JP6249325B2

JP6249325B2 - 信号処理装置

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Publication number: JP6249325B2
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Authority: JP
Inventors: 聡杉野
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2012-12-28
Filing date: 2012-12-28
Publication date: 2017-12-20
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Description

本発明は、物体で反射された無線信号を受信するセンサからのセンサ信号を信号処理する信号処理装置に関するものである。

従来から、図１０に示す構成の照明システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この照明システムは、検出エリア内の検出対象物の存否を検出してセンサ信号を出力するセンサ１１０を具備した物体検知装置１０１と、物体検知装置１０１により点灯状態が制御される照明器具１０２とを備えている。

センサ１１０は、ミリ波を検出エリアに向けて送信して、検出エリア内を移動する検出対象物で反射されたミリ波を受信し、送信したミリ波と受信したミリ波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するミリ波センサである。

物体検知装置１０１は、センサ１１０の出力するセンサ信号を複数の周波数帯域に分けて周波数帯域ごとに増幅する増幅回路１１１と、増幅回路１１１の出力を所定の閾値と比較することにより検出対象物の存否を判定する判定部１１２とを備えている。また、物体検知装置１０１は、判定部１１２での判定結果に応じて照明器具１０２の点灯状態を制御する照明制御部１１３を備えている。

また、物体検知装置１０１は、センサ１１０の出力するセンサ信号の各周波数ごとの強度を検出する周波数解析部１１４を備えている。また、物体検知装置１０１は、周波数解析部１１４の解析結果を用いて定常的に発生する特定周波数のノイズの影響を低減するノイズ除去部（ノイズ判定部１１５および切替回路１１６）を備えている。ここで、周波数解析部１１４としては、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）アナライザを用いている。判定部１１２と照明制御部１１３とノイズ除去部とは、マイクロコンピュータを主構成とする制御ブロック１１７に含まれている。増幅回路１１１は、センサ信号を予め定められている周波数帯域ごとに出力する信号処理部を構成している。なお、特許文献１には、信号処理部が、ＦＦＴアナライザ、ディジタルフィルタなどを用いた構成であってもよい旨が記載されている。

増幅回路１１１は、オペアンプを用いた増幅器１１８を複数有しており、各増幅器１１８を構成する回路の各種パラメータを調節することで、各増幅器１１８にて信号を増幅する周波数帯域の設定が可能となっている。つまり、各増幅器１１８は、特定の周波数帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタとしても機能する。しかして、増幅回路１１１では、並列に接続された複数の増幅器１１８にてセンサ信号を複数の周波数帯域に分け、各周波数帯域の信号を各増幅器１１８にてそれぞれ増幅して個別に出力する。

判定部１１２は、増幅器１１８の出力をディジタル値にＡ／Ｄ変換し、予め定められた閾値と比較する比較器１１９を増幅器１１８ごとに有し、検出対象物の存否を判定する。比較器１１９では、閾値が各パス帯域ごと（つまり各増幅器１１８ごと）に個別に設定されており、増幅器１１８の出力が閾値で定められた範囲外のときにＨレベルの信号を出力する。ここで、初期状態（出荷状態）で設定される各パス帯域の閾値Ｖｔｈは、電波暗室など電磁波の反射がない状態で、一定時間内に測定される各増幅器１１８の出力値Ｖのピーク・トゥー・ピークＶｐｐの最大値Ｖｐｐ_ｉｎｉと、前記出力値Ｖの平均値Ｖａｖｇを用いてＶｔｈ＝Ｖａｖｇ±Ｖｐｐ_ｉｎｉで表される値とする。そして、判定部１１２は各比較結果の論理和をとる論理和回路１２０を有し、１つでもＨレベルの信号があれば検出対象物が存在する「検出状態」を示す検出信号を論理和回路１２０から出力し、一方、全てＬレベルであれば検出対象物が存在しない「非検出状態」を示す検出信号を論理和回路１２０から出力する。検出信号は、検出状態では「１」、非検出状態では「０」となるものとする。

ノイズ除去部は、周波数解析部１１４の出力から、定常的に発生する特定周波数のノイズの有無を判定するノイズ判定部１１５と、ノイズ判定部１１５の判定結果に応じて判定部１１２に対する各増幅器１１８の出力状態を切り替える切替回路１１６とを有している。

切替回路１１６は、増幅回路１１１の各増幅器１１８と判定部１１２の各比較器１１９との間にそれぞれ挿入されたスイッチ１２１を有し、初期状態ではこれら全てのスイッチ１２１をオンとする。そして、ノイズ判定部１１５からの出力で各スイッチ１２１が個別にオンオフ制御されることにより、各増幅器１１８の判定部１１２に対する出力を個別に入切する。つまり、切替回路１１６では、ノイズ判定部１１５からの出力により、任意のパス帯域の増幅器１１８に対応するスイッチ１２１をオフすることで、当該増幅器１１８の出力を無効にすることができる。

ノイズ判定部１１５では、周波数解析部１１４から出力される周波数（周波数成分）ごとのセンサ信号の信号強度（電圧強度）を読み込んでメモリ（図示せず）に記憶し、記憶したデータを用いて定常的に発生する特定周波数のノイズの有無を判定する。

ノイズ判定部１１５は、ある特定周波数のノイズが定常的に発生していると判断した場合に、当該ノイズが含まれるパス帯域を持つ増幅器１１８と判定部１１２との間のスイッチ１２１がオフするように切替回路１１６を制御する。これにより、特定周波数のノイズが定常的に発生している場合には、当該ノイズを含む周波数帯域について判定部１１２に対する増幅回路１１１の出力が無効となる。ここで、スイッチ１２１のオンオフ状態は、ノイズ判定部１１５にて「定常時」と判定される度に更新される。

特開２０１１−４７７７９号公報

一般的に、物体の動きを検出するためにセンサ信号を信号処理する信号処理装置において、既知でない雑音、所望外信号等の背景信号を周波数領域における適応信号処理により除去する場合、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）が利用される。

ディジタル信号に対して、ＦＦＴを利用した周波数領域の適応フィルタを構成した場合、サンプリング時間：ｔ、サンプリング数：２Ｎとする。この場合、ＦＦＴ処理後の折り返し特性を考慮して信号処理上の有用性を鑑みると、最大周波数：１／（２・ｔ）Ｈｚまでの周波数範囲で、周波数分解能：１／（２Ｎ・ｔ）Ｈｚ、処理上有用な点数：Ｎとなる。また、ＦＦＴの前段には窓関数処理が施されている。このＦＦＴを利用した適応フィルタの構成は、適応処理以外におけるＦＦＴ処理に限っても、最低２Ｎワードのメモリが必要となり、さらには複素演算の実行が要求されるので、比較的大きなハードウェアが必要となっていた。さらに、後段の適応処理、フィルタリング処理においても複素演算の実行が必要であり、ハードウェアに対する負荷がさらに大きくなる。

したがって、ＦＦＴを利用した周波数領域の適応フィルタを、センサ信号を信号処理する信号処理装置に用いた場合、ハードウェアに対する負荷増大、高コスト化という問題が生じる。このハードウェアに対する負荷増大、高コスト化という問題は、特に、民生用に低コストが要求されるセンサ装置への応用を困難なものとする障壁の一つとなっていた。

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、背景信号を除去するために、比較的簡素なハードウェア構成で低コスト化を図りながら、所望の信号のみを効率的に取り出すことができる信号処理装置を提供することにある。

本発明の信号処理装置は、物体で反射された無線信号を受信するセンサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号を増幅する増幅部と、前記増幅部によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されたセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって周波数領域のセンサ信号に変換し、背景信号に応じてフィルタ係数を設定することによって、前記周波数領域において前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去する適応フィルタとして動作する信号処理部とを備え、前記信号処理部は、前記物体がない場合に、前記周波数領域のセンサ信号を前記背景信号として、前記適応フィルタの出力信号と白色雑音で形成された参照信号との差分を誤差信号とし、前記誤差信号が所定範囲内に収束するように前記フィルタ係数を更新する第１のモードと、前記フィルタ係数の更新処理を停止し、前記周波数領域において前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去する第２のモードとを切替可能に有することを特徴とする。

この発明において、前記信号処理部は、前記第１のモードにおいて、前記誤差信号が収束したと判定した場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切り替わることが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記第１のモードにおいて、前記誤差信号が所定範囲内に収束した場合、前記所定範囲内に収束した複数の時点における前記誤差信号のそれぞれに基づいて求めた前記フィルタ係数の平均値を、前記フィルタ係数として設定することが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記第２のモードにおいて、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって前記周波数領域のセンサ信号に変換した後、前記周波数領域において、前記フィルタ係数を設定された前記適応フィルタに前記周波数領域のセンサ信号を入力することによって、前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去して、周波数帯域の異なる周波数ビンの群における前記周波数ビン毎の信号として抽出し、前記周波数ビン毎の信号に基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記第２のモードにおいて、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって前記周波数領域のセンサ信号に変換した後、前記周波数領域において、前記フィルタ係数を設定された前記適応フィルタに前記周波数領域のセンサ信号を入力することによって、前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去して、周波数帯域の異なる複数の周波数ビンで構成されるサブバンドの群における前記サブバンド毎の信号として抽出し、前記サブバンド毎の信号に基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことが好ましい。

この発明において、前記フィルタ係数は、前記周波数ビン毎に設定され、前記信号処理部は、全ての前記フィルタ係数、または所定の複数の前記フィルタ係数に逆離散コサイン変換処理を施して得た逆変換値と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号とに基づいて、時間軸データを生成し、この時間軸データに基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記サブバンド毎の信号に逆離散コサイン変換処理を施して得た逆変換値と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号とに基づいて、時間軸データを生成し、この時間軸データに基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記センサから前記物体までの距離情報を併用して、前記物体を識別する認識処理を行うことが好ましい。

この発明において、前記信号処理部は、前記認識処理の結果として前記物体を識別した場合、前記第２のモードから前記第１のモードへの切り替えを禁止し、前記認識処理の結果として前記物体を識別していない場合、前記第２のモードから前記第１のモードへの切り替えを許可することが好ましい。

この発明において、前記適応フィルタの適応アルゴリズムが、離散コサイン変換のＬＭＳアルゴリズムであることが好ましい。

以上説明したように、本発明では、離散コサイン変換処理によってセンサ信号から背景信号を除去する周波数領域の適応フィルタとして動作する信号処理部を備えるので、背景信号を除去するために、比較的簡素なハードウェア構成で低コスト化を図りながら、所望の信号のみを効率的に取り出すことができるという効果がある。

実施形態における電波センサと信号処理装置とを備えたセンサ装置のブロック図である。実施形態における適応フィルタの機能を示す説明図である。実施形態における信号処理部の動作モードを示す説明図である。実施形態における信号処理部の動作を示すフローチャート図である。（ａ）〜（ｃ）実施形態における周波数領域を示す説明図である。ＤＣＴ，ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムによる伝達特性を示すグラフ図である。（ａ）〜（ｃ）実施形態における周波数領域の信号処理の流れを示す波形図である。実施形態における時間領域の信号処理の流れを示す波形図である。（ａ）（ｂ）実施形態における周波数領域の信号処理の流れを示す波形図である。従来の照明システムの構成を示すブロック図である。

以下では、本実施形態の信号処理装置について図１〜図９に基づいて説明する。

信号処理装置２は、電波センサ１から出力されるセンサ信号を信号処理するものである。電波センサ１は、検出エリア内に電波を送信し、検出エリア内の物体で反射された電波を受信して、この物体の動きに応じたセンサ信号を出力する。なお、図１は、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅのブロック図である。

電波センサ１としては、所定周波数の電波を検出エリアに向けて送信して、検出エリア内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するドップラセンサを用いている。したがって、電波センサ１から出力されるセンサ信号は、物体の動きに対応するアナログの時間軸信号である。

電波センサ１は、電波を検出エリアに向けて送信する送信機と、検出エリア内の物体で反射された電波を受信する受信機と、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当する周波数のセンサ信号を出力するミキサとを備えている。送信機は、送信用のアンテナを備えている。また、受信機は、受信用のアンテナを備えている。なお、送信機から送波する電波は、例えば、所定周波数が２４．１５ＧＨｚのミリ波とすることができる。送信機から送波する電波は、ミリ波に限らず、マイクロ波でもよい。また、送波する電波の所定周波数の値は、特に限定するものではない。電波を反射した物体が検出エリア内を移動している場合には、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。

信号処理装置２は、増幅部３、Ａ／Ｄ変換部４、信号処理部５、出力部６を備える。増幅部３は、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成され、センサ信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換部４は、増幅部３によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力する。

信号処理部５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるディジタルのセンサ信号を、離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機能を有する。

この信号処理部５は、ＤＣＴによってセンサ信号を周波数領域（周波数軸上）の信号に変換し、この周波数領域の信号の周波数分布により物体を識別する認識処理を行う。さらに、信号処理部５は、図２に示す適応フィルタ（Adaptive filter）の機能を有しており、認識処理を実行する前段において、周波数領域において、既知でない雑音、所望外信号等の背景信号をセンサ信号から除去するフィルタ処理を行う。

適応フィルタは、適応アルゴリズム（最適化アルゴリズム）に従って伝達関数（フィルタ係数）を自己適応させるフィルタであり、ディジタルフィルタにより実現することができる。本実施形態では、ＤＣＴを利用した適応フィルタ（Adaptive filter using DiscreteCosine Transform）を用いる。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。

ＤＣＴを利用した周波数領域での適応フィルタは、ＦＦＴを利用した周波数領域での適応フィルタに比べて、同じ処理点数であれば周波数の分解能が倍となる。したがって、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、メモリ等のハードウェアリソース等を小型化した処理系で、狭帯域の雑音除去を実現できる。

例えば、ディジタル信号に対して、ＦＦＴを利用した適応フィルタを構成した場合、サンプリング時間：ｔ、サンプリング数：２Ｎとする。この場合、ＦＦＴ処理後の折り返し特性を考慮して信号処理上の有用性を鑑みると、最大周波数：１／（２・ｔ）Ｈｚまでの周波数範囲で、周波数分解能：１／（２Ｎ・ｔ）Ｈｚ、処理上有用な点数：Ｎとなる。このＦＦＴを利用した適応フィルタの構成は、適応処理以外におけるＦＦＴ処理に限っても、最低２Ｎワードのメモリが必要となり、さらには複素演算の実行が要求されるので、比較的大きなハードウェアが必要となっていた。

一方、ディジタル信号に対して、ＤＣＴを利用した適応フィルタを構成した場合、サンプリング時間：ｔ、サンプリング数：Ｎの条件下で、周波数分解能：１／（２Ｎ・ｔ）Ｈｚを実現可能であり、処理上有用な点数：Ｎを得ることができる。これは、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、最大周波数：１／（２・ｔ）Ｈｚであり、ＦＦＴを利用した周波数領域の適応フィルタと同じ最大周波数であることを意味する。言い換えれば、最低２Ｎワードのメモリが必要となるＦＦＴ処理に対して、ＤＣＴ処理はＮワードのメモリがあればよい。

また、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、実数演算を用いた処理方式である。一方、ＦＦＴを利用した適応フィルタは、複素演算を用いた処理方式である。したがって、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、ＦＦＴを利用した適応フィルタに比べて演算規模を低減させることが可能となる。

さらに、ＦＦＴを利用した適応フィルタは、適応処理の前段に所定の窓関数による処理を実施し、所望の通過帯域外のフィルタサイドローブを抑圧する必要がある。一方、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、窓関数が不要となる、または簡素なフィルタで実現可能となる。

而して、ＤＣＴを利用した適応フィルタは、ＦＦＴを利用した適応フィルタに比べて、ハードウェアの簡素化を図ることができる。

したがって、信号処理装置２は、ＤＣＴを利用した周波数領域の適応フィルタを用いることによって、比較的簡素なハードウェア構成で低コスト化を図りながら、予見が困難な背景信号（例えば、設置場所に依存する周囲環境雑音や所望外の信号等）を除去できる。さらには、ＤＣＴを利用した周波数領域の適応フィルタを用いることによって、所望の信号のみを効率的に取り出すことができる。

また一般的に、周波数領域の適応フィルタは、時間領域の適応フィルタに比べて、所望のフィルタ性能を得るための収束性がよいことが知られている。この中で、ＬＭＳアルゴリズムは、ＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムに比べて演算規模が小さいことが知られている。

信号処理部５が有する適応フィルタは、図２に示すように、フィルタ６ａと、減算器６ｂと、適応処理部６ｃとで構成される。

信号処理部５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号（所望信号に未知の背景信号が干渉した信号）を、ＤＣＴによって周波数領域のセンサ信号ｘに変換する。そして、センサ信号ｘを入力されたフィルタ６ａは、可変自在に設定されたフィルタ係数ｗｏに基づいて、センサ信号ｘから不要な背景信号を濾波して除去した出力信号ｙを出力する。減算器６ｂは、フィルタ６ａの出力信号ｙと参照信号ｄとの差分である誤差信号ｅを出力する。ここで、参照信号ｄは、白色雑音であり、例えば、信号処理装置２の内部で発生する雑音（受信回路の内部雑音等）を用いてもよい。そして、適応処理部６ｃは、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムに従い、誤差信号ｅに基づいて背景信号の周波数成分を推定し、この推定した背景信号の周波数成分に応じてフィルタ係数の補正係数を生成して、フィルタ係数ｗｏを更新する。なお、参照信号ｄに用いる白色雑音は、周波数に依存しない理想的な白色雑音だけでなく、広い周波数に亘って信号強度がほぼ変化しない雑音信号も含む。

そして、この適応フィルタを備える信号処理部５は、動作モードとして、図３に示す雑音推定モード（第１のモード）と検出モード（第２のモード）とを切り替え可能に構成されている。この雑音推定モードおよび検出モードの各動作について、図４を用いて説明する。

まず、信号処理部５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号をＤＣＴによって周波数領域のセンサ信号ｘに変換する（Ｓ１）。この周波数領域は、互いに周波数帯域の異なる周波数ビンｆｂの群で形成されており（図５（ａ）参照）、信号処理部５は、センサ信号ｘを、周波数ビンｆｂ毎の信号として抽出する。すなわち、周波数ビンｆｂ毎の信号の振幅強度が、ＤＣＴ係数となる。

次に、信号処理部５は、現在の動作モードを判定する（Ｓ２）。信号処理部５は、現在の動作モードが雑音推定モードであれば、以下の処理を行う。なお、雑音推定モード時において、センサ信号ｘは背景信号のみを含むものとする（すなわち、検出対象の物体がない）。

雑音推定モードにおいて、適応処理部６ｃは、フィルタ６ａの出力信号ｙと参照信号ｄとの差分である誤差信号ｅを導出する（Ｓ３）。そして、適応処理部６ｃは、誤差信号ｅが最小になるように、ＤＣＴによる周波数領域での適応処理がなされてフィルタ係数ｗｏを更新し（Ｓ４）、ステップＳ１に戻る。

雑音推定モードの信号処理部５は、上述のステップＳ１〜Ｓ４の動作を繰り返し行い、適応処理部６ｃは、誤差信号ｅが所定範囲内に収束した時点で、フィルタ係数ｗｏの更新処理を停止する。フィルタ係数ｗｏは、周波数ビンｆｂ毎に設定されており、フィルタ６ａは、周波数ビンｆｂ毎の信号から背景信号を除去する。

なお、フィルタ係数ｗｏの更新処理は、サンプリング点の一点毎に更新されるもの、所用点数毎のブロックで更新されるもの、ブロック毎に更新され且つ処理すべきデータの重複（オーバーラップ）を行うもののいずれであってもよく、収束性または精度により選択されればよい。

そして、信号処理部５は、誤差信号ｅが所定範囲内に収束して、フィルタ係数ｗｏの更新処理を停止した後、動作モードを雑音推定モードから検出モードに切り替える。

なお雑音推定モードにおいて、適応処理部６ｃは、誤差信号ｅが所定範囲内に収束した場合、所定範囲内に収束している複数の時点における誤差信号ｅのそれぞれに基づいてフィルタ係数ｗｏを求めてもよい。この場合、適応処理部６ｃは、誤差信号ｅが所定範囲内に収束しているときに求めた複数のフィルタ係数に対して、加算平均、メジアン平均等の平均化処理、例外値を除外する例外値除外処理、分散状況の検出処理等を施した結果を、フィルタ６ａに設定するフィルタ係数ｗｏとする。

次に、信号処理部５は、ステップＳ２で現在の動作モードを判定し、現在の動作モードが検出モードであれば、以下の処理を行う。

まず、検出モードの信号処理部５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号をＤＣＴ処理することによって得られたＤＣＴ係数Ｃｘ（センサ信号ｘに相当）と、フィルタ６ａのフィルタ係数ｗｏとに基づいて、各周波数ビンｆｂにおける背景信号を除去したセンサ信号の振幅強度Ｃｙ（出力信号ｙに相当）を導出する（Ｓ５）。具体的に、振幅強度Ｃｙ＝Ｃｘ＊ｗｏとなる。

そして、信号処理部５は、周波数領域において、互いに隣接する複数の周波数ビンｆｂで構成される１または複数のサブバンドｆｓを生成する（図５（ａ）参照）。信号処理部５は、サブバンドｆｓ毎に、複数の周波数ビンｆｂのそれぞれの振幅強度Ｃｙを用いて、加算平均、重み付き平均、メジアン平均等の平均化処理、例外値を除外する例外値除外処理、分散状況の検出処理等を行い、サブバンドｆｓ毎に振幅強度Ｃｙの代表値Ｃｙａ（以降、強度代表値Ｃｙａと称す）を導出する（Ｓ６）。

例えば、信号処理部５が、加算平均によって強度代表値Ｃｙａを導出する場合、ある時刻において、図５（ａ）に示すように、周波数の低い方から順に数えて１番目のサブバンドｆｓの５個の周波数ビンｆｂそれぞれにおける振幅強度Ｃｙがそれぞれ、Ｃｙ（１）、Ｃｙ（２）、Ｃｙ（３）、Ｃｙ（４）およびＣｙ（５）であるとする。ここで、１番目のサブバンドｆｓについてみれば、加算平均によって導出された強度代表値Ｃｙａ（１）とすると（図５（ｂ）参照）、
Ｃｙａ（１）＝（Ｃｙ（１）＋Ｃｙ（２）＋Ｃｙ（３）＋Ｃｙ（４）＋Ｃｙ（５））／５）
となる。

同様に、２番目のサブバンドｆｓ、３番目のサブバンドｆｓ、４番目のサブバンドｆｓ及び５番目のサブバンドｆｓの信号は、図５（ｂ）に示すように、それぞれ、Ｃｙａ（２）、Ｃｙａ（３）、Ｃｙａ（４）およびＣｙａ（５）となる。

そして、信号処理部５は、サブバンドｆｓ毎の強度代表値Ｃｙａから決まる周波数分布の情報（周波数分布情報）を得ることができる（Ｓ７）。

さらに、信号処理部５は、サブバンドｆｓ毎の強度代表値Ｃｙａに逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）を施した逆変換値と、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号との乗算によって、時間領域のセンサ信号（時間軸情報）を復元する（Ｓ８）。

この場合、信号処理部５は、サブバンドｆｓ毎の強度代表値Ｃｙａから決まる周波数分布情報、時間軸情報を用いて、検出対象の物体を識別する認識処理を行う。なお、本発明において、識別は、分類、認識を含む概念である。

また、信号処理部５は、ステップＳ５で導出した各周波数ビンｆｂの振幅強度Ｃｙから決まる周波数分布の情報（周波数分布情報）を取得してもよい（Ｓ９）。

さらに、信号処理部５は、周波数ビンｆｂ毎に設定されたフィルタ係数ｗｏに逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）を施した逆変換値と、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号との乗算によって、時間領域のセンサ信号（時間軸情報）を復元してもよい（Ｓ１０）。なお、逆離散コサイン変換を施すフィルタ係数は、全ての周波数ビンｆｂに設定されたフィルタ係数、または一部の周波数ビンｆｂに設定されたフィルタ係数のいずれであってもよい。

この場合、信号処理部５は、周波数ビンｆｂ毎の振幅強度Ｃｙから決まる周波数分布情報、周波数ビンｆｂ毎に設定されたフィルタ係数ｗｏから決まる時間軸情報を用いて、検出対象の物体を識別する認識処理を行う。

なお、信号処理部５による認識処理は、例えば、主成分分析によるパターン認識処理、ＫＬ変換によるパターン認識処理、重回帰分析を用いて導出した振幅強度の成分比による認識処理、ニューラルネットワークによる認識処理等のアルゴリズムが用いられる。

ここで、ＤＣＴは、実数演算による演算を行うため、センサ信号の位相情報が失われる。一般に、センサ装置Ｓｅにおいて、位相情報は、距離を測定する際に利用される場合がある。電波センサ１にドップラセンサを用いた場合、背景信号を除去した時間領域のセンサ信号から、およその距離を計測することが可能である。したがって、厳密な意味での動きと距離との同時測定が必ずしも必要でない場合、ハードウェアの規模を著しく増大させることなく、補完情報としての距離情報を、ステップＳ８，Ｓ１０で復元した時間領域のセンサ信号から取得することが可能である。而して、信号処理部５は、ステップＳ８、Ｓ１０で導出した時間領域のセンサ信号から検出対象の物体までの距離情報を取得し、この距離情報を、周波数分布情報、時間軸情報と併用して、検出対象の物体を識別する認識処理を行うことができる。

そして、信号処理装置２は、信号処理部５による識別結果を出力する出力部６を備えており、信号処理部５により検出対象の物体が識別された場合、出力部６は、物体が検出されたことを示す出力信号「１」を出力する。一方、信号処理部５により検出対象の物体が識別されなかった場合、出力部６は、物体が非検出であることを示す出力信号「０」を出力する。

図６に、上述のＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムを用いて設定したフィルタ６ａのフィルタ係数ｗｏの伝達特性Ｚ１を示す。複数の周波数帯域に雑音成分を有する背景信号が推定され、雑音成分が存在する周波数帯域を減衰させて、他の周波数帯域を通過させるフィルタ特性が形成されている。また図６には、比較例として、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いて求めたフィルタ係数の伝達特性Ｚ２も併せて示している。この例では、ＦＦＴに比べて演算量の少ないＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムを用いた場合、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムと比べても、フィルタ性能の著しい劣化は見られない。

そして、図７（ａ）〜（ｃ）は、上述の信号処理の流れを示す。まず、図７（ａ）は、背景信号のみを含むセンサ信号の周波数分布を示し、背景信号の周波数成分Ａが表されている。図７（ｂ）は、背景信号および所望信号を含むセンサ信号の周波数分布を示し、背景信号の周波数成分Ａおよび所望信号の周波数成分Ｂが表されている。

そして、図７（ｃ）は、信号処理部５が雑音推定モードで動作しているときに、図７（ａ）のセンサ信号を入力されたフィルタ６ａの出力信号ｙ１を示す。さらに、図７（ｃ）は、信号処理部５が検出モードで動作しているときに、図７（ｂ）のセンサ信号を入力されたフィルタ６ａの出力信号ｙ２の各周波数分布も示している。出力信号ｙ１は、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムを用いてフィルタ６ａのフィルタ係数ｗｏが更新されることによって、背景信号の周波数成分Ａが除去されている。出力信号ｙ２は、フィルタ６ａのフィルタ係数ｗｏが適切に設定されたことによって、背景信号の周波数成分Ａが除去され、所望信号の周波数成分Ｂのみが残っている。

また、図８は、雑音推定モードから検出モードに移行する場合、（ａ）参照信号ｄ、（ｂ）センサ信号ｘ、（ｃ）出力信号ｙ、（ｄ）誤差信号ｅの各波形を時間軸領域で示したものである。参照信号ｄは、雑音推定モード時に出力され、検出モード時に停止する。センサ信号ｘは、雑音推定モード時において背景信号のみを含み、検出モード時においては、検出対象の物体を検出したことによる所望信号が背景信号とともに含まれる。出力信号ｙは、雑音推定モードおよび検出モードにおいて背景信号が除去されており、検出モードにおいては、所望信号のみが残っている。誤差信号ｅは、雑音推定モード時に出力され、検出モード時に停止する。

図９（ａ）は、検出モードで動作している信号処理部５に入力されるセンサ信号ｘ１の周波数分布を示す。さらに、図９（ａ）は、信号処理部５がセンサ信号ｘ１を用いて導出したサブバンドｆｓ毎の強度代表値Ｃｙａを周波数領域において表している。この強度代表値Ｃｙａは、サブバンドｆｓ毎に、複数の周波数ビンｆｂのそれぞれの振幅強度Ｃｙを用いて、重み付き平均化の処理を施した結果である。そして、図９（ａ）に示す強度代表値Ｃｙａに逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）を施した逆変換値と、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号との乗算によって、図９（ｂ）に示す時間領域のセンサ信号（時間軸情報）が復元される。

信号処理部５は、雑音推定モード時に、適応フィルタの推定精度の誤差が低い領域で、適応処理の多数回の試行によりフィルタ係数ｗｏを設定することによって、推定精度を向上させることができる。さらに、信号処理部５は、検出モードにおいて、周波数領域のサブバンド化、またはサブバンド内の平均化等の信号処理によって、着眼する所望帯域を通過する信号の信号対雑音比を、簡便なハードウェアを用いて向上させることが可能になる。

さらに、信号処理部５は、認識処理の結果によって、動作モードの切替の可否を判定する。信号処理部５は、認識処理の結果として検出対象の物体を識別している場合、検出モードから雑音推定モードへの切り替えを禁止する。そして、信号処理部５は、認識処理の結果として検出対象の物体を識別していない場合、検出モードから雑音推定モードへの切り替えを許可する。すなわち、信号処理部５は、所望信号がセンサ信号ｘに含まれておらず、背景信号のみがセンサ信号ｘに含まれている場合に、検出モードから雑音推定モードへの切り替えを許可する。したがって、雑音推定モード時に設定されるフィルタ係数ｗｏは、背景信号を除去して、所望信号のみを精度よく抽出できる値に設定される。

さらに、信号処理部５は、各サブバンドｆｓにおける背景信号を除去したセンサ信号の強度代表値Ｃｙａから、規格化強度代表値を導出し、以降、各サブバンドｆｓの規格化強度代表値を用いて周波数分布情報、時間軸情報等を取得してもよい。この規格化強度代表値とは、信号処理部５において認識処理に利用する複数の所定のサブバンドｆｓの強度代表値Ｃｙａの総和で、各サブバンドｆｓの強度代表値Ｃｙａを規格化したものである。

例えば、信号処理部５におけるサブバンドｆｓの総数が１６個であり、認識処理に利用する所定の複数のサブバンドｆｓが、周波数の低い方から順に数えて１〜５番目の５個のみであるとする。ある時刻において１番目のサブバンドｆｓの強度代表値Ｃｙａ（１）の規格化強度代表値をｎ（１）（図５（ｃ）参照）とすると、規格化強度代表値ｎ（１）は、信号処理部５において、
ｎ（１）＝Ｃｙａ（１）／（Ｃｙａ（１）＋Ｃｙａ（２）＋Ｃｙａ（３）＋Ｃｙａ（４）＋Ｃｙａ（５））
の演算により求められる。規格化強度代表値ｎ（２）〜ｎ（５）も同様に求めることができる。

なお、本実施形態では電波センサ１を用いているが、物体で反射した電波、音波等の無線信号を受信するセンサであれば、センサの種類は限定されない。

１電波センサ
２信号処理装置
３増幅部
４Ａ／Ｄ変換部
５信号処理部
６出力部

Claims

物体で反射された無線信号を受信するセンサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号を増幅する増幅部と、
前記増幅部によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部と、
前記Ａ／Ｄ変換部から出力されたセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって周波数領域のセンサ信号に変換し、背景信号に応じてフィルタ係数を設定することによって、前記周波数領域において前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去する適応フィルタとして動作する信号処理部とを備え、
前記信号処理部は、前記物体がない場合に、前記周波数領域のセンサ信号を前記背景信号として、前記適応フィルタの出力信号と白色雑音で形成された参照信号との差分を誤差信号とし、前記誤差信号が所定範囲内に収束するように前記フィルタ係数を更新する第１のモードと、前記フィルタ係数の更新処理を停止し、前記周波数領域において前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去する第２のモードとを切替可能に有する
ことを特徴とする信号処理装置。
前記信号処理部は、前記第１のモードにおいて、前記誤差信号が収束したと判定した場合、前記第１のモードから前記第２のモードに切り替わることを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記第１のモードにおいて、前記誤差信号が所定範囲内に収束した場合、前記所定範囲内に収束した複数の時点における前記誤差信号のそれぞれに基づいて求めた前記フィルタ係数の平均値を、前記フィルタ係数として設定することを特徴とする請求項１または２記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記第２のモードにおいて、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって前記周波数領域のセンサ信号に変換した後、前記周波数領域において、前記フィルタ係数を設定された前記適応フィルタに前記周波数領域のセンサ信号を入力することによって、前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去して、周波数帯域の異なる周波数ビンの群における前記周波数ビン毎の信号として抽出し、前記周波数ビン毎の信号に基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことを特徴とする請求項１乃至３いずれか記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記第２のモードにおいて、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を、離散コサイン変換処理によって前記周波数領域のセンサ信号に変換した後、前記周波数領域において、前記フィルタ係数を設定された前記適応フィルタに前記周波数領域のセンサ信号を入力することによって、前記周波数領域のセンサ信号から前記背景信号を除去して、周波数帯域の異なる複数の周波数ビンで構成されるサブバンドの群における前記サブバンド毎の信号として抽出し、前記サブバンド毎の信号に基づいて前記物体を識別する認識処理を行う
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか記載の信号処理装置。
前記フィルタ係数は、前記周波数ビン毎に設定され、
前記信号処理部は、全ての前記フィルタ係数、または所定の複数の前記フィルタ係数に逆離散コサイン変換処理を施して得た逆変換値と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号とに基づいて、時間軸データを生成し、この時間軸データに基づいて前記物体を識別する認識処理を行う
ことを特徴とする請求項４記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記サブバンド毎の信号に逆離散コサイン変換処理を施して得た逆変換値と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号とに基づいて、時間軸データを生成し、この時間軸データに基づいて前記物体を識別する認識処理を行うことを特徴とする請求項５記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記センサから前記物体までの距離情報を併用して、前記物体を識別する認識処理を行うことを特徴とする請求項４乃至７いずれか記載の信号処理装置。
前記信号処理部は、前記認識処理の結果として前記物体を識別した場合、前記第２のモードから前記第１のモードへの切り替えを禁止し、前記認識処理の結果として前記物体を識別していない場合、前記第２のモードから前記第１のモードへの切り替えを許可することを特徴とする請求項４乃至８いずれか記載の信号処理装置。
前記適応フィルタの適応アルゴリズムが、離散コサイン変換のＬＭＳアルゴリズムであることを特徴とする請求項１乃至９いずれか記載の信号処理装置。