(57)【要約】  近くの強磁性物体検出器に対する移動するドアの影響を補償するための装置が提供される。強磁性物体検出器は、該強磁性物体検出器の近傍における強磁性物体の存在を示す主センサ信号を生成するタイプのものである。さらに、ドアは、強磁性物体検出器に対して相対的に、該ドアの運動が、望ましくない干渉信号を主センサ信号へと導入しやすいような配置にある。装置はさらに、主センサ信号とドアの開放角度に応答するドアセンサ信号とを受信するための入力部（３）を含む。装置はさらに、ドアセンサ信号とドアについての干渉モデルとに依存してドア関連干渉信号を推定するための干渉信号推定器（４）も含む。装置はさらに、推定されたドア関連干渉信号を主センサ信号から少なくとも部分的に除去して、補償されたセンサ信号を生成するための干渉信号消去器（６）も含む。装置はさらに、補償センサ信号を出力するための出力部（５）も含む。【選択図】図１
2012522210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
近くの強磁性物体検出器に対する移動するドアの影響を補償するための装置であって、前記強磁性物体検出器が、該強磁性物体検出器の近傍における強磁性物体の存在を示す主センサ信号を生成するようになっており、前記ドアが、前記強磁性物体検出器に対して相対的に、該ドアの運動が干渉信号を前記主センサ信号へと導入しやすいような配置にあり、前記装置が、前記主センサ信号と前記ドアの開放角度に応答するドアセンサ信号とを受信するための入力部（３）と、前記ドアセンサ信号と前記ドアについての干渉のモデルとに依存してドア関連干渉信号を推定するための干渉信号推定器手段（４）と、前記推定されたドア関連干渉信号を前記主センサ信号から少なくとも部分的に除去して、補償されたセンサ信号を生成するための干渉信号消去器手段（６）と、前記補償されたセンサ信号を出力するための出力部（５）とを含むことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記ドアセンサ信号を用いてドア角度を推定するためのドア角度推定器手段をさらに含み、前記干渉信号推定器手段（４）が、前記推定されたドア角度に依存して前記干渉信号を推定するように配置されることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記干渉信号推定器手段（４）が、ドア遮蔽材により生じる渦電流に基づく要素を含む、前記ドアについての干渉のモデルを用いることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記モデルが、前記ドアと共に移動し、かつ該ドアに対して垂直にアラインメントされた、例えば前記ドアの中心又はその近くの、双極子に基づくことを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記干渉信号推定器手段（４）が、前記ドアと共に移動するハンドル又は他の金属物体からの残留及び／又は誘導磁気の影響に基づく要素を含む、前記ドアについての干渉モデルを用いることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記モデルが、例えば前記ハンドル又は他の金属物体又はその近くの、残留磁気の場合には前記ドアに対して実質的に固定したアラインメントの、そして誘導磁気の場合には背景磁界に対して実質的に固定したアラインメントの、前記ドアと共に移動する双極子に基づくことを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記干渉信号推定器手段（４）が、以下の関数
【数１】
2012522210.tif 000075
2012522210.tif 000076
及び
2012522210.tif 000077
のうちの少なくとも１つに基づいて前記干渉信号を推定するように配置され、ここで
【数２】
2012522210.tif 000078
は前記ドア角度を表わし、ｘ1、ｘ2、ｘ3は前記ドアのヒンジに対する前記強磁性物体検出器のセンサの位置のデカルト座標を表わし、
【数３】
2012522210.tif 000079
は前記センサから前記ハンドル又は他の金属物体までのベクトルを表わし、ｕはセンサアラインメントベクトルを表わし、ｄは前記ドアの前記ヒンジと前記ハンドル又は他の金属物体との間の距離を表わし、ｈは前記センサと前記ハンドル又は他の金属物体との間の高さの差を表わすことを特徴とする、請求項２に従属する場合の請求項５又は請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記干渉信号推定器手段（４）が、以下の関数
【数４】
2012522210.tif 000080
2012522210.tif 000081
及び
2012522210.tif 000082
のうちの少なくとも１つに基づいて干渉信号を推定するように配置され、ここで
【数５】
2012522210.tif 000083
は前記ドア角度を表わし、ｘ1、ｘ2、ｘ3は前記ドアのヒンジに対する前記強磁性物体検出器のセンサの位置のデカルト座標を表わし、
【数６】
2012522210.tif 000084
は前記センサから前記ハンドル又は他の金属物体までのベクトルを表わし、ｕはセンサアラインメントベクトルを表わし、ｄは前記ドアの前記ヒンジと前記ハンドル又は他の金属物体との間の距離を表わし、ｈは前記センサと前記ハンドル又は他の金属物体との間の高さの差を表わすことを特徴とする、請求項２に従属する場合の請求項５、請求項６又は請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記受信したドアセンサ信号が、２つの異なるそれぞれの方向における磁界強度を表わす２つの信号ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）を含むことを特徴とする、請求項１〜請求項８のいずれかに記載の装置。
【請求項１０】
前記ドア角度推定器手段が、前記ドア角度
【数７】
2012522210.tif 000085
をａｒｃｔａｎ２（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））の関数として推定するように配置され、ここでａｒｃｔａｎ２は、第４象限逆正接関数を表すことを特徴とする、請求項２に従属する場合の請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記干渉信号推定器手段（４）が、以下の関数
【数８】
2012522210.tif 000086
2012522210.tif 000087
2012522210.tif 000088
2012522210.tif 000089
及び
2012522210.tif 000090
のうちの少なくとも１つに基づいて前記干渉信号を推定するように配置され、ここで
【数９】
2012522210.tif 000091
は前記推定されたドア角度を表わすことを特徴とする、請求項２及び請求項３に従属する場合の請求項９又は請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記ドアセンサが、前記２つの信号ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）を生成するようにそれぞれ配置された２つのフラックスゲートセンサを含むことを特徴とする、請求項９〜請求項１１までのいずれかに記載の装置。
【請求項１３】
前記フラックスゲートセンサが、実質的に直交する向きで配置されることを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記フラックスゲートセンサのうちの一方が、前記ドア及び地面に対して実質的に平行に配置され、他方が、前記地面に対して実質的に平行かつ前記ドアに対して直交に配置されることを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記干渉信号消去器手段（６）が、前記推定されたドア関連干渉信号を前記主センサ信号から少なくとも部分的に除去するブロックベースの方法、例えば適応消去方法を用いるように配置されることを特徴とする、請求項１〜請求項１４のいずれかに記載の装置。
【請求項１６】
前記干渉信号消去器手段（６）が、Ｓ’＝Ｓ−ρＸに従って前記補償センサ信号Ｓ’を求めるように配置され、ここでＳはデータベクトルであり、Ｘはデータ行列であり、それぞれ前記主信号及びモデル化された干渉信号を含み、ρは、ρ＝ＳＸH（ＸＸH）-1に従って計算される消去係数のベクトルであることを特徴とする、請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
強磁性物体検出器と、請求項１〜請求項１６のいずれかに記載された装置とを含むことを特徴とする、システム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムを含むことを特徴とする、磁気共鳴イメージング・スキャナ。
【請求項１９】
近くの強磁性物体検出器に対する移動するドアの影響を補償する方法であって、前記強磁性物体検出器が、該強磁性物体検出器の近傍における強磁性物体の存在を示す主センサ信号を生成するようになっており、前記ドアが、前記強磁性物体検出器に対して相対的に、該ドアの運動が干渉信号を前記主センサ信号へと導入しやすいような配置にあり、前記方法が、前記主センサ信号と、前記ドアの開放角度に応答するドアセンサ信号とを受信するステップと、前記ドアセンサ信号と前記ドアについての干渉のモデルとに依存してドア関連干渉信号を推定するステップと、前記推定されたドア関連干渉信号を前記主センサ信号から少なくとも部分的に除去して、補償されたセンサ信号を生成するステップと、前記補償されたセンサ信号を出力するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載された方法を実行するように装置を制御するためのプログラム。
【請求項２１】
キャリア媒体上で搬送されることを特徴とする、請求項２０に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記キャリア媒体が格納媒体であることを特徴とする、請求項２１に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記キャリア媒体が伝送媒体であることを特徴とする、請求項２１に記載のプログラム。
【請求項２４】
請求項２０〜請求項２３のいずれかに記載のプログラムを含むことを特徴とする格納媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、強磁性物体の検出に関連する装置及び方法に関し、特に、限定するものではないが、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）スキャナの近傍における強磁性物体の検出に関連する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載されているもののようなフェロガード（Ｆｅｒｒｏｇｕａｒｄ）型センサは、例えば、ＭＲＩ設備の入口において又はセキュリティの目的で、「ポータル」（感知領域）を通過する強磁性物質を検出するように設計されている。センサは、人又は機器がポータルを通過し、かつ同時にセンサにおいて磁気信号が検出された場合に警報を発する。
【０００３】
ＭＲＩ設備は、典型的にはその入口に大きいなドアを有しており、このドアが（人を設備内に入れる又は出すために）動かされたときに、これは磁気信号を発生させる。人又は機器がポータルを通るときに同時にこの磁気信号が存在すると、誤警報が発せられることがある。
【０００４】
（ａ）誤警報は、人々のセンサに対する信頼度を低下させ、警報が本物であったときにそれを無視する傾向を強める結果となり、かつ（ｂ）ドアの干渉は、警報を発するのに値するだけ十分に大きい強磁性物品が実際にそのときにポータルを通っているかどうかセンサが検出することを不可能にするので、誤警報は望ましくない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２００４／０４４６２０号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この誤警報問題に対する解決法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、近くの強磁性物体検出器に対する移動するドアの影響を補償するための装置が提供され、強磁性物体検出器は、該強磁性物体検出器の近傍における強磁性物体の存在を示す主センサ信号を生成するようになっており、ドアは、強磁性物体検出器に対して相対的に、該ドアの運動が干渉信号を主センサ信号に導入しやすいような配置にあり、装置は、主センサ信号とドアの開放角度に応答するドアセンサ信号とを受信するための入力部と、ドアセンサ信号とドアについての干渉のモデルに依存してドア関連干渉信号を推定するための干渉信号推定器手段と、推定されたドア関連干渉信号を主センサ信号から少なくとも部分的に除去して、補償されたセンサ信号を生成するための干渉信号消去器手段と、補償されたセンサ信号を出力するための出力部とを含む。
【０００８】
装置は、ドアセンサ信号を用いてドア角度を推定するためのドア角度推定器手段をさらに含むことができ、干渉信号推定器手段は、推定されたドア角度に依存して干渉信号を推定するように配置される。
【０００９】
干渉信号推定器手段は、ドア遮蔽材により生じる渦電流（ｅｄｄｙ  ｃｕｒｒｅｎｔ）に基づく要素を含む、ドアについての干渉のモデルを用いることができる。
【００１０】
モデルは、ドアと共に移動し、該ドアに対して、垂直にアラインメントされた、例えばドアの中心又はその近くの、双極子に基づくことができる。
【００１１】
干渉信号推定器手段は、ドアと共に移動するハンドル又は他の金属物体からの残留（ｒｅｍａｎｅｎｔ）及び／又は誘導（ｉｎｄｕｃｅｄ）磁気の影響に基づく要素を含む、ドアについての干渉モデルを用いることができる。
【００１２】
モデルは、例えばハンドル又は他の金属物体又はその近くの、残留磁気の場合にはドアに対して実質的に固定したアラインメントの、そして誘導磁気の場合には背景磁界に対して実質的に固定したアラインメントの、ドアと共に移動する双極子に基づくことができる。
【００１３】
受信したドアセンサ信号は、２つの異なるそれぞれの方向における磁界強度を表わす２つの信号ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）を含むことができる。異なるそれぞれの方向は、実質的に直交する方向とすることができる。
【００１４】
ドア角度推定器手段は、ドア角度
【数１】
2012522210.tif 000003
をａｒｃｔａｎ２（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））の関数として推定するように配置することができ、ここでａｒｃｔａｎ２は、第４象限逆正接関数を表す。
【００１５】
干渉信号推定器手段は、以下の関数
【数２】
2012522210.tif 000004
2012522210.tif 000005
2012522210.tif 000006
2012522210.tif 000007
及び
2012522210.tif 000008
のうちの少なくとも１つに基づいて干渉信号を推定するように配置することができ、ここで
【数３】
2012522210.tif 000009
は推定されたドア角度を表わす。
【００１６】
干渉信号推定器手段は、以下の関数
【数４】
2012522210.tif 000010
2012522210.tif 000011
及び
2012522210.tif 000012
のうちの少なくとも１つに基づいて干渉信号を推定するように配置することができ、ここで
【数５】
2012522210.tif 000013
はドア角度を表わし、ｘ1、ｘ2、ｘ3はドアのヒンジに対する強磁性物体検出器のセンサの位置のデカルト座標を表わし、
【数６】
2012522210.tif 000014
はセンサからハンドル又は他の金属物体までのベクトルを表わし、ｕはセンサアラインメントベクトルを表わし、ｄはドアのヒンジとハンドル又は他の金属物体との間の距離を表わし、ｈはセンサとハンドル又は他の金属物体との間の高さの差を表わす。センサアラインメントベクトルｕは、センサが指す方向のデカルト成分を含むことができる。
【００１７】
干渉信号推定器手段は以下の関数
【数７】
2012522210.tif 000015
2012522210.tif 000016
及び
2012522210.tif 000017
のうちの少なくとも１つに基づいて干渉信号を推定するように配置され、ここで
【数８】
2012522210.tif 000018
はドア角度を表わし、ｘ1、ｘ2、ｘ3はドアのヒンジに対する強磁性物体検出器のセンサの位置のデカルト座標を表わし、
【数９】
2012522210.tif 000019
はセンサからハンドル又は他の金属物体までのベクトルを表わし、ｕはセンサアラインメントベクトルを表わし、ｄはドアのヒンジとハンドル又は他の金属物体との間の距離を表わし、ｈはセンサとハンドル又は他の金属物体との間の高さの差を表わす。センサアラインメントベクトルｕは、センサが指す方向のデカルト成分を含むことができる。
【００１８】
ドアセンサは、２つの信号ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）を生成するようにそれぞれ配置された２つのフラックスゲートセンサ等の磁気センサを含むことができる。
【００１９】
フラックスゲートセンサは、実質的に直交する向きで配置することができる。
【００２０】
フラックスゲートセンサのうちの一方は、ドア及び地面に対して実質的に平行に配置することができ、他方は、地面に対して実質的に平行かつドアに対して直交に配置される。
【００２１】
干渉信号消去器手段は、推定されたドア関連干渉信号を主センサ信号から少なくとも部分的に除去するブロックベースの方法、例えば適応消去方法を用いるように配置することができる。
【００２２】
干渉信号消去器手段は、Ｓ’＝Ｓ−ρＸに従って補償センサ信号Ｓ’を求めるように配置することができ、ここでＳはデータベクトルであり、Ｘはデータ行列であり、それぞれ主信号及びモデル化された干渉信号を含み、ρは、ρ＝ＳＸH（ＸＸH）-1に従って計算される消去係数のベクトルである。
【００２３】
本発明の第２の態様によれば、強磁性物体検出器と、本発明の第１の態様による装置とを含むシステムが提供される。
【００２４】
本発明の第３の態様によれば、本発明の第２の態様によるシステムを含む磁気共鳴イメージング・スキャナが提供される。
【００２５】
本発明の第４の態様によれば、近くの強磁性物体検出器に対する移動するドアの影響を補償するための方法が提供され、強磁性物体検出器は、該強磁性物体検出器の近傍における強磁性物体の存在を示す主センサ信号を生成するようになっており、ドアは、強磁性物体検出器に対して相対的に、該ドアの運動が干渉信号を主センサ信号に導入しやすいような配置にあり、本方法は、主センサ信号とドアの開放角度に応答するドアセンサ信号とを受信するステップと、ドアセンサ信号とドアについての干渉のモデルとに依存してドア関連干渉信号を推定するステップと、推定されたドア関連干渉信号を主センサ信号から少なくとも部分的に除去して、補償されたセンサ信号を生成するステップと、補償されたセンサ信号を出力するステップとを含む。
【００２６】
本発明の第５の態様によれば、本発明の第４の態様による方法を実行するように装置を制御するためのプログラム、又は、装置にロードされると、該装置が本発明の第２の態様による装置となるようにするプログラムが提供される。プログラムは、キャリア媒体上で搬送することができる。キャリア媒体は、格納媒体とすることができる。キャリア媒体は、伝送媒体とすることができる。
【００２７】
本発明の第６の態様によれば、本発明の第３の態様によるプログラムによりプログラムされる装置が提供される。
【００２８】
本発明の第７の態様によれば、本発明の第３の態様によるプログラムを含む格納媒体が提供される。
【００２９】
本発明の実施形態は、誤警報の数を減らし、かつ、検出ポータルを本当に通る小さい強磁性物体を検出するセンサの能力をできるだけ回復させるために、ドアに関連する信号の影響をできるだけ正確に消去し、又は少なくとも低減することを目的とする。
【００３０】
本発明の１つの実施形態により採用される手法は、以下を伴う。
１．ドアの運動に関連する信号を生成するための、ドア自体の上のセンサ（磁性のものとすることができる）の使用。
２．干渉を消去するための、ドアが動いたときに生成される磁気干渉の幾つかの異なる成分（幾つかはドアの角度に関連し、他のものはドアが揺動する速度に関連する）の数学的モデルを組み入れた、適応的（学習）アルゴリズム。これらのアルゴリズムは、干渉の消去をできるだけ首尾良く行うように、特定のドア及びフェロガードセンサの構成に合わせて自身を調整する。
【００３１】
上記の第２の特徴は、磁気センサ以外のドア位置のセンサと組み合わせて用いることができるが、ドア上の磁気センサの使用は、干渉項のうちの幾つかのより正確なモデル化を可能にすることができる。
【００３２】
ここで、例として添付図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態による装置の概略図である。
【図２】本発明を具現する方法において図１の装置により行われるステップを示す概略フロー図である。
【図３】本発明の実施形態においてドア角度の推定を説明するために用いられる、ドア上のフラックスゲート（ドアセンサ）の位置決めを示す正面図である。
【図４】本発明の実施形態においてドア角度の推定を説明するために用いられる、図３のドア及びフラックスゲート（ドアセンサ）の平面図である。
【図５】本発明の実施形態において用いられる渦電流干渉信号モデルを説明するために用いられる、ドア及びフラックスゲート（ドアセンサ）の平面図である。
【図６】本発明の実施形態において用いられるドアハンドル干渉信号モデルを説明するために用いられる、ドア及びフラックスゲート（ドアセンサ）の平面図である。
【図７】角度の関数として示される残留モデル関数を示す。
【図８】角度の関数として示される誘導モデル関数を示す。
【図９Ａ】フィルタリングされたデータを示す、ハンドル無しのドアの急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図９Ｂ】フィッティングされた、モデル化された干渉を示す、ハンドル無しのドアの急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図９Ｃ】残ったデータを示す、ハンドル無しのドアの急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１０Ａ】フィルタリングされたデータを示す、ドアの動きはないが、おそらくは車がそばを通過した、フェロガードセンサのデータを示す。
【図１０Ｂ】フィッティングされた、モデル化された干渉を示す、ドアの動きはないが、おそらくは車がそばを通過した、フェロガードセンサのデータを示す。
【図１０Ｃ】残ったデータを示す、ドアの動きはないが、おそらくは車がそばを通過した、フェロガードセンサのデータを示す。
【図１１Ａ】フィルタリングされたデータを示す、急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１１Ｂ】渦電流に対してフィッティングされた、モデル化された干渉を示す、急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１１Ｃ】ドアハンドル効果に対してフィッティングされた、モデル化された干渉を示す、急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１１Ｄ】残ったデータを示す、急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１２】本発明の実施形態を例証するために用いられる実験的セットアップの平面図である。
【図１３Ａ】フィルタリングされたデータを示す、ＭＲＩ設備の外での急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１３Ｂ】渦電流に対してフィッティングされた、モデル化された干渉を示す、ＭＲＩ設備の外での急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１３Ｃ】ドアハンドル効果に対してフィッティングされた、モデル化された干渉を示す、ＭＲＩ設備の外での急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１３Ｄ】残ったデータを示す、ＭＲＩ設備の外での急速なドア運動の間のフェロガードセンサのデータを示す。
【図１４】本発明の実施形態によるドア運動消去アルゴリズムの実時間の実装を示す、概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
フェロガードセンサ近傍の動くドアにより生じる誤警報に関する上述の問題に対処するために、図１に概略的に示されるように本発明の実施形態による装置が提供される。装置１は、５つの主要構成要素、すなわち、入力部３と、ドア角度推定器２と、干渉信号推定器４と、干渉信号消去器６と、出力部５とを含む。入力部３は、典型的にはドア上に取り付けられるドアセンサ８からの信号と、フェロガードセンサ９からの信号とを受信するように配置される。出力部５は、干渉信号消去器により生成された信号を出力するように配置される。
【００３５】
装置１は、ドアの動きにより生じる干渉信号の影響を除去するか又は少なくとも低減することを目的とし、この点に関して、本出願人は、（ａ）ドア遮蔽材内の渦電流、及び（ｂ）ドアのハンドルからの直接的な磁気の影響という２つの主要な干渉信号源があることを確認した。このことは、より詳細に後述する。
【００３６】
装置１は、図２に概略的に示されているような５つの主ステップから成る本発明の実施形態による方法を動作させる。ステップＳ１において、入力部３は、ドアセンサ８及びフェロガードセンサ９から信号を受信する。ステップＳ２において、ドア角度推定器２は、ドアセンサ８からの信号を用いてドアの角度を推定する。ステップＳ３において、干渉信号推定器４は、モデルを用いて、ドア角度及びドアセンサの測定値に基づいて干渉信号を推定する。ステップＳ４において、干渉信号消去器６は、フェロガードセンサ９から受信した信号から干渉信号を除去し、又は少なくともフェロガードセンサ信号に対する干渉信号の影響を低減して、修正された信号を生成する。最後に、ステップＳ５において、出力部５は、干渉信号消去器６により生成された修正された信号を出力する。処理はループで続き、ステップ１に戻る。
【００３７】
図１及び図２により与えられる概要、並びに上述の関連する説明に基づいて、ここで本発明の実施形態をより詳細に説明する。
【００３８】
図２のステップＳ１に関して上述したドア角度の推定に関して、本発明の実施形態で用いられる方法は、直交する向きでドア上に取り付けられた２つのフラックスゲートセンサが関与する。一方のセンサはドア及び地面に対して平行であり、他方は地面に対して平行であり、かつドアに対して直交する。
【００３９】
図３は、提案するフラックスゲートのアラインメントを示し、ＦＧ４は、ドアが開くときの運動の方向を指す。後で論じる理由のために、センサをハンドルと同じ高さに配置することが理にかなっている。簡単にするために、フラックスゲート１（ＦＧ１）から受信する時系列データをｘ（ｔ）とし、フラックスゲート４（ＦＧ４）から受信するデータをｙ（ｔ）と呼ぶ。
【００４０】
一様な磁界（例えば地球の磁界）に関して、ドア角度の推定値は、ＦＧ１応答割るＦＧ４応答の第４象限逆正接を考えることにより得ることができる。これは、一様な磁界に対する角度を与えるはずであり、「静止」位置について得られる項を差し引くことにより、ドア角度の推定値を得ることができる。
【数１０】
2012522210.tif 000020
【００４１】
平面図において、ドア角度は図４に示されるように描くことができる。
【００４２】
一様でない磁界（例えば、実際のＭＲＩ室において生成される磁界）内で角度を正しく推定することについては、問題点がある。この問題点については後でさらに論じる。
【００４３】
図２のステップＳ２に関して上述した干渉信号のモデルに関して、本発明の実施形態においては３つの異なる干渉信号源がモデル化される。各モデルは比較的単純であり、すばやく計算され、ドア上の２つのセンサからの測定値であるｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）にのみ依存する。もちろん、ここで説明される干渉信号モデルは単なる近似であり、ここで説明されるモデルとは異なるモデル（例えば、より正確で、それゆえ計算集中的なモデル）を代わりに用いることができることが理解されよう。
【００４４】
第１の干渉信号源は、渦電流由来であり、この源のモデル化をここで図５を参照して説明する。
【００４５】
渦電流は、ドアが開くときに磁界を通って移動するドア内の遮蔽材により生じる。渦電流に用いられるモデルは、ドア表面に対して垂直の方向でのフラックスの変化に比例するものである。フラックスゲート４は、この方向に揃えてアラインメントされているので、渦電流の強度の良いモデルは、
【数１１】
2012522210.tif 000021
である。
【００４６】
しかしながら、渦電流はドアの平面内で循環しているので、これは完全な表現ではない。このことは、過電流がドアの角度（フェロガードセンサの固定されたアラインメントに対する）による影響を受けることを意味する。
【００４７】
センサに対する渦電流の影響の単純化されたモデルは、過電流を、ドアに対して垂直にアラインメントされた、ドアの中心にある単一の双極子としてモデル化したものであるが、距離（ｒａｎｇｅ）は近傍界に限られると仮定することができるので、距離減衰は無視する。このモデルにより生成される磁界は、センサにおいて以下のベクトルを有することになる。
【数１２】
2012522210.tif 000022
【００４８】
これは、未知のドア角度及びセンサの位置に関して計算することができる。これは、
【数１３】
2012522210.tif 000023
に比例する５つの項を有するものとして算出される。したがって、提案される渦電流モデルは、
【数１４】
2012522210.tif 000024
2012522210.tif 000025
2012522210.tif 000026
2012522210.tif 000027
2012522210.tif 000028
である。
【００４９】
しかしながら、後ほどデータ上で示されるように、これらのすべてが必要なわけではない（とはいえ、これらは線形独立である）。特に、これらのうちの５番目のものは、現在のところ本方法を適用したデータセットのいずれにとっても必要ではないように思われ、この項は不要かもしれないが、このことを判定するためには、ＭＲＩ室から得られるさらなるデータセットの解析が必要であろう。
【００５０】
上述の第２の干渉信号源は、残留ハンドル磁気由来であり、この源のモデル化をここで図６及び図７を参照して説明する。
【００５１】
ハンドル内の残留磁気は、結果として、ドアと共に移動する双極子様に挙動する（１次まで）ことになり、したがってその双極子の角度はドアの角度に応じて変化する。角度が変化するばかりでなく、ハンドル端部におけるフェロガードセンサへの距離（ｒａｎｇｅ）も変化する。セットアップの平面図（図６）は、
【数１５】
2012522210.tif 000029
の関数として考えることができる２つのアクティブなベクトルｍ及びｒを示す。
【００５２】
（当初の）単純化のために、ポール１からドアハンドルまでの距離及びそれぞれの角度は、角度に応じて変化しないものと仮定される。この近似は、ドアからフェロガードポールが立っているところまでの距離が小さい場合には一般に有効である。必要であれば、ポール２に対して行われたのと同じ計算をポール１に対して行い、異なる関数の組を生成することができる。
【００５３】
ポール２（位置ベクトルｘ）からドアハンドルへのベクトルｒは、一般に、ベクトルｍの場合と同じように、角度に応じて大きく変化する。
【数１６】
2012522210.tif 000030
ここでｈはフェロガードポール内のセンサとハンドルとの間の高さの差である。ポール内には２つのセンサがあるので、ｈは２つのセンサの各々に対して異なることになるが、これについては１つの値をとる（ハンドルがセンサの高さの間の中間にあると仮定する）だけで十分であると思われる。
【００５４】
したがって、ハンドルの残留磁気に起因するセンサ２の磁界は、
【数１７】
2012522210.tif 000031
となる。
【００５５】
ここで、フェロガードのフラックスゲートセンサが方向ベクトルｕで磁界を測定すると仮定する。ドア内の双極子の角度に対応する値ｍ1、ｍ2及びｍ3が、３つの未知数である。干渉信号は、未知の重み付けを有する３つの関数
【数１８】
2012522210.tif 000032
2012522210.tif 000033
2012522210.tif 000034
の和として表すことが可能である。
【００５６】
ベクトルｕ及びｘ、並びにスカラーｈ及びｄが与えられているとして、これらを計算するための提案される方法は、最初に
【数１９】
2012522210.tif 000035
を計算し、次に最終的な関数を計算することである。
【００５７】
異なるｑ値に対するこの関数の組の例は図７に示され、ここでｕ＝（１，０，０）、ｄ＝１２５ｃｍ、ｘ＝（−１２５，−３６，１３０）ｃｍ、及びｈ＝１００ｃｍである。
【００５８】
上述の第３の干渉信号源は、誘導ハンドル磁気由来のものであり、この源のモデル化をここで図８を参照して説明する。
【００５９】
ドアハンドル内の誘導磁気は、双極子のアラインメント（ｍ）がドア角度に応じて変化しないことを除けば残留磁気と同様であり、これは恒久的に背景磁界に対してアラインメントされる。この結果として、前セクションにおける図と同じ図に適用される以下のベクトル方程式が得られる。
【数２０】
2012522210.tif 000036
この場合、ｍは
【数２１】
2012522210.tif 000037
の関数ではない。前セクションにおけるのと同じ双極子モデルを用いると、方向ベクトルｕに対してアラインメントされたフェロガードフラックスゲートは、３つの関数の和である干渉信号をピックアップする。これらの関数は
【数２２】
2012522210.tif 000038
2012522210.tif 000039
2012522210.tif 000040
である。
【００６０】
これらのモデルは図８にプロットされ、残留磁気モデルとの顕著な類似性を示す（ｒ-3項が関数の大部分を支配することが予期される）。しかしながら、特に第２の関数におけるピーク位置について、有意な差異を観察することができる。
【００６１】
ここで上述の図２のステップＳ３についてより詳細に言及すると、干渉信号をその他の信号から除去する単純なブロックベースの方法は、適応消去である。代数学的に、１＊ＴデータベクトルＳ及びｎ＊Ｔデータ行列Ｘは、それぞれ信号及びモデル化された干渉信号を含む。次に、クリーンにされた（ｃｌｅａｎｅｄ）信号Ｓ’は、
Ｓ’＝Ｓ−ρＸ
により計算され、ここで１＊ｎベクトルである消去係数ρは、
ρ＝ＳＸH（ＸＸH）-1
により計算される。
これは、Ｓ’が、この場合
【数２３】
2012522210.tif 000041
に従い、Ｘに対してゼロ相関を有することを意味する。
【００６２】
これは、モデル化された干渉信号をデータベクトルから除去するためのブロックベースの方法である。しかしながら、これを、種々の実時間法の性能の指標を与えるために用いることができる。幾つかの実時間法は、ブロックベースの方法と同じ処理を適用することを目的とし、
・ＬＭＳ（ゆっくり収束するが、非常に安定である）
・ＲＬＳ（速く収束するが、安定性に関して幾つかの問題点がある）
・ρを見出すためのブロックベースの方法と、最後のブロックから得られたρ値を用いてＳ’を見出すための実時間処理
を含む。
【００６３】
この最後の方法は、干渉消去係数のベクトルが著しく時間変動しないという条件で、典型的に用いられる方法である。
【００６４】
この処理を実際のシステムにおいて用いる場合、フィルタリングの影響を考慮することが重要である。多くの場合（後述するデータセットの処理の場合のように）、例えば高周波ノイズを除去するため、及び注目する信号が観察されるようにするために、有効なフィルタを適用することが必要とされる。このことは、消去処理において、
・モデル化された干渉信号は、データと同じフィルタに通される
・フィルタが安定する前に生成される大きめの値は処理を不正確に支配する傾向があるので、フィルタの立ち上がり時間は、ρの計算において無視される
という２つのやり方で、考慮に入れることができる。
【００６５】
上述の処理技術を、実験室環境で収集された種々のデータセットに適用することについてここで説明する（「実際の」環境も後で考察する）。このセットアップにおいて、実際の大きさのドアを構築し、２つのフェロガードポールをその一方の側から３６ｃｍのところに配置した。その他の処理上の疑問に答えることを可能にするために、他のフラックスゲートセンサを、ドアの周り、ドア上及び近くの環境内に配置した。この議論においては、フェロガードのフラックスゲート並びにドアに取り付けられた２つのフラックスゲート（ＦＧ１及びＦＧ４）のみを考慮する。セットアップは、図６の平面図に示される。
【００６６】
このセットアップを用いて幾つかの異なる実験を行い、以下の２つのデータセットを順番に考察する。
・データセット１：ドアハンドルは存在しないが、ドアに３ｍｍのアルミニウムシートが取り付けられたドアの運動（病院のセットアップにおける磁気遮蔽を表わす）
・データセット２：ドアハンドル及びアルミニウムシートの両方を有するドアの運動
【００６７】
まず、ドアにハンドルが取り付けられていない上記のデータセット１を参照すると、ドアの運動に伴って予期される唯一の干渉信号源は、渦電流である。したがって、最初に、このデータは、Ｉeddy_1からＩeddy_4のモデル化された干渉項のみを用いて処理された。
【００６８】
データセットは、約１０分間で構成され、５組のドア運動を有する。各組において、ドアは、一組のだんだん大きくなる角度のところまで開閉された。組の間の違いは、ドア運動の速度であった。渦電流は確かに干渉を生じさせ、干渉は、ドア運動が最速であったときに最大であった。結果は、データセット全体を用いて作成されたが、明白に表示する目的で、最速のドア運動区間のみを図９Ａから図９Ｃに示す。
【００６９】
図９Ａから図９Ｃは、データに対するモデルのフィッティングが非常に良好であり、フィッティングされた干渉信号が除去された後には残差信号はごくわずかしか残らないことを示す。アルゴリズムにより計算される（モデル化された干渉の正規化を考慮した）消去係数は、以下の表に示される通りであった。
【表１】
2012522210.tif 000042
【００７０】
以下の表は、ドア運動がないデータ区間と、ドア運動があるデータ区間における（データから推定される）電力を示す。これらから、干渉信号の電力の低減の推定値が計算される。これは、２５−３０ｄＢという非常に良好なレベルの低減が達成されたことを示唆する。下部センサにおいては、残った干渉信号がノイズの閾値より低いために、ＳＮＲ信号は計算できなかった。
【表２】
2012522210.tif 000043
【００７１】
最後に、図１０Ａから図１０Ｃは、渦電流により生じたものではない磁気異常（おそらくは実験室の外の道路を通った車）が存在するデータの別の区間を示す。これは、干渉の除去によっては変化しないまま残り、この技術が、意図している以上のものは消去しないことを例証する。
【００７２】
ここで上述のデータセット２を参照すると、このデータセットは、ドアハンドルが取り付けられているだけで、あとは前のセットと同様にして作成された。この場合も、処理はデータセット全体を用いて行われるが、明確にする目的で、グラフは、ドアの運動が最も速い区間のみを用いて示される。また、ポール１はヒンジ近くに配置されているためハンドルの影響を示さないので、ポール２上のセンサのみを考慮する。
【００７３】
まず、データは、渦電流項、並びにドアハンドルの残留磁気及び誘導磁気由来の単純な項（ｓｉｍｐｌｅ  ｔｅｒｍ）、すなわち
【数２４】
2012522210.tif 000044
を用いて処理される。得られた結果は、図１１Ａから図１１Ｄに示される。
【００７４】
これは、良好な消去が達成されたことを示す。渦電流の影響とドア運動の影響との規模の違いも明らかであり、ドア運動の影響の方が約５倍大きい。しかしながら、これがＭＲＩの続き部屋（ｓｕｉｔｅ）で用いられる場合には、背景磁界はおそらく１０倍強くなり、それゆえ渦電流及び誘導磁気がより顕著になる。
【００７５】
アルゴリズムにより計算される（モデル化された干渉の正規化を考慮した）消去係数は、以下の通りであった。
【表３】
2012522210.tif 000045
Ｉremanent_1及びＩinduced_1に大きい係数が割り当てられていることは、誘導及び残留の両方の影響が加わることを示唆する。
【００７６】
以下の表は、ドア運動がないデータ区間と、ドア運動があるデータ区間における（データから推定された）電力を示す。これらから、干渉信号の電力の低減の推定値が計算される。これは、２２ｄＢという非常に良好なレベルの低減が達成されたことを示唆する。
【表４】
2012522210.tif 000046
【００７７】
誘導及び残留の両方の影響を補償しなければならないことを確認するために、一方は渦電流及び単純な残留の項だけを用い、もう一方は過電流及び単純な誘導の項だけを用いる、２つのさらなる試行を実行した。結果を以下の表に示す。
【表５】
2012522210.tif 000047
このことは、このデータセットにおいては残留及び渦の干渉の影響のみが観測され、誘導の影響は無視できることを示唆する。誘導の影響を含めても、出力が著しく変化することはないが、このセットアップについては、
【数２５】
2012522210.tif 000048
であるため、ρ値を大きく変化させる。このことは、モデル依存行列（ＸＸＨ）-1が不良条件（条件数５＊１０7）であることを意味する。
【００７８】
ここで、「実際の」環境で収集された種々のデータセット、すなわち、稼働している病院において実際のＭＲＩ磁石の存在下で収集されたドア運動のデータセットに対して、上述の本発明の実施形態による処理技術を適用する。これは、ドア及び磁界の両方が、実験室で実現されたものよりも複雑であることを意味する。
【００７９】
セットアップの平面図が図１２に示される。図１２の図には、ドアの半径（ヒンジからハンドルまで１２０ｃｍ）及びハンドルの高さ（１００ｃｍ）は示されていない。
【００８０】
この状況におけるドア角度の推定は、実験室における推定ほど単純ではない。なぜなら、ドアに取り付けられた２つのフラックスゲート（ＦＧ１及びＦＧ４）は、均一な磁界を通って移動するわけではないためである。その代わり、力線は、ＭＲＩ磁石とドアとの相対的な位置に応じて湾曲する。これは、おそらくは位置毎に異なるであろう。
【００８１】
ドアに取り付けられたセンサが通過する磁界の変化は、それほど大きくない（少なくともこのデータにおいては）。このことにより、正確なドア角度推定器を作成する単純な方法を作り出すことが可能になる。この方法は、７つの異なる位置まで開かれたドアを用いた（一回限りの）較正結果の組を用いる。初期角度推定のための同じ測定が、第４象限逆正接関数（「ａｒｃｔａｎ２」により示される）を用いて計算される。
【数２６】
2012522210.tif 000049
【００８２】
統計的ノイズを除去するための短い（２秒間）平均化プロセスを用いて、８つのドア位置（閉鎖も含む）の各々について、これが計算される。したがって、８対の測定値の組が生成され
【数２７】
2012522210.tif 000050
ここで、φは測定された正しいドア角度であり、
【数２８】
2012522210.tif 000051
はＦＧ１及びＦＧ４から推定される。次に、これら８つの対を用いて三次スプライン補間関数
【数２９】
2012522210.tif 000052
を作成することができる。
【００８３】
このことは、設置手順の一部として行われるべきであるので、単純な設置手順を用いてモデルが作成された場合に、そのモデルがどれだけ有効かテストすることもなお有用である。
【００８４】
同じフィルタリング及びデータ処理を用いて、速いドア運動のデータセット由来の干渉信号を消去した。結果を図１３Ａから図１３Ｄに示す。これらは、渦電流の影響の顕著な増大を示しており、したがってモデル化の大部分は、双極子の影響よりむしろこれらを考慮に入れなければならない。しかしながら、双極子の影響は依然として有意であり、除外することはできない。
【００８５】
干渉レベルの低減を計算することを可能にするデータの「静かな」非信号区間は存在しないため、単純な性能基準を案出するのは非常に難しい。しかしながら、図１３Ａから図１３Ｄに示される結果は非常に有望であり、低レベルの背景ノイズ上に突出した干渉信号はほとんど存在しない。残っているごくわずかの干渉信号は、ドアの速度が急速に変化した（種々のグラフの最も上の区域内の短い縦線によりマークされているような、ドアが開き、最大角度に到達し、閉じる）時点であるように思われる。
【００８６】
処理前の信号電力は、上部センサ及び下部センサについて、１０．５８及び１１．６４である。処理後は、それぞれ０．０３０及び０．０２６まで減少し、これは非常に著しい減少である。
【００８７】
用いられる消去係数は、以下の表に示される。これらは、３つのタイプのすべての干渉信号が存在し、渦電流が支配的であることを示唆する。
【表６】
2012522210.tif 000053
（表続き）
2012522210.tif 000054
【００８８】
しかしながら、同じ処理を、残留モデルを用いずに又は誘導モデルを用いずに行った場合、それらの結果は、すべてのモデルを用いた場合の結果と区別ができない。このことは、このセットアップ（フェロガードポールは、ドアが閉められているときにドアから半メートルあまり離れている）においては、残留モデルと誘導モデルが非常に似ていることを示唆している。
【００８９】
提案されるアルゴリズムの実装に関して、さらなる詳細が提供される。実装は、いくらかの実時間処理を必要とする。しかしながら、干渉信号消去器と同様の方法で、重み計算器はブロックモードで稼働させることができるが、一方、信号消去器は実時間で稼働させなければならない。
【００９０】
実時間のドア運動消去に対して提案される手法は、図１４において単一のフェロガードセンサについて示されるように、以下の処理ブロックから成る。
・ドア角度推定器１２：これは、実時間で稼働し、その入力としてＦＧ１及びＦＧ４センサの出力を取得し、実時間ドア角度推定値を返す。
・共通モデル生成器１４：これは、実時間で稼働し、その実時間入力としてドア角度推定値及び対応するＦＧ４値を取得し、各センサに対して４つのモデル値を実時間で返す。
・センサ固有モデル生成器１６：これは、実時間で稼働し、その実時間の入力としてドア角度推定値を取得し、センサ位置、方位及びドアのサイズの測定値を要求し、各センサに対して５つのモデル値を実時間で返す。
・フィルタ（又は複数のフィルタ）１８：高周波ノイズ、帯域外信号及びＤＣドリフトを除去するように設計された高域通過フィルタ及び低域通過フィルタである。
・係数計算器２０：これは、フェロガードセンサからのデータのブロック及び対応するモデルデータを調べ、このブロックに対する消去係数を計算する。
・係数更新器２２：これは、相関係数ρの現在の推定値を保持し、これらの新たな値を受け取ったときに、何らかの方法によりこれらを更新する。
・干渉消去器２４：これは、フェロガードセンサ由来のデータ及び対応するモデルデータの個々の時間サンプルに対して実時間で動作し、モデルデータ掛けるρをセンサから差し引くことにより、消去を適用する。
【００９１】
一般に、ブロック１２は、図１のブロック２に対応すると考えることができ、ブロック１４及び１６はひとまとまりで図１のブロック４に対応すると考えることができ、ブロック１８、２０、２２及び２４はひとまとまりで図１のブロック６に対応すると考えることができる（ブロック１８は、フィルタのバンクから成り、そのうちの１つは各センサ信号を処理し、他のもの（１４ページで述べたようなマッチング特性を有する）は、干渉消去に用いられるコンピュータ計算された信号を処理するのに用いられ、したがって、ブロック１８の一部は、図１において図示されていない独立した「フィルタリング」ブロックに関連するものと考えることができる）。
【００９２】
ここで、上述のブロックの各々を順次説明する。
【００９３】
ドア角度推定器１２は、１つの実施形態において、三次スプラインモデルの設定を必要とする。ひとたびこのモデルが得られると、このブロックは、ＦＧ１及びＦＧ４の時間サンプルを取り込み、
【数３０】
2012522210.tif 000055
の値を（セクション３．１に従って）計算しさえすればよい。これは、直接計算によって行うこともでき、又は層化ルックアップ表により行うこともできる。この後者の選択肢は、推定値の精度を低下させることになるが、計算コストも削減することができる。しかしながら、このブロックは計算リソースを最も大量に使用するものではなさそうなので、前者の選択肢が好ましい。
【００９４】
ドア角度推定器１２は、入力として以下を有する。
・三次スプライン係数（４つ）（１回限り）
・ＦＧ１データ（ドアに対して平行にアラインメントされたフラックスゲート）−サンプル時間当たり１個の実サンプル。
・ＦＧ４データ（ドアに対して垂直にアラインメントされたフラックスゲート）−サンプル時間当たり１個の実サンプル。
【００９５】
ドア角度推定器１２は、出力として以下を有する。
・推定θ値−サンプル時間当たり１個の実サンプル。
【００９６】
共通モデル生成器１４は、時間サンプル毎にドア角度推定値及び対応するＦＧ４値を取り込み、４（５）個のデータモデル値を計算する。これらのモデルは、すべての異なるセンサに適用される。
【００９７】
共通モデル生成器１４について提案される処理は下記の通りである。
・背景：
【数３１】
2012522210.tif 000056
を計算する。
・渦モデル：
【数３２】
2012522210.tif 000057
を計算し、次いで
【数３３】
2012522210.tif 000058
、
2012522210.tif 000059
、
2012522210.tif 000060
及び
2012522210.tif 000061
を計算する。
【００９８】
共通モデル生成器１４は、入力として以下を有する。
・推定θ値−ドア角度推定器から、サンプル時間当たり１個の実サンプル。
・ＦＧ４データ（ドアに対して垂直にアラインメントされたフラックスゲート）−サンプル時間当たり１個の実サンプル。
【００９９】
共通モデル生成器１４は、出力として以下を有する。
・モデル化データ−サンプル時間当たり４（又は５）個の実サンプル。
【０１００】
センサ固有モデル生成器１６は、時間サンプル毎にドア角度推定値を用い、さらに、環境定数である、センサ位置（ｘ）、センサのアラインメント（ｕ）、ヒンジからハンドルまでのドア幅（ｄ）及びハンドルの高さ（ｈ）による初期化を必要とする。これらは、センサ毎に異なるため、処理は、センサ毎に別々に行う必要がある。これは、５つのデータモデルを計算する。
【０１０１】
センサ固有のモデル生成器１６について提案される処理は下記の通りである。
・背景：
【数３４】
2012522210.tif 000062
を計算し、次いで
【数３５】
2012522210.tif 000063
を計算し、それゆえ、
【数３６】
2012522210.tif 000064
を計算する。
・残留モデル：
【数３７】
2012522210.tif 000065
2012522210.tif 000066
及び
2012522210.tif 000067
を計算する。
・誘導モデル：
【数３８】
2012522210.tif 000068
及び
2012522210.tif 000069
を計算する。
【０１０２】
センサ固有モデル生成器１６は、有意に異なるデータ効果をもたらすことがある特定のドアの種類（例えば、ドア開放ピストンを有する自動ドア）に合わせて変更することができる。しかしながら、このブロック（及び前のブロック）が実時間データストリームを生成するように設計されている限り、同種設備の置換（ｌｉｋｅ−ｆｏｒ−ｌｉｋｅ  ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ）は、それほどの困難を伴わずに可能とされるべきである。
【０１０３】
センサ固有モデル生成器１６は、入力として以下を有する。
・このセンサに対する環境的測定値（１回限り）
・ｘ：ドアヒンジの下部に対するセンサの位置であり、３つの数（デカルト座標ｘ1、ｘ2及びｘ3）である。
・ｕ：センサアラインメントベクトルであり、３つの数（センサが指す方向のデカルト成分）である。これは、単位ノルムベクトルを形成する。
・ｄ：ドア幅。すべてのセンサに対して同一。
・ｈ：ハンドルの高さ。すべてのセンサに対して同一。
・推定θ値−ドア角度推定器から、サンプル時間当たり１個の実サンプル。
【０１０４】
センサ固有モデル生成器１６は、出力として以下を有する。
・モデル化データ−サンプル時間当たりの５個の実サンプル
【０１０５】
フィルタ１８をフェロガードセンサ出力とモデル出力とに適用することは、実時間で簡単に行うことができる。これにより、わずかな遅延がデータに加えられることに留意されたい（しかしこれは１秒の１／４よりも短いので、フェロガードの警報には悪影響を与えないはずである）。モデルに対して用いられるフィルタと同じフィルタを、センサ出力に対して用いるべきである。
【０１０６】
共通モデル生成器１４由来の４つのモデル化信号のフィルタリングは、一回だけ実行されればよいことに留意されたい（したがって、２つのモデル化されたデータストリームはフィルタ１８の後で合流する場合の方が多いので、図１４のブロック図は、２つのモデル化されたストリームがフィルタ１８の前で合流することを含意するものとして解釈されるべきではない。）また、フィルタ内でのデータストリーム間には一般に相互作用はないので、実際上、稼働する一組の並列のフィルタが存在し、１つは各センサ信号のためのフィルタであり、５つは各々のモデル固有モデル化データ信号のためのフィルタであり、４つは共通モデル化データ信号のためのフィルタであることにも留意されたい。
【０１０７】
フィルタ１８は、入力として以下を有する。
・共通モデル化データ−共通モデル生成器から、サンプル時間当たり４個の実サンプル
・センサ固有モデル化データ−センサ固有モデル生成器から、サンプル時間当たりセンサ毎に５個の実サンプル
・センサ信号−サンプル時間当たりセンサ毎に１個の実サンプル。
【０１０８】
フィルタ１８は、出力として以下を有する。
・上記のもののフィルタリングされたバージョン
【０１０９】
ここで、ブロックベースの係数計算器２０を参照すると、ブロックベースの方法をここで用いることにより、連続的なアルゴリズムは必要ない。その代わり、上で提示した計算を用いることができる。ブロックを形成するために、適切な数の時間サンプルが要求されなければならない。おおよそ２００と１０００との間が適切であろう（最小で１秒間から５秒間）。
【０１１０】
ブロックベースの係数計算器２０は、各センサ信号に対して独立した計算を実行するが、
【数３９】
2012522210.tif 000070
の計算の部分（渦−渦相関に対応するＸＸHの部分）は１回計算するだけでよいことに留意されたい。
【０１１１】
ブロックベースの係数計算器２０は、入力として以下を有する。
・フィルタリングされたモデル化データ−フィルタ１８から、サンプル時間当たり９個の実サンプル。
【０１１２】
ブロックベースの係数計算器２０は、出力として以下を有する。
・ブロック消去係数−ブロック時間当たり９個の実数値。
【０１１３】
係数更新器２２の主要部は、比較的簡単に実装されるはずである。単純な指数関数的加重和で十分であろう。
【数４０】
2012522210.tif 000071
ここで０．０１が、λの理にかなった値である。ρは極めて変動が少ないと考えられるので、０．００１を用いることがさらに理にかなっているであろう。
【０１１４】
係数更新器２２に対する付加的な条件は、これがスイッチオンをうまく処理しなければならないことである。最初のρベクトルを受け取ったときに、係数更新器は、これをρcurrentに等しく設定するか、又は（おそらくは）、これと、ブロックが最後に更新されたときからのρについてのメモリ格納ベクトルとの平均を取らなければならない。
【０１１５】
係数更新器２２は、使用すべきλの値を別のブロックから受け取ることが有利である可能性が（確実ではないが）ある（後述の適応コントローラに関する説明を参照のこと）。
【０１１６】
係数更新器２２は、入力として以下を有する。
・ブロック消去係数−ブロックベースの消去係数計算器から、ブロック時間当たり９個の実数値。
・適応係数−λ値であり、０．００１とするか又は入力とすることができる。
【０１１７】
係数更新器２２は、出力として以下を有する。
・消去係数−ブロック時間当たり９個の実数値。
【０１１８】
干渉消去器２４は、単純な実時間ブロックとすることができる。これは、センサ信号毎に、フィルタリングされたセンサ出力由来のタイムスタンプされた値ｓsensor（ｔ）、及びフィルタリングされたモデルデータ由来のタイムスタンプされた値x(t)を取り込む。これはさらに
、係数更新器２２由来の、このセンサに対するρの現在値
【数４１】
2012522210.tif 000072
も有する。これは、次に、
【数４２】
2012522210.tif 000073
を実行し、クリーンにされた信号出力ｓout（ｔ）を返す。
【０１１９】
干渉消去器２４は、入力として以下を有する。
・消去係数−係数更新器から、ブロック時間当たり一回更新された９個の実数値
・フィルタリングされたモデル化データ−フィルタから、サンプル時間当たりの９個の実サンプル
・フィルタリングされたセンサ信号−フィルタから、サンプル時間当たりの１個の実サンプル
【０１２０】
干渉消去器２４は、出力として以下を有する。
・クリーンにされたセンサデータ−サンプル時間当たりの１個の実数値。
【０１２１】
図１４のブロック図は、その全体として、装置に関連するアルゴリズムを示すが、処理の滑らかな稼働をサポートするために有利であり得る幾つかの他のモジュールがある。これらは、主としてシステムのセットアップに関係する。
・初期角度推定モデル：セットアップ時、システムは、
【数４３】
2012522210.tif 000074
（ｘ（ｔ）及びｙ（ｔ）はドアに取り付けられたセンサから得られる値である）についての値と、実際のドア開放角度との間の補間を計算する必要がある。これを行うための手順は上で概説した。スプライン係数は、電力の損失を通じて格納される（ｓｔｏｒｅｄ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ａ  ｌｏｓｓ  ｏｆ  ｐｏｗｅｒ）必要がある。
・環境測定値の入力：セットアップ時、各センサの位置及び方位をドアハンドルの高さ及びドア幅と共にシステムに入力する必要がある。これらは、電力の損失を通じて格納される必要がある。
・適応コントローラ：係数更新器における適応の率を制御するブロックを必要とする場合がある。これは、その入力としてドア角度推定器を用いる可能性が高く、そしておそらくは、後から信号の検出が生じたところの信号処理チェーンにおける入力である。出力は、そのブロックに対して係数更新器において用いられるλ値である。
【０１２２】
上記の実施形態は、ドアセンサ信号からドア角度を計算することを伴い、このドア角度が後続の計算に用いられるものとして説明されているが、後続の計算を、ドア角度自体に基づくものとせず、ドアのどこかの部分の（ｘ、ｙ）座標といった、ドア位置のその他の何らかの指標に基づくものとすることも可能であることが理解されるであろう。干渉信号消去器は、そのようないずれかの中間的なドアの位置又は角度の計算を必要とすることなく、ドアセンサ信号に直接作用することもできる。したがって、ドアの角度又はその他のドア位置のそういった指標を計算する中間的なステップが存在することは必須ではない。同様に、図１から図１４に示されるブロックは、概略的なものに過ぎず、実装は、図示された機能ブロックのうちのいずれかの２つ又はそれ以上を互いに組み合わせることもでき、又は代替的にこれらを分割することもできることが認識されるであろう。上述の特定のモデル方程式は例示に過ぎず、本発明の実施形態をそれらの特定の方程式を使用することに限定するものであると理解されるものではないことも認識されるであろう。
【０１２３】
上述のブロック又は構成要素の１つ又はそれ以上の動作は、デバイス又は装置上で動作するプログラムにより制御することができることが理解されるであろう。そのような動作プログラムは、コンピュータ可読媒体上に格納することもでき、又は、例えば、インターネットのウェブサイトから提供されるダウンロード可能なデータ信号のような信号として具体化することもできる。添付の特許請求の範囲は、動作プログラム自体をカバーするものとして、又はキャリア上の記録として、又は信号として、又は任意のその他の形態として解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１２４】
１：装置
【図１】
2012522210.tif 000092
【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】
2012522210.tif 000098
【図８】
2012522210.tif 000099
【図９Ａ】
2012522210.tif 000100
【図９Ｂ】
2012522210.tif 000101
【図９Ｃ】
2012522210.tif 000102
【図１０Ａ】
2012522210.tif 000103
【図１０Ｂ】
2012522210.tif 000104
【図１０Ｃ】
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【図１１Ａ】
2012522210.tif 000106
【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
2012522210.tif 000108
【図１１Ｄ】
2012522210.tif 000109
【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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