人や物の屋内位置情報は様々なアプリケーションに応用できると考えています．例えば，ショッピングモール，介護施設，オフィスなどで人の動きを把握したり，探し物の位置を表示したりするものを想定しています．しかし，多数の物にWi-FiやBLEの電波を発信する小型のデバイス（タグ）を取り付けることは，充電や電池交換に伴う管理の手間が問題となります．そこで本研究ではBackscatterタグの位置推定を目指して，到来角推定を行っています．
Backscatterは周囲の端末から発信されるWi-FiやBluetoothなどの電波の反射/吸収の状態を切り替えることで通信を行う技術です．Backscatterはタグ側で搬送波を生成する必要がないため，超低消費電力での通信が可能です．またBackscatterタグは周囲の電波を散乱する際に，固有の周波数シフトを生成します．各タグのシフト周波数とそれに対応するタグの設置場所の組をデータベースなどに登録しておくことで，シフト周波数に応じた対象の識別を行います．
Backscatterタグの到来角推定にあたっては，受信信号からシフト周波数成分のみを抽出する必要があります．このため，本研究ではFFT(Fast Fourier Transform)により周波数領域において受信信号を分離し，シフト周波数成分のみを抽出します．その後，IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)により，抽出した周波数スペクトラムを時間領域信号に変換し，到来角推定アルゴリズムであるMUSIC法を適用します．
