JP2018008021A - センサーおよび推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】無線信号を利用することで、生体の姿勢の推定を、短時間かつ高精度に行うことができるセンサーなどを提供する。【解決手段】センサー１０であって、送信信号を送信するＮ個の送信アンテナ素子２１を有する送信アンテナ２０と、Ｎ個の送信信号のうち生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号をそれぞれが受信するＭ個の受信アンテナ素子３１を有する受信アンテナ３０と、回路４０と、メモリ４１と、を備え、回路は、各受信信号から、各送信アンテナ素子と、各受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示すＮ×Ｍの第１行列から所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出し、第２行列を用いて生体の存在する位置を推定し、推定した位置と、送信および受信アンテナの位置とに基づいて生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、算出されたＲＣＳ値と、ＲＣＳ値および生体の姿勢の対応関係を示す情報とを用いて、生体の姿勢を推定する。【選択図】図１

Description

本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢を推定するセンサーおよび推定方法に関する。

人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている（例えば、特許文献１〜３参照）。特許文献１にはドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献２にはドップラーセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献３には、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。また、特許文献４には、複数アンテナのチャネル情報、各種センサ情報を元に機械学習により生体の位置や状態を推定する方法が開示されており、特許文献５には複数アンテナ、超音波レーダ、複数アンテナによる生体の状態推定方法が開示されている。

特表２０１４−５１２５２６号公報 国際公開第２０１４／１４１５１９号 特開２０１５−１１７９７２号公報 特開２０１４−１９０７２４号公報 特開２００５−２９２１２９号公報 特開２００１−１５９６７８号公報

しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢を推定する精度を向上させるには、さらなる改善が求められている。

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るセンサーは、センサーであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、前記Ｎ個の送信アンテナ素子により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号をそれぞれが受信するＭ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を抽出し、前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、ＲＣＳ値および前記生体の姿勢の対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する。

本発明によれば、無線信号を利用することで、生体の姿勢の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。

図１は、実施の形態１におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１における対応関係を示す情報の一例を示す。 図４は、実施の形態１におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、実施の形態２におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。 図６は実施の形態２における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。 図７は、実施の形態２における対応関係を示す情報の一例を示す。 図８は、実施の形態２のセンサーの効果を確認するために実施した実験の概要を示す図である。 図９は、図８で示した実験系を用いた実験結果を示す図である。 図１０は実験結果から得られた第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲の具体例、および、第１高さ範囲〜第４高さ範囲の具体例を示す図である。

（本発明の基礎となった知見）
無線信号を利用した生体の状態推定に関する従来技術について、発明者らは詳細な検討を行った。その結果、特許文献１および特許文献２の方法では、人物の在、不在は検知可能だが、人物の存在する方向、位置、大きさ、姿勢などを検出することはできない問題があることがわかった。

また、特許文献３の方法では、人物などの生体が存在する方向や生体が存在する位置を短時間かつ高精度に検出することは困難であるという問題があることがわかった。なぜなら、生体活動由来のドップラー効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した状態で長時間（例えば数十秒）の観測が必須であるからである。また、一般的に、生体は数十秒にわたって同じ姿勢や位置を継続することは少ないからである。

さらに、特許文献４では使用者ごとに機械学習をしないといけないという課題があり、また、特許文献５は、天井の広範囲に複数の超音波アンテナを設置する取り付け課題、コスト課題があることがわかった。

発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、異なる位置に置かれたアンテナ素子を含む送信アンテナから送信され、生体によって反射された反射信号の伝搬特性と散乱断面積とを用いることにより、当該生体が存在する方向、位置、大きさ、姿勢などの推定を短時間かつ高精度に行うことが可能であることを見出し、本開示に至った。

すなわち、本発明の一態様に係るセンサーは、センサーであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、前記Ｎ個の送信アンテナ素子により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号をそれぞれが受信するＭ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を抽出し、前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、ＲＣＳ値および前記生体の姿勢の対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する。

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。

また、前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分であってもよい。

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を効果的に行うことができる。

また、前記回路は、前記生体が、前記送信アンテナおよび前記受信アンテナの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定してもよい。

また、前記Ｎは３以上の自然数であり、前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記Ｍは３以上の自然数であり、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記対応関係を示す情報は、前記センサーに対する前記生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置、ＲＣＳ値、および、前記生体の姿勢の対応関係を示し、前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の姿勢は、直立、椅座、胡坐、および、仰臥を含み、前記回路は、前記第２行列を用いて、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、前記推定した前記３次元位置と、前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定してもよい。

このため、生体が存在する３次元位置および当該３次元位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。

なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置が備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（実施の形態１）
図１は実施の形態１におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、センサー１０は、送信アンテナ２０、受信アンテナ３０、回路４０およびメモリ４１を備える。センサー１０は、ヒト等の生体５０に対して送信アンテナ２０よりマイクロ波を発射し、受信アンテナ３０にて生体５０で反射された反射波を受信する。ここで、送信アンテナ２０に対して任意に設定された第１基準方向と、送信アンテナ２０から生体５０への方向である第１生体方向とのなす角をθ_Ｔとする。同様に、受信アンテナ３０に対して任意に設定された第２基準方向と、受信アンテナ３０から生体５０への方向である第２生体方向とのなす角をθ_Ｒとする。なお、第１基準方向、第１生体方向、第２基準方向、および、第２生体方向は、水平面上の方向である。

送信アンテナ２０は、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子２１を有する。送信アンテナ２０は、Ｎ個の送信アンテナ素子２１が水平面上の第１所定方向に並んで配置されることで構成されるアレーアンテナを有する。Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号を送信する。つまり、送信アンテナ２０は、異なるＮ箇所の位置からＮ個の送信信号を所定範囲に対して送信する。なお、生体が存在しうる所定範囲とは、センサー１０が生体の存在を検知する検知範囲である。

Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、具体的には、ヒトなどの生体５０に対して、マイクロ波を送信信号として発射する。Ｎ個の送信アンテナ素子２１は、送信アンテナ素子２１毎に異なる変調処理が行われた信号を送信信号として送信してもよい。また、Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、変調信号または無変調の信号を逐次的に切り替えて送信してもよい。変調処理は、送信アンテナ２０により行われても良い。このように、Ｎ個の送信アンテナ素子２１毎に、Ｎ個の送信アンテナ素子２１から送信される送信信号をそれぞれ異なる送信信号とすることで、受信アンテナ３０により受信された送信信号を送信した送信アンテナ素子２１を特定できる。このように、送信アンテナ２０は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。

受信アンテナ３０は、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子３１を有する。受信アンテナ３０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１が水平面上の第２所定方向に並んで配置されることで構成されるアレーアンテナを有する。Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれは、Ｎ個の送信信号のうち生体５０により反射された信号である反射信号を含むＮ個の受信信号を受信する。受信アンテナ３０は、マイクロ波からなる受信信号を周波数変換し、低周波数信号に変換する。受信アンテナ３０は、低周波数信号に変換することにより得られた信号を回路４０に出力する。つまり、受信アンテナ３０は、受信信号を処理するための回路を含んでいてもよい。

回路４０は、センサー１０を動作させる各種処理を実行する。回路４０は、例えば、制御プログラムを実行するプロセッサと、当該制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域（主記憶装置）とにより構成される。揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。なお、回路４０は、センサー１０を動作させる各種処理を行うための専用回路により構成されていてもよい。つまり、回路４０は、ソフトウェア処理を行う回路であってもよいし、ハードウェア処理を行う回路であってもよい。

メモリ４１は、不揮発性の記憶領域（補助記憶装置）であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などである。メモリ４１は、例えば、センサー１０を動作させる各種処理に利用される情報を記憶している。

次に、回路４０の機能的な構成について図２を用いて説明する。

図２は実施の形態１における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。

回路４０は、複素伝達関数算出部４１０と、生体成分算出部４２０と、位置推定処理部４３０と、ＲＣＳ算出部４４０と、姿勢推定部４５０とを有する。

複素伝達関数算出部４１０は、低周波信号に変換された受信信号から複素伝達関数を算出する。複素伝達関数とは、各送信アンテナ素子２１と各受信アンテナ素子３１との間の伝搬損失および位相回転を表すものである。複素伝達関数は、送信アンテナ素子数がＮ個であり、受信アンテナ素子数がＭ個の場合、Ｍ×Ｎの成分を持つ複素行列となる。以降、この複素行列を複素伝達関数行列と呼ぶ。推定した複素伝達関数行列は、生体成分算出部４２０に出力される。つまり、複素伝達関数算出部４１０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれにおいて所定期間で受信された複数の受信信号のそれぞれから、Ｎ個の送信アンテナ素子２１それぞれと、Ｍ個の受信アンテナ素子３１それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出する。

生体成分算出部４２０は、生体５０を経由した受信信号から得られた複素伝達関数行列成分と、生体５０を経由していない受信信号から得られた複素伝達関数行列成分とに分離する。生体５０を経由した成分とは、生体活動により時変動する成分である。よって、生体５０を経由した成分は、例えば、生体５０以外は静止しているものとした場合、複素伝達関数行列の成分を時間方向にフーリエ変換することで得られた成分から、直流以外の成分を取り出すことによって抽出することが可能である。また、生体５０を経由した成分は、例えば、生体５０が所定範囲に存在しないときに観測された結果との差分が所定の閾値を超えている成分を取り出すことによって抽出することも可能である。このように、生体成分算出部４２０は、生体５０を経由した反射信号を含む受信信号から得られた複素伝達関数行列成分を抽出することで、抽出した複素伝達関数行列成分を生体成分として算出する。つまり、生体成分算出部４２０は、第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第２行列を抽出する。所定周波数範囲は、例えば、上述した生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動に由来する周波数である。所定周波数範囲は、例えば、０．１Ｈｚ以上３Ｈｚ以下の範囲の周波数である。これにより、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体５０の部位のバイタル活動、または、手、足などによるバイタル活動の影響を受けた生体成分を抽出できる。なお、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体５０の部位とは、例えば、人のみぞおちである。

ここで生体成分は、Ｍ×Ｎの成分を持つ行列であり、所定期間に受信アンテナ３０において観測された受信信号から得られる複素伝達関数から抽出される。このため、生体成分は、周波数応答あるいは時間応答情報を持っているものとする。なお、所定期間は、生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分の期間である。

生体成分算出部４２０で算出された生体成分は、位置推定処理部４３０に出力される。位置推定処理部４３０は、算出された生体成分を用いて生体の位置推定を行う。つまり、位置推定処理部４３０は、第２行列を用いて、センサー１０に対する生体５０の存在する位置を推定する。位置推定には、送信アンテナ２０からの出発角θ_Ｔと受信アンテナ３０への到来角θ_Ｒとの両方の角度を推定し、推定した出発角θ_Ｔおよび到来角θ_Ｒから三角法によって生体５０の位置を推定する。

ＲＣＳ算出部４４０は、生体成分と推定された位置とを用いて散乱断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ）を算出する。ＲＣＳ算出部４４０は、具体的には、散乱断面積を計算するために、推定された位置と、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置と、に基づいて、生体５０と送信アンテナ２０との距離を示す距離ＲＴ、および、生体５０と受信アンテナ３０との距離を示す距離ＲＲを算出する。ＲＣＳ算出部４４０は、算出した距離ＲＴおよび距離ＲＲから伝搬距離を算出し、算出した伝播距離と生体成分の強度とを用いてＲＣＳを算出する。なお、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置とは、メモリ４１に予め記憶されていてもよい。

姿勢推定部４５０は、ＲＣＳ算出部４４０により算出されたＲＣＳ値と、メモリ４１に記憶されている、ＲＣＳ値および生体５０の姿勢の対応関係を示す情報４２と、を用いて、生体５０の姿勢を推定する。なお、メモリ４１に記憶されているＲＣＳ値および生体５０の姿勢の対応関係を示す情報４２とは、図３に示すように、仰臥、胡坐、椅座および直立で示される各姿勢に予め対応付けられたＲＣＳ値の範囲を示す情報である。なお、仰臥は、仰向けの姿勢を示し、椅座は、椅子に座っている姿勢を示す。

例えば、仰臥は、第１ＲＣＳ範囲と対応付けられており、胡坐は、第２ＲＣＳ範囲と対応付けられており、椅座は、第３ＲＣＳ範囲と対応付けられており、直立は、第４ＲＣＳ範囲と対応付けられている。なお、第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲は、それぞれ、異なるＲＣＳ値の範囲である。

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

と定義する。ここでｔは時刻を表す。式１の各成分をフーリエ変換すると、

のような周波数応答行列が得られる。ここでｆは周波数を表しており、周波数応答行列の各成分は複素数である。この周波数応答行列には、生体５０を経由する伝搬成分と、生体５０以外を経由する伝搬成分との両方が含まれている。生体以外が静止していると考えられる場合、周波数応答行列の直流成分、すなわちＧ（０）は生体以外の伝搬成分を主として含んでいるものと考えられる。これは、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動によってドップラーシフトが発生するため、生体を経由する成分はｆ＝０以外に含まれると考えられるからである。さらに、生体の呼吸または心拍の周波数およびその高調波を考えると、ｆ＜３〔Ｈｚ〕の範囲に生体由来の成分が多く存在するものと考えられる。したがって、例えば０〔Ｈｚ〕＜ｆ＜３〔Ｈｚ〕の所定周波数範囲のＧ（ｆ）を取り出せば、生体成分を効果的に抽出することができる。

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

のようにベクトル形式に並び替える。これを生体成分ベクトルと定義する。ここで｛・｝^Ｔは転置を表す。生体成分ベクトルｇ（ｆ）から相関行列を、

によって計算する。ここで、｛・｝^Ｈは複素共役転置を表す。さらにＲは０〔Ｈｚ〕＜ｆ＜３〔Ｈｚ〕の間で平均化されている。この平均化によって、後述の位置推定精度が向上することが知られている。次に、算出した相関行列Ｒを固有値分解することで、当該相関行列Ｒの固有ベクトルＵとその複素共役転置ベクトルＵ^Ｈを算出する。

なお、式５における、固有ベクトルは、以下に示す式６で表される。

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

と表される。ここで、ｄｉａｇ［・］とは［・］内の要素を対角項に持つ対角行列を表す。回路４０は、以上の情報を用いて、検出対象となる生体５０の位置推定を行う。ここでは一例としてＭＵＳＩＣ法に基づく位置推定方法について説明する。ＭＵＳＩＣ法ではステアリングベクトルと呼ばれる方向ベクトルと式６で示した固有ベクトルとを用いることによって方向や位置を推定する方法である。式３で示した生体成分ベクトルは、本来のＭ×Ｎ行列を変形して得られる。生体５０の位置推定を行うためには、これに対応してステアリングベクトルを定義する必要がある。送信アンテナ２０の第１基準方向から出発角θ_Ｔの第１生体方向のステアリングベクトルと、受信アンテナ３０の第２基準方向から到来角θ_Ｒの第２生体方向のステアリングベクトルとは、それぞれ、

と表される。ここで、ｋは波数を表し、ｄはアンテナアレーの各アンテナ素子の素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が一定のリニアアレーアンテナを想定している。ｄは、例えば、送信アンテナ２０においては、複数の送信アンテナ素子２１のうち互いに隣接する２つの送信アンテナ素子２１の間隔を表す。また、ｄは、受信アンテナ３０においては、複数の受信アンテナ素子３１のうち互いに隣接する２つの受信アンテナ素子３１の間隔を表す。これらのステアリングベクトルのクロネッカ積を求めると、

となる。ここで

はクロネッカ積を表す演算子である。ａ（θ_Ｔ，θ_Ｒ）は、ＭＮ×１の要素を持つベクトルであり、出発角θ_Ｔと到来角θ_Ｒとの２変数を持つ関数となる。以降、ａ（θ_Ｔ，θ_Ｒ）をステアリングベクトルと定義する。検出範囲内に存在する生体の数をＬとすると、評価関数

によって生体位置を特定する。ここで、式１１の評価関数はＭＵＳＩＣスペクトラムと呼ばれており、送信アンテナ２０および受信アンテナ３０のそれぞれから検出対象へ向かう方向の組み合わせ（θ_Ｔ，θ_Ｒ）において極大を取る。極大に対応するθ_Ｔおよびθ_Ｒから、三角法を用いて検出対象である生体５０の位置を特定できる。ここで、Ｌは検出対象の数を表す。つまり、固有ベクトルの数ＭＮは検出対象の数Ｌより大きい必要がある。

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

と計算することができる。ここでρｉｊは行列

の（ｉ，ｊ）番目の要素を表している。一方、ｊ番目の送信アンテナ素子２１から生体５０を経由してｉ番目の受信アンテナ素子３１に到達する電力は、

と表される。ここで、Ｐｔは、送信電力を表す。なお、全ての送信アンテナ素子２１から等しい電力が送信されているものとする。Ｇｔは送信アンテナ２０の動作利得を表し、Ｇｒは受信アンテナ３０の動作利得を表し、ｒ１は送信アンテナ２０から生体５０までの距離を表し、ｒ２は生体５０から受信アンテナ３０までの距離を表す。距離ｒ１および距離ｒ２は式１１により推定した位置から容易に計算することができる。すると、式１２で定義される電力伝達係数は、ρｉｊ＝Ｐｒｉｊ／Ｐｔで表されるので、散乱断面積は、

により計算することができる。なお、ここで取り扱う散乱断面積では、生体５０全体の散乱断面積ではなく、呼吸、心拍、体動などの生体５０のバイタル活動の影響を受けることにより生じた変動成分に対応する散乱面積だけが考慮されている。さらに、全要素を平均して

によって平均散乱断面積を求める。以降、

を単に散乱断面積と呼称する。

なお、例えば、生体のバイタル成分と体動成分とをさらに分離して測定する場合、式１２の周波数範囲を調整し、その後の処理を行えば良い事は言うまでもない。

次に、実施の形態１におけるセンサー１０の動作についてフローチャートを用いて説明する。

図４は、実施の形態１におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。

センサー１０では、送信アンテナ２０のＮ個の送信アンテナ素子２１が、生体５０が存在しうる所定範囲に対してＮ個の送信アンテナ素子２１を用いてＮ個の送信信号を送信する（Ｓ１１）。

受信アンテナ３０のＭ個の受信アンテナ素子３１が送信アンテナ２０により送信されたＮ個の送信信号が生体５０により反射された複数の反射信号を含むＮ個の受信信号を受信する（Ｓ１２）。

回路４０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれにおいて所定期間で受信されたＮ個の受信信号のそれぞれから、Ｎ個の送信アンテナ素子２１それぞれと、Ｍ個の受信アンテナ素子３１それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出する（Ｓ１３）。

回路４０は、第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、生体５０の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第２行列を抽出する（Ｓ１４）。

回路４０は、第２行列を用いて、センサー１０に対する生体５０の存在する位置を推定する（Ｓ１５）。

回路４０は、推定した位置と、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置と、に基づいて、生体５０と送信アンテナ２０との距離を示す距離ｒ１、および、生体５０と受信アンテナ３０との距離を示す距離ｒ２を算出する（Ｓ１６）。

回路４０は、第１距離および第２距離を用いて、生体５０に対するＲＣＳ値を算出する（Ｓ１７）。

回路４０は、算出されたＲＣＳ値と、メモリ４１に記憶されている、ＲＣＳ値および生体５０の姿勢の対応関係を示す情報４２と、を用いて、生体５０の姿勢を推定する（Ｓ１８）。

本実施の形態に係るセンサー１０によれば、生体５０が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。

センサー１０は、動いている部位を検出することで、生体５０の存在を検出する。このため、例えば、これを利用することにより、ヒトが生きている状態で、かつ、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。これにより、ヒトの生存確認を効果的に行うことができる。また、カメラで撮像した画像を画像解析することなくヒトの生存確認を行うことができるため、ヒトのプライバシーを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。

（実施の形態２）
図５は実施の形態２におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。図６は実施の形態２における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。

実施の形態２におけるセンサー１０Ａは、実施の形態１におけるセンサー１０と比較して、送信アンテナ２０Ａが有するＮ個の送信アンテナ素子２１Ａ、および、受信アンテナ３０Ａが有するＭ個の受信アンテナ素子３１Ａの配置の仕方が異なる。また、ＮおよびＭは、それぞれ、３以上の自然数である点も異なる。

送信アンテナ２０Ａは、Ｎ個の送信アンテナ素子２１Ａを有する。送信アンテナ２０Ａは、水平方向（ｘ方向）にＮ_ｘ個が並び、かつ、鉛直方向（ｚ方向）にＮ_ｚ個が並ぶように矩形配置された、Ｎ個（Ｎ＝Ｎ_ｘ×Ｎ_ｚ）の送信アンテナ素子２１Ａで構成されるアレーアンテナを有する。つまり、Ｎ個の送信アンテナ素子２１Ａのうち少なくとも３個の送信アンテナ素子２１Ａは、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。

受信アンテナ３０Ａは、Ｍ個の受信アンテナ素子３１Ａを有する。受信アンテナ３０Ａは、水平方向（ｘ方向）にＭ_ｘ個が並び、かつ、鉛直方向（ｚ方向）にＭ_ｚ個が並ぶように矩形配置された、Ｍ個（Ｍ＝Ｍ_ｘ×Ｍ_ｚ）の受信アンテナ素子３１Ａで構成されるアレーアンテナを有する。つまり、Ｍ個の受信アンテナ素子３１Ａのうち少なくとも３個の受信アンテナ素子３１Ａは、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。

ここで、送信アンテナ２０Ａに対して任意に設定された水平面上の方向である第１基準方向と、送信アンテナ２０Ａから生体５０Ａへの方向である第１生体方向とのなす角をφ_Ｔとする。また、鉛直方向と、第１生体方向との為す角である生体５０Ａの仰角をθ_Ｔとする。また、受信アンテナ３０Ａに対して任意に設定された水平面上の方向である第２基準方向と、受信アンテナ３０Ａから生体５０Ａへの方向である第２生体方向との為す角である生体５０Ａの仰角をφ_Ｒとする。また、鉛直方向と、第２生体方向とのなす角をθ_Ｒとする。生体５０Ａがバイタル活動を行っている部位の中心座標を（ｘ_ｂ，ｙ_ｂ，ｚ_ｂ）とすると、送信アンテナ２０Ａ、受信アンテナ３０Ａおよび生体５０Ａの位置関係によって、方向（θ_Ｔ，θ_Ｒ，φ_Ｔ，φ_Ｒ）と座標（ｘ_ｂ，ｙ_ｂ，ｚ_ｂ）は相互に変換可能である。

また、センサー１０Ａは、センサー１０と比較して、回路４０Ａが行う処理が異なる。生体５０Ａは、例えば、高さｚ_ｂにて周囲と比べて最も強くバイタル活動を行っている生体である。生体５０Ａは、例えば、呼吸による体表面変位が最も大きい腹部を有する。本実施の形態におけるセンサー１０Ａでは、実施の形態１におけるセンサー１０で推定する水平面における生体５０の位置に加えて、生体５０Ａの例えば腹部の鉛直方向における位置である鉛直位置ｚｂ（ｚ軸方向の位置）である高さを含む３次元位置を推定する。つまり、本実施の形態のセンサー１０Ａの回路４０Ａは、実施の形態１の回路４０の位置推定処理部４３０の代わりに、上記３次元位置を推定する処理を行う、３次元位置推定処理部４３０Ａを有する。

また、センサー１０Ａは、センサー１０と比較して、メモリ４１に記憶されている対応関係を示す情報４２Ａが異なる。本実施の形態において、メモリ４１に記憶されているＲＣＳ値および生体５０の姿勢の対応関係を示す情報４２Ａとは、図７に示すように、仰臥、胡坐、椅座および直立で示される各姿勢に予め対応付けられたＲＣＳ値の範囲および高さの範囲を示す情報である。例えば、仰臥は、第１ＲＣＳ範囲および第１高さ範囲と対応付けられており、胡坐は、第２ＲＣＳ範囲および第２高さ範囲と対応付けられており、椅座は、第３ＲＣＳ範囲および第３高さ範囲と対応付けられており、直立は、第４ＲＣＳ範囲および第４高さ範囲と対応付けられている。なお、第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲は、それぞれ異なるＲＣＳ値の範囲である。また、第１高さ範囲〜第４高さ範囲は、それぞれことなる高さの範囲である。

センサー１０Ａのその他の構成は、センサー１０と同じであるため、当該構成については、実施の形態１と同一の符号を付してその説明を省略する。

本実施の形態のセンサー１０Ａは、実施の形態１におけるセンサー１０で推定する、水平面における生体５０の位置に加えて、鉛直方向における生体５０の位置である鉛直位置を推定する。

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

を得る。Ｒは実施の形態１と同様に０〔Ｈｚ〕＜ｆ＜３〔Ｈｚ〕の間で平均化されている。

次に、式５と同様に算出した相関行列Ｒを固有値分解することで

および

を計算する。以降では、ＭＵＳＩＣ法を用いた高さ方向を含む位置推定方法について説明する。送信アンテナ２０Ａから生体５０Ａへ向かう（θＴ、φＴ）方向を示すステアリングベクトルと、受信アンテナ３０Ａから生体５０Ａへ向かう（θＲ、φＲ）方向を示すステアリングベクトルとは、それぞれ、

と表される。ここで、

と表される。ここで、ｋは波数を表し、ｄ_Ｔｘおよびｄ_Ｔｚはそれぞれ送信アンテナ素子２１Ａのｘ方向およびｚ方向における素子間隔を表し、ｄ_Ｒｘおよびｄ_Ｒｚはそれぞれ受信アンテナ素子３１Ａのｘ方向およびｚ方向における素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が同一の方向においては一定のリニアアレーアンテナを想定している。

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

となる。ステアリングベクトルａ（θ_Ｔ，φ_Ｔ，θ_Ｒ，φ_Ｒ）は、ＭＮ×１の要素を持つベクトルであり、出発角θＴ、φＴと到来角θＲ、φＲとの４変数を持つ関数となる。以降、ａ（θ_Ｔ，φ_Ｔ，θ_Ｒ，φ_Ｒ）をステアリングベクトルと定義する。検出範囲内に存在する生体の数をＬとすると、評価関数

によって生体位置を特定する。実施の形態１と同様に、式２２のＭＵＳＩＣスペクトラムの極大点を探索することで、鉛直位置を含む、送信アンテナ２０Ａおよび受信アンテナ３０Ａから見た生体５０Ａの３次元位置を特定できる。

なお、本実施の形態におけるセンサー１０Ａの動作の説明は、図４で説明したフローチャートのステップＳ１５の生体の位置の推定において、上記の３次元位置の推定を行うことで説明できるため省略する。

図８は、実施の形態２のセンサーの効果を確認するために実施した実験の概要を表す図である。

図８に示すように、送信アンテナ２０Ａは４×４＝１６の送信アンテナ素子２１Ａが配置されることで構成される方形アレーアンテナである。送信アンテナ素子２１Ａはパッチアンテナとする。受信アンテナ３０Ａは４×４＝１６の受信アンテナ素子３１Ａが配置されることで構成される方形アレーアンテナである。受信アンテナ素子３１Ａはパッチアンテナとする。送信アンテナ素子２１Ａおよび受信アンテナ素子３１Ａは、ともに、素子間隔が０．５波長で配置されている。

被検者は１名であり、直立、椅座（椅子に座った状態）、胡座（あぐら）、仰臥（仰向け）の４状態にて測定を行った。また、被験者の位置は（Ｘ，Ｙ）＝（５．０，１．０）ｍである。仰臥以外の姿勢では、被験者はアンテナ方向（Ｙ方向）を向いている。仰臥では、被験者はアンテナ方向（Ｙ方向）に足を向けている。実験１回につき約５秒間観測を行った。

図９は、図８で示した実験系を用いた実験結果を示す図である。図９において、横軸は推定された高さｚｂを示し、縦軸は算出した散乱断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄａｒ Ｃｒｏｓｓ Ｓｅｃｔｉｏｎ）を示す。

図９に示すように、姿勢によって高さおよびＲＣＳ値が分布している領域が異なることが分かる。つまり、推定された高さおよび算出したＲＣＳ値から被験者の姿勢を推定できることが確認できる。例えば、図１０に示すように、対応関係を示す情報４２Ａを設定しておくことで、推定した３次元位置と、算出されたＲＣＳ値と、メモリ４１に記憶されている、対応関係を示す情報４２Ａと、を用いて、生体５０Ａが、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。なお、図１０は実験結果から得られた第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲の具体例、および、第１高さ範囲〜第４高さ範囲の具体例を示す図である。なお、図１０の第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲は、実施の形態１の対応関係を示す情報４２の第１ＲＣＳ範囲〜第４ＲＣＳ範囲にも適用可能である。

本実施の形態に係るセンサー１０Ａによれば、生体５０が存在する３次元位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。

なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態のセンサー１０、１０Ａなどを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、回路と、メモリとを備えるセンサーによる推定方法であって、生体が存在しうる所定範囲に対してＮ個の送信アンテナ素子を用いてＮ個の送信信号を送信し、送信した前記Ｎ個の送信信号の一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号を複数の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信し、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を抽出し、前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、ＲＣＳ値および前記生体の姿勢の対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、推定方法を実行させる。

以上、本発明の一つまたは複数の態様に係るセンサー１０、１０Ａについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

上記実施の形態では、センサー１０、１０Ａは、生体が直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定するとしたが、これに限らない。例えば、生体が、送信アンテナ２０、２０Ａおよび受信アンテナ３０、３０Ａの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定してもよい。具体的には、図１または図５におけるｙ方向に対して正対している姿勢であるか、ｙ方向に対して横向きの姿勢であるかを推定してもよい。例えば、ヒトがｙ方向に対して正対している場合、ｙ方向に対して正対していない場合と比較してＲＣＳ値が小さくなる。なお、ｙ方向に対して横向きの姿勢とは、ｘ方向に対して正対している姿勢である。

上記実施の形態１では、Ｎ個の送信アンテナ素子２１は、水平面上の第１所定方向に並んで配置され、かつ、Ｍ個の受信アンテナ素子３１は、水平面上の第２所定方向に並んで配置されるとしたが、これに限らない。つまり、第１所定方向および第２所定方向は、水平面上の方向に限らずに、例えば、鉛直方向を含む平面上の方向であってもよいし、水平面から傾いた平面上の方向であってもよい。この場合、回路４０は、第１所定方向および第２所定方向を含む平面上における生体の位置を推定することとなる。

本発明は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定するセンサーおよび推定方法に利用できる。特に、生体と機械を含む動体の方向や位置を測定する測定器、動体の方向や位置に応じた制御を行う家電機器、動体の侵入を検知する監視装置などに搭載される方向推定方法、方向推定方法，位置推定方法および散乱断面積を用いた高々推定装置に利用できる。

１０、１０Ａ センサー
２０、２０Ａ 送信アンテナ
２１、２１Ａ 送信アンテナ素子
３０、３０Ａ 受信アンテナ
３１、３１Ａ 受信アンテナ素子
４０、４０Ａ 回路
４１ メモリ
４２、４２Ａ 対応関係を示す情報
５０、５０Ａ 生体
４１０ 複素伝達関数算出部
４２０ 生体成分算出部
４３０ 位置推定処理部
４３０Ａ ３次元位置推定処理部
４４０ ＲＣＳ算出部
４５０ 姿勢推定部

Claims (5)

1. センサーであって、
   生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、
   前記Ｎ個の送信アンテナ素子により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号をそれぞれが受信するＭ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、
   回路と、
   メモリと、を備え、
   前記回路は、
   前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、
   前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を抽出し、
   前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、
   前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、
   前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、
   前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、ＲＣＳ値および前記生体の姿勢の対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
   センサー。
2. 前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分である、
   請求項１に記載のセンサー。
3. 前記回路は、
   前記生体が、前記送信アンテナおよび前記受信アンテナの並び方向に垂直な方向に対して正対している姿勢であるか否かを推定する、
   請求項１または２に記載のセンサー。
4. 前記Ｎは３以上の自然数であり、
   前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
   前記Ｍは３以上の自然数であり、
   前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
   前記対応関係を示す情報は、前記センサーに対する前記生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置、ＲＣＳ値、および、前記生体の姿勢の対応関係を示し、
   前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の姿勢は、直立、椅座、胡坐、および、仰臥を含み、
   前記回路は、
   前記第２行列を用いて、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、
   前記推定した前記３次元位置と、前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載のセンサー。
5. Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信アンテナと、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信アンテナと、回路と、メモリとを備えるセンサーによる推定方法であって、
   生体が存在しうる所定範囲に対してＮ個の送信アンテナ素子を用いてＮ個の送信信号を送信し、
   送信した前記Ｎ個の送信信号の一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号を複数の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信し、
   前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、
   前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を抽出し、
   前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する位置を推定し、
   前記推定した位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、
   前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するＲＣＳ（Rader cross-section）値を算出し、
   前記算出されたＲＣＳ値と、前記メモリに記憶されている、ＲＣＳ値および前記生体の姿勢の対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
   推定方法。

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