(57)【要約】【課題】無線信号を利用することで、生体の動作の推定を、短時間かつ高精度に行うことができるセンサーなどを提供する。【解決手段】センサー１０であって、送信信号を送信するＮ個の送信アンテナ素子２１を有する送信アンテナ２０と、Ｎ個の送信信号のうち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個の受信アンテナ素子３１を有する受信アンテナ３０と、回路４０と、メモリ４１と、を備え、回路は、各受信信号から、各送信アンテナ素子と、各受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示すＮ×Ｍの第１行列から所定周波数範囲に対応する第２行列を抽出し、第２行列を用いて生体の存在する位置を推定し、推定した位置と、送信および受信アンテナの位置とに基づいて生体に対するＲＣＳ（Radar cross-section）値を算出し、算出されたＲＣＳ値と、ＲＣＳ値および生体の動作の対応関係を示す情報とを用いて、生体の動作を推定する。【選択図】図２
2018112540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーであって、
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アンテナと、
前記Ｎ個の送信アンテナ素子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アンテナと、
回路と、
前記センサーに対する前記生体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、ＲＣＳ（Radar cross-section）値の時間的変化と、前記生体の動作との対応関係を示す情報を記憶しているメモリと、を備え、
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それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、
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行列を抽出し、
前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する３次元位置であって、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、
前記推定した前記３次元位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、
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ＲＣＳ値を算出し、
前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定する、
センサー。
【請求項２】
前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の動作は、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、方向転換を含み、
前記回路は、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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動作を行ったかを推定する
請求項１に記載のセンサー。
【請求項３】
前記回路は、前記生体の動作の推定において、
前記推定した鉛直位置、または、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、前記生体が動作している動作期間として抽出し、
抽出した前記動作期間における時間的変化であって、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定する、
請求項１または２に記載のセンサー。
【請求項４】
前記回路は、時系列で得られた複数の前記鉛直位置、または、複数の前記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、前記動作期間を抽出する
請求項３に記載のセンサー。
【請求項５】
前記対応関係を示す情報において前記生体の動作に対応付けられている、前記鉛直位置および前記ＲＣＳ値は、事前に、前記生体が前記生体の動作のうちの一の動作を前記所定範囲で行ったときに、前記回路により推定された鉛直位置、および、前記回路により算出された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、変換した前記方向ベクトルを正規化することで得られた方向コードで示されており、
前記回路は、前記生体の動作の推定において、
抽出した前記動作期間における時間的変化であって、前記推定した前記３次元位置から得られる前記鉛直位置、および、前記算出した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、
変換した前記方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出し、
算出した前記方向コードと、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の動作を推定する
請求項３または４に記載のセンサー。
【請求項６】
前記回路は、第１の動作期間の次の第２の動作期間において、前記第１の動作期間の終了時の前記生体の姿勢を用いて、前記生体の動作を推定する
請求項１から５のいずれか１項に記載のセンサー。
【請求項７】
前記回路は、さらに、前記推定した前記３次元位置における水平方向への変動が所定の距離以上の変動である場合、前記生体が水平方向に移動していると推定する
請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサー。
【請求項８】
前記回路は、さらに、前記生体が水平方向に移動していると推定した場合の前記３次元位置に含まれる前記鉛直位置を用いて、前記生体の身長を推定する
請求項７に記載のセンサー。
【請求項９】
前記回路は、さらに、前記生体が水平方向に移動していると推定した場合の前記ＲＣＳ値を用いて、前記生体の身体のサイズを推定する
請求項７または８に記載のセンサー。
【請求項１０】
前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分である
請求項１から９のいずれか１項に記載のセンサー。
【請求項１１】
センサーによって生体の動作を推定する方法であって、
前記センサーは、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アンテナと、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アンテナと、回路と、前記センサー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、ＲＣＳ（Radar cross-section）値、および、前記生体の動作の対応関係を示す情報を記憶しているメモリとを備え、
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、
前記方法は、
生体が存在しうる所定範囲に対して前記Ｎ個の送信アンテナを用いてＮ個の送信信号を送信し、
送信した前記Ｎ個の送信信号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個の受信信号を前記Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれを用いて受信し、
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それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、
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行列を抽出し、
前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する３次元位置であって、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、
前記推定した前記３次元位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、
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ＲＣＳ値を算出し、
前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定する、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線信号を利用して生体の行動を推定するセンサーおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物の位置、行動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１〜７参照）。具体的には、特許文献１には、受信電波の変化量により人の動作を監視し、人の在または不在を判断する方法が開示されている。特許文献２には、ＴＨｚ波を用い、生体の頭部および四肢を把握する方法が開示されている。特許文献３には、電波レーダにより対象物の大きさを推定する方法が開示されている。特許文献４には、ミリ波レーダにより対象物の位置の軌跡を測定する方法が開示されている。特許文献５には、ドップラーレーダのＲＣＳ測定により対象物が人か否かを判断する方法が開示されている。特許文献６には、複数アンテナのチャネル情報および各種センサ情報をもとに機械学習により生体の位置や状態を推定する方法が開示されている。特許文献７には、ＦＭＣＷレーダの測定結果より人の臥位または座位を判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１８４１４９号公報
【特許文献２】特開２００６−８１７７１号公報
【特許文献３】特開２００１−１５９６７８号公報
【特許文献４】特開２０１３−１６０７３０号公報
【特許文献５】特開２００４−３４０７２９号公報
【特許文献６】特開２０１４−１９０７２４号公報
【特許文献７】特開２０１６−１３５２３３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、生体の動作を推定する制度を向上させるには、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、本発明の一形態に係るセンサーは、センサーであって、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アンテナと、前記Ｎ個の送信アンテナ素子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アンテナと、回路と、前記センサーに対する前記生体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、ＲＣＳ（Radar cross-section）値の時間的変化と、前記生体の動作との対応関係を示す情報を記憶しているメモリと、を備え、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それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、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行列を抽出し、前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する３次元位置であって、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、前記推定した前記３次元位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、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ＲＣＳ値を算出し、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、無線信号を利用することで、生体の動作の推定を、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】
【０００７】
【図１】図１は、実施の形態におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態におけるセンサーの設置例を示す図である。
【図３】図３は実施の形態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４Ａ】図４Ａは、異なる測定期間で測定するセンサーの位置分解能の一例について説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、異なる測定期間で測定するセンサーの位置分解能の他の一例について説明するための図である。
【図５】図５は、高さ位置（Ｈｅｉｇｈｔ）またはＲＣＥ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６】図６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７】図７は、方向コード表の一例を示す図である。
【図８】図８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９】図９は、対応関係を示す情報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、実施の形態におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、推定処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、事前学習処理におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（本発明の基礎となった知見）
無線信号を利用した生体の状態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の方法では、人物の在、不在は検知可能だが、人物の存在する方向や位置、状態、動作などを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。
【０００９】
また、特許文献２の方法では、人物の頭部および四肢を検知し、人物の存在する方向、位置、状態などを推定可能だが、テラヘルツ帯デバイスを用いており、コストが高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、対象物の大きさを推定することは可能だが、人物などの生体の状態を推定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。
【００１１】
また、特許文献４の方法では、対象生体の位置の軌跡を推定することは可能だが、生体の状態を推定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。
【００１２】
また、特許文献５の方法では、ＲＣＳにより対象物が人物か否か推定することは可能だが、人物などの生体の状態を推定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。
【００１３】
また、特許文献６では、使用者ごとに機械学習をする必要があるという課題があることがわかった。
【００１４】
また、特許文献７では、人物の動作を推定することは困難であるという問題があることが分かった。
【００１５】
発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、垂直方向および水平方向に異なる位置に置かれた複数のアンテナ素子を含む送信アンテナから送信され、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とを用いることにより、生体が存在する方向、位置、大きさ、姿勢、動作など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、本発明に至った。
【００１６】
更に静止中の生体の位置を推定するには、主に生体の呼吸、心拍成分をもとに位置推定を行っていることから、生体の動作の推定には数秒程度のデータが必要となる。このため、例えば、転倒など動きの早い動作の推定には、１秒未満の短いデータを用いて推定が必要であることがわかり、生体の静止中、生体の動作中、または静止中および動作中の両方における生体の姿勢の推定には、１度の測定データについて、異なる時間データ長を用いて、生体の位置および姿勢の推定を行う必要があることがわかった。
【００１７】
すなわち、本発明の一態様に係るセンサーは、センサーであって、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アンテナと、前記Ｎ個の送信アンテナ素子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アンテナと、回路と、前記センサーに対する前記生体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、ＲＣＳ（Radar cross-section）値の時間的変化と、前記生体の動作との対応関係を示す情報を記憶しているメモリと、を備え、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それぞれと、前記Ｍ個の受信アンテナ素子それぞれとの間の伝搬特性を示す各複素伝達関数を成分とする、Ｎ×Ｍの第１行列を算出し、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行列を抽出し、前記第２行列を用いて、前記センサーに対する前記生体の存在する３次元位置であって、前記鉛直位置を含む３次元位置を推定し、前記推定した前記３次元位置と、前記送信アンテナの位置と、前記受信アンテナの位置と、に基づいて、前記生体と前記送信アンテナとの距離を示す第１距離、および、前記生体と前記受信アンテナとの距離を示す第２距離を算出し、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ＲＣＳ値を算出し、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定する。
【００１８】
このため、無線信号を利用することで、生体の動作の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
【００１９】
また、前記対応関係を示す情報において対応付けられている前記生体の動作は、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、方向転換を含み、前記回路は、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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動作を行ったかを推定してもよい。
【００２０】
このため、生体の動作の推定を、より短時間に行うことができる。
【００２１】
また、前記回路は、前記生体の動作の推定において、前記推定した鉛直位置、または、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、前記生体が動作している動作期間として抽出し、抽出した前記動作期間における時間的変化であって、前記推定した前記３次元位置、および、前記算出したＲＣＳ値の時間的変化と、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、前記生体の動作を推定してもよい。
【００２２】
このため、生体の動作の推定にかかる処理負荷を低減することができる。
【００２３】
また、前記回路は、時系列で得られた複数の前記鉛直位置、または、複数の前記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、前記動作期間を抽出してもよい。
【００２４】
このため、生体の動作の推定を、より高精度に行うことができる。
【００２５】
また、前記対応関係を示す情報において前記生体の動作に対応付けられている、前記鉛直位置および前記ＲＣＳ値は、事前に、前記生体が前記生体の動作のうちの一の動作を前記所定範囲で行ったときに、前記回路により推定された鉛直位置、および、前記回路により算出された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、変換した前記方向ベクトルを正規化することで得られた方向コードで示されており、前記回路は、前記生体の動作の推定において、抽出した前記動作期間における時間的変化であって、前記推定した前記３次元位置から得られる前記鉛直位置、および、前記算出した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、変換した前記方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出し、算出した前記方向コードと、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の動作を推定してもよい。
【００２６】
このため、生体の動作の推定を、より高精度に行うことができる。
【００２７】
また、前記回路は、第１の動作期間の次の第２の動作期間において、前記第１の動作期間の終了時の前記生体の姿勢を用いて、前記生体の動作を推定してもよい。
【００２８】
このため、推定した生体の動作を利用して、次の生体の動作を推定できる。よって、生体の動作の推定を、より効果的に行うことができる。
【００２９】
また、前記回路は、さらに、前記推定した前記３次元位置における水平方向への変動が所定の距離以上の変動である場合、前記生体が水平方向に移動していると推定してもよい。
【００３０】
このため、生体の水平方向への移動を、短時間かつ高精度に推定することができる。
【００３１】
また、前記回路は、さらに、前記生体が水平方向に移動していると推定した場合の前記３次元位置に含まれる前記鉛直位置を用いて、前記生体の身長を推定してもよい。
【００３２】
このため、生体の身長を短時間かつ高精度に推定することができる。これにより、例えば、予め所定範囲に存在しうる複数の生体が分かっており、複数の生体の身長がそれぞれ異なっていれば、複数の生体のうちのどの生体が存在しているか、動作しているかを特定することに利用することができる。
【００３３】
また、前記回路は、さらに、前記生体が水平方向に移動していると推定した場合の前記ＲＣＳ値を用いて、前記生体の身体のサイズを推定してもよい。
【００３４】
このため、生体の身体のサイズを短時間かつ高精度に推定することができる。これにより、例えば、予め所定範囲に存在しうる複数の生体が分かっており、複数の生体の身体のサイズがそれぞれ異なっていれば、複数の生体のうちのどの生体が存在しているか、動作しているかを特定することに利用することができる。
【００３５】
また、前記所定期間は、前記生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも１つの周期の略半分であってもよい。
【００３６】
このため、生体の動作の推定を効果的に行うことができる。
【００３７】
なお、本発明は、センサーとして実現するだけでなく、このようなセンサー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。
【００３８】
以下、本発明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、いずれも本発明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、本発明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、本発明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。
【００３９】
（実施の形態）
図１は実施の形態におけるセンサーの構成の一例を示すブロック図である。図２は、実施の形態におけるセンサーの設置例を示す図である。
【００４０】
図１に示すように、センサー１０は、送信アンテナ２０、受信アンテナ３０、回路４０およびメモリ４１を備える。センサー１０は、ヒト等の生体５０に対して送信アンテナ２０よりマイクロ波を発射し、受信アンテナ３０にて生体５０で反射された反射波を受信する。ここで、送信アンテナ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、送信アンテナ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、受信アンテナ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、受信アンテナ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、送信アンテナ２０、受信アンテナ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。
【００４１】
送信アンテナ２０は、Ｎ個の送信アンテナ素子２１を有する。送信アンテナ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。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、送信アンテナ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、センサー１０が生体の存在を検知する検知範囲である。
【００４２】
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、送信アンテナ２０により行われてもよい。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、受信アンテナ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、送信アンテナ２０は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。
【００４３】
受信アンテナ３０は、Ｍ個の受信アンテナ素子３１を有する。受信アンテナ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。Ｍ個の受信アンテナ素子３１のそれぞれは、Ｎ個の送信信号のうち生体５０により反射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。受信アンテナ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。受信アンテナ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、受信アンテナ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。
【００４４】
回路４０は、センサー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、センサー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。
【００４５】
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、センサー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。
【００４６】
次に、回路４０の機能的な構成について図３を用いて説明する。
【００４７】
図３は実施の形態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。
【００４８】
回路４０は、複素伝達関数算出部４１０と、生体成分算出部４２０と、位置推定処理部４３０と、ＲＣＳ算出部４４０と、動作推定部４５０とを有する。
【００４９】
複素伝達関数算出部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。推定した複素伝達関数行列は、生体成分算出部４２０に出力される。つまり、複素伝達関数算出部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行列を算出する。
【００５０】
生体成分算出部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、生体成分算出部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生体成分として算出する。つまり、生体成分算出部４２０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行列を抽出する。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。これにより、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。
【００５１】
ここで生体成分は、Ｍ×Ｎの成分を持つ行列であり、所定期間に受信アンテナ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、生体成分
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。
【００５２】
生体成分算出部４２０で算出された生体成分は、位置推定処理部４３０に出力される。位置推定処理部４３０は、算出された生体成分を用いて生体の位置推定を行う。つまり、位置推定処理部４３０は、第２行列を用いて、センサー１０に対する生体５０の存在する３次元位置であって、センサー１０に対する生体の存在する鉛直位置を含む３次元位置を推定する。位置推定には、送信アンテナ２０からの出発角θＴと受信アンテナ３０への到来角θＲとの両方の角度を推定し、推定した出発角θＴおよび到来角θＲから三角法によって生体５０の位置を推定する。
【００５３】
なお、位置推定には、観測対象である生体５０と送信アンテナ２０との第１距離、または、生体５０と受信アンテナ３０との第２距離が、送信アンテナ２０または受信アンテナ３０を構成するアレーアンテナの開口と比べて同程度となるほど近接する場合は、球面波モードベクトルと呼ばれるものを用いて生体５０の位置推定を行ってもよい。これは、送信アンテナ２０または受信アンテナ３０を構成するアレーアンテナ素子毎に出発角または到来角が異なるためである。この場合、平面波のように出発角または到来角を定義できないため、送信アンテナ２０または受信アンテナ３０を構成するアレーアンテナ素子と対象の生体５０との位置関係を表す２次元または３次元の座標を用いて後述のステアリングベクトルを定義する。
【００５４】
なお、位置推定処理部４３０は、用途に応じて、例えば、３秒以上の第１測定期間において測定することにより得られた測定データにより静止中の生体５０の位置を推定すると共に、例えば、１秒、０．５秒などの第１測定期間よりも短い第２測定期間において測定することにより得られた測定データを用いて、動作中の生体５０の位置を推定しても良い。この時の概念を図４Ａおよび図４Ｂに示す。
【００５５】
図４Ａは、異なる測定期間で測定するセンサーの位置分解能の一例について説明するための図である。
【００５６】
図４Ａに示すように、例えば、格子３０１による複数の四角形の領域は、例えば、格子３０１の全体の範囲がセンサー１０の測定範囲である所定範囲を示しており、かつ、８ｍ×８ｍの範囲の空間である場合、１００ｃｍ四方の分解能で第１測定期間において測定される場合の複数の領域を示す。また、格子３０２による複数の四角形の領域は、格子３０２の全体の範囲がセンサー１０の測定範囲である所定範囲を示しており、かつ、格子３０１と同じ８ｍ×８ｍの範囲の空間である場合、５ｃｍ四方の分解能で第２測定期間において測定される場合の複数の領域を示す。上述したように、第１測定期間は、例えば、３秒であり、第２測定期間は、例えば、０．５秒である。また、格子３０１で区切られた複数の領域のそれぞれを第１測定期間で測定するのに要する第１期間と、格子３０２で区切られた複数の領域のそれぞれを第２測定期間で測定するのに要する第２期間とは、互いに重複する期間である。つまり、格子３０１で区切られた複数の領域のそれぞれを測定する処理と、格子３０２で区切られた複数の領域のそれぞれを測定する処理とは、並列処理により、実行される。
【００５７】
異なる測定期間で生体５０を測定する処理は、下記のように行ってもよい。
【００５８】
図４Ｂは、異なる測定期間で測定するセンサーの位置分解能の他の一例について説明するための図である。
【００５９】
図４Ｂに示すように、例えば、格子３０１による複数の四角形の領域は、図４Ａの説明と同様に、格子３０１の全体の範囲がセンサー１０の測定範囲である所定範囲を示しており、かつ、８ｍ×８ｍの範囲の空間である場合、１００ｃｍ四方の分解能で第１測定期間において測定される場合の複数の領域を示す。また、格子３０３による複数の四角形の領域は、格子３０３の全体の範囲が格子３０１による複数の領域の測定により検出された生体５０の位置を含む領域である４ｍ×４ｍの範囲の空間において、３０ｃｍ四方の分解能で第２測定期間において測定される場合の複数の領域を示す。また、格子３０４による複数の四角形の領域は、格子３０４の全体の範囲が格子３０３による複数の領域の測定により検出された生体５０の位置を含む領域である２ｍ×２ｍの範囲の空間において、１０ｃｍ四方の分解能で第２測定期間よりも短い第３測定期間において測定される場合の複数の領域を示す。第１測定期間は、例えば、３秒であり、第２測定期間は、例えば、１秒であり、第３測定期間は、例えば、０．５秒である。なお、静止中の生体５０の位置の検出精度をより向上させる場合、第１測定期間を１０〜２０秒など３秒よりも長い時間に設定してもよい。
【００６０】
ＲＣＳ算出部４４０は、生体成分と推定された位置とを用いて散乱断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄａｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）を算出する。ＲＣＳ算出部４４０は、具体的には、散乱断面積を計算するために、推定された３次元位置と、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置と、に基づいて、生体５０と送信アンテナ２０との第１距離を示す距離ＲＴ、および、生体５０と受信アンテナ３０との第２距離を示す距離ＲＲを算出する。ＲＣＳ算出部４４０は、算出した距離ＲＴおよび距離ＲＲから伝搬距離を算出し、算出した伝播距離と生体成分の強度とを用いてＲＣＳを算出する。なお、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置とは、メモリ４１に予め記憶されていてもよい。
【００６１】
動作推定部４５０は、位置推定処理部４３０により推定された３次元位置、および、ＲＣＳ算出部４４０により算出された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関係を示す情報４２と、を用いて、生体５０の動作を推定する。動作推定部４５０は、動作期間抽出部４５１と、方向コード算出部４５２と、動作比較部４５３とを有する。
【００６２】
動作期間抽出部４５１は、図５に示すように位置推定処理部４３０により推定された生体５０の３次元位置、または、ＲＣＳ算出部４４０により算出された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動作期間として抽出する。なお、図５は、高さ位置（Ｈｅｉｇｈｔ）またはＲＣＥ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。
【００６３】
動作期間抽出部４５１は、例えば、鉛直位置である高さ位置または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３次元位置または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、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４５１は、時系列で得られた複数の鉛直位置、または、複数の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。図４では、一例として測定期間が０．６秒程度の測定データを用いて高さ位置およびＲＣＳ値を測定し、所定のフィルタ処理をした後の様子、および動作期間として抽出した様子を示す。なお、動作期間抽出部４５１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、全区間について状態推定を行う場合、動作期間抽出部４５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。
【００６４】
方向コード算出部４５２は、動作期間抽出部４５１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３次元位置から得られる鉛直位置（高さ位置）、および、算出された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４５２は、図６示すように高さ位置と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４５２は、例えば、第１のタイミングにおける高さ位置Ｈ１および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６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。
【００６５】
次に、方向コード算出部４５２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４５２は、図７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４５２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７は、方向コード表の一例を示す図である。
【００６６】
方向コード算出部４５２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８に示すような方向コードの時系列データを得る。図８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４５２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。
【００６７】
動作比較部４５３は、方向コード算出部４５２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関係を示す情報４２とを比較することにより、対応関係を示す情報４２において当該時系列データに対応付けられている動作を特定することで、生体５０の動作を推定する。
【００６８】
なお、メモリ４１に記憶されている対応関係を示す情報４２とは、センサー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の動作との対応関係を示す情報である。また、対応関係を示す情報４２において対応付けられている生体５０の動作は、図９に示すように、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、動作推定部４５０は、位置推定処理部４３０により推定された３次元位置、および、ＲＣＳ算出部４４０により算出された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関係を示す情報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動作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。
【００６９】
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４１０〜４５０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、図４Ａまたは図４Ｂを用いて説明したような、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３次元位置および時系列の複数のＲＣＳ値からなる時系列データを得る。
【００７０】
次に実施の形態のセンサー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。Ｌ人が存在する屋内環境で、送信アンテナ２０にＭＴ素子、受信アンテナ３０にＭＲ素子の平面アレーアンテナを使用したとき測定されるＭＲ×ＭＴ時変動ＭＩＭＯチャネルＨ（ｔ）は、次の式１と表される。
【００７１】
【数１】
2018112540.tif 000003
【００７２】
ここで、ｔは観測時間を表し、第（ｉ，ｊ）要素であるｈｉｊはｊ番目の送信アンテナ素子２１からｉ番目の受信アンテナ素子３１へのチャネル応答を表す。
【００７３】
ＭＲ×ＭＴＭＩＭＯアレーは、ＭＲＭＴ×１ＳＩＭＯ（Ｓｉｎｇｌｅ−Ｉｎｐｕｔ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｏｕｔｐｕｔ）構成で表現されるＭＩＭＯ仮想アレーへの変換が可能である。このとき，ＭＲ×ＭＴＭＩＭＯチャネルｈ（ｔ）は、次の式２で表されるＭＲＭＴ×１仮想ＳＩＭＯチャネルへと変換される。
【００７４】
【数２】
2018112540.tif 000004
【００７５】
ここで、｛・｝Ｔは転置を表す。ここで差分時間Ｔを用い、差分チャネルｈｓｂ（ｔ，Ｔ）を次の式３と定義する。
【００７６】
【数３】
2018112540.tif 000005
【００７７】
実際の複素チャネルには、直接波、固定物由来の反射波など、生体を経由しない反射波が含まれているが、差分チャネル行列には、差分演算によって生体を経由しない全ての反射波が消去される。このため、複素チャネルには、生体由来の反射波のみが含まれる。
【００７８】
ここで差分チャネルｈｓｂ（ｔ，Ｔ）を用い、ある観測時間ｔにおける差分時間Ｔの瞬時相関行列Ｒ（ｔ，Ｔ）を次の式４と定義する。
【００７９】
【数４】
2018112540.tif 000006
【００８０】
ここで、｛・｝Ｈは複素共役転置を表す。この瞬時相関行列のランクは１であるが、平均演算によって相関行列のランクを回復することが可能であり、これによって複数の到来波の同時推定が可能になる。
【００８１】
次に、差分チャネル行列から求めた相関行列を用いて生体の３次元方向推定を行う方法について説明する。ここではＭＵＳＩＣアルゴリズムに基づく推定法について説明する。先の相関行列Ｒを固有値分解すると、次の式５〜７と書ける。
【００８２】
【数５】
2018112540.tif 000007
【００８３】
【数６】
2018112540.tif 000008
【００８４】
【数７】
2018112540.tif 000009
【００８５】
ここでＵは固有ベクトル、Λは固有ベクトルに対応する固有値であり、次の式８で示す順であるものとする。
【００８６】
【数８】
2018112540.tif 000010
【００８７】
Ｌは、到来波の数つまり検出対象の生体の数である。以降の説明では、送信アンテナ２０または受信アンテナ３０を構成するアレーアンテナの開口と比べて検出対象である生体との距離が比較的近い状態を想定して説明を行う。よって当該アレーアンテナでは球面波が観測されるものと仮定する。なお、検出対象である生体との距離が十分に遠方である場合であっても下記の数式は成立するため、検出に支障はない。十分に遠方であることが分かっている場合は、出発角θＴ，到来角θＲを使って対象の位置を推定しても良く、計算が比較的簡易になるという利点が得られる。送信アンテナ２０側のアレーアンテナのステアリングベクトルは、次式９〜１１と定義される。
【００８８】
【数９】
2018112540.tif 000011
【００８９】
【数１０】
2018112540.tif 000012
【００９０】
【数１１】
2018112540.tif 000013
【００９１】
受信アンテナ３０側のアレーアンテナのステアリングベクトルも同様に、次式１２〜１４と定義される。
【００９２】
【数１２】
2018112540.tif 000014
【００９３】
【数１３】
2018112540.tif 000015
【００９４】
【数１４】
2018112540.tif 000016
【００９５】
ここで、ｄｍｘｍｙ，ｄｎｘｎｙは、波源、つまり生体とｍｘｍｙ，ｎｘｎｙ番のアレー素子との距離を示し、ｄｍｘｃｍｙｃ，ｄｎｘｃｎｙｃは、波源と基準素子との距離を示し、Θｎｘｎｙ，Φｎｘｎｙは位相遅れを示し、λは波長を示す。
【００９６】
さらに、送受信のステアリングベクトルを乗算し、次の式１５に示すように、送受信双方の角度情報を考慮したステアリングベクトルを定義する。
【００９７】
【数１５】
2018112540.tif 000017
【００９８】
これにＭＵＳＩＣ法を適用すると、このステアリングベクトルを用いて、次の式１６で示す評価関数の極大値を探索することで到来波の方向を推定する。
【００９９】
【数１６】
2018112540.tif 000018
【０１００】
ここで，この探索は空間の座標（ｘ，ｙ，ｚ）について行うため，３次元の探索処理を実施する。
【０１０１】
さらに探索によって得た位置情報（ｘ，ｙ）を用いて生体からの散乱断面積（ＲＣＳ）を計算する。
【０１０２】
観測した伝搬チャネル行列Ｈ（ｔ）をフーリエ変換しベクトル化した周波数応答行列Ｆ（ω）を用いると、受信電力Ｐγ（ω）は、次式１７と表される。
【０１０３】
【数１７】
2018112540.tif 000019
【０１０４】
このとき、生体の散乱断面積σは、次式１８〜２０と表すことができる。
【０１０５】
【数１８】
2018112540.tif 000020
【０１０６】
【数１９】
2018112540.tif 000021
【０１０７】
【数２０】
2018112540.tif 000022
【０１０８】
このとき，ＲＲは受信アンテナ３０から推定された生体５０の位置までの距離を示し、ＲＴは送信アンテナ２０から推定された生体５０の位置までの距離を示す。また、ＧＲは受信アンテナ３０の利得を示し、ＧＴは受信、送信アンテナ２０の利得を示す。また、ω１は、生体活動の最小周波数を示し、ω２は生体活動の最大周波数を示す。
【０１０９】
このように、生体活動に対応する周波数に対応する成分のみを抽出することにより生体からの反射電力のみを抽出することができる。生体の姿勢によってアンテナから見た体表面積が異なって見えることから、生体の状態を推定することが可能であると共に、生体が行動をした際に、体動による周波数成分が増えるためＲＣＳが変動し、推定された生体の高さｚと散乱断面積σとの軌道をモデル化することによって、生体の動作の推定が可能となる。
【０１１０】
以下では動作推定の方法について説明する。
【０１１１】
前述の方法により，生体の散乱断面積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、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、それぞれ次の式２１及び式２２と定義する。
【０１１２】
【数２１】
2018112540.tif 000023
【０１１３】
【数２２】
2018112540.tif 000024
【０１１４】
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。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。
【０１１５】
１）ｊ＝１では、次の式２３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。
【０１１６】
【数２３】
2018112540.tif 000025
【０１１７】
２）ｊが２〜ｊｍａｘの範囲では、次式２４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は次式２５を満たす。
【０１１８】
【数２４】
2018112540.tif 000026
【０１１９】
【数２５】
2018112540.tif 000027
【０１２０】
動作の推定は、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）を複数の動作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、あらかじめ複数の動作のそれぞれを行っている間での動作の測定を複数回行い、複数回の動作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、次の式２６とする。ただし、δＣｉ＞４のとき、次の式２７とする。
【０１２１】
【数２６】
2018112540.tif 000028
【０１２２】
【数２７】
2018112540.tif 000029
【０１２３】
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、次の式２８で示す偏差として算出する。例えば、図１０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、偏差を算出する。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。
【０１２４】
【数２８】
2018112540.tif 000030
【０１２５】
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認識結果として出力する。
【０１２６】
次に、実施の形態におけるセンサー１０の動作についてフローチャートを用いて説明する。
【０１２７】
図１１は、実施の形態におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。
【０１２８】
センサー１０では、送信アンテナ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（Ｓ１１）。
【０１２９】
受信アンテナ３０のＭ個の受信アンテナ素子３１が送信アンテナ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（Ｓ１２）。
【０１３０】
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行列を算出する（Ｓ１３）。
【０１３１】
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行列を抽出する（Ｓ１４）。
【０１３２】
回路４０は、第２行列を用いて、センサー１０に対する生体５０の存在する３次元位置を推定する（Ｓ１５）。
【０１３３】
回路４０は、推定した３次元位置と、送信アンテナ２０の位置と、受信アンテナ３０の位置と、に基づいて、生体５０と送信アンテナ２０との距離を示す距離ｒ１、および、生体５０と受信アンテナ３０との距離を示す距離ｒ２を算出する（Ｓ１６）。
【０１３４】
回路４０は、第１距離および第２距離を用いて、生体５０に対するＲＣＳ値を算出する（Ｓ１７）。
【０１３５】
回路４０は、算出されたＲＣＳ値と、メモリ４１に記憶されている、ＲＣＳ値および生体５０の動作の対応関係を示す情報４２と、を用いて、生体５０の動作を推定する（Ｓ１８）。
【０１３６】
次に、生体５０の動作を推定する推定処理の詳細を説明する。
【０１３７】
図１２は、推定処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【０１３８】
回路４０は、推定した３次元位置のうちの鉛直位置、または、算出した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）。
【０１３９】
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３次元位置から得られる鉛直位置、および、算出した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）。
【０１４０】
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関係を示す情報４２とを比較することにより、対応関係を示す情報４２において当該時系列データに対応付けられている動作を特定することで、生体５０の動作を推定する（Ｓ２３）。
【０１４１】
次に、対応関係を示す情報４２を取得するためのセンサー１０の事前学習の動作について説明する。
【０１４２】
図１３は、事前学習処理におけるセンサーの動作の一例を示すフローチャートである。
【０１４３】
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（Ｓ３１）。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。
【０１４４】
次に、上記で説明したセンサー１０の動作のステップＳ１１〜ステップＳ１７およびステップＳ２１、Ｓ２２と同様の処理が順に行われる。
【０１４５】
次に、回路４０は、ステップＳ３１で受け付けた入力が示す動作と、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関係を示す情報を教師データとしてメモリ４１に記憶する（Ｓ３２）。
【０１４６】
本実施の形態に係るセンサー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動作の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
【０１４７】
センサー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、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、方向転換のどの動作を行ったかを推定できる。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、ヒトのプライバシーを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。
【０１４８】
以上、本発明の一つまたは複数の態様に係るセンサー１０について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【０１４９】
上記実施の形態によれば、センサー１０は、対応関係を示す情報４２は、鉛直位置およびＲＣＳ値が方向コード化されたモデルコードと、動作とが対応付けられた情報であるとしたが、これに限らない。例えば、対応関係を示す情報として、鉛直位置およびＲＣＳ値の時間的変化そのものと、動作とが対応付けられた情報を採用してもよい。この場合、回路４０の動作推定部４５０は、方向コード算出部４５２を有していなくてもよい。
【０１５０】
上記実施の形態によれば、センサー１０の回路４０は、推定した動作を用いて生体５０により次に行われた動作を推定してもよい。つまり、回路４０は、第１の動作期間の次の第２の動作期間において、第１の動作期間の終了時の生体５０の姿勢を用いて、生体５０の動作を推定してもよい。例えば、回路４０は、生体５０が起立したことを推定した場合、既に生体５０が立位の状態であることはあきらかであるので、次に、起立することはあり得ないと判断し、対応関係を示す情報４２と比較するときに、対応関係を示す情報４２の比較の対象となる動作から起立する動作を除いてもよい。これにより、生体５０の動作の推定をより高精度に行うことができる。
【０１５１】
上記実施の形態によれば、センサー１０は、無線信号を用いて得られたデータから、生体５０の動作を推定するとしたが、動作を推定することに限らない。
【０１５２】
センサー１０の回路４０は、例えば、生体５０の３次元位置の時系列データから水平方向への変動が所定の距離以上の変動であるか否かを判定し、当該変動が所定の距離以上である場合、生体５０が水平方向に移動していると推定してもよい。この場合、回路４０は、水平方向への変動が所定の閾値より大きい場合、生体５０が走っていると推定してもよいし、所定の閾値より小さい場合、生体５０が歩行していると推定してもよい。このため、生体５０の水平方向への移動を、短時間かつ高精度に推定することができる。
【０１５３】
また、センサー１０の回路４０は、例えば、さらに、生体５０が水平方向に移動していると推定した場合の３次元位置に含まれる鉛直位置を用いて、生体５０の身長を推定してもよい。この場合、回路４０は、具体的には、得られた鉛直位置に所定の係数を乗じることで生体５０の身長を推定してもよい。上述したように、生体５０の鉛直位置としては、例えば、腹部の鉛直位置が得られるため、例えば、所定の係数として１．５〜２．０の範囲の係数を乗じることで生体５０の身長を推定することができる。なお、水平方向へ移動している場合、生体５０である人は、立っている状態であることを前提として上記のように所定の係数を乗じることで身長を推定している。
【０１５４】
これにより、例えば、予め所定範囲に存在しうる複数の生体が分かっており、複数の生体の身長がそれぞれ異なっていれば、複数の生体のうちのどの生体が存在しているか、動作しているかを特定することに利用することができる。例えば、所定範囲が家の中の部屋であり、当該家に住んでいる人が決まっているのであれば、得られた鉛直位置から当該家に住んでいる人の身長の大きさを参照することで、得られた生体５０が当該家に住んでいる人のうちの誰であるかを特定することに利用することができる。
【０１５５】
また、センサー１０の回路４０は、例えば、さらに、生体５０が水平方向に移動していると推定した場合のＲＣＳ値を用いて、生体５０の身体のサイズを推定してもよい。これにより、例えば、予め所定範囲に存在しうる複数の生体が分かっており、複数の生体の身体のサイズがそれぞれ異なっていれば、複数の生体のうちのどの生体が存在しているか、動作しているかを特定することに利用することができる。つまり、身長の場合と同様に、誰が存在しているのかを特定することに利用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５６】
本発明は、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ーおよび方法に利用できる。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】
【０１５７】
１０    センサー
２０    送信アンテナ
２１    送信アンテナ素子
３０    受信アンテナ
３１    受信アンテナ素子
４０    回路
４１    メモリ
４２    対応関係を示す情報
５０    生体
３０１〜３０４    格子
４１０    複素伝達関数算出部
４２０    生体成分算出部
４３０    位置推定処理部
４４０    ＲＣＳ算出部
４５０    動作推定部
４５１    動作期間抽出部
４５２    方向コード算出部
４５３    動作比較部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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