JP6849100B2 - 物体検知装置、物体検知方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、対象物で反射又は対象物から放射された電波から対象物を検知するための、物体検知装置及び物体検知方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

電波（マイクロ波、ミリ波、テラヘルツ波など）は、光と異なり、物体を透過する能力に優れている。この電波の透過能力を活用して、衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査するイメージング装置（物体検知装置）が実用化されている。

物体検知装置における画像化の方式としては、いくつかの方式が提案されている。一つは、アレイアンテナ方式である（例えば、非特許文献１参照）。ここで、図３７〜図３９を用いて、アレイアンテナ方式について説明する。図３７は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した物体検知装置を示す図である。図３８は、図３７に示された受信機の構成を示す図である。

図３７に示すように、アレイアンテナ方式においては、物体検知装置は、送信機２１１と受信機２０１とを備えている。また、送信機２１１は、送信アンテナ２１２を備えている。受信機２０１は、アレイアンテナ方式が採用される場合、Ｎ本の受信アンテナ２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎを備えている（Ｎは受信アンテナの数）。

送信機２１１は、送信アンテナ２１２から、ＲＦ信号（電波）２１３を検知対象物２０４_１、２０４_２、・・・、２０４_K（Ｋは対象物の数）に向けて照射する。ＲＦ信号（電波）２１３は、検知対象物２０４_１、２０４_２、・・・、２０４_Kにおいて反射され、反射波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Kがそれぞれ発生する。

発生した反射波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Ｋは、受信アンテナ２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎにおいて受信される。受信機２０１は、受信した反射波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Kに基づいて、検知対象物２０４_１、２０４_２、・・・、２０４_Ｋで反射された電波の電波強度を算出する。その後、受信機２０１は、算出した電波強度の分布を画像化する。これにより、検知対象物２０４_１、２０４_２、・・・、２０４_Ｋそれぞれの像が得られることになる。

また、図３８に示すように、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎは、基準点２０９からそれぞれ距離ｄ_１、ｄ_２、・・・、ｄ_Ｎの位置に設置されているものとする。基準点２０９は、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎの位置を表すために便宜上設定されており、基準点２０９の位置は任意に設定される。更に、図３８で示した受信機２０１において、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎは、それぞれ、角度θ_k（ｋ＝１，２，・・・Ｋ）を持つＫ個の到来波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Ｋを受信する。

ここで、到来波の方向を推定するため、到来波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Ｋの複素振幅を[s(θ₁),s(θ₂),・・・, s(θ_K)]とする。受信機２０１は、ダウンコンバータ（図３８では図示せず）を備えているので、このダウンコンバータにより、各受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで受信されたＲＦ信号の複素振幅（ベースバンド信号）[r(d₁),r(d₂),・・・,r(d_N)]が抽出される。また、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで受信された信号の複素振幅[r(d₁),r(d₂),・・・,r(d_N)]は、信号処理部２０５へ出力される。

この場合において、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎにおける、受信信号の複素振幅[r(d₁),r(d₂),・・・,r(d_N)]と、到来波の複素振幅[s(θ₁),s(θ₂),・・・, s(θ_K)]との関係は、以下の式（１）で与えられる。

上記式（１）において、n(t)はノイズ成分を要素とするベクトルである。添字Tはベクトル又は行列の転置を表す。λは到来波（ＲＦ信号）２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Ｋの波長である。なお、ここでは到来波は、反射波と同義である。

また、上記式（１）において、受信信号の複素振幅rは、測定で得られる量である。方向行列Aは、信号処理上で定義(指定)される量である。そして、上記式（１）では、到来波の複素振幅s(θ_K)は、未知数となる。よって、測定で得た受信信号rから到来波sの方向を決定する事が、到来波方向推定の目的となる。

到来方向推定のアルゴリズムでは、測定で得た受信信号rから以下の式（２）に従い、相関行列Rが計算される。

上記式（２）において、E[]は、括弧内の要素に時間平均の処理を施す事を表し、添字Hは複素共役転置を表す。次に、計算された相関行列Rから、以下の式（３）〜（５）で示すいずれかの評価関数が計算される。

MUSIC法におけるE_N=[e_K+1,・・・,e_N]は、相関行列Rの固有ベクトルのうちの、固有値がノイズn(t)の電力となるN−(K+1)個のベクトルによって、構成された行列である。

また、図３８で示した従来型のアンテナアレイにおいて、受信信号rから相関行列Rを計算する過程、更には、上記の式（３）〜（５）の評価関数を計算する過程は、信号処理部２０５で実施される。

非特許文献１に記載の理論によれば、上記の式（３）〜式（５）で示した評価関数は、到来波の角度θ₁,θ₂,・・・,θ_Kにおいてピークを持つ。従って、評価関数を計算してそのピークを確認することにより、到来波の角度を求める事ができる。つまり、上記の式（３）〜式（５）の評価関数で得た到来波の角度分布から、対象物の位置及び形状を画像として表示する事ができる。

従来型のアンテナアレイを用いた方式による物体検知装置の例は、その他に、特許文献１〜３においても開示されている。具体的には、特許文献１及び２に開示された物体検知装置は、受信機に内蔵されたＮ個の受信アンテナそれぞれに接続された移相器により、Ｎ個の受信アンテナで形成される受信アレイアンテナの指向性を制御する。

そして、特許文献１及び２に開示された物体検知装置は、ビーム状に形成されたＮ個の受信アレイアンテナの指向性を変化させ、Ｋ個の検知対象物それぞれに対して、受信アレイアンテナの指向性ビームを照射する。これにより、各検知対象物で反射された電波強度が算出される。

また、特許文献３に開示された物体検知装置は、Ｎ個の受信アレイアンテナの周波数依存性を利用する事で、Ｎ個の受信アレイアンテナの指向性を制御している。また、特許文献３に開示された物体検知装置も、特許文献１及び２の例と同様に、Ｋ個の検知対象物それぞれに対して、Ｎ個の受信アレイアンテナの指向性ビームを向ける事で、各検知対象物で反射された電波強度を算出する。

また、実際の物体検知装置では、２次元画像を表示するため、図３９で示すように、受信アンテナ２０２は、縦方向と横方向とにそれぞれＮ個ずつ設置されている。この場合、全体で必要なアンテナの数はＮ^２個となる。図３９は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。

特許文献４および特許文献５は、イメージング装置ではなく、レーダの例を開示している。特許文献４および特許文献５に開示されたレーダは、レーダから対象物までの距離（レーダを基準とした前後方向の位置）を、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated continuous Wave）信号を用いて測定する。また、このレーダでは、アレイアンテナにより電波のビーム方向を電子走査する方式、又は、装置を機械的に動かす事で電波のビーム方向を機械走査する方式に、ＭＵＳＩＣ法による高分解能の到来方向推定が組み合わされ、対象物が存在する方位が測定される。なお、この場合、対象物の方位は、レーダを通る基準線からの角度で表される。

特表２０１３−５２８７８８号公報 特開２０１５−０１４６１１号公報 特許第５０８０７９５号公報 特開２００７−２８５９１２号公報 特開２００５−３７３５４号公報

菊間信良、"アレーアンテナの基礎"、MWE2010 Digest,(2010)

ところで、アレイアンテナ方式においては、対象物を精度良く検知しようとすると、必要となる受信アンテナの数とそれに付随する受信機の数とが非常に多くなってしまい、結果として、物体検知装置のコスト、サイズ、及び重量が大きくなるという問題がある。

上記の問題点について具体的に説明する。まず、アレイアンテナ方式の場合、受信アンテナ２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎの各アンテナの間隔は、受信機２０１において受信される反射波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Kの波長λの半分以下にする必要がある。例えば、反射波２０３_１、２０３_２、・・・、２０３_Kがミリ波である場合は、波長λは数ｍｍ程度であるので、各アンテナの間隔は数ｍｍ以下となる。そして、この条件が満たされない場合は、生成した画像において、検知対象物２０４_１、２０４_２、・・・、２０４_Kが存在しない位置に、虚像が発生するという問題が生じてしまう。

また、画像の分解能は受信アレイアンテナ（２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎ）の指向性ビーム幅△θで決まる。受信アレイアンテナ（２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎ）の指向性ビームの幅△θは、△θ〜λ／Ｄにて与えられる。ここで、Ｄは受信アレイアンテナ（２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎ）の開口サイズであり、両端に存在する受信アンテナ２０２_１と２０２_Ｎと間の距離に相当する。つまり、衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等の画像化において実用的な分解能を得るには、受信アレイアンテナ（２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎ）の開口サイズＤは数十ｃｍから数ｍ程度に設定されている必要がある。

上記の２つの条件、即ち、Ｎ個の受信アンテナのアンテナ間の間隔は波長λの半分以下（数ｍｍ以下）とする点と、両端に存在する受信アンテナ間の距離が少なくとも数十ｃｍ程度必要という点とから、一列あたりに必要なアンテナの数Ｎは数百個程度となる。

また、実際の物体検知装置では、２次元画像を表示するため、図３９で示したように、受信アンテナ２０２は、縦方向と横方向とにそれぞれＮ個ずつ設置されている。この場合、全体で必要な受信アンテナの数はＮ^２個となる。従って、アレイアンテナ方式を採用するためには、全体で必要な受信アンテナ及びそれに付随する受信機の数は数万個程度となる。

このように大量の受信アンテナと受信機とが必要となるため、上述したように、アレイアンテナ方式においては、コストは非常に高いものになる。また、一辺が数十ｃｍ〜数ｍの四方の領域にアンテナが設置されるので、装置のサイズ及び重量は非常に大きなものとなる。

一方、レーダは、特許文献４および特許文献５に開示されているレーダを含め、一般に、特許文献１〜３に開示されたイメージング装置に比べて小型化が可能である。しかしながら、レーダでは、小型化された分だけ、イメージング装置よりも分解能が劣化する。レーダでは、その分解能の低さから、対象物の形状を識別する事はできず、対象物の位置の把握のみが可能である。

具体的には、特許文献４および特許文献５に開示したＦＭＣＷ方式を採用する場合において、ｃを光速、ＢＷをＲＦ信号の帯域幅とすると、分解能はｃ／（２ＢＷ）で与えられる。従って、帯域幅ＢＷを２ＧＨｚに設定すると、分解能は７．５ｃｍとなる。この分解能では、数ｃｍのサイズを持つ対象物の位置については測定できるが、数ｃｍのサイズを持つ対象物の形状を識別する事は困難である。

加えて、特許文献４および特許文献５に開示されているレーダでは、特に車載用途の場合において開口サイズＤは数ｃｍ程度に小型化されている。このため、指向性ビームの幅△θ〜λ／Ｄが大きくなり、角度方向の測定（到来方向推定）の分解能が劣化するという問題もある。この問題は、アレイアンテナのように複数の送受信機とアンテナで構成された装置で電波のビーム方向を電子走査する場合、もしくはパラボラアンテナのような単一の送受信機とアンテナで構成された装置とで電波のビーム方向を機械走査する場合の、いずれの場合にも共通して発生する。

特許文献１から特許文献５に関連して記述した、アンテナの開口サイズＤと角度方向測定（到来方向推定）の分解能との間にトレードオフが生じる問題は、対象物の位置又は形状が角度又は方位の変数で表される方式が採用されることによって生じている。

また、特許文献４および特許文献５に開示されている機械走査を行う方式では、機械的にレーダ装置を動かすため走査速度が低速に制限される事、レーダ装置を機械的に動かす駆動装置が必要となるため装置が大型になる事、更には、機械走査に伴い機構が摩滅するため装置寿命が短くメンテナンスのコストが掛かる事、などの問題がある。

上述したように、従来からの物体検知装置では、所望のミリ波画像の分解能を得ようとした場合、装置のコスト、サイズ、重量が非常に大きなものになる。一方、装置を小型化しようとすると、ミリ波画像の分解能が劣化するという問題が発生する。

このため、物体検知装置を実際に使用できる用途及び機会は、限定されたものになる。また、採用する方式によっては、対象物を検査する速度も限られたものになる。これらの点から、従来よりも必要となるアンテナ及び受信機の数を減らし、更に、受信機を移動させる必要も無く、高速な走査による画像生成を実現することが求められている。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制し得る、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知装置は、電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信部と、
前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信部と、
演算装置と、を備え
前記演算装置は、
前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、スペクトル算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、積分量算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、形状パラメータ算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、位置パラメータ算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする。

また、本発明の一側面における物体検知方法は、物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、を備える物体検知装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
（ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
（ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、プロセッサと、を備える物体装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
（ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制することができる。

図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示す物体検知装置が備える演算装置の構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の構成を具体的に示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の他の例の構成を具体的に示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の一例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の他の例を示す図である。 図７は、図２に示した演算装置の構成をより具体的に示すブロック図である。 図８は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図９は、Ｋ個の対象物が配置された場合の対象物と送受信装置との位置関係を説明する図である。 図１０は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１の方式（ステップＡ３）とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。 図１１は、対象物からの反射波の間に相関が発生している状態を示す図である。 図１２は、複数の仮想的な受信アンテナによって構築されたサブアレイの一例を示す図である。 図１３は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフを示す図である。 図１４は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフを示す図である。 図１５は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１の方式（ステップＡ４）とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。 図１６は、対象物と送受信装置との位置関係の一例を説明する図である。 図１７は、位置・形状パラメータスペクトルの強度の分布を説明する図である。 図１８は、図１６に示した対象物と送受信装置との位置関係の別の解釈を説明する図である。 図１９は、対象物の位置（距離）Ｒを形状パラメータ（幅）Δを引数とした評価関数（位置・形状パラメータスペクトル）のグラフを示す図である。 図２０は、対象物の位置（距離）Ｒを形状パラメータ（幅）Δを引数とした評価関数（位置・形状パラメータスペクトル）のグラフを示す図である。 図２１は、対象物の配置の一例を説明する図である。 図２２は、図２１に示した配置における位置・形状パラメータスペクトルの算出結果を示す図である。 図２３は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフ上での境界線の設定方法の一例を示した概念図である。 図２４は、図２３に示した境界線を設定する際における、Ｋ個の対象物と送受信装置との位置関係を説明する図である。 図２５は、位置・形状パラメータスペクトルの強度の分布を説明する図である。 図２６は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフ上で境界線の設定方法の他の例を示した図である。 図２７は、対象物の位置（距離）Ｒと形状パラメータ（幅）Δを引数とした評価関数（位置・形状パラメータスペクトル）のグラフ上での制限枠の設定の例を示した図である。 図２８は、位置・形状パラメータスペクトル積分量のグラフの一例を示す図である。 図２９は、位置・形状パラメータスペクトル積分量のグラフの他の例を示す図である。 図３０は、位置・形状パラメータスペクトルから位置パラメータの測定値を算出する手順を説明する図である。 図３１は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図３２は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図３３は、本発明の実施の形態２において物体検知装置で算出したミリ波画像の一例を表す図である。 図３４は、本発明の実施の形態２においての物体検知装置で算出したミリ波画像の他の例を表す図である。 図３５は、本発明の実施の形態２において、複数の物体検知装置で算出した最終出力となるミリ波画像を表す図である。 図３６は、本発明の実施の形態１〜２における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。 図３７は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した物体検知装置を示す図である。 図３８は、図３７に示された受信機の構成を示す図である。 図３９は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図１〜図３０を参照しながら説明する。本実施の形態１では、小型のレーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅のような形状に関する情報も検知できる、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムが開示される。

［装置構成］
最初に、図１及び図２を用いて、本実施の形態１における物体検知装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を示すブロック図である。図２は、図１に示す物体検知装置が備える演算装置の構成を示すブロック図である。

図１に示す本実施の形態における物体検知装置１０００は、電波によって物体を検知するための装置である。図１に示すように、物体検知装置１０００は、送信部１１０１と、受信部１１０２と、演算装置１２１１とを備えている。

送信部１１０１は、検知対象となる物体（以下、「対象物」と表記する）１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する。受信部１１０２は、対象物１００３で反射された電波を受信信号として受信する。

本実施の形態１では、受信部１１０２は、更に、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、中間周波数信号（以下「ＩＦ（Intermediate Frequency）信号」と表記する。）を生成する。具体的には、図１に示すように、送信部１１０１は、受信部１１０２に向けて、端子１２０８を経由して送信信号を出力する。受信部１１０２は、対象物１００３から反射され受信した電波と、端子１２０８を経由して得た送信信号とをミキシングして、ＩＦ信号を生成する。また、送信部１１０１は、生成したＩＦ信号を演算装置１２１１に出力する。

また、図１においては、送信部１１０１及び受信部１１０２は、それぞれ一つのみが図示されているが、送信部１１０１及び受信部１１０２は、実際には複数備えられていても良い。送信部１１０１及び受信部１１０２が複数備えられている場合は、複数の受信部１１０２それぞれは、いずれかの送信部１１０１に対応している。

また、図２に示すように、演算装置１２１１は、スペクトル算出部１３０２と、パラメータ算出部１３０３とを備えている。このうち、スペクトル算出部１３０２は、受信信号を用いて、具体的にはＩＦ信号を用いて、位置・形状パラメータスペクトルを算出する。また、「位置・形状パラメータスペクトル」は、対象物１００３の位置を表すパラメータ（以下「位置パラメータ」と表記する）の領域と対象物１００３の形状を表すパラメータ（以下「形状パラメータ」と表記する）の領域とを定義域とする、パラメータである。

また、パラメータ算出部１３０３は、積分量算出部１４０２と、形状パラメータ算出部１４０３と、位置パラメータ算出部１４０４とを備えている。積分量算出部１４０２は、位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する。

形状パラメータ算出部１４０３は、位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、形状パラメータの値を算出する。また、位置パラメータ算出部１４０４は、位置・形状パラメータスペクトル及び形状パラメータの値に基づいて、位置パラメータの値を算出する。

このように、本実施の形態１では、送信部１１０１及び受信部１１０２が単一である最小構成によって、対象物１００３の位置パラメーラの値と形状パラメータの値とを算出できる。このため、本実施の形態１によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制できる。

続いて、図１に加えて、図３及び図４を用いて、本実施の形態１における物体検知装置１０００内の送受信装置１００１の構成について更に具体的に説明する。図３は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の構成を具体的に示す図である。図４は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の他の例の構成を具体的に示す図である。

まず、本実施の形態１では、図１及び図２に示すように、送信部１１０１と受信部１１０２とで送受信装置１００１が構成されている。 また、図２に示すように、本実施の形態１では、送受信装置１００１において、送信部１１０１は、発振器１２０１と、送信アンテナ１２０２とを備えている。また、受信部１１０２は、受信アンテナ１２０３と、ミキサ１２０４と、インターフェイス回路１２０５とを備えている。更に、図１でも示したように、送信部１１０１と受信部１１０２とは、端子１２０８を介して接続されている。

送信部１１０１において、発振器１２０１は、ＲＦ信号（電波）を生成する。発振器１２０１で生成されたＲＦ信号は、送信アンテナ１２０２から送信信号として送信され、対象物１００３に照射される。対象物１００３で反射された電波は、受信部１１０２において、受信アンテナ１２０３によって受信される。

ミキサ１２０４は、発振器１２０１から端子１２０８を経由して入力されてきたＲＦ信号と受信アンテナ１２０３で受信された電波（受信信号）とを、ミキシングする事で、ＩＦ信号を生成する。ミキサ１２０４で生成されたＩＦ信号は、インターフェイス回路１２０５を経由して、演算装置１２１１へと送信される。インターフェイス回路１２０５は、アナログ信号であるＩＦ信号を、演算装置１２１１で扱えるデジタル信号に変換する機能を持ち、得られたデジタル信号を演算装置１２１１へと出力する。

また、図２に示した例では、一つの送受信装置１００１には、一つの送信アンテナ１２０２と一つの受信アンテナ１２０３とが備えられているが、本実施の形態は、この態様に限定されない。本実施の形態では、例えば、図３に示すように、一つの送受信装置１００１において、複数の送信アンテナ１２０２と、複数の受信アンテナ１２０３とが備えられていても良い。

具体的には、図３の例では、送信部１１０１は、一つの発振器１２０１と、複数の送信アンテナ１２０２とを備えている。また、送信部１１０１は、送信アンテナ１２０２毎に設けられた可変移相器１２０６も備え、各送信アンテナ１２０２は、可変移相器１２０６を介して、発振器１２０１に接続されている。各可変移相器１２０６は、発振器１２０１から送信アンテナ１２０２の各々に供給される送信信号の位相を制御する事で、送信アンテナ１２０２の指向性の制御を行なっている。

また、図３の例では、受信部１１０２は、一つのインターフェイス回路１２０５と、複数の受信アンテナ１２０３とを備えている。更に、受信部１１０２は、受信アンテナ１２０３毎に設けられたミキサ１２０４と、同じく受信アンテナ１２０３毎に設けられた可変移相器１２０７も備えている。各受信アンテナ１２０３は、可変移相器１２０７及びミキサ１２０４を介して、インターフェイス回路１２０５に接続されている。

各可変移相器１２０７は、受信アンテナ１２０３の各々からミキサ１２０４に供給される受信信号の位相を制御する事で、受信アンテナ１２０３の指向性の制御を行なっている。なお、可変移相器１２０７は、ミキサ１２０４とインターフェイス回路１２０５との間に設置されていても良い。

また、図２で示した送受信装置１００１では、送信アンテナ１２０２と受信アンテナ１２０３は、それぞれ一つずつであるのが良い。一方、図３で示した送受信装置１００１では、送信アンテナ１２０２と受信アンテナ１２０３は、それぞれ数本程度であるの良い。これは、本実施の形態１においては、物体検知装置１０００は、車載レーダと同程度の小型の装置に実装する事が好ましいことによる。

ここで、図５及び図６を用いて、本実施の形態において物体に照射される送信信号について説明する。図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の一例を示す図である。図６は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の他の例を示す図である。

まず、本実施の形態１において、発振器１２０１で生成されるＲＦ信号は、図５に示すように、周期Ｔ_{ｃｈｉｒｐ}で、ＲＦ周波数がｆ_ｍｉｎからｆ_ｍｉｎ＋ＢＷに時間的に変化する、ＦＭＣＷ信号であるのが良い。なお、ｆ_ｍｉｎはＲＦ周波数の最小値であり、ＢＷはＲＦ信号の帯域幅である。

また、本実施の形態１において、複数の送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎ（Ｎは送受信装置１００１の数）が用いられるとする。この場合、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎの間の干渉を回避するために、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎは、他の送受信装置と同時に動作しないように制御される事が望ましい態様である。即ち、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎは、それぞれ一つずつが異なるタイミングで動作するように制御され、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎに搭載されている各送信部１１０１_１、１１０１_２、・・・、１１０１_Ｎは互いに異なるタイミングで電波を照射する。このように、各送受信装置が同時に動作しないようにすれば、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎが互いに干渉してしまう事態が回避される。

また、本実施の形態１において、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎそれぞれが、他の送受信装置と同じ時間内で動作するとする。この場合は、図６に示すように、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎそれぞれにおける、送信電波のＲＦ周波数１２３１_１、１２３１_２、・・・、１２３１_Ｎが、同じ位相とならないように制御が行なわれているのが良い。これにより、送受信装置間の干渉は抑制される。

続いて、図１に加えて、図７を用いて、本実施の形態１における物体検知装置１０００内の演算装置１２１１の構成について更に具体的に説明する。図７は、図２に示した演算装置の構成をより具体的に示すブロック図である。

図７に示すように、本実施の形態１において、演算装置１２１１は、上述した図２に示した構成に加えて、第２のスペクトル算出部１３０１と、制限枠設定部１４０１とを備えている。このうち、制限枠設定部１４０１は、パラメータ算出部１３０３の一部を構成している。

位置 第２のスペクトル算出部１３０１は、受信信号、具体的にＩＦ信号を用いて、対象物１００３の位置パラメータの領域を定義域とするスペクトル（以下、「位置パラメータスペクトル」と表記する）を算出する。

制限枠設定部１４０１は、第２のスペクトル算出部１３０１で算出された位置パラメータスペクトルに基づいて、スペクトル算出部１３０２で算出された位置・形状パラメータスペクトルに対して、その範囲を規定する制限枠を設定する。

また、本実施の形態１では、積分量算出部１４０２は、制限枠設定部１４０１で設定された制限枠で規定されている範囲で、位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分して、対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する。

なお、対象物１００３が複数ある場合、パラメータ算出部１３０３内に含まれる制限枠設定部１４０１と、積分量算出部１４０２と、形状パラメータ算出部１４０３と、位置パラメータ算出部１４０４とは、それぞれ、対象物毎に所定の処理を実行する。また、演算装置１２１１における処理の詳細については後述する。

［装置動作］
次に、本実施の形態１における物体検知装置１０００の動作について図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図７を参酌する。また、本実施の形態１では、物体検知装置１０００を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態１における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０００の動作説明に代える。

図８に示すように、最初に、送受信装置１００１において、送信部１１０１が、対象物１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する（ステップＡ１）。また、送信部１１０１は、送信信号となる電波の照射と同時に、端子１２０８を介して、送信信号を受信部１１０２にも出力する。

次に、送受信装置１００１において、受信部１１０２が、対象物１００３から反射された電波を、受信信号として受信し、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、ＩＦ信号を生成する（ステップＡ２）。

次に、第２のスペクトル算出部１３０１が、送受信した電波に基づいてステップＡ２で生成されたＩＦ信号を用いて、対象物１００３の位置パラメータ領域を定義域とするスペクトル（位置パラメータスペクトル）を算出する（ステップＡ３）。

次に、スペクトル算出部１３０２が、送受信した電波に基づいてステップＡ２で生成されたＩＦ信号を用いて、対象物１００３の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトル（位置・形状パラメータスペクトル）を算出する（ステップＡ４）。なお、ステップＡ４は、ステップＡ３の実行前に実行されていても良いし、ステップＡ３と同時に実行されていても良い。

次に、制限枠設定部１４０１は、ステップＡ３で第２のスペクトル算出部１３０１が算出した位置パラメータスペクトルに基づいて、ステップＡ４において算出された位置・形状パラメータスペクトルに対して制限枠を設定する（ステップＡ５）。

次に、積分量算出部１４０２は、ステップＡ４において算出された位置・形状パラメータスペクトルと、ステップＡ５において設定された制限枠とに基づいて、対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する（ステップＡ６）。

次に、形状パラメータ算出部１４０３は、ステップＡ６において算出された位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する（ステップＡ７）。

次に、位置パラメータ算出部１４０４は、ステップＡ４において算出された位置・形状パラメータスペクトルと、ステップＡ７において算出された対象物１００３の形状パラメータの値と基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する（ステップＡ８）。

なお、対象物１００３が複数ある場合、上述のステップＡ５からステップＡ８においては、対象物毎に所定のパラメータの値が算出される。

続いて、図８に示したステップの内、ステップＡ３〜Ａ８について、図９〜図３０を用いてより詳細に説明する。

［ステップＡ３］
図９〜図１４を用いてステップＡ３を説明する。ステップＡ３では、上述したように、第２のスペクトル算出部１３０１は、ＩＦ信号を用いて、対象物１００３の位置パラメータ領域を定義域とする位置パラメータスペクトルを算出する。

ステップＡ３の説明にあたり、まず、図９を用いて、対象物と送受信装置との位置関係を説明する。図９は、Ｋ個の対象物が配置された場合の対象物と送受信装置との位置関係を説明する図である。

図９に示すように、送受信装置１００１からの距離がR₁,R₂,・・・,R_Kとなる位置にK個の対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋが配置された状況を考える。また、対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋは、それぞれ、送受信装置１００１から照射される電波を横切る特定の方向、即ち、送受信装置１００１からの距離が変化する方向において、Δ_１、Δ_２、・・・、Δ_Ｋの幅を持つものとする。対象物の距離R₁,R₂,・・・,R_Kと幅Δ_１、Δ_２、・・・、Δ_Ｋとは共に未知数であり、対象物の距離R₁,R₂,・・・,R_Kと幅Δ_１、Δ_２、・・・、Δ_Ｋとを測定することが課題となる。そして、図９の系において、受信信号から生成されたＩＦ信号r(t)は、以下の式（６）で与えられる。

式（６）において、σ(R)は、距離Rに存在する対象物の反射率である。cは光速である。αはRF周波数の時間変化率であり、α=BW/T_chirpである。T_chirpは、図４に示したＲＦ信号（チャープ信号）の周期である。t’は１チャープ周期内の時刻であり、−T_chirp/2からT_chirp/2の間の値を取る。チャープ信号の周期性を考慮して、時間がチャープ周期を過ぎる毎に、チャープ周期を差し引いて(t’=t−hT_chirp,hは整数)、t’が−T_chirp/2からT_chirp/2の間に収まるように設定される。zは、図９に示すように、装置配置面１００２と対象物配置面１００４との距離である。また、R_k+は対象物１００３_ｋの一端と送受信装置１００１との距離を示し、R_k−は対象物１００３_ｋの他端と送受信装置１００１との距離を示す。幾何学的な関係から、R_k+とR_k−は以下の式（７）で与えられる。

ここで、式（７）において、u_kは、対象物１００３_ｋまでの距離R_k、即ち位置パラメータと、幅Δ_k、即ち形状パラメータとを組にした２次元の変数であり、u_k=(R_k,Δ_k)と表記される(k=1,2,・・・,K)。本実施の形態１では、u_kを「位置・形状パラメータ」、又は「対象物状態パラメータ」と呼称する。式(７)が示すとおりR_k+およびR_k−は、u_k=(R_k,Δ_k)の関数である。

反射率σ(R)は、対象物１００３_ｋ(k=1,2,・・・,K)が存在する距離範囲R_k−からR_k+の間で有限の値を取る。逆に対象物１００３_ｋ(k=1,2,・・・,K)が存在しない距離範囲では、反射率σ(R)は０（ゼロ）となる。

図９において、対象物１００３_ｋ(ｋ＝１、２、・・・、Ｋ)は、幅Δ_ｋを持つ連続体である。ただし、ステップＡ３では、連続体である対象物１００３_ｋ(k=1,2,・・・,K)は、離散点の集まりと見なされる。この時、式（６)で与えた受信ＩＦ信号は、以下の式（８）のように表記される。

式（８）のβ_m内のパラメータt_m (m=1,2,・・・,M0)は、1チャープ周期T_chirpの間におけるサンプリング時刻を表す。β_m内はサンプリング時刻の一次関数であり、規格化されたサンプリング時刻で表される。M0は1チャープ周期内におけるサンプリング点数である。式（６）で連続体からの反射波の合成を行う積分は、式(８)では離散和で置き換えられている。一つの連続体は複数の離散点で構成されるので、式(８)における対象物（即ち、離散点）の数K’は、式（６）における対象物(すなわち連続体)の数Kよりも大きくなる。
式（８）は、以下の式（９）のように表記し直す事ができる。

図１０は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１における方式（ステップＡ３）とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。図１０に示すように、従来からのアンテナアレイ方式のパラメータは、本実施の形態１におけるステップＡ３で用いられる各パラメータに対応付けられる。特に、従来アンテナアレイ方式におけるアンテナ位置 d_n (n=1,2,・・・,N)と到来波の入射角度θ_k (k=1,2,・・・,K)とは、本実施の形態１における規格化サンプリング時間 t_m (m=1,2,・・・,M₀)と対象物の位置パラメータＲ_k (k=1,2,・・・,K)とに対応付けられる。

さらに、従来からのアンテナアレイ方式と、本実施の形態１におけるステップＡ３との両方において、同形の式r=As+nが成立している。したがって、従来アンテナアレイ方式と同形の評価関数とで、本実施の形態１におけるステップＡ３によっても、所望の対象物の位置パラメータの算出が可能となる。

具体的には、従来アンテナアレイ方式では式（３）〜（５）で与えられた評価関数のピークを与える引数θの値から、到来波の入射角度θ_k (k=1,2,・・・,K)の値が、算出されていた。一方で、本実施の形態１におけるステップＡ３では、式（３）〜（５）と同形の下記の式（１０）〜（１２）で与えられる評価関数のピークを与える引数Ｒの値から、対象物の位置パラメータＲ_k (k=1,2,・・・,K)の値が算出される。

式（１０）〜（１２）におけるa(Ｒ)は、式（９）で与えられるM₀×1次のベクトルで与えられる。式（１２）において、e_n(n=K+1,・・・,M)は、相関行列R_allの固有ベクトルの内、最小の固有値を持つベクトルである。

式（１０）〜（１２）における相関行列Ｒ_allの求め方、及びＭの定義について、図１１及び図１２を用いて以下に開示する。図１１は、対象物からの反射波の間に相関が発生している状態を示す図である。

図１１に示すように、異なる対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋからの反射波間の相関がある場合、対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋの位置を正しく推定する事が困難になる。つまり、このような相関がある場合、受信アンテナ１２０３には、異なる対象物１００３_１、１００３_２、１００３_Ｋから同じ信号が届いているため、異なる対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋの位置を区別することが困難となる。 反射波間の相関の問題は、各対象物１００３_１、１００３_２、・・・、１００３_Ｋに同じ送信機（送信アンテナ１２０２）から電波を照射する限り、必ず発生する。

これに対して、反射間の相関の問題は、図１２で示すように、受信信号の引数である時間をずらした複数のサブアレイ１２２１_１、１２２１_２、・・・、１２２１_Ｑ（Ｑはサブアレイの数）を構築し、それらのサブアレイ毎に算出した相関行列の平均を取る事で回避できる。図１２は、複数の受信アンテナによって構築されたサブアレイの一例を示す図である。図１２において、一つのサブアレイに用いる受信信号の数はMとしている。全ての受信信号の数M₀と、一つのサブアレイに用いる受信信号の数Mと、サブアレイの数Qとの間には、M₀=Q+M−1の関係がある。

具体的には、q番目のサブアレイは、q番目からq+M−1番目までのサブアレイの受信信号、すなわちr_q = [r(t_q),r(t_q+1),・・・,r(t_q+M−1)]^Tで構成される。Mは各サブアレイを構成するサンプリング点数である。q番目のサブアレイから計算される相関行列R_col(q)を以下の式（１３）のように計算する。

全てのサブアレイの相関行列R_col(q)(q=1,2,・・・,Q)の平均をR_allとする。サブアレイの数Qは対象物の数K以上とする。

本実施の形態１では、各サンプリング時間における受信信号r_q = [r(t_q),r(t_q+1),・・・,r(t_q+M−1)]^Tを仮想的な受信アンテナと見なして、サブアレイ１２２１_q(q=1,2,・・・,Q)を構築している。

上記の方法では、異なるサブアレイの受信信号間では相関が弱まるという性質を利用する事で、反射間の相関に起因する問題が回避される。

ステップＡ３における「対象物の位置パラメータの領域を定義域とするスペクトル」とは、式（１０）〜（１２）で与えられる評価関数を指す。スペクトルの定義域は、評価関数の引数Rで指定されるものであり、即ち対象物の位置を表すパラメータＲにより指定される。

ステップＡ３では、受信部１１０２において生成された式（６）〜（８）記載の受信ＩＦ信号を、第２のスペクトル算出部１３０１が受け取る。第２のスペクトル算出部１３０１は、前記受信ＩＦ信号から、式（１０）〜式（１２）記載の評価関数すなわちスペクトルを算出する。

図１３及び図１４は、それぞれ、図８に示したステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルの一例を示す図である。具体的には、図１３は、距離Ｒ_１＝１２１ｃｍに幅Δ_１＝１０ｃｍの単一の対象物１００３_１が存在する場合の位置パラメータスペクトルを示している。また、図１３に示す位置パラメータスペクトルでは、対象物１００３_１が存在する距離Ｒ_１＝１２１ｃｍの近傍にピークが発生している。

また、図１４は、距離Ｒ_１＝１１５ｃｍと距離Ｒ_２＝１３２ｃｍとに、対象物１００３_１と対象物１００３_２が存在する場合の位置パラメータスペクトルである。また、対象物１００３_１の幅Δ_１と、対象物１００３_２の幅Δ_２とは、それぞれ１０ｃｍである。図１４に示す位置パラメータスペクトルでは、対象物１００３_１が存在する距離Ｒ_１＝１１５ｃｍの近傍と、対象物１００３_２が存在する距離Ｒ_２＝１３２ｃｍの近傍とに、それぞれピークが発生している。

図１３と図１４で示されるように、ステップＡ３で得た位置パラメータスペクトルのピークの数から対象物１００３の数を推定する事ができる。また、位置パラメータスペクトルのピークの位置から物体検知装置１０００と対象物１００３までの距離、即ち対象物１００３の位置を推定する事ができる。

［ステップＡ４］
次に、図１５〜図２２を用いてステップＡ４を説明する。ステップＡ４では、上述したように、スペクトル算出部１３０２が、ＩＦ信号を用いて、対象物１００３の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域を定義域とするスペクトル（位置・形状パラメータスペクトル）を算出する。

ステップＡ３内で説明した式(６)で示した受信ＩＦ信号において、対象物１００３_ｋ (k=1、2、・・・、K)内で反射率の変化が緩やかである事、即ち、R_k−からR_k+の範囲で有効反射率σ’(R)の変化が、緩やかであり、且つ、定数σ’_kで近似されるという仮定を置く。この仮定下において、式(６)に示した受信ＩＦ信号は、以下の式（１４）のように近似される。

また、式（１４）内の積分は解析的に計算できる。結果として式（１４）は以下の式（１５）のように書き下せる。

式（１５）内のΔ’_kの計算では、R_k >> Δ_kの仮定に基づく近似がなされている。式（１５）は以下の式（１６）のように表記し直す事ができる。

式（１６）内の関数σ’(u)は、対象物の状態変数u=(R,Δ)を引数とする関数であり、以下の式（１７）のように定義される。

図１５は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１における方式（ステップＡ４）とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。図１５に示すように、従来からのアンテナアレイ方式のパラメータは、本実施の形態１におけるステップＡ４で用いられる各パラメータに対応付けられる。特に、従来アンテナアレイ方式におけるアンテナ位置 d_n (n=1,2,・・・,N)と到来波の入射角度θ_k (k=1,2,・・・,K)とは、ステップＡ４における規格化サンプリング時間β_m (m=1,2,・・・,M₀)と対象物状態パラメータu_k (k=1,2,・・・,K)とに対応付けられる。

さらに、従来からのアンテナアレイ方式と、本実施の形態１におけるステップＡ４との両方において、同形の式r=As+nが成立している。したがって、従来アンテナアレイ方式と同形の評価関数とで、本実施の形態においても所望の対象物状態パラメータuの値の算出が可能となる。

具体的には、従来アンテナアレイ方式では式（３）〜（５）で与えられた評価関数のピークを与える引数θの値から、到来波の入射角度θ_k (k=1,2,・・・,K)の値を算出していた。一方で、本実施の形態１におけるステップＡ４では、式（３）〜（５）と同形の下記の式（１８）〜（２０）で与えられる評価関数のピークを与える引数uの値から、対象物状態パラメータu_k (k=1,2,・・・,K)の値を算出できる。

式（１８）〜（２０）におけるa(Ｒ)は、式（１６）で与えられるM₀×1次のベクトルで与えられる。式（２０）において、e_n(n=K+1,・・・,M)は、相関行列R_allの固有ベクトルの内、最小の固有値を持つベクトルである。

式（１８）〜（２０）で与えられる評価関数が、位置・形状パラメータスペクトルに相当する。ステップＡ４では、スペクトル算出部１３０２が、受信ＩＦ信号を用いて、式（１８）〜（２０）で与えられる評価関数を位置・形状パラメータスペクトルとして算出する。

ここで、図１６〜図２０を用いて、位置・形状パラメータスペクトルの強度の分布の仕方の例として、一つの連続体が存在する場合について説明する。図１６は、対象物と送受信装置との位置関係の一例を説明する図である。図１６に示すように、物体検知装置１０００から対象物１００３の中心までの距離がR₀であり、かつ対象物１００３の幅がΔ₀である場合を考察する。

図１７は、位置・形状パラメータスペクトルの強度の分布を示す図である。これまでの議論に従えば、位置・形状パラメータスペクトルの強度は、図１７内のu=(R₀,Δ₀)の位置に存在する点１５０２においてピークが生じるはずである。

但し、対象物１００３が連続体である場合、対象物１００３の状態は、図１６および図１７で示したようにu=(R₀,Δ₀)の点１５０２で表現されるという解釈と同時に、図１８で示すように幅Δ₁(<Δ₀)の連続体が距離R_LからR_Uの範囲に分布しているとも解釈できる。

図１８は、図１６に示した対象物と送受信装置との位置関係の別の解釈を説明する図である。図１８の解釈に従えば、図１７内の縦線１５０３で示したΔ=Δ₁かつR_L<R<R_Uの位置にピークが生じてもよい。更に、幅Δ₁の値は、0からΔ₀の範囲を取り得る。このため、位置・形状パラメータスペクトルの強度は、図１７で示すように、(R₀,Δ₀)に位置する点１５０２だけでなく、双曲線で囲まれた領域１５０１に分布して存在し得る。

実際の位置・形状パラメータスペクトルの強度が、図１７の領域１５０１内にどのように分布するかは、ＩＦ信号のＳＮ比に依存して変化する。

対象物１００３の端以外からの反射は電波の干渉でほぼ消去される。従って、ＩＦ信号に含まれるノイズ強度が低い（ＳＮ比が高い）場合は、図１６で示したモードの反射波のみが観測されて、結果としてu=(R₀,Δ₀)の点１５０２のみに位置・形状パラメータスペクトルの強度が集中する。

一方で、受信ＩＦ信号に含まれるノイズ強度が高い（ＳＮ比が低い）場合は、実効的に電波の干渉効果が破壊され、位置・形状パラメータスペクトルの強度が１点に集中せずに、図１７の領域１５０１内に拡散する傾向が見られるようになる。

図１９及び図２０は、対象物の位置（距離）Ｒを形状パラメータ（幅）Δを引数とした評価関数（位置・形状パラメータスペクトル）のグラフを示す図である。図１９の例は、距離Ｒ_１＝１２１ｃｍ、幅Δ_１＝１０ｃｍの単一の対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトルが、ＳＮ比が６０ｄＢのＩＦ信号から算出された結果を示している。図１９の例では、ＩＦ信号のノイズ強度が低く、u=(R₁,Δ₁)の点１５０２のみに位置・形状パラメータスペクトルの強度が集中する様子が確認される。

図２０の例は、距離Ｒ_１＝１２１ｃｍ、幅Δ_１＝１０ｃｍの単一の対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトルが、ＳＮ比が３０ｄＢのＩＦ信号から算出された結果を示している。図２０の例では、ＩＦ信号のノイズ強度が高く、領域１５０１内に位置・形状パラメータスペクトルの強度が拡散する傾向が確認される。

なお、図１９及び図２０において、ＩＦ信号に含まれるノイズ強度の高低によらず、位置・形状パラメータスペクトルの強度の存在範囲が、領域１５０１内に収まる点は共通である。

次に、図２１を用いて、二つの対象物１００３_１と１００３_２とが、対象物配置面１００４上に配置されている場合の位置・形状パラメータスペクトルについて説明する。図２１は、対象物の配置の一例を説明する図である。図２１で示すように、対象物１００３_１及び対象物１００３_２それぞれの幅は、Δ_１＝Δ_２＝１０ｃｍであるとする。また、対象物１００３_１から物体検知装置までの距離は、Ｒ_１＝１１５ｃｍであり、対象物１００３_２から物体検知装置までの距離は、Ｒ_２＝１３２ｃｍであるとする。

図２２は、図２１に示した配置における位置・形状パラメータスペクトルの算出結果を示す図である。図２２に示すように、この場合、対象物１００３_１と１００３_２のそれぞれに対応するスペクトル強度１６０３_１と１６０３_２とに加えて、対象物１００３_１と１００３_２をまとめたグループ１６０１に対応するスペクトル強度１６０２が生じている。

［ステップＡ５］
次に、図２３〜図２７を用いてステップＡ５を説明する。ステップＡ５では、上述したように、制限枠設定部１４０１が、ステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルに基づいて、ステップＡ４で算出された位置・形状パラメータスペクトルに対して制限枠を設定する。

ステップＡ５では、最初に位置・形状パラメータスペクトル上の制限枠の設定有無を決定する。ステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルのピークが一つのみ検出され、対象物１００３が一つのみ存在すると判定される場合は、位置・形状パラメータスペクトル上の制限枠は設定しない。その一方で、ステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルのピークが複数検出され、対象物１００３が複数存在すると判定される場合は、位置・形状パラメータスペクトルに対して制限枠が設定される。

ステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルのピークが複数検出され、位置・形状パラメータスペクトル上の制限枠を設定する場合における、制限枠の設定法について、図２３〜図２５を用いて、以下に説明する。図２３は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフ上での境界線の設定方法の一例を示した概念図である。図２４は、図２３に示した境界線を設定する際における、Ｋ個の対象物と送受信装置との位置関係を説明する図である。図２５は、位置・形状パラメータスペクトルの強度の分布を説明する図である。

まず、ステップＡ５では、ステップＡ３で算出された位置パラメータスペクトルのピークが複数検出された場合、それぞれのピーク間においてスペクトル強度が最小となる距離点で境界線が定められる。具体的には、図２３で示すように、位置パラメータスペクトルのピークが生じる距離が小さい順から、ピークはP₁、P₂、・・・、P_Kと定義される。ピークP_kが生じる所の距離はR_kと定義される。また、ピークP_kとP_(k+1)との間で設定された境界線をB_k(k+1)と定義する。境界線B_k(k+1)が設定される所の距離はR_Bk(k+1)と定義される。

次に、図２４に示すように、対象物１００３_kに相当するピークP_kの距離R_kと境界線B_(k−1)kの距離R_B(k−1)kの値から、ピークP_kと境界線B_(k−1)kに相当する対象物配置面１００４上の位置の間隔幅は、Δ_B(k−1)k/2として定められる（k=2、３、・・・、K）。図２４で示した幾何学的な関係から、Δ_B(k−1)kは以下の式（２１）のように計算される。

また、図２４で示すように、対象物１００３_kに相当するピークP_kの距離R_kと境界線B_k(k+1)の距離R_Bk(k+1)の値から、ピークP_kと境界線B_k(k+1)に相当する対象物配置面１００４上の位置の間隔幅をΔ_Bk(k+1)/2として定める(k=1、2、・・・、K−１)。図２４で示した幾何学的な関係から、Δ_Bk(k+1)は以下の式（２２）のように計算される。

制限枠設定部１４０１は、対象物１００３_ｋ（ｋ＝２、３、・・・、Ｋ−１）に対し、式（２１）と式（２２）とによって、Δ_B(k−1)kとΔ_Bk(k+1)とを算出し、それらの内で小さい方を対象物１００３ｋに固有な形状パラメータの制限値Δ_Bkとする（下記の式（２３）参照）。

また、距離が最小の対象物１００３_１に対してはΔ_B(k−1)kが定義されないので、制限枠設定部１４０１は、Δ_Bk(k+1)、即ちΔ_Ｂ１,２を対象物１００３_１に固有な形状パラメータの制限値Δ_B1とする。同様に、距離が最大の対象物１００３_Kに対してはΔ_Bk(k+1)が定義されないので、制限枠設定部１４０１は、Δ_B(k−1)k、即ちΔ_B(K−1)Kを対象物１００３_Kに固有な形状パラメータの制限値Δ_BKとする。

対象物１００３_k (k=1,2,・・・,K)に固有な位置・形状スペクトルの制限枠１６１１_ｋは、図２５で示すように、位置パラメータ（距離）の範囲をR_B(k−1)kからR_Bk(k+1)までとし、形状パラメータ（幅）の範囲を0からΔ_Bkまでとして設定される。この時、制限枠１６１１_ｋの内部には、対象物１００３_k (k =1,2,・・・,K)によるスペクトル強度１６０３_kが存在している。

なお、R_B01は、対象物配置面１００４上でピークP₁の位置から境界線B_1,2とは反対方向にΔ_B1だけ移動した点と、物体検知装置１０００までの距離として定められる。また、R_BK(K+1)は、対象物配置面１００４上でピークP_Kの位置から境界線B_K(K+1)とは反対方向にΔ_BK(K+1)だけ移動した点と物体検知装置１０００までの距離として定められる。幾何学的な関係から、R_B01とR_BK(K+1)とは、それぞれ以下の式（２４）及び式（２５）のように計算される。

また、一つの例として、図２１で示したように、二つの対象物１００３_１と対象物１００３_２とが対象物配置面１００４上に配置された場合について、図２６及び図２７を用いて説明する。図２６は、対象物の位置（距離）Ｒを引数とした評価関数（位置パラメータスペクトル）のグラフ上で境界線の設定方法の他の例を示した図である。図２７は、対象物の位置（距離）Ｒと形状パラメータ（幅）Δを引数とした評価関数（位置・形状パラメータスペクトル）のグラフ上での制限枠の設定の例を示した図である。

図２６は、図２１の例のように二つの対象物１００３_１と対象物１００３_２とが配置された場合の位置パラメータスペクトルを示している。図２６に示した位置パラメータスペクトルでは、対象物１００３_１と対象物１００３_２とに対応して、ピークP_１とピークP_２とが検出される。そして、上述のステップＡ５の手順に従い、境界線B_k(k+1)及び境界線B_k(k+1)が設定される所の距離R_Bk(k+1)が定められている(k=0,1,2)。

図２７は、図２１の例のように二つの対象物１００３_１と対象物１００３_２とが配置された場合の位置・形状パラメータスペクトルを示している。図２７に示した位置・形状スペクトルでは、上述のステップＡ５の手順に従い、制限枠１６１１₁及び制限枠１６１１₂が設定されている。

［ステップＡ６］
次に、図２８及び図２９を用いてステップＡ６を説明する。ステップＡ６では、上述したように、積分量算出部１４０２は、ステップＡ４で算出された位置・形状パラメータスペクトルと、ステップＡ５で設定された位置・形状パラメータスペクトル上の制限枠とに基づいて、対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する。

具体的には、ステップＡ６では、積分量算出部１４０２は、図２５で定めた制限枠１６１１_kの枠内で、下記の式（２６）を用いて、距離方向に沿った積分により、以下の位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k（Δ）を算出する。

式（２６）において、P(R,Δ)は、位置・形状パラメータスペクトルであり、例えば、上述の式（１８）〜式（２０）で与えられるスペクトルである。式（２６）の位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k(Δ)は、ステップＡ５で定めされ全ての制限枠１６１１_k(k=1,2,・・・,K)に対してそれぞれ算出される。

位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k(Δ)は、形状パラメータΔの関数である。更に、制限枠１６１１_k(k=1,2,・・・,K)内における位置・形状パラメータスペクトルP(R,Δ)は、対象物の１００３_kの幅Δ_k以上の形状パラメータΔにおいて、スペクトル強度を原則として持たないので、Δ＞Δ_kが成立する場合は、位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k(Δ)の値は減少する。

［ステップＡ７］
次に、ステップＡ７を説明する。ステップＡ７では、上述したように、形状パラメータ算出部１４０３は、ステップＡ６で算出された位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する。

具体的には、形状パラメータ算出部１４０３は、ステップＡ７では、位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k(Δ)の値が或る閾値以上を取る最大の形状パラメータΔ_det(k)を、対象物１００３_kの形状パラメータの値として採用する。

ステップＡ６において説明したとおり、Δ＞Δ_kが成立する場合は、位置・形状パラメータスペクトル積分量I_k(Δ)の値は減少する。そのため、上記の手順で検出された形状パラメータΔ_det__kは、実際の対象物１００３_kの形状パラメータに対して良い近似値となる。
なお、上記の閾値の値は、測定条件に応じて設定されていれば良く、特に限定されない。

図２８は、位置・形状パラメータスペクトル積分量I₁(Δ)のグラフの一例を示す図である。また、図２８において、位置・形状パラメータスペクトル積分量I₁(Δ)は、距離Ｒ_１＝１２１ｃｍ、幅Δ_１＝１０ｃｍの単一の対象物１００３の位置・形状パラメータスペクトル(図１９)から算出されている。更に、この場合の位置・形状パラメータスペクトルは、ＳＮ比が６０ｄＢのＩＦ信号から算出されている。また、図２８において、位置・形状パラメータスペクトル積分量I₁(Δ)に対し、閾値として0.8を採用して得られた形状パラメータΔ_det1の値は、１０．６ｃｍで、真の値のΔ_１＝１０ｃｍに近い値が得られている。

また、別の例が図２９に示されている。図２９は、位置・形状パラメータスペクトル積分量のグラフの他の例を示す図である。図２９の例では、位置・形状パラメータスペクトル積分量I₁(Δ)を算出するための、位置・形状パラメータスペクトルは、図２０に示されたものであり、ＳＮ比が３０ｄＢのＩＦ信号から算出されている。なお、対象物１００３は、図２８の例と同様に、距離Ｒ_１＝１２１ｃｍ、幅Δ_１＝１０ｃｍの単一の対象物１００３である。図２９においても、位置・形状パラメータスペクトル積分量I₁(Δ)に対し、閾値として0.8を採用して得られた形状パラメータΔ_det1の値は７．７ｃｍで、真の値のΔ_１＝１０ｃｍに近い値が得られている。

ステップＡ４において説明したとおり、ＩＦ信号に含まれるノイズ強度の高低によらず、位置・形状パラメータスペクトルの強度の存在範囲が領域１５０１内に収まる点は、共通である。従って、ステップＡ７で検出される形状パラメータΔ_det(k)の値も、ノイズ強度の高低の影響を受けにくい。即ち、本実施の形態１における方式は、ノイズに対する耐性を備えている。

［ステップＡ８］
次に、図３０を用いて、ステップＡ８を説明する。ステップＡ８では、上述したように、位置パラメータ算出部１４０４は、ステップＡ４で算出された位置・形状パラメータスペクトルと、ステップＡ６で算出された対象物１００３の形状パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する。

図３０は、位置・形状パラメータスペクトルから位置パラメータの測定値を算出する手順を説明する図である。図３０に示すように、ステップＡ８では、位置パラメータ算出部１４０４はステップＡ７で検出された形状パラメータΔ_det(k)の値を取り、かつ制限枠１６１１_kに収まる区間１６２１k上において、位置・形状パラメータスペクトルP(R,Δ_det(k))が最大値を取るように、対象物１００３の位置パラメータR_det(k)を算出する。

また、位置パラメータ算出部１４０４は、ステップＡ５で定めた制限枠１６１１_k (k= 1, 2, ・・・, K)それぞれに対して、上記の位置パラメータの値R_det(k)を算出する。

上記のステップＡ１からステップＡ８が実行されると、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の位置パラメータR_kと、幅パラメータΔ_kとが、それぞれ、位置パラメータR_det(k)及び形状パラメータΔ_det(k)として算出される。

［実施の形態１による効果］
以下において、本実施の形態１における効果を要約する。従来の一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置では、受信した電波の到来方向（角度方向）の推定を行って、対象物の形状を検知するために、本実施の形態１と比べて多数(数千〜数万個)のアンテナを必要とする。その一方で、本実施の形態１では、電波の到来方向推定、即ち角度方向の測定を行う従来の方式と異なり、送受信装置から対象物までの距離測定の結果から、対象物の幅といった形状に関する情報を検知する方式が用いられる。

本実施の形態１では、角度方向の測定に依拠しない上記方式により、角度方向の測定を行う従来方式で問題となっていたアンテナの開口サイズＤと角度方向測定（到来方向推定）の分解能との間にトレードオフが生じる問題が解消される。この結果、本実施の形態１によれば、少数（〜数個）のアンテナを備えた小型のレーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。また、本実施の形態１で実現されるレーダ方式を用いて検知した、対象物の幅といった形状に関する情報は、対象物の種別（例えば、車、歩行者等）の識別に用いる事ができる。更に、本実施の形態１では、実際のアンテナの本数を一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置と比べて大幅に削減できるので、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。

更に、本実施の形態１では、機械走査を用いる事なく、距離Rと幅Δとを組にした２次元の変数u=(R,Δ)を演算装置１２１１内で電子的に走査する事で所望の機能が実現される。そのため、本実施の形態では、走査速度を機械走査に比べて高速化でき、更に、アンテナを機械的に動かす装置が不要であるので装置を小型化でき、電子走査で機構が摩滅する事はないので機械走査に比べて装置寿命とメンテナンスコストを改善できるという利点がある。

［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータ、すなわち、演算装置１２１１に、図８に示すステップＡ３〜Ａ８を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１１にインストールし、実行することによって、本実施の形態１における物体検知装置と物体検知方法とを実現することができる。この場合、演算装置１２１１を構成しているプロセッサは、第２のスペクトル算出部１３０１、スペクトル算出部１３０２、及びパラメータ算出部１３０３として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、第２のスペクトル算出部１３０１、スペクトル算出部１３０２、及びパラメータ算出部１３０３のいずれかとして機能しても良い。

（実施の形態２）
続いて、本実施の形態２における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図３１〜図３５を参照しながら説明する。本実施の形態２においても、上述した実施の形態１と同様に、小型のレーダ装置を用いながら、従来のミリ波イメージング装置と同様に、対象物の位置の把握のみだけでなく対象物の形状の検知が可能となる。以下においては、実施の形態１と共通の要素についての説明は省略する。

［装置構成］
最初に、本実施の形態２における物体検知装置の構成について説明する。図３１は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成を示すブロック図である。

本実施の形態２では、図３１に示すように、物体検知装置２０００は、図１に示した実施の形態１における物体検知装置１０００と異なり、複数の送受信装置１００１を備えている。具体的には、図３１に示すように、物体検知装置２０００は、複数の送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎ（Ｎは送受信装置の設置数）を備えている。また、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎは、装置配置面１００２に配置されている。更に、物体検知装置２０００は、演算装置１２１１において、画像生成部１３０４も備えている。

また、本実施の形態２では、演算装置１２１１は、送受信装置１００１_１、１００１_２、・・・、１００１_Ｎそれぞれと接続され、それぞれ毎に、ＩＦ信号を用いて処理を行っている。 具体的には、演算装置１２１１は、送受信装置１００１_１、・・・、１００１_Ｎそれぞれ毎に、図８に示したステップＡ１〜Ａ８の処理を実行して、対象物１００３の位置パラメータ（距離）と形状パラメータ（幅）との値を算出する。

画像生成部１３０４は、各送受信装置１００１_１、・・・、１００１_Ｎから得られた、対象物１００３の位置パラメータ（距離）と形状パラメータ（幅）との値を取得する。 画像生成部１３０４は、各送受信装置１００１_１、・・・、１００１_Ｎから得られた対象物１００３の位置パラメータ（距離）と形状パラメータ（幅）との値に基づいて、対象物１００３の画像を生成する。

［装置動作］
次に、本実施の形態２における物体検知装置２０００の動作について図３２を用いて説明する。図３２は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図３１を参酌する。また、本実施の形態２では、物体検知装置２０００を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態２における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置２０００の動作説明に代える。

また、上述したように、演算装置１２１１は、送受信装置１００１_１、・・・、１００１_Ｎそれぞれ毎に、図８に示したステップＡ１〜Ａ８の処理を実行する。このため、図３２においては、画像生成部１３０４での処理のみが示されている。

図３２に示すように、画像生成部１３０４は、まず、送受信装置毎に算出された位置パラメータ及び形状パラメータを取得する（ステップＢ１）。次に、画像生成部１３０４は、ステップＢ１で取得した送受信装置毎の位置パラメータ及び形状パラメータの値から、対象物１００３毎の存在領域を算出する（ステップＢ２）。次に、画像生成部１３０４は、ステップＢ２で算出された各対象物の存在領域を用いて、各対象物の形状を表す画像を生成する（ステップＢ３）。

続いて、上述の対象物１００３の形状を示す画像を生成するためのステップのうち、ステップＢ２およびステップＢ３の詳細について以下に説明する。

[ステップＢ１]
ステップＡ１〜Ａ８の装置動作により、送受信装置１００１_ｎ(n=1,2・・・,N)毎に、対象物１００３の位置パラメータ（距離）と形状パラメータ（幅）として、位置パラメータ（距離）Ｒ_ｎ１、Ｒ_ｎ２、・・・、Ｒ_ｎＫの位置に、形状パラメータ（幅）Δ_ｎ１、Δ_ｎ２、・・・、Δ_ｎＫを持つ対象物が検出されているとする（Ｋは対象物１００３の数）。

ステップＢ１では、まず、画像生成部１３０４は、レーダとの距離がＲ_ｎｋとなる対象物配置面１００４上の位置を中心に、対象物配置面１００４上で幅Δ_ｎkを持つ領域Ｄ_nkを定義する。次に、画像生成部１３０４は、送受信装置１００１_ｎ(n=1,2・・・,N) 毎に画像I_n(x,y)を、以下の式（２７）に基づいて算出する。

画像I_n(x, y)は、各送受信装置１００１_ｎ(n=1,2・・・,N)による測定で検出された、対象物１００３の存在領域を表現している。

[ステップＡＢ２]
次に、ステップＢ２において、画像生成部１３０４は、下記の式（２８）で示すように各送受信装置１００１_ｎ(n=1,2・・・,N) による画像I_n(x,y)の積から、最終的な画像I(x, y)を生成する。

一つの例として、図２１で示すように二つの対象物１００３_１と対象物１００３_２とを対象物配置面１００４上に配置した場合について説明する。

図３３は、本発明の実施の形態２において物体検知装置で算出したミリ波画像の一例を表す図である。図３３では、図３１内のy軸上に配置した送受信装置１００１_１の測定結果から得られた画像Ｉ_１（ｘ、ｙ）が図示されている。送受信装置１００１_１で得た画像Ｉ_１（ｘ、ｙ）では、対象物１００３_１と対象物１００３_２とに対応して領域Ｄ_１１と領域Ｄ_１２とが像として得られている。

図３４は、本発明の実施の形態２において物体検知装置で算出したミリ波画像の他の例を表す図である。図３４では、図３１内のｘ軸上に配置した送受信装置１００１_２の測定結果から得られた画像Ｉ_２（ｘ、ｙ）が図示されている。送受信装置１００１_２で得た画像Ｉ_２（ｘ、ｙ）では、送受信装置１００１_２から見て対象物１００３_１と対象物１００３_２とは同一の距離に存在するため、一つの領域Ｄ_２１が像として得られている。

図３５は、本発明の実施の形態２において、複数の送受信装置を用いて算出した最終出力となるミリ波画像を表す図である。図３５では、図３３に示した画像Ｉ_１（ｘ、ｙ）と図３４に示した画像Ｉ_２（ｘ、ｙ）との積から算出された最終画像Ｉ（ｘ、ｙ）が図示されている。最終画像Ｉ（ｘ、ｙ）では、対象物１００３_１及び対象物１００３_２の位置と形状との検出が実現されている。

［実施の形態２による効果］
このように、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、電波の到来方向推定、すなわち角度方向の測定を行う従来の方式と異なり、送受信装置と対象物の距離測定の結果とから対象物の幅のような形状に関する情報を検知する方式が用いられる。

よって、本実施の形態２によっても、少数(〜数個)のアンテナを備えた数個の小型レーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。また、本実施の形態２では、対象物の形状を示す画像も形成されるので、従来のミリ波イメージング装置と同等以上に、例えば、衣服及び鞄等の中に隠匿した武器などの危険物の検出および識別が可能となる。

更に、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、実際のアンテナ本数を一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置と比べて大幅に削減できるので、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。更に、本実施の形態２でも、機械走査の代わりに電子走査を用いるため、機械走査を用いる方式と比べて、走査速度の高速化、装置の小型化、装置寿命とメンテナンスコストの改善という利点が得られる。

［プログラム］
本実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図８に示すステップＡ３〜Ａ８と、図３２に示すステップＢ１〜Ｂ３とを実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１１にインストールし、実行することによって、本実施の形態２における物体検知方法を実現することができる。この場合、演算装置１２１１を構成しているプロセッサは、第２のスペクトル算出部１３０１、スペクトル算出部１３０２、パラメータ算出部１３０３及び画像生成部１３０４として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態２におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、第２のスペクトル算出部１３０１、スペクトル算出部１３０２、パラメータ算出部１３０３及び画像生成部１３０４のいずれかとして機能し、処理を行なう。

（物理構成）
ここで、実施の形態１及び２におけるプログラムを実行することによって、物体検知装置を実現するコンピュータ（演算装置）について図３６を用いて説明する。図３６は、本発明の実施の形態１及び２における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図３６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。また、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。

なお、本実施の形態における物体検知装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、物体検知装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１７）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信部と、
前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信部と、
演算装置と、を備え
前記演算装置は、
前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、スペクトル算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、積分量算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、形状パラメータ算出部と、
前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、位置パラメータ算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする物体検知装置。

（付記２）
前記演算装置は、
前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域を定義域とする位置パラメータスペクトルを算出する、第２のスペクトル算出部と、
前記位置パラメータスペクトルに基づいて、位置・形状パラメータスペクトルに対して、その範囲を規定する制限枠を設定する、制限枠設定部と、を備えており、
前記積分量算出部は、前記制限枠で規定されている範囲で、前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分して、前記位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、付記１に記載の物体検知装置。

（付記３）
前記送信部及び前記受信部が複数備えられ、 複数の前記受信部それぞれは、複数の前記送信部のいずれかに対応し、
前記演算装置が、
前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値を算出し、
に、前記組毎に算出された、前記位置パラメータ及び前記形状パラメータの値に基づいて、前記組毎に、前記物体の存在領域を算出し、そして、算出した前記組毎の前記存在領域を用いて、前記物体の画像を生成する、画像生成部 を更に備えている、
付記１または２に記載の物体検知装置。

（付記４）
前記送信部が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
付記１〜３のいずれかに記載の物体検知装置。

（付記５）
前記送信部が複数備えられ、
複数の前記送信部それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なる送信周波数で、前記送信信号を照射する、
付記１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。

（付記６）
前記受信部が、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
前記スペクトル算出部が、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出し、
前記第２のスペクトル算出部が、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記２に記載の物体検知装置。

（付記７）
前記スペクトル算出部が、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出する、
前記第２のスペクトル算出部が、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記６に記載の物体検知装置。

（付記８）
物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、を備える物体検知装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
（ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
（ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする物体検知方法。

（付記９）
（ｅ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域を定義域とする位置パラメータスペクトルを算出する、ステップと
（ｆ）前記位置パラメータスペクトルに基づいて、位置・形状パラメータスペクトルに対して、その範囲を規定する制限枠を設定する、ステップと、を更に有し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記制限枠で規定されている範囲で、前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分して、前記位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、
付記８に記載の物体検知方法。

（付記１０）
前記物体検知装置が、前記送信部及び前記受信部を複数備え、複数の前記受信部それぞれが、複数の前記送信部のいずれかに対応し、
前記（ａ）〜（ｄ）のステップが、前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、実行されて、前記組毎に、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値が算出されており、
当該物体検知方法は、更に、
（ｇ）前記組毎に算出された、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値に基づいて前記物体の存在領域を算出するステップと、
（ｈ）前記（ｇ）のステップで算出された、前記組毎に算出された前記存在領域を用いて、前記物体の画像を生成する、ステップと、
を有する、
付記８または９に記載の物体検知方法。

（付記１１）
前記受信部が、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成しており、
前記（ａ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出し、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記９に記載の物体検知方法。

（付記１２）
前記（ａ）のステップにおいて、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出する、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記１１に記載の物体検知方法。

（付記１３）
物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、プロセッサと、を備える物体装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
（ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
（ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１４）
前記プロセッサに、
（ｅ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域を定義域とする位置パラメータスペクトルを算出する、ステップと
（ｆ）前記位置パラメータスペクトルに基づいて、位置・形状パラメータスペクトルに対して、その範囲を規定する制限枠を設定する、ステップと、を更に実行させ、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記制限枠で規定されている範囲で、前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分して、前記位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、
付記１３に記載のプログラム。

（付記１５）
前記物体検知装置が、前記送信部及び前記受信部を複数備え、複数の前記受信部それぞれが、複数の前記送信部のいずれかに対応しており、
前記（ａ）〜（ｄ）のステップが、前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、実行されて、前記組毎に、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値が算出されており、
前記プロセッサに、
（ｇ）前記組毎に算出された、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値に基づいて前記物体の存在領域を算出するステップと、
（ｈ）前記（ｇ）のステップで算出された、前記組毎に算出された前記存在領域を用いて、前記物体の画像を生成する、ステップと、
を更に実行させる、
付記１３または１４に記載のプログラム。

（付記１６）
前記受信部が、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成しており、
前記（ａ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出し、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記１４に記載のプログラム。

（付記１７）
前記（ａ）のステップにおいて、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出し、
前記（ｅ）のステップにおいて、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
付記１６に記載のプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１７年１２月１日に出願された日本出願特願２０１７−２３２１８０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上のように本発明によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制することができる。本発明は、対象物の位置と形状に関わるパラメータを算出して対象物の位置を測定すると同時に対象物の形状パラメータから対象物の種別を識別する機能を備えたレーダ装置、もしくは衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査するイメージング装置して用いる場合に有用である。

１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス
１０００、２０００ 物体検知装置
１００１ 送受信装置
１００２ 装置配置面
１００３ 対象物（検知対象となる物体）
１００４ 対象物配置面
１１０１ 送信部
１１０２ 受信部
１２０１ 発振器
１２０２ 送信アンテナ
１２０３ 受信アンテナ
１２０４ ミキサ
１２０５ インターフェイス回路
１２０６、１２０７ 可変移相器
１２０８ 端子
１２１１ 演算装置
１２２１ サブアレイ
１２３１ ＲＦ周波数
１３０１ 第２のスペクトル算出部
１３０２ スペクトル算出部
１３０３ パラメータ算出部
１３０４ 画像生成部
１４０１ 制限枠設定部
１４０２ 積分量算出部
１４０３ 形状パラメータ算出部
１４０４ 位置パラメータ算出部

Claims (9)

1. 電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
   前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信部と、
   前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信部と、
   演算装置と、を備え
   前記演算装置は、
   前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、スペクトル算出部と、
   前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、積分量算出部と、
   前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、形状パラメータ算出部と、
   前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、位置パラメータ算出部と、
   を備えている、
   ことを特徴とする物体検知装置。
2. 前記演算装置は、
   前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域を定義域とする位置パラメータスペクトルを算出する、第２のスペクトル算出部と、
   前記位置パラメータスペクトルに基づいて、位置・形状パラメータスペクトルに対して、その範囲を規定する制限枠を設定する、制限枠設定部と、を備えており、
   前記積分量算出部は、前記制限枠で規定されている範囲で、前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分して、前記位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、請求項１に記載の物体検知装置。
3. 前記送信部及び前記受信部が複数備えられ、 複数の前記受信部それぞれは、複数の前記送信部のいずれかに対応し、
   前記演算装置が、
   前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ及び形状パラメータの値を算出し、
   に、前記組毎に算出された、前記位置パラメータ及び前記形状パラメータの値に基づいて、前記組毎に、前記物体の存在領域を算出し、そして、算出した前記組毎の前記存在領域を用いて、前記物体の画像を生成する、画像生成部 を更に備えている、
   請求項１または２に記載の物体検知装置。
4. 前記送信部が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
   請求項１〜３のいずれかに記載の物体検知装置。
5. 前記送信部が複数備えられ、
   複数の前記送信部それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なる送信周波数で、前記送信信号を照射する、
   請求項１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。
6. 前記受信部が、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
   前記スペクトル算出部が、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出し、
   前記第２のスペクトル算出部が、前記中間周波数信号に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
   請求項２に記載の物体検知装置。
7. 前記スペクトル算出部が、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置・形状パラメータスペクトルを算出する、
   前記第２のスペクトル算出部が、前記相関行列の平均値に基づいて、前記位置パラメータスペクトルを算出する、
   請求項６に記載の物体検知装置。
8. 物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、を備える物体検知装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
   （ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
   （ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
   （ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
   （ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
   を有する、ことを特徴とする物体検知方法。
9. 物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、プロセッサと、を備える物体装置において、
   前記プロセッサに、
   （ａ）前記受信信号を用いて、前記物体の位置を表す位置パラメータの領域と前記物体の形状を表す形状パラメータの領域とを定義域とする位置・形状パラメータスペクトルを算出する、ステップと、
   （ｂ）前記位置・形状パラメータスペクトルを距離方向に積分することによって、位置・形状パラメータスペクトル積分量を算出する、ステップと、
   （ｃ）前記位置・形状パラメータスペクトル積分量に基づいて、前記形状パラメータの値を算出する、ステップと、
   （ｄ）前記位置・形状パラメータスペクトルおよび前記形状パラメータの値に基づいて、前記位置パラメータの値を算出する、ステップと、
   を実行させる、プログラム。

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