CN113853531A - 传感器以及位置估计方法 - Google Patents

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CN113853531A CN202080038112.XA CN202080038112A CN113853531A CN 113853531 A CN113853531 A CN 113853531A CN 202080038112 A CN202080038112 A CN 202080038112A CN 113853531 A CN113853531 A CN 113853531A
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Abstract

传感器(1)具有：生物体分量提取部(24‑1等)，通过接收阵列天线接收发送站(10‑1等)所发送并受到了生物体的影响的信号，从所接收到的信号提取受到了生物体的影响的信号分量；位置谱函数计算部(25‑1)，根据上述信号分量，算出与发送站(10‑1等)和接收站(20‑1等)之间的组合的数量相应数量个位置谱函数，该位置谱函数对应于生物体的位置的似然；权重函数计算部(30)，将表示测量范围内的各坐标中的接收站(20‑1等)的位置谱函数的可靠性的权重函数，算出与发送站(10‑1等)和接收站(20‑1等)之间的组合的数量相应数量个权重函数，该权重函数表示接收站(20‑1等)的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；综合位置谱函数计算部(40)，输出使用位置谱函数和权重函数而综合后的位置谱函数；以及位置估计部(50)，从所综合后的位置谱函数检测极大值并估计生物体的位置。

Description

传感器以及位置估计方法
技术领域
本公开涉及传感器以及位置估计方法，特别是涉及利用无线信号进行生物体的位置估计的传感器以及位置估计方法。
背景技术
正在开发利用以无线的方式被发送的信号对检测对象进行检测的技术(例如参考专利文献1以及非专利文献1)。
在专利文献1中，公开了使用傅里叶变换对包含多普勒偏移的分量进行分析从而能够知晓成为检测对象的人物的位置或状态。此外，在非专利文献1中，公开了通过从传播信道信息提取到的变动分量、和MUSIC(多重信号分类(MUltiple SIgnalClassification))法，对检测对象的位置进行估计的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2015-117972号公报
专利文献2：日本特开2010-249712号公报
专利文献3：日本特开2007-155490号公报
专利文献4：日本特开2010-32442号公报
专利文献5：日本特表2007-518968号公报
专利文献6：日本特表2012-524898号公报
专利文献7：日本特开2018-112539号公报
专利文献8：日本特开2008-170386号公报
非专利文献
非专利文献1：T.MIWA，S.OGIWARA，and Y.YAMAKOSHI，“Localization ofLiving-bodies using Single-frequency multistatic Doppler radar System，”IEICETransactions on Communications，Vol.E92-B，No.7，pp.20468-2476，July 2009.
发明内容
发明要解决的课题
但是，在专利文献1以及非专利文献1中公开的技术中，在作为检测对象的生物体正在静止的情况等下，有以下问题：能够检测生物体的范围即检测范围变窄。
本公开是鉴于上述的情况而完成的，其目的在于，提供能够利用无线信号以更宽范围且高精度地对存在生物体的位置进行估计的传感器以及位置估计方法。
用于解决课题的手段
本公开的一方式所涉及的传感器具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，在所述传感器中，包括：生物体分量提取部，通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到了生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量；位置谱函数计算部，根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；权重函数计算部，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；综合位置谱函数计算部，输出使用所述位置谱函数计算部所算出的所述位置谱函数和所述权重函数计算部所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数；以及位置估计部，从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置。
另外，这些包括的或者具体的方式也可以通过***、方法、集成电路、计算机程序或者计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现，也可以通过***、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意的组合来实现。
发明效果
根据本公开的传感器等，能够利用无线信号以更宽范围且高精度地对存在生物体的位置进行估计。
附图说明
图1是表示实施方式中的传感器的结构的框图。
图2是表示实施方式中的发送站和接收站的配置的一例的图。
图3是表示实施方式中的使用了瑞利分布的权重函数的例的图。
图4是表示实施方式中的使用了正规分布的权重函数的例的图。
图5是表示实施方式中的传感器的位置估计处理的流程图的图。
图6是表示图5所示的位置估计处理的细节的流程图的图。
图7是表示实施方式的变形例1中的发送站和接收站的配置的一例的图。
图8是表示实施方式的变形例2中的发送接收站的配置的一例的图。
图9是表示实施方式的变形例2中的传感器的结构的一例的框图。
具体实施方式
(成为本公开的基础的知识和见识)
正在开发利用以无线的方式被发送的信号对检测对象进行检测的技术(例如参考专利文献1～6以及非专利文献1)。
例如在专利文献2～3中，公开了利用UWB(超宽带(Ultra Wide Band))的无线信号来算出物体的有无以及移动方向的技术。更具体而言，向规定的区域发送UWB的无线信号，将检测对象的对象物所反射的无线信号以阵列天线来接收。并且，利用多普勒效果，仅分离来自运动的对象物的信号，根据所分离的信号对移动物体的有无或者移动方向进行计算。
此外，例如在专利文献4～5中，公开了以下技术：通过对于由天线接收从发送机发送的UWB信号的接收定时之差，实施作为阵列天线信号处理技术之一的到达方向估计处理，从而算出发送机的方向或者位置。
此外，例如在专利文献6中，公开了利用MUSIC法等方向估计算法对对象物的位置进行估计的技术。具体而言，在接收到发送站所发出的信号的多个接收站的各个中，应用MUSIC法等方向估计算法，通过乘法或者加法综合其结果。由此能够进行精度高的方向估计。
但是，发明人们进行了详细的研究的结果是，可知在专利文献2～6中公开的技术中，不能进行精度高的生物体的位置估计。即，可知在专利文献2～3的方法中，能够探测人物的在、不在，但不能估计存在人物的方向或者位置。此外，可知在专利文献4～6中公开的技术中，是发出电波的发送机的位置估计技术，不能对生物体进行位置估计。
在专利文献1中，公开了以下技术：能够通过使用傅里叶变换对包含多普勒偏移的分量进行分析从而知晓成为检测对象的人物的位置以及状态。此外，在非专利文献1中，公开了通过从传播信道信息提取到的变动分量、和MUSIC法，对检测对象的位置进行估计的技术。
更具体而言，在专利文献1以及非专利文献1中公开的技术中，对发送接收天线间的传播信道进行观测，记录其时间序列变化。其后，对按时间序列观测的传播信道进行傅里叶变换处理，将时间响应变换为频率响应。在此，发送接收天线二者都为多个，所以频率响应的元素成为复数的矩阵。对该频率响应矩阵应用MUSIC法等方向或者位置估计算法，从而能够确定对象的方向或者位置。进而在专利文献1中，示出以下情况：即使对象有多个也能够同时检测。
但是，在专利文献1以及非专利文献1中公开的技术中，在作为检测对象的生物体正在静止的情况等下多普勒效果非常弱的状况中，可检测的距离变短，因此有能够检测生物体的检测范围变窄这样的问题。这是因为，在多普勒效果非常弱的状况中，受到接收机所具有的内部噪声、从检测对象以外传来的干扰波、以及存在使得在检测对象以外发生多普勒偏移的物体等的影响，难以检测正在进行多普勒偏移的微弱的信号。另外，若使成为对象的生物体持有发送机等特殊的机器，则即使是正在静止的生物体也能够检测。
在专利文献7中，公开了利用MUSIC法等方向估计算法对生物体的位置进行估计的技术。具体而言，多个接收站分别接收由生物体反射了发送站所发出的信号的反射波。在各个接收站中，从接收信号提取包含基于生物体的多普勒偏移的变动分量，应用MUSIC法等方向估计算法，通过乘法或者加法综合其结果。由此能够进行精度高的方向估计。
但是，在专利文献7中公开的技术中，有以下课题：在并非真的生物***置的地点，易于出现被估计为生物***置的虚像。在发送站以及接收站附近的区域中能够较强地观测基于生物体的反射波，所以估计结果的可靠性高，但越远离则可靠性越下降。但是，在综合结果时以相同的权重处理全部接收站的结果，所以可靠性低的结果混入。
在专利文献8中，作为在专利文献7中未被考虑的综合时的权重，使用根据各传感器和对象的相对位置而求得的值。具体而言，传感器和对象的距离越近则结果的可靠性高所以增大权重，针对传感器和对象的距离远的传感器的结果通过减小权重从而其难以被反映于综合结果。
但是，在专利文献8中公开的技术中，在多个对象存在于检测范围的情况下不能准确地进行综合。这是因为不能区分各传感器所检测到的对象是相同还是不同的对象，对象数只能作为一个来综合。
因此，发明人们鉴于这些，想到了不使成为对象的生物体持有发送机等特殊的机器，而能够利用无线信号以更宽的范围且高精度地对存在生物体的位置进行估计的传感器等。
本公开的一方式所涉及的传感器具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，在所述传感器中，包括：生物体分量提取部，通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到了生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量；位置谱函数计算部，根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；权重函数计算部，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；综合位置谱函数计算部，输出使用所述位置谱函数计算部所算出的所述位置谱函数和所述权重函数计算部所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数；以及位置估计部，从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置。
通过该结构，将根据由多个接收站求得的复传递函数而得到的位置谱函数，使用考虑了发送站、接收站的位置的权重进行综合，并进行估计，因此能够利用无线信号以更宽的范围且高精度地估计存在生物体的位置。在接近发送站以及接收站的区域中能够较强地观测基于生物体的反射波，所以估计结果的可靠性高，但越远离则可靠性越下降。考虑该情况，通过增大根据与该生物体的距离短的接收站中的复传递函数而得到的位置谱函数的权重，能够准确地估计生物***置。
例如，也可以是发送站和接收站的任一方为多个，或者双方都设为多个。此外，在发送站为多个的情况下，也可以包含进行控制以使各自的发送定时或者发送频率不重复的步骤。此外，权重函数和位置谱函数的综合也可以通过相互相乘或者相加来进行。此外，在位置谱函数的算出中也可以使用MUSIC(多重信号分类(MUltiple SIgnalClassification))算法。
例如，也可以是1个以上的所述发送站为2个以上的所述发送站，或者，1个以上的所述接收站为2个以上的所述接收站。
例如，也可以是1个以上的所述发送站为2个以上的所述发送站，且，1个以上的所述接收站为2以上的所述接收站。
例如，所述权重函数计算部也可以基于该坐标、发送阵列天线、和接收阵列天线之间的位置关系来算出所述权重函数。
例如，所述权重函数计算部也可以算出瑞利分布或者正规分布作为所述权重函数。
例如，也可以是1个以上的所述发送站为控制发送定时或者发送频率以使不同时进行从所述发送阵列天线的发送的2个以上的所述发送站。
例如，所述综合位置谱函数计算部也可以通过将所算出的多个位置谱函数和权重函数相互相乘或者相加，从而综合为一个函数。
例如，所述位置谱函数计算部也可以基于MUSIC(多重信号分类(MUltiple SIgnalClassification))算法、Capon算法、或者波束成形算法来算出所述位置谱函数。
此外，本公开的一方式所涉及的位置估计方法由传感器所执行，所述传感器具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，所述位置估计方法包括：通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量的步骤；根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数的步骤，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数的步骤，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；输出使用所算出的所述位置谱函数和所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数的步骤；以及从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置的步骤。
另外，本公开不仅作为装置来实现，还能够作为具备这样的装置所具备的处理部件的集成电路来实现，或作为将构成该装置的处理部件设为步骤的方法来实现，或作为使计算机执行这些步骤的程序来实现，或作为表示该程序的信息、数据或者信号来实现。并且，这些程序、信息、数据以及信号也可以经由CD-ROM等记录介质或互联网等通信介质来分发。
以下，针对本公开的实施方式，使用附图详细地进行说明。另外，在以下说明的实施方式都表示本公开的优选的一具体例。以下的实施方式所示的数值、形状、材料、结构元素、结构元素的配置位置以及连接方式、步骤、步骤的顺序等是一例，并非限定本公开的主旨。
此外，针对以下的实施方式中的结构元素之中未被记载于本公开的最上位概念的独立权利要求记载的结构元素，作为构成更优选的方式的任意的结构元素来说明。此外，在本说明书以及附图中，针对实质上具有同一功能结构的结构元素，赋予同一标号从而省略重复说明。
(实施方式)
在以下，参考附图，说明实施方式中的传感器1的位置估计方法等。
[传感器1的结构]
图1是表示实施方式中的传感器1的结构的框图。图2是表示实施方式中的发送站和接收站的配置的一例的图。
图1所示的传感器1具备M个发送站10-1～发送站10-M、发送定时控制部15、N个接收站20-1～接收站20-N、权重函数计算部30、综合位置谱函数计算部40、位置估计部50。另外，在图2中，概念性地示出在M为2，N为2的情况下的发送站10-1以及发送站10-2、以及接收站20-1以及接收站20-2的配置、和信号被传递的情形。
[发送站10-1～10-M]
发送站10-1～10-M分别具有发送阵列天线。在此，M为1以上的整数。M个发送站之中作为代表而举第j个(j为1以上M以下的整数)发送站10-j为例进行说明。另外，全部发送站10-1～10-M都具有同样的结构，此外进行同样的处理。
发送站10-j如图1所示，由发送部11-j和发送天线12-j构成。在此，发送部11-j通过发送定时控制部15，被控制为不与其他发送站同时发送发送波。
[发送定时控制部15]
发送定时控制部15控制发送定时，以使2个以上的发送站10-1～10-M都不同时进行从发送阵列天线的发送。另外，由于各个发送机的发送信号能够区分即可，所以也可以代替控制发送定时而分配各自的频率，或在充分宽的空间中使用指向性受限的天线时将充分分离的天线同时发送。此外，也可以与无线LAN(局域网(Local Area Network))等无线通信同样地使用时分复用或者频率复用、CSMA/CA(载波侦听多路访问/冲突避免(CarrierSense Multiple Access/Collision Avoidance))、CSMA/CD(载波侦听多路访问/冲突检测(Carrier Sense Multiple Access/Collision Detection))等。
发送天线12-j由MT个元件的发送天线、即MT个发送天线元件构成。
发送部11-j生成为了估计生物体100的位置而使用的高频(例如，微波)的信号(例如，CW(连续波(Continuous Wave))或者OFDM(正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing))信号)。例如，发送部11-j如图2所示，将所生成的信号作为发送波，从发送天线12-j发送。
[接收站20-1～20-N]
接收站20-1～20-N分别具有接收阵列天线。在此，N为2以上的整数。N个接收站之中作为代表而举第i个(i为1以上N以下的整数)接收站20-i为例进行说明。另外，全部接收站20-1～20-N的各个具有同样的结构，此外进行同样的处理。
接收站20-i具备接收天线21-i、接收部22-i、复传递函数算出部23-i、生物体分量提取部24-i、位置谱函数计算部25-i。
＜接收天线21-i＞
接收天线21-i是由MR个元件的接收天线、即MR个接收天线元件构成的接收阵列天线。接收天线21-i通过接收阵列天线来接收高频(例如，微波)的信号(例如，CW或者OFDM信号)。在本实施方式中，接收天线21-i例如图2所示，通过该配置，有时在所接收的高频的信号中，包含从发送天线12-j被发送的发送波的一部分通过生物体100被反射的信号即反射波。
＜接收部22-i＞
接收部22-i将由接收天线21-i接收到的高频的信号，变换为能够进行信号处理的低频的信号。接收部22-i将变换后的低频的信号传递给复传递函数算出部23-i。
＜复传递函数算出部23-i＞
复传递函数算出部23-i根据由接收站20-i的接收阵列天线观测到的信号，算出表示该接收阵列天线和发送站10-j的发送天线12-j之间的传播特性的复传递函数。更具体而言，复传递函数算出部23-i根据通过接收部22-i被传递的低频的信号，算出表示发送天线12-j的1个发送天线元件、和接收阵列天线的MR个接收天线元件之间的传播特性的复传递函数。另外，在复传递函数算出部23-i所算出的复传递函数中，包含来自发送天线12-j的直接波以及来源于固定物的反射波等不经由生物体100的反射波。
此外，在复传递函数算出部23-i所算出的复传递函数中，有时包含从发送天线12-j被发送的发送波的一部分通过生物体100被反射的信号即反射波。通过生物体100被反射的反射波即经由生物体100的反射波的振幅以及相位根据生物体100的呼吸以及心率等生物体活动而时常变动。
以下，作为在复传递函数算出部23-i所算出的复传递函数中，包含通过生物体100被反射的信号即反射波进行说明。
＜生物体分量提取部24-i＞
生物体分量提取部24-i根据由接收站22-i的接收阵列天线观测到的信号，提取从发送天线12-j被发送且通过1个以上的生物体100被反射的信号分量即生物体分量。更具体而言，生物体分量提取部24-i将由复传递函数算出部23-i算出的复传递函数，以信号被观测的顺序即时间序列来记录。并且，生物体分量提取部24-i在以时间序列记录的复传递函数的变化之中，将基于生物体100的影响的变动分量作为生物体分量来提取。
在此，作为提取基于生物体的影响的变动分量的方法，有在基于傅里叶变换等向频域的变换后仅提取与生物体的振动对应的分量的方法、或者通过计算两个不同的时间的复传递函数的差分来提取的方法。通过这些方法，直接波以及经由固定物的反射波的复传递函数被去除，仅残留经由生物体100的反射波的复传递函数分量。
另外，在本实施方式中，构成接收阵列天线的接收天线元件有MR个，即多个，所以与接收阵列天线对应的复传递函数的经由生物体100的变动分量的数量，即生物体分量也成为多个。以下，将它们汇总而称为生物体分量信道矩阵。
＜位置谱函数计算部25-i＞
位置谱函数计算部25-i根据由生物体分量提取部24-i提取到的生物体分量，算出针对从接收站20-i观测的1个以上的生物体100的位置的评估函数即位置谱函数。在此，例如，位置谱函数计算部25-i也可以基于MUSIC算法，算出位置谱函数。
在本实施方式中，位置谱函数计算部25-i计算将由生物体分量提取部24-i提取到的生物体分量信道矩阵矢量化后的生物体分量信道矢量的相关矩阵Ri，j，使用所得到的相关矩阵Ri，j，通过规定的到达方向估计方法，计算针对从接收站20-i观测的生物体100的位置X的位置谱函数Pi，j(X)。
位置谱函数计算部25-i将所计算的位置谱函数Pi，j(X)传递给综合位置谱函数计算部40。
以下，使用算式来说明位置谱函数计算部25-i使用MUSIC法计算位置谱函数Pi，j(X)为止的过程。另外，设为生物体分量使用傅里叶变换被提取。
使MR×MT矩阵即生物体分量信道矩阵H(f)如(式1)那样表示。将该生物体分量信道矢量按照(式2)而变换为MRMT×1的生物体分量信道矢量。
[数1]
Figure BDA0003368506900000101
[数2]
Figure BDA0003368506900000111
在此[·]T表示矩阵的转置。
如(式3)那样计算这样得到的生物体分量信道矢量的相关矩阵Ri。
[数3]
Ri＝E[h(f)h(f)H](f1≤f≤f2)…(式3)
在此，E[·]表示频率方向的平均运算，f1和f2分别设为出现生物体活动的影响的下限和上限的频率。
若对这样得到的生物体分量信道矢量的相关矩阵Ri进行固有值分解，则如以下的(式4)～(式6)那样书写。
[数4]
Figure BDA0003368506900000112
[数5]
Figure BDA0003368506900000113
[数6]
Figure BDA0003368506900000114
在此，[·]H表示复共轭转置，Ui是元素数为MR×MT的固有矢量，Λi，j是与固有矢量对应的固有值，设为
[数7]
Figure BDA0003368506900000115
的顺序。L是到达波的数量、也就是说检测对象的生物体数。
接收阵列天线的导向(steering)矢量即方向矢量能够由(式7)定义。
[数8]
Figure BDA0003368506900000116
在此，k是波数，d是接收阵列天线的元件间隔。此外同样地能够将发送阵列天线的导向矢量由(式8)定义。
[数9]
Figure BDA0003368506900000121
进而，将发送接收的导向矢量相乘，如(式9)所示，定义考虑了发送接收双方的角度信息的导向矢量。
[数10]
Figure BDA0003368506900000122
在此X是传感器的测量范围内的某地点的坐标。此外，函数Θt以及Θr分别是求得坐标X和发送天线12-j所形成的角度、以及坐标X和接收天线21-i所形成的角度的函数。此外，vec[·]是将M行N列的矩阵重排为M×N元素的矢量的变换。在本实施例中示出了等间距阵列天线的例，但即使是这以外的阵列天线也能够根据元件的配置信息而同样地算出导向矢量。此外，也可以将进行了实际测量的值，代替由计算求得的值来使用。
在MUSIC法中，使用该导向矢量如(式10)所示计算位置谱函数Pi，j(X)。
[数11]
Figure BDA0003368506900000123
位置谱函数Pi，j(X)在从第j个发送站10-j和第i个接收站20-i观测而存在生物体的位置处，分母成为最小，取极大值。
另外，在位置谱函数的算出中，也可以使用波束成形法或者Capon法，而不是MUSIC法。
[权重函数计算部30]
权重函数计算部30对发送站10-j和接收站20-i的组计算权重函数f(di，j)。在此di，j是从位置X与发送天线的距离、以及位置X与接收天线的距离之和减去了发送天线与接收天线间的距离后的值。函数f是表示位置谱函数Pi，j(X)在位置X处的可靠度的权重函数，基本上位置X越接近发送天线以及接收天线则越接近“1”，越远则越接近“0”，该位置谱函数Pi，j(X)是由发送站10-j和接收站20-i的组测量的位置X处的位置谱函数。权重函数使用例如由(式11)表示的瑞利分布、或者由(式12)表示的正规分布。
[数12]
Figure BDA0003368506900000131
[数13]
Figure BDA0003368506900000132
在图3中，表示使用了瑞利分布的权重函数的概念图。成为网格的区域200是权重函数的值比某值大的区域，是测量结果的可靠性高的区域。基本上离发送天线10和接收天线20近的区域的权重函数的值大，但连结发送天线10和接收天线20的直线上的区域201的权重函数的值变小。这是因为，在该直线上，连结发送天线和接收天线的直线、以及连结发送天线和处于区域201的生物体的直线所成的角的角度小，测量精度下降。在图4中，表示使用了正规分布时的权重函数的概念图。
[综合位置谱函数计算部40]
由N个位置谱函数计算部25-1～位置谱函数计算部25-N的各个计算出的对N乘以M个(N×M个)的位置谱函数和权重函数计算部30所计算出的权重函数被传递给综合位置谱函数计算部40。综合位置谱函数计算部40将由位置谱函数计算部25-1～位置谱函数计算部25-N的各个算出的多个位置谱函数综合为一个函数。在此，综合位置谱函数计算部40对所算出的多个位置谱函数，考虑根据发送天线以及接收天线的位置而求得的权重函数后，相互相乘或者相加，从而综合为一个函数。
在本实施方式中，综合位置谱函数计算部40进行(N×M)个位置谱函数Pi，j(X)的综合。更具体而言，综合位置谱函数计算部40从N个接收站20-1～接收站20-N，取得使用例如(式10)计算出的各自的位置谱函数Pi，j(X)。并且，综合位置谱函数计算部40使用(式13)，计算对所取得的N×M个位置谱函数Pi，j(X)进行综合后的位置谱函数Pall(X)。
[数14]
Figure BDA0003368506900000133
在对位置谱函数Pi，j(X)乘以这些权重函数后取总和，从而仅提取位置谱函数之中可靠性高者，能够进行综合。
另外，从对应的接收站20-i观测而各个位置谱函数Pi，j(X)在存在生物体100的角度上取极大值，但在包含测量范围外的方向的这以外的角度上该值也不会成为0。因此，能够通过将N×M个位置谱函数相乘从而得到反映了N×M种发送站和接收站之间的全部组合的结果的评估函数即综合后的位置谱函数Pall(X)。另外，在此在位置谱函数的综合中使用了总和，但也可以相互相乘。
[位置估计部50]
位置估计部50通过搜索综合位置谱函数计算部40所计算出的综合位置谱函数Pall(X)的极大值，估计到达波的方向即生物体100的位置。
[传感器1的动作]
针对如以上那样构成的传感器1对生物体的位置进行估计的处理进行说明。
图5是表示作为本公开的一例的实施方式中的传感器1的位置估计处理的流程图。此外图6是表示图5所示的位置估计处理的细节的流程图。
首先，传感器1如图5所示，从由多个接收站20-1～20-N各自的接收阵列天线观测到的信号，提取M个发送站之中从发送站10-j的发送天线元件被发送、且通过1以上的生物体被反射的信号分量即生物体分量(步骤S1)。更具体而言，如图6所示，首先，就传感器1而言，其N个接收站在规定的期间，观测接收信号(步骤S11)。
接着，传感器1根据由N个接收站的接收阵列天线观测到的各个接收信号，算出复传递函数(步骤S12)。并且，传感器1将所算出的各个复传递函数记录为时间序列，从所记录的各个时间序列的复传递函数，提取生物体分量(步骤S13)。
接着，传感器1如图5所示，根据在步骤S1中提取到的各个生物体分量，将针对从多个接收站20-1～20-N的各个观测的1个以上的生物体100的位置的评估函数即位置谱函数，算出发送站和接收站的组合数即(N×M)个(步骤S2)。更具体而言，如图6所示，首先，传感器1算出在步骤S13中提取到的生物体分量各自的相关矩阵(步骤S21)。接着，传感器1使用在步骤S21中算出的相关矩阵，算出从N个接收站的各个观测的生物体100的位置谱函数(步骤S22)。
接着，传感器1如图5所示，对M个发送站和N个发送站之间的组合的各个算出权重函数(步骤S3)。该权重函数是表示位置谱函数的可靠度的函数，是越离天线远的位置，权重变得越小的函数。在能够用作权重函数的函数中，有瑞利分布或者正规分布。
接着，传感器1如图5所示，将在步骤S2中算出的多个位置谱函数，使用在步骤S3中算出的权重函数综合为一个综合位置谱函数(步骤S4)。更具体而言，对在步骤S3中算出的位置谱函数，乘以在步骤S4中算出的所对应的发送站和接收站的组合的权重函数，对发送站和接收站的全部组合取总和，从而算出综合位置谱函数。
最后，传感器1如图5所示，通过算出在步骤S4中算出的综合位置谱函数的1个以上的极大值，从而估计1个以上的生物体100的位置(步骤S5)。
[效果等]
根据本实施方式的传感器1以及位置估计方法，能够利用无线信号，以更宽的范围且高精度地估计存在生物体的位置。此外，根据本实施方式的传感器1以及位置估计方法，具备多个接收站，从而能够加宽能够检测生物体的检测范围。
更具体而言，根据本实施方式的传感器1以及位置估计方法，从根据多个接收站求得的复传递函数的信息提取生物体分量，对根据所提取到的生物体分量而计算得到的位置谱函数进行综合，对生物体的位置进行估计。由此，能够将存在生物体的位置的估计，不受障碍物的影响地，以更宽范围来进行。
例如，即使在来自成为对象的生物体的信号弱而多个接收站之中的一些接收站不能观测来自生物体的反射波的情况下，也能够使用根据能够观测到来自该生物体的反射波的接收站中的复传递函数而得到的位置谱函数，进行生物***置的估计。
(变形例1)
图7是表示实施方式中的传感器1的配置的第一个变形例的概念图。在实施方式中取发送天线12-j和接收天线21-i为等间距阵列天线的情况为例进行了说明，所使用的天线不限于等间距阵列天线。例如，通过如图7所示将天线元件配置为圆形，能够将天线的指向性面向全方位，能够加宽传感器的测量范围。例如，即使如图7的生物体100-2那样在由天线包围的区域的外侧有生物体的情况下也能够准确地进行位置估计。
(变形例2)
图8是表示实施方式中的传感器1的配置的第二个变形例的概念图。此外图9是表示本变形例2中的传感器1A的结构的一例的框图。
在实施方式中发送天线12-j和接收天线21-i分别被配置于不同的位置，但也可以为如图8的发送接收站310-1～310-4那样在物理上共享相同的天线而配置。实际的无线装置共享发送天线和接收天线者较多，通过设为这样的结构，能够沿用无线装置的硬件而进行传感。此外，发送接收站310-1～310-4所发送的信号也可以沿用用于无线LAN等无线通信的信号。另外，在实施方式中一个发送定时控制部控制M个发送部，但也可以如图9所示M个发送定时控制部15A-1～15A-M分别控制发送部11-1～11-M。
此外，接收站也可以不需要包含复传递函数算出部23-i、生物体信息提取部24-i、以及位置谱函数计算部25-i的全部，而例如向外部服务器401发送数据并由外部服务器401进行计算。此外，也可以向一个接收站发送位置谱函数，在接收站内进行综合位置谱函数的计算。
另外，在上述实施方式以及变形例中，各结构元素由专用的硬件构成，也可以通过执行适于各结构元素的软件程序来实现。各结构元素也可以通过CPU或者处理器等程序执行部读出在硬盘或者半导体存储器等记录介质中记录的软件程序来执行从而实现。在此，实现上述实施方式以及变形例的装置等的软件是下面那样的程序。
即，该程序是使计算机执行位置估计方法的程序，该位置估计方法由传感器所执行，所述传感器具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，所述位置估计方法包括：通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量的步骤；根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数的步骤，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数的步骤，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；输出使用所算出的所述位置谱函数和所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数的步骤；以及从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置的步骤。
以上，针对本公开的一方式所涉及的传感器以及位置估计方法，基于实施方式进行了说明，但本公开并非限定于这些实施方式。只要不脱离本公开的宗旨，将本领域技术人员所想到的各种变形施加于本实施方式后的方式、或者组合不同的实施方式中的结构元素而构筑的方式也可以被包含于本公开的范围内。
此外，本公开不仅能够作为具备这样的特征的结构元素的传感器来实现，还能够作为将传感器中包含的特征的结构元素设为步骤的位置估计方法等来实现。此外，还能够作为使计算机执行那样的方法中包含的特征的各步骤的计算机程序来实现。并且，也不用说能够使那样的计算机程序经由CD-ROM等计算机可读取的非易失的记录介质或者互联网等的通信网络而流通。
工业上的可利用性
本公开能够利用于利用无线信号对生物体的位置进行估计的传感器以及位置估计方法，特别是，能够利用于对生物体的方向或者位置进行测量的测量器、进行与生物体的方向或者位置相应的控制的家电机器、被搭载于对生物体的侵入进行探测的监视装置等的传感器以及位置估计方法。
标号说明
1，1A 传感器
10，12-1～12-M 发送天线
10-1～10-M，10A-1～10A-M 发送站
11-1～11-M 发送部
15，15A-1～15A-M 发送定时控制部
20，21-1～21-N 接收天线
20-1～20-N，20A-1～20A-N 接收站
22-1～22-N 接收部
23-1～23-N 复传递函数算出部
24-1～24-N 生物体分量提取部
25-1～25-N 位置谱函数计算部
30 权重函数计算部
40 综合位置谱函数计算部
50 位置估计部
100，100-1，100-2 生物体
200，201 区域
310-1，310-2，310-3，310-4 发送接收站
401 外部服务器。

Claims (9)

1.一种传感器，具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，在所述传感器中，包括：
生物体分量提取部，通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到了生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量；
位置谱函数计算部，根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；
权重函数计算部，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；
综合位置谱函数计算部，输出使用所述位置谱函数计算部所算出的所述位置谱函数和所述权重函数计算部所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数；以及
位置估计部，从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置。
2.如权利要求1所述的传感器，其中，
1个以上的所述发送站为2个以上的所述发送站，或者，
1个以上的所述接收站为2个以上的所述接收站。
3.如权利要求1所述的传感器，其中，
1个以上的所述发送站为2个以上的所述发送站，且，
1个以上的所述接收站为2个以上的所述接收站。
4.如权利要求1至权利要求3的任一项所述的传感器，其中，
所述权重函数计算部基于该坐标、发送阵列天线、和接收阵列天线之间的位置关系，算出所述权重函数。
5.如权利要求1至权利要求4的任一项所述的传感器，其中，
所述权重函数计算部算出瑞利分布或者正规分布作为所述权重函数。
6.如权利要求1至权利要求5的任一项所述的传感器，其中，
1个以上的所述发送站为控制发送定时或者发送频率以使不同时进行从所述发送阵列天线的发送的2个以上的所述发送站。
7.如权利要求1至权利要求6的任一项所述的传感器，其中，
所述综合位置谱函数计算部通过将所算出的多个位置谱函数和权重函数相互相乘或者相加，从而综合为一个函数。
8.如权利要求1至权利要求7的任一项所述的传感器，其中，
所述位置谱函数计算部基于MUSIC即多重信号分类算法、Capon算法、或者波束成形算法而算出所述位置谱函数。
9.一种位置估计方法，由传感器所执行，所述传感器具备1个以上发送站，并具备1个以上接收站，所述发送站具备发送信号的发送阵列天线，所述接收站具备接收信号的接收阵列天线，所述位置估计方法包括：
通过所述接收阵列天线接收所述发送站所发送并受到生物体的影响的信号，从所接收到的所述信号提取受到了生物体的影响的信号分量的步骤；
根据所述信号分量，算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个位置谱函数的步骤，所述位置谱函数对应于所述生物体的位置的似然；
算出与所述发送站和所述接收站之间的组合的数量相应数量个权重函数的步骤，所述权重函数表示所述接收站的位置谱函数在测量范围内的各坐标处的可靠性；
输出使用所算出的所述位置谱函数和所算出的所述权重函数而综合后的位置谱函数的步骤；以及
从所述综合后的位置谱函数检测极大值而估计所述生物体的位置的步骤。
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