で、前記ＭＩを演算することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第２のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウの外側の前記ＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づく第２の方法で、前記ＭＩを演算することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記分類に基づいて第３のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる、前記ＣＩの第２のサブセットを使用することなく、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる、前記ＣＩの第１のサブセットに基づく第３の方法で、前記ＭＩを演算することであって、前記第１のサブセットと前記第２のサブセットとは互いに素である、ことと、
を含む、方法。
【請求項4】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩごとのＴＳ（テストスコア）を、ある個数の時間的に隣接するそれぞれのＣＩに基づいて演算することであって、前記ＴＳは、差分、大きさ、ベクトル類似度、ベクトル非類似度、内積、及び外積、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる各ＣＩを、対応するＴＳに基づいて分類することと、
を含む、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩごとのＴＳ（テストスコア）を、ある個数の時間的に隣接するそれぞれのＣＩに基づいて演算することであって、前記ＴＳは、差分、大きさ、ベクトル類似度、ベクトル非類似度、内積、及び外積、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる各ＣＩを、対応するＴＳに基づいて分類することと、
を含む、方法。
【請求項5】
請求項４に記載の方法であって、更に、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる前記ＣＩについての全てのＴＳについての総合値に基づいて、ＬＴＳ（リンクワイズテストスコア）を演算することと、
前記ＬＴＳに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウの前記分類を実行することと、
を含む、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる前記ＣＩについての全てのＴＳについての総合値に基づいて、ＬＴＳ（リンクワイズテストスコア）を演算することと、
前記ＬＴＳに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウの前記分類を実行することと、
を含む、方法。
【請求項6】
請求項５に記載の方法であって、
前記ＬＴＳが第１の閾値より小さい場合には、前記スライディング時間ウィンドウは、第１のスライディングウィンドウクラス又は第２のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
前記ＬＴＳが第２の閾値より大きい場合には、前記スライディング時間ウィンドウは、第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
前記ＬＴＳが第１の閾値より小さい場合には、前記スライディング時間ウィンドウは、第１のスライディングウィンドウクラス又は第２のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
前記ＬＴＳが第２の閾値より大きい場合には、前記スライディング時間ウィンドウは、第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
【請求項7】
請求項４乃至６のいずれか一項に記載の方法であって、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる各ＣＩは、前記対応するＴＳが第３の閾値より小さい場合には、第１のＣＩクラスとして分類され、前記対応するＴＳが第４の閾値より大きい場合には、第２のＣＩクラスとして分類される、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる各ＣＩは、前記対応するＴＳが第３の閾値より小さい場合には、第１のＣＩクラスとして分類され、前記対応するＴＳが第４の閾値より大きい場合には、第２のＣＩクラスとして分類される、方法。
【請求項8】
請求項７に記載の方法であって、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第１のＣＩクラスとして分類される第１クラスＣＩである場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第１のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第２のＣＩクラスとして分類される第２クラスＣＩである場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第１のＣＩクラスとして分類される第１クラスＣＩである場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第１のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第２のＣＩクラスとして分類される第２クラスＣＩである場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
【請求項9】
請求項７又は８に記載の方法であって、
前記スライディング時間ウィンドウ内の、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランを識別することであって、各ランは、前記スライディング時間ウィンドウ内の個別の同一のＣＩクラスの連続するＣＩの、個別のランレングスを含み、いずれのランレングスも、ゼロよりも大きい数、量又はカウントのうちの１つである、ことと、
第１クラスＣＩ及び第２クラスＣＩのランと前記個別のランレングスとに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウを分類することと、
を含む、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランを識別することであって、各ランは、前記スライディング時間ウィンドウ内の個別の同一のＣＩクラスの連続するＣＩの、個別のランレングスを含み、いずれのランレングスも、ゼロよりも大きい数、量又はカウントのうちの１つである、ことと、
第１クラスＣＩ及び第２クラスＣＩのランと前記個別のランレングスとに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウを分類することと、
を含む、方法。
【請求項10】
請求項８又は９に記載の方法であって、
第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第３のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第３のスライディングウィンドウクラスとして分類され、
第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合には、前記スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
【請求項11】
請求項１０に記載の方法であって、更に、
第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、当該ランと関連付けられた前記ＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランを選択することと、
第１クラスＣＩの前記少なくとも１つの選択ランに基づいて、前記ＭＩを演算することと、を含み、
前記少なくとも１つの選択ランは、前記スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの全てのランのうちで最長ランレングスを有する、第１クラスＣＩの少なくとも１つのランである、方法。
第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、当該ランと関連付けられた前記ＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランを選択することと、
第１クラスＣＩの前記少なくとも１つの選択ランに基づいて、前記ＭＩを演算することと、を含み、
前記少なくとも１つの選択ランは、前記スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの全てのランのうちで最長ランレングスを有する、第１クラスＣＩの少なくとも１つのランである、方法。
【請求項12】
請求項１０又は１１に記載の方法であって、
前記スライディング時間ウィンドウ内の最初のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの先頭ランの個別のランレングスが、第１の個別閾値より大きい場合には、第１の選択ランが前記先頭ランとして選択され、
前記スライディング時間ウィンドウ内の最後のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの末尾ランの個別のランレングスが、第２の個別閾値より大きい場合には、第２の選択ランが前記先頭ランとして選択され、
先頭ラン又は末尾ランの個別のランレングスが第３の個別閾値より大きい場合には、前記先頭ラン又は末尾ランではない任意の選択ランが選択される、方法。
前記スライディング時間ウィンドウ内の最初のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの先頭ランの個別のランレングスが、第１の個別閾値より大きい場合には、第１の選択ランが前記先頭ランとして選択され、
前記スライディング時間ウィンドウ内の最後のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの末尾ランの個別のランレングスが、第２の個別閾値より大きい場合には、第２の選択ランが前記先頭ランとして選択され、
先頭ラン又は末尾ランの個別のランレングスが第３の個別閾値より大きい場合には、前記先頭ラン又は末尾ランではない任意の選択ランが選択される、方法。
【請求項13】
請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の方法であって、
前記少なくとも１つの選択ランは、前記少なくとも１つの選択ランの数量が所定数以下となるように選択され、かつ、
前記少なくとも１つの選択ランは、選択ランごとに、全ての関連するＴＳが閾値未満となるように選択される、方法。
前記少なくとも１つの選択ランは、前記少なくとも１つの選択ランの数量が所定数以下となるように選択され、かつ、
前記少なくとも１つの選択ランは、選択ランごとに、全ての関連するＴＳが閾値未満となるように選択される、方法。
【請求項14】
請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
前記スライディング時間ウィンドウが前記第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの前記少なくとも１つの選択ランの全てを含めることによって、前記第１のサブセットを構築することと、
前記スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全ての第２クラスＣＩを含めることによって、前記第２のサブセットを構築することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、
前記ＭＩを、少なくとも１つの隣接ＭＩの総合値として演算することと、を含み、
各隣接ＭＩは、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウ、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウ、のうちの１つと関連付けられ、
隣接ＭＩは、前記スライディング時間ウィンドウの外側の前記ＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づいて演算される、方法。
前記スライディング時間ウィンドウが前記第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、
前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの前記少なくとも１つの選択ランの全てを含めることによって、前記第１のサブセットを構築することと、
前記スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全ての第２クラスＣＩを含めることによって、前記第２のサブセットを構築することと、
前記スライディング時間ウィンドウが前記第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、
前記ＭＩを、少なくとも１つの隣接ＭＩの総合値として演算することと、を含み、
各隣接ＭＩは、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウ、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウ、のうちの１つと関連付けられ、
隣接ＭＩは、前記スライディング時間ウィンドウの外側の前記ＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づいて演算される、方法。
【請求項15】
請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
前記スライディング時間ウィンドウのための少なくとも１つの暫定的ＭＩを演算することであって、各暫定的ＭＩは、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの個別の選択ランに基づいて演算される、ことと、
前記ＭＩを、前記少なくとも１つの暫定的ＭＩの総合値として演算することと、
を含む、方法。
前記スライディング時間ウィンドウのための少なくとも１つの暫定的ＭＩを演算することであって、各暫定的ＭＩは、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの個別の選択ランに基づいて演算される、ことと、
前記ＭＩを、前記少なくとも１つの暫定的ＭＩの総合値として演算することと、
を含む、方法。
【請求項16】
請求項１０乃至１５のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
選択ランを、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランとして決定することと、
ＣＩの前記先頭ランを、以前のスライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランと合成することで、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、
ＣＩの前記合成ランに基づいて、第１の暫定的ＭＩを演算することと、
を含む、方法。
選択ランを、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランとして決定することと、
ＣＩの前記先頭ランを、以前のスライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランと合成することで、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、
ＣＩの前記合成ランに基づいて、第１の暫定的ＭＩを演算することと、
を含む、方法。
【請求項17】
請求項１０乃至１６のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
選択ランを、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランとして決定することと、
ＣＩの前記末尾ランを、次のスライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランと合成することで、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、
ＣＩの前記合成ランに基づいて、第２の暫定的ＭＩを演算することと、
を含む、方法。
選択ランを、前記スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランとして決定することと、
ＣＩの前記末尾ランを、次のスライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランと合成することで、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、
ＣＩの前記合成ランに基づいて、第２の暫定的ＭＩを演算することと、
を含む、方法。
【請求項18】
請求項１０乃至１７のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
個別の選択ランに基づいて演算された各暫定的ＭＩについて、前記個別の選択ランのランレングスに基づいて、個別の演算された重みを演算することと、
前記ＭＩを、前記少なくとも１つの暫定的ＭＩの、重み付けされた総合値として演算することであって、各暫定的ＭＩが、前記個別の演算された重みによって重み付けされる、ことと、
を含む、方法。
個別の選択ランに基づいて演算された各暫定的ＭＩについて、前記個別の選択ランのランレングスに基づいて、個別の演算された重みを演算することと、
前記ＭＩを、前記少なくとも１つの暫定的ＭＩの、重み付けされた総合値として演算することであって、各暫定的ＭＩが、前記個別の演算された重みによって重み付けされる、ことと、
を含む、方法。
【請求項19】
請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法であって、更に、
前記ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩと少なくとも１つの隣接ＭＩとの総合値として演算することを含み、各隣接ＭＩは、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウと、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウと、他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウと、のうちの１つと関連付けられる、方法。
前記ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩと少なくとも１つの隣接ＭＩとの総合値として演算することを含み、各隣接ＭＩは、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウと、前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウと、他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウと、のうちの１つと関連付けられる、方法。
【請求項20】
無線モニタリングシステムであって、
ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信するように構成された第１の無線デバイスであって、前記無線マルチパスチャネルは、前記ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、前記第１の無線デバイスと、
前記無線マルチパスチャネルを通じて前記無線信号を受信するように構成された第２の無線デバイスであって、前記受信される無線信号は、前記無線マルチパスチャネル及び前記物体の前記モーションに起因して、前記送信される無線信号とは異なる、前記第２の無線デバイスと、
プロセッサと、を備え、当該プロセッサは、
前記受信された無線信号に基づいて、前記無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、
スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、前記スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、
前記ＴＳＣＩと前記スライディング時間ウィンドウの前記分類とに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、
前記ＭＩに基づいて、前記物体の前記モーションをモニタリングすることと、
を行うように構成される、無線モニタリングシステム。
ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信するように構成された第１の無線デバイスであって、前記無線マルチパスチャネルは、前記ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、前記第１の無線デバイスと、
前記無線マルチパスチャネルを通じて前記無線信号を受信するように構成された第２の無線デバイスであって、前記受信される無線信号は、前記無線マルチパスチャネル及び前記物体の前記モーションに起因して、前記送信される無線信号とは異なる、前記第２の無線デバイスと、
プロセッサと、を備え、当該プロセッサは、
前記受信された無線信号に基づいて、前記無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、
スライディング時間ウィンドウ内の前記ＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、前記スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、
前記ＴＳＣＩと前記スライディング時間ウィンドウの前記分類とに基づいて、前記スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、
前記ＭＩに基づいて、前記物体の前記モーションをモニタリングすることと、
を行うように構成される、無線モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本教示は、全体として、無線モニタリング、センシング及びローカライゼーションに関するものである。より具体的には、本教示は、モーション情報演算及び時間ウィンドウ分類に基づく無線モニタリングの精度及び効率を改善することと、無線デバイスの複数のグループを使用する無線センシングと、相関スコアに基づくベニュー内の物体の無線モニタリング及びローカライゼーションと、に関するものである。
【背景技術】
【0002】
Internet-of-things（ＩｏＴ）アプリケーションの急増に伴い、何十億もの家庭電化製品、電話機、スマートデバイス、セキュリティシステム、環境センサ、車両及び建造物、並びに他の無線接続デバイスが、データを送信し、互いに通信又は人々と通信し、その間ずっと測定及び追跡されることが可能になる。周辺環境で起こっていることを測定するための種々のアプローチのうちで、無線チャネル情報（ＣＩ）を使用する無線モニタリングは、ＩｏＴの時代において多くの注目を集めている。しかしながら、ＣＩ（例えば、チャネル状態情報（ＣＳＩ）又はチャネル周波数情報（ＣＦＩ））は、ハードウェア不完全性、熱雑音等の多くの要因によって妨害されうる。加えて、前処理がない場合、無線モニタリングの性能に著しく影響を及ぼすことになる多くの外れ値（outliers）が存在しうる。
【0003】
加えて、無線センシングは、無線デバイスのユビキタスな展開を理由として、近年、ますます注目されている。加えて、人間の活動は、無線信号の伝搬に影響を及ぼし、それ故に、無線信号が人間の活動にどのように反応するかを理解及び分析することは、活動に関する豊富な情報を明らかにしうる。新しい世代の無線システムにおいてより多くの帯域幅が利用可能になるにつれて、無線センシングは、近い将来、今日想像されるだけの多くのスマートフォンＩｏＴアプリケーションを可能にするであろう。これは、帯域幅が増加すると、屋内エリア又は都市エリア等の豊富な散乱環境において、より多くのマルチパスを見ることができ、これは数百の仮想アンテナ／センサとして扱うことができるからである。無線センシングに利用可能なＩｏＴデバイスが多数存在しうるため、無線センシングに複数のデバイスを使用するための効率的かつ効果的な方法が望ましい。
【0004】
更に、地図ナビゲーションからソーシャルネットワーキングに至るまで、ロケーションサービス及びローカライゼーション（位置特定）技術は、日々不可欠になっている。全地球測位システム（ＧＰＳ）は、数十年にわたって人間の生活を再形成しており、現代社会における重要な技術マイルストーンと考えられている。しかしながら、ＧＰＳは、屋外シナリオにおいてはロケーションサービスに対するユーザのニーズを満たすが、信号の遮断に起因して屋内条件において信頼性のある位置データを提供することができない。したがって、屋内ロケーション技術は、学術研究において注目のトピックとなっている。屋内ロケーションシステムは、能動的（アクティブ）又は受動的（パッシブ）のいずれかで実現されうる。アクティブ屋内ロケーションは、人間に取り付けられ／人間によって運ばれる特殊なデバイスを必要とし、当該デバイスからの信号を連続的にモニタリングすることによってターゲット（対象物）の位置特定を行う。一方、パッシブ屋内ロケーションシステムは、通常、環境内に配置されたセンサの知覚（perception）に依存する。したがって、ターゲットがデバイスを搬送する必要がない。そのような設計は、侵入者検出、転倒検出、及び日常活動モニタリングを含む、ユーザの継続的な協力を求めることが不可能／不都合な複数のアプリケーションに利益をもたらす。
【0005】
既存のパッシブ屋内ロケーションは、センチメートル／デシメートルレベルから部屋レベル又はゾーンレベルに及ぶ、種々のアプリケーションに対応する種々の解像度で動作する。前者のアプローチは、室内追跡等のアプリケーションを可能にする、細粒度（fine-grained）の室内位置情報を提供することを目的とするが、後者は、行動分析及びアクティビティログを提供できるより粗位置情報を取得することに重点を置いている。予想されるように、細粒度のローカライゼーションは、より多くのハードウェア、複雑なインフラストラクチャ、キャリブレーションの労力、及びユーザの協力を必要とする。商業的には、部屋レベルのローカライゼーションは、とりわけ、カメラベースのソリューション及び焦電赤外線（ＰＩＲ：pyroelectric infra-red）センサを含む、種々のアプローチを使用して実現されうる。ＰＩＲセンサは、部屋に入る人間に応答して検出可能であるが、死角は言うまでもなく、読書や仮眠等の低レベルの活動の間に、人間を連続的に検出することができない。カメラは、セキュリティ目的で部屋をモニタリングするために広く配置されているが、これは、見通し内の条件でのみ機能し、追加のハードウェアコストが発生し、プライバシー侵害のリスクがある。したがって、ロバストで、低コストで、プライバシーに優しいソリューションが依然として非常に必要とされている。
【0006】
パッシブ屋内ローカライゼーションに対する多くのアプローチにもかかわらず、ＷｉＦｉベースのアプローチは、最大限の研究の焦点を得ている。その理由は、優れたセンシング能力と無視できるほどのコストという２つの要素である。単一のＷｉＦｉアクセスポイントは、ユビキタスな屋内伝搬及び壁を突き抜ける能力のおかげで、他のセンサよりも、より多くのカバレッジ及びより少ないブラインドスポットを有する。更に、物理的環境の変化に対するＷｉＦｉマルチパス伝搬プロファイルの感度は、人間の動作にリンクされた情報を記録するのに役立つ。ＷｉＦｉ信号は、かなり大きな身体動作から胸部動作まで、屋内環境における複数のスケールの人間の動作を「見る」ことができる。更に、市販のＷｉＦｉチップセットからのチャネル状態情報（ＣＳＩ）の利用可能性により、これらのアプローチは、無視できるほどの追加のコストで済み、既存のＷｉＦｉインフラストラクチャを再利用しうる。ＣＳＩを使用するほとんどのＷｉＦｉベースのローカライゼーションアプローチは、幾何学的関係を推論するために専用の配置及びキャリブレーションに依存し、これは高度なセットアップ労力を必要とする。ＣＳＩフィンガープリンティングを使用する他の取り組みは、面倒なトレーニングを必要とし、種々の環境に十分に一般化されることができない。結果として、これらのアプローチの両方は、現実のシナリオに対してスケーラブルではない。
【発明の概要】
【0007】
本教示は、モーション情報演算及び時間ウィンドウ分類に基づく無線モニタリングの精度及び効率を改善するためのシステム、方法及びデバイスと、無線デバイスの複数のグループを使用する無線センシングと、相関スコアに基づくベニュー内の物体の無線モニタリング及びローカライゼーションとに関するものである。
【0008】
一実施形態では、無線モニタリングのためのシステムが説明される。本システムは、第１の無線デバイスと、プロセッサとを備える。ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、第１のデバイスと、第２のデバイスと、第２の無線デバイスと、プロセッサとを備える。第１の無線デバイスは、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信するように構成される。無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける。第２の無線デバイスは、無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信するように構成される。受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる。プロセッサは、プロセッサと、プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、メモリに格納された命令のセットとを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるチャネル情報（ＣＩ）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、スライディング時間ウィンドウについてのモーション情報（ＭＩ）を演算することと、ＭＩに基づいて物体のモーションを、モニタリングすることと、を行うように構成される。
【0009】
別の実施形態では、無線モニタリングシステムによって実行される方法が説明される。本方法は、第１の無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、無線マルチパスチャネルはベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、ことと、無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、プロセッサと、プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、メモリに格納された命令のセットとを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるチャネル情報（ＣＩ）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、スライディング時間ウィンドウについてのモーション情報（ＭＩ）を演算することと、ＭＩに基づいて、物体のモーションをモニタリングすることと、を含む。
【0010】
更に別の実施形態では、無線センシングのためのシステムが説明される。本システムは、ベニュー内のヘテロジニアス無線デバイスのセットと、プロセッサとを備える。ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、第１のデバイスと、第２のデバイスと、特定のデバイスとを備える。特定のデバイスは、第１の無線機及び第２の無線機を備える。特定のデバイスは、第１の無線機を使用して第１のプロトコルに基づいて第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスと通信するように構成され、第２の無線機を使用して第２のプロトコルに基づいて第２の無線チャネルを通じて第２のデバイスと通信するように構成される。プロセッサは、特定のデバイスの第２の無線機を使用して第２の無線チャネルを通じて特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することであって、各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む、ことと、ＴＳＣＩに基づいて、ペアワイズセンシング分析値（analytics）を演算することと、ペアワイズセンシング分析値に基づいて、合成センシング分析値を演算することと、を行うように構成される。特定のデバイスは、特定のデバイスの第１の無線機を使用して第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスへ合成センシング分析値を送信するように構成される。ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、合成センシング分析値に基づいて、無線センシングタスクを実行するように構成される。
【0011】
更に別の実施形態では、無線センシングのためにベニュー内のヘテロジニアス無線デバイスのセットによって実行される方法が説明される。本方法は、特定のデバイスの第１の無線機を使用して第１のプロトコルに基づいて第１の無線チャネルを通じて、セットに含まれる特定のデバイスを第１の無線チャネルと通信可能に結合することと、特定のデバイスの第２の無線機を使用して第２のプロトコルに基づいて第２の無線チャネルを通じて、セットに含まれる特定のデバイスを第２のデバイスと通信可能に結合することと、特定のデバイスの第２の無線機を使用して第２の無線チャネルを通じて特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、特定のデバイス及び第２のデバイスがペアワイズサブタスクを実行することと、特定のデバイスが、無線信号から抽出された第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）に基づいて演算されたペアワイズセンシング分析値を取得することであって、各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む、ことと、ペアワイズセンシング分析値に基づいて、特定のデバイスが合成センシング分析値を演算することと、特定のデバイスが、特定のデバイスの第１の無線機を使用して第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスへ合成センシング分析値を送信することと、合成センシング分析値に基づいて無線センシングタスクを実行することと、を含む。
【0012】
異なる実施形態では、相関ベースの無線モニタリングのためのシステムが説明される。本システムは、ベニュー内の少なくとも２つのデバイスペアを備え、各デバイスペアは、第１の無線デバイスと第２の無線デバイスとを含む。ベニューは、各々が個別のモーションを行う複数の物体を含む。各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスは、個別の無線信号を送信するように構成され、デバイスペアの第２の無線デバイスは、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、個別のそれぞれの無線マルチパスチャネル及びベニュー内の複数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、を行うように構成される。プロセッサは、第１のＴＳＣＩと、第２のＴＳＣＩと、第１のＭＩと、第２のＭＩとに少なくとも部分的に基づいて相関スコアを演算することであって、第１の物体のモーションは、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて検出及びモニタリングされ、第２の物体のモーションは、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおいて検出及びモニタリングされる、ことと、相関スコアが第１の閾値より大きい場合には、第１の物体と第２の物体とを同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値より小さい場合には、第１の物体と第２の物体とを２つの異なる物体として検出することと、を行うように構成される。
【0013】
別の実施形態では、相関ベースの無線モニタリングのための方法が説明される。本方法は、ベニュー内の複数の第１の無線デバイス及び複数の第２の無線デバイスが、それぞれが第１の無線デバイス及び第２の無線デバイスを含む少なくとも２つのデバイスペアを形成することであって、ベニューは、個別のモーションを行う複数の物体を含む、ことと、各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスが、個別の無線信号を送信することと、デバイスペアの第２の無線デバイスが、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、個別の無線マルチパスチャネル及びベニュー内の複数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて第１の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおいて第２の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ、及び第２のＭＩに少なくとも部分的に基づいて、相関スコアを演算することと、相関スコアが第１の閾値より大きい場合には、第１の物体と第２の物体とを同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値より小さい場合には、第１の物体と第２の物体とを２つの異なる物体として検出することと、を含む。
【0014】
更に別の実施形態では、相関ベースの無線モニタリングのための装置が説明される。本装置は、内部に格納された命令のセットを有するメモリと、メモリと通信可能に結合されたプロセッサとを備える。プロセッサは、第１の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）、第２のＴＳＣＩ、第１のモーション情報（ＭＩ）、及び第２のＭＩに少なくとも部分的に基づいて、相関スコアを演算するように構成される。第１の物体のモーションは、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のセンシングタスクにおいて、ベニュー内の第１のデバイスペア間で通信される第１の無線信号から取得された第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、検出及びモニタリングされ、ベニューは、各々が個別のモーションを行う複数の物体を含む。第２の物体のモーションは、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のセンシングタスクにおいて、ベニュー内の第２のデバイスペア間で通信される第２の無線信号から取得された第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、検出及びモニタリングされ、各デバイスペアは、第１の無線デバイスと第２の無線デバイスとを含む。各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスは、個別の無線信号を送信するように構成される。デバイスペアの第２の無線デバイスは、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、個別の無線マルチパスチャネルとベニュー内の複数の物体のモーションとに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別のＴＳＣＩを取得することと、ＴＳＣＩに基づいて個別のＭＩを演算することと、個別のＭＩと個別のＴＳＣＩとに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、を含む。プロセッサは更に、相関スコアが第１の閾値より大きい場合には、第１の物体と第２の物体とを同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値より小さい場合には、第１の物体と第２の物体とを２つの異なる物体として検出することと、を行うように構成される。
【0015】
他の概念は、無線モニタリング、センシング及びローカライゼーションに関する本教示を実装するためのソフトウェアに関するものである。更なる新規な特徴は、以下の説明に部分的に記載されるとともに、部分的には、以下の図面及び添付の図面を検討することによって当業者に明らかになるか、又は実施例の作成若しくは運用によって学習されうる。本教示の新規な特徴は、以下で論じられる詳細な例に記載される方法、手段、及び組み合わせの種々の態様の実施又は使用によって実現及び達成されうる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
本明細書で説明される方法、システム、及び／又はデバイスは、例示的な実施形態に関して更に説明される。これらの例示的な実施形態は、図面を参照して詳細に説明される。これらの実施形態は、非限定的な例示的実施形態であり、同様の参照符号は、図面のうちのいくつかの図を通じて同様の構造を表す。
【0017】
【0018】
【0019】
【0020】
【0021】
【0022】
【0023】
【0024】
【0025】
【0026】
【0027】
【0028】
【0029】
【0030】
【0031】
【0032】
【0033】
【0034】
【0035】
【0036】
【0037】
【0038】
【0039】
【0040】
【0041】
【発明を実施するための形態】
【0042】
本明細書で開示される記号「／」は、「及び／又は」を意味する。例えば、「Ａ／Ｂ」は、「Ａ及び／又はＢ」意味する。いくつかの実施形態では、無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアを開示する。無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＣＩ）は、プロセッサと、プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、メモリに格納された命令のセットとを使用して取得される。時系列のＣＩ（ＴＳＣＩ）は、チャネルを通じてベニュー内のタイプ１ヘテロジニアス無線デバイス（例えば、無線送信機（ＴＸ）、「ボット（Bot）」デバイス）からタイプ２ヘテロジニアス無線デバイス（例えば、無線受信機（ＲＸ）、「オリジン（Origin）」デバイス）へ送信される無線信号から抽出されうる。チャネルは、ベニュー内の物体の表現／モーションによって影響を受ける。物体／表現／モーションの特性／空間‐時間情報（ＳＴＩ：spatial-temporal information）／モーション情報（ＭＩ：motion information）は、ＴＳＣＩに基づいて演算／モニタリングされうる。タスクは、特性／ＳＴＩ／ＭＩに基づいて実行されうる。タスク関連プレゼンテーションは、ユーザのデバイス上のユーザインタフェース（ＵＩ）において生成されうる。
【0043】
表現には、配置、可動部の配置、ロケーション／速度／加速度／位置／向き／方向／識別可能な場所／領域／存在／空間座標、静的表現／プレゼンテーション／状態／サイズ／長さ／幅／高さ／角度／スケール／曲線／表面／面積／体積／ポーズ／姿勢／体現／ボディランゲージ、動的表現／モーション／シーケンス／動作（movement）／行動／身振り／歩幅／伸展／収縮／歪曲／変形、身体表現（例：頭／顔／目／口／舌／髪／声／首／手足／腕／手／足／筋肉／可動部）、表面表現／形状／質感／素材／色／電磁（ＥＭ）特性／視覚パターン／濡れ／反射／半透明／柔軟性、素材特性（例：生体組織／毛／布／金属／木／革／プラスチック／人工素材／固体／液体／気体／温度）、表現の変化、及び／又は何らかの組み合わせ、が含まれうる。
【0044】
無線マルチパスチャネルは、通信チャネル、アナログ周波数チャネル（例えば、７００／８００／９００ＭＨｚ、又は１．８／１．８／１．９／２．４／３／５／６／２７／６０／７０＋ＧＨｚに近いキャリア周波数を有する）、符号化チャネル（例えば、ＣＤＭＡにおける）、及び／又は無線／セルラネットワーク／システムのチャネル（例えば、ＷＬＡＮ、ＷｉＦｉ、メッシュ、４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＵＷＢ、ＲＦＩＤ、マイクロ波）を含みうる。それは、連続的（例えば、隣接する／重複する帯域）又は非連続的（例えば、重複しない帯域、２．４ＧＨｚ／５ＧＨｚ）でありうる、複数のチャネルを含みうる。無線信号を送信し、センシング測定を実行するためにチャネルが使用される一方で、データ（例えば、ＴＳＣＩ／特徴／コンポーネント／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／分析値／タスク出力、補助／非センシングデータ／ネットワークトラフィック）は、チャネルで通信／送信されうる。
【0045】
無線信号は、プローブ信号の系列を含みうる。それは、ＥＭ放射、無線周波数（ＲＦ）／光／帯域制限／ベースバンドの信号、ライセンス／非ライセンスＩＳＭ帯域の信号、無線／モバイル／セルラ／光通信／ネットワーク／メッシュ／ダウンリンク／アップリンク／ユニキャスト／マルチキャスト／ブロードキャスト信号、のうちのいずれかでありうる。それは、標準規格／プロトコル（例えば、ＷＬＡＮ、ＷＷＡＮ、ＷＰＡＮ、ＷＢＡＮ、国際／国内／産業／デファクト、ＩＥＥＥ／８０２／８０２．１１／１５／１６、ＷｉＦｉ、８０２．１１ｎ／ａｃ／ａｘ／ｂｅ／ｂｆ、３Ｇ／４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、３ＧＰＰ(登録商標)／Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＢＬＥ／Ｚｉｇｂｅｅ／ＮＦＣ／ＲＦＩＤ／ＵＷＢ／ＷｉＭａｘ）に準拠しうる。プローブ信号は、プロトコル／標準規格／ビーコン／パイロット／サウンディング／励起／照明／ハンドシェイク／同期／参照／ソース／モーションプローブ／検出／センシング／管理／制御／データ／ヌルデータ／ビーコン／パイロット／要求／応答／関連付け／再関連付け／関連付け解除／認証／アクション／報告／ポール／告知／拡張／問い合わせ／確認応答のフレーム／パケット／信号、及び／又は、ヌルデータフレーム（ＮＤＰ：null-data-frame）／ＲＴＳ／ＣＴＳ／ＱｏＳ／ＣＦ－Ｐｏｌｌ／ＣＦ－Ａｃｋ／ブロック確認応答／参照／トレーニング／同期のいずれかを含みうる。それは、見通し内（ＬＯＳ：line-of-sight）／非ＬＯＳコンポーネント（又はパス／リンク）を含みうる。データが埋め込まれていることもある。プローブ信号は、データ信号によって置き換えられてもよい（又は埋め込まれてもよい）。各フレーム／パケット／信号は、プリアンブル／ヘッダ／ペイロードを含みうる。それは、トレーニング系列、ショート（ＳＴＦ）／ロング（ＬＴＦ）トレーニングフィールド、Ｌ－ＳＴＦ／Ｌ－ＬＴＦ／Ｌ－ＳＩＧ／ＨＥ－ＳＴＦ／ＨＥ－ＬＴＦ／ＨＥ－ＳＩＧ－Ａ／ＨＥ－ＳＩＧ－Ｂ、チャネル推定フィールド（ＣＥＦ）を含みうる。それは、タイプ１デバイスからタイプ２デバイスへ無線で電力を転送するために使用されうる。信号のサウンディングレートは、転送される電力の量を制御するために調整されうる。プローブ信号は、バーストで送信されてもよい。
【0046】
ＴＳＣＩは、タイプ２デバイスのレイヤ（例えば、ＯＳＩ参照モデルのレイヤ、ＰＨＹ／ＭＡＣ／データリンク／論理リンク制御／ネットワーク／トランスポート／セッション／プレゼンテーション／アプリケーションレイヤ、ＴＣＰ／ＩＰ／インターネット／リンクレイヤ）における無線信号から（例えば、ＩＣ／チップによって）抽出／取得されうる。それは、受信された無線／導出信号から抽出されうる。それは、通信プロトコル（例えば、無線／セルラ通信規格／ネットワーク、４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、ＷｉＦｉ、ＩＥＥＥ８０２．１１／１１ｂｆ／１５／１６）で取得された無線センシング測定値を含みうる。各ＣＩは、プローブ／サウンディング信号から抽出されうるとともに、タイムスタンプと関連付けられうる。ＴＳＣＩは、ＣＩ／サンプリング／サウンディング周波数／周期の開始時間／停止時間／持続時間／量と関連付けられうる。モーション検出／センシング信号は、プローブ信号に基づいて認識／識別されうる。ＴＳＣＩは、格納／取り出し／アクセス／前処理／処理／後処理／条件付け／分析／モニタリングされうる。ＴＳＣＩ／特徴／コンポーネント／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／分析値／タスク結果は、エッジ／クラウドサーバ／タイプ１／タイプ２／ハブ／データアグリゲータ／別のデバイス／システム／ネットワークに通信されうる。
【0047】
タイプ１／タイプ２デバイスは、エレクトロニクス／チップ／集積回路（ＩＣ）／ＲＦ回路／アンテナ／モデム／ＴＸ／ＲＸ／トランシーバ／ＲＦインタフェース（例えば、２．４／５／６／２７／６０／７０＋ＧＨｚ無線機／フロントホール無線機／バックホール無線機）／ネットワーク／インタフェース／プロセッサ／メモリ／モジュール／回路／基板／ソフトウェア／ファームウェア／コネクタ／構造／エンクロージャ／ハウジング／構造等のコンポーネント（ハードウェア／ソフトウェア）を含みうる。それは、アクセスポイント（ＡＰ）／基地局／メッシュ／ルータ／リピータ／ハブ／無線局／クライアント／端末／「Origin Satellite（オリジンサテライト）」／「Tracker Bot（トラッカーボット）」、及び／又は、インターネット・オブ・シングス（ＩｏＴ）／アプライアンス／ウェアラブル／アクセサリ／ペリフェラル／ファニティ／アメニティ／ガジェット／車両／モジュール／無線イネーブル／ユニキャスト／マルチキャスト／ブロードキャスト／ノード／ハブ／ターゲット／センサー／ポータブル／モバイル／セルラ／通信／モーション検出／ソース／デスティネーション／標準準拠デバイスでありうる。それは、補助機能／ネットワーク接続性／汎用／ブランド／モデル／外観／形成／形状／色／材料／仕様等の、追加の属性を含みうる。上記のもの（例えば、コンポーネント／デバイスタイプ／追加の属性）は、異なるタイプ１（又はタイプ２）デバイスに対して異なりうるので、ヘテロジニアスでありうる。
【0048】
タイプ１／タイプ２デバイスは、認証／関連付け／コロケートされてもよい／されなくてもよい。それらは、同じデバイスであってもよい。タイプ１／タイプ２／ポータブル／近くの／別のデバイス、センシング／測定セッション／それらの間のリンク、及び／又は物体／表現／モーション／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／タスクは、ＵＵＩＤ、関連付けられた／関連付けられていないＳＴＡ ＩＤ（ＡＳＩＤ／ＵＳＩＤ／ＡＩＤ／ＵＩＤ）等の、アイデンティティ／識別情報／識別子（ＩＤ）と関連付けられうる。タイプ２デバイスは、タイプ１デバイスとの接続（例えば、関連付け／認証／ハンドシェイク）を確立することなく、又はタイプ１デバイスにサービスを要求することなく、タイプ１デバイスからの無線信号を受動的に観測／モニタリング／受信しうる。タイプ１／タイプ２デバイスは、追跡される物体／別の物体と共に移動しうる。
【0049】
タイプ１（ＴＸ）デバイスは、タイプ２（ＲＸ）デバイスとして一時的に／散発的に／連続的に／繰り返し／交換可能に／代替的に／同時に機能してもよく、その逆も同様である。タイプ１デバイスは、タイプ２デバイスであってもよい。デバイスは、一時的に／散発的に／連続的に／繰り返し／同時に、タイプ１／タイプ２デバイスとして機能してもよい。それぞれタイプ１／タイプ２デバイスである複数の無線ノードが存在してもおよい。ＴＳＣＩは、それらが無線信号をやりとり／通信する際に２つのノード間で取得されうる。物体の特性／ＳＴＩ／ＭＩは、ＴＳＣＩに個別に基づいて、又は複数のＴＳＣＩに一緒に基づいてモニタリングされうる。
【0050】
物体のモーション／表現は、物体と共に移動するタイプ１／タイプ２デバイス（例えば、ウェアラブルデバイス／自動誘導車両／ＡＧＶ）を用いてアクティブにモニタリングされうるか、又は物体と共に移動しないタイプ１／タイプ２デバイス（例えば、両方が固定のデバイス）でパッシブにモニタリングされうる。
【0051】
タスクは、トレーニング段階でトレーニング／収集／処理／演算／送信／保存される、参照／トレーニングされた／初期のデータベース／プロファイル／ベースラインを用いて実行されうる。データベースは、再トレーニング／更新／リセットされうる。
【0052】
プレゼンテーション（提示）（presentation）は、ＵＩ／ＧＵＩ／テキスト／メッセージ／フォーム／ウェブページ／ビジュアル／イメージ／ビデオ／グラフィック／アニメーション／グラフィカル／シンボル／絵文字／サイン／カラー／シェード／サウンド／ミュージック／スピーチ／オーディオ／メカニカル／ジェスチャ／振動／ハプティクス・プレゼンテーションを含みうる。特性／ＳＴＩ／ＭＩ／タスク結果／他の量の時系列は、プレゼンテーションにおいて表示／提示されうる。任意の演算は、プロセッサ（又は論理ユニット／チップ／ＩＣ）／タイプ１／タイプ２／ユーザ／近傍／別のデバイス／ローカル／エッジ／クラウドサーバ／ハブ／データ／信号分析サブシステム／センシングイニシエータ／応答器／ＳＢＰイニシエータ／レスポンダ／ＡＰ／非ＡＰによって実行／共有されうる。プレゼンテーションは、月次／週次／日次／簡略化／詳細／断面／小規模／大規模／フォームファクタ／色分け／比較／要約／ウェブ表示、アニメーション／音声アナウンス／反復運動／表現の周期的／反復特性に関連する別のプレゼンテーションのいずれかを含んでもよい。
【0053】
複数のタイプ１（又はタイプ２）デバイスは、タイプ２（又はタイプ１）デバイスとインタラクションを行いうる。複数のタイプ１（又はタイプ２）デバイスは、同期／非同期でありうる、及び／又は、同じ／異なるチャネル／センシングパラメータ／設定（例えば、サウンディング周波数／帯域幅／アンテナ）を使用しうる。タイプ２デバイスは、タイプ１／別のタイプ１デバイスから別の信号を受信しうる。タイプ１デバイスは、別の信号をタイプ２／別のタイプ２デバイスへ送信しうる。それらによって送信（又は受信）される無線信号は、散発的／一時的／連続的／反復的／同期的／同時でありうる。それらは、独立して／共同で動作しうる。それらのデータ（例えば、ＴＳＣＩ／特徴／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／中間タスク結果）は、独立して、又は一緒に／共同で、処理／モニタリング／分析されうる。
【0054】
任意のデバイスは、何らかの状態／内部状態／システム状態に基づいて動作しうる。デバイスは、直接、又は別の／近くの／ポータブルのデバイス／サーバ／ハブデバイス／クラウドサーバを介して通信しうる。デバイス／システムは、関連する設定を有する１人以上のユーザと関連付けられうる。設定は、経時的に選択／事前プログラム／変更／調整／修正／変更されうる。方法は、示された順序／別の順序で実行されうる。ステップは、並列に／反復して／繰り返し実行されうる。ユーザは、人間／成人／高齢者／男性／女性／若者／子供／赤ちゃん／ペット／動物／生物／マシン／コンピュータモジュール／ソフトウェアを含みうる。ステップ／動作／処理は、位置／向き／方向／役割／役割／ユーザ関連特性／設定／利用可能リソース／帯域幅／電力／ネットワーク接続／ハードウェア／ソフトウェア／プロセッサ／コプロセッサ／メモリ／バッテリ寿命／アンテナ／指向性アンテナ／電力設定／デバイスパラメータ／特性／条件／状況／状態に基づいて、異なるデバイスに対して異なることがある。任意の／全てのデバイスは（例えば、タイプ１／タイプ２／近く／ポータブル／別のデバイス／サーバ／指定されたソースと関連付けられた）プロセッサによって制御／調整されうる。デバイスには、物理的に共通のデバイス内のデバイス／共通のデバイスのデバイス／共通のデバイスに取り付けられたデバイスもある。
【0055】
タイプ１（又はタイプ２）デバイスは、複数のタイプ２（又はタイプ１）デバイスと無線で結合することが可能でありうる。タイプ１（又はタイプ２）デバイスは、タイプ２（又はタイプ１）デバイスから別のタイプ２（又は別のタイプ１）デバイスへの無線結合（例えば、関連付け／認証）を切り替え／確立するようにさせられうる／制御されうる。スイッチングは、サーバ／ハブデバイス／プロセッサ／タイプ１デバイス／タイプ２デバイスによって制御されうる。切り替え前後では、無線チャネルが異なる場合がある。第２の無線信号は、第２のチャネルを通じて、タイプ１（又はタイプ２）デバイスと第２のタイプ２（又は第２のタイプ１）デバイスとの間で送信されうる。第２のチャネルの第２のＴＳＣＩは、第２の信号から抽出／取得されうる。第１／第２の信号、第１／第２のチャネル、第１／第２のタイプ１デバイス、及び／又は第１／第２のタイプ２デバイスは、同一／類似／同一場所に配置されうる。
【0056】
タイプ１デバイスは、個々のタイプ２デバイスとの接続（関連付け／認証）を確立して／せずに、複数のタイプ２デバイスへ無線信号を送信／ブロードキャストしうる。それは、いくつかのデバイス（例えば、ダミー受信機）のＭＡＣアドレスでありうる特定の／共通ＭＡＣアドレスへ送信しうる。各タイプ２デバイスは、無線信号を受信するために特定のＭＡＣアドレスに適応しうる。特定のＭＡＣアドレスは、関連付けサーバ（例えば、ハブデバイス）の関連付けテーブルに記録されうるベニューと関連付けられうる。ベニューは、特定のＭＡＣアドレスで受信された無線信号に基づいて、タイプ１デバイス／タイプ２デバイスによって識別されうる。
【0057】
例えば、タイプ２デバイスは、新しいベニューへ移動されうる。タイプ１デバイスは、タイプ１デバイスとタイプ２デバイスとが互いに認識しないように、ベニューに新たにセットアップされてもよい。セットアップ中、タイプ１デバイスは、特定のＭＡＣアドレスへ無線信号（例えば、プローブ信号の系列）を送信するように、（例えば、ダミー受信機、ハードウェアピン設定／接続、保存された設定、ローカル設定、リモート設定、ダウンロードされた設定、ハブデバイス、及び／又はサーバによって）命令されうる／ガイドされうる／させられうる／制御されうる。電源が投入されると、タイプ２デバイスは、異なる位置（例えば、ハウス／オフィス／エンクロージャ／フロア／マルチストアビルディング／ストア／空港／モール／スタジアム／ホール／駅／地下鉄／ロット／エリア／ゾーン／地域／地区／都市／国／大陸等の、異なるベニューに使用される異なるＭＡＣアドレス）でブロードキャストするために使用されうる（例えば、指定されたソース、サーバ、ハブデバイス、クラウドサーバに保存された）ＭＡＣアドレスのテーブルに従って、プローブ信号をスキャンしうる。タイプ２デバイスが特定のＭＡＣアドレスへ送信された無線信号を検出すると、当該テーブルを使用してベニューを識別できる。
【0058】
チャネルは、候補／選択可能／許容可能チャネルのセットから選択されうる。候補チャネルは、異なる周波数帯域／帯域幅／キャリア周波数／変調／無線標準規格／符号化／暗号化／ペイロード特性／ネットワーク／ＩＤ／ＳＳＩＤ／特性／設定／パラメータと関連付けられうる。特定のＭＡＣアドレス／選択されたチャネルは、経時的に（例えば、時間テーブル／ルール／ポリシー／モード／条件／状況／変化に従って）変更／調整／変更／修正されうる。選択／変更は、利用可能性／衝突／トラフィックパターン／同一チャネル／チャネル間干渉／有効帯域幅／ランダム選択／事前選択リスト／プランに基づいてもよい。これは、サーバ（例えば、ハブデバイス）によって行われてもよい。それらは（例えば、タイプ１／タイプ２／ハブ／別のデバイス／ローカル／エッジ／クラウドサーバとの間で）通信されうる。
【0059】
タイプ１デバイスと近くの／ポータブル／別のデバイスとの間で無線接続（例えば、関連付け／認証）が（例えば、信号ハンドシェイクを使用して）確立されうる。タイプ１デバイスは、第１のハンドシェイク信号（例えば、サウンディングフレーム／プローブ信号／送信要求（request-to-send）ＲＴＳ）を近くの／ポータブル／別のデバイスへ送信しうる。近くの／ポータブル／別のデバイスは、第２のハンドシェイク信号（例えば、コマンド／送信可（clear-to-send）／ＣＴＳ）をタイプ１デバイスへ送信することによって第１の信号に応答し、タイプ２デバイスとの接続を確立することなく、無線信号を複数のタイプ２デバイスへ送信／ブロードキャストするようにタイプ１デバイスをトリガしうる。第２のハンドシェイク信号は、第１のハンドシェイク信号に対する応答／肯定応答（例えば、ＡＣＫ）でありうる。第２のハンドシェイク信号は、ベニュー／タイプ１デバイスの情報を含みうる。近くの／ポータブル／別のデバイスは、第１の信号を受信するために、又は第２の信号を送信するために、タイプ１デバイスとの無線接続を確立する目的（例えば、一次目的、二次目的）を有するダミーデバイスでありうる。近くの／ポータブル／別のデバイスは、タイプ１デバイスに物理的に取り付けられてもよい。
【0060】
別の例では、近くの／ポータブル／別のデバイスは、第３のハンドシェイク信号をタイプ１デバイスへ送信することで、複数のタイプ２デバイスとの接続を確立することなく、複数のタイプ２デバイスに信号をブロードキャストするようタイプ１デバイスをトリガしうる。タイプ１デバイスは、第４のハンドシェイク信号を当該別のデバイスへ送信することによって、第３の信号に応答しうる。
【0061】
近くの／ポータブル／別のデバイスは、ブロードキャストするように複数のタイプ１デバイスをトリガするために使用されてもよい。それは、複数の送信機を並列にトリガするための複数のＲＦ回路を有しうる。トリガは、順次／部分的に順次／部分的に／完全に並列でありうる。並列トリガは、近くの／ポータブル／別のデバイスと並列に同様のトリガを実行するために、追加の（１つ以上の）デバイスを使用して実現されうる。タイプ１デバイスとの接続を確立した後、近くの／ポータブル／別のデバイスは、タイプ１デバイスとの通信を中断／停止してもよい。それは、非アクティブ／休止状態／スリープ／スタンバイ／低電力／オフ／パワーダウンモードに入ってもよい。中断した通信は再開されてもよい。近くの／ポータブル／別のデバイスは、特定のＭＡＣアドレスを有してもよく、タイプ１デバイスは、特定のＭＡＣアドレスへ信号を送信してもよい。
【0062】
（第１の）無線信号は、第１のベニューにおける第１のチャネルを通じて、タイプ１デバイスの第１のアンテナによって、いくつかの第１のタイプ２デバイスへ送信されうる。第２の無線信号は、第２のベニューにおける第２のチャネルを通じて、タイプ１デバイスの第２のアンテナによって、いくつかの第２のタイプ２デバイスへ送信されうる。第１／第２の信号は、それぞれ第１／第２（サウンディング）レートで、おそらく個別に第１／第２のＭＡＣアドレスへ送信されうる。いくつかの第１／第２のチャネル／信号／レート／ＭＡＣアドレス／アンテナ／タイプ２デバイスは、同じ／異なる／同期／非同期でありうる。第１／第２のベニューは、同じ／異なるサイズ／形状／マルチパス特性を有しうる。第１／第２のベニュー／第１／第２のアンテナの周りの直近のエリアは、重なり合うことがある。第１／第２のチャネル／信号は、ＷｉＦｉ＋ＬＴＥ（１つはＷｉＦｉであり、１つはＬＴＥである）、又はＷｉＦｉ＋ＷｉＦｉ、又はＷｉＦｉ（２．４ＧＨｚ）＋ＷｉＦｉ（５ＧＨｚ）、又はＷｉＦｉ（５ＧＨｚ、チャネル＝ａ１、ＢＷ＝ａ２）＋ＷｉＦｉ（５ＧＨｚ／チャネル＝ｂ１、ＢＷ＝ｂ２）でありうる。いくつかの第１／第２のアイテム（例えば、チャネル／信号／レート／ＭＡＣアドレス／アンテナ／タイプ１／タイプ２デバイス）は（例えば、時間テーブル／ルール／ポリシー／モード／条件／状況／別の変更に基づいて）経時的に変更／調整／変更／修正されうる。
【0063】
各タイプ１デバイスは、複数のタイプ２デバイスの信号ソースでありうる（即ち、それは、個別のプローブ信号を個別のタイプ２デバイスへ送信する）。個別の各タイプ２デバイスは、その信号ソースとして、全てのタイプ１デバイスの中からタイプ１デバイスを非同期に選択しうる。ＴＳＣＩは、タイプ１デバイスからのプローブ信号の個別の系列から、個別の各タイプ２デバイスによって取得されうる。タイプ２デバイスは、タイプ１／タイプ２デバイスのアイデンティティ／識別情報／識別子、タスク、過去の信号ソース、ヒストリ、特性、信号強度／品質、スイッチング信号ソース用の閾値、及び／又は、ユーザ／アカウント／プロファイル／アクセス情報／パラメータ／入力／要件／基準の情報、に基づいて、全てのタイプ１デバイスの中からその信号ソースとしてタイプ１デバイスを（例えば初期的に）選択しうる。
【0064】
利用可能／候補タイプ１（又はタイプ２）デバイスのデータベースは、タイプ２（又はタイプ１）デバイスによって初期化／維持／更新されうる。タイプ２デバイスは、複数の候補タイプ１デバイスから無線信号を受信しうる。それは、信号品質／強度／規則性／チャネル／トラフィック／特性／属性／状態／タスク要件／トレーニングタスク結果／ＭＡＣアドレス／アイデンティティ／識別子／過去の信号ソース／ヒストリ／ユーザ指示／別の考慮事項、のいずれかに基づいて、そのタイプ１デバイス（即ち、信号ソース）を選択しうる。
【0065】
望ましくない／悪い／問題がある／満足できない／許容できない／容認できない／欠陥がある／厳しい／望ましくない／不十分な／不足／劣る／適さない条件は、（１）受信された無線信号における隣接するプローブ信号間のタイミングが不規則になり、合意されたサウンディングレート（例えば、許容範囲を超える時間摂動）から逸脱する場合に、及び／又は、（２）受信された信号の処理された／信号強度が弱すぎる（例えば、第３の閾値未満、又は時間の有意なパーセンテージのための第４の閾値未満）場合に生じることがあり、ここで、処理は、任意のローパス／バンドパス／ハイパス／メディアン／移動／加重平均／線形／非線形／平滑化フィルタリングを含む。任意の閾値／パーセンテージ／パラメータは、時間的に変化しうる。このような条件は、タイプ１／タイプ２デバイスが徐々に遠くになる場合、又はチャネルが輻輳するときに発生じることがある。
【0066】
一部の設定（例：タイプ１－タイプ２デバイスペアリング／信号ソース／ネットワーク／関連付け／プローブ信号／サウンディングレート／方式／チャネル／帯域幅／システム状態／ＴＳＣＩ／ＴＳＭＡ／タスク／タスクパラメータ）は、変更／変更／調整／修正が行われることがある。変更は、時間テーブル／ルール／ポリシー／モード／条件（例えば、望ましくない条件）／別の変更に従いうる。例えば、サウンディングレートは、通常、１００Ｈｚであるが、厳しい状況では１０００Ｈｚに、低電力／スタンバイ状況では１Ｈｚに変更されうる。
【0067】
設定は、タスク要件に基づいて変化しうる（例えば、通常１００Ｈｚ、２０秒間に対して瞬間的に１０００Ｈｚ）。タスクにおいて、瞬時システムは、クラス／状態／条件（例えば、低／通常／高優先度／緊急事態／クリティカル／通常／特権／非サブスクリプション／サブスクリプション／支払い／非支払い）に適応的に／動的と関連付けられうる。設定（例えば、サウンディングレート）は、適宜調整されうる。変更は、サーバ／ハブ／タイプ１／タイプ２デバイスによって制御されうる。スケジューリングされた変更は、時間テーブルに従って行われうる。変更は、緊急事態が検出された場合に即座に、又は進行中の状態が検出された場合に徐々に行われうる。
【0068】
特性／ＳＴＩ／ＭＩは、特定のタイプ１／タイプ２デバイスペアに関連付けられたＴＳＣＩに基づいて個別に、又は複数のタイプ１／タイプ２ペアに関連付けられた複数のＴＳＣＩに基づいて共同で、又は特定のタイプ２デバイス及び任意のタイプ１デバイスに関連付けられた任意のＴＳＣＩに基づいて共同で、又は特定のタイプ１デバイス及び任意のタイプ２デバイスに関連付けられた任意のＴＳＣＩに基づいて共同で、又は任意のタイプ１／タイプ２デバイスに関連付けられた任意のＴＳＣＩにグローバルに基づいて、モニタリング／分析されうる。
【0069】
分類器／分類／認識／検出／推定／射影／特徴抽出／処理／フィルタリングは、（例えば、ＣＩ／ＣＩ特徴／特性／ＳＴＩ／ＭＩに）適用され、及び／又はトレーニング／再トレーニング／更新されうる。トレーニング段階では、トレーニングは、いくつかのトレーニング無線マルチパスチャネルの複数のトレーニングＴＳＣＩ、又はトレーニングＴＳＣＩから演算された特性／ＳＴＩ／ＭＩに基づいて実行されうる。トレーニングＴＳＣＩはトレーニングタイプ１デバイスから送信され、トレーニングタイプ２デバイスによって受信されたトレーニング無線信号から取得される。再トレーニング／更新は、トレーニングＴＳＣＩ／現在のＴＳＣＩに基づいて動作段階（operating stage）で実行されうる。ベニュー／地域／ゾーン／場所／環境／家／オフィス／ビル／倉庫／施設の物体／表現／モーション／動作／プロセス／イベント／製造／組立ライン／メンテナンス／修理／ナビゲーション／物体／感情／精神／状態／ステージ／ジェスチャ／ゲート／アクション／モーション／プレゼンス／モーション／日常／活動／ヒストリ／イベントに付けられた複数のクラス（例えば、グループ化／カテゴリ／イベント／モーション／表現／活動／物体／位置）が存在しうる。
【0070】
分類器は、線形／非線形／バイナリ／マルチクラス／ベイズ分類器／フィッシャー線形判別／ロジスティック回帰／マルコフ連鎖／モンテカルロ／ディープ／ニューラルネットワーク／パーセプトロン／自己組織化マップ／ブースティング／メタアルゴリズム／決定ツリー／ランダムフォレスト／遺伝的プログラミング／カーネル学習／ＫＮＮ／サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を含みうる。
【0071】
特徴抽出／射影は、部分空間射影／主成分分析（ＰＣＡ）／独立成分分析（ＩＣＡ）／ベクトル量子化／特異値分解（ＳＶＤ）／固有分解／固有値／時間／周波数／直交／非直交分解、処理／前処理／後処理、のいずれかを含みうる。各ＣＩは、複数のコンポーネント（例えば、複素数値のベクトル／組み合わせ）を含みうる。各コンポーネントは、大きさ／位相又はその関数を与えるために前処理されてもよい。
【0072】
特徴（特徴量）は、以下のものを含みうる：特徴抽出／投影の出力、振幅／振幅／位相／エネルギー／パワー／強度／強度、存在／不在／近接／尤度／ヒストグラム、時間／周期／継続時間／周波数／成分／分解／投影／バンド、ローカル／グローバル／最大／最小／ゼロクロス、繰り返し／周期的／典型的／習慣的／一時的／非典型的／突発的／相互に排他的／進化的／推移的／変化的／時間的／関連的／相関的特徴／パターン／傾向／プロファイル／事象／傾向／傾斜／行動、因果関係／短期／長期／相関関係／統計／頻度／周期／期間、運動／移動／位置／地図／座標／高さ／速度／加速度／角度／回転／大きさ／体積、不審／危険／警報事象／警告／確信／接近／衝突、追跡／呼吸／心拍／歩行／行動／イベント／統計／毎時／毎日／毎週／毎月／毎年パラメータ／統計／分析、健康／病気／医療統計／分析、状態／条件／状況／病気／バイオメトリックの早期／即時／同時／遅延表示／示唆／兆候／インジケータ／検証／検出／症状、赤ちゃん／患者／機械／装置／温度／車両／駐車場／道路／リフト／エレベータ／空間／道路／流体の流れ／家／部屋／オフィス／家／建物／倉庫／貯蔵／システム／換気／ファン／パイプ／ダクト／人／人間／車／ボート／トラック／飛行機／ドローン／繁華街／群衆／衝動的事象／サイクロ定常／環境／振動／材料／表面／３Ｄ／２Ｄ／ローカル／グローバル、及び／又は別の測定可能な量／変数。特徴は、特徴の単調関数、又はスライディングウィンドウ内の特徴のスライディング総合値（aggregate）を含みうる。
【0073】
トレーニングは、ＡＩ／マシン／ディープ／教師あり／教師なし／判別トレーニング／オートエンコーダ／線形判別分析／回帰／クラスタリング／タグ付け／ラベリング／モンテカルロ演算を含みうる。
【0074】
現在の時間における現在のイベント／モーション／表現／物体は、動作段階において、タイプ１デバイスからベニューにおいてタイプ２デバイスによって受信された現在の無線信号から取得された現在のＴＳＣＩ／特性／ＳＴＩ／ＭＩに対して、分類器を適用することによって分類されうる。複数のタイプ１／タイプ２デバイスがある場合、一部／全て（又はそれらのロケーション／アンテナロケーション）は、対応するトレーニングタイプ１／タイプ２デバイス（又はロケーション／アンテナロケーション）の並べ替えでありうる。タイプ１／タイプ２デバイス／信号／チャネル／ベニュー／物体／モーションは、対応するトレーニングエンティティと同じでありうる／異なりうる。分類器は、スライディングウィンドウに適用されうる。現在のＴＳＣＩ／特性／ＳＴＩ／ＭＩは、分類／分類器をブートストラップするためにＴＳＣＩ／特性／ＳＴＩ／ＭＩ（又はフラグメント／抽出）をトレーニングすることによって増強されうる。
【0075】
（第１のタイプ１－タイプ２デバイスペアに関連付けられた）第１のＴＳＣＩの（第１の持続時間／開始／終了時間を有する）第１のセクション／セグメントは、（第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアに関連付けられた）第２のＴＳＣＩの（第２の持続時間／開始／終了時間を有する）第２のセクション／セグメントと、（例えば、おそらくいくつかのミスマッチ／距離／類似度スコア／コスト、又は相関／自己相関／相互相関に基づいて、動的時間ワーピング／ＤＴＷ／整合フィルタリングを使用して）アラインされてよく、第１のセクション内の各ＣＩは、第２のセクション内のＣＩにマッピングされる、第１／第２のＴＳＣＩは前処理されうる。いくつかの類似度スコア（コンポーネント／アイテム／リンク／セグメントごと）が演算されうる。類似度スコアは、ミスマッチ／距離／類似度スコア／コストのいずれかを含みうる。コンポーネントワイズ類似度スコアは、第１のセクションの第１のアイテム（ＣＩ／特徴／特性／ＳＴＩ／ＭＩ）のコンポーネントと、第２のセクションの対応するマッピングされたアイテム（第２のアイテム）の対応するコンポーネントとの間で演算されうる。アイテムワイズ類似度スコアは（例えば、対応するコンポーネントワイズ類似度スコアの集合に基づいて）第１／第２のアイテム間で演算されてもよい。総合値は、総和／加重和、加重平均／ロバスト／トリム平均／算術／幾何学／調和平均、中央値／モードのいずれかを含みうる。リンクワイズ類似度スコアは、（例えば、対応するアイテムワイズ類似度スコアの集合に基づいて）第１／第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアのリンク（ＴＸ－ＲＸアンテナペア）に関連する第１／第２のアイテム間で演算されうる。セグメントワイズ類似度スコアは、（例えば、対応するリンクワイズ類似度スコアの集合に基づいて）第１／第２のセグメント間で演算されてもよい。第１／第２のセグメントは、スライドされてもよい。
【0076】
ＤＴＷでは、第１／第２のセグメント、第１／第２のアイテム、第１（又は第２）のセグメントの別の第１（又は第２）のアイテム、又は対応するタイムスタンプ／持続時間／差分／差分のいずれかの機能は制約を満たしうる。第１のアイテムと第２のアイテムとの間の時間差は制約されうる（例えば、上限／下限）。第１の（又は第２の）セクションは、第１（又は第２の）ＴＳＣＩ全体でありうる。第１／第２の持続時間／開始／終了時間は、同じであっても／異なっていてもよい。
【0077】
一例では、第１／第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアは、同じであってよく、第１／第２のＴＳＣＩは同じ／異なりうる。異なる場合、第１／第２のＴＳＣＩは、電流／基準、電流／電流、又は基準／基準ＴＳＣＩのペアを含みうる。「電流／基準」の場合、第１のＴＳＣＩは動作段階で取得された現在のＴＳＣＩであってよく、第２のＴＳＣＩはトレーニング段階で取得された基準ＴＳＣＩでありうる。「参照／参照」の場合、第１／第２のＴＳＣＩはトレーニング段階中に（例えば、２つのトレーニングイベント／状態／クラスについて）取得された２つのＴＳＣＩでありうる。「電流／電流」の場合、第１／第２のＴＳＣＩは動作段階中に取得される２つのＴＳＣＩでありうる（例えば、２つの異なるアンテナに関連する、又は２つの測定セットアップ）。別の例では第１／第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアが異なるが、共通デバイス（タイプ１又はタイプ２）を共有しうる。
【0078】
アラインされた第１／第２のセグメント（又はそれぞれの一部）は、第１／第２のベクトルとして表すことができる。部分は、（「セグメントワイズ」のための）全てのアイテム、又は（「リンクワイズ」のための）ＴＸ－ＲＸリンクと関連付けられた全てのアイテム、又は（「アイテムワイズ」のための）アイテム、又は（「コンポーネントワイズ」のための）アイテムのコンポーネントを含みうる。類似度スコアは、次のいずれかの組み合わせ／集計／機能を含みうる：内積／相関／自己相関／相関指標／共分散／識別スコア／距離／ユークリッド／絶対／Ｌ＿ｋ／重み付け距離（第１／第２ベクトル間）。類似度スコアは、ベクトル長によって正規化されうる。類似度スコアから導出されるパラメータは、統計的分布を用いてモデル化されうる。統計的分布のスケール／位置／別のパラメータが推定されうる。
【0079】
複数のスライディングセグメントが存在しうることを想起されたい。分類器は、暫定的な分類結果をうるために、スライドする第１／第２のセグメントペアに適用されうる。それは、１つのセグメントペア／暫定的な分類結果、又は複数のセグメントペア／暫定的な分類結果に基づいて、特定のクラスに現在のイベントを関連付けることができる（例えば、類似度スコアが優勢である（例えば、最大／最小／支配的／無比／最重要／優れている）か、又はＮ回の連続する時間についての全ての候補クラスのうちで十分に有意である（例えば、いくつかの閾値よりも高い／低い）か、又は高い／低い十分なパーセンテージについて、又は最も／最も低い頻度である期間）。
【0080】
チャネル情報（ＣＩ）は、以下のいずれかを含みうる：信号強度／位相／位相／タイムスタンプ、スペクトル電力測定、モデムパラメータ、動的ビームフォーミング情報、伝達関数コンポーネント、測定可能変数、データ／測定、粗／微粒層情報（例えば、ＰＨＹ／ＭＡＣ／データリンク層）、デジタル利得／ＲＦフィルタ／フロントエンドスイッチ／ＤＣオフセット／補正／ＩＱ－補償設定、無線信号伝搬に対する環境効果、入力から出力への変換、環境プロファイルの安定挙動、状態プロファイル、無線チャネル測定値／受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）／チャネル状態情報（ＣＳＩ）／チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）／チャネル周波数応答（ＣＦＲ）／周波数コンポーネントの特性（例えば、サブキャリア）／チャネル特性／チャネルフィルタ応答、補助情報、データ／メタ／ユーザ／口座／アクセス／セキュリティ／セッション／ステータス／モニタリング／デバイス／ネットワーク／世帯／近隣／環境／リアルタイム／センサ／記憶／暗号化／圧縮／保護されたデータ、アイデンティティ／識別子／識別情報。
【0081】
各ＣＩは、タイムスタンプ／到着時間／周波数帯域／シグネチャ／位相／振幅／傾向／特性、周波数様特性、時間／周波数／時間－周波数領域要素、チャネルを通る信号の直交／非直交分解特性と関連付けられうる。ＴＳＣＩのタイムスタンプは不規則であってよく、少なくともスライディング時間ウィンドウの間、規則的であるように（例えば、補間／再サンプリングによって）補正されうる。
【0082】
ＴＳＣＩは、タイプ１デバイスのアンテナ及びタイプ２デバイスのアンテナと関連付けられたリンクワイズＴＳＣＩでありうる／それを含みうる。Ｍ個のアンテナを有するタイプ１デバイス及びＮ個のアンテナを有するタイプ２デバイスの場合、ＭＮリンクワイズＴＳＣＩが存在しうる。
【0083】
ＣＩ／ＴＳＣＩは、前処理／処理／後処理／記憶／検索／送信／受信されてもよい。いくつかのモデム／無線状態パラメータは、一定に保持されうる。モデムパラメータは、無線サブシステムに適用されてよく、無線状態を表しうる。モーション検出信号（例えば、ベースバンド信号、それから復号／復調されたパケット）は格納されたモデムパラメータによって表される無線状態を使用して、無線サブシステムによって無線信号（例えば、ＲＦ／ＷｉＦｉ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ信号）を処理（例えば、ダウンコンバート）することによって取得されうる。モデムパラメータ／無線状態は（例えば、以前のモデムパラメータ／無線状態を使用して）更新されうる。前の／更新されたモデムパラメータ／無線状態の両方が（例えば、信号を処理／データをデコードするために）無線サブシステムにおいて適用されうる。開示されるシステムでは、両方を取得／比較／分析／処理／モニタリングしうる。
【0084】
各ＣＩは、それぞれが対応するＣＩＣインデックスを有するＮ１個のＣＩコンポーネント（ＣＩＣ：CI component）（例えば、時間／周波数領域コンポーネント、分解コンポーネント）を含みうる。各ＣＩＣは、実数／虚数／複素数量、大きさ／位相／ブール／フラグ、及び／又はいくつかの組み合わせ／サブセットを含みうる。各ＣＩは、ＣＩＣのベクトル／行列／セット／コレクションを含みうる。特定のＣＩＣインデックスと関連付けられたＴＳＣＩのＣＩＣは、ＣＩＣ時系列を形成しうる。ＴＳＣＩは、それぞれのＣＩＣインデックスにそれぞれ関連付けられたＣＩＣ（ＴＳＣＩＣ）のＮ１の時系列に分割されうる。特性／ＳＴＩ／ＭＩは、ＴＳＣＩＣに基づいてモニタリングされうる。いくつかのＴＳＣＩＣは更なる処理のために、いくつかの基準／コスト関数／信号品質メトリック（例えば、ＳＮＲ、干渉レベル）に基づいて選択されうる。
【0085】
複数のＴＳＣＩＣの多成分特性／ＳＴＩ／ＭＩ（例えば、インデックス６及び７を有する２つの成分、又は６、７、１０においてインデックス付けされた３つの成分）が演算されうる。特に、ｋ成分特性は、ｋ個の対応するＣＩＣインデックスを有するｋ個のＴＳＣＩＣの関数でありうる。ｋ＝１の場合、それは、ＣＩＣインデックスが全ての可能な値に及ぶので、１次元（１Ｄ）関数を構成／形成しうる単一成分特性である。ｋ＝２の場合、２成分特性は、２Ｄ関数を構成／形成しうる。特別な場合には、それは２つの指数の間の差のみに依存しうる。この場合、１Ｄ関数を構成してもよい。総和特性は１つ以上の多成分特性（例えば、加重平均／総合値）に基づいて演算されうる。物体／モーション／式の特性／ＳＴＩ／ＭＩは、任意の多成分特性／総合特性に基づいてモニタリングしうる。
【0086】
特性／ＳＴＩ／ＭＩは、以下のものを含みうる：瞬時的／短期的／反復的／短期的／反復的／定期的／反復的／定期的／定期的／反復的／定期的／定期的／反復的／時間的／経時的／直交的／変換／決定的／確率的／主要／特徴的／有意／指標的／典型的／原型的／持続的／異常／突然／突然／異常／非定型／危険／警報／発展的／一過性／一過性の量／特性／特徴／情報、原因及び効果指標／自己相関／共分散、自己相関関数（ＡＣＦ）、スペクトル／スペクトログラム／パワースペクトル密度、時間／周波数関数／変換／投影、初期／最終／時間／変化／傾向／傾向／挙動／アクティビティ／ヒストリ／プロファイル／イベント、場所／位置／ローカライゼーション／空間座標／地図上の変化／経路／ナビゲーション／追跡、直線／回転／水平／垂直／位置／距離／変位／高さ／速度／加速度／変化／角速度、方向／方位、大きさ／長さ／幅／高さ／方位／面積／体積／容量、変形／変形、物体／運動の方向／角度／形状／形態／縮小／拡大、挙動／活動／動作、発生、落下／事故／セキュリティ／イベント、周期／頻度／率／サイクル／リズム／数／量、タイミング／期間／間隔、開始／開始／終了／現在／過去／次の時間／量／情報、種類／グループ分け／分類／構成、存在／不在／近接／接近／後退／入口／出口、身元／識別子、頭／口／目／呼吸／心／手／腕／体／しぐさ／脚／歩行／臓器の特徴、潮量／呼吸深度／気流速度／吸気／呼気時間／比率、歩行／道具／機械／複雑運動、信号／運動特性／情報／特徴／統計／パラメータ／大きさ／位相／程度／力学／異常／変動／検出／推定／認識／同定／表示、関数の傾き／微分／高次微分／特徴／マッピング／他の特性の変換、不一致／距離／類似度スコア／コスト／メトリック、ユークリッド／統計／加重距離、Ｌ１／Ｌ２／Ｌｋノルム、内積／外積、タグ、検査量、消費量／未消費量、状態／身体／健康／幸福／感情／精神状態、出力応答、任意の構成／組合せ、及び／又は任意の関連する特性／情報／組合せ。
【0087】
テスト数量を演算しうる。特性／ＳＴＩ／ＭＩは、ＣＩ／ＴＳＣＩ／特徴／類似度スコア／テスト数量に基づいて演算／モニタリングしうる。静的（又は動的）セグメント／プロファイルはＣＩ／ＴＳＣＩ／特徴／特徴／機能／テスト数量／特徴／ＳＴＩ／ＭＩ（例えば、ターゲットモーション／モーションの存在／検出／推定／認識／識別情報）を分析することによって、識別情報／演算／分析／取得／取得／マーク／提示／表示／ハイライト／記憶／通信されうる。テスト数量は、ＣＩ／ＴＳＣＩ／特徴／特徴の機能／特徴／ＳＴＩ／ＭＩに基づきうる。テスト数量は、処理／試験／分析／比較されうる。
【0088】
テスト数量は、以下のいずれか／全ての関数から構成される：データ／ベクトル／行列／構造、特性／ＳＴＩ／ＭＩ、ＣＩ情報（ＣＩＩ、例：ＣＩ／ＣＩＣ／特徴／マグニチュード／位相）、方向情報（ＤＩ、例：方向ＣＩＩ）、支配的／代表的／特徴的／指示的／キー／典型的／模範的／顕著／共通／共有／典型的／原型的／平均的／規則的／恒常的／通常／非正常／非正常／非代表的データ／ベクトル／行列／構造、類似性／不一致／距離スコア／コスト／メトリック、自己／相互相関／共分散、和／平均／加重／トリム／算術平均／幾何平均／調和平均、分散／偏差／絶対／平方偏差／平均／中央値／合計／標準偏差／微分／傾き／変動／合計／絶対／平方変動／広がり／分散／分散性、発散／歪度／カートシス／範囲／四分位範囲／変動係数／分散／Ｌ分母／四分位分散係数／平均絶対値／平方差／ジニ係数／相対平均差／エントロピー／最大（ｍａｘ）／最小（ｍｉｎ）／中央値／百分位数／四分位数、分散対平均比、最大対最小比、ばらつき／規則性／類似性尺度、過渡事象／行動、統計量／モード／尤度／ヒストグラム／確率分布関数（ｐｄｆ）／モーメント生成関数／期待関数／値、行動、反復性／周期性／擬似周期性、衝動性／突発性／発生性／再現性、時間的プロファイル／特性、時間／最短時間／期間／周期／頻度／傾向／履歴、開始／開始／終了時間／数量／回数、運動分類／タイプ、変化、時間的／頻度的／周期的変化、等。
【0089】
識別情報／アイデンティティ／識別情報／ＩＤは、ＭＡＣアドレス／ＡＳＩＤ／ＵＳＩＤ／ＡＩＤ／ＵＩＤ／ＵＵＩＤ、ラベル／タグ／インデックス、ウェブリンク／アドレス、符号／英符号ＩＤ、名前／パスワード／口座／口座ＩＤ、及び／又は別のＩＤを含みうる（例えば、ソフトウェア／ファームウェア／ユーザ／ハードウェア、ハードワイヤード、ドングルを介して）。ＩＤは、（例えば、データベース／メモリ／クラウド／エッジ／ローカル／ハブサーバに、ローカルに／リモートに／永続的に／一時的に格納されて）格納／検索されてもよい。ＩＤは、ユーザ／顧客／世帯／情報／データ／住所／電話番号／社会保障番号、ユーザ／顧客番号／記録／口座、タイムスタンプ／継続時間／タイミングのうちのいずれかと関連付けられてもよい。ＩＤは、タイプ１／タイプ２デバイス／センシング／ＳＢＰイニシエータ／レスポンダに利用可能にされてもよい。ＩＤは、登録／初期化／通信／識別／検証／検出／認識／認証／アクセス制御／クラウドアクセス／ネットワーキング／ソーシャルネットワーキング／ロギング／記録／カタログ化／分類／タグ付け／関連付け／ペアリング／トランザクション／電子取引／知的財産制御（ローカル／クラウド／サーバー／ハブ、タイプ１／タイプ２／近傍／ユーザ／他のデバイス、ユーザ等による）のためのものである。
【0090】
物体は、人／ペット／動物／プラント／ユーザ、ベビー／マン／専門家／スタッフ／担当者／担当者／担当者／担当者／看護師／技術者／サービスマン／患者／学生／旅行者／被収容者／追跡対象、車両／車／ドローン／ロボット／ワゴン／運搬機械／移動可能な物体／物品／物品／部品／機械／リフト／エレベータ、商品／荷物／人／物品／包装／荷物／機器／ワークフロー／組立ライン／倉庫／工場／店舗／スーパーマーケット／流通／物流／輸送／製造／小売／卸売／ビジネスセンター／施設／ハブでの洗浄ツール、電話／コンピュータ／ラップトップ／タブレット／ドングル／プラグイン／コンパニオン／ツール／周辺機器／アクセサリー／ウェアラブル／家具／電化製品／アメニティ／ガジェット、ＩｏＴ／ネットワーク／スマート／ポータブルデバイス、腕時計／眼鏡／スピーカー／おもちゃ／ベビーカー／キー／財布／ハンドバッグ／バックパック、商品／貨物／荷物／設備／モーター／機械／器具／テーブル／椅子／エアコン／ドア／窓／ヒーター／扇風機、照明／器具／静止物体／テレビ／カメラ／オーディオ／ビデオ／監視装置／部品、切符／駐車券／通行券／航空券、クレジットカード／プラスチックカード／アクセスカード、固定／変化／形のない物体、質量／固体／液体／ガス／流体／煙／火／炎、標識、電磁（ＥＭ）ソース／媒体、及び／又は別の物体。
【0091】
物体は、それぞれが異なるモーション（例えば、位置／位置／方向の変化）を有する複数の部分を有しうる。物体は、前方に歩いている人であってもよい。歩いている間、彼の左手／右手は、異なる瞬間的なモーション／速度／加速度を伴って、異なる方向に動くことができる。
【0092】
物体は、ＷｉＦｉ、ＭｉＦｉ、４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＮＦＣ／ＢＬＥ／ＷｉＭａｘ／Ｚｉｇｂｅｅ／ｍｅｓｈ／ａｄｈｏｃネットワーク等、いくつかのネットワークと通信可能に結合されうる／結合されえない。設置・清掃・保守・リニューアル時に移動する交流電源のある機械は、かさばるものがある。それは、エレベータ／コンベヤ／リフト／パッド／ベルト／ロボット／ドローン／フォークリフト／カー／ボート／車両等の可動プラットフォーム上に／その中に配置されてもよい。タイプ１／タイプ２デバイスは、物体にアタッチ／移動できる。タイプ１／タイプ２デバイスはモジュールを備えたポータブル／別のデバイス（例えば、モジュールを備えたモジュール／デバイス、大型／大型／小型／大型／大型／軽量、例えばコインサイズ／タバコ箱サイズ）の一部であってもよく、タイプ１／タイプ２／ポータブル／別のデバイスは物体に取り付けられても／一緒に移動されなくてもよく、無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＢＬＥ／Ｚｉｇｂｅｅ／ＮＦＣ／ＷｉＦｉを介して）又はネットワークアクセスのための近くのデバイスとの有線（例えば、ＵＳＢ／マイクロＵＳＢ／Ｆｉｒｅｗｉｒｅ／ＨＤＭＩ(登録商標)）コネクション（例えば、ＷｉＦｉ／セルラネットワークを介して）を有する可能性がある。近くのデバイスは、物体／電話／ＡＰ／ＩｏＴ／デバイス／アプライアンス／周辺機器／アメニティ／家具／車両／ガジェット／ウェアラブル／ネットワーク／コンピューティングデバイスであってもよい。近くのデバイスはいくつかのサーバ（例えば、ネットワーク／インターネットを介してクラウドサーバ）に接続されうる。それは、携帯可能／移動可能であっても／なくてもよく、物体とともに移動しても／しなくてもよい。タイプ１／タイプ２／携帯型／近接型／別のデバイスは、バッテリー／ソーラー／ＤＣ／ＡＣ／その他の電源で駆動することができ、交換可能／非交換可能、充電可能／非充電可能である。無線充電であってもよい。
【0093】
タイプ１／タイプ２／ポータブル／近接／他のデバイスは、以下のいずれかを含みうる：コンピュータ／ノートパソコン／タブレット／パッド／電話／プリンター／モニター／バッテリー／アンテナ、周辺機器／アクセサリー／ソケット／プラグ／充電器／スイッチ／アダプター／ドングル、モノのインターネット（ＩｏＴ）、テレビ／サウンドバー／ＨｉＦｉ／スピーカー／セットトップボックス／リモコン／パネル／ゲーム機器、ＡＰ／ケーブル／ブロードバンド／ルーター／中継器／延長器、電化製品／ユーティリティ／扇風機／冷蔵庫／洗濯機／乾燥機／電子レンジ／オーブン／ストーブ／レンジ／照明／ランプ／パイプ／蛇口／照明／エアコン／ヒーター／煙探知機、身につけるもの／時計／眼鏡／ゴーグル／ボタン／ブレスレット／チェーン／ジュエリー／リング／ベルト／衣服／布地／シャツ／パンツ／ドレス／手袋／ハンドウェア／靴／フットウェア／帽子／ヘッドウェア／バッグ／財布／財布／メイクアップ／化粧品／装飾品／本／雑誌／紙／文房具／看板／ポスター／ディスプレイ／印刷物、家具／什器／テーブル／机／椅子／ソファ／ベッド／キャビネット／棚／ラック／収納／箱／バケツ／バスケット／包装／車／タイル／板／レンガ／ブロック／マット／パネル／カーテン／クッション／パッド／カーペット／素材／建材／ガラス、アメニティ／センサー／時計／鍋／食器／容器／ボトル／缶／調理器具／皿／カップ／ボウル／おもちゃ／ボール／工具／ペン／ラケット／キー／ベル／カメラ／マイクロフォン／絵画／フレーム／鏡／コーヒーメーカー／ドア／窓、食品／錠剤／薬、埋め込み可能／インプラント可能／ガジェット／機器／装置／器具／機械／コントローラ／機械工具、ガレージオープナー、キー／プラスチック／支払い／クレジットカード／チケット、ソーラーパネル、キートラッカー、消火器、ゴミ箱／ごみ箱、ＷｉＦｉ対応デバイス、スマートデバイス／機械／機械／システム／住宅／オフィス／建物／倉庫／施設／車両／自動車／自転車／オートバイ／ボート／船舶／飛行機／カート／ワゴン、住宅／車両／オフィス／工場／建物／製造／生産／コンピューティング／セキュリティ／その他のデバイス。
【0094】
タイプ１／タイプ２／ポータブル／近接／別のデバイス／サーバーの１台／２台／それ以上は、物体の初期特性／ＳＴＩ／ＭＩを決定しうる、及び／又は中間情報を共有しうる。タイプ１／タイプ２デバイスのうちの１つは、物体と共に移動しうる（例えば、「Tracker Bot」）。タイプ１／タイプ２デバイスの他の１つは、物体（例えば、「Origin Satellite」、「Origin Register」）と共に移動することができない。どちらも、既知の特性／ＳＴＩ／ＭＩを有しうる。初期ＳＴＩ／ＭＩは、既知のＳＴＩ／ＭＩに基づいて演算しうる。
【0095】
ベニューは、例えば以下のもののようなスペースでありうる：センシングエリア、部屋／家／家／オフィス／職場／建物／施設／倉庫／工場／店舗／車両／不動産、屋内／屋外／閉鎖／半閉鎖／開放／半開放／閉鎖／空中／浮遊／地下空間／エリア／構造／囲い、木／ガラス／金属／材料／構造／フレーム／梁／パネル／柱／壁／床／ドア／天井／窓／空洞／隙間／開口部／反射／屈折媒体／流体／構造材料／固定／調整可能なレイアウト／形状を持つ空間／領域、人体／動物／植物体／空洞／臓器／骨／血液／血管／空気管／風管／歯／軟質／硬質／非硬質組織、製造／修理／メンテナンス／採掘／駐車／保管／輸送／船舶／物流／スポーツ／娯楽／アミューズメント／公共／娯楽／政府／地域／高齢者／老人／宇宙施設／ターミナル／ハブ、物流センター／店舗、機械／エンジン／装置／組立ライン／ワークフロー、都市／地方／郊外／大都市圏、階段／エスカレータ／エレベーター／廊下／通路／トンネル／洞窟／洞穴／水路／ダクト／パイプ／チューブ／リフト／井戸／通路／屋根／地下室／窪地／路地／道路／道／高速道路／下水道／換気システム／ネットワーク、自動車／トラック／バス／バン／コンテナ／船／ボート／潜水艇／電車／路面電車／飛行機／移動式住居、スタジアム／都市／運動場／公園／フィールド／トラック／コート／体育館／ホール／市場／スーパーマーケット／広場／広場／建設現場／ホテル／博物館／学校／病院／大学／ガレージ／モール／空港／鉄道駅／バス停／ターミナル／ハブ／プラットホーム、谷／森／木／地形／景観／庭園／公園／パティオ／土地、及び／又はガス／石油／水道管／ライン。ベニューは、建物／施設の内部／外部で構成される場合がある。建物／施設は、１階建て／複数階建てがあり、一部は地下にありうる。
【0096】
イベントは、ＴＳＣＩに基づいてモニタリングされうる。イベントは、転倒、回転／ヘジテーション／ポーズ、衝撃、衝撃（例えば、人打ちサンドバッグ／ドア／ベッド／椅子／テーブル／デスク／キャビネット／ボックス／別の人／動物／鳥／飛行／ボール／ボウリング／テニス／サッカー／ボレーボール／サッカー／野球／バスケットボール）、２体アクション（例えば、バルーン解放者／捕獲魚／成型粘土／紙／タイピングコンピュータ）、車庫内での移動、スマートフォン／ベニューを歩く人、自律的／移動可能な物体／マシンのモーション（例えば、電気掃除機／ユーティリティ／自動駆動車両／車／車／ドローン）等の物体／モーション／ジェスチャ／歩行関連であってもよい。
【0097】
タスクは、以下を含みうる：
（ａ）センシングタスク、即ち、以下のいずれか：物体／車両／機械／道具／人間／赤ちゃん／高齢者／患者／侵入者／ペット存在／近接／活動／日中活動／健康状態／呼吸／バイタルサイン／心拍／健康状態／睡眠／睡眠段階／歩行／位置／距離／速度／加速度／ナビゲーション／追跡／運動／安全／危険／転倒／侵入／セキュリティ／生命の脅威／運動／動き／低下／パターン／周期的／繰り返し／周期的／定常的／規則的／一過性／突発的／不審な動き／不規則性／トレンド／変化／呼吸／人間の生体情報／環境情報／ゲート／ジェスチャー／部屋／地域／ゾーン／通り、のいずれかの／のいずれかにおける、モニタリング／センシング／検出／認識／推定／検証／識別／認証／分類／位置特定／誘導／ナビゲーション／追跡／計数、
（ｂ）演算タスク、即ち、以下のいずれか：信号処理／前処理／後処理／コンディショニング／ノイズ除去／キャリブレーション／解析／特徴抽出／変換／マッピング／教師あり／教師なし／半教師あり／識別／機械／ディープラーニング／学習／クラスタリング／学習／ＰＣＡ／固有分解／周波数／時間／関数分解／ニューラルネットワーク／マップベース／モデルベース処理／補正／形状推定／解析計算、
（ｃ）ＩｏＴタスク、即ち、以下のいずれか：ベニュー／ユーザ／オブジェクト／人間／ペット／家／家屋／オフィス／職場／ビル／施設／倉庫／工場／店舗／車両／物件／構造物／組立ライン／ＩｏＴ／デバイス／システム用のスマートタスク、エネルギー／電力管理／転送、無線電力転送、ユーザ／オブジェクト／侵入者／人間／動物との相互作用／連携（：プレゼンス／モーション／ジェスチャー／歩行／アクティビティ／行動／音声／コマンド／指示／クエリ／音楽／サウンド／画像／ビデオ／位置／移動／危険／脅威の検出／認識／監視／分析／応答／実行／合成、ダイアログの生成／取得／再生／表示／レンダリング／合成／交換／応答／提示／体験／メディア／マルチメディア／表現／音／音声／音楽／画像／映像／アニメーション／ウェブページ／テキスト／メッセージ／通知／注意／照会／警告，ユーザ／侵入者／物体の入力／動作／身振り／位置／活動の検出／認識／監視／解釈／分析／記録／保存）、デバイス／システム（例：車両／ドローン／電気／機械／空調／暖房／照明／換気／学習／エンターテイメント／ＩｏＴ／セキュリティ／サイレン／アクセスシステム／デバイス／ドア／窓／ガレージ／リフト／エレベーター／エスカレーター／スピーカー／テレビ／照明／周辺機器／アクセサリー／ウェアラブル／家具／家電／アメニティ／ガジェット／アラーム／カメラ／ゲーム／コーヒー／調理／ヒーター／扇風機／ハウスキーピング／家庭用／事務機／デバイス／ロボット／掃除機／組立ライン）の起動／制御／設定（オン／オフ／制御／ロック／アンロック／開／閉／調整／設定、
（ｄ）種々のタスク、即ち、以下のいずれか：データ／パラメータ／分析／派生データの伝送／符号化／暗号化／保存／分析、アップグレード／管理／構成／調整／放送／同期／ネットワーク／暗号化／通信／保護／圧縮／保存／データベース／アーカイブ／クエリ／クラウドコンピューティング／プレゼンテーション／拡張／仮想現実／その他の処理／タスク。
タスクは、タイプ１／タイプ２／近く／ポータブル／別のデバイス、及び／又はハブ／ローカル／エッジ／クラウドサーバのうちのいくつかによって実行されうる。
（ａ）センシングタスク、即ち、以下のいずれか：物体／車両／機械／道具／人間／赤ちゃん／高齢者／患者／侵入者／ペット存在／近接／活動／日中活動／健康状態／呼吸／バイタルサイン／心拍／健康状態／睡眠／睡眠段階／歩行／位置／距離／速度／加速度／ナビゲーション／追跡／運動／安全／危険／転倒／侵入／セキュリティ／生命の脅威／運動／動き／低下／パターン／周期的／繰り返し／周期的／定常的／規則的／一過性／突発的／不審な動き／不規則性／トレンド／変化／呼吸／人間の生体情報／環境情報／ゲート／ジェスチャー／部屋／地域／ゾーン／通り、のいずれかの／のいずれかにおける、モニタリング／センシング／検出／認識／推定／検証／識別／認証／分類／位置特定／誘導／ナビゲーション／追跡／計数、
（ｂ）演算タスク、即ち、以下のいずれか：信号処理／前処理／後処理／コンディショニング／ノイズ除去／キャリブレーション／解析／特徴抽出／変換／マッピング／教師あり／教師なし／半教師あり／識別／機械／ディープラーニング／学習／クラスタリング／学習／ＰＣＡ／固有分解／周波数／時間／関数分解／ニューラルネットワーク／マップベース／モデルベース処理／補正／形状推定／解析計算、
（ｃ）ＩｏＴタスク、即ち、以下のいずれか：ベニュー／ユーザ／オブジェクト／人間／ペット／家／家屋／オフィス／職場／ビル／施設／倉庫／工場／店舗／車両／物件／構造物／組立ライン／ＩｏＴ／デバイス／システム用のスマートタスク、エネルギー／電力管理／転送、無線電力転送、ユーザ／オブジェクト／侵入者／人間／動物との相互作用／連携（：プレゼンス／モーション／ジェスチャー／歩行／アクティビティ／行動／音声／コマンド／指示／クエリ／音楽／サウンド／画像／ビデオ／位置／移動／危険／脅威の検出／認識／監視／分析／応答／実行／合成、ダイアログの生成／取得／再生／表示／レンダリング／合成／交換／応答／提示／体験／メディア／マルチメディア／表現／音／音声／音楽／画像／映像／アニメーション／ウェブページ／テキスト／メッセージ／通知／注意／照会／警告，ユーザ／侵入者／物体の入力／動作／身振り／位置／活動の検出／認識／監視／解釈／分析／記録／保存）、デバイス／システム（例：車両／ドローン／電気／機械／空調／暖房／照明／換気／学習／エンターテイメント／ＩｏＴ／セキュリティ／サイレン／アクセスシステム／デバイス／ドア／窓／ガレージ／リフト／エレベーター／エスカレーター／スピーカー／テレビ／照明／周辺機器／アクセサリー／ウェアラブル／家具／家電／アメニティ／ガジェット／アラーム／カメラ／ゲーム／コーヒー／調理／ヒーター／扇風機／ハウスキーピング／家庭用／事務機／デバイス／ロボット／掃除機／組立ライン）の起動／制御／設定（オン／オフ／制御／ロック／アンロック／開／閉／調整／設定、
（ｄ）種々のタスク、即ち、以下のいずれか：データ／パラメータ／分析／派生データの伝送／符号化／暗号化／保存／分析、アップグレード／管理／構成／調整／放送／同期／ネットワーク／暗号化／通信／保護／圧縮／保存／データベース／アーカイブ／クエリ／クラウドコンピューティング／プレゼンテーション／拡張／仮想現実／その他の処理／タスク。
タスクは、タイプ１／タイプ２／近く／ポータブル／別のデバイス、及び／又はハブ／ローカル／エッジ／クラウドサーバのうちのいくつかによって実行されうる。
【0098】
タスクは、以下を含むことも含みうる：ユーザ／来訪者／侵入者／物体／ペットを検出／認識／監視／位置特定／解釈／分析／記録／保存し、ユーザ／物体／来訪者／侵入者／人間／赤ちゃん／ペットと対話／関わり／会話／対話／交換する、検出／位置特定／認識／監視／分析／解釈／学習／訓練／対応／実行／合成／生成／記録／保存／要約 健康／健康状態／日常生活／活動／行動／パターン／運動／食事 摂取／トイレ／仕事／遊び／休息／睡眠／リラックス／危険／ルーティン／制限／習慣／傾向／正常／異常／規則性／不規則／変化／存在／動作／身振り／歩行／表情／感情／状態／声／命令／指示／質問／問い合わせ／音楽／音／場所／移動／転倒／脅威／不快／病気／環境／、生成／検索／再生／表示／レンダリング／ダイアログの合成／交換／応答／プレゼンテーション／レポート／体験／メディア／マルチメディア／表現／音／音声／音楽／画像／映像／アニメーション／ウェブページ／テキスト／メッセージ／通知／リマインダー／問い合わせ／警告、ユーザ／侵入者／オブジェクトの入力／動作／ジェスチャー／位置／活動の検出／認識／監視／解釈／分析／記録／保存）、あるシステム／デバイス／オブジェクトを検出／チェック／監視／場所／管理／制御／調整／設定／ロック／アンロック／アラーム／解除／オープン／クローズ／全体的／部分的／アクティブ化／オン／オフする（例：車両／ロボット／ドローン／電気／機械／空調／暖房／換気／ＨＶＡＣ／照明／クリーニング／エンターテイメント／ＩｏＴ／セキュリティ／サイレン／アクセスシステム／デバイス／アイテム／コンポーネント、ドア／窓／ガレージ／リフト／エレベーター／エスカレーター／スピーカー／テレビ／照明／周辺機器／アクセサリ／ウェアラブル／家具／家電／アメニティ／ガジェット／アラーム／カメラ／ゲーム／コーヒー／クッキング／ヒーター／扇風機／ハウスキーピング／家庭用／オフィス用機械／デバイス／掃除機／組み立てライン／窓／ガレージ／ドア／ブラインド／カーテン／パネル／ソーラーパネル／日除け）、検出／監視／ユーザ／ペットが何かをする場所を特定する（例：ソファに座る／寝る／寝室で寝る／ルームランナーで走る／料理をする／テレビを見る／キッチン／ダイニングで食べる／階段を上る／下りる／外／内／トイレを使う）、何かをする（例：検出時に自動的に何かをする（メッセージ／応答／警告／明確化／通知／報告を生成する）、ユーザの存在を検出時に自動的にユーザのために何かをする、照明／音楽／ラジオ／テレビ／ＨｉＦｉ／ＳＴＢ／コンピュータ／スピーカー／スマートデバイス／空調／換気／暖房システム／カーテン／ライトシェードをオン／オフ／目覚まし／制御／調整／調光する、コーヒーメーカー／湯沸かしポット／調理器／オーブン／電子レンジ／別の調理機器をオン／オフ／予熱／制御する、温度／設定／天気予報／電話／メッセージ／メール／システムチェックの確認／管理、提示／対話／エンゲージ／ダイアログ／会話（スマートスピーカー／ディスプレイ／スクリーンを介して、ウェブページ／メール／メッセージングシステム／通知システムを介して等）。
【0099】
ユーザが車で自宅に到着すると、タスクは自動的に、ユーザ／車の接近を検出すること、検出時に車庫／ドアを開くこと、ユーザが車庫に接近するときに車道／車庫光をオンにすること、及び／又はエアコン／ヒータ／ファンをオンにすることであってもよい。ユーザが家に入ると、自動的に玄関のライト／車庫のライトをつける、ユーザの好きな音楽／ラジオ／ニュース／チャンネルをつける挨拶メッセージをする、ユーザの気分をモニタリングする、気分／現在／差し迫ったイベントに応じて照明／音の環境を調整する（例えばユーザがガールフレンドとディナーをすぐに食べる予定だからロマンティックな照明／音楽をする）、午前中に用意された電子レンジで温かい食事をする、明日／ニュースの天気予報をチェックする、ユーザの関心、カレンダー／予定リストの確認、電話の応答／メッセージシステム／電子メールの確認、対話システム／音声合成を使用した口頭による報告、及び／又はＴＶ／エンターテインメントシステム等のビジュアルツールを使用した音声ツールの使用／コンピュータ／ノートブック／ディスプレイ／ライト／カラー／輝度／パターンシンボル、ハプティック／バーチャルリアリティ／ジェスチャ／ツールを使用、スマートデバイス／アプライアンス／マテリアル／家具／フィクスチャを使用、サーバ／ハブデバイス／クラウド／フォグ／エッジサーバ／ホーム／メッシュネットワークを使用、メッセージング／通知／通信／スケジューリング／メールツールを使用、ＵＩ／ＧＵＩを使用、香り／におい／香り／味を使用、ニューラル／神経系／ツールを使用、又は任意の組み合わせを使用）誰かの誕生日／電話のユーザの準備。タスクは、予め空調／暖房／換気システムをオンにし、及び／又は予めスマートサーモスタットの温度設定を調整しうる。ユーザが入口からリビングに移動すると、タスクはリビングライトをオンにすること、リビングカーテンを開くこと、窓を開くこと、ユーザの後ろの入口ライトをオフにすること、ＴＶ／セットトップボックスをオンにすること、ＴＶをユーザの好みのチャネルにセットすること、及び／又はユーザの好み／条件／状態に従ってアプライアンスを調整すること（例えば、照明を調整すること、ロマンチックな雰囲気を構築するために音楽を選択／再生すること）であってもよい。
【0100】
ユーザが朝に目覚める場合、タスクは寝室内でユーザがモーション回ることを検出し、ブラインド／カーテン／ウィンドウを開き、目覚まし時計をオフにし、夜間から昼間までの温度をプロファイルに調整し、寝室光をオンにし、ユーザがトイレに近づくにつれてトイレ光をオンにし、ラジオ／ストリーミングチャネルをチェックし、朝のニュースを再生し、コーヒーマシンをオンにし、予熱水をオンにし、及び／又はセキュリティシステムをオフにすることでありうる。ユーザが寝室からキッチンまで歩く場合、タスクは、キッチン／廊下灯をオンにすること、寝室／トイレ灯をオフにすること、寝室から寝室へ音楽／メッセージ／リマインダを移動すること、キッチンＴＶをオンにすること、ＴＶを朝のニュースチャンネルに変更すること、キッチンのブラインドを下げること、キッチンウィンドウを開くこと、ユーザがバックヤードをチェックするためにバックドアをロック解除すること、及び／又はキッチンの温度設定を調整することでありうる。
【0101】
ユーザが仕事で家を出るとき、タスクは、ユーザの外出を検知し、別れのメッセージ／行ってらっしゃいのメッセージを再生し、ガレージのドアを開閉し、ガレージ／ドライブウェイのライトを点灯／消灯し、全ての窓／ドアを閉め／施錠し（ユーザが忘れた場合）、電気製品（コンロ／電子レンジ／オーブン等）を停止し、セキュリティシステムを点灯／作動させ、照明／空調／暖房／換気システムを「留守」プロファイルに調整してエネルギーを節約し、及び／又はユーザのスマートフォンに警告／報告／最新情報を送信することである。
【0102】
モーションは、以下のものを含みうる：ノーモーション、モーションシーケンス、静止／非移動モーション、動作／位置／場所の変化、毎日／毎週／毎月／毎年／繰り返し／活動／行動／ルーチン、過渡／時間変動／落下／繰り返し／周期的／擬似周期的モーション／呼吸／心拍、決定論的／非決定論的／確率論的／カオス的／ランダムモーション、複雑／複合モーション、非／擬似／サイクロ／定常ランダムモーション、電磁気特性の変化、人間／動物／植物／身体／機械／乗り物／ドローンモーション、空気／風／天候／水／流体／地面／地表面／地震モーション、人間と機械の相互作用、正常／異常／危険／警告／不審なモーション、差し迫った／雨／火事／洪水／津波／爆発／衝突、頭／顔／目／口／舌／首／指／手／腕／肩／上／下／体／胸／腹／腰／脚／足／関節／膝／肘／皮膚／皮膚下／皮下組織／血管／臓器／心臓／肺／胃／腸／腸／食べる／呼吸／話す／歌う／踊る／協調モーション、顔／目／口の表情、及び／又は手／腕／ジェスチャー／歩行／ＵＩ／キーストローク／タイピングストローク。
【0103】
タイプ１／タイプ２デバイスは、ヘテロジニアスＩＣ、低雑音増幅器（ＬＮＡ）、電力増幅器、送受信スイッチ、メディアアクセスコントローラ、ベースバンド無線、及び／又は２．４／３．６５／４．９／５／６／サブ７／オーバ７／２８／６０／７６ＧＨｚ／別の無線を含みうる。ヘテロジニアスＩＣは、プロセッサ／メモリ／ソフトウェア／ファームウェア／命令を含みうる。それは、ブロードバンド／無線／モバイル／メッシュ／セルラネットワーク、ＷＬＡＮ／ＷＡＮ／ＭＡＮ、標準／ＩＥＥＥ／３ＧＰＰ(登録商標)／ＷｉＦｉ／４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、ＩＥＥＥ ８０２．１１／ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ａｃ／ａｄ／ａｆ／ａｈ／ａｘ／ａｙ／ａｚ／ｂｅ／ｂｆ／１５／１６、及び／又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＢＬＥ／ＮＦＣ／Ｚｉｇｂｅｅ／ＷｉＭａｘをサポートしうる。
【0104】
プロセッサは、汎用／専用／組み込み／マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ／マイクロコントローラ、マルチ／パラレル／ＣＩＳＣ／ＲＩＳＣプロセッサ、ＣＰＵ／ＧＰＵ／ＤＳＰ／ＡＳＩＣ／ＦＰＧＡ、及び／又はロジック回路のいずれかを含みうる。メモリは、不揮発性、ＲＡＭ／ＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク／ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＣＤ－／ＤＶＤ－ＲＯＭ、磁気／光学／有機／記憶システム／ネットワーク、ネットワーク／クラウド／エッジ／ローカル／外部／内部記憶装置、及び／又は任意の非一時的記憶媒体を含みうる。命令のセットは、ハードウェア／ＩＣ／ソフトウェア／ファームウェア内の機械実行可能コードを備えてよく、ブートアップ／オンザフライ／オンデマンド／プリインストール／インストール／ダウンロード時に埋め込まれ／プリロード／ロードされうる。
【0105】
処理／前処理／後処理は、データ（例えば、ＴＳＣＩ／特徴／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／テスト数量／中間／データ／分析）に適用されうるとともに、複数のステップを有しうる。ステップ／処理／前処理／後処理は、以下のいずれかを含みうる：オペランド／ＬＯＳ／非ＬＯＳ／シングルリンク／マルチリンク／コンポーネント／アイテム／量の演算機能、大きさ／ノルム／位相／特徴／エネルギー／時間軸／類似度／距離／特性スコア／メジャー計算／抽出／補正／クリーニング、線形／非線形／ＦＩＲ／ＩＩＲ／ＭＡ／ＡＲ／ＡＲＭＡ／カルマン／粒子フィルタリング、ローパス／バンドパス／ハイパス／メディアン／ランク／四分位数／パーセンタイル／モード／選択／適応フィルタリング，内挿／内挿／外挿／デシメーション／サブサンプリング／アップサンプリング／リサンプリング，マッチドフィルタリング／エンハンスメント／復元／ノイズ除去／スムージング／コンディショニング／スペクトル解析／平均減算／除去、線形／非線形／逆／周波数／時間変換、フーリエ変換（ＦＴ）／ＤＴＦＴ／ＤＦＴ／ＦＦＴ／ウェーブレット／ラプラス／ヒルベルト／ハダマード／三角／正弦／余弦／ＤＣＴ／２の累乗／疎／高速／周波数変換、ゼロ／サイクリック／パディング、グラフベース変換／処理、分解／直交／非直交／完全射影／固有分解／ＳＶＤ／ＰＣＡ／ＩＣＡ／圧縮センシング、グループ化／折りたたみ／並べ替え／比較／ソフト／ハード／閾値／クリッピング、１次／２次／高次微分／積分／畳み込み／乗算／除算／加算／減算、局所／大域／最大化／最小化、再帰／反復／制約／バッチ処理、最小二乗平均／絶対誤差／偏差、コスト関数最適化、ニューラルネットワーク／検出／認識／分類／識別／推定／ラベリング／関連付け／タグ付け／マッピング／再マッピング／学習／クラスタリング／機械／教師あり／教師なし／半教師あり学習／ネットワーク、ベクトル／量子化／暗号化／圧縮／マッチング追求／スクランブル／符号化／保存／検索／送信／受信／時間領域／周波数領域／正規化／拡大縮小／表現／結合／分割／追跡／監視／形状／シルエット／動き／活動／解析、ｐｄｆ／ヒストグラム推定／重要性／モンテカルロ・サンプリング、エラー検出／保護／訂正、何もしない、時間変化／適応処理、条件付け／重み付け／平均化／選択された成分／リンクの上、算術／幾何／調和／トリム平均／セントロイド／メドイド計算、形態論的／論理演算／パーミュテーション／組み合わせ／ソート／ＡＮＤ／ＯＲ／ＸＯＲ／和／交差、ベクトル演算／加算／減算／乗算／除算、及び／又は別の演算。処理は個別に適用される場合もあれば、共同で適用される場合もある。ＧＰＵ／ＤＳＰ／コプロセッサ／マルチコア／マルチプロセシングを用いたアクセラレーションを適用することもできる。
【0106】
関数は、以下を含みうる：特性／特徴／マグニチュード／位相／エネルギー、スカラー／ベクトル／離散／連続／多項式／指数／対数／三角／超越／論理／ピースワイズ／線形／代数／非線形／円形／ピースワイズ線形／実数／複素数／ベクトル値／逆数／絶対値／指標／限界／床／円形／符号／合成／スライド／移動関数、微分／積分、関数の関数、１対１／１対多／多対１／多対多関数、平均／モード／メディアン／パーセンタイル／最大／最小／範囲／統計／ヒストグラム、ローカル／グローバル最大／最小／ゼロクロス、分散／ばらつき／広がり／分散／偏差／標準偏差／発散／範囲／四分位範囲／総変動／絶対値／総偏差、算術平均／幾何平均／調和平均／トリム平均／２乗／３乗／ルート／べき乗、閾値処理／クリッピング／丸め／切り捨て／量子化／近似、演算で処理される時間関数（例：フィルタリング）、正弦／余弦／正接／双接／楕円／放物線／双曲線／ゲーム／ゼータ関数、確率的／確率的／ランダム／エルゴード／定常／決定論的／周期的／繰り返し関数、逆変換／周波数／離散時間／ラプラス／ヒルベルト／正弦／余弦／三角／小波／整数／２のべき乗／スパース変換、直交／非直交／固有射影／分解／固有値／特異値／ＰＣＡ／ＩＣＡ／ＳＶＤ／圧縮センシング／ニューラルネットワーク／特徴抽出／時系列の近傍項目の移動窓の関数／フィルタリング関数／畳み込み／短時間／離散変換／フーリエ／コサイン／サイン／アダマール／ウェーブレット／スパース変換／マッチング追求／近似、グラフベース処理／変換／グラフ信号処理、分類／識別／クラス／グループ／カテゴリ／ラベリング、処理／前処理／後処理、機械／学習／検出／推定／特徴抽出／学習ネットワーク／特徴抽出／ノイズ除去／信号強調／符号化／暗号化／マッピング／ベクトル量子化／リマッピング／ローパス／ハイパス／バンドパス／マッチド／カルマン／パーティクル／ＦＩＲ／ＩＩＲ／ＭＡ／ＡＲ／ＡＲＭＡ／メディアン／モード／適応フィルタリング、１次／２次／高次微分／積分／ゼロクロス／スムージング、アップ／ダウン／ランダム／重要度／モンテカルロサンプリング／リサンプリング／変換、補間／補外、短期／長期統計／自動／相互相関／モーメント生成関数／時間平均／加重平均、特殊／ベッセル／ベータ／ガンマ／ガウス／ポアソン／積分相補誤差関数。
【0107】
スライディング時間ウィンドウは、時間によって幅／サイズが変化しうる。高速かつ正確な撮影を可能にするため、最初は小さくても大きくてもよく、時間の経過とともに、監視する動きの頻度／周期／一時的な動きの持続時間／特性／ＳＴＩ／ＭＩに匹敵する定常状態の大きさまで増加／減少する。隣接するウィンドウ間のウィンドウサイズ／時間シフトは、一定に／適応的に／動的に／自動的に／変更／調整／変動／修正されうる（例えば、バッテリ寿命／電力消費／利用可能なコンピューティングパワー／監視対象の量の変化／監視対象の動きの性質／ユーザの要求／選択／指示／コマンドに基づいて）。
【0108】
特性／ＳＴＩ／ＭＩは、関数の特性値／点、及び／又は関数の関連引数（時間／周波数等）に基づいて決定される場合がある。関数は、回帰の結果であってもよい。特性値／点は、関数のローカル／グローバル／制約付き／有意／第１／第２／ｉ番目の最大値／最小値／極値／ゼロ交差（例えば、正／負の時間／周波数／引数を有する）を含みうる。ローカル信号対雑音比（ＳＮＲ）又はＳＮＲ様パラメータは、関数の隣接するローカル最大値（ピーク）／ローカル最小値（谷）の各対について演算されてよく、それは、ローカル最小値の量に対するローカル最大値の量（例えば、電力／大きさ）の分数又は差の何らかの関数（例えば、線形／対数／指数／単調／電力／多項式）でありうる。そのＳＮＲが閾値よりも大きい場合、及び／又はその振幅が別の閾値よりも大きい（又は小さい）場合、局所最大値（又は最小値）は有意でありうる。ローカル最大値／最小値は、持続性ベースのアプローチを使用して選択／識別／演算されうる。いくつかの有意な局所最大／最小は選択基準（例えば、品質基準／条件、範囲内の最も強い／一貫した有意なピーク）に基づいて選択されうる。未選択の有意なピークは将来のスライディング時間ウィンドウにおける将来の選択において使用するために、「予約された」ピークとして記憶／モニタリングされうる。例えば、特定のピーク（例えば、特定の引数／時間／周波数における）は、経時的に一貫して現れうる。最初は、それは有意であるが選択されない場合がある（他のピークがより強い場合があるため）。後に、それはより強く／一貫して支配的になるかもしれない。選択されると、以前に選択されたピーク（瞬間的に強い／支配的であるが、永続的ではない／一貫性がある）を置き換えるために、時間的にバックトレースされ、より早い時間に選択されうる。ピークの一貫性は、トレース、又は有意である持続時間によって測定されうる。代替として、ローカル最大／最小は、有限状態機械（ＦＳＭ）に基づいて選択されうる。決定閾値は時間変化し、適応的に／動的に（例えば、バックトレースタイミング／ＦＳＭ、又はデータ分布／統計に基づいて）調整されうる。
【0109】
類似度スコア（ＳＳ：similarity score）／コンポーネントＳＳは、２つの時間的に隣接するＣＩ／ＣＩＣ、１つのＴＳＣＩ、又は２つの異なるＴＳＣＩに基づいて演算されうる。ペアは、同じ／異なる（１つ以上の）スライド窓から生じてもよい。ＳＳ又はコンポーネントＳＳは、時間反転共振強度（ＴＲＲＳ：time reversal resonating strength）、自己／相互相関／共分散、２つのベクトルの内積、Ｌ１／Ｌ２／Ｌｋ／ユークリッド／統計的／重み付け／距離スコア／ノルム／指標／品質指標、信号品質条件、統計的特徴、識別スコア、ニューラルネットワーク／深層学習ネットワーク／機械学習／トレーニング／識別／重み付け平均／前処理／ノイズ除去／信号調整／フィルタリング／時間補正／タイミング補償／位相オフセット補償／変換／コンポーネントワイズ動作／特徴抽出／ＦＳＭ、及び／又は別のスコアを含みうる。
【0110】
任意の閾値は、固定（例えば、０、０．５、１、１．５、２）、事前決定及び／又は適応的／動的に決定されうる（例えば、ＦＳＭによって、又は時間／空間／位置／アンテナ／経路／リンク／状態／バッテリ寿命／バッテリ残存寿命／利用可能リソース／電力／演算電力／ネットワーク帯域幅に基づいて）。閾値は２つの事象／条件／状況／状態を区別するためにテスト数量に適用されうる。データ（例えば、ＣＩ／ＴＳＣＩ／特徴／類似度スコア／テスト数量／特徴／ＳＴＩ／ＭＩ）は、トレーニング状況においてＡ／Ｂの下で収集されうる。データに基づいて演算されたテスト数量（例えば、その分布）はＡ／Ｂの下で比較されて、いくつかの基準（例えば、最大尤度（ＭＬ）、最大アポステリオ確率（ＭＡＰ）、弁別トレーニング、所与のタイプ２（又は１）エラーに対する最小タイプ１（又は２）エラー、品質基準、信号品質条件）に基づいて閾値を選択しうる。閾値は（例えば、物体／移動／方向／アクション／特性／ＳＴＩ／ＭＩ／サイズ／特性／習慣／挙動／ベニュー／特徴／フィクスチャ／家具／バリア／材料／生きているもの／モノ／境界／表面／位置／マップ／マシン／モデル／イベント／状態／状況／条件／時間／タイミング／持続時間／状態／履歴／ユーザ／選好に基づいて、（例えば、異なる感度を達成するために）調整されてもよい。反復アルゴリズムは、Ｎ回の反復の後、タイムアウト期間の後、又はテスト数量が固定／適応的／動的に調整されうる条件（例えば、閾値よりも大きい更新量）を満たした後に停止しうる。
【0111】
局所極値の探索は、制約条件付き／最小化／最大化，統計的／双対的／制約条件付き／凸／大域的／局所的／組合せ的／無限次元／多目的／多峰性／非微分／粒子群／シミュレーションに基づく最適化、線形／非線形／２次／高次回帰、線形／非線形／ストキャスティックス／制約／力学的／数学的／接続禁止／凸／半定義／錐／内部／分数／整数／逐次／二次計画法、共役／勾配／副勾配／座標／縮小降下、ニュートン／複素／反復／点／楕円／準ニュートン／補間／記憶／遺伝／進化／パターン／重力探索法／アルゴリズム、制約充足、変分法、最適制御、空間写像、ヒューリスティック／メタヒューリスティクス、数値解析、同時摂動確率近似、確率トンネリング、動的緩和、ヒルクライミング、シミュレーテッドアニーリング、微分進化、ロバスト／ライン／タブ／反応探索／最適化、カーブフィッティング、最小二乗法、変分法、及び／又は変分法。目的関数／損失関数／コスト関数／効用関数／適合度関数／エネルギー関数と関連付けられうる。
【0112】
回帰は、回帰関数を使用して、回帰ウィンドウ内のデータ又はデータの関数（例えば、ＡＣＦ／変換／マッピングされた）に適合するように実行されうる。反復中に、回帰ウィンドウの長さ／位置を変更しうる。回帰関数は、線形／二次／三次／多項式／別の関数であってもよい。回帰は平均／加重／絶対／二乗偏差、誤差、総合値／コンポーネント／加重／平均／絶対／二乗／高次／別の誤差／コスト（例えば、射影領域／選択された軸／直交軸における）、より小さい誤差の大きさについてのロバスト誤差（例えば、第１の誤差（例えば、二乗）、より大きい誤差の大きさについての第２の誤差（例えば、絶対）、及び／又は複数の誤差の加重和／平均（例えば、絶対／二乗誤差）のいずれかを最小化しうる。異なるリンク／経路に関連する誤差は異なる重みを有しうる（例えば、より少ないノイズを有するリンクは、より高い重みを有しうる）。回帰パラメータ（例えば、回帰窓における回帰関数の最大／最小回帰誤差、窓の位置／幅に関連する時間オフセット）は反復中に（例えば、ターゲット値／範囲／プロファイル、特性／ＳＴＩ／ＭＩ／テスト数量、物体のモーション／量／カウント／位置／状態、過去／現在の傾向、前の窓における極値の位置／量／分布、信号の搬送波／副搬送波周波数／帯域幅、チャネルに関連するアンテナの量、雑音特性、ヒストグラム／分布／中央／Ｆ分布、及び／又は閾値に基づいて）初期化及び／又は更新されうる。収束すると、現在の時間オフセットは回帰ウィンドウの中央／左／右（又は、固定相対位置）になる。
【0113】
提示（プレゼンテーション）において、情報は（例えば、ベニューマップ／環境モデルを用いて）表示／提示されてもよい。情報は、以下のものを含みうる：現在／過去／補正済み／近似／地図／位置／速度／加速度／ゾーン／地域／エリア／セグメンテーション／カバーエリア、方向／経路／トレース／履歴／トラフィック／サマリー、頻繁に訪れるエリア、顧客／群衆イベント／分布／行動、群衆制御情報、加速度／速度／バイタルサイン／呼吸／心拍数／活動／感情／睡眠／状態／休息情報、動作統計／ＭＩ／ＳＴＩ、動体／人／ペット／物体／バイタルサインの有無、ジェスチャー（例：手／腕／足／体／頭／顔／口／目）／意味／制御（ジェスチャーを使用したデバイスの制御）、位置ベースのジェスチャー制御／モーション解釈、ＩＤ／識別子（ＩＤ）（例：物体／人／ユーザ／ペット／ゾーン／地域、デバイス／機械／乗り物／ドローン／車／ボート／自転車／テレビ／エアコン／扇風機／、自己誘導型機械／デバイスのＩＤ／識別子）。オブジェクト／人／ユーザ／ペット／ゾーン／地域、デバイス／マシン／ビークル／ドローン／車／ボート／自転車／テレビ／エアコン／扇風機／、自己誘導型マシン／デバイス／ビークル）、環境／天候情報、ジェスチャー／ジェスチャー制御／モーショントレース、地震／爆発／暴風雨／火災／温度、衝突／衝撃／振動、イベント／ドア／窓／開閉／落下／事故／燃焼／凍結／水／風／空気の移動イベント、繰り返し／擬似周期イベント（例．トレッドミルでのランニング、ジャンプ、縄跳び、宙返り等）、及び／又は車両イベント。位置は、１／２／３次元（例えば、１Ｄ／２Ｄ／３Ｄ長方形／極座標として表される／表される）、相対的（例えば、ｒ．ｔ．地図／環境モデル）、又は関係的（例えば、ある地点における／近い／距離、２つの地点の中間、コーナーの周り、上階、テーブルトップ上、天井、床上、ソファ上）であってもよい。
【0114】
情報（例えば、位置）は、何らかのシンボルでマーク／表示されてもよい。シンボルは、色／強度／サイズ／向きを変化させながら、時間変化／点滅／脈動であってもよい。シンボルは瞬間量（例えば、分析／ジェスチャ／状態／ステータス／アクション／モーション／呼吸／心拍数、温度／ネットワークトラフィック／接続性／残電力）を反映する数でありうる。シンボル／サイズ／向き／色／強度／変化率／特性は、それぞれのモーションを反映しうる。情報はテキストであってもよく、又は視覚的／口頭で（例えば、事前に記録された音声／音声合成を使用して）／機械的に（例えば、動画化されたガジェット、可動部分の移動）提示されてもよい。
【0115】
ユーザデバイスは、スマートフォン／タブレット／スピーカ／カメラ／ディスプレイ／ＴＶ／ガジェット／車両／アプライアンス／デバイス／ＩｏＴ、ＵＩ／ＧＵＩ／音声／音声／記録／キャプチャ／センサ／再生／表示／アニメーション／ＶＲ／ＡＲ（拡張現実）／音声（支援／認識／合成）能力を有するデバイス、及び／又はタブレット／ラップトップ／ＰＣを含みうる。
【0116】
地図／フロアプラン／環境モデル（例：ホーム／オフィス／ビル／店舗／倉庫／施設）は、２／３／高次元であってもよい。それは、経時的に変化／進化しうる（例えば、画面上で回転／ズーム／移動／ジャンプ）。壁／窓／ドア／入口／出口／禁止区域がマークされてもよい。それは、複数の層（オーバレイ）を含みうる。それは、水管／ガス管／ケーブル／ケーブル／空気ダクト／クロール空間／天井／地下レイアウトを含む保守マップ／モデルを含みうる。
【0117】
ベニューは、ベッドルーム／リビング／ダイニング／休憩／収納／ユーティリティ／倉庫／会議／仕事／通路／キッチン／ホワイエ／ガレージ／1階／2階／オフィス／応接室／エリア／地域等、複数のゾーン／地域／セクター／セクション／テリトリー／地区／管区／地域／近隣／エリア／ストレッチ／エクスパンスに区分／細分化／ゾーン化／グループ化されうる。提示特性（例えば、明るさ／強度／輝度／色／クロミナンス／テクスチャ／アニメーション／点滅／レート）を有するマップ／フロアプラン／モデルにおいて提示されうる。
【0118】
開示されるシステム／装置／方法の一例。Ｓｔｅｐｈｅｎとファミリーは、ワシントン州シアトルにある２０００平方フィートの２階建てのタウンハウスのモーションを検出するために、開示された無線モーション検出システムをインストールしたいと考えている。彼の家には２つの階段があるので、Ｓｔｅｐｈｅｎは１つのタイプ２デバイス（Ａという名前）と２つのタイプ１デバイス（ＢとＣという名前）を１階に使用することにする。１階にはキッチン、ダイニング、リビングの３つの部屋が並んでおり、ダイニングルームは真ん中にある。Ａはダイニングルーム、Ｂはキッチン、Ｃはリビングに入れ、１階を３つのゾーン（ダイニングルーム、リビング、キッチン）に仕切った。運動がＡＢペア及び／又はＡＣペアによって検出されると、システムはＴＳＣＩ／特徴／特性／ＳＴＩ／ＭＩを分析し、運動を３つのゾーンのうちの１つと関連付ける。
【0119】
Ｓｔｅｐｈｅｎと家族が休日キャンプに行く場合、彼は携帯電話アプリ（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄ電話アプリ又はｉＰｈｏｎｅ(登録商標)アプリ）を使用して、モーション検出システムをオンにする。システムがモーションを検出すると、警告信号（ＳＭＳ、電子メール、携帯電話アプリへのプッシュメッセージ等）がＳｔｅｐｈｅｎへ送信される。Ｓｔｅｐｈｅｎが月額料金（例えば、＄１０／月）を支払う場合、サービス会社（例えば、セキュリティ会社）は、有線（例えば、ブロードバンド）／無線（例えば、ＷｉＦｉ／ＬＴＥ／５Ｇ）ネットワークを介して警告信号を受信し、セキュリティ手順を実行する（例えば、問題を確認するためにＳｔｅｐｈｅｎに電話し、自宅でチェックするために誰かへ送信し、Ｓｔｅｐｈｅｎに代わって警察に連絡する）。
【0120】
Ｓｔｅｐｈｅｎは、高齢の母親を愛し、一人で家にいるときは、彼女の幸福を気にする。家族の休憩（例えば、仕事／買い物／休暇）中に母親が自宅にいる場合、Ｓｔｅｐｈｅｎは、自分のモバイルアプリを使用してモーション検出システムをオンにして、母親がｏｋであることを保証する。彼は、自宅での母親のモーションをモニターするためにモバイルアプリを使う。Ｓｔｅｐｈｅｎがモバイルアプリを使って、３つの領域のうちで母親が家を回っているのを見ると、彼女の日常的なルーチンによれば、Ｓｔｅｐｈｅｎは、母親がｏｋであることを知っている。Ｓｔｅｐｈｅｎは、モーション検出システムが彼が家から離れている間の母親の幸福をモニタリングするのを助けることができることに感謝している。
【0121】
典型的な日には、母親は、午前７時に起きて、台所で朝食を２０分間調理し、ダイニングで朝食を３０分間食べる。それから、彼女は、リビングルームで毎日運動をし、その後、リビングルームでソファに座って、好きなテレビ番組を見る。モーション検出システムは、Ｓｔｅｐｈｅｎが住宅の３つの領域におけるモーションのタイミングを見ることを可能にする。モーションが日常のルーチンに同意すると、Ｓｔｅｐｈｅｎは、おおよそ母さんが元気になるはずだということを知っている。しかし、モーションパターンが異常（例えば、午前１０時までモーションがない、又はキッチン／静止状態が長すぎる）である場合、Ｓｔｅｐｈｅｎは、何かが間違っていると疑い、母親に彼女をチェックするように呼びかける。Ｓｔｅｐｈｅｎは、誰か（例えば、家族／近隣者／有料職員／友人／ソーシャルワーカー／サービスプロバイダ）に母親をチェックさせることさえできる。
【0122】
ある日、Ｓｔｅｐｈｅｎは、デバイスの位置を変えるように感じる。彼は単に、それを原稿のＡＣ電源プラグから抜き、別のＡＣ電源プラグに差し込むだけである。彼は、モーション検出システムがプラグアンドプレイであり、再配置がシステムの動作に影響を与えないことを幸せにしている。電源を入れるとすぐに動作する。
【0123】
その後、Ｓｔｅｐｈｅｎは、２階の寝室をモニタリングするために、同様のセットアップ（即ち、１つのタイプ２及び２つのタイプ１デバイス）を２階に設置することを決定する。もう一度言うと、システムのセットアップは非常に簡単で、２階のＡＣ電源プラグにタイプ２デバイスとタイプ１デバイスを接続する必要がある。特別な設置は不要である。彼は、同じモバイルアプリを使用して、地上／秒フロアの両方でモーションをモニタリングしうる。地上／秒階の各タイプ２デバイスは、地上／秒階の全てのタイプ１デバイスと相互作用できる。Ｓｔｅｐｈｅｎは複合システムの２倍以上の能力を有する。
【0124】
開示されるシステムは、多くの用途に適用しうる。タイプ１／タイプ１／タイプ２デバイスはホーム／オフィス／テーブル、天井、床、又は壁にある任意のＷｉＦｉ対応デバイス（例えば、スマートフォンＩｏＴ／ＩｏＴ／ａｐｐｌｉａｎｃｅ／ＳＴＢ／冷蔵庫／スピーカ／ＳＴＢ／冷蔵庫／ファン／ヒーター／ファン／エアコン／ルーター／タブレット／コンピュータ／タブレット／プラグ／パイプ／ランプ／煙センシング器／家具／シェルフ／キャビネット／ドア／ロック／ソファ／テーブル／椅子／ピアノ／器具／ウェアラブル／時計／タグ／キー／チケット／ベルト／ウォレット／ペン／ハット／ネックレス／埋め込み型／フォン／眼鏡／ガラスパネル／ゲームデバイス）であってもよい。彼らは人々を数えるために会議室に置かれるかもしれない。それらは、高齢者の日常活動をモニタリングし、症状（例えば、認知症、アルツハイマー病）の任意の徴候を検出するために、福祉モニタリングシステムを形成しうる。これらは、乳児のバイタルサイン（呼吸）をモニタリングするために乳児モニタにおいて使用されうる。それらは、睡眠の質をモニタリングし、任意の睡眠時無呼吸を検出するために、寝室内に配置されうる。それらは、乗客及び運転者の健康状態をモニタリングし、眠い運転者又は高温の自動車に残された赤ん坊を検出するために、自動車内に配置されてもよい。それらは、トラック／コンテナに隠された人をモニタリングすることによって人身取引を防止するために、物流において使用されうる。これらは、災害地域で緊急サービスによって配備され、ごみに閉じ込められた被害者を捜索しうる。それらは、侵入者を検出するためにセキュリティシステムに配備されうる。
【0125】
いくつかの実施形態では、無線センシングタスクを実行するために、モーション統計値（ＭＳ：motion statistics）又はモーション情報（ＭＩ：motion information）は、スライディング時間ウィンドウ内の全てのＣＩ（例えば、ＣＳＩ／ＣＩＲ／ＣＦＲ）に基づいて、スライディング時間ウィンドウ内で演算されうる。タスクは、ＭＳ／ＭＩに基づいてベニュー内の物体のモーションをモニタリングすることでありうる。ＭＳ／ＭＩは、物体又は物体のモーションについてのＳＴＩ又は特性（characteristics）でありうる。場合によっては、あるＣＩは、（例えば、干渉、ノイズに起因して）異常であることがあり、それにより、ＭＳ／ＭＩの異常な挙動を引き起こすとともに、無線センシングタスクを妨害／中断する。そのような異常なＣＩ（及び異常なＭＳ／ＭＩ）は、外れ値とみなされうる。いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウ内の外れ値又は外れ値の影響を検出／抑制／除去／除外（detect／suppress／remove／exclude）する方式が開示される。システムは、スライディング時間ウィンドウを、「正常（normal）」、「中等度異常（moderately abnormal）」、及び「重度異常（severely abnormal）」のいずれかに分類しうる。
【0126】
いくつかの実施形態では、「正常」スライディング時間ウィンドウ（又は、例えば異常／外れ値ＣＩが無い、信頼できる／規則的な時間ウィンドウ）について、ＭＳ／ＭＩは、通常の方法で演算されうるとともに、タスクは、当該ＭＳ／ＭＩに基づいて実行されうる。「重度異常」スライディング時間ウィンドウ（又は、例えば、異常／外れ値ＣＩのロットを有する、重度に信頼できない／不規則な時間ウィンドウ）について、現在のウィンドウのＭＳ／ＭＩは演算されず、タスクは現在の時間ウィンドウのＭＳ／ＭＩ無しに代替の方法で（例えば、隣接するＭＳ／ＭＩから演算された置換ＭＳ／ＭＩを用いて）実行されうる。「中程度異常」スライディング時間ウィンドウ（又は、例えば、スライディング時間ウィンドウ内の特定の位置における（例えば、最初／最後／中間における）特定の配列（例えば、少なくともＮ１個の連続するもの）における、許容可能な量の良好な／正常な／信頼できるＣＩを有する、中程度に信頼できる／不規則な時間ウィンドウ）について、代替ＭＳ／ＭＩ（例えば、簡略化された／低減された／代替的なＭＳ／ＭＩ）が、タスクが（ＭＳ／ＭＩを置き換えうる）代替ＭＳ／ＭＩに基づいて実行されうるように、スライディング時間ウィンドウ内のいくつかの良好な／正常な／信頼できるＣＩに基づいて演算されうる。代替ＭＳ／ＭＩは、異常ＣＩ無しに（即ち、異常ＣＩが除去又は除外された状態で）演算されたＭＳ／ＭＩでありうる。全ての良好な／正常な／信頼できるＣＩが、代替ＭＳ／ＭＩの演算に含まれうるとは限らない。
【0127】
いくつかの実施形態では、テストスコア（ＴＳ：test score）が演算されうる。Ｎ個のタイムスタンプを有する現在のスライディング時間ウィンドウについて、特性値（characteristic value）が演算されうる。システムは、ＴＳＣＩのスライディング時間ウィンドウにおけるＭ個の時間的隣接ＣＩにそれぞれ基づいて、少なくとも１つのテストスコア（ＴＳ）を演算しうる。ここで、Ｍは、２、３、又はそれ以上でありうる。Ｍ個の時間的隣接ＣＩの一部又は全部は、連続していてもよい。各ＴＳは、スカラーであってもよい。各ＴＳは、個別の時間と関連付けられてもよい。テストスコアは、類似度（similarity）、非類似度（dis-similarity）、差分、距離、ノルム、区別、比率、割合、分散、変動、発散、スプレッド、偏差、ＴＲＲＳ、相関、共分散、自己相関、相互相関、内積等のうちのいずれかを含みうる／でありうる、又は、それらの測度又はスコアを含みうる／でありうる。いくつかの実施形態では、各ＴＳＣＩは、タイプ１デバイスのＴｘアンテナとタイプ２デバイスのＲｘアンテナとのペアリングである「リンク」と関連付けられる。タイプ１／タイプ２デバイスのペアに対して１つ以上のリンクが、２つ以上の関連付けられたＴＳＣＩとともに存在してもよい。
【0128】
いくつかの実施形態では、コンポーネントワイズテストスコア（ＣＴＳ：component-wise test score）が演算されうる。各ＣＩは、Ｌ個のコンポーネント（例えば、ＣＩ＝ＣＦＲの場合にはＬ個のサブキャリア、ＣＩ＝ＣＩＲの場合にはＬ個のタブ）を有しうる。ＣＴＳは、各コンポーネントについて演算されうる。ＣＴＳは、スカラーであってもよい。各ＣＴＳは、個別の時間と関連付けられてもよい。任意の時間ｔについての全てのＣＴＳ（ｔ）は、テストのスライディング時間ウィンドウにおける（例えば、ＴＳのために使用されるものと同様／同一の）Ｍ個の時間的隣接ＣＩに基づいて、演算されうる。ここで、Ｍは、２、３、又はそれ以上でありうる。同じ時間ｔにおいてＬ個のＣＴＳ（ｔ）の全てを演算するために使用されるＭ個の時間的隣接ＣＩは、全てのコンポーネントについて同じでありうる／異なりうる。ＣＴＳは、類似度、非類似度、差分、距離、ノルム、区別、比率、割合、分散、変動、発散、スプレッド、偏差、コンポーネントワイズＴＲＲＳ、相関、共分散、自己相関、相互相関、内積等のうちのいずれかを含みうる／でありうる、又は、それらの測度又はスコアを含みうる／でありうる。いくつかの実施形態では、ＴＳ（ｔ）は、Ｌ個のＣＴＳ（ｔ）の総合値（aggregate）（例えば、総和、平均、加重平均、中央値、モード、最大値、最小値、パーセンタイル）、又は各ＣＴＳ（ｔ）の重み付けされた数量（weighted quantity）の総合値、又は各ＣＴＳ（ｔ）の関数（例えば、大きさ、位相、大きさの二乗）の総合値でありうる。
【0129】
いくつかの実施形態では、いくつかのコンポーネント／関連付けられたＣＴＳが、「選択」されうる（例えば、Ｋ個の最大（の大きさ）のＣＴＳ、又はＣＴＳの大きさ＞閾値、又は他のＣＴＳの関数に関連する個別のＣＴＳの関数に基づいて選択されうる）とともに、ＴＳ（ｔ）は、選択されたＣＴＳについての選択ＣＴＳ／数量（例えば、関数、大きさ、位相、大きさの二乗）のみの総合値でありうる。ＴＳがＣＴＳの重み付けされた数量（例えば、加重和、加重平均、加重積）である場合、選択されたコンポーネントのＣＴＳは、選択されていないコンポーネントのＣＴＳよりも大きい重みを有しうる。重みは、（例えば、他のコンポーネントのＣＴＳに対して相対的な、コンポーネントのＣＴＳに基づいて）コンポーネントごとに演算されうる。ＴＳは、各ＣＴＳが個別の重みによって重み付けされた、ＣＴＳの重み付けされた数量でありうる。
【0130】
いくつかの実施形態では、リンクワイズテストスコア（ＬＴＳ：link-wise test score）が、ＴＳＣＩのスライディング時間ウィンドウ内のＣＩに基づいて演算されうる。例えば、ＬＴＳは、２つ以上のＴＳの第１の総合値でありうる。ＬＴＳはまた、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩに基づく「全体的」テストスコア（即ち、Ｍ＝Ｎ）であってもよい。あるリンクについて、スライディング時間ウィンドウは、ＬＴＳ又はＴＳＣＩと関連付けられた２つ以上のＴＳに基づいて、「正常」、「中程度異常」又は「重度異常」として分類されうる。リンクワイズＭＳ／ＭＩ（又は、代替リンクワイズＭＳ／ＭＩ）は、ＴＳＣＩのスライディング時間ウィンドウ内のＣＩに基づいて演算されうる／されえない。任意の総合値は、平均、加重平均、トリム平均、総和、加重和、積、加重積、算術平均、幾何平均、調和平均、中央値、加重中央値、モード、ヒストグラム、統計値（statistics）、自己相関関数、スペクトル、スペクトログラム、分散、変動、発散、スプレッド、範囲、偏差、最小値、最大値、パーセンタイル、特性値等のうちのいずれかを含みうる。
【0131】
いくつかの実施形態では、デバイスペアワイズテストスコア（ＴＴＳ）が、タイプ１デバイスとタイプ２デバイスとのペアと関連付けられた２つ以上のＴＳＣＩ（各ＴＳＣＩが、タイプ１デバイスのＴＸアンテナ及びタイプ２デバイスのＲＸアンテナと関連付けられた「リンク」と関連付けられている）に基づいて、スライディング時間ウィンドウについて演算されうる。例えば、ＴＴＳは、２つ以上の関連付けられたＬＴＳの第２の総合値であってよく、各ＬＴＳは個別のリンクと関連付けられる。ＴＴＳはまた、スライディング時間ウィンドウ内の２つ以上のＴＳＣＩの全てに含まれる全てのＣＩに基づく「全体的」テストスコアであってもよい。タイプ１－タイプ２デバイスペアについて、スライディング時間ウィンドウは、ＴＴＳ、２つ以上のＬＴＳ、又は２つ以上のＴＳ（各ＴＳが個別のリンクと関連付けられている）に基づいて、「正常」又は「重度異常」として分類されうる。デバイスペアワイズＭＳ／ＭＩ（又は代替デバイスペアワイズ）は、ＴＳＣＩのスライディング時間ウィンドウ内のＣＩに基づいて演算されうる／されえない。
【0132】
いくつかの例では、外れ値検出／抑制／除去が、ＴＳＣＩに対して実行される。時間ｔと関連付けられたテストスコア（ＴＳ）であるＴＳ（ｔ）は、２つ以上の時間的に隣接するＣＩ間のＣＩ差（ＣＩＤ：CI-difference）等の差分スコアでありうる。各ＴＳＣＩ内にＮ個のＣＩを有する時間ウィンドウにおいて、システムは、（Ｎ－１）個のＣＩＤを演算してもよく、時間ｔに関連付けられる各ＣＩＤは、ＣＩＤ１（ｔ）＝ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ－１）である。各ＣＩＤについて、ＣＩＤの特徴又はｆ（ＣＩＤ（ｔ））（ＣＩＤ特徴又はＣＩＤＦ、特徴ｆ（．）は、大きさ／大きさの二乗／ノルム／絶対値／それの累乗又は単調関数である／を含む））が演算されうる。
【0133】
いくつかの実施形態では、ＣＩＤは、ＣＩＤ２（ｔ）＝ｆ（ＣＩ（ｔ））－ｆ（ＣＩ（ｔ－１））でありうる。そのような場合、ＣＩＤＦはＣＩＤＦ２（ｔ）＝ｆ２（ＣＩＤ２（ｔ））でありうる。ここで、ｆ及びｆ２は異なりうる。いくつかの実施形態では、ＣＩＤは、あるｋ＝１，－１，２，－２，３，－３，...に対して、ＣＩＤ３（ｔ）＝ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ－ｋ）でありうる。いくつかの実施形態では、ＣＩＤはまた、ＣＩＤ＝（ＣＩＤ１＋ＣＩＤ３）／２＝ＣＩ（ｔ）（ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－ｋ））／２でありうる。ｋ＝－１の場合、ＣＩＤ＝ＣＩ（ｔ）－（ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ＋１））／２である。ｋ＝２の場合、ＣＩＤ＝ＣＩ（ｔ）－（ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－２））／２である。いくつかの実施形態では、ＣＩＤはまた、個別のｋを有するＣＩＤ３の線形結合、又は任意のＣＩＤ１、ＣＩＤ２、ＣＩＤ３の線形結合でありうる。例えば、ＣＩＤは、ＣＩＤ＝（ＣＩＤ１＋ＣＩＤ１＋ＣＩＤ３）／３＝ＣＩ（ｔ）（２＊ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－ｋ））／３でありうる。いくつかの実施形態では、ＣＩＤはまた、ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ）－（ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ－３））／３、又は更にはＣＩＤ＝ＣＩ（ｔ）－（４＊ＣＩ（ｔ－１）＋２＊ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ－３））／７等の、いくつかの隣接するＣＩの加重平均を差し引いたＣＩ（ｔ）でありうる。
【0134】
いくつかの実施形態では、ＴＳは、任意のＣＩＤ又は任意のＣＩＤＦ又は任意の組み合わせでありうる。大きなＴＳは、急激な変化、異常性、又は異常性の高い確率／尤度を示唆／示しうる。ＬＴＳは、Ｎ－１個のＣＩＤの総合値（例えば、算術／幾何／調和／トリム／加重平均又は和、中央値／モード／最大値／パーセンタイル／最小値、分散／変動／発散／スプレッド／偏差等）でありうる。算術平均、幾何平均、中央値又はモードは、「典型的な」挙動を反映しうる。最大値又は最小値又はパーセンタイル（例えば、９５％又は５％）は、最悪／最良ケースの挙動を反映しうる。分散／変動／発散は、ゆらぎ（fluctuation）の挙動を反映しうる。
【0135】
ＣＩレベルの異常性（abnormality）の分類を実行するために、時間ｔにおけるＣＩについて、関連付けられたＴＳ（ｔ）が第１の条件を満たす（例えば、閾値よりも大きい又は小さい）場合、それは、「異常」／外れ値／非典型的／非一般的／異例／非代表的／誤り／変則的／奇妙／不規則／逸脱／発散／偏心／例外的／特異／逆／倒錯／破損、として分類／演算／決定されうる。それ以外の場合、それは「正常」として分類されうる。いくつかの実施形態では、ＴＳ（ｔ）は、時間ｔ前後のウィンドウ内の局所的な非類似度、差分（例えば、ＣＩＤ／ＣＩＤＦ）、距離、区別、比率、割合、分散、変動、発散、スプレッド、又は偏差、のスコア／測度でありうるとともに、第１の条件は、ＴＳ（ｔ）が閾値よりも大きいことでありうる。ＴＳ（ｔ）は、時間ｔ前後のウィンドウ内の局所的な類似度、ＴＲＲＳ、相関、共分散、自己相関、相互相関、又は内積、のスコア／測度でありうるとともに、第１の条件は、ＴＳ（ｔ）が閾値より小さいことでありうる。「異常」ＣＩの場合、「異常性スコア（abnormality score）」／ＡＳ（例えば、０と１との間、又は－１と＋１との間の実数）が、（例えば、ＴＳに基づいて、又は全ての／選択された、関連付けられたＣＴＳに基づいて、ある個数の、隣接する／時間的に隣接するＴＳ又は関連付けられたＣＴＳに基づいて）演算されうる。連続する異常ＣＩのランについて、ランワイズ異常性スコア（run-wise abnormality score）／ＲＡＳは、当該ランにおける各異常ＣＩのＡＳの総合値（総和、加重和、積、加重積、平均、加重平均／中央値／モード、（加重）算術／幾何／調和平均）として演算されうる。
【0136】
リンクレベルの異常性の分類を実行するために、リンク、例えばｋ番目のリンク（又はリンクｋ）、のＣＩのスライディング時間ウィンドウについて、当該スライディング時間ウィンドウは、第２の条件が満たされる場合（例えば、ＬＴＳ（ｋ）が閾値よりも大きい又は小さい場合、又はリンクｋのスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）の最大値／最小値／マジョリティ／マイノリティ／パーセンテージ／十分量／最小量／最大量が、別の閾値よりも大きい若しくは小さい場合、又は第１の条件を満たす場合、又はリンクｋにおける異常ＣＩの分布特性が、ある条件を満たす場合）には、「異常」（例えば、「中程度異常」又は「重度異常」）として決定／分類／演算されうる。それ以外の場合には、リンクｋのスライディング時間ウィンドウは、「正常」として分類されうる。「異常」である場合、何らかの追加の条件（例えば、あるＴ１、Ｔ２に対して、Ｔ１＜ＡＳ＜Ｔ２）が満たされときには、「中程度異常」又は「重度異常」（又はＡＳに基づく、り異常なレベル）として更に分類されうる。「中等度異常」のクラス又はサブクラスが２つ以上存在してもよい。
【0137】
いくつかの実施形態では、リンクｋのスライディング時間ウィンドウが時間ウィンドウにおける（又は時間ウィンドウの初期部分における、又は時間ウィンドウの終了部分における）正常ＣＩのパーセンテージ／量が閾値を超える場合、又は正常ＣＩの初期（例えば、先頭）ランが、閾値を超えるランレングスを有する場合、又は正常ＣＩの終了（例えば、末尾）ランが、閾値を超えるランレングスを有する場合、又は何らかの他の条件が満たされる場合、「中程度異常」として分類されうる。それ以外の場合、「重度異常」でありうる。任意の閾値は、異常性スコア／ＡＳ／ランワイズＡＳ／ＲＡＳに依存しうる。任意の閾値は、関連するＡＳ／ＲＡＳに基づいて、予め定められうる又は適応的に演算されうる。いくつかの実施形態では、リンクｋのスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）の最大値が閾値よりも大きい場合、リンクｋのスライディング時間ウィンドウは「異常」として分類されうる。
【0138】
いくつかの実施形態では、連続する「正常」ＣＩのラン及びそれらの個別の「ランレングス」が、決定／演算／識別されうる。例えば、孤立した正常ＣＩは、１のランであり、１のランレングスを有する。２つの連続する正常ＣＩは、２のランであり、２のランレングスを有し、以下同様である。リンクｋのスライディング時間ウィンドウは、正常ＣＩの任意のランのランレングスが、条件（例えば、スライディング時間ウィンドウの長さの１／２、又は１／３、又は１／４より大きい）を満たす場合、「中程度異常」として更に分類されうる。それ以外の場合、それは、「重度異常」として更に分類されうる。
【0139】
いくつかの実施形態では、連続する「正常ＣＩ」のランは、閾値より小さいＡＳを有する（連続する／連結している）「異常」ＣＩを更に含みうる。いくつかの実施形態では、閾値より小さいＡＳを有する、連続する異常ＣＩのランは、それらの個別のランレングスが別の閾値よりも大きい場合、「正常ＣＩ」として再分類されうる。あるいは、全てのＡＳがＴ１より小さく、かつ、ＡＳのパーセンテージがＴ２＜Ｔ１である、連続する異常ＣＩのランは、それらの個別のランレングスがＴ３より大きい場合に、「正常ＣＩ」として再分類されうる。いくつかの実施形態では、第１の閾値よりも大きいＴＳ（ｔ）の量が演算されうる。リンクｋのスライディング時間ウィンドウは、第１の閾値よりも大きいＴＳ（ｔ）のパーセンテージ（例えば、リンクｋのスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）の最大値のパーセンテージ）が、第２の閾値よりも小さい場合に、又は代替的には、リンクｋのスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）の、あるパーセンタイル（例えば、９０パーセンタイル）が、ある閾値よりも小さい場合に、「中程度異常」として更に分類されうる。
【0140】
いくつかの実施形態では、任意の閾値は、関連する異常性スコア／ＡＳ／ランワイズＡＳ／ＲＡＳに基づいて、予め定められうる又は適応的に演算されうる。いくつかの実施形態では、ＭＳ／ＭＩは、「正常」、「異常」、「中等度異常」及び／又は「重度異常」の分類に従って異なるように演算されうる。いくつかの実施形態では、第２の条件が満たされる（例えば、ＬＴＳ（ｋ）が閾値よりも大きい若しくは小さい、又はリンクｋのスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）のマジョリティ／マイノリティ／パーセンテージ／十分量／最小量／最大量が別の閾値よりも大きい若しくは小さい、若しくは第１の条件を満たす、又はリンクｋにおける異常ＣＩの分布特性が、ある条件を満たす）。いくつかの実施形態では、ＬＴＳ（ｋ）は、リンクｋにおけるスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳ（ｔ）の、ウィンドウワイド総合値、最大値、最小値、パーセンタイル（例えば、９５％又は５％）、非類似度、差分、距離、区別、比率、割合、分散、変動、発散、スプレッド、又は偏差、のスコア／測度でありうる。
【0141】
デバイスペアレベルの異常性の分類を実行するために、Ｍ個のアンテナペアリング（Ｍ＝Ｍ１＊Ｍ２となるように、Ｍ１個のアンテナを有するタイプ１デバイス及びＭ２個のアンテナを有するタイプ２デバイス）を含み、このためＭ個のリンク及びＭ個の関連するＴＳＣＩを含む、タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペア（即ち、デバイスペア）について、当該デバイスペアのスライディング時間ウィンドウは、第３の条件が満たされる場合（ＴＴＳが閾値よりも大きい若しくは小さい、又はＬＴＳのマジョリティ／マイノリティ／パーセンテージ／十分量／最小量／最大量が、別の閾値よりも大きい／小さい若しくは第２の条件を満たす、又はスライシング時間ウィンドウ内のＴＳのマジョリティ／マイノリティ／パーセンテージ／十分量／最小量／最大量が、更に別の閾値よりも大きい／小さい若しくは第１の閾値を満たす、又は異常リンクの分布特性がある条件を満たす、又は異常ＣＩの分布特性が別の条件を満たす）に、「異常」として決定／分類／演算されうる。それ以外の場合に、当該デバイスペアのスライディング時間ウィンドウは、「正常」として分類されうる。
【0142】
いくつかの実施形態では、現在の時間ウィンドウが「正常」である場合、ＭＳ／ＭＩは、時間ウィンドウ内のリンクｋ（又は２つ以上のリンク）における全てのＣＩに基づいて、現在のスライディング時間ウィンドウについて演算されうる。これは、ＭＳ／ＭＩを演算する通常の方法でありうる。現在の時間ウィンドウが「異常」である場合、特に「重度の異常」である場合、ＭＳ／ＭＩは、現在の時間ウィンドウにおけるＣＩに基づいて演算されうる／されえない。既に演算されている場合、ＭＳ／ＭＩは破棄されうる（又は使用されえない）。代替／置換／別の／補助／フォールバック／スタンバイ／フィルイン／スタンドイン／プロキシＭＳ／ＭＩが、使用されてもよい。代替ＭＳ／ＭＩは、いくつかの隣接ＭＳ／ＭＩ（例えば、時間的に隣接する、同時の若しくは過去の若しくは未来の、又は同じＴＸ／ＲＸデバイスペアの他のＴＳＣＩ、若しくは「隣接する」ＴＸ／ＲＸデバイスペアのＴＳＣＩ等の、空間的に隣接する）に基づいて演算される、予測／推定／置換ＭＳ／ＭＩ値でありうる。代替ＭＳ／ＭＩは、平均／中央値／モード／加重平均／トリム平均、又は０次／１次／２次／高次の予測器／推定器、又は複数の隣接ＭＳ／ＭＩの別の総合値等の、総合値でありうる。現在の時間ウィンドウが「中程度異常」である場合、現在の時間ウィンドウ内の一部の（又は全部の）残りの／利用可能な「正常」ＣＩに基づいて、低減／部分的／簡略化／限定的／傾斜／バイアス／部分的／歪み／着色／片側ＭＳ／ＭＩが演算されうる。例えば、低減ＭＳ／ＭＩは、（各々が十分に長いランレングス、例えば、ランレングス＞Ｔ１を有する）正常ＣＩの１つ以上のロング／最長ランに基づいて、又は時間ウィンドウ内の（十分なランレングス、例えば、ランレングス＞Ｔ２を有する）先頭又は末尾の正常ＣＩのランに基づいて、演算されうる。
【0143】
いくつかの実施形態では、現在の時間ウィンドウ内に、十分な長さを有する正常ＣＩの２つ以上のランが存在する場合、複数の暫定的な低減ＭＳ／ＭＩが、それぞれ、正常ＣＩの個別のランに基づいて演算されうるとともに、低減ＭＳ／ＭＩは、複数の暫定的な低減ＭＳ／ＭＩの総合値として演算されうる。現在の時間ウィンドウの正常ＣＩの開始又は末尾ランは、低減ＭＳ／ＭＩを演算するために、時間的に隣接する時間ウィンドウの正常ＣＩの連結ランと、合成されうる。特に、正常ＣＩの先頭（又は末尾）ランは、それ以前の（又は次の）隣接する時間ウィンドウ内の正常ＣＩの末尾（又は先頭）ランと合成されてもよく、低減ＭＳ／ＭＩは、正常ＣＩの合成ランに基づいて演算されてもよい。
【0144】
いくつかの実施形態では、ＭＳ／ＭＩは、低減されたＭＳ／ＭＩとして演算されうる。代替的には、ＭＳ／ＭＩは、低減されたＭＳ／ＭＩと、１つ以上の隣接ＭＳ／ＭＩとの総合値（例えば、最長ランレングスがＴ１よりも小さいがＴ３よりも大きい場合）として演算されうる。任意の閾値が、予め決定されうるか、又は調整若しくは適応的に調整されうる。
【0145】
図１は本教示の一実施形態による、無線センシング又はモニタリングシステムの第１の無線デバイス（例えば、ボット１００）の例示的なブロック図を示す。ボット１００は、本明細書で説明する種々の方法を実装するように構成されうるデバイスの一例である。図１に示すように、ボット１００は、プロセッサ１０２と、メモリ１０４と、送信機１１２及び受信機１１４を備えるトランシーバ１１０と、同期コントローラ１０６と、電力モジュール１０８と、オプションのキャリアコンフィギュレータ１２０と、無線信号発生器１２２と、を含むハウジング１４０を備える。
【0146】
この実施形態では、プロセッサ１０２は、ボット１００の全般的な動作を制御し、中央処理装置（ＣＰＵ）、及び／又は汎用マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、状態機械、ゲート論理、個別ハードウェアコンポーネント、専用ハードウェア有限状態機械、又はデータの演算若しくは他の操作を実行可能な任意の他の適切な回路、デバイス及び／若しくは構造等の、１つ以上の処理回路又はモジュールを含みうる。
【0147】
読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の両方を含みうるメモリ１０４は、命令とデータとをプロセッサ１０２に与えうる。メモリ１０４の一部は、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）も含みうる。プロセッサ１０２は一般に、メモリ１０４内に格納されたプログラム命令に基づいて論理演算及び算術演算を実行する。メモリ１０４に格納された命令（別名、ソフトウェア）は、本明細書で説明する方法を実行するためにプロセッサ１０２によって実行されうる。プロセッサ１０２及びメモリ１０４は共に、ソフトウェアを格納し、実行する処理システムを形成する。本明細書で使用される「ソフトウェア」は、１つ以上の所望の機能又は処理を実行するようにマシン又はデバイスを構成しうる、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード等と呼ばれるかどうかにかかわらず、任意の種類の命令を意味する。命令は、（例えば、ソースコード形式、バイナリコード形式、実行可能コード形式、又は任意の他の適切なコード形式の）コードを含みうる。命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、処理システムに、本明細書で説明する種々の機能を実行させる。
【0148】
送信機１１２及び受信機１１４を含むトランシーバ１１０は、ボット１００が遠隔デバイス（例えば、オリジン（Origin）又は別のボット）との間でデータを送受信することを可能にする。アンテナ１５０は、典型的にはハウジング１４０に取り付けられ、トランシーバ１１０に電気的に結合される。種々の実施形態では、ボット１００は、複数の送信機、複数の受信機、及び複数のトランシーバを備える（図示せず）。一実施形態では、アンテナ１５０は、それぞれが別個の方向を向く複数のビームを形成可能なマルチアンテナアレイ１５０と置き換えられる。送信機１１２は、異なるタイプ又は機能を有する信号を無線で送信するように構成されることができ、そのような信号は、プロセッサ１０２によって生成される。同様に、受信機１１４は、異なるタイプ又は機能を有する無線信号を受信するように構成され、プロセッサ１０２は、複数の異なるタイプの信号を処理するように構成される。
【0149】
本例におけるボット１００は、本明細書に開示されるシステムにおいて、ボット、タイプ１デバイス、送信機、又はＳＴＡとして機能しうる。例えば、無線信号生成器１２２は、送信機１１２を介して、無線信号を生成し、ベニュー内の物体のモーション（motion）によって影響を受ける無線マルチパスチャネルを通じて送信しうる。無線信号は、チャネルの情報を運ぶ。チャネルがモーションによって影響を受けるため、チャネル情報は、物体のモーションを表しうるモーション情報を含む。したがって、モーションは、無線信号に基づいて示され、検出されうる。無線信号生成器１２２における無線信号の生成は、別のデバイス（例えば、オリジン）からの、モーション検出を求める要求に基づいてもよいし、システムの事前設定に基づいてもよい。即ち、ボット１００は、送信された無線信号が、モーションを検出するために使用されることを知っていても知らなくてもよい。
【0150】
本例における同期コントローラ１０６は、ボット１００の動作を、別のデバイス（例えば、オリジン又は別のボット）と同期又は非同期になるように制御するように構成されうる。一実施形態では、同期コントローラ１０６は、ボット１００を、ボット１００によって送信された無線信号を受信するオリジンと同期させるように制御しうる。別の実施形態では、同期コントローラ１０６は、他のボットと非同期に無線信号を送信するようにボット１００を制御しうる。別の実施形態では、ボット１００及び他のボットの各々が、無線信号を個別かつ非同期に送信しうる。
【0151】
キャリアコンフィギュレータ１２０は、無線信号生成器１２２によって生成された無線信号を送信するための送信リソース（例えば、時間及びキャリア）を設定するための、ボット１００内のオプションのコンポーネントである。一実施形態では、ＣＩの時系列に含まれる各ＣＩは、無線信号の送信のキャリア又はサブキャリアにそれぞれ対応する１つ以上のコンポーネントを有する。モーションの検出は、コンポーネントの任意の１つ又は任意の組み合わせに関するモーション検出に基づきうる。
【0152】
電力モジュール１０８は、１つ以上のバッテリ等の電源と、図１の上述のモジュールの各々へ、調整された電力を提供するための電力調整器とを含みうる。いくつかの実施形態では、ボット１００が専用外部電源（例えば、壁コンセント）に結合される場合、電力モジュール１０８は、変圧器及び電力調整器を含みうる。
【0153】
上述の種々のモジュールは、バスシステム１３０によって互いに結合される。バスシステム１３０は、データバスと、当該データバスに加えて、例えば、電力バス、制御信号バス、及び／又はステータス信号バスとを含みうる。ボット１００のモジュールは、任意の適切な技術及び媒体を使用して互いに動作可能に結合されうることが理解される。
【0154】
いくつかの別個のモジュール又はコンポーネントが図１に示されているが、モジュールのうちの１つ以上が結合されうる又は一般に実装されうることが、当業者には理解されよう。例えば、プロセッサ１０２は、プロセッサ１０２に関して上記で説明した機能を実装するだけでなく、無線信号生成器１２２に関して上記で説明した機能も実装してもよい。逆に、図１に示されるモジュールの各々は、複数の別個のコンポーネント又は要素を使用して実装されてもよい。
【0155】
図２は、本教示の一実施形態による、無線センシング又はモニタリングシステムの第２の無線デバイス（例えば、オリジン２００）の例示的なブロック図を示す。オリジン２００は、本明細書で説明する種々の方法を実装するように構成されうるデバイスの一例である。本例におけるオリジン２００は、本明細書で開示されるシステムにおいて、オリジン、受信機、タイプ２デバイス、又はＡＰとして機能しうる。図２に示されるように、オリジン２００は、プロセッサ２０２と、メモリ２０４と、送信機２１２及び受信機２１４を備えるトランシーバ２１０と、電力モジュール２０８と、同期コントローラ２０６と、チャネル情報抽出器２２０と、オプションのモーション検出器２２２とを含むハウジング２４０を備える。
【0156】
この実施形態では、プロセッサ２０２、メモリ２０４、トランシーバ２１０、及び電力モジュール２０８は、ボット１００内のプロセッサ１０２、メモリ１０４、トランシーバ１１０、及び電力モジュール１０８と同様に動作する。アンテナ２５０又はマルチアンテナアレイ２５０は、通常、ハウジング２４０に取り付けられ、トランシーバ２１０に電気的に結合される。
【0157】
オリジン２００は、第１の無線デバイス（例えば、ボット１００）のタイプとは異なるタイプを有する第２の無線デバイスでありうる。特に、オリジン２００におけるチャネル情報抽出器２２０は、ベニューにおける物体のモーションによって影響を受ける無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信し、当該無線信号に基づいて無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＣＩ）を取得するように構成される。チャネル情報抽出器２２０は、抽出されたＣＩを、オプションのモーション検出器２２２へ、又はベニューにおける物体のモーションを検出するためにオリジン２００の外部のモーション検出器へ送信しうる。
【0158】
モーション検出器２２２は、オリジン２００におけるオプションのコンポーネントである。一実施形態では、それは、図２に示されるように、オリジン２００内にある。別の実施形態では、それは、オリジン２００の外部であって、別のデバイス内にあり、当該別のデバイスは、ボット、別のオリジン、クラウドサーバ、フォグサーバ、ローカルサーバ、及びエッジサーバでありうる。オプションのモーション検出器２２２は、物体のモーションに関連するモーション情報に基づいて、ベニューにおける物体のモーションを検出するように構成されうる。第１及び第２の無線デバイスに関連付けられたモーション情報は、モーション検出器２２２又はオリジン２００の外部の別のモーション検出器によって、時系列のＣＩに基づいて演算される。
【0159】
本例における同期コントローラ２０６は、例えば、ボット、別のオリジン、又は独立したモーション検出器等の別のデバイスと同期又は非同期になるように、オリジン２００の動作を制御するよう構成されうる。一実施形態では、同期コントローラ２０６は、無線信号を送信するボットと同期するようにオリジン２００を制御しうる。別の実施形態では、同期コントローラ２０６は、他のオリジンと非同期に無線信号を受信するようにオリジン２００を制御しうる。別の実施形態では、オリジン２００及び他のオリジンの各々が、無線信号を個別かつ非同期に受信しうる。一実施形態では、オプションのモーション検出器２２２又はオリジン２００の外部のモーション検出器は、個別の時系列のＣＩに基づいて、物体のモーションに関連する個別のヘテロジニアスモーション情報を非同期的に演算するように構成される。
【0160】
上述の種々のモジュールは、バスシステム２３０によって互いに結合される。バスシステム２３０はデータバスと、当該データバスに加えて、例えば、電力バス、制御信号バス、及び／又はステータス信号バスとを含みうる。オリジン２００のモジュールは、任意の適切な技術及び媒体を使用して、互いに動作可能に結合されうることが理解される。
【0161】
いくつかの別個のモジュール又はコンポーネントが図２に示されているが、モジュールのうちの１つ以上が結合されうる又は一般に実装されうることが、当業者には理解されよう。例えば、プロセッサ２０２は、プロセッサ２０２に関して上記で説明した機能を実装するだけでなく、チャネル情報抽出器２２０に関して上記で説明した機能も実装してもよい。逆に、図２に示されるモジュールの各々は、複数の別個のコンポーネント又は要素を使用して実装されてもよい。
【0162】
一実施形態では、ボット１００及びオリジン２００に加えて、システムは、補助デバイス、ベニュー内の物体のモーションによって影響を受ける追加の無線マルチパスチャネルを通じて追加のヘテロジニアス無線信号を送信するように構成された第３の無線デバイス（例えば、別のボット）、又は、第３の無線デバイスとは異なるタイプを有する第４の無線デバイス（例えば、別のオリジン）を更に含みうる。第４の無線デバイスは、ベニューにおける物体のモーションによって影響を受ける追加の無線マルチパスチャネルを通じて、追加のヘテロジニアス無線信号を受信することと、追加のヘテロジニアス無線信号に基づいて、追加の無線マルチパスチャネルの追加の時系列のチャネル情報（ＣＩ）を取得することと、を行うように構成されうる。追加の無線マルチパスチャネルの追加のＣＩは、無線マルチパスチャネルのＣＩとは異なるプロトコル又は構成と関連付けられる。例えば、無線マルチパスチャネルは、ＬＴＥと関連付けられ、追加の無線マルチパスチャネルは、Ｗｉ－Ｆｉと関連付けられる。この場合、オプションのモーション検出器２２２又はオリジン２００の外部のモーション検出器は、第１及び第２の無線デバイスと関連付けられたモーション情報と、追加の時系列のＣＩに基づいて追加のモーション検出器及び第４の無線デバイスのうちの少なくとも１つによって演算された第３及び第４の無線デバイスと関連付けられた追加のモーション情報と、の両方に基づいて、ベニュー内の物体のモーションを検出するように構成される。
【0163】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、精密な無線モニタリングのための例示的な方法３００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法３００は、上記で開示したシステムによって実行されうる。
動作３０２において、無線信号が、第１の無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて送信され、無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける。動作３０４において、無線信号は、無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって受信され、受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる。動作３０６において、無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ：time series of channel information）が、受信された無線信号に基づいて取得される。動作３０８において、スライディング時間ウィンドウの分類が、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるチャネル情報（ＣＩ）を分析することによって実行される。動作３１０において、スライディング時間ウィンドウについてのモーション情報（ＭＩ）が、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて演算される。動作３１２において、ＭＩに基づいて、物体のモーションがモニタリングされる。
動作３０２において、無線信号が、第１の無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて送信され、無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける。動作３０４において、無線信号は、無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって受信され、受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる。動作３０６において、無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ：time series of channel information）が、受信された無線信号に基づいて取得される。動作３０８において、スライディング時間ウィンドウの分類が、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるチャネル情報（ＣＩ）を分析することによって実行される。動作３１０において、スライディング時間ウィンドウについてのモーション情報（ＭＩ）が、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて演算される。動作３１２において、ＭＩに基づいて、物体のモーションがモニタリングされる。
【0164】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、スライディング時間ウィンドウの分類を実行するための例示的な方法４００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法４００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作４０２において、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウを少なくとも３つのクラスに分類し、少なくとも３つのクラスに基づいて異なる方法で現在のスライディング時間ウィンドウのＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。動作４０４において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス１（例えば、「通常（NORMAL）」）である場合、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩに含まれるＣＩのみに基づいて、第１の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。動作４０６において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス２（例えば、「重度異常（SEVERELY ABNORMAL）」）である場合、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウの外側のＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づいて、第２の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算する。動作４０８において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス３（例えば、「中程度異常（MODERATELY ABNORMAL）」）である場合、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの第２のサブセットを使用することなく、現在のスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの第１のサブセットに基づいて、第３の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。ここで、第１のサブセットと第２のサブセットとは互いに素である。
動作４０２において、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウを少なくとも３つのクラスに分類し、少なくとも３つのクラスに基づいて異なる方法で現在のスライディング時間ウィンドウのＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。動作４０４において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス１（例えば、「通常（NORMAL）」）である場合、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩに含まれるＣＩのみに基づいて、第１の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。動作４０６において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス２（例えば、「重度異常（SEVERELY ABNORMAL）」）である場合、システムは、現在のスライディング時間ウィンドウの外側のＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づいて、第２の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算する。動作４０８において、現在のスライディング時間ウィンドウがウィンドウクラス３（例えば、「中程度異常（MODERATELY ABNORMAL）」）である場合、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの第２のサブセットを使用することなく、現在のスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの第１のサブセットに基づいて、第３の方法でＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。ここで、第１のサブセットと第２のサブセットとは互いに素である。
【0165】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、テストスコア（ＴＳ）を演算し、各ＣＩのアイテムワイズ分類（item-wise classification）を実行するための例示的な方法５００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法５００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作５１０において、システムは、サブ動作５１２、５１４のうちの１つに基づいて、スライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩに含まれる各ＣＩについてテストスコア（ＴＳ）を演算しうる。
サブ動作５１２において、システムは、時間的に隣接するＣＩに基づいて、ＣＳについてのＴＳを演算しうる。サブ動作５１４において、システムは、ＣＩの各コンポーネントについてコンポーネントテストスコア（ＣＴＳ）を演算し、次いで、ＣＩについてのＴＳを、ＣＩのＣＴＳの総合値として演算しうる。いくつかの実施形態では、ＴＳは、以下のうちの少なくとも１つを含む：テスト数量、類似度／非類似度／一致／不一致スコア、距離スコア、ＴＲＲＳ、距離スコア／相関／相互相関、内積、ノルム、総合値、差分、絶対／二乗差分、分散／変動／可変性、偏差／標準偏差、スプレッド、分散、発散、歪度、範囲、尖度、四分位範囲、ジニ係数、エントロピー、平均、中央値、モード、最大値、最小値、パーセンタイル、四分位、最大対最小比、分散対平均比、規則性、不規則性、統計値（statistics）、ヒストグラム、確率、衝動性、発生、再発、変化、ｋ＝＋－１／２／３／....に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との差分、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との差分、ｋ＝＋－１／２／３／....に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との内積、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との内積、ｋ＝＋－１／２／３／...に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との非類似度スコア、又は、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との非類似度。
動作５２０において、システムは、個別のＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩのアイテムワイズ分類を実行しうる。
動作５１０において、システムは、サブ動作５１２、５１４のうちの１つに基づいて、スライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩに含まれる各ＣＩについてテストスコア（ＴＳ）を演算しうる。
サブ動作５１２において、システムは、時間的に隣接するＣＩに基づいて、ＣＳについてのＴＳを演算しうる。サブ動作５１４において、システムは、ＣＩの各コンポーネントについてコンポーネントテストスコア（ＣＴＳ）を演算し、次いで、ＣＩについてのＴＳを、ＣＩのＣＴＳの総合値として演算しうる。いくつかの実施形態では、ＴＳは、以下のうちの少なくとも１つを含む：テスト数量、類似度／非類似度／一致／不一致スコア、距離スコア、ＴＲＲＳ、距離スコア／相関／相互相関、内積、ノルム、総合値、差分、絶対／二乗差分、分散／変動／可変性、偏差／標準偏差、スプレッド、分散、発散、歪度、範囲、尖度、四分位範囲、ジニ係数、エントロピー、平均、中央値、モード、最大値、最小値、パーセンタイル、四分位、最大対最小比、分散対平均比、規則性、不規則性、統計値（statistics）、ヒストグラム、確率、衝動性、発生、再発、変化、ｋ＝＋－１／２／３／....に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との差分、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との差分、ｋ＝＋－１／２／３／....に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との内積、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との内積、ｋ＝＋－１／２／３／...に対するＣＩ（ｔ）とＣＩ（ｔ＋ｋ）の線形結合との非類似度スコア、又は、Ｆ（ＣＩ（ｔ））とＦ（ＣＩ（ｔ＋ｋ））の線形結合との非類似度。
動作５２０において、システムは、個別のＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩのアイテムワイズ分類を実行しうる。
【0166】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、スライディング時間ウィンドウの分類を実行するための例示的な方法６００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法６００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作６１０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩについての複数のＴＳに基づいて、リンクワイズテストスコア（ＬＴＳ）を演算しうる。いくつかの実施形態では、ＬＴＳは、複数のＴＳの総合値である。総合値は、総和、加重和、平均、加重平均、幾何平均、加重幾何平均、調和平均、加重調和平均、算術平均、加重平均、トリミング平均、中央値、加重中央値、モード、ヒストグラム、統計値、パーセンタイル、最大値、最小値、分散、変動、発散、スプレッド、範囲、偏差、又は特性値、のうちの少なくとも１つを含みうる。
動作６２０において、サブ動作６２２、６２４を含み、システムは、ＬＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウの分類を実行しうる。
サブ動作６２２において、システムは、ＬＴＳがＴ１より大きい場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス１として分類しうる。サブ動作６２４において、システムは、ＬＴＳがＴ２より小さい場合、スライディング時間ウィンドウを、ウィンドウクラス１及びウィンドウクラス２を含むクラスとして分類しうる。
動作６１０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩについての複数のＴＳに基づいて、リンクワイズテストスコア（ＬＴＳ）を演算しうる。いくつかの実施形態では、ＬＴＳは、複数のＴＳの総合値である。総合値は、総和、加重和、平均、加重平均、幾何平均、加重幾何平均、調和平均、加重調和平均、算術平均、加重平均、トリミング平均、中央値、加重中央値、モード、ヒストグラム、統計値、パーセンタイル、最大値、最小値、分散、変動、発散、スプレッド、範囲、偏差、又は特性値、のうちの少なくとも１つを含みうる。
動作６２０において、サブ動作６２２、６２４を含み、システムは、ＬＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウの分類を実行しうる。
サブ動作６２２において、システムは、ＬＴＳがＴ１より大きい場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス１として分類しうる。サブ動作６２４において、システムは、ＬＴＳがＴ２より小さい場合、スライディング時間ウィンドウを、ウィンドウクラス１及びウィンドウクラス２を含むクラスとして分類しうる。
【0167】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、スライディング時間ウィンドウの分類を実行するための例示的な方法７００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法７００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作７１０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩについてアイテムワイズ分類を実行しうる。各ＣＩを、それぞれのＴＳがＴ３より小さい場合には、ＣＩ－クラス１（例えば「通常ＣＩ（NORMAL CI）」）として、ＴＳがＴ４より大きい場合には、ＣＩ－クラス２（「異常ＣＩ（ABNORMAL CI）」）として分類する。
動作７２０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の全てのＣＩがＣＩクラス１（第１クラスＣＩ）として分類される場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス１として分類しうる。
動作７３０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の全てのＣＩがＣＩクラス２（第２クラスＣＩ）として分類される場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス２として分類しうる。
動作７４０において、システムは、少なくとも１つのＣＩがＣＩ－クラス１として分類され、少なくとも１つがＣＩ－クラス２として分類される場合、スライディング時間ウィンドウ内の、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランを識別し、第１クラスＣＩ及び第２クラスＣＩのランと、個別のランレングスとに基づいて、スライディング時間ウィンドウを分類しうる。当該動作７４０は、サブ動作７４２、７４４、７４６を含む。
サブ動作７４２において、システムは、第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、当該ランと関連付けられた複数のＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの選択ランをサーチ及び選択しうる。いくつかの実施形態では、全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩのＮ１ランが選択される。例えば、Ｎ１＝１であり、全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩのランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ５より大きい第１クラスＣＩの任意のランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ６より大きい第１クラスＣＩの先頭ランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ６より大きい第１クラスＣＩの先頭ランが選択される。いくつかの実施形態では、第１クラスＣＩの選択ランのカウントはＮ１以下である。いくつかの実施形態では、全ての関連付けられたＴＳが条件を満たす場合、第１クラスＣＩのランが選択される。いくつかの実施形態では、関連付けられた全てのＴＳが閾値より小さい場合、第１クラスＣＩのランが選択される。サブ動作７４４において、システムは、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス３として分類し、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランに基づいて、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。サブ動作７４６において、システムは、第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス２として分類しうる。
動作７１０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩについてアイテムワイズ分類を実行しうる。各ＣＩを、それぞれのＴＳがＴ３より小さい場合には、ＣＩ－クラス１（例えば「通常ＣＩ（NORMAL CI）」）として、ＴＳがＴ４より大きい場合には、ＣＩ－クラス２（「異常ＣＩ（ABNORMAL CI）」）として分類する。
動作７２０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の全てのＣＩがＣＩクラス１（第１クラスＣＩ）として分類される場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス１として分類しうる。
動作７３０において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の全てのＣＩがＣＩクラス２（第２クラスＣＩ）として分類される場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス２として分類しうる。
動作７４０において、システムは、少なくとも１つのＣＩがＣＩ－クラス１として分類され、少なくとも１つがＣＩ－クラス２として分類される場合、スライディング時間ウィンドウ内の、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランを識別し、第１クラスＣＩ及び第２クラスＣＩのランと、個別のランレングスとに基づいて、スライディング時間ウィンドウを分類しうる。当該動作７４０は、サブ動作７４２、７４４、７４６を含む。
サブ動作７４２において、システムは、第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、当該ランと関連付けられた複数のＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの選択ランをサーチ及び選択しうる。いくつかの実施形態では、全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩのＮ１ランが選択される。例えば、Ｎ１＝１であり、全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩのランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ５より大きい第１クラスＣＩの任意のランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ６より大きい第１クラスＣＩの先頭ランが選択される。いくつかの実施形態では、ランレングスがＴ６より大きい第１クラスＣＩの先頭ランが選択される。いくつかの実施形態では、第１クラスＣＩの選択ランのカウントはＮ１以下である。いくつかの実施形態では、全ての関連付けられたＴＳが条件を満たす場合、第１クラスＣＩのランが選択される。いくつかの実施形態では、関連付けられた全てのＴＳが閾値より小さい場合、第１クラスＣＩのランが選択される。サブ動作７４４において、システムは、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス３として分類し、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランに基づいて、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。サブ動作７４６において、システムは、第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合、スライディング時間ウィンドウをウィンドウクラス２として分類しうる。
【0168】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算するための例示的な方法８００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法８００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。動作８１０において、システムは、スライディング時間ウィンドウについての少なくとも１つの暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。各暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの個別の選択ランに基づく。当該動作は、サブ動作８１２、８１４を含みうる。
サブ動作８１２において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の先頭（選択）ランと、以前のスライディング時間ウィンドウ内の末尾ランとを合成することによって形成された、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランに基づいて、特定の暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。サブ動作８１４において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の末尾（選択）ランと次のスライディング時間ウィンドウ内の先頭ランとを合成することによって形成された、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランに基づいて、特定の暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。
動作８２０において、システムは、サブ動作８２２、８２４のうちの少なくとも１つによって、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。
サブ動作８２２において、システムは、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを、全ての暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩの重み付けされた総合値として演算しうる。各暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩは、個別の選択ランのランレングスに基づいて演算された個別の重みによって重み付けされる。サブ動作８２４において、システムは、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを、全ての暫定的ＭＩと少なくとも１つの隣接ＭＩとの総合値として演算しうる。各隣接ＭＩは、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去又は将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は別のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウ、のうちの１つと関連付けられる。
サブ動作８１２において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の先頭（選択）ランと、以前のスライディング時間ウィンドウ内の末尾ランとを合成することによって形成された、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランに基づいて、特定の暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。サブ動作８１４において、システムは、スライディング時間ウィンドウ内の末尾（選択）ランと次のスライディング時間ウィンドウ内の先頭ランとを合成することによって形成された、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランに基づいて、特定の暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。
動作８２０において、システムは、サブ動作８２２、８２４のうちの少なくとも１つによって、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算しうる。
サブ動作８２２において、システムは、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを、全ての暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩの重み付けされた総合値として演算しうる。各暫定的ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩは、個別の選択ランのランレングスに基づいて演算された個別の重みによって重み付けされる。サブ動作８２４において、システムは、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを、全ての暫定的ＭＩと少なくとも１つの隣接ＭＩとの総合値として演算しうる。各隣接ＭＩは、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去又は将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は別のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウ、のうちの１つと関連付けられる。
【0169】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、補償型の無線モニタリングを実行するための例示的な方法９００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法９００は、上記で開示したような１つ以上のシステムによって実行されうる。
動作９１０において、無線信号は、ベニューにおける物体のモーションによって影響を受ける無線チャネルを通じて、タイプ１ヘテロジニアスデバイスからタイプ２ヘテロジニアスデバイスへ送信される。
動作９２０において、プロセッサ、メモリ、及び命令のセットを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）が取得される。
動作９３０において、システムは、ＴＳＣＩに基づいて、時系列のモーション情報（ＴＳＭＩ：time series of motion information）を演算し、ＴＳＭＩに基づいて、時系列の分析値（ＴＳＡ）を演算しうる。
動作９４０において、システムは、ＴＳＡの演算に補償を適用することによって、補償された時系列の分析値を演算しうる。ここで、当該補償は、単調マッピングを含む。
一実施形態では、システムは、動作９５０において、ターゲット挙動、無線信号、帯域幅、帯域、仕様、設定、ユーザ入力、状況、イベント、時間テーブル、ストラテジ、プランの変化に基づいて、補償／単調マッピングを変更し、変更された補償が適用され、次いで、動作９６０において、補償された時系列の分析値に基づいて、物体のモーションをモニタリングしうる。別の実施形態では、システムは、動作９４０を実行した後、動作９６０において、補償された時系列の分析値に基づいて、物体のモーションを直接モニタリングしうる。
動作９１０において、無線信号は、ベニューにおける物体のモーションによって影響を受ける無線チャネルを通じて、タイプ１ヘテロジニアスデバイスからタイプ２ヘテロジニアスデバイスへ送信される。
動作９２０において、プロセッサ、メモリ、及び命令のセットを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）が取得される。
動作９３０において、システムは、ＴＳＣＩに基づいて、時系列のモーション情報（ＴＳＭＩ：time series of motion information）を演算し、ＴＳＭＩに基づいて、時系列の分析値（ＴＳＡ）を演算しうる。
動作９４０において、システムは、ＴＳＡの演算に補償を適用することによって、補償された時系列の分析値を演算しうる。ここで、当該補償は、単調マッピングを含む。
一実施形態では、システムは、動作９５０において、ターゲット挙動、無線信号、帯域幅、帯域、仕様、設定、ユーザ入力、状況、イベント、時間テーブル、ストラテジ、プランの変化に基づいて、補償／単調マッピングを変更し、変更された補償が適用され、次いで、動作９６０において、補償された時系列の分析値に基づいて、物体のモーションをモニタリングしうる。別の実施形態では、システムは、動作９４０を実行した後、動作９６０において、補償された時系列の分析値に基づいて、物体のモーションを直接モニタリングしうる。
【0170】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、補償された時系列の分析値を演算するための例示的な方法１０００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１０００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１０１０において、システムは、ＴＳＡの演算に補償を適用しうる。当該補償は、単調マッピングを含む。いくつかの実施形態において、単調マッピングは、凸／凹／単変量／二変量／多変量マッピング、線形／非線形／アフィン／区分線形マッピング、単調非減少／非増加／減少マッピング、二次／三次／多項式／指数／対数マッピング、フィッテッド／ノンパラメトリック／パラメトリック／回帰／スプラインマッピング、関数／逆関数／関数、マッピングのマッピング／合成マッピング、時間変動／時間不変マッピングのうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、補償／単調マッピングは、（１）汎用タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペア、（２）タイプ１デバイス、（３）タイプ２デバイス、又は（４）タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペア、のために作られた、少なくとも１つの補償テーラーを含む。いくつかの実施形態では、補償／単調マッピングは、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値の特徴／大きさ／位相／成分、ＴＳＣＩ／ＴＳＭＩ／ＴＳＡ、のうちの少なくとも１つに適用されうる。
動作１０２２において、システムは、ＣＩに適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償されたＣＩを演算しうる。
動作１０２４において、システムは、ＣＩ／ＩＶ、補償されたＣＩ／ＩＶ、ＣＩ／ＩＶの補償された特徴／大きさ／位相／成分、又はＭＩに適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償されたＭＩを演算しうる。
動作１０２６において、システムは、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、補償されたＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩの補償された特徴／位相／大きさ／成分、又は分析値に適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償された分析値を演算しうる。
動作１０１０において、システムは、ＴＳＡの演算に補償を適用しうる。当該補償は、単調マッピングを含む。いくつかの実施形態において、単調マッピングは、凸／凹／単変量／二変量／多変量マッピング、線形／非線形／アフィン／区分線形マッピング、単調非減少／非増加／減少マッピング、二次／三次／多項式／指数／対数マッピング、フィッテッド／ノンパラメトリック／パラメトリック／回帰／スプラインマッピング、関数／逆関数／関数、マッピングのマッピング／合成マッピング、時間変動／時間不変マッピングのうちの少なくとも１つを含む。いくつかの実施形態では、補償／単調マッピングは、（１）汎用タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペア、（２）タイプ１デバイス、（３）タイプ２デバイス、又は（４）タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペア、のために作られた、少なくとも１つの補償テーラーを含む。いくつかの実施形態では、補償／単調マッピングは、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値の特徴／大きさ／位相／成分、ＴＳＣＩ／ＴＳＭＩ／ＴＳＡ、のうちの少なくとも１つに適用されうる。
動作１０２２において、システムは、ＣＩに適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償されたＣＩを演算しうる。
動作１０２４において、システムは、ＣＩ／ＩＶ、補償されたＣＩ／ＩＶ、ＣＩ／ＩＶの補償された特徴／大きさ／位相／成分、又はＭＩに適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償されたＭＩを演算しうる。
動作１０２６において、システムは、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、補償されたＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩの補償された特徴／位相／大きさ／成分、又は分析値に適用される補償／単調マッピングに基づいて、補償された分析値を演算しうる。
【0171】
図１１は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを演算するための例示的な方法１１００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１１００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１１１０において、キャリブレーション段階において、キャリブレーション無線信号が、キャリブレーションベニューにおけるキャリブレーション物体のキャリブレーション動作によって影響を受けるキャリブレーション無線チャネルを通じて、キャリブレーションタイプ１デバイスからキャリブレーションタイプ２デバイスへ送信される。
動作１１２０において、キャリブレーション無線チャネルの時系列のキャリブレーションＣＩが、キャリブレーションプロセッサ／メモリ／命令を使用して、受信されたキャリブレーション無線信号に基づいて取得される。
動作１１３０において、システムは、時系列のキャリブレーションＣＩに基づいて、時系列のキャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列のキャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列のキャリブレーション分析値を演算しうる。
動作１１４０において、システムは、時系列のキャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた挙動を、ターゲット挙動と比較しうる。いくつかの実施形態では、挙動は、特徴／大きさ／位相／コンポーネント挙動、統計的／時間／周波数／射影／変換挙動、単変量／二変量／多変量／条件付き／累積／制限付き分布／ヒストグラム、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値又は関連する観測可能なもの挙動、期間、統計値、平均、中央値、パーセンタイル、最大値、最小値、範囲、分散、発散、可変性、尖度、情報、エントロピー、モーメント、相関、共分散、ＡＣＦに制限された挙動等を含む。
動作１１５０において、システムは、上記比較に基づいて、単調マッピングを演算しうる。当該動作はサブ動作１１５２を含みうる。当該サブ動作において、システムは、（１）サーチ／推論、（２）仕様／設定／ユーザ入力／別のデバイス、（３）半教師あり／教師なし／教師なし学習、又は（４）ＡＩ／ディープラーニング／機械学習／ニューラルネットワーク、に基づいて、単調マッピングを演算しうる。
動作１１１０において、キャリブレーション段階において、キャリブレーション無線信号が、キャリブレーションベニューにおけるキャリブレーション物体のキャリブレーション動作によって影響を受けるキャリブレーション無線チャネルを通じて、キャリブレーションタイプ１デバイスからキャリブレーションタイプ２デバイスへ送信される。
動作１１２０において、キャリブレーション無線チャネルの時系列のキャリブレーションＣＩが、キャリブレーションプロセッサ／メモリ／命令を使用して、受信されたキャリブレーション無線信号に基づいて取得される。
動作１１３０において、システムは、時系列のキャリブレーションＣＩに基づいて、時系列のキャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列のキャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列のキャリブレーション分析値を演算しうる。
動作１１４０において、システムは、時系列のキャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた挙動を、ターゲット挙動と比較しうる。いくつかの実施形態では、挙動は、特徴／大きさ／位相／コンポーネント挙動、統計的／時間／周波数／射影／変換挙動、単変量／二変量／多変量／条件付き／累積／制限付き分布／ヒストグラム、ＣＩ／ＩＶ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値又は関連する観測可能なもの挙動、期間、統計値、平均、中央値、パーセンタイル、最大値、最小値、範囲、分散、発散、可変性、尖度、情報、エントロピー、モーメント、相関、共分散、ＡＣＦに制限された挙動等を含む。
動作１１５０において、システムは、上記比較に基づいて、単調マッピングを演算しうる。当該動作はサブ動作１１５２を含みうる。当該サブ動作において、システムは、（１）サーチ／推論、（２）仕様／設定／ユーザ入力／別のデバイス、（３）半教師あり／教師なし／教師なし学習、又は（４）ＡＩ／ディープラーニング／機械学習／ニューラルネットワーク、に基づいて、単調マッピングを演算しうる。
【0172】
図１２は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを決定するための例示的な方法１２００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１２００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１２１０において、キャリブレーション段階で、システムは、いくつかの候補単調マッピングを決定及びサーチしうる。
動作１２２０において、各候補単調マッピングについて、システムは、（ａ）候補単調マッピングを含む個別の補償を、ＴＳＡの演算に適用し、（ｂ）個別の補償が適用された後に、ターゲット挙動と、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた、結果として生じる挙動との間の、個別の類似度スコアを演算しうる。
動作１２３０において、システムは、（１）サーチ／推論、（２）仕様／設定／ユーザ入力／別のデバイス、（３）半教師あり／教師なし／教師なし学習、又は（４）ＡＩ／ディープラーニング／機械学習／ニューラルネットワーク、に基づいて、単調マッピングを演算しうる。
動作１２４０において、システムは、単調マッピングを、最大の類似度スコアを有する候補単調マッピングとして選択しうる。
動作１２１０において、キャリブレーション段階で、システムは、いくつかの候補単調マッピングを決定及びサーチしうる。
動作１２２０において、各候補単調マッピングについて、システムは、（ａ）候補単調マッピングを含む個別の補償を、ＴＳＡの演算に適用し、（ｂ）個別の補償が適用された後に、ターゲット挙動と、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた、結果として生じる挙動との間の、個別の類似度スコアを演算しうる。
動作１２３０において、システムは、（１）サーチ／推論、（２）仕様／設定／ユーザ入力／別のデバイス、（３）半教師あり／教師なし／教師なし学習、又は（４）ＡＩ／ディープラーニング／機械学習／ニューラルネットワーク、に基づいて、単調マッピングを演算しうる。
動作１２４０において、システムは、単調マッピングを、最大の類似度スコアを有する候補単調マッピングとして選択しうる。
【0173】
図１３は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを選択するための例示的な方法１３００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１３００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１３１０において、キャリブレーション段階で、システムは、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に基づいて、ＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた単変量観測可能Ｘの挙動を決定しうる。ここで、挙動は、Ｘ、｛Ｘ＿１，Ｘ＿２，...，Ｘ＿Ｎ｝のＮ個のスカラー値を含み、Ｘ＿１＜Ｘ＿２＜..＜Ｘ＿Ｎである。
動作１３２０において、システムは、単変量ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定しうる。ここで、ターゲット挙動は、Ｙ{Ｙ＿１，Ｙ＿２，...，Ｙ＿Ｎ｝のＮ個のスカラー値を含み、Ｙ＿１＜Ｙ＿２＜..＜Ｙ＿Ｎである。
動作１３３０において、システムは、ＸのＮ個のスカラー値を、ＹのＮ個のスカラー値にマッピングすることによって、単調マッピングのＮ個の制御点を定めうる。ここで、制御点は、（Ｘ＿１，Ｙ＿１）、（Ｘ＿２，Ｙ＿２）、...、（Ｘ＿Ｎ，Ｙ＿Ｎ）である。
動作１３４０において、Ｎ個の制御点に基づいて、単調マッピングを選択しうる。当該動作はサブ動作１３４２、１３４４を含みうる。
サブ動作１３４２において、システムは、単調マッピングを、Ｎ個の制御点を接続する単調線として推定しうる。いくつかの実施形態では、単調線は、線形／アフィン／二次／三次／多項式／指数／対数／凸／凹／スプラインマップ、区分線形／二次／三次／多項式マップ、又は単調増加／非減少マップを含む。サブ動作１３４４において、システムは、単調マッピングを、例えば、Ｎ個の制御点の線形／ロバスト／直交／デミング（Deming）／長軸／セグメント化／多項式回帰を使用して、フィッティング基準に従ってＮ個の制御点にフィットする曲線として推定しうる。
動作１３１０において、キャリブレーション段階で、システムは、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に基づいて、ＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた単変量観測可能Ｘの挙動を決定しうる。ここで、挙動は、Ｘ、｛Ｘ＿１，Ｘ＿２，...，Ｘ＿Ｎ｝のＮ個のスカラー値を含み、Ｘ＿１＜Ｘ＿２＜..＜Ｘ＿Ｎである。
動作１３２０において、システムは、単変量ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定しうる。ここで、ターゲット挙動は、Ｙ{Ｙ＿１，Ｙ＿２，...，Ｙ＿Ｎ｝のＮ個のスカラー値を含み、Ｙ＿１＜Ｙ＿２＜..＜Ｙ＿Ｎである。
動作１３３０において、システムは、ＸのＮ個のスカラー値を、ＹのＮ個のスカラー値にマッピングすることによって、単調マッピングのＮ個の制御点を定めうる。ここで、制御点は、（Ｘ＿１，Ｙ＿１）、（Ｘ＿２，Ｙ＿２）、...、（Ｘ＿Ｎ，Ｙ＿Ｎ）である。
動作１３４０において、Ｎ個の制御点に基づいて、単調マッピングを選択しうる。当該動作はサブ動作１３４２、１３４４を含みうる。
サブ動作１３４２において、システムは、単調マッピングを、Ｎ個の制御点を接続する単調線として推定しうる。いくつかの実施形態では、単調線は、線形／アフィン／二次／三次／多項式／指数／対数／凸／凹／スプラインマップ、区分線形／二次／三次／多項式マップ、又は単調増加／非減少マップを含む。サブ動作１３４４において、システムは、単調マッピングを、例えば、Ｎ個の制御点の線形／ロバスト／直交／デミング（Deming）／長軸／セグメント化／多項式回帰を使用して、フィッティング基準に従ってＮ個の制御点にフィットする曲線として推定しうる。
【0174】
図１４は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを推定するための例示的な方法１４００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１４００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１４１０において、キャリブレーション段階で、システムは、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に基づいて、ＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた単変量観測可能Ｘの挙動を決定しうる。ここで、挙動は、Ｘの累積単変量分布Ｆ＿Ｘを含む。
動作１４２０において、システムは、単変量ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定しうる。ここで、ターゲット挙動は、Ｙの累積単変量ターゲット分布Ｆ＿Ｙを含む。
動作１４３０において、システムは、累積単変量分布Ｆ＿Ｘ及びＦ＿Ｙに基づいて（例えば、サブ動作１４３２、１４１４のうちの１つの実行に基づいて）、単調マッピングを推定しうる。
サブ動作１４３２において、システムは、単調マッピングを、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝［Ｆ＿Ｘ（Ｘ）］と推定しうる。ここで、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は、関数Ｆ＿Ｙの逆数である。サブ動作１４３４において、システムは、単調マッピングを、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝［Ｆ＿Ｘ（Ｘ）］の近似として推定しうる。ここで、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は、関数Ｆ＿Ｙの逆数である。いくつかの実施形態では、近似は、線形／アフィン／二次／三次／多項式／指数／対数／凸／凹／スプラインマップ、区分線形／二次／三次／多項式マップ、又は単調増加／非減少マップを含む。
動作１４１０において、キャリブレーション段階で、システムは、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に基づいて、ＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた単変量観測可能Ｘの挙動を決定しうる。ここで、挙動は、Ｘの累積単変量分布Ｆ＿Ｘを含む。
動作１４２０において、システムは、単変量ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定しうる。ここで、ターゲット挙動は、Ｙの累積単変量ターゲット分布Ｆ＿Ｙを含む。
動作１４３０において、システムは、累積単変量分布Ｆ＿Ｘ及びＦ＿Ｙに基づいて（例えば、サブ動作１４３２、１４１４のうちの１つの実行に基づいて）、単調マッピングを推定しうる。
サブ動作１４３２において、システムは、単調マッピングを、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝［Ｆ＿Ｘ（Ｘ）］と推定しうる。ここで、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は、関数Ｆ＿Ｙの逆数である。サブ動作１４３４において、システムは、単調マッピングを、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝［Ｆ＿Ｘ（Ｘ）］の近似として推定しうる。ここで、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は、関数Ｆ＿Ｙの逆数である。いくつかの実施形態では、近似は、線形／アフィン／二次／三次／多項式／指数／対数／凸／凹／スプラインマップ、区分線形／二次／三次／多項式マップ、又は単調増加／非減少マップを含む。
【0175】
図１５は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを選択するための例示的な方法１５００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１５００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１５１０において、キャリブレーション段階で、システムは、第１及び第２の単調マッピングを含むように単調マッピングを決定しうる。
動作１５２０において、システムは、いくつかの候補第１単調マッピングを決定及びサーチしうる。
動作１５３０において、システムは、各候補第１単調マッピングについて、（ａ）個別の第２単調マッピングを推定し、（ｂ）候補第１単調マッピング及び個別の推定された第２単調マッピングを含む個別の補償を、ＴＳＡの演算に適用し、（ｃ）個別の補償が適用された後に、ターゲット挙動と、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた、結果として生じる挙動との間の、個別の類似度スコアを演算しうる。
動作１５４０において、システムは、単調マッピングを、候補第１単調マッピング、及び、最大の類似度スコアを有する個別の推定された第２単調マッピングとして選択しうる。
動作１５１０において、キャリブレーション段階で、システムは、第１及び第２の単調マッピングを含むように単調マッピングを決定しうる。
動作１５２０において、システムは、いくつかの候補第１単調マッピングを決定及びサーチしうる。
動作１５３０において、システムは、各候補第１単調マッピングについて、（ａ）個別の第２単調マッピングを推定し、（ｂ）候補第１単調マッピング及び個別の推定された第２単調マッピングを含む個別の補償を、ＴＳＡの演算に適用し、（ｃ）個別の補償が適用された後に、ターゲット挙動と、キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値に関連付けられた、結果として生じる挙動との間の、個別の類似度スコアを演算しうる。
動作１５４０において、システムは、単調マッピングを、候補第１単調マッピング、及び、最大の類似度スコアを有する個別の推定された第２単調マッピングとして選択しうる。
【0176】
図１６は、本開示のいくつかの実施形態による、ターゲット挙動を演算するための例示的な方法１６００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１６００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１６１０において、キャリブレーション段階の前の事前キャリブレーション段階において、基準無線信号が、基準ベニューにおける基準物体の基準モーションによって影響を受ける基準無線チャネルを通じて、基準タイプ１デバイスから基準タイプ２デバイスへ送信される。
動作１６２０において、基準プロセッサ／メモリ／命令を使用して、受信された基準無線信号に基づいて、基準無線チャネルの時系列の基準ＣＩが取得される。
動作１６３０において、システムは、時系列の基準ＣＩに基づいて、時系列の基準ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列の基準ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列の基準分析値を演算しうる。
動作１６４０において、システムは、時系列の基準ＣＩ、時系列の基準ＭＩ、又は時系列の基準分析値、のうちの少なくとも１つの挙動として、ターゲット挙動を演算しうる。
動作１６１０において、キャリブレーション段階の前の事前キャリブレーション段階において、基準無線信号が、基準ベニューにおける基準物体の基準モーションによって影響を受ける基準無線チャネルを通じて、基準タイプ１デバイスから基準タイプ２デバイスへ送信される。
動作１６２０において、基準プロセッサ／メモリ／命令を使用して、受信された基準無線信号に基づいて、基準無線チャネルの時系列の基準ＣＩが取得される。
動作１６３０において、システムは、時系列の基準ＣＩに基づいて、時系列の基準ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列の基準ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列の基準分析値を演算しうる。
動作１６４０において、システムは、時系列の基準ＣＩ、時系列の基準ＭＩ、又は時系列の基準分析値、のうちの少なくとも１つの挙動として、ターゲット挙動を演算しうる。
【0177】
図１７は、本開示のいくつかの実施形態による、単調マッピングを更新するための例示的な方法１７００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法１７００は、上記で開示したようなシステムによって実行されうる。
動作１７１０において、キャリブレーション段階の後の再キャリブレーション段階において、システムは、再キャリブレーションＴＳＣＩを取得しうる。
動作１７２０において、システムは、時系列の再キャリブレーションＣＩに基づいて、時系列の再キャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列の再キャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列の再キャリブレーション分析値を演算しうる。
動作１７３０において、システムは、時系列の再キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値の挙動を、ターゲット挙動と比較しうる。
動作１７４０において、システムは、上記比較に基づいて、更新された単調マッピングを演算しうる。
動作１７５０において、システムは、単調マッピングを、ＴＳＡの演算に対する補償における更新された単調マッピングに置き換えうる。
動作１７１０において、キャリブレーション段階の後の再キャリブレーション段階において、システムは、再キャリブレーションＴＳＣＩを取得しうる。
動作１７２０において、システムは、時系列の再キャリブレーションＣＩに基づいて、時系列の再キャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩを演算し、時系列の再キャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩに基づいて、時系列の再キャリブレーション分析値を演算しうる。
動作１７３０において、システムは、時系列の再キャリブレーションＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析値の挙動を、ターゲット挙動と比較しうる。
動作１７４０において、システムは、上記比較に基づいて、更新された単調マッピングを演算しうる。
動作１７５０において、システムは、単調マッピングを、ＴＳＡの演算に対する補償における更新された単調マッピングに置き換えうる。
【0178】
本明細書の図面のうちのいずれか１つにおける動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されてもよい。
【0179】
モーション統計値（ＭＳ）又はモーション情報（ＭＩ）は、無線センシング及びモニタリングを実行するためにスライディング時間ウィンドウにおいて演算されうるが、本教示の１つの目的は、スライディング時間ウィンドウにおける外れ値又は外れ値の影響を検出、抑制、除去、及び／又は排除することによって、精密な無線モニタリングを提供することである。いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウは、「正常」、「中等度異常」又は「重度異常」に分類されうる。当該分類に応じて、スライディング時間ウィンドウについてのＭＳ／ＭＩは異なるように演算されうる。「正常」の場合、ＭＳ／ＭＩは、通常の方法で演算されうる。「重度異常」の場合、ＭＳ／ＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内のＣＩに基づいてではなく、隣接するＣＩ又はＭＳ／ＭＩに基づいて演算されうる。「中程度異常」である場合、ＭＳ／ＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内の良好な／信頼できる（又は「正常」）ＣＩに基づいて演算されうる。スライディング時間ウィンドウ内の不良／信頼できない（又は「異常」、又は「重度の異常」）ＣＩは、ＭＳ／ＭＩを演算するために使用されない。
【0180】
以下の番号付けされた項は、無線モニタリングのための実装例を提供する。
【0181】
項１．無線モニタリングのための方法であって、第１の無線デバイスからベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、ことと、無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線デバイスによって無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、プロセッサと、プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、メモリに格納された命令セットとを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、ＭＩに基づいて、物体のモーションをモニタリングすることと、を含む、方法。
【0182】
項２．項１に記載の方法であって、ＭＩは、ＴＳＣＩに含まれる２つの時間的に隣接するＣＩの類似性スコアと、ＴＳＣＩのＡＣＦ（自己相関関数）と、ＡＣＦの特徴点と、のうちの少なくも１つに基づいて演算される、方法。
【0183】
項３．項１に記載の方法であって、更に、スライディング時間ウィンドウが分類に基づいて第１のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩのみに基づく第１の方法で、ＭＩを演算することと、スライディング時間ウィンドウが分類に基づいて第２のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、スライディング時間ウィンドウの外側のＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づく第２の方法で、ＭＩを演算することと、スライディング時間ウィンドウが分類に基づいて第３のスライディングウィンドウクラスとして分類された場合には、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる、ＣＩの第２のサブセットを使用することなく、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる、ＣＩの第１のサブセットに基づく第３の方法で、ＭＩを演算することであって、第１のサブセットと第２のサブセットとは互いに素である、ことと、を含む、方法。
【0184】
項４．項３に記載の方法であって、更に、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩごとのＴＳ（テストスコア）を、ある個数の時間的に隣接するそれぞれのＣＩに基づいて演算することであって、ＴＳは、差分、大きさ、ベクトル類似度、ベクトル非類似度、内積、及び外積、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩを、対応するＴＳに基づいて分類することと、を含む、方法。
【0185】
項５．項４に記載の方法であって、更に、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩについての全てのＴＳについての総合値に基づいて、ＬＴＳ（リンクワイズテストスコア）を演算することと、ＬＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、を含む、方法。
【0186】
項６．項５に記載の方法であって、ＬＴＳが第１の閾値より大きい場合には、スライディング時間ウィンドウは、第１のスライディングウィンドウクラスとして分類され、ＬＴＳが第２の閾値より小さい場合には、スライディング時間ウィンドウは、第２のスライディングウィンドウクラス又は第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
【0187】
項７．項６に記載の方法であって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる各ＣＩは、対応するＴＳが第３の閾値より小さい場合には、第１のＣＩクラスとして分類され、対応するＴＳが第４の閾値より大きい場合には、第２のＣＩクラスとして分類される、方法。
【0188】
項８．項７に記載の方法であって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第１のＣＩクラスとして分類される第１クラスＣＩである場合には、スライディング時間ウィンドウは第１のスライディングウィンドウクラスとして分類され、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全てのＣＩが、第２のＣＩクラスとして分類される第２クラスＣＩである場合には、スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類され、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩは、少なくとも１つの第１のクラスＣＩ及び少なくとも１つの第２のクラスＣＩを含む、方法。
【0189】
項９．項８に記載の方法であって、スライディング時間ウィンドウ内の、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランを識別することであって、各ランは、スライディング時間ウィンドウ内の個別の同一のＣＩクラスの連続するＣＩの、個別のランレングスを含み、いずれのランレングスも、ゼロよりも大きい数、量又はカウントのうちの１つである、ことと、第１クラスＣＩ及び第２クラスＣＩのランと個別のランレングスとに基づいて、スライディング時間ウィンドウを分類することと、を含む、方法。
【0190】
項１０．項９に記載の方法であって、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合には、スライディング時間ウィンドウは第３のスライディングウィンドウクラスとして分類され、第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合には、スライディング時間ウィンドウは第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される、方法。
【0191】
項１１．項１０に記載の方法であって、更に、第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、当該ランと関連付けられたＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランを選択することと、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランに基づいて、ＭＩを演算することと、を含み、少なくとも１つの選択ランは、スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの全てのランのうちで最長ランレングスを有する、第１クラスＣＩの少なくとも１つのランである、方法。
【0192】
項１２．項１１に記載の方法であって、スライディング時間ウィンドウ内の最初のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの先頭ランの個別のランレングスが、第１の個別閾値より大きい場合には、第１の選択ランが先頭ランとして選択され、スライディング時間ウィンドウ内の最後のものであるＣＩを含む、連続する第１クラスＣＩの末尾ランの個別のランレングスが、第２の個別閾値より大きい場合には、第２の選択ランが先頭ランとして選択され、先頭ラン又は末尾ランの個別のランレングスが第３の個別閾値より大きい場合には、先頭ラン又は末尾ランではない任意の選択ランが選択される、方法。
【0193】
項１３．項１２に記載の方法であって、少なくとも１つの選択ランは、少なくとも１つの選択ランの数量が所定数以下となるように選択され、かつ、少なくとも１つの選択ランは、選択ランごとに、全ての関連するＴＳが閾値未満となるように選択される、方法。
【0194】
項１４．項１３に記載の方法であって、更に、スライディング時間ウィンドウが第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランの全てを含めることによって、第１のサブセットを構築することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる全ての第２クラスＣＩを含めることによって、第２のサブセットを構築することと、スライディング時間ウィンドウが第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合に、ＭＩを、少なくとも１つの隣接ＭＩの総合値として演算することと、を含み、各隣接ＭＩは、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウ、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウ、のうちの１つと関連付けられ、隣接ＭＩは、スライディング時間ウィンドウの外側のＴＳＣＩに含まれる少なくとも１つのＣＩに基づいて演算される、方法。
【0195】
項１５．項１４に記載の方法であって、更に、スライディング時間ウィンドウのための少なくとも１つの暫定的ＭＩを演算することであって、各暫定的ＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれる第１クラスＣＩの個別の選択ランに基づいて演算される、ことと、ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩの総合値として演算することと、を含む、方法。
【0196】
項１６．項１５に記載の方法であって、更に、選択ランを、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランとして決定することと、ＣＩの先頭ランを、以前のスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランと合成することで、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、ＣＩの合成ランに基づいて、第１の暫定的ＭＩを演算することと、を含む、方法。
【0197】
項１７．項１５に記載の方法であって、更に、選択ランを、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの末尾ランとして決定することと、ＣＩの末尾ランを、次のスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩの先頭ランと合成することで、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの合成ランを形成することと、ＣＩの合成ランに基づいて、第２の暫定的ＭＩを演算することと、を含む、方法。
【0198】
項１８．項１５に記載の方法であって、更に、個別の選択ランに基づいて演算された各暫定的ＭＩについて、個別の選択ランのランレングスに基づいて、個別の演算された重みを演算することと、ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩの、重み付けされた総合値として演算することであって、各暫定的ＭＩが、個別の演算された重みによって重み付けされる、ことと、を含む、方法。
【0199】
項１９．項１５に記載の方法であって、更に、ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩと少なくとも１つの隣接ＭＩとの総合値として演算することを含み、各隣接ＭＩは、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウと、ＴＳＣＩに含まれるＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウと、他のＴＳＣＩに含まれるＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウと、のうちの１つと関連付けられる、方法。
【0200】
項２０．無線モニタリングシステムであって、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信するように構成された第１の無線デバイスであって、無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、第１の無線デバイスと、無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信するように構成された第２の無線デバイスであって、受信される無線信号は、無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、第２の無線デバイスと、プロセッサと、を備え、当該プロセッサは、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルのＴＳＣＩ（時系列のチャネル情報）を取得することと、プロセッサと、プロセッサと通信可能に結合されたメモリと、メモリに格納された命令セットとを使用して、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩ（チャネル情報）を分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、ＭＩに基づいて、物体のモーションをモニタリングすることと、を行うように構成される、無線モニタリングシステム。
【0201】
以下の番号付けされた項は、精密な無線モニタリングのための例を提供する。
【0202】
項Ａ１．無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線センシングシステムのタイプ１無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、無線マルチパスチャネルは、ベニュー内の物体のモーションによる影響を受ける、ことと、無線マルチパスチャネルを通じてシステムのタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、ベニューの無線マルチパスチャネル及び物体の周期的バイタルサインモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、プロセッサとメモリと命令セットとを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの時系列のＣＩ（チャネル情報）を取得することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩに含まれるＣＩを分析することによって、スライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、ＴＳＣＩとスライディング時間ウィンドウの分類とに基づいて、スライディング時間ウィンドウについてのＭＩ（モーション情報）を演算することと、ＭＩに基づいて、モーションをモニタリングすることと、を含む。
【0203】
いくつかの実施形態では、無線センシングにおいてＭＳ／ＭＩを演算するために使用されるいくつかの特徴的なステップは、「正常」、「異常」、「中程度異常」、又は「重度異常」であるかどうかである。
【0204】
項Ａ２．項Ａ１の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩに含まれる２つの時間的に隣接するＣＩの類似度スコアに基づいてＭＩを演算することを含む。
【0205】
項Ａ３．項Ａ１の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩの自己相関関数（ＡＣＦ）に基づいてＭＩを演算することを含む。
【0206】
項Ａ４．項Ａ３の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＣＦの特徴点に基づいてＭＩを演算することを含む。
【0207】
いくつかの実施形態では、各スライディング時間ウィンドウは、「中程度異常」、「重度異常」、又は「正常」スライディングウィンドウクラスのうちの１つとして分類されうる。いくつかの実施形態では、第１のスライディングウィンドウクラス＝「正常」、第２のスライディングウィンドウクラス＝「中程度異常」、いくつかの実施形態では、第３のスライディングウィンドウクラス＝「中程度異常」、いくつかの実施形態では、第３のスライディングウィンドウクラス＝「中程度異常」、いくつかの実施形態では、（現在の）スライディング時間ウィンドウが「中程度異常」スライディングウィンドウクラス（第３のクラス）として分類される場合、いくつかの実施形態では、現在のスライディング時間ウィンドウ内の各ＣＩは、「異常」又は「正常」ＣＩクラスのうちの１つに分類されうる。ＣＩレベルテストスコア（ＴＳ）は、ＣＩのそれぞれの時間的近傍におけるいくつかのＣＩに基づいて、各ＣＩについて演算されうる。各ＣＩは、それぞれのＴＳに基づいて分類されうる（例えば、ＴＳ＜閾値Ｔ１である場合、「正常」）。
【0208】
いくつかの実施形態では、項Ａ５の第２のサブセットは、全ての異常ＣＩのコレクションであってもよい。第１のサブセットは、（正常ＣＩの１つ以上のランであって、各ランが、ランレングス≧１の、連続する正常ＣＩのランレングスを含む、正常ＣＩの１つ以上のランを含みうる）全て正常ＣＩのコレクションでありうる。第１のサブセットはまた、正常ＣＩのコレクションのサブセット（例えば、最長ラン又は選択ランにおける正常ＣＩのみ、又は正常ＣＩの先頭ランのみ、又は正常ＣＩの末尾ランのみ）であってもよい。
【0209】
いくつかの実施形態では、低減されたＭＩが、第１のサブセット（例えば、正常ＣＩの最長ランのみ、又は先頭ランのみ、又は末尾ランのみ、又は選択ラン）に基づいて演算されうる。あるいは、正常ＣＩの複数の互いに素なランがあってもよい。いくつかのランは、「十分（satisfactory）」（例えば、十分なランレングス、又は全てがＴＳ＜Ｔ２＜Ｔ１）でありうる。いくつかのランは、十分なものではない可能性がある。複数の暫定的に低減されたＭＩが演算されてもよく、各々は、（十分な）正常ＣＩの個別の互いに素なランに基づいている。低減されたＭＩは、複数の暫定的に低減されたＭＩの総合値として演算されうる。総合値は、重み付けされた量（例えば、総和、重み付けされた平均、重み付けされた積、重み付けされた中央値等）であってもよい。各暫定的に低減されたＭＩの重みは、暫定的に低減されたＭＩを演算するために使用される正常ＣＩのランのランレングスに基づいて適応的に演算されうる。いくつかの実施形態では、（現在の）スライディング時間ウィンドウの（現在の）ＭＳ／ＭＩが低減されたＭＳ／ＭＩとして演算されうる。代替的に、現在のＭＳ／ＭＩは低減されたＭＳ／ＭＩといくつかの隣接するＭＳ／ＭＩ（例えば、過去のＭＩ、将来のＭＩ）との総合値（例えば、加重平均）として演算されうる。任意のＭＳ／ＭＩ（例えば、現在のＭＩ、過去のＭＩ、将来のＭＩ、低減されたＭＩ、暫定的に低減されたＭＩ）が（例えば、ＭＳ／ＭＩを演算するために使用されるＣＩの量によって）正規化されうる。いくつかの実施形態では、各ＭＳ／ＭＩが特徴（例えば、大きさ、大きさ、二乗、位相）、ＣＩの複数のＣＩコンポーネント（ＣＩＣ）への分解、ＴＳＣＩの複数の時系列のＣＩＣ（ＴＳＣＩＣ）への分解、２つの時間的に隣接するＣＩ／ＣＩＣ間の類似度スコア（例えば、ＴＲＲＳ）、ＣＩ／ＣＩＣのＡＣＦ、ＣＩ／ＣＩＣの周波数変換／固有分解、ＡＣＦ／変換／分解の特徴点／値（例えば、ローカル最大／ローカル最小／ゼロ交差）、コンポーネント処理等のいずれかに基づいて演算されうる。
【0210】
いくつかの実施形態では、第２のスライディングウィンドウクラス＝「重度異常」：（現在の）スライディング時間ウィンドウが重度異常である場合、ＭＳ／ＭＩはスライディング時間ウィンドウを使用して演算されないことがある。代わりに、ＭＳ／ＭＩはいくつかの隣接するＭＳ／ＭＩ（例えば、過去のＭＩ、直近の過去のＭＩ、将来のＭＩ、次のＭＩ、又は別のＴＳＣＩに基づいて演算されたＭＩ）又はそれらの集合によって置き換えられうる（即ち、そのように演算されうる）。いくつかの実施形態では、任意の過去のＭＩがそれぞれの過去のスライディング時間ウィンドウと関連付けられてよく、現在のスライディング時間ウィンドウの外側のそれぞれの過去のスライディング時間ウィンドウにおけるいくつかの過去のＣＩに基づいて演算されうる。同様に、任意の将来のＭＩは、それぞれの将来のスライディング時間ウィンドウと関連付けられてよく、現在のスライディング時間ウィンドウの外側のそれぞれの将来のスライディング時間ウィンドウ内のいくつかの将来のＣＩに基づいて演算されうる。いくつかの実施形態では、第１のスライディングウィンドウクラス＝「正常」：いくつかの実施形態では、全てが正常である場合、各スライディング時間ウィンドウのＭＩはスライディング時間ウィンドウ外のＴＳＣＩのＣＩを使用せずに、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩのみに基づいて演算されうる。
【0211】
項Ａ５．項Ａ１の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウが第１のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩに排他的に基づいて第１の方法でＭＩを演算することと、スライディング時間ウィンドウが第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、スライディング時間ウィンドウ外のＴＳＣＩの少なくとも１つのＣＩに基づいて第２の方法でＭＩを演算することと、スライディング時間ウィンドウが第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、ＭＩの演算においてスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩの第２のサブセットを除外することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩの第１のサブセットに基づいて第３の方法でＭＩを演算することとを含み、第１のサブセットと第２のサブセットとは互いに素である。
【0212】
いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウを分類するために、スライディング時間ウィンドウ内の複数のＣＩの各々は対応するテストスコア（ＴＳ）に基づいて分類されうる。いくつかの実施形態では、第２（アイテムワイズ）分類について、各ＣＩは「正常」又は「異常」ＣＩクラスに分類されうる。
【0213】
項Ａ６．項Ａ５の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの各ＣＩに対するテストスコア（ＴＳ）を演算することと、それぞれのＴＳに基づいて、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの各ＣＩのアイテムワイズ分類を実行することと、を含む。
【0214】
項Ａ６ｂ．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＣＩは、Ｎ１個のコンポーネントを有する、方法／デバイス／システム／ソフトウェアと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの各ＣＩの各コンポーネントについてコンポーネントワイズテストスコア（ＣＴＳ）を演算することと、ＣＩと関連付けられたＮ１個のＣＴＳの総合値として各ＣＩのＴＳを演算することと、を含む。
【0215】
項Ａ６ｃ．項Ａ６ｂの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、いくつかのそれぞれの時間的に隣接するＣＩのそれぞれのコンポーネントに基づいて、ＣＩのコンポーネントのためのＣＴＳを演算することを含む。
【0216】
項Ａ６ｄ．項Ａ６ｂの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＣＩと関連付けられたＮ１個のＣＴＳの選択サブセットの総合値として各ＣＩのＴＳを演算することを含み、選択サブセットは、基準に基づいて選択される。
【0217】
いくつかの実施形態では、時間ｔにおけるＴＳ、即ちＴＳ（ｔ）は時間的に隣接するＣＩ（ｔ－ｉ）の関数であってよく、ここで、ｉ＝０、＋－１、＋－２、＋－３、...等である。いくつかの実施形態では、ＴＳ（ｔ）＝ＣＩ（ｔ）－ｐａｓｔＣＩ（ｔ）、又はＴＳ（ｔ）＝ｍａｇ［ＣＩ（ｔ）－ｐａｓｔＣＩ（ｔ）］＾ａであってよく、ここで、ｍａｇ＝ｍａｇｎｉｔｕｄｅであり、ｐａｓｔＣＩ（ｔ）はＣＩ（ｔ－１）、又は［ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－２）］／２、又は［２＊ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ－３）］／３、又は［２＊ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ－３）］／４、又は［３＊ＣＩ（ｔ－１）＋２＊ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ－３。いくつかの実施形態において、ＴＳ（ｔ）はまた、ＴＳ（ｔ）＝ＣＩ（ｔ）－ｆｕｔｕｒｅＣＩ（ＴＳ）、又は［ＣＩ（ｔ）＝ｍａｇ（ｔ）－ｆｕｔｕｒｅＣＩ（ｔ）］＾ｂであり、ここでｍａｇ＝ｍａｇＣＩ（ｔ）は、ＣＩ（ｔ＋１）、又は［ＣＩ（ｔ＋１）＋ＣＩ（ｔ＋２）］／２、又は［２＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ＣＩ（ｔ＋２）＋ＣＩ（ｔ＋３）］／３、又は［２＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ＣＩ（ｔ＋２）＋ＣＩ（ｔ＋３）］／４、又は［３＊ＣＩ（ｔ＋１）＋２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋ＣＩ（ｔ＋３）］／６等でありうる。いくつかの実施形態では、ＴＳ（ｔ）はまた、ＴＳ（ｔ）＝ＣＩ（ｔ）－ｄ＊ｐａｓｔＣＩ（ｔ）－（１－ｄ）＊ｆｕｔｕｒｅ（ｔ）であってよく、ここで０＜ｄ＜１である。
【0218】
項Ａ７．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、いくつかの時間的に隣接するＣＩのためのＴＳを演算することを含み、ＴＳは、以下のうちの少なくとも１つを含む：テスト数量、類似度スコア、不一致スコア、距離スコア、ＴＲＲＳ、相関、共分散、自己相関、相互相関、内部積、ノルム、総合値、差分、絶対差分、二乗差分、分散、分散、標準偏差、スプレッド、分散、分散、多様性、多様性、歪度、尖度、範囲、四分位範囲、係数、ジニ係数、エントロピー、最大、最小、中央値、中央、中央値、中央、モード、パーセンタイル、四分位、分散対中央値比、最大対最小比、規則性、不規則性、統計値、ヒストグラム、確率、衝動性、突然、発生、再発、又は変化。
【0219】
いくつかの実施形態では、ＴＳが差分（即ち、減算又はベクトル減算）を含みうる。いくつかの実施形態では、ベクトルＸ（Ｎタプル）について、Ｆ（Ｘ）はＦ（Ｘ）のｉ＾｛ｔｈ｝成分がＸのｉ＾｛ｔｈ｝成分の関数であるように、同じサイズのベクトル（Ｎタプルでもある）でありうる。関数は、大きさ、大きさの二乗、位相、大きさの別の関数、位相の別の関数のいずれかを含みうる。
【0220】
項Ａ８．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳは、以下のうちの少なくとも１つ、又は少なくとも１つの大きさを含む：ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ－１），ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ＋１），ＣＩ（ｔ）－［ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ＋１）］／２，ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ－２），ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ＋２），ＣＩ（ｔ）－［ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ＋２）］／２，ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ－ｋ），ＣＩ（ｔ）－ＣＩ（ｔ＋ｌ），ＣＩ（ｔ）－［ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／２，ＣＩ（ｔ）－［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ），ＣＩ（ｔ）－［ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），ＣＩ（ｔ）－［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ－１）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－［Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ－２）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－［Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－［Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））－［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ），Ｆ（ＣＩ（ｔ））－［ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），又はＦ（ＣＩ（ｔ））－［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）。
ここで、任意のベクトルＸについて、Ｆ（Ｘ）は、Ｆ（Ｘ）のｉ番目の成分がＸのｉ番目の成分の関数となるように、Ｘの同じサイズのベクトルであり、ａ＿１、ａ＿２、...、ａ＿ｋ、ｂ＿１、ｂ＿２，...，ｂ＿ｌは、それぞれスカラーであり、ＣＩ（ｔ）は、時間ｔにおけるＣＩである。
ここで、任意のベクトルＸについて、Ｆ（Ｘ）は、Ｆ（Ｘ）のｉ番目の成分がＸのｉ番目の成分の関数となるように、Ｘの同じサイズのベクトルであり、ａ＿１、ａ＿２、...、ａ＿ｋ、ｂ＿１、ｂ＿２，...，ｂ＿ｌは、それぞれスカラーであり、ＣＩ（ｔ）は、時間ｔにおけるＣＩである。
【0221】
いくつかの実施形態では、ＴＳがベクトル非類似度／類似度、内積、外積を含みうる。
【0222】
項Ａ９．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳは、以下のうちの少なくとも１つを含む：ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ－１），ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ＋１），ＣＩ（ｔ）ｘ［ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ＋１）］／２，ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ－２），ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ＋２），ＣＩ（ｔ）ｘ［ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ＋２）］／２，ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ－ｋ），ＣＩ（ｔ）ｘＣＩ（ｔ＋ｌ），ＣＩ（ｔ）ｘ［ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／２，ＣＩ（ｔ）ｘ［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ），ＣＩ（ｔ）ｘ［ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），ＣＩ（ｔ）ｘ［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ－１）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ＋１）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ－２）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ＋２）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ－ｋ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘＦ（ＣＩ（ｔ＋ｌ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／２，Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ），Ｆ（ＣＩ（ｔ））ｘ［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）、Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ－１）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ＋１）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ＣＩ（ｔ－１）＋ＣＩ（ｔ＋１）］／２］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ－２）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ＋２）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ＣＩ（ｔ－２）＋ＣＩ（ｔ＋２）］／２］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ－ｋ）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），ＣＩ（ｔ＋ｌ）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／２］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）］，Ｄ［ＣＩ（ｔ），［ａ＿１＊ＣＩ（ｔ－１）＋ａ＿２＊ＣＩ（ｔ－２）＋...＋ａ＿ｋ＊ＣＩ（ｔ－ｋ）＋ｂ＿１＊ＣＩ（ｔ＋１）＋ｂ＿２＊ＣＩ（ｔ＋２）＋...＋ｂ＿ｌ＊ＣＩ（ｔ＋ｌ）］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））］／２］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））］／２］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／２］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ）］，Ｄ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）］，又はＤ［Ｆ（ＣＩ（ｔ）），［ａ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－１））＋ａ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－２））＋...＋ａ＿ｋ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ－ｋ））＋ｂ＿１＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋１））＋ｂ＿２＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋２））＋...＋ｂ＿ｌ＊Ｆ（ＣＩ（ｔ＋ｌ））］／（ａ＿１＋ａ＿２＋...＋ａ＿ｋ＋ｂ＿１＋ｂ＿２＋...＋ｂ＿ｌ）］。
ここで、任意のベクトルＡについて、Ｆ（Ａ）は、Ｆ（Ａ）のｉ番目の成分がＡのｉ番目の成分の関数となるように、Ａの同じサイズのベクトルであり、Ａ＿１、Ａ＿２、...、Ａ＿ｋ、Ｂ＿１、Ｂ＿２、...、及びＢ＿ｌの各々は、スカラーであり、ＡｘＢは、ベクトルＡとベクトルＢの内積であり、Ｄ［Ａ、Ｂ］は、ベクトルＡとベクトルＢとの間の非類似度スコアであり、ＣＩ（ｔ）は、時間ｔにおけるＣＩである。
ここで、任意のベクトルＡについて、Ｆ（Ａ）は、Ｆ（Ａ）のｉ番目の成分がＡのｉ番目の成分の関数となるように、Ａの同じサイズのベクトルであり、Ａ＿１、Ａ＿２、...、Ａ＿ｋ、Ｂ＿１、Ｂ＿２、...、及びＢ＿ｌの各々は、スカラーであり、ＡｘＢは、ベクトルＡとベクトルＢの内積であり、Ｄ［Ａ、Ｂ］は、ベクトルＡとベクトルＢとの間の非類似度スコアであり、ＣＩ（ｔ）は、時間ｔにおけるＣＩである。
【0223】
いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウのリンクワイズＴＳ（ＬＴＳ）がスライディング時間ウィンドウ内の全てのＴＳに基づいて演算されうる。スライディング時間ウィンドウの分類は、ＬＴＳに基づきうる。
【0224】
項Ａ１０．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩについての複数のＴＳに基づいてリンクワイズテストスコア（ＬＴＳ）を演算することと、ＬＴＳに基づいてスライディング時間ウィンドウの分類を実行することとを備える。
【0225】
いくつかの実施形態では、ＬＴＳがスライディング時間ウィンドウ内の全てのＴＳの総合値（例えば、平均、加重平均、中央値、最大値、最小値、パーセンタイル）でありうる。
【0226】
項Ａ１１．項Ａ１０の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＬＴＳを複数のＴＳの総合値として演算することを含み、総合値は、総和、加重和、平均、加重平均、幾何平均、加重幾何平均、加重幾何平均、調和平均、加重調和平均、加重調和平均、算術平均、加重平均、トリミング平均、中央値、加重中央値、モード、ヒストグラム、統計、パーセンタイル、最大値、最小値、分散、変動、発散、スプレッド、範囲、偏差、又は特性値のうちの少なくとも１つを含む。
【0227】
いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウは、ＬＴＳが閾値よりも大きい（又は小さい）場合、「正常」（第１のスライディングウィンドウクラス）として分類されうる。例。ＴＳ＝非類似度スコア及びＬＴＳ＝最大ＴＳ（又は９５％パーセンタイル）及びＬＴＳ＞閾値の場合「正常」、又はＴＳ＝類似度スコア及びＬＴＳ＝最小ＴＳ（又は５％パーセンタイル）及びＬＴＳ＜閾値の場合「正常」。
【0228】
項Ａ１２．項Ａ１０の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＬＴＳが第１の閾値よりも大きい場合、スライディング時間ウィンドウを第１のスライディングウィンドウクラスとして分類することと、ＬＴＳが第２の閾値よりも小さい場合、スライディング時間ウィンドウを第２のスライディングウィンドウクラスと第３のスライディングウィンドウクラスとを備えるクラスとして分類することと、を備える。
【0229】
いくつかの実施形態では、ＬＴＳが（ＴＳを演算することなく）スライディング時間ウィンドウ内のＣＩに基づいて直接演算されうる。
【0230】
項Ａ１３．Ａ１項の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／ソフトウェアであって、ＬＴＳは、スライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩのスコア、相関、共分散、相互相関、ノルム、差分、絶対差、二乗差、分散、標準偏差、スプレッド、分散、距離、レンジ、四分位範囲、係数、ジニ係数、エントロピー、最大値、平均値、中央値、パーセンタイル、分散対平均比、最大対最小比、リンクワイズテストスコア（ＬＴＳ）、規則性、不規則性、統計、ヒストグラム、確率、衝動性、突然、発生、再発、変更、のうちの少なくとも１つを演算することと、ＬＴＳに基づいてスライディング時間ウィンドウの分類を実行することと、を含む。
【0231】
いくつかの実施形態では、各ＣＩを複数のＣＩクラスに分類するために、「正常」ＣＩクラス及び／又は「異常」ＣＩクラスが存在しうる。「中等度異常」ＣＩクラス、「重度異常」ＣＩクラス、及び／又は「軽度異常」ＣＩクラスが存在しうる。いくつかの実施形態では、第１のＣＩクラス＝「正常」、第２のＣＩクラス＝「異常」である。いくつかの実施形態では、ＣＩがＴＳ＞Ｔ４であれば「異常」（又は「重度の異常」）として、ＴＳ＜Ｔ３＜＝Ｔ４であれば「正常」として分類されうる。Ｔ４はＴ３に等しくてもよい。Ｔ３＜Ｔ４である場合、Ｔ３＜ＴＳ＜Ｔ４である場合、ＣＩは「中等度異常」として分類されうる。あるいは、ＣＩがＴ３＜ＴＳ＜Ｔ５である場合、「軽度異常」として分類されてよく、Ｔ５＜ＴＳ＜Ｔ４である場合、「中等度異常」として分類されうる。いくつかの実施形態では、第２のサブセットが全ての「異常」ＣＩを含みうる。第２のサブセットは、ＭＩの演算から除外されうる。いくつかの実施形態では、第１のサブセットが全ての「正常」ＣＩ（又は正常なＣＩの全ての選択ラン）を含みうる。第１のサブセット、又は第１のサブセットの部分／サブセットは、ＭＩの演算に含まれうる。いくつかの実施形態では、第１のサブセット又は第２のサブセットが「中程度異常」ＣＩ又は「軽度異常」ＣＩを含みうる。特に、第１のサブセットは、いくつか／全ての「中程度異常」ＣＩ又は「軽度異常」ＣＩを含みうる。いくつかの実施形態では、１つ以上の低減されたＭＩ（又は暫定的に低減されたＭＩ）が第１のサブセットに基づいて演算されうる。基本的に、「正常」ＣＩは「軽度異常」ＣＩよりも信頼できる可能性があり、これは、次に、「中程度異常」ＣＩよりも信頼できる可能性がある。純粋に「正常」ＣＩに基づいて演算された第１の低減されたＭＩは、「正常」ＣＩと「中程度異常」ＣＩ（又は「軽度に異常な」ＣＩ）との組み合わせに基づいて演算された第２の低減されたＭＩよりも「信頼できる」ことがある。（Ｎ－Ｎ１）「正常」ＣＩ及びＮ１「中程度異常」ＣＩに基づいて演算された第３の低減されたＭＩは（Ｎ－Ｎ２）「正常」ＣＩ及びＮ２「中程度異常」ＣＩに基づいて演算された第４の低減されたＭＩよりも「信頼できる」場合があり、Ｎ２＞Ｎ１である。いくつかの実施形態では、ＭＩが複数の低減されたＭＩの重み付けされた量（例えば、重み付けされた平均値又は重み付けされた総和又は重み付けされた幾何平均値等）を含む場合、より信頼できる低減されたＭＩ（例えば、第１の低減されたＭＩ、又は第３の低減されたＭＩ）は信頼できない低減されたＭＩ（例えば、第２の低減されたＭＩ、又は第４の低減されたＭＩ）よりも大きい重みを有しうる。重み付けされた量における低減されたＭＩのための重みは、「正常」ＣＩのカウント、「軽度異常」ＣＩのカウント、及び低減されたＭＩの演算において使用される「中程度異常」ＣＩのカウントに依存しうる。いくつかの実施形態では、ＭＩが低減されたＭＩの重み付けされた量と、「近隣スライディング時間ウィンドウ」及び／又は「近隣ＴＳＣＩ」からのいくつかの「近隣ＭＩ」とを備える場合。重み付けされた量における低減されたＭＩの重みは、「正常」ＣＩのカウント、「軽度異常」ＣＩのカウント、及び低減されたＭＩの演算において使用される「中程度異常」ＣＩのカウントに依存しうる。
【0232】
項Ａ１４．項Ａ６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２（アイテムワイズ）分類において、それぞれのＴＳが第３の閾値未満である場合、各ＣＩを第１のＣＩクラスとして分類することと、それぞれのＴＳが第４の閾値よりも大きい場合、第２のＣＩクラスとして分類することとを含む。
【0233】
いくつかの実施形態では、第１のＣＩクラス＝「正常」、第２のＣＩクラス＝「異常」である。いくつかの実施形態では、全ての「正常」ＣＩがＭＩの演算に使用されるわけではない。第１のサブセットは例えば、「正常」ＣＩの一部（例えば、全て、又は全てではない）のみを含んでもよい。ＭＩは、「正常」ＣＩの最長ランに基づいて演算されうる。言い換えれば、「正常」ＣＩの第２、第３、第４...最長ランは、ＭＩの演算において使用されても／されなくてもよい。いくつかの実施形態では、第１のサブセットが「正常」ＣＩの全てを含みうる。いくつかの実施形態では、第１のスライディングウィンドウクラス＝「正常」いくつかの実施形態では、第２のスライディングウィンドウクラス＝「重度異常」であり、いくつかの実施形態では、第３のスライディングウィンドウクラス＝「中程度異常」であり、いくつかの実施形態では、全ての（又は大多数の）ＣＩが「正常」（第１のＣＩクラス）である場合、スライディング時間ウィンドウは「正常」（第１。いくつかの実施形態では、全ての（又は大多数の）ＣＩが「異常」（第２のＣＩクラス）である場合、スライディング時間ウィンドウは「重度異常」（第２のスライディングウィンドウクラス）として分類されうる。いくつかの実施形態において、大部分は、８０％、９０％、９５％、９９％、又は９９．９％、又は他のパーセンテージでありうる。
【0234】
項Ａ１５．項Ａ１４の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの全てのＣＩが第１クラスＣＩである場合、スライディング時間ウィンドウを第１のスライディングウィンドウクラスとして分類することと、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの全てのＣＩが第２のＣＩクラスとして分類される場合、スライディング時間ウィンドウを第２のスライディングウィンドウクラスとして分類することとを含み、任意の第１クラスＣＩは第１のＣＩクラスとして分類されるＣＩであり、任意の第２クラスＣＩは、第２のＣＩクラスとして分類されるＣＩである。
【0235】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの第１クラスＣＩ（即ち、全てのＣＩが第２のクラスではない）及び少なくとも１つの第２クラスＣＩ（即ち、全てのＣＩが第１のクラスではない）が存在する場合、第１クラスＣＩの少なくとも１つのラン及び第２クラスＣＩの少なくとも１つのランが存在し、各ランは同じクラスの連続するＣＩのランレングスを有する。いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウの分類がランレングスと、各ランと関連付けられた複数のＴＳ（特に、第１クラスＣＩのラン）とに基づきうる。
【0236】
項Ａ１６．項Ａ１５の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウ内に、少なくとも１つの第１クラスＣＩと、ＴＳＣＩの少なくとも１つの第２クラスＣＩとが存在し、スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの少なくとも１つのランと、第２クラスＣＩの少なくとも１つのランとを識別することであって、各ランが、スライディング時間ウィンドウ内のそれぞれの同じクラスの連続するＣＩのそれぞれのランレングスを備え、任意のランレングスがゼロよりも大きい、数、量、又はカウントのうちの１つで識別することと、スライディング時間ウィンドウを、第１クラスＣＩと第２クラスＣＩのランとそれぞれのランレングスとに基づいて分類することと、を含む。
【0237】
いくつかの実施形態では、「正常」ＣＩのいくつかの「選択された」ランが選択（又は選択又は識別）されうる。「選択された」ランは、特定の基準／要件／条件を満たさなければならない。少なくとも１つの選択ランが見出されうる（及び低減されたＭＳ／ＭＩを演算するために使用されうる）場合、スライディング時間ウィンドウは、「中程度異常」（第３のクラス）として分類されうる。それ以外の場合、スライディング時間ウィンドウは、「重度異常」（第２のクラス）として分類されうる。
【0238】
項Ａ１７．項Ａ１６の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランが選択された場合、スライディング時間ウィンドウを第３のスライディングウィンドウクラスとして分類することと、第１クラスＣＩの選択ランが選択されない場合、スライディング時間ウィンドウを第２のスライディングウィンドウクラスとして分類することと、を含む。
【0239】
いくつかの実施形態では、「正常」ＣＩ（第１クラスＣＩ）のいくつかの「選択された」ランが選択（又は選択又は識別）されうる。
【0240】
項Ａ１８．項Ａ１７の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１クラスＣＩの各ランのランレングスと、ランと関連付けられた複数のＴＳとに基づいて、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランを選択することと、第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランに基づいて、ＭＩを演算することと、を含む。
【0241】
いくつかの実施形態では、１つの「選択された」ランがスライディング時間ウィンドウにおいて最長ランレングスを有するランでありうる。
【0242】
項Ａ１９．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、特定の選択ランが、スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩのランである。
【0243】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの選択ランがスライディング時間ウィンドウにおいて最長ランレングスを有するランレングスであってもよい。
【0244】
項Ａ２０．項Ａ１９の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの選択ランは、スライディング時間ウィンドウ内の第１クラスＣＩの全てのランのうちで最長ランレングスを有する第１クラスＣＩの少なくとも１つのランである。
【0245】
いくつかの実施形態では、１つの「選択された」ランが十分なランレングスを有する先頭ランでありうる。非常に短いランレングスのランは、良好な精度でＭＩを演算するのに十分でないことがある。いくつかの実施形態では、先頭ラン又は末尾ランのランレングス要件が他のランよりも厳しくなくてもよい。言い換えれば、先頭ラン又は末尾ランのランレングス閾値（例えば、項Ａ２１又は項Ａ２２における）は他のランレングス閾値（例えば、項Ａ２３における）よりも小さくてもよい（即ち、より厳しくなくてもよい）。
【0246】
項Ａ２１．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、特定の選択ランが先頭ランのそれぞれのランレングスがそれぞれの閾値よりも大きい場合、スライディング時間ウィンドウ内のまさに最初のＣＩを含む連続する第１クラスＣＩの先頭ランとして選択される。
【0247】
いくつかの実施形態では、１つの「選択された」ランが十分なランレングスを有する末尾ランであってもよい。
【0248】
項Ａ２２．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、特定の選択ランが末尾ランのそれぞれのランレングスがそれぞれの閾値よりも大きい場合、スライディング時間ウィンドウ内の最も最後のＣＩを含む連続する第１クラスＣＩの末尾ランとして選択される。
【0249】
いくつかの実施形態では、全ての「選択された」ラン（先頭ラン又は末尾ランを除く）が十分なランレングスを有しうる。
【0250】
項Ａ２３．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ランのそれぞれのランレングスがそれぞれの閾値よりも大きい場合、先頭ラン又は末尾ランではない任意の選択ランが選択される。
【0251】
いくつかの実施形態では、選択ランの量が所定の数によって上限されうる。
【0252】
項Ａ２４．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの選択ランのカウントが所定の数以下であるように、少なくとも１つの選択ランが選択される。
【0253】
いくつかの実施形態では、選択ランの量が所定の数であってもよい。
【0254】
項Ａ２５．項Ａ２４の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの選択ランのカウントが所定の数であるように、少なくとも１つの選択ランが選択される。
【0255】
いくつかの実施形態では、選択ランが関連する全てのＴＳが条件を満たしうる。
【0256】
項Ａ２６．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの選択ランは、各選択ランについて、全ての関連するＴＳが条件を満たすように選択される。
【0257】
いくつかの実施形態では、選択ランが閾値未満の関連付けられたＴＳを有しうる。
【0258】
項Ａ２７．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの選択ランは、各選択ランについて、全ての関連付けられたＴＳが閾値未満であるように選択される。
【0259】
いくつかの実施形態では、２つ以上の選択ランが存在しうる。暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩは、各選択ランに基づいて演算されうる。ＭＳ／ＭＩ（又は低減されたＭＳ／ＭＩ）は、２つ以上の暫定的な低減されたＭＳ／ＭＩの集合として演算されうる。
【0260】
項Ａ２８．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウのための少なくとも１つの暫定的ＭＩを演算することであって、各暫定的ＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの第１クラスＣＩのそれぞれの選択ランに基づいて演算することと、ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩの総合値として演算することと、を含む。
【0261】
いくつかの実施形態では、（現在の）スライディング時間ウィンドウの先頭ランが前のスライディング時間ウィンドウのＣＩの末尾ランと組み合わされて、ＣＩの組み合わされたランを形成しうる。いくつかの実施形態では、暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩがＣＩの組み合わされた実行に基づいて演算されうる。
【0262】
項Ａ２９．項Ａ２８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩの先頭ランである選択ランに基づいて特定の暫定的ＭＩを演算することと、前のスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩの末尾ランとＣＩの先頭ランを組み合わせて、ＴＳＣＩのＣＩの合成ランを形成することと、ＣＩの合成ランに基づいて特定の暫定的ＭＩを演算することとを含む。
【0263】
いくつかの実施形態では、（現在の）スライディング時間ウィンドウの末尾ランが次のスライディング時間ウィンドウのＣＩの先頭ランと組み合わされて、ＣＩの組み合わされたランを形成しうる。いくつかの実施形態では、暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩがＣＩの組み合わされた実行に基づいて演算されうる。
【0264】
項Ａ３０．項Ａ２８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウにおけるＴＳＣＩのＣＩの末尾ランである選択ランに基づいて特定の暫定的ＭＩを演算することと、次のスライディング時間ウィンドウにおいてＣＩの末尾ランをＴＳＣＩのＣＩの先頭ランと組み合わせて、ＴＳＣＩのＣＩの組み合わせられたランを形成することと、ＣＩの組み合わせられたランに基づいて特定の暫定的ＭＩを演算することと、を含む。
【0265】
いくつかの実施形態では、ＭＳ／ＭＩ（又は低減されたＭＳ／ＭＩ）が２つ以上の暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩの重み付けされた総合値（例えば、加重和／平均／平均／中央値／積）であってもよい。いくつかの実施形態では、各暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩの重みは暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩを演算するために使用される第１クラスＣＩのそれぞれの選択ランのランレングスに基づいて適応的に演算されうる。各暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩの重みはまた、それぞれの選択ランに関連する複数のＴＳに基づいて適応的に演算されうる。
【0266】
項Ａ３１．項Ａ２８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、それぞれの選択ランに基づいて演算された各暫定的なＭＩについて、それぞれの選択ランのランレングスに基づいてそれぞれの演算された重みを演算することと、それぞれの演算された重みによってそれぞれの暫定的なＭＩが重み付けされた、少なくとも１つの暫定的なＭＩの重み付けされた総合値としてＭＩを演算することと、を含む。
【0267】
いくつかの実施形態では、ＭＳ／ＭＩ（又は低減されたＭＳ／ＭＩ）が１つ以上の暫定的に低減されたＭＳ／ＭＩと少なくとも１つの隣接するＭＳ／ＭＩとの重み付けされた総合値（例えば、重み付けされた和／平均／平均／中央値／積）でありうる。各近隣ＭＩは、タイプ１デバイスとタイプ２デバイスとの間で通信される別の無線信号に基づいて取得されうる、別のＴＳＣＩのＣＩの過去の近隣スライディング時間ウィンドウ、将来の近隣スライディング時間ウィンドウ、又は近隣（過去、現在、又は将来）時間ウィンドウと関連付けられうる。例えば、別の無線信号は、項Ａ１における無線信号であってもよい。
【0268】
項Ａ３２．項Ａ２８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＭＩを、少なくとも１つの暫定的ＭＩと少なくとも１つの近隣ＭＩとの総合値として演算することを含み、各近隣ＭＩは、ＴＳＣＩのＣＩの過去の近隣スライディング時間ウィンドウ、ＴＳＣＩのＣＩの将来の近隣スライディング時間ウィンドウ、又は別のＴＳＣＩのＣＩの近隣スライディング時間ウィンドウのうちの１つと関連付けられる。
【0269】
いくつかの実施形態では、スライディング時間ウィンドウが「中程度異常」（第３のスライディングウィンドウクラス）として分類される場合、ＭＳ／ＭＩは第２のサブセットを使用することなく、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩの第１のサブセットを使用して演算されうる。第１のサブセットは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの全ての「正常」（第１のクラス）ＣＩを含みうる。第２のサブセットは、スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの全ての「異常」（第２のクラス）ＣＩを含みうる。
【0270】
項Ａ３３．項Ａ１４の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウが第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、スライディング時間ウィンドウ内にＴＳＣＩの全ての第１クラスＣＩを含めることによって第１のサブセットを構築することと、スライディング時間ウィンドウ内にＴＳＣＩの全ての第２クラスＣＩを含めることによって第２のサブセットを構築することとを含む。
【0271】
いくつかの実施形態では、第１のサブセットがスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの「正常」（第１のクラス）ＣＩの少なくとも１つの選択ランのみを含みうる。いくつかの実施形態では、第２のサブセットがスライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩの全ての「異常」（第２のクラス）ＣＩを含みうる。
【0272】
項Ａ３４．項Ａ１８の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウが第３のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、スライディング時間ウィンドウ内にＴＳＣＩの第１クラスＣＩの少なくとも１つの選択ランの全てを含めることによって第１のサブセットを構築することと、スライディング時間ウィンドウ内にＴＳＣＩの全ての第２クラスＣＩを含めることによって第２のサブセットを構築することと、を含む。
【0273】
いくつかの実施形態では、第２のスライディングウィンドウクラス＝「重度の異常」いくつかの実施形態では、ＭＩがＣＩが異常／信頼性が高すぎる（即ち、重度の異常）ため、（現在の）スライディング時間ウィンドウ内のＴＳＣＩのＣＩに基づいて演算されないことがある。いくつかの実施形態では、置換ＭＩがいくつかの隣接ＭＩの総合値に基づいて演算されうる。各隣接ＭＩは、「正常」として分類される過去／未来／隣接スライディング時間ウィンドウと関連付けられうる。
【0274】
項Ａ３５．項Ａ１７の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スライディング時間ウィンドウが第２のスライディングウィンドウクラスとして分類される場合、ＭＩを少なくとも１つの隣接ＭＩの集合として演算することを含み、各隣接ＭＩはＴＳＣＩのＣＩの過去の隣接スライディング時間ウィンドウ、ＴＳＣＩのＣＩの将来の隣接スライディング時間ウィンドウ、又は別のＴＳＣＩのＣＩの隣接スライディング時間ウィンドウのうちの１つと関連付けられ、隣接ＭＩはスライディング時間ウィンドウの外側のＴＳＣＩの少なくとも１つのＣＩに基づいて演算される。
【0275】
いくつかの実施形態では、現在のチャネル情報（ＣＩ）と以前のＣＩとの間の類似度が無線センシングのために演算されうる。ＣＩは、チャネル応答（ＣＲ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、チャネル周波数応答（ＣＦＲ）、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、受信信号強度（ＲＳＳ）、又はＲＳＳインジケータ（ＲＳＳＩ）のいずれかを含みうる。
【0276】
以下の番号付けされた項は、無線センシング及び測位の例を提供する。
【0277】
項Ｂ１．無線センシングシステムであって、無線チャネルを通じて送信機から送信された無線信号を受信するように構成された受信機と、以下を行うように構成された１つ以上のデータプロセッサとを備え、データプロセッサは、受信された無線信号に基づいてチャネル情報（ＣＩ）を決定することと、ここで、ＣＩは、チャネル応答、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、チャネル周波数応答（ＣＦＲ）、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、受信信号強度（ＲＳＳ）、又はＲＳＳインジケータ（ＲＳＳＩ）のうちの少なくとも１つを含み、ＣＩが以前に受信された無線信号に基づいて取得された以前のＣＩと比較することと、ＣＩと以前のＣＩとの間の類似度を演算することと、ここで、類似度は、時間反転共振強度（ＴＲＲＳ）、パターン認識、マッチング、距離、ユークリッド距離、相関、自己相関関数、又はコサイン関数のうちの少なくとも１つを含み、類似度に基づいて、以下のアイテムのうちの少なくとも１つを演算することと：
ターゲットの位置、ターゲットの配置、ターゲットの構成、無線アクセスポイント装置からの距離、送信機と受信機との間の距離、ターゲットの識別、ターゲットの動き、ターゲットの近接、ターゲットの位置、ターゲットの向き、ターゲットのポーズ、ターゲットの存在、ターゲットの状態、ターゲットの配置情報、変化、変化の指示、ターゲットの検出、ターゲットの特徴、ジェスチャー、ターゲットの地面への落下、ナビゲーション、ガイダンス、ターゲット広告、ベニュー内の状態、又はベニューの状態、
を行うように構成され、ターゲットは、受信機、送信機、物体、人間又はイベントのうちの１つである。
ターゲットの位置、ターゲットの配置、ターゲットの構成、無線アクセスポイント装置からの距離、送信機と受信機との間の距離、ターゲットの識別、ターゲットの動き、ターゲットの近接、ターゲットの位置、ターゲットの向き、ターゲットのポーズ、ターゲットの存在、ターゲットの状態、ターゲットの配置情報、変化、変化の指示、ターゲットの検出、ターゲットの特徴、ジェスチャー、ターゲットの地面への落下、ナビゲーション、ガイダンス、ターゲット広告、ベニュー内の状態、又はベニューの状態、
を行うように構成され、ターゲットは、受信機、送信機、物体、人間又はイベントのうちの１つである。
【0278】
いくつかの実施形態では、２つ以上の無線信号が存在する。２つ以上のＣＩをうることができる。複合ＣＩは、２つ以上のＣＩに基づいて演算されうる。
【0279】
項Ｂ２．項Ｂ１のシステムであって、各々がそれぞれの無線チャネルを通じてそれぞれの送信機から送信されたそれぞれの無線信号を受信するように構成された少なくとも１つの受信機と、少なくとも１つの受信された無線信号に基づいて少なくとも１つのＣＩを決定することと、それぞれの前に受信された無線信号に基づいて取得されたそれぞれの前のＣＩと少なくとも１つのＣＩのうちの１つを比較することと、ＣＩとそれぞれの前のＣＩとの間の類似度を演算することと、少なくとも１つの無線信号と少なくとも１つのＣＩとに基づいて複合ＣＩを決定することと、複合ＣＩを前の複合ＣＩと比較することと、ここにおいて、前の複合ＣＩは少なくとも１つの前に受信された無線信号と少なくとも１つの前のＣＩとに基づいて決定され、ここにおいて、少なくとも１つの前のＣＩは少なくとも１つの前に受信された無線信号に基づいて決定される、ことと、複合ＣＩと前の複合ＣＩとの間の第２の類似度を演算することと、ここで、第２の類似度は、２つのＣＩ、２つの複合ＣＩ間の第２のＴＲＲＳ、ＣＩに基づく第２のパターン認識、複合ＣＩに基づく第２のパターン認識、複合ＣＩに基づくマッチング、複合ＣＩに基づく第２のマッチング、距離、複合ＣＩに基づく第２の距離、複合ＣＩに基づく第２の距離、複合ＣＩに基づく第２のユークリッド距離、ＣＩに基づく相関、複合ＣＩに基づく第２の相関、ＣＩに基づく自己相関関数、複合ＣＩに基づく第２の自己相関関数、ＣＩに基づくコサイン関数、又は複合ＣＩに基づく第２のコサイン関数のうちの少なくとも１つに基づいて、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算する。
【0280】
いくつかの実施形態では、無線信号は、２つ以上のプローブ信号を含みうる。ＣＩのシーケンスをうることができる。
【0281】
項Ｂ３．項Ｂ１のシステムであって、無線信号は、周期的へ送信されるプローブ信号のシーケンスを含み、ＣＩのシーケンスが、受信された無線信号に基づいて決定され、各プローブ信号について１つのＣＩである。
【0282】
いくつかの実施形態では、現在のＣＩが外れ値である場合、それは破棄されうる。
【0283】
項Ｂ４．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩを複数の他の以前のＣＩと比較することと、ＣＩと複数の他の以前のＣＩとの類似度が閾値未満である場合、ＣＩを外れ値ＣＩであると決定することと、外れ値ＣＩを破棄することと、を行うように更に構成される。
【0284】
いくつかの実施形態では、破棄された外れ値ＣＩが別のＣＩ（良好なＣＩ）によって置き換えられうる。
【0285】
項Ｂ５．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、それぞれの送信機からそれぞれの受信機へ送信された別の受信された無線信号に基づいて取得された別のＣＩによってＣＩを置き換え、ＣＩの代わりに別のＣＩに基づいて類似度を演算するように更に構成され、類似度は、別のＣＩと前のＣＩとの間にある。
【0286】
いくつかの実施形態では、特定のＣＩが外れ値である場合、それは破棄されうる。
【0287】
項Ｂ６．項Ｂ２のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、少なくとも１つのＣＩの特定のＣＩを複数の他の以前のＣＩと比較することと、特定のＣＩと複数の他の以前のＣＩとの類似度が閾値未満である場合、特定のＣＩを外れ値ＣＩであると決定することと、特定のＣＩを破棄することと、を行うように更に構成される。
【0288】
いくつかの実施形態では、破棄された外れ値ＣＩが別のＣＩ（良好なＣＩ）によって置き換えられうる。
【0289】
項Ｂ７．項Ｂ６のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、それぞれの送信機からそれぞれの受信機へ送信された別の受信無線信号に基づいて取得された別のＣＩによって特定のＣＩを置き換え、特定のＣＩの代わりに別のＣＩに基づいて複合ＣＩを演算するように更に構成される。
【0290】
いくつかの実施形態では、現在のＣＩがいくつかの基準ＣＩと比較して革新的／新規である場合、それは基準ＣＩのうちの１つを置き換えるために使用されうる。
【0291】
項Ｂ８．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩをデータベース内の複数の基準ＣＩと比較することと、ＣＩと複数の基準ＣＩとの類似度が閾値未満であるときに、ＣＩを新しいと決定することと、データベース内の特定の基準ＣＩをＣＩに置き換えることによって、データベースを更新することと、を行うように更に構成される。
【0292】
いくつかの実施形態では、現在のＣＩが過去のＣＩと「同様」である場合、チャネル／ベニューは静的／静的と見なされうる。
【0293】
項Ｂ９．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩを複数の他の以前のＣＩと比較することと、ＣＩと複数の他の以前のＣＩとの類似度が閾値よりも大きい場合、無線チャネルを決定することと、無線チャネルの定常性に基づいて、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算することと、を行うように更に構成される。
【0294】
いくつかの実施形態では、送信機及び受信機並びにＣＩが（いくつかのタスクのために）認定される必要がありうる。いくつかの実施形態では、現在のＣＩが基準ＣＩと「類似」である場合、送信機／受信機／ＣＩは十分に良好である／資格があると見なされうる。
【0295】
項Ｂ１０．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、送信機と受信機との間で通信される受信された無線信号に基づいて決定されたＣＩを、ＣＩと複数の他の以前のＣＩとの類似度が閾値よりも大きいときに十分に正確であると決定するように更に構成される。
【0296】
いくつかの実施形態では、ＣＩが（例えば、サブキャリアのために）複数のコンポーネントを有しうる。
【0297】
項Ｂ１１．項Ｂ２のシステムであって、各それぞれの無線信号はそれぞれの量のサブキャリア、それぞれの周波数帯域、それぞれの帯域幅を備え、各ＣＩは２つ以上のＣＩコンポーネントを備え、各ＣＩコンポーネントはサブキャリアと関連付けられる。
【0298】
いくつかの実施形態では、送信機、受信機、無線信号、及びＣＩは標準／プロトコル準拠でありうる。
【0299】
項Ｂ１２．項Ｂ２のシステムであって、各それぞれの無線信号は無線シグナリングプロトコル又は規格に準拠して、それぞれの送信機とそれぞれの受信機との間で通信され、無線シグナリングプロトコル又は規格はＩＥＥＥ ８０２．１１、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｘｘ、ＩＥＥＥ ８０２．１５、ＩＥＥＥ ８０２．１５．３、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４、ＷｉＦｉ、３Ｇ／ＬＴＥ／４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢＬＥ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＵＷＢ、ＮＦＣ、無線データ伝送規格又はプロトコル、無線データ通信規格又はプロトコル、無線ネットワーク規格又はプロトコル、セルラネットワーク規格又はプロトコル、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）規格、ＯＦＤＭ、ＯＦＤＭＡ、又はＣＤＭＡのうちの少なくとも１つを備える。
【0300】
いくつかの実施形態では、無線信号が標準／プロトコル準拠のフレーム／パケットを含みうる。
【0301】
項Ｂ１３．項Ｂ１２のシステムであって、各無線信号は、無線シグナリング標準又はプロトコルに準拠するフォーマットを有する１つ以上のフレームを備える。
【0302】
いくつかの実施形態では、ＣＩが標準化された機構に基づいて取得されうる。
【0303】
項Ｂ１４．項Ｂ１２のシステムであって、ＣＩは、無線シグナリング規格又はプロトコルに従って標準化された機構に基づいて決定される。
【0304】
いくつかの実施形態では、ＣＩが標準準拠フレーム内のプリアンブルに基づいて取得されうる。
【0305】
項Ｂ１５．項Ｂ１３のシステムであって、ＣＩは、フレームのうちの１つのロングプリアンブルに基づいて決定される。
【0306】
いくつかの実施形態では、ＣＩが標準／プロトコル準拠シグナリング（制御信号、ネゴシエーションされるパラメータ）に基づいて取得されうる。
【0307】
項Ｂ１６．項Ｂ１４のシステムであって、ＣＩは、無線シグナリング標準又はプロトコルに従って、送信機と受信機との間で渡されるパラメータ及び制御信号に基づいて決定される。
【0308】
項Ｂ１７．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、離散化、導出、「正確－十分」決定、及びシステム性能の所望の精度のうちの少なくとも１つに基づいて、ＣＩを決定するように更に構成される。
【0309】
いくつかの実施形態では、ＣＩが無線信号中のプリアンブルに基づいて取得されうる。
【0310】
項Ｂ１８．項Ｂ１０３のシステムであって、ＣＩは、無線信号のプリアンブルに基づいて、受信された無線信号から決定される。
【0311】
項Ｂ１９．項Ｂ１０３のシステムであって、ＣＩは、それぞれの送信機による不完全な送信、それぞれの受信機による不完全な受信、不完全なタイミング、不完全な周波数同期、チャネル周波数オフセット（ＣＦＯ）、又はサンプリング周波数オフセット（ＳＦＯ）のうちの少なくとも１つに起因するＣＩの変動を緩和するように処理される。
【0312】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩが局所的に報告される。
【0313】
項Ｂ２０．項Ｂ１０３のシステムであって、それぞれの受信された無線信号に基づいて決定されたＣＩが、それぞれの受信された無線信号を受信するデバイスにおいてローカルに取得され、処理される。
【0314】
いくつかの実施形態では、ＣＩが別のデバイスによって遠隔で処理されうる。
【0315】
項Ｂ２１．項Ｂ１０３のシステムであって、それぞれの受信された無線信号に基づいて決定されたＣＩは、それぞれの受信された無線信号を受信するデバイスとは異なる別のデバイスにおいてリモートで処理される。
【0316】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩが別のデバイスに報告される（８０２．１１ｂｆにおけるセンシングイニシエータ）。
【0317】
項Ｂ２２．項Ｂ２１のシステムであって、ＣＩは、デバイスから別のデバイスに報告（又は送信）される。
【0318】
項Ｂ２３．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、比較及び類似度に基づいて変化を検出するように更に構成される。
【0319】
いくつかの実施形態では、送信機及び受信機が同じデバイス内にありうる。
【0320】
項Ｂ２４．項Ｂ１のシステムであって、送信機のうちの１つと受信機のうちの１つとを備える同じデバイスを更に含む。
【0321】
いくつかの実施形態では、ユーザがセンシング関連情報を入力しうる。
【0322】
項Ｂ２５．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサがユーザがユーザ提供情報を提供することを可能にし、ユーザ提供情報及び類似度に基づいて、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算するように更に構成される。
【0323】
項Ｂ２６．項Ｂ２５のシステムであって、ユーザ提供情報は、送信機と関連付けられた第１の識別子と、受信機と関連付けられた第２の識別子と、ベニュー内の無線ネットワークアクセスポイントと関連付けられたサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）とのうちの少なくとも１つを備える。
【0324】
項Ｂ２７．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、送信機又は受信機の識別子を決定するように更に構成される。
【0325】
項Ｂ２８．項Ｂ２５のシステムであって、ユーザ提供情報は、位置又はアレンジメントの識別子を含む。
【0326】
いくつかの実施形態では、同じ受信機を有する複数の送信機（多対１）、複数の受信機を有する同じ送信機（１対多）、複数の受信機を有する複数の送信機（多対多）がある。
【0327】
項Ｂ２９．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、以下のうちの少なくとも１つが真であるように構成され、即ち、少なくとも１つの送信機が同じ送信機であるか、少なくとも１つの受信機が同じ受信機であるか、又は少なくとも１つの無線チャネルが同じ無線ネットワークと関連付けられた同じ無線チャネルでように更に構成される。
【0328】
いくつかの実施形態では、マルチキャスト、ブロードキャスト、ユニキャスト、トラッカボットは各モバイル物体によって搬送され、各モバイル物体とともに移動しうる。
【0329】
項Ｂ３０．項Ｂ２９のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは更に、少なくとも１つの送信機は、ユニキャスト、マルチキャスト、又はブロードキャスト方式で少なくとも１つの無線信号を送信する同じ送信機であり、少なくとも１つの受信機の各々は、それぞれのユーザの位置を特定するためにそれぞれのユーザによって搬送されるべきそれぞれの端末デバイスであるように構成される。
【0330】
いくつかの実施形態では、多くのＴｘ及び１つのＲｘが存在する。
【0331】
項Ｂ３１．項Ｂ２９のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、少なくとも１つの受信機が同じ受信機であり、少なくとも１つの送信機の各々がそれぞれのユーザの位置を特定するために、それぞれのユーザによって運ばれるべきそれぞれの端末デバイスであるように更に構成される。
【0332】
項Ｂ３２．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、システムのソフトウェア又はファームウェアのうちの少なくとも１つを用いて構成される。
【0333】
いくつかの実施形態では、（例えば、Ｔｘ／Ｒｘ／ＣＩ／システムを適格にするために）信頼度が演算されうる。
【0334】
項Ｂ３３．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つに関連する信頼度を演算するように更に構成される。
【0335】
いくつかの実施形態では、信頼度が（例えば、センシングタスクのための）「精度」の形態で演算されうる。
【0336】
項Ｂ３４．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、ＣＩに基づいて精度を演算するように更に構成される。
【0337】
いくつかの実施形態では、ＣＩの大きさは類似度を演算するために使用されうる。
【0338】
項Ｂ３５．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、類似度がＣＩの振幅に基づいて演算されるように更に構成される。
【0339】
いくつかの実施形態では、ＣＩの位相が類似度を演算するために使用されうる。
【0340】
項Ｂ３６．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、類似度がＣＩの位相に基づいて演算されるように更に構成される。
【0341】
いくつかの実施形態では、ＣＩの量が複合ＣＩを形成するために組み合わされると決定されうる。
【0342】
項Ｂ３７．項Ｂ２のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが所望の精度を達成するために、複合チャネル応答に含まれるべき個々のＣＩの個数を決定するように更に構成される。
【0343】
いくつかの実施形態では、「好ましい」（例えば、デフォルト）量のＣＩを組み合わせて、複合ＣＩを形成する。
【0344】
項Ｂ３８．項Ｂ２のシステムであって、いくつかの個々のＣＩが、複合チャネル応答に含まれることが好ましい。
【0345】
項Ｂ３８ｂ．項Ｂ２のシステムであって、それぞれの送信機及びそれぞれの受信機に関連するいくつかの個々のＣＩが好ましい。
【0346】
項Ｂ３８ｃ．項Ｂ３８ｂのシステムであって、個々のＣＩ及びそれぞれの送信機の個数が好ましい。
【0347】
項Ｂ３８ｄ．項Ｂ３８ｂのシステムであって、個々のＣＩ及びそれぞれの受信機の個数が好ましい。
【0348】
いくつかの実施形態では、各ＣＩがＴｘアンテナ及びＲｘアンテナと関連付けられる。
【0349】
項Ｂ３９．項Ｂ１のシステムであって、各ＣＩは、送信機の送信アンテナと受信機の受信アンテナとのペアリングについて決定される。
【0350】
いくつかの実施形態では、特徴値（例えば、大きさ、位相、空間‐時間情報（ＳＴＩ）、モーション情報（ＭＩ））はＣＩに基づいて演算されうる。
【0351】
項Ｂ４０．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩ及び前のＣＩに対して実行された数学的関数に基づいて特徴値を決定することと、特徴値に基づいて演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算することと、を行うように更に構成される。
【0352】
いくつかの実施形態では、特徴値が演算される前に、ＣＩの次元縮小が実行されうる。
【0353】
項Ｂ４１．項Ｂ４０のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩの次元削減に基づいてＣＩの特徴値を決定するように更に構成される。
【0354】
いくつかの実施形態では、特徴値が類似度スコアに基づいて演算されうる。
【0355】
項Ｂ４２．項Ｂ４０のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩと前のＣＩとの間の類似度に基づいて特徴値を決定するように更に構成される。
【0356】
いくつかの実施形態では、複数の特徴値が存在しうる。それらは正規化しうる。
【0357】
項Ｂ４３．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩ上で実行された数学的関数及び前のＣＩのセットに基づいて特徴値のセットを決定することと、特徴値のセットを正規化することと、正規化された特徴値のセットに基づいて少なくとも１つの演算を実行することと、を行うように更に構成される。
【0358】
いくつかの実施形態では、Ｔｘ及びＲｘがそれぞれのデバイスに収容される。
【0359】
項Ｂ４４．項Ｂ１のシステムであって、送信機が第１のデバイス内に収容され、受信機が第２のデバイス内に収容される。
【0360】
いくつかの実施形態では、Ｔｘ（例えば、センシング送信機）はＡＰ又は非ＡＰでありうる。
【0361】
項Ｂ４５．項Ｂ１のシステムであって、送信機は、無線ネットワークルータ、無線ネットワークアクセスポイント（ＡＰ）、無線端末デバイス、又は無線非ＡＰ端末デバイスのうちの１つである。
【0362】
いくつかの実施形態では、Ｒｘ（例えば、センシング受信機）はＡＰ又は非ＡＰでありうる。
【0363】
項Ｂ４６．項Ｂ１のシステムであって、受信機は、無線ネットワークルータ、無線ネットワークアクセスポイント（ＡＰ）、無線端末デバイス、又は無線非ＡＰ端末デバイスのうちの１つである。
【0364】
いくつかの実施形態では、Ｒｘ（例えば、センシング受信機）は（例えば、８０２．１１ｂｆにおいて）関連付けられないことがある。
【0365】
項Ｂ４７．項Ｂ１のシステムであって、受信機はネットワークルータ及び無線ネットワークアクセスポイントと関連付けられていない。
【0366】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩはクラウドへ送信されうる。
【0367】
項Ｂ４８．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、ＣＩを別のデバイスに提供するように更に構成される。
【0368】
いくつかの実施形態では、演算は非ローカルである（例えば、８０２．１１ｂｆにおいてセンシング受信機からセンシングイニシエータにＣＳＩが報告され、センシング演算はセンシング受信機において行われない）。
【0369】
項Ｂ４９．受信機は第１のデバイスの一部であり、１つ以上のデータプロセッサのうちの１つは第２のデバイスの一部であり、ＣＩは第１のデバイス（又は受信機）から第２のデバイス（又は１つ以上のデータプロセッサ）に報告される、項Ｂ４８のシステム。
【0370】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩが８０２．１１ｂｆのレポートフレームで報告される。
【0371】
項Ｂ５０．ＣＩは、システムによって生成されたレポートで報告される、項Ｂ４９のシステム。
【0372】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩが８０２．１１ｂｆのレポートフレームにおいて、初期化（８０２．１１ｂｆのセンシング測定開始段階）とともに報告される。
【0373】
項Ｂ５１．項Ｂ１のシステムであって、システム又はシステムに関連するサービスが開始される。
【0374】
いくつかの実施形態では、プローブ信号送信が８０２．１１ｂｆにおけるトリガベース（ＴＢ）センシングにおけるトリガフレーム（ＴＦ）又はＮＤＰアナウンスフレーム（ＮＤＰＡ）によってトリガされるトリガ信号（ＮＤＰ送信）に基づく。
【0375】
項Ｂ５２．項Ｂ５１のシステムであって、システムの送信機から受信機への無線信号の送信は、トリガ信号に基づいて開始される。
【0376】
項Ｂ５３．項Ｂ１のシステムであって、ユーザのユーザデバイスのデータプロセッサが、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つに関する第２の情報をユーザに提示するためのユーザインタフェース（ＵＩ）を提供するように構成される。
【0377】
項Ｂ５４．項Ｂ５３のシステムであって、ユーザインタフェースが地図を表示し、ユーザが地図上のＣＩに関連する位置を示すことを可能にするように構成される。
【0378】
項Ｂ５５．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサがターゲット又は物体の第１の識別子を決定し、ＣＩを第１の識別子と関連付け、第１の識別子をＣＩとともに格納するように構成される。
【0379】
項Ｂ５６．項Ｂ１のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが予測を取得し、ＣＩ及び予測に基づいて、演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算するように構成される。
【0380】
項Ｂ５７．項Ｂ５６のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサがＣＩを予測と比較し、比較に基づいて演算されたアイテムのうちの少なくとも１つを演算するように構成される。
【0381】
項Ｂ５８．項Ｂ５７のシステムであって、予測が、予測ＣＩを含む。
【0382】
項Ｂ５９．項Ｂ５７のシステムであって、予測は、１つ以上のデータプロセッサによって受信された粗位置データを含む。
【0383】
項Ｂ６０．項Ｂ５７のシステムであって、予測はマッピングに基づいて１つ以上のデータプロセッサによって演算された粗位置データを備え、受信機はマッピングに基づいて特定の位置に前もってマッピングされ、送信機のより貴重な位置はマッピングに基づいて演算される。
【0384】
項Ｂ６１．項Ｂ６０のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサは、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、又はセルラ信号のうちの少なくとも１つに基づいて粗位置を決定し、時間反転測位システムを使用して、粗位置に基づいて送信機の精密位置を決定するように構成される。
【0385】
項Ｂ６２．項Ｂ１のシステムであって、ベニューの３次元レンダリングを記憶する記憶デバイスと、ベニューの３次元レンダリングから導出されたデータに基づいて複数のチャネル経路を生成するように構成された３Ｄ電磁シミュレータとを備える。
【0386】
項Ｂ６３．項Ｂ１のシステムであって、写真、画像、ビデオ、レーザ測距、光干渉断層撮影、又はエコー位置等の測距技法のうちの少なくとも１つを使用して構築される、ベニューの３次元モデルを記憶する記憶デバイスを備え、３Ｄ電磁シミュレータは、３次元モデルを使用して、ベニュー内の位置固有の推定ＣＩのデータベースを生成するように構成される。
【0387】
項Ｂ６４．無線チャネルを通じて送信機から送信された無線信号を受信するように構成された受信機と、受信された無線信号に基づいてチャネル情報（ＣＩ）を決定するように構成された１つ以上のデータプロセッサとを備えるシステムであって、ＣＩは、チャネル応答、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、チャネル周波数応答（ＣＦＲ）、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、受信信号強度（ＲＳＳ）、又はＲＳＳインジケータ（ＲＳＳＩ）のうちの少なくとも１つを含み、３Ｄ電磁シミュレータを実行して、送信機と受信機との間の複数のチャネル経路を予測し、送信機と受信機との間の予測された複数のチャネル経路に基づいて予測されたＣＩを決定し、（ｉ）ＣＩと予測されたＣＩとの比較に基づいて３Ｄ電磁シミュレータをトレーニングして、トレーニングされた３Ｄ電磁シミュレータを生成する、又は（ｉｉ）ＣＩと予測されたＣＩとの比較に基づいて３Ｄ電磁シミュレータをキャリブレーションして、キャリブレーションされた３Ｄ電磁シミュレータを生成し、トレーニングされた又はキャリブレーションされた３Ｄ電磁シミュレータを使用して、ベニュー内の位置固有の推定されたＣＩのデータベースを生成し、ベニュー内の位置と対応するＣＩとの間のマッピングを確立する。
【0388】
項Ｂ６５．項Ｂ６４のシステムであって、ベニューの３次元レンダリングを記憶する記憶デバイスを備え、３Ｄ電磁シミュレータは、ベニューの３次元レンダリングから導出されたデータに基づいて複数のチャネル経路を予測するように構成される。
【0389】
項Ｂ６６．項Ｂ６４のシステムであって、写真、画像、ビデオ、レーザ測距、光干渉断層撮影、又はエコー位置等の測距技法のうちの少なくとも１つを使用して構築される、ベニューの３次元モデルを記憶する記憶デバイスを備え、３Ｄ電磁シミュレータは、３次元モデルを使用して、ベニュー内の位置固有推定ＣＩのデータベースを生成するように構成される。
【0390】
項Ｂ６７．項Ｂ６４のシステムであって、ベニューにおける異なる物体の反射係数を含むパラメータを記憶する記憶デバイスを備え、パラメータは温度、湿度、又はスモッグのうちの少なくとも１つを含む１つ以上の環境要因を考慮するための複数の値を有し、３Ｄ電磁シミュレータは、パラメータから導出されたデータに基づいて複数のチャネル経路を予測するように構成される。
【0391】
項Ｂ６８．項Ｂ６４のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが、ベニュー内の位置固有の推定ＣＩのデータベースと、ベニュー内の端末デバイスの位置を決定するためのマッピングとを使用するように構成される。
【0392】
項Ｂ６９．項Ｂ６４のシステムであって、１つ以上のデータプロセッサが端末デバイスからプローブ信号を受信し、受信されたプローブ信号に基づいてＣＩを決定し、ＣＩをデータベース内の位置固有の推定されたＣＩと比較して、最も近い一致を識別するように構成される。
【0393】
ベニュー内の物体のモーションは、タイプ１デバイスからタイプ２デバイスへ送信される無線信号に基づいて取得されるＴＳＣＩに基づいてモニタリングされうる。モーション統計値（ＭＳ）／モーション情報（ＭＩ）／空間‐時間情報（ＳＴＩ）は、ＴＳＣＩに基づいて演算されうる。ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩに基づいて、分析値が演算されうる。多くの場合、タイプ１デバイスの多くの可能性のある異なる選択肢がありうる。また、タイプ２デバイスの多くの可能性のある異なる選択肢がありうる。
【0394】
タイプ１デバイス（又はタイプ２デバイス又は両方）の異なる選択は、ＣＩ／ＴＳＣＩ／ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析のデバイス依存挙動（例えば、線形／アフィン／非線形／単調／時間不変／時間変動／デバイス依存／確率的でありうる、シフト／マッピング／歪み／系統的変動）を引き起こしうる（例えば、大きいモーションは第１のＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩを約０．９にし、第２のＭＳを約０．７５にしうる、又はＮＩＬ／無モーションは第１のＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩを約０．１にし、第２のＭＳを約０．３にしうる）。挙動のデバイス依存性は望ましくない。いくつかの実施形態では、デバイス依存の補償がデバイス依存の挙動を「元に戻す」又は補償して、それを独立にするために開示され、いくつかの基準／望ましい／標準の挙動と同様である。望ましくない挙動／マッピングは、シフト、線形／アフィン／区分的線形／非線形マッピング、単調マッピング、単調増加（又は非減少）マッピング、単調減少（又は非増加）マッピング等のうちのいずれかとして類似／含む／モデル化されうる。
【0395】
例えば、タイプ１又はタイプ２デバイスの選択は、スマートフォンスピーカ、サーモスタット、ＴＶ、サウンドバー、ＤＶＤプレーヤ、ストリーミングデバイス、ランプ、電球、プラグ、ドアベル、カメラ、ルータ等を含みうる。タイプ１又はタイプ２デバイスの選択肢はまた、異なるブランド／モデル／パッケージング／部品／コンポーネント（例えば、Amazon Echo、Echo Dot、Echo Dot generation 1、Echo Dot gen2、Echo Dot gen3、Echo Show、Google Nest、Nest Mini、Nest Hub、又は他。特定のブランドの特定のモデル（例えば、Echo Dot）についてさえ、異なるデバイスは依然として異なりうる（例えば、回路コンポーネント／部品／増幅器／アンテナ／チップ／配線／製造／組み立て／製造／ファームウェア／ソフトウェアにおける変動／欠陥／摩耗／劣化／減価のため）。特に、異なるアンテナカウント及び／又はアンテナタイプ（例えば、異なる利得、タイプ、サイズ、指向特性、放射パターンを有する）がありうる。これらは全て、ＣＩ／ＴＳＣＩ／ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析の望ましくない挙動を引き起こす可能性がある。また、無線信号に使用される異なるバンド（例えば、２．４ＧＨｚ、５ＧＨｚ、６ＧＨｚ）又は異なるバンド幅（例えば、２０／４０／８０／１６０／３２０／６４０／１２８０ＭＨｚ）に起因して、望ましくない挙動が生じうる。異なる量のアンテナ（例えば、エコーは３つのアンテナを有するが、エコー網点は２つのアンテナを有する）又は異なる選択のアンテナ（例えば、ダイポール、マイクロストリップ、スロットアンテナ、導波管、スパイラルアンテナ、無指向性アンテナ、指向性アンテナ等）から望ましくない挙動が生じることがある。望ましくない挙動は、デバイス／デバイスアンテナの異なる配置、無線信号の異なる送信電力、異なる増幅器セット、異なるデジタル／アナログ利得、又は物体の異なる配置、又は機械的／電気的／電磁気的干渉等の環境要素から生じうる。
【0396】
いくつかの実施形態では、望ましくない挙動を補償するために補償が適用されうる。いくつかの実施形態では、ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析が補償されたＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析をうる／与える／うるための補償に基づいて補償されうる。１つ以上の別個の／それぞれの補償が適用されてもよい。補償後、タイプ１／タイプ２デバイスの任意の選択に対する全ての補償されたＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析は類似の「ターゲット挙動」を有することができ、タイプ１／タイプ２デバイスの選択にかかわらず、物体の同じモーションに応答して類似の値をとる。類似標的行動は参照／代表／一般タイプ１／タイプ２デバイスに関連する「参照」（又は「代表」又は「一般」）行動でユーザ優先／事前定義／ユーザ指定／ユーザ指定行動（例：ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩは大運動に対して０．８前後であり、ＮＩＬ／ノーモーションに対して０．２前後である）であってもよい。
【0397】
いくつかの実施形態では、ユーザ定義／設計／指定／好ましい挙動がプログラム可能／調整可能でありうる。これは、システムの設定においてユーザによって指定されてもよい。これは、一度指定され、変更されないままでありうる。あるいは、経時的に変化させてもよい。特に、それはストラテジ／時間テーブル／ユーザ介入／ユーザリアルタイム調整に基づいて、又はおそらくシステムの設定において指定されるようなイベント／状況に応じて、適応的に変化しうる。
【0398】
いくつかの実施形態では、各タイプ１デバイス（又はタイプ２デバイス）がそれぞれの補償、又はそれぞれの補償シーケンスを演算／取得／トレーニングするために、制御された方法で（例えば、試験／制御された環境で、試験設定及び手順で、試験タスクのために）試験／キャリブレーション／トレーニングされうる。任意の補償は、ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析の演算の前／後に適用される前処理／処理／後処理でありうる。ＣＩ補償の場合、補償は、ＣＩ、ＣＩの特徴、ＣＩのグループ／スライディングウィンドウ、ＴＳＣＩ、ある個数のＴＳＣＩ、タイプ１デバイスの特定のアンテナに関連するある個数のＴＳＣＩ、タイプ２デバイスの特定のアンテナに関連するある個数のＴＳＣＩに適用されうる。中間値補償のために、ＣＩ／ＴＳＣＩのＣＩ／ＣＩ特徴／スライディングウィンドウ、ＣＩ／ＴＳＣＩの補償されたＣＩ／ＣＩ特徴／スライディングウィンドウ、ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ及び／又は補償されたＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩに基づいて演算されうる、補償が中間値（又はそれらの個数）に適用されうる。ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ補償のために、ＣＩ／ＴＳＣＩのＣＩ／ＣＩ特徴／スライディングウィンドウ、ＣＩ／ＴＳＣＩの補償されたＣＩ／ＣＩ特徴／スライディングウィンドウ、中間値、及び／又は補償された中間値に基づいて演算されうる補償が、ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析（又はそれらのうちの個数）に適用されうる。解析的補償のために、ＴＳＣＩ、ＣＩ／ＴＳＣＩの補償されたＣＩ／ＣＩ特徴／スライディングウィンドウ、ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ、補償されたＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ、中間値、補償された中間値に基づいて演算されうる補償が、解析に適用されうる。いくつかの実施形態では、それぞれの補償シーケンスが上記の補償のいずれかを含みうる。補償は、適応型、時変型、又は時不変型でありうる。補償は無線信号の異なる周波数帯域（例えば、２．４ＧＨｚ、５ＧＨｚ、６ＧＨｚ、２４ＧＨｚ、６０ＧＨｚ、７７ＧＨｚ）又は帯域幅（例えば、２０ＭＨｚ、４０ＭＨｚ、８０ＭＨｚ、１６０ＭＨｚ、３２０ＭＨｚ、６４０ＭＨｚ、１２８０ＭＨｚ）に対して異なりうる。
【0399】
いくつかの実施形態では、補償は、以下のマッピングを含みうる：一変量／二変量／多変量マッピング、実数／虚数成分のマッピング、大きさ／位相のマッピング、特徴のマッピング、単調マッピング、区分的単調マッピング、単調増加／減少写像、単調非減少／非増加写像、区分線形写像、線形写像、ＤＥ調整、アフィン写像、複合写像、写像の写像。マッピングは、時変（例えば、適応的に修正される）又は時不変でありうる。マッピングは空間的に変化していてもよいし、空間的に独立していてもよい。マッピングは、周波数帯域／帯域幅に関して変化しうる／しえない。マッピングは異なるセンシングタスク（例えば、モーション検出、呼吸検出／推定、転倒検出、存在検出、歩行／ジェスチャ検出／推定等）に対して同じであっても異なっていてもよい。
【0400】
いくつかの実施形態では、無線センシングタスクのためのタイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペアのキャリブレーション／調整／カスタマイズ／工場テスト／出荷前テスト／トレーニング段階において、無線センシングタスクのためのタイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペアについて補償が演算されうる。（いくつかの実施形態では、タイプ１デバイスがキャリブレーション／代表的／カスタマイズ／トレーニングされる必要があってよく、タイプ２デバイスは無線センシングタスクのためのタイプ１デバイスのための演算された補償が行われるように、基準／代表的／代表的／タイプ２デバイスであってよく、タイプ１デバイスはキャリブレーション／カスタマイズ／テスト／トレーニングされる必要がある。）いくつかの実施形態では、時系列のトレーニング／キャリブレーション無線信号（例えば、トレーニングサウンディング信号）がキャリブレーションタイプ１デバイス（例えば、タイプ１デバイス又は基準／代表的／タイプ１デバイス）からキャリブレーションタイプ２デバイス（例えば、タイプ２デバイス又は基準／代表のタイプ２デバイス）、トレーニング／キャリブレーションベニューのトレーニング／キャリブレーション無線マルチパスチャネルを通じて、無線キャリブレーションマルチパスチャネルはトレーニング／キャリブレーション期間中のトレーニング／キャリブレーション物体のトレーニング／キャリブレーション動作の影響を受ける。トレーニング／キャリブレーション無線信号は、無線（サウンディング）信号のいくつか又は全ての可能な帯域にわたりうる。トレーニング／キャリブレーションＴＳＣＩは、トレーニング／キャリブレーション無線信号の受信された時系列から取得／抽出されうる。無線センシングタスクのためのトレーニング／キャリブレーションＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩは、トレーニング／キャリブレーションＴＳＣＩに基づいて演算されうる。
【0401】
いくつかの実施形態では、補償がトレーニングＣＩ／ＴＳＣＩ／ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／分析／中間値の挙動に基づいて演算されうる。挙動（behavior）は、以下のいずれかを含みうる：ＭＳ／ＣＩ／ＳＴＩ／解析領域挙動、時間的／周波数変換／解析領域挙動、大きさ／位相／成分挙動、ヒストグラム、制限されたヒストグラム、条件付きヒストグラム、２つのタイムスタンプ間のヒストグラム、２つの時間／周波数／変換／射影領域スタンプ（即ち時間／変換／射影領域内の範囲）、局所最大値と局所最小値の間のヒストグラム、閾値を超える局所最大値と局所最小値の間のヒストグラム、フィルタリング／処理後の局所最大値と局所最小値（例：低域／高域／中央値フィルタリング）、統計、トリム化統計、一次／二次統計、加重平均、算術平均、幾何平均、調和平均、中央値、モード、最大値、最小値、ゼロ交差、パーセンタイル、範囲、分散、大きさ、位相等。統計的挙動は、ターゲット挙動（例えば、ターゲット統計的挙動、ターゲット時間／周波数／変換／射影領域挙動、ターゲットＣＩ／ＴＳＣＩ／ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析挙動）と比較されうる。ターゲット挙動は、ターゲットＭＳと関連付けられうる。ターゲット挙動がターゲットＭＳの挙動でありうる。ターゲット挙動は、ユーザ優先／事前定義／ユーザ定義／ユーザ設計／ユーザ指定／ユーザ選択／ユーザ選択挙動（例えば、ユーザデバイスの何らかのユーザインタフェースを使用するユーザによって指定／提供／設計／定義／入力／選択／選択）でありうる。ターゲット挙動は、１つ（又は複数）の「基準」タイプ１デバイス及び／又は１つ（又は複数）の「基準」タイプ２デバイスから（例えば、「事前キャリブレーション」／基準挙動生成／学習手順／段階において）学習されてよく、基準無線（サウンディング）信号の１つ（又は複数）の時系列をタイプ１デバイスから１つ（又は複数）の基準ベニュー内の１つ（又は複数）の基準無線チャネルを通じてタイプ２デバイスへ送信することによって、１つ（又は複数）の基準センシングタスク（例えば、センシングタスク）を実行し、基準無線チャネルは、基準物体の基準モーションによって影響を受ける。１つ以上の「基準」ＴＳＣＩは、基準無線サウンディング信号の受信された時系列から取得／抽出されうる。基準ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩは、基準ＴＳＣＩに基づいて演算されうる。基準分析は、基準ＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩに基づいて演算されうる。結果として生じる挙動（又は総合値／平均値／特性／クラスタ化された挙動）は、ターゲット挙動として使用されうる。いくつかの実施形態では、無線サウンディング信号の時系列が４０ＭＨｚ帯域を使用しうる。基準無線サウンディング信号の時系列は、一部又は全ての可能な４０ＭＨｚ帯域をカバー／スキャン／使用しうる。
【0402】
いくつかの実施形態では、補償が推定されうる、又は検索によって取得されうるマッピングでありうる。推定マッピングの場合、補償はマッピングが適用されるときに、挙動（「補償された挙動」）がターゲット挙動に一致／アプローチ／類似するように、挙動とターゲット挙動との比較から推定されうるマッピングでありうる。いくつかの実施形態では、挙動（及びターゲット挙動）がＭＳの大きさの単変量ヒストグラム（例えば、限界分布又は累積分布）でありうる。マッピングは補償されたＭＳ値の挙動（単変量ヒストグラム）がターゲット挙動（ターゲット単変量ヒストグラム）と一致する（又は近似する、又は類似する）ように、ＭＳ値を補償されたＭＳ値にマッピングしうる。
【0403】
いくつかの実施形態では、ＭＳの単変量ヒストグラム及びターゲット単変量ヒストグラムについて、いくつかの「制御点」を決定しうる。制御点は、平均（ＭＳの平均値、又はターゲットＭＳの平均値）、モード、メジアン（ＭＳの中央値、パーセンタイル点（ＭＳのパーセンタイル値）、０％点、１％点、５％点、１０％点、２０％点、３０％点、４０％点、５０％点、６０％点、７０％点、８０％点、９０％点、９５％点、９９％点、１００％点、その他のパーセンタイル点のいずれかを含みうる。ＭＳヒストグラム及びターゲットヒストグラムの対応する制御点の各ペアは一緒に順序付けられたペア（ｘ，ｙ）又はｘ－ｙプロット上の点（又は機能ｙ＝ｆ（ｘ））を形成しうる／になりうる。ここで、ｘはＭＳ値であり、ｙはターゲットＭＳ値である。例えば、（ＭＳの１０％点、標的ＭＳの１０％点）は、ｘ－ｙプロットにおける「制御点」を構成する順序対である。直線（又は多項式線又は区分的スプライン）は単調な非減少（又は単調増加）マッピングｙ＝ｆ（ｘ）が得られるように、制御点を接続するために使用されうる。補償は何らかの種類の単調線（例えば、直線、二次関数、三次関数、多項式関数、指数関数、対数関数、凸関数、凹部関数等）を使用して制御点を接続することによって得られるマッピングｙ＝ｆ（ｘ）でありうる。このようにして、制御点は、マッピング関数ｙ＝ｆ（ｘ）内／上にある。いくつかの実施形態では、ラインフィッティング（例えば、最小二乗回帰、線形回帰、ロバスト線形回帰、直交回帰、デミング回帰、長軸回帰、分割回帰、多項式回帰、回帰希釈）を適用して、補償のためのマッピングを取得／演算しうる。線フィッティングは、区分的に適用しうる。結果として得られるマッピングは、単調増加又は非増加でありうる。このようにして、マッピング内／上にない１つ以上の制御点が存在しうる。
【0404】
いくつかの実施形態では、２つの制御点０％点及び１００％点が存在してもよく、０％ＭＳ点と１００％ＭＳ点との間の全てのＭＳ値が０％標的ＭＳ点及び１００％標的ＭＳ点にマッピングされうる。線は、直線、又は四角形、又は立方体、又は多項式、他の単調線、又は回帰線であってもよい。又は、１％点及び９９％点であり、したがって、本質的に全てのＭＳ値が標的ＭＳ値にマッピングされる。１％点及び９９％点の範囲外では、マッピングが同一の関数（即ち、ｙ＝ｆ（ｘ）＝ｘ）でありうる。いくつかの実施形態では、｛０％点、５０％点（中央値）及び１００％点｝、又は｛１％点、５０％点、９９％点｝、又は｛０％点、４０％点、１００％点｝、又は｛１％点、３０％点、９９％点｝等でありうる３つの制御点が存在しうる。いくつかの実施形態では、｛０％点、３０％点、７０％点、１００％点｝、又は｛１％点、２０％点、５０％点、９９％点｝等でありうる４つの制御点が存在しうる。
【0405】
いくつかの実施形態では、ＭＳをＮ個のクラス（例えば、「MOTION」と「NO MOTION」という２つのクラス）に分類（又は量子化）するために、ＭＳの単変量ヒストグラムに基づいてＭＳに分類（又は量子化）が適用されうる。クラスタリング／トレーニングはＭＳ、又はＮ－１閾値Ｔ＿１、Ｔ＿２、...、Ｔ＿｛Ｎ－１｝を演算するためにＭＳのヒストグラム上で実行されてよく、その結果、任意のＭＳ＜Ｔ＿１（領域１におけるＭＳ）はクラス１として分類／量子化されてよく、Ｔ＿１＜ＭＳ＜Ｔ＿２（領域２におけるＭＳ）はクラス２、...、Ｔ＿｛Ｎ－１}＜ＭＳ（領域ＮにおけるＭＳ）はクラスＮでありうる。そしてＮ－１「制御点」はＮ－１閾値及び対応するパーセンタイル値に基づいて取得されうる。０％点と１００％点の２つの制御点を追加することもできる。上記の方法を使用して、補償は、何らかの種類の単調線を使用して制御点を接続／適合／回帰させることによって得られるマッピングｙ＝ｆ（ｘ）でありうる。
【0406】
いくつかの実施形態では、重心値が各決定／量子化領域について演算されうる（即ち、ＭＳ＜Ｔ＿１は領域１であり、Ｔ＿１＜ＭＳ＜Ｔ＿２は領域２であり、・・、Ｔ＿｛Ｎ－１｝＜ＭＳは領域Ｎである）。Ｎ個の「制御点」は、Ｎ個の重心値に基づいて取得されてもよい。０％点と１００％点の２つの制御点を追加することもできる。上記の方法を使用して、補償は、何らかの種類の単調線を使用して制御点を接続／フィッティング／回帰させることによって得られるマッピングｙ＝ｆ（ｘ）でありうる。
【0407】
いくつかの実施形態では、ＭＳの累積分布Ｆ１をうることができる。ターゲットＭＳの累積分布Ｆ２も得られる。補償は、Ｆ２の逆関数であるＦ２＾｛－１｝が後に続く関数Ｆ１であるマッピングｙ＝ｆ（ｘ）＝Ｆ２＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ）］でありうる。いくつかの実施形態では、機能Ｆ２＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ）］がテーブルルックアップを使用して実装されうる。しかし、それは複雑であり、演算を考慮する必要がありうる。したがって、代替実施形態は、関数Ｆ２＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ）］を、線形関数、アフィン関数、区分線形関数、多項式、区分多項式、スプライン、回帰関数等のより単純な関数によって近似することである。より単純な機能が、補償のためのマッピングとして使用されうる。
【0408】
いくつかの実施形態では、挙動が二変量又は多変量ヒストグラム／分布でありうる。上記と同様に、制御点は、二変量／多変量分布について決定されてもよい。３つ又は４つ以上の制御点は、プレーン、超プレーン、表面又はマニホールドによって接続されうる。補償（又はマッピング）は、プレーン／超プレーン／曲線／マニホールドの集合であってもよい。
【0409】
いくつかの実施形態では、多変量分布（例えば、Ｎ変量）について、ＭＳベクトルをＮタプルＸ＝［Ｘ＿１，Ｘ＿２，..，Ｘ＿Ｎ］とし、ターゲットＭＳベクトルをＮタプルＴ＝［Ｔ＿１，Ｔ＿２，..，Ｔ＿Ｎ］とし、マッピング／補償されたＭＳベクトルをＹ＝［ｙ＿１，ｙ＿２，..，ｙ＿Ｎ］とする。ＭＳの累積分布関数Ｆ１（即ち、ＭＳベクトルＸ）及びターゲット多変量分布の累積関数Ｆ２（即ち、ターゲットＭＳベクトルＴの累積関数Ｆ２）が取得されうる。補償はマッピングＹ＝ｆ（Ｘ）＝Ｆ２＾｛－１｝［Ｆ１（Ｘ）］、又は平面、超平面、曲面、又は多様体を用いたマッピングの近似でありうる。いくつかの実施形態では、Ｎ＝２（二変量分布）の場合、［ｙ＿１，ｙ＿２］＝ｆ（ｘ＿１，ｘ＿２）＝Ｆ２＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ＿１，ｘ＿２）］である。ｙ＿１は、ｙ＿１＝ｆ１（ｘ＿１）＝Ｆ２'＾｛－１｝［Ｆ１'（ｘ＿１）］によって得られうる。ここで、Ｆ１'は、ｘ＿１の単変量累積分布であり、Ｆ２'は、Ｔ＿１の単変量累積分布である。そして、ｙ＿２＝ｆ２（ｘ＿２）＝Ｆ２''＾｛－１｝［Ｆ１''（ｘ＿２）］であり、ここで、Ｆ１''はｘ＿２の単変量累積分布であり、Ｆ２''はＴ＿２の単変量累積分布である。言い換えれば、Ｘ＿及びＸ＿２は、Ｙ＿１及びＹ＿２を与えるために独立して処理／処理されうる。いくつかの実施形態において、ｙ＿１は、ｙ＿１＝Ｆ１（ｘ＿１）＝Ｆ２'＾｛－１｝［Ｆ１'（ｘ＿１）］として演算され、次いで、ｙ＿２は、ｙ＿２＝ｆ３（ｘ＿１，ｘ＿２）＝Ｆ２'''＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ＿１，ｘ＿２）］によって演算され、ここで、Ｆ２'''は、Ｔ＿１＝ｙ＿１＝Ｆ１（ｘ＿１）＝Ｆ２'＾｛－１｝［Ｆ１'（ｘ＿１）］を与えられた場合にＴ＿２の単変量累積分布である。いくつかの実施形態において、ｙ＿２は、ｙ＿２＝ｆ２（ｘ＿２）＝Ｆ２''＾｛－１｝［Ｆ１''（ｘ＿２）］として演算され、次いで、ｙ＿１は、ｙ＿１＝ｆ４（ｘ＿１，ｘ＿２）＝Ｆ２''''＾｛－１｝［Ｆ１（ｘ＿１、ｘ＿２）］によって演算／取得され、ここで、Ｆ２''''は、Ｔ＿２＝ｙ＿２＝ｆ２（ｘ＿２）＝Ｆ２''＾｛－１｝［Ｆ１''（ｘ＿２）］が与えられた場合にＴ＿１の単変量累積分布である。いくつかの実施形態では、Ｎ変量分布について、第１のコンポーネントｙ＿｛ｉ１｝は、ｘ＿｛ｉ１｝に基づいて最初に演算されうる。ここで、ｉ１は、第１のコンポーネントのコンポーネントインデックスである。次いで、Ｔ＿｛ｉ１｝＝ｙ＿｛ｉ１｝が与えられた場合に、第２のコンポーネントｙ＿｛ｉ２｝は、ｘ＿｛ｉ２｝に基づいて演算されうる。次いで、Ｔ＿｛ｉ１｝＝ｙ＿｛ｉ１｝及びＴ＿｛ｉ２｝＝ｙ＿｛ｉ２｝が与えられた場合に、第３のコンポーネントｙ＿｛ｉ３｝は、ｘ＿｛ｉ３｝に基づいて演算されうる。以下同様である。そして、Ｔ＿｛ｉ１｝＝ｙ＿｛ｉ１｝、Ｔ＿｛ｉ２｝＝ｙ＿｛ｉ２｝，...，Ｔ＿｛ｉ（Ｎ－１）｝＝ｙ＿｛ｉ（Ｎ－１）｝が与えられた場合に、Ｎ番目のコンポーネントｙ＿｛ｉＮ｝は、ｘ＿｛ｉＮ｝に基づいて演算されうる。
【0410】
いくつかの実施形態では、ターゲット挙動（例えば、ＭＳのヒストグラム）はユーザによって完全に指定されないことがある。代わりに、ユーザは（例えば、ＭＳの）クラスの数がＮであり、Ｎ個のクラス（例えば、ｙ＿１、ｙ＿２、・・、ｙ＿Ｎ）のそれぞれの代表的なターゲット値（例えば、ターゲットＭＳ値）であることを指定しうる。補償（例えば、ＭＳの補償／マッピング）のためのマッピングを推定するために、（１）分類を実行し、（例えば、ＭＳ）Ｎ個のクラスに分類し、（２）Ｎ－１個の閾値Ｔ＿１、Ｔ＿２、...、Ｔ＿｛Ｎ－１｝を演算し、（例えば、ＭＳの）Ｎ個の決定領域（例えば、ＭＳの、Ｃ＿１、Ｃ＿２、...、Ｃ＿Ｎ）を演算し、各々がそれぞれの決定領域（例えば、ＭＳの）の重心である（３）Ｎ個の重心を演算し、（４）Ｎ個の重心及びＮ個の代表的なターゲット値に基づいてＮ個の制御点を構築し、制御点は（Ｃ＿１、ｙ＿１）、（Ｃ＿２、ｙ＿２）、...、（Ｃ＿Ｎ、ｙ＿Ｎ）、（５）０％点ＭＳ及び１００％点ＭＳであり、（６）上記の方法を使用して、補償は、マッピングｙ＝ｆ（ｘ）が何らかの単調線を用いて制御点を結んだものである。
【0411】
いくつかの実施形態では、補償（又は関連するマッピング／機能）が（例えば、人工知能（ＡＩ）、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク（例えば、ＣＮＮ、ＲＮＮ、フィードフォワードネットワーク、アテンションベースネットワーク、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒネットワーク、又は任意の組み合わせ）に基づいて）演算されうる。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習は、補償／マッピング／機能性を学習するために適用されうる。補償の入力は、ＣＩ、ＩＶ、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、アナリティクス、ＴＳＣＩ、ＴＳＭＩ、ＴＳＡの任意の（又は任意の特徴／大きさ／位相／機能／統計／挙動／ヒストグラム）でありうる。補償の出力は別の（即ち、「補償された」）ＣＩ、ＩＶ、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、分析、ＴＳＣＩ、ＴＳＭＩ、ＴＳＡ（又は対応する特徴／大きさ／位相／機能／統計／挙動／ヒストグラム）であってもよい。トレーニングターゲット（即ち、トレーニング基準）は更に別のＣＩ、ＩＶ、ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ、分析、ＴＳＣＩ、ＴＳＭＩ、ＴＳＡ（又は対応する特徴／大きさ／位相／関数／統計／挙動／ヒストグラム）であってもよく、これはいくつかの事前トレーニング／事前キャリブレーション段階／位相において取得されてもよい。トレーニングターゲット（例えば、ターゲット挙動）と出力（例えば、出力の挙動）との間の目的／コスト／損失関数（例えば、類似度／ノルム／スコア／相違／距離／差異／割合／分散／変動／分散／偏差／ＴＲＲＳ／相関／共分散／自己相関／相互相関／内積／平均二乗／絶対誤差）を使用して、補償／マッピング／機能をトレーニングしうる。目的／コスト／損失関数は最良／最適化された補償／マッピング／機能性を見つけるために、特定の制約の下／下ではなく、最適化／最小化／最大化されうる。目的／コスト／損失関数はパラメータ化されてもよく、最適化／最大化／最小化はパラメータのセットに関してであってもよい。
【0412】
いくつかの実施形態では、探索のために、補償は探索（例えば、網羅的探索、高速探索、縮小探索）を実行することによって演算されうる。いくつかの候補マッピングが決定され、それぞれの補償された挙動を取得／演算するために暫定的に適用されうる。ターゲット挙動とそれぞれの補償された挙動との間の距離又は類似度／非類似度スコアを演算しうる（例えば、「挙動距離」、例えば、ヒストグラム距離、ベクトルノルム、都市ブロック距離、ユークリッド距離、交差距離、バタチャリヤ距離（Ｂ－距離）、カルバック・ライブラー距離（ＫＬ－距離））。最良の一致（例えば、最小の距離又は最大の類似度スコア）を与える候補マッピングが、補償として選択されうる。多段階探索が適用されてもよい。例えば、いくつかの候補第１のマッピング（例えば、ＣＩに適用されるマッピング）が決定されうる。そして、各候補第１のマッピングについて、いくつかの候補第２のマッピング（例えば、ＭＳ又は分析値に適用されるマッピング）が決定されうる。候補第１のマッピング及び候補第２のマッピングの両方は、それぞれの補償された挙動を取得／演算するために暫定的に適用されうる。ターゲット挙動とそれぞれの補償された挙動との間の距離／類似度スコアは最良の一致（例えば、最小の距離又は最大の類似度スコア）を一緒に与える候補第１のマッピング及び候補第２のマッピングがそれぞれの補償として選択されうるように演算されうる。いくつかの実施形態では、推論及び探索を一緒に適用しうる。例えば、いくつかの候補第１のマッピング（例えば、ＣＩへの）が決定され、暫定的に適用されうる。次いで、各候補第１のマッピングについて、第２のマッピング（例えば、ＭＳへの）が推定されうる。候補第１のマッピング及びそれぞれの推定された第２のマッピングの両方は、それぞれの補償された挙動を取得／演算するために暫定的に適用されうる。ターゲット挙動とそれぞれの補償された挙動との間の距離／類似度スコアは候補第１マッピングと、最良の一致（例えば、最小の距離又は最大の類似度スコア）を一緒に与えるそれぞれの推定された第２マッピングとが、それぞれの補償として選択されうるように演算されうる。
【0413】
いくつかの実施形態では、異なるＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析のための異なる補償のために、２つ以上のＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析が同じタスクのために、又は異なるタスク（例えば、モーション検出のための第１のもの、呼吸検出のための第２のもの、転倒検出のための第３のもの等）のために演算されうる。異なるＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／アナリティクスに対して異なる補償を適用しうる。いくつかの実施形態では、ＭＩがＴＳＣＩ（又は補償されたＴＳＣＩ）に基づいて演算されたＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩでありうる。
【0414】
以下の番号付けされた項は、補償型の無線モニタリングの例を提供する。
【0415】
項Ｃ１．補償型の無線モニタリングシステムの時間／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線センシングシステムのタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を送信することであって、無線マルチパスチャネルは、ベニューの物体のモーションによって影響を受ける、ことと、無線センシングシステムのタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスが、無線マルチパスチャネルを通じて無線信号を受信することであって、受信される信号は、ベニューの無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、プロセッサと、メモリと、命令のセットとを使用して、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルのチャネル情報（ＣＩ）の時系列を取得することと、時系列のＣＩ（ＴＳＣＩ）に基づいて、時系列のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、時系列のＭＩ（ＴＳＭＩ）に基づいて、時系列の分析値を演算することと、時系列の分析値（ＴＳＡ）の演算に補償を適用することによって、補償された時系列の分析値を演算することであって、当該補償は、単調マッピングを含む、ことと、補償された時系列の分析値に基づいてモーションをモニタリングすることと、を含む。
【0416】
項Ｃ２．項Ｃ１の方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、単調マッピングは、単変量マッピング、二変量マッピング、多変量マッピング、単調増加マッピング、単調減少マッピング、単調非増加マッピング、線形マッピング、非線形マッピング、アフィンマッピング、区分線形マッピング、凹部マッピング、凸マッピング、二次マッピング、三次マッピング、多項式マッピング、指数マッピング、対数マッピング、フィットマッピング、回帰マッピング、スプラインマッピング、機能、逆機能、機能、別のマッピングの機能、マッピングの機能、マルチマッピング、パラメトリックマッピング、非パラメトリックマッピング、時変マッピング、又は時不変マッピング、のうちの少なくとも１つを含む。
【0417】
項Ｃ３．項Ｃ１（又は２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償は、一般的なタイプ１デバイス及び一般的なタイプ２デバイスのペアに対して作られた第１の補償テーラーと、タイプ１デバイスに対して作られた第２の補償テーラーと、タイプ２デバイスに対して作られた第３の補償テーラーと、タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペアに対して作られた第４の補償テーラーと、のうちの少なくとも１つを更に含む。
【0418】
項Ｃ４．項Ｃ３（又は１又は２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、単調マッピングは、一般的なタイプ１デバイス及び一般的なタイプ２デバイスのペアのために作られた第１の単調マッピングテーラーと、タイプ１デバイスのために作られた第２の単調マッピングテーラーと、タイプ２デバイスのために作られた第３の単調マッピングテーラーと、タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペアのために作られた第４の単調マッピングテーラーと、のうちの少なくとも１つを含む。
【0419】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、ＣＩ、中間値（ＩＶ）、ＭＩ、及び／又は分析値に適用されうる。
【0420】
項Ｃ５．項Ｃ１（又は２又は３又は４）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングは、ＣＩ、ある個数のＣＩ、スライディング時間ウィンドウにおけるある個数のＣＩ、ＴＳＣＩにおけるある個数のＣＩ、ＴＳＣＩ、タイプ２デバイスによって受信された別の無線信号に基づいて取得された別のＴＳＣＩ、タイプ１デバイスによって送信された更に別の無線信号に基づいて取得された別のＴＳＣＩ、ＣＩの特徴、ＣＩの大きさ、ＣＩの位相、ＣＩのコンポーネント、ＣＩのある個数のコンポーネント、ＣＩのコンポーネントの大きさ、又はＣＩのコンポーネントの位相のうちの少なくとも１つに適用され、全ての補償されたＣＩ、ＣＩの補償された特徴、及びＣＩの補償されたコンポーネントに基づいて、補償されたＭＩの時系列を演算することと、補償されたＭＩの時系列に基づいて、補償された時系列の分析値を演算することとのうちの少なくとも１つに適用される。
【0421】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがＴＳＣＩとＴＳＭＩとの間の中間値（ＩＶ）に適用されうる。ＩＶ ＴＳＣＩに基づいて演算されてもよく、ＴＳＭＩはＩＶに基づいて演算されてもよい。
【0422】
項Ｃ６．項Ｃ１（又は２又は３又は４）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングは、ＴＳＣＩに基づいて演算された中間値（ＩＶ）、ある個数のＩＶ、スライディング時間ウィンドウにおけるある個数のＩＶ、ＩＶの特徴、ＩＶの大きさ、ＩＶの位相、ＩＶのコンポーネント、ＩＶのある個数のコンポーネント、ＩＶのコンポーネントの大きさ、ＩＶのコンポーネントの大きさ、又はＩＶのコンポーネントの位相のうちの少なくとも１つに適用される、補償又は単調マッピングと、全ての補償されたＩＶの補償された特徴、ＩＶの補償された特徴、及びＩＶの補償されたコンポーネントに基づいて、補償されたＭＩの時系列を演算することと、補償されたＭＩの時系列に基づいて、補償された時系列の分析値を演算することとのうちの少なくとも１つに適用される。
【0423】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがＴＳＭＩとＴＳＡとの間の中間値（ＩＶ）に適用されうる。ＩＶ ＴＳＭＩに基づいて演算されてもよく、ＴＳＡはＩＶに基づいて演算されてもよい。
【0424】
項Ｃ７．項Ｃ１（又は２又は３又は４）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングが、ＴＳＭＩに基づいて演算された中間値（ＩＶ）、ある個数のＩＶ、スライディング時間ウィンドウにおけるある個数のＩＶ、ＩＶの特徴、ＩＶの大きさ、ＩＶの位相、ＩＶのコンポーネント、ＩＶのある個数のコンポーネント、ＩＶのコンポーネントの大きさ、ＩＶのコンポーネントの大きさ、ＩＶのコンポーネントの位相、又はＩＶのコンポーネントの位相のうちの少なくとも１つに適用される。
【0425】
いくつかの実施形態では、単調マッピングをＭＩに適用しうる。
【0426】
項Ｃ８．項Ｃ１（又は２又は３又は４）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングは、ＭＩ、ある個数のＭＩ、スライディング時間ウィンドウにおけるある個数のＭＩ、ＴＳＭＩにおけるある個数のＭＩ、ＴＳＭＩの特徴、ＭＩの大きさ、ＭＩの大きさ、ＭＩの位相、ＭＩのある個数のコンポーネント、ＭＩのコンポーネントの大きさ、ＭＩのコンポーネントの大きさ、又はＭＩのコンポーネントの位相のうちの少なくとも１つに適用され、全ての補償されたＭＩ、ＭＩの補償された特徴、及びＭＩの補償されたコンポーネントに基づいて、モーションをモニタリングすることを更に含む。
【0427】
いくつかの実施形態では、単調マッピングはＴＳＡに適用されうる。
【0428】
項Ｃ９．項Ｃ１（又は２又は３又は４）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングは、以下のうちの少なくとも１つに適用される：分析、いくつかの分析、スライディング時間ウィンドウにおけるいくつかの分析、ＴＳＡにおけるいくつかの分析、ＴＳＡ、分析の特徴、分析の大きさ、分析の位相、分析のコンポーネント、分析のコンポーネントの個数、分析のコンポーネントの大きさ、又は分析のコンポーネントの位相。
【0429】
いくつかの実施形態では、単調マッピングが時間変更されうる。
【0430】
項Ｃ１０．項Ｃ１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補償又は単調マッピングを、ターゲット挙動の変化、無線信号の変化、無線信号の帯域幅の変化、無線信号の帯域幅の変化、明細書、システム設定、ユーザ入力、状況、イベント、時間テーブル、ストラテジ、プランのうちの少なくとも１つに基づいて変更することを更に含む。
【0431】
いくつかの実施形態では、補償が（過去又は現在又はリアルタイム又は将来の）キャリブレーション段階で演算／学習／導出／導出／トレーニングされうる。
【0432】
項Ｃ１１．項Ｃ１（から１０）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、キャリブレーションベニューのキャリブレーション無線マルチパスチャネルを通じてキャリブレーション無線信号をキャリブレーションタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから送信することであって、キャリブレーション無線マルチパスチャネルがキャリブレーションベニューにおけるキャリブレーション物体のキャリブレーション動作によって影響を受けることと、キャリブレーション無線マルチパスチャネルを通じてキャリブレーション無線信号を受信することであって、キャリブレーションベニューのキャリブレーション無線マルチパスチャネル及びキャリブレーション物体のキャリブレーション動作によって、受信されたキャリブレーション信号が送信されたキャリブレーション無線信号と異なることと、キャリブレーションプロセッサ、キャリブレーションメモリ、及びキャリブレーション命令のセットを使用して、受信されたキャリブレーション無線マルチパスチャネルのキャリブレーションＣＩの時系列を取得することと、キャリブレーションＣＩの時系列に基づいて補償を決定することとを更に含む。
【0433】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、「キャリブレーション挙動」と「ターゲット挙動」とを比較することによって決定される。いくつかの実施形態では、単調マッピングの補償が適用された後、補償されたキャリブレーション挙動がターゲット挙動に類似するように、補償又は単調マッピングを見つけることが目的である。
【0434】
項Ｃ１２．Ｃ１１項における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアは、キャリブレーション段階において、キャリブレーションＣＩの時系列に基づいてキャリブレーションＭＩの時系列を演算することと、キャリブレーションＭＩの時系列に基づいてキャリブレーション分析の時系列を演算することと、キャリブレーションＣＩ、キャリブレーションＭＩ、又はキャリブレーション分析の時系列に関連する挙動をターゲット挙動と比較することと、キャリブレーション挙動とターゲット挙動との比較に基づいて単調マッピングを演算することとを更に含む。
【0435】
項Ｃ１３．項Ｃ１２における方法／デバイス／ソフトウェアであって、挙動は、以下のうちの少なくとも１つを含む：
統計的挙動、時間的挙動、周波数挙動、変換領域挙動、投影領域挙動、大きさ挙動、位相挙動、成分挙動、ヒストグラム、確率分布、累積ヒストグラム、特性関数、モーメント生成関数、累積分布、一変量分布、一変量ヒストグラム、二変量分布、二変量ヒストグラム、多変量分布、多変量ヒストグラム、制限分布、制限ヒストグラム、条件付き分布、条件付きヒストグラム、２つのタイムスタンプ間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスのヒストグラム、２つのタイムスタンプ間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、２つのタイムスタンプ間であることが制限されたＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、ＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスの２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスのヒストグラム、ＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスの２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、処理されたＣＩ、ＭＩ又は解析の２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、観測値の２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、２つの特性点の条件を条件とした２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、統計、条件付き統計、トリム統計、１次統計、２次統計、高次統計、散布図、平均、加重平均、条件付き平均、制限平均、算術平均、トリム平均、幾何平均、調和平均、最頻値、中央値、パーセンタイル、最大値、最小値、ゼロクロス、範囲、大きさ、位相、成分の大きさ、成分の位相、分散、標準偏差、分散、ばらつき、尖度、エントロピー、情報量、モーメント、中心モーメント、相関、相関係数、共分散、自己相関関数（ＡＣＦ）、自己共分散関数、相互相関、又は相互共分散、
ここで、アイテムに関連する観測可能なものは、アイテム、アイテムの大きさ、アイテムの位相、アイテムの特徴、アイテムのコンポーネント、アイテムのコンポーネントの大きさ、アイテムのコンポーネントの位相、アイテムのコンポーネントの特徴、又は上記のいずれかの関数のうちの少なくとも１つから構成され、
ここで、任意の特性点は、局所最大値、局所最小値、ゼロ交差点のいずれかである。
統計的挙動、時間的挙動、周波数挙動、変換領域挙動、投影領域挙動、大きさ挙動、位相挙動、成分挙動、ヒストグラム、確率分布、累積ヒストグラム、特性関数、モーメント生成関数、累積分布、一変量分布、一変量ヒストグラム、二変量分布、二変量ヒストグラム、多変量分布、多変量ヒストグラム、制限分布、制限ヒストグラム、条件付き分布、条件付きヒストグラム、２つのタイムスタンプ間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスのヒストグラム、２つのタイムスタンプ間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、２つのタイムスタンプ間であることが制限されたＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、ＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスの２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスのヒストグラム、ＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスの２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又はアナリティクスに関連する観測値のヒストグラム、処理されたＣＩ、ＭＩ又は解析の２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、観測値の２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、２つの特性点の条件を条件とした２つの特性点間のＣＩ、ＭＩ又は解析に関連する観測値のヒストグラム、統計、条件付き統計、トリム統計、１次統計、２次統計、高次統計、散布図、平均、加重平均、条件付き平均、制限平均、算術平均、トリム平均、幾何平均、調和平均、最頻値、中央値、パーセンタイル、最大値、最小値、ゼロクロス、範囲、大きさ、位相、成分の大きさ、成分の位相、分散、標準偏差、分散、ばらつき、尖度、エントロピー、情報量、モーメント、中心モーメント、相関、相関係数、共分散、自己相関関数（ＡＣＦ）、自己共分散関数、相互相関、又は相互共分散、
ここで、アイテムに関連する観測可能なものは、アイテム、アイテムの大きさ、アイテムの位相、アイテムの特徴、アイテムのコンポーネント、アイテムのコンポーネントの大きさ、アイテムのコンポーネントの位相、アイテムのコンポーネントの特徴、又は上記のいずれかの関数のうちの少なくとも１つから構成され、
ここで、任意の特性点は、局所最大値、局所最小値、ゼロ交差点のいずれかである。
【0436】
いくつかの実施形態では、単調マッピングを取得するための可能な方法が（１ａ）キャリブレーション段階で検索すること、（１ｂ）キャリブレーション段階で差し引くこと、（２）ユーザ又は別のデバイス（例えば、サーバ）又はシステム設定／明細書から差し引くことを含む。
【0437】
項Ｃ１４．項Ｃ１２における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、単調マッピングが、（１）キャリブレーション段階における探索又は推論に基づいて演算されることと、（２）明細書、設定、ユーザ入力又は別のデバイスから取得されることと、（３）教師あり学習、教師なし学習又は半教師あり学習に基づいて演算されることと、（４）人工知能、機械学習、深層学習又はニューラルネットワークによって取得されることとを更に含む。
【0438】
いくつかの実施形態では、単調マッピングを取得するための可能な方法が（１ａ）キャリブレーション段階で探索することを含む。いくつかの実施形態では、試行補償が各候補単調マッピングに対して実行される。補正後、ターゲット挙動と補正後に得られるキャリブレーション挙動との間の類似度スコアを演算する。
【0439】
項Ｃ１５．項Ｃ１４における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、いくつかの候補単調マッピングを決定個数検索することと、各候補単調マッピングについて、ＴＳＡの演算に候補単調マッピングを含むそれぞれの補償を適用することと、ターゲット挙動と、それぞれの補償が適用された後のキャリブレーションＣＩ、キャリブレーションＭＩ、又はキャリブレーション分析の時系列に関連する結果として生じる挙動との間のそれぞれの類似度スコアを演算することと、最大の類似度スコアを有する候補単調マッピングとして単調マッピングを選択することとを更に含む。
【0440】
いくつかの実施形態では、単調マッピングをうるための可能な方法が（１ｂ）キャリブレーション段階での減算を含む。
【0441】
項Ｃ１６．項Ｃ１４における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、ターゲット挙動とキャリブレーションＣＩ、キャリブレーションＭＩ、又はキャリブレーション分析の時系列に関連する挙動との比較に基づいて単調マッピングを推定することを更に含む。
【0442】
いくつかの実施形態では、Ｎ個の制御点を取得して、Ｎ個の制御点に基づいて単調マッピングを推定しうる。
【0443】
項Ｃ１７．項Ｃ１６における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、キャリブレーションＣＩの時系列、キャリブレーションＭＩの時系列、又はキャリブレーション分析の時系列に基づいて、単変量観測可能Ｘの挙動を決定することであって、挙動は、ｘ＿１＜ｘ＿２＜...＜ｘ＿ＮであるＮ個のスカラー値｛ｘ＿１、ｘ＿２、...ｘ＿Ｎ｝を含む、ことと、単変量観測可能Ｘのターゲット挙動を決定することであって、ターゲット挙動は、ｙ＿１＜ｙ＿２＜...＜ｙ＿ＮであるＮ個のスカラー値｛ｙ＿１、ｙ＿２、...ｙ＿Ｎ｝を含む、ことと、ｘのＮ個のスカラー値をｙのＮ個のスカラー値にマッピングすることによって単調マッピングのＮ個の制御点を定めることであって、制御点は、（ｘ＿１，ｙ＿１）、（ｘ＿２，、ｙ＿２），...，（ｘ＿Ｎ，ｙ＿Ｎ）である、ことと、Ｎ個の制御点に基づいて単調マッピングを推定することと、を更に含む。
【0444】
いくつかの実施形態では、Ｎ個の制御点は、ライン（連続）に接続されうる。
【0445】
項Ｃ１８．項Ｃ１７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、単調マッピングを、Ｎ個の制御点を接続する単調ラインとして推定することを更に含む。
【0446】
いくつかの実施形態では、制御点を接続する可能なラインが存在する。
【0447】
項Ｃ１９．項Ｃ１８における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、単調ラインは、線形マップ、二次マップ、三次マップ、アフィンマップ、多項式マップ、指数マップ、対数マップ、凸マップ、凹部マップ、スプラインマップ、区分線形マップ、区分二次マップ、区分三次マップ、単調増加マップ、単調非減少マップのうちの少なくとも１つを含む。
【0448】
いくつかの実施形態では、カーブフィッティングが代わりに使用されてもよい（いくつかの制御点がフィッティングされたカーブ上に存在しなくてもよい）。
【0449】
項Ｃ２０．項Ｃ１７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、適合基準に従ってＮ個の制御点に適合する曲線として単調マッピングを推定することを更に含む。
【0450】
いくつかの実施形態では、曲線フィッティングが最小二乗フィッティングであってもよい。
【0451】
項Ｃ２１．項Ｃ２０における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアＤｅａｔｔｅ、曲線が最小二乗フィッティング基準に従ってＮ個の制御点にフィッティングすることを更に含む。
【0452】
いくつかの実施形態では、曲線フィッティングが回帰によってうることができる。
【0453】
項Ｃ２２．項Ｃ１７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、単調マッピングがＮ個の制御点に、回帰、線形回帰、ロバスト線形回帰、直交回帰、デミング回帰、長軸回帰、分離回帰、多項式回帰、又は回帰希釈を適用することによって推定されることを更に含む。
【0454】
いくつかの実施形態では、制御点の可能な選択が存在する。
【0455】
項Ｃ２３．項Ｃ１７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、Ｎ個の制御点は、以下のうちの少なくとも１つを含む：
（Ｘの平均、Ｙの平均）、（Ｘの加重平均、Ｙの加重平均）、（Ｘの三分平均、Ｙの三分平均）、（Ｘの算術平均、Ｙの算術平均）、（Ｘの幾何平均、Ｙの幾何平均）、（Ｘの調和平均、Ｙの調和平均）、（Ｘの中央値、Ｙの中央値）、（Ｘの最頻値、Ｙの最頻値）、（Ｘのパーセンタイル、Ｙのパーセンタイル）、（Ｘの０パーセンタイル、Ｙの０パーセンタイル）、（Ｘの１パーセンタイル、Ｙの１パーセンタイル）、（Ｘの５パーセンタイル、Ｙの５パーセンタイル）、（Ｘの１０パーセンタイル、Ｙの１０パーセンタイル）、Ｘの１０パーセンタイル、Ｙの１０パーセンタイル）、（Ｘの２０パーセンタイル、Ｙの２０パーセンタイル）、（Ｘの３０パーセンタイル、Ｙの３０パーセンタイル）、（Ｘの４０パーセンタイル、Ｙの４０パーセンタイル）、（Ｘの５０パーセンタイル、Ｙの５０パーセンタイル）、（Ｘの６０パーセンタイル、Ｙの６０パーセンタイル）、（Ｘの７０パーセンタイル、Ｙの７０パーセンタイル）、（Ｘの８０パーセンタイル、Ｙの８０パーセンタイル）、（Ｘの９０パーセンタイル、Ｙの９０パーセンタイル）、（Ｘの９５パーセンタイル、Ｙの９５パーセンタイル）、（Ｘの９９パーセンタイル、Ｙの９９パーセンタイル）、又は（Ｘの１００パーセンタイル、Ｙの１００パーセンタイル）
（Ｘの平均、Ｙの平均）、（Ｘの加重平均、Ｙの加重平均）、（Ｘの三分平均、Ｙの三分平均）、（Ｘの算術平均、Ｙの算術平均）、（Ｘの幾何平均、Ｙの幾何平均）、（Ｘの調和平均、Ｙの調和平均）、（Ｘの中央値、Ｙの中央値）、（Ｘの最頻値、Ｙの最頻値）、（Ｘのパーセンタイル、Ｙのパーセンタイル）、（Ｘの０パーセンタイル、Ｙの０パーセンタイル）、（Ｘの１パーセンタイル、Ｙの１パーセンタイル）、（Ｘの５パーセンタイル、Ｙの５パーセンタイル）、（Ｘの１０パーセンタイル、Ｙの１０パーセンタイル）、Ｘの１０パーセンタイル、Ｙの１０パーセンタイル）、（Ｘの２０パーセンタイル、Ｙの２０パーセンタイル）、（Ｘの３０パーセンタイル、Ｙの３０パーセンタイル）、（Ｘの４０パーセンタイル、Ｙの４０パーセンタイル）、（Ｘの５０パーセンタイル、Ｙの５０パーセンタイル）、（Ｘの６０パーセンタイル、Ｙの６０パーセンタイル）、（Ｘの７０パーセンタイル、Ｙの７０パーセンタイル）、（Ｘの８０パーセンタイル、Ｙの８０パーセンタイル）、（Ｘの９０パーセンタイル、Ｙの９０パーセンタイル）、（Ｘの９５パーセンタイル、Ｙの９５パーセンタイル）、（Ｘの９９パーセンタイル、Ｙの９９パーセンタイル）、又は（Ｘの１００パーセンタイル、Ｙの１００パーセンタイル）
【0456】
いくつかの実施形態では、単調マッピングが累積分布関数Ｆ＿Ｘ及びＦ＿Ｙに基づいて直接演算されうる。
【0457】
項Ｃ２４．項Ｃ１６における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、キャリブレーションＣＩの時系列、キャリブレーションＭＩの時系列、又はキャリブレーション分析の時系列に基づいて、ＣＩ、ＭＩ、又は分析値に関連する単変量観測可能Ｘの挙動を決定することであって、挙動がＸの累積単変量分布Ｆ＿Ｘを含む、決定することと、ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定することであって、ターゲット挙動がＹの累積単変量ターゲット分布Ｆ＿Ｙを含む、決定することと、累積単変量分布Ｆ＿Ｘ及び累積単変量ターゲット分布Ｆ＿Ｙに基づいて単調マッピングを推定することと、を更に含む。
【0458】
いくつかの実施形態では、単調マッピングが累積分布関数Ｆ＿Ｘ及びＦ＿Ｙの公式に基づいて直接演算されうる。
【0459】
項Ｃ２５．項Ｃ２４における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、単調マッピングをＦ＿Ｙ＾｛－１｝［Ｆ＿Ｘ（Ｘ）］として推定することを更に含み、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は機能Ｆ＿Ｙの逆数である。
【0460】
いくつかの実施形態では、式が複雑でありうるので、近似が代わりに使用されうる。
【0461】
項Ｃ２６．項Ｃ２４における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝（Ｆ＿Ｘ（Ｘ））の近似として単調マッピングを推定することを更に含み、Ｆ＿Ｙ＾｛－１｝は機能Ｆ＿Ｙの逆数であり、近似は、線形マップ、二次マップ、三次マップ、アフィンマップ、多項式マップ、指数マップ、対数マップ、凸マップ、凹部マップ、スプラインマップ、区分線形マップ、区分二次マップ、又は区分三次マップのうちの少なくとも１つを含む。
【0462】
いくつかの実施形態では、多変量観測可能Ｘについて、各Ｘ（及びＹ）は多変量タプルである。Ｎ個の制御点が取得されうる。
【0463】
項Ｃ２７．Ｃ１６項における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、キャリブレーションＣＩの時系列、キャリブレーションＭＩの時系列、又はキャリブレーション分析の時系列に基づいて、ＣＩ、ＭＩ、又は分析値に関連する多変量観測可能Ｘの挙動を決定することであって、挙動がＮ個の多変量タプル｛Ｘ＿１，Ｘ＿２，...Ｘ＿Ｎ｝を含み、多変量ターゲット観測可能Ｙのターゲット挙動を決定することであって、ターゲット挙動がＮ個の多変量タプル｛Ｙ＿１，Ｙ＿２，...Ｙ＿Ｎ｝を含み、ＸのＮ個の多変量タプルをＹのＮ個の多変量タプルにマッピングすることによって単調マッピングのＮ個の制御点を定義し、制御点が（Ｘ＿１，Ｙ＿１），（Ｘ＿２，Ｙ＿２），...，（Ｘ＿Ｎ，Ｙ＿Ｎ）で決定することと、Ｎ個の制御点に基づいて単調マッピングを推定することとを更に含む。
【0464】
いくつかの実施形態では、超平面又はマニホールドを使用して、いくつかの制御点を（区分的に）接続しうる。
【0465】
項Ｃ２８．項Ｃ２７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、キャリブレーション段階において、Ｎ個の制御点のうちのいくつかをそれぞれ接続する複数の区分的超平面の組み合わせとして単調マッピングを推定することを含む。
【0466】
いくつかの実施形態では、超平面又はマニホールドを使用して、制御点を（例えば、区分的に）適合／近似しうる。
【0467】
項Ｃ２９．項Ｃ２７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、フィッティング基準に従ってＮ個の制御点をフィッティングするマニホールド又は超平面として単調マッピングを推定することを更に含む。
【0468】
いくつかの実施形態では、単調マッピングが式に基づいて推定されうる。
【0469】
項Ｃ３０．項Ｃ２７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアは、キャリブレーション段階において、Ｘの累積分布関数及びＹの累積分布関数に基づいて単調マッピングを推定することを更に含む。
【0470】
いくつかの実施形態では、多段階探索の場合、探索は最良の組み合わせを見つけるために推論と組み合わせられうる。
【0471】
項Ｃ３１．項Ｃ１４における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階において、第１の単調マッピング及び第２の単調マッピングを含む単調マッピングを決定することと、複数の候補第１の単調マッピングを決定及び検索することと、各候補第１の単調マッピングについて、それぞれの第２の単調マッピングを推定することと、候補第１の単調マッピング及びそれぞれの推定された第２の単調マッピングを含むそれぞれの補償をＴＳＡの演算に適用することと、ターゲット挙動と、それぞれの補償が適用された後のキャリブレーションＣＩ、キャリブレーションＭＩ、又はキャリブレーション分析の時系列に関連する結果として生じる挙動との間のそれぞれの類似度スコアを演算することと、候補第１の単調マッピング及び最大類似度スコアを有するそれぞれの推定された第２の単調マッピングとして単調マッピングを選択することとを更に含む。
【0472】
項Ｃ３２．項Ｃ１２における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、明細書、システム設定、ユーザ入力、サーバ、クラウドサーバ、リモートサーバ、ローカルサーバ、センシングサーバ、又は別のデバイスからターゲット挙動を取得することを更に含む。
【0473】
項Ｃ３３．項Ｃ１２における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、明細書、システム設定、ユーザ入力、状況、イベント、時間テーブル、ストラテジ、プランに基づいて、ターゲット挙動を変更することを更に含む。
【0474】
項Ｃ３４．Ｃ１１項における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション無線信号の第１の帯域幅は無線信号の第２の帯域幅を備え、キャリブレーション無線信号の第１の帯域幅は無線信号の第２の帯域幅を含む。
【0475】
項Ｃ３５．項Ｃ１１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション物体は、第１の方法で物体に似ており、キャリブレーション物体のキャリブレーションモーションは、第２の方法で物体のモーションに似ている。
【0476】
項Ｃ３６．項Ｃ１１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーション段階の前の事前キャリブレーション段階において、基準ベニューの基準無線マルチパスチャネルを通じて基準タイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから基準無線信号を送信することであって、基準無線マルチパスチャネルは、基準ベニューにおける基準物体の基準モーションによって影響を受ける、ことと、基準無線マルチパスチャネルを通じて基準タイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって基準無線信号を受信することであって、基準ベニューの基準無線マルチパスチャネルと基準物体の基準モーションとに起因して、受信される基準無線信号が送信される基準無線信号とは異なる、ことと、受信された基準無線マルチパスチャネルの自系列の基準ＣＩを、基準プロセッサ、基準メモリ、及び基準命令のセットを使用して取得することと、時系列の基準ＣＩに基づいて、時系列の基準ＭＩを演算することと、時系列の基準ＭＩに基づいて、時系列の基準分析値を演算することと、時系列の基準ＣＩ、時系列の基準ＭＩ、又は時系列の基準分析値のうちの少なくとも１つに基づいて、ターゲット挙動を演算することと、を更に含む。
【0477】
項Ｃ３７．項Ｃ３６における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ターゲット挙動が、補償型の無線モニタリングシステム内に現れうる基本挙動のセットを含む。
【0478】
項Ｃ３８．項Ｃ１１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、キャリブレーション段階の後の再キャリブレーション段階において、再キャリブレーションＴＳＣＩに基づいて再キャリブレーションＭＩの時系列を演算することと、再キャリブレーションＭＩの時系列の挙動を再キャリブレーションターゲット挙動と比較することと、再キャリブレーションＭＩの時系列の挙動と再キャリブレーションターゲット挙動との比較に基づいて、更新された単調マッピングを演算することと、ＴＳＡの演算に対する補償における更新された単調マッピングによって、単調マッピングを置き換えることと、を含む。
【0479】
いくつかの実施形態では、単調マッピングが「キャリブレーション挙動」と「ターゲット挙動」とを比較することによって決定される。
【0480】
項Ｃ３９．項Ｃ１１（又は１２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーションタイプ１デバイスは基準タイプ１デバイスであり、キャリブレーションタイプ２デバイスはタイプ２デバイスであり、補償及び単調マッピングはモーションのモニタリングのためにタイプ２デバイスによって受信された任意のそれぞれの無線信号から取得された任意のそれぞれのＴＳＣＩに基づいて、任意のそれぞれのＴＳＡの演算を補償するために、タイプ２デバイスに対して調整される。
【0481】
項Ｃ４０．項Ｃ１１（又は１２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーションタイプ１デバイスはタイプ１デバイスであり、キャリブレーションタイプ２デバイスは基準タイプ２デバイスであり、補償及び単調マッピングはモーションのモニタリングのためにタイプ１デバイスによって送信された任意のそれぞれの無線信号から取得された任意のそれぞれのＴＳＣＩに基づいて、任意のそれぞれのＴＳＡの演算を補償するために、タイプ１デバイスに対して調整される。
【0482】
項Ｃ４１．項Ｃ１１（又は１２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーションタイプ１デバイスはタイプ１デバイスであり、キャリブレーションタイプ２デバイスはタイプ２デバイスであり、補償及び単調マッピングはモーションのモニタリングのためにデバイスのペア間で送信された無線信号から取得されたＴＳＣＩに基づいて、ＴＳＡの演算を補償するために、タイプ１デバイス及びタイプ２デバイスのペアに対して調整される。
【0483】
項Ｃ４２．項Ｃ１１（又は１２）における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、キャリブレーションタイプ１デバイスは代表的タイプ１デバイスであり、キャリブレーションタイプ２デバイスは代表的タイプ２デバイスであり、ここで補償及び単調マッピングは代表的タイプ１デバイスによって表される汎用タイプ１デバイスの任意の対及び代表的タイプ２デバイスによって表される汎用タイプ２デバイスに対して、モーションのモニタリングのために任意のデバイスのペア間で送信される任意の各無線信号から得られる任意の各々のＴＳＣＩに基づいて、それぞれのＴＳＡの演算を補償するためにカスタマイズされ、タイプ１デバイスは汎用タイプ１デバイスであり、タイプ２デバイスは汎用タイプ２デバイスである。
【0484】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがタイプ１デバイスとタイプ２デバイスと無線信号とが同じであるが、異なる分析が使用される場合、異なりうる。
【0485】
項Ｃ４３．項Ｃ１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＭＩの時系列に基づいて第２の時系列の分析値を演算することと、第２の時系列の分析値の演算に第２の補償を適用することによって、補償された第２の時系列の分析値を演算することとを備え、第２の補償は補償された第２の時系列の分析値に基づいてモーションをモニタリングする第２の単調マッピングを含む。
【0486】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがタイプ１デバイス、タイプ２デバイス、及び無線信号が同じであるが、異なる分析が使用される場合、同じでありうる。（例えば、ＣＩ又はＭＩに適用される補償）。
【0487】
項Ｃ４４．項Ｃ４３における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の補償及び補償が同じであり、第２の単調マッピングと第１の単調マッピングとが同じである。
【0488】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがタイプ１デバイスとタイプ２デバイスと無線信号とが同じであるが、異なるＭＩが使用される場合、異なりうる。
【0489】
項Ｃ４５．項Ｃ１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩに基づいて時系列の第２のＭＩを演算することと、時系列の第２のＭＩに基づいて時系列の第２の分析値を演算することと、時系列の第２の分析値の演算に第２の補償を適用することによって、補償された時系列の第２の分析値を演算することとを備え、第２の補償は第２の単調マッピングを備え、補償された時系列の第２の分析値に基づいてモーションをモニタリングする。
【0490】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがタイプ１デバイス、タイプ２デバイス、及び無線信号が同じであるが、異なるＭＩが使用される場合、同じでありうる。（例えば、ＣＩに適用される補償）。
【0491】
項Ｃ４６．項Ｃ４５における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の補償及び補償が同じであり、第２の単調マッピングと第１の単調マッピングとが同じである。
【0492】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、タイプ１デバイスが異なるが、タイプ２デバイスが同じである場合、異なりうる。
【0493】
項Ｃ４７．項１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／装置／システム／ソフトウェアであって、無線センシングシステムの第２のタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから無線センシングシステムの無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線信号を送信することと、無線マルチパスチャネルを通じてシステムのタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって第２の無線信号を受信することと、受信された第２の無線信号はベニューの無線マルチパスチャネル及び物体の運動により、送信された第２の無線信号とは異なることと、受信された第２の無線マルチパスチャネルのプロセッサ、メモリ、及び命令のセットを用いて、受信された第２の無線信号の第２のＴＳＣＩを取得することと、第２のＴＳＣＩに基づいて時系列の第２のＭＩを演算することと、時系列の第２のＭＩに基づいて、第２の補償された時系列の第２の分析値を演算することと、第２の補償を時系列の第２の分析値の演算に適用することによって、補償された時系列の第２の分析値を演算することであって、第２の補償は、第２の単調マッピングを含み、補償された時系列の第２の分析値に基づいてモーションをモニタリングすることと、を含む。
【0494】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、タイプ１デバイスが異なるが、タイプ２デバイスが同じである場合、同じでありうる。
【0495】
項Ｃ４８．項Ｃ４７における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の補償及び補償が同じであり、第２の単調マッピングと第１の単調マッピングとが同じである。
【0496】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、タイプ２デバイスが異なるが、タイプ１デバイスが同じである場合、異なりうる。
【0497】
項Ｃ４９．項Ｃ１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線センシングシステムのタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線信号を送信することと、無線マルチパスチャネルを通じてシステムの第２のタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって第２の無線信号を受信することであって、受信された第２の無線信号はベニューの無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して送信された第２の無線信号とは異なる、受信することと、第２のプロセッサ、第２のメモリ、及び第２の命令セットを使用して、受信された第２の無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの第２のＴＳＣＩを取得することと、第２のＴＳＣＩに基づいて、時系列の第２のＭＩを演算することと、時系列の第２のＭＩに基づいて、時系列の第２の分析値を演算することと、第２の分析値の演算に第２の補償を適用することによって、補償された時系列の第２の分析値を演算することであって、第２の補償は第２の単調マッピングを含む、ことと、補償された時系列の第２の分析値に基づいてモーションをモニタリングすることと、を含む。
【0498】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、タイプ２デバイスが異なるが、タイプ１デバイスが同じである場合、同じでありうる。
【0499】
項Ｃ５０．項Ｃ４９における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の補償及び補償が同じであり、第２の単調マッピングと第１の単調マッピングとが同じである。
【0500】
いくつかの実施形態では、単調マッピングは、タイプ１デバイスとタイプ２デバイスとが同じであるが、無線信号が異なる（例えば、異なる帯域／帯域幅）ときに異なりうる。
【0501】
項Ｃ５１．項Ｃ１における補償型の無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線センシングシステムのタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスから、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて第２の無線信号を送信することと、無線マルチパスチャネルを通じてシステムのタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって第２の無線信号を受信することであって、受信された第２の無線信号は、ベニューの無線マルチパスチャネル及び物体のモーションに起因して、送信された第２の無線信号とは異なる、受信することと、プロセッサ、メモリ、及び命令のセットを使用して、受信された第２の無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの第２のＴＳＣＩを取得することと、第２のＴＳＣＩに基づいて、第２のＭＩの時系列を演算することと、第２のＭＩの時系列に基づいて、第２の演算の時系列を演算することと、第２の演算の時系列に第２の補償を適用することによって、第２の演算の時系列を演算することであって、第２の補償が第２の単調マッピングを備え、補償された第２の演算の時系列に基づいて、モーションをモニタリングすることと、を含む。
【0502】
いくつかの実施形態では、単調マッピングがタイプ１デバイス及びタイプ２デバイスが同じであるが、無線信号が異なる場合、同じでありうる。
【0503】
項Ｃ５２．項Ｃ５１における補償型の無線モニタリングシステムであって、第２の補償及び補償が同じであり、第２の単調マッピングと第１の単調マッピングとが同じである。
【0504】
図１８は、本教示の一実施形態による、ベニューにおける無線信号又は補助信号又はその両方に基づいて、モーション（モーション、動作）／イベント／アクティビティ（例えば、転倒／突然の／衝撃的／過渡的／衝撃的モーション、音／振動／圧力変化を生成するモーション、又はターゲットモーション）が検出（又はモニタリング）される例示的なシナリオを示す。例えば、図１８に示されるように、２寝室アパートメント１８００において、オリジン（Ｏｒｉｇｉｎ）１８０１（タイプ２デバイス）が、リビングエリア１８０２に配置され、ボット１（Ｂｏｔ１）１８１０（例えば、タイプ１デバイス）が寝室１エリア１８１２に配置され、ボット２（Ｂｏｔ２）１８２０（例えば、タイプ１デバイス）がダイニングエリア１８２２に配置されうる。センサ１８８０（例えば、マイクロフォン／カメラ／光センサ／圧力センサ）も、補助デバイスセンシング信号（例えば、音／画像／ビデオ／光／圧力／振動）をキャプチャするために、アパートメント１８００のどこかに配置されうる。モーション／イベント／アクティビティ（例えば、人１８８１が落ちて、マイクロフォンセンサ１８８０によって拾われる音を出す）中に、ボット１ １８１０及びボット２ １８２０の各々は、無線（サウンディング／プローブ）信号をオリジン１８０１へ送信し、オリジン１８０１は、無線信号に基づいて無線マルチパスチャネルのチャネル情報を取得しうる。モーション情報（ＭＩ）又は無線ベースＭＩ（ＲＭＩ：radio-based MI）は、チャネル情報に基づいて演算されうる。モーション／イベント／アクティビティ中に、センサ１８８０は、関連する補助信号をキャプチャしうる。補助信号に基づいて、補助ベース（aux-based）モーション情報（ＡＭＩ）を演算しうる。モーション／イベント／アクティビティは、ＲＭＩ単独（無線ベース）に基づいて個別に、ＡＭＩ単独（補助ベース）に基づいて個別に、又はＲＭＩとＡＭＩとの両方（無線‐補助ベース（radio-aux-based）、例えば、連続的に無線ベースの後に補助ベース、又は連続的に補助ベースの後に無線ベース、又は同時に無線ベースと補助ベースとの両方）に基づいて、検出／モニタリングされうる。
【0505】
物体のモーション／アクティビティが、ボット１ １８１０及びボット２ １８２０の両方によって送信された無線信号に基づいて検出される場合、アクティビティ／モーション／イベント又は物体（例えば、人／ユーザ）の位置が、リビングエリア１８０２内で決定されうるように、ローカライゼーションが実行されうる。検出が、ボット１ １８１０によって送信された無線信号のみに基づく場合、位置は、寝室１エリア１８１２内にあると決定されうる。検出が、ボット２ １８２０によって送信された無線信号のみに基づく場合、位置は、ダイニングエリア１８２２内にあると決定されうる。ターゲットモーション／イベント／アクティビティが、ボット１ １８１０又はボット２ １８２０のいずれかによって送信された無線信号に基づいて検出されえない場合、アパートメント１８００内に誰もいない、かつ、物体がないと決定されうる。アクティビティ／モーション／イベント／人／ユーザが検出される、対応するエリアは、所定のパターンでマークされてもよい。
【0506】
図１９は、本開示のいくつかの実施形態による、モーション／イベント／アクティビティ検出及びローカライゼーションを伴う無線モニタリングのための無線デバイスの例示的なフロアプラン及び配置を示す。図１９に示す例では、２つのオリジンＯ１及びＯ２が存在する。各オリジンは、３つのボットと関連付けられている。例えば、Ｏ１は、ボットＢ１１、Ｂ１２、及びＢ１３と関連付けられ（一緒に第１のオリジングループを構成する）、Ｏ２は、ボットＢ２１、Ｂ２２、及びＢ２３と関連付けられる（一緒に第２のオリジングループを構成する）。ボット及びオリジンの各デバイスは、異なる位置に固定される。一実施形態では、オリジンＯ１がマスターオリジンと呼ばれ、オリジンＯ２は子オリジンと呼ばれ、子オリジンは統計値及び情報を組み合わせるためにマスターオリジンへ送信しうる。
【0507】
いくつかの実施形態では、図１９の無線デバイスのフロアプラン及び配置を使用して、モーション統計値に基づいてマルチパーソン又はマルチ物体モーションローカライゼーションを実行しうる。２つ以上のオリジンがある場合、異なるオリジンの異なるリンクから測定されたモーション統計値（又はＲＭＩ）が組み合わされて、モーションローカライゼーション（位置特定）に共に寄与する。アクティブ化されたボットごとに、例えば、時間ウィンドウ内の平滑化されたモーション統計値に基づいて、ボットがどのオリジンと関連付けられているかが判定される。例えば、オリジンｊに対するボットｋの平滑化されたモーション統計値が閾値より大きい場合、ボットｋは、オリジンｊと関連付けられていると判定される。同じ閾値が他のオリジンに使用されうる。このため、各オリジンについて、オリジンに関連付けられた、アクティブ化されたボットのセットが判定されうる。モーションを検出するために、アクティブ化されたボットｋごとに尤度が演算され、時間ウィンドウにわたって平滑化される。オリジン及びその関連するボット（例えば、Ｏ１、Ｂ１１、Ｂ１２、Ｂ１３）を含む各オリジングループについて、全ての関連するボットにわたって、平均モーション統計値がオリジングループについて演算される。上記の各演算又は演算は、オリジン又はボットで実行されうる。
【0508】
環境内で検出されたモーションがある場合、最も高い平均モーション統計値を有するオリジングループが選択される。選択されたオリジングループの平均モーション統計値が閾値より大きい場合、モーションは、当該グループのオリジンの周りにあると判定される。さもなければ、選択されたオリジングループの平均モーション統計値が閾値よりも大きくない場合、モーションは、オリジングループ内で最も高い尤度を有するボットの周りにあると判定される。
【0509】
いくつかの実施形態では、本教示は、転倒検出（fall-down detection）のためのシステム及び方法を開示する。いくつかの実施形態において、無線信号及び補助信号（例えば、スピーチ／オーディオ／音／光／画像／ビデオ／振動／圧力）に基づく、転倒検出のためのシステム及び方法が開示される。転倒（又は突然の／衝撃的／過渡的運動、又は衝撃を伴う運動、又は音／振動／圧力変化を生成する運動、又は「ターゲットモーション」）は無線トランシーバ（例えば、ＷｉＦｉチップ）を使用してキャプチャされうる特定の方法で無線チャネル（例えば、ＷｉＦｉ）に影響を与え、このため、無線ベースの転倒検出（又は無線ベースのターゲットモーション検出）が可能である。しかし、転倒関連の無線「シグネチャ」／プロファイル／パターンは、他の（非ターゲット）イベントのものに類似することがあり、混乱をもたらす。落下（又は突然の／衝撃的／過渡的運動、又は衝撃を伴う運動、又は音／振動／圧力変化を生成する運動、又はターゲットモーション）は通常、センサ（例えば、音をキャプチャするためのマイクロフォン、光をキャプチャするためのカメラ／光センサ、圧力のための圧力センサ）を使用してキャプチャ／センシングされうる補助信号（例えば、音／光／圧力／振動）を生成し、このため、補助ベースの落下検出が可能である。しかし、落下関連の補助信号（例えば、音）は、他の（非標的）イベントのものと同様である／混同しやすいことがあり、混同／誤警報をもたらす。
【0510】
本教示の１つの目的は、無線信号及び補助信号を使用して、より良好なハイブリッドターゲットモーション（例えば、落下）検出を行うことである。例えば、システムは、無線及び補助を組み合わせて、ターゲットモーション（例えば、落下）を共同で検出しうる。システムは、無線及び補助を一度に１つずつ／連続して使用しうる。
【0511】
オプション（ａ）：システムは、最初に（暫定的に／予備的に／初期的に）無線ベースのターゲットモーション検出を使用し、次いで、補助ベースのターゲットモーション検出を使用して、確認／却下しうる。無線ベースの検出がある無線ベース基準に基づいて潜在的なターゲットモーション（例えば、転倒）を報告する場合にのみ、補助ベースのターゲットモーション検出が、ある補助ベース基準をチェックし始める（例えば、補助信号が有意である場合、例えば、音が大きく短い）。そうである場合、ターゲットモーション（例えば、落下）が検出／報告され、それ以外の場合、暫定的／予備的／初期検出は、誤警報を検出する。
【0512】
オプション（ｂ）：システムは、最初に補助ベースの落下検出を使用し、確認／却下するために無線ベースの落下検出を使用しうる。
【0513】
一度に１つの代わりに、オプション（ｃ）では、システムは更に、ターゲットモーションを検出するために、補助及び無線の両方を一緒に／一度に２つ使用しうる。
【0514】
無線ベースのターゲットモーション検出：時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得する。特徴（例えば、大きさ）を演算しうる。時系列の空間－時間情報（ＴＳＳＴＩ：time series of spatial-temporal information）は、ＴＳＣＩの特徴に基づいて演算されうる。各ＳＴＩは、速度又は加速度（速度の微分）であってもよい。ターゲットモーションに関連付けられたＴＳＳＴＩのターゲット無線挙動の認識が実行されうる。例えば、ターゲットモーションは、落下（転倒）でありうる。物体の自由落下の場合、加速度は、急激に床に着地する（加速度が急激に１Ｇから０Ｇに減少する）まで、０から１Ｇ（即ち、重力による加速度、約９．８ｍ／ｓ）に急激に増加しうる。場合によっては、転倒者は、何か（例えば、家具／テーブル／椅子）を握る／掴むことを試みることがあり、これは彼／彼女を減速させ、加速度を０から１Ｇ未満に急激に増加させる。場合によっては、転倒者は、加速度が０から１Ｇ（自由落下）に増加し、次いで１Ｇ未満に増加するように、何かを握る／掴む／打つ前に、自由落下しうる。転倒者は、何か柔らかいもの（例えば、ソファ、マットレス、カーペット）に落下し、柔らかい着地を行うことがあり、加速度は、１Ｇから０Ｇに徐々に（突然ではなく）減少する。
【0515】
補助ベースのターゲットモーション検出：時系列の補助サンプル（ＴＳＡＳ：time series of auxiliary samples）を取得する。時系列の補助特徴（ＴＳＡＦ：time series of auxiliary feature）をうるために、特徴（例えば、大きさ、大きさの二乗）が、各ＡＳについて演算されうる。ＴＳＡＦのターゲット補助デバイス挙動の認識が実行されうる。認識されると、ターゲットモーションが検出されうる。補助信号は音であってよく、それにより、ターゲット補助挙動は大きな／短い音／衝動的な音（ターゲット補助挙動）であってよい。大きな音を検出するために、ＡＦは、ある閾値よりも大きいか、又は短いウィンドウ内の大部分の時間（例えば、０．１秒）の間、ある閾値よりも大きい必要がある。あるいは、ＡＦは、平滑化されてもよく、局所最大値は、大きな音を検出するために、ある閾値よりも大きい必要がある。
【0516】
いくつかの実施形態では、補助信号は、非無線信号である。それは、音響センサ（例えば、マイクロフォン）によってセンシング／キャプチャされうる、可聴／音響／音／スピーチ／音声／オーディオ信号でありうる。補助信号は、カメラ／ＩＲ／ＰＩＲ／光センサによってセンシングされうる光／画像／ビデオでありうる。補助信号は、圧力／振動センサによってセンシング／キャプチャされうる圧力／振動信号でありうる。補助信号は、無線信号でなくてもよい。補助信号は、データ通信信号ではない場合がある。モーションは、転倒モーション、急激なモーション、過渡的なモーション、又は衝撃を伴うモーションでありうる。マイクロフォンは、モノラル（１チャンネル）、ステレオ（２チャンネル）、又は複数チャネルでありうる。
【0517】
図２０は、本開示のいくつかの実施形態による、無線センシングに基づくハイブリッド無線プラス補助（radio-plus-aux）フォールダウン検出のための例示的な方法２０００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法２０００は、上記で開示したシステムによって実行されうる。
動作２００２において、無線信号が取得され、無線信号はベニューの無線チャネルを通じてタイプ１デバイスからタイプ２デバイスへ送信され、受信された無線信号はベニュー内の物体のターゲットモーションによって影響を受ける無線チャネルに起因して、送信される無線信号とは異なる。動作２００４において、無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）が、受信された無線信号に基づいて取得される。動作２００６において、補助信号がセンサによってベニューにおいてキャプチャされ、ここで、補助信号は、無線信号ではなく、物体のターゲットモーションによって影響を受ける。
動作２００２において、無線信号が取得され、無線信号はベニューの無線チャネルを通じてタイプ１デバイスからタイプ２デバイスへ送信され、受信された無線信号はベニュー内の物体のターゲットモーションによって影響を受ける無線チャネルに起因して、送信される無線信号とは異なる。動作２００４において、無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）が、受信された無線信号に基づいて取得される。動作２００６において、補助信号がセンサによってベニューにおいてキャプチャされ、ここで、補助信号は、無線信号ではなく、物体のターゲットモーションによって影響を受ける。
【0518】
動作２００８において、キャプチャされた補助信号に基づいて、時系列の補助サンプル（ＴＳＡＳ）が取得される。動作２０１０において、無線ベースのモーション情報（ＲＭＩ）が、ＴＳＣＩに基づいて演算される。動作２０１２において、補助ベースのモーション情報（ＡＭＩ）が、ＴＳＡＳに基づいて演算される。動作２０１４において、ＲＭＩ及びＡＭＩに基づいて、ターゲットモーションが共同でモニタリングされる。図２０における動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
【0519】
いくつかの実施形態では、システムは、最初に、ＲＭＩ及び／又は無線ベースの基準に基づいて無線ベースの検出を実行し、次いで、ＡＭＩ及び／又は補助ベースの基準に基づいて補助ベースの検出を順次実行する。いくつかの実施形態では、システムは、最初に、ＡＭＩ及び／又は補助ベースの基準に基づいて補助ベースの検出を実行し、次いで、ＲＭＩ及び／又は無線ベースの基準に基づいて無線ベースの検出を順次実行する。いくつかの実施形態では、システムは、同時に、ＲＭＩとＡＭＩとの両方（無線‐補助基準（radio-aux-criterion））に基づいて、補助‐無線ベースの検出を実行する。
【0520】
以下の番号付けされた項は、無線デバイスから成る複数のグループを使用する無線センシングの例を提供する。
【0521】
項Ｄ１．無線センシングのためのシステムであって、ベニューにおけるヘテロジニアス無線デバイスのセットと、プロセッサとを備え、ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、第１のデバイス、第２のデバイス、及び特定のデバイスを含み、特定のデバイスは、第１の無線機及び第２の無線機を備え、特定のデバイスは、第１の無線機を使用する第１のプロトコルに基づいて、第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスと通信するように構成され、特定のデバイスは、第２の無線機を使用する第２のプロトコルに基づいて、第２の無線チャネルを通じて第２のデバイスと通信するように構成され、プロセッサは、特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２の無線チャネルを通じて特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、第２の無線チャネルのチャネル情報（ＴＳＣＩ）の時系列を取得することであって、各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む、ことと、ＴＳＣＩに基づいて、ペアワイズセンシング分析値を演算することと、ペアワイズセンシング分析値に基づいて、合成センシング分析値を演算することと、を行うように構成され、特定のデバイスは、特定のデバイスの第１の無線機を使用して、第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスに合成センシング分析値を送信するように構成され、ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、合成センシング分析値に基づいて無線センシングタスクを実行するように構成される。
【0522】
項Ｄ２．項Ｄ１のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第１のサブセットはベニュー内の第１の無線ネットワークを使用して無線センシングタスクを実行するように構成され、第１のサブセットは特定のデバイスと第１のデバイスとを備え、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第２のサブセットはベニュー内の第２の無線ネットワークを使用して無線センシングタスクを更に実行するように構成され、第２のサブセットは特定のデバイスと第２のデバイスとを備え、第１の無線機、第１の無線チャネル、及び、第１のプロトコルは、第１の無線ネットワークと関連付けられ、第２の無線機、第２の無線チャネル、及び第２のプロトコルのうちの１つは、ＷｉＦｉ規格、ＵＷＢ規格、ＷｉＭａｘ規格、ＩＥＥＥ規格、ＩＥＥＥ ８０２規格、ＩＥＥＥ ８０２．１１規格、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂｆ規格、８０２．１５規格、８０２．１５．４規格、又は８０２．１６規格、のうちの少なくとも１つを含む。
【0523】
項Ｄ３．項Ｄ２のシステムであって、特定のデバイス及び第１のデバイスは第１の無線ネットワークにおいて認証及び関連付けられ、特定のデバイス及び第２のデバイスは第２の無線ネットワークにおいて認証及び関連付けられる。
【0524】
項Ｄ４．項Ｄ３のシステムであって、無線信号は第２のプロトコルに基づいて第２のデバイスから特定のデバイスへ送信され、ＴＳＣＩは特定のデバイスによって無線信号から抽出される。
【0525】
項Ｄ５．項Ｄ４のシステムであって、無線信号は、第２の無線プロトコルに基づいて、第２の無線ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）から第２のデバイスによって受信されたトリガ信号に基づいて送信される。
【0526】
項Ｄ６．項Ｄ４のシステムであって、記無線信号は、第２の無線プロトコルに基づいて、第２の無線ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）から特定のデバイスによって受信されたトリガ信号に基づいて受信される。
【0527】
項Ｄ７．項Ｄ３のシステムであって、無線信号は第２のプロトコルに基づいて特定のデバイスから第２のデバイスへ送信され、ＴＳＣＩは第２のデバイスによって無線信号から抽出される。
【0528】
項Ｄ８．項Ｄ３のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第２のサブセットは、第２の無線ネットワークと関連付けられた第３のデバイス及び第４のデバイスを備え、第４のデバイスは第２の無線ネットワーク中の第２の無線チャネルを通じて第３のデバイスから第４のデバイスへ送信される第２の無線信号に基づいて、第２の無線チャネルの第２のＴＳＣＩを取得するように構成され、特定のデバイスは第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のペアワイズセンシング分析値を取得するように構成され、合成センシング分析値はペアワイズセンシング分析値及び第２のペアワイズセンシング分析値に基づいて演算される。
【0529】
項Ｄ９．項Ｄ８のシステムであって、第４のデバイスは、第２のＴＳＣＩに基づいて第２のペアワイズセンシング分析値を演算し、第２のペアワイズセンシング分析値を特定のデバイスへ送信するように構成される。
【0530】
項Ｄ１０．項Ｄ８のシステムであって、第４のデバイスが第２のＴＳＣＩを特定のデバイスへ送信するように構成され、特定のデバイスが第２のＴＳＣＩに基づいて第２のペアワイズセンシング分析値を演算するように構成される。
【0531】
項Ｄ１１．項Ｄ８のシステムであって、特定のデバイスは、第３の無線ネットワークと関連付けられた第２の合成センシング分析値を取得するように構成され、合成センシング分析値は第２の合成センシング分析値に基づいて演算される。
【0532】
項Ｄ１２．項Ｄ１１のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第３のサブセットはベニュー内の第３の無線ネットワークを使用して無線センシングタスクを更に実行するように構成され、第３のサブセットは第３の無線ネットワークと関連付けられた第５のデバイス及び第６のデバイスと、第２の特定のデバイスとを備え、第６のデバイスは第３の無線ネットワーク内の第３の無線チャネルを通じて第５のデバイスから第６のデバイスへ送信される第３の無線信号に基づいて、第３の無線チャネルの第３のＴＳＣＩを取得するように構成され、第２の特定のデバイスは第３のＴＳＣＩに基づいて演算された第３のペアワイズセンシング分析値を取得し、第３のペアワイズセンシング分析値に基づいて第２の合成センシング分析値を演算するように構成され、特定のデバイスは第２の特定のデバイスから第２の合成センシング分析値を取得するように構成される。
【0533】
項Ｄ１３．項Ｄ１２のシステムであって、特定のデバイスは第４の無線ネットワークと関連付けられた第３の合成センシング分析値を取得するように構成され、合成センシング分析値は第３の合成センシング分析値に更に基づいて演算される。
【0534】
項Ｄ１４．項Ｄ１３のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第４のサブセットはベニュー内の第４の無線ネットワークを使用して無線センシングタスクを更に実行するように構成され、第４のサブセットは第４の無線ネットワークと関連付けられた第７のデバイス及び第８のデバイスを備え、第８のデバイスは第４の無線ネットワーク内の第７のデバイスから第８のデバイスへ送信される第４の無線信号に基づいて、第４の無線チャネルの第４のＴＳＣＩを取得するように構成され、第３の特定のデバイスは第４のＴＳＣＩに基づいて演算された第４のペアワイズセンシング分析を取得し、第４のペアワイズセンシング分析値に基づいて第３の複合センシング分析を演算するように構成され、特定のデバイスは第３の特定のデバイスから第３の複合センシング分析を取得するように構成される。
【0535】
項Ｄ１５．項Ｄ１４のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第５のサブセットはベニュー内の第５の無線ネットワークを使用して無線センシングタスクを更に実行するように構成され、第５のサブセットは第５の無線ネットワークと関連付けられた第９のデバイス及び第１０のデバイスと、第４の特定のデバイスとを備え、第１０のデバイスは第５の無線ネットワーク内の第９のデバイスから第５の無線チャネルを通じて送信される第５の無線信号に基づいて、第５の無線チャネルの第５のＴＳＣＩを取得するように構成され、第４の特定のデバイスは第５のＴＳＣＩに基づいて演算された第５のペアワイズセンシング分析値を取得し、第５のペアワイズセンシング分析値に基づいて、第４の合成センシング分析値を演算するように構成され、第１のデバイスは第４の合成センシング分析値に基づいて、第４の合成センシング分析値を取得するように構成され、無線センシングタスクは第４の合成センシング分析値に基づいて実行される。
【0536】
項Ｄ１６．項Ｄ１５のシステムであって、無線センシングタスクは、複数の無線ネットワークのそれぞれに割り当てられたヘテロジニアス無線デバイスのセットのうちの少なくとも２つを用いて、ベニュー内の複数の無線ネットワークを使用してヘテロジニアス無線デバイスのセットによって実行され、複数の無線ネットワークは少なくとも２つの層を含む多階層構造を有し、第１の無線ネットワークは複数の無線ネットワークの層１ネットワークであり、特定のデバイス及び第１のデバイスを含み、第２の無線ネットワークは複数の無線ネットワークの層２ネットワークであり、少なくとも、特定のデバイス、第２のデバイス、第３のデバイス、及び第４のデバイスを含み、層Ｋネットワークと層（Ｋ－１）ネットワークとの間のゲートウェイデバイスを介して、複数の無線ネットワークのｔｉｅｒ－（Ｋ－１）ネットワーク内のヘテロジニアス無線デバイスに、ここで、Ｋは、１より大きい整数であり、報告されるセンシング結果は、合成センシング分析値、ペアワイズセンシング分析値、又はＴＳＣＩのうちの少なくとも１つを含む。
【0537】
項Ｄ１７．項Ｄ１６のシステムであって、第１の無線ネットワークが、第２の特定のデバイス及び第３の特定のデバイスを更に備え、第３の無線ネットワークが複数の無線ネットワークの層３ネットワークであり、少なくとも、ゲートウェイデバイスである第２の特定のデバイス、第５のデバイス、及び第６のデバイスを備え、第３の無線ネットワークにおいて取得されたセンシング結果が第１の無線ネットワークを介して第２の特定のデバイスから特定のデバイスへ送信されるように、第２の無線ネットワークにおいて取得されたセンシング結果がゲートウェイデバイスであり、第４の無線ネットワークが第１の無線ネットワークを介して特定のデバイスへ送信されるように、第３の特定のデバイスがゲートウェイデバイスで第３の特定のデバイス、第７のデバイス、及び第８のデバイスを含む。
【0538】
項Ｄ１８．項Ｄ１７のシステムであって、第１の無線ネットワークが第４の特定のデバイスを更に備え、第４の無線ネットワークが複数の無線ネットワークの層２ネットワークであり、少なくとも、第４の特定のデバイス、第９のデバイス、及び第１０のデバイスを備え、第４の特定のデバイスがゲートウェイデバイスであり、その結果、センシング結果が、第４の特定のデバイスから第１の無線ネットワークを介して第１のデバイスへ送信される。
【0539】
項Ｄ１９．項Ｄ１８のシステムであって、第１の無線ネットワークがベニューのゾーンと関連付けられ、第２の無線ネットワークがゾーンの第１のサブゾーンと関連付けられ、第３の無線ネットワークが第１のサブゾーンの第１のサブサブゾーンと関連付けられ、第４の無線ネットワークが第１のサブゾーンの第２のサブサブゾーンと関連付けられる。
【0540】
項Ｄ２０．項Ｄ１９のシステムであって、ヘテロジニアス無線デバイスのセットは、第１の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、第２の無線ネットワークに関連する合成センシング分析値、又は第５の無線ネットワークに関連する第４の合成センシング分析値のうちの少なくとも１つに基づいて、ゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、第２の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、第２の無線ネットワークに関連する合成センシング分析値、第３の無線ネットワークに関連する第２の合成センシング分析値、又は第４の無線ネットワークに関連する第３の合成センシング分析値のうちの少なくとも１つに基づいて、第１のサブゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、第３の無線ネットワークに関連する無線センシングサブタスクと、別の合成センシング分析値とを実行することと、第４の無線ネットワークをゾーンの第２のサブゾーンと関連付けることと、のうちの少なくとも１つに基づいて、第１のサブゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、第４の無線ネットワークをゾーンの第２のサブゾーンと関連付けることと、を行うように構成される。
【0541】
項Ｄ２１．無線センシングのためのベニューにおけるヘテロジニアス無線デバイスのセットによって実行される方法であって、特定のデバイスの第１の無線機を使用する第１のプロトコルに基づいて、セットの特定のデバイスを第１の無線チャネルを通じてセットの第１のデバイスと通信可能に結合することと、特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２のプロトコルに基づいて、セットの第２のデバイスを介してセットの第２のデバイスと通信可能に結合することと、特定のデバイスの第２の無線機を使用して、特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、特定のデバイス及び第２のデバイスによるペアワイズサブタスクを実行することと、特定のデバイスによって、無線信号から抽出された第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）に基づいて演算されたペアワイズセンシング分析値を取得することであって、各チャネル情報（ＣＩ）が、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む、取得することと、特定のデバイスが、ペアワイズセンシング解析に基づくデバイスと、特定のデバイスの第１の無線機を使用して、特定のデバイスによる複合センシング解析を第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスへ送信することと、複合センシング解析に基づいて無線センシングタスクを実行することと、を含む。
【0542】
以下の番号付けされた項は、ハイブリッド無線プラス補助フォールダウン検出の例を提供する。
【0543】
項Ｅ１．ベニューにおけるターゲットモーションをモニタリングするためのハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ベニューにおけるタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスによって無線信号を受信することであって、無線信号は、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じてタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスによってタイプ２デバイスへ送信され、受信される無線信号は、ベニューにおける物体のターゲットモーションによって影響される無線マルチパスチャネルに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、プロセッサ、メモリ、及び命令のセットに基づいて、受信された無線信号に基づいて、無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ベニューにおける補助信号をセンサによってキャプチャすることであって、補助信号は、無線信号ではなく、１００ｋＨｚ未満の可聴信号、知覚信号、音響信号、音信号、音声信号、発声信号、音声信号、視覚信号、光信号、画像、映像、機械信号、振動信号、圧力信号のうち少なくとも１つを含み、補助信号は、物体のターゲットモーションによって影響を受ける、ことと、信号、画像、機械的信号、振動信号、又は圧力信号、キャプチャされた補助信号に基づいて、時系列の補助サンプル（ＴＳＡＳ）を取得することと、ＴＳＣＩ及びＴＳＡＳに基づいて、ターゲットモーションを共同でモニタリングすることと、を含む方法。
【0544】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩは速度／加速度であってもよい。ＡＭＩは、音量／エネルギースコア（「大きな」音を検出するための）であってもよい。例。ＡＭＩは、時間ウィンドウ内の全てのＡＡの大きさ（又は大きさの二乗）の和でありうる。
【0545】
項Ｅ２．項Ｅ１のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩに基づいて無線ベース・モーション情報（ＲＭＩ）を演算することと、ＴＳＡＳに基づいて補助ベース・モーション情報（ＡＭＩ）を演算することと、ＲＭＩ及びＡＭＩに基づいてターゲットモーションを共同でモニタリングすることとを含む。
【0546】
いくつかの実施形態では、検出が、無線／補助を使用して、一度に１つ（無線ベース＋補助ベース）又は一度に２つ（無線‐補助ベース）のいずれかで実行されうる。
【0547】
項Ｅ３．項Ｅ２のハイブリッドハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＲＭＩ又はＴＳＣＩに基づく物体のターゲットモーションの無線ベースの検出、ＡＭＩ又はＴＳＡＳに基づく物体のターゲットモーションの補助ベースの検出、又はＲＭＩ及びＡＭＩ又はＴＳＣＩ及びＴＳＡＳに基づく物体のターゲットモーションの無線‐補助ベースの検出のうちの少なくとも１つを演算することと、無線ベースの検出、補助ベースの検出、又は無線‐補助ベースの検出、又は無線‐補助ベースの検出のうちの少なくとも１つに基づいて、物体のターゲットモーションを共同で検出することとを含む。
【0548】
いくつかの実施形態では、一度に１つ（オプションａ又はｂ）であり、無線ベース及び補助ベースが連続して実行される。
【0549】
項Ｅ４．項Ｅ３のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線ベースの検出及び補助ベースの検出を逐次演算することと、無線ベースの検出及び補助ベースの検出に基づいて、物体のターゲットモーションを共同で検出することとを含む。
【0550】
項Ｅ５．項Ｅ４のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線ベースの基準が満たされた場合、ターゲットモーションが無線ベースの検出において検出され、補助ベースの基準が満たされた場合、ターゲットモーションが補助ベースの検出において検出される。
【0551】
いくつかの実施形態では、一度に１つ（オプションａ）：ＲＭＩに最初に基づく無線ベースである。次に、ＡＭＩに基づく補助ベースを使用して確認する。
【0552】
項Ｅ６．項Ｅ５のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線ベース検出に基づいて物体のターゲットモーションの暫定的な検出を演算することと、暫定的な検出においてターゲットモーションが検出された場合、ＴＳＡＳに基づいてＡＭＩを演算することと、補助ベース検出に基づいて物体のターゲットモーションの最終検出を演算することと、を含む。
【0553】
いくつかの実施形態では、一度に１つ（オプションｂ）：補助ベースの最初。次に、無線ベースを使用して確認する。
【0554】
項Ｅ７．項Ｅ５のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、補助ベースの検出に基づいて物体のターゲットモーションの暫定的な検出を演算することと、暫定的な検出においてターゲットモーションが検出された場合、ＴＳＣＩに基づいてＲＭＩを演算することと、無線ベースの検出に基づいて物体のターゲットモーションの最終的な検出を演算することとを含む。
【0555】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩとＡＭＩの両方に基づく無線‐補助ベースの検出が実行される、一度に２つ（オプションｃ）である。
【0556】
項Ｅ８．項Ｅ３のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線‐補助ベースの検出を演算することと、無線‐補助ベースの検出に基づいて、物体のターゲットモーションを共同で検出することとを含む。
【0557】
項Ｅ９．項Ｅ８のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線‐補助ベースの基準が満たされたときに、ターゲットモーションが無線‐補助ベースの検出において検出される。
【0558】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩ及び無線ベースの基準、ＣＩの特徴、及びＳＴＩの詳細はＣＩ特徴に基づいて演算することができ、ＲＭＩはＳＴＩに基づいて演算しうる。
【0559】
項Ｅ１０．Ｅ５項のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩの各チャネル情報（ＣＩ）について特徴を演算することであって、特徴は変換、大きさ、振幅、電力、強度、強度、上記のいずれかの単調関数、又は上記のいずれかのスライディング総合値のうちの少なくとも１つを含み、任意の総合値は上記のいずれかの変換、大きさ、振幅、電力、強度、上記のいずれかの単調関数、又は上記のいずれかのスライディング総合値のうちの少なくとも１つを含み、各空間‐時間情報（ＳＴＩ）は、位置、ゾーン、方向、速度、又は加速度のうちの少なくとも１つを含む、演算することと、ＴＳＳＴＩに基づいてＲＭＩを演算することと、を含む、
【0560】
項Ｅ１１．項Ｅ１０のハイブリッドハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、物体のターゲットモーションに関連するＴＳＳＴＩのターゲット無線挙動を認識することを含み、ＴＳＳＴＩのターゲット無線挙動が認識されると、無線ベースの基準が満たされる。
【0561】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩが加速度又は速度の微分である。
【0562】
項Ｅ１２．項Ｅ１１のハイブリッド無線＋補助監視システムの方法／装置／システム／ソフトウェアであって、ターゲットモーションは転倒モーションであり、ＳＴＩは、物体のモーションの速度、又は加速度のいずれかであり、速度は、非負であり、ＲＭＩは、速度の一階微分である加速度であり、ＴＳＳＴＩのターゲット挙動は、以下のイベントのシーケンスを含む：加速度は、第１の持続時間中はゼロ近傍にとどまり、その後、第２の持続時間内にゼロ近傍から１Ｇ近傍まで増加し、その後、第３の持続時間中は１Ｇ近傍にとどまり、その後、第４の持続時間内に１Ｇ近傍からゼロ近傍まで減少し、その後、第５の持続時間中はゼロ近傍にとどまり、ここで、ゼロ近傍は、ゼロＧからなる第６の閾値より小さい加速度の範囲であり、ここで、Ｇは重力による加速度であり、１Ｇ近傍は、１Ｇからなる第７の閾値より大きい加速度の範囲である。
【0563】
項Ｅ１３．項Ｅ１２のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の持続時間が第１の閾値よりも大きく、第２の持続時間が第２の閾値よりも小さく、第３の持続時間が第３の閾値よりも小さく、第４の持続時間が第４の閾値よりも小さく、第５の持続時間が第５の閾値よりも大きい。
【0564】
項Ｅ１４．項Ｅ１０のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＳＴＩは、ＴＳＣＩの一対の時間的に隣接するＣＩ間の類似度スコアに基づいて演算される、方法／デバイス／システム／ソフトウェア。
【0565】
項Ｅ１５．項Ｅ１４のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＳＴＩはＳＴＩに関連する時間ウィンドウ内の関数に基づいて演算され、関数は変換、周波数変換、逆周波数変換、フーリエ変換、逆フーリエ変換、畳み込み、自己相関関数、相互相関関数、自己共分散関数、又は相互共分散関数のうちの少なくとも１つを備え、関数は時間ウィンドウ内のＴＳＣＩ又はＴＳＣＩの特徴に基づいて演算される。
【0566】
項Ｅ１６．項Ｅ１５のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＳＴＩは関数の特徴点に基づいて演算され、特徴点はグローバル最大値、グローバル最小値、ローカル最大値、ローカル最小値、制約付きローカル最大値、制約付きローカル最小値、第１のローカル最大値、第１のローカル最小値、ｋ番目のローカル最大値、ｋ番目のローカル最小値、隣接するローカル最大値とローカル最小値のペア、ゼロ交差、集合、平均、加重平均、パーセンタイル、中央値、モード、平均、又はトリム平均のうちの少なくとも１つを含む。
【0567】
いくつかの実施形態では、ＡＭＩの詳細及び補助ベースの基準（転倒に関連する大音の検出）。ＴＳＡＳは前処理されてもよい。補助特徴が抽出されてもよい。
【0568】
項Ｅ１７．Ｅ５項のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアは、ＴＳＡＳを前処理することであって、前処理がノイズ除去、平滑化、ローパスフィルタリング、バンドパスフィルタリング、ハイパスフィルタリング、又は調整のうちの少なくとも１つを含む、前処理されたＴＳＡＳの時間ウィンドウにおける各前処理された補助デバイスサンプル（ＡＳ）のための特徴を演算することであって、特徴が変換、大きさ、振幅、エネルギー、電力、強度、強度、上記のうちのいずれかの単調関数、又は上記のうちのいずれかのスライディング総合値のうちの少なくとも１つを含む、演算することと、ここにおいて、任意の総合値が総和、加重和、平均、加重平均、トリミング平均、算術平均、幾何平均、調和平均、調和平均、パーセンタイル、補助デバイスモード、上記のうちのいずれかの別の単調関数、又は上記のうちのいずれかの別である。
【0569】
項Ｅ１８．項Ｅ１７のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、物体のターゲットモーションに関連するＴＳＡＳのターゲット補助デバイス挙動を認識することを含み、補助ベースの基準は、ＴＳＡＳのターゲット補助デバイス挙動が認識されるときに満たされる。
【0570】
いくつかの実施形態では、可能性１：ＡＭＩが時間ウィンドウにおけるＡＳの大きさの総合値であり、閾値よりも大きい。
【0571】
項Ｅ１９．項Ｅ１８のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＡＳの時間ウィンドウにおけるＡＳの特徴の第２の集合としてＡＭＩを演算することを含み、ここで、ＴＳＡＳのターゲット補助デバイス挙動は、ＡＭＩが閾値よりも大きいときに認識される。
【0572】
いくつかの実施形態では、可能性２：ＡＭＩが時間ウィンドウ内の全てのＡＳの大きさである。各ＡＳの大きさは、第１の閾値と比較されうる。第１の閾値よりも大きいＡＳの大きさの量（又はパーセンテージ）をカウント／演算しうる。量（又はパーセンテージ）が第２の閾値よりも大きい場合、基準を満たしうる。
【0573】
項Ｅ２０．項Ｅ１８のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＭＩは時間ウィンドウ内のＡＳの全ての特徴を備え、ＴＳＡＳのターゲット補助デバイス挙動は時間ウィンドウ内のＡＭＩの量が第１の閾値を超えるときに認識される。
【0574】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩ／ＡＭＩの詳細及び無線‐補助ベースの基準。ＣＩは複数のコンポーネント（例えば、サブキャリア）を有しうる。ＡＳは複数のコンポーネントを有しうる（例えば、ステレオサウンドは左／右のコンポーネント／チャネルを有し、５．１サラウンドサウンドは、６つのコンポーネント／チャネルを有しうる）。各コンポーネントの特徴（例えば、大きさ、大きさの二乗）を演算しうる。ＳＴＩは、ＣＩコンポーネント特徴に基づいて演算されうる。ＡＦは、各ＡＳのコンポーネント特徴を総合値することによって演算されうる。
【0575】
項Ｅ２１．項Ｅ９のハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＣＩ及び各ＡＳは、少なくとも１つのコンポーネントを備え、ＴＳＣＩの各チャネル情報（ＣＩ）の各コンポーネントについて第１のコンポーネント特徴を演算することと、ＴＳＣＩのＣＩのコンポーネントの第１のコンポーネント特徴に基づいて物体のターゲットモーションの時空間‐時間情報（ＴＳＳＴＩ）の時系列を演算することと、ＴＳＡＳの各補助サンプル（ＡＳ）の各コンポーネントについて第２のコンポーネント特徴を演算することと、ＴＳＡＳのＡＳのコンポーネントの第２のコンポーネント特徴に基づいて補助特徴（ＴＳＡＦ）の時系列を演算することと、を含み、各補助特徴は、それぞれのＡＳの第２のコンポーネント特徴の総合値であり、ここで、任意の総合値は、総和、加重和、平均、加重平均、トリム平均、算術平均、幾何平均、調和平均、パーセンタイル、中央値、最頻値、上記のいずれかの別の単調関数、又は上記のいずれかの別の総合値のうちの少なくとも１つを含む。
【0576】
いくつかの実施形態では、ＲＭＩ／ＡＭＩがターゲット無線／補助デバイス挙動の認識スコアでありうる。ターゲットモーションは、ＲＭＩ＞Ｔ１及びＡＭＩ＞Ｔ２である場合、又はＲＭＩ及びＡＭＩの総合値＞Ｔ３である場合に認識されうる。
【0577】
項Ｅ２２．項Ｅ２１のハイブリッドハイブリッド無線プラス補助モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、物体のターゲットモーションに関連するＴＳＳＴＩのターゲット無線挙動を認識することと、ＴＳＳＴＩのターゲット無線挙動の認識の認識スコアとしてＲＭＩを演算することと、物体のターゲットモーションに関連するＴＳＡＦのターゲット補助デバイス挙動を認識することと、ＴＳＡＦのターゲット補助デバイス挙動の認識の認識スコアとしてＡＭＩを演算することと、ＲＭＩとＡＭＩとの集合として合成モーション情報（ＣＭＩ）を演算することとを備え、無線‐補助ベースの基準はＣＭＩが第１の閾値を超えるときに満たされ、無線‐補助ベースの基準はＲＭＩが第２の閾値を超え、ＡＭＩが第３の閾値を超えるときにも満たされる。
【0578】
いくつかの実施形態では、本教示は、無線デバイスのローカルグループを含むネットワークに基づいて無線センシングを行うためのシステム及び方法を開示する。
【0579】
いくつかの実施形態では、ローカルサブシステムとメインシステムとの組み合わせが開示される。本教示の一態様は、（ａ）デバイスの各グループに基づいてローカル無線センシングサブシステムを確立すること、及び（ｂ）全てのローカル無線センシングサブシステムをリンク／接続するベニュー内のメイン無線センシングシステムを確立すること、を含む、ベニュー内で無線センシングを実行することに関するものである。
【0580】
デバイスのグループ化。ベニューの場合、ユーザは、いくつかのグループを定義し、ベニュー内の各デバイスを、あるグループに割り当てうる。ユーザは、ユーザデバイス（例えば、スマートフォン、コンピュータ、タブレット、又は他のスマートデバイス）を使用して、各デバイスと接続／インタラクションを行うことで、デバイスをグループに割り当てう。例えば、デバイスの各グループは、ベニュー（例えば、住宅）内の特定のエリア／ゾーン（例えば、寝室、キッチン、リビング）と関連付けられうる。多層又は階層的なグループ化が存在しうる。高レベルでは、全てのデバイスが同じグループ（例えば、１つのグループと見なされる住宅内の全てのデバイス）にあるような細分は存在しないことがある。次のレベルでは、グループが２つ以上のサブグループ（例えば、住宅の１階にあるデバイスを含む「１階」サブグループ、２階にあるデバイスを含む「２階」サブグループ）に細分されうる。次のレベルでは、サブグループが２つ以上のサブグループ（例えば、２階デバイスが、「寝室１」、「寝室２」等のサブグループに細分され、１階デバイスが、「キッチン」、「リビング」、「ダイニングルーム」等のサブグループに細分される等）に細分されうる。以下同様である。
【0581】
ネットワーク構成のネットワーク。メイン無線センシングシステムは、スター構成の中心にあるデバイス（「メイン中心デバイス」と呼ばれる）と、メイン中心デバイスに放射状にリンク／接続されたスター構成の頂点にあるいくつかのデバイス（「メイン端末デバイス」と呼ばれる）とを有する、スター構成のデバイスのネットワークを含む。同様に、各サブシステムは、スター構成の中心に対応するローカルデバイス（「ローカル中心デバイス」と呼ばれる）と、ローカル中心デバイスに放射状にリンク／接続されたスター構成の頂点にあるいくつかのデバイス（「ローカル端末デバイス」と呼ばれる）とを有する、スター構成のデバイスのネットワーク（又は「ローカルサブネットワーク」と呼ばれるサブネットワーク）を含む。
【0582】
いくつかの実施形態では、ユーザは、各デバイスを、メイン中心デバイス、メイン端末デバイス、ローカル中心デバイス、及びローカル端末デバイスの役割に指定しうる。デバイスは、複数の役割（例えば、メイン端末デバイスとローカル端末デバイスの両方）に指定されてもよい。ユーザが、特定のデバイスをローカル中心デバイスとローカル端末デバイスとに区別しない場合、グループのデバイスのうちの１つを自動的にローカル中心デバイスと選択するために、特定のアルゴリズムが適用されてもよい。例えば、ローカル中心デバイスの選択のための基準は、アクセスポイント（ＡＰ）となる能力、又はマルチキャスト／ブロードキャストを行う能力でありうる。最近のマルチキャストを有するデバイスが選択されてもよい。
【0583】
ローカルサブシステム／ネットワークにおける無線センシング。無線センシング測定は、サブシステム（ローカルサブネットワーク）において行われる。デバイスは、各サブシステム（ローカルサブネットワーク）の各リンク（又はブランチ）において無線センシングを実行するように構成されうる。即ち、ローカル中心デバイスと各ローカル端末デバイスとの間でペアワイズ無線センシングが行われる。各リンクにおいて、第１のデバイス（ローカル中心デバイス又はローカル端末デバイスのいずれか）は、無線信号（例えば、サウンディング信号の列、ヌルデータパケット（ＮＤＰ）、ＮＤＰアナウンス、ＮＤＰＡ、ＮＤＰＡサウンディング、トリガベース（ＴＢ）センシング、非ＴＢセンシング、トリガフレーム（ＴＦ）サウンディング、ＮＤＰＡサウンディング、イニシエータ・ツー・レスポンダ（Ｉ２Ｒ）サウンディング、レスポンダ・ツー・イニシエータ（Ｒ２Ｉ）サウンディング）を、第２のデバイスへ送信するためのタイプ１デバイスとして機能する。第２のデバイス（ローカル端末デバイス又はローカル中心デバイスのいずれか）は、受信された無線信号に基づいて、無線チャネルの情報（ＣＳＩ、ＣＩＲ、ＣＦＲ等のチャネル情報又はＣＩ）を取得する。それは、未加工のセンシングデータを取得するために、ＣＩに基づいていくつかのＷｉＦｉセンシングタスクを実行しうる。それは、未加工のセンシングデータを第１のデバイスへ送信／報告しうる。それは、未加工のセンシングデータを取得するために、ＣＩに基づいていくつかのＷｉＦｉセンシング演算タスクを実行する第１のデバイスへ、ＣＩを送信／報告しうる。
【0584】
いくつかの実施形態では、ローカル中心デバイスがローカルサブネットワーク内の複数のリンク内の第１のデバイスである場合、ローカル中心デバイスは、無線信号を、複数のリンク内のローカル端末デバイスへブロードキャスト、マルチキャスト、及び／又はユニキャストしうる。いくつかの実施形態では、ローカル中心デバイスが複数のリンク内の第２のデバイスである場合、複数のリンク内のローカル端末デバイスは、個別の無線信号を、同時に及び／又は連続して送信しうる。そのような送信は、ローカル中心デバイスからの何らかの信号（例えば、トリガ信号、トリガフレーム、ポーリング信号）に応答したものでありうる。
【0585】
いくつかの実施形態では、メインセンタデバイスは、それ自体がローカルサブシステムのスター構成のローカル中心デバイスである、ローカルサブシステム（ローカルサブネットワーク）を確立してもよく、それに応じて無線センシングに参加してもよい。
【0586】
センシングのセットアップとシグナリングの詳細。２つ以上の無線信号が、異なる周波数帯域、異なる周波数サブバンド、異なる周波数キャリア、異なるアンテナ、及び／又は異なるビームフォーミング／ビームフォーマを使用して同時に送信されうる。デバイスの構成、ペアワイズ無線センシングを実行するデバイスの各ペアの構成（例えば、センシングセッションセットアップ、センシング測定セットアップ、センシング・バイ・プロキシ（ＳＢＰ：sensing-by-proxy）セットアップ）、無線信号の送信、及び／又は、チャネル情報の取得は、標準規格（例えば、８０２．１１、８０２．１１ｂｆ、４Ｇ、５Ｇ、６Ｇ、７Ｇ、８Ｇ等）に基づきうる。無線信号の送信は、別の無線信号又は無線ハンドシェイク／手順（例えば、トリガ信号、要求、ＳＢＰ要求、センシングセッションセットアップ、センシング測定セットアップ）に応答したもの又は相関したものでありうる。無線信号の送信は、識別情報（ＩＤ、例えば、セッションＩＤ、測定ＩＤ、セッションセットアップＩＤ、測定セットアップＩＤ、測定インスタンスＩＤ、タイムコード等）と関連付けられうる。
【0587】
メインネットワークとローカルサブネットワークのリンク。本教示のいくつかの実施形態では、ローカルサブネットワークは、（ａ）ローカルサブネットワークのローカル中心デバイスを介して、（ｂ）ローカルサブネットワークのローカル端末デバイスを介して、又は（ｃ）ローカル中心デバイスと少なくとも１つの端末デバイスの両方を介して、という３つの可能性のある方法で、メインネットワークにリンクされうる。
【0588】
方法（ａ）では、ローカルサブネットワークのローカル中心デバイスは、メインネットワークのメインセンタデバイスにリンク／接続される。即ち、ローカル中心デバイスもメイン端末デバイスである。ローカル中心デバイスは、無線信号がローカル端末デバイスからローカル中心デバイスへ送信されうるように、第２のデバイスとして機能しうる。ＴＦサウンディングによるＴＢセンシングが使用されてもよい。Ｉ２Ｒサウンディングを用いた非ＴＢセンシングが使用されてもよい。あるいは、ローカル中心デバイスが第１の装置として機能して、無線信号が、ローカル中心デバイスからローカル端末デバイスにブロードキャスト／マルチキャスト／ユニキャスト／送信されうるようにしてもよい。ＴＢサウンディングが私用されてもよい。ＮＤＰＡサウンディングが使用されてもよい。ローカル端末デバイスによって取得されたＣＩ、又はローカル端末デバイスによってＣＩに基づいて演算された未加工のセンシングデータが、ローカル中心デバイスへ送信／報告されうる。
【0589】
方法（ｂ）では、各ローカル端末デバイスは、メイン中心デバイスにリンク／接続される。言い換えると、各ローカル端末デバイスは、メイン端末デバイスでもある。ローカル中心デバイスは、無線信号がローカル中心デバイスからローカル端末デバイスにブロードキャスト、マルチキャスト、又はユニキャストされうるように、第１のデバイスとして機能しうる。代替的に、ローカル中心デバイスは、無線信号がローカル端末デバイスからローカル中心デバイスへ送信されるように、第２のデバイスとして機能しうる。ローカル中心デバイスによって取得されたＣＩ、又はローカル中心デバイスによってＣＩに基づいて演算された未加工のセンシングデータは、ローカル端末デバイスへ送信／報告されうる。
【0590】
方法（ｃ）では、ローカル中心デバイス及び少なくとも１つのローカル端末デバイスの両方が、メイン中心デバイスにリンク／接続される。方法（ｃ）は、（ａ）と（ｂ）の間のハイブリッドである。ローカル中心デバイスは、無線信号がローカル中心デバイスからローカル端末デバイスにブロードキャスト、マルチキャスト、又はユニキャストされうるように、第１のデバイスとして機能しうる。ローカル中心デバイスは、無線信号がローカル端末デバイスからローカル中心デバイスへ送信されるように、いくつかのリンクにおいて第２のデバイスとして機能しうる。
【0591】
ＡＰである中心デバイス。なお、各中心デバイスは、対応するネットワークのアクセスポイントであってもよい。例えば、ローカル中心デバイスは、対応するローカルサブネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）であってもよく、一方、メインセンタデバイスは、メインネットワークのＡＰであってもよい。中心デバイスは、ブロードバンド／インターネットアクセスを有してもよい。
【0592】
ローカル端末デバイスのネットワーク使用。方法（ａ）、（ｂ）又は（ｃ）では、ローカルサブネットワーク内のローカルデバイス（ローカル中心デバイス又はローカル端末デバイスのいずれか）は、同時にメイン端末デバイスであってもよく、ローカルデバイスは、１つのチャネル又は１つの帯域（例えば、２．４ＧＨｚチャネル、５ＧＨｚチャネル、６０ＧＨｚチャネル、ミリ波チャネル、ＵＷＢチャネル）を使用するローカルサブネットワークと、第２のチャネル又は第２の帯域（例えば、２．４ＧＨｚチャネル、５ＧＨｚチャネル、６０ＧＨｚチャネル、ミリ波チャネル、ＵＷＢチャネル）を使用するメインセンタデバイスの第２のネットワークと、同時に関連付けられてもよい。ローカルデバイスは、デュアルバンド、トリバンド、クワッドバンド、又はより高いバンドのデバイスでありうる。それは、第１のネットワークを使用して、無線センシングを実行し（無線信号を送信又は受信し、無線信号から取得されたＣＩに基づいて演算された未加工のセンシング結果／データを取得し）、第２のネットワークを使用して、未加工のセンシングデータをメインセンタデバイスへ送信しうる。
【0593】
メイン中心デバイスのネットワーク使用。メインセンタデバイスは、それ自体の又は「パーソナル」ローカルサブネットワークと関連付けられたローカル中心デバイスでありうる。メインネットワークのＡＰであることに加えて、それは、同時に、その個人用ローカルサブネットワークのＡＰであってもよい。それは、メインネットワークのために第１のチャネル又は第１の帯域を使用し、個人用ローカルサブネットワークのために第２のチャネル又は第２の帯域を使用しうる。第１のチャネル及び第２のチャネルは、同じであってもよく、又は異なっていてもよい。個人用ローカルサブネットワーク及びメインネットワークは、同じネットワークであってもよい。
【0594】
メインセンタデバイスは、メインネットワークを使用して、ローカルサブネットワークから未加工のセンシングデータ（又は結果）を受信し、設定又はソフトウェア更新情報をローカル端末デバイスへ送信しうる。ローカル中心デバイスのための設定又はソフトウェア更新情報は、メインネットワークを使用して、メインセンタデバイスによってローカル中心デバイスへ直接送信されうる。ローカル中心デバイスのための設定又はソフトウェア更新情報も、メインセンタデバイスによって、ローカルサブネットワークを介してローカル中心デバイスにルーティングされるメインネットワークを使用してローカル端末デバイスへ送信されうる。
【0595】
いくつかの実施形態では、メインセンタデバイスは、その個人用ローカルサブネットワークを使用して、無線センシングを実行しうる。無線センシングで得られた未加工のセンシングデータは、個人用ローカルサブネットワーク又はメインネットワークを介して、メインセンタデバイスへ送信／報告されうる。
【0596】
図２１には、開示された方法に基づいて、デバイスの複数のグループを有するベニューにおいて無線センシングを実行する例が示されている。ベニューは、２つの寝室エリア、リビングルームエリア、及びキッチンエリアを含む４つのゾーンを有する住宅である。この住宅には、ＷｉＦｉルータがあり、２つのクラウドサーバ（センシングサーバとフロントサーバ）にブロードバンド接続されている。ＷｉＦｉルータは、ＳＳＩＤ「MYHOME」を有するホームＷｉＦｉネットワークを確立する。無線センシングシステムは、住宅内の１０個のＷｉＦｉデバイスによって形成される４つのサブシステムを含む。デバイスＤ１０、Ｄ１１、及びＤ１２のうちの３つは、第１のゾーン（リビングエリア）をモニタリングするための第１のサブシステム又はローカルサブネットワークを構成するデバイスの第１のサブグループを一緒に形成する。別の３つのデバイスＤ２０、Ｄ２１、及びＤ２２は、第２のゾーン（寝室エリア）をモニタリングするための第２のサブシステム又はローカルサブネットワークを構成するデバイスの第２のサブグループを一緒に形成する。２つのデバイスＤ３０及びＤ３１は、第３のゾーン（キッチンエリア）をモニタリングするための第３のサブシステムを構成するデバイスの第３のサブグループを一緒に形成する。２つのデバイスＤ４０及びＤ４１は、第４のゾーン（別の寝室エリア）をモニタリングするための第４のサブシステム（ローカルサブネットワーク）を構成するデバイスの第４のサブグループを一緒に形成する。
【0597】
いくつかの実施形態では、デバイスのうち、Ｄ１０は、メインネットワークのマスターオリジン（ＭＯ）と呼ばれる指定メインセンタデバイスであり、第１のローカルサブネットワークの指定ローカル中心デバイスである。Ｄ１１及びＤ１２は、第１のローカルサブネットワークの指定ローカル端末デバイスである。Ｄ１０は、２．４ＧＨｚ帯無線及び５ＧＨｚ帯無線を有するデュアルバンドＷｉＦｉルータチップを有する。Ｄ１０は、５ＧＨｚ無線機を用いて、ＳＳＩＤが「SENSE-SUBNET-01」の第１ローカルサブネットワークを確立するためのＡＰであるように構成される。Ｄ１１及びＤ１２の各々は、ＷｉＦｉ対応ＩｏＴデバイスであり、Ｄ１０と関連付けて、５ＧＨｚ無線機を使用してSENSE-SUBNET-01ネットワークに参加するように構成される。Ｄ１１及びＤ１２に対して一連のサウンディング信号をＤ１０ブロードキャスト／マルチキャスト／ユニキャストする第１のローカルサブネットワークにおいて無線センシングが実行され、その各々は、受信されたサウンディング信号からＣＳＩを抽出し、ＣＳＩに基づいて少なくとも１つのセンシング演算タスク（例えば、モーション検出、呼吸検出、転倒検出等）を実行することで、未加工のセンシング結果（例えば、「モーション検出」、「モーション検出されない」、「呼吸検出されない」、「呼吸検出されない」、「転倒検出されない」、「転倒検出されない」等のラベル、モーション統計値、呼吸数等）を取得する。図２１において、「（Ｏ＃＃）」とマークされたデバイスは、オリジン（又はタイプ２デバイス）であり、「（Ｓ＃）」とマークされたデバイス（例えば、「Ｓ１」又は「Ｓ２」又は「Ｓ３」又は「Ｓ４」）は、サテライト（Satellite）である。いくつかの実施形態では、サテライトは、基本的にはＴｘ又は送信機又はタイプ１デバイスであり、一方、オリジンは、基本的にはＲｘ又は受信機又はタイプ２デバイスである。
【0598】
いくつかの実施形態では、全てのデバイス（Ｄ１０、Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ２０、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ３０、Ｄ３１、Ｄ４０、Ｄ４１）は２．４ＧＨｚ無線機を使用して、MYHOMEホームＷｉＦｉネットワークと関連付けるように構成される。サブシステムは、MYHOMEホームＷｉＦｉネットワークを使用して、未加工のセンシング結果をメインセンタデバイス（Ｄ１０）又はクラウドサーバに報告／送信する。
【0599】
同様に、他のローカルサブネットワークの各々は、指定ローカル中心デバイス（例えば、第２のローカルサブネットワークのためのＤ２０、第３のためのＤ３０及び第４のためのＤ４０）と、いくつかの指定ローカル端末デバイスとを有する。指定ローカル中心デバイスは、５ＧＨｚ無線機を用いて、対応するＳＳＩＤ（第２ローカルサブネットワークの場合は「SENSE-SUBNET-02」、第３ローカルサブネットワークの場合は「SENSE-SUBNET-03」、第４ローカルサブネットワークの場合は「SENSE-SUBNET-04」）のローカルサブネットワークを確立するＡＰである。各指定ローカル端末デバイスは、対応するローカル中心デバイスと関連付けられ、対応するローカルサブネットワークに参加するように構成される。無線センシングを実行するために、ローカル中心デバイスは、一連のサウンディング信号を、ローカル端末デバイスへ送信／ブロードキャスト／マルチキャスト／ユニキャストする。各ローカル端末デバイスは、受信されたサウンディング信号からＣＳＩを取得し、ＣＳＩに基づいて少なくとも１つのセンシング演算タスクを実行することで、未加工のセンシング結果を取得する。未加工のセンシング結果は、MYHOMEホームＷｉＦｉネットワークを使用して、メインセンタデバイス（Ｄ１０）又はクラウドサーバに報告／送信されうる。いくつかの実施形態では、メインセンタデバイス（Ｄ１０）は、未加工のセンシング結果を合成／処理／融合する、及び／又は、当該結果をクラウドサーバへ報告／送信するように構成されうる。
【0600】
いくつかの実施形態では、ベニュー（例えば、ホーム）内の複数の無線デバイス（ヘテロジニアス無線デバイスのセット）は、「メイングループ」（層１ネットワーク）及びＮ個の「サブグループ」（層２／３／...／Ｋネットワーク）を含むＮ＋１個のグループ／ネットワーク（Ｎ＞２）にグループ化されうる。グループ／ネットワークは、重複していてもよく、例えば、２つのグループ／ネットワークは、共通のデバイスを共有する可能性がある（即ち、デバイスは、メイングループとサブグループの両方にあってもよい）。サブグループ（層２／層３／...／層Ｋネットワーク）は、メイングループのサブセットであってもなくてもよい。各サブグループ（あるＫ＞１についての層Ｋネットワーク）は、メイングループ（層１ネットワーク）にも存在する少なくとも１つのデバイス（「特定の無線デバイス」と呼ばれる）を含みうる。
【0601】
いくつかの実施形態では、Ｎ＋１個のグループのうちの１つは、無線デバイスの「メイン」グループ（第１のサブセット）でありうるとともに、１つのデバイスが「メイン中心デバイス」（第１のデバイス）であり、かつ、グループ内の他のものが「メイン端末デバイス」（層１デバイス）である、「メイン無線センシングシステム」を構成しうる。メイングループ内の全てのデバイスは、「メイン」プロトコル（第１のプロトコル、例えば、２．４ＧＨｚ、ＷｉＦｉ、８０２．１１標準規格、２０ＭＨｚチャネル）に基づく「メイン」無線チャネル（第１の無線チャネル）を介して、「メイン」無線ネットワーク／層１ネットワーク（例えば、ホームＷｉＦｉネットワーク「MyHome」）内で通信可能に結合されうる。メイングループ内の全てのデバイスは、「メイン」アクセスポイント（ＡＰ、例えば、ホームＡＰ）と関連付けられうるとともに、「メイン」無線ネットワークは、メインＡＰ（例えば、ホームＷｉＦｉネットワーク）と関連付けられた無線ネットワークでありうる。
【0602】
いくつかの実施形態では、Ｎ個の残りのグループの各々は、無線デバイスの「サブグループ」（又は層２グループ）でありうるとともに、１つのデバイスが「ローカル中心デバイス」であり、かつ、サブグループ内の他のものが「ローカル端末デバイス」である、「サブシステム」又はローカルシステムを構成しうる。それぞれのサブグループ内の全てのデバイスは、それぞれの「ローカル」プロトコルに基づいてそれぞれの「ローカル」無線チャネルを通じてそれぞれの無線ネットワーク又はそれぞれのローカルサブネットワーク内で通信可能に結合されうる（例えば、１つのサブグループは５ＧＨｚ、ＷｉＦｉ、８０２．１１標準規格、２０ＭＨｚチャネルを使用し、別のサブグループは５ＧＨｚ、ＷｉＦｉ、８０ＭＨｚチャネルを使用しうる）。それぞれのローカル中心デバイスは、それぞれのＡＰとして機能しうるとともに、それぞれの無線ネットワーク又はそれぞれのローカルサブネットワークは、関連する無線ネットワークでありうる。
【0603】
サブグループにおいて、ローカル中心デバイスは、メイン中心デバイス又はメイン端末デバイスのいずれかでありうる。サブグループのローカル端末デバイスのいずれも、１つ、２つ以上、又は全ては、メイン中心デバイス又はメイン端末デバイスのいずれであってもよい。メイングループによって使用される無線チャネル（例えば、２．４ＧＨｚ ＷｉＦｉ）は、サブグループによって使用される無線チャネル（例えば、５ＧＨｚ ＷｉＦｉ）とは異なりうる。
【0604】
メイングループを除いて、各グループ（層Ｋネットワーク、Ｋ＞１）は、無線センシング測定（センシング測定セットアップ、無線サウンディング信号の送信、チャネル情報（ＴＳＣＩ）の抽出、ポーリング／報告／終了、ペアワイズセンシング分析値の演算、合成センシング分析値を演算するためのペアワイズセンシング分析値のアグリゲーション）を実行するために使用されうる。各グループ／層Ｋネットワーク内のゲートウェイデバイスを使用して、層Ｋネットワーク内で取得／演算されたセンシング結果が層（Ｋ－１）ネットワーク内のデバイスに報告されうる。
【0605】
Ｎ＋１ネットワークは、多層構造を有するネットワークのネットワークを形成するように構成されうる。層Ｋネットワークは、任意のＫ＞１について、センシング結果を層（Ｋ－１）ネットワークに報告する。層１ネットワークは、メインネットワークであってもよい。Ｎ個のグループは、（センシング測定を実行する）Ｎ個のサブネットワークを形成してもよく、１つのグループは、（センシング結果／分析／ＴＳＣＩの通信を可能にする）メインネットワーク内にあってもよい。
【0606】
ゲートウェイデバイスは、複数の無線機（例えば、２．４ＧＨｚ無線機及び５ＧＨｚ無線機）を含みうるとともに、複数のネットワークに参加するためにそれらを使用しうる。例えば、層３ゲートウェイデバイス（例えば、第３の特定の無線デバイス、センシング測定（例えば、ＴＳＣＩ、ペアワイズセンシング分析値）を実行／取得するために層３ネットワークに参加するために５ＧＨｚ／６ＧＨｚ無線機を使用しうるとともに、層１ネットワーク（例えば、第１のネットワーク、ホームネットワーク）に参加するために２．４ＧＨｚ無線機を使用しうるとともに、層１ネットワークを使用して、層３ネットワークから層２ネットワークのゲートウェイデバイス（例えば、第２の特定の無線デバイス）に層１ネットワークを介して層３ネットワークで演算されたセンシング結果を送信しうる。同様に、層２ネットワークは、それ自体の２．４ＧＨｚ無線機を使用して、層１ネットワークに参加し、その５ＧＨｚ／６ＧＨｚ無線機を使用して、センシング測定を実行／取得しうる。
【0607】
いくつかの実施形態では、ゲートウェイデバイスは、２つのネットワーク、即ち、層（Ｋ－１）ネットワーク及び層Ｋネットワーク（例えば、層１ネットワーク及び層２ネットワーク）をリンク／接続する。層Ｋネットワークにおいて得られたセンシング結果は、層Ｋネットワークから層（Ｋ－１）ネットワークに（層１ネットワークを介して）送信されうる。
【0608】
いくつかの実施形態では、第１の合成分析値が第１の無線ネットワーク（層１）と関連付けられる。第１のデバイスは、層２ネットワークからの合成分析値をアグリゲーションすることによって、第１の合成分析値を演算しうる。第２の合成分析値／特定のデバイスは、第２の無線ネットワーク（層２）と関連付けられる。第３の合成分析値／特定のデバイスは、第３の無線ネットワーク（層３）と関連付けられる。第４の合成分析値／特定のデバイスは、第４の無線ネットワーク（層３）と関連付けられる。第５の合成分析値／特定のデバイスは、第５の無線ネットワーク（層２）と関連付けられる。
【0609】
いくつかの実施形態では、ペアワイズセンシング分析値は、物体の特性／空間‐時間情報（ＳＴＩ）／モーション情報（ＭＩ）又は物体のモーションを含みうる。ペアワイズセンシング分析値は、ＴＳＣＩの時間的に隣接するＣＩのペア間の類似度スコアに基づきうる。合成センシング分析値は、単にペアワイズセンシング分析値であってもよい（例えば、第２のネットワーク（層Ｋネットワーク）における２つのセンシングデバイスのみの場合）。
【0610】
図２１は、無線センシングのための部屋ごとの配置を示しているが、図２２は、無線センシングのための家全体配置（whole-home deployment）を示している。部屋ごとの配置は、転倒検出、自動化、及び／又は日常生活動作（ＡＤＬ）を、部屋ごとにセンシングするのに好適でありうる。家全体配置は、ホームセキュリティ及び／又はＡＤＬを、家全体ベースでセンシングするのに適していることがある。いくつかの実施形態では、同じシステムが、両方の配置方法をサポートしうる。
【0611】
いくつかの実施形態では、無線センシングのための全てのデバイスが、ＵＮ／ＰＷ（パスワード）を用いてフロントサーバ（ＦＳ）にプロビジョニングされる。この配置をサポートするために、ＦＳを拡張するか、ＡＳを作成しうる。全てのデバイスは、既知のＳＳＩＤ／ＰＷを有するソフトＡＰモードであありうる。図２１に示されるように、住宅内のデバイスのセットは、｛Ｄ１０、Ｄ１１、Ｄ１２、Ｄ２０、Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ３０、Ｄ３１、Ｄ４０、Ｄ４１｝を含む。
【0612】
オンボーディングプロセス中に、アプリを使用して、ＱＲコード(登録商標)をスキャンし、デバイスをユーザアカウントの下でＦＳに登録しうる。次に、ＦＳは、ユーザのセットＩＤを生成し、セットＩＤを含むsounder.confファイルを作成する。ＦＳにセットが作成されると、ＦＳはデフォルトのsounder.confを生成しうる。これは、ＡＳを使用したＡＢＣ又はＤＥＦに似ている。ＡＳは、セットＩＤを生成し、セットＩＤを使用してダミーのsounder.confを作成する。ファイルは、ＡＳに接続する際にマスターオリジン（ＭＯ：master Origin）へ送信されうる。
【0613】
いくつかの実施形態では、アプリは、ＦＳからデバイス・クレデンシャルを取得する。アプリはデバイスに接続し（デバイスＳＳＩＤ／ＰＷとクレデンシャルを使用）、それらがクライアントとしてホームルータに接続するための、ホームルータＳＳＩＤ及びＰＷを提供する。アプリは、ＭＯとなる１つのデバイス、例えば、Ｄ１０を選択しうる。アプリは、デバイスに接続することで、ＭＯにその役割を割り当て、ＭＯにＦＳ ＵＲＬを与え、ＭＯネットワーク内の他のデバイスのＭＯクレデンシャルを与えうる。ＭＯは、他のデバイスに接続するためのクレデンシャルを必要としうる。いくつかの実施形態では、アプリは、ホームＬＡＮを介してＭＯに接続する。
【0614】
いくつかの実施形態では、ＭＯは、そのクレデンシャルを使用して、ＦＳに接続することで、生成されたセットＩＤ（ＭＯデバイスＩＤとも呼ばれる）を有するsounder.confファイルと、センシングサーバ（ＳＳ）ＭＱＴＴクレデンシャル及びＵＲＬとを受信する。ＦＳによって生成されるセットＩＤは、センシング設定を失うことなく、ＭＯデバイスを変更／置換することを可能にしうる。
【0615】
ＭＯは、設定されたＩＤ及びＭＱＴＴクレデンシャルを使用してＳＳに接続しうる。アプリは、部屋セットに基づいて、｛Ｄ１０，Ｄ１１，Ｄ１２}；{Ｄ２０，Ｄ２１，Ｄ２２}；{Ｄ３０，Ｄ３１}；{Ｄ４０、Ｄ４１｝のようなグループのためのデバイスを選択しうる。いくつかの実施形態では、グループ化は、図２２に示すような単一のグループを含むホーム設定全体にも適用しうる。
【0616】
いくつかの実施形態では、アプリは、{ＭＯ ＩＤ，｛Ｄ１０，Ｄ１１，Ｄ１２}；{Ｄ２０，Ｄ２１，Ｄ２２}；{Ｄ３０，Ｄ３１}；{Ｄ４０，Ｄ４１｝等のグループのリスト３を、ＳＳを通じてＭＯへ送信する。図２１に示すシナリオでは、クラウド及びユーザは、各グループ内のサテライト又はオリジンがどれであるかを知らない。それらは、これらのデバイスがどのグループに属しているかを知っているだけである。図２２に示すシナリオでは、サテライトがモーションローカライゼーション性能を保証するために、特定の位置（例えば、住宅の中央）にある。そのため、ＡＰＩは、アプリによってサテライトを指定できるようにする必要がある。サテライトデバイスを指定することは、オプションでありうる。
【0617】
いくつかの実施形態では、リスト３ ＡＰＩが、グループ化に対応するように修正される。いくつかの実施形態では、フォーマットは、アレイ状であり、更新されうる。
【0618】
サテライトが指定されていない場合、ＭＯは、マルチキャストリストを比較しうる。最新のマルチキャストは、そのグループのためのサテライトと見なされうる。他の１つは、オンであるか否かにかかわらず、グループ内のオリジンである。このようにして、サウンディングを提供するデバイスが存在する。
【0619】
次いで、ＭＯは、sounder.confを構築し、それをＦＳに保存しうる。システムは、この配置のために、ＦＳを変更するか又はＡＳを作成しうる。ＭＯデバイスが変更された場合、新しいＭＯデバイスは、ＦＳに移動してsounder.confを取得し、サービスを復元しうる。ＭＯは、ＭＯネットワークのＳＳに戻りうる。したがって、アプリはサービスを開始しうる。
【0620】
いくつかの実施形態では、サービス開始コマンドを受信する場合、ＭＯは、オンボーディングに基づいて、ＭＯネットワーク内のデバイスがサテライト又はオリジンであるべきであることを既に知っている。サテライトは、ＭＯ又はユーザ／アプリ仕様によって選択されうる。その他のデバイスは、オリジンである。
【0621】
デバイスがオリジンである場合、ＭＯは、デバイスクレデンシャルを使用してオリジンに接続する。ＭＯは、オリジンに以下を提供する：オリジンに関連付けられたサテライトのＩＤ及びクレデンシャル；オリジンが基本エンジン出力を送り返すためのＭＯアドレス；及び、オリジンが実行するための基本エンジンタイプ。オリジンは、サテライト・クレデンシャルを使用してサテライトに接続する。
【0622】
オリジンはサテライトとそのＭＡＣアドレスを見つけるために、マルチキャストテーブルを参照しうる。オリジンは、サテライト・クレデンシャルを使用してサテライトに接続しうる。オリジンは、サテライトにサウンディング開始コマンドを送信する。
【0623】
いくつかの実施形態では、サテライトは、サウンディング信号がまだ開始されていない場合、サウンディング信号を開始する。その後、オリジンはＭＯが要求した基本エンジンを実行する。オリジンは、基本エンジン出力をＭＯに送り返す。ＭＯは、融合エンジンを実行する。ＭＯは次に、融合エンジン出力をＳＳへ送信する。
【0624】
いくつかの実施形態では、ユーザがサービスを停止すると、アプリは、停止コマンドをＭＯへ送信する。ＭＯは、エンジン停止コマンドを、オリジンへ送信する。オリジンは、関連するベーシックエンジンを停止する。オリジンに、実行する基本エンジンが他にない場合、オリジンは、サテライトにサウンディング停止コマンドを送信する。
【0625】
例えば、ホームセキュリティと睡眠モニタリングが実行されている。したがって、オリジンは、モーション及び呼吸を実行する必要がある。その後、ユーザは、睡眠モニタリングを停止する。ＭＯは、呼吸エンジン停止コマンドを、オリジンへ送信する。オリジンはまだモーションエンジンを実行しているため、オリジンは、サテライトのサウンディングを停止しない。いくつかの実施形態では、他のオリジンがそのサウンディング信号を必要としない場合、サテライトはサウンディングを停止する。
【0626】
いくつかの実施形態では、動作中、ＭＯは、オフラインであってもよく、又はパワーダウンされてもよい。オンラインで再開されると、ＭＯは、ＦＳに接続することで、Sounder.confファイル、ＳＳ ＭＱＴＴクレデンシャル、及びＵＲＬを取得する。次いで、ＭＯは、ＳＳに接続してサービス復元情報を受信しうる。ＭＯがオフラインになる前にサービスが実行されていた場合、ＭＯは、サービスを開始する。サービスが実行されていない場合、ＭＯは、サービス開始コマンドの受信を待機する。
【0627】
いくつかの実施形態では、動作中、ユーザは、（デバイスがＭＯではないと想定して）デバイスをセンシングネットワークに追加しうる。デバイスを追加／除去する前に、アプリは、ＭＯのエンジンを停止する必要がある。デバイスを追加することは、デバイスをオンボーディングすることに似ている。最初にデバイスをＦＳにプロビジョニングする必要がある。ニュートラルデバイスとして、デバイスは、既知のＳＳＩＤ／ＰＷ有するソフトＡＰモードにある。続行する前に、アプリは、ＭＯ上のエンジンを停止する。アプリは、ＱＲコード(登録商標)をスキャンし、ユーザアカウントでデバイスをＦＳに登録する。アプリは、ＦＳからデバイス・クレデンシャルを取得する。アプリは、（デバイスＳＳＩＤ／ＰＷ及びクレデンシャルを使用して）デバイスに接続し、ホームルータＳＳＩＤ及びＰＷを提供して、クライアントとしてホームルータに接続する。アプリは、新しいデバイスを含む新しいリスト３をＭＯへ送信する。ＭＯはsounder.confを構築し、ＦＳに保存する。ＭＯは、ＭＯネットワークのＳＳに戻る。その後、アプリはサービスを再始動しうる。
【0628】
いくつかの実施形態では、動作中に、ユーザは、（デバイスがＭＯではないと想定して）センシングネットワークからデバイスを除去しうる。デバイスを追加／除去する前に、アプリはＭＯのエンジンを停止する。アプリはエンジンを停止する。アプリは、除去されたデバイスを除外する新しいリスト３をＭＯへ送信する。ＭＯはsounder.confを構築し、ＦＳに保存する。ＭＯは、ＭＯネットワークのＳＳに戻る。その後、アプリはサービスを再始動しうる。除去後も、除去されたデバイスは、ホームルータに対してクライアントモードのままである。工場出荷時にリセットすると、デバイスがニュートラルになる。工場出荷時のリセット後、デバイスは、既知のＳＳＩＤ／ＰＷを有するソフトＡＰモードになり、ホームルータに接続するように設定されるのを待機する。
【0629】
いくつかの実施形態では、動作中に、ユーザは、ＭＯを置き換えうる。ＭＯデバイスが機能しないことがありうるか、又はユーザは、別のデバイスをＭＯとして割り当てることを望む。アプリは、ＭＯ上のエンジンを停止しようと試みる。成功すると、ＭＯは、オリジン上の全てのエンジンを停止し、オリジンは、サウンディング信号を送信することを停止する。アプリは、ＦＳのユーザアカウントからＭＯを登録解除できる。その後、ＭＯは再度登録されない限り、ＦＳに接続することができなくなる。ＦＳは、ＭＯが使用するＭＱＴＴクレデンシャルを拒絶する。ＭＯは、もはやＳＳに接続できなくなる。アプリは、ＭＯになる別のデバイスを選択する。新しいＭＯがニュートラルなデバイスの場合、アプリは、デバイスに接続し、ホームルータにそれを接続させる。
【0630】
次に、アプリは、デバイスに接続することで、ＭＯに役割を割り当て、ＭＯにＦＳ ＵＲＬを与え、ＭＯネットワーク内の他のデバイスのＭＯクレデンシャルを与える。ＭＯは、他のデバイスに接続するためのクレデンシャルを必要とする場合がある。アプリは、ホームＬＡＮを通じてＭＯに接続する。ＭＯは、そのクレデンシャルを使用して、ＦＳに接続して、既存のセットＩＤ（ＭＯデバイスＩＤとして知られる）を有するsounder.confファイル、並びにＳＳ ＭＱＴＴクレデンシャル及びＵＲＬを受信する。ＦＳによって生成されるセットＩＤは、センシング設定を失うことなく、ＭＯデバイスを変更／置換することを可能にする。ＭＯは、設定されたＩＤ及びＭＱＴＴクレデンシャルを使用してＳＳに接続する。ＭＯは、サービスを再開するためにＳＳから復元情報を受信する。古いＭＯは、工場出荷時のリセットでニュートラルにできる。
【0631】
いくつかの実施形態では、任意のデバイス（ＭＯ、オリジン、又はサテライト）は、工場出荷時のリセットによってニュートラルにされうる。ニュートラルにされると、デバイスは、既知のＳＳＩＤ／ＰＷを有するソフトＡＰモードになり、ホームルータに接続するように設定されるのを待機する。
【0632】
いくつかの実施形態では、ＷｉＦｉセンシングネットワーク内の任意のデバイスは、サテライトでありうる。サテライトデバイスは、ＭＯ又はユーザ／アプリ／クラウドによって選択されうる。ＭＯは、マルチキャストリストを比較することで、サテライトにするデバイスを選択しうる。ＭＯは、グループ内の最新のマルチキャストを、そのグループのサテライトとして受け取る。サテライトは、オリジンからの開始要求を追跡する。オリジンがサウンディングを要求すると、サテライトリストにない場合、サテライトは、オリジンをリストに追加する。オリジンが既にサテライトリストにある場合、サテライトは、オリジンをリストに追加しない。言い換えると、サテライトリストには重複したオリジンは含まれない。
【0633】
定期的に、オリジンは、サウンド信号を送信し続けるようにサテライトに指示しうる。これは、オリジンがまだ基本的なエンジンを実行している場合である。サテライトがオリジンからのキープを受信しない場合、サテライトは、オリジンをリストから削除する。これは、エンジンが既に停止しているが、オリジンがサテライトのサウンドを停止するように変更できなかった場合に、サテライトがサウンドを維持するのを防ぐためである。例えば、オリジンがデッドである例である。
【0634】
オリジンが全ての基本エンジンを停止すると、オリジンは、サテライトにサウンディング停止を送信する。サテライトは、リストからオリジンを削除する。リストが空の場合、サテライトは、サウンディング信号の送信を停止する。いくつかの実施形態では、サテライトは、永続ストレージ内にオリジンのリストを保持しない。電源を入れ直されると、オリジンのリストは空になり、サテライトはサウンディング信号を送信しない。サテライトからのＣＳＩ上でオリジンが実行されている場合、ＣＳＩは受信されない。オリジンは、サウンディングの開始要求をサテライトへ送信する。サテライトに電源が投入され、サウンディング開始を受信すると、サウンディング信号の送信が再開される。
【0635】
いくつかの実施形態において、オリジンはＭＯによって選択された装置であり、融合エンジンを実行するためにＭＯに基本エンジンデータを提供しうる。ＭＯは、複数の融合エンジンを実行しうる。
【0636】
ＭＯは、どのエンジンが実行されるべきかを追跡し、融合エンジンが基本エンジンデータを要求しない場合に停止するようにオリジンに伝えるべきである。例えば、ソフトセキュリティとＡＤＬとが実行されており、その場合、両方とも基本モーションエンジンを必要とする。ソフトセキュリティを停止する場合、ＡＤＬ融合エンジンは、依然としてオリジンからのモーションデータを必要とするため、ＭＯは、モーションエンジン停止コマンドをオリジンへ送信しない。いくつかの実施形態では、オリジンは、Ｌｉｎｕｘ(登録商標)システムにおけるように、その出力を消費するある個数の融合エンジンを追跡しない。
【0637】
定期的に、ＭＯは、必要な基本エンジンの開始コマンドをオリジンへ送信する。オリジンがベーシックエンジンのＭＯから開始コマンドを受信しない場合、オリジンはベーシックエンジンを停止し、サウンディング信号の送信を停止する可能性がある。これは、オリジンがベーシックエンジンを実行し、ＭＯがデッドの場合にサテライトがサウンディング信号を絶えず送信するのを防ぐためである。
【0638】
いくつかの実施形態では、無線センシングのためのサンプルコードは、エンジン能力をアナウンスすること、センシングネットワーク内の異なるデバイス間の接続を提供すること、割り当てられた場合に異なる役割（ＭＯ、サテライト、オリジン）で動作すること、クラウドへの接続を提供すること、サウンディング信号を生成し、ＣＳＩをキャプチャ及びパースすること、制御、コマンド、及びセンシングデータ／検出を送信及び受信すること、ライブラリ内のエンジンを実行すること等を行うためのコードを含みうる。いくつかの実施形態では、無線センシングのためのライブラリが基本エンジン及び融合エンジンにおけるコアアルゴリズムを含みうるとともに、センシングデータ及び検出を生成しうる。
【0639】
図２３は、本開示のいくつかの実施形態による、デバイスの複数のグループを用いてベニューにおいて無線センシングを実行するための例示的な方法２３００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法２３００は、上記で開示したシステムによって実行されうる。
動作２３０２において、特定のデバイスは、特定のデバイスの第１の無線機を使用する第１のプロトコルに基づいて、第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスと通信可能に結合される。
動作２３０４において、特定のデバイスは、特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２のプロトコルに基づいて、第２の無線チャネルを通じて第２のデバイスと通信可能に結合される。いくつかの実施形態では、第１のデバイス、第２のデバイス、及び特定のデバイスは、ベニュー内の同じ無線センシングシステム内にある。
動作２３０２において、特定のデバイスは、特定のデバイスの第１の無線機を使用する第１のプロトコルに基づいて、第１の無線チャネルを通じて第１のデバイスと通信可能に結合される。
動作２３０４において、特定のデバイスは、特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２のプロトコルに基づいて、第２の無線チャネルを通じて第２のデバイスと通信可能に結合される。いくつかの実施形態では、第１のデバイス、第２のデバイス、及び特定のデバイスは、ベニュー内の同じ無線センシングシステム内にある。
【0640】
動作２３０６において、特定のデバイスの第２の無線機を使用して第２の無線チャネルを通じて特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、ペアワイズサブタスクが特定のデバイス及び第２のデバイスによって実行される。
動作２３０８において、特定のデバイスは、無線信号から抽出された第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）に基づいて演算されたペアワイズセンシング分析値を取得する。各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含みうる。
動作２３１０において、ペアワイズセンシング分析値に基づいて、特定のデバイスによって合成センシング分析値が演算される。
動作２３１２において、合成センシング分析値が、特定のデバイスの第１の無線機を使用して、第１の無線チャネルを通じて特定のデバイスによって第１のデバイスへ送信される。
動作２３１４において、合成センシング分析値に基づいて、無線センシングタスクが実行される。図２３の動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
動作２３０８において、特定のデバイスは、無線信号から抽出された第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）に基づいて演算されたペアワイズセンシング分析値を取得する。各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含みうる。
動作２３１０において、ペアワイズセンシング分析値に基づいて、特定のデバイスによって合成センシング分析値が演算される。
動作２３１２において、合成センシング分析値が、特定のデバイスの第１の無線機を使用して、第１の無線チャネルを通じて特定のデバイスによって第１のデバイスへ送信される。
動作２３１４において、合成センシング分析値に基づいて、無線センシングタスクが実行される。図２３の動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
【0641】
以下の番号付けされた項は、無線デバイスの複数のグループを用いる無線センシングの例を提供する。
【0642】
項Ｆ１．無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ベニューにおけるヘテロジニアス無線デバイスのセットによって無線センシングタスクを実行することであって、第２の特定のヘテロジニアス無線デバイスが第１の無線及び第２の無線機を含む、ことと、第２の特定のデバイスの第１の無線機を使用する第１のプロトコルに基づいて、第１の無線チャネルを通じて、セットの第１のヘテロジニアス無線デバイスと第２の特定のデバイスとを通信可能に結合することと、第２の特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２のプロトコルに基づいて、セットの第２のヘテロジニアス無線デバイスと第２の特定のデバイスとを通信可能に結合することと、第２の特定のデバイスの第２の無線機を使用する第２のチャネルを通じて、第２の特定のデバイスと第２のデバイスとの間で通信される無線信号に基づいて、第２の特定のデバイス及び第２のデバイスによる無線センシングタスクのペアワイズサブタスクを実行することと、第２の特定のデバイスによって、受信された無線信号から抽出された第２の無線チャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）に基づいて演算された、ペアワイズセンシング分析値を取得することであって、各チャネル情報（ＣＩ）は、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む、ことと、ペアワイズセンシング分析値に基づいて第２の特定のデバイスによって第２の合成センシング分析値を演算することと、第２の特定のデバイスの第１の無線機を使用して、第１の無線チャネルを通じて第２の特定のデバイスによって第２の合成センシング分析値を送信することと、第２の合成センシング分析値に基づいて無線センシングタスクを実行することと、を含む。
【0643】
いくつかの実施形態では、第１の無線機及び第２の無線機が同じ／異なることができる。第１のプロトコル及び第２のプロトコルは、同じであっても／異なっていてもよい。それらは、同じ／異なるキャリア周波数（例えば、２．４ＧＨｚ／５ＧＨｚ／６８ＧＨｚ／２８ＧＨｚ／６０ＧＨｚ）、周波数チャネル／帯域（例えば、帯域７ Ｖｓ帯域２３）、帯域幅（例えば、２０／４０／８０／１６０／３２０ＭＨｚ）、プロトコル（例えば、ＷｉＦｉ、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｎ／ａｃ／ａｘ／ａｙ／ａｚ／ｂｅ／ｂｆ、８０２．１５．３／４ＵＷＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢＬＥ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＷｉＭａｘ、４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ）、プロトコル設定／パラメータ、変調（ＡＳＫ、ＰＳＫ、ＱＡＭ １６／６４／２５６／１０２４／４０９６）、シグナリング、等。
【0644】
項Ｆ２．項Ｆ１の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の無線機、第１の無線チャネル、及び第１のプロトコルのうちの１つが、キャリア周波数、周波数チャネル、周波数帯域、帯域幅、変調、ビームフォーミング、標準プロトコル、プロトコル設定、又はシグナリング方式のうちの少なくとも１つにおいて、第２の無線機、第２の無線チャネル、及び第２のプロトコルのうちの対応する１つとは異なる。
【0645】
いくつかの実施形態では、一方のキャリア周波数は、両方が同じプロトコルを有する場合であっても、他方のキャリア周波数より高くてもよい（例えば、一方が２．４ＧＨｚであり、他方が５ＧＨｚ、又は２．４ＧＨｚ／６ＧＨｚ、又は５ＧＨｚ／６ＧＨｚであるＷｉＦｉであり、例えば、第２の特定のデバイスがデュアルバンド、トリバンド、又はクアッドバンドＷｉＦｉを有する可能性がある）。第１の無線は、２．４ＧＨｚのＷｉＦｉであってもよい。第２の無線は、５ＧＨｚ又は６ＭＨｚのＷｉＦｉであってもよい。第２の無線機の帯域幅（例えば、２０／４０／８０／１６０／３２０ＭＨｚ）は第１の無線機の帯域幅（例えば、２０ＭＨｚ）よりも高くてもよい／高くなくてもよい。
【0646】
項Ｆ３．項Ｆ２の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の無線機のキャリア周波数は第１の無線機のキャリア周波数よりも高い。
【0647】
項Ｆ４．項Ｆ３の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の無線機のキャリア周波数は５ＧＨｚより高く、第１の無線機のキャリア周波数は４ＧＨｚ未満である。
【0648】
いくつかの実施形態では、デバイスのセットがネットワークのネットワークを形成しうる。ネットワークのネットワークは、２つの層を有しうる。いくつかのデバイスは層１ネットワーク、トップレベルネットワーク（例えば、第２の特定のデバイスと第１のデバイスの両方が層１ネットワーク内にある）内にありうる。いくつかは、層２ネットワーク、最上位よりも低いレベル（例えば、第２の特定のデバイス及び第２のデバイスが層２ネットワーク内にある）にありうる。デバイスは層１ネットワーク及び層２ネットワーク（例えば、第２の特定のデバイス）の両方にありうる。（デバイスは２つ以上の層２ネットワーク内にありうる）各ネットワーク（層１又は層２、又は層Ｋ）は、無線センシングを実行するために使用されてよく（例えば、現在のネットワーク内の全て又はいくつかのデバイスはペアワイズ（無線センシング）サブタスクを行うためのグループとして協働してよく、デバイスの各ペアがそれらの間で無線信号を送信／受信してよく、ＴＳＣＩが各受信された無線信号から取得されてよく、ペアワイズ分析が各ＴＳＣＩに基づいて演算されてよく、ペアワイズ分析が融合を実行する選択されたデバイス（現在のネットワーク内）へ送信されてよく、融合を実行して、全てのペアワイズ分析及び現在のネットワークにリンクされた下位レベルネットワークから受信された任意の組み合わされた分析を演算してよく、組み合わされた分析は現在のネットワークにリンクされた上位レベルネットワークに。各層２ネットワークは、ローカル無線センシングサブシステムを形成しうる。層１ネットワークは、メイン無線センシングシステムを形成しうる。
【0649】
層２ネットワークは２つのネットワーク間のゲートウェイデバイスとして機能するために、層２ネットワーク内の１つ以上のデバイスを有することによって、層１ネットワークにリンク／接続されうる。各ゲートウェイデバイス（例えば、第２の特定のデバイス）は少なくとも２つの無線機を有してよく、それらの両方を使用して、２つのネットワークに接続／関連付けうる（例えば、第２の特定のデバイスは第１の無線機を使用して、第１の無線機を使用して、第１のネットワークに参加し、第２の無線機を使用して、第２のネットワークに参加しうる）。複数の層２ネットワークを同じ層１ネットワークにリンク／接続しうる。層１ネットワーク（例えば、そのＡＰ）は、インターネット、何らかの外部ネットワーク、又は何らかのクラウドサーバへのアクセスを有しうる。層２ネットワークは、層１ネットワーク（及び対応するゲートウェイデバイス）を介してインターネット、外部ネットワーク、又はクラウドサーバにアクセスしうる。ネットワークのネットワークは、２つ以上の層を有しうる。（又は２つ以上の）層Ｋネットワークは層（Ｋ－１）ネットワークに（例えば、再帰的に）リンク／接続されてもよく、層（Ｋ－１）ネットワークを介して上位レベルネットワーク（即ち、層（Ｋ－２）ネットワーク、層（Ｋ－３）ネットワーク、...、層２ネットワーク、層１ネットワーク）、インターネット、外部ネットワーク、及びクラウドサーバと通信可能に結合されてもよい。再帰的に、層（Ｋ－１）ネットワークは、１つ以上の層Ｋネットワークをリンク／接続しうる。層（Ｋ－１）ネットワークは任意のＫ＞１について、ゾーン／領域／エリアと関連付けられうる（例えば、層１ネットワークは、ベニュー全体と関連付けられうる）。各層Ｋネットワークは層（Ｋ－１）ネットワークに関連するゾーン／エリア／エリアのサブゾーン／サブエリア（例えば、層２ネットワークは、層（Ｋ－１）ネットワークに関連するリビング、ダイニングルーム、ファミリールーム、キッチン、入口、出口、ガレージ、地下室、寝室１、寝室２、１階、２階、又は何らかの組み合わせ／グループ化）に関連しうる。２つのサブゾーン／サブ領域／サブエリアは、重複しても／重複しなくてもよい。ゾーン／領域／エリアは、複数のサブゾーン／サブ領域／サブエリアのユニオンを含みうる。ゾーン／領域／エリアの一部は、サブゾーン／サブ領域／サブエリアに属さなくてもよい。
【0650】
例えば、層１は、２階住宅であってもよいベニュー全体と関連付けられてもよい。第１の層２ネットワークは第１のフロア全体（ベニューの第１のサブゾーン）と関連付けられてよく、第２の層２ネットワークは第２のフロア全体（ベニューの第２のサブゾーン）と関連付けられうる。第１の層２ネットワークの下の第１の層３ネットワークは、１階のキッチン（第１のサブゾーンの第１のサブサブゾーン）と関連付けられうる。第１の層２ネットワークの下の第２の層３ネットワークは、１階のリビング（第１のサブゾーンの第２のサブサブゾーン）と関連付けられうる。第３の層３ネットワーク（第１の層２ネットワークの下）は、１階のダイニングルーム（第１のサブゾーンの第３のサブサブゾーン）と関連付けられうる。第４の層３ネットワーク（第２の層２ネットワークの下）は、第２の階の第１の寝室（第２のサブゾーンの第１のサブサブサブゾーン）と関連付けられうる。第５の層３ネットワーク（第２の層２ネットワークの下）は、第２の階の第２の寝室（第２のサブゾーンの第２のサブサブゾーン）と関連付けられうる。第１のフロアの入口／フォアエリアは、第１のサブゾーンのいずれのサブサブゾーンにもない第１のサブゾーンの一部であってもよい。
【0651】
層Ｋネットワーク内のデバイス（「層Ｋデバイス」と呼ばれる）は、関連するサブゾーン／サブ領域／サブエリアにおいてペアワイズ無線センシングを実行するためにペアで使用されてよく、層Ｋ内の対応するＴＳＣＩ（「層Ｋ ＴＳＣＩ」と呼ばれる）が取得されうる。層Ｋのペアワイズセンシング分析値（「層Ｋペアワイズ分析」と呼ばれる）は、対応する層Ｋ ＴＳＣＩに基づいて演算されうる。層Ｋ結合分析は、層Ｋペアワイズ分析、層Ｋ ＴＳＣＩ、及び層Ｋネットワークにリンク／接続された任意の層（Ｋ＋１）ネットワークから得られた任意の層（Ｋ＋１）結合分析値に基づいて演算されうる。層Ｋ結合分析は、層Ｋと層（Ｋ－１）ネットワークとの間のそれぞれのゲートウェイデバイスを介して、リンクされた／接続された層（Ｋ－１）ネットワークへ送信されうる。また、これは、全てのＫに対して再帰的に実行されてもよい。いくつかの例ではキッチンネットワーク（層３ネットワーク、第１のサブゾーンの第１のサブサブゾーン）内の２つ以上のデバイスがキッチン内で層３ ＴＳＣＩを生成するためにペアワイズ無線センシングを実行するために使用されてもよい。１階のリビングネットワーク（第１サブゾーンの第２サブゾーン、層３ネットワーク）内の２つ以上のデバイスを使用して、リビング内でペアワイズ無線センシングを実行し、リビング内で層３ ＴＳＣＩを生成しうる。１階のダイニングルームネットワーク（第１のサブゾーンの第３のサブサブゾーン、層３ネットワーク）内の２つ以上のデバイスを使用して、ダイニングルーム内でペアワイズ無線センシングを実行し、リビングルーム内に層３ ＴＳＣＩを生成しうる。
【0652】
第１のサブゾーン（例えば、キッチンエリア）の３つのサブサブゾーンの各々について、サブサブゾーン（例えば、キッチン）の／に対する／に対応する１つ以上の層３ペアワイズ分析がサブサブゾーン（例えば、キッチン又はキッチンネットワーク）のそれぞれの層３ ＴＳＣＩに基づいて演算されうる。サブサブゾーン（例えば、キッチン）のための層３結合解析はサブサブゾーン（例えば、キッチンエリア）の全ての層３ペアワイズ解析及び層３ ＴＳＣＩに基づいて（例えば、それぞれの融合アルゴリズムによって）演算されうる。第１のサブゾーンの３つのサブサブゾーンの３つの層３結合解析は、それぞれのゲートウェイデバイスを介して、それぞれの層３ネットワーク（キッチンネットワーク、リビングネットワーク、又はダイニングルームネットワーク）から１階ネットワーク（層２ネットワーク、第１のサブゾーン）へ送信されうる。第１のサブゾーン（１階）では、１階ネットワーク内の２つ以上のデバイス（例えば、入口／ホイヤー領域、キッチン領域、リビング領域、１階のダイニングルーム領域）を使用して、ペアワイズ無線センシングを実行し、１階の層２ ＴＳＣＩを生成しうる。１階の１つ以上の層２ペアワイズ分析は、１階のそれぞれの層２ ＴＳＣＩに基づいて演算されうる。第１階の層２結合解析は第１階の全ての層２ペアワイズ解析及び層２ ＴＳＣＩと、３つの層３ネットワークからの全ての層３結合解析とに基づいて（例えば、いくつかのそれぞれの融合アルゴリズムによって）演算されうる。
【0653】
異なる層Ｋネットワークは、異なる無線、無線チャネル、又はプロトコルを有しうる。例。１つの層Ｋネットワークは５ＧＨｚのＷｉＦｉネットワークであってもよく、第２の層Ｋは６ＧＨｚのＷｉＦｉであってもよい。例えば、第１の層２ネットワークは第１のＷｉＦｉ（例えば、５ＧＨｚ）であってよく、第２の層２ネットワークは第２のＷｉＦｉ（例えば、６Ｈｚ）であってよく、第３の層２ネットワークはＵＷＢであってよく、第４の層２ネットワークはＢｌｕｅｔｏｏｔｈであってよく、第５の層２ネットワークはミリメートル波（ｍｍＷａｖｅ、例えば、２８ＧＨｚ、６０ＧＨｚ、７０＋ＧＨｚ）を使用しうる。第１のＷｉＦｉはセンシングのために１１ａｚを使用することができ、第２のＷｉＦｉは、センシングのために１１ｂｆを使用しうる。第１／第２のＷｉＦｉは、同じ／異なるキャリア周波数、周波数チャネル／バンド、バンド幅、プロトコル等を有しうる。
【0654】
層Ｋネットワークは、１つ以上のアクセスポイント（ＡＰ）を有しうる。第２の特定のデバイス及び／又は第２のデバイスはＡＰでありうる。無線信号は、トリガベース（ＴＢ）方式又は非ＴＢ方式で通信されうる。ＴＢセンシングでは、サウンディング信号（例えば、ヌルデータパケット（ＮＤＰ））の列（時系列）はユニキャスト、マルチキャスト、及び／又はブロードキャストを使用して、第１の層Ｋデバイス（例えば、ＡＰ、非ＡＰ、及び／又はタイプ１ヘテロジニアス無線デバイス）から層Ｋネットワーク中の他の層Ｋデバイス（例えば、非ＡＰ、又はメッシュネットワーク中の別のＡＰ）に送られうる。非ＡＰ（又は別のＡＰ）層Ｋデバイスは層Ｋ ＡＰデバイスからのトリガ信号に応答してサウンディング信号を送信又は受信する（例えば、ＴＦサウンディングにおけるトリガフレーム（ＴＦ）に応答して送信する、又はＮＤＰＡサウンディングにおけるＮＤＰアナウンスフレーム（ＮＤＰＡ）に応答して受信する）ことができる。ピア・ツー・ピアサウンディングでは、非ＡＰ層Ｋデバイスがサウンディング信号を別の非ＡＰ層Ｋデバイスへ送信しうる。非ＴＢセンシングでは、一連のサウンディング信号（例えば、ＮＤＰ）が層Ｋ ＡＰデバイスから層Ｋ非ＡＰ（又は別の層Ｋ ＡＰ）デバイスへ送信されてよく、各サウンディング信号は逆方向に、即ち非ＡＰからＡＰへ送信される別のサウンディング信号を伴う。いくつかの実施形態では、第１の無線／無線チャネル／プロトコルが層（Ｋ－１）ネットワーク（「第１の無線ネットワーク」と呼ばれる）のためのものであってよく、任意のＫ＞１、例えば、２、３、４、...のためのものでありうる。第２の無線／無線チャネル／プロトコルは、層Ｋネットワーク（「第２の無線ネットワーク」と呼ばれる）のためのものでありうる。
【0655】
項Ｆ５．項Ｆ１の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ベニュー内の第１の無線ネットワークを使用して、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第１のサブセットによって無線センシングタスクを実行することであって、第１のサブセットが、第２の特定のデバイスと第１のデバイスとを含む、ことと、ベニュー内の第２の無線ネットワークを使用して、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第２のサブセットによって無線センシングタスクを実行することであって、第２のサブセットが、第２の特定のデバイスと第２のデバイスとを含む、こととを含み、第１の無線機、第１の無線チャネル、及び第１のプロトコルが第１の無線ネットワークと関連付けられ、第２の無線機、第２の無線チャネル、及び第２のプロトコルが第２の無線ネットワークと関連付けられ、第１のプロトコル又は第２のプロトコルのうちの１つが、ＷｉＦｉ規格、ＵＷＢ規格、ＷｉＭａｘ規格、ＩＥＥＥ規格、ＩＥＥＥ８０２規格、ＩＥＥＥ８０２．１１規格、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂｆ規格、８０２．１５規格、８０２．１５．４規格、及び８０２．１６規格、のうちの少なくとも１つを含む。
【0656】
項Ｆ６．項Ｆ５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の特定のデバイス及び第１のデバイスは第１の無線ネットワークにおいて認証され、関連付けられ、第２の特定のデバイス及び第２のデバイスは第２の無線ネットワークにおいて認証され、関連付けられる。
【0657】
ケース１：第２の特定のデバイスによって受信された無線信号。第２の特定のデバイスによって演算されるペアワイズ分析。ケース１ａ：非ＴＢセンシング（ＴＢ＝「トリガベース」）。トリガ信号は必要とされない。
【0658】
項Ｆ７．項Ｆ５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のプロトコルに基づいて第２のデバイスから第２の特定のデバイスに無線信号を送信することと、第２の特定のデバイスによって受信された無線信号からＴＳＣＩを抽出することと、第２の特定のデバイスによってＴＳＣＩに基づいてペアワイズセンシング分析値を演算することとを含む。
【0659】
ケース１：トリガベースセンシング。ＡＰはサウンディング信号（例えば、ＮＤＰ）が非ＡＰによって受信される（例えば、ＮＤＰＡによってトリガされる）、又は非ＡＰによって送信される（例えば、ＴＦによってトリガされる）前に、非ＡＰにトリガ信号を送信しうる。ケース１ｂ：ＴＦサウンディングによるＴＢセンシング。ＡＰは、第２の特定のデバイスでありうる。トリガ信号はＴＦであってもよい。あるいは、ＡＰが第３のデバイスであってもよい。第２の特定のデバイス及び第２のデバイスの両方は、ピアデバイスでありうる。これは、ピア・ツー・ピアセンシングでありうる。無線信号の送信がトリガされうる。
【0660】
項Ｆ８．項Ｆ７の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のプロトコルに基づいて、第２の無線ネットワークのアクセスポイントデバイス（ＡＰ）から第２のデバイスによって受信されたトリガ信号に基づいて無線信号を送信することを含む。
【0661】
項Ｆ９．第２の特定のデバイスは、第２の無線ネットワークのＡＰである、項Ｆ８の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェア。
【0662】
ケース１ｃ：ＮＤＰＡサウンディングによるＴＢセンシング。ＡＰは、第２のデバイスでありうる。トリガ信号はＮＤＰＡであってもよい。あるいは、ＡＰが第３のデバイスであってもよい。第２の特定のデバイス及び第２のデバイスの両方は、ピアデバイスでありうる。これは、ピア・ツー・ピアセンシングでありうる。無線信号の受信がトリガされてもよい。
【0663】
項Ｆ１０．項Ｆ７の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のプロトコルに基づいて、第２の無線ネットワークのアクセスポイントデバイス（ＡＰ）から第２の特定のデバイスによって受信されたトリガ信号に基づいて、第２の特定のデバイスによって無線信号を受信することを含む。
【0664】
項Ｆ１１．第２のデバイスが第２の無線ネットワークのＡＰで項Ｆ１０の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェア。
【0665】
ケース２：第２のデバイスによって受信される無線信号。第２のデバイスで抽出されたＴＳＣＩ。ケース１と同様に、これは、非ＴＢセンシング、ＮＤＰＡサウンディングによるＴＢセンシング、又はＴＦサウンディングによるＴＢセンシングでありうる。ケース２ａ：第２のデバイスによって演算され、第２の特定のデバイスに報告されるペアワイズ分析。
【0666】
項Ｆ１２．項Ｆ５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のプロトコルに基づいて第２の特定のデバイスから第２のデバイスに無線信号を送信することと、第２のデバイスによって受信された無線信号からＴＳＣＩを抽出することと、第２のデバイスによってＴＳＣＩに基づいてペアワイズセンシング分析値を演算することと、第２のデバイスから第２の特定のデバイスにペアワイズセンシング分析値を送信することとを含む。
【0667】
ケース２ｂでは、ＴＳＣＩが第２の特定のデバイスに報告される。第２の特定のデバイスによって演算されるペアワイズ分析。
【0668】
項Ｆ１３．項Ｆ５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のプロトコルに基づいて第２の特定のデバイスから第２のデバイスに無線信号を送信することと、第２のデバイスによって受信された無線信号からＴＳＣＩを抽出することと、第２のデバイスから第２の特定のデバイスにＴＳＣＩを送信することと、第２の特定のデバイスによってＴＳＣＩに基づいてペアワイズセンシング分析値を演算することとを含む。
【0669】
いくつかの実施形態では、層Ｋネットワーク内に他のデバイスが存在しうる。層Ｋネットワーク内の２つのデバイスは、層Ｋネットワーク／第２のプロトコル／第２の無線チャネルを使用して別の無線信号を通信すること、受信された別の無線信号から別のＴＳＣＩを抽出すること、第２の特定のデバイスによって（別のＴＳＣＩに基づいて演算された）別のペアワイズ分析を取得すること、及びペアワイズ分析と別のペアワイズ分析との両方に基づいて合成分析値を演算することによって、同様のペアワイズセンシングサブタスクを実行センシング。層Ｋ結合分析は、ＴＳＣＩ及び別のＴＳＣＩに更に基づいて演算されうる。層Ｋ結合分析は、ペアワイズ分析、別のペアワイズ分析、ＴＳＣＩ、及び／又は別のＴＳＣＩを含みうる。第３のデバイスは、第２の特定のデバイス又は第２のデバイスでなくてもよい。第４のデバイスは、第２の特定のデバイス又は第２のデバイスであってもよい／なくてもよい。組み合わせセンシング分析値は、ペアワイズセンシング分析値と第２のペアワイズセンシング分析値との総合値（及び第２のネットワーク内で生成される任意の追加のペアワイズ分析）に基づいて、第２のネットワーク内／について演算されうる。
【0670】
項Ｆ１４．項Ｆ５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のサブセット内の第３のヘテロジニアス無線デバイスによって無線センシングタスクの第２のペアワイズサブタスクを実行することと、第２の無線ネットワーク内の第２の無線チャネルを通じて第３のデバイスから第４のデバイスへ送信された第２の無線信号に基づいて第２のサブセット内の第４のヘテロジニアス無線デバイスを実行することと、第２の無線信号に基づいて第４のデバイスによって第２の無線チャネルの第２のＴＳＣＩを取得することと、第２の特定のデバイスによって、第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のペアワイズセンシング分析値を取得することと、第２のペアワイズセンシング分析値に更に基づいて、第２の特定のデバイスによって第２の合成センシング分析を演算することと、を含む。
【0671】
いくつかの実施形態では、第４のデバイスによって演算され、次いで、（例えば、第２の無線ネットワーク／層Ｋネットワークを使用して、又は第１の無線ネットワーク／層（Ｋ－１）ネットワークを使用して）第２の特定のデバイスへ送信される、第２のペアワイズセンシング分析値。
【0672】
項Ｆ１５．項Ｆ１４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のＴＳＣＩに基づいて第４のデバイスによって第２のペアワイズセンシング分析値を演算することと、第４のデバイスによって第２のペアワイズセンシング分析値を第２の特定のデバイスへ送信することと、を含む。
【0673】
いくつかの実施形態では、第４のデバイスから第２の特定のデバイスへ送信された第２のＴＳＣＩに基づいて（例えば、第２の無線ネットワーク／層Ｋネットワークを使用して、又は第１の無線ネットワーク／層（Ｋ－１）ネットワークを使用して）、第２の特定のデバイスによって演算された第２のペアワイズセンシング分析値。
【0674】
項Ｆ１６．項Ｆ１４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第４のデバイスによって第２のＴＳＣＩを第２の特定のデバイスへ送信することと、第２のＴＳＣＩに基づいて第２の特定のデバイスによって第２のペアワイズセンシング分析値を演算することと、を含む。
【0675】
いくつかの実施形態では、「第３の無線ネットワーク」と呼ばれる、層（Ｋ＋１）ネットワークからの合成分析値に基づいて、層Ｋ結合されたセンシング分析を演算しうる。
【0676】
項Ｆ１７．項Ｆ１４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の特定のデバイスによって第３の無線ネットワークに関連する第３の合成センシング分析値を取得することと、第３の合成センシング分析値に更に基づいて、第２の特定のデバイスによって第２の合成センシング分析値を演算することとを含む。
【0677】
項Ｆ１８．第Ｆ１７項の無線センシングシステムの方法／装置／ソフトウェアであって、ベニュー内の第３の無線ネットワークを用いて、一組の不均一な無線デバイスの第３のサブセットによって無線センシングタスクを実行すること；第３のサブセット内の第５の不均一な無線デバイス及び第３の機器から第６の無線ネットワーク内の第３の無線チャンネルを介して送信された第３の機器内の第６の不均一な無線デバイスを実行すること；第３の無線ネットワークに第３のサブセットの２つの機器が関連すること；第３のＴＳＣＩを取得すること；第６の機器による第３の無線信号；第３のＴＳＣＩに基づいて演算された第３の特定の不均質な無線デバイスによる第３のペアワイズセンシング分析値をうること；第３の特定デバイスによる第３のペアワイズセンシング分析値を第３の特定機器から演算すること。
【0678】
項Ｆ１９．項Ｆ１８の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、特定のデバイスによって第４の無線ネットワークに関連する第４の合成センシング分析値を取得することと、第４の合成センシング分析値に更に基づいて、特定のデバイスによって第２の合成センシング分析値を演算することとを含む。
【0679】
項Ｆ２０．項Ｆ１９の無線センシングシステムの方法／装置／システム／ソフトウェアであって、更に、ベニュー内の第４の無線ネットワークを使用して、ヘテロジニアス無線デバイスのセットの第４のサブセットによって無線センシングタスクを実行することと、第４のサブセット内の第７のヘテロジニアス無線デバイスと、第７の装置から第４の無線ネットワークを介して第８の装置へ送信される第４の無線信号に基づいて、第４のヘテロジニアス無線デバイスの第４のペアワイズサブタスクを実行することと、第４のサブセットの２つの装置が、第４の無線ネットワークに関連することと、受信された第４の無線信号に基づいて、第４の無線チャネルの第４のＴＳＣＩを取得することと、第４のサブセット内の第４の特定のヘテロジニアス無線デバイスによって、第４のＴＳＣＩに基づいて演算される第４のペアワイズセンシング分析値によって取得することと、第４の特定デバイスによって、第４のペアワイズセンシング分析値によって第４の複合センシング分析値を演算することと、特定デバイスによって第４の特定デバイスから第４の複合センシング分析値を取得することとを含む。
【0680】
いくつかの実施形態では、同様のことを行う、項Ｆ１／５で説明される層Ｋネットワーク（第２の無線ネットワーク）と並行して、別の層Ｋネットワークが存在類似。それは、層（Ｋ－１）ネットワーク（第１の無線ネットワーク）と関連付けられてよく、無線センシング（無線信号を送信すること、ＴＳＣＩを取得すること、ペアワイズ分析をコンピューティングすること、次いで、合成分析値をコンピューティングすること）を実行してよく、その合成分析値を層（Ｋ－１）ネットワーク内の第１のデバイスへ送信しうる。
【0681】
項Ｆ２１．項Ｆ２０の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線センシングタスクを、ベニュー内の第５の無線ネットワークを使用してヘテロジニアス無線デバイスのセットの第５のサブセットによって更に実行することと、第５のサブセット内の第９のヘテロジニアス無線デバイスによって無線センシングタスクの第５のペアワイズサブタスクを実行することと、第５のサブセット内の第５のヘテロジニアス無線デバイスと、第５の無線ネットワーク内の第５の無線チャネルを通じて第９のデバイスから送信された第５の無線信号に基づいて第５のサブセット内の第１０のヘテロジニアス無線デバイスとに基づいて第５のヘテロジニアス無線デバイスとを実行することであって、第５のサブセット内の２つのデバイスが第５の無線ネットワークと関連付けられる、実行することと、受信された第５の無線信号に基づいて第５のデバイスによって第５の無線チャネルの第５のＴＳＣＩを取得することと、第５のサブセット内の第５の特定のヘテロジニアス無線デバイスによって第５のＴＳＣＩに基づいて演算された第５のペアワイズセンシング分析値を取得することと、第５のペアワイズセンシング分析値に基づいて第５の特定のデバイスによって第５の合成センシング分析値を演算することと、第５の合成センシング分析値に基づいて無線センシングタスクを実行することと、を含む。
【0682】
いくつかの実施形態では、第５のサブセット＝第１のサブセットである。第５の特定のデバイス＝第１のデバイス。第１のデバイスは第１の無線ネットワーク（例えば、２．４ＧＨｚ）及び第５の無線ネットワーク（例えば、５ＧＨｚ）という２つの（又はそれを上回る）ネットワーク内にありうる。第５の無線ネットワークは、センシング測定（センシング測定セットアップ、ポーリング、無線サウンディング信号／トリガ信号の送信、未加工のセンシング測定／ＴＳＣＩの報告、センシング測定終了）を実行するためのものでありうる。第１のネットワークは、ユーザ／システム無線センシングパラメータ／セットアップ／制御、未加工の測定値に基づく演算結果、ペアワイズ分析／結合分析等のうちのいずれかを通信するためのものであってもよい。
【0683】
項Ｆ２２．項Ｆ２１の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第５のサブセットが第１のサブセットであり、第５の特定のデバイスが第１のデバイスである。
【0684】
項Ｆ２３．項Ｆ２２の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ベニュー内の２つ以上の無線ネットワークを使用してヘテロジニアス無線デバイスのセットによって無線センシングタスクを実行することであって、ベニュー内の無線ネットワークの各々の中のヘテロジニアス無線デバイスのうちの少なくとも２つを用いて、無線センシングタスクを実行することと、少なくとも２つの階層を含む多階層構造を有するように、２つ以上の無線ネットワークを構成することであって、第１の無線ネットワークが少なくとも第２の特定のデバイスを含む層１ネットワークであり、第２の無線ネットワークが少なくとも第２の特定のデバイスを含む層２ネットワークであり、第２のデバイス、第３のデバイス、及び第４のデバイスを備え、第２の特定のデバイスが第１の無線ネットワークを介して第１のデバイスにセンシング結果が第２の特定のデバイスから送信されうるように、２つのネットワーク間のゲートウェイデバイスとして働く、構成することと、層Ｋネットワークにおいて得られたセンシング結果を、２つのネットワーク間のゲートウェイデバイスを介して層（Ｋ－１）ネットワーク内のヘテロジニアス無線デバイスへ報告するよう、層Ｋネットワーク内のヘテロジニアス無線デバイスを構成することと、を含み、Ｋは１より大きい整数であり、センシング結果は、合成センシング分析値、ペアワイズセンシング分析値、及びＴＳＣＩのうちの少なくとも１つを含む。
【0685】
項Ｆ２４．項Ｆ２３の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の無線ネットワークが第３の特定のデバイス及び第４の特定のデバイスを更に備え、第３の無線ネットワークが少なくとも第３の特定のデバイス、第５のデバイス、及び第６のデバイスを含む層３ネットワークであり、第３の特定のデバイスがゲートウェイデバイスであり、第４の無線ネットワークが少なくとも第４の特定のデバイス、第７のデバイス、及び第８のデバイスを含む層３ネットワークであり、第４の特定のデバイスがゲートウェイデバイスであり、第３の無線ネットワークにおいて取得されたセンシング結果が第１の無線ネットワークを介して第３の特定のデバイスから第２の特定のデバイスへ送信され、第４の無線ネットワークにおいて取得されたセンシング結果が第４の特定のデバイスから第１の無線ネットワークを介して第２の特定のデバイスへ送信される。
【0686】
項Ｆ２５．項Ｆ２４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の無線ネットワークは第５の特定のデバイスを更に備え、第５の無線ネットワークは第５の特定のデバイス、第９のデバイス、及び第１０のデバイスを含む層２ネットワークであり、第５の特定のデバイスはゲートウェイデバイスであり、センシング結果は第５の特定のデバイスから第１の無線ネットワークを介して第１のデバイスへ送信される。
【0687】
項Ｆ２６．項Ｆ２５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の無線ネットワークをベニューのゾーンと関連付けることと、第２の無線ネットワークをゾーンの第１のサブゾーンと関連付けることと、第３の無線ネットワークを第１のサブゾーンの第１のサブゾーンと関連付けることと、第４の無線ネットワークを第１のサブゾーンの第２のサブゾーンと関連付けることと、を含む。
【0688】
項Ｆ２７．項Ｆ２６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、第２の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、又はベニューの第５のネットワークに関連する第４の合成センシング分析値のうちの少なくとも１つに基づいて、ゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、第２の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、第２の無線ネットワークに関連する任意のペアワイズセンシング分析値、第３の無線ネットワークに関連する第２の合成センシング分析値、又は第４の無線ネットワークに関連する第３の合成センシング分析値のうちの少なくとも１つに基づいて、第１のサブゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、第３の無線ネットワーク及び別の合成センシング分析値に基づいて、第１のサブゾーンに関連する無線センシングサブタスクを実行することと、第４の無線ネットワークをゾーンの第２のサブゾーンに関連することと、のうちの少なくとも１つに基づいて、第１のサブゾーンのための無線センシングタスクを実行することと、を含む。
【0689】
いくつかの実施形態では、本教示は、ベニュー内の２つ以上の「領域」又は「ゾーン」と関連付けられたＷＬＡＮセンシングモーション統計値（ＭＳ）／モーション情報（ＭＩ）／分析値／空間‐時間情報（ＳＴＩ）の表示のためのシステム及び方法を開示する。
【0690】
いくつかの実施形態では、領域又はゾーンは、ユーザによって確立され、命名されうる。例えば、ベニューは、部屋であってもよく、ゾーン又は領域は、「リビング」、「ダイニングルーム」、「キッチン」、「寝室１」、「寝室２」、...、「トイレ１」、「トイレ２」、...、「１階」、「２階」、「地下室」、「ガレージ」、「オフィス１」、「オフィス２」等でありうる。領域は、当該領域の２つ以上の「サブ領域」が、ユーザによって確立され、命名されうるように、大きい、専用の、又は重要なものでありうる。例えば、リビングルームは、「キッチン付近のリビングルームの一部」、「フロントドア付近のリビングルームの一部」、「裏口付近のリビングルームの一部」、「道に面するリビングルームの一部」、「ダイニングルーム付近のリビングルームの一部」、「ＴＶ付近のリビングルームの一部」、「ピアノ付近のリビングルームの一部」等のユーザが確立／命名したサブ領域が得られるように、住宅の広い領域であってもよい。
【0691】
ＴＳＣＩが各領域／ゾーン及び／又はサブ領域について取得されうるように、ベニューに複数のタイプ１（Ｔｘ）デバイス及びタイプ２（Ｒｘ）デバイスが存在しうる。各領域又はサブ領域について、１つ以上のＭＳ／ＭＩ／ＳＴＩ／分析を演算しうるとともに、そのような大きさ／特性が、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を使用してグラフィカルに表示されうる。
【0692】
いくつかの実施形態では、いくつかの関連ＭＳが、ＧＵＩディスプレイにおいて一緒にグループ化されうる。同じ又は隣接する領域／サブ領域に関連付けられるいくつかのＭＳは、ＧＵＩにおいて一緒にグループ化されうる。同じ種類のいくつかのＭＳは、一緒にグループ化されうる。例えば、いくつか又は全ての呼吸統計値（又は転倒統計値、又は存在統計値又は睡眠分析値）が、一緒にグループ化されうる。
【0693】
いくつかの実施形態では、いくつかのグループ化されたＭＳが、いくつかの方法で表示されうる。それらは、ＧＵＩの接続されたエリアのライン／リング、又はスパニング／スキャン（例えば、ジグザグスパニング、又はラスタスキャン）を形成する、連続的／接続された／リンクされた／連鎖された方法で表示されうる。一緒にグループ化されたＭＳは、物理的に近接するように（例えば、クラスタを形成するように）表示されうる。
【0694】
ＭＳは、いくつかの方法で表示されうる。ＭＳは、単独で表示されてもよい。例えば、図形／スライド図形／グラフ／プロット／チャート／棒／円／形状／ヒストグラム／ヒストグラム状のグラフ／アニメーションとして表示されてもよい。ＭＳの大きさ及び／又は大きさの関数は、数／個数、図／グラフ／プロットのｘ座標／ｙ座標、（例えば、棒又は棒グラフの）座標／高さ／長さ、（例えば、円、長方形、又は形状の）、ボリューム（例えば、３Ｄアニメーションの）エリア、（例えば、円、長方形、棒、形状、グラフ、図、チャートの）サイズ、アニメーション、アニメーション特性、持続時間、タイミング、点滅、パターン、シェーディング、効果、色、及び／又は光／色強度、として表示／表現／符号化／符号化されうる。大きさの関数は、異なるＭＳについて異なりうる。
【0695】
いくつかのＭＳは一緒に表示されうる（例えば、オーバレイされ、スタックされ、互い違いにされ、及び／又は同心である）。各ＭＳは、図形として表示されてもよく、複数の図は重ねられ、積み重ねられ、及び／又は互い違いにされてもよい。各ＭＳは、中心点を中心とする同心の「リング」（例えば、円形又は長方形）として表示されてもよい。リングは、重なり合っていなくてもよい。２つのＭＳは、２次元形状（例えば、楕円／長方形）として表示されてもよい。
【0696】
ＭＳの大きさは、複素数の大きさ／位相、実数の値／絶対値／符号、ベクトルのノルム（例えば、Ｌ＿１／Ｌ＿２／...，Ｌ＿ｋ／...Ｌ＿infinityノルム）、統計値、平均／分散／相関／共分散、及び／又は閾値／ハード／ソフト閾値でありうる。関数は、単変量、単調増加、単調非減少、区分線形、及び／又は指数／対数／多項式／三角／双曲線関数、及び／又は別の関数の関数でありうる。関数は、ＭＳのスライディングウィンドウの多変量関数（例えば、フィルタリング、変換、移動平均、加重平均、中央値／平均／モード、算術／幾何／双曲線平均、最大値／最小値、統計値、順序統計値、分散、パーセンタイル、ヒストグラム、確率関数、累積分布関数、カウント）の（例えば、説明したように）単変量関数であってもよい。関数は、ＭＳのスライディングウィンドウの単変量関数の多変量関数であってもよい。関数は、ＭＳのスライディングウィンドウの単変量関数の単変量関数であってもよい。
【0697】
モーションの異なる特性を測定する異なるＭＳは、異なる機能を有しうる。例えば、呼吸ＭＳの機能は、転倒ＭＳの機能とは異なりうる。ＭＳの機能は、オンライン／オフライン学習、又はトレーニング／過去のデータを使用したトレーニング／更新、及び／又はモーションの特性の分析値に基づいて決定されうる。
【0698】
モーションの同じ特性を測定する異なるＭＳは、異なる機能を有しうる。例えば、呼吸ＭＳは、異なる領域／サブ領域に対して異なる機能を有しうる。代替的には、いくつかの領域／サブ領域のＭＳ（例えば、いくつかのグループ化されたＭＳ）は、少なくともある期間にわたって同じでありうる。ＭＳの機能は、ＭＳ（例えば、トレーニングデータからの過去のＭＳ又はトレーニングＭＳ）及び／又は関連するＴＳＣＩに基づいて、適応的に決定されうる。
【0699】
少なくとも１つの統計値は、ＴＳＣＩに基づいて演算された無線センシングＭＳである。いくつかの統計値は、いくつかの方法で取得された非無線センシング統計値でありうる。統計値は、ある提示デバイスにおいて提示されうる（例えば、画面／モニタリング／スマートフォン／タブレット上に視覚的に表示され、ランプ／電球／パネルを使用して視覚信号／アニメーションを生成し、スピーカ上で音を再生し、振動／モーション／アクションを生成する）。
【0700】
図２４は、本開示のいくつかの実施形態による、センシングモーション統計値及び分析値を表示するための無線センシングのための例示的なフロアプランを示す。いくつかの実施形態では、ロケーション名が、各無線デバイス（例えば、ルータ、エクステンダ等）に、そのロケーション（例えば、寝室、リビング、キッチン等）に基づいて割り当てられる。また、同じロケーション名を有するデバイスをグループ化できる。例えば、図２４のルータ２４０２及びＷｙｚｅ光２４０４は、同じロケーション名「リビングルーム」を有するので、一緒にグループ化されうる。
【0701】
いくつかの実施形態では、グループ化は、システムが大きな部屋をカバーするために、同じ部屋に複数のＩｏＴデバイスを有することを可能にしうる。重複するセンシングゾーンが存在してもよい。いくつかの実施形態では、システムは、例えば、グラフィカルユーザインタフェース内のライブビュー・バブル（live-view bubbles）の形態で、モーション統計値の表示をゲートするために、無線センシング及び検出を使用しうる。システムは、検出の元の出力と同じではないセンシングモーション統計値及び分析値を表示しうる。例えば、システムは、指数曲線を適用して、強いモーション統計値を有する検出及び弱いモーション統計値を有するサブプレス検出を増幅しうる。
【0702】
以下の番号付けされた項は、無線センシング提示システムの例を提供する。
【0703】
項Ｇ１．無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＴＳＣＩがそれぞれのタイプ１ヘテロジニアス無線デバイスからそれぞれのタイプ２ヘテロジニアス無線デバイス、センシングベニュー内のそれぞれの無線マルチパスチャネルを通じて送信されるそれぞれの無線信号に基づいて取得され、センシング無線マルチパスチャネルがセンシングベニュー内の物体のモーションによって影響を受ける、ベニュー内のそれぞれの無線マルチパスチャネルの複数の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、プロセッサと、メモリと、少なくとも１つのそれぞれのＴＳＣＩに基づいて演算された命令のセットとに基づいて、センシング物体のセンシングモーションと関連付けられた複数の時系列のモーション統計値（ＴＳＭＳ）を演算することと、センシングＴＳＭＳのそれぞれの特性に基づいて、各ＴＳＭＳのためのマッピング関数を演算することと、各ＴＳＭＳをそれぞれのマッピング関数で処理することと、処理された複数のＴＳＭＳをユーザの提示デバイスに提示することと、を含む。
【0704】
項Ｇ２．項Ｇ１の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、任意のマッピング関数が、線形関数、区分線形関数、非線形関数、単調関数、区分単調関数、単調増加関数、単調減少関数、単調増加関数、非単調増加関数、単調非減少関数、区分単調増加関数、区分単調減少関数、多項式関数、指数関数、対数関数、三角関数、双曲線関数、シグモイド関数、閾値関数、指標関数、逆関数、ルックアップテーブル、複合関数、又は関数の関数のうちの少なくとも１つを含む。
【0705】
マッピング関数は、ＭＳの単変量関数、又はＭＳのスカラー特徴／大きさ／位相の単変量関数でありうる。それは、２つ以上のＭＳの多変量関数（例えば、ＴＳＭＳのスライディングウィンドウ）、又は２つ以上のＭＳの各々のスカラー特徴／大きさ／位相の多変量関数でありうる。マッピング関数は単変量関数又は多変量関数（例えば、複合関数又はネスト関数）の組み合わせでありうる。
【0706】
項Ｇ３．項Ｇ２の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、各マッピング関数は、単変量関数、多変量関数、多変量関数の単変量関数を含む複合関数、単変量関数の多変量関数を含む複合関数、他の単変量関数の多変量関数の単変量関数を含む複合関数、他の多変量関数の単変量関数の多変量関数を含む複合関数、又は各ベクトル成分が上記のうちの１つベクトル関数のうちの少なくとも１つを含む。
【0707】
マッピング関数は区分的に凹状であり、区分的に凸状であってもよい。
【0708】
項Ｇ４．項Ｇ３の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、マッピング関数は、大域的凹部、大域的凸面、局所的凹部、局所的凸面、区分的凹部、区分的凸面、又は部分的凹部及び部分的凹部のうちの少なくとも１つである。
【0709】
マッピング関数はＭＳ、ＭＳの特徴／大きさ、ＭＳのスライディングウィンドウ、ＭＳのスライディングウィンドウの加重平均（例えば、フィルタリング又は変換）に適用されうる。ＴＳＭＳはマッピング関数が適用される前に、フィルタリング又は変換又は処理されうる。フィルタリング／変換／処理は、ＭＳ、又はＭＳの特徴／大きさに適用されうる。
【0710】
項Ｇ５．項Ｇ４の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、それぞれのマッピング関数を、それぞれのＴＳＭＳのＭＳ、ＭＳの特徴又は大きさ、ＴＳＭＳのスライディングウィンドウ、ＴＳＭＳのスライディングウィンドウの加重平均、ＴＳＭＳにフィルタを適用することによって得られるフィルタセンシングされたＴＳＭＳのフィルタセンシングされたＭＳ、フィルタセンシングされたＭＳの特徴又は大きさ、フィルタセンシングされたＴＳＭＳのスライディングウィンドウの加重平均、フィルタセンシングされたＴＳＭＳのスライディングウィンドウの加重平均、ＴＳＭＳの特徴又は大きさにフィルタを適用することによって得られる別のフィルタセンシングされたＴＳＭＳの別のフィルタセンシングされたＭＳ、別のフィルタセンシングされたＭＳの特徴又は大きさ、別のフィルタセンシングされたＴＳＭＳのスライディングウィンドウ、又は別のフィルタセンシングされたＴＳＭＳのスライディングウィンドウの加重平均のうちの少なくとも１つに適用する。
【0711】
ＴＳＭＳのためのマッピング関数は、確率密度関数（ｐｄｆ）又はＭＳのヒストグラムに基づいて（例えば、ヒストグラム等化を使用して）演算されうる。ヒストグラムは、ＴＳＭＳ、又はＴＳＭＳにおける過去のＭＳ、又はＴＳＭＳにおける過去のウィンドウ、又は別のＴＳＭＳに基づく履歴ヒストグラムでありうる。別のＴＳＭＳは別の（例えば、同じ、類似、又は異なる）タイプ１デバイスから別の（例えば、同じ、類似、又は異なる）タイプ２デバイスへ送信される別の無線信号を使用して、別のベニューの無線マルチパスチャネルが別の（例えば、同じ、類似、又は異なる）物体の別の（例えば、同じ、類似、又は異なる）モーションによって影響を受けたときに、別のＴＳＭＳをトレーニングしうる。
【0712】
項Ｇ６．項Ｇ５の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＭＳに基づくＭＳ（又はＭＳの特徴／大きさ）の確率分布（又はヒストグラム）、別のＴＳＭＳに基づくＭＳ（又はその特徴／大きさ）の確率分布（又はヒストグラム）、確率分布の修正、ＭＳの統計的特性（又はその特徴／大きさ）、ＭＳのヒストグラム（又はその特徴／大きさ）に適用されるヒストグラム等化、ヒストグラムの修正、ＭＳの第１の領域の強調及び第２の領域の強調解除（又は特徴／大きさ）、又はユーザの選択又は選好のうちの少なくとも１つに基づいて、ＴＳＭＳのためのマッピング関数を演算することを更に含む。
【0713】
「第１領域の強調」及び「第２領域の強調解除」の詳細。
【0714】
項Ｇ７．項Ｇ６の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、第１の領域は第１の範囲にマッピングされ、第２の領域はマッピング関数を介して第２の範囲にマッピングされ、第１の領域の第２の長さにわたる第１の範囲の第１の長さの第１の割合は第２の領域の第２の長さにわたる第２の範囲の第１の長さの第２の割合よりも大きい。
【0715】
「第１領域の強調」及び「第２領域の強調解除」の詳細。［００２３０］項Ｇ８．項Ｇ７の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、第１の領域のエンファシスは第１のフラクションを第１の閾値よりも大きくさせ、第２の領域のデエンファシスは第２のフラクションを第２の閾値よりも小さくさせる。
【0716】
項Ｇ９．項Ｇ８の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の閾値は１以上である。
【0717】
項Ｇ１０．項Ｇ８の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の閾値は１以下である。
【0718】
「第１領域の強調」及び「第２領域の強調解除」の詳細。
項Ｇ１１．項Ｇ８の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、マッピング関数は、第２の領域における第２のローカルスロープよりも大きい第１の領域における第１のローカルスロープを有する。
項Ｇ１１．項Ｇ８の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、マッピング関数は、第２の領域における第２のローカルスロープよりも大きい第１の領域における第１のローカルスロープを有する。
【0719】
項Ｇ１２．項Ｇ１１の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、マッピング関数は、第１の領域において１よりも大きいローカル勾配と、第２の領域において１よりも小さいローカル勾配とを有する。
【0720】
ヒストグラム等化の一般化のいくつかの記述。ヒストグラム等化では、第１及び第２の基準関数が両方とも一様分布であるべきである（これはそのサポートにわたって一定の値を有する）。第１及び第２のｐｄｆのサポートは、ＭＳのサポートと同じであるべきである。第１及び第２のｐｄｆのサポートがＭＳの最小サポートからＭＳの最大サポートまでであるべきである。
【0721】
項Ｇ１３．項Ｇ６の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＭＳの確率分布（又はＭＳの特徴／大きさ、又はフィルタリングされたＭＳ、又は別のフィルタリングされたＭＳ）と第１の基準関数との間の第１の差を演算すること、第１の差が正である領域として第１の領域を演算すること、ＭＳの確率分布と第２の基準関数との間の第２の差を演算すること、第２の差が負である領域として第２の領域を演算すること。
【0722】
項Ｇ１４．項Ｇ１３の無線センシング提示システムの方法／デバイス／ソフトウェアであって、以下のうちの少なくとも１つが真である：第１の基準関数は定数関数であり、第１の基準関数は非負であり、第１の基準関数は確率分布であり、第１の基準関数は一様分布であり、第１の基準関数はＭＳの確率分布と同じサポートを有し（又はＭＳの特徴／大きさ）、第２の基準関数は定数関数であり、第２の基準関数は非負であり、第２の基準関数は確率分布であり、第２の基準関数は一様分布であり、第２の基準関数はＭＳの確率分布と同じサポートを有し（又はＭＳの特徴／大きさ）、又は第１の基準関数及び第２の基準関数は同じである。
【0723】
ＭＳのグループ化存在、運動強度、速度、呼吸、活動、転倒、睡眠等の領域／サブ領域について２つ以上のＭＳを演算することができ、領域／サブ領域のＭＳを一緒にグループ化しうる。領域の異なるサブ領域のＭＳは、一緒にグループ化されうる。近くの又は関連する領域／サブ領域のＭＳはグループ化されてもよい（例えば、２階の全ての部屋、又は１階の全ての部屋、又は全てのトイレ、又は全ての寝室、又は「ピーターの活動領域」、又は「平日のピーターの活動領域」、又は「週末のピーターの活動領域」）。グループ化はいくつかの基準又は特性（例えば、近接性、位置、機能性、タイミング、ユーザ挙動、命名）に基づきうる。例えば、ユーザは、各領域／サブ領域の名前又は分類を入力しうる。グループ化は、命名又は分類に基づくことができる。又は、グループ化がユーザによって選択／選択／実行されうる。グループ化を行うための２つ以上の方法がありうる（例えば、１階のトイレは、「１階の全ての部屋」及び「全てのトイレ」の両方にグループ化されうる）。
【0724】
項Ｇ１５．項Ｇ１又は項Ｇ６の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、それぞれのグループ化基準に基づいて、複数のＴＳＭＳのいくつかのサブセットをグループ化することであって、各サブセットはそれぞれのグループ化基準に基づいて、それぞれのグループにグループ化される、グループ化することと、ユーザの提示デバイス上でのＴＳＭＳのある個数のグループのプレゼンテーションを調整することと、を更に含む。
【0725】
項Ｇ１６．項Ｇ１５の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、ベニューを２つ以上の領域に区分することと、各領域を少なくとも１つのそれぞれのＴＳＭＳと関連付けることと、特定の領域と関連付けられたＴＳＭＳを含む少なくとも１つのＴＳＭＳを特定のグループにグループ化することとを更に備え、各グループ化基準は特定の領域との関連付け、イベント、又はタイミングのうちの少なくとも１つに基づく。
【0726】
項Ｇ１７．項Ｇ１６の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、特定の領域又は別の領域と関連付けられたものを含む少なくとも１つのＴＳＭＳを別の特定のグループにグループ化することを備え、それぞれのグループ化基準は、特定の領域又は別の領域のうちの少なくとも１つとの関連付け、特定の領域と別の領域との間の距離、特定の領域と別の領域との間の近接度、特定の領域と別の領域との間の関係、イベント、又はタイミングのうちの少なくとも１つに基づく。
【0727】
項Ｇ１８．項Ｇ１６の無線センシング提示システムの方法／センシング／システム／ソフトウェアであって、特定の領域を２つ以上のサブ領域に区分することと、各サブ領域を少なくとも１つのそれぞれのＴＳＭＳと関連付けることと、特定のサブ領域と関連付けられたＴＳＭＳを含む少なくとも１つのＴＳＭＳを別の特定のグループにグループ化することとを更に備え、それぞれのグループ化基準は特定のサブ領域との関連付け、特定の領域との関連付け、イベント、又はタイミングのうちの少なくとも１つに基づく。
【0728】
項Ｇ１９．項Ｇ１８又は項Ｇ１７の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、特定のサブ領域又は別のサブ領域と関連付けられたものを含む少なくとも１つのＴＳＭＳをグループにグループ化することを備え、グループ化基準は、特定のサブ領域、別のサブ領域、特定の領域、又は別のサブ領域を包含する別の領域との関連付け、特定のサブ領域と別のサブ領域との間の距離、特定のサブ領域と別のサブ領域との間の近接度、特定の領域と別の領域との間の距離、イベント、又はタイミングのうちの少なくとも１つに基づく。
【0729】
項Ｇ２０．項Ｇ１５の無線センシング提示システムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、以下のうちの少なくとも１つによって、ＴＳＭＳのある個数のグループのプレゼンテーションを調整することを更に含む：空間的に隣接する方法でＴＳＭＳのグループを提示すること、空間的に隣接する方法でＴＳＭＳのグループを提示すること、空間的に接続された方法でＴＳＭＳのグループを提示すること、連鎖的にＴＳＭＳのグループを提示すること、マトリクス配置で隣接する位置でＴＳＭＳのグループを提示すること、格子配置で隣接する位置でＴＳＭＳのグループを提示すること、又はパターン化配置で隣接する位置でＴＳＭＳのグループを提示すること。
【0730】
項Ｇ２１．項Ｇ１５の無線センシング提示システムの方法／デバイス／ソフトウェアであって、以下のうちの少なくとも１つによってＴＳＭＳのグループのプレゼンテーションを調整することと、それぞれの調整されたセットのプレゼンテーション属性でＴＳＭＳのグループを提示することと、プレゼンテーション属性のそれぞれの調整されたセットでＴＳＭＳのグループを提示することと、プレゼンテーション属性の共通のセット（例えば、カラースキーム、テクスチャ、パターン、強度、シェーディング、アニメーション、大きさを表すためのサイズ、大きさを表すためのアニメーション周波数等）でＴＳＭＳのグループを提示することと、ＴＳＭＳのグループを共通のプレゼンテーション属性の同じセットで提示することと、ＴＳＭＳのグループを同じプレゼンテーション属性で提示することと、グループ内の第１のタイプのＴＳＭＳのプレゼンテーション属性の第１のセット（例えば、呼吸統計）でＴＳＭＳのグループを提示することと、グループ内の第２のタイプのＴＳＭＳのプレゼンテーション属性の第２のセット（例えば、転倒）でＴＳＭＳのグループを提示することとのうちの少なくとも１つによってＴＳＭＳのグループのプレゼンテーションを調整することとを更にグループ内の第１のタイプのＴＳＭＳについての第１の提示属性（例えば、呼吸統計）及びグループ内の第２のタイプのＴＳＭＳについての第２の提示属性（例えば、フォールダウン統計）を提示すること、それぞれのマッピング関数を有するＴＳＭＳのグループを提示すること（項Ｇ１において）、マッピング関数のそれぞれの協調セットを有するＴＳＭＳのグループを提示すること、共通のマッピング関数を有するＴＳＭＳのグループを提示すること、同じマッピング関数を有するＴＳＭＳのグループを提示すること、グループ内の第１のタイプのＴＳＭＳについての第１のマッピング関数を有するＴＳＭＳのグループを提示すること（例えば、呼吸統計）、及びグループ内の第２のタイプのＴＳＭＳについての第２のマッピング関数を提示すること（例えば、フォールダウン統計）、又は同じマッピング関数のセットを有するＴＳＭＳのグループを提示すること。
【0731】
いくつかの実施形態では、本教示は、両方のデバイスにおいてセンシング測定結果が取得／生成されるように、第１のデバイスから第２のデバイスへ、及び第２のデバイスから第１のデバイスへの両方の方法で、２つの無線デバイス間でサウンディング信号が送信される、双方向センシングを使用する無線センシングのためのシステム及び方法を開示する。一方向センシングでは、サウンディング信号が、センシング結果が１つのデバイスのみで生成されるように一方向にのみ送信される。センシング結果は、デバイス内で局所的に使用されてもよく、又はオプションで別のデバイスに報告されてもよい。
【0732】
一方向センシングの１つの欠点は、センシング結果が第１のデバイスにおいて生成されるが、第２のデバイスにおいて必要とされる場合、センシング結果を無線第２のデバイスへ送信／報告するために、望ましくない報告フレームが第１のデバイスによって使用されうることである。報告フレームの使用は、非常に大きい／かさばる傾向があり、送信するのに長い時間と多くのデータ帯域幅とを要することがあり、特に、ＴＸ（無線送信機）とＲＸ（無線送信機）との間に多くのアンテナペアがある場合、多くのＴＸ／ＲＸペア、多くのＴＸ／ＲＸペア、及びセンシング結果（例えば、ＣＳＩ、ＣＩＲ、ＣＦＲ等のチャネル情報／ＣＩ）を取得するために使用される広いアナログＢＷがある場合、記憶するのに多くのメモリを要することがあるので、望ましくない。一方向センシングに対する双方向センシングの利点は、両方向へ送信されるサウンディング信号を用いて、センシング結果が第１のデバイス及び第２のデバイスの両方において生成され、センシング結果を報告するために望ましくない報告フレームを使用する必要がない場合があることである。
【0733】
無線センシングは、標準規格（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１１ｂｆ、４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、８０２．１５、８０２．１６、ＵＷＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等）、仕様、及び／又はプロトコルに基づいて無線ネットワークにおいて実行されうる。無線ネットワークでは、１つ以上のアクセスポイント（ＡＰ）ステーション（ＳＴＡ）（例えば、ＷｉＦｉ ＡＰ、メッシュネットワークＡＰ、４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ基地局、セルラ基地局、リピータ等）があり、１つ以上の非ＡＰ ＳＴＡがありうる。ＷＬＡＮ又はＷｉＦｉセンシングは、ＷＬＡＮ／ＷｉＦｉ信号（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１１ｂｆ規格、ＷｉＦｉアライアンスに準拠）に基づいて実行されうる。
【0734】
非データパケット（ＮＤＰ：Non-data packet）が、サウンディング信号として使用されうる。センシングＮＤＰアナウンスメント（ＮＤＰＡ：NDP Announcement）フレームが、センシング測定値を取得するために使用されるＮＤＰフレームの送信をＳＴＡが知らせることを可能にするように定義されうる。センシング測定値を取得するために、ＡＰ ＳＴＡが、ＳＴＡからＮＤＰ送信を要請することを可能にする、トリガフレームバリアントが定義されうる。
【0735】
非ＴＢ無線センシング。非ＡＰ ＳＴＡはセンシングイニシエータ、ＡＰ ＳＴＡはセンシングレスポンダであってよく、それらは一緒に、非トリガベース（非ＴＢ又はＮＴＢ）無線センシングを実行しうる。非ＡＰ ＳＴＡは、非ＡＰ ＳＴＡからＡＰへのＩ２Ｒ ＮＤＰ（アップリンクサウンディングのためのイニシエータからレスポンダへのＮＤＰフレーム）と、ＡＰから非ＡＰ ＳＴＡへのＲ２Ｉ ＮＤＰ（ダウンリンクサウンディングのためのレスポンダからイニシエータへのＮＤＰフレーム）との２つのＮＤＰが後に続く、ＮＤＰＡフレームを、ＡＰへ送信しうる。Ｉ２Ｒ ＮＤＰの場合、非ＡＰ ＳＴＡはタイプ１デバイス（ＴＸ）であり、ＡＰはタイプ２デバイス（ＲＸ）である。Ｒ２Ｉ ＮＤＰの場合、ＡＰはタイプ１デバイス（ＴＸ）であり、非ＡＰ ＳＴＡはタイプ２デバイス（ＲＸ）である。
【0736】
２つのＮＤＰのうちの１つのみが、センシング測定結果（例えば、ＣＩ、ＣＳＩ、ＣＩＲ、ＣＦＲ等）を生成するために使用されうるが、他のＮＤＰはそうではない場合がある一方向非ＴＢセンシングが、実行されうる。例えば、Ｉ２Ｒ ＮＤＰは、ＡＰにおいてセンシング測定結果を生成するためにアップリンクサウンディングのために使用されうる一方、Ｒ２Ｉ ＮＤＰは、非ＡＰ ＳＴＡにおいてセンシング測定結果を導かないことがある。センシングレスポンダ（ＡＰ）は、オプションで、センシング結果をセンシングイニシエータ（非ＡＰ ＳＴＡ）に報告しうる。センシング結果が生成されると、ＡＰのＭＡＣ層管理エンティティ（ＭＬＭＥ）は、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＡＰのステーション管理エンティティ（ＳＭＥ）へ送信することで、センシング測定結果の利用可能性を知らせうる。ＡＰは、センシング結果を非ＡＰ ＳＴＡ（イニシエータ）に報告するために、センシング測定報告フレームをオプションで使用しうる。そうするために、ＳＭＥは、第２の信号／メッセージ／プリミティブをＭＬＭＥへ送信することで、センシング測定報告フレームの送信を要求しうる。
【0737】
別の例では、Ｒ２Ｉ ＮＤＰが、非ＡＰ ＳＴＡ（イニシエータ）においてセンシング結果を生成するために、ダウンリンクサウンディングに使用されうる。イニシエータが既に結果を有するので、センシング測定報告フレームは必要とされないことがある。センシング結果が生成されると、非ＡＰ ＳＴＡのＭＬＭＥは、第１の信号／メッセージ／プリミティブを非ＡＰ ＳＴＡのＳＭＥへ送信することで、センシング測定結果の利用可能性を知らせうる。ＳＭＥは、センシング測定報告フレームの送信を要求するために、第２の信号／メッセージ／プリミティブをＭＬＭＥへ送信しなくてもよい。
【0738】
双方向非ＴＢセンシングは、双方のＮＤＰが双方の側でセンシング結果を生成するために（即ち、センシングイニシエータにおいて、また、センシングレスポンダにおいて）使用されるように実行されうる。
【0739】
例えば、Ｉ２Ｒ ＮＤＰは、ＡＰ（レスポンダ）においてセンシング結果を生成するために非ＡＰ ＳＴＡからＡＰへ送信されうる一方、Ｒ２Ｉ ＮＤＰは、非ＡＰ ＳＴＡ（イニシエータ）においてセンシング結果を生成するためにＡＰから非ＡＰ ＳＴＡへ送信されうる。センシング測定報告フレームは、ＡＰと非ＡＰの両方が既にセンシング測定結果のバージョンを有するので、センシングレスポンダがセンシング結果をセンシングイニシエータに報告するために必要／使用されなくてもよい。
【0740】
ＡＰにおける第１（ＡＰ側）センシング結果の生成に応じて、ＡＰのＭＬＭＥは、第１のセンシング結果の利用可能性を知らせるために、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＡＰのＳＭＥへ送信しうる。また、非ＡＰ ＳＴＡにおける第２（非ＡＰ側の）センシング結果の生成に応じて、非ＡＰ ＳＴＡのＭＬＭＥは、第２のセンシング測定結果の利用可能性を知らせるために、第１の信号／メッセージ／プリミティブを非ＡＰ ＳＴＡのＳＭＥへ送信しうる。センシング測定報告フレームが使用されえないので、ＳＭＥ（ＡＰのＳＭＥ及び非ＡＰ ＳＴＡのＳＭＥ）のいずれも、センシング測定報告フレームの送信を要求するために、それぞれのＭＬＭＥに第２の信号／メッセージ／プリミティブを送信しえない。
【0741】
代替の例では、ＡＰ（レスポンダ）は、オプションで、センシング測定報告フレームを使用して、そのセンシング結果を非ＡＰ ＳＴＡ（イニシエータ）に報告しうる。その場合、ＡＰのＳＭＥは、ＡＰのＭＬＭＥに第２の信号／メッセージ／プリミティブを送信することで、非ＡＰ ＳＴＡ（イニシエータ）へのセンシング測定報告フレームの送信を要求しうる。
【0742】
ＴＢ無線センシング。ＡＰ ＳＴＡが、センシングイニシエータでありうるとともに、ある個数の（１つ以上の）ＳＴＡ（例えば、他のＡＰ ＳＴＡ又は非ＡＰ ＳＴＡ）が、センシングレスポンダでありうる。それらは、トリガベース（ＴＢ）センシングを共同で実行しうる。ＡＰがポーリングフレームを送信することで、ＴＢセンシングのための上記個数のＳＴＡの利用可能性をチェックする、ポーリング段階がありうる。ＳＴＡが利用可能である場合、それは、ＣＴＳ－ｔｏ－ｓｅｌｆで応答しうる。ポーリング段階の後、一方向ダウンリンクサウンディング段階（例えば、ＮＤＰＡサウンド段階）、一方向アップリンクサウンディング段階（例えば、トリガフレームサウンディング段階）、又は一方向アップリンク－ダウンリンクサウンディング段階がありうる。
【0743】
一方向ＴＢセンシング。一方向ダウンリンクサウンディング段階では、利用可能なＳＴＡごとに、ＡＰはダウンリンクサウンディング信号としてＮＤＰフレームが後に続くＮＤＰＡフレームを、ＳＴＡへ送信することで、ＳＴＡにおけるセンシング測定結果を生成しうる。別個のＮＤＰＡフレームが、各利用可能ＳＴＡへ送信されてもよく、又は共通／共有ＮＤＰＡフレームが複数の（例えば、いくつかの又は全ての）利用可能なＳＴＡへ送信されてもよい。各ＳＴＡ（レスポンダ）は、オプションとして、センシング測定報告フレームを使用して、そのセンシング結果をＡＰ（イニシエータ）に報告しうる。センシング結果がＳＴＡにおいて利用可能である場合、ＳＴＡのＭＬＭＥは、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＳＴＡのＳＭＥへ送りうる。ＳＴＡのセンシング結果がＡＰにオプションで報告される場合、ＳＭＥは、ＡＰ（イニシエータ）へのセンシング測定報告フレームの送信を要求するために、第２の信号／メッセージ／プリミティブをＳＴＡのＭＬＭＥへ送信しうる。
【0744】
一方向アップリンクサウンディング段階では、利用可能な各ＳＴＡについて、ＡＰ（イニシエータ）は、トリガフレーム（ＴＦ）をＳＴＡ（レスポンダ）へ送信し、その後、ＳＴＡは、ＡＰ（イニシエータ）においてセンシング測定結果を生成するために、ＡＰにアップリンクサウンディング信号としてＮＤＰを送信しうる。別個のトリガフレームが、各利用可能なＳＴＡへ送信されてもよく、又は共通／共有トリガフレームが複数の（例えば、いくつか又は全ての）利用可能なＳＴＡへ送信されてもよい。センシング結果がＳＴＡにおいて利用可能である場合、ＳＴＡのＭＬＭＥは、センシング結果の利用可能性を知らせるために、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＳＴＡのＳＭＥへ送りうる。センシング結果が、イニシエータにおいて既に生成されているので、センシング測定報告フレームは、センシング結果をイニシエータへ送信するために必要／使用されなくてもよい。したがって、ＳＴＡのＳＭＥは、センシング測定報告フレームの送信を要求するために第２の信号／メッセージ／プリミティブを送信しないことがある。
【0745】
双方向ＴＢセンシング。一方向アップリンクダウンリンクサウンディング段階では、利用可能な各ＳＴＡについて、ＡＰは専用の「ＮＤＰＡトリガ（NDPA-Trigger）」フレームをＳＴＡへ送信し、それに後続して、２つのＮＤＰを送信しうる。即ち、ダウンリンクサウンディング信号としてＡＰからＳＴＡへ送信され、センシング結果を生成するＩ２Ｒ ＮＤＰ（イニシエータ対レスポンダＮＤＰフレーム）と、アップリンクサウンディング信号としてＳＴＡからＡＰへ送信され、ＡＰでセンシング結果を生成するＲ２Ｉ ＮＤＰ（レスポンダ対イニシエータＮＤＰフレーム）である。Ｉ２Ｒ ＮＤＰは、Ｒ２Ｉ ＮＤＰに先行してもよく、又はＲ２Ｉ ＮＤＰは、Ｉ２Ｒ ＮＤＰに先行してもよい。専用のＮＤＰＡトリガフレームは、ＮＤＰＡフレーム、トリガフレーム、又は別のフレームでありうる。別個のＮＤＰＡトリガフレームが、各利用可能ＳＴＡへ送信されてもよく、又は共通／共有ＮＤＰＡトリガフレームが複数の（例えば、いくつか又は全ての）利用可能なＳＴＡへ送信されてもよい。ＡＰとＳＴＡの両方が既にセンシング測定結果のバージョンを有するので、センシング測定報告フレームは、センシングレスポンダがセンシング結果をセンシングイニシエータに報告するために必要とされない／使用されないことがある。
【0746】
ＡＰにおける第１（ＡＰ側）センシング結果の生成に応じて、ＡＰのＭＬＭＥは、第１のセンシング結果の利用可能性を知らせるために、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＡＰのＳＭＥへ送信しうる。ＳＴＡにおける第２（非ＡＰ側の）センシング結果の生成に応じて、ＳＴＡのＭＬＭＥは、第２のセンシング測定結果の利用可能性を知らせるために、第１の信号／メッセージ／プリミティブをＳＴＡのＳＭＥに送りうる。センシング測定報告フレームが使用されなくてもよいので、ＳＭＥ（ＡＰのＳＭＥ及び非ＡＰ ＳＴＡのＳＭＥ）のいずれも、イニシエータへのセンシング測定報告フレームの送信を要求するために第２の信号／メッセージ／プリミティブをそれぞれのＭＬＭＥへ送信しなくてもよい。
【0747】
代替の一方向アップリンク－ダウンリンクサウンディング段階では、ＳＴＡ（レスポンダ）は、オプションで、センシング測定報告フレームを使用して、そのセンシング結果をＡＰ（イニシエータ）に報告しうる。その場合、ＳＴＡのＳＭＥは、第２の信号／メッセージ／プリミティブをＳＴＡのＭＬＭＥへ送信することで、ＡＰ（イニシエータ）へのセンシング測定報告フレームの送信を要求しうる。
【0748】
ピア・ツー・ピア無線センシング（Ｐ２Ｐセンシング）。ピア・ツー・ピア無線センシングでは、非ＡＰ ＳＴＡの１つ以上のペアが、ＡＰと関連付けられた無線ネットワークにおいて決定されうる。各ペアを用いて、ＮＤＰは、非ＡＰ ＳＴＡにおけるセンシング結果を生成するためのサウンディング信号として、第１の非ＡＰ ＳＴＡと第２の非ＡＰ ＳＴＡとの間で送信されうる。ＮＤＰ送信は、関連するＡＰからのヘルプ／シグナリング／トリガを用いて送信されうる／されなくてもよい。
【0749】
一方向Ｐ２Ｐセンシング。一方向Ｐ２Ｐセンシングの一例では、ＡＰがセンシングイニシエータ、第１及び第２の非ＡＰ ＳＴＡの両方がセンシングレスポンダでありうる。別の例では、非ＡＰ ＳＴＡが、ＡＰがセンシングイニシエータ、第１及び第２の非ＡＰ ＳＴＡの両方がセンシングレスポンダでありうる、一方向Ｐ２Ｐセンシングを実行するように、ＡＰ（ＳＢＰレスポンダ）に要求する、センシング・バイ・プロキシ（ＳＢＰ）イニシエータでありうる。
【0750】
両方の例において、ＡＰは、２つの非ＡＰ ＳＴＡが（例えば、識別可能なネットワークアドレス、識別可能な無線ネットワークアドレス／ＩＤ、ＡＰ割り当てＩＤ、イニシエータ割り当てＩＤ、ユーザ定義ＩＤ、ＭＡＣアドレス等の、少なくとも１つの対応するＩＤをそれぞれが用いて）互いに識別しうるように、２つの非ＡＰ ＳＴＡと個別に設定／ネゴシエーション／アレンジしうるとともに、第１の非ＡＰ ＳＴＡは、センシング測定結果が第２の非ＡＰ ＳＴＡにおいて取得／生成されうるように、ＮＤＰをサウンディング信号として第２の非ＡＰ ＳＴＡへ送信することになる。ＡＰは、第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームを、非ＡＰ ＳＴＡのペアへ送信しうる。第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームは、ＮＤＰＡフレーム、トリガフレーム、専用のＮＤＰＡトリガフレーム（上述）、又は別のフレームでありうる。別個の第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームが、非ＡＰ ＳＴＡの各ペアへ送信されうる、又は共通／共有の第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームが、複数の（例えば、いくつか又は全ての）利用可能なＳＴＡへ送信されうる。次いで、第１の非ＡＰ ＳＴＡは、第２の非ＡＰ ＳＴＡにおいてセンシング測定結果を生成するために、ＮＤＰを第２の非ＡＰ ＳＴＡへ送信する。センシング測定結果は、第２の非ＡＰ ＳＴＡにおいて使用／必要とされうるか、又はセンシング結果は、オプションで、第２の非ＡＰ ＳＴＡ（センシングレスポンダ）からＡＰ（センシングイニシエータ）へ送信されうる。ＳＢＰの例では、ＡＰ（ＳＢＰレスポンダ）が、センシング結果をＳＢＰイニシエータに更に報告しうる。
【0751】
双方向Ｐ２Ｐセンシング。一方向Ｐ２Ｐセンシングの一例では、ＡＰがセンシングイニシエータ、第１及び第２の非ＡＰ ＳＴＡの両方がセンシングレスポンダでありうる。別の例では、非ＡＰ ＳＴＡは、ＡＰがセンシングイニシエータ、第１及び第２の非ＡＰ ＳＴＡの両方がセンシングレスポンダでありうる一方向Ｐ２Ｐセンシングを実行するようにＡＰ（ＳＢＰレスポンダ）に要求する、センシング・バイ・プロキシ（ＳＢＰ）イニシエータでありうる。
【0752】
両方の例において、ＡＰは、２つの非ＡＰ ＳＴＡが、（例えば、識別可能なネットワークアドレス、識別可能な無線ネットワークアドレス／ＩＤ、ＡＰ割り当てＩＤ、イニシエータ割り当てＩＤ、ユーザ定義ＩＤ、ＭＡＣアドレス等の、少なくとも１つの対応するＩＤをそれぞれが用いて）互いに識別しうるように、２つの非ＡＰ ＳＴＡと個別に設定／ネゴシエーション／アレンジしうるとともに、２つの非ＡＰ ＳＴＡは、センシング測定結果が両方の非ＡＰ ＳＴＡにおいて取得／生成されうるように、サウンディング信号としてＮＤＰを送信することになる。ＡＰは、第２のＰ２Ｐセンシングトリガフレームを非ＡＰ ＳＴＡのペアへ送信しうる。第２のＰ２Ｐセンシングトリガフレームは、ＮＤＰＡフレーム、トリガフレーム、専用のＮＤＰＡトリガフレーム（上述）、第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレーム、又は別のフレームでありうる。別個の第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームが、非ＡＰ ＳＴＡの各ペアへ送信されうる、又は共通／共有の第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレームが複数の（例えば、いくつか又は全ての）利用可能なＳＴＡへ送信されうる。次いで、第１の非ＡＰ ＳＴＡは、第２の非ＡＰ ＳＴＡにおいてセンシング測定結果を生成するために第２の非ＡＰ ＳＴＡへＮＤＰを送信し、第２の非ＡＰ ＳＴＡは、第１の非ＡＰ ＳＴＡにおいてセンシング測定結果を生成するために第１の非ＡＰ ＳＴＡへＮＤＰを送信する。センシング測定結果は、第２の非ＡＰ ＳＴＡにおいて使用／必要とされうるか、又はセンシング結果は、オプションで、第２の非ＡＰ ＳＴＡ（センシングレスポンダ）からＡＰ（センシングイニシエータ）へ送信されうる。ＳＢＰの例では、ＡＰ（ＳＢＰレスポンダ）が、センシング結果をＳＢＰイニシエータに更に報告しうる。
【0753】
別の例では、第１及び第２の非ＡＰ ＳＴＡが、ＡＰからのシグナリングなしに、一方向Ｐ２Ｐセンシング又は一方向Ｐ２Ｐセンシングを実行しうる。２つの非ＡＰ ＳＴＡは、互いに識別し、互いに設定／ネゴシエーション／アレンジしうる。一方向Ｐ２Ｐセンシングでは、ＮＤＰが、第２の非ＡＰ ＳＴＡにおけるセンシング結果を生成するために、第１の非ＡＰ ＳＴＡから第２の非ＡＰ ＳＴＡに一方向に送信されうる。第２の非ＡＰ ＳＴＡは、オプションで、そのセンシング結果を第１の非ＡＰ ＳＴＡへ送信しうる。一方向Ｐ２Ｐセンシングでは、ＮＤＰが、ＡＰからのシグナリングなしに、２つの非ＡＰ ＳＴＡの間で双方向に送信されうる。
【0754】
一般化デイジーチェーン（daisy chain）センシング。ＡＰ又は非ＡＰ ＳＴＡは、センシングのためのスキャン順序（例えば、デイジーチェーン、又は完全接続構成）を確立するために、いくつかのＳＴＡ（例えば、ＡＰ、別のＡＰ、又は非ＡＰ ＳＴＡ）を設定／ネゴシエーション／アレンジ／セットアップすることを、ＡＰに要求しうる／行わせうる。例えば、ＡＰは、ある個数のＳＴＡの利用可能性をチェックするために、デイジーチェーンセンシングポーリングフレームを送りうる。ＳＴＡが利用可能である場合、それに応じて応答フレームで（例えば、ＣＴＳ－ｔｏ－ｓｅｌｆで）応答しうる。ＮＤＰは、センシング測定結果を生成するために、デイジーチェーン内の隣接するＳＴＡ間で送信されうる。
【0755】
一方向デイジーチェーンセンシング。一方向デイジーチェーンセンシングは、（デイジーチェーンに沿って上流から下流へ）一方向に送信されるＮＤＰによって実行されうる。
【0756】
ＡＰは、第１のデイジーチェーントリガフレーム（例えば、ＮＤＰＡフレーム、ＮＤＰＡフレームバリアント、トリガフレーム、トリガフレームバリアント、「ＮＤＰＡトリガ」フレーム、第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレーム、第２のＰ２Ｐセンシングトリガフレーム、別のフレーム）を、ある個数の（１つ以上の）ＳＴＡへ送りうる。第１のＳＴＡは、第１のＮＤＰを第２のＳＴＡへ送信しうる。第２のＳＴＡは、（ａ）第１のＮＤＰを受信し、第１のセンシング測定結果（例えば、受信された第１のＮＤＰに基づいて演算されたＣＳＩ）を生成し、（ｂ）第２のＮＤＰを（下流の）第３のＳＴＡ（第１のＳＴＡ又は第２のＳＴＡでありうる）へ送信しうる。第２のＮＤＰは、第１のＮＤＰの受信後、第１の時間遅延（例えば、ＳＩＦ）の後に送信されうる。第３のＳＴＡは、第２のＮＤＰを受信し、センシング測定結果を生成し、第３のＮＤＰを第４のＳＴＡへ（おそらく第２の時間遅延の後に）送信すること等、を行いうる。第１の、第２の、第３の、第４の、...ＳＴＡは、デイジーを形成しうる。各ＳＴＡは、「上流」又は前のＳＴＡからＮＤＰを受信し、別のＮＤＰを「下流」又は次のＳＴＡに（おそらく、ある時間遅延を伴って）送信する。デイジーチェーンは閉ループを形成しうる（即ち、デイジーチェーン中の最後のＳＴＡは、デイジーチェーン中の最初のＳＴＡ又は別のＳＴＡでありうる）。
【0757】
ある個数の（１つ以上の）ＳＴＡのうちのいずれかについて、センシング測定結果は、センシングのためにＳＴＡによってローカルに使用されうるか、又はオプションでＡＰに報告されうる。ＳＢＰの場合、報告されたセンシング結果は、ＳＢＰ要求非ＡＰ ＳＴＡに報告されうる。
【0758】
双方向デイジーチェーンセンシングは、ＮＤＰが、双方向で（デイジーチェーンに沿って、上流から下流へ、及び、下流から上流へ）送信されることによって実行されうる。
【0759】
ＡＰは、第２のデイジーチェーントリガフレーム（例えば、ＮＤＰＡフレーム、ＮＤＰＡフレームバリアント、トリガフレーム、トリガフレームバリアント、「ＮＤＰＡトリガ」フレーム、第１のＰ２Ｐセンシングトリガフレーム、第２のＰ２Ｐセンシングトリガフレーム、第１のデイジーチェーントリガフレーム、別のフレーム）を、ある個数の（１つ以上の）ＳＴＡへ送りうる。第１のＳＴＡは、第１のＮＤＰを第２のＳＴＡへ送信しうる。第２のＳＴＡは、（ａ）第１のＮＤＰを受信し、第１のセンシング測定結果（例えば、受信された第１のＮＤＰに基づいて演算されたＣＳＩ）を生成し、（ｂ）第２のＮＤＰを（下流の）第３のＳＴＡへ送信し、（ｃ）別のＮＤＰを、第１のＳＴＡにおけるセンシング測定結果を生成するために（上流へ）第１のＳＴＡへ送信しうる。第２のＮＤＰは、別のＮＤＰに先行してもよく、逆もまた同様である。第２のＮＤＰ及び別のＮＤＰの送信の前に、第１のＮＤＰの受信後に第１の時間遅延（例えば、ＳＩＦ）がありうる。第３のＳＴＡは、第２のＮＤＰを受信し、センシング測定結果を生成し、第３のＮＤＰを第４のＳＴＡへ送信し、更に別のＮＤＰを第２のＳＴＡに返送すること等を行いうる。第１の、第２の、第３の、第４の、...ＳＴＡは、スキャン順序又はデイジーチェーンを形成しうる。各ＳＴＡは、上流／前のＳＴＡからＮＤＰを受信し、（おそらく、ある時間遅延を伴って）ＮＤＰを下流／次のＳＴＡへ送信し、ＮＤＰを上流／前のＳＴＡに（上流へ）戻して送信する。スキャン順序／デイジーチェーンは、閉ループを形成しうる（即ち、デイジーチェーン中の最後のＳＴＡは、デイジーチェーン中のＳＴＡデバイス又は別のＳＴＡでありうる）。
【0760】
センシングレスポンダに関連付けられたセッションセットアップ／測定セットアップの終端／一時停止。ＡＰは、特定のセンシングレスポンダと関連付けられたセンシング測定結果（例えば、ＣＳＩ、ＣＩＲ、ＣＦＲ、ＲＳＳＩ）が役に立たない、有用でない、及び／又はタスクにとって最も有用でない可能性がある（例えば、ノイズが多すぎる、不安定すぎる、カオス的すぎる、干渉が多すぎる、信頼性が低い、障害がある、又は特定のレスポンダと関連付けられたセンシングをユーザ「一時停止」若しくは「停止」する、又は全てのセンシングレスポンダと関連付けられたセンシングをユーザ「一時停止」若しくは「停止」する等）を、ＳＢＰイニシエータから判定するか、又はＡＰがＳＢＰイニシエータから判定を受信しうる。当該判定は、（ｉ）センシング測定結果（例えば、ノイズ、安定性、ばらつき、ランダム性／カオス、干渉、信頼性、障害、誤差、及び／又はミスに関するテスト／測度に基づく）及び／又は（ｉｉ）システムの状態／条件／テスト（例えば、センシング測定結果送信／保存／関連処理／センシング演算は、過度の帯域幅／メモリ／処理電力／時間を消費するか、過度の電力を生成するか、又はセンシング測定結果に現在割り当てられているより高い優先度のリソースを必要とする別のタスク）に基づきうる。別のセンシングレスポンダと関連付けられたセンシング測定結果は、タスクにとって有用で役に立たない、及び／又はより有用でありうるという判定がありうる。
【0761】
その結果、ＡＰは、ＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータから要求を受信して、特定のセンシングレスポンダと関連付けられたセンシングセッションセットアップを終了しうる、又は受信しうる。ＡＰは、ＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータから、ある期間（例えば、何らかの干渉／雑音／不安定／不都合な状態が終了するまで待機するか、又はユーザがセンシングを「一時停止しない」又は「停止しない」まで待機する）の間、待機し、次いで、終了されたセンシングセッションセットアップとして同一又は類似又は修正されたセンシングセッションセットアップ設定を使用して、特定のセンシングレスポンダとの別のセンシングセッションを開始する（センシングセッションセットアップを実行することによって）ことを求める要求を受信してもよく、又は受信してもよい。期間の判定は、いくつかの基準に基づきうる。
【0762】
代替的に、センシングセッションセットアップを終了する代わりに、ＡＰは、ＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータから、特定のセンシングレスポンダに関連する特定のセンシング測定セットアップを終了する要求を受信してもよい。ＡＰは、ＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータからの要求を受信してもよく、ある期間待機し、次いで、特定の終端されたセンシング測定セットアップと同一又は類似の設定で、特定のセンシングレスポンダを用いて別のセンシング測定セットアップを開始する。
【0763】
代替的に、ＡＰは、ＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータから、特定のセンシングレスポンダとのセンシングセッション（即ち、センシングセッションセットアップ）を一定期間中断し、一定期間後にセンシングセッションを再開する要求を受信してもよく、又は受信してもよい。
【0764】
代替的に、ＡＰはＳＢＰの場合、ＳＢＰイニシエータから要求を受信し、特定のセンシングレスポンダとの特定のセンシング測定セッションを一定期間中断し、一定期間後に特定のセンシング測定セッションを再開してもよい。
【0765】
ＳＢＰにおけるＡＰから複数のセンシングレスポンダへのサウンディング信号のマルチキャスト又はブロードキャスト。ＡＰは、センシングイニシエータでありうるとともに、（例えば、センシングセッション中、又はＳＢＰ中の）センシング送信機でもありうる。サウンディング信号（例えば、ＮＤＰ）を、いくつかのセンシングレスポンダの各々に別々に送信しうる（即ち、ポイント・ツー・ポイントのサウンディング）。代替として、それは、マルチキャスト又はブロードキャストを使用して、サウンディング信号（例えば、ＮＤＰ）を２つ以上のセンシングレスポンダへ送信してもよく、その結果、センシング測定結果が２つ以上のセンシングレスポンダにおいて同時に生成されうる。センシング測定結果は、オプションで、ＡＰに報告されてもよい（即ち、ＡＰに報告されてもされなくてもよい）。ＳＢＰの場合、ＡＰは、オプションで、センシング測定結果をＳＢＰイニシエータに報告してもよい（即ち、報告してもしなくてもよい）。
【0766】
選択的ＳＢＰ。プロキシイニシエータ（例えば、ＳＢＰイニシエータ）は、ＡＰ（プロキシイニシエータの代わりに、センシングイニシエータとして動作する）とＡＰの無線ネットワーク内の任意の利用可能なセンシングレスポンダ（例えば、非ＡＰ ＳＴＡ／デバイス、別のＡＰ、メッシュＡＰ）との間で、非選択的無線センシング（例えば、ＳＢＰ）が実行されるように、プロキシレスポンダ（例えば、ＳＢＰレスポンダ）である無線アクセスポイント（ＡＰ）へ要求を送信しうる。利用可能なセンシングレスポンダの各々は、アイデンティティ（ＩＤ、例えば、ＭＡＣアドレス）を割り当てられうる／に関連付けられうる。プロキシイニシエータ（例えば、ＳＢＰイニシエータ）は、ＡＰの無線ネットワークにおいて選択されたセンシングレスポンダのグループを用いて選択的無線センシング（例えば、選択的ＳＢＰ）を実行するために、ＡＰへ別の要求を送りうる。各選択センシングレスポンダは、それぞれのＩＤによって識別されうる。同じ又は異なるセンシング設定が、異なるセンシングレスポンダのために使用されうる。センシングレスポンダの場合、同じ又は異なるセンシング設定が、異なるターゲットタスク（２つ以上のターゲットタスクの場合）又は異なるプロキシイニシエータ（２つ以上のプロキシイニシエータの場合）のために使用されうる。
【0767】
プロキシイニシエータは、（例えば、８０２．１１ｂｆ準拠の）無線センシングをサポートする／を行う能力がある、ＡＰのネットワーク内のセンシング可能デバイスのリストに、関連付けられたデバイス情報（例えば、デバイス名、ホスト名、ベンダクラスＩＤ、デバイス製品名）を提供するようにＡＰに要求しうる。プロキシイニシエータは、リスト及び関連するデバイス情報に基づいて、選択センシングレスポンダを選択しうる。
【0768】
プロキシイニシエータは、２段階アプローチを使用して、ターゲットタスクのための選択的無線センシングを行いうる。段階１において、プロキシイニシエータは、非選択的無線センシング（即ち、全ての利用可能なセンシングレスポンダを用いたセンシング）を要求／実行／使用して、全てのセンシングレスポンダを用いてトライアル／テスト／トレーニングタスクを実行し、センシング結果及びある基準に基づいて選択されたセンシングレスポンダを選択しうる。トライアル／テスト／トレーニングタスクは、モーション検出タスクであってもよい。ベニューにおける各センシングレスポンダの位置（又は何らかのターゲット物理デバイスへのマッピング）は、トライアル／テスト／トレーニングタスクにおいて推定されうるとともに、選択は、センシングレスポンダの推定された位置（又はマッピング）に基づきうる。プロキシセレクタは更に、段階１に参加しなかったセンシング可能デバイスのリストから、いくつかのデバイスを選択しうる。
【0769】
次に段階２において、プロキシイニシエータは、選択されたセンシングレスポンダを用いて、ターゲットタスクのための選択的無線センシングを要求／実行しうる。トライアル／テスト／トレーニングタスクは、特定の方法でターゲットタスクに関連しうる。トライアル／テスト／トレーニングタスクは、全てのセンシング可能無線レスポンダが要件を満たすことができ、かつ、非選択的無線センシングに参加しうるように、低センシング要件を有しうる。トライアル／テスト／トレーニングタスクは、選択センシングレスポンダの選択に有用なセンシング結果を有しうる。
【0770】
プロキシイニシエータは、２段階アプローチを使用して、２つのターゲットタスクのための選択的無線センシングを行いうる。各ターゲットタスクについて、それぞれの段階１と、それに続くそれぞれの段階２とを実行しうる。代替的には、共通の段階１が実行されてもよく、そこでは、選択センシングレスポンダの第１のグループが第１のターゲットタスクのために選択され、第２のグループが第２のターゲットタスクのために選択されてもよい。第１のグループは、第２のグループと重複しても重複しなくてもよい。次いで、選択センシングレスポンダのそれぞれのグループに基づいて、２つのターゲットタスクに対して（例えば、連続的に、同時に、又は同時に）別個の段階２が実行されうる。第１のグループ及び第２のグループが、両方のグループに現れる少なくとも１つの共通センシングレスポンダと重複する場合、共通センシングレスポンダに関連付けられたセンシング結果は、両方のターゲットタスクによって共有されうる。
【0771】
２つの異なるプロキシイニシエータは、２段階アプローチを使用して、それぞれのターゲットタスクのために選択的無線センシングを行いうる。各プロキシイニシエータの各ターゲットタスクについて、それぞれの段階１と、それに続くそれぞれの段階２とを実行しうる。代替的には、第１の共通段階１は、第１のプロキシイニシエータに対して実行され（そのターゲットタスクの各々に対して選択センシングレスポンダのグループを選択するため）、その後、別個の段階２（そのターゲットタスクの各々に対して選択的無線センシングを実行するため）が続く。同様に、第２の共通段階１は、第２のプロキシイニシエータについて実行され、その後、そのターゲットタスクの各々について別々の段階２が続く。代替的に、第３の共通段階１は、両方のプロキシイニシエータに対して実行され、その後、各ターゲットタスクに対して別個の段階２が続く。共通センシングレスポンダが２つ以上のターゲットタスクに対して選択される場合、共通センシングレスポンダに関連付けられたセンシング結果は、２つ以上のターゲットタスクによって共有されうる。
【0772】
プロキシイニシエータは、非選択的ＳＢＰ、非選択的ＳＢＰ、又はその両方のうちの１つを開始することをＡＰが許可／認可／認証する「認可された」又は「信頼された」デバイスでありうる。第１の適格性確認（qualification）テスト／セットアップ／手順は、ＳＢＰイニシエータがＡＰによって非選択的ＳＢＰを開始することを認可されるために順に実行されうる（第１の認可）。第２の適格性確認テスト／セットアップ／手順は、ＳＢＰイニシエータがＡＰによって選択的ＳＢＰを開始することを認可されるために順に実行されうる（第２の認可）。ＳＢＰイニシエータは、第１の認可及び第２の認可のうちの１つ、又は両方を有しうる。第１の認可及び第２の認可のうちの一方は、他方を暗示してもよい。
【0773】
プロキシイニシエータは、無線接続（例えば、ＡＰの無線ネットワーク、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＵＷＢ、ｍｍＷａｖｅ等）を介して、又は有線接続（例えば、イーサネット、ＵＳＢ、光ファイバ等）を介してＡＰに接続されうる。
【0774】
センシングレスポンダは、非選択的プロキシセンシング（例えば、ＳＢＰ）、又は選択的プロキシセンシング、又はその両方をサポートしうる／しえない。センシング結果をプロキシイニシエータへのオンワード送信のためにＡＰへ送信する場合、センシングレスポンダは、センシング結果を暗号化／処理し、その結果、センシング結果は、（解読キーを有しない）ＡＰによってではなくプロキシイニシエータ（解読キーを有する）によって解読／解釈／消費／解明されてもよい。
【0775】
プロトコル／標準に基づくセッションにおいてそれぞれの方法（即ち、方向）で、それぞれが個別の無線信号（例えば、ＮＤＰ）を送信する２つのデバイス。第１のデバイスは、第１の無線信号を、受信した第１の無線信号からセンシング測定結果（例えば、チャネル情報／ＣＩ、ＴＳＣＩ、ＣＳＩ、ＣＩＲ、ＣＦＲ、ＲＳＳＩ等）を生成する第２のデバイスへ送信する。第２のデバイスは、第２の無線信号を、受信された第２の無線信号からＣＩを生成する第３のデバイス（例えば、第１のデバイス）へ送信する。センシング測定生成も連続している。
【0776】
重要な特殊ケース：第３のデバイスは、第１及び第２のデバイスの両方がそれら自体のＴＳＣＩを有し、かつ、無線センシングコンピューティングを実行しうるように、第１のデバイスである。また、センシング測定結果の報告はない。プロトコルは、デフォルトプロトコル、業界標準規格、国家標準規格、国際標準規格、ＷＬＡＮ標準規格、ＷｉＦｉ、ＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１１ｂｆ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＵＷＢ、８０２．１５、８０２．１６、セルラ通信標準規格、４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、ＷｉＭａｘ等であってもよい。
【0777】
以下の番号付けされた項は、双方向センシングの例を提供する。
【0778】
項Ｈ１．無線双方向センシングシステムの方法／装置／システム／ソフトウェアであって、プロトコルに基づくベニューの無線マルチパスチャネルを通じて２つの装置によって連続して２つの無線（サウンディング）信号を送信することと、第１のヘテロジニアス無線デバイスから第２のヘテロジニアス無線デバイスへ送信される第１の無線信号と、第２のヘテロジニアス無線デバイスから第３のヘテロジニアス無線デバイスへ送信される第２の無線信号とを含み、無線マルチパスチャネルはベニューにおける物体のモーションによって影響を受け、２つの無線信号を２つの装置によって連続して受信することと、２つの無線信号を２つの装置によって連続して受信することと、第１の無線信号はマルチパスチャネル及び物体のモーションによって受信された第１の無線信号とは異なり、送信された第２の無線信号はマルチパスチャネル及び物体のモーションによって受信された第２の無線信号とは異なることと、無線の２つの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、２つの受信された無線信号に基づいて２つのデバイスによって連続してベニュー内のマルチパスチャネル、受信された第１の無線信号に基づいて第２のデバイスによって取得された第１のＴＳＣＩと、受信された第２の無線信号に基づいて第３のデバイスによって取得された第２のＴＳＣＩとの２つのデバイスにおいて２つのＴＳＣＩを利用可能にすることと、を含み、第１のＴＳＣＩは第２のデバイスにおいて利用可能であり、第２のＴＳＣＩはアプリケーションのために第３のデバイスにおいて利用可能である。
【0779】
第２及び第３のデバイスにおいて、それぞれのＭＬＭＥはそれぞれのデバイスにおけるそれぞれのＴＳＣＩの利用可能性を示すために、それぞれのＳＭＥにそれぞれの内部（電子）信号／メッセージを送信する。
【0780】
項Ｈ２．項Ｈ１における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、プロトコルに基づいて２つのデバイスにおける２つのＴＳＣＩの利用可能性を示すために２つの電気信号を連続して送信することと、第１のＴＳＣＩの利用可能性を示すために、第２のデバイスの第２のＭＡＣレイヤ管理エンティティ（ＭＬＭＥ）から第２のデバイスの第２の局管理エンティティ（ＳＭＥ）に、第２のデバイス内の第２の電気信号を送信することと、第２のＴＳＣＩの利用可能性を示すために、第３のデバイスの第３のＭＬＭＥから第３のデバイスの第３のＳＭＥに、第３のデバイス内の第３の電気信号を送信することと、を更に含む。
【0781】
特殊ケース１：第１デバイス＝第３デバイス。第１のデバイスは、センシング開始剤である。
【0782】
項Ｈ３．項Ｈ１又は２における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、プロトコルに基づいて第１のデバイスによるセンシングセッションを開始することを更に備え、第３のデバイスは第１のデバイスであり、第１のデバイスはセンシングイニシエータであり、第２のデバイスはセンシングレスポンダであり、第１の無線信号はイニシエータ・ツー・レスポンダ（Ｉ２Ｒ）サウンディング信号であり、第２の無線信号はレスポンダ・ツー・イニシエータ（Ｒ２Ｉ）サウンディング信号である。
【0783】
センシング・イニシエータにそのセンシング測定結果を報告するためにセンシング・レスポンダによって使用されるレポート・フレームはない。
【0784】
項Ｈ４．項Ｈ３における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、そのＴＳＣＩ（即ち、第１のＴＳＣＩ）をセンシングイニシエータへ送信するために、センシングレスポンダによって無線レポートフレームが使用されない。
【0785】
あるいは、レポートフレームがレスポンダをセンシングすることによって、そのレポートセンシング測定結果をセンシングイニシエータにセンシングすることによって、オプションで使用されてもよい。
【0786】
項Ｈ５．項Ｈ３における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のＴＳＣＩ及び第２のＴＳＣＩの両方が第１のデバイスに利用可能であるように、第１のＴＳＣＩ（即ち、第２のデバイスにおいて生成されたセンシング測定値）を第１のデバイス（センシングイニシエータ）へ送信するために、無線レポートフレームが第２のデバイス（センシングレスポンダ）によってオプションで使用される。
【0787】
トリガ信号は、２つのデバイスによる２つの無線信号の連続した送信をトリガするために使用されうる。トリガ信号は、ＮＤＰＡフレーム、トリガフレーム（ＴＦ）、又はトリガ用の別のフレームでありうる。
【0788】
項Ｈ６．項Ｈ６における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、更に、２つのデバイスによる２つの無線信号の送信を連続してトリガするために、プロトコルに基づいてセンシングイニシエータによってセンシングレスポンダにトリガ信号を送信することを含む。
【0789】
特別なケース１ａ：非ＡＰ ＳＴＡがセンシングセッションを開始する、非ＴＢセンシング。ＡＰは、ＷｉＦｉ／ＷＬＡＮにおけるＡＰ、又はセルラ通信における基地局でありうる。
【0790】
項Ｈ７．項Ｈ３の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のデバイスは、非アクセスポイントデバイス（非ＡＰ局又は非ＡＰ ＳＴＡ）である。
【0791】
特別なケース１ｂ：ＡＰ開始センシングセッションによるＴＢセンシング。ＡＰは、ＷｉＦｉ／ＷＬＡＮにおけるＡＰ、又はセルラ通信における基地局でありうる。
【0792】
項Ｈ８．項Ｈ３における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のデバイスは、アクセスポイントデバイス（ＡＰ）である。
【0793】
ＴＢセンシングはいくつかのデバイス（第２のデバイスを含む）の「利用可能性」をチェックするために、イニシエータ（第１のデバイス）をセンシングするためのポーリング段階を有しうる。各利用可能なデバイスは、それが利用可能であることを示すために応答しうる。
【0794】
項Ｈ９．項Ｈ８における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、プロトコルに基づいて、ＡＰによるいくつかの無線ヘテロジニアスデバイス（即ち、無線局／ＳＴＡ）の利用可能性について無線にチェックすることを更に備え、第２のデバイスは、ある個数の無線ヘテロジニアスデバイスのうちの１つであり、利用可能である。
【0795】
ＡＰは、デバイスの利用可能性をチェックするために少なくとも１つのポーリングフレームを送信しうる。
【0796】
項Ｈ１０．項Ｈ９における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、利用可能性について無線でチェックするために、プロトコルに基づいて、ＡＰによっていくつかの無線ヘテロジニアスデバイスにポーリングフレームを送信することを更に含む。
【0797】
利用可能なデバイスはそれらが利用可能であることを示す応答として、いくつかの無線応答信号（例えば、「利用可能信号」）を送りうる。
【0798】
項Ｈ１１．項Ｈ９における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、利用可能であることを示すために、プロトコルに基づいて、任意の利用可能な無線ヘテロジニアスデバイスによって無線利用可能性信号をＡＰへ送信することを更に含む。
【0799】
前の項Ｈにおける無線応答信号は、「応答フレーム」でありうる。
【0800】
項Ｈ１２．項Ｈ１１における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、利用可能であることを示すために、プロトコルに基づいて、任意の利用可能な無線ヘテロジニアスデバイスによってＡＰに応答フレームを送信することを更に含む。
【0801】
ＡＰによってポーリングされている全てのデバイスはその「利用可能性」を示す応答として、いくつかの無線応答信号（例えば、「利用可能性信号」）を送りうる。
【0802】
項Ｈ１３．項Ｈ１１における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、任意の無線ヘテロジニアスデバイスによって、その可用性を示すためにプロトコルに基づいてＡＰに無線可用性信号を送信することを更に含む。
【0803】
前の項Ｈにおける無線応答信号は、「応答フレーム」でありうる。
【0804】
項Ｈ１４．項Ｈ１３における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、その利用可能性を示すために、プロトコルに基づいて、任意の無線ヘテロジニアスデバイスによってＡＰに応答フレームを送信することを更に含む。
【0805】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰでは、非ＡＰ ＳＴＡがセンシングセッションを開始するようにＡＰに要求する。
【0806】
項Ｈ１５．項Ｈ８の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、非ＡＰヘテロジニアス無線デバイスによってセンシングセッションを開始するようにＡＰに要求することを更に含む。
【0807】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰでは、非ＡＰ ＳＴＡがＡＰに対してＳＢＰ要求を行うことにより、ＳＢＰセッションを開始する。
【0808】
項Ｈ１６．項Ｈ１５における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、プロトコルに基づいて、非ＡＰデバイスによるプロキシセンシング（ＳＢＰ）セッションを開始することと、プロトコルに基づいて、非ＡＰデバイスによるＡＰへのＳＢＰ要求を行うことと、を更に含む。
【0809】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰにおいて、非ＡＰ ＳＴＡは、ＳＢＰセッションを設定する。
【0810】
項Ｈ１７．項Ｈ１６における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、非ＡＰデバイスによってＳＢＰセッションを構成することを更に含む。
【0811】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰにおいて、非ＡＰ ＳＴＡは、ＳＢＰセッションを設定する。
【0812】
項Ｈ１８．項Ｈ１６における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＳＢＰセッションを設定することにより、非ＡＰデバイスから間接的にセンシングセッションを設定することを更に含む。
【0813】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰにおいて、非ＡＰ ＳＴＡは、ＳＢＰセッションを設定する。
【0814】
項Ｈ１９．項Ｈ１８における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＰが非ＡＰデバイスにＴＳＣＩを報告しないようにＳＢＰセッションを構成することを更に含む。
【0815】
（ＳＢＰの場合）ＳＢＰにおいて、非ＡＰ ＳＴＡは、ＳＢＰセッションを設定する。
【0816】
項Ｈ２０．項Ｈ１９における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、センシングレスポンダがそれらのＴＳＣＩをＡＰに報告するために無線報告フレームを使用しないように、センシングセッションを間接的に構成することを更に含む。
【0817】
項Ｈ２１．項Ｈ８における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の無線信号の送信及び第１の無線信号の受信に関してＡＰによって第２のデバイスを構成することと、受信された第１の無線信号に基づいて第１のＴＳＣＩを生成することと、プロトコルに基づいて第１のＴＳＣＩを利用可能にすることと、を更に含む。
【0818】
項Ｈ２２．項Ｈ２１における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、結合されたセットアップ、結合されたネゴシエーション、又は結合された構成のうちの少なくとも１つに基づいて、ＡＰによって第２のデバイスと別のデバイスとを共同で構成することを更に含む。
【0819】
項Ｈ２３．項Ｈ２１における無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、それぞれの個別のセットアップ、それぞれの個別のネゴシエーション、又はそれぞれの個別の構成のうちの少なくとも１つに基づいて、第２のデバイスと別のデバイスとをＡＰによって別個に構成することを更に含む。
【0820】
複数の装置（少なくとも２つのデバイス）のスキャン順序を有する一般化されたデイジーチェーンセンシング。例えば、デイジーチェーンは、スキャン順序における最後のデバイスがスキャン順序における最初のデバイスでありうることを除いて、各デバイスがスキャン順序において１回及び１回のみ現れる単純なスキャン順序を含む。
【0821】
次の番号付きの項は、デイジーチェーンセンシングの例を示している。
【0822】
項Ｉ１．無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ベニューにおける複数のヘテロジニアス無線デバイスに基づいて、ベニューにおける物体のモーションをモニタリングすることと、複数のデバイスのスキャン順序を決定することと、スキャン順序に基づいて、連続的に「スキャンされた」デバイスの各ペア間の無線センシング測定結果を取得することによって、スキャン順序に従って連続的かつ反復的な無線センシングを実行するように、複数のデバイスを構成することと、スキャン順序に従って、複数のデバイスのうちのプロトコルに基づいて、ベニューの無線マルチパスチャネルを通じて連続的かつ反復的に一連の無線信号を連続的へ送信することと、スキャン順序に従って、連続的にかつ反復的に、複数のデバイスの間で送信されたそれぞれの無線信号を受信することであって、それぞれの受信された無線信号はマルチパスチャネル及びベニューにおける物体のモーションに起因して、それぞれの送信された無線信号とは異なる、受信することと、一連の無線センシング測定結果を、順次及び反復的に受信された一連の無線信号にそれぞれ基づいて順次及び反復的に連続して取得することと、一連の無線センシング測定結果を利用可能にすることと、を含む。
【0823】
項Ｉ２．項Ｉ１の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のスキャンデバイスから第２のスキャンデバイスに無線信号を送信することによって反復無線センシングを初期化することと、第２のスキャンデバイスによって無線信号を受信することと、受信された無線信号に基づいて第２のスキャンデバイスによって第２の無線センシング測定結果を取得することと、第２のスキャンデバイスによって第２の無線センシング測定結果を利用可能にすることと、第２のスキャンデバイスによって別の無線センシング測定結果を利用可能にすることと、第２のスキャンデバイスから第３のスキャンデバイスに別の無線信号を送信することと、現在のスキャンデバイスによって前のスキャンデバイスから現在のスキャンデバイスへ送信された現在の無線信号を反復的かつ連続的に受信することと、受信された現在の無線信号に基づいて現在のスキャンデバイスによって現在の無線センシング測定結果を反復的かつ連続的に取得することと、現在のスキャンデバイスによって現在の無線センシング測定結果を反復的かつ連続的に利用可能にすることと、現在のスキャンデバイスから次のスキャンデバイスに次の無線信号を反復的かつ連続的へ送信することとを更に含む。
【0824】
項Ｉ３．項Ｉ２の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２のスキャンデバイスから第１のスキャンデバイスに更に別の無線信号を送信することと、現在のスキャンデバイスから前のスキャンデバイスに現在の後方へ無線信号を反復して順次送信することとを更に含む。
【0825】
項Ｉ４．項Ｉ３の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、、別の無線信号の前に別の無線信号を送信することと、次の無線信号の前に現在の後方へ無線信号を反復的かつ連続的へ送信することと、を更に含む。
【0826】
項Ｉ５．項Ｉ１の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、アクセスポイントデバイス（ＡＰ）によるセンシングセッションを開始することと、ＡＰによってポーリング信号を送信して、複数の装置をその利用可能性についてポーリングすることと、複数の装置の各々によって応答信号を送信して、それが利用可能であることを示すことと、ＡＰによって複数の装置を構成することと、を含む。非ＡＰ ＳＴＡ（ＳＢＰイニシエータ）は、ＡＰにセンシングセッションを開始するように要求しうる。
【0827】
項Ｉ６．項Ｉ５の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、非ＡＰヘテロジニアス無線デバイスによって、ＡＰによるセンシングセッションの開始を要求することを含む。
【0828】
項Ｉ７．項Ｉ５の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＰによって複数の装置を別々に構成することを含む。
【0829】
項Ｉ８．項Ｉ５の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＰによって複数の装置を共同で構成することを含む。
【0830】
無線信号の送受信とＴＳＣＩ生成を調整する。
【0831】
項Ｉ９．項Ｉ５の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＰによって、一連の無線信号の連続的及び反復的な送信及び受信と、スキャン順序に従って複数のデバイスによる連続的な無線信号に基づく一連の無線センシング測定結果の生成とを協調させることを含む。
【0832】
項Ｉ１０．項Ｉ５の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、一連の無線信号を連続して連続的かつ反復的へ送信するように複数の装置をトリガすることを含む。
【0833】
項Ｉ１１．項Ｉ１０の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のスキャンデバイスによる無線信号の送信をＡＰによってトリガすることと、現在の無線信号の受信によって次の無線信号の送信を反復的にトリガすることとを含む。
【0834】
項Ｉ１２．項Ｉ１０の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＡＰによって、それぞれのスキャンされたデバイスによる無線信号の全ての送信をトリガすることを含む。
【0835】
項Ｉ１３．項Ｉ１の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スキャン順序は完全に接続されたネットワークと同様に、複数の装置間の全ての可能なペアリングを含む。
【0836】
項Ｉ１４．項Ｉ１の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、最後にスキャンされたデバイスが、スキャン順序における最初のスキャンされたデバイスである。
【0837】
項Ｉ１５．項Ｉ１の無線双方向センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、スキャン順序が、デバイスのデイジーチェーンを確立することを含む。
【0838】
通常のＳＢＰでは、ネットワークの任意のクライアントデバイスがＡＰ（センシングイニシエータ）によってセンシングレスポンダと見なすことができる。しかし、「選択的ＳＢＰ」では、いくつかのクライアントデバイスのみを考慮しうる。ＳＢＰは、個数Ｎ（又は量）及びＮ個の特定のクライアントデバイス（ＭＡＣによって識別される）がＳＢＰイニシエータによって選択され、最終的にＳＢＰレスポンダによって選択され、ＳＢＰイニシエータとＳＢＰレスポンダとの間で指定／通信／ネゴシエーションされるので、「選択的」である。
【0839】
以下の番号付けされた項は、選択的ＳＢＰの例を提供する。
【0840】
項Ｊ１．無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線データ通信ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）デバイスを、無線ネットワークの第１の特定のクライアントデバイスによって無線プロキシ（ＳＢＰ）手順を選択的に実行するように構成することであって、無線プロトコルが無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）プロトコル、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＩＥＥＥ ８０２、ＩＥＥＥ ８０２．１１、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂｆ、ＩＥＥＥ ８０２．１５、ＩＥＥＥ ８０２．１６、４Ｇ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇのうちの１つを含み、第１の特定のクライアントデバイスがＳＢＰイニシエータデバイスとして機能し、ＡＰデバイスがＳＢＰ手順においてＳＢＰレスポンダデバイスとして機能する、構成することと、第１の特定のクライアントデバイスに代わって、無線センシング手順を実行するように無線ネットワークのいくつかの第２の特定のクライアントデバイスを構成することによって、無線プロトコルに基づいて、ＡＰデバイスによってＳＢＰ手順を選択的に実行することであって、ＡＰデバイスが、無線センシング手順を実行するように構成し、全ての第２の特定のクライアントデバイスは、無線センシングプロシージャにおいてセンシングレスポンダデバイスとして機能する。
【0841】
項Ｊ２．項Ｊ１の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、無線プロトコルに基づくＳＢＰ手順のセットアップ手順の間に２つのデバイス間で交換される少なくとも１つの構成フレームの少なくとも１つの構成フィールドを使用して、第１の特定のクライアントデバイスによってＡＰデバイスを構成することを含む。
【0842】
項Ｊ３．項Ｊ２の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも１つの構成フレームの少なくとも１つの構成フィールドを使用して、無線プロトコルに基づいて、ＡＰデバイスと第１の特定のクライアントデバイスとの間で少なくとも１つの選択されたアイテムを通信することを含む。
【0843】
一実施形態では、ＳＢＰイニシエータが、Ｎ個のセンシングレスポンダを望みうるとともに、ｋ個の特定のレスポンダを選択／指定しうる。他の（Ｎ－ｋ）個は、ＳＢＰレスポンダによって選択されうる。
【0844】
項Ｊ４．項Ｊ３の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスが、及び最終的にＡＰデバイスによって、第２の特定のクライアントデバイスのうちの少なくとも１つを選択することを含む。
【0845】
項Ｊ５．項Ｊ４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の特定のクライアントデバイスのうちの少なくとも１つは第１の特定のクライアントデバイスによって選択されないが、ＡＰデバイスによって選択される。
【0846】
別の実施形態では、ＳＢＰイニシエータがＮ個のセンシングレスポンダを望み、Ｎ個の特定のレスポンダを選択／指定しうる。
【0847】
項Ｊ６．項Ｊ４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスによって、及び最終的にＡＰデバイスによって、第２の特定のクライアントデバイスの全てを選択することを含む。
【0848】
項Ｊ７．項Ｊ６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスによって、選択された第２の特定のクライアントデバイスの個数にそれ自体を含めるように選択することを含む。
【0849】
項Ｊ８．項Ｊ６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスが、選択された第２の特定のクライアントデバイスの個数にそれ自体を含まないように選択することを含む。
【0850】
項Ｊ９．項Ｊ６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスによって、及び最終的にＡＰデバイスによって、第２の特定のクライアントデバイスの量を選択することを含む。
【0851】
項Ｊ１０．項Ｊ４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスによって、及び最終的にＡＰデバイスによって、第２の特定のクライアントデバイスのうちの少なくとも１つの量を選択することを含む。
【0852】
更に別の実施形態では、ＳＢＰイニシエータがＮ＋ｋ個の候補センシングレスポンダのウィッシュリストを選択／提供しうる。ＳＢＰレスポンダは、Ｎ＋ｋ個の候補の中からＮ個を選択しうる。
【0853】
項Ｊ１１．項Ｊ４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の特定のクライアントデバイスの個数を含む選択されたクライアントデバイスのリストを、無線プロトコルに基づいて第１の特定のクライアントデバイスによってＡＰデバイスに提供することを含む。
【0854】
項Ｊ１２．項Ｊ１１の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、リストは、第１の特定のクライアントデバイスによって選択された第１の特定のクライアントデバイスを含む。
【0855】
項Ｊ１３．項Ｊ６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、リストは第１の特定のクライアントデバイスによって選択された第１の特定のクライアントデバイスを含まない。
【0856】
ＳＢＰイニシエータは、関連付けられたＭＡＣアドレスを有する各センシングレスポンダ／候補センシングレスポンダを識別しうる。ＳＢＰレスポンダは、関連付けられたＭＡＣアドレス及びＩＤに応答しうる。
【0857】
項Ｊ１４．項Ｊ６の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各選択された第２の特定のクライアントデバイスを、そのそれぞれのＭＡＣアドレス、又は少なくとも１つの構成フレームの少なくとも１つの構成フィールド中の識別子（ＩＤ）のうちの少なくとも１つによって識別することを含む。
【0858】
項Ｊ１５．項Ｊ１４の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の特定のクライアントデバイスによって、及び最終的にＡＰデバイスによって、無線センシング手順のためのセンシング測定セットアップパラメータのセットを選択することを含む。
【0859】
センシングトランスミッタは、タイプ１デバイスであってもよい。センシングレシーバは、タイプ２デバイスであってもよい。
【0860】
項Ｊ１６．項Ｊ１５の無線センシングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の特定のある個数のクライアントデバイスの各々について、センシング測定セットアップパラメータのセットに基づいて、センシング送信機デバイス及びセンシング受信機デバイスのペアとして機能するように、ＡＰデバイス及びそれぞれの第２の特定のクライアントデバイスを決定することと、センシング送信機デバイスによって無線プロトコルに基づいて無線サウンディング信号（ＷＳＳ）の時系列を送信することと、無線マルチパスチャネルを通じて、センシング受信機デバイスによって無線プロトコルに基づいてＷＳＳ（ＴＳＷＳＳ）の時系列を受信することと、無線プロトコルに基づいて、センシング受信機デバイスによって無線マルチパスチャネルの時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することであって、各ＣＩは、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含み、ＴＳＣＩの各チャネル情報（ＣＩ）は、それぞれの受信されたＷＳＳに基づいて取得される、ことと、ＴＳＣＩを、センシング受信機又は第１の特定のクライアントデバイスのいずれかにおいて利用可能にすることと、を含み、ＴＳＣＩは、第１の特定のクライアントデバイスにおいて利用可能にされたときに、それぞれの第２の特定のクライアントデバイスと関連付けられたそれぞれのＩＤでラベル付けされる。
【0861】
図２５は、本開示のいくつかの実施形態による、無線センシング提示システムの例示的な方法２５００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法２５００は、上記で開示したシステムによって実行されうる。
動作２５０２において、無線センシング提示システムは、個別のタイプ１デバイスから個別のタイプ２デバイスへ、同じベニュー内の個別の無線チャネルを通じてそれぞれ送信された無線信号を取得し、無線チャネルは、ベニュー内の物体のモーションによって影響を受ける。動作２５０４において、システムは、ベニューにおける無線チャネルの複数の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得し、各ＴＳＣＩは、無線信号のうちの個別の１つに基づいて取得される。
動作２５０２において、無線センシング提示システムは、個別のタイプ１デバイスから個別のタイプ２デバイスへ、同じベニュー内の個別の無線チャネルを通じてそれぞれ送信された無線信号を取得し、無線チャネルは、ベニュー内の物体のモーションによって影響を受ける。動作２５０４において、システムは、ベニューにおける無線チャネルの複数の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得し、各ＴＳＣＩは、無線信号のうちの個別の１つに基づいて取得される。
【0862】
動作２５０６において、システムは、物体のモーションに関連付けられた複数の時系列のモーション統計値（ＴＳＭＳ）を演算し、各ＴＳＭＳは、少なくとも１つの個別のＴＳＣＩに基づいて演算される。動作２５０８において、ＴＳＭＳの個別の特性に基づいて、ＴＳＭＳごとにマッピング関数が演算される。動作２５１０において、各ＴＳＭＳは、個別のマッピング関数を用いて処理される。動作２５１２において、複数の処理されたＴＳＭＳは、ユーザの提示デバイス上で提示される。図２５の動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
【0863】
図２６は、本開示のいくつかの実施形態による、選択的プロキシセンシング手順を実行するための例示的な方法２６００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法２６００は、上記で開示したシステムによって実行されうる。
動作２６０２において、無線ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）デバイスが、無線ネットワークの第１の特定のクライアントデバイスによる無線プロトコルに基づいて、プロキシセンシング（ＳＢＰ）手順を選択的に実行するように設定される。動作２６０４において、第１の特定のクライアントデバイスは、ＳＢＰ手順のためのＳＢＰイニシエータデバイスとして設定される。動作２６０６において、ＡＰデバイスは、ＳＢＰ手順のためのＳＢＰレスポンダデバイスとして設定される。動作２６０８において、第１の特定のクライアントデバイスの代わりに、無線センシング手順を実行するように無線ネットワークのいくつかの第２の特定のクライアントデバイスを設定することに基づいて、無線プロトコルに基づいてＡＰデバイスによってＳＢＰ手順が選択的に実行される。無線センシング手順において、ＡＰデバイスはセンシングイニシエータデバイスとして機能し、全ての第２の特定のクライアントデバイスはセンシングレスポンダデバイスとして機能する。図２６の動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
動作２６０２において、無線ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）デバイスが、無線ネットワークの第１の特定のクライアントデバイスによる無線プロトコルに基づいて、プロキシセンシング（ＳＢＰ）手順を選択的に実行するように設定される。動作２６０４において、第１の特定のクライアントデバイスは、ＳＢＰ手順のためのＳＢＰイニシエータデバイスとして設定される。動作２６０６において、ＡＰデバイスは、ＳＢＰ手順のためのＳＢＰレスポンダデバイスとして設定される。動作２６０８において、第１の特定のクライアントデバイスの代わりに、無線センシング手順を実行するように無線ネットワークのいくつかの第２の特定のクライアントデバイスを設定することに基づいて、無線プロトコルに基づいてＡＰデバイスによってＳＢＰ手順が選択的に実行される。無線センシング手順において、ＡＰデバイスはセンシングイニシエータデバイスとして機能し、全ての第２の特定のクライアントデバイスはセンシングレスポンダデバイスとして機能する。図２６の動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
【0864】
屋内ローカライゼーション（位置特定）を達成することは、日常生活動作（ＡＤＬ）の全体的アクティビティのモニタリング、スマート照明／温度制御、及び位置固有ＩｏＴデバイスのトリガ等の、いくつかのインテリジェントでスマートなホームアプリケーションを可能にする。更に、ＡＤＬ情報は、身体的及び精神的健康のモニタリングを更に容易にし、貴重なアクティビティ洞察を抽出する。この問題に対するＷｉＦｉベースのソリューションは、そのユビキタス性及びプライバシー保護のために広く認識されている。現在のＷｉＦｉベースのローカライゼーションアプローチは、高いキャリブレーションの労力を必要とする細粒度のターゲットローカライゼーションに焦点を合わせるか、又はより粗いレベルで複数の人々をローカライズすることができず、ロバストなＡＤＬアプリケーションには適さない。本教示は、キャリブレーションフリー、デバイスフリー（パッシブ）、及び市販のＷｉＦｉチップセットで構築される、ロバストなＷｉＦｉベースの部屋／ゾーンレベルのローカライゼーションソリューションを開示する。開示されるシステムは、モーション及び呼吸パターンを示す特徴、例えば、ＷｉＦｉチャネル状態情報（ＣＳＩ）からマルチモーダル情報を抽出しうる。それにより、わずかな物理的動作しかないときでさえ、人間、ペット又は物体を検出及びローカライズ（localizing）し、ＰＩＲ等のいくつかの既存ソリューションの欠点を克服する。
【0865】
いくつかの実施形態では、ＣＳＩから抽出された特徴が、複数の受信機から比較されて、動作に最も近い受信機を特定する。ベニューに固定されたＷｉＦｉ受信機の位置を理解することは、動作をローカライズするのに役立ちうる。開示されるシステムは更に、複数の位置において複数の人間を同時にローカライズする困難なケースを組み込みうる。更に、開示されるシステムは、あいまいな位置シナリオを破るために、動作パターン間の相関を使用（例えば、動作パターン間の相関を使用して、環境内の人数を推定）しうる。開示されるシステムは、異なるアクティビティレベルを含む高い平均検出率と、異なる環境にわたって実行される実験に基づく高いローカライゼーション精度とを達成しうる。
【0866】
本教示の１つの目的は、日常生活動作を抽出して記録し、粗い測位（即ち、部屋レベル／「ゾーンレベル」）に焦点を合わせるための、ロバストなシステムを構築することである。いくつかの実施形態では、開示されるシステムは、受動的デザインを使用して、人間の屋内の動作を常にローカライズし、トレーニングの労力がゼロであるＷｉＦｉからのマルチモーダル情報に基づいて、日常の人間のアクティビティをローカライズ及びモニタリングしうる。
【0867】
まず、人間をローカライズするために、ロバストな存在検出アプローチが必要とされる。従来、動作中の物体によって引き起こされる時間的変動をキャプチャすることによって、存在検出が研究されてきた。このために、ＣＳＩ振幅、ＣＳＩ振幅の分散分布、サブキャリアにわたる振幅分散の分散、ＣＳＩ振幅の固有値及び位相特徴等の時間領域特徴が活用される。加えて、人間の呼吸パターンによって誘導されるＣＳＩの周期的変化も、静止した人間を検出するために使用される。開示されるシステムは、ＣＳＩの自己相関関数（ＡＣＦ）の第１のタップを抽出することによって人間の動作を識別しうるとともに、最大比合成（ＭＲＣ）を使用して弱いモーション信号を更に強化しうる。後者の特徴は、環境依存性に対してロバストであり、物理的なモーション及び検出の程度についての洞察を提供し、ＡＤＬアプリケーションに対してより多くの価値を付加する。
【0868】
ＷｉＦｉを用いたロバストな屋内ローカライゼーションを達成することは、人間が物理的な動作をほとんど又は全く有しない場合の動的信号を抽出すること、複数の位置において同時に複数の人々をローカライズすること、位置及び環境の変化に対してシステムをロバストにすることを含む、対処されるいくつかの課題／問題を提起する。
【0869】
人間の存在は、動的な人間影響マルチパスによって引き起こされるＣＳＩの変化を分析することによって判定される。モーションの強度が高く、トランシーバに近接するほど、より多くのマルチパスが影響を受け、より高い信頼性を有する検出をもたらす。本を読むことや寝ること等のシナリオにおいて、身体的なモーションがほとんどないか、全くない場合に、問題が生じる。小さな動作を識別するために、開示されるシステムは、ＣＳＩの自己相関を演算し、数秒のタイムラグまでの変化を分析しうる。タイムラグにわたる拡張されたサーチウィンドウは、システムが前の数秒にわたって累積された変化を抽出することを可能にし、それ以外の場合、現在のＣＳＩから明らかではない。身体の動作がない場合、人間の呼吸は、ＡＣＦのピークとして見られる、室内マルチパスに周期的な変化を誘導する。
【0870】
マルチパスの複雑な相互作用とＷｉＦｉの低解像度を考えると、複数の人々のローカライゼーションは困難な作業であった。複数の受信機セットアップは、問題の一部に対処する。受信機（Ｒｘ）を有する異なる部屋の異なる人々によって、各々は、それぞれの人間のモーションによってＣＳＩに誘導された変化を見ることができる。このため、Ｒｘごとに分離されたモーション検出は、人々が動いている／存在している位置を決定しうる。しかしながら、１人の人間が、複数の受信機によって受信される多くのマルチパスに影響を及ぼす位置に存在することがありうる。別個Ｒｘが別々のモーション検出を実行する場合、このシナリオは、複数のユーザが複数のＲｘ位置に存在するとして解釈される。したがって、環境内の独立したモーションソースの個数を識別することが必要になる。モーションのソースが同じである場合、複数のＲｘによって見られるモーション強度の傾向は同じになり、これはモーション特徴の相関によって決定されうる。
【0871】
いくつかの実施形態では、開示されるシステムは、任意の位置固有フィンガープリントに依存しない。代わりに、開示されるシステムは、各ＲｘにおけるＣＳＩ内の人間のモーションによって誘導される変化の程度を抽出し、相対的な強度及びパターンを使用して、アクティブ位置の確率及び個数を推定しうる。システムは、ユーザの正確な位置を提供するのではなく、モーションのソースに最も近いＲｘを予測することを目的とし、これにより、位置及び環境の変化に対してロバストになる。
【0872】
上記で説明したように、開示されるシステムは、トレーニング及びキャリブレーションなしに、ロバストな屋内ローカライゼーションを達成しうる。これは、既存のＷｉＦｉベースの屋内ローカライゼーション・ワークが直面する主要な課題に対処する。開示されるシステムは、複数の受信機設定を使用するＷｉＦｉベースの家全体ＡＤＬローカライゼーションのための新規かつ完全なパイプラインを提供する。更に、ほとんどの既存の作業とは異なり、開示されるシステムは、新しい環境に移されたときに再キャリブレーションを必要とせず、トレーニングフリーである。開示されるシステムは、たとえユーザが非常に小さいモーション（本を読む、ＴＶを見る）を有するか、モーションがない（眠っている、思い出をする）かであっても、ユーザの位置を推定しうる。開示されるシステムは、ローカライゼーションを可能にする微小な身体のモーションさえも増幅する、マイクロモーション・エンハンサモジュールを含みうる。開示されるシステムは、複数のアクティブな位置／複数の人々のローカライゼーションの問題に対処しうる。複数の人々が関与することから位置の曖昧性を除去するために、開示されるシステムは、環境内の人々の数／モーションのソースを推定しうる。
【0873】
図２７Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、モーションモニタリング及びローカライゼーションのための例示的な環境２７００を示す。環境２７００では、人間Ａ及びＢの２人が時間とともに部屋を横切って移動し、同時に異なるアクティビティを行い、ベニューを次々に出る。送信機（Ｔｘ）２７０２が１つの部屋に配置されている一方、３つの異なる受信機、Ｒｘ１ ２７１１、Ｒｘ２ ２７１２、Ｒｘ３ ２７１３が、それぞれ他の３つの部屋に配置される。受信機の各々は、マルチパスチャネルを通じて、Ｔｘ２７０２によって送信された無線信号を受信しうる。無線信号は、人間がベニューの任意の部屋にいる間、人間Ａ及び人間Ｂのモーションによって影響を受ける。開示されるシステムは、受信された無線信号に基づいてＣＳＩ時系列を演算し、ＣＳＩ時系列から異なる特徴を抽出しうる。２人のアクティビティログは、図２７Ｂのチャート２７５０及び以下の表Ｉに示されるように、ＣＳＩ時系列から抽出された異なる特徴に基づいて、開示されるシステムによって抽出されうる。
【0874】
図２８Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、モーションモニタリング及びローカライゼーションのための例示的な別の環境２８００を示す。環境２８００では、人間Ａ及びＢの２人が時間とともに部屋を横切って移動し、同時に異なるアクティビティを行い、ベニューを次々に出る。送信機Ｔｘ２８０２が１つの部屋に配置されている一方、２つの異なる受信機Ｒｘ１ ２８１１、Ｒｘ２ ２８１２が、それぞれ２つの他の部屋に配置される。受信機の各々は、マルチパスチャネルを通じて、Ｔｘ ２８０２によって送信された無線信号を受信しうる。無線信号は、人間がベニューの任意の部屋にいる間、人間Ａ及び人間Ｂのモーションによって影響を受ける。開示されるシステムは、受信された無線信号に基づいてＣＳＩ時系列を演算し、ＣＳＩ時系列から異なる特徴を抽出しうる。２人のアクティビティログは、図２８Ｂのチャート２８５０及び以下の表IIに示されるように、ＣＳＩ時系列から抽出された異なる特徴に基づいて、開示されるシステムによって抽出されうる。種々の実施形態では、送信機の個数及び受信機の個数は、各々が個別の送信機及び個別の受信機を有する複数のデバイスペアを形成するように変更されうる。
【0875】
いくつかの実施形態では、開示されるシステムは、ローカライゼーションのために市販のＷｉＦｉチップセットからのＣＳＩ時系列を利用する。ＣＳＩは、ＴｘからＲｘへのＷｉＦｉ信号伝搬を特徴付け、無線マルチパス環境の特定の状態をプロファイリングする。システムは、ＣＳＩの統計的特性を活用でき、商用ＷｉＦｉチップセットからＣＳＩを連続的にキャプチャ及びモニタリングすることによって、ローカライゼーションを実行しうる。
【0876】
電磁場の重ね合わせ特性に基づいて、時間ｔにおける周波数ｆにわたる受信ＣＳＩは、以下のように、静的部分と動的部分とに分解されうる。
【0877】
静的部分は、静止物体による反射によってもたらされ、動的部分は、移動散乱体のセットΩd（ｔ）によってもたらされる。未加工のＣＳＩは、同期誤差及び位相歪みを被っているので、システムは、以下のように定義される、ＣＳＩ測定値の電力応答のみを利用しうる。
ここで、ξ（ｔ，ｆ）は、送信信号の電力を表し、ｎ（ｔ，ｆ）は、加法性白色雑音である。ξ（ｔ，ｆ）及びｎ（ｔ，ｆ）は、独立したソースによって寄与されるので、互いに独立している。
【0878】
電力応答Ｇ（ｔ，ｆ）から、システムは、屋内環境における動作を検出及びローカライズできる異なる特徴を抽出しうる。いくつかの実施形態では、開示されるシステムは、特徴抽出、動作検出、及び動作ローカライゼーション、の３つのモジュールを含む。図２９は、本開示のいくつかの実施形態による、モーションモニタリング及びローカライゼーションのための無線システム２９００の例示的な図を示す。図２９に示すように、無線システム２９００は、無線信号から取得されたＣＳＩ時系列に基づいて、特徴ｆ＿ｔを抽出するように構成された特徴抽出モジュール２９１０と、例えば、抽出された特徴に基づいてモーション情報ｄ＿ｔを生成することによって、モーションを検出するように構成された動作検出モジュール２９２０と、例えば、いくつかの相関スコアに基づいて位置情報ｌ＿ｔを生成することによって、検出されたモーションについての位置を決定するように構成された動作ローカライゼーションモジュール２９３０とを含む。これらのモジュールのそれぞれについて、以下で詳細に説明する。
【0879】
特徴抽出（Feature extraction）
【0880】
人間の屋内アクティビティは、動的又は準静的のいずれかでありうる。動的アクティビティには、歩行、座り、及び運動等の、大きな身体レベルの運動が含まれる。準静的運動は、読み取り及び睡眠等の活動を含み、その間、運動の強度は軽く、それによって、無線マルチパス伝搬に対してはるかに小さい外乱を作り出す。微小なモーションの場合、瞬間的な動作は無視できるが、マルチパス伝搬の変化は時間とともに累積され、したがって、数秒に及ぶ時間ウィンドウにわたって変化を観察するときに、動作検出が可能になる。しかしながら、人間が眠っている／瞑想している場合、動的信号は非常に弱くなりうる。そのような場合、システムは、信号処理技術を使用して抽出されうる呼吸中の胸部動作の周期的な性質を活用しうる。これらの観測に基づいて、動的状態及び準静的状態を検出するために、ＣＳＩ電力応答の自己相関関数（ＡＣＦ）から３つのＣＳＩベースの特徴を導出しうる。ＡＣＦは、以下のように導出されうる：
ここで、τは、ＡＣＦのタイムラグ、τξ
2（ｆ）及びτn
2（ｆ）は、それぞれξ（ｔ，ｆ）及びｎ（ｔ，ｆ）の分散、ρξ（ｔ，ｆ）及びディラックデルタ関数δ（τ）は、ξ（ｔ，ｆ）及びｎ（ｔ，ｆ）のＡＣＦである。
【0881】
人間の歩行、走行のような高モーションを検出するために、システムは、ｌｉｍτ→０ρG（τ，ｆ）として定義されるモーション統計値を使用しうる。より具体的には、式（３）において、τ→０のように、加法性雑音の白色度に起因して、δ（τ）＝０としうる。モーションが、Ｗｉ－Ｆｉデバイスの伝搬カバレッジ内に存在する場合、マルチパス伝搬は妨害され、信号分散σξ
2（ｆ）＞である。モーションの連続性に起因して、ｌｉｍτ→０ρξ（τ，ｆ）＝１ であるため、ρG（ｔ，ｆ） の極限は正の値になり、即ち、ｌｉｍτ→０ρG （τ，ｆ）＞０ になる。モーションがない場合、環境は静的であり、分散σξ
2（ｆ）＝０であり、これは、ｌｉｍτ→０ρG（τ，ｆ）＝０であることを示唆する。したがって、ｌｉｍτ→０ρG （τ，ｆ）＞０ は、モーションの存在を示す良いインジケータである。実際には、システムは、有限サンプリングレートに起因する近似的なｌｉｍτ→０ρG（τ，ｆ）に対するＣＳＩ電力応答のＡＣＦの最初のラグを使用し、高モーション特徴を次のように定義しうる。
ここで、Ｆsは、サンプリングレートであり、ｆkは、ｋ番目のサブキャリアにおける周波数である。式（４）が示すように、φhは、全Ｋ個のサブキャリアにわたるｌｉｍτ→０ρG（τ，ｆ）の平均である。
【0882】
φhは、環境内の大きな動作をキャプチャしうるが、トランシーバからの更に遠い距離、環境内の騒音、過渡的なモーション等に起因して、弱い／微小なモーション（読書や睡眠等）を検出できない場合がある。したがって、小さいモーションによって生じるＡＣＦスペクトルの微小な変化を増幅するために、システムは、周波数ダイバーシチを活用し、ＡＣＦの信号雑音比（ＳＮＲ）を最大化するために最大比合成（ＭＲＣ）方式を利用しうる。全てのサブキャリアが僅かなモーションに敏感であるわけではないので、システムは、ＭＲＣのために最大のφhを有する上位Ｎ個のサブキャリアを選択し、ブーストされたＡＣＦ
を取得しうる。この場合、小モーション特徴φsは、
τ→０の極限として、即ち、
として定義される。
【0883】
いくつかの実施形態では、小モーション特徴φsは、τを超えるブーストされたＡＣＦ
の最大微分として、
として定義しうる。
【0884】
環境内のモーションが少なく、φhもφsも十分でない場合には、人間のバイタルサインに頼って存在を検出しうる。呼吸によって生じる胸部の動作は、ＷｉＦｉ信号によって検出されるには弱すぎる可能性がある心拍数等の他のバイタルサインと比較して、有意である。呼吸動作は周期的であり、マルチパス信号伝搬に周期的変化をもたらす。このような周期的変化は、ＡＣＦスペクトログラムから、ＣＳＩ電力の高い相関から生じる対応するタイムラグにおけるピークとして明らかである。呼吸数、即ち、呼吸特徴φbは、
ビート・パー・ミニッツ（ＢＰＭ）として導出されうる。ここで、
は、
の最初のピークのタイムラグである。
【0885】
動作検出（Movement detection）
【0886】
ＣＳＩ時系列から抽出された特徴が与えられると、次のステップは、適切な閾値を決定することによって検出を実行することである。φhの理論閾値が０であることを知ると、システムは、γh＝０．１ の閾値を使用しうることで、雑音マージンが得られる。小動作検出のための閾値は、いくつかの異なった環境における人間の存在しない静かな環境を観測することによって経験的に決定され、γs＝０．２ として得られる。いくつかの実施形態では、小動作検出の閾値がγs＝０．０００２ として決定され、１０ＢＰＭ（γlb）未満及び３０ＢＰＭ（γhb）を超える呼吸数は廃棄され、人間の呼吸域外と見なされる。
【0887】
任意の所与の時間インスタンスにおいて、システムは、最初に、高モーションをチェックしうる。現時点において大きい動作が検出されない場合、最後のＷT秒において少なくとも１回、有意なモーション（φh＞γhh＝０．５）が検出された場合にのみ、微弱な呼吸のモーションをチェックしうる。微弱モーションパターンの条件付きチェックは、誤検出を軽減するのに役立つ。
【0888】
図３０は、ＣＳＩ時系列から抽出される異なるレベルの特徴の例を示す。プロット３０１０は、ＣＳＩ電力のＡＣＦを示し、プロット３０２０は、高モーション特徴を示し、プロット３０３０は、呼吸数推定値と重ね合わされた小モーション特徴を示す。点線の黒い横線は、高モーション用の閾値（γh）及び小モーション用の閾値（γs）を示す。この実験では、人間は、持続時間Ａにおいて高強度のモーションを行い、持続時間Ｂにおいて小さい間欠的モーションを行い、続いて持続時間Ｃにおいて睡眠を行い、その後、持続時間Ｄにおいてテストエリアを離れる。
【0889】
図３０に示されるように、高強度モーションの持続時間Ａについて、φhは、閾値γhよりもはるかに高く、φs＞γs である。弱い間欠的モーションの持続時間Ｂについては、φsを使用することは、高モーションが検出されない場合に役立ちうることがわかる。持続時間Ｃには、人間は、眠っていたが、これは、呼吸及びγsによって拾われた。トランシーバから遠く離れている場合、φbを依然として拾っている間、φsはγsより小さくなることがある。最後に、ユーザは、持続時間Ｄにおいて場所を離れ、全ての特徴が有意でなくなる。
【0890】
動作ローカライゼーション（Movement localization）
【0891】
環境内の動作を検出した後、次のステップは、それを正しい位置に割り当てることである。動作についての可能性のある位置は、動作特徴のうちの少なくとも１つが個別の閾値を上回るＲｘにある。しかしながら、複数のユーザ及び種々のタイプのデバイストポロジを含みうる、より一般的なシステムを設計する場合、システムは、単純な閾値処理よりも多くのことを行いうる。以下は、潜在的な位置の曖昧性についてのいくつかの例である。
【0892】
第１の事例では、Ｗｉ－Ｆｉ信号の広範なカバレッジのために、単一の人間が２つ以上のＲｘにおいて高モーション統計値φhを誘導するのに十分な程度にマルチパスに影響を及ぼす可能性がある。モーション統計値φhに閾値を使用することで、そのような状況では不正確な位置推定値が生じる。
【0893】
第２の事例では、Ｔｘに近い人間は、Ｗｉ－Ｆｉチャネルの相反性に起因して、全てのＲｘにおいて高φhを作り出しうる。Ｔｘの近くを移動する１人の人間と、全てのＲｘで移動する複数の人間とを区別することは困難になる。
【0894】
上記の曖昧性を解決するために、システムは、任意の所与の２つのＲｘにおいて誘導されたモーション特徴が環境内の単一の身体からのものであるかどうかを決定しうる。モーション統計値φhは、トランシーバから所与の距離にある相対的なモーション強度を示しうる。２つのＲｘが１つのモーションソースを「見る」場合、高モーション及び低モーションの継続時間とそれらの間の遷移は「相関」する。一方、２つのＲｘが別々のモーションソースからの強い動的信号を有する場合、φhの増減のパターンは同じではない。
【0895】
いくつかの実施形態では、ウィンドウ（Ｗc）上のφhの相関を観察することで、２つのＲｘが同じモーションソースによって影響を受ける／アクティブ化されるかどうかを判定しうる。２つのＲｘｉ及びｊの高モーション特徴を、それぞれφi
h及びφj
hで表すと、相関Ｃijは以下のように演算される。
ここで、||.||演算は、ベクトルのノルムを表し、
は、平均演算子を表す。
【0896】
以下は、Ｃijを使用して、前述の曖昧な位置特定シナリオを解決する事例である。図３１Ａ及び図３１Ｂにそれぞれ示されるような２つのデバイスセットアップ及び動作位置を考える。図３２Ａ及び図３２Ｂは、それぞれ、図３１Ａのシナリオ３１１０（１人）及び図３１Ｂのシナリオ３１２０（２人）におけるＲｘ1及びＲｘ2からのモーション統計値φhを示す。図３２Ｃ及び図３２Ｄは、それぞれ、図３１Ａのシナリオ３１１０（１人）及び図３１Ｂのシナリオ３１２０（２人）における、Ｒｘ1及びＲｘ2からのφhの相関、並びに相関閾値を示す。
【0897】
図３１Ａに示されるシナリオ３１１０では、人間３１１１からのモーションは、Ｒｘ1及びＲｘ2の両方において高いφhをもたらした。ただし、φhの傾向はどちらも同じである。一方、図３１Ｂに示されるシナリオ３１２０では、人間３１２１、３１２２についてＲｘ1及びＲｘ2で算出されたφhは、時間とともに異なるパターンを示している。類似度の量は、図３２Ｃ及び図３２Ｄに示される相関メトリックから明らかである。図３２Ｃ及び図３２Ｄにおける破線の黒線は、本例で使用される相関閾値を示す。ウィンドウ内の２つのモーション統計値ベクトル間の相関は、それらが増加パターンと減少パターンの同様の傾向に従うときに高い。しかし、モーションが連続的に大きい場合、モーション統計値に明確なパターンはなく、相関はあまり高くない。値のわずかな変動は、２つの受信機によって見られるように、異なるマルチパス環境から生じうる。このため、システムは、ウィンドウ時間の９５％（３０秒）以上についてφhがγ＝０．１より大きい場合、相関閾値（Ｃth＝０．７）を緩和しうる。システムは、高モーションが検出された場合にのみ、モーションローカライゼーションのために相関を使用しうる。いくつかの実施形態では、歩行モーションが位置遷移中に高モーション特徴によってキャプチャされうるので、人間はより小さいモーション及び呼吸持続時間について位置を変更しない。
【0898】
いくつかの実施形態では、動作検出及び動作ローカライゼーションのためのステップが、それぞれアルゴリズム１及びアルゴリズム２で与えられる。
【0899】
【0900】
【0901】
いくつかの例では、開示されるシステムの性能は、図３３Ａ及び図３３Ｂにそれぞれ示されるように、２つの異なるデバイスセットアップ及び環境３３１０、３３２０において評価される。評価に使用されるメトリックは、動作検出及びローカライゼーション精度についての検出率（ＤＲ：detection rate）である。動作検出についてのＤＲは、モニタリングエリア内に人間が存在する総時間のうちで、動作が検出された時間のパーセンテージである。ローカライゼーション精度は、開示されるシステムが、動作検出の総時間のうちで、モーションの位置を正確に識別する時間のパーセンテージである。
【0902】
いくつかの例では、プロトタイプが、市販のＷｉＦｉチップセット上に構築され、ＣＳＩ収集に２００Ｈｚのサンプリングレートを使用する。システムは、４０ＭＨｚ帯域幅を有する５ＧＨｚのＷｉＦｉ上で動作し、２×２ ＭＩＭＯアンテナを含む。全ての実験において、ユーザはそれぞれのＴｘ／Ｒｘから少なくとも１ｍの距離を維持した。より近い動作は、より良好に検出される。また、システムは、環境内のユーザ数を事前に知っておらず、これは相関を用いてシステムによって推定される、
【0903】
１人シナリオの実験では、１人のみが、異なるＲｘ及びＴｘで異なるレベルのモーションを行う環境にいた。セットアップ１及び２での平均存在検出率は、それぞれ９９．７２％と９９．６２％であった。表IIIは、異なる身体活動レベルを含むテストケースの概要を示す。表IIIにおいて、「高」は、歩行モーションを示し、「小」は、机に座ってラップトップで作業する等の低強度の動作を示し、「睡眠」シナリオは、椅子でのうたた寝を含む。ローカライゼーションステップでは、システムは、高モーション特徴φhを使用して、モーションが大きい場合にのみ相関を使用しうる。小さなモーション又は呼吸が検出された場合、システムは、閾値処理を使用して検出を実行し、以前の位置の結果を継続しうる。いくつかの実施形態では、位置間を人間が遷移する際に高モーションがトリガされる。人間がＲｘにいる場合の平均ローカライゼーション精度は１００％であり、Ｔｘは９２．２６％である。
【0904】
２人シナリオの実験では、表IVに示されるように、２人が、Ｔｘ及びＲｘにおいて異なるレベルの物理的アクティビティを行った。セットアップ１及び２での平均存在検出率は、それぞれ９９．１９％と９８．５３％であった。２人が異なるＲｘに存在する場合の平均ローカライゼーション精度は１００％であり、１人がＴｘに存在し、他の人間がＲｘのうちの１つに存在する場合の平均ローカライゼーション精度は８７％である。後者の場合についてローカライゼーション精度がより低いのは、Ｔｘにおける高モーションが、全てのＴｘ－Ｒｘリンクにおけるモーションを支配し、場合によってはＲｘにおける動作をマスキングするためである。そのような場合の性能を改善するための１つのアプローチは、「マルチウェイセンシング（multiway-sensing）」を使用することである。
【0905】
本教示の種々の実施形態は、市販のＷｉＦｉ上に構築されたパッシブ屋内ローカライゼーションシステムを開示する。改善された人間存在検出パイプラインは、人間の微小な物理的動作さえも検出するために使用される。開示された微小モーション統計値及び呼吸速度推定は、今日最も広く使用されているセンサによって検出することができない最も弱い身体動作さえも検出しうる。更に、開示された相関ベースのアプローチは、複数の人間の場合に生じるローカライゼーションの曖昧性に対処している。結果として、システムは、２つの異なる環境及びセットアップで行われた実験に対して、単一人間シナリオで９８．５％、複数の人間の場合に９３．５％のローカライゼーション精度を達成しうる。全体として、本教示は、日常生活の信頼できる人間アクティビティログを提供しうる、ロバストで、低コストで、使いやすいローカライゼーションソリューションを開示する。そのような情報は、いくつかの潜在的な、革新的なスマートホーム及びヘルスケア用途にとって非常に貴重である。
【0906】
図３４は、本開示のいくつかの実施形態による、無線モニタリング及びローカライゼーションのための例示的な方法３４００のフローチャートを示す。種々の実施形態では、方法３４００は、上記で開示されたシステムによって実行されうる。
動作３４０２において、各々が個別のモーションを行う、ある個数の物体を有するベニューにおいて、少なくとも２つのデバイスペアが形成され、各デバイスペアは、第１の無線デバイスと第２の無線デバイスとを含む。
動作３４０４において、個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）及び個別のモーション情報（ＭＩ）が、各デバイスペアから取得される。
動作３４０６において、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて第１の物体のモーションが検出及びモニタリングされる。
動作３４０８において、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおいて第２の物体のモーションが検出及びモニタリングされる。
動作３４１０において、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ及び第２のＭＩ、に少なくとも部分的に基づいて、相関スコアが演算される。
動作３４１２において、相関スコアが第１の閾値より大きい場合、第１の物体及び第２の物体が同じ物体として検出される。
動作３４１４において、相関スコアが第２の閾値より小さい場合、第１の物体及び第２の物体が２つの異なる物体として検出される。
動作３４０２において、各々が個別のモーションを行う、ある個数の物体を有するベニューにおいて、少なくとも２つのデバイスペアが形成され、各デバイスペアは、第１の無線デバイスと第２の無線デバイスとを含む。
動作３４０４において、個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）及び個別のモーション情報（ＭＩ）が、各デバイスペアから取得される。
動作３４０６において、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて第１の物体のモーションが検出及びモニタリングされる。
動作３４０８において、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおいて第２の物体のモーションが検出及びモニタリングされる。
動作３４１０において、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ及び第２のＭＩ、に少なくとも部分的に基づいて、相関スコアが演算される。
動作３４１２において、相関スコアが第１の閾値より大きい場合、第１の物体及び第２の物体が同じ物体として検出される。
動作３４１４において、相関スコアが第２の閾値より小さい場合、第１の物体及び第２の物体が２つの異なる物体として検出される。
【0907】
図３５は、本開示のいくつかの実施形態による、無線モニタリング及びローカライゼーションのための詳細な動作３５００を示すフローチャートを示す。いくつかの実施形態では、動作３５００は、図３４の動作３４０４の一部として、各デバイスペアによって実行されうる。
動作３５１０において、デバイスペアの第１の無線デバイスによって、個別の無線信号が送信される。
動作３５２０において、デバイスペアの第２の無線デバイスによって、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号が受信され、受信される無線信号は、個別の無線マルチパスチャネル及びベニュー内のある個数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる。
動作３５３０において、個別の無線マルチパスチャネルの個別のＴＳＣＩが、受信された無線信号に基づいて取得される。
動作３５４０において、ＴＳＣＩに基づいて個別のＭＩが演算される。
動作３５５０において、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクが実行される。
動作３５１０において、デバイスペアの第１の無線デバイスによって、個別の無線信号が送信される。
動作３５２０において、デバイスペアの第２の無線デバイスによって、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号が受信され、受信される無線信号は、個別の無線マルチパスチャネル及びベニュー内のある個数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる。
動作３５３０において、個別の無線マルチパスチャネルの個別のＴＳＣＩが、受信された無線信号に基づいて取得される。
動作３５４０において、ＴＳＣＩに基づいて個別のＭＩが演算される。
動作３５５０において、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクが実行される。
【0908】
図面のうちのいずれか１つにおける動作の順序は、本教示の種々の実施形態に従って変更されうる。
【0909】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの無線ネットワーク（例えば、ＷｉＦｉ、ＷＬＡＮ、ＩＥＥＥ ８０２．１１／１１ｎ／１１ａｃ／１１ａｘ／１１ｂｅ／１１ｂｅ／１１ｂｆ、４Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ／６Ｇ／７Ｇ／８Ｇ、メッシュネットワーク、ＩＥＥＥ ８０２．１５／１６、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＭａｘ、Ｚｉｇｂｅｅ）が、各無線ネットワークのためのアクセスポイント（ＡＰ）／ルータ／メッシュルータ／ハブ／基地局と、それぞれの無線ネットワーク内にそれぞれ存在するいくつかのヘテロジニアス無線デバイスとを含むベニューに存在しうる。開示されるシステム／デバイス／方法／ソフトウェアは、多対多構成において、タイプ１（ＴＸ）デバイス及びタイプ２（ＲＸ）デバイスの複数のペアを含みうる。任意のタイプ１デバイス及び／又はタイプ２デバイスは、少なくとも１つの無線ネットワークのアクセスポイント（ＡＰ）／ルータ／メッシュルータ／ハブ／基地局のいずれか、又は無線ネットワーク内の種々のヘテロジニアス無線デバイスいずれかでありうる。いくつかの実施形態では、複数のタイプ１（ＴＸ）デバイスのうちのいくつか又は全ては、ＴＸ／ＲＸの関連するペアが１対多構成を形成するように、共通デバイス（例えば、ＡＰ／ルータ／メッシュルータ／ハブ／基地局）でありうる。いくつかの実施形態では、複数のタイプ２（ＲＸ）デバイスのうちのいくつか又は全ては、関連するＴＸ／ＲＸペアが多対１構成で形成されるように、共通デバイス（例えば、ＡＰ／ルータ／メッシュルータ／ハブ／基地局）でありうる。
【0910】
いくつかの実施形態では、タイプ１（ＴＸ）デバイス及びタイプ２（ＲＸ）デバイスの各ペアについて、個別の無線信号（例えば、サウンディング信号、ＮＤＰ、ＮＤＰＡ、ＴＦ）がベニュー内の個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別のＴＸから個別のＲＸへ送信される。個別の受信される無線信号は、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルと、ベニュー内のある個数の（例えば、未知の個数の）物体（例えば、人間、ユーザ、ペット、マシン）のモーションとに起因して、個別の送信される無線信号とは異なる。個別の無線チャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）が取得される。
【0911】
いくつかの実施形態では、ＴＸ及びＲＸのそれぞれのペアと関連付けられた個別のセンシングタスクが、物体のモーションをモニタリングするために、個別のＴＳＣＩに基づいて実行される。タスクは、１つ以上のサブタスクを含みうる。タスク又はサブタスクは、モーション検出／推定、存在検出、呼吸検出／推定、心拍検出／推定、転倒検出、追跡、睡眠モニタリング、ペットモニタリング、福祉モニタリング、日常生活動作（ＡＤＬ）モニタリング等のうちのいずれかを福井うる。それぞれのモーション情報（ＭＩ）／モーション統計値（ＭＳ）／特性／空間‐時間情報（ＳＴＩ）が、個別のＴＳＣＩに基づいて演算されうる。個別のセンシングタスク又は関連するサブタスクは、個別のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩに基づいて実行されうる。例えば、第１のタスク又はサブタスク（例えば、睡眠モニタリング）は、第１のＴＸから第１のＲＸへ送信された第１の無線信号から取得された第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩに基づいて、実行されうる。異なるタスク又はサブタスク（例えば、日常生活動作又はＡＤＬ）は、第２のＴＸから第２のＲＸへ送信される第２の無線信号から取得された第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩに基づいて、実行されうる。ＴＸ及びＲＸの全てのペアにおいて実行される共通／同じタスク又はサブタスク（例えば、モーション検出）が、存在してもしなくてもよい。
【0912】
いくつかの実施形態では、複数のＴＸ／ＲＸペアの共通ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性が比較されうるように、共通ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性が、ＴＳＣＩの各々に基づいて演算されうる。各ＴＸ／ＲＸペアについて、個別のＴＳＣＩに基づいて演算された個別の共通ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、個別のセンシングタスク（例えば、共通／同じタスク又はサブタスク）を実行するために使用されうる。物体の量は、未知でありうる。０個、１個、２個、又はそれ以上の物体が存在しうる。ベニュー内のある個数の物体の位置は、未知でありうる。言い換えれば、個別のモーションが行われる未知の位置に、未知の個数の物体が存在しうる（例えば、いくつかは、静止中／非静止中／移動中／歩行中／ランニング中／エクササイズ中／睡眠中／作業中／会話中、素早く／ゆっくり／規則的に／不規則に／断続的に移動中等でありうる）。
【0913】
いくつかの実施形態では、開示されるシステム／デバイス／方法／ソフトウェアは、ＴＳＣＩのいずれか／一部／全部に基づいて、物体のモーションを検出／取得／キャプチャ／モニタリングし、検出／モニタリングされたモーションに基づいて、物体（例えば、１つ又は一部又は全部）を位置特定／カウント／追跡しうる。ＴＸ及びＲＸの各ペアについて、モーションは、それぞれのＴＳＣＩに基づいて検出／取得／キャプチャ／モニタリングされうる／されえない。例えば、ＴＸ／ＲＸのペアの有効範囲／近傍から遠く（又はそれを越えて）の物体のモーションは、ＴＸ／ＲＸのペア及びそれぞれのＴＳＣＩによって検出／取得／キャプチャ／モニタリングされないことがある。その結果、ＴＸ／ＲＸのいくつかのペアでは、いくつかのモーション（即ち、いくつかの物体のいくつかのモーション）が検出／取得／キャプチャ／モニタリングされうる一方、ＴＸ／ＲＸのいくつかの他のペアでは、モーションが検出／取得／キャプチャ／モニタリングされえない。
【0914】
いくつかの実施形態では、ＴＸ／ＲＸのペアによって（それぞれのＴＳＣＩに基づいて）任意の検出／取得／キャプチャ／モニタリングされたモーションは、１つ以上の物体（例えば、未知の物体、又は既知の物体）と関連付けられうる。典型的には、それは（複数の物体の代わりに）１つの物体と関連付けられる可能性が高い。ＴＸ／ＲＸのペアによってモーションが検出／取得／キャプチャ／モニタリングされる２つ以上の物体の場合、２つ以上の物体は、それらが「同じ位置」（即ち、ベニュー内の同じゾーン／領域／近傍）に「位置する」ように、互いの近くにありうる。
【0915】
ベニューは、ベニュー内の複数のゾーン（又は領域／近隣／区画／区域）に分割されてもよく、各ゾーンは、タイプ１デバイス（ＴＸ）、又はタイプ２デバイス（ＲＸ）、又はＴＸ／ＲＸのペア、のいずれかと関連付けられうる。ゾーンは、重複しても／重複しなくてもよい。デバイスは、第２のＴＸ／ＲＸペアにおけるＴＸとして、第３のＴＸ／ＲＸペアにおけるＲＸとして、及び第４のＴＸ／ＲＸにおけるＲＸとして、第１のＴＸ／ＲＸペアにおけるＴＸとして機能しうる。この場合、デバイスと関連付けられた４つのゾーン、第１のＴＸ／ＲＸペアにおけるＴＸとしてのその役割のための第１のゾーン、第２のＴＸ／ＲＸペアにおけるＴＸとしてのその役割のための第２のゾーン、第３のＴＸ／ＲＸペアにおけるＲＸとしてのその役割のための第３のゾーン、及び第４のＴＸ／ＲＸペアにおけるそのＲＸとしてのその役割のための第４のゾーン、がありうる。
【0916】
いくつかの実施形態では、（１つ以上の第１の特定の物体に関連付けられた）第１のモーションは、第１の特定のＴＸから第１の特定のＲＸへ送信された第１の無線信号から取得された、関連する第１のＴＳＣＩ（及び第１のＴＳＣＩに基づいて演算された関連する第１のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩ）に基づいて、第１のセンシングタスクにおける第１の特定のＴＸ及び第１の特定のＲＸのペアによって検出／取得／モニタリングされ、１つ以上の第１の特定の物体（例えば、既知／未知の物体）は、第１の特定のＴＸ、第１の特定のＲＸ、又は第１の特定のＴＸのペア及び第１の特定のＲＸ及び第１の特定のＲＸのペアのうちの少なくとも１つに位置づけられうる／当該少なくとも１つに関連付けられうる。いくつかの実施形態では、（１つ以上の第２の特定の物体に関連付けられた）第２のモーションは、第２の特定のＴＸから第２の特定のＲＸへ送信された第２の無線信号から取得された関連する第２のＴＳＣＩ（及び第１のＴＳＣＩに基づいて演算された関連する第２のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩ）に基づいて、第２のセンシングタスクにおける第２の特定のＴＸ及び第２の特定のＲＸのペアによって検出／取得／キャプチャ／モニタリングされ、１つ以上の第２の特定の物体（例えば、既知／未知の物体）は、第２の特定のＴＸ、第２の特定のＲＸ、又は第２の特定のＴＸ及び第２の特定のＲＸのペアのうちの少なくとも１つに位置づけられうる／当該少なくとも１つに関連付けられうる。
【0917】
第１のセンシングタスクは第２のセンシングタスクとは異なりうるが、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、比較されうるように、第２のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩと数学的に及び／又は統計的に同様（又は同じ）でありうる。例えば、それらの数式は、第１のＴＳＣＩが第２のＴＳＣＩと同一である場合、同一でありうる。例えば、両方の数式は、（例えば、時間ウィンドウ／時間期間／範囲／バンド／空間ストリーム／ＣＩ成分等にわたる）平均／加重平均、分散、又は統計値、又は自己相関関数（ＡＣＦ）、又は自己相関関数の特徴、又は変換、又は射影、導関数／微分／差、又は積分／和、又は線形／非線形関数の両方であるので、同様でありうる。例えば、両方の数式は、ＣＩの大きさ若しくは大きさの二乗若しくは位相、又は大きさ若しくは位相の第２の関数の両方が同じ関数であるので、同様でありうる。
【0918】
いくつかの実施形態では、各無線信号が、時系列のサウンディング信号を含みうる。各ＣＩは、個別の受信されたサウンディング信号から取得されうる。第１の無線信号及び第２の無線信号は、同様又は異なる設定、周波数帯域（例えば、２．４ＧＨｚ／５ＧＨｚ／２４ＧＨｚ／６０ＧＨｚ／７０＋ＧＨｚ）、帯域幅（例えば、２０ＭＨｚ／４０ＭＨｚ／８０ＭＨｚ／１６０ＭＨｚ／３２０ＭＨｚ／６４０ＭＨｚ）、（ＴＸアンテナ及びＲＸアンテナの量に起因した）空間ストリームの量（例えば、１／２／３／４／６／８／９／１０／１２／等）、サウンディング信号のタイミング、サウンディング周波数（例えば、０．０１Ｈｚ／０．１Ｈｚ／１０Ｈｚ／１０Ｈｚ／１００Ｈｚ／１ｋＨｚ／１０ｋＨｚ、又は不規則／断続的）、サウンディング周期等によって、類似又は異なりうる。その結果、第１のＴＳＣＩ及び第２のＴＳＣＩは、類似／異なる／非同期／未整合のことがある。
【0919】
物体を更に位置特定するために、開示されるシステム／デバイス／方法／ソフトウェアは、第１のＴＳＣＩ及び第２のＴＳＣＩと、第１及び第２のＴＳＣＩに基づいて演算された関連する第１のＭＩ／ＭＳ／特性／ＳＴＩ及び第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性とに基づいて、２つのケース／状況／可能性の間で解決／区別／差別化／決定／検出する。第１のケースでは、第１の特定の物体は第２の特定の物体であり、第１のモーションは第２のモーションである。第２のケースでは、第１の特定の物体は、第２の特定の物体ではなく（少なくとも完全にではなく、即ち、第１の特定の物体内の少なくとも１つの物体が第２の特定の物体内に存在しない）、第１のモーションは、第２のモーションではない。第１のケースでは、第１の特定の物体及び第２の特定の物体が同じ場所（即ち、同じゾーン、第１のゾーン及び第２のゾーンの交差ゾーン）における（１つ以上の）同じ物体として、登録／グループ化／分類／検出／考慮／結合／マージ／統合／リンク／プール／融合／混合／関連付け／接続／アタッチされる。第２のケースでは、第１の特定の物体及び第２の特定の物体は、異なる位置（即ち、第１のゾーンにおける第１の特定の物体及び第２のゾーンにおける第２の特定の物体）において、異なる／別個の／分離された／でタッチされた／切断された／独立した／個別の（１つ以上の）物体として、登録／グループ化／認識／分類／検出／考慮／分離／分割／分離／差別化／区別／関連付け解除／切断／でタッチされている。
【0920】
いくつかの実施形態では、２つのケースを差別化／区別するために、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と比較されうる。第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と数学的／統計的に類似（又は同じ）でありうるため、それらは比較されうることを想起されたい。第１のケースでは、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、それらの変動が（１つ以上の）同じ物体の同じモーションに起因するので、第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と高度に相関するべきである。第２のケースでは、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、それらの変動が異なる物体の異なる（独立した）モーションに起因するので、第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と高度に相関するべきではない（例えば、無相関、又は無相関に近い）。
【0921】
いくつかの実施形態では、時系列の第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と時系列の第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性との間の相関のスコア／測度が演算されうる。相関の測度が第１の閾値（Ｔ１）よりも高い場合、第１のケースが検出されうる。相関の測度が第２の閾値よりも低い場合（Ｔ２、例えば、Ｔ２＜Ｔ１）、第２のケースが検出されうる。第１の閾値は、第２の閾値に等しくてもよい。相関の測度が第１の閾値と第２の閾値との間にある場合、第２の相関の測度が演算されうる（例えば、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性との間、又は、第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第３のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と、第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第４のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性との間）。第２の相関測度が第３の閾値（Ｔ３）よりも高い場合、第１のケースが検出されうる。相関の第２の測度が第４の閾値よりも低い場合（Ｔ４、例えば、Ｔ４＜Ｔ３）、第２のケースが検出されうる。第２の相関測度が第３の閾値と第４の閾値との間にある場合、追加の相関測度が演算されうる（例えば、第１及び第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性の間、第３及び第４のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性の間、又は第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第５のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性と第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第６のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性の間）。以下同様である。
【0922】
いくつかの実施形態では、時系列の第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性が、第１のＴＳＣＩに基づいて演算されてよく、各ＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、ＴＳＣＩの個別のスライディングウィンドウに基づいて演算される。時系列の第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性が、第２のＴＳＣＩに基づいて演算されうる。第１のＴＳＣＩ及び第２のＴＳＣＩは異なりうるので（例えば、異なるサウンディング周波数、サウンディングタイミング、帯域幅、空間ストリーム等）、第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性及び第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性に対して補償が実行されうる。第１のＴＳＣＩ及び第２のＴＳＣＩに対して同期が実行されうる。第１のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性及び第２のＭＩ／ＭＳ／ＳＴＩ／特性は、時間同期されうる。
【0923】
以下の番号付けされた項は、相関ベースの無線モニタリング及びローカライゼーションの例を提供する。
【0924】
項Ｋ１．相関ベースの無線モニタリングのための方法であって、ベニュー内の複数の第１の無線デバイス及び複数の第２の無線デバイスによって、少なくとも２つのデバイスペアを形成することであって、各デバイスペアが、個別のモーションを行う、ある個数の物体を含む、ことと、各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスによって、個別の無線信号を送信することと、デバイスペアの第２の無線デバイスによって、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて、個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、個別の無線マルチパスチャネル及びベニュー内の上記個数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて第１の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおける第２の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ、及び第２のＭＩに少なくとも部分的に基づいて相関スコアを演算することと、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体を同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第１の物体及び第２の物体を２つの異なる物体として検出することと、を含む。
【0925】
項Ｋ２．項Ｋ１の方法であって、時間領域において第１のＭＩと第２のＭＩとをアラインすることと、、アラインされた第１のＭＩとアラインされた第２のＭＩとの間の相関スコアを演算することと、を更に含む。
【0926】
項Ｋ３．項Ｋ１の方法であって、第１のＴＳＣＩに基づいて時系列の第１のＭＩを演算することであって、各第１のＭＩは、第１のＴＳＣＩの個別の第１のスライディングウィンドウに基づいて演算される、ことと、第２のＴＳＣＩに基づいて時系列の第２のＭＩを演算することであって、各第２のＭＩは、第２のＴＳＣＩの個別の第２のスライディングウィンドウに基づいて演算される、演算することと、、時系列の第１のＭＩと時系列の第２のＭＩとの間の相関スコアを演算することと、を更に含む。
【0927】
項Ｋ４．項Ｋ１の方法であって、第１のＴＳＣＩに基づいて時系列の第１のＭＩを演算することであって、各第１のＭＩは、第１のＴＳＣＩの個別の第１のスライディングウィンドウに基づいて演算される、ことと、第２のＴＳＣＩに基づいて時系列の第２のＭＩを演算することであって、各第２のＭＩは、第２のＴＳＣＩの個別の第２のスライディングウィンドウに基づいて演算される、ことと、時系列の第１のＭＩの時間ウィンドウと時系列の第２のＭＩの同じ時間ウィンドウとの間の相関スコアを演算することと、を更に含む。
【0928】
項Ｋ５．項Ｋ４の方法であって、時間ウィンドウが、時系列の第１のＭＩにおけるＮ１個の第１のＭＩと、時系列の第２のＭＩにおけるＮ２個の第２のＭＩとをカバーしていると判定することと、時系列の第１のＭＩを再サンプリングして、時間ウィンドウにおいてＮ３個のアラインされた第１のＭＩを生成すること、時系列の第２のＭＩを再サンプリングして、時間ウィンドウにおいてＮ３個のアラインされた第２のＭＩを生成することであって、Ｎ３個のアラインされた第２のＭＩの各々は、Ｎ３個のアラインされた第１のＭＩのうちの個別の１つと時間的にアラインされている、ことと、時間ウィンドウ内のＮ３個のアラインされた第１のＭＩとＮ３個のアライメントされた第２のＭＩとに基づいて相関スコアを演算することと、を含む。
【0929】
項Ｋ６．項Ｋ１の方法であって、ＴＳＣＩに基づいて演算されるＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内の平均、スライディング時間ウィンドウ内の各ＣＩの大きさ、スライディング時間ウィンドウ内の各ＣＩの各コンポーネント大きさの二乗、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩ間の相関、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩ間の類似度スコア、ＴＳＣＩの時間的に隣接するＣＩの２つのベクトルの内積、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩのコンポーネント間のコンポーネントワイズ相関の平均、又はいくつかの最大のコンポーネントワイズ相関の加重平均、のうちの少なくとも１つを含む。
【0930】
項Ｋ７．項Ｋ１の方法であって、相関スコアは、第１のＭＩと第２のＭＩとの間の相関、相関係数、相関の絶対値、又は相関の絶対値の単調関数、のうちの少なくとも１つに基づいて演算される。
【0931】
項Ｋ８．項Ｋ１の方法であって、第１のセンシングタスクと第２のセンシングタスクとが異なる。
【0932】
項Ｋ９．項Ｋ１の方法であって、第１のＭＩ及び第２のＭＩが、数学的又は統計的に同じである。
【0933】
項Ｋ１０．項Ｋ９の方法であって、第１のセンシングタスク及び第２のセンシングタスクが、共通サブタスクを含み、第１のＭＩと第２のＭＩの両方が、共通サブタスクを実行するために使用される。
【0934】
項Ｋ１１．項Ｋ１０の方法であって、共通サブタスクは、モーション検出を含む。
【0935】
項Ｋ１２．項Ｋ１の方法であって、更に、相関スコアが第１の閾値よりも大きいことを判定することと、相関スコアが第１の閾値よりも大きいので、第１の物体及び第２の物体を第１の共通物体として検出することと、第１のＭＩ及び第２のＭＩに基づいて、第１の物体及び第２の物体に関連する第１の代表ＭＩを演算することと、第３のデバイスペアに関連する第３のＴＳＣＩに基づいて演算された第３のＭＩに基づいて、第３のセンシングタスクにおける第３の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第３のＴＳＣＩ、第１の代表ＭＩ、及び第３のＭＩに基づいて、第３のＭＩと第１の代表ＭＩとの間の第２の相関スコアを演算することと、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第３の物体及び第１の共通物体を同じ物体として検出することと、第２の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第３の物体及び第１の共通物体とを２つの異なる物体として検出することと、を含む。
【0936】
項Ｋ１３．項Ｋ１２の方法であって、更に、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きいと判定することと、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きいので、第１の物体、第２の物体、及び第３の物体を、第１の共通物体として検出することと、第１のＭＩ、第２のＭＩ、及び第３のＭＩに基づいて、第１の物体、第２の物体、及び第３の物体に関連する第２の代表ＭＩを演算することと、第４のデバイスペアに関連する第４のＴＳＣＩに基づいて演算された第４のＭＩに基づいて、第４のセンシングタスクにおける第４の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第３のＴＳＣＩ、第４のＴＳＣＩ、第２の代表ＭＩ、及び第４のＭＩに基づいて、第４のＭＩと第２の代表ＭＩとの間の第３の相関スコアを演算することと、第３の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第４の物体及び第１の共通物体を同じ物体として検出することと、第３の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第４の物体及び第１の共通物体とを２つの異なる物体として検出することと、を含む。
【0937】
項Ｋ１４．項Ｋ１３の方法であって、複数の物体を表す共通物体に関連する代表ＭＩは、複数の物体に関連する複数のＭＩ、複数のＭＩの和若しくは加重和若しくは積若しくは加重積、複数のＭＩの算術平均若しくは幾何平均若しくは調和平均、複数のＭＩの加重算術平均若しくは幾何平均若しくは調和平均、複数のＭＩのトリム平均、複数のＭＩの中央値若しくは加重中央値若しくはパーセンタイル、複数のＭＩの最大値若しくは最小値、複数のＭＩの最大値若しくは最小値、最大値を有する複数のＭＩのうちの１つ、又は最大平均値を有する複数のＭＩのうちの１つ、のうちの１つを含む。
【0938】
項Ｋ１５．項Ｋ１の方法であって、更に、相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第１の物体をベニュー内の第１のゾーンと関連付け、第２の物体をベニュー内の第２のゾーンと関連付けることによって、第１の物体及び第２の物体を位置特定することと、第１のゾーンは、第１のデバイスペアの第１の無線デバイスの位置、第１のデバイスペアの第２の無線デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍であり、第２のゾーンは、第２のデバイスペアの第１の無線デバイスの位置、第２のデバイスペアの第２の無線デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍であり、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体を表す同じ物体を、ベニュー内の第１のゾーン及び第２のゾーンに関連する第１の導出ゾーンと関連付けることによって、第１の物体及び第２の物体を位置特定することと、を更に含み、第１の導出ゾーンは、第１のゾーンと第２のゾーンとの交差、又は第１のゾーンと第２のゾーンとの結合である。
【0939】
項Ｋ１６．項Ｋ１２の方法であって、更に、第２の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第３の物体をベニュー内の第３のゾーンと関連付けることと、ここで、第３のゾーンは、第３のデバイスペアの第１の無線デバイスの位置、第３のデバイスペアの第２の無線デバイスの位置、又は両方、の周りの近傍であり、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体を表す同じ物体、第２の物体、及び第３の物体を、ベニュー内の第１のゾーン、第２のゾーン、及び第３のゾーンに関連する第２の導出ゾーンと関連付けることと、を含み、第２の導出ゾーンは、第１のゾーンと第２のゾーンとの交差、第１のゾーンと第３のゾーンとの交差、第２のゾーンと第３のゾーンとの交差、第１のゾーンと第２のゾーンと第３のゾーンとの交差、又は第１のゾーン、第２のゾーン、及び第３のゾーンとのうちの少なくとも２つの結合、のうちの少なくとも１つを含み、第１のゾーンは、第１のデバイスペアの第１の無線デバイスの位置、第１のデバイスペアの第２の無線デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍であり、第２のゾーンは、第２のデバイスペアの第１の無線デバイスの位置、第２のデバイスペアの第２の無線デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍である。
【0940】
項Ｋ１７．項Ｋ１６の方法であって、更に、以下に基づいて、物体の数の量を演算することを含む：
ベニューにおいて検出及びモニタリングされたモーションを有する、ある個数のデバイスペアを決定すること、個別の暫定的な物体を、上記個数のデバイスペアの各々と関連付けること、個別の相関スコアが２つの暫定的な物体が同じ物体であることを示す場合、任意の２つの暫定的な物体を反復的にマージして、少なくとも１つの最終的な別個の物体を識別すること、上記個数の物体の数量を、少なくとも１つの最終的な別個の物体の総量として演算すること、及び、少なくとも１つの最終的な別個の物体の各々を、ベニューにおけるゾーンと関連付けることによって位置特定すること、ここで、ゾーンは、最終的な別個の物体をうるために、最終的な別個の物体の位置又はマージされた任意の暫定的な物体の位置と関連付けられる。
ベニューにおいて検出及びモニタリングされたモーションを有する、ある個数のデバイスペアを決定すること、個別の暫定的な物体を、上記個数のデバイスペアの各々と関連付けること、個別の相関スコアが２つの暫定的な物体が同じ物体であることを示す場合、任意の２つの暫定的な物体を反復的にマージして、少なくとも１つの最終的な別個の物体を識別すること、上記個数の物体の数量を、少なくとも１つの最終的な別個の物体の総量として演算すること、及び、少なくとも１つの最終的な別個の物体の各々を、ベニューにおけるゾーンと関連付けることによって位置特定すること、ここで、ゾーンは、最終的な別個の物体をうるために、最終的な別個の物体の位置又はマージされた任意の暫定的な物体の位置と関連付けられる。
【0941】
項Ｋ１８．項Ｋ１７の方法であって、各相関スコアは、２つのデバイスペアにそれぞれ関連付けられた２つのＭＩの間にあり、２つのＭＩにそれぞれ基づいて２つのデバイスペアの両方においてモーションが検出された場合にのみ演算される。
【0942】
項Ｋ１９．項Ｋ１の方法であって、各ＣＩは、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）、のうちの少なくとも１つを含む。
【0943】
項Ｋ２０．相関ベースの無線モニタリングのためのシステムであって、ベニュー内の少なくとも２つのデバイスペアであって、各デバイスペアが、個別のモーションを行う、ある個数の物体を含み、各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスは、個別の無線信号を送信するように構成され、デバイスペアの第２の無線デバイスは、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、それぞれの無線マルチパスチャネルと、ベニュー内の上記個数の物体のモーションとに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ、及び第２のＭＩに少なくとも部分的に基づいて、相関スコアを演算することと、を行うように構成されたプロセッサと、を備え、第１の物体のモーションは、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて検出及びモニタリングされ、第２の物体のモーションは、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおいて検出及びモニタリングされ、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体を同じ物体として検出し、相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第１の物体及び第２の物体を２つの異なる物体として検出する。
【0944】
項Ｋ２１．相関ベースの無線モニタリングのための装置であって、格納された命令のセットを有するメモリと、メモリと通信可能に結合され、第１の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）、第２のＴＳＣＩ、第１のモーション情報（ＭＩ）、及び第２のＭＩに少なくとも部分的に基づいて相関スコアを演算するように構成されたプロセッサとを備え、第１の物体のモーションが、第１のデバイスペアと関連付けられた第１のセンシングタスクにおいて、ベニュー内の第１のデバイスペアの間で通信された第１の無線信号に基づいて演算された第１のＭＩに基づいて検出及びモニタリングされ、ベニューは、個別のモーションを行う、ある個数の物体を含み、第２の物体のモーションが、第２のデバイスペアと関連付けられた第２のセンシングタスクにおいて、ベニュー内の第２のデバイスペアの間で通信された第２の無線信号に基づいて演算された第２のＭＩに基づいて検出及びモニタリングされ、各デバイスペアが、第１の無線デバイスと第２の無線デバイスとを含み、各デバイスペアについて、デバイスペアの第１の無線デバイスは、個別の無線信号を送信するように構成され、デバイスペアの第２の無線デバイスは、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて個別の無線信号を受信することであって、受信される無線信号は、それぞれの無線マルチパスチャネルと、ベニュー内の上記個数の物体のモーションとに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体を同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第１の物体及び第２の物体を２つの異なる物体として検出することと、を行うように構成される。
【0945】
以下の番号付けされた項は、相関ベースの無線モニタリング及びローカライゼーションの例を提供する。
【0946】
項Ｌ１．相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、少なくとも２つのタイプ１－タイプ２デバイスペアを形成する、ベニュー内の複数のタイプ１又はタイプ２ヘテロジニアス無線デバイスを決定することであって、各タイプ１－タイプ２デバイスペアが、タイプ１ヘテロジニアス無線デバイス（ＴＸ）と、タイプ２ヘテロジニアス無線デバイス（ＲＸ）とを含む、ことと、それぞれがベニュー内で個別のモーションを行う、ある個数の物体を決定することと、各タイプ１－タイプ２デバイスペアについて、当該ペアのタイプ１デバイスによって個別の無線信号を送信することと、当該ペアのタイプ２デバイスによって、ベニューの個別の無線マルチパスチャネルを通じて、個別の無線信号を受信することであって、受信される信号は、無線マルチパスチャネル及びベニュー内の上記個数の物体のモーションに起因して、送信される無線信号とは異なる、ことと、受信された無線信号に基づいて、個別の無線マルチパスチャネルの個別の時系列のチャネル情報（ＴＳＣＩ）を取得することと、ＴＳＣＩに基づいて、個別のモーション情報（ＭＩ）を演算することと、個別のＭＩ及び個別のＴＳＣＩに基づいて、個別のセンシングタスクを実行することと、第１のタイプ１－タイプ２デバイスペアと関連付けられた第１のＴＳＣＩに基づいて演算された第１のＭＩに基づいて、第１のセンシングタスクにおいて第１の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアと関連付けられた第２のＴＳＣＩに基づいて演算された第２のＭＩに基づいて、第２のセンシングタスクにおける第２の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第１のＭＩ、及び第２のＭＩに基づいて、第１のＭＩと第２のＭＩとの間の相関スコアを演算することと、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体を同じ物体として検出することと、相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第１の物体及び第２の物体を２つの別個の物体として検出することと、を含む。
【0947】
項Ｌ２．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のＭＩと第２のＭＩとを時間領域においてアラインすることと、アラインされた第１のＭＩとアラインされた第２のＭＩとの間の相関スコアを演算することと、を含む。
【0948】
項Ｌ３．項Ｌ２の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のＴＳＣＩに基づいて、時系列の第１のＭＩを演算することであって、各第１のＭＩは、第１のＴＳＣＩの個別の第１のスライディングウィンドウに基づいて演算される、ことと、第２のＴＳＣＩに基づいて時系列の第２のＭＩを演算することであって、各第２のＭＩは、第２のＴＳＣＩの個別の第２のスライディングウィンドウに基づいて演算される、ことと、時系列の第１のＭＩと時系列の第２のＭＩとの間の相関スコアを演算することと、を含む。
【0949】
項Ｌ４．項Ｌ３の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、時系列の第１のＭＩの時間ウィンドウと時系列の第２のＭＩの同じ時間ウィンドウとの間の相関スコアを演算することを含む。
【0950】
項Ｌ５．項Ｌ４の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、時系列の第１のＭＩの時間ウィンドウ内に、Ｎ１個の第１のＭＩが存在し、かつ、時系列の第２のＭＩの時間ウィンドウ内に、Ｎ２個の第２のＭＩが存在すると判定することと、第１のＭＩの時系列を再サンプリングして、時間ウィンドウ内にＮ３個のアラインされた第１のＭＩを生成することと、第２のＭＩの時系列を再サンプリングして、時間ウィンドウ内にＮ３個のアラインされた第２のＭＩを生成することであって、Ｎ３個のアラインされた第２のＭＩの各々は、Ｎ３個のアラインされたＭＩの個別の１つと時間的にアラインされている、ことと、時間ウィンドウ内のＮ３個のアラインされた第１のＭＩ及びＮ３個のアラインされた第２のＭＩに基づいて相関スコアを演算することと、を含む。
【0951】
項Ｌ６．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、ＴＳＣＩに基づいて演算されるＭＩは、スライディング時間ウィンドウ内の平均、スライディング時間ウィンドウ内の各ＣＩの大きさ、スライディング時間ウィンドウ内の各ＣＩの各コンポーネント大きさの二乗、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩ間の相関、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩ間の類似度スコア、ＴＳＣＩの時間的に隣接するＣＩの２つのベクトルの内積、ＴＳＣＩの２つの時間的に隣接するＣＩのコンポーネント間のコンポーネントワイズ相関の平均、又はいくつかの最大のコンポーネントワイズ相関の加重平均、のうちの少なくとも１つを含む。
【0952】
項Ｌ７．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のＭＩと第２のＭＩとの間の相関スコアは、相関、相関係数、相関の絶対値、相関の単調関数、のうちの少なくとも１つを含む。
【0953】
項Ｌ８．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のセンシングタスクと第２のセンシングタスクとが異なる。
【0954】
項Ｌ９．項Ｌ８の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のＭＩ及び第２のＭＩの両方が数学的又は統計的に類似している。
【0955】
項Ｌ１０．項Ｌ９の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１のセンシングタスク及び第２のセンシングタスクが、共通のサブタスクを含み、第１のＭＩ及び第２のＭＩの両方が、数学的又は統計的に類似し、共通サブタスクを実行するために使用される。
【0956】
項Ｌ１１．項Ｌ１０の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、共通サブタスクは、モーション検出を含む。
【0957】
項Ｌ１２．項Ｌ１の相関ベース無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、相関スコアが第１の閾値よりも大きいので、第１の物体及び第２の物体を第１の共通物体として検出することと、第１のＭＩ及び第２のＭＩに基づいて、第１の物体及び第２の物体に関連する第１の代表ＭＩを演算することと、第３のタイプ１－タイプ２デバイスペアに関連する第３のＴＳＣＩに基づいて演算された第３のＭＩに基づいて、第３のセンシングタスクにおける第３の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第３のＴＳＣＩ、第１の代表ＭＩ、及び第３のＭＩに基づいて、第３のＭＩと第１の代表ＭＩとの間の第２の相関スコアを演算することと、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第３の物体及び第１の共通物体を同じ物体として検出することと、第２の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第３の物体及び第１の共通物体とを２つの別個の物体として検出することと、を含む。
【0958】
項Ｌ１３．項Ｌ１２の相関ベース無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きいので、第１の物体、第２の物体、及び第３の物体を、第１の共通物体として検出することと、第１のＭＩ、第２のＭＩ、及び第３のＭＩに基づいて、第１の物体、第２の物体、及び第３の物体に関連する第２の代表ＭＩを演算することと、第４のタイプ１－タイプ２デバイスペアに関連する第４のＴＳＣＩに基づいて演算された第４のＭＩに基づいて、第４のセンシングタスクにおける第４の物体のモーションを検出及びモニタリングすることと、第１のＴＳＣＩ、第２のＴＳＣＩ、第３のＴＳＣＩ、第４のＴＳＣＩ、第２の代表ＭＩ、及び第４のＭＩに基づいて、第４のＭＩと第２の代表ＭＩとの間の第３の相関スコアを演算することと、第３の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第４の物体及び第１の共通物体を同じ物体として検出することと、第３の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第４の物体及び第１の共通物体とを２つの別個の物体として検出することと、を含む。
【0959】
項Ｌ１４．項Ｌ１３の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、複数の物体を表す共通の物体に関連する任意の代表ＭＩが複数の物体に関連する複数のＭＩのうちの１つ、複数のＭＩの総和又は重み付き総和又は積又は重み付き積、複数のＭＩの算術又は幾何平均又は調和平均、複数のＭＩの重み付き算術又は幾何平均又は調和平均、複数のＭＩのトリム平均、複数のＭＩの中央値又は重み付き中央値又はパーセンタイル、複数のＭＩの最大値又は最小値、複数の物体に関連する複数のＭＩのうちの１つ、最大値を有する複数の物体に関連する複数のＭＩのうちの１つ、最大平均値を有する複数の物体に関連する複数のＭＩのうちの１つ、のうちの１つを含む。
【0960】
項Ｌ１５．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第１の物体をベニュー内の第１のゾーンと、第２の物体をベニュー内の第２のゾーンと関連付けることによって、第１の物体及び第２の物体を位置特定することと、第１のゾーンは、第１のタイプ１－タイプ２デバイスペアのタイプ１デバイスの位置若しくはタイプ２デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍であり、第２のゾーンは、第２のタイプ１－タイプ２デバイスペアのタイプ１デバイスの位置若しくはタイプ２デバイスの位置、又はその両方、の周りの近傍であり、相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体及び第２の物体の同じ物体を、ベニュー内の第１のゾーン及び第２のゾーンに関連する第１の導出ゾーンと関連付けることによって、第１の物体及び第２の物体を位置特定することと、を更に含み、第１の導出ゾーンは、第１のゾーンと第２のゾーンとの交差、又は第１のゾーンと第２のゾーンとの結合である。
【0961】
項Ｌ１６．項Ｌ１２の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、第２の相関スコアが第２の閾値よりも小さい場合、第３の物体をベニュー内の第３のゾーンと関連付けることと、ここで、第３のゾーンは、第３のタイプ１－タイプ２デバイスペアのタイプ１デバイスの位置、第３のタイプ１－タイプ２デバイスペアのタイプ２デバイスの位置、又は両方、の周りの近傍であり、第２の相関スコアが第１の閾値よりも大きい場合、第１の物体の同じ物体、第２の物体、及び第３の物体を、ベニュー内の第１のゾーン、第２のゾーン、及び第３のゾーンに関連する第２の導出ゾーンと関連付けることと、を含み、第２の導出ゾーンは、第１のゾーンと第２のゾーンとの交差、第１のゾーンと第３のゾーンとの交差、第２のゾーンと第３のゾーンとの交差、第１のゾーンと第２のゾーンと第３のゾーンとの交差、又は第１のゾーン、第２のゾーン、及び第３のゾーンとのうちのいずれかの結合、のうちの少なくとも１つを含む。
【0962】
項Ｌ１７．項Ｌ１３の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、以下を含む：モーションが検出及びモニタリングされたタイプ１－タイプ２のデバイスペアのカウントを決定し、個別の暫定的な物体を、モーションが検出及びモニタリングされたタイプ１－タイプ２のデバイスペアのそれぞれと関連付け、個別の相関スコアが、２つの暫定的な物体が同じ物体であることを示す場合に、任意の２つの暫定的な物体を反復的にマージし、最終的な別個の暫定的な物体の量として物体のカウントを演算し、最終的な別個の暫定的な物体又はマージされている任意の中間の暫定的な物体と関連付けられたベニュー内のゾーンと関連付けることによって、各物体の位置を特定して、最終的な別個の暫定的な物体を取得する。
【0963】
項Ｌ１８．項Ｌ１の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、各ＣＩは、チャネル状態情報（ＣＳＩ）、チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）、又はチャネル周波数応答（ＣＦＲ）のうちの少なくとも１つを含む。
【0964】
項Ｌ１９．項Ｌ１３の相関ベースの無線モニタリングシステムの方法／デバイス／システム／ソフトウェアであって、２つのＭＩにそれぞれに基づいて、２つの関連するタイプ１－タイプ２デバイスペアの両方においてモーションが検出された場合にのみ、任意の２つのＭＩ間の相関スコアを演算することを含む。
【0965】
上述の特徴は、有利には、データ及び命令をデータ記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、及び少なくとも１つの出力装置から受信し、データ及び命令を送信するように結合された少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステム上で実行可能な１つ以上のコンピュータプログラムで実現されてもよい。コンピュータプログラムは、特定のアクティビティを実行するために、又は特定の結果をもたらすために、コンピュータにおいて直接的又は間接的に使用されうる命令のセットである。コンピュータプログラムは、コンパイルされた又は解釈された言語を含む、任意の形態のプログラミング言語（例えば、Ｃ、Ｊａｖａ）で書かれてもよく、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、ブラウザベースのウェブアプリケーション、又はコンピューティング環境での使用に適した他のユニットとしてを含む、任意の形態で展開されてもよい。
【0966】
命令のプログラムの実行に適したプロセッサは、例えば、汎用及び専用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、並びに任意の種類のコンピュータの単一のプロセッサ又は複数のプロセッサ若しくはコアのうちの１つを含む。一般に、プロセッサは、読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から命令及びデータを受信する。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令及びデータを格納するための１つ以上のメモリとである。一般に、コンピュータはまた、データファイルを格納するための１つ以上の大容量記憶デバイスを含むか、又はそれと通信するように動作可能に結合され、そのようなデバイスは、内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、及び光ディスクを含む。コンピュータプログラム命令及びデータを有形に具現化するのに適したストレージデバイスは、例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイス等の半導体メモリデバイス、内部ハードディスク及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む、全ての形態の不揮発性メモリを含む。プロセッサ及びメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補完されるか又はＡＳＩＣに組み込まれうる。
【0967】
本教示は、多くの特定の実装の詳細を含むが、これらは本教示の範囲又は特許請求されうるもの限定として解釈されるべきではなく、むしろ、本教示の特定の実施形態に特有の特徴の説明として解釈されるべきである。別々の実施形態のコンテキストにおいて本明細書に記載される特定の特徴は、単一の実施形態において組み合わせて実施されてもよい。逆に、単一の実施形態のコンテキストで説明される種々の特徴は複数の実施形態において別々に、又は任意の適切な組み合わせで実装されてもよい。
【0968】
同様に、動作が特定の順序で図面に描かれているが、これは所望の結果を達成するために、そのような動作が示された特定の順序で、又は連続的な順序で実行されること、又は全ての図示された動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。特定の状況では、マルチタスク処理及び並列処理が有利でありうる。更に、上記の実施形態における種々のシステムコンポーネントの分離は、全ての実施形態においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではなく、説明されるプログラムコンポーネント及びシステムは概して、単一のソフトウェア製品に一緒に統合されうるか、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化されうることを理解されたい。
【0969】
本主題の特定の実施形態について説明した。上記の特徴及びアーキテクチャの任意の組み合わせは、以下の請求項の範囲内にあることが意図される。別の実施形態もまた、以下の請求項の範囲内である。場合によっては、請求項に記載された動作は、異なる順序で実行され、依然として望ましい結果を達成しうる。加えて、添付の図面に示されるプロセスは所望の結果を達成するために、必ずしも示される特定の順序、又は連続的な順序を必要としない。いくつかの実装形態では、マルチタスク処理及び並列処理が有利でありうる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27A】
【図27B】
【図28A】
【図28B】
【図29】
【図30】
【図31A】
【図31B】
【図32A】
【図32B】
【図32C】
【図32D】
【図33A】
【図33B】
【図34】
【図35】
【外国語明細書】