JP2020190566A - program - Google Patents
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Abstract
Description
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推定方法を実行するためのプログラム等に関する。 The present invention relates to a program for executing an estimation method for estimating the direction and position of a moving body using a radio signal.
人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている(例えば、特許文献1〜3参照)。特許文献1にはドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献2にはドップラーセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献3には、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。
As a method of knowing the position of a person or the like, a method of using a wireless signal has been studied (see, for example,
しかしながら、特許文献1および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や位置を検出することはできない問題がある。
However, in the methods of
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。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ないからである。 Further, the method of Patent Document 3 has a problem that it is difficult to detect the direction in which a living body such as a person exists and the position where the living body exists in a short time and with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe for a long time (for example, several tens of seconds) while the living body is stationary. Also, in general, the living body does not maintain the same posture or position for several tens of seconds.
本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定方法を実行するためのプログラム等を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and is a program or the like for executing an estimation method capable of estimating the direction in which a moving object exists by using a wireless signal in a short time and with high accuracy. The purpose is to provide.
上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るプログラムは、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測し、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出し、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を少なくとも2以上算出し、当該2以上の差分情報の平均を用いて、前記動体の存在する位置を推定する処理を実行させる。 In order to achieve the above object, the program according to one embodiment of the present invention is received signals received by each of N receiving antenna elements (N is a natural number of 2 or more), and M (M is 2). The received signal including the reflected signal transmitted from each of the transmitting antenna elements (the above natural numbers) and reflected by the moving body is observed for the first period corresponding to the period derived from the activity of the moving body, and in the first period. From the plurality of observed received signals, a complex transmission function representing the propagation characteristics between each of the M transmitting antenna elements and each of the N receiving antenna elements was calculated, and (i) calculated. A plurality of the complex transfer functions are sequentially recorded in a time series in the order in which the plurality of received signals are observed, and (ii) two complex transfer functions at two time points of a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions. A process of calculating at least two or more difference information represented by an M × N-dimensional matrix, and estimating the position where the moving object exists by using the average of the two or more difference information. To execute.
また、上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る推定装置は、動体の存在する位置を推定する推定装置であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる送信アンテナ部と、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる受信アンテナ部と、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、前
記M個の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を
含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素
子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達
関数を複数算出する複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、
前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上の差分情報を用いて、前記動体の存在する位置を推定する位置推定処理部と、を備える。
Further, in order to achieve the above object, the estimation device according to one embodiment of the present invention is an estimation device that estimates the position where a moving object exists, from M (M is a natural number of 2 or more) transmitting antenna elements. A receiving antenna unit consisting of a transmitting antenna unit, N receiving antenna elements (N is a natural number of 2 or more), and a receiving signal received by each of the N receiving antenna elements, which is the M. A receiving unit that observes a received signal including a reflected signal transmitted from each of the transmitting antenna elements and reflected by the moving body for a first period corresponding to a period derived from the activity of the moving body, and a receiving unit that observes the received signal during the first period. A complex transmission function calculation unit that calculates a plurality of complex transmission functions representing propagation characteristics between each of the M transmitting antenna elements and each of the N receiving antenna elements from the plurality of received signals, and ( i) The calculated multiple complex transfer functions
It is difference information that sequentially records the plurality of received signals in a time series in the order in which they are observed, and (ii) indicates the difference between the two complex transfer functions at two time points at predetermined intervals among the plurality of complex transfer functions. A difference information calculation unit that calculates two or more difference information represented by an M × N-dimensional matrix, and a position estimation processing unit that estimates the position where the moving object exists using the two or more difference information. Be prepared.
本発明によれば、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。 According to the present invention, it is possible to estimate the direction in which a moving object exists by using a wireless signal in a short time and with high accuracy.
(本発明の基礎となった知見)
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。
(Knowledge that became the basis of the present invention)
As a method of knowing the position of a person, a method of using a wireless signal is being studied.
例えば特許文献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。
For example,
また、例えば特許文献3には、所定の領域に無線信号を送信し、検出対象で反射した無線信号を複数のアンテナで受信して、送受信アンテナ間の複素伝達関数を推定することが開示されている。複素伝達関数は、入力と出力の関係を表す複素数の関数であり、ここでは、送受信アンテナ間の伝搬特性を表すものである。この複素伝達関数の要素の数は送信アンテナ数および受信アンテナ数の積と等しい。 Further, for example, Patent Document 3 discloses that a radio signal is transmitted to a predetermined region, the radio signal reflected by the detection target is received by a plurality of antennas, and a complex transfer function between the transmitting and receiving antennas is estimated. There is. The complex transfer function is a complex number function that represents the relationship between input and output, and here it represents the propagation characteristics between the transmitting and receiving antennas. The number of elements of this complex transfer function is equal to the product of the number of transmitting antennas and the number of receiving antennas.
特許文献3には、さらに、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。より具体的には、複素伝達関数の要素の時間変化を記録し、その時間波形をフーリエ変換する。人物などの生体は呼吸や心拍などの生体活動は、反射波に僅かなドップラー効果を与える。したがって、ドップラーシフトを含む成分は人物の影響を含んでいる。一方、ドップラーシフトの無い成分は人物の影響を受けていない、つまり固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波に対応する。以上のことから、特許文献3では、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。 Patent Document 3 further discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component including a Doppler shift using a Fourier transform. More specifically, the time change of the element of the complex transfer function is recorded, and the time waveform is Fourier transformed. Living organisms such as humans have a slight Doppler effect on reflected waves due to biological activities such as respiration and heartbeat. Therefore, the components containing the Doppler shift include the influence of the person. On the other hand, the component without Doppler shift is not influenced by the person, that is, it corresponds to the reflected wave from the fixed object and the direct wave between the transmitting and receiving antennas. From the above, Patent Document 3 discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component containing Doppler shift.
同様に、例えば特許文献4〜特許文献9では、観測された信号をフーリエ変換することによって、人物(生体)に由来するドップラー成分を取り出す。そして、これを解析することによって生体の位置や生体の心拍や呼吸などの状態を感知することが開示されている。 Similarly, for example, in Patent Documents 4 to 9, the Doppler component derived from a person (living body) is extracted by Fourier transforming the observed signal. Then, it is disclosed that the position of the living body and the state such as the heartbeat and the respiration of the living body are sensed by analyzing this.
また、例えば非特許文献1には、フーリエ変換を行わずに人体方向や位置を検出する方法が開示されている。非特許文献1では、事前に無人状態の伝搬応答を測定し、無人状態と有人状態との差分は人物によって生じたものと考えて差分成分を解析することで人物位置を推定する。より具体的には、非特許文献1に開示される位置推定方法では、1GHz以上の広い帯域の周波数応答を観測し、抽出された人物由来の反射波の伝搬時間を計算することで、異なる場所に置かれた複数アンテナからの距離を推定し、推定した距離を用いて人物位置を推定する。非特許文献1では、有人時の複素伝搬チャネルの時間応答を観測し、異なる時間の複素伝搬チャネルどうしを減算することで、壁や什器等の固定物からの反射成分が除去された人物由来の反射波だけを抽出する。
Further, for example, Non-Patent
また、例えば非特許文献2および特許文献6では、有人時の複素伝達関数から不要な成分を除去し、生体の方向を推定する方法が開示されている。より具体的には、固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波を複素伝達関数から除去するため、予め無人時の複素伝達関数を測定する。そして、有人時の複素伝達関数が固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波を含むことから、有人時の複素伝達関数から無人時の複素伝達関数を減算することで不要な成分を除去する。
Further, for example,
しかしながら、上述した特許文献1および2の方法では、人物の在、不在は検知可能であるが、人物の存在する方向や位置を検出することはできない。
However, with the methods of
また、上述した特許文献3の方法では、フーリエ変換を行うために、数十秒の観測時間が必要である。そのため、人物の方向や位置検出を短時間かつ高精度に行うことは困難である。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。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ないため、観測時間を短縮すると、フーリエ変換によって正しく生体由来の信号を抽出できなくなり、人物の方向や位置の推定精度が低下する。 Further, in the method of Patent Document 3 described above, an observation time of several tens of seconds is required to perform the Fourier transform. Therefore, it is difficult to detect the direction and position of a person in a short time and with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe for a long time (for example, several tens of seconds) while the living body is stationary. In general, living organisms do not continue to have the same posture and position for several tens of seconds, so if the observation time is shortened, it will not be possible to correctly extract signals derived from living organisms by Fourier transform, and the estimation accuracy of the direction and position of a person will be improved. descend.
この問題すなわち上述した特許文献3の問題は、特許文献4〜特許文献9に示される発明でも同様に生じうる。 This problem, that is, the problem of Patent Document 3 described above can also occur in the inventions shown in Patent Documents 4 to 9.
また、特許文献6および非特許文献1〜2の方法では、無人時の複素伝達関数を予め測定しておく必要があるという問題がある。家具などの什器等が移動するなど伝搬環境自体に変化が生ずると、人物位置を推定できなくなるからである。人物が生活する環境への適用を考えると、椅子や机等は頻繁に移動することが想定されるため、上述した特許文献6および非特許文献1〜2の方法を人物の生活環境に適用することは困難である。
Further, the methods of Patent Document 6 and
このように、従来技術では、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことはできないという問題がある。 As described above, in the prior art, there is a problem that it is not possible to estimate the direction in which a moving object exists by using a wireless signal in a short time and with high accuracy.
また、近年では、生体が呼吸や心拍等の何らかの生体活動によって電波にドップラーシフトを生じさせるという特徴を利用し、多重波が存在する電波伝搬環境において、生体の存在方向等を推定するレーダが検討されている。つまり、生体に電波を照射し、受信信号のフーリエ変換によって生体を経由しない信号成分を除去し、生体から反射する電波の到来方向を推定することで生体方向を推定するレーダが検討されている。 In recent years, radar has been studied to estimate the direction of existence of a living body in a radio wave propagation environment in which multiple waves exist, utilizing the feature that the living body causes Doppler shift in radio waves due to some biological activity such as breathing and heartbeat. Has been done. That is, a radar that estimates the living body direction by irradiating the living body with radio waves, removing signal components that do not pass through the living body by Fourier transform of the received signal, and estimating the arrival direction of the radio waves reflected from the living body is being studied.
しかしながら、上述したように、フーリエ変換を用いて、生体方向の推定を短時間かつ高精度に行うことはできない。 However, as described above, it is not possible to estimate the biological direction in a short time and with high accuracy by using the Fourier transform.
そこで、発明者らは、このことを鑑み、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定装置等を想到した。 Therefore, in view of this, the inventors have conceived an estimation device or the like that can estimate the direction in which a moving object exists by using a wireless signal in a short time and with high accuracy.
すなわち、本発明の一態様に係る推定装置は、動体の存在する方向を推定する推定装置であって、1個の送信アンテナ素子およびN個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなるアンテナ部と、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信
号であって、前記送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、前記動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する
複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を前記複数の受信信号が
観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトル
により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上算出された差分情報を用いて、前記推定装置を方向の基準として前記動体の存在する方向を推定する方向推定処理部と、を備える。
That is, the estimation device according to one aspect of the present invention is an estimation device that estimates the direction in which a moving object exists, and includes one transmitting antenna element and N (N is a natural number of two or more) receiving antenna elements. The received signal received by each of the antenna unit and the N receiving antenna elements, including the reflected signal transmitted from the transmitting antenna element and reflected by the moving body, is derived from the activity of the moving body. Propagation characteristics between the transmitting antenna element and each of the N receiving antenna elements from the receiving unit observed for the first period corresponding to the period and the plurality of received signals observed in the first period. The complex transfer function calculation unit that calculates a plurality of complex transfer functions representing the above, and (i) the calculated complex transfer functions are sequentially recorded in a time series in the order in which the plurality of received signals are observed, and (ii). ) A difference information calculation unit that calculates two or more difference information represented by an N-dimensional vector, which is difference information indicating the difference between two complex transfer functions at two time points at a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions. A direction estimation processing unit that estimates the direction in which the moving object exists by using the estimation device as a reference of the direction by using the difference information calculated in two or more.
この構成により、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。 With this configuration, it is possible to estimate the direction in which the moving body exists with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving body. As a result, it is possible to estimate the direction in which the moving object exists by using the radio signal in a short time and with high accuracy.
ここで、例えば、前記2以上の差分情報それぞれにおける前記所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。 Here, for example, the start points of the two time points of the predetermined interval in each of the two or more difference information are different times.
これにより、2以上の差分情報の平均を取得することで瞬間的なノイズの影響を弱めることができるので、方向推定の精度をより向上させることができる。 As a result, the influence of momentary noise can be weakened by acquiring the average of two or more difference information, so that the accuracy of direction estimation can be further improved.
また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。 Further, for example, the moving body may be a living body.
また、例えば、前記周期は、前記生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期であり、前記所定間隔は当該生体由来の周期の略半分であるとしてもよい。 Further, for example, the cycle is a cycle derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and the predetermined interval may be approximately half of the cycle derived from the living body.
これにより、呼吸、心拍、体動の少なくとも一つの周期に相当する第1期間の観測から、生体の存在する方向を推定することが可能となる。 This makes it possible to estimate the direction in which the living body exists from the observation in the first period corresponding to at least one cycle of respiration, heartbeat, and body movement.
また、例えば、前記方向推定処理部は、前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記反射信号の到来方向を推定し、推定した前記反射信号の到来方向に基づいて、前記動体の存在する方向を推定するとしてもよい。 Further, for example, the direction estimation processing unit calculates and calculates an instantaneous correlation matrix which is a correlation matrix of the difference time at two time points of the predetermined interval in the difference information from each of the two or more calculated difference information. Using the instantaneous correlation matrix, the arrival direction of the reflected signal may be estimated by a predetermined arrival direction estimation method, and the direction in which the moving object exists may be estimated based on the estimated arrival direction of the reflected signal. ..
ここで、例えば、前記所定の到来方向推定手法は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づく推定手法である。 Here, for example, the predetermined arrival direction estimation method is an estimation method based on the MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) algorithm.
また、本発明の一態様に係る推定装置は、動体の存在する位置を推定する推定装置であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる送信アンテナ部と、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる受信アンテナ部と、前記N個の受信アン
テナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、前記M個の送信アンテナ素子の
それぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、前記複数の受信信号が観測され
た順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上の差分情報を用いて、前記動体の存在する位置を推定する位置推定処理部と、を備える。
Further, the estimation device according to one aspect of the present invention is an estimation device that estimates the position where a moving object exists, and includes an transmission antenna unit composed of M transmission antenna elements (M is a natural number of 2 or more) and N units. The received signal received by each of the receiving antenna unit (N is a natural number of 2 or more) and the N receiving antenna elements, and is transmitted from each of the M transmitting antenna elements. From the receiving unit that observes the received signal including the reflected signal reflected by the moving object for the first period corresponding to the period derived from the activity of the moving object, and the plurality of received signals observed in the first period. A complex transmission function calculation unit that calculates a plurality of complex transmission functions representing propagation characteristics between each of the M transmitting antenna elements and each of the N receiving antenna elements, and (i) the plurality of calculated complex transmission functions. The complex transfer functions are sequentially recorded in a time series in the order in which the plurality of received signals are observed, and (ii) the difference between the two complex transfer functions at two time points at predetermined intervals among the plurality of complex transfer functions is recorded. Position estimation that estimates the position where the moving object exists by using the difference information calculation unit that calculates two or more difference information represented by the M × N dimension matrix and the two or more difference information. It is provided with a processing unit.
この構成により、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する位置を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。 With this configuration, it is possible to estimate the position where the moving body exists with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving body. As a result, it is possible to estimate the position where the moving object exists by using the wireless signal in a short time and with high accuracy.
ここで、例えば、前記2以上の差分情報それぞれにおける前記所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。 Here, for example, the start points of the two time points of the predetermined interval in each of the two or more difference information are different times.
これにより、2以上の差分情報の平均を取得することで瞬間的なノイズの影響を弱めることができるので、位置推定の精度をより向上させることができる。 As a result, the influence of momentary noise can be weakened by acquiring the average of two or more difference information, so that the accuracy of position estimation can be further improved.
また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。 Further, for example, the moving body may be a living body.
また、例えば、前記周期は、前記生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期であり、前記所定間隔は、当該生体由来の周期の略半分であるとしてもよい。 Further, for example, the cycle is a cycle derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and the predetermined interval may be substantially half of the cycle derived from the living body.
これにより、2以上の差分情報の平均を取得することができるので、瞬間的なノイズの影響を弱めることにより位置推定の精度をより向上させることができる。 As a result, the average of two or more difference information can be obtained, so that the accuracy of position estimation can be further improved by weakening the influence of momentary noise.
また、例えば、前記位置推定処理部は、前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記送信アンテナ部から前記動体に送信された送信信号の送信方向と、前記反射信号の到来方向とを推定し、前記送信信号の前記送信方向と前記反射信号の前記到来方向とに基づき、前記動体の存在する位置を推定するとしてもよい。 Further, for example, the position estimation processing unit calculates and calculates an instantaneous correlation matrix, which is a correlation matrix of the difference time at two time points of a predetermined interval in the difference information, from each of the two or more calculated difference information. Using the instantaneous correlation matrix, the transmission direction of the transmission signal transmitted from the transmission antenna unit to the moving object and the arrival direction of the reflected signal are estimated by a predetermined arrival direction estimation method, and the transmission signal is described. The position where the moving object exists may be estimated based on the transmission direction and the arrival direction of the reflected signal.
ここで、例えば、前記所定の到来方向推定手法は、MUSICアルゴリズムに基づく推定手法である。 Here, for example, the predetermined arrival direction estimation method is an estimation method based on the MUSIC algorithm.
なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置が備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD−ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。 It should be noted that the present invention is not only realized as an apparatus, but also realized as an integrated circuit including processing means provided in such an apparatus, or as a method in which the processing means constituting the apparatus is used as a step. Can be realized as a program that causes a computer to execute, or can be realized as information, data, or a signal indicating the program. Then, these programs, information, data and signals may be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a communication medium such as the Internet.
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, all the embodiments described below show a preferable specific example of the present invention. The numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of the components, steps, the order of steps, etc. shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present invention. Further, among the components in the following embodiments, the components not described in the independent claims indicating the highest level concept of the present invention will be described as arbitrary components constituting the more preferable form. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, so that duplicate description will be omitted.
(実施の形態1)
以下では、図面を参照しながら、実施の形態1における推定装置10が、所定期間の異なる2つの時点に観測された複素伝達関数の差分情報を用いて、検出対象である動体(生体)の方向を推定することについて説明する。
(Embodiment 1)
In the following, with reference to the drawings, the
[推定装置10の構成]
図1は、実施の形態1における推定装置10の構成の一例を示すブロック図である。図2は、図1に示す推定装置10の検出対象の一例を示す図である。
[Configuration of estimation device 10]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the
図1に示す推定装置10は、アンテナ部11と、送信機12と、受信部13と、複素伝達関数算出部14と、差分情報算出部15と、方向推定処理部16とを備え、動体の存在する方向を推定する。
The
[送信機12]
送信機12は、生体50の方向を推定するために用いる高周波の信号を生成する。例えば、図2に示すように、送信機12は、生成した信号(送信波)を、アンテナ部11が備える1個の送信アンテナ素子から送信する。
[Transmitter 12]
The
[アンテナ部11]
アンテナ部11は、1個の送信アンテナ素子およびN個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる。本実施の形態では、アンテナ部11は、送信アンテナ部11Aと受信アンテナ部11Bとからなり、送信アンテナ部11Aは、1素子の送信アンテナである送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)とを備える。
[Antenna unit 11]
The
上述したように、1個の送信アンテナ素子は、送信機12が生成した信号(送信波)を送信する。そして、例えば図2に示すように、MR個の受信アンテナ素子のそれぞれは、当該1個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された信号(受信信号)を受信する。
As described above, one transmitting antenna element transmits a signal (transmitted wave) generated by the
[受信部13]
受信部13は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって
、送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する。ここで、動体は、図2に示すような生体50である。また、動体の活動に由来する周期は、生体50の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期(生体変動周期)である。
[Receiver 13]
The receiving
本実施の形態では、受信部13は、N個(MR個)の受信機(受信機13−1〜受信機1
3−N)からなる。受信機13−1〜受信機13−Nのそれぞれは、対応する受信アンテナ素子で受信された高周波の信号を、信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部13は、少なくとも第1期間、受信機13−1〜受信機13−Nのそれぞれが変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部14に伝達する。
In this embodiment, the receiving
It consists of 3-N). Each of the receivers 13-1 to 13-N converts the high-frequency signal received by the corresponding receiving antenna element into a low-frequency signal capable of signal processing. The receiving
[複素伝達関数算出部14]
複素伝達関数算出部14は、第1期間に観測された複数の受信信号から、送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算
出する。
[Complex transfer function calculation unit 14]
The complex transfer
本実施の形態では、複素伝達関数算出部14は、受信部13から伝達された低周波の信号から、1個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。以下、図3を用いてより具体的に説明する。
Complex in the present embodiment, the complex transfer
図3は、図1に示すアンテナ部11における信号波の伝達の様子を概念的に示す図である。図3に示すように、送信アンテナ部11Aの送信アンテナ素子から送信される送信波は、生体50によって反射され、受信アンテナ部11Bの受信アレーアンテナに到達する。ここで、受信アレーアンテナは、MR個の受信アンテナ素子からなり、素子間隔dのリニ
アアレーである。また、受信アレーアンテナの正面から見た生体50の方向をθとする。生体50と受信アレーアンテナとの距離は十分に大きく、受信アレーアンテナに到来する生体由来の反射波は平面波と見なせるものとする。
FIG. 3 is a diagram conceptually showing a state of signal wave transmission in the
この場合、複素伝達関数算出部14は、受信アレーアンテナを使って観測された複素受信信号ベクトル
[差分情報算出部15]
差分情報算出部15は、算出された複数の複素伝達関数を複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録する。そして、差分情報算出部15は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトルにより表現される差分情報を2以上算出する。ここで、2以上の差分
情報それぞれにおける所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。また、所定間隔は生体50由来の周期(生体変動周期)の略半分であってもよい。
[Difference information calculation unit 15]
The difference
図4は、実施の形態1における差分情報を計算する際に用いられる所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。図5は、図4とは別の所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。図4において、縦軸は変動チャネル値を示し、横軸は時間を示す。また、Tmeasは受信信号の観測時間を示す。この観測時間Tmeasは上述した第1期間である。観測時間Tmeasは、例えば生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体変動最大周期
すなわち生体変動に由来する最大の周期に相当する。図4に示す例では、観測時間を、生体50の呼吸活動の周期に相当する約3秒としている。
FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of two time points of a predetermined interval used when calculating the difference information in the first embodiment. FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of two time points at predetermined intervals different from those in FIG. In FIG. 4, the vertical axis represents the variable channel value and the horizontal axis represents time. In addition, T me as indicates the observation time of the received signal. This observation time T meas is the first period described above. The observation time T meas corresponds to, for example, the maximum cycle of biological fluctuation including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, that is, the maximum cycle derived from biological fluctuation. In the example shown in FIG. 4, the observation time is set to about 3 seconds, which corresponds to the cycle of the respiratory activity of the living
図4に示すような観測時間Tmeasに受信部13で観測された受信信号から算出された複
数の複素伝達関数すなわち時変動チャネルを逐次記録した場合、観測時間Tmeasは生体変
動最大周期に相当するので、観測時間Tmeasに生体50の変動の最大値と最小値とが必ず
含まれることになる。ここで、生体変動最大周期をTmax、生体変動に由来する最小の周期(生体変動最小周期)をTminとすると、これらの半周期であるTmax/2、Tmin/2の時間差分は生体50の変動に対応する時間差となる。そのため、複素伝達関数の差分情報を計算する際の所定間隔TをTmax/2≦T≦Tmin/2の範囲とできる。このように、所定間隔Tを生体5
0由来の周期(生体変動周期)の略半分としても、生体50の1周期分の時変動チャネルから生体由来の成分を抽出することができる。
When a plurality of complex transfer functions calculated from the received signal observed by the
Even if the cycle derived from 0 (biological fluctuation cycle) is approximately half, the components derived from the living body can be extracted from the time fluctuation channel for one cycle of the living
また、図4に示す例では、差分情報算出部15は、例えば、時間tと時間t+Tとの異な
る時間、すなわち所定間隔Tの2つの時点での複素伝達関数の差分を示す差分情報を算出
する。そして、差分情報算出部15は、差分情報の算出を、△tずつずらした時間を始点
とした所定間隔Tで複数回行う。すなわち、差分情報算出部15は、このような差分情報
の算出をさらに異なる2つの時点の所定間隔Tで(異なる複素伝達関数の組に対して)実
施する。ここで、差分情報を算出するのは、生体50以外の固定物を経由する複素伝達関数成分は除去され、生体50のみを経由する複素伝達関数成分だけが残るからである。
Further, in the example shown in FIG. 4, the difference
本実施の形態では、受信アンテナ素子は複数(MR個)あるため受信アンテナ部11Bに対応する複素伝達関数の差分値(差分情報)の数も複数となる。これらをまとめて複素差分チャネルベクトルと定義する。受信アンテナ素子の数をMRとすると複素差分チャネルベクトルは、
時間間隔Tにおける2つの時点を含む台形の頂点(演算に用いたデータ)の数に対応する
。観測時間Tmeasが3秒で、100回測定(観測)する場合に、N=300となる。
複素伝達関数算出部14が算出した複素伝達関数ベクトルには、例えば図3に示すように、直接波や固定物由来の反射波など、生体50を経由しない反射波が含まれている。一方、複素差分チャネルベクトルには、2つの時点における複素伝達関数ベクトルの差分演算によって生体50を経由しない全ての反射波が消去され、生体由来の反射波のみが含まれることになる。この差分演算を行うと生体50由来の反射波の複素伝達関数も減算されるというデメリットもあるが、呼吸や心拍等の生体活動によって生体50経由の反射波の振幅や位相は常に時変動しているため、複素差分チャネルベクトルは完全に0とはならない。つまり、異なる2つの時点の複素伝達関数ベクトルどうしを減算すると、生体50を経由する複素伝達関数ベクトルに係数をかけたものが残ることになる。
As shown in FIG. 3, the complex transfer function vector calculated by the complex transfer
なお、差分情報算出部15が複数の組(異なる2つの時点の複素伝達関数)に対して差分情報の算出を行うのは、後述するように、複数回の平均を取ることにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させるためである。なお、差分情報の算出を行う際の所定間隔Tは、図4に示すように固定値ではなく、任意の所定間隔すなわち、例え
ば図5のように時間t´と時間t´+T´などの2つの時点における所定間隔T´であってもよい。
It should be noted that the difference
[方向推定処理部16]
方向推定処理部16は、当該2以上算出された差分情報を用いて、推定装置10を方向の基準として動体の存在する方向を推定する。より具体的には、方向推定処理部16は、2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、反射信号の到来方向を推定する。そして、推定した反射信号の到来方向に基づいて、動体の存在する方向を推定する。ここで、所定の到来方向推定手法は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づく推定手法である。
[Direction estimation processing unit 16]
The direction
本実施の形態では、方向推定処理部16は、差分情報算出部15が複数の差分情報として算出した複素差分チャネルベクトルから(式1)に示す相関行列(以下、「瞬時相関行列」と称する)を算出する。所定間隔の2つの時点である差分時間は、瞬時であるから、このように称する。
In the present embodiment, the direction
ここで、
また、方向推定処理部16は、さらにこの瞬時相関行列を(式2)に示すように平均(平均演算)するとしてもよい。上述したように、これにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させることができるからである。
Further, the direction
ここで、(式1)に示す瞬時相関行列のランクは1である。この瞬時相関行列は、4x1のベクトルを4x4の行列にしたものであり、1つの行成分を整数倍した行が増えた行列に過ぎない。そのため、連立方程式は解けない、つまり、ランク1である。 Here, the rank of the instantaneous correlation matrix shown in (Equation 1) is 1. This instantaneous correlation matrix is a 4x4 matrix obtained by converting a 4x1 vector into a 4x4 matrix, and is merely a matrix in which the number of rows obtained by multiplying one row component by an integer is increased. Therefore, the simultaneous equations cannot be solved, that is, the rank is 1.
しかし、瞬時相関行列の平均演算によって相関行列のランクを回復させることが可能である。つまり、(式1)を(式2)のように平均化することで、固有値(≒ランク)を増やすことができるので、解ける変数(ターゲット)を増やせる。よって、(式2)は固有値が増えており、推定精度を向上させることができる。そして、後述するが、複数の到来波の同時推定が可能になる。なお、平均演算を利用して精度向上を図ることは、後述のMUSIC法でよく用いられる手段であるが、通常周波数成分で行う。一方、本実施の形態では、時間方向で平均化している点で異なる。 However, it is possible to recover the rank of the correlation matrix by averaging the instantaneous correlation matrix. That is, by averaging (Equation 1) as in (Equation 2), the eigenvalue (≈ rank) can be increased, so that the variables (targets) that can be solved can be increased. Therefore, the eigenvalues of (Equation 2) are increasing, and the estimation accuracy can be improved. Then, as will be described later, simultaneous estimation of a plurality of incoming waves becomes possible. It should be noted that improving the accuracy by using the averaging calculation is a means often used in the MUSIC method described later, but it is usually performed by the frequency component. On the other hand, the present embodiment differs in that it is averaged in the time direction.
このように、複素伝達関数をある期間で時系列的に記録し、その記録した複数の複素伝達関数(全て)を利用することで、観測期間が比較的短い場合(例えば数秒)でも推定精度を向上できるという効果が得られる。 In this way, by recording the complex transfer functions in time series over a certain period and using the recorded multiple complex transfer functions (all), the estimation accuracy can be improved even when the observation period is relatively short (for example, several seconds). The effect of being able to improve is obtained.
方向推定処理部16は、以上のように算出された瞬時相関行列を用いて反射信号の到来方向推定を行うことができる。
The direction
以下、複素差分チャネルベクトルから求めた瞬時相関行列を用いて方向推定を行う方法について説明する。ここではMUSICアルゴリズムに基づく推定法について説明する。 Hereinafter, a method of performing direction estimation using an instantaneous correlation matrix obtained from a complex difference channel vector will be described. Here, an estimation method based on the MUSIC algorithm will be described.
(式2)に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、
ここで、
また、受信アレーアンテナのステアリングベクトル(方向ベクトル)は、
すなわち、方向推定処理部16は、MUSIC法に基づき、受信アレーアンテナのステアリングベクトルを用いて、下記で示される評価関数Pmusic(θ)の極大値を探索することで到来波の方向を推定することができる。
That is, the direction
方向推定処理部16は、このように瞬時相関行列を固有値分解し、MUSIC法にかけることで反射信号の到来方向を推定できるので、推定した反射信号の到来方向から生体50の存在する方向を推定することができる。推定した反射信号の到来方向と推定装置10を基準にした生体50の存在する方向とは略一致するからである。
Since the direction
[推定装置10の動作]
以上のよう構成された推定装置10の推定処理の動作について説明する。図6は、実施の形態1における推定装置10の推定処理を示すフローチャートである。
[Operation of estimation device 10]
The operation of the estimation process of the
まず、推定装置10は、1個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された反射信号を含む受信信号を、生体50の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する(S10)。
First, the
次に、推定装置10は、第1期間に観測された複数の受信信号から、1個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する(S20)。詳細は上述した通りであるため、ここでの説明は省略する。以下も同様である。
Then, the
次に、推定装置10は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を2以上算出する(S30)。
Next, the
そして、推定装置10は、2以上の差分情報を用いて、生体50の存在する方向を推定する(S40)。
Then, the
[効果等]
本実施の形態の推定装置10および推定方法によれば、上述した差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。したがって、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
[Effects, etc.]
According to the
(実施の形態2)
実施の形態1では、所定期間の異なる2つの時点に観測された複素伝達関数の差分情報を用いて、検出対象である動体(生体)の存在する方向を推定する推定装置10およびその推定方法について説明した。実施の形態2では、同様の差分情報を用いてから検出対象である動体(生体)の位置を推定する推定装置20およびその推定方法について説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the
[推定装置20の構成]
図7は、実施の形態2における推定装置20の構成の一例を示すブロック図である。図8は、図7に示す推定装置20の検出対象の一例を示す図である。図1および図2と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
[Configuration of estimation device 20]
FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of the
図7に示す推定装置20は、送信アンテナ部21Aと、受信アンテナ部21Bと、送信部22と、受信部23と、複素伝達関数算出部24と、差分情報算出部25と、位置推定処理部26とを備え、動体の位置を推定する。図7に示す推定装置20は、図1に示す推定装置10と比較して、少なくとも送信アンテナ素子の数が異なり、それにより、動体の位置を推定することができる。
The
[送信部22]
送信部22は、生体50の方向を推定するために用いる高周波の信号を生成する。例えば、図8に示すように、送信部22は、生成した信号(送信波)を、送信アンテナ部21Aが備えるMT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から送信する。
[Transmission unit 22]
The
[送信アンテナ部21A]
送信アンテナ部21Aは、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる。本実施の形態では、送信アンテナ部21Aは、MT個の送信アンテナ素子を備える。上述したように、MT個の送信アンテナ素子は、送信部22が生成した信号(送信波)を送信する。
[Transmitting
The transmitting
[受信アンテナ部21B]
受信アンテナ部21Bは、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)からなる。本実施の形態では、実施の形態1と同様に、受信アンテナ部21Bは、MR個の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)を備える。そして、例えば図8に示すように、MR個の受信アンテナ素子のそれぞれは、当該MT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から送信された信号は、生体50によって反射された信号(受信信号)を受信する。
[Receiving
The receiving
[受信部23]
受信部23は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって
、M個の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を
含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する。ここで、動体は、図8に示すような生体50である。動体の活動に由来する周期に相当する。また、動体の活動に由来する周期は、生体50の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期(生体変動周期)である。
[Receiver 23]
The receiving
本実施の形態では、受信部23は、MR個の受信機からなる。MR個の受信機のそれぞれは、対応する受信アンテナ素子で受信された高周波の信号を、信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部23は、少なくとも第1期間、MR個の受信機のそれぞれが変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部24に伝達する。
In this embodiment, the receiving
[複素伝達関数算出部24]
複素伝達関数算出部24は、第1期間に観測された複数の受信信号ら、M個の送信アン
テナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複
数算出する。
[Complex transfer function calculation unit 24]
The complex transfer
本実施の形態では、複素伝達関数算出部24は、受信部23から伝達された低周波の信号から、MT個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。以下、図8を用いてより具体的に説明する。
In this embodiment, the complex transfer
図8において、送信アレーアンテナおよび受信アレーアンテナは共に素子間隔dのリニアアレーとし、送信アレーアンテナおよび受信アレーアンテナそれぞれの正面から見た生体50の方向をθT,θRとしている。生体と送受信アレーアンテナの距離は、アレーアン
テナの開口幅と比べて十分に大きいものと仮定し、送信アレーアンテナから出発および受信アレーアンテナに到来する生体経由の信号は平面波と見なせるものとする。
In FIG. 8, both the transmitting array antenna and the receiving array antenna are linear arrays having an element spacing d, and the directions of the living
図8に示すように、送信アンテナ部21AのMT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から角度θTで送信される送信波は、生体50によって反射され、受信アレーアン
テナに角度θRで到達する。
As shown in FIG. 8, the transmitted wave transmitted from the M T transmitting antenna elements (transmitting array antennas) of the transmitting
この場合、複素伝達関数算出部24は、受信アレーアンテナを使って観測された複素受信信号ベクトルから複素伝達関数ベクトルを算出することができる。複素伝達関数ベクトルは行列形式となるが実施の形態1と同様に算出できる。なお、算出した複素伝達関数行列には、上述したように、直接波や固定物由来の反射波など、生体50を経由しない反射波が含まれている。
In this case, the complex transfer
[差分情報算出部25]
差分情報算出部25は、算出された複数の複素伝達関数を、複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録する。そして、差分情報算出部25は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する。ここで、2以上の差分情報それぞれにおける所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。また、所定間隔は生体50由来の周期(生体変動周期)の略半分であってもよい。
[Difference information calculation unit 25]
The difference
なお、差分情報を計算する際に用いられる所定間隔の2つの時点については、図4等を用いて実施の形態1で説明した通りであるので、ここでの説明は省略する。 The two time points of the predetermined interval used when calculating the difference information are as described in the first embodiment using FIG. 4 and the like, and thus the description thereof will be omitted here.
本実施の形態でも、差分情報算出部25は、複素伝達関数算出部24により算出された複素伝達関数のうち所定間隔Tの2つの異なる時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を算出する。また、差分情報算出部25は、差分情報の算出をさらに異なる2つの時点(異なる複素伝達関数の組)に対しても実施する。ここで、差分情報を算出するのは、実施の形態1と同様に、生体50以外の固定物を経由する複素伝達関数成分を除去し、生体50のみを経由する複素伝達関数成分だけが残すためである。
Also in this embodiment, the difference
本実施の形態では、送信アンテナ素子と受信アンテナ素子の数は共に複数ある。そのため、送信アンテナ部21A、受信アンテナ部21Bに対応する複素伝達関数の差分値(差分情報)の数は送信アンテナ素子×受信アンテナ素子数(MR×MT)となり、これらをまとめて複素差分チャネル行列H(l,m)と定義する。差分情報算出部25は、差分情報として、次のように表せる複素差分チャネル行列H(l,m)を算出する。この複素差分チャネル行列H(l,m)には、差分演算によって生体50を経由しない全ての反射波が消去されるため、生体50由来の反射波のみが含まれる。
In the present embodiment, the number of transmitting antenna elements and the number of receiving antenna elements are both plural. Therefore, the number of difference values (difference information) of the complex transfer functions corresponding to the transmitting
ここで、
[位置推定処理部26]
位置推定処理部26は、当該2以上算出された差分情報を用いて、動体の存在する位置を推定する。より具体的には、まず、位置推定処理部26は、2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出する。次に、位置推定処理部26は、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、送信アンテナ部21Aから動体に送信された送信信号の送信方向と、反射信号の到来方向とを推定する。そして、位置推定処理部26は、推定した送信信号の送信方向と推定した反射信号の到来方向とに基づき、動体の存在する位置を推定する。ここで、所定の到来方向推定手法は、MUSICアルゴリズムに基づく推定手法である。
[Position estimation processing unit 26]
The position
本実施の形態では、位置推定処理部26は、差分情報算出部25が複数の差分情報として算出した複素差分チャネル行列から瞬時相関行列を算出する。
In the present embodiment, the position
より具体的には、位置推定処理部26は、差分情報算出部25が算出した上記の複素差分チャネル行列H(l,m)の要素を並び替え、(式3)に示すMRMT×1のベクトルとする複素差分チャネルを算出する。
More specifically, the position
ここで、vec(・)は行列のベクトルへの変換を意味する。 Here, vec (・) means the conversion of a matrix into a vector.
次に、位置推定処理部26は、この複素差分チャネルベクトルから(式4)に示す瞬時相関行列を算出する。
Next, the position
また、位置推定処理部26は、さらにこの瞬時相関行列を(式5)に示すように平均(平均演算)するとしてもよい。上述したように、これにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させることができるからである。
Further, the position
ここで、(式4)の瞬時相関行列のランクは1であるが、実施の形態1でも説明したように、瞬時相関行列の平均演算によって相関行列のランクを回復させることが可能である。これによって、推定精度が改善するだけではなく、複数の到来波の同時推定が可能になる。 Here, the rank of the instantaneous correlation matrix in (Equation 4) is 1, but as described in the first embodiment, it is possible to recover the rank of the correlation matrix by averaging the instantaneous correlation matrix. This not only improves the estimation accuracy, but also enables simultaneous estimation of multiple incoming waves.
このように、複素伝達関数をある期間で時系列的に記録し、その記録した複数の複素伝達関数(全て)を利用することで、観測期間が比較的短い場合(例えば数秒)でも推定精度を向上できるという効果が得られる。 In this way, by recording the complex transfer functions in time series over a certain period and using the recorded multiple complex transfer functions (all), the estimation accuracy can be improved even when the observation period is relatively short (for example, several seconds). The effect of being able to improve is obtained.
位置推定処理部26は、以上のように算出された瞬時相関行列を用いて生体50の位置推定を行うことができる。
The position
次に、複素差分チャネル行列から求めた瞬時相関行列を用いて方向推定を行う方法について説明する。本実施の形態でもMUSICアルゴリズムに基づく推定法について説明する。 Next, a method of estimating the direction using the instantaneous correlation matrix obtained from the complex difference channel matrix will be described. The estimation method based on the MUSIC algorithm will also be described in this embodiment.
(式5)に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、
ここで、
また、送信アレーアンテナのステアリングベクトル(方向ベクトル)は、
すなわち、位置推定処理部26は、MUSIC法に基づき、乗算したステアリングベクトルを用いて下記で示される評価関数Pmusic(θ)で極大値を探索することで到来波の方
向を推定することができる。
That is, the position
本実施の形態では、二つの角度(θT,θR)について評価関数の極大値の探索を行う必要
があるため、2次元の探索処理を実施する。そして、位置推定処理部26は、このようにして得られた二つの角度(θT,θR)から生体50への送信波の送信方向と生体50からの
反射波の到来方向を推定し、推定された二つの方向の交点から生体50の位置を推定する。
In the present embodiment, since it is necessary to search for the maximum value of the evaluation function for two angles (θ T, θ R ), a two-dimensional search process is performed. Then, the position
[推定装置20の動作]
以上のよう構成された推定装置20の推定処理の動作について説明する。図9は、実施の形態2における推定装置20の推定処理を示すフローチャートである。
[Operation of estimation device 20]
The operation of the estimation process of the
まず、推定装置20は、MT個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された反射信号を含む受信信号を、生体50の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する(S10A)。
First, the
次に、推定装置20は、第1期間に観測された複数の受信信号から、MT個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する(S20A)。詳細は上述した通りであるため、ここでの説明は省略する。以下も同様である。
Then, the
次に、推定装置20は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を2以上算出する(S30A)。
Next, the
そして、推定装置20は、2以上の差分情報を用いて、生体50の存在する位置を推定する(S40A)。
Then, the
[効果等]
本実施の形態の推定装置20および推定方法によれば、上述した差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。したがって、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
[Effects, etc.]
According to the
ここで、実施の形態2に係る効果を確かめるために実験による評価を行ったので、以下説明する。 Here, an experimental evaluation was performed in order to confirm the effect according to the second embodiment, which will be described below.
図10は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験の概念を示す図である。 FIG. 10 is a diagram showing the concept of an experiment using the estimation method according to the second embodiment.
図10に示す送信アレーアンテナ(Tx array)と受信アレーアンテナ(Rx array)との双方は、4素子パッチアレーアンテナを用いた4×4MIMO(Multiple Input Multiple Output)構成である。また、送信側にSP4T(Single-Pole-4-Throw)スイッチ、受信側には4系統
の受信機を用いた。そして、本実験では、これらの機器を用いてMIMOチャネルの測定を行った。
Both the transmitting array antenna (Tx array) and the receiving array antenna (Rx array) shown in FIG. 10 have a 4 × 4 MIMO (Multiple Input Multiple Output) configuration using a 4-element patch array antenna. In addition, an SP4T (Single-Pole-4-Throw) switch was used on the transmitting side, and four receivers were used on the receiving side. Then, in this experiment, MIMO channels were measured using these devices.
ここで、送受信アンテナのアレー素子間隔を0.5波長、送受信間距離Dを4.0m、アンテナ高hを人間(Living-Body)の直立時の胸の高さである1.0mに設定した。送信機からは2.47125GHzの無変調連続波(CW:Continuous Wave)が送信され、サンプリング周波数(チャネルの取得速度)は7.0Hz、チャネル測定時間は3.3秒とした。チャネル測定時、被験者以外無人とし、被験者はアンテナ側の壁に対して正面を向いた状態とした。 Here, the array element spacing of the transmission / reception antenna was set to 0.5 wavelength, the transmission / reception distance D was set to 4.0 m, and the antenna height h was set to 1.0 m, which is the chest height of a human (Living-Body) when standing upright. A 2.47125GHz unmodulated continuous wave (CW) was transmitted from the transmitter, the sampling frequency (channel acquisition speed) was 7.0Hz, and the channel measurement time was 3.3 seconds. At the time of channel measurement, all but the subject were unmanned, and the subject was facing the front of the wall on the antenna side.
図11は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験結果を示す図である。図11では、被験者が2人の場合の生体位置推定の結果が示されている。実験時の被験者の立ち位置は、被験者1が(X=1.0m,Y=2.5m)、被験者2が(X=3.0m,Y=2.0m)であった。図11では、実際の被験者の位置が〇印、評価関数の極大値の探索することで推定された被験者の位置が◇印で示されている。図11に示すように、被験者2人の場合においても評価関数の極大値の探索することで推定された被験者の位置は、実際の被験者(生体)の近くに現れている。したがって、実施の形態2に係る推定方法により複数人の生体位置推定が可能であることが分かる。
FIG. 11 is a diagram showing experimental results using the estimation method according to the second embodiment. FIG. 11 shows the result of living body position estimation when there are two subjects. The standing positions of the subjects during the experiment were (X = 1.0m, Y = 2.5m) for
図12は、実施の形態2に係る推定方法を用いた別の実験結果を示す図である。図12の実線Aには、被験者が2人の場合の生体位置推定を1500回試行したときの位置推定誤差の累積確率分布(CDF:Cumulative Distribution Function)が示されている。なお、図12の点線Bには、本実験条件である3.28秒の時変動チャネルに従来法であるフーリエ変換を用いた生体位置推定法(上記特許文献3)の結果(位置推定誤差の累積確率分布)が比較例として併せて示されている。 FIG. 12 is a diagram showing another experimental result using the estimation method according to the second embodiment. The solid line A in FIG. 12 shows the cumulative probability distribution (CDF: Cumulative Distribution Function) of the position estimation error when the biological position estimation is performed 1500 times when there are two subjects. The dotted line B in FIG. 12 shows the result (cumulative probability of position estimation error) of the biological position estimation method (Patent Document 3 above) using the Fourier transform which is a conventional method for the time variation channel of 3.28 seconds, which is the experimental condition. Distribution) is also shown as a comparative example.
図12より、フーリエ変換を用いた比較例の場合のCDF90%値は1.12mであり、実施の形
態2に係る推定方法を用いた場合のCDF90%値は0.39mである。したがって、実施の形態2
に係る推定方法の方が0.73m精度よく推定できていることが分かる。これにより、本実施
の形態によって短い観測時間であっても高い精度で生体位置を推定できることが示された。
From FIG. 12, the CDF 90% value in the case of the comparative example using the Fourier transform is 1.12 m, and the CDF 90% value in the case of using the estimation method according to the second embodiment is 0.39 m. Therefore,
It can be seen that the estimation method related to is able to estimate 0.73 m more accurately. From this, it was shown that the biological position can be estimated with high accuracy even with a short observation time according to the present embodiment.
以上のように、本発明によれば、所定期間の2つの異なる時点の伝搬チャネルの差分である差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。これにより、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向や位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定装置および推定方法を実現することができる。 As described above, according to the present invention, by calculating the difference information which is the difference between the propagation channels at two different time points in a predetermined period, the processing time is faster than when the Fourier transform is used without using the Fourier transform. It is possible to perform signal processing in which only the components derived from the living body remain in the radio signal. Further, by using a plurality of difference information, it is possible to improve the estimation accuracy. This makes it possible to estimate the direction in which the moving body exists with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving body. As a result, it is possible to realize an estimation device and an estimation method that can estimate the direction and position of a moving object by using a wireless signal in a short time and with high accuracy.
以上、本発明の一態様に係る推定装置および推定方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施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形態に施したもの、あるいは異なる実施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、本発明の範囲内に含まれる。 Although the estimation device and the estimation method according to one aspect of the present invention have been described above based on the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments. As long as the gist of the present invention is not deviated, various modifications that can be conceived by those skilled in the art are applied to the present embodiment, or a form constructed by combining components in different embodiments is also included in the scope of the present invention.
例えば、実施の形態1および2では、生体50の方向推定や位置推定を例として説明したが、生体50に限らない。高周波の信号が照射された場合に、その活動によって反射波にドップラー効果を与える種々の動体(機械等)に適用可能である。
For example, in the first and second embodiments, the direction estimation and the position estimation of the living
また、本発明は、このような特徴的な構成要素を備える、推定装置として実現することができるだけでなく、推定装置に含まれる特徴的な構成要素をステップとする推定方法などとして実現することもできる。また、そのような方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなコンピュータプログラムを、CD−ROM等のコンピュータで読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。 Further, the present invention can be realized not only as an estimation device provided with such characteristic components, but also as an estimation method in which the characteristic components included in the estimation device are steps. it can. It can also be realized as a computer program that causes a computer to execute each characteristic step included in such a method. Needless to say, such a computer program can be distributed via a non-temporary recording medium such as a CD-ROM that can be read by a computer or a communication network such as the Internet.
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推定装置および推定方法に利用でき、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推定装置および推定方法に利用できる。 The present invention can be used as an estimation device and an estimation method for estimating the direction and position of a moving body using a radio signal, and particularly for a measuring device for measuring the direction and position of a moving body including a living body and a machine, and a direction and position of a moving body. It can be used as an estimation device and an estimation method installed in home appliances that control according to the situation, monitoring devices that detect the intrusion of moving objects, and the like.
10、20 推定装置
11 アンテナ部
11A、21A 送信アンテナ部
11B、21B 受信アンテナ部
12 送信機
13、23 受信部
14、24 複素伝達関数算出部
15、25 差分情報算出部
16 方向推定処理部
22 送信部
26 位置推定処理部
50 生体
10, 20
Claims (6)
N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測し、
前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出し、
(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を少なくとも2以上算出し、
当該2以上の差分情報の平均を用いて、前記動体の存在する位置を推定する処理を実行させる、
プログラム。 On the computer
Received signals received by each of the N receiving antenna elements (N is a natural number of 2 or more), transmitted from each of the M transmitting antenna elements (M is a natural number of 2 or more), and reflected by the moving object. The received signal including the reflected signal is observed for the first period corresponding to the period derived from the activity of the moving object.
From the plurality of received signals observed in the first period, a complex transfer function representing the propagation characteristics between each of the M transmitting antenna elements and each of the N receiving antenna elements was calculated.
(i) The calculated complex transfer functions are sequentially recorded in a time series in the order in which the plurality of received signals are observed, and (ii) two time points of the plurality of complex transfer functions at predetermined intervals. At least two or more difference information indicating the difference between the two complex transfer functions in the above, which is represented by an M × N-dimensional matrix, is calculated.
Using the average of the two or more difference information, the process of estimating the position where the moving object exists is executed.
program.
請求項1に記載のプログラム。 The starting point of the two time points of the predetermined interval in each of the two or more difference information is a different time.
The program according to claim 1.
請求項1または2に記載のプログラム。 The moving body is a living body,
The program according to claim 1 or 2.
り、
前記所定間隔は、当該生体由来の周期の略半分である、
請求項3に記載のプログラム。 The cycle is a cycle derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body.
The predetermined interval is approximately half of the cycle derived from the living body.
The program according to claim 3.
前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、
算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記送信アンテナ素子から前記動体に送信された送信信号の送信方向と、前記反射信号の到来方向とを推定し、
前記送信信号の前記送信方向と前記反射信号の前記到来方向とに基づき、前記動体の存在する位置を推定する処理を実行させる、
請求項1〜4のいずれか1項に記載のプログラム。 When the computer is made to perform the process of estimating the position where the moving object exists,
From each of the two or more calculated difference information, an instantaneous correlation matrix which is a correlation matrix of the difference time at two time points of the predetermined interval in the difference information is calculated.
Using the calculated instantaneous correlation matrix, the transmission direction of the transmission signal transmitted from the transmission antenna element to the moving object and the arrival direction of the reflected signal are estimated by a predetermined arrival direction estimation method.
A process of estimating the position where the moving object exists is executed based on the transmission direction of the transmission signal and the arrival direction of the reflection signal.
The program according to any one of claims 1 to 4.
請求項5に記載のプログラム The predetermined arrival direction estimation method is an estimation method based on the MUSIC algorithm.
The program according to claim 5.
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