JP2008216152A - イベント検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】狭帯域信号を用いても、高精度にイベントを検出できるイベント検出装置を提供すること。
【解決手段】送信機が送信した電波を受信する複数のアンテナ２１と、該複数のアンテナ２１によって受信した信号を受信ベクトルとして該受信ベクトルから相関行列を演算する相関行列演算手段２２と、該相関行列演算手段２２によって演算された相関行列を固有値展開して信号部分空間を張る固有ベクトルを演算する固有ベクトル演算手段２３と、該固有ベクトル演算手段２３によって演算された固有ベクトルの経時変化を検出してイベントを検出するイベント検出手段２４と有するイベント検出装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、室内など所定のエリアにおいて、電波を送信する送信機と、その送信機から送信される電波を受信する受信機を配置して、電波の受信特性に基づいて、人が移動したことやドアが開閉したことなどのイベントを検出するイベント検出装置に関し、特に、細かなイベントを簡易に安定的に検出することができるイベント検出装置に関する。

従来のイベント検出装置としては、赤外線ビームセンサなどのセンサを設置して、人の侵入を検知するものがよく知られている。

しかし、センサから得られる情報は局所的である。よって、これらの方式で広範囲を観測するためには、センサやカメラを警戒すべき場所もしくは死角をなくすように多数設置する必要がある。更にその検知能力は、センサの機能、設置場所、個数などに左右され、性能向上にはコスト増加を伴う。

また、ＵＷＢ−ＩＲ（Ultra-wideband Impulse-radio）を用いた屋内侵入者検知が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。この手法は、マイクロ波を用いているので探知範囲が広い。また、ＵＷＢ−ＩＲは広帯域であるため、パス分解能や壁などの障害物に対する透過性が優れている。したがって、ＵＷＢ−ＩＲによる電力遅延プロファイルの変動を見ることで侵入者の検知が可能となる。
寺阪圭司、外３名、「ＵＷＢ−ＩＲによる屋内侵入者検知に関する検討」、電子情報通信学会論文誌Ｂ、２００７年１月１日、第Ｊ９０−Ｂ巻、第１号、ｐ．９７−１００

しかし、ＵＷＢ−ＩＲの手法で用いられるＵＷＢとは名前の通り使用する周波数帯域が超広帯域であるため、他の無線サービスとの干渉問題を解決しなければならないなど技術課題が残されている。また、瞬間遅延プロファイルでは、スモールスケールフェージングによる瞬間的な変動のために起こる誤警報は避けられない。

本発明は、上記問題点に鑑み、狭帯域信号を用いても、高精度にイベントを検出できるイベント検出装置を提供することを目的とする。

本発明のイベント検出装置は、送信機が送信した電波を受信する複数のアンテナと、該複数のアンテナによって受信した信号を受信ベクトルとして該受信ベクトルから相関行列を演算する相関行列演算手段と、該相関行列演算手段によって演算された相関行列を固有値展開して信号部分空間を張る固有ベクトルを演算する固有ベクトル演算手段と、該固有ベクトル演算手段によって演算された固有ベクトルの経時変化を検出してイベントを検出するイベント検出手段とを備えることを特徴とする。

また、前記複数のアンテナは、アレイアンテナであることで、汎用のアレイアンテナを用いることができる。

また、前記固有ベクトル演算手段は、前記相関行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを演算することで、信頼度を高くすることができる。

前記イベント検出手段は、平時の前記固有ベクトルと観測時の前記固有ベクトルとの内積を所定の閾値と比較することで、演算を簡易にすることができる。

本発明によれば、狭帯域信号を用いても、高精度に人が移動したことやドアが開閉したことなどのイベントを検出できる。

以下、添付図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例によるイベント検出装置の構成を示す図である。本実施例のイベント検出装置は、送信機１０及び受信機２０を備える。これらの送信機１０及び受信機２０は、人が移動したことやドアが開閉したことなどのイベントを検出するために所定のエリアに設置する。部屋などの閉じた空間が望ましいが、開放されたエリアであっても構わない。送信機１０は電波を送信する。受信機２０は、アレイアンテナ２１、相関行列演算手段２２、固有ベクトル演算手段２３、及びイベント検出手段２４を備える。アレイアンテナ２１は、複数のアンテナ素子からなり、それぞれのアンテナ素子は送信機１０が送信する電波を受信する。ここでは各アンテナ素子が直線上に配列されている例で説明する。アレイアンテナ２１の受信信号は、各アレイアンテナ２１の受信信号を要素とする受信ベクトルｘ→(ｔ)で表される。ここで「→」は文章中において、その左の文字がベクトルであることを表す。
ｘ→(ｔ)＝ａ→(θ)ｓ(ｔ)＋ｎ→(ｔ) （１）
ただし、ａ→(θ)：アンテナ素子数をＬ個とするときのＬ次元ベクトル
ｓ(ｔ)：基準点での受信信号
ｎ→(ｔ)：雑音

（２）
ただし、θ：アンテナアレイ２１の並びの方向に対する電波到来方向
ｄ：アレイアンテナ２１の各素子の間隔
λ：電波の波長

ここで、Ｍ個の到来波が平面波として到来するとき、
ｘ→(ｔ)＝Ａ→ｓ→(ｔ)＋ｎ→(ｔ) （３）
ただし、Ａ→：Ｍ個のベクトル（ステアリングベクトルという）を列としたＬ×Ｍ行列
ｓ→(ｔ)：各到来波の複素振幅を要素としたＭ次元ベクトル

（４）

（５）
ただし、Ｔは転置を表す。
と表せる。

相関行列演算手段２２は、受信ベクトルｘ→(ｔ)から相関行列Ｒ→xxを演算する。

（６）
ただし、Ｅ→［・］：集合平均
Ｈ：複素共役転置

ここで、雑音は到来波と無関係であり、素子に独立であるので、

（７）
ただし、σ：雑音の分散
Ｓ→：波源相関行列＝Ｅ→［ｓ→(ｔ)ｓ→(ｔ)^Ｈ］

また、

（８）
から得られる固有値λi、それに対応する固有ベクトルｖ→iを用いて、

（９）
と固有値展開できる。ここで、

（１０）
である。ここでdiagは行列の対角要素を並べたものである。

ここで、受信データ相関行列Ｒ→xxの固有値は、コヒーレント波群とインコヒーレント波の数の和に対応するＫ個の信号固有値、および、大きさが雑音電力に等しいＬ−Ｋ個の雑音固有値に分割できる。すなわち、

（１１）

以上により、受信ベクトルから生成される相関行列Ｒ→xxを固有値展開することにより、信号部分空間と雑音部分空間に分けることができることを示した。信号部分空間を張る固有ベクトルｖ→とステアリングベクトルａ→(θ)は同じ空間を張っていて、互いが他方の線形結合として表せる。つまり、信号部分空間を張る固有ベクトルは到来方向情報を含んだステアリングベクトルの線形結合によって表すことができ、電波伝搬構造を表しているといえる。

ここで、第１固有ベクトルｖ→1は固有値が最も高い値を示すλ1に対応する固有ベクトルであり、受信機に信号が届いている限り、必ず信号部分空間の基底となり、

（１２）
と表せる。ここで、spanはベクトルの線形結合からなるベクトルの集合である。お互いがコヒーレントである波が到来した場合はそのステアリングベクトルの線形結合が新しい１つのステアリングベクトルとなるので、上式の本質には影響しない。したがって、第一固有ベクトルはマルチパス環境の信号空間を表し、伝搬環境によって一意に決まる。そこで、固有ベクトル演算手段２３は、相関行列Ｒ→xxから第１固有ベクトルｖ→1を算出する。

ここで、イベント検出のための評価関数Ｐ(ｔ)を、イベントが何も起こっていないときにあらかじめ取得しておいた第１固有ベクトルｖ→noneとイベント検出の観測時に取得した第１固有ベクトルｖ→obとの内積

（１３）
とする。ただし固有ベクトルの大きさはどちらも１に正規化しておく。

イベントが何も起こっていない観測時間では、伝搬環境が変化していないので、ｖ→ob(ｔnone)は、ｖ→noneと非常に近い値を示すので、１に近い値となる。一方、イベントが起きている観測時間ｔ＝ｔeventでは、伝搬環境は変化し、ｖ→ob(ｔevent)は、ｖ→noneとは異なる値を示すので、１より小さい値となる。したがって、

（１４）
となる閾値Ｐthを適切に設定することによりイベント検出が可能となる。そこで、イベント検出手段２４は、この式（１４）の判断を行ってイベントを検出する。

図２は、本実施例の実験を行った環境を示す図である。部屋の中に、送信機Ｔｘ及び受信機Ｒｘを設置し、吸収体１〜６を順に配置し、ドアＡ及びドアＢを開放した。

表１はその実験諸元である。この実験では送信信号に中心周波数2.335GHz、π／４シフトＱＰＳＫの変調を利用している。また、受信側では、受信した信号を低い中心周波数（４５０ｋＨｚ）に変換をし、量子化を行い記録器に記録した。このとき1回のサンプル数は２００００である。記録したデータはＰＣ上で処理され、相関行列が計算される。

図３は、静的なイベントの評価として、吸収体を順次配置していきＰ(ｔ)の値を複数回取得した。その結果として、各配置におけるＰ(ｔ)の最大値を示す。ただし、Ｎone(min)だけは何も置かない状態のＰ(ｔ)の最小値を示す。今回配置したどの場合も、伝搬環境の変化を捉え、Ｐ(ｔ)の値は変化し、何も置かない状態と判別可能であることが分かる。

図４は、動的イベントの評価として、ドアを開放したときを時系列で観測したものを示す。ドア開放は、図２で示すように、ドアＡ、ドアＢの２箇所で行った。その結果である図４を見ると、ドアを開ける前の何も起きていない状態で、Ｐ(ｔ)の値はほとんど変化していない。一方、ドアを開けた場合は伝搬環境によってＰ(ｔ)の値は変化している。したがって、ドア開放を検出可能であることが分かる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

送信機は、電波を発生しアレイアンテナで受信できるものであれば、他のシステムで利用しているものを併用することができる。例えば無線ＬＡＮの基地局が相当する。また、信号は広帯域でも狭帯域でもかまわない。

アンテナは複数の素子からなるアンテナであればよく、必ずしもアレイアンテナでなくてもよい。

固有ベクトル演算手段は、複数の固有ベクトルを演算してもよいし、必ずしも相関行列の最大固有値に対応する固有ベクトルだけを演算するものに限られない。

イベント検出手段は、固有ベクトルの内積をとるものに限られず、経時変化を検出するものであれば、例えば差をとったり、比をとったりするものでもよい。

本発明の一実施例によるイベント検出装置の構成を示す図である。 本実施例の実験を行った環境を示す図である。 静的イベントの評価結果を示す図である。 動的イベントの評価として、ドアを開放したときを時系列で観測したものを示す図である。

符号の説明

１０ 送信機
２０ 受信機
２１ アレイアンテナ
２２ 相関行列演算手段
２３ 固有ベクトル演算手段
２４ イベント検出手段

Claims (4)

1. 送信機が送信した電波を受信する複数のアンテナと、
   該複数のアンテナによって受信した信号を受信ベクトルとして該受信ベクトルから相関行列を演算する相関行列演算手段と、
   該相関行列演算手段によって演算された相関行列を固有値展開して信号部分空間を張る固有ベクトルを演算する固有ベクトル演算手段と、
   該固有ベクトル演算手段によって演算された固有ベクトルの経時変化を検出してイベントを検出するイベント検出手段と
   を備えることを特徴とするイベント検出装置。
2. 前記複数のアンテナは、アレイアンテナであることを特徴とする請求項１記載のイベント検出装置。
3. 前記固有ベクトル演算手段は、前記相関行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを演算することを特徴とする請求項１又は２記載のイベント検出装置。
4. 前記イベント検出手段は、平時の前記固有ベクトルと観測時の前記固有ベクトルとの内積を所定の閾値と比較することを特徴とする請求項１乃至３いずれかに記載のイベント検出装置。
   

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