(57)【要約】【課題】無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる推定方法を提供すること。【解決手段】N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出ステップ（Ｓ２）と、算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であってN個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出ステップ（Ｓ３）と、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分から相関行列を算出する相関行列算出ステップ（Ｓ４）と、相関行列算出ステップにおいて算出された相関行列の固有値を計算する計算ステップ（Ｓ５）と、計算ステップ（Ｓ５）において計算された固有値を用いて所定の方法で生体数を推定する推定ステップ（Ｓ６）とを含む。【選択図】図７
2019117055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いた、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定方法であって、
前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出ステップと、
前記伝達関数算出ステップにおいて算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出ステップと、
前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列の固有値を計算する計算ステップと、
前記計算ステップにおいて計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定ステップとを含む、
推定方法。
【請求項２】
前記推定ステップでは、
前記計算ステップにおいて計算された複数の固有値を大きさでソートした固有値分布の特徴から、生体数を推定する、
請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記固有値分布は、前記計算ステップにおいて計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率または差分を示す比率情報であり、
前記特徴は、最大の固有値から数えてｘ番目の固有値において前記比率情報に含まれる比率または差分が所定値以上になるかであり、
前記推定ステップでは、前記ｘを、生体数として推定する、
請求項２に記載の推定方法。
【請求項４】
前記計算ステップでは、
前記相関行列算出ステップにおいて算出された、連続する複数の時刻における前記相関行列の固有値を計算して、前記複数の時刻における前記相関行列の複数の固有値それぞれに対する固有ベクトルを計算し、
前記推定ステップでは、
前記計算ステップにおいて計算された複数の固有ベクトルについての変化情報であって前記複数の時刻において対応する固有ベクトルを比較したときの変化情報から、生体数を推定する、
請求項１に記載の推定方法。
【請求項５】
前記変化情報は、前記複数の時刻において対応する前記固有ベクトルそれぞれの向きの変化が、所定値よりも大きいか小さいかを示す情報であり、
前記推定ステップでは、前記変化情報から、前記向きの変化が前記所定値よりも小さい固有ベクトルの数を生体数として推定する、
請求項４に記載の推定方法。
【請求項６】
さらに、
前記推定ステップにおいて推定された生体数が０である場合に、前記空間において生体は不在であることを示す不在情報を出力する出力ステップを含む、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項７】
さらに、前記推定ステップにおいて、所定の時間以上、同一の生体数が推定され続けている場合、当該同一の生体数を出力する出力ステップを含む、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項８】
前記送信機が２以上の送信アンテナ素子を有する場合、
さらに、前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列と、前記推定ステップにおいて推定された生体数を用いて、前記１以上の生体の存在する方向を前記受信機の位置を基準として推定する方向推定を前記２以上行うことにより、前記１以上の生体の存在する位置推定を行う位置推定ステップを含む、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項９】
前記位置推定ステップでは、前記位置推定を所定時間継続して行うことにより、前記１以上の生体の位置を前記所定時間継続してトラッキングする、
請求項８に記載の推定方法。
【請求項１０】
少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いて、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定を行うためのプログラムであって、
前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出ステップと、
前記伝達関数算出ステップにおいて算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出ステップと、
前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列の固有値を計算する計算ステップと、
前記計算ステップにおいて計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定ステップとを、
コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いた、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定装置であって、
前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出部と、
前記伝達関数算出部において算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出部と、
前記抽出部において抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出部と、
前記相関行列算出部において算出された前記相関行列の固有値を計算する計算部と、
前記計算部において計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定部とを備える、
推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線信号を利用した推定方法、推定装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線信号を利用して対象を検出する技術がある（例えば特許文献１、２）。特許文献１には、受信信号の自己相関行列を求め、該自己相関行列の固有値の大きさから物標の数を求める技術が開示されている。また、特許文献２には、受信信号の相関行列を固有値分解し、閾値以上の固有値の数を数えることで物標の数を求める技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８１７７５号公報
【特許文献２】特開２０００−１７１５５０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、特許文献１、２に記載の技術では、生体のみを抽出しての在、不在を検知することができないので、対象空間に存在する生体の生体数を知ることができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる推定方法、推定装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る推定方法は、少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いた、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定方法であって、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出ステップと、前記伝達関数算出ステップにおいて算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出ステップと、前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列の固有値を計算する計算ステップと、前記計算ステップにおいて計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定ステップとを含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す推定装置における信号波の伝達の様子を概念的に示す図である。
【図３】図１に示す推定部の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図３に示す固有値分布算出部により算出された固有値分布の一例を示す図である。
【図５】図３に示す固有値分布算出部により算出された固有値分布の一例を示す図である。
【図６】図３に示す特徴判定部により判定される固有値分布の特徴の別例を示す図である。
【図７】実施の形態１における推定装置の推定処理を示すフローチャートである。
【図８】図７に示すステップＳ６の詳細処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】変形例における計算部の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】変形例における推定部の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】変形例における複数の時刻それぞれにおける複数の固有ベクトルのマッピングの一例を示す図である。
【図１２】変形例における異なる２つ時刻の固有ベクトルの内積結果の各行の総和の説明図である。
【図１３】図７に示すステップＳ５の詳細処理の別の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図７に示すステップＳ６の詳細処理の別の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１４に示す詳細処理を内積を用いて行う場合の一例を示すフローチャートである。
【図１６】実施の形態２における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の一態様に係る推定方法は、少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いた、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定方法であって、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出ステップと、前記伝達関数算出ステップにおいて算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出ステップと、前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列の固有値を計算する計算ステップと、前記計算ステップにおいて計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定ステップとを含む。
【００１０】
これにより、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる。
【００１１】
ここで、例えば、前記推定ステップでは、前記計算ステップにおいて計算された複数の固有値を大きさでソートした固有値分布の特徴から、生体数を推定する。
【００１２】
また、例えば、前記固有値分布は、前記計算ステップにおいて計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率または差分を示す比率情報であり、前記特徴は、最大の固有値から数えてｘ番目の固有値において前記比率情報に含まれる比率または差分が所定値以上になるかであり、前記推定ステップでは、前記ｘを、生体数として推定するとしてもよい。
【００１３】
また、例えば、前記計算ステップでは、前記相関行列算出ステップにおいて算出された、連続する複数の時刻における前記相関行列の固有値を計算して、前記複数の時刻における前記相関行列の複数の固有値それぞれに対する固有ベクトルを計算し、前記推定ステップでは、前記計算ステップにおいて計算された複数の固有ベクトルについての変化情報であって前記複数の時刻において対応する固有ベクトルを比較したときの変化情報から、生体数を推定するとしてもよい。
【００１４】
また、例えば、前記変化情報は、前記複数の時刻において対応する前記固有ベクトルそれぞれの向きの変化が、所定値よりも大きいか小さいかを示す情報であり、前記推定ステップでは、前記変化情報から、前記向きの変化が前記所定値よりも小さい固有ベクトルの数を生体数として推定するとしてもよい。
【００１５】
また、例えば、さらに、前記推定ステップにおいて推定された生体数が０である場合に、前記空間において生体は不在であることを示す不在情報を出力する出力ステップを含むとしてもよい。
【００１６】
これにより、無線信号を利用して、対象空間に生体が存在しているか否かを示す在不在推定を行うことができる。
【００１７】
また、例えば、さらに、前記推定ステップにおいて、所定の時間以上、同一の生体数が推定され続けている場合、当該同一の生体数を出力する出力ステップを含むとしてもよい。
【００１８】
これにより、無線信号を利用した、対象空間に存在する生体数等の推定の精度を向上させることができる。
【００１９】
また、例えば、前記送信機が２以上の送信アンテナ素子を有する場合、さらに、前記相関行列算出ステップにおいて算出された前記相関行列と、前記推定ステップにおいて推定された生体数を用いて、前記１以上の生体の存在する方向を前記受信機の位置を基準として推定する方向推定を前記２以上行うことにより、前記１以上の生体の存在する位置推定を行う位置推定ステップを含むとしてもよい。
【００２０】
これにより、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体の位置である生体位置を推定することができる。
【００２１】
また、例えば、前記位置推定ステップでは、前記位置推定を所定時間継続して行うことにより、前記１以上の生体の位置を前記所定時間継続してトラッキングするとしてもよい。
【００２２】
これにより、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体の生体位置をリアルタイムに把握することができる。
【００２３】
また、本発明の一態様に係る推定装置は、少なくとも一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いた、空間に存在する１以上の生体の生体数の推定装置であって、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する伝達関数算出部と、前記伝達関数算出部において算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であって前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する抽出部と、前記抽出部において抽出された、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける前記変動成分から相関行列を算出する相関行列算出部と、前記相関行列算出部において算出された前記相関行列の固有値を計算する計算部と、前記計算部において計算された固有値を用いて所定の方法で前記生体数を推定する推定部とを備える。
【００２４】
なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置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。
【００２５】
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、本明細書および図面において、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。
【００２６】
（実施の形態１）
以下では、図面を参照しながら、SIMO(Single Input Multiple Output）構成の送信機、受信機を用いて受信信号の相関行列を観測し、相関行列の固有値を用いて所定の方法で、検出対象の空間に存在する生体の生体数を推定することについて説明する。
【００２７】
［推定装置１の構成］
図１は、実施の形態１における推定装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１には、図１に示す推定装置１の検出対象である生体が合わせて示されている。
【００２８】
実施の形態１における推定装置１は、一の送信アンテナ素子を有する送信機およびN個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する受信機を用いて、検出対象の空間に存在する１以上の生体の生体数を推定する。
【００２９】
実施の形態１における推定装置１は、図１に示すように、送信機１０と、受信機１１と、生体情報算出部１２と、計算部１３と、記憶部１４と、推定部１５と、出力部１６と備える。
【００３０】
［送信機１０］
送信機１０は、送信アンテナ部１０１と、送信部１０２とで構成される。
【００３１】
送信アンテナ部１０１は、１個の送信アンテナ素子を有する。
【００３２】
送信部１０２は、高周波の信号を生成する。送信部１０２は、生成した信号である送信信号を、送信アンテナ部１０１が有する１個の送信アンテナ素子から送信する。本実施の形態では、送信部１０２は、例えば２．４５ＧＨｚの正弦波を送信するとして説明するが、これに限らない。別の周波数および変調方法を用いて送信信号を送信してもよい。
【００３３】
［受信機１１］
受信機１１は、受信アンテナ部１１１と、受信部１１２とで構成される。
【００３４】
受信アンテナ部１１１は、N個（Nは２以上の自然数）の受信アンテナ素子を有する。本実施の形態では、受信アンテナ部１１１は、例えば図１に示すように、#1から#MRのMR個（MRは2以上の整数）のアンテナ素子を備えるとして以下説明する。受信アンテナ部１１１では、MR個の受信アンテナ素子のそれぞれは、１個の送信アンテナ素子から送信され、生体５０が存在する場合には生体５０によって反射された信号を含む受信信号を受信する。
【００３５】
受信部１１２は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれで、所定期間、受信信号を観測（すなわち受信）する。より具体的には、受信部１１２は、図１に示すように、MR個の受信アンテナ素子それぞれで所定期間受信された高周波の信号を、信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部１１２は、変換した低周波の信号を、生体情報算出部１２に伝達する。
【００３６】
［生体情報算出部１２］
生体情報算出部１２は、図１に示すように、複素伝達関数算出部１２１と、抽出部１２２と、相関行列算出部１２３とを備え、受信機１１から伝達された信号から生体情報を算出する。
【００３７】
＜複素伝達関数算出部１２１＞
複素伝達関数算出部１２１は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する。より具体的には、複素伝達関数算出部１２１は、受信機１１から伝達された低周波の信号から、１個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。以下、図２を用いてより具体的に説明する。
【００３８】
図２は、図１に示す推定装置１における信号波の伝達の様子を概念的に示す図である。図２に示すように、送信アンテナ部１０１の送信アンテナ素子から送信される送信波の一部は、生体５０によって反射され、受信アンテナ部１１１の受信アレーアンテナに到達する。ここで、受信アンテナ部１１１は、MR個の受信アンテナ素子からなる受信アレーアンテナであり、素子間隔ｄのリニアアレーである。また、受信アンテナ部１１１の正面から見た生体５０の方向をθとする。生体５０と受信アンテナ部１１１との距離は十分に大きく、受信アンテナ部１１１に到来する生体由来の反射波は平面波と見なせるものとする。
【００３９】
そして、複素伝達関数算出部１２１は、MR個の受信アンテナ素子を使って観測された複素受信信号ベクトルから、送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数ベクトルを算出することができる。
【００４０】
＜抽出部１２２＞
抽出部１２２は、複素伝達関数算出部１２１において算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であってN個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する。より具体的には、抽出部１２２は、複素伝達関数算出部１２１が算出した複素伝達関数を時系列で記録し、複素伝達関数の変化のうち、生体の影響による変動成分を抽出する。ここで、生体の影響による変動成分を抽出する方法としてはフーリエ変換などの周波数領域への変換後に生体の振動に対応する成分のみを抽出する方法、または、２つの異なる時間の複素伝達関数の差分を計算する方法などを用いることができる。これらの方法を実行することにより、生体５０以外の固定物を経由する複素伝達関数は除去され、生体５０を経由する複素伝達関数成分のみが残る。なお、受信アンテナ素子は複数あるため、受信アンテナ素子に対応する複素伝達関数の生体５０経由成分の数も複数となる。これらをまとめて、生体成分チャネルベクトルと定義する。
【００４１】
＜相関行列算出部１２３＞
相関行列算出部１２３は、抽出部１２２において抽出された、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分から相関行列を算出する。より具体的には、相関行列算出部１２３は、変動成分である生体５０を経由する複数の複素伝達関数成分から構成される生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉを算出する。
【００４２】
［計算部１３］
計算部１３は、相関行列算出部１２３において算出された相関行列の固有値を計算する。より具体的には、計算部１３は、相関行列算出部１２３より算出された相関行列Ｒｉの固有値を計算する。計算部１３は、計算した相関行列Ｒｉの固有値を記憶部１４に記憶させる。
【００４３】
［記憶部１４］
記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはメモリ等で構成され、計算部１３の計算結果および推定部１５の推定処理に用いるデータ等が記憶される。
【００４４】
［推定部１５］
推定部１５は、計算部１３において計算された固有値を用いて所定の方法で生体数を推定する。例えば、推定部１５は計算部１３において計算された複数の固有値を大きさでソートした固有値分布の特徴から、生体数を推定する。ここで、固有値分布は、計算部１３において計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率または差分を示す比率情報であり、特徴は、最大の固有値から数えてｘ番目の固有値において比率情報に含まれる比率または差分が所定値以上になるかであってもよい。この場合、推定部１５は、当該ｘを、生体数として推定すればよい。
【００４５】
図３は、図１に示す推定部１５の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【００４６】
本実施の形態では、推定部１５は、図３に示すように、固有値分布算出部１５１と、特徴判定部１５２と、人数推定部１５３とを備える。
【００４７】
＜固有値分布算出部１５１＞
固有値分布算出部１５１は、計算部１３において計算された複数の固有値を大きさでソートした固有値分布を算出する。固有値分布算出部１５１は、例えば、図４または図５に示すような固有値分布を算出すればよい。ここで、図４および図５は、図３に示す固有値分布算出部１５１により算出された固有値分布の一例を示す図である。図４において、縦軸は固有値、横軸は最大の固有値を一番目とした場合の固有値の番号を示す。なお、図４には熱雑音などのノイズに対応する値が点線で示されている。また、図５において、縦軸は固有値比率、横軸は複数の固有値を大きさでソートした場合において、最大の固有値と次に大きい固有値との比率を一番目としたときの固有値の比率の番号を示す。つまり、図５に示す固有値分布には、計算部１３において計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率を示す比率情報が示されている。ここで、比率は、例えばλｉ／λｉ+１（ｉは自然数）で計算される。
【００４８】
なお、固有値分布には計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の差分を示す比率情報が示されているとしてもよい。
【００４９】
＜特徴判定部１５２＞
特徴判定部１５２は、固有値分布算出部１５１において算出された固有値分布の特徴を判定する。特徴判定部１５２は、例えば、固有値分布の特徴として比率が大きく変化している番号を判定する。より具体的には、特徴判定部１５２は、固有値比率が所定値以上になる番号を特徴として判定する。例えば図５に示す例では、実線丸で囲まれた固有値比率に対応する番号を特徴として判定する。このように、特徴判定部１５２は、固有値分布を用いて、急激に減少している固有値の場所を探索する。
【００５０】
なお、図６は、図３に示す特徴判定部１５２により判定される固有値分布の特徴の別例を示す図である。
【００５１】
特徴判定部１５２は、例えば図６の実線丸で囲まれた固有値と点線丸で囲まれた固有値とに示されるように、番号Ｌ＋１の固有値λＬ＋１でその値が急激に変化していることから、固有値分布の特徴として番号Ｌを判定してもよい。換言すると、特徴判定部１５２は、図６に示す固有値分布において、熱雑音に対応する固有値の大きさとして定められる閾値以上の固有値の数Ｌを、特徴として判定してもよい。ただし、一般的には、熱雑音を示す番号Ｌ＋１以降の固有値λＬ＋１〜λＭと、番号Ｌの固有値λＬとの境界は区別がつきにくいので、上述した比率または差分を用いる方がより特徴を判定できると考えられる。
【００５２】
＜人数推定部１５３＞
人数推定部１５３は、特徴判定部１５２により特徴と判定された番号である当該ｘを、生体数として推定すればよい。人数推定部１５３は、図５に示す固有値分布において、特徴判定部１５２により特徴と判定された「Ｌ」を生体数として推定してもよい。ここで、「Ｌ」は、最大の固有値から数えてＬ番目の固有値を意味し、Ｍ個の固有値のうちＬ個の固有値が熱雑音に対応する固有値とは異なる固有値であることがわかる。また、「Ｌ」は、生体数に対応する。
【００５３】
なお、人数推定部１５３は、図６に示す固有値分布において、熱雑音に対応する固有値の大きさとして定められる閾値以上の固有値の数を生体数として推定してもよい。
【００５４】
また、人数推定部１５３は、過去数回の推定した生体数に対して平均値または中央値といった処理を行い最終的な生体数として推定してもよい。推定装置１が有する送信機１０および受信機１１以外に、他の無線装置が存在するなど、受信機１１に入力されるノイズが大きい場合にはその影響を平均化することができるからである。
【００５５】
［出力部１６］
出力部１６は、推定部１５において推定された生体数が０である場合に、検出対象の空間において生体は不在であることを示す不在情報を出力してもよい。また、出力部１６は、推定部１５において、所定の時間以上、同一の生体数が推定され続けている場合、当該同一の生体数を出力するとしてもよい。
【００５６】
［推定装置１の動作］
次に、以上のように構成された推定装置１の動作について、図を用いて説明する。
【００５７】
図７は、実施の形態１における推定装置１の推定処理を示すフローチャートである。
【００５８】
まず、推定装置１は、所定期間、受信信号を観測（Ｓ１）。より具体的には、推定装置１は、１個の送信アンテナ素子から送信され、生体５０が存在する場合には、生体５０によって反射された反射信号を含む受信信号を、所定期間について観測する。
【００５９】
次に、推定装置１は、ステップＳ１で観測した受信信号から、複素伝達関数を算出する（Ｓ２）。より具体的には、推定装置１は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれで所定期間受信された受信信号から、送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する。詳細は上述した通りであるため、ここでの説明は省略する。以下も同様である。
【００６０】
次に、推定装置１は、ステップＳ２で算出した複素伝達関数から、生体の影響による変動成分を抽出する（Ｓ３）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ２において算出された複数の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分であってN個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を抽出する。
【００６１】
次に、推定装置１は、ステップＳ３で抽出した変動成分の相関行列を算出する（Ｓ４）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ３において抽出された、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分から相関行列を算出する。
【００６２】
次に、推定装置１は、ステップＳ４で算出した相関行列の固有値を計算する（Ｓ５）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ４において算出された相関行列の固有値を計算する。
【００６３】
次に、推定装置１は、ステップＳ５で算出した固有値を用いて生体数を推定する（Ｓ６）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ４において計算された固有値を用いて所定の方法で生体数を推定する。
【００６４】
図８は、図７に示すステップＳ６の詳細処理の一例を示すフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ６において、まず、推定装置１は、固有値分布を算出する（Ｓ６１）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ５において計算された複数の固有値を大きさでソートした固有値分布を算出する。例えば、固有値分布には、図５に示したように、計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率を示す比率情報が示されていてもよい。
【００６６】
次に、推定装置１は、ステップＳ６１において算出された固有値分布の特徴を判定する（Ｓ６２）。より具体的には、推定装置１は、ステップＳ６１において算出された固有値分布を用いて、急激に減少している固有値の場所を探索することで、例えば図５に示したように、固有値比率が所定値以上になる番号を特徴として判定する。
【００６７】
次に、推定装置１は、ステップＳ６２において判定された特徴から、検出対象の空間に存在する人数である生体数を推定する（Ｓ６３）。例えば、図５に示す例では、推定装置１は、ステップＳ６２において判定された特徴と判定された「Ｌ」を生体数として推定する。
【００６８】
（変形例）
上記の実施の形態１では、生体数を推定するための所定の方法として、計算された複数の固有値を大きさでソートしたときの隣接する固有値の比率または差分を示す比率情報を用いた方法（以下、比率法とも称する）を説明したが、これに限らない。所定の方法として異なる時刻における対応する固有ベクトルの向きの変化（以下、固有ベクトル変動探索法とも称する）を用いてもよい。この場合を、変形例として説明する。
【００６９】
［本変形例の推定装置１の構成］
実施の形態１の推定装置１に対して、本変形例の推定装置１は、計算部１３Ａおよび推定部１５Ａの構成が異なる。以下、実施の形態１と異なるところを中心に説明する。
【００７０】
［計算部１３Ａ］
図９は、変形例における計算部１３Ａの詳細構成の一例を示すブロック図である。
【００７１】
計算部１３Ａは、図９に示すように、固有値計算部１３１と、固有ベクトル計算部１３２とを備え、相関行列算出部１２３において算出された相関行列の固有値および固有ベクトルを計算する。
【００７２】
＜固有値計算部１３１＞
固有値計算部１３１は、相関行列算出部１２３において算出された、連続する複数の時刻における相関行列の固有値を計算する。より具体的には、固有値計算部１３１は、相関行列算出部１２３より算出された、連続する複数の時刻における生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉの固有値を計算する。ここで、連続する複数の時刻とは、例えば０．１秒ごとなど、生体の揺れまたは生体の移動等に影響されない間隔であればよい。
【００７３】
＜固有ベクトル計算部１３２＞
固有ベクトル計算部１３２は、固有値計算部１３１において計算された当該複数の時刻における相関行列の複数の固有値それぞれに対する固有ベクトルを計算する。より具体的には、固有ベクトル計算部１３２は、固有値計算部１３１において計算された、複数の時刻における相関行列Ｒｉの固有値それぞれに対する固有ベクトルを計算する。例えば、固有ベクトル計算部１３２は、時刻ｔにおける生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉを、下記の（式１）に示されるような固有値分解を行うことで、時刻tにおける固有ベクトルU(t）を計算することができる。
【００７４】
ここで、観測された時刻ｉにおける固有ベクトルU(i）は（式１）〜（式３）を用いて表すことができる。（式１）においてHはエルミート行列を表す演算子である。
【００７５】
【数１】
2019117055.tif 000003
【数２】
2019117055.tif 000004
【数３】
2019117055.tif 000005
【００７６】
そして、固有ベクトル計算部１３２は、計算した固有ベクトル行列U(t）を、記憶部１４に、観測された時刻とともに記憶させる。
【００７７】
［推定部１５Ａ］
推定部１５Ａは、計算部１３Ａにおいて計算された複数の固有ベクトルについての変化情報であって複数の時刻において対応する固有ベクトルを比較したときの変化情報から、生体数を推定する。
【００７８】
図１０は、変形例における推定部１５Ａの詳細構成の一例を示すブロック図である。
【００７９】
推定部１５Ａは、図１０に示すように、変化情報算出部１５４と、人数推定部１５５とを備える。
【００８０】
＜変化情報算出部１５４＞
変化情報算出部１５４は、計算部１３Ａにおいて計算された複数の固有ベクトルについての変化情報であって複数の時刻において対応する複数の固有ベクトルそれぞれの向きの変化が、所定値よりも大きいか小さいかを示す情報である変化情報を算出する。変化情報算出部１５４は、例えば、図１１に示すように複数の時刻において対応する複数の固有ベクトルの向きを比較するために、複数の時刻それぞれにおける複数の固有ベクトルを配置させ、かつ、複数の時刻において対応する固有ベクトルを対応させる位置に配置させるようなマッピングを算出してもよい。
【００８１】
ここで、図１１は、変形例における複数の時刻それぞれにおける複数の固有ベクトルのマッピングの一例を示す図である。図１１では、時刻０、１および２における複数の固有ベクトルが横方向に並べられ、時刻０、１、２において対応する固有ベクトルが縦方向に同じ位置に配置されるよう並べられたマッピングの一例が示されている。図１１に示す変化情報は、時刻０〜２における複数の固有ベクトルを比較すると、左から１番目と２番目との固有ベクトルの変化が小さく、３番目以降の固有ベクトルの変化が大きいことがわかる。
【００８２】
＜人数推定部１５５＞
人数推定部１５５は、変化情報算出部１５４により算出された変化情報から、複数の時刻のうち最も新しい時刻における複数の固有ベクトルのうち、当該向きの変化が所定値よりも小さい固有ベクトルの数を生体数として推定する。
【００８３】
図１１に示す例では、人数推定部１５５は、左から１番と２番目に位置する２つの固有ベクトルの変化がほとんどなく、生体数は２であると推定することができる。
【００８４】
このように推定できる理由は次の通りである。すなわち、一般に、複数の固有ベクトルのそれぞれは、送信アンテナ素子から受信アンテナ素子に至る電波の伝搬経路、すなわちパスの１本を表している。本変形例では、ＭＲ個の固有ベクトルが計算され、それぞれの固有ベクトルは、１個の送信アンテナ素子からＭＲ本の受信アンテナ素子に至る電波のパスの一本を示す。また、本来であれば、このパスには、直接波または壁などの固定物による反射を含む様々なパスが存在し、それぞれのパスが各固有ベクトルに対応する。しかし、本変形例でも、生体情報算出部１２により生体情報が含まれない成分は除去されているため、観測されうるパスは生体５０により反射されたパスと雑音に対応するパスとだけが固有ベクトルに現れることになる。そして、図１１に示すように、生体５０により反射されたパスと雑音に対応するパスとに対応する複数の固有ベクトルのうち生体により反射されたパスに対応する固有ベクトルは生体の揺れに影響されて数Ｈｚ程度で向きが変動する（あまり変動しないともいえる）。一方、雑音に対応する固有ベクトルは熱雑音などの影響で非周期的に向きがランダムに変動する。
【００８５】
なお、変化情報算出部１５４が変化情報を算出し、人数推定部１５５が生体数を推定する方法すなわち固有ベクトル変動探索法は、上述したマッピングによる方法に限らないので、以下説明する。
【００８６】
変化情報算出部１５４は、変化情報として、計算部１３Ａにおいて計算された複数の時刻のうちの異なる時刻の固有ベクトルの積（例えば内積）を算出してもよい。ここで、変化情報算出部１５４は、生体の動きすなわち呼吸に代表される数Ｈｚの揺らぎなどと比べて十分短い時刻差となる異なる時刻の固有ベクトルの内積を算出するとよい。
【００８７】
例えば、変化情報算出部１５４は、異なる２つの時刻t0、t1における固有ベクトルの内積を、固有ベクトル行列を用いて、下記の（式４）に示されるように算出すればよい。
【００８８】
【数４】
2019117055.tif 000006
【００８９】
ここでも、図１１を用いて説明したように、生体により反射されたパスに対応する固有ベクトルは生体の揺れに影響されて数Ｈｚ程度で向きが変動する。一方で雑音に対応する固有ベクトルは熱雑音などの影響で非周期的に向きがランダムに変動する。
【００９０】
つまり、変化情報算出部１５４は、（式４）に示されるように、異なる２つの時刻における固有ベクトルの内積を算出することで、時刻t0における固有ベクトルU(t0）と時刻t1における固有ベクトルU(t1）に含まれる固有ベクトルの向きの変化が略一致するなど、向きの変化が小さい固有ベクトルかどうかがわかる。
【００９１】
そして、人数推定部１５５は、時刻t0における固有ベクトルU(t0）と時刻t1における固有ベクトルU(t1）とに含まれる固有ベクトルのうち、向きの方向が略一致する固有ベクトルの数を数えることで生体に対応する固有ベクトルの数、すなわち生体数を推定することができる。具体的には、人数推定部１５５は（式４）に示される行列Aの各行について閾値よりも大きい（１に近い）数値の成分が存在する場合は、その成分に対応する２つの固有ベクトルの向きは同方向であり、時刻t0およびt1の固有ベクトルの向きの変化は所定の値より小さいとわかる。つまり、その成分は生体に対応し、それ以外の場合すなわち閾値よりも小さい（０に近い）数値の成分は雑音に対応することがわかる。
【００９２】
なお、人数推定部１５５は、（式４）に示される行列Aの各行について総和または最大値を計算し、その値が閾値以上であるものの数を生体数として推定してもよい。ここで、図１２は、変形例における異なる２つ時刻の固有ベクトルの内積結果の各行の総和の説明図である。例えば、時刻t0における固有ベクトルU(t0）に含まれるu1（t0）および時刻t1における固有ベクトルU(t1）に含まれるu1（t1）のみが生体反射のパスに対応するものであるとする。この場合、図１２に示すように、u1（t0）H・u1（t1）が略１であり、その他が略０となるので、行ごとの総和を取ると、１行目のみ略１となりその他は略０となる。この場合、人数推定部１５５は、閾値以上すなわち略１の行数を生体数として推定すればよい。
【００９３】
また、人数推定部１５５は、行ごとでなく行列A全体にわたって総和または最大値を取り、その値が閾値以上であるか否かで、検出対象の空間に生体が存在するか否かすなわち在不在を推定するとしてもよい。
【００９４】
また、精度を向上させるため、３以上の異なる時刻における固有ベクトルの組合せに対して、変化情報算出部１５４が内積を算出し、人数推定部１５５が、行ごとの平均値または中央値を最終的な生体数として推定しても良い。
【００９５】
［推定装置の動作］
次に、以上のように構成された本変形例の推定装置１の動作について、図を用いて説明する。推定処理の概要は、図７を用いて説明した通りであるので説明を省略し、詳細処理が異なるステップＳ５およびステップＳ６についてのみ説明する。
【００９６】
図１３は、図７に示すステップＳ５の詳細処理の別の一例を示すフローチャートである。
【００９７】
ステップＳ５において、まず、本変形例の推定装置１は、ステップＳ４で算出された複数の時刻における相関行列の固有値を計算する（Ｓ５１Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、ステップＳ４において算出された複数の時刻における生体成分チャネルベクトルの相関行列Ｒｉの固有値を計算する。
【００９８】
次に、本変形例の推定装置１は、計算した固有値に対する固有ベクトルを計算する（Ｓ５２Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、固有値分解を行うなどにより、ステップＳ５１Ａにおいて計算された、複数の時刻における相関行列Ｒｉの固有値それぞれに対する固有ベクトルを計算する。
【００９９】
そして、本変形例の推定装置１は、計算した固有ベクトルを記憶部１４に記憶させる（Ｓ５３Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、計算した固有ベクトルを、記憶部１４に観測された時刻とともに記憶させる。
【０１００】
図１４は、図７に示すステップＳ６の詳細処理の別の一例を示すフローチャートである。
【０１０１】
ステップＳ６において、まず、本変形例の推定装置１は、変化情報を算出する（Ｓ６５Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、ステップＳ５２Ａにおいて計算された複数の時刻において対応する固有ベクトルの向きの変化が、所定値よりも大きいか小さいかを示す情報である変化情報を算出する。
【０１０２】
そして、本変形例の推定装置１は、算出した変化情報から、検出対象の空間に存在する人数である生体数を推定する（Ｓ６６Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、ステップＳ６５Ａにおいて算出された変化情報から、当該向きの変化が所定値よりも小さい固有ベクトルの数を生体数として推定する。
【０１０３】
なお、ステップＳ６５Ａで変化情報を算出する方法、ステップＳ６６で生体数を推定する方法すなわち固有ベクトル変動探索法は、上述したマッピングによる方法に限らず、異なる時刻における固有ベクトルの内積による方法であってもよい。内積による方法を用いる場合の詳細処理は、図１５のように示される。
【０１０４】
図１５は、図１４に示す詳細処理を内積を用いて行う場合の一例を示すフローチャートである。すなわち、ステップＳ６５Ａにおいて、まず、本変形例の推定装置１は、記憶部１４に２以上の時刻の固有ベクトルが記憶されているかを確認する（Ｓ６５１Ａ）。２以上の時刻の固有ベクトルが記憶されていれば（Ｓ６５１ＡでＹｅｓ）、本変形例の推定装置１は、最新の時刻を含む２以上の時刻における固有ベクトルのすべての組に対して内積を計算する（Ｓ６５２Ａ）。具体的には、本変形例の推定装置１は、２以上の異なる時刻における固有ベクトル行列の組合せに対して、組ごとに内積を計算、すなわち異なる２つの時刻の固有ベクトル行列ごとの内積を計算する。
【０１０５】
また、ステップＳ６６Ａにおいて、本変形例の推定装置１は、内積が閾値以上の値を取る組み合わせの数を生体数として推定する（Ｓ６６１Ａ）。より具体的には、本変形例の推定装置１は、異なる２つの時刻における固有ベクトル行列の積からなる行列の各行について閾値よりも大きい（１に近い）数値の成分が存在する場合は、その成分の数を生体数として推定する。
【０１０６】
［効果等］
実施の形態１およびその変形例の推定装置１および推定方法によれば、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる。より具体的には、一の送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分を抽出し、抽出した変動成分から相関行列とその固有値を算出する。そして、算出した固有値を用いて所定の方法で生体数を推定することで、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる。その結果、無線信号を利用して、対象空間に生体が存在しているか否かを示す在不在推定も行うことができる。
【０１０７】
また、実施の形態１およびその変形例の推定装置１および推定方法によれば、受信信号から生体に関する成分のみを抽出するため、検出対象となる生体に送信機等の特別な装置を所持させなくても、生体数すなわち人数を推定することができる。また、実施の形態１およびその変形例の推定装置１および推定方法では、固有値分布の特徴または複数の時刻における対応する固有ベクトルの向きの変動を利用して人数を推定する。そのため、検出対象の生体の距離が遠くなり固有値の値が全体的に小さくなった場合でも人数推定できるので、より広い検出範囲で人数推定ができるという効果も奏する。
【０１０８】
なお、実施の形態１の推定装置１および推定方法では、抽出した変動成分から算出した相関行列の固有値を用いての所定の方法として、固有値分布の特徴から生体数を推定すると説明した。また、変形例の推定装置１および推定方法では、抽出した変動成分から算出した相関行列の固有値を用いて所定の方法として、異なる時刻における対応する固有ベクトルの向きの変化すなわち変化情報から生体数を推定すると説明したとしたが、これらに限らない。実施の形態１および変形例の推定装置１および推定方法は、抽出した変動成分から算出した相関行列に対してＣａｐｏｎ法などの到来方向推定を適用し、その到来波数を人数として推定するとしてもよい。
【０１０９】
また、実施の形態１等の推定装置１および推定方法は、さらに、抽出した変動成分から算出した相関行列と、推定した人数とを用いてＭＵＳＩＣ法などの高精度な到来方向推定を行ってもよい。これにより、検出対象の空間に存在する生体の方向推定または位置推定を行うことができる。すなわち、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体の位置である生体位置を推定することができる。
【０１１０】
また、このような位置推定の処理を逐次的に行うことで生体の人数とともに生体の位置のトラッキングを行うこともできる。これにより、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体の生体位置をリアルタイムに把握することができる。
【０１１１】
（実施の形態２）
実施の形態１では、SIMO構成の送信機、受信機を用いた場合を例に挙げて説明したが、これに限らない。MIMO(Multiple Input Multiple Output）構成の送信機、受信機を用いて受信信号の相関行列を観測し、相関行列の固有値を用いて所定の方法で、検出対象の空間に存在する生体の生体数を推定してもよい。この場合を以下、実施の形態２として説明する。
【０１１２】
以下では、実施の形態１と異なるところを中心に説明する。
【０１１３】
図１６は、実施の形態２における推定装置１Ａの構成の一例を示すブロック図である。図１６に示す推定装置１Ａは、実施の形態１の推定装置１に対して、送信機１０Ａの構成が異なる。
【０１１４】
［送信機１０Ａ］
送信機１０Ａは、送信アンテナ部１０１Ａと、送信部１０２とで構成される。
【０１１５】
送信アンテナ部１０１Ａは、複数の送信アンテナ素子を有する。本実施の形態では、送信アンテナ部１０１Ａは、例えば図１６に示すように、#1から#MTのMT個（MTは2以上の整数）のアンテナ素子を備える。
【０１１６】
そして、送信部１０２は、生成した信号である送信信号を、送信アンテナ部１０１Ａが有するMT個の送信アンテナ素子から送信する。
【０１１７】
なお、送信アンテナ部１０１Ａが、複数の送信アンテナ素子を有することで、固有ベクトル変動探索法で用いられる数式のみが異なることなる。
【０１１８】
より具体的には、計算部１３は、相関行列算出部１２３において算出された相関行列の固有値から固有ベクトルを算出するとする。この場合、計算部１３は、下記の（式５）に示されるような固有値分解を行うことで、（式５）〜（式７）を用いて表すことができる、観測された時刻ｉにおける固有ベクトルU(i）を算出すればよい。
【０１１９】
ここで、観測された時刻ｉにおける固有ベクトルU(i）は（式１）〜（式３）を用いて表すことができる。（式５）においてHはエルミート行列を表す演算子である。
【０１２０】
【数５】
2019117055.tif 000007
【数６】
2019117055.tif 000008
【数７】
2019117055.tif 000009
【０１２１】
また、推定部１５は、変化情報として、計算部１３において計算された複数の時刻のうちの異なる時刻の固有ベクトルの積（例えば内積）を算出するとする。この場合、推定部１５は、異なる時刻t0、t1の２個の固有ベクトルの内積を下記の（式８）に示されるように、算出すればよい。
【０１２２】
【数８】
2019117055.tif 000010
【０１２３】
ここでも、上述したように、生体により反射されたパスに対応する固有ベクトルは生体の揺れに影響されて数Ｈｚ程度で向きが変動する。一方で雑音に対応する固有ベクトルは熱雑音などの影響で非周期的に向きがランダムに変動する。このため、上述した固有ベクトル変動探索法の通りに生体数を推定することができる。
【０１２４】
［効果等］
実施の形態２の推定装置１Ａおよび推定方法によれば、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数等の推定を行うことができる。より具体的には、複数の送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分を抽出し、抽出した変動成分から相関行列とその固有値を算出する。そして、算出した固有値を用いて所定の方法で生体数を推定することにより、無線信号を利用して、対象空間に存在する生体数の推定を行うことができる。その結果、無線信号を利用して、対象空間に生体が存在しているか否かを示す在不在推定も行うことができる。
【０１２５】
また、実施の形態２の推定装置１Ａおよび推定方法も、実施の形態１の推定装置１等と同様に、受信信号から生体に関する成分のみを抽出するため、検出対象となる生体に送信機等の特別な装置を所持させなくても、生体数すなわち人数を推定することができる。また、実施の形態２の推定装置１Ａおよび推定方法でも、固有値分布の特徴または複数の時刻における対応する固有ベクトルの向きの変動を利用して人数を推定する。そのため、検出対象の生体の距離が遠くなり固有値の値が全体的に小さくなった場合でも人数推定できるので、より広い検出範囲で人数推定ができるという効果も奏する。
【０１２６】
また、実施の形態２では、送信機１０Ａが２以上の送信アンテナ素子を有しているので、生体数を推定するのに加えて、生体の存在する位置も推定することができる。より具体的には、送信機が２以上の送信アンテナ素子を有する場合、さらに、相関行列算出部１２３において算出された相関行列と、推定部１５において推定された生体数を用いて、１以上の生体の存在する方向を受信機１１の位置を基準として推定する方向推定を２以上行うことにより、１以上の生体の存在する位置推定を行うことができる。
【０１２７】
そして、このような位置推定を所定時間継続して行うことにより、１以上の生体の位置を所定時間継続してトラッキングすることができる。
【０１２８】
以上、本発明の一態様に係る推定装置および推定方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これら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、あるいは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、本発明の範囲内に含まれる。
【０１２９】
また、本発明は、このような特徴的な構成要素を備える、推定装置として実現することができるだけでなく、推定装置に含まれる特徴的な構成要素をステップとする推定方法などとして実現することもできる。また、そのような方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータで読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１３０】
本発明は、無線信号を利用して生体数を推定する推定方法および推定装置等に利用でき、特に、生体の有無または数に応じた制御を行う家電機器、生体の侵入を検知する監視装置などに用いられる推定方法および推定装置に利用できる。
【符号の説明】
【０１３１】
１、１Ａ    推定装置
１０、１０Ａ    送信機
１１    受信機
１２    生体情報算出部
１３、１３Ａ    計算部
１４    記憶部
１５、１５Ａ    推定部
１６    出力部
５０    生体
１０１、１０１Ａ    送信アンテナ部
１０２    送信部
１１１    受信アンテナ部
１１２    受信部
１２１    複素伝達関数算出部
１２２    抽出部
１２３    相関行列算出部
１３１    固有値計算部
１３２    固有ベクトル計算部
１５１    固有値分布算出部
１５２    特徴判定部
１５３、１５５    人数推定部
１５４    変化情報算出部
【図１】
2019117055.tif 000011
【図２】
2019117055.tif 000012
【図３】
2019117055.tif 000013
【図４】
2019117055.tif 000014
【図５】
2019117055.tif 000015
【図６】
2019117055.tif 000016
【図７】
2019117055.tif 000017
【図８】
2019117055.tif 000018
【図９】
2019117055.tif 000019
【図１０】
2019117055.tif 000020
【図１１】
2019117055.tif 000021
【図１２】
2019117055.tif 000022
【図１３】
2019117055.tif 000023
【図１４】
2019117055.tif 000024
【図１５】
2019117055.tif 000025
【図１６】
2019117055.tif 000026