TWI750746B - 檢測環境中物體存在的方法及裝置 - Google Patents
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Abstract
檢測環境中物體存在的方法包含在時框中接收頻域上的都卜勒訊號,將頻域上的都卜勒訊號分離成複數個子頻帶訊號,判斷相對於複數個子頻帶訊號的複數個子頻帶訊號能量值,根據複數個子頻帶訊號能量值的至少一子頻帶訊號能量值及基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,及當判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。
Description
本發明是有關於物體存在的檢測,特別是指一種能夠檢測環境中物體存在的方法及裝置。
環境中是否有物體存在的檢測可以應用在許多的領域中,例如智慧家庭的裝置或系統,以及家庭安全的監控系統。運動感測器(motion sensor)和接近感測器(proximity sensor)可以用來檢測物體的存在。舉例來說,被動式紅外線(Passive infrared,PIR)感測器可以用來檢測是否有人進入或離開感測器的感測範圍。然而,運動感測器和接近感測器可能無法對各種物體的存在與否,例如非生物、人類及動物,提供精確及/或即時的檢測。此外,在許多不同的環境中,例如在較大的房間、開放的辦公室、公共空間或戶外環境中,運動感測器和接近感測器也有應用上的困難。
本發明之一實施例提供一種檢測環境中物體存在的方法,方法包含在時框中接收頻域上之都卜勒(Doppler)訊號,將頻域上的都卜勒訊號分離成複數個子頻帶訊號,判斷相對於複數個子頻帶訊號的複數個子頻帶訊號能量值,
根據複數個子頻帶訊號能量值的至少一子頻帶訊號能量值及基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,及當判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。
本發明之另一實施例提供一種檢測環境中物體存在的方法,方法包含接收時域上之都卜勒訊號,根據時域上之都卜勒訊號及第一基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,當根據時域上之都卜勒訊號及第一基準能量值判斷檢測到物體的運動時,對應地設定第一物體運動旗標,將時域上之都卜勒訊號轉換為頻域上的都卜勒訊號,根據頻域上之都卜勒訊號及第二基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,當根據頻域上之都卜勒訊號及第二基準能量值判斷檢測到物體的運動時,對應地設定第二物體運動旗標,及根據第一物體運動旗標及第二物體運動旗標設定物體存在旗標。
本發明之另一實施例提供一種用來檢測環境中物體存在的裝置,其裝置包含記憶體及處理器。
記憶體儲存複數個指令。處理器執行記憶體中所儲存的指令以使裝置在時框中接收頻域上的都卜勒訊號,將頻域上的都卜勒訊號分離成複數個子頻帶訊號,判斷相對於複數個子頻帶訊號的複數個子頻帶訊號能量值,根據複數個子頻帶訊號能量值的至少一子頻帶訊號能量值及基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,及當判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。
100:物體存在檢測器
110:人體
120、820:天線
140、840:接收器
160、860:處理器
200、300、400:系統
220:帶通濾波器
240、340:環境雜訊預估器
250、350:基準雜訊資料庫
260:運動檢測器
xk(t)、xk(n)Xk(f)、Xk,m(f):都卜勒訊號
Nk-1
310:傅立葉轉換器
320:子頻帶分解器
360:子頻帶運動檢測器
380:物體運動檢測器
420:時域物體運動檢測器
430:頻域物體運動檢測器
440:物體存在檢測器
500、600、700:方法
510至560、610至650、710至770:步驟
800:裝置
850:通訊單元
870:輸入輸出介面
880:記憶體
第1圖為本揭露的有些實施例中檢測物體存在的例示性情境。
第2圖為本揭露的有些實施例中,在時域上檢測物體存在之系統的示意圖。
第3圖為本揭露的有些實施例中,在頻域上檢測物體存在之系統的示意圖。
第4圖為本揭露的有些實施例中,在時域及頻域上檢測物體存在之系統的示意圖。
第5圖是本揭露中有些實施例之在時域上檢測物體存在之方法的流程圖。
第6圖是本揭露中有些實施例之在頻域上檢測物體存在之方法的流程圖。
第7圖是本揭露中有些實施例之在時域及頻域上檢測物體存在之方法的流程圖。
第8圖是本揭露中有些實施例之檢測物體存在之裝置的示意圖。
第1圖為本揭露的有些實施例中檢測物體存在的例示性情境。舉例來說,如第1圖所示,物體存在檢測器100可檢測在環境中人體110的存在。物體存在檢測器100包含天線120、接收器140及處理器160。天線120可用來接收電磁波或環境中的訊號。接收器140可用以處理天線120所接收到的波動或訊號以檢測物體的存在。舉例來說,接收器140可根據一取樣頻率來對天線120所接收的波動或訊號進行取樣,將取樣後的訊號轉換成基頻訊號,並將基頻訊號輸入至處理器160。處理器160可用以執行檢測物體存在的方法。舉例來說,處理器160可根據自接收器140取得的基頻訊號在時域及/或頻域上執行檢測物體存在的方法。
人體110的外部運動會使得反射自移動中人體110的波動或訊號產生頻率偏移,而頻率偏移的大小會與人體110之速度的徑向分量有關。人體110的外部運動可以定義成人體110隨著姿勢或位置變化而導致的物體質量中心(body center of mass,BCOM)變化。這也包含了在走路過程中所造成的各種外部運動。舉例來說,當人體110走在第1圖的環境中,天線120便可接收自人體110所反射的訊號,而這個反射訊號會因為人體110的運動而產生都卜勒(Doppler)的頻率偏
移,例如人體110的步態。接收器140可根據一取樣頻率對接收到的訊號進行取樣,將取樣訊號轉換成基頻的都卜勒訊號,並將轉換後的訊號輸入至處理器160。處理器160可以根據自環境中所接收的都卜勒訊號,在時域及/或頻域上執行檢測物體存在的方法。
此外,物體存在檢測器100可以檢測非生物或動物的存在,例如,可透過接收反射自移動車輛的訊號或反射自房間走動的貓的訊號來檢測車輛及貓的存在;由於車輛和貓的移動,反射自移動車輛的訊號及反射自走動中的貓的訊號也會產生都卜勒的頻率偏移。從移動車輛或走動中的貓所反射的訊號可能會與人體110所反射的訊號不同。物體存在檢測器100可以透過調整取樣頻率來檢測不同物體的存在。
第2圖為本揭露的有些實施例中,在時域上檢測物體存在之系統200的示意圖。系統200可透過帶通濾波器220來過濾都卜勒訊號,透過環境雜訊預估器240來預估環境中的雜訊並將預估的環境雜訊儲存在基準雜訊資料庫250中,透過運動檢測器260來檢測物體的運動,並判斷是否檢測出物體的存在。系統200也可用來送出物體運動的旗標至環境雜訊預估器240以更新環境雜訊。
系統200可以實作在物體存在檢測器100中或者用來檢測物體存在的裝置中。舉例來說,如第1圖所示,系統200可利用物體存在檢測器100中的天線120、接收器140及處理器160來實作,並檢測出人體110的存在。接收器140可例如包含用來取樣都卜勒訊號的類比數位轉換器(analog-to-digital converter,ADC)、用來過濾取樣後之都卜勒訊號的帶通濾波器、以及在時域上預估環境雜訊並將環境雜訊儲存至記憶體的訊號處理電路。處理器160可用來檢測物體的運動,並判斷是否檢測出物體的存在。處理器160可以用來送出物體運動旗標至接收器140以更新環境雜訊。在有些實施例中,處理器160可用來預估在時域上的環境雜訊,並將預估的環境雜訊儲存在記憶體中。
在有些實施例中,系統200可利用一個或多個特殊應用積體電路(application-specific integrated circuits,ASICs)來實作。舉例來說,帶通濾波器220的全部或部分、環境雜訊預估器240、基準雜訊資料庫250及運動檢測器260可以利用一個或多個特殊應用積體電路、暫存器及/或記憶體電路來實作。系統200的其他部分可以由一個或多個處理器,包括例如處理器160,所執行的程式來實作並能夠與一個或多個特殊應用積體電路互動。
在系統200的例示性情境中,當人體110走進環境時,系統200可接收自人體110反射的都卜勒訊號xk(t),其中k為時框的索引編號。都卜勒訊號可以定義成因為人體110運動而導致產生都卜勒頻率偏移的訊號。接收到的都卜勒訊號xk(t)可以是類比或數位訊號。當所接收到的都卜勒訊號xk(t)是類比訊號時,系統200可以在透過帶通濾波器220過濾都卜勒訊號xk(t)之前,先根據取樣頻率fs來對接收到的都卜勒訊號進行取樣。
系統200可以用來檢查每一個時框以檢測物體的存在。每一個時框可例如包含,200筆都卜勒訊號的取樣。取樣頻率可例如至少為都卜勒訊號頻率的兩倍。舉例來說,當系統200是用來檢測頻率為200赫茲、250赫茲或300赫茲的都卜勒訊號時,取樣頻率fs可分別至少為每秒400、500或600次取樣。系統200可以根據所欲檢測的目標來調整取樣頻率以檢測不同頻率的都卜勒訊號。
如第2圖所示,帶通濾波器220可用來接收並過濾都卜勒訊號xk(t)以取出一頻段上的訊號。舉例來說,帶通濾波器220可用取出頻段為0赫茲至200赫茲、50赫茲至250赫茲、或0至300赫茲的都卜勒訊號。帶通濾波器220可以例如是帶通濾波器、基頻濾波器、根餘弦濾波器(root-raised-cosine filter)或是低通濾波器與高通濾波器的結合,使得在特定頻段的都卜勒訊號能夠通過。帶通濾波器220過濾後的都卜勒訊號可表示為xk(n),其中k為時框的索引編號,n可為0、1、2、...、NS-1,而NS為一個時框中的取樣數量。
當所接收到的都卜勒訊號xk(t)為類比訊號時,帶通濾波器220可包含類比濾波器以用來對都卜勒訊號進行過濾並取出在一頻段中的訊號,如同先前所說明的,而系統200可以對過濾後的都卜勒訊號進行取樣以產生都卜勒訊號xk(n)。
環境雜訊預估器240可用來預估在時域上的環境雜訊。在系統200檢測物體的運動之前,系統200會先用以取得環境中的環境雜訊。舉例來說,環境雜訊預估器240可用來加總在目前的時框及先前的二十個時框中的都卜勒訊號xk(n)訊號能量,並在取得平均後得出環境雜訊的能量值。環境雜訊能量值可以定義為環境中的基準能量值Nk,並可用來檢測在第k+1個時框中的物體存在。
當系統200檢測到在一個時框中有物體存在時,系統200可用來將基準能量值維持在與先前一個時框相同的值。舉例來說,當人體110被檢測到時,可使得Nk=Nk-1。在另一方面,當系統200並未在時框中檢測到物體存在時,系統200可用以根據在此時框中所接收到的訊號能量值(也可被視為環境雜訊能量值)以及目前的基準能量值來更新基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器240可用以透過加權移動平均,例如,來更新基準能量值,其中,,且wi為計算基準能量值時,第i個時框之環境雜訊能量值的權重,而。對應地,系統200可根據更新後的基準能量值Nk來判斷在第k+1個時框中是否有檢測出物體存在。
在有些實施例中,當系統200並未在時框中檢測出物體存在時,系統200可用以將基準能量值維持在與先前時框相同的值。也就是說,系統200可用以不更新基準能量值。
在環境雜訊預估器240預估出基準能量值之後,系統200可用以將預估的基準能量值儲存在基準雜訊資料庫250中。舉例來說,在環境雜訊預估器240累加了二十個時框之都卜勒訊號xk(n)的訊號能量值,並平均出基準能量值Nk
後,系統200可用以將基準能量值Nk儲存在基準雜訊資料庫250中。在另一個例子中,當系統200並未在時框中檢測到物體存在時,環境雜訊預估器240可利用前述的方式來更新基準能量值,且系統200可用以將更新後的基準能量值儲存在基準雜訊資料庫250中。
運動檢測器260可用來檢測時框中的物體運動。舉例來說,如第2圖所示,運動檢測器260可在第k個時框中接收都卜勒訊號xk(n),並在時域上決定都卜勒訊號xk(n)的訊號能量值,例如,其中NS是時框中的取樣數量。運動檢測器260還可用以根據都卜勒訊號及基準能量值來判斷是否檢測出物體的運動。舉例來說,運動檢測器260可根據都卜勒訊號的訊號能量值sk及基準能量值Nk-1,並以下列的判斷條件來判斷是否檢測到人體110的運動。
當都卜勒訊號的能量值sk大於臨界值βNk-1時,運動檢測器260可判斷檢測出物體的運動,並設定物體運動的旗標,例如。當都卜勒訊號能量值sk小於臨界值βNk-1時,運動檢測器260可判斷未檢測出物體的運動,而不去設定物體運動的旗標,例如。環境雜訊預估器240可根據前述的加權移動平均,亦即,來更新基準能量值。
在有些實施例中,當系統200根據時域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值並未檢測到物體的運動時,系統200還可用以根據頻域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值來判斷是否檢測到物體的運動。當系統200根據頻域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值仍判斷未檢測到物體的運動時,系統200可根據都卜勒訊號判斷未檢測到物體的運動,並且可根據時域上的訊號能量值來更新基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器240可利用前述的加權移動平均,亦即,來更新基準能量值。
第3圖是本揭露中有些實施例之在頻域上檢測物體存在之系統300的示意圖。系統300可用以利用傅立葉轉換器310來將都卜勒訊號轉換到頻域上,透過環境雜訊預估器340在頻域上預估環境雜訊並將預估的環境雜訊儲存在基準雜訊資料庫350中,透過子頻帶分解器320將都卜勒訊號分解成子頻帶信號,透過子頻帶運動檢測器360檢測子頻帶中物體的運動,並透過物體運動檢測器380判斷檢測到物體存在。物體運動檢測器380也可用以傳送物體存在旗標至環境雜訊預估器340以更新環境雜訊。
類似於系統200的實作備選方案,系統300可以實作在物體存在檢測器100中或實作在用於檢測物體存在的裝置中,亦即如同先前對系統200所做的說明。系統300可以利用一個或多個特殊應用積體電路及/或程式來實作部分或全部的功能,亦即如同先前對系統200所做的說明。
在系統300的一個範例情境中,當人體110走進環境中,系統300可接收時域上的都卜勒訊號xk(t),其中k是時框的索引編號。系統300接著可對都卜勒訊號進行帶通濾波以取出一特定頻帶內的訊號,例如0赫茲到250赫茲的頻帶,並產生都卜勒訊號xk(n),其中k是時框的索引編號,n可為0、1、2、...、NS-1,而NS為一個時框中的取樣數量。
如第3圖所示,傅立葉轉換器310可用以將時域上的都卜勒訊號xk(n)
轉換成頻域上的都卜勒訊號Xk(f),其中k是時框的索引編號,f可為0、1、2、...、NS-1,而NS為一個時框中的取樣數量。舉例來說,傅立葉轉換器310可包含短時距傅立葉轉換(short-time Fourier transform,STFT)或濾波器組(filter bank)。如此一來,透過短時距傅立葉轉換或濾波器組,系統300就可將時域上的都卜勒訊號轉換成頻域上的都卜勒訊號。對應地,系統300便可接收到在一時框內,在頻域上的都卜勒訊號Xk(f)。
子頻帶分解器320可用來在頻域上將都卜勒訊號分解成複數個子頻帶的訊號。舉例來說,如第3圖所示,子頻帶分解器320可在一個時框內接收頻域上的都卜勒訊號Xk(f),並可將都卜勒訊號分解成五個子頻帶訊號Xk,m(f),其中m是子頻帶的索引編號,而m可為0、1、2、3、4。在有些實施例中,五個子頻帶訊號可分別在0赫茲至50赫茲、50赫茲至100赫茲、100赫茲至150赫茲、150赫茲至200赫茲及200赫茲至250赫茲等五個頻帶中。子頻帶分解器320接著將五個子頻帶訊號Xk,m(f)傳送至子頻帶運動檢測器360。
環境雜訊預估器340可用以預估環境中在頻域上的環境雜訊。在系統300檢測物體運動之前,系統300可用以取得環境中的環境雜訊。舉例來說,環境雜訊預估器340可用以將目前的時框以及先前二十個時框中的訊號能量值Xk(f)相累加,並在取平均後得出頻域上的環境雜訊能量值。第k個時框之頻域上的環境雜訊能量值可以定義成在環境中頻域上的基準能量值,並且可以用來在第k+1個時框中檢測物體存在。
當系統300檢測到時框中有物體存在時,系統300可用以將基準能量值維持在與先前時框相同的基準能量值。舉例來說,在檢測到人體110的情況下,系統300可設定。在另方面,當系統300並未在時框內檢測到物體存在時,系統300可用以根據在此時框中所接收到的訊號能量值(也可被視為環境雜訊能量值)以及目前的基準能量值來更新基準能量值。舉例來說,當環境雜
訊預估器340用以透過加權移動平均,例如,來更新基準能量值,其中,,且wi為計算基準能量值時,第i個時框之環境雜訊能量值的權重,而 。對應地,系統300可根據更新後的基準能量值來判斷在第k+1個時框中是否有檢測出物體存在。
在有些實施例中,當系統300並未在時框中檢測出物體存在時,系統300可用以將基準能量值維持在與先前時框相同的值。也就是說,系統300可用以不更新基準能量值。
在環境雜訊預估器340預估出基準能量值之後,系統300可用以將預估的基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。舉例來說,在環境雜訊預估器340累加了二十個時框之都卜勒訊號Xk(f)的訊號能量值,並平均出頻域上的基準能量值後,系統300可用來將基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。在另一個例子中,當系統300並未在時框中檢測到物體存在時,環境雜訊預估器340可利用前述的方式來更新基準能量值,且系統300可用以將更新後的基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。
在有些實施例中,環境雜訊預估器340可用以預估環境中每個子頻帶的環境雜訊。因此,子頻帶分解器320可將子頻帶訊號Xk,m(f)傳送至環境雜訊預估器340。在系統300檢測物體運動之前,系統300可用以取得環境中每個子頻帶的子頻帶環境雜訊能量值。舉例來說,環境雜訊預估器340可用以累加目前的時框以及先前二十個時框中,五個子頻帶的都卜勒訊號Xk,m(f)的訊號能量值,並平均出頻域上的子頻帶環境基準能量值。在環境中,對應於第k個時框且子頻帶為m的子頻帶環境基準能量值可定義成子頻帶基準能量值,並且可用來檢測第k+1個時框中的物體存在。
當系統300在時框中檢測到物體存在時,系統300可用以將子頻帶基
準能量值維持在與先前一個時框相同的值。舉例來說,當人體110被檢測到時,可使得。在另一方面,當系統300並未在時框中檢測到物體存在時,系統300可用以根據在此時框中所接收到的子頻帶訊號能量值(也可被視為子頻帶環境雜訊能量值)以及目前的子頻帶基準能量值來更新子頻帶基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器340可用以透過加權移動平均,例如 ,來更新子頻帶基準能量值,其中,,且wi為計算子頻帶基準能量值時,第i個時框之環境雜訊能量值的權重,而。對應地,系統300可根據更新後的子頻帶基準能量值來判斷在第k+1個時框中是否有檢測出物體存在。
在有些實施例中,當系統300並未在時框中檢測出物體存在時,系統300可用以將子頻帶基準能量值維持在與先前時框相同的值。也就是說,系統300可用以不更新子頻帶基準能量值。
在環境雜訊預估器340預估出基準能量值之後,系統300可用以將預估的子頻帶基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。舉例來說,在環境雜訊預估器340累加了二十個時框之子頻帶訊號Xk,m(f)的訊號能量值,並平均出子頻帶基準能量值後,系統300可用以將基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。在另一個例子中,當系統300並未在時框中檢測到物體存在時,環境雜訊預估器340可利用前述的方式來更新子頻帶基準能量值,且系統300可用以將更新後的子頻帶基準能量值儲存在基準雜訊資料庫350中。
每當系統300需要基準能量值及/或子頻帶基準能量值時,系統300的每一個元件便可以自基準雜訊資料庫350中讀取基準能量值及/或子頻帶基準能量值。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360欲判斷子頻帶中有無物體運動時,子頻帶運動檢測器360便可自基準雜訊資料庫350中讀取子頻帶基準能量值。
子頻帶運動檢測器360可用以在頻域上檢測時框中不同子頻帶的物
體運動。舉例來說,如第3圖所示,子頻帶運動檢測器360可在第k個時框中接收頻域上的五個子頻帶都卜勒訊號Xk,m(f),並且判斷子頻帶都卜勒訊號Xk,m(f)的訊號能量值,例如,其中k是時框的索引編號,m是子頻帶的索引編號,而NS則是時框中的取樣數量。已決定的子頻帶訊號能量值Sk,m會對應到五個子頻帶訊號Xk,m(f),其中m可為0、1、2、3、4。
子頻帶運動檢測器360可根據一個子頻帶訊號能量值及基準能量值來判斷是否檢測到物體運動。舉例來說,子頻帶運動檢測器360可根據子頻帶訊號能量值Sk,m及基準能量值,並以下列的判斷條件來判斷是否檢測到人體110的運動。
當子頻帶訊號能量Sk,m相等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷檢測出物體的運動,並設定子頻帶之物體運動的旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中並未檢測到物體的運動,並可不設定子頻帶的物體運動旗標,例如,其中m可為0、1、3、4。
當子頻帶訊號能量Sk,m相等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測出物體的運動,並設定子頻帶之物體運動的旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,1大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360也可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當剩下的子頻帶訊號能量值Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中並未檢測到物體的運動,並可不設定子頻帶的物體運動旗標,例如,其中m可為0、3、4。
在有些實施例中,基準能量值可包含對應於複數個子頻帶的複數個子頻帶基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器340可以分別對環境中不同的子頻帶預估其環境雜訊,並且平均出子頻帶的基準能量值,其中m可為0、1、2、3及4。子頻帶運動檢測器360可用以分別根據每個子頻帶的基準能量值來判斷在時框中,不同子頻帶上是否檢測到物體運動。舉例來說,子頻帶運動檢測器360可根據子頻帶訊號能量值Sk,m及基準能量值,並以下列的條件判斷在第k個時框中是否檢測到人體110的運動。
當子頻帶訊號能量Sk,m相等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷檢測出物體的運動,並設定子頻帶之物體運動的旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當子頻帶訊號能量值Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中並未檢測到物體的運動,並可不設定子頻帶的物體運動旗標,例如,其中m可為0、1、3、4。
當子頻帶訊號能量Sk,m相等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測出物體的運動,並設定子頻帶之物體運動的旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,1大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360
也可判斷在子頻帶中檢測到物體的運動,並可設定子頻帶的物體運動旗標,例如。當剩下的子頻帶訊號能量值Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360可判斷在子頻帶中並未檢測到物體的運動,並可不設定子頻帶的物體運動旗標,例如,其中m可為0、3、4。
當子頻帶運動檢測器360在時框中檢測到有子頻帶中有物體運動時,子頻帶運動檢測器360可將所有的子頻帶物體運動旗標傳送至物體運動檢測器380。舉例來說,如第3圖所示,子頻帶運動檢測器360可將旗標(m可為0、1、2、3及4)傳送至物體運動檢測器380,並判斷是否檢測到物體運動。
物體運動檢測器380可用以根據自子頻帶運動檢測器360傳來之子頻帶物體運動旗標來判斷是否檢測到物體運動。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360根據臨界值或及其標準判斷是否在子頻帶中檢測到物體運動時,如果五個子頻帶物體運動旗標中的任一個已被設定,則物體運動檢測器380便可判斷檢測出物體運動,例如若,則,其中m為0、1、2、3或4。舉例來說,當子頻帶物體運動旗標,則物體運動檢測器380便可判斷檢測出物體運動並對應地設定物體運動旗標,例如。當五個子頻帶物體運動旗標都並未被設定,物體運動檢測器380便會判斷未檢測出物體運動,而不另行設定物體運動旗標。
在另一個例子中,當子頻帶運動檢測器360根據臨界值或及其標準來判斷子頻帶的物體運動時,如果五個子頻帶物體運動旗標中有至少兩個已被設定,則物體運動檢測器380便可判斷檢測出物體運動,例如若且,則,其中i為0、1、2、3或4,j為0、1、2、3或4,且i≠j。舉例來說,當子頻帶物體運動旗標且,則物體運動檢測器380便可判斷檢測出物體運動並對應地設定物體運動旗標,例如。替代地,物體運動檢測器380可以在五個子頻帶物體運動旗標中,有
相鄰的兩個子頻帶的子頻帶物體運動旗標都被設定時,才判斷檢測出物體運動,例如若且,則,其中i為0、1、2或3。當五個子頻帶物體運動旗標中只有一個子頻帶物體運動旗標或沒有任何子頻帶物體運動旗標被設定時,物體運動檢測器380便會判斷未檢測出物體運動,並且不會設定物體運動旗標。
在有些實施例中,物體運動檢測器380可根據兩個臨界值及,或者及,以及前述子頻帶運動檢測器360的檢驗標準來判斷是否檢測到物體運動。舉例來說,物體運動檢測器380及子頻帶運動檢測器360可根據子頻帶訊號能量值Sk,m及子頻帶基準能量值,並以下列的判斷條件來判斷在第k個時框內是否檢測到人體110的運動。
當子頻帶訊號能量Sk,m相等於或大於臨界值時,物體運動檢測器380及子頻帶運動檢測器360可共同判斷檢測出物體的運動,並設定物體運動的旗標,例如。當沒有子頻帶訊號能量Sk,m大於臨界值,且有至少兩個子頻帶訊號能量值Sk,i及Sk,j皆分別大於臨界值及時,物體運動檢測器380及子頻帶運動檢測器360可共同判斷檢測出物體的運動,並設定物體運動的旗標,例如。反之,物體運動檢測器380及子頻帶運動檢測器360可共同判斷並未檢測到物體運動,也不會設定物體運動的旗標,例如。
當物體運動檢測器380檢測出物體的運動時,環境雜訊預估器340就不會根據時框中的子頻帶訊號能量值來更新子頻帶環境基準能量值。當物體運動檢測器380並未檢測出物體運動時,環境雜訊預估器340可根據時框中的子頻帶訊號能量值來更新子頻帶環境基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器340可透過加權移動平均,例如,來更新子頻帶基準能量值,其中。在有些實施例中,當物體運動檢測器380並未檢測出物體運動時,環境雜訊預估器340就不會根據時框中的子頻帶訊號能量值來更新基準能量值。
第4圖是本揭露中有些實施例之在時域上及頻域上檢測物體存在之系統400的示意圖。系統400可用以透過時域物體運動檢測器420來檢測時域上的物體運動,透過頻域物體運動檢測器430來檢測頻域上的物體運動,並透過物體存在檢測器440根據時域上及頻域上的物體運動旗標來檢測物體的存在。
類似於系統200的實作備選方案,系統400可以實作在物體存在檢測器100中或實作在用於檢測物體存在的裝置中,例如先前對系統200所做的說明。系統400可以利用一個或多個特殊應用積體電路及/或程式來實作部分或全部的功能,如同先前對系統200所做的說明。
在系統400的一個範例情境中,當人體110走進環境中,系統400可接收時域上的都卜勒訊號xk(t),其中k是時框的索引編號。系統400接著可對都卜勒訊號進行帶通濾波以取出一特定頻帶內的訊號,例如0赫茲到250赫茲的頻帶,並產生都卜勒訊號xk(n),其中k是時框的索引編號,n可為0、1、2、...、NS-1,
而NS為一個時框中的取樣數量。
時域物體運動檢測器420可用以檢測時域上的物體運動。舉例來說,時域物體運動檢測器420可接收時域上的都卜勒訊號xk(n),並且可以根據時域上的都卜勒訊號xk(n)及基準能量值Nk-1來判斷是否檢測到物體運動,並且在判斷檢測出物體運動時對應地設定時域物體運動旗標。時域物體運動檢測器420可用以執行前述系統200於第2圖中的操作。
頻域物體運動檢測器430可用以檢測頻域上的物體運動。舉例來說,頻域物體運動檢測器430可將時域的都卜勒訊號xk(n)變換為頻域的都卜勒訊號Xk(f),並且可以根據頻域的都卜勒訊號Xk(f),以及基準能量值或子頻帶基準能量值,來判斷是否檢測到物體運動,並且在判斷檢測出物體運動時對應地設定頻域物體運動旗標。頻域物體運動檢測器430可用以執行前述系統300於第3圖中的操作。
物體存在檢測器440可用以根據時域物體運動旗標及頻域物體運動旗標來檢測物體的存在。舉例來說,在第4圖中,物體存在檢測器440可根據時域物體運動旗標及頻域物體運動旗標檢測出物體的存在,並設定物體存在旗標OFk。
在有些實施例中,頻域物體運動檢測器430可用以在符合判斷條件時,進行頻域上物體運動的檢測。舉例來說,頻域物體運動檢測器430可在以下其中一個條件被滿足時,將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且進行頻域上的物體運動檢測。
根據判斷條件(a),當時域物體運動檢測器420並未在時域上檢測到物體運動時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。
根據判斷條件(b),當時域物體運動檢測器420在時域上檢測到物體運動時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。因此,頻域物體運動檢測器430只會在時域物體運動檢測器420檢測到物體運動時檢測物體運動。如此一來,時域物體運動檢測器420及頻域物體運動檢測器430都會檢測物體運動,並且傳送時域物體運動旗標及頻域物體運動旗標至物體存在檢測器440。
根據判斷條件(c),當時域物體運動檢測器420在時域上檢測到物體運動,但時域都卜勒訊號的能量值sk小於臨界值,例如當sk<1.2βNk-1時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。因此,頻域物體運動檢測器430會在時域物體運動檢測器420檢測到物體運動,但時域都卜勒訊號的強度不夠強時,才進行物體運動的檢測。
第5圖是本揭露中有些實施例之在時域上檢測物體存在之方法500的流程圖。方法500可以由物體存在檢測器100及系統200、300及400來實行。方法500包含在一個時框內接收都卜勒訊號(步驟510),過濾都卜勒訊號以取出一頻帶內的訊號(步驟520),判斷過濾後之都卜勒訊號在時域中的訊號能量值(步驟530),根據都卜勒訊號及基準能量值判斷是否檢測到物體的運動(步驟540),當根據訊號能量值及基準能量值判斷檢測到物體的運動時對應地設定物體存在旗標(步驟550),及當根據都卜勒訊號判斷未檢測到物體的運動時對應地根據訊號能量值更新基準能量值(步驟560)。
步驟510包含在時框內接收都卜勒訊號。舉例來說,如第2圖所示,
系統200會在第k個時框中接收都卜勒訊號xk(t)。每個時框可例如包含所接到之都卜勒訊號的200個取樣。
步驟520包含過濾都卜勒訊號以取出一頻帶內的訊號。舉例來說,如第2圖中的系統200所示,帶通濾波器220可以在0赫茲至200赫茲、50赫茲至250赫茲或0赫茲至300赫茲的頻帶內,對接收到的都卜勒訊號xk(t)進行濾波。帶通濾波器220對都卜勒訊號進行濾波之後所輸出的都卜勒訊號可標示為xk(n),其中k表示時框的索引編號,而n可以是0、1、2、...、Ns-1,而Ns表示在時框中的取樣數量。
步驟530包含判斷過濾後之都卜勒訊號在時域中的訊號能量值。舉例來說,如第2圖所示,運動檢測器260可接收第k時框的都卜勒訊號xk(n),並且判斷都卜勒訊號xk(n)在時域上的訊號能量值sk,例如 ,其中NS為200。
步驟540包含根據都卜勒訊號及基準能量值判斷是否檢測到物體的運動。舉例來說,如第2圖中的系統200所示,運動檢測器260可根據都卜勒訊號能量值sk及基準能量值Nk-1,以及下列的條件來判斷在第k個時框中是否有檢測到人體110的運動。
if Sk βNk-1,及 if Sk<βNk-1,其中為第k個時框中的物體運動旗標,βNk-1為物體運動檢測的臨界值,而β=c x SNRthr,其中c是常數,而SNRthr則是訊號對雜訊比的臨界值。
當都卜勒訊號能量值sk等於或大於臨界值βNk-1時,運動檢測器260判斷檢測出物體的運動,並且可設定物體運動旗標,例如。當都卜勒訊號能量值sk小於臨界值βNk-1時,運動檢測器260判斷未檢測出物體的運動,並
且不會設定物體運動旗標,例如。臨界值βNk-1可根據環境中的基準能量值(也就是環境雜訊能量值)所決定,且β=c x SNRthr,其中c是常數,而SNRthr則是訊號對雜訊比的臨界值。
步驟550包含當根據訊號能量值及基準能量值判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。舉例來說,如第2圖中的系統200所示,當都卜勒訊號能量值sk大於臨界值βNk-1,且運動檢測器260判斷檢測出物體運動時,運動檢測器260可設定物體運動旗標,例如。也就是說,在運動檢測器260判斷是否檢測到物體運動之後,運動檢測器260會對應地設定或不設定物體運動旗標,且運動檢測器260可根據物體運動旗標來設定物體存在旗標,例如運動檢測器260可以設定。
步驟560包含當根據都卜勒訊號判斷未檢測到物體的運動時,對應地根據訊號能量值更新基準能量值。舉例來說,如第2圖中的系統200所示,當都卜勒訊號能量sk小於臨界值βNk-1,且運動檢測器260判斷未檢測出物體運動時,運動檢測器260可不設定物體運動旗標,例如。環境雜訊預估器240則可利用加權移動平均,例如,來更新基準能量值Nk。
在有些實施例中,步驟540還可包含根據時域上的都卜勒訊號及頻域上的都卜勒訊號來判斷未檢測出物體運動。舉例來說,當系統200根據時域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值判斷未檢測出物體運動時,系統200可例如第3圖所示,根據頻域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值來判斷是否有物體運動。當系統200根據頻域上的都卜勒訊號能量值及基準能量值仍判斷未檢測出物體運動時,系統200便可根據都卜勒訊號判斷未檢測出物體運動,並且可以根據時域上的訊號能量值來更新基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器240可利用加權移動平均,例如,來更新基準能量值。
在有些實施例中,步驟540中的臨界值可根據基準能量值及另一個臨界值來決定。舉例來說,臨界值βNk-1可以根據環境中的基準能量值Nk-1(也就是環境雜訊能量值)及臨界值β來產生,其中β=c x SNRthr,而c為常數,SNRthr則是訊號對雜訊比的臨界值。因此,在步驟540中的臨界值(βNk-1)是由基準能量值(例如基準能量值Nk-1)及另一個臨界值(例如SNRthr)所決定。
在有些實施例中,步驟560可包含當根據都卜勒訊號判斷未檢測到物體的運動時,對應地根據訊號能量值的加權平均及基準能量值來更新基準能量值。舉例來說,如第2圖的系統200,當運動檢測器260判斷未檢測出物體運動時,運動檢測器260不會設定物體運動旗標,例如,此外,環境雜訊預估器240會利用加權移動平均,例如,來更新基準能量值Nk,其中是第k個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值),而Nk-i-1則是第k-i-1個時框的基準能量值。
在有些實施例中,步驟560可包含,當根據都卜勒訊號判斷未檢測到物體的運動時,對應地根據該時框的訊號能量值及先前時框的訊號能量值來更新基準能量值。舉例來說,如第2圖的系統200,當運動檢測器260判斷未檢測出物體運動時,運動檢測器260不會設定物體運動旗標,例如,此外,環境雜訊預估器240會利用加權移動平均,例如,來更新基準能量值Nk,其中是第k個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值),而Nk-i-1則是第k-i-1個時框的基準能量值。
第k-i-1個時框是在第k個時框之前的時框。第k-i-1個時框的基準能量值可包含先前時框的訊號能量值。舉例來說,當運動檢測器260判斷在第k-1個時框中未檢測出物體運動時,運動檢測器260不會設定物體運動旗標,例如,此時環境雜訊預估器240可利用相似加權移動平均,例如
,來更新基準能量值Nk-1,其中是第k個時框之前的第k-1個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值)。在這樣的更新過程中,當時框中並未檢測到物體運動時,就可以根據至少在第k-1個時框及第k個時框中的訊號能量值的加權移動平均來更新基準能量值Nk。
在有些實施例中,在步驟540中的基準能量值可以是第一基準能量值,而方法500還可包含當未檢測到物體的運動時,對應地根據訊號能量值及第二基準能量值判斷是否檢測到物體的運動,及當根據訊號能量值及第二基準能量值判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。
舉例來說,如第2圖的系統200所示,基準能量值Nk-1可以是第一基準能量值。當都卜勒訊號能量值sk小於臨界值βNk-1時,運動檢測器260會判斷未檢測出物體運動,並且不會設定物體運動旗標,例如。當判斷未檢測出物體運動時,運動檢測器260會對應地用以根據訊號能量值sk及另一個臨界值,例如根據第二基準能量值而得出的,來判斷是否檢測到物體運動。對應地,運動檢測器260可根據都卜勒訊號能量值sk及基準能量值,以及以下的條件來判斷在第k個時框中是否有檢測到人體110的運動。
當都卜勒訊號能量值sk等於或大於臨界值時,運動檢測器260可判斷檢測到物體運動,並設定物體運動旗標,例如。當都卜勒訊號能量值sk小於臨界值時,運動檢測器260可判斷未減測到物體運動,而不設
定物體運動旗標,例如。臨界值可根據環境中的基準能量值(也就是環境雜訊能量值)及參數α產生,其中α=cst x SNRthrst,cst是常數,而SNRthrst則是訊號對雜訊比的臨界值。
在有些實施例中,步驟560還包含,當根據都卜勒訊號能量值及第二基準能量值判斷未檢測到物體的運動時,對應地根據訊號能量值來更新第二基準能量值。舉例來說,當都卜勒訊號能量值sk小於臨界值,且運動檢測器260判斷未檢測出物體運動時,運動檢測器260不會設定物體運動旗標,例如。環境雜訊預估器240可利用加權移動平均,例如,來更新第二基準能量值,其中是第k個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值),而則是第k-i-1個時框的第二基準能量值。
在有些實施例中,當未檢測到物體運動時,第二基準能量值可利用複數個訊號能量值的加權移動平均來決定,且相較於第一基準能量值,該些訊號能量值是在較長的期間內所接收到的複數個都卜勒訊號的能量值。舉例來說,當運動檢測器260判斷未檢測出物體運動,且不設定物體運動旗標,例如時,環境雜訊預估器240可利用加權移動平均,例如,來更新第二基準能量值,其中是第k個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值),而則是第k-i-1個時框的第二基準能量值。
第k-i-1個時框是在第k個時框之前的時框。第k-i-1個時框中環境雜訊的第二基準能量值可包含先前時框中的訊號能量值。舉例來說,當運動檢測器260判斷在第k-1個時框中未檢測出物體運動時,運動檢測器260不會設定物
體運動旗標,例如,此時環境雜訊預估器240可利用相似加權移動平均,例如,來更新基準能量值,其中是第k個時框之前的第k-1個時框中的訊號能量(也就是被視為環境雜訊能量值)。在這樣的更新過程中,當時框中並未檢測到物體運動時,就可以根據至少在第k-1個時框及第k個時框中的訊號能量值的加權移動平均來更新第二基準能量值。
在有些實施例中,相較於第一基準能量值Nk,第二基準能量值可利用在較長的期間內所接收到的複數個都卜勒訊號的能量值來決定。舉例來說,第二基準能量值可以根據在四十個時框中所接收到的都卜勒訊號能量值(亦即被視為環境雜訊能量值的部分)來決定,而第一基準能量值Nk則是根據二十個時框中所接收到的都卜勒訊號能量值來決定。
替代地,第二基準能量值可以是透過將所有運動檢測器260未檢測到人體110運動的時框加以平均以取得的靜態的基準能量值。第一基準能量值Nk可以是將最近二十個運動檢測器260未檢測到人體110運動的時框加以平均而產生的非靜態的基準能量值。
在有些實施例中,方法500可用以檢測非生物、人體或動物的存在。對應地,步驟510可包含在一個時框中,自非生物、人體或動物,例如移動的車輛、工作中的人體110或在房間裡走動的貓,接收都卜勒訊號。
第6圖是本揭露中有些實施例之在頻域上檢測物體存在之方法600的流程圖。方法600可以由物體存在檢測器100及系統300及400來實行。方法600包含在一個時框內接收頻域上的都卜勒訊號(步驟610),將頻域上的都卜勒訊號分離為複數個子頻帶訊號(步驟620),判斷每個子頻帶訊號所對應的子頻帶訊號能量值(步驟630),根據複數個子頻帶訊號能量值中的一個子頻帶訊號能量值以及基準能量值來判斷是否檢測到物體的運動(步驟640),當判斷檢測到物體的運動
時,對應地設定物體存在旗標(步驟650)。
步驟610包含在時框內接收頻域的都卜勒訊號。舉例來說,如第3圖所示,傅立葉轉換器310會將時域的都卜勒訊號xk(n)變換為頻域上的都卜勒訊號Xk(f),而系統300便會接收到頻域的都卜勒訊號Xk(f),其中k是時框的索引編號,f可為0、1、2、...及Ns-1,而Ns是在一個時框中的取樣數量。
步驟620包含將頻域上的都卜勒訊號分離為複數個子頻帶訊號。舉例來說,如第3圖中的系統300所示,子頻帶分解器320可在時框中接收頻域的都卜勒訊號Xk(f),並將都卜勒訊號分離成五個子頻帶訊號:Xk,m(f),其中m是子頻帶的索引編號,而m可為0、1、2、3、4。五個子頻帶訊號可分別在0赫茲至50赫茲、50赫茲至100赫茲、100赫茲至150赫茲、150赫茲至200赫茲及200赫茲至250赫茲等五個頻帶中。子頻帶分解器320接著將五個子頻帶訊號Xk,m(f)傳送至子頻帶運動檢測器360。
步驟630包含判斷每個子頻帶訊號所對應的子頻帶訊號能量值。舉例來說,如第3圖所示,子頻帶運動檢測器360可接收第k個時框中,頻域上的五個子頻帶訊號Xk,m(f),並判斷頻域上的訊號能量值Xk,m(f): ,其中k是時框的索引編號,m是子頻帶的索引編號,f可為0、1、2、...及Ns-1,而Ns是在一個時框中的取樣數量。決定好的子頻帶訊號能量值Sk,m會對應到五個子頻帶訊號Xk,m(f),其中m可為0、1、2、3、4。
步驟640包含根據複數個子頻帶訊號能量值中的一個子頻帶訊號能量值以及基準能量值來判斷是否檢測到物體的運動。舉例來說,如第3圖中的系統300所示,子頻帶運動檢測器360可根據子頻帶訊號能量值Sk,m及環境雜訊的基準能量值,以及下列的條件來判斷在第k個時框中是否有檢測到人體110的運動。
當子頻帶訊號能量值Sk,m等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷檢測出物體的運動,並且可設定子頻帶物體運動旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷在該子頻帶中檢測出了物體的運動,並且設定子頻帶物體運動旗標,例如。
步驟650包含當判斷檢測到物體的運動時,對應地設定物體存在旗標。舉例來說,如第3圖中的系統300所示,當子頻帶運動檢測器360根據臨界值或以及前述的判斷條件判斷出在子頻帶中檢測到物體運動時,如果五個子頻帶物體運動旗標中有一個旗標已被設定,則物體運動檢測器380便會判斷已檢測出物體運動,也就是如果,則,其中m可以是0、1、2、3、4。舉例來說,當子頻帶物體運動旗標時,物體運動檢測器380會判斷檢測到物體運動,並且設定物體運動旗標,例如。當五個子頻帶物體運動旗標中沒有任何旗標被設定時,則物體運動檢測器380便會判斷未檢測出物體運動,且不會設定物體運動旗標。
在有些實施例中,步驟640包含當複數個子頻帶訊號能量值中有至少兩個子頻帶訊號能量值等於或大於臨界值時,判斷檢測到物體運動,並且當複數個子頻帶訊號能量值中只有少於兩個子頻帶訊號能量值等於或大於臨界值
時,判斷未檢測到物體運動,其中臨界值是根據基準能量值所決定。
當子頻帶訊號能量值Sk,m等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷檢測出物體的運動,並且可設定子頻帶物體運動旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,1大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷在該子頻帶中檢測出了物體的運動,並且設定子頻帶物體運動旗標,例如。當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360也會判斷在該子頻帶中檢測出了物體的運動,並且設定子頻帶物體運動旗標,例如。當子頻帶運動檢測器360判斷剩下的子頻帶訊號能量值Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷在剩下的這些子頻帶中未檢測出物體的運動,並且不會設定子頻帶物體運動旗標,例如,其中m可為0、3及4。
如果五個子頻帶物體運動旗標中有至少兩個旗標被設定完成,則物體運動檢測器380便會判斷檢測出物體的運動,例如,若且,則,其中i可為0、1、2、3或4,j可為0、1、2、3或4,且i≠j。舉例來說,且,則物體運動檢測器380會判斷檢測出物體運動,並
設定物體運動旗標,亦即。替代地,如果五個子頻帶物體運動旗標中有兩個相鄰子頻帶的物體運動旗標被設定完成,則物體運動檢測器380會判斷檢測出物體的運動,例如,若且,則,其中i可為0、1、2或3。當五個子頻帶物體運動旗標中只有一個旗標或者沒有旗標被設定時,物體運動檢測器380則會判斷並未檢測到物體運動,並且不會設定物體運動旗標。
在有些實施例中,步驟610包含接收時域中的都卜勒訊號,並利用短時距傅立葉轉換或濾波器組將時域中的都卜勒訊轉換成頻域上的都卜勒訊號。舉例來說,如第3圖所示的系統300,傅立葉轉換器310可接收時域的都卜勒訊號xk(n),並將時域上的都卜勒訊號xk(n)轉換成頻域上的都卜勒訊號Xk(f).。傅立葉轉換器310可包含短時距傅立葉轉換或濾波器組。對應地,傅立葉轉換器310可利用短時距傅立葉轉換或濾波器組將時域中的都卜勒訊轉換成頻域上的都卜勒訊號。
在有些實施例中,環境雜訊的基準能量值可包含對應於複數個子頻帶的複數個子頻帶基準能量值,而步驟640可包含根據多個子頻帶訊號能量值及多個子頻基準能量值來判斷是否檢測出物體運動。
舉例來說,如第3圖中的系統300所示,環境雜訊預估器340可對環境中的各個子頻帶預估其環境雜訊,並平均出子頻帶的基準能量值,其中m可為0、1、2、3及4。子頻帶運動檢測器360可根據子頻帶訊號能量值Sk,m及環境雜訊的基準能量值,以及下列的條件來判斷在第k個時框中是否有檢測到人體110的運動。
if Sk,m ,及 if Sk,m<,其中為第k個時框中第m個子頻帶的子頻帶物體運動旗標,
為物體運動檢測的臨界值,而β=c x SNRthr,其中c是常數,而SNRthr則是訊號對雜訊比的臨界值。
當子頻帶訊號能量值Sk,m等於或大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷檢測出物體的運動,並且可設定子頻帶物體運動旗標,例如。舉例來說,當子頻帶運動檢測器360判斷子頻帶訊號能量值Sk,2大於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷在該子頻帶中檢測出了物體的運動,並且設定子頻帶物體運動旗標,例如。當子頻帶訊號能量值Sk,m小於臨界值時,子頻帶運動檢測器360會判斷在此子頻帶中未檢測出物體的運動,並且不會設定子頻帶物體運動旗標,例如,其中m為0、1、3及4。
在有些實施例中,當判斷未檢測出物體運動時,方法600還可包含根據複數個子頻帶訊號能量值中的一個子頻帶訊號能量值來更新基準能量值。舉例來說,當系統300在時框內未檢測出物體存在時,系統300會根據在該時框中接收到的子頻帶訊號能量值(亦即子頻帶環境雜訊能量值)及子頻帶基準能量值來更新子頻帶基準能量值。舉例來說,環境雜訊預估器340可用以利用加權移動平均,例如,來更新子頻帶基準能量值,其中,wi是計算子頻帶基準能量值的更新值時,第i個時框的環境雜訊能量值,而則是子頻帶的訊號能量值,m為0、1、2、3及4。
在有些實施例中,方法600可用以檢測非生物、人體或動物的存在。對應地,步驟610可包含在一個時框中,接收非生物、人體或動物在運動時所造成之頻域上的都卜勒訊號,例如移動的車輛、走路的人110或在房間裡走動的貓所造成之都卜勒訊號。
第7圖是本揭露中有些實施例之在頻域及時域上檢測物體存在之方法700的流程圖。方法700可以由物體存在檢測器100及系統200、300及400來實
行。方法700包含接收時域的都卜勒訊號(步驟710),根據時域上的都卜勒訊號及第一基準能量值判斷是否檢測出物體運動(步驟720),當根據時域的都卜勒訊號及第一基準能量值判斷檢測出物體運動時,設定第一物體運動旗標(步驟730),將時域都卜勒訊號轉換為頻域都卜勒訊號(步驟740),根據頻域上的都卜勒訊號及第二基準能量值判斷是否檢測出物體運動(步驟750),當根據頻域的都卜勒訊號及第二基準能量值判斷檢測出物體運動時,設定第二物體運動旗標(步驟760),根據第一物體運動旗標及第二物體運動旗標設定物體存在旗標(步驟770)。
步驟710包含接收時域的都卜勒訊號。舉例來說,如第4圖所示,時域物體運動檢測器420會接收時域的都卜勒訊號xk(n),亦即類似於第2圖中系統200於前述方法的操作。
步驟720包含根據時域上的都卜勒訊號及第一基準能量值判斷是否檢測出物體運動。舉例來說,如第4圖的系統400所示,時域物體運動檢測器420會根據時域的都卜勒訊號xk(n)及基準能量值Nk-1來判斷是否檢測出物體運動,亦即類似於第2圖中系統200於前述方法的操作。
步驟730包含當根據時域的都卜勒訊號及第一基準能量值判斷檢測出物體運動時,設定第一物體運動旗標。舉例來說,如第4圖的系統400所示,當檢測出物體運動時,時域物體運動檢測器420會設定時域的物體運動旗標以作為第一物體運動旗標,亦即類似於第2圖中系統200於前述方法的操作。
步驟740包含將時域都卜勒訊號轉換為頻域都卜勒訊號。舉例來說,如第4圖的系統400所示,頻域物體運動檢測器430可將時域都卜勒訊號xk(n)轉換為頻域的都卜勒訊號Xk(f),亦即類似於第2圖中系統200於前述方法的操作。
步驟750包含根據頻域上的都卜勒訊號及第二基準能量值判斷是否檢測出物體運動。舉例來說,如第4圖的系統400所示,頻域物體運動檢測器430
可根據頻域的都卜勒訊號Xk(f),以及基準能量值或子頻帶基準能量值判斷是否檢測出物體運動,亦即類似於第3圖中系統300於前述方法的操作。
步驟760包含當根據頻域的都卜勒訊號及第二基準能量值判斷檢測出物體運動時,設定第二物體運動旗標。舉例來說,如第4圖的系統400所示,頻域物體運動檢測器430可在檢測出物體運動時,設定頻域的物體運動旗標,例如,以做為第二物體運動旗標,亦即類似於第3圖中系統300於前述方法的操作。
步驟770包含根據第一物體運動旗標及第二物體運動旗標設定物體存在旗標。舉例來說,如第4圖的系統400所示,物體存在檢測器440會檢測物體的存在,並根據時域物體運動旗標及頻域物體運動旗標來設定物體存在旗標OFk。
在有些實施例中,步驟740包含在條件滿足時,將時域的都卜勒訊號轉換為頻域的都卜勒訊號。舉例來說,如第4圖的系統400所示,頻域物體運動檢測器430可在以下其中一個條件被滿足時,將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動檢測。
根據判斷條件(a),當時域物體運動檢測器420並未在時域上檢測到物體運動時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。
根據判斷條件(b),當時域物體運動檢測器420在時域上檢測到物體運
動時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。因此,頻域物體運動檢測器430只會在時域物體運動檢測器420檢測到物體運動時檢測物體運動。如此一來,時域物體運動檢測器420及頻域物體運動檢測器430都會檢測物體運動,並且會傳送時域物體運動旗標及頻域物體運動旗標至物體存在檢測器440。
根據判斷條件(c),當時域物體運動檢測器420在時域上檢測到物體運動,但時域都卜勒訊號的能量值sk小於臨界值,例如當sk<1.2βNk-1時,頻域物體運動檢測器430會將時域都卜勒訊號xk(n)變換為頻域都卜勒訊號Xk(f),並且在頻域上進行物體運動的檢測。因此,頻域物體運動檢測器430會在時域物體運動檢測器420檢測到物體運動,但時域都卜勒訊號的強度不夠強時,才進行物體運動的檢測。
在有些實施例中,方法700可用以檢測非生物、人體或動物的存在。對應地,步驟710可包含接收非生物、人體或動物在運動時所造成的都卜勒訊號,例如移動的車輛、走路的人110或在房間裡走動的貓所造成的都卜勒訊號。
第8圖是本揭露中有些實施例之檢測物體存在之裝置800的示意圖。第1圖中的物體檢測測器100可用以作為裝置800。裝置800包含天線820、接收器840、通訊單元850、處理器860、輸入輸出介面870及記憶體880。裝置800可包含一個或多個元件以檢測環境中是否有物體存在。這些元件之間可用以傳送資料或收發指令。第1圖中的天線120、接收器140及處理器160可分別用以作為天線820、接收器840及處理器860。
處理器860可包含任何適當類型的通用微處理器或特殊應用微處理器、數位訊號處理器、或微控制器。處理器860可以代表物體存在檢測器100中的一個或多個處理器。
記憶體880可包含任何適當類型的大量儲存裝置以儲存處理器860操
作所需之任何類型的資訊。記憶體880可以是揮發性的、非揮發性的、磁性的、半導體式的、膠捲式的、光學的、可移除式的、不可移除式的,或任何其他類型的儲存裝置,或有形的(非暫時性的)電腦可讀媒介,包含但不限於,唯讀記憶體(read-only memory,ROM)、快閃記憶體、動態隨機存取記憶體及靜態隨機存取記憶體。記憶體880可以用以儲存處理器860所執行的一個或多個程式以檢測環境中的物體存在,如本文所揭露的。
記憶體880還可用以儲存處理器860所使用的資訊及資料。舉例來說,記憶體880可用以儲存裝置800所需之在環境雜訊中所接收到的基準能量值。
輸入輸出介面870可用以促進裝置800與其他裝置之間的通訊。舉例來說,輸入輸出介面870可接收其他裝置(例如電腦)傳來的訊號,例如包含裝置800之系統組態資訊的訊號。輸入輸出介面870也可將物體存在的檢測結果輸出至其他裝置。
通訊單元850可包含一個或多個行動通訊模組,例如第5代通訊系統,長期演進(long term evolution,LTE)通訊系統,高速封包存取(High Speed Packet Access,HSPA),寬頻多重分碼存取(Wideband Code-Division Multiple Access,WCDMA),全球移動通訊系統(Global System for Mobile communication,GSM)),藍牙(Bluetooth)及/或電氣和電子工程師協會(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)所制定的通訊標準802.11或Wi-Fi通訊模組。
天線820可包含一個或多個導體(輻射體),電性連接至接收器840。在接收訊號期間,輸入無線電波的振盪電場和磁場會對天線元件中的電子施力,使它們來回移動,從而在天線中產生振盪電流。因此,天線820可用以在環境中接收波動或信號。
接收器840可用以處理天線820所接收的波動或信號以檢測物體的存在。舉例來說,接收器840可以包括類比數位轉換電路以根據一特定取樣率對天
線820所接收的波動或信號進行取樣,將取樣信號轉換為基頻信號,並將結果饋送至處理器860。在有些實施例中,可接收器840可進一步用以執行第2圖所示之帶通濾波器220的操作。
處理器860可由記憶體880中的一個或多個程式來配置以執行裝置800的操作,即如同前述對應於第1圖至第7圖的方法。
在有些實施例中,第1圖至第7圖所示方法中的訊號能量值及/或基準能量值可以替代性地以訊號強度及環境雜訊強度代替,或以其他形式的訊號能量值及環境雜訊值代替。舉例來說,第1圖至第7圖所示方法的一種替代方式包含比較訊號強度、基準能量強度及一個或多個臨界值以代替前述對應於第1圖至第7圖之方法中對訊號能量值、基準能量值及一個或多個臨界值的操作。
本揭露的另一方面涉及一種存儲指令之非暫時性的處理器可讀介質,這些指令在被執行時,將使一個或多個處理器執行上述方法。處理器可讀媒介可包含揮發性的或非揮發性的、磁性的、半導體式的、膠捲式的、光學的、可移除式的、不可移除式的,或任何其他類型的處理器可讀媒介或處理器可讀儲存裝置。舉例來說,處理器可讀媒介可以是儲存有處理器指令的儲存裝置或記憶體模組。在有些實施例中,處理器可讀媒介可以是儲存有處理器指令的硬碟或快閃記憶體。
以上所述僅為本發明之較佳實施例,凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾,皆應屬本發明之涵蓋範圍。
700:方法
710至770:步驟
Claims (20)
- 一種檢測環境中物體存在的方法,包含:接收一時域上的一都卜勒(Doppler)訊號;根據該時域上之該都卜勒訊號及一第一基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動;當根據該時域上之該都卜勒訊號及該第一基準能量值判斷檢測到該物體的運動時,對應地設定一第一物體運動旗標;將該時域上之該都卜勒訊號轉換為一頻域上的一都卜勒訊號;根據該頻域上之該都卜勒訊號及一第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動;當根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷檢測到該物體的運動時,對應地設定一第二物體運動旗標;及根據該第一物體運動旗標及該第二物體運動旗標設定一物體存在旗標;其中:根據該時域上之該都卜勒訊號及該第一基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含:當該時域上之該都卜勒訊號的一訊號能量值相等於或大於一第一臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該時域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第一臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動;及根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含:當該頻域上之該都卜勒訊號之一訊號能量值等於或大於一第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或 當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動。
- 如請求項1所述的方法,其中將該時域上之該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號包含:當一判斷條件被滿足時,執行該轉換,該判斷條件包含:該第一物體運動旗標未被設定;該第一物體運動旗標已被設定;或該第一物體運動旗標已被設定且該時域上之該都卜勒訊號之一訊號能量值小於一臨界值。
- 如請求項1所述的方法,另包含,在將該時域上之該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號之後:將該頻域上的該都卜勒訊號分離成複數個子頻帶訊號;及判斷相對於該些子頻帶訊號的複數個子頻帶訊號能量值。
- 如請求項3所述的方法,其中:當該頻域上之該都卜勒訊號之該訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中的至少一子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中沒有任何子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運 動。
- 如請求項4所述的方法,另包含:當判斷未檢測到該物體的運動時,對應地根據該至少一子頻帶訊號能量值之一來更新該第二基準能量值。
- 如請求項3所述的方法,其中:當該頻域上之該都卜勒訊號之該訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中的至少兩個子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中只有少於兩個子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動。
- 如請求項6所述的方法,其中該些子頻帶訊號能量值中的該至少兩個子頻帶訊號能量值包含至少兩個相鄰之子頻帶的訊號能量值。
- 如請求項4或6所述的方法,其中:該第二基準能量值包含對應於該些子頻帶訊號之複數個子頻帶基準能量值;及根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含: 根據該些子頻帶訊號能量值及該些子頻帶基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動。
- 如請求項1所述的方法,其中將該時域上之該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號包含:利用一短時距傅立葉轉換(short-time Fourier transform,STFT)或一濾波器組(filter bank)將該時域上的該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號。
- 如請求項1所述的方法,其中該物體的存在包含一非生物、一人體或一動物的存在。
- 如請求項1所述的方法,其中該第一臨界值是根據該第一基準能量值所決定,及該第二臨界值是根據該第二基準能量值所決定。
- 一種用來檢測環境中物體存在的裝置,包含:一記憶體,用以儲存複數個指令;及一處理器,用以執行該些指令以使該裝置:接收一時域上的一都卜勒(Doppler)訊號;根據該時域上之該都卜勒訊號及一第一基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動;當根據該時域上之該都卜勒訊號及該第一基準能量值判斷檢測到該物體的運動時,對應地設定一第一物體運動旗標;將該時域上之該都卜勒訊號轉換為一頻域上的一都卜勒訊號; 根據該頻域上之該都卜勒訊號及一第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動;當根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷檢測到該物體的運動時,對應地設定一第二物體運動旗標;及根據該第一物體運動旗標及該第二物體運動旗標設定一物體存在旗標;其中:該處理器用以執行該些指令以使該裝置根據該時域上之該都卜勒訊號及該第一基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含:當該時域上之該都卜勒訊號的一訊號能量值相等於或大於一第一臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該時域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第一臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動;及該處理器用以執行該些指令以使該裝置根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含:當該頻域上之該都卜勒訊號之一訊號能量值等於或大於一第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動。
- 如請求項12所述的裝置,其中該處理器用以執行該些指令以使該裝置將該時域上之該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號包含:當一判斷條件被滿足時,執行該轉換,該判斷條件包含:該第一物體運動旗標未被設定; 該第一物體運動旗標已被設定;或該第一物體運動旗標已被設定且該時域上之該都卜勒訊號之一訊號能量值小於一臨界值。
- 如請求項12所述的裝置,其中該處理器另用以在將該時域上之該都卜勒訊號轉換為該頻域上的該都卜勒訊號之後,執行該些指令以使該裝置:將該頻域上的該都卜勒訊號分離成複數個子頻帶訊號;及判斷相對於該些子頻帶訊號的複數個子頻帶訊號能量值。
- 如請求項14所述的裝置,其中:當該頻域上之該都卜勒訊號之該訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中的至少一子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中沒有任何子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動。
- 如請求項15所述的裝置,其中該處理器另用以執行該些指令以使該裝置:當判斷未檢測到該物體的運動時,對應地根據該至少一子頻帶訊號能量值之一來更新該第二基準能量值。
- 如請求項14所述的裝置,其中:當該頻域上之該都卜勒訊號之該訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中的至少兩個子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷檢測到該物體的運動;或當該頻域上之該都卜勒訊號的該訊號能量值小於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動係當該些子頻帶訊號能量值中只有少於兩個子頻帶訊號能量值等於或大於該第二臨界值時,判斷未檢測到該物體的運動。
- 如請求項17所述的裝置,其中該些子頻帶訊號能量值中的該至少兩個子頻帶訊號能量值包含至少兩個相鄰之子頻帶的訊號能量值。
- 如請求項15或18所述的裝置,其中:該第二基準能量值包含對應於該些子頻帶訊號之複數個子頻帶基準能量值;及該處理器用以執行該些指令以使該裝置根據該頻域上之該都卜勒訊號及該第二基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動包含:根據該些子頻帶訊號能量值及該些子頻帶基準能量值判斷是否檢測到該物體的運動。
- 如請求項12所述的裝置,其中該第一臨界值是根據該第一基準能量值所決定,及該第二臨界值是根據該第二基準能量值所決定。
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|---|---|---|---|---|
| CN111929654B (zh) * | 2020-08-14 | 2024-04-26 | 上海雷骥电子科技有限公司 | 一种基于微多普勒技术的杂波抑制方法 |
| CN115372953B (zh) * | 2022-08-19 | 2024-11-01 | 北京大有半导体有限责任公司 | 基于毫米波雷达的运动物体检测方法、装置及存储介质 |
| CN116092526B (zh) * | 2023-01-10 | 2025-12-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种信号检测方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201042961A (en) * | 2009-05-26 | 2010-12-01 | Sunplus Mmobile Inc | Apparatus and method for estimating a doppler frequency of a moving object |
| CN102007428A (zh) * | 2008-04-16 | 2011-04-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于存在和运动检测的被动雷达 |
| CN103901425A (zh) * | 2014-04-23 | 2014-07-02 | 武汉大学 | 一种测量运动物体横向速度的雷达及方法 |
| WO2014103187A1 (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-03 | パナソニック株式会社 | 信号処理装置 |
| CN107193000A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-22 | 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司 | 物体特征检测装置和方法 |
Family Cites Families (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE2433203C3 (de) * | 1973-07-10 | 1980-09-11 | Mitsubishi Denki K.K., Tokio | Frequenzumtast-Doppler-Radarsystem zur Entfernungs- und Geschwindigkeitsmessung |
| US3932870A (en) * | 1974-05-31 | 1976-01-13 | American District Telegraph Company | On-line test circuit for intrusion alarm systems |
| US4187501A (en) * | 1977-10-07 | 1980-02-05 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Electronic intruder detection system |
| US4630051A (en) * | 1985-03-01 | 1986-12-16 | Holodyne Ltd., 1986 | Imaging doppler interferometer |
| US5581237A (en) * | 1994-10-26 | 1996-12-03 | Detection Systems, Inc. | Microwave intrusion detector with threshold adjustment in response to periodic signals |
| US5731781A (en) * | 1996-05-20 | 1998-03-24 | Delco Electronics Corp. | Continuous wave wideband precision ranging radar |
| US6480823B1 (en) | 1998-03-24 | 2002-11-12 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Speech detection for noisy conditions |
| JP3518725B2 (ja) * | 1998-06-29 | 2004-04-12 | オムロン株式会社 | レーダ装置および物体探知方法 |
| EP1478148A1 (de) * | 2003-05-15 | 2004-11-17 | Siemens Aktiengesellschaft | Drahtloses Mehrträgerkommunikationsverfahren mit dynamischer Aufteilung der Frequenzbreite und Anzahl der Subbänder |
| JP4258328B2 (ja) * | 2003-09-12 | 2009-04-30 | オムロン株式会社 | 2周波ドップラ測距装置およびその装置を備えた検出システム |
| US7746220B2 (en) * | 2006-01-06 | 2010-06-29 | Panasonic Electric Works Co., Ltd. | Moving object detection apparatus |
| KR20080053739A (ko) * | 2006-12-11 | 2008-06-16 | 삼성전자주식회사 | 적응적으로 윈도우 크기를 적용하는 부호화 장치 및 방법 |
| US20090154726A1 (en) | 2007-08-22 | 2009-06-18 | Step Labs Inc. | System and Method for Noise Activity Detection |
| EP2051100A1 (en) | 2007-10-19 | 2009-04-22 | Ford Global Technologies, LLC | A method and system for presence detection |
| US8018371B1 (en) | 2008-12-12 | 2011-09-13 | Ball Aerospace & Technologies Corp. | Passive proximity sensor method and apparatus |
| US20150301167A1 (en) * | 2009-12-18 | 2015-10-22 | Christopher Gary Sentelle | Detection of movable objects |
| US9229102B1 (en) * | 2009-12-18 | 2016-01-05 | L-3 Communications Security And Detection Systems, Inc. | Detection of movable objects |
| US20110267222A1 (en) | 2010-04-30 | 2011-11-03 | Murray Craig | Location detection methods and systems |
| JP5570877B2 (ja) * | 2010-06-04 | 2014-08-13 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置 |
| EP2428814A1 (en) | 2010-09-13 | 2012-03-14 | France Telecom | Object detection method, device and system |
| JP2012168048A (ja) * | 2011-02-15 | 2012-09-06 | Panasonic Corp | ドップラーセンサ及び該ドップラーセンサを用いた照明器具 |
| RU2011112545A (ru) * | 2011-04-01 | 2012-10-10 | Учреждение Российской академии наук Институт прикладной астрономии РАН (RU) | Способ обнаружения сигнала |
| US8682821B2 (en) * | 2011-08-08 | 2014-03-25 | Robert Bosch Gmbh | Method for detection of movement of a specific type of object or animal based on radar signals |
| CN102680964B (zh) * | 2012-05-16 | 2014-04-23 | 上海科勒电子科技有限公司 | 基于快速傅里叶变换的微波探测方法和设备 |
| US9239372B2 (en) * | 2012-09-13 | 2016-01-19 | Raytheon Company | Extracting spectral features from a signal in a multiplicative and additive noise environment |
| TWI506967B (zh) * | 2013-05-03 | 2015-11-01 | Univ Nat Changhua Education | 感知跳頻系統的頻譜劃分方法、參數決定方法及傳送器 |
| NL2012327B1 (en) * | 2013-12-13 | 2016-06-21 | Utc Fire & Security B V | Selective intrusion detection systems. |
| KR20160053270A (ko) * | 2014-10-31 | 2016-05-13 | 주식회사 만도 | 타켓 물체 감지 방법 및 레이더 장치 |
| US9992653B2 (en) | 2015-09-08 | 2018-06-05 | Qualcomm Incorporated | E911 positioning via background signal tracking |
| US10620307B2 (en) * | 2015-11-04 | 2020-04-14 | University Of Hawaii | Systems and methods for detection of occupancy using radio waves |
| CN105548968B (zh) * | 2015-12-14 | 2017-10-20 | 桂林电子科技大学 | 一种多带Chirp在动目标检测时抑制多普勒扩展的方法 |
| CN106199582B (zh) * | 2016-06-23 | 2018-06-22 | 长沙学院 | 应用于室内的双频连续波雷达人体定位跟踪的方法 |
| US10838057B2 (en) * | 2016-10-14 | 2020-11-17 | Lockheed Martin Corporation | Radar system and method for determining a rotational state of a moving object |
| CN107819709B (zh) * | 2017-10-26 | 2020-07-21 | 成都信息工程大学 | 一种移动目标检测的方法及装置 |
| US10775482B2 (en) * | 2018-04-11 | 2020-09-15 | Infineon Technologies Ag | Human detection and identification in a setting using millimeter-wave radar |
| TWI669522B (zh) * | 2018-06-28 | 2019-08-21 | 立積電子股份有限公司 | 都普勒訊號處理裝置及訊號處理方法 |
-
2018
- 2018-05-30 US US15/993,585 patent/US10948581B2/en active Active
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-
2019
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102007428A (zh) * | 2008-04-16 | 2011-04-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于存在和运动检测的被动雷达 |
| TW201042961A (en) * | 2009-05-26 | 2010-12-01 | Sunplus Mmobile Inc | Apparatus and method for estimating a doppler frequency of a moving object |
| WO2014103187A1 (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-03 | パナソニック株式会社 | 信号処理装置 |
| CN103901425A (zh) * | 2014-04-23 | 2014-07-02 | 武汉大学 | 一种测量运动物体横向速度的雷达及方法 |
| CN107193000A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-22 | 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司 | 物体特征检测装置和方法 |
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