JP6893328B2 - センサおよび位置推定方法 - Google Patents
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Description
本開示は、センサおよび位置推定方法に関し、特に、無線信号を利用して生体の位置推定を行うセンサおよび位置推定方法に関する。
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている（例えば特許文献１および非特許文献１参照）。
特許文献１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。また、非特許文献１には、伝搬チャネル情報から抽出した変動成分と、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法によって、検出対象の位置を推定する技術が開示されている。
Ｔ．ＭＩＷＡ， Ｓ．ＯＧＩＷＡＲＡ，ａｎｄ Ｙ．ＹＡＭＡＫＯＳＨＩ， "Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｖｉｎｇ−ｂｏｄｉｅｓ ｕｓｉｎｇ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｕｌｔｉｓｔａｔｉｃ Ｄｏｐｐｌｅｒ ｒａｄａｒ ｓｙｓｔｅｍ，" ＩＥＩＣＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， Ｖｏｌ．Ｅ９２−Ｂ， Ｎｏ．７， ｐｐ．２０４６８−２４７６， Ｊｕｌｙ ２００９．
しかしながら、特許文献１および非特許文献１に開示される技術では、検出対象である生体が、静止している場合などでは、生体を検出できる範囲すなわち検出範囲が狭くなってしまうという問題がある。
本開示は、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より広範囲でかつ高精度に生体が存在する位置を推定できるセンサおよび位置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、本開示の一形態に係るセンサ等は、それぞれ送信アンテナを有する１以上の送信局と、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第１回路と、前記第１回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記１以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第２回路と、前記第２回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより前記１以上の生体の位置を推定する第３回路とを備える。
本開示のセンサ等によれば、無線信号を利用してより広範囲でかつ高精度に生体が存在する位置を推定できる。
（本開示の基礎となった知見）
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている（例えば特許文献１〜６および非特許文献１参照）。
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている（例えば特許文献１〜６および非特許文献１参照）。
例えば特許文献２〜３には、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）の無線信号を利用して物体の有無および移動方向を算出する技術が開示されている。より具体的には、所定の領域にＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ）の無線信号を送信し、検出対象の対象物で反射した無線信号をアレーアンテナで受信する。そして、ドップラー効果を利用して動く対象物からの信号のみを分離し、分離した信号に対から移動物体の有無や移動方向を算出する。
また、例えば特許文献４〜５には、送信機から送信したＵＷＢ信号をアンテナが受信する受信タイミングの差に対して、アレーアンテナ信号処理技術の一つである到来方向推定処理を施すことによって、送信機の方向や位置を算出する技術が開示されている。
また、例えば特許文献６には、ＭＵＳＩＣ法などの方向推定アルゴリズムを利用して対象物の位置を推定する技術が開示されている。具体的には、送信局が発した信号を受信した複数の受信局それぞれにおいてＭＵＳＩＣ法などの方向推定アルゴリズムを適用し、その結果を乗算または加算によって統合する。これにより精度の高い方向推定が可能である。
しかしながら、発明者らは詳細な検討を行った結果、特許文献２〜６に開示される技術では、生体の位置推定を行うことができないことがわかった。すなわち、特許文献２〜３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は推定することができないことがわかった。また、特許文献４〜６に開示される技術は、電波を発する送信機の位置推定技術であり、生体に対して位置推定が行うことができないことがわかった。
特許文献１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および状態を知ることができる技術が開示されている。また、非特許文献１には、伝搬チャネル情報から抽出した変動成分と、ＭＵＳＩＣ法によって、検出対象の位置を推定する技術が開示されている。
より具体的には、特許文献１および非特許文献１に開示されている技術では、送受信アンテナ間の伝搬チャネルを観測し、その時系列変化を記録する。その後、時系列に観測された伝搬チャネルに対してフーリエ変換処理を行い、時間応答を周波数応答に変換する。ここで、送受信アンテナは両者とも複数であるため、周波数応答は要素が複素数の行列となる。この周波数応答行列に対してＭＵＳＩＣ法等の方向または位置推定アルゴリズムを適用することによって、対象の方向や位置を特定することができる。さらに特許文献１でば、対象が複数であっても同時に検出が可能であることが示されている。
しかしながら、特許文献１および非特許文献１に開示されている技術では、検出対象である生体が静止している場合などドップラー効果が非常に弱い状況では、検出可能な距離が短くなるので、生体を検出できる検出範囲が狭くなってしまうという問題がある。なぜなら、ドップラー効果が非常に弱い状況では、受信機が持つ内部雑音、検出対象以外から飛来する干渉波、および、検出対象以外にドップラーシフトを発生させる物体が存在するなどの影響を受け、ドップラーシフトをしている微弱な信号を検出することが難しくなるからである。なお、対象となる生体に送信機等の特別な機器を所持させると、静止している生体でも検出できる。
そこで、発明者らは、これらのことを鑑み、対象となる生体に送信機等の特別な機器を所持させずに、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できるセンサ等を想到した。
すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、それぞれ送信アンテナを有する１以上の送信局と、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第１回路と、前記第１回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記１以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第２回路と、前記第２回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより前記１以上の生体の位置を推定する第３回路とを備える。
この構成により、複数の受信局で求めた複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を統合して推定を行うので、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。
また、例えば、前記１以上の送信局は、２以上の送信局であり、前記２以上の送信局はそれぞれ、２素子以上の前記送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有するとしてもよい。
ここで、例えば、さらに、前記２以上の送信局のいずれもが、前記送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する第４回路を備える。
また、例えば、前記１以上の生体の位置を推定する回路は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合するとしてもよい。
また、例えば、前記位置スペクトル関数を算出する回路は、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）アルゴリズムに基づき、前記位置スペクトル関数を算出するとしてもよい。
また、本開示の一態様に係る位置推定方法は、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、１以上の送信局が有する送信アンテナ素子から送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出するステップと、前記抽出するステップで抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記１以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出するステップと、前記算出するステップで算出された複数の前記位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより前記１以上の生体の位置を推定するステップとを含む。
なお、本開示は、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、本開示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、いずれも本開示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、本開示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、本開示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。また、本明細書および図面において、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におけるセンサ１の位置推定方法等の説明を行う。
以下では、図面を参照しながら、実施の形態１におけるセンサ１の位置推定方法等の説明を行う。
［センサ１の構成］
図１は、実施の形態１におけるセンサ１の構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態１における送信局と受信局との配置の一例を示す図である。
図１は、実施の形態１におけるセンサ１の構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態１における送信局と受信局との配置の一例を示す図である。
図１に示すセンサ１は、送信局１０と、Ｎ個の受信局２０−１〜２０−Ｎと、位置推定部３０とを備える。なお、図２には、Ｎ個が４つの場合における送信局１０および受信局２０−１〜受信局２０−４の配置と、信号が伝達される様子とが概念的に示されている。
［送信局１０］
送信局１０は、送信アンテナを有する。具体的には、送信局１０は、図１に示すように送信機１１と送信アンテナ１２とで構成される。
送信局１０は、送信アンテナを有する。具体的には、送信局１０は、図１に示すように送信機１１と送信アンテナ１２とで構成される。
送信アンテナ１２は、１素子の送信アンテナすなわち１個の送信アンテナ素子で構成されている。
送信機１１は、生体４０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、送信機１１は、図２に示すように、生成した信号を送信波として、送信アンテナ１２から送信する。
［受信局２０−１〜２０−Ｎ］
受信局２０−１〜２０−Ｎはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、Ｎは２以上の整数である。Ｎ個の受信局のうち代表としてｉ番目（ｉは１以上Ｎ以下の整数）の受信局２０−ｉを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局２０−１〜２０−Ｎは同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
受信局２０−１〜２０−Ｎはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、Ｎは２以上の整数である。Ｎ個の受信局のうち代表としてｉ番目（ｉは１以上Ｎ以下の整数）の受信局２０−ｉを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局２０−１〜２０−Ｎは同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
受信局２０−ｉは、受信アンテナ２１−ｉと、受信機２２−ｉと、複素伝達関数算出部２３−ｉと、生体成分抽出部２４−ｉと、位置スペクトル関数計算部２５−ｉとを備える。
＜受信アンテナ２１−ｉ＞
受信アンテナ２１−ｉは、ＭＲ素子の受信アンテナすなわちＭＲ個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ２１−ｉは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ２１−ｉは、例えば図２に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ１２から送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
受信アンテナ２１−ｉは、ＭＲ素子の受信アンテナすなわちＭＲ個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ２１−ｉは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ２１−ｉは、例えば図２に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ１２から送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
＜受信機２２−ｉ＞
受信機２２−ｉは、受信アンテナ２１−ｉ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。受信機２２−ｉは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部２３−ｉに伝達する。
受信機２２−ｉは、受信アンテナ２１−ｉ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。受信機２２−ｉは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部２３−ｉに伝達する。
＜複素伝達関数算出部２３−ｉ＞
複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局１０の送信アンテナ１２との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。より具体的には、複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信機２２−ｉにより伝達された低周波の信号から、送信アンテナ１２の１個の送信アンテナ素子と受信アレーアンテナの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。なお、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ１２からの直接波および固定物由来の反射波など、生体４０を経由しない反射波が含まれている。また、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ１２から送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。生体４０によって反射された反射波すなわち生体４０経由の反射波の振幅および位相は、生体４０の呼吸および心拍等の生体活動によって常に変動する。
複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局１０の送信アンテナ１２との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。より具体的には、複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信機２２−ｉにより伝達された低周波の信号から、送信アンテナ１２の１個の送信アンテナ素子と受信アレーアンテナの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。なお、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ１２からの直接波および固定物由来の反射波など、生体４０を経由しない反射波が含まれている。また、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ１２から送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。生体４０によって反射された反射波すなわち生体４０経由の反射波の振幅および位相は、生体４０の呼吸および心拍等の生体活動によって常に変動する。
以下、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数に生体４０によって反射された信号である反射波を含むとして説明する。
＜生体成分抽出部２４−ｉ＞
生体成分抽出部２４−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ１２から送信され、かつ、１以上の生体４０によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部２４−ｉは、複素伝達関数算出部２３−ｉで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部２４−ｉは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体４０の影響による変動成分を生体成分として抽出する。ここで、生体の影響による変動成分を抽出する方法としては、フーリエ変換などによる周波数領域への変換後、生体の振動に対応する成分のみを抽出する方法、または、２つの異なる時間の複素伝達関数の差分を計算することで抽出する方法がある。これらの方法により、直接波および固定物を経由する反射波の複素伝達関数は除去され、生体４０を経由する反射波の複素伝達関数成分のみが残ることになる。
生体成分抽出部２４−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ１２から送信され、かつ、１以上の生体４０によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部２４−ｉは、複素伝達関数算出部２３−ｉで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部２４−ｉは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体４０の影響による変動成分を生体成分として抽出する。ここで、生体の影響による変動成分を抽出する方法としては、フーリエ変換などによる周波数領域への変換後、生体の振動に対応する成分のみを抽出する方法、または、２つの異なる時間の複素伝達関数の差分を計算することで抽出する方法がある。これらの方法により、直接波および固定物を経由する反射波の複素伝達関数は除去され、生体４０を経由する反射波の複素伝達関数成分のみが残ることになる。
なお、本実施の形態では、受信アレーアンテナを構成する受信アンテナ素子はＭＲ個すなわち複数あるため、受信アレーアンテナに対応する複素伝達関数の生体４０経由の変動成分の数すなわち生体成分も複数となる。以下、これらをまとめて、生体成分チャネルベクトルと称する。
＜位置スペクトル関数計算部２５−ｉ＞
位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分から、受信局２０−ｉからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分から、受信局２０−ｉからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
本実施の形態では、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉを計算し、得られた相関行列Ｒｉを用いて、所定の到来方向推定手法で、受信局２０−ｉから見た生体４０の方向となす角θｉに対する位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を計算する。
位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、計算した位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を、位置推定部３０に伝達する。
以下、位置スペクトル関数計算部２５−ｉがＭＵＳＩＣ法を用いて位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を計算するまでの手順を数式を用いて説明する。なお、生体成分は、フーリエ変換を用いて抽出されたとする。
生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉを固有値分解すると、以下の（式１）〜（式３）のように書ける。
ここで、ＭＲは受信局２０−ｉのアンテナ数、
は要素数がＭＲである固有ベクトル、
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
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。
受信アレーアンテナのステアリングベクトルすなわち方向ベクトルは、（式４）で定義することができる。
ここで、ｋは波数である。ＭＵＳＩＣ法では、このステアリングベクトルを用いて（式５）に示すように位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を計算する。
位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）はｉ番目の受信局２０−ｉから見て生体が存在する角度にて分母が最小となり極大値を取る。
なお、位置スペクトル関数の算出には、ＭＵＳＩＣ法ではなく、ビームフォーマー法を用いてもよいし、Ｃａｐｏｎ法を用いてもよい。
［位置推定部３０］
位置推定部３０には、Ｎ個の位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−Ｎそれぞれで計算された位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部３０は、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−Ｎそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより１以上の生体４０の位置を推定する。ここで、位置推定部３０は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合する。
位置推定部３０には、Ｎ個の位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−Ｎそれぞれで計算された位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部３０は、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−Ｎそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより１以上の生体４０の位置を推定する。ここで、位置推定部３０は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合する。
本実施の形態では、位置推定部３０は、Ｎ個の位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）の統合を行い、統合された位置スペクトル関数を基に生体４０の位置推定を行う。より具体的には、位置推定部３０はＮ個の受信局２０−１〜２０−Ｎから、例えば（式５）を用いて計算されたそれぞれの位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を取得する。そして、位置推定部３０は、（式６）および（式７）を用いて、取得したＮ個の位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）を統合した位置スペクトル関数Ｐａｌｌ（Θ）を計算する。
ここでΠは総乗演算を表す。
なお、それぞれの位置スペクトル関数Ｐｉ（θ）は対応する受信局２０−ｉから見て生体４０が存在する角度で極大値を取るが、測定範囲外の方向を含むそれ以外の角度でもその値は０にはならない。そのため、Ｎ個の位置スペクトル関数を乗算することによりＮ個の受信局すべての結果を反映した評価関数すなわち統合した位置スペクトル関数を得ることができる。そして、統合した位置スペクトル関数Ｐａｌｌ（Θ）の極大値を探索することで到来波の方向である生体４０の位置を推定することができる。
［センサ１の動作］
以上のように構成されるセンサ１が生体の位置を推定する処理について説明する。
以上のように構成されるセンサ１が生体の位置を推定する処理について説明する。
図３は、実施の形態１におけるセンサ１の位置推定処理を示すフローチャートである。図４は、図３に示す位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、センサ１は、図３に示すように、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信局１０の送信アンテナ素子から送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する（Ｓ１）。より具体的には、図４に示すように、まず、センサ１は、Ｎ個の受信局において所定の期間、受信信号を観測する（Ｓ１１）。次いで、センサ１は、Ｎ個の受信局の受信アレーアンテナで観測した受信信号それぞれから、複素伝達関数を算出する（Ｓ１２）。そして、センサ１は、算出した複素伝達関数それぞれを時系列に記録し、記録したそれぞれの時系列の複素伝達関数から、生体成分を抽出する（Ｓ１３）。
次に、センサ１は、図３に示すように、Ｓ１で抽出した生体成分それぞれから、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する（Ｓ２）。より具体的には、図４に示すように、まず、センサ１は、Ｓ１３で抽出した生体成分それぞれの相関行列を算出する（Ｓ２１）。次いで、センサ１は、Ｓ２１で算出した相関行列を用いて、Ｎ個の受信局それぞれからみた生体４０の位置スペクトル関数を算出する（Ｓ２２）。
次に、センサ１は、図３に示すように、Ｓ２で算出した複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより、１以上の生体の位置を推定する（Ｓ３）。より具体的には、図４に示すように、まず、センサ１は、Ｓ２２で算出したＮ個の位置スペクトル関数を乗算または加算することにより統合する（Ｓ３１）。そして、センサ１は、Ｓ３１で統合した位置スペクトルの１以上の極大値を算出することにより、１以上の生体４０の位置を推定する（Ｓ３２）。
［効果等］
本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。また、本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、複数の受信局を備えることで、生体を検出できる検出範囲を広くできる。より具体的には、本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、複数の受信局で求めた複素伝達関数の情報から生体成分を抽出し、抽出した生体成分から計算して得られる位置スペクトル関数を統合し、生体の位置を推定する。これにより、生体が存在する位置の推定を、障害物の影響を受けずに、より広範囲で行うことができる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。
本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。また、本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、複数の受信局を備えることで、生体を検出できる検出範囲を広くできる。より具体的には、本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、複数の受信局で求めた複素伝達関数の情報から生体成分を抽出し、抽出した生体成分から計算して得られる位置スペクトル関数を統合し、生体の位置を推定する。これにより、生体が存在する位置の推定を、障害物の影響を受けずに、より広範囲で行うことができる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。
ここで、図５Ａと図５Ｂを用いて、本実施の形態のセンサ１が生体の位置推定を広範囲で行えることについて説明する。
図５Ａは、比較例における生体位置の推定可能範囲を示す図である。図５Ｂは、本実施の形態における生体位置の推定可能範囲を示す図である。図５Ａに示す比較例では、１つの送信局１０と１つの受信局２０−１とを用いた例えばＭＩＭＯ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ）レーダにより生体位置を推定できる検出範囲６０が示されている。なお、検出範囲６０は、１つの送信局１０が出力するビームと１つの受信局２０−１が出力するビームとが重なる領域に対応する。一方、図５Ｂに示す本実施の形態では、１つの送信局１０と４つの受信局２０−１〜２０−４とを用いたセンサ１により生体位置を推定できる検出範囲７０が示されている。検出範囲７０は、比較例の検出範囲６０と比べて、広くなっているのがわかる。本実施の形態のセンサ１は、複数の受信局それぞれで受信した信号に基づき算出した位置スペクトル関数を１つに統合して、生体位置を推定できることから、複数の受信局を連携させることができる。これにより、生体によるドップラーシフト成分が受信可能となる検出範囲を広げることができる。また、複数の受信局を連携させることで、複数の受信局のうちのいくつかの受信局で生体成分が抽出できれば生体位置を推定できるので、推定精度も向上できる。
（変形例）
図６は、実施の形態１の変形例におけるセンサ１ａの構成を示すブロック図である。図１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６は、実施の形態１の変形例におけるセンサ１ａの構成を示すブロック図である。図１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１に示すセンサ１では、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれに、複素伝達関数算出部２３−ｉ、生体成分抽出部２４−ｉおよび位置スペクトル関数計算部２５−ｉが構成されているとしたが、これに限らない。図６に示すセンサ１ａのように、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれには、複素伝達関数算出部２３−ｉ、生体成分抽出部２４−ｉおよび位置スペクトル関数計算部２５−ｉが構成されないとしてもよい。この場合、センサ１ａは、複素伝達関数算出部２３−ｉ、生体成分抽出部２４−ｉおよび位置スペクトル関数計算部２５−ｉに代えて第１回路２４ａおよび第２回路２５ａを備えればよい。また、センサ１ａは、位置推定部３０の機能を実現する第３回路３０ａを、備えている。その他の構成は、図１に示すセンサ１と同様のため説明を省略する。
第１回路２４ａは、Ｎ個の複素伝達関数算出部および、Ｎ個の生体成分抽出部の機能を実現する回路である。より具体的には、第１回路２４ａは、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信局１０の送信アンテナ素子から送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。
第２回路２５ａは、Ｎ個の位置スペクトル関数計算部の機能を実現する回路である。より具体的には、第２回路２５ａは、第１回路２４ａで抽出された生体成分それぞれから、複数の受信局２０−１〜２０−Ｎそれぞれからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。
第３回路３０ａは、位置推定部３０の機能を実現する回路であり、第２回路２５ａで算出された複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより１以上の生体４０の位置を推定する。
（実施の形態２）
実施の形態１では、センサ１が１つの送信局を備える場合について説明したが、これに限らない。実施の形態２では、２以上の送信局または２以上の送信アンテナ素子を備えるセンサ１Ａの位置推定方法等について説明する。
実施の形態１では、センサ１が１つの送信局を備える場合について説明したが、これに限らない。実施の形態２では、２以上の送信局または２以上の送信アンテナ素子を備えるセンサ１Ａの位置推定方法等について説明する。
［センサ１Ａの構成］
図７は、実施の形態２におけるセンサ１Ａの構成を示すブロック図である。図８は、実施の形態２における送信局と受信局との配置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は、実施の形態２におけるセンサ１Ａの構成を示すブロック図である。図８は、実施の形態２における送信局と受信局との配置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に示すセンサ１Ａは、ＮＴ個の送信局１０−１〜１０−ＮＴと、ＮＲ個の受信局２０−１〜２０−ＮＲと、位置推定部３０Ａと、送信タイミング制御部５０とを備える。なお、図８には、ＮＴ個が２つでＮＲ個が４つの場合における送信局１０−１〜１０−２および受信局２０−１〜受信局２０−４の配置と、信号が伝達される様子とが概念的に示されている。
［送信局１０−１〜１０−ＮＴ］
送信局１０−１〜１０−ＮＴはそれぞれ、２素子以上の送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有する。ここで、ＮＴは２以上の整数である。以降、ＮＴ個の送信局のうち代表としてｊ番目（ｊは１以上ＮＴ以下の整数）の送信局２０−ｊを例に挙げて説明する。なお、すべての送信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。なお、送信局１０−１〜１０−ＮＴの配置は、一の送信局と他の送信局とのなす角が１８０度または９０度とならないのが望ましい。
送信局１０−１〜１０−ＮＴはそれぞれ、２素子以上の送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有する。ここで、ＮＴは２以上の整数である。以降、ＮＴ個の送信局のうち代表としてｊ番目（ｊは１以上ＮＴ以下の整数）の送信局２０−ｊを例に挙げて説明する。なお、すべての送信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。なお、送信局１０−１〜１０−ＮＴの配置は、一の送信局と他の送信局とのなす角が１８０度または９０度とならないのが望ましい。
送信局１０−ｊは、送信アンテナ１２−ｊと送信機１１−ｊとを備える。
＜送信アンテナ１２−ｊ＞
送信アンテナ１２−ｊは、ＭＴ素子の送信アンテナを備えた送信アレーアンテナである。送信アンテナ１２−ｊは、送信アレーアンテナで高周波の信号を送信する。本実施の形態では、送信アンテナ１２−ｊは、例えば図８に示すように、高周波の信号である送信波を、生体４０を含む領域に送信する。
送信アンテナ１２−ｊは、ＭＴ素子の送信アンテナを備えた送信アレーアンテナである。送信アンテナ１２−ｊは、送信アレーアンテナで高周波の信号を送信する。本実施の形態では、送信アンテナ１２−ｊは、例えば図８に示すように、高周波の信号である送信波を、生体４０を含む領域に送信する。
＜送信機１１−ｊ＞
送信機１１−ｊは、生体４０の位置を推定するために用いる高周波の信号を生成する。送信機１１−ｊは、生成した高周波の信号を送信波として送信アンテナ１２−ｊに送信させる。ここで、送信機１１−ｊは、送信タイミング制御部５０により、他の送信局と同時に送信波を送信しないように制御される。
送信機１１−ｊは、生体４０の位置を推定するために用いる高周波の信号を生成する。送信機１１−ｊは、生成した高周波の信号を送信波として送信アンテナ１２−ｊに送信させる。ここで、送信機１１−ｊは、送信タイミング制御部５０により、他の送信局と同時に送信波を送信しないように制御される。
［送信タイミング制御部５０］
送信タイミング制御部５０は、第４回路の一例である。送信タイミング制御部５０は、２以上の送信局１０-１〜１０−ＮＴのいずれもが、送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する。
送信タイミング制御部５０は、第４回路の一例である。送信タイミング制御部５０は、２以上の送信局１０-１〜１０−ＮＴのいずれもが、送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する。
［受信局２０−１〜２０−ＮＲ］
受信局２０−１〜２０−ＮＲはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、ＮＲは２以上の整数である。以降、ＮＲ個の受信局のうち代表としてｉ番目（ｉは１以上ＮＲ以下の整数）の受信局２０−ｉを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
受信局２０−１〜２０−ＮＲはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、ＮＲは２以上の整数である。以降、ＮＲ個の受信局のうち代表としてｉ番目（ｉは１以上ＮＲ以下の整数）の受信局２０−ｉを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
受信局２０−ｉは、受信アンテナ２１−ｉと、受信機２２−ｉと、複素伝達関数算出部２３−ｉと、生体成分抽出部２４−ｉと、位置スペクトル関数計算部２５−ｉとを備える。
＜受信アンテナ２１−ｉ＞
受信アンテナ２１−ｉは、ＭＲ素子の受信アンテナすなわちＭＲ個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ２１−ｉは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ２１−ｉは、例えば図８に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ１２-１〜１２−ＮＴのいずれかから送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
受信アンテナ２１−ｉは、ＭＲ素子の受信アンテナすなわちＭＲ個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ２１−ｉは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ２１−ｉは、例えば図８に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ１２-１〜１２−ＮＴのいずれかから送信された送信波の一部が生体４０によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
＜受信機２２−ｉ＞
受信機２２−ｉは、受信アンテナ２１−ｉ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。受信機２２−ｉは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部２３−ｉに伝達する。
受信機２２−ｉは、受信アンテナ２１−ｉ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。受信機２２−ｉは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部２３−ｉに伝達する。
＜複素伝達関数算出部２３−ｉ＞
複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局１０-１〜１０−ＮＴの送信アンテナ１２−１〜１２−ＮＴのいずれかとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。
複素伝達関数算出部２３−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局１０-１〜１０−ＮＴの送信アンテナ１２−１〜１２−ＮＴのいずれかとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。
本実施の形態では、複数の送信局１０-１〜１０−ＮＴが存在しているが、送信タイミング制御部５０により、特定の時刻では高々１個の送信局からの信号のみを受信する。そのため、複素伝達関数算出部２３−ｉは、時刻を区切ることにより特定の送信局に関する複素伝達関数を算出することができる。
なお、以降、複素伝達関数算出部２３−ｉが算出した複素伝達関数に生体４０によって反射された信号である反射波を含むとして説明する。
＜生体成分抽出部２４−ｉ＞
生体成分抽出部２４−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ１２−１〜１２−ＮＴのいずれかから送信され、かつ、１以上の生体４０によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部２４−ｉは、複素伝達関数算出部２３−ｉで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部２４−ｉは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体４０の影響による変動成分を生体成分として抽出する。
生体成分抽出部２４−ｉは、受信局２２−ｉの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ１２−１〜１２−ＮＴのいずれかから送信され、かつ、１以上の生体４０によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部２４−ｉは、複素伝達関数算出部２３−ｉで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部２４−ｉは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体４０の影響による変動成分を生体成分として抽出する。
なお、本実施の形態では、送信アレーアンテナを構成する送信アンテナ素子と受信アレーアンテナを構成する受信アンテナ素子とは複数あるため、受信アレーアンテナに対応する複素伝達関数の生体４０経由の変動成分の数すなわち生体成分も複数となる。これらはまとめて、生体成分チャネルベクトルと称する。
＜位置スペクトル関数計算部２５−ｉ＞
位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分から、受信局２０−ｉからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分から、受信局２０−ｉからみた１以上の生体４０の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、ＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
本実施の形態では、位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、生体成分抽出部２４−ｉで抽出された生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉ，ｊを計算し、得られた相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法で、受信局２０−ｉから見た生体４０の方向となす角θＲと、送信局１０−ｊから見た生体４０の方向となす角θＴとに対する位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＲ，θＴ）を計算する。位置スペクトル関数計算部２５−ｉは、計算した位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＲ，θＴ）を、位置推定部３０Ａに伝達する。
以下、位置スペクトル関数計算部２５−ｉがＭＵＳＩＣ法を用いて位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＲ，θＴ）を計算するまでの手順を数式を用いて説明する。なお、生体成分は、フーリエ変換を用いて抽出されたとする。
生体成分チャネルベクトルの相関行列を固有値分解すると、以下の（式８）〜（式１０）のように書ける。
ここで、ＭＲは受信局２０−ｉのアンテナ数、ＭＴは送信局１０−ｊのアンテナ数、
は要素数がＭＲである固有ベクトル、
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
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。
受信アレーアンテナのステアリングベクトルすなわち方向ベクトルは、（式１１）で定義することができる。
送信アレーアンテナのステアリングベクトルも同様に、（式１２）で定義することができる。
ここで、ｋは波数である。さらに、送受信のステアリングベクトルを乗算し、（式１３）に示すように、送受信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する。
そして、（式１３）で定義したステアリングベクトルにＭＵＳＩＣ法を適用すると、（式１４）に示すように、このステアリングベクトルを用いて位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＲ，θＴ）を計算することができる。
位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＴ，θＲ）は、θＲが受信局２０−ｉから見て生体４０の存在する角度であり、かつ、θＴが送信局１０−ｊから見て生体４０が存在する角度である場合、分母が最小となり極大値を取る。
なお、位置スペクトル関数の算出には、ＭＵＳＩＣ法ではなく、ビームフォーマー法を用いてもよいし、Ｃａｐｏｎ法を用いてもよい。
また、本実施の形態では、複数の受信局それぞれに複素伝達関数算出部と、生体成分抽出部と、位置スペクトル関数計算部とを備えるとして説明したが、これに限らない。実施の形態１の変形例と同様に、センサ１Ａは、ＭＲ個の複素伝達関数算出部および生体成分抽出部の機能を実現する第１回路と、ＭＲ個の位置スペクトル関数計算部の機能を実現する第２回路とを備えるとしてもよい。
［位置推定部３０Ａ］
位置推定部３０Ａには、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−ＮＲで計算されたＮＲ×ＮＴの位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部３０Ａは、第３回路の一例である。位置推定部３０Ａは、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−ＮＲそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより１以上の生体４０の位置を推定する。ここで、位置推定部３０は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合する。
位置推定部３０Ａには、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−ＮＲで計算されたＮＲ×ＮＴの位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部３０Ａは、第３回路の一例である。位置推定部３０Ａは、位置スペクトル関数計算部２５−１〜２５−ＮＲそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより１以上の生体４０の位置を推定する。ここで、位置推定部３０は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合する。
本実施の形態では、位置推定部３０Ａは、ＮＲ個の受信局２０−１〜２５−ＮＲがそれぞれ、例えば（式１４）を用いて計算した位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＴ，θＲ）を取得する。そして、位置推定部３０Ａは、（式１５）〜（式１７）を用いて、ＮＲ×ＮＴ個を統合した位置スペクトル関数Ｐａｌｌ（ΘＴ，ΘＲ）を計算する。
ここで、Πは総乗演算を表す。
なお、それぞれの位置スペクトル関数Ｐｉ，ｊ（θＴ，θＲ）は対応する受信局２０−ｉから見て生体４０が存在する角度で極大値を取るが、測定範囲外の方向を含むそれ以外の角度でもその値は０にはならない。そのため、ＮＲ×ＮＴ個の位置スペクトル関数を乗算することによりＮＲ×ＮＴ局の受信局すべての結果を反映した位置スペクトル関数を得ることができる。そして、統合した位置スペクトル関数Ｐａｌｌ（ΘＴ，ΘＲ）の極大値を探索することで到来波の方向である生体４０の位置を推定することができる。
［センサ１Ａの動作］
以上のように構成されるセンサ１Ａが生体の位置を推定する処理について説明する。
以上のように構成されるセンサ１Ａが生体の位置を推定する処理について説明する。
図９は、実施の形態２におけるセンサ１Ａの位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。図９は、図３に示す位置推定処理の本実施の形態における詳細に該当する。
まず、Ｓ１において、センサ１Ａは、ＮＲ個の受信局において所定の期間、受信信号を観測させる（Ｓ１１Ａ）。次いで、センサ１Ａは、ＮＲ個の受信局の受信アレーアンテナで観測した受信信号それぞれから、送信アンテナ素子と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（Ｓ１２Ａ）。そして、センサ１Ａは、算出した複素伝達関数それぞれを時系列に記録し、記録したそれぞれの時系列の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分である生体成分を抽出する（Ｓ１３Ａ）。
次に、Ｓ２において、センサ１Ａは、Ｓ１３Ａで抽出した生体成分それぞれの相関行列を算出する（Ｓ２１Ａ）。次いで、センサ１は、Ｓ２１Ａで算出した相関行列を用いて、ＮＲ個の受信局それぞれからみた生体４０の方向と、ＮＴ個の送信局それぞれからみた生体４０方向とに対するＮＲ×ＮＴの位置スペクトル関数を算出する（Ｓ２２Ａ）。
次に、Ｓ３において、センサ１Ａは、Ｓ２２Ａで算出したＮＲ×ＮＴ個の位置スペクトル関数を乗算または加算することにより統合する（Ｓ３１Ａ）。そして、センサ１Ａは、Ｓ３１Ａで統合した位置スペクトルの１以上の極大値を算出することにより、１以上の生体４０の位置を推定する（Ｓ３２Ａ）。
［効果等］
本実施の形態のセンサ１Ａおよび位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。
本実施の形態のセンサ１Ａおよび位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。
また、本実施の形態のセンサ１および位置推定方法によれば、送信局の数と受信局の数とを増やすことにより、生体によるドップラーシフト成分が受信可能な領域が広がる。これにより、検出対象の生体が複数存在する場合でも精度が低下することなく位置推定が可能になるという効果を奏する。
（実施例）
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、以下実施例として説明する。
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、以下実施例として説明する。
図１０は、本実施例における実験を行った環境を示す図である。
本実験は、横９ｍ×縦６ｍの木造家屋で行った。本実験では、図中Ｔｘと示す送信局を構成する送信アンテナに８素子円形スリーブアンテナ、図中Ｒｘ１〜Ｒｘ４と示す受信局を構成する受信アンテナに４素子リニアアレーアンテナを用いた。送信局Ｔｘは、座標（６，３）に配置し、受信局Ｒｘ１〜Ｒｘ４はそれぞれ測定範囲の四隅すなわち座標（１，５．５）、（８，５）、（８．５，１）、（０．５，０．５）に配置した。また、送受信アレー素子の間隔すなわち８素子円形スリーブアンテナの素子間隔を０．５波長、使用周波数２．４７１２５ＧＨｚ，アンテナ高を１１５ｃｍ、サンプリング周波数１００Ｈｚ、抽出する生体活動の周波数範囲０．３〜３．３Ｈｚ、測定時間を２０秒とした。また、本実験では、測定対象は１人とし、測定対象を木造家屋内すなわち実験環境内の２３地点にそれぞれ配置して、チャネルを測定した。
図１１は、本実施例における受信局数を変えた場合の推定位置誤差の累積確率分布（ＣＤＦ：Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を示す図である。縦軸は、累積確率分布（ＣＤＦ）を示し、横軸は推定位置誤差を示す。１Ｒｘは、４つの受信局Ｒｘ１〜Ｒｘ４のうちの一つである１局で推定位置誤差の累積確率分布を測定した結果を示す。同様に、２Ｒｘ、３Ｒｘまたは４Ｒｘは、４つの受信局Ｒｘ１〜Ｒｘ４のうちの２局、３局または４局で推定位置誤差の累積確率分布を測定した結果を示す。
図８に示される結果より、推定した位置の誤差が１ｍ以内で位置推定をできる確率は、１局よりも２局、２局よりも３局、３局よりも４局の方が高い確率であることがわかる。
以上の結果より、受信局数を増やすことで位置推定精度が向上することがわかる。
以上のように、本開示によれば、複数の受信局で求めた複素伝達関数の情報から生体成分を抽出し、抽出した生体成分から計算して得られる位置スペクトル関数を統合し、生体の位置を推定する。これにより、無線信号を利用した生体が存在する位置の推定を、障害物の影響を受けずに、より広範囲に行うことができる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。
以上、本開示の一態様に係るセンサおよび位置推定方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示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の形態に施したもの、あるいは異なる実施の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、本開示の範囲内に含まれる。
また、本開示は、このような特徴的な構成要素を備えるセンサとして実現することができるだけでなく、センサに含まれる特徴的な構成要素をステップとする位置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。
本開示は、無線信号を利用して生体の位置を推定するセンサおよび位置推定方法に利用でき、特に、生体の方向または位置を測定する測定器、生体の方向または位置に応じた制御を行う家電機器、生体の侵入を検知する監視装置などに搭載されるセンサおよび位置推定方法に利用できる。
１、１ａ、１Ａ センサ
１０、１０−１、１０−２、１０−ＮＴ 送信局
１１、１１−１、１１−ＮＴ 送信機
１２−１、１２−ＮＴ 送信アンテナ
２０−１、２０−２、２０−３、２０−４、２０−Ｎ、２０−ＮＲ 受信局
２１−１、２１−Ｎ、２１−ＮＲ 受信アンテナ
２２−１、２２−Ｎ、２２−ＮＲ 受信機
２３−１、２３−Ｎ、２３−ＮＲ 複素伝達関数算出部
２４ａ 第１回路
２４−１、２４−Ｎ、２４−ＮＲ 生体成分抽出部
２５ａ 第２回路
２５−１、２５−Ｎ、２５−ＮＲ 位置スペクトル関数計算部
３０、３０Ａ 位置推定部
３０ａ 第３回路
４０ 生体
５０ 送信タイミング制御部
６０、７０ 検出範囲
１０、１０−１、１０−２、１０−ＮＴ 送信局
１１、１１−１、１１−ＮＴ 送信機
１２−１、１２−ＮＴ 送信アンテナ
２０−１、２０−２、２０−３、２０−４、２０−Ｎ、２０−ＮＲ 受信局
２１−１、２１−Ｎ、２１−ＮＲ 受信アンテナ
２２−１、２２−Ｎ、２２−ＮＲ 受信機
２３−１、２３−Ｎ、２３−ＮＲ 複素伝達関数算出部
２４ａ 第１回路
２４−１、２４−Ｎ、２４−ＮＲ 生体成分抽出部
２５ａ 第２回路
２５−１、２５−Ｎ、２５−ＮＲ 位置スペクトル関数計算部
３０、３０Ａ 位置推定部
３０ａ 第３回路
４０ 生体
５０ 送信タイミング制御部
６０、７０ 検出範囲
Claims (6)
- それぞれ送信アンテナを有する１以上の送信局と、
それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、
前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第１回路と、
前記第１回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記１以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第２回路と、
前記第２回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより前記１以上の生体の位置を推定する第３回路とを備える、
センサ。 - 前記１以上の送信局は、２以上の送信局であり、
前記２以上の送信局はそれぞれ、２素子以上の前記送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有する、
請求項１に記載のセンサ。 - さらに、前記２以上の送信局のいずれもが、前記送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する第４回路を備える、
請求項２に記載のセンサ。 - 前記１以上の生体の位置を推定する回路は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって１つの関数に統合する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載のセンサ。 - 前記位置スペクトル関数を算出する回路は、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）アルゴリズムに基づき、前記位置スペクトル関数を算出する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載のセンサ。 - それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、１以上の送信局が有する送信アンテナ素子から送信され、かつ、１以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出するステップと、
前記抽出するステップで抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記１以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出するステップと、
前記算出するステップで算出された複数の前記位置スペクトル関数を１つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の１以上の極大値を算出することにより前記１以上の生体の位置を推定するステップとを含む、
位置推定方法。
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