(57)【要約】【課題】検知窓等への雨垂れの影響を軽減すると共に、移動体の誤検知を低減する。【解決手段】直交検波出力をドップラー信号中心周波数ｆｄ０の１／８周期以下のサンプリング時間でサンプリングして得られたＩＱ信号につき、第１信号除去部により、上限閾値を超えるとき又は下限閾値を下回るとき、その出力データを０にすることで、まず速くて長い水流を除去する。次に、上記第１信号除去部の出力から上記ｆｄ０の略１／４周期に相当する時間毎の時系列のＩＱ信号のデータ列をメモリ２０ａ，２０ｂに記憶し、積算部２１は、このｆｄ０の略１／４周期の時間だけシフトした例えばＩ信号データとシフトしていないＱ信号データを積算し、移動平均部２２にて移動平均を求めることで、雨滴、水膜等の雑音を除去する。また、スパイクを短時間移動平均とスパイク除去部で除去する。【選択図】図１
2015072185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサが屋外に設置され、移動体を検知するためのマイクロ波ドップラー検出装置において、
９０度位相の異なる２つのドップラーＩ，Ｑ信号を出力するための直交検波回路と、
この直交検波回路の出力をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器と、
雨垂れに関する大きな信号を除去するための上限閾値又は下限閾値を設定し、上記Ａ／Ｄ変換器からの出力データが上記上限閾値を超えるとき又は下限閾値を下回るとき、その出力データを０にする第１信号除去部と、
この第１信号除去部から出力されたＩ，Ｑ信号を所定の間隔でサンプリングし、これらＩ信号又はＱ信号のいずれかをドップラー信号の中心周波数において略１／４周期ずらした信号ともう一方の信号との積を求め、かつこの積の移動平均を算出する積／移動平均処理部と、を設けたことを特徴とするマイクロ波ドップラー検出装置。
【請求項２】
上記積／移動平均処理部にて、移動平均演算を短い時間で行うと共に、
上記第１信号除去部の出力からスパイク信号を除去するスパイク除去部を設けたことを特徴とする請求項１記載のマイクロ波ドップラー検出装置。
【請求項３】
上記スパイク除去部では、上記短時間移動平均の値が所定の正の閾値以下で負の閾値以上の閾値範囲を連続して超える回数が所定回数以下のときの信号をスパイクと判定し、このスパイク信号を上記閾値範囲内の値の信号に置き換えることを特徴とする請求項２記載のマイクロ波ドップラー検出装置。
【請求項４】
上記スパイク除去部では、上記短時間移動平均演算で得られた現時点前の複数回のデータの中央値を抽出し、この中央値を現時点のデータ値として置き換えることを特徴とする請求項２記載のマイクロ波ドップラー検出装置。
【請求項５】
上記直交検波回路の出力を入力し、雫、水膜の動きに対応する低い周波数を減衰させるハイパスフィルタと、
このハイパスフィルタの出力を増幅するアンプと、を設けたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のマイクロ波ドップラー検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はマイクロ波ドップラー検出装置、特に屋外に設置され、直接、雨がかかる可能性のある装置・機器に組み込まれ、ドップラー信号により人等の移動体の接近を検知する検出装置の構成に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、マイクロ波を用い、ドップラー効果によって移動体を検知する装置が用いられており、この種の検出装置では、降雨による誤検知の低減、環境雑音レベルの変動の影響の軽減等が行われる。
【０００３】
例えば、特許文献１（特許第４７９９１７３号公報）のセキュリティ装置では、雨がドップラーセンサに対し常に遠ざかる方向となるように、このドップラーセンサをプラスチック窓に対し４５度の角度を持たせて設置し、また直交ミキサ出力を用いることで、接近と離反を判定し、雨の流れる方向をセンサから離反方向として無視し、接近する人等だけを検知する。
【０００４】
一方、特許文献２（特開２００６−２７５８８５号公報）の障害物検知センサでは、ドップラー信号を出力周波数毎に異なる増幅率で伝達し、状況に応じて、適切に感度を調節しながら、障害物の有無を検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４７９９１７３号公報
【特許文献２】特開２００６−２７５８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来のドップラー検出装置では、降雨等によって窓（センサ部保護カバー）に雨滴が集まって流れると、この雨垂れ（雨滴、水膜等）によって良好な移動体検知ができないという問題があった。
例えば、自動販売機等の装置で人（購入者）等をマイクロ波ドップラーセンサで検知する場合、その検知範囲が狭く、人体等で反射される電波が比較的大きいため、ドップラーセンサ及びそれを組み込んだ装置に雨が直接かからなければ、降雨等の影響はあまり問題とはならない。
【０００７】
しかし、雨が直接、装置にかかり、マイクロ波を放射するためのプラスチック製の窓や筐体等に雨垂れができると、それによって反射される電波が非常に大きくなり、移動体の誤検知を起こしてしまう。
例えば、自動販売機等の窓に雨がかかる場合を考えると、窓に当たった雨滴が水膜として流れる。また、窓に一旦付着した雨滴がその表面を流れ落ちる際、近くにある他の雨滴とまとまり、これら雨滴が連続することで、流れが速く長い距離の水流となる場合もある。このような流れが速く長い距離の水流がセンサ正面付近を通過したときは、検知信号が大きくなると共にその持続時間も長く、人体の動きによる検知信号と時間的に識別することが困難となり、誤検知（１時間に数回程度の誤検知）が生じる。
【０００８】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、検知窓等への雨垂れの影響を軽減すると共に、移動体の誤検知を低減するマイクロ波ドップラー検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、センサが屋外に設置され、移動体を検知するためのマイクロ波ドップラー検出装置において、９０度位相の異なる２つのドップラーＩ，Ｑ信号を出力するための直交検波回路と、この直交検波回路の出力をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器と、雨垂れ（雨滴）に関する大きな信号を除去するための上限閾値又は下限閾値を設定し、上記Ａ／Ｄ変換器からの出力データが上記上限閾値を超えるとき又は下限閾値を下回るとき、その出力データを０にする第１信号除去部と、この第１信号除去部から出力されたＩ，Ｑ信号を所定の間隔でサンプリングし、これらＩ信号又はＱ信号のいずれかをドップラー信号の中心周波数において略１／４周期ずらした信号ともう一方の信号との積を求め、かつこの積の移動平均を算出する積／移動平均処理部と、を設けたことを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明は、上記積／移動平均処理部にて、移動平均演算を短い時間で行うと共に、上記第１信号除去部の出力からスパイク信号を除去するスパイク除去部を設けたことを特徴とする。
請求項３の発明は、上記スパイク除去部では、上記短時間移動平均の値が所定の正の閾値以下で負の閾値以上の閾値範囲を連続して超える回数が所定回数以下のときの信号をスパイクと判定し、このスパイク信号を上記閾値範囲内の値の信号に置き換えることを特徴とする。
請求項４の発明は、上記スパイク除去部では、上記短時間移動平均演算で得られた現時点前の複数回のデータの中央値を抽出し、この中央値を現時点のデータ値として置き換えることを特徴とする。
請求項５の発明は、上記直交検波回路の出力を入力し、雫、水膜の動きに対応する低い周波数を減衰させるハイパスフィルタと、このハイパスフィルタの出力を増幅するアンプと、を設けたことを特徴とする。
【００１１】
請求項１の構成によれば、まず、直交検波されかつＡ／Ｄ変換されたＩ，Ｑ信号が正の上限閾値を超えるとき又は負の下限閾値を下回るとき、その出力データが０に置換され、これによって、雨滴がまとまった速い水流、長い距離を流れる水流等の大きな信号（大信号）が除去される。そして、上限閾値を超えた又は下限閾値を下回った大信号が除去されたＩ，Ｑ信号は、積／移動平均処理部によって処理される。
【００１２】
基本的に、降雨等のＩ，Ｑ信号は、信号間に相関のないランダム雑音として検出され、一方の人の動きによるドップラー信号（Ｉ，Ｑ信号）は、位相が９０度異なった相関のある信号として観測される。即ち、このＩ又はＱ信号のいずれかをドップラー信号の中心周波数において略１／４周期ずらした信号ともう一方の信号との積は、Ｉ，Ｑ信号間に相関があり、人等の移動体の場合、約９０度の位相差があり、位相をずらす方向によりプラス又はマイナスの値だけとなるため、移動平均を求めることで、プラス又はマイナスの値が得られる。これに対し、ランダム雑音で相関がない場合は、一方をずらして積をとってもその結果はプラスとマイナスがランダムに含まれるため、移動平均は０に近い値となる。このような積／移動平均処理によって、降雨等による雑音が低減される。
【００１３】
上記第１信号除去部で、大信号を除去したとき、その大信号の上限閾値以下又は下限閾値以上の部分がスパイク（信号）として残り、これによって誤検知が生じる。また、上記積／移動平均処理をした場合でも、センサの直前の窓に、直接雨滴が当って雨垂れ（水膜）が生じ、反射される電波が大きくなるときには、スパイクとなって誤検知を起こすことになる。
そこで、請求項３では、移動平均演算を短い設定時間（例えば数ミリ〜数十ミリ秒）以内で行い、この短時間移動平均の値が所定の正の閾値以下で負の閾値以上の閾値範囲を連続して超える（逸脱する）回数が所定回数以下のときの信号を、上記大信号の残りのスパイク部分、又は雨垂れ（雨滴、水膜）等によるスパイクと判定し、これらスパイク信号を上記閾値範囲内の値の信号、例えば０の信号に置き換えることで、スパイクを低減する。
【００１４】
また、請求項４の構成では、現在より前のｎ個のデータの中央値を求めることで、ｎ個のデータの中に（ｎ＋１）／２回以上閾値範囲を超えるデータが含まれている場合は、中央値が閾値範囲を超える値となり、（ｎ＋１）／２回以下で閾値範囲を超えるデータが含まれている場合は、中央値が閾値範囲内となる。これは、閾値範囲を連続的に超えた回数を判定してスパイク除去を行う請求項３の処理や、連続して閾値範囲を超えている場合に、（ｎ−１）／２回以下の逆方向のスパイクがあった場合に所定の値の信号に置き換える補間処理を行なっていることと等価な結果となる。なお、ｎを奇数とすることで中央値が１点となり処理は簡単になるが、ｎを偶数として２点の中央値を求め、平均や大小判断を行い中央値とすることも可能である。
請求項５の構成は、低い周波数を減衰させるハイパスフィルタを設けることで、雨滴、水膜（水流）が良好に除去される。即ち、保護カバーがドップラーセンサのアンテナ面に平行な面となる場合、雨滴の流れは、センサに対するマイクロ波伝搬方向と直角方向に流れる成分が主となるので、雨滴の流れによるセンサ出力は、周波数が０Ｈｚ付近に偏り、近接と離反が同時に存在するため方向性を持たないランダム雑音として検知される。従って、センサ出力について低周波側が急峻に減衰するハイパスフィルタを通過させた後、増幅することで、雨滴や水流（水膜）による雑音成分の大半が良好に除去される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明のマイクロ波ドップラー検出装置によれば、検知窓等への雨垂れの影響を軽減すると共に、移動体の誤検知を低減することができる。特に、請求項１の第１信号除去部によれば、雨滴がまとまって流れ、速い流れの長い距離の水流となる場合であっても、このような水流が良好に除去されるという効果がある。なお、この第１信号除去部は、大きな信号のみに適用されるため、人の動き等の小さな信号に対しては何ら影響を与えない。
【００１６】
また、スパイク除去部を設けることで、大信号除去時に生じるスパイクや散発的に発生する短時間のスパイクを除去することができ、検知窓等への雨垂れの影響が軽減され、移動体の誤検知が確実に低減される。このようにして、自動販売機等の各種装置では、購入者、使用者等が近づいた時に、表示灯、電灯を点灯させる等、必要な動作を実行することで、省エネ等を図ることも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１実施例に係るマイクロ波ドップラー検出装置の処理回路ブロックを示し、図（Ｂ）は図（Ａ）のマイコン内の構成を示す図である。
【図２】実施例のドップラー検出装置の構成例を示す側面図である。
【図３】実施例の大信号除去の信号波形を示し、図（Ａ）は除去前の図、図（Ｂ）は除去後の図である
【図４】実施例の直交検波回路からの出力（ＩＱ信号）を示し、図（Ａ）は人の動きによるドップラー波形図、図（Ｂ）は雨滴、水膜等による波形図である。
【図５】実施例におけるＩＱ信号の一方を１／４周期ずらした信号ともう一方の信号の積を相関のある信号とランダム信号で説明するための波形図である。
【図６】第２実施例のマイクロ波ドップラー検出装置のマイコン内の構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施例のドップラー検出装置でのスパイク除去の各種のパターンを示す説明図である。
【図８】第２実施例のドップラー検出装置で処理される信号を示し、図（Ａ）はドップラーセンサ回路部からの出力信号波形図、図（Ｂ）は短時間移動平均演算後の信号波形図、図（Ｃ）はスパイクを除去し、再度の移動平均演算をした後の信号波形図、図（Ｄ）は検知判定後の信号波形図である。
【図９】第２実施例のマイクロ波ドップラー検出装置のスパイク除去部での他の処理方法（中央値抽出・置換え処理）を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
第１実施例
図１（Ａ），（Ｂ）には、本発明の第１実施例に係るマイクロ波ドップラー検出装置の構成が示され、図２には、自動販売機等へ取り付けた装置の構成例が示されている。図２に示されるように、自動販売機等では、その前面に電波を透過させるプラスチック製等の例えば平面窓（保護カバー）１０が設けられ、この窓１０の内側に、ドップラーセンサ１２が取り付けられており、このドップラーセンサ１２の前面のアンテナ面（検出面）１２Ａは、例えば平面窓１０に平行となるように配置される。
【００１９】
図１（Ａ）のセンサ回路部１４は、上記ドップラーセンサ１２を含むと共に、直交検波（ミキサ）回路等を備えることにより、センサ１２で受信した信号から９０度位相の異なるＩ信号とＱ信号を出力する。このセンサ回路部１４の後段に、２つのＩＱ信号出力に対応して、雨垂れ（雨滴，水膜）等の動きに対応する低い周波数を減衰させるハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１５ａ，１５ｂが設けられており、実施例のハイパスフィルタ１５ａ，１５ｂは、低域カットオフ周波数を例えば５０Ｈｚ程度に設定している。このハイパスフィルタ１５ａ，１５ｂには、アンプ（増幅器）１６ａ，１６ｂ、ＡＤ（アナログ／デジタル）変換器１７ａ，１７ｂ、そしてマイコン１８が接続される。
【００２０】
即ち、上記アンプ１６ａ，１６ｂでは、雨垂れ等の動きに対応する低周波域を除去したＩＱ信号を増幅し、上記ＡＤ変換器１７ａ，１７ｂでは、増幅後のＩＱ信号を例えばドップラー信号中心周波数の１／８周期以下のサンプリング時間でサンプリングする。
【００２１】
図１（Ｂ）には、上記マイコン１８の内部の処理ブロック（回路）が示されており、このマイコン１８には、上記ＡＤ変換器１７ａから出力されたＩ，Ｑ信号のそれぞれを入力する第１信号除去部１９ａ，１９ｂが設けられ、これら第１信号除去部１９ａ，１９ｂは、正の上限閾値を超える信号、負の下限閾値を下回る信号を除去する。この上限閾値又は下限の閾値は、ドップラー信号を増幅するアンプ１６ａ，１６ｂが飽和する値、或いはＡ／Ｄ変換器１７ａ，１７ｂの最大値より小さいが、測定したい対象物による検知信号の値より十分に大きい値に設定される。
【００２２】
また、Ｉ，Ｑ信号のそれぞれを記憶するメモリ２０ａ，２０ｂが設けられており、これらのメモリ２０ａ，２０ｂには、サンプリングしたＩＱ信号のそれぞれにつき、ドップラー信号中心周波数ｆｄ０の略１／４周期に相当する時間毎の時系列（複数）のデータが、所定時間分だけデータ列として記憶される。なお、実施例では、上述のようにドップラー信号の中心周波数の１／８周期以下の時間間隔でサンプリングし、Ｉ，Ｑ信号の一方として略１／４周期前にサンプリングされたデータを用い、他方のデータとの積をとるようにするため、上記の１／４周期をずらす操作は、メモリの少ないマイコン等でも容易に実現することができる。
【００２３】
また、メモリ２０ａ，２０ｂの後段に、積／移動平均処理部（回路）として、積算部２１、移動平均部２２が設けられ、この積／移動平均処理部は、ＩＱ信号の各データ列に基づいてＩＱ信号積／移動平均処理を実行する。上記積算部２１は、ＩＱ信号のドップラー信号中心周波数ｆｄ０の略１／４周期の時間だけシフトしたデータ（例えばＩ信号）とシフトしていないデータ（例えばＱ信号）を積算し、上記移動平均部２２は、現在の時刻から一定時間前までのデータの平均値を算出し、これらを一定時間分のデータ配列として保存する。この移動平均部２２の後段に、最終的に人等の移動体を判定する検知判定部２６が接続される。
【００２４】
第１実施例は以上の構成からなり、まずドップラーセンサ１２のアンテナ面１２Ａは平面窓１０に平行に配置されており、この窓１０の表面を流れる雨垂れ等はセンサアンテナ面１２Ａに対して略平行に流れるため、この流れは、センサ１２より上側では（センサ１２に対して）近接する方向、センサ１２より下側では離反する方向となる。
【００２５】
また、実施例のハイパスフィルタ１５ａ，１５ｂは、ドップラー信号の低周波成分を除去することで、雨垂れ等による雑音成分を大幅に減衰させ、後段のアンプ１６ａ，１６ｂの飽和も防いでいる。即ち、センサ１２のドップラー出力周波数ｆｄは、移動体の速度ｖとセンサ１２に対する移動体の角度αから、ｆｄ ＝ ２・ｆ０（ｖ／Ｃ０）・ｃｏｓα［Ｃ０：光速、ｆ０：ドップラーセンサ１２の送信周波数］と表すことができ、上述のように、アンテナ面１２Ａに平行に水が流れる場合は、角度αが９０度に近いためドップラー出力の周波数成分は低い周波数側に集中する。例えば、アンテナ面１２Ａと平面窓１０の角度が４５度となる場合と比較すると、アンテナ面１２Ａと平面窓１０が平行となる方が、周波数成分はより低い周波数に集中する。そこで、実施例では、低周波成分をハイパスフィルタ１５ａ，１５ｂにて除去することで、雨垂れ等の雑音成分をある程度、減衰させている。このハイパスフィルタ１５ａ，１５ｂは、バンドパスフィルタとすることで、高周波の雑音成分を除去することも可能である。
【００２６】
次に、上記アンプ１６ａ，１６ｂからのＩ，Ｑ信号出力の各々がＡＤ変換器１７ａ，１７ｂへ入力され、ドップラー中心周波数（ｆｄ０）の例えば１／８周期以下のサンプリング時間でサンプリングされる。人の動きのドップラー周波数は、ある範囲に限定できるので、サンプリング時間は取得したいドップラー周波数の中心周波数で、１／８周期より短い間隔とすることが好ましい。
【００２７】
上記Ａ／Ｄ変換器１７ａ，１７ｂから出力されたＩ，Ｑ信号は、マイコン１８内の第１信号除去部１９ａ，１９ｂに供給され、ここで、Ｉ，Ｑ信号のそれぞれにおいて、正の上限閾値を超える信号と負の下限閾値を下回る信号が除去される。
【００２８】
図３（Ａ），（Ｂ）には、大きな信号の除去処理状態が示されており、図示のように、上限閾値と下限閾値は、正側及び負側においてアンプ飽和レベル（又はＡ／Ｄ変換の最大レベル）を超えない値に設定される。そして、図３（Ａ）のように、上限閾値を超える信号及び下限閾値を下回る信号がある場合には、図３（Ｂ）のように、その部分の出力データが０に置換される。この結果、雨滴がまとまった速い水流、長い距離の水流となるような大きな信号が除去される。この第１信号除去部１９ａ，１９ｂでの処理は、リアルタイムで行われるため、これによって処理時間の増加、反応時間の遅れが生じることはない。
【００２９】
上記第１信号除去部１９ａ，１９ｂの出力データは、所定の時間分、メモリ２０ａ，２０ｂに保存され、次段の積算部２１では、ＩＱ信号の一方の信号の現時点からドップラー中心周波数（ｆｄ０）の１／４周期に相当する時間分前に取得されたデータ（例えばＩデータ）と、他方の信号の現時点のデータ（例えばＱデータ）との積の値が時系列で求められ、このデータ列（複数の積データ）がメモリに保存される。
【００３０】
そして、移動平均部２２は、上記積算部２１から出力されたデータ列につき、現在の時刻から一定時間前までのデータの平均値を算出し、検知判定部２６において、データ平均値から最終的に人等の移動体が検知される。
【００３１】
図４には、人の動きによるドップラー信号（ＩＱ信号）波形［図（Ａ）］と、雨滴、水膜等によるＩＱ信号波形［図（Ｂ）］を比較したものが示されており、この波形図から明らかなように、人の動きに対するドップラー信号波形は、Ｑ信号がＩ信号に対し９０度の位相遅れを示しているが、Ｉ，Ｑ信号で相似の形となっている。これに対し、雨、雫や水膜による出力は、Ｉ，Ｑ信号間に相関性のないランダムな波形となる。このことを利用し、雨の影響を軽減し、人の動きを検知しやすいような処理を行う。
【００３２】
図５（Ａ）には、９０度位相差のあるＩ信号とＱ信号の波形とその現時点での値同士の積の波形が示されており、この積の値はプラスとマイナスが交互に存在するため、このまま移動平均をとると値は０に近くなってしまう。図５（Ｂ），（Ｃ）には、Ｉ信号或いはＱ信号のいずれか一方の略１／４周期前の時間に相当する信号と、もう一方の現在時刻の信号との積の波形が示される。Ｉ信号とＱ信号のいずれを１／４周期前に相当する時間の信号として用いるかで、図５（Ｂ），（Ｃ）のように、積の値はプラス側かマイナス側のいずれかの値だけになる。そのため、この値の移動平均はプラスかマイナスのある大きさの値となる。
【００３３】
一方、図５（Ｄ）に示すようなランダム雑音の場合は、Ｉ信号またはＱ信号のいずれかを１／４周期前の時間を用いてもう一方の現在時刻との積を求めても、相関性がないため積の結果はプラスとマイナスの値がランダムに現れる。この結果を移動平均した場合は０に近い値となるため、本実施例の処理で雨滴、水膜等のランダム雑音成分を減衰し、人の動きのようなＩ信号、Ｑ信号に相関のある信号のみが抽出される。なお、人が近づく場合と遠ざかる場合でＩ信号、Ｑ信号の位相は１８０度異なるため、この処理では積の結果のプラスとマイナスが反転する。このことから、人が近づいているか、遠ざかっているかの判定も同時に可能となる。
【００３４】
第２実施例
図６には、短時間移動平均を行うと共にスパイク除去部を有する第２実施例の構成が示されており、マイコン２８において、第１信号除去部１９ａ，１９ｂから積算部２１までと検知判定部２６は第１実施例と同一であるが、積／移動平均処理回路として、積算部２１、短時間移動平均部２３、スパイク判定及び除去部２４、第２の移動平均部２５が設けられる。そして、上記短時間移動平均部２３は、例えば数ミリ秒（ｍｓｅｃ）〜数十ミリ秒という短い時間間隔（現在の時刻から一定時間前まで）のデータの平均値を算出し、これらを一定時間分のデータ配列として保存し、上記スパイク判定及び除去部２４は、上記配列データおいて、所定の正の閾値以下で負の閾値以上の閾値範囲を連続して超える回数が所定回数以下であるデータ（信号）をスパイクとして抽出し、この所定回数以下の連続信号を上記閾値範囲の値、例えば０に置き換える。即ち、大きな信号を除去した後に残るスパイク部分を含めた雨垂れに関するスパイクを除去する。上記所定回数は、１００〜５００ｍｓｅｃの範囲内で設定され、例えば短時間移動平均演算を３０ｍｓｅｃとすると、所定回数を１０回程度としてスパイク判定を実行する。
【００３５】
上記第２の移動平均部２５は、スパイク判定及び除去部２４から出力された信号（データ列）につき、現在の時刻から一定時間前まで（上記の短い時間間隔よりも長い間隔）のデータの平均値を算出する。
【００３６】
第２実施例は以上の構成からなり、マイコン２８内の短時間移動平均部２３では、上記データ列において、現在の時刻から数ミリ秒〜数十ミリ秒という短い時間前までのデータの平均値（短時間移動平均値）が計算され、次段のスパイク判定及び除去部２４では、上記データ配列から、所定の正の閾値以下で負の閾値以上の閾値範囲を連続して超える回数が所定回数以下となるデータがスパイクとして抽出され、このスパイク信号が除去される。
【００３７】
図７には、実施例のスパイク除去の各種パターンが示されており、図７（Ａ）の正側スパイクの場合、正の閾値を＋１、負の閾値を−１とし、所定回数を１０回とすると、図のＳ1 ，Ｓ2 の信号は、本来の生の検出であれば、レベル＋２の値の信号となるが、連続して正の閾値を超える回数が所定回数以下であるから、例えば０（閾値範囲内の値）に置き換えられる。図７（Ｂ）の負側スパイクの場合も、Ｓ3 ，Ｓ4 の信号は、生の検出ならレベル−２の値の信号となるが、負の閾値（−１）を下回る回数が所定回数以下であるから、０に置き換えられる。
【００３８】
図７（Ｃ）の正負連続スパイクの場合は、上記短時間移動平均部２３の出力において、正の閾値を超える状態から負の閾値を下回る状態へと連続する信号が出力された場合で、正の閾値を超える回数と負の閾値を下回る回数のそれぞれが所定回数以下のときは、この正負連続信号をスパイクと判定する。その結果、図３（Ｃ）のＳ5 の信号は、生の状態ならレベル−２の値であるが、０（又は閾値範囲内のその他）の値に置き換えられる。逆に、負の閾値を下回る状態から正の閾値を超える状態へ連続する信号が出力された場合も、それぞれが所定回数以下であれば、スパイクと判定し、０への置き換えが行われる。
【００３９】
このようにして、スパイク除去された信号（データ列）は、第２の移動平均部２５へ供給され、ここで、再度の移動平均演算が行われる。即ち、上記短時間移動平均の間隔よりも長い間隔で、現在の時刻から一定時間前までのデータの平均値が算出されることで、検知判定部２６において、人等の移動体が最終的に判定される。
【００４０】
図８には、第２実施例で得られる信号波形が示されており、図８（Ａ）の波形のように、ドップラーセンサ回路部（１４）からの出力には、人等の移動体の波形に雨垂れ等の雑音が重畳されているが、ハイパスフィルタ（１５ａ，１５ｂ）を介した後、短時間移動平均されると、図８（Ｂ）のように、短時間のスパイクが抽出される。このスパイクが除去され、再度の移動平均が行われると、図８（Ｃ）のように、人等の移動体の信号が抽出され、最終的に、検知判定部２６からは、図８（Ｄ）のような人等の移動体の検知出力が得られる。
【００４１】
このようなスパイク判定及び除去によれば、図３（Ｂ）で示したような大信号除去後に残ったスパイクＳＰが良好に除去されると共に、特に強い降雨等により短時間に比較的高いレベルで生じるスパイクが良好に除去され、人等の移動体が確実に検知される。
【００４２】
図９には、第２実施例のスパイク判定及び除去の他の方法が示されており、この例は、上記スパイク判定及び除去部２４において、直前の複数回の信号データの中央値を現時点のデータに置き換えてスパイクを判定する。実施例では、例えば用いるデータを５回（任意の回数）とし、図９（Ａ）に示されるように、信号Ｓ11〜Ｓ15が得られた場合は、大きい方から順に並び替えると、Ｓ13→Ｓ11→Ｓ12→Ｓ15→Ｓ14で、中央値がＳ12の値となるため、このＳ12の値を現時点のデータとして置換え記憶させる。即ち、４回が閾値範囲内で、１回が閾値を超える状態となり、閾値を超える信号Ｓ13がスパイクとして検出から除去される。
【００４３】
また、図９（Ｂ）のように、信号Ｓ21〜Ｓ25が得られた場合は、Ｓ21→Ｓ23→Ｓ24→Ｓ25→Ｓ22の順となり、中央値がＳ24の値となるので、このＳ24の値を現時点のデータとして記憶する。この場合、３回が正の閾値を超え、その間の１回が負の閾値以下となるが、中央値の信号Ｓ24を現時点のデータとすることで、負の閾値を下回ったＳ22は、逆方向のスパイクとして検出から除去される。
【００４４】
このような中央値置換えによっても、スパイク除去ができ、この場合は、複数回の信号の中央値を抽出し、これを現時点の信号に置き換えるだけの処理となり、毎回閾値範囲を超えるかの判定を行いかつ連続回数をカウントする上記のスパイク除去方法に比べると、処理が簡単になるという利点がある。
【符号の説明】
【００４５】
１０…窓、                １２…ドップラーセンサ、
１４…センサ回路部、      １５ａ，１５ｂ…ハイパスフィルタ、
１７ａ，１７ｂ…ＡＤ変換器、
１８，２８…マイコン、    １９ａ，１９ｂ…第１信号除去部、
２０ａ，２０ｂ…メモリ、  ２１…積算部、
２２…移動平均部、        ２３…短時間移動平均部、
２４…スパイク判定及び除去部、
２５…第２の移動平均部    ２６…検知判定部。
【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７】
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【図８】
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【図９】
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