JP5826546B2 - ターゲット識別システム - Google Patents

Description

本発明は、ターゲット識別システムに関し、特に簡易な構成であっても正確にターゲットである例えば人の移動軌跡を追跡するなどのターゲット識別をすることができるターゲット識別システムに関する。

従来、ドップラー信号を検出することによって、人が手を前後に一定回数往復させたことを検出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

また、電波を送信及び受信して、電波の受信特性に基づいて人が移動したことやドアが開閉したことなどのイベントを検出するイベント検出装置が知られている（例えば、特許文献２参照。）。

さらに、リニアアレーアンテナを用いて仮想平面アレーを構成することが知られている（例えば、特許文献３参照。）。

さらに、高速直線移動する音源の周波数の変化の程度からターゲットまでの距離を推定することが知られている（例えば、非特許文献１参照。）。

特開２００９−２３７８３９号公報 特開２００８−２１６１５２号公報 特開２００５−２６０３２８号公報

土肥哲也、外２名、「高速移動体上の騒音発生源の同定 −ドップラー効果を利用した位置推定方法について−」、日本音響学会平成９年度秋季研究発表会講演論文集＝II＝、平成９年９月１７日、ｐ．６６３−６６４

しかし、上述の従来の装置では、人の移動軌跡を追跡するような高い精度を必要とするターゲット識別を実現することはできなかった。

本発明は、上記問題点に鑑み、簡易な構成でありながら正確にターゲットである例えば人の移動軌跡を追跡するなどのターゲット識別をすることができるターゲット識別システムを提供することを目的とする。

本発明のターゲット識別システムは、ａ（ａは、ａ≧２の整数）個の各素子アンテナから互いに直交する信号を送信するリニアアレー送信アンテナと、該リニアアレー送信アンテナと異なる方向に配置され、ｂ（ｂは、ｂ≧２の整数）個の素子アンテナを有するリニアアレー受信アンテナと、前記リニアアレー送信アンテナから送信されたａ個の前記信号がターゲットで反射して前記リニアアレー受信アンテナの各素子アンテナが受信するｂ個の信号を前記リニアアレー送信アンテナの各素子アンテナ毎の信号に分離して、合計ａ×ｂ個の信号を得る整合フィルタと、前記リニアアレー送信アンテナから異なる時刻にｃ（ｃは、ｃ≧２の整数）回の信号を送信して、その時間差にターゲットが移動することによる位相差を補償することによって、更に合計ａ×ｂ×ｃ個の信号を得る位相補償手段と、該位相補償手段によって得られるａ×ｂ×ｃ個の信号によってターゲットの情報を得るターゲット識別手段とを備えることを特徴とする。

また、前記ターゲット識別手段は、ターゲットまでのレンジを算出することで、ターゲットまでのレンジを正確に推定することができる。

また、前記ターゲット識別手段は、前記ａ×ｂ×ｃ個の信号の相互の位相差に基づいてターゲットの方位角を算出することで、ターゲットの方位角を正確に推定することができる。

また、前記ターゲット識別手段は、ドップラー周波数の時間的変化に基づいてターゲットの行動を識別することで、ターゲットの行動を正確に推定することができる。

本発明によれば、少ないアンテナ素子によって、多くの信号、特にはドップラー信号を入手することができ、これによって例えば人の移動軌跡を追跡するなどという高い精度を必要とするターゲット識別も実現が可能となった。

本発明の実施例１によるターゲット識別システムの動作を説明するフローチャートである。 空間バーチャルアレーを構成するアンテナの配置例を示す図である。 時間バーチャルアレーを構成するアンテナの例を示す図である。 時間バーチャルアレーを構成する各素子アンテナの例を示す図である。 本実施例によるドップラー周波数推定のシミュレーション結果を示す図である。 本実施例による方位角及びレンジ推定のシミュレーション結果を示す図である。 本実施例による動線推定のシミュレーション結果を示す図である。 本発明の実施例２によるターゲット識別システムの動作を説明するフローチャートである。 本実施例の原理を説明する図（その１）である。 本実施例の原理を説明する図（その２）である。 本実施例によるドップラー周波数推定のシミュレーション結果を示す図である。 本実施例による動線推定のシミュレーション結果を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例１によるターゲット識別システムの動作を説明するフローチャートである。図２は、空間バーチャルアレーを構成するアンテナの配置例を示す図である。例えばそれぞれ４つの素子アンテナからなるリニアアレーアンテナである送信アンテナＴＡと受信アンテナＲＡを図２の左図に示すように互いに直角の方向に配置して（うち１つの素子アンテナは共用できる）、送信アンテナＴＡの各素子アンテナから互いに直交する信号を送信し（ステップＳ１）、受信アンテナＲＡで受信して（ステップＳ２）、互いに直交している信号を整合フィルタによってそれぞれ分離することによって（ステップＳ３）、合計４×４＝１６の信号を得ることができる。これによって、実際には７個の素子アンテナでありながら、仮想的に１６個の素子アンテナを有する空間バーチャルアレーＳＶＡを構成することができる。

図３は、時間バーチャルアレーを構成するアンテナの例を示す図である。異なる時刻にデータを取得すればデータの数を増やすことができるが、ターゲットが移動している場合には、ターゲットまでのレンジ（距離）が時間によって変化し、受信する信号の位相が変わってしまうので、位相を利用するデータである場合には単純にデータの数が増えることにならない。例えば、ターゲットの速度に関する情報であるドップラー周波数を利用する場合、また、アレーアンテナで受信する信号の素子アンテナ間の位相差を測定してターゲットの方位角を測定する場合などは、位相を利用するので、異なる時間の信号を単純に加えることはできない。そこで、ターゲットの移動に伴う位相差を補償すれば、データとして加えてデータの数を増やすことができる。この位相補償は具体的には位相をシフトするので、仮想的に素子アンテナの位置をシフトすることにもなる。したがって、データの数が増えるとともに、測定する素子アンテナの位置の数も増える結果となる。

ｎ番目の素子アンテナから送信したｐ番目の信号のターゲット位置における信号ａ(ｎ,ｐ) 、及び受信アンテナＲＡのｍ番目の素子アンテナが受信する信号ｂ(ｍ,ｐ) は、

（１）
ただし、
ｄ：素子アンテナ間隔
θ：ターゲット位置の方位角
λ：信号の波長
ｖ：ターゲットの相対速度
Ｔr：信号のパルス繰返時間
と表せる（ここでは信号の大きさを規格化している）。そして、Ｔr、λは既知であり、ｖは測定可能なので、式（１）の指数内の第２項を求めることが可能であり、受信信号の位相をシフトして第２項を消去することができる（ステップＳ４）。

図４は、時間バーチャルアレーを構成する各素子アンテナの例を示す図である。上述のように、受信信号の位相をシフトすることによって仮想的に素子アンテナの位置をシフトすることになるので、ｐ番目の受信データからｐ＋１番目の受信データ、更にｐ＋２番目の受信データと順に素子アンテナの位置が仮想的にシフトされて、この場合には３倍の素子アンテナによる時間バーチャルアレーＴＶＡを構成する。これによって、実際には７個の素子アンテナでありながら、仮想的に４×４×３＝４８個の素子アンテナを有する空間バーチャルアレーＳＶＡ及び時間バーチャルアレーＴＶＡを構成することができる。

図５は、本実施例によるドップラー周波数推定のシミュレーション結果を示す図である。図５(a)は、横軸を経過時間（秒）、縦軸をドップラー周波数（Ｈｚ）として、人が普通に歩行したときに空間バーチャルアレーＳＶＡによって推定される各ドップラー周波数の強度を濃淡によって表したシミュレーション結果であり、図５(b)は、横軸を経過時間（秒）、縦軸を相対速度（ｃｍ／秒）として、人の体中に分散させた８０個のスキャッタの相対速度の真値を表す。本実施例の空間バーチャルアレーＳＶＡによるシミュレーション諸元を表１に示す。

このシミュレーション結果は、所定の周期で「右脚が前」になったり「左脚が前」になったりを繰り返す様子が良く見て取れて、さらに真値と良く一致しており、空間バーチャルアレーＳＶＡが有効であることを確認できる。

図６は、本実施例による方位角及びレンジ推定のシミュレーション結果を示す図である。図６(a)は、横軸を経過時間（秒）、縦軸を方位角（度）として、人が移動したときに空間バーチャルアレーＳＶＡ及び時間バーチャルアレーＴＶＡによって推定される仰角１０°における方位角の強度を濃淡によって表したシミュレーション結果であり、図６(b)は、横軸を経過時間（秒）、縦軸をレンジ（レンジビンサイズ＝７．５ｃｍ）として、同じく推定されるレンジの強度を濃淡によって表したシミュレーション結果である。レンジは、エコー波と参照信号との相関をとり、相関値がピークとなる遅延時間を推定することにより推定することができる（ステップＳ５）。方位角は各素子アンテナ間の信号の位相差によって推定することができる（ステップＳ６）。

このシミュレーション結果は、経過時間１．７秒、方位角１２０°、レンジ２０〜３０の辺りにおいて濃度が薄くなっていて多少の誤差が見られるものの、全体としてはターゲット位置の方位角及びレンジを推定することが可能であることを示しており、したがって、リアルタイムでターゲットの動線を推定することが可能であることが示されている。

図７は、本実施例による動線推定のシミュレーション結果を示す図である。図７(a)は、横軸をＸ座標（ｃｍ）、縦軸をＹ座標（ｃｍ）として、上述の方位角及びレンジから推定されるターゲットの動線の推定結果であり、図７(b)は、横軸をＸ座標（ｃｍ）、縦軸をＹ座標（ｃｍ）とした、８０個のスキャッタの動線の真値を表す。方位角及びレンジについては、それぞれのピークを抽出して方位角及びレンジとした。
このシミュレーション結果は、真値と良く一致しており、空間バーチャルアレーＳＶＡ及び時間バーチャルアレーＴＶＡが有効であることを確認できる。

以上のとおり、本実施例によって実際には少ない素子アンテナであり、かつ、信号の位相に関する情報を用いる場合であっても、仮想的に多くの素子アンテナを構成し、アンテナの開口長を拡大することができるため、ターゲットまでのレンジ、素子アンテナ間の信号の位相差によるターゲットの方位角、及びドップラー周波数によるターゲットの動作を正確に推定及び判断することが可能である（ステップＳ７）。

図８は、本発明の実施例２によるターゲット識別システムの動作を説明するフローチャートである。本実施例は、２箇所にアンテナを配置して、ドップラー周波数に基づいてターゲット位置を推定するものである。

図９は、本実施例の原理を説明する図（その１）である。ＸＹ座標軸上において、２つのアンテナＡＴ１、アンテナＡＴ２をＸ軸上に配置し、ターゲットＴの速度の大きさがＶであるとき、アンテナＡＴ１、ＡＴ２に対するターゲットＴの相対速度の大きさをそれぞれｖ1、ｖ2とすると、
ｖ1＝Ｖcosθ1
ｖ2＝Ｖcosθ2
（２）
ただし、
θ1、θ2：アンテナＡＴ１、ＡＴ２に対するターゲットＴの相対速度ベクトルと絶対速度ベクトルとのなす角度
と表せる。そこで、ターゲットＴの相対速度の大きさｖ1、ｖ2をドップラー周波数に基づいて測定し（ステップＳ１１）、ターゲットＴの絶対速度の大きさＶを、相対速度の大きさをいくらか上回る大きさとして、仮に決定することによって（ステップＳ１２）、相対速度ベクトルと絶対速度ベクトルとのなす角度θ1、θ2を算出することができる（ステップＳ１３）。

図１０は、本実施例の原理を説明する図（その２）である。θ1、θ2が算出されることによって、ターゲットＴの位置は、アンテナＡＴ１、ＡＴ２の位置を通って円周角θ1＋θ2＝θの円弧上に存在することが分かる。そこで、異なる時刻Ｔ1、Ｔ2（Ｔ1＜Ｔ2）における円周角θ（Ｔ1）、θ（Ｔ2）の２つの円弧を算出すれば（ステップＳ１４）、ターゲットＴは、時刻Ｔ1における円弧上の位置から時刻Ｔ2における円弧上の位置へと移動しているはずであるので、これに適合する絶対速度ベクトルが存在するか否かを判断し（ステップＳ１５）、適合する絶対速度ベクトルが存在しない場合には、ステップＳ１２における、ターゲットＴの絶対速度の大きさＶの仮の決定が正しくなかったことになるので、この大きさＶを適合する向きに増大又は減少させ、すなわち、更新して、ステップＳ１３以降を繰り返す（ステップＳ１６）。この繰返しにより大きさＶは徐々に正しい値に近づく。そして、ステップＳ１５において、適合する絶対速度ベクトルが存在する場合には、ステップＳ１６において更新した大きさＶが正しい値になったことになるとともに、その適合する絶対速度ベクトルの（始点）位置をターゲットＴの位置と決定する（ステップＳ１７）。これらの一連のフローによってターゲットＴの時刻Ｔ1における位置が決定されたので、時間を更新して一連のフローを次々と実行することによってターゲットＴの動線を推定することができる（ステップＳ１８）。

以上の説明のとおり、本実施例は、２箇所にアンテナを配置して、ドップラー周波数に基づいてターゲット位置を推定し、したがって、ターゲットの動線を推定するものである。そして、ドップラー周波数を測定しているので、そのドップラー周波数の変化の様子によって更にターゲットの行動をも識別することができる。

図１１は、本実施例によるドップラー周波数推定のシミュレーション結果を示す図である。図１１(a)は、横軸を経過時間（秒）、縦軸をドップラー周波数（Ｈｚ）として、人が移動したときにアンテナＡＴ１において推定されるドップラー周波数の強度を濃淡によって表したシミュレーション結果であり、図１１(b)は、同じくアンテナＡＴ２において推定されるシミュレーション結果である。シミュレーション諸元を表２に示す。

このシミュレーション結果は、図５(a)ほど鮮明ではないものの図５(a)と同様の、所定の周期で「右脚が前」になったり「左脚が前」になったりを繰り返す様子が良く見て取れて、当然ではあるがドップラー周波数を推定できることを確認できる。

図１２は、本実施例による動線推定のシミュレーション結果を示す図である。図１２(a)は、横軸をＸ座標（ｃｍ）、縦軸をＹ座標（ｃｍ）として、初期座標（Ｘ，Ｙ）＝（−２００，２００）から７０°の方向に、人が移動したときに（タイプＡ）、本実施例のフローによって推定されるターゲットの動線の推定結果であり、図１２(b)は、同じく初期座標（Ｘ，Ｙ）＝（−２００，２００）から７０°の方向に人が移動し、途中で１００°の方向に移動方向を変化させたときに（タイプＢ）、本実施例のフローによって推定されるターゲットの動線の推定結果である。

このシミュレーション結果は、直線の動線については真値と良く一致しており、方向変更した場合には変更した点において若干の誤差が出るものの、全体としてはほぼ動線を推定できることを確認できる。

以上のとおり、本実施例によって、複数のドップラー周波数によりターゲットの動線を推定することができ、さらに、そのドップラー周波数によるターゲットの動作を正確に推定及び判断することが可能である。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。
実施例１について、２つのアレーアンテナの配置方向は直交させることが望ましいが、空間バーチャルアレーを構成すれば良いのであって直交させる必要はない。
各アレーアンテナの素子アンテナの数は複数であれば良く、互いに同じ数である必要もない。

実施例１の説明では１つの素子アンテナを送信用と受信用とに兼用としたが、専用の別々の素子アンテナとしても良い。
実施例２について、発明の効果としてターゲットの動線とその行動を識別することができるが、本発明はターゲットの位置を推定するものである。

Claims (4)

1. ａ（ａは、ａ≧２の整数）個の各素子アンテナから互いに直交する信号を送信するリニアアレー送信アンテナと、
   該リニアアレー送信アンテナと異なる方向に配置され、ｂ（ｂは、ｂ≧２の整数）個の素子アンテナを有するリニアアレー受信アンテナと、
   前記リニアアレー送信アンテナから送信されたａ個の前記信号がターゲットで反射して前記リニアアレー受信アンテナの各素子アンテナが受信するｂ個の信号を前記リニアアレー送信アンテナの各素子アンテナ毎の信号に分離して、合計ａ×ｂ個の信号を得る整合フィルタと、
   前記リニアアレー送信アンテナから異なる時刻にｃ（ｃは、ｃ≧２の整数）回の信号を送信して、その時間差にターゲットが移動することによる位相差を補償することによって、更に合計ａ×ｂ×ｃ個の信号を得る位相補償手段と、
   該位相補償手段によって得られるａ×ｂ×ｃ個の信号によってターゲットの情報を得るターゲット識別手段と
   を備えることを特徴とするターゲット識別システム。
2. 前記ターゲット識別手段は、ターゲットまでのレンジを算出することを特徴とする請求項１記載のターゲット識別システム。
3. 前記ターゲット識別手段は、前記ａ×ｂ×ｃ個の信号の相互の位相差に基づいてターゲットの方位角を算出することを特徴とする請求項１又は２記載のターゲット識別システム。
4. 前記ターゲット識別手段は、ドップラー周波数の時間的変化に基づいてターゲットの行動を識別することを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載のターゲット識別システム。