JP6839807B2 - Estimator and program - Google Patents

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  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
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Description

本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢を推定する推定装置などに関する。 The present disclosure relates to an estimation device that estimates the posture of a living body by using a wireless 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にはドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献2にはドップラー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ー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ことができることが開示されている。また、特許文献4には、複数アンテナのチャネル情報、各種センサ情報を元に機械学習により生体の位置や状態を推定する方法が開示されており、特許文献5には複数アンテナ、超音波レーダ、複数アンテナによる生体の状態推定方法が開示されている。 As a method of knowing the position of a person or the like, a method of using a wireless signal has been studied (see, for example, Patent Documents 1 to 3). Patent Document 1 discloses a method for detecting a living body using a Doppler sensor, and Patent Document 2 discloses a method for detecting human movements and biological information using a Doppler sensor and a filter. Patent Document 3 discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component including a Doppler shift using a Fourier transform. Further, Patent Document 4 discloses a method of estimating the position and state of a living body by machine learning based on channel information of a plurality of antennas and various sensor information, and Patent Document 5 discloses a plurality of antennas, an ultrasonic radar, and the like. A method for estimating the state of a living body using a plurality of antennas is disclosed.

特表2014−512526号公報Special Table 2014-512526 Gazette 国際公開第2014/141519号International Publication No. 2014/141319 特開2015−117972号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-117772 特開2014−190724号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-190724 特開2005−292129号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2005-292129 特開2001−159678号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-159678

しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢を推定する精度を向上させるには、さらなる改善が求められている。 However, in order to improve the accuracy of estimating the posture of a living body by using a wireless signal, further improvement is required.

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る推定装置は、推定装置であって、前記推定装置が備えるプロセッサが、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2以上の自然数)の送信アンテナ素子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された反射信号を含み、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信されたN個の受信信号を取得し、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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、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行列を抽出し、前記第2行列を用いて、前記N個の送信アンテナ素子および前記M個の受信アンテナ素子に対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記N個の送信アンテナ素子を有する送信アンテナの位置と、前記M個の受信アンテナ素子を有する受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、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RCS(Radar cross-section)値を算出し、前記算出されたRCS値と、前記推定装置が備えるメモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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。 In order to achieve the above object, the estimation device according to one aspect of the present invention is an estimation device, and the processor included in the estimation device transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body can exist. A part of the N transmitted signals transmitted by N (N is a natural number of 2 or more) transmitting antenna elements includes a reflected signal reflected by the living body, and M (M is 2). The N received signals received by each of the above natural number) receiving antenna elements are acquired, and from each of the N received signals received in each of the M receiving antenna elements in a predetermined period, the said A first matrix of N × M having each complex transmission function indicating the propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements as a component was calculated, and the first matrix of N × M was calculated. By extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range, the second matrix corresponding to the component affected by the vital activity including at least one of the breathing, the heartbeat, and the body movement of the living body is extracted. Using the second matrix, the position where the living body exists with respect to the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna element is estimated, and the transmitting antenna having the estimated position and the N transmitting antenna elements. Based on the position of and the position of the receiving antenna having the M receiving antenna elements, the first distance indicating the distance between the living body and the transmitting antenna and the distance between the living body and the receiving antenna are determined. The indicated second distance is calculated, the RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated using the first distance and the second distance, and the calculated RCS value and the memory included in the estimation device are provided. The posture of the living body is estimated by using the information indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body stored in.

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、生体が存在しうる所定範囲に対してN個(Nは2以上の自然数)の送信アンテナ素子を用いて送信されたN個の送信信号の一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含み、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信されたN個の受信信号を取得し、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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、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行列を抽出し、前記第2行列を用いて、前記N個の送信アンテナ素子および前記M個の受信アンテナ素子に対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記N個の送信アンテナ素子を有する送信アンテナの位置と、前記M個の受信アンテナ素子を有する受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、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RCS(Radar cross-section)値を算出し、前記算出されたRCS値と、前記コンピュータが備えるメモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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処理を実行させる。 In order to achieve the above object, the program according to one aspect of the present invention is transmitted to a computer using N transmitting antenna elements (N is a natural number of 2 or more) with respect to a predetermined range in which a living body can exist. A part of the transmitted signals of the N transmitted signals includes the reflected signal reflected by the living body, and N received by each of the receiving antenna elements of M (M is a natural number of 2 or more). From each of the N received signals received in a predetermined period in each of the M receiving antenna elements by acquiring a signal, the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements each. By calculating the first matrix of N × M having each complex transfer function showing the propagation characteristics between the antennas as a component and extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, the living body The second matrix corresponding to the component affected by vital activity including at least one of breathing, heartbeat and body movement is extracted, and the second matrix is used to extract the N transmitting antenna elements and the M elements. The position where the living body exists with respect to the receiving antenna element of the above is estimated, the estimated position, the position of the transmitting antenna having the N transmitting antenna elements, and the position of the receiving antenna having the M receiving antenna elements. Based on, the first distance indicating the distance between the living body and the transmitting antenna and the second distance indicating the distance between the living body and the receiving antenna are calculated, and the first distance and the second distance are calculated. The RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated by using the information, and the calculated RCS value and the information indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body stored in the memory provided in the computer are shown. And, are used to execute the process of estimating the posture of the living body.

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るセンサーは、センサーであって、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2以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、前記N個の送信アンテナ素子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2以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、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行列を抽出し、前記第2行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、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RCS(Radar cross-section)値を算出し、前記算
出されたRCS値と、前記メモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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。
In order to achieve the above object, the antenna according to one embodiment of the present invention is a sensor, each of which transmits N transmission signals to a predetermined range in which a living body can exist (N is a natural number of 2 or more). A transmitting antenna having the transmitting antenna element of the above, and N receiving signals including a reflected signal in which a part of the N transmitting signals transmitted by the N transmitting antenna elements is reflected by the living body. A receiving antenna having M receiving antenna elements (M is a natural number of 2 or more), a circuit, and a memory, each of which receives a signal, is provided, and the circuit is predetermined in each of the M receiving antenna elements. Each complex transmission function indicating the propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements from each of the N received signals received in the period is used as a component. By calculating the first matrix of N × M and extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, the influence of vital activity including at least one of the breathing, heartbeat, and body movement of the living body. The second matrix corresponding to the received component is extracted, and the position where the living body exists with respect to the sensor is estimated using the second matrix, and the estimated position, the position of the transmitting antenna, and the above. Based on the position of the receiving antenna, the first distance indicating the distance between the living body and the transmitting antenna and the second distance indicating the distance between the living body and the receiving antenna are calculated, and the first distance and the first distance are calculated. Using the second distance, an RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated, and the correspondence between the calculated RCS value, the RCS value stored in the memory, and the posture of the living body is determined. Using the information shown, the posture of the living body is estimated.

本発明によれば、無線信号を利用することで、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。 According to the present invention, the posture of a living body can be estimated in a short time and with high accuracy by using a wireless signal.

図1は、実施の形態1におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the 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における対応関係を示す情報の一例を示す。FIG. 3 shows an example of information showing the correspondence relationship in the first embodiment. 図4は、実施の形態1におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to the first embodiment. 図5は、実施の形態2におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the sensor according to the second embodiment. 図6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. 6 is a block diagram showing a functional configuration of a circuit and a memory according to a second embodiment. 図7は、実施の形態2における対応関係を示す情報の一例を示す。FIG. 7 shows an example of information showing the correspondence relationship in the second embodiment. 図8は、実施の形態2のセンサーの効果を確認するために実施した実験の概要を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an outline of an experiment carried out to confirm the effect of the sensor of the second embodiment. 図9は、図8で示した実験系を用いた実験結果を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the experimental results using the experimental system shown in FIG. 図10は実験結果から得られた第1RCS範囲〜第4RCS範囲の具体例、および、第1高さ範囲〜第4高さ範囲の具体例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing specific examples of the first RCS range to the fourth RCS range and specific examples of the first height range to the fourth height range obtained from the experimental results.

(本発明の基礎となった知見)
無線信号を利用した生体の状態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、不在は検知可能だが、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 that became the basis of the present invention)
The inventors have conducted a detailed study on the prior art for estimating the state of a living body using a wireless signal. As a result, it was found that the methods of Patent Document 1 and Patent Document 2 can detect the presence or absence of a person, but cannot detect the direction, position, size, posture, etc. of the person. ..

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ー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、生体が静止した状態で長時間(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、生体は数十秒にわたって同じ姿勢や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 the direction in which a living body such as a person exists and the 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 derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe for a long time (for example, several tens of seconds) while the living body is stationary. is there. Also, in general, a living body rarely keeps the same posture or position for several tens of seconds.

さらに、特許文献4では使用者ごとに機械学習をしないといけないという課題があり、また、特許文献5は、天井の広範囲に複数の超音波アンテナを設置する取り付け課題、コスト課題があることがわかった。 Further, it was found that Patent Document 4 has a problem that machine learning must be performed for each user, and Patent Document 5 has an installation problem and a cost problem of installing a plurality of ultrasonic antennas in a wide range of the ceiling. It was.

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アンテナから送信され、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とを用いることにより、当該生体が存在する方向、位置、大きさ、姿勢など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 research on the above problems, the inventors use the propagation characteristics and scattering cross section of the reflected signal transmitted from the transmitting antenna including the antenna elements placed at different positions and reflected by the living body. As a result, we have found that it is possible to estimate the direction, position, size, posture, etc. of the living body in a short time and with high accuracy, and have reached the present disclosure.

すなわち、本発明の一態様に係るセンサーは、センサーであって、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2以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、前記N個の送信アンテナ素子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2以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、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行列を抽出し、前記第2行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、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RCS(Radar cross-section)値を算出し、前記算出されたRCS値
と、前記メモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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。
That is, the sensor according to one aspect of the present invention is a sensor and has N (N is a natural number of 2 or more) transmitting antenna elements, each of which transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body can exist. Each of the transmitting antenna and the N transmitting signals transmitted by the N transmitting antenna elements receive N receiving signals including a reflected signal reflected by the living body. The circuit includes a receiving antenna having M receiving antenna elements (M is a natural number of 2 or more), a circuit, and a memory, and the circuit is received by each of the M receiving antenna elements in a predetermined period. The first of N × M, which comprises each complex transmission function indicating the propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements from each of the N received signals. By calculating the matrix and extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, it corresponds to the component affected by the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat and body movement of the living body. The second matrix is extracted, and the position of the living body with respect to the sensor is estimated using the second matrix, and the estimated position, the position of the transmitting antenna, and the position of the receiving antenna are determined. Based on the above, a first distance indicating the distance between the living body and the transmitting antenna and a second distance indicating the distance between the living body and the receiving antenna are calculated, and the first distance and the second distance are used. Then, the RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated, and the calculated RCS value and the information stored in the memory indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body are used. The posture of the living body is estimated.

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, it is possible to estimate the position where the living body exists and the posture of the living body at the position in a short time and with high accuracy.

また、前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも1つの周期の略半分であってもよい。 In addition, the predetermined period may be approximately half of at least one cycle of respiration, heartbeat, and body movement 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効果的に行うことができる。 Therefore, it is possible to effectively estimate the position where the living body exists and the posture of the living body at the position.

また、前記回路は、前記生体が、前記送信アンテナおよび前記受信アンテナの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定してもよい。 Further, the circuit may estimate whether or not the living body is in a posture facing the direction perpendicular to the arrangement direction of the transmitting antenna and the receiving antenna.

また、前記Nは3以上の自然数であり、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は3以上の自然数であり、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、前記対応関係を示す情報は、前記センサーに対する前記生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置、RCS値、および、前記生体の姿勢の対応関係を示し、前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の姿勢は、直立、椅座、胡坐、および、仰臥を含み、前記回路は、前記第2行列を用いて、前記鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記推定した前記3次元位置と、前記算出されたRCS値と、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、前記生体が、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してもよい。 Further, the N is a natural number of 3 or more, and at least 3 of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the M is 3 or more. It is a natural number, and at least three of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the information indicating the correspondence is the information of the living body with respect to the sensor. The vertical position, which is the position in the vertical direction, the RCS value, and the correspondence between the postures of the living body are shown, and the postures of the living body associated with the information indicating the correspondence are upright, sitting, and sitting. The circuit estimates the three-dimensional position including the vertical position using the second matrix, and the estimated three-dimensional position, the calculated RCS value, and the memory. It is possible to estimate whether the living body is in an upright position, a sitting position, a sitting position, or a lying position by using the information indicating the correspondence relationship stored in the above.

このため、生体が存在する3次元位置および当該3次元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, it is possible to estimate the three-dimensional position where the living body exists and the posture of the living body at the three-dimensional position in a short time and with high accuracy.

なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置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 invention is not only realized as an apparatus, but also realized as an integrated circuit provided with processing means provided in such an apparatus, or as a method in which the processing means constituting the apparatus is used as a step. Can be realized as a program that causes a computer to execute, or can be realized as information, data, or a signal indicating the program. Then, the 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、本発明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、いずれも本発明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、本発明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、本発明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 invention will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that all of the embodiments described below show a preferred specific example of the present invention. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, etc. shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present invention. Further, among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims indicating the highest level concept of the present invention will be described as arbitrary components constituting the more preferable form. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, so that duplicate description will be omitted.

(実施の形態1)
図1は実施の形態1におけるセンサー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 showing an example of the configuration of the sensor according to the first embodiment.

図1に示すように、センサー10は、送信アンテナ20、受信アンテナ30、回路40およびメモリ41を備える。センサー10は、ヒト等の生体50に対して送信アンテナ20よりマイクロ波を発射し、受信アンテナ30にて生体50で反射された反射波を受信する。ここで、送信アンテナ20に対して任意に設定された第1基準方向と、送信アンテナ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θとする。同様に、受信アンテナ30に対して任意に設定された第2基準方向と、受信アンテナ30から生体50への方向である第2生体方向とのなす角をθとする。なお、第1基準方向、第1生体方向、第2基準方向、および、第2生体方向は、水平面上の方向である。 As shown in FIG. 1, the sensor 10 includes a transmitting antenna 20, a receiving antenna 30, a circuit 40, and a memory 41. The sensor 10 emits microwaves from the transmitting antenna 20 to the living body 50 such as a human, and receives the reflected waves reflected by the living body 50 by the receiving antenna 30. Here, the angle formed by the first reference direction arbitrarily set with respect to the transmitting antenna 20 and the first living body direction, which is the direction from the transmitting antenna 20 to the living body 50, is defined as θ T. Similarly, a second reference direction which is arbitrarily set to the receiving antenna 30, and the angle theta R from the receiving antenna 30 and the second living direction is the direction of the living body 50. The first reference direction, the first biological direction, the second reference direction, and the second biological direction are directions on the horizontal plane.

送信アンテナ20は、N個(Nは2以上の自然数)の送信アンテナ素子21を有する。送信アンテナ20は、N個の送信アンテナ素子21が水平面上の第1所定方向に並んで配置されることで構成されるアレーアンテナを有する。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、送信アンテナ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、センサー10が生体の存在を検知する検知範囲である。 The transmitting antenna 20 has N transmitting antenna elements 21 (N is a natural number of 2 or more). The transmitting antenna 20 has an array antenna in which N transmitting antenna elements 21 are arranged side by side in a first predetermined direction on a horizontal plane. Each of the N transmitting antenna elements 21 transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body can exist. That is, the transmitting antenna 20 transmits N transmission signals to a predetermined range from different N positions. The predetermined range in which the living body can exist is a detection range in which the sensor 10 detects the presence of the 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、送信アンテナ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、受信アンテナ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、送信アンテナ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 microwaves as transmission signals to a living body 50 such as a human being. The N transmitting antenna elements 21 may transmit a signal subjected to different modulation processing for each transmitting antenna element 21 as a transmitting signal. Further, each of the N transmitting antenna elements 21 may sequentially switch and transmit a modulated signal or an unmodulated signal. The modulation process may be performed by the transmitting antenna 20. In this way, by setting the transmission signals transmitted from the N transmission antenna elements 21 to different transmission signals for each of the N transmission antenna elements 21, the transmission signal received by the reception antenna 30 is transmitted. The antenna element 21 can be specified. As described above, the transmitting antenna 20 may include a circuit for performing the modulation process.

受信アンテナ30は、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子31を有する。受信アンテナ30は、M個の受信アンテナ素子31が水平面上の第2所定方向に並んで配置されることで構成されるアレーアンテナを有する。M個の受信アンテナ素子31のそれぞれは、N個の送信信号のうち生体50により反射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。受信アンテナ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。受信アンテナ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、受信アンテナ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。 The receiving antenna 30 has M receiving antenna elements 31 (M is a natural number of 2 or more). The receiving antenna 30 has an array antenna in which M receiving antenna elements 31 are arranged side by side in a second predetermined direction on a horizontal plane. Each of the M receiving antenna elements 31 receives N reception signals including a reflection signal which is a signal reflected by the living body 50 among the N transmission signals. The receiving antenna 30 frequency-converts a received signal composed of microwaves and converts it into a low-frequency signal. The receiving antenna 30 outputs the signal obtained by converting it into a low frequency signal to the circuit 40. That is, the receiving antenna 30 may include a circuit for processing the received signal.

回路40は、センサー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、センサー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 executes various processes for operating the sensor 10. The circuit 40 is composed of, for example, a processor that executes a control program and a volatile storage area (main storage device) that is used as a work area used when the control program is executed. The volatile storage area is, for example, RAM (Random Access Memory). 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、センサー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), and is, for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an 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, the 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.

回路40は、複素伝達関数算出部410と、生体成分算出部420と、位置推定処理部430と、RCS算出部440と、姿勢推定部450とを有する。 The circuit 40 includes a complex transfer function calculation unit 410, a biological component calculation unit 420, a position estimation processing unit 430, an RCS calculation unit 440, and a posture estimation unit 450.

複素伝達関数算出部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。推定した複素伝達関数行列は、生体成分算出部420に出力される。つまり、複素伝達関数算出部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行列を算出する。 The complex transfer function calculation unit 410 calculates the complex transfer function from the received signal converted into the 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. The complex transfer function is a complex matrix having an M × N component when the number of transmitting antenna elements is N and the number of receiving antenna elements is M. Hereinafter, this complex matrix will be referred to as a complex transfer function matrix. The estimated complex transfer function matrix is output to the biological component calculation unit 420. That is, the complex transfer function calculation unit 410 has 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 a predetermined period. 31 A first matrix of N × M is calculated, which is composed of each complex transfer function showing the propagation characteristics with each of them.

生体成分算出部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、生体成分算出部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生体成分として算出する。つまり、生体成分算出部420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行列を抽出する。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。これにより、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 biological component calculation unit 420 separates the complex transfer function matrix component obtained from the received signal passing through the living body 50 and the complex transfer function matrix component obtained from the received signal not passing through the living body 50. The component that has passed through the living body 50 is a component that fluctuates with time due to biological activity. Therefore, the component that has passed through the living body 50 is, for example, a component other than the direct current from the component obtained by Fourier transforming the component of the complex transfer function matrix in the time direction, assuming that the components other than the living body 50 are stationary. Can be extracted by taking out. Further, the component that has 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 does not exist in a predetermined range exceeds a predetermined threshold value. In this way, the biological component calculation unit 420 calculates the extracted complex transfer function matrix component as a biological component by extracting the complex transfer function matrix component obtained from the received signal including the reflected signal passing through the living body 50. .. That is, the biological component calculation unit 420 extracts the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, and thereby, the component affected by the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat, and body movement of the living body. The second matrix corresponding to is extracted. The predetermined frequency range is, for example, a frequency derived from vital activity including at least one of the above-mentioned respiration, heartbeat, and body movement of the living body. The predetermined frequency range is, for example, a frequency in the range of 0.1 Hz or more and 3 Hz or less. This makes it possible to extract biological components affected by vital activity of 50 parts of the living body due to the movement of the heart, lungs, diaphragm, and internal organs, or vital activity of hands, feet, and the like. The parts of the living body 50 due to the movement of the heart, lungs, diaphragm, and internal organs are, for example, the epigastrium of a human being.

ここで生体成分は、M×Nの成分を持つ行列であり、所定期間に受信アンテナ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、生体成分は、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 biological component is a matrix having an M × N component, and is extracted from the complex transfer function obtained from the received signal observed by the receiving antenna 30 in a predetermined period. Therefore, it is assumed that the biological component has frequency response or time response information. The predetermined period is approximately half the period of at least one cycle of respiration, heartbeat, and body movement of the living body.

生体成分算出部420で算出された生体成分は、位置推定処理部430に出力される。位置推定処理部430は、算出された生体成分を用いて生体の位置推定を行う。つまり、位置推定処理部430は、第2行列を用いて、センサー10に対する生体50の存在する位置を推定する。位置推定には、送信アンテナ20からの出発角θと受信アンテナ30への到来角θとの両方の角度を推定し、推定した出発角θおよび到来角θから三角法によって生体50の位置を推定する。 The biological component calculated by the biological component calculation unit 420 is output to the position estimation processing unit 430. The position estimation processing unit 430 estimates the position of the living body using the calculated biological components. That is, the position estimation processing unit 430 estimates the position where the living body 50 exists with respect to the sensor 10 by using the second matrix. The position estimation, both angle and departure angle theta T and the arrival angle theta R to the receiving antenna 30 from the transmitting antenna 20 is estimated, biological 50 by trigonometry from the departure angle theta T were estimated and the arrival angle theta R Estimate the position of.

RCS算出部440は、生体成分と推定された位置とを用いて散乱断面積(RCS:Radar Cross Section)を算出する。RCS算出部440は、具体的には、散乱断面積を計算するために、推定された位置と、送信アンテナ20の位置と、受信アンテナ30の位置と、に基づいて、生体50と送信アンテナ20との距離を示す距離RT、および、生体50と受信アンテナ30との距離を示す距離RRを算出する。RCS算出部440は、算出した距離RTおよび距離RRから伝搬距離を算出し、算出した伝播距離と生体成分の強度とを用いてRCSを算出する。なお、送信アンテナ20の位置と、受信アンテナ30の位置とは、メモリ41に予め記憶されていてもよい。 The RCS calculation unit 440 calculates the scattering cross section (RCS: Radar Cross Section) using the biological component and the estimated position. Specifically, the RCS calculation unit 440 uses the living body 50 and the transmitting antenna 20 based on the estimated position, the position of the transmitting antenna 20, and the position of the receiving antenna 30 in order to calculate the scattering cross section. The distance RT indicating the distance from and the distance RR indicating the distance between the living body 50 and the receiving antenna 30 are calculated. The RCS calculation unit 440 calculates the propagation distance from the calculated distance RT and the distance RR, and calculates the RCS using the calculated propagation distance and the intensity of the biological component. The position of the transmitting antenna 20 and the position of the receiving antenna 30 may be stored in the memory 41 in advance.

姿勢推定部450は、RCS算出部440により算出されたRCS値と、メモリ41に記憶されている、RCS値および生体50の姿勢の対応関係を示す情報42と、を用いて、生体50の姿勢を推定する。なお、メモリ41に記憶されているRCS値および生体50の姿勢の対応関係を示す情報42とは、図3に示すように、仰臥、胡坐、椅座および直立で示される各姿勢に予め対応付けられたRCS値の範囲を示す情報である。なお、仰臥は、仰向けの姿勢を示し、椅座は、椅子に座っている姿勢を示す。 The posture estimation unit 450 uses the RCS value calculated by the RCS calculation unit 440 and the information 42 stored in the memory 41 indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body 50, and the posture of the living body 50. To estimate. As shown in FIG. 3, the information 42 indicating the correspondence between the RCS value stored in the memory 41 and the posture of the living body 50 is associated with each posture shown in supine, cross-legged, sitting and upright in advance. Information indicating the range of RCS values obtained. The supine position indicates a supine position, and the sitting position indicates a sitting position on a chair.

例えば、仰臥は、第1RCS範囲と対応付けられており、胡坐は、第2RCS範囲と対応付けられており、椅座は、第3RCS範囲と対応付けられており、直立は、第4RCS範囲と対応付けられている。なお、第1RCS範囲〜第4RCS範囲は、それぞれ、異なるRCS値の範囲である。 For example, the supine position is associated with the first RCS range, the crossed legs are associated with the second RCS range, the seat is associated with the third RCS range, and the upright position corresponds to the fourth RCS range. It is attached. The first RCS range to the fourth RCS range are ranges of different RCS values.

次に実施の形態1のセンサー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。送信アンテナ20と受信アンテナ30との間の複素伝達関数行列を、

Figure 0006839807
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 0006839807
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ー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, the details of the operating principle of the sensor 10 of the first embodiment will be described using a mathematical formula. Here, a method of extracting a biological component using a Fourier transform will be described. The process described here is performed by the circuit 40. The complex transfer function matrix between the transmitting antenna 20 and the receiving antenna 30
Figure 0006839807
Is defined as. Here, t represents the time. When each component of Equation 1 is Fourier transformed,
Figure 0006839807
A frequency response matrix such as 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 that passes through the living body 50 and a propagation component that passes through other than the living body 50. When it is considered that a non-living body is stationary, the DC component of the frequency response matrix, that is, G (0) is considered to mainly contain a propagating component other than the living body. This is because the Doppler shift occurs due to vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and therefore, it is considered that the component passing through the living body is contained other than f = 0. Further, considering the frequency of respiration or heartbeat of the living body and its harmonics, it is considered that many components derived from the living body are present 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, the 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 0006839807
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 0006839807
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 biological position estimation method using the biological component G (f) will be described. The biological component matrix G (f),
Figure 0006839807
Sort in vector format like. This is defined as a biological component vector. Here, {・} T represents transpose. A correlation matrix is obtained from the biological component vector g (f).
Figure 0006839807
Calculated 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 0006839807
Figure 0006839807

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。 The eigenvector in Equation 5 is represented by Equation 6 shown below.

Figure 0006839807
Figure 0006839807

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 0006839807
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。送信アンテナ20の第1基準方向から出発角θの第1生体方向のステアリングベクトルと、受信アンテナ30の第2基準方向から到来角θの第2生体方向のステアリングベクトルとは、それぞれ、
Figure 0006839807
Figure 0006839807
と表される。ここで、kは波数を表し、dはアンテナアレーの各アンテナ素子の素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が一定のリニアアレーアンテナを想定している。dは、例えば、送信アンテナ20においては、複数の送信アンテナ素子21のうち互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。また、dは、受信アンテナ30においては、複数の受信アンテナ素子31のうち互いに隣接する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、 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 0006839807
It is expressed as. Here, diag [・] represents a diagonal matrix having elements in [・] as diagonal terms. The circuit 40 uses the above information to estimate the position of the living body 50 to be detected. 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 and a position by using a direction vector called a steering vector and an eigenvector represented by the equation 6. The biological component vector represented by Equation 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 the steering vector corresponding to this. The steering vector from the first reference direction of the transmitting antenna 20 to the first living body direction having a starting angle θ T and the steering vector from the second reference direction of the receiving antenna 30 to the second living body direction having an arrival angle θ R are respectively.
Figure 0006839807
Figure 0006839807
It is expressed as. Here, k represents the wave number, and d represents the element spacing of each antenna element of the antenna array. In this embodiment, a linear array antenna with a constant element spacing is assumed. For example, in the transmitting antenna 20, d represents the distance between two transmitting antenna elements 21 adjacent to each other among the plurality of transmitting antenna elements 21. Further, d represents the distance between two receiving antenna elements 31 adjacent to each other among the plurality of receiving antenna elements 31 in the receiving antenna 30. The Kronecker product of these steering vectors

Figure 0006839807
となる。ここで
Figure 0006839807
はクロネッカ積を表す演算子である。a(θ,θ)は、MN×1の要素を持つベクトルであり、出発角θと到来角θとの2変数を持つ関数となる。以降、a(θ,θ)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 0006839807
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、送信アンテナ20および受信アンテナ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)において極大を取る。極大に対応するθおよびθから、三角法を用いて検出対象である生体50の位置を特定できる。ここで、Lは検出対象の数を表す。つまり、固有ベクトルの数MNは検出対象の数Lより大きい必要がある。
Figure 0006839807
Will be. here
Figure 0006839807
Is an operator that represents the Kronecker product. a (θ T , θ R ) is a vector having an element of MN × 1, and is a function having two variables of a starting angle θ T and an arrival angle θ R. Hereinafter, a (θ T , θ R ) is defined as a steering vector. If the number of living organisms existing in the detection range is L, the evaluation function
Figure 0006839807
The position of the living body is specified by. Here, the evaluation function of Equation 11 is called the MUSIC spectrum, and maximizes the combination of directions (θ T , θ R ) from each of the transmitting antenna 20 and the receiving antenna 30 toward the detection target. From θ T and θ R corresponding to the maximum, the position of the living body 50 to be detected can be specified by using trigonometry. Here, L represents the number of detection targets. That is, the number MN of the eigenvectors needs to be larger than the number L of the detection targets.

更に式12よりRCS値を求め、生体50の位置および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 0006839807
と計算することができる。ここでρijは行列
Figure 0006839807
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 0006839807
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は送信アンテナ20の動作利得を表し、Grは受信アンテナ30の動作利得を表し、r1は送信アンテナ20から生体50までの距離を表し、r2は生体50から受信アンテナ30までの距離を表す。距離r1および距離r2は式11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 0006839807
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 0006839807
によって平均散乱断面積を求める。以降、
Figure 0006839807
を単に散乱断面積と呼称する。 Further, the RCS value is obtained from Equation 12, and the posture of the living body 50 is estimated from the position of the living body 50 and the RCS value. Assuming that the frequency range to be extracted is f1 to f2 (f1 <f2), the power transfer coefficient is obtained from the channel component reflected and observed from the living body.
Figure 0006839807
Can be calculated. Where ρij is a matrix
Figure 0006839807
Represents the (i, j) th element of. On the other hand, the electric 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 0006839807
It is expressed as. Here, Pt represents the transmission power. It is assumed that equal power is transmitted from all the transmitting antenna elements 21. Gt represents the operating gain of the transmitting antenna 20, Gr represents the operating gain of the receiving antenna 30, r1 represents the distance from the transmitting antenna 20 to the living body 50, and r2 represents the distance from the living body 50 to the receiving antenna 30. The distance r1 and the distance r2 can be easily calculated from the positions estimated by the equation 11. Then, the power transfer coefficient defined by Equation 12 is represented by ρij = Prij / Pt, so that the scattering cross section is
Figure 0006839807
Can be calculated by. In the scattering cross section dealt with here, only the scattering area corresponding to the fluctuation component generated by being affected by the vital activity of the living body 50 such as respiration, heartbeat, and body movement is not the scattering cross section of the whole living body 50. It is being considered. In addition, average all the elements
Figure 0006839807
The average scattering cross section is calculated by. Or later,
Figure 0006839807
Is simply referred to as the scattering cross section.

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、式12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。 Needless to say, for example, when the vital component and the body movement component of the living body are further separated and measured, the frequency range of the equation 12 may be adjusted and the subsequent processing may be performed.

次に、実施の形態1におけるセンサー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 in the first embodiment will be described with reference to a flowchart.

図4は、実施の形態1におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to the first embodiment.

センサー10では、送信アンテナ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(S11)。 In the sensor 10, the N transmitting antenna elements 21 of the transmitting antenna 20 transmit N transmitting signals using the N transmitting antenna elements 21 to a predetermined range in which the living body 50 can exist (S11).

受信アンテナ30のM個の受信アンテナ素子31が送信アンテナ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(S12)。 The M receiving antenna elements 31 of the receiving antenna 30 receive N receiving signals including a plurality of reflected signals reflected by the living body 50 from the N transmitting signals transmitted by the transmitting antenna 20 (S12).

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行列を算出する(S13)。 In the circuit 40, from each of the N received signals received in each of the M receiving antenna elements 31 in a predetermined period, between each of the N transmitting antenna elements 21 and each of the M receiving antenna elements 31. The first matrix of N × M is calculated with each complex transfer function showing the propagation characteristics of (S13) as a component (S13).

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行列を抽出する(S14)。 The circuit 40 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. Two matrices are extracted (S14).

回路40は、第2行列を用いて、センサー10に対する生体50の存在する位置を推定する(S15)。 The circuit 40 estimates the position of the living body 50 with respect to the sensor 10 using the second matrix (S15).

回路40は、推定した位置と、送信アンテナ20の位置と、受信アンテナ30の位置と、に基づいて、生体50と送信アンテナ20との距離を示す距離r1、および、生体50と受信アンテナ30との距離を示す距離r2を算出する(S16)。 The circuit 40 includes a distance r1 indicating the distance between the living body 50 and the transmitting antenna 20 based on the estimated position, the position of the transmitting antenna 20, and the position of the receiving antenna 30, and the living body 50 and the receiving antenna 30. The distance r2 indicating the distance of is calculated (S16).

回路40は、第1距離および第2距離を用いて、生体50に対するRCS値を算出する(S17)。 The circuit 40 calculates the RCS value for the living body 50 using the first distance and the second distance (S17).

回路40は、算出されたRCS値と、メモリ41に記憶されている、RCS値および生体50の姿勢の対応関係を示す情報42と、を用いて、生体50の姿勢を推定する(S18)。 The circuit 40 estimates the posture of the living body 50 using the calculated RCS value and the information 42 stored in the memory 41 indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body 50 (S18).

本実施の形態に係るセンサー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姿勢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, it is possible to estimate the position where the living body 50 exists and the posture of the living body at the position in a short time and with high accuracy.

センサー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、ヒトのプライバシーを保護した状態で、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 in a living state and in an upright, sitting, cross-legged, or lying posture. This makes it possible to effectively confirm the survival of humans. In addition, since it is possible to confirm the survival of a human without analyzing the image captured by the camera, it is possible to confirm the survival of a human while protecting the privacy of the human.

(実施の形態2)
図5は実施の形態2におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。図6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。
(Embodiment 2)
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the sensor according to the second embodiment. FIG. 6 is a block diagram showing a functional configuration of a circuit and a memory according to a second embodiment.

実施の形態2におけるセンサー10Aは、実施の形態1におけるセンサー10と比較して、送信アンテナ20Aが有するN個の送信アンテナ素子21A、および、受信アンテナ30Aが有するM個の受信アンテナ素子31Aの配置の仕方が異なる。また、NおよびMは、それぞれ、3以上の自然数である点も異なる。 The sensor 10A in the second embodiment has an arrangement of N transmitting antenna elements 21A included in the transmitting antenna 20A and M receiving antenna elements 31A included in the receiving antenna 30A as compared with the sensor 10 in the first embodiment. The way of doing is different. It is also different that N and M are natural numbers of 3 or more, respectively.

送信アンテナ20Aは、N個の送信アンテナ素子21Aを有する。送信アンテナ20A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21A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21Aのうち少なくとも3個の送信アンテナ素子21A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 transmitting antenna 20A has N transmitting antenna elements 21A. Transmitting antenna 20A is lined N x pieces in the horizontal direction (x-direction), and vertical direction N z number in (z direction) is rectangular arranged side by side, N number (N = N x × N z ) It has an array antenna composed of the transmitting antenna element 21A of the above. That is, at least three of the N transmitting antenna elements 21A are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction.

受信アンテナ30Aは、M個の受信アンテナ素子31Aを有する。受信アンテナ30A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31A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31Aのうち少なくとも3個の受信アンテナ素子31A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 receiving antenna 30A has M receiving antenna elements 31A. Receiving antenna 30A is lined M x pieces in the horizontal direction (x-direction), and, M z pieces in the vertical direction (z-direction) is rectangular arranged side by side, M pieces (M = M x × M z ) It has an array antenna composed of the receiving antenna element 31A of the above. That is, at least three of the M receiving antenna elements 31A are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction.

ここで、送信アンテナ20A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、送信アンテナ20Aから生体50A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50Aの仰角をθとする。また、受信アンテナ30A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、受信アンテナ30Aから生体50Aへの方向である第2生体方向との為す角である生体50A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50A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、送信アンテナ20A、受信アンテナ30Aおよび生体50A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, let φ T be the angle formed by the first reference direction, which is a direction on the horizontal plane arbitrarily set with respect to the transmitting antenna 20A, and the first living body direction, which is the direction from the transmitting antenna 20A to the living body 50A. .. Further, the elevation angle of the living body 50A, which is the angle formed by the vertical direction and the first living body direction, is set to θ T. Further, the elevation angle of the living body 50A, which is the angle formed by the second reference direction, which is a direction on the horizontal plane arbitrarily set with respect to the receiving antenna 30A, and the second living body direction, which is the direction from the receiving antenna 30A to the living body 50A. Let φ R. Further, the angle formed by the vertical direction and the second living body direction is θ R. Assuming that the central coordinates of the part where the living body 50A is performing vital activity are (x b , y b , z b ), the directions (θ T , θ R , depending on the positional relationship between the transmitting antenna 20A, the receiving antenna 30A, and the living body 50A) φ T , φ R ) and coordinates (x b , y b , z b ) can be converted to each other.

また、センサー10Aは、センサー10と比較して、回路40Aが行う処理が異なる。生体50Aは、例えば、高さzにて周囲と比べて最も強くバイタル活動を行っている生体である。生体50Aは、例えば、呼吸による体表面変位が最も大きい腹部を有する。本実施の形態におけるセンサー10Aでは、実施の形態1におけるセンサー10で推定する水平面における生体50の位置に加えて、生体50Aの例えば腹部の鉛直方向における位置である鉛直位置zb(z軸方向の位置)である高さを含む3次元位置を推定する。つまり、本実施の形態のセンサー10Aの回路40Aは、実施の形態1の回路40の位置推定処理部430の代わりに、上記3次元位置を推定する処理を行う、3次元位置推定処理部430Aを有する。 Further, the sensor 10A is different from the sensor 10 in the processing performed by the circuit 40A. Biological 50A is, for example, a living organism is carried out most strongly vital activities compared to the ambient at a height z b. The living body 50A has, for example, an abdomen having the largest displacement of the body surface due to respiration. In the sensor 10A of the present embodiment, in addition to the position of the living body 50 in the horizontal plane estimated by the sensor 10 in the first embodiment, the vertical position zb (position in the z-axis direction) which is the position of the living body 50A in the vertical direction of, for example, the abdomen. ) Estimates the three-dimensional position including the height. That is, the circuit 40A of the sensor 10A of the present embodiment uses the three-dimensional position estimation processing unit 430A that performs the process of estimating the three-dimensional position instead of the position estimation processing unit 430 of the circuit 40 of the first embodiment. Have.

また、センサー10Aは、センサー10と比較して、メモリ41に記憶されている対応関係を示す情報42Aが異なる。本実施の形態において、メモリ41に記憶されているRCS値および生体50の姿勢の対応関係を示す情報42Aとは、図7に示すように、仰臥、胡坐、椅座および直立で示される各姿勢に予め対応付けられたRCS値の範囲および高さの範囲を示す情報である。例えば、仰臥は、第1RCS範囲および第1高さ範囲と対応付けられており、胡坐は、第2RCS範囲および第2高さ範囲と対応付けられており、椅座は、第3RCS範囲および第3高さ範囲と対応付けられており、直立は、第4RCS範囲および第4高さ範囲と対応付けられている。なお、第1RCS範囲〜第4RCS範囲は、それぞれ異なるRCS値の範囲である。また、第1高さ範囲〜第4高さ範囲は、それぞれことなる高さの範囲である。 Further, the sensor 10A is different from the sensor 10 in the information 42A indicating the correspondence stored in the memory 41. In the present embodiment, the information 42A indicating the correspondence between the RCS value stored in the memory 41 and the posture of the living body 50 is, as shown in FIG. 7, each posture shown in supine, cross-legged, sitting and upright. Information indicating a range of RCS values and a range of heights associated with in advance. For example, the supine is associated with the first RCS range and the first height range, the crossed legs are associated with the second RCS range and the second height range, and the chair is associated with the third RCS range and the third. It is associated with a height range, and upright is associated with a fourth RCS range and a fourth height range. The first RCS range to the fourth RCS range are ranges of different RCS values. Further, the first height range to the fourth height range are different height ranges.

センサー10Aのその他の構成は、センサー10と同じであるため、当該構成については、実施の形態1と同一の符号を付してその説明を省略する。 Since the other configurations of the sensor 10A are the same as those of the sensor 10, the same reference numerals as those in the first embodiment will be added to the configurations, and the description thereof will be omitted.

本実施の形態のセンサー10Aは、実施の形態1におけるセンサー10で推定する、水平面における生体50の位置に加えて、鉛直方向における生体50の位置である鉛直位置を推定する。 The sensor 10A of the present embodiment estimates the vertical position of the living body 50 in the vertical direction in addition to the position of the living body 50 in the horizontal plane estimated by the sensor 10 in the first embodiment.

次に実施の形態2のセンサー10Aの動作原理の詳細を、数式を用いて説明する。式1から式4までは、実施の形態1と同様な処理を行い、式4によって生体成分から相関行列

Figure 0006839807
を得る。Rは実施の形態1と同様に0〔Hz〕<f<3〔Hz〕の間で平均化されている。 Next, the details of the operating principle of the sensor 10A of the second embodiment will be described using a mathematical formula. Equations 1 to 4 are processed in the same manner as in the first embodiment, and the correlation matrix is obtained from the biological component according to the equation 4.
Figure 0006839807
To get. R is averaged between 0 [Hz] <f <3 [Hz] as in the first embodiment.

次に、式5と同様に算出した相関行列Rを固有値分解することで

Figure 0006839807
および
Figure 0006839807
を計算する。以降では、MUSIC法を用いた高さ方向を含む位置推定方法について説明する。送信アンテナ20Aから生体50Aへ向かう(θT、φT)方向を示すステアリングベクトルと、受信アンテナ30Aから生体50A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 0006839807
Figure 0006839807
と表される。ここで、
Figure 0006839807
Figure 0006839807
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21A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31A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。 Next, the correlation matrix R calculated in the same manner as in Equation 5 is decomposed into eigenvalues.
Figure 0006839807
and
Figure 0006839807
To calculate. Hereinafter, a position estimation method including the height direction using the MUSIC method will be described. The steering vector indicating the direction from the transmitting antenna 20A toward the living body 50A (θT, φT) and the steering vector indicating the direction from the receiving antenna 30A toward the living body 50A (θR, φR) are respectively.
Figure 0006839807
Figure 0006839807
It is expressed as. here,
Figure 0006839807
Figure 0006839807
It is expressed as. Here, k represents the wave number, d Tx and d Tz represent the element spacing of the transmitting antenna element 21A in the x direction and the z direction, respectively, and d Rx and d Rz represent the receiving antenna element 31A in the x direction and the z direction, respectively. Represents the element spacing. In this embodiment, a linear array antenna is assumed to be constant in the directions in which the element spacings are the same.

Txは、例えば、複数の送信アンテナ素子21A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21Aの間隔を表す。dTzは、例えば、複数の送信アンテナ素子21A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21Aの間隔を表す。また、dRxは、例えば、複数の受信アンテナ素子31A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31Aの間隔を表す。また、dRzは、例えば、複数の受信アンテナ素子31A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31A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 0006839807
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 0006839807
によって生体位置を特定する。実施の形態1と同様に、式22のMUSICスペクトラムの極大点を探索することで、鉛直位置を含む、送信アンテナ20Aおよび受信アンテナ30Aから見た生体50Aの3次元位置を特定できる。 d Tx represents, for example, the distance between two transmitting antenna elements 21A adjacent to each other in the x direction among the plurality of transmitting antenna elements 21A. d Tz represents, for example, the distance between two transmitting antenna elements 21A adjacent to each other in the z direction among the plurality of transmitting antenna elements 21A. Further, d Rx represents, for example, the distance between two receiving antenna elements 31A adjacent to each other in the x direction among the plurality of receiving antenna elements 31A. Further, d Rz represents, for example, the distance between two receiving antenna elements 31A adjacent to each other in the z direction among the plurality of receiving antenna elements 31A. The Kronecker product of these steering vectors
Figure 0006839807
Will be. The steering vector a (θ T , φ T , θ R , φ R ) is a vector having an element of MN × 1, and is a function having four variables of starting angles θ T, φ T and arrival angles θ R, φ R. Hereinafter, a (θ T , φ T , θ R , φ R ) is defined as a steering vector. If the number of living organisms existing in the detection range is L, the evaluation function
Figure 0006839807
The position of the living body is specified by. Similar to the first embodiment, by searching for the maximum point of the MUSIC spectrum of the formula 22, the three-dimensional position of the living body 50A as seen from the transmitting antenna 20A and the receiving antenna 30A including the vertical position can be specified.

なお、本実施の形態におけるセンサー10Aの動作の説明は、図4で説明したフローチャートのステップS15の生体の位置の推定において、上記の3次元位置の推定を行うことで説明できるため省略する。 The description of the operation of the sensor 10A in the present embodiment will be omitted because it can be explained by estimating the three-dimensional position in the estimation of the position of the living body in step S15 of the flowchart described with reference to FIG.

図8は、実施の形態2のセンサーの効果を確認するために実施した実験の概要を表す図である。 FIG. 8 is a diagram showing an outline of an experiment carried out to confirm the effect of the sensor of the second embodiment.

図8に示すように、送信アンテナ20Aは4×4=16の送信アンテナ素子21Aが配置されることで構成される方形アレーアンテナである。送信アンテナ素子21Aはパッチアンテナとする。受信アンテナ30Aは4×4=16の受信アンテナ素子31Aが配置されることで構成される方形アレーアンテナである。受信アンテナ素子31Aはパッチアンテナとする。送信アンテナ素子21Aおよび受信アンテナ素子31Aは、ともに、素子間隔が0.5波長で配置されている。 As shown in FIG. 8, the transmitting antenna 20A is a square array antenna configured by arranging 4 × 4 = 16 transmitting antenna elements 21A. The transmitting antenna element 21A is a patch antenna. The receiving antenna 30A is a square array antenna configured by arranging 4 × 4 = 16 receiving antenna elements 31A. The receiving antenna element 31A is a patch antenna. Both the transmitting antenna element 21A and the receiving antenna element 31A are arranged so that the element spacing is 0.5 wavelength.

被検者は1名であり、直立、椅座(椅子に座った状態)、胡座(あぐら)、仰臥(仰向け)の4状態にて測定を行った。また、被験者の位置は(X,Y)=(5.0,1.0)mである。仰臥以外の姿勢では、被験者はアンテナ方向(Y方向)を向いている。仰臥では、被験者はアンテナ方向(Y方向)に足を向けている。実験1回につき約5秒間観測を行った。 There was one subject, and measurements were taken in four states: upright, sitting (sitting on a chair), cross-legged (agura), and supine (supine). The position of the subject is (X, Y) = (5.0, 1.0) m. In postures other than supine, the subject is facing the antenna direction (Y direction). In the supine position, the subject is pointing his foot toward the antenna (Y direction). Observation was performed for about 5 seconds per experiment.

図9は、図8で示した実験系を用いた実験結果を示す図である。図9において、横軸は推定された高さzbを示し、縦軸は算出した散乱断面積(RCS:Radar Cross Section)を示す。 FIG. 9 is a diagram showing the experimental results using the experimental system shown in FIG. In FIG. 9, the horizontal axis represents the estimated height zb, and the vertical axis represents the calculated scattering cross section (RCS: Radar Cross Section).

図9に示すように、姿勢によって高さおよびRCS値が分布している領域が異なることが分かる。つまり、推定された高さおよび算出したRCS値から被験者の姿勢を推定できることが確認できる。例えば、図10に示すように、対応関係を示す情報42Aを設定しておくことで、推定した3次元位置と、算出されたRCS値と、メモリ41に記憶されている、対応関係を示す情報42Aと、を用いて、生体50Aが、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。なお、図10は実験結果から得られた第1RCS範囲〜第4RCS範囲の具体例、および、第1高さ範囲〜第4高さ範囲の具体例を示す図である。なお、図10の第1RCS範囲〜第4RCS範囲は、実施の形態1の対応関係を示す情報42の第1RCS範囲〜第4RCS範囲にも適用可能である。 As shown in FIG. 9, it can be seen that the region where the height and the RCS value are distributed differs depending on the posture. That is, it can be confirmed that the posture of the subject can be estimated from the estimated height and the calculated RCS value. For example, as shown in FIG. 10, by setting the information 42A indicating the correspondence relationship, the estimated three-dimensional position, the calculated RCS value, and the information indicating the correspondence relationship stored in the memory 41 are stored. With 42A, it is possible to estimate whether the living body 50A is in an upright, sitting, cross-legged, or supine position. Note that FIG. 10 is a diagram showing specific examples of the first RCS range to the fourth RCS range obtained from the experimental results and specific examples of the first height range to the fourth height range. The first RCS range to the fourth RCS range of FIG. 10 can also be applied to the first RCS range to the fourth RCS range of the information 42 indicating the correspondence relationship of the first embodiment.

本実施の形態に係るセンサー10Aによれば、生体50が存在する3次元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。 According to the sensor 10A according to the present embodiment, it is possible to estimate the three-dimensional position where the living body 50 exists and the posture of the living body at the position in a short time and with high accuracy.

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態のセンサー10、10Aなどを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。 In each of the above embodiments, each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory. Here, the software that realizes the sensors 10, 10A, etc. of each of the above embodiments is the following program.

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、N個(Nは2以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、回路と、メモリとを備えるセンサーによ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N個の送信アンテナ素子を用いてN個の送信信号を送信し、送信した前記N個の送信信号の一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むN個の受信信号を複数の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信し、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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、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行列を抽出し、前記第2行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、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RCS(Radar cross-section)値を算出し、前記算出されたRCS値と、前記メモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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、推定方法を実行させる。 That is, this program includes a transmitting antenna having N (N is a natural number of 2 or more) transmitting antenna elements, a receiving antenna having M receiving antenna elements (M is a natural number of 2 or more), and a circuit in the computer. This is an estimation method using a sensor provided with a memory, and N transmission signals are transmitted using N transmission antenna elements to a predetermined range in which a living body can exist, and the transmitted N transmission signals are transmitted. A part of the transmitted signal receives N received signals including the reflected signal reflected by the living body by using each of the plurality of receiving antenna elements, and each of the M receiving antenna elements receives the signals in a predetermined period. N × M, each of which is a component of each complex transmission function indicating the propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements from each of the N received signals. By calculating the first matrix of the above and extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, it was affected by the vital activity including at least one of the breathing, the heartbeat and the body movement of the living body. The second matrix corresponding to the component is extracted, and the position where the living body exists with respect to the sensor is estimated using the second matrix, and the estimated position, the position of the transmitting antenna, and the receiving antenna of the receiving antenna are estimated. Based on the position, the first distance indicating the distance between the living body and the transmitting antenna and the second distance indicating the distance between the living body and the receiving antenna are calculated, and the first distance and the second distance are calculated. The RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated using the distance, and the calculated RCS value and the information indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body stored in the memory are used. , Are used to execute an estimation method that estimates the posture of the living body.

以上、本発明の一つまたは複数の態様に係るセンサー10、10Aについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 Although the sensors 10 and 10A according to one or more aspects of the present invention have been described above based on the embodiments, the present invention is not limited to the embodiments. As long as it does not deviate from the gist of the present invention, one or more of the present embodiments may be modified by those skilled in the art, or may be constructed by combining components in different embodiments. It may be included within the scope of the embodiment.

上記実施の形態では、センサー10、10Aは、生体が直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定するとしたが、これに限らない。例えば、生体が、送信アンテナ20、20Aおよび受信アンテナ30、30Aの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定してもよい。具体的には、図1または図5におけるy方向に対して正対している姿勢であるか、y方向に対して横向きの姿勢であるかを推定してもよい。例えば、ヒトがy方向に対して正対している場合、y方向に対して正対していない場合と比較してRCS値が小さくなる。なお、y方向に対して横向きの姿勢とは、x方向に対して正対している姿勢である。 In the above embodiment, the sensors 10 and 10A are supposed to estimate whether the living body is in an upright, sitting, cross-legged, or recumbent posture, but the present invention is not limited to this. For example, it may be estimated whether or not the living body is in a posture facing the direction perpendicular to the alignment direction of the transmitting antennas 20 and 20A and the receiving antennas 30 and 30A. Specifically, it may be estimated whether the posture is facing the y direction in FIG. 1 or 5 or the posture is lateral to the y direction. For example, when a human faces the y direction, the RCS value becomes smaller than when the human faces the y direction. The posture oriented sideways with respect to the y direction is a posture facing the x direction.

上記実施の形態1では、N個の送信アンテナ素子21は、水平面上の第1所定方向に並んで配置され、かつ、M個の受信アンテナ素子31は、水平面上の第2所定方向に並んで配置されるとしたが、これに限らない。つまり、第1所定方向および第2所定方向は、水平面上の方向に限らずに、例えば、鉛直方向を含む平面上の方向であってもよいし、水平面から傾いた平面上の方向であってもよい。この場合、回路40は、第1所定方向および第2所定方向を含む平面上における生体の位置を推定することとなる。 In the first embodiment, the N transmitting antenna elements 21 are arranged side by side in the first predetermined direction on the horizontal plane, and the M receiving antenna elements 31 are arranged side by side in the second predetermined direction on the horizontal plane. It was supposed to be placed, but it is not limited to this. That is, the first predetermined direction and the second predetermined direction are not limited to the direction on the horizontal plane, but may be, for example, a direction on a plane including a vertical direction, or a direction on a plane inclined from the horizontal plane. May be good. In this case, the circuit 40 estimates the position of the living body on the plane including the first predetermined direction and the second predetermined direction.

本発明は、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ー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。 The present invention can be used as a sensor and an estimation method for estimating the direction and position of a moving body using a wireless signal. In particular, the direction estimation method and direction 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, and monitoring devices that detect the intrusion of moving objects. It can be used for estimation methods, position estimation methods, and at most estimation devices using scattered cross sections.

10、10A センサー
20、20A 送信アンテナ
21、21A 送信アンテナ素子
30、30A 受信アンテナ
31、31A 受信アンテナ素子
40、40A 回路
41 メモリ
42、42A 対応関係を示す情報
50、50A 生体
410 複素伝達関数算出部
420 生体成分算出部
430 位置推定処理部
430A 3次元位置推定処理部
440 RCS算出部
450 姿勢推定部
10, 10A Sensor 20, 20A Transmitting antenna 21, 21A Transmitting antenna element 30, 30A Receiving antenna 31, 31A Receiving antenna element 40, 40A Circuit 41 Memory 42, 42A Information indicating correspondence 50, 50A Living body 410 Complex transfer function calculation unit 420 Biological component calculation unit 430 Position estimation processing unit 430A Three-dimensional position estimation processing unit 440 RCS calculation unit 450 Attitude estimation unit

Claims (5)

推定装置であって、
前記推定装置が備えるプロセッサが、
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2以上の自然数)の送信アンテナ素子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された反射信号を含み、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信されたN個の受信信号を取得し、
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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、
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行列を抽出し、
前記第2行列を用いて、前記N個の送信アンテナ素子および前記M個の受信アンテナ素子に対する前記生体の存在する位置を推定し、
前記推定した位置と、前記N個の送信アンテナ素子を有する送信アンテナの位置と、前記M個の受信アンテナ素子を有する受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、
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RCS(Radar cross-section)値を算出し、
前記算出されたRCS値と、前記推定装置が備えるメモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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、
推定装置。
It ’s an estimator,
The processor included in the estimation device
A part of the N transmission signals transmitted by the N transmission antenna elements (N is a natural number of 2 or more) that each transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body can exist is N received signals received by each of the M receiving antenna elements (M is a natural number of 2 or more) including the reflected signal reflected by the living body are acquired.
Propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements from each of the N received signals received in each of the M receiving antenna elements in a predetermined period. Calculate the first matrix of N × M with each complex transfer function indicating
By extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, the second matrix corresponding to the component affected by the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat and body movement of the living body. Extract and
Using the second matrix, the positions where the living body exists with respect to the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are estimated.
Based on the estimated position, the position of the transmitting antenna having the N transmitting antenna elements, and the position of the receiving antenna having the M receiving antenna elements, the distance between the living body and the transmitting antenna is determined. The first distance to be shown and the second distance to show the distance between the living body and the receiving antenna are calculated.
Using the first distance and the second distance, an RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated.
The posture of the living body is estimated by using the calculated RCS value and the information indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body stored in the memory included in the estimation device.
Estimator.
前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも1つの周期の略半分である、
請求項1に記載の推定装置。
The predetermined period is approximately half of at least one cycle of the body's respiration, heartbeat, and body movement.
The estimation device according to claim 1.
前記プロセッサは、
前記生体が、前記送信アンテナおよび前記受信アンテナの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定する、
請求項1または2に記載の推定装置。
The processor
It is estimated whether or not the living body is in a posture facing the direction perpendicular to the arrangement direction of the transmitting antenna and the receiving antenna.
The estimation device according to claim 1 or 2.
前記Nは3以上の自然数であり、
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は3以上の自然数であり、
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、
前記対応関係を示す情報は、前記N個の送信アンテナ素子および前記M個の受信アンテナ素子に対する前記生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置、RCS値、および、前記生体の姿勢の対応関係を示し、
前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の姿勢は、直立、椅座、胡坐、および、仰臥を含み、
前記プロセッサは、
前記第2行列を用いて、前記鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記推定した前記3次元位置と、前記算出されたRCS値と、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、前記生体が、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する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の推定装置。
The N is a natural number of 3 or more.
Of the N transmitting antenna elements, at least three transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively.
The M is a natural number of 3 or more.
At least three of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively.
The information indicating the correspondence is the correspondence between the vertical position, the RCS value, and the posture of the living body, which are the positions in the vertical direction in which the living body exists with respect to the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements. Shows,
The posture of the living body associated with the information indicating the correspondence includes upright, sitting, cross-legged, and supine.
The processor
Using the second matrix, the three-dimensional position including the vertical position is estimated.
Using the estimated three-dimensional position, the calculated RCS value, and the information indicating the correspondence relationship stored in the memory, the living body is upright, sitting, cross-legged, and Estimate which posture is in the supine position,
The estimation device according to any one of claims 1 to 3.
コンピュータに、
生体が存在しうる所定範囲に対してN個(Nは2以上の自然数)の送信アンテナ素子を用いて送信されたN個の送信信号の一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含み、M個(Mは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信されたN個の受信信号を取得し、
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それぞれと、前記M個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を算出し、
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行列を抽出し、
前記第2行列を用いて、前記N個の送信アンテナ素子および前記M個の受信アンテナ素子に対する前記生体の存在する位置を推定し、
前記推定した位置と、前記N個の送信アンテナ素子を有する送信アンテナの位置と、前記M個の受信アンテナ素子を有する受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第2距離を算出し、
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RCS(Radar cross-section)値を算出し、
前記算出されたRCS値と、前記コンピュータが備えるメモリに記憶されている、RCS値および前記生体の姿勢の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処理を実行させる、
プログラム。
On the computer
A part of the transmitted signals of N transmitted signals transmitted by using N transmitting antenna elements (N is a natural number of 2 or more) with respect to a predetermined range in which a living body can exist is a reflected signal reflected by the living body. To acquire N received signals received using each of M (M is a natural number of 2 or more) receiving antenna elements including.
Propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements and each of the M receiving antenna elements from each of the N received signals received in each of the M receiving antenna elements in a predetermined period. Calculate the first matrix of N × M with each complex transfer function indicating
By extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix, the second matrix corresponding to the component affected by the vital activity including at least one of the respiration, heartbeat and body movement of the living body. Extract and
Using the second matrix, the positions where the living body exists with respect to the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are estimated.
Based on the estimated position, the position of the transmitting antenna having the N transmitting antenna elements, and the position of the receiving antenna having the M receiving antenna elements, the distance between the living body and the transmitting antenna is determined. The first distance to be shown and the second distance to show the distance between the living body and the receiving antenna are calculated.
Using the first distance and the second distance, an RCS (Radar cross-section) value for the living body is calculated.
Using the calculated RCS value and the information indicating the correspondence between the RCS value and the posture of the living body stored in the memory provided in the computer, the process of estimating the posture of the living body is executed.
program.
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3755216A4 (en) * 2018-02-22 2021-04-21 Vayyar Imaging Ltd. Detecting and measuring correlated movement with mimo radar
KR102427925B1 (en) * 2018-03-05 2022-08-02 삼성전자주식회사 Electronic device and method for operating a predetermined function corresponding to a distance of object based on a signal output through an antenna
US11163057B2 (en) 2018-05-02 2021-11-02 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Estimation device, living body count estimation device, estimation method, and recording medium
US10772511B2 (en) * 2018-05-16 2020-09-15 Qualcomm Incorporated Motion sensor using cross coupling
JP7174921B2 (en) * 2018-07-03 2022-11-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 Sensor, estimation device, estimation method, and program
US11226408B2 (en) * 2018-07-03 2022-01-18 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor, estimating device, estimating method, and recording medium
JP6587199B1 (en) * 2018-07-03 2019-10-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 Estimation apparatus and estimation method
IT201800008235A1 (en) * 2018-08-29 2020-02-29 De' Longhi Appliances Srl METHOD OF ACTIVATION AND CONTROL OF A CONDITIONING APPARATUS
JP7281784B2 (en) * 2018-12-28 2023-05-26 パナソニックIpマネジメント株式会社 Estimation method and estimation device
CN111381227B (en) * 2018-12-28 2024-04-26 松下知识产权经营株式会社 Speculation method and speculation device
CN111381228A (en) 2018-12-28 2020-07-07 松下知识产权经营株式会社 Estimation method and estimation device
US11378685B2 (en) * 2019-02-27 2022-07-05 Leolabs, Inc. Systems, devices, and methods for determining space object attitude stabilities from radar cross-section statistics
US11906656B2 (en) * 2019-07-02 2024-02-20 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3750904B2 (en) * 1999-10-19 2006-03-01 三菱電機株式会社 Radar equipment
JP3783843B2 (en) * 2001-03-14 2006-06-07 三菱電機株式会社 Radar equipment
JP4016826B2 (en) * 2002-12-10 2007-12-05 株式会社デンソー Object labeling method and apparatus, program
JP2006081771A (en) * 2004-09-17 2006-03-30 Canon Inc Estimation method and apparatus for information concerning organism using electromagnetic wave
JP2007071605A (en) * 2005-09-05 2007-03-22 Optex Co Ltd Crime prevention sensor
US7567200B1 (en) * 2006-04-27 2009-07-28 Josef Osterweil Method and apparatus for body position monitor and fall detect ion using radar
US7864103B2 (en) * 2007-04-27 2011-01-04 Accipiter Radar Technologies, Inc. Device and method for 3D height-finding avian radar
BR112012024337A2 (en) * 2010-03-26 2017-10-03 Vayyar Imaging Ltd METHOD AND APPARATUS FOR ENHANCEMENT OF MICROWAVE IMAGE FORMATION OF AN OBJECT, MIMO RADAR SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT
US8970425B2 (en) * 2011-06-09 2015-03-03 Sony Corporation Radar apparatus and method
JP6273546B2 (en) * 2013-10-02 2018-02-07 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. Position estimation apparatus and position estimation method
JP6796485B2 (en) * 2013-10-09 2020-12-09 マサチューセッツ インスティテュート オブ テクノロジー Motion tracking by wireless reflection of the body
JP6256681B2 (en) * 2013-12-17 2018-01-10 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. Calibration apparatus, position estimation apparatus, calibration method, and position estimation method
JP6402398B2 (en) * 2013-12-17 2018-10-10 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. Processing apparatus and processing method
JP5848469B1 (en) * 2015-01-23 2016-01-27 株式会社光波 Biological condition detection device

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