(57)【要約】【課題】姿勢変化検出装置において、人体における微小な姿勢の変化を検出する。【解決手段】ドップラ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲毎に分割して（Ｓ２）、分割された各時間範囲毎のドップラ信号データに含まれるＩ信号データとＱ信号データに基づいて、上記の各時間範囲内のドップラ信号データのＩＱ平面上における軌跡である、ＩＱ信号軌跡を生成する（Ｓ３）。そして、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較することにより（Ｓ４）、人体の姿勢の変化を検出するようにした（Ｓ５）。ここで、呼吸自体は安定していても、姿勢変化検出装置と人体の微妙な位置関係の違いによって、呼吸に対応する各時間範囲毎のドップラ信号（のＩ信号とＱ信号）の周期的な変動のパターンは大きく異なることが多い。このため、上記のように、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較することにより、人体における微小な姿勢の変化を検出できる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体に対して電波を送信波として送信する電波送信部と、
前記送信波に対する前記人体からの反射波を受信する電波受信部と、
前記電波受信部により受信した反射波と前記電波送信部から送信される送信波とに基づいて、前記送信波と同相成分の信号であるＩ信号と、前記送信波と直交する成分の信号であるＱ信号とを含むドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、
前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分のＩ信号とＱ信号の信号値のデジタルデータである、Ｉ信号データとＱ信号データとを、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、
前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲毎、又は１回の呼吸に対応する時間範囲毎に分割するデータ分割部と、
前記データ分割部により分割された各時間範囲毎のドップラ信号データに含まれるＩ信号データとＱ信号データに基づいて、前記各時間範囲内のドップラ信号データのＩＱ平面上における軌跡である、ＩＱ信号軌跡を生成するＩＱ信号軌跡生成部と、
前記ＩＱ信号軌跡生成部により生成された、前記各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を記憶するＩＱ信号軌跡記憶部と、
前記ＩＱ信号軌跡記憶部に記憶された、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較する比較部と、
前記比較部による比較結果に基づいて、前記人体の姿勢の変化を検出する姿勢変化検出部とを備える姿勢変化検出装置。
【請求項２】
前記比較部は、前記異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡間の距離を算出し、前記姿勢変化検出部は、前記異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡間の距離に基づいて、前記人体の姿勢の変化を検出することを特徴とする請求項１に記載の姿勢変化検出装置。
【請求項３】
前記ＩＱ信号軌跡生成部により生成された、前記各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を、複数種類の姿勢に対応する軌跡のパターンに分類する分類部と、
前記分類部による前記パターンの分類結果に基づいて、前記パターンの変化の履歴データを出力する履歴データ出力部とをさらに備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の姿勢変化検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体の姿勢の変化を検出する姿勢変化検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を出力するドップラセンサ（電波センサ）が、人体の心拍、呼吸等の計測に用いられている。このドップラーセンサは、人体の動きに反応して出力信号が変化するものであり、例えば呼吸検出（計測）の場合は、呼気、吸気による胸部や腹部の変位に対応する信号変化を用いて、その検出を行っている。
【０００３】
上記のドップラーセンサを用いて、人体の体動（姿勢の変化）を検出する装置も知られている。例えば、特許文献１の装置は、ドップラーセンサを用いて、就寝時の呼吸や体動を検知することにより、睡眠状態を計測している。この装置は、単位期間における、呼吸波形の周期性と、呼吸以外の体動の大きさに基づいて、被測定者が、現在睡眠中か覚醒中かの判定を行い、一晩の睡眠判定の推移に基づいて、睡眠状態を判定する装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−９４３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
けれども、上記特許文献１に示される従来の装置では、ドップラーセンサからの出力信号に含まれる体動成分の信号の波形（体動波形）の振幅に基づいて、人体の体動を検出しているため、寝返りのような大きな体動の検出は容易であるが、手足の動きのような小さな体動の検出は困難である。従って、特許文献１の装置では、人体における微小な姿勢の変化を検出することができない。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するものであり、人体における微小な姿勢の変化を検出することが可能な姿勢変化検出装置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】
上記課題を解決するために、本発明の姿勢変化検出装置は、人体に対して電波を送信波として送信する電波送信部と、前記送信波に対する前記人体からの反射波を受信する電波受信部と、前記電波受信部により受信した反射波と前記電波送信部から送信される送信波とに基づいて、前記送信波と同相成分の信号であるＩ信号と、前記送信波と直交する成分の信号であるＱ信号とを含むドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分のＩ信号とＱ信号の信号値のデジタルデータである、Ｉ信号データとＱ信号データとを、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲毎、又は１回の呼吸に対応する時間範囲毎に分割するデータ分割部と、前記データ分割部により分割された各時間範囲毎のドップラ信号データに含まれるＩ信号データとＱ信号データに基づいて、前記各時間範囲内のドップラ信号データのＩＱ平面上における軌跡である、ＩＱ信号軌跡を生成するＩＱ信号軌跡生成部と、前記ＩＱ信号軌跡生成部により生成された、前記各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を記憶するＩＱ信号軌跡記憶部と、前記ＩＱ信号軌跡記憶部に記憶された、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較する比較部と、前記比較部による比較結果に基づいて、前記人体の姿勢の変化を検出する姿勢変化検出部とを備えるものである。
【０００８】
この姿勢変化検出装置において、前記比較部は、前記異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡間の距離を算出し、前記姿勢変化検出部は、前記異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡間の距離に基づいて、前記人体の姿勢の変化を検出してもよい。
【０００９】
この姿勢変化検出装置において、前記ＩＱ信号軌跡生成部により生成された、前記各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を、複数種類の姿勢に対応する軌跡のパターンに分類する分類部と、前記分類部による前記パターンの分類結果に基づいて、前記パターンの変化の履歴データを出力する履歴データ出力部とをさらに備えてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、異なる時間範囲（１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲、又は１回の呼吸に対応する時間範囲）のＩＱ信号軌跡同士を比較することにより、人体の姿勢の変化を検出するようにした。ここで、呼吸自体は安定していても、姿勢変化検出装置（の電波送信部及び電波受信部）と人体の微妙な位置関係の違いによって、呼吸に対応する各時間範囲毎のドップラ信号（のＩ信号とＱ信号）の周期的な変動のパターンは大きく異なることが多い。このため、人体（被験者）の姿勢が僅かに変化した場合でも、姿勢の変化の前後におけるＩＱ信号軌跡は、大きく異なることが多い。従って、上記のように、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較することにより、人体における微小な姿勢の変化を検出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態の姿勢変化検出装置の概略の電気的ブロック構成図。
【図２】図１中の信号処理部の電気的ブロック構成図。
【図３】同姿勢変化検出装置における姿勢変化検出処理のフローチャート。
【図４】同姿勢変化検出装置のドップラ信号データ（Ｉ信号データ及びＱ信号データ）の波形図。
【図５】同姿勢変化検出装置における、ドップラ信号データの分割処理の説明図。
【図６】同姿勢変化検出装置において生成されるＩＱ信号軌跡の一例を示す図。
【図７】図４中のＡで示される部分の周辺の拡大図。
【図８】図４中のＢで示される部分の周辺の拡大図。
【図９】図４中のＣで示される部分の周辺の拡大図。
【図１０】上記Ａ、Ｂ、及びＣの部分（時間範囲）の呼吸運動に対応するＩＱ信号軌跡を示す図。
【図１１】（ａ）は、２つのＩＱ信号軌跡上の各点を示す図、（ｂ）は、（ａ）に示す２つの軌跡間のマッチング結果を示す図。
【図１２】図４に示すドップラ信号データを用いて、呼気又は吸気毎の軌跡の相違度合（距離）を算出した結果を示す図。
【図１３】本発明の第２の実施形態の姿勢変化検出装置における信号処理部の電気的ブロック構成図。
【図１４】同姿勢変化検出装置における姿勢パターン判定処理のフローチャート。
【図１５】同姿勢変化検出装置における姿勢パターン判定処理の流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を具体化した実施形態による姿勢変化検出装置について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態の姿勢変化検出装置の電気的ブロック構成を示す。この姿勢変化検出装置１は、いわゆるドップラセンサの一種である電波センサ２と、信号処理部３とを備えている。電波センサ２は、人体に対してマイクロ波等の電波を送信波として送信し、この送信波に対する反射波を受信して、これらの送信波と反射波との間の周波数の差に応じたドップラ信号を出力する装置である。
【００１３】
図に示されるように、電波センサ２は、電波送信部４と、電波受信部５と、ドップラ信号生成部６と、ドップラ信号出力部７とを備えている。電波送信部４は、内蔵の発信器が出力した送信信号を電波に変換して、この電波を人体に対して送信波として送信（放射）する。電波受信部５は、電波送信部４から送信された送信波に対する人体からの反射波を受信して、受信信号を出力する。
【００１４】
ドップラ信号生成部６は、電波送信部４内の発信器が出力した送信信号と電波受信部５が出力した受信信号に基づいて、上記の送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成する。このドップラ信号には、送信波と同相成分の信号であるＩ信号と、送信波と直交する成分の信号であるＱ信号とが含まれる。すなわち、ドップラ信号生成部６は、電波受信部５により受信した反射波と電波送信部４から送信される送信波とに基づいて、直交検波の手法により、Ｉ、Ｑ２チャンネルのドップラ信号（Ｉ信号とＱ信号）を生成する。ドップラ信号生成部６は、電波送信部４内の発信器が出力した送信信号と電波受信部５が出力した受信信号とを混合するＩチャンネル側のミキサー、上記の送信信号に対して９０度位相を遅らせた信号と電波受信部５が出力した受信信号とを混合するＱチャンネル側のミキサー、及びこれらのミキサーが出力した混合信号から、Ｉ、Ｑ２チャンネルのドップラ信号を抽出するローパスフィルタ等を有している。ドップラ信号出力部７は、ドップラ信号生成部６によって生成されたＩ、Ｑ２チャンネルのドップラ信号（Ｉ信号とＱ信号）を、信号処理部３に出力する。
【００１５】
図２に示されるように、上記の信号処理部３は、ドップラ信号データ生成部３１と、データ分割部３２と、ＩＱ信号軌跡生成部３３と、ＩＱ信号軌跡記憶部３４と、比較部３５と、姿勢変化検出部３６とを備えている。ドップラ信号データ生成部３１は、（ドップラ信号生成部６により生成されて）ドップラ信号出力部７から出力された（アナログの）ドップラ信号を、一定の時間間隔でサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。ここで、上記のように、ドップラ信号生成部６により生成されるドップラ信号は、Ｉ、Ｑ２チャンネルの信号（Ｉ信号とＱ信号）から構成されるので、ドップラ信号データ生成部３１により生成されるドップラ信号データも、Ｉ、Ｑ２チャンネルの信号データから構成される。すなわち、ドップラ信号データ生成部３１は、ドップラ信号生成部６により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分のＩ信号とＱ信号の信号値のデジタルデータである、Ｉ信号データとＱ信号データとを、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。
【００１６】
上記のデータ分割部３２は、ドップラ信号データ生成部３１により生成されたドップラ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲毎に分割する。また、ＩＱ信号軌跡生成部３３は、データ分割部３２により分割された各時間範囲毎のドップラ信号データに含まれるＩ信号データとＱ信号データに基づいて、上記の各時間範囲内のドップラ信号データのＩＱ平面上における軌跡である、ＩＱ信号軌跡を生成する。ＩＱ信号軌跡記憶部３４は、ＩＱ信号軌跡生成部３３により生成された、上記の各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を記憶する。比較部３５は、ＩＱ信号軌跡記憶部３４に記憶された、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡同士を比較する。姿勢変化検出部３６は、比較部３５による比較結果に基づいて、人体の姿勢の変化を検出する。
【００１７】
次に、図３を参照して、本姿勢変化検出装置１における姿勢変化検出処理について説明する。上記の電波センサ２は、例えば、ベッドの裏側から就寝中の人体（被験者）の上半身付近に向けて電波を放射するように配置される。電波センサ２から出力されるドップラ信号は、人体（被験者）の姿勢の変化や呼吸の影響を受けて変化する。信号処理部３（のドップラ信号データ生成部３１）は、電波センサ２からのドップラ信号（Ｉ信号とＱ信号）を、一定時間間隔でサンプリングし、その信号値を時系列順に配列したドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）を生成（取得）する（Ｓ１）。
【００１８】
図４は、安静状態にある人体（被験者）を計測したときの、約１００秒間のＩ信号データ及びＱ信号データを結んだ波形の例である。図中における実線は、Ｉ信号データを結んだ波形を示し、破線は、Ｑ信号データを結んだ波形を示す。これらの波形における周期的な変動は、呼吸による人体の胸部の動きを捉えたものである。人体（被験者）は、２５秒付近、及び６０秒付近で小さく姿勢を変えているが、図４を見ても、その瞬間におけるドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）の顕著な変化を、観測することはできない。一方で、図４を見ると、人体（被験者）の姿勢の変化の前後で、ドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）の周期的な変動のパターンが変化していることを確認することはできる。
【００１９】
本実施形態では、人体（被験者）の姿勢の変化による信号（Ｉ信号データ及びＱ信号データの基になる、Ｉ信号及びＱ信号）の周期性の乱れを用いて、姿勢の変化を検出する。具体的には、以下の手続きに従う。
（１−１）（データ分割部３２が、）Ｉ信号データ及びＱ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲毎に分割する（図３のＳ２に対応）。
（１−２）（ＩＱ信号軌跡生成部３３が、）分割された時間範囲内のＩ信号データ及びＱ信号データを用いて、ＩＱ平面上に軌跡を描く（図３のＳ３に対応）。
（１−３）（比較部３５が、）上記の軌跡と、別の時間範囲内のＩＱ平面上の軌跡を比較し、その相違度合を算出する（図３のＳ４に対応）。
（１−４）（姿勢変化検出部３６が、）上記の相違度合が所定値を超えた場合に、姿勢の変化が生じたと判定する（図３のＳ５に対応）。
【００２０】
次に、上記（１−１）〜（１−４）の各手続の詳細について説明する。まず、上記（１−１）のように、データ分割部３２が、Ｉ信号データ及びＱ信号データを、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲ごとに分割する。以下の例では、呼気と吸気を分け、１呼吸を２分割して扱うが、呼気と吸気を分割せずにまとめてもよい。すなわち、Ｉ信号データ及びＱ信号データを、１回の呼吸に対応する時間範囲毎に分割してもよい。この場合には、データ分割部３２が、ドップラ信号データ生成部３１により生成されたドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）を、１回の呼吸に対応する時間範囲毎に分割する。
【００２１】
次に、データ分割部３２による、具体的なドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）の分割方法について説明する。呼気であれば息を吐き始めてから吐き終わるまで、吸気であれば息を吸い始めてから吸い終わるまでが１回分の動作であるが、いずれの場合も、体動としては、人の胸部及び腹部が動き始めてから静止するまでに対応する。そして、ドップラ信号データの時間変化量が０に近くなる時間が、呼吸の開始時間および終了時間となる。
【００２２】
ドップラ信号データ（Ｉ信号データとＱ信号データ）の時間変化量は、例えば以下のように算出することができる。Ｉ信号データ及びＱ信号データを、それぞれ時間方向において平滑化し、時間ｔにおける平滑化された値をＩＱ平面上の１点として描き、所定時間Ｔ前の点との距離を算出する。この距離を時系列に沿ってプロットしたとき、図５に示されるように、距離Ｍ（ｔ）の値が、所定値Ｍ０以下であり、かつ極小（下に凸であるピーク）となる時間ｔＴを分割時間とする。これを定式化すると、下式のようになる。なお、下式において、ＩＭＡ、ＱＭＡは、それぞれＩ信号、Ｑ信号を平滑化したものである。
【数１】
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【００２３】
上記の分割時間ｔＴから次に登場する分割時間ｔＴ＋１までの間が、１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲となる。なお、上記のドップラ信号データの分割方法は、分割時間をＩＱ平面上の点の変位量が最小となる位置（時間）に決定する方法であるが、上記の変位量が最小となる位置（時間）が、実際の呼気、吸気の境界時間とはずれる場合がある。呼気、吸気の境界時間が求められた時間範囲内（分割時間ｔＴから次に登場する分割時間ｔＴ＋１までの間）に含まれる場合、上記の境界時間に対応するＩＱ平面上の点において、両隣の隣接点が鋭角をなし折り返すように観測される。このように両隣の隣接点が鋭角をなすような点が分割された時間範囲内に含まれている場合は、この点が上記の時間範囲内の前半に位置する点であればこの点以前の時間を、この点が上記の時間範囲内の後半に位置する点であればこの点以降の時間を、求められた時間範囲から削除する。両隣の隣接点が鋭角をなすことは、一つ前の点から注目点へのベクトルと、注目点から次の点へのベクトルの内積が負の値になることにより簡単に確認可能である。
【００２４】
次に、上記（１−２）のように、ＩＱ信号軌跡生成部３３が、上記の分割された時間範囲（１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲）内のＩ信号データ及びＱ信号データを用いて、ＩＱ平面上に軌跡を描く。この時間範囲内のＩ信号、Ｑ信号の軌跡をＩＱ平面上にプロットした、ＩＱ信号軌跡の一例を、図６に示す。
【００２５】
次に、上記（１−３）のように、比較部３５が、異なる時間範囲に対応するＩＱ信号軌跡同士を比較し、これらの軌跡間の相違度合を算出する。図７、８、９は、それぞれ図４中のＡ、Ｂ、及びＣで示される部分の周辺の拡大図である。図１０におけるｒＡ、ｒＢ、ｒＣは、図７、８、９におけるＡ、Ｂ、及びＣの部分（時間範囲）の呼吸運動に対応するＩＱ信号軌跡（以下、「軌跡」と略す）を示したものである。これらの軌跡ｒＡ、ｒＢ、ｒＣの位置、形状、範囲は、いずれも大きく異なっている。ここでは、これらの軌跡間の距離を算出することによって相違度合を求める。
【００２６】
上記の比較部３５により行われる距離（相違度合）算出処理について、図１１（ａ）に示す２種類の軌跡（上記（１−２）で描いた軌跡のうち、ｎ番目の軌跡ｒｎとｎ＋１番目の軌跡ｒｎ＋１）の間の距離を算出する場合を例にして説明する。
【００２７】
上記のｎ番目の軌跡ｒｎ（ｊｎ；ｊｎ＝０，１，２，・・・，Ｊｎ）は２１点、ｎ＋１番目の軌跡ｒｎ＋１（ｊｎ＋１；ｊｎ＋１＝０，１，２，・・・，Ｊｎ＋１）は１９点で構成される。このように、データ数が異なるもの同士の距離の計算は、ＤＰマッチングによって実現可能である。ここで、呼気時と吸気時とで、軌跡の方向が逆方向となっても、それは、姿勢変化検知という目的には無関係であるため、マッチングの実施前に、軌跡の方向を揃えておく。これは、例えば、単純に、軌跡ｒｎの最初の点ｒｎ（０）と軌跡ｒｎ＋１の最初の点ｒｎ＋１（０）の間の距離Ｄ００と、軌跡ｒｎの最初の点ｒｎ（０）と軌跡ｒｎ＋１の最後の点ｒｎ＋１（Ｊｎ＋１）の間の距離Ｄ０Ｊを比較し、後者のほうが小さい場合は、ｒｎ＋１を逆順に並び替えることで実現できる。具体的には、軌跡ｒｎ＋１の各点ｒｎ＋１（０），ｒｎ＋１（１），ｒｎ＋１（２），・・・，ｒｎ＋１（Ｊｎ＋１）を、ｒｎ＋１（Ｊｎ＋１），ｒｎ＋１（Ｊｎ＋１−１），ｒｎ＋１（Ｊｎ＋１−２），・・・，ｒｎ＋１（０）の順に並び替える。
【００２８】
上記のように、軌跡の方向を揃え終えたのち、上記の２つの軌跡における各点のＤＰマッチングを行う。まず、これらの軌跡における最初の点同士（点ｒｎ（０）と点ｒｎ＋１（０））をマッチングさせる。それ以降は、軌跡ｒｎ、ｒｎ＋１上の現在の点の番号を示すカウンタを、それぞれｊｎ、ｊｎ＋１とすると、点ｒｎ（ｊｎ）と点ｒｎ＋１（ｊｎ＋１＋１）間の距離、点ｒｎ（ｊｎ＋１）と点ｒｎ＋１（ｊｎ＋１）間の距離、及び点ｒｎ（ｊｎ＋１）と点ｒｎ＋１（ｊｎ＋１＋１）間の距離のうち、最短のものを判定する。そして、この距離が最短となる点の組み合わせを選んでマッチングし、軌跡ｒｎ、ｒｎ＋１上の現在の点の番号を示すカウンタｊｎ、ｊｎ＋１を、マッチングされた点に対応する値にシフトしていく。
【００２９】
上記のマッチング処理を繰り返し、２つの軌跡ｒｎ、ｒｎ＋１のうちのいずれかの軌跡の点が先に最後の点まで到達した場合は、その最後の点を、もう一方の軌跡における（現在の点から）最後の点に到達するまでの全ての点とマッチングさせて、両方の軌跡とも最後の点に到達した時点で、マッチングを終了する。このとき、全てのマッチングした点同士の距離の平均値を、軌跡ｒｎとｒｎ＋１間の距離とする。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す２つの軌跡ｒｎ、ｒｎ＋１間のマッチング結果であり、これらの軌跡上の点番号同士の対応を示したものである。
【００３０】
最後に、姿勢変化検出部３６が、上記（１−４）に示される姿勢の変化の検出を行う。上記の方法で、ｎ番目の軌跡と、ｎ−Ｎ番目（Ｎ≧１）の軌跡との相違度合（距離）を算出した結果、この相違度合（距離）が所定値を超えていた場合に、姿勢変化検出部３６は、ｎ番目の軌跡に対応する時間ｔにおいて姿勢の変化が生じたと判定する。判定結果を安定化させるために、ｎ番目の軌跡との相違度合の算出対象となる軌跡を、ｎ−１番目、ｎ−２番目、ｎ−３番目・・・といった複数の軌跡として、算出した相違度合の平均値や最小値等を使用して、姿勢の変化の検出を行ってもよい。
【００３１】
図１２に、図４に示したドップラ信号データを用いて、呼気又は吸気毎の軌跡の相違度合（距離）を算出した結果を示す。２０〜３０秒付近と６０秒過ぎで大きな値となっており、図中の破線部を姿勢変化検出しきい値に設定することにより、この間に姿勢変化が生じていることを検出することができる。姿勢変化検出部３６は、相違度合（距離）が姿勢変化検出しきい値を超えた場合に、姿勢の変化が生じたと判定する。
【００３２】
上記のように、本実施形態の姿勢変化検出装置１によれば、異なる時間範囲（１回の呼気又は吸気に対応する時間範囲）の（ＩＱ信号）軌跡同士を比較することにより、人体の姿勢の変化を検出するようにした。ここで、呼吸自体は安定していても、姿勢変化検出装置１（の電波送信部４及び電波受信部５）と人体の微妙な位置関係の違いによって、呼気又は吸気に対応する各時間範囲毎のドップラ信号（のＩ信号とＱ信号）の周期的な変動のパターンは大きく異なることが多い。このため、人体（被験者）の姿勢が僅かに変化した場合でも、姿勢の変化の前後における（ＩＱ信号）軌跡は、大きく異なることが多い。従って、上記のように、異なる時間範囲の（ＩＱ信号）軌跡同士を比較することにより、人体における微小な姿勢の変化を検出することが可能になる。
【００３３】
また、比較部３５は、異なる時間範囲の（ＩＱ信号）軌跡間の距離を算出し、姿勢変化検出部３６は、異なる時間範囲のＩＱ信号軌跡間の距離に基づいて、人体の姿勢の変化を検出するようにした。これにより、ＩＱ信号軌跡間の相違度合を容易に算出することができる。
【００３４】
次に、本発明の第２の実施形態の姿勢変化検出装置１について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態における姿勢変化検出処理後に、類似する複数の（ＩＱ信号）軌跡をまとめて姿勢パターン（ある姿勢に対応する軌跡のパターン：請求項における「姿勢に対応する軌跡のパターン」に相当）を定義し、特定の時間においてどの姿勢パターンに属していたかを判別する。この姿勢パターンは物理的な姿勢との対応を得るものではない（この姿勢パターンを用いて、被験者がどのような姿勢をとっているかを判別することはできない）が、この姿勢パターンに基づいて、被験者が別の時間と同一の姿勢を取っていることは判別可能である。従って、例えば睡眠中の人体（被験者）であれば、睡眠中の各時点における姿勢パターンを判別することにより、姿勢パターンの変化と睡眠の深さや睡眠状態の変化との関連性について分析し、睡眠状態変化の予測に用いることができる可能性がある。
【００３５】
図１３に示されるように、第２の実施形態の姿勢変化検出装置１の回路構成（ハードウェアの構成）は、信号処理部３が分類部４７と履歴データ出力部４８を備えている点以外は、第１の実施形態の姿勢変化検出装置１と同様である。図１３中の各部４１〜４６は、それぞれ図２中の各部３１〜３６と同様な機能を有する。分類部４７は、ＩＱ信号軌跡生成部４３により生成された、各時間範囲毎の（ＩＱ信号）軌跡を、複数種類の姿勢パターンに分類する。また、履歴データ出力部４８は、分類部４７による姿勢パターンの分類結果に基づいて、姿勢パターンの変化の履歴データを出力する。
【００３６】
図１４は、第２の実施形態の姿勢変化検出装置１における姿勢パターンの判定処理のフローチャートである。図中のＳ１１乃至Ｓ１５の処理は、図３中のＳ１乃至Ｓ５の姿勢変化検出処理に相当する。第１の実施形態のように姿勢の変化を検出した場合、前回の姿勢の変化から最新の姿勢の変化までの間は同一の姿勢であると見なすことができる。本実施形態では、信号処理部３の分類部４７が、同一の姿勢であると判定されている間の全てあるいは一部の（最大Ｍ回分までの）軌跡のデータを記憶しておく。そして、分類部４７が、同一の姿勢である期間中の軌跡のデータが揃った後に、以下の（２−１）〜（２−４）の手続きで、同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全ての軌跡の平均軌跡を導出（算出）する（図１４中のＳ１６）。
【００３７】
（２−１）上記の同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全ての軌跡の中から、軌跡の長さＪが最大である軌跡を１つ選択する（この長さをＪＭａｘとする）。
（２−２）上記の軌跡の長さが最大である軌跡を基準として、時間的に遡るように順番にＤＰマッチングを行いながら、軌跡の長さをＪＭａｘに揃えていく。
（２−３）同様に、上記の軌跡の長さが最大である軌跡を基準として、時間的に進むように順番にＤＰマッチングを行いながら、軌跡の長さをＪＭａｘに揃えていく。
（２−４）上記の同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全ての軌跡の長さがＪＭａｘに揃ったら、点番号ｊ毎の上記全軌跡の重心を算出して、上記全軌跡の平均軌跡を導出する。
【００３８】
最初に、分類部４７は、上記（２−１）のように、同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全軌跡（ｒ１，ｒ２，・・・，ｒＭ）の中から、軌跡の長さＪが最大である軌跡を１つ選択する。長さが最大である軌跡が複数存在した場合は、これらの軌跡のうちの任意の１つを選択する。この選択した軌跡をｒｍ、選択した軌跡の長さをＪＭａｘとする。
【００３９】
次に、分類部４７は、上記（２−２）のように、各軌跡ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｍ−１について、ｒｍとｒｍ−１、ｒｍ−１とｒｍ−２、のように順番を遡りながらＤＰマッチングを行っていく。ここでのＤＰマッチングは、軌跡間の距離を求めることが目的ではなく、各軌跡の長さを揃えることが目的であり、以下のようなルールで実行される。なお、以下における軌跡ｒＡとｒＢは、それぞれ長さ（軌跡上の点の数）がＪＡ、ＪＢであり、ＪＢ＞ＪＡであるものとする。
【００４０】
分類部４７は、まず、最初の点同士（軌跡ｒＡの点ｒＡ（０）と軌跡ｒＢの点ｒＢ（０））をマッチングさせる。それ以降は、軌跡ｒＡ、ｒＢ上の現在の点の番号を示すカウンタをそれぞれｊＡ、ｊＢとすると、点ｒＡ（ｊＡ）と点ｒＢ（ｊＢ＋１）間の距離、及び点ｒＡ（ｊＡ＋１）と点ｒＢ（ｊＢ＋１）間の距離のうち、短い方の点の組み合わせを選んでマッチングし、軌跡ｒＡ、ｒＢ上の現在の点の番号を示すカウンタｊＡ、ｊＢを、マッチングされた点に対応する値にシフトしていく。
【００４１】
分類部４７は、軌跡ｒＢのカウンタｊＢの値がＪＢと等しくなった時点でマッチングを終了し、軌跡ｒＡのカウンタｊＡ＋１以降の点を削除する。また、先に軌跡ｒＡのカウンタｊＡの値がＪＡと等しくなった場合は、軌跡ｒＡ上の最後の点ＪＡに対して、軌跡ｒＢ上における、現在の点ｒＢ（ｊＢ）以降の点全てをマッチングさせる。このようにすることで、マッチング点数は、必ずＪＢとなる。マッチングが終了すると、軌跡ｒＢ上の複数の点とマッチングされた、軌跡ｒＡ上の点を、マッチングされた数だけ複製し、（軌跡ｒＡ上における）それ以降の点番号を複製した数だけ後ろにずらす。これにより、軌跡ｒＡは軌跡ｒＢと同じ長さになる。したがって、本ステップ（上記（２−２）の処理）終了時には、軌跡ｒ１，ｒ２，・・・，ｒｍ−１，ｒｍの長さは、長さＪＭａｘで統一される。
【００４２】
同様に、分類部４７は、上記（２−３）のように、軌跡ｒｍ＋１，ｒｍ＋２，…，ｒＭについて、ｒｍとｒｍ＋１、ｒｍ＋１とｒｍ＋２、のように、順番通りに、上記（２−２）と同様なルールでＤＰマッチングを行い、軌跡ｒｍ＋１，ｒｍ＋２，…，ｒＭの長さを、長さＪＭａｘに統一していく。
【００４３】
分類部４７は、同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全ての軌跡の長さを統一した後、上記（２−４）のように、点番号毎に重心を算出する。重心とは、例えば単純に、上記の全ての軌跡における同一点番号に対応する点のＩ座標の平均値及びＱ座標の平均値でよい。このようにして、全ての点番号について、同一の点番号に対応する（上記の全ての軌跡の）点の重心を求めることにより、長さＪＭａｘの平均軌跡（各点番号に対応する点の重心を結んだもの）を導出することができる。
【００４４】
分類部４７は、上記のように、一つの姿勢に対応する平均軌跡を導出した後は、これを（信号処理部３内のメモリに）記憶しておく。他の時間において同一姿勢と判定された（時間範囲に属する）軌跡についても、同様に平均軌跡を算出し、これがすでに記憶されている他のいずれかの姿勢パターンの平均軌跡と類似している場合は記憶せず、どの姿勢パターンの平均軌跡とも類似しない場合は、算出した平均軌跡を新たな姿勢パターンとしてメモリに記憶していく。すなわち、分類部４７は、図１４のフローチャートに示すように、同一姿勢と判定された時間範囲Ｓに属する全ての軌跡の平均軌跡が、メモリに記憶されている他のいずれの姿勢パターンの平均軌跡とも類似しない場合は（Ｓ１７でＮＯ）、現在の（その時点で（Ｓ１６で）算出した）平均軌跡を新規の姿勢パターンＹとして記憶し（Ｓ１９）、その時間範囲Ｓにおける姿勢パターンを、姿勢パターンＹに設定する（その時間範囲Ｓにおける姿勢パターンが、Ｙであると判定する）（Ｓ２０及びＳ２１）。上記Ｓ１７における平均軌跡間の類似の判定は、たとえば平均軌跡同士のＤＰマッチングによって相違度合（例えば平均軌跡間の距離）を算出し、相違度合が所定値を超えているかどうかで判定できる。
【００４５】
一方、上記Ｓ１７の判定処理において、現在の（その時点で（Ｓ１６で）算出した）平均軌跡が、メモリに記憶されている、他のいずれかの姿勢パターンの平均軌跡と類似している場合は（Ｓ１７でＹＥＳ）、分類部４７は、現在その姿勢パターンであると判定する。このようにして、新たな姿勢パターンの記憶と、現在の姿勢パターンの判定を同時に進めることが可能である。現在の姿勢パターン（の平均軌跡）が、複数の姿勢パターン（の平均軌跡）と類似している場合は、分類部４７は、最も相違度合が小さい姿勢パターンＸを選択する（Ｓ１８）。そして、その時間範囲Ｓにおける姿勢パターンを、姿勢パターンＸに設定する（その時間範囲Ｓにおける姿勢パターンが、Ｘであると判定する）（Ｓ２１）。
【００４６】
図１５は、本実施形態における処理の流れの一例を示す。図中には、図１４に示される処理を適用して求めた、ドップラ信号データ、ＩＱ信号軌跡、及び平均軌跡の例が示されている。
【００４７】
図１４及び図１５に示される処理後に、信号処理部３の履歴データ出力部４８は、分類部４７による姿勢パターンの判定結果（分類結果）に基づいて、姿勢パターンの変化の履歴データを出力する。
【００４８】
上記の姿勢パターンの計測（姿勢パターンの判定処理）は、従来の（心拍変動情報等を用いた）睡眠状態の計測に用いられるハードウェアと同一のハードウェアで実現可能であるため、従来の睡眠状態の計測と、上記の姿勢パターンの判定処理の両方を行うことにより、姿勢パターンと睡眠状態との対応付けが可能である。したがって、姿勢パターンの変化と睡眠状態の変化の対応データを蓄積することにより、より細やかな睡眠状態の分析や、姿勢パターンを用いた睡眠状態変化の予測に利用できる可能性がある。
【００４９】
上記のように、本実施形態の姿勢変化検出装置１によれば、各時間範囲毎のＩＱ信号軌跡を、複数種類の姿勢に対応する軌跡のパターン（姿勢パターン）に分類して、この分類結果に基づいて、姿勢パターンの変化の履歴データを出力するようにした。これにより、姿勢パターンの変化を、記録、分析することができる。
【００５０】
なお、本発明は、上記実施形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、上記第１の実施形態における（図３中の）Ｓ４の処理、及び第２の実施形態における（図１４中の）Ｓ１４の処理では、２つの軌跡ｒｎ、ｒｎ＋１における全てのマッチングした点同士の距離の平均値を、これらの軌跡間の相違度合いとして用いたが、２つの軌跡間の相違度合いとして、これらの軌跡における全てのマッチングした点同士の距離の最大値を用いてもよい。
【００５１】
また、上記の各実施形態では、電波センサ２のドップラ信号生成部６と、信号処理部３とが、別の回路である場合の例を示したが、ドップラ信号生成部と信号処理部を、１つのマイコンで構成してもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１    姿勢変化検出装置
４    電波送信部
５    電波受信部
６    ドップラ信号生成部
３１、４１  ドップラ信号データ生成部
３２、４２  データ分割部
３３、４３  ＩＱ信号軌跡生成部
３４、４４  ＩＱ信号軌跡記憶部
３５、４５  比較部
３６、４６  姿勢変化検出部
４７  分類部
４８  履歴データ出力部
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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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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