(57)【要約】【課題】無線信号を利用して生体数及び生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる推定装置等を提供すること。【解決手段】空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出部３０と、生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部７０と、生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定部４０と、記憶部５０に格納される複数の第一ステアリングベクトルのうち、第一位置推定部４０により推定された１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力部６０と、固有ベクトルと第二ステアリングベクトルとを用いて、１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定部８０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出部と、
前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部と、
前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定部と、
記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定部により推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力部と、
前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定部とを備える、
推定装置。
【請求項２】
前記第二位置推定部は、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとの積または相関を計算し、計算した前記積または前記相関のうち閾値以上の値をとる前記固有ベクトルまたは前記第二ステアリングベクトルの指し示す位置を、前記位置として推定する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記第二位置推定部は、計算した前記積または相関のうち閾値以上の値をとる前記固有ベクトルまたは前記第二ステアリングベクトルの数を、前記数として推定する、
請求項１または２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記所定の位置推定法は、Ｃａｐｏｎ法である、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項５】
前記所定の位置推定法は、Ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒ法である、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項６】
前記第一位置推定部は、さらに、前記生体相関行列の固有値を用いて、前記１以上の生体における、虚像を含む人数を推定する事前人数推定部を備え、
前記所定の位置推定法は、前記事前人数推定部が推定した人数を利用したＭＵＳＩＣ法である、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項７】
Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信機と、
Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子と、前記Ｍ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Ｎ個の送信アンテナ素子と前記Ｍ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を有する受信機とを、さらに備え、
前記生体情報抽出部は、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Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を、前記生体情報として抽出し、
前記固有ベクトル算出部は、前記生体情報抽出部において抽出された、前記Ｍ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前記生体相関行列を算出し、算出した前記生体相関行列の固有ベクトルを算出する、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項８】
さらに、請求項１〜７のいずれか１項に記載の推定装置を複数と、
前記複数の推定装置が推定した、所定の空間それぞれに存在する１以上の生体の位置をもとに、一部重複する前記所定の空間からなる全空間の推定位置分布を算出する推定位置分布算出部と、
前記複数の推定装置が推定した、前記所定の空間それぞれに存在する１以上の生体の数それぞれを用いて、前記全空間に存在する１以上の生体の数である生体数を推定する生体数推定部とを備える、
生体数推定装置。
【請求項９】
前記生体数推定部は、前記複数の推定装置が推定した位置の分散の極小値の数を、前記生体数として推定する、
請求項８に記載の生体数推定装置。
【請求項１０】
前記生体数推定部は、前記複数の推定装置が推定した位置の密度の極大値の数を、前記生体数として推定する、
請求項８に記載の生体数推定装置。
【請求項１１】
所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出ステップと、
前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出ステップと、
前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定ステップと、
記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定ステップにおいて推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力ステップと、
前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定ステップとを含む、
推定方法。
【請求項１２】
所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出ステップと、
前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出ステップと、
前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定ステップと、
記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定ステップにおいて推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力ステップと、
前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定ステップと、を
コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置、生体数推定装置、推定方法、及び、プログラムに関し、特に無線信号を利用して、生体の位置及び生体の数のうち少なくとも一方の推定を行う推定装置、生体数推定装置、推定方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１には、無線で受信した信号に対して、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分の固有値を解析することで検出対象となる人物の数及び位置を知ることができる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１１７９７２号公報
【特許文献２】特開２０１４−２２８２９１号公報
【特許文献３】特許第５０４７００２号公報
【特許文献４】特許第５０２５１７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示される技術では、検出対象である生体の人数が多いときなど、生体に対応する固有値の大きさの差が小さくなる状況では、検出対象である生体の数の推定精度が低下し、生体の位置の推定精度も低下するという問題がある。
【０００６】
本開示は、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、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる推定装置、生体数推定装置、推定方法、及び、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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本開示の一形態に係る推定装置等は、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出部と、前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部と、前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定部と、記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定部により推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力部と、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の推定装置等によれば、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態１におけるセンサの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、送信機及び受信機の配置の一例と、推定装置の位置推定の方法の概念を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態１における第二ステアリングベクトルと固有ベクトルとの相関及び評価関数を計算した結果の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１におけるセンサの人数推定処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施の形態１の変形例における第一位置推定部の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、実施の形態２における複合センサの構成を示すブロック図である。
【図７Ａ】図７Ａは、実施の形態２における一のセンサが推定した位置及び人数から算出される推定位置分布の概念図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、実施の形態２における一のセンサが推定した位置及び人数から算出される推定位置分布の概念図である。
【図８】図８は、実施の形態２における生体数推定部が算出する推定位置分布の一例を示す概念図である。
【図９】図９は、実施の形態２における複合センサの人数推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施の形態２に係る推定方法を用いた実験の環境を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、Ｃａｐｏｎ法による推定位置分布を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、実施例における推定位置分布を示す図である。
【図１２】図１２は、図１１Ｂに示される推定位置分布の分散を示すスペクトラムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の基礎となった知見）
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている（例えば特許文献１〜４参照）。
【００１１】
例えば、特許文献１には、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分の固有値を解析することで、検出対象となる人物の数及び位置を推定する技術が開示されている。具体的には、受信信号に対してフーリエ変換を行い、特定の周波数成分を抽出した波形に対して自己相関行列を求め、該自己相関行列を固有値分解し固有値を求める。一般に、固有値及び固有ベクトルはそれぞれが送信アンテナから受信アンテナ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。本来であれば直接波または壁などの固定物による反射といった様々なパスが存在しており、それぞれのパスが各固有値及び固有ベクトルに対応する。しかし、特許文献１の技術では生体情報が含まれない成分は除去されているため、生体により反射されたパスと雑音に対応するパスのみが固有値及び固有ベクトルに現れる。ここで、雑音に対応する固有値の値は生体に対応する固有値の値よりも小さいため、該固有値のうち、所定の閾値よりも大きいものの個数を数え上げることで生体数が推定可能である。
【００１２】
しかしながら、特許文献１に開示される技術では、対象となる生体が遠くにいる場合または生体の数が多い場合、生体に対応する固有値と雑音に対応する固有値の差が縮まり、人数推定の精度が低下するという問題がある。なぜなら、ドップラー効果が非常に弱い状況では、受信機が持つ内部雑音、検出対象以外から飛来する干渉波、及び、検出対象以外にドップラーシフトを発生させる物体が存在するなどの影響を受け、ドップラーシフトをしている微弱な信号を検出することが難しくなるからである。
【００１３】
特許文献２には、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ  ＳＩｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法などの方向推定アルゴリズムを利用して対象物の位置を推定する技術が開示されている。具体的には、送信局が発した信号を受信した受信局は、受信信号に対してフーリエ変換を行い、特定の周波数成分を抽出した波形に対して自己相関行列を求め、ＭＵＳＩＣ法などの方向推定アルゴリズムを適用する。これにより精度の高い生体の方向推定が可能である。しかしながら、特許文献２で用いるＭＵＳＩＣ法は、あらかじめ検出対象となる生体数を既知として用いることで生体位置の方向を推定する方法であるため、生体数を推定できない。
【００１４】
また、例えば特許文献３には、複数のアンテナにより受信された受信信号の固有ベクトルと、電波の到来する可能性のある範囲のステアリングベクトルとの相関から、到来波数すなわち携帯電話など送信機の数を、推定する技術が開示されている。
【００１５】
また、例えば特許文献４には、複数のアンテナにより受信された受信信号に対し様々な到来波数を仮定し、それぞれに対してステアリングベクトルを用いた評価関数を算出し、評価関数が最大となる到来波数を真の到来波数として推定する技術が開示されている。
【００１６】
しかしながら、特許文献３〜４に開示される技術は、電波を発する送信機の数を推定する技術であり、生体の人数は推定できない。
【００１７】
発明者らは、これらのことを鑑み、対象となる生体に送信機などの特別な機器を所持させずに、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる推定装置（センサ）等を想到するに至った。
【００１８】
すなわち、本開示の一様態に係る推定装置は、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出部と、前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部と、前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定部と、記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定部により推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力部と、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定部とを備える。
【００１９】
この構成により、固有値でなく、固有ベクトルと、Ｃａｐｏｎ法などの所定の位置推定法との、互いに異なる二つの推定方法を併用することができるので、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる。なお、本明細書では、位置推定された生体のことを像と称するものとし、像のうち実際には存在しないものを虚像と定義し実際には存在するものを実像と定義する。
【００２０】
ここで、例えば、前記第二位置推定部は、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとの積または相関を計算し、計算した前記積または前記相関のうち閾値以上の値をとる前記固有ベクトルまたは前記第二ステアリングベクトルの指し示す位置を、前記位置として推定する。
【００２１】
これにより、無線信号を利用して、生体の位置を精度よく推定できる。
【００２２】
また、例えば、前記第二位置推定部は、計算した前記積または相関のうち閾値以上の値をとる前記固有ベクトルまたは前記第二ステアリングベクトルの数を、前記数として推定する。
【００２３】
これにより、無線信号を利用して、生体の数を精度よく推定できる。
【００２４】
ここで、例えば、前記所定の位置推定法は、Ｃａｐｏｎ法であってもよいし、例えば、前記所定の位置推定法は、Ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒ法であってもよい。
【００２５】
これにより、人数未知でも使用可能なＣａｐｏｎ法などの位置推定法は、位置推定の精度が悪いものの、固有値を使用した方法とを併用することで、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる。
【００２６】
また、例えば、前記第一位置推定部は、さらに、前記生体相関行列の固有値を用いて、前記１以上の生体における、虚像を含む人数を推定する事前人数推定部を備え、前記所定の位置推定法は、前記事前人数推定部が推定した人数を利用したＭＵＳＩＣ法であるとしてもよい。
【００２７】
これにより、事前に、虚像を含む不正確な人数であっても、固有値を用いてとりあえず推定した人数を既知としたＭＵＳＩＣ法による位置推定法と、固有値を使用した方法とを併用することで、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できる。
【００２８】
ここで、例えば、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する送信機と、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子と、前記Ｍ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Ｎ個の送信アンテナ素子と前記Ｍ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を有する受信機とを、さらに備え、前記生体情報抽出部は、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Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を、前記生体情報として抽出し、前記固有ベクトル算出部は、前記生体情報抽出部において抽出された、前記Ｍ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前記生体相関行列を算出し、算出した前記生体相関行列の固有ベクトルを算出する。
【００２９】
さらに、本開示の一態様に係る生体数推定装置は、例えば、さらに、上記態様の推定装置を複数と、前記複数の推定装置が推定した、所定の空間それぞれに存在する１以上の生体の位置をもとに、一部重複する前記所定の空間からなる全空間の推定位置分布を算出する推定位置分布算出部と、前記複数の推定装置が推定した、前記所定の空間それぞれに存在する１以上の生体の数それぞれを用いて、前記全空間に存在する１以上の生体の数である生体数を推定する生体数推定部とを備える。
【００３０】
この構成により、複数の推定装置を用いることで複数の送信局と受信局とを連携させることができるので、人数推定が可能な範囲を広げることができる。
【００３１】
ここで、例えば、前記生体数推定部は、前記複数の推定装置が推定した位置の分散の極小値の数を、前記生体数として推定するとしてもよいし、例えば、前記生体数推定部は、前記複数の推定装置が推定した位置の密度の極大値の数を、前記生体数として推定するとしてもよい。
【００３２】
この構成により、複数の推定装置が重複して推定した同一の生体を一つの生体として数えることができるので、精度よく推定できる範囲を広げることができる。
【００３３】
また、本開示の一態様に係る推定方法は、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出ステップと、前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出ステップと、前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定ステップと、記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定ステップにおいて推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力ステップと、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定ステップとを含む。
【００３４】
また、本開示の一態様に係るプログラムは、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、前記所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する生体情報抽出ステップと、前記生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出ステップと、前記生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、前記１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する第一位置推定ステップと、記憶部に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、前記第一位置推定ステップにおいて推定された前記１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する第二ステアリングベクトル出力ステップと、前記固有ベクトルと前記第二ステアリングベクトルとを用いて、前記１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する第二位置推定ステップと、をコンピュータに実行させる。
【００３５】
なお、本開示は、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、データ及び信号は、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。
【００３６】
以下、本開示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、いずれも本開示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、本開示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、本開示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。また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３７】
（実施の形態１）
以下では、図面を参照しながら実施の形態１におけるセンサ１００の推定方法等の説明を行う。
【００３８】
［センサ１００の構成］
図１は、実施の形態１におけるセンサ１００の構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態１における送信機１０及び受信機２０の配置の一例と、推定装置１の位置推定の方法の概念を示す図である。図１に示すセンサ１００は、推定装置１と、送信機１０と、受信機２０と、生体情報抽出部３０と、記憶部５０とを備える。以下、詳細構成について説明する。
【００３９】
［送信機１０］
送信機１０は、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子を有する。具体的には、送信機１０は、図１に示すように、送信部１１と、ＭＴ素子のアレーアンテナを有する送信アンテナ部１２とで構成される。ここで、ＭＴ素子のＮ個（Ｎは２以上の自然数）の送信アンテナ素子に対応し、ＭＴは２以上の自然数である。
【００４０】
＜送信アンテナ部１２＞
送信アンテナ部１２は、ＭＴ素子の送信アレーアンテナで構成されている。ここで、ＭＴ素子の送信アレーアンテナは、Ｎ個の送信アンテナ素子に対応し、ＭＴは２以上の自然数である。
【００４１】
送信アンテナ部１２は、送信部１１が生成した高周波の信号を送信する。
【００４２】
＜送信部１１＞
送信部１１は、生体２００の在不在、位置、及び／または人数を推定するために用いる高周波の信号を生成する。例えば、送信部１１はＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ）を生成し、生成したＣＷを送信波として送信アンテナ部１２から送信する。なお、生成すする信号はＣＷなどの正弦波信号に限らず変調をされた信号（変調波信号）でも構わない。
【００４３】
［受信機２０］
受信機２０は、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）の受信アンテナ素子と、複素伝達関数算出部２３とを備える。具体的には、受信機２０は、図１に示すように、受信アンテナ部２１と、受信部２２と、複素伝達関数算出部２３とを備える。
【００４４】
＜受信アンテナ部２１＞
受信アンテナ部２１は、ＭＲ素子の受信アレーアンテナで構成されている。ここで、ＭＲ素子の受信アレーアンテナは、Ｍ個の受信アンテナ素子に対応し、ＭＲは２以上の自然数である。受信アンテナ部２１は受信アレーアンテナで、高周波の信号を受信する。
【００４５】
＜受信部２２＞
受信部２２は、受信アンテナ部２１が受信した高周波の信号を、例えばダウンコンバータなどを用いて信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部２２は、変換した低周波の信号を複素伝達関数算出部２３に伝達する。
【００４６】
なお、図１では、送信機１０と受信機２０とは隣接して構成されているが、これに限らない。例えば図２に示すように、送信機１０と受信機２０とは、離れた位置に配置されてもよい。
【００４７】
また、図１では、送信機１０が用いる送信アレーアンテナと受信機２０が用いる受信アレーアンテナとは、異なるものとして異なる位置に配置されているが、これに限らない。送信機１０及び受信機２０が用いる送信アレーアンテナと受信アレーアンテナとは兼用されてもよい。さらに、送信機１０及び受信機２０は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ルータまたは子機といった無線機器のハードウェアと共用されてもよい。
【００４８】
＜複素伝達関数算出部２３＞
複素伝達関数算出部２３は、伝達関数算出部の一例であり、Ｍ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、Ｎ個の送信アンテナ素子とＭ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。
【００４９】
具体的には、複素伝達関数算出部２３は、受信アンテナ部２１の受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信アンテナ部１２の送信アレーアンテナとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。本実施の形態では、複素伝達関数算出部２３は、受信部２２により伝達された低周波の信号から、送信アンテナ部１２のＭＴ個の送信アンテナ素子と受信アンテナ部の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。
【００５０】
なお、複素伝達関数算出部２３が算出した複素伝達関数には、送信アンテナ部１２から送信された送信波の一部が生体２００によって反射、散乱された信号である反射波及び/または散乱波を含む場合がある。また、複素伝達関数算出部２３が算出した複素伝達関数には、送信アンテナ部１２からの直接波及び固定物由来の反射波など、生体２００を経由しない反射波が含まれている。また、生体２００によって反射または散乱された信号すなわち生体２００経由の反射波及び散乱波の振幅及び位相は、生体２００の呼吸及び心拍等の生体活動によって常に変動する。以下では、複素伝達関数算出部２３が算出した複素伝達関数には、生体２００によって反射または散乱された信号である反射波及び散乱波が含まれているとして説明する。
【００５１】
［推定装置１］
推定装置１は、人数未知でも使用可能なＣａｐｏｎ法などの位置推定法と、固有値を使用した位置推定法とを併用することで、無線信号を利用して、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定する。本実施の形態では、推定装置１は、図１に示すように、生体情報抽出部３０と、第一位置推定部４０と、第二ステアリングベクトル出力部６０と、固有ベクトル算出部７０と、第二位置推定部８０とを備える。なお、推定装置１は、記憶部５０を備えていてもよい。また、推定装置１は、送信機１０と、受信機２０とを備えることは必須ではないが、これらを備えてもよい。以下、推定装置１の詳細構成について説明する。
【００５２】
＜生体情報抽出部３０＞
生体情報抽出部３０は、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する。より具体的には、生体情報抽出部３０は、複素伝達関数算出部２３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Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分を、生体情報として抽出する。
【００５３】
本実施の形態では、生体情報抽出部３０は、受信アンテナ部２１の受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ部１２の送信アレーアンテナから送信され、かつ、１以上の生体２００によって反射または散乱された信号成分である生体成分を抽出する。
【００５４】
より詳細には、生体情報抽出部３０は、複素伝達関数算出部２３で算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列に記録する。そして、生体情報抽出部３０は、時系列に記録した複素伝達関数の変化のうち、生体２００の影響による変動成分を抽出する。以降、生体２００の影響による複素伝達関数の変動成分を生体成分または生体情報と称する。
【００５５】
生体成分を抽出する方法としては、例えばフーリエ変換などによる周波数領域への変換後、生体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ことで抽出する方法がある。これらの方法により、直接波及び固定物を経由する反射波の成分は除去され、生体２００を経由する生体成分のみが残ることになる。
【００５６】
なお、本実施の形態では、送信アレーアンテナを構成する送信アンテナ素子はＭＴ個、受信アレーアンテナを構成する受信アンテナ素子はＭＲ個すなわち複数あるため、送信及び受信アレーアンテナに対応する複素伝達関数の生体２００経由の生体成分も複数となる。以下、これら生体成分をまとめた行列を、生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）と称する。
【００５７】
このようにして、生体情報抽出部３０は、時系列の複素伝達関数から生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）を算出する。また、生体情報抽出部３０は、抽出した生体成分から得られる生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）を、第一位置推定部４０及び固有ベクトル算出部７０に出力する。
【００５８】
＜固有ベクトル算出部７０＞
固有ベクトル算出部７０は、生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する。より具体的には、固有ベクトル算出部７０は、生体情報抽出部３０において抽出された、Ｍ個の受信アンテナ素子のそれぞれにおける変動成分である生体情報から生体相関行列を算出し、算出した生体相関行列の固有ベクトルを算出する。
【００５９】
本実施の形態では、固有ベクトル算出部７０は、生体情報抽出部３０から受け取った生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）から、（式１）に従って、相関行列Ｒを計算する。（式１）において、Ｅ［・］はアンサンブル平均、｛・｝Ｈは複素共役転置の演算を表す。相関行列Ｒは、上記の生体相関行列の一例である。
【００６０】
【数１】
2019197039.tif 000003
【００６１】
また、固有ベクトル算出部７０は、計算した相関行列Ｒを固有値分解して得られた固有ベクトルを、第二位置推定部８０へと伝達する。ここで、生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）の相関行列Ｒを固有値分解すると、以下の（式２）〜（式４）のように書ける。なお、（式３）において、ｕ１からｕＮは要素数がＮである固有ベクトルを表す。（式４）において、λ１からλＮは固有ベクトルに対応する固有値を表す。
【００６２】
【数２】
2019197039.tif 000004
【数３】
2019197039.tif 000005
【数４】
2019197039.tif 000006
【００６３】
ここで、図２を用いて、算出される固有ベクトルの概念について説明する。固有ベクトル算出部７０は、例えば図２に示すように生体２００−Ａ及び生体２００−Ｂが存在する空間において得られた生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）から、固有ベクトル１０１１−Ａ〜固有ベクトル１０１１−Ｄを算出したとする。この場合、算出された固有ベクトル１０１１−Ａ及び１０１１−Ｃは、受信機２０の受信アンテナ及び送信機１０の送信アンテナから見た生体２００−Ｂの方向を指し示す。また、算出された固有ベクトル１０１１−Ｂ及び１０１１−Ｄは受信機２０の受信アンテナ及び送信機１０の送信アンテナから見た生体２００−Ａの方向を指し示す。なぜなら、固有ベクトル算出部７０により算出される各固有ベクトルは、送信アンテナから受信アンテナに至るパスの１本を表すことから、送信アンテナ及び受信アンテナから見た検出対象の生体の位置を指し示すベクトルに対応することになる。
【００６４】
＜記憶部５０＞
記憶部５０は、予め算出された複数の第一ステアリングベクトルが予め格納されている。記憶部５０は、後述する第一位置推定部４０及び第二ステアリングベクトル出力部６０によりアクセスされ、格納している複数の第一ステアリングベクトルが参照される。
【００６５】
ここで、複数の第一ステアリングベクトルの算出方法について説明する。
【００６６】
まず、（式５）に従って、送信アレーアンテナの各アンテナ素子間の位相差を表す送信側第一ステアリングベクトルａｔ（θ）を、所定の範囲において所定の間隔で算出する。例えば、（式５）に従って、送信アレーアンテナの正面方向を０度として、−４５度から４５度まで１度刻みで送信側第一ステアリングベクトルを計算することができる。
【００６７】
【数５】
2019197039.tif 000007
【００６８】
なお、（式５）において、λは波長、Ｎは送信アレーアンテナを構成するアンテナ素子数、ｊは虚数単位、ｅは自然対数の底を表す。
【００６９】
次に、同様に、受信アレーアンテナの各アンテナ素子間の位相差を表す受信側第一ステアリングベクトルａｒ（θ）を、送信側第一ステアリングベクトルａｔ（θ）における所定のθに対して算出する。
【００７０】
【数６】
2019197039.tif 000008
【００７１】
（式６）において、λは波長、Ｍは受信アレーアンテナを構成するアンテナ素子数、ｊは虚数単位、ｅは自然対数の底を表す。
【００７２】
そして、送信側第一ステアリングベクトルａｔ（θ）と、これに対応する受信側第一ステアリングベクトルａｒ（θ）とを第一ステアリングベクトルとして記憶部５０に格納する。
【００７３】
＜第一位置推定部４０＞
第一位置推定部４０は、生体情報から得られる生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する。ここで、所定の位置推定法は、Ｃａｐｏｎ法であるが、ビームフォーマ（Ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒ）法であってもよい。
【００７４】
本実施の形態では、第一位置推定部４０は、生体情報抽出部３０で抽出された生体成分から得られる生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）を用いて、生体２００の位置の候補を推定する。第一位置推定部４０は、ビームフォーマ法またはＣａｐｏｎ法など、生体数が未知でも使用可能な位置推定法を用いて、生体２００の位置の候補を推定する。なお、ビームフォーマ法及びＣａｐｏｎ法は、ＭＵＳＩＣ法などの生体数が既知のもとで行う位置推定法と比較すると、精度が悪く、虚像が発生するため単体では高精度な人数推定ができない。
【００７５】
以下では、生体数が未知でも使用可能な位置推定法の一例としてＣａｐｏｎ法を用いて、生体成分チャネル行列Ｈ（ｔ）から生体２００の位置の候補を推定する場合について説明する。
【００７６】
Ｃａｐｏｎ法では、まず、受信アレーアンテナまたは送信アレーアンテナの指向性のメインローブをある方向θに向けた場合の電力に対応する評価関数ＰＣａｐｏｎを、あらゆるθに対して計算する（Ｃａｐｏｎスペクトラムと称される）。そして、Ｃａｐｏｎスペクトラムがピークをとる方向θを対象の方向と推定する。
【００７７】
以下の（式７）にＣａｐｏｎ法で用いる評価関数ＰＣａｐｏｎを示す。
【００７８】
【数７】
2019197039.tif 000009
【００７９】
より具体的には、Ｃａｐｏｎ法による位置推定を、送信アンテナ部１２の送信アレーアンテナ及び受信アンテナ部２１の受信アレーアンテナの双方から行うことで、２次元のＣａｐｏｎスペクトラムを作成し、検出したピークの位置を推定する。なお、ピークを検出する際、雑音の影響を緩和するためＣａｐｏｎスペクトラムの平滑化を行ってもよい。以下では例えばＮＰ個のピークが検出されたとして説明する。
【００８０】
ここで、図２を用いて、Ｃａｐｏｎ法により算出される生体位置の概念について説明する。図２には、生体２００−Ａ及び生体２００−Ｂが存在する空間において第一位置推定部４０によりＣａｐｏｎ法により推定されたＣａｐｏｎスペクトラムのピークの位置を座標系に重畳した図が示されている。すなわち、プラス記号で示されているピーク位置１００１、ピーク位置１００２及び、ピーク位置１００３は、第一位置推定部４０により推定されたピークの位置を表している。なお、ピーク位置１００１は、実際には生体が存在しないにもかかわらず検出されたピークの位置（以下、ピーク位置とも称する）であり、虚像である。
【００８１】
＜第二ステアリングベクトル出力部６０＞
第二ステアリングベクトル出力部６０は、記憶部５０に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、第一位置推定部４０により推定された１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを、第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する。
【００８２】
本実施の形態では、第二ステアリングベクトル出力部６０は、予め算出されて記憶部５０に格納されている第一ステアリングベクトルのうち、第一位置推定部４０で推定されたＮｐ個のピーク位置（虚像を含む生体の位置）に対応するものを抽出する。具体的には、第二ステアリングベクトル出力部６０は、送信アレーアンテナから見た、第一位置推定部４０から受け取ったピーク位置の方向θに対応する第一ステアリングベクトルを、（式５）及び（式６）に従ってＮｐ個出力する。なお、本実施の形態では、記憶部５０に格納されている第一ステアリングベクトルと区別するため、第二ステアリングベクトル出力部６０が抽出する第一ステアリングベクトルを第二ステアリングベクトルと呼び、第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと表記する。
【００８３】
＜第二位置推定部８０＞
第二位置推定部８０は、算出された固有ベクトルと、出力された第二ステアリングベクトルとを用いて、１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する。具体的には、第二位置推定部８０は、算出された固有ベクトルと出力された第二ステアリングベクトルとの積または相関を計算し、計算した積または相関のうち閾値以上の値をとる固有ベクトルまたは第二ステアリングベクトルの指し示す位置を、生体の位置として推定してもよい。また、第二位置推定部は、計算した積または相関のうち閾値以上の値をとる固有ベクトルまたは第二ステアリングベクトルの数を、生体の数として推定してもよい。なお、閾値は例えば０．５であるが、０より大きく１未満の間で適宜決定すればよい。
【００８４】
本実施の形態では、第二位置推定部８０は、第二ステアリングベクトル出力部６０が出力した第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと、固有ベクトル算出部７０が算出した固有ベクトルｕとの相関を計算することで、生体の数及び位置を推定する。
【００８５】
ここで、例えば、第二位置推定部８０は、（式７）に示す第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと固有ベクトルｕの相関を計算する評価関数を用いて生体の数を推定してもよい。
【００８６】
【数８】
2019197039.tif 000010
【００８７】
（式７）では、第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと固有ベクトルｕとの内積を計算することで、第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと固有ベクトルｕとの相関を計算する。このため、固有ベクトルｕの中に第二ステアリングベクトルａｐｅａｋｉと高い相関を持つものがあれば１に近い値となり、高い相関を持つものがなければ０に近い値となる。
【００８８】
なお、（式７）では相関の最大値をとる演算を行うが、総和など１に近い相関値を持つ項の有無を判定できる演算であれば代用可能である。
【００８９】
以下、第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと固有ベクトルｕとの内積を計算することで、これらの相関を計算する場合の例について、図３を用いて説明する。
【００９０】
図３は、実施の形態１における第二ステアリングベクトルａｐｅａｋと固有ベクトルｕとの相関及び評価関数を計算した結果の一例を示す図である。
【００９１】
図３に示すように、符号１１０１に示される第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ１と固有ベクトルｕ２の相関は、０．９であり、閾値０．５を超えて１に近い値となっている。また、符号１１０２に示される第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ２と固有ベクトルｕ１の相関は、０．８３であり、閾値０．５を超えて１に近い値となっている。
【００９２】
また、第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ１からａｐｅａｋＮｐについての評価関数Ｐｐｅａｋｉの計算結果から、符号１１０３及び符号１１０４に示される２つの評価関数Ｐｐｅａｋｉが閾値０．５を超えている。これにより、推定される生体の数は２となる。
【００９３】
つまり、図３に示すように、第二ステアリングベクトル出力部６０が出力したＮｐ個の第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ１からａｐｅａｋＮｐに対して、評価関数Ｐｐｅａｋｉを、計算する。そして、閾値０．５より大きいものの数を数えて、推定される生体の数として出力すればよい。また、閾値０．５を超えたものに対応するピーク位置を推定される生体の位置として出力してもよい。
【００９４】
なお、図３を図２に対応させて概念的に説明すると、ピーク位置１００１に対応する第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ１は、高い相関を持つ固有ベクトルがないため０に近い値となる。一方、ピーク位置１００２に対応する第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ２は、高い相関を持つ固有ベクトル１０１１−Ａ、１０１１−Ｃがあるため、１に近い値になる。また、ピーク位置１００３に対応する第二ステアリングベクトルａｐｅａｋ３も、高い相関を持つ固有ベクトル１０１１−Ｂ、１０１１−Ｄがあるため、１に近い値になる。したがって、閾値を超えるものは２つであり、生体の数は２と推定され、閾値を超える２つのものに対応するピーク位置１００２、１００３が生体の位置と推定される。
【００９５】
［センサ１００の動作］
以上のように構成されるセンサ１００が生体数を推定する処理について説明する。
【００９６】
図４は、実施の形態１におけるセンサ１００の生体数推定処理を示すフローチャートである。
【００９７】
まず、センサ１００は、図４に示すように、受信機２０において所定の期間受信信号を観測し（Ｓ１０）、観測した受信信号から複素伝達関数を算出する（Ｓ２０）。
【００９８】
次に、センサ１００は、算出した複素伝達関数それぞれを時系列に記録し、記録した時系列の複素伝達関数から生体成分チャネル行列を算出する（Ｓ３０）。換言すると、センサ１００は、所定の空間に送信された信号を受信した受信信号から、所定の空間に存在する１以上の生体に対応する成分である生体情報を抽出する。
【００９９】
次に、センサ１００は、算出した生体成分チャネル行列から、固有ベクトルを算出する（Ｓ３５）。換言すると、センサ１００は、生体情報から得られる生体相関行列の１以上の固有ベクトルを算出する。
【０１００】
次に、センサ１００は、算出した生体成分チャネル行列から、Ｃａｐｏｎ法などの人数未知でも使用可能な所定の位置推定法を用いて生体位置の候補を推定する（Ｓ４０）。換言すると、センサ１００は、算出した生体相関行列を用いて、所定の位置推定法で、１以上の生体における、虚像を含む位置を推定する。
【０１０１】
次に、センサ１００は、推定した生体位置の候補に対応するＮＰ個の第二ステアリングベクトルを算出する（Ｓ５０）。換言すると、センサ１００は、記憶部５０に予め格納されている複数の第一ステアリングベクトルのうち、推定された１以上の生体の虚像を含む位置それぞれに対応する第一ステアリングベクトルを第二ステアリングベクトルとして抽出して出力する。
【０１０２】
次に、センサ１００は、Ｎｐ個の第二ステアリングベクトルと固有ベクトルの相関を算出し（Ｓ６０）、Ｓ６０で算出した相関のうち閾値以上のものの数に基づき、生体数または生体位置を推定する（Ｓ７０）。換言すると、センサ１００は、固有ベクトルと第二ステアリングベクトルとを用いて、１以上の生体の位置及び数のうち少なくとも一方を推定する。
【０１０３】
［効果等］
本実施の形態の推定装置１等によれば、無線信号を利用して、所定の空間に存在している生体の数を精度よく推定できる。また、本実施の形態の推定装置１等によれば生体数の推定と同時に対応する生体の位置を推定することができる。
【０１０４】
より具体的には、本実施の形態の推定装置１等によれば、固有値に対応する固有ベクトルを用いた位置推定法と、Ｃａｐｏｎ法などの人数未知でも使用可能な所定の位置推定法との互いに異なる二つの方法を併用することで、人数推定の精度を向上することができる。
【０１０５】
既存の生体数推定法である固有値を用いた方法では、生体が遠くにいる場合など信号雑音比が小さい場合、生体に対応する固有値と雑音に対応する固有値とを閾値で判別することが困難になる。固有値に対応する固有ベクトルの向きは固有値と比較して雑音の影響を受けにくいが、人数推定に用いるには対応する固有値によるソートが必要なため、固有ベクトル単体では人数推定を行えない。つまり、固有値は雑音による影響に弱く、信号雑音比が小さい場合、人数推定の精度が低下する。
【０１０６】
一方、Ｃａｐｏｎ法などの人数未知でも使用可能な位置推定法を用いた方法では、アンテナの周囲などに虚像が発生しやすいため、人数推定を誤ってしまう可能性が高い。つまり、Ｃａｐｏｎ法などの人数未知でも使用可能な位置推定法を用いた方法では、位置推定法は位置推定の精度が悪く、実際には生体のいない位置に生体がいると推定（つまり虚像を推定）する可能性が高いため、単体では高精度な人数推定ができない。
【０１０７】
そこで、本実施の形態では、固有値に対応する固有ベクトルを用いた位置推定法とＣａｐｏｎ法などの位置推定法との二つの方法を併用することで、人数推定の精度を向上させる。すなわち、所定の位置推定法により算出した虚像を含む推定位置に対応づけたベクトル（ステアリングベクトル）に、算出した固有ベクトルを対応付けすることで、虚像を除た推定位置を推定することができる。このように、固有ベクトルによる情報を利用して、所定の位置推定法により算出した推定位置の精度を高めることができる。これにより、既存の生体数推定法である固有値を使用した方法と、Ｃａｐｏｎ法などの人数未知でも使用可能な位置推定法との双方の課題を克服することができ、所定の空間に存在している生体の数及び位置を精度よく推定できる。
【０１０８】
なお、本開示では、所定の位置推定法により算出された推定位置に含まれる虚像を判別するため、どの像がどの程度確からしいかを定量的に評価する指標として固有ベクトルとステアリングベクトルの相関を計算し、虚像を排除する。これにより、雑音に強く検出範囲の広い推定方法を実現することができる。
【０１０９】
（変形例）
上記の実施の形態では、所定の位置推定法として、Ｃａｐｏｎ法など人数未知でも使用可能な位置推定法を用いるとして説明したが、これに限らない。人数を既知としたＭＵＳＩＣ法による位置推定法を用いてもよい。以下、この場合を変形例として、実施の形態１と異なる点を中心に説明する。
【０１１０】
図５は、実施の形態１の変形例における第一位置推定部４０Ａの構成を示すブロック図である。第一位置推定部４０Ａは、図５に示すように、事前人数推定部４０１と、候補位置推定部４０２とを備える。
【０１１１】
事前人数推定部４０１は、生体相関行列の固有値を用いて、１以上の生体における、虚像を含む人数を推定する。本変形例では、事前人数推定部４０１は、候補位置推定部４０２が検出対象の生体の位置を推定する前に、固有ベクトル算出部７０が、相関行列Ｒを固有値分解することで得た固有値を用いて、検出対象の生体の人数を推定する。ここで、事前人数推定部４０１が推定する人数は、固有値を用いてとりあえず推定した人数であり、虚像を含む不正確な人数である。
【０１１２】
候補位置推定部４０２は、所定の位置推定法として、事前人数推定部４０１が推定した人数を利用したＭＵＳＩＣ法を用いて、１以上の生体における、虚像を含む候補位置を推定する。本変形例では、候補位置推定部４０２は、事前人数推定部４０１が推定した不正確な人数を既知として利用したＭＵＳＩＣ法を用いて、生体２００の位置の候補を推定する。
【０１１３】
これにより、本変形例の推定装置等は、Ｃａｐｏｎ法など人数未知でも使用可能な位置推定法だけでなく、人数を既知としたＭＵＳＩＣ法による位置推定法を用いて、生体の位置及び数の少なくとも一方を精度よく推定できることができる。
【０１１４】
（実施の形態２）
実施の形態１では、単体すなわち１つのセンサ１００を用いて、生体の位置及び数の少なくとも一方を推定する場合について説明した。実施の形態２では、２以上のセンサ１００を用いて、生体の位置及び数の少なくとも一方を推定する場合について説明する。
【０１１５】
以下では、２以上のセンサ１００を備えるセンサを複合センサ１０１と称する。
【０１１６】
［複合センサ１０１の構成］
図６は、実施の形態２における複合センサ１０１の構成を示すブロック図である。図１と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１１７】
複合センサ１０１は、生体数推定装置の一例であり、実施の形態１で説明したセンサ１００を複数備える。複合センサ１０１は、複数のセンサ１００の推定結果を利用することで、より広範囲かつ高精度に生体の位置及び数の推定を行う。図６に示す例では、複合センサ１０１は、それぞれがセンサ１００であるセンサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄと、推定位置分布算出部１２０と、生体数推定部１３０とを備える。なお、図６では、複合センサ１０１は、複数の生体２００（生体２００−Ａ、２００−Ｂ）が存在する部屋（つまり所定の空間）に張り巡らすためにセンサ１００を４個備えているが、これに限らない。複合センサ１０１が備えるセンサ１００の数は２以上であれば数を問わない。以下、詳細構成について説明する。
【０１１８】
［センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄ］
センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄはそれぞれ、実施の形態１で説明したセンサ１００であり、送信機１０−Ａ及び受信機２０−Ａの間〜送信機１０−Ｄ及び受信機２０−Ｄの間で送受信された無線信号を用いて、生体の位置及び数を推定する。本実施の形態では、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄはそれぞれ、生体２００の人数と生体２００の位置とを推定する。そして、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄはそれぞれ、推定した生体２００の人数と生体２００の位置とを推定位置分布算出部１２０に出力する。
【０１１９】
［推定位置分布算出部１２０］
推定位置分布算出部１２０は、複数のセンサ１００が推定した、所定の空間それぞれに存在する１以上の生体２００の位置をもとに、一部重複する所定の空間からなる全空間の推定位置分布を算出する。
【０１２０】
本実施の形態では、推定位置分布算出部１２０は、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄのそれぞれが推定した生体２００の人数（推定人数と称する）と生体２００それぞれの位置（推定位置と称する）を受け取る。推定位置分布算出部１２０は、受け取った推定人数及び推定位置を、平面または空間上にプロットすることで、推定位置分布を算出する。
【０１２１】
より具体的には、推定位置分布算出部１２０は、まず、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄのそれぞれが測定対象とする所定の空間に基づき、測定範囲となる空間（全空間と称する）の座標系を規定する。ここで、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄのそれぞれが測定対象とする所定の空間は、一部重複して全空間を構成する。そして、推定位置分布算出部１２０は、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄのそれぞれから出力された推定位置を、測定範囲となる全空間の座標系に変換してプロットする。なお、推定位置分布算出部１２０は、センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄのそれぞれから出力された、生体２００が移動しない数秒程度の期間に推定された推定位置を示す時系列データを、重ねてプロットしてもよい。
【０１２２】
以下、図を用いて、推定位置分布算出部１２０が算出する推定位置分布の概念について説明する。図７Ａ及び図７Ｂは、実施の形態２における一のセンサ１００が推定した位置及び人数から算出される推定位置分布の概念図である。図８は、実施の形態２における生体数推定部１３０が算出する推定位置分布の一例を示す概念図である。
【０１２３】
推定位置分布算出部１２０は、図７Ａに示すように、例えばセンサ１００−Ａから出力された、測定対象範囲である所定の空間１２０１−Ａにおける生体２００−Ａ及び生体２００−Ｃの推定位置を、測定範囲の全空間１２０１の座標系に変換してプロットする。図７Ａに示す例では、所定の空間１２０１−Ａは、全空間１２０１の一部の領域（左側領域）を構成している。同様に、推定位置分布算出部１２０は、図７Ｂに示すように、例えばセンサ１００−Ｂから出力された、測定対象範囲である所定の空間１２０１−Ｂにおける生体２００−Ａ及び生体２００−Ｂの推定位置を、測定範囲の全空間１２０１の座標系に変換してプロットする。図７Ｂに示す例では、所定の空間１２０１−Ｂは、全空間１２０１の一部の領域（下側領域）を構成している。
【０１２４】
そして、推定位置分布算出部１２０は、図７Ａに示す所定の空間１２０１−Ａにおける生体２００−Ａ、２００−Ｃの推定位置と図７Ｂに示す所定の空間１２０１−Ｂにおける生体２００−Ａ、２００−Ｂの推定位置とを、図８に示すように重ねてプロットする。図８に示す例では、所定の空間１２０１−Ａと所定の空間１２０１−Ｂとは一部重なりあって、全空間１２０１を構成している。
【０１２５】
なお、図８に示す生体２００−Ａのように、センサ１００−Ａから出力及びセンサ１００−Ｂから出力で重複して現れる生体については、生体数推定部１３０が重複の除去を数学的に行う。
【０１２６】
［生体数推定部１３０］
生体数推定部１３０は、複数のセンサ１００が推定した、所定の空間それぞれに存在する１以上の生体の数それぞれを用いて、全空間に存在する１以上の生体の数である生体数を推定する。ここで、生体数推定部１３０は、複数のセンサ１００が推定した位置の分散の極小値の数を、生体数として推定してもよい。また、生体数推定部１３０は、複数のセンサ１００が推定した位置の密度の極大値の数を、生体数として推定してもよい。
【０１２７】
本実施の形態では、生体数推定部１３０は、推定位置分布算出部１２０が算出した推定位置分布を用いて人数推定を行う。より具体的には、生体数推定部１３０は、推定位置分布の密度が極大値をとる点を探索し、その数を、生体２００の数として推定する。また、生体数推定部１３０は、探索した極大値をとる点を、生体２００の位置として推定してもよい。このようにして、生体数推定部１３０は、推定位置分布算出部１２０が算出した推定位置分布に重複してプロットされる生体２００の数を数学的に除去した上で、測定範囲に存在する生体２００の数を推定することができる。
【０１２８】
なお、推定位置分布の密度の算出方法としては、測定範囲の空間を適当な大きさのグリッドに分け、各グリッドにプロットされた推定位置の数を数える方法であってもよく、各グリッドの中心に近い所定数のプロットの分散の逆数を用いる方法であってもよい。ただし、推定位置分布の密度の極大値のうち、値が所定の閾値以上であるものを選択するとよい。これにより、測定範囲に生体２００がいない場合すなわち無人の場合において、誤推定を行わないようにできる。
【０１２９】
なお、生体数推定部１３０は、推定位置分布の分散が極小値をとる点を探索し、その数を、生体２００の数として推定してもよい。
【０１３０】
［複合センサ１０１の動作］
以上のように構成される複合センサ１０１が生体数等を推定する処理について説明する。
【０１３１】
図９は、実施の形態２における複合センサ１０１の生体数推定処理を示すフローチャートである。
【０１３２】
まず、複合センサ１０１は、図９に示すように、各センサ１００（センサ１００−Ａ〜センサ１００−Ｄ）に所定の期間、生体の位置及び数の推定を行わせる（Ｓ１１０）。
【０１３３】
次に、複合センサ１０１は、各センサ１００の推定結果を用いて、推定位置分布を算出する（Ｓ１２０）。より具体的には、複合センサ１０１は、各センサ１００が出力した推定した人数及び位置を、測定範囲となる全空間に重ねてプロットすることで、推定位置分布を算出する。
【０１３４】
次に、複合センサ１０１は、Ｓ１２０で算出した推定位置分布の密度の極大値を探索する（Ｓ１３０）。なお、複合センサ１０１は、Ｓ１２０で算出した推定位置分布の分散の極小値を探索してもよい。
【０１３５】
最後に、複合センサ１０１は、Ｓ１３０で探索された極大値のうち値が閾値以上のものの数を数えることで、生体の数または位置を推定する（Ｓ１４０）。より具体的には、複合センサ１０１は、Ｓ１３０で探索された極大値のうち、閾値以上であるものの数を、生体の数として推定する。また、生体数推定部１３０は、Ｓ１３０で探索された極大値をとる点を、生体の位置として推定する。なお、複合センサ１０１は、Ｓ１３０で探索された極小値の数を数えることで、生体数または生体位置を推定してもよい。
【０１３６】
［効果等］
実施の形態２の複合センサ１０１等によれば、無線信号を利用して、測定範囲に存在している生体の数を高精度に推定できる。より具体的には、実施の形態２の複合センサ１０１は、実施の形態１のセンサ１００等で得られた効果に加え、複数のセンサ１００を連携させることができるので、より広範囲で、高精度に生体の位置及び数の推定を行うことができる。つまり、実施の形態２の複合センサ１０１は、個々のセンサ１００の測定範囲である所定の空間より広範囲である、複数の所定の範囲から構成される測定範囲において、生体の数を高精度に推定できる。このため、実施の形態２の複合センサ１０１は、あるセンサ１００の測定範囲には金属製の障害物があり、電波が届きにくい状況であってもべつのセンサ１００を連携させることで、測定範囲における死角を減らすことができ、生体の数を高精度に推定できる。
【０１３７】
（実施例）
ここで、実施の形態２に係る効果を確かめるために実験による評価を行ったので、以下実施例として説明する。
【０１３８】
図１０は、実施の形態２に係る推定方法を用いて実験を行った環境を示す図である。
【０１３９】
本実験は、生体が（０．５，２）、（２，２）、（３．５，２）の３か所に立っている横６ｍ×縦７ｍの部屋で行った。また、本実験では、図１０中にＴＲｘ１〜ＴＲｘ３と示す送受信局に、素子リニアアレーアンテナを用いた。なお、ＴＲｘ１〜ＴＲｘ３は、センサ１００を構成する送信アンテナ部１２及び受信アンテナ部２１を構成する送受信用のアレーアンテナに対応する。また、本実験では、送受信局ＴＲｘ１〜ＴＲｘ３は、座標（０，０）、（２，０）、（４，０）に配置した。また、送受信局ＴＲｘ１〜ＴＲｘ３に用いられる素子リニアアレーアンテナを構成する送受信アレー素子の間隔を０．５波長、使用周波数２．４７１２５ＧＨｚ、サンプリング周波数１００Ｈｚ、抽出する生体活動の周波数範囲０．３〜３．３Ｈｚとした。
【０１４０】
図１１Ａは、Ｃａｐｏｎ法による推定位置分布を示す図であり、図１１Ｂは本実施例における推定位置分布を示す図である。図１１Ａ及び図１１Ｂでは、実際に生体が存在している実像の位置には、人の絵が描かれている。
【０１４１】
図１１Ａでは、図１０に示す部屋においてＣａｐｏｎ法のみを用いて生体の位置推定を行った結果が示されている。なお、図１１Ａでは、生体が移動しない数秒程度の期間に推定された推定位置（図で＋）を示す時系列データが重ねてプロットされているが、一回のみ推定された推定位置がプロットされていてもよい。また、図１１Ｂでは、図１０に示す部屋において、Ｃａｐｏｎ法及び固有ベクトルの互いに異なる二つの推定方法を併用して実施例における生体の位置推定を行った結果の重ね合わせ、すなわち推定位置分布が示されている。
【０１４２】
図１１Ａ及び図１１Ｂとを比較してわかるように、図１１Ｂでは、人が描かれている位置の周辺以外の推定位置（図で＋）が少なくなっている。つまり、Ｃａｐｏｎ法で発生している多数の虚像は、Ｃａｐｏｎ法などの位置推定法と固有値を使用した方法とを併用する本実施例の方法では取り除けていることがわかる。
【０１４３】
図１２は、図１１Ｂに示される推定位置分布の分散を示すスペクトラムを示す図である。
【０１４４】
図１２に示すように、本実験では、図１１Ｂに示される推定位置分布の分散を示すスペクトラムを算出し、推定位置分布の密度の極大値を探索した。図１２に示すように極大値（図中で＋）の数は３つであることから、生体の数を正しく３人と推定することができた。これにより、推定位置分布の密度の極大値を探索することで、複数の推定装置が重複して推定した同一の生体を一つの生体として数えることができるのがわかる。
【産業上の利用可能性】
【０１４５】
本開示は、無線信号を利用して生体の位置及び数の少なくとも一方を推定する推定装置等に利用でき、特に、生体の人数もしくは位置を測定する測定器、生体の人数もしくは位置に応じた制御を行う家電機器、または、生体の侵入を検知する監視装置などに利用できる。
【符号の説明】
【０１４６】
１  推定装置
１０、１０−Ａ、１０−Ｂ、１０−Ｃ、１０−Ｄ  送信機
１１  送信部
１２  送信アンテナ部
２０、２０−Ａ、２０−Ｂ、２０−Ｃ、２０−Ｄ  受信機
２１  受信アンテナ部
２２  受信部
２３  複素伝達関数算出部
３０  生体情報抽出部
４０、４０Ａ  第一位置推定部
５０  記憶部
６０  第二ステアリングベクトル出力部
７０  固有ベクトル算出部
８０  第二位置推定部
１００、１００−Ａ、１００−Ｂ、１００−Ｃ、１００−Ｄ  センサ
１０１  複合センサ
１２０  推定位置分布算出部
１３０  生体数推定部
２００、２００−Ａ、２００−Ｂ、２００−Ｃ  生体
４０１  事前人数推定部
４０２  候補位置推定部
１００１、１００２、１００３  ピーク位置
１０１１−Ａ、１０１１−Ｂ、１０１１−Ｃ、１０１１−Ｄ  固有ベクトル
１２０１  全空間
１２０１−Ａ、１２０１−Ｂ  所定の空間
【図１】
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【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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