JPWO2019009344A1 - 物体検知装置、物体検知方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

物体検知装置、物体検知方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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Abstract

物体検知装置１０００は、物体１００３に向けて電波を送信信号として照射する送信部１１０１と、反射された電波を受信信号として受信する受信部１１０２と、送信信号及び受信信号に基づいて物体１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルを算出するスペクトル算出部１１０３と、算出されたスペクトルに基づいて物体１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出する、パラメータ値算出部１１０７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し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
電波（マイクロ波、ミリ波、テラヘルツ波など）は、光と異なり、物体を透過する能力に優れている。この電波の透過能力を活用して、衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査するイメージング装置（物体検知装置）が実用化されている。
物体検知装置における画像化の方式としては、いくつかの方式が提案されている。一つは、アレイアンテナ方式である（例えば、非特許文献１参照）。ここで、図２７〜図２９を用いて、アレイアンテナ方式について説明する。図２７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２８は、図２７に示された受信機の構成を示す図である。
図２７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２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ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２０４１、２０４２、・・・、２０４K（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２０４１、２０４２、・・・、２０４Kにおいて反射され、反射波２０３１、２０３２、・・・、２０３Kがそれぞれ発生する。
発生した反射波２０３１、２０３２、・・・、２０３Ｋは、受信アンテナ２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎにおいて受信される。受信機２０１は、受信した反射波２０３１、２０３２、・・・、２０３Kに基づいて、検知対象物２０４１、２０４２、・・・、２０４Ｋ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２０４１、２０４２、・・・、２０４Ｋそれぞれの像が得られることになる。
また、図２８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２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎを備えている。また、受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎは、基準点２０９からそれぞれ距離ｄ１、ｄ２、・・・、ｄＮの位置に設置されているものとする。基準点２０９は受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎの位置を表す便宜上のものであるので、基準点２０９の位置は任意に設定される。図２８で示した受信機２０１において、受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎは、それぞれ、角度θk（ｋ＝１，２，・・・Ｋ）を持つＫ個の到来波２０３１、２０３２、・・・、２０３Ｋを受信する。
ここで、到来波２０３１、２０３２、・・・、２０３Ｋの複素振幅を[s(θ1),s(θ2),・・・, s(θK)]とする。受信機２０１は、ダウンコンバータ（図２８では図示せず）を備えているので、このダウンコンバータにより、各受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎで受信されたＲＦ信号の複素振幅（ベースバンド信号）[r(d1),r(d2),・・・,r(dN)]が抽出される。また、受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎで受信された信号の複素振幅[r(d1),r(d2),・・・,r(dN)]は、信号処理部２０５へ出力される。
受信アンテナ２０２１、２０２２、・・・、２０２Ｎにおける、受信信号の複素振幅[r(d1),r(d2),・・・,r(dN)]と、到来波の複素振幅[s(θ1),s(θ2),・・・, s(θK)]との関係は、以下の式（１）で与えられる。
Figure 2019009344
上記式（１）において、n(t)はノイズ成分を要素とするベクトルである。添字Tはベクトル又は行列の転置を表す。λは到来波（ＲＦ信号）２０３１、２０３２、・・・、２０３Ｋ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。
到来波方向推定のアルゴリズムでは、測定で得た受信信号rから以下の式（２）に従い、相関行列Rが計算される。
Figure 2019009344
上記式（２）において、E[]は、括弧内の要素に時間平均の処理を施す事を表し、添字Hは複素共役転置を表す。次に、計算した相関行列Rから、以下の式（３）〜（５）で示すいずれかの評価関数が計算される。
Figure 2019009344
Figure 2019009344
Figure 2019009344
MUSIC法におけるEN=[eK+1,・・・,eN]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２８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（３）〜（５）の評価関数を計算する過程は、信号処理部２０５で実施される。
非特許文献１に記載の理論によれば、式（３）〜式（５）で示した評価関数は、到来波の角度θ1,θ2,・・・,θK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（３）〜式（５）の評価関数で得た到来波の角度分布から、対象物の位置及び形状を画像として表示する事ができる。
従来型のアンテナアレイを用いた方式による物体検知装置の例は、その他に、特許文献１〜３においても開示されている。具体的には、特許文献１及び２に開示された物体検知装置は、受信機に内蔵されたＮ個の受信アンテナそれぞれに接続された移相器により、Ｎ個の受信アンテナで形成される受信アレイアンテナの指向性を制御する。
そして、特許文献１及び２に開示された物体検知装置は、ビーム状に形成されたＮ個の受信アレイアンテナの指向性を変化させ、Ｋ個の検知対象物それぞれに対して、受信アレイアンテナの指向性ビームを向ける。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２９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Ｎ２個となる。図２９は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。
特許文献４および特許文献５は、イメージング装置ではなく、レーダの例を開示している。特許文献４および特許文献５に開示されたレーダは、レーダから対象物までの距離（レーダを基準とした前後方向の位置）を、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated continuous Wave）信号を用いて測定する。また、このレーダは、アレイアンテナにより電波のビーム方向を電子走査する方式、または装置を機械的に動かす事で電波のビーム方向を機械走査する方式に、ＭＵＳＩＣ法による高分解能の到来方向推定を組み合わせて、対象物が存在する方位を測定する。なお、この場合、対象物の方位は、レーダを通る基準線からの角度で表される。
特表２０１３−５２８７８８号公報 特開２０１５−０１４６１１号公報 特許第５０８０７９５号公報 特開２００７−２８５９１２号公報 特開２００５−３７３５４号公報
菊間信良、"アレーアンテナの基礎"、MWE2010 Digest,(2010)
ところで、アレイアンテナ方式においては、対象物を精度良く検知しようとすると、必要となる受信アンテナの数とそれに付随する受信機の数とが非常に多くなってしまい、結果として、物体検知装置のコスト、サイズ、及び重量が大きくなるという問題がある。
上記の問題点について具体的に説明する。まず、アレイアンテナ方式の場合、受信アンテナ２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ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２０３１、２０３２、・・・、２０３Kの波長λの半分以下にする必要がある。例えば、反射波２０３１、２０３２、・・・、２０３Kがミリ波である場合は、波長λは数ｍｍ程度であるので、各アンテナの間隔は数ｍｍ以下となる。そして、この条件が満たされない場合は、生成した画像において、検知対象物２０４１、２０４２、・・・、２０４K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（２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ）の指向性ビーム幅△θで決まる。受信アレイアンテナ（２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ）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（２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ）の開口サイズであり、両端に存在する受信アンテナ２０２１と２０２Ｎ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（２０１１、２０２２、・・・、２０２Ｎ）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２９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Ｎ２個となる。従って、アレイアンテナ方式を採用するためには、全体で必要な受信アンテナ及びそれに付随する受信機の数は数万個程度となる。
このように大量の受信アンテナと受信機とが必要となるため、上述したように、アレイアンテナ方式においては、コストは非常に高いものになる。また、一辺が数十ｃｍ〜数ｍの四方の領域にアンテナが設置されるので、装置のサイズ及び重量は非常に大きなものとなる。
一方、レーダは、特許文献４および特許文献５に開示されているレーダを含め、一般に、特許文献１〜３に開示されたイメージング装置に比べて小型化が可能である。しかしながら、レーダでは、小型化された分だけ、イメージング装置よりも分解能が劣化する。レーダでは、その分解能の低さから、対象物の形状を識別する事はできず、対象物の位置の把握のみが可能である。
具体的には、特許文献４および特許文献５に開示したＦＭＣＷ方式を採用する場合において、ｃを光速、ＢＷをＲＦ信号の帯域幅とすると、分解能はｃ／（２ＢＷ）で与えられる。従って、帯域幅ＢＷを２ＧＨｚに設定すると、分解能は７．５ｃｍとなる。この分解能では、数ｃｍのサイズを持つ対象物の位置については測定できるが、数ｃｍのサイズを持つ対象物の形状を識別する事は困難である。
加えて、特許文献４および特許文献５に開示されているレーダでは、特に車載用途の場合において開口サイズＤは数ｃｍ程度に小型化されている。このため、指向性ビームの幅△θ〜λ／Ｄが大きくなり、角度方向の測定（到来方向推定）の分解能が劣化するという問題もある。この問題は、アレイアンテナのように複数の送受信機とアンテナで構成された装置で電波のビーム方向を電子走査する場合、もしくはパラボラアンテナのような単一の送受信機とアンテナで構成された装置で電波のビーム方向を機械走査する場合の、いずれの場合にも共通して発生する。
上述の特許文献１〜特許文献５に関連して記述した、アンテナの開口サイズＤと角度方向測定（到来方向推定）の分解能との間にトレードオフが生じる問題は、対象物の位置および形状を角度または方位の変数で表す方式を採用する事で生じている。
また、特許文献４および特許文献５に開示されている機械走査を行う方式では、機械的にレーダ装置を動かすため、走査速度が低速に制限される事、レーダ装置を機械的に動かす駆動装置が必要となるため装置が大型になる事、また機械走査に伴い機構が摩滅するため装置寿命が短くメンテナンスのコストが掛かる事、などの問題がある。
上述したように、従来からの物体検知装置では、所望のミリ波画像の分解能を得ようとした場合、装置のコスト、サイズ、重量が非常に大きなものになる。一方、装置を小型化しようとすると、ミリ波画像の分解能が劣化するという問題が発生する。
このため、物体検知装置を実際に使用できる用途及び機会は、限定されたものになる。また、採用する方式によっては、対象物を検査する速度も限られたものになる。これらの点から、従来よりも必要となるアンテナ及び受信機の数を減らし、更に、受信機を移動させる必要も無く、高速な走査による画像生成を実現することが求められている。
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制し得る、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明の一側面における物体検知装置は、電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信部と、
前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信部と、
前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルを算出する、スペクトル算出部と、
前記スペクトル算出部によって算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の前記位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、パラメータ値算出部と、
を備えている、ことを特徴とする。
また、本発明の一側面における物体検知方法は、物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、を備える装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
（ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、プロセッサとを備えた物体検知装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、ことを特徴とする。
以上のように、本発明によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制することができる。
図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の構成を具体的に示す図である。 図３は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の他の例の構成を具体的に示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の他の例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図７は、Ｋ個の対象物が配置された場合の対象物と送受信装置との配置を説明する図である。 図８は、Ｋ個の対象物の反射率の分布を説明する図である。 図９は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１の方式とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。 図１０は、対象物からの反射波の間に相関が発生している状態を示す図である。 図１１は、複数の仮想的な受信アンテナによって構築されたサブアレイの一例を示す図である。 図１２は、対象物の位置Ｒと幅Δとを引数とした評価関数のグラフを示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図１４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１５は、評価関数の引数のスキャン方法を説明する図である。 図１６は、対象物の幅Δを引数とした評価関数のグラフを示す図である。 図１７は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の構成を示すブロック図である。 図１８は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の外観構成を概略的に示す図である。 図１９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２０は、対象物がＴ字状を呈する場合の対象物と送受信装置との位置関係を示す図である。 図２１は、図２０に示した対象物をz軸の方向に沿ってx-y平面に投影して得られた投影図である。 図２２は、図１９に示したステップＡ２６で算出された対象物の反射率の算出結果の一例を示す図である。 図２３は、本発明の実施の形態３で生成された対象物の画像の一例を示す図である。 図２４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示すブロック図である。 図２５は、本発明の実施の形態４における物体検知装置の動作を示すフロー図である。 図２６は、本発明の実施の形態１〜４における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。 図２７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２８は、図２７に示された受信機の構成を示す図である。 図２９は、従来からのアレイアンテナ方式を採用した場合の受信アレイアンテナの概略構成を示す図である。
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図１〜図１２を参照しながら説明する。本実施の形態１では、小型のレーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅のような形状に関する情報も検知できる、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムが開示される。
［装置構成］
最初に、図１を用いて本実施の形態１における物体検知装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の構成を示すブロック図である。
図１に示す本実施の形態における物体検知装置１０００は、電波によって物体を検知するための装置である。図１に示すように、物体検知装置１０００は、送信部１１０１と、受信部１１０２と、スペクトル算出部１１０３と、パラメータ値算出部１１０７とを備えている。また、本実施の形態１では、物体検知装置１０００は、算出結果出力部１１０８も備えている。
送信部１１０１は、検知対象となる物体（以下、「対象物」と表記する）１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する。受信部１１０２は、対象物１００３で反射された電波を受信信号として受信する。
本実施の形態１では、受信部１１０２は、更に、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、中間周波数信号（以下「ＩＦ（Intermediate Frequency）信号」と表記する。）を生成する。具体的には、 図１に示すように、送信部１１０１は、受信部１１０２に向けて端子１２０８を経由して送信信号を出力する。受信部１１０２は、対象物１００３から反射され受信した電波と、端子１２０８を経由して得た送信信号とをミキシングして、ＩＦ信号を出力する。
また、図１においては、送信部１１０１及び受信部１１０２は、それぞれ一つのみが図示されているが、送信部１１０１及び受信部１１０２は、実際には複数備えられていても良い。送信部１１０１及び受信部１１０２が複数備えられている場合は、複数の受信部１１０２それぞれは、いずれかの送信部１１０１に対応している。
スペクトル算出部１１０３は、送信信号及び受信信号に基づいて、具体的には、ＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置を表すパラメータ（以下「位置パラメータ」と表記する。）の領域と、対象物１００３の形状を表すパラメータ（以下「形状パラメータ」と表記する。）の領域と、を定義域とする、スペクトルを算出する。パラメータ値算出部１１０７は、スペクトル算出部１１０３で算出されたスペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値と対象物１００３の形状パラメータの値とを算出する。
算出結果出力部１１０８は、パラメータ値算出部１１０７によって算出された対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを出力する。なお、算出結果出力部１１０８によるパラメータの値の出力形式は、特に限定されない。出力形式としては、数値データ及び画像データ等のシステムの要求に適合する形式が選択される。
このように、本実施の形態１では、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルが算出され、スペクトルに基づいて対象物１００３の位置及び形状を表すパラメータの値が算出される。つまり、本実施の形態１によれば、送信部１１０１及び受信部１１０２が単一である最小構成によって、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出できる。このため、本実施の形態１によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制できる。
続いて、図１に加えて、図２及び図３を用いて、本実施の形態１における物体検知装置の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の構成を具体的に示す図である。図３は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の送信部及び受信部の他の例の構成を具体的に示す図である。
まず、本実施の形態１では、図１及び図２に示すように、スペクトル算出部１１０３と、パラメータ値算出部１１０７と、算出結果出力部１１０８とは、演算装置（コンピュータ）１２１１に、後述する本実施の形態１におけるプログラムを導入することによって構築されている。また、本実施の形態１では、送信部１１０１と受信部１１０２とで送受信装置１００１が構成されている。
また、図２に示すように、本実施の形態１では、送受信装置１００１において、送信部１１０１は、発振器１２０１と、送信アンテナ１２０２とを備えている。また、受信部１１０２は、受信アンテナ１２０３と、ミキサ１２０４と、インターフェイス回路１２０５とを備えている。更に、上述したように、送信部１１０１と受信部１１０２とは、端子１２０８を介して接続されている。
送信部１１０１において、発振器１２０１は、ＲＦ信号（電波）を生成する。発振器１２０１で生成されたＲＦ信号は、送信アンテナ１２０２から送信信号として送信され、対象物１００３に照射される。対象物１００３で反射された電波は、受信部１１０２において、受信アンテナ１２０３によって受信される。
ミキサ１２０４は、発振器１２０１から端子１２０８を経由して入力されてきたＲＦ信号と受信アンテナ１２０３で受信された電波（受信信号）とを、ミキシングする事で、ＩＦ信号を生成する。ミキサ１２０４で生成されたＩＦ信号は、インターフェイス回路１２０５を経由して、演算装置１２１１へと送信される。インターフェイス回路１２０５は、アナログ信号であるＩＦ信号を、演算装置１２１１で扱えるデジタル信号に変換する機能を持ち、得られたデジタル信号を演算装置１２１１へと出力する。
また、図２に示した例では、一つの送受信装置１００１には、一つの送信アンテナ１２０２と一つの受信アンテナ１２０３とが備えられているが、本実施の形態は、この態様に限定されない。本実施の形態では、例えば、図３に示すように、一つの送受信装置１００１において、複数の送信アンテナ１２０２と、複数の受信アンテナ１２０３とが備えられていても良い。
具体的には、図３の例では、送信部１１０１は、一つの発振器１２０１と、複数の送信アンテナ１２０２とを備えている。また、送信部１１０１は、送信アンテナ１２０２毎に設けられた可変移相器１２０６も備え、各送信アンテナ１２０２は、可変移相器１２０６を介して、発振器１２０１に接続されている。各可変移相器１２０６は、発振器１２０１から送信アンテナ１２０２の各々に供給される送信信号の位相を制御する事で、送信アンテナ１２０２の指向性の制御を行なっている。
また、図３の例では、受信部１１０２は、一つのインターフェイス回路１２０５と、複数の受信アンテナ１２０３とを備えている。更に、受信部１１０２は、受信アンテナ１２０３毎に設けられたミキサ１２０４と、同じく受信アンテナ１２０３毎に設けられた可変移相器１２０７も備えている。各受信アンテナ１２０３は、可変移相器１２０７及びミキサ１２０４を介して、インターフェイス回路１２０５に接続されている。
各可変移相器１２０７は、受信アンテナ１２０３の各々からミキサ１２０４に供給される受信信号の位相を制御する事で、受信アンテナ１２０３の指向性の制御を行なっている。なお、可変移相器１２０７は、ミキサ１２０４とインターフェイス回路１２０５の間に設置されていても良い。
また、図２で示した送受信装置１００１では送信アンテナ１２０２と受信アンテナ１２０３はそれぞれ一つずつ、図３で示した送受信装置１００１では送信アンテナ１２０２と受信アンテナ１２０３はそれぞれ数個程度とする事が望ましい態様である。すなわち、本実施の形態１においては、物体検知装置１０００は、車載レーダと同程度の小型の装置で実装する事が望ましい態様である。
ここで、図４及び図５を用いて、本実施の形態において物体に照射される送信信号について説明する。図４は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の一例を示す図である。図５は、本発明の実施の形態１における物体検知装置が照射する送信信号の他の例を示す図である。
まず、本実施の形態１において、発振器１２０１で生成されるＲＦ信号は、図４に示すように、周期Ｔｃｈｉｒｐで、ＲＦ周波数がｆｍｉｎからｆｍｉｎ＋ＢＷに時間的に変化する、ＦＭＣＷ信号であるのが良い。なお、ｆｍｉｎはＲＦ周波数の最小値であり、ＢＷはＲＦ信号の帯域幅である。
また、本実施の形態１において、複数の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎ(Ｎは送受信機１００１の数)を用いる場合、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎの間の干渉を回避するために、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、他の送受信装置と同時に動作しないように制御される事が望ましい態様である。即ち、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、それぞれ一つずつが異なるタイミングで動作するように制御され、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎに搭載されている各送信部１１０１１、１１０１２、・・・、１１０１Ｎは互いに異なるタイミングで電波を照射する。このように、各送受信機が同時に動作しないようにすれば、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎが互いに干渉してしまう事態が回避される。
また、本実施の形態１では、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎそれぞれを、他の送受信装置と同じ時間内で動作させる場合は、図５に示すように、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎそれぞれにおける、送信電波のＲＦ周波数１２３１１、１２３１２、・・・、１２３１Ｎが、同じ位相とならないように制御が行なわれているのが良い。これにより、送受信装置間の干渉は抑制される。
［装置動作］
次に、本実施の形態１における物体検知装置１０００の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態１における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図５を参酌する。また、本実施の形態１では、物体検知装置１０００を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態１における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０００の動作説明に代える。
図６に示すように、最初に、送受信装置１００１において、送信部１１０１から、対象物１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する（ステップＡ１）。また、送信部１１０１は、送信信号となる電波の照射と同時に、端子１２０８を介して、送信信号を受信部１１０２に出力する。
次に、送受信装置１００１において、受信部１１０２が、対象物１００３から反射された電波を、受信信号として受信し、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、ＩＦ信号を生成する（ステップＡ２）。
次に、スペクトル算出部１１０３が、ステップＡ２で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトル（以下、「対象物スペクトル」と表記）を算出する（ステップＡ３）。
次に、パラメータ値算出部１１０７は、ステップＡ３で算出された対象物スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出する（ステップＡ４）。
次に、算出結果出力部１１０８は、ステップＡ４においてパラメータ値算出部１１０７によって算出された、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを出力する（ステップＡ５）。
続いて、図６に示したステップＡ３〜Ａ５について、図７〜図１２を用いてより詳細に説明する。
［ステップＡ３］
まず、送受信した電波に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とする、スペクトル（対象物スペクトル）を算出する、ステップＡ３の詳細について説明する。
ステップＡ３の説明にあたり、図７を用いて、対象物と送受信装置との位置関係を説明する。図７は、Ｋ個の対象物が配置された場合の対象物と送受信装置との配置を説明する図である。
まず、図７で示すように、送受信装置１００１からの距離がR1,R2,・・・,RKとなる位置にK個の対象物１００３１、１００３２、・・・、１００３Ｋが配置された状況を考える。また、対象物１００３１、１００３２、・・・、１００３Ｋは、それぞれ、送受信装置１００１から照射される電波を横切る特定の方向において、Δ１、Δ２、・・・、ΔＫの幅を持つものとする。対象物の距離R1,R2,・・・,RKと幅Δ１、Δ２、・・・、ΔＫとは共に未知数であり、対象物の距離R1,R2,・・・,RKと幅Δ１、Δ２、・・・、ΔＫとを測定することが課題となる。 図７の系において、受信IF信号r(t)は以下の式（６）で与えられる。
Figure 2019009344
式（６）において、σ(R)は、距離Rに存在する対象物の反射率である。cは光速である。αはRF周波数の時間変化率であり、α=BW/Tchirpである。Tchirpは、図４に示すようにチャープの周期である。t’は１チャープ周期内の時刻であり、−Tchirp/2からTchirp/2の間の値を取る。チャープ信号の周期性を考慮して、時間がチャープ周期を過ぎる毎に、チャープ周期を差し引いて(t’=t−hTchirp,hは整数)、t’が−Tchirp/2からTchirp/2の間に収まるように設定される。zは、図７に示すように、送受信装置配置面１００２と対象物配置面１００４との距離である。また、Rk+は対象物１００３ｋの一端と送受信装置１００１との距離を示し、Rk−は対象物１００３ｋの他端と送受信装置１００１との距離を示す。幾何学的な関係から、Rk+とRk−は以下の式(7)で与えられる。
Figure 2019009344
ここで、式（７）において、ukは、対象物１００３ｋまでの距離Rkと幅Δkとを組にした２次元の変数であり、すなわちuk=(Rk,Δk)と表記される(k=1,2,・・・,K)。また、Rk±(uk)は、Rk+とRk−とが、uk=(Rk,Δk)の関数である事を表している。
反射率σ(R)は、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)が存在する距離範囲Rk−からRk+の間で有限の一定値を取るものとする。また、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)が存在しない距離範囲では反射率σ(R)は０（ゼロ）となる。
そして、上記式（６）で与えられている受信ＩＦ信号r(t)は、以下の式（８）のように変形できる。
Figure 2019009344
上記式（８）において、σ(uk)は、対象物１００３ｋの反射率に相当する。すなわちσ(uk)は、反射率σ(R)が対象物１００３ｋの存在する距離範囲Rk−からRk+の間で取る値に等しいものとする。
ここで、距離Rと幅Δとを組にした２次元の変数u=(R,Δ)を引数、すなわち定義域とした反射率σ(u)の性質について、図８を用いて考察する。図８は、Ｋ個の対象物の反射率の分布を説明する図である。
図８に示すように、反射率σ(u)は、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の距離Rkと幅Δkに対応する２次元上のK個の点uk=(Rk,Δk) (k=1,2,・・・,K)においてのみ非零の値を持ち、それ以外の点においては零となるように定義されている。
ここで、反射率σ(u)が非零となる点座標値uk=(Rk,Δk) (k=1,2,・・・,K)を検出できれば、そのukの値から、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の距離Rkと幅Δkとを算出できる。
以下では、反射率σ(u)が非零となる点座標値uk=(Rk,Δk) (k=1,2,・・・,K)の検出方法について説明する。
受信ＩＦ信号r(t)は、サンプリング時刻tm(m = 1,2,・・・,M0)で得られるとする。M0はサンプリング点数である。tmの範囲はチャープ周期とする。サンプリング時間ΔtはTchirp/ M0で与えられ、tm=−Tchirp/2+mΔt (m = 1,2,・・・, M0)となる。
上記を踏まえて、式（８）は下記の式（９）のように表記し直す事ができる。下記の式（９）において、nはノイズ成分を要素とするベクトルである。
Figure 2019009344
図９を用いて、従来からのアンテナアレイ方式の動作を示す式（１）と、本実施の形態１の方式の動作を表す式（９）とを比較する。図９は、従来からのアンテナアレイ方式と本発明の実施の形態１の方式とにおける、パラメータの対応関係を示す図である。
図９に示すように、従来からのアンテナアレイ方式のパラメータは、本実施の形態１の方式のパラメータに対応付けられる。特に、従来アンテナアレイ方式におけるアンテナ位置 dn (n=1,2,・・・,N)と到来波の入射角度θk (k=1,2,・・・,K)とは、本実施の形態１におけるサンプリング時間 tm (m=1,2,・・・,M0)と対象物状態パラメータuk (k=1,2,・・・,K)とに対応付けられる。なお、対象物状態パラメータは、上述の位置パラメータ及び形状パラメータの両方を含む。
さらに、従来からのアンテナアレイ方式と、本実施の形態１の方式との両方において、同形の式r=As+nが成立している。したがって、従来アンテナアレイ方式と同形の評価関数とで、本実施の形態においても所望の対象物状態パラメータの算出が可能となる。
具体的には、従来アンテナアレイ方式では式（３）〜（５）で与えられた評価関数のピークを与える引数θの値から、到来波の入射角度θk (k=1,2,・・・,K)の値を算出していた。一方で、本実施の形態の方式では、式（３）〜（５）と同形の式（１０）〜（１２）で与えられる評価関数のピークを与える引数uの値から、対象物状態パラメータuk (k=1,2,・・・,K)の値を算出できる。
Figure 2019009344
Figure 2019009344
Figure 2019009344
式（１０）〜（１２）におけるa(u)は、式（９）で与えられるM0×1次のベクトルで与えられる。式（１２）において、en (n=K+1,・・・,M)は、相関行列Rallの固有ベクトルの内、最小の固有値を持つベクトルである。Ｍの定義は後述する。
式（１０）〜（１２）における相関行列Ｒallの求め方について、図１０を用いて以下に説明する。図１０は、対象物からの反射波の間に相関が発生している状態を示す図である。図１０に示すように、異なる対象物１００３１、１００３２、・・・、１００３Ｋからの反射波の間に相関がある場合、対象物１００３１、１００３２、・・・、１００３Ｋの位置を正しく推定する事が困難になる。これは、相関がある場合、受信アンテナ１２０３には、異なる対象物１００３１、１００３２、１００３Ｋから同じ信号が届いているためである。
反射間の相関の問題は、各対象物１００３１、１００３２、・・・、１００３Ｋに同じ送信機（送信アンテナ１２０２）から電波を照射する限り、必ず発生する。 これに対して、反射間の相関の問題は、図１１で示すように、受信信号の引数である時間をずらした複数のサブアレイ１２２１１、１２２１２、・・・、１２２１Ｑ（Ｑはサブアレイの数）を構築し、それらのサブアレイ毎に算出した相関行列の平均を取る事で回避できる。図１１は、複数の仮想的な受信アンテナによって構築されたサブアレイの一例を示す図である。
図１１において、一つのサブアレイに用いる受信信号の数は、Mとされている。全ての受信信号の数M0と、一つのサブアレイに用いる受信信号の数Mと、サブアレイの数Qとの間には、M0=Q+M−1の関係がある。
具体的には、q番目のサブアレイは、q番目からq+M−1番目までのサブアレイの受信信号、すなわちrq = [r(tq),r(tq+1),・・・,r(tq+M−1)]Tで構成される。Mは、各サブアレイを構成するサンプリング点数にも相当する。q番目のサブアレイから計算される相関行列Rcol(q)を以下の式（１３）のように計算する。
Figure 2019009344
全てのサブアレイの相関行列Rcol(q)(q=1,2,・・・,Q)の平均をRallとする。サブアレイの数Qは対象物の数K以上とする。
本実施の形態１では、各サンプリング時間における受信信号rq = [r(tq),r(tq+1),・・・,r(tq+M−1)]Tを仮想的な受信アンテナと見なして、サブアレイ１２２１q(q=1,2,・・・,Q)を構築している。
上記の方法では、異なるサブアレイの受信信号間では相関が弱まるという性質を利用する事で、反射間の相関に起因する問題が回避される。
ステップＡ３における「対象物の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトル」とは、式（１０）〜（１２）で与えられる評価関数を指す。スペクトルの定義域は、評価関数の引数u=(R,Δ)で指定されるものであり、すなわち対象物の位置を表すパラメータＲと、対象物の形状を表すパラメータΔにより指定される。ステップＡ３では、式（１０）〜（１２）のいずれかで与えられる評価関数、すなわちスペクトルが算出されればよい。
また、ステップＡ３では、受信部１１０２において生成された式（６）〜（８）記載の受信ＩＦ信号を、スペクトル算出部１１０３が受け取る。スペクトル算出部１１０３は、受信ＩＦ信号から、式（１０）〜式（１２）記載の評価関数すなわちスペクトルを算出する。
［ステップＡ４］
ステップＡ４では、ステップＡ３で算出されたスペクトル、すなわち式（１０）〜（１２）のいずれかで与えられる評価関数から、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出する。以下において、ステップＡ４の詳細について説明する。
ステップＡ３の説明において既に述べたとおり、式（１０）〜（１２）で与えられる評価関数のピークを与える引数uの値から、対象物状態パラメータuk (k=1,2,・・・,K)の値を算出できる。
すなわち、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の距離と幅とを、それぞれRkとΔkとした場合、式（１０）〜式（１２）で与えられる評価関数P(u)は、図１２で示すように、対象物１００３ｋの位置Rkと幅Δkとに相当する２次元上の点uk=(Rk,Δk) (k=1,2,・・・,K)においてピークを持っている。図１２は、対象物の位置Ｒと幅Δとを引数とした評価関数のグラフを示す図である。
従って、ステップＡ４では、パラメータ値算出部１１０７は、ステップＡ３で算出した評価関数Ｐ(u)のピークを与える点の位置から、対象物１００３ｋの位置Rkの値と幅Δkの値とを算出する。
より具体的には、ステップＡ４では、パラメータ値算出部１１０７は、ステップＡ３で算出された式（１０）〜式（１２）に記載のいずれかの評価関数、すなわちスペクトルを受け取る。そして、パラメータ値算出部１１０７は、受け取った式（１０）〜式（１２）に記載のいずれかの評価関数、すなわちスペクトルのピーク位置から、対象物１００３ｋの位置Rkの値と幅Δkの値とを算出する。
［ステップＡ５］
ステップＡ５では、算出結果出力部１１０８は、ステップＡ４で算出された対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の位置Rkと幅Δkとの情報を、パラメータ値算出部１１０７から受けとり、受け取った情報を出力する。具体的には、算出結果出力部１１０８は、受け取った情報を、数値データ又は画像データとして出力する。出力先は、物体検知装置１０００が組み込まれたシステムである。
［実施の形態１による効果］
以下において、本実施の形態１における効果を要約する。従来の一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置では、受信した電波の到来方向（角度方向）の推定を行って、対象物の形状を検知するために、本実施の形態１と比べて多数(数千〜数万個)のアンテナを必要とする。その一方で、本実施の形態１では、電波の到来方向推定、すなわち角度方向の測定を行う従来の方式と異なり、送受信装置から対象物までの距離測定の結果から対象物の幅といった形状に関する情報を検知する方式が用いられる。
角度方向の測定に依拠しない本実施の形態１の方式により、角度方向の測定を行う従来方式で問題となっていたアンテナの開口サイズＤと角度方向測定（到来方向推定）の分解能との間にトレードオフが生じる問題は、解消される。この結果、本実施の形態１では、少数(〜数個)のアンテナを備えた小型のレーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。また、本レーダ方式を用いて検知した、対象物の幅といった形状に関する情報は、対象物の種別（例えば車や歩行者など）の識別に用いる事ができる。更に、本実施の形態１では、実際のアンテナ本数を一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置と比べて大幅に削減できるので、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。
更に、本実施の形態１では、機械走査を用いる事なく、距離Rと幅Δとを組にした２次元の変数u=(R,Δ)を演算装置１２１１内で電子的に走査する事で所望の機能が実現される。そのため、本実施の形態１によれば、走査速度を機械走査に比べて高速化でき、アンテナを機械的に動かす装置が不要であるので装置を小型化でき、電子走査で機構が摩滅する事はないので機械走査に比べて装置寿命とメンテナンスコストを改善できるという利点がある。
［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータ、すなわち、演算装置１２１１に、図７に示すステップＡ３〜Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１１にインストールし、実行することによって、本実施の形態１における物体検知装置と物体検知方法とを実現することができる。この場合、演算装置１２１１のＣＰＵ（Central Processing Unit）は、スペクトル算出部１１０３、パラメータ値算出部１１０７、及び算出結果出力部１１０８として機能し、処理を行なう。
また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、スペクトル算出部１１０３、パラメータ値算出部１１０７、及び算出結果出力部１１０８のいずれかとして機能しても良い。
（実施の形態２）
続いて、本発明の実施の形態２における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図１３〜図１６を参照しながら説明する。以下においては、実施の形態１と共通の要素についての説明は省略する。
［装置構成］
最初に、図１３を用いて本実施の形態２における物体検知装置の構成について説明する。図１３は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の構成を示すブロック図である。
図１３に示すように、本実施の形態２における物体検知装置１０２０は、実施の形態１と同様の送受信装置１００１を備えている。送受信装置１００１は、対象物１００３に向けて電波を照射（送信）し、対象物１００３から反射された電波を受信し、受信した電波に基づいてＩＦ信号を生成する。ＩＦ信号は、演算装置１２１２に入力される。
一方、図１３に示すように、本実施の形態２における物体検知装置１０２０では、演算装置１２１２は、図１に示した実施の形態１の演算装置１２１１とは異なっている。本実施の形態２では、演算装置１２１２は、図１に示したスペクトル算出部１１０３及びパラメータ値算出部１１０７に代えて、位置スペクトル算出部１１１１と、対象物位置パラメータ値算出部１１１２と、形状スペクトル算出部１１１３と、対象物形状パラメータ値算出部１１１４とを備えている。また、演算装置１２１２は、演算装置１２１１と同様に、算出結果出力部１１０８を備えている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
位置スペクトル算出部１１１１は、送受信装置１００１で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域を定義域とするスペクトル（以下、「位置スペクトル」と表記する）を算出する。
対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、位置スペクトル算出部１１１１で算出された位置スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する。
形状スペクトル算出部１１１３は、送受信装置１００１で生成されたＩＦ信号と、対象物位置パラメータ値算出部１１１２で算出された、対象物１００３の位置パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの領域を定義域とするスペクトル（以下「形状スペクトル」と表記する）を算出する。
対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、形状スペクトル算出部１１１３で算出された形状スペクトルに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する。
対象物位置パラメータ値算出部１１１２で算出された対象物１００３の位置パラメータの値と、対象物形状パラメータ値算出部１１１４で算出された対象物１００３の形状パラメータの値とは、それぞれ算出結果出力部１１０８に受け渡される。算出結果出力部１１０８は、受け渡された対象物１００３の位置パラメータの値及び形状パラメータの値を出力する。
なお、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、算出結果出力部１１０８におけるパラメータの値の出力形式は、特に限定されない。また、本実施の形態２においても、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、及び算出結果出力部１１０８は、演算装置（コンピュータ）１２１２に、後述する本実施の形態２におけるプログラムを導入することよって構築されている。
このように、本実施の形態２においても、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルが算出され、このスペクトルに基づいて対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とが算出される。つまり、本実施の形態２でも、送信部１１０１及び受信部１１０２が単一である最小構成によって、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出できる。このため、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、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。
［装置動作］
次に、本実施の形態２における物体検知装置１０２０の動作について図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施の形態２における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１３を参酌する。また、本実施の形態２では、物体検知装置１０２０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１０２０の動作説明に代える。
図１４に示すように、最初に、送受信機１００１の送信部１１０１から、対象物１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する（ステップＡ１１）。次に、送受信機１００１において、受信部１１０２が、対象物１００３から反射された電波を、受信信号として受信し、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、ＩＦ信号を生成する（ステップＡ１２）。ステップＡ１１及びＡ１２は、図６に示したステップＡ１及びステップＡ２と同様のステップである。
次に、位置スペクトル算出部１１１１が、ステップＡ１２で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域を定義域とする位置スペクトルを算出する（ステップＡ１３）。
次に、対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、ステップＡ１３で算出された位置スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する（ステップＡ１４）。また、対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、算出した位置パラメータの値を、算出結果出力部１１０８に受け渡す。
次に、形状スペクトル算出部１１１３は、ステップＡ２で生成されたＩＦ信号と、ステップＡ１４で算出された対象物１００３の位置パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの領域を定義域とする形状スペクトルを算出する（ステップＡ１５）。
次に、対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、ステップＡ１５で算出された形状スペクトルに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する（ステップＡ１６）。また、対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、算出した形状パラメータの値を、算出結果出力部１１０８に受け渡す。
その後、算出結果出力部１１０８は、ステップＡ１４で算出された位置パラメータの値と、ステップＡ１６で算出された形状パラメータの値とを、出力する（ステップＡ１７）。
このように、本実施の形態２では、位置スペクトル算出部１１１１と形状スペクトル算出部１１１３とで、実施の形態１におけるスペクトル算出部１１０３として機能している。また、本実施の形態２では、対象物位置パラメータ値算出部１１１２と対象物形状パラメータ値算出部１１１４とで、実施の形態１におけるパラメータ値算出部１１０７として機能している。
続いて、図１４に示したステップＡ１３〜Ａ１７について、図１５〜図１６を用いてより詳細に説明する。
［ステップＡ１３］
まず、送受信した電波に基づいて、対象物１００３の位置パラメータ領域を定義域とするスペクトル(位置スペクトル)を算出する、ステップＡ１３の詳細について説明する。
実施の形態１において既に説明したとおり、図７で示した系において、送受信装置１００１は式（６）で示したＩＦ信号を取得する。
本実施の形態２におけるステップＡ１３では、式（６）で示したＩＦ信号に対し、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の幅Δkの値を0と見なして無視する近似を施す。この時、式（６）のＩＦ信号は、式（１４）で示すように変形される。
Figure 2019009344
ここで、距離Ｒを引数とした反射率σ(R)は、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)が存在する距離Rkにおいて非零の値を持ち、それ以外の点においては零となる。
ここで、反射率σ(Ｒ)が非零となる距離Rk (k=1,2,・・・,K)を検出できれば、そのＲkの値から、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の距離Rkを算出できる。
以下では、反射率σ(Ｒ)が非零となる距離Rk (k=1,2,・・・,K)の検出方法について説明する。
式（１４）は下記の式（１５）のように表記し直す事ができる。下記式（１５）において、nはノイズ成分を要素とするベクトルである。
Figure 2019009344
実施の形態１における式（９）と、実施の形態２における式（１５）とを比較する。この場合、反射率σの引数が、式（９）では２次元変数u=(R,Δ)、式（１５）では距離変数Rである事を除き、式（９）と式（１５）とは同形である。従って、式（１０）〜（１２）と同形の評価関数である式（１６）〜（１８）を用いて、対象物１００３ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｋ）の位置Ｒｋを検出できる。
Figure 2019009344
Figure 2019009344
Figure 2019009344
式（１６）〜（１８）内の相関行列Ｒallの求め方は、実施の形態１と同一であるので、ここでは説明を省略する。
ステップＡ１３では、式（１６）〜（１８）のいずれかの評価関数を用い、評価関数のピークを与える引数Ｒの値から、対象物１００３ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｋ）の位置Ｒｋが検出される。
ステップＡ３における「対象物の位置パラメータの領域を定義域とするスペクトル（位置スペクトル）」とは、式（１６）〜（１８）で与えられる評価関数を指す。スペクトルの定義域は、評価関数の引数Ｒで指定されるものであり、すなわち対象物の位置を表すパラメータＲにより指定される。ステップＡ１３では、式（１６）〜（１８）のいずれかで与えられる評価関数、すなわち位置スペクトルを算出すればよい。
ステップＡ１３では、受信部１１０２において生成された式（１４）記載の受信ＩＦ信号を、位置スペクトル算出部１１１１が受け取る。位置スペクトル算出部１１１１は、この受信ＩＦ信号から、式（１６）〜式（１８）記載の評価関数、すなわち位置スペクトルを算出する。
［ステップＡ１４］
ステップＡ１４では、位置スペクトル、すなわち式（１６）〜（１８）のいずれかで与えられる評価関数から、対象物の位置パラメータの値を算出する。以下において、ステップＡ１４の詳細について説明する。
ステップＡ１３の説明において既に述べたとおり、式（１６）〜（１８）で与えられる評価関数のピークを与える引数Ｒの値から、対象物の距離Ｒk (k=1,2,・・・,K)の値を算出できる。
より具体的には、ステップＡ１４では、位置スペクトル算出部１１１１で算出された式（１６）〜式（１８）記載のいずれかの評価関数、すなわち位置スペクトルを、対象物位置パラメータ値算出部１１１２が受け取る。対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、位置スペクトル算出部１１１１から受け取った式（１６）〜式（１８）記載のいずれかの評価関数すなわちスペクトルのピーク位置から、対象物１００３ｋの位置Rkの値を算出する。
［ステップＡ１５］
次に、送受信した電波に基づいて得られるＩＦ信号と、ステップＡ４で得た対象物１００３の位置情報に基づいて、対象物１００３の形状パラメータを定義域とする形状スペクトルを算出する、ステップＡ１５の詳細について図１５及び図１６を用いて説明する。図１５は、評価関数の引数のスキャン方法を説明する図である。図１６は、対象物の幅Δを引数とした評価関数のグラフを示す図である。
ステップＡ１５において、形状スペクトル算出部１１１３は、送受信装置１００１で得た式（６）〜（８）で示したＩＦ信号に基づいて、実施の形態１で示した式（１０）〜（１２）のいずかの評価関数を算出する。
但し、本実施の形態２におけるステップＡ１５では、ステップＡ１４で得た対象物１００３ｋの位置Rk(k=1,2,・・・,K)の情報を用い、図１５で示すように評価関数においてスキャンする引数の範囲をR=Rkで固定して、Δ方向のみでスキャンを行う。その結果、図１６で示すように、各対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)に対し、対象物の幅Δ、すなわち形状パラメータを引数(=定義域)とするスペクトル、すなわち形状スペクトルが得られる。
そして、図１６で示すように、各対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の形状スペクトルは、Δ＝Δｋにおいてピークを取る。ここで、Δkは各対象物１００３ｋの幅の値である。
ステップＡ１５では、ステップＡ１２で送受信装置１００１において生成されたＩＦ信号と、ステップＡ１４で対象物位置パラメータ値算出部１１１２において生成された対象物１００３の位置パラメータの値とが、形状スペクトル算出部１１１３に受け渡される。そして、形状スペクトル算出部１１１３は、前記の手順に基づいて、形状スペクトルを算出する。
［ステップＡ１６］
次に、形状スペクトルから対象物１００３の形状パラメータの値を算出する、ステップＡ１６の詳細について説明する。
ステップＡ６では、ステップＡ１５において、形状スペクトル算出部１１１３は、形状スペクトルを、対象物形状パラメータ値算出部１１１４に受け渡す。したがって、ステップＡ１６では、対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、各対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の形状スペクトルがピークを取るΔの値から、各対象物１００３ｋの幅Δk、すなわち形状パラメータを算出する。
［ステップＡ１７］
次に、算出された対象物の位置パラメータと形状パラメータの値とを出力する、ステップＡ１７の詳細について説明する。
ステップＡ１７では、算出結果出力部１１０８は、まず、ステップＡ１４で対象物位置パラメータ値算出部１１１２において算出した各対象物１００３ｋの位置Rkの情報（位置パラメータの値）を受け取る。また、算出結果出力部１１０８は、ステップＡ６で対象物形状パラメータ値算出部１１１４において算出した各対象物１００３ｋの幅Δkの情報（形状パラメータの値）も受け取る。
そして、算出結果出力部１１０８は、対象物１００３ｋ(k=1,2,・・・,K)の位置Rkの情報と、幅Δkの情報とを出力する。具体的には、算出結果出力部１１０８は、受け取った情報を、数値データ又は画像データとして出力する。出力先は、物体検知装置１０２０が組み込まれたシステムである。
［実施の形態２による効果］
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。すなわち、本実施の形態２によっても、少数(〜数個)のアンテナを備えた小型のレーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。また、本レーダ方式を用いて検知した、対象物の幅といった形状に関する情報は、対象物の種別（例えば車や歩行者など）の識別に用いる事ができる。
更に、本実施の形態２でも、実際のアンテナ本数を一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置と比べて大幅に削減できるので、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。
加えて、本実施の形態２でも、機械走査の代わりに電子走査を用いるため、機械走査を用いる方式と比べて、走査速度の高速化、装置の小型化、装置寿命とメンテナンスコストの改善という利点が得られる。
［プログラム］
本実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータ、すなわち、演算装置１２１２に、図１４に示すステップＡ１３〜Ａ１７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１２にインストールし、実行することによって、本実施の形態２における物体検知装置と物体検知方法とを実現することができる。この場合、演算装置１２１２のＣＰＵ（Central Processing Unit）は、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、及び算出結果出力部１１０８として機能し、処理を行なう。
また、本実施の形態２におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、及び算出結果出力部１１０８のいずれかとして機能しても良い。
（実施の形態３）
続いて、本実施の形態３における、物体検知装置、物体検知方法、及びプログラムについて、図１７〜図２３を参照しながら説明する。本実施の形態３においても、上述した実施の形態１及び２と同様に、小型のレーダ装置を用いながら、従来のミリ波イメージング装置と同様に、対象物の位置の把握のみだけでなく対象物の形状の検知が可能となる。以下においては、実施の形態１と共通の要素についての説明は省略する。
［装置構成］
最初に、図１７を用いて本実施の形態３における物体検知装置の構成について説明する。図１７は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の構成を示すブロック図である。
図１７に示す本実施の形態３における物体検知装置１０３０は、実施の形態１における物体検知装置１０００と同様に、電波によって物体を検知するための装置である。図１７に示すように、本実施の形態３における物体検知装置１０３０は、実施の形態１と同じく、送受信装置１００１と、演算装置１２１３とを備えている。
但し、本実施の形態３における物体検知装置１０３０は、演算装置１２１３の構成及び機能の点で、実施の形態１における物体検知装置１０００と異なっている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
図１７に示すように、本実施の形態３においては、物体検知装置１０３０は、送信部１１０１及び受信部１１０２を複数備えている。また、複数の受信部１１０２それぞれは、複数の送信部１１０１のいずれかに対応している。つまり、物体検知装置１０３０は、複数の送受信装置１００１を備えている。
演算装置１２１３は、スペクトル算出部１１０３、及びパラメータ値算出部１１０７に加えて、区間決定部１１０４と、反射率分布算出部１１０５と、画像生成部１１０６とを備えている。なお、本実施の形態３においては、実施の形態１で用いられていた算出結果出力部１１０８は省略されている。
また、図１７に示す物体検知装置１０３０では、複数の送受信装置１００１に対して、一つの演算装置１２１３が備えられているが、送受信装置１００１のそれぞれに対して、演算装置１２１３、又はそれを構成する要素が個別に備えられている態様であっても良い。
スペクトル算出部１１０３は、本実施の形態３においても、実施の形態１において示した手順に従い、ＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する。
パラメータ値算出部１１０７も、実施の形態１において示した手順に従い、スペクトル算出部１１０３で算出されたスペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出する。
区間決定部１１０４は、パラメータ値算出部１１０７が算出した対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の反射率を算出するための区間を決定する。
反射率分布算出部１１０５は、送信部１１０１とそれに対応する受信部１１０２との組毎、すなわち送受信装置１００１毎に、ＩＦ信号に基づいて、決定された区間それぞれにおける対象物１００３の反射率を算出する。
画像生成部１１０６は、組毎に、区間それぞれの反射率の分布の積を算出する。また、画像生成部１１０６は、組毎に算出した、反射率の分布の積を用いて、対象物１００３の画像を生成する。
また、本実施の形態３においても、実施の形態１と同様に、スペクトル算出部１１０３、パラメータ値算出部１１０７、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６は、演算装置（コンピュータ）１２１３に、後述する本実施の形態３におけるプログラムを導入することによって構築されている。
このように、本実施の形態３においても、対象物１００３の位置と形状とを表すスペクトルが算出され、そのスペクトルから、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とが算出される。そして、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とから、対象物１００３の反射率を算出するための区間が決定され、区間毎の反射率の分布の積から対象物１００３の画像が形成される。このため、本実施の形態３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、及び重量の増大化が抑制される。
続いて、図１７に加えて、図１８を用いて、本実施の形態３における物体検知装置の構成について更に具体的に説明する。図１８は、本発明の実施の形態３における物体検知装置の外観構成を概略的に示す図である。
図１８に示すように、本実施の形態３では、送受信装置配置面１００２に複数個の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎが配置されている。各送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、それぞれ演算装置１２１３に接続されている。ここでNは、配置される送受信装置１００１の個数である。また、対象物１００３が、対象物配置面１００４に配置されているものとする。
この場合において、各々の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、対象物１００３に向けて電波を照射する。その後、各々の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、対象物１００３において反射された電波を受信するものとする。そして、各々の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、送受信した電波に基づいて、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎと対象物１００３との間の距離Ｒ１、Ｒ２、・・・、ＲＮと、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎから見た対象物１００３の幅Δ１、Δ２、・・・、ΔＮと、を測定する。
本実施の形態３においても、実施の形態１と同じく、複数の送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎ(Ｎは送受信装置１００１の数)を用いる場合、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎの間の干渉を回避するために、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎは、他の送受信装置と同時に動作しないように制御される事が望ましい態様である。
また、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎそれぞれを他の送受信装置と同じ時間内で動作させる場合は、図５で示したように、送受信装置１００１１、１００１２、・・・、１００１Ｎのそれぞれの送信電波のＲＦ周波数１２３１１、１２３１２、・・・、１２３１Ｎが、同じにならないように制御が行なわれても良い。
［装置動作］
次に、本実施の形態３における物体検知装置１０３０の動作について図１９を用いて説明する。図１９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。以下の説明においては、適宜図１７〜図１８を参酌する。また、本実施の形態３では、物体検知装置１０３０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１０３０の動作説明に代える。
図１９に示すように、最初に、各送受信装置１００１において、送信部１１０１から、対象物１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する（ステップＡ２１）。ステップＡ２１は、図６に示したステップＡ１と同様のステップである。
次に、各送受信装置１００１において、受信部１１０２が、対象物１００３から反射された電波を、受信信号として受信し、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、ＩＦ信号を生成する（ステップＡ２２）。ステップＡ２２は、図６に示したステップＡ２と同様のステップである。
次に、スペクトル算出部１１０３が、ステップＡ２２で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトル（対象物スペクトル）を算出する（ステップＡ２３）。ステップＡ２３は、図６に示したステップＡ３と同様のステップである。
次に、パラメータ値算出部１１０７は、ステップＡ２３で算出された対象物スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とを算出する（ステップＡ２４）。ステップＡ２４は、図６に示したステップＡ４と同様のステップである。
次に、区間決定部１１０４は、ステップＡ２４で算出された対象物１００３の位置パラメータの値と形状パラメータの値とに基づいて、物体１００３の反射率を算出するための区間を決定する（ステップＡ２５）。
次に、反射率分布算出部１１０５は、送信部１１０１とそれに対応する受信部１１０２との組毎、すなわち送受信装置１００１毎に、ＩＦ信号に基づいて、ステップＡ２５で決定された区間それぞれにおける対象物１００３の反射率を算出する（ステップＡ２６）。
次に、画像生成部１１０６は、組毎に、区間それぞれの反射率の分布の積を算出し、組毎に算出した、反射率の分布の積を用いて、対象物１００３の画像を生成する（ステップＡ２７）。生成された画像は、表示装置等の画面上に表示される。
続いて、図１９に示したステップＡ２５〜Ａ２７について、図２０〜図２３を用いて詳細に説明する。
[ステップＡ２５]
ステップＡ２５の説明にあたり、図２０及び図２１を用いて、送受信装置配置面１００２内のy軸上に送受信装置１００１を配置した例を参照しながら、対象物１００３の有効反射率を計算するための区間を決定する方法を説明する。図２０は、対象物がＴ字状を呈する場合の対象物と送受信装置との位置関係を示す図である。 図２１は、図２０に示した対象物をz軸の方向に沿ってx-y平面に投影して得られた投影図である。
図２１の例では、送受信装置１００１からの照射方向に沿って存在している対象物１００３の形状の不連続境界Ｐ１〜Ｐ３により、対象物１００３は、区間１（Ｐ１−Ｐ２間)と、区間２（Ｐ２−P３間）との二つに分離されて送受信装置１００１に検知される。そして、実施の形態１で詳細を説明したステップＡ１〜Ａ４と同様のステップＡ２１〜Ａ２４の手順に沿って、区間１と区間２に存在する対象物１００３の位置パラメータR1およびR2と、対象物の幅に相当する形状パラメータΔ１およびΔ2とがそれぞれ算出される。
ステップＡ２５では、ステップＡ２１〜Ａ２４の手順で得られた対象物１００３の位置パラメータR1およびR2と、対象物の幅に相当する形状パラメータΔ１およびΔ2とから、区間１と区間２とをそれぞれ決定する。すなわち、実施の形態１で示した式（７）に従い、区間１は送受信装置１００１からの距離がsqrt(R1+(Δ1/2)2±zΔ1)の範囲にある領域として決定され、区間２は送受信装置１００１からの距離がsqrt(R2+(Δ2/2)2±zΔ2)の範囲にある領域として決定される。
［ステップＡ２６］
次に、ステップＡ２６について説明する。実施の形態１において式（９）で示したように、受信ＩＦ信号r = [r(t1),r(t2),・・・,r(tM0)]Tと、対象物１００３の反射率s = [σ(u1),σ(u2),・・・,σ(uK)]Tと、方向行列A = (a(u1),a(u2),・・・,a(uK))との間には、r=Asの関係がある。なお、ここではノイズ成分nは無視している。受信ＩＦ信号rはステップＡ２１〜Ａ２２で得られる測定値である。方向行列Aは対象物状態パラメータu1,u2,・・・,uKの関数であり、ステップＡ２４で対象物状態パラメータu1,u2,・・・,uKが確定すると、方向行列Aの値も確定する。すなわち、ステップＡ２４の処理完了時点で、受信ＩＦ信号rと方向行列Aが確定する。
次に、受信ＩＦ信号の全てのサンプリングデータr =[r(t1),r(t2),・・・,r(tM0)]Tを用いて、以下の式(１９)を用いて相関行列Rall(0)を計算する。
Figure 2019009344
式（１９）とｒ＝Ａｓの関係から、以下の式(２０)に示す関係が得られる。
Figure 2019009344
また、式(２０)に、Aの擬逆行列を適用する事で、Sは以下の式(２１)によって算出できる。
Figure 2019009344
式(２１)で得られたSの対角成分から、各区間における対象物の有効反射率|σ(uk)|2 (k=1,2,・・・,K)を求める事ができる。
ここで、ステップＡ２６で得られた各区間における対象物１００３の有効反射率の算出結果を図２２に示す。図２２は、図１９に示したステップＡ２６で算出された対象物の反射率の算出結果の一例を示す図である。図２２の例では、４つの送受信装置１００１１〜１００１４によって得られたデータが示されている。
送受信装置１００１１〜１００１４は、それぞれ、対象物１００３の距離方向（送受信装置１００１１〜１００１４から対象物を見たときの対象物へと向かう方向）における位置については測定できる。しかし、送受信装置１００１１〜１００１４は、それぞれ、角度方向（送受信装置１００１１〜１００１４から対象物を見たときの対象物から横へと向かう方向）における位置については測定困難である。そのため、区間は距離方向のみで定義される。そして、区間は、対象物配置面１００４において、送受信装置１００１１〜１００１４それぞれからの距離が最小となる対象物配置面１００４上の点（図７で示す所の点Ｏ）を原点とする各円で挟まれた領域になる。有効反射率は区間内で同じ値を取るので、ドーナツ状の分布を持つように見える。
有効反射率は、対象物１００３の角度方向の幅と反射率とに比例する量である。そして、対象物１００３の反射率は一様としているので、送受信装置１００１から見て角度方向の幅が大きいパターンの有効反射率が特に大きな値となる。例として、送受信装置１００１１または１００１３で測定した場合では、Ｔ字状の対象物１００３の縦棒部分の有効反射率が強くなる。一方、送受信装置１００１２または１００１４で測定した場合では、Ｔ字状の対象物１００３の横棒部分の有効反射率が強くなる。
［ステップＡ２７］
次に、ステップＡ７について説明する。まず、図２２で示した送受信装置１００１n （n=1,2,・・・,N, 図２２の例ではN=4）におけるX-Y平面上の有効反射率の分布を、σ’n(x,y)とする。最終的に得られる画像I(x,y)は、式(２２)で示すように、送受信装置１００１n (n=1,2,・・・,N,)で得られた有効反射率の分布σ’n(x,y)の積を用いて算出される。
Figure 2019009344
式(２２)において、δは画像のダイナミックレンジを調整するパラメータである。式(２２)に基づいてδ=2の場合に得たミリ波画像を図２３に示す。図２３は、本発明の実施の形態で生成された対象物の画像の一例を示す図である。図２３に示すように、本実施の形態３では、ステップＡ２１〜Ａ２６の実行により、幅５ｃｍのＴ字状の元形状に対し、帯域幅２ＧＨｚの測定によるミリ波画像でも元形状と同じくＴ字状の形状が得られている。
［実施の形態３による効果］
このように、本実施の形態３においても、実施の形態１と同様に、電波の到来方向推定、すなわち角度方向の測定を行う従来の方式と異なり、送受信装置と対象物の距離測定の結果とから対象物の幅のような形状に関する情報を検知する方式が用いられる。
よって、本実施の形態３によっても、少数(〜数個)のアンテナを備えた数個の小型レーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。また、本実施の形態３では、対象物の形状を示す画像も形成されるので、従来のミリ波イメージング装置と同等以上に、例えば、衣服及び鞄等の中に隠匿した武器などの危険物の検出および識別が可能となる。
更に、本実施の形態３においても、実施の形態１と同様に、実際のアンテナ本数を一般的なアレイアンテナ方式によるミリ波イメージング装置と比べて大幅に削減できるので、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。加えて、本実施の形態３でも、機械走査の代わりに電子走査を用いるため、機械走査を用いる方式と比べて、走査速度の高速化、装置の小型化、装置寿命とメンテナンスコストの改善という利点が得られる。
［プログラム］
本実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータ、すなわち、演算装置１２１３に、図１９に示すステップＡ２３〜Ａ２７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１３にインストールし、実行することによって、本実施の形態３における物体検知装置と物体検知方法とを実現することができる。この場合、演算装置１２１３のＣＰＵ（Central Processing Unit）は、スペクトル算出部１１０３、パラメータ値算出部１１０７、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６として機能し、処理を行なう。
また、本実施の形態３におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、スペクトル算出部１１０３、パラメータ値算出部１１０７、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６のいずれかとして機能しても良い。
（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、物体検知方法、及びプログラムについて、図２４及び図２５を参照しながら説明する。また、以下においては、実施の形態３を参照しながら説明し、実施の形態３と共通の要素についての説明は省略する。
［装置構成］
最初に、図２４を用いて本実施の形態４における物体検知装置の構成について説明する。図２４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示すブロック図である。
図２４に示すように、本実施の形態４における物体検知装置１０４０は、図２３に示した実施の形態３における物体検知装置１０３０と同様に、複数の送受信装置１００１を備えている。
一方、図２４に示すように、本実施の形態４における物体検知装置１０４０では、演算装置１２１４は、図１７に示した演算装置１２１３とは異なっている。本実施の形態４では、演算装置１２１４は、図１７に示したスペクトル算出部１１０３及びパラメータ値算出部１１０７に代えて、位置スペクトル算出部１１１１と、対象物位置パラメータ値算出部１１１２と、形状スペクトル算出部１１１３と、対象物形状パラメータ値算出部１１１４とを備えている。また、演算装置１２１４は、図１７に示した演算装置１２１３と同様に、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６も備えている。以下、実施の形態３との相違点を中心に説明する。
本実施の形態４で用いられる、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、及び対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、実施の形態２において図１３に示した各部と同様のものである。これらは、実施の形態２の場合と同様に機能する。
すなわち、位置スペクトル算出部１１１１は、送受信装置１００１で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域を定義域とする位置スペクトルを算出する。対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、位置スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する。
形状スペクトル算出部１１１３は、送受信装置１００１で生成されたＩＦ信号と、対象物位置パラメータ値算出部１１１２で算出された、対象物１００３の位置パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの領域を定義域とする形状スペクトルを算出する。対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、形状スペクトルに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する。
なお、また、本実施の形態３においても、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６は、演算装置（コンピュータ）１２１４に、後述する本実施の形態４におけるプログラムを導入することによって構築されている。
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態４における物体検知装置１０４０の動作について図２５を用いて説明する。図２５は、発明の実施の形態４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４では、物体検知装置１０４０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４における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置１０４０の動作説明に代える。
図２５に示すように、最初に、各送受信装置１００１において、送信部１１０１から、対象物１００３に向けて、送信信号となる電波を照射する（ステップＡ３１）。次に、各送受信装置１００１において、受信部１１０２が、対象物１００３から反射された電波を、受信信号として受信し、受信した受信信号に、送信部１１０１で生成された送信信号をミキシングして、ＩＦ信号を生成する（ステップＡ３２）。ステップＡ３１及びＡ３２は、図６に示したステップＡ１及びステップＡ２と同様のステップである。
次に、位置スペクトル算出部１１１１が、ステップＡ３２で生成されたＩＦ信号に基づいて、対象物１００３の位置パラメータの領域を定義域とする位置スペクトルを算出する（ステップＡ３３）。次に、対象物位置パラメータ値算出部１１１２は、ステップＡ３３で算出された位置スペクトルに基づいて、対象物１００３の位置パラメータの値を算出する（ステップＡ３４）。ステップＡ３３及びＡ３４は、図１４に示したステップＡ１３及びＡ１４と同様のステップである。
次に、形状スペクトル算出部１１１３は、ステップＡ３２で生成されたＩＦ信号と、ステップＡ３４で算出された対象物１００３の位置パラメータの値とに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの領域を定義域とする形状スペクトルを算出する（ステップＡ３５）。次に、対象物形状パラメータ値算出部１１１４は、ステップＡ３５で算出された形状スペクトルに基づいて、対象物１００３の形状パラメータの値を算出する（ステップＡ３６）。ステップＡ３５及びＡ３６は、図１４に示したステップＡ１５及びＡ１６と同様のステップである。
次に、区間決定部１１０４は、ステップＡ３４で算出された対象物１００３の位置パラメータの値とステップＡ３６で算出された形状パラメータの値とに基づいて、物体１００３の反射率を算出するための区間を決定する（ステップＡ３７）。ステップＡ３７は、図１９に示したステップＡ２５と同様のステップである。
次に、反射率分布算出部１１０５は、送信部１１０１とそれに対応する受信部１１０２との組毎、すなわち送受信装置１００１毎に、ＩＦ信号に基づいて、ステップＡ３７で決定された区間それぞれにおける対象物１００３の反射率を算出する（ステップＡ３８）。ステップＡ３８は、図１９に示したステップＡ２６と同様のステップである。
次に、画像生成部１１０６は、組毎に、区間それぞれの反射率の分布の積を算出し、組毎に算出した、反射率の分布の積を用いて、対象物１００３の画像を生成する（ステップＡ３９）。生成された画像は、表示装置等の画面上に表示される。ステップＡ３９は、図１９に示したステップＡ２７と同様のステップである。
このように、本実施の形態４においても、ステップＡ３１〜Ａ３９の実行により、対象物１００３の画像が形成される。本実施の形態４によっても、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、及び重量の増大化が抑制される。
［実施の形態４による効果］
本実施の形態４においても、実施の形態３で述べた効果を売ることができる。すなわち、本実施の形態４によっても、少数(〜数個)のアンテナを備えた数個の小型レーダ装置を用いながら、対象物の位置の把握のみだけでなく、対象物の幅といった形状に関する情報も検知できるレーダ方式が実現される。
また、本実施の形態４においても、対象物の形状を示す画像も形成されるので、従来のミリ波イメージング装置と同等以上に、例えば、衣服及び鞄等の中に隠匿した武器などの危険物の検出および識別が可能となる。更に、本実施の形態４においても、装置の大幅な小型化、軽量化、及び低コスト化が実現される。
更に、本実施の形態４でも、機械走査の代わりに電子走査を用いるため、機械走査を用いる方式と比べて、走査速度の高速化、装置の小型化、装置寿命とメンテナンスコストの改善という利点が得られる。
［プログラム］
本実施の形態４におけるプログラムは、コンピュータ、すなわち、演算装置１２１４に、図２５に示すステップＡ３３〜Ａ３９を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムを演算装置１２１４にインストールし、実行することによって、本実施の形態４における物体検知装置と物体検知方法とを実現することができる。この場合、演算装置１２１４のＣＰＵ（Central Processing Unit）は、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６として機能し、処理を行なう。
また、本実施の形態４におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、位置スペクトル算出部１１１１、対象物位置パラメータ値算出部１１１２、形状スペクトル算出部１１１３、対象物形状パラメータ値算出部１１１４、区間決定部１１０４、反射率分布算出部１１０５、及び画像生成部１１０６のいずれかとして機能しても良い。
（物理構成）
ここで、実施の形態１〜４におけるプログラムを実行することによって、物体検知装置を実現するコンピュータ（演算装置）について図２６を用いて説明する。図２６は、本発明の実施の形態における物体検知装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
図２６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
なお、本実施の形態における物体検知装置１０００は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、物体検知装置１０００は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
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。
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１８）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信部と、
前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信部と、
前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルを算出する、スペクトル算出部と、
前記スペクトル算出部によって算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の前記位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、パラメータ値算出部と、
を備えている、ことを特徴とする物体検知装置。
（付記２）
前記送信部及び前記受信部が複数備えられ、
複数の前記受信部それぞれは、複数の前記送信部のいずれかに対応し、
前記スペクトル算出部が、前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトルを算出し、
前記パラメータ値算出部が、前記スペクトル算出部によって前記組毎に算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とを算出し、
当該物体検知装置は、更に、
前記パラメータ値算出部によって算出された、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とに基づいて、前記物体の反射率を算出するための区間を決定する、区間決定部と、
前記組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記区間決定部によって決定された前記区間それぞれにおける前記物体の反射率を算出する、反射率分布算出部と、
前記組毎に算出された前記反射率の分布の積を求め、求めた前記積を用いて、前記物体の画像を生成する、画像生成部と、
を備えている、付記１に記載の物体検知装置。
（付記３）
前記送信部が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
付記１または２に記載の物体検知装置。
（付記４）
前記送信部が複数備えられ、
複数の前記送信部それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なるは送信周波数で、前記送信信号を照射する、
付記１〜３のいずれかに記載の物体検知装置。
（付記５）
前記受信部は、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
前記スペクトル算出部は、前記中間周波数信号に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。
（付記６）
前記スペクトル算出部は、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記５に記載の物体検知装置。
（付記７）
物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、を備える装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
（ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする物体検知方法。
（付記８）
前記装置が、前記送信部及び前記受信部を複数備え、複数の前記受信部それぞれが、複数の前記送信部のいずれかに対応しており、
前記（ａ）のステップにおいて、前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトルを算出し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ａ）のステップによって前記組毎に算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とを算出し、
当該物体検知方法は、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによって算出された、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とに基づいて、前記物体の反射率を算出するための区間を決定する、ステップと、
（ｄ）前記組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記（ｃ）のステップによって決定された前記区間それぞれにおける前記物体の反射率を算出する、ステップと、（ｅ）前記組毎に算出された前記反射率の分布の積を求め、求めた前記積を用いて、前記物体の画像を生成する、ステップと、
を更に有する、付記７に記載の物体検知方法。
（付記９）
前記送信部が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
付記７または８に記載の物体検知方法。
（付記１０）
前記送信部が複数備えられ、
複数の前記送信部それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なるは送信周波数で、前記送信信号を照射する、
付記７〜９のいずれかに記載の物体検知方法。
（付記１１）
前記受信部は、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記７〜１０のいずれかに記載の物体検知方法。
（付記１２）
前記（ａ）のステップにおいて、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記１１に記載の物体検知方法。
（付記１３）
物体に向けて電波を送信信号として照射する送信部と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信部と、プロセッサとを備えた物体検知装置において、
前記プロセッサに、
（ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
（ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）
前記装置が、前記送信部及び前記受信部を複数備え、複数の前記受信部それぞれが、複数の前記送信部のいずれかに対応しており、
前記（ａ）のステップにおいて、前記送信部とそれに対応する前記受信部との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトルを算出し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記（ａ）のステップによって前記組毎に算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とを算出し、
前記プログラムは、前記プロセッサに、
（ｃ）前記（ｂ）のステップによって算出された、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とに基づいて、前記物体の反射率を算出するための区間を決定する、ステップと、
（ｄ）前記組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記（ｃ）のステップによって決定された前記区間それぞれにおける前記物体の反射率を算出する、ステップと、（ｅ）前記組毎に算出された前記反射率の分布の積を求め、求めた前記積を用いて、前記物体の画像を生成する、ステップと、
を実行させる命令を更に含む、付記１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
前記送信部が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
付記１３または１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１６）
前記送信部が複数備えられ、
複数の前記送信部それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なるは送信周波数で、前記送信信号を照射する、
付記１３〜１５のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
前記受信部は、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記中間周波数信号に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記１３〜１６のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１８）
前記（ａ）のステップにおいて、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記スペクトルを算出する、
付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
この出願は、２０１７年７月４日に出願された日本出願特願２０１７−１３１５４２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
以上のように本発明によれば、電波を用いた物体の検知において、精度を向上させつつ、装置コスト、サイズ、及び重量の増大化を抑制することができる。本発明は、対象物の位置と形状に関わるパラメータを算出して対象物の位置を測定すると同時に対象物の形状パラメータから対象物の種別を識別する機能を備えたレーダ装置、もしくは衣服の下に隠されている物品又は鞄の中の物品等を画像化して検査するイメージング装置して用いる場合に有用である。
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス
１０００ 物体検知装置
１００１ 送受信装置
１００２ 送受信装置配置面
１００３ 対象物（検知対象となる物体）
１００４ 対象物配置面
１１０１ 送信部
１１０２ 受信部
１１０３ スペクトル算出部
１１０４ 区間決定部
１１０５ 反射率分布算出部
１１０６ 画像生成部
１１０７ パラメータ値算出部
１１０８ 算出結果出力部
１１１１ 位置スペクトル算出部
１１１２ 対象物位置パラメータ値算出部
１１１３ 形状スペクトル算出部
１１１４ 対象物形状パラメータ値算出部
１２０１ 発振器
１２０２ 送信アンテナ
１２０３ 受信アンテナ
１２０４ ミキサ
１２０５ インターフェイス回路
１２０６、１２０７ 可変移相器
１２０８ 端子
１２１１ 演算装置
１２２１ サブアレイ
１２３１ ＲＦ周波数

Claims (8)

  1. 電波によって物体を検知するための物体検知装置であって、
    前記物体に向けて電波を送信信号として照射する、送信手段と、
    前記物体で反射された電波を受信信号として受信する、受信手段と、
    前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域とを定義域とするスペクトルを算出する、スペクトル算出手段と、
    前記スペクトル算出手段によって算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の前記位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、パラメータ値算出手段と、
    を備えている、ことを特徴とする物体検知装置。
  2. 前記送信手段及び前記受信手段が複数備えられ、
    複数の前記受信手段それぞれは、複数の前記送信手段のいずれかに対応し、
    前記スペクトル算出手段が、前記送信手段とそれに対応する前記受信手段との組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータ領域と形状パラメータ領域とを定義域とするスペクトルを算出し、
    前記パラメータ値算出手段が、前記スペクトル算出手段によって前記組毎に算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とを算出し、
    当該物体検知装置は、更に、
    前記パラメータ値算出手段によって算出された、前記物体の位置パラメータと形状パラメータの値とに基づいて、前記物体の反射率を算出するための区間を決定する、区間決定手段と、
    前記組毎に、前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記区間決定手段によって決定された前記区間それぞれにおける前記物体の反射率を算出する、反射率分布算出手段と、
    前記組毎に算出された前記反射率の分布の積を求め、求めた前記積を用いて、前記物体の画像を生成する、画像生成手段と、
    を備えている、請求項１に記載の物体検知装置。
  3. 前記送信手段が、周波数変調した電波を、前記送信信号として送信する、
    請求項１または２に記載の物体検知装置。
  4. 前記送信手段が複数備えられ、
    複数の前記送信手段それぞれが、互いに異なるタイミングで、又は互いに異なる送信周波数で、前記送信信号を照射する、
    請求項１〜３のいずれかに記載の物体検知装置。
  5. 前記受信手段は、前記物体で反射された電波を受信信号として受信し、更に、受信した前記受信信号に前記送信信号をミキシングして中間周波数信号を生成し、
    前記スペクトル算出手段は、前記中間周波数信号に基づいて、前記スペクトルを算出する、
    請求項１〜４のいずれかに記載の物体検知装置。
  6. 前記スペクトル算出手段は、予め設定されたサンプリング時間の範囲が異なる前記中間周波数信号の測定値から、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する相関行列を算出し、更に、前記サンプリング時間の範囲それぞれに対応する前記相関行列の平均値を算出し、その後、前記相関行列の平均値に基づいて、前記スペクトルを算出する、
    請求項５に記載の物体検知装置。
  7. 物体に向けて電波を送信信号として照射する送信手段と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信手段と、を備える装置を用いて、前記物体を検知するための方法であって、
    （ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
    （ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
    を有する、ことを特徴とする物体検知方法。
  8. 物体に向けて電波を送信信号として照射する送信手段と、前記物体で反射された電波を受信信号として受信する受信手段と、プロセッサとを備えた物体検知装置において、
    前記プロセッサに、
    （ａ）前記送信信号及び前記受信信号に基づいて、前記物体の位置パラメータの領域と形状パラメータの領域を定義域とするスペクトルを算出する、ステップと、
    （ｂ）前記（ａ）のステップで算出された前記スペクトルに基づいて、前記物体の位置パラメータの値と前記形状パラメータの値とを算出する、ステップと、
    を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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