(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動物体を検出する監視空間に所定周波数の送信波を送信する送信手段と、
前記送信波に対する反射波を受信し、受信した当該反射波を注目周波数帯域とナイキスト周波数との間に空き周波数領域を生じるサンプリング周波数でオーバーサンプリングして受信データを生成する受信手段と、
前記受信データから複数の前記注目周波数帯域別に、互いに周波数分解能が異なり、かつデータ数が同じである帯域別データ列を構成する帯域別データ列構成手段と、
前記空き周波数領域への周波数シフト操作により前記各帯域別データ列を互いに重複しない別々の周波数領域に対応付ける処理を行って、前記帯域別データ列毎に変換データ列を生成する変換データ列生成手段と、
前記複数の変換データ列を互いに加算合成して帯域合成データ列を生成する帯域合成データ列生成手段と、
前記帯域合成データ列に対応する周波数スペクトルを求める周波数分析手段と、
前記周波数スペクトルに基づいて前記移動物体を検出する検出手段と、
を有することを特徴とする移動物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動物体検出装置において、
前記注目周波数帯域は、前記移動物体の注目速度範囲に対応して設定され、
前記注目速度範囲が低域であるほど、前記周波数分解能が高く設定されること、
を特徴とする移動物体検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の移動物体検出装置において、
前記帯域別データ列構成手段は、
前記注目周波数帯域毎に設けられ、前記受信データを入力され、当該注目周波数帯域の信号成分を通過させる周波数フィルタリングを行い、成分データ列を出力する複数のフィルタ手段と、
前記各注目周波数帯域の前記成分データ列を、前記周波数分解能に応じて前記注目周波数帯域毎に異なる再サンプリング周波数にダウンサンプリングするダウンサンプリング手段と、
前記帯域別データ列として、前記各注目周波数帯域のダウンサンプリング後の前記成分データ列から、前記各注目周波数帯域に共通の前記データ数を有する部分列を取り出す部分列取り出し手段と、
を有し、
前記注目周波数帯域は、前記移動物体の注目速度範囲に対応して設定され、
前記注目速度範囲が低域であるほど、前記再サンプリング周波数が低く設定されること、
を特徴とする移動物体検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の移動物体検出装置において、
少なくともいずれか１つの前記各帯域別データ列に対する前記周波数シフト操作は、当該帯域別データ列と前記再サンプリング周波数の２分の１の周波数の正弦波との乗算であること、を特徴とする移動物体検出装置。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれか１つに記載の移動物体検出装置において、
前記注目速度範囲のうち少なくとも１つは人間の歩行速度を含む範囲であり、
前記注目速度範囲のうち少なくとも１つは人間の走行速度を含む範囲であること、
を特徴とする移動物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドップラ信号を周波数分析することによって移動物体を検出する装置に関する。特に、速度範囲の広い移動物体についての速度や距離を計測して移動物体を検出する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視空間にマイクロ波、ミリ波等の電波を送信して、監視空間内に存在する物体からの反射波を受信し、反射波を周波数分析することによって移動物体の速度や移動物体までの距離を計測するセンサが知られている。これらのセンサは、侵入検知センサ、車載レーダ等、様々な分野で利用されている。
【０００３】
監視空間内に移動物体が存在する場合、反射波にはドップラ信号が含まれる。前述のセンサは、反射波を周波数分析してドップラ周波数を抽出して移動物体の速度を算出する。また、同様にドップラ信号を周波数分析するセンサに２周波ＣＷ方式を採るものがある。２周波ＣＷ方式は、２種類の周波数の電波を監視領域に送信し、各送信周波数に対応する受信波間の位相差から距離を求める方式である。
【０００４】
ドップラ信号の周波数は移動物体の速度に比例し、分析すべき周波数帯域は監視対象の移動物体の速度範囲に応じて設定することが望ましい。例えば、侵入者を検出するセキュリティ用途でセンサを使用する場合、歩行する人間などの比較的に低速の移動物体から全速力で走り抜ける人間などの比較的に高速の移動物体まで広い速度範囲を精度良く検出する必要がある。例えば、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を使用する場合、前者では数Ｈｚ〜数十Ｈｚの低周波数帯域を、後者では数ｋＨｚの高周波数帯域を分析すべき周波数帯域とすることが望ましい。
【０００５】
また、高速移動物体によるドップラ信号の変化は速いので、高速移動物体の速度や距離を高精度に計測するためには短い時間間隔（短いフレーム長、短い周期）で周波数分析を行う必要がある。
【０００６】
これに対して、低速移動物体によるドップラ信号の変化はゆっくりであるため、短いフレーム長では正確な計測ができない。そのため、低速移動物体の速度や距離を高精度に計測するためには長いフレーム長で分析を行う必要がある。
【０００７】
下記特許文献１には、異なる周波数分解能を有する複数の周波数分析部を有するレーダ装置が記載されている。このレーダ装置によれば、低速な物標と高速な物標とに関する周波数分析を別個の周波数分析部で行うので、それら周波数分析部の周波数分解能をそれぞれ対象とする物標に適した周波数分解能に設定することができる。
【特許文献１】ＷＯ０２／０１８９７２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に係るレーダ装置のように、周波数分析部を複数用いる従来技術の構成では、周波数分析部の数に比例して信号処理量が増大する。そのため、高性能な信号処理装置あるいは複数の信号処理装置が必要となり、コスト高となるという問題があった。
【０００９】
反射波の強度は物体までの距離の４乗に比例して減衰するため、反射波のダイナミックレンジは広い。また、反射波をデジタル化して信号処理する場合、Ａ／Ｄ変換による折り返し歪みの影響を除くためのアンチエリアスフィルタを通過させた後にＡ／Ｄ変換を行う。
【００１０】
必要なダイナミックレンジを確保しつつ折り返し歪みの影響を受けないようにするための一つの方法は、急峻な帯域阻止特性を持つアンチエリアスフィルタを用意することであるが、このようなアナログフィルタを精度良く実現することは難しい。そこで、一般には、分析しようとする最高の周波数より十分に高いサンプリングレートでＡ／Ｄ変換を行う（オーバーサンプリング）。こうすることで、それ程急峻な帯域阻止特性を持つアンチエリアスフィルタを用いずにダイナミックレンジの確保と折り返し歪みの除去が可能となる。
【００１１】
しかしながら、オーバーサンプリングすると、本来分析する必要のない無駄な高周波数帯域を含めて周波数分析する必要が生じていた。
【００１２】
本発明は上述の問題点を解決するためになされたものであり、移動物体の高精度な検出を、信号処理量の大幅な増大や無駄な処理の発生を抑えて低コストに実現可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る移動物体検出装置は、移動物体を検出する監視空間に所定周波数の送信波を送信する送信手段と、前記送信波に対する反射波を受信し、受信データを生成する受信手段と、前記受信データから複数の注目周波数帯域別に、互いに周波数分解能が異なり、かつデータ数が同じである帯域別データ列を構成する帯域別データ列構成手段と、周波数シフト操作により前記各帯域別データ列を互いに重複しない別々の周波数領域に対応付ける処理を行って、前記各帯域別データ列毎に変換データ列を生成する変換データ列生成手段と、前記複数の変換データ列を互いに加算合成して帯域合成データ列を生成する帯域合成データ列生成手段と、前記帯域合成データ列に対応する周波数スペクトルを求める周波数分析手段と、前記周波数スペクトルに基づいて前記移動物体を検出する検出手段と、を有する。
【００１４】
他の本発明に係る移動物体検出装置においては、前記注目周波数帯域が、前記移動物体の注目速度範囲に対応して設定され、前記注目速度範囲が低域であるほど、前記周波数分解能が高く設定される。
【００１５】
また他の本発明に係る移動物体検出装置は、前記受信手段が、受信した反射波を所定の原サンプリング周波数でサンプリングして前記受信データを生成し、前記帯域別データ列構成手段が、前記各注目周波数帯域毎に設けられ、前記受信データを入力され、当該注目周波数帯域の信号成分を通過させる周波数フィルタリングを行い、成分データ列を出力する複数のフィルタ手段と、前記各注目周波数帯域の前記成分データ列を、前記周波数分解能に応じて前記各注目周波数帯域毎に異なる再サンプリング周波数にダウンサンプリングするダウンサンプリング手段と、前記帯域別データ列として、前記各注目周波数帯域のダウンサンプリング後の前記成分データ列から、前記各注目周波数帯域に共通の前記データ数を有する部分列を取り出す部分列取り出し手段と、を有し、前記注目周波数帯域が、前記移動物体の注目速度範囲に対応して設定され、前記注目速度範囲が低域であるほど、前記再サンプリング周波数が低く設定されるものである。
【００１６】
本発明の好適な態様は、前記注目速度範囲のうち少なくとも１つは人間の歩行速度を含む範囲であり、前記注目速度範囲のうち少なくとも１つは人間の走行速度を含む範囲である移動物体検出装置である。
【００１７】
別の本発明に係る移動物体検出装置は、少なくともいずれか１つの前記各帯域別データ列に対する前記周波数シフト操作が、当該帯域別データ列と前記再サンプリング周波数の２分の１の周波数の正弦波との乗算であるものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、移動物体からの反射信号から、複数の注目周波数帯域別に、互いに異なる周波数分解能を有する信号を生成し、それらを再び１つの信号に合成する。合成に際しては、注目周波数帯域別の信号を互いに異なる周波数分解能とすると共に、互いに重複しない別々の周波数領域に対応付ける。この合成により得られた信号に対する周波数分析を行うことで、複数の注目周波数帯域についての互いに異なる周波数分解能での周波数分析を１度に実行することが可能となる。すなわち、信号処理負荷の増大を回避しつつ、移動速度に応じて周波数分解能を変えた高精度の移動物体の検出を実現することができ、低コストの移動物体検出装置を実現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）である移動物体検出装置について、図面に基づいて説明する。本実施形態では、移動物体検出装置を、人間の侵入を検知する用途で用いた場合の例について説明する。また、送受信する信号をマイクロ波とし、２周波ＣＷ方式を採用した場合の例として説明する。
【００２０】
＜実施形態１＞
図１及び図２は、実施形態１に係る移動物体検出装置の概略のブロック構成図であり、図１には送信部及び受信部が詳しく示されており、図２には処理部が詳しく示されている。
【００２１】
送信部１００は、矩形波状の電圧波形を発生する矩形波発生器１１０、マイクロ波を発生する電圧制御型発振器１２０、マイクロ波の逆流を防ぐと共にマイクロ波を送信アンテナ１４０とミキサ２２０とに分配する方向性結合器１３０、及びマイクロ波を監視空間に放射する送信アンテナ１４０で構成され、異なる２つの周波数ｆ１，ｆ２を持つ連続的なマイクロ波を時分割で監視空間に送信する。
【００２２】
２周波ＣＷ方式である本装置では、矩形波発生器１１０は、２種類の電圧値を持った矩形波を交互に発生する。矩形波の電圧値は電圧制御型発振器１２０の発振周波数を制御し、また、矩形波の発生周期は周波数ｆ１，ｆ２の切替周期を規定する。矩形波は受信部２００の切替器２３０にも入力され、サンプルホールド２４０，２４５の同期に利用される。矩形波の発生周波数は通常、数十ｋＨｚから数百ｋＨｚ程度に設定する。
【００２３】
電圧制御型発振器１２０は、発生するマイクロ波の周波数を入力電圧に基づいて制御する。すなわち、電圧制御型発振器１２０は、矩形波発生器１１０からの入力矩形波の電圧に応じて、周波数ｆ１，ｆ２の２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を交互に発生する。また、電圧制御型発振器１２０は、矩形波に同期してマイクロ波の周波数をｆ１からｆ２へ、あるいはｆ２からｆ１へと切り替える。
【００２４】
送信部１００から送信されたマイクロ波は、監視空間内に存在する物体で反射され、反射波として受信部２００で受信される。監視空間内に移動物体が存在する場合、反射波には移動物体によるドップラ成分が含まれる。
【００２５】
受信部２００は、反射波を受信する受信アンテナ２１０、反射波と方向性結合器１３０からのマイクロ波とをミキシングして反射波に含まれるドップラ成分のみを抽出し、ドップラ信号として出力するミキサ２２０、矩形波発生器１１０からの矩形波の発生周期に同期してドップラ信号を周波数ｆ１のマイクロ波によるものと周波数ｆ２のマイクロ波によるものとに分離する切替器２３０、切替器２３０によって不連続になった各ドップラ信号を補間するサンプルホールド２４０，２４５（図１ではＳ／Ｈと略記）、各ドップラ信号を増幅するアンプ２５０，２５５、各ドップラ信号の折り返し歪みを抑圧するアンチエリアスフィルタ２６０，２６５、Ａ／Ｄ変換器２７０，２７５で構成され、反射波を受信し、反射波に含まれるドップラ成分を抽出したドップラ信号をデジタル信号に変換して出力する。以下、周波数ｆ１のマイクロ波によるドップラ信号を第一ドップラ信号、周波数ｆ２のマイクロ波によるドップラ信号を第二ドップラ信号と称する。
【００２６】
アンチエリアスフィルタ２６０，２６５は、比較的緩やかな帯域阻止特性を持つアナログフィルタとする。Ａ／Ｄ変換器２７０，２７５は、サンプリングレートが１１．０２５ｋＨｚのものを採用する。このときのナイキスト周波数は移動物体の速度に換算すると時速１２３ｋｍに相当し、侵入検知で分析しようとする周波数より十分に高い（オーバーサンプリング）。
【００２７】
処理部３００は、デジタル信号を処理するＤＳＰやＣＰＵ等のプロセッサ、プログラムやパラメータを記憶するＦＬＡＳＨメモリ等の不揮発性メモリ、処理結果等を一時記憶するＤＲＡＭ等の揮発性メモリ等により構成される。
【００２８】
図２を参照して、処理部３００について詳細に説明する。処理部３００は、受信部２００から入力される第一ドップラ信号、第二ドップラ信号のデジタルデータを蓄積するバッファ部３１０，３１５、第一ドップラ信号、第二ドップラ信号のデジタルデータから注目周波数帯域以外の周波数成分を除去するためのフィルタ部３２０，３２２，３２４，３２６、間引き等により第一ドップラ信号、第二ドップラ信号のデジタルデータをダウンサンプリングするダウンサンプリング部３３０，３３５、複数のドップラ信号のデジタルデータを注目周波数帯域同士が重複しないように１つのデジタルデータに合成する合成部３４０，３４５、高速フーリエ変換（ＦＦＴ；Fast Fourier Transform）等により合成したデジタルデータを複素スペクトルに変換する周波数分析部３５０，３５５、第一ドップラ信号および第二ドップラ信号の複素スペクトルを基にドップラ周波数を抽出するドップラ周波数抽出部３６０、ドップラ周波数における第一ドップラ信号および第二ドップラ信号の位相差を基に移動物体検出装置から移動物体までの距離を算出する距離分布算出部３７０、移動物体の速度を算出する速度分布算出部３８０、移動物体による反射強度を算出する強度分布算出部３８５、移動物体までの距離と移動物体の速度とを基に侵入者の有無を判定する侵入判定部３９０を含む。例えば、これらの各部はプログラムとして不揮発性メモリに記憶され、装置が起動するとプロセッサによって読み出され、実行される。
【００２９】
以下、処理部３００に含まれる各部について説明する。図３はバッファ部３１０，３１５に蓄積されたドップラ信号のデータ例を示す模式図であり、横軸が時間、縦軸が電圧値に対応する。また、図４は処理部３００内の各部におけるドップラ信号のデータ例を示す模式図であり、図３に示すドップラ信号に対する処理結果を、図３と同様、横軸を時間、縦軸を電圧値として表している。図５は、図４の各データ例に対応する周波数スペクトルを示す模式図であり、横軸が周波数、縦軸がデシベル表示による強度に対応する。
【００３０】
バッファ部３１０、フィルタ部３２０，３２２、ダウンサンプリング部３３０、合成部３４０、周波数分析部３５０は第一ドップラ信号を処理する。
【００３１】
バッファ部３１０は、Ａ／Ｄ変換器２７０でデジタル化された第一ドップラ信号のデータのうち、少なくともＮ個の最新データを蓄積する。本実施形態では、ＦＩＦＯ（First In First Out）バッファで構成し、Ｎを２０４８とする。
【００３２】
フィルタ部３２０は、バッファ部３１０からＮ個の最新データを高速移動物体を分析するためのドップラ信号（以下、高速移動物体用データ）として読み出して、注目周波数帯域以外の周波数成分を除去する。本実施形態では、注目周波数帯域を０Ｈｚ以上、ナイキスト周波数の１／２以下とし、遮断周波数２．７５６２５ｋＨｚの低域通過フィルタ（ＬＰＦ；Low Pass Filter）を用いる。この注目周波数帯域は、注目速度範囲を時速６２ｋｍ以下とすることに相当し、全速力で走る人間の速度に対して十分な余裕を持たせた設定となっている。また、ここで除去した周波数帯域は前述のＡ／Ｄ変換部２７０でのオーバーサンプリングにより生じた無駄な周波数帯域である。図４（ａ）は、図３に示されているようなバッファ部３１０に記憶されている第一ドップラ信号がフィルタ部３２０を通過した後の高速移動物体データを示す。また、図５（ａ）は図４（ａ）の高速移動物体用データに対応する周波数スペクトルを示したものである。
【００３３】
一方、フィルタ部３２２は、バッファ部３１０からＮ個の最新データを低速移動物体を分析するためのドップラ信号（以下、低速移動物体用データ）として読み出して、注目周波数帯域以外の周波数成分を除去する。本実施形態では、注目周波数帯域を０Ｈｚ以上、ナイキスト周波数の１／１６以下とし、遮断周波数３４４．５３１２５ＨｚのＬＰＦを用いる。この注目周波数帯域は、注目速度範囲を人間の歩行速度程度である秒速２．１４ｍ以下とすることに相当する。
【００３４】
ダウンサンプリング部３３０は、低速移動物体を分析するためのドップラ信号をダウンサンプリングする。本実施形態では、フィルタ部３２２が出力したデータを８個おきに１個取り出す間引きによってダウンサンプリングを行う。
【００３５】
ここで、ダウンサンプリングしたデータはＮ／８個となるが、ダウンサンプリング部３３０は過去にダウンサンプリングした少なくとも７Ｎ／８個のデータを保持し、これらを合わせたＮ個のデータをダウンサンプリング結果として出力するように構成する。
【００３６】
ダウンサンプリングした２０４８個の低速移動物体用データは１４８６ｍ秒のフレーム長となり、２０４８個の高速移動物体用データのフレーム長１８５．８ｍ秒に対して長く、周波数分解能が向上したものとなる。また、２つのデータの個数を同一とすることで、後述する合成部３４０による合成が可能となる。
【００３７】
図４（ｂ）はダウンサンプリング部３３０が出力する低速移動物体用データを示している。また、図５（ｂ）は図４（ｂ）に示す低速移動物体用データの周波数スペクトルを示したものである。図５（ｂ）は、高速移動物体用データの周波数スペクトルである図５（ａ）の低周波数帯域を拡大した形となっており、例えば、図５（ａ）では粗い分解能でしか観察できない５０Ｈｚ付近に現れているピーク周波数が図５（ｂ）ではより細かい分解能で観察できることが分かる。すなわち、ダウンサンプリング部３３０が出力する低速移動物体用データは、高速移動物体用データより低周波数帯域について細かい分解能を有するのである。
【００３８】
尚、ダウンサンプリングの方法は、連続８データの平均値を８個おきに計算する、あるいは、連続８データの中央値を８個おきに計算するなどしても良いし、間隔もＮの約数であれば８でなくても良い。
【００３９】
合成部３４０は、フィルタ部３２０を通過した高速移動物体用データと、ダウンサンプリング部３３０が出力した低速移動物体用データとを１つのデータに合成する。具体的には、フィルタ部３２０により除去された高速移動物体用データの高周波数帯域に、低速移動物体用データの注目周波数帯域の成分を周波数シフトさせ、高速移動物体用データと周波数シフトした低速移動物体用データとを加算する。
【００４０】
加算は、２つのデータが仮想的に同じサンプリングレートでサンプリングされたと見なして１番目のデータ値同士、２番目のデータ値同士、…、Ｎ番目のデータ値同士、をそれぞれ加えた値を算出する処理である。
【００４１】
周波数シフトはシフトさせる元データに正弦波を乗算することによって行う。乗算する正弦波の周波数をシフト周波数と称する。周波数シフトにより、元データのスペクトルはその形状を保ったまま、０Ｈｚの位置がシフト周波数の位置となるように周波数軸上で平行移動される。このときに、シフト周波数を中心に元データのスペクトル形状を折り返した虚像が生じる。本実施形態では、この虚像がフィルタ部３２０により周波数成分が除去された高周波数帯域に現れるように、ダウンサンプリング後のナイキスト周波数６８９．０６２５Ｈｚにシフト周波数を設定する。図４（ｃ）は合成部３４０にて周波数シフトした後の低速移動物体用データを、また、図５（ｃ）は図５（ｂ）の周波数スペクトルを周波数シフトして現れた虚像を示している。既に述べたように、本装置では高速移動物体用データの取得に必要とされる以上の周波数でオーバーサンプリングしていることにより、高速移動物体用データの周波数スペクトルとナイキスト周波数との間に空いた周波数帯域が生じる。本装置では、低速移動物体用データの周波数スペクトルの虚像が実質的にこの空き領域に収まるように周波数変換される。つまり、本装置では、当該虚像が高速移動物体用データの注目周波数帯域に実質的に重複しないように設定されている。
【００４２】
図４（ｄ）は合成部３４０にて図４（ａ）の高速移動物体用データ及び図４（ｃ）の低速移動物体用データを加算合成したデータを表している。図５（ｄ）は、この加算合成後のデータの周波数スペクトルであり、図５（ａ）の高速移動物体用データの周波数スペクトルと図５（ｃ）の低速移動物体用データの周波数スペクトルの虚像部分とを合成した特徴を有している。
【００４３】
尚、上述の構成では、合成部３４０が低速移動物体用データを周波数シフトして高速移動物体用データに加算するものとして説明を行ったが、合成部３４０が高速移動物体用データを周波数シフトして低速移動物体用データに加算しても良い。
【００４４】
周波数分析部３５０は、合成部３４０からのデータにハミング窓によるウィンドウ処理を施し、ウィンドウ処理したデータをＦＦＴにより周波数分析して複素スペクトルを算出する。合成部３４０からのデータには、高速移動物体用データと低速移動物体用データの両方の成分を含んでおり、１回の周波数分析により２つの注目周波数帯域に関する分析を同時に実行可能である。
【００４５】
尚、ウィンドウ処理の窓関数としてハニング窓等を用いても良いし、周波数分析を離散フーリエ変換（ＤＦＴ；Discrete Fourier Transform）等で行っても良い。
【００４６】
以上、処理部３００のうち、第一ドップラ信号を処理する構成を説明したが、第二ドップラ信号を処理する構成は、バッファ部３１５、フィルタ部３２４、フィルタ部３２６、ダウンサンプリング部３３５、合成部３４５、周波数分析部３５５により行われる。ここで、バッファ部３１５はバッファ部３１０と、フィルタ部３２４はフィルタ部３２０と、フィルタ部３２６はフィルタ部３２２と、ダウンサンプリング部３３５はダウンサンプリング部３３０と、合成部３４５は合成部３４０と、周波数分析部３５５は周波数分析部３５０と、それぞれ同じであるので説明は省略する。
【００４７】
ドップラ周波数抽出部３６０は、周波数分析部３５０から入力される第一ドップラ信号の複素スペクトルと、周波数分析部３５５から入力される第二ドップラ信号の複素スペクトルとのそれぞれの強度を算出し、両者の強度差が予め定めたしきい値より小さい周波数をドップラ周波数として抽出する。
【００４８】
かかる処理は、同一の移動物体からの反射波は、ｆ１，ｆ２のいずれかの周波数の場合においても同様に受信されることを利用し、移動物体以外のノイズ成分を侵入判定から除外するための処理である。すなわち、第一ドップラ信号と第二ドップラ信号との両方に同程度の強度を有するドップラ周波数を抽出している。
【００４９】
距離分布算出部３７０は、ドップラ周波数毎に周波数分析部３５０から抽出した第一ドップラ信号と周波数分析部３５５から抽出した第二ドップラ信号との複素スペクトルに基づいて、第一ドップラ信号と第二ドップラ信号との位相差を求め、位相差を用いて移動物体までの距離を算出する。ここでの算出結果により、移動物体が移動物体検出装置からどのくらいの距離に分布しているかが分かる。
【００５０】
強度分布算出部３８５は、ドップラ周波数毎に周波数分析部３５０から抽出した第一ドップラ信号と周波数分析部３５５から抽出した第二ドップラ信号との複素スペクトルに基づいて、第一ドップラ信号の強度と第二ドップラ信号の強度との平均値を求め、求めた平均値を距離分布算出部３７０が算出した距離と対応付ける。ここでの算出結果により、移動物体検出装置からどのくらいの距離にどのくらいの反射強度の移動物体が分布しているかが分かる。
【００５１】
速度分布算出部３８０は、ドップラ周波数毎に図５（ｄ）に示すように左半分を高速移動体検知用の周波数軸及び、右半分を低速移動体検知用の周波数軸として、移動物体の速度を求め、求めた速度を距離分布算出部３７０が算出した距離と、ドップラ周波数に基づいて対応付ける。ここでの算出結果により、移動物体検出装置からどのくらいの距離にどのくらいの速度の移動物体が分布しているかが分かる。
【００５２】
侵入判定部３９０は、強度分布算出部３８５で算出した強度分布、及び速度分布算出部３８０で算出した移動物体の速度分布を基にして移動物体が人間であるかを判断し、人間であると判断したら、侵入ありとの判定を行う。
【００５３】
出力部４００は、侵入判定部３９０が侵入ありと判定した場合に、検知信号を移動物体検出装置の外部に出力する。検知信号は、警備システムのコントローラ等（図示せず）に入力され、コントローラにて、侵入検知を意味する表示や通信回線を介した警備センタへの通報等が行われる。
【００５４】
次に、本装置の動作について説明する。
【００５５】
装置が起動すると、送信部１００から異なる２つの周波数ｆ１，ｆ２を持つ連続的なマイクロ波が時分割で交互に監視空間に送信される。受信部２００は、監視空間内の物体からの反射波を受信し、移動物体により生じたドップラ成分を反射波から抽出したドップラ信号をデジタルデータに変換し、周波数ｆ１の送信波によるドップラ信号のデジタルデータ（第一ドップラ信号）と周波数ｆ２の送信波によるドップラ信号のデジタルデータ（第二ドップラ信号）とを処理部３００に入力する。
【００５６】
以下、処理部３００による処理の流れを図６，図７及び図８のフローチャートを参照して説明する。第一ドップラ信号及び第二ドップラ信号はそれぞれ第一ドップラ信号処理Ｓ１０，第二ドップラ信号処理Ｓ１２にて周波数分析され、それらの結果が総合解析処理Ｓ１４に入力される。図７は、第一ドップラ信号処理Ｓ１０及び第二ドップラ信号処理Ｓ１２それぞれをより詳しく示したフローチャートであり、また図８は総合解析処理Ｓ１４をより詳しく示したフローチャートである。
【００５７】
以下、第一ドップラ信号処理Ｓ１０を図７を用いて説明する。第一ドップラ信号は、Ａ／Ｄ変換器２７０によってデジタル化され（ステップＳ４００）、バッファ部３１０によって順次蓄積される（ステップＳ４０２）。このとき、バッファ部３１０は、蓄積したデータ数をカウントしている。バッファ部３１０の動作Ｓ４００，Ｓ４０２は他の各部の動作と独立し、かつ、繰り返し実行される。
【００５８】
フィルタ部３２０は、バッファ部３１０による蓄積データ数のカウント値を参照し、カウンタがＮ個に達すると（ステップＳ４０４にてＹＥＳ）、バッファ部３１０に蓄積されたＮ個のデータを高速移動物体用データとして読み出し、読み出したデータに遮断周波数２．７５６２５ｋＨｚのＬＰＦを施し（ステップＳ４０６）、処理結果を一時的に記憶する（ステップ４０８）。
【００５９】
また、フィルタ部３２２もバッファ部３１０のカウント値を参照しており、カウント値がＮ個に達すると、フィルタ部３２２は、バッファ部３１０に蓄積されたＮ個のデータを低速移動物体用データとして読み出し、読み出したデータに遮断周波数３４４．５３１２５ＨｚのＬＰＦを施し、ダウンサンプリング部３３０に入力する（ステップＳ４１０）。
【００６０】
ダウンサンプリング部３３０は、入力されたＮ個のデータから８個おきにデータを取り出す間引き処理によるダウンサンプリングを行う（ステップＳ４１２）。また、ダウンサンプリング部３３０は、蓄積しているＮ個の過去のダウンサンプリング結果のうち最古のＮ／８個を削除し、ステップＳ４１２にて生成したＮ／８個のデータを追加する（ステップＳ４１６）。
【００６１】
合成部３４０は、ダウンサンプリング部３３０に蓄積されている低速移動物体用データをＮ個読み出し、読み出したデータに周波数６８９．０６２５Ｈｚの正弦波を乗じて周波数シフトを行い（ステップＳ４１８）、周波数シフトした低速移動物体用データとフィルタ部３２０が一時記憶している高速移動物体用データとを加算することで両者を合成し、合成データを一時的に記憶する（ステップＳ４２０）。なお、以上では、高速移動物体用データに関する処理（ステップＳ４０６，Ｓ４０８）と低速移動物体用データに関する処理（ステップＳ４１０，Ｓ４１２、Ｓ４１６，Ｓ４１８）とを並列的に行う例を示したが、直列的に実行しても良く、その場合の処理順序は適宜に設計可能である。
【００６２】
周波数分析部３５０は、合成部３４０が一時記憶している合成データを読み出し、読み出した合成データにハミング窓を乗じることによりウィンドウ処理を施し（ステップＳ４２２）、ウィンドウ処理を施したデータに対してＦＦＴ分析を実行して第一ドップラ信号の複素スペクトルを算出し、算出した複素スペクトルを一時的に記憶する（ステップＳ４２４）。以上のように、本発明は合成データを生成することによって、分解能が異なる複数の周波数分析を一度のＦＦＴ分析で行うことができる。合成部３４０における周波数シフトと加算に係る処理量はＦＦＴ分析に係る処理量に比べると非常に少なく、コスト削減効果は高い。
【００６３】
以上、第一ドップラ信号に関する処理Ｓ１０を詳しく説明したが、第二ドップラ信号に関する処理Ｓ１２も第一ドップラ信号と同様に実行され、処理結果である第二ドップラ信号の複素スペクトルが周波数分析部３５５で一時的に記憶される。
【００６４】
具体的には、第二ドップラ信号処理Ｓ１２においては、バッファ部３１５によりステップＳ４００，Ｓ４０２，Ｓ４０４の処理が行われ、フィルタ部３２４によりステップＳ４０６，Ｓ４０８の処理が行われ、フィルタ部３２６によりステップＳ４１０の処理が行われ、ダウンサンプリング部３３５によりステップＳ４１２，Ｓ４１６の処理が行われ、合成部３４５によりステップＳ４１８，Ｓ４２０の処理が行われ、周波数分析部３５５によりステップＳ４２２，Ｓ４２４の処理が行われる。
【００６５】
次に、総合解析処理Ｓ１４を図８を用いて説明する。ドップラ周波数抽出部３６０は、処理Ｓ１０にて算出した第一ドップラ信号の複素スペクトルと処理Ｓ１２にて算出した第二ドップラ信号の複素スペクトルとから、移動物体により生じたドップラシフトを含む周波数を抽出する（ステップＳ４６０）。そのために、まず、ドップラ周波数抽出部３６０は、第一ドップラ信号の周波数スペクトルと第二ドップラ信号の周波数スペクトルとを算出し、周波数ごとに両者のスペクトル強度の差を求める。次に、ドップラ周波数抽出部３６０は、差が予め定めたしきい値以下の周波数をドップラ周波数として抽出し、一時的に記憶する。
【００６６】
距離分布算出部３７０は、ステップＳ４６０で抽出されたドップラ周波数ごとに、第一ドップラ信号の複素スペクトルと、第二ドップラ信号の複素スペクトルとを読み出し、両複素スペクトル間の位相差を求め（ステップＳ４６４）、位相差を基に移動物体までの距離を算出する（ステップＳ４６６）。位相差をΔφ、光速をｃとすると、移動物体までの距離Ｒは次式にて求まる。
【００６７】
【数１】
0004734057.tif 000002
【００６８】
強度分布算出部３８５は、移動物体までの距離に対する強度の分布を算出する（ステップＳ４６８）。そのために強度分布算出部３８５は、まず、第一ドップラ信号の複素スペクトルと、第二ドップラ信号の複素スペクトルとを読み出し、読み出した各複素スペクトルの強度を算出し、算出した第一ドップラ信号の強度と第二ドップラ信号の強度との平均値を各ドップラ周波数における強度とする。なお、平均値の代わりに最大値を用いても良い。次に、強度分布算出部３８５は、ステップＳ４６６で算出したドップラ周波数ごとの距離を読み出し、距離と強度との対応付けを行う。
【００６９】
速度分布算出部３８０は、移動物体までの距離に対する移動物体の速度の分布を算出する（ステップＳ４７０）。そのために速度分布算出部３８０は、まず、ステップＳ４６０で抽出されたドップラ周波数を速度に変換する。ドップラ周波数をｆｄとすると、移動物体の速度は次式にて求まる。
【００７０】
【数２】
0004734057.tif 000003
【００７１】
次に速度分布算出部３８０は、ステップＳ４６６で算出したドップラ周波数ごとの距離を読み出し、距離と速度との対応付けを行う。
【００７２】
ここで、処理Ｓ１０で算出した第一ドップラ信号の複素スペクトルと、処理Ｓ１２で算出した第二ドップラ信号の複素スペクトルとはそれぞれ、周波数軸が異なる高速移動物体用データに関する領域と低速移動物体用データに関する領域とが混在しているので、このことを考慮してドップラ周波数の値を求める必要がある。例えば、図５（ｄ）では、左半分は高速移動物体検知用、右半分が低速移動物体検知用になっており、前者の周波数軸は左端を０Ｈｚとして右方向に増加し、最大値が２．７５６２５ｋＨｚであるのに対して、後者は右端を０Ｈｚとして左方向に増加し、最大値が３４４．５３１２５Ｈｚである。
【００７３】
侵入判定部３９０は、ステップＳ４６８で算出された強度分布、及びステップＳ４７０で算出された速度分布を参照し、距離が近いもの同士を同一移動物体とみなして、移動物体ごとの強度分布と速度分布とを求め、強度分布及び速度分布が人間とみなせる範囲であれば侵入ありと判定する（ステップＳ４７２，Ｓ４７４）。
【００７４】
ステップＳ４７４にて侵入ありと判定された場合、出力部４００は、侵入検知信号を生成し、セキュリティシステムのコントローラなどの外部装置に侵入検知信号を出力する（ステップＳ４７６）。
【００７５】
以上、本装置の動作を説明した。さて、上述したように、本装置では、処理部３００が、複数の注目速度範囲毎に周波数分解能が異なるように再構成されたデータ列を、オーバーサンプリングにより周波数帯域に生じる空き領域を有効に利用して、１つのデータ列に合成している。その際、シフト周波数は例えば、ダウンサンプリング後のナイキスト周波数以下に設定されると共に、シフトされた周波数スペクトル及びシフトされない周波数スペクトルそれぞれの周波数軸上での離散点の配置がＦＦＴに好適となるように設定される。
【００７６】
また、シフト周波数ｆｓｈｉｆｔは、周波数シフトされる注目速度範囲のデータ（上述の本装置の構成では低速移動物体用データ）のダウンサンプリング後のナイキスト周波数ｆｓｒｄ／２に設定することが以下に説明するように好適である。図９は、これを説明する周波数スペクトルの模式図であり、周波数シフトを行ったときに生じるエイリアシングの様子を模式的に示している。図９において、スペクトル６００は周波数シフト前のデータの周波数スペクトル、スペクトル６０２は周波数シフトによる周波数スペクトルの写像、スペクトル６０４は周波数シフトにより生じた周波数スペクトルの虚像、また、点線はスペクトル６０２，６０４のエイリアシングによる周波数成分をそれぞれ表している。エイリアシングによる周波数成分はナイキスト周波数を中心に周波数シフトで生じた周波数成分であるスペクトル６０２，６０４を折り返した形状となる。図９（ａ）は、虚像であるスペクトル６０４の全体がエイリアシング成分と重複を生じることなく、高周波数帯域に収まっている。これに対し、図９（ｂ）は、虚像であるスペクトル６０４の一部にエイリアシング成分が重複を生じており、この部分の周波数分析が難しくなる。図９（ｃ）は、上述した、シフト周波数をダウンサンプリング後のナイキスト周波数ｆｓｒｄ／２に一致させた場合の模式図である。この場合、エイリアシングによる周波数成分の形状が周波数シフトによる写像及び虚像の形状と完全に一致するため、エイリアシング成分が周波数分析に及ぼす精度劣化等の悪影響を排除することが可能となる。図９（ａ）や図９（ｂ）ではシフト周波数ｆｓｈｉｆｔとナイキスト周波数ｆｓｒｄ／２との間に無駄な帯域が生じているが、図９（ｃ）のようにすれば無駄が生じない。また、この場合、上述した周波数シフト操作は、データの符号を１つ置きに反転させる簡易な処理で実現できる。
【００７７】
なお、注目周波数帯域に対応するデータを１／ｍにダウンサンプリングした後の周波数スペクトルは、ダウンサンプリング前の周波数範囲、つまり注目周波数帯域の帯域幅に対してｍ倍の幅に拡大される。そのため、オーバーサンプリングに生じた空き周波数領域を利用して、各注目周波数帯域の周波数スペクトルを重複無く配置する際には、この点に配慮して、その配置が設計される。
【００７８】
＜実施形態２＞
上記実施形態１では、高速移動物体に関する周波数帯域と低速移動物体に関する周波数帯域との２種類の周波数帯域を１つの周波数分析部で同時に周波数分析する移動物体検出装置の例を示したが、本発明によれば、Ｍ種類（Ｍは２以上の整数）の周波数帯域を１つの周波数分析部で同時に周波数分析することも可能である。
【００７９】
以下の実施形態２では、Ｍ＝３の場合の移動物体検出装置の構成例を示す。実施形態２は、実施形態１の高速移動物体、低速移動物体に加えて中速移動物体に関する周波数帯域の周波数分析が加わる例である。
【００８０】
図１０は実施形態２の移動物体検出装置の概略の構成を示すブロック図である。また図１１及び図１２は本装置における各注目周波数帯域毎の周波数変換操作を説明する模式的な周波数スペクトル図である。本装置の送信部１００、受信部２００及び出力部４００の構成は実施形態１の移動物体検出装置と同じ構成であるので説明を省略する。また、処理部３００の構成についても、バッファ部３１０，３１５、フィルタ部３２０，３２２，３２４，３２６、周波数分析部３５０，３５５、ドップラ周波数抽出部３６０、距離分布算出部３７０、速度分布算出部３８０、強度分布算出部３８５、侵入判定部３９０は実施形態１と同じ構成であるので説明を省略する。
【００８１】
フィルタ部３２３は、バッファ部３１０からＮ個の最新データを読み出して、中速移動物体に関する注目周波数帯域以外の周波数成分を除去する。例えば、元々のスペクトル６２０が図１１（ａ）のような形状をしている場合、フィルタ部３２３によるフィルタリングによって図１１（ｂ）に示すように低周波数側の領域と高周波数側の領域とを除去し注目周波数帯域である中間の周波数成分６２２が抽出されることになる。本実施形態では、注目周波数帯域をナイキスト周波数の１／１６（３４４．５３１２５Ｈｚ）以上かつナイキスト周波数の３／１６（１０３３．５９３７５Ｈｚ）以下とし、フィルタ部３２３として、３４４．５３１２５〜１０３３．５９３７５Ｈｚを通過させるバンドパスフィルタ（ＢＰＦ；Band Pass Filter）を用いる。この場合、フィルタ部３２３を通過したデータから秒速２．１４ｍ以上、秒速６．４２ｍ以下の移動物体によるドップラ信号が検出可能である。
【００８２】
周波数変換部３３１は、実施形態１のダウンサンプリング部３３０の機能と合成部３４０の周波数シフトの機能とを有し、同様に、中速移動物体に対応して設けられる周波数変換部３３２もダウンサンプリングの機能と周波数シフトの機能とを有する。
【００８３】
周波数変換部３３２は、まず、フィルタ部３２３を通過したデータの注目周波数帯域が０Ｈｚ付近の領域に配置されるような周波数シフトを行う。例えば、図１１（ｂ）に示す周波数シフト前のスペクトル６２２は、周波数シフトによって図１１（ｃ）に示すスペクトル６２４に変換される。本実施形態では、シフト周波数１０３３．５９３７５Ｈｚの正弦波を乗じ、０Ｈｚから１０３３．５９３７５Ｈｚの周波数帯域に虚像スペクトル６２６を出現させる。本装置では、この虚像スペクトル６２６を周波数分析に利用するので、シフト周波数より高域側のスペクトル６２４を抑圧する。そこで、周波数変換部３３２は、次に、シフト周波数を遮断周波数とするＬＰＦを周波数シフト後のデータに施す（図１１（ｄ））。続いて、周波数変換部３３２は、ＬＰＦを通過したデータに対してダウンサンプリング処理を行う（図１２（ａ））。本実施形態では、２個おきにデータを取り出す間引きによってダウンサンプリングを行う。このダウンサンプリング後のスペクトル６５０の帯域幅はダウンサンプリング前のスペクトル６２６の２倍に拡大する。ここで、ダウンサンプリングしたデータはＮ／２個となるが、周波数変換部３３２は過去にダウンサンプリングした少なくともＮ／２個のデータを保持し、これらを合わせたＮ個のデータをダウンサンプリング結果として次の処理に渡す。周波数変換部３３２は、ダウンサンプリングした中速移動物体用データに正弦波を乗じて、高速移動物体用データと重ならない周波数帯域に周波数シフトし出力する（図１２（ｂ））。図１２（ｂ）にはシフト周波数より高域側にスペクトル６５０の写像６５２が現れ、低域側に、写像６５２の形状を反転した虚像６５４が現れる。
【００８４】
低速移動物体用データのダウンサンプリング及び周波数シフトを行う周波数変換部３３１は、実施形態１の場合と設定が異なり、４個おきにデータを取り出す間引きによってダウンサンプリングを行う。周波数変換部３３１は、過去のダウンサンプリング結果３Ｎ／４個を保持し、新たに生成したＮ／４個のデータと合わせたＮ個のダウンサンプリング結果を出力する。周波数変換部３３１は、ダウンサンプリングした低速移動物体用データに正弦波を乗じて、高速移動物体用データおよび中速移動物体用データと重ならない周波数帯域に周波数シフトし出力する。
【００８５】
合成部３４３は、フィルタ部３２０からの高速移動物体用データと、周波数変換部３３２からの中速移動物体用データと、周波数変換部３３１からの低速移動物体用データとを１つのデータに合成する。具体的には、合成部３４３は、フィルタ部３２０から出力される高速移動物体用データと、周波数変換部３３２から出力される周波数シフトした中速移動物体用データとを仮想的に同じサンプリングレートでサンプリングされたデータと見なして加算する。また、合成部３４３は、周波数シフトしたデータにＬＰＦ処理を施して、シフト周波数より高周波数帯域側に現れた写像６５２を抑圧する（図１２（ｃ））。さらに、合成部３４３は、高速移動物体用データと中速移動物体用データとを加算したデータに、周波数変換部３３１からのスペクトル６５６を有する低速移動物体用データを加算する（図１２（ｄ））。
【００８６】
本実施形態では、中速移動物体用データに関するシフト周波数およびＬＰＦの遮断周波数を２０６７．１８７５Ｈｚ（中速移動物体に関する処理時に行うダウンサンプリング後のナイキスト周波数の３／４）とする。また、低速移動物体用データに関するシフト周波数を１３７８．１２５Ｈｚ（低速移動物体に関する処理時に行うダウンサンプリング後のナイキスト周波数）とする。
【００８７】
次に、実施形態２の移動物体検出装置の動作について、図１３及び図１４のフローチャートを参照して説明する。実施形態１と基本的に同様である動作については、実施形態１と同一番号を付し、説明を簡略化する。第一ドップラ信号及び第二ドップラ信号はそれぞれ第一ドップラ信号処理Ｓ２０，第二ドップラ信号処理Ｓ２２にて周波数分析され、それらの結果が総合解析処理Ｓ１４に入力される。図１４は、第一ドップラ信号処理Ｓ２０及び第二ドップラ信号処理Ｓ２２それぞれをより詳しく示したフローチャートである。
【００８８】
実施形態１の場合と同様に、装置が起動すると、送信部１００がマイクロ波を監視空間に送信し、受信部２００が監視空間内の物体からの反射波を受信し、第一ドップラ信号および第二ドップラ信号が処理部３００に入力される。
【００８９】
以下、第一ドップラ信号処理Ｓ２０を図１４を用いて説明する。第一ドップラ信号は、Ａ／Ｄ変換器２７０によってデジタル化され（ステップＳ４００）、バッファ部３１０によって順次蓄積され（ステップＳ４０２）、Ｎ個のデータが蓄積されると、フィルタ部３２０により、Ｎ個のデータが高速移動物体用データとして読み出される。フィルタ部３２０は、高速移動物体用データに遮断周波数２．７５６２５ｋＨｚのＬＰＦを施し（ステップＳ４０６）、処理結果を一時的に記憶する（ステップＳ４０８）。
【００９０】
一方、バッファ部３１０による蓄積データ数のカウンタがＮ個に達すると、フィルタ部３２２による処理も実行される。フィルタ部３２２は、バッファ部３１０に蓄積されたＮ個のデータを低速移動物体用データとして読み出し、読み出したデータに遮断周波数３４４．５３１２５ＨｚのＬＰＦを施す（ステップＳ４１０）。続いて、ＬＰＦを施されたデータは周波数変換部３３１によって４個おきに間引かれる（ステップＳ４１２）。周波数変換部３３１は、蓄積しているＮ個の過去のダウンサンプリング結果のうち最古のＮ／４個を削除し、ステップＳ４１６にて間引いた結果であるＮ／４個のデータを追加する（ステップＳ４１６）。
【００９１】
一方、バッファ部３１０による蓄積データ数のカウンタがＮ個に達すると、フィルタ部３２３による処理も実行される。フィルタ部３２３は、バッファ部３１０に蓄積されたＮ個のデータを中速移動物体用データとして読み出し、読み出したデータに３４４．５３１２５〜１０３３．５９３７５Ｈｚを通過させるＢＰＦを施し、周波数変換部３３２に入力する（ステップＳ５００）。
【００９２】
周波数変換部３３２は、１０３３．５９３７５Ｈｚの正弦波を乗じて当該データの周波数帯域を周波数シフトさせた後（ステップＳ５０５）、周波数シフト後のデータに遮断周波数１０３３．５９３７５ＨｚのＬＰＦを施し、周波数シフトによって生じた写像を抑圧する（ステップＳ５１０）。周波数変換部３３２は、ＬＰＦを通過したＮ個のデータから２個おきにデータを取り出す間引き処理によるダウンサンプリングを行う（ステップＳ５１５）。その後、周波数変換部３３２は、蓄積しているＮ個の過去のダウンサンプリング結果のうち最古のＮ／２個を削除し、ステップＳ５１５にて生成したＮ／２個のデータを追加する（ステップＳ５２０）。蓄積された最新のＮ個のデータは合成部３４３によって読み出される。
【００９３】
合成部３４３は、周波数変換部３３２に蓄積されている中速移動物体用データに周波数２０６７．１８７５Ｈｚの正弦波を乗じて当該データの周波数帯域を２０６７．１８７５Ｈｚだけ高域側に周波数シフトさせる（ステップＳ５２５）。続いて合成部３４３は、フィルタ部３２０に一時記憶されている高速移動物体用データを読み出し、読み出したデータとステップＳ５２５で周波数シフトした中速移動物体用データとを加算する（ステップＳ５３０）。更に合成部３４３は、加算後のデータに遮断周波数４１３４．３７５Ｈｚ（高速移動物体用データを基準とした周波数。中速移動物体用データを基準とした場合は２０６７．１８７５Ｈｚ。）のＬＰＦを施し、ステップＳ５２５の周波数シフトによって生じた写像を抑圧する（ステップＳ５３５）。
【００９４】
また、合成部３４３は、周波数変換部３３１に蓄積されている低速移動物体用データに周波数１３７８．１２５Ｈｚの正弦波を乗じて当該データの周波数帯域を１３７８．１２５Ｈｚだけ高域側に周波数シフトさせる（ステップＳ４１８）。更に合成部３４３は、ＬＰＦを施したデータとステップＳ４１８で周波数シフトした低速移動物体用データとを加算する（ステップＳ５４０）。
【００９５】
以上の処理により高速移動物体用データと中速移動物体用データと低速移動物体用データとは互いの注目周波数帯域が重複しないように１つのデータに合成される。合成されたデータは、周波数分析部３５０により、ウィンドウ処理が施され（ステップＳ４２２）、ＦＦＴ分析が実行されて第一ドップラ信号の複素スペクトルに変換される（ステップＳ４２４）。
【００９６】
以上、第一ドップラ信号に関する処理Ｓ２０を詳しく説明したが、第二ドップラ信号に関する処理Ｓ２２も第一ドップラ信号と同様に実行され、処理結果である第二ドップラ信号の複素スペクトルが周波数分析部３５５で一時的に記憶される。
【００９７】
具体的には、第二ドップラ信号処理Ｓ２２においては、バッファ部３１５によりステップＳ４００，Ｓ４０２，Ｓ４０４の処理が行われ、フィルタ部３２４によりステップＳ４０６，Ｓ４０８の処理が行われ、フィルタ部３２６によりステップＳ４１０の処理が行われ、周波数変換部３３６によりステップＳ４１２，Ｓ４１６，Ｓ４１８の処理が行われ、フィルタ部３２７によりステップＳ５００の処理が行われ、周波数変換部３３７によりステップＳ５０５，Ｓ５１０，Ｓ５１５，Ｓ５２０，Ｓ５２５の処理が行われ、合成部３４８によりステップＳ５３０，Ｓ５３５，Ｓ５４０の処理が行われ、周波数分析部３５５によりステップＳ４２２，Ｓ４２４の処理が行われる。
【００９８】
以上の処理により算出された第一ドップラ信号の複素スペクトルと第二ドップラ信号の複素スペクトルとに基づいて、実施形態１にて説明した総合解析処理Ｓ１４が実行される。すなわち、ドップラ周波数抽出部３６０によりドップラ周波数が抽出され（ステップＳ４６０）、距離分布算出部３７０によりドップラ周波数と移動物体までの距離の関係が算出され（ステップＳ４６４，Ｓ４６６）、強度分布算出部３８５により移動物体までの距離と強度の関係が算出され（ステップＳ４６８）、速度分布算出部３８０により移動物体までの距離と移動物体の速度の関係が算出され（ステップＳ４７０）、侵入判定部３９０により監視空間内への人間の侵入の有無が判定され（ステップＳ４７２）、侵入ありと判定された場合は（ステップＳ４７４）、出力部４００により侵入検知信号が外部装置に出力される（ステップＳ４７６）。なお、上述の構成では、合成部３４０，３４５，３４３，３４８に供する各データのデータ数を同一とするためにダウンサンプリングを行う場合の例で説明を行ったが、アップサンプリング（データの補間、挿入）によってデータ数を同一としても良い。
【００９９】
なお、上述の構成では、同一のサンプリングレートでＡ／Ｄ変換したドップラ信号を低速移動物体用データと高速移動物体用データ、あるいは、低速移動物体用データと中速移動物体用データと高速移動物体用データとして読み出し、フィルタリング及びダウンサンプリングすることによって、複数の注目周波数帯域別に、互いに周波数分解能が異なり、かつ、データ数が同じである帯域別データ列を構成し、周波数シフト操作により帯域別データ列を互いに重複しない別々の周波数領域に対応付ける処理をする説明を行ったが、異なるサンプリングレートのＡ／Ｄ変換器を用いて互いに周波数分解能が異なるデータ列を生成することが可能なのは言うまでもない。
【０１００】
例えば、実施形態１の場合、アンプ２５０の出力を処理部３００のフィルタ部３２０，３２２に入力し、フィルタ部３２０，３２２をアナログのＬＰＦで構成する。さらに、フィルタ部３２０，３２２の各出力をアンチエリアスフィルタに、アンチエリアスフィルタの出力をＡ／Ｄ変換器に、Ａ／Ｄ変換器の出力を合成部３４０に接続する。好適には、フィルタ部３２２からの信号を処理するＡ／Ｄ変換器のサンプリングレートをフィルタ部３２０からの信号を処理するＡ／Ｄ変換器のサンプリングレートより低く設定する。アンプ２５５の出力についても同様に構成することができる。
【０１０１】
このように構成した場合の各Ａ／Ｄ変換器の出力は、上述の帯域別データ列に相当するデジタルデータとなる。実施形態２についても、フィルタ部３２０，３２２，３２３，３２４，３２６，３２７をアナログフィルタで構成し、異なるサンプリングレートのＡ／Ｄ変換器を用いた同様の構成を採ることができる。
【０１０２】
また、例えば、実施形態１の場合、アンプ２５０の出力を処理部３００のフィルタ部３２０，３２２に入力し、フィルタ部３２０，３２２をアナログのＬＰＦで構成する。さらに、フィルタ部３２０の出力を乗算器に入力し、乗算器にシフト周波数の正弦波を出力する発振器を接続し、乗算器の出力をアンチエリアスフィルタに、アンチエリアスフィルタの出力をＡ／Ｄ変換器に、Ａ／Ｄ変換器の出力を合成部３４０に接続する。好適には、フィルタ部３２２からの信号を処理するＡ／Ｄ変換器のサンプリングレートをフィルタ部３２０からの信号を処理するＡ／Ｄ変換器のサンプリングレートより低く設定する。アンプ２５５の出力についても同様に構成することができる。
【０１０３】
このように構成した場合の各Ａ／Ｄ変換器の出力は、上述の周波数シフト操作後の帯域別データ列に相当するデジタルデータとなる。実施形態２についても、フィルタ部３２０，３２２，３２３，３２４，３２６，３２７をアナログフィルタで、周波数シフト操作を発振器と乗算器とで構成し、異なるサンプリングレートのＡ／Ｄ変換器を用いた同様の構成を採ることができる。
【０１０４】
尚、上述の構成では、移動物体検出装置を人間の侵入を検知する用途で用いた場合の例として説明を行ったが、本発明による移動物体検出装置は、車両等の移動物体に対しても適用可能である。注目速度範囲も上記に限定されるものでなく、検出対象となる移動物体に応じて適宜設定される。
【０１０５】
また、上述の構成では、移動物体検出装置で送受信する信号をマイクロ波として説明を行ったが、本発明による移動物体検出装置は、ミリ波などの電波あるいは超音波などの音波、レーザ等の光を用いる場合にも適用可能である。注目速度範囲に対応する注目周波数帯域や例示した各周波数は送受信する信号に応じて適宜設定される。例示したマイクロ波の周波数も一例であり、これに限定されるものではない。
【０１０６】
また、上述の構成では、２周波ＣＷ方式により移動物体の速度および距離を算出する例を説明したが、本発明による移動物体検出装置は、１種類の周波数の電波あるいは音波、光を送受信してドップラ周波数を抽出し、抽出したドップラ周波数から移動物体の速度、強度を算出する場合にも適用可能である。
【０１０７】
以上、各実施形態を用いて説明した本発明による移動物体検出装置は、移動物体からの反射信号から、互いに異なる注目周波数帯域の成分を有し、互いに周波数分解能が異なり、データ数が同一である複数のデータ列を再構成し、再構成した複数のデータ列を周波数シフトして注目周波数帯域同士の重複をなくし、周波数シフトした複数のデータ列同士を加算して１つのデータ列に合成し、合成したデータ列を周波数データに変換するので、周波数分解能が異なる複数の周波数分析を１度に実行することが可能となり、移動物体の検知精度を低コストで向上させることができる。また、オーバーサンプリングにより無駄となっていた周波数帯域を有効に活用することができる。
【０１０８】
また、注目周波数帯域を移動物体の注目速度範囲に対応するよう設定し、注目速度範囲が低いほど低いサンプリング周波数にダウンサンプリングすることでデータ数を同一にするので、注目速度範囲に適した周波数分解能で周波数分析を実行することができる。
【０１０９】
注目速度範囲のうち少なくともひとつを人間の歩行速度を含む範囲とし、注目速度範囲のうち少なくともひとつを人間の走行速度を含む範囲とするので、速度範囲の広い人間の検出を高精度に行うことができる。
【０１１０】
シフト周波数の１つをダウンサンプリング後の周波数の２分の１とするので、周波数シフトしたデータがエイリアシングによる歪みを受けず、正確な周波数分析が可能であると共に、周波数帯域を無駄なく利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】実施形態１に係る移動物体検出装置の概略のブロック構成図である。
【図２】実施形態１に係る移動物体検出装置の処理部の構成を示す概略のブロック構成図である。
【図３】バッファ部に蓄積されたドップラ信号のデータ例を示す模式図である。
【図４】処理部内の各部におけるドップラ信号のデータ例を示す模式図である。
【図５】図４の各データ例に対応する周波数スペクトルを示す模式図である。
【図６】実施形態１に係る移動物体検出装置の処理部の処理内容を示す概略のフローチャートである。
【図７】実施形態１に係る移動物体検出装置の処理部の第一ドップラ信号及び第二ドップラ信号それぞれに対する処理内容を示す概略のフローチャートである。
【図８】第一ドップラ信号及び第二ドップラ信号それぞれの周波数分析結果に基づく移動物体検知処理の内容を示す概略のフローチャートである。
【図９】周波数シフトしたスペクトルとエイリアシングとの関係を示す周波数スペクトルの模式図である。
【図１０】実施形態２に係る移動物体検出装置の概略のブロック構成図である。
【図１１】実施形態２に係る移動物体検出装置における各注目周波数帯域毎の周波数変換操作を説明する模式的な周波数スペクトル図である。
【図１２】実施形態２に係る移動物体検出装置における各注目周波数帯域毎の周波数変換操作を説明する模式的な周波数スペクトル図である。
【図１３】実施形態２に係る移動物体検出装置の処理部の処理内容を示す概略のフローチャートである。
【図１４】実施形態２に係る移動物体検出装置の処理部の第一ドップラ信号及び第二ドップラ信号それぞれに対する処理内容を示す概略のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１２】
１００  送信部、２００  受信部、３００  処理部、３１０，３１５  バッファ部、３２０，３２２，３２３，３２４，３２６，３２７  フィルタ部、３３０，３３５  ダウンサンプリング部、３３１，３３２，３３６，３３７  周波数変換部、３４０，３４３，３４５，３４８  合成部、３５０，３５５  周波数分析部、３６０  ドップラ周波数抽出部、３７０  距離分布算出部、３８０  速度分布算出部、３８５  強度分布算出部、３９０  侵入判定部、４００  出力部。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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