JP6111506B2 - センサ装置 - Google Patents
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Description
m11=(s1+s2+s3+s4+s5)/5 (1)式
同様に、2番目のフィルタバンク5a、3番目のフィルタバンク5a、4番目のフィルタバンク5a及び5番目のフィルタバンク5aの信号は、図2(b)、図3(b)に示すように、それぞれ、m21、m31、m41及びm51となる。要するに、上述の説明では、説明の便宜上、時間軸上の時刻ti(iは自然数)におけるj(jは自然数)番目のフィルタバンク5aの信号に対して第1の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、mjiと表している。
n11=m11/(m11+m21+m31+m41+m51) (2)式
また、各フィルタバンク5aの各々が1つの周波数ビン5bからなる場合、規格化手段6は、各フィルタバンク5aそれぞれを通過した信号の強度を抽出し、これらの強度の総和で、各フィルタバンク5aそれぞれを通過した信号の強度を規格化する。
m1=(m10+m11+m12)/3 (3)式
同様に、2番目のフィルタバンク5a、3番目のフィルタバンク5a、4番目のフィルタバンク5a及び5番目のフィルタバンク5aの信号を、それぞれ、m2、m3、m4及びm5とすれば、m2、m3、m4及びm5は、下記の(4)式、(5)式、(6)式及び(7)式それぞれの演算により求められる。
m2=(m20+m21+m22)/3 (4)式
m3=(m30+m31+m32)/3 (5)式
m4=(m40+m41+m42)/3 (6)式
m5=(m50+m51+m52)/3 (7)式
要するに、上述の説明では、説明の便宜上、n(nは自然数)番目のフィルタバンク5aの信号に対して第1の平滑化処理機能により平滑化処理され、更に第2の平滑化処理機能により平滑化処理された信号の強度を、mnと表している。
L1=m1−b1 (8)式
同様に、2番目のフィルタバンク5a、3番目のフィルタバンク5a、4番目のフィルタバンク5a及び5番目のフィルタバンク5aについて背景信号を減算した後の信号の強度を、それぞれ、L2、L3、L4及びL5とすれば、L2、L3、L4及びL5は、下記の(9)式、(10)式、(11)式及び(12)式それぞれの演算により求められる。
L2=m2−b2 (9)式
L3=m3−b3 (10)式
L4=m4−b4 (11)式
L5=m5−b5 (12)式
背景信号推定手段9は、第1モードの期間において、各フィルタバンク5aそれぞれについて得られた信号の強度を、各フィルタバンク5a毎の背景信号の強度と推定し随時更新するようにしてもよい。また、背景信号推定手段9は、第1モードにおいて、各フィルタバンク5aそれぞれについて得られた複数の信号の強度の平均値を、各フィルタバンク5a毎の背景信号の強度と推定するようにしてもよい。すなわち、背景信号推定手段9は、事前に得た各フィルタバンク5a毎の複数点の信号の時間軸上での平均値を背景信号とするようにしてもよい。これにより、背景信号推定手段9は、背景信号の推定精度を向上させることが可能となる。
L1=m1(t1)−m1(t0) (13)式
L2=m2(t1)−m2(t0) (14)式
L1=m3(t1)−m3(t0) (15)式
L1=m4(t1)−m4(t0) (16)式
L1=m5(t1)−m5(t0) (17)式
ところで、センサ装置Seの使用形態に基づく周囲環境によっては、比較的大きな背景信号(雑音)が含まれる周波数ビン5bが予め既知である場合もある。例えば、センサ装置Seの周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在している場合には、商用電源周波数(例えば、60Hz)の低倍の周波数(例えば、60Hz、120Hz等)のような特定周波数を含む周波数ビン5bの信号には比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。一方、検知対象の物体が検知エリア内を移動しているときに電波センサ1から出力されるセンサ信号は、当該センサ信号の周波数(ドップラ周波数)が、電波センサ1と物体の間の距離と、物体の移動速度と、に応じて随時変化するので、特定周波数で定常的に発生することはない。
bi=(bi−1+bi+1)/2 (18)式
これにより、信号処理装置2は、定常的に発生する特定周波数の背景信号(雑音)の影響を、より短時間で低減することが可能となる。よって、信号処理装置2は、検知対象の物体の検知精度の向上を図ることが可能となる。
m1=m10+m20+m30 (19)式
m2=m40+m50 (20)式
また、図8(b)では、変量m1、m2は、下記の(21)式、(22)式それぞれで求められる。
m1=m11+m21+m31 (21)式
m2=m41+m51 (22)式
図7(c)は、2つの変量m1、m2を互いに直交する座標軸とした場合の2次元散布図と射影軸及び識別境界とをイメージ的に説明するために2次元で図示したものである。図7(c)では、破線で囲んだ領域内の各散布点(図7(c)中の“+”)の座標位置をμ0(m2,m1)、実線で囲んだ領域内の各散布点の座標位置をμ1(m2,m1)としている。主成分分析では、あらかじめ、電波センサ1の検知エリアに検出対象の物体を含まない場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループGr0と、電波センサ1の検知エリアに検出対象の物体を含む場合の学習サンプルデータに対応するデータのグループGr1と、を決める。そして、主成分分析では、図7(c)において破線、実線で囲んだそれぞれの領域内の各散布点を射影軸上に射影したデータの分布(破線、実線で模式的に示してある)の平均値の間隔が最大となり、且つ、分散(variance)が最大となる条件で射影軸を決める。これにより、主成分分析では、学習サンプルごとに射影ベクトルを求めることができる。
1 電波センサ
2 信号処理装置
3 増幅部
4 A/D変換部
5 周波数分析手段
5a フィルタバンク
5b 周波数ビン
5bi 特定周波数ビン
6 規格化手段
7a 第1認識手段
7b 第2認識手段
8 平均化処理手段
10 背景信号除去手段
Claims (11)
- 電波を送信し物体で反射された電波を受信する電波センサと、前記電波センサから出力される前記物体の動きに応じたセンサ信号を信号処理する信号処理装置とを備え、前記信号処理装置は、前記電波センサから出力されるセンサ信号を増幅する増幅部と、前記増幅部によって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力するA/D変換部と、前記A/D変換部から出力されるセンサ信号を周波数領域の信号に変換し周波数帯域の異なるフィルタバンクの群における前記フィルタバンク毎の信号として抽出する周波数分析手段と、前記周波数分析手段により抽出された信号の総和もしくは所定の複数の前記フィルタバンクを通過した信号の強度の総和で、前記各フィルタバンクそれぞれを通過した信号の強度を規格化し規格化強度として出力する規格化手段と、前記規格化手段から出力される前記フィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布もしくは前記規格化強度の成分比との少なくとも一方により前記物体を識別する認識処理を行う第1認識手段と、前記フィルタバンクを通過した信号から背景信号を除去する背景信号除去手段と、前記第1認識手段により前記物体が識別されたときに動作し、前記規格化手段から出力される前記フィルタバンク毎の規格化強度から決まる周波数分布の特徴と、前記周波数分布の時間的な継続性の特徴と、の少なくとも一方により定常的な背景信号を識別する第2認識手段と、を備えることを特徴とするセンサ装置。
- 前記第2認識手段は、定期的に定常的な背景信号を識別し前記背景信号の更新を行うことを特徴とする請求項1記載のセンサ装置。
- 前記周波数分析手段が、前記A/D変換部から出力されるセンサ信号を離散コサイン変換することで前記周波数領域の信号に変換する機能を有し、前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記信号処理装置は、前記周波数分析手段と前記規格化手段との間に、平滑化処理手段を備え、前記平滑化処理手段は、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を周波数領域において平滑化処理する機能と、前記各フィルタバンク毎に前記周波数ビン毎の信号の強度を時間軸方向において平滑化処理する機能と、の少なくとも一方を有することを特徴とする請求項1又は2記載のセンサ装置。
- 前記背景信号除去手段は、前記フィルタバンクを通過した信号から前記背景信号を減算することで前記背景信号を除去することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記背景信号除去手段は、事前に得た前記各フィルタバンク毎における複数点の信号の時間軸上での平均値を前記背景信号として除去することを特徴とする請求項4記載のセンサ装置。
- 前記各フィルタバンクの各々が複数の周波数ビンを有し、前記信号処理装置は、前記背景信号が定常的に含まれる前記周波数ビンを特定周波数ビンとし、前記背景信号除去手段は、前記特定周波数ビンの信号を無効とし、前記特定周波数ビンに近接する前記周波数ビンの信号の強度から推定した信号の強度で補完することによって背景信号を除去することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記第1認識手段は、前記認識処理として主成分分析もしくはKL変換によるパターン認識を行うことで前記物体を識別することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記第1認識手段は、前記認識処理として重回帰分析による認識処理を行うことによって前記物体を識別することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記第1認識手段は、前記認識処理としてニューラルネットワークによる認識処理を行って前記物体を識別することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記第1認識手段は、時間軸上での奇数回の前記認識処理の結果に基づく多数決判定により識別結果を決定することを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載のセンサ装置。
- 前記信号処理装置は、前記規格化手段による規格化前の前記信号の強度の総和が所定値以上である場合のみ、前記第1認識手段による前記認識処理を行うかもしくは前記第1認識手段による前記認識処理の結果を有効とすることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載のセンサ装置。
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