(57)【要約】【課題】検知対象以外の物体の動きに起因した誤検出を低減することが可能な信号処理装置を提供する。【解決手段】信号処理装置２は、電波センサ１からのセンサ信号を信号処理する。信号処理装置２は、増幅部３、Ａ／Ｄ変換部４、周波数分析手段５、規格化手段６及び認識手段７を備える。周波数分析手段５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群におけるフィルタバンク毎の信号成分として抽出する。規格化手段６は、周波数分析手段５により抽出された信号成分の総和もしくは所定の複数のフィルタバンクを通過した信号成分の強度の総和で、各フィルタバンクそれぞれを通過した信号成分の強度を規格化し規格化強度として出力する。認識手段７は、規格化手段６から出力されるフィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布により物体を認識する認識処理を行う。【選択図】図１
2014013229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電波を送信し物体で反射された電波を受信する電波センサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号を増幅する増幅部と、前記増幅部によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群における前記フィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段により抽出された信号の総和もしくは所定の複数の前記フィルタバンクを通過した信号の強度の総和で、前記各フィルタバンクそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する規格化手段と、前記規格化手段から出力される前記フィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布もしくは前記規格化強度の成分比との少なくとも一方により前記物体を識別する認識処理を行う認識手段とを備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記周波数分析手段が、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を離散コサイン変換することで前記周波数領域の信号に変換する機能を有するものであり、前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記周波数分析手段と前記規格化手段との間に、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を周波数領域において平滑化処理する機能と、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能との少なくとも一方を有する平滑化処理手段を備えることを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記フィルタバンクを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去手段を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記背景信号除去手段は、前記フィルタバンクを通過した信号から前記背景信号を減算することで前記背景信号を除去することを特徴とする請求項３記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記背景信号除去手段は、事前に得た前記各フィルタバンク毎における複数点の信号の時間軸上での平均値を前記背景信号として除去することを特徴とする請求項４記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記背景信号除去手段は、前記フィルタバンク毎の直前の信号を前記背景信号として除去することを特徴とする請求項４記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記背景信号除去手段は、周波数領域において前記背景信号を濾波することで前記背景信号を除去する適応フィルタからなることを特徴とする請求項３記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記背景信号除去手段は、前記規格化手段による規格化前の前記フィルタバンク毎の前記信号から、前記フィルタバンク毎の前記背景信号を除去することを特徴とする請求項３記載の信号処理装置。
【請求項９】
前記適応フィルタの適応アルゴリズムが、離散コサイン変換のＬＭＳアルゴリズムであることを特徴とする請求項７記載の信号処理装置。
【請求項１０】
前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記背景信号が定常的に含まれる前記周波数ビンを特定周波数ビンとし、前記背景信号除去手段は、前記特定周波数ビンの信号を無効とし、前記特定周波数ビンに近接する前記周波数ビンの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去することを特徴とする請求項３記載の信号処理装置。
【請求項１１】
前記認識手段は、前記認識処理として主成分分析もしくはＫＬ変換によるパターン認識を行うことで前記物体を識別することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項１２】
前記認識手段は、前記認識処理として重回帰分析による認識処理を行うことによって前記物体を識別することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項１３】
前記認識手段は、前記認識処理としてニューラルネットワークによる認識処理を行って前記物体を識別することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項１４】
前記認識手段は、時間軸上での奇数回の前記認識処理の結果に基づく多数決判定により識別結果を決定することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項１５】
前記規格化手段による規格化前の複数の前記フィルタバンクの前記信号の強度の総和が所定値以上である場合のみ、前記認識手段による前記認識処理を行うかもしくは前記認識手段による前記認識処理の結果を有効とすることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項１６】
前記所定値を可変とする閾値設定手段を備えることを特徴とする請求項１５記載の信号処理装置。
【請求項１７】
前記閾値設定手段は、前記電波センサの起動時から所定時間が経過するまでの期間に前記フィルタバンクを通過した前記規格化前の各信号の強度に基づいて、前記所定値を設定することを特徴とする請求項１６記載の信号処理装置。
【請求項１８】
前記閾値設定手段は、前記認識手段が前記物体はあると識別している状態が所定時間以上継続した場合、または前記認識手段が前記物体はないと識別している状態が所定時間以上継続した場合、前記所定値を再設定することを特徴とする請求項１５または１６記載の信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電波センサからのセンサ信号を信号処理する信号処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、図３５に示す構成の照明システムが提案されている（特許文献１）。この照明システムは、検知エリア内の検知対象物の存否を検知してセンサ信号を出力するセンサ１１０を具備した物体検知装置１０１と、物体検知装置１０１により点灯状態が制御される照明器具１０２とを備えている。
【０００３】
センサ１１０は、ミリ波を検知エリアに向けて送信して、検知エリア内を移動する検知対象物で反射されたミリ波を受信し、送信したミリ波と受信したミリ波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するミリ波センサである。
【０００４】
物体検知装置１０１は、センサ１１０の出力するセンサ信号を複数の周波数帯域に分けて周波数帯域ごとに増幅する増幅回路１１１と、増幅回路１１１の出力を所定の閾値と比較することにより検知対象物の存否を判定する判定部１１２とを備えている。また、物体検知装置１０１は、判定部１１２での判定結果に応じて照明器具１０２の点灯状態を制御する照明制御部１１３を備えている。
【０００５】
また、物体検知装置１０１は、センサ１１０の出力するセンサ信号の各周波数ごとの強度を検出する周波数解析部１１４を備えている。また、物体検知装置１０１は、周波数解析部１１４の解析結果を用いて定常的に発生する特定周波数のノイズの影響を低減するノイズ除去部（ノイズ判定部１１５および切替回路１１６）を備えている。ここで、周波数解析部１１４としては、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）アナライザを用いている。判定部１１２と照明制御部１１３とノイズ除去部とは、マイクロコンピュータを主構成とする制御ブロック１１７に含まれている。増幅回路１１１は、センサ信号を予め定められている周波数帯域ごとに出力する信号処理部を構成している。なお、特許文献１には、信号処理部が、ＦＦＴアナライザ、ディジタルフィルタなどを用いた構成であってもよい旨が記載されている。
【０００６】
増幅回路１１１は、オペアンプを用いた増幅器１１８を複数有しており、各増幅器１１８を構成する回路の各種パラメータを調節することで、各増幅器１１８にて信号を増幅する周波数帯域の設定が可能となっている。つまり、各増幅器１１８は、特定の周波数帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタとしても機能する。しかして、増幅回路１１１では、並列に接続された複数の増幅器１１８にてセンサ信号を複数の周波数帯域に分け、各周波数帯域の信号を各増幅器１１８にてそれぞれ増幅して個別に出力する。
【０００７】
判定部１１２は、増幅器１１８の出力をディジタル値にＡ／Ｄ変換し、予め定められた閾値と比較する比較器１１９を増幅器１１８ごとに有し、検知対象物の存否を判定する。比較器１１９では、閾値が各パス帯域ごと（つまり各増幅器１１８ごと）に個別に設定されており、増幅器１１８の出力が閾値で定められた範囲外のときにＨレベルの信号を出力する。ここで、初期状態（出荷状態）で設定される各パス帯域の閾値Ｖｔｈは、電波暗室など電磁波の反射がない状態で、一定時間内に測定される各増幅器１１８の出力値Ｖのピーク・トゥー・ピークＶｐｐの最大値Ｖｐｐｉｎｉと、前記出力値Ｖの平均値Ｖａｖｇを用いてＶｔｈ＝Ｖａｖｇ±Ｖｐｐｉｎｉで表される値とする。そして、判定部１１２は各比較結果の論理和をとる論理和回路１２０を有し、１つでもＨレベルの信号があれば検知対象物が存在する「検知状態」を示す検知信号を論理和回路１２０から出力し、一方、全てＬレベルであれば検知対象物が存在しない「非検知状態」を示す検知信号を論理和回路１２０から出力する。検知信号は、検知状態では「１」、非検知状態では「０」となるものとする。
【０００８】
ノイズ除去部は、周波数解析部１１４の出力から、定常的に発生する特定周波数のノイズの有無を判定するノイズ判定部１１５と、ノイズ判定部１１５の判定結果に応じて判定部１１２に対する各増幅器１１８の出力状態を切り替える切替回路１１６とを有している。
【０００９】
切替回路１１６は、増幅回路１１１の各増幅器１１８と判定部１１２の各比較器１１９との間にそれぞれ挿入されたスイッチ１２１を有し、初期状態ではこれら全てのスイッチ１２１をオンとする。そして、ノイズ判定部１１５からの出力で各スイッチ１２１が個別にオンオフ制御されることにより、各増幅器１１８の判定部１２１に対する出力を個別に入切する。つまり、切替回路１１６では、ノイズ判定部１１５からの出力により、任意のパス帯域の増幅器１１８に対応するスイッチ１２１をオフすることで、当該増幅器１１８の出力を無効にすることができる。
【００１０】
ノイズ判定部１１５では、周波数解析部１１４から出力される周波数（周波数成分）ごとのセンサ信号の信号強度（電圧強度）を読み込んでメモリ（図示せず）に記憶し、記憶したデータを用いて定常的に発生する特定周波数のノイズの有無を判定する。
【００１１】
ノイズ判定部１１５は、ある特定周波数のノイズが定常的に発生していると判断した場合に、当該ノイズが含まれるパス帯域を持つ増幅器１１８と判定部１１２との間のスイッチ１２１がオフするように切替回路１１６を制御する。これにより、特定周波数のノイズが定常的に発生している場合には、当該ノイズを含む周波数帯域について判定部１１２に対する増幅回路１１１の出力が無効となる。ここで、スイッチ１２１のオンオフ状態は、ノイズ判定部１１５にて「定常時」と判定される度に更新される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１１−４７７７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献１に記載された物体検知装置１０１では、センサ１１０と照明制御部１１３とを除いた部分が、ミリ波センサからなるセンサ１１０のセンサ信号を信号処理する信号処理装置を構成しているものと考えられる。しかしながら、この物体検知装置１０１では、例えば屋外等で使用する場合、検知対象（検知対象物）以外の物体の動き（例えば、木の枝や葉の揺れる動き、電線の揺れる動き等）に起因して検知対象以外の物体を検知対象の物体として誤検出してしまう可能性があった。
【００１４】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、検知対象以外の物体の動きに起因した誤検出を低減することが可能な信号処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の信号処理装置は、電波を送信し物体で反射された電波を受信する電波センサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号を増幅する増幅部と、前記増幅部によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部と、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群における前記フィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段により抽出された信号の総和もしくは所定の複数の前記フィルタバンクを通過した信号の強度の総和で、前記各フィルタバンクそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する規格化手段と、前記規格化手段から出力される前記フィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布もしくは前記規格化強度の成分比との少なくとも一方により前記物体を識別する認識処理を行う認識手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
この信号処理装置において、前記周波数分析手段が、前記Ａ／Ｄ変換部から出力されるセンサ信号を離散コサイン変換することで前記周波数領域の信号に変換する機能を有するものであり、前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記周波数分析手段と前記規格化手段との間に、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を周波数領域において平滑化処理する機能と、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能との少なくとも一方を有する平滑化処理手段を備えることが好ましい。
【００１７】
この信号処理装置において、前記フィルタバンクを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去手段を備えることが好ましい。
【００１８】
この信号処理装置において、前記背景信号除去手段は、前記フィルタバンクを通過した信号から前記背景信号を減算することで前記背景信号を除去することが好ましい。
【００１９】
この信号処理装置において、前記背景信号除去手段は、事前に得た前記各フィルタバンク毎における複数点の信号の時間軸上での平均値を前記背景信号として除去することが好ましい。
【００２０】
この信号処理装置において、前記背景信号除去手段は、前記フィルタバンク毎の直前の信号を前記背景信号として除去することが好ましい。
【００２１】
この信号処理装置において、前記背景信号除去手段は、周波数領域において前記背景信号を濾波することで前記背景信号を除去する適応フィルタからなることが好ましい。
【００２２】
この信号処理装置において、前記背景信号除去手段は、前記規格化手段による規格化前の前記フィルタバンク毎の前記信号から、前記フィルタバンク毎の前記背景信号を除去することが好ましい。
【００２３】
この信号処理装置において、前記適応フィルタの適応アルゴリズムが、離散コサイン変換のＬＭＳアルゴリズムであることが好ましい。
【００２４】
この信号処理装置において、前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記背景信号が定常的に含まれる前記周波数ビンを特定周波数ビンとし、前記背景信号除去手段は、前記特定周波数ビンの信号を無効とし、前記特定周波数ビンに近接する前記周波数ビンの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去することが好ましい。
【００２５】
この信号処理装置において、前記認識手段は、前記認識処理として主成分分析もしくはＫＬ変換によるパターン認識を行うことで前記物体を識別することが好ましい。
【００２６】
この信号処理装置において、前記認識手段は、前記認識処理として重回帰分析による認識処理を行うことによって前記物体を識別することが好ましい。
【００２７】
この信号処理装置において、前記認識手段は、前記認識処理としてニューラルネットワークによる認識処理を行って前記物体を識別することが好ましい。
【００２８】
この信号処理装置において、前記認識手段は、時間軸上での奇数回の前記認識処理の結果に基づく多数決判定により識別結果を決定することが好ましい。
【００２９】
この信号処理装置において、前記規格化手段による規格化前の複数の前記フィルタバンクの前記信号の強度の総和が所定値以上である場合のみ、前記認識手段による前記認識処理を行うかもしくは前記認識手段による前記認識処理の結果を有効とすることが好ましい。
【００３０】
この信号処理装置において、前記所定値を可変とする閾値設定手段を備えることが好ましい。
【００３１】
この信号処理装置において、前記閾値設定手段は、前記電波センサの起動時から所定時間が経過するまでの期間に前記フィルタバンクを通過した前記規格化前の各信号の強度に基づいて、前記所定値を設定することが好ましい。
【００３２】
この信号処理装置において、前記閾値設定手段は、前記認識手段が前記物体はあると識別している状態が所定時間以上継続した場合、または前記認識手段が前記物体はないと識別している状態が所定時間以上継続した場合、前記所定値を再設定することが好ましい。
【発明の効果】
【００３３】
本発明の信号処理装置においては、検知対象以外の物体の動きに起因した誤検出を低減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】実施形態における電波センサと信号処理装置とを備えたセンサ装置のブロック図である。
【図２】実施形態における信号処理装置の規格化手段の説明図である。
【図３】実施形態における信号処理装置に用いる平滑化処理手段の説明図である。
【図４】実施形態における信号処理装置の背景信号除去手段の一例の説明図である。
【図５】実施形態における信号処理装置の背景信号除去手段の他例の説明図である。
【図６】実施形態における信号処理装置の背景信号除去手段の更に他の例の説明図である。
【図７】実施形態における信号処理装置の背景信号除去手段の別例を構成する適応フィルタのブロック図である。
【図８】実施形態における信号処理装置の主成分分析による認識処理の説明図である。
【図９】実施形態におけるセンサ装置の使用形態の説明図である。
【図１０】実施形態におけるセンサ装置の電波センサからのセンサ信号の波形図である。
【図１１】実施形態における信号処理装置の規格化手段の出力の説明図である。
【図１２】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図１３】実施形態における電波センサと信号処理装置とを備えたセンサ装置の使用形態の説明図である。
【図１４】実施形態におけるセンサ装置の電波センサからのセンサ信号の波形図である。
【図１５】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図１６】実施形態における信号処理装置の規格化手段の出力の説明図である。
【図１７】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図１８】実施形態における信号処理装置の重回帰分析による識別処理の説明図である。
【図１９】実施形態における信号処理装置の重回帰分析による識別処理の他の説明図である。
【図２０】実施形態における信号処理装置の識別手段による多数決判定の説明図である。
【図２１】実施形態における信号処理装置の説明図である。
【図２２】実施形態におけるフィルタバンク群の説明図である。
【図２３】実施形態における動作のフローチャート図である。
【図２４】実施形態におけるセンサ装置の電波センサからのセンサ信号の波形図である。
【図２５】実施形態におけるセンサ装置の電波センサからのセンサ信号の波形図である。
【図２６】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図２７】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図２８】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図２９】実施形態における信号処理装置の出力信号の説明図である。
【図３０】実施形態における信号処理装置のステートマシンの動作の説明図である。
【図３１】実施形態における信号処理装置のステートマシンの動作の説明図である。
【図３２】実施形態における信号処理装置のステートマシンの動作の説明図である。
【図３３】実施形態における信号処理装置のステートマシンの動作の説明図である。
【図３４】実施形態における信号処理装置のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図３５】従来の照明システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下では、本実施形態の信号処理装置について図１〜図３４に基づいて説明する。
【００３６】
信号処理装置２は、電波を送信し物体で反射された電波を受信する電波センサ１から出力されるセンサ信号を信号処理するものである。なお、図１は、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅのブロック図である。
【００３７】
電波センサ１としては、所定周波数の電波を検知エリアに向けて送信して、検知エリア内で動いている物体で反射された電波を受信し、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当するドップラ周波数のセンサ信号を出力するドップラセンサを用いている。したがって、センサ信号は、物体の動きに対応するアナログの時間軸信号である。
【００３８】
電波センサ１は、電波を検知エリアに向けて送信する送信機と、検知エリア内の物体で反射された電波を受信する受信機と、送信した電波と受信した電波との周波数の差分に相当する周波数のセンサ信号を出力するミキサとを備えている。送信機は、送信用のアンテナを備えている。また、受信機は、受信用のアンテナを備えている。なお、送信機から送波する電波は、例えば、所定周波数が２４．１５ＧＨｚのミリ波とすることができる。送信機から送波する電波は、ミリ波に限らず、マイクロ波でもよい。また、送波する電波の所定周波数の値は、特に限定するものではない。電波を反射した物体が検知エリア内を移動している場合には、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。
【００３９】
信号処理装置２は、センサ信号を増幅する増幅部３と、増幅部３によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換部４とを備えている。増幅部３は、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成することができる。
【００４０】
また、信号処理装置２は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａ（図２（ａ）参照）の群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する周波数分析手段５を備えている。
【００４１】
周波数分析手段５は、フィルタバンク５ａの群として、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク５ａを設定してあるが、フィルタバンク５ａの個数は特に限定するものではない。
【００４２】
また、信号処理装置２は、周波数分析手段５により抽出された信号の総和もしくは所定の複数（例えば、低周波側の４個）のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する規格化手段６を備えている。
【００４３】
また、信号処理装置２は、規格化手段６から出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布により物体を認識する認識処理を行う認識手段７を備えている。
【００４４】
上述の周波数分析手段５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）することで周波数領域の信号に変換する機
能を有している。また、図２（ａ）に示すように、各フィルタバンク５ａの各々は、複数（図示例では、５個）の周波数ビン（frequency bin）５ｂを有している。ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。各フィルタバンク５ａは、周波数ビン５ｂの幅（図２（ａ）中のΔｆ）により分解能が決まる。各フィルタバンク５ａの各々における周波数ビン５ｂの数は、特に限定するものではなく、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａの周波数ビン５ｂは、ＦＦＴビンとも呼ばれる。また、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。
【００４５】
各フィルタバンク５ａの各々が複数の周波数ビン５ｂを有している場合、信号処理装置２は、周波数分析手段５と規格化手段６との間に、平滑化処理手段８を備えていることが好ましい。この平滑化処理手段８は、各フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑化処理する機能と、各フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能との少なくとも一方を有することが好ましい。これにより、信号処理装置２は、雑音の影響を低減することが可能となり、両方とも有していれば、雑音の影響をより低減することが可能となる。
【００４６】
各フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を周波数領域において平滑化処理する機能（以下、第１の平滑化処理機能とも称する）は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現することができる。第１の平滑化処理機能を平均値フィルタにより実現した場合、時刻ｔ１において、図２（ａ），図３（ａ）に示すように、周波数の低い方から順に数えて１番目のフィルタバンク５ａの５個の周波数ビン５ｂそれぞれにおける信号の強度がそれぞれ、ｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４及びｓ５であるとする。ここで、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１１（図２（ｂ），図３（ｂ）参照）とすると、
ｍ１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５
となる。
【００４７】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、図２（ｂ），図３（ｂ）に示すように、それぞれ、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１となる。要するに、本実施形態では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ｔｉ（ｉは自然数）におけるｊ（ｊは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｊｉと表している。
【００４８】
規格化手段６では、認識手段７において認識処理に利用する複数の所定のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度値を規格化する。ここでは、例えば、周波数分析手段５におけるフィルタバンク５ａの総数が１６個であり、認識処理に利用する所定の複数のフィルタバンク５ａが、周波数の低い方から順に数えて１〜５番目の５個のみであるとして説明する。時刻ｔ１において１番目のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度ｍ１１の規格化強度をｎ１１（図２（ｃ）参照）とすると、規格化強度ｎ１１は、規格化手段６において、
ｎ１１＝ｍ１１／（ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１＋ｍ４１＋ｍ５１）
の演算により求められる。
【００４９】
また、各フィルタバンク５ａの各々が１つの周波数ビン５ｂからなる場合、規格化手段６は、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を抽出し、これらの強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。
【００５０】
また、平滑化処理手段８が、各フィルタバンク５ａ毎に周波数ビン５ｂ毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能（以下、第２の平滑化処理機能とも称する）は、例えば、平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、荷重メジアンフィルタなどにより実現することができる。第２の平滑化処理機能を時間軸方向の複数点（例えば、３点）での平均値を求める平均値フィルタにより実現した場合には、図３（ｃ）に示すように、１番目のフィルタバンク５ａについてみれば、第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度をｍ１とすると、
ｍ１＝（ｍ１０＋ｍ１１＋ｍ１２）／３
となる。
【００５１】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａの信号は、それぞれ、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とすれば、
ｍ2＝（ｍ２０＋ｍ２１＋ｍ２２）／３
ｍ3＝（ｍ３０＋ｍ３１＋ｍ３２）／３
ｍ4＝（ｍ４０＋ｍ４１＋ｍ４２）／３
ｍ5＝（ｍ５０＋ｍ５１＋ｍ５２）／３
となる。
【００５２】
要するに、本実施形態では、説明の便宜上、ｎ（ｎは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号に対して第１の平滑化処理機能により平滑化処理され、更に第２の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、ｍｎと表している。
【００５３】
また、信号処理装置２は、各フィルタバンク５ａそれぞれから出力される信号に含まれている背景信号（つまり、雑音）を推定する背景信号推定手段９と、各フィルタバンク５ａを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去手段１０とを備えていることが好ましい。
【００５４】
信号処理装置２は、例えば、動作モードとして、背景信号を推定する第１モードと、認識処理を行う第２モードとがあり、タイマ（図示せず）により計時される所定時間（例えば、３０秒）ごとに第１モードと第２モードとが切り替わるようにすることが好ましい。ここにおいて、信号処理装置２は、第１モードの期間に背景信号推定手段９を動作させ、第２モードの期間に、背景信号除去手段１０で背景信号を除去してから、認識手段７で認識処理を行うことが好ましい。第１モードの時間と第２モードの時間とは、同じ時間（例えば、３０秒）に限らず、互いに異なる時間でもよい。
【００５５】
背景信号除去手段１０は、例えば、フィルタバンク５ａから出力される信号から背景信号を減算することで背景信号を除去するようにしてもよい。この場合、背景信号除去手段１０は、例えば、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号ｍ１、ｍ２、・・・（図４（ｂ）参照）の強度から、背景信号推定手段９で推定された背景信号の強度ｂ１、ｂ２、・・（図４（ａ）参照）を減算する減算器により構成することができる。図４（ｃ）は、同一のフィルタバンク５ａ同士で信号から背景信号を減算することで得られた信号の強度を示している。ここで、左から１番目のフィルタバンク５ａの信号の強度をＬ１とすれば、
Ｌ１＝ｍ１−ｂ１
となる。
【００５６】
同様に、２番目のフィルタバンク５ａ、３番目のフィルタバンク５ａ、４番目のフィルタバンク５ａ及び５番目のフィルタバンク５ａについて背景信号を減算した後の信号の強度は、それぞれ、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ２＝ｍ２−ｂ２
Ｌ３＝ｍ３−ｂ３
Ｌ４＝ｍ４−ｂ４
Ｌ５＝ｍ５−ｂ５となる。
【００５７】
背景信号推定手段９は、第１モードの期間において、各フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた信号の強度を、各フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定し随時更新するようにしてもよい。また、背景信号推定手段９は、第１モードにおいて、各フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた複数の信号の強度の平均値を、各フィルタバンク５ａ毎の背景信号の強度と推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号推定手段９は、事前に得た各フィルタバンク５ａ毎の複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号とするようにしてもよい。これにより、背景信号推定手段９は、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。
【００５８】
また、背景信号除去手段１０は、フィルタバンク５ａ毎の直前の信号を背景信号とするようにしてもよい。ここで、信号処理装置２は、各信号を規格化手段６で規格化処理する前に、時間軸上の直前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。要するに、背景信号除去手段１０は、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号に関し、規格化処理の対象となる信号から時間軸上における１サンプル前の信号を減算することで背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。この場合、例えば、図５に示すように、規格化処理の対象となる時刻ｔ１での各フィルタバンク５ａそれぞれの信号をｍ１（ｔ１）、ｍ２（ｔ１）、ｍ３（ｔ１）、ｍ４（ｔ１）及びｍ５（ｔ１）とし、その直前の時刻ｔ０での信号をｍ１（ｔ０）、ｍ２（ｔ０）、ｍ３（ｔ０）、ｍ４（ｔ０）及びｍ５（ｔ０）とし、減算後の信号の強度をＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４及びＬ５とすれば、
Ｌ１＝ｍ１（ｔ１）−ｍ１（ｔ０）
Ｌ２＝ｍ２（ｔ１）−ｍ２（ｔ０）
Ｌ１＝ｍ３（ｔ１）−ｍ３（ｔ０）
Ｌ１＝ｍ４（ｔ１）−ｍ４（ｔ０）
Ｌ１＝ｍ５（ｔ１）−ｍ５（ｔ０）
となる。
【００５９】
ところで、信号処理装置２の使用形態に基づく周囲環境によっては、あらかじめ比較的大きな背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが既知である場合がある。例えば、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅの周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在している場合には、商用電源周波数（例えば、６０Ｈｚ）の低倍の周波数（例えば、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）のような特定周波数を含む周波数ビン５ｂの信号には比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。一方、検知対象の物体が検知エリア内を移動しているときに電波センサ１から出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数（ドップラ周波数）が、電波センサ１と物体の間の距離と、物体の移動速度とに応じて随時変化するので、特定周波数で定常的に発生することはない。
【００６０】
そこで、信号処理装置２は、各フィルタバンク５ａそれぞれが複数の周波数ビン５ｂを有している場合に、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン５ｂを特定周波数ビン５ｂｉとし、背景信号除去手段１０が、特定周波数ビン５ｂｉの信号を無効とし、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去するようにしてもよい。図６の例では、同図（ａ）における左から３番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであるとし、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号（信号の強度ｂ３）を無効とし、同図（ｂ）に示すように、当該特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号成分の強度ｂ２，ｂ４から推定した信号成分の強度ｂ３で補完している。この推定にあたっては、特定周波数ビン５ｂｉに近接する２個の周波数ビン５ｂの信号の強度ｂ２，ｂ４の平均値、つまり、（ｂ２+ｂ４）／２を、推定した信号の強度ｂ３としている。要するに、フィルタバンク５ａ内において低周波数側からｉ番目の周波数ビン５ｂが特定周波数ビン５ｂｉであり、当該特定周波数ビン５ｂｉの信号の強度をｂｉとすれば、ｂｉは、
ｂｉ＝（ｂｉ−１＋ｂｉ＋１）／２
からなる推定式により求めた値としている。
【００６１】
これにより、信号処理装置２は、定常的に発生する特定周波数の背景信号（雑音）の影響を短時間で低減することが可能となる。よって、信号処理装置２は、検知対象の物体の検知精度の向上を図ることが可能となる。
【００６２】
背景信号除去手段１０は、周波数領域（周波数軸上）において背景信号を濾波することで背景信号を除去する適応フィルタ（Adaptive filter）を用いることもできる。
【００６３】
適応フィルタは、適応アルゴリズム（最適化アルゴリズム）に従って伝達関数（フィルタ係数）を自己適応させるフィルタであり、ディジタルフィルタにより実現することができる。この種の適応フィルタとしては、ＤＣＴを用いた適応フィルタ（Adaptive filter using DiscreteCosine Transform）が好ましい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。
また、適応フィルタは、ＦＦＴを用いた適応フィルタでもよい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いればよい。ＬＭＳアルゴリズムは、射影（Projection）アルゴリズムやＲＬＳ（Recursive Least Square）アルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点があり、ＤＣＴのＬＭＳアルゴリズムは、実数の演算のみでよく、複素数の演算を必要とするＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムに比べて演算量を低減できるという利点がある。
【００６４】
適応フィルタは、例えば、図７に示す構成を有している。この適応フィルタは、フィルタ係数を可変なフィルタ５７ａと、フィルタ５７ａの出力信号と参照信号との誤差信号を出力する減算器５７ｂと、適応アルゴリズムに従って入力信号と誤差信号とからフィルタ係数の補正係数を生成しフィルタ係数を更新させる適応処理部５７ｃとを有している。適応フィルタは、フィルタ５７ａの入力信号を熱雑音からなる背景信号とし、参照信号を所望の白色雑音の値とすれば、不要な背景信号を濾波することで背景信号を除去することが可能となる。
【００６５】
また、背景信号除去手段１０は、適応フィルタの忘却係数（forgettingfactor）を適宜設定しておくことによって、長時間の平均的な背景信号を周波数軸上で濾波した信号の周波数分布を抽出するようにしてもよい。忘却係数は、フィルタ係数を更新する演算の際に過去のデータ（フィルタ係数）の影響を現在のデータ（フィルタ係数）から過去にさかのぼるほど指数関数的に軽くし、現在のデータに近づくほど重くするためのものである。忘却係数は、１未満の正の値であり、例えば、０．９５〜０．９９程度の範囲で適宜設定すればよい。
【００６６】
認識手段７は、各フィルタバンク５ａを通過し規格化手段６により規格化された各規格化強度の周波数領域での分布に基づいて物体を識別する認識処理を行う。ここにおいて、識別は、分類、認識を含む概念である。
【００６７】
認識手段７は、例えば、主成分分析（principal componentanalysis）によるパターン認識処理を行うことによって物体を識別するようにすることができる。この認識手段７は、主成分分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。このような認識手段７を採用するには、あらかじめ、電波センサ１の検知エリアに検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータ、検出対象の物体の異なった動きそれぞれに対応した学習サンプルデータを取得し、これら複数の学習データに対して主成分分析を施すことで得られたデータをデータベース１１に記憶させておく。ここにおいて、データベース１１に記憶させておくデータは、パターン認識に利用するデータであり、物体の動きと射影ベクトル及び判別境界値（閾値）とを対応付けたカテゴリデータである。
【００６８】
ここでは、説明の便宜上、電波センサ１の検知エリアに検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布が図８（ａ）、検出対象の物体を含む場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度の周波数領域での分布が図８（ｂ）であるとする。そして、図８（ａ）では、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１０、ｍ２０、ｍ３０、ｍ４０及びｍ５０とする。図８（ｂ）では、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度が、低周波側から順に、ｍ１１、ｍ２１、ｍ３１、ｍ４１及びｍ５１とする。そして、図８（ａ），（ｂ）のいずれにおいても、低周波側の３つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ１とし、高周波側の２つのフィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の規格化強度の総和を変量ｍ２とする。要するに、図８（ａ）では、
ｍ１＝ｍ１０＋ｍ２０＋ｍ３０
ｍ２＝ｍ４０＋ｍ５０
となる。また、図８（ｂ）では、
ｍ１＝ｍ１１＋ｍ２１＋ｍ３１
ｍ２＝ｍ４１＋ｍ５１
となる。
【００６９】
図８（ｃ）は、２つの変量ｍ１，ｍ２を互いに直交する座標軸とした場合の２次元散布図と射影軸及び識別境界とをイメージ的に説明するために２次元で図示したものである。図８（ｃ）では、破線で囲んだ領域内の各散布点（図８（ｃ）中の“＋”）の座標位置をμ０（ｍ２，ｍ１）、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ１（ｍ２，ｍ１）としている。主成分分析では、あらかじめ、電波センサ１の検知エリアに検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ０と、電波センサ１の検知エリアに検出対象の物体を含む場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループＧｒ１とを決める。そして、主成分分析では、図８（ｃ）において破線、実線で囲んだそれぞれの領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布（破線、実線で模式的に示してある）の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散（variance）が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、学習サンプルごとに射影ベクトルを求めることができる。
【００７０】
ところで、信号処理装置２は、識別手段７による識別結果を出力する出力部１２を備えており、認識手段７により検知対象の物体が認識された場合には物体が検出されたことを示す出力信号（“１”）を出力部１２から出力させ、検知対象の物体が認識されない場合には物体を非検出であることを示す出力信号（“０”）を出力部１２から出力させる。
【００７１】
信号処理装置２は、図１において、増幅部３、Ａ／Ｄ変換部４、出力部１２及びデータベース１１以外の部分が、マイクロコンピュータで適宜のプログラムを実行することにより実現される。
【００７２】
ここで、電波センサ１から出力されるセンサ信号の一例と出力部１２から出力される出力信号との関係について、図９〜図１２を参照しながら説明する。
【００７３】
図９は、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅの使用状況を説明するものであり、検知対象の物体Ｏｂが人であり、屋外の検知エリア内に検知対象以外の物体である木Ｔｒが存在していることを示している。図１０は、この使用状況下において、木Ｔｒの枝及び葉が揺れている状態で、物体Ｏｂが木Ｔｒの前を１ｍ／ｓの移動速度で６．７ｍだけ移動したときに電波センサ１から出力されるセンサ信号の一例を示している。なお、電波センサ１と木Ｔｒとの距離は約１０ｍ、電波センサ１と物体Ｏｂとの距離は約８ｍである。図１１は、規格化強度の周波数領域での分布及び時間軸領域での分布を示した図である。図１２は、出力部１２の出力信号であり、検知対象以外の物体の動きに起因した誤検出を低減できることが確認された。
【００７４】
ところで、規格化強度の周波数領域での分布でみれば、検知エリア内の物体が木の場合には、枝や葉が揺れることがあっても移動することはないので、物体が検知エリア内を歩行する人の場合と比較すると、より低周波領域から信号成分がある周波数分布を持つ。これに対して、物体が検知エリア内を歩行する人の場合には、その歩行速度に応じた周波数付近に中心周波数がある山型の周波数分布を持ち、周波数分布には明らかな違いが見られる。
【００７５】
検知エリア内に存在する検知対象以外の物体は、主に、移動体でない可動物である。電波センサ１の検知エリアが屋外に設定される場合、検知エリア内に存在する検知対象以外の物体は、木Ｔｒに限らず、例えば、風によって揺れる電線等が挙げられる。
【００７６】
ここで、電波センサ１から出力されるセンサ信号の他例と出力部１２から出力される出力信号との関係について、図１３〜図１６を参照しながら説明する。
【００７７】
図１３は、電波センサ１と信号処理装置２とを備えたセンサ装置Ｓｅの使用状況を説明するものであり、検知対象の物体Ｏｂが人であり、屋外の検知エリア内に雨が降っていることを示している。図１４は、この使用状況下において、物体Ｏｂが１ｍ／ｓの移動速度で６．７ｍだけ移動したときに電波センサ１から出力されるセンサ信号の一例を示している。図１５は、背景信号除去手段１０による背景信号の除去を行わなかった場合の出力部１２の出力信号である。図１６は、背景信号除去手段１０による背景信号の除去を行った場合の規格化強度の周波数領域での分布及び時間軸領域での分布を示した図である。図１７は、背景信号除去手段１０による背景信号の除去を行った場合の出力部１２の出力信号であり、図１５に比べて、検知対象以外の物体（ここでは、雨粒）の動きに起因した誤検出を低減できることが確認された。
【００７８】
また、電波センサ１の検知エリアが屋内に設定される場合、検知エリア内に存在する検知対象以外の物体は、例えば、扇風機等のように可動体（扇風機の場合は羽根）を備えた機器等が挙げられる。
【００７９】
信号処理装置２は、上述の閾値を外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理装置２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率を調整することが可能となる。例えば、検知対象の物体が人であり、出力部１２からの出力信号に基づいて照明負荷のオンオフを制御するような使用用途では、電波センサ１の検知エリア内に人が入ってきたにもかかわらず失報するぐらいなら多少の誤報を容認される場合がある。
【００８０】
以上説明した本実施形態の信号処理装置２は、上述のように、増幅部３と、Ａ／Ｄ変換部４と、周波数分析手段５と、規格化手段６と、認識手段７とを備えている。ここにおいて、周波数分析手段５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンク５ａの群におけるフィルタバンク５ａ毎の信号として抽出する。また、規格化手段６は、周波数分析手段５により抽出された信号の総和もしくは所定の複数のフィルタバンク５ａを通過した信号の強度の総和で、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。また、認識手段７は、規格化手段６から出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度から決まる周波数分布により物体を識別する認識処理を行う。
【００８１】
しかして、本実施形態の信号処理装置は、検知対象以外の物体の動きに起因した誤検出を低減することが可能となる。要するに、本実施形態の信号処理装置２では、所定の複数のフィルタバンク５ａを通過した信号を規格化した規格化強度から決まる周波数分布が統計的に異なる物体を分離して識別することができるため、誤検出を低減することが可能となる。
【００８２】
また、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａでは、ＦＦＴ処理の前にセンサ信号に対して所定の窓関数（window function）を掛け合わせる処理を実施し、所望の周波数帯域（通過帯域）外のサイドローブ（side-lobe）を抑圧する必要が生じる場合がある。窓関数としては、例えば、矩形窓（rectangularwindow）、ガウス窓（Gauss window）、ハン窓（hannwindow）、ハミング窓（hamming window）などを使うことができる。これに対して、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａでは、窓関数をなくすことができたり、窓関数を簡素なディジタルフィルタで実現することが可能である。
【００８３】
また、ＤＣＴを利用したフィルタバンク５ａは、ＦＦＴを利用したフィルタバンク５ａと比較すると、ＦＦＴが複素演算の処理方式である（強度及び位相を演算する）のに対し、ＤＣＴが実数演算の処理方式であるため、演算規模を低減することが可能となる。また、ＤＣＴでは、周波数の分解能に関しては、ＤＣＴとＦＦＴとを同じ処理点数で比較すると、ＤＣＴの方がＦＦＴの２分の１になるため、データベース１１等のハードウエアリソース（hardware resource）等を小型化することが可能となる。信号処理装置２では、例えば、Ａ／Ｄ変換部４の１秒間当たりのサンプリング数を１２８とした場合（サンプリング周波数を１ｋＨｚとした場合）、ＦＦＴビン５ｂの幅が８Ｈｚであるのに対して、ＤＣＴビン５ｂの幅を４Ｈｚとすることができる。なお、これらの数値は、一例であり、特に限定するものではない。
【００８４】
また、信号処理装置２は、認識手段７において検知対象の物体が時間軸上で継続して識別された場合、そのときに規格化手段６から出力されていた規格化強度をオフセットの背景信号として除去することにより、認識精度を向上させることが可能となる。
【００８５】
認識手段７は、主成分分析によるパターン認識処理によって物体を識別するものに限らず、例えば、ＫＬ変換によるパターン認識処理により物体を識別するようにしてもよい。信号処理装置２は、認識手段７において主成分分析によるパターン認識処理もしくはＫＬ変換によるパターン認識処理を行うようにすることによって、認識手段７での計算量の低減及びデータベース１１の容量の低減を図ることが可能となる。
【００８６】
認識手段７は、規格化手段６から出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度の成分比により物体を識別する認識処理を行うようにしてもよい。
【００８７】
このような認識手段７は、例えば、重回帰分析による認識処理を行うことによって物体を識別するようにすればよい。この場合、認識手段７は、重回帰分析を用いた認識アルゴリズムに従って動作する。
【００８８】
このような認識手段７を採用する場合には、あらかじめ、電波センサ１の検知エリア内での検出対象の物体の異なった動きそれぞれに対応した学習データを取得し、これら複数の学習データに対して重回帰分析を施すことで得られたデータをデータベース１１に記憶させておく。重回帰分析によれば、図１８に示すように、信号成分ｓ１と信号成分ｓ２と信号成分ｓ３とが合成された合成波形Ｇｓは、信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３の種別、信号成分の数、各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３それぞれの強度が未知であっても、合成波形から各信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３に分離推定することが可能である。図１８中の〔Ｓ〕は、信号成分ｓ１、ｓ２、ｓ３を行列要素とする行列を示し、〔Ｓ〕−１は〔Ｓ〕の逆行列を意味し、Ｉは規格化強度の成分比（係数）を意味している。ここにおいて、データベース１１に記憶させておくデータは、認識処理に利用するデータであり、物体の動きと信号成分ｓ１，ｓ２，ｓ３とを対応付けたデータである。
【００８９】
図１９（ａ）は、横軸が時間、縦軸が規格化強度であり、屋外の検知エリア内において揺れている電線の下を検知対象の物体である人が２ｍ／ｓの移動速度で１０ｍだけ移動したときに、規格化手段６から出力された規格化強度の時間軸上でのデータ（上述の合成波形Ｇｓに対応する）をＡ１として示している。また、図１９（ａ）には、重回帰分析によりデータＡ１から分離された信号成分Ａ２，Ａ３も示してある。ここにおいて、信号成分Ａ２は、人の移動に起因した信号成分であり、信号成分Ａ３は、電線の揺れに起因した信号成分である。図１９（ｂ）は、認識手段７において、Ａ２＞Ａ３のときに検知対象の物体が存在すると識別して出力部１２の出力信号を“１”、それ以外のときに検知対象の物体が存在しないと識別して出力部１２の出力信号を“０”とした場合の出力部１２の出力信号である。図１９（ｂ）から、検知対象以外の物体（ここでは、電線）の動きに起因した誤検出を低減できることが確認された。
【００９０】
信号処理装置２は、上述の判定条件（Ａ２＞Ａ３）を外部からの設定により可変とすることが好ましい。例えば、判定条件をＡ２＞α×Ａ３とし、係数αを外部からの設定により可変とすることが好ましい。これにより、信号処理装置２は、使用用途に応じて要求される失報率、誤報率を調整することが可能となる。
【００９１】
なお、認識手段７では、上述の周波数分布の特徴及び規格化強度の成分比に基づいて検知対象の物体を識別するようにしてもよい。
【００９２】
認識手段７は、時間軸上での奇数回の認識処理の結果に基づく多数決判定により物体を識別するようにしてもよい。例えば、図２０において一点鎖線で囲んだ領域の３回の認識処理の結果の多数決判定によれば、出力部１２の出力信号は“１”となる。
【００９３】
これにより、信号処理装置２は、認識手段７での識別精度を向上させることが可能となる。
【００９４】
また、信号処理装置２は、規格化手段６による規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａの信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が所定値以上である場合のみ、認識手段７による認識処理を行うかもしくは認識手段７による認識結果を有効とするようにしてもよい。図２１は、規格化手段６による規格化前の各フィルタバンク５ａそれぞれの信号の強度が低周波側から順に、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とした場合の例であり、図２１（ａ）は強度の総和（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）が所定値（Ｅth１）以上の場合を示し、図２１（ｂ）は強度の総和（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）が所定値（Ｅth１）未満の場合を示している。
【００９５】
これにより、信号処理装置２は、誤検出を低減することが可能となる。例えば、認識手段７が、規格化された信号成分の強度を用いた周波数分布により物体を認識した場合、電波センサ１の検知範囲内に検知対象の物体が無く、暗雑音が入力されている場合にも、信号強度の周波数分布が、検知範囲内に検知対象がある場合の特徴に似ていると判定して、誤検出する可能性がある。そこで、信号処理装置２は、規格化前の信号強度を用いて認識処理の可否を判断することによって、誤検出を抑制している。
【００９６】
また、信号処理装置２は、規格化手段６による規格化前の複数の所定のフィルタバンク５ａを１つのフィルタバンク群５０とし（図２２参照）、複数のフィルタバンク群５０のそれぞれにおいて、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が所定値（Ｅth２）以上であるか否かを判定してもよい。すなわち、信号処理装置２は、いずれかのフィルタバンク群５０において、規格化前の信号成分の強度の総和が所定値（Ｅth２）以上である場合のみ、認識手段７による認識処理を行うかもしくは認識手段による認識処理の結果を有効とする。または、信号処理装置２は、全てのフィルタバンク群５０において、規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和が所定値（Ｅth２）以上である場合のみ、認識手段７による認識処理を行うかもしくは認識手段による認識処理の結果を有効としてもよい。以下、この判定処理を含む一連の処理について、図２３のフローチャートにしたがって説明する。なお、以降、「規格化前の信号成分の強度の総和もしくは重み付け総和」を、単に「規格化前の信号成分の強度の総和」と称す。
【００９７】
まず、Ａ／Ｄ変換部４が、増幅部３によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換処理を行う（Ｘ１）。次に、周波数分析手段５は、Ａ／Ｄ変換部４から出力されるセンサ信号を、ＤＣＴ処理によって周波数領域の信号（周波数軸信号）に変換し（Ｘ２）、フィルタバンク５ａ毎の信号として抽出するフィルタバンク処理を行う（Ｘ３）。例えば、１２８ポイントのＤＣＴの場合、１２８個の周波数ｂｉｎ５ｂから、周波数ｂｉｎ５ｂを５個ずつ束ねて、２５個のフィルタバンク５ａに分割する等が考えられる。
【００９８】
次に、信号処理装置２は、例えば図２２に示すように、低周波側および高周波側の２つのフィルタバンク群５０のそれぞれについて、各フィルタバンク群５０を構成する複数のフィルタバンク５ａの規格化前の信号強度の総和を求める。そして、信号処理装置２は、信号強度の総和が所定値（Ｅth２）以上であるか否かをフィルタバンク群５０毎に判定する閾値判定処理を行う（Ｘ４）。
【００９９】
信号処理装置２は、いずれかのフィルタバンク群５０における信号強度の総和が所定値（Ｅth２）以上であれば、電波センサ１から出力されるセンサ信号の振幅が大きく、暗雑音である可能性が低いと判断して、規格化手段６による規格化処理を行う（Ｘ５）。すなわち、規格化手段６は、各フィルタバンク５ａそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する。
【０１００】
そして、信号処理装置２の認識手段７は、規格化により得られた複数のフィルタバンク５ａの周波数成分毎の信号強度の分布の特徴を認識し、検知対象の物体であるとみなしてよいか否かを判断する認識処理を行なう（Ｘ６）。そして、出力部１２は、認識手段７が検知対象の物体であると判断した場合、検知信号の出力処理を行う（Ｘ７）。
【０１０１】
一方、信号処理装置２は、全てのフィルタバンク群５０における各信号強度の総和が所定値（Ｅth２）未満であれば、電波センサ１から出力されるセンサ信号の振幅が小さく、暗雑音である可能性が高いと判断する。そして、信号処理装置２は、暗雑音である可能性が高いと判断した場合、規格化手段６による規格化処理を含む以降の処理（Ｘ５〜Ｘ７）を行わない。
【０１０２】
そして、図２４は、検知対象となる物体がない場合に電波センサ１から出力されるセンサ信号（暗雑音の信号パターン）の一例を示す。また、図２５は、検知対象となる物体がある場合に電波センサ１から出力されるセンサ信号の一例を示す。図２４に示す暗雑音のセンサ信号は、図２５の物体検知時のセンサ信号に比べて振幅が小さい。なお、図２４，図２５ともに、横軸は時間を表し、縦軸はセンサ信号の強度（電圧）を表している。
【０１０３】
そして、信号処理装置２が上述のステップＸ４の閾値判定処理を行うことによって、出力部１２の出力信号は、図２４のセンサ信号（暗雑音）に対しては図２６のように示され、図２５のセンサ信号（検知対象となる物体あり）に対しては図２７のように示される。すなわち、所定値（Ｅth２）を適切に設定することによって、暗雑音による誤検出を低減でき、且つ検知対象となる物体がある場合は確実に検出できることが確認された。なお、図２６、図２７において、出力部１２の出力信号は、認識手段７により検知対象の物体が認識された場合に「１」となり、検知対象の物体が認識されない場合に「０」となる。
【０１０４】
一方、所定値（Ｅth２）をゼロにした場合、出力部１２の出力信号は、図２４のセンサ信号（暗雑音）に対しては図２８のように示され、図２５のセンサ信号（検知対象となる物体あり）に対しては図２９のように示される。すなわち、信号処理装置２が上述のステップＸ４の閾値判定処理を行わない場合、暗雑音による誤検出が頻発し、さらには検知対象となる物体がある場合においても、出力部１２の出力信号は、頻繁に「１」に切り替わっている。このように、信号処理装置２が上述のステップＸ４の閾値判定処理を行わない場合、暗雑音による誤検出が発生する可能性があることが分かる。
【０１０５】
次に、信号処理装置２は、上述の各処理を行うためにステートマシンを具備しており、このステートマシンの基本動作を図３０に示す。
【０１０６】
まず、電源投入時やリセット解除直後において、ステートマシンは、アイドル状態Ｊ１１から動作を開始する。そして、ステートマシンは、アイドル状態Ｊ１１から状態Ｓ１１に遷移し、状態Ｓ１１において、認識手段７が検知対象となる物体を検出している状態（以降、検出状態と称す）であれば、状態Ｗ１１に遷移する。一方、状態Ｓ１１において、認識手段７が検知対象となる物体を検出していない状態（以降、非検出状態と称す）であれば、状態Ｓ１１に遷移してから予め定めた所定時間が経過した後、状態Ｓ１６に遷移する。そして、状態Ｓ１６において非検出状態であれば、状態Ｓ１１に遷移する。つまり、状態Ｓ１１から非検出状態が継続すると、状態Ｓ１１と状態Ｓ１６との間を往復する遷移を示すことになる。
【０１０７】
そして、状態Ｓ１１、Ｓ１６において検出状態になれば、状態Ｗ１１に遷移し、状態Ｗ１１で予め定めた時間だけ待機した後、状態Ｓ１２に遷移し、さらに状態Ｓ１３に無条件で遷移する。状態Ｓ１３において、非検出状態にあれば、または検出状態が所定時間以上継続すれば、状態Ｓ１４に遷移する。そして、状態Ｓ１４において検出状態であれば、状態Ｓ１３に遷移する。つまり、状態Ｓ１３から検出状態が継続すると、状態Ｓ１３と状態Ｓ１４との間を往復する遷移を示すことになる。
【０１０８】
そして、状態Ｓ１４で非検出状態であれば、状態Ｓ１５に遷移する。状態Ｓ１５において非検出状態であれば、状態Ｓ１１に遷移し、状態Ｓ１５において検出状態であれば、状態Ｗ１１に遷移する。
【０１０９】
以上が、ステートマシンの基本構造の動作であり、非検出状態であれば状態Ｓ１１近辺を遷移し、検出状態であれば状態Ｓ１３近辺を遷移することになる。そして、信号処理装置２は、ステートマシンの各状態を遷移しながら、上述のステップＸ１〜Ｘ７の各処理を行う。
【０１１０】
次に、閾値判定処理における所定値（Ｅth２）を、電波センサ１の起動時から所定時間が経過するまでの期間（以降、起動期間と称す）に設定する閾値設定処理について、図３１に示すステートマシンの動作を用いて説明する。
【０１１１】
図３１は、図３０の状態遷移図におけるアイドル状態Ｊ１１と状態Ｓ１１との間に、状態Ｉ００を設けたものである。
【０１１２】
電波センサ１を設置した周囲環境における暗雑音のレベルは、暗雑音のレベルを変化させる要素が増減する等の要因によって変化する場合がある。したがって、閾値判定処理における所定値（Ｅth２）を一度設定しても、暗雑音のレベルが変化した場合、現状の設定値では期待した動作にならず、誤検出が発生したり、検知対象が存在するにも関わらず非検出の状態になる可能性がある。
【０１１３】
そこで、アイドル状態Ｊ１１から遷移した状態Ｉ００では、閾値判定処理における所定値（Ｅth２）を設定する動作を、起動期間において行い、所定値（Ｅth２）を設定した後、状態Ｓ１１に遷移する。具体的に、状態Ｉ００において、センサ信号のＡ／Ｄ変換処理、ＤＣＴ処理、フィルタバンク処理を行い（図２３におけるステップＸ１〜Ｘ３）、各フィルタバンク５ａにおける信号強度を計測する。そして、全てまたは複数のフィルタバンク５ａの信号強度の平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、所定値（Ｅth２）を算出し、以降の閾値判定処理ではこの所定値（Ｅth２）を閾値として使用する。また、所定値（Ｅth２）の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定してもよい。所定値（Ｅth２）の上限値は、検知対象となる物体の検出精度を確保するために設定し、所定値（Ｅth２）の下限値は、暗雑音による誤検出の抑制効果を確保するために設定する。
【０１１４】
そして、ステートマシンの動作開始直後は、検知対象となる物体が電波センサ１の検知エリア内に存在せず、電波センサ１から暗雑音のセンサ信号が出力されていると考えると、状態Ｉ００で設定した所定値（Ｅth２）は、暗雑音に基づく値となる。したがって、状態Ｉ００で設定した所定値（Ｅth２）は、以降の閾値判定処理に用いる閾値として妥当なものであると考えることができる。
【０１１５】
このように、図３１のステートマシンでは、起動期間において、閾値判定処理における所定値（Ｅth２）を周囲の暗雑音の環境に応じて設定する。具体的には、起動後すぐに認識処理を行なうのではなく、まずセンサ信号から周囲の暗雑音レベルを計測し、その値に予め定めた係数を掛け合わせて所定値（Ｅth２）を算出している。したがって、電波センサ１の周囲環境が変化し、暗雑音レベルも変化した場合でも、起動期間に所定値（Ｅth２）を適切に変更できるので、暗雑音による誤検出を低減できる。
【０１１６】
次に、閾値判定処理における所定値（Ｅth２）を動作中に再設定する閾値設定処理について、図３２に示すステートマシンの動作を用いて説明する。
【０１１７】
図３２は、図３１の状態遷移図に、状態Ｓ１４から遷移する状態Ｉ１１と、状態Ｓ１１から遷移する状態Ｉ１２とを追加したものである。
【０１１８】
閾値判定処理で用いる所定値（Ｅth２）を起動期間に設定しても、暗雑音レベルの計測時において暗雑音の状態が通常とは異なる場合、設定した所定値（Ｅth２）は、以降のセンサ動作において適切なものではなくなる可能性がある。また、適切な所定値（Ｅth２）を起動期間に設定できたとしても、例えば、雑音を定期的に発生させる要素（電源、自動販売機等）が存在する場合、設定している所定値（Ｅth２）が適切なものではなくなる可能性がある。その結果、誤検出が発生したり、検知対象が存在するにも関わらず非検出の状態になる検出漏れが発生する可能性がある。
【０１１９】
図３２に示すステートマシンでは、状態Ｓ１３から検出状態が継続すると、状態Ｓ１３と状態Ｓ１４との間を往復する遷移を示す。そこで、状態Ｓ１３と状態Ｓ１４との間を往復する遷移が発生した場合に、状態Ｓ１４を経由した回数をカウントすることで、検出状態の継続時間がわかる。そこで、検出状態の継続時間の上限、または状態Ｓ１４を経由する回数の上限を予め設定しておき、状態Ｓ１４においてその上限を超えた場合、検出状態であっても状態Ｓ１３に遷移することなく、状態Ｉ１１に遷移する。
【０１２０】
状態Ｉ１１では、閾値判定処理で用いる所定値（Ｅth２）が小さすぎるために、検出状態が継続している可能性があるとして、所定値（Ｅth２）を再設定する動作を行う。具体的に、状態Ｉ１１において、センサ信号のＡ／Ｄ変換処理、ＤＣＴ処理、フィルタバンク処理を行い（図２３におけるステップＸ１〜Ｘ３）、各フィルタバンク５ａにおける信号強度を計測する。そして、全てまたは複数のフィルタバンク５ａの信号強度の平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、所定値（Ｅth２）を算出し、以降の閾値判定処理ではこの所定値（Ｅth２）を閾値として使用する。また、所定値（Ｅth２）の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定してもよい。
【０１２１】
なお、状態Ｉ１１で新たに算出した所定値（Ｅth２）が、現在使用中の所定値（Ｅth２）より大きい場合のみ、使用中の所定値（Ｅth２）に代えて、状態Ｉ１１で新たに算出した所定値（Ｅth２）に再設定する。逆に、状態Ｉ１１で新たに算出した所定値（Ｅth２）が、現在使用中の所定値（Ｅth２）以下である場合、状態Ｉ１１で算出した新たな所定値（Ｅth２）に再設定せず、使用中の所定値（Ｅth２）を継続して使用する。そして、状態Ｉ１１における処理が完了した後、状態Ｓ１１に遷移する。
【０１２２】
また、図３２に示すステートマシンでは、状態Ｓ１１から非検出状態が継続すると、状態Ｓ１１と状態Ｓ１６との間を往復する遷移を示す。そこで、状態Ｓ１１と状態Ｓ１６との間を往復する遷移が発生した場合に、状態Ｓ１６を経由した回数をカウントすることで、非検出状態の継続時間がわかる。そこで、非検出状態の継続時間の上限、または状態Ｓ１６を経由する回数の上限を予め設定しておき、状態Ｓ１１においてその上限を超えた場合、非検出状態であっても状態Ｓ１６に遷移することなく、状態Ｉ１２に遷移する。
【０１２３】
状態Ｉ１２では、閾値判定処理で用いる所定値（Ｅth２）が大きすぎるために、非検出状態が継続している可能性があるとして、所定値（Ｅth２）を再設定する動作を行う。具体的に、状態Ｉ１２において、センサ信号のＡ／Ｄ変換処理、ＤＣＴ処理、フィルタバンク処理を行い（図２３におけるステップＸ１〜Ｘ３）、各フィルタバンク５ａにおける信号強度を計測する。そして、全てまたは複数のフィルタバンク５ａの信号強度の平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、所定値（Ｅth２）を算出し、以降の閾値判定処理ではこの所定値（Ｅth２）を閾値として使用する。また、所定値（Ｅth２）の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定してもよい。
【０１２４】
なお、状態Ｉ１２で新たに算出した所定値（Ｅth２）が、現在使用中の所定値（Ｅth２）より小さい場合のみ、使用中の所定値（Ｅth2）に代えて、状態Ｉ１２で新たに算出した所定値（Ｅth２）に再設定する。逆に、状態Ｉ１２で新たに算出した所定値（Ｅth２）が、現在使用中の所定値（Ｅth２）以上である場合、状態Ｉ１２で算出した新たな所定値（Ｅth２）に再設定せず、使用中の所定値（Ｅth２）を継続して使用する。そして、状態Ｉ１２における処理が完了した後、非検出状態であれば状態Ｓ１１に遷移し、検出状態であれば状態Ｗ１１に遷移する。
【０１２５】
このように、検出状態または非検出状態が予め設定した時間よりも長く継続する場合、現在の所定値（Ｅth２）が現状の暗雑音または周囲の雑音に対して不適切な値に設定されている可能性があると判断して、所定値（Ｅth２）の再設定が行われる。したがって、所定値（Ｅth２）が小さすぎることによって誤検出が頻発している場合、より大きな所定値（Ｅth２）に更新されることによって、誤検出発生を抑制することができる。また、所定値（Ｅth２）が大きすぎることによって検知対象となる物体を検出できない場合、より小さな所定値（Ｅth２）に更新されることによって、検出感度が上がり、検出漏れを減らすことができる。
【０１２６】
次に、背景信号除去手段１０が、規格化手段６による規格化前のフィルタバンク５ａ毎の信号から、フィルタバンク５ａ毎の背景信号を除去する背景信号除去処理について、図３３に示すステートマシンの動作を用いて説明する。
【０１２７】
図３３に示すステートマシンは、図３２の状態遷移図に示す各状態に追加して、状態Ｓ１１〜Ｓ１６に対応する状態Ｓ２１〜Ｓ２６、状態Ｗ１１に対応する状態Ｗ２１、状態Ｉ１１，Ｉ１２に対応する状態Ｉ２１，Ｉ２２を有する。すなわち、状態Ｓ２１〜Ｓ２６、状態Ｗ２１、状態Ｉ２１，Ｉ２２のそれぞれは、状態Ｓ１１〜Ｓ１６、状態Ｗ１１、状態Ｉ１１，Ｉ１２と同様の処理を行う。さらに、状態Ｓ２１〜Ｓ２６は、対応する状態Ｓ１１〜Ｓ１６と同様の処理を行いながら、背景信号除去処理も行うものである。また、図３３の状態Ｓ１２，Ｓ２２は、背景除去処理の可否を切り替える働きをする。
【０１２８】
まず、定常的な背景信号の有無を確認し、背景信号が存在すると判断される場合に背景信号除去処理を実行すると、所望の信号を抽出する効率を向上させて誤検出の防止を図ることが可能となる。しかしながら、背景信号除去処理は、信号成分を減少させるために検出感度の劣化を招く原因となるので、本当に必要な場合のみ実行するべき処理であり、常に実行するべきではない。
【０１２９】
そこで、図３３の状態Ｓ１２では、予め定めた値よりも大きい信号強度となるフィルタバンク５ａがあり、且つ検知対象となる物体があるとは判定できない場合のみ、状態Ｓ２２に遷移して、以降の状態Ｓ２１〜Ｓ２６で、フィルタバンク５ａ毎に背景除去処理を行う。
【０１３０】
そして、状態Ｓ２２では、予め定めた値よりも大きい信号強度となるフィルタバンク５ａがあり、且つ検知対象となる物体があるとは判定できない場合のみ、状態Ｓ２３に遷移して、以降の状態Ｓ２１〜Ｓ２６で、フィルタバンク５ａ毎に背景除去処理を継続する。また、状態Ｓ２２では、予め定めた値よりも大きい信号強度となるフィルタバンク５ａがない、または検知対象となる物体があると判定できる場合に、状態Ｓ１２に遷移して、背景信号除去処理を停止させる。
【０１３１】
したがって、本当に必要な場合にのみ、背景信号除去処理を行うので、不必要に信号成分を除去して検出感度が低下することを防ぐことができる。
【０１３２】
この状態Ｓ１２，Ｓ２２は、状態Ｗ１１，Ｗ２１からそれぞれ遷移してくるので、非検出状態から検出状態になった場合、必ず背景除去処理の可否判断を行なうことになる。
【０１３３】
また、検知状態が継続する場合にも、この背景除去処理の可否判断を行う機会を設けている。まず、状態Ｓ１３において、非検出状態、または検出状態が所定時間以上継続すれば、状態Ｓ１４に遷移する。すなわち、状態Ｓ１３から状態Ｓ１４への遷移は、非検出状態、または検出状態が所定時間以上継続という２つの条件がある。
【０１３４】
後者の条件（検出状態が所定時間以上継続）で状態Ｓ１３から状態Ｓ１４に遷移した場合、状態Ｓ１３から検出状態が継続すると、状態Ｓ１３と状態Ｓ１４との間を往復する遷移を示す。そして、検出状態の継続時間の上限、または状態Ｓ１４を経由する回数の上限を予め設定しておき、状態Ｓ１４においてその上限を超えた場合、検出状態であっても状態Ｓ１３に遷移することなく、状態Ｉ１１に遷移して、所定値（Ｅth２）の再設定を行う。
【０１３５】
一方、前者の条件（非検出状態）で状態Ｓ１３から状態Ｓ１４に遷移した場合、状態Ｓ１４において非検出状態であれば、状態Ｓ１５に遷移するが、状態Ｓ１４において検出状態であれば、状態Ｓ１２に遷移する。状態Ｓ２４においても同様に、前者の条件（非検出状態）で状態Ｓ２３から状態Ｓ２４に遷移した場合、状態Ｓ２４において非検出状態であれば、状態Ｓ２５に遷移するが、状態Ｓ２４において検出状態であれば、状態Ｓ２２に遷移する。
【０１３６】
また、状態Ｉ１２において、非検出状態であれば状態Ｓ１１に遷移し、検出状態であれば状態Ｗ１１に遷移する。
【０１３７】
さらに、状態Ｉ２２では、非検出状態であれば状態Ｓ２２に遷移し、検出状態であれば状態Ｗ２１に遷移する。すなわち、状態Ｓ２２における背景除去処理の可否判断の機会を増やすことによっても、背景信号除去処理の実行による検出感度の劣化をできるだけ抑制している。
【０１３８】
さらに、認識手段７は、認識処理としてニューラルネットワークによる認識処理を行って物体を識別する機能を有するものでもよい。これにより、信号処理装置２は、識別手段７による識別精度を向上させることが可能となる。
【０１３９】
ニューラルネットワークとしては、例えば、教師なしの競合学習型ニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークとしては、教師有りのバックプロパゲーション型のものを用いることが可能であるが、競合学習型ニューラルネットワークの方がバックプロパゲーション型のニューラルネットワークよりも構成が簡単であり、カテゴリ毎の学習データを用いて学習させるだけでよく、一旦学習した後も追加学習によって学習を強化させることが可能である。
【０１４０】
学習データとしては、あらかじめ、電波センサ１の検知エリア内での検出対象の物体の異なった動きそれぞれに対応して取得した規格化手段６の出力を用いる。
【０１４１】
ニューラルネットワークは、例えば、図３４に示すように、入力層７１と出力層７２との２層からなり、出力層７２の各ニューロンＮ２が入力層７１のすべてのニューロンＮ１とそれぞれ結合された構成を有している。ニューラルネットワークは、マイクロコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。
【０１４２】
ニューラルネットワークの動作には、学習モードと検知モードとがあり、学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に、検知モードにおいて、認識処理を行う。
【０１４３】
入力層７１のニューロンＮ１と出力層７２のニューロンＮ２との結合度（重み係数）は可変であり、学習モードにおいて、学習データをニューラルネットワークに入力することによりニューラルネットワークを学習させ、入力層７１の各ニューロンＮ１と出力層７２の各ニューロンＮ２との重み係数を決める。言い換えると、出力層７２の各ニューロンＮ２には、入力層７１の各ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。したがって、重みベクトルは入力層７１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち、入力層７１に入力される特徴量のパラメータの個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【０１４４】
一方、検知モードでは、カテゴリを判定すべき規格化手段６からの出力された検知用データをニューラルネットワークの入力層７１に与えると、出力層７２のニューロンＮ２のうち、重みベクトルと検知用データとの距離が最小であるニューロンＮ２が発火する。学習モードにおいて出力層７２のニューロンＮ２にカテゴリが対応付けられていれば、発火したニューロンＮ２の位置のカテゴリによって検知用データのカテゴリを知ることができる。本実施形態のニューラルネットワークでは、物体の「検出」以外はすべて「非検出」と判定するようにカテゴリを設定する。
【符号の説明】
【０１４５】
１  電波センサ
２  信号処理装置
３  増幅部
４  Ａ／Ｄ変換部
５  周波数分析手段
５ａ  フィルタバンク
５ｂ  周波数ビン
５ｂｉ  特定周波数ビン
６  規格化手段
７  認識手段
８  平滑化処理手段
１０  背景信号除去手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１４】
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【図１６】
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