JP2020008556A - Sensor, estimation device, estimation method, and program - Google Patents

Sensor, estimation device, estimation method, and program Download PDF

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Abstract

To provide a sensor and the like capable of estimating the posture of a living body in a short time and with high accuracy by using radio signals.SOLUTION: A sensor 10 includes: a transmit signal generation unit 20 that has N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements 21 each transmitting a transmission signal in a predetermined range where a living body can exist; a receiver unit 30 that has M (M is a natural number of 3 or more) antenna elements 31 each receiving N reception signals in which some of the N transmitted signals that are transmitted by the N transmission antenna elements 21 includes reflection signals reflected by the living body; a circuit 40; and a memory 41. The circuit 40 is configured to estimate the movement of the living body and the posture and behavior of the living body at the position where the living body exists.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢や行動などの状況を推定するセンサなどに関する。   The present disclosure relates to a sensor and the like for estimating a situation such as a posture and an action of a living body by using a radio signal.

人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている(例えば、特許文献1〜3参照)。特許文献1にはドップラセンサを用いた生体検出の方法が開示されており、特許文献2にはドップラセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献3には、フーリエ変換を用いてドップラシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知る技術が開示されている。また、特許文献4には、ドップラセンサを用いて人の状態推定を行う装置が開示されており、特許文献5には、状態推定装置を用いて、人の姿勢を推定する装置が開示されており、特許文献6には、カメラやRFタグにて人の位置、物の位置を推定する装置が開示されている。   As a method of knowing the position of a person or the like, a method using a radio signal is being studied (for example, see Patent Documents 1 to 3). Patent Document 1 discloses a method of detecting a living body using a Doppler sensor, and Patent Document 2 discloses a method of detecting human motion and biological information using a Doppler sensor and a filter. Patent Literature 3 discloses a technique for analyzing a component including a Doppler shift using a Fourier transform to know the position and state of a person to be detected. Patent Document 4 discloses an apparatus for estimating a person's state using a Doppler sensor, and Patent Document 5 discloses an apparatus for estimating a person's posture using a state estimating apparatus. Patent Literature 6 discloses an apparatus that estimates the position of a person or an object using a camera or an RF tag.

特表2014−512526号公報JP 2014-512526 A 国際公開第2014/141519号International Publication No. 2014/141519 特開2015−117972号公報JP-A-2005-117792 特開2011−215031号公報JP 2011-215031 A 特開2018−8021号公報JP 2018-80221A 特開2008−275324号公報JP 2008-275324 A

しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢、行動などの生体の状況を推定するには、さらなる改善が求められている。   However, further improvement is required to estimate the state of the living body such as the posture and behavior of the living body by using the wireless signal.

上記目的を達成するために、本開示の一形態に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。   In order to achieve the above object, a sensor according to an embodiment of the present disclosure is a sensor, and transmits N transmission signals to a predetermined range where a living body can exist (N is a natural number of 3 or more). A transmission signal generator having a transmission antenna element, and a transmission signal of a part of the N transmission signals transmitted by the N transmission antenna elements is reflected or scattered by the living body. A receiver having M (M is a natural number of 3 or more) reception antenna elements each receiving N reception signals including the reception signal, a circuit, and a memory, wherein the circuit includes the M reception signals. An N × M set in which the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements are combined in a one-to-one correspondence from each of the N reception signals received in each of the antenna elements for a predetermined period. For each of the combinations, a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N × M complex transfer function is used as a component. A first matrix calculation unit for sequentially calculating the first matrix of the first matrix, and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit. A second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to a component affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement; and a living body within the predetermined range by a predetermined method. A presence / absence determination unit for performing presence / absence determination for determining whether or not to perform, and after the presence / absence determination unit determines that a living body exists within the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially performs A position estimating unit for sequentially estimating a position of the living body with respect to the sensor by using the output second matrix; and (i) a position of the living body sequentially estimated by the position estimating unit; The position of the transmission signal generator, the position of the receiver, based on the first distance indicating the distance between the transmission signal generator and the position where the living body is sequentially estimated, and the living body and the A second distance indicating a distance to a receiver is sequentially calculated, and (ii) a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body is sequentially calculated using the calculated first distance and the second distance. The Doppler RCS calculation unit to be calculated, and the sequentially estimated position of the living body is stored in the memory a predetermined number of times in the estimated order, and the position of the living body stored in the memory the predetermined number of times is used. If the displacement of the position where the living body is present is equal to or greater than a predetermined value, the living body is determined to be moving, and if less than the predetermined value, a movement determining unit that determines that the living body is not moving, A Doppler RCS threshold value setting unit that sets a Doppler RCS threshold value by a predetermined method, and compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold value, and the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold value. Doppler RCS threshold value determination unit that determines whether or not the posture of the living body is estimated according to at least one of the determination result of the movement determination unit, and the determination result of the Doppler RCS threshold value determination unit. And a situation estimating unit for selectively performing at least one of the behavior estimation.

なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD−ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。   It should be noted that the present disclosure is not only realized as a sensor, but also as an integrated circuit including a processing unit provided in such a sensor, or as a method in which the processing unit configuring the device is performed as a step. Can be realized as a program to be executed by a computer, or can be realized as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data, and signals may be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a communication medium such as the Internet.

本開示によれば、無線信号を利用することで、生体の状況の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。   According to the present disclosure, it is possible to estimate the state of a living body in a short time and with high accuracy by using a wireless signal.

図1は、実施の形態1におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the sensor according to the first embodiment. 図2は、実施の形態1における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of a circuit and a memory according to the first embodiment. 図3は、実施の形態1のセンサにおいて、ドップラRCS閾値設定値テーブルを示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a Doppler RCS threshold value set value table in the sensor according to the first embodiment. 図4は、実施の形態1における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of posture estimation by the posture estimating unit according to the first embodiment. 図5は、実施の形態1における行動推定部の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the behavior estimation unit according to Embodiment 1. 図6は、高さ位置(Height)またはドップラRCS値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for describing an example of extracting an operation period from time-series data of a height position (Height) or a Doppler RCS value. 図7は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a process of converting into a direction vector. 図8は、方向コード表の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the direction code table. 図9は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the time series data of the calculated direction code and distance. 図10は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing test data obtained by measurement and model data which is a model code. 図11は、実施の形態1におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the operation of the sensor according to the first embodiment. 図12は、実施の形態1における行動推定処理の第1の例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating a first example of the behavior estimation process according to the first embodiment. 図13は、実施の形態1における行動推定処理の第2の例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating a second example of the behavior estimation process according to the first embodiment. 図14は、実施の形態1における行動推定部において、前姿勢と遷移可能な姿勢、行動の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a front posture, a changeable posture, and a behavior in the behavior estimation unit according to the first embodiment. 図15は、実施の形態1における行動推定処理の第3の例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating a third example of the behavior estimation process according to the first embodiment. 図16は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment. 図17は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment. 図18は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。FIG. 18 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment. 図19は、実施の形態2における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。FIG. 19 is a block diagram showing a functional configuration of a circuit and a memory according to the second embodiment. 図20は、実施の形態2におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of the operation of the sensor according to the second embodiment. 図21は、実施の形態2における姿勢確率推定部の動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of an operation of the posture probability estimating unit according to Embodiment 2. 図22は、実施の形態2における姿勢確率推定に用いられる教師データ処理の一例を示す図である。FIG. 22 is a diagram illustrating an example of teacher data processing used for posture probability estimation according to the second embodiment. 図23は、実施の形態2における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。FIG. 23 is a diagram illustrating an example of normalization and posture estimation of teacher data obtained by posture probability estimation according to the second embodiment. 図24は、実施の形態2における行動確率推定部における行動確率推定の一例を示す図である。FIG. 24 is a diagram illustrating an example of behavior probability estimation by the behavior probability estimation unit according to the second embodiment.

(本発明の基礎となった知見)
無線信号を利用した生体の姿勢や行動などの状況推定に関する従来技術について、発明者らは詳細な検討を行った。その結果、特許文献1および特許文献2の方法では、人物の在、不在は検知可能であるものの、人物の存在する方向、位置、大きさ、姿勢などを検出することはできない問題があることがわかった。
(Knowledge underlying the present invention)
The present inventors have conducted detailed studies on a conventional technique relating to situation estimation such as posture and behavior of a living body using a radio signal. As a result, the methods of Patent Documents 1 and 2 can detect the presence or absence of a person, but cannot detect the direction, position, size, posture, and the like of the person. all right.

また、特許文献3の方法では、人物などの生体が存在する方向や生体が存在する位置を短時間かつ高精度に検出することは困難であるという問題があることがわかった。なぜなら、生体活動由来のドップラ効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した姿勢で長時間(例えば数十秒)の観測が必須であるからである。また、一般的に、生体が数十秒間にわたって同じ姿勢または位置を継続することは少ないからである。   Further, it has been found that the method of Patent Document 3 has a problem that it is difficult to detect a direction in which a living body such as a person exists or a position where the living body exists in a short time and with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect due to life activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is necessary to observe the body for a long time (for example, several tens of seconds) while standing still. is there. Further, in general, the living body rarely keeps the same posture or position for several tens of seconds.

さらに、特許文献4ではドップラセンサを用いて人の在不在、休息、活動状況を推定する装置が開示されているが、使用者の姿勢がわからないという課題があった。また、特許文献5では、センサを用いて人の姿勢を推定可能だが、人が移動しているか、動作しているかなどがわからないという課題があった。特許文献6には、電子タグ、カメラ画像などを用いて人または荷物の移動を推定する装置の開示があるが、この技術では画像を撮影するためプライバシの課題があった。   Further, Patent Document 4 discloses a device for estimating the presence / absence, rest, and activity of a person using a Doppler sensor, but has a problem that the posture of the user cannot be understood. Further, in Patent Document 5, although the posture of a person can be estimated using a sensor, there is a problem that it is not known whether the person is moving or operating. Patent Document 6 discloses a device for estimating the movement of a person or luggage using an electronic tag, a camera image, or the like. However, this technique has a problem of privacy because an image is taken.

発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、異なる位置に置かれたアンテナ素子を含む送信信号発生器から送信され、生体によって反射された反射信号の伝搬特性と散乱断面積(ドップラRCS(Rader cross-section)値)とを用い、当該生体が存在する方向、位置、および大きさを推定することにより、当該生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢、および生体の行動などで示される生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことが可能であることを見出し、本開示に至った。   As a result of repeated studies on the above problems, the inventors have found that the propagation characteristics and the scattering cross section of the reflected signal transmitted from the transmission signal generator including the antenna elements placed at different positions and reflected by the living body ( By estimating the direction, position, and size of the living body using Doppler RCS (Rader cross-section) value, the movement of the living body, the posture of the living body at the position where the living body exists, and the living body The present disclosure has been found that it is possible to estimate the state of a living body indicated by the behavior of the subject in a short time and with high accuracy, and thus has reached the present disclosure.

すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。   That is, the sensor according to one embodiment of the present disclosure is a sensor, and includes N (N is a natural number of 3 or more) transmitting antenna elements that each transmit a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. A transmission signal generator, and N reception signals including reflected signals in which some of the N transmission signals transmitted by the N transmission antenna elements are reflected or scattered by the living body, , A receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements, a circuit, and a memory, wherein the circuit has a predetermined configuration in each of the M receiving antenna elements. From each of the N received signals received during the period, each of the N × M combinations obtained by combining the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements on a one-to-one basis. And calculating a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination, and using the calculated N × M complex transfer function as a component. A first matrix calculator for sequentially calculating a matrix, and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculator are sequentially extracted, so that the respiration and heart rate of the living body are obtained. And a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to a component affected by vital activity including at least one of body movement and whether a living body exists within the predetermined range by a predetermined method. The presence / absence determination unit that performs the presence / absence determination to determine whether the living body exists within the predetermined range, and the second presence / absence determination unit determines that the living body exists within the predetermined range, and then the second matrix extraction unit sequentially extracts the A position estimating unit for sequentially estimating a position of the living body with respect to the sensor using a matrix; (i) a position of the living body sequentially estimated by the position estimating unit; and a position of the transmission signal generator And, based on the position of the receiver, the first distance indicating the distance between the transmission signal generator and the position where the living body is sequentially estimated based on, and the distance between the living body and the receiver (Ii) a Doppler RCS calculator that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance. And storing the position of the living body, which is sequentially estimated, in the memory a predetermined number of times in the estimated order, and using the position of the living body stored in the memory, the predetermined number of times, to determine the presence of the living body. If the displacement of the position is greater than or equal to a predetermined value, the living body is determined to be moving, and if less than the predetermined value, the movement determining unit determines that the living body is not moving, and a predetermined method. A Doppler RCS threshold setting unit that sets a Doppler RCS threshold, compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold. A Doppler RCS threshold determination unit to be determined, a determination result in the movement determination unit, and an estimation of the posture of the living body and an estimation of the behavior of the living body according to at least one of the determination result in the Doppler RCS threshold determination unit And a situation estimating unit that selectively performs at least one of the following.

このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   For this reason, the movement of the living body, the posture of the living body, and the state of the living body, which is one of the behaviors of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行ってもよい。   Further, the situation estimation unit, when the movement determination unit determines that the living body is not moving, and when the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold The Doppler RCS threshold determination unit may estimate the posture of the living body, and estimate the behavior of the living body when the Doppler RCS value is determined to be larger than the Doppler RCS threshold.

このため、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合に生体が静止していると判定し、生体の姿勢の推定を行うため、生体の姿勢の推定を精度よく行うことができる。また、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合に生体が動作していると判定し、生体の行動の推定を行うため、生体の行動の推定を精度よく行うことができる。   For this reason, when the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is stationary, and the posture of the living body is estimated, so that the posture of the living body can be accurately estimated. Further, when the Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is operating, and the behavior of the living body is estimated, so that the behavior of the living body can be accurately estimated.

また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定してもよい。   The situation estimation unit may determine that the behavior of the living body is moving when the movement determining unit determines that the living body is moving.

このため、生体が移動していることを精度よく推定することができる。   Therefore, it is possible to accurately estimate that the living body is moving.

また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定してもよい。   Further, at least three transmitting antenna elements of the N transmitting antenna elements are respectively arranged at different positions in a vertical direction and a horizontal direction, and at least three receiving antenna elements of the M receiving antenna elements are arranged. Are respectively arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, and the memory has a Doppler RCS value, and a vertical position that is the position of the living body with respect to the sensor in the vertical direction, and the posture of the living body. And the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position that is the position of the living body with respect to the sensor in the vertical direction as the position where the living body exists. The situation estimating unit stores the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the Above using the information indicating the correspondence relationship, the you are, may estimate the posture of the living body.

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   Therefore, the position where the living body exists and the posture of the living body at the position can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定してもよい。   Further, at least three transmitting antenna elements of the N transmitting antenna elements are respectively arranged at different positions in a vertical direction and a horizontal direction, and at least three receiving antenna elements of the M receiving antenna elements are arranged. Are respectively arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, and the memory has a Doppler RCS value, and a vertical position that is the position of the living body with respect to the sensor in the vertical direction, and the posture of the living body. And the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position that is the position of the living body with respect to the sensor in the vertical direction as the position where the living body exists. The situation estimating unit may calculate the Doppler RCS value, the vertical position, and information indicating the correspondence. When, using the respective probability of the pose is the probability of one or more of the attitude in which the living body to a predetermined possible may be estimated as the posture of the living body.

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体が取り得る1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   For this reason, it is possible to estimate the posture probability, which is the probability of each of the position where the living body exists and the one or more possible postures of the living body at the position, in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定してもよい。   Further, the situation estimating unit, by using the sequentially calculated Doppler RCS value, and the sequentially estimated position of the living body, to sequentially estimate the posture of the living body, and then sequentially estimated of the living body The posture is stored in the memory, and the Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory. You may.

このため、ドップラRCS閾値を生体の姿勢の応じた適切な値に設定することができる。   Therefore, the Doppler RCS threshold can be set to an appropriate value according to the posture of the living body.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定してもよい。   Further, the situation estimating unit, the sequentially calculated Doppler RCS value, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, the posture of the living body sequentially estimated Before estimating the posture of the living body, wait until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. The posture of the living body estimated from the N received signals at the time of the estimation is estimated as a rear posture, and the front posture which is the posture of the living body estimated last time stored in the memory, and the estimated posture is The behavior of the living body may be estimated using the rear posture.

このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   Therefore, the behavior of the living body can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定してもよい。   Further, the situation estimating unit, the sequentially calculated Doppler RCS value, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, the posture of the living body sequentially estimated In the memory, and waits until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the last time stored in the memory Estimating one or more next actions of the living body using the estimated front posture that is the posture of the living body, using the Doppler RCS value sequentially calculated, and the position where the living body is estimated sequentially. The behavior of the living body may be estimated by specifying one behavior from the estimated one or more next behaviors.

このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   Therefore, the behavior of the living body can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定してもよい。   Further, the situation estimating unit, the sequentially calculated Doppler RCS value, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, the posture of the living body sequentially estimated In the memory, and waits until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the last time stored in the memory Estimating one or more next actions of the living body using the estimated front posture that is the posture of the living body, using the Doppler RCS value sequentially calculated, and the position where the living body is estimated sequentially. An action probability, which is the probability of each of the estimated one or more next actions, may be estimated as the action of the living body.

このため、1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   Therefore, the estimation of the action probability, which is the probability of each of the one or more next actions, can be performed in a short time and with high accuracy.

このため、生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢や行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   Therefore, the movement of the living body and the estimation of the posture and behavior of the living body at the position where the living body exists can be performed in a short time and with high accuracy.

また、前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が0である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が1以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定してもよい。   Further, the presence / absence determination unit estimates the number of living organisms present in the predetermined range, and when the number of living organisms is 0, determines that the living organism is not present in the predetermined range, When the number of persons is one or more, it may be determined that the living body exists in the predetermined range.

このため、所定範囲に存在する生体の人数推定を利用して、所定範囲に生体が存在するか否かを判定することができる。これにより、生体の状況の推定と同時に人数推定を行うことができる。   For this reason, it is possible to determine whether or not the living body exists in the predetermined range by using the estimation of the number of living bodies existing in the predetermined range. Thus, the number of persons can be estimated at the same time as the estimation of the state of the living body.

また、本開示の他の一態様に係る推定装置は、回路と、メモリと、を備える推定装置であって、前記回路は、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。   An estimation device according to another embodiment of the present disclosure is an estimation device including a circuit and a memory, wherein the circuit transmits a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. Some of the N transmission signals transmitted by the transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements are reflected or scattered by the living body. The received N received signals are received from a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antennas respectively received by the N receiving signals for a predetermined period in each of the M receiving antenna elements. An acquisition unit that acquires the number of received signals, and from each of the acquired N received signals, an N × combination of the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements in a one-to-one correspondence. Set of M For each of the combinations, a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N × M complex transfer function is used as a component. A first matrix calculation unit for sequentially calculating the first matrix of the first matrix, and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit. A second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to a component affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement; and a living body within the predetermined range by a predetermined method. A presence / absence determination unit for performing presence / absence determination for determining whether or not to perform, and after the presence / absence determination unit determines that a living body exists within the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially performs A position estimating unit for sequentially estimating a position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver using the second matrix, and (i) the living body sequentially estimated by the position estimating unit. A first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator, based on the position where the living body is located, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, and the living body and the reception A second distance indicating the distance to the aircraft, and (ii) sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance. Doppler RCS calculation unit, and sequentially stores the position of the living body that has been sequentially estimated in the estimated number of times in the memory in the estimated order, using the position where the living body is stored in the memory the predetermined number of times, A movement determining unit that determines that the living body is moving when the displacement of the position where the body is present is equal to or more than a predetermined value, and that determines that the living body is not moving when the displacement is less than the predetermined value; Comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold value, and determining whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold value. Doppler RCS threshold determination unit for determining whether or not, the determination result in the movement determination unit, and at least one of the determination results in the Doppler RCS threshold determination unit, estimation of the posture of the living body, and A situation estimating unit for selectively performing one of the behavior estimation.

このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   For this reason, the movement of the living body, the posture of the living body, and the state of the living body, which is one of the behaviors of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.

なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD−ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。   It should be noted that the present disclosure is not only realized as a sensor, but also as an integrated circuit including a processing unit provided in such a sensor, or as a method in which the processing unit configuring the device is performed as a step. Can be realized as a program to be executed by a computer, or can be realized as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data, and signals may be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a communication medium such as the Internet.

以下、本開示の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. Each of the embodiments described below shows a preferred specific example of the present disclosure. Numerical values, shapes, materials, constituent elements, arrangement positions and connection forms of constituent elements, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and do not limit the present disclosure. In addition, among the components in the following embodiments, components that are not described in independent claims indicating the highest concept of the present disclosure are described as arbitrary components that constitute a more preferable embodiment. In the specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(実施の形態1)
図1は実施の形態1におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the sensor according to the first embodiment.

図1に示すように、センサ10は、送信信号発生器20、受信機30、および推定装置100を備える。推定装置100は、回路40およびメモリ41を備える。センサ10は、ヒト等の生体50に対して送信信号発生器20よりマイクロ波を発射し、受信機30にて生体50で反射または散乱された反射波を受信する。   As shown in FIG. 1, the sensor 10 includes a transmission signal generator 20, a receiver 30, and an estimation device 100. The estimation device 100 includes a circuit 40 and a memory 41. The sensor 10 emits a microwave from the transmission signal generator 20 to a living body 50 such as a human, and receives a reflected wave reflected or scattered by the living body 50 at the receiver 30.

送信信号発生器20は、N個(Nは、3以上の自然数)の送信アンテナ素子21を有する。送信信号発生器20は、水平方向(x方向)にN個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にN個が並ぶように矩形配置された、N個(N=N×N)の送信アンテナ素子21で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、N個の送信アンテナ素子21のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子21は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。 The transmission signal generator 20 has N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements 21. Transmit signal generator 20, lined N x pieces in the horizontal direction (x-direction), and, N z pieces are rectangular arranged side by side in the vertical direction (z-direction), N pieces (N = N x × N z ) has an array antenna composed of the transmission antenna element 21 of FIG. That is, at least three of the N transmission antenna elements 21 are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions.

受信機30は、M個(Mは、3以上の自然数)の受信アンテナ素子31を有する。受信機30は、水平方向(x方向)にM個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にM個が並ぶように矩形配置された、M個(M=M×M)の受信アンテナ素子31で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、M個の受信アンテナ素子31のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子31は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。 The receiver 30 has M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements 31. Receiver 30, lined M x pieces in the horizontal direction (x-direction), and vertical M z number in (z direction) is rectangular arranged side by side, M pieces (M = M x × M z ) Has an array antenna composed of the receiving antenna elements 31 of FIG. That is, at least three of the M receiving antenna elements 31 are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions.

ここで、送信信号発生器20に対して任意に設定された水平面上の方向である第1基準方向と、送信信号発生器20から生体50への方向である第1生体方向とのなす角をφとする。また、鉛直方向と、第1生体方向との為す角である生体50の仰角をθとする。また、受信機30に対して任意に設定された水平面上の方向である第2基準方向と、受信機30から生体50への方向である第2生体方向との為す角である生体50の仰角をφとする。また、鉛直方向と、第2生体方向とのなす角をθとする。生体50がバイタル活動を行っている部位の中心座標を(x,y,z)とすると、送信信号発生器20、受信機30および生体50の位置関係によって、方向(θ,θ,φ,φ)と座標(x,y,z)は相互に変換可能である。 Here, an angle between a first reference direction that is a direction on the horizontal plane arbitrarily set with respect to the transmission signal generator 20 and a first living body direction that is a direction from the transmission signal generator 20 to the living body 50 is defined as: and φ T. Further, the vertical direction, the elevation of the living body 50 is to angle for the first biological direction and theta T. In addition, the elevation angle of the living body 50 which is an angle between a second reference direction which is a direction on the horizontal plane arbitrarily set with respect to the receiver 30 and a second living body direction which is a direction from the receiver 30 to the living body 50. It is referred to as φ R. Further, the vertical direction, the angle between the second living direction and theta R. The center coordinates of the site where the biological 50 is performing a vital activities (x b, y b, z b) When, by the positional relationship of the transmission signal generator 20, receiver 30 and the biometric 50, the direction (theta T, theta R, φ T, φ R) and the coordinates (x b, y b, z b) can be converted to each other.

N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号を送信する。つまり、送信信号発生器20は、異なるN箇所の位置からN個の送信信号を所定範囲に対して送信する。なお、生体が存在しうる所定範囲とは、センサ10が生体の存在を検知する検知範囲である。   Each of the N transmission antenna elements 21 transmits a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. That is, the transmission signal generator 20 transmits N transmission signals to the predetermined range from N different positions. Note that the predetermined range in which a living body can exist is a detection range in which the sensor 10 detects the presence of a living body.

N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、具体的には、ヒトなどの生体50に対して、マイクロ波を送信信号として発射する。N個の送信アンテナ素子21は、送信アンテナ素子21毎に異なる変調処理が行われた信号を送信信号として送信してもよい。また、N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、変調信号または無変調の信号を逐次的に切り替えて送信してもよい。変調処理は、送信信号発生器20により行われても良い。このように、N個の送信アンテナ素子21毎に、N個の送信アンテナ素子21から送信される送信信号をそれぞれ異なる送信信号とすることで、受信機30により受信された送信信号を送信した送信アンテナ素子21を特定できる。このように、送信信号発生器20は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。   Specifically, each of the N transmitting antenna elements 21 emits a microwave as a transmission signal to a living body 50 such as a human. The N transmission antenna elements 21 may transmit a signal on which modulation processing different for each transmission antenna element 21 has been performed as a transmission signal. Further, each of the N transmitting antenna elements 21 may sequentially switch a modulated signal or a non-modulated signal and transmit the signal. The modulation process may be performed by the transmission signal generator 20. As described above, by making the transmission signals transmitted from the N transmission antenna elements 21 different transmission signals for each of the N transmission antenna elements 21, the transmission signal transmitted by the receiver 30 is transmitted. The antenna element 21 can be specified. As described above, the transmission signal generator 20 may include a circuit for performing the modulation process.

M個の受信アンテナ素子31のそれぞれは、N固の送信アンテナ素子21によりそれぞれ送信されたN個の送信信号のうち生体50により反射または散乱された信号である反射信号を含むN個の受信信号を受信する。受信機30は、マイクロ波からなる受信信号を周波数変換し、低周波数信号に変換する。受信機30は、低周波数信号に変換することにより得られた信号を回路40に出力する。つまり、受信機30は、受信信号を処理するための回路を含んでいてもよい。   Each of the M receiving antenna elements 31 includes N received signals including a reflected signal that is a signal reflected or scattered by the living body 50 among the N transmitted signals transmitted by the N fixed transmitting antenna elements 21. To receive. The receiver 30 converts the frequency of a received signal composed of microwaves and converts it into a low-frequency signal. The receiver 30 outputs a signal obtained by converting the low frequency signal to a circuit 40. That is, the receiver 30 may include a circuit for processing the received signal.

回路40は、センサ10を動作させる各種処理を実行する。回路40は、例えば、制御プログラムを実行するプロセッサと、当該制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域(主記憶装置)とにより構成される。揮発性の記憶領域は、例えば、RAM(Randdom Access Memory)である。なお、回路40は、センサ10を動作させる各種処理を行うための専用回路により構成されていてもよい。つまり、回路40は、ソフトウェア処理を行う回路であってもよいし、ハードウェア処理を行う回路であってもよい。   The circuit 40 performs various processes for operating the sensor 10. The circuit 40 includes, for example, a processor that executes a control program, and a volatile storage area (main storage device) used as a work area used when executing the control program. The volatile storage area is, for example, a RAM (Random Access Memory). Note that the circuit 40 may be configured by a dedicated circuit for performing various processes for operating the sensor 10. That is, the circuit 40 may be a circuit that performs software processing, or may be a circuit that performs hardware processing.

メモリ41は、不揮発性の記憶領域(補助記憶装置)であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)などである。メモリ41は、例えば、センサ10を動作させる各種処理に利用される情報を記憶している。   The memory 41 is a non-volatile storage area (auxiliary storage device), for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, a HDD (Hard Disk Drive), or the like. The memory 41 stores, for example, information used for various processes for operating the sensor 10.

次に、回路40の機能的な構成について図2を用いて説明する。   Next, a functional configuration of the circuit 40 will be described with reference to FIG.

図2は、実施の形態1における回路およびメモリにより実現される機能的な構成を示すブロック図である。   FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration realized by the circuit and the memory according to the first embodiment.

回路40は、第1行列算出部410と、第2行列抽出部420と、人数推定部430と、位置推定部440と、ドップラRCS算出部450と、移動判定部460と、ドップラRCS閾値設定部470と、ドップラRCS閾値判定部480と、状況推定部520とを有する。   The circuit 40 includes a first matrix calculation unit 410, a second matrix extraction unit 420, a number estimation unit 430, a position estimation unit 440, a Doppler RCS calculation unit 450, a movement determination unit 460, and a Doppler RCS threshold setting unit. 470, a Doppler RCS threshold determination unit 480, and a situation estimation unit 520.

第1行列算出部410は、低周波信号に変換された受信信号から複素伝達関数を算出する。複素伝達関数とは、各送信アンテナ素子21と各受信アンテナ素子31との間の伝搬損失および位相回転を表すものである。複素伝達関数は、送信アンテナ素子数がN個であり、受信アンテナ素子数がM個の場合、M×Nの成分を持つ複素行列となる。以降、この複素行列を複素伝達関数行列と呼ぶ。推定された複素伝達関数行列は、第2行列抽出部420に出力される。つまり、第1行列算出部410は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信された複数の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する。なお、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝搬特性とは、N個の送信アンテナ素子21と、M個の受信アンテナ素子31とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれにおける送信アンテナ素子21と受信アンテナ素子31との間の伝搬特性である。   First matrix calculation section 410 calculates a complex transfer function from the received signal converted into a low-frequency signal. The complex transfer function represents the propagation loss and phase rotation between each transmitting antenna element 21 and each receiving antenna element 31. When the number of transmitting antenna elements is N and the number of receiving antenna elements is M, the complex transfer function is a complex matrix having M × N components. Hereinafter, this complex matrix is referred to as a complex transfer function matrix. The estimated complex transfer function matrix is output to second matrix extraction section 420. In other words, the first matrix calculation unit 410 calculates N transmission antenna elements 21 and M reception antenna elements from each of the plurality of reception signals received in each of the M reception antenna elements 31 in the predetermined period. Then, an N × M first matrix having the complex transfer functions indicating the propagation characteristics between the first and the second matrices 31 as components is sequentially calculated. The propagation characteristic between each of the N transmitting antenna elements 21 and each of the M receiving antenna elements 31 is such that the N transmitting antenna elements 21 and the M receiving antenna elements 31 have a one-to-one correspondence. 9 shows propagation characteristics between the transmitting antenna element 21 and the receiving antenna element 31 in each of the N × M combinations.

第2行列抽出部420は、生体50を経由した受信信号から得られた複素伝達関数行列成分と、生体50を経由していない受信信号から得られた複素伝達関数行列成分とに分離する。生体50を経由した成分とは、生体活動により時変動する成分である。よって、生体50を経由した成分は、例えば、生体50以外は静止しているものとした場合、複素伝達関数行列の成分を時間方向にフーリエ変換することで得られた成分から、直流以外の成分を取り出すことによって抽出することが可能である。また、生体50を経由した成分は、例えば、生体50が所定範囲に存在しないときに観測された結果との差分が所定の閾値を超えている成分を取り出すことによって抽出することも可能である。このように、第2行列抽出部420は、生体50を経由した反射信号を含む受信信号から得られた複素伝達関数行列成分を抽出することで、抽出した複素伝達関数行列成分を第2行列として算出する。つまり、第2行列抽出部420は、第1行列算出部410において逐次算出された第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する。   The second matrix extraction unit 420 separates a complex transfer function matrix component obtained from a received signal passing through the living body 50 into a complex transfer function matrix component obtained from a received signal not passing through the living body 50. The component that has passed through the living body 50 is a component that fluctuates over time due to life activity. Therefore, the components passing through the living body 50 are, for example, components other than the direct current from the components obtained by performing Fourier transform on the components of the complex transfer function matrix in the time direction when the components other than the living body 50 are stationary. Can be extracted by taking out Further, the components that have passed through the living body 50 can be extracted, for example, by extracting a component whose difference from the result observed when the living body 50 is not within the predetermined range exceeds a predetermined threshold. As described above, the second matrix extraction unit 420 extracts the complex transfer function matrix component obtained from the received signal including the reflected signal that has passed through the living body 50, and uses the extracted complex transfer function matrix component as the second matrix. calculate. In other words, the second matrix extraction unit 420 sequentially extracts the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculation unit 410, and thereby detects the respiration, heartbeat, and body motion of the living body. A second matrix corresponding to a component affected by the vital activity including at least one of them is sequentially extracted.

所定周波数範囲は、例えば、上述した生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動に由来する周波数である。所定周波数範囲は、例えば、0.1Hz以上3Hz以下の範囲の周波数である。第2行列抽出部420は、上記の所定周波数範囲に対応する第2行列を抽出することにより、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位のバイタル活動、または、手、足などによるバイタル活動の影響を受けた生体成分を抽出できる。なお、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位とは、例えば、人のみぞおちである。   The predetermined frequency range is, for example, a frequency derived from vital activity including at least one of the above-described respiration, heartbeat, and body motion of a living body. The predetermined frequency range is, for example, a frequency in a range from 0.1 Hz to 3 Hz. The second matrix extraction unit 420 extracts a second matrix corresponding to the above-mentioned predetermined frequency range, thereby obtaining a heart activity, a lung activity, a diaphragm, a vital activity of a part of the living body 50 due to a built-in movement, or a hand, a foot, or the like. Biological components affected by vital activity can be extracted. The part of the living body 50 due to the heart, lung, diaphragm, and built-in movement is, for example, a person's soul.

ここで、第2行列抽出部420により抽出される第2行列は、N×Mの成分を持つ行列であり、所定期間に受信機30において観測された受信信号から得られる複素伝達関数から抽出される。このため第2行列は、周波数応答あるいは時間応答情報を持っているものとする。なお、所定期間は、生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも1つの周期の略半分の期間である。   Here, the second matrix extracted by the second matrix extraction unit 420 is a matrix having N × M components, and is extracted from a complex transfer function obtained from a received signal observed in the receiver 30 during a predetermined period. You. Therefore, it is assumed that the second matrix has frequency response or time response information. Note that the predetermined period is a period that is substantially half of at least one cycle of the respiration, heartbeat, and body movement of the living body.

第2行列抽出部420で算出された第2行列は、人数推定部430に出力される。人数推定部430は、例えば、第1行列算出部410において算出された第1行列、または、第2行列抽出部420において抽出された第2行列を用いて得られる固有値または固有ベクトルを用いて人数推定を行っても良い。人数推定部430は、所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定部の一例である。人数推定部430は、所定範囲に存在する生体の人数を推定し、推定された生体の人数が0である場合に、所定範囲に生体が存在しないと判定し、推定された生体の人数が1以上である場合に、所定範囲に生体が存在すると判定してもよい。   The second matrix calculated by second matrix extraction section 420 is output to number estimation section 430. The number estimation unit 430 estimates the number of persons using an eigenvalue or an eigenvector obtained using the first matrix calculated by the first matrix calculation unit 410 or the second matrix extracted by the second matrix extraction unit 420, for example. May be performed. The number estimation unit 430 is an example of a presence / absence determination unit that determines whether a living body exists within a predetermined range. The number estimating unit 430 estimates the number of living organisms existing in the predetermined range, and when the estimated number of living organisms is 0, determines that no living organism exists in the predetermined range. In the case described above, it may be determined that the living body exists in the predetermined range.

位置推定部440は、所定範囲内に生体が存在すると人数推定部430により判定された後で、第2行列抽出部420において逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を推定する。位置推定部440は、送信信号発生器20からの出発角θと受信機30への到来角θとの両方の角度を推定し、推定された出発角θおよび到来角θに三角法を用いることによって生体50の位置を推定する。ここで推定される生体50の位置は、センサ10に対する生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置である。位置推定部440により逐次推定された生体50の位置は、メモリ41に記憶されてもよい。 The position estimating unit 440 uses the second matrices sequentially extracted by the second matrix extracting unit 420 after the number estimating unit 430 determines that the living organisms exist within the predetermined range, and Estimate the position to perform. The position estimating unit 440 estimates both the angle of departure θ T from the transmission signal generator 20 and the angle of arrival θ R to the receiver 30, and calculates a triangle based on the estimated departure angle θ T and angle of arrival θ R. The position of the living body 50 is estimated by using the method. The position of the living body 50 estimated here is a three-dimensional position including a vertical position which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor 10. The position of the living body 50 sequentially estimated by the position estimating unit 440 may be stored in the memory 41.

ドップラRCS算出部450は、逐次抽出された第2行列と逐次推定された位置とを用いてドップラ散乱断面積(ドップラRCS:Radar Cross Section)値を逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、具体的には、ドップラRCS値を計算するために、位置推定部440により逐次推定された位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、逐次推定された生体50の存在する位置と送信信号発生器20との距離である第1距離を示す距離RT、および、逐次推定された生体50の存在する位置と受信機30との距離である第2距離を示す距離RRをそれぞれ逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、逐次算出された距離RTおよび距離RRから伝搬距離を算出し、算出された伝播距離と生体成分の強度とを用いてドップラRCS値を逐次算出する。なお、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置とは、メモリ41に予め記憶されていてもよい。   The Doppler RCS calculating section 450 sequentially calculates a Doppler scattering cross section (Doppler RCS: Radar Cross Section) value using the sequentially extracted second matrix and the sequentially estimated position. The Doppler RCS calculator 450 specifically calculates the position sequentially estimated by the position estimator 440, the position of the transmission signal generator 20, and the position of the receiver 30, in order to calculate the Doppler RCS value. Based on the distance RT indicating the first distance, which is the distance between the position where the living body 50 is estimated sequentially and the transmission signal generator 20, and the position between the sequentially estimated living body 50 and the receiver 30. The distance RR indicating the second distance, which is the distance, is sequentially calculated. The Doppler RCS calculation section 450 calculates a propagation distance from the sequentially calculated distance RT and distance RR, and sequentially calculates a Doppler RCS value using the calculated propagation distance and the strength of the biological component. Note that the position of the transmission signal generator 20 and the position of the receiver 30 may be stored in the memory 41 in advance.

移動判定部460は、位置推定部440において逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順にメモリ41に記憶する。移動判定部460は、メモリ41に所定の回数(例えば、L回)記憶された生体50の位置を用いて生体50が移動中であるか否かを判定する。移動判定部460は、記憶されている生体50の複数の位置のうち、例えば過去5秒間など所定時間分において推定された生体50のL個の位置を参照し、最新の位置と1つ前の位置との間の距離、1つ前の位置と2つ前の位置との間の距離、・・・、および、L−1個前の位置とL個前の位置との間の距離を順に算出し、算出された全てのL−1個の距離の総和を移動距離として算出する。つまり、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされたL個の位置を全て用いて、時間的に隣接する2点の位置の間の距離を積算することで移動距離を算出する。なお、移動距離は、生体50の存在する位置の変移であるとも言える。   The movement determination unit 460 stores the position where the living body 50 is sequentially estimated by the position estimation unit 440 in the memory 41 in the order in which the living body 50 is estimated. The movement determination unit 460 determines whether the living body 50 is moving using the position of the living body 50 stored in the memory 41 a predetermined number of times (for example, L times). The movement determination unit 460 refers to the L positions of the living body 50 estimated for a predetermined time period, for example, the past 5 seconds, from the plurality of stored positions of the living body 50, and refers to the latest position and the immediately preceding position. The distance between the positions, the distance between the previous position and the previous position,..., And the distance between the L-1 previous position and the L previous position Then, the sum of all the calculated L-1 distances is calculated as the moving distance. That is, the movement determination unit 460 calculates the movement distance by using all the L positions sampled in the predetermined time and integrating the distance between the two temporally adjacent positions. In addition, it can be said that the moving distance is a change in the position where the living body 50 exists.

そして、移動判定部460は、例えば、算出された移動距離が例えば1mなどの所定値以上である場合、生体50が過去5秒間の所定時間中において移動中であると判定する。移動判定部460は、算出された移動距離が所定値未満である場合、生体が所定時間中において移動していないと判定する。   Then, for example, when the calculated movement distance is equal to or more than a predetermined value such as 1 m, the movement determination unit 460 determines that the living body 50 is moving during the predetermined time of the past 5 seconds. If the calculated movement distance is less than the predetermined value, the movement determination unit 460 determines that the living body has not moved during the predetermined time.

なお、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされた複数の位置を全て用いて移動距離を算出するとしたが、これに限らずに、最新の位置と所定時間前の位置との間の距離を移動距離として算出してもよいし、所定時間分のL個の位置のうちの数点を抽出し、抽出された数点の位置のうち時間的に隣接する2点間の距離を積算することで移動距離を算出してもよい。   Note that the movement determination unit 460 calculates the movement distance using all of the plurality of positions sampled in the predetermined time, but is not limited thereto, and calculates the distance between the latest position and the position before the predetermined time. It may be calculated as a moving distance, or may extract several points among L positions for a predetermined time and integrate the distance between two temporally adjacent points among the extracted several points. May be used to calculate the moving distance.

ドップラRCS閾値設定部470は、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する。具体的には、ドップラRCS閾値設定部470は、メモリ41に蓄積された最新のタイミングで推定された生体の状況に応じて、ドップラRCS閾値を設定する。   Doppler RCS threshold setting section 470 sets a Doppler RCS threshold by a predetermined method. Specifically, the Doppler RCS threshold setting unit 470 sets the Doppler RCS threshold according to the state of the living body estimated at the latest timing stored in the memory 41.

ドップラRCS閾値は、異なる複数の生体の状況毎に対応する閾値を設定してもよいし、例えば図3に示すように過去10回前までに算出された、ある前姿勢における10回分のドップラRCS値の平均に、1.5倍(150%)などのような固定比率を乗算することで得られる値を閾値として設定してもよい。なお、図3は、実施の形態1のセンサにおける、ドップラRCS閾値設定値テーブルを示す図である。   As the Doppler RCS threshold, a threshold corresponding to each of a plurality of different living body situations may be set. For example, as shown in FIG. 3, ten Doppler RCSs in a certain front posture calculated up to ten times in the past as shown in FIG. A value obtained by multiplying the average of the values by a fixed ratio such as 1.5 times (150%) may be set as the threshold. FIG. 3 is a diagram illustrating a Doppler RCS threshold value set value table in the sensor according to the first embodiment.

このとき、閾値に乗算する比率は、適用先の前姿勢に応じて最適値は異なるため、適用先の前姿勢ごとに適宜決めればよい。例えば、図3における最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.1倍(110%)とし、その他の場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.2倍(120%)としてもよい。これは、最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合に算出されるドップラRCS値が他の姿勢におけるドップラRCS値よりも小さい値であるからである。   At this time, since the optimal value of the ratio by which the threshold value is multiplied differs depending on the front posture of the application destination, the ratio may be appropriately determined for each front posture of the application destination. For example, the ratio for calculating the Doppler RCS threshold when the lowermost front posture in FIG. 3 is in the supine position and the next posture is turning over is 1.1 times (110%), and in other cases the Doppler RCS threshold is May be 1.2 times (120%). This is because the Doppler RCS value calculated when the lowermost front posture is in the lying position and the next posture is turning over is a smaller value than the Doppler RCS values in other postures.

ドップラRCS閾値判定部480は、ドップラRCS算出部450において算出されたドップラRCS値と、ドップラRCS閾値設定部470において設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する。   The Doppler RCS threshold determination unit 480 compares the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculation unit 450 with the Doppler RCS threshold set by the Doppler RCS threshold setting unit 470, and the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold. It is determined whether or not.

状況推定部520は、移動判定部460における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定部480における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢、および、生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を行う。状況推定部520は、姿勢推定部490と行動推定部500とを有する。   The situation estimation unit 520 is one of the posture of the living body 50 and the action of the living body 50 according to at least one of the determination result of the movement determination unit 460 and the determination result of the Doppler RCS threshold determination unit 480. Estimate the state of the living body. The situation estimation unit 520 includes a posture estimation unit 490 and a behavior estimation unit 500.

姿勢推定部490は、移動判定部460において生体50は移動していないと判定され、かつ、ドップラRCS閾値判定部においてドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合、生体50の姿勢の推定を行う。この場合、姿勢推定部490は、生体50の位置がほとんど変化しておらず、かつ、生体50の姿勢が動いていない静止中であると推定できるため、1つの位置において静止している生体50の姿勢を推定することができる。姿勢推定部490は、例えば特許文献5記載の方法などを用いて、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値と当該生体50の鉛直位置と、メモリ41に記憶されている、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置と生体50の姿勢との対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の姿勢を推定する。   The posture estimating unit 490 determines the posture of the living body 50 when the movement determining unit 460 determines that the living body 50 is not moving, and when the Doppler RCS threshold determining unit determines that the Doppler RCS value is equal to or smaller than the Doppler RCS threshold. Is estimated. In this case, the posture estimating unit 490 can estimate that the position of the living body 50 has hardly changed, and can estimate that the posture of the living body 50 is not moving. Can be estimated. The posture estimating unit 490 calculates the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450, the vertical position of the living body 50, and the Doppler RCS value stored in the memory 41, for example, using the method described in Patent Document 5. The posture of the living body 50 is estimated using the information 42 indicating the correspondence between the vertical position of the living body 50 and the posture of the living body 50.

なお、特許文献5ではメモリ41に記憶された鉛直位置とドップラRCS値との領域に基づいて、姿勢を推定していたが、例えば図4に示すようにK近傍法においてK=1としたときに、当該生体の鉛直位置とドップラRCS値とに最も近い教師データに対応付けられている生体の姿勢を、生体50の姿勢として推定してもよい。なお、図4は、実施の形態1における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。   In Patent Document 5, the posture is estimated based on the area of the vertical position and the Doppler RCS value stored in the memory 41. For example, as shown in FIG. Alternatively, the posture of the living body associated with the teacher data closest to the vertical position of the living body and the Doppler RCS value may be estimated as the posture of the living body 50. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of posture estimation by the posture estimating unit according to the first embodiment.

行動推定部500は、ドップラRCS閾値判定部480においてドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、生体50の行動の推定を行う。この場合、行動推定部500は、生体50の姿勢が動いている動作中であると推定できるため、生体50の行動を推定することができる。行動推定部500は、メモリ41に記憶されている、算出されたドップラRCS値と、推定された生体50の鉛直位置とを参照し、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置の遷移ベクトルと予め記憶した教師ベクトルとの相関を計算し、生体50の行動を推定する。   When the Doppler RCS threshold determining unit 480 determines that the Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold, the behavior estimating unit 500 estimates the behavior of the living body 50. In this case, since the behavior estimation unit 500 can estimate that the posture of the living body 50 is moving, the behavior of the living body 50 can be estimated. The behavior estimating unit 500 refers to the calculated Doppler RCS value and the estimated vertical position of the living body 50 stored in the memory 41, and stores the Doppler RCS value and the transition vector of the vertical position of the living body 50 in advance. The behavior of the living body 50 is estimated by calculating the correlation with the learned teacher vector.

図5は、実施の形態1における行動推定部500の構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the behavior estimation unit 500 according to Embodiment 1.

行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化を示す時系列データと、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の行動を推定する。行動推定部500は、動作期間抽出部510と、方向コード算出部511と、動作比較部512とを有する。   The behavior estimating unit 500 includes time-series data indicating a temporal change in the position estimated by the position estimating unit 440 and the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450, and a correspondence stored in the memory 41 in advance. The behavior of the living body 50 is estimated using the information 42 indicating the situation. The behavior estimation unit 500 includes an operation period extraction unit 510, a direction code calculation unit 511, and an operation comparison unit 512.

動作期間抽出部510は、図6に示すように位置推定部440により推定された生体50の位置、または、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化の変化幅が所定値よりも大きい期間をユーザが行動を行っている期間である動作期間として抽出する。なお、図6は、高さ位置(Height)またはドップラRCS値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。   As shown in FIG. 6, the operating period extracting unit 510 determines whether the position of the living body 50 estimated by the position estimating unit 440 or the change width of the temporal change of the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450 is a predetermined value. A longer period is extracted as an operation period during which the user is performing an action. FIG. 6 is a diagram for describing an example of extracting an operation period from time-series data of a height position (Height) or a Doppler RCS value.

動作期間抽出部510は、例えば、鉛直位置である高さ位置またはドップラRCS値を用いて動作期間を抽出する場合、瞬時ノイズの影響を避けるため、得られた生体50の位置またはドップラRCS値の時系列のデータに対し、例えば、メディアンフィルタ、FIRフィルタ、平均値などを用い、高さ位置、および、ドップラRCS値のノイズ成分を除去し、フィルタ処理後の高さ情報の変化区間やドップラRCS変化区間を当該生体の動作期間として抽出してもよい。つまり、動作期間抽出部510は、時系列で得られた複数の鉛直位置、または、複数のドップラRCS値から、所定のフィルタを用いて瞬時ノイズ成分を除去することで得られる時系列データを用いて、動作期間を抽出してもよい。   For example, when extracting an operation period using a vertical position or a Doppler RCS value that is a vertical position, the operation period extraction unit 510 uses the obtained position of the living body 50 or the Doppler RCS value to avoid the influence of instantaneous noise. For the time-series data, for example, a median filter, an FIR filter, an average value, and the like are used to remove noise components of the height position and the Doppler RCS value, and a change section of the height information after filtering and a Doppler RCS. The change section may be extracted as the operation period of the living body. That is, the operation period extracting unit 510 uses time-series data obtained by removing an instantaneous noise component from a plurality of vertical positions obtained in a time series or a plurality of Doppler RCS values using a predetermined filter. Then, the operation period may be extracted.

なお、動作期間抽出部510は、計算量削減目的などで、推定する対象となる期間を限定したい時に有効であるが必ずしも設けられる必要はない。つまり、全区間について姿勢推定を行う場合、動作期間抽出部510を省略し、全区間について推定しても良いことは言うまでもない。   Note that the operation period extraction unit 510 is effective when it is desired to limit the period to be estimated for the purpose of reducing the amount of calculation, but is not necessarily provided. That is, when posture estimation is performed for all sections, it goes without saying that the operation period extraction unit 510 may be omitted and estimation may be performed for all sections.

方向コード算出部511は、動作期間抽出部510により抽出された動作期間における時間的変化であって、推定された生体50の位置から得られる鉛直位置(高さ位置)、および、算出されたドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換する。具体的には、方向コード算出部511は、図7に示すように高さ位置とドップラRCS値とを2次元プロットし、その時間変化における軌跡において、当該軌跡の距離ΔPと、当該軌跡の方向θとを算出する。方向コード算出部511は、例えば、第1のタイミングにおける高さ位置H1およびドップラRCS値R1で示される第1の座標p1(H1、R1)から、第1のタイミングの次の第2のタイミングにおける高さ位置H2およびドップラRCS値R2で示される第2の座標p2(H2、R2)への軌跡において、第1の座標p1(H1、R1)と第2の座標p2(H2、R2)との間の距離ΔPと、第1の座標p1(H1、R1)から第2の座標p2(H2、R2)を見たときの方向θとを算出することで方向ベクトルに変換する。図7は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。   The direction code calculation unit 511 is a temporal change in the operation period extracted by the operation period extraction unit 510, and is a vertical position (height position) obtained from the estimated position of the living body 50, and the calculated Doppler. The temporal change of the RCS value is converted into a direction vector using a predetermined method. Specifically, the direction code calculation unit 511 two-dimensionally plots the height position and the Doppler RCS value as shown in FIG. 7, and in a trajectory in the time change, the distance ΔP of the trajectory and the direction of the trajectory. is calculated. The direction code calculation unit 511, for example, calculates the height position H1 at the first timing and the first coordinates p1 (H1, R1) indicated by the Doppler RCS value R1 at the second timing following the first timing. In the trajectory to the second coordinate p2 (H2, R2) indicated by the height position H2 and the Doppler RCS value R2, the first coordinate p1 (H1, R1) and the second coordinate p2 (H2, R2) A distance ΔP between the first coordinate p1 (H1, R1) and a direction θ when the second coordinate p2 (H2, R2) is viewed from the first coordinate p1 (H1, R1) is calculated to convert the vector into a direction vector. FIG. 7 is a diagram for explaining a process of converting into a direction vector.

次に、方向コード算出部511は、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する。具体的には、方向コード算出部511は、図8に示す方向コード表を参照することで、方向コードを算出する。例えば、方向コード算出部511は、1〜8で示される方向コードのうち方向θが最も近い方向コードを特定する。図8は、方向コード表の一例を示す図である。   Next, the direction code calculation unit 511 calculates a direction code by normalizing the converted direction vector. Specifically, the direction code calculation unit 511 calculates the direction code by referring to the direction code table shown in FIG. For example, the direction code calculation unit 511 specifies a direction code having the closest direction θ among the direction codes indicated by 1 to 8. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the direction code table.

方向コード算出部511は、上述のように方向コードと、距離ΔPとを算出することで図9に示すような方向コードの時系列データを得る。図9は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。なお、この時、方向コード算出部511は、個人差による影響を避けるため、方向コードの正規化を行っても良い。   The direction code calculation unit 511 calculates the direction code and the distance ΔP as described above to obtain time-series data of the direction code as shown in FIG. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the time series data of the calculated direction code and distance. At this time, the direction code calculation unit 511 may perform normalization of the direction code in order to avoid the influence of the individual difference.

動作比較部512は、方向コード算出部511で算出された方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する。   The operation comparing unit 512 compares the time-series data of the direction code calculated by the direction code calculating unit 511 with the information 42 indicating the corresponding state stored in the memory, and thereby determines the corresponding information 42 indicating the corresponding state. The behavior of the living body 50 is estimated by specifying the behavior associated with the time-series data.

なお、メモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42とは、センサ10に対する生体50の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置およびドップラRCS値の時間的変化を示す複数のモデルコードと、生体50の行動との対応状況を示す情報である。また、対応状況を示す情報42において対応付けられている生体50の行動は、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換を含む。つまり、行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化と、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50が、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換のいずれの行動を行ったかを推定する。なお、モデルコードは、図10に示されるような時系列データとして表される。   The information 42 indicating the correspondence status stored in the memory 41 includes a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body 50 exists with respect to the sensor 10, and a plurality of model codes indicating a temporal change of the Doppler RCS value; This is information indicating the state of correspondence with the behavior of the living body 50. In addition, the behavior of the living body 50 associated in the information 42 indicating the correspondence status includes a fall, a sitting on a chair, a sitting on a floor, a standing from a chair, a standing from the floor, a jump, and a direction change. . That is, the behavior estimating unit 500 indicates the position estimated by the position estimating unit 440, the temporal change of the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450, and the corresponding state stored in the memory 41 in advance. Using the information 42, it is estimated whether the living body 50 has performed any of the following actions: falling, sitting on a chair, sitting on the floor, standing from a chair, standing from the floor, jumping, and turning. . The model code is represented as time-series data as shown in FIG.

なお、行動推定部500は、移動判定部460において生体50は移動中であると判定された場合、生体50の行動が移動中であると推定してもよい。この場合、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が立位である場合、生体50の行動を歩行であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が座位である場合、生体50の行動を車いすによる移動であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が臥位である場合、生体50の行動を寝返り、または、這いであると推定してもよい。   Note that the behavior estimation unit 500 may estimate that the behavior of the living body 50 is moving when the movement determining unit 460 determines that the living body 50 is moving. In this case, the behavior estimation unit 500 may estimate the behavior of the living body 50 to be walking when the posture of the living body 50 estimated immediately before it is determined that the living body 50 is moving is standing. . In addition, when the posture of the living body 50 estimated immediately before the living body 50 is determined to be moving is the sitting position, the behavior estimation unit 500 may estimate the behavior of the living body 50 to be movement by a wheelchair. . In addition, when the posture of the living body 50 estimated immediately before the living body 50 is determined to be moving is in the lying position, the behavior estimating unit 500 estimates that the behavior of the living body 50 is turning over or crawling. You may.

なお、回路40では、複数の異なるタイミングで、繰り返し上記で説明した各部410〜500における処理を行うことにより、時系列データを得る。例えば、回路40は、所定のサンプリング周期で処理を繰り返し行うことで時系列の複数の位置および時系列の複数のドップラRCS値からなる時系列データを得る。   Note that the circuit 40 obtains time-series data by repeatedly performing the processing in the units 410 to 500 described above at a plurality of different timings. For example, the circuit 40 obtains time-series data including a plurality of time-series positions and a plurality of time-series Doppler RCS values by repeatedly performing processing at a predetermined sampling cycle.

次に実施の形態1のセンサ10の動作原理の詳細を、数式を用いて説明する。なおここでは、フーリエ変換を用いて生体成分を抽出する方法について示す。ここで説明する処理は、回路40により行われる。送信信号発生器20と受信機30との間の複素伝達関数行列を、

Figure 2020008556
と定義する。ここで、tは時刻を表す。式1の各成分をフーリエ変換すると、
Figure 2020008556
のような周波数応答行列が得られる。ここでfは周波数を表しており、周波数応答行列の各成分は複素数である。この周波数応答行列には、生体50を経由する伝搬成分と、生体50以外を経由する伝搬成分との両方が含まれている。生体以外が静止していると考えられる場合、周波数応答行列の直流成分、すなわちG(0)は生体以外の伝搬成分を主として含んでいるものと考えられる。これは、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動によってドップラシフトが発生するため、生体を経由する成分はf=0以外に含まれると考えられるからである。さらに、生体の呼吸または心拍の周波数およびその高調波を考えると、f<3〔Hz〕の範囲に生体由来の成分が多く存在するものと考えられる。したがって、例えば0〔Hz〕<f<3〔Hz〕の所定周波数範囲のG(f)を取り出せば、生体成分を効果的に抽出することができる。 Next, details of the operation principle of the sensor 10 according to the first embodiment will be described using mathematical expressions. Here, a method of extracting a biological component using Fourier transform will be described. The processing described here is performed by the circuit 40. The complex transfer function matrix between the transmission signal generator 20 and the receiver 30 is
Figure 2020008556
Is defined. Here, t represents time. When each component of Equation 1 is Fourier transformed,
Figure 2020008556
The following frequency response matrix is obtained. Here, f represents a frequency, and each component of the frequency response matrix is a complex number. This frequency response matrix includes both a propagation component passing through the living body 50 and a propagation component passing through other than the living body 50. When it is considered that the body other than the living body is stationary, it is considered that the DC component of the frequency response matrix, that is, G (0) mainly includes a propagation component other than the living body. This is because a Doppler shift occurs due to a vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body motion of a living body, and it is considered that components passing through the living body are included in other than f = 0. Furthermore, considering the frequency of the respiration or heartbeat of the living body and its harmonics, it is considered that there are many components derived from the living body in the range of f <3 [Hz]. Therefore, for example, if G (f) in a predetermined frequency range of 0 [Hz] <f <3 [Hz] is extracted, a biological component can be effectively extracted.

次に生体成分G(f)を用いた生体位置推定方法について説明する。生体成分行列G(f)を、

Figure 2020008556
のようにベクトル形式に並び替える。これを生体成分ベクトルと定義する。ここで{・}は転置を表す。生体成分ベクトルg(f)から相関行列を、
Figure 2020008556
によって計算する。ここで、{・}は複素共役転置を表す。さらにRは0〔Hz〕<f<3〔Hz〕の間で平均化されている。この平均化によって、後述の位置推定精度が向上することが知られている。次に、算出した相関行列Rを固有値分解することで、当該相関行列Rの固有ベクトルUとその複素共役転置ベクトルUを算出する。 Next, a living body position estimation method using the living body component G (f) will be described. The biological component matrix G (f) is
Figure 2020008556
Sort into vector format like This is defined as a biological component vector. Here, {·} T represents transposition. A correlation matrix is obtained from the biological component vector g (f),
Figure 2020008556
Calculate by Here, {·} H represents a complex conjugate transpose. Further, R is averaged between 0 [Hz] <f <3 [Hz]. It is known that this averaging improves the position estimation accuracy described later. Then, the calculated correlation matrix R by eigenvalue decomposition to calculate the eigenvector U and its complex conjugate transposed vector U H of the correlation matrix R.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

なお、式5における固有ベクトルは、以下に示す式6で表される。   Note that the eigenvector in Expression 5 is expressed by Expression 6 shown below.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

ここで、uはi列目の固有ベクトルを表しており、要素数はNMである。Dは対角要素が固有値である対角行列であり、

Figure 2020008556
と表される。ここで、diag[・]とは[・]内の要素を対角項に持つ対角行列を表す。回路40は、以上の情報を用いて、検出対象となる生体50の位置推定を行う。ここでは一例としてMUSIC法に基づく位置推定方法について説明する。MUSIC法ではステアリングベクトルと呼ばれる方向ベクトルと式6で示した固有ベクトルとを用いることによって方向や位置を推定する方法である。式3で示した生体成分ベクトルは、本来のM×N行列を変形して得られる。生体50の位置推定を行うためには、これに対応してステアリングベクトルを定義する必要がある。送信信号発生器20から生体50へ向かう(θT、φT)方向を示すステアリングベクトルと、受信機30から生体50へ向かう(θR、φR)方向を示すステアリングベクトルとは、それぞれ、
Figure 2020008556
Figure 2020008556
と表される。ここで、
Figure 2020008556
Figure 2020008556
と表される。ここで、kは波数を表し、dTxおよびdTzはそれぞれ送信アンテナ素子21のx方向およびz方向における素子間隔を表し、dRxおよびdRzはそれぞれ受信アンテナ素子31のx方向およびz方向における素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が同一の方向においては一定のリニアアレーアンテナを想定している。 Here, ui represents the eigenvector of the i- th column, and the number of elements is NM. D is a diagonal matrix whose diagonal elements are eigenvalues,
Figure 2020008556
It is expressed as Here, diag [•] represents a diagonal matrix having elements in [•] as diagonal terms. The circuit 40 estimates the position of the living body 50 to be detected using the above information. Here, a position estimation method based on the MUSIC method will be described as an example. The MUSIC method is a method of estimating a direction or a position by using a direction vector called a steering vector and an eigenvector shown in Expression 6. The biological component vector shown in Expression 3 is obtained by modifying the original M × N matrix. In order to estimate the position of the living body 50, it is necessary to define a steering vector corresponding to this. A steering vector indicating a (θT, φT) direction from the transmission signal generator 20 toward the living body 50 and a steering vector indicating a (θR, φR) direction from the receiver 30 toward the living body 50 are:
Figure 2020008556
Figure 2020008556
It is expressed as here,
Figure 2020008556
Figure 2020008556
It is expressed as Here, k represents a wave number, d Tx and d Tz represent element intervals in the x direction and z direction of the transmitting antenna element 21, respectively, and d Rx and d Rz represent x in the x direction and z direction of the receiving antenna element 31, respectively. Indicates the element spacing. In the present embodiment, it is assumed that the linear array antenna is constant in the direction in which the element spacing is the same.

Txは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちx方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。dTzは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちz方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。また、dRxは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちx方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。また、dRzは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちz方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。これらのステアリングベクトルのクロネッカ積を求めると、

Figure 2020008556
となる。ステアリングベクトルa(θ,φ,θ,φ)は、MN×1の要素を持つベクトルであり、出発角θT、φTと到来角θR、φRとの4変数を持つ関数となる。以降、a(θ,φ,θ,φ)をステアリングベクトルと定義する。検出範囲内に存在する生体の数をLとすると、評価関数
Figure 2020008556
によって生体位置を特定する。ここで、式11の評価関数はMUSICスペクトラムと呼ばれており、送信信号発生器20および受信機30のそれぞれから検出対象へ向かう方向の組み合わせ(θ,θ)における極大点を探索することで、極大に対応するθおよびθから、三角法を用いて、鉛直位置を含む、送信信号発生器20および受信機30から見た生体50の3次元位置を特定できる。 d Tx represents, for example, an interval between two transmission antenna elements 21 adjacent to each other in the x direction among the plurality of transmission antenna elements 21. d Tz represents, for example, an interval between two transmission antenna elements 21 adjacent to each other in the z direction among the plurality of transmission antenna elements 21. D Rx represents, for example, an interval between two reception antenna elements 31 adjacent to each other in the x direction among the plurality of reception antenna elements 31. D Rz represents, for example, an interval between two reception antenna elements 31 adjacent to each other in the z direction among the plurality of reception antenna elements 31. When calculating the Kronecker product of these steering vectors,
Figure 2020008556
It becomes. The steering vector a (θ T , φ T , θ R , φ R ) is a vector having MN × 1 elements, and is a function having four variables of departure angles θT, φT and arrival angles θR, φR. Hereinafter, a (θ T , φ T , θ R , φ R ) is defined as a steering vector. Assuming that the number of living organisms present in the detection range is L, the evaluation function
Figure 2020008556
The body position is specified by Here, the evaluation function of Expression 11 is called a MUSIC spectrum, and a search is made for a maximum point in a combination (θ T , θ R ) of a direction from each of the transmission signal generator 20 and the receiver 30 to the detection target. Thus, the three-dimensional position of the living body 50 as viewed from the transmission signal generator 20 and the receiver 30, including the vertical position, can be specified from θ T and θ R corresponding to the maximum, using trigonometry.

更に式12よりドップラRCS値を求め、生体50の位置およびドップラRCS値により生体50の姿勢を推定する。前述の抽出する周波数範囲をf1〜f2(f1<f2)とすると、生体から反射され観測されるチャネル成分から電力の伝達係数を求めると、

Figure 2020008556
と計算することができる。ここでρijは行列
Figure 2020008556
の(i,j)番目の要素を表している。一方、j番目の送信アンテナ素子21から生体50を経由してi番目の受信アンテナ素子31に到達する電力は、
Figure 2020008556
と表される。ここで、Ptは、送信電力を表す。なお、全ての送信アンテナ素子21から等しい電力が送信されているものとする。Gtは送信信号発生器20の動作利得を表し、Grは受信機30の動作利得を表し、R1は送信信号発生器20から生体50までの距離を表し、R2は生体50から受信機30までの距離を表す。距離R1および距離R2は数13により推定した位置から容易に計算することができる。すると、式12で定義される電力伝達係数は、ρij=Prij/Ptで表されるので、散乱断面積は、
Figure 2020008556
により計算することができる。なお、ここで取り扱う散乱断面積では、生体50全体の散乱断面積ではなく、呼吸、心拍、体動などの生体50のバイタル活動の影響を受けることにより生じた変動成分に対応するドップラ散乱面積だけが考慮されている。さらに、全要素を平均して、
Figure 2020008556
によって平均散乱断面積を求める。以降、
Figure 2020008556
をドップラRCSと呼称する。 Further, the Doppler RCS value is obtained from Expression 12, and the posture of the living body 50 is estimated based on the position of the living body 50 and the Doppler RCS value. Assuming that the frequency range to be extracted is f1 to f2 (f1 <f2), a power transfer coefficient is obtained from a channel component reflected and observed from a living body.
Figure 2020008556
Can be calculated. Where ρij is a matrix
Figure 2020008556
(I, j) -th element. On the other hand, the power that reaches the i-th receiving antenna element 31 from the j-th transmitting antenna element 21 via the living body 50 is
Figure 2020008556
It is expressed as Here, Pt represents transmission power. It is assumed that equal power is transmitted from all transmission antenna elements 21. Gt represents the operation gain of the transmission signal generator 20, Gr represents the operation gain of the receiver 30, R1 represents the distance from the transmission signal generator 20 to the living body 50, and R2 represents the distance from the living body 50 to the receiver 30. Represents the distance. The distance R1 and the distance R2 can be easily calculated from the position estimated by Expression 13. Then, since the power transfer coefficient defined by Equation 12 is expressed by ρij = Prij / Pt, the scattering cross section is
Figure 2020008556
Can be calculated by Note that the scattering cross section handled here is not the scattering cross section of the whole living body 50 but the Doppler scattering area corresponding to the fluctuation component caused by the influence of the vital activity of the living body 50 such as respiration, heartbeat, and body movement. Is taken into account. Furthermore, averaging all elements,
Figure 2020008556
To determine the average scattering cross section. Or later,
Figure 2020008556
Is called Doppler RCS.

なお、例えば、生体のバイタル成分と体動成分とをさらに分離して測定する場合、数14の周波数範囲を調整し、その後の処理を行えば良い事は言うまでもない。   Note that, for example, when the vital component and the body motion component of the living body are further separated and measured, it is needless to say that the frequency range of Expression 14 may be adjusted and the subsequent processing may be performed.

以下に行動推定の方法について説明する。   The method for estimating the behavior will be described below.

前述の方法により、生体50のドップラRCS値σおよび高さzを異なる複数のタイミングで連続して推定すると、σ−z特性の軌跡を観測することができる。この時、生体が静止状態にある場合は、ドップラRCS値の変化がほとんどないため、生体が行動しているとき、すなわちドップラRCS値の変動の大きな軌跡点の流れを抽出する。この軌跡点群に対してi−1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の距離である軌跡点移動量をΔPiとし、i−1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の成す角を角度パラメータαiとし、それぞれ数20及び数21と定義する。   When the Doppler RCS value σ and the height z of the living body 50 are continuously estimated at a plurality of different timings by the above-described method, the trajectory of the σ-z characteristic can be observed. At this time, when the living body is in a stationary state, there is almost no change in the Doppler RCS value. Therefore, when the living body is behaving, that is, a flow of a locus point having a large fluctuation of the Doppler RCS value is extracted. With respect to this locus point group, a locus point movement amount, which is the distance between the (i-1) th locus point and the i-th locus point, is defined as ΔPi, and the i-1 th locus point and the i-th locus point The angle between them is defined as an angle parameter αi, and is defined as Expression 20 and Expression 21, respectively.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

Figure 2020008556
Figure 2020008556

次に、角度パラメータの値を用いて軌跡点の移動方向に方向コードを割り当てる。角度に対する方向コードの割り当ては360°を8分割し、各方向に1〜8の数字を割り当てている。この際、垂直、水平方向への移動の際にコードが頻繁に変化しないように、その方向にコードの境を設けないようにしてもよい。生体50の行動における動作の速度には個人差があるため、同じ動作であっても動作の速さによって軌跡点の数が異なることによる誤認識を避けるために、動作の速さの違いを考慮した方向コードの正規化を行ってもよい。例えば、方向推定により得られた原方向コード列c(j=1〜jmax)から、軌跡点移動量の総和に対する軌跡点移動量の割合を考慮して、K項からなる正規化コード列を生成する。ここでjmaxは軌跡点数であり、動作時間により異なってくる。正規化コード列C(k=1,2,・・・,K)はi番目の軌跡移動量ΔPi、軌跡点移動量の総和ΔPsumから以下のようにして作成する。 Next, a direction code is assigned to the moving direction of the locus point using the value of the angle parameter. Assignment of a direction code to an angle divides 360 ° into eight, and assigns numbers 1 to 8 to each direction. At this time, the boundaries of the codes may not be provided in the vertical and horizontal directions so that the codes do not frequently change when moving in the vertical and horizontal directions. Since there is an individual difference in the operation speed in the action of the living body 50, the difference in the operation speed is considered in order to avoid erroneous recognition due to the difference in the number of trajectory points depending on the operation speed even for the same operation. The normalized direction code may be normalized. For example, from the original direction code sequence c j (j = 1 to j max ) obtained by the direction estimation, a normalized code sequence consisting of K terms is considered in consideration of the ratio of the trajectory point movement amount to the total sum of the trajectory point movement amounts. Generate Here, j max is the number of trajectory points, which differs depending on the operation time. The normalized code sequence C k (k = 1, 2,..., K) is created from the i-th trajectory movement amount ΔPi and the total sum of the trajectory point movement amounts ΔP sum as follows.

1)j=1では、数22を満たすkの範囲の正規化コード列は、原方向コード列におけるj=1のコードとする。   1) When j = 1, the normalized code sequence in the range of k that satisfies Expression 22 is the code of j = 1 in the original direction code sequence.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

2)jが2〜jmaxの範囲では、次式数23を満たすkの範囲の正規化コード列はそれぞれのjでのコードとする。ただし、ΔPsumは数24を満たす。 2) When j is in the range of 2 to j max , the normalized code sequence in the range of k that satisfies the following equation 23 is a code at each j. However, ΔP sum satisfies Equation 24.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

Figure 2020008556
Figure 2020008556

生体50の行動の推定は、軌跡点データから作成したK項からなる正規化数列(テストデータ)を複数の行動のそれぞれに対応するK項からなるモデルデータ数列と比較することで行う。モデルデータ数列は、あらかじめ複数の行動のそれぞれを行っている間での行動の測定を複数回行い、複数回の行動の測定によって得られた正規化コード列の各項で最も多い方向コードを、その項でのモデルデータとする。方向コードは環状になっているので、最大差は4である。方向コード番号と実際の差を算出するため、数25とする。ただし、δC>4のとき、数26とする。 The behavior of the living body 50 is estimated by comparing a normalized number sequence (test data) composed of K terms created from the trajectory point data with a model data sequence composed of K terms corresponding to each of a plurality of behaviors. The sequence of model data is measured a plurality of times in advance while performing each of a plurality of actions in advance, and the most directional code in each item of the normalized code string obtained by measuring the actions multiple times is The model data for that term. Since the direction codes are annular, the maximum difference is four. Equation 25 is used to calculate the actual difference between the direction code number. However, when δC i > 4, Equation 26 is used.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

Figure 2020008556
Figure 2020008556

ただし、Ctest,iはテストデータ列の第項の要素を示し、Cmodel,iはモデルデータ列の第i項の要素を示す。次に、テストデータとモデルデータとの方向コード差の2乗総和を、数27で示す偏差として算出する。例えば、図12に示されるように、テストデータと、モデルデータとを比較することで、数27により行動判定用偏差Eを算出する。図12は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。 Here, C test, i indicates the element of the i-th term of the test data string, and C model, i indicates the element of the i-th term of the model data string. Next, the sum of squares of the difference between the direction codes of the test data and the model data is calculated as a deviation represented by Expression 27. For example, as shown in FIG. 12, by comparing the test data with the model data, the behavior determination deviation E is calculated by Expression 27. FIG. 12 is a diagram showing test data obtained by measurement and model data which is a model code.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

そして、偏差が最小となるモデルデータ列に対応する行動を推定結果として出力する。   Then, the action corresponding to the model data sequence with the smallest deviation is output as the estimation result.

次に、実施の形態1におけるセンサ10の動作についてフローチャートを用いて説明する。   Next, the operation of the sensor 10 according to the first embodiment will be described using a flowchart.

図11は、実施の形態1におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。   FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the operation of the sensor according to the first embodiment.

センサ10では、送信信号発生器20のN個の送信アンテナ素子21が、生体50が存在しうる所定範囲に対してN個の送信アンテナ素子21を用いてN個の送信信号を送信する。   In the sensor 10, the N transmission antenna elements 21 of the transmission signal generator 20 transmit N transmission signals using the N transmission antenna elements 21 in a predetermined range where the living body 50 can exist.

受信機30のM個の受信アンテナ素子31が送信信号発生器20により送信されたN個の送信信号が生体50により反射された複数の反射信号を含むN個の受信信号を受信する。   The M receiving antenna elements 31 of the receiver 30 receive the N received signals including the plurality of reflected signals of the N transmitted signals transmitted by the transmission signal generator 20 and reflected by the living body 50.

回路40は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信されたN個の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する(S11)。   The circuit 40 is configured to determine between each of the N transmission antenna elements 21 and each of the M reception antenna elements 31 from each of the N reception signals received in each of the M reception antenna elements 31 during a predetermined period. The first matrix of N × M is sequentially calculated with each complex transfer function indicating the propagation characteristic of the component as a component (S11).

回路40は、第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体50の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する(S12)。   The circuit 40 sequentially extracts a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix, and thereby corresponds to a component affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body 50. The second matrix is sequentially extracted (S12).

回路40は、第1行列または第2行列を用いて、センサ10の有効範囲としての所定範囲内に生体50が存在するか否かを判定する在不在判定を行う(S13)。ステップS13では、所定範囲に存在する生体の人数を推定する人数推定が行われてもよい。回路40は、所定範囲内に生体50が存在すると判定された後で(S13でYes)、ステップS14に進み、所定範囲内に生体50が存在しないと判定された後で(S13でNo)、ステップS11に戻る(S13)。   The circuit 40 uses the first matrix or the second matrix to perform the presence / absence determination for determining whether the living body 50 exists within a predetermined range as the effective range of the sensor 10 (S13). In step S13, a number estimation for estimating the number of living organisms existing in the predetermined range may be performed. After determining that the living body 50 exists within the predetermined range (Yes in S13), the circuit 40 proceeds to step S14, and after determining that the living body 50 does not exist within the predetermined range (No in S13), It returns to step S11 (S13).

ステップS14において、回路40は、逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を逐次推定する(S14)。そして、回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順に所定の回数メモリ41に記憶する。   In step S14, the circuit 40 sequentially estimates the position of the living body 50 with respect to the sensor 10 using the sequentially extracted second matrix (S14). Then, the circuit 40 stores the sequentially estimated positions of the living body 50 in the memory 41 a predetermined number of times in the estimated order.

回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、生体50と送信信号発生器20との距離を示す距離RT、および、生体50と受信機30との距離を示す距離RRを逐次算出し、算出された距離RTおよび距離RRを用いて、生体50に対するドップラRCS値を逐次算出する(S15)。   The circuit 40 determines a distance between the living body 50 and the transmission signal generator 20 based on the sequentially estimated position of the living body 50, the position of the transmission signal generator 20, and the position of the receiver 30. RT and a distance RR indicating a distance between the living body 50 and the receiver 30 are sequentially calculated, and a Doppler RCS value for the living body 50 is sequentially calculated using the calculated distance RT and the distance RR (S15).

回路40は、メモリ41所定回数記憶された生体50の存在する位置を用いて生体50の存在する位置の変移が所定の値未満であるか否かを判定する(S16)。回路40は、例えば5秒間にて1m以上の移動量の変移であれば(S16でNo)、生体50は移動中であると判定し、ステップS11に戻る。なお、この結果が用いられることにより、生体50の行動は移動中であると判定されてもよい。回路40は、例えば5秒間にて1m未満の移動量の変移であれば(S16でYes)、生体50は移動していないと判定し、次のステップS17に進む。   The circuit 40 determines whether the displacement of the position where the living body 50 is present is less than a predetermined value using the position where the living body 50 is present stored in the memory 41 a predetermined number of times (S16). The circuit 40 determines that the living body 50 is moving, for example, when the movement amount is 1 m or more in 5 seconds (No in S16), and returns to step S11. The behavior of the living body 50 may be determined to be moving by using this result. For example, if the movement amount is less than 1 m in 5 seconds (Yes in S16), the circuit 40 determines that the living body 50 has not moved, and proceeds to the next step S17.

回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S17)。この時、ドップラRCS閾値は、過去の姿勢毎に所定の値に設定しても良いし、過去のドップラRCS値の平均値に例えば1.5倍など、所定の比率を乗算して得られた値を設定しても良い。   The circuit 40 refers to the previous posture and the average value of the Doppler RCS values for a predetermined number of times stored in the memory 41 and sets a Doppler RCS threshold by a predetermined method (S17). At this time, the Doppler RCS threshold may be set to a predetermined value for each past posture, or may be obtained by multiplying the average value of the past Doppler RCS values by a predetermined ratio, for example, 1.5 times. A value may be set.

回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S18)。   The circuit 40 compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S18).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S18でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われる(S19)。   When the calculated Doppler RCS value is equal to or smaller than the Doppler RCS threshold (Yes in S18), the circuit 40 performs a posture estimation process of estimating the posture of the living body 50 by the posture estimation unit 490 (S19).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、行動推定部500による生体50の行動を推定する行動推定処理が行われる(S20)。   When the calculated Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold (No in S18), the circuit 40 performs a behavior estimation process of estimating the behavior of the living body 50 by the behavior estimation unit 500 (S20).

回路40における処理の具体例は、回路40の機能構成の説明において既に説明しているため省略する。   A specific example of the processing in the circuit 40 has already been described in the description of the functional configuration of the circuit 40, and a description thereof will be omitted.

以上のように、ステップS16〜ステップS20においては、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体の行動の推定の少なくとも一方が選択的に行われることとなる。   As described above, in steps S16 to S20, the estimation of the posture of the living body 50 and the estimation of the behavior of the living body 50 are performed in accordance with at least one of the determination result in the movement determination and the determination result in the Doppler RCS threshold value determination. At least one is selectively performed.

図12は、行動推定処理の詳細の第1の例を示すフローチャートである。   FIG. 12 is a flowchart illustrating a first example of the details of the behavior estimation process.

回路40は、推定した位置のうちの鉛直位置、または、算出したドップラRCS値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、生体50が動作している動作期間として抽出する(S21)。   The circuit 40 extracts a vertical position from the estimated positions or a period in which the temporal change of the calculated Doppler RCS value is greater than a predetermined value as an operation period during which the living body 50 is operating (S21).

回路40は、抽出した動作期間における時間的変化であって、推定した位置から得られる鉛直位置、および、算出したドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換し、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する(S22)。   The circuit 40 converts the temporal change in the extracted operation period, that is, the vertical position obtained from the estimated position, and the temporal change in the calculated Doppler RCS value into a direction vector using a predetermined method, A direction code is calculated by normalizing the converted direction vector (S22).

回路40は、算出した方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する(S23)。   The circuit 40 compares the calculated time-series data of the direction code with the information 42 indicating the correspondence status stored in the memory, and thereby associates the time-series data with the information 42 indicating the correspondence status. The behavior of the living body 50 is estimated by specifying the behavior (S23).

次に、対応状況を示す情報42を取得するためのセンサ10の事前学習の動作について説明する。   Next, a pre-learning operation of the sensor 10 for acquiring the information 42 indicating the correspondence status will be described.

回路40は、図示しない入力手段により所定の動作を指定するための入力を受け付ける。これにより、回路40は、所定の期間の間に行われる動作が、受け付けた入力により示される動作であると認識する。次に、上記で説明したセンサ10の動作のステップS11〜ステップS22およびステップS21、S22と同様の処理が順に行われる。   The circuit 40 receives an input for designating a predetermined operation by input means (not shown). Thereby, the circuit 40 recognizes that the operation performed during the predetermined period is the operation indicated by the received input. Next, processing similar to steps S11 to S22 and steps S21 and S22 of the operation of the sensor 10 described above is sequentially performed.

次に、回路40は、入力手段より受け付けた動作と、算出した方向コードの時系列データとを対応付けることにより得られた対応状況を示す情報を教師データとしてメモリ41に記憶する。以上の事前学習が生体の動作毎に行われることで、対応状況を示す情報が生成され、メモリ41に記憶される。   Next, the circuit 40 stores information indicating the correspondence status obtained by associating the operation received from the input means with the calculated time-series data of the direction code in the memory 41 as teacher data. By performing the above-described pre-learning for each movement of the living body, information indicating the corresponding state is generated and stored in the memory 41.

本実施の形態に係るセンサ10によれば、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体50の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う。このため、生体50の移動、当該生体50の姿勢、および、当該生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   According to the sensor 10 according to the present embodiment, the estimation of the posture of the living body 50 and the estimation of the behavior of the living body 50 are performed in accordance with at least one of the determination result in the movement determination and the determination result in the Doppler RCS threshold determination. At least one is selectively performed. Therefore, the movement of the living body 50, the posture of the living body 50, and the state of the living body which is one of the actions of the living body 50 can be estimated in a short time and with high accuracy.

本実施の形態に係るセンサ10によれば、生体50が存在する位置および当該位置における生体の在不在、静止、移動、姿勢、行動などの状況推定を短時間かつ高精度に行うことができる。   According to the sensor 10 according to the present embodiment, it is possible to accurately estimate a position where the living body 50 exists and the presence / absence, stillness, movement, posture, and behavior of the living body at the position in a short time and with high accuracy.

センサ10は、動いている部位を検出することで、生体50の存在を検出する。このため、例えば、これを利用することにより、ヒトが生きている状態で、かつ、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。これにより、ヒトの生存確認を効果的に行うことができる。また、カメラで撮像した画像を画像解析することなくヒトの生存確認を行うことができるため、ヒトのプライバシを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。   The sensor 10 detects the presence of the living body 50 by detecting a moving part. Therefore, for example, by using this, it is possible to estimate whether the human is alive and in any of the postures of upright, chair, cross, and supine. As a result, the survival of the human can be confirmed effectively. In addition, since the existence of a human can be confirmed without analyzing the image captured by the camera, the existence of a human can be confirmed while protecting the privacy of the human.

(実施の形態1の変形例1)
実施の形態1において、回路40による行動推定処理では、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せの軌跡を予め教師データとしてメモリ41に記憶しておき、当該教師データと、推定された生体50の鉛直位置、および、算出されたドップラRCS値の組合せの軌跡との相関を算出することで行動を推定するとしたが、これに限らない。行動推定部500は、例えば図13のフローに示される処理を生体50の行動を推定する処理として行ってもよい。
(Modification 1 of Embodiment 1)
In the behavior estimating process by the circuit 40 in the first embodiment, the trajectory of the combination of the vertical position of the living body 50 and the Doppler RCS value is stored in the memory 41 as teacher data in advance, and the teacher data and the estimated living body 50 Although the action is estimated by calculating the correlation between the vertical position of and the trajectory of the combination of the calculated Doppler RCS values, the present invention is not limited to this. The behavior estimating unit 500 may perform, for example, the processing shown in the flow of FIG. 13 as the processing for estimating the behavior of the living body 50.

図13は、実施の形態1における行動推定処理の第2の例を示すフローチャートである。   FIG. 13 is a flowchart illustrating a second example of the behavior estimation process according to the first embodiment.

回路40の姿勢推定部490は、姿勢が推定される度に推定された姿勢をメモリ41に記憶している。   The attitude estimating unit 490 of the circuit 40 stores the estimated attitude in the memory 41 every time the attitude is estimated.

行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S31)。   The behavior estimation unit 500 refers to the latest posture of the living body 50 stored in the memory 41 and acquires the latest posture as a front posture used for estimating the behavior of the living body 50 (S31).

そして、行動推定部500は、逐次算出されたドップラRCS値を順次取得する(S32)。行動推定部500は、メモリ41に記憶されているドップラRCS値を算出された順にメモリ41から取得する。   Then, the behavior estimating unit 500 sequentially acquires the Doppler RCS values calculated sequentially (S32). The behavior estimating unit 500 acquires the Doppler RCS values stored in the memory 41 from the memory 41 in the order of calculation.

行動推定部500は、取得されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S33)。   The behavior estimation unit 500 determines whether or not the acquired Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S33).

行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合(S33でYes)、当該生体50の姿勢を姿勢推定部490に推定させ、推定させた姿勢を行動における後姿勢として取得する(S34)。つまり、行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで待機することで生体50が静止するまで待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時のN個の受信信号から推定された生体50の姿勢を後姿勢として推定する。行動推定部500は、生体50が静止した後の姿勢を後姿勢として取得することで、精度のよい後姿勢を取得することができる。   When it is determined that the Doppler RCS value is equal to or smaller than the Doppler RCS threshold (Yes in S33), the behavior estimating unit 500 causes the posture estimating unit 490 to estimate the posture of the living body 50, and the estimated posture to the rear posture in the behavior. (S34). That is, the behavior estimating unit 500 waits until the living body 50 stops by waiting until the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and N received signals when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. The posture of the living body 50 estimated from is estimated as the rear posture. The behavior estimating unit 500 can acquire an accurate rear posture by acquiring the posture after the living body 50 has stopped as the rear posture.

行動推定部500は、その後、取得された前姿勢と推定された後姿勢とを用いて、生体50の行動を推定する(S35)。例えば、行動推定部500は、図14に示されるテーブルで示される前姿勢、後姿勢および行動が対応付けられた対応状況を参照することで、前姿勢と後姿勢との組合せに対応状況において対応付けられた行動を特定することで、生体50の行動を推定する。なお、図14は、実施の形態1における行動推定処理の他の一例において、前姿勢および後姿勢の組合せと、行動との対応状況の一例を示す図である。   Thereafter, the behavior estimating unit 500 estimates the behavior of the living body 50 using the acquired front posture and the estimated rear posture (S35). For example, the action estimating unit 500 refers to the correspondence state in which the front posture, the rear posture, and the behavior shown in the table illustrated in FIG. 14 are associated with each other, and corresponds to the combination of the front posture and the rear posture in the correspondence state. By specifying the attached behavior, the behavior of the living body 50 is estimated. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a correspondence state between a combination of a front posture and a rear posture and a behavior in another example of the behavior estimation processing according to the first embodiment.

(実施の形態1の変形例2)
また、例えば、行動推定部500は、図14に示すように、前姿勢によりその後、発生する行動を経た後の姿勢である後姿勢が限定されるため、前姿勢が特定されると、次に起こりうる行動の選択肢を絞ることも可能である。つまり、図14における後姿勢は、遷移可能な姿勢と読み替えることもできる。これを利用することで、図15に示すフローのように、前姿勢が特定された場合に、特定された前姿勢の後に発生する行動の選択肢を分けることで、行動を推定してもよい。
(Modification 2 of Embodiment 1)
Further, for example, as shown in FIG. 14, the behavior estimating unit 500 limits the rear posture, which is the posture after the generated behavior, by the front posture, so that when the front posture is specified, It is possible to narrow down the options for possible actions. That is, the rear posture in FIG. 14 can also be read as a transitionable posture. By using this, when the front posture is specified as in the flow shown in FIG. 15, the behavior may be estimated by separating the action options that occur after the specified front posture.

図15は、実施の形態1における行動推定処理の第3の例を示すフローチャートである。   FIG. 15 is a flowchart illustrating a third example of the behavior estimation process according to the first embodiment.

行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S41)。行動推定部500は、前姿勢が姿勢Aである場合、ステップS42に進む。例えば、姿勢Aは、立位である。   The behavior estimation unit 500 refers to the latest posture of the living body 50 stored in the memory 41 and acquires the latest posture as a front posture used for estimating the behavior of the living body 50 (S41). When the front posture is posture A, the behavior estimation unit 500 proceeds to step S42. For example, the posture A is standing.

行動推定部500は、ステップS42およびS43を行う。ステップS42およびS43は、それぞれステップS32およびS33と同様であるため説明を省略する。   The behavior estimating unit 500 performs steps S42 and S43. Steps S42 and S43 are the same as steps S32 and S33, respectively, and will not be described.

行動推定部500は、ステップS44において、取得された前姿勢が立位であるため、図14の対応状況を参照することで、次の後姿勢が臥位または座位であることに絞り込んだ上で、行動を推定する(S44)。具体的には、後姿勢を推定する姿勢推定部490は、次に座位および臥位のうちで、推定結果が近い姿勢を後姿勢として推定する。例えば、座位および臥位の教師データと、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せとを比較することで、座位および臥位のいずれかを生体50の後姿勢として推定する。   Since the acquired front posture is standing in step S44, the behavior estimation unit 500 refers to the corresponding situation in FIG. 14 to narrow down to the next rear posture being the lying position or the sitting position. The behavior is estimated (S44). Specifically, the posture estimating unit 490 for estimating the rear posture next estimates the posture having the closest estimation result among the sitting position and the lying position as the rear posture. For example, by comparing teacher data of the sitting position and the lying position with a combination of the vertical position and the Doppler RCS value of the living body 50, one of the sitting position and the lying position is estimated as the rear posture of the living body 50.

同様に、行動推定部500は、前姿勢が姿勢Bである場合、ステップS45に進む。ステップS45〜S47は、前姿勢が異なるだけで処理自体は、ステップS42〜S44と同様の処理を行うため説明を省略する。   Similarly, when the front posture is posture B, the behavior estimation unit 500 proceeds to step S45. In steps S45 to S47, the processing itself is the same as steps S42 to S44, except that the front posture is different, and a description thereof will be omitted.

(実施の形態1の変形例3)
なお、上記実施の形態1に示したセンサ10の動作を示すフローチャートは一例であり、図16および図17に示すように前記第1行列や前記第2行列、生体50の位置情報、ドップラRCSなどメモリ41に保存することで、後段処理をサーバや別の計算機に分担することも可能であるし、図18に示すようにドップラRCS閾値判定を先に行うことも可能である。
(Modification 3 of Embodiment 1)
Note that the flowchart showing the operation of the sensor 10 shown in the first embodiment is an example, and as shown in FIGS. 16 and 17, the first matrix and the second matrix, positional information of the living body 50, Doppler RCS, and the like. By storing the data in the memory 41, the post-processing can be shared between the server and another computer, and the Doppler RCS threshold can be determined first as shown in FIG.

図16は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。   FIG. 16 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment.

図16に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11〜S15の処理と、ステップS16〜S20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11〜S15の処理を実行する第1の装置と、ステップS16〜S20の処理を実行する第2の装置とが異なっていてもよい。   As illustrated in FIG. 16, the circuit 40 of the sensor 10 may perform the processes of steps S11 to S15 and the processes of steps S16 to S20 in the flowchart described in FIG. 11 separately. That is, the first device that performs the processing of steps S11 to S15 may be different from the second device that performs the processing of steps S16 to S20.

まず、第1の装置は、ステップS11〜S15の処理を実行する。次に、ステップS11〜S15により得られた処理結果をメモリに保存する(S101)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第1の装置が備えるメモリであってもよいし、第2の装置が備えるメモリであってもよいし、第1の装置および第2の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。   First, the first device executes the processing of steps S11 to S15. Next, the processing results obtained in steps S11 to S15 are stored in a memory (S101). Note that the memory used in step S101 may be a memory included in the first device, a memory included in the second device, or a combination of the first device and the second device. The memory may be included in a different device.

次に、第2の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S102)。そして、第2の装置は、ステップS16〜S20の処理を実行する。   Next, the second device reads the latest result from the memory (S102). Then, the second device executes the processing of steps S16 to S20.

なお、第1の装置および第2の装置のそれぞれは、回路およびメモリにより構成される。   Each of the first device and the second device includes a circuit and a memory.

図17は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バーションの一例を示すフローチャートである。   FIG. 17 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment.

図17に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11〜S19の処理と、ステップS20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11〜S19の処理を実行する第3の装置と、ステップS20の処理を実行する第4の装置とが異なっていてもよい。   As shown in FIG. 17, the circuit 40 of the sensor 10 may perform the processes of steps S11 to S19 and the process of step S20 in the flowchart described in FIG. 11 separately. That is, the third device that performs the processing of steps S11 to S19 may be different from the fourth device that performs the processing of step S20.

まず、第1の装置は、ステップS11〜S19の処理を実行する。次に、ステップS11〜S19により得られた処理結果をメモリに保存する(S111)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第3の装置が備えるメモリであってもよいし、第4の装置が備えるメモリであってもよいし、第3の装置および第4の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。   First, the first device executes the processing of steps S11 to S19. Next, the processing results obtained in steps S11 to S19 are stored in the memory (S111). Note that the memory used in step S101 may be a memory included in the third device, a memory included in the fourth device, or a combination of the third device and the fourth device. The memory may be included in a different device.

次に、第4の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S112)。   Next, the fourth device reads the latest result from the memory (S112).

そして、第4の装置は、ドップラRCS閾値を設定し、(S113)、最新結果のうちのドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S114)。   Then, the fourth device sets the Doppler RCS threshold (S113), and determines whether the Doppler RCS value among the latest results is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S114).

第4の装置は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S114でNo)、ステップS20の処理を実行する。ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S114でYes)、ステップS112に戻る。   When the Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold (No in S114), the fourth device executes the process of step S20. If the Doppler RCS value is equal to or smaller than the Doppler RCS threshold (Yes in S114), the process returns to step S112.

図18は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。   FIG. 18 is a flowchart illustrating another example of the operation of the sensor according to the first embodiment.

図18に示されるステップS121およびS122のように、ドップラRCS閾値の設定およびドップラRCS閾値判定は、生体50が移動中であるか否かの移動判定より前に行われてもよい。   As in steps S121 and S122 shown in FIG. 18, the setting of the Doppler RCS threshold and the determination of the Doppler RCS threshold may be performed before the determination of whether or not the living body 50 is moving.

この場合、ステップS17と同様に、回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S121)。   In this case, similarly to step S17, the circuit 40 refers to the previous posture and the average value of the Doppler RCS values for a predetermined number of times in the past stored in the memory 41, and determines the Doppler RCS threshold value by a predetermined method. Is set (S121).

次に、ステップS18と同様に、回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S122)。   Next, as in step S18, the circuit 40 compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S122). ).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S122でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われ(S19)、ステップS11に戻る。   When the calculated Doppler RCS value is equal to or smaller than the Doppler RCS threshold (Yes in S122), the circuit 40 performs a posture estimation process of estimating the posture of the living body 50 by the posture estimating unit 490 (S19), and returns to step S11. .

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、ステップS16を実行し、移動量が閾値以下であれば(S16でYes)、生体50の行動を推定し(S20)、ステップS11に戻る。   If the calculated Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold (No in S18), the circuit 40 executes step S16, and if the movement amount is equal to or smaller than the threshold (Yes in S16), estimates the behavior of the living body 50. (S20), and returns to step S11.

また、回路40は、移動量が閾値より大きければ(S16でNo)、移動中であると判定し、ステップS11に戻る。   If the movement amount is larger than the threshold value (No in S16), the circuit 40 determines that the vehicle is moving, and returns to step S11.

(実施の形態2)
実施の形態1における回路40では、あるタイミングにおける生体50の1つの姿勢または1つの行動を推定するとしたが、これに限らずに、生体50の姿勢および行動として、生体50の姿勢確率または行動確率を推定してもよい。生体50の姿勢確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれが発生していると推定される確率である。また、生体50の行動確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の行動のそれぞれが発生していると推定される確率である。
(Embodiment 2)
In the circuit 40 according to the first embodiment, one posture or one behavior of the living body 50 at a certain timing is estimated. However, the present invention is not limited to this. May be estimated. The posture probability of the living body 50 is a probability that it is estimated that each of one or more predetermined postures that the living body 50 can take has occurred. The behavior probability of the living body 50 is a probability that it is estimated that each of one or more predetermined actions that the living body 50 can take has occurred.

図19は実施の形態2における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。   FIG. 19 is a block diagram showing a functional configuration of a circuit and a memory according to the second embodiment.

実施の形態2における回路40Aは、実施の形態1における回路40と比較して、姿勢推定部490および行動推定部500がそれぞれ姿勢確率推定部491および行動確率推定部501に代わっている点が異なる。   Circuit 40A in the second embodiment is different from circuit 40 in the first embodiment in that posture estimation section 490 and behavior estimation section 500 are replaced with posture probability estimation section 491 and behavior probability estimation section 501, respectively. .

図20は、実施の形態2におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。   FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of the operation of the sensor according to the second embodiment.

実施の形態2では、ステップS19およびS20の代わりに、それぞれ、ステップS19aおよびS20aが行われる点が異なる。ステップS19aの詳細は、図21〜図23を用いて説明する。   Embodiment 2 is different from Embodiment 2 in that Steps S19a and S20a are performed instead of Steps S19 and S20, respectively. Details of step S19a will be described with reference to FIGS.

図21は、姿勢確率推定部における姿勢確率推定処理の一例を示すフローチャートである。図22は、実施の形態2における姿勢確率推定に用いられる教師データの一例を示す図である。   FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a posture probability estimation process in the posture probability estimation unit. FIG. 22 is a diagram illustrating an example of teacher data used for posture probability estimation according to the second embodiment.

姿勢確率推定部491は、初めに姿勢を推定するための教師データの正規化を行う(S51)。姿勢確率推定部491は、教師データが更新されるごとにステップS51を実施すればよい。教師データの正規化では、例えば図22に示すように、元の教師データ中の高さ方向のばらつきを抑制する為、各姿勢の教師データに対し、例えば上下70%以上と30%以下のデータを削除する。この時に設定される、削除するデータの範囲は、センサ10Aの設置状況や用途に応じて異なる。次に式27と式28を用い、高さ情報とドップラRCS情報を正規化する。   The posture probability estimating unit 491 first normalizes teacher data for estimating a posture (S51). The posture probability estimating unit 491 may execute step S51 each time the teacher data is updated. In the normalization of the teacher data, for example, as shown in FIG. 22, in order to suppress variations in the height direction in the original teacher data, for example, 70% or more and 30% or less of the teacher data of each posture Remove. The range of the data to be set, which is set at this time, differs depending on the installation status and use of the sensor 10A. Next, height information and Doppler RCS information are normalized using Expressions 27 and 28.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

Figure 2020008556
Figure 2020008556

ここでZi stdは鉛直位置のi番目の正規化後の教師データ、Ziは鉛直位置のi番目の教師データ、μzは鉛直位置の平均、σzは鉛直位置の分散、σi stdはドップラRCSi番目、正規化後の教師データ、σiはドップラRCSi番目の教師データ、μσはドップラRCSの平均、σσはドップラRCSの分散をそれぞれ示す。計算結果の一例は、図23に示される。なお、図23は、実施の形態2における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。 Here, Z i std is the i-th normalized teacher data of the vertical position, Z i is the i-th teacher data of the vertical position, μ z is the average of the vertical position, σ z is the variance of the vertical position, σ i std Represents the Doppler RCSi-th, normalized teacher data, σ i represents the Doppler RCSi-th teacher data, μ σ represents the average of the Doppler RCS, and σ σ represents the variance of the Doppler RCS. An example of the calculation result is shown in FIG. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of normalization and posture estimation of teacher data obtained by posture probability estimation according to the second embodiment.

姿勢確率推定部491は、図23において、例えば測定データが星印に位置する時、例えば、その近傍100点のデータを抽出し、姿勢確率推定を行う(S52)。姿勢確率推定部491は、例えば、抽出された100点中70点が立位を示し、30点が座位を示す場合、立位が70%、座位が30%で構成される姿勢確率推定値を生体50の姿勢として算出する。   In FIG. 23, when, for example, the measurement data is located at the star in FIG. 23, the posture probability estimating unit 491 extracts, for example, data of 100 points near the star and performs posture probability estimation (S52). For example, when 70 points out of the extracted 100 points indicate a standing position and 30 points indicate a sitting position, the posture probability estimating unit 491 calculates a posture probability estimated value including 70% in the standing position and 30% in the sitting position. It is calculated as the posture of the living body 50.

次に、図24は、行動確率推定部における行動確率推定処理の一例を示すフローチャートである。   Next, FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of the behavior probability estimation process in the behavior probability estimation unit.

実施の形態2では、上記の図21〜23を用いて説明したように、姿勢確率推定部491により姿勢確率推定値を算出し、算出された姿勢確率推定値は、逐次メモリ41に保存される。   In the second embodiment, as described with reference to FIGS. 21 to 23 above, the posture probability estimation value is calculated by the posture probability estimation unit 491, and the calculated posture probability estimation value is sequentially stored in the memory 41. .

行動確率推定部501は、メモリ41に保存されている当該生体50の最新の姿勢確率推定値を参照して、最新の姿勢確率推定値に含まれる複数の姿勢確率のそれぞれで示される複数の初期姿勢を取得する(S61)。   The action probability estimating unit 501 refers to the latest posture probability estimation value of the living body 50 stored in the memory 41, and sets a plurality of initial probability values indicated by the plurality of posture probabilities included in the latest posture probability estimation value. The posture is acquired (S61).

行動確率推定部501は、複数の初期姿勢のそれぞれの姿勢確率毎に、発生しうる行動の確率を算出する。例えば、ステップS61では、初期姿勢Aの姿勢確率はPa1と推定され、初期姿勢Bの姿勢確率はPb1と推定され、初期姿勢Cの姿勢確率はPc1と推定され、初期姿勢Dの姿勢確率はPd1と推定されたものとする。 The action probability estimating unit 501 calculates a probability of a possible action for each of the plurality of initial poses. For example, in step S61, the posture probability of initial posture A was estimated to be P a1, attitude probability of initial posture B is estimated to P b1, attitude probability of initial posture C is estimated to be P c1, the posture of the initial position D It is assumed that the probability is estimated to be P d1 .

以下、初期姿勢Aについて説明する。   Hereinafter, the initial posture A will be described.

行動確率推定部501は、ステップS62およびS63を行う。ステップS62およびS63は、それぞれ、ステップS32およびS33と比較して、ステップS62において鉛直位置をさらに記録する点で異なるが、その他は同様である。つまり、行動確率推定部501は、S62およびS63を実行することで、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで、記録しつつ待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時、次のステップS64に進む。なお、ステップ64では所定の方法または式26を用い行動判定用偏差Eを算出する。   The behavior probability estimation unit 501 performs steps S62 and S63. Steps S62 and S63 are different from steps S32 and S33, respectively, in that the vertical position is further recorded in step S62, but are otherwise the same. That is, the action probability estimation unit 501 executes the steps S62 and S63, and waits while recording until the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. When the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, Go to step S64. In step 64, the behavior determination deviation E is calculated using a predetermined method or equation (26).

次に、行動確率推定部501は、メモリ41から参照した初期姿勢の姿勢確率推定値Pを元に式29を用いて姿勢確率としての初期姿勢補正項Bを求める。 Next, the behavior probability estimating unit 501 obtains an initial posture correction term B i as a posture probability using Equation 29 based on the posture probability estimated value P i of the initial posture referred to from the memory 41.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

この時、Cは任意の自然数でよい。更に行動完了後の姿勢確率を姿勢確率推定部491により求め、式29と同様の方法で行動後姿勢補正項Aを求める(S64)。なお本実施の形態では、行動判定用偏差Eが教師データとあるコードとの相関を示す変数であるため、Eが最小となる時の行動が結果となる。このため、Bも最も確からしい姿勢になった時に最小となる変数であれば、どのような式を用いてもよい。 At this time, C may be any natural number. Furthermore attitude probability after action completed determined by the posture probability estimation unit 491 obtains a post-action position correction term A i in the same manner as Formula 29 (S64). In the present embodiment, since the action determination deviation E is a variable indicating the correlation between the teacher data and a certain code, the action when E becomes the minimum is a result. Thus, if the smallest variable when B i also became the most probable position may be used any expression.

その後、確率補正後偏差Epiを式30により求める。これにより、初期姿勢AのステップS66のPが算出される。 Thereafter, the deviation E pi after the probability correction is obtained by Expression 30. Thus, P A of the step S66 of the initial attitude A is calculated.

Figure 2020008556
Figure 2020008556

ここでEは、各教師データのコード毎に前記行動判定用偏差Eを求めた結果である。 Here, Ei is the result of calculating the behavior determination deviation E for each code of each teacher data.

このように、ステップS61〜ステップS66では、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1、初期姿勢Aに基づいて特定される複数の行動それぞれの行動確率Pa21、Pa22、・・・をステップS64において算出し、初期姿勢Aの後で複数の行動のそれぞれが行われた結果の後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・をステップS65で算出する。そして、ステップS66において、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1と、複数の行動確率Pa21、Pa22、・・・のうちの1つと、後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・のうちの1つとの3つの確率の取り得る全ての組合せの積のうちの最小値を行動確率Pとして算出する。 Thus calculated, in step S61~ step S66, the initial posture A posture probability P a1, a plurality of actions of behavior probability P a21 specified based on the initial position A, P a22, a ... in step S64 Then, the posture probabilities P a31 , P a32 ,... Of the rear posture as a result of performing each of the plurality of actions after the initial posture A are calculated in step S65. Then, in step S66, the a posture probability P a1 of initial posture A, the plurality of behavior probability P a21, P a22, with one of out of ..., attitude probability of the rear position P a31, P a32, ... of calculating a minimum value of one of the three product of all possible combinations of the probability of out as behavior probability P a.

初期姿勢Aと同様に初期姿勢BについてもステップS62〜S66にそれぞれ対応するS67〜S71が繰り返され、同様に他の初期姿勢C、D・・・においても処理が繰り返される。   S67 to S71 corresponding to steps S62 to S66, respectively, are repeated for the initial posture B as well as the initial posture A, and the processing is similarly repeated for the other initial postures C, D,.

行動確率推定部501は、全ての初期姿勢A〜D、・・・において算出された確率補正後偏差EpiとしてのP、P、P、P、・・・を比較して最小となる行動を生体の行動として特定する(S72)。 The action probability estimating unit 501 compares the values P A , P B , P C , P D ,... As the probability-corrected deviations E pi calculated in all the initial postures A to D,. Is determined as the behavior of the living body (S72).

本開示は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定するセンサおよび推定方法に利用できる。特に、生体と機械を含む動体の方向や位置を測定する測定器、動体の方向や位置に応じた制御を行う家電機器、動体の侵入を検知する監視装置などに搭載される方向推定方法、方向推定方法,位置推定方法および散乱断面積を用いた高々推定装置に利用できる。   INDUSTRIAL APPLICATION This indication can be utilized for the sensor and estimation method which estimate the direction and position of a moving body using a radio signal. In particular, direction estimation methods and directions mounted on measuring instruments that measure the direction and position of moving objects including living bodies and machines, home appliances that control according to the direction and position of moving objects, monitoring devices that detect intrusion of moving objects, etc. The present invention can be used for an estimation method, a position estimation method, and an estimating apparatus at most using a scattering cross section.

10 センサ
20 送信信号発生器
21 送信アンテナ素子
30 受信機
31 受信アンテナ素子
40、40A 回路
41 メモリ
42 対応状況を示す情報
50 生体
410 第1行列算出部
420 第2行列抽出部
430 人数推定部
440 位置推定部
450 ドップラRCS算出部
460 移動判定部
470 ドップラRCS閾値設定部
480 ドップラRCS閾値判定部
490 姿勢推定部
491 姿勢確率推定部
500 行動推定部
501 行動確率推定部
510 動作期間抽出部
511 方向コード算出部
512 動作比較部
520 状況推定部
REFERENCE SIGNS LIST 10 sensor 20 transmission signal generator 21 transmission antenna element 30 receiver 31 reception antenna element 40, 40A circuit 41 memory 42 information indicating correspondence state 50 living body 410 first matrix calculation section 420 second matrix extraction section 430 number estimation section 440 position Estimation unit 450 Doppler RCS calculation unit 460 Movement determination unit 470 Doppler RCS threshold setting unit 480 Doppler RCS threshold determination unit 490 Attitude estimation unit 491 Attitude probability estimation unit 500 Action estimation unit 501 Action probability estimation unit 510 Operation period extraction unit 511 Direction code calculation Unit 512 Operation comparison unit 520 Situation estimation unit

Claims (13)

センサであって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、
前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、
回路と、
メモリと、を備え、
前記回路は、
前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
センサ。
A sensor,
A transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist;
A part of the N transmission signals respectively transmitted by the N transmission antenna elements receives N reception signals including reflection signals reflected or scattered by the living body, respectively. A receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements;
Circuit and
And a memory,
The circuit is
From each of the N reception signals received in a predetermined period in each of the M reception antenna elements, the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements were combined in a one-to-one correspondence. For each of the N × M combinations, a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N × M complex transfer function is used as a component. , A first matrix calculation unit for sequentially calculating an N × M first matrix,
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculation unit, the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat, and body movement of the living body A second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to the affected component;
Presence / absence determination unit that performs a presence / absence determination to determine whether a living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
After the presence / absence determination unit determines that a living body exists within the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially extracts the position of the living body with respect to the sensor using the second matrix extracted by the second matrix extraction unit. A position estimator for sequentially estimating,
(I) The position where the living body is sequentially estimated based on the position where the living body is sequentially estimated by the position estimating unit, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver. And a second distance indicating a distance between the living body and the receiver, and (ii) calculating the first distance and the second distance indicating the distance between the living body and the receiver. A Doppler RCS calculator that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using a second distance,
The position where the living body is sequentially estimated is stored in the memory a predetermined number of times in the estimated order, and the position where the living body is present is determined using the position where the living body is stored in the memory the predetermined number of times. If the transition is equal to or greater than a predetermined value, the living body is determined to be moving, and if less than the predetermined value, the movement determining unit determines that the living body is not moving,
A Doppler RCS threshold setting unit that sets a Doppler RCS threshold by a predetermined method,
Comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold,
A situation in which at least one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the behavior of the living body is selectively performed in accordance with at least one of the determination result in the movement determination unit and the determination result in the Doppler RCS threshold determination unit. An estimator; and a sensor.
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、
前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行う
請求項1に記載のセンサ。
The situation estimating unit,
When it is determined that the living body has not moved in the movement determination unit, and when the Doppler RCS value is determined to be equal to or less than the Doppler RCS threshold value in the Doppler RCS threshold determination unit, the posture of the living body is estimated. Do
The sensor according to claim 1, wherein when the Doppler RCS value is determined by the Doppler RCS threshold value determination unit to be larger than the Doppler RCS threshold value, the behavior of the living body is estimated.
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定する
請求項1または2に記載のセンサ。
The situation estimating unit,
The sensor according to claim 1, wherein when the movement determination unit determines that the living body is moving, the behavior of the living body is determined to be moving.
前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。
At least three transmission antenna elements of the N transmission antenna elements are respectively arranged at different positions in a vertical direction and a horizontal direction,
At least three of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions, respectively.
The memory stores Doppler RCS value, and a vertical position that is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and information indicating a correspondence relationship between the posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body is present, a three-dimensional position including a vertical position that is a position in the vertical direction where the living body is present with respect to the sensor,
The situation estimation unit estimates the posture of the living body using the calculated Doppler RCS value, and the vertical position, and the information indicating the correspondence stored in the memory.
The sensor according to claim 1.
前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。
At least three transmission antenna elements of the N transmission antenna elements are respectively arranged at different positions in a vertical direction and a horizontal direction,
At least three of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions, respectively.
The memory stores Doppler RCS value, and a vertical position that is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and information indicating a correspondence relationship between the posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body is present, a three-dimensional position including a vertical position that is a position in the vertical direction where the living body is present with respect to the sensor,
The situation estimating unit uses the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence relationship to determine the probability of each of one or more predetermined postures that the living body can take. Is estimated as the posture of the living body,
The sensor according to claim 1.
前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定する、
請求項1から5のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimating unit, the sequentially calculated Doppler RCS value, and, using the sequentially estimated position of the living body, after successively estimating the posture of the living body, the sequentially estimated posture of the living body Stored in the memory,
The Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory,
The sensor according to claim 1.
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、
前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定する、
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimating unit,
The Doppler RCS value calculated sequentially, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, storing the posture of the living body sequentially estimated in the memory,
Next, before estimating the posture of the living body, the apparatus waits until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and the N number of times when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. Estimating the posture of the living body estimated from the received signal as a rear posture,
Using the front posture, which is the posture of the living body previously estimated stored in the memory, and the estimated rear posture, the behavior of the living body is estimated,
The sensor according to any one of claims 1 to 6.
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimating unit,
The Doppler RCS value calculated sequentially, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, storing the posture of the living body sequentially estimated in the memory,
Wait until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold,
When the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, one or more next behaviors of the living body are estimated using a front posture that is a posture of the living body estimated last time stored in the memory,
Using the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position of the living body, specifying one of the estimated one or more next actions to determine the behavior of the living body The sensor according to any one of claims 1 to 6.
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimating unit,
The Doppler RCS value calculated sequentially, and, after sequentially estimating the posture of the living body using the position where the living body is estimated sequentially, storing the posture of the living body sequentially estimated in the memory,
Wait until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold,
When the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, one or more next behaviors of the living body are estimated using a front posture that is a posture of the living body estimated last time stored in the memory,
Using the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position of the living body, an action probability that is a probability of each of the estimated one or more next actions is estimated as the action of the living body. The sensor according to any one of claims 1 to 6.
前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が0である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が1以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定する
請求項1から9のいずれか1項に記載のセンサ。
The presence / absence determination unit estimates the number of living organisms present in the predetermined range, and when the number of living organisms is 0, determines that the living organism does not exist in the predetermined range, and the number of living organisms is The sensor according to any one of claims 1 to 9, wherein it is determined that the living body exists in the predetermined range when the number is one or more.
回路と、メモリと、を備える推定装置であって、
前記回路は、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
推定装置。
An estimating device comprising a circuit and a memory,
The circuit is
Of the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. From a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements, each of which receives N reception signals including a reflection signal in which some transmission signals are reflected or scattered by the living body, An acquisition unit configured to acquire the N reception signals received in a predetermined period in each of the M reception antenna elements;
For each of the N × M combinations obtained by combining the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements on a one-to-one basis from each of the obtained N reception signals, Calculating a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating a first N × M matrix having the calculated N × M complex transfer function as a component; One matrix calculation unit,
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculation unit, the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat, and body movement of the living body A second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to the affected component;
Presence / absence determination unit that performs a presence / absence determination to determine whether a living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
After the presence / absence determination unit determines that a living body is present in the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially extracts the second matrix, and uses the second matrix for the transmission signal generator and the receiver. A position estimating unit for sequentially estimating the position where the living body is present,
(I) the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, which are sequentially estimated by the position estimating unit; A first distance indicating a distance and a second distance indicating a distance between the living body and the receiver are sequentially calculated, and (ii) using the calculated first distance and the second distance, A Doppler RCS calculator for sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body,
The position where the living body is sequentially estimated is stored in the memory a predetermined number of times in the estimated order, and the position where the living body is present is shifted using the position where the living body is stored in the memory the predetermined number of times. Is greater than or equal to a predetermined value, the living body is determined to be moving, if less than the predetermined value, the movement determining unit determines that the living body is not moving,
A Doppler RCS threshold setting unit that sets a Doppler RCS threshold by a predetermined method,
Comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold,
Situation estimation for selectively performing one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the behavior of the living body in accordance with at least one of the judgment result of the movement judgment unit and the judgment result of the Doppler RCS threshold judgment unit. And an estimating device comprising:
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法。
An estimation method performed in an estimation device including a circuit and a memory,
Of the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. From a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements, each of which receives N reception signals including a reflection signal in which some transmission signals are reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period in each of the M receiving antenna elements;
For each of the N × M combinations obtained by combining the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements on a one-to-one basis from each of the obtained N reception signals, Calculating a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N × M first matrix having the calculated N × M complex transfer function as a component;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it is possible to correspond to a component affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body Sequentially extracting the second matrix
Perform a presence / absence determination to determine whether a living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
After it is determined that the living body exists within the predetermined range, using the sequentially extracted second matrix, the transmission signal generator and the position of the living body with respect to the receiver are sequentially estimated,
The position where the living body is sequentially estimated, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, based on the first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator, and , Sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver,
Using the calculated first distance and the second distance, a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body is sequentially calculated,
The position where the living body is sequentially estimated is stored in the memory a predetermined number of times in the estimated order,
If the change of the position where the living body is present is equal to or more than a predetermined value using the position where the living body is stored in the memory the predetermined number of times, it is determined that the living body is moving, and is less than the predetermined value. In the case of, performing a movement determination to determine that the living body has not moved,
Setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method,
Comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, performing a Doppler RCS threshold determination to determine whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold,
An estimation method for selectively performing one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the behavior of the living body in accordance with at least one of a determination result in the movement determination and a determination result in the Doppler RCS threshold determination.
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
An estimation method performed in an estimation device including a circuit and a memory,
Of the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range where a living body can exist. From a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements, each of which receives N reception signals including a reflection signal in which some transmission signals are reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period in each of the M receiving antenna elements;
For each of the N × M combinations obtained by combining the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements on a one-to-one basis from each of the obtained N reception signals, Calculating a complex transfer function indicating a propagation characteristic between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N × M first matrix having the calculated N × M complex transfer function as a component;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it is possible to correspond to a component affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body Sequentially extracting the second matrix
Perform a presence / absence determination to determine whether a living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
After it is determined that the living body exists within the predetermined range, using the sequentially extracted second matrix, the transmission signal generator and the position of the living body with respect to the receiver are sequentially estimated,
The position where the living body is sequentially estimated, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, based on the first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator, and , Sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver,
Using the calculated first distance and the second distance, a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body is sequentially calculated,
The position where the living body is sequentially estimated is stored in the memory a predetermined number of times in the estimated order,
If the change of the position where the living body is present is equal to or more than a predetermined value using the position where the living body is stored in the memory the predetermined number of times, it is determined that the living body is moving, and is less than the predetermined value. In the case of, performing a movement determination to determine that the living body has not moved,
Setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method,
Comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, performing a Doppler RCS threshold determination to determine whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold,
A method for selectively performing one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the behavior of the living body in accordance with at least one of a determination result in the movement determination and a determination result in the Doppler RCS threshold determination. Program to be executed.
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