(57)【要約】複数の時間フレームの反射率データから分解された相関運動を使用し、撮像における識別能力を向上させる、方法およびＭＩＭＯレーダ装置。そのような撮像は、非定常環境内の標的の認識に加えて、呼吸および心臓活動の時間的パターンを追跡することにおける用途を有する。一実施形態において、方法は、複数の伝送レーダ信号を標的物体に向かって伝送することであって、複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、反射レーダ信号を受信することであって、反射レーダ信号の各々は、伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、反射レーダ信号を信号要素に分解することとを含む。
2021508833.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相関移動を使用して１つ以上の標的物体を識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
複数の伝送レーダ信号を前記標的物体に向かって伝送することであって、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、
前記反射レーダ信号を信号要素に分解することと
を含み、
前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、方法。
【請求項２】
前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記反射レーダ信号の前記分解は、ブラインド信号分離、独立成分分析、主成分分析、または特異値分解を通して実装される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
相関移動を使用して物体セットを識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
複数の伝送レーダ信号を標的物体セットに向かって伝送することであって、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、
前記反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従って、ボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、
前記ボクセル値をボクセル要素に分解することと
を含み、
前記ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、方法。
【請求項７】
前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ボクセル値を分解することは、ブラインド信号分離または独立成分分析を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記ボクセル値を分解することは、主成分分析を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記ボクセル値を分解することは、特異値分解を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、前記反射レーダ信号を信号要素に分解するように動作可能であり、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、システム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従ってボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、
前記ボクセル値をボクセル要素に分解することと
を行うように動作可能であり、
前記ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、システム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、マイクロ波またはミリメートル波の反射によって物体を検出、位置特定、および撮像することに関し、より具体的に、複雑な標的物体の部分または複数の標的物体間、および／または、それらの中での相関移動を検出および測定するためのマルチ入力／マルチ出力（ＭＩＭＯ）レーダ装置の使用に関する。
【背景技術】
【０００２】
小型のアンテナアレイに基づく広帯域ＭＩＭＯレーダ装置は、現在、種々の撮像用途において使用され、近距離および遠距離物体を可視化し、それらをそれらの反射特性に基づいて特徴付ける。
【０００３】
現在の最先端技法は、ＭＩＭＯレーダ信号を使用し、３Ｄ画像を作成する。しかしながら、現在のＭＩＭＯ撮像技法は、互いに近接近している標的または移動環境において見出される標的を識別するとき、十分な分解能を達成するための能力を欠く。
【０００４】
各々がそれら自体の移動モードを有する異なる部分を有する複雑な標的物体がさらに、十分な分解能を伴う撮像を複雑にする。したがって、現在のＭＩＭＯレーダ撮像技法を前進させ、より高い程度の分解能を達成する必要性が存在する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の教示によると、相関移動を使用して物体セットを識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法が提供され、方法は、複数の伝送レーダ信号を標的物体セットに向かって伝送することであって、複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、反射レーダ信号を受信することであって、反射レーダ信号の各々は、伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、反射レーダ信号を信号要素に分解することであって、信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、こととを含む。
【０００６】
本発明のさらなる特徴によると、信号要素の各々に関連付けられた時間成分から、信号要素の各々の周期性を算出することも、提供される。
【０００７】
本発明のさらなる特徴によると、周期性は、呼吸数または心拍数である。
【０００８】
本発明のさらなる特徴によると、心拍数の分散を算出することと、心拍数の分散を出力することとも、提供される。
【０００９】
本発明のさらなる特徴によると、反射レーダ信号の分解は、ブラインド信号分離、独立成分分析、主成分分析、または特異値分解を通して実装される。
【００１０】
本発明の教示によると、相関移動を使用して物体セットを識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法も、提供され、方法は、複数の伝送レーダ信号を標的物体セットに向かって伝送することであって、複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、反射レーダ信号を受信することであって、反射レーダ信号の各々は、伝送される信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従って、ボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、ボクセル値をボクセル要素に分解することであって、ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、こととを含む。
【００１１】
本発明の特徴によると、ボクセル要素の各々に関連付けられた時間成分から、ボクセル要素の各々の周期性を算出することも、提供される。
【００１２】
本発明の特徴によると、周期性は、呼吸数または心拍数である。
【００１３】
本発明の特徴によると、心拍数の分散を算出することと、心拍数の分散を出力することとも、提供される。
【００１４】
本発明の特徴によると、ボクセル値を分解することは、ブラインド信号分離または独立成分分析を通して実装される。
【００１５】
本発明の特徴によると、ボクセル値を分解することは、独立成分分析を通して実装される。
【００１６】
本発明の特徴によると、ボクセル値を分解することは、主成分分析を通して実装される。
【００１７】
本発明の特徴によると、ボクセル値を分解することは、特異値分解を通して実装される。
【００１８】
本発明の教示によると、相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムも、提供され、システムは、レーダアンテナアレイと、アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、アレイに結合されたプロセッサとを含み、プロセッサは、反射レーダ信号を信号要素に分解するように動作可能であり、信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する。
【００１９】
本発明の特徴によると、プロセッサはさらに、信号要素の各々に関連付けられた時間成分から、信号要素の各々の周期性を算出するように構成される。
【００２０】
本発明の特徴によると、周期性は、呼吸数または心拍数である。
【００２１】
本発明の特徴によると、プロセッサは、心拍数の分散を算出するようにさらに構成される。
【００２２】
本発明の教示によると、相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムも、提供され、システムは、レーダアンテナアレイと、アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、アレイに結合されたプロセッサとを含み、プロセッサは、
反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従ってボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、ボクセル値をボクセル要素に分解することとを行うように動作可能であり、ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する。
【００２３】
本発明の特徴によると、プロセッサは、ボクセル要素の各々に関連付けられた時間成分から、ボクセル要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成される。
【００２４】
本発明の特徴によると、周期性は、呼吸数または心拍数である。
【００２５】
本発明の特徴によると、プロセッサは、心拍数の分散を算出するようにさらに構成される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
開示される主題は、以下の発明を実施するための形態を参照し、付随の図面とともに熟読されることによって最も深く理解され得る。
【００２７】
【図１】図１は、本発明のある実施形態による、ＭＩＭＯ検出システムにおいて採用されるハードウェアの概略図である。
【００２８】
【図２】図２は、本発明のある実施形態による、採用される処理ステップを図示する全体的フローチャートである。
【００２９】
【図３】図３は、本発明のある実施形態による、採用される一般的な処理ステップを図示する全体的フローチャートである。
【００３０】
【図４Ａ】図４ａは、本発明のある実施形態による、レーダ信号処理段階の第１の実施形態において採用される処理ステップを図示するフローチャートである。
【００３１】
【図４Ｂ】図４ｂは、本発明のある実施形態による、レーダ信号処理段階の第２の実施形態において採用される処理ステップを図示するフローチャートである。
【００３２】
【図４Ｃ】図４ｃは、本発明のある実施形態による、レーダ信号処理段階の第３の実施形態において採用される処理ステップを図示するフローチャートである。
【００３３】
【図５】図５は、本発明のある実施形態による、標的処理段階において採用される処理ステップを図示するフローチャートである。
【００３４】
【図６】図６は、本発明のある実施形態による、人間対象に関して測定されるような、時間の関数としての半径方向変位のプロットである。
【００３５】
【図７】図７は、本発明のある実施形態による、２つの識別された要素に関するスペクトルパワー密度の２つのプロットを描写する。
【００３６】
【図８Ａ】図８ａ−８ｅは、本発明のある実施形態による、車内環境の中に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【図８Ｂ】図８ａ−８ｅは、本発明のある実施形態による、車内環境の中に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【図８Ｃ】図８ａ−８ｅは、本発明のある実施形態による、車内環境の中に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【図８Ｄ】図８ａ−８ｅは、本発明のある実施形態による、車内環境の中に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【図８Ｅ】図８ａ−８ｅは、本発明のある実施形態による、車内環境の中に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【００３７】
【図９】図９は、本発明のある実施形態による、アクティブ検出モードの間に採用される１つの動作サイクルの動作段階を描写するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
例証の単純化および明確化のために、図に示される要素は、必ずしも縮尺通りに描かれているわけではなく、いくつかの要素の寸法は、他の要素に対して誇張され得ることを理解されたい。加えて、参照番号が、図面間で繰り返され、対応する、または類似する要素を示し得る。
【００３９】
以下の発明を実施するための形態において、多数の詳細が、本発明の完全な理解を提供するために記載される。本発明が、これらの具体的な詳細を伴わずに実践され得ることが、当業者によって理解されるであろう。他の事例において、本発明を不明瞭にしないように、周知の方法、手技、および構成要素は、詳細に説明されていない。
【００４０】
本発明の実施形態は、少なくとも１つの標的物体の１つ以上の要素から測定値を検出および取得するためのＲＦ信号処理を提供する。関連実施形態において、検出および測定は、相関移動に寄与する特定の部分または特定の複数の部分を分離または識別する必要なくさらに行われる。
【００４１】
本明細書における用語「複雑な標的」は、必ずしもそれらのそれぞれの反射特性（本明細書において、それらのそれぞれの「反射率」と示される）のみによって区別されるわけではなく、むしろそれらの相関移動または運動を通して区別される１つ以上の部分を有する標的物体を示す。
【００４２】
標的物体の識別は、異なる運動モードを有するそれらの要素に基づく。同様に、背景からの標的物体の識別は、それらのそれぞれの運動モードのコントラストから達成される。
【００４３】
いくつかの用途は、例えば、人間標的の「成人」、「幼児」等のカテゴリへのさらなる分類を提供する。
【００４４】
他の用途は、身体の領域または部分を識別することを提供する。人体は、関節によって接続される剛体（骨）の集合としてモデル化される。剛体は、それらの全てが６自由度の剛体の組み合わせであるので、表面上の全ての点が互いに関連して移動するという特性を有する。本発明のこれらの実施形態において、相関運動の要素へのグループ化が、身体の領域または部分の識別を促進する。
【００４５】
他の用途は、限定ではないが、歩行、走行、跳躍、四肢の協調移動、物体運搬、頭部方向転換、手ぶり、姿勢の変化等を含む身体活動の検出および測定を提供する。
【００４６】
本発明のさらなる用途は、限定ではないが、以下を含む特定の背景特性および監視要件を特徴とする特殊環境内の個人の相関移動を検出することを提供する：車両内部および他の移動プラットフォーム；病院および他の医療および介護設備；および、公共の場（その非限定的例は、空港および他の輸送ステーション、ショッピングセンター、倉庫、および他の商業施設、住居兼オフィスビル、美術館、劇場、および娯楽ホール、公園、遊び場、および競技場、および学校等の機関を含む）。
【００４７】
本発明の追加の用途は、医療および健康関連用途；セキュリティ用途；群集管理用途；および、車両安全性および快適性用途を含む。
【００４８】
本発明の種々の実施形態によると、複雑な標的は、人体を含み得る。これらの実施形態において、身体の部分は、限定ではないが、頭部、頸部、個々の四肢、および胴体を含む。ある実施形態において、呼吸および心拍等の生理学的活動は、呼吸および心拍に関わる身体の領域（すなわち、胴体）を分離または識別する必要なく検出可能かつ測定可能である。
【００４９】
本明細書における用語「相関移動」は、物体セットのうちの１つの物理的要素の別の物理的要素に対する移動；要素自体の体積変化；向き、位置、形状、輪郭の変化；または、それらの任意の組み合わせを含む。
【００５０】
本明細書における用語「測定」およびその変形は、（多変量値を含む）定量値を決定することのみならず、値、特に、時間の変動を分析し、それらの定性的特性評価を行うことも示す。
【００５１】
用語「ボクセル要素」は、一連の３Ｄ画像から分解されたエンティティを指し、画像の各々は、そのそれぞれのフレームに関連付けられる。
【００５２】
専門用語は、文脈依存であることを理解されたい。物理的領域の文脈において、同じ専門用語は、同じエンティティの信号または論理表現を参照するときに採用される。
【００５３】
そのような定性的特性評価の非限定的例は、対象の心拍および呼吸等の多変量生理学的データの測定を伴う。これらの生理学的活動は、未加工データとして検出および測定されることができるのみならず、測定値として、呼吸数、心拍数、および心拍数の変動性に基づいた対象の現在の身体および精神状態の定性的査定を含むことも、可能である。「精神状態」は、他の状態の中でもとりわけ、意識レベル、眠気、疲労、不安、ストレス、および怒りを含むことを意味する。
【００５４】
ここで図に目を向けると、図１は、ある実施形態による、メモリ７および出力デバイス９と通信するプロセッサ６に連結された無線周波数（ＲＦ）モジュール１に結合されたアンテナアレイ２を含むＭＩＭＯ撮像デバイスの概略ブロック図である。出力デバイス９は、視覚デバイスと、聴覚デバイスと、無線デバイスと、プリンタとを含む。
【００５５】
示されるように、標的物体セット３の面４の反射要素は、半径方向距離Ｄｔが、時間とともに変化するにつれて、異なる反射率を提供する。以前の時間フレームの反射率データに照らした反射率データの分析は、有利に、ＭＩＭＯ撮像システムでは現在利用不可能な識別能力を提供する相関移動の検出を可能にする。これは、従来のＭＩＭＯ撮像システムが、以前の時間フレームの反射率データから独立している各時間フレームの反射率データに基づいて繰り返して画像を構築するからである。故に、相関運動の区別ツールとしての使用は、ＭＩＭＯ撮像の技術分野における進歩を成す。
【００５６】
図２は、本発明のある実施形態による、一般的な処理スキームを図示する高レベルフローチャートである。スキームは、閉ループとして説明され得、ループの各反復は、一続きのステップから成る。
【００５７】
ループは、新しい時間フレームの入手および処理が開始されるステップ１０において開始する。フレームは、規則的間隔Δｔで開始される（フレームレートが、１／Δｔに等しいことを意味する）。本発明の種々の実施形態によると、Δｔは、Δｔ中の標的移動ΔＤがレーダ信号の波長と比較して小さく（すなわち、ΔＤ＜＜ｃ／４πｆ）、１つのフレームから別のものへの連続性を維持するように選択される。中心周波数ｆを有する波に関して、波長は、ｃ／ｆである（ｃは、光の速度である）。標的の周期的相関移動を検出および測定するとき、一連のフレームによる撮像は、サンプリングプロセスであり、フレームレートは、ナイキスト基準に従って設定され、エイリアシングを回避すべきである。フレームは、時間に対応するｔ＝０，１，２、・・・によってインデックス化される（連続するインデックスは、Δｔのそれぞれの倍数を表す）。
【００５８】
ステップ２０において、レーダ信号が、伝送、受信、および処理され、各受信された信号の各伝送された信号に対する振幅および位相を表す複素フェーザを生成する。ステップ２０は、図３においてさらに詳述される。
【００５９】
ステップ３０において、いくつかの信号処理ステップが、実施され、各々が空間パターンと、軌道（変位対時間）とから成る成分の組をもたらす。ステップ３０は、図４においてさらに詳述される。
【００６０】
ステップ４０において、成分が、使用され、標的を識別し、標的を分類し、着目標的パラメータを推定する。ステップ４０は、図５によってさらに詳述される。
【００６１】
ステップ５０において、識別された標的およびそれらの推定されたパラメータが、使用され、限定ではないが、車両システム（例えば、クラクションをアクティブにする、空調をオンにする、ドアをロック解除する等のために）、通信インターフェース（例えば、そのモバイルデバイスを使用するユーザに警告するために）、またはユーザインターフェース（例えば、ユーザに通知し、彼らが行動を取ることを可能にするために）を含む外部システムと相互作用する。
【００６２】
ステップ６０において、フレーム処理が、終了される。ステップ７０において、システムのアクティブ化モードが、タイマ、識別された標的、およびそれらのパラメータ、およびユーザ入力に従って調節される。システムアクティブ化モードは、限定ではないが、システムが捕捉する１秒あたりのフレーム数（これは、Δｔを決定する）および伝送電力を含むパラメータを制御する。ある場合、システムは、ある期間にわたって待機モードに置かれる。アクティブ化モード調節が、システム電力を節約するために行われる。ループは、次のフレームが（アクティブ化モードによって指示されるタイミングに従って）開始すると、閉鎖し、システムは、ステップ１０に戻る。
【００６３】
図３は、図２（ステップ２０）からのレーダ信号入手ステップを詳述するフローチャートである。ステップ２１において、レーダ信号が、１つ以上のアンテナから伝送される。複数のアンテナが、伝送するために使用される場合、伝送は、順次（アンテナ毎）または同時のいずれかで行われることができる。本発明のいくつかの実施形態において、アンテナは、当分野において公知であるようなＢＰＳＫ、ＱＰＳＫ、または他のコーディングスキーム等のコーディングスキームを使用して同時に伝送する。伝送は、単一の周波数を含み得るか、または、それは、複数の周波数を含み得る。
【００６４】
ステップ２２において、アンテナを包囲する物理的環境内の標的によって反射されたレーダ信号が、１つ以上のアンテナによって受信される。次いで、ステップ２３において、各伝送される周波数に関して、および各伝送および受信アンテナの対に関して、受信された信号は、処理され、受信された信号の伝送された信号に対する位相および振幅を表す複素フェーザを生成する（項目２４）。
【００６５】
図４ａは、本発明のある実施形態における、図２（ステップ３０）からのレーダ信号処理ステップを詳述するフローチャートである。ステップ３１ａにおいて、３Ｄ画像が、受信された信号を説明する複素フェーザの組から生成される。画像空間表現は、画像行列Ｓ＝［Ｓｖ，ｔ］を含むデータブロック３２ａとして概念的に要約され、ボクセルセットＶの要素は、空間的に座標系に適合する。ボクセルセットに関する特定の座標系は、最も便宜であるものに従って選定されることができる。一般的な選択肢は、直角座標（ｖｘ、ｙ、ｚ）および極座標（ｖγ、θ、φ）を含むが、任意の他の座標系も、同じように使用可能である。各ボクセルは、単一値
【数１】
2021508833.tif 000003
に関連付けられ、式中、Ａｖ，ｔは、振幅であり、φｖ，ｔは、ボクセルｖにおける反射物に関連付けられる位相である。位相φｖ，ｔは、そのボクセル（Ｄｖ，ｔ）と指定される）の中心からのボクセルｖにおけるの反射物の半径方向変位によって決定される。位相は、以下の式：
【数２】
2021508833.tif 000004
による変位に関連し、式中、ｆは、中心周波数を指す。単一のサイクルが、２πラジアンにわたって延びているが、反射が波が進行する距離を２倍にするので、追加の係数２が、必要とされる。
【００６６】
ステップ３３ａにおいて、現在のフレームにおける各ボクセルに関連付けられる値（Ｓｖ，ｔ）が、以前のフレームにおける同一のボクセルに関連付けられる値（Ｓｖ，ｔ−１）とともに使用され、以下の公式を使用して２つのフレーム間の半径方向変位のロバスト推定値を取得する。
【数１０】
2021508833.tif 000005
式中、λおよびεは、最終値に及ぼされる雑音の影響を最小化するために選択される実数のスカラーパラメータである。λおよびεのための典型的値は、小さく、妥当な値は、λに関して約０．１であり、εに関して約１×１０−８である。
【００６７】
本発明の別の実施形態によると、推定される変位のより良好な線形性を提供するために、わずかに修正されたバージョンの式が、使用される。
【数２０】
2021508833.tif 000006
【００６８】
本発明のある実施形態によると、推定される変位データ
【数２１】
2021508833.tif 000007
は、（他の選択肢の中でもとりわけ、循環バッファを使用することによって実装され得る）スライディングウィンドウを使用して記録され（項目３４ａ）、ステップ３５ａにおいて、半径方向軌道成分が、ブラインド信号分離（ＢＳＳ、また、「ブラインド音源分離」としても公知である）を使用して独立した要素に分解される。関連実施形態において、半径方向軌道の要素は、ＢＳＳの特別な事例である独立成分分析（ＩＣＡ）を使用することによって分離される。別の実施形態において、半径方向軌道の要素は、主成分分析（ＰＣＡ）によって分離される。別の実施形態において、半径方向軌道の要素は、特異値分解（ＳＶＤ）によって分離される。
【００６９】
本発明の別の実施形態において、オンライン分解アルゴリズムが、使用され、スライディングウィンドウの使用を回避し、要素の分離がフレーム毎に徐々に実施されることを可能にする。
【００７０】
【数２２】
2021508833.tif 000008
は、その行がボクセルを表し、その列がフレームを表す行列である。分解アルゴリズムは、
【数２３】
2021508833.tif 000009
の因数分解を因子の三つ揃い（「要素」）の形態で抽出する。
【数３０】
2021508833.tif 000010
【００７１】
行列［ｗｋ、ｔ］は、集約されたフレーム依存（すなわち、時間依存）の増分半径方向変位を表す。行列［ｕｖ，ｔ］は、成分に関連付けられた空間（ボクセル依存の）パターンを表す。
【００７２】
増分半径方向変位は、時間の関数として推定される半径方向変位軌道を取得するために、合計される。
【数４０】
2021508833.tif 000011
値は、標的に関して観察される最も大きい増分移動に対して正規化される。本明細書における用語「合計される」は、方程式（４）における離散表現に関連するのみならず、軌道を積分として計算する関連実施形態による「積分」にも関連する。
【００７３】
空間パターン［ｕｖ，ｋ］および半径方向変位軌道
【数４１】
2021508833.tif 000012
は、項目３６ａとして記録される。
【００７４】
図４ｂは、本発明の（図４ａによって説明される実施形態と別個の）ある実施形態における、図２（ステップ３０）からのレーダ信号処理ステップを詳述するフローチャートである。ステップ３１ｂにおいて、３Ｄ画像が、［００６５］における説明に類似する様式で生成される（項目３２ｂ）。ステップ３３ｂにおいて、３Ｄ画像は、［００６８］および［００６９］において説明されるものに類似するアルゴリズムを使用して分解され、各々は、３Ｄ画像および複素フェーザから成る時間パターンによって説明される要素の組を生成する（項目３４ｂ）。ステップ３５ｂにおいて、各時間パターンが、［００６６］および［００６７］において説明されるものに類似する位相検出手順を使用して処理され、各要素に関する変位データを生成する（項目３６ｂ）。
【００７５】
図４ｃは、（図４ａおよび図４ｂによって説明される実施形態と別個の）本発明のある実施形態における、図２（ステップ３０）からのレーダ信号処理ステップを詳述するフローチャートである。ステップ３１ｃにおいて、複合レーダ信号が、［００６８］および［００６９］において説明されるものに類似するアルゴリズムを使用して分解され、それぞれ、複合時間独立信号パターンおよび複素フェーザから成る時間パターンによって説明される要素の組を生成する（項目３２ｃ）。ステップ３３ｃにおいて、各時間パターンが、［００６６］および［００６７］において説明されるものに類似する位相検出手順を使用して処理され、各要素に関する変位データを生成する（項目３４ｃ）。ステップ３５ｃにおいて、各時間独立信号パターンが、使用され、［００６５］における説明に類似する様式で対応する要素に関する３Ｄ画像を生成する（項目３６ｃ）。
【００７６】
図５は、本発明のある実施形態における、図２（ステップ４０）からの標的処理ステップを詳述するフローチャートである。ステップ４１において、要素は、各要素の空間パターンを調査することによって、検出された物理的物体を表す標的にグループ化され、標的リストを生成する（項目４２）。ステップ４３において、標的が、分類され、各標的に「背景」（例えば、車内の一部）、「成人」、「幼児」、「ペット」等の標識を与える（項目４４）。この分類は、標的内の各要素に関する空間パターンおよび時間変位データの両方を調査することによって行われる。
【００７７】
ステップ４５において、各人間標的内の要素の時間変位データが、使用され、標的の移動の周期性を説明するスペクトルパワー分布モデルを生成する。本発明のある実施形態において、ウェルチ法が、使用され、スペクトルパワー密度モデル（ノンパラメトリックスペクトルモデル）を生成する。別の実施形態において、（自己回帰移動平均）ＡＲＭＡモデル（パラメトリックスペクトルモデル）が、使用され、スペクトルパワー密度モデルを生成する。呼吸数と、心拍数と、心拍数の変動性とを含む生理学的パラメータが、人間標的に関して推定される。呼吸数および心拍数は、スペクトルパワー分布内のピークの場所から推定される。ある実施形態において、ウェルチ法を使用して、心拍数の変動性は、心拍数に対応するスペクトルピークの幅から推定される。別の実施形態において、ＡＲＭＡモデルを使用して、心拍数の変動性は、ＡＲＭＡモデル自体のパラメトリック表現から推定される。
【００７８】
ステップ４７において、呼吸数、心拍数、および心拍数の変動性は、変化に関して監視され、その変化は、健康または精神状態の変化を表す。
【００７９】
ステップ４８において、人間標的の各要素に関連付けられる３Ｄ画像が、使用され、１つ以上の人体部分を伴う要素を識別する。この識別は、次いで、［００４５］において説明されるような、人間の姿勢および活動タイプ（着席する、立つ、走る等）等の追加のデータを発生させるために使用される。
【００８０】
図６は、本発明のある実施形態による方法および装置によって人間対象に関して測定されるような、半径方向変位対時間のグラフを示す。部分２０１は、検出された心拍を示し、部分２０２は、検出された呼吸を示す。本発明の実施形態によると、心拍および呼吸に関わる身体の個々の領域を分離することが必要ではないことに留意されたい。
【００８１】
図７は、本発明のある実施形態による方法および装置によって識別される２つの要素のスペクトルパワー密度のプロットを描写する。
【００８２】
本実施形態において、センサが、人間対象に近接して位置付けられており、２つの要素は、２つの運動モードを表し、一方は、人間対象の呼吸運動に基づき、他方は、人間対象の心拍運動に基づく。見られ得るように、要素は、互いに異なる周期性を有する運動を表す。各要素は、次いで、対応する率パラメータ、すなわち、（ＲＰＭ、すなわち、１分あたりの呼吸数で測定される）呼吸数および（ＢＰＭ、すなわち、１分あたりの心拍数で測定される）心拍数を計算するために使用される。
【００８３】
図８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ、および８ｅは、車環境内に着席する乗員の処理の種々の段階における画像生成物を描写する。
【００８４】
導入として、車内環境は、撮像するとき、互いに、および車内背景から乗員を識別および分離する困難さ（乗員近接度、乗員の反射率の差異、および車の振動）に寄与するいくつかの要因を有する。
【００８５】
乗員近接度は、後部座席において一般的であるように、乗員が互いに隣接して着席すること、互いに接触さえすることを指す。故に、これらの後部座席乗員は、各フレームの反射率データを別個に考慮するとき、単一の標的物体として現れ得る。
【００８６】
乗員の反射率の差異は、サイズ（例えば、成人対幼児）、位置付け、および向きの差異に起因して非常に高くあり得る。乗員の反射率の差異は、検出性能を低下させ得る（誤検出および未検出率）。
【００８７】
車の振動も、最先端のＭＩＭＯ撮像技法に関する重大な難題を提示する。位置の変化を検出することにおける困難さが、乗員の背景（車内自体）が振動し、その反射特性を改変するにつれて増幅させられる。上で記載されるように、これらの撮像障害は、相関運動の区別パラメータとしての使用を通して解決される。
【００８８】
図８ａは、車の乗員車室の屋根の中に据え付けられたＭＩＭＯレーダによって発生させられる３Ｄ画像の２Ｄ上面投射を描写する。画像は、単一の捕捉されたフレームを表す。白色の長方形は、車内の境界を示すために追加されている。示されている具体的なシナリオは、運転席（白色の長方形の左上隅）に着席する成人、助手席（白色の長方形の右上隅）に着席する幼児、および後部列の右座席（白色の長方形の右下隅）に着席する別の成人のものである。見られ得るように、成人乗員と比較してその低い反射率に起因して、幼児を識別することは、極めて困難である。成人乗員に関連付けられる物体が、幼児からの信号反射を覆い隠す。
【００８９】
図８ｂ、８ｃ、８ｄは、各個々の乗員の相関運動を識別することによって一続きのフレームから分解された３つの要素に関連付けられる空間パターンを示す。これらの空間パターンは、３人の乗員の容易な識別を可能にする。
【００９０】
図８ｅは、システムの出力として使用されるユーザインターフェースのスクリーンショットを示す。左側にあるものは、図８ｂ、８ｃ、８ｄに示される空間パターンをフィルタリング処理し、次いで、再結合することによって生成された画像である。右側にあるものは、２人の成人および幼児を正しい位置に正確に識別するシステムによって報告された占有状態のグラフィカル要約である。乗員の成人および幼児への分類は、検出された各要素に関する空間パターンを調査することによって行われる。
【００９１】
分離された成分は、移動の各タイプに関連付けられる空間移動モード、例えば、呼吸に関連付けられる空間移動モード、および心拍に関連付けられる空間移動モードを特徴付ける。
【００９２】
移動が特徴付けられるボクセルの組は、標的追跡機能に基づくことができるか、または。それは、車内の人の候補の着席場所等の先験的知識に基づくことができる。ボクセルの組は、複数の人々を包含し得、移動モードの組は、例えば、それらの複数の人々の呼吸パターンを包含するであろう。移動車両の場合において、空間移動モードは、車両の振動によって誘発される運動を含み得、測定されるボクセルは、空の座席等の参照物体を含み得る。他の例において、測定は、天井ファン等の環境内の移動する物体を含み得、そのような物体によって誘発される変動と着目する人々によって誘発される移動とを分離する。
【００９３】
いくつかの実施形態によると、システムは、種々の検出またはアクティブ化モードで動作するように構成可能である：高検出モード、中間モード、または、待機モード（ｆｐｓおよびそれぞれの持続時間は、ユーザまたは製造業者によって設定される）。以下は、アクティブ化モードの例である。
・高アクティブモード：１秒あたり３０個のフレームの捕捉率（ｆｐｓ）で１２秒間にわたって継続し、次いで、１８秒間にわたる捕捉中断が入り、これらの２つのステップを６回連続して繰り返す（全体として３分間）。
・中アクティブモード：１０ｆｐｓの捕捉率で９秒間にわたって継続し、次いで、５１秒間にわたる捕捉中断が、入り、これらの２つのステップを１０回連続して繰り返す（全体として１０分間）。
・待機モード：１０分間にわたって捕捉を行わないが、以前の捕捉および処理されたデータが、将来の分析および比較のために保存される。
【００９４】
システムは、種々のアクティブ化モードでアクティブにするための構成規定を提供することによってさらなる柔軟性を提供する（所定の時間ごと、または、所定の数のサイクルごと、または、所定の期間およびサイクルの組み合わせによってアクティブにされる）。
【００９５】
さらに、いくつかの実施形態によると、システムは、収集されるデータに応答して、１つのアクティブ化モードから別のものに自動的に変化することができる。
【００９６】
いくつかの実施形態によると、システムは、手動でアクティブにされる（「オン」にされる）ことができ、いくつかの実施形態によると、システムは、（例えば、特定の時間中）所定の命令および／または別のシステムの所定の条件に応答して、自動的にアクティブにされることができる。
【００９７】
追加の電力保存規定は、異なる電力消費またはアクティブ化モードに従って、低減された数のレーダ、伝送／受信モジュール、およびプロセッサをアクティブにするための規定を含む。
【００９８】
いくつかの実施形態によると、システムは、電力リソース節約のために、「待機」モードにおいて、一時的にオフにトリガされるか、または、一時的にアクティブにされることができる。
【００９９】
図１０は、ある実施形態による、アクティブ検出モード中に採用される１つの動作サイクルの動作段階を描写する。示されるように、動作サイクルは、測定段階と、計算段階と、アイドル段階とを含む。
【０１００】
測定段階において、複雑な標的物体の捕捉は、１２ｖの電圧を介した４５０ｍＡの電流を１０ｍｓｅｃの時間スロットにわたって、フルフレームレートで、例えば、１秒あたり１５〜２５個のフレーム（ｆｐｓ）のレートで採用する。
【０１０１】
計算段階中、計算が、上で言及される方法の少なくともいくつかのものに従って、１２ｖの電圧を介した１５０ｍＡの電流を使用して、５０ｍｓｅｃの時間スロットにわたって実行され、運動を識別する。
【０１０２】
アイドル段階中、１２ｖの電圧を介した３０ｍＡの電流が、１４０ｍｓｅｃの時間スロットにわたって採用され、以前に捕捉または計算されたデータのメモリ保持を確実にする。
【０１０３】
いくつかの実施形態によると、上で言及される方法およびシステムは、監視および警告使用の種々のもののために実装されることができる。ある用途において、例えば、車両の後部座席またはベビーベッド内に着席する乳幼児が、監視される。デバイスは、呼吸数または心拍数の閾値変動変化の検出に応答して警報をアクティブにするように構成される。
【０１０４】
別の車両監視用途は、エンジンのオフおよびドアのロックに続く時間の閾値量の後の、車両の中に留まる乳幼児の検出の分野である。
【０１０５】
ある実施形態において、監視デバイスは、車両内に実装され、乗員を監視する。
【０１０６】
ある実施形態において、車両監視デバイスは、所定の数のサイクルおよび／または期間にわたって、上で言及される高および中アクティブ化モードのうちの少なくとも一方に従って、エンジンがオフであるように、および／または、ドアがロックされるとアクティブにされるように構成される。デバイスは、そのような作動機能性を提供するように、エンジンおよびロックシステムに連結される。運動が観察されない状況において、監視デバイスは、構成可能な期間にわたって、待機モードをとる。
【０１０７】
いくつかの実施形態によると、警告は、車両のクラクションをアクティブにすること、車両の換気をアクティブにすること、車両の窓を開放すること、車両をロック解除すること、アプリケーションユーザに警告を送信すること、緊急事態サービスに警告を送信すること、およびそれらの任意の組み合わせのいずれかから選択される。いくつかの実施形態によると、警告は、システムが手動でオフに切り替えられるまで繰り返される。
【０１０８】
監視デバイスは、車両が「オン」に切り替えられるまで、「監視」動作モードおよび「待機」動作モードを連続的に繰り返されるように構成され、システムは、手動でオフにされるか、自動的にオフにされるか、または、閾値期間の経過または閾値繰り返し数の達成のいずれかに従って監視し続ける。
【０１０９】
同様に、デバイスは、そのベッドにいる高齢者または病人を監視し、呼吸数、心拍数、または心拍数の変動性の閾値の変動に応答して警報をアクティブにするために採用されることができる。
【０１１０】
デバイスに連結される警報は、聴覚警報、視覚警報、または両方の組み合わせを含み、ある実施形態において、警報は、種々の無線技術の任意のものを通して遠隔でアクティブにされる。
【０１１１】
別個の実施形態に記載される特徴の組み合わせから形成される実施形態も、本発明の範囲内であることを理解されたい。さらに、本発明のある特徴が、本明細書に図示され、説明されているが、修正、代替、および均等物も、本発明の範囲内に含まれる。
【図１】
2021508833.tif 000013
【図２】
2021508833.tif 000014
【図３】
2021508833.tif 000015
【図４Ａ】
2021508833.tif 000016
【図４Ｂ】
2021508833.tif 000017
【図４Ｃ】
2021508833.tif 000018
【図５】
2021508833.tif 000019
【図６】
2021508833.tif 000020
【図７】
2021508833.tif 000021
【図８ａ】
2021508833.tif 000022
【図８ｂ】
2021508833.tif 000023
【図８ｃ】
2021508833.tif 000024
【図８ｄ】
2021508833.tif 000025
【図８ｅ】
2021508833.tif 000026
【図９】
2021508833.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月20日(2020.10.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複雑な物体の部分間の相関移動を識別特徴として使用して複数の複雑な物体の中のある複雑な物体を識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
一連の信号を設定された時間間隔で複数の複雑な標的物体に向かって伝送することであって、前記複雑な標的物体の各々は、その部分間の一意の相関移動によって特徴付けられ、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
前記複雑な標的物体からの反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有し、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとは、前記複雑な標的物体の各々の部分の相関移動に従っている、ことと、
プロセッサを使用して、
前記反射レーダ信号を時間フレームに関する信号値のベクトルにすることであって、前記時間フレームは、前記時間間隔のうちの各１つに関連付けられている、ことと、
前記ベクトルを信号マトリクスにスタックすることと、
前記信号マトリクスを信号要素に分解することと
を行うことと
を含み、
前記信号要素の各々は、前記複雑な標的物体のうちの１つの部分間の相関移動に一意に対応し、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分との両方を有する、方法。
【請求項２】
前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記反射レーダ信号の前記分解は、ブラインド信号分離、独立成分分析、主成分分析、または特異値分解を通して実装される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
複雑な物体の部分間の相関移動を識別特徴として使用して複数の複雑な物体の中のある複雑な物体を識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
一連の信号を設定された時間間隔で複数の複雑な標的物体に向かって伝送することであって、前記複雑な標的物体の各々は、その部分間の一意の相関移動によって特徴付けられ、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
前記複雑な標的物体からの反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有し、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとは、前記複雑な標的物体の各々の部分の集合的相関移動に従っている、ことと、
プロセッサを使用して、
前記反射レーダ信号を時間フレームに関するボクセル値のベクトルにすることであって、前記時間フレームは、前記時間間隔のうちの各１つに関連付けられている、ことと、
前記ベクトルを信号マトリクスにスタックすることと、
前記ボクセルマトリクスをボクセル要素に分解することと
を行うことと
を含み、
前記ボクセル要素の各々は、前記複雑な標的物体のうちの１つの部分間の相関移動に一意に対応し、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分との両方を有する、方法。
【請求項７】
前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ボクセル値を分解することは、ブラインド信号分離または独立成分分析を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記ボクセル値を分解することは、主成分分析を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記ボクセル値を分解することは、特異値分解を通して実装される、請求項６に記載の方法。
【請求項１３】
複雑な物体の部分間の相関移動を識別特徴として使用して複数の複雑な物体の中のある複雑な物体を識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールであって、前記システムは、
一連の信号を設定された時間間隔で複数の複雑な標的物体に向かって伝送することであって、前記複雑な標的物体の各々は、その部分間の一意の相関移動によって特徴付けられる、ことと、
前記複雑な標的物体からの反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有し、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとは、前記複雑な標的物体の各々の部分の集合的相関移動に従っている、ことと
を行うように動作可能である、少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは
前記反射レーダ信号を時間フレームに関する信号値のベクトルにすることであって、前記時間フレームは、前記時間間隔のうちの各１つに関連付けられている、ことと、
前記ベクトルを信号マトリクスにスタックすることと、
前記信号マトリクスを信号要素に分解することと
を行うように構成され、
前記信号要素の各々は、前記複雑な標的物体のうちの１つの部分間の相関移動に一意に対応し、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分との両方を有する、システム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
複雑な物体の部分間の相関移動を識別特徴として使用して複数の複雑な物体の中のある複雑な物体を識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールであって、前記システムは、
一連の信号を設定された時間間隔で複数の複雑な標的物体に向かって伝送することであって、前記複雑な標的物体の各々は、その部分間の一意の相関移動によって特徴付けられる、ことと、
前記複雑な標的物体からの反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有し、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとは、前記複雑な標的物体の各々の部分の集合的相関移動に従っている、ことと
を行うように動作可能である、少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記反射レーダ信号を時間フレームに関するボクセル値のベクトルにすることであって、前記時間フレームは、前記時間間隔のうちの各１つに関連付けられている、ことと、
前記ベクトルをボクセルマトリクスにスタックすることと、
前記ボクセルマトリクスをボクセル要素に分解することと
を行うように構成され、
前記ボクセル要素の各々は、前記複雑な標的物体のうちの１つの部分間の相関移動に一意に対応し、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分との両方を有する、システム。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
本発明の特徴によると、プロセッサは、心拍数の分散を算出するようにさらに構成される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
相関移動を使用して１つ以上の標的物体を識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
複数の伝送レーダ信号を前記標的物体に向かって伝送することであって、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送レーダ信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、
前記反射レーダ信号を信号要素に分解することと
を含み、
前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、方法。
（項目２）
前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、項目３に記載の方法。
（項目５）
前記反射レーダ信号の前記分解は、ブラインド信号分離、独立成分分析、主成分分析、または特異値分解を通して実装される、項目１に記載の方法。
（項目６）
相関移動を使用して物体セットを識別するマルチ入力／マルチ出力レーダベースの方法であって、前記方法は、
複数の伝送レーダ信号を標的物体セットに向かって伝送することであって、前記複数の信号の各信号は、別個のレーダアンテナから発出する、ことと、
反射レーダ信号を受信することであって、前記反射レーダ信号の各々は、前記伝送信号に対する振幅減衰と位相シフトとを有する、ことと、
前記反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従って、ボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、
前記ボクセル値をボクセル要素に分解することと
を含み、
前記ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、方法。
（項目７）
前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出することをさらに含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記心拍数の分散を算出することと、前記心拍数の前記分散を出力することとをさらに含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記ボクセル値を分解することは、ブラインド信号分離または独立成分分析を通して実装される、項目６に記載の方法。
（項目１１）
前記ボクセル値を分解することは、主成分分析を通して実装される、項目６に記載の方法。
（項目１２）
前記ボクセル値を分解することは、特異値分解を通して実装される、項目６に記載の方法。
（項目１３）
相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、前記反射レーダ信号を信号要素に分解するように動作可能であり、前記信号要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、システム。
（項目１４）
前記プロセッサは、前記信号要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記信号要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、項目１３に記載のシステム。
（項目１５）
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
相関移動を使用して物体セットを識別するためのマルチ入力／マルチ出力レーダベースのシステムであって、前記システムは、
レーダアンテナアレイと、
前記アンテナアレイを通してレーダ信号を伝送し、反射レーダ信号を受信するように構成された少なくとも１つの伝送／受信モジュールと、
前記アレイに結合されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記反射レーダ信号の集合的振幅減衰および集合的位相シフトに従ってボクセル値を各ボクセルに割り当てることと、
前記ボクセル値をボクセル要素に分解することと
を行うように動作可能であり、
前記ボクセル要素の各々は、空間成分と時間成分とを有する、システム。
（項目１８）
前記プロセッサは、前記ボクセル要素の各々に関連付けられた前記時間成分から、前記ボクセル要素の各々の周期性を算出するようにさらに構成されている、項目１７に記載のシステム。
（項目１９）
前記周期性は、呼吸数または心拍数である、項目１８に記載のシステム。
（項目２０）
前記プロセッサは、前記心拍数の分散を算出するようにさらに構成されている、項目１９に記載の方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
図９は、ある実施形態による、アクティブ検出モード中に採用される１つの動作サイクルの動作段階を描写する。示されるように、動作サイクルは、測定段階と、計算段階と、アイドル段階とを含む。
【国際調査報告】
2021508833.tif 000028
2021508833.tif 000029