JP2021513653A - マルチチャネルレーダによる生活施設の監視 - Google Patents

Abstract

本発明の一例示的態様によれば、マルチチャネルレーダにより生活施設を監視することが提供される。３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内でレーダの視野がスキャンされる。スキャン結果に基づいてレーダ画像が生成される。レーダ画像から画像単位の個別セットを識別することが、レーダ画像の画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて行われる。スキャンの間の画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて、レーダ視野内の動いているターゲットの存在が特定される。

Description

本発明は、マルチチャネルレーダ、及びマルチチャネルレーダによる生活施設の監視に関する。

遠隔バイタルサイン監視にドップラレーダ及び／又はＵＷＢインパルスレーダの技術が使用されている。これらの技術は、人の呼吸の測定を実現する。しかしながら、これらの技術は低いマイクロ波周波数で動作する為、角度分解能が限定されており、具体的には、生活施設の屋内等、レーダの近くに限定される。アンテナシステムを大きくして角度分解能を高めようとすると、レーダの使用は屋内設置に限定される。

この発明は、上記従来技術における課題を解決するためになされたものである。

本発明は、独立請求項の各特徴によって定義される。幾つかの具体的な実施形態が従属請求項において定義される。

本発明の第１の態様によれば、マルチチャネルレーダにより生活施設を監視する方法が提供され、この方法は、
マルチチャネルレーダ、又はレーダに接続された少なくとも１つの処理ユニットにより、レーダの複数のレーダチャネルを使用して３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンするステップと、
レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、スキャン結果に基づいてレーダ画像を生成するステップであって、レーダ画像は画像単位を含み、画像単位は少なくとも振幅情報及び位相情報を含む、上記生成するステップと、
レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、レーダ画像から画像単位の個別セットを、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて識別するステップと、
レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、レーダの視野内の動いているターゲットの存在を、スキャン間の画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて特定するステップと、
を含む。

本発明の第２の態様によれば、生活施設を監視する為のマルチチャネルレーダが提供され、このマルチチャネルレーダは、
レーダの複数のレーダチャネルを使用して、３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンする手段と、
スキャン結果に基づいてレーダ画像を生成する手段であって、レーダ画像は画像単位を含み、画像単位は少なくとも振幅情報及び位相情報を含む、上記生成する手段と、
レーダ画像から画像単位の個別セットを、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて識別する手段と、
スキャンの間の画像単位の位相変化に基づいて、レーダ視野内の動いているターゲットの存在を特定する手段と、
を含む。

本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるマルチチャネルレーダの一例を示す図である。 本発明の少なくとも幾つかの実施形態による方法の一例を示す図である。 本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるレーダ画像の一例を示す図である。 本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるレーダ画像の一例を示す図である。 本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるマルチチャネルレーダの制御方法一例を示す図である。 本発明の少なくとも幾つかの実施形態による人工知能システムの構成方法を示す図である。

本明細書の文脈では、マルチチャネルレーダは、複数の送信アンテナと複数の受信アンテナのシステムを含む多入力多出力（ＭＩＭＯ）レーダ、複数の送信アンテナと単一の受信アンテナのシステムを含む多入力一出力（ＭＩＳＯ）レーダ、又は単一の送信アンテナと複数の受信アンテナのシステムを含む一入力多出力（ＳＩＭＯ）レーダを意味してよい。各送信アンテナは、他の送信アンテナとは独立に、電磁スペクトルの一領域において信号波形を放射するように構成されてよい。各受信アンテナは、送信信号がレーダ視野内のターゲットから反射されて戻ったときに、これらの信号を受信することが可能である。各送信波形は、受信アンテナで受信されたときに分離可能であるように互いに区別可能である。

本明細書の文脈では、生活施設は、人々及び／又はペットが使用する建物や家屋敷、又はそれらの一部（部屋等）を意味する。生活施設は、例えば、オフィス、住居、在宅ケア施設、介護付き生活施設、老人ホーム、及び病院を含む。

レーダチャネルは、送信アンテナと受信アンテナの組み合わせである。ｋ個の送信アンテナとｎ個の受信アンテナを含むマルチチャネルレーダで送信される信号波形は、ｋ×ｎ個のレーダチャネルを経由して受信されることになる。例えば、ｋ＝４でｎ＝８とすると、それによってできるレーダチャネルの数は３２である。

アクティブレーダチャネルは、送受信動作に使用されている送信アンテナと受信アンテナの組み合わせを意味する。

パッシブレーダチャネルは、送受信動作に使用されない送信アンテナと受信アンテナの組み合わせを意味する。

マルチチャネルレーダで視野をスキャンすることは、マルチチャネルレーダの送信アンテナで信号波形を送信し、マルチチャネルレーダの受信アンテナで、送信された信号波形の反射されたコピーを受信することを意味する。スキャンはアクティブレーダチャネルによって実施される。このようにして、送信アンテナと受信アンテナで定義される全てのアクティブレーダチャネルの信号波形を含むスキャン結果が取得される。

生活施設を監視することはマルチチャネルレーダによって実現され、レーダの複数の送信アンテナ及び受信アンテナを使用して視野をスキャンすることによって実現される。スキャン結果に基づいてレーダ画像が生成される。レーダ画像から画像単位の個別セットを識別することが、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて行われる。スキャンの間の画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて、視野内の動いているターゲットの存在が特定される。ターゲットの動きはスキャンの振幅及び／又は位相に反映され、それによって、ターゲットが動いているターゲットであると判定されることが可能である。このようにして、生活施設は、生活施設からのライブカメラビューがなくても監視可能である。監視はレーダ画像に基づいて実施される為、人々及び／又は生活施設のプライバシを脅かすことなく実施可能である。

動いているターゲットは、動いているターゲット（例えば、ペット又は人）、又はターゲットの動いている部分を意味してよい。

微細な動きとしてターゲットの一部分の動きがあってよく、例えば、呼吸による胸の動き、又は心拍による胸の動きがあってよい。

画像単位は、ユーザインタフェース上に表示されるように制御可能なレーダ画像中の点を意味する。画像単位は、デジタル画像化における画素（例えば、ピクセル）であってよい。

図１は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるマルチチャネルレーダの一例を示す。マルチチャネルレーダ１０４は、複数の送信アンテナ１０６と複数の受信アンテナ１０８とを含み、これらは、レーダ視野１０２内の１つ以上のターゲット１１０の存在に関して、送信アンテナと受信アンテナの組み合わせで定義されるレーダチャネルにより、レーダ視野１０２をスキャンする。レーダは、１〜３００ＧＨｚの周波数範囲でスキャンを実施するように構成されており、それによって、信号波形は、その周波数範囲から選択されたキャリア周波数で送信アンテナから送信される。レーダが十分な角度分解能を実現しながら、屋内設置に適する寸法であるように構成されてよいように、周波数範囲は３０〜３００ＧＨｚであることが好ましいと考えられる。視野内にターゲットが存在すると、各送信信号波形がターゲットから反射されて、レーダの各レーダチャネルで受信される。スキャンは、生活施設内の複数の動いているターゲットの存在を特定する為のレーダ画像を生成するのに十分な数のレーダチャネルを使用して実施されることが好ましい。レーダチャネルの数は、レーダで実施される監視の分解能に影響を及ぼす。例えば、平行なレーダチャネルが８個あれば分解能は１４度になり、平行なレーダチャネルが３２個あれば分解能は３．５度になる。一例では、レーダチャネルが１６個あれば、歩いている人の監視には十分な場合がある。一例では、スキャンは、動いているターゲットの移動速度に基づいて継続時間を決定できる時間間隔で実施されてよい。通常動作モードでは、スキャン結果に基づいて生成されたレーダ画像から複数の動いているターゲットを識別できるように、ほぼ全てのレーダチャネルがアクティブであり、スキャンに使用される。省電力動作モードでは、スキャン結果に基づいて生成されたレーダ画像から単一の動いているターゲットを識別できるように、数を減らされたレーダチャネル（例えば、１つのレーダチャネル）がアクティブであり、スキャンに使用される。省電力モードでは、スキャンの時間間隔は、例えば、省電力モードに入る前に使用されていたスキャン間隔（例えば、通常動作モードのスキャン間隔）から短縮されてよい。レーダ画像から識別されたターゲットは、スキャンに基づいて生成されたレーダ画像の画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて、動いているターゲットであると判定されてよい。

一例では、レーダは４個の送信アンテナと８個の受信アンテナとを含んでよく、それによって、レーダが通常動作モードのときには４×８＝３２個のレーダチャネルが視野のスキャンに利用可能である。レーダチャネルのうちの少なくとも一部、例えば３チャネルが較正用として予約されてよく、その場合は残りのチャネル、例えば２９チャネルがレーダによる動いているターゲットの監視に利用されてよい。従って、この例では、２９レーダチャネルのマルチチャネルレーダが、１個の送信アンテナと８個のアンテナの受信機アレイとを有するレーダより２９／８＝３．６２５倍強化された角度分解能を実現する。

レーダ１０４の一用途では、レーダは、生活施設内の人々及び／又はペットのようなターゲットの監視に使用される。監視はビデオ画像やスチル画像ではなくレーダ画像に基づく為、人々及び／又は生活施設のプライバシを脅かすことなく実施可能である。このことは特に、看護、生活介護、及び在宅ケアの用途での監視に有用である。

少なくとも幾つかの実施形態では、レーダは、１つ以上の処理ユニット１１２に接続されてよい。処理ユニットは、レーダチャネルのスキャン結果、レーダチャネルのスキャン結果に基づいて生成されたレーダ画像、レーダ画像中の画像単位を示す情報、及びレーダ視野内の動いているターゲットを示す情報のうちの少なくとも１つを受け取るように構成されてよい。代替又は追加として、処理ユニットは、レーダを制御する為にレーダに接続されてよい。

一例では、処理ユニット１１２は、データ処理装置及びメモリを含んでよい。メモリは、処理ユニットによって実行される実行可能コードを含むコンピュータプログラムを記憶してよい。メモリは、非一時的コンピュータ可読媒体であってよい。実行可能コードは、一連のコンピュータ可読命令を含んでよい。

少なくとも幾つかの実施形態では、レーダ及び／又は処理ユニットは、ユーザからの入力を取得する為にユーザインタフェース１１４に接続されてよい。ユーザの入力は、生活施設の監視の為にレーダ及び／又は処理ユニットを制御することに使用されてよい。

一実施形態は、マルチチャネルレーダ１０４と、レーダに接続された処理装置とを含む構成に関する。この構成は、睡眠監視システム、或いは看護及び／又は在宅ケア用監視システムであってよい。この構成に、本明細書に記載の１つ以上の機能性を実施させてよい。特に、看護及び在宅ケアにおいては、睡眠、睡眠時無呼吸、又は医療的緊急事態を見つけられるような、生活施設に人が１人でいる状況を識別することが最も重要である場合がある。

一実施形態は、マルチチャネルレーダ１０４及びユーザインタフェース１１４を含む構成に関し、ユーザインタフェース１１４は、レーダとレーダに接続された処理装置とに作用的に接続されて、レーダ画像、動いているターゲットの数を示す情報、動いているターゲットのタイプ、心拍数を示す情報、及び呼吸数を示す情報のうちの少なくとも１つを表示するように仕向けられる。この構成は、プライバシを脅かすことなく生活施設を監視することを実現する。表示される情報は、少なくとも幾つかの実施形態による方法を実施することによって取得されてよい。

一実施形態は、一実施形態による方法を実施させる為に、マルチチャネルレーダ１０４と、レーダとレーダに接続された処理装置とに作用的に接続されたユーザインタフェース１１４とを含む構成を使用することに関する。

当然のことながら、ユーザインタフェースはユーザに対して出力を提示することも可能である。出力は、情報、例えば、レーダチャネルのスキャン結果、レーダチャネルのスキャン結果に基づいて生成されたレーダ画像、レーダ画像中の画像単位を示す情報、及びレーダ視野内の動いているターゲットを示す情報がユーザに提示されることが可能であることを実現してよい。このようにして、ユーザは、レーダ及び／又はレーダに接続された処理ユニットの動作を遠隔場所から監視することが可能である。

ユーザインタフェースの例は、ユーザに出力を提示すること、及び／又はユーザからの入力を取得することを行うように動作可能な装置を含み、例えば、ディスプレイ装置、ラウドスピーカ、ボタン、キーボード、及びタッチスクリーンを含む。

少なくとも幾つかの実施形態では、レーダ及び／又は処理ユニットは、人工知能システム１１６に接続されてよい。人工知能システムは、レーダによる監視を、レーダが設置されている生活施設に適合させることが可能である。人工知能システムの例は、人工ニューラルネットワークを含むコンピュータシステムを含む。人工知能システムは、ユーザ入力に基づいて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって構成可能である。

図２は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態による方法の一例を示す。本方法は、生活施設の監視を実現することが可能である。本方法は、図１で説明されたマルチチャネルレーダ又は（マルチチャネルレーダに接続された）１つ以上の処理ユニットで実施されてよい。

フェーズ２０２は、マルチチャネルレーダ、又はレーダに接続された少なくとも１つの処理ユニットにより、レーダの複数のレーダチャネルを使用して３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンするステップを含む。フェーズ２０４は、レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、スキャン結果に基づいてレーダ画像を生成するステップを含み、レーダ画像は画像単位を含み、画像単位は少なくとも振幅情報及び位相情報を含む。フェーズ２０６は、レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、レーダ画像から画像単位の個別セットを、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて識別するステップを含む。フェーズ２０８は、レーダ、又はレーダに接続された処理ユニットにより、レーダ視野内の動いているターゲットの存在を、スキャン間の画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて特定するステップを含む。ターゲットの動きはスキャンの振幅及び／又は位相に反映され、それによって、ターゲットが動いているターゲットであると判定されることが可能である。

当然のことながら、フェーズ２０２でのスキャンは、１〜３００ＧＨｚの周波数範囲から選択されたキャリア周波数で送信される信号波形を使用して実施されてよい。しかしながら、レーダが十分な角度分解能を実現しながら、屋内設置に適する寸法であるように構成されてよいように、周波数範囲は３０〜３００ＧＨｚであることが好ましいと考えられる。

動いているターゲットの存在を特定することの一例では、スキャン間で画像単位の位相の変動が振幅の比較的小さい変化と一緒にあると、これは微細な動き（例えば、呼吸）を示している可能性がある。同時に、変動がある画像単位を取り巻く画像単位がスキャン間でほぼ一定である場合がある。

動いているターゲットの存在を特定することの一例では、スキャン間での画像単位の振幅の変動が、ターゲットの大きな動き（例えば、歩いている人）を示している可能性がある。

動いているターゲットの存在を特定することの一例では、位相の周期的変化が振幅の比較的小さい変化と一緒にあると、これは、動いているターゲット（例えば、人）が睡眠中又は休憩中であると考えられる間の微細な動き（例えば、呼吸、心拍）を示している可能性がある。

当然のことながら、動いているターゲットの存在を特定する為の較正が実施されてよい。最初の較正は、動いているターゲットがいない視野をスキャンすることによって実施されてよい。この較正を行うと、動いているターゲットがレーダ視野に入ったときにその存在を特定することが容易になる。１回以上の更なる較正が、レーダ視野内に動いているターゲットが存在しないことが確認されているときに実施されてよく、これによって、生活施設の監視中にレーダの較正が維持されることが可能である。

少なくとも幾つかの実施形態では、レーダ画像の画像単位は、距離、方位角、仰角、位相、及び／又は振幅を含んでよい。位相及び／又は振幅の変化から、動いているターゲットに対応する画像単位が識別される。距離及び方位角は、位相及び振幅とともに２Ｄレーダ画像を提供する。画像単位の仰角は、距離、方位角、位相、及び振幅とともに３次元（３Ｄ）レーダ画像を提供する。

フェーズ２０２の一例は、デジタル高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ビームフォーミング及び仮想アンテナアルゴリズムを使用することによって、送信アンテナからの複数のアンテナビームがレーダ視野を埋めることを含む。送信アンテナから３０〜３００ＧＨｚの範囲の周波数で送信された信号波形が、この複数のアンテナビームによって搬送される。

フェーズ２０４の一例は、レーダチャネルの受信信号を処理して画像単位を構築することを含み、これは、レーダチャネルの受信信号に対してＦＦＴアルゴリズム及び／又は相関アルゴリズムを使用して行われる。レーダが周波数変調連続波レーダの場合には、１つのＦＦＴアルゴリズムを使用して、レーダチャネルで受信された時間ドメイン信号から距離、振幅、及び位相の各情報を導出することが可能である。レーダが符号化波形レーダの場合には、相関アルゴリズムを使用して、レーダチャネルで受信された時間ドメイン信号から距離、振幅、及び位相の各情報を導出することが可能である。１つ以上の更なるＦＦＴアルゴリズムを使用して、方位角及び／又は仰角を取り出すことが可能である。

フェーズ２０６の一例は、１つ以上のピークサーチアルゴリズムでレーダ画像を処理することを含む。異なる複数のスキャンに基づいて生成されたレーダ画像を処理して、各レーダ画像において画像単位の個別セットを識別することが可能であり、それによって、フェーズ２０８で位相及び／又は振幅の変化を特定して、動いているターゲットの存在を特定することが可能である。当然のことながら、レーダ画像から画像単位の個別セットを識別するのに適切なスキャン間隔でスキャンが実施されてよい。それらの変化パターンを特定して追跡することにより、心拍数や呼吸のようなバイタルサインを更に分離することが可能である。更に、ペットと人の区別、又は子どもと大人の区別、或いは個人の区別を、人工知能により、又は、反射レーダ信号を変調するか固有の信号を送信する識別タグの装着により、行うことが可能である。

フェーズ２０８の一例は、ある時間間隔にわたってターゲットの振幅及び／又は位相を観測することを含む。ターゲットは、フェーズ２０６で識別された画像単位の個別セットに相当してよい。１つのレーダ画像が時間スナップショットと見なされてよく、これにより、２つ以上のレーダ画像にわたってターゲットの画像単位を観測して、画像単位がレーダ画像内で動いている場合にターゲットが動いていると判定することが可能である。

フェーズ２０８の一例は、フェーズ２０６で特定された各個別セットがターゲットと見なされてよく、ターゲットは、ターゲットに対応する画像単位の、スキャン間での位相及び／又は振幅の変化に基づいて、動いているターゲットであると判定されてよいことを含む。

一実施形態では、レーダ画像の画像単位は更に、距離、方位角、及び／又は仰角を含む。このようにして、ターゲットを他と区別すること、並びにターゲットの動きを検出することを、より正確に実施することが可能である。

一実施形態では、フェーズ２０６は、各個別セットに属する画像単位を特定することを、画像単位の距離、画像単位の方位角、画像単位の仰角、スキャン間での画像単位間の位相及び／又は振幅の変化のうちの少なくとも１つに基づいて画像単位を分類することによって行うことを含む。

図３は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるレーダ画像の一例を示す。レーダ画像は、図２で説明された方法により取得可能である。一例では、レーダ画像は、グラフィカルユーザインタフェースに表示されたレーダ視野の２次元（２Ｄ）マップであってよい。レーダ画像は、レーダ視野中の画像単位の振幅値を示す振幅プロット３０２を含んでよい。レーダ画像は更に、スキャン間での位相変化を示す位相プロット３０４、３０６を含んでよい。振幅プロットは、画像単位の個別セットを２つ含んでいる。これらのセットは、振幅のピーク値を有する１つ以上の画像単位を取り巻く領域に基づいて決定されてよい。位相プロットは、画像単位のセットの１つの位相プロット３０４を振幅プロットの左側に含んでよい。位相プロットは更に、画像単位のセットの別の位相プロット３０６を振幅プロットの右側に含んでよい。当然のことながら、検出された動いている各ターゲットは、ターゲットを監視しやすいように、対応する位相プロットで表されてよい。振幅プロットの左側の画像単位は、位相プロット３０４の位相変化に基づいて、動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいると判定されてよい。例えば、連続するスキャン間での位相変化は、画像単位が動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいると判定する閾値を超えていると判定されてよい。一方、振幅プロットの右側の画像単位は、位相プロット３０６の位相変化に基づいて、動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいないと判定されてよい。例えば、連続するスキャン間での位相変化は、画像単位が動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいると判定する閾値より小さいと判定されてよい。従って、図示された例では、動いているターゲットの数は１であると判定されてよい。

図４は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるレーダ画像の一例を示す。レーダ画像は、図２で説明された方法により取得可能である。一例では、レーダ画像は、グラフィカルユーザインタフェースに表示されたレーダ視野の２次元（２Ｄ）マップであってよい。レーダ画像は、レーダ視野中の画像単位の振幅値を示す振幅プロット４０２を含んでよい。レーダ画像は更に、スキャン間での位相変化を示す位相プロット４０４、４０６を含んでよい。振幅プロットは、画像単位の個別セットを２つ含んでいる。これらのセットは、振幅のピーク値を有する１つ以上の画像単位を取り巻く領域に基づいて決定されてよい。位相プロットは、画像単位のセットの１つの位相プロット４０４を振幅プロットの左側に含んでよい。位相プロットは、画像単位のセットの別の位相プロット４０６を振幅プロットの右側に含んでよい。当然のことながら、検出された動いている各ターゲットは、ターゲットを監視しやすいように、対応する位相プロットで表されてよい。振幅プロットの左側及び右側の画像単位は、位相プロット４０４、４０６の位相変化に基づいて、動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいると判定されてよい。例えば、連続するスキャン間での位相変化は、画像単位が動いているターゲットに対応する画像単位を含んでいると判定する閾値を超えていると判定されてよい。従って、図示された例では、動いているターゲットの数は２であると判定されてよい。

図５は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態によるマルチチャネルレーダの制御方法一例を示す。本方法は、マルチチャネルレーダにより、生活施設の監視の省電力を実現することが可能である。本方法は、レーダ視野をスキャンすることによってレーダ画像が生成されて、１つ以上の動いているターゲットの存在が、図２の方法に従って特定されている場合に、図１で説明されたマルチチャネルレーダ又は（マルチチャネルレーダに接続された）１つ以上の処理ユニットによって実施可能である。

フェーズ５０２は、画像単位の個別セットの数に基づいて、動いているターゲットの数を調べるステップを含む。フェーズ５０４は、動いているターゲットの数が閾値（例えば、１等の整数値）を超えていないかどうかを判定するステップを含む。フェーズ５０６は、動いているターゲットの数が閾値を超えていない場合にレーダが省電力モードに入るステップを含み、省電力モードは、使用するレーダチャネルの数を減らして（例えば、１個のレーダチャネルで）視野をスキャンするようにレーダを制御することを含む。従って、省電力モードでは、１つのレーダチャネルだけがアクティブであってよく、その他のレーダチャネルはパッシブであってよい。このようにして、視野をスキャンする場合の、連続するスキャン間の時間間隔を、より多数のレーダチャネル（例えば、全てのレーダチャネル又はほぼ全てのレーダチャネル）をスキャンに使用した場合より短くすることが可能である。スキャン間の時間間隔がより短くなれば、視野内のターゲットの微細な動きをレーダでより正確に監視することが可能になる。微細な動きとしてターゲットの一部分の動きがあってよく、例えば、呼吸による胸の動きや、心拍による胸の動きがあってよい。

フェーズ５０２の一例では、各個別セットがターゲットと見なされてよく、ターゲットは、図２のフェーズ２０８によれば、ターゲットに対応する画像単位の、スキャン間での位相及び／又は振幅の変化に基づいて、動いているターゲットであると判定されてよい。

一方、動いているターゲットの数が閾値を超えていると判定された場合にはフェーズ５０８が実施され、このフェーズでは、（例えば、レーダの通常動作モードで）レーダ画像を生成して、生活施設内の複数の動いているターゲットの存在を特定するのに十分な数のレーダチャネルにより、１つ以上のスキャンを実施することによって、レーダ視野のスキャンが続行される。フェーズ５０８で１つ以上のスキャンが実施された後、フェーズ５０２が再度実施されてよい。

一実施形態では、省電力モードでは、心拍及び呼吸の少なくとも一方のような微細な動きに対応する画像単位の変化パターンが特定される。このようにして、監視対象ターゲットの、呼吸及び／又は心拍等の状態をより正確に追跡することが可能である。変化パターンはフェーズ５１０及び５１２で特定されてよい。フェーズ５１０は、省電力モードにおいて数を減らしたレーダチャネルを使用してのスキャン結果に基づいてレーダ画像を生成するステップを含む。フェーズ５１２は、生成された画像の画像単位の変化パターンを特定するステップを含み、この変化パターンは、心拍及び呼吸の少なくとも一方のような微細な動きに対応する。心拍及び呼吸等の微細な動きの変化パターンから頻度（例えば、心拍数及び／又は呼吸数）を示す情報を特定することが可能であり、これをユーザインタフェースに表示することが可能である。

一実施形態では、レーダは、ある時間間隔が経過したら、且つ／又はトリガ信号に基づいて、省電力モードから出るようにトリガされる。このようにして、動いているターゲットの存在の変化の検出が容易になるように、フェーズ５０２及び５０４が再度実施されてよい。レーダは、省電力モードから出ると、別の動作モード、例えば、省電力モードに入る前のレーダの動作モード（例えば、通常動作モード）に入るように仕向けられてよい。

一例では、レーダは、省電力モードにおいて１〜１０秒の時間が経過したら、省電力モードから出るようにトリガされる。フェーズ５０２、５０４、及び５０６を実施することにより省電力モードに戻すことが可能であり、その後、再度省電力モードから出るようにレーダをトリガすることが可能である。別の例では、レーダは、トリガ信号によって、省電力モードから出るようにトリガされる。トリガ信号は、レーダ画像（例えば、画像単位）から抽出された情報であってよい。トリガ信号は、例えば、微細な動きの頻度（例えば、心拍数や呼吸数）を含む。微細な動きの頻度を閾値に対して評価することによって、頻度がトリガ信号であるかどうかを判定してよい。例えば、心拍数又は呼吸数が閾値を上回った場合、又は閾値を下回った場合にトリガ信号として使用されてよい。

レーダが省電力モードから出る為のトリガの別の例として、人がベッドから起き上がったことが測定によって示されたとき、視野内で２人以上の人が検出されたとき、測定で取得されたデータが不明瞭なときが挙げられる。

当然のことながら、フェーズ５０６で省電力モードに入った後、省電力モードから別の動作モード（例えば、通常動作モード）に切り換えられてよく、別の動作モードでは、より多数のレーダチャネル、例えば、ほぼ全てのレーダチャネルがスキャンに使用される。動作モードは、例えば、ある時間間隔が経過した時点で切り換えられてよい。上記の別の動作モードは、レーダが省電力モードに入る前のレーダの動作モードであってよい。レーダが省電力モードでない場合は、フェーズ５０２及び５０４に従って再度省電力モードに入ることが可能である。
図６は、本発明の少なくとも幾つかの実施形態による、ターゲットに対応する画像単位を人工知能システムによって識別する方法を示す。本方法は、図１で説明された人工知能システム及びユーザインタフェースに接続されているマルチチャネルレーダ又は（マルチチャネルレーダに接続された）１つ以上の処理ユニットで実施されてよい。人工知能システムは、初期構成では、レーダ画像から画像単位の個別セットを少なくとも識別することを、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて行うことが可能である。当然のことながら、人工知能は、レーダ画像から画像単位の個別セットを識別することに加えて、原理上は、以前に検出されていなかったパターン（例えば「指紋」）が出現した場合にこれを検出することに使用されてよい。更に、画像単位の他の情報（例えば、距離、方位角、仰角、並びにスキャン間での画像単位間の位相及び／又は振幅の変化）を、人工知能システムが識別の為に使用してよい。初期構成は、ユーザ入力によって受け取られてよく、或いは人工知能システムの構成に対して所定であってよい。本方法は、レーダが設置されている生活施設に監視を適合させることが可能である。本方法は、図２の方法に従ってレーダ視野をスキャンすることによってレーダ画像が生成された場合に（例えば、人工知能システムのトレーニングフェーズの間に）実施されてよい。人工知能は、トレーニングフェーズの完了後に、レーダ画像内のターゲットの数を識別することによって、レーダによる生活施設の監視をサポートするように構成される。

フェーズ６０２は、視野内のターゲットの数を示すユーザ入力をユーザインタフェースから取得するステップを含む。フェーズ６０４及び６０６により、レーダ画像の画像単位の個別セットの数とユーザ入力によって示された視野内のターゲットの数とが一致するかどうかを人工知能システムによって判定することが実現される。フェーズ６０４は、人工知能システムを使用して、図２のフェーズ２０６に従って、レーダ画像から画像単位の個別セットを、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて識別するステップを含む。フェーズ６０６は、フェーズ６０４で識別された個別セットの数が、ユーザ入力によって示された視野内のターゲットの数と一致するかどうかを判定するステップを含む。フェーズ６０６では、一致するかどうかの判定結果を示すデータが得られる。このデータは、教師あり学習方法で人工知能システムに教示することに利用されてよい。

一致すると判定され、従ってフェーズ６０６の結果が「はい」になった場合、人工知能システムは、その現在の構成を使用して、各ターゲットに対応する画像単位の個別セットを識別することが可能であり、本方法はフェーズ６０６からフェーズ６０２に進んで、更なる入力をユーザから取得し、フェーズ６０４で新たなレーダ画像から画像単位のセットを識別する。一致すると判定されず、従ってフェーズ６０６の結果が「いいえ」になった場合、本方法はフェーズ６０６からフェーズ６０８に進んで人工知能システムを再構成してからフェーズ６０４に進み、そこで人工知能システムは、フェーズ６０８で決定された新たな構成を使用して個別セットの識別を実施する。このようにして、人工知能システムの新たな構成によって、フェーズ６０４で新たな結果が得られ、この結果がフェーズ６０６でユーザ入力に対して評価されてよい。このようにして、視野内のターゲットに対応する個別セットの識別を実現する、人工知能システムの構成が決定されてよい。

当然のことながら、フェーズ６０２、６０４、６０６、及び６０８は、レーダ画像の画像単位の個別セットの数と、ユーザ入力で示された視野内のターゲットの数との一致が十分な確実性をもって得られるまで繰り返されてよい。一例では、十分な確実性は、フェーズ６０２〜６０８によって複数のレーダ画像が処理された場合に、フェーズ６０６で判定された「はい」の結果と「いいえ」の結果の関係に基づいて決定されてよい。その関係において「はい」の結果が９９％であれば、人工知能システムの構成が生活施設を監視することに適合されていると判定されてよく、その場合は、レーダが設置されていて、人工知能システムがレーダによる生活施設の監視をサポートするように構成されている。十分な確実性が達成された後、人工知能システムは、（例えば、フェーズ２０６において）レーダ画像中のターゲットに対応する画像単位を識別することが可能である。

少なくとも幾つかの実施形態は、複数のタイプの動いているターゲットを含む。そのようなタイプとして、例えば、ペット、人、子ども及び／又は大人があり、ターゲットのタイプは１つ以上のパターンによって定義され、画像単位の個別セットがそれらのターゲットタイプと比較されて、個別セットが動いているターゲットの１つ以上のタイプに対して識別される。

一実施形態は、人工知能システムにより、特定のタイプのターゲットに対応する画像単位を識別する方法に関する。従って、人工知能システムは、レーダ画像中の特定タイプのターゲットの数を識別することにより、マルチチャネルレーダによる生活施設の監視をサポートするように構成されてよい。ターゲットのタイプとして、ペット、人、子ども及び／又は大人があってよい。本方法は、図６で説明された方法に従って実施されてよく、異なるのは、フェーズ６０２が、視野内の特定タイプのターゲットの数を示すユーザ入力をユーザインタフェースから取得することを含む点である。従って、本方法は、特定タイプのターゲットの数を示す入力をユーザから取得することに基づいて、それらのタイプのいずれかに対応する画像単位を識別することに適用されてよい。あるタイプのターゲットは、特定タイプのターゲットに対応する画像単位の個別セットを識別することが可能な人工知能システムの構成を取得することを容易にすべきときに、本方法の為に選択されるべきである。

一実施形態は、コンピュータ可読命令セットが記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体を含み、この命令セットは、マルチチャネルレーダ、又はマルチチャネルレーダに接続された少なくとも１つの処理装置によって実行されると、少なくとも、レーダの複数のレーダチャネルを使用して、３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンするステップと、スキャン結果に基づいてレーダ画像を生成するステップであって、レーダ画像は、少なくとも振幅情報及び位相情報を含む画像単位を含む、上記生成するステップと、画像単位の振幅情報及び／又は位相情報に基づいて、レーダ画像から画像単位の個別セットを識別するステップと、スキャン間での画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて、レーダ視野内の動いているターゲットの存在を特定するステップと、をマルチチャネルレーダ、又は１つの処理装置とマルチチャネルレーダに実施させる。

一実施形態は、本明細書に記載の少なくとも幾つかの実施形態による方法をもたらすように構成されたコンピュータプログラムを含む。このコンピュータプログラムは、それらの実施形態をもたらす為に処理ユニットによって実行されてよい実行可能コードを含んでよい。

当然のことながら、開示された本発明の実施形態は、本明細書で開示された特定の構造、処理手順、又は材料に限定されず、当業者であれば理解されるであろう、その等価物まで拡張される。更に、当然のことながら、本明細書で使用された術語は、特定の実施形態の説明の為にのみ使用されており、限定的であることを意図されていない。

本明細書を通しての「一実施形態（ｏｎｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」又は「一実施形態（ａｎ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」への参照は、その実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、又は特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書全体の様々な場所での「一実施形態では（ｉｎ ｏｎｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」又は「一実施形態では（ｉｎ ａｎ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」という語句の出現は、必ずしも全てが同じ実施形態を参照しているわけではない。

本明細書で使用されている複数のアイテム、構造要素、組成要素、及び／又は材料は、便宜上、一般的なリストに存在してよい。しかしながら、これらのリストは、リストの各要素が別個且つ固有の要素として個別に識別されるかのように解釈されるべきである。従って、そのようなリストの個々の要素は、反対の意味で示されているのでない限り、それらが一般的なグループに存在することに基づいて、同じリストの他の任意の要素の事実上の等価物としてのみ解釈されるべきである。更に、本明細書では、本発明の様々な実施形態及び実施例は、それらの様々な構成要素に関しては代替形態と併せて参照されてよい。当然のことながら、そのような実施形態、実施例、及び代替形態は、互いの事実上の等価物として解釈されるべきではなく、本発明の別個且つ独立の表現と見なされるべきである。

更に、記載の特徴、構造、又は特性は、１つ以上の実施形態において任意の適切な様式で組み合わされてよい。以下の説明では、本発明の実施形態が十分理解されるように、長さ、幅、形状等の例など、様々な具体的詳細を示されている。しかしながら、当業者であれば理解されるように、本発明は、これらの具体的詳細のうちの１つ以上がなくても、或いは、他の方法、構成要素、材料等によっても実施可能である。他の例では、よく知られている構造、材料、又は動作が詳しく図示又は説明されていないが、これは、本発明の態様が曖昧にならないようにする為である。

上述の各実施例は、本発明の原理を１つ以上の特定用途において例示したものであるが、当業者であれば明らかなように、発明的能力を行使することなく、且つ、本発明の原理及び概念から逸脱しない限り、実施態様の形式、用法、及び細部の様々な変更が行われてよい。従って、本発明は、後述の特許請求項によって限定される場合を除いて限定されないものとする。

本文書では「含む（ｔｏ ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」及び「含む（ｔｏ ｉｎｃｌｕｄｅ）」という動詞は、記載されていない特徴の存在を排除することも必要とすることもない開放的限定（ｏｐｅｎ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ）として使用されている。従属請求項に記載された特徴は、特に別段に明記されない限りは、相互に自由に組み合わされてよい。更に、当然のことながら、「ａ」又は「ａｎ」、即ち、単数形の使用は、本文書全体を通して複数性を排除しない。

頭字語リスト
２Ｄ ２次元（Ｔｗｏ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）
３Ｄ ３次元（Ｔｈｒｅｅ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ）
ＦＦＴ 高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
ＭＩＭＯ 多入力多出力（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）
ＭＩＳＯ 多入力一出力（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｓｉｎｇｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）
ＳＩＭＯ 一入力多出力（Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）
ＵＷＢ 超広帯域（Ｕｌｔｒａ−ＷｉｄｅＢａｎｄ）

参照符号リスト
１０２ 視野
１０４ マルチチャネルレーダ
１０６ 送信アンテナ
１０８ 受信アンテナ
１１０ ターゲット
１１２ 処理ユニット
１１４ ユーザインタフェース
１１６ 人工知能システム
２０２〜２０８ 図２の各フェーズ
３０２ 振幅プロット
３０４、３０６ 位相プロット
４０２ 振幅プロット
４０４、４０６ 位相プロット
５０２〜５１２ 図５の各フェーズ
６０２〜６０８ 図６の各フェーズ

Claims (15)

1. マルチチャネルレーダにより生活施設を監視する方法であって、
   マルチチャネルレーダ、又は前記レーダに接続された少なくとも１つの処理ユニットにより、前記レーダの複数のレーダチャネルを使用して３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンするステップと、
   前記レーダ、又は前記レーダに接続された前記処理ユニットにより、前記スキャンの結果に基づいてレーダ画像を生成するステップであって、前記レーダ画像は画像単位を含み、前記画像単位は少なくとも振幅情報及び位相情報を含む、前記生成するステップと、
   前記レーダ、又は前記レーダに接続された前記処理ユニットにより、前記レーダ画像から画像単位の個別セットを、前記画像単位の前記振幅情報及び／又は前記位相情報に基づいて識別するステップと、
   前記レーダ、又は前記レーダに接続された前記処理ユニットにより、前記レーダの視野内の動いているターゲットの存在を、スキャン間の前記画像単位の位相及び／又は振幅の変化に基づいて特定するステップと、
   を含む方法。
2. 前記画像単位の前記個別セットの数に基づいて、前記動いているターゲットの数を調べるステップと、
   前記動いているターゲットの数が１以下である場合に前記レーダが省電力モードに入るステップであって、前記省電力モードは、使用するレーダチャネルの数を減らして前記視野をスキャンするように前記レーダを制御することを含む、前記省電力モードに入るステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記省電力モードに入ったときに前記スキャンの時間間隔を短くする、請求項２に記載の方法。
4. 前記レーダは、ある時間間隔が経過したら、且つ／又はトリガ信号に基づいて、前記省電力モードから出るようにトリガされる、請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記省電力モードでは、心拍及び呼吸の少なくとも一方のような微細な動きに対応する前記画像単位の変化パターンが特定される、請求項２、３、又は４に記載の方法。
6. 人工知能システム及びユーザインタフェースが前記レーダ又は前記処理ユニットに接続されて、
   ａ）前記視野内のターゲットの数を示すユーザ入力を取得するステップと、
   ｂ）生成されたレーダ画像からターゲットに対応する画像単位の個別セットを識別するステップと、
   ｃ）前記識別された個別セットの数が、前記ユーザ入力によって示された前記視野内のターゲットの数と一致するかどうかを判定するステップと、
   ｄ）前記一致すると判定されなかった場合に前記人工知能システムを再構成するステップと、レーダ画像の画像単位の個別セットの数と、前記ユーザ入力で示された前記視野内のターゲットの数との前記一致が十分な確実性（例えば、９９％の確実性）をもって得られるまで、フェーズａ）〜ｄ）を繰り返すステップと、
   が実施される、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記個別セットに属する前記画像単位は、
   前記画像単位の距離と、
   前記画像単位の方位角と、
   前記画像単位の仰角と、
   前記スキャン間での前記画像単位間の位相及び／又は振幅の変化と、
   のうちの少なくとも１つに基づいて前記画像単位を分類することによって特定される、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記動いているターゲットは複数のタイプ（例えば、ペット、人、子ども及び／又は大人）を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 生活施設を監視する為のマルチチャネルレーダであって、
   前記レーダの複数のレーダチャネルを使用して、３０〜３００ＧＨｚの周波数範囲内で視野をスキャンする手段と、
   前記スキャンの結果に基づいてレーダ画像を生成する手段であって、前記レーダ画像は画像単位を含み、前記画像単位は少なくとも振幅情報及び位相情報を含む、前記生成する手段と、
   前記レーダ画像から画像単位の個別セットを、前記画像単位の前記振幅情報及び／又は前記位相情報に基づいて識別する手段と、
   スキャンの間の前記画像単位の位相変化に基づいて、前記レーダの前記視野内の動いているターゲットの存在を特定する手段と、
   を含むマルチチャネルレーダ。
10. 前記画像単位の前記個別セットの数に基づいて、前記動いているターゲットの数を調べる手段と、
    動いているターゲットの数が１以下である場合に前記レーダが省電力モードに入る手段であって、前記省電力モードは、使用するレーダチャネルの数を減らして前記視野をスキャンするように前記レーダを制御することを含む、前記省電力モードに入る手段と、
    を含む、請求項９に記載のマルチチャネルレーダ。
11. 前記レーダは、ある時間間隔が経過したら、且つ／又はトリガ信号に基づいて、前記省電力モードから出るようにトリガされる、請求項１０に記載のマルチチャネルレーダ。
12. 前記省電力モードでは、心拍及び呼吸の少なくとも一方に対応する前記画像単位の変化パターンが特定される、請求項１０又は１１に記載のマルチチャネルレーダ。
13. 前記レーダ画像の前記画像単位は更に、距離、方位角、及び／又は仰角を含む、請求項９〜１２のいずれか一項に記載のマルチチャネルレーダ。
14. 前記動いているターゲットは複数のタイプ（例えば、ペット、人、子ども及び／又は大人）を含む、請求項９〜１３のいずれか一項に記載のマルチチャネルレーダ。
15. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法を実施する為に、マルチチャネルレーダと、前記レーダと前記レーダに接続された処理装置とに作用的に接続されたユーザインタフェースと、を含み、
    前記レーダ画像、動いているターゲットの数を示す情報、前記動いているターゲットのタイプ、心拍を示す情報、及び呼吸を示す情報のうちの少なくとも１つを表示する
    構成。

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