(57)【要約】【課題】物体の大きさ、形状、または動きなどに関わらず、物体または物体の動きの識別精度を維持することができる信号処理システム、及びプログラムを提供する。【解決手段】信号処理システム２は、周波数分析部２３と、信号強度処理部２４と、物体認識部２６１と、時間設定部２５と、を備える。そして、信号強度処理部２４は、対象バンク毎のバンク信号に対して、信号強度を平滑する平滑化処理、及び信号強度を規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、対象バンク毎の規格化強度を求める。物体認識部２６１は、対象バンク毎の規格化強度により物体または物体の動きを識別する認識処理を行う。時間設定部２５は、時間窓の時間長さを可変に設定することができる。そして、信号強度処理部２４は、バンク信号に対して時間窓を所定のスライド時間ずつずらす毎に平滑化処理（第２平滑化処理）を実行する。【選択図】図１
2019191131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体で反射した無線信号を受信するセンサからセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンクのそれぞれにおける前記センサ信号の強度を信号強度として求める周波数分析部と、
前記複数のフィルタバンクのうち少なくとも２つのフィルタバンクをそれぞれ対象バンクとし、前記対象バンク毎の前記信号強度の時間変化を表すバンク信号に適用した時間窓内において前記信号強度を平滑する平滑化処理、及び前記信号強度を規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、前記対象バンク毎の前記センサ信号の規格化強度を求める信号強度処理部と、
前記対象バンク毎の前記規格化強度から決まる前記センサ信号の周波数分布、また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または前記物体の動きを識別する認識処理を行う認識部と、
前記時間窓の時間長さを可変に設定することができる時間設定部と、を備え、
前記信号強度処理部は、前記バンク信号に対して前記時間窓を所定のスライド時間ずつずらす毎に前記平滑化処理を実行する
ことを特徴とする信号処理システム。
【請求項２】
前記認識部が前記物体を誤って認識する誤認識を低減するための誤認識防止処理部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１記載の信号処理システム。
【請求項３】
前記誤認識防止処理部は、信号成分抽出部と、外乱判断部と、を有し、
前記信号成分抽出部は、前記対象バンク毎の前記規格化強度から前記物体の動きに起因した信号成分を求め、
前記外乱判断部は、前記信号成分の単位時間当たりの変動の大きさが、前記少なくとも２つの対象バンクのうち少なくとも１つの対象バンクにおいて所定値以上または所定値以下である場合、前記認識部による前記認識処理を禁止する、もしくは前記認識部による前記認識処理の結果を無効とする
ことを特徴とする請求項２記載の信号処理システム。
【請求項４】
前記誤認識防止処理部は、背景信号除去部を有し、
前記認識部は、前記物体または前記物体の動きを識別した場合、前記対象バンク毎の前記規格化強度から決まる前記センサ信号の周波数分布の特徴と、前記周波数分布の時間的な継続性の特徴と、の少なくとも一方により定常的な背景信号をさらに識別し、
前記背景信号除去部は、前記対象バンク毎の信号から前記背景信号を除去する
ことを特徴とする請求項２または３記載の信号処理システム。
【請求項５】
前記誤認識防止処理部は、レベル設定部と、パラメータ調整部と、を有し、
前記レベル設定部は、前記認識処理の識別対象に対する検知感度の高低を示す感度レベルを設定し、
前記パラメータ調整部は、前記検知感度を調整するパラメータを変化させるように構成され、前記感度レベルが高い場合、前記検知感度が高くなるように前記パラメータを設定し、前記感度レベルが低い場合、前記検知感度が低くなるように前記パラメータを設定する
ことを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の信号処理システム。
【請求項６】
前記認識部は、予め決められた所定期間に含まれる前記対象バンク毎の前記規格化強度の特徴に基づいて前記物体または前記物体の動きを識別する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の信号処理システム。
【請求項７】
前記認識部は、前記周波数分布に基づいて前記認識処理を行う場合、前記対象バンクにおける前記規格化強度の時間変化を表す信号に特定の周波数成分が含まれるか否かを、前記規格化強度の特徴とする
ことを特徴とする請求項６記載の信号処理システム。
【請求項８】
前記認識部は、前記周波数分布に基づいて前記認識処理を行う場合、前記所定期間に含まれる前記対象バンク毎の前記規格化強度のうち、少なくとも１つの規格化強度が少なくとも１つの閾値を横切って変化した回数を、前記規格化強度の特徴とする
ことを特徴とする請求項６記載の信号処理システム。
【請求項９】
前記物体または前記物体の動きを識別することができる検知エリアの大きさまたは範囲を設定するエリア設定部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の信号処理システム。
【請求項１０】
前記物体の移動状態または前記物体の変動状態を識別する移動識別部をさらに備え、
前記センサは、前記無線信号を送信波として送信し、前記物体で反射した前記無線信号を反射波として受信し、
前記移動識別部は、前記物体の移動または変動により生じる前記送信波と前記反射波との間の位相差の時間変化、または前記センサ信号に基づいて求めた前記物体までの距離の時間変化を用いて、前記移動状態または前記変動状態を識別する
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の信号処理システム。
【請求項１１】
前記スライド時間は、前記時間窓の前記時間長さより小さい
ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の信号処理システム。
【請求項１２】
コンピュータシステムを、
物体で反射した無線信号を受信するセンサからセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンクのそれぞれにおける前記センサ信号の強度を信号強度として求める周波数分析部と、
前記複数のフィルタバンクのうち少なくとも２つのフィルタバンクをそれぞれ対象バンクとし、前記対象バンク毎の前記信号強度の時間変化を表すバンク信号に適用した時間窓内において前記信号強度を平滑する平滑化処理、及び前記信号強度を規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、前記対象バンク毎の前記センサ信号の規格化強度を求める信号強度処理部と、
前記対象バンク毎の前記規格化強度から決まる前記センサ信号の周波数分布、また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または前記物体の動きを識別する認識処理を行う認識部と、
前記時間窓の時間長さを可変に設定することができる時間設定部と、して機能させ、
前記信号強度処理部は、前記バンク信号に対して前記時間窓を所定のスライド時間ずつずらす毎に前記平滑化処理を実行する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、信号処理システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、アクティブ型のセンサから出力されるセンサ信号を複数の周波数帯域に分割し、周波数帯域毎のセンサ信号を閾値とそれぞれ比較することにより、検知エリア内の検知対象物の存否を判定する物体検知装置が提供されている（例えば特許文献１参照）。特許文献１の検知対象物は、人体または車両等の移動体である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【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】
【０００４】
検知対象となる物体（検知対象物）の大きさ、形状、または動きなどが特定の大きさ、形状、または動きなどに予め決まっている場合、信号処理システム（物体検知装置）は、物体を比較的容易に識別できる。
【０００５】
しかしながら、物体の大きさ、形状、または動きなどが特定の大きさ、形状、または動きなどに予め決まっていない場合、物体の大きさ、形状、または動きなどによっては識別精度が低下することがあった。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、物体の大きさ、形状、または動きなどに関わらず、物体または物体の動きの識別精度を維持することができる信号処理システム、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る信号処理システムは、周波数分析部と、信号強度処理部と、認識部と、時間設定部と、を備える。前記周波数分析部は、物体で反射した無線信号を受信するセンサからセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンクのそれぞれにおける前記センサ信号の強度を信号強度として求める。前記信号強度処理部は、前記複数のフィルタバンクのうち少なくとも２つのフィルタバンクをそれぞれ対象バンクとする。前記信号強度処理部は、前記対象バンク毎の前記信号強度の時間変化を表すバンク信号に適用した時間窓内において前記信号強度を平滑する平滑化処理、及び前記信号強度を規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、前記対象バンク毎の前記センサ信号の規格化強度を求める。前記認識部は、前記対象バンク毎の前記規格化強度から決まる前記センサ信号の周波数分布、また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または前記物体の動きを識別する認識処理を行う。前記時間設定部は、前記時間窓の前記時間長さを可変に設定することができる。そして、前記信号強度処理部は、前記バンク信号に対して前記時間窓を所定のスライド時間ずつずらす毎に前記平滑化処理を実行する。
【０００８】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムを、周波数分析部と、信号強度処理部と、認識部と、時間設定部と、して機能させる。前記周波数分析部は、物体で反射した無線信号を受信するセンサからセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンクのそれぞれにおける前記センサ信号の強度を信号強度として求める。前記信号強度処理部は、前記複数のフィルタバンクのうち少なくとも２つのフィルタバンクをそれぞれ対象バンクとする。前記信号強度処理部は、前記対象バンク毎の前記信号強度の時間変化を表すバンク信号に適用した時間窓内において前記信号強度を平滑する平滑化処理、及び前記信号強度を規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、前記対象バンク毎の前記センサ信号の規格化強度を求める。前記認識部は、前記対象バンク毎の前記規格化強度から決まる前記センサ信号の周波数分布、また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または前記物体の動きを識別する認識処理を行う。前記時間設定部は、前記時間窓の前記時間長さを可変に設定することができる。そして、前記信号強度処理部は、前記バンク信号に対して前記時間窓を所定のスライド時間ずつずらす毎に前記平滑化処理を実行する。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように、本発明では、物体の大きさ、形状、または動きなどに関わらず、物体の識別精度を維持することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態におけるセンサと信号処理システムとを備えた検知システムを示すブロック図である。
【図２】図２Ａは、同上の信号処理システムにおける平滑化処理を示す説明図である。図２Ｂは、同上の第１平滑化処理を示す説明図である。図２Ｃは、同上の第２平滑化処理を示す説明図である。
【図３】図３Ａは、同上の信号処理システムにおける規格化前の信号強度を示す説明図である。図３Ｂは、同上の規格化後の信号強度を示す説明図である。
【図４】図４は、同上の信号処理システムにおける時間窓の設定を示す説明図である。
【図５】図５Ａは、同上の信号処理システムにおける信号強度の各波形を示す波形図である。図５Ｂは、同上の規格化強度の各波形を示す波形図である。
【図６】図６Ａは、同上の信号処理システムにおける検知エリア内の第１状況下での規格化強度の波形を示す波形図である。図６Ｂは、同上の検知エリア内の第２状況下での規格化強度の波形を示す波形図である。図６Ｃは、同上の検知エリア内の第３状況下での規格化強度の波形を示す波形図である。
【図７】図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃは、同上の信号処理システムにおける主成分分析による認識処理の説明図である。
【図８】図８は、同上の信号処理システムにおける重回帰分析による認識処理の説明図である。
【図９】図９は、同上の信号処理システムにおける規格化強度を示す波形図である。
【図１０】図１０Ａは、同上の信号処理システムにおける出力信号の波形図である。図１０Ｂは、同上の出力信号の別の波形図である。
【図１１】図１１は、同上の信号処理システムにおける規格化強度の説明図である。
【図１２】図１２は、同上の信号処理システムにおける規格化強度の別の説明図である。
【図１３】図１３は、同上の信号処理システムにおける規格化強度の別の説明図である。
【図１４】図１４は、同上の信号処理システムにおける規格化強度の別の説明図である。
【図１５】図１５Ａ、図１５Ｂは、同上の信号処理システムにおける信号強度を示す説明図である。
【図１６】図１６は、同上の信号処理システムにおける信号強度を示す説明図である。
【図１７】図１７は、同上の信号処理システムが具備するステートマシンの基本動作を示す説明図である。
【図１８】図１８は、同上の信号処理システムが具備するステートマシンの動作を示す説明図である。
【図１９】図１９は、同上のセンサの動作を示す説明図である。
【図２０】図２０Ａ、図２０Ｂ、図２０Ｃは、同上の信号処理システムの位相差波形を示す波形図であり、図２０Ａ、図２０Ｂ、図２０Ｃのそれぞれは、動作条件が互いに異なる場合の各波形を示す。
【図２１】図２１は、同上の信号処理システムの概略動作を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、同上の信号処理システムの第２平滑化処理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】
【００１１】
以下の実施形態は、一般に、信号処理システム、及びプログラムに関する。より詳細には、物体で反射された無線信号（反射波）を受信するセンサからのセンサ信号を信号処理する信号処理システム、及びプログラムに関する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の実施形態の一例にすぎない。本発明は、以下の実施形態に限定されず、本発明の効果を奏することができれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
【００１２】
図１は、本実施形態の検知システム３の構成を示す。検知システム３は、センサ１と、信号処理システム２とを備える。センサ１は、検知エリア内に電波（送信波）を送信し、検知エリア内の物体で反射された電波（反射波）を受信して、物体または物体の動きに応じたセンサ信号を出力する電波式のセンサである。信号処理システム２は、センサ１から出力されるセンサ信号を信号処理することで、検知エリア内の物体または物体の動きを認識する。なお、「物体または物体の動きを認識する」とは、検知エリア内の物体が検知対象の物体（検知対象物）であるか否かを判定（識別）すること、または検知エリア内の物体の動きが検知対象の物体の動き（検知対象事象）であるか否かを判定（識別）することに相当する。検知対象物は、例えば人、または人の手などである。検知対象事象は、例えば、人の移動、または人の呼吸などである。なお、検知対象物及び検知対象事象は、特定の検知対象物及び検知対象事象に限定されない。
【００１３】
以下、検知システム３の構成について詳述する（図１参照）。
【００１４】
センサ１は、送信アンテナから送信波（電波）を送信し、送信波の周波数、送信タイミング等を制御する。送信波は、１０ＧＨｚ〜３０ＧＨｚの準ミリ波であることが好ましい。送信波は、例えば、周波数の値が２４．１５ＧＨｚの準ミリ波であることが好ましい。なお、送信波は、準ミリ波に限らず、ミリ波、マイクロ波でもよい。また、送信波の周波数の値は、特に限定するものではない。
【００１５】
センサ１は、受信アンテナを介して、検知エリア内の物体で反射された反射波を受信する。センサ１は、反射波の受信強度が予め決められた検知閾値以上であれば、センサ１から物体までの距離に対応したセンサ信号を出力する。センサ１から出力されるセンサ信号は、物体または物体の動きに対応するアナログの時間領域の信号である。
【００１６】
センサ１の一例として、ドップラセンサがある。ドップラセンサは、所定周波数の送信波を検知エリアに向けて送信し、検知エリア内の物体で反射された反射波を受信し、送信した送信波と受信した反射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。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、ドップラ効果によって反射波の周波数がシフトする。
【００１７】
信号処理システム２は、増幅部２１、Ａ／Ｄ変換部２２、周波数分析部２３、信号強度処理部２４、時間設定部２５、認識部２６、データベース２６０、及び出力部２７を主構成として備える。さらに、信号処理システム２は、誤認識防止処理部２８、エリア設定部２９１、及び移動識別部２９２を備えることが好ましい。
【００１８】
本実施形態の信号処理システム２は１つの信号処理装置で構成されているが、信号処理システム２は、複数の装置で構成されてもよい。例えば、信号処理システム２は、第１装置、第２装置、及び第３装置で構成されてもよい。この場合、第１装置は、増幅部２１及びＡ／Ｄ変換部２２を有する。第２装置は、周波数分析部２３、信号強度処理部２４、時間設定部２５、誤認識防止処理部２８の一部、エリア設定部２９１、及び移動識別部２９２を有する。第３装置は、認識部２６、データベース２６０、出力部２７、及び誤認識防止処理部２８の一部を有する。第１装置、第２装置、及び第３装置は、有線通信（有線ＬＡＮ、専用線通信）、または無線通信（無線ＬＡＮ、小電力無線など）によって互いに信号を授受する。なお、信号処理システム２が複数の装置で構成される場合、装置の数、及び各装置への各部の割り当て構成などは、特定の形態に限定されない。
【００１９】
信号処理システム２は、コンピュータシステムを具備しており、コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。そして、メモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本実施形態における周波数分析部２３、信号強度処理部２４、時間設定部２５、認識部２６、誤認識防止処理部２８、エリア設定部２９１、及び移動識別部２９２の各機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよいし、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１乃至複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
【００２０】
増幅部２１は、センサ１からアナログの時間領域のセンサ信号を受け取り、センサ信号を増幅する増幅処理を行う。増幅部２１は、例えば、オペアンプを用いた増幅器を有する。Ａ／Ｄ変換部２２は、増幅部２１によって増幅されたアナログの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。
【００２１】
周波数分析部２３は、ディジタル信号処理によって、Ａ／Ｄ変換部２２から出力される時間領域のセンサ信号を、周波数領域のセンサ信号に変換する直交変換を実行する。具体的に図２Ａに示すように、周波数分析部２３は、周波数領域のセンサ信号から、周波数帯域の異なる複数の周波数ビン（frequency bin）５ｂのそれぞれに対応する信号を抽出する。そして、周波数分析部２３は、周波数軸方向に連続する所定数（図２Ａでは５個）の周波数ビン５ｂを１つのフィルタバンク５ａとすることで、複数のフィルタバンク５ａをフィルタバンク群として設定する。すなわち、周波数分析部２３は、周波数領域のセンサ信号から、周波数帯域の異なる複数のフィルタバンク５ａのそれぞれに対応する信号を抽出して、フィルタバンク５ａのそれぞれにおけるセンサ信号の強度を信号強度として求めるフィルタバンク処理を行う。各フィルタバンク５ａの分解能は、周波数ビン５ｂの幅（図２Ａ中のΔｆ）によって決まる。なお、フィルタバンク５ａを構成する周波数ビン５ｂの数は５個以外であってもよく、特定の個数に限定されない。また、フィルタバンク群は、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク５ａで構成されるが、フィルタバンク５ａの個数は特定の個数に限定されない。また、フィルタバンク５ａ毎に、フィルタバンク５ａを構成する周波数ビン５ｂの数が異なっていてもよい。
【００２２】
本実施形態の周波数分析部２３は、離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）の機能を有する。そして、周波数分析部２３は、Ａ／Ｄ変換部２２から出力される時間領域のセンサ信号を、ＤＣＴによって周波数領域のセンサ信号に変換するＤＣＴ処理を行う。この場合、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。
【００２３】
また、周波数分析部２３が実行する直交変換は、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、周波数分析部２３が実行する直交変換は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。
【００２４】
信号強度処理部２４は、平滑化部２４１と、規格化部２４２とを有する。そして、信号強度処理部２４は、フィルタバンク５ａ毎の信号強度を周波数分析部２３から取得し、取得した信号強度に対して平滑化処理（第１平滑化処理及び第２平滑化処理）及び規格化処理を施す信号強度処理を行う。
【００２５】
平滑化部２４１は、第１平滑化処理及び第２平滑化処理を実行できる。第１平滑化処理は、フィルタバンク５ａ毎に、各周波数ビン５ｂの信号強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑化することで、フィルタバンク５ａ毎の信号強度を求める。第２平滑化処理は、フィルタバンク５ａ毎に、信号強度を時間領域（時間軸方向）において平滑化する。平滑化部２４１は、第１平滑化処理及び第２平滑化処理を実行することによって、センサ信号に含まれる雑音（暗雑音、または周囲で発生する雑音）の影響を低減することができる。
【００２６】
第１平滑化処理は、平滑化部２４１に設けられた平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、または荷重メジアンフィルタなどによって実現される。図２Ａ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について、時刻ｔ１における５個の周波数ビン５ｂの各信号強度がｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４及びｓ５であるとする。そして、第１平滑化処理が平均値フィルタによって実現された場合、１番目のフィルタバンク５ａについて、第１の平滑化処理を施された信号強度をｍ１１（図２Ｂ参照）とすると、ｍ１１は以下の式１で求められる。
ｍ１１＝（ｓ１＋ｓ２＋ｓ３＋ｓ４＋ｓ５）／５    ………（式１）
同様に、周波数の低い方から順に数えて２番目−５番目のフィルタバンク５ａの各信号強度は、図２Ｂに示すように、それぞれｍ２１、ｍ３１、ｍ４１、及びｍ５１となる。つまり、本実施形態では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ｔｉ（ｉは整数であり、サンプル番号を表す）において第１の平滑化処理を施されたｊ（ｊは自然数）番目のフィルタバンク５ａの信号強度を、信号強度ｍｊｉと表している。
【００２７】
第２平滑化処理は、平滑化部２４１に設けられた平均値フィルタ、荷重平均フィルタ、メジアンフィルタ、または荷重メジアンフィルタなどによって実現される。例えば、第２平滑化処理が平均値フィルタによって実現された場合、平滑化部２４１は、図２Ｃに示すように、フィルタバンク５ａのそれぞれにおいて時間軸方向に並ぶ複数（例えば３つ）のサンプル（複数の時刻）の各信号強度ｍｊｉを時間窓Ｗ（図４参照）によって抽出する。そして、平滑化部２４１は、フィルタバンク５ａのそれぞれについて複数サンプルの各信号強度ｍｊｉの平均値を求め、求めた平均値を当該フィルタバンク５ａにおける第２平滑化処理後の信号強度ｍｊとする。つまり、本実施形態では、説明の便宜上、ｊ番目のフィルタバンク５ａにおいて、第１平滑化処理及び第２平滑化処理を施された信号強度を、ｍｊと表している。
【００２８】
１番目のフィルタバンク５ａについて、第２平滑化処理を施された信号強度をｍ１とすると、ｍ１は以下の式２で求められる（図２Ｃ、図３Ａ参照）。
ｍ１＝（ｍ１０＋ｍ１１＋ｍ１２）／３    ………（式２）
となる。
【００２９】
図２Ｃでは、時刻ｔ１（サンプル番号ｉ＝１）の信号強度ｍ１１に対して第２平滑化処理を施している。この場合、時刻ｔ０，ｔ１，ｔ２，………（サンプル番号ｉ＝０，１，２，………）の順に時間軸方向に経過している。そして、１番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ１０，ｍ１１，ｍ１２，………は、１番目のフィルタバンク５ａにおけるバンク信号Ｙ１に含まれる各サンプル値である。バンク信号Ｙ１は、１番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ１ｉの時間変化を表す。すなわち、本実施形態では、時刻ｔ０（サンプル番号ｉ＝０）の信号強度ｍ１０、時刻ｔ１（サンプル番号ｉ＝１）の信号強度ｍ１１、時刻ｔ２（サンプル番号ｉ＝２）の信号強度ｍ１２の平均値を、時刻ｔ１の信号強度ｍ１１に対する第２平滑化処理の結果とする。なお、ｊ番目のフィルタバンク５ａのバンク信号は、Ｙｊと表される。
【００３０】
同様に、２番目〜５番目のフィルタバンク５ａの各信号強度ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５は、以下の式３−式６で求められる（図２Ｃ、図３Ａ参照）。
ｍ２＝（ｍ２０＋ｍ２１＋ｍ２２）／３    ………（式３）
ｍ３＝（ｍ３０＋ｍ３１＋ｍ３２）／３    ………（式４）
ｍ４＝（ｍ４０＋ｍ４１＋ｍ４２）／３    ………（式５）
ｍ５＝（ｍ５０＋ｍ５１＋ｍ５２）／３    ………（式６）
この場合、２番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ２０，ｍ２１，ｍ２２，………は、２番目のフィルタバンク５ａにおけるバンク信号Ｙ２に含まれる各サンプル値である。また、３番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ３０，ｍ３１，ｍ３２，………は、３番目のフィルタバンク５ａにおけるバンク信号Ｙ３に含まれる各サンプル値である。また、４番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ４０，ｍ４１，ｍ４２，………は、４番目のフィルタバンク５ａにおけるバンク信号Ｙ４に含まれる各サンプル値である。また、５番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ５０，ｍ５１，ｍ５２，………は、５番目のフィルタバンク５ａにおけるバンク信号Ｙ５に含まれる各サンプル値である。
【００３１】
バンク信号Ｙ２は、２番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ２ｉの時間変化を表し、バンク信号Ｙ３は、３番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ３ｉの時間変化を表す。また、バンク信号Ｙ４は、４番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ４ｉの時間変化を表し、バンク信号Ｙ５は、５番目のフィルタバンク５ａにおける信号強度ｍ５ｉの時間変化を表す。
【００３２】
なお、本実施形態の平滑化部２４１は、全てのフィルタバンク５ａのうち、認識部２６が有する後述の物体認識部２６１が認識処理に利用する少なくとも２つのフィルタバンク５ａに対してのみ、上述の第１平滑化処理及び第２平滑化処理を施す。以降、全てのフィルタバンク５ａのうち、物体認識部２６１が認識処理に利用するフィルタバンク５ａをそれぞれ対象バンク５ａと称す。すなわち、平滑化部２４１は、全てのフィルタバンク５ａのうち、対象バンク５ａに対してのみ上述の第１平滑化処理及び第２平滑化処理を施す。対象バンク５ａは、全てのフィルタバンク５ａのうち一部のフィルタバンク５ａであってもよく、または全てのフィルタバンク５ａを対象バンク５ａとしてもよい。
【００３３】
規格化部２４２は、上述の対象バンク５ａの各信号強度ｍｊの総和で、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊをそれぞれ規格化し、各対象バンク５ａの規格化強度ｎｊをそれぞれ求める。本実施形態では、ｊ番目のフィルタバンク５ａの規格化強度を、ｎｊと表している。
【００３４】
例えば、フィルタバンク５ａの総数が１６個であり、対象バンク５ａが、周波数の低い方から順に数えて１−５番目の５個のみであるとする。時刻ｔ１（サンプル番号ｉ＝１）における１番目の対象バンク５ａの信号強度ｍ１（図３Ａ参照）が規格化された場合、規格化強度ｎ１は、以下の式７で求められる（図３Ｂ参照）。
ｎ１＝ｍ１／（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）    ………（式７）
同様に、２番目〜５番目の対象バンク５ａの各信号強度ｍ２−ｍ５（図３Ａ参照）がそれぞれ規格化された場合、規格化強度ｎ２，ｎ３，ｎ４，ｎ５は、以下の式８−式１１でそれぞれ求められる（図３Ｂ参照）。
ｎ２＝ｍ２／（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）    ………（式８）
ｎ３＝ｍ３／（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）    ………（式９）
ｎ４＝ｍ４／（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）    ………（式１０）
ｎ５＝ｍ５／（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５）    ………（式１１）
また、規格化部２４２は、対象バンク５ａの各信号強度ｍｊの総和で、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊをそれぞれ規格化する場合、信号強度ｍｊそれぞれの対数値を用いてもよい。この場合、規格化部２４２は、信号強度ｍｊのそれぞれをリニアスケールの値から対数スケールの値（対数値）に変換する対数変換を行う。そして、規格化部２４２は、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊの対数値から対象バンク５ａの各信号強度ｍｊの総和の対数値を減算する対数スケール上の減算処理によって、規格化処理を行うことができる。一方、規格化処理がリニアスケール上で行われる場合、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊを対象バンク５ａの各信号強度ｍｊの総和で除する除算処理が必要なる。すなわち、規格化部２４２は、信号強度ｍｊそれぞれの対数値を規格化処理に用いることで、規格化処理に要する演算負荷を減らすことができる。
【００３５】
なお、規格化部２４２は、全てのフィルタバンク５ａの各信号強度ｍｊの総和で、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊをそれぞれ規格化し、各対象バンク５ａの規格化強度ｎｊをそれぞれ求めてもよい。
【００３６】
また、平滑化部２４１の平滑化処理、及び規格化部２４２の規格化処理は、上述のように平滑化処理の後に規格化処理を実行してもよいし、または規格化処理の後に平滑化処理を実行してもよい。すなわち、平滑化部２４１は、各フィルタバンク５ａの信号強度ｍｊｉを平滑化する機能を有し、規格化部２４２は、各フィルタバンク５ａの信号強度ｍｊｉを規格化する機能を有する。
【００３７】
認識部２６は、物体認識部２６１、及び背景認識部２６２を備える。
【００３８】
そして、物体認識部２６１は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布、または規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の成分比との少なくとも一方により検知エリア内の検知対象物または検知対象事象を識別する認識処理を行う。
【００３９】
検知エリア内の物体が検知対象物である場合、規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布及びセンサ信号の成分比は、検知エリア内の物体が検知対象物以外である場合の周波数分布及びセンサ信号の成分比とはそれぞれ異なる傾向になる。また、検知エリア内の物体の動きが検知対象事象である場合、規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布及びセンサ信号の成分比は、検知エリア内の物体の動きが検知対象事象以外である場合の周波数分布及びセンサ信号の成分比とは異なる傾向になる。そこで、物体認識部２６１は、各対象バンク５ａにおける規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布または成分比に基づいて、検知対象物または検知対象事象を識別する認識処理を行う。そして、本実施形態の信号処理システム２は、平滑化処理及び規格化処理を行うことによって、センサ信号に含まれる雑音（暗雑音、または周囲で発生する雑音）の影響を低減しており、高い認識精度を得ることができる。ここにおいて、認識は、識別、分類、検知、及び判定を含む概念である。
【００４０】
物体認識部２６１に入力されるセンサ信号の周波数分布及び成分比は、所定の複数のフィルタバンク５ａを通過した信号を平滑化及び規格化した規格化強度ｎｊから決まる。そして、センサ信号の周波数分布及び成分比は、互いに異なる複数の物体のそれぞれ、または互いに異なる複数の物体の動きのそれぞれに対して、統計的に互いに異なる。そして、信号処理システム２が平滑化及び規格化した規格化強度ｎｊを用いることで、互いに異なる複数の物体、または互いに異なる複数の物体の動きに対するセンサ信号の周波数分布及び成分比の統計的な差異がさらに強調される。したがって、本実施形態の信号処理システム２は、検知対象物以外の物体に起因した誤認識、及び検知対象物以外の物体の動きに起因した誤認識を低減することが可能となる。この結果、誤認識を低減することが可能となる。
【００４１】
さらに、信号処理システム２は、時間設定部２５を備えている。時間設定部２５は、上述の第２平滑化処理において用いる時間窓Ｗ（図４参照）の時間長さの値を設定する。なお、図４では、複数の時間窓Ｗを区別するために、Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，………の各符号を用いる。
【００４２】
平滑化部２４１は、フィルタバンク５ａのそれぞれにおいて時間軸方向の複数サンプルの各信号強度ｍｊｉを抽出する。そして、平滑化部２４１は、フィルタバンク５ａのそれぞれについて複数サンプルの各信号強度ｍｊｉの平均値を求め、求めた平均値を当該フィルタバンク５ａにおける第２平滑化処理後の信号強度ｍｊとする。このとき、平滑化部２４１は、バンク信号Ｙ１−Ｙ５に対して時間窓Ｗをそれぞれ適用することで、バンク信号Ｙ１−Ｙ５から複数サンプルの各信号強度ｍｊｉをそれぞれ抽出する。
【００４３】
そして、時間設定部２５は、時間窓Ｗの時間長さの値を窓設定値Ｔａ（図４参照）として任意の値に設定することで、時間窓Ｗの時間長さを可変とすることができる。時間設定部２５が窓設定値Ｔａを大きくした場合、時間窓Ｗの時間長さは長くなり、１回の第２平滑化処理のために抽出される信号強度ｍｊｉのサンプル数は多くなる。また、時間設定部２５が窓設定値Ｔａを小さくした場合、時間窓Ｗの時間長さは短くなり、１回の第２平滑化処理のために抽出される信号強度ｍｊｉのサンプル数は少なくなる。
【００４４】
時間設定部２５は、検知対象物または検知対象事象に応じて窓設定値Ｔａを自動設定する自動設定機能、及びユーザの操作によって指示された値に窓設定値Ｔａを設定する手動設定機能の少なくとも一方を有している。
【００４５】
時間設定部２５の自動設定機能は、例えば以下の設定処理を行う。
【００４６】
まず、信号処理システム２の動作モードがデータ収集モードに設定される。周波数分析部２３は、検知エリアに検知対象物または検知対象事象がある場合に時間領域のセンサ信号を取得し、周波数領域のセンサ信号に変換する。そして、時間設定部２５は、周波数領域のセンサ信号に基づいて、検知対象物または検知対象事象に対応するセンサ信号に含まれる周波数成分を解析する。時間設定部２５は、センサ信号に含まれる周波数成分のうち、支配的な周波数成分が比較的高い場合、窓設定値Ｔａを比較的小さくする。また、時間設定部２５は、センサ信号に含まれる周波数成分のうち、支配的な周波数成分が比較的低い場合、窓設定値Ｔａを比較的大きくする。すなわち、時間設定部２５は、検知対象物または検知対象事象に対応するセンサ信号に含まれる支配的な周波数成分の周波数が高いほど（周期が短いほど）、窓設定値Ｔａを小さくし、支配的な周波数成分の周波数が低いほど（周期が短いほど）、窓設定値Ｔａを大きくする。そして、時間設定部２５が窓設定値Ｔａを設定した後、信号処理システム２の動作モードはデータ収集モードから検知モードに移行して、上述の認識処理が行われる。
【００４７】
具体的に、検知対象物または検知対象事象に対応するセンサ信号に含まれる支配的な信号成分の１周期または半周期が時間窓Ｗに含まれるように、窓設定値Ｔａが設定される。この場合、窓設定値Ｔａは、信号成分の１周期または半周期と同じ（または、ほぼ同じ）値に設定されることが好ましい。さらに、窓設定値Ｔａは、信号成分の１周期または半周期の２倍以下であることが好ましい。
【００４８】
また、時間設定部２５の手動設定機能は、例えばキーボード、マウス、釦、レバーなどの操作部に対するユーザの操作によって指示値を受け取り、指示値を窓設定値Ｔａとして設定する。この場合、ユーザは、検知対象事象に対応するセンサ信号の周波数解析結果に基づいて、指示値を決定する。
【００４９】
例えば、幼稚園、保育園、託児所、及び育児施設などのように幼児が存在する空間では、幼児がはぐれたり、所在不明になったりしないように、幼児の存在確認をより確実に行う必要がある。そこで、信号処理システム２は、検知対象事象を幼児の呼吸とし、検知エリア内の幼児の呼吸を識別することで、検知エリア内に検知対象物である幼児が存在しているか否かを識別する。一般に、幼児の呼吸では、吸気期間及び呼気期間が３秒周期で交互にそれぞれ発生する。この場合、時間設定部２５は、窓設定値Ｔａを３秒（または３秒程度）に設定することが好ましい。また、幼児の呼吸による胸郭の動きは、数ｍｍ程度であるので、送信波を準ミリ波またはミリ波とすることで、幼児の呼吸による胸郭の動きを識別できる。
【００５０】
そして、図４に示すように、平滑化部２４１は、ｊ番目のフィルタバンク５ａのバンク信号Ｙｊに時間窓Ｗを適用して、時間窓Ｗに収まる複数サンプルの信号強度ｍｊｉをそれぞれ抽出する。平滑化部２４１は、抽出した複数サンプルの信号強度ｍｊｉを用いて上述の第２平滑化処理を実行する。平滑化部２４１は、第２平滑化処理を実行する毎に、バンク信号Ｙｊに適用する時間窓Ｗを、所定のスライド時間Ｔｓだけ時間の進行方向にずらす。すなわち、平滑化部２４１は、窓設定値Ｔａが設定された時間窓をスライド時間Ｔｓだけ時間の進行方向にずらす毎に、第２平滑化処理を実行する。図４では、時間窓Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３が、時間窓Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の順にそれぞれ適用される。
【００５１】
ここでは、スライド時間Ｔｓは、窓設定値Ｔａより短いことが好ましい。本実施形態では、時間設定部２５が、窓設定値Ｔａより短い値のスライド時間Ｔｓを自動設定しており、時間設定部２５は、スライド時間Ｔｓの値を例えば窓設定値Ｔａの１／３の値に設定する。窓設定値Ｔａが３秒である場合、スライド時間Ｔｓの値は１秒に設定される。この場合、時間の進行方向にずれる前の時間窓（例えばＷ１）と、時間の進行方向にずれた後の時間窓（例えばＷ２）とは、時間軸方向において一部が重複する。したがって、センサ信号の特徴がより確実に抽出される。
【００５２】
上述の時間設定部２５による窓設定値Ｔａ及びスライド時間Ｔｓの値の各設定処理によって、検知対象物または検知対象事象を精度よく識別できるように第２平滑化処理が実行されるので、物体認識部２６１の識別精度が向上する。また、平滑化部２４１は、時間窓をスライド時間Ｔｓだけ時間の進行方向にずらす毎に、第２平滑化処理を実行するので、スライド時間Ｔｓの値が適宜設定されることで、物体認識部２６１の識別精度をさらに向上させることができる。
【００５３】
図５Ａは、信号強度ｍｊｉの時間領域における各波形Ｙ１１−Ｙ１４を示す。波形Ｙ１１は、０．３−１Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の吸気運動によって生じるセンサ信号の信号強度ｍｊｉを示す。波形Ｙ１２は、１−１０Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の吸気運動によって生じるセンサ信号に含まれる外乱成分の信号強度ｍｊｉを示す。波形Ｙ１３は、０．３−１Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の呼気運動によって生じるセンサ信号の信号強度ｍｊｉを示す。波形Ｙ１４は、１−１０Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の呼気運動によって生じるセンサ信号に含まれる外乱成分の信号強度ｍｊｉを示す。
【００５４】
図５Ｂは、規格化強度ｎｊの時間領域における各波形Ｙ２１−Ｙ２４を示す。波形Ｙ２１は、０．３−１Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の吸気運動によって生じるセンサ信号の規格化強度ｎｊを示す。波形Ｙ２２は、１−１０Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の吸気運動によって生じるセンサ信号に含まれる外乱成分の規格化強度ｎｊを示す。波形Ｙ２３は、０．３−１Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の呼気運動によって生じるセンサ信号の規格化強度ｎｊを示す。波形Ｙ２４は、１−１０Ｈｚのフィルタバンク５ａにおいて、幼児の呼気運動によって生じるセンサ信号に含まれる外乱成分の規格化強度ｎｊを示す。
【００５５】
図５Ｂの規格化強度ｎｊの各波形Ｙ２１−Ｙ２４は、図５Ａの信号強度ｍｊｉの各波形Ｙ１１−Ｙ１４に対して、第１平滑化処理、第２平滑化処理、及び規格化処理がそれぞれ施された時間領域における波形である。
【００５６】
次に、物体認識部２６１の認識処理について詳述する。
【００５７】
物体認識部２６１は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布、または規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の成分比との少なくとも一方により検知エリア内の物体または物体の動きを識別する認識処理を行う。
【００５８】
例えば、物体認識部２６１は、予め決められた所定期間に含まれる対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊの特徴に基づいて検知エリア内の物体または物体の動きを識別する。なお、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊの特徴は、センサ信号の周波数分布に依存するので、この識別方法は、センサ信号の周波数分布による認識処理に相当する。図６Ａ，図６Ｂ，図６Ｃは、検知エリア内の異なる状況下での規格化強度ｎｊの時間領域における波形Ｙ３１，Ｙ３２，Ｙ３３をそれぞれ示す。図６Ａは、検知エリア内の人が立ったり座ったりしている（立位及び座位を交互に繰り返す）状況下における規格化強度ｎｊの波形Ｙ３１を示す。図６Ｂは、検知エリア内の人が座った状態で静止している状況下における規格化強度ｎｊの波形Ｙ３２を示す。図６Ｃは、検知エリア内に人が存在しない状況下における規格化強度ｎｊの波形Ｙ３３を示す。なお、図６Ａ，図６Ｂ，図６Ｃの各規格化強度ｎｊは、規格化した値の絶対値で表される。
【００５９】
そして、データベース２６０は、規格化強度ｎｊに対する閾値Ｒ１，Ｒ２のデータを予め記憶している。閾値Ｒ１は閾値Ｒ２に比べて大きい値であり、閾値Ｒ１は、検知エリア内の人が立位及び座位を交互に繰り返す動作を識別するための閾値である。一方、閾値Ｒ２は、検知エリア内の人が座っている状態を識別するための閾値である。この場合、規格化強度ｎｊの特徴は、波形Ｙ３１，Ｙ３２，Ｙ３３が閾値Ｒ１または閾値Ｒ２を横切って変化した各回数（波形が閾値を横切って増加した回数及び減少した回数）となる。
【００６０】
まず、物体認識部２６１は、閾値Ｒ１を用いた認識処理を行う。この場合、物体認識部２６１は、予め決められた時間長さの期間である所定期間Ｔｒ毎に、規格化強度ｎｊの波形が閾値Ｒ１を横切った各回数をカウントする。そして、物体認識部２６１は、閾値Ｒ１に対してカウントした回数が予め決められた回数以上であれば（図６Ａ参照）、検知エリア内の人が立位及び座位を交互に繰り返す動作を行っていると判定する。
【００６１】
物体認識部２６１は、閾値Ｒ１に対してカウントした回数が予め決められた回数未満であれば、次に閾値Ｒ２を用いた認識処理を行う。この場合、物体認識部２６１は、所定期間Ｔｒ毎に、規格化強度ｎｊの波形が閾値Ｒ２を横切った回数をカウントする。そして、物体認識部２６１は、閾値Ｒ２に対してカウントした回数が予め決められた回数以上であれば（図６Ｂ参照）、検知エリア内の人が座った状態で静止していると判定する。
【００６２】
物体認識部２６１は、閾値Ｒ２に対してカウントした回数が予め決められた回数未満であれば、検知エリア内に人が存在しないと判定する（図６Ｃ参照）。
【００６３】
また、物体認識部２６１は、規格化強度ｎｊの時間変化を表す波形に特定の周波数成分が含まれるか否かを、規格化強度の特徴としてもよい。すなわち、物体認識部２６１は、規格化強度ｎｊが特定の周期で変化しているか否かを判定し、規格化強度ｎｊが特定の周期で変化している場合に、検知エリア内の物体が検知対象物であると判定する、または検知エリア内の物体の動きが検知対象事象であると判定する。検知エリア内の物体が検知対象物である場合、または検知エリア内の物体の動きが検知対象事象である場合、センサ信号には、検知対象物または検知対象事象に対応する特有の周波数成分が含まれる。そこで、物体認識部２６１は、規格化強度ｎｊの時間変化を表す波形に特定の周波数成分が含まれるか否かを判定することで、検知対象物または検知対象事象の有無を判定できる。なお、特定の周波数成分は１つであってもよいし、複数であってもよい。また、「波形に特定の周波数成分が含まれる」とは、「波形に特定範囲の周波数成分が含まれる」ことも含む。
【００６４】
また、物体認識部２６１は、例えば、主成分分析（principal component analysis）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してもよい。この場合、物体認識部２６１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。物体認識部２６１が主成分分析によるパターン認識処理を行う場合、学習サンプルデータを予め取得し、学習サンプル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２６０に記憶させておく。学習サンプルデータは、検知エリアに検知対象物または検知対象事象がない場合の学習サンプルデータ、検知エリア内の検知対象物の様々な動き（検知対象事象）それぞれに対応した学習サンプルデータ、検知エリア内の検知対象物以外の物体の様々な動きに対応した学習サンプルデータなどである。データベース２６０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。
【００６５】
ここでは、説明の便宜上、センサ１の検知エリアに検知対象物または検知対象事象がない場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度ｎ１−ｎ５の周波数領域での各分布を図７Ａに示す。また、検知対象物または検知対象事象がある場合の学習サンプルデータに対応する規格化強度ｎ１−ｎ５の周波数領域での各分布を図７Ｂに示す。図７Ａでは、対象バンク５ａそれぞれの規格化強度ｎ１−ｎ５を、低周波側から順に、ｎ１０、ｎ２０、ｎ３０、ｎ４０、ｎ５０で表す。図７Ｂでは、対象バンク５ａそれぞれの規格化強度ｎ１−ｎ５を、低周波側から順に、ｎ１１、ｎ２１、ｎ３１、ｎ４１、ｎ５１で表す。そして、図７Ａ，図７Ｂのいずれにおいても、低周波側の３つの対象バンク５ａの各規格化強度の総和を変量ｎａとし、高周波側の２つの対象バンク５ａの各規格化強度の総和を変量ｎｂとする。
【００６６】
要するに、図７Ａでは、ｎａ＝ｎ１０＋ｎ２０＋ｎ３０、ｎｂ＝ｎ４０＋ｎ５０となる。また、図７Ｂでは、ｎａ＝ｎ１１＋ｎ２１＋ｎ３１、ｎｂ＝ｎ４１＋ｎ５１となる。
【００６７】
図７Ｃは、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つの変量ｎａ，ｎｂを互いに直交する座標軸とした２次元図である。主成分分析では、予め、２つのデータグループＧｒ０，Ｇｒ１を用いて、識別境界を決めている。データグループＧｒ０は、センサ１の検知エリアに検知対象物または検知対象事象がない場合の学習サンプルデータに対応するデータグループである。データグループＧｒ１は、センサ１の検知エリアに検知対象物または検知対象事象がある場合の学習サンプルデータに対応するデータグループである。図７Ｃでは、データグループＧｒ０内の各散布点（図７Ｃ中の“＋”）の座標位置をμ０（ｎｂ，ｎａ）、データグループＧｒ１内の各散布点の座標位置をμ１（ｎｂ，ｎａ）としている。そして、主成分分析では、図７Ｃにおいて破線（データグループＧｒ０）、実線（データグループＧｒ１）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。
【００６８】
そして、物体認識部２６１は、各対象バンク５ａにおける規格化強度ｎ１−ｎ５から散布点を求め、求めた散布点の射影点が、射影軸上で識別境界より一方にあれば、検知エリア内に検知対象物または検知対象事象があると認識する。物体認識部２６１は、求めた散布点の射影点が、射影軸上で識別境界より他方にあれば、検知エリア内に検知対象物または検知対象事象がないと認識する。
【００６９】
そして、信号処理システム２は、物体認識部２６１による認識結果を出力する出力部２７を備えている。出力部２７は、物体認識部２６１によって検知対象物または検知対象事象が認識された場合、検知状態であることを示す出力信号“１”を出力する。また、出力部２７は、物体認識部２６１によって検知対象物または検知対象事象が認識されない場合、非検知状態であることを示す出力信号“０”を出力する。
【００７０】
また、物体認識部２６１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。信号処理システム２は、物体認識部２６１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、物体認識部２６１での計算量の低減及びデータベース２６０の容量の低減を図ることが可能となる。
【００７１】
また、物体認識部２６１は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号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。例えば、物体認識部２６１は、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。この場合、物体認識部２６１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。
【００７２】
物体認識部２６１が重回帰分析による認識処理を行う場合、複数の学習データを予め取得し、複数の学習データに対して重回帰分析をそれぞれ施すことで得られたデータをデータベース２６０に予め記憶させておく。複数の学習データは、検知エリア内の検知対象物または検知対象事象に対応した学習データである。
【００７３】
重回帰分析によれば、図８に示すように、合成波形Ｐ０が信号成分ｐ１と信号成分ｐ２と信号成分ｐ３との合成波形である場合、信号成分ｐ１，ｐ２，ｐ３の種別、信号成分の数、信号成分ｐ１，ｐ２，ｐ３の各強度が未知であっても、合成波形Ｐ０から信号成分ｐ１，ｐ２，ｐ３を分離推定することが可能である。
【００７４】
ここで、信号成分ｐ１，ｐ２，ｐ３を行列要素とする行列を［Ｓ］とし、［Ｓ］の逆行列を［Ｓ］−１とし、係数をＱ（ｑ１、ｑ２、ｑ３）とする。合成波形Ｐ０、行列〔Ｓ〕、逆行列〔Ｓ〕、及び係数Ｑの関係は、以下の式１２、式１３で表される。なお、データベース２６０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ｐ１，ｐ２，ｐ３とを対応付けたデータである。
Ｐ０＝［Ｓ］Ｑ    ………（式１２）
Ｑ＝［Ｓ］−１Ｐ０    ………（式１３）
上述のように、信号処理システム２は、周波数領域でセンサ信号の信号処理を実行する。具体的に、物体認識部２６１は、センサ信号の周波数分布の特徴と、周波数領域の信号の規格化強度の成分比との少なくとも一方に基づいて、検知対象物または検知対象事象を識別する認識処理を行う。周波数領域におけるセンサ信号の信号処理は、例えば、主成分分析、ＫＬ変換、重回帰分析、ニューラルネットワーク等による認識処理が用いられる。
【００７５】
以下、このような認識処理を行う信号処理システム２において、検知対象物以外の物体または検知対象事象以外の物体の動きに起因する誤認識することを抑制する構成について説明する。特に、検知対象物以外の物体または検知対象事象以外の物体の動きによって、周波数領域の信号に急峻な時間的変動が発生することがあり、このような信号の時間的変動による誤認識が抑制される。
【００７６】
まず、物体認識部２６１が、対象バンク５ａ毎の規格化強度から決まるセンサ信号の成分比に基づいて認識処理を行うとする。図９は、横軸が時間、縦軸が規格化強度ｎｊであり、規格化部２４２から出力された規格化強度ｎｊの時間軸上でのデータから、重回帰分析により分離した信号成分Ａ１，Ａ２を示す。そして、物体認識部２６１は、１乃至複数の所定の対象バンク５ａにおいて、検知対象物の動き（例えば人の移動）に起因した信号成分Ａ１が、検知対象物以外の物体の動きに起因した信号成分Ａ２より大きい場合に、検知対象物が存在すると識別する。以降、検知対象物の動きに起因した信号成分Ａ１を検知物体信号成分Ａ１、検知対象物以外の物体の動きに起因した信号成分Ａ２を外乱信号成分Ａ２と称す。
【００７７】
しかしながら、検知物体信号成分Ａ１は、検知対象物以外の物体の動きに起因して、急峻な時間的変動が発生する可能性がある。そして、検知物体信号成分Ａ１に急峻な時間的変動が存在する場合、上述の第１平滑化処理及び第２平滑化処理をしたとしても、物体認識部２６１が検知対象物以外の物体の動きを検知対象物の動きとして誤認識（誤検知）する可能性がある。そこで、誤認識防止処理部２８は、信号成分抽出部２８１、外乱判断部２８２、背景信号除去部２８３、レベル設定部２８４、及びパラメータ調整部２８５を備えることで、物体認識部２６１の誤認識を低減するための誤認識防止処理を行う。
【００７８】
まず、信号成分抽出部２８１、及び外乱判断部２８２が、第１の誤認識防止処理部を構成する（図１参照）。信号成分抽出部２８１は、規格化部２４２から出力されるフィルタバンク５ａ毎の規格化強度ｎｊの時間軸上でのデータから、検知物体信号成分Ａ１を抽出する。外乱判断部２８２は、各対象バンク５ａにおいて、抽出された検知物体信号成分Ａ１の単位時間当たりの変動の大きさが所定値（Ｅ１１）（第１の所定値）以上である場合、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効とする。
【００７９】
具体的に、信号成分抽出部２８１は、重回帰分析を用いて、対象バンク５ａ毎に、規格化強度ｎｊの時間軸上のデータから、検知物体信号成分Ａ１を抽出する。そして、信号成分抽出部２８１は、検知物体信号成分Ａ１のデータ（図９参照）を外乱判断部２８２へ出力する。
【００８０】
外乱判断部２８２は、検知物体信号成分Ａ１の時間軸領域における分布から、検知物体信号成分Ａ１を微分演算し、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度（＝ｄＡ１／ｄｔ）を所定の時間間隔で算出する。そして、外乱判断部２８２は、各対象バンク５ａにおいて、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が、所定値（Ｅ１１）以上である場合、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効とする。
【００８１】
このとき、信号成分抽出部２８１及び外乱判断部２８２を用いた認識処理の可否判断の対象となる対象バンク５ａは、検知対象物または検知対象事象に応じて適宜設定される。そして、全ての対象バンク５ａ、または１つ以上の対象バンク５ａにおいて、検知物体信号成分Ａ１の単位時間当たりの変動の大きさが所定値（Ｅ１１）以上である場合に、認識処理の禁止、または認識処理の結果が無効となる。
【００８２】
図１０Ａは、図９に示す検知物体信号成分Ａ１に対して、信号成分抽出部２８１及び外乱判断部２８２を用いた認識処理の可否判断を行わなかった場合に出力部２７から出力される出力信号である。図１０Ｂは、図９に示す検知物体信号成分Ａ１に対して、信号成分抽出部２８１及び外乱判断部２８２を用いた認識処理の可否判断を行った場合に出力部２７から出力される出力信号である。図９に示す検知物体信号成分Ａ１は、検知対象物以外の物体の動きに起因する急峻な時間的変動が発生している。しかしながら、信号成分抽出部２８１及び外乱判断部２８２を用いた認識処理の可否判断を行うことによって、検知対象物以外の物体の動きを検知対象物の動きとして誤認識することを抑制できることが確認された。
【００８３】
したがって、信号処理システム２は、検知対象物以外の物体の動きに起因する検知物体信号成分Ａ１の急峻な時間的変動の有無に関わらず、周波数領域の信号分析によって検知対象物の動きを精度よく検知できる。また、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度を所定値（Ｅ１１）と比較する処理に要する時間は比較的短時間であり、さらに本構成を備える信号処理システム２は、簡便、小型な構造で実現することができる。
【００８４】
また、外乱判断部２８２は、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が、所定値（Ｅ１１）以上になってから所定時間が経過するまで、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効としてもよい。例えば、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が所定値（Ｅ１１）以上になった後に、平坦な波形（時間微分強度が所定値（Ｅ１１）未満）になったとする。この場合、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が所定値（Ｅ１１）以上になって以降の所定時間に亘って、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効とする。したがって、検知対象物以外の物体の動きに起因する検知物体信号成分Ａ１の急峻な時間的変動による誤認識を、より確実に低減させることができる。
【００８５】
また、外乱判断部２８２は、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が所定値（Ｅ１２）以下である場合、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効としてもよい。ここで用いる所定値（Ｅ１２）は、所定値（Ｅ１１）より小さい値であり、変動が小さい略一定の信号強度となる検知物体信号成分Ａ１による誤認識を抑制するためのものである。
【００８６】
さらに、物体認識部２６１は、検知物体信号成分Ａ１の時間微分強度が所定値（Ｅ１２）以下になってから所定時間が経過するまで、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効としてもよい。この場合、変動が小さい略一定の信号強度となる検知物体信号成分Ａ１による誤認識を、より確実に抑制することができる。
【００８７】
また、外乱判断部は、信号強度ｍｊｉの時間軸上でのデータに基づいて、信号強度ｍｊｉの単位時間当たりの変動の大きさが所定値以上である場合、物体認識部２６１による認識処理を禁止する、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を無効としてもよい。
【００８８】
さらに、背景信号除去部２８３が、第２の誤認識防止処理部を構成する（図１参照）。背景信号除去部２８３は、フィルタバンク５ａの各信号（信号強度ｍｊｉの時間軸上のデータ、または規格化強度ｎｊの時間軸上のデータなど）に含まれている背景信号（つまり、雑音）を、フィルタバンク５ａの各信号から除去する。
【００８９】
信号処理システム２は、例えば、動作モードとして、背景信号除去部２８３が背景信号を推定する第１モードと、物体認識部２６１による認識処理を行う第２モードと、背景認識部２６２により定常的な背景信号を識別する第３モードと、を有することが好ましい。そして、信号処理システム２は、この信号処理システム２が備えたタイマ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し、第２モードにおいて物体認識部２６１により物体または物体の動きが識別されたときに第３モードで動作することが好ましい。ここにおいて、信号処理システム２は、第１モードの期間に背景信号除去部２８３が背景信号を推定し、第２モードの期間では、背景信号除去部２８３がセンサ信号から背景信号を除去してから、物体認識部２６１が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。
【００９０】
背景信号除去部２８３は、各フィルタバンク５ａの信号強度（ｍｊ、またはｎｊ）から背景信号の信号強度を減算することで、センサ信号から背景信号を除去するようにしてもよい。この場合、背景信号除去部２８３は、各フィルタバンク５ａの信号強度から、推定した背景信号の信号強度を減算する減算器により構成することができる。
【００９１】
背景信号除去部２８３は、第１モードの期間において、フィルタバンク５ａそれぞれについて得られた信号の信号強度を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の信号強度である推定し、背景信号のデータを随時更新するようにしてもよい。また、背景信号除去部２８３は、第１モードにおいて、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信号強度の平均値を、フィルタバンク５ａ毎の背景信号の信号強度であると推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号除去部２８３は、事前に得たフィルタバンク５ａ毎の複数サンプル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、背景信号除去部２８３は、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。
【００９２】
また、背景信号除去部２８３は、第１モードにおいて、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、背景信号除去部２８３は、規格化部２４２が信号強度ｍｊに対して規格化処理を実行する前に、時間軸上の直前の信号強度ｍｊを背景信号の信号強度としてもよい。要するに、背景信号除去部２８３は、フィルタバンク５ａそれぞれの信号強度ｍｊに関し、規格化処理の対象となる信号強度ｍｊから時間軸上における１サンプル前の信号強度ｍｊを減算することで、センサ信号から背景信号を除去する機能を有するようにしてもよい。
【００９３】
ところで、周囲環境によっては、比較的大きな信号強度の背景信号（雑音）が含まれる周波数ビン５ｂが予め既知である場合もある。例えば、検知システム３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、商用電源の周波数（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、比較的大きな信号強度の背景信号が含まれる可能性が高い。一方、物体が検知エリア内を移動しているときにセンサ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、センサ１と物体との間の距離と、物体の移動速度と、に応じて随時変化するので、大きな信号強度が特定周波数で定常的に発生することはない。
【００９４】
そこで、信号処理システム２は、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５ｂとする。背景信号除去部２８３は、第１モードにおいて、特定周波数ビン５ｂの信号強度を無効とする。そして、背景信号除去部２８３は、特定周波数ビン５ｂの信号強度として、当該特定周波数ビン５ｂ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強度を用いることによって、背景信号を除去する。これにより、信号処理システム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、より短時間で低減することが可能となる。よって、信号処理システム２は、検知対象物または検知対象事象の検知精度の向上を図ることが可能となる。
【００９５】
さらに、信号処理システム２では、物体認識部２６１により物体または物体の動きが識別されたとき、背景認識部２６２が定常的な背景信号を識別し、背景信号のデータを更新（変更／解除）することが好ましい。さらに、背景認識部２６２は、定常的な背景信号を定期的に識別し、背景信号のデータを定期的に更新（変更／解除）してもよい。これにより、信号処理システム２は、定常的な背景信号の強度が変化した場合や定常的な背景信号が消滅した場合に、それ以前の背景信号が背景信号除去部２８３で利用されるのを抑制することが可能となり、誤認識をさらに低減することが可能となる。
【００９６】
背景認識部２６２は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まる周波数分布の特徴と、周波数分布の時間的な継続性の特徴と、の少なくとも一方により背景信号を識別する。
【００９７】
周波数分布の特徴とは、瞬時の周波数分布であり、例えば、図１１に示すような周波数分布のある時刻での規格化強度ｎｊの周波数領域（周波数軸上）での分布を意味する。周波数分布の時間的な継続性とは、定常性の意味であり、統計的安定性を意味する。
【００９８】
背景認識部２６２は、周波数分布の特徴により背景信号を識別する場合、周波数分布の特徴の成分分析を行い、背景信号を識別する。成分分析では、予めメモリに記憶させてある背景信号のリファレンスとなる複数の周波数分布成分のいずれか或いは組み合わせにより周波数分布の特徴が成り立っているのか否かを分析し、その結果により背景信号を識別する。この場合、背景認識部２６２は、例えば、重回帰分析等による認識処理を行うようにすればよい。なお、周波数分布成分は、規格化強度ｎｊの周波数領域での分布を意味する。
【００９９】
背景認識部２６２は、例えば、周波数分布の時間的な継続性の特徴により背景信号を識別する場合、規格化強度ｎｊが規定値（例えば、０．１）を超えるパルス状の信号（規格化強度ｎｊの時間波形）が、同じフィルタバンク５ａで所定時間（例えば、３秒程度）の間に規定回数（例えば、１０回）以上ある場合に、そのパルス状の信号のフィルタバンク５ａ毎の平均値、或いは、その平均値に定数を掛けたものを定常的な背景信号と認識する。図１２は、所定時間においてパルス状の信号が規定回数に満たない場合の周波数分布の一例を示している。また、図１３は、所定時間においてパルス状の信号が規定回数以上の場合の周波数分布の一例を示している。図１４は、定常的な背景信号を含んだ瞬時の周波数分布の一例を示している。
【０１００】
また、背景認識部２６２は、周波数分布の時間的な継続性の特徴により背景信号を識別する場合、各フィルタバンク５ａの規格化強度ｎｊが規定値（例えば、０．１）を超える平坦な周波数分布が、所定時間（例えば、３秒程度）の間に規定回数（例えば、１０回）以上、ある場合に、フィルタバンク５ａ毎の規格化強度ｎｊの平均値、或いは、その平均値に定数を掛けたものを定常的な背景信号と認識する。
【０１０１】
さらに、信号処理システム２は、規格化部２４２による規格化前の対象バンク５ａの信号強度ｍｊの総和が閾値以上である場合のみ、物体認識部２６１による認識処理を行うか、もしくは物体認識部２６１による認識結果を有効とするようにしてもよい。図１５Ａ、図１５Ｂは、規格化部２４２による規格化前の対象バンク５ａそれぞれの信号強度ｍｊを、低周波側から順にｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４及びｍ５とした場合の例である。図１５Ａは信号強度ｍｊの総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１以上である場合を示す。図１５Ｂは信号強度ｍｊの総和［ｍ１＋ｍ２＋ｍ３＋ｍ４＋ｍ５］が閾値Ｅ１未満である場合を示す。
【０１０２】
これにより、信号処理システム２は、誤認識を低減することが可能となる。例えば、物体認識部２６１は、規格化された規格化強度ｎｊの周波数分布により検知対象物、または検知対象事象を識別したとする。この場合、物体認識部２６１は、センサ１の検知エリア内に検知対象物または検知対象事象が無く、雑音（暗雑音、または周囲で発生する雑音）が入力されていても、規格化強度ｎｊの周波数分布が、検知エリア内に検知対象物または検知対象事象がある場合の特徴に似ていると判定して、誤認識する可能性がある。そこで、信号処理システム２は、規格化前の信号強度ｍｊを用いて認識処理の可否を判断することによって、誤認識を抑制している。
【０１０３】
または、全ての対象バンク５ａを、複数のフィルタバンク群５０のそれぞれに分割してもよい（図１６参照）。この場合、信号処理システム２は、複数のフィルタバンク群５０のそれぞれにおいて、規格化前の信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ２以上であるか否かを判定してもよい。すなわち、信号処理システム２は、いずれかのフィルタバンク群５０において、規格化前の信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、物体認識部２６１による認識処理を行う、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を有効とする。または、信号処理システム２は、全てのフィルタバンク群５０において、規格化前の信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ２以上である場合のみ、物体認識部２６１による認識処理を行う、もしくは物体認識部２６１による認識処理の結果を有効としてもよい。
【０１０４】
そして、レベル設定部２８４、及びパラメータ調整部２８５が、第３の誤認識防止処理部を構成する（図１参照）。パラメータ調整部２８５は、物体認識部２６１の認識処理における検知対象物または検知対象事象の検知感度を調整するパラメータを変化させる。この検知感度を調整するパラメータとしては、上述の閾値Ｅ１、Ｅ２等がある。以降、閾値Ｅ１、Ｅ２を区別しない場合、閾値Ｅ０と称す。
【０１０５】
次に、信号処理システム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（レベル設定部２８４を用いないときの動作）を図１７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Ｉ００に遷移する（ｔ０１）。
【０１０７】
ここで、センサ１を設置した周囲環境における雑音のレベルは、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閾値Ｅ０を一度設定しても、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、誤認識が発生したり、検知対象物または検知対象事象が存在するにも関わらず非検知の状態になる可能性がある。
【０１０８】
そこで、アイドル状態Ｊ１１から遷移した状態Ｉ００では、パラメータ調整部２８５が、閾値判定処理における閾値Ｅ０を設定する動作を、起動期間において行い、閾値Ｅ０を設定した後、状態Ｓ１１に遷移する（ｔ０２）。具体的に、状態Ｉ００において、各対象バンク５ａにおける信号強度ｍｊを計測する。そして、パラメータ調整部２８５は、各対象バンク５ａの信号強度ｍｊの平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、閾値Ｅ０を算出し、以降の閾値判定処理ではこの閾値Ｅ０を閾値として使用する。また、閾値Ｅ０の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定する。閾値Ｅ０の上限値は、検知対象物または検知対象事象の検知精度を確保するために設定し、閾値Ｅ０の下限値は、雑音による誤認識の抑制効果を確保するために設定する。
【０１０９】
そして、ステートマシンの動作開始直後は、検知対象物または検知対象事象がセンサ１の検知エリア内に存在せず、センサ１から雑音に対応するセンサ信号が出力されていると考えると、状態Ｉ００で設定された閾値Ｅ０は、雑音に基づく値となる。
【０１１０】
このように、図１７のステートマシンでは、起動期間において、パラメータ調整部２８５が、閾値判定処理に用いる閾値Ｅ０を周囲の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雑音レベルを計測し、パラメータ調整部２８５は、その計測値に予め定めた係数を掛け合わせて閾値Ｅ０を算出している。したがって、センサ１の周囲環境が変化し、雑音レベルも変化した場合でも、起動期間に閾値Ｅ０を適切に変更できるので、雑音による誤認識を低減できる。
【０１１１】
そして、ステートマシンは、状態Ｉ００から状態Ｓ１１に遷移し（ｔ０２）、状態Ｓ１１において、物体認識部２６１が検知対象物または検知対象事象を検知している状態（以降、検知状態と称す）であれば、状態Ｗ１１に遷移する（ｔ０３）。一方、状態Ｓ１１において、物体認識部２６１が検知対象物または検知対象事象を検知していない状態（以降、非検知状態と称す）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（ｔ０４）。そして、状態Ｓ１６において非検知状態であれば、状態Ｓ１１に遷移する（ｔ０５）。つまり、状態Ｓ１１から非検知状態が継続すると、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。
【０１１２】
そして、状態Ｓ１１、Ｓ１６において検知状態になれば、状態Ｗ１１に遷移し（ｔ０３，ｔ０６）、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（ｔ０７）、さらに状態Ｓ１３に無条件で遷移する（ｔ０８）。状態Ｓ１３において、非検知状態であれば、または検知状態が所定時間以上継続すれば、状態Ｓ１４に遷移する（ｔ０９）。そして、状態Ｓ１４において検知状態であれば、状態Ｓ１３に遷移する（ｔ１０）。つまり、状態Ｓ１３から検知状態が継続すると、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。
【０１１３】
そして、状態Ｓ１４で非検知状態であれば、状態Ｓ１５に遷移する（ｔ１１）。状態Ｓ１５において非検知状態であれば、状態Ｓ１１に遷移し（ｔ１２）、状態Ｓ１５において検知状態であれば、状態Ｗ１１に遷移する（ｔ１３）。
【０１１４】
すなわち、非検知状態であれば状態Ｓ１１近辺を遷移し、検知状態であれば状態Ｓ１３近辺を遷移することになる。そして、信号処理システム２は、ステートマシンの各状態を遷移しながら、上述の各処理を行う。
【０１１５】
図１７に示すステートマシンでは、状態Ｓ１３から検知状態が継続すると、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、検知状態の継続時間がわかる。そこで、検知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、検知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（ｔ１４）。
【０１１６】
状態Ｉ１１では、閾値判定処理で用いる閾値Ｅ０が小さすぎるために、検知状態が継続している可能性があるとして、パラメータ調整部２８５が閾値Ｅ２を再設定する動作を行う。具体的に、状態Ｉ１１において、各対象バンク５ａにおける信号強度ｍｊを計測する。そして、パラメータ調整部２８５は、対象バンク５ａの信号強度ｍｊの平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、閾値Ｅ０を算出し、以降の閾値判定処理ではこの閾値Ｅ０を使用する。また、閾値Ｅ０の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定しておく。
【０１１７】
なお、パラメータ調整部２８５は、状態Ｉ１１で新たに算出した閾値Ｅ０が、現在使用中の閾値Ｅ０より大きい場合のみ、使用中の閾値Ｅ０に代えて、状態Ｉ１１で新たに算出した閾値Ｅ０に再設定する。逆に、パラメータ調整部２８５は、状態Ｉ１１で新たに算出した閾値Ｅ０が、現在使用中の閾値Ｅ０以下である場合、状態Ｉ１１で算出した新たな閾値Ｅ０に再設定せず、使用中の閾値Ｅ０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（ｔ１５）。
【０１１８】
また、図１７に示すステートマシンでは、状態Ｓ１１から非検知状態が継続すると、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、非検知状態の継続時間がわかる。そこで、非検知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、非検知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（ｔ１６）。
【０１１９】
状態Ｉ１２では、閾値判定処理で用いる閾値Ｅ０が大きすぎるために、非検知状態が継続している可能性があるとして、パラメータ調整部２８５は、閾値Ｅ０を再設定する動作を行う。具体的に、状態Ｉ１２において、各フィルタバンク５ａにおける信号強度ｍｊを計測する。そして、パラメータ調整部２８５は、対象バンク５ａの信号強度ｍｊの平均値に予め定めた係数を掛け合わせて、閾値Ｅ０を算出し、以降の閾値判定処理ではこの閾値Ｅ０を使用する。また、閾値Ｅ０の範囲を、予め定めた上限値や下限値で限定しておく。
【０１２０】
なお、パラメータ調整部２８５は、状態Ｉ１２で新たに算出した閾値Ｅ０が、現在使用中の閾値Ｅ０より小さい場合のみ、使用中の閾値Ｅ０に代えて、状態Ｉ１２で新たに算出した閾値Ｅ０に再設定する。逆に、パラメータ調整部２８５は、状態Ｉ１２で新たに算出した閾値Ｅ０が、現在使用中の閾値Ｅ０以上である場合、状態Ｉ１２で算出した新たな閾値Ｅ０に再設定せず、使用中の閾値Ｅ０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、非検知状態であれば状態Ｓ１１に遷移し（ｔ１７）、検知状態であれば状態Ｗ１１に遷移する（ｔ１８）。
【０１２１】
このように、検知状態または非検知状態が予め設定した時間よりも長く継続する場合、現在の閾値Ｅ０が現状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、閾値Ｅ０の再設定が行われる。したがって、閾値Ｅ０が小さすぎることによって誤認識が発生している場合、より大きな閾値Ｅ０に更新されることによって、検知感度が下がり、誤認識発生を抑制することができる。また、閾値Ｅ０が大きすぎることによって検知対象物または検知対象事象を検知できない場合、より小さな閾値Ｅ０に更新されることによって、検知感度が上がり、検知漏れを減らすことができる。
【０１２２】
しかしながら、閾値判定処理で用いる閾値Ｅ０を上述のように更新しても、周囲環境の大きな変動によって、誤認識が発生したり、検知対象物または検知対象事象が存在するにも関わらず非検知の状態になる検知漏れが発生する可能性がある。
【０１２３】
そこで、本実施形態の信号処理システム２は、レベル設定部２８４を備える（図１参照）。図１８は、レベル設定部２８４を用いたステートマシンの動作を示す。
【０１２４】
レベル設定部２８４は、物体認識部２６１の認識処理における検知対象物または検知対象事象の検知感度の高低を示す感度レベルを設定する。このレベル設定部２８４は、状態Ｉ１１，Ｉ１２における閾値Ｅ０の更新処理にも関わらず、物体認識部２６１による誤認識が発生しやすい状況であると判断した場合に、感度レベルをより低いレベルに設定する。さらにレベル設定部２８４は、物体認識部２６１による誤認識が発生しにくい状況であると判断した場合に、感度レベルをより高いレベルに設定する。
【０１２５】
パラメータ調整部２８５は、レベル設定部２８４が設定した感度レベルに基づいて、感度レベルが高い場合、検知対象物または検知対象事象の検知感度が高くなるようにパラメータを設定し、感度レベルが低い場合、検知対象物または検知対象事象の検知感度が低くなるようにパラメータを設定する。すなわち、レベル設定部２８４が設定した感度レベルが高い場合、パラメータ調整部２８５によるパラメータの調整範囲（上限、下限）は、検知対象物または検知対象事象を比較的検知しやすい範囲に設定される。また、レベル設定部２８４が設定した感度レベルが低い場合、パラメータ調整部２８５によるパラメータの調整範囲（上限、下限）は、検知対象物または検知対象事象を比較的検知しにくい範囲に設定される。
【０１２６】
図１８は、図１７のステートマシンにおける状態Ｓ１１と状態Ｉ１２との間に、状態Ｃ１１を設けたものである。
【０１２７】
そして、状態Ｓ１１、Ｓ１５、Ｓ１６、Ｉ１２において検知状態になれば、状態Ｗ１１に遷移し（ｔ０３，ｔ０６，ｔ１３，ｔ１８）、状態Ｗ１１で予め定めた時間だけ待機した後、状態Ｓ１２に遷移する（ｔ０７）。
【０１２８】
状態Ｓ１２では、レベル設定部２８４が、感度レベルの更新処理を行う。具体的に、レベル設定部２８４は、状態Ｗ１１に遷移する原因となった検知状態が検知対象物または検知対象事象を検知したために発生したのか、検知対象物または検知対象事象以外の物体の動き（外乱）を誤認識したために発生したのかを判断する。レベル設定部２８４の判断処理は、現時点でのセンサ信号に基づく物体認識部２６１の認識結果に基づいて行われる。そして、レベル設定部２８４は、状態Ｗ１１に遷移する原因となった検知状態が検知対象物または検知対象事象を検知したために発生したと判断した場合、物体認識部２６１による誤認識が発生しにくい状況（通常時）であると判断する。また、レベル設定部２８４は、状態Ｗ１１に遷移する原因となった検知状態が検知対象物または検知対象事象以外の動き（外乱）を誤認識したために発生したと判断した場合、物体認識部２６１による誤認識が発生しやすい状況（外乱発生時）であると判断する。
【０１２９】
そして、レベル設定部２８４は、物体認識部２６１の認識処理における検知対象物または検知対象事象の検知感度の高低を示すフラグの設定機能を有しており、上述の判断処理の結果に基づいて、フラグの設定を更新する。レベル設定部２８４は、通常時であると判断した場合にフラグを「０」に設定し、外乱発生時であると判断した場合にフラグを「１」に設定する。フラグ「０」は、感度レベル：「高」に対応し、フラグ「１」は、感度レベル：「低」に対応する。
【０１３０】
なお、このレベル設定部２８４によるフラグの更新処理は、外乱発生時である旨の判断が所定回数以上連続した場合、または通常時である旨の判断が所定回数以上連続した場合に行うことが好ましい。あるいは、レベル設定部２８４によるフラグの更新処理は、外乱発生時である旨の判断が所定期間内に所定回数以上発生した場合、または通常時である旨の判断が所定期間内に所定回数以上発生した場合に行うことが好ましい。
【０１３１】
すなわち、レベル設定部２８４は、外乱によって物体認識部２６１の誤認識が発生しやすい状況であると判断した場合に、感度レベルをより低いレベルに設定する。またレベル設定部２８４は、物体認識部２６１の誤認識が発生しにくい状況であると判断した場合に、感度レベルをより高いレベルに設定する（感度レベルを元に戻す）。そして、レベル設定部２８４による感度レベルの設定処理が完了すると、状態Ｓ１２から状態Ｓ１３に遷移する（ｔ０８）。
【０１３２】
以降、パラメータ調整部２８５は、フラグの状態（０または１）に基づいて、フラグ「０」であれば、検知感度がより高くなるように閾値Ｅ０を設定する（通常時の設定）。またパラメータ調整部２８５は、フラグ「１」であれば、検知感度がより低くなるように閾値Ｅ０を設定する（外乱発生時用の設定）。すなわち、パラメータ調整部２８５は、フラグ「０」であれば、閾値Ｅ０の調整範囲を比較的低い範囲に設定し、フラグ「１」であれば、閾値Ｅ０の調整範囲を比較的高い範囲に設定する。
【０１３３】
また、状態Ｓ１１において非検知状態の継続時間が上限を超えた場合、非検知状態であっても状態Ｓ１６に遷移することなく、状態Ｃ１１に遷移する（ｔ１６Ａ）。状態Ｃ１１においても、レベル設定部２８４は、フラグの設定を更新する。具体的に、レベル設定部２８４は、状態Ｃ１１に遷移する原因となった非検知状態が、検知対象物または検知対象事象が実際にないために発生したのか、検知対象物または検知対象事象が実際にあるにも関わらず検知対象物または検知対象事象がないと誤認識したために発生したのかを判断する。レベル設定部２８４の判断処理は、現時点でのセンサ信号に基づく物体認識部２６１の認識結果に基づいて行われる。そして、レベル設定部２８４は、状態Ｃ１１に遷移する原因となった非検知状態が、検知対象物または検知対象事象が実際にないために発生したと判断した場合、物体認識部２６１による誤認識が発生しにくい状況（通常時）であると判断する。また、レベル設定部２８４は、状態Ｗ１１に遷移する原因となった検知状態が、検知対象物または検知対象事象が実際にあるにも関わらず検知対象物または検知対象事象がないと誤認識したために発生したと判断した場合、物体認識部２６１による誤認識が発生しやすい状況（外乱発生時）であると判断する。
【０１３４】
そして、レベル設定部２８４は、上述の判断処理の結果に基づいて、フラグの設定を更新する。レベル設定部２８４は、通常時であると判断した場合にフラグを「０」に設定し、外乱発生時であると判断した場合にフラグを「１」に設定する。そして、レベル設定部２８４による感度レベルの設定処理が完了すると。状態Ｃ１１から状態Ｉ１２に遷移する（ｔ１６Ｂ）。
【０１３５】
なお、このレベル設定部２８４によるフラグの更新処理は、外乱発生時である旨の判断が所定回数以上連続した場合、または通常時である旨の判断が所定回数以上連続した場合に行うことが好ましい。あるいは、レベル設定部２８４によるフラグの更新処理は、外乱発生時である旨の判断が所定期間内に所定回数以上発生した場合、または通常時である旨の判断が所定期間内に所定回数以上発生した場合に行うことが好ましい。
【０１３６】
以降、パラメータ調整部２８５は、フラグの状態（０または１）に基づいて、フラグ「０」であれば、検知感度がより高くなるように閾値Ｅ０を設定し、フラグ「１」であれば、検知感度がより低くなるように閾値Ｅ０を設定する。すなわち、パラメータ調整部２８５は、フラグ「０」であれば、閾値Ｅ０の調整範囲を比較的低い範囲に設定し、フラグ「１」であれば、閾値Ｅ０の調整範囲を比較的高い範囲に設定する。
【０１３７】
なお、レベル設定部２８４による外乱発生時、通常時の判断処理は、センサ信号の周波数成分の分布を用いたパターン認識に基づく方法、センサ信号の過去の変動に基づいて、検知対象物であるとは考えにくい特徴の有無を検知する方法等がある。
【０１３８】
また、センサ１は、送信波の周波数を時間の経過に伴って変化させて検知対象物までの距離の情報が含まれるセンサ信号を出力してもよい。この場合、センサ１は、例えばＦＭＣＷ（Frequency-Modulated Continuous-Wave）方式を用いる。図１９は、送信波の周波数（送信周波数）ｆｓを上昇させた後に下降させるスイープ処理を繰り返すセンサ１の動作例を示す。スイープ処理は、掃引周波数幅Δｆａ、掃引時間Ｔ１が決められている。
【０１３９】
センサ１と検知対象物との間の距離をＬ、光速をＣとすると、センサ１は、Ｔｄ＝２Ｌ／Ｃ後に反射波を受信する。反射波の周波数（受信周波数）ｆｒは、送信周波数ｆｓと同様に、掃引周波数幅Δｆａ、掃引時間Ｔ１で変化する。そして、センサ１が、送信周波数ｆｓと受信周波数ｆｒとの周波数差に等しい周波数ｆｂのビート信号を生成して、センサ信号として出力する。ビート信号の周波数ｆｂは、ｆｂ＝［（Δｆａ・２Ｌ）／（Ｃ・Ｔ１）］となる。故に、人体２００までの距離Ｌは、（１４）式で表される。
Ｌ＝（ｆｂ・Ｃ・Ｔ１）／（２・Δｆａ）  ………  （１４）式
そして、物体認識部２６１は、（１４）式に基づいて検知対象物までの距離Ｌを求めることができる。さらに、物体認識部２６１は、距離Ｌの情報に基づいて、検知エリア内における検知対象物の移動状態を判定することができる。なお、光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａは既知であり、物体認識部２６１は、光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａの各データを予め記憶している。
【０１４０】
図１９では、センサ１が、電波を送信する掃引時間Ｔ１と電波を送信しない休止時間Ｔ２とを交互に繰り返している。この場合、スイープ処理の周期を処理周期Ｔ０とすると、処理周期Ｔ０は、掃引時間Ｔ１と休止時間Ｔ２との和になる。また、センサ１は、スイープ処理は掃引時間Ｔ１毎に繰り返し行ってもよい。この場合、処理周期Ｔ０と掃引時間Ｔ１とは等しくなる。なお、処理周期Ｔ０は、例えば１０（ｍｓ）から１００（ｍｓ）の範囲内に設定されることが好ましい。
【０１４１】
さらに、信号処理システム２は、エリア設定部２９１を備えている。エリア設定部２９１は、検知対象物または検知対象事象を識別することができる検知エリアの大きさまたは範囲を設定する。なお、検知エリアの大きさ及び範囲は、検知エリアの形状及び広さの各概念を含む。
【０１４２】
例えば、センサ１がＦＭＣＷ方式を用いたセンサである場合、各対象バンク５ａのバンク信号Ｙ１−Ｙ５は、ビート信号でそれぞれ表される。すなわち、バンク信号Ｙ１−Ｙ５の各周波数は、検知対象物までの距離Ｌの情報を含んでいる。この結果、エリア設定部２９１は、バンク信号Ｙ１−Ｙ５から特定の周波数範囲の成分を減衰させることで、検知エリアの大きさまたは範囲を所望の大きさまたは範囲に設定することができる。具体的に、エリア設定部２９１は、距離Ｌが所定距離以下になる検知エリアを設定する場合、低域通過フィルタ（Low Pass Filter）で構成されてもよい。また、エリア設定部２９１は、距離Ｌが所定距離以上になる検知エリアを設定する場合、高域通過フィルタ（High Pass Filter）で構成されてもよい。また、エリア設定部２９１は、距離Ｌが所定範囲内になる検知エリアを設定する場合、帯域通過フィルタ（Band Pass Filter）で構成されてもよい。
【０１４３】
また、信号処理システム２は、エリア設定部２９１の代わりに、センサ１の送信アンテナ及び受信アンテナの少なくとも一方に誘電体レンズを設けて、誘電体レンズによって検知エリアの大きさまたは範囲を設定してもよい。
【０１４４】
例えば、送信アンテナと受信アンテナとがそれぞれ個別の指向性を有し、送信アンテナの送信面と受信アンテナの受信面との少なくとも一方、または両方に、誘電体レンズを備えてもよい。この場合、送信アンテナ及び受信アンテナの指向性、及び誘電体レンズによって、検知エリアが形成される。すなわち、各アンテナの指向性と誘電体レンズの特性とが組み合わされた結果として、検知エリアが形成される。そして、このとき、誘電体レンズは、送信アンテナの送信面と受信アンテナの受信面との両方に使用されるのであれば、送信アンテナの送信面と受信アンテナの受信面とでそれぞれ別部品であってもよいし、あるいは一体部品であってもよい。
【０１４５】
また、センサ１は、送信アンテナの送信面に誘電体レンズを備えてもよい。この場合、送信アンテナ及び受信アンテナは特定の指向性のアンテナである。そして、送信アンテナが発した電波は、誘電体レンズによって屈折し、電波の送信方向によって送信強度を変えている。すなわち、誘電体レンズによって、検知エリアが形成される。
【０１４６】
また、センサ１は、受信アンテナの受信面に誘電体レンズを備えてもよい。この場合、送信アンテナ及び受信アンテナは特定の指向性のアンテナである。そして、反射波は誘電体レンズによって屈折し、反射波の受信方向によって利得が変わる。すなわち、誘電体レンズのような機械的構造によって検知エリアの大きさまたは範囲が設定されるように、検知エリアの制御を行ってもよい。
【０１４７】
さらに、信号処理システム２は、移動識別部２９２を備えている（図１参照）。移動識別部２９２は、物体の移動状態または変動状態を識別する。
【０１４８】
例えば、センサ１がＦＭＣＷ方式を用いたセンサである場合、移動識別部２９２は、ビート信号（センサ信号）の周波数ｆｂに基づいて、物体までの距離Ｌを周期的に求める。そして、移動識別部２９２は、周期的に求めた物体までの距離Ｌを時系列順に並べることで、物体の移動軌跡を移動状態または変動状態として求めることができる。移動軌跡のデータには、物体の移動方向及び移動速度の各情報が含まれる。
【０１４９】
また、センサ１がＦＭＣＷ方式を用いたセンサまたはドップラセンサである場合、移動識別部２９２は、送信波と反射波との間の位相差の時間変化に基づいて、物体の移動状態または変動状態を識別することも可能である。
【０１５０】
図２０Ａ、図２０Ｂ、図２０Ｃのそれぞれは、送信波と反射波との間の位相差の時間変化を表す。ここでは、検知エリアにおける物体の有無、及び上述の時間窓Ｗの時間長さの値である窓設定値Ｔａ（図４参照）などを動作条件とし、図２０Ａ、図２０Ｂ、図２０Ｃのそれぞれは、動作条件が互いに異なる。
【０１５１】
図２０Ａでは、動作条件として、検知エリアにおいて微動状態（振動状態）の物体がセンサ１から所定距離（例えば４ｍ）に存在し、かつ窓設定値Ｔａを１秒に設定しており、位相差の時間変化が位相差波形Ｙ４１として表されている。
【０１５２】
図２０Ｂは、動作条件として、検知エリアにおいて微動状態の物体がセンサ１から所定距離（例えば４ｍ）に存在し、かつ窓設定値Ｔａを３秒に設定しており、位相差の時間変化が位相差波形Ｙ４２として表されている。
【０１５３】
図２０Ｃは、動作条件として、検知エリア内に物体が存在せず、かつ窓設定値Ｔａを３秒に設定しており、位相差の時間変化が位相差波形Ｙ４３として表されている。
【０１５４】
位相差波形Ｙ４１，Ｙ４２は、検知エリアに微動状態の物体が存在する場合の波形であり、位相差波形Ｙ４３は、検知エリアに物体が存在しない場合の波形である。位相差波形Ｙ４１，Ｙ４２は、位相差が周期的に変化しており、位相差波形Ｙ４３は、位相差がほぼ一定になる。したがって、移動識別部２９２は、位相差の時間変化の周期に基づいて、検知エリアにおける微動状態の物体（物体の変動状態）を識別できる。すなわち、移動識別部２９２は、位相差の時間変化の周期に基づいて、検知エリア内の物体が微動状態であるか否かを識別できる。
【０１５５】
さらに、位相差波形Ｙ４２を求めた際の動作条件では、窓設定値Ｔａが物体の微動（振動）の半周期と同じ値に設定されている。また、位相差波形Ｙ４１を求めた際の動作条件では、窓設定値Ｔａが物体の微動（振動）の半周期より大幅に小さい値に設定されている。したがって、位相差波形Ｙ４２における位相差の周期的な変化は、位相差波形Ｙ４１における位相差の周期的な変化に比べて、位相差の変化量が大きくなる。すなわち、窓設定値Ｔａが物体の微動（振動）の周期に応じて設定されることで、移動識別部２９２は、検知エリア内の物体の移動状態または変動状態を容易に識別することができる。
【０１５６】
また、センサ１は、２チャンネルのドップラセンサであってもよい。この場合、センサ１は、受信波を直交検波することで、位相差がπ／２となるＩ（Ｉｎ−ｐｈａｓｅ）信号およびＱ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ−ｐｈａｓｅ）信号を生成し、Ｉ信号およびＱ信号をセンサ信号として出力する。そして、物体がセンサ１に接近する方向に移動すれば、Ｉ信号がＱ信号よりπ／２進み、物体がセンサ１から離れる方向に移動すれば、Ｉ信号がＱ信号よりπ／２遅れる。そこで、移動識別部２９２は、物体の接近及び離隔を識別することができ、物体の接近及び離隔を移動状態として求めることができる。
【０１５７】
信号処理システム２の上述の各処理は、図２１、図２２の各フローチャートで表される。
【０１５８】
図２１は、信号処理システム２による上述の一連の処理の流れの概略を示す。
【０１５９】
まず、Ａ／Ｄ変換部２２が、増幅部２１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、周波数分析部２３は、Ａ／Ｄ変換部２２から出力されるセンサ信号を、例えばＤＣＴによって周波数領域のセンサ信号（周波数軸信号）に変換する周波数変換処理を行う（Ｘ２）。次に、周波数分析部２３は、周波数領域のセンサ信号からフィルタバンク５ａ毎の信号を抽出するフィルタバンク処理を行う（Ｘ３）。
【０１６０】
次に、信号強度処理部２４は、信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ０以上であるか否かを判定する（Ｘ４）。信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ０以上であれば、物体認識部２６１による認識処理を行うために、背景信号除去部２８３による背景信号除去処理を行う（Ｘ５）。信号強度ｍｊの総和が閾値Ｅ０未満であれば、物体認識部２６１による認識処理が行われないので、信号処理システム２による上述の一連の処理は終了する。
【０１６１】
次に、信号強度処理部２４は、時間設定部２５によって設定された窓設定値Ｔａ及びスライド時間Ｔｓの各値を、平滑化部２４１による第２平滑化処理のパラメータに適用する（Ｘ６）。そして、信号強度処理部２４は、センサ信号に対して信号強度処理を行う（Ｘ７）。信号強度処理では、第１平滑化処理、第２平滑化処理、及び規格化処理が行われる。まず、信号強度処理部２４は、センサ信号に対して第１平滑化処理を実行することで、対象バンク５ａ毎の信号強度ｍｊｉを求める。そして、信号強度処理部２４は、対象バンク５ａ毎の信号強度ｍｊｉに対して第２平滑化処理及び規格化処理を実行することで、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊを求める。すなわち、信号強度処理部２４は、対象バンク５ａ毎の信号強度を規格化し、規格化強度ｎｊを求める。
【０１６２】
そして、物体認識部２６１は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布の特徴、または対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の成分比の特徴を抽出する。物体認識部２６１は、抽出した特徴に基づいて、検知対象物または検知対象事象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（Ｘ８）。そして、出力部２７は、認識処理の結果に応じて、検知信号の出力処理を行う（Ｘ９）。
【０１６３】
図２２は、上述の信号強度処理（Ｘ７）における時間窓Ｗを用いた第２平滑化処理の詳細を示す。
【０１６４】
平滑化部２４１は、時間窓Ｗの時間長さの値を、時間設定部２５による窓設定値Ｔａに設定する（Ｘ１１）（図４参照）。そして、平滑化部２４１は、対象バンク５ａ毎のバンク信号Ｙｊに時間窓Ｗを適用して、時間窓Ｗに収まる複数サンプルの信号強度ｍｊｉをそれぞれ抽出する（Ｘ１２）。平滑化部２４１は、抽出した信号強度ｍｊｉを用いて上述の第２平滑化処理を実行する（Ｘ１３）。平滑化部２４１は、第２平滑化処理を実行する毎に、バンク信号Ｙｊに適用する時間窓Ｗを、所定のスライド時間Ｔｓだけ時間の進行方向にずらす（Ｘ１４）。そして、平滑化部２４１は、時間窓Ｗに収まる複数サンプルの信号強度を再び抽出する（Ｘ１１）。以降、平滑化部２４１は、ステップＸ１１−Ｘ１４の各処理を繰り返すことで、時間窓Ｗを用いた第２平滑化処理を行う。
【０１６５】
以上のように、実施形態に係る第１の態様の信号処理システム２は、周波数分析部２３と、信号強度処理部２４と、認識部２６と、時間設定部２５と、を備える。周波数分析部２３は、物体で反射した無線信号を受信するセンサ１からセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンク５ａのそれぞれにおけるセンサ信号の強度を信号強度ｍｊｉとして求める。信号強度処理部２４は、複数のフィルタバンク５ａのうち少なくとも２つのフィルタバンク５ａをそれぞれ対象バンク５ａとする。信号強度処理部２４は、対象バンク５ａ毎の信号強度ｍｊｉの時間変化を表すバンク信号Ｙｊに適用した時間窓Ｗ内において信号強度ｍｊｉを平滑する平滑化処理（第２平滑化処理）、及び信号強度ｍｊｉを規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、対象バンク５ａ毎のセンサ信号の規格化強度ｎｊを求める。認識部２６は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布、または規格化強度ｎｊの成分比との少なくとも一方により物体（検知対象物）または物体の動き（検知対象事象）を識別する認識処理を行う。時間設定部２５は、時間窓Ｗの時間長さ（窓設定値Ｔａ）を可変に設定することができる。そして、信号強度処理部２４は、バンク信号Ｙｊに対して時間窓Ｗを所定のスライド時間Ｔｓずつずらす毎に平滑化処理を実行する。
【０１６６】
上述の信号処理システム２は、時間設定部２５による窓設定値Ｔａの設定処理によって、検知対象の物体または検知対象の物体の動きを精度よく識別できるように第２平滑化処理が実行されるので、認識部２６の識別精度が向上する。また、平滑化部２４１は、時間窓をスライド時間Ｔｓだけ時間の進行方向にずらす毎に、第２平滑化処理を実行するので、スライド時間Ｔｓが適宜設定されることで、認識部２６の識別精度をさらに向上させることができる。したがって、信号処理システム２は、物体の大きさ、形状、または動きなどに関わらず、物体または物体の動きの識別精度を維持することができる。
【０１６７】
また、実施形態に係る第２の態様の信号処理システム２は、第１の態様において、認識部２６が物体を誤って認識する誤認識を低減するための誤認識防止処理部２８をさらに備えることが好ましい。
【０１６８】
上述の信号処理システム２は、認識部２６の誤認識を低減することができる。
【０１６９】
また、実施形態に係る第３の態様の信号処理システム２は、第２の態様において、信号成分抽出部２８１と、外乱判断部２８２と、をさらに備えることが好ましい。信号成分抽出部２８１は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから物体の動きに起因した信号成分を求める。外乱判断部２８２は、信号成分の単位時間当たりの変動の大きさが、少なくとも２つの対象バンク５ａのうち少なくとも１つの対象バンク５ａにおいて所定値以上または所定値以下である場合、認識部２６による認識処理を禁止する。もしくは、外乱判断部２８２は、認識部２６による認識処理の結果を無効とする。
【０１７０】
上述の信号処理システム２は、検知対象以外の物体の動きに起因する信号の急峻な時間的変動の有無に関わらず、検知対象の物体または検知対象の物体の動きを精度よく検知できる。さらに、信号処理システム２の簡便化、及び小型化を図ることができる。
【０１７１】
また、実施形態に係る第４の態様の信号処理システム２は、第２または第３の態様において、背景信号除去部２８３をさらに備えることが好ましい。認識部２６は、物体または物体の動きを識別した場合、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布の特徴と、周波数分布の時間的な継続性の特徴と、の少なくとも一方により定常的な背景信号をさらに識別する。背景信号除去部２８３は、対象バンク５ａ毎の信号から背景信号を除去する。
【０１７２】
上述の信号処理システム２は、検知対象以外の物体の動きに起因した誤認識を低減することができる。
【０１７３】
また、実施形態に係る第５の態様の信号処理システム２は、第２乃至第４の態様のいずれか一つにおいて、レベル設定部２８４と、パラメータ調整部２８５と、をさらに備えることが好ましい。レベル設定部２８４は、認識処理の識別対象に対する検知感度の高低を示す感度レベルを設定する。パラメータ調整部２８５は、検知感度を調整するパラメータを変化させる。そして、パラメータ調整部２８５は、感度レベルが高い場合、検知感度が高くなるようにパラメータを設定し、感度レベルが低い場合、検知感度が低くなるようにパラメータを設定する。
【０１７４】
上述の信号処理システム２は、検知感度向上と誤認識低減とのバランスをとりながら、検知対象以外の物体の動きに起因した誤認識を低減することができる。
【０１７５】
また、実施形態に係る第６の態様の信号処理システム２では、第１乃至第５の態様のいずれか一つにおいて、認識部２６は、予め決められた所定期間Ｔｒに含まれる対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊの特徴に基づいて物体または物体の動きを識別することが好ましい。
【０１７６】
上述の信号処理システム２は、検知対象の物体または検知対象の物体の動きを精度よく識別できる。
【０１７７】
また、実施形態に係る第７の態様の信号処理システム２では、第６の態様において、認識部２６は、周波数分布に基づいて認識処理を行う場合、対象バンク５ａにおける規格化強度ｎｊの時間変化を表す信号に特定の周波数成分が含まれるか否かを、規格化強度ｎｊの特徴とすることが好ましい。
【０１７８】
上述の信号処理システム２は、検知対象の物体または検知対象の物体の動きを、簡易な処理で精度よく識別できる。
【０１７９】
また、実施形態に係る第８の態様の信号処理システム２では、第６の態様において、認識部２６は、周波数分布に基づいて認識処理を行う場合、所定期間Ｔｒに含まれる対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊのうち、少なくとも１つの規格化強度ｎｊが少なくとも１つの閾値Ｒ１，Ｒ２を横切って変化した回数を、規格化強度の特徴とすることが好ましい。
【０１８０】
上述の信号処理システム２は、検知対象の物体または検知対象の物体の動きを、簡易な処理で精度よく識別できる。
【０１８１】
また、実施形態に係る第９の態様の信号処理システム２は、第１乃至第８の態様のいずれか一つにおいて、物体または物体の動きを識別することができる検知エリアの大きさまたは範囲を設定するエリア設定部２９１をさらに備えることが好ましい。
【０１８２】
上述の信号処理システム２は、検知対象の物体または検知対象の物体の動きに応じて、検知エリアを設定できるので、信号処理システム２の適用範囲が広がる。
【０１８３】
また、実施形態に係る第１０の態様の信号処理システム２は、第１乃至第９の態様のいずれか一つにおいて、物体の移動状態または物体の変動状態を識別する移動識別部２９２をさらに備えることが好ましい。センサ１は、無線信号を送信波として送信し、物体で反射した無線信号を反射波として受信する。そして、移動識別部２９２は、物体の移動または変動により生じる送信波と反射波との間の位相差の時間変化、またはセンサ信号に基づいて求めた物体までの距離の時間変化を用いて、移動状態または変動状態を識別する。
【０１８４】
上述の信号処理システム２は、物体の移動状態もさらに識別することで、物体の移動状態に応じた認識結果を得ることができる。
【０１８５】
また、実施形態に係る第１１の態様の信号処理システム２では、第１乃至第１０の態様のいずれか一つにおいて、スライド時間Ｔｓは、時間窓Ｗの時間長さ（窓設定値Ｔａ）より小さいことが好ましい。
【０１８６】
上述の信号処理システム２では、時間の進行方向にずれる前の時間窓Ｗ１と、時間の進行方向にずれた後の時間窓Ｗ２とは、時間軸方向において一部が重複する。したがって、センサ信号の特徴がより確実に抽出される。
【０１８７】
また、実施形態に係る第１２の態様のプログラムは、コンピュータシステムを、周波数分析部２３と、信号強度処理部２４と、認識部２６と、時間設定部２５と、して機能させる。周波数分析部２３は、物体で反射した無線信号を受信するセンサ１からセンサ信号を受け取り、複数のフィルタバンク５ａのそれぞれにおけるセンサ信号の強度を信号強度ｍｊｉとして求める。信号強度処理部２４は、複数のフィルタバンク５ａのうち少なくとも２つのフィルタバンク５ａをそれぞれ対象バンク５ａとする。信号強度処理部２４は、対象バンク５ａ毎の信号強度ｍｊｉの時間変化を表すバンク信号Ｙｊに適用した時間窓Ｗ内において信号強度ｍｊｉを平滑する平滑化処理（第２平滑化処理）、及び信号強度ｍｊｉを規格化する規格化処理をそれぞれ実行して、対象バンク５ａ毎のセンサ信号の規格化強度ｎｊを求める。認識部２６は、対象バンク５ａ毎の規格化強度ｎｊから決まるセンサ信号の周波数分布、または規格化強度ｎｊの成分比との少なくとも一方により物体（検知対象物）または物体の動き（検知対象事象）を識別する認識処理を行う。時間設定部２５は、時間窓Ｗの時間長さ（窓設定値Ｔａ）を可変に設定することができる。そして、信号強度処理部２４は、バンク信号Ｙｊに対して時間窓Ｗを所定のスライド時間Ｔｓずつずらす毎に平滑化処理を実行する。
【０１８８】
上述のプログラムは、コンピュータシステムに上述の信号処理システム２の各機能を実行させることができる。したがって、プログラムは、物体の大きさ、形状、または動きなどに関わらず、物体または物体の動きの識別精度を維持することができる。
【０１８９】
なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１９０】
１  センサ
２  信号処理システム
２３  周波数分析部
２４  信号強度処理部
２５  時間設定部
２６  認識部
２６１  物体認識部
２６２  背景認識部
２８  誤認識防止処理部
２８１  信号成分抽出部
２８２  外乱判断部
２８３  背景信号除去部
２８４  レベル設定部
２８５  パラメータ調整部
２９１  エリア設定部
２９２  移動識別部
５ａ  フィルタバンク、対象バンク
ｍｊｉ  信号強度
ｎｊ  規格化強度
Ｙｊ  バンク信号
Ｗ  時間窓
Ｔａ  窓設定値
Ｔｓ  スライド時間
Ｔｒ  所定期間
Ｒ１，Ｒ２  閾値
【図１】
2019191131.tif 000003
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2019191131.tif 000015
【図１４】
2019191131.tif 000016
【図１５】
2019191131.tif 000017
【図１６】
2019191131.tif 000018
【図１７】
2019191131.tif 000019
【図１８】
2019191131.tif 000020
【図１９】
2019191131.tif 000021
【図２０】
2019191131.tif 000022
【図２１】
2019191131.tif 000023
【図２２】
2019191131.tif 000024