JP2015040774A - Monitoring device and monitoring program - Google Patents

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加藤 直行
Naoyuki Kato
直行 加藤
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a monitoring device capable of suppressing erroneous detection, and improving detection accuracy, in a constitution for monitoring human motion in a prescribed area by using a radio wave, and to provide a monitoring program.SOLUTION: A monitoring device includes a receiving part for receiving a radio wave transmitted from a transmitter arranged in a prescribed area, a feature quantity calculation part for calculating feature quantity of the radio wave in each of a plurality of object periods received by the receiving part, and a monitoring part for monitoring human motion in the prescribed area based on the radio wave in the object period in which the feature quantity satisfies a prescribed condition.

Description

本発明は、監視装置および監視プログラムに関し、特に、電波を用いて人間の動作を監視する監視装置および監視プログラムに関する。   The present invention relates to a monitoring device and a monitoring program, and more particularly, to a monitoring device and a monitoring program for monitoring human actions using radio waves.

室内等の所定エリアにおいて、人の動作を検知する侵入検知装置が開発されている。侵入検知方法の一例として、たとえば、「UWB−IRによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90−B巻、第1号、99.97−100、2007年1月1日(非特許文献1)には、UWB−IR(Ultra WideBand−Impulse Radio)による伝搬遅延プロファイルすなわち電力遅延プロファイルを用いる方法が開示されている。   Intrusion detection devices that detect human movements in a predetermined area such as a room have been developed. As an example of the intrusion detection method, for example, “Study on indoor intruder detection by UWB-IR” Teiji Sakaji et al., IEICE Transactions B, Vol. J90-B, No. 1, 99.97-100, 2007 On January 1, 2000 (Non-Patent Document 1), a method using a propagation delay profile, that is, a power delay profile based on UWB-IR (Ultra Wide Band-Impulse Radio) is disclosed.

しかしながら、非特許文献1に記載の方法では、広帯域の信号を用いることから他の無線サービスとの干渉が問題となり、また、受信信号の電力を用いることから屋内におけるマルチパスフェージングの影響を受け、検出精度が劣化する場合がある。   However, in the method described in Non-Patent Document 1, interference with other wireless services becomes a problem because a wideband signal is used, and because the received signal power is used, it is affected by indoor multipath fading, The detection accuracy may deteriorate.

このような問題点を解決するための技術として、たとえば、特開2008−216152号公報(特許文献1)には、以下のような構成が開示されている。すなわち、イベント検出装置は、各アレイアンテナの受信信号に基づいて固有ベクトルすなわち到来角分布を計算し、当該固有ベクトルと、比較基準となる平時の固有ベクトルとの内積値を計算する。そして、イベント検出装置は、この内積値と所定の閾値との比較結果に基づいて、イベントの発生すなわち侵入者の検知を行なう。   As a technique for solving such a problem, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2008-216152 (Patent Document 1) discloses the following configuration. That is, the event detection device calculates an eigenvector, that is, an arrival angle distribution based on the received signal of each array antenna, and calculates an inner product value of the eigenvector and a normal eigenvector as a comparison reference. Then, the event detection device detects an event, that is, an intruder, based on a comparison result between the inner product value and a predetermined threshold value.

「UWB−IRによる屋内侵入者検知に関する検討」寺阪圭司 他、電子情報通信学会論文誌B、第J90−B巻、第1号、99.97−100、2007年1月1日"Examination of indoor intruder detection by UWB-IR" Terasaka Junji et al., IEICE Transactions B, Vol. J90-B, No. 1, 99.97-100, January 1, 2007 IEEE Standard for Local and metropolitan area networks Part 15.4: Low−Rate Wireless Personal Area Networks (LR−WPANs)、LAN/MAN Standards Committee IEEE Computer Society、IEEE Std 802.15.4−2011IEEE Standard for Local and metropolitan area networks Part 15.4: Low-Rate Wireless Personal Area Network Networks (LR-WPANs), LAN / MAN Standard Co., Ltd. 平野隆之、外2名、「無線機同定における過渡応答パターンの検討」、通信総合研究所季報、2002年、第48巻、第1号、p.149−154Takayuki Hirano and two others, “Examination of Transient Response Patterns in Radio Identification”, Communications Research Laboratory Quarterly, 2002, Vol. 48, No. 1, p. 149-154

特開2008−216152号公報JP 2008-216152 A 特開2002−26826号公報JP 2002-26826 A

特許文献1に記載のイベント検出装置は、室内等の所定エリア内に設置された状態において、所定の送信機から送信された侵入検知用の電波と他の装置から送信された電波とを同時に受信する場合がある。   The event detection device described in Patent Document 1 simultaneously receives an intrusion detection radio wave transmitted from a predetermined transmitter and a radio wave transmitted from another device in a state where the event detection device is installed in a predetermined area such as a room. There is a case.

この場合、イベント検出装置では干渉波が含まれる電波が処理されるため、イベントの発生を誤って検知してしまう誤検知により以下の問題を生ずることがある。すなわち、たとえば、侵入検知用途に用いるイベント検出装置では、所定エリアにおいて実際に異常が発生していないにもかかわらず、誤検知により異常と判断してしまい、誤報を生ずることがある。   In this case, since the event detection apparatus processes radio waves including interference waves, the following problems may occur due to erroneous detection that erroneously detects the occurrence of an event. That is, for example, in an event detection device used for intrusion detection, even though no abnormality has actually occurred in a predetermined area, it may be determined to be abnormal due to erroneous detection, and erroneous reporting may occur.

この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、電波を用いて所定エリアにおける人間の動作を監視する構成において、誤検知を抑制し、検知精度を向上させることが可能な監視装置および監視プログラムを提供することである。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to suppress false detection and improve detection accuracy in a configuration in which human action in a predetermined area is monitored using radio waves. It is to provide a possible monitoring device and monitoring program.

(1)上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる監視装置は、所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信する受信部と、上記受信部によって受信された複数の対象期間の各々における上記電波の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量が所定の条件を満たす上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視する監視部とを備える。   (1) In order to solve the above problem, a monitoring device according to an aspect of the present invention includes a receiving unit that receives a radio wave transmitted from a transmitter disposed in a predetermined area, and a plurality of receiving units that are received by the receiving unit. A feature amount calculation unit for calculating the feature amount of the radio wave in each of the target periods, and monitoring for monitoring human movements in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition A part.

(11)上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる監視プログラムは、監視装置において用いられる監視プログラムであって、コンピュータに、所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信するステップと、受信した複数の対象期間の各々における上記電波の特徴量を算出するステップと、算出した上記特徴量が所定の条件を満たす上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視するステップとを実行させるためのプログラムである。   (11) In order to solve the above problem, a monitoring program according to an aspect of the present invention is a monitoring program used in a monitoring device, and transmits a radio wave transmitted from a transmitter arranged in a predetermined area to a computer. A step of receiving, a step of calculating a feature quantity of the radio wave in each of a plurality of received target periods, and a step in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the calculated feature quantity satisfies a predetermined condition And a step for monitoring a human action.

本発明は、このような特徴的な処理部を備える監視装置として実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとする監視方法として実現することができる。また、監視装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、監視装置を含む監視システムとして実現したりすることができる。   The present invention can be realized not only as a monitoring apparatus including such a characteristic processing unit, but also as a monitoring method using such characteristic processing as a step. Also, it can be realized as a semiconductor integrated circuit that realizes part or all of the monitoring device, or can be realized as a monitoring system including the monitoring device.

本発明によれば、電波を用いて所定エリアにおける人間の動作を監視する構成において、誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, in the structure which monitors the human motion in a predetermined area using an electromagnetic wave, a misdetection can be suppressed and a detection precision can be improved.

図1は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムの使用イメージを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a usage image of the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention. 図2は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムの構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention. 図3は、本発明の第1の実施の形態に係る送信機が送信するフレームの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a frame transmitted by the transmitter according to the first embodiment of the present invention. 図4は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムにおける受信機の構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a receiver in the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention. 図5は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が設定するサンプリング期間の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a sampling period set by the receiver according to the first embodiment of the present invention. 図6は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が設定するサンプリング期間の他の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating another example of the sampling period set by the receiver according to the first embodiment of the present invention. 図7は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the first embodiment of the present invention. 図8は、本発明の第1の実施の形態に係る特徴量算出部が処理する対象信号の時間変化の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a time change of the target signal processed by the feature amount calculation unit according to the first embodiment of the present invention. 図9は、本発明の第1の実施の形態に係る特徴量算出部が処理する対象信号の周波数スペクトルの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum of a target signal processed by the feature amount calculation unit according to the first embodiment of the present invention. 図10は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が人間の動作を監視する際の動作手順を定めたフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart defining an operation procedure when the receiver according to the first embodiment of the present invention monitors human motion. 図11は、本発明の第2の実施の形態に係る侵入検知システムにおける受信機の構成を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a receiver in the intrusion detection system according to the second embodiment of the present invention. 図12は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention. 図13は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention. 図14は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention. 図15は、図11に示す受信機の変形例の構成を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration of a modification of the receiver illustrated in FIG. 11. 図16は、図12に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 12. 図17は、図13に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 13. 図18は、図14に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 14.

最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。   First, the contents of the embodiment of the present invention will be listed and described.

(1)本発明の実施の形態に係る監視装置は、所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信する受信部と、上記受信部によって受信された複数の対象期間の各々における上記電波の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量が所定の条件を満たす上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視する監視部とを備える。   (1) A monitoring device according to an embodiment of the present invention includes a receiving unit that receives a radio wave transmitted from a transmitter arranged in a predetermined area, and each of a plurality of target periods received by the receiving unit. A feature amount calculation unit that calculates a feature amount of the radio wave; and a monitoring unit that monitors a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波が含まれない電波を選択することができるので、監視装置では、干渉波が含まれる電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. It is possible to suppress false detection caused by processing the above and improve detection accuracy.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、監視装置を侵入検知用途に用いる場合において、誤報が生ずることを回避することができ、また、監視装置を見守り用途に用いる場合において、失報が生ずることを回避することができる。   As a result, it is possible to correctly monitor human movements in a predetermined area, so that when the monitoring device is used for intrusion detection, it is possible to avoid the occurrence of false alarms, and when the monitoring device is used for watching and monitoring purposes. In this case, it is possible to avoid the occurrence of misreporting.

(2)好ましくは、上記特徴量算出部は、上記対象期間における上記電波と参照用電波との関係を表す値を上記特徴量として算出する。   (2) Preferably, the feature amount calculation unit calculates, as the feature amount, a value representing a relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period.

このような構成により、対象期間における電波と参照用電波との関係を定量化することができる。これにより、たとえば干渉波が含まれない電波を参照用電波とした場合において、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を選択することができる。   With such a configuration, the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period can be quantified. Accordingly, for example, when a radio wave that does not include an interference wave is used as a reference radio wave, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods.

(3)より好ましくは、上記特徴量算出部は、上記対象期間における上記電波の固有ベクトルと参照用電波の固有ベクトルとの内積値または上記内積値に基づく値を上記特徴量として算出する。   (3) More preferably, the feature quantity calculation unit calculates, as the feature quantity, an inner product value of the eigenvector of the radio wave and an eigenvector of the reference radio wave in the target period or a value based on the inner product value.

このように、電波間の関係に応じて変化する内積値または内積値に基づく値を特徴量として算出する構成により、対象期間における電波と参照用電波との関係を簡易な計算で定量化することができるので、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を簡易に選択することができる。   In this way, by calculating the inner product value that changes according to the relationship between radio waves or a value based on the inner product value as a feature amount, the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period can be quantified with a simple calculation. Therefore, it is possible to easily select a radio wave that does not include an interference wave from radio waves in each of a plurality of target periods.

(4)より好ましくは、上記参照用電波は、上記複数の対象期間よりも時間的に後の期間において上記受信部が受信した電波である。   (4) More preferably, the reference radio wave is a radio wave received by the receiving unit in a period later in time than the plurality of target periods.

このような構成により、基準として扱う参照用電波をより新しい電波に逐次的に変更することができるので、監視装置の電波環境の変化に対しても柔軟に対応することができる。   With such a configuration, the reference radio wave handled as a reference can be sequentially changed to a newer radio wave, so that it is possible to flexibly cope with changes in the radio wave environment of the monitoring device.

(5)より好ましくは、上記参照用電波は、上記複数の対象期間よりも時間的に前の、上記所定エリアが所定の状態である期間において上記受信部が受信した電波である。   (5) More preferably, the reference radio wave is a radio wave received by the receiving unit in a period in which the predetermined area is in a predetermined state before the plurality of target periods.

このように、特定の基準となる参照用電波を用いる構成により、不適切な参照用電波が用いられることを抑制し、特徴量を安定して算出することができる。   As described above, the configuration using the reference radio wave serving as a specific standard can suppress inappropriate use of the reference radio wave, and can stably calculate the feature amount.

これにより、絶対評価に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を正確に選択することができるので、監視動作の信頼性を増すことができる。   As a result, radio waves that do not include interference waves can be accurately selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on absolute evaluation, so that the reliability of the monitoring operation can be increased.

(6)好ましくは、上記特徴量算出部は、2つの上記対象期間における上記電波同士の関係を表す値を上記特徴量として算出し、上記特徴量算出部は、3つ以上の上記対象期間において、2つの上記対象期間における上記電波のすべての組み合わせについて、上記関係を表す値を算出する。   (6) Preferably, the feature quantity calculation unit calculates a value representing a relationship between the radio waves in two target periods as the feature quantity, and the feature quantity calculation unit includes three or more target periods. A value representing the relationship is calculated for all combinations of the radio waves in the two target periods.

このように、参照用電波を設定しない構成により、設定した参照用電波が不適切である場合に発生する監視装置の不安定な動作を回避することができる。また、たとえば対象とする所定エリアを変更する場合においても、参照用電波を新たに設定しなくてもよいので、監視装置における処理を簡素化することができる。   As described above, the configuration in which the reference radio wave is not set can avoid an unstable operation of the monitoring device that occurs when the set reference radio wave is inappropriate. Further, for example, even when changing a predetermined target area, it is not necessary to newly set a reference radio wave, so that the processing in the monitoring device can be simplified.

また、上記3つ以上の対象期間は逐次的に更新されるので、監視装置の電波環境の変化に対しても柔軟に対応することができる。   In addition, since the three or more target periods are sequentially updated, it is possible to flexibly cope with changes in the radio wave environment of the monitoring device.

また、2つの対象期間における電波同士の関係を定量化することができるので、3つ以上の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を、定量化した関係を用いて容易に選択することができる。   In addition, since the relationship between radio waves in two target periods can be quantified, radio waves that do not include interference waves among radio waves in each of three or more target periods can be easily obtained using the quantified relationship. Can be selected.

(7)より好ましくは、上記監視部は、上記複数の対象期間のうち、上記参照用電波との一致度合いが最も大きくなる上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視する。   (7) More preferably, the monitoring unit performs human action in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the degree of coincidence with the reference radio wave is the largest among the plurality of target periods. Monitor.

このような構成により、複数の対象期間の各々における電波のうち、参照用電波との関係が最も近くなる対象期間を選択することができるので、干渉波がより含まれない電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができる。   With such a configuration, it is possible to select the target period that has the closest relationship with the reference radio wave from among the radio waves in each of the plurality of target periods. It is possible to correctly monitor human movements in the area.

また、参照用電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波と参照用電波との関係を表す値を、当該対象期間を含む上記複数の対象期間において時間的に平滑化することができるので、誤検知の発生を抑制することができる。   In addition, since the value representing the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period that has the highest degree of coincidence with the reference radio wave can be temporally smoothed in the plurality of target periods including the target period. The occurrence of false detection can be suppressed.

(8)好ましくは、上記特徴量算出部は、上記監視装置における上記電波の受信電力の上記対象期間における統計値を上記特徴量として算出する。   (8) Preferably, the feature amount calculating unit calculates a statistical value of the received power of the radio wave in the target period in the monitoring device as the feature amount.

このように、監視装置における電波に干渉波が含まれる程度に応じて変化する上記統計値を特徴量として算出する構成により、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれる程度の低い電波を選択することができる。   In this way, the above statistical value that changes according to the degree of interference waves included in the radio waves in the monitoring device is calculated as a feature amount, so that the interference waves are included in the radio waves in each of a plurality of target periods. A low radio wave can be selected.

(9)好ましくは、上記特徴量算出部は、上記受信部によって受信された上記対象期間における上記電波の周波数分布から上記特徴量を算出する。   (9) Preferably, the feature amount calculation unit calculates the feature amount from the frequency distribution of the radio wave in the target period received by the reception unit.

このように、受信部によって受信された対象期間における電波に干渉波が含まれる程度に応じて変化する上記周波数スペクトルから特徴量を算出する構成により、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれる程度の低い電波を選択することができる。   As described above, the feature amount is calculated from the frequency spectrum that changes in accordance with the degree of the interference wave included in the radio wave in the target period received by the receiving unit. It is possible to select radio waves that are low enough to contain waves.

(10)好ましくは、上記監視部は、上記複数の対象期間のうち、上記特徴量が所定値に最も近くなる上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視する。   (10) Preferably, the monitoring unit monitors a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount is closest to a predetermined value among the plurality of target periods.

このような構成により、たとえば、送信機から送信される電波の特徴量に応じた値を上記所定値として設定した場合において、特徴量が送信機から送信される電波の特徴量に最も近くなる対象期間における電波を選択することができるので、選択した電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができる。   With such a configuration, for example, when the value corresponding to the feature quantity of the radio wave transmitted from the transmitter is set as the predetermined value, the target whose feature quantity is closest to the feature quantity of the radio wave transmitted from the transmitter Since radio waves in the period can be selected, it is possible to correctly monitor human actions in a predetermined area based on the selected radio waves.

また、たとえば、上記所定値を柔軟に設定することにより、複数の対象期間の各々における電波の中から最も適した電波を選択することができる。具体的には、たとえば、監視装置が複数の送信機から送信される各電波を処理する構成においても、送信機ごとに適切な所定値を設定することにより、送信機ごとに、複数の対象期間の各々における電波の中から最も干渉波の少ない電波を選択することができる。   For example, by setting the predetermined value flexibly, it is possible to select the most suitable radio wave from radio waves in each of a plurality of target periods. Specifically, for example, even in a configuration in which the monitoring apparatus processes each radio wave transmitted from a plurality of transmitters, by setting an appropriate predetermined value for each transmitter, a plurality of target periods are set for each transmitter. The radio wave with the least interference wave can be selected from the radio waves in each of the above.

(11)本発明の実施の形態に係る監視プログラムは、監視装置において用いられる監視プログラムであって、コンピュータに、所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信するステップと、受信した複数の対象期間の各々における上記電波の特徴量を算出するステップと、算出した上記特徴量が所定の条件を満たす上記対象期間における上記電波に基づいて、上記所定エリアにおける人間の動作を監視するステップとを実行させるためのプログラムである。   (11) A monitoring program according to an embodiment of the present invention is a monitoring program used in a monitoring device, the computer receiving a radio wave transmitted from a transmitter arranged in a predetermined area, Calculating a feature quantity of the radio wave in each of a plurality of target periods, and monitoring a human action in the predetermined area based on the radio waves in the target period in which the calculated feature quantity satisfies a predetermined condition Is a program for executing

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波が含まれない電波を選択することができるので、監視装置では、干渉波が含まれる電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. It is possible to suppress false detection caused by processing the above and improve detection accuracy.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、監視装置を侵入検知用途に用いる場合において、誤報が生ずることを回避することができ、また、監視装置を見守り用途に用いる場合において、失報が生ずることを回避することができる。   As a result, it is possible to correctly monitor human movements in a predetermined area, so that when the monitoring device is used for intrusion detection, it is possible to avoid the occurrence of false alarms, and when the monitoring device is used for watching and monitoring purposes. In this case, it is possible to avoid the occurrence of misreporting.

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated. Moreover, you may combine arbitrarily at least one part of embodiment described below.

<第1の実施の形態>
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムの使用イメージを示す図である。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram showing a usage image of the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention.

図1を参照して、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システム201は、動体検知センサとして機能する。侵入検知システムとして最低一組の送信機151および受信機101が、警戒エリアとしたい閉空間、たとえば家の中に設置される。そして、侵入検知システムは、送信機151から一定間隔以内または連続的に送信される電波を受信機101で受信し、受信した電波に基づいて信号処理を行なうことにより、室内に侵入した人間およびドアの開閉等を検知する。   Referring to FIG. 1, intrusion detection system 201 according to the first embodiment of the present invention functions as a moving object detection sensor. As an intrusion detection system, at least one set of a transmitter 151 and a receiver 101 is installed in a closed space, for example, a house, which is to be a warning area. The intrusion detection system receives radio waves transmitted from the transmitter 151 within a predetermined interval or continuously by the receiver 101 and performs signal processing based on the received radio waves, so that the person and the door that have entered the room Detects the opening and closing of

たとえば、侵入検知システム201における受信機(監視装置)101は、アレイ式電波センサであり、複数の受信アンテナ素子を備え、閉空間における電波伝搬の変化を利用して動体の検知機能を実現する。侵入検知システム201が使用する電波は、原理上は周波数および帯域幅等に制約はない。   For example, the receiver (monitoring device) 101 in the intrusion detection system 201 is an array-type radio wave sensor, includes a plurality of receiving antenna elements, and realizes a moving object detection function using changes in radio wave propagation in a closed space. In principle, the radio waves used by the intrusion detection system 201 are not limited in frequency, bandwidth, and the like.

[構成および基本動作]
図2は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムの構成を示す図である。
[Configuration and basic operation]
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention.

図2を参照して、室内等の所定エリアにおいて、受信機101と、送信機151と、無線機161A,161B,162とが設けられている。受信機101と送信機151とで侵入検知システム201が構成される。以下、無線機161A,161Bの各々を無線機161とも称する。   Referring to FIG. 2, in a predetermined area such as a room, receiver 101, transmitter 151, and radios 161A, 161B, and 162 are provided. The receiver 101 and the transmitter 151 constitute an intrusion detection system 201. Hereinafter, each of the wireless devices 161A and 161B is also referred to as a wireless device 161.

送信機151は、たとえば、所定の無線通信方式に従って間欠的に電波を送信する。具体的には、送信機151は、たとえば、IEEE802.15.4(非特許文献2)規格の無線通信方式に従って受信機101へ無線信号を100ミリ秒の周期で送信する。この無線信号は、たとえば2.4GHz帯の無線信号である。   The transmitter 151 transmits radio waves intermittently according to a predetermined wireless communication method, for example. Specifically, the transmitter 151 transmits a radio signal to the receiver 101 in a cycle of 100 milliseconds in accordance with, for example, a wireless communication scheme of IEEE 802.15.4 (Non-Patent Document 2) standard. This radio signal is, for example, a 2.4 GHz band radio signal.

無線機161は、たとえば、無線LANアクセスポイントであり、2.4GHz帯の無線信号を用いて他の無線機161と通信する。   The wireless device 161 is, for example, a wireless LAN access point, and communicates with other wireless devices 161 using a 2.4 GHz band wireless signal.

無線機162は、たとえば、ZigBee(登録商標)機器であり、IEEE802.15.4規格の無線通信方式に従って他の無線機162と無線信号を送受信する。この無線信号は、たとえば2.4GHz帯の無線信号である。   The wireless device 162 is, for example, a ZigBee (registered trademark) device, and transmits and receives wireless signals to and from other wireless devices 162 in accordance with the wireless communication scheme of the IEEE 802.15.4 standard. This radio signal is, for example, a 2.4 GHz band radio signal.

受信機101は、たとえば、侵入検知装置として、送信機151、無線機161および無線機162等の複数の装置が無線信号を送信するエリアにおいて、人間の動作を検知する。   For example, the receiver 101 detects a human operation in an area where a plurality of devices such as a transmitter 151, a wireless device 161, and a wireless device 162 transmit wireless signals as an intrusion detection device.

より詳細には、受信機101は、所定エリアの状態を示す空間特徴量に基づいて、当該エリアにおける人間の動作を検知する。すなわち、受信機101は、反射および回折等の波動伝搬の性質に基づいて、所定エリア内の状態を監視する。具体的には、受信機101は、複数のアンテナの受信信号に基づいて計算された到来角分布を監視することにより、人間の動作を検知する。   More specifically, the receiver 101 detects a human motion in the area based on the spatial feature amount indicating the state of the predetermined area. That is, the receiver 101 monitors the state in the predetermined area based on the wave propagation properties such as reflection and diffraction. Specifically, the receiver 101 detects a human motion by monitoring the arrival angle distribution calculated based on the reception signals of a plurality of antennas.

侵入検知システム201では、受信機101は、たとえば2.4GHz帯のIEEE802.15.4規格の無線通信方式に従う通信信号の電波を利用して検知動作を行なう。   In the intrusion detection system 201, the receiver 101 performs a detection operation using radio waves of a communication signal according to a wireless communication scheme of, for example, the IEEE 802.15.4 standard in the 2.4 GHz band.

図3は、本発明の第1の実施の形態に係る送信機が送信するフレームの一例を示す図である。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a frame transmitted by the transmitter according to the first embodiment of the present invention.

図3を参照して、フレーム401は、たとえば、送信される順に同期ヘッダ(SHR:Synchronization Header)、PHYヘッダ(PHR:PHY Header)およびデータユニット(PSDU:PHY Service Data Unit)により構成される。データユニットの領域には、MACヘッダ、MACペイロードおよびMACフッタが含まれる。   Referring to FIG. 3, frame 401 includes, for example, a synchronization header (SHR), a PHY header (PHR), and a data unit (PSDU: PHY Service Data Unit) in the order of transmission. The area of the data unit includes a MAC header, a MAC payload, and a MAC footer.

同期ヘッダは、たとえば5オクテットの領域を有する。同期ヘッダの1オクテット目から4オクテット目までの領域には、たとえばプリアンブルとして0x00000000の値が格納される。以下、「0x」で始まる数字は、「0x」以降の数字が16進数で表されていることを意味する。また、同期ヘッダの5オクテット目の領域には、たとえばフレーム401の開始位置を示すSFD(Start of Frame Delimiter)として0xA7の値が格納される。   The synchronization header has, for example, an area of 5 octets. In the area from the first octet to the fourth octet of the synchronization header, for example, a value of 0x00000000 is stored as a preamble. Hereinafter, a number starting with “0x” means that the number after “0x” is expressed in hexadecimal. In the fifth octet area of the synchronization header, for example, a value of 0xA7 is stored as an SFD (Start of Frame Delimiter) indicating the start position of the frame 401.

PHYヘッダは、たとえば1オクテットの領域を有する。PHYヘッダの1オクテット目の領域には、たとえばデータユニット長を示す値が格納される。   The PHY header has an area of 1 octet, for example. For example, a value indicating the data unit length is stored in the first octet area of the PHY header.

データユニットにおいて、MACヘッダおよびMACペイロードは、たとえば可変の領域を有し、また、MACフッタは、たとえば2オクテットの領域を有する。MACヘッダには、たとえばフレーム401を送信する装置の識別情報であるID情報が格納される。MACペイロードには、たとえばデータ情報が格納される。MACフッタには、たとえばMACヘッダおよびMACペイロードに格納された値の誤りの有無を検出するためのCRC(Cyclic Redundancy Check)情報が格納される。   In the data unit, the MAC header and the MAC payload have a variable area, for example, and the MAC footer has a 2-octet area, for example. In the MAC header, for example, ID information that is identification information of a device that transmits the frame 401 is stored. For example, data information is stored in the MAC payload. The MAC footer stores, for example, CRC (Cyclic Redundancy Check) information for detecting whether or not there is an error in the values stored in the MAC header and the MAC payload.

[受信機の構成]
図4は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムにおける受信機の構成を示す図である。
[Receiver configuration]
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a receiver in the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention.

図4を参照して、受信機101は、受信信号監視部51と、干渉除去部52と、監視部53と、アレイ受信部54とを備える。受信信号監視部51は、アンテナ41と、信号解析部42と、サンプリング制御部43とを含む。監視部53は、空間特徴量算出部11と、イベント検知部12とを含む。アレイ受信部54は、アンテナ部21と、受信回路22と、分岐回路35と、発振器36とを含む。アンテナ部21は、たとえば4本のアンテナを含む。受信回路22は、アンテナ部21におけるアンテナに対応して、バンドパスフィルタ31、ローノイズアンプ32、直交復調器33およびA/Dコンバータ(ADC)34の組を4つ含む。受信回路22におけるこれらの組を、それぞれRX1,RX2,RX3,RX4と称する。   Referring to FIG. 4, receiver 101 includes a received signal monitoring unit 51, an interference removing unit 52, a monitoring unit 53, and an array receiving unit 54. The reception signal monitoring unit 51 includes an antenna 41, a signal analysis unit 42, and a sampling control unit 43. The monitoring unit 53 includes a spatial feature amount calculation unit 11 and an event detection unit 12. The array receiving unit 54 includes an antenna unit 21, a receiving circuit 22, a branch circuit 35, and an oscillator 36. The antenna unit 21 includes, for example, four antennas. The reception circuit 22 includes four sets of a band pass filter 31, a low noise amplifier 32, an orthogonal demodulator 33, and an A / D converter (ADC) 34 corresponding to the antennas in the antenna unit 21. These sets in the receiving circuit 22 are referred to as RX1, RX2, RX3, and RX4, respectively.

アレイ受信部54におけるアンテナ部21は、たとえば所定エリアに配置された送信機151から周期的に送信された電波すなわち無線信号を受信する。受信回路22において、バンドパスフィルタ31は、対応のアンテナ部21において受信された無線信号の周波数成分のうち、所定の周波数帯域外の成分、たとえば2.4GHz帯以外の成分を減衰させる。   The antenna unit 21 in the array receiving unit 54 receives radio waves, that is, radio signals periodically transmitted from a transmitter 151 arranged in a predetermined area, for example. In the reception circuit 22, the band pass filter 31 attenuates a component outside a predetermined frequency band, for example, a component other than the 2.4 GHz band, among the frequency components of the radio signal received by the corresponding antenna unit 21.

ローノイズアンプ32は、バンドパスフィルタ31を通過した無線信号を増幅して直交復調器33へ出力する。   The low noise amplifier 32 amplifies the radio signal that has passed through the band pass filter 31 and outputs the amplified signal to the quadrature demodulator 33.

発振器36は、ローカル信号を生成し、分岐回路35へ出力する。分岐回路35は、発振器36から受けたローカル信号である無線信号を、受信回路22の4つの組RX1,RX2,RX3,RX4の直交復調器33へ出力する。   The oscillator 36 generates a local signal and outputs it to the branch circuit 35. The branch circuit 35 outputs a radio signal, which is a local signal received from the oscillator 36, to the quadrature demodulator 33 of the four sets RX 1, RX 2, RX 3, RX 4 of the reception circuit 22.

直交復調器33は、ローノイズアンプ32から受けた無線信号と分岐回路35を介して発振器36から受けたローカル信号とを乗算することにより、ローノイズアンプ32から受けた信号をたとえば直交復調してベースバンド帯のI信号およびQ信号に変換し、A/Dコンバータ34へ出力する。   The quadrature demodulator 33 multiplies the radio signal received from the low noise amplifier 32 by the local signal received from the oscillator 36 via the branch circuit 35, thereby orthogonally demodulating the signal received from the low noise amplifier 32, for example, as a baseband signal. The signals are converted into band I and Q signals and output to the A / D converter 34.

A/Dコンバータ34は、たとえば、受信信号監視部51からサンプリング指示信号を受けている間、直交復調器33から受けたI信号およびQ信号をサンプリングし、サンプリング結果を干渉除去部52へ出力する。   For example, the A / D converter 34 samples the I signal and the Q signal received from the quadrature demodulator 33 while receiving the sampling instruction signal from the reception signal monitoring unit 51, and outputs the sampling result to the interference removal unit 52. .

より詳細には、A/Dコンバータ34は、たとえば、受信信号監視部51からサンプリング指示信号を受けている間駆動する。この際、A/Dコンバータ34は、たとえば、直交復調器33から受けたI信号およびQ信号を所定のサンプリング周波数でそれぞれnビット(nは2以上の自然数)のデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号を干渉除去部52へ出力する。なお、A/Dコンバータ34が生成するデジタル信号の値は、たとえばアレイ受信部54が受信した無線信号の受信電力を示す。   More specifically, the A / D converter 34 is driven while receiving a sampling instruction signal from the reception signal monitoring unit 51, for example. At this time, the A / D converter 34 converts, for example, the I signal and the Q signal received from the quadrature demodulator 33 into digital signals of n bits (n is a natural number of 2 or more) at a predetermined sampling frequency, respectively. The digital signal is output to the interference removal unit 52. Note that the value of the digital signal generated by the A / D converter 34 indicates, for example, the reception power of the radio signal received by the array reception unit 54.

受信信号監視部51は、たとえば送信機151からの無線信号を監視する。より詳細には、受信信号監視部51における信号解析部42は、たとえば、送信機151および無線機162から送信される無線信号をアンテナ41経由で受信する。   The reception signal monitoring unit 51 monitors, for example, a radio signal from the transmitter 151. More specifically, the signal analysis unit 42 in the reception signal monitoring unit 51 receives, for example, radio signals transmitted from the transmitter 151 and the radio unit 162 via the antenna 41.

信号解析部42は、たとえば、アンテナ41経由で受信した無線信号から図3に示すフレーム401に含まれる情報を取得する。より詳細には、信号解析部42は、たとえば、アンテナ41経由で受信した無線信号からフレーム401の同期ヘッダにおけるSFDを検出すると、検出したタイミングで受信開始情報をサンプリング制御部43へ出力する。   For example, the signal analysis unit 42 acquires information included in the frame 401 illustrated in FIG. 3 from the radio signal received via the antenna 41. More specifically, for example, when the SFD in the synchronization header of the frame 401 is detected from a radio signal received via the antenna 41, the signal analysis unit 42 outputs reception start information to the sampling control unit 43 at the detected timing.

そして、信号解析部42は、たとえば、フレーム401のPHYヘッダに格納されたデータユニット長を示す値を取得し、取得した値に基づいてデータユニットを取得する。信号解析部42は、たとえば、データユニットの取得を完了すると、完了したタイミングで受信終了情報をサンプリング制御部43へ出力する。   And the signal analysis part 42 acquires the value which shows the data unit length stored in the PHY header of the flame | frame 401, for example, and acquires a data unit based on the acquired value. For example, when the acquisition of the data unit is completed, the signal analysis unit 42 outputs the reception end information to the sampling control unit 43 at the completion timing.

また、信号解析部42は、たとえば、データユニットのMACフッタに格納されたCRC情報に基づいて、MACヘッダおよびMACペイロードに格納された値に誤りがあるか否かを検出するためのCRC照合処理を行う。信号解析部42は、たとえば、CRC照合処理において値の誤りがないと判断すると、フレーム401の送信元を示すID情報をMACヘッダから取得し、取得したID情報をサンプリング制御部43へ出力する。   In addition, the signal analysis unit 42, for example, a CRC verification process for detecting whether there is an error in the values stored in the MAC header and the MAC payload based on the CRC information stored in the MAC footer of the data unit I do. For example, if the signal analysis unit 42 determines that there is no error in the value in the CRC verification process, the signal analysis unit 42 acquires ID information indicating the transmission source of the frame 401 from the MAC header, and outputs the acquired ID information to the sampling control unit 43.

なお、信号解析部42は、たとえば、CRC照合処理を行わずに、MACヘッダに格納されたID情報を取得したタイミングで当該ID情報をサンプリング制御部43へ出力してもよい。これにより、CRC照合処理による遅延を回避することができるので、ID情報を迅速にサンプリング制御部43へ出力することができる。また、受信信号監視部51における処理負荷を軽減することができる。   For example, the signal analysis unit 42 may output the ID information to the sampling control unit 43 at the timing when the ID information stored in the MAC header is acquired without performing the CRC collation process. As a result, a delay due to the CRC collation process can be avoided, so that the ID information can be quickly output to the sampling control unit 43. In addition, the processing load on the received signal monitoring unit 51 can be reduced.

サンプリング制御部43は、たとえば、信号解析部42から受けたID情報が送信機151を示す場合、ID適合通知を干渉除去部52へ出力する。また、サンプリング制御部43は、たとえば、信号解析部42から受けたID情報が無線機162を示す場合、ID不適合通知を干渉除去部52へ出力する。   For example, when the ID information received from the signal analysis unit 42 indicates the transmitter 151, the sampling control unit 43 outputs an ID conformity notification to the interference removal unit 52. For example, when the ID information received from the signal analysis unit 42 indicates the wireless device 162, the sampling control unit 43 outputs an ID nonconformity notification to the interference removal unit 52.

また、サンプリング制御部43は、たとえば、アレイ受信部54が無線信号のサンプリングを行うべき期間であるサンプリング期間を設定する。   In addition, the sampling control unit 43 sets, for example, a sampling period that is a period during which the array receiving unit 54 should perform sampling of a radio signal.

図5は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が設定するサンプリング期間の一例を示す図である。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a sampling period set by the receiver according to the first embodiment of the present invention.

図5を参照して、具体的には、サンプリング制御部43は、たとえば、信号解析部42から受信開始情報を受けるタイミングから受信終了情報を受けるタイミングまでをサンプリング期間に設定する。サンプリング制御部43は、たとえば、設定したサンプリング期間においてサンプリング指示信号をアレイ受信部54および干渉除去部52へ出力する。なお、サンプリング期間の長さは3〜5ミリ秒である。   Referring to FIG. 5, specifically, sampling control unit 43 sets, for example, a sampling period from a timing at which reception start information is received from signal analysis unit 42 to a timing at which reception end information is received. For example, the sampling control unit 43 outputs a sampling instruction signal to the array reception unit 54 and the interference removal unit 52 in the set sampling period. The length of the sampling period is 3 to 5 milliseconds.

より詳細には、送信機151は、たとえば、時刻t11から時刻t12までフレーム402を送信する。サンプリング制御部43は、たとえば、フレーム402のSFDが検出される時刻t31から時刻t12までのサンプリング期間Ts11においてサンプリング指示信号をアレイ受信部54および干渉除去部52へ出力する。   More specifically, the transmitter 151 transmits the frame 402 from time t11 to time t12, for example. For example, the sampling control unit 43 outputs a sampling instruction signal to the array reception unit 54 and the interference removal unit 52 in the sampling period Ts11 from time t31 to time t12 when the SFD of the frame 402 is detected.

たとえば、無線機161は、サンプリング期間Ts11に含まれる期間であって時刻t21から時刻t22までの期間Ti1、受信機101にとって干渉波となる無線信号を送信する。このため、アレイ受信部54は、サンプリング期間Ts11の一部において干渉波が含まれる無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG11を干渉除去部52へ出力する。   For example, the wireless device 161 transmits a wireless signal that is included in the sampling period Ts11 and is an interference wave for the receiver 101 during the period Ti1 from time t21 to time t22. For this reason, the array receiving unit 54 samples a radio signal including an interference wave in a part of the sampling period Ts11 and outputs the sample group SG11 as a sampling result to the interference removing unit 52.

また、送信機151は、たとえば、時刻t13から時刻t14までフレーム403を送信する。サンプリング制御部43は、たとえば、フレーム403のSFDが検出される時刻t32から時刻t14までのサンプリング期間Ts12においてサンプリング指示信号をアレイ受信部54および干渉除去部52へ出力する。アレイ受信部54は、サンプリング期間Ts12において干渉波が含まれない無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG12を干渉除去部52へ出力する。   Further, the transmitter 151 transmits the frame 403 from time t13 to time t14, for example. For example, the sampling control unit 43 outputs a sampling instruction signal to the array receiving unit 54 and the interference removing unit 52 in the sampling period Ts12 from time t32 to time t14 when the SFD of the frame 403 is detected. The array receiver 54 samples a radio signal that does not include an interference wave in the sampling period Ts12, and outputs a sample group SG12 that is a sampling result to the interference remover 52.

また、送信機151は、たとえば、時刻t15から時刻t16までフレーム404を送信する。サンプリング制御部43は、たとえば、フレーム404のSFDが検出される時刻t33から時刻t16までのサンプリング期間Ts13においてサンプリング指示信号をアレイ受信部54および干渉除去部52へ出力する。   Further, the transmitter 151 transmits the frame 404 from time t15 to time t16, for example. For example, the sampling control unit 43 outputs a sampling instruction signal to the array receiving unit 54 and the interference removing unit 52 in the sampling period Ts13 from time t33 to time t16 when the SFD of the frame 404 is detected.

たとえば、無線機161は、サンプリング期間Ts13に含まれる期間であって時刻t23から時刻t24までの期間Ti2、受信機101にとって干渉波となる無線信号を送信する。このため、アレイ受信部54は、サンプリング期間Ts13の一部において干渉波が含まれる無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG13を干渉除去部52へ出力する。   For example, the radio 161 transmits a radio signal that is included in the sampling period Ts13 and is an interference wave for the receiver 101 during the period Ti2 from time t23 to time t24. For this reason, the array receiving unit 54 samples a radio signal including an interference wave in a part of the sampling period Ts13, and outputs the sample group SG13 as a sampling result to the interference removing unit 52.

図6は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が設定するサンプリング期間の他の例を示す図である。   FIG. 6 is a diagram illustrating another example of the sampling period set by the receiver according to the first embodiment of the present invention.

図6において、送信機151がフレーム402,403,404を送信する期間、および無線機161が無線信号を送信する期間Ti1,Ti2は図5に示すタイミングと同じである。   In FIG. 6, the periods in which the transmitter 151 transmits frames 402, 403, and 404, and the periods Ti1 and Ti2 in which the radio 161 transmits radio signals are the same as the timing shown in FIG.

たとえば、サンプリング制御部43は、信号解析部42においてCRC照合処理が行われない場合、サンプリング期間を柔軟に設定することが可能である。具体的には、サンプリング制御部43は、たとえば短いサンプリング期間を設定する。より詳細には、サンプリング制御部43は、たとえば、フレーム402のSFDが検出される時刻t31から時刻t21より前のタイミングである時刻t42までをサンプリング期間Ts21に設定する。   For example, the sampling control unit 43 can set the sampling period flexibly when the signal analysis unit 42 does not perform CRC collation processing. Specifically, the sampling control unit 43 sets a short sampling period, for example. More specifically, for example, the sampling control unit 43 sets the sampling period Ts21 from time t31 when the SFD of the frame 402 is detected to time t42, which is a timing before time t21.

また、サンプリング制御部43は、たとえば複数のフレームの送信期間にまたがったサンプリング期間を設定する。より詳細には、サンプリング制御部43は、たとえば、フレーム403の送信期間における時刻t43から時刻t14までと、フレーム404のSFDが検出される時刻t33から時刻t23より前のタイミングである時刻t44までとを合わせた期間をサンプリング期間Ts22に設定する。   In addition, the sampling control unit 43 sets a sampling period that spans transmission periods of a plurality of frames, for example. More specifically, the sampling control unit 43, for example, from the time t43 to the time t14 in the transmission period of the frame 403, and from the time t33 when the SFD of the frame 404 is detected to the time t44 that is a timing before the time t23. Is set to the sampling period Ts22.

また、サンプリング制御部43は、たとえば、時刻t44より後のタイミングであって時刻t23より前のタイミングである時刻t45から時刻t16までをサンプリング期間Ts23に設定する。   Also, the sampling control unit 43 sets, for example, the sampling period Ts23 from time t45 to time t16, which is a timing after the time t44 and before the time t23.

サンプリング制御部43は、たとえば、サンプリング期間Ts21,Ts22,Ts23においてサンプリング指示信号をアレイ受信部54および干渉除去部52へ出力する。アレイ受信部54は、サンプリング期間Ts21において干渉波が含まれない無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG21を干渉除去部52へ出力する。   For example, the sampling control unit 43 outputs a sampling instruction signal to the array receiving unit 54 and the interference removing unit 52 in the sampling periods Ts21, Ts22, and Ts23. The array receiving unit 54 samples a radio signal that does not include an interference wave in the sampling period Ts21, and outputs a sample group SG21 that is a sampling result to the interference removing unit 52.

アレイ受信部54は、フレーム403,404の送信期間にまたがったサンプリング期間Ts22において干渉波が含まれない無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG22を干渉除去部52へ出力する。また、アレイ受信部54は、サンプリング期間Ts23の一部において干渉波が含まれる無線信号をサンプリングし、サンプリング結果であるサンプル群SG23を干渉除去部52へ出力する。   The array reception unit 54 samples a radio signal that does not include an interference wave in a sampling period Ts22 that extends over the transmission periods of the frames 403 and 404, and outputs a sample group SG22 that is a sampling result to the interference removal unit 52. The array receiver 54 samples a radio signal including an interference wave in a part of the sampling period Ts23 and outputs a sample group SG23 as a sampling result to the interference remover 52.

たとえば図6に示すように、サンプリング制御部43が短いサンプリング期間を設定する構成により、干渉波が送信される期間Ti1,Ti2とサンプリング期間Ts21,Ts22,Ts23とが重なってしまう確率を下げることができる。これにより、アレイ受信部54において、サンプリング期間の一部において干渉波が含まれる無線信号をサンプリングしてしまう可能性を下げることができる。   For example, as shown in FIG. 6, the configuration in which the sampling control unit 43 sets a short sampling period may reduce the probability that the periods Ti1 and Ti2 during which interference waves are transmitted overlap the sampling periods Ts21, Ts22, and Ts23. it can. Thereby, in the array receiving part 54, possibility that the radio signal in which an interference wave is contained in a part of sampling period will be sampled can be lowered | hung.

一方、たとえば図5に示すように、サンプリング制御部43が受信開始情報および受信終了情報に基づくサンプリング期間を設定する構成により、サンプリング期間Ts11,Ts12,Ts13の長さを長くすることができるので、サンプル群SG11,SG12,SG13に含まれるデータ量を増加させることができる。これにより、サンプル群SG11,SG12,SG13を用いる後段の計算においてガウスノイズ等の各種ノイズの影響を低下させることができるので、後段の計算精度を向上させることができる。   On the other hand, for example, as shown in FIG. 5, the length of the sampling periods Ts11, Ts12, and Ts13 can be increased by the configuration in which the sampling control unit 43 sets the sampling period based on the reception start information and the reception end information. The amount of data included in the sample groups SG11, SG12, and SG13 can be increased. Thereby, in the subsequent calculation using the sample groups SG11, SG12, and SG13, the influence of various noises such as Gaussian noise can be reduced, so that the calculation accuracy in the subsequent stage can be improved.

したがって、サンプリング期間については、干渉波が送信される期間およびサンプリング期間が重なってしまう確率と後段の計算精度とを比較しながら設定することが好ましい。   Therefore, it is preferable to set the sampling period while comparing the period during which the interference wave is transmitted and the probability that the sampling period overlaps with the calculation accuracy of the subsequent stage.

なお、受信信号監視部51は、アンテナ41経由で受信した無線信号に基づいて、送信機151からのフレーム401の受信タイミングを認識する構成であるとしたが、これに限定するものではない。受信信号監視部51は、たとえば、アレイ受信部54におけるアンテナ部21におけるアンテナ経由で受信した無線信号に基づいて、送信機151からのフレーム401の受信タイミングを認識してもよい。   The reception signal monitoring unit 51 is configured to recognize the reception timing of the frame 401 from the transmitter 151 based on the radio signal received via the antenna 41, but is not limited thereto. The reception signal monitoring unit 51 may recognize the reception timing of the frame 401 from the transmitter 151 based on, for example, a radio signal received via the antenna in the antenna unit 21 in the array reception unit 54.

また、たとえば、送信機151および受信機101間がケーブルにより接続される場合において、受信信号監視部51は、フレーム401が送信されるタイミングを示す信号を当該ケーブル経由で送信機151から受信し、受信した信号に基づいてフレーム401の受信タイミングを認識する構成であってもよい。   For example, when the transmitter 151 and the receiver 101 are connected by a cable, the reception signal monitoring unit 51 receives a signal indicating the timing at which the frame 401 is transmitted from the transmitter 151 via the cable. The configuration may be such that the reception timing of the frame 401 is recognized based on the received signal.

[課題]
上述したように、送信機151が送信する電波と同一周波数帯域の電波を用いる無線機161が存在する場合、アレイ受信部54は、サンプリング期間のうちの一部または全部の期間において、送信機151から送信された無線信号、および無線機161から送信された無線信号すなわち干渉波をサンプリングしてしまうことがある。
[Task]
As described above, when there is a wireless device 161 that uses radio waves in the same frequency band as the radio waves transmitted by the transmitter 151, the array receiving unit 54 transmits the transmitter 151 during a part or all of the sampling period. The radio signal transmitted from the radio and the radio signal transmitted from the radio 161, that is, an interference wave may be sampled.

このため、受信機101では、干渉波が含まれる無線信号から生成されたサンプル群に基づいて、誤った空間特徴量を算出してしまい、人間の動作を正しく検知することができなくなる。   For this reason, the receiver 101 calculates an incorrect spatial feature amount based on a sample group generated from a radio signal including an interference wave, and cannot correctly detect a human action.

具体的には、たとえば、受信機101を侵入検知用途に用いる場合において、受信機101では、所定エリアに実際に侵入者が居ないときでも干渉波により侵入者を検知したと判断してしまい、誤報を生じることがある。また、受信機101を見守り用途に用いる場合において、受信機101では、所定エリアにおいて人の活動が無いときでも干渉波により人の活動が存在すると判断してしまい、対象者の異常を見逃してしまう失報を生じることがある。   Specifically, for example, when the receiver 101 is used for intrusion detection, the receiver 101 determines that an intruder has been detected by an interference wave even when there is no actual intruder in a predetermined area. False alarms may occur. Further, when the receiver 101 is used for watching and watching, the receiver 101 determines that there is human activity due to interference waves even when there is no human activity in a predetermined area, and overlooks the abnormality of the target person. May cause misreporting.

そこで、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、以下のような構成および動作により、このような課題を解決する。   Therefore, the monitoring device according to the first embodiment of the present invention solves such a problem by the following configuration and operation.

[干渉除去部の構成]
図7は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。
[Configuration of interference canceller]
FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the first embodiment of the present invention.

図7を参照して、干渉除去部52は、特徴量算出部63と、メモリ制御部71と、メモリ72とを含む。特徴量算出部63は、信号抽出部64と、受信信号分析部65と、サンプル群選択部66とを含む。   Referring to FIG. 7, interference removal unit 52 includes a feature amount calculation unit 63, a memory control unit 71, and a memory 72. The feature quantity calculation unit 63 includes a signal extraction unit 64, a received signal analysis unit 65, and a sample group selection unit 66.

メモリ72は、たとえば、メモリ制御部71の制御に従って、アレイ受信部54におけるRX1〜RX4のA/Dコンバータ34から受けるデジタル信号を蓄積する。   The memory 72 stores, for example, digital signals received from the A / D converters 34 of RX1 to RX4 in the array receiving unit 54 under the control of the memory control unit 71.

メモリ制御部71は、たとえばメモリ72に蓄積されたデジタル信号を処理する。より詳細には、メモリ制御部71は、たとえば、受信信号監視部51から受けるID適合通知、ID不適合通知およびサンプリング指示信号に基づいてメモリ72の更新処理を行う。   The memory control unit 71 processes a digital signal stored in the memory 72, for example. More specifically, the memory control unit 71 performs an update process on the memory 72 based on, for example, an ID conformity notification, an ID nonconformity notification, and a sampling instruction signal received from the received signal monitoring unit 51.

具体的には、メモリ制御部71は、メモリ72をたとえばリングバッファとして機能させる。すなわち、メモリ制御部71は、たとえばサンプル群を上限数までメモリ72に蓄積する。メモリ制御部71は、たとえば、上限数として5つのサンプル群を蓄積した状態において新たなサンプル群をメモリ72に蓄積する際、当該5つのサンプル群のうち最も古いサンプル群を破棄した後、新たなサンプル群をメモリ72に蓄積する。   Specifically, the memory control unit 71 causes the memory 72 to function as a ring buffer, for example. That is, the memory control unit 71 accumulates, for example, sample groups in the memory 72 up to the upper limit number. For example, when accumulating a new sample group in the memory 72 in a state where five sample groups are accumulated as the upper limit number, the memory control unit 71 discards the oldest sample group out of the five sample groups, and then creates a new sample group. The sample group is stored in the memory 72.

より詳細には、メモリ制御部71は、たとえば、サンプリング期間において受信信号監視部51からサンプリング指示信号を受けている間、A/Dコンバータ34から受けるデジタル信号を新たなサンプル群SGnewとしてメモリ72に蓄積する。   More specifically, the memory control unit 71 receives, for example, a digital signal received from the A / D converter 34 as a new sample group SGnew in the memory 72 while receiving the sampling instruction signal from the reception signal monitoring unit 51 during the sampling period. accumulate.

そして、メモリ制御部71は、たとえば、受信信号監視部51からID不適合通知を受けると、サンプル群SGnewを破棄する。また、メモリ制御部71は、たとえば、受信信号監視部51からID適合通知を受けると、5つのサンプル群SG[1]〜SG[5]を更新し、メモリ72の更新処理が完了した旨を示す更新完了通知を特徴量算出部63へ出力する。   And the memory control part 71 will cancel | discard sample group SGnew, if ID notification of nonconformity is received from the received signal monitoring part 51, for example. Further, for example, when receiving the ID conformity notification from the reception signal monitoring unit 51, the memory control unit 71 updates the five sample groups SG [1] to SG [5] and indicates that the update processing of the memory 72 is completed. An update completion notification is output to the feature amount calculation unit 63.

サンプル群の更新時において、メモリ制御部71は、たとえば、更新前のサンプル群SG[1]〜SG[5]のうち最も古いサンプル群を破棄した後、残ったサンプル群およびサンプル群SGnewを新しい順にサンプル群SG[1]〜SG[5]に格納する。すなわち、メモリ72には、送信機151から送信された無線信号に基づいて生成されるサンプル群が蓄積される。   At the time of updating the sample group, for example, the memory control unit 71 discards the oldest sample group among the sample groups SG [1] to SG [5] before the update, and then updates the remaining sample group and sample group SGnew. The samples are sequentially stored in the sample groups SG [1] to SG [5]. That is, the memory 72 stores a sample group generated based on the radio signal transmitted from the transmitter 151.

ここで、アレイ受信部54の測定対象である送信機151から送信された無線信号をアレイ受信部54がサンプリングした期間を対象期間と定義する。言い換えると、送信機151からの無線信号に基づいて生成されたサンプル群に対応するサンプリング期間が対象期間に相当する。   Here, a period in which the array receiver 54 samples a radio signal transmitted from the transmitter 151 that is a measurement target of the array receiver 54 is defined as a target period. In other words, the sampling period corresponding to the sample group generated based on the radio signal from the transmitter 151 corresponds to the target period.

具体的には、メモリ72に蓄積されているサンプル群SG[1]〜SG[5]の各々に対応する5つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ相当する。以下、”対象期間T[N*]”における”N*”については、数値を表すものとする。また、”*”に相当する数字が大きいほど対応する対象期間がより過去のものであるとする。具体的には、N1〜N5は、たとえば51〜55のような連続する数値である。対象期間T[N1]〜T[N5]は、T[N1]〜T[N5]の順に、より過去の対象期間となる。   Specifically, five sampling periods corresponding to each of the sample groups SG [1] to SG [5] stored in the memory 72 correspond to the target periods T [N1] to T [N5], respectively. Hereinafter, “N *” in the “target period T [N *]” represents a numerical value. Further, it is assumed that the larger the number corresponding to “*” is, the longer the corresponding target period is. Specifically, N1 to N5 are continuous numerical values such as 51 to 55, for example. The target periods T [N1] to T [N5] are the past target periods in the order of T [N1] to T [N5].

なお、メモリ制御部71が5つの対象期間に対応するサンプル群をメモリ72に蓄積する構成であるとしたが、これに限定するものではない。たとえば、メモリ制御部71が2つ以上の対象期間に対応するサンプル群をメモリ72に蓄積する構成であればよい。   Although the memory control unit 71 is configured to store the sample groups corresponding to the five target periods in the memory 72, the present invention is not limited to this. For example, the memory control unit 71 may be configured to store a sample group corresponding to two or more target periods in the memory 72.

特徴量算出部63は、たとえば、メモリ72に蓄積された複数のサンプル群に基づいて、アレイ受信部54が受信した無線信号の特徴量を算出する。   The feature amount calculation unit 63 calculates the feature amount of the radio signal received by the array reception unit 54 based on, for example, a plurality of sample groups stored in the memory 72.

より詳細には、特徴量算出部63における信号抽出部64は、たとえば、メモリ制御部71から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積されたサンプル群SG[1]〜SG[5]から対象信号S[1]〜S[5]をそれぞれ抽出する。信号抽出部64は、たとえば、抽出した対象信号S[1]〜S[5]を受信信号分析部65へ出力する。   More specifically, for example, when the signal extraction unit 64 in the feature amount calculation unit 63 receives an update completion notification from the memory control unit 71, the signal extraction unit 64 performs processing from the sample groups SG [1] to SG [5] accumulated in the memory 72. The signals S [1] to S [5] are extracted. The signal extraction unit 64 outputs the extracted target signals S [1] to S [5] to the reception signal analysis unit 65, for example.

ここで、対象信号は、たとえば受信回路22における組RX1〜RX4のうち、1または複数の組に対応するA/Dコンバータ34により対象期間サンプリングされたデジタル信号から生成される。なお、干渉波の影響は各組に対して均等であると考えられるため、1つの組に対応するA/Dコンバータ34により対象期間サンプリングされたデジタル信号を対象信号の代表として用いてもよい。   Here, the target signal is generated from a digital signal sampled by the A / D converter 34 corresponding to one or a plurality of sets among the sets RX1 to RX4 in the reception circuit 22, for example. Since the influence of the interference wave is considered to be equal for each set, a digital signal sampled for a target period by the A / D converter 34 corresponding to one set may be used as a representative of the target signal.

[受信電力の対象期間における統計値を特徴量とする場合]
図8は、本発明の第1の実施の形態に係る特徴量算出部が処理する対象信号の時間変化の一例を示す図である。
[When the statistical value during the target period of received power is used as a feature value]
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a time change of the target signal processed by the feature amount calculation unit according to the first embodiment of the present invention.

図8を参照して、受信信号分析部65は、たとえば、送信機151から送信された無線信号の受信機101における受信電力の各対象期間における統計値を特徴量として算出する。   Referring to FIG. 8, reception signal analysis unit 65 calculates, for example, a statistical value in each target period of reception power of radio signal transmitted from transmitter 151 in receiver 101 as a feature amount.

具体的には、受信信号分析部65は、たとえば図8に示すように、信号抽出部64から受ける対象信号S[1]〜S[5]の各々の値すなわちレベルの平均値M[1]〜M[5]を、それぞれ送信機151から送信された無線信号の受信機101における受信電力の対象期間T[N1]〜T[N5]における特徴量A[1]〜A[5]として算出する。   Specifically, the received signal analyzer 65, for example, as shown in FIG. 8, each value of the target signals S [1] to S [5] received from the signal extractor 64, that is, the average value M [1] of the levels. To M [5] are calculated as feature quantities A [1] to A [5] in the target periods T [N1] to T [N5] of the received power at the receiver 101 of the wireless signals transmitted from the transmitter 151, respectively. To do.

なお、受信信号分析部65は、対象信号のレベルの平均値を受信電力の対象期間における特徴量として算出する構成であるとしたが、これに限定するものではない。受信信号分析部65は、たとえば対象信号のレベルの中央値および最頻値等の統計値を、受信電力の対象期間における特徴量として算出する構成であってもよい。   The received signal analysis unit 65 is configured to calculate the average value of the level of the target signal as the feature amount in the target period of the received power. However, the present invention is not limited to this. The reception signal analysis unit 65 may be configured to calculate, for example, a statistical value such as a median value and a mode value of the level of the target signal as a feature amount in the target period of the reception power.

あるいは、受信信号分析部65は、たとえば、信号抽出部64から受ける対象信号S[1]〜S[5]の各々のレベルの高次統計量D[1]〜D[5]を、それぞれ送信機151から送信された無線信号の受信機101における受信電力の対象期間T[N1]〜T[N5]における特徴量A[1]〜A[5]として算出する。   Alternatively, the reception signal analysis unit 65 transmits, for example, higher-order statistics D [1] to D [5] of each level of the target signals S [1] to S [5] received from the signal extraction unit 64, respectively. The wireless signal transmitted from the device 151 is calculated as the feature amounts A [1] to A [5] in the target period T [N1] to T [N5] of the received power in the receiver 101.

また、高次統計量とは、たとえば1つの対象期間における対象信号のレベルの分散である。また、高次統計量は、1つの対象期間における対象信号のレベルの2乗和、3乗和および4乗和等であってもよい。   The higher-order statistic is, for example, the variance of the level of the target signal in one target period. Further, the higher-order statistic may be a sum of squares, sums of squares, sums of fourths, and the like of the level of the target signal in one target period.

受信信号分析部65は、たとえば算出した特徴量A[1]〜A[5]をサンプル群選択部66へ出力する。   The received signal analysis unit 65 outputs the calculated feature amounts A [1] to A [5] to the sample group selection unit 66, for example.

サンプル群選択部66は、たとえば、受信信号分析部65から特徴量A[1]〜A[5]を受けると、受けた特徴量A[1]〜A[5]に基づいて、空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択する。   For example, when the sample group selection unit 66 receives the feature amounts A [1] to A [5] from the reception signal analysis unit 65, the sample group selection unit 66, based on the received feature amounts A [1] to A [5], Select the sample group to be used in the calculation of.

具体的には、サンプル群選択部66は、たとえば、特徴量A[1]〜A[5]のうち、所定値に最も近くなる特徴量を選択し、選択した特徴量に対応するインデックスを用いて、メモリ72に蓄積されたサンプル群SG[1]〜SG[5]から空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択する。   Specifically, the sample group selection unit 66 selects, for example, a feature quantity closest to a predetermined value from the feature quantities A [1] to A [5], and uses an index corresponding to the selected feature quantity. Thus, the sample group to be used for the calculation of the spatial feature is selected from the sample groups SG [1] to SG [5] stored in the memory 72.

より詳細には、サンプル群選択部66は、所定値として、たとえば事前に学習した標準特徴量Astdを保持する。標準特徴量Astdとは、たとえば、送信機151から標準的に送信された無線信号のアレイ受信部54によるサンプリング結果の平均値である標準平均値Mstd、および当該サンプリング結果の高次統計量である標準高次統計量Dstdの少なくとも一方である。   More specifically, the sample group selection unit 66 holds, for example, a standard feature value Astd learned in advance as a predetermined value. The standard feature amount Astd is, for example, a standard average value Mstd that is an average value of sampling results by the array receiving unit 54 of wireless signals that are normally transmitted from the transmitter 151, and higher-order statistics of the sampling results. It is at least one of the standard higher-order statistics Dstd.

サンプル群選択部66は、たとえば、特徴量A[1]〜A[5]のうち、標準特徴量Astdに最も近い値を有する特徴量を選択し、選択結果に対応するインデックスを示すインデックス情報をメモリ制御部71へ通知する。   For example, the sample group selection unit 66 selects a feature amount having a value closest to the standard feature amount Astd from the feature amounts A [1] to A [5], and displays index information indicating an index corresponding to the selection result. Notify the memory control unit 71.

具体的には、サンプル群選択部66は、たとえば、平均値M[1]〜M[5]のうち平均値M[2]が標準平均値Mstdに最も近い値を有する場合、平均値M[2]を選択し、選択結果に対応するインデックスである「2」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   Specifically, for example, when the average value M [2] of the average values M [1] to M [5] has a value closest to the standard average value Mstd, the sample group selection unit 66 sets the average value M [ 2] and notifies the memory control unit 71 of “2” that is an index corresponding to the selection result as index information.

また、サンプル群選択部66は、たとえば、高次統計量D[1]〜D[5]のうち、高次統計量D[2]が標準高次統計量Dstdに最も近い値を有する場合、高次統計量D[2]を選択し、選択結果に対応する「2」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   In addition, for example, when the high-order statistic D [2] has a value closest to the standard high-order statistic Dstd among the high-order statistic D [1] to D [5], The higher-order statistic D [2] is selected, and “2” corresponding to the selection result is notified to the memory control unit 71 as index information.

なお、サンプル群選択部66は、たとえば、平均値M[1]〜M[5]および高次統計量D[1]〜D[5]の両方に基づいて、空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択してもよい。   Note that the sample group selection unit 66 should be used for the calculation of the spatial feature amount based on both the average values M [1] to M [5] and the higher-order statistics D [1] to D [5], for example. A sample group may be selected.

具体的には、サンプル群選択部66は、たとえば、平均値M[1]〜M[5]と標準平均値Mstdとの差、および高次統計量D[1]〜D[5]と標準高次統計量Dstdとの差をポイントで表し、当該ポイントをインデックスごとに合計した値に基づいて、空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択してもよい。   Specifically, the sample group selection unit 66, for example, the difference between the average values M [1] to M [5] and the standard average value Mstd, and the higher-order statistics D [1] to D [5] and the standard A difference from the higher-order statistic Dstd may be represented by a point, and a sample group to be used for calculating the spatial feature may be selected based on a value obtained by adding the points for each index.

また、たとえば干渉波が含まれる無線信号から生成されるサンプル群SG[3]から対象信号S[3]が抽出された場合、図8に示す対象信号S[3]のように、アレイ受信部54が干渉波をサンプリングした期間Tiにおいて対象信号S[3]のレベルが高くなる。   Further, for example, when the target signal S [3] is extracted from the sample group SG [3] generated from the radio signal including the interference wave, as in the target signal S [3] illustrated in FIG. The level of the target signal S [3] increases during the period Ti in which the interference wave 54 is sampled.

この場合、対象信号S[3]から算出される平均値M[3]および高次統計量D[3]は、標準平均値Mstdおよび標準高次統計量Dstdと比べてそれぞれ大きくなる。   In this case, the average value M [3] and the higher-order statistic D [3] calculated from the target signal S [3] are larger than the standard average value Mstd and the standard higher-order statistic Dstd, respectively.

したがって、サンプル群選択部66は、たとえば、特徴量A[1]〜A[5]のうち、干渉波が含まれる無線信号に基づく特徴量A[3]を選択対象から除外することができる。これにより、特徴量A[3]に対応するサンプル群、すなわち干渉波が含まれる無線信号から生成されたサンプル群が後段の監視部53における計算で用いられることを回避することができる。   Therefore, the sample group selection unit 66 can exclude, for example, the feature amount A [3] based on the radio signal including the interference wave from the feature amounts A [1] to A [5]. Thereby, it is possible to avoid the sample group corresponding to the feature amount A [3], that is, the sample group generated from the radio signal including the interference wave, being used in the calculation in the monitoring unit 53 at the subsequent stage.

メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部66から受けるインデックス情報に基づいて、メモリ72に蓄積したデジタル信号を処理する。具体的には、メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部66から受けるインデックス情報が「2」を示す場合、サンプル群SG[2]のコピーを取得し、取得したサンプル群SG[2]のコピーをカレントサンプル群として監視部53へ出力する。   The memory control unit 71 processes the digital signal stored in the memory 72 based on the index information received from the sample group selection unit 66, for example. Specifically, for example, when the index information received from the sample group selection unit 66 indicates “2”, the memory control unit 71 acquires a copy of the sample group SG [2], and acquires the acquired sample group SG [2]. Is output to the monitoring unit 53 as a current sample group.

[対象期間における電波の周波数分布から特徴量を算出する場合]
図9は、本発明の第1の実施の形態に係る特徴量算出部が処理する対象信号の周波数スペクトルの一例を示す図である。
[When calculating feature values from the frequency distribution of radio waves in the target period]
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum of a target signal processed by the feature amount calculation unit according to the first embodiment of the present invention.

図9を参照して、受信信号分析部65は、たとえば、アレイ受信部54によって受信された対象期間における電波の周波数分布から特徴量を算出する。アレイ受信部54によって受信された対象期間における電波の周波数分布は、たとえば当該対象期間における電波の受信電力の周波数スペクトルである。   Referring to FIG. 9, reception signal analysis unit 65 calculates a feature quantity from the frequency distribution of radio waves in the target period received by array reception unit 54, for example. The frequency distribution of the radio wave in the target period received by the array receiver 54 is, for example, the frequency spectrum of the received power of the radio wave in the target period.

具体的には、受信信号分析部65は、たとえば図9に示すように、信号抽出部64から受ける対象信号S[1]〜S[5]の各々をフーリエ変換することにより、対象期間T[N1]〜T[N5]における各周波数スペクトルFS[1]〜FS[5]をそれぞれ生成する。   Specifically, for example, as shown in FIG. 9, the received signal analysis unit 65 performs Fourier transform on each of the target signals S [1] to S [5] received from the signal extraction unit 64, thereby performing a target period T [ Each frequency spectrum FS [1] to FS [5] in N1] to T [N5] is generated.

受信信号分析部65は、たとえば生成した周波数スペクトルから特徴量Aを算出する。具体的には、受信信号分析部65は、たとえば、事前に学習した図9に示す標準の周波数スペクトルFSstdを保持する。標準の周波数スペクトルFSstdは、たとえば、送信機151から標準的に送信された無線信号に基づく対象信号をフーリエ変換したスペクトルである。   For example, the reception signal analysis unit 65 calculates the feature amount A from the generated frequency spectrum. Specifically, the received signal analysis unit 65 holds, for example, the standard frequency spectrum FSstd shown in FIG. 9 learned in advance. The standard frequency spectrum FSstd is, for example, a spectrum obtained by performing Fourier transform on a target signal based on a radio signal that is normally transmitted from the transmitter 151.

受信信号分析部65は、たとえば、周波数スペクトルFS[1]〜FS[5]の各々と、標準の周波数スペクトルFSstdとのパターンマッチングを行い、両者の類似度を示すパターンマッチング結果を特徴量A[1]〜A[5]としてそれぞれ算出する。   For example, the reception signal analysis unit 65 performs pattern matching between each of the frequency spectrums FS [1] to FS [5] and the standard frequency spectrum FSstd, and obtains a pattern matching result indicating the similarity between them as a feature amount A [ 1] to A [5], respectively.

なお、受信信号分析部65は、たとえば、周波数スペクトルFS[1]〜FS[5]のバンド幅、ピークの形状または所定の周波数帯域における振幅の大きさを特徴量A[1]〜A[5]としてそれぞれ算出してもよい。   Note that the received signal analysis unit 65 uses, for example, the bandwidths, peak shapes, or amplitude magnitudes in a predetermined frequency band of the frequency spectra FS [1] to FS [5] as feature amounts A [1] to A [5. ] May be calculated respectively.

受信信号分析部65は、たとえば算出した特徴量A[1]〜A[5]をサンプル群選択部66へ出力する。   The received signal analysis unit 65 outputs the calculated feature amounts A [1] to A [5] to the sample group selection unit 66, for example.

サンプル群選択部66は、たとえば、受信信号分析部65から特徴量A[1]〜A[5]を受けると、受けた特徴量A[1]〜A[5]のうち、所定値すなわち標準特徴量Astdに最も近くなる特徴量を選択し、選択結果に対応するインデックスを示すインデックス情報をメモリ制御部71へ通知する。   For example, when the sample group selection unit 66 receives the feature amounts A [1] to A [5] from the received signal analysis unit 65, the sample group selection unit 66 selects a predetermined value, that is, a standard value among the received feature amounts A [1] to A [5]. A feature amount closest to the feature amount Astd is selected, and index information indicating an index corresponding to the selection result is notified to the memory control unit 71.

ここで、標準特徴量Astdは、たとえば、対象とする周波数スペクトルが標準の周波数スペクトルFSstdと完全に一致している場合におけるパターンマッチング結果である。なお、標準特徴量Astdは、たとえば、標準の周波数スペクトルFSstdのバンド幅、ピークの形状または所定の周波数帯域における振幅の大きさであってもよい。   Here, the standard feature amount Astd is, for example, a pattern matching result when the target frequency spectrum completely matches the standard frequency spectrum FSstd. The standard feature amount Astd may be, for example, the bandwidth of the standard frequency spectrum FSstd, the peak shape, or the magnitude of the amplitude in a predetermined frequency band.

具体的には、サンプル群選択部66は、たとえば、特徴量A[1]が標準特徴量Astdに最も近い値を有する場合、特徴量A[1]を選択し、選択結果に対応するインデックスである「1」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   Specifically, for example, when the feature quantity A [1] has a value closest to the standard feature quantity Asstd, the sample group selection unit 66 selects the feature quantity A [1] and uses an index corresponding to the selection result. A certain “1” is notified to the memory control unit 71 as index information.

なお、たとえば干渉波が含まれる無線信号から生成されるサンプル群SG[3]から対象信号S[3]が抽出された場合、図9に示す周波数スペクトルFS[3]のように、標準の周波数スペクトルFSstdにはピークが現れない周波数f1,f2間にピークが出現する場合がある。   For example, when the target signal S [3] is extracted from the sample group SG [3] generated from the radio signal including the interference wave, a standard frequency is obtained as in the frequency spectrum FS [3] illustrated in FIG. A peak may appear between the frequencies f1 and f2 at which no peak appears in the spectrum FSstd.

この場合、周波数スペクトルFS[3]と標準の周波数スペクトルFSstdとのパターンマッチング結果が悪くなる。   In this case, the pattern matching result between the frequency spectrum FS [3] and the standard frequency spectrum FSstd becomes worse.

したがって、サンプル群選択部66は、たとえば、特徴量A[1]〜A[5]のうち、干渉波が含まれる無線信号に基づく特徴量A[3]を選択対象から除外することができる。これにより、特徴量A[3]に対応するサンプル群、すなわち干渉波が含まれる無線信号から生成されたサンプル群が後段の監視部53における計算で用いられることを回避することができる。   Therefore, the sample group selection unit 66 can exclude, for example, the feature amount A [3] based on the radio signal including the interference wave from the feature amounts A [1] to A [5]. Thereby, it is possible to avoid the sample group corresponding to the feature amount A [3], that is, the sample group generated from the radio signal including the interference wave, being used in the calculation in the monitoring unit 53 at the subsequent stage.

メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部66から受けるインデックス情報が「1」を示す場合、サンプル群SG[1]のコピーをメモリ72から取得し、取得したサンプル群SG[1]のコピーをカレントサンプル群として監視部53へ出力する。   For example, when the index information received from the sample group selection unit 66 indicates “1”, the memory control unit 71 acquires a copy of the sample group SG [1] from the memory 72 and copies the acquired sample group SG [1]. To the monitoring unit 53 as a current sample group.

再び図4を参照して、監視部53における空間特徴量算出部11は、アレイ受信部54によって受信された無線信号に基づいて所定エリアにおける空間特徴量を算出し、算出した空間特徴量に基づいて所定エリアにおける人間の動作を検知する。   Referring to FIG. 4 again, the spatial feature quantity calculation unit 11 in the monitoring unit 53 calculates a spatial feature quantity in a predetermined area based on the radio signal received by the array reception unit 54, and based on the calculated spatial feature quantity. The human motion in the predetermined area is detected.

具体的には、空間特徴量算出部11は、たとえば、干渉除去部52からカレントサンプル群を受けると、受けたカレントサンプル群に基づき、各アンテナ部21によって受信された無線信号のレベルおよび到着タイミングを算出する。そして、空間特徴量算出部11は、算出結果に基づいて、所定エリアにおける空間特徴量を算出する。すなわち、空間特徴量算出部11は、人間の動作を検知すべき所定エリアについて、当該所定エリアの状態を示す空間特徴量を算出する。   Specifically, for example, when receiving the current sample group from the interference removing unit 52, the spatial feature quantity calculating unit 11 receives the level and arrival timing of the radio signal received by each antenna unit 21 based on the received current sample group. Is calculated. And the spatial feature-value calculation part 11 calculates the spatial feature-value in a predetermined area based on a calculation result. That is, the spatial feature amount calculation unit 11 calculates a spatial feature amount indicating a state of the predetermined area for a predetermined area where a human motion is to be detected.

より詳細には、空間特徴量算出部11は、たとえば特許文献1に記載の構成と同様に、到来角分布を用いて空間特徴量を抽出する。すなわち、空間特徴量算出部11は、固有ベクトルの内積を算出することにより、空間特徴量P(t)を抽出する。この内積は、比較基準となる初期ベクトルからの変化量を示す。初期ベクトルすなわち侵入者無しのときの固有ベクトルをvnoとし、観測時tにおける固有ベクトルをvob(t)とすると、空間特徴量P(t)は以下の式で表される。
P(t)=(vno,vob(t))
More specifically, the spatial feature quantity calculation unit 11 extracts a spatial feature quantity using the arrival angle distribution, for example, similarly to the configuration described in Patent Document 1. That is, the spatial feature quantity calculation unit 11 extracts the spatial feature quantity P (t) by calculating the inner product of the eigenvectors. This inner product indicates the amount of change from the initial vector serving as a comparison reference. Assuming that the initial vector, that is, the eigenvector when there is no intruder is vno and the eigenvector at the observation time t is vob (t), the spatial feature P (t) is expressed by the following equation.
P (t) = (vno, vob (t))

ここで、(A,B)は、ベクトルAとベクトルBとの内積値を表す。イベント検知部12は、空間特徴量算出部11によって算出された空間特徴量P(t)に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。具体的には、空間特徴量P(t)が「1」に近いほど、観測時tにおける所定エリアの状態は、所定エリアに侵入者が存在していない通常時の状態に近い。このため、イベント検知部12は、空間特徴量P(t)が、所定のしきい値たとえば「0.999」未満である場合、所定エリアに人間が侵入したと判断する。イベント検知部12は、所定エリアに人間が侵入したことを知らせるため、たとえば警備会社に警報信号を送信する。   Here, (A, B) represents the inner product value of the vector A and the vector B. The event detection unit 12 monitors human movements in a predetermined area based on the spatial feature amount P (t) calculated by the spatial feature amount calculation unit 11. Specifically, the closer the spatial feature P (t) is to “1”, the closer the state of the predetermined area at the observation time t is to the normal state where no intruder exists in the predetermined area. Therefore, the event detection unit 12 determines that a human has entered a predetermined area when the spatial feature P (t) is less than a predetermined threshold, for example, “0.999”. The event detection unit 12 transmits an alarm signal to a security company, for example, in order to notify that a human has entered a predetermined area.

[変形例]
本発明の第1の実施の形態に係る干渉除去部52では、受信信号監視部51からID不適合通知を受けると、メモリ制御部71がメモリ72に蓄積した新たなサンプル群を破棄する構成であるとしたが、これに限定するものではない。
[Modification]
In the interference removal unit 52 according to the first embodiment of the present invention, the memory control unit 71 discards a new sample group accumulated in the memory 72 when receiving an ID nonconformity notification from the reception signal monitoring unit 51. However, the present invention is not limited to this.

メモリ制御部71は、たとえば、受信信号監視部51からID不適合通知を受けてもメモリ72に蓄積した新たなサンプル群を破棄しなくてもよい。すなわち、メモリ72には、送信機151から送信された無線信号に基づいて生成されるサンプル群SGnの他に、無線機162から送信された無線信号に基づいて生成されるサンプル群SGuが蓄積される場合がある。   For example, the memory control unit 71 may not discard the new sample group accumulated in the memory 72 even when receiving the ID nonconformity notification from the reception signal monitoring unit 51. That is, the memory 72 stores a sample group SGu generated based on the radio signal transmitted from the radio 162 in addition to the sample group SGn generated based on the radio signal transmitted from the transmitter 151. There is a case.

特徴量算出部63は、たとえば、メモリ72に蓄積された各サンプル群SGn,SGuに基づいて、特徴量を算出する。たとえば、送信機151から送信された無線信号の伝搬経路と無線機162から送信された無線信号の伝搬経路とが異なるため、サンプル群SGnから算出される特徴量Auは、サンプル群SGuから算出される特徴量Anと異なる。   The feature amount calculation unit 63 calculates the feature amount based on each sample group SGn, SGu stored in the memory 72, for example. For example, since the propagation path of the wireless signal transmitted from the transmitter 151 is different from the propagation path of the wireless signal transmitted from the wireless apparatus 162, the feature amount Au calculated from the sample group SGn is calculated from the sample group SGu. Different from the feature quantity An.

すなわち、たとえば、サンプル群SGnから算出される特徴量Anは、サンプル群SGuから算出される特徴量Auより、標準特徴量Astdに近い値を有する。   That is, for example, the feature amount An calculated from the sample group SGn has a value closer to the standard feature amount Astd than the feature amount Au calculated from the sample group SGu.

したがって、特徴量算出部63は、メモリ72においてサンプル群SGnの他にサンプル群SGuが蓄積されている場合においても、空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群SGnをメモリ72から正しく選択することができる。   Therefore, even when the sample group SGu is accumulated in addition to the sample group SGn in the memory 72, the feature quantity calculating unit 63 can correctly select the sample group SGn to be used for calculating the spatial feature quantity from the memory 72. it can.

[動作]
図10は、本発明の第1の実施の形態に係る受信機が人間の動作を監視する際の動作手順を定めたフローチャートである。侵入検知システム201における送信機151および受信機101は、コンピュータを備え、当該コンピュータにおけるCPU等の演算処理部は、以下のフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを図示しないメモリから読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。
[Operation]
FIG. 10 is a flowchart defining an operation procedure when the receiver according to the first embodiment of the present invention monitors human motion. The transmitter 151 and the receiver 101 in the intrusion detection system 201 include a computer, and an arithmetic processing unit such as a CPU in the computer reads a program including a part or all of each step of the following flowchart from a memory (not shown). Run. Each of the programs of the plurality of apparatuses can be installed from the outside. The programs of the plurality of apparatuses are distributed while being stored in a recording medium.

図10を参照して、侵入検知モードにおいて、まず、送信機151は、電波を受信機101へ周期的に送信する。受信機101は、送信機151から送信される電波すなわち無線信号を受信する(ステップS102)。   Referring to FIG. 10, in the intrusion detection mode, first, transmitter 151 periodically transmits radio waves to receiver 101. The receiver 101 receives a radio wave transmitted from the transmitter 151, that is, a radio signal (step S102).

次に、受信機101における受信信号監視部51は、たとえば送信機151から送信される無線信号に含まれるSFDを検出するまで無線信号の受信を継続する(ステップS104でNOおよびステップS102)。   Next, the reception signal monitoring unit 51 in the receiver 101 continues to receive the radio signal until, for example, SFD included in the radio signal transmitted from the transmitter 151 is detected (NO in step S104 and step S102).

次に、受信信号監視部51は、たとえばSFDを検出すると、SFDを検出したタイミングに基づいてサンプリング期間を設定する(ステップS104でYES)。   Next, when the received signal monitoring unit 51 detects, for example, an SFD, it sets a sampling period based on the timing at which the SFD is detected (YES in step S104).

次に、アレイ受信部54は、たとえば、受信信号監視部51により設定されたサンプリング期間、無線信号をサンプリングし、サンプリング結果を干渉除去部52へ出力する(ステップS106)。   Next, for example, the array receiver 54 samples the radio signal for the sampling period set by the received signal monitor 51, and outputs the sampling result to the interference remover 52 (step S106).

次に、干渉除去部52は、たとえば、アレイ受信部54によりサンプリングされたデジタル信号を新たなサンプル群としてメモリ72の更新処理を開始する(ステップS108)。   Next, the interference removal unit 52 starts the update process of the memory 72 using, for example, the digital signal sampled by the array reception unit 54 as a new sample group (step S108).

次に、干渉除去部52は、たとえば、無線信号の送信元が無線機162であることを示すID不適合通知を受信信号監視部51から受けた場合(ステップS110でNO)、当該新たなサンプル群を破棄する(ステップS112)。   Next, for example, when the interference cancellation unit 52 receives an ID nonconformity notification indicating that the wireless signal is transmitted from the wireless device 162 from the received signal monitoring unit 51 (NO in step S110), the new sample group Is discarded (step S112).

次に、受信機101は、送信機151から新たに送信される無線信号を受信する(ステップS102)。   Next, the receiver 101 receives a radio signal newly transmitted from the transmitter 151 (step S102).

一方、干渉除去部52は、たとえば、無線信号の送信元が送信機151であることを示すID適合通知を受信信号監視部51から受けた場合(ステップS110でYES)、当該新たなサンプル群を維持し、メモリ72の更新処理を完了する(ステップS114)。   On the other hand, for example, when the ID cancellation notification indicating that the radio signal is transmitted from the transmitter 151 is received from the received signal monitoring unit 51 (YES in step S110), the interference removing unit 52 selects the new sample group. The update process of the memory 72 is completed (step S114).

次に、干渉除去部52は、たとえば、メモリ72に蓄積した各サンプル群について特徴量を算出する(ステップS116)。   Next, the interference removal unit 52 calculates a feature amount for each sample group stored in the memory 72, for example (step S116).

次に、干渉除去部52は、たとえば、算出した各特徴量のうち所定条件を満たす特徴量を選択し、選択した特徴量に対応するサンプル群を監視部53へ出力する(ステップS118)。   Next, the interference removal unit 52 selects, for example, a feature amount that satisfies a predetermined condition from the calculated feature amounts, and outputs a sample group corresponding to the selected feature amount to the monitoring unit 53 (step S118).

次に、監視部53は、たとえば、干渉除去部52から受けたサンプル群に基づいて空間特徴量を算出する(ステップS120)。   Next, the monitoring unit 53 calculates, for example, a spatial feature amount based on the sample group received from the interference removal unit 52 (step S120).

次に、監視部53は、たとえば、算出した空間特徴量と所定のしきい値との大小関係に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する(ステップS122)。   Next, the monitoring unit 53 monitors a human action in a predetermined area based on, for example, the magnitude relationship between the calculated spatial feature amount and a predetermined threshold (step S122).

次に、受信機101は、送信機151から新たに送信される無線信号を受信する(ステップS102)。   Next, the receiver 101 receives a radio signal newly transmitted from the transmitter 151 (step S102).

なお、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知システムでは、受信機101は、1台の送信機151から送信される電波を処理する構成であるとしたが、これに限定するものではない。受信機101は、たとえば複数の送信機151から送信される各電波を処理する構成であってもよい。   In the intrusion detection system according to the first embodiment of the present invention, the receiver 101 is configured to process radio waves transmitted from one transmitter 151. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, the receiver 101 may be configured to process each radio wave transmitted from the plurality of transmitters 151.

ところで、特許文献1に記載のイベント検出装置は、室内等の所定エリア内に設置された状態において、所定の送信機から送信された侵入検知用の電波と他の装置から送信された電波とを同時に受信する場合がある。   By the way, the event detection apparatus described in Patent Document 1 is configured to detect an intrusion detection radio wave transmitted from a predetermined transmitter and a radio wave transmitted from another apparatus in a state where the event detection apparatus is installed in a predetermined area such as a room. There is a case of receiving simultaneously.

この場合、イベント検出装置では干渉波が含まれる電波が処理されるため、イベントの発生を誤って検知してしまう誤検知により以下の問題を生ずることがある。すなわち、たとえば、侵入検知用途に用いるイベント検出装置では、所定エリアにおいて実際には異常が発生していないにもかかわらず、誤検知により異常と判断してしまい、誤報を生ずることがある。   In this case, since the event detection apparatus processes radio waves including interference waves, the following problems may occur due to erroneous detection that erroneously detects the occurrence of an event. That is, for example, in an event detection device used for intrusion detection, even though no abnormality has actually occurred in a predetermined area, it may be determined to be abnormal due to erroneous detection, and erroneous reporting may occur.

これに対して、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、アレイ受信部54は、所定エリアに配置された送信機151から送信された電波を受信する。特徴量算出部63は、アレイ受信部54によって受信された複数の対象期間の各々における電波の特徴量を算出する。監視部53は、当該特徴量が所定の条件を満たす対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   On the other hand, in the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the array receiving unit 54 receives radio waves transmitted from the transmitter 151 arranged in a predetermined area. The feature amount calculation unit 63 calculates the feature amount of the radio wave in each of a plurality of target periods received by the array reception unit 54. The monitoring unit 53 monitors human actions in a predetermined area based on radio waves in a target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波が含まれない電波を選択することができるので、受信機101では、干渉波が含まれる電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. Therefore, the receiver 101 includes an interference wave. False detection due to processing of radio waves can be suppressed, and detection accuracy can be improved.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、受信機101を侵入検知用途に用いる場合において、誤報が生ずることを回避することができる。   As a result, it is possible to correctly monitor human movements in a predetermined area, so that it is possible to avoid the occurrence of false alarms when the receiver 101 is used for intrusion detection.

また、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、特徴量算出部63は、受信機101における電波の受信電力の対象期間における統計値を特徴量として算出する。   In the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the feature amount calculation unit 63 calculates a statistical value in the target period of radio wave reception power in the receiver 101 as a feature amount.

このように、受信機101における電波に干渉波が含まれる程度に応じて変化する上記統計値を特徴量として算出する構成により、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれる程度の低い電波を選択することができる。   As described above, the above-described statistical value that changes according to the degree to which the interference wave is included in the radio wave in the receiver 101 is calculated as the feature amount, so that the interference wave is included in the radio waves in each of the plurality of target periods. A low radio wave can be selected.

また、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、特徴量算出部63は、アレイ受信部54によって受信された対象期間における電波の周波数スペクトルから特徴量を算出する。   In the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the feature amount calculation unit 63 calculates the feature amount from the frequency spectrum of the radio wave in the target period received by the array reception unit 54.

このように、アレイ受信部54によって受信された対象期間における電波に干渉波が含まれる程度に応じて変化する上記周波数スペクトルから特徴量を算出する構成により、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれる程度の低い電波を選択することができる。   As described above, the feature amount is calculated from the frequency spectrum that changes according to the degree to which the interference wave is included in the radio wave in the target period received by the array receiver 54. Therefore, it is possible to select a radio wave that is low enough to contain interference waves.

また、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、監視部53は、複数の対象期間のうち、特徴量が所定値に最も近くなる対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   Further, in the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the monitoring unit 53 is a person in a predetermined area based on radio waves in a target period whose feature amount is closest to a predetermined value among a plurality of target periods. Monitor the operation of

このような構成により、たとえば、送信機151から送信される電波の特徴量に応じた値を上記所定値として設定した場合において、特徴量が送信機151から送信される電波の特徴量に最も近くなる対象期間における電波を選択することができるので、選択した電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができる。   With such a configuration, for example, when a value corresponding to the feature quantity of the radio wave transmitted from the transmitter 151 is set as the predetermined value, the feature quantity is closest to the feature quantity of the radio wave transmitted from the transmitter 151. Since a radio wave in a certain target period can be selected, it is possible to correctly monitor a human operation in a predetermined area based on the selected radio wave.

また、たとえば、上記所定値を柔軟に設定することにより、複数の対象期間の各々における電波の中から最も適した電波を選択することができる。具体的には、たとえば、受信機101が複数の送信機151から送信される各電波を処理する構成においても、送信機151ごとに適切な所定値を設定することにより、送信機151ごとに、複数の対象期間の各々における電波の中から最も干渉波の少ない電波を選択することができる。   For example, by setting the predetermined value flexibly, it is possible to select the most suitable radio wave from radio waves in each of a plurality of target periods. Specifically, for example, even in a configuration in which the receiver 101 processes each radio wave transmitted from the plurality of transmitters 151, by setting an appropriate predetermined value for each transmitter 151, for each transmitter 151, The radio wave with the least interference wave can be selected from the radio waves in each of the plurality of target periods.

なお、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、監視部53は、所定エリアにおける人間の動作として、所定エリアへの人間の侵入を検知する構成であるとしたが、これに限定するものではない。監視部53は、所定エリアにおける人間の動作として、所定エリアに存在する人間の不審行動開始を検知する構成であってもよい。この場合も、監視部53は、空間特徴量P(t)の変動により、所定エリアに存在する人間の不審行動開始を検知することができる。   In the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the monitoring unit 53 is configured to detect a human intrusion into a predetermined area as a human operation in the predetermined area. Not what you want. The monitoring unit 53 may be configured to detect the start of suspicious behavior of a human being present in a predetermined area as a human action in the predetermined area. Also in this case, the monitoring unit 53 can detect the start of suspicious behavior of a human being existing in the predetermined area based on the variation of the spatial feature P (t).

また、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、侵入者の有無という二値的な判定を行なう構成であるとしたが、これに限定するものではない。侵入可能性のレベルを示す指標を出力する構成であってもよい。   Moreover, although the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention is configured to perform a binary determination of the presence or absence of an intruder, the present invention is not limited to this. The structure which outputs the parameter | index which shows the level of intrusion possibility may be sufficient.

また、本発明の第1の実施の形態に係る監視装置では、アレイ受信部54におけるアンテナ部21が4本のアンテナを含む構成であるとしたが、これに限定するものではない。たとえば、アンテナ部21が1本または複数本のアンテナを含む構成であればよい。   In the monitoring apparatus according to the first embodiment of the present invention, the antenna unit 21 in the array receiving unit 54 is configured to include four antennas. However, the present invention is not limited to this. For example, the antenna unit 21 may be configured to include one or a plurality of antennas.

たとえば、アンテナ部21がアレイアンテナの代わりに1本のアンテナを含む構成である場合において、受信機101は、以下の動作により人間の動作を検知することが考えられる。すなわち、受信機101は、たとえば、無線信号の受信電力を監視し、監視している受信電力が乱れたとき、人間の動作を検知する。また、受信機101は、たとえば、非特許文献1に記載するUWB−IRによる電力遅延プロファイルを用いる方法で空間特徴量を算出し、算出した空間特徴量に基づいて人間の動作を検知する。   For example, when the antenna unit 21 is configured to include one antenna instead of the array antenna, the receiver 101 may detect human actions by the following operations. That is, for example, the receiver 101 monitors the reception power of a radio signal, and detects human action when the monitored reception power is disturbed. In addition, the receiver 101 calculates a spatial feature amount by a method using a power delay profile by UWB-IR described in Non-Patent Document 1, for example, and detects a human motion based on the calculated spatial feature amount.

次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。   Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated.

<第2の実施の形態>
本実施の形態は、第1の実施の形態に係る監視装置と比べて、蓄積された各サンプル群からそれぞれ生成される固有ベクトル間の関係に基づいて特徴量を算出する監視装置に関する。以下で説明する内容以外は第1の実施の形態に係る侵入検知システムと同様である。
<Second Embodiment>
The present embodiment relates to a monitoring apparatus that calculates a feature amount based on the relationship between eigenvectors generated from each accumulated sample group, as compared with the monitoring apparatus according to the first embodiment. The contents other than those described below are the same as those of the intrusion detection system according to the first embodiment.

[概要]
受信機は、受信した無線信号から「全体の変動量」を検知する。「全体の変動量」は、たとえば、「人間の動作に起因する変動量」および「干渉波による変動量」の和として表される。
[Overview]
The receiver detects the “total variation” from the received radio signal. The “total variation amount” is represented, for example, as the sum of “the variation amount due to human movement” and “the variation amount due to the interference wave”.

たとえば、電波法等により一定時間当たりの電波の送信可能時間の上限が定められている場合、監視装置にとっての干渉波の送信源となる無線機161は、バースト信号を送信する。このため、干渉波が送信される期間は、サンプリング期間のスケールに対して瞬時的である場合が多い。一方、人間の動作はたとえば2〜3秒継続するのでサンプリング期間のスケールに対して連続とみなすことができる。   For example, when the radio wave law or the like sets an upper limit of radio wave transmission time per fixed time, the radio device 161 serving as the interference wave transmission source for the monitoring device transmits a burst signal. For this reason, the period in which the interference wave is transmitted is often instantaneous with respect to the scale of the sampling period. On the other hand, since the human motion continues for 2 to 3 seconds, for example, it can be regarded as continuous with respect to the scale of the sampling period.

したがって、図5および図6に示すように、干渉波が送信される期間は、フレームが送信される期間より短い場合が多い。このため、複数の対象期間のうち、少数の対象期間における電波に干渉波が含まれる。   Therefore, as shown in FIGS. 5 and 6, the period in which the interference wave is transmitted is often shorter than the period in which the frame is transmitted. For this reason, interference waves are included in radio waves in a small number of target periods among the plurality of target periods.

電波に干渉波が含まれる場合、「干渉波による変動量」が増加するので、たとえば「全体の変動量」は増加する。したがって、複数の対象期間の無線信号から算出された「全体の変動量」のうち、値が大きい「全体の変動量」は、干渉波が含まれる無線信号から算出された可能性が高い。   When the interference wave is included in the radio wave, the “variation amount due to the interference wave” increases, so that, for example, the “total variation amount” increases. Therefore, the “total variation amount” having a large value among the “total variation amounts” calculated from the radio signals in a plurality of target periods is highly likely to be calculated from the radio signal including the interference wave.

すなわち、複数の対象期間の無線信号から算出された「全体の変動量」のうち、最も値が小さい「全体の変動量」は、干渉波を含まない無線信号から算出された「全体の変動量」であると期待できる。   That is, among the “total fluctuation amounts” calculated from radio signals in a plurality of target periods, the “total fluctuation amount” having the smallest value is the “total fluctuation amount” calculated from a radio signal that does not include an interference wave. Can be expected.

そこで、本実施の形態に係る監視装置では、以下の構成により、各サンプル群からそれぞれ生成される固有ベクトル間の関係に基づいて「全体の変動量」すなわち特徴量を算出する。   Therefore, the monitoring apparatus according to the present embodiment calculates the “total variation amount”, that is, the feature amount based on the relationship between the eigenvectors generated from each sample group with the following configuration.

なお、「全体の変動量」とは、具体的には、侵入者無しのときの固有ベクトルvnoおよび観測時tにおける固有ベクトルvob(t)の内積値を示す空間特徴量P(t)である。したがって、最も値が小さい「全体の変動量」は、最も1に近い値を有する空間特徴量P(t)に相当する。   The “total variation amount” is specifically a spatial feature amount P (t) indicating an inner product value of the eigenvector vno when there is no intruder and the eigenvector vob (t) at the observation time t. Therefore, the “total variation amount” having the smallest value corresponds to the spatial feature amount P (t) having a value closest to 1.

このため、複数の対象期間の無線信号から算出された空間特徴量P(t)のうち、最も1に近い値を有する空間特徴量P(t)は、干渉波を含まない無線信号から算出された空間特徴量P(t)であると期待できる。   For this reason, among the spatial feature amounts P (t) calculated from the radio signals in a plurality of target periods, the spatial feature amount P (t) having a value closest to 1 is calculated from a radio signal that does not include an interference wave. It can be expected that the spatial feature amount P (t).

[受信機の構成]
図11は、本発明の第2の実施の形態に係る侵入検知システムにおける受信機の構成を示す図である。
[Receiver configuration]
FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a receiver in the intrusion detection system according to the second embodiment of the present invention.

図11を参照して、受信機102は、第1の実施の形態に係る受信機101と比べて、干渉除去部52と、監視部53との代わりに、干渉除去部252、253または254と、監視部55とを備える。監視部55は、第1の実施の形態に係る監視部53と比べて、空間特徴量算出部11の代わりに、空間特徴量算出部211を含む。   Referring to FIG. 11, the receiver 102 is different from the receiver 101 according to the first embodiment in that an interference removing unit 252, 253, or 254 is used instead of the interference removing unit 52 and the monitoring unit 53. And a monitoring unit 55. The monitoring unit 55 includes a spatial feature quantity calculation unit 211 instead of the spatial feature quantity calculation unit 11 as compared with the monitoring unit 53 according to the first embodiment.

[複数の対象期間よりも過去の電波を基準とする場合]
干渉除去部252は、たとえば、複数の対象期間よりも時間的に前の、所定エリアが所定の状態である期間においてアレイ受信部54が受信した電波である参照用電波に基づいて、当該複数の対象期間に対応する各電波から電波を選択する。
[When the radio wave is older than multiple target periods]
The interference removal unit 252 may, for example, based on the reference radio waves received by the array reception unit 54 during a period in which the predetermined area is in a predetermined state before the plurality of target periods. Select a radio wave from each radio wave corresponding to the target period.

[干渉除去部252の構成]
図12は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。
[Configuration of interference removing unit 252]
FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention.

図12を参照して、干渉除去部252は、第1の実施の形態に係る干渉除去部52と比べて、特徴量算出部63の代わりに、特徴量算出部73を含む。特徴量算出部73は、固有ベクトル生成部75と、内積算出部76と、サンプル群選択部77とを含む。   Referring to FIG. 12, the interference removal unit 252 includes a feature amount calculation unit 73 instead of the feature amount calculation unit 63 as compared to the interference removal unit 52 according to the first embodiment. The feature amount calculation unit 73 includes an eigenvector generation unit 75, an inner product calculation unit 76, and a sample group selection unit 77.

メモリ制御部71は、図7に示すメモリ制御部71と同様に、たとえば上限数5のリングバッファとしてメモリ72を機能させる。メモリ72には、たとえば新しい順にサンプル群SG[1]〜SG[5]が蓄積されている。サンプル群SG[1]〜SG[5]の各々に対応する5つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ相当する。   Similarly to the memory control unit 71 shown in FIG. 7, the memory control unit 71 causes the memory 72 to function as a ring buffer having an upper limit of 5, for example. In the memory 72, for example, sample groups SG [1] to SG [5] are stored in order from the newest. Five sampling periods corresponding to each of the sample groups SG [1] to SG [5] correspond to the target periods T [N1] to T [N5], respectively.

たとえば、メモリ72には、対象期間T[N1]〜T[N5]よりも時間的に前の、所定エリアが所定の状態である期間においてアレイ受信部54が受信した電波である参照用電波から生成されたサンプル群RSGが蓄積されている。   For example, in the memory 72, reference radio waves that are radio waves received by the array receiving unit 54 in a period in which a predetermined area is in a predetermined state before the target periods T [N1] to T [N5]. The generated sample group RSG is accumulated.

具体的には、サンプル群RSGは、所定エリアが無人の状態であるサンプリング期間において、アレイ受信部54が送信機151からの参照用電波をサンプリングしたデジタル信号である。   Specifically, the sample group RSG is a digital signal obtained by sampling the reference radio wave from the transmitter 151 in the sampling period in which the predetermined area is unmanned.

特徴量算出部73は、たとえば、対象期間T[N1]〜T[N5]における各電波と参照用電波との関係を表す値を特徴量としてそれぞれ算出する。   For example, the feature amount calculation unit 73 calculates a value representing a relationship between each radio wave and the reference radio wave in the target period T [N1] to T [N5] as a feature amount.

具体的には、特徴量算出部73における固有ベクトル生成部75は、たとえば、メモリ制御部71から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積されたサンプル群から規格化された固有ベクトルを生成する。   Specifically, the eigenvector generation unit 75 in the feature amount calculation unit 73 generates a normalized eigenvector from the sample group stored in the memory 72 when receiving an update completion notification from the memory control unit 71, for example.

より詳細には、固有ベクトル生成部75は、たとえば、特許文献1に示す計算手順に従って、サンプル群SG[1]〜SG[5]の各々から対象期間T[N1]〜T[N5]における電波の固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]をそれぞれ生成する。   More specifically, the eigenvector generation unit 75, for example, according to the calculation procedure shown in Patent Document 1, from each of the sample groups SG [1] to SG [5], the radio waves in the target periods T [N1] to T [N5] Eigenvectors vsg [1] to vsg [5] are generated.

また、固有ベクトル生成部75は、たとえば、メモリ72に蓄積されたサンプル群RSGから参照用電波の固有ベクトルvsg[0]を生成する。なお、固有ベクトルの符号については任意性がある。このため、固有ベクトルには、正の符号または負の符号のいずれの符号を定めてもよい。   The eigenvector generation unit 75 generates the eigenvector vsg [0] of the reference radio wave from the sample group RSG stored in the memory 72, for example. The sign of the eigenvector is arbitrary. For this reason, the eigenvector may have either a positive sign or a negative sign.

固有ベクトル生成部75は、たとえば、生成した固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]および固有ベクトルvsg[0]を内積算出部76へ出力する。   For example, the eigenvector generation unit 75 outputs the generated eigenvectors vsg [1] to vsg [5] and the eigenvector vsg [0] to the inner product calculation unit 76.

内積算出部76は、たとえば、固有ベクトル生成部75において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、対象期間T[N1]〜T[N5]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]と参照用電波の固有ベクトルvsg[0]との各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 75 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 76 specifies the eigenvector vsg [1] to the radio waves in the target periods T [N1] to T [N5], respectively. Each inner product value of vsg [5] and eigenvector vsg [0] of the reference radio wave is calculated as a feature amount.

具体的には、内積算出部76は、たとえば、(vsg[0],vsg[1])、(vsg[0],vsg[2])、(vsg[0],vsg[3])、(vsg[0],vsg[4])および(vsg[0],vsg[5])を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部77へ出力する。   Specifically, the inner product calculation unit 76, for example, (vsg [0], vsg [1]), (vsg [0], vsg [2]), (vsg [0], vsg [3]), (Vsg [0], vsg [4]) and (vsg [0], vsg [5]) are calculated as feature values, and the calculated feature values are output to the sample group selection unit 77.

また、内積算出部76は、たとえば、固有ベクトル生成部75における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、対象期間T[N1]〜T[N5]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]と参照用電波の固有ベクトルvsg[0]との各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。   Further, for example, when the method of determining the sign of the eigenvector in the eigenvector generation unit 75 is arbitrary, the inner product calculation unit 76 performs eigenvector vsg [1] respectively corresponding to the radio waves in the target periods T [N1] to T [N5]. A value based on each inner product value of ~ vsg [5] and the eigenvector vsg [0] of the reference radio wave, that is, an absolute value of each inner product value is calculated as a feature amount.

具体的には、内積算出部76は、たとえば、|(vsg[0],vsg[1])|、|(vsg[0],vsg[2])|、|(vsg[0],vsg[3])|、|(vsg[0],vsg[4])|および|(vsg[0],vsg[5])|を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部77へ出力する。ここで、|(A,B)|は、ベクトルAとベクトルBとの内積値の絶対値を表す。   Specifically, the inner product calculation unit 76, for example, | (vsg [0], vsg [1]) |, | (vsg [0], vsg [2]) |, | (vsg [0], vsg [3]) |, | (vsg [0], vsg [4]) | and | (vsg [0], vsg [5]) | are calculated as feature quantities, and the calculated feature quantities are sample group selection unit 77. Output to. Here, | (A, B) | represents the absolute value of the inner product value of the vector A and the vector B.

なお、上記各特徴量は、たとえば、算出に用いた固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]に対応する各対象期間における空間特徴量P(t)にそれぞれ相当する。   Each feature amount corresponds to, for example, a spatial feature amount P (t) in each target period corresponding to the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] used for the calculation.

サンプル群選択部77は、たとえば、複数の対象期間のうち、参照用電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波に対応する特徴量を選択し、選択した特徴量に対応するインデックスを用いて、メモリ72に蓄積されたサンプル群SG[1]〜SG[5]から空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択する。   For example, the sample group selection unit 77 selects a feature quantity corresponding to a radio wave in the target period that has the highest degree of coincidence with the reference radio wave among a plurality of target periods, and uses an index corresponding to the selected feature quantity. Thus, the sample group to be used for the calculation of the spatial feature is selected from the sample groups SG [1] to SG [5] stored in the memory 72.

具体的には、サンプル群選択部77は、たとえば、内積算出部76から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。より詳細には、固有ベクトルが規格化されているので、サンプル群選択部77は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択する。   Specifically, for example, when the sample group selection unit 77 receives an inner product value or an absolute value of the inner product value as a feature amount from the inner product calculation unit 76, the feature amount closest to a predetermined value among the received feature amounts. Select. More specifically, since the eigenvector is standardized, the sample group selection unit 77 selects, for example, a feature quantity having a value closest to 1 from the received feature quantities.

ここで、サンプル群選択部77が選択した特徴量は、たとえば、後段の監視部55において算出される空間特徴量P(t)と同じである。   Here, the feature amount selected by the sample group selection unit 77 is the same as the spatial feature amount P (t) calculated by the monitoring unit 55 in the subsequent stage, for example.

サンプル群選択部77は、たとえば、選択した特徴量の算出に用いた固有ベクトルに対応するインデックスを示すインデックス情報をメモリ制御部71へ通知する。   For example, the sample group selection unit 77 notifies the memory control unit 71 of index information indicating an index corresponding to the eigenvector used for calculating the selected feature amount.

具体的には、サンプル群選択部77は、たとえば、最も1に近い値を有する特徴量として(vsg[0],vsg[2])または|(vsg[0],vsg[2])|を選択した場合、固有ベクトルvsg[0]およびvsg[2]にそれぞれ対応するインデックスである「0」および「2」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   Specifically, the sample group selection unit 77 uses, for example, (vsg [0], vsg [2]) or | (vsg [0], vsg [2]) | as a feature amount having a value closest to 1. If selected, the indexes “0” and “2” corresponding to the eigenvectors vsg [0] and vsg [2] are notified to the memory control unit 71 as index information.

メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部77から受けるインデックス情報に基づいて、サンプル群SG[2]およびサンプル群RSGのコピーをメモリ72から取得する。そして、メモリ制御部71は、たとえば、取得したサンプル群SG[2]のコピーをカレントサンプル群として、また、サンプル群RSGのコピーを参照サンプル群として監視部55へ出力する。   For example, based on the index information received from the sample group selection unit 77, the memory control unit 71 acquires a copy of the sample group SG [2] and the sample group RSG from the memory 72. Then, for example, the memory control unit 71 outputs the acquired copy of the sample group SG [2] as the current sample group, and outputs the copy of the sample group RSG to the monitoring unit 55 as the reference sample group.

[複数の対象期間よりも時間的に後の電波を基準とする場合]
参照用電波は、所定エリアが所定の状態である期間においてアレイ受信部54が受信した電波である必要はない。逐次的な方法として、対象とするサンプル群に対して時間的に後のサンプル群に対応する電波を参照用電波とする構成も可能である。
[When the radio wave is later in time than multiple target periods]
The reference radio wave need not be a radio wave received by the array receiving unit 54 during a period in which the predetermined area is in a predetermined state. As a sequential method, a configuration in which a radio wave corresponding to a sample group later in time than a target sample group is used as a reference radio wave is also possible.

再び図11を参照して、干渉除去部253は、たとえば、複数の対象期間よりも時間的に後の期間においてアレイ受信部54が受信した電波である参照用電波に基づいて、当該複数の対象期間に対応する各電波から電波を選択する。   Referring to FIG. 11 again, the interference removing unit 253, for example, based on the reference radio wave received by the array receiving unit 54 in a period later in time than the plurality of target periods, Select the radio wave from each radio wave corresponding to the period.

[干渉除去部253の構成]
図13は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。
[Configuration of interference removing unit 253]
FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention.

図13を参照して、干渉除去部253は、第1の実施の形態に係る干渉除去部52と比べて、特徴量算出部63の代わりに、特徴量算出部83を含む。特徴量算出部83は、固有ベクトル生成部85と、内積算出部86と、サンプル群選択部77とを含む。   With reference to FIG. 13, the interference removal unit 253 includes a feature amount calculation unit 83 instead of the feature amount calculation unit 63 as compared with the interference removal unit 52 according to the first embodiment. The feature amount calculation unit 83 includes an eigenvector generation unit 85, an inner product calculation unit 86, and a sample group selection unit 77.

メモリ制御部71は、図12に示すメモリ制御部71と同様であるので、詳細な説明は繰り返さない。メモリ制御部71は、たとえば上限数6のリングバッファとしてメモリ72を機能させる。メモリ72には、たとえば新しい順にサンプル群SG[1]〜SG[6]が蓄積されている。サンプル群SG[1]〜SG[6]の各々に対応する6つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N6]にそれぞれ相当する。   Memory control unit 71 is similar to memory control unit 71 shown in FIG. 12, and thus detailed description will not be repeated. The memory control unit 71 causes the memory 72 to function as a ring buffer having an upper limit of 6, for example. In the memory 72, for example, sample groups SG [1] to SG [6] are stored in order from the newest. Six sampling periods corresponding to each of the sample groups SG [1] to SG [6] correspond to target periods T [N1] to T [N6], respectively.

特徴量算出部83は、たとえば、複数の対象期間すなわち対象期間T[N2]〜T[N6]よりも時間的に後の対象期間T[N1]における電波を参照用電波として扱う。特徴量算出部83は、たとえば、対象期間T[N2]〜T[N6]における各電波と対象期間T[N1]における参照用電波との関係を表す値と特徴量としてそれぞれ算出する。   For example, the feature amount calculation unit 83 treats radio waves in a target period T [N1] that is temporally later than a plurality of target periods, that is, the target periods T [N2] to T [N6], as reference radio waves. For example, the feature amount calculation unit 83 calculates a value and a feature amount that represent the relationship between each radio wave in the target period T [N2] to T [N6] and the reference radio wave in the target period T [N1].

具体的には、特徴量算出部83における固有ベクトル生成部85は、たとえば、メモリ制御部71から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積されたサンプル群から規格化された固有ベクトルを生成する。   Specifically, the eigenvector generation unit 85 in the feature quantity calculation unit 83 generates a normalized eigenvector from the sample group stored in the memory 72 when receiving an update completion notification from the memory control unit 71, for example.

より詳細には、固有ベクトル生成部85は、たとえば、特許文献1に示す計算手順に従って、サンプル群SG[1]〜SG[6]の各々から対象期間T[N1]〜T[N6]における電波の固有ベクトルvsg[1]〜vsg[6]をそれぞれ生成する。なお、固有ベクトルの符号については任意性がある。このため、固有ベクトルには、正の符号または負の符号のいずれの符号を定めてもよい。   More specifically, the eigenvector generation unit 85, for example, according to the calculation procedure shown in Patent Document 1, from each of the sample groups SG [1] to SG [6], radio waves in the target periods T [N1] to T [N6]. Eigenvectors vsg [1] to vsg [6] are generated. The sign of the eigenvector is arbitrary. For this reason, the eigenvector may have either a positive sign or a negative sign.

固有ベクトル生成部85は、たとえば、生成した固有ベクトルvsg[1]〜vsg[6]を内積算出部86へ出力する。   The eigenvector generation unit 85 outputs the generated eigenvectors vsg [1] to vsg [6] to the inner product calculation unit 86, for example.

内積算出部86は、たとえば、固有ベクトル生成部85において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、対象期間T[N2]〜T[N6]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[2]〜vsg[6]と参照用電波として扱われる対象期間T[N1]における電波の固有ベクトルvsg[1]との各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 85 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 86 has eigenvectors vs2 [2] to corresponding to radio waves in the target periods T [N2] to T [N6], respectively. Each inner product value of vsg [6] and the eigenvector vsg [1] of the radio wave in the target period T [N1] treated as the reference radio wave is calculated as a feature amount.

具体的には、内積算出部86は、たとえば、(vsg[1],vsg[2])、(vsg[1],vsg[3])、(vsg[1],vsg[4])、(vsg[1],vsg[5])および(vsg[1],vsg[6])を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部77へ出力する。   Specifically, the inner product calculation unit 86, for example, (vsg [1], vsg [2]), (vsg [1], vsg [3]), (vsg [1], vsg [4]), (Vsg [1], vsg [5]) and (vsg [1], vsg [6]) are calculated as feature amounts, and the calculated feature amounts are output to the sample group selection unit 77.

また、内積算出部86は、たとえば、固有ベクトル生成部85における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、対象期間T[N2]〜T[N6]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[2]〜vsg[6]と参照用電波として扱われる対象期間T[N1]における電波の固有ベクトルvsg[1]との各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。   For example, when the method of determining the sign of the eigenvector in the eigenvector generation unit 85 is arbitrary, the inner product calculation unit 86 has eigenvectors vs [2] respectively corresponding to radio waves in the target periods T [N2] to T [N6]. A value based on each inner product value between the vsg [6] and the eigenvector vsv [1] of the radio wave in the target period T [N1] treated as the reference radio wave, that is, an absolute value of each inner product value is calculated as a feature amount.

具体的には、内積算出部86は、たとえば、|(vsg[1],vsg[2])|、|(vsg[1],vsg[3])|、|(vsg[1],vsg[4])|、|(vsg[1],vsg[5])|および|(vsg[1],vsg[6])|を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部77へ出力する。   Specifically, the inner product calculation unit 86, for example, | (vsg [1], vsg [2]) |, | (vsg [1], vsg [3]) |, | (vsg [1], vsg [4]) |, | (vsg [1], vsg [5]) | and | (vsg [1], vsg [6]) | are calculated as feature quantities, and the calculated feature quantities are sample group selection unit 77. Output to.

なお、上記各特徴量は、たとえば、算出に用いた固有ベクトルvsg[2]〜vsg[6]に対応する各対象期間における空間特徴量P(t)にそれぞれ相当する。   Each feature amount corresponds to, for example, a spatial feature amount P (t) in each target period corresponding to the eigenvectors vsg [2] to vsg [6] used for the calculation.

サンプル群選択部77は、たとえば、複数の対象期間のうち、参照用電波として扱われる電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波に対応する特徴量を選択し、選択した特徴量に対応するインデックスを用いて、メモリ72に蓄積されたサンプル群SG[N2]〜SG[N6]から空間特徴量の算出に用いるべきサンプル群を選択する。   For example, the sample group selection unit 77 selects a feature quantity corresponding to a radio wave in the target period that has the highest degree of coincidence with a radio wave treated as a reference radio wave among a plurality of target periods, and corresponds to the selected feature quantity The sample group to be used for calculation of the spatial feature amount is selected from the sample groups SG [N2] to SG [N6] stored in the memory 72 using the index.

具体的には、サンプル群選択部77は、たとえば、内積算出部86から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。より詳細には、固有ベクトルが規格化されているので、サンプル群選択部77は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択する。   Specifically, for example, when the sample group selection unit 77 receives an inner product value or an absolute value of the inner product value as a feature amount from the inner product calculation unit 86, the feature amount closest to a predetermined value among the received feature amounts. Select. More specifically, since the eigenvector is standardized, the sample group selection unit 77 selects, for example, a feature quantity having a value closest to 1 from the received feature quantities.

ここで、サンプル群選択部77が選択した特徴量は、たとえば、後段の監視部55において算出される空間特徴量P(t)と同じである。   Here, the feature amount selected by the sample group selection unit 77 is the same as the spatial feature amount P (t) calculated by the monitoring unit 55 in the subsequent stage, for example.

サンプル群選択部77は、たとえば、選択した特徴量の算出に用いた固有ベクトルに対応するインデックスを示すインデックス情報をメモリ制御部71へ通知する。   For example, the sample group selection unit 77 notifies the memory control unit 71 of index information indicating an index corresponding to the eigenvector used for calculating the selected feature amount.

具体的には、サンプル群選択部77は、たとえば、最も1に近い値を有する特徴量として(vsg[1],vsg[2])または|(vsg[1],vsg[2])|を選択した場合、固有ベクトルvsg[1]およびvsg[2]にそれぞれ対応するインデックスである「1」および「2」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   Specifically, the sample group selection unit 77 uses, for example, (vsg [1], vsg [2]) or | (vsg [1], vsg [2]) | as a feature amount having a value closest to 1. When selected, the indexes “1” and “2” corresponding to the eigenvectors vsg [1] and vsg [2] are notified to the memory control unit 71 as index information.

メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部77から受けるインデックス情報に基づいて、サンプル群SG[1]およびSG[2]のコピーをメモリ72から取得する。そして、メモリ制御部71は、たとえば、取得したサンプル群SG[2]のコピーをカレントサンプル群として、また、サンプル群SG[1]のコピーを参照サンプル群として監視部55へ出力する。   For example, based on the index information received from the sample group selection unit 77, the memory control unit 71 acquires a copy of the sample groups SG [1] and SG [2] from the memory 72. Then, for example, the memory control unit 71 outputs the acquired copy of the sample group SG [2] to the monitoring unit 55 as the current sample group and the copy of the sample group SG [1] as the reference sample group.

なお、特徴量算出部83は、内積値の算出対象の電波に対応する対象期間T[N2]〜T[N6]の直後の対象期間T[N1]における電波を参照用電波として扱う構成であるとしたが、これに限定するものではない。特徴量算出部83は、たとえば、さらに遅延をさせて、対象期間T[N1]より後の対象期間における電波を参照用電波として扱う構成であってもよい。   Note that the feature quantity calculation unit 83 is configured to handle radio waves in the target period T [N1] immediately after the target periods T [N2] to T [N6] corresponding to the radio wave whose inner product value is to be calculated as reference radio waves. However, the present invention is not limited to this. For example, the feature amount calculation unit 83 may be configured to further delay and handle radio waves in the target period after the target period T [N1] as reference radio waves.

しかしながら、内積値の算出対象の電波がサンプリングされた時刻と参照用電波がサンプリングされた時刻との差が小さいほど、ガウスノイズ等の各種ノイズの影響を減少させることができ、また遅延による検知の遅れを抑制することができる。したがって、内積値の算出対象の電波に対応する対象期間に対してより少ない遅延後の対象期間における電波を参照用電波として扱う構成が好ましい。   However, the smaller the difference between the time at which the signal for calculating the inner product value is sampled and the time at which the reference signal is sampled, the more the influence of various noises such as Gaussian noise can be reduced. Delay can be suppressed. Therefore, it is preferable that the radio wave in the target period with a smaller delay than the target period corresponding to the radio wave for which the inner product value is calculated be handled as the reference radio wave.

また、特徴量算出部83は、内積値の算出対象の電波に対応する対象期間T[N2]〜T[N6]の直前の対象期間T[N7]における電波を参照用電波として扱う構成であってもよいし、対象期間T[N8]以前の対象期間における電波を参照用電波として扱う構成であってもよい。   The feature amount calculation unit 83 is configured to handle the radio wave in the target period T [N7] immediately before the target period T [N2] to T [N6] corresponding to the radio wave whose inner product value is to be calculated as the reference radio wave. Alternatively, the radio wave in the target period before the target period T [N8] may be handled as the reference radio wave.

[基準とする電波を用意しない場合]
再び図11を参照して、干渉除去部254は、たとえば、3つ以上の対象期間において、2つの対象期間における電波のすべての組み合せについて、各組み合せに対応する電波同士の関係を表す値を特徴量として算出する。干渉除去部254は、たとえば、算出した特徴量に基づいて、当該3つ以上の対象期間に対応する各電波から電波を選択する。
[When the reference radio wave is not prepared]
Referring to FIG. 11 again, for example, in three or more target periods, interference removal unit 254 is characterized by a value representing the relationship between radio waves corresponding to each combination for all combinations of radio waves in two target periods. Calculate as a quantity. For example, the interference removal unit 254 selects a radio wave from each radio wave corresponding to the three or more target periods based on the calculated feature amount.

[干渉除去部254の構成]
図14は、本発明の第2の実施の形態に係る受信機における干渉除去部の構成を示す図である。
[Configuration of interference removing unit 254]
FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of an interference canceller in the receiver according to the second embodiment of the present invention.

図14を参照して、干渉除去部254は、第1の実施の形態に係る干渉除去部52と比べて、特徴量算出部63の代わりに、特徴量算出部93を含む。特徴量算出部93は、固有ベクトル生成部95と、内積算出部96と、サンプル群選択部97と、組み合せ設定部98とを含む。   Referring to FIG. 14, interference removal unit 254 includes a feature amount calculation unit 93 instead of feature amount calculation unit 63, as compared with interference removal unit 52 according to the first embodiment. The feature amount calculation unit 93 includes an eigenvector generation unit 95, an inner product calculation unit 96, a sample group selection unit 97, and a combination setting unit 98.

メモリ制御部71は、図12に示すメモリ制御部71と同様であるので、詳細な説明は繰り返さない。メモリ制御部71は、たとえば上限数5のリングバッファとしてメモリ72を機能させる。メモリ72には、たとえば新しい順にサンプル群SG[1]〜SG[5]が蓄積されている。サンプル群SG[1]〜SG[5]の各々に対応する5つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ相当する。   Memory control unit 71 is similar to memory control unit 71 shown in FIG. 12, and thus detailed description will not be repeated. The memory control unit 71 causes the memory 72 to function as a ring buffer having an upper limit of 5, for example. In the memory 72, for example, sample groups SG [1] to SG [5] are stored in order from the newest. Five sampling periods corresponding to each of the sample groups SG [1] to SG [5] correspond to the target periods T [N1] to T [N5], respectively.

なお、メモリ制御部71が5つの対象期間に対応するサンプル群をメモリ72に蓄積する構成であるとしたが、これに限定するものではない。たとえば、メモリ制御部71が3つ以上の対象期間に対応するサンプル群をメモリ72に蓄積する構成であればよい。   Although the memory control unit 71 is configured to store the sample groups corresponding to the five target periods in the memory 72, the present invention is not limited to this. For example, the memory control unit 71 may be configured to store the sample group corresponding to three or more target periods in the memory 72.

特徴量算出部93は、たとえば、参照用電波を用いない。具体的には、特徴量算出部93は、たとえば、対象期間T[N1]〜T[N5]における電波のすべての組み合せについて、各組み合せに対応する電波同士の関係を表す値を特徴量として算出する。   For example, the feature quantity calculation unit 93 does not use a reference radio wave. Specifically, for example, the feature amount calculation unit 93 calculates, as the feature amount, a value representing the relationship between the radio waves corresponding to each combination for all combinations of radio waves in the target period T [N1] to T [N5]. To do.

具体的には、特徴量算出部93における固有ベクトル生成部95は、たとえば、メモリ制御部71から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積されたサンプル群から規格化された固有ベクトルを生成する。   Specifically, the eigenvector generation unit 95 in the feature quantity calculation unit 93 generates a normalized eigenvector from the sample group stored in the memory 72 when receiving an update completion notification from the memory control unit 71, for example.

より詳細には、固有ベクトル生成部95は、たとえば、特許文献1に示す計算手順に従って、サンプル群SG[1]〜SG[5]の各々から対象期間T[N1]〜T[N5]における電波の固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]をそれぞれ生成する。なお、固有ベクトルの符号については任意性がある。このため、固有ベクトルには、正の符号または負の符号のいずれの符号を定めてもよい。   More specifically, the eigenvector generation unit 95, for example, according to the calculation procedure shown in Patent Document 1, from each of the sample groups SG [1] to SG [5], radio waves in the target periods T [N1] to T [N5]. Eigenvectors vsg [1] to vsg [5] are generated. The sign of the eigenvector is arbitrary. For this reason, the eigenvector may have either a positive sign or a negative sign.

固有ベクトル生成部95は、たとえば、生成した固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]を組み合せ設定部98へ出力する。   The eigenvector generation unit 95 outputs the generated eigenvectors vsg [1] to vsg [5] to the combination setting unit 98, for example.

組み合せ設定部98は、たとえば、3つ以上の対象期間に対応する固有ベクトルにおいて、2つの対象期間に対応する固有ベクトルのすべての組み合せを設定する。   For example, the combination setting unit 98 sets all combinations of eigenvectors corresponding to two target periods in eigenvectors corresponding to three or more target periods.

具体的には、組み合せ設定部98は、たとえば、対象期間T[N1]〜T[N5]に対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]を固有ベクトル生成部95から受けると、受けた固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]について、C(5,2)=10通りの組み合わせを設定する。組み合せ設定部98は、たとえば、設定した組み合せと固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]とを内積算出部96へ出力する。   Specifically, when the combination setting unit 98 receives eigenvectors vsg [1] to vsg [5] corresponding to the target periods T [N1] to T [N5] from the eigenvector generation unit 95, for example, the received eigenvector vsg For [1] to vsg [5], C (5,2) = 10 combinations are set. The combination setting unit 98 outputs the set combination and eigenvectors vsg [1] to vsg [5] to the inner product calculation unit 96, for example.

内積算出部96は、たとえば、固有ベクトル生成部95において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、組み合せ設定部98から受ける各組み合せに対応する固有ベクトル同士の各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 95 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 96 calculates each inner product value of eigenvectors corresponding to each combination received from the combination setting unit 98 as a feature amount. .

具体的には、内積算出部96は、たとえば、(vsg[1],vsg[2])、(vsg[1],vsg[3])、(vsg[1],vsg[4])、(vsg[1],vsg[5])、(vsg[2],vsg[3])、(vsg[2],vsg[4])、(vsg[2],vsg[5])、(vsg[3],vsg[4])、(vsg[3],vsg[5])および(vsg[4],vsg[5])を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部97へ出力する。   Specifically, the inner product calculation unit 96, for example, (vsg [1], vsg [2]), (vsg [1], vsg [3]), (vsg [1], vsg [4]), (Vsg [1], vsg [5]), (vsg [2], vsg [3]), (vsg [2], vsg [4]), (vsg [2], vsg [5]), (vsg [3], vsg [4]), (vsg [3], vsg [5]) and (vsg [4], vsg [5]) are calculated as feature quantities, and the calculated feature quantities are sample group selection unit 97. Output to.

また、内積算出部96は、たとえば、固有ベクトル生成部95における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、組み合せ設定部98から受ける各組み合せに対応する固有ベクトル同士の各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。   Further, the inner product calculation unit 96, for example, when the method of determining the sign of the eigenvector in the eigenvector generation unit 95 is arbitrary, a value based on each inner product value of eigenvectors corresponding to each combination received from the combination setting unit 98, that is, The absolute value of each inner product value is calculated as a feature value.

具体的には、内積算出部96は、たとえば、|(vsg[1],vsg[2])|、|(vsg[1],vsg[3])|、|(vsg[1],vsg[4])|、|(vsg[1],vsg[5])|、|(vsg[2],vsg[3])|、|(vsg[2],vsg[4])|、|(vsg[2],vsg[5])|、|(vsg[3],vsg[4])|、|(vsg[3],vsg[5])|および|(vsg[4],vsg[5])|を特徴量として算出し、算出した特徴量をサンプル群選択部97へ出力する。   Specifically, the inner product calculation unit 96, for example, | (vsg [1], vsg [2]) |, | (vsg [1], vsg [3]) |, | (vsg [1], vsg [4]) |, | (vsg [1], vsg [5]) |, | (vsg [2], vsg [3]) |, | (vsg [2], vsg [4]) |, | ( vsg [2], vsg [5]) |, | (vsg [3], vsg [4]) |, | (vsg [3], vsg [5]) | and | (vsg [4], vsg [5] ]) Is calculated as a feature value, and the calculated feature value is output to the sample group selection unit 97.

なお、上記各特徴量は、たとえば、算出に用いた固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]に対応する2つの対象期間のうちいずれかの対象期間における空間特徴量P(t)に相当する。   Each feature amount corresponds to, for example, the spatial feature amount P (t) in any one of the two target periods corresponding to the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] used for the calculation.

サンプル群選択部97は、たとえば、内積算出部96から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。具体的には、固有ベクトルが規格化されているので、サンプル群選択部97は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択する。   For example, when the sample group selection unit 97 receives the inner product value or the absolute value of the inner product value as the feature value from the inner product calculation unit 96, the sample group selection unit 97 selects the feature value closest to the predetermined value from the received feature values. Specifically, since the eigenvector is standardized, the sample group selection unit 97 selects, for example, a feature quantity having a value closest to 1 from the received feature quantities.

ここで、サンプル群選択部97が選択した特徴量は、たとえば、後段の監視部55において算出される空間特徴量P(t)と同じである。   Here, the feature amount selected by the sample group selection unit 97 is, for example, the same as the spatial feature amount P (t) calculated by the monitoring unit 55 in the subsequent stage.

サンプル群選択部97は、たとえば、選択した特徴量の算出に用いた固有ベクトルに対応するインデックスを示すインデックス情報をメモリ制御部71へ通知する。   For example, the sample group selection unit 97 notifies the memory control unit 71 of index information indicating an index corresponding to the eigenvector used for calculating the selected feature amount.

具体的には、サンプル群選択部97は、たとえば、最も1に近い値を有する特徴量として(vsg[2],vsg[3])または|(vsg[2],vsg[3])|を選択した場合、固有ベクトルvsg[2]およびvsg[3]にそれぞれ対応するインデックスである「2」および「3」をインデックス情報としてメモリ制御部71へ通知する。   Specifically, for example, the sample group selection unit 97 uses (vsg [2], vsg [3]) or | (vsg [2], vsg [3]) | as a feature quantity having a value closest to 1. When selected, the indexes “2” and “3” corresponding to the eigenvectors vsg [2] and vsg [3] are notified to the memory control unit 71 as index information.

メモリ制御部71は、たとえば、サンプル群選択部97から受けるインデックス情報に基づいて、サンプル群SG[2]およびSG[3]のコピーをメモリ72から取得する。そして、メモリ制御部71は、たとえば、取得したサンプル群SG[2]のコピーをカレントサンプル群として、また、サンプル群SG[3]のコピーを参照サンプル群として監視部55へ出力する。なお、メモリ制御部71は、たとえば、取得したサンプル群SG[3]のコピーをカレントサンプル群として、また、サンプル群SG[2]のコピーを参照サンプル群として監視部55へ出力してもよい。   For example, based on the index information received from the sample group selection unit 97, the memory control unit 71 acquires a copy of the sample groups SG [2] and SG [3] from the memory 72. Then, for example, the memory control unit 71 outputs the acquired copy of the sample group SG [2] to the monitoring unit 55 as the current sample group and the copy of the sample group SG [3] as the reference sample group. Note that the memory control unit 71 may output, for example, a copy of the acquired sample group SG [3] as the current sample group and a copy of the sample group SG [2] to the monitoring unit 55 as the reference sample group. .

再び図11を参照して、監視部55における空間特徴量算出部211は、たとえば、干渉除去部252、253または254から受けたカレントサンプル群および参照サンプル群に基づいて、観測時tにおける固有ベクトルvob(t)および初期ベクトルvnoをそれぞれ生成する。   Referring to FIG. 11 again, the spatial feature quantity calculation unit 211 in the monitoring unit 55 is based on, for example, the current sample group and the reference sample group received from the interference removal unit 252, 253, or 254, and the eigenvector vob at the observation time t. (T) and an initial vector vno are generated respectively.

空間特徴量算出部211は、たとえば、算出した固有ベクトルvob(t)および初期ベクトルvnoの内積を算出することにより、空間特徴量P(t)を抽出する。   The spatial feature quantity calculation unit 211 extracts the spatial feature quantity P (t) by, for example, calculating the inner product of the calculated eigenvector vob (t) and the initial vector vno.

[変形例]
上述したように、受信機102では、内積算出部76,86,96において行われた内積演算の一部が空間特徴量算出部211においても行われ、またメモリ72の更新処理が行われるたびにサンプル群から固有ベクトルが生成されるため、処理負荷が重い。そこで、受信機102における処理負荷を軽減した変形例を以下に示す。
[Modification]
As described above, in the receiver 102, a part of the inner product calculation performed in the inner product calculation units 76, 86, and 96 is also performed in the spatial feature amount calculation unit 211, and each time the memory 72 is updated. Since eigenvectors are generated from the sample group, the processing load is heavy. Accordingly, a modification in which the processing load in the receiver 102 is reduced will be described below.

図15は、図11に示す受信機の変形例の構成を示す図である。
図15を参照して、受信機103は、受信機102と比べて、干渉除去部252、253または254と、監視部55との代わりに、干渉除去部255、256または257と、監視部56とを備える。監視部56は、監視部55と比べて、イベント検知部12および空間特徴量算出部211の代わりに、イベント検知部212を含む。
FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration of a modification of the receiver illustrated in FIG. 11.
Referring to FIG. 15, compared with receiver 102, receiver 103 replaces interference removing unit 252, 253 or 254, and monitoring unit 55 with interference removing unit 255, 256 or 257, and monitoring unit 56. With. Compared with the monitoring unit 55, the monitoring unit 56 includes an event detection unit 212 instead of the event detection unit 12 and the spatial feature amount calculation unit 211.

[複数の対象期間よりも過去の電波を基準とする場合の変形例]
図16は、図12に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。
[Modification example based on past radio waves from multiple target periods]
FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 12.

図16を参照して、干渉除去部255は、図12に示す干渉除去部252と比べて、メモリ制御部71および特徴量算出部73の代わりに、メモリ制御部171および特徴量算出部173を含む。特徴量算出部173は、固有ベクトル生成部175と、内積算出部176と、内積値選択部177とを含む。   Referring to FIG. 16, interference removal unit 255 has memory control unit 171 and feature amount calculation unit 173 instead of memory control unit 71 and feature amount calculation unit 73 compared to interference removal unit 252 shown in FIG. 12. Including. The feature amount calculation unit 173 includes an eigenvector generation unit 175, an inner product calculation unit 176, and an inner product value selection unit 177.

メモリ制御部171は、たとえば、受信信号監視部51から受けるID適合通知、ID不適合通知およびサンプリング指示信号に基づいてメモリ72の更新処理を行う。   For example, the memory control unit 171 performs the update process of the memory 72 based on the ID conformity notification, the ID nonconformity notification, and the sampling instruction signal received from the received signal monitoring unit 51.

具体的には、メモリ制御部171は、メモリ72をたとえばリングバッファとして機能させる。すなわち、メモリ制御部171は、たとえば固有ベクトルを上限数までメモリ72に蓄積する。メモリ制御部171は、たとえば、上限数として5つの固有ベクトルを蓄積した状態において新たな固有ベクトルをメモリ72に蓄積する際、当該5つの固有ベクトルのうち最も古い固有ベクトルを破棄した後、新たな固有ベクトルをメモリ72に蓄積する。   Specifically, the memory control unit 171 causes the memory 72 to function as a ring buffer, for example. That is, the memory control unit 171 accumulates eigenvectors in the memory 72 up to the upper limit number, for example. For example, when accumulating new eigenvectors in the memory 72 in a state where five eigenvectors are accumulated as the upper limit number, the memory control unit 171 discards the oldest eigenvector among the five eigenvectors and then stores the new eigenvectors in the memory 72. To accumulate.

より詳細には、メモリ制御部171は、たとえば、サンプリング期間において受信信号監視部51からサンプリング指示信号を受けている間、A/Dコンバータ34から受けるデジタル信号を新たなサンプル群SGnewとしてメモリ72に蓄積する。   More specifically, the memory control unit 171 receives, for example, a digital signal received from the A / D converter 34 as a new sample group SGnew in the memory 72 while receiving a sampling instruction signal from the reception signal monitoring unit 51 during the sampling period. accumulate.

メモリ制御部171は、たとえば、サンプル群SGnewの蓄積が完了すると、固有ベクトル生成部175に規格化された固有ベクトルを生成させる。   For example, when the accumulation of the sample group SGnew is completed, the memory control unit 171 causes the eigenvector generation unit 175 to generate a normalized eigenvector.

固有ベクトル生成部175は、たとえば、サンプル群SGnewから固有ベクトルvsgnewを生成する。なお、固有ベクトルの符号については任意性がある。このため、固有ベクトルには、正の符号または負の符号のいずれの符号を定めてもよい。   For example, the eigenvector generation unit 175 generates an eigenvector vsgnew from the sample group SGnew. The sign of the eigenvector is arbitrary. For this reason, the eigenvector may have either a positive sign or a negative sign.

そして、メモリ制御部171は、たとえば、受信信号監視部51からID不適合通知を受けると、固有ベクトルvsgnewを破棄する。また、メモリ制御部171は、たとえば、受信信号監視部51からID適合通知を受けると、5つの固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]を更新し、メモリ72の更新処理が完了した旨を示す更新完了通知を特徴量算出部173へ出力する。   And the memory control part 171 will cancel | discard eigenvector vsgnnew, for example, when ID nonconformity notification is received from the received signal monitoring part 51. FIG. For example, when receiving the ID conformity notification from the reception signal monitoring unit 51, the memory control unit 171 updates the five eigenvectors vsg [1] to vsg [5] to indicate that the update processing of the memory 72 is completed. An update completion notification is output to the feature amount calculation unit 173.

この際、メモリ制御部171は、たとえば、更新前の固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]のうち最も古い固有ベクトルを破棄した後、残った固有ベクトルおよび固有ベクトルvsgnewを新しい順に固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]に格納する。すなわち、メモリ72には、送信機151から送信された無線信号に基づいて生成される固有ベクトルが蓄積される。   At this time, for example, the memory control unit 171 discards the oldest eigenvectors among the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] before the update, and then sets the remaining eigenvectors and eigenvectors vsgnew in order of eigenvectors vsg [1] to vsg. Store in [5]. That is, the memory 72 stores eigenvectors generated based on the radio signal transmitted from the transmitter 151.

したがって、メモリ72に蓄積されている固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]の各々に対応する5つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ相当する。   Therefore, five sampling periods corresponding to each of the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] stored in the memory 72 correspond to the target periods T [N1] to T [N5], respectively.

また、たとえば、メモリ72には、対象期間T[N1]〜T[N5]よりも時間的に前の、所定エリアが所定の状態である期間においてアレイ受信部54が受信した電波である参照用電波から生成された固有ベクトルvrが蓄積されている。   Further, for example, the memory 72 stores the reference radio wave received by the array receiving unit 54 during a period in which the predetermined area is in a predetermined state before the target period T [N1] to T [N5]. Eigenvectors vr generated from radio waves are accumulated.

なお、メモリ制御部171が5つの対象期間に対応する固有ベクトルをメモリ72に蓄積する構成であるとしたが、これに限定するものではない。たとえば、メモリ制御部171が2つ以上の対象期間に対応する固有ベクトルをメモリ72に蓄積する構成であればよい。   Although the memory control unit 171 is configured to store the eigenvectors corresponding to the five target periods in the memory 72, the present invention is not limited to this. For example, the memory control unit 171 may be configured to store eigenvectors corresponding to two or more target periods in the memory 72.

また、メモリ制御部171は、たとえば、受信信号監視部51からID適合通知を受けた後、固有ベクトル生成部175に規格化された固有ベクトルを生成させてもよい。この場合、メモリ制御部171は、固有ベクトル生成部175において生成された固有ベクトルを破棄することなくメモリ72の更新処理を完了させることができる。   Further, for example, after receiving the ID conformity notification from the reception signal monitoring unit 51, the memory control unit 171 may cause the eigenvector generation unit 175 to generate a normalized eigenvector. In this case, the memory control unit 171 can complete the update process of the memory 72 without discarding the eigenvector generated by the eigenvector generation unit 175.

特徴量算出部173は、たとえば、メモリ72に蓄積された複数の固有ベクトルに基づいて、アレイ受信部54が受信した無線信号の特徴量を算出する。   The feature amount calculation unit 173 calculates the feature amount of the radio signal received by the array reception unit 54 based on, for example, a plurality of eigenvectors stored in the memory 72.

具体的には、特徴量算出部173における内積算出部176は、たとえば、メモリ制御部171から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積された固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]および固有ベクトルvrを抽出する。   Specifically, when the inner product calculation unit 176 in the feature quantity calculation unit 173 receives an update completion notification from the memory control unit 171, for example, the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] stored in the memory 72 and the eigenvectors Extract vr.

内積算出部176は、たとえば、固有ベクトル生成部175において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、対象期間T[N1]〜T[N5]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]と参照用電波の固有ベクトルvrとの各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 175 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 176 has eigenvectors vs [1] to corresponding to radio waves in the target periods T [N1] to T [N5], respectively. Each inner product value of vsg [5] and the eigenvector vr of the reference radio wave is calculated as a feature amount.

また、内積算出部176は、たとえば、固有ベクトル生成部175における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、対象期間T[N1]〜T[N5]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]と参照用電波の固有ベクトルvrとの各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。内積算出部176は、たとえば、算出した特徴量を内積値選択部177へ出力する。   For example, when the eigenvector generation unit 175 determines how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 176 has eigenvectors vs [1] corresponding to radio waves in the target periods T [N1] to T [N5], for example. A value based on each inner product value of ~ vsg [5] and the eigenvector vr of the reference radio wave, that is, an absolute value of each inner product value is calculated as a feature amount. For example, the inner product calculation unit 176 outputs the calculated feature value to the inner product value selection unit 177.

内積値選択部177は、たとえば、内積算出部176から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。具体的には、固有ベクトルが規格化されているので、内積値選択部177は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択し、選択した特徴量を監視部56へ出力する。   For example, when the inner product value selection unit 177 receives the inner product value or the absolute value of the inner product value as the feature value from the inner product calculation unit 176, the inner product value selection unit 177 selects the feature value closest to the predetermined value from the received feature values. Specifically, since the eigenvector is standardized, the inner product value selection unit 177 selects, for example, a feature amount having a value closest to 1 from the received feature amounts, and monitors the selected feature amount. To 56.

ここで、内積値選択部177が選択した特徴量は、たとえば、複数の対象期間のうち、参照用電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波に基づいて算出された空間特徴量P(t)に相当する。   Here, the feature quantity selected by the inner product value selection unit 177 is, for example, a spatial feature quantity P (calculated based on radio waves in the target period in which the degree of coincidence with the reference radio wave is the largest among a plurality of target periods. t).

なお、本発明の第2の実施の形態に係る干渉除去部255では、メモリ72の更新処理が完了するごとに(vr,vsg[1])〜(vr,vsg[5])の5個の内積値、または|(vr,vsg[1])|〜|(vr,vsg[5])|の5個の内積値の絶対値を算出する構成であるとしたが、これに限定するものではない。   In addition, in the interference removal unit 255 according to the second embodiment of the present invention, every time the update process of the memory 72 is completed, five (vr, vsg [1]) to (vr, vsg [5]) Although the inner product value or the absolute value of the five inner product values of | (vr, vsg [1]) | to | (vr, vsg [5]) | is calculated, the present invention is not limited to this. Absent.

干渉除去部255は、たとえば、算出した内積値または当該内積値の絶対値の一部をメモリ72に蓄積しておき、次の更新タイミングの特徴量として、蓄積した内積値または当該内積値の絶対値を用いる構成であってもよい。   For example, the interference removal unit 255 stores the calculated inner product value or a part of the absolute value of the inner product value in the memory 72, and uses the accumulated inner product value or the absolute value of the inner product value as a feature amount at the next update timing. A configuration using values may also be used.

具体的には、干渉除去部255が内積値を用いる場合の例として、干渉除去部255は、たとえば、内積値(vr,vsg[1])〜(vr,vsg[5])の中から特徴量として選択した内積値を監視部56へ出力すると、最も古い内積値以外の(vr,vsg[1])〜(vr,vsg[4])をメモリ72に蓄積する。   Specifically, as an example of the case where the interference removal unit 255 uses the inner product value, the interference removal unit 255 is characterized by the inner product values (vr, vsg [1]) to (vr, vsg [5]), for example. When the inner product value selected as the quantity is output to the monitoring unit 56, (vr, vsg [1]) to (vr, vsg [4]) other than the oldest inner product value are stored in the memory 72.

そして、干渉除去部255は、たとえば、次のメモリ72の更新処理が完了すると、内積値(vr,vsgnew)を算出し、算出した(vr,vsgnew)およびメモリ72に蓄積した内積値の中から特徴量として選択した内積値を監視部56へ出力する。   Then, for example, when the update process of the next memory 72 is completed, the interference removal unit 255 calculates the inner product value (vr, vsgnew), and calculates the calculated inner area (vr, vsgnew) and the inner product value accumulated in the memory 72. The inner product value selected as the feature amount is output to the monitoring unit 56.

これにより、干渉除去部255では、内積値または内積値の絶対値を算出する回数を減らすことができるので、受信機103における処理負荷を軽減することができる。   Thereby, in the interference removal part 255, since the frequency | count of calculating an inner product value or the absolute value of an inner product value can be reduced, the processing load in the receiver 103 can be reduced.

[複数の対象期間よりも時間的に後の電波を基準とする場合の変形例]
図17は、図13に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。
[Modification example based on radio waves later in time than multiple target periods]
FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 13.

図17を参照して、干渉除去部256は、図13に示す干渉除去部253と比べて、メモリ制御部71および特徴量算出部83の代わりに、メモリ制御部171および特徴量算出部183を含む。特徴量算出部183は、固有ベクトル生成部175と、内積算出部186と、内積値選択部177とを含む。   Referring to FIG. 17, interference removal unit 256 has memory control unit 171 and feature amount calculation unit 183 instead of memory control unit 71 and feature amount calculation unit 83 compared to interference removal unit 253 shown in FIG. 13. Including. The feature amount calculation unit 183 includes an eigenvector generation unit 175, an inner product calculation unit 186, and an inner product value selection unit 177.

メモリ制御部171および固有ベクトル生成部175は、図16に示すメモリ制御部171および固有ベクトル生成部175とそれぞれ同様であるので、詳細な説明は繰り返さない。   Memory control unit 171 and eigenvector generation unit 175 are the same as memory control unit 171 and eigenvector generation unit 175 shown in FIG. 16, respectively, and therefore detailed description will not be repeated.

メモリ制御部171は、たとえば上限数6のリングバッファとしてメモリ72を機能させる。メモリ72には、たとえば新しい順に固有ベクトルvsg[1]〜vsg[6]が蓄積されている。固有ベクトルvsg[1]〜vsg[6]の各々に対応する6つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N6]にそれぞれ相当する。   The memory control unit 171 causes the memory 72 to function as a ring buffer having an upper limit of 6, for example. In the memory 72, eigenvectors vsg [1] to vsg [6] are stored, for example, in order from the newest. Six sampling periods corresponding to each of the eigenvectors vs [1] to vsg [6] correspond to the target periods T [N1] to T [N6], respectively.

特徴量算出部183は、たとえば、メモリ72に蓄積された複数の固有ベクトルに基づいて、アレイ受信部54が受信した無線信号の特徴量を算出する。   For example, the feature quantity calculation unit 183 calculates the feature quantity of the radio signal received by the array reception unit 54 based on a plurality of eigenvectors stored in the memory 72.

具体的には、特徴量算出部183における内積算出部186は、たとえば、メモリ制御部171から更新完了通知を受けると、メモリ72に蓄積された固有ベクトルvsg[1]〜vsg[6]を抽出する。   Specifically, the inner product calculation unit 186 in the feature quantity calculation unit 183 extracts eigenvectors vsg [1] to vsg [6] stored in the memory 72 when receiving an update completion notification from the memory control unit 171, for example. To do.

内積算出部186は、たとえば、固有ベクトル生成部175において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、対象期間T[N2]〜T[N6]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[2]〜vsg[6]と参照用電波として扱われる対象期間T[N1]における電波の固有ベクトルvsg[1]との各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 175 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 186 has eigenvectors vs [2] to corresponding to radio waves in the target periods T [N2] to T [N6], respectively. Each inner product value of vsg [6] and the eigenvector vsg [1] of the radio wave in the target period T [N1] treated as the reference radio wave is calculated as a feature amount.

また、内積算出部186は、たとえば、固有ベクトル生成部175における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、対象期間T[N2]〜T[N6]における電波にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[2]〜vsg[6]と参照用電波として扱われる対象期間T[N1]における電波の固有ベクトルvsg[1]との各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。内積算出部186は、たとえば、算出した特徴量を内積値選択部177へ出力する。   Further, for example, when the eigenvector generation unit 175 determines how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 186 has eigenvectors vs [2] respectively corresponding to radio waves in the target periods T [N2] to T [N6]. A value based on each inner product value between the vsg [6] and the eigenvector vsv [1] of the radio wave in the target period T [N1] treated as the reference radio wave, that is, an absolute value of each inner product value is calculated as a feature amount. For example, the inner product calculation unit 186 outputs the calculated feature value to the inner product value selection unit 177.

内積値選択部177は、たとえば、内積算出部186から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。具体的には、固有ベクトルが規格化されているので、内積値選択部177は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択し、選択した特徴量を監視部56へ出力する。   For example, when the inner product value selection unit 177 receives the inner product value or the absolute value of the inner product value as the feature value from the inner product calculation unit 186, the inner product value selection unit 177 selects the feature value closest to the predetermined value from the received feature values. Specifically, since the eigenvector is standardized, the inner product value selection unit 177 selects, for example, a feature amount having a value closest to 1 from the received feature amounts, and monitors the selected feature amount. To 56.

ここで、内積値選択部177が選択した特徴量は、たとえば、複数の対象期間のうち、参照用電波として扱われる電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波に基づいて算出された空間特徴量P(t)である。   Here, the feature quantity selected by the inner product value selection unit 177 is, for example, a space calculated based on radio waves in the target period in which the degree of coincidence with the radio waves treated as reference radio waves is the largest among the plurality of target periods. This is a feature amount P (t).

[基準とする電波を用意しない場合の変形例]
図18は、図14に示す干渉除去部の変形例の構成を示す図である。
[Modification example when the reference radio wave is not prepared]
FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the interference removing unit illustrated in FIG. 14.

図18を参照して、干渉除去部257は、図14に示す干渉除去部254と比べて、メモリ制御部71および特徴量算出部93の代わりに、メモリ制御部171および特徴量算出部193を含む。特徴量算出部193は、固有ベクトル生成部175と、内積算出部196と、内積値選択部197と、組み合せ設定部198とを含む。   Referring to FIG. 18, interference removal unit 257 has memory control unit 171 and feature amount calculation unit 193 instead of memory control unit 71 and feature amount calculation unit 93 compared to interference removal unit 254 shown in FIG. 14. Including. The feature quantity calculation unit 193 includes an eigenvector generation unit 175, an inner product calculation unit 196, an inner product value selection unit 197, and a combination setting unit 198.

メモリ制御部171および固有ベクトル生成部175は、図16に示すメモリ制御部171および固有ベクトル生成部175とそれぞれ同様であるので、詳細な説明は繰り返さない。   Memory control unit 171 and eigenvector generation unit 175 are the same as memory control unit 171 and eigenvector generation unit 175 shown in FIG. 16, respectively, and therefore detailed description will not be repeated.

メモリ制御部171は、たとえば上限数5のリングバッファとしてメモリ72を機能させる。メモリ72には、たとえば新しい順に固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]が蓄積されている。固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]の各々に対応する5つのサンプリング期間が、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ相当する。   The memory control unit 171 causes the memory 72 to function as a ring buffer having an upper limit of 5, for example. In the memory 72, eigenvectors vsg [1] to vsg [5] are stored, for example, in order from the newest. Five sampling periods corresponding to each of the eigenvectors vs [1] to vsg [5] correspond to the target periods T [N1] to T [N5], respectively.

なお、メモリ制御部171が5つの対象期間に対応する固有ベクトルをメモリ72に蓄積する構成であるとしたが、これに限定するものではない。たとえば、メモリ制御部171が3つ以上の対象期間に対応する固有ベクトルをメモリ72に蓄積する構成であればよい。   Although the memory control unit 171 is configured to store the eigenvectors corresponding to the five target periods in the memory 72, the present invention is not limited to this. For example, the memory control unit 171 may be configured to store eigenvectors corresponding to three or more target periods in the memory 72.

特徴量算出部193は、たとえば、メモリ72に蓄積された複数の固有ベクトルに基づいて、アレイ受信部54が受信した無線信号の特徴量を算出する。   For example, the feature amount calculation unit 193 calculates the feature amount of the radio signal received by the array reception unit 54 based on a plurality of eigenvectors stored in the memory 72.

具体的には、特徴量算出部193における組み合せ設定部198は、たとえば、3つ以上の対象期間に対応する固有ベクトルにおいて、2つの対象期間に対応する固有ベクトルのすべての組み合せを設定する。   Specifically, the combination setting unit 198 in the feature quantity calculation unit 193 sets, for example, all combinations of eigenvectors corresponding to two target periods in eigenvectors corresponding to three or more target periods.

具体的には、組み合せ設定部198は、たとえば、メモリ制御部171から更新完了通知を受けると、対象期間T[N1]〜T[N5]にそれぞれ対応する固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]をメモリ72から抽出し、抽出した固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]について、C(5,2)=10通りの組み合わせを設定する。組み合せ設定部198は、たとえば、設定した組み合せと固有ベクトルvsg[1]〜vsg[5]とを内積算出部196へ出力する。   Specifically, for example, when the combination setting unit 198 receives an update completion notification from the memory control unit 171, the eigenvectors vsg [1] to vsg [5] corresponding to the target periods T [N1] to T [N5], respectively. Are extracted from the memory 72, and C (5,2) = 10 combinations are set for the extracted eigenvectors vsg [1] to vsg [5]. The combination setting unit 198 outputs the set combination and eigenvectors vsg [1] to vsg [5] to the inner product calculation unit 196, for example.

内積算出部196は、たとえば、固有ベクトル生成部175において固有ベクトルの符号の定め方が指定されているとき、組み合せ設定部198から受ける各組み合せに対応する固有ベクトル同士の各内積値を特徴量として算出する。   For example, when the eigenvector generation unit 175 specifies how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 196 calculates each inner product value of eigenvectors corresponding to each combination received from the combination setting unit 198 as a feature amount. .

また、内積算出部196は、たとえば、固有ベクトル生成部175における固有ベクトルの符号の定め方が任意であるとき、組み合せ設定部198から受ける各組み合せに対応する固有ベクトル同士の各内積値に基づく値すなわち当該各内積値の絶対値を特徴量として算出する。内積算出部196は、たとえば、算出した特徴量を内積値選択部197へ出力する。   Further, for example, when the eigenvector generation unit 175 determines how to determine the sign of the eigenvector, the inner product calculation unit 196 has a value based on each inner product value of eigenvectors corresponding to each combination received from the combination setting unit 198, that is, The absolute value of each inner product value is calculated as a feature value. For example, the inner product calculation unit 196 outputs the calculated feature value to the inner product value selection unit 197.

内積値選択部197は、たとえば、内積算出部196から特徴量として内積値または内積値の絶対値を受けると、受けた特徴量の中から所定値に最も近くなる特徴量を選択する。具体的には、固有ベクトルが規格化されているので、内積値選択部197は、たとえば、受けた特徴量の中から最も1に近い値を有する特徴量を選択し、選択した特徴量を監視部56へ出力する。   For example, when the inner product value selection unit 197 receives the inner product value or the absolute value of the inner product value as the feature value from the inner product calculation unit 196, the inner product value selection unit 197 selects the feature value closest to the predetermined value from the received feature values. Specifically, since the eigenvector is standardized, the inner product value selection unit 197 selects, for example, a feature amount having a value closest to 1 from the received feature amounts, and monitors the selected feature amount. To 56.

ここで、内積値選択部197が選択した特徴量は、たとえば、複数の対象期間に対応する電波のうち、電波同士の一致度合いが最も大きくなる電波に基づいて算出された空間特徴量P(t)である。   Here, the feature value selected by the inner product value selection unit 197 is, for example, a spatial feature value P (t calculated based on a radio wave having the highest degree of coincidence among radio waves corresponding to a plurality of target periods. ).

なお、本発明の第2の実施の形態に係る干渉除去部257では、メモリ72の更新処理が完了するごとにC(5,2)=10通りの組み合わせに対応する内積値または内積値の絶対値を算出する構成であるとしたが、これに限定するものではない。   In addition, in the interference removal unit 257 according to the second embodiment of the present invention, the inner product value or the absolute value of the inner product value corresponding to C (5,2) = 10 combinations each time the update process of the memory 72 is completed. Although the configuration is such that the value is calculated, the present invention is not limited to this.

干渉除去部257は、たとえば、算出した内積値または当該内積値の絶対値の一部をメモリ72に蓄積しておき、次の更新タイミングの特徴量として、蓄積した内積値または当該内積値の絶対値を用いる構成であってもよい。   The interference removal unit 257 stores, for example, the calculated inner product value or a part of the absolute value of the inner product value in the memory 72, and stores the accumulated inner product value or the absolute value of the inner product value as a feature amount at the next update timing. A configuration using values may also be used.

具体的には、干渉除去部257が内積値を用いる場合の例として、干渉除去部257は、たとえば、10通りの組み合わせに対応する内積値の中から特徴量として選択した内積値を監視部56へ出力すると、最も古い固有ベクトルvsg[5]が用いられた内積値以外の内積値をメモリ72に蓄積する。   Specifically, as an example of the case where the interference removal unit 257 uses the inner product value, the interference removal unit 257, for example, selects the inner product value selected as the feature value from the inner product values corresponding to the ten combinations. Is output, the inner product value other than the inner product value using the oldest eigenvector vsg [5] is stored in the memory 72.

そして、干渉除去部257は、たとえば、次のメモリ72の更新処理が完了すると、更新後の固有ベクトルvsg[2]、vsg[3]、vsg[4]およびvsg[5]と、更新後の固有ベクトルvsg[1]すなわちvsgnewとの内積値を算出する。そして、干渉除去部257は、たとえば、算出した内積値およびメモリ72に蓄積した内積値の中から特徴量として選択した内積値を監視部56へ出力する。   Then, for example, when the update processing of the next memory 72 is completed, the interference removal unit 257 updates the updated eigenvectors vsg [2], vsg [3], vsg [4], and vsg [5], and the updated eigenvectors. The inner product value with respect to vsg [1], that is, vsgnew is calculated. Then, the interference removal unit 257 outputs, for example, the inner product value selected as the feature amount from the calculated inner product value and the inner product value accumulated in the memory 72 to the monitoring unit 56.

これにより、干渉除去部257では、内積値または内積値の絶対値を算出する回数を減らすことができるので、受信機103における処理負荷を軽減することができる。   Thereby, in the interference removal part 257, since the frequency | count of calculating the inner product value or the absolute value of an inner product value can be reduced, the processing load in the receiver 103 can be reduced.

再び図15を参照して、監視部56におけるイベント検知部212は、干渉除去部255、256または257から受けた特徴量に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。具体的には、イベント検知部212は、たとえば、当該特徴量が所定のしきい値未満である場合、所定エリアに人間が侵入したと判断する。   Referring to FIG. 15 again, the event detection unit 212 in the monitoring unit 56 monitors a human action in a predetermined area based on the feature amount received from the interference removal unit 255, 256, or 257. Specifically, for example, when the feature amount is less than a predetermined threshold, the event detection unit 212 determines that a human has entered a predetermined area.

その他の構成および動作は第1の実施の形態に係る侵入検知システムと同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。   Since other configurations and operations are the same as those of the intrusion detection system according to the first embodiment, detailed description thereof will not be repeated here.

以上のように、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、アレイ受信部54は、所定エリアに配置された送信機151から送信された電波を受信する。特徴量算出部73、83、93、173、183または193は、アレイ受信部54によって受信された複数の対象期間の各々における電波の特徴量を算出する。監視部55または56は、当該特徴量が所定の条件を満たす対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   As described above, in the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the array receiver 54 receives radio waves transmitted from the transmitter 151 arranged in a predetermined area. The feature amount calculation unit 73, 83, 93, 173, 183, or 193 calculates the feature amount of the radio wave in each of the plurality of target periods received by the array reception unit 54. The monitoring unit 55 or 56 monitors a human operation in a predetermined area based on radio waves in a target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波が含まれない電波を選択することができるので、受信機102,103では、干渉波が含まれる電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. It is possible to suppress erroneous detection due to processing of included radio waves and improve detection accuracy.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、受信機102,103を侵入検知用途に用いる場合において、誤報が生ずることを回避することができる。   This makes it possible to correctly monitor human actions in a predetermined area, so that it is possible to avoid the occurrence of false alarms when the receivers 102 and 103 are used for intrusion detection.

また、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、特徴量算出部73、83、173または183は、対象期間における電波と参照用電波との関係を表す値を特徴量として算出する。   In the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the feature amount calculation unit 73, 83, 173, or 183 calculates a value representing the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period as the feature amount. .

このような構成により、対象期間における電波と参照用電波との関係を定量化することができる。これにより、たとえば干渉波が含まれない電波を参照用電波とした場合において、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を選択することができる。   With such a configuration, the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period can be quantified. Accordingly, for example, when a radio wave that does not include an interference wave is used as a reference radio wave, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods.

また、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、特徴量算出部73、83、173または183は、対象期間における電波の固有ベクトルと参照用電波の固有ベクトルとの内積値または内積値に基づく値を特徴量として算出する。   In the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the feature amount calculation unit 73, 83, 173, or 183 calculates the inner product value or inner product value of the eigenvector of the radio wave and the eigenvector of the reference radio wave in the target period. The base value is calculated as a feature amount.

このように、電波間の関係に応じて変化する内積値または内積値に基づく値を特徴量として算出する構成により、対象期間における電波と参照用電波との関係を簡易な計算で定量化することができるので、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を簡易に選択することができる。   In this way, by calculating the inner product value that changes according to the relationship between radio waves or a value based on the inner product value as a feature amount, the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period can be quantified with a simple calculation. Therefore, it is possible to easily select a radio wave that does not include an interference wave from radio waves in each of a plurality of target periods.

また、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、参照用電波は、複数の対象期間よりも時間的に後の期間においてアレイ受信部54が受信した電波である。   In the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the reference radio wave is a radio wave received by the array receiver 54 in a period later in time than the plurality of target periods.

このような構成により、基準として扱う参照用電波をより新しい電波に逐次的に変更することができるので、受信機102,103の電波環境の変化に対しても柔軟に対応することができる。   With such a configuration, the reference radio wave handled as a reference can be sequentially changed to a newer radio wave, so that it is possible to flexibly cope with changes in the radio wave environment of the receivers 102 and 103.

具体的には、温度または雑音レベル等の受信機102,103の周囲環境の変化に応じた参照用電波に基づいて、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を選択することができるので、所定エリアにおける人間の動作の監視を安定して行うことができる。   Specifically, based on reference radio waves according to changes in the surrounding environment of the receivers 102 and 103, such as temperature or noise level, radio waves that do not include interference waves from among radio waves in each of a plurality of target periods. Since the selection can be made, it is possible to stably monitor the human motion in the predetermined area.

たとえば、基準として扱う参照用電波を動的に変更する場合において、変更した参照用電波が不適切なとき、具体的には変更した参照用電波に干渉波が含まれているとき、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を正確に選択することができなくなり、受信機102,103の動作が不安定になってしまうことがある。   For example, when dynamically changing the reference radio wave to be treated as a standard, when the changed reference radio wave is inappropriate, specifically when the changed reference radio wave contains interference waves, multiple The radio waves that do not include interference waves cannot be accurately selected from the radio waves in each period, and the operations of the receivers 102 and 103 may become unstable.

これに対して、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、参照用電波は、複数の対象期間よりも時間的に前の、所定エリアが所定の状態である期間においてアレイ受信部54が受信した電波である。   On the other hand, in the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the reference radio wave is transmitted to the array receiving unit during a period in which the predetermined area is in a predetermined state before the plurality of target periods. 54 is a received radio wave.

このように、特定の基準となる参照用電波を用いる構成により、不適切な参照用電波が用いられることを抑制し、特徴量を安定して算出することができる。   As described above, the configuration using the reference radio wave serving as a specific standard can suppress inappropriate use of the reference radio wave, and can stably calculate the feature amount.

これにより、絶対評価に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を正確に選択することができるので、監視動作の信頼性を増すことができる。   As a result, radio waves that do not include interference waves can be accurately selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on absolute evaluation, so that the reliability of the monitoring operation can be increased.

たとえば、基準として扱う参照用電波を設定する場合において、設定した参照用電波が不適切なとき、具体的には変更した参照用電波に干渉波が含まれているとき、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を正確に選択することができなくなり、受信機102,103の動作が不安定になってしまうことがある。   For example, when setting a reference radio wave to be handled as a standard, if the set reference radio wave is inappropriate, specifically, if the changed reference radio wave contains an interference wave, each of multiple target periods In other words, it becomes impossible to accurately select a radio wave that does not include an interference wave from among the radio waves in, and the operations of the receivers 102 and 103 may become unstable.

これに対して、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、特徴量算出部93または193は、2つの対象期間における電波同士の関係を表す値を特徴量として算出する。そして、特徴量算出部93または193は、3つ以上の対象期間において、2つの対象期間における電波のすべての組み合わせについて、上記関係を表す値を算出する。   On the other hand, in the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the feature amount calculation unit 93 or 193 calculates a value representing a relationship between radio waves in two target periods as a feature amount. And the feature-value calculation part 93 or 193 calculates the value showing the said relationship about all the combinations of the electromagnetic wave in two target periods in three or more target periods.

このように、参照用電波を設定しない構成により、設定した参照用電波が不適切である場合に発生する受信機102,103の不安定な動作を回避することができる。また、たとえば対象とする所定エリアを変更する場合においても、参照用電波を新たに設定しなくてもよいので、受信機102,103における処理を簡素化することができる。   As described above, the configuration in which the reference radio wave is not set can avoid unstable operations of the receivers 102 and 103 that occur when the set reference radio wave is inappropriate. Further, for example, even when the target predetermined area is changed, it is not necessary to newly set a reference radio wave, so that the processing in the receivers 102 and 103 can be simplified.

また、上記3つ以上の対象期間は逐次的に更新されるので、受信機102,103の電波環境の変化に対しても柔軟に対応することができる。   In addition, since the three or more target periods are sequentially updated, it is possible to flexibly cope with changes in the radio wave environment of the receivers 102 and 103.

具体的には、温度または雑音レベル等の受信機102,103の周囲環境の変化に応じた電波同士の関係を表す値に基づいて、複数の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を選択することができるので、所定エリアにおける人間の動作の監視を安定して行うことができる。   Specifically, interference waves are included from among the radio waves in each of a plurality of target periods based on values representing the relationship between radio waves according to changes in the surrounding environment of the receivers 102 and 103, such as temperature or noise level. Since it is possible to select a radio wave that cannot be transmitted, it is possible to stably monitor human movements in a predetermined area.

また、2つの対象期間における電波同士の関係を定量化することができるので、3つ以上の対象期間の各々における電波の中から干渉波が含まれない電波を、定量化した関係を用いて容易に選択することができる。   In addition, since the relationship between radio waves in two target periods can be quantified, radio waves that do not include interference waves among radio waves in each of three or more target periods can be easily obtained using the quantified relationship. Can be selected.

また、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、監視部55または56は、複数の対象期間のうち、参照用電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   Moreover, in the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the monitoring unit 55 or 56 is based on the radio wave in the target period that has the highest degree of coincidence with the reference radio wave among the plurality of target periods. Monitor human movements in a given area.

このような構成により、複数の対象期間の各々における電波のうち、参照用電波との関係が最も近くなる対象期間を選択することができるので、干渉波がより含まれない電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができる。   With such a configuration, it is possible to select the target period that has the closest relationship with the reference radio wave from among the radio waves in each of the plurality of target periods. It is possible to correctly monitor human movements in the area.

また、参照用電波との一致度合いが最も大きくなる対象期間における電波と参照用電波との関係を表す値を、当該対象期間を含む上記複数の対象期間において時間的に平滑化することができるので、誤検知の発生を抑制することができる。   In addition, since the value representing the relationship between the radio wave and the reference radio wave in the target period that has the highest degree of coincidence with the reference radio wave can be temporally smoothed in the plurality of target periods including the target period. The occurrence of false detection can be suppressed.

また、本発明の第2の実施の形態に係る監視装置では、監視部55または56は、複数の対象期間のうち、特徴量が所定値に最も近くなる対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   Moreover, in the monitoring apparatus according to the second embodiment of the present invention, the monitoring unit 55 or 56 has a predetermined area based on radio waves in a target period in which a feature amount is closest to a predetermined value among a plurality of target periods. To monitor human movements.

このような構成により、複数の対象期間のうち、参照用電波との関係が最も近くなる対象期間を定量的かつ容易に選択することができるので、受信機102,103における処理効率を向上させることができる。   With such a configuration, it is possible to quantitatively and easily select the target period that has the closest relationship with the reference radio wave from among a plurality of target periods, so that the processing efficiency in the receivers 102 and 103 is improved. Can do.

次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。   Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals and description thereof will not be repeated.

<第3の実施の形態>
本実施の形態は、第1の実施の形態および第2の実施の形態に係る監視装置と比べて、使用目的を変更した監視装置に関する。以下で説明する内容以外は第1の実施の形態に係る侵入検知システムと同様である。
<Third Embodiment>
The present embodiment relates to a monitoring device in which the purpose of use is changed as compared with the monitoring devices according to the first embodiment and the second embodiment. The contents other than those described below are the same as those of the intrusion detection system according to the first embodiment.

本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知装置すなわち受信機(監視装置)101では、イベント検知部12が、空間特徴量算出部11によって算出された空間特徴量P(t)に基づいて、所定エリアにおける人間の動作として、所定エリアへの人間の侵入または不審行動開始を検知する。   In the intrusion detection device, that is, the receiver (monitoring device) 101 according to the first embodiment of the present invention, the event detection unit 12 is based on the spatial feature amount P (t) calculated by the spatial feature amount calculation unit 11. Detecting human intrusion or suspicious behavior start in the predetermined area as human action in the predetermined area.

これに対して、本発明の第3の実施の形態に係る見守りシステム202における見守り装置すなわち受信機(監視装置)101では、所定エリアにおける人間の動作として、所定エリアにおける人間、具体的には見守り対象者の無動作または少動作を検知する。   On the other hand, in the watching device, that is, the receiver (monitoring device) 101 in the watching system 202 according to the third embodiment of the present invention, as a human action in the predetermined area, a person in the predetermined area, specifically watching. Detects inactivity or minor activity of the subject.

より詳細には、受信機101の監視部53におけるイベント検知部12は、空間特徴量算出部11によって算出された空間特徴量P(t)に基づいて、所定エリアにおける人間の動作が無いかまたは少ないことを検知する。具体的には、たとえば、イベント検知部12は、所定エリアにおいて、心臓発作などの異常が発生したことにより所定時間以上動いていない人間がいるか否かを監視する。この所定エリアは、たとえば、通常時には1または複数の人間が歩行等の動作を行っている領域である。   More specifically, the event detection unit 12 in the monitoring unit 53 of the receiver 101 determines whether there is no human action in a predetermined area based on the spatial feature amount P (t) calculated by the spatial feature amount calculation unit 11 or Detect low. Specifically, for example, the event detection unit 12 monitors whether or not there is a person who has not moved for a predetermined time due to occurrence of an abnormality such as a heart attack in a predetermined area. This predetermined area is, for example, an area where one or a plurality of humans are performing an action such as walking during normal times.

受信機101の監視部53における空間特徴量算出部11は、本発明の第1の実施の形態に係る侵入検知装置と同様に、初期ベクトルvnoと、観測時tにおける固有ベクトルvob(t)とを用いて、観測時tにおける空間特徴量P(t)を算出する。   Similarly to the intrusion detection device according to the first embodiment of the present invention, the spatial feature quantity calculation unit 11 in the monitoring unit 53 of the receiver 101 obtains the initial vector vno and the eigenvector vob (t) at the observation time t. The spatial feature amount P (t) at the observation time t is calculated.

ここで、受信機101において比較基準として用いられる初期ベクトルvnoは、たとえば所定エリアに人間が存在していないときの固有ベクトルである。   Here, the initial vector vno used as a comparison reference in the receiver 101 is, for example, an eigenvector when no human is present in a predetermined area.

したがって、空間特徴量P(t)が「1」より小さい値であるほど、観測時tにおける所定エリアの状態は、1または複数の人間が動いている通常時の状態に近い。   Therefore, as the spatial feature P (t) is smaller than “1”, the state of the predetermined area at the observation time t is closer to the normal state where one or more people are moving.

このため、イベント検知部12は、空間特徴量P(t)が所定のしきい値以上である状態が、所定時間以上継続する場合、所定エリアにおいて人間の動作が無いかまたは少ないと判断する。   For this reason, the event detection unit 12 determines that there is no human activity in the predetermined area when the state in which the spatial feature amount P (t) is equal to or greater than the predetermined threshold continues for a predetermined time or longer.

具体的には、上記所定のしきい値が「0.999」であると仮定すると、イベント検知部12は、空間特徴量P(t)が「0.999」より小さい場合、所定エリアにおいて人間の動作の有る通常状態であると判断する。一方、イベント検知部12は、空間特徴量P(t)が「0.999」以上である状態が所定時間以上継続する場合、所定エリアにおいて人間の動作が無いかまたは少ない異常状態であると判断する。   Specifically, assuming that the predetermined threshold value is “0.999”, the event detection unit 12 determines that the human being in the predetermined area when the spatial feature amount P (t) is smaller than “0.999”. It is determined that this is a normal state with the operation. On the other hand, when the state where the spatial feature P (t) is “0.999” or more continues for a predetermined time or more, the event detection unit 12 determines that there is no human activity or a small abnormal state in the predetermined area. To do.

その他の構成および動作は第1の実施の形態に係る侵入検知システムと同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。   Since other configurations and operations are the same as those of the intrusion detection system according to the first embodiment, detailed description thereof will not be repeated here.

たとえば、見守り用途に用いるイベント検出装置では、所定エリアにおいて実際に異常が発生しているにもかかわらず、誤検知により正常と判断してしまい、失報を生ずることがある。   For example, in an event detection apparatus used for watching purposes, even though an abnormality has actually occurred in a predetermined area, it may be determined to be normal due to erroneous detection, and a false alarm may occur.

これに対して、本発明の第3の実施の形態に係る見守り装置では、アレイ受信部54は、所定エリアに配置された送信機151から送信された電波を受信する。特徴量算出部63は、アレイ受信部54によって受信された複数の対象期間の各々における電波の特徴量を算出する。監視部53は、当該特徴量が所定の条件を満たす対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   On the other hand, in the monitoring device according to the third embodiment of the present invention, the array receiver 54 receives radio waves transmitted from the transmitter 151 arranged in a predetermined area. The feature amount calculation unit 63 calculates the feature amount of the radio wave in each of a plurality of target periods received by the array reception unit 54. The monitoring unit 53 monitors human actions in a predetermined area based on radio waves in a target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波をより含まない電波を選択することができるので、受信機101では、干渉波をより含む電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. Therefore, the receiver 101 further includes an interference wave. False detection due to processing of radio waves can be suppressed, and detection accuracy can be improved.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、受信機101を見守り用途に用いる場合において、失報が生ずることを回避することができる。   As a result, it is possible to correctly monitor human movements in a predetermined area, so that it is possible to avoid the occurrence of misreporting when the receiver 101 is used for watching purposes.

また、本発明の第3の実施の形態に係る見守りシステムでは、受信機101は、所定エリアにおける人間の動作が無いかまたは少ないことを検知する。   In the watching system according to the third embodiment of the present invention, the receiver 101 detects that there is no or little human action in a predetermined area.

このような構成により、所定エリアにおける人間の見守りを良好に行なうことができる。   With such a configuration, it is possible to satisfactorily watch over a person in a predetermined area.

なお、本発明の第3の実施の形態に係る見守りシステムでは、上述した内容以外は本発明の実施の形態1に係る侵入検知システム201と同様であると説明したが、上述した内容以外は本発明の第2の実施の形態に係る侵入検知システムと同様であってもよい。   In the monitoring system according to the third embodiment of the present invention, it has been described that the contents other than those described above are the same as the intrusion detection system 201 according to the first embodiment of the present invention. It may be the same as the intrusion detection system according to the second embodiment of the invention.

より詳細には、受信機102の監視部55におけるイベント検知部12は、空間特徴量算出部211によって算出された空間特徴量P(t)に基づいて、所定エリアにおける人間の動作が無いかまたは少ないことを検知する。また、受信機103の監視部56におけるイベント検知部212は、干渉除去部255、256または257における特徴量算出部173、183または193によって算出された特徴量に基づいて、所定エリアにおける人間の動作が無いかまたは少ないことを検知する。   More specifically, the event detection unit 12 in the monitoring unit 55 of the receiver 102 determines whether there is no human action in a predetermined area based on the spatial feature amount P (t) calculated by the spatial feature amount calculation unit 211 or Detect low. In addition, the event detection unit 212 in the monitoring unit 56 of the receiver 103 performs a human action in a predetermined area based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 173, 183, or 193 in the interference removal unit 255, 256, or 257. Detect that there are no or few.

以上のように、本発明の第3の実施の形態に係る監視装置では、アレイ受信部54は、所定エリアに配置された送信機151から送信された電波を受信する。特徴量算出部73、83、93、173、183または193は、アレイ受信部54によって受信された複数の対象期間の各々における電波の特徴量を算出する。監視部55または56は、当該特徴量が所定の条件を満たす対象期間における電波に基づいて、所定エリアにおける人間の動作を監視する。   As described above, in the monitoring apparatus according to the third embodiment of the present invention, the array receiver 54 receives radio waves transmitted from the transmitter 151 arranged in a predetermined area. The feature amount calculation unit 73, 83, 93, 173, 183, or 193 calculates the feature amount of the radio wave in each of the plurality of target periods received by the array reception unit 54. The monitoring unit 55 or 56 monitors a human operation in a predetermined area based on radio waves in a target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.

このような構成により、算出した特徴量に基づいて複数の対象期間の各々における電波の中からたとえば干渉波が含まれない電波を選択することができるので、受信機102,103では、干渉波が含まれる電波を処理してしまうことによる誤検知を抑制し、検知精度を向上させることができる。   With such a configuration, for example, a radio wave that does not include an interference wave can be selected from radio waves in each of a plurality of target periods based on the calculated feature amount. It is possible to suppress erroneous detection due to processing of included radio waves and improve detection accuracy.

これにより、所定エリアにおける人間の動作を正しく監視することができるので、受信機102,103を見守り用途に用いる場合において、失報が生ずることを回避することができる。   As a result, it is possible to correctly monitor human actions in a predetermined area, so that it is possible to avoid the occurrence of false alarms when the receivers 102 and 103 are used for monitoring purposes.

なお、本発明の第3の実施の形態に係る見守り装置では、人間の動作の有無または多少という二値的な判定を行なう構成であるとしたが、これに限定するものではない。人間の無動作または少動作の可能性のレベルを示す指標を出力する構成であってもよい。   Note that the watching device according to the third embodiment of the present invention is configured to perform a binary determination of the presence or absence of human movement or not, but is not limited thereto. It may be configured to output an index indicating the level of possibility of human inactivity or low activity.

また、本発明の第1の実施の形態および第2の実施の形態に係る侵入検知装置ならびに本発明の第3の実施の形態に係る見守り装置では、空間特徴量として固有ベクトルを用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。固有ベクトルに限らず、非特許文献1に記載されているような遅延プロファイル等、他の空間特徴量を用いる構成であってもよい。   In addition, the intrusion detection apparatus according to the first and second embodiments of the present invention and the monitoring apparatus according to the third embodiment of the present invention are configured to use eigenvectors as spatial feature quantities. However, the present invention is not limited to this. Not only the eigenvector but also a configuration using other spatial features such as a delay profile described in Non-Patent Document 1 may be used.

また、本発明の第1の実施の形態および第2の実施の形態に係る侵入検知装置ならびに本発明の第3の実施の形態に係る見守り装置では、空間特徴量として1次元の特徴量を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。空間特徴量として多次元の特徴量を用いる構成であってもよい。たとえば、固有ベクトルそのものを特徴量ベクトルとして用いることも可能であるし、非特許文献1に記載されているような遅延プロファイルを用いることも可能である。   In addition, in the intrusion detection device according to the first and second embodiments of the present invention and the monitoring device according to the third embodiment of the present invention, a one-dimensional feature value is used as the spatial feature value. Although it is the configuration, it is not limited to this. A configuration using a multidimensional feature value as the spatial feature value may be used. For example, the eigenvector itself can be used as the feature vector, or a delay profile as described in Non-Patent Document 1 can be used.

また、本発明の第1の実施の形態および第2の実施の形態に係る侵入検知装置ならびに本発明の第3の実施の形態に係る見守り装置はアレイ式電波センサであるとしたが、他の種類の電波センサであってもよい。   Moreover, although the intrusion detection device according to the first embodiment and the second embodiment of the present invention and the monitoring device according to the third embodiment of the present invention are array type radio wave sensors, It may be a type of radio wave sensor.

上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The above embodiment should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。   The above description includes the following features.

[付記1]
所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信する受信部と、
前記受信部によって受信された複数の対象期間の各々における前記電波の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量が所定の条件を満たす前記対象期間における前記電波に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を監視する監視部とを備え、
前記特徴量は、前記対象期間における前記電波の固有ベクトルと参照用電波の固有ベクトルとの内積値もしくは内積値の絶対値、2つの前記対象期間における前記電波の固有ベクトル同士の内積値もしくは内積値の絶対値、前記電波の受信電力の前記対象期間における平均値もしくは高次統計量、または前記対象期間における前記電波の周波数スペクトルと標準の周波数スペクトルとの類似度であり、
前記所定の条件は、前記固有ベクトル間の一致の度合いが最も大きくなる条件、または前記特徴量が所定値に最も近くなる条件である、監視装置。
[Appendix 1]
A receiver for receiving radio waves transmitted from a transmitter arranged in a predetermined area;
A feature amount calculating unit that calculates a feature amount of the radio wave in each of a plurality of target periods received by the receiving unit;
A monitoring unit that monitors a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition;
The feature amount is an inner product value or an absolute value of an inner product value of the eigenvector of the radio wave and an eigenvector of the reference radio wave in the target period, or an absolute value of an inner product value or an inner product value of the eigenvectors of the radio wave in the target period , The average value or higher-order statistic of the received power of the radio wave in the target period, or the similarity between the frequency spectrum of the radio wave and the standard frequency spectrum in the target period,
The monitoring device is a monitoring device in which the predetermined condition is a condition in which the degree of coincidence between the eigenvectors is greatest, or a condition in which the feature amount is closest to a predetermined value.

11,211 空間特徴量算出部
12,212 イベント検知部
21 アンテナ部
22 受信回路
31 バンドパスフィルタ
32 ローノイズアンプ
33 直交復調器
34 A/Dコンバータ
35 分岐回路
36 発振器
41 アンテナ
42 信号解析部
43 サンプリング制御部
51 受信信号監視部
52,252,253,254,255,256,257 干渉除去部
53,55,56 監視部
54 アレイ受信部
63 特徴量算出部
64 信号抽出部
65 受信信号分析部
66 サンプル群選択部
71,171 メモリ制御部
72 メモリ
73,83,93,173,183,193 特徴量算出部
75,85,95,175 固有ベクトル生成部
76,86,96,176,186,196 内積算出部
77,97 サンプル群選択部
98,198 組み合せ設定部
177,197 内積値選択部
101,102,103 受信機
151 送信機
161,162 無線機
201 侵入検知システム
202 見守りシステム
11, 211 Spatial feature quantity calculation unit 12, 212 Event detection unit 21 Antenna unit 22 Reception circuit 31 Band pass filter 32 Low noise amplifier 33 Quadrature demodulator 34 A / D converter 35 Branch circuit 36 Oscillator 41 Antenna 42 Signal analysis unit 43 Sampling control Unit 51 received signal monitoring unit 52,252,253,254,255,256,257 interference canceling unit 53,55,56 monitoring unit 54 array receiving unit 63 feature amount calculating unit 64 signal extracting unit 65 received signal analyzing unit 66 sample group Selection unit 71,171 Memory control unit 72 Memory 73, 83, 93, 173, 183, 193 Feature quantity calculation unit 75, 85, 95, 175 Eigenvector generation unit 76, 86, 96, 176, 186, 196 Inner product calculation unit 77,97 Sample group selector 98,198 pairs Matching setting unit 177, 197 Inner product value selection unit 101, 102, 103 Receiver 151 Transmitter 161, 162 Radio 201 Intrusion detection system 202 Watching system

Claims (11)

所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信する受信部と、
前記受信部によって受信された複数の対象期間の各々における前記電波の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量が所定の条件を満たす前記対象期間における前記電波に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を監視する監視部とを備える、監視装置。
A receiver for receiving radio waves transmitted from a transmitter arranged in a predetermined area;
A feature amount calculating unit that calculates a feature amount of the radio wave in each of a plurality of target periods received by the receiving unit;
A monitoring device comprising: a monitoring unit that monitors a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount satisfies a predetermined condition.
前記特徴量算出部は、前記対象期間における前記電波と参照用電波との関係を表す値を前記特徴量として算出する、請求項1に記載の監視装置。   The monitoring device according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit calculates a value representing a relationship between the radio wave and a reference radio wave in the target period as the feature amount. 前記特徴量算出部は、前記対象期間における前記電波の固有ベクトルと参照用電波の固有ベクトルとの内積値または前記内積値に基づく値を前記特徴量として算出する、請求項2に記載の監視装置。   The monitoring apparatus according to claim 2, wherein the feature amount calculation unit calculates, as the feature amount, an inner product value of an eigenvector of the radio wave and an eigenvector of a reference radio wave in the target period or a value based on the inner product value. 前記参照用電波は、前記複数の対象期間よりも時間的に後の期間において前記受信部が受信した電波である、請求項2または請求項3に記載の監視装置。   The monitoring device according to claim 2, wherein the reference radio wave is a radio wave received by the receiving unit in a period later in time than the plurality of target periods. 前記参照用電波は、前記複数の対象期間よりも時間的に前の、前記所定エリアが所定の状態である期間において前記受信部が受信した電波である、請求項2または請求項3に記載の監視装置。   4. The reference radio wave according to claim 2, wherein the reference radio wave is a radio wave received by the receiving unit during a period in which the predetermined area is in a predetermined state before the plurality of target periods. 5. Monitoring device. 前記特徴量算出部は、2つの前記対象期間における前記電波同士の関係を表す値を前記特徴量として算出し、
前記特徴量算出部は、3つ以上の前記対象期間において、2つの前記対象期間における前記電波のすべての組み合わせについて、前記関係を表す値を算出する、請求項1に記載の監視装置。
The feature amount calculation unit calculates a value representing a relationship between the radio waves in two target periods as the feature amount,
The monitoring apparatus according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit calculates a value representing the relationship for all combinations of the radio waves in two target periods in three or more target periods.
前記監視部は、前記複数の対象期間のうち、前記参照用電波との一致度合いが最も大きくなる前記対象期間における前記電波に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を監視する、請求項2から請求項5のいずれか1項に記載の監視装置。   The monitoring unit monitors a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the degree of coincidence with the reference radio wave is the largest among the plurality of target periods. The monitoring device according to claim 5. 前記特徴量算出部は、前記監視装置における前記電波の受信電力の前記対象期間における統計値を前記特徴量として算出する、請求項1に記載の監視装置。   The monitoring device according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit calculates a statistical value of the received power of the radio wave in the target period in the monitoring device as the feature amount. 前記特徴量算出部は、前記受信部によって受信された前記対象期間における前記電波の周波数分布から前記特徴量を算出する、請求項1に記載の監視装置。   The monitoring apparatus according to claim 1, wherein the feature amount calculation unit calculates the feature amount from a frequency distribution of the radio wave in the target period received by the reception unit. 前記監視部は、前記複数の対象期間のうち、前記特徴量が所定値に最も近くなる前記対象期間における前記電波に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を監視する、請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の監視装置。   The monitoring unit monitors human movements in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the feature amount is closest to a predetermined value among the plurality of target periods. 10. The monitoring device according to any one of 9 above. 監視装置において用いられる監視プログラムであって、
コンピュータに、
所定エリアに配置された送信機から送信された電波を受信するステップと、
受信した複数の対象期間の各々における前記電波の特徴量を算出するステップと、
算出した前記特徴量が所定の条件を満たす前記対象期間における前記電波に基づいて、前記所定エリアにおける人間の動作を監視するステップとを実行させるための、監視プログラム。
A monitoring program used in a monitoring device,
On the computer,
Receiving radio waves transmitted from a transmitter disposed in a predetermined area;
Calculating the feature quantity of the radio wave in each of a plurality of received target periods;
A monitoring program for executing a step of monitoring a human operation in the predetermined area based on the radio wave in the target period in which the calculated feature amount satisfies a predetermined condition.
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