JP2017531410A - Ｇｎｓｓ妨害信号検出 - Google Patents

Abstract

【課題】ＧＰＳ又はＧＮＳＳ妨害信号を検出、位置特定、及び／又は、分類する方法及び装置が開示される。【解決手段】上記のような方法の１つは、ツリーベースの決定プロセスを用いて妨害信号のスペクトログラムを解析するステップと、結果として、いくつかの種類の妨害信号のうちの１つを選択するステップと、を含み、ツリーベースの決定プロセスにおける決定のうちの１つ（１１０３）が、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定である。【選択図】なし

Description

本発明は、ＧＮＳＳ妨害信号（又は、無線周波数干渉（ＲＦＩ））の検出及び分類の分野に関する。本発明は、より詳細にはＧＮＳＳ妨害信号の検出方法、ＧＮＳＳ妨害信号の分類方法、及びＧＮＳＳ妨害信号の位置特定方法に関するが、これらに限定されない。また、本発明は、このような方法を実行するコンピュータプロセッサ及びそのためのソフトウェアに関する。また、本発明は、ＧＮＳＳ妨害信号検出器にも関する。

近年、ＧＮＳＳは、安全及び金融取引に関わることから重要と考えられる用途等、様々な分野のますます多くの用途に含まれるようになっている。ＧＮＳＳの広範な採用及び使用に対する大きな脅威は、信号干渉及び妨害に対する脆弱性であり、これらは、ＧＮＳＳサービスを大幅に劣化させ、性能に影響を及ぼす可能性がある。影響は、精度の低下からＧＮＳＳサービスの完全な否定にまで及ぶ。意図的でないＲＦＩの脅威については、以前から認識されており、ＲＦスペクトルが過密になって、これらの周波数を使用する機器がこれまで以上に多くなるにつれて大きくなる。意図的な妨害については、いわゆる個人用プライバシ保護装置（ＰＰＤ）等の民生用妨害装置の低コスト及び広い有用性に起因して、深刻な問題となっている。

意図的な信号又は意図的でない信号のいずれに起因するかを問わず、ＧＮＳＳ妨害信号が存在する場合に、効果的な検出手段を提供することが所望及び／又は要求されている。このような妨害信号は通常、ＲＦ信号（ＲＦ干渉又は「ＲＦＩ」）となる。このような如何なるＧＮＳＳ妨害信号検出器も、ＧＮＳＳ妨害信号を分類可能であるとともに、その推定位置を決定可能であることが望ましい。干渉源の種類及び位置を把握することによって、より適当且つ効果的な軽減措置につながる可能性がある。

ＧＮＳＳ妨害信号検出及び／若しくは分類の目的として不適切な不都合並びに／又は改善可能な不都合を抱えた様々なＧＮＳＳ ＲＦＩ検出器が公知である。このようなＧＮＳＳ ＲＦＩ受信機（ＧＰＳ Ｗｏｒｌｄという雑誌において、「Ｌｏｎｅ Ｓｅｎｔｉｎｅｌ：Ｓｉｎｇｌｅ−Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｔｏ ＲＦ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ」（http://gpsworld.com/gnss-systemsignal-processinglone-sentinel-11844より入手可能）というタイトルで記載）には、ＲＦＩ検出が受信機推定信号対雑音比（ＳＮＲ）［又は、搬送波対雑音密度（ＣＮ０）と同等］に基づく点において、民生用（ＣＯＴＳ）ＧＰＳ／ＧＮＳＳ受信機による測定結果に依拠したものがある。この種の技術の第１の欠点は、透明性が限られており、ＣＯＴＳ受信機の独自設計が変動することに起因する。この変動に対処するため、妨害信号検出アルゴリズムでは、検出基準を緩くすることによって、この変動を受け入れる必要がある。この種の技術の第２の欠点は、ＳＮＲ又はＣＮ０が通例、ＧＮＳＳ相関段階の後に推定され、フィルタリングによって、推定値のノイズが抑制されることである。このプロセスによって、検出の感度が低下するとともに、フィルタ時定数に比例する遅延が導かれる。また、このような受信機では、十分な情報又はデータの提供によって妨害信号の詳細な分類を実現することができない。

また、ロックインジケータのループ損の追跡、コード及び搬送波コヒーレンスの測定、並びに自動利得制御（ＡＧＣ）の測定等についても、それぞれがＧＮＳＳ妨害信号検出を可能にする別の手段として提案されている。ただし、これらの技術についても、ＳＮＲ又はＣＮ０に依拠した欠点と同様の欠点に直面している。

ＲＦＩを検出する特定の測定基準の使用に関する別の欠点は、干渉と関連しない要因によって、このような測定基準の一部が変動し得ることである。ＧＮＳＳ信号の強度は、衛星信号が反射、回折して完全に見えなくなる局所的な運用環境によって異なる。例えば、システムがＣＮ０又は追跡衛星数のみを考慮に入れる場合は、任意の劣化の原因がＲＦＩであるかを判定することができない。

ＧＮＳＳ妨害信号の検出用として提案されている別の種類のシステム（例えば、Ｗｅｎｄｅ，Ｊ．、Ｋｕｒｚｈａｌｓ，Ｃ．、Ｈｏｕｄｅｋ，Ｍ．、Ｓａｍｓｏｎ，Ｊ．による論文「Ａｎ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＧＮＳＳ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｔａｔｉｏｎｓ」、Ａｎｔｅｎｎａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓ（ＡＮＴＥＭ）、２０１２ １５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ、ｖｏｌ．、ｎｏ．、ｐｐ．１，５，２５−２８ Ｊｕｎｅ ２０１２を参照）は、ＣＯＴＳ実時間スペクトルアナライザである。このようなスペクトルアナライザを使用すれば、連続したスペクトル解析の実行によって、ＲＦＩをモニタリング及び特性化することができる。強力なスペクトル解析機能の恩恵により、このようなシステムでは、上述の技術と比較して、より高い感度が得られる場合がある。ただし、より強力ではあるものの、このような実時間スペクトルアナライザは非常に高価であり、ＧＮＳＳ妨害信号の検出に役立たない多くの点でより高機能となっている。実際、このようなＣＯＴＳスペクトルアナライザの機能の大部分は、ＧＮＳＳ妨害信号の検出に不要である。このようなＣＯＴＳスペクトルアナライザを使い易くて実用的なＧＮＳＳ妨害信号検出システムに組み込むことは、自明の課題ではない。したがって、このようなＣＯＴＳスペクトルアナライザの用途は、ある期間のデータを捕捉して手動で後々解析可能な特定の現場の１回限りの調査に限られ得る。このようなＣＯＴＳスペクトルアナライザは、大多数の所望用途にとって、費用対効果に優れたソリューションでもなければ実用的なソリューションでもない。

ＧＮＳＳ ＲＦＩ検出及び特性化に関して、様々な学術論文が提示されているものの、このような論文では、別途詳細及び／又は別途発明的活動の必要なく、完全に機能するＧＮＳＳ ＲＦＩ検出器を当業者が製造できるだけの十分な詳細が提供されていない。

本発明は、上述の問題／不都合のうちの１つ又は複数を軽減しようとする。この代替又は追加として、本発明は、ＧＮＳＳ妨害信号を検出する改良された方法を提供しようとする。この代替又は追加として、本発明は、ＧＮＳＳ妨害信号を分類する改良された方法を提供しようとする。この代替又は追加として、本発明は、ＧＮＳＳ妨害信号を位置特定する改良された方法を提供しようとする。この代替又は追加として、本発明は、改良されたＧＮＳＳ妨害信号検出器を提供しようとする。

雑誌「ＧＰＳ Ｗｏｒｌｄ」、"Ｌｏｎｅ Ｓｅｎｔｉｎｅｌ：Ｓｉｎｇｌｅ−Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｔｏ ＲＦ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ"、ＵＲＬ：http://gpsworld.com/gnss-systemsignal-processinglone-sentinel-11844 Ｗｅｎｄｅ，Ｊ．、Ｋｕｒｚｈａｌｓ，Ｃ．、Ｈｏｕｄｅｋ，Ｍ．、Ｓａｍｓｏｎ，Ｊ．による論文「Ａｎ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＧＮＳＳ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｔａｔｉｏｎｓ」、Ａｎｔｅｎｎａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓ（ＡＮＴＥＭ）、２０１２ １５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ、ｖｏｌ．、ｎｏ．、ｐｐ．１，５，２５−２８ Ｊｕｎｅ ２０１２

本発明の第１の態様によれば、ＧＮＳＳ妨害信号（又は、ＲＦＩ信号）を分類する方法であって、ツリーベースの決定プロセスを用いて妨害信号のスペクトログラムを解析するステップと、結果として、有限数の種類の妨害信号のうちの１つを選択するステップと、を含み、ツリーにおける決定のうちの１つが、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかである、方法が提供される。

本発明の第２の態様によれば、検出器でＧＮＳＳ妨害信号を検出する方法であって、
妨害信号の検出の信頼性を表す複数の信頼値を計算するステップであり、信頼値が、
（ｉ）所与の時間ウィンドウ及び閾値電力レベルにおいて、検出器で受信された信号の絶対電力の指標を検出器の帯域幅全体で比較する試験と、
（ｉｉ）所与の時間ウィンドウ及び閾値電力変化率において、検出器で受信された信号の電力の変化率の指標を検出器の帯域幅全体で比較する試験と、
（ｉｉｉ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の全周波数帯それぞれにわたって検出器で受信された信号の測定電力を、所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力レベルと比較する試験と、
（ｉｖ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の周波数帯にわたって検出器で受信された信号の測定電力の変化率を、所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力変化率と比較する試験と、
（ｖ）検出器の少なくとも一部を構成するＧＮＳＳ受信機の出力であり、ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データの品質を表す、出力と閾値品質レベルとを比較する試験と、
（ｖｉ）検出器の少なくとも一部を構成するＧＮＳＳ受信機の出力であり、ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データの品質を表す、出力の変化率と閾値品質変化率とを比較する試験と、
のうちの４つ以上に基づく、ステップと、
（ａ）試験（ｉ）及び（ｉｉ）の両方が実行された場合、試験（ｉ）及び（ｉｉ）の結果としての信頼値の組み合わせ、
（ｂ）試験（ｉｉｉ）及び（ｉｖ）の両方が実行された場合、試験（ｉｉｉ）及び（ｉｖ）の結果としての信頼値の組み合わせ、
（ｃ）試験（ｖ）及び（ｖｉ）の両方が実行された場合、試験（ｖ）及び（ｖｉ）の結果としての信頼値の組み合わせ、
（ｄ）試験（ｉ）、（ｉｉｉ）、及び（ｖ）のうちの２つ若しくは３つが実行された場合、実行された試験のうちの２つ若しくは３つの結果としての信頼値の組み合わせ、並びに、
（ｅ）試験（ｉｉ）、（ｉｖ）、及び（ｖｉ）のうちの２つ若しくは３つが実行された場合、実行された試験のうちの２つ若しくは３つの結果としての信頼値の組み合わせ、
という計算のうちの少なくとも３つの組み合わせに基づいて妨害信号の検出を判断するか否かについてのグローバル決定を計算するステップと、
を含む、方法が提供される。

本発明の第３の態様によれば、ＧＮＳＳ妨害信号を検出して位置特定する方法であって、
ＧＮＳＳ妨害信号の存在を検出するように構成された少なくとも１つの位置固定信号検出器を用意するステップと、
位置固定信号検出器による検出としての妨害信号の存在の検出に際して、モバイル信号検出器をディスパッチするステップと、
複数の異なる場所でモバイル信号検出器を使用することにより、妨害信号の１つ又は複数の特性を測定するステップであり、
モバイル信号検出器が、妨害信号の発生源の場所を手動オペレータが決定できるようにするフィードバックをオペレータに提供する、ステップと、
を含む、方法が提供される。

本発明の第４の態様によれば、検出器でＧＮＳＳ妨害信号を検出する方法であって、無線周波数信号の電力を表すアナログ信号を受信するステップと、所与のタイミングの電力がデジタル値によって表される量子化デジタル信号にアナログ信号を変換するステップと、測定ウィンドウにおいて受信されたデジタル値列からデジタル電力量を計算するステップと、測定ウィンドウについて、量子化モデル、特定の測定ウィンドウで行われた測定の数のサンプル分散、及び特定の測定ウィンドウに関する環境分散を考慮した閾値を計算するステップと、デジタル電力量及び計算した閾値に基づいて、妨害信号検出パラメータを計算するステップと、を含む、方法が提供される。

本発明の第５の態様によれば、ＧＮＳＳ妨害信号を分類する方法であり、有限数の種類の妨害信号のうちの１つがＧＮＳＳ妨害信号を分類するものとして選択される、方法であって、妨害信号のスペクトログラムを解析することにより、信号成分を時間領域においてグループ化しようとする際に、時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なる部分をシフトさせることによって、１つ又は複数の種類の妨害信号を１つ又は複数の異なる種類から区別するステップを含む、方法が提供される。

本発明の第６の態様によれば、ＧＮＳＳ妨害信号の検出器であって、ＧＮＳＳ信号アンテナと、ＧＮＳＳ受信機と、コンピュータプロセッサであり、コンピュータプロセッサ上で実行された場合に、本発明の方法又は装置の任意の態様に関して本明細書に記載又は特許請求のコンピュータプロセッサにより実行されるステップを検出器に実行させるソフトウェアと関連付けられたコンピュータプロセッサと、を備えた、検出器が提供される。

本発明の第７の態様によれば、それぞれがネットワーク中の中央サーバ及び別の検出器の少なくとも一方と通信するように構成された本発明の方法又は装置の任意の態様に関して本明細書に記載又は特許請求の検出器のネットワークが提供される。

本発明の第８の態様によれば、ＧＮＳＳ検出器のプロセッサ上で実行された場合に、本発明の方法又は装置の任意の態様に関して本明細書に記載又は特許請求のコンピュータプロセッサにより実行されるステップを検出器に実行させるコンピュータソフトウェア製品が提供される。

本発明の第９の態様によれば、本発明の方法又は装置の任意の態様に関して本明細書に記載又は特許請求の検出器のネットワークの制御及びネットワークとの通信を行うようにプログラムされた中央サーバが提供される。

本発明の第１０の態様によれば、コンピュータサーバ上で実行された場合に、本発明の方法又は装置の任意の態様に関して本明細書に記載又は特許請求のサーバの機能を実行するコンピュータソフトウェア製品が提供される。

当然のことながら、本発明の一態様に関して記載する特徴は、本発明の他の態様にも含まれ得ることが理解されるだろう。例えば、本発明の方法は、本発明の装置に関連して説明する特徴のいずれかを含むことができ、その逆も可能である。

以下、添付の模式的な図面を参照して、本発明の実施形態を説明するが、これらはほんの一例に過ぎない。

本発明の第１の実施形態に係る、位置固定信号検出器（主プローブ）、モバイル信号検出器（副プローブ）、ローカルハブ、及び中央サーバから成るシステムを示した図である。 主プローブのブロック図である。 主プローブの動作のフローチャートである。 副プローブのブロック図である。 副プローブを用いた妨害信号の位置特定のフローチャートである。 副プローブを用いた妨害信号の位置特定のフローチャートである。 電力ベースの検出のアルゴリズムを示したフローチャートである。 スペクトルベースの検出のアルゴリズムを示したフローチャートである。 測定ベースの検出のアルゴリズムを示したフローチャートである。 測定ＧＰＳ衛星の高度に対する測定信号対雑音比の例示的なグラフである。 ６つの検出アルゴリズムをまとめた図である。 ＲＦＩの種類及びそれぞれの対応する特性を示した表である。 分類決定ツリーの一実施形態を示した図である。 本発明の一実施形態に係る、信号処理前及び信号処理後の測定信号を表すスペクトログラムを示した図である。 本発明の一実施形態に係る、信号処理前及び信号処理後の測定信号を表すスペクトログラムを示した図である。 本発明の一実施形態に係る、信号処理前及び信号処理後の測定信号を表すスペクトログラムを示した図である。 本発明の一実施形態に係る、信号処理前及び信号処理後の測定信号を表すスペクトログラムを示した図である。 本発明の一実施形態に係る、信号処理前及び信号処理後の測定信号を表すスペクトログラムを示した図である。 スペクトログラム演算の模式図である。 スペクトル周期性試験のフローチャートである。 水平調整試験のフローチャートである。 水平調整後の総計の例示的なグラフである。 デューティサイクル試験のフローチャートである。 シフト合計試験のフローチャートである。 時間周期性試験のフローチャートである。

本発明の特定の実施形態は、ＧＮＳＳ妨害信号を分類する方法に関係する。このような方法は、妨害信号のスペクトログラムを解析するステップを含んでいてもよい。この解析には、ツリーベースの決定プロセスの使用を含んでいてもよい。ツリーにおける決定のうちの１つは、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかであってもよい。このようなステップを実行することには、ある妨害信号種グループと別の妨害信号種グループとを高い精度で強力且つ明確に区別可能となる潜在的な利点がある。このような方法を使用するにより、ＧＮＳＳ妨害信号を分類するプロセス効率的な手段によって、時間及び／又は電力を節約することができる。上記決定では、有限且つ完全な一連の種類（例えば、既定クラス）の妨害信号の考え得るすべての種類を完全集合の２つ（２つのみ）の異なる部分集合に分割するようにしてもよい。このような解析の後、有限数の種類（又は、クラス）の妨害信号のうちの１つが選択されるようになっていてもよく、これには、他の後続決定を含んでいてもよい。したがって、ＧＮＳＳ妨害信号を分類するステップの結果、検出されたＧＮＳＳ妨害信号は、ＧＮＳＳ妨害信号の１つ又は複数の異なるクラスと一致する特定の特性を有するものとして特性化され得ることが了解される。この方法では、ＧＮＳＳ妨害信号と判断された任意の検出信号が有限数のクラスのうちの１つ（又は、複数）に属するものとして分類可能であってもよい。クラスのうちの１つは、その他任意のクラスに分類不可能な信号を表していてもよいが、そのような「雑多」なクラスは存在しないのが好ましい。スペクトログラムには、時間領域において検出された信号に関係する情報を含んでいてもよい。スペクトログラムには、周波数領域において検出された信号に関係する情報を含んでいてもよい。スペクトログラムには、検出された信号の電力に関係する情報を含んでいてもよい。スペクトログラムには、所与の周波数で検出された信号の電力又は様々な周波数の平均電力に関係する情報を含んでいてもよい。スペクトログラムには、所与の時間に検出された信号の電力又はある時間期間の平均電力に関係する情報を含んでいてもよい。電力情報は、例えば最大振幅及び／又は信号振幅の二乗平均平方根（ＲＭＳ）値等、信号の振幅の指標の形態であってもよい。スペクトログラムは、電力値の２次元行列（例えば、テーブル又はアレイ）の形態であり、一方の次元が信号周波数を表し、他方の次元が時間を表していてもよい。スペクトログラムには、信号の１つ又は複数のアナログ表現を含んでいてもよいが、スペクトログラムがデジタル表示されるのが好ましい。スペクトログラムが行列の形態の場合は、上記のように周波数及び時間軸を表す行及び列に配置された値（例えば、電力値）のセルを含むものと考えられる。

スペクトル周期性の決定における使用に先立って、スペクトログラムを修正するステップが存在していてもよい。この修正ステップは、スペクトログラム中の低電力の過程を取り除くことを含んでいてもよい。この修正ステップは、低電力の周波数帯を検出して取り除くことを含んでいてもよい。この修正ステップは、個々の電力値を検出して取り除くことを含んでいてもよい。例えば、所与の基準を満足する電力値を有するスペクトログラムの任意のライン（列であれ行であれ、すなわち、時間領域であれ周波数領域であれ）、ライングループ、セル、又はセルグループがゼロに再設定されるようになっていてもよい。例えば、行列の形態の場合のスペクトルのセルが既定閾値よりも低い場合、セルの値は、ゼロに設定されるようになっていてもよい。セルグループ（例えば、列又は行）の平均電力が閾値未満である場合は、グループ中のセルすべてがゼロに設定されるようになっていてもよい。このような低電力除去ステップによって、スペクトログラムのノイズを抑えることができる。この代替又は追加として、修正ステップは、例えば時間領域において、スペクトログラムを自動相関させるステップを含んでいてもよい。このような自動相関値は、時間差ゼロで最初のピークを除去することにより、さらに修正されるようになっていてもよい。このような自動相関値は、経時変化しないスペクトログラム周波数成分（例えば、単一トーン）又はランダムに経時変化するスペクトログラム周波数成分（例えば、ホワイトノイズ）を表すＤＣ項を除去することにより、さらに修正されるようになっていてもよい。

スペクトログラムの自動相関をフーリエ変換して、時間領域情報を周波数領域情報に変換するステップが存在していてもよい。このようなステップは、信号の経時的な周波数分散の周期性が存在する場合、それを決定するのに役立ち得る。フーリエ変換したスペクトログラムの解析によって、例えばある所定の閾値を上回る１つ又は複数のピーク等、スペクトル周期性に有意なピークが存在するかを検出するようにしてもよい。

スペクトログラムがスペクトル周期性を有するものと決定された場合は、周波数変動を試験するステップが存在していてもよい。スペクトログラムがスペクトル周期性を有さないものと決定された場合は、周波数変動を試験するステップが実行されなくてもよい。このように、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの試験の結果に基づいて、周波数変動を試験するか否かを決定するようにしてもよい。このような決定をすることにより、周波数変動を試験する必要をなくせるため、ＧＮＳＳ妨害信号の分類の効率が向上し得る。

この方法は、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかについての決定の結果がスペクトル周期性を有するという結果である場合、信号がパルス化／電力変動しているかを試験するステップが実行される一方、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかについての決定の結果がスペクトル周期性を有さないという結果である場合、信号がパルス化／電力変動しているかを試験するステップが実行されないようになっていてもよい。このように、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの試験の結果に基づいて、信号がパルス化／電力変動しているかを試験するか否かを決定するようにしてもよい。

信号がパルス化しているかを試験するステップには、信号をサンプリングすることと、サンプルをブロックに分割することと、各ブロックの平均電力を計算することと、各ブロックに割り当てられた結果的な電力値を解析することとを含んでいてもよい。例えば、一部のブロックが高電力ブロック（例えば、「ＲＦＩオン」ブロック）と判断されるようになっていてもよい。一部のブロックが低電力ブロック（例えば、「ＲＦＩオフ」ブロック）と判断されるようになっていてもよい。信号を少数のブロックグループに分割可能であり、各グループに関連する電力レベルの範囲が狭い場合は、信号がパルス化しているものと判断されるようになっていてもよい。信号は、低電力又はゼロ電力且つ「ＲＦＩオフ」を表すものと判断された有意数のブロックグループを有するとともに、相対的に高い電力を表すものと判断された有意数のブロックグループを有する場合、パルス化しているものと判断されるようになっていてもよい。ブロックは、２つのグループに分割され、一方のグループが「ＲＦＩオフ」状態を表し、他方のグループが「ＲＦＩオン」状態を表していてもよい。「ＲＦＩオフ」状態に割り当てられたブロックは、全ブロックの平均電力（又は、測定ウィンドウにおける信号の平均電力）未満の平均電力を有するブロックであってもよい。「ＲＦＩオフ」状態に割り当てられたそれらのブロックは、既定閾値未満の平均電力を有するブロックであってもよい。「ＲＦＩオフ」状態に割り当てられていないブロックは、「ＲＦＩオン」状態に割り当てられていてもよい。「ＲＦＩオン」ブロックの平均電力は、既定閾値と比較されるようになっていてもよい。「ＲＦＩオフ」ブロックの平均電力は、既定閾値と比較されるようになっていてもよい。また、「ＲＦＩオン」ブロックの平均電力は、「ＲＦＩオフ」ブロックの平均電力と比較されるようになっていてもよい。このような１つ又は複数の比較によって、信号がパルス化しているかを決定するようにしてもよい。このような１つ又は複数の比較によって、信号が電力変動しているかを決定するようにしてもよい。

スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかについての決定の結果がスペクトル周期性を有さないという結果である場合は、信号が時間周期的であるかを試験するステップが存在していてもよい。このような試験には、時間領域信号に対する自動相関機能の実行を含んでいてもよい。

妨害信号の周波数変動を試験するステップが存在していてもよい。例えば、周波数変動の試験の一部として、妨害信号のスペクトログラムをスキューさせるステップが存在していてもよい。スキューイングでは、時間軸に沿って周波数に応じた異なる量だけデータをシフトさせるようにしてもよい。その後、時間領域において、このようなスキューイングスペクトログラムが基準スペクトログラム又は閾値よりも良い規定信号成分グループを有するかの試験が存在していてもよい。基準スペクトログラム又は閾値は、非スキューイングスペクトログラムに基づいていてもよい。スキューイングスペクトログラムがより良い規定（有意に良い規定）信号成分グループを有する場合は、妨害信号が周波数変動を有するものと判断されるようになっていてもよい。この方法では、上記のような状態において、妨害信号が周期的な周波数変動を有するものと判断可能であってもよい。スキューは、線形スキューであってもよい。例えば、スキューイングでは、時間軸に沿って、周波数と関連するパラメータに比例した量だけデータをシフトさせるようにしてもよい。上述の通り、スペクトログラムは、（当然のことながら任意の）行及び列を表す２次元アレイにより表され、行及び列の一方が時間を表し、行及び列の他方が周波数を表し、行及び列の各交点が、当該時間及び当該周波数における信号の電力の値であってもよい。また、当然のことながら、このようなアレイの各値は、（所与の周波数を中心とする）特定の周波数帯にわたる（所与の時間を中心とする）所与の時間期間における信号の電力（例えば、平均又は合計電力）を表す場合がある。水平軸（すなわち、行）に沿って時間を有するとともに垂直軸（すなわち、列）に沿って周波数を有することでスペクトログラムが表され、電力又は特定の時間及び特定の周波数における妨害信号への寄与を表すその他何らかのパラメータが値（すなわち、直交軸に沿った点）で表されている場合、スキューは、スペクトログラムの水平スキューと考えられるようになっていてもよい。このような方法は、水平調整試験と称する場合がある。例えば、Ｎ個の値の行において、１番目、２番目、及びｎ番目のセルＣ_１、Ｃ_２、・・・Ｃ_Ｎ−１、及びＣ_Ｎの電力の値がＰ_１、Ｐ_２、・・・Ｐ_Ｎ−１、及びＰ_Ｎであり、水平方向にＸ個のセル（１＜Ｘ＜Ｎ−１）だけシフトすると、以前のセルＣ_１、Ｃ_２、・・・Ｃ_Ｎ−１、及びＣ_Ｎの値Ｐ_１、Ｐ_２、・・・Ｐ_Ｎ−１、及びＰ_ＮがＣ_１＋ｘ、Ｃ_２＋ｘ、・・・Ｃ_Ｘ−１、及びＣ_Ｘへとシフトするように、データのシフトは円形であってもよい。Ｘが小数値として計算された場合、シフトは、ｘの四捨五入又は補間によって実行されるようになっていてもよい。この方法では、スペクトログラムの複数のスキューを含んでいてもよい。この方法には、スペクトログラムにより表される経時的に取得された離散サンプルの半分以上の数のスキューの実行を含んでいてもよい。この方法には、スペクトログラムにより表される経時的に取得された離散サンプルと実質的に同数のスキューの実行を含んでいてもよい。複数のスキューイングスペクトログラムが計算される場合は、電力値を最も良くグループ化したスキューイングスペクトログラムが選択されるようになっていてもよい。この最も良くグループ化したスキューイングスペクトログラムが閾値よりある量だけ良い信号成分のグループを有する場合、妨害信号は、周波数変動を有するものと判断されるようになっていてもよい。また、スキューイングスペクトログラムと非スキューイングスペクトログラムとの比較として、信号成分がどれほど良くグループ化されているかを計算するステップが存在していてもよい。このようなステップは、所与の時間を表す各ライン（例えば、列）の値を合計するとともに、より多くの高い合計値が存在するかを評価することによって実現されるようになっていてもよい。例えば、各列（それぞれ、タイミングを表す）を合計し、値を１より大きな（好ましくは、２以上の）乗数で大きくした後、これらの数を合計することによって、単一のパラメータが計算されるようになっていてもよい。このような単一のパラメータは、信号電力がそろっている場合に著しく高くなるため、異なる量だけスキューさせたスペクトログラム間で電力のグループを比較するのに便利な手段である。このような単一のパラメータが既定閾値よりも大きい場合、妨害信号は、周波数変動を有するものと判断されるようになっていてもよい。既定閾値は、非スキューイングスペクトログラムについて計算した単一のパラメータに応じて設定されるようになっていてもよい。例えば、閾値は、非スキューイングスペクトログラムについて計算した単一のパラメータに（例えば、２より大きな）定数である係数を乗じたものに等しくてもよい。

時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なるストリップをシフトさせることにより、１つ又は複数の種類の妨害信号を１つ又は複数の異なる種類から区別する試験を行うステップが存在していてもよい。このような各ストリップは、複数の異なる周波数を網羅する少なくとも１つの周波数帯に関係していてもよい。このような方法は、シフト合計試験と称する場合がある。ストリップのシフトは、ある点では上述のスキューイングと同様であってもよい。例えば、ストリップのシフトに際して、このシフトは円形であってもよい。ストリップのシフトにより、時間軸に沿って異なる量だけ、データがシフトされるようになっていてもよい。この方法の部分におけるストリップのシフトは、スペクトルグラムの時間領域において、電力値をより良くそろえることを目的としていてもよい。このため、シフトの量は、時間軸に沿って電力値をより良くグループ化するために計算されるようになっていてもよい。また、時間領域において、ストリップをシフトさせたスペクトログラムが基準スペクトログラム又は閾値よりも良い規定信号成分グループを有するかの試験が存在していてもよい。基準スペクトログラム又は閾値は、シフトさせていないスペクトログラムに基づいていてもよい。シフトさせたスペクトログラムがより良い規定（有意に良い規定）信号成分グループを有する場合は、妨害信号が周波数ホッピング信号であるものと判断されるように、決定ツリーが構成されていてもよい。この方法では、完全なストリップシフトスペクトログラムを１つだけ生成するようにしてもよく、このスペクトログラムを複数のストリップに分割するとともに、このようなすべてのストリップにおいて電力値を整列させることにより、時間領域において可能な限りの整列を図るようにする。この方法は、スペクトログラムにおける電力分布に応じてストリップの境界を決定するステップを含んでいてもよい。また、スキューイングスペクトログラムと非スキューイングスペクトログラムとの比較に関して上述したのと実質的に同じように、シフトスペクトログラムと非シフトスペクトログラムとの比較として、信号成分がどれほど良くグループ化されているかを計算するステップが存在していてもよい。シフトは、複数の異なる周波数を網羅する少なくとも１つの周波数帯に関係するスペクトログラムの部分が同じ量だけ時間軸に沿ってシフトされる一方、他の周波数に関係するスペクトログラムの他の部分が異なる量だけ時間軸に沿ってシフトされるようになっていてもよい。

妨害信号がスペクトル周期性及び周波数変動を有するものと判定されたら、周波数ホッピング信号と周波数連続変化（例えば、掃引）信号とを区別する試験が行われるのが好ましい。これは、上述のシフト合計試験の結果を上述の水平合計試験の結果と比較することによって実現可能である。

スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかについての決定の結果がスペクトル周期性を有さないという結果である場合は、時間周期性を試験するステップが実行されるようになっていてもよい。スペクトログラムがスペクトル周期性を有するかについての決定の結果がスペクトル周期性を有するという結果である場合は、時間周期性を試験するステップが実行されないようになっていてもよい。このように、スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの試験の結果に基づいて、時間周期性の試験を実行するか否かを決定するようにしてもよい。

この方法の実行により、５つの異なる種類と、少なくとも５つ（好ましくは、少なくとも１０個）が非パルス広帯域ノイズ、非パルス狭帯域ノイズ、非パルス単一トーン、非パルスマルチトーン、非パルスＣＤＭＡ（符号分割多重アクセス）信号、パルス広帯域ノイズ、パルス狭帯域ノイズ、パルス単一トーン、パルスマルチトーン、パルスＣＤＭＡ、非パルスのこぎり歯チャープ、非パルス三角チャープ、非パルスチャープ（のこぎり歯チャープでも三角チャープでもない）、パルスのこぎり歯チャープ、パルス三角チャープ、パルスチャープ（のこぎり歯チャープでも三角チャープでもない）、連続周波数ホッピング、パルス周波数ホッピングから成るグループに属する２０個の異なる種類（好ましくは、２０個以下の異なる種類）と、を区別するのが好ましい。

以上では、ＧＮＳＳ妨害信号を分類する方法に関係する様々な特徴を説明している。本発明の特定の実施形態は、必ずしも同様に分類することなく、ＧＮＳＳ妨害信号を検出することに関する。このような方法は、検出器で検出された信号に関連して実行されるようになっていてもよい。この方法には、妨害信号の検出の信頼性を表す複数の信頼値の計算を含む。信頼値のうちの少なくとも１つは、検出器で受信された信号の絶対電力の解析を含む試験に基づいていてもよい。これには、所与の時間ウィンドウにおいて、好ましくは検出器の帯域幅の実質的に全体にわたって、閾値電力レベルに対して検出器で受信された信号の絶対電力の指標を比較することを含んでいてもよい。

信頼値のうちの少なくとも１つは、検出器で受信された信号の電力の変化率の指標の解析を含む試験に基づいていてもよい。例えば、変化率は、電力の閾値変化率と比較されるようになっていてもよい。このような解析に用いられる電力の変化率は、所与の時間ウィンドウにおいて、検出器の帯域幅全体にわたって測定された電力の変化率であるのが好ましい。

絶対電力は、検出器の一部を構成する信号増幅器（例えば、可変利得増幅器）により適用された利得を制御するように構成された自動利得制御により適用される利得をサンプリングすることによって導出されるようになっていてもよい。この代替又は追加として、絶対電力は、所与のタイミングの電力がデジタル値によって表される量子化デジタル信号に直接受信アナログ信号を変換することにより計算されるようになっていてもよい。また、測定ウィンドウにおいて受信されたデジタル値列からデジタル電力量が計算されるようになっていてもよい。

信頼値のうちの少なくとも１つは、２つ以上の所与の周波数、好ましくは１０個以上、可能であれば１００個以上の所与の周波数において検出器で受信された信号の測定電力の解析を含む試験に基づいていてもよい。スペクトル解析の実行が好ましい。この解析には、（ｉ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の周波数帯にわたって検出器で受信された信号の測定電力を（ｉｉ）所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力レベルと比較することを含んでいてもよい。

信頼値のうちの少なくとも１つは、２つ以上の所与の周波数、好ましくは１０個以上、可能であれば１００個以上の所与の周波数において検出器で受信された信号の測定電力の変化率の解析を含む試験に基づいていてもよい。このような試験には、（ｉ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の周波数帯にわたって検出器で受信された信号の測定電力の変化率を（ｉｉ）所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力変化率と比較することを含んでいてもよい。検出信号の様々な周波数成分の電力の変化率について、スペクトル解析が実行されるようになっていてもよい。この試験には、（ｉ）所与の時間ウィンドウにおいて、それぞれが狭帯域幅で所与の周波数を中心とする複数の所与の周波数帯それぞれにわたって検出器で受信された信号の測定電力の変化率を（ｉｉ）所与の各周波数帯と関連付けられた閾値電力変化率と比較することを含んでいてもよい。

信頼値のうちの少なくとも１つは、検出器の少なくとも一部を構成するＧＮＳＳ受信機の出力の解析を含む試験に基づいていてもよい。出力は、ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データ／信号の品質を表していてもよい。例えば、ＧＮＳＳ受信機の出力を閾値と比較するステップが存在していてもよい。また、このようなＧＮＳＳ受信機のこのような出力の変化率を閾値変化率と比較する試験が存在していてもよい。位置特定データの品質に関係する出力は、ＧＮＳＳデータの精度又は精確性の尺度の形態であってもよい。例えば、ＧＮＳＳ受信機の位置が高い精度で既知の場合は、所与の時間に受信されたＧＮＳＳデータにより計算されたＧＮＳＳ受信機の地理的位置情報の精度及び精確性が位置特定データ／信号の品質の指標であってもよい。位置特定データの品質に関係する出力は、受信機により受信されたＧＮＳＳ信号中に検出されるノイズの量に関係する計算比の形態であってもよい。位置特定データの品質に関係する出力は、計算された信号対雑音比の形態であってもよい。位置特定データの品質に関係する出力は、計算された搬送波対雑音比の形態であってもよい。出力は、民生用（ＣＯＴＳ）ＧＮＳＳ受信機によって直ちに与えられるものであってもよい。閾値は、基準データに基づいて設定されていてもよい。基準データには、検出器でＧＮＳＳ信号を受信する１つ又は複数のＧＮＳＳ衛星のＩＤ及び位置に基づいて品質（例えば、信号対雑音比）を表すパラメータの期待値を予測可能なデータを含んでいてもよい。衛星が異なれば、生成されるＧＮＳＳ信号の品質も異なる可能性がある。また、所与の衛星の高度がＧＮＳＳ信号の品質に影響を及ぼす可能性がある。このように、検出器でＧＮＳＳ信号を受信する１つ又は複数のＧＮＳＳ衛星のＩＤ及び位置の少なくとも一方に応じて閾値が計算されるようになっていてもよい。

基準データは、妨害信号が存在しないものと確実に判断可能な時間にわたって収集されるようになっていてもよい。基準データは、少なくとも５時間にわたって収集されるようになっていてもよい。基準データは、少なくとも２４時間にわたって収集されるのが好ましい。基準データは、特定の条件を考慮した予想ノイズの尺度の形態であってもよい。基準データは、特定のＧＮＳＳ衛星を将来的に区分可能となるように収集されるのが好ましい。

試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの少なくとも４つが実行されるようになっていてもよい。試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの少なくとも５つが実行されるようになっていてもよい。試験（ｉ）〜（ｖｉ）がすべて実行されるのが好ましい。

上述の試験のうちの実行した試験の実行結果として計算される信頼値の組み合わせに基づいて妨害信号の検出を判断するか否かについてのグローバル決定が行われる。グローバル決定には、（ａ）試験（ｉ）及び（ｉｉ）の結果としての信頼値の組み合わせの解析を含んでいてもよい。このため、全体的な信号電力の絶対値及び全体的な信号電力の変化率の組み合わせがグローバル決定に役立つようになっていてもよい。グローバル決定には、（ｂ）試験（ｉｉｉ）及び（ｉｖ）の結果としての信頼値の組み合わせの解析を含んでいてもよい。このため、特定の周波数における信号電力の絶対値及びこのような信号電力の値の変化率の組み合わせがグローバル決定に役立つようになっていてもよい。グローバル決定には、（ｃ）試験（ｖ）及び（ｖｉ）の結果としての信頼値の組み合わせの解析を含んでいてもよい。このため、ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データ／信号の品質の絶対値及びこのような値の変化率の組み合わせがグローバル決定に役立つようになっていてもよい。グローバル決定には、（ｄ）試験（ｉ）、（ｉｉｉ）、及び（ｖ）のうちの２つ、好ましくは３つすべての結果としての信頼値の組み合わせの解析を含んでいてもよい。このため、異なる尺度の様々な絶対値の組み合わせがグローバル決定に役立つようになっていてもよい。グローバル決定には、（ｅ）試験（ｉｉ）、（ｉｖ）、及び（ｖｉ）のうちの２つ、好ましくは３つすべての結果としての信頼値の組み合わせの解析を含んでいてもよい。このため、異なる尺度の様々な変化率値の組み合わせがグローバル決定に役立つようになっていてもよい。グローバル決定は、上述の計算（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも３つの組み合わせに基づいてなされるようになっていてもよい。グローバル決定は、上述の計算（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも４つの組み合わせに基づいてなされ得るのが好ましい。グローバル決定は、計算（ａ）〜（ｅ）のうちの５つすべての組み合わせに基づいてなされようになっていてもよい。グローバル決定において、上記のような計算を５つすべて組み合わせて使用することにより、妨害信号の検出の比較的高い精度（及び、これに対応する妨害信号の非存在の判断の高い精度すなわち誤警報の低い発生）を提供可能であることが分かっており都合が良い。

ＧＮＳＳ信号相関の実行前には、捕捉後に解析された解析信号／データの一部がサンプリングされるようになっていてもよい（「相関前」信号／データ）。ＧＮＳＳ相関の実行後には、捕捉後に解析された解析信号／データの一部が信号から取り出されるようになっていてもよい（「相関後」信号／データ）。このような相関前及び相関後は、ＧＮＳＳ受信機の分野における技術用語であることが了解される。相関は一般的に、受信ＧＮＳＳ信号に符号化されている位置特定データの読み出しにおける通常のＧＮＳＳ受信機の動作の本質的側面である。

妨害信号の検出を判断するか否かについてのグローバル決定は、二分決定（例えば、「妨害信号検出」又は「妨害信号非検出」のような「オン」又は「オフ」決定）として表されるようになっていてもよい。妨害信号の検出を判断するか否かについてのグローバル決定は、信頼値として表されるようになっていてもよい。例えば、信頼値は、０〜１の範囲であって、妨害信号が存在するという完全又は非常に高い信頼性を１が表し、妨害信号が存在しないという完全又は非常に高い信頼性を０が表しており、両者間の値が、妨害信号の存在／非存在の確実性の量を表していてもよい。

試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの少なくとも１つによって、妨害信号が存在するという完全な信頼性を示す結果を生成可能であってもよい。試験（ｉ）〜（ｖｉ）がそれぞれ実行された場合に、妨害信号が存在するという完全な信頼性を示す結果を生成可能であってもよい。計算（ａ）〜（ｅ）は、実行に際して、試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちのいずれか１つの実行によって妨害信号が存在するという完全な信頼性が示された場合に、妨害信号が存在するか否かについてのグローバル決定が妨害信号の存在を常に判断するようになっていてもよい。試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの１つ又は複数によって、妨害信号が存在するという不完全な信頼性を示す結果を生成可能であってもよい。この方法の実行により、妨害信号が存在するという不完全な信頼性のみを示す２つ以上の信頼値の組み合わせによって、実際に妨害信号が存在すると判断するのに十分であってもよい。妨害信号が存在するという不完全な信頼性を示す結果を試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの１つだけが生成し、妨害信号が存在するという完全な信頼性を示す結果を試験（ｉ）〜（ｖｉ）のいずれも生成しない場合は、妨害信号が検出されたものと判断されない。

本発明の特定の実施形態には、ＧＮＳＳ妨害信号を位置特定する方法に関係するという共通点がある。したがって、このような方法には、ＧＮＳＳ妨害信号の検出のみならず、ＧＮＳＳ妨害信号の考え得る位置の特定を含んでいてもよい。ＧＮＳＳ妨害信号の存在を検出するように構成された少なくとも１つの位置固定信号検出器が存在していてもよい。このような位置固定信号検出器は、主プローブと考えられる。位置固定信号検出器により検出される妨害信号の存在の検出に際しては、モバイル信号検出器のディスパッチによって、好ましくはＧＮＳＳ妨害信号の発生源の位置特定に役立つようになっていてもよい。このようなモバイル信号検出器は、副プローブと考えられる。複数の異なる場所でモバイル信号検出器を使用することにより、信号電力等、妨害信号の１つ又は複数の特性を測定するステップが存在していてもよい。検出された妨害信号の電力は、発生源の位置特定に用いられるのが好ましい。モバイル信号検出器は、妨害信号の発生源の場所を手動オペレータが決定できるようにするフィードバックをオペレータに提供するようにしてもよい。また、位置固定信号検出器により検出される妨害信号の種類が確定されるようになっていてもよい。モバイル信号検出器は、妨害信号の種類の独自分類を実行することにより、妨害信号の同じ発生源の検出を確認するようにしてもよい。妨害信号の種類は、位置固定信号検出器からモバイル信号検出器に伝えられるようになっていてもよい。妨害信号の種類は、位置固定信号検出器からモバイル信号検出器のユーザに伝えられるようになっていてもよい。妨害信号の種類は、位置固定検出器から遠隔で実行する方法により確定されるようになっていてもよい。妨害信号の種類は、位置固定検出器が実行する方法により確定されるようになっていてもよい。妨害信号の種類が特性化されたら、妨害信号の電力が検出信号から抽出されるようになっていてもよい。

モバイル信号検出器は、例えば妨害信号の発生源の位置特定プロセスの開始及び／又は終了時に、複数の異なる場所のうちの１つで、妨害信号の種類の独自分類を実行するようにしてもよい。モバイル信号検出器は、測定を行う連続した場所の少なくとも一部において、妨害信号の種類の分類を実行しないようにしてもよい。例えば、モバイル信号検出器は、妨害信号の発生源の位置特定に際して最初と最後の測定をいずれも行う場合に、複数の異なる場所のうちの１つで、妨害信号の種類の独自分類を実行するようにしてもよいが、途中の測定の実質的にすべてについては、妨害信号の種類の分類を実行しないようにしてもよい。

モバイル信号検出器は、新たな測定を行う新たな場所にオペレータを移動させるようにしてもよい。この場所は、モバイル信号検出器により行われた先行測定に基づいて、当該モバイル信号検出器により選択されるようになっていてもよい。このような指示及び誘導によって、モバイル信号検出器のユーザがＧＮＳＳ信号妨害の発生源の場所を迅速且つ効率的に決定するのを補助することができる。ＧＮＳＳ妨害信号の存在を検出するように構成された位置固定信号検出器のネットワークが存在していてもよい。また、位置固定信号検出器のネットワークにより決定された妨害信号のおおよその場所の指標を与えるステップが存在していてもよい。

妨害信号は、ネットワーク中の位置固定信号検出器のうちの１つのみで検出されるようになっていてもよく、これにより、その他如何なる検出器よりも妨害信号が当該位置固定信号検出器に近いことを示すようにしてもよい。この追加又は代替として、妨害信号が指向性であり、その他如何なる検出器よりも当該位置固定信号検出器へと向かう方向に放射されていることを示していてもよい。妨害信号は、ネットワーク中の位置固定信号検出器のうちの２つ以上で検出されるようになっていてもよく、これにより、ネットワーク中の他の検出器よりも妨害信号が当該位置固定信号検出器に近いことを示すようにしてもよい。この追加又は代替として、妨害信号が指向性であり、ネットワーク中の他の検出器よりも当該位置固定信号検出器へと向かう方向に放射されていることを示していてもよい。

上述の通り、本発明の特定の実施形態では、電力ベースの測定により、検出器でＧＮＳＳ妨害信号を検出及び／又は分類する。特定の実施形態においては、有利な電力解析方法が実行される。無線周波数信号の電力を表すアナログ信号が受信され、所与のタイミングの電力がデジタル値によって表される量子化デジタル信号に変換される。その後、測定ウィンドウにおいて受信されたデジタル値列からデジタル電力量を計算するステップが存在していてもよい。この測定ウィンドウには、閾値が設定されていてもよい。閾値の設定には、量子化モデルを考慮するようにしてもよい。閾値の設定には、特定の測定ウィンドウで行われた測定の数のサンプル分散を考慮するようにしてもよい。閾値の設定には、特定の測定ウィンドウに関する環境分散を考慮するようにしてもよい。変化する条件に応じて、閾値をこのように動的に更新することにより、誤警報を抑えるようにしてもよい。デジタル電力量及び計算した閾値に基づいて、妨害信号検出パラメータを計算するステップが存在していてもよい。妨害信号検出パラメータは、信頼値の形態であってもよい。妨害信号検出パラメータは、二分決定（すなわち、妨害信号存在又は妨害信号非存在）の形態であってもよい。デジタル電力量は、検出されたアナログ信号の絶対電力を表していてもよい。このような場合、閾値は、それを上回る場合に妨害信号が存在すると判断し得る絶対電力を表していてもよい。デジタル電力量は、検出されたアナログ信号の絶対電力の変化率を表していてもよい。このような場合、閾値は、それを上回る場合に妨害信号が存在すると判断し得る変化率又は短時間期間の増加を表していてもよい。妨害信号が存在する可能性の判断においては、電力の絶対比較及び微分比較の両方が用いられるようになっていてもよい。デジタル量子化は、２ビットという低い量子化であってもよい。デジタル量子化は、３ビット量子化であってもよい。量子化の解像度が相対的に低いにも関わらず、多くのサンプル及び適当な量子化モデルによって、妨害信号の有無を正確に判定することができる。２ビット及び３ビット量子化を上述したが、当然のことながら、本発明の実施形態では、１以外の任意数のビット量子化のデジタル量子化を利用するようにしてもよい。

閾値は、基準電力レベルに応じて計算されるようになっていてもよい。基準電力レベルは、妨害信号の非存在が保証された複数の異なる時間ウィンドウにおける測定結果から導出されるようになっていてもよい。このような測定結果により決定された電力レベルの分散が計算され、閾値の設定に用いられるようになっていてもよい。閾値の設定に際しては、大気温度、プローブの無線周波数環境、電離層の活動レベル、並びに受信機アンテナ及びフロントエンドのノイズ温度のうちの１つ又は複数の変数が考慮されるようになっていてもよい。「フロントエンド」は、ＧＮＳＳ信号調節フロントエンドすなわちＧＮＳＳアンテナからＲＦ信号を受信し、中間／ベースバンド周波数信号を増幅、フィルタリング、ダウンコンバート、及びデジタル化する検出器の部分として了解される。

本発明の特定の実施形態には、（検出器であれ、その遠隔位置であれ）ＧＮＳＳ妨害信号を解析（例えば、分類）する方法であり、有限数の種類の妨害信号のうちの１つがＧＮＳＳ妨害信号を分類するものとして選択される、方法であって、妨害信号のスペクトログラムを解析することにより、例えば信号成分を時間領域においてグループ化しようとする際に、時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なる部分をシフトさせることによって、１つ又は複数の種類の妨害信号を１つ又は複数の異なる種類から区別するステップを含む、方法に関係するという共通点がある。時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なる部分をシフトさせるステップは、妨害信号のスペクトログラムをスキューさせて、時間軸に沿って周波数に応じた異なる量だけデータをシフトさせることを含んでいてもよい。このような実施形態は、本明細書に記載の水平調整試験の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。

いくつかの実施形態において、時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なる部分をシフトさせるステップは、時間軸に沿って異なる量だけスペクトログラムの異なるストリップをシフトさせることを含んでいてもよい。例えば、このような各ストリップは、複数の異なる周波数を網羅する少なくとも１つの周波数帯に関係していてもよい。このような実施形態は、本明細書に記載のシフト合計試験の特徴のうちの１つ又は複数を有していてもよい。

当然のことながら、上述のステップの多くは、例えばコンピュータ及び／又はデジタルシグナルプロセッサ技術を用いて電子的に実行されることになる。本明細書に記載の計算、信号変換、試験、解析ステップ、及び他の信号処理ステップは、例えば後で処理される信号を検出する検出器に局所的に提供されたコンピュータプロセッサにより実行されるようになっていてもよい。例えば、このような局所的に提供されたコンピュータプロセッサを有する位置固定信号検出器が存在していてもよい。このような局所的に提供されたコンピュータプロセッサを有するモバイル（例えば、携帯型）信号検出器が存在していてもよい。この代替又は追加として、非局所的なプロセッサによりデータが保存されて後で処理されるようになっていてもよい。この代替又は追加として、データが遠隔位置に伝達されてコンピュータ処理されるようになっていてもよい。このような遠隔位置における処理は、局所的／現地に直ちに提供可能なものより強力なコンピュータによって実行されるようになっていてもよい。このような遠隔位置におけるデータ処理は、例えばコンピュータサーバによって、バックオフィス機能により与えられるようになっていてもよい。

例えば、信号処理は、ＧＮＳＳ妨害信号の存在の検出の形態であってもよい。信号処理は、検出されたＧＮＳＳ妨害信号の分類の形態であってもよい。信号処理は、モバイル信号検出器により行われた先行測定に基づく当該モバイル信号検出器による位置の選択の形態であってもよい。

本発明の特定の実施形態は、ＧＮＳＳ妨害信号検出器に関係する。このような検出器は通常、ＧＮＳＳ信号アンテナ、ＧＮＳＳ受信機、及び適当にプログラムされたコンピュータプロセッサを備えることになる。データバッファ用のメモリが存在していてもよい。データを格納して後でより詳しく解析する記憶装置（場合により、リムーバブルデバイス）が存在していてもよい。検出器は、位置固定検出器であってもよい。検出器は、一人の人間が容易に持ち運び可能なサイズ及び重量の装置を構成するモバイル検出器（例えば、携帯型検出器）であってもよい。検出器は、コンピュータサーバ及び別の類似検出器の少なくとも一方との通信を容易にする無線通信モジュールを具備していてもよい。コンピュータサーバは、バックオフィスサポート設備の一部として設けられていてもよい。また、検出器のネットワークが存在していてもよい。各検出器は、ネットワーク中のコンピュータサーバ及び別の検出器の少なくとも一方と通信するように構成されていてもよい。また、このような検出器のネットワークの制御及びネットワークとの通信を行うように構成された（例えば、適当なソフトウェアでプログラムされた）サーバが設けられていてもよい。このサーバは、多くの上記サーバのうちの１つであってもよい。また、（例えば、１つ又は複数の検出器を備えた）ネットワークの部分と制御センタとの間のデータ通信等を行うハブとして機能するコンピュータサーバが存在していてもよい。例えば、制御センタの機能を果たす中央サーバが存在していてもよい。検出器のネットワークは、スター型ネットワークとして配置されていてもよい。

本発明の実施形態は、コンピュータ上で実行された場合に、上記サーバのうちの１つの機能を実行するコンピュータソフトウェア製品に関係する。本発明の実施形態は、検出器のプロセッサ上で実行された場合に、本明細書に記載の所要機能を検出器に持たせるコンピュータソフトウェア製品に関係する。

以下、添付の図面を参照して、本発明の特定の実施形態を説明する。

図１には、本発明の一実施形態に係る、ＧＮＳＳ妨害信号を検出するシステムを示している。このシステムは、中央サーバ１００、一組の位置固定信号検出器（主プローブ）１０２、一組のローカルハブ１０４、及び一組のモバイル信号検出器（副プローブ）１０６を備える。概要として、主プローブ１０２は、ＧＮＳＳ妨害信号の検出及び局所的特性化の実行に用いられ、モバイル副プローブ１０６は、妨害信号の発生源の位置をより良く識別したい場合に主として用いられ、ハブ及びサーバは、通信ネットワークの形成並びに信号処理、データ記憶、及びレポート等を目的としたより強力なコンピューティング資源の提供に用いられる。

主プローブ１０２は、中央サーバ１００及びローカルハブ１０４の両者と通信するように構成されている。ローカルハブ１０４は、主プローブ１０２及び中央サーバ１００の両方と通信するように構成されている。副プローブ１０６は、中央サーバ１００と通信するように構成されている。

使用時、中央サーバ１００は、プローブ１０２／ローカルハブ１０４からデータ及びメッセージを収集し、中央データ処理及び解析を実行して、対応するイベント情報をデータベースに保管する。また、すべてのプローブ１０２及びローカルハブ１０４を遠隔でモニタリング及び制御するように構成されている。また、中央サーバ１００は、プローブ以外のソースからの情報取得を可能にするサードパーティインターフェースを備える。中央サーバは、それ自体の演算結果及び／又は過去のイベントのデータベースに基づいて、プローブによるイベントレポートをもたらす閾値を変更可能である。中央サーバ１００は、サードパーティ情報に基づいて、プローブによるイベントレポートをもたらす閾値を変更可能である。本実施形態の一変形例において、閾値は、ＧＮＳＳサービスを妨害する自然現象に応答して変更される。

ローカルハブ１０４は、近接プローブ１０２と中央サーバ１００との間のローカルゲートウェイである。また、ローカルハブ１０４は、イベントレポートを格納するとともにプローブ１０２からのメッセージに対して局所的に注意喚起するデータアーカイブである。また、各ローカルハブは、局所的なイベントレポートを中央サーバ１００に転送する前に、近接プローブ１０２から受信されたデータの処理の一部を実行するように構成されている。本実施形態において、ローカルハブ１０４は、ソフトウェアによる適当なプログラムによって、本実施形態に必要な機能を実行するように構成された汎用無線ネットワークコンピュータである。

主プローブ１０２は、特定の局所的ＲＦＩイベントの出現を自動的に識別し、各局所的ＲＦＩイベントに基づいてイベントレポートを生成し、（直接又はローカルハブ１０４を介して）レポートを中央サーバ１００に送信してネットワークレベル処理を行うように構成されたセンサを備える。

副プローブ１０６は、主プローブ１０２がＲＦＩイベントを報告した場合に、ＲＦＩ発生源に近接するオペレータによって、ＲＦＩ発生源を識別して位置特定するのに用いられるように指定された機器である。本実施形態において、副プローブは、必要なハードウェア及びソフトウェアがすべて組み込まれた専用機器であるが、他の実施形態においては、タブレットＰＣ等の一般的な携帯型コンピュータによってホスティング可能なアドオンハードウェアドングルと併せたソフトウェアアプリケーションを使用可能である。

図２は、主プローブ１０２の一実施形態を示しており、ネットワークインターフェースモジュール２００、ＧＮＳＳ信号受信アンテナ２０２、ＧＮＳＳ信号調節フロントエンド２０４、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６、マンマシンインターフェース２０８、組み込みマイクロプロセッサ・オペレーティングシステム２１０、ＲＦＩ検出・分類エンジン２１２、データ記憶ユニット２１４、モニタリング・制御エンジン２１６、ＧＮＳＳソフトウェア受信機エンジン２１８、及び電源モジュール・インターフェース２２０を備える。

ネットワークインターフェースモジュール２００は、ローカルハブ１０４及び中央サーバ１００等の他の機器とのデータ通信の取り扱いを担う。本実施形態において、ネットワークインターフェースモジュール２００は、無線通信アンテナを備えるが、別の実施形態においては、イーサネット（登録商標）モデム等の有線通信モデム又はセルラーネットワークモデム等の他の無線通信モジュール（例えば、ＧＳＭ（登録商標）、ＧＰＲＳ、ＵＭＴＳ、又はＬＴＥ）を備える。他の実施形態では、有線及び無線ともに、異なるモジュールの組み合わせを含む。

ＧＮＳＳ信号受信アンテナ（又は、ＧＮＳＳアンテナ）２０２は、ＧＮＳＳ信号を受信するため、ＧＮＳＳ空間信号（ＳＩＳ）とのインターフェースである。アンテナは、プローブがモニタリングしているＧＮＳＳ信号周波数帯を受信可能である。本実施形態において、アンテナは、ＧＰＳ Ｌ１単一周波数アンテナである。別の実施形態において、アンテナは、ＧＰＳ Ｌ１及びＬ５帯の２つを受信可能である。別の実施形態において、アンテナは、２つ以上のＧＮＳＳ周波数帯の任意の組み合わせを受信可能である。ＧＮＳＳアンテナ２０２は、デジタル信号調節フロントエンド２０４及びＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６に対して通信可能に接続され、受信したＲＦ信号を送信する。他の実施形態において、ＧＮＳＳアンテナ２０２は、信号調節フロントエンド２０４への送信前に、低ノイズ増幅器（ＬＮＡ）で受信したＲＦ信号を増幅する。

ＧＮＳＳ信号調節フロントエンド（又は、ＧＮＳＳフロントエンド）２０４は、ＧＮＳＳアンテナからＲＦ信号を受信する電子機器である。ＧＮＳＳフロントエンド２０４は、中間／ベースバンド周波数信号の増幅、フィルタリング、ダウンコンバート、及びデジタル化が可能である。デジタル化した信号は、ソフト実時間でマイクロプロセッサ２１０に送信され、さらに処理される。

組み込みマイクロプロセッサ・オペレーティングシステム２１０は、ＧＮＳＳソフトウェア受信機エンジン２１８、ＲＦＩ検出・特性化エンジン２１２、及びプローブモニタリング・制御エンジン２１６等の関連処理をホスティングする。モニタリング・制御エンジン２１６は、プローブの遠隔モニタリング及び制御を可能にするソフトウェアエンジンである。これには、プローブステータスモニタリング及びシステム更新の設定を含む。ＲＦＩ検出・特性化エンジン２１２は、ＧＮＳＳ信号調節フロントエンド２０４からのデジタルサンプルに基づいて、以下により詳しく説明する通り、アルゴリズムを用いてＲＦＩ検出及び特性化を実行する中核的なソフトウェアエンジンである。ＧＮＳＳソフトウェア受信機エンジン２１８は、ＧＮＳＳ信号取得、信号追跡、ナビゲーションメッセージ処理、及び位置解演算を実行するソフトウェアエンジンである。ＧＮＳＳソフトウェア受信機エンジン２１８は、ＲＦＩ検出に用いられる特定のパラメータの測定結果及び値を生成可能なソフトウェアエンジンである。

ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６は、ＧＮＳＳアンテナ２０２から受信したＧＮＳＳ信号を処理し、受信信号に基づいて情報を生成するサードパーティＧＮＳＳ受信機である。また、ＮＭＥＡ等の標準フォーマットの標準的なＧＮＳＳ受信機出力を提供する。生成される情報には、位置、プローブの時間及び速度のほか、高度、方位角、及び信号対雑音比等の衛星測定結果を含む。別の実施形態においては、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６が一切存在しない。

マンマシンインターフェース２０８は、局所的な診断、試験、及び制御のためにプローブに対して物理的に接続するインターフェースである。主要なグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）はローカルハブ１０４又は中央サーバ１００で遠隔に実装されるが、プローブのインターフェースを介して、別のディスプレイを取り付けることも可能である。本実施形態において、このインターフェースは、ＨＤＭＩ（登録商標）インターフェースである。

データ記憶ユニット２１４は、検出信号により生成されたイベントレポートのほか、干渉信号の電子指紋として用いられるデジタルサンプルのスナップショットを格納するように構成されたメモリデバイスを備える。本実施形態において、使用するメモリデバイスは、マイクロＳＤカードである。

図３には、ＧＮＳＳ信号を検出する場合の主プローブ１０２の動作を示している。まず、各プロービング期間においては、低ノイズ増幅器（ＬＮＡ）で受信したＲＦ信号を増幅するＧＮＳＳアンテナ２０２によって、モニタリングしたＧＮＳＳ周波数帯信号を受信する（ステップ３０１）。そして、ＧＮＳＳアンテナ２０２からのアナログＲＦ信号列を２つに分割するが、一方が信号をＧＮＳＳフロントエンド２０４に送信し、他方が信号をＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６に送信する。

ＧＮＳＳフロントエンド２０４では、アナログ領域及びデジタル領域の両方において、受信したアナログＲＦ信号をさらに処理する（ステップ３０２）。アナログ領域においては、信号の増幅、フィルタリング、及び中間周波数又はベースバンドへのダウンコンバートを行う。そして、得られた信号をデジタル化する（ステップ３０３）（例えば、ＡＤＣによってサンプリング及び量子化する）。デジタル化した信号は、プロセッサ２１０に送信してバッファリングし（ステップ３１０）、ソフトウェア受信機エンジン２１８に送信してベースバンド処理及びナビゲーション解の演算を行い（ステップ３０４）、電力ベースのＲＦＩ検出アルゴリズム（すなわち、いくつかの変形例においては、自動利得制御回路に由来する１つ又は複数のパラメータに基づく検出アルゴリズムの形態が可能）及びスペクトルベースの検出アルゴリズムに供給する（それぞれステップ３０６及び３０７）。また、ＣＯＴＳ受信機は、ＧＮＳＳアンテナ２０２からの受信信号を処理する（ステップ３０５）。演算したナビゲーション解及びＣＯＴＳ受信機の測定結果／解は、測定ベースの検出アルゴリズムに供給する（ステップ３０８）。

したがって、並列に用いられる３つの別個の検出アルゴリズム、すなわち、電力ベースの検出３０６、スペクトルベースの検出３０７、及び測定ベースの検出３０８が存在する。各アルゴリズムは、以下により詳しく説明する通り、検出信号が妨害信号である可能性又は妨害信号を含む可能性に関係する２つの別個の結果を提供する。そして、３つの検出アルゴリズムによる検出結果（合計６つの検出結果）のデータを集めて、検出融合アルゴリズムエンジンに供給することにより、ＲＦＩが存在するかを決定する最終的な検出決定を行う（ステップ３０９）。ＲＦＩが存在するものと決定した場合は、バッファリングしたデジタルサンプルを３つの検出エンジンからの演算結果と併せて、ＲＦＩ分類エンジンに供給して、干渉の種類（例えば、妨害信号の種類）及び分類の対応する数的な信頼レベルを特性化する（ステップ３１１）。検出結果及び分類結果の両方に基づいて、この特定のエポックのイベントレコードを生成する（ステップ３１２）。このエポックの前に、ＲＦＩが存在するものと既に判断されている場合は、現行エポックのレコードをイベントレポートファイルに追加する（ステップ３１３）。一方、ＲＦＩが存在するものと判断された最初のエポックである場合は、現行エポックに関する添付の記録によって、新たなイベントレポートファイルを生成する。分類により、データベースに格納されたデータに基づいて、ＲＦＩ干渉が悪意のある危険な妨害信号と判断された場合には、警告メッセージを生成する。イベントレポート及び対応するデジタル信号サンプルのスナップショットをデータ記憶装置に格納する一方、中央サーバ１００への送信を予定する（ステップ３１４）。警告が発せられた場合は、警告メッセージを直ちに中央サーバ１００へ送信する。このプロセスにおける主プローブ１０２の動作は、モニタリング・制御ユニット３１５によってモニタリングされる。本実施形態においては、このユニットが中央サーバ１００に置かれるが、本実施形態の変形例においては、他所に位置付けられていてもよい。

モニタリング可能な周波数範囲は、利用可能な処理能力並びにＧＮＳＳアンテナ２０２及びフロントエンド２０４の機能によって決まる。ＧＰＳ Ｌ１受信機に影響を及ぼす可能性があるすべての干渉の捕捉には、１５７５ＭＨｚというＧＰＳ Ｌ１中心周波数を中心とする帯域幅±８ＭＨｚの単一のＲＦチェインで十分である。本実施形態では、２つのチャンネルを含むＳＴＥＲＥＯフロントエンドを使用する。第１のチャンネルは上述のＬ１を対象とし、第２のチャンネルは８０ＭＨｚの帯域幅を有する。第２のチャンネルは、任意のＬ帯周波数を中心とすることにより、Ｌ１／Ｅ１、Ｌ２、Ｌ５／Ｅ５ａ／Ｅ５ｂ、Ｅ６帯、及びＧＳＭ帯の一部等でＧＮＳＳをモニタリングするのに使用可能である。

図４には、副プローブ１０６の一実施形態を示している。副プローブ１０６の目的は、小さな地理的範囲内でＲＦＩ発生源を検出して位置特定することである。本実施形態において、副プローブ１０６は、ＣＯＴＳ携帯型パーソナルコンピュータ機器（又は、携帯型ＰＣ）４００、携帯型ＰＣ４００がホスティングするソフトウェア（ＳＷ）アドオンモジュール４１０、及びハードウェア（ＨＷ）アドオンモジュール４２０を備える。本実施形態において、携帯型ＰＣ４００はタブレットＰＣであるが、他の実施形態においては、ＰＤＡ又はスマートフォンである。

携帯型ＰＣ４００は、無線通信信号受信モジュール４０１、無線通信モジュール４０４、有線通信モジュール４０７、ＧＮＳＳ信号受信モジュール４０２、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機４０３、データ記憶ユニット４０５、ＵＳＢインターフェース４０６、組み込みマイクロプロセッサ４０８、及びマンマシンインターフェース４０９を備える。

ＨＷアドオンモジュール４２０は、ＵＳＢインターフェース４２１、ＧＮＳＳアンテナ４２２、及びＧＮＳＳフロントエンド４２３を備える。ＨＷアドオンモジュールは、ＵＳＢインターフェース４０６、４２１を介して携帯型ＰＣにつながっており、携帯型ＰＣ４００は、この接続を介してモジュールの設定が可能である。他の実施形態において、ＨＷアドオンモジュールは、イーサネット等の他の有線通信又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）若しくはセルラーネットワークモデム等の無線通信手段を介して携帯型ＰＣにつながっている。本実施形態では、Ｍａｘｉｍ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ社の信号無線周波数（ＲＦ）、中間周波数（ＩＦ）、及びデジタル化処理用シングルチップＡＳＩＣ ＧＮＳＳ Ｌ１周波数フロントエンドチップを用いることにより、解析信号のＩＦ又はベースバンド（ＢＢ）デジタル時系列を出力する。他の実施形態において、副プローブ１０６で用いられるＧＮＳＳフロントエンドは、主プローブ１０２のものと同じである。

ソフトウェア（ＳＷ）アドオンモジュール４１０は、モニタリング・制御エンジン４１１、ＲＦＩ検出・分類・位置特定エンジン（又は、ＲＦＩエンジン）４１２、イベントレポート生成・送信エンジン（又は、レポートエンジン）４１３、及び情報表示エンジン４１４を備える。ＳＷアドオンモジュール４１０は、携帯型ＰＣ４００がホスティングする。

図５ａは、副プローブを用いてＲＦＩ発生源を特定するプロセスを示したブロック図である。一実施形態においては、特定エリアの主プローブ１０２のネットワークによってＲＦＩイベントを検出する（ステップ５０１）。この検出を中央サーバ１００に報告して（ステップ５０２）、サーバ１００による確認を受ける（ステップ５０３）。副プローブ１０６を当該エリアに展開して、ＲＦＩ発生源を特定する（ステップ５０４）。副プローブ１０６が当該エリアに到達したら、副プローブのオペレータは、１つの検出・分類アルゴリズムを実行して（ステップ５０５）、検出ＲＦＩイベント無線周波数シグネチャを中央サーバ１００から送信済みのものと比較する（ステップ５０６）。ＲＦＩイベントを確認して（ステップ５０７）、オペレータは、位置特定プロセス（図５ｂを参照して以下により詳しく説明する）を開始させるが、これは、ＲＦＩ発生源が見つかるまでである（ステップ５０９）。ＲＦＩ発生源が見つかったら、副プローブは、時間と場所が入った写真及び信号の指紋等の証拠を含むレポートを生成する（ステップ５１０）とともに、結果を中央サーバ１００に報告する（ステップ５１１）。

図５ｂは、上述のステップ５０８によって起動された場合に副プローブ１０６が実行する位置特定プロセスを示した決定ツリーである。このように、図５ｂを参照して、副プローブ１０６のユーザは、ある場所でプロービングを開始させる（ステップ５０８）。そして、副プローブ１０６が起動し（新たなログファイルの作成を含む（ステップ５１３））、ＧＮＳＳアンテナ／フロントエンドがＧＮＳＳ信号を受信して（ステップ５１４）、信号の調節及びデジタル化を行う（ステップ５１５及びステップ５１６）とともに、信号情報でメモリデバイスを更新する（ステップ５１７）。信号をフィルタリングし、副プローブの検出・分類・位置特定エンジン４１２を用いて、ＧＮＳＳ信号の電力を推定する（ステップ５１８）。そして、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機４０３を用いることにより、受信機の時間及び位置を確定する（ステップ５１９）。また、他の無線チャンネル等の他のソースによっても時間及び位置を測定可能である。時間、位置、及び電力情報をログファイルに追加し（ステップ５２０）、組み込みマイクロプロセッサ４０８によって、電力差演算を実行する（ステップ５２１）。電力差演算では、ログファイルに保存された過去の電力レベルに対して、検出電力レベルを比較する（ステップ５２２）。電力差が正である場合は、最大電力スナップショットを更新する（ステップ５２３）（最大電力測定結果の時間及び位置を含む）。電力差が正でない場合は、最大電力スナップショットを更新しない。測定電力差に基づいて、副プローブ１０６は、次の測定場所への誘導を演算する（ステップ５２４）。本実施形態における演算には、信号の発生源の位置が固定であり、副プローブの位置及び発生源の位置がともに平地上にあると判断し得ることを仮定した三角法を使用するが、本実施形態の変形例においては、より精緻な位置特定方法が実装されるようになっていてもよい。このように、副プローブ１０６は、検出信号の発生源の可能性が高い位置を推定し、当該推定位置を用いることによって、次の測定結果を取得すべき適当な位置を決定するようにしてもよい。その後、ユーザを次の場所に誘導して、別の電力測定を行う（ステップ５２６及び５２７）。このプロセスは、ＲＦＩ発生源が見つかったものとユーザが決定するまで繰り返すが、この時点で、ユーザは、プロービング期間が終了した旨を副プローブ１０６に示す。そして、ユーザは、副プローブ１０６が検出・分類・位置特定エンジン４１２を用いて分類プロセスを実行するかを決定する（ステップ５２８）。選択された場合、副プローブ１０６は、スペクトル演算、スペクトログラム演算、及び分類アルゴリズムを実行する（それぞれ、ステップ５２９、５３０、及び５３１）。その後、結果を生成してログファイルに追加する（ステップ５３２）。分類プロセスの後には、ログファイルを閉じて格納し、情報表示を分類結果で更新する（ステップ５３３及びステップ５３４）。分類プロセスが選択されなかった場合は、ログファイルを閉じて格納する。

図３に関して上述した通り、最終的な検出決定を行うために検出融合アルゴリズムエンジンがすべて使用する別個の検出アルゴリズムによって、６つの検出結果が生成される。以下、これら６つの検出結果を確定した後に使用する方法について、図６、図７、図８ａ、及び図８ｂを参照して説明する。ＣＯＴＳ受信機２０６からのデータに基づいて、電力ベースのアルゴリズムにより２つの結果が導出され、スペクトルベースのアルゴリズムにより２つの結果が導出され、測定ベースのアルゴリズムにより２つの結果が導出される。電力ベース及びスペクトルベースのアルゴリズムの場合、プローブ１０２、１０６は、各検出エポックにおいて、Ｎ_ｅ個の測定サンプルを取得する。これらの測定サンプルをプローブで評価することにより、干渉が存在するかを判定する。Ｎ_ｅは、プローブの最大演算複雑性によって制限される数である。測定ベースのアルゴリズムの場合、プローブは、所与の検出エポックについて、ＣＯＴＳ受信機２０６からデータを受信し、以下の概説の通りに解析する。

検出アルゴリズムの各対は、絶対値に基づく第１のアルゴリズム及び値の変化（微分値）に基づく第２のアルゴリズムから成る。

２つの電力ベースの検出アルゴリズム（絶対電力アルゴリズム及び微分電力アルゴリズム）は、受信機フロントエンド２０４内のデジタルビットの分布をモニタリングする。これらは、受信機フロントエンド２０４の帯域幅全体に含まれる全電力に基づいて、ＲＦＩの出現を検出するように設計されている。分布が異常過ぎる場合又は分布が大きく急に変化する場合、考えられる原因は、干渉源の追加である。最も簡単に調べられる分布測定基準は、電力である。電力測定基準を使用する主な理由は、すべてではないものの、ガウス電力分布等のほとんどの種類の干渉に対して機能することである。

図６には、２つの電力ベースの検出アルゴリズムの実行に用いられる方法を示している。最初に、エポックカウンタを含むすべてのパラメータをリセットし（ステップ６０１）、その後、現行エポック（ステップ６０２においてカウントが１だけ増加）について、単位なし量を計算して平均電力レベルを表す（ステップ６０３〜６０６）。これは、電力量と規定され、Ｐと表示可能である。この平均は、Ｎ_ｐ個のサンプルに渡って取得される（ステップ６０３）が、これは、評価ウィンドウＮ_ｅにおけるサンプル数以下の数である。電力量は、Ｎ_ｐ個のサンプルについて受信した各データ値の数を集計した中間物としてフロントエンド２０４から受信されたデジタルデータからヒストグラムを求めることによって演算される（ステップ６０４）。ヒストグラムにはＫ＝２Ｎ_ｂ個の点があり、Ｎ_ｂは、サンプルを表すのに用いられるビットの数である。これは、配置が２次元である場合（すなわち、信号の実数成分及び虚数成分の両方がサンプリングされる場合）に無視されることになり、すべてのサンプルが実数として扱われる。次元が直交且つ対称なためである。Ｐの演算（ステップ６０５）は、以下の式によって記述可能である。

ここで、ａ_ｋはｋ番目のヒストグラム点、ｐ_ｋはｋ番目のヒストグラム値（すなわち、一組の測定サンプル中の各データ値ａ_ｋの数をサンプル総数Ｎ_ｐで除したもの）である。２つの電力ベースの検出アルゴリズム（絶対電力検出アルゴリズム及び微分電力検出アルゴリズム）において測定された電力値についても、同様に規定される。

絶対電力検出アルゴリズムにおいて、基準電力量Ｐ_ｒｅｆは、ＲＦＩの非存在が保証された時間ウィンドウにおいて導出される。この基準は、長時間期間にわたって拡がった複数の異なる時間ウィンドウからの推定電力量を組み合わせて電力変動の正確な情報を取得することにより演算される。この一組の測定値の平均がＰ_ｒｅｆであり、また、分散の取得及び使用によって、それを上回る場合にＲＦＩイベントが検出されたことが確実になる閾値の選択に役立つ。

各評価ウィンドウにおいて、ステップ６０６及び６０７を実行することにより、評価電力量Ｐ_ｉを演算した後、平滑化して以下を得る。

平滑化（ステップ６０６）は、以下の移動平均フィルタを用いて実現される。

ここで、Ｎ_ｓｍは、平滑化フィルタのウィンドウサイズである（フィルタリングが不要な場合は、１に設定される）。別の実施形態においては、以下の１次ＩＩＲフィルタが用いられる。

ここで、αは、平滑化係数である。ｉ番目のエポックについて計算した値Ｐ_ｉ及び

は、ステップ６０７として、メモリに格納される（すなわち、バッファリングされる）。

基準値Ｐ_ｒｅｆから、ｉ番目のエポックについて、干渉閾値

が得られる。これは、それを上回る場合にＲＦＩイベントが発生したことが確実になる値である。閾値は、評価ウィンドウごとに異なることで、周囲環境又は受信機アンテナ２０２及びフロントエンド２０４の電子的構成要素による変動を補償するようにしてもよい。

絶対電力検出アルゴリズムを扱う図６のプロセスの分岐（ステップ６０８及び６１０）においては、「絶対電力」閾値

を更新する（ステップ６０８）。閾値

は、片側統計学的有意に基づく。片側有意は、ＧＮＳＳスペクトル帯にわたるより大きな電力の発生のシナリオを反映したＰ_ｉ＞Ｐ_ｒｅｆの場合のみが関連するという事実によって選定される。Ｐ_ｉの分散に対しては、２つの成分が存在しており、一方が限られた数のサンプル（サンプル分散と称する）、他方がＡＤＣに先立つアナログ信号の電力の変動性（環境分散と称する）に由来する。環境分散は、太陽、地球、アンテナ温度、フロントエンド、環境（アンテナが一時的に地中にある場合）等、多くのものによって決まる。

アンテナ２０２により受信されたアナログ信号は、標準偏差σ_ｘ（１＋ν_ｉ）のゼロ平均ガウスとしてモデル化されるが、σ_ｘは平均信号強度であり、エポックごとに異なり得るν_ｉはゼロ平均及び標準偏差γを有する。デジタルサンプルが２ビット量子化（すなわち、−３、−１、＋１、＋３というレベル）を使用する一実施形態において、Ｐ_ｉの分布は、以下により近似される。

ここで、２つの分散項は、それぞれサンプル及び環境である。上記相補誤差関数及び指数項の分子「２」は、（±）２という量子化境界を表す。別の実施形態において、デジタルサンプルは、３ビット量子化を使用する。分布表現の３ビットへの拡張は、以下により与えられる。

この場合も、誤差関数及び指数項の分子（２、４、６）は、３ビット量子化の境界である。他の実施形態では、より多くのビットを使用するため、これらの実施形態では、それに応じて式が拡張される。閾値は、平均を上回る特定数の標準偏差となるように選定してあるレベルの誤警報を実現するように設定される。本実施形態において、閾値は、以下により規定される。

一方、他の実施形態においては、より高い閾値又はより低い閾値となる。閾値の更新は、新たな情報によって決まる。平均Ｅ［Ｐ_ｉ］は、より多くの測定値で絶えず更新され、分散ＶＡＲ［Ｐ_ｉ］は、大気温度、プローブの無線周波数環境、電離層の活動レベル、並びに受信機アンテナ２０２及びフロントエンド２０４のノイズ温度に関するより多くの情報がある場合に調整される。本実施形態において、この情報の一部は、中央サーバ１００において演算され、通信チャンネルを介してプローブ１０２、１０６に転送されることにより、プローブの演算負荷が抑えられる。他の実施形態においては、プローブがすべての演算を実行する。

最終的に、図６に示すプロセスの絶対電力検出分岐のステップ６１０において、信頼値を求めることにより、最新の検出融合を実行する。この試験の信頼値は、０と１の間の数であって、以下により与えられる。

ここで、本実施形態においては、ｇ（ｙ）が０と１の間の単調増加関数であり、評価電力が閾値に近づくにつれて信頼性が高くなることを表している。別の実施形態において、この関数の例は、以下の通りである。
線形 ｇ（ｙ）＝ｙ
対数 ｇ（ｙ）＝ｌｏｇ（ζｙ＋１）／ｌｏｇ（ζ＋１）
指数 ｇ（ｙ）＝（ｅ^ζｙ−１）／（ｅ^ζ−１）
ここで、ζは、制御因子である（他の実施形態において、ｇの値は、一組の離散値であってもよい）。信頼性が閾値に近づく場合にのみ大きくなることが望まれるものと仮定すると、本実施形態において選定される信頼性関数は、ζ＝５の指数である。他の実施形態においては、時間とともに調節される。信頼値

は、決定融合モジュールに入力される。

微分電力検出アルゴリズムにおいては、絶対電力検出アルゴリズムのように評価電力量を基準値Ｐ_ｒｅｆと比較する代わりに、最新の平滑化ウィンドウ値

と比較する。ここで、本実施形態においては、ｄが５〜２０秒の間隔を表す。言い換えると、このエポックの電力が５〜２０秒前よりも有意に大きな場合、

が大きくなる。本実施形態において、平滑化ウィンドウ値

は、絶対試験と同じウィンドウサイズを有するが、他の実施形態においては、ウィンドウサイズが異なる。

絶対試験及び微分試験の両方を有する利益は、２倍である。第１に、電力が（例えば、環境因子によって）予想より小さく、急激に通常値へと戻る場合は、干渉源がオンに切り替えられたことを示すが、必ずしも絶対試験をもたらすことにはならない。第２に、検出器プロセスのオン切り替えに際して、この試験では、５〜２０秒後には検出できるようになるが、絶対試験では、発生するデータを十分に集めるのに数分／数時間かかる場合がある。

微分電力検出アルゴリズムは、図６に示すプロセスのステップ６０９及び６１１を実行することによって行われる。微分電力検出アルゴリズムでは、閾値

を使用する。この試験の閾値の演算及び更新は、絶対試験に記載したものと同様の方法に従うが、標準偏差γの項ν_ｉは異なる。この場合は、環境がゆっくりと変化し、例えば、アンテナの温度が５〜２０秒ではそれほど変化しないという事実が反映されることになる。

その後、Ｐ_ｉ及び閾値

が絶対試験と同様に扱われることにより、図６のステップ６１１に示す信頼値が求められる。

その後、連続するエポックに対して、上述のステップ（６０２〜６１１）が繰り返される。本実施形態の絶対及び微分電力検出アルゴリズムに関連して、以下に留意するものとする。

受信フロントエンド２０４により導かれる電力変動を取り除くため、受信フロントエンド処理中に適用される利得は、動作期間全体で一定に保つ必要がある。或いは、調整を行う場合は、図６に示すＰ_ｉ演算ブロックに与えて、このプローブが導く変動を補償する必要がある。

いくつかの実施形態においては、自動利得制御の実装によって全体利得が変動するとともに正確な変動を演算実体で入手できないことから、上記制約を克服する必要がある。これらの実施形態においては、第２の電力量推定値を使用する。また、この方法は、ＡＧＣの実装によってＡＤＣとの入力整合を改善する実施形態の場合に有益である。可変利得増幅器（ＶＧＡ）の制御電圧Ｖ_ｉは、別個のＡＤＣによってサンプリングされ、演算モジュールに供給されて、電力量値が求められる。ＶＧＡ利得Ｇ_Ａとその制御電圧信号Ｖ_Ａ（ｔ）及び利得値Ｇ_ｖ（ｔ）との間の関係は、以下のように表すことができる。
Ｇ_ｖ（ｔ）＝αｅ^{βＶＡ（ｔ）}
ここで、αはＡＧＣ利得係数、βは制御電圧係数である。利得の設計目的は、ＡＤＣへの二乗平均平方根（ＲＭＳ）信号振幅がＡＤＣ動作に最適な値に維持されるように、Ｇ_ｖ（ｔ）を調整することである。上記関係は、以下となるように操作可能である。

熱雑音（ＧＮＳＳ信号が埋没）のみが存在する場合にＡＤＣに対して入力信号振幅を最適化する利得値がＧ_０であり、対応する制御電圧がＶ_０であると仮定すると、受信機フロントエンドへの入力信号電力の如何なる増加によっても、ＡＤＣへの入力信号振幅が最終的にその最適値まで低下し得るように、ＡＧＣがＶ_Ａ（ｔ）を低下させてＧ_ｖ（ｔ）を抑えることになる。したがって、Ｖ_Ａ（ｔ）の測定がＰと同等の効果を有するため、Ｐの代わりにＶ_Ａ（ｔ）を使用するだけで、上記と同様に絶対試験測定基準及び微分測定基準を規定することができる。アナログ電圧信号Ｖ_Ａ（ｔ）の変換に用いられるＡＤＣは、受信機が組み込みＡＧＣを有し、制御電圧のみが出力となる実施形態においてのみ必要である。別の実施形態では、組み込みＡＧＣが無効化され、制御回路が演算モジュールに実装された「ソフトＡＧＣ」が実装される。この場合は、Ｖ_Ａ（ｔ）のデジタル形態が既に利用可能である。

上述の通り、スペクトルベースの検出アルゴリズムも実行されるが、第１のアルゴリズムは絶対スペクトル値を使用し、他方は微分値を使用する。２つのスペクトルベースの検出アルゴリズムは、ＲＦＩの詳細への洞察を有効化するように設計されている。ＲＦＩが通例、特定の周波数特性を有することから、スペクトルベースのアルゴリズムは、周波数領域の無線周波数信号の如何なる異常放射の存在もより明瞭に識別可能となるように、信号の時系列を周波数領域に変換する。このように設計された方法は、非パラメータベースのピリオドグラム・統計的仮説試験に基づく。この方法は、干渉の電力が受信機フロントエンド２０４よりもはるかに狭い帯域幅にある場合、電力ベースの方法よりも優れた性能を有する。逆に、広範な帯域幅に電力が一様に拡がっている場合は、電力ベースの方法がスペクトルベースの方法よりも優れた性能となるはずである。

図７は、２つのスペクトルベースの検出アルゴリズムの方法を行う際に実行されるステップを示している。この方法の場合、選定する必要がある複数のパラメータが存在する。最初のステップとして、エポックカウンタを含むすべてのそのようなパラメータをリセットする（ステップ７０１）が、そのカウントは、ステップ７０２において１だけ増加する。各エポックについて、Ｗｅｌｃｈの方法を用いてスペクトル推定値を演算するのに、Ｎ_ｅ個のサンプルを利用可能である。プロセスがＷＳＳである（広義の定常性を有する）ウィンドウよりもこのウィンドウが短くなることは、指摘しておく価値がある。ウィンドウ全体から、ブロック当たりＮ_ｓ個のサンプルで２つの連続するブロック間の重畳比をηとして重畳ブロックを取得する（ステップ７０３）。取得ブロック数は、Ｍで与えられる。ＦＦＴ（高速フーリエ変換）サイズＮ_ｆ（Ｎ_ｓ以上）によって演算スペクトルの周波数解像度が決まり、Ｍによってスペクトル上の各点の分散が決まることは、指摘しておく価値がある。Ｎ_ｅが非常に大きな場合は、ηは負となり得、Ｗｅｌｃｈブロック間には重畳の代わりに間隙が存在することを意味する。一方、０．５以下の場合は、η、Ｎ_ｓ、及びＭを併用することにより、システムで使用すべきＮ_ｅの最小値を設定することができる。

Ｗｅｌｃｈの方法を用いて、ｉ番目のエポックのパワースペクトル密度及び分散を計算する（ステップ７０４）。入力信号ｘ_ｉ［ｎ］からエポックＸ_ｉ（ｆ_ｋ）のパワースペクトル密度を推定するＷｅｌｃｈの方法を実行するため、サイズＮ_ｓのＭ個のブロックそれぞれについて、ウィンドウ表示し、ＦＦＴを行い、２乗した後に平均を取る。

ここで、ｗ［ｎ］はウィンドウ（例えば、ハニング）であり、ｆ_ｋはｋ番目の離散周波数ビンである。

ステップ７０４においては、各スペクトルの分散も確定するが、これには、Ｗｅｌｃｈスペクトル推定値を構成するＭ個のブロックを利用する。

その後、ステップ７０５においては、ｉ番目のエポックのＸ_ｉ（ｆ_ｋ）及びσ_ｉ ^２（ｆ_ｋ）について計算した値をメモリに格納する（すなわち、バッファリングする）。

スペクトル推定値が規定された状態で、得られた検出測定基準は、絶対スペクトルベースの検出アルゴリズム（ステップ７０７及び７０９）及び微分スペクトルベースの検出アルゴリズム（ステップ７０８及び７１０）という２つの異なる統計的仮説試験に基づく。

絶対電力ベースの検出アルゴリズムと同様に、多くのエポックについて推定スペクトルを組み合わせることにより、経時的な基準スペクトルが得られる。これらの平均はＸ_ｒｅｆ（ｆ_ｋ）であり、この場合も、分散の使用によって、それを上回る場合にＲＦＩイベントが存在したことが確実になる閾値の選択肢を決定する。なお、この場合の基準及び閾値はともに、長さＮ_ｆのベクトルである。

ｉ番目の評価エポックについて、スペクトル推定Ｘ_ｉ（ｆ_ｋ）が得られる。このエポックの閾値

は、絶対電力ベースの検出アルゴリズムと同様に、片側有意試験から取得する（ステップ７０７）。最終的に、基準値、閾値、及び評価値から信頼性測定基準を演算して（ステップ７０９）、検出融合モジュールに受け渡す。

絶対スペクトルベースの試験の場合、信頼性測定基準

は、その他の信頼性測定基準と同様に、スカラー値であるのが望ましい。このため、電力ベースの検出アルゴリズムと同様に各点の信頼性を取得し、最大値のみを保持する。結果として、以下のようになる。

ここで、「ｍａｘ」関数は、周波数ビンｆ_ｋに渡って取得される。

微分スペクトルベースの検出アルゴリズムの場合、ｉ番目のエポックのスペクトルは、（ｉ−ｄ）番目のエポックと比較される。この場合は、ステップ７０４において計算した各スペクトルの分散

が用いられる。演算したＰＳＤ周波数ビンそれぞれについて、基準と評価との間の対応する対の使用により、ＲＦＩが存在するかを決定する。この試験は、２サンプリングＴ試験に基づく。２サンプリングＴ試験は、正規性の観点で制約が少ない２つのサンプルを比較するのに適している。上記ステップにより、ｉ番目のエポックの検定統計量は、以下に従って演算可能である。

統計量は、２Ｍ−２の自由度で分布したスチューデントＴである。Ｍが大きな場合、ガウス分布の仮定が有効となり、閾値は、基準のみに基づく可能性がある。所望の誤警報率のため、分布から検出閾値

を導出／更新可能であり（ステップ７０８）、この閾値は、すべての周波数ビンについて同一とすることも可能であるし、異なるものとすることも可能である（スペクトルの一部のエリアにより多くの関心が集まる場合に有用）。

この場合も、微分スペクトルベースの検出試験の信頼性測定基準

は、スカラーであるのが望ましい。測定基準

は、以下のように計算する（ステップ７１０）。

ここで、「ｍａｘ」関数は、周波数ビンｆ_ｋに渡って取得される。その後、連続するエポックに対して、上述のステップ（７０２〜７１０）が繰り返される。

上述の通り、２つの測定ベースの検出アルゴリズムも実行される。これらは、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６を用いた測定に由来する絶対値を用いる第１の検出試験と、微分ＣＯＴＳ測定値を用いる第２の検出試験とから成る。本実施形態の変形例において、ＣＯＴＳ測定ベースの検出アルゴリズムでは、追跡測定、衛星情報処理、受信機位置、速度及び時間演算のうちの１つ又は複数等、様々な出力を処理するようにしてもよい。検出アルゴリズムは、受信機の追跡測定のほか、衛星の情報に基づく。

図８ａは、本実施形態の２つのＣＯＴＳ測定ベースの検出アルゴリズムの方法を行う際に実行されるステップを示している。複数のパラメータが用いられるが、最初のステップとしては、エポックカウンタを含むすべてのそのようなパラメータをリセットする（ステップ８０１）。そのカウントは、ステップ８０２において１だけ増加する。

本実施形態において検出に用いられるＣＯＴＳ測定は、主として信号対雑音比（ＳＮＲ）に基づき、より具体的には、ＧＮＳＳ ＣＯＴＳ受信機２０６の場合、搬送波対雑音密度比（ＣＮ_０）に基づく。静的展開シナリオにおいて、プローブが展開されるサイトの環境は、既知又は十分に調査可能である。したがって、ＣＮ_０測定結果と衛星位置との間の関係は、受信機アンテナに対する高度及び方位角の形態において、十分にモデル化可能であり、ＲＦＩが存在しない場合は相対的に一定を維持する。ＲＦＩが存在する場合は、全体ノイズ及び受信機が感じ取る干渉レベルが増大するため、このモデル化関係が崩れることになる。この事実に基づいて、ＣＮ_０測定結果と衛星位置との間のこのモデル化関係を用いることにより、ＲＦＩの存在を検出することができる。

２つのＣＯＴＳ測定ベースの検出アルゴリズムが用いられるのは、これらが相対的に複雑ではなく、干渉によるＧＮＳＳシステムの劣化の程度を明確に示しているという事実があるためである。

測定は、高度範囲［ｅｌ_ｌｏｗ，９０］でのみ有効と考えられ、ｅｌ_ｌｏｗは、低角度衛星からのマルチパス問題を回避する「ガードゾーン」である。図８ａのステップ８０３に示すように、ｉ番目のエポックにおいて、ＣＯＴＳ受信機は、２つのベクトルを伝えるが、ベクトルはＣＮ_０示度がＲ_ｉ［ｓ］且つ仰角がＥ_ｉ［ｓ］であり、ｓは衛星数である。一実施形態において、これらの値はすべて、整数である。これにより、現行のＣＯＴＳ受信機のほとんどが動作するようになるためである。他の実施形態において、Ｒ_ｉ［ｓ］及びＥ_ｉ［ｓ］の値は、四捨五入される。

ステップ８０４においては、（有効な仰角のみのデータを用いて）平滑化値

を以下のように計算する。

そして、ステップ８０５においては、ｉ番目のエポックについて計算した値Ｒ_ｉ［ｓ］及び

をメモリに格納する（すなわち、バッファリングする）。

絶対測定ベースの検出アルゴリズム（ステップ８０６、８０８、及び８１０）では、先の「絶対」アルゴリズムと同様に、現在の平滑化値を基準と比較する。本実施形態において、基準演算は、衛星数に基づく。衛星数に基づく基準演算の利点は、ＣＮ_０と衛星位置（ｅｌ、ａｚ）との間の関係をより正確にモデル化できることである。これによって、より厳密な検出閾値を設定可能であり、検出率及び誤警報の観点で検出性能が向上する。他の実施形態においては、すべての衛星が閾値を共有していてもよく、このため、絶対測定ベースの検出が開始可能となる前のモニタリング期間を短くする必要がある。基準演算及び更新の詳細な手順については、以下に示す。

電力／スペクトルの場合と異なり、ここでは、長い基準を取ることが重要である。本実施形態においては、最短基準時間として１２時間を選択するが、他の実施形態においては、２４時間以上を選択する。ＲＦＩが存在せず、検出器プローブが評価段階でオンライン動作している場合に収集された測定データを用いて基準を定期的に更新するのが好都合となり得る。これらの定期的な更新によって、冬季及び夏季の大気温度の影響による変動を取り除くことができる。また、電離層の活動の情報等、中央サーバ１００において利用可能な外部情報の使用により、閾値に必要な調整を演算するが、この調整は、プローブに送信されることになる。

初期の展開段階においては、プローブが測定結果を記録し、Ｎ_ｒｅｆ個のエポックの当該期間の最後には、各仰角での基準ＣＮ_０のほか、分散が演算される。まず、各ｅｌ値での測定値の数は、以下の通りである。

基準ＣＮ_０推定値は、

であり、推定分散は、

である。Ｎ_ｒ（ｅｌ）個の値のいずれかが小さ過ぎる（調節した値を下回る）場合、このｅｌ値でのＣＮ_０（ｅｌ）及びσ（ｅｌ）の正確な推定には値の数が少な過ぎるため、その他の値に適用される３次多項式曲線フィッティングでこれらの値を置き換える。

ここで、基準平均値に対応する閾値

を演算／更新する（ステップ８０６）。一実施形態においては、片側有意試験にＣＮ_０（ｅｌ）及びσ（ｅｌ）を適用可能である。ガウス仮定が有効でない場合により好ましい別の実施形態においては、いわゆる離散散乱を用いて、各仰角の閾値を設定する。各仰角について図８ｂに示すように（図８ｂの横軸は仰角を表す）、ＣＮ_０値は、特に低仰角範囲場合に、ある範囲で散乱する。図８ｂのグラフにプロットされた円の異なるグレー部分は、異なる発生割合を表す。例えば、４９°の仰角においては、収集された基準データのうち、５１ｄＢＨｚの観測ＣＮ_０の９０％を表すグレー部分を有する円が存在し、４９ｄＢＨｚの観測ＣＮ_０の１０％を表すグレー部分を有する別の円が存在する。したがって、閾値が４９ｄＢに設定されている場合、システムの個々の衛星誤警報率は、１０％である。平均の場合と同様に、仰角の一部に関して、閾値が外挿される。図８ｂのグラフにおいて、上側の実線は、２日間に収集されたデータから演算された対応する平均ＣＮ_０であり、下側の破線は、同じデータ集合から演算された標準偏差の２倍をこの平均から減算したものを表す。仰角４６°と４８°との間では、収集された測定結果の１００％が５０ｄＢＨｚにあるため、これらの値について演算される分散はゼロであることが分かる。

以下の点が留意される。

衛星数に基づく基準演算により、衛星の使用年数及びモデルに起因する衛星送信電力レベルの変動が取り除かれる。例えば、新しいＧＰＳ衛星と古いＧＰＳ衛星との間では、この変動が３ｄＢにもなり得る。

また、衛星数に基づく基準演算によれば、ＣＮ_０測定結果による評価によってより正確な検出結果を導出する衛星それぞれに対して、異なる重み付け係数を適用することができる。例えば、一実施形態において、ＧＥＯ静止衛星は、プローブに対して位置が固定されているため、ＭＥＯ衛星よりも大きな重み付け係数が与えられる。

この長い基準収集段階の後、

が求められ、プローブはいつでも、評価演算プロセスを開始することができる。

上述の通り、ｉ番目のエポックについては、結果ベクトルの平滑化によって、

が求められる。これは、各（有効）衛星の平均測定ＣＮ_０の尺度である。ステップ８０８においては、当該衛星高度でこれらの各値を閾値と比較し、閾値を下回る数を集計する。

ここで、

は、試験に失敗した（すなわち、信号対雑音比が閾値を下回る）衛星の数を表す。先の試験で用いられた信頼性関数ｇ（ｙ）は、連続データに関して設計されているため、整数

には適していない。その代わりに、実行済みの試験に基づいて、離散信頼性関数ｈ［ｙ］が設計されている。

多くのＧＮＳＳ配置及び／又は周波数をモニタリングする他の実施形態においては、関数ｈ［ｙ］が変化することになる。そして、絶対測定ベースの検出試験の場合は、ステップ８１０において、スカラー信頼値

を計算するようにしてもよい。

そして、この値

を融合検出エンジンモジュールに受け渡す。この絶対測定ベースの検出試験は、長い持続性干渉の検出に有効である。

図８ａのステップ８０７、８０９、及び８１１に示す微分測定ベースの検出アルゴリズムにおいては、現行エポックの測定結果Ｒ_ｉ［ｓ］を最新の平滑化エポック

による測定結果と比較する。このアルゴリズムに用いられる閾値

は、ＧＮＳＳモニタリングステーションのネットワークから収集された実データに基づく試験に由来する。首尾よく配置されたアンテナの場合、この閾値は通例２ｄＢとなり、衛星送信の一貫した性質を反映している。閾値

は、必要に応じて更新するようにしてもよく（ステップ８０７）、例えば、あまりに多くの誤警報が疑われる場合は、中央サーバ１００により調節するようにしてもよい。

微分測定ベースの検出アルゴリズムの場合は、Ｒ_ｉ［ｓ］値が低過ぎてＥ_ｉ［ｓ］が依然として有効である場合、すなわち性能レベルが（おそらくは干渉によって）低下した場合と、Ｒ_ｉ［ｓ］及び／又はＥ_ｉ［ｓ］が空値であるものの、

が有効である場合、すなわち当該衛星がもはや追跡されておらず、ＣＯＴＳ受信機が見失っている場合との両方を捕捉するのが重要である。これは、以下のように計算する（ステップ８０９）。

そして、以下の信頼値を計算して（ステップ８１１）、融合検出エンジンに伝える。

図９には、上記６つの異なる検出アルゴリズム及びそれぞれの主要な値をまとめて示している。閾値については、以下が留意される。

は、Ｐ_ｒｅｆの大きな捕捉集合に基づき、これらの分散がガウスと仮定されることになる。

は、ある許容誤差で（試験により求められる）動作レベルでのフロントエンドの既知の変動性に基づく。

は、Ｘ_ｒｅｆ（ｆ_ｋ）の大きな捕捉集合に基づき、これらの分散がガウスと仮定されることになる。

は、スチューデントＴ分布に基づく。

は、ＣＮ_０（ｅｌ）の大きな測定結果集合と、これら測定結果の分散又は離散散乱とのいずれかに基づく。

は、ＣＯＴＳ受信機の試験及び陸地測量ＧＮＳＳサイトに基づく。

６つの検出アルゴリズムのそれぞれの結果

はそれぞれ、検出融合アルゴリズムエンジン（図３のボックス３０９）に入力され、ＲＦＩが検出されたかに関する最終的な決定がなされる。

ＲＦＩが存在するか否かを決定するため、様々な論理的試験が適用される。現在選定されているものを以下に示すが、これらは、試験の実行状況及び異なる試験に現れる異なる干渉クラスの多様度に関する認識を反映している。なお、システムアーキテクチャは、中央サーバにおけるデータマイニングプロセスに基づいて初期展開後の論理を更新するように柔軟であるため、アルゴリズムにさらなる論理的試験を追加することができる。

以下のいずれかが起こった場合に、検出フラグを設定する。

以下が留意される。

これは、

のいずれかが成り立つ場合に、グローバルフラグが立ち上がることを意味する。試験の閾値はそれぞれ、ＲＦＩがない場合に超える可能性が非常に低くなるように設計されている。したがって、いずれかの信頼性が１である場合は、グローバルフラグが立ち上がるものとする。

同じ基準の２つの試験がいずれも高い信頼性を有するものの、完全に１でない場合は、それらが一緒にグローバルフラグが立ち上がるのに十分である。

３点の測定ベースの場合、３つの衛星が絶対試験に失敗し、２つの衛星が微分試験に失敗した場合（又は、その逆の場合）は、辛うじてグローバルフラグが立ち上がる。それぞれが２つの失敗の場合は、こうならない。

経験上、ＳＴ妨害装置では、２点の場合に、他の場合よりも容易にフラグが立つ。

経験上、ホワイトノイズ妨害装置では、１点の場合に、他の場合よりも容易にフラグが立つ。

妨害装置の高い電力までゆっくりと確実に上昇することにより、４点の場合に、他の場合よりも容易にフラグが立つ。

妨害の突然の鋭いパルスでは、５点の場合に、他の場合よりも容易にフラグが立つ。

また、３点では、例えば（悪意又は偶然の結果として）アンテナのごく近くに大きな金属物体を置く場合等、物理的干渉の存在に気付く可能性が高くなる。

グローバル検出フラグが設定されたら、分類に要する特性パラメータが検出結果から抽出され、ＲＦＩ分類エンジンに供給されることになる（図３のブロック３１０及び３１１参照）。

ＲＦＩ検出融合アルゴリズムによって検出のフラグが立ったら、ＲＦＩ分類アルゴリズムがＲＦＩ分類を実行する。なお、主プローブ１０２におけるこの機能ブロックの目的は、以下の機能ブロックによりシステムレベルで適当な動作を行えるように、ＲＦＩイベントの緊急性レベルに優先順位を与えることである。したがって、説明には、分類及び分類アルゴリズムの全体を含むが、これは、アルゴリズム全体が主プローブ１０２に実装されているためであり、アクティブな処理ステップの中央サーバ１００による設定及び制御によって、主プローブ１０２の処理能力の利用が最適化される。また、分類アルゴリズム全体は、中央サーバ１００において実装されているが、より高度な構成である。

分類アルゴリズムは、「フローチャート分類及び分類方法」である。この方法は、システムレベルで「閉ループ」を構成する４つの主要な動作段階から成る。

事前ＲＦＩ特性解析：オフライン解析によって、異なる種類の既知及び潜在的ＲＦＩの特性のルックアップテーブルを構築する。

分類アルゴリズム設計：事前特性ルックアップテーブルに依拠して、オンライン処理中に、未知のＲＦＩを特定の干渉クラス（例えば、単一トーン、ホワイト、チャープ等）に割り当てられるように、一組のＤＳＰ試験を構築する。

詳細パラメータ化及び分類：中央サーバにおけるより高度な解析によって、検出ＲＦＩ信号の特定のパラメータの特性及び値を決定する。

データベーストレーニング及び更新：「新規」特性化ＲＦＩ及びその特性をデータベースに追加し、全体システム設計のトレーニングに使用する。

図１０には、オフラインＲＦＩ特性解析段階における信号の種類及び特性をまとめて記載している。なお、一覧化した５つの特性がすべてではない。この表は、試験の設計によって信号が有する特性を決定可能な場合、ＲＦＩの試験及び分類が可能であり、或いは、２つ／３つのクラスのうちの１つに限定することが少なくとも可能であることを示している。また、この表は、設計可能な個々の試験の一部を示している。

なお、この表では、答えが分からない複数部分に疑問符が存在する。これは、妨害装置を完全に把握していないことに一部起因しており、その一部は、いかに特定クラスの妨害装置を実現するか（アナログ／デジタル信号生成）によって決まるためであり、別の一部は、これら信号クラスの多くが非存在又は未観測であるものの、単純に存在の可能性があるためである。

一部の試験は、その実行順序に応じて冗長と判定される場合がある。例えば、ＲＦＩがスペクトル周期性を持たないと判定された場合は、パルス化／電力変動しているかを試験することにほとんど利益はない。また、周波数変動であることが証明済みでない場合も、ＲＦＩが周波数ジャンプしているかを試験することにほとんど利益はない。

表中で強調していない重要な点として、個々の試験のほとんどは、試験対象のクラス数が限られている場合にのみ、より良い性能を有することになる。

本実施形態によれば、使用される最上位の分類方法は、図１１に示すような決定ツリーフローチャートの形態である。図１１のフローチャートによれば、複数の利益が得られる。
・全体的に複雑ではない。
・最も複雑な個々の試験が可能な限り回避される。
・早期試験がより識別的である（疑問符がほとんどない）。
・早期試験がより正確である。
・早期試験が多様な入力を取り扱い可能である。

上述の通り、ＲＦＩ干渉の検出によって、決定ツリーの使用を開始する（ステップ１１０１）。本明細書に記載の通り、スペクトログラムを取得するほか、結果の修正と併せてスペクトログラムのＡＣＦ及びＦＦＴを行う（ステップ１１０２）。その後、スペクトログラムが周期的であり、平均優位でないかを決定する（ステップ１１０３）。

スペクトログラムが周期的であり、平均優位でない場合は、水平調整試験及びデューティサイクル試験を実行する（それぞれ、ステップ１１０４及び１１０６（以下により詳しく説明する））。その後、これらの試験に基づいて、スペクトログラムが周波数変動であるかを決定する（ステップ１１０７）。周波数変動である場合は、シフト合計試験を実行する（ステップ１１１０（以下により詳しく説明する））とともに、シフト合計試験により生成されたシフトスペクトログラムに基づいて、信号がチャープ又は周波数ホッピングであるかを決定する（ステップ１１１１（以下により詳しく説明する））。その後、信号がパルス化されているかに基づいて、信号の種類を決定する（先のステップの結果に応じて、ステップ１１０９、１１１２、又は１１１３）。本実施形態において、周期的且つ平均優位でない信号の場合は、未知のスペクトル周期性１１１７、パルスＷＢ／ＮＢ／ＳＴ（広帯域、狭帯域、又は単一トーン）１１１８、連続チャープ１１１９、パルスチャープ１１２０、周波数ホッピング１１２１、又は散発性周波数ホッピング１１２２といった結果が考えられる。また、結果１１２２については、周波数ホッピング信号の周波数範囲がプローブ周波数範囲よりも大きい場合に実現される。

ステップ１１０３の後、スペクトログラムが周期的且つ平均優位でない場合は、時間領域信号のＡＣＦを取得する（ステップ１１０５）とともに、これによって、信号が時間周期的であるかを決定する（ステップ１１０８）。周期的でない場合は、信号をホワイト／ＮＢとして特性化する（１１１４）。非常に周期的である場合は、信号をＳＴ／ＮＢとして特性化する（１１１５）。時々時間周期的である場合すなわち強い周期性でない場合は、信号をＣＤＭＡ信号として特性化する（１１１６）。特性化プロセスについては、以下により詳しく説明する。

分岐決定の入力となる測定基準の導出のため、５つのサブプロセスが実行される。第１に、スペクトル周期性を試験する（ステップ１１０３）。これは、上掲の目的に整合するためである。すなわち、非常に識別的であり（唯一の疑問符がＣＤＭＡの場合であり、試験アルゴリズムの調節によって解決済みである）、最も複雑な試験ではなく、また、実験により、様々な入力において正確であることが示されている。周波数ジャンプ特性の前に、周波数変動特性を試験し（ステップ１１０４、１１０６、及び１１０７）、周波数変動である場合にのみ電力変動特性を試験し（ステップ１１１０及び１１１１）、多くの種類のＲＦＩについて、時間周期性試験を経ることで、最も複雑な試験を回避する（ステップ１１０５及び１１０８）。

スペクトル周期性試験では、スペクトログラムを入力とする。この試験は、スペクトル周期性が存在するかを判定することを意図している。

プログラミング用語において、スペクトログラムは２次元行列であり、時間が水平次元且つ周波数が垂直次元で、行列の各値は、所与の周波数を中心とする単一の（狭い）周波数帯及び所与の時間を中心とする（狭い）時間ウィンドウにおける測定信号電力を表す。そして、行列の１つの列が非常に短いタイミングのすべての周波数を示し、１つの行が特定の周波数の電力がどのように経時的に変化するかを示している。図１２ａ〜図１２ｅには、スペクトログラムの２次元表記を示しており、一部が部分的又は完全に信号処理されている。各スペクトログラムは、電力をプロットしたものであり（所与のデータ点で用いられるグレー部分によって表されている）、水平軸が時間、垂直軸が周波数を表している。

スペクトル周期性試験（図１１のステップ１１０３）において、特にＲＦＩ信号強度が低い場合（この試験が分岐ツリーの第１レベルであるという事実を踏まえて重要）に正確な分岐を生成するため、ＲＦＩのスペクトログラムの推定値は、正確であることが求められる。本発明においては、スペクトログラムの演算に「Ｗｅｌｃｈ」方法を適用する（ステップ１１０２）。演算したスペクトログラムは、プローブ１０２、１０６のメモリに格納され、その他のプロセスに再利用される。図１３は、このスペクトログラム演算方法を示している。「Ｗｅｌｃｈ」方法に関して周知の通り、解析対象の信号の所与の時間ウィンドウに関して、スペクトルを演算する連続チャンク間の重畳比が大きいと、時間領域におけるこれら２つのチャンク間のスペクトル遷移がより平滑となる。一方、平滑なスペクトログラムデータを有することにより、以下により詳しく説明する水平調整試験及びシフト合計試験（それぞれ、ステップ１１０４及び１１１０）の性能が向上する可能性がある。また一方、重畳が大きいと、スペクトログラムの連続時間ビン間の相関が高くなって、スペクトル周期性試験（ステップ１１０３）が劣化する。このため、試験結果が良い性能となるには、首尾よく設計された重畳比が重要になる。本発明の本実施形態においては、主プローブ１０２及び中央サーバ１００において、２つの異なる手法が実装される。主プローブ１０２においては、演算したスペクトログラム推定値がすべての試験に対して偏りなく作用するように、平衡状態の重畳比が選定される。これは、主プローブ１０２のＲＦＩ分類アルゴリズムに対する演算及び待ち時間の制約に起因する。これらの制約のほか、スペクトログラム演算の高い演算複雑性のため、信号のウィンドウに対してスペクトログラムを一度だけ演算するのが好ましい。そして、演算したスペクトログラムは、その他すべての試験の入力として用いられる。中央サーバ１００においては、２つの異なる重畳比で２つのスペクトログラム推定値を演算することができ、重畳比が低い方がスペクトル周期性試験に用いられる一方、重畳比が高い方が水平調整試験及びシフト合計試験に用いられる。この選択肢が存在するのは、中央サーバ１００がより高い演算能力を有し、中央サーバ１００での信号解析に際しては、待ち時間要件が厳しくないためである。

図１４には、スペクトル周期性試験のプロセスを示している。スペクトログラム推定値を演算したら（ステップ１４０２）、スペクトログラムの前処理を適用する。この前処理では、有用な信号を含まないと考えられる最小エネルギーの任意の周波数帯を取り除く。そして、スペクトログラム上の低エネルギーの任意の点は、ノイズと考えられるため、ゼロにする（ステップ１４０３）。このプロセスによって、いわゆる「修正スペクトログラム」が生成される。

その後、時間次元に沿って「水平」に、修正スペクトログラムの自己相関関数（ＡＣＦ）を演算する（ステップ１４０４）。これは、スペクトログラムの各行がそのＡＣＦを取得し、得られる行ベクトルを合計することを意味する。得られた元のＡＣＦを用いて、時間差ゼロにおける最初のピーク及びその他のＤＣ項を除去することによって、第１の修正ＡＣＦを生成する（ステップ１４０８及び１４０９）。この修正によって、スペクトル周期性の識別が改善される。この修正を行ったら、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって、第１の修正ＡＣＦを周波数領域へと変換する（ステップ１４１０）ことにより、「ＦＦＴ−ＡＣＦ」を生成する（１４１１）。また、時間差ゼロにおける最初のピークのみを除去することによって、元のＡＣＦを修正する（ステップ１４０５）ことにより、第２の修正ＡＣＦを生成する（ステップ１４０６）。そして、第１及び第２の修正ＡＣＦのピーク−平均比を取得する（ステップ１４０７及びステップ１４１２）。スペクトル周期性の試験は、閾値に対してＡＣＦのピーク−平均値及びＡＣＦのＦＦＴを比較することによって終了となり（ステップ１４１３）、これに応じて決定を行う（ステップ１４１４）。

スペクトル周期性試験の完了後は、（図１１の決定ツリーのステップ１１０３として）解析したＲＦＩ信号がスペクトル周期性を有する（且つ、平均優位でない）か否かを決定することができる。以下の試験は、ステップ１１０３に続く２つの異なる分岐（「はい」及び「いいえ」）に対して設計されたものである。スペクトル周期性分岐（「はい」分岐）の場合は、次のレベルに対して周波数変動試験（ステップ１１０４、１１０６、及び１１０７）を実行し、スペクトル非周期性分岐（「いいえ」分岐）の場合は、時間周期性を試験する（ステップ１１０５及び１１０８）。

スペクトル周期性分岐においては、水平調整試験（ステップ１１０４）及びデューティサイクル試験（ステップ１１０６）を実行するため、決定ステップ１１０７において、プロセスが周波数変動分岐（「周波数変動」＝「はい」）又は周波数非変動分岐（「周波数変動」＝「いいえ」）のいずれかに分岐する可能性がある。周波数変動の試験の場合は、（フローチャートのこの段階によって）信号がスペクトル周期性を有することが既知である。

水平調整アルゴリズムでは、スペクトログラムを取得して、これをスキューさせる（水平方向に調整する）。これは、スペクトログラムの最下行を固定し、最上行を左／右に円形回転させ、最上行／最下行との近さに応じて間の行を回転させることによって実現される。図１２ａは、水平調整アルゴリズムに係る、非スキューイングスペクトログラムを示したグラフであり、図１２ｂは、スキューさせた同じスペクトログラムを示したグラフである。

スペクトルグラムの列は、スキューイングの前後に合計された後、比較によって、新たなスキューイングスペクトログラムがより高いピークを有するかが評価される。したがって、この比較により、スキューイングスペクトログラムがより良く電力を「整列」させて、信号周波数が漸進的に上昇／低下していることを示しているかが効果的に判定される。その後、水平スキューイングの前後に、３乗値から成る合計列がそれぞれ２乗され、（垂直方向に）合計される。他の実施形態においては、３乗されるか、又は別の乗数で大きくされる。

高い値の点をより優先するため、調整に先立って、スペクトログラムの値を３乗する。スペクトログラムの列は、スキューイングの前後に（垂直方向に）合計される。合計されたスキューイングスペクトログラムは、合計された非スキューイングスペクトログラムよりもピークが高くなるため、合計されたスキューイングスペクトログラムは、対応する非スキューイングスペクトログラムよりも良く電力を「整列」させていることが示される可能性がある。このことにより、検出信号において、信号周波数が変化していることが示される。その後、垂直方向に合計した水平方向シフト３乗値の２乗及び合計（すなわち、水平方向）によって、単一の値が生成される。他の実施形態においては、この最終的な合計ステップの前に、３乗されるか、又は別の乗数で大きくされるようになっていてもよい。多くの異なるスキューイング量（正負両方）に関して上記プロセスが繰り返され、所与のスキューイングスペクトログラムが非スキューイングスペクトログラムよりも大幅に良い電力を整列させているかについての決定がなされる。

図１５ａ及び図１５ｂは、水平調整試験（「スキューイング」）に関係する別の詳細を示しており、異なるスキューイング調整によるスペクトログラム上での計算がどのように実行されたかを説明している。図１５ａのフローチャートを参照して、スペクトログラム及びスペクトログラム値の３乗を演算する（それぞれ、ステップ１５０２及び１５０３）。上記説明した一組の調整値によって、３乗したスペクトログラムをスキューさせることにより、一組の修正３乗スペクトログラムを生成する（ステップ１５０４）。元の３乗スペクトログラム及び修正３乗スペクトログラムをすべて垂直方向（すなわち、周波数方向）に合計する（ステップ１５０５）とともに、結果を２乗する（ステップ１５０６）。その後、各スペクトログラムの値集合をすべて合計する（ステップ１５０７）。−３と３の間の調整値を用いることにより、修正スペクトログラム集合において得られた最大値に「ピーク中間値」を割り当てる（ステップ１５０８）。３以上の調整値を用いることにより、修正スペクトログラム集合において得られた最大値に「ピーク超過値」を割り当てる（ステップ１５０９）。−３を下回る調整値を用いることにより、修正スペクトログラム集合において得られた最大値に「ピーク未満値」を割り当てる（ステップ１５１０）。ピーク超過値及び／又はピーク未満値がピーク中間値より３％大きくない場合、この信号は周波数変動していない（ステップ１５１１及び１５１２）。ピーク超過値及び／又はピーク未満値の一方がピーク中間値より３％大きいものの、両方が大きいわけではない場合、この信号は周波数変動するのこぎり歯型であり（ステップ１５１１、１５１３、及び１５１４）、ピーク超過値及びピーク未満値の大きい方としてチャープ測定基準が与えられる。ピーク超過値及び／又はピーク未満値の両方がピーク中間値より３％大きい場合、この信号は周波数変動している三角型である（ステップ１５１１、１５１３、及び１５１６）。

周波数変動している三角型の信号の場合、ピーク超過値がピーク未満値よりも大きい場合は、以下の結果としてチャープ測定基準が与えられる。
ピーク超過＋（ピーク未満−ピーク中間）／２
それ以外の場合は、以下の結果としてチャープ測定基準が与えられる。
ピーク未満＋（ピーク超過−ピーク中間）／２
最良調整値がゼロ調整値よりもｘ％高い結果を与えている場合、信号は、周波数変動と判定される。このｘ％という値は単に、許容誤差を与えるものである。また、±２の調整値が周波数変動信号を示すものと考えないようにすることも重要である。３未満の調整は、変動とは考えられない。

図１５ｂには、水平調整試験のステップ１５０７により得られる値集合の一例を示している。なお、ピーク位置（例えば、図１５ｂに示すピークを参照）は、周波数変動信号の掃引率の推定値であり、これを用いて、ＲＦＩ信号のパラメータ化及び分類を行うことができる。

スペクトログラムを図１２ｂに示す形状に変換するスキューイングにより、図１２ａに示す信号に対して水平調整試験が実行された場合は、（電力値が垂直方向に十分整列している場合の）図１５ｂに示すような種類のグラフにおいて、フィッティング値に優れた強い単一ピークが現れることになる。このような結果は、非スキューイングスペクトログラムにより検出・表現された信号がチャープ信号であることを示している。

図１６のフローチャートには、デューティサイクル試験（図１１のステップ１１０６）をより詳しく示している。これを実行することにより、解析したＲＦＩ信号がパルス化されているか否かを決定する。大きなブロックのサンプルをより小さなサブブロックに分割し（ステップ１６０１）（いくつかの実施形態においては、重畳を伴う）、各ブロックの平均電力を取得する。これによって、背景ノイズの分散及び量子化ノイズが平滑化される。サブブロックは、パルスチェインの「オン」及び「オフ」サイクルのいずれよりも小さい。

この方法で使用する統計量は、以下の通りである。

各サブブロックについて、平均電力Ｐ_ｍｅａｎを取得する（ステップ１６０２）。

信号がＰ_ｍｅａｎを上回ったらいつでも、「オン」と考え、そうでない場合は「オフ」と考える（ステップ１６０３）。

「オン」信号データを平均化してＰ_ｏｎを与え、同様にＰ_ｏｆｆも与える（ステップ１６０４及び１６０５）。
パルス信号と考える信号は、以下２つの基準を満たしている必要がある。

Ｐ_ｏｎ＞βＰ_ｏｆｆ、（βは設計パラメータ）（ステップ１６０６）
（Ｐ_ｏｎ−Ｐ_ｍｅａｎ）／（Ｐ_ｍｅａｎ−Ｐ_ｏｆｆ）＞α、（αは設計パラメータ）（ステップ１６０７）
その後、これらの結果に基づいて決定を行う（ステップ１６０８）。

これらの基準によって、変動が平均よりも大きくなり、デューティサイクルが１に近づき過ぎることはない。これは、（ホワイトノイズのような）ランダム変動の「オン」信号と考えるべきだからである。

図１１の決定ツリーにおいて、スペクトログラムがスペクトル周期性を有し、周波数変動であると決定された場合は、「シフト合計試験」を実行して、周波数ホッピング信号を試験する（ステップ１１１０）。以下、図１７に示すフローチャートを参照して、シフト合計試験をより詳しく説明する。この試験により、周波数ホッピング信号と連続周波数掃引（すなわち、チャープ）信号とを区別することができる。シフト合計試験は、上述の水平調整合計法に類似している。このため、スペクトログラムを取得して、電力を垂直方向に整列させようとする。両方の違いは、シフト合計法において、スペクトログラムがスキューされるのではなく、ストリップが円形にシフトされるという事実である。これは、周波数ホッピング信号の性質を反映している。一例として、周波数ホッピング信号のスペクトログラムを図１２ｃに示す。各ストリップ／周波数帯（隣接行の集合）は、一列に並ぶまで円形に回転可能である。スペクトログラムの各ストリップは、占有周波数間の中点によって境界を設定することができる。このアルゴリズムでは、スペクトログラムを水平次元に合計し、ローカルピークを拾うことによって、存在する周波数を推定する。その後、最小の複雑性で各周波数をどこまでシフトさせるかを見出すため、ローカルピークそれぞれをグローバルピークと相関させる。周波数間の中点によってグループを再び探索し、これに応じてグループを移動させる。その後、グローバルピーク帯を適所に保って、その他の帯域を最高値から最低値へと順序付ける。図１２ｄ及び図１２ｅは、電力値を垂直方向により良く整列させるステップにおいて、スペクトログラムのストリップがどのようにシフトし得るかを示している。

シフト合計試験（図１７に示すフローチャート）によって、解析信号がホッピングしているものと決定するため、このシフト合計試験は、水平調整合計法よりも良い整合を与える必要がある。すなわち、電力の整列に優れている必要がある。

本実施形態においては、スペクトログラムを演算して３乗する（ステップ１７０２、１７０３）とともに、３乗したスペクトログラムを水平方向に合計する（ステップ１７０４）。そして、周波数ピークを計算する（ステップ１７０５）とともに、スペクトログラムがマルチピークであるかを決定する（１７０６）。

マルチピークである場合は、ピーク位置を用いて、信号の周波数帯の位置（すなわち、帯域の中心のピーク）を計算する（ステップ１７０７）。その後、選択した周波数帯に沿って、元の３乗スペクトログラムを解析し、水平総計による最高ピークの帯域と比較する（ステップ１７０８）。そして、各帯域を水平方向及び円形にシフトさせる（ステップ１７０９）。

スペクトログラムは、マルチピークでない場合、サイズの異なる上側帯域及び下側帯域に分割し、これらの集合を生成する（ステップ１７１１）。各帯域対について、上側帯域を円形及び水平方向にシフトさせて、最良フィッティング（すなわち、各帯域の最近接ピーク整合）を探索する（ステップ１７１２）。その後、ステップ１７１１のように、再び上側帯域及び下側帯域をそれぞれ分割して、プロセスを複数回繰り返す（ステップ１７１４）。

マルチピークの場合も非マルチピークの場合も、スペクトログラムを垂直方向に合計して（ステップ１７１０）、総計の集合を２乗する（ステップ１７１５）。その後、２乗集合を合計して（ステップ１７１６）、周波数ホッピング測定基準を与える（ステップ１７１８）。

周波数ホッピング測定基準とチャープ測定基準との比較によって、チャープフィッティングが周波数ホッピングフィッティングよりも優れているかを決定する（図１１のステップ１１１１）。

解析信号がスペクトル周期性を有さない場合は、依然として、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）信号と同様に、ノイズと疑似ランダムノイズとを区別することが重要である。ＣＤＭＡは、ＧＮＳＳ信号が使用する変調方式であると同時に、スプーフィングＲＦＩ及び一部の悪意ある妨害装置も使用するからである。この試験では、広帯域（ＷＢ）、狭帯域（ＮＢ）、又は単一トーン（ＳＴ）の可能性がある真のランダム信号とＣＤＭＡ等の疑似ランダム信号とを区別することのみが必要であることは、指摘しておく価値がある。したがって、チャープ等の信号は時間領域において十分な周期性を有するように見えるであろうが、この試験では、このような信号とホワイトノイズとを識別する必要がない。

ホワイトノイズに対する疑似ランダムＣＤＭＡ信号の明らかな特徴は、時間周期性である。ＡＣＦを用いることにより、ＣＤＭＡ信号の存在を確認することができる。ただし、この手法には困難を伴う。周期性の試験のため、試験ウィンドウは、１コード周期よりも大きくする必要がある。

例えば中央サーバ１００において、演算能力及び待ち時間が制限されていない場合は、解析ウィンドウ全体について、完全ＡＣＦを信号に実行可能である。本実施形態においては、主プローブ１０２において時間周期性試験を実行するため、図１８に示すように、簡単なＡＣＦ演算方法を実行する。この方法では、信号の時系列の微小なチャンクを取得し、信号の解析ウィンドウ全体について、このチャンクをスライドさせる（ステップ１８０１）。平均及び分散を取得し（ステップ１８０２）、第１のピーク（ｔ＝０）を取り除く（ステップ１８０３）（複数の調波ピークが存在する場合は、同様に取り除くことによって、ノイズの分散のより正確な推定値を得るようにする）。時間周期性として特性化する信号について、ピークは、平均を超えるγσより大きくなければならない。ここで、γは設計パラメータであり、σは推定標準偏差である。したがって、γσを計算して平均と比較し（ステップ１８０４）、平均を上回るかに基づいて決定を行う（ステップ１８０５）。

したがって、図１１に示すフローチャートの決定ツリーは、９つの異なる妨害信号クラス（種類）のうちの１つに属するものとしてＧＮＳＳ妨害信号を分類する手段を与えることになる。

その後、プローブ１０２は、所定の優先測定基準と併せて、ＲＦＩ検出融合アルゴリズム及びＲＦＩ分類アルゴリズムの出力を取得することにより、低遅延のイベント警告メッセージ又は遅延耐性のレポートメッセージのいずれかを生成する。これらの測定基準は、中央サーバ１００の制御によって、再設定及び更新可能である。例えば、１つの基準として、検出ＲＦＩが「チャープ信号」と分類された場合は、警告メッセージを直ちに生成して中央サーバに送信する必要がある。これは、現在の悪意ある妨害装置のほとんどが「チャープ信号」を生成しており、ＧＮＳＳサービスに対する影響が甚大な損害となるという事実に起因する。

本実施形態において、プローブ１０２は、イベント警告／レポートメッセージの送信のスケジューリングも管理する。警告メッセージが生成された場合、この実体は、メッセージの中央サーバ１００への送信に最も高い優先度を割り当てることになる。通常の優先度のメッセージの場合は、演算及び通信リソースが利用可能な場合にメッセージを送信することになる。このイベントの優先度の識別によって、中央サーバ１００で緊急イベントが受信される待ち時間が最小化されるため、対応する動作を適時に行うことができる。本発明に係るメッセージの識別により、比較的低い通信コストで最良の性能が保証される。

通信リンクの考え得る一時的喪失に対して堅牢であるために、メッセージが無事に受信されて復号化されたという中央サーバ１００／ハブ１０４からの確認メッセージが主プローブ１０２により受信されるまで、プローブ１０２のデータストレージに個々のレポートも格納する。通信リンクの一時的喪失の場合は、複数のイベント警告／レポートをプローブ１０２のメモリに格納して、通信リングが再び利用可能となったら直ぐに送信する。

以上、特定の実施形態を参照して本発明を説明及び図示したが、当業者には当然のことながら、本発明は、本明細書で具体的に示していない多くの種々変形例に適用可能である。以下、このような一部の変形例を説明するが、これらはほんの一例に過ぎない。

例えば、当然のことながら、上記実施形態の特定の態様は、他の態様とは別に適用可能である。例えば、妨害信号の種類（又は、クラス）の分類に用いられる決定ツリーは、既知の妨害信号の検出又は位置特定に際して、構造が変更されてもよいし、一切用いられなくてもよい。別のネットワークトポロジが利用されてもよい。副プローブは、例えばローカルハブを介して中央サーバに接続することも可能である。

上述の検出アルゴリズムでは、融合試験の６つの異なる試験により決定されたＦＲ干渉（又は、妨害信号）の検出の信頼性を表す６つのスカラー値を使用して、妨害信号の検出の単一決定を与えている。使用する試験は、これより少なくすることも可能である。また、個々の試験の異なる組み合わせ又は別途組み合わせを行うようにしてもよい。

以上の説明において、既知、明確、又は予測可能な均等値を有する整数又は要素を述べている場合、このような均等値は、個別に指定されているかの如く本明細書に組み入れられる。本発明の真の範囲を決定するには、特許請求の範囲を参照するものとするが、これは、このような如何なる均等値も含むものと解釈されるべきである。また、読者には当然のことながら、好適、好都合、便利なもの等として記載の本発明の整数又は特徴は、任意選択であり、独立請求項の範囲を制限するものではない。さらに、このような任意選択としての整数又は特徴は、本発明のいくつかの実施形態においては有益となる可能性があるものの、他の実施形態では望ましくない可能性があるため、存在していなくてもよいことが了解されるものとする。

Claims (34)

1. ＧＮＳＳ妨害信号を分類する方法であって、
   ツリーベースの決定プロセスを用いて前記妨害信号のスペクトログラムを解析するステップと、
   結果として、有限数の種類の妨害信号のうちの１つを選択するステップと、
   を含み、
   前記ツリーにおける前記決定のうちの１つが、前記スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定である、
   方法。
2. 前記方法は、
   前記スペクトル周期性を有するか否かの決定に先立って、前記スペクトログラムを修正するステップ、
   を含み、当該修正するステップが、低電力の過程を取り除くことを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法は、
   前記スペクトル周期性を有するか否かの決定に先立って、前記スペクトログラムを修正するステップ、
   を含み、当該修正するステップが、前記スペクトログラムを時間領域で自動相関させることを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記スペクトログラムをフーリエ変換して、時間領域情報を周波数領域情報に変換するステップ、
   を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定の結果がスペクトル周期性を有するという結果である場合、周波数変動を試験するステップが実行され、
   前記スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定の結果がスペクトル周期性を有さないという結果である場合、前記周波数変動を試験するステップは実行されない、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記方法は、
   前記妨害信号の周波数変動を試験するステップ、
   を含み、
   当該試験するステップが、前記妨害信号の前記スペクトログラムをスキューさせて、時間軸に沿って周波数に応じた異なる量だけデータをシフトさせることであり、時間領域において、このようなスキューイングスペクトログラムがより良い規定信号成分グループを有する場合、前記妨害信号が周波数変動を有するものと判断される、ことを含む、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記方法は、
   １つ又は複数の種類の妨害信号を１つ又は複数の異なる種類から区別する試験を行うステップ、
   を含み、
   当該試験を行うステップが、時間領域において、前記スペクトログラムがより良い規定信号成分グループを有するように、時間軸に沿って異なる量だけ前記スペクトログラムの異なるストリップをシフトさせることであり、このような各ストリップが、複数の異なる周波数を網羅する少なくとも１つの周波数帯に関係する、ことを含む、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定の結果がスペクトル周期性を有さないという結果である場合、時間周期性を試験するステップが実行され、
   前記スペクトログラムがスペクトル周期性を有するか否かの決定の結果がスペクトル周期性を有するという結果である場合、前記時間周期性を試験するステップが実行されない、
   請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 検出器でＧＮＳＳ妨害信号を検出する方法であって、
   妨害信号の検出の信頼性を表す複数の信頼値を計算するステップであって、前記信頼値が、
   （ｉ）所与の時間ウィンドウ及び閾値電力レベルにおいて、前記検出器で受信された前記信号の絶対電力の指標を前記検出器の帯域幅全体で比較する試験と、
   （ｉｉ）所与の時間ウィンドウ及び閾値電力変化率において、前記検出器で受信された前記信号の電力の変化率の指標を前記検出器の帯域幅全体で比較する試験と、
   （ｉｉｉ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の周波数帯にわたって前記検出器で受信された前記信号の測定電力を、その所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力レベルと比較する試験と、
   （ｉｖ）所与の時間ウィンドウにおいて、狭帯域幅で所与の周波数を中心とする所与の周波数帯にわたって前記検出器で受信された前記信号の測定電力の変化率を、その所与の周波数帯と関連付けられた閾値電力変化率と比較する試験と、
   （ｖ）前記検出器の少なくとも一部を構成するＧＮＳＳ受信機の出力であり、前記ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データの品質を表す、出力と閾値品質レベルとを比較する試験と、
   （ｖｉ）前記検出器の少なくとも一部を構成するＧＮＳＳ受信機の出力であり、前記ＧＮＳＳ受信機により受信又は生成された位置特定データの品質を表す、出力の変化率と閾値品質変化率とを比較する試験と、
   のうちの４つ以上に基づく、当該計算するステップと、
   （ａ）試験（ｉ）及び（ｉｉ）の両方が実行された場合、試験（ｉ）及び（ｉｉ）の結果としての前記信頼値の組み合わせ、
   （ｂ）試験（ｉｉｉ）及び（ｉｖ）の両方が実行された場合、試験（ｉｉｉ）及び（ｉｖ）の結果としての前記信頼値の組み合わせ、
   （ｃ）試験（ｖ）及び（ｖｉ）の両方が実行された場合、試験（ｖ）及び（ｖｉ）の結果としての前記信頼値の組み合わせ、
   （ｄ）試験（ｉ）、（ｉｉｉ）、及び（ｖ）のうちの２つ若しくは３つが実行された場合、実行された前記試験のうちの前記２つ若しくは３つの結果としての前記信頼値の組み合わせ、並びに、
   （ｅ）試験（ｉｉ）、（ｉｖ）、及び（ｖｉ）のうちの２つ若しくは３つが実行された場合、実行された前記試験のうちの前記２つ若しくは３つの結果としての前記信頼値の組み合わせ、
   という計算のうちの少なくとも３つの組み合わせに基づいて、妨害信号の検出を判断するか否かについてのグローバル決定を計算するステップと、
   を含む、方法。
10. 試験（ｉ）〜（ｖｉ）のすべてが実行される、請求項９に記載の方法。
11. 妨害信号の検出を判断するか否かについての前記グローバル決定を計算するステップが、計算（ａ）〜（ｅ）のすべての組み合わせを使用する、請求項１０に記載の方法。
12. 試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの１つ又は複数は、実行されることで、妨害信号が存在するという完全信頼性を示す結果を生成可能であり、
    試験（ｉ）〜（ｖｉ）のいずれか１つが、妨害信号が存在するという完全信頼性を示す結果を生成する場合、計算（ａ）〜（ｅ）は、実行されることで、妨害信号が存在するか否かについての前記グローバル決定が常に、妨害信号が存在するものと判断する、
    請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの１つ又は複数は、実行されることで、妨害信号が存在するという部分信頼性を示す結果を生成可能であり、
    妨害信号が存在するという部分信頼性のみを示す２つ以上の信頼値の組み合わせが、実際に妨害信号が存在すると判断するのに十分ではあるものの、妨害信号が存在するという部分信頼性を示す結果を試験（ｉ）〜（ｖｉ）のうちの１つだけが生成している場合、妨害信号が検出されたとは判断されない、
    請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
14. 計算、試験、解析ステップ、及び他の信号処理ステップがすべて、後で処理される信号を検出する検出器に局所的に提供されたコンピュータプロセッサにより実行される、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. ＧＮＳＳ妨害信号を検出して位置特定する方法であって、
    ＧＮＳＳ妨害信号の存在を検出するように構成された少なくとも１つの位置固定信号検出器を用意するステップと、
    前記位置固定信号検出器による検出としての妨害信号の存在の検出に際して、モバイル信号検出器をディスパッチするステップと、
    複数の異なる場所で前記モバイル信号検出器を使用することにより、前記妨害信号の１つ又は複数の特性を測定するステップであって、前記モバイル信号検出器が、前記妨害信号の発生源の場所を手動オペレータが決定できるようにするフィードバックを前記オペレータに提供する、当該ステップと、
    を含む、方法。
16. 前記位置固定信号検出器により検出される妨害信号の種類が確定され、前記モバイル信号検出器が、前記妨害信号の種類の独自分類を実行することにより、前記妨害信号の同じ発生源の検出を確認する、請求項１５に記載の方法。
17. 前記モバイル信号検出器が、前記モバイル信号検出器により行われた先行測定に基づいて前記モバイル信号検出器により選択された、測定が行われる場所に前記オペレータを向かわせる、請求項１５又は１６に記載の方法。
18. ＧＮＳＳ妨害信号の存在を検出するように構成された位置固定信号検出器のネットワークが存在しており、
    前記方法は、
    位置固定信号検出器の前記ネットワークにより決定された前記妨害信号のおおよその場所の指標を与えるステップ、
    を含む、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記位置固定信号検出器及び前記モバイル信号検出器の一方又は両方が、検出された妨害信号の信号処理を実行し、前記信号処理が、前記検出器に局所的に提供されたコンピュータプロセッサにより実行される、請求項１５〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 検出器でＧＮＳＳ妨害信号を検出する方法であって、
    無線周波数信号の電力を表すアナログ信号を受信するステップと、
    所与のタイミングの電力がデジタル値によって表される量子化デジタル信号に前記アナログ信号を変換するステップと、
    測定ウィンドウにおいてデジタル値列からデジタル電力量を計算するステップと、
    前記測定ウィンドウについて、量子化モデル、特定の測定ウィンドウで行われた測定の数のサンプル分散、及び前記特定の測定ウィンドウに関する環境分散を考慮した閾値を計算するステップと、
    前記デジタル電力量及び前記計算された閾値に基づいて、妨害信号検出パラメータを計算するステップと、
    を含む、方法。
21. 前記妨害信号検出パラメータが、妨害信号の存在の検出の信頼性の指標である、請求項２０に記載の方法。
22. 前記デジタル電力量が、検出された前記アナログ信号の絶対電力を表し、
    前記閾値が、当該閾値を上回る場合に妨害信号が存在すると判断し得る絶対電力を表す、
    請求項２０又は２１に記載の方法。
23. 前記デジタル電力量が、検出された前記アナログ信号の絶対電力の変化を表し、
    前記閾値が、当該閾値を上回る場合に妨害信号が存在すると判断し得る電力の増加を表す、
    請求項２０又は２１に記載の方法。
24. ＧＮＳＳ妨害信号を分類する方法であり、有限数の種類の妨害信号のうちの１つが前記ＧＮＳＳ妨害信号を分類するものとして選択される、当該方法であって、
    前記妨害信号のスペクトログラムを解析することにより、信号成分を時間領域においてグループ化しようとする際に、時間軸に沿って異なる量だけ前記スペクトログラムの異なる部分をシフトさせることによって、１つ又は複数の種類の妨害信号を１つ又は複数の異なる種類から区別するステップ、
    を含む、方法。
25. 時間軸に沿って異なる量だけ前記スペクトログラムの異なる部分をシフトさせる処理は、
    前記妨害信号の前記スペクトログラムをスキューさせて、時間軸に沿って周波数に応じた異なる量だけデータをシフトさせること、を含む、請求項２４に記載の方法。
26. 時間軸に沿って異なる量だけ前記スペクトログラムの異なる部分をシフトさせる処理は、時間軸に沿って異なる量だけ前記スペクトログラムの異なるストリップをシフトさせることであり、各ストリップが、複数の異なる周波数を網羅する少なくとも１つの周波数帯に関係する、請求項２４又は２５に記載の方法。
27. 信号変換、計算、試験、解析、及び他の信号処理ステップがすべて、後で処理される信号を検出するＧＮＳＳ信号検出器に局所的に提供されたコンピュータプロセッサにより実行される、請求項２０〜２６のいずれか一項に記載の方法。
28. ＧＮＳＳ妨害信号の検出器であって、
    ＧＮＳＳ信号アンテナと、
    ＧＮＳＳ受信機と、
    ソフトウェアに関連付けられたコンピュータプロセッサであって、前記ソフトウェアは、当該コンピュータプロセッサにより実行された場合に、請求項１４、１９、及び２７のいずれか一項に記載された、前記コンピュータプロセッサにより実行されるステップを、前記検出器により実行させる、当該コンピュータプロセッサと、
    を備えた、検出器。
29. 前記検出器は、位置固定検出器である、
    請求項２８に記載の検出器。
30. 中央サーバ及び別の類似検出器の少なくとも一方との通信を容易にする無線通信モジュール、を具備した、請求項２８又は２９に記載の検出器。
31. 請求項３０に記載の検出器を複数台含むネットワークであって、
    各検出器は、前記ネットワークの中央サーバ及び別の検出器の少なくとも一方と通信するように構成された、ネットワーク。
32. コンピュータソフトウェア製品であって、
    ＧＮＳＳ検出器のプロセッサ上で実行された場合に、請求項２８〜３１のいずれか一項に記載された、コンピュータプロセッサにより実行されるステップを、前記検出器により実行させる、
    当該コンピュータソフトウェア製品。
33. 請求項３１に記載された、検出器を複数台含むネットワークの制御、及び当該ネットワークとの通信、を行うようにプログラムされた中央サーバ。
34. コンピュータソフトウェア製品であって、
    コンピュータサーバ上で実行された場合に、請求項３３に記載の中央サーバの機能を実行する、
    当該コンピュータソフトウェア製品。