JP7462331B2 - 生体データ取得装置、生体データ取得システム、生体データ取得装置を備える乗物、及び生体データ取得方法 - Google Patents

Description

本開示は、生体データ取得装置、生体データ取得システム、生体データ取得装置を備える乗物、及び生体データ取得方法に関する。

特許文献１は、ユーザの心拍に関する心拍データを測定し、ユーザの心拍データと識別情報とを送信対象端末に送信するウェアラブルデバイスを開示している。このウェアラブルデバイスは、リストバンド型又は腕時計型の測定機器であり、ウェアラブルデバイスを装着したユーザの心拍データが測定される。

特開２０１７－１６７８０２号公報

特許文献１に記載の測定機器を用いてユーザの心拍データを測定する場合、測定機器をユーザに接触させた状態で測定を行う必要がある。このため、測定に際して測定機器の着脱に伴う手間が発生し、測定機器の装着によりユーザに不快感を与えてしまう懸念がある。そのため、電波センサ等を用いて心拍データ等の生体データを非接触で測定するための技術が検討されている。ところが、電波センサ等によって非接触で生体データを測定しようとする場合、生体データの測定対象である生体（例えば、人体、動物など）が動いていると、生体からの反射波に基づいて生体データを取得する際に影響が生じうる。

そこで、本開示は、生体データを非接触で精度良く検知することが可能な生体データ取得装置、生体データ取得システム、生体データ取得装置を備える乗物、及び生体データ取得方法を説明する。

本開示の一つの観点に係る生体データ取得装置は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部であって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部と、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部と、時間変動データに基づいて、生体の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部とを備える。

本開示の他の観点に係る生体データ取得システムは、上記の装置と、無線電波を発信するように構成された発信部と、反射波を受信するように構成された受信部とを備える。

本開示の他の観点に係る生体データ取得装置を備える乗物は、生体データ取得装置を備える乗物である。生体データ取得装置は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部であって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が乗物内の生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部と、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部と、時間変動データに基づいて、生体の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部とを有する。

本開示の他の観点に係る生体データ取得方法は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを生成することであって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、時系列データを生成することと、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成することと、時間変動データに基づいて、生体の検知部位における生体データを生成することとを含む。

本開示に係る生体データ取得装置、生体データ取得システム、生体データ取得装置を備える乗物、及び生体データ取得方法によれば、生体データを非接触で精度良く検知することが可能となる。

図１は、生体データ取得システムの一例を概略的に示す模式図である。 図２は、送受信装置の一例を概略的に示すブロック図である。 図３は、生体データ取得装置の一例を概略的に示すブロック図である。 図４は、生体データ取得システムの一例を概略的に示すブロック図である。 図５（ａ）は、時系列データの一例を示す図である。図５（ｂ）は、補正された時系列データの一例を示す図である。 図６（ａ）及び図６（ｂ）は、時系列データの補正方法を説明するための図である。 図７（ａ）及び図７（ｂ）は、時系列データの補正方法を説明するための図である。 図８（ａ）～図８（ｉ）は、多重解像度解析による波形の分解を説明するためのグラフである。 図９は、心拍間隔データの一例を示すグラフである。 図１０は、生体データ取得の手順を説明するためのフローチャートである。 図１１は、生体データ取得装置の他の例を概略的に示すブロック図である。 図１２は、生体データ取得システムの他の例を概略的に示すブロック図である。 図１３は、検知領域に複数の生体が存在する場合の生体データの取得方法を説明するための図である。 図１４は、検知領域に複数の生体が存在する場合の時系列データの一例を示す図である。 図１５（ａ）は、補正された時系列データの一例を示す図である。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示される時系列データの一部を拡大した図である。 図１６（ａ）は、補正されていない時系列データから得られる信号強度の時間変化を示すグラフである。図１６（ｂ）は、補正された時系列データから得られる信号強度の時間変化を示すグラフである。 図１７は、補正された時系列データの一例を示す図である。 図１８（ａ）は、補正されていない時系列データから得られる信号強度の時間変化を示すグラフである。図１８（ｂ）は、補正された時系列データから得られる信号強度の時間変化を示すグラフである。 図１９は、生体データ取得の手順を説明するためのフローチャートである。 図２０は、生体データ取得システムを備える乗物の一例を概略的に示す模式図である。 図２１は、乗物内の生体から得られる心拍間隔データの一例を示すグラフである。

以下に、本開示に係る実施形態の一例について、図面を参照しつつより詳細に説明する。以下の説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一符号を用いることとし、重複する説明は省略する。

［生体データ取得システム］
生体データ取得システム１の構成について、図１～図３を参照して説明する。生体データ取得システム１は、送受信装置１０と、生体データ取得装置２０とを備える。生体データ取得システム１は、例えば室内又は屋外の生体Ｈの検知部位における呼吸や拍動などの各生体データを取得するように構成されている。室内は、例えば、リビング、オフィス、寝室、トイレ、浴室、乗物などの内部を含む。

検知対象となる生体Ｈとしては、例えば人間、動物などが挙げられるが、本明細書では生体Ｈが人間であるものとして説明する。生体Ｈは、動作していてもよく、椅子等に着座した状態で作業していてもよく、静止していてもよい。なお、生体Ｈは静止していても、無意識下においてわずかに体が動いていることがある。本明細書では、生体Ｈによる意図的な動作、無意識下でのわずかな動作（微体動）、及び外部要因に由来して生体Ｈに生ずる動作（振動等）を含めて生体Ｈの「動き」として説明する。生体Ｈによる意図的な動作は、生体の全体の動作、及び生体の一部分の動作を含む。生体の全体の動作は、例えば、歩行等を含む。生体の一部分の動作は、例えば、立位、座位、及び臥位状態での生体の一部分の動作を含む。検知部位は、例えば生体Ｈの心臓部分を含む部位（胸部又は背中）であってもよい。

送受信装置１０は、生体データを検知する対象領域として予め設定された検知領域Ｒに向けて、広帯域又は超広帯域（ＵＷＢ：Ultra Wide Band）の無線電波を発信するように構成されている。検知領域Ｒは、例えば生体Ｈの検知部位に無線電波が到達するように設定されている。送受信装置１０は、例えば室内の壁に設けられていてもよい。送受信装置１０は、図２に示されるように、発信機１１（発信部）と、受信機１２（受信部）と、通信機１３（通信部）と、制御部１４と、バス１５とを含む。

発信機１１は、制御部１４の指示に基づいて、検知領域Ｒに向けて広帯域又は超広帯域の無線電波を発信するように構成されている。発信機１１のアンテナ水平面における指向角は、例えば、４０°～８０°程度であってもよいし、６０°～８０°程度であってもよい。発信機１１のアンテナ垂直面における指向角は、例えば、３０°～４０°程度であってもよいし、３０°以下であってもよい。これらの指向角の範囲に対応して検知領域Ｒが設定される。

本明細書において「広帯域」とは、周波数帯域幅が１００ＭＨｚ以上で且つ５００ＭＨｚ以下の場合をいうものとする。そのため、発信機１１が発信する広帯域の無線電波の周波数帯域幅は、例えば、１００ＭＨｚ以上であってもよいし、３００ＭＨｚ以上であってもよい。「超広帯域」とは、周波数帯域幅が５００ＭＨｚを超える場合をいうものとする。そのため、発信機１１が発信する超広帯域の無線電波の周波数帯域幅は、例えば、３ＧＨｚ以上であってもよいが、電波法及びコストパフォーマンスに鑑みて４ＧＨｚ以下であってもよい。広帯域又は超広帯域の無線電波を用いる場合、無線電波の発信出力の電力スペクトルを小さくすることができ、生体Ｈに対する無線電波の影響を小さくすることができる。以下では、特に説明がない限り、「無線電波」は広帯域又は超広帯域の無線電波を意味する。

受信機１２は、発信機１１から発信された無線電波の反射波を受信可能に構成されている。発信機１１において広帯域又は超広帯域の無線電波を用いているので、受信機１２は、無線電波の反射波を反射パス長に対応した時間軸上で分離して受信することができる。すなわち、受信機１２は、検知領域Ｒの距離方向において複数に区切られたレンジビン（周波数帯域幅で決まる）ごとに、信号を抽出することが可能である。各レンジビンの幅は、例えば１０ｃｍ以下であってもよいし、３ｃｍ～４ｃｍ程度であってもよい。検知領域Ｒにおけるレンジビンの数は、レンジビンの幅及び検知領域Ｒの大きさに応じて適宜変更可能である。

受信機１２によるデータ取得の時間間隔（サンプリング周期）は、適宜設定しうる。生体データ取得装置２０による拍動成分の抽出（詳しくは後述する）を容易にするために、受信機１２は、生体の拍動に対応する周波数を基準として、反射波をオーバサンプリングしてもよい。受信機１２は、例えば、拍動に応じた周波数範囲の上限値（例えば１．６Ｈｚ）の２倍より大きいサンプリング周波数（例えば上限値の整数倍）にて反射波をオーバサンプリングしてもよい。なお、受信機１２以外でオーバサンプリングが行われてもよい。

通信機１３は、生体データ取得装置２０の通信機２３と通信可能に構成されている。通信機１３の通信機２３との通信方式は特に限定されず、例えば、無線通信であってもよい。無線通信の例として、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の通信方式が用いられてもよい。

制御部１４は、バス１５を介して、発信機１１、受信機１２及び通信機１３との間で信号の送受信を行い、これらの動作を制御するように構成されている。制御部１４は、例えば、プロセッサ１６と、メモリ１７と、ストレージ１８とを含む。

プロセッサ１６は、メモリ１７、ストレージ１８等のハードウェアに所定のソフトウェア（プログラム）を読み込むと所定の演算を行い、発信機１１からの無線電波の発信、受信機１２が受信した反射波の受信、通信機１３による通信、メモリ１７及びストレージ１８におけるデータの読み出し又は書き込みを実行する。これにより、送受信装置１０における各機能が実現される。

生体データ取得装置２０は、送受信装置１０により受信された反射波（受信データ）に基づいて、生体Ｈの生体データを取得するように構成されている。例えば、生体Ｈが呼吸をすると、それに応じて胸部が膨張収縮する。そのため、受信データには生体Ｈの呼吸に関する情報が含まれる。また、生体Ｈの心臓の拍動に応じて心臓が膨張収縮する。そのため、受信データには生体Ｈの拍動に関する情報も含まれる。

生体データ取得装置２０は、呼吸に関する情報及び拍動に関する情報の少なくとも一方を生体データとして取得する。生体データ取得装置２０は、図１に示されるように、送受信装置１０と離間して配置されていてもよい。生体データ取得装置２０は、例えば、生体Ｈが存在する室内とは異なる場所に設けられてもよい。生体データ取得装置２０に含まれる各要素を収容する筐体は、送受信装置１０に含まれる各要素を収容する筐体と別体であってもよい。

生体データ取得装置２０は、図３に示されるように、通信機２３と、制御部２４と、バス２５とを備える。通信機２３は、上述したように、送受信装置１０の通信機１３と通信可能に構成されている。生体データ取得装置２０は、通信機２３が内蔵されたコンピュータ装置又はパーソナルコンピュータにより構成されていてもよい。

制御部２４は、バス２５を介して、通信機２３との間で信号の送受信を行い、これの動作を制御するように構成されている。制御部２４は、例えば、プロセッサ２６と、メモリ２７（記憶部）と、ストレージ２８と（記憶部）とを含む。

プロセッサ２６は、メモリ２７、ストレージ２８等のハードウェアに所定のソフトウェア（プログラム）を読み込むと所定の演算を行い、送受信装置１０を介して取得した反射波の解析、通信機２３による通信、メモリ２７及びストレージ２８におけるデータの読み出し又は書き込みを実行する。これにより、生体データ取得装置２０における各機能が実現される。

続いて、送受信装置１０及び生体データ取得装置２０における各機能について、図４～図９を参照して説明する。送受信装置１０の制御部１４は、図４に示されるように、機能ブロックとして、送受信処理部３１と、記憶部３２とを含む。

送受信処理部３１は、発信機１１、受信機１２及び通信機１３の間で信号を送受信する機能を有する。具体的には、送受信処理部３１は、発信機１１に指示信号を送信して、発信機１１から無線電波を発信させる。送受信処理部３１は、受信機１２から反射波のデータ（反射波に応じた受信データ）を受信し、当該データを通信機２３に出力する。送受信処理部３１は、通信機１３に指示信号を送信して、受信データを生体データ取得装置２０に送信させる。

記憶部３２は、種々のデータを記憶する機能を有する。記憶部３２が記憶するデータとしては、例えば、読み出したプログラム、発信機１１の動作設定データ、受信機１２が受信した反射波に関する受信データ等が挙げられる。

生体データ取得装置２０の制御部２４は、図４に示されるように、機能ブロックとして、データ取得部４１と、信号強度算出部４２と、記憶部４３と、データ補正部４４（補正部）と、時間変動データ生成部４５（第１の生成部）と、生体データ生成部４６（第２の生成部）とを含む。

データ取得部４１は、通信機１３及び通信機２３を介して、反射波に応じた受信データを取得する機能を有する。データ取得部４１は、取得した受信データを信号強度算出部４２に出力する。

信号強度算出部４２は、データ取得部４１から出力された受信データに基づいて、各レンジビンのそれぞれにおける信号強度を算出する機能を有する。換言すると、信号強度算出部４２は、所定の時刻における、距離に対する信号強度の変化（レンジビン毎の信号強度の変化）を示す距離変動データを算出する。信号強度算出部４２は、受信データに対して、生体Ｈが検知領域Ｒに存在しない場合の無線電波の反射に基づいた参照受信データを用いて差分処理を施した上で、距離変動データを算出してもよい。この差分処理は、例えば、人または動いている物体（動体）を検知したり、それらの距離や動線を検出したり、マルチパスによる影響を低減するために行われる。

信号強度算出部４２によって算出された信号強度は、記憶部４３に出力される。以下では、サンプリング周期ごとに、時刻ｔ１，ｔ２，・・・，ｔＮ（Ｎは２以上の自然数）における距離変動データをそれぞれ、「第１の距離変動データ」、「第２の距離変動データ」、・・・、「第Ｎの距離変動データ」などと称し、第１～第Ｎの距離変動データのうち時刻ｔｎ（ｎは１～Ｎの自然数）における距離変動データを「第ｎの距離変動データ」と称する。信号強度算出部４２は、無線電波が生体Ｈから反射された反射波に基づいて、互いに異なる時刻ｔ１～ｔＮにおける第１～第Ｎの距離変動データをそれぞれ時間順に算出してもよい。

記憶部４３は、種々のデータを記憶する機能を有する。記憶部４３が記憶するデータとしては、例えば、読み出したプログラム、信号強度算出部４２が算出した複数の距離変動データ、データ補正部４４が補正した時系列データ（以下、「補正時系列データ」という。）、時間変動データ生成部４５が生成した時間変動データ、生体データ生成部４６が生成した生体データ（例えば、心拍間隔データ）、距離変動データの蓄積単位を示す設定値（以下、「設定時間」という。）等が挙げられる。設定時間は、メモリの容量に応じて予め定められてもよい。設定時間は、例えば、２０秒～３分程度の範囲内で定められてもよいし、３分以上であってもよい。

記憶部４３は、設定時間において信号強度算出部４２により算出された第１～第Ｎの距離変動データ（所定時間分の第１～第Ｎの距離変動データ）が時系列順に並べられた時系列データを記憶する。時系列データは、距離（レンジ）軸、時間軸、及び信号強度軸を含む３次元グラフにより示される。第ｎの距離変動データは、距離成分、時間成分、及び信号強度成分を含んでいる。図５（ａ）は、時系列データの一例を示す。図５（ａ）に示される時系列データは、６０秒間において得られた距離変動データである。この時系列データは、被験者（生体Ｈ）が送受信装置１０に正対した測定環境において、送受信装置１０から約１．３ｍだけ離れた位置に静止した状態で測定を開始し、約３０秒後から送受信装置１０に向かって徐々に近づいていった場合のデータである。そのため、被験者の胸部及び心臓（検知部位）からの反射波の信号強度が、距離変動データにおけるピーク付近に現れており、当該ピークでの距離成分が徐々に小さくなっている。

データ補正部４４は、記憶部４３に記憶されている時系列データを補正する機能を有する。データ補正部４４は、例えば、第ｎの距離変動データにおける検知部位に対応する距離成分が基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を行ってもよい。基準値は、例えば、生体データの取得ごとに、任意に設定される値であってもよい。データ補正部４４は、第１の距離変動データに含まれるピークでの距離成分の位置を基準値に設定してもよい。データ補正部４４は、当該補正処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、補正された時系列データ（補正時系列データ）を得てもよい。データ補正部４４は、補正処理として、例えば、第１～第Ｎの距離変動データを分割した複数のブロックそれぞれにおいて、生体Ｈの動きを近似（一次補正）し、検知部位に対応する距離成分を補正（二次補正）してもよい。そして、データ補正部４４は、複数のブロック間での距離成分を補正（三次補正）してもよい。データ補正部４４は、補正時系列データを時間変動データ生成部４５に出力する。

ここで、補正処理の例について具体的に説明する。この補正処理は、生体Ｈが動いていた場合であっても、検知部位からの反射に基づいた信号（信号強度の時間変動）を抽出するために行われる。まず、データ補正部４４は、第１～第Ｎの距離変動データにおいてピーク（散乱点）をそれぞれ算出する。このときに算出する「ピーク」は、信号強度が所定値よりも大きく、且つ極大となる点であってもよい。

ところで、マルチパス等の外乱の影響により、一つの距離変動データに複数のピークが算出される場合がある。この場合には、検知部位からの反射に基づくピーク以外のピークが時系列データには含まれうる。ここで、図６（ａ）に、外乱等に基づくピークを含む複数のピークｐｎが距離軸－時間軸の平面に白丸印（○印）でプロットされたグラフの一例を示す。以下では、図６（ａ）に例示される複数のピークｐｎを用いて、外乱等に由来するピークを含む距離変動データを補正するための補正処理を説明する。

まず、データ補正部４４は、時系列データが時間軸において所定の時間間隔（例えば数秒～数十秒間隔）で分割された複数のブロックごとに、複数のピークｐｎに対して近似線Ｃを描く（生成処理）。以下では、時系列データを時系列に沿って順に分割して得られる複数のブロックを、「第１のブロックＢ１」、「第２のブロックＢ２」、・・・、「第ＭのブロックＢＭ」（Ｍは、２以上の自然数）とそれぞれ称する場合がある。第１～第ＭのブロックＢ１～ＢＭのうち１つのブロックを「第ｍのブロックＢｍ」（ｍは、１～Ｍの自然数）と称する場合がある。

近似線Ｃは、１つのブロック内（所定の時間間隔）での生体Ｈの移動を推定した動線軌跡を意味する。近似線は、近似直線、あるいは二次又は多項近似を用いた多項近似曲線であってもよい。人の動作は、１秒以内であれば、ほぼ直線の動線軌跡となり、数秒程度であっても動線軌跡を二次曲線で近似することが可能である。

図６（ａ）の例では、一つの距離変動データごとに近似線Ｃを中心として左右に２つずつ目盛が示されている。一つの目盛間隔は一つのレンジビンに対応している。すなわち、図６（ａ）の目盛は、近似線Ｃを中心として距離軸の正側及び負側にそれぞれ２つずつレンジビンを描いたものである。データ補正部４４は、これら４つのレンジビンから外れた位置にあるピークを以降の処理において除外してもよい。レンジビンの設定数は、特に限定されない。例えば、近似線Ｃを中心として距離軸の正側及び負側にそれぞれ１つずつであってもよいし、ｘ個（ｘは３以上の自然数）ずつであってもよい。あるいは、近似線Ｃを中心として距離軸の正側に設定されるレンジビンの数は、近似線Ｃを中心として距離軸の負側に設定されるレンジビンの数よりも少なくてもよいし、多くてもよいし、同一であってもよい。

一般的に、近似線Ｃ付近のピークと胸部付近からの反射波とは一致することが多いが、生体Ｈが送受信装置１０に対して斜め方向を向いていると、近似線Ｃ付近のピークと胸部付近からの反射波とが異なることもある。そのため、データ補正部４４は、近似線Ｃを基準とした所定の範囲（以下、「散乱範囲」という。）において、検知部位からの反射点を検出してもよい。例えば、生体Ｈが人間であり、その横幅が４０～５０ｃｍ程度と仮定し、１ＧＨｚの無線電波が用いられる場合、図６（ａ）に例示されるように、散乱範囲は近似線Ｃから±２レンジビンに設定されてもよい。なお、この場合に、レンジビンの幅は１５ｃｍ程度であってもよい。

次に、データ補正部４４は、図６（ｂ）に示されるように、近似線Ｃが第１のブロックＢ１での基準値（ここでは、ｘ＝０の位置）と一致するように、ブロックＢ１内に含まれる距離変動データの距離成分を距離軸に沿って平行移動する（一次補正：ブロック補正処理）。ブロックＢ１での基準値は、任意に設定される値である。次に、データ補正部４４は、散乱範囲において、レンジビンごとに信号強度の時間変動を算出して、当該時間変動が最大値を示すレンジビンを選択してもよい。データ補正部４４は、例えば、同じレンジビン同士で、第ｎの距離変動データと第ｎ＋１の距離変動データとの間で信号強度の差分を求めることにより、レンジビンごとに信号強度の時間変動を算出してもよい。

図７（ａ）は、レンジビンにおける信号強度の時間変動が最も大きい点を検知部位からの反射点ｐｔとして検出した結果の一例を示す。図７（ａ）において、反射点ｐｔは黒丸印（●印）で示されている。次に、データ補正部４４は、図７（ｂ）に示されるように、検出された反射点ｐｔの距離成分が基準値と一致するように、ブロックＢ１内に含まれる距離変動データの距離成分を距離軸に沿って平行移動する（二次補正）。外乱等を含みうるピークｐｎではなく、レンジビンにおける信号強度の時間変動が最も大きい点を反射点ｐｔとして検出しているので、図７（ａ）又は図７（ｂ）に示されるように、時刻によって、ピークｐｎが反射点ｐｔと一致する場合もあり、ピークｐｎが反射点ｐｔと一致しない場合もある。以上の生成処理、一次補正及び二次補正が行われることで、マルチパス等の外乱に由来するピークが除去されうる。

データ補正部４４は、他のブロックについても上記と同様に、ブロックごとに同様の生成処理、一次補正及び二次補正を行う。以上のように、データ補正部４４は、第ｍのブロックＢｍにおいて、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｍのブロックＢｍに含まれる複数の距離変動データにおける信号強度のピークｐｎでの距離成分に基づいて近似線Ｃを生成する生成処理と、ブロックＢｍについて定められる基準値に当該近似線Ｃが近づくように複数の距離変動データの距離成分を補正する処理（一次補正及び二次補正）とを行う。データ補正部４４は、生成処理、一次補正及び二次補正を、第１～第Ｍのブロックそれぞれに対して行う。

ブロックごとの生成処理、一次補正及び二次補正では、ブロックごとに任意に定められる基準値が用いられてもよい。例えば、ブロック内において最初の距離変動データにおけるピークの位置が、当該ブロックでの基準値に設定されてもよい。このため、複数のブロックそれぞれにて生成処理、一次補正及び二次補正を行った後では、複数のブロック間において基準値の位置が互いにずれている。そのため、データ補正部４４は、複数のブロック間の基準値の位置が一致するように、それぞれのブロック内に含まれる距離変動データの距離成分を距離軸に沿って平行移動する（三次補正）。データ補正部４４は、三次補正において、最初のブロックＢ１における基準値を全てのブロックの基準値として採用してもよい。

以上のように、生成処理、一次補正、二次補正及び三次補正を経ることにより、図５（ｂ）に示されるように、生体Ｈが基準値で静止しているような補正時系列データが得られる。なお、図６（ａ）等では、説明を簡単にするために基準値の位置をｘ＝０としているが、図５（ａ）及び図５（ｂ）に示される例では、最初のブロックでの基準値の位置が１．３ｍ付近であり、１．３ｍ付近にピーク及び検知部位からの反射点が揃えられている。

時間変動データ生成部４５は、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち生体Ｈの検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を行う機能を有する。時間変動データ生成部４５は、例えば、所定時間分の第１～第Ｎの距離変動データに対して強度取得処理を行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成する。時間変動データ生成部４５は、例えば、補正時系列データ内の基準値（一例として、第１のブロックＢ１についての基準値）において時系列に沿って並べられた信号強度の集合を、時間変動データとして得てもよい。時間変動データは、検知部位からの反射波に応じた信号強度の時間変動を示している。図８（ａ）に示される波形「ｓ」は、時間変動データ生成部４５により生成された時間変動データの一例を示す。データ補正部４４による補正処理を経ることで、時間変動データでは、生体Ｈの動き（動作又は微体動）による影響が低減されている。時間変動データには、生体Ｈの検知部位における生体情報（呼吸及び拍動）が含まれている。

生体データ生成部４６は、生体Ｈの検知部位における生体データを生成する機能を有する。生体データ生成部４６は、例えば、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことにより、生体Ｈの検知部位における生体データを生成してもよい。生体データ生成部４６は、時間変動データに対する多重解像度解析において、当該時間変動データを高周波成分（高解像度成分）と低周波成分（低解像度成分）とに分解するウェーブレット変換を繰り返す。多重解像度解析における解像度レベルは、例えば、５～１０程度であってもよいし、７程度であってもよい。生体データ生成部４６は、例えば、基底関数となるウェーブレット関数として、Haarウェーブレット、Daubechiesウェーブレット、Symletウェーブレット、又はCoifletウェーブレットを用いてウェーブレット変換を行ってもよい。

ここで、時間変動データに対する多重解像度解析の例について具体的に説明する。図８（ｂ）～図８（ｉ）は、図８（ａ）に示される時間変動データを、多重解像度解析により分解した複数（ここでは８個）の波形（以下、「分解波形」という。）の一例を示す。生体データ生成部４６は、まず、時間変動データに対して１回目のウェーブレット変換を行うことで、高周波成分と低周波成分とに分解する。この時に分解された高周波成分は、図８（ｉ）に示される波形「ｄ１」である。生体データ生成部４６は、１回目のウェーブレット変換において分解された低周波成分に対して、２回目のウェーブレットを行う。この時に分解された高周波成分は、図８（ｈ）に示される波形「ｄ２」である。

生体データ生成部４６は、３回目以降のウェーブレット変換を同様に繰り返す。この例では、時間変動データに対して、７回のウェーブレット変換を行うことにより、当該時間変動データが８個のレベル（周波数帯）に分解されている。なお、図８（ｇ）、図８（ｆ）、図８（ｅ）、図８（ｄ）及び図８（ｃ）に示される波形「ｄ３」～「ｄ７」はそれぞれ、３～７回目のウェーブレット変換により分解された高周波成分である。図８（ｂ）に示される波形「ａ７」は、７回目のウェーブレット変換により分解された低周波成分である。

生体データ生成部４６は、複数の分解波形から拍動信号及び呼吸信号の少なくとも一方を抽出する。拍動信号は、時間変動データに含まれる生体Ｈの拍動に応じた成分である。呼吸信号は、時間変動データに含まれる生体Ｈの呼吸に応じた成分である。生体データ生成部４６は、例えば、複数の分解波形のうち、呼吸に応じた周波数範囲（例えば、０．５Ｈｚ以下）を有する分解波形を、呼吸信号として抽出してもよい。生体データ生成部４６は、複数の分解波形のうち、拍動に応じた周波数範囲（例えば０．８Ｈｚ～１．６Ｈｚ）を有する分解波形を、拍動信号として抽出してもよい。

図８（ｂ）～図８（ｉ）に示される例では、生体データ生成部４６は、図８（ｂ）に示される波形「ａ７」を呼吸信号として抽出してもよい。生体データ生成部４６は、図８（ｃ）に示される波形「ｄ７」を拍動信号として抽出してもよい。生体データ生成部４６は、複数の分解波形（例えば、図８（ｃ）及び図８（ｄ）に示される２つの波形）の周波数範囲が、拍動（呼吸）に応じた周波数範囲に対応する場合には、当該複数の分解波形を再合成することで、再合成された波形を拍動信号（呼吸信号）として抽出してもよい。再合成する際には、生体データ生成部４６は、当該複数の分解波形同士を加算することで、再合成された波形を生成してもよい。なお、生体データ生成部４６は、多重解像度解析に代えて独立成分分析法または移動平均差分法を用いて、時間変動データから呼吸信号と拍動信号とを分離してもよい。

生体データ生成部４６は、複数の分解波形から拍動信号を抽出する際に、拍動とは異なる生体Ｈの動きに対応する信号（以下、「非拍動信号」という。）を除外してもよい。拍動とは異なる生体Ｈの動きは、例えば、生体Ｈ自身に由来する拍動以外の周期的な動作、及び外部要因に由来して生体Ｈに生ずる周期的な動作を含む。前者の一例は、生体Ｈの呼吸動作を含む。後者の一例は、生体Ｈが搭乗している乗物の運転に伴い乗物から生体Ｈに作用する振動を含む。生体データ生成部４６は、拍動信号を抽出する際に、複数の分解波形のうちの非拍動信号を除外してもよい。生体データ生成部４６は、非拍動信号が除外された後の残りの複数の分解波形を再合成することで得られる信号を、拍動信号として抽出してもよい。生体データ生成部４６は、例えば、生体Ｈの呼吸動作に対応する図８（ｂ）に示される波形「ａ７」を除外したうえで、波形「ａ７」が除外された後の残りの波形「ｄ１」～「ｄ７」を再合成することで得られる信号を、拍動信号として抽出してもよい。

生体データ生成部４６は、拍動信号に含まれる極大となる複数の点において互いに隣り合う点同士の時間間隔を算出していくことで、図９に示されるように、心拍間隔の時間変動（Ｒ－Ｒ間隔：ＲＲＩ）を示す心拍間隔データを生体データとして生成してもよい。生体データ生成部４６は、拍動信号から心拍間隔データを生成する際に、心拍間隔を高精度に算出するために、拍動信号に対してスペクトル解析を行ってもよい。生体データ生成部４６は、例えば、自己回帰モデル（ＡＲ：autoregressive model）を用いたスペクトル解析を拍動信号に対して行ってもよい。ＡＲモデルを用いたスペクトル解析では、生体データ生成部４６は、バーグ法によりＡＲモデルのパラメータ（係数）を求めてもよく、赤池情報量基準（ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion）によりＡＲモデルの次数を決定してもよい。

生体データ生成部４６は、ＡＲモデルを用いたスペクトル解析によりノイズ成分が除去された拍動信号から、心拍間隔データを算出してもよい。生体データ生成部４６は、このように算出された心拍間隔データに基づいて、単位時間あたりの心拍の数（心拍数：heart rate，平均心拍：average heart rate）を生体データとして求めてよい。生体データ生成部４６は、上記と同様に、単位時間（例えば１分間）あたりの呼吸の数（呼吸数：respiratory rate）を生体データとして求めてもよい。なお、生体データ生成部４６は、ＡＲモデルに代えて、最大エントロピー法（ＭＥＭ：Maximum Entropy Method）又はメムカルク（MemCalc）解析システムを用いてスペクトル解析を行ってもよい。

生体データ取得装置２０は、生体データ生成部４６により生成された生体データ（例えば、心拍間隔データ）を外部に出力する機能を有していてもよい。生体データ取得システム１は、例えば、報知機（不図示）を備えていてもよく、生体データ取得装置２０は、当該報知機に生体データを出力してもよい。生体データ取得装置２０は、送受信装置１０及び生体データ取得装置２０とは別の場所（建物）に設けられている報知機に通信機２３を介してデータを送信してもよい。生体データ取得装置２０は、取得した生体データを記憶部４３に記憶してもよい。

［生体データ取得方法］
続いて、図１０を参照して、生体データ取得方法について説明する。なお、ここでは、生体データとして生体Ｈの拍動に関する情報（心拍間隔の時間変動）を取得する場合を例として説明する。

まず、送受信装置１０（制御部１４）の送受信処理部３１は、発信機１１に指示して、発信機１１から無線電波を検知領域Ｒに向けて発信させる。次に、送受信処理部３１は、受信機１２を介して無線電波の反射波に基づいた受信データを受信して、当該受信データを通信機１３に出力する。そして、送受信処理部３１は、通信機１３に指示して、受信データを生体データ取得装置２０の通信機２３に送信させる。

次に、生体データ取得装置２０（制御部２４）のデータ取得部４１は、通信機２３に送信された受信データを、時刻ｔ１における受信データとして取得する。データ取得部４１は、取得した時刻ｔ１の受信データを信号強度算出部４２に出力する。

次に、信号強度算出部４２は、時刻ｔ１の受信データに基づいて、距離に対する信号強度の変動を示す第１の距離変動データを算出する（図１０のステップＳ１）。信号強度算出部４２は、受信データに対して、生体Ｈが検知領域Ｒに存在しない場合の無線電波の反射に基づいた参照受信データを用いて差分処理を施した上で、第１の距離変動データを算出してもよい。信号強度算出部４２は、算出した第１の距離変動データを記憶部４３に出力する。

次に、記憶部４３は、第１の距離変動データを記憶する（図１０のステップＳ２）。そして、制御部２４は、初期時刻から設定時間が経過したかどうかを判断する（図１０のステップＳ３）。設定時間が経過していないと判断された場合（ステップＳ３：ＮＯ）、制御部２４は、ステップＳ１～Ｓ３を繰り返す。これにより、設定時間において、第１～第Ｎの距離変動データが記憶部４３に記憶される。

設定時間が経過したと判断された場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、データ補正部４４は、記憶部４３に記憶されている時系列データ（第１～第Ｎの距離変動データ）を補正する（図１０のステップＳ４）。データ補正部４４は、例えば、第ｎの距離変動データにおける検知部位に対応する距離成分（検知部位からの反射点）が基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を行う。データ補正部４４は、当該補正処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、補正された時系列データ（補正時系列データ）を生成する（図５（ａ）及び図５（ｂ）参照）。データ補正部４４は、図６（ａ）～図７（ｂ）に示される例のように、一次補正、二次補正、及び三次補正を行うことで、補正時系列データを生成してもよい。データ補正部４４は、補正時系列データを時間変動データ生成部４５に出力する。

次に、時間変動データ生成部４５は、補正時系列データに基づいて、時間変動データを生成する（図１０のステップＳ５）。時間変動データ生成部４５は、例えば、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち生体Ｈの検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を行う。時間変動データ生成部４５は、第１～第Ｎの距離変動データに対して強度取得処理を行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成する。時間変動データ生成部４５は、補正時系列データにおいて、生体データの取得処理ごとに設定される基準値に沿って並べられた信号強度の集合を、時間変動データとして得てもよい（図５（ｂ）及び図８（ａ）参照）。時間変動データ生成部４５は、生成した時間変動データを生体データ生成部４６に出力する。

次に、生体データ生成部４６は、時間変動データに対して多重解像度解析を行う（図１０のステップＳ６）。生体データ生成部４６は、時間変動データに対して、高周波成分と低周波成分とに分解するウェーブレット変換を繰り返すことで、互いに異なる周波数範囲を有する複数の分解波形（図８（ｂ）～図８（ｉ）参照）を生成する。

次に、生体データ生成部４６は、複数の分解波形から拍動成分を抽出する（図１０のステップＳ７）。生体データ生成部４６は、例えば、複数の分解波形のうち、拍動に応じた周波数範囲（例えば０．８Ｈｚ～１．６Ｈｚ）を有する分解波形を、拍動成分を示す拍動信号として抽出してもよい。生体データ生成部４６は、複数の分解波形の周波数範囲が、拍動に応じた周波数範囲に対応する場合には、当該複数の分解波形を再合成することで、再合成された波形を拍動信号として抽出してもよい。

次に、生体データ生成部４６は、拍動信号に基づいて心拍間隔データを生成する（ステップＳ８）。生体データ生成部４６は、例えば、拍動信号に含まれる極大となる複数の点において互いに隣り合う点同士の時間間隔を算出していくことで、心拍間隔データを生体データとして生成してもよい（図９参照）。生体データ生成部４６は、拍動信号から心拍間隔データを生成する際に、心拍間隔を高精度に算出するために、拍動信号に対してスペクトル解析を行ってもよい。生体データ生成部４６は、例えば、ＡＲモデルを用いたスペクトル解析によりノイズ成分が除去された拍動信号から、心拍間隔データを算出してもよい。

生体データ取得装置２０は、生体データ生成部４６により生成された心拍間隔データを外部（例えば外部の報知機）に出力してもよい。生体データ取得装置２０は、生体データ生成部４６により生成された心拍間隔データを記憶部４３に記憶してもよい。生体データ取得装置２０（制御部２４）は、ステップＳ３において最初の設定時間終了後に、ステップＳ１～Ｓ３を繰り返すことで、設定時間ごとに時系列データ（第１～第Ｎの距離変動データ）を繰り返し取得してもよい。生体データ取得装置２０は、設定時間ごとに行うステップＳ４～Ｓ８の一連の処理を繰り返すことで、設定時間ごとに心拍間隔データを算出してもよい。一の設定時間で行うステップＳ４～Ｓ８の一連の処理が、他の設定時間で行うステップＳ１～Ｓ３の処理と並行して行われてもよい。

［作用］
以上の例によれば、設定時間において反射波から得られる一定数の第１～第Ｎの距離変動データが時系列データとして記憶部４３に蓄積されている。そして、時系列データから、検知部位に対応する信号強度が時系列に沿って並べられた時間変動データが得られる。時間変動データに含まれる信号強度は、生体Ｈの検知部位に対応しているので、検知対象である生体Ｈが動いていても、検知部位に対応した信号強度に基づいて生体データが得られる。その結果、非接触にて生体データを精度良く検知することが可能となる。

検知対象である生体Ｈが動作している条件下で動きを考慮せずに時間変動データを得る場合、ある基準時間における生体Ｈからの反射位置を特定し、当該位置を測定位置（基準値）として、測定位置における信号強度の時間変動を抽出することになる。この場合、生体Ｈの動作により測定位置において検知部位の情報が含まれていない期間があるので、動きによって生体情報を正確に検知し難い。これに対して、上記の例では、第ｎの距離変動データにおける検知部位に対応する距離成分（レンジビン）が基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、補正時系列データが得られる。そして、時間変動データ生成部４５は、強度取得処理を実行する際に、補正時系列データから基準値における信号強度を対応強度として取得する。この場合、生体Ｈの動きが信号強度のピークでの距離成分の変動に現れ、当該ピーク付近での検知部位に対応する距離成分を基準値に近づけるように補正が行われることで、時系列データにおいて生体Ｈによる動きが補正される。そのため、生体Ｈの動きによる影響が低減された信号強度の時間変動データが得られ、当該時間変動データに基づいて生体データが取得される。その結果、生体Ｈが動いていたとしても、生体の生体データを精度良く検知することが可能となる。

以上の例によれば、補正処理は、第１～第Ｎの距離変動データのうち所定時間内に含まれる第ｐ～第ｑ（ｐ及びｑはそれぞれ、１≦ｐ＜ｑ≦Ｎを満たす自然数）の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が基準値に近づくように第ｐ～第ｑの距離変動データの距離成分を補正することを含んでいる。生体Ｈの動線軌跡は、距離変動データに含まれるピークでの距離成分の近似線によって表すことができる。これにより、距離変動データにおいて、マルチパス等の外乱によるピークが含まれていても、当該ピークは近似線から離れているので除外することができる。そのため、生体データの高精度な検知をより確実に行うことが可能となる。

以上の例によれば、補正処理は、時系列データを時系列に沿って順に分割することで得られる第１～第Ｍのブロックのうち第ｍのブロックＢｍにおいて、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｍのブロックに含まれる複数の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が、第１～第ＭのブロックＢ１～ＢＭのそれぞれについて定められる任意の基準値に近づくように複数の距離変動データの距離成分を補正するブロック補正処理を、第１～第ＭのブロックＢ１～ＢＭに対して行うことを含んでいる。この場合、ブロックごとに、生体Ｈの動線軌跡を表す近似線を算出するので、近似線を生体Ｈの動線軌跡により近づけることができる。そのため、生体データのより高精度な検知を行うことが可能となる。

以上の例によれば、生体データ生成部４６は、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことで、生体Ｈの検知部位における生体データを生成するように構成されている。この場合、多重解像度解析により、時間変動データから生体データに対応する周波数範囲の波形が抽出される。そのため、時間変動データに生体データ以外の成分が含まれていても、生体データを取得することが可能となる。

以上の例によれば、生体データ生成部４６は、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことで、時間変動データを複数の分解波形に分解し、複数の分解波形のうち生体Ｈの拍動に対応する拍動信号に基づいて生体Ｈの拍動に関する拍動データを生成するように構成されている。この場合、多重解像度解析により、時間変動データから拍動に対応する周波数範囲の波形が抽出される。そのため、時間変動データに生体Ｈの拍動以外の成分が含まれていても、拍動データを取得することが可能となる。

以上の例によれば、生体データ生成部４６は、ＡＲモデルを用いて拍動信号をスペクトル解析することにより、生体Ｈの心拍間隔の時間変動を示す心拍間隔データを生成するように構成されている。この場合、拍動信号に対してＡＲモデルを用いたスペクトル解析が行われることで、拍動信号に含まれるノイズが除去されるので、心拍間隔を精度良く算出することができる。

以上の例によれば、受信機１２は、生体の拍動に対応する周波数を基準として、反射波をオーバサンプリングしうる。すなわち、受信機１２から出力された受信データに基づいて信号強度算出部４２が算出する第１～第Ｎの距離変動データは、生体の拍動に対応する周波数を基準として、反射波をオーバサンプリングすることで得られたデータである。この場合、サンプリング周期が小さくなり、より多くのデータが得られるので、時間変動データから拍動信号を抽出することが容易である。

以上の例によれば、生体データ生成部４６は、複数の分解波形のうち、拍動とは異なる生体Ｈの動きに対応する信号を除外したうえで、心拍間隔データを生成するように構成されている。この場合、拍動とは異なる生体Ｈの動きによる情報が時間変動データから除外されるので、拍動データを精度良く検知することができる。

以上の例によれば、反射波に応じた受信データを生体データ取得装置２０に無線通信を用いて送信するように構成された通信機１３が備えられる。無線電波の発信及び反射波の受信を行う送受信装置１０に搭載可能な制御部（メモリ）の容量が小さい場合があるが、別体の生体データ取得装置２０内でデータの蓄積と処理を行うことで、大容量のデータの取扱いができる。そのため、長時間にわたり生体データの検知を継続することが可能となる。

［変形例］
以上、本開示に係る実施形態について詳細に説明したが、特許請求の範囲及びその要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を上記の実施形態に加えてもよい。

（１）生体データ取得システム１において、送受信装置１０（通信機１３）と生体データ取得装置２０（通信機２３）との間は、有線で通信可能に接続されていてもよい。

（２）生体データ取得装置２０は、送受信装置１０と同じ建物内に設けられてもよく、送受信装置１０とは異なる建物に取り付けられていてもよい。当該異なる建物としては、例えば、生体Ｈと別居している家族の家、健康管理サービスを提供する施設、救急医療サービスを提供する施設（日本において消防署）、病院などが挙げられる。これらの場合、生体Ｈとは離れた場所にいても、生体Ｈの状態を知ることができる。そのため、生体Ｈが単身生活者の場合であっても、生体Ｈの状態を見守ることが可能となる。生体データ取得装置２０は、取得した生体データから、生体Ｈの状態（異常の有無、健康状態）等を推定する機能を有していてもよい。

（３）生体データ取得システム１ではなく、図１１に示されるように、生体データ取得装置２０が、発信機１１及び受信機１２を更に有していてもよい。換言すると、生体データを取得する装置（生体データ取得装置２０）内に、無線電波の送受を行う発信機１１及び受信機１２が内蔵されていてもよい。図１１に示される生体データ取得装置２０は、制御部２４Ａと、発信機１１と、受信機１２とを有する点において、図３に示される生体データ取得装置２０と相違する。制御部２４Ａは、発信機１１及び受信機１２を制御する機能を有しており、図１２に示されるように、データ取得部４１に代えて送受信処理部４８を有する点において制御部２４と相違する。送受信処理部４８は、送受信処理部３１と同様の機能を有していてもよい。図１１に示される生体データ取得装置２０を備える生体データ取得システム１では、無線電波の発信及び受信を行うための機能が、生体データ取得装置２０とは別体の送受信装置１０ではなく、生体データ取得装置２０自体に設けられているので、システムを簡略化することが可能となる。

（４）生体データ取得システム１において、発信機１１及び受信機１２が別々の装置として構成されてもよい。つまり、生体データ取得システム１は、送受信装置１０に代えて、発信機１１及び一の制御部を有する発信装置と、受信機１２及び他の制御部を有する受信装置とを備えていてもよい。これらの発信装置、受信装置、及び生体データ取得装置２０は、互いに無線又は有線により通信可能に接続されていてもよい。発信機１１、受信機１２及び送受信処理部４８において、送信及び受信の双方に複数のアンテナ素子が配置されるＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）レーダ技術が用いられてもよい。

（５）生体データ取得装置２０は、複数の生体Ｈについて、生体データ（心拍間隔データ）をそれぞれ取得してもよい。検知領域Ｒに複数の生体Ｈ（例えば二人の検知対象者）が存在する場合がある。例えば、一の検知対象者は送受信装置１０から遠ざかり、他の検知対象者は送受信装置１０に近づく場合を考えると、距離変動データから得られる複数のピークｐｎ（散乱点）は、図１３に示されるような２つの散乱点群Ｃｌ１，Ｃｌ２（信号強度と距離の情報）として示される。

データ補正部４４は、１つのブロック内に複数の散乱点群が存在すること（１つのブロック内に複数人が存在すること）を検知した場合に、それぞれの散乱点群をクラスタ化してもよい。データ補正部４４は、クラスタ毎に一次補正、二次補正、及び三次補正を行って、クラスタ化された散乱点ごとに補正時系列データを一つずつ生成してもよい。時間変動データ生成部４５は、クラスタ化された散乱点ごとに得られた補正時系列データから時間変動データをそれぞれ生成してもよい。生体データ生成部４６は、クラスタ化された散乱点ごとに得られた時間変動データから生体データをそれぞれ生成してもよい。一の検知対象者に対する生体データの取得処理が完了した後に、他の検知対象者に対する生体データの取得処理が行われてもよい。

図１４～図１８を参照して、検知領域Ｒ内に一の生体Ｈ１と別の生体Ｈ２が存在する場合の生体データの取得処理の一例を説明する。検知領域Ｒ内に生体Ｈ１，Ｈ２が存在する場合、信号強度算出部４２は、無線電波が生体Ｈ１及び生体Ｈ２において反射された反射波に基づいて、時刻ｔ１～ｔＮにおける第１～第Ｎの距離変動データをそれぞれ時間順に算出してもよい。無線電波が生体Ｈ１及び生体Ｈ２において反射された反射波は、生体Ｈ１のみから反射された反射波と、生体Ｈ２のみから反射された反射波とを含む。記憶部４３は、生体Ｈ１及び生体Ｈ２において反射された反射波に基づいて得られる第１～第Ｎの距離変動データを含む時系列データを記憶してもよい。距離変動データの蓄積単位を示す設定時間が、上述した例に加えて、数秒～数十秒程度の範囲に設定されてもよい。設定時間の一例は、１秒～１８０秒程度であってもよく、３秒～１２０秒程度であってもよく、４秒～６０秒程度であってもよい。設定時間の他の例は、１秒よりも短い時間（例えば、数ミリ秒から数百ミリ秒程度）であってもよい。

図１４に示される時系列データは、約４秒間において得られる複数の距離変動データを含んでいる。当該時系列データは、被験者である生体Ｈ１及び生体Ｈ２が送受信装置１０に正対した測定環境において得られたデータである。より詳しくは、当該時系列データは、生体Ｈ１が送受信装置１０から約１．９ｍだけ離れた位置に静止し、且つ生体Ｈ２が送受信装置１０から約２．２ｍだけ離れた位置に静止した状態で測定が開始され、測定開始の約２秒後から、生体Ｈ１が送受信装置１０に徐々に近づくと共に、生体Ｈ２が送受信装置１０から徐々に遠ざかったときに取得されたデータである。

データ補正部４４は、記憶部４３が記憶する時系列データ（所定時間分の第１～第Ｎの距離変動データ）に基づいて、生体Ｈ１について補正処理と、生体Ｈ２についての補正処理とをそれぞれ行ってもよい。データ補正部４４は、検出された生体の数に応じて、複数のピークｐｎ（散乱点）を公知の手法によりクラスタ化してもよい。データ補正部４４は、例えば、レンジビンごとの信号強度の変化に基づいて、各生体（生体Ｈ１及び生体Ｈ２それぞれ）の動作を追跡することで、複数のピークｐｎを生体ごとにクラスタ化してもよい。

データ補正部４４は、例えば、第ｎの距離変動データにおける生体Ｈ１の検知部位に対応する距離成分が基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する上述の補正処理を行ってもよい。図１５（ａ）は、生体Ｈ１についてクラスタ化された複数のピークｐｎに基づき補正処理が行われて得られた補正時系列データを示している。なお、図１５（ｂ）に示されるように、二次補正が行われることで、観測時間によっては、ピークｐｎと一致しない反射点ｐｔが基準値（破線で示す位置）に揃えられる。

時間変動データ生成部４５は、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち生体Ｈ１の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を行ってもよい。時間変動データ生成部４５は、第１～第Ｎの距離変動データに対して、生体Ｈ１についての強度取得処理を行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成してもよい。時間変動データ生成部４５は、例えば、生体Ｈ１についての補正時系列データ内の基準値において時系列に沿って並べられた信号強度の集合を、時間変動データとして得てもよい。

図１６（ａ）は、図１４に示される補正前の時系列データにおいて、基準値（例えば、距離が１．９ｍ）での信号強度の時間変化を示している。図１６（ｂ）は、図１５（ａ）に示される補正後の時系列データにおいて、基準値での信号強度の時間変化を示している。図１６（ａ）に示す信号強度の時間変化では、測定開始の約２秒後から、生体Ｈ１の検知部位ではなく他の反射位置からの反射波の信号強度が得られている。図１６（ｂ）に示す信号強度の時間変化では、時系列データにおいて補正が行われているので、生体Ｈ１の検知部位からの反射波の信号強度が連続して得られている。

データ補正部４４は、生体Ｈ１についての補正処理とは別に、第ｎの距離変動データにおける生体Ｈ２の検知部位に対応する距離成分が別の基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を行ってもよい。図１７は、生体Ｈ２についてクラスタ化された複数のピークｐｎに基づき補正処理が行われて得られた補正時系列データを示している。

時間変動データ生成部４５は、生体Ｈ１についての強度取得処理とは別に、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち生体Ｈ２の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を行ってもよい。時間変動データ生成部４５は、第１～第Ｎの距離変動データに対して、生体Ｈ２についての強度取得処理を行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成してもよい。時間変動データ生成部４５は、例えば、生体Ｈ２についての補正時系列データ内の基準値において時系列に沿って並べられた信号強度の集合を、時間変動データとして得てもよい。

図１８（ａ）は、図１４に示される補正前の時系列データにおいて、基準値（例えば、距離が２．２ｍ）での信号強度の時間変化を示している。図１８（ｂ）は、図１７に示される補正後の時系列データにおいて、基準値での信号強度の時間変化を示している。図１８（ａ）に示す信号強度の時間変化では、測定開始の約２秒後から、生体Ｈ２の検知部位ではなく他の反射位置からの反射波の信号強度が得られている。図１８（ｂ）に示す信号強度の時間変化では、時系列データにおいて補正が行われているので、生体Ｈ２の検知部位からの反射波の信号強度が連続して得られている。なお、生体Ｈ２は、送受信装置１０から徐々に遠ざかっているので、後半部分において信号強度が全般的に低下している。

生体データ生成部４６は、生体Ｈ１についての時間変動データに基づいて、生体Ｈ１の検知部位における生体データを生成してもよい。生体データ生成部４６は、例えば、生体Ｈ１についての時間変動データに対して多重解像度解析を行うことにより、生体Ｈ１の検知部位における生体データを生成してもよい。生体データ生成部４６は、生体Ｈ２についての時間変動データに基づいて、生体Ｈ２の検知部位における生体データを生成してもよい。生体データ生成部４６は、例えば、生体Ｈ２についての時間変動データに対して多重解像度解析を行うことにより、生体Ｈ２の検知部位における生体データを生成してもよい。

以上の例の生体データ取得装置２０によれば、検知領域Ｒに複数の生体が存在していても、生体ごとに生体データを監視することが可能となる。

（６）検知対象の生体Ｈを人間としたときに、生体Ｈが同じ場所に留まって動作している場合（例えば、机での作業又は自動車運転時等）がある。この場合、データ取得部４１により取得される時系列データは、図６（ｂ）に示される状態に近くなる。このような場合、データ補正部４４は、ブロックごとの近似線の算出（一次補正）を行うことなく、二次補正及び三次補正を行ってもよい。動きが限定的な場合において、データ補正部４４は、散乱範囲に含まれるレンジビンの数を増加してもよい。

（７）生体データ生成部４６は、上述した多重解像度解析に代えて、時間変動データに対して高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）又はウェーブレット変換を行うことにより、平均呼吸数及び平均心拍数の少なくとも一方を生体データとして算出（生成）してもよい。拍動信号は呼吸信号に比べて微弱だが、例えば、観測時間を数分程度と長く設定することで、動いている生体Ｈの平均呼吸数及び心拍数（呼吸スペクトル及び拍動スペクトル）を推定することが可能となる。

（８）データ補正部４４は、二次補正を行った後に、ブロックごとに、第ｎの距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分と当該ブロックでの基準値との間の偏差に基づく誤差を算出してもよい。データ補正部４４は、算出した誤差が所定の閾値よりも小さいかどうかを判断してもよい。データ補正部４４は、当該誤差が所定の閾値よりも小さくなるまで、生成処理、一次補正及び二次補正を繰り返し行ってもよい。データ補正部４４は、例えば、上記誤差として、第１～第Ｎの距離変動データそれぞれにおけるピークでの距離成分と、基準値との間の平均平方二乗誤差（Root Mean Square Error）を算出してもよい。データ補正部４４は、ブロックごとの上記誤差が所定の閾値よりも小さくなった場合に、三次補正を行ってもよい。基準値は、例えば、生体Ｈの現実の位置であってもよい。

（９）データ補正部４４は、誤差の算出を行うことなく生成処理、一次補正及び二次補正を行い、三次補正を行った後に、一つのブロック（例えば、第１のブロックＢ１）の基準値を基準として、上記と同様に誤差を算出してもよい。図１９に示される生体データ取得方法は、ステップＳ４１が更に実行される点において、図１０に示される取得方法と相違する。データ補正部４４は、ステップＳ４の時系列データの補正を行った後に、上記誤差が閾値εよりも小さいかどうかを判断する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１において、上記誤差が閾値ε以上であると判断された場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、データ補正部４４は、ステップＳ４の補正処理を再度実行する。ステップＳ４１において、上記誤差が閾値εよりも小さいと判断された場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、制御部２４は、ステップＳ５～Ｓ８の一連の処理を実行する。

（１０）生体データ取得システム１は乗物に設けられていてもよい。生体データ取得システム１は、乗物内に設定された検知領域Ｒに存在する生体Ｈを検知対象として生体データを取得してもよい。乗物の一例は、自動車、自動二輪車（オートバイ）、鉄道車両、船、飛行機、及びヘリコプターを含む。乗物内の検知対象は、例えば、当該乗物の操縦者（運転者）及び同乗者を含む。図２０には、生体データ取得システム１が設けられた乗物６０が例示されている。

図２０に示されるように、生体データ取得システム１は、乗物６０の車室内に設けられてもよい。例えば、生体データ取得システム１の送受信装置１０は、検知領域Ｒが乗物６０の運転席を含むように配置されてもよい。一例として、送受信装置１０は、図２０に示されるように、フロントガラス５１に設けられてもよい。送受信装置１０は、フロントガラス５１に代えて、ダッシュボート５２、ハンドル部材５３、ルームミラー５４、及びルーフパネル５５のうちのいずれかの箇所に設けられてもよい。あるいは、送受信装置１０は、運転席に近い側のピラー５６（フロントガラス５１の横に位置するＡピラー）に設けられてもよい。生体データ取得システム１の生体データ取得装置２０も、乗物６０内に配置されてもよい。発信機１１及び受信機１２を有する生体データ取得装置２０（図１１参照）が、上記のいずれかの箇所に配置されてもよい。

生体データ取得システム１が、乗物６０に設けられた場合でも、生体データ取得装置２０において、図１０又は図１９に示されるデータ取得方法の一連の処理が実行されてもよい。この場合、ステップＳ１～Ｓ３が繰り返し実行されて得られる第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、無線電波が乗物６０内の生体Ｈにおいて反射された反射波に基づくデータである。乗物６０内の生体Ｈからの反射波に基づく時系列データに対して、ステップＳ４，Ｓ５の処理が施されることで時間変動データが生成されてもよい。

生体データ生成部４６は、時間変動データに対して、上述の例（７回のウェーブレット変換）とは異なり８回のウェーブレット変換を行うことにより、複数の分解波形を生成してもよい。生体データ生成部４６は、例えば、拍動信号を抽出する際に、呼吸信号に加えて、乗物６０に由来して生体Ｈに加わる振動に対応する非拍動信号を除外してもよい。生体データ生成部４６は、乗物６０に由来する振動の固有周波数が含まれる周波数範囲を有する分解波形を除外してもよい。生体データ生成部４６は、呼吸信号及び乗物６０に由来する非拍動信号を除外した後の残りの複数の分解波形を再合成することで、生体Ｈの拍動に応じた拍動信号を抽出してもよい。生体データ生成部４６は、当該拍動信号に対して、上述と同様に、ＡＲモデルを用いたスペクトル解析を行うことで、生体データ（例えば、心拍間隔データ）を生成してもよい。

図２１には、乗物６０内の生体Ｈから取得された心拍間隔データの一例が示されている。図２１に示される心拍間隔データは、道路上を走行させている乗物６０（自動車）内の運転者の心拍変動（Ｈｚ）を測定した結果であり、図２１には２回の測定を行った結果が示されている。なお、心拍変動（Ｈｚ）は、運転者の心拍間隔（ｓ）の逆数に対応する。図２１において、「測定値１」は、７回のウェーブレット変換を行い、呼吸信号を除いて得られた１回目の測定値であり、「測定値２」は、８回のウェーブレット変換を行い、呼吸信号と乗物６０に由来する非拍動信号とを除外して得られた２回目の測定値である。「参照値１」及び「参照値２」は、それぞれ測定値１及び測定値２に対応しており、比較のために接触式のセンサで得られた計測値である。参照値１及び参照値２は、測定値１及び測定値２をそれぞれ取得する際に、運転者の指先にＰＰＧ（光学式心拍センサ）を取り付けて計測されている。なお、送受信装置１０が運転席に近い側のピラー５６に取り付けられて、生体データの測定が行われている。

図２１に示される測定結果から、乗物６０内においても、図９に示される結果と同様に、生体Ｈの心拍間隔データが取得されることがわかる。また、測定値１と参照値１とを比較した場合の両者の相関は０．９５以下であり、測定値２と参照値２とを比較した場合の両者の相関は０．９６～０．９７であった。このことから、生体Ｈに接触させて計測した参照値を真値とした場合に、測定値１に比べて測定値２に含まれる誤差が小さいことがわかる。すなわち、乗物６０に由来する非拍動信号を除外することで、乗物６０内の生体Ｈの生体データがより精度良く検出されている。

以上の例の生体データ取得装置２０を有する乗物６０によれば、乗物６０内の１又は複数の生体に関する生体データを監視することが可能となる。生体データ生成部４６が、乗物６０に由来する非拍動信号を除外したうえで、拍動データを生成するので、乗物６０に由来する情報が時系列データに含まれていても、拍動データを精度良く検知することができる。なお、上述の補正処理が行われることで、運転者の運転時における動作（例えば、左右方向の確認動作、又は各種の操作に伴う動作）があっても、精度良く生体データを検知できる。

例１．本開示の一つの例に係る生体データ取得装置は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部（４３）であって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻（時刻ｔ１～ｔＮ）において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体（Ｈ）において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部（４３）と、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体（Ｈ）の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部（４５）と、時間変動データに基づいて、生体（Ｈ）の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部（４６）とを備える。この場合、所定期間において反射波から得られる一定数の距離変動データが時系列データとして記憶部に蓄積されている。そして、時系列データから、検知部位に対応する信号強度が時系列に沿って並べられた時間変動データが得られる。時間変動データに含まれる信号強度は、生体の検知部位に対応しているので、検知対象である生体が動いていても、検知部位に対応した信号強度に基づいて生体データが得られる。その結果、非接触にて生体データを精度良く検知することが可能となる。

例２．例１の生体データ取得装置において、第ｎの距離変動データにおける検知部位に対応する距離成分が基準値に近づくように第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、補正時系列データを得るように構成された補正部（４４）を更に備えてもよい。第１の生成部（４５）は、強度取得処理を実行する際に、補正時系列データから基準値における信号強度を対応強度として取得してもよい。この場合、検知部位に対応する距離成分を基準値に近づけるように補正が行われることで、時系列データにおいて生体Ｈによる動きが補正される。そのため、生体の動きによる影響が低減された信号強度の時間変動データが得られ、当該時間変動データに基づいて生体データが取得される。その結果、生体Ｈが動いていたとしても、生体の生体データを精度良く検知することが可能となる。

例３．例２の生体データ取得装置において、補正処理は、第１～第Ｎの距離変動データのうち所定時間内に含まれる第ｐ～第ｑ（ｐ及びｑはそれぞれ、１≦ｐ＜ｑ≦Ｎを満たす自然数）の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が任意の基準値に近づくように第ｐ～第ｑの距離変動データの距離成分を補正することを含んでいてもよい。生体の動線軌跡は、距離変動データにおけるピークでの距離成分の近似線により表すことができる。これにより、距離変動データにおいて、マルチパス等の外乱によるピークが含まれていても、当該ピークは近似線から離れているので除外することができる。そのため、生体データの高精度な検知をより確実に行うことが可能となる。

例４．例２の生体データ取得装置において、補正処理は、時系列データを時系列に沿って順に分割することで得られる第１～第Ｍのブロックのうち第ｍのブロックにおいて、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｍのブロックに含まれる複数の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が、第１～第Ｍのブロックのそれぞれについて定められる任意の基準値に近づくように複数の距離変動データの距離成分を補正するブロック補正処理を、第１～第Ｍのブロックに対して行うことを含んでいてもよい。この場合、ブロックごとに、生体Ｈの動線軌跡を表す近似線を算出するので、近似線を生体Ｈの動線軌跡により近づけることができる。そのため、生体データのより高精度な検知を行うことが可能となる。

例５．例１～例４のいずれかの生体データ取得装置において、第２の生成部（４６）は、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことにより、生体（Ｈ）の検知部位における生体データを生成するように構成されていてもよい。この場合、多重解像度解析により、時間変動データから生体データに対応する周波数範囲の波形が抽出される。そのため、時間変動データに生体データ以外の成分が含まれていても、生体データを取得することが可能となる。

例６．例５の生体データ取得装置において、第１の生成部（４５）は、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことで、時間変動データを複数の分解波形に分解し、複数の分解波形のうち生体（Ｈ）の拍動に対応する拍動信号に基づいて生体（Ｈ）の拍動に関する拍動データを生成するように構成されていてもよい。この場合、多重解像度解析により、時間変動データから拍動に対応する周波数範囲の波形が抽出される。そのため、時間変動データに生体の拍動以外の成分が含まれていても、拍動データを取得することが可能となる。

例７．例６の生体データ取得装置において、ＡＲモデルを用いて拍動信号をスペクトル解析することにより、生体（Ｈ）の心拍間隔の時間変動を示す心拍間隔データを生成するように構成されていてもよい。この場合、拍動信号に対してＡＲモデルを用いたスペクトル解析が行われることで、拍動信号に含まれるノイズが除去されるので、心拍間隔を精度良く算出することができる。

例８．例６又は例７の生体データ取得装置において、第１～第Ｎの距離変動データは、生体の拍動に対応する周波数を基準として、反射波をオーバサンプリングすることで得られたデータであってもよい。この場合、サンプリング周期が小さくなり、より多くのデータが得られるので、時間変動データから拍動信号を抽出することが容易である。

例９．例６～８のいずれかの生体データ取得装置において、第２の生成部（４６）は、複数の分解波形のうち、拍動とは異なる生体（Ｈ）の動きに対応する信号を除外したうえで、拍動データを生成するように構成されていてもよい。この場合、拍動とは異なる生体の動きによる情報が時間変動データから除外されるので、拍動データを精度良く検知することができる。

例１０．例１～例９の生体データ取得装置において、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、無線電波が生体（Ｈ１）及び別の生体（Ｈ２）において反射された反射波に基づいて得られるデータである。第１の生成部（４５）は、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち生体（Ｈ１）の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成されており、且つ、第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち別の生体（Ｈ２）の検知部位に対応する別の対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、別の対応強度が時系列に沿って並べられた別の時間変動データを生成するように構成されていてもよい。第２の生成部（４６）は、時間変動データに基づいて、生体（Ｈ１）の検知部位における生体データを生成するように構成されており、且つ、別の時間変動データに基づいて、別の生体（Ｈ２）の検知部位における生体データを生成するように構成されていてもよい。この場合、検知領域に複数の生体が存在していても、生体ごとに生体データを監視することが可能となる。

例１１．例１～例１０のいずれかの生体データ取得装置は、無線電波を発信するように構成された発信部（１１）と、反射波を受信するように構成された受信部（１２）とを更に備えていてもよい。この場合、無線電波の発信及び受信を行うための機能が、生体データ取得装置とは別体の装置ではなく、生体データ取得装置自体に設けられているので、システムを簡略化することが可能となる。

例１２．本開示の一つの例に係る生体データ取得システムは、例１～例７のいずれかの装置（２０）と、無線電波を発信するように構成された発信部（１１）と、反射波を受信するように構成された受信部（１２）とを備える。この場合、例１と同様の作用効果を奏する。

例１３．例１２の生体データ取得システムは、反射波に応じた受信データを生体データ取得装置（２０）に無線通信を用いて送信するように構成された通信部（１３）を更に備えていてもよい。無線電波の発信又は反射波の受信の少なくとも一方を行う装置に搭載可能な制御部（メモリ）の容量が小さい場合があるが、別体の生体データ取得装置内でデータの蓄積と処理を行うことで、大容量のデータの取扱いができる。そのため、長時間にわたり生体データの検知を継続することが可能となる。

例１４．本開示の一つの例に係る乗物は、生体データ取得装置（２０）を備える乗物（６０）である。生体データ取得装置（２０）は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部（４３）であって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻（時刻ｔ１～ｔＮ）において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体（Ｈ）において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部（４３）と、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体（Ｈ）の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部（４５）と、時間変動データに基づいて、生体（Ｈ）の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部（４６）とを有する。この場合、例１と同様の作用効果を奏する。

例１５．例１４の乗物において、第２の生成部（４６）は、時間変動データに対して多重解像度解析を行うことで、時間変動データを複数の分解波形に分解し、且つ、複数の分解波形のうち乗物（６０）に由来する生体（Ｈ）の信号に対応する信号を除外したうえで、複数の分解波形のうち生体（Ｈ）の拍動に対応する拍動信号に基づいて生体（Ｈ）の拍動に関する拍動データを生成するように構成されていてもよい。この場合、乗物に由来する生体の動きに関する情報が時系列データに含まれていても、拍動データを精度良く検知することができる。

例１６．本開示の一つの例に係る生体データ取得方法は、第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを生成することであって、第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、時系列データを生成することと、第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち生体（Ｈ）の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成することと、時間変動データに基づいて、生体（Ｈ）の検知部位における生体データを生成することとを含む。この場合、例１と同様の作用効果を奏する。

１…生体データ取得システム、１０…送受信装置、１１…発信機、１２…受信機、１３…通信機、２０…生体データ取得装置、２４…制御部、４３…記憶部、４４…データ補正部、４５…時間変動データ生成部、４６…生体データ生成部、６０…乗物。

Claims (16)

1. 第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部であって、前記第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部と、
   前記第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち前記生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、前記対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部と、
   前記時間変動データに基づいて、前記生体の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部とを備える、生体データ取得装置。
2. 前記第ｎの距離変動データにおける前記生体の検知部位に対応する距離成分が任意の基準値に近づくように前記第ｎの距離変動データの距離成分を補正する補正処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、補正時系列データを得るように構成された補正部を更に備え、
   前記第１の生成部は、前記強度取得処理を実行する際に、前記補正時系列データから前記基準値における信号強度を前記対応強度として取得する、請求項１に記載の生体データ取得装置。
3. 前記補正処理は、前記第１～第Ｎの距離変動データのうち所定時間内に含まれる第ｐ～第ｑ（ｐ及びｑはそれぞれ、１≦ｐ＜ｑ≦Ｎを満たす自然数）の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が前記基準値に近づくように前記第ｐ～第ｑの距離変動データの距離成分を補正することを含む、請求項２に記載の生体データ取得装置。
4. 前記補正処理は、前記時系列データを時系列に沿って順に分割することで得られる第１～第Ｍのブロック（Ｍは２以上の自然数）のうち第ｍ（ｍは１～Ｍの自然数）のブロックにおいて、前記第１～第Ｎの距離変動データのうち前記第ｍのブロックに含まれる複数の距離変動データにおける信号強度のピークでの距離成分に基づいて得られる近似線が、前記第１～第Ｍのブロックのそれぞれについて定められる任意の基準値に近づくように前記複数の距離変動データの距離成分を補正するブロック補正処理を、前記第１～第Ｍのブロックに対して行うことを含む、請求項２に記載の生体データ取得装置。
5. 前記第２の生成部は、前記時間変動データに対して多重解像度解析を行うことにより、前記生体の検知部位における生体データを生成するように構成されている、請求項１～４のいずれか一項に記載の生体データ取得装置。
6. 前記第２の生成部は、前記時間変動データに対して前記多重解像度解析を行うことで、前記時間変動データを複数の分解波形に分解し、前記複数の分解波形のうち前記生体の拍動に対応する拍動信号に基づいて前記生体の拍動に関する拍動データを生成するように構成されている、請求項５に記載の生体データ取得装置。
7. 前記第２の生成部は、ＡＲモデルを用いて前記拍動信号をスペクトル解析することにより、前記生体の心拍間隔の時間変動を示す心拍間隔データを生成するように構成されている、請求項６に記載の生体データ取得装置。
8. 前記第１～第Ｎの距離変動データは、前記生体の拍動に対応する周波数を基準として、前記反射波をオーバサンプリングすることで得られたデータである、請求項６又は７に記載の生体データ取得装置。
9. 前記第２の生成部は、前記複数の分解波形のうち、前記拍動とは異なる前記生体の動きに対応する信号を除外したうえで、前記拍動データを生成するように構成されている、請求項６～８のいずれか一項に記載の生体データ取得装置。
10. 前記第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、前記無線電波が前記生体及び別の生体において反射された反射波に基づいて得られたデータであり、
    前記第１の生成部は、
    前記第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち前記生体の検知部位に対応する前記対応強度を取得する前記強度取得処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、前記対応強度が時系列に沿って並べられた前記時間変動データを生成するように構成されており、且つ、
    前記第ｎの距離変動データにおける信号強度のうち前記別の生体の検知部位に対応する別の対応強度を取得する前記強度取得処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、前記別の対応強度が時系列に沿って並べられた別の時間変動データを生成するように構成されており、
    前記第２の生成部は、
    前記時間変動データに基づいて、前記生体の検知部位における生体データを生成するように構成されており、且つ、
    前記別の時間変動データに基づいて、前記別の生体の検知部位における生体データを生成するように構成されている、請求項１～９のいずれか一項に記載の生体データ取得装置。
11. 前記無線電波を発信するように構成された発信部と、
    前記反射波を受信するように構成された受信部とを更に備える、請求項１～１０のいずれか一項に記載の生体データ取得装置。
12. 請求項１～１０のいずれか一項に記載の生体データ取得装置と、
    前記無線電波を発信するように構成された発信部と、
    前記反射波を受信するように構成された受信部とを備える、生体データ取得システム。
13. 前記反射波に応じた受信データを前記生体データ取得装置に無線通信を用いて送信するように構成された通信部を更に備える、請求項１２に記載の生体データ取得システム。
14. 生体データ取得装置を備える乗物であって、
    前記生体データ取得装置は、
    第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを記憶するように構成された記憶部であって、前記第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が前記乗物内の生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、記憶部と、
    前記第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち前記生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、前記対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成するように構成された第１の生成部と、
    前記時間変動データに基づいて、前記生体の検知部位における生体データを生成するように構成された第２の生成部とを有する、乗物。
15. 前記第２の生成部は、
    前記時間変動データに対して多重解像度解析を行うことで、前記時間変動データを複数の分解波形に分解し、且つ、
    前記複数の分解波形のうち、前記乗物に由来した前記生体の動きに対応する信号を除外したうえで、前記複数の分解波形のうち前記生体の拍動に対応する拍動信号に基づいて、前記生体の拍動に関する拍動データを生成するように構成されている、請求項１４に記載の乗物。
16. 第１～第Ｎ（Ｎは２以上の自然数）の距離変動データが時系列順に並べられた時系列データを生成することであって、前記第１～第Ｎの距離変動データはそれぞれ、互いに異なる時刻において、広帯域又は超広帯域の無線電波が生体において反射された反射波に基づいて得られる、距離に対する信号強度の変化を示すデータである、前記時系列データを生成することと、
    前記第１～第Ｎの距離変動データのうち第ｎ（ｎは１～Ｎの自然数）の距離変動データにおける信号強度のうち前記生体の所定の検知部位に対応する対応強度を取得する強度取得処理を前記第１～第Ｎの距離変動データに対して行うことにより、前記対応強度が時系列に沿って並べられた時間変動データを生成することと、
    前記時間変動データに基づいて、前記生体の検知部位における生体データを生成することとを含む、生体データ取得方法。

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