JP2016180672A - センサ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】侵入検知装置に適用が好適なセンサ装置を提供する。【解決手段】センサ装置を適用した侵入検知装置１は、ドップラ信号を周波数解析する周波数解析手段４０１と、候補領域抽出手段４０５と、不均一度算出手段４０６と、判定手段４０７を有する。候補領域抽出手段４０５は、ドップラ周波数ごとに送信波が反射した点である測定点を検出し、移動物体に対応して一まとめにしたクラスタから検知対象が存在する可能性がある候補領域を抽出する処理を行う。不均一度算出手段４０６は、候補領域に含まれる測定点の速度情報の空間的な不均一さを求め、判定手段４０７は、速度情報が不均一に分布していると、例えば植栽が風で揺れているとして通報処理を行わず、速度情報が均一に分布していると検知対象の人であるとして通報処理を行う。【選択図】図２

Description

本発明は、複数の受信部で反射波を受信して移動物体に基づくドップラ成分を検出するセンサ装置に関し、特に、移動物体の速度情報を参照して検知対象が存在するか否かを判定する技術に関する。

従来、電波を送信し、物体によって反射された電波を受信し、その受信信号の遅延時間や信号の強さ、位相の変化などを利用して、物体までの距離、物体の存在する方位角度や相対速度を測定するマイクロ波レーダ装置がある。
物体までの距離などを測定するためにマイクロ波を用いると、測定結果は太陽光や温度や空気の揺らぎ（風）の影響を受けにくいことが知られている。そこで、マイクロ波レーダ装置は、屋外設置を前提にした移動物体の監視システムに利用されている。

電波による距離測定の方法としてはＦＭＣＷ（Frequency-Modulated Continuous Wave）方式、２周波ＣＷ（Continuous Wave）方式等が知られている。特に、２周波ＣＷ方式はわずかに異なる周波数の送信波を時分割で交互に切換えて送出するものである。この方式は、移動物体からの反射波を受信した受信信号に含まれるドップラ信号を各送信周波数毎に抽出し、そのドップラ信号の位相差に基づいて距離を測定するものであり、狭い占有周波数帯域幅で監視領域内の移動物体までの距離を近距離まで高精度に測定可能である。

一方、電波による角度測定の方法としては、アンテナ切換方式、フェーズドアレイ方式、モノパルス方式などがある。特に位相モノパルス方式は２つのアンテナで受信した信号の位相差を利用して反射波の到来方向が得られる方式であり、上述の他の方式よりも少ないアンテナで高い角度分解能を得ることが可能である。

一般に２周波ＣＷ位相モノパルス方式では、受信したドップラ信号を周波数解析しパワースペクトルのピークから物体の存在を判断し、また当該ピークに対応するドップラ周波数の位相情報から距離及び角度を算出する。

特許文献１には、雑音耐性向上を図りつつ、人体までの距離と角度を測定する機能を有した監視システムに好適な２周波ＣＷ位相モノパルス方式を採用したマイクロ波レーダ装置が開示されている。

特開２００７−０３３１５６号公報

しかしながら、特許文献１の方法では、雑音が少なく移動物体までの距離と角度を精度よく測定できても、検知したい人体以外の移動物体を誤検知する場合がある。特にマイクロ波を使った監視装置を屋外設置すると、設置場所には植栽など、人体以外にも様々な移動物体が存在する。その場合、植栽が風で揺れると枝葉が動いてドップラ成分が観察され、人体らしい条件を満たし判別が困難となりかねないという問題があった。
あるいは人体が移動後に静止しても検知を可能とすべく反射強度の分布を参照して判定するＦＭＣＷ方式を採用しても、植栽との反射強度の差が確保されるとは限らず判別は困難である。

そこで本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、ドップラ成分を検出するマイクロ波を用いたセンサ装置において、屋外設置に際して検知対象である人体との判別が困難となる植栽が存在しても、誤って検知することを避けることが可能なセンサ装置の実現を目的とする。

かかる課題を解決するため本発明は、送信部から送信波を監視領域に向けて送信し、複数の受信部それぞれによって反射波を受信して、受信信号から監視領域に反射表面の微小位置ごとの速度が略均一な検知対象が存在するか否かを判定するセンサ装置であって、各受信部にて得られる受信信号それぞれについてドップラ成分の周波数解析を行う周波数解析手段と、ドップラ成分から監視領域において移動物体が存在する測定点を検出し、一定距離以内に近接している測定点の集合を検知対象の候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、各測定点のドップラ成分から定まる測定点の速度情報を参照し、候補領域について速度情報の不均一さを表す速度不均一度を算出する不均一度算出手段と、速度不均一度が所定基準よりも小さい候補領域に検知対象が存在すると判定する判定手段とを有することを特徴としたセンサ装置を提供する。

本発明にかかるセンサ装置において候補領域抽出手段は、さらに、候補領域から、候補領域に含まれる測定点の速度情報の符号を参照して、符号が正である測定点が分布している正副領域と符号が負である測定点が分布している負副領域を抽出し、不均一度算出手段は、正副領域と負副領域の重なりの程度が小さいほど小さな速度不均一度を算出することが好適である。

本発明にかかるセンサ装置において不均一度算出手段は、速度情報を参照し、候補領域において近接する測定点間の速度変化による周波数を解析し、速度変化の直流成分が強いほど小さな速度不均一度を算出することが好適である。

本発明にかかるセンサ装置は、２の受信部の主軸が形成する平面外に他の受信部が位置する３以上の受信部を有し、候補領域抽出手段は、３以上の受信部にて得られるドップラ成分から３次元の測定点を検出し、測定点の３次元の位置情報を用いて候補領域を求めることが好適である。

本発明にかかるセンサ装置は、送信部は、送信周波数が互いに異なる複数種類の送信波を監視領域に向けて時分割送信し、周波数解析手段は、複数種類の送信波に対する受信信号それぞれについて周波数解析を行うことが好適である。

本発明に係るセンサ装置は、反射波により物体表面上の微小な位置ごとに速度を把握するので、植栽のように部分ごとに速度が不均一な外乱物体が存在しても、歩行する人のように全身で速度が大よそ均一な検知対象が存在するか否かを精度良く判定できるという効果を奏する。

本発明にかかるセンサ装置を侵入検知装置に適用した場合の設置場所の模式図である。 侵入検知装置の１つめの概略構成図である。 本発明にかかる侵入検知装置の動作を示すメインフロー図である。 ノイズとなるドップラ周波数を除去する処理の模式図である。 第一の実施形態にかかる測定結果の模式図である。 第一の実施形態にかかる重複度を求めるサブフロー図である。 第一の実施形態にかかる重複度を説明する模式図である。 第二の実施形態にかかる速度分布の周波数解析をするサブフロー図である。 第二の実施形態にかかる速度分布の生成を説明するサブフロー図である。 第二の実施形態にかかる速度分布の２次元ＦＦＴ結果を示す図である。 侵入検知装置の２つめの概略構成図である。 第三の実施形態にかかる測定結果の模式図である。 第三の実施形態にかかる重複度を求めるサブフロー図である。 センシング手法にＦＭＣＷ方式を採用した場合の説明図である

［第一の実施形態］
以下、本発明の好適な実施の形態の１つめとして、本発明にかかるセンサ装置を侵入検知装置に適用した場合について、図を参照しつつ説明する。
本実施の形態にかかる侵入検知装置は、建物周囲の敷地内に広がる駐車場や通路などを監視領域とするよう屋外に設置され、植栽が風に揺れても、駐車場や通路を移動する人体を正しく検知することを目的とする。特に、無人であることが通常である夜間に人体を検知した場合には、建物内に立ち入ろうとする不審な侵入者と判定する。
なお、以下の実施の形態では、特に言及しない限りセンサ装置は２周波ＣＷ位相モノパルス方式にて移動物体を検知するものとして説明する。

図１は、本実施形態にかかる侵入検知装置が設置され、運用される様子を示す模式図である。図１には、建物３の周囲に広がる駐車場４を監視領域として、侵入検知装置１が支柱２に取り付けられ俯角を付けて駐車場４に存在する移動物体を検知する様子が示されている。駐車場４には移動物体として、歩行中の人５、風に揺れる植栽６が存在している。

図２は、侵入検知装置１の概略構成を示すブロック図である。
図２（ａ）に示すように、本装置は２周波ＣＷ位相モノパルス方式のセンサ装置を含み、送信部１０、２つの受信部２０、２２、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換部３０、信号処理部４０、記憶部５０、及び出力部６０を含んで構成される。

送信部１０は、電圧制御発振器１００、切換信号発生器１０２及び送信アンテナ１０４を含んで構成される。電圧制御発振器１００は、異なる２つの周波数ｆ_１、ｆ_２を有するマイクロ波帯の送信信号Ｗ_１、Ｗ_２を発生可能に構成され、Ｗ_１、Ｗ_２の切り換えは切換信号発生器１０２により制御される。

切換信号発生器１０２は、電圧制御発振器１００におけるＷ_１、Ｗ_２の発生を時分割で切換えるための切換タイミング信号を発生する。切換周波数は、基本的に、本装置が検知対象とする物体の移動によって発生し得るドップラ周波数の２倍以上に設定される。

送信アンテナ１０４は、電圧制御発振器１００が出力する送信信号を空中へ、すなわち本実施形態では、図１に示したように駐車場４へ向けて送信する。

受信部２０は受信アンテナ１２０、ミキサ１２２及び切換器１２４を含んで構成され、同様に、受信部２２は受信アンテナ１２１、ミキサ１２３及び切換器１２５を含んで構成される。

受信アンテナ１２０、１２１はそれぞれ、送信部１０が送信した送信波に対する反射波を受信し、受信信号をミキサ１２２、１２３へ伝える。受信アンテナ１２０、１２１はモノパルス測角できるよう、指向性特性が同じ２つのアンテナで構成され、かつ所定の間隔を置いて水平に並べて主軸を平行にして配置される。侵入検知装置１から駐車場４を臨む向きを基準として、右側のアンテナをアンテナＲとしその信号系統をＲチャンネル、また左側のアンテナをアンテナＬとしその信号系統をＬチャンネルとする。

ここで、アンテナＲとアンテナＬとの間隔は、位相モノパルス測角の原理から送信波の波長より短く設定される。例えば、送信波の周波数を２４ＧＨｚ帯とし、受信アンテナ間隔をその半波長に設定する場合、具体的な間隔は６ｍｍ程度となる。
原理的にはこの２つの受信アンテナの位置の違いに起因して、アンテナＲ、Ｌそれぞれによって測定される物体までの距離に差異が生じる。しかし、その差異は、本装置が対象とする物体までの距離（例えば１ｍや１０ｍ）に比べ極めて小さく、両アンテナＲ、Ｌによる測定距離は実質的に同じと考えることができる。さらに、２つの受信アンテナの指向性特性が同じであり、アンテナＲ、Ｌが受信対象とする空間は実質的に一致する。つまり、アンテナＲ、Ｌは同じ空間からの反射波を受信するので、Ｒ、Ｌチャンネルそれぞれの受信信号にて検知される移動物体に基づくドップラパワースペクトルは、基本的に同じとなる。

ミキサ１２２、１２３はそれぞれ、受信アンテナ１２０、１２１からの受信信号と、電圧制御発振器１００からの送信信号をミキシングしドップラ信号を生成する。

切換器１２４、１２５はそれぞれ、ミキサ１２２、１２３から出力されるドップラ信号を、切換信号発生器１０２が出力する切換タイミング信号に連動して振り分ける。これら切換器１２４、１２５により、ミキサ１２２、１２３で生成されたドップラ信号が、送信信号Ｗ_１に対応するドップラ信号と送信信号Ｗ_２に対応するドップラ信号とに分離される。

Ａ／Ｄ変換部３０は、切換器１２４、１２５から得られたドップラ信号に、適切な帯域制限を行い、信号処理部４０で扱えるデジタルデータに変換する。ここで、適切な帯域制限とは、ナイキスト周波数、つまりデジタル変換する際のサンプリング周波数の１／２以下の周波数のみに帯域を制限することである。
本実施形態では、１秒間の時間幅についての波形データを２０４８点についてサンプリングをする。他の所定時間幅、サンプリング点数でもよい。

信号処理部４０は、Ａ／Ｄ変換部３０から入力される波形データに基づいて、監視領域内、すなわち図１の模式図では駐車場４における移動物体の位置を特定する処理を行うと共に、侵入者がいるかどうかの判定を行い、結果を出力部６０へ出力する。信号処理部４０は、周波数解析手段４０１、距離算出手段４０２、角度算出手段４０３、速度算出手段４０４、候補領域抽出手段４０５、不均一度算出手段４０６、判定手段４０７を含んで構成される。
ここで、不均一度算出手段４０６は、図２（ｂ）に示すように領域重複度算出手段４０６１として動作する。

周波数解析手段４０１は、Ａ／Ｄ変換部３０から順次入力される波形データから所定時間幅分のデータを取り出して周波数解析（ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）など）を行い、スペクトル強度と位相とを得る。
本実施形態では、人間の移動速度を考慮して約１［Ｈｚ］〜約１［ｋＨｚ］にわたって、ＦＦＴの折り返しを考慮し１０２４種類のドップラ周波数について強度と位相を算出する。

ここで、Ｒチャンネルの送信信号Ｗ_１に対応するドップラ信号から求めた位相を位相情報φ_Ｒ１（ｆ）、送信信号Ｗ_２に対応するドップラ信号から求めた位相を位相情報φ_Ｒ２（ｆ）とする。
同様にＬチャンネルに関する送信信号Ｗ_１、Ｗ_２に対応するドップラ信号からそれぞれ求めた位相を位相情報φ_Ｌ１（ｆ）、φ_Ｌ２（ｆ）とする。
また、それぞれの送信信号に対応するドップラ信号のスペクトル強度を、チャンネルごとに求める。
なお、表記のｆはドップラ周波数であり、本実施形態では前述のように１０２４種類が定義されるため、φ_Ｒ１（ｆ）など、ｆの関数として表記されている量はｆの値に応じて１０２４種類の値が求められる。
このように周波数解析手段４０１は、受信部２０、２２から得られる受信信号それぞれについてドップラ成分、すなわちドップラ信号のドップラ周波数ごとのスペクトル強度と位相を周波数解析する。

距離算出手段４０２は、周波数解析手段４０１で得られた位相情報に基づき、移動物体と侵入検知装置１との距離に関する距離情報を生成する。
距離算出部１４２は、Ｒチャンネルの位相情報φ_Ｒ１（ｆ）、φ_Ｒ２（ｆ）からＲチャンネルの距離情報ＤＲ（ｆ）を生成し、同様にＬチャンネルの位相情報φ_Ｌ１（ｆ）、φ_Ｌ２（ｆ）からＬチャンネルの距離情報ＤＬ（ｆ）を生成する。

すなわち、距離算出部１４２は、次式に従いＤＲ（ｆ）またはＤＬ（ｆ）を算出する。
式（１）において、ｃは光速［ｍ／ｓ］、ｆ_１とｆ_２はＷ_１とＷ_２の周波数［Ｈｚ］であり、Δφ（ｆ）はそれぞれのチャンネルについてドップラ周波数ごとの位相差［ｒａｄ］である。よって、Ｒチャンネルの距離情報ＤＲ（ｆ）を生成するときにはΔφ（ｆ）＝｜φ_Ｒ１（ｆ）−φ_Ｒ２（ｆ）｜、Ｌチャンネルの距離情報ＤＬ（ｆ）を生成するときにはΔφ（ｆ）＝｜φ_Ｌ１（ｆ）−φ_Ｌ２（ｆ）｜となり、ＤＲ（ｆ）とＤＬ（ｆ）はｆの値に応じてそれぞれ１０２４種類の値が求められる。

角度算出手段４０３は、周波数解析手段４０１で得られた位相情報に基づき、センサに対する物体の方位角度に関する角度情報を生成する。
角度算出部１４４は、送信信号Ｗ_１に対するドップラ信号の位相情報φ_Ｒ１（ｆ）、φ_Ｌ１（ｆ）から角度情報θ_１（ｆ）を生成し、同様に送信信号Ｗ_２に対するドップラ信号の位相情報φ_Ｒ２（ｆ）、φ_Ｌ２（ｆ）から角度情報θ_２（ｆ）を生成する。
すなわち、角度算出部１４４は、次式に従いθ_１（ｆ）またはθ_２（ｆ）を算出する。
式（２）において、ｃは光速［ｍ／ｓ］、ｄはＲチャンネルとＬチャンネルのアンテナ間の間隔［ｍ］、ｆ_ｉはＷ_１またはＷ_２の周波数ｆ_１またはｆ_２［Ｈｚ］であり、Δφ（ｆ）は送信周波数ｆ_１またはｆ_２についてドップラ周波数ごとの位相差［ｒａｄ］である。よって、送信信号Ｗ_１について角度情報θ_１（ｆ）を生成するときにはΔφ（ｆ）＝｜φ_Ｒ１（ｆ）−φ_Ｌ１（ｆ）｜、送信信号Ｗ_２について角度情報θ_２（ｆ）を生成するときにはΔφ（ｆ）＝｜φ_Ｒ２（ｆ）−φ_Ｌ２（ｆ）｜となり、θ_１（ｆ）とθ_２（ｆ）はｆの値に応じてそれぞれ１０２４種類の値が求められる。

速度算出手段４０４は、周波数解析手段４０１で用いられたドップラ周波数ｆのそれぞれから次式に従い、速度を求める。
式（３）において、ｃは光速［ｍ／ｓ］、ｆ_１２はＷ_１の周波数ｆ_１とＷ_２の周波数ｆ_２の平均値［Ｈｚ］である。
なお、式（３）で求められた速度ｖ（ｆ）の符号は、移動物体が侵入検知装置１に対して接近しているのか、離反しているのかを示している。周波数ｆ_１と周波数ｆ_２がｆ_１＞ｆ_２の関係にある場合、Ｒチャンネルのφ_Ｒ１（ｆ）−φ_Ｒ２（ｆ）またはＬチャンネルφ_Ｌ１（ｆ）−φ_Ｌ２（ｆ）の符号を調べると、接近の場合には符号は正、離反の場合には符号は負となるので、その符号をそのまま式（３）にて求めた値（速さ）に付与する。

候補領域抽出手段４０５は、距離算出手段４０２にて求められた距離情報ＤＲ（ｆ）とＤＬ（ｆ）、角度算出手段４０３にて求められた角度情報θ_１（ｆ）とθ_２（ｆ）に後述するクラスタリング処理を適用して、監視領域における位置が一定距離以内に近接している測定点の集合を人の候補領域として抽出する。
測定点とは、距離情報および角度情報から特定された位置における、送信アンテナ１０４からの送信された送信波が反射して、ドップラ成分が検出された監視領域における点であり、ドップラ周波数ごとに設定される。本実施形態では、ドップラ周波数は１０２４種類用いられているので、１０２４点が設定される。また、各測定点にはドップラ周波数ごとに速度算出手段４０４にて求められた速度情報も対応付けられる。
例えば図１の模式図では、移動物体として駐車場４に人５、植栽６が存在するので、ドップラ成分はそれぞれの移動物体に対応して抽出され、測定点は各移動物体に集中して設定される。これに対し、送信波が建物３から反射しても、建物３は移動しないためドップラ成分は検出されず、測定点は設定されない。

さらに候補領域抽出手段４０５は、各候補領域に含まれる測定点ごとの速度情報の符号を参照して、その符号が正であり侵入検知装置１に接近する測定点からなるサブクラスタと、その符号が負であり侵入検知装置１から離反する測定点からなるサブクラスタに分ける再クラスタリング処理を行い、接近する測定点が分布している正副領域、離反する測定点分布している負副領域を抽出する。

不均一度算出手段４０６は、候補領域抽出手段４０５が求めた測定点の位置情報と、候補領域に含まれる測定点ごとの速度情報から、候補領域ごとの速度について不均一さ（ランダムさ）を表す速度不均一度を算出する。
移動する人に設定された複数の測定点の大多数は、その移動方向がおおよそ人全体の移動方向と一致する。そのため、候補領域が人の領域であれば当該領域を構成する複数の
測定点の速度情報は不均一性が低く、略均一である。よって、人に対応した候補領域に対しては低い速度不均一度が算出される。
これに対して、風に揺れる植栽においては、その各枝葉の動きはまちまちである。そのため、候補領域が植栽であれば当該領域の各所には移動方向も速さも異なる測定点が入り乱れて分布し、速度情報の不均一性が高い。よって植栽に対応した候補領域に対しては、高い速度不均一度が算出される。
この速度不均一度の相違を移動物体が検知対象の人であるのか、検知対象ではない揺れる植栽なのかの判定に利用する。

前述したように、第一の実施形態において不均一度算出手段４０６は領域重複度算出手段４０６１として動作する。
領域重複度算出手段４０６１は、候補領域ごとに候補領域抽出手段４０５が抽出した正副領域と負副領域の重複の度合いを求める。この重複の度合いが第一の実施の形態では速度不均一度に相当し、それが大きいとその候補領域は植栽らしく、小さいと人らしいことを表す。
２つの副領域の重複の度合いの求め方は模式図を用いて後述する。

判定手段４０７は、不均一度算出手段４０６（第一の実施形態では領域重複度算出手段４０６１）が算出した速度不均一度（第一の実施形態では領域重複度）を参照して、候補領域に対応する移動物体が人らしい場合には人の侵入があったとの判定を行う。侵入者ありと判定した場合には出力部６０へ通知する。

記憶部５０は、信号処理部４０にて行われる距離及び角度に関する処理にて用いる閾値や、監視領域、対象とすべき反射強度の閾値などの情報を保存しておく。あるいは、候補領域抽出手段４０５が求めた候補領域や、速度算出手段４０４が求めた各測定点ごとの速度情報を一時記憶しておいてもよい。

出力部６０は、判定手段４０７からの侵入者ありとの通知を受けると、光や音によって警報を発したり、本装置に接続された通信回線を介して監視センターなどへ異常検知信号を送信する。

次に本装置の動作について説明する。図３は、本装置の全体的な動作を示す概略のフロー図である。送信部１０が送信信号Ｗ_１，Ｗ_２を時分割で交互に送信する動作に同期して、波形データが取得される（ステップＳ１００）。
各送信信号に対する反射波は、受信アンテナ１２０，１２１により受信され、Ｒチャンネル及びＬチャンネルそれぞれの受信信号が得られる。各チャンネルの受信信号はミキサ１２２，１２３にて送信信号をミキシングされ、ドップラ信号に変換された後、送信信号Ｗ_１に対する信号と送信信号Ｗ_２に対する信号とに分離される。これら各チャンネルの送信信号別に分離されたドップラ信号は、Ａ／Ｄ変換部３０により、所定周波数でサンプリングされデジタルデータに変換され波形データが生成される。生成された波形データはＡ／Ｄ変換部３０内の図示しないメモリに蓄積される。

次にＡ／Ｄ変換部３０にて生成された波形データは、周波数解析手段４０１によりＦＦＴされ（ステップＳ１１０）、ドップラ信号の位相情報φ_Ｒ１（ｆ），φ_Ｒ２（ｆ），φ_Ｌ１（ｆ），φ_Ｌ２（ｆ）及び強度情報が算出される。

距離算出手段４０２は、Ｒチャンネル、Ｌチャンネルそれぞれの位相情報に基づいてドップラ周波数毎に距離値を計算する（ステップＳ１２０）。これにより、Ｒチャンネルの距離情報ＤＲ（ｆ）、Ｌチャンネルの距離情報ＤＬ（ｆ）が得られる。ここで距離は２周波ＣＷ方式の原理に基づいて計算され、具体的には式（１）により、各ドップラ周波数成分ごとに１０２４種類算出されるのはブロック図の説明の箇所で述べたとおりである。

角度算出手段４０３は、各送信信号それぞれに対する位相情報に基づいて周波数毎に反射波が到来する方位角度を計算する（ステップＳ１３０）。これにより、送信周波数ｆ_１での角度情報θ_１（ｆ）、送信周波数ｆ_２での角度情報θ_２（ｆ）が得られる。ここで角度は位相モノパルスレーダの原理に基づいて計算され、具体的には式（２）により、各ドップラ周波数成分ごとに１０２４種類算出されるのはブロック図の説明の箇所で述べたとおりである。角度は侵入検知装置１の正面方向が０［ｒａｄ］として定義される。

速度算出手段４０４は、ドップラ周波数ごとに速度情報ｖ（ｆ）を計算する（ステップＳ１４０）。具体的には式（３）により、１０２４種類算出されるのはブロック図の説明の箇所で述べたとおりである。

次に候補領域抽出手段４０５は、候補領域を抽出する処理を行うが、それに先立って候補領域抽出手段４０５はノイズ周波数成分除去処理を行う（ステップＳ１５０）。このノイズ周波数成分除去処理は本願出願人が権利者になっている特許第４７５４２９２号に開示されている技術を採用すればよいが、図４を参照して概略を説明する。
図４には、ステップＳ１２０にて得られた距離情報の値がグラフ４１０に、離散的な四角でプロットされ模式的に示されている。またステップＳ１３０にて得られた角度情報の値がグラフ４２０に、離散的な四角でプロットされ模式的に示されている。
グラフ４１０にて、濃い四角でプロットされているのがＲチャンネルについて求められたＤＲ（ｆ）、薄い四角でプロットされているのがＬチャンネルについて求められたＤＬ（ｆ）である。グラフ４２０にて、濃い四角でプロットされているのが、周波数ｆ１について求められたθ_１（ｆ）、薄い四角でプロットされているのが周波数ｆ_２について求められたθ_２（ｆ）である。

候補領域抽出手段４０５は、各ドップラ周波数ごとに、距離情報のＤＲ（ｆ）とＤＬ（ｆ）または角度情報のθ_１（ｆ）とθ_２（ｆ）のいずれかについて、ドップラ周波数ｆごとの値の差が所定以上大きい場合には、監視領域内に実際に存在する移動物体からの反射波を表した成分ではなく、何らかのノイズによるものであるとして、以後の処理からそのドップラ周波数に関するデータを除外する。
図４では、網掛けがされた、符号４１１、４１２、４１３、４１４の範囲のドップラ周波数のデータは除外され、残ったドップラ周波数に対するデータを有効なデータとして以後の処理対象とする。
さらに候補領域抽出手段４０５は、有効とされたドップラ周波数ｆごとにＤＲ（ｆ）とＤＬ（ｆ）との平均値を計算して、そのドップラ周波数ｆに対応する測定点までの距離Ｄ（ｆ）とする。同様に、候補領域抽出手段４０５は、有効とされたドップラ周波数ｆごとにθ_１（ｆ）とθ_２（ｆ）との平均値を計算して、そのドップラ周波数ｆに対応する測定点までの方位角θ（ｆ）とする。

次に候補領域抽出手段４０５は、ノイズ除去処理の結果、有効とされたドップラ周波数に対する距離Ｄ（ｆ）および方位角θ（ｆ）から、移動物体に対応している測定点をひとまとめにするクラスタリング処理を行い、候補領域を抽出する（ステップＳ１６０）。
クラスタリング処理を図５の模式図を用いて説明する。
図５（ａ）は、ステップＳ１５０までの処理により求められた測定点を、侵入検知装置１を基準に、図１の模式図でいうと監視領域４の直上から見下ろした様子を示した図である。図５（ａ）において、●印で示されたのが測定点であり、大きさは反射強度の高低を表す。測定点は移動物体ごとに数十〜数百設定されるが、図の見易さを考慮して数点が設定されているとする。
図５（ａ）において、符号５１０の点線の楕円で囲われた測定点が図１の模式図でいう人５、符号５２０の点線の楕円で囲われた測定点が図１の模式図でいう植栽６に対応して設定されたことを示している。

図５（ｂ）は、同図（ａ）で図示した各測定点について、速度算出手段４０４にて算出した速度を参照して矢印で示したものである。各矢印の向きが侵入検知装置１に対して接近方向にあるのか離反方向にあるのかを表し、矢印の長さが速さを表す。
符号５４０の点線の楕円に囲われた矢印群は人５に対応する測定点のものであるが、歩行に伴う部位の動き、例えば腕の振りなどの例外はあるものの、各測定点は大よそ侵入検知装置１に接近する方向として均一になっていることがわかる。
符号５５０の点線の楕円に囲われた矢印群は植栽６に対応する測定点のものであるが、風により植栽が揺れると、枝葉ごとに接近と離反が混在し、速さも均一ではないことがわかる。

図５（ｃ）は、同図（ａ）で図示した各測定点について、位置情報、すなわち距離算出手段４０２にて算出した距離Ｄ（ｆ）と角度算出手段θ（ｆ）とから、空間的に近い位置にあり、一定距離以内に近接する測定点どうしをひとまとめにするクラスタリング処理を行い、候補領域を求めた様子を示している。
符号５７０、５８０に示す矩形はそれぞれ、図１の模式図でいう人５、植栽６に対応する候補領域を示している。候補領域は、クラスタの内部に含まれる測定点の全てを内包する最小の矩形として定義される。矩形ではなく凸多角形や楕円形としてもよい。
クラスタリング処理は、適宜注目する測定点を特定して、人の標準的な横幅と仮定した距離、例えば監視領域内の実寸において５０ｃｍ以内にある近傍の測定点をひとまとまりのグループにすることで実現される。注目測定点を、強度の高いものから順次選択し、近傍の測定点を全てひとまとまりのグループにしてから、次に強度の高いものを注目測定点としてもよい。

ステップＳ１７０にて、候補領域抽出手段４０５はステップＳ１６０にて得られた各候補領域の大きさを調べ、それが人らしい大きさの条件を満たすものがあるか否かを判定し、無い場合には特に通報処理は行わずステップＳ１００に処理を戻す。ここで候補領域の大きさとは、その候補領域の監視領域における実寸面積とする。
例えば駐車場４に、飛行中の鳥に対応する候補領域が抽出されても、その候補領域の大きさは人らしい条件を満たさないので、人か否かの判定の対象外となる。
ステップＳ１７０にて、いずれかの候補領域が人らしい大きさの場合、処理をステップＳ１８０に進める（Ｙｅｓの分岐）。いずれの候補領域も人らしい大きさではない場合は処理をステップＳ１００に戻す（Ｎｏの分岐）。

ステップＳ１８０にて、信号処理部４０は、ステップＳ１７０までで求めた候補領域内部の速度情報に基づき、それぞれの候補領域について速度不均一度を求める。第一の実施形態では、速度不均一度は正副領域と負副領域の領域重複度である。この処理を図６に示すサブフロー図と図７に示す模式図を用いて説明する。

図６に示すサブフロー図において、ステップＳ１８１〜Ｓ１８４は、ステップＳ１６０にて得られた候補領域のうち、ステップＳ１７０にて人らしい大きさの条件を満たしたものに対して実行される。図５（ｃ）に示す模式図では候補領域５７０と候補領域５８０に対して実行されることになる。
候補領域抽出手段４０５は、注目する候補領域について、含まれる測定点の速度情報の符号を調べる（ステップＳ１８１）。符号は測定点が侵入検知装置１へ接近方向の速さを有しているのか、離反方向の速さを有しているのかの別を表す。

図７（ａ）には、図１の模式図でいう人５に対応した候補領域５７０は５つの測定点を含んでおり、そのうち符号５７１〜５７５に示す矢印からわかるように５つのうち、胴体などに設定された測定点の４つが侵入検知装置１への接近方向の速さを有している。また符号５７５に示す矢印からわかるように歩行に伴って自然と前後の振りが生じる腕などに設定された測定点１つのみが離反方向の速さを有していることが示されている。
このように、人など移動に伴ってその部分によらず速度情報が大よそ均一になる場合には、候補領域に含まれる測定点の速度は接近または離反方向のいずれか（符号が正または負のいずれか）の一方に大よそ揃うことになる。

図７（ｂ）には、図１の模式図でいう植栽６に対応した候補領域５８０は４つの測定点を含んでおり、そのうち符号５８１と５８２に示す矢印からわかるように、４つのうち２つの測定点が侵入検知装置１からの離反方向の速さを有している。また符号５８３と５８４に示す矢印からわかるように２つの測定点が侵入検知装置１への接近方向の速さを有していることが示されている。
このように、植栽が風に揺れると枝葉によって動く方向が異なるため、植栽に対応した候補領域の測定点の速度情報は均一になることが稀で、速度は隣り合う（近接する）測定点どうしでも接近方向と離反方向が入れ替わるなどいずれかには揃わない。

候補領域抽出手段４０５は、候補領域ごとに、速度情報を参照して接近方向の速さをもつ測定点と離反方向の速さを持つ測定点とに分けて、サブクラスタを生成する再クラスタリング処理を行う（ステップＳ１８２）。
また候補領域抽出手段４０５は、生成したサブクラスタについてステップＳ１６０と同様に外接矩形を生成して副領域を抽出する（ステップＳ１８３）。
図７（ｃ）には、同図（ａ）に示した候補領域５７０から生成された副領域５７６と５７７が示されている。副領域５７７は、矢印５７５で示される離反方向の速さを持つ測定点を有しており、負副領域である。副領域５７６は、矢印５７１〜５７４で示される接近方向の速さを持つ測定点を有しており、正副領域である。
図７（ｄ）には、同図（ｂ）に示した候補領域５８０から生成された副領域５８５と５８６が示されている。
副領域５８６は、矢印５８１と５８２で示される離反方向の速さを持つ測定点を有しており、負副領域である。副領域５８５は、矢印５８３と５８４で示される接近方向の速さを持つ測定点を有しており、正副領域である。

図７（ｃ）からわかるように、図１の模式図でいう人５に対応する副領域５７６と副領域５７７は、重複部分が存在せず、仮に存在するにしてもわずかである。これは前述のように、人に設定される測定点のうち移動方向が異なる測定点はわずかであるため、一方の副領域の面積が小さいか、全く重ならないためである。
一方で、図１の模式図でいう植栽６に対応する副領域５８５と副領域５８６は、重複領域Ａｃ５８７が存在する。これは前述のように植栽の枝葉ごとに移動方向が異なるため、移動方向ごとに副領域を生成すると、大よそ全体的に重なる傾向にあるからである。

領域重複度算出手段４０６１は、再クラスタリング処理前後の各領域の面積を用いて、候補領域５７０と候補領域５８０の領域重複度を算出する（ステップＳ１８４）。領域重複度が、第一の実施形態における速度不均一度に相当する。
領域重複度は、再クラスタリング前の候補領域の面積に対する、重複領域の面積の比率で求められる。

候補領域５７０については、副領域５７５と５７６の重複領域は存在しないので、領域重複度はゼロとなる。
候補領域５８０については、副領域５８５と５８６の重複領域Ａｃ５８７が存在するので、領域重複度を式（４）のように求める。
領域重複度算出手段４０６１は、求めた領域重複度を判定手段４０７に出力し、全ての候補領域について処理が終わると図３のフロー図のステップＳ１９０に戻る。

ステップＳ１９０にて、判定手段４０７は領域重複度を参照して、それが一定の判定閾値を超えるか否かを調べ、いずれの候補領域から算出された領域重複度も判定閾値を超えている場合には、監視領域４には人は存在せず通報処理は不要として処理を最初に戻す（「高い」の分岐）。
いずれかの候補領域から算出された領域重複度が判定閾値以下の場合には、その候補領域に人が存在し、通報処理が必要であるとしてその旨を出力部６０に出力する（「低い」の分岐）。

ステップＳ２００では、出力部６０が、監視領域に人が存在する旨や、その位置などの情報を外部に出力する。

［第二の実施形態］
次に、第二の実施形態について図を参照しつつ説明する。
第一の実施形態で述べたように、人に設定された測定点と植栽に設定された測定点は、速度（移動方向と速さ）の空間的な分布に大きな違いがある。そこで、第二の実施形態では、侵入検知装置１は、速度の空間的な分布を周波数領域で解析し、人か植栽かの判定を行う。

第一の実施形態との差異は、図２（ｃ）に示すように、第一の実施形態では領域重複度算出手段として機能させた不均一度算出手段４０６が、速度分布算出手段４０６２と速度解析手段４０６３から構成されること、および速度不均一度を速度についての周波数解析処理によって求めることである。その他の第一の実施形態と共通するブロック図の構成要素と、フロー図の処理についての説明は省略する。

速度分布算出手段４０６２は、候補領域抽出手段４０５が求めた候補領域と、速度算出手段４０４が求めた各測定点の速度情報を基に、駐車場４における測定点ごとの位置に求められた速度を対応付けた速度分布を候補領域において求める。
速度分布は、駐車場４に定義された世界座標系において、どの位置にどのような速度成分が存在しているかを表しているので、あたかも速度成分を符号付きの輝度と見なすことで、画像処理分野で広く用いられている２次元ＦＦＴの処理手法が適用可能となる。

速度解析手段４０６３は、速度分布を適切な大きさで格子状の小領域に分割して、各小領域を画素、速度を符号付の輝度と見立てて、２次元ＦＦＴを行う手段である。それにより求められた強度スペクトルは、隣接する小領域間での速度変化がその候補領域においてどれだけ支配的かを表し、第一の実施形態で述べたように、人に対応する候補領域では、測定点ごとの速度は大よそ揃っているため速度変化は小さく、低周波成分が集中的に強い。それに対し、植栽では測定点ごとの速度は揃っていないため速度変化が大きく、高周波成分が満遍なく強い。この違いを参照して、判定手段４０７で人と植栽を峻別する。

次に第二の実施形態にかかる本装置の動作について説明する。第一の実施形態と異なるのは、図３に示すメインフロー図において速度分布の不均一度を算出するステップＳ１８０の内容なので、図８に示すサブフロー図と、図９と図１０に示す模式図を用いて説明する。

図８に示すステップＳ１８０１〜Ｓ１８０３は、各候補領域ごとに実行される。図５に示した模式図では候補領域５７０と候補領域５８０について処理される。
ステップＳ１８０１にて、速度分布算出手段４０６２は、処理対象としている候補領域に含まれる測定点の位置情報と速度情報を参照して、速度分布を算出する。図９（ａ）に、ステップＳ１８０１にて求められた速度分布の一部を符号９００にて示す。
速度分布９００は、候補領域を格子状の小領域に分割して、各小領域になるべく１つ以上の測定点が含まれるように細かくしたものとして定義される。小領域を大きくすると測定点どうしの速度の差が観察できないことに留意する。本実施形態では、小領域の大きさを、監視領域４における実寸で１ｃｍ×１ｃｍとする。
１つの小領域に複数の測定点が含まれる場合には、それらの速度の平均値をその小領域の速度とする。

図９（ａ）において、矢印の方向からわかるように、符号９１０に示す小領域は離反方向、符号９２０に示す小領域は接近方向の速度情報を持つ測定点に対応している。しかし、符号９３０と符号９４０に示す小領域には速度情報が存在しない。これは、測定点は、監視領域４内に全部で１０２４種類という有限の数が離散的に存在するのみで、候補領域が複数存在する場合には、それぞれの候補領域に分かれて設定されるため、大きさが細かすぎるとその中に測定点が含まれない小領域が生じるためである。そのままでは、速度分布を２次元画像と見立てた２次元ＦＦＴを行うことができない。

そこで、速度分布算出手段４０６２は、速度に関する補間処理を行う（ステップＳ１８０２）。
速度分布算出手段４０６２は、速度情報が存在しない小領域の周囲の速度情報を参照し、符号と速さを考慮した線形補間を行うことで、全ての小領域について速度情報を算出する。
図９（ｂ）には、符号９３０に示す小領域には離反方向、符号９４０に示す小領域には接近方向の速度情報が算出されたことを模式的に示されている。

次に速度解析手段４０６３は、補間処理がされた速度分布を２次元画像と見立てて２次元ＦＦＴを行う（ステップＳ１８０３）。
図１０（ａ）は、図５（ｃ）でいう人５に対応したクラスタ５７０の速度分布を２次元ＦＦＴした結果、図１０（ｂ）は、図５（ｃ）でいう植栽６に対応したクラスタ５８０の速度分布を２次元ＦＦＴした結果を示している。
両図において、左上ほど低周波成分、右下ほど高周波成分のスペクトルであり、濃淡がスペクトル強度を表す。色が白いほど高強度であり、速度分布において隣接する小領域間での速度変化がどれだけ支配的かを示している。

図１０（ａ）において符号１０１０を付与した円の内部のスペクトル強度と、図１０（ｂ）において符号１０２０を付与した円の内部のスペクトル強度は、最も左上の隅であり直流成分を表し、両者を比較すると、図１０（ａ）の符号１０１０の方がスペクトル強度が高い。
これは、低周波成分の強度は、隣接小領域間で速度変化がないことを示すものであり、人の場合は測定点どうしの速度の差は小さいため、低周波成分、特に直流成分の強度が高い。
これに対して植栽の場合は測定点どうしの速度変化が大きいため、低周波成分の強度は低く、高周波成分の強度は、人の場合よりも満遍なく高い傾向にある。
そこで、速度解析手段４０６３は、直流成分のスペクトル強度の逆数を速度不均一度として、判定手段４０７に出力する。または、一定以上のスペクトル強度がどれだけ存在しているかを計数しても良い。人の場合は低周波成分のみが集中してスペクトル強度が高いが、植栽の場合は高周波成分にもある程度の強度のスペクトル成分が存在するからである。

図３のメインフロー図のステップＳ１９０に戻り、いずれかの候補領域から求められた速度不均一度が判定閾値より低いと、判定手段４０７は、その候補領域に人存在するとして処理をステップＳ２００に進め（「低い」の分岐）、第一の実施形態と同様に通報処理などを行う。
一方で、いずれの候補領域から求められた速度不均一度が判定閾値より高いと、判定手段４０７は、人が監視領域４に存在しないとして処理をステップＳ１００に戻す（「高い」の分岐）。
このように第二の実施形態において不均一度算出手段４０６は、速度情報を参照し、候補領域ごとに、当該候補領域において近接する測定点間の速度変化の周波数を解析し、速度変化の直流成分が高いほど小さな速度不均一度を算出する。

［第三の実施形態］
これまで述べてきた実施形態では、本発明にかかるセンサ装置は２つの情報、すなわち水平方向の角度情報と距離情報を処理する２次元タイプのものとして、侵入監視装置１に用いた場合を説明してきた。
さらに受信部をもう１つ用意して、水平方向に加え、垂直方向の角度情報も処理する３次元タイプのセンサ装置を用いてもよい。この場合、監視領域において、移動物体や測定点の３次元位置を完全に把握できるため、２次元タイプのセンサ装置を用いる場合に比べ、より正確な侵入判定ができる。

第三の実施形態に係る侵入監視装置１０００の概略構成を図１１（ａ）のブロック図に示す。
本実施形態では、第一の実施形態に比べると、受信部２４が追加されているのみである。受信部２４は、図１１（ｂ）に示すように、水平に並べられている受信部２０、２２と上下に重なり合うように設置されているものとする。すなわち、受信部２０の主軸２０１、受信部２２の主軸２２１が形成する平面２４１の外に受信部２４が位置するように設置される。
受信アンテナ１２６は、受信部２０または２２の受信アンテナ１２０または１２１に対応し、ミキサ１２７は、受信部２０または２２のミキサ１２２または１２３、切換器１２８は、受信部２０または２２の切換器１２４または１２５に対応し、機能や動作も同様であるので、説明は省略する。
このほかの構成要素は、第一の実施形態と名称と符号が同じであれば、扱うデータが垂直方向の角度が加わること以外は同様であるので、説明は省略する。

本実施形態における、第一の実施形態とは異なる動作について説明する。
図３のメインフロー図におけるクラスタリング処理（ステップＳ１６０）においては、３次元空間内に設定された測定点が、位置情報に基づいてクラスタリングされる。これを図１２の模式図を用いて説明する。
図１２（ａ）には、それまでの処理により測定点が設定された様子が示されている。図１２（ａ）は、第一の実施形態における図５（ａ）に相当するものである。
符号１２１０に示す点線の楕円の内部の●印で示されたのは、図１に示す模式図のように、人５に対応して設定された測定点である。同様に符号１２２０に示す点線の楕円の内部の●印で示されたのは、植栽６に対応して設定された測定点である。

図１２（ｂ）は、同図（ａ）で図示した各測定点について、速度算出手段４０４にて算出した速度を参照して矢印で示したものである。図１２（ｂ）は、第一の実施形態における図５（ｂ）に相当するものである。各矢印の向きが侵入検知装置１０００に対して接近方向にあるのか離反方向にあるのかを表し、矢印の長さが速さを表す。
符号１２４０の点線の楕円に囲われた矢印群は人５に対応する測定点のものであるが、歩行に伴う部位の動き、例えば腕の振りなどの例外はあるものの、各測定点は大よそ侵入検知装置１０００に接近する方向として均一になっていることがわかる。
符号１２５０の点線の楕円に囲われた矢印群は植栽６に対応する測定点のものであるが、風により植栽が揺れると、枝葉ごとに接近と離反が混在し、速さも均一ではないことがわかる。

図１２（ｃ）は、同図（ａ）で図示した各測定点について、位置情報、すなわち距離算出手段４０２にて算出した距離Ｄ（ｆ）と角度算出手段θ（ｆ）とから、空間的に近い位置にあり、一定距離以内に近接する測定点どうしをひとまとめにするクラスタリング処理を行い、候補領域を求めた様子を示している。
符号１２７０、１２８０に示す直方体はそれぞれ、図１の模式図でいう人５、植栽６に対応する候補領域を示している。
クラスタリング処理は、適宜注目する測定点を特定して、人の標準的な横幅と仮定した距離、例えば監視領域内の実寸において５０ｃｍ以内にある近傍の測定点をひとまとまりのグループにすることで実現される。注目測定点を、強度の高いものから順次選択し、近傍の測定点を全てひとまとまりのグループにしてから、次に強度の高いものを注目測定点としてもよいことは、第一の実施形態と同様である。
また候補領域の形状と大きさとしては、第一の実施形態と同様の考えにより、全ての測定点を内部に有するような最小の直方体とする。最小の凸多面体や楕円体としてもよい。また、３次元の世界座標が把握できるメリットを活かし、地面に接していない候補領域を処理対象外としてもよい。

図３のメインフロー図におけるステップＳ１７０においては、候補領域抽出手段４０５は、候補領域１２７０、１２８０の体積を調べ、いずれの候補領域も人らしくない体積である場合には、特に通報処理などは行わずにステップＳ１００に処理を戻す（Ｎｏの分岐）。いずれかの候補領域が人らしい体積を有する場合には、処理を次のステップＳ１８０に進む（Ｙｅｓの分岐）。

ステップＳ１８０では、信号処理部４０は、速度不均一度を求める。第三の実施形態では、第一の実施形態と同様に、候補領域に含まれる測定点を、速度情報の符号を参照して再クラスタリングし、副領域を生成して重なりを参照する。すなわち不均一度算出手段４０６は、図２（ｂ）の領域重複度算出手段４０６１として動作する。
図６のサブフロー図と図１３の模式図を用いて、第三の実施形態に係る領域重複度を求める手順について説明する。
ステップＳ１８１〜Ｓ１８４の処理は、人らしい大きさのクラスタのそれぞれについて実行される。

ステップＳ１８１では、領域重複度算出手段４０６１は、第一の実施形態と同様に、処理対象となっている候補領域に含まれる測定点の符号を調べる。
図１３（ａ）には、図１の模式図でいう人５に対応した候補領域１２７０は５つの測定点を含んでおり、そのうち符号１２７１〜１２７５に示す矢印からわかるように５つのうち、胴体などに設定された測定点の４つが侵入検知装置１への接近方向の速さを有している。また符号１２７５に示す矢印からわかるように歩行に伴って自然と前後の振りが生じる腕などに設定された測定点１つのみが離反方向の速さを有していることが示されている。
図１３（ｂ）には、図１の模式図でいう植栽６に対応した候補領域１２８０は４つの測定点を含んでおり、そのうち符号１２８１と１２８２に示す矢印からわかるように、４つのうち２つの測定点が侵入検知装置１からの離反方向の速さを有している。また符号１２８３と１２８４に示す矢印からわかるように２つの測定点が侵入検知装置１０００への接近方向の速さを有していることが示されている。

候補領域抽出手段４０５は、候補領域ごとに、接近方向の速さをもつ測定点と離反方向の速さを持つ測定点とに分けて、サブクラスタを生成する再クラスタリング処理を行う（ステップＳ１８２）。
また候補領域抽出手段４０５は、生成したサブクラスタについて外接直方体を生成し、副領域を抽出する（ステップＳ１８３）。
図１３（ｃ）には、同図（ａ）に示した候補領域１２７０から生成された副領域１２７６と１２７７が示されている。副領域１２７６は、矢印１２７５で示される離反方向の速さを持つ測定点を有しており、負副領域である。サブクラスタ１２７７は、矢印１２７１〜１２４で示される接近方向の速さを持つ測定点を有しており、正副領域である。
図１３（ｄ）には、同図（ｂ）に示した候補領域１２８０から生成された副領域１２８５と１２８６が示されている。副領域１２８５は、矢印１２８１と１２８２で示される離反方向の速さを持つ測定点を有しており、負副領域である。副領域１２８６は、矢印１２８３と１２８４で示される接近方向の速さを持つ測定点を有しており、正副領域である。

図１３（ｅ）には、副領域１２７６と１２７７の重複部分としての重複領域Ａｃ１２７８が示されている。図１３（ｆ）には、副領域１２８５と１２８６の重複部分としての重複領域Ａｃ１２８７が示されている。２つの重複領域を比較すると明らかに大きさに差があることがわかる。これは第一の実施形態と同様な理由であり、人の場合には移動方向が異なる測定点はごくわずかであるが、植栽の場合には測定点の移動方向ごとに副領域を生成すると大よそ全体的に重なる傾向にあるからである。

領域重複度算出手段４０６１は、再クラスタリング処理前後の各領域の体積を用いて、候補領域１２７０と候補領域１２８０の領域重複度を算出する（ステップＳ１８４）。
領域重複度は、再クラスタリング前の候補領域の体積に対する、重複領域Ａｃの体積の比率として、次式にて求められる。
領域重複度算出手段４０６１は、求めた領域重複度を判定手段４０７に出力し、全ての候補領域について処理が終わると図３のフロー図のステップＳ１９０に戻るのは、第一の実施形態と同様である。

［第四の実施形態］
次に、第四の実施形態について説明する。
第四の実施形態は、第二の実施形態と同様に、測定点の速度の空間的な分布を周波数領域で把握し、人か植栽かの判別を行うものである。
第四の実施形態では、第二の実施形態と同様に、図２（ｃ）に示すように、不均一度算出手段４０６は速度分布算出手段４０６２と速度解析手段４０６３から構成される。このほかの構成要素については第二の実施形態などと同様なので説明は省略する。

第二の実施形態では、測定点が左右方向の平面に分布していることを利用して２次元ＦＦＴを行うこととしていたが、第四の実施形態では、測定点がさらに上下方向にも分布していることが把握できるため、３次元ＦＦＴを行う。
第四の実施形態にかかる速度分布算出手段４０６２は、候補領域抽出手段４０５が求めた候補領域と、速度算出手段４０４が求めた各測定点の速度情報を基に、駐車場４における測定点ごとの位置に、求められた速度を対応付けた速度分布を候補領域ごとに求める。速度分布は３次元分布となる。
第四の実施形態にかかる速度解析手段４０６３は、速度分布を適切な大きさで立方体状の小領域に分割して、各小領域を３次元画像における画素（ボクセル）、速度を符号付の輝度と見立てて、３次元ＦＦＴを行う。

次に第四の実施形態にかかる本装置の動作について説明する。第二の実施形態と異なるのは、図３に示すメインフロー図において速度分布の不均一度を算出するステップＳ１８０の内容なので、図８に示すサブフロー図における処理の違いについてのみ述べる。

図８に示すステップＳ１８０１〜Ｓ１８０３は、各候補領域ごとに実行される。図１２（ｃ）に示した模式図では候補領域１２７０と候補領域１２８０について処理される。
ステップＳ１８０１にて、速度分布算出手段４０６２は、処理対象としている候補領域に含まれる測定点の位置情報と速度情報を参照して、外接最小直方体の候補領域を定義して、速度分布を算出する。
速度分布は、候補領域を立方体状の小領域に分割して、各小領域になるべく１つ以上の測定点が含まれるように細かくしたものとして定義される。本実施形態では、小領域の大きさを、監視領域４における実寸で１ｃｍ×１ｃｍ×１ｃｍとする。
１つの小領域に複数の測定点が含まれる場合には、それぞれの速度の平均値をその小領域の速度とする。
次に速度分布算出手段４０６２は、速度に関する補間処理を行う（ステップＳ１８０２）。補間処理を行う理由は第二の実施形態で述べた理由と同様であり、処理手順も第二の実施形態の場合と、３次元の情報を扱うこと以外は同様である。

次に速度解析手段４０６３は、補間処理がされた速度分布を３次元画像と見立てて３次元ＦＦＴを行い（ステップＳ１８０３）、直流成分のスペクトル強度の逆数を速度不均一度として、判定手段４０７に出力する。
この後の処理は第二の実施形態と同様なので省略する。

［第五の実施形態］
これまで述べてきた実施形態では、センサ装置は２周波ＣＷ方式を採用したものとして説明してきたが、ＦＭＣＷ方式を採用しても同様に実施できる。
ＦＭＣＷ方式は、一般に反射強度の分布を参照して、強い反射が確認される位置に物体の存在を判定する。しかし、これまでの実施形態にて述べてきたように不均一さに着目するとしても、植栽が揺れても測定点ごとの強度が異なって不均一になるとは限らず、そのままでは人と植栽との判別は困難である。
そこで、第五の実施形態では、ＦＭＣＷ方式を採用しても速度などが測定可能なことを利用して、２周波ＣＷ方式と同様に判別が可能なことを述べる。なお、ＦＭＣＷ方式であっても、これまでに述べてきた測定点を求めるまでの処理手順は自体は変更は無い。ＦＭＣＷ方式は、例えば車載レーダ装置などでは広く用いられている技術なので、以下、図３のフロー図と図１４の模式図を参照して簡単に述べる。

ＦＭＣＷ方式では、図１４（ａ）に示すように、電圧制御発振器から周波数が三角波状に変化する送信波１４０１を生成し、送信部のアンテナから監視領域に送信する。
図３のステップＳ１００（波形データ取得）において、移動物体からの反射波を２つまたは３つの受信アンテナで受信する。図１４（ａ）には、図の簡略化のために１つの反射波１０４２を示している。そして、受信部のミキサは送信波と送信波をミキシングして図１４（ｂ）に示すビート波１４０３を得る。

ステップＳ１１０において送信波における周波数上昇区間に対応するビート波（アップチャープ）と周波数下降区間に対応するビート波（ダウンチャープ）で各々ＦＦＴを行い、ビート周波数毎に強度情報と位相情報を算出する。算出した強度情報からピークを検出する。
アップチャープとダウンチャープで同一測定点に対応すると判定したピークどうしを対応付け（ペアリング処理）を行う。なお、同一測定点に対応するピークどうしの判定は、強度値がほぼ等しく、かつビート周波数の差が規定値以内のものとして行うことができる。

ペアリングしたピークの組ごと、すなわち測定点ごとにアップチャープとダウンチャープのビート周波数の平均値ｆ_ｂを求め、次の式（６）からターゲットまでの距離Ｒを算出する（Ｓ１２０）。
ここでｃは光速［ｍ／ｓ］、Ｔは送信波の三角波状の変調周期［ｓ］、Δｆは送信波の変調周波数帯域幅［Ｈｚ］を表す。

また、アップチャープまたはダウンチャープごとにピークにおける左右のビート波の位相差を算出することで２周波ＣＷ法の場合と同様に、位相モノパルス法により角度を算出することができる（Ｓ１３０）。
また、ペアリングしたピークの組ごと、すなわち測定点ごとにアップチャープとダウンチャープのビート周波数の差ｆ_ｄから、次の式（７）により速度ｖを算出する（Ｓ１４０）。
ここでｃは光速［ｍ／ｓ］、ｆ_ｃは送信波の中心周波数［Ｈｚ］を表す。

上記各実施形態においては、検知対象として人、外乱物体として植栽を例示してきたが、それらに限られない。
例えば、屋外での運用を考慮して、検知対象は駐車場４を移動する車両とすることもできる。この場合、通常、駐車場４への車両の出入りが無いと考えられる深夜の時間帯に、駐車場４に入場する車両を検知するにあたって、植栽との峻別を図るために本発明にかかるセンサ装置を適用できる。車両も、人と同じく微小な位置ごとの速度は、抽出される候補領域の内部で均一と考えられるので、本発明の手法で精度良く判定できる。車両を検知するためには、図３のメインフロー図のステップＳ１７０において、候補領域の大きさについての判定条件を車両にふさわしいものに変更すれば良い。
また、外乱物体は植栽に限られず、降雨により駐車場４に出現した水たまりとすることもできる。水たまりも植栽と同様に風が吹くと、その表面にさざ波が生じる結果、ドップラ成分が検出され、水たまりの大きさやさざ波の程度によっては人らしい条件を満たしかねない。しかし本発明にかかるセンサ装置は、候補領域内部の速度情報が不均一である場合には検知対象ではないと判定するので、水たまりに風が吹いても人と判定することは無い。
以上、本発明の思想の範囲を超えない様々な形態で実現できる。

２０・・・受信部
２２・・・受信部
２４・・・受信部
４０２・・・距離算出手段
４０３・・・角度算出手段
４０４・・・速度算出手段
４０５・・・候補領域抽出手段
４０６１・・・領域重複度算出手段
４０６２・・・速度分布算出手段
４０６３・・・速度解析手段

Claims (5)

1. 送信部から送信波を監視領域に向けて送信し、複数の受信部それぞれによって反射波を受信して、受信信号から前記監視領域に反射表面の微小位置ごとの速度が略均一な検知対象が存在するか否かを判定するセンサ装置であって、
   前記各受信部にて得られる前記受信信号それぞれについてドップラ成分の周波数解析を行う周波数解析手段と、
   前記ドップラ成分から前記監視領域において移動物体が存在する測定点を検出し、一定距離以内に近接している前記測定点の集合を前記検知対象の候補領域として抽出する候補領域抽出手段と、
   前記各測定点のドップラ成分から定まる当該測定点の速度情報を参照し、前記候補領域について前記速度情報の不均一さを表す速度不均一度を算出する不均一度算出手段と、
   前記速度不均一度が所定基準よりも小さい前記候補領域に前記検知対象が存在すると判定する判定手段と
   を有することを特徴としたセンサ装置。
   
2. 前記候補領域抽出手段は、さらに、前記候補領域から、当該候補領域に含まれる測定点の速度情報の符号を参照して、当該符号が正である測定点が分布している正副領域と前記符号が負である測定点が分布している負副領域を抽出し、
   前記不均一度算出手段は、前記正副領域と前記負副領域の重なりの程度が小さいほど小さな前記速度不均一度を算出する
   ことを特徴とした請求項１に記載のセンサ装置。
   
3. 前記不均一度算出手段は、前記速度情報を参照し、前記候補領域において近接する前記測定点間の速度変化の周波数を解析し、前記速度変化の直流成分が強いほど小さな前記速度不均一度を算出する
   ことを特徴とした請求項１に記載のセンサ装置。
   
4. 前記センサ装置は、２の前記受信部の主軸が形成する平面外に他の前記受信部が位置する３以上の前記受信部を有し、
   前記候補領域抽出手段は、前記３以上の受信部にて得られるドップラ成分から三次元の測定点を検出し、前記測定点の三次元の位置情報を用いて前記候補領域を求めることを特徴とした
   請求項１から３のいずれか１つに記載のセンサ装置。
   
5. 前記送信部は、送信周波数が互いに異なる複数種類の送信波を前記監視領域に向けて時分割送信し、
   前記周波数解析手段は、前記複数種類の送信波に対する受信信号それぞれについて周波数解析を行う
   請求項１から４のいずれか１つに記載のセンサ装置。