(57)【要約】      （修正有）【課題】無線信号を利用することで、生体の姿勢の推定を、短時間かつ高精度に行うことができるセンサなどを提供する。【解決手段】センサ１０であって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子２１を有する送信信号発生器２０と、Ｎ個の送信アンテナ素子２１により送信されたＮ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射された反射信号を含むＮ個の受信信号をそれぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子３１を有する受信機３０と、回路４０と、メモリ４１と、を備え、回路４０は、生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢や行動を推定する。【選択図】図１
2020008556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサであって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、
前記Ｎ個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機と、
回路と、
メモリと、を備え、
前記回路は、
前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する第１行列算出部と、
前記第１行列算出部において逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出する第２行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第２行列抽出部において逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
（ｉ）前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、かつ、（ｉｉ）算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出するドップラＲＣＳ算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定するドップラＲＣＳ閾値設定部と、
算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
センサ。
【請求項２】
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部において前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、
前記ドップラＲＣＳ閾値判定部において前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行う
請求項１に記載のセンサ。
【請求項３】
前記状況推定部は、
前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定する
請求項１または２に記載のセンサ。
【請求項４】
前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラＲＣＳ値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む３次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項５】
前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラＲＣＳ値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む３次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた１以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項６】
前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
前記ドップラＲＣＳ閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラＲＣＳ閾値を設定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項７】
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時の前記Ｎ個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、
前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定する、
請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項８】
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を１以上推定し、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記１以上の次の行動のうちから１つの行動を特定することで前記生体の行動を推定する
請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項９】
前記状況推定部は、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を１以上推定し、
逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記１以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定する
請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項１０】
前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が０である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が１以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定する
請求項１から９のいずれか１項に記載のセンサ。
【請求項１１】
回路と、メモリと、を備える推定装置であって、
前記回路は、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号を取得する取得部と、
取得された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する第１行列算出部と、
前記第１行列算出部において逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出する第２行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第２行列抽出部において逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
（ｉ）前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、かつ、（ｉｉ）算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出するドップラＲＣＳ算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定するドップラＲＣＳ閾値設定部と、
算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
推定装置。
【請求項１２】
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号を取得し、
取得された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、
算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定し、
算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法。
【請求項１３】
回路およびメモリを備える推定装置において行われる推定方法であって、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号を取得し、
取得された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、
算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定し、
算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢や行動などの状況を推定するセンサなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている（例えば、特許文献１〜３参照）。特許文献１にはドップラセンサを用いた生体検出の方法が開示されており、特許文献２にはドップラセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献３には、フーリエ変換を用いてドップラシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知る技術が開示されている。また、特許文献４には、ドップラセンサを用いて人の状態推定を行う装置が開示されており、特許文献５には、状態推定装置を用いて、人の姿勢を推定する装置が開示されており、特許文献６には、カメラやＲＦタグにて人の位置、物の位置を推定する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１４−５１２５２６号公報
【特許文献２】国際公開第２０１４／１４１５１９号
【特許文献３】特開２０１５−１１７９７２号公報
【特許文献４】特開２０１１−２１５０３１号公報
【特許文献５】特開２０１８−８０２１号公報
【特許文献６】特開２００８−２７５３２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢、行動などの生体の状況を推定するには、さらなる改善が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本開示の一形態に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記Ｎ個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する第１行列算出部と、前記第１行列算出部において逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出する第２行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第２行列抽出部において逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、（ｉ）前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、かつ、（ｉｉ）算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出するドップラＲＣＳ算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定するドップラＲＣＳ閾値設定部と、算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。
【０００６】
なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、無線信号を利用することで、生体の状況の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施の形態１におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施の形態１のセンサにおいて、ドップラＲＣＳ閾値設定値テーブルを示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１における行動推定部の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、高さ位置（Ｈｅｉｇｈｔ）またはドップラＲＣＳ値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。
【図７】図７は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。
【図８】図８は、方向コード表の一例を示す図である。
【図９】図９は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施の形態１における行動推定処理の第１の例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施の形態１における行動推定処理の第２の例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施の形態１における行動推定部において、前姿勢と遷移可能な姿勢、行動の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施の形態１における行動推定処理の第３の例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、実施の形態２における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、実施の形態２におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施の形態２における姿勢確率推定部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、実施の形態２における姿勢確率推定に用いられる教師データ処理の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施の形態２における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施の形態２における行動確率推定部における行動確率推定の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（本発明の基礎となった知見）
無線信号を利用した生体の姿勢や行動などの状況推定に関する従来技術について、発明者らは詳細な検討を行った。その結果、特許文献１および特許文献２の方法では、人物の在、不在は検知可能であるものの、人物の存在する方向、位置、大きさ、姿勢などを検出することはできない問題があることがわかった。
【００１０】
また、特許文献３の方法では、人物などの生体が存在する方向や生体が存在する位置を短時間かつ高精度に検出することは困難であるという問題があることがわかった。なぜなら、生体活動由来のドップラ効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した姿勢で長時間（例えば数十秒）の観測が必須であるからである。また、一般的に、生体が数十秒間にわたって同じ姿勢または位置を継続することは少ないからである。
【００１１】
さらに、特許文献４ではドップラセンサを用いて人の在不在、休息、活動状況を推定する装置が開示されているが、使用者の姿勢がわからないという課題があった。また、特許文献５では、センサを用いて人の姿勢を推定可能だが、人が移動しているか、動作しているかなどがわからないという課題があった。特許文献６には、電子タグ、カメラ画像などを用いて人または荷物の移動を推定する装置の開示があるが、この技術では画像を撮影するためプライバシの課題があった。
【００１２】
発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、異なる位置に置かれたアンテナ素子を含む送信信号発生器から送信され、生体によって反射された反射信号の伝搬特性と散乱断面積（ドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値）とを用い、当該生体が存在する方向、位置、および大きさを推定することにより、当該生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢、および生体の行動などで示される生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことが可能であることを見出し、本開示に至った。
【００１３】
すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記Ｎ個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する第１行列算出部と、前記第１行列算出部において逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出する第２行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第２行列抽出部において逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、（ｉ）前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、かつ、（ｉｉ）算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出するドップラＲＣＳ算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定するドップラＲＣＳ閾値設定部と、算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。
【００１４】
このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか１つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００１５】
また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部において前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部において前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行ってもよい。
【００１６】
このため、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下である場合に生体が静止していると判定し、生体の姿勢の推定を行うため、生体の姿勢の推定を精度よく行うことができる。また、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値より大きい場合に生体が動作していると判定し、生体の行動の推定を行うため、生体の行動の推定を精度よく行うことができる。
【００１７】
また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定してもよい。
【００１８】
このため、生体が移動していることを精度よく推定することができる。
【００１９】
また、前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラＲＣＳ値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む３次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定してもよい。
【００２０】
このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００２１】
また、前記Ｎ個の送信アンテナ素子のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラＲＣＳ値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む３次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた１以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定してもよい。
【００２２】
このため、生体が存在する位置および当該位置における生体が取り得る１以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００２３】
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、前記ドップラＲＣＳ閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラＲＣＳ閾値を設定してもよい。
【００２４】
このため、ドップラＲＣＳ閾値を生体の姿勢の応じた適切な値に設定することができる。
【００２５】
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時の前記Ｎ個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定してもよい。
【００２６】
このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００２７】
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を１以上推定し、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記１以上の次の行動のうちから１つの行動を特定することで前記生体の行動を推定してもよい。
【００２８】
このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００２９】
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を１以上推定し、逐次算出された前記ドップラＲＣＳ値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記１以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定してもよい。
【００３０】
このため、１以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００３１】
このため、生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢や行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００３２】
また、前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が０である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が１以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定してもよい。
【００３３】
このため、所定範囲に存在する生体の人数推定を利用して、所定範囲に生体が存在するか否かを判定することができる。これにより、生体の状況の推定と同時に人数推定を行うことができる。
【００３４】
また、本開示の他の一態様に係る推定装置は、回路と、メモリと、を備える推定装置であって、前記回路は、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するＮ個（Ｎは３以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記Ｎ個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むＮ個の受信信号を、それぞれが受信するＭ個（Ｍは３以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記Ｎ個の受信信号を取得する取得部と、取得された前記Ｎ個の受信信号のそれぞれから、前記Ｎ個の送信アンテナ素子と、前記Ｍ個の受信アンテナ素子とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたＮ×Ｍの複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する第１行列算出部と、前記第１行列算出部において逐次算出された前記第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第２行列を逐次抽出する第２行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第２行列抽出部において逐次抽出された前記第２行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、（ｉ）前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第２距離を逐次算出し、かつ、（ｉｉ）算出された前記第１距離および前記第２距離を用いて、前記生体に対するドップラＲＣＳ（Rader cross-section）値を逐次算出するドップラＲＣＳ算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定するドップラＲＣＳ閾値設定部と、算出された前記ドップラＲＣＳ値と、設定された前記ドップラＲＣＳ閾値とを比較し、前記ドップラＲＣＳ値が前記ドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定するドップラＲＣＳ閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラＲＣＳ閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。
【００３５】
このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか１つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【００３６】
なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。
【００３７】
以下、本開示の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３８】
（実施の形態１）
図１は実施の形態１におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。
【００３９】
図１に示すように、センサ１０は、送信信号発生器２０、受信機３０、および推定装置１００を備える。推定装置１００は、回路４０およびメモリ４１を備える。センサ１０は、ヒト等の生体５０に対して送信信号発生器２０よりマイクロ波を発射し、受信機３０にて生体５０で反射または散乱された反射波を受信する。
【００４０】
送信信号発生器２０は、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の送信アンテナ素子２１を有する。送信信号発生器２０は、水平方向（ｘ方向）にＮｘ個が並び、かつ、鉛直方向（ｚ方向）にＮｚ個が並ぶように矩形配置された、Ｎ個（Ｎ＝Ｎｘ×Ｎｚ）の送信アンテナ素子２１で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、Ｎ個の送信アンテナ素子２１のうち少なくとも３個の送信アンテナ素子２１は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。
【００４１】
受信機３０は、Ｍ個（Ｍは、３以上の自然数）の受信アンテナ素子３１を有する。受信機３０は、水平方向（ｘ方向）にＭｘ個が並び、かつ、鉛直方向（ｚ方向）にＭｚ個が並ぶように矩形配置された、Ｍ個（Ｍ＝Ｍｘ×Ｍｚ）の受信アンテナ素子３１で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、Ｍ個の受信アンテナ素子３１のうち少なくとも３個の受信アンテナ素子３１は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。
【００４２】
ここで、送信信号発生器２０に対して任意に設定された水平面上の方向である第１基準方向と、送信信号発生器２０から生体５０への方向である第１生体方向とのなす角をφＴとする。また、鉛直方向と、第１生体方向との為す角である生体５０の仰角をθＴとする。また、受信機３０に対して任意に設定された水平面上の方向である第２基準方向と、受信機３０から生体５０への方向である第２生体方向との為す角である生体５０の仰角をφＲとする。また、鉛直方向と、第２生体方向とのなす角をθＲとする。生体５０がバイタル活動を行っている部位の中心座標を（ｘｂ，ｙｂ，ｚｂ）とすると、送信信号発生器２０、受信機３０および生体５０の位置関係によって、方向（θＴ，θＲ，φＴ，φＲ）と座標（ｘｂ，ｙｂ，ｚｂ）は相互に変換可能である。
【００４３】
Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号を送信する。つまり、送信信号発生器２０は、異なるＮ箇所の位置からＮ個の送信信号を所定範囲に対して送信する。なお、生体が存在しうる所定範囲とは、センサ１０が生体の存在を検知する検知範囲である。
【００４４】
Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、具体的には、ヒトなどの生体５０に対して、マイクロ波を送信信号として発射する。Ｎ個の送信アンテナ素子２１は、送信アンテナ素子２１毎に異なる変調処理が行われた信号を送信信号として送信してもよい。また、Ｎ個の送信アンテナ素子２１のそれぞれは、変調信号または無変調の信号を逐次的に切り替えて送信してもよい。変調処理は、送信信号発生器２０により行われても良い。このように、Ｎ個の送信アンテナ素子２１毎に、Ｎ個の送信アンテナ素子２１から送信される送信信号をそれぞれ異なる送信信号とすることで、受信機３０により受信された送信信号を送信した送信アンテナ素子２１を特定できる。このように、送信信号発生器２０は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。
【００４５】
Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれは、Ｎ固の送信アンテナ素子２１によりそれぞれ送信されたＮ個の送信信号のうち生体５０により反射または散乱された信号である反射信号を含むＮ個の受信信号を受信する。受信機３０は、マイクロ波からなる受信信号を周波数変換し、低周波数信号に変換する。受信機３０は、低周波数信号に変換することにより得られた信号を回路４０に出力する。つまり、受信機３０は、受信信号を処理するための回路を含んでいてもよい。
【００４６】
回路４０は、センサ１０を動作させる各種処理を実行する。回路４０は、例えば、制御プログラムを実行するプロセッサと、当該制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域（主記憶装置）とにより構成される。揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。なお、回路４０は、センサ１０を動作させる各種処理を行うための専用回路により構成されていてもよい。つまり、回路４０は、ソフトウェア処理を行う回路であってもよいし、ハードウェア処理を行う回路であってもよい。
【００４７】
メモリ４１は、不揮発性の記憶領域（補助記憶装置）であり、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などである。メモリ４１は、例えば、センサ１０を動作させる各種処理に利用される情報を記憶している。
【００４８】
次に、回路４０の機能的な構成について図２を用いて説明する。
【００４９】
図２は、実施の形態１における回路およびメモリにより実現される機能的な構成を示すブロック図である。
【００５０】
回路４０は、第１行列算出部４１０と、第２行列抽出部４２０と、人数推定部４３０と、位置推定部４４０と、ドップラＲＣＳ算出部４５０と、移動判定部４６０と、ドップラＲＣＳ閾値設定部４７０と、ドップラＲＣＳ閾値判定部４８０と、状況推定部５２０とを有する。
【００５１】
第１行列算出部４１０は、低周波信号に変換された受信信号から複素伝達関数を算出する。複素伝達関数とは、各送信アンテナ素子２１と各受信アンテナ素子３１との間の伝搬損失および位相回転を表すものである。複素伝達関数は、送信アンテナ素子数がＮ個であり、受信アンテナ素子数がＭ個の場合、Ｍ×Ｎの成分を持つ複素行列となる。以降、この複素行列を複素伝達関数行列と呼ぶ。推定された複素伝達関数行列は、第２行列抽出部４２０に出力される。つまり、第１行列算出部４１０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれにおいて所定期間で受信された複数の受信信号のそれぞれから、Ｎ個の送信アンテナ素子２１それぞれと、Ｍ個の受信アンテナ素子３１それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する。なお、Ｎ個の送信アンテナ素子２１それぞれと、Ｍ個の受信アンテナ素子３１それぞれとの間の伝搬特性とは、Ｎ個の送信アンテナ素子２１と、Ｍ個の受信アンテナ素子３１とを１対１で組み合わせたＮ×Ｍの組合せのそれぞれにおける送信アンテナ素子２１と受信アンテナ素子３１との間の伝搬特性である。
【００５２】
第２行列抽出部４２０は、生体５０を経由した受信信号から得られた複素伝達関数行列成分と、生体５０を経由していない受信信号から得られた複素伝達関数行列成分とに分離する。生体５０を経由した成分とは、生体活動により時変動する成分である。よって、生体５０を経由した成分は、例えば、生体５０以外は静止しているものとした場合、複素伝達関数行列の成分を時間方向にフーリエ変換することで得られた成分から、直流以外の成分を取り出すことによって抽出することが可能である。また、生体５０を経由した成分は、例えば、生体５０が所定範囲に存在しないときに観測された結果との差分が所定の閾値を超えている成分を取り出すことによって抽出することも可能である。このように、第２行列抽出部４２０は、生体５０を経由した反射信号を含む受信信号から得られた複素伝達関数行列成分を抽出することで、抽出した複素伝達関数行列成分を第２行列として算出する。つまり、第２行列抽出部４２０は、第１行列算出部４１０において逐次算出された第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第２行列を逐次抽出する。
【００５３】
所定周波数範囲は、例えば、上述した生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動に由来する周波数である。所定周波数範囲は、例えば、０．１Ｈｚ以上３Ｈｚ以下の範囲の周波数である。第２行列抽出部４２０は、上記の所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出することにより、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体５０の部位のバイタル活動、または、手、足などによるバイタル活動の影響を受けた生体成分を抽出できる。なお、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体５０の部位とは、例えば、人のみぞおちである。
【００５４】
ここで、第２行列抽出部４２０により抽出される第２行列は、Ｎ×Ｍの成分を持つ行列であり、所定期間に受信機３０において観測された受信信号から得られる複素伝達関数から抽出される。このため第２行列は、周波数応答あるいは時間応答情報を持っているものとする。なお、所定期間は、生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分の期間である。
【００５５】
第２行列抽出部４２０で算出された第２行列は、人数推定部４３０に出力される。人数推定部４３０は、例えば、第１行列算出部４１０において算出された第１行列、または、第２行列抽出部４２０において抽出された第２行列を用いて得られる固有値または固有ベクトルを用いて人数推定を行っても良い。人数推定部４３０は、所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定部の一例である。人数推定部４３０は、所定範囲に存在する生体の人数を推定し、推定された生体の人数が０である場合に、所定範囲に生体が存在しないと判定し、推定された生体の人数が１以上である場合に、所定範囲に生体が存在すると判定してもよい。
【００５６】
位置推定部４４０は、所定範囲内に生体が存在すると人数推定部４３０により判定された後で、第２行列抽出部４２０において逐次抽出された第２行列を用いて、センサ１０に対する生体５０の存在する位置を推定する。位置推定部４４０は、送信信号発生器２０からの出発角θＴと受信機３０への到来角θＲとの両方の角度を推定し、推定された出発角θＴおよび到来角θＲに三角法を用いることによって生体５０の位置を推定する。ここで推定される生体５０の位置は、センサ１０に対する生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置を含む３次元位置である。位置推定部４４０により逐次推定された生体５０の位置は、メモリ４１に記憶されてもよい。
【００５７】
ドップラＲＣＳ算出部４５０は、逐次抽出された第２行列と逐次推定された位置とを用いてドップラ散乱断面積（ドップラＲＣＳ：Ｒａｄａｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）値を逐次算出する。ドップラＲＣＳ算出部４５０は、具体的には、ドップラＲＣＳ値を計算するために、位置推定部４４０により逐次推定された位置と、送信信号発生器２０の位置と、受信機３０の位置と、に基づいて、逐次推定された生体５０の存在する位置と送信信号発生器２０との距離である第１距離を示す距離ＲＴ、および、逐次推定された生体５０の存在する位置と受信機３０との距離である第２距離を示す距離ＲＲをそれぞれ逐次算出する。ドップラＲＣＳ算出部４５０は、逐次算出された距離ＲＴおよび距離ＲＲから伝搬距離を算出し、算出された伝播距離と生体成分の強度とを用いてドップラＲＣＳ値を逐次算出する。なお、送信信号発生器２０の位置と、受信機３０の位置とは、メモリ４１に予め記憶されていてもよい。
【００５８】
移動判定部４６０は、位置推定部４４０において逐次推定された生体５０の存在する位置を推定された順にメモリ４１に記憶する。移動判定部４６０は、メモリ４１に所定の回数（例えば、Ｌ回）記憶された生体５０の位置を用いて生体５０が移動中であるか否かを判定する。移動判定部４６０は、記憶されている生体５０の複数の位置のうち、例えば過去５秒間など所定時間分において推定された生体５０のＬ個の位置を参照し、最新の位置と１つ前の位置との間の距離、１つ前の位置と２つ前の位置との間の距離、・・・、および、Ｌ−１個前の位置とＬ個前の位置との間の距離を順に算出し、算出された全てのＬ−１個の距離の総和を移動距離として算出する。つまり、移動判定部４６０は、所定時間においてサンプリングされたＬ個の位置を全て用いて、時間的に隣接する２点の位置の間の距離を積算することで移動距離を算出する。なお、移動距離は、生体５０の存在する位置の変移であるとも言える。
【００５９】
そして、移動判定部４６０は、例えば、算出された移動距離が例えば１ｍなどの所定値以上である場合、生体５０が過去５秒間の所定時間中において移動中であると判定する。移動判定部４６０は、算出された移動距離が所定値未満である場合、生体が所定時間中において移動していないと判定する。
【００６０】
なお、移動判定部４６０は、所定時間においてサンプリングされた複数の位置を全て用いて移動距離を算出するとしたが、これに限らずに、最新の位置と所定時間前の位置との間の距離を移動距離として算出してもよいし、所定時間分のＬ個の位置のうちの数点を抽出し、抽出された数点の位置のうち時間的に隣接する２点間の距離を積算することで移動距離を算出してもよい。
【００６１】
ドップラＲＣＳ閾値設定部４７０は、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定する。具体的には、ドップラＲＣＳ閾値設定部４７０は、メモリ４１に蓄積された最新のタイミングで推定された生体の状況に応じて、ドップラＲＣＳ閾値を設定する。
【００６２】
ドップラＲＣＳ閾値は、異なる複数の生体の状況毎に対応する閾値を設定してもよいし、例えば図３に示すように過去１０回前までに算出された、ある前姿勢における１０回分のドップラＲＣＳ値の平均に、１．５倍（１５０％）などのような固定比率を乗算することで得られる値を閾値として設定してもよい。なお、図３は、実施の形態１のセンサにおける、ドップラＲＣＳ閾値設定値テーブルを示す図である。
【００６３】
このとき、閾値に乗算する比率は、適用先の前姿勢に応じて最適値は異なるため、適用先の前姿勢ごとに適宜決めればよい。例えば、図３における最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合のドップラＲＣＳ閾値を算出するための比率を１．１倍（１１０％）とし、その他の場合のドップラＲＣＳ閾値を算出するための比率を１．２倍（１２０％）としてもよい。これは、最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合に算出されるドップラＲＣＳ値が他の姿勢におけるドップラＲＣＳ値よりも小さい値であるからである。
【００６４】
ドップラＲＣＳ閾値判定部４８０は、ドップラＲＣＳ算出部４５０において算出されたドップラＲＣＳ値と、ドップラＲＣＳ閾値設定部４７０において設定されたドップラＲＣＳ閾値とを比較し、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定する。
【００６５】
状況推定部５２０は、移動判定部４６０における判定結果、および、ドップラＲＣＳ閾値判定部４８０における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体５０の姿勢、および、生体５０の行動のいずれか１つである生体の状況の推定を行う。状況推定部５２０は、姿勢推定部４９０と行動推定部５００とを有する。
【００６６】
姿勢推定部４９０は、移動判定部４６０において生体５０は移動していないと判定され、かつ、ドップラＲＣＳ閾値判定部においてドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であると判定された場合、生体５０の姿勢の推定を行う。この場合、姿勢推定部４９０は、生体５０の位置がほとんど変化しておらず、かつ、生体５０の姿勢が動いていない静止中であると推定できるため、１つの位置において静止している生体５０の姿勢を推定することができる。姿勢推定部４９０は、例えば特許文献５記載の方法などを用いて、ドップラＲＣＳ算出部４５０により算出されたドップラＲＣＳ値と当該生体５０の鉛直位置と、メモリ４１に記憶されている、ドップラＲＣＳ値および生体５０の鉛直位置と生体５０の姿勢との対応状況を示す情報４２と、を用いて、生体５０の姿勢を推定する。
【００６７】
なお、特許文献５ではメモリ４１に記憶された鉛直位置とドップラＲＣＳ値との領域に基づいて、姿勢を推定していたが、例えば図４に示すようにＫ近傍法においてＫ＝１としたときに、当該生体の鉛直位置とドップラＲＣＳ値とに最も近い教師データに対応付けられている生体の姿勢を、生体５０の姿勢として推定してもよい。なお、図４は、実施の形態１における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。
【００６８】
行動推定部５００は、ドップラＲＣＳ閾値判定部４８０においてドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値より大きいと判定された場合、生体５０の行動の推定を行う。この場合、行動推定部５００は、生体５０の姿勢が動いている動作中であると推定できるため、生体５０の行動を推定することができる。行動推定部５００は、メモリ４１に記憶されている、算出されたドップラＲＣＳ値と、推定された生体５０の鉛直位置とを参照し、ドップラＲＣＳ値および生体５０の鉛直位置の遷移ベクトルと予め記憶した教師ベクトルとの相関を計算し、生体５０の行動を推定する。
【００６９】
図５は、実施の形態１における行動推定部５００の構成の一例を示すブロック図である。
【００７０】
行動推定部５００は、位置推定部４４０により推定された位置、および、ドップラＲＣＳ算出部４５０により算出されたドップラＲＣＳ値の時間的変化を示す時系列データと、予めメモリ４１に記憶されている対応状況を示す情報４２と、を用いて、生体５０の行動を推定する。行動推定部５００は、動作期間抽出部５１０と、方向コード算出部５１１と、動作比較部５１２とを有する。
【００７１】
動作期間抽出部５１０は、図６に示すように位置推定部４４０により推定された生体５０の位置、または、ドップラＲＣＳ算出部４５０により算出されたドップラＲＣＳ値の時間的変化の変化幅が所定値よりも大きい期間をユーザが行動を行っている期間である動作期間として抽出する。なお、図６は、高さ位置（Ｈｅｉｇｈｔ）またはドップラＲＣＳ値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。
【００７２】
動作期間抽出部５１０は、例えば、鉛直位置である高さ位置またはドップラＲＣＳ値を用いて動作期間を抽出する場合、瞬時ノイズの影響を避けるため、得られた生体５０の位置またはドップラＲＣＳ値の時系列のデータに対し、例えば、メディアンフィルタ、ＦＩＲフィルタ、平均値などを用い、高さ位置、および、ドップラＲＣＳ値のノイズ成分を除去し、フィルタ処理後の高さ情報の変化区間やドップラＲＣＳ変化区間を当該生体の動作期間として抽出してもよい。つまり、動作期間抽出部５１０は、時系列で得られた複数の鉛直位置、または、複数のドップラＲＣＳ値から、所定のフィルタを用いて瞬時ノイズ成分を除去することで得られる時系列データを用いて、動作期間を抽出してもよい。
【００７３】
なお、動作期間抽出部５１０は、計算量削減目的などで、推定する対象となる期間を限定したい時に有効であるが必ずしも設けられる必要はない。つまり、全区間について姿勢推定を行う場合、動作期間抽出部５１０を省略し、全区間について推定しても良いことは言うまでもない。
【００７４】
方向コード算出部５１１は、動作期間抽出部５１０により抽出された動作期間における時間的変化であって、推定された生体５０の位置から得られる鉛直位置（高さ位置）、および、算出されたドップラＲＣＳ値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換する。具体的には、方向コード算出部５１１は、図７に示すように高さ位置とドップラＲＣＳ値とを２次元プロットし、その時間変化における軌跡において、当該軌跡の距離ΔＰと、当該軌跡の方向θとを算出する。方向コード算出部５１１は、例えば、第１のタイミングにおける高さ位置Ｈ１およびドップラＲＣＳ値Ｒ１で示される第１の座標ｐ１（Ｈ１、Ｒ１）から、第１のタイミングの次の第２のタイミングにおける高さ位置Ｈ２およびドップラＲＣＳ値Ｒ２で示される第２の座標ｐ２（Ｈ２、Ｒ２）への軌跡において、第１の座標ｐ１（Ｈ１、Ｒ１）と第２の座標ｐ２（Ｈ２、Ｒ２）との間の距離ΔＰと、第１の座標ｐ１（Ｈ１、Ｒ１）から第２の座標ｐ２（Ｈ２、Ｒ２）を見たときの方向θとを算出することで方向ベクトルに変換する。図７は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。
【００７５】
次に、方向コード算出部５１１は、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する。具体的には、方向コード算出部５１１は、図８に示す方向コード表を参照することで、方向コードを算出する。例えば、方向コード算出部５１１は、１〜８で示される方向コードのうち方向θが最も近い方向コードを特定する。図８は、方向コード表の一例を示す図である。
【００７６】
方向コード算出部５１１は、上述のように方向コードと、距離ΔＰとを算出することで図９に示すような方向コードの時系列データを得る。図９は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。なお、この時、方向コード算出部５１１は、個人差による影響を避けるため、方向コードの正規化を行っても良い。
【００７７】
動作比較部５１２は、方向コード算出部５１１で算出された方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報４２とを比較することにより、対応状況を示す情報４２において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体５０の行動を推定する。
【００７８】
なお、メモリ４１に記憶されている対応状況を示す情報４２とは、センサ１０に対する生体５０の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置およびドップラＲＣＳ値の時間的変化を示す複数のモデルコードと、生体５０の行動との対応状況を示す情報である。また、対応状況を示す情報４２において対応付けられている生体５０の行動は、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換を含む。つまり、行動推定部５００は、位置推定部４４０により推定された位置、および、ドップラＲＣＳ算出部４５０により算出されたドップラＲＣＳ値の時間的変化と、予めメモリ４１に記憶されている対応状況を示す情報４２と、を用いて、生体５０が、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換のいずれの行動を行ったかを推定する。なお、モデルコードは、図１０に示されるような時系列データとして表される。
【００７９】
なお、行動推定部５００は、移動判定部４６０において生体５０は移動中であると判定された場合、生体５０の行動が移動中であると推定してもよい。この場合、行動推定部５００は、生体５０が移動中であると判定される直前に推定された生体５０の姿勢が立位である場合、生体５０の行動を歩行であると推定してもよい。また、行動推定部５００は、生体５０が移動中であると判定される直前に推定された生体５０の姿勢が座位である場合、生体５０の行動を車いすによる移動であると推定してもよい。また、行動推定部５００は、生体５０が移動中であると判定される直前に推定された生体５０の姿勢が臥位である場合、生体５０の行動を寝返り、または、這いであると推定してもよい。
【００８０】
なお、回路４０では、複数の異なるタイミングで、繰り返し上記で説明した各部４１０〜５００における処理を行うことにより、時系列データを得る。例えば、回路４０は、所定のサンプリング周期で処理を繰り返し行うことで時系列の複数の位置および時系列の複数のドップラＲＣＳ値からなる時系列データを得る。
【００８１】
次に実施の形態１のセンサ１０の動作原理の詳細を、数式を用いて説明する。なおここでは、フーリエ変換を用いて生体成分を抽出する方法について示す。ここで説明する処理は、回路４０により行われる。送信信号発生器２０と受信機３０との間の複素伝達関数行列を、
【数１】
2020008556.tif 000003
と定義する。ここで、ｔは時刻を表す。式１の各成分をフーリエ変換すると、
【数２】
2020008556.tif 000004
のような周波数応答行列が得られる。ここでｆは周波数を表しており、周波数応答行列の各成分は複素数である。この周波数応答行列には、生体５０を経由する伝搬成分と、生体５０以外を経由する伝搬成分との両方が含まれている。生体以外が静止していると考えられる場合、周波数応答行列の直流成分、すなわちＧ（０）は生体以外の伝搬成分を主として含んでいるものと考えられる。これは、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動によってドップラシフトが発生するため、生体を経由する成分はｆ＝０以外に含まれると考えられるからである。さらに、生体の呼吸または心拍の周波数およびその高調波を考えると、ｆ＜３〔Ｈｚ〕の範囲に生体由来の成分が多く存在するものと考えられる。したがって、例えば０〔Ｈｚ〕＜ｆ＜３〔Ｈｚ〕の所定周波数範囲のＧ（ｆ）を取り出せば、生体成分を効果的に抽出することができる。
【００８２】
次に生体成分Ｇ（ｆ）を用いた生体位置推定方法について説明する。生体成分行列Ｇ（ｆ）を、
【数３】
2020008556.tif 000005
のようにベクトル形式に並び替える。これを生体成分ベクトルと定義する。ここで｛・｝Ｔは転置を表す。生体成分ベクトルｇ（ｆ）から相関行列を、
【数４】
2020008556.tif 000006
によって計算する。ここで、｛・｝Ｈは複素共役転置を表す。さらにＲは０〔Ｈｚ〕＜ｆ＜３〔Ｈｚ〕の間で平均化されている。この平均化によって、後述の位置推定精度が向上することが知られている。次に、算出した相関行列Ｒを固有値分解することで、当該相関行列Ｒの固有ベクトルＵとその複素共役転置ベクトルＵＨを算出する。
【００８３】
【数５】
2020008556.tif 000007
【００８４】
なお、式５における固有ベクトルは、以下に示す式６で表される。
【００８５】
【数６】
2020008556.tif 000008
【００８６】
ここで、ｕｉはｉ列目の固有ベクトルを表しており、要素数はＮＭである。Ｄは対角要素が固有値である対角行列であり、
【数７】
2020008556.tif 000009
と表される。ここで、ｄｉａｇ［・］とは［・］内の要素を対角項に持つ対角行列を表す。回路４０は、以上の情報を用いて、検出対象となる生体５０の位置推定を行う。ここでは一例としてＭＵＳＩＣ法に基づく位置推定方法について説明する。ＭＵＳＩＣ法ではステアリングベクトルと呼ばれる方向ベクトルと式６で示した固有ベクトルとを用いることによって方向や位置を推定する方法である。式３で示した生体成分ベクトルは、本来のＭ×Ｎ行列を変形して得られる。生体５０の位置推定を行うためには、これに対応してステアリングベクトルを定義する必要がある。送信信号発生器２０から生体５０へ向かう（θＴ、φＴ）方向を示すステアリングベクトルと、受信機３０から生体５０へ向かう（θＲ、φＲ）方向を示すステアリングベクトルとは、それぞれ、
【数８】
2020008556.tif 000010
【数９】
2020008556.tif 000011
と表される。ここで、
【数１０】
2020008556.tif 000012
【数１１】
2020008556.tif 000013
と表される。ここで、ｋは波数を表し、ｄＴｘおよびｄＴｚはそれぞれ送信アンテナ素子２１のｘ方向およびｚ方向における素子間隔を表し、ｄＲｘおよびｄＲｚはそれぞれ受信アンテナ素子３１のｘ方向およびｚ方向における素子間隔を表す。なお、本実施の形態では素子間隔が同一の方向においては一定のリニアアレーアンテナを想定している。
【００８７】
ｄＴｘは、例えば、複数の送信アンテナ素子２１のうちｘ方向において互いに隣接する２つの送信アンテナ素子２１の間隔を表す。ｄＴｚは、例えば、複数の送信アンテナ素子２１のうちｚ方向において互いに隣接する２つの送信アンテナ素子２１の間隔を表す。また、ｄＲｘは、例えば、複数の受信アンテナ素子３１のうちｘ方向において互いに隣接する２つの受信アンテナ素子３１の間隔を表す。また、ｄＲｚは、例えば、複数の受信アンテナ素子３１のうちｚ方向において互いに隣接する２つの受信アンテナ素子３１の間隔を表す。これらのステアリングベクトルのクロネッカ積を求めると、
【数１２】
2020008556.tif 000014
となる。ステアリングベクトルａ（θＴ，φＴ，θＲ，φＲ）は、ＭＮ×１の要素を持つベクトルであり、出発角θＴ、φＴと到来角θＲ、φＲとの４変数を持つ関数となる。以降、ａ（θＴ，φＴ，θＲ，φＲ）をステアリングベクトルと定義する。検出範囲内に存在する生体の数をＬとすると、評価関数
【数１３】
2020008556.tif 000015
によって生体位置を特定する。ここで、式１１の評価関数はＭＵＳＩＣスペクトラムと呼ばれており、送信信号発生器２０および受信機３０のそれぞれから検出対象へ向かう方向の組み合わせ（θＴ，θＲ）における極大点を探索することで、極大に対応するθＴおよびθＲから、三角法を用いて、鉛直位置を含む、送信信号発生器２０および受信機３０から見た生体５０の３次元位置を特定できる。
【００８８】
更に式１２よりドップラＲＣＳ値を求め、生体５０の位置およびドップラＲＣＳ値により生体５０の姿勢を推定する。前述の抽出する周波数範囲をｆ１〜ｆ２（ｆ１＜ｆ２）とすると、生体から反射され観測されるチャネル成分から電力の伝達係数を求めると、
【数１４】
2020008556.tif 000016
と計算することができる。ここでρｉｊは行列
【数１５】
2020008556.tif 000017
の（ｉ，ｊ）番目の要素を表している。一方、ｊ番目の送信アンテナ素子２１から生体５０を経由してｉ番目の受信アンテナ素子３１に到達する電力は、
【数１６】
2020008556.tif 000018
と表される。ここで、Ｐｔは、送信電力を表す。なお、全ての送信アンテナ素子２１から等しい電力が送信されているものとする。Ｇｔは送信信号発生器２０の動作利得を表し、Ｇｒは受信機３０の動作利得を表し、Ｒ１は送信信号発生器２０から生体５０までの距離を表し、Ｒ２は生体５０から受信機３０までの距離を表す。距離Ｒ１および距離Ｒ２は数１３により推定した位置から容易に計算することができる。すると、式１２で定義される電力伝達係数は、ρｉｊ＝Ｐｒｉｊ／Ｐｔで表されるので、散乱断面積は、
【数１７】
2020008556.tif 000019
により計算することができる。なお、ここで取り扱う散乱断面積では、生体５０全体の散乱断面積ではなく、呼吸、心拍、体動などの生体５０のバイタル活動の影響を受けることにより生じた変動成分に対応するドップラ散乱面積だけが考慮されている。さらに、全要素を平均して、
【数１８】
2020008556.tif 000020
によって平均散乱断面積を求める。以降、
【数１９】
2020008556.tif 000021
をドップラＲＣＳと呼称する。
【００８９】
なお、例えば、生体のバイタル成分と体動成分とをさらに分離して測定する場合、数１４の周波数範囲を調整し、その後の処理を行えば良い事は言うまでもない。
【００９０】
以下に行動推定の方法について説明する。
【００９１】
前述の方法により、生体５０のドップラＲＣＳ値σおよび高さｚを異なる複数のタイミングで連続して推定すると、σ−ｚ特性の軌跡を観測することができる。この時、生体が静止状態にある場合は、ドップラＲＣＳ値の変化がほとんどないため、生体が行動しているとき、すなわちドップラＲＣＳ値の変動の大きな軌跡点の流れを抽出する。この軌跡点群に対してｉ−１番目の軌跡点とｉ番目の軌跡点との間の距離である軌跡点移動量をΔＰｉとし、ｉ−１番目の軌跡点とｉ番目の軌跡点との間の成す角を角度パラメータαｉとし、それぞれ数２０及び数２１と定義する。
【００９２】
【数２０】
2020008556.tif 000022
【００９３】
【数２１】
2020008556.tif 000023
【００９４】
次に、角度パラメータの値を用いて軌跡点の移動方向に方向コードを割り当てる。角度に対する方向コードの割り当ては３６０°を８分割し、各方向に１〜８の数字を割り当てている。この際、垂直、水平方向への移動の際にコードが頻繁に変化しないように、その方向にコードの境を設けないようにしてもよい。生体５０の行動における動作の速度には個人差があるため、同じ動作であっても動作の速さによって軌跡点の数が異なることによる誤認識を避けるために、動作の速さの違いを考慮した方向コードの正規化を行ってもよい。例えば、方向推定により得られた原方向コード列ｃｊ（ｊ＝１〜ｊｍａｘ）から、軌跡点移動量の総和に対する軌跡点移動量の割合を考慮して、Ｋ項からなる正規化コード列を生成する。ここでｊｍａｘは軌跡点数であり、動作時間により異なってくる。正規化コード列Ｃｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）はｉ番目の軌跡移動量ΔＰｉ、軌跡点移動量の総和ΔＰｓｕｍから以下のようにして作成する。
【００９５】
１）ｊ＝１では、数２２を満たすｋの範囲の正規化コード列は、原方向コード列におけるｊ＝１のコードとする。
【００９６】
【数２２】
2020008556.tif 000024
【００９７】
２）ｊが２〜ｊｍａｘの範囲では、次式数２３を満たすｋの範囲の正規化コード列はそれぞれのｊでのコードとする。ただし、ΔＰｓｕｍは数２４を満たす。
【００９８】
【数２３】
2020008556.tif 000025
【００９９】
【数２４】
2020008556.tif 000026
【０１００】
生体５０の行動の推定は、軌跡点データから作成したＫ項からなる正規化数列（テストデータ）を複数の行動のそれぞれに対応するＫ項からなるモデルデータ数列と比較することで行う。モデルデータ数列は、あらかじめ複数の行動のそれぞれを行っている間での行動の測定を複数回行い、複数回の行動の測定によって得られた正規化コード列の各項で最も多い方向コードを、その項でのモデルデータとする。方向コードは環状になっているので、最大差は４である。方向コード番号と実際の差を算出するため、数２５とする。ただし、δＣｉ＞４のとき、数２６とする。
【０１０１】
【数２５】
2020008556.tif 000027
【０１０２】
【数２６】
2020008556.tif 000028
【０１０３】
ただし、Ｃｔｅｓｔ，ｉはテストデータ列の第ｉ項の要素を示し、Ｃｍｏｄｅｌ，ｉはモデルデータ列の第ｉ項の要素を示す。次に、テストデータとモデルデータとの方向コード差の２乗総和を、数２７で示す偏差として算出する。例えば、図１２に示されるように、テストデータと、モデルデータとを比較することで、数２７により行動判定用偏差Ｅを算出する。図１２は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。
【０１０４】
【数２７】
2020008556.tif 000029
【０１０５】
そして、偏差が最小となるモデルデータ列に対応する行動を推定結果として出力する。
【０１０６】
次に、実施の形態１におけるセンサ１０の動作についてフローチャートを用いて説明する。
【０１０７】
図１１は、実施の形態１におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
【０１０８】
センサ１０では、送信信号発生器２０のＮ個の送信アンテナ素子２１が、生体５０が存在しうる所定範囲に対してＮ個の送信アンテナ素子２１を用いてＮ個の送信信号を送信する。
【０１０９】
受信機３０のＭ個の受信アンテナ素子３１が送信信号発生器２０により送信されたＮ個の送信信号が生体５０により反射された複数の反射信号を含むＮ個の受信信号を受信する。
【０１１０】
回路４０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれにおいて所定期間で受信されたＮ個の受信信号のそれぞれから、Ｎ個の送信アンテナ素子２１それぞれと、Ｍ個の受信アンテナ素子３１それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を逐次算出する（Ｓ１１）。
【０１１１】
回路４０は、第１行列における所定周波数範囲に対応する第２行列を逐次抽出することで、生体５０の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第２行列を逐次抽出する（Ｓ１２）。
【０１１２】
回路４０は、第１行列または第２行列を用いて、センサ１０の有効範囲としての所定範囲内に生体５０が存在するか否かを判定する在不在判定を行う（Ｓ１３）。ステップＳ１３では、所定範囲に存在する生体の人数を推定する人数推定が行われてもよい。回路４０は、所定範囲内に生体５０が存在すると判定された後で（Ｓ１３でＹｅｓ）、ステップＳ１４に進み、所定範囲内に生体５０が存在しないと判定された後で（Ｓ１３でＮｏ）、ステップＳ１１に戻る（Ｓ１３）。
【０１１３】
ステップＳ１４において、回路４０は、逐次抽出された第２行列を用いて、センサ１０に対する生体５０の存在する位置を逐次推定する（Ｓ１４）。そして、回路４０は、逐次推定された生体５０の存在する位置を推定された順に所定の回数メモリ４１に記憶する。
【０１１４】
回路４０は、逐次推定された生体５０の存在する位置と、送信信号発生器２０の位置と、受信機３０の位置と、に基づいて、生体５０と送信信号発生器２０との距離を示す距離ＲＴ、および、生体５０と受信機３０との距離を示す距離ＲＲを逐次算出し、算出された距離ＲＴおよび距離ＲＲを用いて、生体５０に対するドップラＲＣＳ値を逐次算出する（Ｓ１５）。
【０１１５】
回路４０は、メモリ４１所定回数記憶された生体５０の存在する位置を用いて生体５０の存在する位置の変移が所定の値未満であるか否かを判定する（Ｓ１６）。回路４０は、例えば５秒間にて１ｍ以上の移動量の変移であれば（Ｓ１６でＮｏ）、生体５０は移動中であると判定し、ステップＳ１１に戻る。なお、この結果が用いられることにより、生体５０の行動は移動中であると判定されてもよい。回路４０は、例えば５秒間にて１ｍ未満の移動量の変移であれば（Ｓ１６でＹｅｓ）、生体５０は移動していないと判定し、次のステップＳ１７に進む。
【０１１６】
回路４０は、メモリ４１に記憶されている、１つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラＲＣＳ値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定する（Ｓ１７）。この時、ドップラＲＣＳ閾値は、過去の姿勢毎に所定の値に設定しても良いし、過去のドップラＲＣＳ値の平均値に例えば１．５倍など、所定の比率を乗算して得られた値を設定しても良い。
【０１１７】
回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値と、設定されたドップラＲＣＳ閾値とを比較し、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ１８）。
【０１１８】
回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下である場合（Ｓ１８でＹｅｓ）、姿勢推定部４９０による生体５０の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われる（Ｓ１９）。
【０１１９】
回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値より大きい場合（Ｓ１８でＮｏ）、行動推定部５００による生体５０の行動を推定する行動推定処理が行われる（Ｓ２０）。
【０１２０】
回路４０における処理の具体例は、回路４０の機能構成の説明において既に説明しているため省略する。
【０１２１】
以上のように、ステップＳ１６〜ステップＳ２０においては、移動判定における判定結果、および、ドップラＲＣＳ閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体５０の姿勢の推定、および、生体の行動の推定の少なくとも一方が選択的に行われることとなる。
【０１２２】
図１２は、行動推定処理の詳細の第１の例を示すフローチャートである。
【０１２３】
回路４０は、推定した位置のうちの鉛直位置、または、算出したドップラＲＣＳ値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、生体５０が動作している動作期間として抽出する（Ｓ２１）。
【０１２４】
回路４０は、抽出した動作期間における時間的変化であって、推定した位置から得られる鉛直位置、および、算出したドップラＲＣＳ値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換し、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する（Ｓ２２）。
【０１２５】
回路４０は、算出した方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報４２とを比較することにより、対応状況を示す情報４２において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体５０の行動を推定する（Ｓ２３）。
【０１２６】
次に、対応状況を示す情報４２を取得するためのセンサ１０の事前学習の動作について説明する。
【０１２７】
回路４０は、図示しない入力手段により所定の動作を指定するための入力を受け付ける。これにより、回路４０は、所定の期間の間に行われる動作が、受け付けた入力により示される動作であると認識する。次に、上記で説明したセンサ１０の動作のステップＳ１１〜ステップＳ２２およびステップＳ２１、Ｓ２２と同様の処理が順に行われる。
【０１２８】
次に、回路４０は、入力手段より受け付けた動作と、算出した方向コードの時系列データとを対応付けることにより得られた対応状況を示す情報を教師データとしてメモリ４１に記憶する。以上の事前学習が生体の動作毎に行われることで、対応状況を示す情報が生成され、メモリ４１に記憶される。
【０１２９】
本実施の形態に係るセンサ１０によれば、移動判定における判定結果、および、ドップラＲＣＳ閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体５０の姿勢の推定、および、生体５０の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う。このため、生体５０の移動、当該生体５０の姿勢、および、当該生体５０の行動のいずれか１つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【０１３０】
本実施の形態に係るセンサ１０によれば、生体５０が存在する位置および当該位置における生体の在不在、静止、移動、姿勢、行動などの状況推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【０１３１】
センサ１０は、動いている部位を検出することで、生体５０の存在を検出する。このため、例えば、これを利用することにより、ヒトが生きている状態で、かつ、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。これにより、ヒトの生存確認を効果的に行うことができる。また、カメラで撮像した画像を画像解析することなくヒトの生存確認を行うことができるため、ヒトのプライバシを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。
【０１３２】
（実施の形態１の変形例１）
実施の形態１において、回路４０による行動推定処理では、生体５０の鉛直位置およびドップラＲＣＳ値の組合せの軌跡を予め教師データとしてメモリ４１に記憶しておき、当該教師データと、推定された生体５０の鉛直位置、および、算出されたドップラＲＣＳ値の組合せの軌跡との相関を算出することで行動を推定するとしたが、これに限らない。行動推定部５００は、例えば図１３のフローに示される処理を生体５０の行動を推定する処理として行ってもよい。
【０１３３】
図１３は、実施の形態１における行動推定処理の第２の例を示すフローチャートである。
【０１３４】
回路４０の姿勢推定部４９０は、姿勢が推定される度に推定された姿勢をメモリ４１に記憶している。
【０１３５】
行動推定部５００は、メモリ４１に記憶されている当該生体５０の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体５０の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する（Ｓ３１）。
【０１３６】
そして、行動推定部５００は、逐次算出されたドップラＲＣＳ値を順次取得する（Ｓ３２）。行動推定部５００は、メモリ４１に記憶されているドップラＲＣＳ値を算出された順にメモリ４１から取得する。
【０１３７】
行動推定部５００は、取得されたドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ３３）。
【０１３８】
行動推定部５００は、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であると判定された場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、当該生体５０の姿勢を姿勢推定部４９０に推定させ、推定させた姿勢を行動における後姿勢として取得する（Ｓ３４）。つまり、行動推定部５００は、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下になるまで待機することで生体５０が静止するまで待機し、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下になった時のＮ個の受信信号から推定された生体５０の姿勢を後姿勢として推定する。行動推定部５００は、生体５０が静止した後の姿勢を後姿勢として取得することで、精度のよい後姿勢を取得することができる。
【０１３９】
行動推定部５００は、その後、取得された前姿勢と推定された後姿勢とを用いて、生体５０の行動を推定する（Ｓ３５）。例えば、行動推定部５００は、図１４に示されるテーブルで示される前姿勢、後姿勢および行動が対応付けられた対応状況を参照することで、前姿勢と後姿勢との組合せに対応状況において対応付けられた行動を特定することで、生体５０の行動を推定する。なお、図１４は、実施の形態１における行動推定処理の他の一例において、前姿勢および後姿勢の組合せと、行動との対応状況の一例を示す図である。
【０１４０】
（実施の形態１の変形例２）
また、例えば、行動推定部５００は、図１４に示すように、前姿勢によりその後、発生する行動を経た後の姿勢である後姿勢が限定されるため、前姿勢が特定されると、次に起こりうる行動の選択肢を絞ることも可能である。つまり、図１４における後姿勢は、遷移可能な姿勢と読み替えることもできる。これを利用することで、図１５に示すフローのように、前姿勢が特定された場合に、特定された前姿勢の後に発生する行動の選択肢を分けることで、行動を推定してもよい。
【０１４１】
図１５は、実施の形態１における行動推定処理の第３の例を示すフローチャートである。
【０１４２】
行動推定部５００は、メモリ４１に記憶されている当該生体５０の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体５０の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する（Ｓ４１）。行動推定部５００は、前姿勢が姿勢Ａである場合、ステップＳ４２に進む。例えば、姿勢Ａは、立位である。
【０１４３】
行動推定部５００は、ステップＳ４２およびＳ４３を行う。ステップＳ４２およびＳ４３は、それぞれステップＳ３２およびＳ３３と同様であるため説明を省略する。
【０１４４】
行動推定部５００は、ステップＳ４４において、取得された前姿勢が立位であるため、図１４の対応状況を参照することで、次の後姿勢が臥位または座位であることに絞り込んだ上で、行動を推定する（Ｓ４４）。具体的には、後姿勢を推定する姿勢推定部４９０は、次に座位および臥位のうちで、推定結果が近い姿勢を後姿勢として推定する。例えば、座位および臥位の教師データと、生体５０の鉛直位置およびドップラＲＣＳ値の組合せとを比較することで、座位および臥位のいずれかを生体５０の後姿勢として推定する。
【０１４５】
同様に、行動推定部５００は、前姿勢が姿勢Ｂである場合、ステップＳ４５に進む。ステップＳ４５〜Ｓ４７は、前姿勢が異なるだけで処理自体は、ステップＳ４２〜Ｓ４４と同様の処理を行うため説明を省略する。
【０１４６】
（実施の形態１の変形例３）
なお、上記実施の形態１に示したセンサ１０の動作を示すフローチャートは一例であり、図１６および図１７に示すように前記第１行列や前記第２行列、生体５０の位置情報、ドップラＲＣＳなどメモリ４１に保存することで、後段処理をサーバや別の計算機に分担することも可能であるし、図１８に示すようにドップラＲＣＳ閾値判定を先に行うことも可能である。
【０１４７】
図１６は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
【０１４８】
図１６に示されるように、センサ１０の回路４０は、図１１で説明したフローチャートにおけるステップＳ１１〜Ｓ１５の処理と、ステップＳ１６〜Ｓ２０の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を実行する第１の装置と、ステップＳ１６〜Ｓ２０の処理を実行する第２の装置とが異なっていてもよい。
【０１４９】
まず、第１の装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を実行する。次に、ステップＳ１１〜Ｓ１５により得られた処理結果をメモリに保存する（Ｓ１０１）。なお、ステップＳ１０１で利用されるメモリは、第１の装置が備えるメモリであってもよいし、第２の装置が備えるメモリであってもよいし、第１の装置および第２の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。
【０１５０】
次に、第２の装置は、メモリから最新結果を読み出す（Ｓ１０２）。そして、第２の装置は、ステップＳ１６〜Ｓ２０の処理を実行する。
【０１５１】
なお、第１の装置および第２の装置のそれぞれは、回路およびメモリにより構成される。
【０１５２】
図１７は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バーションの一例を示すフローチャートである。
【０１５３】
図１７に示されるように、センサ１０の回路４０は、図１１で説明したフローチャートにおけるステップＳ１１〜Ｓ１９の処理と、ステップＳ２０の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップＳ１１〜Ｓ１９の処理を実行する第３の装置と、ステップＳ２０の処理を実行する第４の装置とが異なっていてもよい。
【０１５４】
まず、第１の装置は、ステップＳ１１〜Ｓ１９の処理を実行する。次に、ステップＳ１１〜Ｓ１９により得られた処理結果をメモリに保存する（Ｓ１１１）。なお、ステップＳ１０１で利用されるメモリは、第３の装置が備えるメモリであってもよいし、第４の装置が備えるメモリであってもよいし、第３の装置および第４の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。
【０１５５】
次に、第４の装置は、メモリから最新結果を読み出す（Ｓ１１２）。
【０１５６】
そして、第４の装置は、ドップラＲＣＳ閾値を設定し、（Ｓ１１３）、最新結果のうちのドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ１１４）。
【０１５７】
第４の装置は、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値より大きい場合（Ｓ１１４でＮｏ）、ステップＳ２０の処理を実行する。ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下である場合（Ｓ１１４でＹｅｓ）、ステップＳ１１２に戻る。
【０１５８】
図１８は、実施の形態１におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
【０１５９】
図１８に示されるステップＳ１２１およびＳ１２２のように、ドップラＲＣＳ閾値の設定およびドップラＲＣＳ閾値判定は、生体５０が移動中であるか否かの移動判定より前に行われてもよい。
【０１６０】
この場合、ステップＳ１７と同様に、回路４０は、メモリ４１に記憶されている、１つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラＲＣＳ値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラＲＣＳ閾値を設定する（Ｓ１２１）。
【０１６１】
次に、ステップＳ１８と同様に、回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値と、設定されたドップラＲＣＳ閾値とを比較し、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ１２２）。
【０１６２】
回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下である場合（Ｓ１２２でＹｅｓ）、姿勢推定部４９０による生体５０の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われ（Ｓ１９）、ステップＳ１１に戻る。
【０１６３】
回路４０は、算出されたドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値より大きい場合（Ｓ１８でＮｏ）、ステップＳ１６を実行し、移動量が閾値以下であれば（Ｓ１６でＹｅｓ）、生体５０の行動を推定し（Ｓ２０）、ステップＳ１１に戻る。
【０１６４】
また、回路４０は、移動量が閾値より大きければ（Ｓ１６でＮｏ）、移動中であると判定し、ステップＳ１１に戻る。
【０１６５】
（実施の形態２）
実施の形態１における回路４０では、あるタイミングにおける生体５０の１つの姿勢または１つの行動を推定するとしたが、これに限らずに、生体５０の姿勢および行動として、生体５０の姿勢確率または行動確率を推定してもよい。生体５０の姿勢確率とは、生体５０が取り得る予め定められた１以上の姿勢のそれぞれが発生していると推定される確率である。また、生体５０の行動確率とは、生体５０が取り得る予め定められた１以上の行動のそれぞれが発生していると推定される確率である。
【０１６６】
図１９は実施の形態２における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。
【０１６７】
実施の形態２における回路４０Ａは、実施の形態１における回路４０と比較して、姿勢推定部４９０および行動推定部５００がそれぞれ姿勢確率推定部４９１および行動確率推定部５０１に代わっている点が異なる。
【０１６８】
図２０は、実施の形態２におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
【０１６９】
実施の形態２では、ステップＳ１９およびＳ２０の代わりに、それぞれ、ステップＳ１９ａおよびＳ２０ａが行われる点が異なる。ステップＳ１９ａの詳細は、図２１〜図２３を用いて説明する。
【０１７０】
図２１は、姿勢確率推定部における姿勢確率推定処理の一例を示すフローチャートである。図２２は、実施の形態２における姿勢確率推定に用いられる教師データの一例を示す図である。
【０１７１】
姿勢確率推定部４９１は、初めに姿勢を推定するための教師データの正規化を行う（Ｓ５１）。姿勢確率推定部４９１は、教師データが更新されるごとにステップＳ５１を実施すればよい。教師データの正規化では、例えば図２２に示すように、元の教師データ中の高さ方向のばらつきを抑制する為、各姿勢の教師データに対し、例えば上下７０％以上と３０％以下のデータを削除する。この時に設定される、削除するデータの範囲は、センサ１０Ａの設置状況や用途に応じて異なる。次に式２７と式２８を用い、高さ情報とドップラＲＣＳ情報を正規化する。
【０１７２】
【数２８】
2020008556.tif 000030
【０１７３】
【数２９】
2020008556.tif 000031
【０１７４】
ここでＺistdは鉛直位置のｉ番目の正規化後の教師データ、Ｚiは鉛直位置のｉ番目の教師データ、μzは鉛直位置の平均、σzは鉛直位置の分散、σistdはドップラＲＣＳｉ番目、正規化後の教師データ、σiはドップラＲＣＳｉ番目の教師データ、μσはドップラＲＣＳの平均、σσはドップラＲＣＳの分散をそれぞれ示す。計算結果の一例は、図２３に示される。なお、図２３は、実施の形態２における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。
【０１７５】
姿勢確率推定部４９１は、図２３において、例えば測定データが星印に位置する時、例えば、その近傍１００点のデータを抽出し、姿勢確率推定を行う（Ｓ５２）。姿勢確率推定部４９１は、例えば、抽出された１００点中７０点が立位を示し、３０点が座位を示す場合、立位が７０％、座位が３０％で構成される姿勢確率推定値を生体５０の姿勢として算出する。
【０１７６】
次に、図２４は、行動確率推定部における行動確率推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１７７】
実施の形態２では、上記の図２１〜２３を用いて説明したように、姿勢確率推定部４９１により姿勢確率推定値を算出し、算出された姿勢確率推定値は、逐次メモリ４１に保存される。
【０１７８】
行動確率推定部５０１は、メモリ４１に保存されている当該生体５０の最新の姿勢確率推定値を参照して、最新の姿勢確率推定値に含まれる複数の姿勢確率のそれぞれで示される複数の初期姿勢を取得する（Ｓ６１）。
【０１７９】
行動確率推定部５０１は、複数の初期姿勢のそれぞれの姿勢確率毎に、発生しうる行動の確率を算出する。例えば、ステップＳ６１では、初期姿勢Ａの姿勢確率はＰａ１と推定され、初期姿勢Ｂの姿勢確率はＰｂ１と推定され、初期姿勢Ｃの姿勢確率はＰｃ１と推定され、初期姿勢Ｄの姿勢確率はＰｄ１と推定されたものとする。
【０１８０】
以下、初期姿勢Ａについて説明する。
【０１８１】
行動確率推定部５０１は、ステップＳ６２およびＳ６３を行う。ステップＳ６２およびＳ６３は、それぞれ、ステップＳ３２およびＳ３３と比較して、ステップＳ６２において鉛直位置をさらに記録する点で異なるが、その他は同様である。つまり、行動確率推定部５０１は、Ｓ６２およびＳ６３を実行することで、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下になるまで、記録しつつ待機し、ドップラＲＣＳ値がドップラＲＣＳ閾値以下になった時、次のステップＳ６４に進む。なお、ステップ６４では所定の方法または式２６を用い行動判定用偏差Ｅを算出する。
【０１８２】
次に、行動確率推定部５０１は、メモリ４１から参照した初期姿勢の姿勢確率推定値Ｐｉを元に式２９を用いて姿勢確率としての初期姿勢補正項Ｂｉを求める。
【０１８３】
【数３０】
2020008556.tif 000032
【０１８４】
この時、Ｃは任意の自然数でよい。更に行動完了後の姿勢確率を姿勢確率推定部４９１により求め、式２９と同様の方法で行動後姿勢補正項Ａｉを求める（Ｓ６４）。なお本実施の形態では、行動判定用偏差Ｅが教師データとあるコードとの相関を示す変数であるため、Ｅが最小となる時の行動が結果となる。このため、Ｂｉも最も確からしい姿勢になった時に最小となる変数であれば、どのような式を用いてもよい。
【０１８５】
その後、確率補正後偏差Ｅｐｉを式３０により求める。これにより、初期姿勢ＡのステップＳ６６のＰＡが算出される。
【０１８６】
【数３１】
2020008556.tif 000033
【０１８７】
ここでＥｉは、各教師データのコード毎に前記行動判定用偏差Ｅを求めた結果である。
【０１８８】
このように、ステップＳ６１〜ステップＳ６６では、初期姿勢Ａの姿勢確率Ｐａ１、初期姿勢Ａに基づいて特定される複数の行動それぞれの行動確率Ｐａ２１、Ｐａ２２、・・・をステップＳ６４において算出し、初期姿勢Ａの後で複数の行動のそれぞれが行われた結果の後姿勢の姿勢確率Ｐａ３１、Ｐａ３２、・・・をステップＳ６５で算出する。そして、ステップＳ６６において、初期姿勢Ａの姿勢確率Ｐａ１と、複数の行動確率Ｐａ２１、Ｐａ２２、・・・のうちの１つと、後姿勢の姿勢確率Ｐａ３１、Ｐａ３２、・・・のうちの１つとの３つの確率の取り得る全ての組合せの積のうちの最小値を行動確率ＰＡとして算出する。
【０１８９】
初期姿勢Ａと同様に初期姿勢ＢについてもステップＳ６２〜Ｓ６６にそれぞれ対応するＳ６７〜Ｓ７１が繰り返され、同様に他の初期姿勢Ｃ、Ｄ・・・においても処理が繰り返される。
【０１９０】
行動確率推定部５０１は、全ての初期姿勢Ａ〜Ｄ、・・・において算出された確率補正後偏差ＥｐｉとしてのＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ、・・・を比較して最小となる行動を生体の行動として特定する（Ｓ７２）。
【産業上の利用可能性】
【０１９１】
本開示は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定するセンサおよび推定方法に利用できる。特に、生体と機械を含む動体の方向や位置を測定する測定器、動体の方向や位置に応じた制御を行う家電機器、動体の侵入を検知する監視装置などに搭載される方向推定方法、方向推定方法，位置推定方法および散乱断面積を用いた高々推定装置に利用できる。
【符号の説明】
【０１９２】
１０  センサ
２０  送信信号発生器
２１  送信アンテナ素子
３０  受信機
３１  受信アンテナ素子
４０、４０Ａ  回路
４１  メモリ
４２  対応状況を示す情報
５０  生体
４１０  第１行列算出部
４２０  第２行列抽出部
４３０  人数推定部
４４０  位置推定部
４５０  ドップラＲＣＳ算出部
４６０  移動判定部
４７０  ドップラＲＣＳ閾値設定部
４８０  ドップラＲＣＳ閾値判定部
４９０  姿勢推定部
４９１  姿勢確率推定部
５００  行動推定部
５０１  行動確率推定部
５１０  動作期間抽出部
５１１  方向コード算出部
５１２  動作比較部
５２０  状況推定部
【図１】
2020008556.tif 000034
【図２】
2020008556.tif 000035
【図３】
2020008556.tif 000036
【図４】
2020008556.tif 000037
【図５】
2020008556.tif 000038
【図６】
2020008556.tif 000039
【図７】
2020008556.tif 000040
【図８】
2020008556.tif 000041
【図９】
2020008556.tif 000042
【図１０】
2020008556.tif 000043
【図１１】
2020008556.tif 000044
【図１２】
2020008556.tif 000045
【図１３】
2020008556.tif 000046
【図１４】
2020008556.tif 000047
【図１５】
2020008556.tif 000048
【図１６】
2020008556.tif 000049
【図１７】
2020008556.tif 000050
【図１８】
2020008556.tif 000051
【図１９】
2020008556.tif 000052
【図２０】
2020008556.tif 000053
【図２１】
2020008556.tif 000054
【図２２】
2020008556.tif 000055
【図２３】
2020008556.tif 000056
【図２４】
2020008556.tif 000057