JP2016075631A

JP2016075631A - 信号処理装置

Info

Publication number: JP2016075631A
Application number: JP2014207358A
Authority: JP
Inventors: 増田　達男; Tatsuo Masuda; 達男増田; 聡杉野; Satoshi Sugino
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2014-10-08
Filing date: 2014-10-08
Publication date: 2016-05-12

Abstract

【課題】ノイズによる物体の誤検出を防止することができる信号処理装置を提供する。
【解決手段】フィルタ部１３、周波数分析部５、認識部７とを備える。フィルタ部１３は、物体で反射された電波を受信する電波センサ１から出力される物体の動きに応じたセンサ信号に対して、所定の周波数成分を減衰させるノッチフィルタで構成される。周波数分析部５は、フィルタ部１３から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。周波数分析部５から出力されるフィルタバンク５ａ毎の信号の強度に基づいて物体を識別する認識処理を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に信号処理装置、より詳細には物体で反射された電波を受信する電波センサから出力されるセンサ信号を信号処理する信号処理装置に関する。

従来、電波センサから出力されるセンサ信号を信号処理することで、物体を検出する信号処理装置がある（例えば、特許文献１参照）。電波センサは、所定周波数の電波を検知エリアに向けて送信して、検知エリア内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するドップラセンサで構成されている。そして、センサ装置は、信号処理によって電波センサから出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し、周波数領域ごとの信号強度に基づいて物体を検出する認識処理を行う。

特開２０１４−１３２２９号公報

しかし、信号処理装置に比較的大きな強度のノイズが存在する信号が入力された場合、このノイズによって物体が存在しないにも関わらず存在すると判断される誤検出、および物体が存在するにも関わらず存在しないと判断される失報が発生するおそれがあった。

本発明は、上記事由に鑑みてなされており、その目的は、ノイズによる物体の誤検出、失報を防止することができる信号処理装置を提供することにある。

本発明の信号処理装置は、物体で反射された電波を受信する電波センサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号に対して、所定の周波数成分を減衰させるノッチフィルタで構成されるフィルタ部と、前記フィルタ部から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群における前記フィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、前記周波数分析部から出力される前記フィルタバンク毎の信号の強度に基づいて前記物体を識別する認識処理を行う認識部とを備えることを特徴とする。

本発明では、ノイズによる物体の誤検出、失報を防止することができるという効果がある。

実施形態における電波センサと信号処理装置とを備えたセンサ装置のブロック図である。実施形態における信号処理装置の規格化部の説明図である。実施形態における信号処理装置に用いる平滑化処理部の説明図である。実施形態における信号処理装置の主成分分析による認識処理の説明図である。実施形態における信号処理装置の背景信号除去部の一例の説明図である。実施形態における信号処理装置の背景信号除去部の他例の説明図である。実施形態における信号処理装置の背景信号除去部の更に他の例の説明図である。実施形態における電波センサからのセンサ信号の波形図である。実施形態における信号処理装置の周波数領域分布の説明図である。実施形態における信号処理装置の周波数領域分布の説明図である。実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。実施形態における信号処理装置のフィルタ部の構成図である。実施形態における信号処理装置のフィルタ部の周波数特性図である。実施形態における信号処理装置の周波数領域分布の説明図である。実施形態における信号処理装置の周波数領域分布の説明図である。実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。実施形態における電波センサからのセンサ信号の波形図である。実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。実施形態における信号処理装置のステートマシンの動作説明図である。実施形態におけるフィルタ部の別構成のブロック図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
（実施形態）
本実施形態の信号処理装置２について図１〜図２０に基づいて説明する。本実施形態の信号処理装置２は、電波センサ１から出力されるセンサ信号を信号処理するものである。なお、図１は、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅのブロック図である。

電波センサ１としては、所定周波数の電波を検知エリアに向けて送信して、検知エリア内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するドップラセンサを用いている。したがって、センサ信号は、物体の動きに対応するアナログの時間軸信号である。

電波センサ１は、電波を検知エリアに向けて送信する送信機と、検知エリア内の物体で反射された電波を受信する受信機と、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当する周波数のセンサ信号を出力するミキサとを備えている。送信機は、送信用のアンテナを備えている。また、受信機は、受信用のアンテナを備えている。なお、送信機から送波する電波は、例えば、所定周波数が２４．１５ＧＨｚのミリ波とすることができる。送信機から送波する電波は、ミリ波に限らず、マイクロ波でもよい。また、送波する電波の所定周波数の値は、特に限定するものではない。電波を反射した物体が検知エリア内を移動している場合には、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。

信号処理装置２は、センサ信号を増幅する増幅部３と、増幅部３によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部４と、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号をフィルタ処理するフィルタ部１３とを備えている。増幅部３は、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成することができる。なお、フィルタ部１３の詳細な構成については後述する。

また、信号処理装置２は、Ａ／Ｄ変換部４（フィルタ部１３）から出力されるセンサ信号を信号処理する周波数分析部５を備えている。周波数分析部５は、センサ信号を周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａ（図２Ａ参照）の群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。なお、周波数分析部５は、フィルタバンク５ａの群として、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク５ａを設定してあるが、フィルタバンク５ａの個数は特に限定するものではない。

また、信号処理装置２は、規格化部６を備えている。規格化部６は、周波数分析部５により抽出された信号の総和もしくは所定の複数（例えば、低周波側の４個）のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。

また、信号処理装置２は、規格化部６から出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布により物体を検出する認識処理を行う認識部７を備えている。

上述の周波数分析部５は、センサ信号を離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機能を有している。また、図２Ａに示すように、各フィルタバンク５ａの各々は、複数（図示例では、５個）の周波数ビン５ｂ（frequency bin）を有している。ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。各フィルタバンク５ａは、周波数ビン５ｂの幅（図２Ａ中のΔｆ）により分解能が決まる。各フィルタバンク５ａの各々における周波数ビン５ｂの数は、特に限定するものではなく、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。センサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＦＦＴビンとも呼ばれる。また、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。

各フィルタバンク５ａの各々が複数の周波数ビン５ｂを有している場合、信号処理装置２は、周波数分析部５と規格化部６との間に、平滑化処理部８を備えていることが好ましい。この平滑化処理部８は、以下の２つの平滑化処理機能のうち、少なくとも一方を有することが好ましい。１つ目の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑化処理する機能である。２つ目の平滑化処理機能は、フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能である。これにより、信号処理装置２は、雑音の影響を低減することが可能となり、両方とも有していれば、雑音の影響をより低減することが可能となる。

フィルタバンク５ａ毎に各周波数ビン５ｂの信号の強度を周波数領域において平滑化処理する機能を第１の平滑化処理機能とする。この第１の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現でき、この第１の平滑化処理機能を平均値フィルタにより実現したとする。そして、図２Ａ，図３Ａに示すように、時刻ｔ_１において、周波数の低い方から順に数えて１番目のフィルタバンク５ａの５個の周波数ビン５ｂそれぞれにおける信号の強度がそれぞれｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４、ｓ５であるとする。ここで、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ_１１（図２Ｂ，図３Ｂ参照）とすると、
ｍ_１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５
となる。

同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、図２Ｂ，図３Ｂに示すように、それぞれ、ｍ_２１、ｍ_３１、ｍ_４１及びｍ_５１となる。要するに、本実施形態では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ｔ_ｉ（ｉは自然数）におけるｊ（ｊは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍ_ｊｉと表している。

規格化部６では、認識部７において認識処理に利用する複数の所定のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度値を規格化する。ここでは、例えば、周波数分析部５におけるフィルタバンク５ａの総数が１６個であり、認識処理に利用する所定の複数のフィルタバンク５ａが、周波数の低い方から順に数えて１〜５番目の５個のみであるとして説明する。時刻ｔ_１において１番目のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度ｍ_１１の規格化強度をｎ_１１（図２Ｃ参照）とすると、規格化強度ｎ_１１は、規格化部６において、
ｎ_１１＝ｍ_１１／（ｍ_１１＋ｍ_２１＋ｍ_３１＋ｍ_４１＋ｍ_５１）
の演算により求められる。

また、各フィルタバンク５ａの各々が１つの周波数ビン５ｂからなる場合、規格化部６は、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を抽出し、これらの強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。

また、平滑化処理部８が、フィルタバンク５ａ毎に各周波数ビン５ｂの信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能を第２の平滑化処理機能とする。この第２の平滑化処理機能は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現できる。この第２の平滑化処理機能を、時間軸方向の複数点（例えば、３点）での平均値を求める平均値フィルタにより実現したとする。この場合、図３Ｃに示すように、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ_１とすると、
ｍ_１＝（ｍ_１０＋ｍ_１１＋ｍ_１２）／３
となる。

同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、それぞれ、ｍ_２、ｍ_３、ｍ_４及びｍ_５とすれば、
ｍ_２＝（ｍ_２０＋ｍ_２１＋ｍ_２２）／３
ｍ_３＝（ｍ_３０＋ｍ_３１＋ｍ_３２）／３
ｍ_４＝（ｍ_４０＋ｍ_４１＋ｍ_４２）／３
ｍ_５＝（ｍ_５０＋ｍ_５１＋ｍ_５２）／３
となる。

要するに、本実施形態では、説明の便宜上、ｎ（ｎは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理され、更に第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍ_ｎと表している。

認識部７は、各フィルタバンク５ａを通過し規格化部６により規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて物体を検出する認識処理を行う。ここにおいて、検出は、分類、認識、識別を含む概念である。

認識部７は、例えば、主成分分析（Principal Component Analysis）によるパターン認識処理を行うことによって物体を検出する。この認識部７は、主成分分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。このような認識部７を採用するには、あらかじめ、電波センサ１の検知エリアに検出対象物を含まない場合の学習サンプルデータ、検出対象物の異なった動きそれぞれに対応した学習サンプルデータを取得する。そして、これら複数の学習データに対して主成分分析を施すことで得られたデータを、データベース１１に記憶させておく。ここにおいて、データベース１１に記憶させておくデータは、パターン認識に利用するデータであり、物体の動きと射影ベクトル及び判別境界値とを対応付けたカテゴリデータである。

ここでは、説明の便宜上、電波センサ１の検知エリアに検出対象物を含まない場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図４Ａに示す。さらに、検出対象物を含む場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布を図４Ｂに示す。そして、図４Ａでは、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ_１０、ｍ_２０、ｍ_３０、ｍ_４０及びｍ_５０とする。図４Ｂでは、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ_１１、ｍ_２１、ｍ_３１、ｍ_４１及びｍ_５１とする。そして、図４Ａ，図４Ｂのいずれにおいても、低周波側の３つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ_１とし、高周波側の２つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ_２とする。要するに、図４Ａでは、
ｍ_１＝ｍ_１０＋ｍ_２０＋ｍ_３０
ｍ_２＝ｍ_４０＋ｍ_５０
となる。また、図４Ｂでは、
ｍ_１＝ｍ_１１＋ｍ_２１＋ｍ_３１
ｍ_２＝ｍ_４１＋ｍ_５１
となる。

図４Ｃは、２つの変量ｍ_１，ｍ_２を互いに直交する座標軸とした場合の２次元散布図と射影軸及び認識境界とをイメージ的に説明するために２次元で図示したものである。図４Ｃでは、破線で囲んだ領域内の各散布点（図４Ｃ中の“＋”）の座標位置をμ０（ｍ_２，ｍ_１）、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ１（ｍ_２，ｍ_１）としている。主成分分析では、電波センサ１の検知エリアに検出対象物を含まない場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ０と、検知エリアに検出対象物を含む場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ１とを予め決める。そして、主成分分析では、図４Ｃにおいて破線、実線で囲んだそれぞれの領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布（破線、実線で模式的に示してある）の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散（variance）が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、学習サンプルごとに射影ベクトルを求めることができる。

ところで、信号処理装置２は、認識部７による検出結果を出力する出力部１２を備えている。出力部１２は、認識部７により検出対象物が認識された場合、検出対象物が検出されたことを示す出力信号「１」を出力する。出力部１２は、検出対象物が認識されない場合、検出対象物を非検出であることを示す出力信号「０」を出力する。

また、信号処理装置２は、背景信号推定部９、背景信号除去部１０を備えていることが好ましい。背景信号推定部９は、各フィルタバンク５ａそれぞれから出力される信号に含まれている背景信号（つまり、雑音）を推定する。背景信号除去部１０は、各フィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する。

信号処理装置２は、例えば、動作モードとして、背景信号を推定する第１モードと、認識処理を行う第２モードとがあり、タイマ（図示せず）により計時される所定時間（例えば、３０秒）ごとに第１モードと第２モードとが切り替わるようにすることが好ましい。ここにおいて、信号処理装置２は、第１モードの期間に背景信号推定部９を動作させ、第２モードの期間に、背景信号除去部１０で背景信号を除去してから、認識部７で認識処理を行うことが好ましい。第１モードの時間と第２モードの時間とは、同じ時間（例えば、３０秒）に限らず、互いに異なる時間でもよい。

背景信号除去部１０は、例えば、フィルタバンク５ａから出力される信号から背景信号を減算することで背景信号を除去するようにしてもよい。この場合、背景信号除去部１０は、例えば、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号ｍ_１、ｍ_２、…（図５Ｂ参照）の強度から、背景信号推定部９で推定された背景信号の強度ｂ_１、ｂ_２、…（図５Ａ参照）を減算する減算器により構成できる。図５Ｃは、同一のフィルタバンク５ａ同士で信号から背景信号を減算することで得られた信号の強度を示している。ここで、左から１番目のフィルタバンク５ａの信号の強度をＬ_１とすれば、
Ｌ_１＝ｍ_１−ｂ_１
となる。

同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａについて背景信号を減算した後の信号の強度は、それぞれ、Ｌ_２、Ｌ_３、Ｌ_４及びＬ_５とすれば、
Ｌ_２＝ｍ_２−ｂ_２
Ｌ_３＝ｍ_３−ｂ_３
Ｌ_４＝ｍ_４−ｂ_４
Ｌ_５＝ｍ_５−ｂ_５
となる。

背景信号推定部９は、第１モードの期間において、各フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた信号の強度を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定し随時更新するようにしてもよい。また、背景信号推定部９は、第１モードにおいて、各フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた複数の信号の強度の平均値を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号推定部９は、事前に得たフィルタバンク５ａ毎の複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号とするようにしてもよい。これにより、背景信号推定部９は、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。

また、背景信号除去部１０は、フィルタバンク５ａ毎の直前の信号を背景信号とするようにしてもよい。ここで、信号処理装置２は、各信号を規格化部６で規格化処理する前に、時間軸上の直前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。要するに、背景信号除去部１０は、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号に関し、規格化処理の対象となる信号から時間軸上における１サンプル前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。この場合、例えば、図６に示すように、規格化処理の対象となる時刻ｔ_１での各フィルタバンク５ａそれぞれの信号をｍ_１（ｔ_１）、ｍ_２（ｔ_１）、ｍ_３（ｔ_１）、ｍ_４（ｔ_１）及びｍ_５（ｔ_１）とする。さらに、その直前の時刻ｔ_０での信号をｍ_１（ｔ_０）、ｍ_２（ｔ_０）、ｍ_３（ｔ_０）、ｍ_４（ｔ_０）及びｍ_５（ｔ_０）とする。そして、減算後の信号の強度をＬ_１、Ｌ_２、Ｌ_３、Ｌ_４及びＬ_５とすれば、
Ｌ_１＝ｍ_１（ｔ_１）−ｍ_１（ｔ_０）
Ｌ_２＝ｍ_２（ｔ_１）−ｍ_２（ｔ_０）
Ｌ_３＝ｍ_３（ｔ_１）−ｍ_３（ｔ_０）
Ｌ_４＝ｍ_４（ｔ_１）−ｍ_４（ｔ_０）
Ｌ_５＝ｍ_５（ｔ_１）−ｍ_５（ｔ_０）
となる。

また、信号処理装置２の使用形態に基づく周囲環境によっては、あらかじめ比較的大きな背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが既知である場合がある。例えば、センサ装置Ｓｅの周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在しているとする。この場合、商用電源周波数（例えば、６０Ｈｚ）の逓倍の周波数（例えば、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）のような特定周波数を含む周波数ビン５ｂの信号には、比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。一方、検出対象の物体（検出対象物）が検知エリア内を移動しているときに出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数（ドップラ周波数）が、電波センサ１と物体の間の距離と、物体の移動速度とに応じて随時変化する。この場合、背景信号が特定周波数で定常的に発生することはない。

そこで、信号処理装置２は、各フィルタバンク５ａそれぞれが複数の周波数ビン５ｂを有している場合に、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン５ｂを特定周波数ビン５ｂ_ｉとする。そして、背景信号除去部１０は、特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号を無効とし、当該特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去するようにしてもよい。

図７Ａ，図７Ｂの例では、図７Ａにおける左から３番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂ_ｉであるとする。背景信号除去部１０は、当該特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号（信号の強度ｂ_３）を無効とし、図７Ｂに示すように、当該特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号成分の強度ｂ_２，ｂ_４から推定した信号成分の強度ｂ_３で補完している。この推定にあたっては、特定周波数ビン５ｂ_ｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度ｂ_２，ｂ_４の平均値、つまり、（ｂ_２+ｂ_４）／２を、推定した信号の強度ｂ_３としている。要するに、フィルタバンク５ａ内において低周波数側からｉ番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂ_ｉであり、当該特定周波数ビン５ｂ_ｉの信号の強度をｂ_ｉとすれば、ｂ_ｉは、
ｂ_ｉ＝（ｂ_ｉ−１＋ｂ_ｉ＋１）／２
からなる推定式により求めた値としている。

しかしながら、周波数分析部５の分解能が低い場合、背景信号を除去する上記構成では、物体が存在しないにも関わらず存在すると判断される誤検出、および物体が存在するにも関わらず存在しないと判断される失報が発生するおそれがある。以下に、ノイズによる物体の誤検出、失報について説明する。

例えば、センサ装置Ｓｅの周辺に商用電源（周波数６０Ｈｚ）から電源供給される機器が存在し、他に移動物体が存在しない状況において、信号処理装置２に入力される信号（第１入力信号とする）を図８に示す。なお、図８において、横軸は時間、縦軸は信号強度を示している。

また、第１入力信号が信号処理装置２に入力されている状況において、Ａ／Ｄ変換部４が出力するセンサ信号を、周波数領域分布に変換したグラフを図９，図１０に示す。図９は、信号処理装置２とは異なる計測器（図示なし）を用いてＦＦＴにより周波数領域分布に変換した処理結果であり、図１０は、信号処理装置２が備える周波数分析部５がＤＣＴにより周波数領域分布に変換した処理結果である。なお、図９，図１０において、横軸は周波数、縦軸は周波数成分の信号強度を示している。

計測器による周波数領域分布では、商用電源の周波数（６０Ｈｚ）の逓倍の周波数をピークとした狭い帯域幅のノイズが計測結果として表れている（図９参照）。一方、周波数分析部５による周波数領域分布では、広い帯域幅のノイズが計測結果として表れている（図１０参照）。これは、周波数分析部５の分解能が、計測器よりも低いことが原因と考えられる。

一般に、ＦＦＴ，ＤＣＴなどの周波数分析手段を用いて信号を周波数領域分布に変換した場合、信号処理の分解能のレベルに応じて信号強度のピーク値付近の周波数帯域における処理結果が以下のようになる。信号処理の分解能が高い（処理のデータ点数が多い）場合、ピーク値付近の周波数帯域における信号強度のばらつきが小さく、信号処理の分解能が低い（処理のデータ点数が少ない）場合、ピーク値付近の周波数帯域における信号強度のばらつきが大きくなる。信号処理装置２に実装される周波数分析部５は、演算処理量、信号処理の応答速度などの制約により、認識部７が必要とする分解能を大きく超える処理のデータ点数を扱うことが難しい。したがって、周波数分析部５は、比較的少ない処理のデータ点数（例えば１２８点など）しか扱うことができず、比較的多いデータ点数（例えば８１９２点）を扱うことができる計測器に対して分解能が劣る。そのため、周波数分析部５の処理結果（図１０参照）は、計測器の処理結果（図９参照）に対して、広い帯域幅のノイズが計測結果として表れる。

したがって、周波数分析部５の処理結果には、既知であるノイズの周波数（例えば、商用電源周波数の逓倍）を含む特定周波数ビン５ｂ_ｉだけでなく、特定周波数ビン５ｂ_ｉ周辺の周波数ビン５ｂの信号強度も高く表れる（図１０参照）。そのため、特定周波数ビン５ｂ_ｉを無効として、特定周波数ビン５ｂ_ｉに隣接する周波数ビン５ｂを用いて補完したとしても、背景信号（ノイズ）を除去しきれない。

このような周波数分析部５の処理結果（図１０参照）を用いて物体の認識処理を行った場合における、出力部１２の出力信号のシミュレーション結果を図１１に示す。図１０に示す処理結果は、物体が存在しない第１入力信号（図８参照）が入力された際の結果であるにもかかわらず、広い帯域幅のノイズにより出力信号「１」が出力されており、物体が存在するという誤検出が発生している。

また、上述した背景信号推定部９は、周波数分析部５の処理結果に基づいて背景信号（ノイズ）を推定するので、広い帯域幅をノイズとして推定する。したがって、背景信号除去部１０は、背景信号推定部９が推定した広い帯域幅の周波数成分を減衰させることとなる。これにより、物体検出に必要な周波数成分も減衰され、物体が存在するにも関わらず存在しないと判断する失報が発生するおそれがある。

そこで、ノイズによる物体の誤検出、失報を防止するために、本実施形態の信号処理装置２は、フィルタ部１３、ノイズ検出部１４、周波数設定部１５を備えている。

フィルタ部１３は、ノッチフィルタで構成されており、Ａ／Ｄ変換部４が出力するセンサ信号に対して所定の周波数成分を減衰させるフィルタ処理を行う。具体的には、フィルタ部１３は、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタでノッチフィルタを実現しており、入力Ｘ（ｚ）と出力Ｙ（ｚ）との関係は、数１で表される。

本実施形態のフィルタ部１３は、図１２に示す２次のＩＩＲフィルタで構成されており、タップ係数（ａ０〜ａ２、ｂ１〜ｂ２）に応じた周波数成分を減衰させる。このように、フィルタ部１３は、簡易な構成でフィルタ処理の実行手段を実現することができる。

ノイズ検出部１４は、検出対象の物体が存在しない状況において、周波数分析部５から出力されるフィルタバンク５ａ毎の信号の強度に基づいてノイズの周波数成分を検出する。具体的には、ノイズ検出部１４は、周波数分析部５の処理結果（図１０参照）を参照して、信号強度が高いノイズの周波数成分（例えば、信号強度が閾値以上、または平均値に対して所定値以上の周波数成分）を検出する。本実施形態では、ノイズ検出部１４は、１２０Ｈｚを含む広い帯域幅の周波数成分をノイズの周波数成分として検出したとする。

周波数設定部１５は、ノイズ検出部１４が検出したノイズの周波数成分の帯域幅のうち中心周波数を含む一部の帯域幅を、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分に設定する。本実施形態では、ノイズ検出部１４は、１２０Ｈｚを中心周波数とする広い帯域幅（図１０中のΔｆ１０）をノイズの周波数成分として検出したとする。そして、周波数設定部１５は、１２０Ｈｚを含む狭い帯域幅（図１０中のΔｆ１１）を、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分に設定する。具体的には、周波数設定部１５は、フィルタ部１３が１２０Ｈｚを含む帯域幅の周波数成分を減衰させるように、タップ係数（ａ０〜ａ２、ｂ１〜ｂ２）を設定する（図１２参照）。

ここで、周波数分析部５による周波数領域分布では、広い帯域幅のノイズが計測結果（図１０参照）として表れているが、これは上述したように周波数分析部５の分解能が低いためであり、実際には図９に示すようにノイズの帯域幅は狭い。フィルタ部１３は、狭い帯域幅の周波数成分を減衰させるノッチフィルタで構成されており、図１３に示す周波数特性のように１２０Ｈｚを中心周波数とする狭い帯域幅の周波数成分を減衰（除去）させる。すなわち、フィルタ部１３は、ノイズの周波数成分のみを減衰し、他の周波数成分を不要に減衰しないので、物体検出に必要な周波数領域の減衰を抑制し、フィルタ処理による物体の検出精度の低下を抑制する。

図１４，図１５に、第１入力信号（図８参照）が信号処理装置２に入力されている状況において、Ａ／Ｄ変換部４が出力するセンサ信号を上述したフィルタ部１３がフィルタ処理した後の信号を、周波数領域分布に変換したグラフを示す。図１４は、Ａ／Ｄ変換部４の出力信号を上述した計測器で計測し、その結果をプログラム処理でフィルタ部１３と等価のフィルタ処理を行い、ＦＦＴで周波数領域分布に変換した処理結果である。また、図１５は、信号処理装置２が備える周波数分析部５がＤＣＴによる周波数領域分布に変換した処理結果である。なお、図１４，図１５において、横軸は周波数、縦軸は周波数成分の信号強度を示している。

図１４に示すように、フィルタ部１３のフィルタ処理によって図９と比較して１２０Ｈｚ付近における信号強度が減衰されており、Ａ／Ｄ変換部４の出力信号からノイズの周波数成分が除去されている。したがって、図１５に示すように、分解能が比較的低い周波数分析部５の処理結果においても、図１０と比較して１２０Ｈｚ付近における信号強度が減衰されており、広い帯域幅のノイズは表れていない。

このような周波数分析部５の処理結果（図１５参照）を用いて物体の認識処理を行った場合における、出力部１２の出力信号のシミュレーション結果を図１６に示す。図１６に示すように、出力信号「０」が出力されており、フィルタ部１３よってノイズの周波数成分が除去されることで、物体が存在しないという正確な検出結果が得られている。

次に、検知対象である物体（移動人体）がセンサ装置Ｓｅに向かって接近してきた場合について説明する。物体が接近してきた状況において、信号処理装置２に入力される信号（第２入力信号とする）を図１７に示す。なお、図１７において、横軸は時間、縦軸は信号強度を示している。また、第２入力信号が信号処理装置２に入力された際における、物体の認識処理のシミュレーション結果を図１８に示す。フィルタ部１３は、ノッチフィルタで構成されており、ノイズの周波数成分のみを減衰し、他の周波数成分を不要に減衰しないので、フィルタ処理による物体の検出精度の低下が抑制される。したがって、図１８に示すように、フィルタ部１３によるフィルタ処理が行われた際においても、物体が存在するという正確な検出結果が得られている。

このように、本実施形態の信号処理装置２は、周波数分析部５の分解能が低く、比較的大きな背景信号（ノイズ）が存在する信号が入力された場合であっても、フィルタ部１３のフィルタ処理によって物体の誤検出を防止することができる。また、検知対象となる物体が接近してきた場合には、フィルタ部１３のフィルタ処理による影響を受けることなく、物体を検出することができ、失報を防止することができる。

さらに、ノイズの周波数成分が未知である場合でも、ノイズ検出部１４、周波数設定部１５によって、ノイズの周波数成分が検出され、この周波数成分を減衰させるようにフィルタ部１３が設定される。これにより、センサ装置Ｓｅが設置される環境に応じてフィルタ部１３が減衰させる周波数成分が設定され、物体の誤検出、失報を防止することができる。

なお、ノイズの周波数成分が既知である場合（例えば、センサ装置Ｓｅの周辺に商用電源から電源供給される機器が設置されている場合など）、この周波数成分を減衰させるようにフィルタ部１３のタップ係数が予め設定された構成であってもよい。

次に、信号処理装置２は、物体を検出する物体検出モードと、ノイズを検出して減衰させる周波数成分を設定するノイズ検出モードとを切り替えるためにステートマシンを備えている。このステートマシンの動作について図１９を用いて説明する。

まず、電源投入直後、またはリセット解除直後において、ステートマシンは、アイドル状態Ｊ１から動作を開始する。そして、ステートマシンは、アイドル状態Ｊ１から状態Ｉ１に遷移する（Ｋ１）。

状態Ｉ１は、ノイズ検出モードであり、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分を決定する。具体的には、ステートマシンは、フィルタ部１３を無効化した状態でノイズ検出部１４を実行し、ノイズ検出部１４がノイズの周波数成分を検出する。そして、周波数設定部１５は、ノイズ検出部１４が検出したノイズの周波数成分の帯域幅のうち、中心周波数を含む一部の帯域幅を減衰させるように、フィルタ部１３のタップ係数を設定する。その後、ステートマシンは、状態Ｉ１から状態Ｓ１に遷移する（Ｋ２）。

状態Ｓ１は、物体検出モードであり、フィルタ部１３を実行（有効化）した状態で移動物体を検出する。そして、ステートマシンは、一定時間経過後、またはノイズによる誤検出が疑われる場合（例えば、物体が存在するという検出結果の継続時間が閾値時間以上である場合）、状態Ｓ１から状態Ｉ２に遷移する（Ｋ３）。

状態Ｉ２は、ノイズ検出モードであり、状態Ｉ１と同様に、フィルタ部１３を無効化した状態でノイズの周波数成分を検出し、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分を決定する。その後、ステートマシンは、状態Ｉ２から状態Ｓ１に遷移する（Ｋ４）。

このように、本実施形態の信号処理装置２は、フィルタ部１３、周波数分析部５、認識部７とを備える。フィルタ部１３は、物体で反射された電波を受信する電波センサ１から出力される物体の動きに応じたセンサ信号に対して、所定の周波数成分を減衰させるノッチフィルタで構成される。周波数分析部５は、フィルタ部１３から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。周波数分析部５から出力されるフィルタバンク５ａ毎の信号の強度に基づいて物体を識別する認識処理を行う。

したがって、本実施形態の信号処理装置２は、比較的大きな背景信号（ノイズ）が存在する信号が入力された場合であっても、フィルタ部１３のフィルタ処理によってノイズの周波数成分が除去される。これにより、本実施形態の信号処理装置２は、ノイズによる物体の誤検出、失報を防止することができ、物体の検出精度を向上させることができる。

さらに、本実施形態の信号処理装置２は、ノイズ検出部１４と周波数設定部１５とを備える。ノイズ検出部１４は、周波数分析部５から出力されるフィルタバンク５ａ毎の信号の強度に基づいてノイズの周波数成分を検出する。周波数設定部１５は、ノイズ検出部１４が検出したノイズの周波数成分の帯域幅のうち中心周波数を含む一部の帯域幅を、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分に設定する。

したがって、センサ装置Ｓｅの設置環境におけるノイズの周波数成分を検出し、この周波数成分を減衰させるようにフィルタ部１３を設定することができる。すなわち、ノイズの周波数成分が未知である場合であっても、ノイズの周波数成分を検出して除去し物体の誤検出を防止することができ、物体の検出精度を向上させることができる。

また、フィルタ部１３は、ノイズ検出部１４が検出したノイズの周波数成分の帯域幅のうち中心周波数を含む狭い帯域幅を減衰させるノッチフィルタで構成されており、フィルタ部１３によるフィルタ処理後の信号が周波数分析部５に入力される。したがって、周波数分析部５の分解能が低い場合であっても、広い帯域幅のノイズが周波数分析部５の処理結果に表れることが防止され、物体の誤検出、失報をより抑制することができる。

また、本実施形態では、フィルタ部１３が１つの周波数成分（１２０Ｈｚ）を減衰させるように構成されているが、この構成に限定しない。周波数設定部１５は、複数の周波数成分をフィルタ部１３に設定し、フィルタ部１３が複数の周波数成分を減衰させるように構成されていてもよい。例えば、図２０に示すように、フィルタ部１３Ａは、上述したノッチフィルタ（図１２参照）と同様構成のフィルタＦ１〜Ｆ３を備えており、３つのフィルタＦ１〜Ｆ３は直列に接続されている。周波数設定部１５は、３つのフィルタＦ１〜Ｆ３それぞれに互いに異なるタップ係数を設定しており、フィルタＦ１〜Ｆ３は互いに異なる周波数成分（例えば、商用周波数の逓倍である６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚなど）を減衰させる。これにより、ノイズの周波数成分が複数存在する場合においても、このノイズの周波数成分をそれぞれ減衰させることができるので、物体の誤検出、失報を防止し、検出精度を向上させることができる。なお、各フィルタＦ１〜Ｆ３のタップ係数は、所定周波数成分を減衰させるように予め設定された構成でもよい。また、フィルタ部１３Ａを構成するフィルタの数は、３つに限定せず異なる個数であってもよい。

さらに、フィルタ部１３Ａは、各フィルタＦ１〜Ｆ３を個別に有効化、無効化するためにマルチプレクサ（multiplexer）Ｍ１〜Ｍ３を備えている。マルチプレクサＭ１は、入力［０］にフィルタＦ１の入力が接続され、入力［１］にフィルタＦ１の出力が接続されており、制御信号Ｃ１に応じて入力［０］、入力［１］の一方に入力される信号を出力する。すなわち、マルチプレクサＭ１は、入力［０］に入力される信号を出力することでフィルタＦ１を無効化し、入力［１］に入力される信号を出力することでフィルタＦ１を有効化する。同様に、マルチプレクサＭ２、Ｍ３は、入力［０］にフィルタＦ２、Ｆ３の入力が接続され、入力［１］にフィルタＦ２、Ｆ３の出力が接続されており、制御信号Ｃ２、Ｃ３に応じてフィルタＦ２、Ｆ３を有効化、無効化する。このように、フィルタ部１３Ａは、各フィルタＦ１〜Ｆ３を個別に有効化、無効化することができるので、複数の周波数成分のうち減衰させる周波数成分を選択することができる。また、上述したステートマシンは、制御信号Ｃ１〜Ｃ３を用いて、ノイズ検出モード時にフィルタ部１３Ａ（フィルタＦ１〜Ｆ３）を無効化する。

ところで、認識部７は、認識処理にすべてのフィルタバンク５ａの出力信号を用いる必要はなく、検知対象となる物体の種類、センサ装置Ｓｅの周囲環境などに応じて、複数のフィルタバンク５ａのうち一部のみを認識処理に用いる構成であってもよい。例えば、フィルタバンク５ａの群に設定された周波数の範囲が０Ｈｚ〜５００Ｈｚであるとする（図１５参照）。そして、認識部７は、センサ装置Ｓｅの使用状況に応じて、フィルタバンク５ａの群に設定された周波数の範囲における、低周波側の半分の範囲（０Ｈｚ〜２５０Ｈｚ）を認識処理に用いる。

このような場合、周波数設定部１５は、認識部７が認識処理を行う周波数の範囲内で、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分を設定する。すなわち、周波数設定部１５は、ノイズ検出部１４が検出したノイズの周波数成分のうち、０Ｈｚ〜２５０Ｈｚ内に該当する周波数成分をフィルタ部１３に設定する。例えば周波数成分が１２０Ｈｚ、３６０Ｈｚのノイズの強度が高い場合、周波数設定部１５は、１２０Ｈｚの周波数成分のみをフィルタ部１３に設定し、３６０Ｈｚの周波数成分は、物体の認識処理に影響がないのでフィルタ部１３に設定しない。すなわち、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分は、物体の認識処理を行う周波数の範囲内にのみ設定される。したがって、フィルタ部１３が減衰させる周波数成分の数に制限がある場合（図２０に示す例では３つ）、設定可能な周波数成分の数を有効活用することができる。また、物体の認識処理を行う周波数の範囲内にのみ、ノイズの周波数成分を減衰させるので、フィルタ処理を実行する回数が低減し、信号処理の演算時間を短縮することができる。

また、ノイズの周波数成分が既知であり、フィルタ部１３が所定の周波数成分（例えば、商用電源の周波数の逓倍）を減衰させるように構成されているとする。このような場合、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ、１８０Ｈｚ、２４０Ｈｚそれぞれの周波数成分を減衰させるフィルタが有効化され、３００Ｈｚ、３６０Ｈｚ、４２０Ｈｚ、４８０Ｈｚそれぞれの周波数成分を減衰させるフィルタが無効化される。これにより、フィルタ処理を実行する回数が低減し、信号処理の演算時間を短縮することができる。

なお、上述した実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることはもちろんのことである。

１電波センサ
２信号処理装置
５周波数分析部
７認識部
１３フィルタ部
１４ノイズ検出部
１５周波数設定部

Claims

物体で反射された電波を受信する電波センサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号に対して、所定の周波数成分を減衰させるノッチフィルタで構成されるフィルタ部と、
前記フィルタ部から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群における前記フィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析部と、
前記周波数分析部から出力される前記フィルタバンク毎の信号の強度に基づいて前記物体を識別する認識処理を行う認識部とを備える
ことを特徴とする信号処理装置。
前記周波数分析部から出力される前記フィルタバンク毎の信号の強度に基づいてノイズの周波数成分を検出するノイズ検出部と、
前記ノイズ検出部が検出した前記ノイズの周波数成分の帯域幅のうち中心周波数を含む一部の帯域幅を、前記フィルタ部が減衰させる周波数成分に設定する周波数設定部とを備える
ことを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
前記周波数設定部は、複数の周波数成分を前記フィルタ部に設定する
ことを特徴とする請求項２記載の信号処理装置。
前記周波数設定部は、前記認識部が前記認識処理を行う周波数の範囲内で、前記フィルタ部が減衰させる周波数成分を設定する
ことを特徴とする請求項２または３記載の信号処理装置。