JP6504546B2 - 推定装置および推定方法 - Google Patents

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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装置および推定方法に関する。
人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている（例えば、特許文献１〜３参照）。特許文献１にはドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献２にはドップラーセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献３には、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。
特表２０１４−５１２５２６号公報 国際公開第２０１４／１４１５１９号 特開２０１５−１１７９７２号公報 特開２０１５−０７２１７３号公報 特開２０１５−１１９７７０号公報 国際公開第２０１２／１２５１００号 特開２０１４−２１５２００号公報 特開２０１５−１１７９６１号公報 国際公開第２０１２／１１５２２０号
F. Adib, Z. Kabelac, D. Katabi, and R. Miller, "3D tracking via body radio reflections", 11th USENIX Symp. Net. Systems Design \& Impl. (USENIX NSDI‘14), Apr. 2014. Dai Sasakawa, Keita Konno, Naoki Honma, Kentaro Nishimori, Nobuyasu Takemura, Tsutomu Mitsui, "Fast Estimation Algorithm for Living Body Radar,"2014 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP 2014),FR3D,pp.583-584,Dec.2014
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。
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。
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装置および推定方法を提供することを目的とする。
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。
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。
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。
図１は、実施の形態１における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、図１に示す推定装置の検出対象の一例を示す図である。 図３は、図１に示すアンテナ部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６は、実施の形態１における推定装置の推定処理を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態２における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図８は、図７に示す推定装置の検出対象の一例を示す図である。 図９は、実施の形態２における推定装置の推定処理を示すフローチャートである。 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。 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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。
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。
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。
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。
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。
なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置が備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
（実施の形態１）
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。
［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。
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。
［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。
［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。
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。
［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。
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１３−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。
［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。
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。
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。
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
Figure 0006504546
 から、送信アンテナ素子と受信アレーアンテナとの間の伝搬特性を表す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、例えば、
Figure 0006504546
 により算出できる。ここで、sは複素送信信号であり、既知であるものとする。
［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。
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。
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５０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。
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。
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、
Figure 0006504546
 と表せ、
Figure 0006504546
 である。また、l、mは測定番号を表す正の整数であり、サンプル時間である。
Figure 0006504546
 は転置を表す。なお、図４に示す例では、Nはチャネル観測回数であり、ＣtやＣt+Tなど時間間隔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。
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。
［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。
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。
Figure 0006504546
 、ここで、
Figure 0006504546
 は、複素共役転置を表す。
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。
Figure 0006504546
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。
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。
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。
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。
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。
（式２）に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、
Figure 0006504546
 、
Figure 0006504546
 、
Figure 0006504546
 と書ける。
ここで、
Figure 0006504546
 は、要素数がMRである固有ベクトル、
Figure 0006504546
 は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 0006504546
 の順であるものとする。Lは到来波の数つまり検出対象の生体数である。
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、
Figure 0006504546
 と定義され、これにＭＵＳＩＣ法を適用する。ここで、kは波数である。
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。
Figure 0006504546
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。
［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。
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）。
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。
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）。
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）。
［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。
（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。
［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。
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。
［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。
［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。
［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。
［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。
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。
［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。
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。
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。
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。
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。
［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。
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。
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。
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。
Figure 0006504546
ここで、
Figure 0006504546
 である。また、l、mは、測定番号を表す正の整数であり、サンプル時間である。
［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。
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。
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。
Figure 0006504546
ここで、vec(・)は行列のベクトルへの変換を意味する。
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。
Figure 0006504546
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。
Figure 0006504546
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。
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。
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。
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。
（式５）に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、
Figure 0006504546
 、
Figure 0006504546
 、
Figure 0006504546
 と書ける。
ここで、
Figure 0006504546
 は、要素数がMRである固有ベクトル、
Figure 0006504546
 は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 0006504546
 の順であるものとする。Ｌは到来波の数つまり検出対象の生体数である。
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、
Figure 0006504546
 、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
Figure 0006504546
 と定義される。ここで、ｋは波数である。さらに、これらのステアリングベクトルを乗算し、
Figure 0006504546
 と、送受信アレーアンテナ双方の角度情報を考慮したステアリングベクトルを定義し、これにＭＵＳＩＣ法を適用する。
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。
Figure 0006504546
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。
［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。
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）。
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。
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）。
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）。
［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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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

Claims (14)

  1. 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、
    推定装置。
  2. 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、
    請求項１に記載の推定装置。
  3. 前記動体は、生体である、
    請求項１または２に記載の推定装置。
  4. 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、
    請求項３に記載の推定装置。
  5. 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、
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の推定装置。
  6. 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、
    請求項５に記載の推定装置。
  7. 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、
    推定装置。
  8. 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、
    請求項７に記載の推定装置。
  9. 前記動体は、生体である、
    請求項７または８に記載の推定装置。
  10. 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、
    請求項９に記載の推定装置。
  11. 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、
    請求項７〜１０のいずれか１項に記載の推定装置。
  12. 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、
    請求項１１に記載の推定装置。
  13. 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を備える推定装置が行う推定方法であって、
    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以上算出し、
    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、
    推定方法。
  14. 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を備える推定装置の推定方法であって、
    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以上の差分情報を用いて、前記動体の存在する位置を推定する、
    推定方法。
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