[go: up one dir, main page]

JP2018112539A - Sensor and position estimation method - Google Patents

Sensor and position estimation method Download PDF

Info

Publication number
JP2018112539A
JP2018112539A JP2017179355A JP2017179355A JP2018112539A JP 2018112539 A JP2018112539 A JP 2018112539A JP 2017179355 A JP2017179355 A JP 2017179355A JP 2017179355 A JP2017179355 A JP 2017179355A JP 2018112539 A JP2018112539 A JP 2018112539A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
function
stations
receiving
circuit
transmitting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2017179355A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6893328B2 (en
Inventor
翔一 飯塚
Shoichi Iizuka
翔一 飯塚
武司 中山
Takeshi Nakayama
武司 中山
尚樹 本間
Naoki Honma
尚樹 本間
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority to US15/851,864 priority Critical patent/US10928496B2/en
Priority to CN201711454956.9A priority patent/CN108279398B/en
Publication of JP2018112539A publication Critical patent/JP2018112539A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6893328B2 publication Critical patent/JP6893328B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

【課題】無線信号を利用してより広範囲でかつ高精度に生体が存在する位置の推定できるセンサ等を提供する。【解決手段】送信アンテナを有する送信局10と、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局20−1〜20−Nと、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ素子から送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第1回路2と、第1回路2で抽出された生体成分それぞれから、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれからみた1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第2回路3と、第2回路3で算出された複数の位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより1以上の生体の位置を推定する第3回路4とを備える。【選択図】図6PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a sensor or the like capable of estimating the position where a living body exists in a wider range and with high accuracy by using a wireless signal. Observing with a transmitting station 10 having a transmitting antenna, a plurality of receiving stations 20-1 to 20-N each having a receiving array antenna, and a receiving array antenna of each of the plurality of receiving stations 20-1 to 20-N. From each of the first circuit 2 that extracts the biological component that is the signal component transmitted from the transmitting antenna element and reflected by one or more living organisms from the transmitted signal, and the biological component extracted by the first circuit 2. A second circuit 3 that calculates a position spectrum function that is an evaluation function for the position of one or more living organisms as seen from each of a plurality of receiving stations 20-1 to 20-N, and a plurality of position spectrum functions calculated by the second circuit 3. Is integrated into one function, and a third circuit 4 for estimating the position of one or more living organisms by calculating one or more maximum values of the integrated position spectrum function is provided. [Selection diagram] FIG. 6

Description

本開示は、センサおよび位置推定方法に関し、特に、無線信号を利用して生体の位置推定を行うセンサおよび位置推定方法に関する。   The present disclosure relates to a sensor and a position estimation method, and more particularly, to a sensor and a position estimation method for estimating a position of a living body using a radio signal.

無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている(例えば特許文献1および非特許文献1参照)。   A technique for detecting a detection target using a signal transmitted wirelessly has been developed (see, for example, Patent Document 1 and Non-Patent Document 1).

特許文献1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。また、非特許文献1には、伝搬チャネル情報から抽出した変動成分と、MUSIC(MUltiple Signal Classification)法によって、検出対象の位置を推定する技術が開示されている。   Patent Document 1 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. Non-Patent Document 1 discloses a technique for estimating the position of a detection target by using a fluctuation component extracted from propagation channel information and a MUSIC (Multiple Signal Classification) method.

特開2015−117972号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-117972 特開2010−249712号公報JP 2010-249712 A 特開2007−155490号公報JP 2007-155490 A 特開2010−32442号公報JP 2010-32442 A 特表2007−518968号公報Special table 2007-518968 gazette 特表2012−524898号公報Special table 2012-524898 gazette

T.MIWA, S.OGIWARA,and Y.YAMAKOSHI, “Localization of Living−bodies using single−frequency multistatic Doppler radar system,” IEICE Transactions on Communications, Vol.E92−B, No.7, pp.20468−2476, July 2009.T.A. MIWA, S.M. OGIWARA, and Y.M. YAMAKOSHI, “Localization of Living-bodies using single-frequency multistatic Doppler radar system,” IEICE Transactions on Communications. E92-B, no. 7, pp. 20468-2476, July 2009.

しかしながら、特許文献1および非特許文献1に開示される技術では、検出対象である生体が、静止している場合などでは、生体を検出できる範囲すなわち検出範囲が狭くなってしまうという問題がある。   However, the techniques disclosed in Patent Literature 1 and Non-Patent Literature 1 have a problem that the range in which the living body can be detected, that is, the detection range becomes narrow when the living body to be detected is stationary.

本開示は、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より広範囲でかつ高精度に生体が存在する位置を推定できるセンサおよび位置推定方法を提供することを目的とする。   The present disclosure has been made in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to provide a sensor and a position estimation method that can estimate a position where a living body is present in a wider range and with high accuracy using a radio signal.

上記目的を達成するために、本開示の一形態に係るセンサ等は、それぞれ送信アンテナを有する1以上の送信局と、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第1回路と、前記第1回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第2回路と、前記第2回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより前記1以上の生体の位置を推定する第3回路とを備える。   In order to achieve the above object, a sensor or the like according to an aspect of the present disclosure includes one or more transmission stations each having a transmission antenna, a plurality of reception stations each having a reception array antenna, and a plurality of reception stations. A first circuit that extracts a biological component, which is a signal component transmitted from the transmitting antenna and reflected by one or more living bodies, from the signal observed by the receiving array antenna, and extracted by the first circuit A second circuit that calculates a position spectrum function that is an evaluation function for the position of the one or more living bodies viewed from each of the plurality of receiving stations from each of the biological components, and a plurality of the position spectrum functions calculated by the second circuit Are integrated into one function, and one or more local maximum values of the integrated position spectrum function are calculated to estimate the position of the one or more living bodies. And a third circuit.

本開示のセンサ等によれば、無線信号を利用してより広範囲でかつ高精度に生体が存在する位置を推定できる。   According to the sensor or the like of the present disclosure, it is possible to estimate a position where a living body exists over a wider range and with high accuracy using a wireless signal.

実施の形態1におけるセンサの構成を示すブロック図である。2 is a block diagram illustrating a configuration of a sensor according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1における送信局と受信局との配置の一例を示す図である。6 is a diagram illustrating an example of an arrangement of a transmission station and a reception station in Embodiment 1. [FIG. 実施の形態1におけるセンサの位置推定処理を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating sensor position estimation processing according to the first embodiment. 図3に示す位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the position estimation process shown in FIG. 比較例における生体位置の推定可能範囲を示す図である。It is a figure which shows the estimation possible range of the biological body position in a comparative example. 実施の形態1における生体位置の推定可能範囲を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an estimation possible range of a living body position in the first embodiment. 実施の形態1の変形例におけるセンサの構成を示すブロック図である。6 is a block diagram showing a configuration of a sensor in a modification of the first embodiment. FIG. 実施の形態2におけるセンサの構成を示すブロック図である。6 is a block diagram illustrating a configuration of a sensor according to Embodiment 2. FIG. 実施の形態2における送信局と受信局との配置の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an arrangement of transmitting stations and receiving stations in the second embodiment. 実施の形態2におけるセンサの位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating details of sensor position estimation processing according to the second embodiment. 実施の形態2の実施例における実験を行った環境を示す図である。It is a figure which shows the environment where the experiment in the Example of Embodiment 2 was conducted. 実施の形態2の実施例における受信局数を変えた場合の推定位置誤差の累積確率分布を示す図である。It is a figure which shows the cumulative probability distribution of the estimated position error at the time of changing the number of receiving stations in the Example of Embodiment 2. FIG.

(本開示の基礎となった知見)
無線で送信される信号を利用して検出対象を検出する技術が開発されている(例えば特許文献1〜6および非特許文献1参照)。
(Knowledge that became the basis of this disclosure)
Techniques for detecting a detection target using a signal transmitted wirelessly have been developed (see, for example, Patent Documents 1 to 6 and Non-Patent Document 1).

例えば特許文献2〜3には、UWB(Ultra Wide Band)の無線信号を利用して物体の有無および移動方向を算出する技術が開示されている。より具体的には、所定の領域にUWB(Ultra Wide Band)の無線信号を送信し、検出対象の対象物で反射した無線信号をアレーアンテナで受信する。そして、ドップラー効果を利用して動く対象物からの信号のみを分離し、分離した信号に対から移動物体の有無や移動方向を算出する。   For example, Patent Documents 2 to 3 disclose techniques for calculating the presence / absence of an object and a moving direction using a UWB (Ultra Wide Band) radio signal. More specifically, a UWB (Ultra Wide Band) radio signal is transmitted to a predetermined area, and a radio signal reflected by an object to be detected is received by an array antenna. Then, only the signal from the moving object is separated using the Doppler effect, and the presence / absence of the moving object and the moving direction are calculated from the pair of the separated signals.

また、例えば特許文献4〜5には、送信機から送信したUWB信号をアンテナが受信する受信タイミングの差に対して、アレーアンテナ信号処理技術の一つである到来方向推定処理を施すことによって、送信機の方向や位置を算出する技術が開示されている。   In addition, for example, in Patent Documents 4 to 5, by performing arrival direction estimation processing, which is one of array antenna signal processing techniques, on a difference in reception timing at which an antenna receives a UWB signal transmitted from a transmitter, A technique for calculating the direction and position of the transmitter is disclosed.

また、例えば特許文献6には、MUSIC法などの方向推定アルゴリズムを利用して対象物の位置を推定する技術が開示されている。具体的には、送信局が発した信号を受信した複数の受信局それぞれにおいてMUSIC法などの方向推定アルゴリズムを適用し、その結果を乗算または加算によって統合する。これにより精度の高い方向推定が可能である。   For example, Patent Document 6 discloses a technique for estimating the position of an object using a direction estimation algorithm such as the MUSIC method. Specifically, a direction estimation algorithm such as the MUSIC method is applied to each of a plurality of receiving stations that have received a signal transmitted from a transmitting station, and the results are integrated by multiplication or addition. As a result, highly accurate direction estimation is possible.

しかしながら、発明者らは詳細な検討を行った結果、特許文献2〜6に開示される技術では、生体の位置推定を行うことができないことがわかった。すなわち、特許文献2〜3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は推定することができないことがわかった。また、特許文献4〜6に開示される技術は、電波を発する送信機の位置推定技術であり、生体に対して位置推定が行うことができないことがわかった。   However, as a result of detailed studies, the inventors have found that the techniques disclosed in Patent Documents 2 to 6 cannot estimate the position of a living body. That is, according to the methods of Patent Documents 2 to 3, it is found that the presence or absence of a person can be detected, but the direction and position where the person exists cannot be estimated. Further, the techniques disclosed in Patent Documents 4 to 6 are techniques for estimating the position of a transmitter that emits radio waves, and it has been found that position estimation cannot be performed on a living body.

特許文献1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および状態を知ることができる技術が開示されている。また、非特許文献1には、伝搬チャネル情報から抽出した変動成分と、MUSIC法によって、検出対象の位置を推定する技術が開示されている。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 discloses a technique that can know the position and state of a person to be detected by analyzing a component including a Doppler shift using Fourier transform. Non-Patent Document 1 discloses a technique for estimating the position of a detection target by using a fluctuation component extracted from propagation channel information and the MUSIC method.

より具体的には、特許文献1および非特許文献1に開示されている技術では、送受信アンテナ間の伝搬チャネルを観測し、その時系列変化を記録する。その後、時系列に観測された伝搬チャネルに対してフーリエ変換処理を行い、時間応答を周波数応答に変換する。ここで、送受信アンテナは両者とも複数であるため、周波数応答は要素が複素数の行列となる。この周波数応答行列に対してMUSIC法等の方向または位置推定アルゴリズムを適用することによって、対象の方向や位置を特定することができる。さらに特許文献1でば、対象が複数であっても同時に検出が可能であることが示されている。   More specifically, in the techniques disclosed in Patent Document 1 and Non-Patent Document 1, a propagation channel between transmission / reception antennas is observed and its time series change is recorded. Thereafter, a Fourier transform process is performed on the propagation channels observed in time series, and a time response is converted into a frequency response. Here, since there are a plurality of transmission / reception antennas, the frequency response is a matrix of complex elements. By applying a direction or position estimation algorithm such as the MUSIC method to this frequency response matrix, the direction and position of the target can be specified. Furthermore, Patent Document 1 shows that even if there are a plurality of objects, detection is possible at the same time.

しかしながら、特許文献1および非特許文献1に開示されている技術では、検出対象である生体が静止している場合などドップラー効果が非常に弱い状況では、検出可能な距離が短くなるので、生体を検出できる検出範囲が狭くなってしまうという問題がある。なぜなら、ドップラー効果が非常に弱い状況では、受信機が持つ内部雑音、検出対象以外から飛来する干渉波、および、検出対象以外にドップラーシフトを発生させる物体が存在するなどの影響を受け、ドップラーシフトをしている微弱な信号を検出することが難しくなるからである。なお、対象となる生体に送信機等の特別な機器を所持させると、静止している生体でも検出できる。   However, in the techniques disclosed in Patent Document 1 and Non-Patent Document 1, in a situation where the Doppler effect is very weak, such as when the living body to be detected is stationary, the detectable distance is shortened. There is a problem that the detection range that can be detected becomes narrow. This is because in a situation where the Doppler effect is very weak, the Doppler shift is affected by the internal noise of the receiver, interference waves flying from other than the detection target, and the presence of an object that generates a Doppler shift other than the detection target. This is because it becomes difficult to detect a weak signal. In addition, if the target living body has a special device such as a transmitter, even a living body that is stationary can be detected.

そこで、発明者らは、これらのことを鑑み、対象となる生体に送信機等の特別な機器を所持させずに、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できるセンサ等を想到した。   Accordingly, in view of the above, the inventors have made it possible to determine the position where the living body exists using a wireless signal in a wider range and with high accuracy without having the target living body possess a special device such as a transmitter. We came up with a sensor that can be estimated.

すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、それぞれ送信アンテナを有する1以上の送信局と、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第1回路と、前記第1回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第2回路と、前記第2回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより前記1以上の生体の位置を推定する第3回路とを備える。   That is, a sensor according to an aspect of the present disclosure is observed at one or more transmitting stations each having a transmitting antenna, a plurality of receiving stations each having a receiving array antenna, and the receiving array antenna of each of the plurality of receiving stations. From the first signal for extracting a biological component that is a signal component transmitted from the transmitting antenna and reflected by one or more living organisms, and the plurality of biological components extracted by the first circuit, A second circuit for calculating a position spectrum function which is an evaluation function for the position of the one or more living bodies viewed from each of the receiving stations, and a plurality of the position spectrum functions calculated by the second circuit are integrated into one function. And a third circuit for estimating the position of the one or more living bodies by calculating one or more local maximum values of the integrated position spectrum function. .

この構成により、複数の受信局で求めた複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を統合して推定を行うので、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。   With this configuration, estimation is performed by integrating the position spectrum functions obtained from complex transfer functions obtained by a plurality of receiving stations, so that the position where the living body is present can be estimated with a wider range and with high accuracy using radio signals. . For example, even if the signal from the target living body is weak and some of the receiving stations cannot observe the reflected wave from the living body, the complex at the receiving station that was able to observe the reflected wave from the living body. The position of the living body can be estimated using the position spectrum function obtained from the transfer function.

また、例えば、前記1以上の送信局は、2以上の送信局であり、前記2以上の送信局はそれぞれ、2素子以上の前記送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有するとしてもよい。   Further, for example, the one or more transmission stations may be two or more transmission stations, and each of the two or more transmission stations may include a transmission array antenna including two or more elements of the transmission antenna.

ここで、例えば、さらに、前記2以上の送信局のいずれもが、前記送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する第4回路を備える。   Here, for example, the second circuit further includes a fourth circuit that controls the transmission timing so that none of the two or more transmission stations simultaneously transmit from the transmission array antenna.

また、例えば、前記1以上の生体の位置を推定する回路は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって1つの関数に統合するとしてもよい。   For example, the circuit for estimating the position of the one or more living bodies may be integrated into one function by multiplying or adding the calculated plurality of position spectrum functions to each other.

また、例えば、前記位置スペクトル関数を算出する回路は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づき、前記位置スペクトル関数を算出するとしてもよい。   Further, for example, the circuit for calculating the position spectrum function may calculate the position spectrum function based on a MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm.

また、本開示の一態様に係る位置推定方法は、それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、1以上の送信局が有する送信アンテナ素子から送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出するステップと、前記抽出するステップで抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出するステップと、前記算出するステップで算出された複数の前記位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより前記1以上の生体の位置を推定するステップとを含む。   In addition, the position estimation method according to an aspect of the present disclosure is transmitted from a signal observed by the reception array antenna of each of a plurality of reception stations each having a reception array antenna from transmission antenna elements included in one or more transmission stations. And extracting a biological component that is a signal component reflected by one or more living organisms, and each of the biological components extracted in the extracting step from each of the plurality of receiving stations. A position spectrum function that is an evaluation function for the position; and a plurality of the position spectrum functions calculated in the calculating step are integrated into one function, and one or more local maximum values of the integrated position spectrum function are obtained. And calculating the position of the one or more living organisms by calculation.

なお、本開示は、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。   Note that the present disclosure 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 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、本開示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、いずれも本開示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、本開示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、本開示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。また、本明細書および図面において、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 disclosure will be described in detail with reference to the drawings. Note that each of the embodiments described below shows a preferred specific example of the present disclosure. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are merely examples, and are not intended to limit the present disclosure. 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 disclosure are described as optional constituent elements that constitute a more preferable embodiment. Further, in the present specification and drawings, constituent elements having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(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におけるセンサ1の位置推定方法等の説明を行う。
(Embodiment 1)
Hereinafter, the position estimation method for the sensor 1 according to the first embodiment will be described with reference to the drawings.

[センサ1の構成]
図1は、実施の形態1におけるセンサ1の構成を示すブロック図である。図2は、実施の形態1における送信局と受信局との配置の一例を示す図である。
[Configuration of Sensor 1]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a sensor 1 according to the first embodiment. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the arrangement of transmitting stations and receiving stations in the first embodiment.

図1に示すセンサ1は、送信局10と、N個の受信局20−1〜20−Nと、位置推定部30とを備える。なお、図2には、N個が4つの場合における送信局10および受信局20−1〜受信局20−4の配置と、信号が伝達される様子とが概念的に示されている。   The sensor 1 shown in FIG. 1 includes a transmitting station 10, N receiving stations 20-1 to 20 -N, and a position estimation unit 30. FIG. 2 conceptually shows the arrangement of the transmitting station 10 and the receiving stations 20-1 to 20-4 in the case where the number of N is four, and how signals are transmitted.

[送信局10]
送信局10は、送信アンテナを有する。具体的には、送信局10は、図1に示すように送信機11と送信アンテナ12とで構成される。
[Transmission station 10]
The transmission station 10 has a transmission antenna. Specifically, the transmission station 10 includes a transmitter 11 and a transmission antenna 12 as shown in FIG.

送信アンテナ12は、1素子の送信アンテナすなわち1個の送信アンテナ素子で構成されている。   The transmission antenna 12 is composed of one transmission antenna, that is, one transmission antenna element.

送信機11は、生体40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、送信機11は、図2に示すように、生成した信号を送信波として、送信アンテナ12から送信する。   The transmitter 11 generates a high-frequency signal used for estimating the direction of the living body 40. For example, as illustrated in FIG. 2, the transmitter 11 transmits the generated signal from the transmission antenna 12 as a transmission wave.

[受信局20−1〜20−N]
受信局20−1〜20−Nはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、Nは2以上の整数である。N個の受信局のうち代表としてi番目(iは1以上N以下の整数)の受信局20−iを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局20−1〜20−Nは同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
[Receiving stations 20-1 to 20-N]
Each of the receiving stations 20-1 to 20-N has a receiving array antenna. Here, N is an integer of 2 or more. As an example, the i-th receiving station 20-i (i is an integer not less than 1 and not more than N) among N receiving stations will be described as an example. All the receiving stations 20-1 to 20-N have the same configuration and perform the same processing.

受信局20−iは、受信アンテナ21−iと、受信機22−iと、複素伝達関数算出部23−iと、生体成分抽出部24−iと、位置スペクトル関数計算部25−iとを備える。   The receiving station 20-i includes a receiving antenna 21-i, a receiver 22-i, a complex transfer function calculating unit 23-i, a biological component extracting unit 24-i, and a position spectrum function calculating unit 25-i. Prepare.

<受信アンテナ21−i>
受信アンテナ21−iは、M素子の受信アンテナすなわちM個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ21−iは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ21−iは、例えば図2に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ12から送信された送信波の一部が生体40によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
<Receiving antenna 21-i>
Receive antenna 21-i is a reception array antenna configured by the receiving antennas i.e. M R receive antennas elements of M R element. The reception antenna 21-i receives a high-frequency signal with a reception array antenna. In the present embodiment, for example, as shown in FIG. 2, the receiving antenna 21-i is configured such that a part of the transmission wave transmitted from the transmission antenna 12 is reflected by the living body 40 on the received high-frequency signal. In some cases, the reflected signal is a reflected signal.

<受信機22−i>
受信機22−iは、受信アンテナ21−i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。受信機22−iは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部23−iに伝達する。
<Receiver 22-i>
The receiver 22-i converts the high frequency signal received by the receiving antenna 21-i into a low frequency signal that can be processed. The receiver 22-i transmits the converted low-frequency signal to the complex transfer function calculation unit 23-i.

<複素伝達関数算出部23−i>
複素伝達関数算出部23−iは、受信局22−iの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局10の送信アンテナ12との間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。より具体的には、複素伝達関数算出部23−iは、受信機22−iにより伝達された低周波の信号から、送信アンテナ12の1個の送信アンテナ素子と受信アレーアンテナのM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。なお、複素伝達関数算出部23−iが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ12からの直接波および固定物由来の反射波など、生体40を経由しない反射波が含まれている。また、複素伝達関数算出部23−iが算出した複素伝達関数には、送信アンテナ12から送信された送信波の一部が生体40によって反射された信号である反射波を含む場合がある。生体40によって反射された反射波すなわち生体40経由の反射波の振幅および位相は、生体40の呼吸および心拍等の生体活動によって常に変動する。
<Complex transfer function calculator 23-i>
The complex transfer function calculation unit 23-i calculates a complex transfer function representing a propagation characteristic between the reception array antenna and the transmission antenna 12 of the transmission station 10 from a signal observed by the reception array antenna of the reception station 22-i. calculate. More specifically, the complex transfer function calculation unit 23-i from the low frequency of the signal transmitted by the receiver 22-i, the reception array antenna and one transmit antenna elements of the transmitting antenna 12 M R-number of A complex transfer function representing propagation characteristics with the receiving antenna element is calculated. The complex transfer function calculated by the complex transfer function calculating unit 23-i includes a reflected wave that does not pass through the living body 40, such as a direct wave from the transmitting antenna 12 and a reflected wave derived from a fixed object. In addition, the complex transfer function calculated by the complex transfer function calculating unit 23-i may include a reflected wave that is a signal reflected by the living body 40 from a part of the transmitted wave transmitted from the transmission antenna 12. The amplitude and phase of the reflected wave reflected by the living body 40, that is, the reflected wave passing through the living body 40, always fluctuate due to living body activities such as respiration and heartbeat.

以下、複素伝達関数算出部23−iが算出した複素伝達関数に生体40によって反射された信号である反射波を含むとして説明する。   Hereinafter, description will be made assuming that the complex transfer function calculated by the complex transfer function calculating unit 23-i includes a reflected wave that is a signal reflected by the living body 40.

<生体成分抽出部24−i>
生体成分抽出部24−iは、受信局22−iの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ12から送信され、かつ、1以上の生体40によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部24−iは、複素伝達関数算出部23−iで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部24−iは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体40の影響による変動成分を生体成分として抽出する。ここで、生体の影響による変動成分を抽出する方法としては、フーリエ変換などによる周波数領域への変換後、生体の振動に対応する成分のみを抽出する方法、または、2つの異なる時間の複素伝達関数の差分を計算することで抽出する方法がある。これらの方法により、直接波および固定物を経由する反射波の複素伝達関数は除去され、生体40を経由する反射波の複素伝達関数成分のみが残ることになる。
<Biological component extraction unit 24-i>
The biological component extraction unit 24-i obtains a biological component that is a signal component transmitted from the transmission antenna 12 and reflected by one or more living organisms 40 from a signal observed by the reception array antenna of the receiving station 22-i. Extract. More specifically, the biological component extraction unit 24-i records the complex transfer function calculated by the complex transfer function calculation unit 23-i in a time series in the order in which signals are observed. And the biological component extraction part 24-i extracts the fluctuation | variation component by the influence of the biological body 40 as a biological component among the changes of the complex transfer function recorded in time series. Here, as a method of extracting the fluctuation component due to the influence of the living body, a method of extracting only the component corresponding to the vibration of the living body after conversion to the frequency domain by Fourier transform or the like, or a complex transfer function of two different times There is a method of extracting by calculating the difference of. By these methods, the complex transfer function of the reflected wave passing through the direct wave and the fixed object is removed, and only the complex transfer function component of the reflected wave passing through the living body 40 remains.

なお、本実施の形態では、受信アレーアンテナを構成する受信アンテナ素子はM個すなわち複数あるため、受信アレーアンテナに対応する複素伝達関数の生体40経由の変動成分の数すなわち生体成分も複数となる。以下、これらをまとめて、生体成分チャネルベクトルと称する。 In the present embodiment, the receiving antenna elements constituting the receiving array antenna because of M R number i.e. multiple, the number ie biological components of the variation component through the biological 40 complex transfer function corresponding to the receiving array antennas and multiple Become. Hereinafter, these are collectively referred to as a biological component channel vector.

<位置スペクトル関数計算部25−i>
位置スペクトル関数計算部25−iは、生体成分抽出部24−iで抽出された生体成分から、受信局20−iからみた1以上の生体40の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部25−iは、MUSICアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
<Position Spectrum Function Calculation Unit 25-i>
The position spectrum function calculation unit 25-i calculates a position spectrum function, which is an evaluation function for the position of one or more living bodies 40 as viewed from the receiving station 20-i, from the biological components extracted by the biological component extraction unit 24-i. . Here, for example, the position spectrum function calculation unit 25-i may calculate the position spectrum function based on the MUSIC algorithm.

本実施の形態では、位置スペクトル関数計算部25−iは、生体成分抽出部24−iで抽出された生体成分チャネルベクトルの相関行列Rを計算し、得られた相関行列Rを用いて、所定の到来方向推定手法で、受信局20−iから見た生体40の方向となす角θに対する位置スペクトル関数P(θ)を計算する。 In the present embodiment, the position spectrum function calculation unit 25-i calculates the correlation matrix R i of the biological component channel vector extracted by the biological component extraction unit 24-i, and uses the obtained correlation matrix R i. The position spectrum function P i (θ) with respect to the angle θ i formed with the direction of the living body 40 viewed from the receiving station 20-i is calculated by a predetermined arrival direction estimation method.

位置スペクトル関数計算部25−iは、計算した位置スペクトル関数P(θ)を、位置推定部30に伝達する。 The position spectrum function calculation unit 25-i transmits the calculated position spectrum function P i (θ) to the position estimation unit 30.

以下、位置スペクトル関数計算部25−iがMUSIC法を用いて位置スペクトル関数P(θ)を計算するまでの手順を数式を用いて説明する。なお、生体成分は、フーリエ変換を用いて抽出されたとする。 Hereinafter, a procedure until the position spectrum function calculation unit 25-i calculates the position spectrum function P i (θ) using the MUSIC method will be described using mathematical expressions. It is assumed that the biological component is extracted using Fourier transformation.

生体成分チャネルベクトルの相関行列Rを固有値分解すると、以下の(式1)〜(式3)のように書ける。 When eigenvalue decomposition is performed on the correlation matrix R i of the biological component channel vector, it can be written as (Equation 1) to (Equation 3) below.

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここで、Mは受信局20−iのアンテナ数、

Figure 2018112539
は要素数がMである固有ベクトル、
Figure 2018112539
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 2018112539
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, M R is the number of antennas of the receiver station 20-i,
Figure 2018112539
Eigenvectors number of elements is M R,
Figure 2018112539
Is the eigenvalue corresponding to the eigenvector,
Figure 2018112539
It is assumed that the order is L is the number of incoming waves, that is, the number of living bodies to be detected.

受信アレーアンテナのステアリングベクトルすなわち方向ベクトルは、(式4)で定義することができる。   The steering vector or direction vector of the receiving array antenna can be defined by (Equation 4).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここで、kは波数である。MUSIC法では、このステアリングベクトルを用いて(式5)に示すように位置スペクトル関数P(θ)を計算する。 Here, k is a wave number. In the MUSIC method, the position spectrum function P i (θ) is calculated using this steering vector as shown in (Formula 5).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

位置スペクトル関数P(θ)はi番目の受信局20−iから見て生体が存在する角度にて分母が最小となり極大値を取る。 The position spectrum function P i (θ) takes a maximum value with the denominator being minimized at an angle where the living body is present when viewed from the i-th receiving station 20-i.

なお、位置スペクトル関数の算出には、MUSIC法ではなく、ビームフォーマー法を用いてもよいし、Capon法を用いてもよい。   In calculating the position spectrum function, the beam former method may be used instead of the MUSIC method, or the Capon method may be used.

[位置推定部30]
位置推定部30には、N個の位置スペクトル関数計算部25−1〜25−Nそれぞれで計算された位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部30は、位置スペクトル関数計算部25−1〜25−Nそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより1以上の生体40の位置を推定する。ここで、位置推定部30は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって1つの関数に統合する。
[Position estimation unit 30]
The position estimation unit 30 receives position spectrum functions calculated by the N position spectrum function calculation units 25-1 to 25-N. The position estimation unit 30 integrates a plurality of position spectrum functions calculated by the position spectrum function calculation units 25-1 to 25-N into one function, and calculates one or more maximum values of the integrated position spectrum function. Thus, the position of one or more living bodies 40 is estimated. Here, the position estimation unit 30 integrates the calculated plurality of position spectrum functions into one function by multiplying or adding each other.

本実施の形態では、位置推定部30は、N個の位置スペクトル関数P(θ)の統合を行い、統合された位置スペクトル関数を基に生体40の位置推定を行う。より具体的には、位置推定部30はN個の受信局20−1〜20−Nから、例えば(式5)を用いて計算されたそれぞれの位置スペクトル関数P(θ)を取得する。そして、位置推定部30は、(式6)および(式7)を用いて、取得したN個の位置スペクトル関数P(θ)を統合した位置スペクトル関数Pall(Θ)を計算する。 In the present embodiment, the position estimation unit 30 integrates N position spectrum functions P i (θ), and performs position estimation of the living body 40 based on the integrated position spectrum function. More specifically, the position estimation unit 30 acquires each position spectrum function P i (θ) calculated using, for example, (Equation 5) from the N receiving stations 20-1 to 20 -N. Then, the position estimation unit 30 calculates a position spectrum function P all (Θ) obtained by integrating the acquired N position spectrum functions P i (θ) using (Expression 6) and (Expression 7).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここでΠは総乗演算を表す。   Here, Π represents a multiplication operation.

なお、それぞれの位置スペクトル関数P(θ)は対応する受信局20−iから見て生体40が存在する角度で極大値を取るが、測定範囲外の方向を含むそれ以外の角度でもその値は0にはならない。そのため、N個の位置スペクトル関数を乗算することによりN個の受信局すべての結果を反映した評価関数すなわち統合した位置スペクトル関数を得ることができる。そして、統合した位置スペクトル関数Pall(Θ)の極大値を探索することで到来波の方向である生体40の位置を推定することができる。 Each position spectrum function P i (θ) takes a maximum value at an angle at which the living body 40 exists when viewed from the corresponding receiving station 20-i, but also at other angles including a direction outside the measurement range. Will not be zero. Therefore, by multiplying N position spectrum functions, an evaluation function reflecting the results of all N receiving stations, that is, an integrated position spectrum function can be obtained. And the position of the living body 40 which is the direction of an incoming wave can be estimated by searching for the local maximum value of the integrated position spectrum function P all (Θ).

[センサ1の動作]
以上のように構成されるセンサ1が生体の位置を推定する処理について説明する。
[Operation of sensor 1]
A process in which the sensor 1 configured as described above estimates the position of the living body will be described.

図3は、実施の形態1におけるセンサ1の位置推定処理を示すフローチャートである。図4は、図3に示す位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart showing the position estimation process of the sensor 1 according to the first embodiment. FIG. 4 is a flowchart showing details of the position estimation process shown in FIG.

まず、センサ1は、図3に示すように、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信局10の送信アンテナ素子から送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する(S1)。より具体的には、図4に示すように、まず、センサ1は、N個の受信局において所定の期間、受信信号を観測する(S11)。次いで、センサ1は、N個の受信局の受信アレーアンテナで観測した受信信号それぞれから、複素伝達関数を算出する(S12)。そして、センサ1は、算出した複素伝達関数それぞれを時系列に記録し、記録したそれぞれの時系列の複素伝達関数から、生体成分を抽出する(S13)。   First, as shown in FIG. 3, the sensor 1 is transmitted from the transmission antenna element of the transmission station 10 from signals observed by the reception array antennas of the plurality of reception stations 20-1 to 20 -N, and 1 A biological component that is a signal component reflected by the living body is extracted (S1). More specifically, as shown in FIG. 4, first, the sensor 1 observes a received signal for a predetermined period at N receiving stations (S11). Next, the sensor 1 calculates a complex transfer function from each of the received signals observed with the receiving array antennas of the N receiving stations (S12). Then, the sensor 1 records each calculated complex transfer function in time series, and extracts a biological component from each recorded time series complex transfer function (S13).

次に、センサ1は、図3に示すように、S1で抽出した生体成分それぞれから、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれからみた1以上の生体40の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する(S2)。より具体的には、図4に示すように、まず、センサ1は、S13で抽出した生体成分それぞれの相関行列を算出する(S21)。次いで、センサ1は、S21で算出した相関行列を用いて、N個の受信局それぞれからみた生体40の位置スペクトル関数を算出する(S22)。   Next, as shown in FIG. 3, the sensor 1 is a position that is an evaluation function with respect to the position of one or more living bodies 40 viewed from each of the plurality of receiving stations 20-1 to 20 -N from each of the biological components extracted in S <b> 1. A spectrum function is calculated (S2). More specifically, as shown in FIG. 4, first, the sensor 1 calculates the correlation matrix of each biological component extracted in S13 (S21). Next, the sensor 1 calculates the position spectrum function of the living body 40 viewed from each of the N receiving stations using the correlation matrix calculated in S21 (S22).

次に、センサ1は、図3に示すように、S2で算出した複数の位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより、1以上の生体の位置を推定する(S3)。より具体的には、図4に示すように、まず、センサ1は、S22で算出したN個の位置スペクトル関数を乗算または加算することにより統合する(S31)。そして、センサ1は、S31で統合した位置スペクトルの1以上の極大値を算出することにより、1以上の生体40の位置を推定する(S32)。   Next, as shown in FIG. 3, the sensor 1 integrates a plurality of position spectrum functions calculated in S <b> 2 into one function, and calculates one or more local maximum values of the integrated position spectrum function. The position of the living body is estimated (S3). More specifically, as shown in FIG. 4, first, the sensor 1 integrates by multiplying or adding the N position spectrum functions calculated in S22 (S31). Then, the sensor 1 estimates the position of one or more living bodies 40 by calculating one or more maximum values of the position spectrum integrated in S31 (S32).

[効果等]
本実施の形態のセンサ1および位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。また、本実施の形態のセンサ1および位置推定方法によれば、複数の受信局を備えることで、生体を検出できる検出範囲を広くできる。より具体的には、本実施の形態のセンサ1および位置推定方法によれば、複数の受信局で求めた複素伝達関数の情報から生体成分を抽出し、抽出した生体成分から計算して得られる位置スペクトル関数を統合し、生体の位置を推定する。これにより、生体が存在する位置の推定を、障害物の影響を受けずに、より広範囲で行うことができる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。
[Effects]
According to the sensor 1 and the position estimation method of the present embodiment, the position where the living body is present can be estimated with a wider range and with high accuracy by using a radio signal. In addition, according to the sensor 1 and the position estimation method of the present embodiment, a detection range in which a living body can be detected can be widened by including a plurality of receiving stations. More specifically, according to the sensor 1 and the position estimation method of the present embodiment, a biological component is extracted from information of complex transfer functions obtained by a plurality of receiving stations, and is obtained by calculation from the extracted biological component. The position spectrum function is integrated to estimate the position of the living body. Thereby, the position where the living body exists can be estimated in a wider range without being affected by the obstacle. For example, even if the signal from the target living body is weak and some of the receiving stations cannot observe the reflected wave from the living body, the complex at the receiving station that was able to observe the reflected wave from the living body. The position of the living body can be estimated using the position spectrum function obtained from the transfer function.

ここで、図5Aと図5Bを用いて、本実施の形態のセンサ1が生体の位置推定を広範囲で行えることについて説明する。   Here, it will be described with reference to FIGS. 5A and 5B that the sensor 1 of the present embodiment can estimate the position of the living body over a wide range.

図5Aは、比較例における生体位置の推定可能範囲を示す図である。図5Bは、本実施の形態における生体位置の推定可能範囲を示す図である。図5Aに示す比較例では、1つの送信局10と1つの受信局20−1とを用いた例えばMIMO(Multiple Input Multiple Output)レーダにより生体位置を推定できる検出範囲60が示されている。なお、検出範囲60は、1つの送信局10が出力するビームと1つの受信局20−1が出力するビームとが重なる領域に対応する。一方、図5Bに示す本実施の形態では、1つの送信局10と4つの受信局20−1〜20−4とを用いたセンサ1により生体位置を推定できる検出範囲70が示されている。検出範囲70は、比較例の検出範囲60と比べて、広くなっているのがわかる。本実施の形態のセンサ1は、複数の受信局それぞれで受信した信号に基づき算出した位置スペクトル関数を1つに統合して、生体位置を推定できることから、複数の受信局を連携させることができる。これにより、生体によるドップラーシフト成分が受信可能となる検出範囲を広げることができる。また、複数の受信局を連携させることで、複数の受信局のうちのいくつかの受信局で生体成分が抽出できれば生体位置を推定できるので、推定精度も向上できる。   FIG. 5A is a diagram illustrating a presumable range of the living body position in the comparative example. FIG. 5B is a diagram showing a presumable range of the living body position in the present embodiment. In the comparative example shown in FIG. 5A, a detection range 60 in which the living body position can be estimated by, for example, a MIMO (Multiple Input Multiple Output) radar using one transmitting station 10 and one receiving station 20-1. The detection range 60 corresponds to a region where a beam output from one transmitting station 10 and a beam output from one receiving station 20-1 overlap. On the other hand, in the present embodiment shown in FIG. 5B, a detection range 70 in which the living body position can be estimated by the sensor 1 using one transmitting station 10 and four receiving stations 20-1 to 20-4 is shown. It can be seen that the detection range 70 is wider than the detection range 60 of the comparative example. The sensor 1 according to the present embodiment integrates the position spectrum function calculated based on the signals received by each of the plurality of receiving stations into one and can estimate the living body position, so that the plurality of receiving stations can be linked. . Thereby, the detection range which can receive the Doppler shift component by a biological body can be expanded. In addition, by linking a plurality of receiving stations, the living body position can be estimated if the living body component can be extracted by some of the plurality of receiving stations, so that the estimation accuracy can be improved.

(変形例)
図6は、実施の形態1の変形例におけるセンサ1aの構成を示すブロック図である。図1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。
(Modification)
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the sensor 1a according to the modification of the first embodiment. Elements similar to those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

図1に示すセンサ1では、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれに、複素伝達関数算出部23−i、生体成分抽出部24−iおよび位置スペクトル関数計算部25−iが構成されているとしたが、これに限らない。図6に示すセンサ1aのように、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれには、複素伝達関数算出部23−i、生体成分抽出部24−iおよび位置スペクトル関数計算部25−iが構成されないとしてもよい。この場合、センサ1aは、複素伝達関数算出部23−i、生体成分抽出部24−iおよび位置スペクトル関数計算部25−iに代えて第1回路24aおよび第2回路25aを備えればよい。また、センサ1aは、位置推定部30の機能を実現する第3回路30aを、備えている。その他の構成は、図1に示すセンサ1と同様のため説明を省略する。   In the sensor 1 shown in FIG. 1, a complex transfer function calculation unit 23-i, a biological component extraction unit 24-i, and a position spectrum function calculation unit 25-i are configured in each of the plurality of receiving stations 20-1 to 20-N. However, it is not limited to this. Like the sensor 1a shown in FIG. 6, each of the plurality of receiving stations 20-1 to 20-N includes a complex transfer function calculation unit 23-i, a biological component extraction unit 24-i, and a position spectrum function calculation unit 25-i. May not be configured. In this case, the sensor 1a may include the first circuit 24a and the second circuit 25a instead of the complex transfer function calculation unit 23-i, the biological component extraction unit 24-i, and the position spectrum function calculation unit 25-i. In addition, the sensor 1 a includes a third circuit 30 a that realizes the function of the position estimation unit 30. Other configurations are the same as those of the sensor 1 shown in FIG.

第1回路24aは、N個の複素伝達関数算出部および、N個の生体成分抽出部の機能を実現する回路である。より具体的には、第1回路24aは、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信局10の送信アンテナ素子から送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。   The first circuit 24a is a circuit that realizes the functions of N complex transfer function calculation units and N biological component extraction units. More specifically, the first circuit 24a is transmitted from the transmission antenna element of the transmission station 10 from signals observed by the reception array antennas of the plurality of reception stations 20-1 to 20-N, and is one or more. A biological component that is a signal component reflected by the living body is extracted.

第2回路25aは、N個の位置スペクトル関数計算部の機能を実現する回路である。より具体的には、第2回路25aは、第1回路24aで抽出された生体成分それぞれから、複数の受信局20−1〜20−Nそれぞれからみた1以上の生体40の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。   The second circuit 25a is a circuit that realizes the functions of N position spectrum function calculation units. More specifically, the second circuit 25a is an evaluation function for the position of one or more living bodies 40 viewed from each of the plurality of receiving stations 20-1 to 20-N from each of the biological components extracted by the first circuit 24a. A certain position spectrum function is calculated.

第3回路30aは、位置推定部30の機能を実現する回路であり、第2回路25aで算出された複数の位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより1以上の生体40の位置を推定する。   The third circuit 30a is a circuit that realizes the function of the position estimation unit 30, integrates a plurality of position spectrum functions calculated by the second circuit 25a into one function, and at least one maximum of the integrated position spectrum functions. The position of one or more living bodies 40 is estimated by calculating the value.

(実施の形態2)
実施の形態1では、センサ1が1つの送信局を備える場合について説明したが、これに限らない。実施の形態2では、2以上の送信局または2以上の送信アンテナ素子を備えるセンサ1Aの位置推定方法等について説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the case where the sensor 1 includes one transmission station has been described. However, the present invention is not limited to this. In the second embodiment, a position estimation method for the sensor 1A including two or more transmitting stations or two or more transmitting antenna elements will be described.

[センサ1Aの構成]
図7は、実施の形態2におけるセンサ1Aの構成を示すブロック図である。図8は、実施の形態2における送信局と受信局との配置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 Sensor 1A]
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the sensor 1A in the second embodiment. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an arrangement of transmitting stations and receiving stations in the second embodiment. Elements similar to those in FIGS. 1 and 2 are given the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

図7に示すセンサ1Aは、N個の送信局10−1〜10−Nと、N個の受信局20−1〜20−Nと、位置推定部30Aと、送信タイミング制御部50とを備える。なお、図8には、N個が2つでN個が4つの場合における送信局10−1〜10−2および受信局20−1〜受信局20−4の配置と、信号が伝達される様子とが概念的に示されている。 The sensor 1A illustrated in FIG. 7 includes N T transmitting stations 10-1 to 10-N T , N R receiving stations 20-1 to 20-N R , a position estimation unit 30A, and a transmission timing control unit. 50. Although FIG. 8, the arrangement of the transmitting station 10-1~10-2 and the reception station 20-1 receiving station 20-4 when the N T is four two Tsude the N R, signal transduction It is shown conceptually.

[送信局10−1〜10−N
送信局10−1〜10−Nはそれぞれ、2素子以上の送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有する。ここで、Nは2以上の整数である。以降、N個の送信局のうち代表としてj番目(jは1以上N以下の整数)の送信局20−jを例に挙げて説明する。なお、すべての送信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。なお、送信局10−1〜10−Nの配置は、一の送信局と他の送信局とのなす角が180度または90度とならないのが望ましい。
[Transmission stations 10-1 to 10-N T ]
Each of the transmission stations 10-1 to 10- NT has a transmission array antenna including two or more transmission antennas. Here, NT is an integer of 2 or more. Since, j-th as a representative of the N T transmit station (j is an integer 1 or more N T) will be described as an example the transmission station 20-j of. All transmitting stations have the same configuration and perform the same processing. In addition, as for the arrangement of the transmitting stations 10-1 to 10- NT , it is desirable that the angle between one transmitting station and another transmitting station is not 180 degrees or 90 degrees.

送信局10−jは、送信アンテナ12−jと送信機11−jとを備える。   The transmitting station 10-j includes a transmitting antenna 12-j and a transmitter 11-j.

<送信アンテナ12−j>
送信アンテナ12−jは、M素子の送信アンテナを備えた送信アレーアンテナである。送信アンテナ12−jは、送信アレーアンテナで高周波の信号を送信する。本実施の形態では、送信アンテナ12−jは、例えば図8に示すように、高周波の信号である送信波を、生体40を含む領域に送信する。
<Transmitting antenna 12-j>
Transmitting antenna 12-j is a transmission array antenna having a transmission antenna of M T elements. The transmission antenna 12-j transmits a high-frequency signal with a transmission array antenna. In the present embodiment, the transmission antenna 12-j transmits a transmission wave, which is a high-frequency signal, to a region including the living body 40, for example, as illustrated in FIG.

<送信機11−j>
送信機11−jは、生体40の位置を推定するために用いる高周波の信号を生成する。送信機11−jは、生成した高周波の信号を送信波として送信アンテナ12−jに送信させる。ここで、送信機11−jは、送信タイミング制御部50により、他の送信局と同時に送信波を送信しないように制御される。
<Transmitter 11-j>
The transmitter 11-j generates a high-frequency signal used to estimate the position of the living body 40. The transmitter 11-j transmits the generated high-frequency signal to the transmission antenna 12-j as a transmission wave. Here, the transmitter 11-j is controlled by the transmission timing control unit 50 so as not to transmit a transmission wave simultaneously with other transmission stations.

[送信タイミング制御部50]
送信タイミング制御部50は、第4回路の一例である。送信タイミング制御部50は、2以上の送信局10-1〜10−Nのいずれもが、送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する。
[Transmission timing control unit 50]
The transmission timing control unit 50 is an example of a fourth circuit. The transmission timing control unit 50 controls the transmission timing so that none of the two or more transmission stations 10-1 to 10- NT simultaneously perform transmission from the transmission array antenna.

[受信局20−1〜20−N
受信局20−1〜20−Nはそれぞれ、受信アレーアンテナを有する。ここで、Nは2以上の整数である。以降、N個の受信局のうち代表としてi番目(iは1以上N以下の整数)の受信局20−iを例に挙げて説明する。なお、すべての受信局はそれぞれ同様の構成を持ち、同様の処理を行う。
[Receiving stations 20-1 to 20-N R ]
Each receiving station 20-1 to 20-N R has a reception array antenna. Here, N R is an integer of 2 or more. Later, i-th as a representative of the N R reception station (i is an integer 1 or more N R) will be described by way of the receiving station 20-i of the examples. All receiving stations have the same configuration and perform the same processing.

受信局20−iは、受信アンテナ21−iと、受信機22−iと、複素伝達関数算出部23−iと、生体成分抽出部24−iと、位置スペクトル関数計算部25−iとを備える。   The receiving station 20-i includes a receiving antenna 21-i, a receiver 22-i, a complex transfer function calculating unit 23-i, a biological component extracting unit 24-i, and a position spectrum function calculating unit 25-i. Prepare.

<受信アンテナ21−i>
受信アンテナ21−iは、M素子の受信アンテナすなわちM個の受信アンテナ素子で構成された受信アレーアンテナである。受信アンテナ21−iは、受信アレーアンテナで高周波の信号を受信する。本実施の形態では、受信アンテナ21−iは、例えば図8に示すように、その配置により、受信する高周波の信号に、送信アンテナ12-1〜12−Nのいずれかから送信された送信波の一部が生体40によって反射された信号である反射波を含む場合がある。
<Receiving antenna 21-i>
Receive antenna 21-i is a reception array antenna configured by the receiving antennas i.e. M R receive antennas elements of M R element. The reception antenna 21-i receives a high-frequency signal with a reception array antenna. In this embodiment, the receiving antenna 21-i, for example, as shown in FIG. 8, by the arrangement transmits, to the reception high frequency signal, which is transmitted from one of the transmitting antennas 12-1 to 12-N T A part of the wave may include a reflected wave that is a signal reflected by the living body 40.

<受信機22−i>
受信機22−iは、受信アンテナ21−i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。受信機22−iは、変換した低周波の信号を、複素伝達関数算出部23−iに伝達する。
<Receiver 22-i>
The receiver 22-i converts the high frequency signal received by the receiving antenna 21-i into a low frequency signal that can be processed. The receiver 22-i transmits the converted low-frequency signal to the complex transfer function calculation unit 23-i.

<複素伝達関数算出部23−i>
複素伝達関数算出部23−iは、受信局22−iの受信アレーアンテナで観測された信号から、当該受信アレーアンテナと送信局10-1〜10−Nの送信アンテナ12−1〜12−Nのいずれかとの間の伝搬特性を表す複素伝達関数を算出する。
<Complex transfer function calculator 23-i>
The complex transfer function calculation unit 23-i uses the reception array antenna and the transmission antennas 12-1 to 12- of the transmission stations 10-1 to 10- NT based on the signals observed by the reception array antenna of the reception station 22-i. calculating the complex transfer function representing the propagation characteristics between one of N T.

本実施の形態では、複数の送信局10-1〜10−Nが存在しているが、送信タイミング制御部50により、特定の時刻では高々1個の送信局からの信号のみを受信する。そのため、複素伝達関数算出部23−iは、時刻を区切ることにより特定の送信局に関する複素伝達関数を算出することができる。 In the present embodiment, a plurality of transmitting stations 10-1 to 10- NT exist, but the transmission timing control unit 50 receives only signals from at most one transmitting station at a specific time. Therefore, the complex transfer function calculation unit 23-i can calculate a complex transfer function related to a specific transmission station by dividing time.

なお、以降、複素伝達関数算出部23−iが算出した複素伝達関数に生体40によって反射された信号である反射波を含むとして説明する。   In the following description, it is assumed that the complex transfer function calculated by the complex transfer function calculating unit 23-i includes a reflected wave that is a signal reflected by the living body 40.

<生体成分抽出部24−i>
生体成分抽出部24−iは、受信局22−iの受信アレーアンテナで観測された信号から、送信アンテナ12−1〜12−Nのいずれかから送信され、かつ、1以上の生体40によって反射された信号成分である生体成分を抽出する。より具体的には、生体成分抽出部24−iは、複素伝達関数算出部23−iで算出された複素伝達関数を、信号が観測された順である時系列で記録する。そして、生体成分抽出部24−iは、時系列で記録した複素伝達関数の変化のうち、生体40の影響による変動成分を生体成分として抽出する。
<Biological component extraction unit 24-i>
Biological component extraction unit 24-i from the observed signals at the receiving antenna array of the receiver station 22-i, is transmitted from one of the transmitting antennas 12-1 to 12-N T, and, by one or more biological 40 A biological component that is a reflected signal component is extracted. More specifically, the biological component extraction unit 24-i records the complex transfer function calculated by the complex transfer function calculation unit 23-i in a time series in the order in which signals are observed. And the biological component extraction part 24-i extracts the fluctuation | variation component by the influence of the biological body 40 as a biological component among the changes of the complex transfer function recorded in time series.

なお、本実施の形態では、送信アレーアンテナを構成する送信アンテナ素子と受信アレーアンテナを構成する受信アンテナ素子とは複数あるため、受信アレーアンテナに対応する複素伝達関数の生体40経由の変動成分の数すなわち生体成分も複数となる。これらはまとめて、生体成分チャネルベクトルと称する。   In the present embodiment, since there are a plurality of transmission antenna elements constituting the transmission array antenna and reception antenna elements constituting the reception array antenna, the fluctuation component of the complex transfer function corresponding to the reception array antenna via the living body 40 The number, that is, the biological component is also plural. These are collectively referred to as biological component channel vectors.

<位置スペクトル関数計算部25−i>
位置スペクトル関数計算部25−iは、生体成分抽出部24−iで抽出された生体成分から、受信局20−iからみた1以上の生体40の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する。ここで、例えば、位置スペクトル関数計算部25−iは、MUSICアルゴリズムに基づき、位置スペクトル関数を算出してもよい。
<Position Spectrum Function Calculation Unit 25-i>
The position spectrum function calculation unit 25-i calculates a position spectrum function, which is an evaluation function for the position of one or more living bodies 40 as viewed from the receiving station 20-i, from the biological components extracted by the biological component extraction unit 24-i. . Here, for example, the position spectrum function calculation unit 25-i may calculate the position spectrum function based on the MUSIC algorithm.

本実施の形態では、位置スペクトル関数計算部25−iは、生体成分抽出部24−iで抽出された生体成分チャネルベクトルの相関行列Ri,jを計算し、得られた相関行列を用いて、所定の到来方向推定手法で、受信局20−iから見た生体40の方向となす角θと、送信局10−jから見た生体40の方向となす角θとに対する位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)を計算する。位置スペクトル関数計算部25−iは、計算した位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)を、位置推定部30Aに伝達する。 In the present embodiment, the position spectrum function calculation unit 25-i calculates the correlation matrix R i, j of the biological component channel vector extracted by the biological component extraction unit 24-i, and uses the obtained correlation matrix. The position spectrum function with respect to the angle θ R formed with the direction of the living body 40 viewed from the receiving station 20-i and the angle θ T formed with the direction of the living body 40 viewed from the transmitting station 10-j by a predetermined arrival direction estimation method. P i, jR , θ T ) is calculated. The position spectrum function calculation unit 25-i transmits the calculated position spectrum function P i, jR , θ T ) to the position estimation unit 30A.

以下、位置スペクトル関数計算部25−iがMUSIC法を用いて位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)を計算するまでの手順を数式を用いて説明する。なお、生体成分は、フーリエ変換を用いて抽出されたとする。 Hereinafter, the procedure until the position spectrum function calculation unit 25-i calculates the position spectrum function P i, jR , θ T ) using the MUSIC method will be described using mathematical expressions. It is assumed that the biological component is extracted using Fourier transformation.

生体成分チャネルベクトルの相関行列を固有値分解すると、以下の(式8)〜(式10)のように書ける。   When eigenvalue decomposition is performed on the correlation matrix of the biological component channel vector, it can be written as (Equation 8) to (Equation 10) below.

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここで、Mは受信局20−iのアンテナ数、Mは送信局10−jのアンテナ数、

Figure 2018112539
は要素数がMである固有ベクトル、
Figure 2018112539
は固有ベクトルに対応する固有値であり、
Figure 2018112539
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, M R is the number of antennas of the receiver station 20-i, M T is the number of antennas of the transmitting station 10-j,
Figure 2018112539
Eigenvectors number of elements is M R,
Figure 2018112539
Is the eigenvalue corresponding to the eigenvector,
Figure 2018112539
It is assumed that the order is L is the number of incoming waves, that is, the number of living bodies to be detected.

受信アレーアンテナのステアリングベクトルすなわち方向ベクトルは、(式11)で定義することができる。   The steering vector, that is, the direction vector of the receiving array antenna can be defined by (Equation 11).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

送信アレーアンテナのステアリングベクトルも同様に、(式12)で定義することができる。   Similarly, the steering vector of the transmission array antenna can be defined by (Equation 12).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここで、kは波数である。さらに、送受信のステアリングベクトルを乗算し、(式13)に示すように、送受信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する。   Here, k is a wave number. Furthermore, the steering vector of transmission / reception is multiplied, and as shown in (Equation 13), the steering vector considering the angle information of both transmission and reception is defined.

Figure 2018112539
Figure 2018112539

そして、(式13)で定義したステアリングベクトルにMUSIC法を適用すると、(式14)に示すように、このステアリングベクトルを用いて位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)を計算することができる。 Then, when the MUSIC method is applied to the steering vector defined by (Equation 13), as shown in (Equation 14), the position spectrum function P i, jR , θ T ) is calculated using this steering vector. be able to.

Figure 2018112539
Figure 2018112539

位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)は、θが受信局20−iから見て生体40の存在する角度であり、かつ、θが送信局10−jから見て生体40が存在する角度である場合、分母が最小となり極大値を取る。 In the position spectrum function P i, jT , θ R ), θ R is an angle at which the living body 40 exists when viewed from the receiving station 20-i, and θ T is a living body viewed from the transmitting station 10-j. When 40 is an existing angle, the denominator is minimized and the maximum value is obtained.

なお、位置スペクトル関数の算出には、MUSIC法ではなく、ビームフォーマー法を用いてもよいし、Capon法を用いてもよい。   In calculating the position spectrum function, the beam former method may be used instead of the MUSIC method, or the Capon method may be used.

また、本実施の形態では、複数の受信局それぞれに複素伝達関数算出部と、生体成分抽出部と、位置スペクトル関数計算部とを備えるとして説明したが、これに限らない。実施の形態1の変形例と同様に、センサ1Aは、M個の複素伝達関数算出部および生体成分抽出部の機能を実現する第1回路と、M個の位置スペクトル関数計算部の機能を実現する第2回路とを備えるとしてもよい。 In the present embodiment, each of the plurality of receiving stations has been described as including a complex transfer function calculation unit, a biological component extraction unit, and a position spectrum function calculation unit. However, the present invention is not limited to this. Like the modification of the first embodiment, the sensor 1A is, M R-number of the first circuit for realizing functions of the complex transfer function calculation unit and the living body component extraction unit, M R-number of position function of the spectral function calculating unit And a second circuit for realizing the above.

[位置推定部30A]
位置推定部30Aには、位置スペクトル関数計算部25−1〜25−Nで計算されたN×Nの位置スペクトル関数が伝達される。位置推定部30Aは、第3回路の一例である。位置推定部30Aは、位置スペクトル関数計算部25−1〜25−Nそれぞれで算出された複数の位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより1以上の生体40の位置を推定する。ここで、位置推定部30は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって1つの関数に統合する。
[Position estimation unit 30A]
The position estimation unit 30A, the position spectrum function of the calculated by the position spectral function calculator 25-1~25-N R N R × N T is transmitted. The position estimation unit 30A is an example of a third circuit. Position estimating unit 30A integrates a plurality of positions spectral function calculated by the position spectral function calculator 25-1 to 25-N R respectively in one function, calculates one or more local maximum positions spectral function that integrates By doing so, the position of one or more living bodies 40 is estimated. Here, the position estimation unit 30 integrates the calculated plurality of position spectrum functions into one function by multiplying or adding each other.

本実施の形態では、位置推定部30Aは、N個の受信局20−1〜25−Nがそれぞれ、例えば(式14)を用いて計算した位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)を取得する。そして、位置推定部30Aは、(式15)〜(式17)を用いて、N×N個を統合した位置スペクトル関数Pall(Θ,Θ)を計算する。 In this embodiment, the position estimation unit 30A is, N R number of receiving stations 20-1~25-N R are each, for example, position the spectral function P i calculated using (Equation 14), j (theta T, θ R ) is acquired. Then, the position estimation unit 30A calculates a position spectrum function P allT , Θ R ) obtained by integrating N R × N T using (Expression 15) to (Expression 17).

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

Figure 2018112539
Figure 2018112539

ここで、Πは総乗演算を表す。   Here, Π represents a multiplication operation.

なお、それぞれの位置スペクトル関数Pi,j(θ,θ)は対応する受信局20−iから見て生体40が存在する角度で極大値を取るが、測定範囲外の方向を含むそれ以外の角度でもその値は0にはならない。そのため、N×N個の位置スペクトル関数を乗算することによりN×N局の受信局すべての結果を反映した位置スペクトル関数を得ることができる。そして、統合した位置スペクトル関数Pall(Θ,Θ)の極大値を探索することで到来波の方向である生体40の位置を推定することができる。 Each position spectrum function P i, jT , θ R ) takes a maximum value at an angle at which the living body 40 exists as viewed from the corresponding receiving station 20-i, but includes a direction outside the measurement range. The value does not become 0 at angles other than. Therefore, it is possible to obtain the position spectral function that reflects all the results receiving station N R × N T station by multiplying the N R × N T number of positions spectral function. Then, the position of the living body 40 that is the direction of the incoming wave can be estimated by searching for the maximum value of the integrated position spectrum function P allT , Θ R ).

[センサ1Aの動作]
以上のように構成されるセンサ1Aが生体の位置を推定する処理について説明する。
[Operation of sensor 1A]
A process in which the sensor 1A configured as described above estimates the position of the living body will be described.

図9は、実施の形態2におけるセンサ1Aの位置推定処理の詳細を示すフローチャートである。図9は、図3に示す位置推定処理の本実施の形態における詳細に該当する。   FIG. 9 is a flowchart showing details of the position estimation process of the sensor 1A in the second embodiment. FIG. 9 corresponds to the details of the present embodiment of the position estimation process shown in FIG.

まず、S1において、センサ1Aは、N個の受信局において所定の期間、受信信号を観測させる(S11A)。次いで、センサ1Aは、N個の受信局の受信アレーアンテナで観測した受信信号それぞれから、送信アンテナ素子と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(S12A)。そして、センサ1Aは、算出した複素伝達関数それぞれを時系列に記録し、記録したそれぞれの時系列の複素伝達関数から、生体の影響による変動成分である生体成分を抽出する(S13A)。 First, in S1, the sensor 1A causes a reception signal to be observed for a predetermined period in the NR receiving stations (S11A). Next, the sensor 1A calculates a complex transfer function representing a propagation characteristic between the transmission antenna element and the reception antenna element from each of the reception signals observed by the reception array antennas of the NR reception stations (S12A). Then, the sensor 1A records each of the calculated complex transfer functions in time series, and extracts a biological component that is a fluctuation component due to the influence of the living body from each of the recorded complex transfer functions in time series (S13A).

次に、S2において、センサ1Aは、S13Aで抽出した生体成分それぞれの相関行列を算出する(S21A)。次いで、センサ1は、S21Aで算出した相関行列を用いて、N個の受信局それぞれからみた生体40の方向と、N個の送信局それぞれからみた生体40方向とに対するN×Nの位置スペクトル関数を算出する(S22A)。 Next, in S2, the sensor 1A calculates a correlation matrix of each biological component extracted in S13A (S21A). Next, the sensor 1 uses the correlation matrix calculated in S21A to determine N R × N T for the direction of the living body 40 viewed from each of the N R receiving stations and the direction of the living body 40 viewed from each of the N T transmitting stations. The position spectrum function is calculated (S22A).

次に、S3において、センサ1Aは、S22Aで算出したN×N個の位置スペクトル関数を乗算または加算することにより統合する(S31A)。そして、センサ1Aは、S31Aで統合した位置スペクトルの1以上の極大値を算出することにより、1以上の生体40の位置を推定する(S32A)。 Next, in S3, the sensor 1A performs integration by multiplying or adding the N R × N T position spectrum functions calculated in S22A (S31A). Then, the sensor 1A estimates the position of one or more living bodies 40 by calculating one or more maximum values of the position spectrum integrated in S31A (S32A).

[効果等]
本実施の形態のセンサ1Aおよび位置推定方法によれば、無線信号を利用して生体が存在する位置をより広い範囲かつ高精度に推定できる。
[Effects]
According to the sensor 1A and the position estimation method of the present embodiment, the position where the living body is present can be estimated with a wider range and with high accuracy by using the radio signal.

また、本実施の形態のセンサ1および位置推定方法によれば、送信局の数と受信局の数とを増やすことにより、生体によるドップラーシフト成分が受信可能な領域が広がる。これにより、検出対象の生体が複数存在する場合でも精度が低下することなく位置推定が可能になるという効果を奏する。   In addition, according to the sensor 1 and the position estimation method of the present embodiment, by increasing the number of transmitting stations and the number of receiving stations, the area where the Doppler shift component can be received by the living body is expanded. As a result, even when there are a plurality of living bodies to be detected, there is an effect that the position can be estimated without lowering the accuracy.

(実施例)
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、以下実施例として説明する。
(Example)
Here, since evaluation by experiment was performed in order to confirm the effect which concerns on Embodiment 2, it demonstrates as an Example below.

図10は、本実施例における実験を行った環境を示す図である。   FIG. 10 is a diagram illustrating an environment in which an experiment in the present example was performed.

本実験は、横9m×縦6mの木造家屋で行った。本実験では、図中Txと示す送信局を構成する送信アンテナに8素子円形スリーブアンテナ、図中Rx1〜Rx4と示す受信局を構成する受信アンテナに4素子リニアアレーアンテナを用いた。送信局Txは、座標(6,3)に配置し、受信局Rx1〜Rx4はそれぞれ測定範囲の四隅すなわち座標(1,5.5)、(8,5)、(8.5,1)、(0.5,0.5)に配置した。また、送受信アレー素子の間隔すなわち8素子円形スリーブアンテナの素子間隔を0.5波長、使用周波数2.47125GHz,アンテナ高を115cm、サンプリング周波数100Hz、抽出する生体活動の周波数範囲0.3〜3.3Hz、測定時間を20秒とした。また、本実験では、測定対象は1人とし、測定対象を木造家屋内すなわち実験環境内の23地点にそれぞれ配置して、チャネルを測定した。   This experiment was conducted in a wooden house 9m wide x 6m long. In this experiment, an 8-element circular sleeve antenna was used as a transmitting antenna constituting a transmitting station indicated by Tx in the figure, and a 4-element linear array antenna was used as a receiving antenna constituting receiving stations indicated by Rx1 to Rx4 in the figure. The transmitting station Tx is arranged at the coordinates (6, 3), and the receiving stations Rx1 to Rx4 are the four corners of the measurement range, that is, the coordinates (1, 5.5), (8, 5), (8.5, 1), (0.5, 0.5). Further, the interval between the transmitting and receiving array elements, that is, the element interval of the 8-element circular sleeve antenna is 0.5 wavelength, the operating frequency is 2.47125 GHz, the antenna height is 115 cm, the sampling frequency is 100 Hz, and the frequency range of the biological activity to be extracted is 0.3 to 3. The measurement time was 3 seconds and 20 seconds. In this experiment, the measurement target was one person, and the measurement target was placed at each of 23 points in the wooden house, that is, in the experimental environment, and the channel was measured.

図11は、本実施例における受信局数を変えた場合の推定位置誤差の累積確率分布(CDF:Cumulative Distribution Function)を示す図である。縦軸は、累積確率分布(CDF)を示し、横軸は推定位置誤差を示す。1Rxは、4つの受信局Rx1〜Rx4のうちの一つである1局で推定位置誤差の累積確率分布を測定した結果を示す。同様に、2Rx、3Rxまたは4Rxは、4つの受信局Rx1〜Rx4のうちの2局、3局または4局で推定位置誤差の累積確率分布を測定した結果を示す。   FIG. 11 is a diagram illustrating a cumulative distribution function (CDF) of an estimated position error when the number of receiving stations is changed in the present embodiment. The vertical axis represents the cumulative probability distribution (CDF), and the horizontal axis represents the estimated position error. 1Rx indicates the result of measuring the cumulative probability distribution of the estimated position error at one station that is one of the four receiving stations Rx1 to Rx4. Similarly, 2Rx, 3Rx, or 4Rx indicates the result of measuring the cumulative probability distribution of the estimated position error at 2 stations, 3 stations, or 4 stations out of the four receiving stations Rx1 to Rx4.

図8に示される結果より、推定した位置の誤差が1m以内で位置推定をできる確率は、1局よりも2局、2局よりも3局、3局よりも4局の方が高い確率であることがわかる。   From the result shown in FIG. 8, the probability that the estimated position error can be estimated within 1 m is 2 stations higher than 1 station, 3 stations than 2 stations, and 4 stations rather than 3 stations. I know that there is.

以上の結果より、受信局数を増やすことで位置推定精度が向上することがわかる。   From the above results, it can be seen that the position estimation accuracy is improved by increasing the number of receiving stations.

以上のように、本開示によれば、複数の受信局で求めた複素伝達関数の情報から生体成分を抽出し、抽出した生体成分から計算して得られる位置スペクトル関数を統合し、生体の位置を推定する。これにより、無線信号を利用した生体が存在する位置の推定を、障害物の影響を受けずに、より広範囲に行うことができる。たとえば、対象となる生体からの信号が弱くて複数の受信局のうちのいくつかの受信局が生体からの反射波を観測できない場合でも、当該生体からの反射波を観測できた受信局における複素伝達関数から得られる位置スペクトル関数を用いて、生体位置の推定をすることができる。   As described above, according to the present disclosure, a biological component is extracted from information on complex transfer functions obtained by a plurality of receiving stations, a position spectrum function obtained by calculation from the extracted biological component is integrated, and a living body position is obtained. Is estimated. Thereby, the position where the living body exists using the radio signal can be estimated in a wider range without being affected by the obstacle. For example, even if the signal from the target living body is weak and some of the receiving stations cannot observe the reflected wave from the living body, the complex at the receiving station that was able to observe the reflected wave from the living body. The position of the living body can be estimated using the position spectrum function obtained from the transfer function.

以上、本開示の一態様に係るセンサおよび位置推定方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示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の形態に施したもの、あるいは異なる実施の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、本開示の範囲内に含まれる。   As described above, the sensor and the position estimation method according to one aspect of the present disclosure have been described based on the embodiments. However, the present disclosure is not limited to these embodiments. Unless it deviates from the gist of the present disclosure, forms in which various modifications conceived by those skilled in the art have been made in the present embodiment, or forms constructed by combining components in different embodiments are also included in the scope of the present disclosure. .

また、本開示は、このような特徴的な構成要素を備えるセンサとして実現することができるだけでなく、センサに含まれる特徴的な構成要素をステップとする位置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 disclosure can be realized not only as a sensor including such a characteristic component but also as a position estimation method using the characteristic component included in the sensor as a step. 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.

本開示は、無線信号を利用して生体の位置を推定するセンサおよび位置推定方法に利用でき、特に、生体の方向または位置を測定する測定器、生体の方向または位置に応じた制御を行う家電機器、生体の侵入を検知する監視装置などに搭載されるセンサおよび位置推定方法に利用できる。   The present disclosure can be used for a sensor and a position estimation method that estimate the position of a living body using a wireless signal, and in particular, a measuring instrument that measures the direction or position of a living body, and a home appliance that performs control according to the direction or position of the living body It can be used for a sensor and a position estimation method mounted on a device, a monitoring device that detects invasion of a living body, and the like.

1、1a、1A センサ
10、10−1、10−2、10−N 送信局
11、11−1、11−N 送信機
12−1、12−N 送信アンテナ
20−1、20−2、20−3、20−4、20−N、20−N 受信局
21−1、21−N、21−N 受信アンテナ
22−1、22−N、22−N 受信機
23−1、23−N、23−N 複素伝達関数算出部
24a 第1回路
24−1、24−N、24−N 生体成分抽出部
25a 第2回路
25−1、25−N、25−N 位置スペクトル関数計算部
30、30A 位置推定部
30a 第3回路
40 生体
50 送信タイミング制御部
60、70 検出範囲
1, 1a, 1A sensor 10, 10-1, 10-2, 10-N T transmitter station 11, 11-1, 11- NT transmitter 12-1, 12- NT transmitter antenna 20-1, 20- 2,20-3,20-4,20-N, 20-N R receiving station 21-1,21-N, 21-N R receive antennas 22-1,22-N, 22-N R receivers 23- 1,23-N, 23-N R complex transfer function calculation unit 24a first circuit 24-1, 24-N, 24-NR R biological component extraction unit 25a second circuit 25-1, 25-N, 25-N R position spectrum function calculation unit 30, 30A Position estimation unit 30a Third circuit 40 Living body 50 Transmission timing control unit 60, 70 Detection range

Claims (6)

それぞれ送信アンテナを有する1以上の送信局と、
それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局と、
前記複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、前記送信アンテナから送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出する第1回路と、
前記第1回路で抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出する第2回路と、
前記第2回路で算出された複数の前記位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより前記1以上の生体の位置を推定する第3回路とを備える、
センサ。
One or more transmitting stations each having a transmitting antenna;
A plurality of receiving stations each having a receiving array antenna;
A first circuit for extracting a biological component that is a signal component transmitted from the transmitting antenna and reflected by one or more living organisms from signals observed by the receiving array antenna of each of the plurality of receiving stations;
A second circuit that calculates a position spectrum function that is an evaluation function for the position of the one or more living bodies viewed from each of the plurality of receiving stations, from each of the biological components extracted by the first circuit;
A plurality of the position spectrum functions calculated by the second circuit are integrated into one function, and one or more local maximum values of the integrated position spectrum function are calculated to estimate the position of the one or more living bodies. With 3 circuits,
Sensor.
前記1以上の送信局は、2以上の送信局であり、
前記2以上の送信局はそれぞれ、2素子以上の前記送信アンテナからなる送信アレーアンテナを有する、
請求項1に記載のセンサ。
The one or more transmitting stations are two or more transmitting stations;
Each of the two or more transmitting stations has a transmitting array antenna composed of two or more transmitting antennas.
The sensor according to claim 1.
さらに、前記2以上の送信局のいずれもが、前記送信アレーアンテナからの送信を同時に行わないように送信タイミングを制御する第4回路を備える、
請求項2に記載のセンサ。
And a fourth circuit that controls transmission timing so that none of the two or more transmitting stations simultaneously perform transmission from the transmission array antenna.
The sensor according to claim 2.
前記1以上の生体の位置を推定する回路は、算出された複数の位置スペクトル関数を互いに乗算または加算することによって1つの関数に統合する、
請求項1〜3のいずれか1項に記載のセンサ。
The circuit for estimating the position of the one or more living bodies integrates the calculated plurality of position spectrum functions into one function by multiplying or adding to each other.
The sensor according to claim 1.
前記位置スペクトル関数を算出する回路は、MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)アルゴリズムに基づき、前記位置スペクトル関数を算出する、
請求項1〜4のいずれか1項に記載のセンサ。
The circuit for calculating the position spectrum function calculates the position spectrum function based on a MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm.
The sensor of any one of Claims 1-4.
それぞれ受信アレーアンテナを有する複数の受信局それぞれの前記受信アレーアンテナで観測された信号から、1以上の送信局が有する送信アンテナ素子から送信され、かつ、1以上の生体によって反射された信号成分である生体成分を抽出するステップと、
前記抽出するステップで抽出された生体成分それぞれから、前記複数の受信局それぞれからみた前記1以上の生体の位置に対する評価関数である位置スペクトル関数を算出するステップと、
前記算出するステップで算出された複数の前記位置スペクトル関数を1つの関数に統合し、統合した前記位置スペクトル関数の1以上の極大値を算出することにより前記1以上の生体の位置を推定するステップとを含む、
位置推定方法。
A signal component transmitted from a transmitting antenna element of one or more transmitting stations and reflected by one or more living bodies from signals observed by the receiving array antenna of each of a plurality of receiving stations each having a receiving array antenna. Extracting a biological component;
Calculating a position spectrum function that is an evaluation function for the position of the one or more living bodies viewed from each of the plurality of receiving stations, from each of the biological components extracted in the extracting step;
Integrating the plurality of position spectrum functions calculated in the calculating step into one function and calculating one or more local maximum values of the integrated position spectrum function to estimate the position of the one or more living bodies; Including
Position estimation method.
JP2017179355A 2017-01-06 2017-09-19 Sensor and position estimation method Active JP6893328B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/851,864 US10928496B2 (en) 2017-01-06 2017-12-22 Sensor and method for estimating position of living body
CN201711454956.9A CN108279398B (en) 2017-01-06 2017-12-28 Sensor and method for estimating position of living body

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017001120 2017-01-06
JP2017001120 2017-01-06

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018112539A true JP2018112539A (en) 2018-07-19
JP6893328B2 JP6893328B2 (en) 2021-06-23

Family

ID=62912160

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017179355A Active JP6893328B2 (en) 2017-01-06 2017-09-19 Sensor and position estimation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6893328B2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111381227A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 松下知识产权经营株式会社 Estimation method and estimation device
CN111381230A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 松下知识产权经营株式会社 Estimation method, estimation device, and recording medium
JPWO2021140994A1 (en) * 2020-01-07 2021-07-15
CN113260871A (en) * 2019-07-02 2021-08-13 松下知识产权经营株式会社 Sensor with a sensor element
JPWO2022138749A1 (en) * 2020-12-25 2022-06-30
JP2023111290A (en) * 2022-01-31 2023-08-10 矢崎総業株式会社 Direction-of-arrival estimation device and method for estimating direction of arrival of radio waves

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010054277A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Yamatake Corp System and method for measuring people distribution
JP2012068224A (en) * 2010-08-23 2012-04-05 Toshiba Corp Mimo radar system, transmitting unit, receiving unit, and mimo radar signal processing method
US20140333472A1 (en) * 2013-05-13 2014-11-13 Kapsch Trafficcom Ag Apparatus for measuring the position of a vehicle or a surface thereof
JP2015219222A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 住友電気工業株式会社 Monitoring device, monitoring system, monitoring method, and monitoring program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010054277A (en) * 2008-08-27 2010-03-11 Yamatake Corp System and method for measuring people distribution
JP2012068224A (en) * 2010-08-23 2012-04-05 Toshiba Corp Mimo radar system, transmitting unit, receiving unit, and mimo radar signal processing method
US20140333472A1 (en) * 2013-05-13 2014-11-13 Kapsch Trafficcom Ag Apparatus for measuring the position of a vehicle or a surface thereof
JP2015219222A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 住友電気工業株式会社 Monitoring device, monitoring system, monitoring method, and monitoring program

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111381227A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 松下知识产权经营株式会社 Estimation method and estimation device
CN111381230A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 松下知识产权经营株式会社 Estimation method, estimation device, and recording medium
CN111381227B (en) * 2018-12-28 2024-04-26 松下知识产权经营株式会社 Inference method and inference device
CN111381230B (en) * 2018-12-28 2025-03-14 松下知识产权经营株式会社 Estimation method, estimation device, and recording medium
CN113260871A (en) * 2019-07-02 2021-08-13 松下知识产权经营株式会社 Sensor with a sensor element
JPWO2021140994A1 (en) * 2020-01-07 2021-07-15
WO2021140994A1 (en) 2020-01-07 2021-07-15 パナソニックIpマネジメント株式会社 Sensor and position estimation method
US12117550B2 (en) 2020-01-07 2024-10-15 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sensor and position estimation method
JP7617528B2 (en) 2020-01-07 2025-01-20 パナソニックIpマネジメント株式会社 Sensor and position estimation method
JPWO2022138749A1 (en) * 2020-12-25 2022-06-30
JP7474997B2 (en) 2020-12-25 2024-04-26 パナソニックIpマネジメント株式会社 Sensor, estimation method, and sensor system
JP2023111290A (en) * 2022-01-31 2023-08-10 矢崎総業株式会社 Direction-of-arrival estimation device and method for estimating direction of arrival of radio waves

Also Published As

Publication number Publication date
JP6893328B2 (en) 2021-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6865394B2 (en) program
CN108279398B (en) Sensor and method for estimating position of living body
US10663573B2 (en) Positioning sensor and direction estimation method
JP6893328B2 (en) Sensor and position estimation method
Tirer et al. High resolution direct position determination of radio frequency sources
US10241187B2 (en) Position sensor, direction estimation method, and system
US20200112939A1 (en) Wi-Fi Radar Sensing
JP6832534B2 (en) Estimator and estimation method
WO2018160141A1 (en) Apparatus and method for localisation and/or tracking
JP6635380B2 (en) Direction estimation method, position estimation method and direction estimation device
JP2015117972A (en) Processing apparatus and processing method
CN108363038B (en) Positioning sensor, sensor and method
US20190339379A1 (en) Estimation device, living body count estimation device, estimation method, and recording medium
JP2019117055A (en) Estimation method, estimation device and program
JP7349661B2 (en) Estimation method, estimation device and program
US12270924B2 (en) Estimation device, estimation method, and recording medium
JP2014228291A (en) Radio detection device and radio detection method
US11047968B2 (en) Estimating method and estimating device
JP2019197039A (en) Estimation device, living body number estimation device, estimation method, and program
JP7617528B2 (en) Sensor and position estimation method
CN117546046A (en) Estimation method and estimation device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200717

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210414

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210427

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210517

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6893328

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151