JP7174921B2 - Sensor, estimation device, estimation method, and program - Google Patents

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本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢や行動などの状況を推定するセンサなどに関する。 The present disclosure relates to sensors and the like that estimate situations such as the posture and behavior of a living body by using radio signals.

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にはドップラセンサを用いた生体検出の方法が開示されており、特許文献2にはドップラ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技術が開示されている。また、特許文献4には、ドップラセンサを用いて人の状態推定を行う装置が開示されており、特許文献5には、状態推定装置を用いて、人の姿勢を推定する装置が開示されており、特許文献6には、カメラやRFタグにて人の位置、物の位置を推定する装置が開示されている。 As a method of knowing the position of a person, a method of using a radio signal has been studied (see Patent Documents 1 to 3, for example). Patent Literature 1 discloses a method of detecting a living body using a Doppler sensor, and Patent Literature 2 discloses a method of detecting human movement and biological information using a Doppler sensor and a filter. Patent Literature 3 discloses a technique of knowing the position and state of a person to be detected by analyzing components including Doppler shift using Fourier transform. Further, Patent Document 4 discloses a device for estimating the state of a person using a Doppler sensor, and Patent Document 5 discloses a device for estimating the posture of a person using a state estimating device. Patent Document 6 discloses a device for estimating the position of a person or an object using a camera or an RF tag.

特表2014-512526号公報Japanese Patent Publication No. 2014-512526 国際公開第2014/141519号WO2014/141519 特開2015-117972号公報JP 2015-117972 A 特開2011-215031号公報JP 2011-215031 A 特開2018-8021号公報Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2018-8021 特開2008-275324号公報JP 2008-275324 A

しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢、行動などの生体の状況を推定するには、さらなる改善が求められている。 However, there is a need for further improvement in estimating the state of a living body, such as the posture and behavior of the living body, using radio signals.

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は、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 In order to achieve the above object, a sensor according to one aspect of the present disclosure is a sensor, each of which transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist (N is a natural number of 3 or more) of the N transmission signals respectively transmitted by the N transmission antenna elements, and some of the N transmission signals transmitted by the N transmission antenna elements are reflected or scattered by the living body. a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements each receiving N received signals including N received signals, a circuit, and a memory; N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one from each of the N received signals received in each of the antenna elements in a predetermined period. For each of the above, a complex transfer function indicating the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N × M complex transfer function is a component, N × M a first matrix calculation unit that sequentially calculates a first matrix; and a second matrix that corresponds to a predetermined frequency range in the first matrix that is sequentially calculated by the first matrix calculation unit. a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to components affected by vital activity including at least one of heartbeat and body motion; a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range; a position estimating unit that sequentially estimates the position of the living body with respect to the sensor using a second matrix; (i) the position of the living body that is sequentially estimated by the position estimating unit; and the transmission signal generator. and the position of the receiver, a first distance indicating the distance between the position where the living body exists and the transmission signal generator sequentially estimated based on the position of A Doppler RCS that sequentially calculates a second distance indicating a distance, and (ii) sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance a calculating unit for storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory a predetermined number of times in order of estimation; Using the position where the living body exists, if the displacement of the position where the living body exists is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving, and if the displacement is less than the predetermined value, the living body is determined to be moving. a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method; and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine the Doppler RCS According to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether a value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit, the living body and a situation estimating unit that selectively performs at least one of estimating the posture of the living body and estimating the behavior of the living body.

なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサ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。 It should be noted that the present disclosure can be implemented not only as a sensor, but also as an integrated circuit that includes processing means included in such a sensor, as a method that uses the processing means that constitute the device as steps, or as a method that uses the processing means as steps. can be realized as a program to be executed by a computer, or as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data and signals may be distributed via recording media such as CD-ROMs and communication media such as the Internet.

本開示によれば、無線信号を利用することで、生体の状況の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。 Advantageous Effects of Invention According to the present disclosure, it is possible to estimate the state of a living body in a short time and with high accuracy by using radio signals.

図1は、実施の形態1におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of the configuration of a sensor according to Embodiment 1. FIG. 図2は、実施の形態1における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing functional configurations of circuits and memories according to the first embodiment. 図3は、実施の形態1のセンサにおいて、ドップラRCS閾値設定値テーブルを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a Doppler RCS threshold set value table in the sensor of Embodiment 1. FIG. 図4は、実施の形態1における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。4 is a diagram illustrating an example of posture estimation by a posture estimation unit according to Embodiment 1. FIG. 図5は、実施の形態1における行動推定部の構成の一例を示すブロック図である。5 is a block diagram showing an example of a configuration of an action estimation unit according to Embodiment 1. FIG. 図6は、高さ位置(Height)またはドップラRCS値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining an example of extracting an operation period from time-series data of height positions (Height) or Doppler RCS values. 図7は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining the process of converting into a direction vector. 図8は、方向コード表の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a direction code table. 図9は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of time-series data of calculated direction codes and distances. 図10は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing test data obtained by measurement and model data, which is model code. 図11は、実施の形態1におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。11 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG. 図12は、実施の形態1における行動推定処理の第1の例を示すフローチャートである。12 is a flowchart illustrating a first example of behavior estimation processing according to Embodiment 1. FIG. 図13は、実施の形態1における行動推定処理の第2の例を示すフローチャートである。13 is a flowchart illustrating a second example of behavior estimation processing according to Embodiment 1. FIG. 図14は、実施の形態1における行動推定部において、前姿勢と遷移可能な姿勢、行動の一例を示す図である。14A and 14B are diagrams illustrating an example of a forward posture, transitionable postures, and actions in the action estimation unit according to Embodiment 1. FIG. 図15は、実施の形態1における行動推定処理の第3の例を示すフローチャートである。15 is a flowchart illustrating a third example of behavior estimation processing according to Embodiment 1. FIG. 図16は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。16 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG. 図17は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。17 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG. 図18は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。18 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG. 図19は、実施の形態2における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。FIG. 19 is a block diagram showing functional configurations of circuits and memories according to the second embodiment. 図20は、実施の形態2におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。20 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to Embodiment 2. FIG. 図21は、実施の形態2における姿勢確率推定部の動作の一例を示すフローチャートである。21 is a flowchart illustrating an example of operation of a posture probability estimation unit according to Embodiment 2. FIG. 図22は、実施の形態2における姿勢確率推定に用いられる教師データ処理の一例を示す図である。22 is a diagram illustrating an example of teacher data processing used for posture probability estimation according to Embodiment 2. FIG. 図23は、実施の形態2における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。FIG. 23 is a diagram showing an example of normalization of teacher data and posture estimation obtained by posture probability estimation according to the second embodiment. 図24は、実施の形態2における行動確率推定部における行動確率推定の一例を示す図である。24 is a diagram illustrating an example of behavior probability estimation in the behavior probability estimation unit according to Embodiment 2. FIG.

(本発明の基礎となった知見)
無線信号を利用した生体の姿勢や行動などの状況推定に関する従来技術について、発明者らは詳細な検討を行った。その結果、特許文献1および特許文献2の方法では、人物の在、不在は検知可能であるものの、人物の存在する方向、位置、大きさ、姿勢などを検出することはできない問題があることがわかった。
(Knowledge on which the present invention is based)
The inventors conducted a detailed study of conventional techniques for estimating situations such as the posture and behavior of a living body using radio signals. As a result, although the methods of Patent Documents 1 and 2 can detect the presence or absence of a person, there is a problem that the direction, position, size, posture, etc. of a person cannot be detected. all right.

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ことがわかった。なぜなら、生体活動由来のドップラ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、生体が静止した姿勢で長時間(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、生体が数十秒間にわたって同じ姿勢または位置を継続することは少ないからである。 Moreover, it was found that the method of Patent Document 3 has a problem that it is difficult to detect the direction in which a living body such as a person exists and the position in which the living body exists in a short time and with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe the living body in a stationary posture for a long time (for example, several tens of seconds). be. Also, it is generally rare for a living body to continue the same posture or position for several tens of seconds.

さらに、特許文献4ではドップラセンサを用いて人の在不在、休息、活動状況を推定する装置が開示されているが、使用者の姿勢がわからないという課題があった。また、特許文献5では、センサを用いて人の姿勢を推定可能だが、人が移動しているか、動作しているかなどがわからないという課題があった。特許文献6には、電子タグ、カメラ画像などを用いて人または荷物の移動を推定する装置の開示があるが、この技術では画像を撮影するためプライバシの課題があった。 Furthermore, Patent Document 4 discloses a device that estimates the presence/absence, rest, and activity of a person using a Doppler sensor, but there is a problem that the posture of the user cannot be determined. Moreover, in Patent Document 5, although the posture of a person can be estimated using a sensor, there is a problem that it cannot be determined whether the person is moving or acting. Patent Document 6 discloses a device for estimating the movement of people or packages using electronic tags, camera images, and the like.

発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、異なる位置に置かれたアンテナ素子を含む送信信号発生器から送信され、生体によって反射された反射信号の伝搬特性と散乱断面積(ドップラRCS(Rader cross-section)値)とを用い、当該生体が存在する方向、位置、および大きさを推定することにより、当該生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢、および生体の行動などで示される生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことが可能であることを見出し、本開示に至った。 As a result of repeated research on the above problems, the inventors have found that the propagation characteristics and the scattering cross section ( By estimating the direction, position, and size of the living body using Doppler RCS (Rader cross-section) value, the movement of the living body, the posture of the living body at the position where the living body exists, and the living body The present inventors have found that it is possible to estimate the state of a living body indicated by the behavior of a human body in a short period of time and with high accuracy, leading to the present disclosure.

すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 That is, a sensor according to one aspect of the present disclosure is a sensor, and has N (N is a natural number of 3 or more) transmitting antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist. a transmission signal generator; and N reception signals including reflected signals, which are reflected or scattered by the living body, from among the N transmission signals respectively transmitted by the N transmission antenna elements. a receiver having M (M is a natural number equal to or greater than 3) receiving antenna elements that each receive the M receiving antenna elements, a circuit, and a memory, wherein the circuit includes a predetermined For each of the N×M combinations obtained by combining the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements on a one-to-one basis from each of the N received signals received in the period, Calculate a complex transfer function that indicates the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in and sequentially calculate an N × M first matrix whose components are the calculated N × M complex transfer functions and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculating unit, thereby obtaining the respiration, heartbeat, and body movement of the living body. a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to the component affected by the vital activity including at least one; and determining whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method. a presence/absence determination unit that performs presence/absence determination; and the second matrix sequentially extracted by the second matrix extraction unit after the presence/absence determination unit determines that the living body exists within the predetermined range. , a position estimating unit for sequentially estimating the position of the living body with respect to the sensor; (i) the position of the living body sequentially estimated by the position estimating unit; a first distance indicating the distance between the position where the living body exists and the transmission signal generator, and a second distance indicating the distance between the living body and the receiver, which are successively estimated based on the position of the apparatus; and (ii) using the calculated first distance and the second distance, a Doppler RCS calculation unit that sequentially calculates a Doppler RCS (rader cross-section) value for the living body; and storing the estimated positions of the living body in the memory for a predetermined number of times in the estimated order, and storing the positions of the living body stored in the memory for the predetermined number of times in the memory. movement determining that the living body is moving if the displacement of the position where the living body exists using the position is greater than or equal to a predetermined value, and that the living body is not moving if the displacement is less than the predetermined value a determining unit, a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method, and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine whether the Doppler RCS value is the Doppler RCS estimating the posture of the living body according to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether or not it is equal to or less than a threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit; and a situation estimation unit that selectively performs at least one of estimation of the behavior of the living body.

このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the state of the living body, which is any one of the movement of the living body, the posture of the living body, and the behavior of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行ってもよい。 Further, when the movement determination unit determines that the living body is not moving and the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold The posture of the living body may be estimated, and if the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold, the behavior of the living body may be estimated.

このため、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合に生体が静止していると判定し、生体の姿勢の推定を行うため、生体の姿勢の推定を精度よく行うことができる。また、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合に生体が動作していると判定し、生体の行動の推定を行うため、生体の行動の推定を精度よく行うことができる。 Therefore, when the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is stationary, and the posture of the living body is estimated. Therefore, the posture of the living body can be accurately estimated. In addition, when the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is moving, and the action of the living body is estimated. Therefore, the action of the living body can be estimated with high accuracy.

また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定してもよい。 Further, the situation estimation unit may determine that the behavior of the living body is moving when the movement determination unit determines that the living body is moving.

このため、生体が移動していることを精度よく推定することができる。 Therefore, it is possible to accurately estimate that the living body is moving.

また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定してもよい。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and at least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the memory stores Doppler RCS values, a vertical position that is the position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and the posture of the living body. and the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, as the position where the living body exists. and the situation estimating unit estimates the posture of the living body using the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence stored in the memory. good too.

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the position where the living body exists and the posture of the living body at that position can be estimated in a short time and with high accuracy.

また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定してもよい。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and at least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the memory stores Doppler RCS values, a vertical position that is the position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and the posture of the living body. and the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, as the position where the living body exists. Then, the situation estimating unit uses the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence relationship to determine one or more predetermined postures that the living body can take. A posture probability, which is a probability of , may be estimated as the posture of the living body.

このため、生体が存在する位置および当該位置における生体が取り得る1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the posture probability, which is the probability of each of the position where the living body exists and one or more postures that the living body can take at that position, in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定してもよい。 Further, the situation estimation unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. The posture is stored in the memory, and the Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory. may

このため、ドップラRCS閾値を生体の姿勢の応じた適切な値に設定することができる。 Therefore, the Doppler RCS threshold can be set to an appropriate value according to the posture of the living body.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, and then, before estimating the pose of the living body, waiting until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold; The posture of the living body estimated from the N received signals at the time of the change is estimated as a back posture, and the previously estimated front posture of the living body stored in the memory and the estimated The back posture may be used to estimate the behavior of the living body.

このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the behavior of the living body in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, waiting until the Doppler RCS value sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the previous One or more next actions of the living body are estimated using the estimated front posture, which is the estimated posture of the living body, and the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists are used. , the behavior of the living body may be estimated by specifying one behavior from the estimated one or more subsequent behaviors.

このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the behavior of the living body in a short time and with high accuracy.

また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, waiting until the Doppler RCS value sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the previous One or more next actions of the living body are estimated using the estimated front posture, which is the estimated posture of the living body, and the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists are used. , a behavior probability, which is a probability of each of the estimated one or more next behaviors, may be estimated as the behavior of the living body.

このため、1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the action probability, which is the probability of each of one or more subsequent actions, in a short time and with high accuracy.

このため、生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢や行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the movement of the living body and the estimation of the posture and behavior of the living body at the position where the living body exists can be performed in a short time and with high accuracy.

また、前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が0である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が1以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定してもよい。 The presence/absence determination unit estimates the number of living organisms existing within the predetermined range, and determines that the living organisms do not exist within the predetermined range when the number of living organisms is 0. When the number of persons is one or more, it may be determined that the living body exists within the predetermined range.

このため、所定範囲に存在する生体の人数推定を利用して、所定範囲に生体が存在するか否かを判定することができる。これにより、生体の状況の推定と同時に人数推定を行うことができる。 Therefore, it is possible to determine whether or not a living body exists within a predetermined range by using the estimation of the number of living bodies present within the predetermined range. This makes it possible to estimate the number of people at the same time as estimating the condition of the living body.

また、本開示の他の一態様に係る推定装置は、回路と、メモリと、を備える推定装置であって、前記回路は、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 Further, an estimation device according to another aspect of the present disclosure is an estimation device including a circuit and a memory, wherein the circuit transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist. Some of the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) are reflection signals reflected or scattered by the living body. from a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements each receiving N received signals including N and an acquisition unit that acquires received signals, and N× that combines the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements from each of the acquired N received signals on a one-to-one basis. N By sequentially extracting a first matrix calculation unit that sequentially calculates a first matrix of ×M and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix that is sequentially calculated by the first matrix calculation unit, a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to components affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body; a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists, and after the presence/absence determination unit determines that a living body exists within the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially extracts (i) a position estimating unit for sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver using the second matrix thus obtained; a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator, and the living body and the receiver, based on the existing position, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver; and (ii) sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance. a Doppler RCS calculation unit for storing sequentially estimated positions of the living body in the memory a predetermined number of times in the order of estimation, and the living body stored in the memory the predetermined number of times; When the displacement of the position where the living body exists is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the living body is moving, and when the displacement is less than the predetermined value, it is determined that the living body is not moving. a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method; and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine whether the Doppler RCS value is According to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether or not the Doppler RCS threshold is equal to or less than the Doppler RCS threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit, the posture of the living body and a situation estimating unit that selectively performs one of estimating and estimating the behavior of the living body.

このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the state of the living body, which is any one of the movement of the living body, the posture of the living body, and the behavior of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.

なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサ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。 It should be noted that the present disclosure can be implemented not only as a sensor, but also as an integrated circuit that includes processing means included in such a sensor, as a method that uses the processing means that constitute the device as steps, or as a method that uses the processing means as steps. can be realized as a program to be executed by a computer, or as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data and signals may be distributed via recording media such as CD-ROMs and communication media such as the Internet.

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。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。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that each of the embodiments described below is a preferred specific example of the present disclosure. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present disclosure. In addition, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in independent claims representing the highest concept of the present disclosure will be described as arbitrary constituent elements that constitute more preferred embodiments. In the present specification and drawings, constituent elements having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, thereby omitting redundant description.

(実施の形態1)
図1は実施の形態1におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a sensor according to Embodiment 1. FIG.

図1に示すように、センサ10は、送信信号発生器20、受信機30、および推定装置100を備える。推定装置100は、回路40およびメモリ41を備える。センサ10は、ヒト等の生体50に対して送信信号発生器20よりマイクロ波を発射し、受信機30にて生体50で反射または散乱された反射波を受信する。 As shown in FIG. 1, the sensor 10 comprises a transmitted signal generator 20, a receiver 30, and an estimator 100. As shown in FIG. Estimation device 100 comprises circuit 40 and memory 41 . The sensor 10 emits microwaves from the transmission signal generator 20 to a living body 50 such as a human, and receives reflected waves reflected or scattered by the living body 50 at the receiver 30 .

送信信号発生器20は、N個(Nは、3以上の自然数)の送信アンテナ素子21を有する。送信信号発生器20は、水平方向(x方向)にN個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にN個が並ぶように矩形配置された、N個(N=N×N)の送信アンテナ素子21で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、N個の送信アンテナ素子21のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子21は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。 The transmission signal generator 20 has N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements 21 . The transmission signal generators 20 are N (N=N x × N z ) has an array antenna composed of transmitting antenna elements 21 . That is, at least three transmitting antenna elements 21 among the N transmitting antenna elements 21 are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions.

受信機30は、M個(Mは、3以上の自然数)の受信アンテナ素子31を有する。受信機30は、水平方向(x方向)にM個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にM個が並ぶように矩形配置された、M個(M=M×M)の受信アンテナ素子31で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、M個の受信アンテナ素子31のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子31は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。 The receiver 30 has M receiving antenna elements 31 (M is a natural number of 3 or more). M (M=M x ×M z ) receivers 30 are arranged in a rectangle such that M x receivers 30 are arranged in the horizontal direction (x direction) and M z receivers are arranged in the vertical direction (z direction). has an array antenna composed of receiving antenna elements 31 of . That is, at least three receiving antenna elements 31 out of the M receiving antenna elements 31 are arranged at different positions in the vertical and horizontal directions.

ここで、送信信号発生器20に対して任意に設定された水平面上の方向である第1基準方向と、送信信号発生器20から生体50への方向である第1生体方向とのなす角をφとする。また、鉛直方向と、第1生体方向との為す角である生体50の仰角をθとする。また、受信機30に対して任意に設定された水平面上の方向である第2基準方向と、受信機30から生体50への方向である第2生体方向との為す角である生体50の仰角をφとする。また、鉛直方向と、第2生体方向とのなす角をθとする。生体50がバイタル活動を行っている部位の中心座標を(x,y,z)とすると、送信信号発生器20、受信機30および生体50の位置関係によって、方向(θ,θ,φ,φ)と座標(x,y,z)は相互に変換可能である。 Here, the angle between the first reference direction, which is a horizontal direction arbitrarily set with respect to the transmission signal generator 20, and the first biological direction, which is the direction from the transmission signal generator 20 to the living body 50, is defined as Let φT . Also, the elevation angle of the living body 50, which is the angle between the vertical direction and the first living body direction, is defined as θT . Also, the elevation angle of the living body 50 is the angle between the second reference direction, which is the direction on the horizontal plane arbitrarily set with respect to the receiver 30, and the second living body direction, which is the direction from the receiver 30 to the living body 50. be φ R. Also, let θ R be the angle between the vertical direction and the second living body direction. Let (x b , y b , z b ) be the center coordinates of the part where the living body 50 is performing vital activity. R , φ T , φ R ) and coordinates (x b , y b , z b ) are mutually transformable.

N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号を送信する。つまり、送信信号発生器20は、異なるN箇所の位置からN個の送信信号を所定範囲に対して送信する。なお、生体が存在しうる所定範囲とは、センサ10が生体の存在を検知する検知範囲である。 Each of the N transmitting antenna elements 21 transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body can exist. That is, the transmission signal generator 20 transmits N transmission signals from N different positions to a predetermined range. The predetermined range in which the living body can exist is the detection range in which the sensor 10 detects the presence of the living body.

N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、具体的には、ヒトなどの生体50に対して、マイクロ波を送信信号として発射する。N個の送信アンテナ素子21は、送信アンテナ素子21毎に異なる変調処理が行われた信号を送信信号として送信してもよい。また、N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、変調信号または無変調の信号を逐次的に切り替えて送信してもよい。変調処理は、送信信号発生器20により行われても良い。このように、N個の送信アンテナ素子21毎に、N個の送信アンテナ素子21から送信される送信信号をそれぞれ異なる送信信号とすることで、受信機30により受信された送信信号を送信した送信アンテナ素子21を特定できる。このように、送信信号発生器20は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。 Specifically, each of the N transmission antenna elements 21 emits microwaves as transmission signals to a living body 50 such as a human. The N transmission antenna elements 21 may transmit, as transmission signals, signals that have undergone different modulation processing for each transmission antenna element 21 . Also, each of the N transmitting antenna elements 21 may sequentially switch between a modulated signal and an unmodulated signal for transmission. Modulation processing may be performed by the transmit signal generator 20 . In this way, by making the transmission signals transmitted from the N transmission antenna elements 21 different transmission signals for each of the N transmission antenna elements 21, the transmission signals received by the receiver 30 are transmitted. Antenna element 21 can be identified. Thus, the transmit signal generator 20 may include circuitry for performing modulation processing.

M個の受信アンテナ素子31のそれぞれは、N固の送信アンテナ素子21によりそれぞれ送信されたN個の送信信号のうち生体50により反射または散乱された信号である反射信号を含むN個の受信信号を受信する。受信機30は、マイクロ波からなる受信信号を周波数変換し、低周波数信号に変換する。受信機30は、低周波数信号に変換することにより得られた信号を回路40に出力する。つまり、受信機30は、受信信号を処理するための回路を含んでいてもよい。 Each of the M receiving antenna elements 31 receives N received signals including a reflected signal which is a signal reflected or scattered by the living body 50 among the N transmitted signals respectively transmitted by the N unique transmitting antenna elements 21. receive. The receiver 30 frequency-converts the received microwave signal to convert it into a low-frequency signal. Receiver 30 outputs to circuit 40 the signal obtained by converting it to a low frequency signal. That is, receiver 30 may include circuitry for processing received signals.

回路40は、センサ10を動作させる各種処理を実行する。回路40は、例えば、制御プログラムを実行するプロセッサと、当該制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域(主記憶装置)とにより構成される。揮発性の記憶領域は、例えば、RAM(Randdom Access Memory)である。なお、回路40は、センサ10を動作させる各種処理を行うための専用回路により構成されていてもよい。つまり、回路40は、ソフトウェア処理を行う回路であってもよいし、ハードウェア処理を行う回路であってもよい。 Circuitry 40 performs various processes that operate sensor 10 . The circuit 40 is composed of, for example, a processor that executes a control program and a volatile storage area (main storage device) used as a work area used when executing the control program. The volatile storage area is, for example, RAM (Random Access Memory). Note that the circuit 40 may be configured by a dedicated circuit for performing various processes for operating the sensor 10 . That is, the circuit 40 may be a circuit that performs software processing or a circuit that performs hardware processing.

メモリ41は、不揮発性の記憶領域(補助記憶装置)であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)などである。メモリ41は、例えば、センサ10を動作させる各種処理に利用される情報を記憶している。 The memory 41 is a non-volatile storage area (auxiliary storage device), such as a ROM (Read Only Memory), flash memory, HDD (Hard Disk Drive), and the like. The memory 41 stores, for example, information used for various processes that operate the sensor 10 .

次に、回路40の機能的な構成について図2を用いて説明する。 Next, the functional configuration of the circuit 40 will be explained using FIG.

図2は、実施の形態1における回路およびメモリにより実現される機能的な構成を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration implemented by circuits and memories according to the first embodiment.

回路40は、第1行列算出部410と、第2行列抽出部420と、人数推定部430と、位置推定部440と、ドップラRCS算出部450と、移動判定部460と、ドップラRCS閾値設定部470と、ドップラRCS閾値判定部480と、状況推定部520とを有する。 The circuit 40 includes a first matrix calculator 410, a second matrix extractor 420, a people estimator 430, a position estimator 440, a Doppler RCS calculator 450, a movement determiner 460, and a Doppler RCS threshold value setter. 470 , a Doppler RCS threshold determination unit 480 and a situation estimation unit 520 .

第1行列算出部410は、低周波信号に変換された受信信号から複素伝達関数を算出する。複素伝達関数とは、各送信アンテナ素子21と各受信アンテナ素子31との間の伝搬損失および位相回転を表すものである。複素伝達関数は、送信アンテナ素子数がN個であり、受信アンテナ素子数がM個の場合、M×Nの成分を持つ複素行列となる。以降、この複素行列を複素伝達関数行列と呼ぶ。推定された複素伝達関数行列は、第2行列抽出部420に出力される。つまり、第1行列算出部410は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信された複数の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する。なお、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝搬特性とは、N個の送信アンテナ素子21と、M個の受信アンテナ素子31とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれにおける送信アンテナ素子21と受信アンテナ素子31との間の伝搬特性である。 The first matrix calculator 410 calculates a complex transfer function from the received signal converted to the low frequency signal. A complex transfer function represents propagation loss and phase rotation between each transmitting antenna element 21 and each receiving antenna element 31 . The complex transfer function is a complex matrix having M×N elements when the number of transmitting antenna elements is N and the number of receiving antenna elements is M. Hereinafter, this complex matrix is called a complex transfer function matrix. The estimated complex transfer function matrix is output to second matrix extraction section 420 . That is, first matrix calculation section 410 calculates each of N transmitting antenna elements 21 and M receiving antenna elements from each of a plurality of received signals received by each of M receiving antenna elements 31 in a predetermined period. 31, the N×M first matrix whose components are each complex transfer function indicating the propagation characteristic between each of the . In addition, the propagation characteristics between each of the N transmitting antenna elements 21 and each of the M receiving antenna elements 31 is defined as a one-to-one relationship between the N transmitting antenna elements 21 and the M receiving antenna elements 31. 2 shows the propagation characteristics between the transmitting antenna element 21 and the receiving antenna element 31 in each of the N×M combinations combined in .

第2行列抽出部420は、生体50を経由した受信信号から得られた複素伝達関数行列成分と、生体50を経由していない受信信号から得られた複素伝達関数行列成分とに分離する。生体50を経由した成分とは、生体活動により時変動する成分である。よって、生体50を経由した成分は、例えば、生体50以外は静止しているものとした場合、複素伝達関数行列の成分を時間方向にフーリエ変換することで得られた成分から、直流以外の成分を取り出すことによって抽出することが可能である。また、生体50を経由した成分は、例えば、生体50が所定範囲に存在しないときに観測された結果との差分が所定の閾値を超えている成分を取り出すことによって抽出することも可能である。このように、第2行列抽出部420は、生体50を経由した反射信号を含む受信信号から得られた複素伝達関数行列成分を抽出することで、抽出した複素伝達関数行列成分を第2行列として算出する。つまり、第2行列抽出部420は、第1行列算出部410において逐次算出された第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する。 The second matrix extractor 420 separates the complex transfer function matrix component obtained from the received signal that has passed through the living body 50 and the complex transfer function matrix component obtained from the received signal that has not passed through the living body 50 . A component that has passed through the living body 50 is a component that changes over time due to living body activity. Therefore, for example, when the components other than the living body 50 are stationary, the components passing through the living body 50 are the components other than the direct current from the components obtained by Fourier transforming the components of the complex transfer function matrix in the time direction. can be extracted by taking out In addition, the components that have passed through the living body 50 can be extracted, for example, by extracting the components whose difference from the results observed when the living body 50 is not present in the predetermined range exceeds a predetermined threshold. In this way, the second matrix extraction unit 420 extracts the complex transfer function matrix components obtained from the received signal including the reflected signal that has passed through the living body 50, and converts the extracted complex transfer function matrix components into the second matrix. calculate. That is, the second matrix extraction unit 420 sequentially extracts the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculation unit 410, thereby obtaining the respiration, heartbeat, and body movement of the living body. A second matrix corresponding to the components affected by the vital activity including at least one is sequentially extracted.

所定周波数範囲は、例えば、上述した生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動に由来する周波数である。所定周波数範囲は、例えば、0.1Hz以上3Hz以下の範囲の周波数である。第2行列抽出部420は、上記の所定周波数範囲に対応する第2行列を抽出することにより、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位のバイタル活動、または、手、足などによるバイタル活動の影響を受けた生体成分を抽出できる。なお、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位とは、例えば、人のみぞおちである。 The predetermined frequency range is, for example, frequencies derived from vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement described above. The predetermined frequency range is, for example, frequencies in the range of 0.1 Hz to 3 Hz. The second matrix extracting unit 420 extracts the second matrix corresponding to the predetermined frequency range to obtain vital activity of the part of the living body 50 caused by the movement of the heart, lungs, diaphragm, and internal organs, or Biological components affected by vital activity can be extracted. Note that the heart, lungs, diaphragm, and parts of the living body 50 that depend on the movement of internal organs are, for example, the pit of the human stomach.

ここで、第2行列抽出部420により抽出される第2行列は、N×Mの成分を持つ行列であり、所定期間に受信機30において観測された受信信号から得られる複素伝達関数から抽出される。このため第2行列は、周波数応答あるいは時間応答情報を持っているものとする。なお、所定期間は、生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも1つの周期の略半分の期間である。 Here, the second matrix extracted by the second matrix extraction unit 420 is a matrix having N×M elements, and is extracted from the complex transfer function obtained from the received signal observed in the receiver 30 during a predetermined period. be. Therefore, the second matrix is assumed to have frequency response or time response information. Note that the predetermined period is approximately half the period of at least one of breathing, heartbeat, and body movement of the living body.

第2行列抽出部420で算出された第2行列は、人数推定部430に出力される。人数推定部430は、例えば、第1行列算出部410において算出された第1行列、または、第2行列抽出部420において抽出された第2行列を用いて得られる固有値または固有ベクトルを用いて人数推定を行っても良い。人数推定部430は、所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定部の一例である。人数推定部430は、所定範囲に存在する生体の人数を推定し、推定された生体の人数が0である場合に、所定範囲に生体が存在しないと判定し、推定された生体の人数が1以上である場合に、所定範囲に生体が存在すると判定してもよい。 The second matrix calculated by second matrix extraction section 420 is output to population estimation section 430 . The number-of-people estimation unit 430 estimates the number of people using, for example, the eigenvalues or eigenvectors obtained using the first matrix calculated by the first matrix calculation unit 410 or the second matrix extracted by the second matrix extraction unit 420. may be performed. The number-of-people estimation unit 430 is an example of a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within a predetermined range. The number-of-persons estimation unit 430 estimates the number of living organisms existing within a predetermined range, determines that there are no living organisms within the predetermined range when the estimated number of living organisms is 0, and determines that the estimated number of living organisms is 1. If the above is the case, it may be determined that the living body exists within the predetermined range.

位置推定部440は、所定範囲内に生体が存在すると人数推定部430により判定された後で、第2行列抽出部420において逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を推定する。位置推定部440は、送信信号発生器20からの出発角θと受信機30への到来角θとの両方の角度を推定し、推定された出発角θおよび到来角θに三角法を用いることによって生体50の位置を推定する。ここで推定される生体50の位置は、センサ10に対する生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置である。位置推定部440により逐次推定された生体50の位置は、メモリ41に記憶されてもよい。 After the number-of-persons estimation unit 430 determines that the living body exists within the predetermined range, the position estimation unit 440 uses the second matrix sequentially extracted by the second matrix extraction unit 420 to determine the presence of the living body 50 with respect to the sensor 10. Estimate the position where Position estimator 440 estimates both the angle of departure θ T from transmission signal generator 20 and the angle of arrival θ R to receiver 30, and adds a triangle to the estimated angle of departure θ T and angle of arrival θ R. Estimate the position of the living body 50 by using the method. The position of the living body 50 estimated here is a three-dimensional position including the vertical position, which is the position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor 10 . The positions of the living body 50 sequentially estimated by the position estimator 440 may be stored in the memory 41 .

ドップラRCS算出部450は、逐次抽出された第2行列と逐次推定された位置とを用いてドップラ散乱断面積(ドップラRCS:Radar Cross Section)値を逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、具体的には、ドップラRCS値を計算するために、位置推定部440により逐次推定された位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、逐次推定された生体50の存在する位置と送信信号発生器20との距離である第1距離を示す距離RT、および、逐次推定された生体50の存在する位置と受信機30との距離である第2距離を示す距離RRをそれぞれ逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、逐次算出された距離RTおよび距離RRから伝搬距離を算出し、算出された伝播距離と生体成分の強度とを用いてドップラRCS値を逐次算出する。なお、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置とは、メモリ41に予め記憶されていてもよい。 The Doppler RCS calculator 450 sequentially calculates a Doppler Scattering Cross Section (Doppler RCS) value using the sequentially extracted second matrix and the sequentially estimated positions. Specifically, in order to calculate the Doppler RCS value, the Doppler RCS calculator 450 uses the position sequentially estimated by the position estimator 440, the position of the transmission signal generator 20, and the position of the receiver 30. Based on this, the distance RT indicating the first distance, which is the distance between the sequentially estimated position where the living body 50 exists and the transmission signal generator 20, and the sequentially estimated position where the living body 50 exists and the receiver 30 A distance RR indicating a second distance, which is a distance, is sequentially calculated. The Doppler RCS calculator 450 calculates the propagation distance from the successively calculated distance RT and distance RR, and successively calculates the Doppler RCS value using the calculated propagation distance and the intensity of the biological component. Note that the position of the transmission signal generator 20 and the position of the receiver 30 may be stored in the memory 41 in advance.

移動判定部460は、位置推定部440において逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順にメモリ41に記憶する。移動判定部460は、メモリ41に所定の回数(例えば、L回)記憶された生体50の位置を用いて生体50が移動中であるか否かを判定する。移動判定部460は、記憶されている生体50の複数の位置のうち、例えば過去5秒間など所定時間分において推定された生体50のL個の位置を参照し、最新の位置と1つ前の位置との間の距離、1つ前の位置と2つ前の位置との間の距離、・・・、および、L-1個前の位置とL個前の位置との間の距離を順に算出し、算出された全てのL-1個の距離の総和を移動距離として算出する。つまり、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされたL個の位置を全て用いて、時間的に隣接する2点の位置の間の距離を積算することで移動距離を算出する。なお、移動距離は、生体50の存在する位置の変移であるとも言える。 The movement determining unit 460 stores the positions of the living body 50 sequentially estimated by the position estimating unit 440 in the memory 41 in the estimated order. The movement determination unit 460 determines whether or not the living body 50 is moving using the positions of the living body 50 stored in the memory 41 a predetermined number of times (for example, L times). The movement determination unit 460 refers to the L positions of the living body 50 estimated over a predetermined period of time, such as the past five seconds, among the plurality of stored positions of the living body 50, and determines the latest position and the previous position. position, the distance between the position one before and the position two before, ..., and the distance between the position L-1 and L before Then, the total sum of all the calculated L-1 distances is calculated as the moving distance. In other words, the movement determination unit 460 calculates the movement distance by integrating the distance between two temporally adjacent positions using all of the L positions sampled in the predetermined time. Note that the moving distance can also be said to be the displacement of the position where the living body 50 exists.

そして、移動判定部460は、例えば、算出された移動距離が例えば1mなどの所定値以上である場合、生体50が過去5秒間の所定時間中において移動中であると判定する。移動判定部460は、算出された移動距離が所定値未満である場合、生体が所定時間中において移動していないと判定する。 Then, for example, when the calculated moving distance is equal to or greater than a predetermined value such as 1 m, the movement determination unit 460 determines that the living body 50 has been moving during the past five seconds of a predetermined time. If the calculated moving distance is less than a predetermined value, the movement determination unit 460 determines that the living body has not moved during the predetermined time.

なお、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされた複数の位置を全て用いて移動距離を算出するとしたが、これに限らずに、最新の位置と所定時間前の位置との間の距離を移動距離として算出してもよいし、所定時間分のL個の位置のうちの数点を抽出し、抽出された数点の位置のうち時間的に隣接する2点間の距離を積算することで移動距離を算出してもよい。 Although movement determination section 460 calculates the movement distance using all of a plurality of positions sampled at a predetermined time, the present invention is not limited to this. It may be calculated as a movement distance, or by extracting several points out of L positions for a predetermined time and accumulating the distance between two temporally adjacent points among the extracted several points. You may calculate the moving distance by .

ドップラRCS閾値設定部470は、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する。具体的には、ドップラRCS閾値設定部470は、メモリ41に蓄積された最新のタイミングで推定された生体の状況に応じて、ドップラRCS閾値を設定する。 The Doppler RCS threshold setting section 470 sets the Doppler RCS threshold by a predetermined method. Specifically, the Doppler RCS threshold setting unit 470 sets the Doppler RCS threshold according to the biological condition estimated at the latest timing stored in the memory 41 .

ドップラRCS閾値は、異なる複数の生体の状況毎に対応する閾値を設定してもよいし、例えば図3に示すように過去10回前までに算出された、ある前姿勢における10回分のドップラRCS値の平均に、1.5倍(150%)などのような固定比率を乗算することで得られる値を閾値として設定してもよい。なお、図3は、実施の形態1のセンサにおける、ドップラRCS閾値設定値テーブルを示す図である。 As the Doppler RCS threshold, a threshold corresponding to each of a plurality of different conditions of a living body may be set. For example, as shown in FIG. The threshold may be set to a value obtained by multiplying the average of the values by a fixed ratio, such as 1.5 times (150%). FIG. 3 is a diagram showing a Doppler RCS threshold set value table in the sensor of the first embodiment.

このとき、閾値に乗算する比率は、適用先の前姿勢に応じて最適値は異なるため、適用先の前姿勢ごとに適宜決めればよい。例えば、図3における最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.1倍(110%)とし、その他の場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.2倍(120%)としてもよい。これは、最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合に算出されるドップラRCS値が他の姿勢におけるドップラRCS値よりも小さい値であるからである。 At this time, since the optimal value of the ratio to be multiplied by the threshold differs depending on the front posture of the application destination, it may be determined as appropriate for each front posture of the application destination. For example, the ratio for calculating the Doppler RCS threshold when the front posture in the lowest row in FIG. The ratio for calculating may be 1.2 times (120%). This is because the Doppler RCS value calculated when the front posture in the bottom row is lying down and the next posture is rolling over is smaller than the Doppler RCS values in other postures.

ドップラRCS閾値判定部480は、ドップラRCS算出部450において算出されたドップラRCS値と、ドップラRCS閾値設定部470において設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する。 The Doppler RCS threshold determination unit 480 compares the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculation unit 450 with the Doppler RCS threshold set by the Doppler RCS threshold setting unit 470, and the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold. Determine whether or not

状況推定部520は、移動判定部460における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定部480における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢、および、生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を行う。状況推定部520は、姿勢推定部490と行動推定部500とを有する。 Situation estimating section 520 determines one of the posture of living body 50 and the action of living body 50 according to at least one of the determination result of movement determining section 460 and the determination result of Doppler RCS threshold determining section 480. Estimate the condition of the living body. Situation estimation section 520 has posture estimation section 490 and action estimation section 500 .

姿勢推定部490は、移動判定部460において生体50は移動していないと判定され、かつ、ドップラRCS閾値判定部においてドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合、生体50の姿勢の推定を行う。この場合、姿勢推定部490は、生体50の位置がほとんど変化しておらず、かつ、生体50の姿勢が動いていない静止中であると推定できるため、1つの位置において静止している生体50の姿勢を推定することができる。姿勢推定部490は、例えば特許文献5記載の方法などを用いて、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値と当該生体50の鉛直位置と、メモリ41に記憶されている、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置と生体50の姿勢との対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の姿勢を推定する。 If the movement determining unit 460 determines that the living body 50 is not moving and the Doppler RCS threshold determining unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, the posture estimating unit 490 determines the posture of the living body 50. is estimated. In this case, the posture estimation unit 490 can estimate that the position of the living body 50 has hardly changed and that the posture of the living body 50 is stationary with no movement. pose can be estimated. Posture estimation section 490 uses the method described in Patent Document 5, for example, to calculate the Doppler RCS value calculated by Doppler RCS calculation section 450, the vertical position of living body 50, and the Doppler RCS value stored in memory 41. and the information 42 indicating the correspondence between the vertical position of the living body 50 and the posture of the living body 50, the posture of the living body 50 is estimated.

なお、特許文献5ではメモリ41に記憶された鉛直位置とドップラRCS値との領域に基づいて、姿勢を推定していたが、例えば図4に示すようにK近傍法においてK=1としたときに、当該生体の鉛直位置とドップラRCS値とに最も近い教師データに対応付けられている生体の姿勢を、生体50の姿勢として推定してもよい。なお、図4は、実施の形態1における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。 In Patent Document 5, the attitude is estimated based on the area of the vertical position and the Doppler RCS value stored in the memory 41. For example, as shown in FIG. Alternatively, the posture of the living body 50 associated with the training data closest to the vertical position and Doppler RCS value of the living body may be estimated as the posture of the living body 50 . FIG. 4 is a diagram showing an example of posture estimation by the posture estimation unit according to Embodiment 1. In FIG.

行動推定部500は、ドップラRCS閾値判定部480においてドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、生体50の行動の推定を行う。この場合、行動推定部500は、生体50の姿勢が動いている動作中であると推定できるため、生体50の行動を推定することができる。行動推定部500は、メモリ41に記憶されている、算出されたドップラRCS値と、推定された生体50の鉛直位置とを参照し、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置の遷移ベクトルと予め記憶した教師ベクトルとの相関を計算し、生体50の行動を推定する。 The behavior estimation unit 500 estimates the behavior of the living body 50 when the Doppler RCS threshold determination unit 480 determines that the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold. In this case, the behavior estimating unit 500 can estimate that the living body 50 is moving and is in motion, and therefore can estimate the behavior of the living body 50 . The action estimating unit 500 refers to the calculated Doppler RCS value and the estimated vertical position of the living body 50 stored in the memory 41, and stores the transition vector of the Doppler RCS value and the vertical position of the living body 50 in advance. Then, the behavior of the living body 50 is estimated by calculating the correlation with the teacher vector.

図5は、実施の形態1における行動推定部500の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of action estimation section 500 according to Embodiment 1. As shown in FIG.

行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化を示す時系列データと、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の行動を推定する。行動推定部500は、動作期間抽出部510と、方向コード算出部511と、動作比較部512とを有する。 The behavior estimating unit 500 uses time-series data indicating temporal changes in the position estimated by the position estimating unit 440 and the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450, and the correspondence stored in the memory 41 in advance. The behavior of the living body 50 is estimated using the information 42 indicating the situation. The action estimation unit 500 has a motion period extraction unit 510 , a direction code calculation unit 511 and a motion comparison unit 512 .

動作期間抽出部510は、図6に示すように位置推定部440により推定された生体50の位置、または、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化の変化幅が所定値よりも大きい期間をユーザが行動を行っている期間である動作期間として抽出する。なお、図6は、高さ位置(Height)またはドップラRCS値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。 As shown in FIG. 6, the motion period extracting unit 510 extracts the position of the living body 50 estimated by the position estimating unit 440 or the temporal change width of the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculating unit 450 to a predetermined value. is extracted as an action period during which the user is performing an action. Note that FIG. 6 is a diagram for explaining an example of extracting an operation period from time-series data of a height position (Height) or a Doppler RCS value.

動作期間抽出部510は、例えば、鉛直位置である高さ位置またはドップラRCS値を用いて動作期間を抽出する場合、瞬時ノイズの影響を避けるため、得られた生体50の位置またはドップラRCS値の時系列のデータに対し、例えば、メディアンフィルタ、FIRフィルタ、平均値などを用い、高さ位置、および、ドップラRCS値のノイズ成分を除去し、フィルタ処理後の高さ情報の変化区間やドップラRCS変化区間を当該生体の動作期間として抽出してもよい。つまり、動作期間抽出部510は、時系列で得られた複数の鉛直位置、または、複数のドップラRCS値から、所定のフィルタを用いて瞬時ノイズ成分を除去することで得られる時系列データを用いて、動作期間を抽出してもよい。 For example, when the motion period extraction unit 510 extracts the motion period using the height position or the Doppler RCS value, which is the vertical position, the obtained position of the living body 50 or the Doppler RCS value is extracted to avoid the influence of instantaneous noise. For time-series data, for example, using a median filter, an FIR filter, an average value, etc., the height position and the noise component of the Doppler RCS value are removed, and the change section of the height information after filtering and the Doppler RCS A change interval may be extracted as an operation period of the living body. That is, the motion period extracting unit 510 uses time series data obtained by removing instantaneous noise components using a predetermined filter from a plurality of vertical positions or a plurality of Doppler RCS values obtained in time series. to extract the operation period.

なお、動作期間抽出部510は、計算量削減目的などで、推定する対象となる期間を限定したい時に有効であるが必ずしも設けられる必要はない。つまり、全区間について姿勢推定を行う場合、動作期間抽出部510を省略し、全区間について推定しても良いことは言うまでもない。 Note that the operation period extraction unit 510 is effective when it is desired to limit the period to be estimated for the purpose of reducing the amount of calculation, but it is not necessarily provided. In other words, when posture estimation is performed for the entire interval, it goes without saying that the movement period extraction unit 510 may be omitted and the estimation may be performed for the entire interval.

方向コード算出部511は、動作期間抽出部510により抽出された動作期間における時間的変化であって、推定された生体50の位置から得られる鉛直位置(高さ位置)、および、算出されたドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換する。具体的には、方向コード算出部511は、図7に示すように高さ位置とドップラRCS値とを2次元プロットし、その時間変化における軌跡において、当該軌跡の距離ΔPと、当該軌跡の方向θとを算出する。方向コード算出部511は、例えば、第1のタイミングにおける高さ位置H1およびドップラRCS値R1で示される第1の座標p1(H1、R1)から、第1のタイミングの次の第2のタイミングにおける高さ位置H2およびドップラRCS値R2で示される第2の座標p2(H2、R2)への軌跡において、第1の座標p1(H1、R1)と第2の座標p2(H2、R2)との間の距離ΔPと、第1の座標p1(H1、R1)から第2の座標p2(H2、R2)を見たときの方向θとを算出することで方向ベクトルに変換する。図7は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。 The direction code calculation unit 511 calculates the vertical position (height position) obtained from the estimated position of the living body 50 and the calculated Doppler position, which is the temporal change in the motion period extracted by the motion period extraction unit 510 . A time-varying RCS value is converted to a directional vector using a predetermined method. Specifically, the direction code calculation unit 511 two-dimensionally plots the height position and the Doppler RCS value as shown in FIG. θ is calculated. The direction code calculation unit 511 calculates, for example, from the first coordinates p1 (H1, R1) indicated by the height position H1 and the Doppler RCS value R1 at the first timing, In the trajectory to the second coordinate p2 (H2, R2) indicated by the height position H2 and the Doppler RCS value R2, the first coordinate p1 (H1, R1) and the second coordinate p2 (H2, R2) The distance ΔP between them and the direction θ when looking from the first coordinate p1 (H1, R1) to the second coordinate p2 (H2, R2) are calculated to convert to a direction vector. FIG. 7 is a diagram for explaining the process of converting into a direction vector.

次に、方向コード算出部511は、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する。具体的には、方向コード算出部511は、図8に示す方向コード表を参照することで、方向コードを算出する。例えば、方向コード算出部511は、1~8で示される方向コードのうち方向θが最も近い方向コードを特定する。図8は、方向コード表の一例を示す図である。 Next, the direction code calculation unit 511 calculates a direction code by normalizing the converted direction vector. Specifically, the direction code calculation unit 511 calculates the direction code by referring to the direction code table shown in FIG. For example, the direction code calculator 511 identifies the direction code with the closest direction θ among the direction codes indicated by 1 to 8. FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of a direction code table.

方向コード算出部511は、上述のように方向コードと、距離ΔPとを算出することで図9に示すような方向コードの時系列データを得る。図9は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。なお、この時、方向コード算出部511は、個人差による影響を避けるため、方向コードの正規化を行っても良い。 The direction code calculation unit 511 obtains direction code time-series data as shown in FIG. 9 by calculating the direction code and the distance ΔP as described above. FIG. 9 is a diagram showing an example of time-series data of calculated direction codes and distances. At this time, the direction code calculation unit 511 may normalize the direction code in order to avoid the influence of individual differences.

動作比較部512は、方向コード算出部511で算出された方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する。 The operation comparison unit 512 compares the time-series data of the direction code calculated by the direction code calculation unit 511 with the information 42 indicating the response status stored in the memory, thereby obtaining the corresponding data in the information 42 indicating the response status. The behavior of the living body 50 is estimated by identifying the behavior associated with the time-series data.

なお、メモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42とは、センサ10に対する生体50の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置およびドップラRCS値の時間的変化を示す複数のモデルコードと、生体50の行動との対応状況を示す情報である。また、対応状況を示す情報42において対応付けられている生体50の行動は、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換を含む。つまり、行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化と、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50が、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換のいずれの行動を行ったかを推定する。なお、モデルコードは、図10に示されるような時系列データとして表される。 The information 42 indicating the response status stored in the memory 41 includes a plurality of model codes indicating the vertical position, which is the vertical position of the living body 50 with respect to the sensor 10, and temporal changes in the Doppler RCS value; It is information indicating the correspondence status with the behavior of the living body 50 . Also, the behavior of the living body 50 associated with the information 42 indicating the response status includes falling, sitting on a chair, sitting on the floor, standing up from a chair, standing up from the floor, jumping, and changing direction. . In other words, the action estimation unit 500 indicates the position estimated by the position estimation unit 440, the temporal change in the Doppler RCS value calculated by the Doppler RCS calculation unit 450, and the correspondence status stored in advance in the memory 41. Using the information 42, estimate which behavior the living body 50 performed: falling, sitting on a chair, sitting on the floor, standing up from a chair, standing up from the floor, jumping, and changing direction. . Note that the model code is expressed as time-series data as shown in FIG.

なお、行動推定部500は、移動判定部460において生体50は移動中であると判定された場合、生体50の行動が移動中であると推定してもよい。この場合、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が立位である場合、生体50の行動を歩行であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が座位である場合、生体50の行動を車いすによる移動であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が臥位である場合、生体50の行動を寝返り、または、這いであると推定してもよい。 Note that the behavior estimation unit 500 may estimate that the behavior of the living body 50 is moving when the movement determination unit 460 determines that the living body 50 is moving. In this case, the behavior estimating unit 500 may estimate that the behavior of the living body 50 is walking if the posture of the living body 50 estimated immediately before it is determined that the living body 50 is moving is standing. . Further, if the posture of the living body 50 estimated immediately before it is determined that the living body 50 is moving is the sitting position, the action estimating unit 500 may estimate that the living body 50 is moving in a wheelchair. . Further, when the posture of the living body 50 estimated immediately before it is determined that the living body 50 is moving is the lying position, the behavior estimating unit 500 estimates that the behavior of the living body 50 is rolling over or crawling. may

なお、回路40では、複数の異なるタイミングで、繰り返し上記で説明した各部410~500における処理を行うことにより、時系列データを得る。例えば、回路40は、所定のサンプリング周期で処理を繰り返し行うことで時系列の複数の位置および時系列の複数のドップラRCS値からなる時系列データを得る。 Note that the circuit 40 obtains time-series data by repeatedly performing the above-described processes in the respective units 410 to 500 at a plurality of different timings. For example, the circuit 40 obtains time-series data consisting of a plurality of time-series positions and a plurality of time-series Doppler RCS values by repeating the process at a predetermined sampling period.

次に実施の形態1のセンサ10の動作原理の詳細を、数式を用いて説明する。なおここでは、フーリエ変換を用いて生体成分を抽出する方法について示す。ここで説明する処理は、回路40により行われる。送信信号発生器20と受信機30との間の複素伝達関数行列を、

Figure 0007174921000001
と定義する。ここで、tは時刻を表す。式1の各成分をフーリエ変換すると、
Figure 0007174921000002
のような周波数応答行列が得られる。ここでfは周波数を表しており、周波数応答行列の各成分は複素数である。この周波数応答行列には、生体50を経由する伝搬成分と、生体50以外を経由する伝搬成分との両方が含まれている。生体以外が静止していると考えられる場合、周波数応答行列の直流成分、すなわちG(0)は生体以外の伝搬成分を主として含んでいるものと考えられる。これは、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動によってドップラシフトが発生するため、生体を経由する成分はf=0以外に含まれると考えられるからである。さらに、生体の呼吸または心拍の周波数およびその高調波を考えると、f<3〔Hz〕の範囲に生体由来の成分が多く存在するものと考えられる。したがって、例えば0〔Hz〕<f<3〔Hz〕の所定周波数範囲のG(f)を取り出せば、生体成分を効果的に抽出することができる。 Next, details of the principle of operation of the sensor 10 of Embodiment 1 will be described using mathematical formulas. Here, a method of extracting biological components using Fourier transform will be shown. The processing described here is performed by circuit 40 . The complex transfer function matrix between the transmission signal generator 20 and the receiver 30 is
Figure 0007174921000001
defined as Here, t represents time. Fourier transforming each component of Equation 1 yields
Figure 0007174921000002
A frequency response matrix such as where f represents frequency and each component of the frequency response matrix is a complex number. This frequency response matrix includes both propagation components passing through the living body 50 and propagation components passing through other than the living body 50 . When the object other than the living body is considered to be stationary, the DC component of the frequency response matrix, ie G(0), is considered to mainly contain the propagation component other than the living body. This is because the Doppler shift is caused by vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and components passing through the living body are considered to be included other than f=0. Furthermore, considering the frequency of respiration or heartbeat of a living body and its harmonics, it is considered that there are many components derived from the living body in the range of f<3 [Hz]. Therefore, if G(f) in a predetermined frequency range of 0 [Hz]<f<3 [Hz], for example, is extracted, the biological component can be effectively extracted.

次に生体成分G(f)を用いた生体位置推定方法について説明する。生体成分行列G(f)を、

Figure 0007174921000003
のようにベクトル形式に並び替える。これを生体成分ベクトルと定義する。ここで{・}は転置を表す。生体成分ベクトルg(f)から相関行列を、
Figure 0007174921000004
によって計算する。ここで、{・}は複素共役転置を表す。さらにRは0〔Hz〕<f<3〔Hz〕の間で平均化されている。この平均化によって、後述の位置推定精度が向上することが知られている。次に、算出した相関行列Rを固有値分解することで、当該相関行列Rの固有ベクトルUとその複素共役転置ベクトルUを算出する。 Next, a method of estimating the body position using the body component G(f) will be described. Let the biological component matrix G(f) be
Figure 0007174921000003
Rearrange in vector format like . This is defined as a biological component vector. Here, {·} T represents transposition. A correlation matrix is obtained from the biological component vector g(f) as
Figure 0007174921000004
Calculate by where {·} H represents the complex conjugate transpose. Furthermore, R is averaged between 0 [Hz]<f<3 [Hz]. It is known that this averaging improves the accuracy of position estimation, which will be described later. Next, by eigenvalue decomposition of the calculated correlation matrix R, the eigenvector U of the correlation matrix R and its complex conjugate transposed vector UH are calculated.

Figure 0007174921000005
Figure 0007174921000005

なお、式5における固有ベクトルは、以下に示す式6で表される。 The eigenvector in Equation 5 is represented by Equation 6 below.

Figure 0007174921000006
Figure 0007174921000006

ここで、uはi列目の固有ベクトルを表しており、要素数はNMである。Dは対角要素が固有値である対角行列であり、

Figure 0007174921000007
と表される。ここで、diag[・]とは[・]内の要素を対角項に持つ対角行列を表す。回路40は、以上の情報を用いて、検出対象となる生体50の位置推定を行う。ここでは一例としてMUSIC法に基づく位置推定方法について説明する。MUSIC法ではステアリングベクトルと呼ばれる方向ベクトルと式6で示した固有ベクトルとを用いることによって方向や位置を推定する方法である。式3で示した生体成分ベクトルは、本来のM×N行列を変形して得られる。生体50の位置推定を行うためには、これに対応してステアリングベクトルを定義する必要がある。送信信号発生器20から生体50へ向かう(θT、φT)方向を示すステアリングベクトルと、受信機30から生体50へ向かう(θR、φR)方向を示すステアリングベクトルとは、それぞれ、
Figure 0007174921000008
Figure 0007174921000009
と表される。ここで、
Figure 0007174921000010
Figure 0007174921000011
と表される。ここで、kは波数を表し、dTxおよびdTzはそれぞれ送信アンテナ素子21のx方向およびz方向における素子間隔を表し、dRxおよびdRzはそれぞれ受信アンテナ素子31のx方向およびz方向における素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が同一の方向においては一定のリニアアレーアンテナを想定している。 Here, u i represents the eigenvector of the i-th column, and the number of elements is NM. D is a diagonal matrix whose diagonal elements are eigenvalues,
Figure 0007174921000007
is represented. Here, diag[·] represents a diagonal matrix having elements in [·] as diagonal terms. The circuit 40 uses the above information to estimate the position of the living body 50 to be detected. Here, as an example, a position estimation method based on the MUSIC method will be described. The MUSIC method is a method of estimating a direction and a position by using a direction vector called a steering vector and an eigenvector shown in Equation (6). The biological component vector shown in Equation 3 is obtained by transforming the original M×N matrix. In order to estimate the position of the living body 50, it is necessary to define a corresponding steering vector. The steering vector indicating the (θT, φT) direction from the transmission signal generator 20 to the living body 50 and the steering vector indicating the (θR, φR) direction from the receiver 30 to the living body 50 are respectively:
Figure 0007174921000008
Figure 0007174921000009
is represented. here,
Figure 0007174921000010
Figure 0007174921000011
is represented. where k represents the wavenumber, dTx and dTz represent the element spacing in the x and z directions of the transmitting antenna element 21, respectively, and dRx and dRz represent the x and z directions of the receiving antenna element 31, respectively. represents the element spacing. In this embodiment, it is assumed that the element spacing is a constant linear array antenna in the same direction.

Txは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちx方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。dTzは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちz方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。また、dRxは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちx方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。また、dRzは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちz方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。これらのステアリングベクトルのクロネッカ積を求めると、

Figure 0007174921000012
となる。ステアリングベクトルa(θ,φ,θ,φ)は、MN×1の要素を持つベクトルであり、出発角θT、φTと到来角θR、φRとの4変数を持つ関数となる。以降、a(θ,φ,θ,φ)をステアリングベクトルと定義する。検出範囲内に存在する生体の数をLとすると、評価関数
Figure 0007174921000013
によって生体位置を特定する。ここで、式11の評価関数はMUSICスペクトラムと呼ばれており、送信信号発生器20および受信機30のそれぞれから検出対象へ向かう方向の組み合わせ(θ,θ)における極大点を探索することで、極大に対応するθおよびθから、三角法を用いて、鉛直位置を含む、送信信号発生器20および受信機30から見た生体50の3次元位置を特定できる。 dTx represents, for example, the interval between two adjacent transmitting antenna elements 21 among the multiple transmitting antenna elements 21 in the x direction. d Tz represents, for example, the interval between two adjacent transmitting antenna elements 21 among the multiple transmitting antenna elements 21 in the z direction. Also, d Rx represents, for example, the distance between two adjacent receiving antenna elements 31 in the x direction among the plurality of receiving antenna elements 31 . Also, d Rz represents, for example, the interval between two receiving antenna elements 31 adjacent to each other in the z direction among the plurality of receiving antenna elements 31 . Taking the Kronecker product of these steering vectors gives
Figure 0007174921000012
becomes. The steering vector a(θ T , φ T , θ R , φ R ) is a vector having MN×1 elements, and is a function with four variables of departure angles θT, φT and arrival angles θR, φR. Henceforth, a((theta) T ,(phi) T ,(theta) R ,(phi) R ) is defined as a steering vector. Assuming that the number of living organisms present within the detection range is L, the evaluation function
Figure 0007174921000013
The body position is specified by Here, the evaluation function of Equation 11 is called a MUSIC spectrum, and searching for a maximum point in a combination of directions (θ T , θ R ) from the transmission signal generator 20 and the receiver 30 toward the detection target. , from the θ T and θ R corresponding to the maxima, trigonometry can be used to identify the three-dimensional position of living body 50 as seen from transmitter 20 and receiver 30, including vertical position.

更に式12よりドップラRCS値を求め、生体50の位置およびドップラRCS値により生体50の姿勢を推定する。前述の抽出する周波数範囲をf1~f2(f1<f2)とすると、生体から反射され観測されるチャネル成分から電力の伝達係数を求めると、

Figure 0007174921000014
と計算することができる。ここでρijは行列
Figure 0007174921000015
の(i,j)番目の要素を表している。一方、j番目の送信アンテナ素子21から生体50を経由してi番目の受信アンテナ素子31に到達する電力は、
Figure 0007174921000016
と表される。ここで、Ptは、送信電力を表す。なお、全ての送信アンテナ素子21から等しい電力が送信されているものとする。Gtは送信信号発生器20の動作利得を表し、Grは受信機30の動作利得を表し、R1は送信信号発生器20から生体50までの距離を表し、R2は生体50から受信機30までの距離を表す。距離R1および距離R2は数13により推定した位置から容易に計算することができる。すると、式12で定義される電力伝達係数は、ρij=Prij/Ptで表されるので、散乱断面積は、
Figure 0007174921000017
により計算することができる。なお、ここで取り扱う散乱断面積では、生体50全体の散乱断面積ではなく、呼吸、心拍、体動などの生体50のバイタル活動の影響を受けることにより生じた変動成分に対応するドップラ散乱面積だけが考慮されている。さらに、全要素を平均して、
Figure 0007174921000018
によって平均散乱断面積を求める。以降、
Figure 0007174921000019
をドップラRCSと呼称する。 Furthermore, the Doppler RCS value is obtained from Equation 12, and the posture of the living body 50 is estimated from the position of the living body 50 and the Doppler RCS value. Assuming that the frequency range to be extracted is f1 to f2 (f1<f2), the power transfer coefficient can be obtained from the channel component reflected from the living body and observed.
Figure 0007174921000014
can be calculated as where ρij is the matrix
Figure 0007174921000015
represents the (i, j)-th element of . On the other hand, the power reaching the i-th receiving antenna element 31 from the j-th transmitting antenna element 21 via the living body 50 is
Figure 0007174921000016
is represented. Here, Pt represents transmission power. It is assumed that equal power is transmitted from all transmitting antenna elements 21 . Gt represents the operating gain of the transmission signal generator 20, Gr represents the operating gain of the receiver 30, R1 represents the distance from the transmission signal generator 20 to the living body 50, and R2 represents the distance from the living body 50 to the receiver 30. represents distance. The distances R1 and R2 can be easily calculated from the positions estimated by Equation (13). Then, the power transfer coefficient defined by Equation 12 is represented by ρij=Prij/Pt, so the scattering cross section is
Figure 0007174921000017
can be calculated by Note that the scattering cross section dealt with here is not the scattering cross section of the entire living body 50, but only the Doppler scattering area corresponding to the fluctuating component caused by the influence of the vital activity of the living body 50 such as respiration, heartbeat, and body movement. is taken into account. Furthermore, averaging over all elements,
Figure 0007174921000018
Obtain the average scattering cross section by from,
Figure 0007174921000019
is called the Doppler RCS.

なお、例えば、生体のバイタル成分と体動成分とをさらに分離して測定する場合、数14の周波数範囲を調整し、その後の処理を行えば良い事は言うまでもない。 It goes without saying that, for example, when the vital component and the body motion component of the living body are to be further separated and measured, the frequency range of Expression 14 is adjusted and the subsequent processing is performed.

以下に行動推定の方法について説明する。 The method of behavior estimation will be described below.

前述の方法により、生体50のドップラRCS値σおよび高さzを異なる複数のタイミングで連続して推定すると、σ-z特性の軌跡を観測することができる。この時、生体が静止状態にある場合は、ドップラRCS値の変化がほとんどないため、生体が行動しているとき、すなわちドップラRCS値の変動の大きな軌跡点の流れを抽出する。この軌跡点群に対してi-1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の距離である軌跡点移動量をΔPiとし、i-1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の成す角を角度パラメータαiとし、それぞれ数20及び数21と定義する。 By continuously estimating the Doppler RCS value σ and the height z of the living body 50 at a plurality of different timings by the above-described method, the trajectory of the σ-z characteristic can be observed. At this time, when the living body is in a stationary state, the Doppler RCS value hardly changes. Therefore, when the living body is in action, that is, when the living body is in motion, that is, the flow of the trajectory points with large fluctuations in the Doppler RCS value is extracted. With respect to this trajectory point group, let ΔPi be the trajectory point movement amount, which is the distance between the i−1 th trajectory point and the i th trajectory point. An angle between them is defined as an angle parameter αi, which is defined by Equations 20 and 21, respectively.

Figure 0007174921000020
Figure 0007174921000020

Figure 0007174921000021
Figure 0007174921000021

次に、角度パラメータの値を用いて軌跡点の移動方向に方向コードを割り当てる。角度に対する方向コードの割り当ては360°を8分割し、各方向に1~8の数字を割り当てている。この際、垂直、水平方向への移動の際にコードが頻繁に変化しないように、その方向にコードの境を設けないようにしてもよい。生体50の行動における動作の速度には個人差があるため、同じ動作であっても動作の速さによって軌跡点の数が異なることによる誤認識を避けるために、動作の速さの違いを考慮した方向コードの正規化を行ってもよい。例えば、方向推定により得られた原方向コード列c(j=1~jmax)から、軌跡点移動量の総和に対する軌跡点移動量の割合を考慮して、K項からなる正規化コード列を生成する。ここでjmaxは軌跡点数であり、動作時間により異なってくる。正規化コード列C(k=1,2,・・・,K)はi番目の軌跡移動量ΔPi、軌跡点移動量の総和ΔPsumから以下のようにして作成する。 The value of the angle parameter is then used to assign a direction code to the direction of movement of the trajectory point. Direction codes are assigned to angles by dividing 360° into eight and assigning numbers 1 to 8 to each direction. At this time, in order to prevent the code from frequently changing when moving in the vertical and horizontal directions, the code may not be bordered in that direction. Since there are individual differences in the speed of action in the action of the living body 50, the difference in speed of action is taken into account in order to avoid misrecognition due to the number of trajectory points varying with the speed of the action even for the same action. Orientation codes may be normalized. For example, from the original direction code string c j (j=1 to j max ) obtained by direction estimation, a normalized code string consisting of K terms is to generate Here, j max is the number of trajectory points, which varies depending on the operation time. A normalized code string C k (k=1, 2, . . . , K) is created from the i-th locus movement amount ΔPi and the total sum of locus point movement amounts ΔP sum as follows.

1)j=1では、数22を満たすkの範囲の正規化コード列は、原方向コード列におけるj=1のコードとする。 1) For j=1, the normalized code string in the k range that satisfies Equation 22 is the code for j=1 in the original code string.

Figure 0007174921000022
Figure 0007174921000022

2)jが2~jmaxの範囲では、次式数23を満たすkの範囲の正規化コード列はそれぞれのjでのコードとする。ただし、ΔPsumは数24を満たす。 2) In the range of j from 2 to jmax , the normalized code string in the range of k that satisfies the following equation (23) is the code for each j. However, ΔP sum satisfies Expression 24.

Figure 0007174921000023
Figure 0007174921000023

Figure 0007174921000024
Figure 0007174921000024

生体50の行動の推定は、軌跡点データから作成したK項からなる正規化数列(テストデータ)を複数の行動のそれぞれに対応するK項からなるモデルデータ数列と比較することで行う。モデルデータ数列は、あらかじめ複数の行動のそれぞれを行っている間での行動の測定を複数回行い、複数回の行動の測定によって得られた正規化コード列の各項で最も多い方向コードを、その項でのモデルデータとする。方向コードは環状になっているので、最大差は4である。方向コード番号と実際の差を算出するため、数25とする。ただし、δC>4のとき、数26とする。 The behavior of the living body 50 is estimated by comparing a normalized sequence (test data) composed of K terms created from the trajectory point data with a model data sequence composed of K terms corresponding to each of a plurality of behaviors. For the model data sequence, the behavior is measured multiple times while performing each of the multiple behaviors in advance, and the most common direction code in each term of the normalized code sequence obtained by measuring the behavior multiple times is This is the model data for that term. The maximum difference is 4 since the direction codes are circular. Formula 25 is used to calculate the difference between the direction code number and the actual number. However, when δC i >4, Equation 26 is used.

Figure 0007174921000025
Figure 0007174921000025

Figure 0007174921000026
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ただし、Ctest,iはテストデータ列の第項の要素を示し、Cmodel,iはモデルデータ列の第i項の要素を示す。次に、テストデータとモデルデータとの方向コード差の2乗総和を、数27で示す偏差として算出する。例えば、図12に示されるように、テストデータと、モデルデータとを比較することで、数27により行動判定用偏差Eを算出する。図12は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。 However, C test, i indicates the i -th element of the test data string, and C model, i indicates the i-th element of the model data string. Next, the sum of the squares of the direction code differences between the test data and the model data is calculated as the deviation shown in Equation (27). For example, as shown in FIG. 12, by comparing the test data and the model data, the action determination deviation E is calculated by Equation (27). FIG. 12 is a diagram showing test data obtained by measurement and model data, which is model code.

Figure 0007174921000027
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そして、偏差が最小となるモデルデータ列に対応する行動を推定結果として出力する。 Then, an action corresponding to the model data string with the smallest deviation is output as an estimation result.

次に、実施の形態1におけるセンサ10の動作についてフローチャートを用いて説明する。 Next, the operation of the sensor 10 according to Embodiment 1 will be described using a flowchart.

図11は、実施の形態1におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。 11 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG.

センサ10では、送信信号発生器20のN個の送信アンテナ素子21が、生体50が存在しうる所定範囲に対してN個の送信アンテナ素子21を用いてN個の送信信号を送信する。 In the sensor 10, the N transmission antenna elements 21 of the transmission signal generator 20 transmit N transmission signals using the N transmission antenna elements 21 to a predetermined range in which the living body 50 can exist.

受信機30のM個の受信アンテナ素子31が送信信号発生器20により送信されたN個の送信信号が生体50により反射された複数の反射信号を含むN個の受信信号を受信する。 The M reception antenna elements 31 of the receiver 30 receive N reception signals including a plurality of reflected signals reflected by the living body 50 from the N transmission signals transmitted by the transmission signal generator 20 .

回路40は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信されたN個の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する(S11)。 The circuit 40 selects between each of the N transmitting antenna elements 21 and each of the M receiving antenna elements 31 from each of the N received signals received by each of the M receiving antenna elements 31 in a predetermined period. (S11).

回路40は、第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体50の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する(S12)。 The circuit 40 sequentially extracts the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the first matrix to correspond to the components affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body 50. A second matrix is sequentially extracted (S12).

回路40は、第1行列または第2行列を用いて、センサ10の有効範囲としての所定範囲内に生体50が存在するか否かを判定する在不在判定を行う(S13)。ステップS13では、所定範囲に存在する生体の人数を推定する人数推定が行われてもよい。回路40は、所定範囲内に生体50が存在すると判定された後で(S13でYes)、ステップS14に進み、所定範囲内に生体50が存在しないと判定された後で(S13でNo)、ステップS11に戻る(S13)。 The circuit 40 uses the first matrix or the second matrix to perform presence/absence determination to determine whether or not the living body 50 exists within a predetermined range as the effective range of the sensor 10 (S13). In step S13, number estimation may be performed to estimate the number of living organisms existing within a predetermined range. After determining that the living body 50 exists within the predetermined range (Yes in S13), the circuit 40 proceeds to step S14, and after determining that the living body 50 does not exist within the predetermined range (No in S13), Return to step S11 (S13).

ステップS14において、回路40は、逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を逐次推定する(S14)。そして、回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順に所定の回数メモリ41に記憶する。 In step S14, the circuit 40 sequentially estimates the position of the living body 50 with respect to the sensor 10 using the sequentially extracted second matrix (S14). Then, the circuit 40 stores the sequentially estimated position of the living body 50 in the memory 41 for a predetermined number of times in the order of estimation.

回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、生体50と送信信号発生器20との距離を示す距離RT、および、生体50と受信機30との距離を示す距離RRを逐次算出し、算出された距離RTおよび距離RRを用いて、生体50に対するドップラRCS値を逐次算出する(S15)。 The circuit 40 calculates a distance indicating the distance between the living body 50 and the transmission signal generator 20 based on the position of the living body 50, the position of the transmission signal generator 20, and the position of the receiver 30, which are successively estimated. RT and the distance RR indicating the distance between the living body 50 and the receiver 30 are successively calculated, and the Doppler RCS value for the living body 50 is successively calculated using the calculated distance RT and distance RR (S15).

回路40は、メモリ41所定回数記憶された生体50の存在する位置を用いて生体50の存在する位置の変移が所定の値未満であるか否かを判定する(S16)。回路40は、例えば5秒間にて1m以上の移動量の変移であれば(S16でNo)、生体50は移動中であると判定し、ステップS11に戻る。なお、この結果が用いられることにより、生体50の行動は移動中であると判定されてもよい。回路40は、例えば5秒間にて1m未満の移動量の変移であれば(S16でYes)、生体50は移動していないと判定し、次のステップS17に進む。 The circuit 40 uses the positions of the living body 50 stored in the memory 41 a predetermined number of times to determine whether or not the displacement of the position of the living body 50 is less than a predetermined value (S16). The circuit 40 determines that the living body 50 is moving if the displacement is 1 m or more in 5 seconds, for example (No in S16), and returns to step S11. By using this result, the behavior of the living body 50 may be determined to be moving. For example, if the displacement is less than 1 m in 5 seconds (Yes in S16), the circuit 40 determines that the living body 50 has not moved, and proceeds to the next step S17.

回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S17)。この時、ドップラRCS閾値は、過去の姿勢毎に所定の値に設定しても良いし、過去のドップラRCS値の平均値に例えば1.5倍など、所定の比率を乗算して得られた値を設定しても良い。 The circuit 40 refers to the previous posture and the average value of the Doppler RCS values for a predetermined number of past times stored in the memory 41, and sets the Doppler RCS threshold by a predetermined method (S17). At this time, the Doppler RCS threshold may be set to a predetermined value for each past attitude, or obtained by multiplying the average value of the past Doppler RCS values by a predetermined ratio, such as 1.5 times. A value may be set.

回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S18)。 Circuit 40 compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S18).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S18でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われる(S19)。 When the calculated Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S18), the circuit 40 performs posture estimation processing for estimating the posture of the living body 50 by the posture estimation unit 490 (S19).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、行動推定部500による生体50の行動を推定する行動推定処理が行われる(S20)。 When the calculated Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold (No in S18), the circuit 40 performs an action estimation process for estimating the action of the living body 50 by the action estimator 500 (S20).

回路40における処理の具体例は、回路40の機能構成の説明において既に説明しているため省略する。 A specific example of the processing in the circuit 40 has already been explained in the explanation of the functional configuration of the circuit 40, so the explanation is omitted.

以上のように、ステップS16~ステップS20においては、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体の行動の推定の少なくとも一方が選択的に行われることとなる。 As described above, in steps S16 to S20, the estimation of the posture of the living body 50 and the estimation of the behavior of the living body 50 are performed according to at least one of the determination result of the movement determination and the determination result of the Doppler RCS threshold determination. At least one is selectively performed.

図12は、行動推定処理の詳細の第1の例を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flow chart showing a first example of details of the action estimation process.

回路40は、推定した位置のうちの鉛直位置、または、算出したドップラRCS値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、生体50が動作している動作期間として抽出する(S21)。 The circuit 40 extracts a vertical position from the estimated positions or a period in which the temporal change in the calculated Doppler RCS value is greater than a predetermined value as an operation period during which the living body 50 is moving (S21).

回路40は、抽出した動作期間における時間的変化であって、推定した位置から得られる鉛直位置、および、算出したドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換し、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する(S22)。 circuit 40 converts the temporal changes in the extracted motion period, which are the vertical position obtained from the estimated position and the calculated Doppler RCS value, into directional vectors using a predetermined method; A direction code is calculated by normalizing the converted direction vector (S22).

回路40は、算出した方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する(S23)。 The circuit 40 compares the calculated time-series data of the direction code with the information 42 indicating the response status stored in the memory, so that the information 42 indicating the response status is associated with the time-series data. By specifying the behavior, the behavior of the living body 50 is estimated (S23).

次に、対応状況を示す情報42を取得するためのセンサ10の事前学習の動作について説明する。 Next, the pre-learning operation of the sensor 10 for acquiring the information 42 indicating the response status will be described.

回路40は、図示しない入力手段により所定の動作を指定するための入力を受け付ける。これにより、回路40は、所定の期間の間に行われる動作が、受け付けた入力により示される動作であると認識する。次に、上記で説明したセンサ10の動作のステップS11~ステップS22およびステップS21、S22と同様の処理が順に行われる。 The circuit 40 receives an input for designating a predetermined operation from an input means (not shown). Thereby, the circuit 40 recognizes that the operation performed during the predetermined period is the operation indicated by the received input. Next, processes similar to steps S11 to S22 and steps S21 and S22 of the operation of the sensor 10 described above are sequentially performed.

次に、回路40は、入力手段より受け付けた動作と、算出した方向コードの時系列データとを対応付けることにより得られた対応状況を示す情報を教師データとしてメモリ41に記憶する。以上の事前学習が生体の動作毎に行われることで、対応状況を示す情報が生成され、メモリ41に記憶される。 Next, the circuit 40 stores in the memory 41, as teacher data, information indicating the corresponding state obtained by associating the motion received from the input means with the calculated time-series data of the direction code. By performing the above pre-learning for each motion of the living body, information indicating the response status is generated and stored in the memory 41 .

本実施の形態に係るセンサ10によれば、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体50の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う。このため、生体50の移動、当該生体50の姿勢、および、当該生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 According to the sensor 10 according to the present embodiment, estimation of the posture of the living body 50 and estimation of the action of the living body 50 are performed in accordance with at least one of the determination result of the movement determination and the determination result of the Doppler RCS threshold determination. At least one is selectively performed. Therefore, the state of the living body, which is any one of the movement of the living body 50, the posture of the living body 50, and the behavior of the living body 50, can be estimated in a short time and with high accuracy.

本実施の形態に係るセンサ10によれば、生体50が存在する位置および当該位置における生体の在不在、静止、移動、姿勢、行動などの状況推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 According to the sensor 10 according to the present embodiment, the position where the living body 50 exists and the situation of the living body at that position, such as the presence/absence, rest, movement, posture, and action, can be estimated in a short time and with high accuracy.

センサ10は、動いている部位を検出することで、生体50の存在を検出する。このため、例えば、これを利用することにより、ヒトが生きている状態で、かつ、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。これにより、ヒトの生存確認を効果的に行うことができる。また、カメラで撮像した画像を画像解析することなくヒトの生存確認を行うことができるため、ヒトのプライバシを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。 The sensor 10 detects the presence of the living body 50 by detecting moving parts. For this reason, for example, by using this, it is possible to estimate whether a human being is alive and in which posture of upright, sitting on a chair, sitting cross-legged, or supine. As a result, confirmation of human survival can be effectively performed. In addition, since it is possible to confirm the survival of a person without analyzing the image captured by the camera, it is possible to confirm the survival of the person while protecting the privacy of the person.

(実施の形態1の変形例1)
実施の形態1において、回路40による行動推定処理では、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せの軌跡を予め教師データとしてメモリ41に記憶しておき、当該教師データと、推定された生体50の鉛直位置、および、算出されたドップラRCS値の組合せの軌跡との相関を算出することで行動を推定するとしたが、これに限らない。行動推定部500は、例えば図13のフローに示される処理を生体50の行動を推定する処理として行ってもよい。
(Modification 1 of Embodiment 1)
In the first embodiment, in the action estimation processing by the circuit 40, the trajectory of the combination of the vertical position of the living body 50 and the Doppler RCS value is stored in advance in the memory 41 as teacher data. and the calculated correlation with the trajectory of the combination of the Doppler RCS values, but the present invention is not limited to this. The action estimation unit 500 may perform, for example, the process shown in the flow of FIG. 13 as the process of estimating the action of the living body 50 .

図13は、実施の形態1における行動推定処理の第2の例を示すフローチャートである。 13 is a flowchart illustrating a second example of behavior estimation processing according to Embodiment 1. FIG.

回路40の姿勢推定部490は、姿勢が推定される度に推定された姿勢をメモリ41に記憶している。 Posture estimation section 490 of circuit 40 stores the estimated posture in memory 41 each time the posture is estimated.

行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S31)。 The action estimation unit 500 refers to the latest posture of the living body 50 stored in the memory 41 and acquires the latest posture as the previous posture used to estimate the action of the living body 50 (S31).

そして、行動推定部500は、逐次算出されたドップラRCS値を順次取得する(S32)。行動推定部500は、メモリ41に記憶されているドップラRCS値を算出された順にメモリ41から取得する。 Then, the action estimation unit 500 sequentially acquires the Doppler RCS values that are calculated sequentially (S32). The action estimation unit 500 acquires the Doppler RCS values stored in the memory 41 from the memory 41 in the order of calculation.

行動推定部500は、取得されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S33)。 The action estimation unit 500 determines whether the acquired Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S33).

行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合(S33でYes)、当該生体50の姿勢を姿勢推定部490に推定させ、推定させた姿勢を行動における後姿勢として取得する(S34)。つまり、行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで待機することで生体50が静止するまで待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時のN個の受信信号から推定された生体50の姿勢を後姿勢として推定する。行動推定部500は、生体50が静止した後の姿勢を後姿勢として取得することで、精度のよい後姿勢を取得することができる。 When it is determined that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S33), the action estimating section 500 causes the posture estimating section 490 to estimate the posture of the living body 50, and uses the estimated posture as the back posture of the action. (S34). In other words, the behavior estimating unit 500 waits until the living body 50 stands still by waiting until the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. The posture of the living body 50 estimated from is estimated as the back posture. The action estimating unit 500 acquires the posture after the living body 50 stands still as the back posture, so that the back posture can be acquired with high accuracy.

行動推定部500は、その後、取得された前姿勢と推定された後姿勢とを用いて、生体50の行動を推定する(S35)。例えば、行動推定部500は、図14に示されるテーブルで示される前姿勢、後姿勢および行動が対応付けられた対応状況を参照することで、前姿勢と後姿勢との組合せに対応状況において対応付けられた行動を特定することで、生体50の行動を推定する。なお、図14は、実施の形態1における行動推定処理の他の一例において、前姿勢および後姿勢の組合せと、行動との対応状況の一例を示す図である。 The behavior estimation unit 500 then estimates the behavior of the living body 50 using the acquired front posture and the estimated back posture (S35). For example, the action estimating unit 500 refers to the correspondence situation in which the front posture, the back posture, and the action shown in the table shown in FIG. 14 are associated with each other. By specifying the attached action, the action of the living body 50 is estimated. Note that FIG. 14 is a diagram showing an example of a combination of the front posture and the back posture and an example of the corresponding state of the action in another example of the action estimation process according to the first embodiment.

(実施の形態1の変形例2)
また、例えば、行動推定部500は、図14に示すように、前姿勢によりその後、発生する行動を経た後の姿勢である後姿勢が限定されるため、前姿勢が特定されると、次に起こりうる行動の選択肢を絞ることも可能である。つまり、図14における後姿勢は、遷移可能な姿勢と読み替えることもできる。これを利用することで、図15に示すフローのように、前姿勢が特定された場合に、特定された前姿勢の後に発生する行動の選択肢を分けることで、行動を推定してもよい。
(Modification 2 of Embodiment 1)
Further, for example, as shown in FIG. 14, the action estimation unit 500 is limited to the back posture, which is the posture after the action that occurs thereafter, as shown in FIG. It is also possible to narrow down the possible action options. That is, the rear posture in FIG. 14 can also be read as a transitionable posture. By using this, when the front posture is specified, as in the flow shown in FIG. 15, the action may be estimated by dividing the action options that occur after the specified front posture.

図15は、実施の形態1における行動推定処理の第3の例を示すフローチャートである。 15 is a flowchart illustrating a third example of behavior estimation processing according to Embodiment 1. FIG.

行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S41)。行動推定部500は、前姿勢が姿勢Aである場合、ステップS42に進む。例えば、姿勢Aは、立位である。 The action estimation unit 500 refers to the latest posture of the living body 50 stored in the memory 41 and acquires the latest posture as the previous posture used to estimate the action of the living body 50 (S41). When the front posture is posture A, action estimation section 500 proceeds to step S42. For example, posture A is standing.

行動推定部500は、ステップS42およびS43を行う。ステップS42およびS43は、それぞれステップS32およびS33と同様であるため説明を省略する。 The behavior estimation unit 500 performs steps S42 and S43. Steps S42 and S43 are the same as steps S32 and S33, respectively, so description thereof is omitted.

行動推定部500は、ステップS44において、取得された前姿勢が立位であるため、図14の対応状況を参照することで、次の後姿勢が臥位または座位であることに絞り込んだ上で、行動を推定する(S44)。具体的には、後姿勢を推定する姿勢推定部490は、次に座位および臥位のうちで、推定結果が近い姿勢を後姿勢として推定する。例えば、座位および臥位の教師データと、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せとを比較することで、座位および臥位のいずれかを生体50の後姿勢として推定する。 Since the front posture acquired in step S44 is the standing position, the action estimation unit 500 refers to the correspondence situation in FIG. , behavior is estimated (S44). Specifically, posture estimating section 490, which estimates the back posture, next estimates the posture with the closest estimation result among the sitting position and the lying position as the back posture. For example, either the sitting position or the lying position is estimated as the rear posture of the living body 50 by comparing the teacher data of the sitting position and the lying position with the combination of the vertical position of the living body 50 and the Doppler RCS value.

同様に、行動推定部500は、前姿勢が姿勢Bである場合、ステップS45に進む。ステップS45~S47は、前姿勢が異なるだけで処理自体は、ステップS42~S44と同様の処理を行うため説明を省略する。 Similarly, when the front posture is posture B, action estimation section 500 proceeds to step S45. Steps S45 to S47 differ only in the front posture, and the processing itself is the same as that of steps S42 to S44, so a description thereof will be omitted.

(実施の形態1の変形例3)
なお、上記実施の形態1に示したセンサ10の動作を示すフローチャートは一例であり、図16および図17に示すように前記第1行列や前記第2行列、生体50の位置情報、ドップラRCSなどメモリ41に保存することで、後段処理をサーバや別の計算機に分担することも可能であるし、図18に示すようにドップラRCS閾値判定を先に行うことも可能である。
(Modification 3 of Embodiment 1)
It should be noted that the flowchart showing the operation of the sensor 10 shown in Embodiment 1 is an example, and as shown in FIGS. By storing in the memory 41, post-processing can be shared with a server or another computer, and Doppler RCS threshold determination can be performed first as shown in FIG.

図16は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。 16 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG.

図16に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11~S15の処理と、ステップS16~S20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11~S15の処理を実行する第1の装置と、ステップS16~S20の処理を実行する第2の装置とが異なっていてもよい。 As shown in FIG. 16, the circuit 40 of the sensor 10 may separate the processing of steps S11 to S15 and the processing of steps S16 to S20 in the flowchart described in FIG. That is, the first device that executes the processes of steps S11 to S15 and the second device that executes the processes of steps S16 to S20 may be different.

まず、第1の装置は、ステップS11~S15の処理を実行する。次に、ステップS11~S15により得られた処理結果をメモリに保存する(S101)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第1の装置が備えるメモリであってもよいし、第2の装置が備えるメモリであってもよいし、第1の装置および第2の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。 First, the first device executes the processes of steps S11 to S15. Next, the processing results obtained in steps S11 to S15 are stored in memory (S101). Note that the memory used in step S101 may be the memory provided in the first device or the memory provided in the second device. It may be a memory provided in a different device.

次に、第2の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S102)。そして、第2の装置は、ステップS16~S20の処理を実行する。 The second device then reads the latest result from memory (S102). The second device then executes the processes of steps S16 to S20.

なお、第1の装置および第2の装置のそれぞれは、回路およびメモリにより構成される。 Each of the first device and the second device is composed of a circuit and a memory.

図17は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バーションの一例を示すフローチャートである。 17 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG.

図17に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11~S19の処理と、ステップS20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11~S19の処理を実行する第3の装置と、ステップS20の処理を実行する第4の装置とが異なっていてもよい。 As shown in FIG. 17, the circuit 40 of the sensor 10 may separate the processing of steps S11 to S19 and the processing of step S20 in the flowchart described in FIG. That is, the third device that executes the processes of steps S11 to S19 and the fourth device that executes the process of step S20 may be different.

まず、第1の装置は、ステップS11~S19の処理を実行する。次に、ステップS11~S19により得られた処理結果をメモリに保存する(S111)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第3の装置が備えるメモリであってもよいし、第4の装置が備えるメモリであってもよいし、第3の装置および第4の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。 First, the first device executes the processes of steps S11 to S19. Next, the processing results obtained in steps S11 to S19 are stored in memory (S111). Note that the memory used in step S101 may be the memory provided in the third device or the memory provided in the fourth device. It may be a memory provided in a different device.

次に、第4の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S112)。 Next, the fourth device reads the latest result from memory (S112).

そして、第4の装置は、ドップラRCS閾値を設定し、(S113)、最新結果のうちのドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S114)。 The fourth device then sets a Doppler RCS threshold (S113), and determines whether the Doppler RCS value in the latest results is less than or equal to the Doppler RCS threshold (S114).

第4の装置は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S114でNo)、ステップS20の処理を実行する。ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S114でYes)、ステップS112に戻る。 If the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold (No in S114), the fourth device executes the process of step S20. If the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S114), the process returns to step S112.

図18は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。 18 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to Embodiment 1. FIG.

図18に示されるステップS121およびS122のように、ドップラRCS閾値の設定およびドップラRCS閾値判定は、生体50が移動中であるか否かの移動判定より前に行われてもよい。 As in steps S121 and S122 shown in FIG. 18, the setting of the Doppler RCS threshold and the determination of the Doppler RCS threshold may be performed prior to the determination of whether or not the living body 50 is moving.

この場合、ステップS17と同様に、回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S121)。 In this case, as in step S17, the circuit 40 refers to the previous posture and the average value of the Doppler RCS values for a predetermined number of past times stored in the memory 41, and determines the Doppler RCS threshold value by a predetermined method. is set (S121).

次に、ステップS18と同様に、回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S122)。 Next, as in step S18, the circuit 40 compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (S122). ).

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S122でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われ(S19)、ステップS11に戻る。 When the calculated Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S122), the circuit 40 performs posture estimation processing for estimating the posture of the living body 50 by the posture estimation unit 490 (S19), and returns to step S11. .

回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、ステップS16を実行し、移動量が閾値以下であれば(S16でYes)、生体50の行動を推定し(S20)、ステップS11に戻る。 If the calculated Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold (No in S18), the circuit 40 executes step S16, and if the movement amount is equal to or less than the threshold (Yes in S16), the action of the living body 50 is estimated. (S20) and returns to step S11.

また、回路40は、移動量が閾値より大きければ(S16でNo)、移動中であると判定し、ステップS11に戻る。 If the movement amount is greater than the threshold (No in S16), the circuit 40 determines that the movement is in progress, and returns to step S11.

(実施の形態2)
実施の形態1における回路40では、あるタイミングにおける生体50の1つの姿勢または1つの行動を推定するとしたが、これに限らずに、生体50の姿勢および行動として、生体50の姿勢確率または行動確率を推定してもよい。生体50の姿勢確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれが発生していると推定される確率である。また、生体50の行動確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の行動のそれぞれが発生していると推定される確率である。
(Embodiment 2)
In the circuit 40 according to the first embodiment, one posture or one action of the living body 50 is estimated at a certain timing. can be estimated. The posture probability of the living body 50 is the probability that each of one or more predetermined postures that the living body 50 can assume occurs. The action probability of the living body 50 is the probability that each of one or more predetermined actions that the living body 50 can take is occurring.

図19は実施の形態2における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。 FIG. 19 is a block diagram showing functional configurations of circuits and memories according to the second embodiment.

実施の形態2における回路40Aは、実施の形態1における回路40と比較して、姿勢推定部490および行動推定部500がそれぞれ姿勢確率推定部491および行動確率推定部501に代わっている点が異なる。 Circuit 40A in the second embodiment differs from circuit 40 in the first embodiment in that posture estimation section 490 and action estimation section 500 are replaced with posture probability estimation section 491 and action probability estimation section 501, respectively. .

図20は、実施の形態2におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。 20 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to Embodiment 2. FIG.

実施の形態2では、ステップS19およびS20の代わりに、それぞれ、ステップS19aおよびS20aが行われる点が異なる。ステップS19aの詳細は、図21~図23を用いて説明する。 Embodiment 2 is different in that steps S19a and S20a are performed instead of steps S19 and S20, respectively. Details of step S19a will be described with reference to FIGS.

図21は、姿勢確率推定部における姿勢確率推定処理の一例を示すフローチャートである。図22は、実施の形態2における姿勢確率推定に用いられる教師データの一例を示す図である。 FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of posture probability estimation processing in a posture probability estimation unit. 22 is a diagram showing an example of teacher data used for posture probability estimation according to Embodiment 2. FIG.

姿勢確率推定部491は、初めに姿勢を推定するための教師データの正規化を行う(S51)。姿勢確率推定部491は、教師データが更新されるごとにステップS51を実施すればよい。教師データの正規化では、例えば図22に示すように、元の教師データ中の高さ方向のばらつきを抑制する為、各姿勢の教師データに対し、例えば上下70%以上と30%以下のデータを削除する。この時に設定される、削除するデータの範囲は、センサ10Aの設置状況や用途に応じて異なる。次に式27と式28を用い、高さ情報とドップラRCS情報を正規化する。 The posture probability estimation unit 491 first normalizes teacher data for estimating the posture (S51). Posture probability estimation section 491 may perform step S51 each time teacher data is updated. In the normalization of the teacher data, for example, as shown in FIG. 22, in order to suppress the variation in the height direction in the original teacher data, for example, the data of 70% or more and 30% or less of the upper and lower parts of the teacher data of each posture. delete. The range of data to be deleted, which is set at this time, differs according to the installation situation and application of the sensor 10A. Next, Eqs. 27 and 28 are used to normalize the height information and the Doppler RCS information.

Figure 0007174921000028
Figure 0007174921000028

Figure 0007174921000029
Figure 0007174921000029

ここでZi stdは鉛直位置のi番目の正規化後の教師データ、Ziは鉛直位置のi番目の教師データ、μzは鉛直位置の平均、σzは鉛直位置の分散、σi stdはドップラRCSi番目、正規化後の教師データ、σiはドップラRCSi番目の教師データ、μσはドップラRCSの平均、σσはドップラRCSの分散をそれぞれ示す。計算結果の一例は、図23に示される。なお、図23は、実施の形態2における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。 Here, Z i std is the i-th normalized teacher data of the vertical position, Z i is the i-th teacher data of the vertical position, μ z is the mean of the vertical position, σ z is the variance of the vertical position, σ i std is the Doppler RCSi-th normalized teacher data, σ i is the Doppler RCSi-th teacher data, μ σ is the Doppler RCS average, and σ σ is the Doppler RCS variance. An example of calculation results is shown in FIG. FIG. 23 is a diagram showing an example of normalization of teacher data and posture estimation obtained by posture probability estimation according to the second embodiment.

姿勢確率推定部491は、図23において、例えば測定データが星印に位置する時、例えば、その近傍100点のデータを抽出し、姿勢確率推定を行う(S52)。姿勢確率推定部491は、例えば、抽出された100点中70点が立位を示し、30点が座位を示す場合、立位が70%、座位が30%で構成される姿勢確率推定値を生体50の姿勢として算出する。 In FIG. 23, for example, when the measured data is positioned at a star, the posture probability estimation unit 491 extracts data of 100 points in the vicinity thereof and estimates the posture probability (S52). For example, if 70 of the extracted 100 points indicate standing and 30 points indicate sitting, posture probability estimation section 491 generates an estimated posture probability value composed of 70% standing and 30% sitting. It is calculated as the posture of the living body 50 .

次に、図24は、行動確率推定部における行動確率推定処理の一例を示すフローチャートである。 Next, FIG. 24 is a flowchart showing an example of action probability estimation processing in the action probability estimation unit.

実施の形態2では、上記の図21~23を用いて説明したように、姿勢確率推定部491により姿勢確率推定値を算出し、算出された姿勢確率推定値は、逐次メモリ41に保存される。 In Embodiment 2, as described above with reference to FIGS. .

行動確率推定部501は、メモリ41に保存されている当該生体50の最新の姿勢確率推定値を参照して、最新の姿勢確率推定値に含まれる複数の姿勢確率のそれぞれで示される複数の初期姿勢を取得する(S61)。 The action probability estimation unit 501 refers to the latest posture probability estimation value of the living body 50 stored in the memory 41, and calculates a plurality of initial posture probabilities indicated by the plurality of posture probabilities included in the latest posture probability estimation value. A posture is acquired (S61).

行動確率推定部501は、複数の初期姿勢のそれぞれの姿勢確率毎に、発生しうる行動の確率を算出する。例えば、ステップS61では、初期姿勢Aの姿勢確率はPa1と推定され、初期姿勢Bの姿勢確率はPb1と推定され、初期姿勢Cの姿勢確率はPc1と推定され、初期姿勢Dの姿勢確率はPd1と推定されたものとする。 Action probability estimation section 501 calculates the probability of an action that can occur for each posture probability of a plurality of initial postures. For example, in step S61, the posture probability of initial posture A is estimated as P a1 , the posture probability of initial posture B is estimated as P b1 , the posture probability of initial posture C is estimated as P c1 , and the posture probability of initial posture D is estimated as P c1 . Let the probability be estimated as P d1 .

以下、初期姿勢Aについて説明する。 The initial posture A will be described below.

行動確率推定部501は、ステップS62およびS63を行う。ステップS62およびS63は、それぞれ、ステップS32およびS33と比較して、ステップS62において鉛直位置をさらに記録する点で異なるが、その他は同様である。つまり、行動確率推定部501は、S62およびS63を実行することで、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで、記録しつつ待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時、次のステップS64に進む。なお、ステップ64では所定の方法または式26を用い行動判定用偏差Eを算出する。 The behavior probability estimation unit 501 performs steps S62 and S63. Steps S62 and S63 are different from steps S32 and S33, respectively, in that the vertical position is further recorded in step S62, but otherwise similar. That is, by executing S62 and S63, the action probability estimation unit 501 waits while recording until the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, to step S64. At step 64, the deviation E for action determination is calculated using a predetermined method or equation (26).

次に、行動確率推定部501は、メモリ41から参照した初期姿勢の姿勢確率推定値Pを元に式29を用いて姿勢確率としての初期姿勢補正項Bを求める。 Next, action probability estimating section 501 obtains initial posture correction term B i as posture probability using Equation 29 based on posture probability estimation value P i of the initial posture referred to from memory 41 .

Figure 0007174921000030
Figure 0007174921000030

この時、Cは任意の自然数でよい。更に行動完了後の姿勢確率を姿勢確率推定部491により求め、式29と同様の方法で行動後姿勢補正項Aを求める(S64)。なお本実施の形態では、行動判定用偏差Eが教師データとあるコードとの相関を示す変数であるため、Eが最小となる時の行動が結果となる。このため、Bも最も確からしい姿勢になった時に最小となる変数であれば、どのような式を用いてもよい。 At this time, C may be any natural number. Further, the post-action posture probability estimator 491 obtains the posture probability after the action is completed, and the post-action posture correction term Ai is obtained in the same manner as in Equation 29 (S64). In the present embodiment, since the behavior determination deviation E is a variable that indicates the correlation between teacher data and a certain code, the behavior when E is the minimum is the result. Therefore, any formula may be used as long as B i is also a variable that minimizes when the most probable posture is obtained.

その後、確率補正後偏差Epiを式30により求める。これにより、初期姿勢AのステップS66のPが算出される。 After that, the probability-corrected deviation E pi is obtained by Equation (30). As a result, P A for the initial posture A in step S66 is calculated.

Figure 0007174921000031
Figure 0007174921000031

ここでEは、各教師データのコード毎に前記行動判定用偏差Eを求めた結果である。 Here, Ei is the result of obtaining the behavior determination deviation E for each code of each training data.

このように、ステップS61~ステップS66では、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1、初期姿勢Aに基づいて特定される複数の行動それぞれの行動確率Pa21、Pa22、・・・をステップS64において算出し、初期姿勢Aの後で複数の行動のそれぞれが行われた結果の後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・をステップS65で算出する。そして、ステップS66において、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1と、複数の行動確率Pa21、Pa22、・・・のうちの1つと、後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・のうちの1つとの3つの確率の取り得る全ての組合せの積のうちの最小値を行動確率Pとして算出する。 In this way, in steps S61 to S66, the posture probability P a1 of the initial posture A, and the action probabilities P a21 , P a22 , . Then, posture probabilities P a31 , P a32 , . Then, in step S66 , the posture probability P a1 of the initial posture A, one of the plurality of action probabilities P a21 , P a22 , . The minimum value of the products of all possible combinations of the three probabilities with one of them is calculated as the action probability PA .

初期姿勢Aと同様に初期姿勢BについてもステップS62~S66にそれぞれ対応するS67~S71が繰り返され、同様に他の初期姿勢C、D・・・においても処理が繰り返される。 S67 to S71 corresponding to steps S62 to S66 are repeated for the initial posture B in the same manner as for the initial posture A, and the processing is similarly repeated for the other initial postures C, D, .

行動確率推定部501は、全ての初期姿勢A~D、・・・において算出された確率補正後偏差EpiとしてのP、P、P、P、・・・を比較して最小となる行動を生体の行動として特定する(S72)。 Behavior probability estimation unit 501 compares P A , P B , P C , P D , . is specified as the behavior of the living body (S72).

本開示は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定するセンサおよび推定方法に利用できる。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方向推定方法、方向推定方法,位置推定方法および散乱断面積を用いた高々推定装置に利用できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present disclosure can be used for a sensor and an estimation method for estimating the direction and position of a moving object using radio signals. In particular, direction estimation methods and directions installed in measuring instruments that measure the direction and position of moving objects, including living organisms and machines, home appliances that perform control according to the direction and position of moving objects, and monitoring devices that detect intrusion of moving objects. It can be used for an estimation method, a position estimation method, and an estimation device using a scattering cross section.

10 センサ
20 送信信号発生器
21 送信アンテナ素子
30 受信機
31 受信アンテナ素子
40、40A 回路
41 メモリ
42 対応状況を示す情報
50 生体
410 第1行列算出部
420 第2行列抽出部
430 人数推定部
440 位置推定部
450 ドップラRCS算出部
460 移動判定部
470 ドップラRCS閾値設定部
480 ドップラRCS閾値判定部
490 姿勢推定部
491 姿勢確率推定部
500 行動推定部
501 行動確率推定部
510 動作期間抽出部
511 方向コード算出部
512 動作比較部
520 状況推定部
REFERENCE SIGNS LIST 10 sensor 20 transmission signal generator 21 transmission antenna element 30 receiver 31 reception antenna element 40, 40A circuit 41 memory 42 information indicating response status 50 living body 410 first matrix calculator 420 second matrix extractor 430 population estimator 440 position Estimation unit 450 Doppler RCS calculation unit 460 Movement determination unit 470 Doppler RCS threshold setting unit 480 Doppler RCS threshold determination unit 490 Attitude estimation unit 491 Attitude probability estimation unit 500 Action estimation unit 501 Action probability estimation unit 510 Motion period extraction unit 511 Direction code calculation Unit 512 Motion comparison unit 520 Situation estimation unit

Claims (13)

センサであって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、
前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、
回路と、
メモリと、を備え、
前記回路は、
前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
センサ。
a sensor,
a transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist;
Each receives N received signals including reflected signals in which some of the N transmitted signals respectively transmitted by the N transmitting antenna elements are reflected or scattered by the living body. a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more);
a circuit;
with memory and
The circuit is
A one-to-one combination of the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements from each of the N reception signals received in each of the M reception antenna elements in a predetermined period For each of the N×M combinations, a complex transfer function indicating the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N×M complex transfer function is used as a component. , a first matrix calculator that sequentially calculates a first matrix of N×M;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit, vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body a second matrix extraction unit that sequentially extracts the second matrix corresponding to the affected component;
a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range by a predetermined method;
After the presence/absence determination unit determines that the living body exists within the predetermined range, the position of the living body with respect to the sensor is determined using the second matrix sequentially extracted by the second matrix extraction unit. a position estimation unit that sequentially estimates;
(i) the position of the living body successively estimated based on the position of the living body successively estimated by the position estimation unit, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver; and the transmission signal generator, and a second distance indicating the distance between the living body and the receiver, and (ii) the calculated first distance and the a Doppler RCS calculation unit that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using a second distance;
The positions of the living body that are sequentially estimated are stored in the memory for a predetermined number of times in the estimated order, and the positions of the living body that are stored in the memory for the predetermined number of times are used to determine the positions of the living body. a movement determination unit that determines that the living body is moving when the displacement is equal to or greater than a predetermined value, and determines that the living body is not moving when the displacement is less than the predetermined value;
a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
a Doppler RCS threshold determination unit that compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
A situation in which at least one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the action of the living body is selectively performed according to at least one of the determination result of the movement determination section and the determination result of the Doppler RCS threshold determination section. an estimator; and a sensor.
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、
前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行う
請求項1に記載のセンサ。
The situation estimation unit
When the movement determining unit determines that the living body is not moving and the Doppler RCS threshold determining unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, the posture of the living body is estimated. do,
The sensor according to claim 1, wherein the behavior of the living body is estimated when the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold.
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定する
請求項1または2に記載のセンサ。
The situation estimation unit
3. The sensor according to claim 1, wherein when the movement determination unit determines that the living body is moving, the action of the living body is determined to be moving.
前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。
At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
At least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
The memory stores Doppler RCS values and information indicating a correspondence relationship between a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and a posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body exists, a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor,
The situation estimation unit estimates the posture of the living body using the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence stored in the memory.
4. A sensor according to any one of claims 1-3.
前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。
At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
At least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
The memory stores Doppler RCS values and information indicating a correspondence relationship between a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and a posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body exists, a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor,
The situation estimating unit uses the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence relationship to determine the probability of each of one or more predetermined postures that the living body can take. estimating the posture probability as the posture of the living body,
4. A sensor according to any one of claims 1-3.
前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定する、
請求項1から5のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then calculates the sequentially estimated posture of the living body. stored in said memory;
The Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory.
6. A sensor according to any one of claims 1-5.
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、
前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定する、
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
Next, before estimating the posture of the living body, it waits until the Doppler RCS value that is sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and determines if the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. estimating the posture of the living body estimated from the received signal of as a back posture,
estimating the behavior of the living body using the previously estimated front posture of the living body stored in the memory and the estimated back posture;
7. A sensor according to any one of claims 1-6.
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
waiting until the Doppler RCS value calculated sequentially becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold;
when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, estimating one or more next actions of the living body using a previous posture, which is a posture of the living body previously estimated and stored in the memory;
Behavior of the living body by specifying one behavior from the one or more next behaviors estimated by using the Doppler RCS value that is sequentially calculated and the position that the living body is located that is sequentially estimated. 7. The sensor according to any one of claims 1 to 6, which estimates the .
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。
The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
waiting until the Doppler RCS value calculated sequentially becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold;
when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, estimating one or more next actions of the living body using a previous posture, which is a posture of the living body previously estimated and stored in the memory;
Using the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists, an action probability, which is the probability of each of the estimated one or more next actions, is estimated as the action of the living body. A sensor according to any one of claims 1 to 6.
前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が0である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が1以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定する
請求項1から9のいずれか1項に記載のセンサ。
The presence/absence determination unit estimates the number of living organisms present in the predetermined range, determines that the living organisms do not exist in the predetermined range when the number of living organisms is 0, and determines that the living organisms do not exist within the predetermined range. 10. The sensor according to any one of claims 1 to 9, wherein when the number is 1 or more, it is determined that the living body exists within the predetermined range.
回路と、メモリと、を備える推定装置であって、
前記回路は、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
推定装置。
An estimating device comprising a circuit and a memory,
The circuit is
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, an acquiring unit that acquires the N received signals received in each of the M receiving antenna elements in a predetermined period;
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions; 1 matrix calculation unit;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit, vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body a second matrix extraction unit that sequentially extracts the second matrix corresponding to the affected component;
a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range by a predetermined method;
After it is determined by the presence/absence determination unit that the living body exists within the predetermined range, the second matrix extracted sequentially by the second matrix extraction unit is used for the transmission signal generator and the receiver. a position estimation unit that sequentially estimates the position where the living body exists;
(i) based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver sequentially estimated by the position estimating unit, the relationship between the living body and the transmission signal generator; A first distance indicating a distance and a second distance indicating a distance between the living body and the receiver are sequentially calculated, and (ii) using the calculated first distance and the second distance, the a Doppler RCS calculator that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for a living body;
storing the sequentially estimated positions of the living body in the memory for a predetermined number of times in the order of estimation, and using the positions of the living body stored in the memory for the predetermined number of times to shift the position of the living body; a movement determination unit that determines that the living body is moving when is equal to or greater than a predetermined value, and determines that the living body is not moving when is less than the predetermined value;
a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
a Doppler RCS threshold determination unit that compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
Situation estimation that selectively performs one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the action of the living body according to at least one of the determination result of the movement determination section and the determination result of the Doppler RCS threshold determination section. and an estimating device.
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法。
An estimation method performed in an estimation device comprising a circuit and a memory, comprising:
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period at each of the M receiving antenna elements,
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions;
By sequentially extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it corresponds to the component affected by the vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body. successively extracting the second matrix that
Presence/absence determination is performed to determine whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver by using the sequentially extracted second matrix after it is determined that the living body exists within the predetermined range;
a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, which are sequentially estimated; and , sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver;
sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance;
storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory for a predetermined number of times in order of estimation;
Using the position of the living body stored in the memory for the predetermined number of times, if the displacement of the position of the living body is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving and is less than the predetermined value. In the case of , movement determination is performed to determine that the living body is not moving,
setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and performing Doppler RCS threshold determination for determining whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
An estimation method that selectively performs one of estimating the posture of the living body and estimating the behavior of the living body according to at least one of a determination result of the movement determination and a determination result of the Doppler RCS threshold determination.
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
An estimation method performed in an estimation device comprising a circuit and a memory, comprising:
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period at each of the M receiving antenna elements,
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions;
By sequentially extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it corresponds to the component affected by the vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body. successively extracting the second matrix that
Presence/absence determination is performed to determine whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver by using the sequentially extracted second matrix after it is determined that the living body exists within the predetermined range;
a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, which are sequentially estimated; and , sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver;
sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance;
storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory for a predetermined number of times in order of estimation;
Using the position of the living body stored in the memory for the predetermined number of times, if the displacement of the position of the living body is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving and is less than the predetermined value. In the case of , movement determination is performed to determine that the living body is not moving,
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selectively performing one of estimating the posture of the living body and estimating the action of the living body according to at least one of the determination result of the movement determination and the determination result of the Doppler RCS threshold determination; program to run.
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