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JP2019132850A - program - Google Patents

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JP2019132850A JP2019049561A JP2019049561A JP2019132850A JP 2019132850 A JP2019132850 A JP 2019132850A JP 2019049561 A JP2019049561 A JP 2019049561A JP 2019049561 A JP2019049561 A JP 2019049561A JP 2019132850 A JP2019132850 A JP 2019132850A
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Abstract

【課題】無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定装置等を提供すること。【解決手段】複数の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、1個の送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、第1期間、観測する受信部13と、第1期間に観測された複数の受信信号それぞれから、1個の送信アンテナ素子と複数の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する複素伝達関数算出部14と、算出された複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトルにより表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部15と、当該2以上算出された差分情報を用いて、推定装置10を方向の基準として動体の存在する方向を推定する方向推定処理部16と、を備える。【選択図】図1Provided is an estimating apparatus and the like that can estimate a direction in which a moving object exists using a radio signal in a short time and with high accuracy. A reception signal received by each of a plurality of reception antenna elements, which is transmitted from one transmission antenna element and includes a reflection signal reflected by a moving object, is observed for a first period. A complex transfer function for calculating a complex transfer function representing a propagation characteristic between one transmitting antenna element and each of the plurality of receiving antenna elements from the receiving unit and each of the plurality of received signals observed in the first period; A calculation unit configured to calculate two or more pieces of difference information, which is a difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two time points at a predetermined interval among a plurality of calculated complex transfer functions and is represented by an N-dimensional vector; And a direction estimation processing unit 16 for estimating a direction in which a moving object is present, using the estimation device 10 as a direction reference, using the difference information calculated by the two or more. And. [Selection diagram] Fig. 1

Description

本発明は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定する推定方法を実行するためのプログラム等に関する。   The present invention relates to a program for executing an estimation method for estimating the direction and position of a moving object using a radio signal.

人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている(例えば、特許文献1〜3参照)。特許文献1にはドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献2にはドップラーセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献3には、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。   As a method for knowing the position of a person or the like, a method using a wireless signal has been studied (for example, see Patent Documents 1 to 3). Patent Document 1 discloses a living body detection method using a Doppler sensor, and Patent Document 2 discloses a human action and biological information detection method using a Doppler sensor and a filter. Patent Document 3 discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component including a Doppler shift using Fourier transform.

特表2014−512526号公報Special table 2014-512526 gazette 国際公開第2014/141519号International Publication No. 2014/141519 特開2015−117972号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-117972 特開2015−072173号公報JP2015-072173 A 特開2015−119770号公報JP2015-119770A 国際公開第2012/125100号International Publication No. 2012/125100 特開2014−215200号公報JP, 2014-215200, A 特開2015−117961号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-117916 国際公開第2012/115220号International Publication No. 2012/115220

F. Adib, Z. Kabelac, D. Katabi, and R. Miller, “3D trackingvia body radio reflections”, 11th USENIX Symp. Net. Systems Design \& Impl. (USENIX NSDI‘14), Apr. 2014.F. Adib, Z. Kabelac, D. Katabi, and R. Miller, “3D trackingvia body radio reflections”, 11th USENIX Symp. Net. Systems Design \ & Impl. (USENIX NSDI'14), Apr. 2014. Dai Sasakawa, Keita Konno, Naoki Honma, Kentaro Nishimori, Nobuyasu Takemura, Tsutomu Mitsui, “Fast Estimation Algorithm for Living Body Radar,”2014 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP 2014),FR3D,pp.583-584,Dec.2014Dai Sasakawa, Keita Konno, Naoki Honma, Kentaro Nishimori, Nobuyasu Takemura, Tsutomu Mitsui, “Fast Estimation Algorithm for Living Body Radar,” 2014 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP 2014), FR3D, pp.583-584, Dec. 2014

しかしながら、特許文献1および2の方法では、人物の在、不在は検知可能だが、人物の存在する方向や位置を検出することはできない問題がある。   However, the methods of Patent Documents 1 and 2 have a problem that the presence or absence of a person can be detected, but the direction and position where the person exists cannot be detected.

また、特許文献3の方法では、人物などの生体が存在する方向や生体が存在する位置を短時間かつ高精度に検出することは困難であるという問題がある。生体活動由来のドップラー効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した状態で長時間(例えば数十秒)の観測が必須であるからである。また、一般的に、生体は数十秒にわたって同じ姿勢や位置を継続することはないからである。   Further, the method of Patent Document 3 has a problem that it is difficult to detect the direction in which a living body such as a person exists and the position where the living body exists in a short time with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe for a long time (for example, several tens of seconds) while the living body is stationary. In general, the living body does not continue the same posture or position for several tens of seconds.

本発明は、上述の事情を鑑みてなされたもので、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定方法を実行するためのプログラム等を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and a program for executing an estimation method capable of performing estimation of a direction in which a moving object exists using a radio signal in a short time with high accuracy. The purpose is to provide.

上記目的を達成するために、本発明の一形態に係るプログラムは、コンピュータに、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、1個の送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号のうち、前記動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測された受信信号を取得し、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出し、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトルにより表現される差分情報を2以上算出し、当該2以上算出された差分情報を用いて、少なくとも前記N個の受信アンテナ素子を有する装置を方向の基準として前記動体の存在する方向を推定する処理を実行させる。   In order to achieve the above object, a program according to an aspect of the present invention is a received signal received by each of N reception antenna elements to a computer, transmitted from one transmission antenna element, Among the received signals including the reflected signal reflected by the first object, the received signals observed for the first period corresponding to the period derived from the activity of the moving object are acquired, and the plurality of received signals observed in the first period A plurality of complex transfer functions representing propagation characteristics between the transmitting antenna element and each of the N receiving antenna elements, and (i) calculating the plurality of complex transfer functions to the plurality of received signals. Is sequentially recorded in a time series in the order in which they are observed. (Ii) Among the plurality of complex transfer functions, differential information indicating the difference between two complex transfer functions at two points in time at a predetermined interval, 2 or more of the difference information expressed by the vector of the vector is calculated, and the direction in which the moving object exists is estimated using the difference information calculated by the two or more as a reference of a device having at least the N reception antenna elements. To execute the process.

また、上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る推定装置は、動体の存在する位置を推定する推定装置であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる送信アンテナ部と、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる受信アンテナ部と、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、前
記M個の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を
含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素
子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達
関数を複数算出する複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、
前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上の差分情報を用いて、前記動体の存在する位置を推定する位置推定処理部と、を備える。
In order to achieve the above object, an estimation apparatus according to an aspect of the present invention is an estimation apparatus that estimates a position where a moving object exists, and includes M (M is a natural number of 2 or more) transmission antenna elements. A reception antenna unit including a transmission antenna unit, a reception antenna unit including N (N is a natural number of 2 or more) reception antenna elements, and a reception signal received by each of the N reception antenna elements. A reception unit for observing a reception signal transmitted from each of the transmission antenna elements and including a reflection signal reflected by a moving object for a first period corresponding to a period derived from the activity of the moving object; and observed in the first period Complex transfer function calculation for calculating a plurality of complex transfer functions representing propagation characteristics between each of the M transmit antenna elements and each of the N receive antenna elements from the plurality of received signals. When a plurality of the complex transfer function calculated (i),
(Ii) differential information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time of a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions. A difference information calculation unit that calculates two or more difference information expressed by an M × N-dimensional matrix, and a position estimation processing unit that estimates the position where the moving object exists using the two or more difference information. Prepare.

本発明によれば、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。   According to the present invention, it is possible to estimate the direction in which a moving object exists using a radio signal in a short time and with high accuracy.

図1は、実施の形態1における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of an estimation apparatus according to Embodiment 1. 図2は、図1に示す推定装置の検出対象の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a detection target of the estimation apparatus illustrated in FIG. 図3は、図1に示すアンテナ部における信号波の伝達の様子を概念的に示す図である。FIG. 3 is a diagram conceptually showing a state of signal wave transmission in the antenna section shown in FIG. 図4は、実施の形態1における差分情報を計算する際に用いられる所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of two time points of a predetermined interval used when calculating difference information in the first embodiment. 図5は、図4とは別の所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of two time points at a predetermined interval different from FIG. 図6は、実施の形態1における推定装置の推定処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing an estimation process of the estimation device according to the first embodiment. 図7は、実施の形態2における推定装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the estimation device according to the second embodiment. 図8は、図7に示す推定装置の検出対象の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a detection target of the estimation apparatus illustrated in FIG. 図9は、実施の形態2における推定装置の推定処理を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an estimation process of the estimation device according to the second embodiment. 図10は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験の概念を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a concept of an experiment using the estimation method according to the second embodiment. 図11は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験結果を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an experimental result using the estimation method according to the second embodiment. 図12は、実施の形態2に係る推定方法を用いた別の実験結果を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating another experimental result using the estimation method according to the second embodiment.

(本発明の基礎となった知見)
人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている。
(Knowledge that became the basis of the present invention)
As a method for knowing the position of a person or the like, a method using a radio signal is being studied.

例えば特許文献1には、ドップラーセンサを用いた生体検出の方法、特許文献2にはドップラーセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。   For example, Patent Document 1 discloses a living body detection method using a Doppler sensor, and Patent Document 2 discloses a human action and biological information detection method using a Doppler sensor and a filter.

また、例えば特許文献3には、所定の領域に無線信号を送信し、検出対象で反射した無線信号を複数のアンテナで受信して、送受信アンテナ間の複素伝達関数を推定することが開示されている。複素伝達関数は、入力と出力の関係を表す複素数の関数であり、ここでは、送受信アンテナ間の伝搬特性を表すものである。この複素伝達関数の要素の数は送信アンテナ数および受信アンテナ数の積と等しい。   Further, for example, Patent Document 3 discloses that a wireless signal is transmitted to a predetermined region, a wireless signal reflected by a detection target is received by a plurality of antennas, and a complex transfer function between transmitting and receiving antennas is estimated. Yes. The complex transfer function is a complex function representing the relationship between the input and the output, and here represents the propagation characteristic between the transmitting and receiving antennas. The number of elements of this complex transfer function is equal to the product of the number of transmitting antennas and the number of receiving antennas.

特許文献3には、さらに、フーリエ変換を用いてドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。より具体的には、複素伝達関数の要素の時間変化を記録し、その時間波形をフーリエ変換する。人物などの生体は呼吸や心拍などの生体活動は、反射波に僅かなドップラー効果を与える。したがって、ドップラーシフトを含む成分は人物の影響を含んでいる。一方、ドップラーシフトの無い成分は人物の影響を受けていない、つまり固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波に対応する。以上のことから、特許文献3では、ドップラーシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知ることができることが開示されている。   Patent Document 3 further discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component including a Doppler shift using Fourier transform. More specifically, the time change of the complex transfer function element is recorded, and the time waveform is Fourier transformed. A biological activity such as breathing or heartbeat gives a slight Doppler effect to a reflected wave. Therefore, the component including the Doppler shift includes a human influence. On the other hand, the component without Doppler shift is not affected by a person, that is, corresponds to a reflected wave from a fixed object or a direct wave between transmitting and receiving antennas. From the above, Patent Document 3 discloses that the position and state of a person to be detected can be known by analyzing a component including a Doppler shift.

同様に、例えば特許文献4〜特許文献9では、観測された信号をフーリエ変換することによって、人物(生体)に由来するドップラー成分を取り出す。そして、これを解析することによって生体の位置や生体の心拍や呼吸などの状態を感知することが開示されている。   Similarly, for example, in Patent Documents 4 to 9, a Doppler component derived from a person (living body) is extracted by performing Fourier transform on the observed signal. And it is disclosed that the state of the living body and the state of the living body such as heartbeat and respiration are detected by analyzing this.

また、例えば非特許文献1には、フーリエ変換を行わずに人体方向や位置を検出する方法が開示されている。非特許文献1では、事前に無人状態の伝搬応答を測定し、無人状態と有人状態との差分は人物によって生じたものと考えて差分成分を解析することで人物位置を推定する。より具体的には、非特許文献1に開示される位置推定方法では、1GHz以上の広い帯域の周波数応答を観測し、抽出された人物由来の反射波の伝搬時間を計算することで、異なる場所に置かれた複数アンテナからの距離を推定し、推定した距離を用いて人物位置を推定する。非特許文献1では、有人時の複素伝搬チャネルの時間応答を観測し、異なる時間の複素伝搬チャネルどうしを減算することで、壁や什器等の固定物からの反射成分が除去された人物由来の反射波だけを抽出する。   Further, for example, Non-Patent Document 1 discloses a method for detecting a human body direction and position without performing Fourier transform. In Non-Patent Document 1, a propagation response in an unmanned state is measured in advance, and a person position is estimated by analyzing a difference component assuming that a difference between the unmanned state and a manned state is caused by a person. More specifically, the position estimation method disclosed in Non-Patent Document 1 observes a frequency response of a wide band of 1 GHz or more, and calculates the propagation time of the extracted reflected wave derived from a person, so that different locations The distance from a plurality of antennas placed on is estimated, and the person position is estimated using the estimated distance. In Non-Patent Document 1, the time response of a complex propagation channel when manned is observed, and the reflection component from a fixed object such as a wall or a fixture is removed by subtracting the complex propagation channels at different times. Extract only reflected waves.

また、例えば非特許文献2および特許文献6では、有人時の複素伝達関数から不要な成分を除去し、生体の方向を推定する方法が開示されている。より具体的には、固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波を複素伝達関数から除去するため、予め無人時の複素伝達関数を測定する。そして、有人時の複素伝達関数が固定物からの反射波や送受信アンテナ間の直接波を含むことから、有人時の複素伝達関数から無人時の複素伝達関数を減算することで不要な成分を除去する。   Further, for example, Non-Patent Document 2 and Patent Document 6 disclose a method for estimating the direction of a living body by removing unnecessary components from a complex transfer function when manned. More specifically, in order to remove the reflected wave from the fixed object and the direct wave between the transmitting and receiving antennas from the complex transfer function, the complex transfer function at the time of unattended is measured in advance. And since the complex transfer function during manned includes reflected waves from fixed objects and direct waves between transmitting and receiving antennas, unnecessary components are removed by subtracting the complex transfer function during unmanned from the complex transfer function during manned To do.

しかしながら、上述した特許文献1および2の方法では、人物の在、不在は検知可能であるが、人物の存在する方向や位置を検出することはできない。   However, in the methods of Patent Documents 1 and 2 described above, the presence or absence of a person can be detected, but the direction and position where the person exists cannot be detected.

また、上述した特許文献3の方法では、フーリエ変換を行うために、数十秒の観測時間が必要である。そのため、人物の方向や位置検出を短時間かつ高精度に行うことは困難である。生体活動由来のドップラー効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した状態で長時間(例えば数十秒)の観測が必須であるからである。一般的に、生体は数十秒にわたって同じ姿勢や位置を継続することはないため、観測時間を短縮すると、フーリエ変換によって正しく生体由来の信号を抽出できなくなり、人物の方向や位置の推定精度が低下する。   Further, in the method of Patent Document 3 described above, an observation time of several tens of seconds is required to perform Fourier transform. Therefore, it is difficult to detect the direction and position of a person in a short time with high accuracy. This is because the frequency change due to the Doppler effect derived from biological activity is extremely small, and in order to observe this frequency change by Fourier transform, it is essential to observe for a long time (for example, several tens of seconds) while the living body is stationary. In general, since the living body does not continue the same posture or position for several tens of seconds, if the observation time is shortened, the signal derived from the living body cannot be correctly extracted by Fourier transform, and the estimation accuracy of the direction and position of the person is improved. descend.

この問題すなわち上述した特許文献3の問題は、特許文献4〜特許文献9に示される発明でも同様に生じうる。   This problem, that is, the problem of Patent Document 3 described above, can also occur in the inventions disclosed in Patent Documents 4 to 9.

また、特許文献6および非特許文献1〜2の方法では、無人時の複素伝達関数を予め測定しておく必要があるという問題がある。家具などの什器等が移動するなど伝搬環境自体に変化が生ずると、人物位置を推定できなくなるからである。人物が生活する環境への適用を考えると、椅子や机等は頻繁に移動することが想定されるため、上述した特許文献6および非特許文献1〜2の方法を人物の生活環境に適用することは困難である。   In addition, the methods of Patent Document 6 and Non-Patent Documents 1 and 2 have a problem that it is necessary to measure in advance the complex transfer function during unattended. This is because the position of a person cannot be estimated if a change occurs in the propagation environment itself, such as when furniture such as furniture moves. Considering application to an environment in which a person lives, it is assumed that chairs, desks, and the like move frequently. Therefore, the methods of Patent Document 6 and Non-Patent Documents 1 and 2 described above are applied to the living environment of a person. It is difficult.

このように、従来技術では、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことはできないという問題がある。   As described above, the conventional technique has a problem that it is not possible to estimate the direction in which a moving object exists using a radio signal in a short time with high accuracy.

また、近年では、生体が呼吸や心拍等の何らかの生体活動によって電波にドップラーシフトを生じさせるという特徴を利用し、多重波が存在する電波伝搬環境において、生体の存在方向等を推定するレーダが検討されている。つまり、生体に電波を照射し、受信信号のフーリエ変換によって生体を経由しない信号成分を除去し、生体から反射する電波の到来方向を推定することで生体方向を推定するレーダが検討されている。   In recent years, a radar that estimates the presence direction of a living body in a radio wave propagation environment in which multiple waves are present has been studied using the feature that a living body causes a Doppler shift in radio waves due to some biological activity such as breathing and heartbeat. Has been. That is, a radar that estimates a living body direction by irradiating a living body with radio waves, removing a signal component that does not pass through the living body by Fourier transform of a received signal, and estimating an arrival direction of a radio wave reflected from the living body has been studied.

しかしながら、上述したように、フーリエ変換を用いて、生体方向の推定を短時間かつ高精度に行うことはできない。   However, as described above, the biological direction cannot be estimated in a short time and with high accuracy using Fourier transform.

そこで、発明者らは、このことを鑑み、無線信号を利用して動体が存在する方向等の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定装置等を想到した。   In view of this, the inventors have come up with an estimation device and the like that can perform estimation of a direction in which a moving object is present using radio signals in a short time with high accuracy.

すなわち、本発明の一態様に係る推定装置は、動体の存在する方向を推定する推定装置であって、1個の送信アンテナ素子およびN個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなるアンテナ部と、前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信
号であって、前記送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、前記動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する
複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を前記複数の受信信号が
観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトル
により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上算出された差分情報を用いて、前記推定装置を方向の基準として前記動体の存在する方向を推定する方向推定処理部と、を備える。
That is, the estimation apparatus according to an aspect of the present invention is an estimation apparatus that estimates a direction in which a moving object exists, and includes one transmission antenna element and N reception antenna elements (N is a natural number of 2 or more). A reception signal received by each of the antenna unit and each of the N reception antenna elements, including a reflection signal transmitted from the transmission antenna element and reflected by the moving object, is derived from the activity of the moving object. A propagation characteristic between the transmitting antenna element and each of the N receiving antenna elements from a receiving unit that observes a first period corresponding to a period to be transmitted, and a plurality of the received signals observed in the first period A complex transfer function calculating unit that calculates a plurality of complex transfer functions that represent: and (i) sequentially recording the calculated plurality of complex transfer functions in a time series in which the plurality of received signals are observed And (ii) difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time at a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions and calculating two or more difference information expressed by an N-dimensional vector An information calculation unit; and a direction estimation processing unit that estimates the direction in which the moving object exists using the estimation apparatus as a reference for the direction using the difference information calculated two or more.

この構成により、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。   With this configuration, it is possible to estimate the direction in which the moving object exists with high accuracy from a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving object. Thereby, it is possible to estimate the direction in which the moving object is present using a radio signal in a short time and with high accuracy.

ここで、例えば、前記2以上の差分情報それぞれにおける前記所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。   Here, for example, the start point of two time points of the predetermined interval in each of the two or more pieces of difference information is a different time.

これにより、2以上の差分情報の平均を取得することで瞬間的なノイズの影響を弱めることができるので、方向推定の精度をより向上させることができる。   Thereby, since the influence of an instantaneous noise can be weakened by acquiring the average of 2 or more difference information, the precision of direction estimation can be improved more.

また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。   For example, the moving object may be a living body.

また、例えば、前記周期は、前記生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期であり、前記所定間隔は当該生体由来の周期の略半分であるとしてもよい。   Further, for example, the period may be a period derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and the predetermined interval may be substantially half of the period derived from the living body.

これにより、呼吸、心拍、体動の少なくとも一つの周期に相当する第1期間の観測から、生体の存在する方向を推定することが可能となる。   This makes it possible to estimate the direction in which the living body exists from observation in a first period corresponding to at least one cycle of breathing, heartbeat, and body movement.

また、例えば、前記方向推定処理部は、前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記反射信号の到来方向を推定し、推定した前記反射信号の到来方向に基づいて、前記動体の存在する方向を推定するとしてもよい。   In addition, for example, the direction estimation processing unit calculates and calculates an instantaneous correlation matrix that is a correlation matrix of a difference time that is two time points of a predetermined interval in the difference information from each of the two or more calculated difference information. The instantaneous correlation matrix may be used to estimate the arrival direction of the reflected signal by a predetermined arrival direction estimation method, and the direction in which the moving object exists may be estimated based on the estimated arrival direction of the reflected signal. .

ここで、例えば、前記所定の到来方向推定手法は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づく推定手法である。   Here, for example, the predetermined direction-of-arrival estimation method is an estimation method based on a MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) algorithm.

また、本発明の一態様に係る推定装置は、動体の存在する位置を推定する推定装置であって、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる送信アンテナ部と、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる受信アンテナ部と、前記N個の受信アン
テナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、前記M個の送信アンテナ素子の
それぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する受信部と、前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記M個の送信アンテナ素子のそれぞれと前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する複素伝達関数算出部と、(i)算出された複数の前記複素伝達関数を、前記複数の受信信号が観測され
た順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する差分情報算出部と、当該2以上の差分情報を用いて、前記動体の存在する位置を推定する位置推定処理部と、を備える。
An estimation apparatus according to an aspect of the present invention is an estimation apparatus that estimates a position where a moving object exists, and includes a transmission antenna unit including M (M is a natural number of 2 or more) transmission antenna elements, and N (N is a natural number greater than or equal to 2) receiving antenna units and received signals received by each of the N receiving antenna elements and transmitted from each of the M transmitting antenna elements. A receiving unit for observing a received signal including a reflected signal reflected by a moving object for a first period corresponding to a period derived from the activity of the moving object, and a plurality of the received signals observed in the first period, A complex transfer function calculator for calculating a plurality of complex transfer functions representing propagation characteristics between each of the M transmit antenna elements and each of the N receive antenna elements; and (i) a plurality of calculated previous A complex transfer function is sequentially recorded in a time series that is the order in which the plurality of received signals are observed, and (ii) a difference between two complex transfer functions at two time points at a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions. A difference information calculation unit that calculates two or more difference information expressed by an M × N-dimensional matrix, and a position estimation that estimates a position where the moving object exists using the two or more difference information A processing unit.

この構成により、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する位置を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。   With this configuration, it is possible to estimate the position where the moving object exists with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving object. Accordingly, it is possible to estimate the position where the moving object is present using a radio signal in a short time and with high accuracy.

ここで、例えば、前記2以上の差分情報それぞれにおける前記所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。   Here, for example, the start point of two time points of the predetermined interval in each of the two or more pieces of difference information is a different time.

これにより、2以上の差分情報の平均を取得することで瞬間的なノイズの影響を弱めることができるので、位置推定の精度をより向上させることができる。   Thereby, since the influence of instantaneous noise can be weakened by acquiring the average of two or more difference information, the precision of position estimation can be improved more.

また、例えば、前記動体は、生体であるとしてもよい。   For example, the moving object may be a living body.

また、例えば、前記周期は、前記生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期であり、前記所定間隔は、当該生体由来の周期の略半分であるとしてもよい。   For example, the period may be a period derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body motion of the living body, and the predetermined interval may be substantially half of the period derived from the living body.

これにより、2以上の差分情報の平均を取得することができるので、瞬間的なノイズの影響を弱めることにより位置推定の精度をより向上させることができる。   Thereby, since the average of two or more difference information is acquirable, the precision of position estimation can be improved more by weakening the influence of instantaneous noise.

また、例えば、前記位置推定処理部は、前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記送信アンテナ部から前記動体に送信された送信信号の送信方向と、前記反射信号の到来方向とを推定し、前記送信信号の前記送信方向と前記反射信号の前記到来方向とに基づき、前記動体の存在する位置を推定するとしてもよい。   Further, for example, the position estimation processing unit calculates and calculates an instantaneous correlation matrix that is a correlation matrix of a difference time that is two time points of a predetermined interval in the difference information from each of the two or more calculated difference information. Using the instantaneous correlation matrix, the transmission direction of the transmission signal transmitted from the transmission antenna unit to the moving body and the arrival direction of the reflected signal are estimated by a predetermined arrival direction estimation method, and the transmission signal The position where the moving object exists may be estimated based on the transmission direction and the arrival direction of the reflected signal.

ここで、例えば、前記所定の到来方向推定手法は、MUSICアルゴリズムに基づく推定手法である。   Here, for example, the predetermined arrival direction estimation method is an estimation method based on the MUSIC algorithm.

なお、本発明は、装置として実現するだけでなく、このような装置が備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD−ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。   The present invention is not only realized as an apparatus, but also realized as an integrated circuit including processing means included in such an apparatus, or realized as a method using the processing means constituting the apparatus as a step. Can be realized as a program for causing a computer to execute, or as information, data, or a signal indicating the program. These programs, information, data, and signals may be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a communication medium such as the Internet.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Each of the embodiments described below shows a preferred specific example of the present invention. The numerical values, shapes, materials, constituent elements, arrangement positions and connecting forms of the constituent elements, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and are not intended to limit the present invention. In addition, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in the independent claims indicating the highest concept of the present invention are described as optional constituent elements that constitute a more preferable embodiment. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.

(実施の形態1)
以下では、図面を参照しながら、実施の形態1における推定装置10が、所定期間の異なる2つの時点に観測された複素伝達関数の差分情報を用いて、検出対象である動体(生体)の方向を推定することについて説明する。
(Embodiment 1)
In the following, referring to the drawings, the estimation apparatus 10 according to the first embodiment uses the difference information of the complex transfer function observed at two points in time that are different from each other for a predetermined period to determine the direction of the moving object (living body) that is the detection target. Will be described.

[推定装置10の構成]
図1は、実施の形態1における推定装置10の構成の一例を示すブロック図である。図2は、図1に示す推定装置10の検出対象の一例を示す図である。
[Configuration of Estimation Device 10]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the estimation apparatus 10 according to the first embodiment. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a detection target of the estimation apparatus 10 illustrated in FIG.

図1に示す推定装置10は、アンテナ部11と、送信機12と、受信部13と、複素伝達関数算出部14と、差分情報算出部15と、方向推定処理部16とを備え、動体の存在する方向を推定する。   An estimation apparatus 10 shown in FIG. 1 includes an antenna unit 11, a transmitter 12, a reception unit 13, a complex transfer function calculation unit 14, a difference information calculation unit 15, and a direction estimation processing unit 16, and includes a moving object. Estimate the existing direction.

[送信機12]
送信機12は、生体50の方向を推定するために用いる高周波の信号を生成する。例えば、図2に示すように、送信機12は、生成した信号(送信波)を、アンテナ部11が備える1個の送信アンテナ素子から送信する。
[Transmitter 12]
The transmitter 12 generates a high frequency signal used for estimating the direction of the living body 50. For example, as illustrated in FIG. 2, the transmitter 12 transmits the generated signal (transmission wave) from one transmission antenna element included in the antenna unit 11.

[アンテナ部11]
アンテナ部11は、1個の送信アンテナ素子およびN個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子からなる。本実施の形態では、アンテナ部11は、送信アンテナ部11Aと受信アンテナ部11Bとからなり、送信アンテナ部11Aは、1素子の送信アンテナである送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)とを備える。
[Antenna unit 11]
The antenna unit 11 includes one transmission antenna element and N reception antenna elements (N is a natural number of 2 or more). In this embodiment, the antenna unit 11 is composed of a receiving antenna unit 11B and the transmitting antenna unit 11A, the transmitting antenna unit 11A, the transmitting antenna elements and M R receive antennas elements (receiving a transmitting antenna 1 element Array antenna).

上述したように、1個の送信アンテナ素子は、送信機12が生成した信号(送信波)を送信する。そして、例えば図2に示すように、MR個の受信アンテナ素子のそれぞれは、当該1個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された信号(受信信号)を受信する。 As described above, one transmission antenna element transmits a signal (transmission wave) generated by the transmitter 12. For example, as shown in FIG. 2, each of the M R receive antennas elements, is transmitted from the one transmit antenna elements, to receive a reflected signal (received signal) by the body 50.

[受信部13]
受信部13は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって
、送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号を、動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する。ここで、動体は、図2に示すような生体50である。また、動体の活動に由来する周期は、生体50の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期(生体変動周期)である。
[Receiver 13]
The receiving unit 13 receives a reception signal received by each of the N reception antenna elements, including a reflection signal transmitted from the transmission antenna element and reflected by the moving object, from a period derived from the activity of the moving object. The first period corresponding to is observed. Here, the moving body is a living body 50 as shown in FIG. The period derived from the activity of the moving body is a period derived from the living body (biological variation period) including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body 50.

本実施の形態では、受信部13は、N個(MR個)の受信機(受信機13−1〜受信機1
3−N)からなる。受信機13−1〜受信機13−Nのそれぞれは、対応する受信アンテナ素子で受信された高周波の信号を、信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部13は、少なくとも第1期間、受信機13−1〜受信機13−Nのそれぞれが変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部14に伝達する。
In this embodiment, the receiving unit 13, N pieces (M R number) receivers (receivers 13-1 receiver 1
3-N). Each of the receivers 13-1 to 13-N converts a high-frequency signal received by a corresponding receiving antenna element into a low-frequency signal that can be processed. The reception unit 13 transmits the low-frequency signal converted by each of the receivers 13-1 to 13 -N to the complex transfer function calculation unit 14 at least in the first period.

[複素伝達関数算出部14]
複素伝達関数算出部14は、第1期間に観測された複数の受信信号から、送信アンテナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算
出する。
[Complex transfer function calculator 14]
The complex transfer function calculation unit 14 calculates a plurality of complex transfer functions representing the propagation characteristics between the transmission antenna element and each of the N reception antenna elements from the plurality of reception signals observed in the first period.

本実施の形態では、複素伝達関数算出部14は、受信部13から伝達された低周波の信号から、1個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。以下、図3を用いてより具体的に説明する。 Complex in the present embodiment, the complex transfer function calculation unit 14, representing the propagation characteristics between the low frequency signal transmitted from the receiving unit 13, and one transmit antenna elements and M R receive antennas elements Calculate the transfer function. Hereinafter, a more specific description will be given with reference to FIG.

図3は、図1に示すアンテナ部11における信号波の伝達の様子を概念的に示す図である。図3に示すように、送信アンテナ部11Aの送信アンテナ素子から送信される送信波は、生体50によって反射され、受信アンテナ部11Bの受信アレーアンテナに到達する。ここで、受信アレーアンテナは、MR個の受信アンテナ素子からなり、素子間隔dのリニ
アアレーである。また、受信アレーアンテナの正面から見た生体50の方向をθとする。生体50と受信アレーアンテナとの距離は十分に大きく、受信アレーアンテナに到来する生体由来の反射波は平面波と見なせるものとする。
FIG. 3 is a diagram conceptually showing a state of signal wave transmission in the antenna unit 11 shown in FIG. As shown in FIG. 3, the transmission wave transmitted from the transmission antenna element of the transmission antenna unit 11A is reflected by the living body 50 and reaches the reception array antenna of the reception antenna unit 11B. Here, the receiving array antenna consists M R receive antennas elements, a linear array of element spacing d. Further, θ is the direction of the living body 50 viewed from the front of the receiving array antenna. The distance between the living body 50 and the receiving array antenna is sufficiently large, and the reflected wave derived from the living body arriving at the receiving array antenna can be regarded as a plane wave.

この場合、複素伝達関数算出部14は、受信アレーアンテナを使って観測された複素受信信号ベクトル   In this case, the complex transfer function calculation unit 14 uses the complex received signal vector observed using the receiving array antenna.

Figure 2019132850
から、送信アンテナ素子と受信アレーアンテナとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数ベクトルを算出することができる。複素伝達関数ベクトルは、例えば、
Figure 2019132850
により算出できる。ここで、sは複素送信信号であり、既知であるものとする。
Figure 2019132850
From this, it is possible to calculate a complex transfer function vector representing the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving array antenna. The complex transfer function vector is, for example,
Figure 2019132850
Can be calculated. Here, s is a complex transmission signal, and is known.

[差分情報算出部15]
差分情報算出部15は、算出された複数の複素伝達関数を複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録する。そして、差分情報算出部15は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトルにより表現される差分情報を2以上算出する。ここで、2以上の差分
情報それぞれにおける所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。また、所定間隔は生体50由来の周期(生体変動周期)の略半分であってもよい。
[Difference information calculation unit 15]
The difference information calculation unit 15 sequentially records the calculated plurality of complex transfer functions in a time series that is the order in which the plurality of received signals are observed. Then, the difference information calculation unit 15 is a difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time of a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions, and the difference information expressed by an N-dimensional vector is 2 Calculate as above. Here, the start point of two time points of a predetermined interval in each of the two or more pieces of difference information is a different time. Further, the predetermined interval may be approximately half of the cycle derived from the living body 50 (biological variation cycle).

図4は、実施の形態1における差分情報を計算する際に用いられる所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。図5は、図4とは別の所定間隔の2つの時点の一例を示す概念図である。図4において、縦軸は変動チャネル値を示し、横軸は時間を示す。また、Tmeasは受信信号の観測時間を示す。この観測時間Tmeasは上述した第1期間である。観測時間Tmeasは、例えば生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体変動最大周期
すなわち生体変動に由来する最大の周期に相当する。図4に示す例では、観測時間を、生体50の呼吸活動の周期に相当する約3秒としている。
FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of two time points of a predetermined interval used when calculating difference information in the first embodiment. FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of two time points at a predetermined interval different from FIG. In FIG. 4, the vertical axis represents the variable channel value, and the horizontal axis represents time. T meas represents the observation time of the received signal. This observation time T meas is the first period described above. The observation time T meas corresponds to, for example, the maximum period of biological fluctuation including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of a living body, that is, the maximum period derived from biological fluctuation. In the example shown in FIG. 4, the observation time is about 3 seconds corresponding to the period of the respiratory activity of the living body 50.

図4に示すような観測時間Tmeasに受信部13で観測された受信信号から算出された複
数の複素伝達関数すなわち時変動チャネルを逐次記録した場合、観測時間Tmeasは生体変
動最大周期に相当するので、観測時間Tmeasに生体50の変動の最大値と最小値とが必ず
含まれることになる。ここで、生体変動最大周期をTmax、生体変動に由来する最小の周期(生体変動最小周期)をTminとすると、これらの半周期であるTmax/2、Tmin/2の時間差分は生体50の変動に対応する時間差となる。そのため、複素伝達関数の差分情報を計算する際の所定間隔TをTmax/2≦T≦Tmin/2の範囲とできる。このように、所定間隔Tを生体5
0由来の周期(生体変動周期)の略半分としても、生体50の1周期分の時変動チャネルから生体由来の成分を抽出することができる。
When a plurality of complex transfer functions calculated from reception signals observed by the receiving unit 13, that is, time-varying channels are sequentially recorded at the observation time T meas as shown in FIG. 4, the observation time T meas corresponds to the maximum period of biological fluctuation. Therefore, the observation time T meas always includes the maximum value and the minimum value of the fluctuation of the living body 50. Here, if the maximum period of biological fluctuation is T max and the minimum period derived from biological fluctuation (minimum period of biological fluctuation) is T min , the time difference between these half periods, T max / 2 and T min / 2, is The time difference corresponds to the fluctuation of the living body 50. Therefore, the predetermined interval T when calculating the difference information of the complex transfer function can be in the range of T max / 2 ≦ T ≦ T min / 2. Thus, the predetermined interval T is set to the living body 5.
Even when it is approximately half of the cycle derived from 0 (biological variation cycle), the biological component can be extracted from the time-varying channel for one cycle of the living body 50.

また、図4に示す例では、差分情報算出部15は、例えば、時間tと時間t+Tとの異な
る時間、すなわち所定間隔Tの2つの時点での複素伝達関数の差分を示す差分情報を算出
する。そして、差分情報算出部15は、差分情報の算出を、△tずつずらした時間を始点
とした所定間隔Tで複数回行う。すなわち、差分情報算出部15は、このような差分情報
の算出をさらに異なる2つの時点の所定間隔Tで(異なる複素伝達関数の組に対して)実
施する。ここで、差分情報を算出するのは、生体50以外の固定物を経由する複素伝達関数成分は除去され、生体50のみを経由する複素伝達関数成分だけが残るからである。
In the example illustrated in FIG. 4, the difference information calculation unit 15 calculates, for example, difference information indicating a difference between the complex transfer functions at two points in time at different times of time t and time t + T, that is, at a predetermined interval T. . Then, the difference information calculation unit 15 performs the calculation of the difference information a plurality of times at a predetermined interval T starting from the time shifted by Δt. That is, the difference information calculation unit 15 performs such calculation of difference information at a predetermined interval T at two different time points (for different sets of complex transfer functions). Here, the difference information is calculated because the complex transfer function component passing through the fixed object other than the living body 50 is removed, and only the complex transfer function component passing through only the living body 50 remains.

本実施の形態では、受信アンテナ素子は複数(MR個)あるため受信アンテナ部11Bに対応する複素伝達関数の差分値(差分情報)の数も複数となる。これらをまとめて複素差分チャネルベクトルと定義する。受信アンテナ素子の数をMRとすると複素差分チャネルベクトルは、

Figure 2019132850
と表せ、
Figure 2019132850
である。また、l、mは測定番号を表す正の整数であり、サンプル時間である。 In the present embodiment, since there are a plurality (M R ) of receiving antenna elements, the number of difference values (difference information) of the complex transfer function corresponding to the receiving antenna unit 11B is also plural. These are collectively defined as a complex difference channel vector. If the number of receiving antenna elements is M R , the complex difference channel vector is
Figure 2019132850
Express
Figure 2019132850
It is. Further, l and m are positive integers representing measurement numbers, which are sample times.

Figure 2019132850
は転置を表す。なお、図4に示す例では、Nはチャネル観測回数であり、CtやCt+Tなど
時間間隔Tにおける2つの時点を含む台形の頂点(演算に用いたデータ)の数に対応する
。観測時間Tmeasが3秒で、100回測定(観測)する場合に、N=300となる。
Figure 2019132850
Represents transposition. In the example illustrated in FIG. 4, N is the number of channel observations, and corresponds to the number of trapezoidal vertices (data used in the calculation) including two time points in the time interval T such as C t and C t + T. When the observation time T meas is 3 seconds and measurement (observation) is performed 100 times, N = 300.

複素伝達関数算出部14が算出した複素伝達関数ベクトルには、例えば図3に示すように、直接波や固定物由来の反射波など、生体50を経由しない反射波が含まれている。一方、複素差分チャネルベクトルには、2つの時点における複素伝達関数ベクトルの差分演算によって生体50を経由しない全ての反射波が消去され、生体由来の反射波のみが含まれることになる。この差分演算を行うと生体50由来の反射波の複素伝達関数も減算されるというデメリットもあるが、呼吸や心拍等の生体活動によって生体50経由の反射波の振幅や位相は常に時変動しているため、複素差分チャネルベクトルは完全に0とはならない。つまり、異なる2つの時点の複素伝達関数ベクトルどうしを減算すると、生体50を経由する複素伝達関数ベクトルに係数をかけたものが残ることになる。   The complex transfer function vector calculated by the complex transfer function calculation unit 14 includes a reflected wave that does not pass through the living body 50, such as a direct wave or a reflected wave derived from a fixed object, as shown in FIG. On the other hand, in the complex difference channel vector, all reflected waves that do not pass through the living body 50 are eliminated by the difference calculation of the complex transfer function vectors at two time points, and only the reflected waves derived from the living body are included. When this difference calculation is performed, there is a demerit that the complex transfer function of the reflected wave derived from the living body 50 is also subtracted. However, the amplitude and phase of the reflected wave passing through the living body 50 always fluctuate with time due to biological activities such as breathing and heartbeat. Therefore, the complex difference channel vector is not completely zero. That is, when the complex transfer function vectors at two different time points are subtracted, a complex transfer function vector passing through the living body 50 multiplied by a coefficient remains.

なお、差分情報算出部15が複数の組(異なる2つの時点の複素伝達関数)に対して差分情報の算出を行うのは、後述するように、複数回の平均を取ることにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させるためである。なお、差分情報の算出を行う際の所定間隔Tは、図4に示すように固定値ではなく、任意の所定間隔すなわち、例え
ば図5のように時間t´と時間t´+T´などの2つの時点における所定間隔T´であってもよい。
Note that the difference information calculation unit 15 calculates the difference information for a plurality of sets (complex transfer functions at two different time points) by taking an average of a plurality of times as described later. This is to reduce the influence of noise and improve the accuracy of direction estimation. Note that the predetermined interval T when the difference information is calculated is not a fixed value as shown in FIG. 4, but an arbitrary predetermined interval, that is, for example, 2 such as time t ′ and time t ′ + T ′ as shown in FIG. It may be a predetermined interval T ′ at one time point.

[方向推定処理部16]
方向推定処理部16は、当該2以上算出された差分情報を用いて、推定装置10を方向の基準として動体の存在する方向を推定する。より具体的には、方向推定処理部16は、2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、反射信号の到来方向を推定する。そして、推定した反射信号の到来方向に基づいて、動体の存在する方向を推定する。ここで、所定の到来方向推定手法は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づく推定手法である。
[Direction estimation processing unit 16]
The direction estimation processing unit 16 uses the difference information calculated two or more to estimate the direction in which the moving object exists using the estimation device 10 as a reference for the direction. More specifically, the direction estimation processing unit 16 calculates an instantaneous correlation matrix that is a correlation matrix of difference times that are two time points of a predetermined interval in the difference information from each of the two or more calculated difference information. Using this instantaneous correlation matrix, the arrival direction of the reflected signal is estimated by a predetermined arrival direction estimation method. Based on the estimated arrival direction of the reflected signal, the direction in which the moving object exists is estimated. Here, the predetermined direction-of-arrival estimation method is an estimation method based on a MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) algorithm.

本実施の形態では、方向推定処理部16は、差分情報算出部15が複数の差分情報として算出した複素差分チャネルベクトルから(式1)に示す相関行列(以下、「瞬時相関行列」と称する)を算出する。所定間隔の2つの時点である差分時間は、瞬時であるから、このように称する。   In the present embodiment, the direction estimation processing unit 16 has a correlation matrix (hereinafter referred to as “instantaneous correlation matrix”) shown in (Equation 1) from the complex difference channel vector calculated by the difference information calculation unit 15 as a plurality of difference information. Is calculated. The difference time, which is two time points of the predetermined interval, is instantaneous, and thus referred to as such.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

ここで、

Figure 2019132850
は、複素共役転置を表す。 here,
Figure 2019132850
Represents a complex conjugate transpose.

また、方向推定処理部16は、さらにこの瞬時相関行列を(式2)に示すように平均(平均演算)するとしてもよい。上述したように、これにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させることができるからである。   Further, the direction estimation processing unit 16 may further average (average calculation) the instantaneous correlation matrix as shown in (Expression 2). This is because, as described above, this can weaken the influence of instantaneous noise and improve the accuracy of direction estimation.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

ここで、(式1)に示す瞬時相関行列のランクは1である。この瞬時相関行列は、4x1のベクトルを4x4の行列にしたものであり、1つの行成分を整数倍した行が増えた行列に過ぎない。そのため、連立方程式は解けない、つまり、ランク1である。   Here, the rank of the instantaneous correlation matrix shown in (Expression 1) is 1. The instantaneous correlation matrix is a 4 × 4 vector that is a 4 × 4 matrix, and is merely a matrix in which one row component is multiplied by an integer and the number of rows is increased. Therefore, simultaneous equations cannot be solved, that is, rank 1 is obtained.

しかし、瞬時相関行列の平均演算によって相関行列のランクを回復させることが可能である。つまり、(式1)を(式2)のように平均化することで、固有値(≒ランク)を増やすことができるので、解ける変数(ターゲット)を増やせる。よって、(式2)は固有値が増えており、推定精度を向上させることができる。そして、後述するが、複数の到来波の同時推定が可能になる。なお、平均演算を利用して精度向上を図ることは、後述のMUSIC法でよく用いられる手段であるが、通常周波数成分で行う。一方、本実施の形態では、時間方向で平均化している点で異なる。   However, it is possible to restore the rank of the correlation matrix by averaging the instantaneous correlation matrix. That is, by averaging (Equation 1) as in (Equation 2), the eigenvalue (≈rank) can be increased, so that the solvable variable (target) can be increased. Therefore, (Equation 2) has an increased eigenvalue and can improve the estimation accuracy. As will be described later, a plurality of incoming waves can be estimated simultaneously. Note that improving the accuracy by using the average calculation is a means often used in the MUSIC method described later, but is performed with a normal frequency component. On the other hand, this embodiment is different in that it is averaged in the time direction.

このように、複素伝達関数をある期間で時系列的に記録し、その記録した複数の複素伝達関数(全て)を利用することで、観測期間が比較的短い場合(例えば数秒)でも推定精度を向上できるという効果が得られる。   In this way, the complex transfer function is recorded in a time series in a time series, and by using the recorded complex transfer functions (all), the estimation accuracy can be improved even when the observation period is relatively short (for example, several seconds). The effect that it can improve is acquired.

方向推定処理部16は、以上のように算出された瞬時相関行列を用いて反射信号の到来方向推定を行うことができる。   The direction estimation processing unit 16 can estimate the arrival direction of the reflected signal using the instantaneous correlation matrix calculated as described above.

以下、複素差分チャネルベクトルから求めた瞬時相関行列を用いて方向推定を行う方法について説明する。ここではMUSICアルゴリズムに基づく推定法について説明する。   Hereinafter, a method for estimating the direction using the instantaneous correlation matrix obtained from the complex difference channel vector will be described. Here, an estimation method based on the MUSIC algorithm will be described.

(式2)に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、

Figure 2019132850

Figure 2019132850

Figure 2019132850
と書ける。 When the instantaneous correlation matrix shown in (Expression 2) is decomposed into eigenvalues,
Figure 2019132850
,
Figure 2019132850
,
Figure 2019132850
Can be written.

ここで、

Figure 2019132850
は、要素数がMRである固有ベクトル、
Figure 2019132850
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 2019132850
の順であるものとする。Lは到来波の数つまり検出対象の生体数である。 here,
Figure 2019132850
Is an eigenvector with M R elements,
Figure 2019132850
Is the eigenvalue corresponding to the eigenvector,
Figure 2019132850
It is assumed that the order is L is the number of incoming waves, that is, the number of living bodies to be detected.

また、受信アレーアンテナのステアリングベクトル(方向ベクトル)は、

Figure 2019132850
と定義され、これにMUSIC法を適用する。ここで、kは波数である。 The steering vector (direction vector) of the receiving array antenna is
Figure 2019132850
The MUSIC method is applied to this. Here, k is the wave number.

すなわち、方向推定処理部16は、MUSIC法に基づき、受信アレーアンテナのステアリングベクトルを用いて、下記で示される評価関数Pmusic(θ)の極大値を探索することで到来波の方向を推定することができる。 That is, the direction estimation processing unit 16 estimates the direction of the incoming wave by searching for the maximum value of the evaluation function P music (θ) shown below using the steering vector of the receiving array antenna based on the MUSIC method. be able to.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

方向推定処理部16は、このように瞬時相関行列を固有値分解し、MUSIC法にかけることで反射信号の到来方向を推定できるので、推定した反射信号の到来方向から生体50の存在する方向を推定することができる。推定した反射信号の到来方向と推定装置10を基準にした生体50の存在する方向とは略一致するからである。   Since the direction estimation processing unit 16 can estimate the arrival direction of the reflected signal by eigenvalue decomposition of the instantaneous correlation matrix and applying the MUSIC method in this way, the direction in which the living body 50 exists is estimated from the estimated arrival direction of the reflected signal. can do. This is because the estimated arrival direction of the reflected signal and the direction in which the living body 50 exists based on the estimation device 10 substantially coincide.

[推定装置10の動作]
以上のよう構成された推定装置10の推定処理の動作について説明する。図6は、実施の形態1における推定装置10の推定処理を示すフローチャートである。
[Operation of Estimation Device 10]
The operation of the estimation process of the estimation apparatus 10 configured as described above will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an estimation process of the estimation apparatus 10 according to the first embodiment.

まず、推定装置10は、1個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された反射信号を含む受信信号を、生体50の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する(S10)。   First, the estimation device 10 observes a reception signal including a reflection signal transmitted from one transmission antenna element and reflected by the living body 50 for a first period corresponding to a period derived from the activity of the living body 50 (S10). ).

次に、推定装置10は、第1期間に観測された複数の受信信号から、1個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する(S20)。詳細は上述した通りであるため、ここでの説明は省略する。以下も同様である。 Then, the estimation unit 10, a plurality of received signals observed in the first period, a plurality of complex transfer function representing the propagation characteristics between each of the one transmit antenna elements and M R receive antennas elements Calculate (S20). Since details are as described above, description thereof is omitted here. The same applies to the following.

次に、推定装置10は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を2以上算出する(S30)。   Next, the estimating apparatus 10 calculates two or more pieces of difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time of a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions (S30).

そして、推定装置10は、2以上の差分情報を用いて、生体50の存在する方向を推定する(S40)。   And the estimation apparatus 10 estimates the direction where the biological body 50 exists using 2 or more difference information (S40).

[効果等]
本実施の形態の推定装置10および推定方法によれば、上述した差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。したがって、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
[Effects]
According to the estimation apparatus 10 and the estimation method of the present embodiment, by calculating the above-described difference information, only a component derived from a living body is wirelessly transmitted without using Fourier transform and at a faster processing time than when using Fourier transform. Signal processing that remains in the signal can be performed. Moreover, the estimation accuracy can be improved by using a plurality of difference information. Therefore, the direction in which the moving object exists can be estimated with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving object. Thereby, it is possible to estimate the direction in which the moving object is present using a radio signal in a short time and with high accuracy.

(実施の形態2)
実施の形態1では、所定期間の異なる2つの時点に観測された複素伝達関数の差分情報を用いて、検出対象である動体(生体)の存在する方向を推定する推定装置10およびその推定方法について説明した。実施の形態2では、同様の差分情報を用いてから検出対象である動体(生体)の位置を推定する推定装置20およびその推定方法について説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, an estimation apparatus 10 that estimates a direction in which a moving body (living body) that is a detection target exists using difference information of complex transfer functions observed at two different times in a predetermined period, and an estimation method thereof explained. In the second embodiment, an estimation device 20 that estimates the position of a moving object (living body) that is a detection target after using the same difference information will be described.

[推定装置20の構成]
図7は、実施の形態2における推定装置20の構成の一例を示すブロック図である。図8は、図7に示す推定装置20の検出対象の一例を示す図である。図1および図2と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
[Configuration of Estimation Device 20]
FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the estimation device 20 according to the second embodiment. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a detection target of the estimation apparatus 20 illustrated in FIG. Elements similar to those in FIGS. 1 and 2 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

図7に示す推定装置20は、送信アンテナ部21Aと、受信アンテナ部21Bと、送信部22と、受信部23と、複素伝達関数算出部24と、差分情報算出部25と、位置推定処理部26とを備え、動体の位置を推定する。図7に示す推定装置20は、図1に示す推定装置10と比較して、少なくとも送信アンテナ素子の数が異なり、それにより、動体の位置を推定することができる。   7 includes a transmission antenna unit 21A, a reception antenna unit 21B, a transmission unit 22, a reception unit 23, a complex transfer function calculation unit 24, a difference information calculation unit 25, and a position estimation processing unit. 26, and the position of the moving object is estimated. The estimation device 20 shown in FIG. 7 differs from the estimation device 10 shown in FIG. 1 at least in the number of transmission antenna elements, and thereby can estimate the position of the moving object.

[送信部22]
送信部22は、生体50の方向を推定するために用いる高周波の信号を生成する。例えば、図8に示すように、送信部22は、生成した信号(送信波)を、送信アンテナ部21Aが備えるMT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から送信する。
[Transmitter 22]
The transmission unit 22 generates a high-frequency signal used for estimating the direction of the living body 50. For example, as illustrated in FIG. 8, the transmission unit 22 transmits the generated signal (transmission wave) from M T transmission antenna elements (transmission array antennas) included in the transmission antenna unit 21A.

[送信アンテナ部21A]
送信アンテナ部21Aは、M個(Mは2以上の自然数)の送信アンテナ素子からなる。本実施の形態では、送信アンテナ部21Aは、MT個の送信アンテナ素子を備える。上述したように、MT個の送信アンテナ素子は、送信部22が生成した信号(送信波)を送信する。
[Transmitting antenna portion 21A]
The transmission antenna unit 21A includes M (M is a natural number of 2 or more) transmission antenna elements. In this embodiment, the transmitting antenna unit 21A is provided with M T transmit antennas elements. As described above, M T transmit antennas elements, the transmission section 22 transmits the generated signal (transmission wave).

[受信アンテナ部21B]
受信アンテナ部21Bは、N個(Nは2以上の自然数)の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)からなる。本実施の形態では、実施の形態1と同様に、受信アンテナ部21Bは、MR個の受信アンテナ素子(受信アレーアンテナ)を備える。そして、例えば図8に示すように、MR個の受信アンテナ素子のそれぞれは、当該MT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から送信された信号は、生体50によって反射された信号(受信信号)を受信する。
[Receiving antenna unit 21B]
The reception antenna unit 21B includes N reception antenna elements (reception array antennas) (N is a natural number of 2 or more). In this embodiment, as in the first embodiment, the receiving antenna unit 21B is provided with M R receive antennas elements (reception array antenna). For example, as shown in FIG. 8, M each of the R receive antenna elements, signals transmitted from the M T transmit antennas elements (transmit array antenna) is the signal (received reflected by the living body 50 Signal).

[受信部23]
受信部23は、N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって
、M個の送信アンテナ素子のそれぞれから送信され、動体によって反射された反射信号を
含む受信信号を、当該動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する。ここで、動体は、図8に示すような生体50である。動体の活動に由来する周期に相当する。また、動体の活動に由来する周期は、生体50の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期(生体変動周期)である。
[Receiver 23]
The receiving unit 23 receives a reception signal that is received by each of the N reception antenna elements and includes a reflection signal transmitted from each of the M transmission antenna elements and reflected by the moving body. Observe the first period corresponding to the period derived from the activity. Here, the moving body is a living body 50 as shown in FIG. This corresponds to the period derived from the activity of the moving body. The period derived from the activity of the moving body is a period derived from the living body (biological variation period) including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body 50.

本実施の形態では、受信部23は、MR個の受信機からなる。MR個の受信機のそれぞれは、対応する受信アンテナ素子で受信された高周波の信号を、信号処理が可能な低周波の信号に変換する。受信部23は、少なくとも第1期間、MR個の受信機のそれぞれが変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部24に伝達する。 In this embodiment, the receiving section 23 is composed of M R-number of receivers. Each of the M R receivers converts a high-frequency signal received by a corresponding receiving antenna element into a low-frequency signal that can be processed. Receiving unit 23, at least a first period, a low frequency signal, each converted the M R-number of receivers, and transmits the complex transfer function calculation unit 24.

[複素伝達関数算出部24]
複素伝達関数算出部24は、第1期間に観測された複数の受信信号ら、M個の送信アン
テナ素子とN個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複
数算出する。
[Complex transfer function calculation unit 24]
The complex transfer function calculation unit 24 calculates a plurality of complex transfer functions representing the propagation characteristics between the M transmission antenna elements and the N reception antenna elements from the plurality of reception signals observed in the first period. To do.

本実施の形態では、複素伝達関数算出部24は、受信部23から伝達された低周波の信号から、MT個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。以下、図8を用いてより具体的に説明する。 In the present embodiment, the complex transfer function calculation unit 24 expresses a propagation characteristic between M T transmission antenna elements and M R reception antenna elements from a low-frequency signal transmitted from the reception unit 23. Calculate the complex transfer function. Hereinafter, a more specific description will be given with reference to FIG.

図8において、送信アレーアンテナおよび受信アレーアンテナは共に素子間隔dのリニアアレーとし、送信アレーアンテナおよび受信アレーアンテナそれぞれの正面から見た生体50の方向をθTRとしている。生体と送受信アレーアンテナの距離は、アレーアン
テナの開口幅と比べて十分に大きいものと仮定し、送信アレーアンテナから出発および受信アレーアンテナに到来する生体経由の信号は平面波と見なせるものとする。
In FIG. 8, both the transmission array antenna and the reception array antenna are linear arrays with an element interval d, and the directions of the living body 50 viewed from the front of each of the transmission array antenna and the reception array antenna are θ T and θ R. It is assumed that the distance between the living body and the transmission / reception array antenna is sufficiently larger than the opening width of the array antenna, and signals passing through the living body that arrive at the departure and reception array antennas from the transmission array antenna can be regarded as plane waves.

図8に示すように、送信アンテナ部21AのMT個の送信アンテナ素子(送信アレーアンテナ)から角度θTで送信される送信波は、生体50によって反射され、受信アレーアン
テナに角度θRで到達する。
As shown in FIG. 8, a transmission wave transmitted at an angle θ T from M T transmission antenna elements (transmission array antennas) of the transmission antenna unit 21A is reflected by the living body 50, and is transmitted to the reception array antenna at an angle θ R. To reach.

この場合、複素伝達関数算出部24は、受信アレーアンテナを使って観測された複素受信信号ベクトルから複素伝達関数ベクトルを算出することができる。複素伝達関数ベクトルは行列形式となるが実施の形態1と同様に算出できる。なお、算出した複素伝達関数行列には、上述したように、直接波や固定物由来の反射波など、生体50を経由しない反射波が含まれている。   In this case, the complex transfer function calculation unit 24 can calculate the complex transfer function vector from the complex received signal vector observed using the receiving array antenna. The complex transfer function vector is in matrix form, but can be calculated in the same manner as in the first embodiment. The calculated complex transfer function matrix includes a reflected wave that does not pass through the living body 50, such as a direct wave or a reflected wave derived from a fixed object, as described above.

[差分情報算出部25]
差分情報算出部25は、算出された複数の複素伝達関数を、複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録する。そして、差分情報算出部25は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってM×N次元の行列により表現される差分情報を2以上算出する。ここで、2以上の差分情報それぞれにおける所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である。また、所定間隔は生体50由来の周期(生体変動周期)の略半分であってもよい。
[Difference information calculation unit 25]
The difference information calculation unit 25 sequentially records the calculated plurality of complex transfer functions in a time series that is the order in which the plurality of received signals are observed. Then, the difference information calculation unit 25 is difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time at a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions, and is represented by an M × N-dimensional matrix. 2 or more is calculated. Here, the start point of two time points of a predetermined interval in each of the two or more pieces of difference information is a different time. Further, the predetermined interval may be approximately half of the cycle derived from the living body 50 (biological variation cycle).

なお、差分情報を計算する際に用いられる所定間隔の2つの時点については、図4等を用いて実施の形態1で説明した通りであるので、ここでの説明は省略する。   Note that the two time points of the predetermined interval used when calculating the difference information are the same as those described in the first embodiment with reference to FIG.

本実施の形態でも、差分情報算出部25は、複素伝達関数算出部24により算出された複素伝達関数のうち所定間隔Tの2つの異なる時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を算出する。また、差分情報算出部25は、差分情報の算出をさらに異なる2つの時点(異なる複素伝達関数の組)に対しても実施する。ここで、差分情報を算出するのは、実施の形態1と同様に、生体50以外の固定物を経由する複素伝達関数成分を除去し、生体50のみを経由する複素伝達関数成分だけが残すためである。   Also in the present embodiment, the difference information calculation unit 25 calculates difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two different points in time of the predetermined interval T among the complex transfer functions calculated by the complex transfer function calculation unit 24. To do. Further, the difference information calculation unit 25 performs the calculation of the difference information for two further different time points (different sets of complex transfer functions). Here, the difference information is calculated because the complex transfer function component passing through the fixed object other than the living body 50 is removed and only the complex transfer function component passing through only the living body 50 remains as in the first embodiment. It is.

本実施の形態では、送信アンテナ素子と受信アンテナ素子の数は共に複数ある。そのため、送信アンテナ部21A、受信アンテナ部21Bに対応する複素伝達関数の差分値(差分情報)の数は送信アンテナ素子×受信アンテナ素子数(MR×MT)となり、これらをまとめて複素差分チャネル行列H(l,m)と定義する。差分情報算出部25は、差分情報として、次のように表せる複素差分チャネル行列H(l,m)を算出する。この複素差分チャネル行列H(l,m)には、差分演算によって生体50を経由しない全ての反射波が消去されるため、生体50由来の反射波のみが含まれる。 In the present embodiment, there are a plurality of transmission antenna elements and reception antenna elements. Therefore, the number of difference values (difference information) of the complex transfer function corresponding to the transmission antenna unit 21A and the reception antenna unit 21B is transmission antenna element × number of reception antenna elements (M R × M T ). It is defined as a channel matrix H (l, m). The difference information calculation unit 25 calculates a complex difference channel matrix H (l, m) that can be expressed as follows as difference information. In this complex difference channel matrix H (l, m), all reflected waves that do not pass through the living body 50 are eliminated by the difference calculation, and therefore only the reflected waves derived from the living body 50 are included.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

ここで、

Figure 2019132850
である。また、l、mは、測定番号を表す正の整数であり、サンプル時間である。 here,
Figure 2019132850
It is. Further, l and m are positive integers representing measurement numbers, which are sample times.

[位置推定処理部26]
位置推定処理部26は、当該2以上算出された差分情報を用いて、動体の存在する位置を推定する。より具体的には、まず、位置推定処理部26は、2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出する。次に、位置推定処理部26は、算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、送信アンテナ部21Aから動体に送信された送信信号の送信方向と、反射信号の到来方向とを推定する。そして、位置推定処理部26は、推定した送信信号の送信方向と推定した反射信号の到来方向とに基づき、動体の存在する位置を推定する。ここで、所定の到来方向推定手法は、MUSICアルゴリズムに基づく推定手法である。
[Position estimation processing unit 26]
The position estimation processing unit 26 estimates the position where the moving object exists using the difference information calculated two or more. More specifically, first, the position estimation processing unit 26 calculates an instantaneous correlation matrix that is a correlation matrix of difference times that are two time points of a predetermined interval in the difference information, from each of two or more calculated difference information. . Next, the position estimation processing unit 26 uses the calculated instantaneous correlation matrix to transmit the transmission direction of the transmission signal transmitted from the transmission antenna unit 21A to the moving object and the arrival direction of the reflected signal by a predetermined arrival direction estimation method. Is estimated. And the position estimation process part 26 estimates the position where a moving body exists based on the transmission direction of the estimated transmission signal, and the arrival direction of the estimated reflected signal. Here, the predetermined direction-of-arrival estimation method is an estimation method based on the MUSIC algorithm.

本実施の形態では、位置推定処理部26は、差分情報算出部25が複数の差分情報として算出した複素差分チャネル行列から瞬時相関行列を算出する。   In the present embodiment, the position estimation processing unit 26 calculates an instantaneous correlation matrix from the complex difference channel matrix calculated by the difference information calculation unit 25 as a plurality of difference information.

より具体的には、位置推定処理部26は、差分情報算出部25が算出した上記の複素差分チャネル行列H(l,m)の要素を並び替え、(式3)に示すMRMT×1のベクトルとする複素差分チャネルを算出する。 More specifically, the position estimation processing unit 26 rearranges the elements of the complex difference channel matrix H (l, m) calculated by the difference information calculation unit 25, and displays M R M T × shown in (Expression 3). A complex difference channel with a vector of 1 is calculated.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

ここで、vec(・)は行列のベクトルへの変換を意味する。   Here, vec (·) means conversion of a matrix into a vector.

次に、位置推定処理部26は、この複素差分チャネルベクトルから(式4)に示す瞬時相関行列を算出する。   Next, the position estimation processing unit 26 calculates an instantaneous correlation matrix shown in (Expression 4) from the complex difference channel vector.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

また、位置推定処理部26は、さらにこの瞬時相関行列を(式5)に示すように平均(平均演算)するとしてもよい。上述したように、これにより、瞬間的なノイズの影響を弱めて方向推定の精度を向上させることができるからである。   Further, the position estimation processing unit 26 may further average (average calculation) this instantaneous correlation matrix as shown in (Expression 5). This is because, as described above, this can weaken the influence of instantaneous noise and improve the accuracy of direction estimation.

Figure 2019132850
Figure 2019132850

ここで、(式4)の瞬時相関行列のランクは1であるが、実施の形態1でも説明したように、瞬時相関行列の平均演算によって相関行列のランクを回復させることが可能である。これによって、推定精度が改善するだけではなく、複数の到来波の同時推定が可能になる。   Here, the rank of the instantaneous correlation matrix of (Equation 4) is 1, but as described in the first embodiment, the rank of the correlation matrix can be recovered by the average calculation of the instantaneous correlation matrix. This not only improves the estimation accuracy, but also enables simultaneous estimation of a plurality of incoming waves.

このように、複素伝達関数をある期間で時系列的に記録し、その記録した複数の複素伝達関数(全て)を利用することで、観測期間が比較的短い場合(例えば数秒)でも推定精度を向上できるという効果が得られる。   In this way, the complex transfer function is recorded in a time series in a time series, and by using the recorded complex transfer functions (all), the estimation accuracy can be improved even when the observation period is relatively short (for example, several seconds). The effect that it can improve is acquired.

位置推定処理部26は、以上のように算出された瞬時相関行列を用いて生体50の位置推定を行うことができる。   The position estimation processing unit 26 can estimate the position of the living body 50 using the instantaneous correlation matrix calculated as described above.

次に、複素差分チャネル行列から求めた瞬時相関行列を用いて方向推定を行う方法について説明する。本実施の形態でもMUSICアルゴリズムに基づく推定法について説明する。   Next, a method for performing direction estimation using the instantaneous correlation matrix obtained from the complex difference channel matrix will be described. In this embodiment, an estimation method based on the MUSIC algorithm will be described.

(式5)に示す瞬時相関行列を固有値分解すると、

Figure 2019132850

Figure 2019132850

Figure 2019132850
と書ける。 When the instantaneous correlation matrix shown in (Equation 5) is decomposed into eigenvalues,
Figure 2019132850
,
Figure 2019132850
,
Figure 2019132850
Can be written.

ここで、

Figure 2019132850
は、要素数がMRである固有ベクトル、
Figure 2019132850
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 2019132850
の順であるものとする。Lは到来波の数つまり検出対象の生体数である。 here,
Figure 2019132850
Is an eigenvector with M R elements,
Figure 2019132850
Is the eigenvalue corresponding to the eigenvector,
Figure 2019132850
It is assumed that the order is L is the number of incoming waves, that is, the number of living bodies to be detected.

また、送信アレーアンテナのステアリングベクトル(方向ベクトル)は、

Figure 2019132850
、受信アレーアンテナのステアリングベクトル(方向ベクトル)は、
Figure 2019132850
と定義される。ここで、kは波数である。さらに、これらのステアリングベクトルを乗算し、
Figure 2019132850
と、送受信アレーアンテナ双方の角度情報を考慮したステアリングベクトルを定義し、これにMUSIC法を適用する。 The steering vector (direction vector) of the transmitting array antenna is
Figure 2019132850
The steering vector (direction vector) of the receiving array antenna is
Figure 2019132850
It is defined as Here, k is a wave number. Then multiply these steering vectors,
Figure 2019132850
Then, a steering vector is defined in consideration of angle information of both the transmitting and receiving array antennas, and the MUSIC method is applied thereto.

すなわち、位置推定処理部26は、MUSIC法に基づき、乗算したステアリングベクトルを用いて下記で示される評価関数Pmusic(θ)で極大値を探索することで到来波の方
向を推定することができる。
That is, the position estimation processing unit 26 can estimate the direction of the incoming wave by searching for the maximum value with the evaluation function P music (θ) shown below using the multiplied steering vector based on the MUSIC method. .

Figure 2019132850
Figure 2019132850

本実施の形態では、二つの角度(θT,θR)について評価関数の極大値の探索を行う必要
があるため、2次元の探索処理を実施する。そして、位置推定処理部26は、このようにして得られた二つの角度(θT,θR)から生体50への送信波の送信方向と生体50からの
反射波の到来方向を推定し、推定された二つの方向の交点から生体50の位置を推定する。
In this embodiment, since it is necessary to search for the maximum value of the evaluation function for two angles (θ T, θ R ), a two-dimensional search process is performed. Then, the position estimation processing unit 26 estimates the transmission direction of the transmission wave to the living body 50 and the arrival direction of the reflected wave from the living body 50 from the two angles (θ T, θ R ) thus obtained, The position of the living body 50 is estimated from the estimated intersection of the two directions.

[推定装置20の動作]
以上のよう構成された推定装置20の推定処理の動作について説明する。図9は、実施の形態2における推定装置20の推定処理を示すフローチャートである。
[Operation of Estimation Device 20]
The operation of the estimation process of the estimation apparatus 20 configured as described above will be described. FIG. 9 is a flowchart illustrating an estimation process of the estimation device 20 according to the second embodiment.

まず、推定装置20は、MT個の送信アンテナ素子から送信され、生体50によって反射された反射信号を含む受信信号を、生体50の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測する(S10A)。 First, the estimation device 20 is transmitted from the M T transmit antennas elements, a reception signal including a reflected signal reflected by the body 50, is observed for the first period corresponding to a period from the activity of the living body 50 ( S10A).

次に、推定装置20は、第1期間に観測された複数の受信信号から、MT個の送信アンテナ素子とMR個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出する(S20A)。詳細は上述した通りであるため、ここでの説明は省略する。以下も同様である。 Next, the estimating apparatus 20 calculates a complex transfer function representing the propagation characteristics between the M T transmitting antenna elements and the M R receiving antenna elements from the plurality of received signals observed in the first period. A plurality are calculated (S20A). Since details are as described above, description thereof is omitted here. The same applies to the following.

次に、推定装置20は、当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報を2以上算出する(S30A)。   Next, the estimating apparatus 20 calculates two or more pieces of difference information indicating a difference between two complex transfer functions at two points in time of a predetermined interval among the plurality of complex transfer functions (S30A).

そして、推定装置20は、2以上の差分情報を用いて、生体50の存在する位置を推定する(S40A)。   And the estimation apparatus 20 estimates the position where the biological body 50 exists using 2 or more difference information (S40A).

[効果等]
本実施の形態の推定装置20および推定方法によれば、上述した差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。したがって、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。
[Effects]
According to the estimation device 20 and the estimation method of the present embodiment, by calculating the difference information described above, only the component derived from the living body is wirelessly transmitted without using the Fourier transform and with a processing time faster than when using the Fourier transform. Signal processing that remains in the signal can be performed. Moreover, the estimation accuracy can be improved by using a plurality of difference information. Therefore, the direction in which the moving object exists can be estimated with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving object. Accordingly, it is possible to estimate the position where the moving object is present using a radio signal in a short time and with high accuracy.

ここで、実施の形態2に係る効果を確かめるために実験による評価を行ったので、以下説明する。   Here, since it evaluated by experiment in order to confirm the effect which concerns on Embodiment 2, it demonstrates below.

図10は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験の概念を示す図である。   FIG. 10 is a diagram illustrating a concept of an experiment using the estimation method according to the second embodiment.

図10に示す送信アレーアンテナ(Tx array)と受信アレーアンテナ(Rx array)との双方は、4素子パッチアレーアンテナを用いた4×4MIMO(Multiple Input Multiple Output)構成である。また、送信側にSP4T(Single-Pole-4-Throw)スイッチ、受信側には4系統
の受信機を用いた。そして、本実験では、これらの機器を用いてMIMOチャネルの測定を行った。
Both the transmission array antenna (Tx array) and the reception array antenna (Rx array) shown in FIG. 10 have a 4 × 4 MIMO (Multiple Input Multiple Output) configuration using a four-element patch array antenna. Also, an SP4T (Single-Pole-4-Throw) switch was used on the transmission side, and four receivers were used on the reception side. In this experiment, MIMO channels were measured using these devices.

ここで、送受信アンテナのアレー素子間隔を0.5波長、送受信間距離Dを4.0m、アンテナ高hを人間(Living-Body)の直立時の胸の高さである1.0mに設定した。送信機からは2.47125GHzの無変調連続波(CW:Continuous Wave)が送信され、サンプリング周波数(チャネル
の取得速度)は7.0Hz、チャネル測定時間は3.3秒とした。チャネル測定時、被験者以外無
人とし、被験者はアンテナ側の壁に対して正面を向いた状態とした。
Here, the array element spacing of the transmitting and receiving antennas was set to 0.5 wavelength, the distance D between transmitting and receiving was set to 4.0 m, and the antenna height h was set to 1.0 m, which is the height of the chest when a human (Living-Body) stands upright. A 2.47125 GHz unmodulated continuous wave (CW) was transmitted from the transmitter, the sampling frequency (channel acquisition speed) was 7.0 Hz, and the channel measurement time was 3.3 seconds. At the time of channel measurement, the tester was unattended except for the subject, and the subject faced the front with respect to the wall on the antenna side.

図11は、実施の形態2に係る推定方法を用いた実験結果を示す図である。図11では、被験者が2人の場合の生体位置推定の結果が示されている。実験時の被験者の立ち位置は、被験者1が(X=1.0m,Y=2.5m)、被験者2が(X=3.0m,Y=2.0m)であった。図11では、実際の被験者の位置が〇印、評価関数の極大値の探索することで推定された被験者の位置が◇印で示されている。図11に示すように、被験者2人の場合においても評価関数の極大値の探索することで推定された被験者の位置は、実際の被験者(生体)の近くに現れている。したがって、実施の形態2に係る推定方法により複数人の生体位置推定が可能であることが分かる。   FIG. 11 is a diagram illustrating an experimental result using the estimation method according to the second embodiment. FIG. 11 shows the result of biological position estimation when there are two subjects. The subject's standing position during the experiment was subject 1 (X = 1.0 m, Y = 2.5 m) and subject 2 (X = 3.0 m, Y = 2.0 m). In FIG. 11, the actual position of the subject is indicated by ◯, and the position of the subject estimated by searching for the maximum value of the evaluation function is indicated by ◇. As shown in FIG. 11, even in the case of two subjects, the position of the subject estimated by searching for the maximum value of the evaluation function appears near the actual subject (living body). Therefore, it can be seen that the estimation method according to the second embodiment can estimate the positions of a plurality of persons.

図12は、実施の形態2に係る推定方法を用いた別の実験結果を示す図である。図12の実線Aには、被験者が2人の場合の生体位置推定を1500回試行したときの位置推定誤差の累積確率分布(CDF:Cumulative Distribution Function)が示されている。なお、図12の点線Bには、本実験条件である3.28秒の時変動チャネルに従来法であるフーリエ変換を用いた生体位置推定法(上記特許文献3)の結果(位置推定誤差の累積確率分布)が比較例として併せて示されている。   FIG. 12 is a diagram illustrating another experimental result using the estimation method according to the second embodiment. A solid line A in FIG. 12 shows a cumulative probability distribution function (CDF: Cumulative Distribution Function) of position estimation errors when the biological position estimation is attempted 1500 times when there are two subjects. The dotted line B in FIG. 12 shows the result of the biological position estimation method (Patent Document 3) using the conventional Fourier transform on the time-varying channel of 3.28 seconds, which is the experimental condition (cumulative probability of position estimation error). Distribution) is also shown as a comparative example.

図12より、フーリエ変換を用いた比較例の場合のCDF90%値は1.12mであり、実施の形
態2に係る推定方法を用いた場合のCDF90%値は0.39mである。したがって、実施の形態2
に係る推定方法の方が0.73m精度よく推定できていることが分かる。これにより、本実施
の形態によって短い観測時間であっても高い精度で生体位置を推定できることが示された。
From FIG. 12, the CDF90% value in the comparative example using Fourier transform is 1.12 m, and the CDF90% value in the case of using the estimation method according to the second embodiment is 0.39 m. Therefore, the second embodiment
It can be seen that the estimation method according to is able to estimate with an accuracy of 0.73m. Thus, it has been shown that the living body position can be estimated with high accuracy even in a short observation time according to the present embodiment.

以上のように、本発明によれば、所定期間の2つの異なる時点の伝搬チャネルの差分である差分情報を算出することで、フーリエ変換を使わず、フーリエ変換を使ったときよりも早い処理時間で生体由来の成分のみが無線信号内に残る信号処理を行うことができる。また、複数の差分情報を用いることで、推定精度の向上を図ることができる。これにより、動体の活動に由来する周期に相当する短時間の観測時間により、高い精度で動体の存在する方向を推定することが可能となる。それにより、無線信号を利用して動体が存在する方向や位置の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる推定装置および推定方法を実現することができる。   As described above, according to the present invention, by calculating difference information that is a difference between propagation channels at two different times in a predetermined period, processing time that is faster than when Fourier transform is used without using Fourier transform. Thus, it is possible to perform signal processing in which only a component derived from a living body remains in the radio signal. Moreover, the estimation accuracy can be improved by using a plurality of difference information. As a result, the direction in which the moving object exists can be estimated with high accuracy by a short observation time corresponding to the period derived from the activity of the moving object. Accordingly, it is possible to realize an estimation apparatus and an estimation method that can estimate the direction and position where a moving object exists using a radio signal in a short time and with high accuracy.

以上、本発明の一態様に係る推定装置および推定方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施形態に施したもの、あるいは異なる実施形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。   As described above, the estimation device and the estimation method according to one aspect of the present invention have been described based on the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments. Unless it deviates from the meaning of this invention, the form which made | forms this embodiment the various deformation | transformation which those skilled in the art think, or the structure constructed | assembled combining the component in different embodiment is also contained in the scope of the present invention.

例えば、実施の形態1および2では、生体50の方向推定や位置推定を例として説明したが、生体50に限らない。高周波の信号が照射された場合に、その活動によって反射波にドップラー効果を与える種々の動体(機械等)に適用可能である。   For example, in the first and second embodiments, direction estimation and position estimation of the living body 50 have been described as examples, but the present invention is not limited to the living body 50. When a high-frequency signal is irradiated, the present invention can be applied to various moving objects (machines or the like) that give a Doppler effect to a reflected wave by the activity.

また、本発明は、このような特徴的な構成要素を備える、推定装置として実現することができるだけでなく、推定装置に含まれる特徴的な構成要素をステップとする推定方法などとして実現することもできる。また、そのような方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなコンピュータプログラムを、CD−ROM等のコンピュータで読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。   In addition, the present invention can be realized not only as an estimation device including such characteristic components, but also as an estimation method using the characteristic components included in the estimation device as steps. it can. It can also be realized as a computer program that causes a computer to execute the characteristic steps included in such a method. Needless to say, such a computer program can be distributed via a computer-readable non-transitory recording medium such as a CD-ROM or a communication network such as the Internet.

本発明は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定する推定装置および推定方法に利用でき、特に、生体と機械を含む動体の方向や位置を測定する測定器、動体の方向や位置に応じた制御を行う家電機器、動体の侵入を検知する監視装置などに搭載される推定装置および推定方法に利用できる。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used in an estimation apparatus and an estimation method for estimating the direction and position of a moving object using radio signals, and in particular, a measuring instrument that measures the direction and position of a moving object including a living body and a machine, and the direction and position of the moving object. The present invention can be used for an estimation device and an estimation method that are mounted on home appliances that perform corresponding control, monitoring devices that detect the intrusion of moving objects, and the like.

10、20 推定装置
11 アンテナ部
11A、21A 送信アンテナ部
11B、21B 受信アンテナ部
12 送信機
13、23 受信部
14、24 複素伝達関数算出部
15、25 差分情報算出部
16 方向推定処理部
22 送信部
26 位置推定処理部
50 生体
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10, 20 Estimation apparatus 11 Antenna part 11A, 21A Transmission antenna part 11B, 21B Reception antenna part 12 Transmitter 13, 23 Reception part 14, 24 Complex transfer function calculation part 15, 25 Difference information calculation part 16 Direction estimation process part 22 Transmission Unit 26 position estimation processing unit 50 living body

Claims (6)

コンピュータに、
N個の受信アンテナ素子のそれぞれにより受信された受信信号であって、1個の送信アンテナ素子から送信され、動体によって反射された反射信号を含む受信信号のうち、前記動体の活動に由来する周期に相当する第1期間について観測された受信信号を取得し、
前記第1期間に観測された複数の前記受信信号から、前記送信アンテナ素子と前記N個の受信アンテナ素子のそれぞれとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を複数算出し、
(i)算出された複数の前記複素伝達関数を前記複数の受信信号が観測された順である時系列に逐次記録し、(ii)当該複数の複素伝達関数のうち所定間隔の2つの時点における2つの複素伝達関数の差分を示す差分情報であってN次元のベクトルにより表現される差分情報を2以上算出し、
当該2以上算出された差分情報を用いて、少なくとも前記N個の受信アンテナ素子を有する装置を方向の基準として前記動体の存在する方向を推定する処理を実行させる、
プログラム。
On the computer,
A received signal received by each of the N receiving antenna elements, and a period derived from the activity of the moving object among the received signals transmitted from one transmitting antenna element and including a reflected signal reflected by the moving object The received signal observed for the first period corresponding to
Calculating a plurality of complex transfer functions representing propagation characteristics between the transmission antenna element and each of the N reception antenna elements from the plurality of reception signals observed in the first period;
(i) sequentially recording the plurality of calculated complex transfer functions in a time series in the order in which the plurality of received signals are observed; and (ii) among the plurality of complex transfer functions at two points in time at a predetermined interval. Calculating two or more pieces of difference information representing a difference between two complex transfer functions and represented by an N-dimensional vector;
Using the difference information calculated two or more, to execute a process of estimating the direction in which the moving object exists, using a device having at least the N receiving antenna elements as a reference of the direction;
program.
前記2以上の差分情報それぞれにおける前記所定間隔の2つの時点のうちの始点は、異なる時刻である、
請求項1に記載のプログラム。
The starting point of the two time points of the predetermined interval in each of the two or more difference information is a different time.
The program according to claim 1.
前記動体は、生体である、
請求項1または2に記載のプログラム。
The moving body is a living body,
The program according to claim 1 or 2.
前記周期は、前記生体の呼吸、心拍、体動の少なくとも一つを含む生体由来の周期であり、前記所定間隔は当該生体由来の周期の略半分である、
請求項3に記載のプログラム。
The period is a period derived from a living body including at least one of respiration, heartbeat, and body movement of the living body, and the predetermined interval is substantially half of the period derived from the living body.
The program according to claim 3.
前記動体の存在する方向を推定する処理では、
前記2以上算出された差分情報それぞれから、当該差分情報における所定間隔の2つの時点である差分時間の相関行列である瞬時相関行列を算出し、
算出した当該瞬時相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法により、前記反射信号の到来方向を推定し、
推定した前記反射信号の到来方向に基づいて、前記動体の存在する方向を推定する、
請求項1〜4のいずれか1項に記載のプログラム。
In the process of estimating the direction in which the moving object exists,
From each of the two or more calculated difference information, an instantaneous correlation matrix that is a correlation matrix of a difference time that is two time points of a predetermined interval in the difference information is calculated,
Using the calculated instantaneous correlation matrix, the arrival direction of the reflected signal is estimated by a predetermined arrival direction estimation method,
Based on the estimated arrival direction of the reflected signal, the direction in which the moving object exists is estimated.
The program according to any one of claims 1 to 4.
前記所定の到来方向推定手法は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づく推定手法である、
請求項5に記載のプログラム。
The predetermined direction-of-arrival estimation method is an estimation method based on a MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) algorithm.
The program according to claim 5.
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