(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ互いに異なる周波数の信号を送信し、それらすべての周波数の信号を受信するｎ（ｎは３以上の整数）個のセンサと、
前記センサが受信した信号から各周波数のドップラー信号を分離するフィルタと、
前記フィルタによって分離された各ドップラー信号のうち、同じ複数のパスを通る２つの信号のドップラー信号同士の相関をとる相関手段と、
前記相関手段によって得られる、２個の前記センサから２個以上かつ{Ｃ(ｎ,２）＋１}／２個以下の各ターゲットまでの距離の和に相当する位相差から、該距離の和を算出する距離和算出手段と、
各ターゲットのドップラー信号の時間的特性に基づいて、各前記センサ間で任意のターゲットに関する各前記ドップラー信号を関連付ける関連付け手段と、
前記関連付け手段によって関連付けられた各ドップラー信号に基づいて各ターゲットの各前記センサとの相対速度を算出する相対速度算出手段と、
前記距離和算出手段によって算出された距離の和及び前記相対速度算出手段によって算出された相対速度に基づいて各ターゲットの位置を推定する位置推定手段と
を備えることを特徴とする行動検出システム。
【請求項２】
それぞれ互いに異なる周波数の信号を送信し、それらすべての周波数の信号を受信するｎ（ｎは３以上の整数）個のセンサと、
前記センサが受信した信号から各周波数のドップラー信号を分離するフィルタと、
前記フィルタによって分離された各ドップラー信号のうち、同じ複数のパスを通る２つの信号のドップラー信号同士の相関をとる相関手段と、
前記相関手段によって得られる、２個の前記センサから２個以上かつ{Ｃ(ｎ,２）＋１}／２個以下の各ターゲットまでの距離の和に相当する位相差から、該距離の和を算出する距離和算出手段と、
前記距離和算出手段によって算出された距離の和に基づいて各ターゲットが存在する候補となる１次元空間を生成する１次元空間生成手段と、
各ターゲットのドップラー信号の時間的特性に基づいて、各前記センサ間で任意のターゲットに関する各前記ドップラー信号を関連付ける関連付け手段と、
前記関連付け手段によって関連付けられた各ドップラー信号に基づいて各ターゲットの各前記センサとの相対速度を算出する相対速度算出手段と、
前記１次元空間生成手段によって生成された１次元空間及び前記相対速度算出手段によって算出された相対速度に基づいて各ターゲットの位置を推定する位置推定手段と
を備えることを特徴とする行動検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動検出システムに関し、特に観測する領域内に複数のターゲットである例えば人が存在する場合にも各ターゲットを区別してそれぞれの行動を検出することができる行動検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の行動検出システムは、ドップラー周波数の時間的変化に基づいてターゲットの行動を識別している（例えば、非特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】岡本佳久他, 「人の動きに伴うドップラーシフトを用いた時空間バーチャルアレーの構成に基づく位置推定アルゴリズム」, 信学技報, vol. 111, no. 180, RCS2011-135, pp.135-140, 2011年8月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、観測領域内に複数のターゲットが存在する場合、各エコー波が合成して受信されるために、それぞれのターゲットを区別して位置座標を推定することができないし、したがって、各ターゲットを区別してその行動を検出することもできない。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑み、観測領域内に複数のターゲットが存在する場合にもそれぞれのターゲットを区別して位置座標を推定し、各ターゲットを区別してその行動を検出することができる行動検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の行動検出システムは、それぞれ互いに異なる周波数の信号を送信し、それらすべての周波数の信号を受信するｎ（ｎは３以上の整数）個のセンサと、前記センサが受信した信号から各周波数のドップラー信号を分離するフィルタと、前記フィルタによって分離された各ドップラー信号のうち、同じパスを通る２つの信号のドップラー信号同士の相関をとる相関手段と、前記相関手段によって得られる、２個の前記センサから２個以上かつ{Ｃ(ｎ,２）＋１}／２個以下の各ターゲットまでの距離の和に相当する位相差から、該距離の和を算出する距離和算出手段と、各ターゲットのドップラー信号の時間的特性に基づいて、各前記センサ間で任意のターゲットに関する各前記ドップラー信号を関連付ける関連付け手段と、前記関連付け手段によって関連付けられた各ドップラー信号に基づいて各ターゲットの各前記センサとの相対速度を算出する相対速度算出手段と、前記距離和算出手段によって算出された距離の和及び前記相対速度算出手段によって算出された相対速度に基づいて各ターゲットの位置を推定する位置推定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の行動検出システムは、それぞれ互いに異なる周波数の信号を送信し、それらすべての周波数の信号を受信するｎ（ｎは３以上の整数）個のセンサと、前記センサが受信した信号から各周波数のドップラー信号を分離するフィルタと、前記フィルタによって分離された各ドップラー信号のうち、同じパスを通る２つの信号のドップラー信号同士の相関をとる相関手段と、前記相関手段によって得られる、２個の前記センサから２個以上かつ{Ｃ(ｎ,２）＋１}／２個以下の各ターゲットまでの距離の和に相当する位相差から、該距離の和を算出する距離和算出手段と、前記距離和算出手段によって算出された距離の和に基づいて各ターゲットが存在する候補となる１次元空間を生成する１次元空間生成手段と、各ターゲットのドップラー信号の時間的特性に基づいて、各前記センサ間で任意のターゲットに関する各前記ドップラー信号を関連付ける関連付け手段と、前記関連付け手段によって関連付けられた各ドップラー信号に基づいて各ターゲットの各前記センサとの相対速度を算出する相対速度算出手段と、前記１次元空間生成手段によって生成された１次元空間及び前記相対速度算出手段によって算出された相対速度に基づいて各ターゲットの位置を推定する位置推定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、観測領域内に複数のターゲットが存在する場合にもそれぞれのターゲットを区別して位置座標を推定し、各ターゲットを区別してその行動を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例による行動検出システムの動作を説明するフローチャートである。
【図２】本実施例で使用するバイスタティックレーダモデルの基本構成を示す図である。
【図３】バイスタティック３周波ＣＷレーダの構成を示す図である。
【図４】相対速度の間に整合性がない場合を説明する図である。
【図５】相対速度の間に整合性があった場合を説明する図である。
【図６】センサ１、２に関するドップラースペクトラムの推定結果及び真値を示す図である。
【図７】ターゲットの位置座標を推定した結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための形態について詳細に説明する。
【実施例】
【００１１】
図１は、本発明の一実施例による行動検出システムの動作を説明するフローチャートである。図２は、本実施例で使用するバイスタティックレーダモデルの基本構成を示す図である。図２(a)に示すように、バイスタティックレーダモデルは、送信アンテナＴxから信号を送信して、ターゲットに当たって反射した信号を、受信アンテナＲxで受信するものである。このとき、送信信号と受信信号との時間差、すなわち、信号の位相差に基づいて送信アンテナＴxから受信アンテナＲxに至る合計の距離が求まる。送信信号と受信信号との周波数差、すなわち、ドップラー周波数に基づいて送信アンテナＴxと受信アンテナＲxから見た相対速度の和が求まる。相対速度は、図２(b)に示すように、絶対速度の各アンテナからの視線方向成分である。このように、この基本構成だけでは、ターゲットの位置を推定することも、その速度を推定することもできない。そこでアンテナの数を増やした構成とする。
【００１２】
図３は、バイスタティック３周波ＣＷレーダの構成を示す図である。センサ１〜３の位置に送受兼用アンテナを設置し、各センサ１〜３から異なる周波数の信号を送信する。例えば、センサ１からｆ1＝24.150ＧＨｚ、センサ２からｆ2＝24.155ＧＨｚ、センサ３からｆ3＝24.160ＧＨｚの信号を送信する。ターゲットとしてＡ、Ｂの２人がいる場合、各センサ１〜３において６つのパス（path、すなわち、通り道）の和信号を受信する（ステップＳ１）。
【００１３】
ここで、各周波数の信号からフィルタによってドップラー信号を分離する（ステップＳ２）。このフィルタは具体的には、周波数ｆ1〜ｆ3の各周波数に対応したミクサと低域フィルタからなる。センサ１、２間のパスに注目すると、周波数ｆ1の信号について
Ａ経由の（ドップラー周波数、位相遅延）＋Ｂ経由の（ドップラー周波数、位相遅延）
のように２つの信号の和が受信され、周波数ｆ2の信号についても
Ａ経由の（ドップラー周波数、位相遅延）＋Ｂ経由の（ドップラー周波数、位相遅延）
のように２つの信号の和が受信される。これらは、いずれもセンサ１、２間におけるＡ経由のパスの信号とＢ経由のパスの信号の和であり、これらの和はいずれも同じ複数のパスを通る２つの信号になっており、これら２つの信号の相関をとる（ステップＳ３）、すわなち、これらの信号を乗算すると、Ａ経由のドップラー周波数とＢ経由のドップラー周波数とは無相関と考えられるので、Ａ経由、Ｂ経由それぞれのドップラー周波数信号同士が乗算され、さらに、ドップラー周波数は搬送周波数によらずほとんど等しいため位相遅延が得られて、
Ａ経由の相互相関値＋Ｂ経由の相互相関値＝
exp｛j 2π(ｆ2−ｆ1)(Ｒ1A＋Ｒ2A)／ｃ｝＋exp｛j 2π(ｆ2−ｆ1)(Ｒ1B＋Ｒ2B)／ｃ｝
＝expφ1＋expφ2
（１）
ただし  Ｒ1A：センサ１とＡとの距離
Ｒ2A：センサ２とＡとの距離
Ｒ1B：センサ１とＢとの距離
Ｒ2B：センサ２とＢとの距離
ここで、近似式
(sinφ1＋sinφ2)／(cosφ1＋cosφ2)＝tan｛(φ1＋φ2)／２｝
（２）
の左辺の分母・分子に前記相互相関値の実数部・虚数部を代入すると、(φ1＋φ2)が得られ（ステップＳ４）、さらに、(Ｒ1A＋Ｒ2A＋Ｒ1B＋Ｒ2B)が得られる（ステップＳ５）。このように（センサ１、２とターゲットＡ、Ｂとの距離の和）が求められることが分かる。同様に、（センサ１、３とターゲットＡ、Ｂとの距離の和）及び（センサ２、３とターゲットＡ、Ｂとの距離の和）も求めることができるので、３つの方程式を立てることができる。ターゲットＡ、ＢのＸ、Ｙ座標を求めるためには、４つの変数に対して方程式が１つ足りないだけなので、ターゲットＡ、Ｂが存在する位置の候補として１次元空間を生成することができる（ステップＳ６）。
【００１４】
ここで、各センサで取得したドップラースペクトラムは、それぞれ複数の人間の動きに関する周波数偏移情報を含んでいるが、腕や脚などの回転運動に関する時間的なスペクトラムの挙動から、各センサ間で任意のターゲットに関する周波数偏移情報を関連付けることができる（ステップＳ７）。このため、センサ１が送信した信号をセンサ２が受信したときのドップラー信号をターゲットＡ、Ｂの別に分けることができる。そうすると、ターゲットＡについて、
ｆd12＝(ｆd1＋ｆd2)／２
ｆd23＝(ｆd2＋ｆd3)／２
ｆd31＝(ｆd3＋ｆd1)／２
（３）
ただし  ｆd12などはセンサ１、２間などのドップラー周波数
ｆd1などはセンサ１に対するドップラー周波数
であるので、
ｆd1＝(ｆd31＋ｆd12−ｆd23)
ｆd2＝(ｆd12＋ｆd23−ｆd31)
ｆd3＝(ｆd23＋ｆd31−ｆd12)
（４）
となるので、これらドップラー周波数から各センサに対する相対速度を算出することができ、ターゲットＢについても同様に相対速度を算出することができる（ステップＳ８）。
【００１５】
ここで、ターゲットＡ、Ｂが存在する位置の候補としての上記１次元空間と、ターゲットＡ、Ｂについて各センサに対してそれぞれ３つずつの相対速度が求められた。そこで、その３つの相対速度の間に整合性があるかを確認しつつ、その１次元空間上を走査する、すなわち、３つの相対速度のうち組合せを変えた２つの相対速度によって生成される絶対速度が互いに一致するかを確認する。そして、３つの相対速度の間に整合性があった位置をターゲットＡ、Ｂそれぞれが存在する位置と推定する（ステップＳ９）。
【００１６】
図４は、相対速度の間に整合性がない場合を説明する図である。１次元空間上において、センサ１に対する相対速度とセンサ２に対する相対速度とによって生成される絶対速度と、センサ１に対する相対速度とセンサ３に対する相対速度とによって生成される絶対速度とが食い違っているため、この位置にはターゲットは存在しないと判断できる。
【００１７】
図５は、相対速度の間に整合性があった場合を説明する図である。１次元空間上において、センサ１に対する相対速度とセンサ２に対する相対速度とによって生成される絶対速度と、センサ２に対する相対速度とセンサ３に対する相対速度とによって生成される絶対速度とが一致したため、この位置にターゲット（Ａ又はＢ）が存在すると推定できる。
【００１８】
このようにターゲットＡ、Ｂの位置を推定することができ、さらに、ターゲットＡ、Ｂのドップラー周波数・時間特性に基づいて、それらの位置においてターゲットＡ、Ｂがどのような挙動をしているかを推定することができる。
【００１９】
つぎに、計算機シミュレーションを行ったので、その結果を示す。３周波ＣＷレーダモデルを用いて人の位置推定及び行動識別を行った。部屋の隅に３つのセンサを配置して電波を放射した。１０ｍ×１０ｍの部屋を仮定した。部屋の中を２人が同時に歩いているモデルとした。人の体は８０個のスキャッタで構成することにより再現した。スキャッタは、位置的に無限小の大きさを持ち所定の反射断面積を持つシミュレーションのための仮想の散乱体（点）である。各スキャッタは、３次元の位置ベクトルと速度ベクトルを持つ。各スキャッタにウェイトを付加して反射断面積を考慮した。シミュレーション諸元を表１に示す。
【００２０】
【表１】
0005969818.tif 000002
【００２１】
図６(a)は、センサ１、２に関するドップラースペクトラムの推定結果を示す図である。ドップラースペクトラムより人の歩行間隔と相対速度を推定し、運動の周期性や並進運動に関するドップラー周波数の時間的な偏移から人の動きを識別できる。図６(b)は、図６(a)で示したドップラースペクトラムと同じパラメータを用いたときの相対速度の真値を表しており、これらを比較しても分かるように、ＦＦＴにより推定されたドップラースペクトラムは、各センサに対する相対速度をほぼ正確に推定できている。また、ドップラースペクトラム中に受信電力値の高い周波数が時間的に連続して２値存在することから、観測領域内に２人のターゲットが存在することを推定できる。さらに、スペクトルのピーク間隔を見ることにより、双方周期的な運動を行っていることが分かり、各々の運動周期はそれぞれ１．２秒、１．１秒であると推定できる。ここでいう周期的な運動とは、歩行や走行といった繰り返し動作を表し、椅子に座った状態での行動や特異な行動はこれに属さない。また、並進運動に関するドップラー周波数の最大値が200 Ｈｚを示していることから、
ｆd／ｆc＝２ｖr／ｃ  ［ドップラー周波数／搬送周波数＝２×速度／光速］
（５）
の関係式を用いて人の相対速度が１．３ｍ／ｓであると推定できるので、ここでは走行よりは歩行に近い運動をしていると推定できる。
【００２２】
図７は、２種類の評価手法を用いて観測領域内に存在するターゲットの位置座標（動線）を推定した結果を示す図である。評価手法に関しては、観測領域内に２人のターゲットが存在する場合をタイプ１、１人しか存在しない場合をタイプ２としている。図７を見ても分かるように、両タイプとも位置座標推定誤差を１ｍ以内に抑え、タイプ１に関しては複数のターゲットを分離して位置座標を推定できている。タイプ２では、距離推定値が１つのターゲットに関する情報しか含んでいないため、相対速度ベクトルによる１次元候補空間上の走査なしで直接ターゲットの位置座標を推定でき、ほぼ正確なトラッキングが行えている。一方、タイプ１では、１次元候補空間上を複数の相対速度ベクトルを用いて走査することにより位置推定を行っているため、従来と異なり各ターゲットの動きとその位置座標を完全に同期して推定することが可能となった。本発明を用いると、行動識別結果と位置座標推定結果を完全同期させることにより、電波だけを用いて複数の人がいつ・どこで・何をしているのか識別できる。
【００２３】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。
センサの数を増やせばターゲットの位置は一意に定まるので、必ずしも１次元空間を生成する構成とする必要はない。この場合でも複数のターゲットのうち、どのターゲットがどの位置に存在するかを識別するためには、上記関連付け及び相対速度の整合性判断（ステップＳ７〜Ｓ９）が必要となる。
【００２４】
逆に、１次元空間を生成する構成にすれば、センサの数を減らすことができる。この場合、センサの数をｎ（ｎは３以上の整数）個とすると、独立のパスの数は組合せＣ(ｎ,２）の数だけあって、その組合せＣ(ｎ,２)と同じ数の方程式が立ち、ターゲットの数がｍ（ｍは２以上の整数）個あるとすると、求める独立変数の数が２ｍ個になるので、センサの数ｎは
Ｃ(ｎ,２）≧（２ｍ−１）
｛Ｃ(ｎ,２）＋１｝／２≧ｍ
（６）
を満たす数であれば済むことになる。
【図１】
0005969818.tif 000003
【図２】
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【図３】
0005969818.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図６】
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