"被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置において、前記被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、前記被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから前記被検者の安否を監視することを特徴とする安否監視装置。前記被検者の前記体動数と前記呼吸数とに関する安否情報を出力する体動呼吸検出手段と、前記安否情報を入力して前記被験者の安否判定を行って安否パターンデータを出力する安否パターン判定部と、を有することを特徴とする請求項1に記載の安否監視装置。前記安否パターン判定部は、前記安否情報が複数の安否パターンに該当するか否かに応じて前記被験者の安否を判定し、前記安否の判定結果に応じた安否パターンデータを出力することを特徴とする請求項2に記載の安否監視装置。前記安否パターン判定部は、前記複数の安否パターンのそれぞれに前記被験者の緊急度に応じた安否ポイントを設定し、前記複数の安否パターンのいずれかに該当するときは否を表す判定としてそれぞれの安否パターンに設定された安否ポイントを付与し、所定期間に付与された前記安否ポイントを累積することにより安否レベルを判定し、前記安否レベルを前記安否パターンデータに組み込んで出力することを特徴とする請求項2または3に記載の安否監視装置。前記安否パターンデータを入力して通報データを出力する安否報知手段を有し、前記安否報知手段は、前記安否パターンデータを記憶するとともに安否パターン記憶データとして出力する記憶部と、前記安否パターン記憶データを入力として通報指示信号を出力する通報判断部と、前記通報指示信号を入力として前記通報データを出力する通信部と、を備えたことを特徴とする請求項2から4のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。前記マイクロ波ドップラセンサと前記体動呼吸検出手段とがセンサユニットとして形成され、前記安否パターン判定部と前記安否報知手段とが、前記センサユニットとは別体のサーバに備えられ、前記センサユニットと前記サーバとは、有線または無線の通信回線で結ばれていることを特徴とする請求項5に記載の安否監視装置。前記体動呼吸検出手段が出力する安否情報は、所定時間の前記体動数と前記呼吸数とに基づいて体動の状態と呼吸の状態とをそれぞれ区分した結果であることを特徴とする請求項2から6のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。前記センサユニットは、複数設置され各々のセンサユニットごとにセンサIDを有し、前記各センサユニットは、前記センサIDと前記安否情報とを含むデータを前記サーバに送信し、前記サーバは、受信したデータに含まれる前記センサIDに基づいて、被験者とセンサユニットの組み合わせを特定して、被験者ごとに前記安否パターン判定部により安否判定を行うことを特徴とする請求項6または7に記載の安否監視装置。前記複数のセンサユニットは互いに異なる場所に設置され、前記サーバは、前記複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力するデータマージ部を備え、前記安否パターン判定部は、前記データマージ部から出力された前記安否情報を入力して安否判定を行って前記安否パターンデータを出力することを特徴とする請求項6から8のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。前記安否報知手段は、前記安否パターンデータが否判定の場合に前記安否レベルを含む前記通報データを出力し、前記安否レベルに応じて前記通報データによる前記被験者へ安否確認の問い合わせの内容を異ならせることを特徴とする請求項5から9のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。前記マイクロ波を照射するマイクロ波発信器と、前記反射波を受信するマイクロ波受信器と、前記反射波に基づいてマイクロ波ドップラシフト信号を出力するマイクロ波復調器と、前記マイクロ波ドップラシフト信号を入力してマイクロ波デジタルデータを出力する信号処理部と、を備え、前記体動呼吸検出手段は、前記マイクロ波デジタルデータを入力して微分処理を行なって前記被検者の前記体動数を出力する体動計数部と、前記マイクロ波デジタルデータを入力してFFT処理を行なって前記被検者の前記呼吸数を出力する呼吸検出部と、を備え、前記体動計数部は、前記マイクロ波デジタルデータの時間変化率を算出してマイクロ波時間変化率データとして出力する時間微分回路と、前記マイクロ波時間変化率データと予め定められた値とを比較し前記予め定められた値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力する閾値比較回路と、前記有効体動信号の単位時間当たりの数を計数し前記体動数として出力する体動計数回路と、を備え、前記呼吸検出部は、前記マイクロ波デジタルデータをFFT変換し周波数分布データとして出力するFFT回路と、前記周波数分布データを入力して呼吸に係わる基本波データを出力する基本波検出回路と、前記基本波データの単位時間当りの数を計数し前記呼吸数として出力する呼吸計数回路と、を備えたことを特徴とする請求項2から11のいずれか1つに記載の安否監視装置。前記予め定められた値を変化させる体動閾値設定部を備え、前記閾値比較回路は、前記体動閾値設定部により変化された値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものであり、任意の値を設定可能の呼吸閾値設定部を備え、前記基本波検出回路は、前記FFT回路から出力された周波数分布データのうち、強度が前記呼吸閾値設定部により設定された前記任意の値を超える周波数分布データに基づいて前記基本波データを出力するものであることを特徴とする請求項11に記載の安否監視装置。前記体動閾値設定部および前記呼吸閾値設定部は、前記マイクロ波ドップラセンサが設置される条件に応じて異なる閾値を設定することを特徴とする請求項12に記載の安否監視装置。前記安否パターン判定部が前記安否レベルを判定する所定期間は1日であることを特徴とする請求項4に記載の安否監視装置。複数の安否パターンによる安否判定は、下記A~Eのいずれに該当するときは否を表す判定とし、いずれにも該当しないときに安を表す判定とすることを特徴とする請求項3から5、14のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。A体動異常が第1の時間以上継続するB呼吸異常が第2の時間継続するC体動有りが第3の時間以上継続するD体動無し及び呼吸正常又は異常が第4の時間以上継続する状態から体動無し及び呼吸未検出が第5の時間継続するE体動有りの後、第6の時間以内から第7の時間の間、体動無しと呼吸未検出とが連続する前記第1から第5及び第7の時間は、日中と就寝時間帯とで長さが異なることを特徴とする請求項15に記載の安否監視装置。前記安否報知手段は、通報データを出力する通信部と、前記通信部の通信機能を監視する通信監視部を備えたことを特徴とする請求項1から16のうちいずれか1項に記載の安否監視装置。特許文献1に示した従来技術は、住居内で人が移動する状態であればそれを検知することができるが、人の動きが少ないときに起こる容態の変化や、人の健康状態を検知することまではできない。すなわち、各部屋に設置した赤外線センサ201a~201cで人が発生する赤外線を検出して人の動きを類推するので、普通に生活している場合は生活状態を捉えることができるが、例えば、人が長時間テレビを見ていたり、本を読むなどして動きが少ないときに、容態が悪くなった場合や、就寝中に容態が悪くなった場合は、それを検知することができない。また、赤外線センサを用いているため、人の動作に現れないような人の健康状態の変化、例えば、呼吸が早まったり止まったりするような変化も検知できない。このように、特許文献1に示した従来技術では、人の移動や転倒のような大きな動作を伴う人の容態の変化しか検知できないという問題があり、人の健康状態の変化の初期によく起こるといわれる呼吸の変化などのわずかな体動が検知できないため、単独で生活を営む人、特に独居高齢者の生活状態を総合的に監視することが困難である。本発明の目的は上記課題を解決し、単なる体動検知では困難な、体動が殆ど発生しない場合でも適切な安否判定が可能であって、さらに人の健康状態の異常も検出することが可能な、単独で生活を営む人の身体状態を総合的に監視する上で最適な安否監視装置を提供することである。上記課題を解決するため本発明の安否監視装置は下記記載の構成を採用する。被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置において、被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから被検者の安否を監視することを特徴とする。このような構成とすれば、マイクロ波を照射し、その反射波には被検者の体動と呼吸に伴う筋肉の動きとに対応したドップラシフトが生じているので、これを用いて体動数と呼吸数とを検出すれば、安否監視が確実になる。被検者の体動数と呼吸数とに関する安否情報を出力する体動呼吸検出手段と、安否情報を入力して被験者の安否判定を行って安否パターンデータを出力する安否パターン判定部と、を有するものとしてもよい。このような構成とすれば、安否判定の結果が安否パターンデータというパターン化されたデータとして出力されるため、この安否パターンデータを利用してのその後の措置を、簡便に対応付けすることができる。安否パターン判定部は、安否情報が複数の安否パターンに該当するか否かに応じて被験者の安否を判定し、安否の判定結果に応じた安否パターンデータを出力するものとしてもよい。このような構成とすれば、安否情報が複数の安否パターンに該当する場合にあっては、これらを組み合わせることによって、被検者の安否を正確に判定することができる。安否パターン判定部は、複数の安否パターンのそれぞれに被験者の緊急度に応じた安否ポイントを設定し、複数の安否パターンのいずれかに該当するときは否を表す判定としてそれぞれの安否パターンに設定された安否ポイントを付与し、所定期間に付与された安否ポイントを累積することにより安否レベルを判定し、安否レベルを安否パターンデータに組み込んで出力するものとしてもよい。このような構成とすれば、安否ポイントが被検者の緊急度に応じて重み付けされたものとして設定され、この安否ポイントの累積によって規定される安否レベルも安否パターンデータに組み込まれるため、被検者の緊急度にも配慮した処理を行うことができる。安否パターンデータを入力して通報データを出力する安否報知手段を有し、安否報知手段は、安否パターンデータを記憶するとともに安否パターン記憶データとして出力する記憶部と、安否パターン記憶データを入力として通報指示信号を出力する通報判断部と、通報指示信号を入力として通報データを出力する通信部と、を備えた構成としてもよい。このような構成とすれば、安否パターンデータが通報データとして出力されるため、安否監視が確実になる。また、記憶した過去の安否パターンデータから、より正確な通報判断が行えるので、信頼性に富む安否監視装置を構成することができる。マイクロ波ドップラセンサと体動呼吸検出手段とがセンサユニットとして形成され、安否パターン判定部と安否報知手段とが、センサユニットとは別体のサーバに備えられ、センサユニットとサーバとは、有線または無線の通信回線で結ばれているものとしてもよい。このような構成とすれば、安否監視装置のうち個々の被検者の体動、呼吸を検出するという処理負荷が比較的小さい処理がセンサユニットで行われ、その他の処理負荷が比較的大きい処理が、センサユニットとは別体のサーバで行われるため、センサユニットは、処理負荷に応じて比較的小さいサイズで構成することができる。加えて、サーバでは、多数のデータを並列的あるいは一括的に処理することもできるため、単一のサーバに複数のセンサユニットを組み合わせた安否監視装置を構成することができる。体動呼吸検出手段が出力する安否情報は、所定時間の体動数と呼吸数とに基づいて体動の状態と呼吸の状態とをそれぞれ区分した結果としてもよい。このような構成とすれば、区分で規定される状態としてデータ化することができるため、単なる数値体動数や呼吸数とは異なり安否を直感的に把握し易いものとすることができる。センサユニットは、複数設置され各々のセンサユニットごとにセンサIDidentification:以下、ID番号とも称する。を有し、各センサユニットは、センサIDと安否情報とを含むデータをサーバユニットに送信し、サーバは、受信したデータに含まれるセンサIDに基づいて、被験者とセンサユニットの組み合わせを特定して、被験者ごとに安否パターン判定部により安否判定を行うものとしてもよい。このような構成とすれば、複数のセンサユニットからそれぞれ送信されたデータを一つのサーバで処理するに際して、各センサユニットから送信されたデータに、これら各センサユニットを特定するID番号が含まれていることで、個々のセンサユニットと個々のデータとの対応付けを把握することができ、また、個々のセンサユニットが安否監視の対象としている被検者は予め規定されているため、センサユニットのIDと被検者のIDとを対応づけてサーバの記憶部等に記憶させておくことにより、サーバに入力されたデータセンサユニットのIDを含むに基づいて記憶部を参照することで、データと被検者とを対応づけることができる。複数のセンサユニットは互いに異なる場所に設置され、サーバは、複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力するデータマージ部を備え、安否パターン判定部は、データマージ部から出力された安否情報を入力して安否判定を行って安否パターンデータを出力するものとしてもよい。一人の被験者が複数の場所を移動することを前提として複数の場所にセンサユニットが設置されている安否監視装置では、単一のセンサユニットからのデータのみに基づいて適切な安否判定を行うのは困難であるところ、上述の構成によれば、データマージ部が複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力し、安否パターン判定部は、データマージ部から出力された安否情報複数のセンサユニットからのデータを組み合わせて得られた安否情報を入力して安否判定を行って安否パターンデータを出力するため、適切な安否パターンデータを得ることができる。安否報知手段は、安否パターンデータが否判定の場合に安否レベルを含む通報データを出力し、安否レベルに応じて通報データによる被験者へ安否確認の問い合わせの内容を異ならせるものとしてもよい。このような構成とすれば、安否レベルに応じて適切な問い合わせ内容を設定することができる。マイクロ波を照射するマイクロ波発信器と、反射波を受信するマイクロ波受信器と、反射波に基づいてマイクロ波ドップラシフト信号を出力するマイクロ波復調器と、マイクロ波ドップラシフト信号を入力してマイクロ波デジタルデータを出力する信号処理部と、を備え、体動呼吸検出手段は、マイクロ波デジタルデータを入力して微分処理を行なって被検者の体動数を出力する体動計数部と、マイクロ波デジタルデータを入力してFFT処理を行なって被検者の呼吸数を出力する呼吸検出部と、を備え、体動計数部は、マイクロ波デジタルデータの時間変化率を算出してマイクロ波時間変化率データとして出力する時間微分回路と、マイクロ波時間変化率データと予め定められた値とを比較し予め定められた値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力する閾値比較回路と、有効体動信号の単位時間当たりの数を計数し体動数として出力する体動計数回路と、を備え、呼吸検出部は、マイクロ波デジタルデータをFFT変換し周波数分布データとして出力するFFT回路と、周波数分布データを入力して呼吸に係わる基本波データを出力する基本波検出回路と、基本波データの単位時間当りの数を計数し呼吸数として出力する呼吸計数回路と、を備えたものとしてもよい。このような構成とすれば、マイクロ波ドップラセンサに基づく安否情報が検出され、安否情報から安否状態を示す安否パターンが出力され、異常の場合は通報データとして報知されるので安否監視が確実になる。また、反射波を微分処理し、振幅の変化を演算して体動数を算出し、反射波をFFT処理し、所定の周波数成分の大きさの変化を演算して呼吸数を算出しているため、周波数が異なる体動と呼吸とを精度良く峻別して、より確実に安否監視ができる。しかも、安否情報が体動数と呼吸数で構成され、体動数と呼吸数によって安否パターンが監視されるので、人の動きに加えてその人の健康状態の異常も監視することができる。さらに、閾値比較によりノイズ成分が誤検出されるのを防止することができる。予め定められた値を変化させる体動閾値設定部を備え、閾値比較回路は、体動閾値設定部により変化された値を超えるマイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものであり、任意の値を設定可能の呼吸閾値設定部を備え、基本波検出回路は、FFT回路から出力された周波数分布データのうち、強度が呼吸閾値設定部により設定された任意の値を超える周波数分布データに基づいて基本波データを出力するものとしてもよい。このような構成とすれば、体動閾値設定部や呼吸閾値設定部で設定される閾値を調整することで、個々のセンサユニットが本来の監視対象者以外の他の被検者から検出された体動や呼吸による信号をノイズとして除去することができる。したがって、被検者の安否状態の検出精度が低下するのを防止乃至抑制することができる。体動閾値設定部および呼吸閾値設定部は、マイクロ波ドップラセンサが設置される条件に応じて異なる閾値を設定するものとしてもよい。このような構成とすれば、マイクロ波ドップラセンサが設置される条件例えば、その設置環境、すなわち、設置場所の空間の広さや、被検者の密集度合い等に応じた閾値を設定することができるため、その条件に適した感度でデータを取得することができる。すなわち、マイクロ波時間変化率データとの比較対照される予め定められた値閾値を、体動閾値設定部で変化させることにより、体動計数に関する検出感度の調整を行うことができる。したがって、検出感度を下げる閾値を大きくし、または閾値の幅を広くした場合ことで、安否監視装置による監視対象である被検者以外からの反射波被検者以外の被検体が被検者の近くに居た場合等によるノイズ被検者以外の被検体からの反射波を低減し、検出感度を上げる閾値を小さくし、または閾値の幅を狭くした場合ことで、マイクロ波受信器から被検者までの距離が遠い場合の検出漏れを防ぐことができる。また、呼吸閾値設定部により、基本波データの強度の値と比較対照される任意の値を設定可能であり基本波データを検出するための周波数分布データの検出感度の調整を行うことができる。したがって、検出感度を下げる閾値を大きくした場合ことで、安否監視装置による監視対象である被検者以外からの反射波被検者以外の被検体が被検者の近くに居た場合等によるノイズ被検者以外の被検体からの反射波を低減し、検出感度を上げる閾値を小さくした場合ことで、マイクロ波受信器から被検者までの距離が遠い場合の検出漏れを防ぐことができる。安否パターン判定部が安否レベルを判定する所定期間を1日としてもよい。このような構成とすれば、安否レベルについては安否ポイントの積算によって規定されるところ、通常は1日分の積算によって判定することで適切な対応をとることができる。複数の安否パターンによる安否判定は、下記A~Eのいずれに該当するときは否を表す判定とし、いずれにも該当しないときに安を表す判定とするものとしてもよい。A体動異常が第1の時間以上継続するB呼吸異常が第2の時間継続するC体動有りが第3の時間以上継続するD体動無し及び呼吸正常又は異常が第4の時間以上継続する状態から体動無し及び呼吸未検出が第5の時間継続するE体動有りの後、第6の時間以内から第7の時間の間、体動無しと呼吸未検出とが連続するこのような構成とすれば、安否パターンとして、被検者の一般的な行動パターン健常者の行動パターン:安否の安を表すパターンであるか、異常な行動パターン安否の否を表すパターンであるかを簡単に判定することができる。第1から第5及び第7の時間は、日中と就寝時間帯とで長さが異なるものとしてもよい。就寝時間帯被検者は就寝状態における体動および呼吸は、日中すなわち非就寝時間帯被検者は覚醒状態における体動および呼吸とは異なる時間間隔で行われることが一般的であるため、このように第1から第5及び第7の時間を、日中と就寝時間帯とで長さが異なるものとして設定することにより、被検者の安否パターンデータの精度を日中と就寝時間帯とでそれぞれ向上させることができる。安否報知手段は、通報データを出力する通信部と、通信部の通信機能を監視する通信監視部を備えたものとしてもよい。このような構成とすれば、最も重要な通信機能が正常か否か監視されるので、信頼性に富む安否監視装置を構成することができる。本発明によれば、体動数と呼吸数とを用いて安否監視ができるので、精度の高い安否監視が可能となる。また、単独で生活を営む人や独居高齢者に対し、単なる体動検知では困難な、体動が殆ど発生しないときに起こる容態の変化をも検知することができる。さらに人の健康状態の異常も検出可能であり、検出確度が高く、誤認の少ない安否監視装置を提供することが可能となる。本発明の安否監視装置は、マイクロ波を照射しその反射波を検出するマイクロ波ドップラセンサを用いている。マイクロ波ドップラセンサからの信号は、体動検出部と呼吸検出部とに入力されて信号処理される。体動を検出する体動計数部では、信号を微分処理したあと体動数を計測する。呼吸を検出する呼吸検出部では、信号をFFTFastFourierTransform:高速フーリエ変換、以下FFTと略記する。処理したあと呼吸数を計測する。このように、体動検出と呼吸検出とで異なる信号処理を行なうことで、正しく双方を検出できるのである。人の身体の動き体動数と呼吸動作呼吸数とを検出したあと、体動数と呼吸数との2つの情報を組み合わせ、安否パターンを構成し、この安否パターンから安否状態を判定する。そして、異常の場合には通信手段によって外部に発信するものである。第1の実施形態は、上述の構成を有している。第2の実施形態は、さらに通信の機能が正常であることを監視する通信監視部を加えた構成である。以下、各実施形態を図面を用いて説明する。説明にあって用いる図面には同一の構成には同一の番号を付与している。説明においては、使用する図を提示して説明するものであるが、すでに説明を終えた図面があるときはそれも適宜参照していただきたい。以下、図1から図9を用いて本発明の安否監視装置の第1の実施形態を詳述する。[本発明の原理的説明:図8、図9]初めに、図8と図9とを用いて安否監視装置に搭載されているマイクロ波ドップラセンサによる信号検出の原理を説明する。図8は、マイクロ波ドップラセンサと被検者とを示す模式的な図である。図9は、マイクロ波ドップラセンサで検出される信号波形を説明するための波形図である。図8において、31はマイクロ波発信器、32はマイクロ波受信器、33はマイクロ波復調器である。これらでマイクロ波ドップラセンサ3を構成している。10は被験者、10aは呼吸筋である。呼吸筋10aは、呼吸を行うときに胸郭の拡大、収縮を行う筋肉の総称である。例えば、横隔膜、内肋間筋、外肋間筋、胸鎖乳突筋、前斜角筋、中斜角筋、後斜角筋、腹直筋、内腹斜筋、外腹斜筋、腹横筋などがある。マイクロ波ドップラセンサは、一般的なマイクロ波ドップラセンサを用いることができる。マイクロ波ドップラセンサには、その出力信号がアナログ信号のものとデジタル信号のものとがあるが、本実施形態では、図8に示すように、マイクロ波復調器33からの信号はアナログ信号であり、マイクロ波ドップラセンサ3にはアナログ信号をデジタル信号に変換するAD変換器を搭載していない例で説明をする。マイクロ波発信器31は、約2.5GHzのマイクロ波Mを被験者10に発射すると共に、マイクロ波電気信号Emeを出力する。マイクロ波発信器31から発射されたマイクロ波Mは、一部が被検者10の体表で反射され、一部が被検者10の内部に入り、呼吸筋10aで反射して再び被検者10を経由してマイクロ波受信器32で受信される。マイクロ波受信器32は、マイクロ波Mを受信すると共に、マイクロ波電気信号Emrを出力する。マイクロ波復調器33は、マイクロ波電気信号Emeと受信マイクロ波電気信号Emrとから、マイクロ波ドップラシフト信号Maを出力する。受信マイクロ波信号Emrには被検者10の体動と呼吸筋10aの動きとに対応したドップラシフトが生じているので、マイクロ波ドップラシフト信号Maは、被検者10の体動と呼吸筋10aの動きとに対応した信号となる。本発明の特徴は、このマイクロ波ドップラシフト信号Maを解析して、体動を検出するアルゴリズムと呼吸を検出するアルゴリズムとの異なるアルゴリズムを用いて、体動と呼吸との組み合わせパターン安否パターンから、被験者の安否を監視するのである。図9aは、マイクロ波ドップラセンサ3と被検者10との距離が比較的近い場合例えば、2mのマイクロ波ドップラシフト信号Maの時間的変化を示し、図9bは、その距離が比較的遠い場合例えば、5mのマイクロ波ドップラシフト信号Maの時間的変化を示すものである。距離の違いは波形の振幅の強弱となって現れるが、波形の変化の傾向には違いがない。図9に示す区間A~Eは、被験者10の呼吸の状態を示すものである。区間Aは、被検者10が安静呼吸をしている場合である。低周期のマイクロ波ドップラシフト信号Maが観測されている様子を示している。区間Bは、速い呼吸をしている場合である。やや早い周期のマイクロ波ドップラシフト信号Maが観測されている。区間Cは、被験者10が呼吸を止めている場合である。平坦なマイクロ波ドップラシフト信号Maが観測されている。区間Dは、呼吸を止めていた状態から再び呼吸を始めた後に安静呼吸に戻る場合を示している。区間Aと同じく低周期のマイクロ波ドップラシフト信号Maが観測されている。区間Eは、呼吸中に体動が加えた場合である。例えば、体を動かした場合である。すると、低周期成分にランダム成分が加わったマイクロ波ドップラシフト信号Maが観測される。図9に示す例は、安静呼吸をしている状態から呼吸が早くなり、一旦呼吸が止まり、その後呼吸が再開され、体を動かした場合を模式的に示すものである。これは、所定の時間内に、被験者の体に呼吸が変化するような状況が発生した場合を示しており、本発明の安否監視装置がマイクロ波ドップラセンサを用いているからこそ、呼吸をも検出できた状況である。[安否監視装置の構成説明:図1、図2]次に、図1と図2とを用いて安否監視装置の構成を説明する。初めに、図1を用いて安否監視装置1の概念的な構成を説明する。図1は、安否監視装置1のブロック図であり、安否監視装置1は、マイクロ波ドップラセンサ3と、信号処理部4と体動呼吸検出手段5と安否パターン判定部6と安否報知手段7と報知手段8と計時部9とを備えた存在判別手段2とから構成される。マイクロ波ドップラセンサ3は被検者10にマイクロ波Mを発信し、反射してきたマイクロ波Mから、被検者10の身体の動きや呼吸動作を反映するマイクロ波ドップラシフト信号Maを出力する。存在判別手段2の信号処理部4は、マイクロ波ドップラシフト信号Maをデータ処理に適した信号に変えマイクロ波デジタルデータMdとして出力する。体動呼吸検出手段5は、このマイクロ波デジタルデータMdに基づき被検者10の安否情報Siを出力する。安否パターン判定部6は、安否情報Siに基づき安否の状態を判別して安否パターンデータAsを出力する。安否報知手段7は、安否パターンデータAsに基づき安否が異常の場合に外部に報知するものであって、通報データNを出力する。報知手段8は、安否パターンデータAsの内容に応じて視覚的あるいは音響的手段で被検者10に問い合わせを行ない、その結果を通話データCmとして安否パターン判定部6に出力する。また、安否監視装置1の動作が異常な場合にアラーム信号を発する。計時部9は、存在判別手段2の各要素に、第1計時信号T1と第2計時信号T2および第3計時信号T3からなる基準信号を供給する。第1計時信号T1は、後述する信号処理部4の内部のAD変換回路のサンプリング時間を決めるための時刻情報を有している。例えば、周期を10msecとしたパルス信号である。第2計時信号T2は、体動呼吸検出手段5の動作を制御する時刻情報を有している。例えば、パルス周期を5~30secのパルス信号である。第3計時信号T3は、日付や時間などの情報を有する時刻情報である。次に図2を用いて存在判別手段2の構成を更に詳細に説明する。図2は、図1に示した安否監視装置1の各要素の構成を更に分解した詳細の機能ブロック図である。信号処理部4は、帯域制限回路41とAD変換回路42とから構成される。帯域制限回路41は、マイクロ波ドップラシフト信号Maを入力してマイクロ波ドップラシフト信号Maのうちの不要な周波数帯域の成分を除去し、マイクロ波帯域制限信号Msとして出力する。AD変換回路42は、マイクロ波帯域制限信号Msを入力して、第1計時信号T1によるサンプリングレート10msecにてアナログ信号であるマイクロ波ドップラシフト信号Maをデジタル信号であるマイクロ波デジタルデータMdに変換して出力する。体動呼吸検出手段5が出力する安否情報Siは、体動数Tdと呼吸数Rrを含んでいる。この体動数Tdを出力するのは体動計数部51であり、呼吸数Rrを出力するのは呼吸検出部52である。体動計数部51は、マイクロ波デジタルデータMdを入力してマイクロ波時間変化率データDdを出力する時間微分回路511と、マイクロ波時間変化率データDdを入力して有効体動信号Cdを出力する閾値比較回路512と、有効体動信号Cdを入力して体動数Tdを出力する体動計数回路513とから構成される。呼吸検出部52は、マイクロ波デジタルデータMdを入力して周波数分布データFsを出力するFFT回路521と、周波数分布データFsを入力して基本波データRfを出力する基本波検出回路522と、基本波データRfを入力して呼吸数Rrを出力する呼吸計数回路523とから構成される。安否パターン判定部6は、体動数Tdと呼吸数Rrとからなる安否情報Siと、後述する報知手段8からを入力される通話データCmと、から安否パターンデータAsを出力する。安否報知手段7は、安否パターンデータAsを記憶し安否パターン記憶データSdを出力する記憶部71と、安否パターン記憶データSdに基づき通報指示信号Edを出力する通報判断部72と、通報指示信号Edに基づき通報データNを発信する通信部73とから構成される。報知手段8は、安否パターン判定部6から出力される安否パターンデータAsの内容に応じて、どうしましたかなどのように、後述する表示器や通話装置を通じて文字表示や音声で被検者10に問い合わせを行ない、その結果を通話データCmとして安否パターン判定部6に出力する。また、安否報知手段7から通報データNが出力されたとき、その内容を被検者10や、被検者10の関係者に知らせる機能も有している。計時部9は、第1計時信号T1、第2計時信号T2、第3計時信号T3を出力しているが、図示はしないが、例えば、水晶振動子などを用いて所定の周波数のクロック信号を出力する源振クロック部、そのクロック信号を分周して所定の分周信号を生成する分周回路部、その分周信号から時刻情報を生成する時刻生成部などで構成することができる。これらの構成は知られている時計回路で広く知られているものであるから、詳細な説明は省略する。[体動呼吸検出手段の動作説明:図2~図4]次に図2~図4を用いて本発明の安否監視装置の第1の実施形態の動作を説明する。まず、体動呼吸検出手段5の動作を説明する。図3及び図4は、図2に示す体動呼吸検出手段5の動作を説明する波形図であって、横軸は時間で縦軸は振幅を示している。まず、体動計数部51の動作を説明する。図3aは、体動呼吸検出手段5の時間微分回路511に入力されるマイクロ波デジタルデータMdと、時間微分回路511によって時間微分されたマイクロ波時間変化率データDdを示すものである。図3bは、有効体動信号Cdと体動計数回路513によって出力される体動数Tdの関係を示すものである。図3aに示すように、入力したマイクロ波デジタルデータMdを時間微分回路511にて時間で微分すると、信号の時間変化率が現れるから、マイクロ波時間変化率データDdは、0ゼロを中心にして、ある振幅範囲を増減するような波形となる。マイクロ波時間変化率データDdは、閾値比較回路512によって予め定められた値、すなわち図3aに示す、閾値、-閾値で表す2つの閾値と比較され、予め定められた閾値、-閾値より大きいマイクロ波時間変化率データDdが、有効体動信号Cdとして閾値比較回路512より出力される。なお、この閾値及び-閾値は、実験などにより予め設定しておく。体動計数回路513は、有効体動信号Cdと第2計時信号T2とから単位時間当りの体を動かした数である体動数Tdが出力される。第2計時信号T2は、パルス周期を5~30secのパルス信号であり、例えば、30secを単位時間とする。図3bに示す例では、この30sec第2計時信号T2という時間当たりの体動数は、9である。次に、呼吸検出部52について説明する。図4a及び図4bは、マイクロ波デジタルデータMdと、マイクロ波デジタルデータMdに基づきFFT回路521が出力する周波数分布データFsと、を並べて示したものである。マイクロ波デジタルデータMdを示す図にあっては、横軸を時間とし、縦軸を信号の振幅としており、周波数分布データFs示す図にあっては、横軸を周波数とし、縦軸を信号の強度として表したものである。そして、図4aは被検者10の体動がない場合で、図4bは体動がある場合を示している。FFT回路521は、第2計時信号T2に基づきマイクロ波デジタルデータMdを所定時間蓄積しFFT処理を行なう。このFFT処理は、入力信号を高速フーリエ変換処理を行なうものである。すなわち、蓄積したマイクロ波デジタルデータMdをフーリエ変換し、個々の信号成分に分解した後、各成分を周波数スペクトラム上に表す処理を行い、周波数分布データFsとして基本波検出回路522に出力する。マイクロ波デジタルデータMdを所定時間蓄積する第2計時信号T2は、この場合、例えば、例えば、30secである。呼吸波形は単純な正弦波ではなく、個人固有の高調波を含み、さらに体動が含まれると波形毎の検出が実質不可能になる。そこでこのように、実波形を一定時間まとめてFFT処理を行ない、周波数毎のフーリエスペクトルに分解して検出する方式を採用した。基本波検出回路522は、入力された周波数分布データFsから基本波データRfを出力するのであるが、図4に示すように、周波数分布データFsのうち、呼吸に係る所定の範囲の周波数分布を選び、その中から最も強度ピークの高いpを含む周波数成分を基本波データRfとして呼吸計数回路523に出力する。すなわち、基本波検出回路522は、周波数分布データFsを、図4a及び図4bに示す、区間Rとして示す範囲の周波数分布を呼吸に係わる成分として抽出する。この区間Rを決める2つの周波数R1及びR2は、例えば、0.2Hzから0.5Hzの区間である。なお、周波数R1及びR2は、実験などを行い、呼吸に関わる周波数分布を捉えることができる範囲を選定する。生体反応は正規分布性を持つので、区間Rのうち、周波数R1側から準次成分を読み出す。そして、最もピークの高いpを選択すれば、それが呼吸の基本波であると予測できるのである。しかしこのとき、単発の成分で最もピークの高いものを単に選ぶのではなく、2回連続で上昇傾向にあり、かつ、ノイズと識別するため特定の閾値以上の条件を満たすものをpとして選択すれば、より確度の高い基本波データRfとすることができるので好ましい。図4bは、体動がある場合を示しているので、その波形には呼吸に係る周波数分布の他に体動に係る周波数分布も含まれている。区間Tとして示す範囲の周波数分布を体動に係わる成分であるとする。この区間Tを決める2つの周波数R3及びR4は、例えば、0.5Hzから5.0Hzの区間である。この区間Tは、体動に係わる周波数成分なので基本波データRfから除かれる。なお、周波数R3及びR4も、実験などを行い、体動に関わる周波数分布を捉えることができる範囲を選定する。大切なことは、区間Tは、呼吸の周波数範囲よりも大きければよい。この例では、区間Tを決める周波数R3は周波数R2よりも高ければよい。体動には明確な周期性がないので、FFT処理した周波数分布データFsには明確な周波数成分としては現れない。そこで、本発明では、区間Tとして体動の周波数範囲を規定することで、呼吸とは異なる成分を除外している。呼吸計数回路523は、入力された基本波データRfから呼吸数Rrを算出する。すなわち、基本波データRfを60倍することで、単位時間すなわち1分間当りの呼吸の数である呼吸数Rrを算出する。[安否パターン判定部の動作説明1]次に、体動と呼吸とで安否を判断する安否パターン判定部6の動作を説明する。まず、体動数Tdや呼吸数Rrの判断基準は、以下に示す例を用いることができる。体動数Tdは、以下のとおりである。体動数Td<=10:体動無し体動数Td>10:体動有り体動数Td>500:体動異常呼吸数Rrは、以下のとおりである。区間Rで基本波データRfが検出される:呼吸正常周波数R2以上で基本波データRfが検出される:呼吸異常基本波データRfが検出されない:呼吸未検出なお、これらの体動数と呼吸数による体動と呼吸の状態の区分は、体動検出手段5で行ってもよく、その場合安否パターン判定部6は、体動数と呼吸数の区分結果に基づいて以下に説明する安否判定を行う。安否パターン判定部6は、安否の検出には、下記に示す複数の条件、つまり、安否パターンを用いて被験者の安否を判断し、安否パターンデータAsを作成する。安否パターンは、A~Eの5つ条件を例示した。なお、被験者に異常がないと判定した状態を安判定、被験者に異常があると判定した状態を否判定と呼称する。[パターンA]体動異常が、時間t1の間続いたら否判定とする。時間t1は、例えば、日中では10分間、就寝時間帯夜間では5分間である。上記のパターンAは、高齢者などは、通常、室内で一定時間激しい運動をし続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間t1を選定した。[パターンB]呼吸異常が、時間t2の間続いたら否判定とする。時間t2は、例えば、日中では10分間、就寝時間帯では3分間である。上記のパターンBは、高齢者などは、通常、室内で一定時間早い呼吸を続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間t2を選定した。[パターンC]体動有りが、時間t3の間続いたら否判定とする。時間t3は、例えば、日中では60分間、就寝時間帯では10分間である。上記のパターンCは、高齢者などは、通常、室内で一定時間身体を動かし続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間t3を選定した。[パターンD]体動無し及び呼吸正常又は異常が、時間t4以上時間t2未満続いている状態から体動無し及び呼吸未検出が、時間t5の間続いたら否判定とする。時間t4は、例えば、日中では5分間、就寝時間帯では3分間である。時間t5は、例えば、日中では5分間、就寝時間帯では3分間である。上記のパターンDは、被験者が外出したとすれば、室外へ移動するため呼吸未検出になる直前に必ず一時的な体動有り又は体動異常を伴う。体動無し状態からいきなり呼吸が無くなることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間t4と時間t5とを選定した。[パターンE]体動有りの後、時間t6以内から、時間t7の間連続して体動無しと呼吸未検出とが続いたら否判定とする。時間t6は、例えば、日中では2分間、就寝時間帯では2分間である。時間t7は、例えば、日中では60分間、就寝時間帯では20分間である。上記のパターンEは、被験者が体動有り又は体動異常と判定された後、一定時間以上、体動も呼吸も検出されない状態は、室外への外出も考えられる。一定時間内に体動又は呼吸が戻らなければ異常と判断する。呼吸はフーリエ変換した周波数成分で検出する。体動は微分波形で検出する。このため、呼吸は体動に比べノイズの影響で誤検出することがないとは言えない。したがって、体動と呼吸との連続未検出は体動を優先して、体動が連続して発生していない状態で、単発で呼吸が検出されるケースは誤検出と見なし無効と考える。上述の安否パターンは、被験者に異常があると判定した状態である否判定を定義するものであるが、当然どれにも当てはまらなければ被験者には異常がなく、安判定となる。安否パターン判定部6は、以上のような安否パターンA~Eを用いて、所定のタイミングごとに安否を判定する。例えば、30secごとである。このタイミングは、上述の安否パターンに用いる日中や就寝時間帯夜間という時間と共に、図2に示す第3計時信号T3を用いる。この第3計時信号T3は、すでに説明したように、日付や時間などの情報を有している。以上説明した安否パターンA~Eは、安否パターン判定部6の内部に図示しない記憶部を設けており、それに記憶している。この安否パターンは、すでに説明した例以外にも、被検者の特性や行動パターンによって様々な判断基準を選ぶことができる。また、他にいくつかの安否パターンを用意しておき、状況に応じて使い分けをすることも可能である。[安否パターン判定部の動作説明2:図5]次に、図5を用いて安否パターン判定部6の別の動作を説明する。この動作は、安否パターンの緊急性、生死重要度が異なるため、各パターンに応じた安否ポイントを予め設定し、1日の安否ポイントの合計を安否レベルとして出力するという動作である。図5aは複数の安否パターンと、各パターンのポイント数とを表に表したものであって、用いる安否パターンは、すでに説明した安否パターンA~Eを用いる例である。また、図5bは緊急性を表す安否レベルと、1日の安否ポイントの累計と、それに対する管理者の対応とを表に表したものである。安否パターンA~Eに対して、緊急程度に比例して安否ポイントを付与する。安否パターンAには安否ポイント3が、安否パターンBには安否ポイント2が、安否パターンCには安否ポイント1が、安否パターンDには安否ポイント10が、安否パターンEには安否ポイント5が各々付与されている。安否ポイントは、生死重要度により決めている。例えば、パターンCは、安否ポイントが1であり、パターンAは3である。パターンCは、上述の通り、体動有りが、時間t3の間続いたら否判定とする。時間t3の例は、日中で60分間、就寝時間帯で10分間である。日中を例にすると、少なくとも60分間は体動有りの状態が検出されている。一方、パターンAは、体動有りよりも激しい体動異常が、時間t1例えば、日中では10分間、就寝時間帯では5分間続く場合である。そうすると、パターンCはパターンAに比べて激しい体動状態ではないため、被験者が生死に直面しているかどうかという点で見れば、パターンCは、被験者が生きているつまり、死に直面していない可能性が高いと考えることができる。このような判断により、各安否パターンごとに生死重要度という重み付けを行なうのである。各安否パターンに応じて予め安否ポイントを設定するが、1日の安否ポイントの累計値によって決める安否レベルは、例えば、低,中,高の3段階を設定する。安否ポイントの累計値が、1~3ならば安否レベルを低とし、安否ポイントの累計値が、4~9であれば安否レベルを中とし、安否ポイントの累計値が、10以上ならば安否レベルを高とする。安否レベルは、安否ポイントの累計値であるから、図5bに示す例でいえば、パターンCは安否ポイントが1であり、1日にこのパターンCが1回しか発生しなければ、図5bに図示したとおり安否レベルは低である。しかし、図示はしないが、このパターンCが1日に4回発生すれば、安否レベルは中になり、10回発生すれば高になる。つまり、咳き込むような呼吸異常は、もがき苦しむような体動異常よりも、軽度な異常であるかもしれないが、その呼吸異常が1日に何度も繰り返し発生するようであれば、軽度な異常ではなく深刻な異常であるかもしれない。このようなときに安否ポイントと安否レベルとを設定することで、被験者の異常を見極めやすくなるのである。また、安否レベルに応じて属性を決めることもでき、安否レベル低は画面メッセージによる確認、安否レベル中は通話による直接会話確認、安否レベル高は訪問確認としている。属性訪問確認は、すぐに訪問し安否を確認して方がよい場合としており、属性画面メッセージによる確認、通話による直接会話確認は、それほどの緊急性はない場合とすることができる。これら属性は、安否パターンデータAsに組み込まれる。後述する安否報知手段7は、安否パターンデータAsの内容が、被験者に異常があると判定した否判定であれば、安否パターンデータAsの内容を通信部73から通報データNとして発信するが、このとき、情報を受け取った管理者は、安否レベル及び属性の情報も入手できれば、すぐさま被験者のもとに訪問した方がよいか否か、通話装置82を用いて被検者に異常ありませんかなどと問うだけよいか、などの判断の材料が増えて便利である。以上説明した、複数の安否パターンの数、および各安否パターンに付与する安否ポイントや安否レベルの数は、それに限定するものではなく、被検者や周囲の環境に応じて設定することができる。[安否報知手段の動作説明:図2~図4]次に、安否報知手段7の動作を説明する。安否パターン判定部6から出力された安否パターンデータAsは、一旦記憶部71に記憶され、記憶部71から安否パターン記憶データSdとして読み出され通報判断部72に出力される。通報判断部72は、入力された安否パターン記憶データSdが通報を要するレベルか否か判断する。一例としては、安否パターンデータAsの内容が、被験者に異常がないと判定した安判定であれば、通報を要するレベルではないと判断する。また、安否パターンデータAsの内容が、被験者に異常があると判定した否判定であれば、安否パターンデータAsの内容を通報指示信号Edに加えて通報指示信号Edを出力する。通報指示信号Edは、通信部73によって外部に通報データNとして発信される。通信部73としては、デジタル変調器と一般電話回線に接続する回線制御装置の組合せや、アナログもしくはデジタル無線送信機を用いることができる。[外観説明:図7]次に、図7を用いて安否監視装置1の外観を説明する。図7において、81は表示器、82は通話装置であり、報知手段8を構成する要素である。83及び84は操作スイッチである。図7に示すように、安否監視装置1はデスクトップ型のフォトフレームに近い外観を有し、上部にはマイクロ波ドップラセンサ3が収納され、前面には報知手段8の表示器81と通話装置82と操作スイッチ83,84とが設けられている。表示器81は、液晶表示器を用いることができる。すでに説明したように、安否パターン判定部6から出力される安否パターンデータAsの内容に応じて、異常ありませんかなどの文字を表示することができる。通話装置82は、被検者に異常ありませんかなどと音声で問い合わせを行う、セラミック音響素子やダイナミックスピーカで構成することができる。また、安否監視装置1は、被検者からの返事を受けるなどの同時通話が可能な通話装置を搭載することもできるので、通話装置82は、上述のセラミック音響素子やダイナミックスピーカとダイナミックマイクロホンとの組合せで構成することができる。操作スイッチ83,84は、表示器81の表示内容や音響レベルの操作、また通話装置82からの問い合せに対する返事を行なうものであって、ボタン型のスイッチを用いることができる。例えば、表示器81や通話装置82から異常ありませんかなどの問いに対して、被験者が何ら問題ないときに、所定の時間以内に操作スイッチ83又は操作スイッチ84を操作するなどして、安否監視装置1に被験者の状態を入力する。[第1の実施形態の動作フローの説明:図2、図6]次に、図2及び図6を用いて、安否監視装置1の動作フローを詳述する。図6は安否監視装置1の動作を説明する動作フローである。以下に詳述する。S1は、信号を取り込むルーチンである。マイクロ波ドップラシフト信号Maは、分解能10bit、サンプリングレート約10msec毎で、マイクロ波デジタルデータMdに変換される。S1S2は、マイクロ波デジタルデータMdから体動数Tdを出力するマクロルーチンである。以下に詳述する。サンプリングしたマイクロ波デジタルデータMdをサンプリング回数n回目ごとにVnと表すと、以下にように時間微分を行なう。ΔV=vn-vn-11サンプリング前の数値で後退差分ΔVを算出する。S21以下の2つの条件で体動積算値を計数する。S22ΔV>0.05V閾値に相当するΔV<-0.05V-閾値に相当するこの0.05Vという値は、閾値であって一例である。安否監視装置を設置した環境の環境ノイズを除外するために、実験などで決めるものである。30sec分の波形データを配列Vnに蓄積。また、30秒間の体動数Tdを出力する。S2330secの体動数に応じた判断をする。S24体動数>10なら体動有り判定。体動数<=10なら体動無し判定。体動数>500なら体動異常判定。S3は、呼吸数Rrを出力するメインルーチンである。30sec間のマイクロ波デジタルデータMdをFFT変換する。抽出された基本波データRfから呼吸判定を行う。S3区間R0.2Hz以上0.5Hz未満で基本波データRfが検出されると呼吸正常判定。周波数R20.5Hz以上で基本波データRfが検出されると呼吸異常と判定。基本波データRfが検出されないと呼吸未検出と判定。S4は、安否を判定するメインルーチンである。30sec間の体動数Tdと呼吸数Rrとから安否パターンデータAsを出力する。また、安否パターンデータAsの内容によっては被検者10に報知手段8を通じて、どうしましたか等の問い合わせを行なう。S4S5は、記憶部71のデータファイルに記憶するルーチンである。30sec間の結果を日付や時間と共に24時間形式のデータファイルに保存する。また、日付、時間、体動数、体動数積算値、呼吸数、等に加え、呼吸周波数分布値、呼吸スペクトル値も必要に応じ記憶する。S5S6は、通報し表示するルーチンである。安否パターン記憶データSdの内容に応じ、また必要に応じ過去の安否パターン記憶データSdの内容を参照し、緊急の場合は通報データNを発信する。S6以上のステップによって、大きな体動を有しないような、寝ながら長時間TVを視聴しているときなどに被験者に起こる異常の検出や健康状態の異常検出が困難であった従来方式の欠点が克服される。[安否監視装置の構成説明:図10]次に、図10を用いて、安否監視装置の第2の実施形態について説明する。第2の実施形態である安否監視装置100は、安否報知手段7に通信部73の機能が正常であることを監視する通信監視部73aを加え、安否監視動作をより信頼性の高いものにしたものである。図10は、安否監視装置100の構成を示す能ブロック図であり、第1の実施形態と異なる要素である安否報知手段7aおよび関連する報知手段8についてのみ表現されている。安否報知手段7aの通信監視部73aは、通信部73に機能点検信号Hkを出力し、通信部73の機能が正常か否かを判別する。機能点検信号Hkは、具体的には、通信部73を擬似的に作動させるテストプログラムである。このテストプログラムは、図示しないが、通信監視部73aに記憶部を設けて格納している。通信監視部73aは、もし通信部73の機能が正常でなければ、アラーム信号Alを報知手段8に出力する。報知手段8は、通信監視部73aから入力されたアラーム信号Alを、表示器81によって表示し、通話装置82を通じて警告音声を発生し、被検者10および被検者10の関係者に知らせる。第2の実施形態の他の要素は第1の実施形態と同じなので、重複する説明は省略する。[第2の実施形態の効果説明]安否監視装置の最も重要な機能は、安否を監視する機能と情報を外部に発信する機能である。一人住まいの高齢者など単独で生活を営む人にとっては、外部との接点が唯一の命綱にも相当する要素である。安否監視装置が被験者の様子を正しく監視できたとしても、その状況を外部に伝える安否報知手段が正しく動作していなければ意味がない。そこで、通信監視部により通信機能の監視をすれば、安否監視装置の信頼性がより高まるといえる。以上説明した実施形態は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を満たすものであれば任意に変更することができることはいうまでもない。[センサユニットとサーバとに分割した構成]上述した各実施形態の安否監視装置1,100においては、図12に示すように、マイクロ波ドップラセンサ3と信号処理部4と計時部9と体動呼吸検出手段5とを一体的なセンサユニット300として形成し、安否パターン判定部6と安否報知手段7と報知手段8とを、センサユニット300とは別体のサーバ400に備え、センサユニット300とサーバ400とを通信回線600で結んだ構成としてもよい。そして、センサユニット300を、この安否監視装置1,100による安否監視の対象となる被検者10が通常滞在している部屋などの特定の空間に設置される。一方、サーバ400は、センサユニット300の設置場所とは異なる場所安否監視装置1,100を管理する管理者が常駐する場所例えば、警備会社や病院等に設置される。通信回線600は、有線の回線であってもよいしWiFi等の無線の回線であってもよい。通信回線600として無線の回線を適用した構成の場合、図13に示すように、その通信回線600は、センサユニット300の体動呼吸検出手段5から出力されたデータを無線信号として送信する無線送信部610と、無線送信部610から送信された無線信号を受信して有線の信号に変換し出力する無線受信部620と、無線受信部620から出力された信号を流すインターネットやLAN等の回線640と、回線640を流れた信号を取り込むデータ受信部630とを備える。ここで、無線送信部610はセンサユニット300に一体に設けられていて、体動呼吸検出手段5からの出力データ体動数Td、呼吸数Rrおよび計時部9からの出力データ第3計時信号T3が入力されて、これらのデータを無線信号に変換して送出する。一方、データ受信部630はサーバ400に設けられていて、回線640から入力されたデータ体動数Td、呼吸数Rr、第3計時信号T3を安否パターン判定部6に入力する。実施例1で示した体動呼吸検出手段5から出力される体動数Td、呼吸数Rrは、単位時間当たりに検出される体動数、呼吸数の生データであったが、以下の実施例では、体動数Tdを、体動異常、体動有り、体動無し、の3つの状態に区分ランク分けしたデータ、呼吸数Rrを、呼吸異常、呼吸正常、呼吸未検出、の3つの状態に区分ランク分けしたデータとする。なお、体動数Tdの上記3つの区分は、実施例1で示した区分と同じであり、体動数Td<=1010以下のとき体動無し体動数Td>1010超えのとき体動有り体動数Td>500500超えのとき体動異常とする。同様に呼吸数Rrの上記3つの区分は、実施例1で示した区分と同じであり、区間Rで基本波データRfが検出されたとき呼吸正常周波数R2以上で基本波データRfが検出されたとき呼吸異常基本波データRfが検出されないとき呼吸未検出とする。なお、無線受信部620は、無線送信部610から送出された無線信号を受信し得る距離の範囲に設置される。以上のように構成された実施形態の安否監視装置1,100によれば、前述した実施例1,2の効果に加えて、被検者10の体動、呼吸を検出するという処理負荷が比較的小さい処理をセンサユニット300で行い、その他の処理負荷が比較的大きい処理を、センサユニット300とは別体のサーバ400で行うことができるため、センサユニット300は、処理負荷に応じて比較的小さいサイズで構成することができる。[センサユニットが複数の構成]さらに、サーバ400では、多数のデータを並列的あるいは一括的に処理することもできるため、単一のサーバ400に複数のセンサユニット300,300,...を組み合わせた安否監視装置1,100を構成することができる。すなわち、例えば図14に示すように、病院内の1つの病室に複数人の患者が居て、各患者をそれぞれ被検者10ベッドAの被検者10A、ベッドBの被検者10Bとし、被検者10A,10Bごとにセンサユニット300A,300Bが対応して設けられ被検者10Aにセンサユニット300Aが対応、被検者10Bにセンサユニット300Bが対応、その病室に1つだけ無線受信部620が備えられ、病院内のLANを回線640とし、病院内に設けられた単一のサーバ400を備えた構成により、本発明の安否監視装置を構成することができる。この場合、サーバ400における安否パターン判定部6が、データ受信部630から入力されたデータが2人の被検者10A,10Bのうちいずれの被検者10Aまたは10Bのデータであるかを判別する必要があるため、被検者10A,10Bごとにそれぞれ対応した各センサユニット300A,300Bには、その無線送信部610ごとに、センサユニット300を特定するための例えばIDidentification番号が付されていて、各無線送信部610が送出するデータ体動数Td、呼吸数Rr、第3計時信号T3には、例えばヘッダ情報として、そのID番号が付加されて送出される。一方、サーバ400には、被験者10A,10Bごとに対応したセンサユニット300A,300Bを特定する情報例えば、上記ID番号を被検者10A,10Bに対応付けて対象者登録情報として記憶された対象者登録情報記憶部800が備えられていて、対象者登録情報記憶部800に記憶された対象者登録情報は安否パターン判定部6に入力される。そして、各センサユニット300A,300Bから安否パターン判定部6にデータが入力されると、安否パターン判定部6が、その入力されたデータのヘッダ情報として付加されたID番号を読み取り、対象者登録情報で特定されたID番号に対応する被検者10A,10Bのデータとして、判定に利用することができる。また、各センサユニット300A,300Bはそれぞれ1人の被検者10A,10Bを監視対象としているものの、図14に示した、1つの病室に複数の被検者10A,10Bが滞在している場合のように、監視対象の被験者10A,10Bの近くに他の被検者10B,10Aがいる場合は、各センサユニット300A,300Bは、本来の監視対象である被検者10A,10Bからの反射マイクロ波被検者10A,10Bで反射したマイクロ波Mの他に本来の監視対象ではない他の被検者10B,10Aからの反射マイクロ波も検出してしまう可能性がある。そして、本来の監視対象者ではない他の被検者10B,10Aからの反射マイクロ波も検出してしまうと、本来の監視対象者である被検者10A,10Bの安否を正確に検出することができない虞がある。そこで、各実施形態の安否監視装置1等においては、図15に示すように各センサユニット300に、図3aに示された予め設定された値である閾値閾値と-閾値との間の範囲を変化させる体動閾値設定部531を備え、閾値比較回路512を、体動閾値設定部531により変化された値閾値と-閾値との間の範囲を超えるマイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものとし、図4cに示す任意の値の閾値を設定可能の呼吸閾値設定部532を備え、基本波検出回路522を、FFT回路521から出力された周波数分布データFsのうち、強度が呼吸閾値設定部532により設定された閾値を超える周波数分布データFsに基づいて基本波データRfを出力するものとすればよい。ここで、体動閾値設定部531で設定される閾値は、本来の監視対象者ではない被検者の体動による信号をノイズとして除去するのに十分な、予め実験等に基づいて定められた値である。つまり、体動閾値設定部531で設定される閾値は、例えばマイクロ波ドップラセンサが設置される条件具体的には、その設置された部屋の大きさや、1部屋に設置されたセンサユニットの数、間隔等に応じて設定されればよい。また、呼吸閾値設定部532で設定される閾値は、本来の監視対象者ではない被検者の呼吸による信号をノイズとして除去するのに十分な、予め実験等に基づいて定められた値である。このような構成とすれば、マイクロ波時間変化率データとの比較対照される予め定められた値閾値を、体動閾値設定部531で変化させることにより、体動計数に関する検出感度の調整を行うことができ、基本波データの強度の値と比較対照される任意の値閾値を、呼吸閾値設定部532で変化させることにより、基本波データRfを検出するための周波数分布データFsの検出感度の調整を行うことができる。したがって、センサユニット300Aが、本来の監視対象である被検者10Aからの反射マイクロ波の他に本来の監視対象ではない他の被検者10Bからの反射マイクロ波を検出するのを抑制することができ、センサユニット300Bが、本来の監視対象である被検者10Bからの反射マイクロ波の他に本来の監視対象ではない他の被検者10Aからの反射マイクロ波を検出するのを抑制することができる。これにより、各被検者10A,10Bの安否状態の検出精度が低下するのを防止乃至抑制することができる。なお、体動閾値設定部531による閾値の調整や、呼吸閾値設定部532による閾値の調整は、上述した、センサユニット300とサーバ400とに分割された構成のものにおいてのみ行われるものではなく、図1,2に示した実施例においても適用できることはいうまでもない。また、体動閾値設定部531による閾値の調整、呼吸閾値設定部532による閾値の調整は、1つの病室に複数の被検者が存在する場合にのみ行われるものではなく、センサユニット300が監視対象としている被検者10が滞在する部屋の広さ等に応じて行われるものであってもよい。例えば、体動閾値設定部531により設定される閾値としては、広い部屋に1人の被検者10のみが居て、センサユニット300から距離5[m]程度の範囲を検出したい場合には、閾値を0.1[V]、-閾値を-0.1[V]程度に設定すれよい。一方、上述したような、1つの病室に複数の被検者10A,10Bが居て、センサユニット300から距離1[m]以内の範囲だけを検出したい場合には、閾値を1.0[V]、-閾値を-1.0[V]程度に設定すれよい。6畳間アパートに1人の被検者10のみが居て、センサユニット300から距離2[m]程度の範囲を検出したい場合アパートの隣室の他者を検出したくない場合には、閾値を1.0[V]と0.1[V]との間の値、-閾値を-1.0[V]と-0.1[V]との間の値に設定すればよい。また、呼吸閾値設定部532により設定される閾値としては、広い部屋に1人の被検者10のみが居て、センサユニット300から距離5[m]程度の範囲を検出したい場合には、閾値を0.5程度に設定すれよい。一方、上述したような、1つの病室に複数の被検者10A,10Bが居て、センサユニット300から距離1[m]以内の範囲だけを検出したい場合には、閾値を1.0程度に設定すれよい。6畳間アパートに1人の被検者10のみが居て、センサユニット300から距離2[m]程度の範囲を検出したい場合アパートの隣室の他者を検出したくない場合には、閾値を1.0と0.5との間の値に設定すればよい。上述した実施例3の安否監視装置1等は、1つの空間病室に2人またはそれ以上の被検者10が居る状況に対応可能なものであったが、図16は、これとは反対に、例えば1人の被検者10のみで複数の部屋を使用する状況図17に対応する実施形態である。すなわち、2以上の部屋を有する戸建て住宅や集合住宅に一人暮らしで生活を営むことは一般的に想定され、そのような状況下では、監視対象である被検者10は1人であるが、図17に示すように、居間、寝室、浴室、トイレという各部屋ごとに対応して複数のセンサユニット300A,300B,300C,300Dが設置された構成となる。このように、互いに異なる複数の場所である各部屋にそれぞれセンサユニット300が設置された状況下において、被検者10は特定の時間には、居間、寝室、浴室、トイレという複数の部屋のうちいずれか1つの部屋にしか存在していないため、その存在していない部屋に設置されたセンサユニット300からの信号のみに基づいて、サーバ400の安否パターン判定部6が安否判定を行うと、誤った結果が出力される虞がある。そこで、図16に示した実施形態の安否監視装置1等は、被験者10に対応して組み合わせる必要があるセンサユニット300A~300Dの出力を組み合わせて安否情報として出力するデータマージ部700をサーバ400に備える。データマージ部700において組み合わせる必要があるセンサユニット300A~300Dについては、サーバ400に、被験者10に対応した4つのセンサユニット300A~300Dを特定する情報例えば、ID番号を被検者10に対応付けて対象者登録情報として対象者登録情報記憶部800に記憶させておき、この記憶された対象者登録情報を、データ受信部630、データマージ部700および安否パターン判定部6に入力する。一方、各センサユニット300A~300Dには、前述したID番号が付されていて、各センサユニット300A~300Dの無線送信部610が送出するデータのヘッダ情報として付加されたID番号は、データ受信部630およびデータマージ部700に読みとられ、対象者登録情報で特定されたID番号に一致するデータを、組み合わせの対象とすればよい。安否パターン判定部6は、データマージ部700によって、センサユニット300Aから出力されたデータと、センサユニット300Bから出力されたデータと、センサユニット300Cから出力されたデータと、センサユニット300Dから出力されたデータとを組み合わせた安否情報を入力して安否パターンデータAsを出力する。ここで、安否パターン判定部6が行う安否判定は、まず各センサユニット300A~300Dからそれぞれ入力された体動数Tdと呼吸数Rrとが、実施例1と同様に安否パターンA~Eに該当するか否かを判定し、各センサユニットの判定結果を総合してそれぞれのパターンA~Eに該当するか否かを判定のするもので、例えば以下のとおりである。1パターンA異常活動各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された体動数Tdに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された体動数Tdごとの判定を行う。すなわち、体動異常がT1分間継続したときは異常と判定する。ただし、T1は日中については10分間、就寝中は5分間とする。なお、体動異常、体動有り、体動無し、の区別の判定については、実施例1で示した方法と同じであり、体動数Td<=1010以下のとき体動無し、体動数Td>1010超えのとき体動有り、体動数Td>500500超えのとき体動異常とする。そして、センサユニット300Aからの信号についての判定結果と、センサユニット300Bからの信号についての判定結果と、センサユニット300Cからの信号についての判定結果と、センサユニット300Dからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンAについての判定結果を出力する。ここでの組み合わせに応じた判定は、異常を真、異常でないを偽としたときの論理和である。すなわち、いずれか1つのセンサユニット300の信号についての判定結果が異常であるときのパターンAの判定結果は異常であり、4つのセンサユニット300の信号についての判定結果が全て異常でないときのパターンAの判定結果は異常でないである。2パターンB異常呼吸各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された呼吸数Rrに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された呼吸数Rrごとの判定を行う。すなわち、呼吸異常がT2分間継続したときは異常と判定する。ただし、T2は日中については10分間、就寝中は3分間とする。なお、呼吸異常、呼吸正常、呼吸未検出、の区別の判定については、実施例1で示した方法と同じであり、区間Rで基本波データRfが検出されたとき呼吸正常、周波数R2以上で基本波データRfが検出されたとき呼吸異常、基本波データRfが検出されないとき呼吸未検出とする。そして、センサユニット300Aからの信号についての判定結果と、センサユニット300Bからの信号についての判定結果と、センサユニット300Cからの信号についての判定結果と、センサユニット300Dからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンBについての判定結果を出力する。ここでの組み合わせに応じた判定は、異常を真、異常でないを偽としたときの論理和である。すなわち、いずれか1つのセンサユニット300の信号についての判定結果が異常であるときのパターンBの判定結果は異常であり、4つのセンサユニット300の信号についての判定結果が全て異常でないときのパターンBの判定結果は異常でないである。3パターンC長時間活動各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された体動数Tdに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された体動数Tdごとの判定を行う。すなわち、体動有りがT3分間継続したときは異常と判定する。ただし、T3は日中については60分間、就寝中は10分間とする。そして、センサユニット300Aからの信号についての判定結果と、センサユニット300Bからの信号についての判定結果と、センサユニット300Cからの信号についての判定結果と、センサユニット300Dからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンCについての判定結果を出力する。ここでの組み合わせに応じた判定は、異常を真、異常でないを偽としたときの論理和である。すなわち、いずれか1つのセンサユニット300の信号についての判定結果が異常であるときのパターンCの判定結果は異常であり、4つのセンサユニット300の信号についての判定結果が全て異常でないときのパターンCの判定結果は異常でないである。4パターンD体動呼吸消失各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrごとの判定を行う。すなわち、体動無しおよび呼吸正常または呼吸異常{体動無しおよび呼吸正常}または{体動無しおよび呼吸異常}がT4分間異常T2分間未満継続した状態から、体動無しおよび呼吸未検出がT5分間継続したときは異常と判定する。ただし、T4は日中については5分間、就寝中は3分間とし、T5も日中については5分間、就寝中は3分間とする。そして、センサユニット300Aからの信号についての判定結果と、センサユニット300Bからの信号についての判定結果と、センサユニット300Cからの信号についての判定結果と、センサユニット300Dからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンDについての判定結果を出力する。ここでの組み合わせに応じた判定は、異常を真、異常でないを偽としたときの論理積である。すなわち、4つのセンサユニット300の信号についての判定結果が全て異常であるときのパターンDの判定結果は異常であり、いずれか1つのセンサユニット300の信号についての判定結果が異常でないときのパターンDの判定結果は異常でないである。5パターンE異常外出各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrごとの判定を行う。すなわち、体動有りの後、T6分間からT7分間連続して体動無しおよび呼吸未検出のときは異常と判定する。ただし、T6は日中については2分間、就寝中も2分間とし、T7は日中については60分間、就寝中は20分間とする。そして、センサユニット300Aからの信号についての判定結果と、センサユニット300Bからの信号についての判定結果と、センサユニット300Cからの信号についての判定結果と、センサユニット300Dからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンEについての判定結果を出力する。ここでの組み合わせに応じた判定は、異常を真、異常でないを偽としたときの論理積である。すなわち、4つのセンサユニット300の信号についての判定結果が全て異常であるときのパターンEの判定結果は異常であり、いずれか1つのセンサユニット300の信号についての判定結果が異常でないときのパターンEの判定結果は異常でないである。以上のように、4つのセンサユニット300A,300B,300C,300Dからサーバ400にそれぞれ送信されたデータが、データマージ部700で被験者10に対するデータとしてマージされた安否情報として生成され、この安否情報が安否パターン判定部6に入力され、安否パターン判定部6が安否パターンA~Eのいずれかに該当するか否かによって安否判定を行う。安否パターン判定以下の安否パターンA~Eに対して、緊急程度に比例して安否ポイントを付与するなどの処理は実施例1において既に説明したものと同じである。なお、上述した各パターンA~Eがそれぞれ意味するところも、実施例1において説明したものと同じである。以上のように構成された実施形態の安否監視装置1等によれば、単一の被検者10が複数の監視対象場所である4つの部屋に交互に出現するような状況にあっても、各監視対象場所にそれぞれセンサユニット300A~300Dを設けて、これら4つのセンサユニット300A~300Dからサーバ400にそれぞれ送信されたデータを、データマージ部700で組み合わせて安否パターンデータAsを出力するため、4つのセンサユニット300A~300Dからサーバ400にそれぞれ送信されたデータごとに異なる安否パターンデータが出力されるのを防止することができ、精度のよい安否検出を行うことができる。なお、上述した安否パターン判定としてはパターンA~Eの5つであるが、安否パターン判定部6は、これらの安否パターンの他に、被験者10がいずれの部屋に居るのかの判定結果をパターンFとして、安否パターンデータに含めて出力するようにしてもよい。すなわち、例えば、各センサユニット300A,300B,300C,300Dからそれぞれ入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrに基づいた判定であり、まず、各センサユニット300A,300B,300C,300Dから入力された体動数Tdおよび呼吸数Rrごとの判定を行う。すなわち、体動無しおよび呼吸未検出が継続している状態から、体動有りまたは体動異常と呼吸正常または呼吸異常とが同時に一定時間検出されたときは、その検出されたデータを出力したセンサユニット300A~300Dが設置された部屋に入室したと判定する。この入室の判定は排他的であり、2つ以上の部屋で同時に入室の判定は起こらない。一方、体動有りまたは体動異常と呼吸正常または呼吸異常とが継続している状態から、大きな体動を伴って体動無しおよび呼吸未検出が一定時間検出されたときは、その検出されたデータを出力したセンサユニット300A~300Dが設置された部屋から被験者10が退室したと判定する。この退室の判定も排他的であり、2つ以上の部屋で同時に退室の判定は起こらない。このように判定された結果のパターンFを安否パターンデータに含めて出力することにより、被験者10に全く異常が生じていない場合においても、被験者10が居る部屋を常に把握することができる。上述した実施形態においては、体動呼吸検出手段5から出力される体動数Tdを、体動異常、体動有り、体動無し、の3つの区分としていたが、この態様に代えて、体動無し対応するフラグをM0とする、体動小対応するフラグをM1とする、体動中対応するフラグをM2とする、体動大対応するフラグをM3とする、の4つの区分ランク分けとして出力するようにしてもよい。同様に、体動呼吸検出手段5から出力される呼吸数Rrを、呼吸異常、呼吸正常、呼吸未検出、の3つの区分としていたが、この態様に代えて、呼吸無し対応するフラグをB0とする、呼吸安静対応するフラグをB1とする、呼吸活動対応するフラグをB2とする、呼吸異常対応するフラグをB3とする、の4つの区分ランク分けとして出力するようにしてもよい。さらに、体動呼吸検出手段5からは、時間当たりの体動数Tdの変化を表す体動一定対応するフラグをP0とする、体動増加傾向対応するフラグをP1とする、体動減少傾向対応するフラグをP2とする、体動ランダム対応するフラグをP3とする、の3つを加えて出力してもよい。そして、体動呼吸検出手段5がこれらの体動数Tdの4つの区分の別を表すフラグ例えば、M1、呼吸数Rrの4つの区分の別例えば、B1、時間当たりの体動数Tdの変化の4つの区分の別例えば、P0を出力する際には、出力年月日時分秒例えば、2011年02月10日、14時15分30秒、センサユニット300のID番号例えば、83651、閾値を設定するパラメータ例えば、1[m]の範囲のときとしてA2[m]の範囲のときはB、5[m]の範囲のときはCを加えたデータ2011/02/10/14/15/30,83651,A,B1,M1,P0として出力すればよい。上述した実施例3と実施例4とは別異の実施形態として説明したが、いずれの実施例におけるサーバ400も、センサユニット300とは別体に構成されていて、センサユニットのID番号と被験者10との関連付けに基づいて各センサユニット300から得られたデータを処理して被験者10の安否の状態を判断しているだけであるため、図18に示すように、実施例3におけるセンサユニット300図15参照と実施例4におけるセンサユニット300図16とが混在し、かつこれら各センサユニット300から得られたデータを処理する1つまたは2つ以上のサーバ400を備えた構成も、本発明に係る安否監視装置の実施形態として適用することができる。すなわち、図18に示した実施例5の安否監視装置100は、実施例4におけるサーバ400と、実施例3における2つのセンサユニット300A,300Bセンサユニット300AはベッドAの被検者用、センサユニット300BはベッドBの被検者用と、実施例4における4つのセンサユニット300C~300F実施例4においてセンサユニット300Aと表記していたものをセンサユニット300Cに変更し、センサユニット300Bと表記していたものをセンサユニット300Dに変更し、センサユニット300Cと表記していたものをセンサユニット300Eに変更し、センサユニット300Dと表記していたものをセンサユニット300Fに変更とを備えた構成である。そして、センサユニット300A,300Bからの信号は、これらセンサユニット300A,300Bが設置された病室内に設けられた無線受信部620Aで受信され、センサユニット300C~300Fからの信号は、これらセンサユニット300C~300Fが設置された建物内に設けられた無線受信部620Bで受信される。このように、設置場所が互いに異なる複数のセンサユニット300とサーバ400とを備えた形態の安否監視装置100は、サーバ400が、各センサユニット300から得られたデータを処理することができ、上述した各実施例3,4と同様の作用、効果を得ることができる。なお、上述した実施例4,5において、報知手段8として表示画面を有するものを適用し、この表示画面に上述したパターンA~Fの発生の時系列グラフや管理者対応例えば、図19に示す態様のものを表示させることにより、サーバ400を管理している管理者に対して、被検者10の安否状態を一目で把握できるようにしてもよい。"