(57)【要約】      （修正有）【課題】生体の状態を高精度で判定できる生体状態検出装置を提供する。【解決手段】周波数変調連続波レーダー１０と演算装置２０とで構成された生体状態検出装置において、演算装置２０を、周波数変調連続波レーダー１０によって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことによりスペクトル関数Ａ（ω）を取得する第一次高速フーリエ変換手段２１と、スペクトル関数Ａ（ω）における少なくとも一の周波数ωｎ成分を時系列でプロットしていくことにより時間関数Ｂｎ（ｔ）を取得する時間関数取得手段２２と、時間関数Ｂｎ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことによりスペクトル関数Ｃｎ（ω’）を取得する第二次高速フーリエ変換手段２３と、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを所定の閾値Ｔと比較することにより検出エリアにおける生体の有無等を判定する生体状態判定手段２４とを備えたものとした。【選択図】図１
2018157870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数変調した連続波を検出エリアに送信し、検出エリアに送信した送信波と検出エリアで反射して返ってきた反射波との周波数差の時間変化を表わすビート信号ｆ（ｔ）を検出する周波数変調連続波レーダーと、
周波数変調連続波レーダーによって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に基づいて、少なくとも、検出エリア内における生体の有無を判定する演算装置と、
で構成された生体状態検出装置であって、
演算装置が、
周波数変調連続波レーダーによって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ωについてのスペクトル関数Ａ（ω）を取得する第一次高速フーリエ変換手段と、
第一次高速フーリエ変換手段で取得されたスペクトル関数Ａ（ω）における、少なくとも一の周波数ωｎ成分を時系列でプロットしていくことにより、その周波数ωｎ成分の時間変化を表わす時間関数Ｂｎ（ｔ）を取得する時間関数取得手段と、
時間関数取得手段で取得された時間関数Ｂｎ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ω’についてのスペクトル関数Ｃｎ（ω’）を取得する第二次高速フーリエ変換手段と、
第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを、所定の閾値Ｔと比較することによって、少なくとも、検出エリアにおける生体の有無を判定する生体状態判定手段と、
を備えた
ことを特徴とする生体状態検出装置。
【請求項２】
生体状態判定手段が、
第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃｎ（ω’）における、周波数ω’が所定周波数ωＡ’以下となる呼吸動作判定範囲での最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが、所定の閾値ＴＡよりも大きい場合に、検出エリアにおける前記一の周波数ωｎに対応する位置に生体があり、当該生体が呼吸していると判定する呼吸動作判定手段を備えた
請求項１記載の生体状態検出装置。
【請求項３】
生体状態判定手段が、
スペクトル関数Ｃｎ（ω’）が最大値Ｃｍａｘ．Ａをとるときの周波数ω’の値に基づいて、生体の単位時間当たりの呼吸数を求める呼吸数検出手段を備えた
請求項２記載の生体状態検出装置。
【請求項４】
生体状態判定手段が、
第二次高速フーリエ変換手段で求められた関数Ｃｎ（ω’）における、周波数ω’が所定周波数ωＢ’よりも大きくなる大動作判定範囲での最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが、所定の閾値ＴＢよりも大きい場合に、検出エリアにおける前記一の周波数ωｎに対応する位置に生体があり、当該生体が呼吸よりも大きな身体動作を行っていると判定する大動作判定手段を備えた
請求項２又は３記載の生体状態検出装置。
【請求項５】
生体状態判定手段が、
最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きい状態から、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態へと遷移し、当該状態が所定時間以上継続した場合に、生体が睡眠状態になったと判定する睡眠状態判定手段を備えた
請求項４記載の生体状態検出装置。
【請求項６】
生体状態判定手段が、
最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態から、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きくなる状態を経ることなく、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡ以下となる状態へと遷移し、当該状態が所定時間以上継続した場合に、生体が無呼吸状態になったと判定する無呼吸状態判定手段を備えた
請求項３〜５いずれか記載の生体状態検出装置。
【請求項７】
時間関数取得手段が、
第一次高速フーリエ変換手段で取得されたスペクトル関数Ａ（ω）における、複数の周波数ω１，ω２，・・・成分のそれぞれを時系列でプロットしていくことにより、周波数ω１，ω２，・・・成分のそれぞれの時間変化を表わす時間関数Ｂ１（ｔ），Ｂ２（ｔ），・・・を取得するものとされ、
第二次高速フーリエ変換手段が、
時間関数取得手段で取得された時間関数Ｂ１（ｔ），Ｂ２（ｔ），・・・のそれぞれに高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ω’についてのスペクトル関数Ｃ１（ｔ），Ｃ２（ｔ），・・・を取得するものとされ、
生体状態判定手段が、
第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃ１（ｔ），Ｃ２（ｔ），・・・のうちの一部又は全部のそれぞれの最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを、閾値Ｔと比較するものとされた
請求項１〜６いずれか記載の生体状態検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出エリアにおける生体の有無や生体の動作等、生体状態を検出する生体状態検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
政府の統計によると、一人暮らしの高齢者は、平成２７年度で約６００万人と過去最高になり、平成４７年度には７６０万人を超えると見込まれている。このような高齢化社会を迎え、一人暮らしの高齢者の安否や行動を遠隔地から確認したいとの要望が、高齢者の親族や、高齢者を多く抱える自治体から出されるようになってきている。高齢者の安否等を遠隔地から確認する方法としては、電気やガス等のライフラインの使用状況を確認する方法や、赤外線センサによって高齢者の動きを確認する方法や、カメラの映像で高齢者の生活を見守る方法等が提案されている。
【０００３】
しかし、ライフラインの使用状況を確認する方法では、高齢者が自宅で倒れているのか、或いは自宅を長時間に亘って不在としているのか等の判定を高精度で行うことができないという問題がある。また、赤外線センサやカメラを用いる方法では、検出エリアが湯気等で視界不良になると、状況の確認が困難になるという問題がある。すなわち、高齢者は、浴室で倒れることが多いとの報告も為されているが、赤外線センサやカメラを用いる方法では、湯気のある浴室で高齢者が倒れた場合に、そのことを早期に把握できない虞がある。さらに、カメラを用いる方法は、プライバシー上の問題も指摘されている。
【０００４】
ところで、特許文献１には、周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、その送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの予め定められた距離ごとの強度を時系列に示す距離スペクトル強度データを検出する周波数変調連続波レーダー（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ  ｒａｄｅｒ：ＦＭ−ＣＷレーダー）を備えた生体状態検出装置が提案されている。同文献の生体状態検出装置では、生体の呼吸を判定できるだけでなく、生体が座位であるか臥位であるか等、生体の姿勢を判定することも可能であるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５８４８４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の生体状態検出装置は、送信波として電磁波を用いるものであるため、湯気等に影響されることなく、生体の状態を検出し得るものとなっている。しかし、同文献の生体状態検出装置では、生体が行っている動作を、細かく分類して判定することは、必ずしも容易ではなかった。というのも、同文献の生体状態検出装置では、周波数変調連続波レーダーが検出した、生体等の対象物までの距離ごとの強度を時系列的に示した距離スペクトル強度データにおける、ある時刻とその直前の時刻との差を前記距離ごとに求めた動作差分データを求める必要があることに加えて、検出エリアに生体が存在していない状況での基準データ（同文献の図３Ｃを参照。）と、上記の距離スペクトル強度データとの差を前記距離ごとに求めた距離別静止差分データも求める必要があり、さらにこれらのデータを、複雑なアルゴリズムを用いて解析する必要があるからである。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するために為されたものであり、生体の状態を高精度で判定できるだけでなく、その判定アルゴリズムの構築も容易な生体状態検出装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、
周波数変調した連続波を検出エリアに送信し、検出エリアに送信した送信波と検出エリアで反射して返ってきた反射波との周波数差の時間変化を表わすビート信号ｆ（ｔ）を検出する周波数変調連続波レーダー（ＦＭ−ＣＷレーダー）と、
周波数変調連続波レーダーによって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に基づいて、少なくとも、検出エリア内における生体の有無を判定する演算装置と、
で構成された生体状態検出装置であって、
演算装置が、
周波数変調連続波レーダーによって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ωについてのスペクトル関数Ａ（ω）を取得する第一次高速フーリエ変換手段と、
第一次高速フーリエ変換手段で取得されたスペクトル関数Ａ（ω）における、少なくとも一の周波数ωｎ成分を時系列でプロットしていくことにより、その周波数ωｎ成分の時間変化を表わす時間関数Ｂｎ（ｔ）を取得する時間関数取得手段と、
時間関数取得手段で取得された時間関数Ｂｎ（ｔ）に高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ω’についてのスペクトル関数Ｃｎ（ω’）を取得する第二次高速フーリエ変換手段と、
第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを、所定の閾値Ｔと比較することによって、少なくとも、検出エリアにおける生体の有無を判定する生体状態判定手段と、
を備えた
ことを特徴とする生体状態検出装置
を提供することによって解決される。
【０００９】
本発明の生体状態検出装置は、周波数変調連続波レーダーを用いて生体を検出するものであるため、湯気の有無等、検出エリアの状況にかかわらず、生体状態を検出することが可能となっている。また、周波数変調連続波レーダーとして、高周波数帯のもの（例えば、マイクロ波帯（周波数３〜３０ＧＨｚ）やミリ波帯（周波数３０〜３００ＧＨｚ）のもの）を用いることで、生体の微小な動作を高精度で検出することも可能なものとなっている。さらに、本発明の生体状態検出装置では、周波数ωが、周波数変調連続波レーダーの送信部から反射物（生体等）までの距離に対応していることに加えて、周波数ω’が、周波数変調連続波レーダーから特定の距離にある対象物（生体等）の動きの大きさに対応しているため、後述するように、生体の動作の判定アルゴリズムを、シンプルで理解しやすいものとすることも可能となっている。
【００１０】
例えば、生体状態判定手段に、生体が呼吸していることを判定する呼吸動作判定手段を組み込もうとした場合においては、以下のようなシンプルな判定アルゴリズムで呼吸動作判定手段を実現することが可能である。すなわち、呼吸動作判定手段を、第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃｎ（ω’）における、周波数ω’が所定周波数ωＡ’以下となる呼吸動作判定範囲での最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが、所定の閾値ＴＡよりも大きい場合に、検出エリアにおける前記一の周波数ωｎに対応する位置に生体があり、当該生体が呼吸していると判定するものとすることができる。
【００１１】
生体状態判定手段に上記の呼吸動作判定手段を設ける場合には、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）が最大値Ｃｍａｘ．Ａをとるときの周波数ω’の値に基づいて、生体の単位時間当たりの呼吸数を求める呼吸数検出手段を、生体状態判定手段に設けることも可能である。これにより、呼吸の有無だけでなく、単位時間当たりの呼吸数（例えば、１分間当たりの呼吸数）も、容易に検出することが可能になる。
【００１２】
加えて、生体状態判定手段に、生体が呼吸よりも大きな動作（歩行等）を行っていると判定する大動作判定手段を組み込もうとした場合においても、以下のようなシンプルな判定アルゴリズムで大動作判定手段を実現することが可能である。すなわち、大動作判定手段を、第二次高速フーリエ変換手段で求められた関数Ｃｎ（ω’）における、周波数ω’が所定周波数ωＢ’よりも大きくなる大動作判定範囲での最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが、所定の閾値ＴＢよりも大きくなる場合に、検出エリアにおける前記一の周波数ωｎに対応する位置に生体があり、当該生体が呼吸よりも大きな身体動作（大動作）を行っていると判定するものとすることができる。
【００１３】
生体状態判定手段に、上記の大動作判定手段を設ける場合には、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きい状態から、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態へと遷移し、当該状態が所定時間以上継続した場合に、生体が睡眠状態になったと判定する睡眠状態判定手段を、生体状態判定手段に設けることもできる。これにより、生体が睡眠状態になったことを、容易に検出することが可能になる。
【００１４】
また、生体状態判定手段に、上記の大動作判定手段を設ける場合には、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態から、最大値Ｃｍａｘ．Ｂ又は平均値Ｃａｖｅ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きくなる状態を経ることなく、最大値Ｃｍａｘ．Ａ又は平均値Ｃａｖｅ．Ａが閾値ＴＡ以下となる状態へと遷移し、当該状態が所定時間以上継続した場合に、生体が無呼吸状態になったと判定する無呼吸状態判定手段を、生体状態判定手段に設けることもできる。これにより、生体が無呼吸状態になったことを、容易に検出することが可能になる。
【００１５】
本発明の生体状態検出装置において、時間関数取得手段で取得する時間関数Ｂｎ（ｔ）や、第二次高速フーリエ変換手段で取得するスペクトル関数Ｃｎ（ω’）は、特定の一の周波数ωｎについてのみ取得してもよいが、複数の周波数で取得すると好ましい。
具体的には、
時間関数取得手段を、
第一次高速フーリエ変換手段で取得されたスペクトル関数Ａ（ω）における、複数の周波数ω１，ω２，・・・成分のそれぞれを時系列でプロットしていくことにより、周波数ω１，ω２，・・・成分のそれぞれの時間変化を表わす時間関数Ｂ１（ｔ），Ｂ２（ｔ），・・・を取得するものとし、
第二次高速フーリエ変換手段を、
時間関数取得手段で取得された時間関数Ｂ１（ｔ），Ｂ２（ｔ），・・・のそれぞれに高速フーリエ変換を施すことにより、周波数ω’についてのスペクトル関数Ｃ１（ｔ），Ｃ２（ｔ），・・・を取得するものとし、
生体状態判定手段を、
第二次高速フーリエ変換手段で求められたスペクトル関数Ｃ１（ｔ），Ｃ２（ｔ），・・・のうちの一部又は全部のそれぞれの最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを、閾値Ｔと比較するものとする
と好ましい。
【００１６】
というのも、既に述べたように、周波数ωは、周波数変調連続波レーダーの送信部から反射物（生体等）までの距離に対応しているところ、この周波数ωにおける、複数の周波数ω１，ω２，・・・成分を用いて、時間関数取得手段による処理（以下「時間関数取得処理」と呼ぶことがある。）や、第二次高速フーリエ変換手段による処理（以下「第二次高速フーリエ変換処理」と呼ぶことがある。）や、生体状態判定手段による処理（以下「生体状態判定処理」と呼ぶことがある。）を実行することによって、検出エリアの状況を複数位置で検出することが可能になり、検出エリアの状況をより具体的に検出することが可能になるからである。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように、本発明によって、生体の状態を高精度で判定できるだけでなく、その判定アルゴリズムの構築も容易な生体状態検出装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係る生体状態検出装置の一例を示したブロック図である。
【図２】本発明に係る生体状態検出装置の基本処理の一例を示したフロー図である。
【図３】本発明に係る生体状態検出装置の呼吸動作判定処理の一例を示したフロー図である。
【図４】本発明に係る生体状態検出装置において、図３に示すフロー図に従って呼吸動作判定処理を行った場合のビート信号ｆ（ｔ）、スペクトル関数Ａ（ω）、時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【図５】本発明に係る生体状態検出装置において、呼吸数変化検出処理で「呼吸数が変化した」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【図６】本発明に係る生体状態検出装置の大動作判定処理の一例を示したフロー図である。
【図７】本発明に係る生体状態検出装置において、図６に示すフロー図に従って大動作判定処理を行った場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【図８】本発明に係る生体状態検出装置において、無呼吸状態判定処理で「無呼吸状態になった」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【図９】本発明に係る生体状態検出装置において、寝返り動作判定処理で「寝返りした」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）の一例を示した図である。
【図１０】本発明に係る生体状態検出装置において、退出動作判定処理で「退出した」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
１．生体状態検出装置の概要
本発明の生体状態検出装置の好適な実施態様について、図面を用いてより具体的に説明する。図１は、本発明に係る生体状態検出装置の一例を示したブロック図である。図２は、本発明に係る生体状態検出装置の基本処理の一例を示したフロー図である。本実施態様の生体状態検出装置は、図１に示すように、周波数変調連続波レーダー１０と、演算装置２０と、送信装置３０とを備えたものとなっている。
【００２０】
１．１  周波数変調連続波レーダー
周波数変調連続波レーダー１０は、図１に示すように、周波数変調した連続波を検出エリアに送信し、検出エリアに送信した送信波と検出エリアで反射して返ってきた反射波との周波数差の時間変化を表わすビート信号ｆ（ｔ）を検出するためのものとなっている。後掲する図４（ａ）に、ビート信号ｆ（ｔ）の一例を示す。このビート信号ｆ（ｔ）は、周波数変調連続波レーダー１０の送信部から反射物（確認対象の生体等）までの距離に応じて変化する。
【００２１】
周波数変調連続波レーダーは、その周波数を特に限定されるものではないが、分解能を高めて検出精度を高める観点からは、できるだけ高周波数のものを用いると好ましい。具体的には、マイクロ波帯（周波数３〜３０ＧＨｚ）やミリ波帯（周波数３０〜３００ＧＨｚ）のもの）の周波数変調連続波レーダーを好適に用いることができる。例えば、周波数が２４ＧＨｚ帯のものや、周波数が７０ＧＨｚ帯のものは、本発明の生体状態検出装置における周波数変調連続波レーダー１０として好適に用いることができる。周波数変調連続波レーダー１０は、送信波の出射方向を変化させる（送信波で検出エリアを走査させる）ことが可能なフェーズドアレイ型のものを使用すると好ましい。これにより、１台の周波数変調連続波レーダー１０で、より広いエリアを監視し、検出精度をさらに向上させることが可能になる。
【００２２】
周波数変調連続波レーダー１０の設置箇所は、確認対象の生体等によっても異なる。例えば、一人暮らしの高齢者の状況を確認したい場合には、その高齢者の自宅等、その高齢者が普段生活をしている箇所に設置する。本発明の生体状態検出装置は、上述したように、検出エリアに湯気等が存在する場合であっても使用することができるため、湯気等が発生する箇所（浴室等）にも好適に設置することができる。
【００２３】
１．２  演算装置
演算装置２０は、図１及び図２に示すように、周波数変調連続波レーダー１０によって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に基づいて、少なくとも、検出エリア内における生体の有無を判定するものとなっている。演算装置２０は、第一次高速フーリエ変換手段２１と、時間関数取得手段２２と、第二次高速フーリエ変換手段２３と、生体状態判定手段２４とを備えている。この演算装置２０は、通常、中央演算装置（ＣＰＵ）や記憶装置（メモリ）等を備えたコンピュータとされる。
【００２４】
１．２．１  第一次高速フーリエ変換手段
第一次高速フーリエ変換手段２１は、周波数変調連続波レーダー１０によって検出されたビート信号ｆ（ｔ）に高速フーリエ変換（図２のフロー図のステップ３００における第一次高速フーリエ変換処理）を施すことにより、周波数ωについてのスペクトル関数Ａ（ω）を取得するものとなっている。第一次高速フーリエ変換手段２１は、通常、コンピュータプログラム等により実現される。
【００２５】
後掲する図４（ｂ）に、スペクトル関数Ａ（ω）の一例を示す。スペクトル関数Ａ（ω）は、図４（ｂ）に示すように、周波数ωについての離散スペクトルとして取得される。図４（ｂ）のグラフの横軸の周波数ω（＝ω１，ω２，ω３，・・・）は、周波数変調連続波レーダー１０の送信部から反射物（確認対象の生体等）までの距離に対応している。
【００２６】
１．２．２  時間関数取得手段
時間関数取得手段２２は、第一次高速フーリエ変換手段２１で取得されたスペクトル関数Ａ（ω）における、少なくとも一の周波数ωｎ成分を時系列でプロットしていくことにより、その周波数ωｎ成分の時間変化を表わす時間関数Ｂｎ（ｔ）を取得（図２のフロー図のステップ４００における時間関数取得処理を実行）するものとなっている。時間関数取得手段２２は、通常、コンピュータプログラム等により実現される。
【００２７】
後掲する図４（ｃ）に、時間関数Ｂｎ（ｔ）の一例を示す。図４（ｃ）の時間関数Ｂ１（ｔ）は、図４（ｂ）のスペクトル関数Ａ（ω）における周波数ω１成分を時系列でプロットしたものであり、図４（ｃ）の時間関数Ｂ２（ｔ）は、図４（ｂ）のスペクトル関数Ａ（ω）における周波数ω２成分を時系列でプロットしたものであり、図４（ｃ）の時間関数Ｂ３（ｔ）は、図４（ｂ）のスペクトル関数Ａ（ω）における周波数ω３成分を時系列でプロットしたものである。
【００２８】
１．２．３  第二次高速フーリエ変換手段
第二次高速フーリエ変換手段２３は、時間関数取得手段２２で取得された時間関数Ｂｎ（ｔ）に高速フーリエ変換（図２のフロー図のステップ５００における第二次高速フーリエ変換処理）を施すことにより、周波数ω’についてのスペクトル関数Ｃｎ（ω’）を取得するものとなっている。第二次高速フーリエ変換手段２３は、通常、コンピュータプログラム等により実現される。
【００２９】
後掲する図４（ｄ）に、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示す。図４（ｄ）のスペクトル関数Ｃ１（ω’）は、図４（ｃ）の時間関数Ｂ１（ｔ）に高速フーリエ変換を施したものであり、図４（ｄ）のスペクトル関数Ｃ２（ω’）は、図４（ｃ）の時間関数Ｂ２（ｔ）に高速フーリエ変換を施したものであり、図４（ｄ）のスペクトル関数Ｃ３（ω’）は、図４（ｃ）の時間関数Ｂ３（ｔ）に高速フーリエ変換を施したものである。
【００３０】
スペクトル関数Ｃｎ（ω’）における周波数ω’は、周波数変調連続波レーダー１０から特定の距離にある対象物（生体等）の動きの大きさに対応している。すなわち、確認対象である生体が、呼吸動作（呼吸に伴う胸部の往復動作）等、小さな動きを行っている場合には、周波数ω’が低い範囲に、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）のピークが現れる。一方、確認対象である生体が、歩行等、大きな動きを行っている場合には、周波数ω’が高い範囲に、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）のピークが現れる。このため、後述する生体状態判定処理において、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）における、どの周波数帯にどのようなピークが現れるか等を解析することによって、生体がどのような動作を行っているのかを容易に判定することが可能である。
【００３１】
例えば、周波数ω’が所定の周波数以下となる範囲（図４（ｄ）の例では、ω’≦ωＡ’となる範囲）を、呼吸動作を判定するための「呼吸動作判定範囲」と定義するとともに、周波数ω’が所定の周波数以上となる範囲（図４（ｄ）の例では、ω’＞ωＢ’となる範囲）を、呼吸動作よりも大きな動作（大動作）を判定するための「大動作判定範囲」と定義し、これらの呼吸動作判定範囲及び大動作判定範囲における、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）のピークの現れ方等を解析することにより、生体がどのような動作を行っているのかを容易に判定することが可能である。
【００３２】
ここで、呼吸動作判定範囲の上限を規定する周波数ωＡ’をどの程度に設定するかは、特に限定されないが、周波数ωＡ’は、０．２〜０．５Ｈｚに設定すると好ましい。本実施態様の生体状態検出装置において、周波数ωＡ’は、０．４Ｈｚに設定している。また、大動作判定範囲の下限を規定する周波数ωＢ’をどの程度に設定するかも、特に限定されないが、周波数ωＢ’は、０．５〜１．０Ｈｚに設定すると好ましい。周波数ωＢ’は、周波数ωＡ’未満に設定してもよい（呼吸動作判定範囲の上限付近の区間と、大動作判定範囲の下限付近の区間とが重複してもよい）が、通常、周波数ωＡ’以上に設定される。本実施態様の生体状態検出装置においては、周波数ωＢ’を、周波数ωＡ’と同じ値に設定している。
【００３３】
１．２．４  生体状態判定手段
生体状態判定手段２４は、第二次高速フーリエ変換手段２３で求められたスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ又は平均値Ｃａｖｅを、所定の閾値Ｔと比較することによって、少なくとも、検出エリアにおける生体の有無を判定（図２のフロー図のステップ６００における生体状態判定処理を実行）するものとなっている。生体状態判定手段２４は、通常、コンピュータプログラム等により実現される。
【００３４】
本実施態様の生体状態検出装置において、生体状態判定手段２４には、呼吸動作判定処理を行うための呼吸動作判定手段２４ａや、呼吸数検出処理を行うための呼吸数検出手段２４ｂや、呼吸数変化検出処理を行うための呼吸数変化検出手段２４ｃや、大動作判定処理を行うための大動作判定手段２４ｄや、睡眠状態判定処理を行うための睡眠状態判定手段２４ｅや、無呼吸状態判定処理を行うための無呼吸状態判定手段２４ｆや、寝返り動作判定処理を行うための寝返り動作判定手段２４ｇや、退出動作判定処理を行うための退出動作判定手段２４ｈ等、生体状態を具体的に判断等するための各手段が設けられている。これらの手段で実行される具体的な処理については、後述する。
【００３５】
１．３  送信装置
送信装置３０は、演算装置２０における生体状態判定手段２４での判定結果を、遠隔地（例えば、確認対象の高齢者の親族の携帯端末やパソコン、確認対象の高齢者の住所がある自治体のパソコン等）に送信するためのものとなっている。送信装置３０は、斯様な機能を有するのであれば、有線と無線とを問わず、各種の送信機器を用いることができる。
【００３６】
１．４  小括
本発明の生体状態検出装置は、上記の構成によって、一人暮らしの高齢者等、確認対象の生体の状態を検出し、その検出結果を遠隔地に送信することができるものとなっている。
【００３７】
２．  生体状態判定処理
本発明の生体状態検出装置で実行可能な生体状態判定処理の例について具体的に説明する。
【００３８】
２．１  呼吸動作判定処理
本発明の生体状態検出装置では、生体の呼吸動作を判定して検出する呼吸動作判定処理を実行することができる。図３は、呼吸動作判定処理の一例を示したフロー図である。図４は、図３に示すフロー図に従って呼吸動作判定処理を行った場合のビート信号ｆ（ｔ）、スペクトル関数Ａ（ω）、時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【００３９】
呼吸動作判定処理は、図２の基本処理における、生体状態判定処理（ステップＳ６００）の１つの態様として実行される。すなわち、呼吸動作判定処理は、図２の基本処理における第二次高速フーリエ変換処理（ステップＳ５００）が行われた後に実行され、より具体的には、第二次高速フーリエ変換処理によって、図４（ｄ）に示すようなスペクトル関数Ｃｎ（ω’）が取得された状態で実行される。本実施態様の生体状態検出装置において、呼吸動作判定処理は、図３に示すフローに従って実行されるようになっている。
【００４０】
具体的には、図３及び図４（ｄ）のように、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａを取得して（図３のステップＳ６１１）、その最大値Ｃｍａｘ．Ａを所定の閾値ＴＡと比較し（図３のステップＳ６１２）、その最大値Ｃｍａｘ．Ａが所定の閾値ＴＡよりも大きい場合には「呼吸動作あり」と判定する（図３のステップＳ６１３）一方、その最大値Ｃｍａｘ．Ａが所定の閾値ＴＡ以下である場合には「呼吸動作なし」と判定する（図３のステップＳ６１４）することによって、呼吸動作の有無を判定することができる。「呼吸動作あり」の場合には、検出エリアに「生体が存在する」と推定することもできる。
【００４１】
このような比較は、最大値Ｃｍａｘ．Ａの代わりに、他のパラメータを用いても行うことができる。ただし、この場合に用いる他のパラメータは、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の平均値Ｃａｖｅ．Ａ等、最大値Ｃｍａｘ．Ａと相関関係のあるものであるとすると好ましい。これについては、後述する睡眠状態判定処理等においても同様である。
【００４２】
また、上記の閾値ＴＡは、予め設定された初期値を固定した状態で使用してもよいが、自動的に更新されるようにすることもできる。例えば、以下の手順１〜６に基づいて、閾値ＴＡを自動的に更新するようにすることができる。
【００４３】
すなわち、
［手順１］
検出エリアに生体がいない状態のスペクトル関数Ｃｎ（ω’）のプロファイル（バックグラウンドデータ）を、演算装置２０の記憶装置に保存しておく。
［手順２］
呼吸動作判定処理を実際に行って取得された、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａと、この最大値Ｃｍａｘ．Ａをとるときの周波数ω’の値ωｍａｘ．Ａ’（図４（ｄ）を参照）を取得する。
［手順３］
手順１で取得したバックグラウンドデータにおいて、周波数ω’がωｍａｘ．Ａ’であるときのスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の値（以下「バックグラウンド対応値」と呼ぶ。）を取得する。
［手順４］
手順２で取得した最大値Ｃｍａｘ．Ａと、手順３で取得したバックグラウンド対応値との差（以下「バックグラウンド差分値」と呼ぶ。）を取得する。
［手順５］
現在設定されている閾値ＴＡを、手順４で取得されたバックグラウンド差分値と比較する。
［手順６］
手順５の比較において、バックグラウンド差分値が閾値ＴＡよりも大きいと判定された場合には、閾値ＴＡを、そのときのバックグラウンド差分値に基づいて求めた新たな値に書き換える（更新する）。
という手順を経て、閾値ＴＡを自動的に更新することができる。
【００４４】
上記の手順６においては、例えば、バックグラウンド差分値を定数（以下「更新定数」と呼ぶ。）で割った値を、新たな閾値ＴＡとして採用することができる。このとき用いる更新定数は、１よりも大きければ特に限定されない。しかし、更新定数が１を僅かに超える程度であると、「呼吸動作あり」と判定される条件が厳しくなりすぎて、検出エリアの生体が呼吸動作を行っているにもかかわらず、「呼吸動作なし」と判定されてしまう可能性がある。一方、更新定数が大きすぎると、「呼吸動作あり」と判定される条件が緩くなりすぎて、検出エリアで呼吸動作が行われていないにもかかわらず、「呼吸動作あり」と判定されてしまう可能性がある。このため、更新定数は、１．５〜２．５程度とすると好ましく、２前後とするとより好ましい。
【００４５】
また、上記の手順１〜６からなる自動更新手順は、最大値Ｃｍａｘ．Ａを用いて呼吸動作判定処理を行う場合についてのものであるところ、平均値Ｃａｖｅ．Ａを用いて呼吸動作判定処理を行う場合には、上記の手順１〜６における「最大値Ｃｍａｘ．Ａ」を「平均値Ｃａｖｅ．Ａ」で読み替えた自動更新手順を行うことにより、閾値ＴＡを自動的に更新することができる。ただし、この場合には、上記の手順２において、最大値Ｃｍａｘ．Ａをとるときの周波数ω’の値ωｍａｘ．Ａ’を取得する必要はなく、上記の手順３における「バックグラウンド対応値」は、呼吸動作判定範囲におけるバックグラウンドデータの平均値になる。
【００４６】
２．２  呼吸数検出処理
上記の呼吸動作判定処理において、「呼吸動作あり」と判定された場合には、生体の単位時間当たりの呼吸数を求める呼吸数検出処理を実行することもできる。具体的には、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）が最大値Ｃｍａｘ．Ａをとるときの周波数ω’の値ωｍａｘ．Ａ’（図４（ｄ）を参照）が、生体の単位時間当たりの呼吸数に一致すると考えられるため、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）から周波数ωｍａｘ．Ａ’を取得すれば、生体の単位時間当たりの呼吸数を求めることができる。取得した周波数ωｍａｘ．Ａ’は、必要に応じて、所望の単位の呼吸数（例えば、１分間当たりの呼吸数等）に変換する。
【００４７】
２．３  呼吸数変化検出処理
上記の呼吸数検出処理において、単位時間当たりの呼吸数を取得する場合には、以下の呼吸数変化検出処理を実行することにより、呼吸数の変化を検出することも可能である。      
【００４８】
すなわち、生体の単位時間当たりの呼吸数が変化した場合には、時間関数Ｂｎ（ｔ）やスペクトル関数Ｃｎ（ω’）は、図５のように変化する。図５は、呼吸数変化検出処理で「呼吸数が変化した」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【００４９】
このため、上記の呼吸数検出処理を、所定の時間間隔で繰り返し行い、新たに取得した呼吸数を以前に取得した呼吸数（直前に取得した呼吸数等）と比較して、その差を取得し、その差（例えば、図５（ｄ２）における周波数差δω’）が所定の閾値よりも大きくなった場合に、「呼吸数が変化した」と判定する呼吸数変化検出処理を実行することによって、生体の単位時間当たりの呼吸数に変化が生じたことを検出することができる。
【００５０】
２．４  大動作判定処理
また、本発明の生体状態検出装置では、手や足や頭や腰の動作等、生体の呼吸動作よりも大きな動作（大動作）を判定して検出する大動作判定処理を実行することもできる。図６は、大動作判定処理の一例を示したフロー図である。図７は、図６に示すフロー図に従って大動作判定処理を行った場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【００５１】
大動作判定処理も、呼吸動作判定処理と同様、図２の基本処理における、生体状態判定処理（ステップＳ６００）の１つの態様として実行される。すなわち、大動作判定処理も、図２の基本処理における第二次高速フーリエ変換処理（ステップＳ５００）が行われた後に実行され、より具体的には、第二次高速フーリエ変換処理によって、図７（ｄ）に示すようなスペクトル関数Ｃｎ（ω’）が取得された状態で実行される。本実施態様の生体状態検出装置において、大動作判定処理は、図６に示すフローに従って実行されるようになっている。
【００５２】
具体的には、図６及び図７（ｄ）のように、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ｂを取得して（図６のステップＳ６２１）、その最大値Ｃｍａｘ．Ｂを所定の閾値ＴＢと比較し（図６のステップＳ６２２）、その最大値Ｃｍａｘ．Ｂが所定の閾値ＴＢよりも大きい場合には「大動作あり」と判定する（図６のステップＳ６２３）一方、その最大値Ｃｍａｘ．Ｂが所定の閾値ＴＢ以下である場合（例えば、図４（ｄ）のように、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）が閾値ＴＢを超えない場合）には「大動作なし」と判定する（図６のステップＳ６２４）することによって、大動作の有無を判定することができる。「大動作あり」の場合にも、検出エリアに「生体が存在する」と判断することもできる。
【００５３】
このような比較は、最大値Ｃｍａｘ．Ｂの代わりに、他のパラメータを用いても行うことができる。ただし、この場合に用いる他のパラメータは、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の平均値等、最大値Ｃｍａｘ．Ｂと相関関係のあるものであるとすると好ましい。これについては、後述する睡眠状態判定処理等においても同様である。
【００５４】
また、上記の閾値ＴＢは、予め設定された初期値を固定した状態で使用してもよいが、自動的に更新されるようにすることもできる。その場合の自動更新手順については、上記の閾値ＴＡの自動更新手順と略同様のものを採用することができる。
【００５５】
２．５  睡眠状態判定処理
上記の大動作判定処理は、上記の呼吸動作判定処理と組み合わせることによって、生体状態をより細かく分類して判定することができる。例えば、以下で述べる睡眠状態判定処理を実行することにより、生体が起きている状態から睡眠状態となったことを判定することができる。
【００５６】
すなわち、生体が起きているときには、その生体は、呼吸動作を行っていることは勿論のこと、手や足や頭や腰等、身体のいずれかの部分を、継続的又は断続的に動かしている。すなわち、生体が起きているときのスペクトル関数Ｃｎ（ω’）には、図７（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲における最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、大動作判定範囲における最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きい状態が、断続的又は継続的に発生する。
【００５７】
一方、生体が睡眠に入った後（特に深い睡眠状態に入った直後）には、その生体は、呼吸動作を継続して行う一方で、手や足や頭や腰等を大きく動かすことができなくなる。すなわち、生体が深い睡眠状態に入った直後のスペクトル関数Ｃｎ（ω’）には、図４（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲における最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、大動作判定範囲における最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態が、一定時間に亘って連続的に発生する。
【００５８】
したがって、図７（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きい状態から、図４（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態へと遷移し、図４（ｄ）に示す状態が所定時間以上（例えば１〜５分間程度）継続した場合に、生体が「睡眠状態に入った」と判定する睡眠状態判定処理を行うことによって、生体が睡眠状態に入ったことを判定することができる。
【００５９】
２．６  無呼吸状態判定処理
上記の呼吸動作判定処理と大動作判定処理との双方を実行する場合には、以下の無呼吸状態判定処理を実行することにより、生体が呼吸している状態から無呼吸状態になったことを検出することも可能である。
【００６０】
すなわち、検出エリア内にいた生体が検出エリア外に移動する際には、手や足等を動かす必要があるため、大動作判定処理において「大動作あり」と判定される状態が必ず発生すると考えられる。この点、先ほどまでは、呼吸動作判定処理において「呼吸動作あり」と判定されていたのにもかかわらず、大動作判定処理において「大動作あり」と判定されることなく、呼吸動作判定処理において「呼吸動作なし」と判定され、その「呼吸動作なし」の状態が一定時間に亘って連続的に発生した場合には、確認対象の生体は、検出エリア内にいるにもかかわらず、呼吸を行っていない状態、すなわち「無呼吸状態になった」と判定することができる。
【００６１】
したがって、図４（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡよりも大きく、且つ、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢ以下となる状態から、図７（ｄ）に示すように、大動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ｂが閾値ＴＢよりも大きくなる状態を経ることなく、図８（ｄ）に示すように、呼吸動作判定範囲におけるスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の最大値Ｃｍａｘ．Ａが閾値ＴＡ以下となる状態へと遷移し、図８（ｄ）に示す状態が所定時間以上（例えば３０秒〜１分程度）継続した場合に、生体が「無呼吸状態になった」と判定する無呼吸状態判定処理を行うことによって、生体が無呼吸状態になったことを判定することができる。図８は、無呼吸状態判定処理で「無呼吸状態になった」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【００６２】
なお、生体が無呼吸状態になった場合には、生体は、呼吸動作だけでなく、大動作も行わなくなり、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）の状態へ高速フーリエ変換する前の時間関数Ｂｎ（ｔ）の状態においても、図８（ｃ）に示すように平滑なスペクトルを示すようになる。換言すると、生体が無呼吸状態になった場合には、時間関数Ｂｎ（ｔ）の最大値と最小値との差が小さくなる。このため、無呼吸状態判定処理は、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）の代わりに、時間関数Ｂｎ（ｔ）をベースに行うこともできる。
【００６３】
すなわち、図８（ｃ）に示すように、呼吸動作が検出されている状態から、大動作が検出されることなく、呼吸動作が検出されなくなってからの時間関数Ｂｎ（ｔ）の変化を所定時間に亘って監視して、その監視時間範囲内における時間関数Ｂｎ（ｔ）の最大値と最小値との差の最大値δＢｍａｘ．Ｃ（時間関数Ｂｎ（ｔ）の最大振幅）を取得し、その最大振幅δＢｍａｘ．Ｃと所定の閾値ＴＣとを比較して、最大振幅δＢｍａｘ．Ｃが閾値ＴＣよりも小さい場合に、「無呼吸状態になった」と判定することもできる。閾値ＴＣは、予め設定された初期値を固定した状態で使用してもよいが、自動的に更新されるようにすることもできる。
【００６４】
無呼吸状態判定処理を実行するタイミングは、特に限定されないが、上記の睡眠状態判定処理において、生体が「睡眠状態に入った」と判定された後に実行するようにすると好ましい。
【００６５】
２．７  寝返り動作判定処理
上記の呼吸動作判定処理と大動作判定処理との双方を実行する場合であって、上記の睡眠状態判定処理も実行する場合には、以下の寝返り動作判定処理を実行することにより、睡眠状態にある生体の寝返り動作を検出することも可能である。
【００６６】
すなわち、睡眠状態にある生体が寝返りをした場合には、図４（ｄ）に示すように、呼吸動作が検出されて、且つ、大動作が検出されない状態から、図７（ｄ）に示すように、大動作が検出された後、再び、図４（ｄ）に示すように、呼吸動作が検出されて、且つ、大動作が検出されない状態に戻り、その後、その状態が一定時間以上維持される。このとき、時間関数Ｂｎ（ｔ）は、図９（ｃ）のように変化する。図９は、寝返り動作判定処理で「寝返りした」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）の一例を示した図である。
【００６７】
したがって、上記の睡眠状態判定処理において、「睡眠状態に入った」と判定された後に、上記の大動作判定処理において、「大動作あり」と判定された場合において、「大動作あり」と判定されてから所定時間（例えば１０〜３０秒間程度）が経過した後に、呼吸動作判定処理及び大動作判定処理を実行し、その呼吸動作判定処理及び大動作判定処理において、「呼吸動作あり」及び「大動作なし」と判定されて、その後、その状態が所定時間（例えば１〜５分間程度）継続した場合に、「寝返り動作あり」と判定する寝返り動作判定処理を行うことにより、生体が寝返りを行ったことを検出することができる。
【００６８】
この寝返り動作判定処理では、「睡眠状態に入った」と判定された後、「大動作あり」と判定されてから所定時間が経過した後に実行される呼吸動作判定処理及び大動作判定処理で、「呼吸動作あり」及び「大動作あり」と判定された場合には、生体が「目を覚ました」と判定するようにすることもできる。
【００６９】
２．８  退出動作判定処理
上記の呼吸動作判定処理と大動作判定処理との双方を実行する場合には、以下の退出動作判定処理を実行することにより、検出エリアにいた生体が、検出エリアから退出したことを検出することも可能である。
【００７０】
すなわち、既に述べたように、検出エリア内にいた生体が検出エリア外に移動する際には、手や足等を動かす必要があるため、大動作判定処理において「大動作あり」と判定される状態が必ず発生する。加えて、生体が検出エリアから退出すると、検出エリアには生体がいなくなるわけであるから、生体が検出エリアから退出した後には、図１０（ｄ）に示すように、呼吸動作も大動作も検出されない状態となる。図１０は、退出動作判定処理で「退出した」と判定される場合の時間関数Ｂｎ（ｔ）及びスペクトル関数Ｃｎ（ω’）の一例を示した図である。
【００７１】
このため、先ほどまでは、大動作判定処理において「大動作あり」と判定されていたのにもかかわらず、その直後に、「呼吸動作なし」と判定され、その状態が一定時間（例えば３０秒〜１分間程度）に亘って連続的に発生した場合には、確認対象の生体は、検出エリアから「退出した」と判定する退出動作判定処理を行うことにより、生体の退出動作を検出することができる。
【００７２】
なお、既に述べた無呼吸状態と同様、生体が検出エリアから退出した場合にも、時間関数Ｂｎ（ｔ）は、図１０（ｃ）に示すように平滑なスペクトルを示すようになる。換言すると、生体が検出エリアから退出した場合には、時間関数Ｂｎ（ｔ）の最大値と最小値との差が小さくなる。このため、無呼吸状態判定処理は、上記の無呼吸状態判定処理と同様、スペクトル関数Ｃｎ（ω’）の代わりに、時間関数Ｂｎ（ｔ）をベースに行うこともできる。
【００７３】
２．９  進入動作判定処理
上記の呼吸動作判定処理と大動作判定処理との双方を実行する場合には、上記の退出動作判定処理と時系列を逆にした進入判定処理を実行することにより、検出エリア外にいた生体が、検出エリア内に進入したことを検出することも可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１０    周波数変調連続波レーダー
２０    演算装置
２１    第一次高速フーリエ変換手段
２２    時間関数取得手段
２３    第二次高速フーリエ変換手段
２４    生体状態判定手段
２４ａ  呼吸動作判定手段
２４ｂ  呼吸数検出手段
２４ｃ  呼吸数変化検出手段
２４ｄ  大動作判定手段
２４ｅ  睡眠状態判定手段
２４ｆ  無呼吸状態判定手段
２４ｇ  寝返り動作判定手段
２４ｈ  退出動作判定手段
３０    送信装置
【図１】
2018157870.tif 000003
【図２】
2018157870.tif 000004
【図３】
2018157870.tif 000005
【図４】
2018157870.tif 000006
【図５】
2018157870.tif 000007
【図６】
2018157870.tif 000008
【図７】
2018157870.tif 000009
【図８】
2018157870.tif 000010
【図９】
2018157870.tif 000011
【図１０】
2018157870.tif 000012