JPWO2018025421A1 - 物体検知装置および物体検知方法 - Google Patents

Abstract

物体検知装置１０００は、電波によって物体１００１を検知するための装置である。物体検知装置１０００は、時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を送信信号として放射する送信部１０９１と、物体１００１からの電波を受信信号として受信し、更に受信した受信信号に送信部１０９１から取得した送信信号をミキシングしてベースバンド信号を生成する受信部１０９２と、サンプリング時間毎のベースバンド信号の測定値から電波の到来方向を推定し、推定したサンプリング時間毎の到来方向に基づいて電波の強度分布を特定し、特定した強度分布に基づいて物体１００１を検知する、データ処理部１０９３とを備えている。

Description

本発明は、対象物で反射又は対象物から放射された電波から対象物を検知するための、物体検知装置、及び物体検知方法に関する。

電波（マイクロ波、ミリ波、テラヘルツ波など）は、光と異なり、物体を透過する能力に優れている。この電波の透過能力を活用して、衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査するイメージング装置（物体検知装置）が実用化されている。同様にして、衛星又は航空機から雲を透過して地表を画像化するリモートセンシング技術も実用化されている。

また、物体検知装置における画像化の方式としては、いくつかの方式が提案されている。一つは、アレイアンテナ方式である（例えば、非特許文献１参照）。ここで、図２２及び図２４を用いて、アレイアンテナ方式について説明する。図２２は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した物体検知装置を示す図である。図２３は、図２２に示された受信機の構成を示す図である。

図２２に示すように、アレイアンテナ方式においては、物体検知装置は、送信機２１１と受信機２０１とを備えている。また、送信機２１１は、送信アンテナ２１２を備えている。受信機２０１は、受信アンテナ２０１_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎを備えている（Ｎは受信アンテナの数）。

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

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

また、図２３に示すように、アレイアンテナ方式が採用される場合、受信機２０１は、Ｎ本の受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎを備えている。受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで、角度θ_k(k=1,2,・・・K)を持つＫ個の到来波２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｋを受信する。到来波２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｋの複素振幅を[s(θ₁), s(θ₂),・・・, s(θ_K)]とする。受信機２０１はダウンコンバータ（図２３では非図示）を備えていて、前記ダウンコンバータは各受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで受信したRF信号の複素振幅（ベースバンド信号）[r₁,r₂,・・・,r_N]を抽出する。受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで受信した信号の複素振幅[r₁,r₂,・・・,r_N]は信号処理部２０５へ出力される。

受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎにおける、受信信号の複素振幅[r₁,r₂,・・・,r_N]と、到来波の複素振幅[s(θ₁), s(θ₂),・・・, s(θ_K)]との関係は、以下の式（１）で与えられる。

上記式（１）において、n(t)はノイズ成分を要素とするベクトルである。添字Tはベクトルないし行列の転置を表す。dはアンテナ間の距離、λは到来波（ＲＦ信号）２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｋの波長である。

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

到来方向推定のアルゴリズムでは、測定で得た受信信号rから相関行列R=E[r・r^H]を計算する。ここでE[]は括弧内の要素に時間平均の処理を施す事を表し、添字Hは複素共役転置を表す。次に、計算した相関行列Rから、以下の式（２）〜（４）で示すいずれかの評価関数が計算される。

MUSIC法におけるE_N=[e_K+1,・・・,e_N]は、相関行列Rの固有ベクトルの内、固有値がノイズn(t)の電力となるN−(K+1)個のベクトルで構成した行列である。

また、図２３で示した従来型のアンテナアレイにおいて、受信信号rから相関行列Rを計算する過程、更には、式（２）〜（４）の評価関数を計算する過程は、信号処理部２０５で実施される。

非特許文献１に記載の理論によれば、式（２）〜式（４）で示した評価関数は、到来波の角度θ₁,θ₂,・・・,θ_Kにおいてピークを持つ。従って、評価関数を計算してそのピークを見れば、到来波の角度を求める事ができる。式（２）〜式（４）の評価関数で得た到来波の角度分布から、対象物の位置や形状を画像として表示する事ができる。

式(A2)〜式(A4)で示した評価関数の内、特に式（２）のビームフォーマ法を適用する場合の信号処理部は、図２４において示される。図２４は、図２２に示された受信機においてビームフォーマ法が適用される場合の例を示す図である。

図２４で示した従来型のアンテナアレイの移相器２０６_１、２０６_２、・・・、２０６_Ｎと合成器２０７が、図２３で示した従来型のアンテナアレイにおける信号処理部２０５に対応する。移相器２０６_１、２０６_２、・・・、２０６_Ｎは、それぞれ、受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎで受信した到来波の複素振幅２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｎに対し、位相回転Φ_１、Φ_２、・・・、Φ_Ｎを加える。位相回転Φ_１、Φ_２、・・・、Φ_Ｎが加えられた到来波２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｎは、加算器２０７で加算される。

移相器２０６_１、２０６_２、・・・、２０６_Ｎと、加算器２０７とは、アナログ回路によって実装される事もあれば、コンピュータに組み込まれたソフトウェアによって実装される事もある。また、アレイアンテナ方式では、移相器２０６_１、２０６_２、・・・、２０６_Ｎにおける、位相回転Φ_１、Φ_２、・・・、Φ_Ｎの設定により、アレイアンテナの指向性が制御される。受信アンテナ２０２の指向性をｇ（θ）とし、受信アンテナ２０２_ｎで受信した到来波２０８_ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）の振幅と位相とをそれぞれａ_ｎおよびφ_ｎとした場合、アレイアンテナの指向性Ｅ（θ）は、以下の式（５）のように計算される。

式（５）において、アレイアンテナの指向性Ｅ（θ）から受信アンテナ２０２の指向性ｇ（θ）を除去した指向性成分ＡＦ（θ）は、アレイファクターと呼ばれる。アレイファクターＡＦ（θ）が、アレイアンテナを形成した事による指向性の効果を表す。受信アンテナ２０２_ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）で受信した信号は、ｇ（θ）ａ_ｎｅｘｐ（ｊφ_ｎ）である。また、移相器２０６_ｎの位相回転Φ_ｎを受けた信号ｇ（θ）ａ_ｎｅｘｐ（ｊφ_ｎ）ｅｘｐ（ｊΦ_ｎ）がｎ＝１，２，・・・，Ｎに渡って加算器２０７で加算されて得られた信号が、式（５）の指向性Ｅ（θ）として得られる。

到来波２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｎの入射角をθとした場合、到来波２０８_ｎの位相φ_ｎは、−２π・ｎ・ｄ・ｓｉｎθ／λで与えられる（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）。ここで、ｄは受信アンテナ２０２_ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）の間隔であり、λは到来波２０８_１、２０８_２、・・・、２０８_Ｎの波長である。

上記の式（５）において、振幅ａ_ｎがｎによらず一定とした場合、移相器２０６_ｎの位相回転Φ_ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）が到来波２０８_ｎの位相φ_ｎに−１を掛けた値と等しくなるように設定すると、アレイファクターＡＦ（θ）は角度θの方向において最大となる。このことは、即ち、移相器２０６_ｎの位相回転Φ_ｎによるアレイアンテナの指向性の制御法を示している。

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

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

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

また、実際の物体検知装置は、２次元画像を表示するため、図２５で示すように、受信アンテナ２０２は、縦方向と横方向とにそれぞれＮ個ずつ設置されている。この場合、全体で必要なアンテナの数はＮ^２個となる。図２５は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。

また、２次元画像を表示するための方式としては、Mills Cross方式も知られている（例えば、非特許文献２参照）。図２６は、Mills Cross方式を採用した物体検知装置を示す図である。図２６に示すように、この物体検知装置は、縦方向に配列された１次元のアレイアンテナ２０１と、横方向に配列された１次元のアレイアンテナ２０１とを備えている。そして、この物体検知装置では、乗算器２２１は、縦方向にある受信アンテナと横方向にある受信アンテナとの組毎に、信号の積を算出する。よって、算出された積を用いることで、２次元画像を表示することが可能となる。

続いて、図２７を用いて、物体検知装置における画像化の他の方式として、合成開口レーダー（ＳＡＲ：Synthetic Aperture Radar）方式について説明する。図２７は、従来からの合成開口レーダ方式を採用した物体検知装置を示す図である。

図２７に示すように、合成開口レーダー方式において、物体検知装置は、送信機３１１と受信機３０１とを備えている。また、送信機３１１は、送信アンテナ３１２を備えている。受信機３０１は、受信アンテナ３０２_１〜３０２_Ｎを備えている（Ｎは受信アンテナの数）。

送信機３１１は、送信アンテナ３１２から、ＲＦ信号（電波）３１３を検知対象物３０４_１、３０４_２、・・・、３０４_Ｋ（Ｋは検知対象物の数）に向けて照射する。ＲＦ信号（電波）３１３は、検知対象物３０４_１、３０４_２、・・・、３０４_Ｋにおいて反射され、反射波３０３_１、３０３_２、・・・、３０３_Ｌがそれぞれ発生する。

この時、受信機３０１_１は、最初の位置から、３０１_２、・・・、３０１_Ｎの位置に移動しながら、各位置において反射波３０３_１、３０３_２、・・・、３０３_Ｋを受信する。図２５において、３０２_１、３０２_２、・・・、３０２_Ｎは、それぞれ、各位置での受信アンテナを示している。

また、これにより、１つの受信アンテナは、受信アンテナ３０２_１、３０２_２、・・・、３０２_Ｎとして機能する。即ち、図２７にいては、１つの受信アンテナが、図２２で示したアレイアンテナ方式における受信アンテナ２０２_１、２０２_２、・・・、２０２_Ｎと同じく、Ｎ本のアンテナによる受信アレイアンテナ（仮想アレイアンテナ）を形成する。

従って、図２７で示した合成開口レーダー方式においても、図２２で示したアレイアンテナ方式と同じく、受信機３０１は、受信した反射波３０３_１、３０３_２、・・・、３０３_Ｋに基づいて、検知対象物３０４_１、３０４_２、・・・、３０４_Ｋから反射されている電波強度を算出する。その後、受信機３０１は、算出した電波強度の分布を画像化する。これにより、検知対象物３０４_１、３０４_２、・・・、３０４_Ｋそれぞれの像が得られることになる。

なお、合成開口レーダー方式による物体検知装置の例が、特許文献４〜６において開示されている。

特表２０１３−５２８７８８号公報 特開２０１５−０１４６１１号公報 特許第５０８０７９５号公報 特許第４６５３９１０号公報 特表２０１１−５１３７２１号公報 特開２０１５−０３６６８２号公報

菊間信良、"アレーアンテナの基礎"、MWE2010 Digest,(2010) B. R. Slattery,"Use of Mills cross receiving arrays in radar systems," PROC.IEE,Vol.113,No.11,NOVEMBER 1966, pp.1712-1722.

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

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

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

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

また、実際の物体検知装置では、２次元画像を表示するため、図２６で示したように、受信アンテナ２０２は、縦方向と横方向とにそれぞれＮ個ずつ設置されている。この場合、全体で必要な受信アンテナの数はＮ^２個となる。従って、アレイアンテナ方式を採用するためには、全体で必要な受信アンテナ及びそれに付随する受信機の数は数万個程度となる。

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

また、上述した図２６に示したMills Cross方式の物体検知装置によれば、アレイアンテナ方式を採用する場合よりは、受信アンテナ及び受信機の数を減らすことは可能である。しかし、この場合であっても、必要な受信アンテナ及び受信機の数は、２Ｎ個であり、やはり数百個程度の受信アンテナが必要となる。従って、この場合であっても、コスト、装置サイズ及び重量の問題を解決することは困難である。

また、上述した図２７に示した合成開口レーダー方式を採用した物体検知装置においては、受信機を機械的に動かす必要があるため、走査時間の短縮が難しいという問題がある。そして、この問題は、物体検知装置によって、物品又は人を検査する時に、単位時間当りに検査できる対象物の数が限られるという問題につながる。また、特許文献６に開示されている物体検知装置においては、受信機を動かすための機械的な機構を必要としているため、装置のサイズ及び重量が増大するという問題が発生している。

上記で議論したように、一般的な物体検知装置では、装置のコスト、サイズ、重量が非常に大きなものになる。このため、物体検知装置を実際に使用できる用途及び機会は、限定されたものになる。また、採用する方式によっては、対象物を検査する速度も限られたものになる。

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

上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知装置は、電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を、送信信号として放射する、送信部と、
前記送信信号を取得し、前記物体で反射された前記電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に、取得した前記送信信号をミキシングして、ベースバンド信号を生成する、受信部と、
サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値から、前記電波の到来方向を推定し、推定した前記電波の到来方向に基づいて、前記電波の強度分布を特定し、特定した前記強度分布に基づいて、前記物体を検知する、データ処理部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知方法は、電波によって物体を検知するための方法であって、
（ａ）送信機によって、時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を、送信信号として放射する、ステップと、
（ｂ）受信機によって、前記送信信号を取得し、前記物体で反射された前記電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に、取得した前記送信信号を加算して、ベースバンド信号を生成する、ステップと、
（ｃ）データ処理装置によって、サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値から、前記電波の到来方向を推定し、推定した前記電波の到来方向に基づいて、前記電波の強度分布を特定し、特定した前記強度分布に基づいて、前記物体を検知する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。

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

図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を概略的に示す構成図である。 図２は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作原理を説明するための構成図である。 図３は、本発明の実施の形態１で送信される電波の周波数の変化を示す図である。 図４は、従来からのアレイアンテナ方式で用いられるパラメータと本発明の実施の形態における時間仮想アレイ方式で用いられるパラメータとの対応関係を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作原理を示す図である。 図６は、図５に示した物体検知装置にビームフォーマ法を適用した場合の動作原理を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１における物体検知装置のアンテナ利得の指向性の一例を示す特性図である。 図８は、本発明の実施の形態に１おける仮想アレイでの虚像の発生を説明する図である。 図９は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の具体的構成の一例を示すブロック図である。 図１０は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図１１は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成及び動作原理を示す図である。 図１２は、本発明の実施の形態２における物体検知装置で用いられるサブアレイの概念を説明する図である。 図１３は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図１４は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の構成及び動作原理を示す図である。 図１５は、本発明の実施の形態３における２次元周波数仮想アレイの相関行列の計算方法を説明する説明図である。 図１６は、本発明の実施の形態３における２次元周波数仮想アレイの相関行列の計算方法を説明する説明図である。 図１７は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図１８は、本発明の実施の形態３における物体検知装置から出力された画像の一例を示す図である。 図１９は、本発明の実施の形態４における物体検知装置の概略構成を示す図である。 図２０は、本発明の実施の形態４における物体検知装置の構成を具体的に示すブロック図である。 図２１は、本発明の実施の形態４において行なわれる周波数制御の一例を示す図である。 図２２は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した物体検知装置を示す図である。 図２３は、図２２に示された受信機の構成を示す図である。 図２４は、図２２に示された受信機においてビームフォーマ法が適用される場合の例を示す図である。 図２５は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。 図２６は、Mills Cross方式を採用した物体検知装置を示す図である。 図２７は、従来からの合成開口レーダ方式を採用した物体検知装置を示す図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における物体検知装置及び物体検知方法について、図１〜図１０を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態１における物体検知装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を概略的に示す構成図である。

図１に示す本実施の形態１における物体検知装置１０００は、電波によって物体１００１を検知するための装置である。図１に示すように、物体検知装置１０００は、送信部１０９１と、受信部１０９２と、データ処理部１０９３とを備えている。

送信部１０９１は、時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を、送信信号として放射する。受信部１０９２は、送信信号を取得し、検知対象となる物体（以下「対象物」と表記する。）１００１からの電波を受信信号として受信する。更に、受信部１０９２は、受信した受信信号に、取得した送信信号を掛算（ミキシング）して、ベースバンド信号を生成する。

また、図１に示すように、本実施の形態１では、送信部１０９１は送信アンテナ１００３を備え、受信部１０９２は受信アンテナ１００４を備えている。図１の例では、単一の受信部１０９２のみが図示されているが、本実施の形態１において、受信部１０９２及び受信アンテナ１００４の数は複数であっても良い。但し、本実施の形態１においては、受信部１０９２及び受信アンテナ１００４の数は、従来に比べて極めて少なくなる。

データ処理部１０９３は、サンプリング時間毎のベースバンド信号の測定値から、電波の到来方向を推定する。そして、データ処理部１０９３は、推定した電波の到来方向に基づいて、電波の強度分布を特定し、特定した強度分布に基づいて、対象物１００１を検知する。

ここで、物体検知装置１０００の動作原理についてまず図２及び図３を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作原理を説明する図である。図３は、本発明の実施の形態１で送信される電波の周波数の変化を示す図である。

図２で示した例では、x軸上に送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４とが配置され、K個の対象物１００１_１、・・・１００１_Ｋが、(x₁,z₀),・・・, (x_K,z₀)の位置に、それぞれ配置されている。送信アンテナ１００３からは、図３で示すように、キャリア周波数ｆが線形的に変化するＲＦ信号１０１０が送信されるものとする。キャリア周波数ｆは、１チャープ周期（Ｔ_{ｃｈｉｒｐ}）の間に、最小周波数ｆ_ｍｉｎから最大周波数ｆ_ｍａｘまで変化するものとする。キャリア周波数ｆの帯域幅をＢＷ（＝ｆ_ｍａｘ−ｆ_ｍｉｎ）、キャリア周波数の時間傾きをα＝ＢＷ／Ｔ_{ｃｈｉｒｐ}と定義する。

また、図２で示した例において、送信アンテナ１００３から対象物１００１_１、・・・１００１_Ｋに向けてＲＦ信号１０１０_１、・・・１０１０_Ｋが、それぞれ照射されているとする。更に、対象物１００１_１、・・・１００１_Ｋからの反射波１００７_１、・・・１００７_Ｋが、受信アンテナ１００４で受信されるものとする。

受信アンテナ１００４で受信された反射波１００７_１、・・・１００７_Ｋの合成波は、図１で示した受信部１０９２において、送信部１０９１から取得した送信信号と掛算（ミキシング）される。これにより、ベースバンド信号が生成される。ベースバンド信号Ｉ（ｔ）は、以下の式（６）で与えられる。

上記式（６）において、t’は1チャープ周期内の時刻であり、図３におけるt₀からt_Mに相当する。hをチャープ番号として、t’ = t−h・T_chirpと表記されるとおり、1チャープ周期（Ｔ_chirp）を過ぎる毎にt’はt₀から取り直す必要がある。σ(x_k)は、対象物k (k=1,2,・・・,K)の反射率である。L(x_k)は、対象物kを経由した送信アンテナから受信アンテナまでの伝搬距離である。cは光速である。

上記のIF信号I(t)は、同相成分(In-phase信号)である。同相成分I(t)にヒルベルト変換を掛けることで、直交成分(Quadrature信号)Q(t)が生成される。また、直交変調器を用いて同相成分I(t)と直交成分Q(t)とが生成されても良い。直交成分Q(t)は、以下の式（７）で与えられる。

そして、同相成分I(t)と直交成分Q(t)とから、以下の式（８）で表される複素ベースバンド信号r(t)が、生成される。

複素ベースバンド信号r(t)は、実測データから算出できる量である。ここでの目的は、実測データから得られる複素信号r(t)から、反射率σの位置xに対する依存性、特にσ(x)=0となる位置xを求める事である。σ(x)=0となる位置xが分かれば、対象物の位置や形状を決定できる。

式（８）において、σ’(x)という量が定義されている。σ(x) = 0 とσ’(x) = 0との間には同値であるという関係があるので、σ’(x) = 0となる位置xを求める事が、ここでの目的と言い直す事もできる。

上記式（８）は、以下の式（９）のように表記できる。

上記式（９）において、t₁,t₂,・・・,t_Nは、1チャープ周期内のサンプリング時間である。ここで、Nは1チャープ周期あたりのサンプリング点数となる。また、Δtはサンプリング周期であり、Δt = t_n+1−t_nで与えられる。式（８）から式（９）への展開にあたり、受信信号rに対し、ノイズ成分（乱数）を要素とするベクトルn(t)が付加されている。

背景技術で記した従来のアンテナアレイの動作を示す式（１）と、本実施の形態における動作を示す式（９）とを比較すると、図４で示すパラメータの対応関係（読み替え）を付ける事で、両者は同型である事が分かる。この事を利用して、従来のアンテナアレイで用いた到来方向推定アルゴリズムと同型の方式を、そのまま本実施の形態においても適用して電波の到来方向推定を実施できる。図４は、従来からのアレイアンテナ方式で用いられるパラメータと本発明の実施の形態における時間仮想アレイ方式で用いられるパラメータとの対応関係を示す図である。

すなわち、本実施の形態においては、測定で得た式（９）で定義される所の受信信号（複素ベースバンド信号）rから、相関行列R=E[r・r^H]が計算され、次に、計算された相関行列Rから、以下の式（１０）〜（１２）に示すいずれかの評価関数が計算される。

上記式（１０）〜（１２）において、方向ベクトルa(x)は、式（９）で定義される所のものを使用する。また、上記のMUSIC法におけるE_N=[e_K+1,・・・,e_N]は、相関行列Rの固有ベクトルの内、固有値がノイズn(t)の電力となるN−(K+1)個のベクトルで構成した行列である。

式（１０）〜（１２）で示した評価関数は、対象物の存在位置x₁,x₂,・・・,x_Kにおいてピークを持つ。従って、評価関数を計算してそのピークを見れば、対象物の位置(存在領域)を求める事ができる。式（１０）〜（１２）の評価関数で得られた対象物の位置分布から、対象物の位置及び形状を画像として表示する事ができる。以上の説明が本実施の形態におけるとなる。

続いて、本実施の形態における原理をより直観的に理解できるように説明を加える。ここでは特に、図４で示したパラメータの対応関係の内、従来のアンテナアレイにおけるアンテナ間隔dと、本実施の形態におけるサンプリング時間Δtとの間の対応関係に着目する。この対応関係に着目すると、従来のアンテナアレイがアンテナ間隔dを持って配置されたN本のアンテナで受信したデータを用いて電波の到来方向推定を行っているのに対し、本実施の形態ではサンプリング時間Δt毎に得られるN個の受信データで電波の到来方向の推定が行なわれていると解釈できる。言い換えると、本実施の形態では、図５に示すように、サンプリング時間毎に得られるデータを仮想的なアンテナと見なし、時間軸上に配置されたN本の仮想アンテナで仮想的なアンテナアレイ（時間仮想アレイ）を構築して到来方向推定を実施していると解釈できる。

図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作原理を示す図である。図５に示す例では、サンプリング時間毎に、仮想的な送信アンテナ１００３（ｔ_１）、１００３（ｔ_２）、・・・、１００３（ｔ_N）と、仮想的な受信アンテナ１００４（ｔ_１）、１００４（ｔ_２）、・・・、１００４（ｔ_N）とによって、測定が行なわれる。

図５において、受信機１０９２は、送信部１０９１から取得した送信信号１００３（ｔ_１）、１００３（ｔ_２）、・・・、１００３（ｔ_N）と受信信号１００４（ｔ_１）、１００４（ｔ_２）、・・・、１００４（ｔ_N）を掛算（ミキシング）して受信信号（複素ベースバンド信号）rを生成する。生成した受信信号rは、信号処理部１０９５に出力される。そして、受信信号rから相関行列Rを計算する過程、更には、式（１０）〜（１２）の評価関数を計算する過程は、信号処理部１０９５で実施される。なお、信号処理部１０９５は、図１におけるデータ処理部１０９３に含まれるものである。

図５で示した本実施の形態における物体検知装置の構成において、信号処理部１０９５をビームフォーマ法に特化した構成とすると、図６に示した構成となる。図６は、図５に示した物体検知装置にビームフォーマ法を適用した場合の動作原理を示す図である。図６において、信号処理部１０９５は、移相器１０３１と加算器１０３２で構成される。（以下ではサンプリング点数をＮからＭに差し替える。）

仮想的な受信アンテナ１００４（ｔ_１）、１００４（ｔ_２）、・・・、１００４（ｔ_Ｍ）で受信した反射波１００７（又はその複素振幅）は、移相器１０３１（ｔ_１）、１０３１（ｔ_２）、・・・、１０３１（ｔ_Ｍ）において位相回転Φ_１、Φ_２、・・・、Φ_Ｍを受けた後、加算器１０３２で加算される。

本実施の形態１においては、移相器１０３１（ｔ_１）、１０３１（ｔ_２）、・・・、１０３１（ｔ_Ｍ）による位相回転と、加算器１０３２による加算とは、データ処理部１０９３における処理、具体的には、プロセッサを用いたソフトウェアによる処理によって実行できる。

本実施の形態１における物体検知装置１０００の原理は、既に述べたとおりサンプリング時間ｔ_１、ｔ_２、・・・、ｔ_Ｍそれぞれにおける測定データで仮想的なアレイアンテナを構築し、その仮想的なアレイアンテナで到来波の方向を推定する事である。従って、図２５で示した一般的なアレイアンテナと同じく、図６で示した仮想アレイにおいてもアレイファクターＡＦ（ｘ_ｄ）を計算できる。

ここで、ｘ軸とｚ軸とによる位置座標を設定し、送信部１０９１の位置を（０，０）、受信部１０９２の位置を（ｘ_ｒ，０）、対象物１００１の位置を（ｘ_ｄ，ｚ）とする。仮想的な受信アンテナ２１（ｔ_ｍ）（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）で受信した反射波１００７（ｔ_ｍ）の振幅と位相とをそれぞれａ_ｍおよびφ_ｍとした場合、本発明の仮想アレイにおけるアレイファクターＡＦ（ｘ_ｄ）は以下の式（１３）のように計算される。

また、反射波１０２（ｔ_ｍ）の位相φ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）は以下の式（１４）で与えられる。

ここで、式（１４）において、α・Δｔは、サンプリング毎のキャリア周波数ｆの差分（周波数間隔）である。Ｌ_ｔ（ｘ_ｄ）は送信部１０９１と対象物１００１との距離である、Ｌ_ｒ（ｘ_ｄ）は受信部２０と対象物１００１との距離である。ｃは光速である。また、式（３）において、振幅ａ_ｍがｍによらず一定であるとした場合、移相器１０３１（ｔ_ｍ）による位相回転Φ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）を反射波１００７（ｔ_ｍ）の位相φ_ｍと等しくなるように設定すると、アレイファクターＡＦ（ｘ_ｄ）は対象物１００１（位置ｘ_ｄ）の方向において最大となる。この事が、本実施の形態１における、移相器２２（ｔ_ｍ）の位相回転Φ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）による仮想アレイの指向性の制御法を示している。

図７は、本発明の実施の形態１における物体検知装置のアンテナ利得の指向性の一例を示す特性図である。具体的には、図７は、上記の式（２）及び（３）を用いた仮想アレイのアレイファクターＡＦ（ｘｄ）の計算結果を示している。

図７の例では、物体２００の位置（ｘ_ｄ，ｚ）に対し、仮想アレイのビーム中心がｘ_ｄ＝８０ｃｍ、１００ｃｍ、１２０ｃｍの位置となるように、移相器２２（ｔ_ｍ）の位相回転Φ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）が設定されている。そして、図７の例では、このような場合の、仮想アレイのアレイファクター（すなわちビームパターン）が示されている。

また、図７の例の計算において、周波数間隔α△ｔ＝２５０ＭＨｚ、サンプリング数Ｍ＝２１、対象物１００１のｚ軸座標位置ｚ＝１００ｃｍ、送信部１０９１と受信部１０９２との距離ｘ_ｒ＝１００ｃｍに設定されている。

このように、図７から分かるように、本実施の形態１における仮想アレイにおいても、移相器１０３１（ｔ_ｍ）の位相回転Φ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）によって、仮想アレイの指向性（ビームパターン）の制御が可能である。また、上記の式（２）及び式（３）で与えられるアレイファクターＡＦ（ｘ_ｄ）から、ビームパターンのビーム幅を計算する事ができる。ビーム幅は、到来方向の推定とイメージング（画像）の分解能とを決定する要素である。また、本実施の形態１において、ビーム幅△ｘは、以下の式（１５）で与えられる。

式（１５）において、ＢＷは上述したようにＲＦキャリア周波数の帯域幅である。周波数間隔α△ｔとサンプリング数Ｍとを用いて、ＢＷ＝α△ｔ×Ｍと表すことができる。また、式（４）において、ｈ（ｘ_ｒ，ｘ_ｄ，ｚ）は、位置変数（ｘ_ｒ，ｘ_ｄ，ｚ）の関数である。なお、ｘ_ｒ＝ｘ_ｄの場合、ｈ（ｘ_ｒ，ｘ_ｄ，ｚ）は［１＋（ｚ／ｘ_ｒ）２］１／２で与えられる。

式（１５）が示すように、本実施の形態１における仮想アレイでは、帯域幅ＢＷを広げるほど、ビーム幅△ｘが縮まり、より高分解能の性能が得られる。但し、一般的なアレイアンテナと同じく、本実施の形態１における仮想アレイでも、グレーティングローブによる虚像が発生する可能性がある。以下に、図８を用いて、虚像の発生について説明する。図８は、本発明の実施の形態に１おける仮想アレイでの虚像の発生を説明する図である。
また、式（１６）によって、位相量φ（ｘ_ａ）を定義する。

式（１６）における位相量φ（ｘ_ａ）は、図８において、虚像１０３３（位置ｘ_ａ）を経由して送信部１０９１から受信部１０９２に至るまでの電波の位相シフトと、対象物１００１（位置ｘ_ｄ）を経由して送信部１０９１から受信部１０９２に至るまでの電波の位相シフトとの差分に対応する。そして、位置ｘ_ａにおいて、位相φ（ｘ_ａ）が２πの整数倍となる場合、位置ｘ_ａと対象物の位置ｘ_ｄとで同じアレイファクターが得られる。即ち、位置ｘ_ａに実際に対象物が存在しない場合でも、位置ｘ_ａにおいて対象物１００１の像（即ち、虚像１０３３）が発生する事となる。そのため、｜φ（ｘ）｜＜πを満たす領域、すなわち以下の条件式（１７）を満たす位置ｘの範囲が、虚像の発生しない領域（可視領域）として用いる事ができる。

式（１７）から、周波数間隔α△ｔを小さくするほど、即ち、サンプリング間隔を短くするほど、可視領域が広がる事が分かる。可視領域の大きさ（長さ）は概ね周波数間隔α・△ｔに反比例する。

このように、仮想アレイを用いて反射波の到来方向を推定し、その結果からイメージング処理（画像生成）を行う場合、一方向あたりの画素数は可視領域と分解能の比で与えられる。式（１５）と式（１７）とが示す結果から、一方向あたりの画素数＝可視領域／分解能∝ＢＷ／α△ｔ＝Ｍという関係が得られる（ＢＷは帯域幅、α△ｔは周波数間隔、Ｍはサンプリング数）。即ち、本実施の形態１では、必要な画素数に応じて、サンプリング数Ｍを設定すれば良い事となる。

本実施の形態１では、データ処理部１０９３によって、受信部１０９２が出力したベースバンド信号のサンプリング時間毎の測定値それぞれに対して、位相が制御される。そして、この位相の制御により、受信部１０９２における実効的なアンテナ利得の指向性が制御され、更に、アンテナ利得の指向性の制御により、受信部１０９２に到来する電波の強度分布が測定されるので、対象物１００１の位置及び形状の検知が可能となる。このため、従来のように、大量の受信アンテナ及び受信機を用意する必要がない。本実施の形態１によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制できる。

続いて、図９を用いて本実施の形態１における物体検知装置の具体的構成について説明する。図９は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の具体的構成の一例を示すブロック図である。

図９に示すように、本実施の形態１では、物体検知装置１０００は、送信部１０９１、受信部１０９２、及びデータ処理部１０９３に加えて、出力部１０９４も備えている。また、実際には、本実施の形態１では、送信部１０９１は送信機で構成され、受信部１０９２は受信機で構成されている。また、データ処理部１０９３は、データ処理装置、即ち、計算機（コンピュータ）で構成されている。以下、具体的に説明する。

図９に示すように、送信部１０９１は、送信アンテナ１００３に加え、少なくとも電力増幅器１０７１と、カプラ１０７５と、周波数可変機能を持つ発振器１１０３と、送信制御部１１０４とを備えている。

送信部１０９１において、発振器１１０３は、送信ＲＦ信号を出力する。発振器１１０３から出力された送信ＲＦ信号は、電力増幅器１０７１において増幅された後、送信アンテナ１００３から送信ＲＦ信号１０１０として送出される。

送信部１０９１において、送信制御部１１０４は、発振器１１０３が出力するＲＦ信号の周波数を制御する。本実施の形態１では、発振器１１０３が出力するＲＦ信号の周波数（＝送信ＲＦ信号１０１０のキャリア周波数）は、時間の経過と共に連続的に変化するように制御される。特に、図３で示すようにＲＦ信号の周波数を制御する事が望ましい実施の形態である。

また、発振器１１０３が出力したＲＦ信号は、カプラ１０７５を経由して、受信部１０９２内のミキサ１０４２へと出力される。後述するように、カプラ１０７５を経由してミキサ１０４２に出力されたＲＦ信号は、受信部１０９２のＬＯ信号として使用される。

また、図９に示すように、受信部１０９２は、受信アンテナ１００４に加え、低雑音増幅器１０４１と、ミキサ１０４２と、フィルタ１０４３と、アナログ−デジタル変換器１０４４と、受信制御部１１０２とを備えている。

上記図１〜図６を用いて説明したとおり、受信部１０９２は、それに備えられた受信アンテナ１００４によって、対象物１００１から反射された電波（ＲＦ信号）１００７を受信する。受信アンテナ１００４で受信されたＲＦ信号１００７は、低雑音増幅器１０４１で増幅された後、ミキサ１０４２に入力される。

ミキサ１０４２は、低雑音増幅器１０４１で増幅された受信ＲＦ信号と、カプラ１０７５を経由して送信部１０９１から出力されてきたＲＦ信号（受信ＬＯ信号）とをミキシングして、ベースバンド信号となる中間周波数信号（ＩＦ信号）を生成し、これをフィルタ１０４３に向けて出力する。フィルタ１０４３は、ベースバンド信号からノイズを除去し、ノイズが除去されたベースバンド信号をアナログ−デジタル変換器１０４４に入力する。

アナログ−デジタル変換器１０４４は、アナログ信号であるベースバンド信号をデジタルベースバンド信号に変換し、得られたデジタルベースバンド信号を受信制御部１１０２に入力する。上記で得たデジタルベースバンド信号は、式（６）に記載の同相成分(In-phase信号)I(t)に相当する。

受信制御部１１０２は、同相成分I(t)にヒルベルト変換を掛けて、直交成分（Quadrature信号）Q(t)を生成する。更に、受信制御部１１０２は、同相成分I(t)と直交成分Q(t)とから式（８）に従って、複素ベースバンド信号r(t)を生成する。生成された複素ベースバンド信号r(t)は、データ処理部１０９３へと受け渡される。なお、上述したとおり、ミキサ１０４２の代わりに、直交変調器が用いられて、直交成分Q(t)が生成されても良い。

データ処理部１０９３は、受け渡された複素ベースバンド信号r(t)に対して、図２〜図８を用いて説明した処理、即ち、受信した電波１００７の到来方向の推定処理を実行する。更に、データ処理部１１０６は、対象物１００１のイメージング処理（画像生成）も実行する。その後、データ処理部１１０６は、処理の結果、即ち、推定した到来方向と生成した画像とを、出力部１０９４に出力する。出力部１０９４は、例えば、表示装置であり、画面上に、処理の結果を表示する。

図９で示した例では、送信部１０９１と受信部１０９２はそれぞれ一つずつ示されているが、本実施の形態１は、この例に限定されない。本実施の形態１では、物体検知装置１０００は、送信部１０９１と受信部１０９２とを、それぞれ複数備えていても良い。また、データ処理部１０９３及び出力部１０９４は、送信部１０９１又は受信部１０９２に内蔵されていても良い。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における物体検知装置１０００の動作について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態１における物体検知装置１００の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図８を参酌する。また、本実施の形態１では、物体検知装置を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態１における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０００の動作説明に代える。

図１０に示すように、最初に、送信部１０９１において、送信制御部１１０４は、現在のサンプリング時間ｔ_ｍを特定し、送信アンテナ１００３が送出するＲＦ信号の周波数（ｆ_ｍｉｎ＋αｔ_ｍ）を算出する（ステップＡ１）。

次に、送信制御部１１０４は、周波数（ｆ_ｍｉｎ＋αｔ_ｍ）のＲＦ信号が送信アンテナ１００３から送出されるように、発振器１１０３の制御信号を生成し、これを出力することによって、送信アンテナ１００３から、周波数が（ｆ_ｍｉｎ＋αｔ_ｍ）のＲＦ信号を送出させる（ステップＡ２）。

具体的には、送信制御部１１０４は、発振器１１０３の出力周波数が（ｆ_ｍｉｎ＋αｔ_ｍ）となるように制御信号を発振器１１０３に向けて送出し、発振器１１０３はキャリア周波数が（ｆ_ｍｉｎ＋αｔ_ｍ）のＲＦ信号を出力する。これにより、同ＲＦ信号は、電力増幅器１０７１で増幅され、送信アンテナ１００３から送出される。

また、発振器１１０３が出力したＲＦ信号は、カプラ１０７５を経由して、受信部１０９２内のミキサ１０４２に対しても送出される。

次に、受信部１０９２において、受信アンテナ１００４が、対象物１００１から反射された電波（ＲＦ信号）１００７を受信する（ステップＡ３）。

次に、受信制御部１１０２は、受信されたＲＦ信号から得られたベースバンド信号の同相成分I(t)から、複素ベースバンド信号r(t)を算出する（ステップＡ４）。

具体的には、ステップＡ４では、まず、受信アンテナ１００４で受信されたＲＦ信号１００７は、低雑音増幅器１０４１で増幅された後、ミキサ１０４２に入力される。ミキサ１０４２は、低雑音増幅器１０４１で増幅された受信ＲＦ信号に、カプラ１０７５経由で送信部１０９１から出力されてきたＲＦ信号をLO信号としてミキシングして、ベースバンド信号（同相成分I(t)）を生成する。ベースバンド信号（同相成分I(t)）は、フィルタ１０４３を経由して、アナログ−デジタル変換器１０４４に入力され、そこでデジタル信号に変換される。受信制御部１１０２は、このデジタル変換されたベースバンド信号（同相成分I(t)）から、複素ベースバンド信号r(t)を算出する。

次に、データ処理部１０９３は、複素ベースバンド信号r(t)を用いて、受信した電波１００７の到来方向を推定し、更に、推定結果を用いて、対象物１００１のイメージング処理を実行する（ステップＡ５）。

また、本実施の形態１では、ステップＡ１〜Ａ５は繰り返し実行され、繰り返し行なわれた処理の結果は、出力部１０９４によって、画面上に、表示される。

［実施の形態１による効果］
以上のように、本実施の形態１によれば、従来のように、大量の受信アンテナ及び受信機を用意することなく、物体を精度良く検知できる。また、受信アンテナの数を増やす必要がないので、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化が抑制される。

加えて、本実施の形態１では、電波の送信及び受信の方式として、ＦＭ−ＣＷ方式が採用されている。このため、受信部１０９２に発振器を設ける必要がなく、この点でも装置コストが削減できる。更に、受信部１０９２で発振器が不要であるため、送信部１０９１内の発振器１１０３と受信部１０９２内の発振器で同期を取る必要が無く、結果として送信部１０９１と受信１０９２の間の同期エラーとそれに起因する検知精度の劣化も発生しない。

なお、実施の形態１における物体検知装置１０００は、後述する実施の形態２及び実施の形態３において利用される。実施の形態１で行なわれる処理は、実施の形態２における対象物１００１の位置（特に１次元の方向）を推定する処理、実施の形態３における対象物１００１の配置状況及び形状を２次元画像で表示する処理に用いられる。これらの処理もまたデータ処理部１０９３において実施される。

（実施の形態２）
続いて、本発明の実施の形態２における物体検知装置及び物体検知方法について、図１１〜図１３を参照しながら説明する。

本実施の形態２は、実施の形態１で示した物体検知装置１０００を用いて、対象物の位置、特に一次元の方向を推定する例を示している。従って、本実施の形態２においても、物体検知装置は、図１及び図９に示した、送信部１０９１、受信部１０９２、及びデータ処理部１０９３を備えている。但し、本実施の形態２は、受信部１０９２の個数の点で、実施の形態１と異なっている。以下、具体的に説明する。

図１１は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成及び動作原理を示す図である。まず、本実施の形態２においては、物体検知装置は、１つの送信部に対して、Ｎ個の受信部を備えている。従って、図１１に示すように、本実施の形態２では、物体検知装置は、一本の送信アンテナ１００３と、Ｎ本の受信アンテナ１００４_１、・・・、１００４_ｎ、・・・、１００４_Ｎとを備えている。なお、以下において、特定の受信アンテナを示さない場合では、「受信アンテナ１００４」と表記することとする。

また、図１１に示すように、本実施の形態２では、各受信アンテナは、送信アンテナを基準にした一方向に沿って設置されている。具体的には、送信アンテナ１００３と各受信アンテナ１００４とはｘ軸上（ｚ＝０）に設置されている。送信アンテナ１００３の位置は（ｘ，ｚ）座標で（ｄ_０，０）とする。また、Ｎ本の受信アンテナ１００４の位置をそれぞれ（ｄ_ｘ１，０），（ｄ_ｘ２，０），・・・，（ｄ_ｘＮ，０）とする。

なお、物体検知装置は、受信アンテナの数Ｎが最小の１であっても動作可能である。但し、ここでは、理論に一般性を持たせるため、Ｎ本の受信アンテナの場合を扱う。また、対象物１００１はｚ＝ｚ_０の軸上において、Ｄ個の位置（ｘ_１，ｚ_０），（ｘ_２，ｚ_０），・・・，（ｘ_Ｄ，ｚ_０）に設置されるものとする。また、説明を簡単にするため、送信アンテナ１００３、受信アンテナ１００４、及び対象物１００１の位置は、上記の位置に固定されているものとする。

そして、このような構成において、データ処理部は、各受信アンテナ１００４で受信されたベースバンド信号の測定値から、電波の到来方向を推定する。また、データ処理部は、推定した電波の到来方向に基づいて、電波の強度分布を特定し、特定した強度分布に基づいて、対象物１００１の一方向における位置を検知する。

また、データ処理部は、サンプリング時間毎のベースバンド信号の測定値から時間仮想アレイを構築し、前記時間仮想アレイの相関行列を算出する。より詳細には、データ処理部は、サンプリング時間が異なるベースバンド信号の測定値から時間仮想アレイのサブアレイを構築し、前記サブアレイ毎の相関行列を算出し、前記サブアレイ毎の相関行列の平均値を算出する。そして、データ処理部は、前記相関行列の平均値に基づいて、対象物１００１の位置を反映する評価関数を求め、求めた評価関数から対象物１００１の画像を生成する。以下に、本実施の形態２における物体検知装置で行なわれる処理について具体的に説明する。

まず、本実施の形態２においても、本実施の形態１と同じく、送信アンテナ１００３からはＦＭ−ＣＷ信号が送出される。

受信アンテナ１００４は、対象物１００１からの反射波１００７を受信する。

ここで、ｄ番目（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の対象物１００１_ｄで反射され、ｎ番目の受信アンテナ１００４_ｎで受信した反射波１００７から得られる複素ベースバンド信号をｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｔ_ｍ）とする。添字の「ｘｎ」は、ｘ軸方向に配置されたｎ番目の受信アンテナ１００４_ｎで受信された信号であることを意味している。また、ここではサンプリング時間ｔ_ｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）における複素ベースバンド信号ｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｔ_ｍ）が取得すべきデータとなる。

各受信アンテナ１００４_ｎで実際に受信される信号は、それぞれ全ての対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）からの反射波１００７の合成であり、個別対象からの反射波１００７の複素振幅ｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｔ_ｍ）は未知数である。受信アンテナ１００４_ｎで実際に測定される信号の複素振幅をｓ_ｘｎ’（ｔ_ｍ）とすると、ｓ_ｘｎ’（ｔ_ｍ）とｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｔ_ｍ）との間に以下の関係がある。

なお、上記式（１８）におけるｓ_ｘｎ’（ｔ_ｍ）は、実施の形態１で説明した式（８）の複素ベースバンド信号r(t)に相当するものである。

次に、各対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）から反射され、ｎ番目の受信アンテナ１００４_ｎで受信された反射波１００７の複素振幅ｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，t_ｍ）について、詳細解析する。送信アンテナ１００３と対象物１００１_ｄまでの距離Ｌ_０（ｘ_ｄ）と、ｎ番目の受信アンテナ１００４_ｎと対象物１００１_ｄまでの距離Ｌ_ｘｎ（ｘ_ｄ）は、以下の式（１９）と（２０）で与えられる。

送信アンテナ１００３から送出されるＲＦ信号１０１０の複素振幅ｓ_０と、ｎ番目の受信アンテナ１００４_ｎで受信された反射波１００７から得られる複素振幅ｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｔ_ｍ）との間には、以下の関係がある。

式（２１）において、σ（ｘ_ｄ）は対象物１００１_ｄの反射率を表す未知数である。式（２１）右辺内の指数項は、対象物１００１_ｄ経由で送信アンテナ１００３から受信アンテナ１００４_ｎに至るまでの経路で生じる電波の位相シフトを表している。式（２１）を式（１８）に代入する事で、以下の式（２２）が得られる。

続いて、データ処理部で行なわれる処理（解析）について説明するが、その前に、いくつかの信号を以下に定義する。式（１１）左辺の信号ｓ_ｘｎ’（ｔ_ｍ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ，ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）を用いて、測定信号ベクトルｓ_ｘを以下の式（２３）によって定義する。

添字［］^Ｔはベクトル又は行列の転置を表す。次に、式（１１）右辺内に含まれる指数項を用いて、方向行列Ａを、以下の式（２４）によって定義する。

式（２４）において、行列ＡのサイズはＭＮ×Ｄ、行列Ａ_ｎのサイズはＭ×Ｄ、ベクトルａ_ｎ（ｘ_ｄ）のサイズはＭ×１となる。なお、本明細書では行列のサイズを縦×横の要素数で表記する。また、式（１１）右辺内の変数ｓ_０とσ（ｘ_ｄ）を用いて、所望信号ベクトルｓを以下の式（２５）によって定義する。

また、本実施の形態２では、受信アンテナ１００４による測定で所望信号ベクトルｓのｘ_ｄ依存性（即ち、σ（ｘ_ｄ））を反映した評価関数を決定する事が目的となる。所望信号ベクトルｓのｘ_ｄ依存性から、対象物１００１の分布及び形状が検知される。上記の式（22）の関係は、測定信号ベクトルｓ_ｘ、方向行列Ａ、所望信号ベクトルｓを用いて、以下の式（26）のように表現できる。

なお、式（２２）から式（２６）への展開にあたり、式（２６）の右辺にノイズ（乱数）を要素とするＭＮ×１次のベクトルｎ（ｔ）が新たに付加されている。このノイズ(乱数)ｎ（ｔ）の不可は、データ処理部において人為的に行なわれる。また、一つのサンプリング時間ｔ_ｍに対し、ｎ（ｔ）を定義する時間ｔの点数（スナップショット数）は１よりも大きい。

後述するようにMUSIC法の適用条件として行列Ａはフルランクである事が要求される。ノイズベクトルｎ（ｔ）を付加する事は、行列Ａ内の列ベクトルないし行ベクトルの従属性を実効的に破壊し、行列Ａをフルランクに近付ける効果がある。

本実施の形態２においては、式（２３）で定義された測定信号ベクトルｓ_ｘ（ｔ）が、受信アンテナ１００４で受信される。そして、データ処理部は、受信された測定信号ベクトルｓ_ｘを用いて、以下の式（２７）に示す相関行列Ｒ_ｘを計算する。

式（２７）内におけるＥ［］は、ノイズ（乱数）ベクトルｎ（ｔ）を定義する時間ｔの点数（スナップショット数）に渡る平均を表す。

式（２７）に示す相関行列Ｒ_ｘの定義に、上記の式（２６）を代入する事で、以下の式（２８）によって相関行列Ｒ_ｘと方向行列Ａとの関係が導かれる。

式（２８）において、Ｐ_Ｎはノイズ電力、ＩはＭＮ×ＭＮ次の単位行列である。添字Ｈは複素共役転置を表す。相関行列Ｒ_ｘ、行列Ａ、行列ＳのサイズはそれぞれＭＮ×ＭＮ次、ＭＮ×Ｄ次、Ｄ×Ｄ次となる。

ところで、非特許文献１に記載されているように、式（２６）と式（２８）とが成立する系に対しMUSIC法を適用する事で、所望信号ベクトルｓの強度のｘ依存性（即ち、σ（ｘ））を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）を計算できる事が知られている。

但し、MUSIC法の適用条件として、式（２８）内の行列Ａと行列Ｓとがフルランクである事が要求される。フルランクとは、行列の階数が行列のサイズ（行数又は列数のうちの少ない方）と一致する事であり、行列内の全ての行ベクトル及び列ベクトルが全て線形独立である事と定義される。

方向行列Ａは、各列ベクトルが異なる位置ｘ_ｄの関数であるので、各列ベクトルは独立でありフルランクとなる。行列Ｓの要素を見ると、σ（ｘ_ｉ）＝σ（ｘ_ｊ）（ｉ≠ｊ）の場合、行列Ｓの第ｉ行と第ｊ行の行ベクトルが同じ値となり線形従属となるため、階数が一つ下がりフルランクでは無くなる。式（１７）は連立方程式と見なせるが、行列Ｓの階数が減る事は、独立な方程式の数が減る事と等価であり、所望の未知数σ（ｘ_ｄ）（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の情報を得る事が困難になる。

以下では、サブアレイの概念を用いて行列Ｓをフルランクに戻す手法を示す。本実施の形態１で示したとおり、本実施の形態２においても、一つの周波数を一つのアンテナに見立てて仮想アレイが構築される。

本実施の形態２においては、図１２に示すように、サンプリング時間を変えて測定した全てのデータを全体アレイ、サンプリング時間毎のデータをグループに分けてまとめたものをサブアレイと見なす。図１２は、本発明の実施の形態２における物体検知装置で用いられるサブアレイの概念を説明する図である。

また、図１２に示すように、全体アレイはＭ_０個の周波数の測定データで構成され、サブアレイはＭ個（Ｍ_０＞Ｍ）の周波数の測定データで構成されている。サブアレイの数をＱとすると、Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１の関係がある。サブアレイｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）の測定信号ベクトルｓ_ｘｑは、以下の式（２９）によって定義される。

この時、式（２９）のサブアレイｑの測定信号ベクトルｓ_ｘｑには、式（２４）の方向行列Ａと式（１４）の所望信号ベクトルｓとの間において、以下の式（３０）で与えられる関係がある。

ここで、サンプリング時間ｔ_１，ｔ_２，・・・，ｔ_Ｍは等間隔であり、その間隔（サンプリング周期）をΔｔとしている。すなわち、ｔ_ｍ＝ｍ・Δｔ，（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）とする。サブアレイｑの相関行列Ｒ_ｘｑは、以下の式（３１）のように計算される。

式（３１）において、相関行列Ｒ_ｘｑ、行列Ａ’、行列Ｓ’のサイズは、それぞれＮＭ×ＮＭ次、ＮＭ×ＮＤ次、ＮＤ×ＮＤ次となる。次に全てのサブアレイｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）の相関行列の平均Ｒ_ｘ’を計算する。全サブアレイ平均の相関行列Ｒ_ｘ’と方向行列Ａの関係は以下の式（３２）のように計算される。

式（３２）内の相関行列Ｒ_ｘ’とは、式（１７）の相関行列と同じくＡ’Ｓ”Ａ’^Ｈの形を持つ。そこで、行列Ａ’とＳ”がフルランクであれば、相関行列Ｒ_ｘ’にMUSIC法を適用して所望信号ベクトルｓの強度のｘ依存性（すなわちσ（ｘ））を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）を計算できる。

方向行列Ａ_１，Ａ_２，・・・，Ａ_Ｎは、それぞれ独立かつフルランクであるので、式（３１）で与えられる行列Ａ’もまたフルランクである。

次に行列Ｓ”について考察する。式（１７）において、全ての対象物の反射率が同じ状況、すなわちσを定数としてσ＝σ（ｘ_１）＝σ（ｘ_２）＝・・・＝σ（ｘ_Ｄ）となっている状況を考える。この時、行列Ｓの階数は１となり、MUSIC法を適用する上では最も厳しい状況となる。このような状況においても、条件を満たせば式（２１）の行列Ｓ’’がフルランクになる事を示す。σ＝σ（ｘ_１）＝σ（ｘ_２）＝・・・＝σ（ｘ_Ｄ）の場合に、式（３２）の行列Ｓ’を計算した結果は、以下の式（３３）となる。

行列Ｃ_ｉにおいて、ｂ_ｉｕ＝ｂ_ｉｖ（ｕ≠ｖ）であれば、行列Ｃの第ｕ行と第ｖ行の行ベクトルが同じ値となり線形従属となるため、階数が一つ下がりフルランクでは無くなる。一方、式（３０）で見られるように、ｂ_ｉｄは距離Ｌ_０（ｘ_ｄ）とＬ_ｘ（ｘ_ｄ）の関数であり、位置ｘ_ｄが異なればこれらの距離は異なる値を取るので、ｂ_ｉｕ＝ｂ_ｉｖ（ｕ≠ｖ）が満たされる事はなく、Ｃ_ｉはフルランクとなる。

Ｃ_ｉの行列サイズはＤ×Ｑであるので、Ｃ_ｉの階数はＤとＱの小さい方となる。したがってＱ≧ＤであればＣ_ｉのランクはＤとなり、Ｓ”_ｉｊの階数もＤとなりフルランクの条件が満たされる。また、各Ｓ’’_ｉｊは独立であるので、Ｓ”はフルランクとなる。

式（２８）の行列Ｓは、位置ｘ_ｄが異なっても反射率σ（ｘ_ｄ）は同じ値を取り得るという条件から、フルランクにならない場合があった。一方で行列Ｓ”は、位置ｘ_ｄが変化すれば距離Ｌ_０（ｘ_ｄ）とＬ_ｘ（ｘ_ｄ）も必ず変化するという性質から、フルランクになる事が保証されている。

Ｑ＜Ｄの状況においてＳ”の階数はＱになり、サブアレイの数Ｑを一つ増やす毎にＳ”の階数も一つ増える。この事は、各サブアレイは互いに独立な信号集合であり、サブアレイの数Ｑを一つ増やす事で独立な信号集合が一つ増えるので、行列Ｓ”の階数も一つ増える、と解釈できる。

なお、Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１の関係とMUSIC法のもう一つの適用条件ＭＮ≧Ｄ＋１も含めて考えると、必要となる周波数の個数Ｍ_０の条件は、以下の式（３４）で与えられる。すなわち、必要となる周波数の個数Ｍ_０は、検知すべき位置の数Ｄに比例して増大する。

非特許文献１では、一般的なアレイアンテナの相関行列に対しMUSIC法を適用する事で、到来方向推定と行っている。本実施の形態２では、式（２１）で計算した全サブアレイ平均の相関行列Ｒ_ｘ’に対し、（形式的に一般的なアレイアンテナに適用するのと同じ方式で）MUSIC法を適用する事で、所望信号ベクトルｓの強度のｘ依存性（即ち、σ（ｘ））を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）が計算される。この時、評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）は、以下の式（３５）で与えられる。

ここで、ａ（ｘ）は式（３４）で定義された方向行列Ａの列ベクトルである。また、Ｅ_Ｎは以下の式（３６）で与えられる。

ここでベクトルｅ_ｋ（ｋ＝Ｄ＋１，Ｄ＋２，・・・，ＭＮ）は、相関行列Ｒ_ｘ’の固有ベクトルの内、その固有値がノイズ電力に等しいものである。MUSIC法によれば、式（３５）の評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）は、対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄにおいてピークを与える。

したがって、評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）がピーク値を与える位置ｘから、対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄを割り出す事ができる。MUSIC法を適用する場合、（ＭＮ−Ｄ）個のノイズ空間の固有ベクトル｛ｅ_Ｄ＋１，ｅ_Ｄ＋２，・・・，ｅ_ＭＮ｝が利用されるが、それが最低１個必要であるので、ＭＮ−Ｄ≧１、すなわちＭＮ≧Ｄ＋１を満たす必要がある。

上述の例では、MUSIC法を用いて対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄが検知されている。但し、本実施の形態２では、相関行列Ｒ_ｘ’に対し、（形式的に一般的なアレイアンテナに適用するのと同じ方式で非特許文献１に記載の）ビームフォーマ法、Ｃａｐｏｎ法、線形予測法を適用する事で、所望信号ベクトルｓ（ｔ）の強度のｘ依存性（即ち、σ（ｘ））を反映した評価関数を計算する事もできる。本実施の形態２におけるビームフォーマ法に基づく評価関数Ｐ_ＢＦ（ｘ）は、以下の式（３７）で与えられる。

また、本実施の形態２におけるＣａｐｏｎ法に基づく評価関数Ｐ_ＣＰ（ｘ）は、以下の式（３８）で与えられる。

また、本実施の形態２における線形予測法に基づく評価関数Ｐ_ＬＰ（ｘ）は、以下の式（３９）で与えられる。

上記の評価関数Ｐ_ＢＦ（ｘ），Ｐ_ＣＰ（ｘ），Ｐ_ＬＰ（ｘ）も、MUSIC法により得られる評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ）と同じく物対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄにおいてピーク値を取る。従って、評価関数がピーク値を与える位置ｘから、対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄを割り出す事ができる。

上述の本実施の形態２において開示した処理、即ち、反射波の測定結果から評価関数を算出し、その評価関数から対象物の位置を割り出す処理は、図９に示したデータ処理部１０９３によって実行される。また、本実施の形態２における評価関数を算出して評価関数のピークを探索する過程は、実施の形態１における、移相器１０３１と加算器１０３２とによる制御を行って、受信信号強度が最大になるビーム方向を探索する過程に対応している。

また、本実施の形態２では、送信部と受信部とを結ぶ方向の座標（即ち、ｘ軸）の位置情報ｘ_ｄ（即ち、一次元方向の位置）のみを検知する事ができる。何故なら、送信部と受信部とを備えた物体検知装置は、ｘ軸を軸とした回転対称性があるため、対象物１００１のｘ軸以外の座標値が異なっていても区別ができないからである。Ｘ軸以外の座標の位置情報も検知する方法については、実施の形態３において後述する。

続いて、図１３を用いて、本実施の形態２における物体検知装置の動作について説明する。図１３は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の動作を示すフロー図である。また、本実施の形態２においても、物体検知装置を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態２における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０００の動作説明に代える。

図１３に示すように、最初に、物体検知装置において、送信部が対象物に向け周波数を変化させながら電波を照射する（ステップＢ１）。

次に、複数の受信部それぞれは、対象物からの各周波数の反射波を、対応する受信アンテナによって受信する（ステップＢ２）。各受信アンテナは、送信部から見て一つの方向に配置されている。

次に、データ処理部は、ｑ番目からｑ＋Ｍ番目までのサンプリング時間の受信信号を用いて相関行列Ｒ_ｘｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ，Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１）を計算する（ステップＢ３）。

次に、データ処理部は、計算したＱ個の相関行列Ｒ_ｘｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）を平均した相関行列Ｒ_ｘ’を計算し（ステップＢ４）、更に、相関行列Ｒ_ｘ’から対象物の位置を反映する評価関数を計算する（ステップＢ５）。

その後、データ処理部は、評価関数のピークから対象物の位置を算出する（ステップＢ６）。算出結果は、出力部に出力される。

以上のように、本実施の形態２によれば、大量の受信アンテナを用意することなく、対象物の一次元の方向を推定することができる。また、本実施の形態２においても、実施の形態１で述べた効果を得ることができる。

（実施の形態３）
続いて、本発明の実施の形態３における物体検知装置及び物体検知方法について、図１４〜図１８を参照しながら説明する。

本実施の形態３は、実施の形態１で示した物体検知装置１０００による仮想アレイの概念に基づいて、対象物の配置及び形状を識別するための二次元画像を生成する例を示している。従って、本実施の形態３においても、物体検知装置は、図１及び図９に示した、送信部１０９１、受信部１０９２、及びデータ処理部１０９３を備えている。但し、本実施の形態３は、受信部１０９２の個数の点で、実施の形態１と異なっている。以下、具体的に説明する。

図１４は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の構成及び動作原理を示す図である。また、図１４には、各アンテナと対象物との位置関係が示されている。まず、本実施の形態３における物体検知装置においては、受信アンテナ１００４は、送信部の送信アンテナ１００３を基準にしたＮ（Ｎ＝２，３，・・・）方向に沿って設置されている。また、データ処理部は、複数の受信部それぞれが生成したベースバンド信号の積を算出し、算出した積に基づいて、Ｎ方向を座標軸とするＮ次元の座標空間における、対象物１００１の位置を検知する。

具体的には、送信アンテナ１００３が座標の原点の位置に設置され、受信部の受信アンテナ１００４（ｘ）と受信アンテナ１００４（ｙ）とがそれぞれｘ軸上とｙ軸上とに設置されている。この場合、Ｎ＝２である。

本実施の形態３では、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｘ）を結ぶ方向と、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｙ）を結ぶ方向とが、互いに異なる方向である事（平行でない事）が、２次元の画像を得る上で望ましい態様である。なお、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｘ）を結ぶ方向と、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｙ）を結ぶ方向とが直交している必要は必ずしも無い。

送信アンテナ１００３からＲＦ信号（電波）１０１０が、焦平面１００２上に存在する対象物１００１に向けて照射される。ＲＦ信号１０１０が対象物１００１に照射された後、対象物１００１からの反射波１００７（ｘ）と反射波１００７（ｙ）とが、それぞれ受信アンテナ１００４（ｘ）と受信アンテナ１００４（ｙ）とにおいて受信される。本実施の形態３においても、実施の形態１及び２と同様に、送信アンテナ１００３が出力するＲＦ信号１０１０のキャリア周波数は、時間の経過と共に連続的に変化する。

また、図１４に示す実施の形態３は、図２６で示したMills cross法における２つのアレイアンテナ２０１を、それぞれ周波数仮想アレイに置換する事を意図している。具体的には、図２７で示したMills cross法における２つのアレイアンテナ２０１は、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｘ）との組で構成される仮想アレイと、送信アンテナ１００３と受信アンテナ１００４（ｙ）との組で構成される仮想アレイとに置換される。従って、本実施の形態３において、２次元画像の生成に必要なアンテナの数は最小の場合３本で良いという事になる。

次に、図１５及び図１６を用いて、本実施の形態３における物体検知装置による２次元画像の生成処理の詳細について説明する。図１５及び図１６は、本発明の実施の形態３における２次元周波数仮想アレイの相関行列の計算方法を説明する説明図である。また、図１５及び図１６では、２次元画像生成の動作解析のための計算モデルが示されている。

図１５及び図１６に示すように、本実施の形態３の計算モデルでは、ｘ軸に１本の送信アンテナ１００３（ｘ_０）とＮ本の受信アンテナ１００４（ｘ_１）、・・・、１００４（ｘ_Ｎ）が設置されている。更に、本実施の形態３の計算モデルでは、ｙ軸にも、１本の送信アンテナ１００３（ｙ_０）とＮ本の受信アンテナ１００４（ｙ_１）、・・・、１００４（ｙ_Ｎ）が設置されている。

ｘｙｚ軸座標で、ｘ軸上の送信アンテナ１００３（ｘ_０）の位置を（ｄｘ_０，０，０），ｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_ｎ）の位置を（ｄｘ_ｎ，０，０）とする。また、ｙ軸上の送信アンテナ１００３（ｙ_０）の位置を（０，ｄｙ_０，０），ｎ番目の受信アンテナ１００４（ｙ_ｎ）の位置を（０，ｄｙ_ｎ，０）とする。

また、対象物１００１はｚ＝ｚ_０の平面上でＤ個の位置（ｘ_１，ｙ_１，ｚ_０），（ｘ_２，ｙ_２，ｚ_０），・・・，（ｘ_Ｄ，ｙ_Ｄ，ｚ_０）に設置されるものとする。説明を簡単にするため、物体検知装置（送信アンテナ１００３及び受信アンテナ１００４）と対象物１００１との位置関係は上記の位置関係に固定されているものとする。

また理論計算上では、図１５で示すようにｘ軸上の送信アンテナ１００３（ｘ_０）が送信している時はｘ軸上の受信アンテナ１００４（ｘ_１）、・・・、１００４（ｘ_Ｎ）のみが受信を行い、ｙ軸上の送信アンテナ１００３（ｙ_０）が送信している時はｙ軸上の受信アンテナ１００４（ｙ_１）、・・・、１００４（ｙ_Ｎ）のみが受信を行うものとする。

また、図１５及び図１６の例では、ｘ軸とｙ軸とで別々に送信アンテナ１００３（ｘ_０）と送信アンテナ１００３（ｙ_０）とが配置されているが、これは理論の説明に一般性を持たせるためである。実用上は、送信アンテナ１００３（ｘ_０）と送信アンテナ１００３（ｙ_０）とは、一本の送信アンテナで構成されていても良く、その場合は、この一本の送信アンテナが送信している時に、ｘ軸上にある受信アンテナとｙ軸上にある受信アンテナとで同時に受信を行えばよい。

また、本実施の形態３においても、実施の形態１及び２と同じく、送信アンテナ１００３（ｘ_０）及び送信アンテナ１００３（ｙ_０）は、Ｍ個のキャリア周波数αｔ_１，αｔ_２，・・・，αｔ_ＭのＲＦ信号１０１０を送信する。ＲＦ信号１０１０の変調は、本実施の形態３においても、上述したＦＭ−ＣＷ方式によって行なわれる。

対象１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）から反射され、ｘ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_ｎ）で受信されたＲＦ信号１００７のサンプリング時間ｔ_ｍにおける複素振幅をｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ，ｔ_ｍ）とする。また、ｘ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_ｎ）で実際に測定される受信信号（各対象からの反射波の合成）の複素振幅をｓ_ｘ（ｔ_ｍ）とする。ｓ_ｘｎ（ｔ_ｍ）とｓ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ，ｔ_ｍ）との間には、以下の式（４０）に示す関係がある。

また、ｙ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｙ_ｎ）についても同様の信号ｓ_ｙｎ（ｔ_ｍ）およびｓ_ｙｎ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ，ｔ_ｍ）を定義すると、この場合も、以下の式（４１）に示すように、式（２９）と同様の関係が成立する。

また、対象物１００１_ｄとｘ軸上の送信アンテナ１００３（ｘ_０）との距離Ｌ_ｘｏ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）は、以下の式（４２）で与えられる。また、対象物１００１_ｄとｘ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_０）との距離Ｌ_ｘｎ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）は、以下の式（４３）で与えられる。

ｙ軸上の送信アンテナ１００３（ｙ_０）およびｎ番目の受信アンテナ１００４（ｙ_ｎ）に関しても同様に対象１００１_ｄとの距離をそれぞれＬ_ｙｏ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）とＬ_ｙｎ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）とすると、それらは以下の式（４４）と（４５）で与えられる。

送信アンテナ１００３（ｘ_０）から送出されるＲＦ信号の複素振幅ｓ_０と、ｘ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_ｎ）で受信されたＲＦ信号から得られる複素振幅ｓ_ｘ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ，ｔ_ｍ）との間には、以下の式（４６）に示す関係がある。

式（４６）において、σ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）は、対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の反射率を表す未知数である。また、ｙ軸上の受信アンテナ１００４（ｙ_ｎ）についても、以下の式（４７）に示すように、同様の関係が成立する。

式（４７）を式（４０）に代入することで、以下の式（４８）が得られ、式（４８）を式（４１）に代入する事で、以下の式（４９）が得られる。

次に、ｘ軸上のｎ番目の受信アンテナ１００４（ｘ_ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）における測定信号ｓ_ｘｎ（ｔ_ｍ）を用いて、以下の式（５０）に示すように、測定信号ベクトルｓ_ｘを定義する。

ｙ軸方向の受信アンテナ１００４（ｙ_ｎ）（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）における測定信号についても、以下の式（５１）に示すように同様に定義する。

次に、Mills cross法の手法に従い、上記の式（５０）のｘ軸方向測定ベクトルｓ_ｘの要素と上記の式（５１）のｙ軸方向測定ベクトルｓ_ｙの要素との全ての組み合わせについて積を算出すると、以下の式（５２）に示す直積ベクトルｓ_ｘｙが生成される。なお、ここでいう「積」は、上述した「ベースバンド信号の積」に該当する。

式（５２）において、ｎとｖはそれぞれｘ方向とｙ方向に配置されたアンテナ番号、ｍとｗはそれぞれｘ方向とｙ方向に配置されたアンテナで受信した信号の周波数番号を表す添字である。次に、以下の式（５３）によって方向行列Ａを定義する。

式（５３）において、方向行列Ａのサイズは（ＭＮ）２×Ｄ、行列Ａ_ｎｖのサイズはＭ２×Ｄ、ベクトルａ_ｎｖ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）のサイズはＭ^２×１となる。行列Ａ_ｎｖは、ｎ番目のｘ方向アンテナ１００４（ｘ_ｎ）とｖ番目のｙ方向アンテナ１００４（ｙ_ｖ）が関与する方向行列である。系全体の方向行列Ａは、全てのアンテナ番号の組（ｎ，ｖ）の方向行列Ａ_ｎｖをまとめたものとなる。

ここで上述した１次元到来方向推定の場合と同じく、複素振幅ｓ_０と反射率σ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）を用いて、以下の式（５４）によって所望信号ベクトルｓを定義する。

式（４８）及び（４９）から、式（５２）の測定信号ベクトルｓ_ｘｙ（ｔ）と、式（５３）の方向行列Ａと、式（５４）の所望信号ベクトルｓとの間には、以下の式（５５）に示す関係式が得られる。式（５５）では、ノイズ（乱数）を要素とするベクトルｎ（ｔ）を付加している。

次に、測定で得た式（５２）の測定信号ベクトルｓ_ｘｙを用いて、相関行列Ｒ_ｘｙを計算する。式（５５）の関係から、相関行列Ｒ_ｘｙと方向行列Ａの関係は、以下の式（５６）で与えられる。

式（５６）において、Ｐ_Ｎはノイズ項ｎ（ｔ）の平均電力、Ｉは（ＭＮ）^２×（ＭＮ）^２次の単位行列である。相関行列Ｒ_ｘｙ、行列Ａ、行列Ｓのサイズはそれぞれ（ＭＮ）^２×（ＭＮ）^２次、（ＭＮ）^２×Ｄ次、Ｄ×Ｄ次となる。

式（５５）と式（５６）とは、実施の形態２で議論した１次元到来方向推定における式（２６）と式（２８）と同型である。よって、１次元到来方向推定と同じ手順で相関行列Ｒ_ｘｙに対しMUSIC法を適用する事で、σ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）を計算できる。

但し、１次元到来方向推定の場合と同じく、MUSIC法の適用条件として式（５６）内の行列Ａと行列Ｓとがフルランクである事が要求される。そして上述の説明と同じく、方向行列Ａはフルランクであるが、行列Ｓはσ（ｘ_ｉ）＝σ（ｘ_ｊ）（ｉ≠ｊ）となる場合においてフルランクではない。そのため、サブアレイ法によって行列Ｓがフルランクになるように処理を行う必要がある。

２次元画像生成の場合においても、本実施の形態２で説明した１次元到来方向推定におけるサブアレイ法と同じ手順で、Ｍ個の周波数で一つのサブアレイが構築され、合計Ｑ個のサブアレイが構築される。全体のサンプリング時間の個数をＭ_０とすると、Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１の関係がある。ｑ番目のサブアレイ信号は、以下の式（５７）によって定義される。信号ベクトルｓ_ｘｙの成分ｓ_{ｘｙ（ｎｖ）（ｍｗ）}のサンプリング時間を表す添字ｍとｗとを同時に＋（ｑ−１）個シフトしたものが、ｑ番目のサブアレイ信号となる。

式（５７）のサブアレイ信号ｓ_ｘｙ ^ｑと、式（４２）の方向行列との間には、以下式（５８）に示す関係式が成立する。

サブアレイｑの相関行列Ｒ_ｘ ^ｑは、以下の式（５９）のように計算される。

式（５９）において、相関行列Ｒ_ｘｙ ^ｑ、行列Ａ’、行列Ｓ’のサイズは、それぞれ（ＮＭ）^２×（ＮＭ）^２次、（ＮＭ）^２×Ｎ^２Ｄ次、Ｎ^２Ｄ×Ｎ^２Ｄ次となる。次に全てのサブアレイｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）の相関行列の平均Ｒ_ｘｙ’を計算する。全サブアレイ平均の相関行列Ｒ_ｘｙ’と方向行列Ａ’との関係は以下の式（６０）のように計算される。

上述の実施の形態２で示した１次元到来方向推定の場合と同様にして、以下の事が示される。
（１）行列Ａ’とＳ”がフルランクであれば、相関行列Ｒ_ｘｙ’にMUSIC法を適用してσ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）を計算できる。
（２）行列Ａ’については、方向行列Ａ_１１，Ａ_１２，・・・，Ａ_１Ｎ，・・・，Ａ_Ｎ１，・・・，Ａ_ＮＮはそれぞれ独立かつフルランクであるので、式（５９）で与えられるＡ’もまたフルランクである。
（３）行列Ｓ’’は、Ｑ≧Ｄであればフルランクとなる。１次元到来方向推定におけるMUSIC法の適用条件ＭＮ≧Ｄ＋１は、２次元画像生成では（ＭＮ）^２≧Ｄ＋１となる。これとサブアレイにおける条件Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１とＱ≧Ｄを考慮すると、必要となるサンプリング時間の個数（周波数の数）Ｍ_０の条件は、以下の式（６１）で与えられる。即ち、必要となるサンプリング時間の個数Ｍ_０は、検知すべき位置の数Ｄに概ね比例して増大する。

次に、式（６０）で計算した全サブアレイ平均の相関行列Ｒ_ｘｙ’にMUSIC法を適用する事で、σ（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）を反映した評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）を計算する。その結果、以下の式（６２）に示す評価関数が得られる。

ここで、ａ（ｘ，ｙ）は式（４２）で定義された方向行列Ａの列ベクトルである。また、Ｅ_Ｎは以下の式（６３）で与えられる。

ここでベクトルｅ_ｋ（ｋ＝Ｄ＋１，Ｄ＋２，・・・，（ＭＮ）^２）は、相関行列Ｒ_ｓｘｙ’の固有ベクトルの内、その固有値がノイズ電力に等しいものである。

評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）は対象物１００１_ｄの位置（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）においてピークを与える。従って、評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）から対象物１００１_ｄの位置情報（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）を検知し、そこから対象物１００１の分布ないし形状を検知する事ができる。

上記ではMUSIC法を用いて対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置を検知したが、相関行列Ｒ_ｓｘｙ’に対し、（形式的に一般的なアレイアンテナに適用するのと同じ方式で非特許文献１に記載の）ビームフォーマ法、Ｃａｐｏｎ法、線形予測法を適用する事で、各方式の評価関数を計算する事もできる。

上記の考察に従い、本実施の形態３におけるビームフォーマ法に基づく評価関数Ｐ_ＢＦ（ｘ，ｙ）は、以下の式（６４）で与えられる。

また、本実施の形態３におけるＣａｐｏｎ法に基づく評価関数ＰＣＰ（ｘ，ｙ）は、以下の式（６５）で与えられる。

また、本実施の形態３における線形予測法に基づく評価関数ＰＬＰ（ｘ，ｙ）は、以下の式（６６）で与えられる。

上記の評価関数Ｐ_ＢＦ（ｘ，ｙ），Ｐ_ＣＰ（ｘ，ｙ），Ｐ_ＬＰ（ｘ，ｙ）も、MUSIC法により得られる評価関数Ｐ_ＭＵ（ｘ，ｙ）と同じく物対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置（ｘ_ｄ，ｙ_ｄ）においてピーク値を取る。従って、評価関数がピーク値を与える位置（ｘ，ｙ）から、対象物１００１_ｄ（ｄ＝１，２，・・・，Ｄ）の位置ｘ_ｄを割り出す事ができる。

本実施の形態３において開示された処理、即ち、反射波の測定結果から評価関数を算出し、その評価関数から対象物の位置を割り出す処理も、実施の形態２と同様に、図９に示したデータ処理部１０９３によって実行される。また、本実施の形態３における評価関数を算出して評価関数のピークを探索する過程は、実施の形態１における、移相器１０３１と加算器１０３２とによる制御を行って、受信信号強度が最大になるビーム方向を探索する過程に対応している。

続いて、図１７を用いて、本実施の形態３における物体検知装置の動作について説明する。図１７は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の動作を示すフロー図である。また、本実施の形態３においても、物体検知装置を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態３における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０００の動作説明に代える。

図１７に示すように、最初に、物体検知装置において、送信部が対象物に向けＲＦキャリア周波数を変化させながら電波を照射する（ステップＣ１）。

次に、複数の受信部それぞれは、対象物からの反射波を、対応する受信アンテナによって受信する（ステップＣ２）。各受信アンテナは、送信部から見て２つの方向に配置されている。

次に、データ処理部は、ｑ番目からｑ＋Ｍ番目までのサンプリング時間の受信信号を用いて相関行列Ｒ_ｘｙ ^ｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ，Ｑ＝Ｍ_０−Ｍ＋１）を計算する（ステップＣ３）。

次に、データ処理部は、計算したＱ個の相関行列Ｒ_ｘｙ ^ｑ（ｑ＝１，２，・・・，Ｑ）を平均した相関行列Ｒ_ｘｙ’を計算し（ステップＣ４）、更に、相関行列Ｒ_ｘｙ’から対象物１００１の位置を反映する評価関数を計算する（ステップＣ５）。

その後、データ処理部は、評価関数のピークから対象物の位置を算出し、更に、対象物の配置及び形状を、二次元画像として出力部に出力する（ステップＣ６）。

ここで、図１８を用いて、本実施の形態３における物体検知装置により得られる２次元画像の例について説明する。図１８は、本発明の実施の形態３における物体検知装置から出力された画像の一例を示す図である。

図１８の例では、対象物１００１は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標表示で、（−２０ｃｍ，−２０ｃｍ，１００ｃｍ）、（０ｃｍ，０ｃｍ，１００ｃｍ）、（２０ｃｍ，２０ｃｍ，１００ｃｍ）の３箇所に配置されているとする。

また、送信アンテナ１００３は（−１００ｃｍ，−１００ｃｍ，０ｃｍ）の位置に配置されている。受信アンテナ１００４は（０ｃｍ，−１００ｃｍ，０ｃｍ）の位置と、（−１００ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ）の位置とに配置されているとする。

また、送信アンテナ１００３は、７６ＧＨｚから８１ＧＨｚの間（帯域幅ＢＷ＝５ＧＨｚ）でキャリア周波数を変化させるＦＭ−ＣＷ変調を掛けたＲＦ信号１０１０を対象物１００１に向けて照射しているとする。１チャープ周期（Ｔ_{ｃｈｉｒｐ}）内におけるサンプリング時間の個数（全ての周波数の数）Ｍ_０は２１、サブアレイの数Ｑは１０、一つのサブアレイあたりの個数（周波数の数）Ｍは１２であるとする。サンプリング周期Δｔとサンプリング時間の周波数変化率αは、αΔｔ＝２５０ＭＨｚとなるように設定している。このような条件下においては、図１８に示すように、実際に３箇所に配置されている対象物１００１が検知される。そして、各対象物１００１は、２次元画像上で表示される。

また、図１４〜図１８の例は、受信アンテナが２方向（Ｎ＝２）に沿って設置されている場合について説明しているが、本実施の形態３は、受信アンテナが３方向（Ｎ＝３）以上に沿って設置されている場合にも、適用できる。特に、受信アンテナが直交する３方向に沿って設置されている場合は、対象物の３次元空間での位置を特定できる。

（実施の形態４）
続いて、本発明の実施の形態４における物体検知装置及び物体検知方法について、図１９〜図２１を参照しながら説明する。

図１９は、本発明の実施の形態４における物体検知装置の概略構成を示す図である。図１８に示すように、本実施の形態４では、物体検知装置１２００は、複数の物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を備えている。また、各物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）は、送信部１０９１_ｐと受信部１０９２_ｐとの組を備えている。ここで、Ｐは物体検知ユニット１２０２の個数を示している。

そして、物体検知ユニット１２０２_ｐにおいて、送信部１０９１_ｐは対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱに電波を照射し、受信部１０９２_ｐは対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱからの反射波を受信する。これにより、対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱの状態が検知される。Ｑは対象物１２０１の個数である。

また、物体検知装置１２００は、対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱが人である場合は、人（１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱ）が着用している衣服を透過した電波によって、衣服下にある物品の存在を検知することができる。

更に、物体検知装置１２００は、対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱが物体（特に誘電体）である場合は、物体（１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱ）を透過した電波によって、物体（１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱ）の内部構造を検知することができる。

物体検知装置１２００は、物体検知ユニット１２０２_ｐにより、対象物が流れ作業の対象である場合に、対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱの状態を順番に検知することもできる。

また、図１９の例では、一つの対象物１２０１の検知又は検査に対して、一つの物体検知ユニット１２０２_ｐが割り当てられている。但し、本実施の形態４は、これに限定されず、一つの対象物１２０１の検知又は検査に対して、複数の物体検知ユニット１２０２_ｐが割り当てられていても良い。また、本実施の形態４では、複数の対象物１２０１の検知又は検査に対し、一つの物体検知ユニット１２０２_ｐが割り当られていても良い。

このように、本実施の形態では、物体検知ユニット１２０２は小型かつ低コストで実現されるので、物体検知ユニット１２０２の個数Ｐを容易に増やす事ができる。従って、図１９の例で示した物体検知装置１２００においては、対象物１２０１_ｐ１、１２０１_ｐ２、・・・、１２０１_ｐＱ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）の検査速度を、物体検知ユニット１２０２の個数Ｐに比例して引き上げる事ができる。

ところで、図１９に示す物体検知装置１２００においては、物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）それぞれ同士での干渉によって、誤動作が生じる可能性がある。即ち、送信部１０９１_ｐから受信部１０９２_ｒ（ｐ≠ｒ）への電波の回り込みが、誤動作を生じさせる干渉の要因になる。この問題を回避するための構成及び動作について、図２０を用いて説明する。

図２０は、本発明の実施の形態４における物体検知装置の構成を具体的に示すブロック図である。図２０に示すように、本実施の形態４における物体検知装置１２００は、複数の物体検知ユニット１２００_ｐに加えて、データ制御部１２０３を備えている。データ制御部１２０３は、物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を構成する送信部１０９１_ｐと受信部１０９２_ｐとを制御する。具体的には、データ制御部１２０３は、各物体検知ユニット１２０２_ｐに対して、実施の形態１〜３におけるデータ制御部１０９３と同様の処理を行なう。

また、データ制御部１２０３は、物体検知ユニット毎に、使用される電波の周波数が異なるように、物体検知ユニットそれぞれを動作させる。具体的には、データ制御部１２０３は、物体検知ユニット１２０２_ｐのＲＦ周波数ｆ_ｐと物体検知装置１２０２_ｒのＲＦ周波数ｆ_ｒとを異なる値とする制御を行なっている（ｐ，ｒ＝１，２，・・・，Ｐ，かつｐ≠ｒ）。そして、このような制御により、互いに異なる物体検知ユニット１２０２_ｐと物体検知ユニット１２０２_ｒ（ｐ≠ｒ）とは、異なるＲＦ周波数で動作する。このため、物体検知ユニット１２０２_ｐと物体検知ユニット１２０２_ｒ（ｐ≠ｒ）との間での干渉の発生が抑制される。

ここで、図２１を用いて、各物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）におけるＲＦ周波数の制御について説明する。図２１は、本発明の実施の形態４において行なわれる周波数制御の一例を示す図である。

図３に示したように、本実施の形態４においても、実施の形態１〜３と同様に、各物体検知ユニット１２０２_ｐ（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）では、サンプリング時間ｔ_１、ｔ_２、・・・、ｔ_Ｍにおいて、キャリア周波数（ＲＦ周波数）ｆはｆ_ｍｉｎからｆ_ｍａｘまで連続的に変化する。つまり、各物体検知ユニット１２０２_ｐにおいて、ＲＦ周波数の時間変化がチャープ状に制御される。

そして、図２１に示すように、本実施の形態４では、データ制御部１２０３は、各物体検知ユニット１２０２_ｐのＲＦ周波数の時間変化が互いにずれるように制御を行なう。この結果、異なる物体検知ユニット１２０２_ｐと物体検知ユニット１２０２_ｒ（ｐ≠ｒ）とが、同じＲＦ周波数で動作する事は無い。

このように、本実施の形態４では、各物体検知ユニット１２０２_ｐに対して、上述したデータ処理部として機能しながら、各各物体検知ユニット１２０２_ｐにおけるＲＦ周波数が異なるように制御を行なっている。具体的には、データ制御部１２０３は、図１０に示したステップＡ１〜Ａ５を実行し、その際、ステップＡ２において、物体検知ユニット毎に、異なるαｔ_ｍを設定する。

（実施の形態による効果）
以下において、本実施の形態における効果を要約する。一般的なアレイアンテナ方式と本実施の形態１〜４とを比較した場合、アレイアンテナ方式は多数のアンテナを必要とする。その一方で、本実施の形態１〜４では、実際のアンテナの数を増やす代わりに周波数の数を増やす事で仮想的なアンテナを増やす事ができる。その結果、本実施の形態では少なくとも１本の送信アンテナと１方向あたり１本の受信アンテナで、一般的なアレイアンテナ方式と同等の機能を実装でき、実際のアンテナ本数を一般的なアレイアンテナ方式と比べて大幅に削減できる。

合成開口レーダー方式と本実施の形態とを比較した場合、合成開口レーダー方式は受信機を機械的に動かす必要があり、これが物体の検知及び検査のための時間が長くなるという問題があった。一方、本実施の形態では、受信機の位置ではなく受信周波数を電子的に走査すればよいので、合成開口レーダー方式に比べて物体の検知及び検査のための時間を短縮できる。

すなわち、本実施の形態における物体検知装置及び物体検知方法においては、一般的なアレイアンテナ方式よりも必要なアンテナおよびそれに付随する受信機の数を削減する事ができるので、装置のコスト、サイズ、重量を削減できるという効果を奏する。また、本実施の形態における物体検知装置及び物体検知方法においては、一般的な合成開口レーダー方式と異なり、装置を機械的に動かす必要がないため、物体検知及び検査の時間を短縮できるという効果も奏する。

本実施の形態では、サンプリング時間毎に異なるＲＦ周波数の電波を検知対象物に照射し、対象物で反射された電波、又は対象物から放射される電波を検知する事で、検知対象物の画像を生成することができる。従って、本実施の形態によれば、従来よりも必要なアンテナおよび受信部の数を減らし、かつ移動させる必要も無く、高速な走査による画像生成を実現することができる。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。また、上述の各特許文献等に開示されている内容は、本願発明に引用をもって繰り込むことも可能とする。本願発明の全開示（特許請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施の形態の変更・調整が可能である。また、本願発明の特許請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせあるいは選択も可能である。すなわち、本願発明は、特許請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって、当業者であればなし得ることが可能な各種変形、修正を含むことは勿論である。

以上のように本発明によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制することができる。本発明は、衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査する場合に有用である。

１０００ 物体検知装置
１００１、１２０１ 対象物（検知対象となる物体）
１００２ 焦平面
１００３ 送信アンテナ
１００４ 受信アンテナ
１００７、１０１０ 電波（ＲＦ信号）
１０４１ 低雑音増幅器
１０４２ ミキサ
１０４３ フィルタ
１０４４ アナログ−デジタル変換器
１０７５ カプラ
１０９１ 送信部
１０９２ 受信部
１０９３ データ受信部
１０９４ 出力部
１１０３ 発振器
１１０２ 受信制御部
１１０４ 送信制御部
１２０２ 物体検知ユニット
１２００ 物体検知装置（実施の形態４）
１２０３ データ制御部

Claims (10)

1. 電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
   時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を、送信信号として放射する、送信部と、
   前記送信信号を取得し、前記物体からの前記電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に、取得した前記送信信号をミキシングしてベースバンド信号を生成する、受信部と、
   サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値から、前記電波の到来方向を推定し、推定した前記電波の到来方向に基づいて、前記電波の強度分布を特定し、特定した前記強度分布に基づいて、前記物体を検知する、データ処理部と、
   を備えている、ことを特徴とする物体検知装置。
2. 前記受信部が、前記送信部に接続されたミキサと、フィルタとを備え、前記ミキサによって、前記受信信号に、取得した前記送信信号をミキシングし、前記フィルタによって、ミキシングで得られた信号の所望周波数以外の成分を除去することによって、前記ベースバンド信号を生成する、
   請求項１に記載の物体検知装置。
3. 前記送信部が、送信アンテナを備え、
   前記受信部が、前記送信アンテナを基準にした一方向に沿って設置された受信アンテナを備え、
   前記データ処理部が、前記強度分布に基づいて、前記物体の前記一方向における位置を検知する、
   請求項１または２に記載の物体検知装置。
4. 前記送信部が、送信アンテナを備え、
   前記受信部が、複数備えられ、複数の前記受信部それぞれは受信アンテナを備え、
   前記受信アンテナは、前記送信アンテナを基準したＮ方向に沿って設置され、
   前記データ処理部は、複数の前記受信部それぞれが生成した前記ベースバンド信号の積を算出し、算出した積に基づいて、前記Ｎ方向を座標軸とするＮ次元の座標空間における、前記物体の位置を検知する、
   請求項１または２に記載の物体検知装置。
5. 前記データ処理部が、サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値から相関行列を算出し、更に前記相関行列から前記物体の位置を反映する評価関数を求め、求めた前記評価関数から前記物体の画像を生成する、
   請求項１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。
6. 前記データ処理部が、前記サンプリング時間の範囲が異なる前記ベースバンド信号の測定値から、各々の前記サンプリング時間の範囲に対応する前記相関行列を算出し、更に各々の前記サンプリング時間の範囲に対応する前記相関行列の平均値を算出し、更に前記相関行列の平均値に基づいて、前記物体の位置を反映する評価関数を求め、求めた前記評価関数から前記物体の画像を生成する、
   請求項５に記載の物体検知装置。
7. 前記データ処理部が、サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値にノイズを付加し、前記ベースバンド信号の測定値に前記ノイズを付加した信号から、前記相関行列を算出する。
   請求項５〜６に記載の物体検知装置。
8. 前記送信部において、予め設定された可視領域と分解能との比、又は予め設定された画素数に応じて、送信される信号の時間長、又はサンプリング時間の数が選択される、
   請求項１〜７のいずれかに記載の物体検知装置。
9. 前記送信部及び前記受信部が、それぞれ複数備えられ、
   少なくとも一つの前記送信部と少なくとも一つの前記受信部とが組となって物体検知ユニットを構成し、
   前記データ処理部は、前記物体検知ユニット毎に、前記電波の周波数が異なるように、前記物体検知ユニットそれぞれを動作させる、
   請求項１〜８のいずれかに記載の物体検知装置。
10. 電波によって物体を検知するための方法であって、
    （ａ）送信機によって、時間の経過と共に周波数が連続的に変化する電波を、送信信号として放射する、ステップと、
    （ｂ）受信機によって、前記送信信号を取得し、前記物体からの前記電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に、取得した前記送信信号を加算して、ベースバンド信号を生成する、ステップと、
    （ｃ）データ処理装置によって、サンプリング時間毎の前記ベースバンド信号の測定値から、前記電波の到来方向を推定し、推定した前記電波の到来方向に基づいて、前記電波の強度分布を特定し、特定した前記強度分布に基づいて、前記物体を検知する、ステップと、
    を有する、ことを特徴とする物体検知方法。

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