JP6386410B2 - 動体検知装置 - Google Patents

Description

本発明は、動体検知に関する。

人などの動体の有無を判定する動体検知に関して従来から様々な技術が提案されている。例えば特許文献１には、ドップラセンサを用いて人の有無を判定する技術が記載されている。

また特許文献２及び非特許文献１には、対象物までの距離を測定する測距技術が開示されている。

特許第５２５２６３９号公報 特開２００７−９３５７６号公報

石川、他１名、「定在波レーダにおける距離スペクトルの位相差を用いた距離測定法」、電子情報通信学会論文誌Ｂ、電子情報通信学会、２０１０年、Ｖｏｌ．Ｊ９３−Ｂ、Ｎｏ．７、ｐ．１０１７−１０２４

さて、動体の有無を判定する場合には、その判定精度の向上が望まれる。

そこで、本発明は上述の問題に鑑みて成されたものであり、動体の有無の判定精度を向上することが可能な技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る動体検知装置の一態様は、検知対象の動体の有無を判定する動体検知装置であって、送信波を生成する信号発生器と、前記送信波を送信するアンテナと、前記送信波と、前記アンテナで受信される、前記動体を含む複数の反射物での反射波との合成波に基づいて、前記動体検知装置からの距離を変数とし、当該変数の値に応じて振幅及び位相が変化する複素信号である判定用関数を生成する生成部と、前記変数を対象距離としたときの前記判定用関数の値を表す第１複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記動体の有無を判定する判定部とを備え、前記判定用関数は、前記複数の反射物にそれぞれ応じた複数の個別複素信号の合成信号であって、前記複数の個別複素信号のそれぞれは、前記変数と、当該個別複素信号に応じた前記反射物までの距離との間の差分距離に応じて変化し、前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの時間変化を表す第２複素平面ベクトルと、当該時間変化に含まれる、非検知対象物の動きの影響を表す第３複素平面ベクトルとの差分ベクトルを求めて、当該差分ベクトルに基づいて前記動体の有無を判定する。

また、本発明に係る動体検知装置の一態様では、前記個別複素信号の振幅は、当該個別複素信号に応じた前記反射物までの距離が一定であれば、前記変数と当該距離との間の差分距離の絶対値が大きくなるほど小さくなる傾向にあり、前記判定部は、判定範囲内での複数の対象距離のそれぞれについて、前記変数を当該対象距離としたときの前記判定用関数の値を表す前記第１複素平面ベクトルの時間変化を求め、前記判定部は、前記複数の対象距離のそれぞれについて求めた前記第１複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記複数の対象距離のそれぞれに対応する前記差分ベクトルを求めて、求めた前記差分ベクトルに基づいて前記判定範囲内での前記動体の有無を判定する。

また、本発明に係る動体検知装置の一態様では、前記判定部は、前記変数を前記非検知対象物までの距離としたときの前記判定用関数の値を表す第４複素平面ベクトルの時間変化と、前記第１複素平面ベクトルの時間変化とを求めて、求めた前記第１及び第４複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記第３複素平面ベクトルを求める。

また、本発明に係る動体検知装置の一態様では、前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標の時間変化と、当該第１複素平面ベクトルの虚軸座標の時間変化とを求めることによって、前記第１複素平面ベクトルの時間変化を求め、前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標の時間変化を前記第２複素平面ベクトルの実軸座標とし、前記第１複素平面ベクトルの虚軸座標の時間変化を前記第２複素平面ベクトルの虚軸座標として、前記第２複素平面ベクトルの実軸座標と前記第３複素平面ベクトルの実軸座標との差分と、前記第２複素平面ベクトルの虚軸座標と前記第３複素平面ベクトルの虚軸座標との差分とを求めることによって、前記差分ベクトルを求める。

また、本発明に係る動体検知装置の一態様では、前記判定部は、前記差分ベクトルの実軸座標及び虚軸座標のそれぞれから、前記動体の動きに応じた周波数成分を抽出し、抽出した当該周波数成分に基づいて前記動体の有無を判定する。

また、本発明に係る動体検知装置の一態様では、前記判定部は、前記動体の有無を判定する際には、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標及び虚軸座標のそれぞれにおいて、前記動体の動きに応じた周波数成分だけを使用する。

本発明の一態様によれば、動体の有無の判定精度が向上する。

動体検知装置が導入される車庫内の様子を示す図である。 動体検知装置の構成を示す図である。 シンク関数を示す図である。 複数種類の複素平面ベクトルを複素平面上で示す図である。 動体判定部の動作の一例を示すフローチャートである。 動体判定部の動作の一例を示すフローチャートである。 動体判定部の動作の一例を示すフローチャートである。 動体判定部の動作の一例を示すフローチャートである。 ΔＺ（ｘｚ，ｔ）とΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）との関係の一例を示す図である。 ΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）の一例を示す図である。 Ｌ（ｘｚ，ｔ）と単位ベクトルとの関係の一例を示す図である。 扉の動きの影響を示すΔＷ（ｘｚ，ｔ）の一例を示す図である。 動体判定部の動作の一例を示すフローチャートである。

＜動体検知装置の導入例＞
図１は本実施の形態に係る動体検知装置１が導入されるシステムの一例を示す図である。本実施の形態に係る動体検知装置１は、例えば、動体である人の有無を検知する。図１に示されるように、動体検知装置１は、例えば、機械式駐車設備が有する可動式の車庫（入庫バース）５００内に導入される。動体検知装置１は、車庫５００内での人の有無を判定する。図１では、横側から見た際の車庫５００の内部が示されている。

車庫５００の出入り口には金属製の扉（シャッター）５０１が設けられている。車庫５００に車６００が侵入する際には操作盤での操作により扉５０１が開く。そして、車６００が車庫５００内に侵入して停止した後、扉５０１が閉まる。扉５０１が閉まった後、動体検知装置１で車庫５００内に人が存在しないと判定されると、車庫５００は可動する。本実施の形態では、動体検知装置１は常に動体検知を行う。機械式駐車設備を管理する管理装置は、扉５０１が閉まった後の数秒間、動体検知装置１での動体検知結果を参照する。そして、管理装置は、数秒間、動体検知装置１において動体が検知されなかった場合には、車庫５００を制御して可動する。

動体検知装置１は、例えば、車庫５００の奥側に配置される。動体検知装置１は、送信波ＶＴを出力し、その送信波ＶＴについての反射物での反射波ＶＲを受信する。そして、動体検知装置１は、送信波ＶＴと反射波ＶＲに基づいて、車庫５００内での人の有無を判定する。

＜動体検知装置の構成＞
図２は動体検知装置１の構成を示す図である。図２に示されるように、動体検知装置１は、アンテナ１０と、制御部１１と、信号発生器１２と、検波器１３，１４と、Ａ／Ｄ変換器１５とを備えている。これらの構成要素は、例えば、一つのケース１６内に収納される。動体検知装置１は、信号発生器１２で生成される送信波（進行波）ＶＴをアンテナ１０から送信し、当該送信波ＶＴについての複数の反射物３００での反射波ＶＲをアンテナ１０で受信する。そして、動体検知装置１は、送信波ＶＴと、アンテナ１０で受信される複数の反射波ＶＲとが合成されることによって生じる定在波（合成波）に基づいて、車庫５００内での人の有無を判定する。複数の反射物３００には、車庫５００内の人及び車庫５００の扉５０１が含まれる。

信号発生器１２は、制御部１１からの指示に従って、出力する送信波ＶＴの周波数を変化させることできる。検波器１３，１４は、互いに異なる位置において定在波の電力を検出し、検出した電力を示す検出信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器１５は、検波器１３，１４から出力される検出信号をアナログ形式からデジタル形式に変換して出力する。

制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等で構成されたマイクロコンピュータである。制御部１１は、一種のデジタル回路であって、Ａ／Ｄ変換器１５から出力される、デジタル形式の検出信号に基づいて、人の有無を判定する。制御部１１は、機能ブロックとして、関数生成部１１０と、動体判定部１１１と、周波数制御部１１２とを備えている。関数生成部１１０は、Ａ／Ｄ変換器１５から出力される検出信号に基づいて、後述する判定用関数を生成する。動体判定部１１１は、関数生成部１１０で生成される判定用関数に基づいて、車庫５００内での人の有無を判定する。周波数制御部１１２は、信号発生器１２が生成する送信波ＶＴの周波数を制御する。

以上の構成を有する動体検知装置１では、検波器１３，１４、Ａ／Ｄ変換器１５及び関数生成部１１０によって、定在波（合成波）に基づいて判定用関数を生成する生成部１７が構成されている。なお、Ａ／Ｄ変換器１５は、マイクロコンピュータである制御部１１が備えていても良い。

＜判定用関数＞
次に判定用関数の生成方法について説明する。以下の説明では、複数の反射物３００を区別するために、当該複数の反射物３００に対して１番からの連続する複数の正の整数をそれぞれ割り当てる。

本実施の形態では、図２に示されるようにｘ軸が定められる。ｘ軸の原点ｘ＝０は任意の点で良いが、本実施の形態では、例えば信号発生器１２の位置を原点とする。送信波ＶＴの振幅及び周波数をそれぞれＡ及びｆとし、光速をｃとすると、送信波ＶＴは以下の式（１）で示される。

周波数ｆは、周波数制御部１１２による信号発生器１２の制御によって、ｆ＝ｆ０−ｆｗ／２からｆ＝ｆ０＋ｆｗ／２まで変化させられる。

ｋ番の反射物３００までの距離をｄｋとし、ｘ軸上の任意の点における、送信波ＶＴに対する反射波ＶＲの大きさの比及び両者の位相差を、それぞれγｋ、φｋとすると、ｋ番の反射物３００からの反射波ＶＲｋは以下の式（２）で示される。

反射物３００がｎ（≧１）個存在するとき、ある周波数ｆにおける定在波の電力ｐ（ｆ，ｘ）は、以下の式（３）で示される。

ここで、周波数ｆは、中心周波数をｆ０、周波数の変化分を表す変数をｆｄとすると、以下の式（４）で表すことができる。

図２に示されるような、信号発生器１２とアンテナ１０との間の点ｘ＝ｘ１，ｘ２では、信号源の直近であることと空間の伝搬損失を考えれば、γｋ≪１と考えることができる。この場合、ｐ（ｆ，ｘ）はｆｄの関数として以下の式（５）のように近似することができる。

ただし、式（５）中のΘは以下の式（６）で表される。

本実施の形態では、送信波ＶＴは、例えば、２４ＧＨｚ帯の電波であって、送信波ＶＴの占有帯域幅は７６ＭＨｚ以下である。したがって、ｆ０≫ｆｄと考えることができる。この場合、Θは以下の式（７）のように近似できる。

検波器１３，１４が、Θ＝０、Θ＝π／２となるような２か所で定在波の電力ｐ（ｆｄ，ｘ）を検出すると、検波器１３，１４からは、以下に説明する、互いに直交する２つの検出信号が出力される。

式（７）において、Θ＝０となる位置ｘを検波位置ｘ１とすると、ｘ１＝０となる。また、Θ＝π／２となる位置ｘを検波位置ｘ２とすると、ｘ２＝−λ／８となる。ただし、λ＝ｃ／ｆ０である。

したがって、ｘ＝ｘ１の位置で検出される定在波の電力ｐ（ｆｄ，ｘ１）と、ｘ＝ｘ２の位置で検出される定在波の電力ｐ（ｆｄ，ｘ２）は、式（５）より、以下の式（８），（９）で表される。

本実施の形態では、検波器１３は、ｘ＝ｘ１の位置での定在波の電力を検出し、式（８）で示される検出信号ｐ（ｆｄ，０）を出力する。一方で、検波器１４は、ｘ＝ｘ２の位置での定在波の電力を検出し、式（９）で示される検出信号ｐ（ｆｄ，−λ／８）を出力する。Ａ／Ｄ変換器１５は、検波器１３，１４から出力されるアナログ形式の検出信号ｐ（ｆｄ，０）及び検出信号ｐ（ｆｄ，−λ／８）をデジタル形式に変換して制御部１１に出力する。

ｐ（ｆｄ，０）、ｐ（ｆｄ，−λ／８）をｆｄで微分したものを、それぞれｐｄｉｆｆ（ｆｄ，０）、ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，−λ／８）とすると、ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，０）、ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，−λ／８）は以下の式（１０），（１１）で示される。

−ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，−λ／８）を実部、−ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，０）を虚部とする解析信号ｐａ（ｆｄ）は以下の式（１２）で示される。

解析信号ｐａ（ｆｄ）をｆｄに関してフーリエ変換すると、以下の式（１３）で示される信号Ｐ（ｘ）が得られる。

式（１３）中のＳａ（ｚ）はシンク関数であって、以下の式（１４）で示される。

信号Ｐ（ｘ）は距離ｘを変数とする関数である。信号Ｐ（ｘ）は、上記の非特許文献１では、距離スペクトルＰ（ｘ）として示されている。

本実施の形態では、制御部１１の関数生成部１１０は、Ａ／Ｄ変換器１５からの検出信号ｐ（ｆｄ，０），ｐ（ｆｄ，−λ／８）に基づいて信号Ｐ（ｘ）を求める。そして、関数生成部１１０は、求めた信号Ｐ（ｘ）を判定用関数Ｐ（ｘ）として使用する。関数生成部１１０は、検出信号ｐ（ｆｄ，０），ｐ（ｆｄ，−λ／８）から式（１０），（１１）で示される信号ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，０），ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，−λ／８）を求めて、信号ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，０），ｐｄｉｆｆ（ｆｄ，−λ／８）から式（１２）で示される解析信号ｐａ（ｆｄ）を求める。そして、関数生成部１１０は、解析信号ｐａ（ｆｄ）から判定用関数Ｐ（ｘ）を求める。

反射物３００が一つの場合には（ｎ＝１）、判定用関数Ｐ（ｘ）の振幅は、ｘ＝ｄ１のとき、つまり、距離ｘが反射物３００までの距離ｄ１と一致するとき（ｘ−ｄ１＝０）、最大となる。

判定用関数Ｐ（ｘ）は、距離ｘを変数とし、当該変数の値に応じて振幅及び位相が変化する複素信号であると言える。式（１３）は以下の式（１５）のように書き直すことができる。

式（１５）は以下の式（１６）のように書き直すことができる。

Ｄｋ（ｘ）及びＥｋ（ｘ）は、以下の式（１７），（１８）で表される。

Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}は、ｋ番の反射物３００に対応する複素信号であって、ｋ番の反射物３００がＰ（ｘ）に与える影響を示している。Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}を個別複素信号と呼ぶと、判定用関数Ｐ（ｘ）は、１番からｎ番の複数の反射物３００にそれぞれ応じた複数の個別複素信号Ｄ１（ｘ）ｅ^{ｊＥ１（ｘ）}〜Ｄｎ（ｘ）ｅ^{ｊＥｎ（ｘ）}を足し合わせた信号、つまり当該複数の個別複素信号Ｄ１（ｘ）ｅ^{ｊＥ１（ｘ）}〜Ｄｎ（ｘ）ｅ^{ｊＥｎ（ｘ）}の合成信号であると言える。個別複素信号Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}は、変数ｘと、当該個別複素信号Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}に応じたｋ番目の反射物３００までの距離ｄｋとの間の差分距離に応じて変化する。具体的には、式（１７）に示されるように、個別複素信号Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}の振幅Ｄｋ（ｘ）は、変数ｘと、当該個別複素信号Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}に応じた反射物３００までの距離ｄｋとの間の差分距離（ｘ−ｄｋ）に応じて変化する。

さらに、個別複素信号Ｄｋ（ｘ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘ）}の振幅Ｄｋ（ｘ）は、当該振幅Ｄｋ（ｘ）を示す式にシンク関数が含まれていることから、距離ｄｋが一定であれば、差分距離（ｘ−ｄｋ）の絶対値｜ｘ−ｄｋ｜が大きくなるほど小さくなる傾向にある。

図３は（ｘ−ｄｋ）とＳａ（ｘ−ｄｋ）の関係を示す図である。図３に示されるように、（ｘ−ｄｋ）が大きくなるほど、あるいは（ｘ−ｄｋ）が小さくなるほど、Ｓａ（ｘ−ｄｋ）は小さくなる傾向にある。したがって、式（１７）中のＳａ（２πｆｗ／ｃ×（ｘ−ｄｋ））は、絶対値｜ｘ−ｄｋ｜が大きくなるほど小さくなる傾向にある。よって、振幅Ｄｋ（ｘ）は、距離ｄｋが一定であれば、絶対値｜ｘ−ｄｋ｜が大きくなるほど小さくなる傾向にある。したがって、振幅Ｄｋ（ｘ）は、ｘ＝ｄｋのとき最大となる。

判定用関数Ｐ（ｘ）では、Ｓａ（２πｆｗ／ｃ×（ｘ−ｄｋ））の存在により、変数ｘが、ｋ番の反射物３００までの距離ｄｋと一致する場合には、複数の反射物３００のうち、ｋ番の反射物３００の影響が比較的強く表れる。

以上のようにして、生成部１７は、定在波に基づいて判定用関数Ｐ（ｘ）を求める。制御部１１の動体判定部１１１は、生成部１７で求められた判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて人の有無を判定する。以後、個別複素信号を「影響信号」と呼ぶことがある。また、距離ｄ１〜ｄｎを特に区別する必要がないときには、それぞれを距離ｄと呼ぶ。

＜動体検知＞
ｋ番の反射物３００が動体である場合には、当該反射物３００は動くため、当該反射物３００までの距離ｄｋが変化する。その結果、式（１５）から分かるように、判定用関数Ｐ（ｘ）の振幅｜Ｐ（ｘ）｜及び位相ａｒｇ（Ｐ（ｘ））は変化する。したがって、ある対象距離ｘｚでの判定用関数Ｐ（ｘ）の関数値Ｐ（ｘｚ）（複素信号Ｐ（ｘｚ））の振幅｜Ｐ（ｘｚ）｜の時間変化を観測することによって動体検知が可能となる。同様に、関数値Ｐ（ｘｚ）の位相ａｒｇ（Ｐ（ｘｚ））の時間変化を観測することによって動体検知が可能となる。

一方で、判定用関数Ｐ（ｘ）は、距離ｘと、対応する反射物３００までの距離ｄとの間の差分距離に応じて変化する複数の影響信号（個別複素信号）の合成信号である。非検知対象物が動く場合には、非検知対象物の動きにより、非検知対象物までの距離ｄが変化することから、非検知対象物に対応する影響信号が変化する。したがって、非検知対象物の動きの影響を受けて、判定用関数Ｐ（ｘ）の振幅及び位相が変化する。よって、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅及び位相の時間変化のそれぞれには、非検知対象物の動きの影響が含まれる。

上述の図１に示される車庫５００には、扉５０１が設けられていることから、風などによる扉５０１の振動により、判定用関数Ｐ（ｘ）の振幅及び位相が変化する。したがって、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅及び位相の時間変化に基づいて車庫５００内での人の有無を判定する場合には、扉５０１の振動により、車庫５００内に人が存在していないにもかかわらず人が存在すると誤って判定する可能性がある。

このように、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅及び位相の時間変化のそれぞれには、非検知対象物の影響が含まれることから、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅及び位相の時間変化に基づいて、検知対象物の有無を適切に判定するためには、当該時間変化に含まれる、非検知対象物の影響を、当該時間変化から除去する必要がある。

しかしながら、上述のように、判定用関数Ｐ（ｘ）は、距離ｘと、対応する反射物３００までの距離ｄとの間の差分距離に応じて変化する複数の影響信号の合成信号であることから、関数値Ｐ（ｘｚ）を振幅と位相とに分けて、それぞれを個別に処理する場合には、振幅あるいは位相の時間変化から、非検知対象物の影響だけを除去することは困難である。以下にこの点について説明する。以下では、ｎ＝２の場合、つまり複数の反射物３００が、検知対象物と非検知対象物との２つの反射物３００で構成されている場合を例に挙げて説明する。

検知対象物が１番の反射物３００であるとすると、検知対象物に対応する影響信号はＤ１（ｘ）ｅ^{ｊＥ１（ｘ）}となる。また、非検知対象物が２番目の反射物３００であるとすると、非検知対象物に対応する影響信号はＤ２（ｘ）ｅ^{ｊＥ２（ｘ）}となる。対象距離ｘｚでの影響信号Ｄ１（ｘ）ｅ^{ｊＥ１（ｘ）}の値Ｄ１（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ１（ｘｚ）}と、対象距離ｘｚでの影響信号Ｄ２（ｘ）ｅ^{ｊＥ２（ｘ）}の値Ｄ２（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ２（ｘｚ）}とを複素平面上でベクトル表示すると、例えば図４のようになる。本実施の形態では、複素平面上のベクトルを「複素平面ベクトル」と呼ぶ。

図４では、複素平面ベクトルＷ１が、検知対象物に対応する値Ｄ１（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ１（ｘｚ）}を表しており、複素平面ベクトルＷ２が、非検知対象物に対応する値Ｄ２（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ１（ｘｚ）}を表している。そして、複素平面ベクトルＺが、関数値Ｐ（ｘｚ）を表している。図４に示されるように、複素平面ベクトルＷ１と複素平面ベクトルＷ２とを足し合わせて得られる合成ベクトルが複素平面ベクトルＺとなる。

ここで、図４に示されるように、検知対象物の動きにより複素平面ベクトルＷ１の位相がΔθＷ１だけ変化し、非検知対象物の動きにより複素平面ベクトルＷ２の位相がΔθＷ２だけ変化した場合を考える。複素平面ベクトルＺは、複素平面ベクトルＷ１，Ｗ２の合成ベクトルであることから、複素平面ベクトルＷ１の位相がΔθＷ１だけ変化し、複素平面ベクトルＷ２の位相がΔθＷ２だけ変化した場合に、複素平面ベクトルＺの位相が、ΔθＷ１とΔθＷ２とを足し合わせた分だけ変化するとは限らない。つまり、複素平面ベクトルＺの位相の変化量ΔθＺは、ΔθＷ１とΔθＷ２との合計値になるとは限らない。したがって、非検知対象物の影響を示す複素平面ベクトルＷ２の位相変化量ΔθＷ２を求めることができ、ΔθＷ２を、複素平面ベクトルＺの位相変化量ΔθＺから差し引いたとしても、検知対象物の影響を示す複素平面ベクトルＷ１の位相変化量ΔθＷ１を得ることはできない。つまり、非検知対象物に対応する値Ｄ２（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ２（ｘｚ）}の位相の時間変化量が分かり、当該時間変化量を関数値Ｐ（ｘｚ）の位相の時間変化量から差し引いたとしても、検知対象物に対応する値Ｄ１（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ１（ｘｚ）}の位相の時間変化量を求めることはできない。よって、関数値Ｐ（ｘｚ）の位相の時間変化量から、非検知対象物に対応する値Ｄ２（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ２（ｘｚ）}の位相の時間変化量だけを、つまり非検知対象物の動きの影響だけを除去することは困難である。

振幅についても同様であり、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅の時間変化量から、非検知対象物に対応する値Ｄ２（ｘｚ）ｅ^{ｊＥ２（ｘｚ）}の振幅の時間変化量だけを、つまり非検知対象物の動きの影響だけを除去することは困難である。

このように、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅の変化量及び位相の変化量のそれぞれでは、複数の反射物３００の動きの影響が線形に現れないことから、関数値Ｐ（ｘｚ）を振幅と位相とに分けて処理する場合には、検知対象物の有無を適切に判断できない可能性がある。

そこで、本実施の形態では、動体判定部１１１は、関数値Ｐ（ｘｚ）を振幅と位相とに分けて考えるのではなく、関数値Ｐ（ｘｚ）を複素平面ベクトルとして扱い、当該複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、車庫５００内での人の有無を判定する。以下に本実施の形態での動体検知方法について詳細に説明する。

関数値Ｐ（ｘｚ）を複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）で表し、値Ｄｋ（ｘｚ）ｅ^{ｊＥｋ（ｘｚ）}を複素平面ベクトルＷｋ（ｘｚ）で表すと、式（１６）から以下の式（１９）が得られる。

式（１９）に示されるように、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）は、複数の複素平面ベクトルＷ１（ｘｚ）〜Ｗｎ（ｘｚ）を足し合わせて得られるベクトルである。つまり、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示す複数の複素平面ベクトルＷ１（ｘｚ）〜Ｗｎ（ｘｚ）の合成ベクトルである。

時刻ｔでの複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）及び複素平面ベクトルＷｋ（ｘｚ）を、それぞれＺ（ｘｚ，ｔ）及びＷｋ（ｘｚ，ｔ）とする。そして、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）の時間変化を表す複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）及び複素平面ベクトルＷｋ（ｘｚ，ｔ）の時間変化を表す複素平面ベクトルΔＷｋ（ｘｚ，ｔ）を以下の式（２０），（２１）で表す。

式（２０）に示されるように、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）は、時刻ｔでの複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）から、それよりも少し前の時刻（ｔ−Δｔ）での複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ−Δｔ）を差し引いて得られる差分ベクトルである。同様に、複素平面ベクトルΔＷｋ（ｘｚ，ｔ）は、式（２１）に示されるように、時刻ｔでの複素平面ベクトルＷｋ（ｘｚ，ｔ）から、それよりも少し前の時刻（ｔ−Δｔ）での複素平面ベクトルＷｋ（ｘｚ，ｔ−Δｔ）を差し引いて得られる差分ベクトルである。

式（２０）は式（２１）を用いて以下の式（２２）に書き直すことができる。

式（２２）に示されるように、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示す複数の複素平面ベクトルΔＷ１（ｘｚ，ｔ）〜ΔＷｎ（ｘｚ，ｔ）の合成ベクトルとなる。以後、複素平面ベクトルΔＷ１（ｘｚ，ｔ）〜ΔＷｎ（ｘｚ，ｔ）を特に区別する必要がない場合には、それぞれを複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）と呼ぶことがある。

静止している非検知対象物に対応する複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）は零となることから、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）から、動いている非検知対象物の影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を差し引くことによって、検知対象物に対応する複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を得ることができる。つまり、関数値Ｐ（ｘｚ）の時間変化から、非検知対象物の動きの影響だけを除去することができる。よって、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）と、非検知対象物の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）との差分ベクトルを求め、当該差分ベクトルに基づいて検知対象物の有無を判定することによって、適切な動体検知を行うことができる。つまり、関数値Ｐ（ｘｚ）を表す複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）の時間変化を表す複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）と、当該時間変化に含まれる、非検知対象物の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）との差分ベクトルに基づいて動体の有無を判定することによって、適切な動体検知を行うことができる。

本実施の形態では、動体判定部１１１は、生成部１７で求められた判定用関数Ｐ（ｘ）から、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）を求める。また動体判定部１１１は、非検知対象物の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。本実施の形態では、車庫５００の扉５０１が動くことから、動体判定部１１１は、扉５０１の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。そして、動体判定部１１１は、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）と、扉５０１の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）との差分ベクトルを求めて、当該差分ベクトルに基づいて、車庫５００内での人の有無を判定する。

本実施の形態では、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）、複素平面ベクトルＷ（ｘｚ，ｔ）及び複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）のそれぞれは、実軸座標と虚軸座標とに分けられて処理される。

複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）の実軸座標及び虚軸座標をそれぞれＵ（ｘｚ，ｔ）及びＶ（ｘｚ，ｔ）とすると、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）は以下の式（２３）で表される。

Ｕ（ｘｚ，ｔ）は関数値Ｐ（ｘｚ）の実部であり、Ｖ（ｘｚ，ｔ）は関数値Ｐ（ｘｚ）の虚部である。関数値Ｐ（ｘｚ）は直交座標表示で表すと以下の式（２４）で示される。

式（２４）は、以下の式（２５），（２６）で表されるＲＥＡＬｋ（ｘｚ）及びＩＭＡＧＥｋ（ｘｚ）を用いて、以下の式（２７）のように書き直すことができる。

そして、Ｕ（ｘｚ）及びＶ（ｘｚ）は、以下の式（２８），（２９）で表される。

式（２８）に示されるように、実部Ｕ（ｘｚ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示す複数の実部ＲＥＡＬ１（ｘｚ）〜ＲＥＡＬｎ（ｘｚ）の総和である。また、式（２９）に示されるように、虚部Ｖ（ｘｚ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示す複数の虚部ＩＭＡＧＥ１（ｘｚ）〜ＩＭＡＧＥｎ（ｘｚ）の総和である。したがって、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅及び位相とは異なり、実部Ｕ（ｘｚ）及び虚部Ｖ（ｘｚ）のそれぞれには、複数の反射物３００の影響が線形に現れている。

時刻ｔでのＵ（ｘｚ）及びＶ（ｘｚ）をそれぞれＵ（ｘｚ，ｔ）及びＶ（ｘｚ，ｔ）とし、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）の実軸座標及び虚軸座標をそれぞれΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）とすると、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）は以下の式（３０），（３１）で表される。

複素平面ベクトルΔＷｋ（ｘｚ，ｔ）の実軸座標及び虚軸座標をそれぞれΔＸｋ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹｋ（ｘｚ，ｔ）とすると、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）は以下の式（３２），（３３）で表される。

式（３２）に示されるように、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示すΔＸ１（ｘｚ，ｔ）〜ΔＸｎ（ｘｚ，ｔ）の総和である。したがって、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）には、Ｕ（ｘｚ，ｔ）と同様に、複数の反射物３００の影響が線形に現れている。同様に、式（３３）に示されるように、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）は、複数の反射物３００の影響をそれぞれ示すΔＹ１（ｘｚ，ｔ）〜ΔＹｎ（ｘｚ，ｔ）の総和である。したがって、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）には、Ｖ（ｘｚ，ｔ）と同様に、複数の反射物３００の影響が線形に現れている。

動体判定部１１１は、動体検知を行う際には、まず、判定用関数Ｐ（ｘ）から、関数値Ｐ（ｘｚ）の実部Ｕ（ｘｚ）及び虚部Ｖ（ｘｚ）を求める。次に動体判定部１１１は、式（３０），（３１）を用いて、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）を求める。これは、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）を求めることを意味する。また、動体判定部１１１は、扉５０１の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）のΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。これは、扉５０１の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求めることを意味する。そして、動体判定部１１１は、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）からΔＸ（ｘｚ，ｔ）を差し引いた値と、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）からΔＹ（ｘｚ，ｔ）を差し引いた値とを求める。ΔＵ（ｘｚ，ｔ）からΔＸ（ｘｚ，ｔ）を差し引いた値は、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）と複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）との差分ベクトルＪの実軸座標であって、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）からΔＹ（ｘｚ，ｔ）を差し引いた値は、差分ベクトルＪの虚軸座標である。動体判定部１１１は、差分ベクトルＪの実軸座標及び虚実座標に基づいて、車庫５００内の人の有無を判定する。差分ベクトルＪの実軸座標及び虚軸座標をそれぞれΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）とすると、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）及び差分ベクトルＪは以下の式（３４），（３５），（３６）で表される。

動体判定部１１１は、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）に基づいて、車庫５００内の人の有無を判定する際には、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）を用いて、例えば以下の式（３７）で示される判定値Ｒを求める。判定値Ｒは差分ベクトルＪの大きさである。

動体判定部１１１は、判定値Ｒがしきい値よりも大きいときに、車庫５００内に人が存在すると判定する。一方で、動体判定部１１１は、判定値Ｒがしきい値以下のときに、車庫５００内に人が存在しないと判定する。なお、動体判定部１１１は、判定値Ｒがしきい値以上のときに車庫５００内に人が存在すると判定し、しきい値未満のときに車庫５００内に人が存在しないと判定しても良い。また動体判定部１１１は、判定値Ｒを他の方法で決定しても良い。

＜非検知対象物（扉）の動きの影響を示すΔＷ（ｘｚ，ｔ）の求め方＞
次に、動体検知で必要な、非検知対象物の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の求め方の一例について説明する。以下の説明では、車庫５００の扉５０１までの距離ｘがｘｄｏｏｒであるとする。

動体判定部１１１は、扉５０１が動いているときに求められた、以下の式（３８），（３９）で表される比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ）を使用して、扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。

式（３８）でのΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）は、変数ｘを、動いている扉５０１までの距離ｘｄｏｏｒとした場合の判定用関数Ｐ（ｘ）の関数値Ｐ（ｘｄｏｏｒ）を表す複素平面ベクトルＺ（ｘｄｏｏｒ）の時間変化を表すΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の実軸座標を示している。一方で、式（３９）でのΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）はΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の虚軸座標を示している。したがって、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）を求めることによって複素平面ベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）が求められる。

ここで、上述の式（２５），（２６），（２８），（２９）等から分かるように、Ｕ（ｘ，ｔ）及びＶ（ｘ，ｔ）を表す式にはシンク関数Ｓａ（２πｆｗ／ｃ×（ｘ−ｄｋ））が含まれていることから、変数ｘが扉５０１までの距離ｘｄｏｏｒである場合のＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）には、扉５０１の影響が強く表れている。したがって、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）には、時刻ｔでの扉５０１の動きの影響が強く表れており、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）は、時刻ｔでの扉５０１の動きを示していると考えることができる。そして、車庫５００内では、人及び扉５０１以外の反射物３００はほとんど動かないことから、距離ｘｚのところに人が存在しない場合には、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）は、扉５０１の動きの影響だけを受けていると考えることができる。つまり、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）は、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）で示されるベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）（大きさ及び向き）で扉５０１が動いている場合に、その扉５０１の動きが、距離ｘｚにおける複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）に与える影響を示していると言える。よって、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）／ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）／ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）は、扉５０１の動きを表すベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）（ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ））を基準とした場合の、その扉５０１の動きが、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）に与える影響を示している。つまり、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）／ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）／ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）は、扉５０１の動きを表すΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）を基準とした場合の、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）（ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ））に含まれる扉５０１の動きの影響を示している。

ただし、距離ｘｚの位置に人が存在する場合には、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）には人の動きの影響も現れてしまう。そこで、本実施の形態では、式（３８）に示されるように、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）／ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）についての時間平均（互いに異なる時刻ｔでのＭ個のΔＵ（ｘｚ，ｔ）／ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の平均）を求めることによって、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）に現れる人の動きの影響を低減している。同様に、式（３９）に示されるように、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）／ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）についての時間平均（互いに異なる時刻ｔでのＭ個のΔＶ（ｘｚ，ｔ）／ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の平均）を求めることによって、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）に現れる人の動きの影響を低減している。よって、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ）は、扉５０１の動きを表すΔＺ（ｘｄｏｏｒ）を基準とした場合の、その扉５０１の動きがＺ（ｘｚ）に与える影響を示していると言える。

動体判定部１１１は、時刻ｔでの複素平面ベクトルΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ），ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）と、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ）とに基づいて、時刻ｔでの扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。具体的には、動体判定部１１１は、以下の式（４０）を使用して扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の実軸座標ΔＸ（ｘｚ，ｔ）を求め、以下の式（４１）を使用して扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の虚軸座標ΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。

上記の式式（３４），（３５）は、式（４０），（４１）を用いて以下のように書き直すことができる。

動体判定部１１１は、扉５０１の動きの影響を示す時刻ｔでの複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求めると、式（３４），（３５）（式（４０），（４１））を用いて差分ベクトルＪの実軸座標ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及び虚軸座標ΔＶｃ（ｘｚ．ｔ）を求める。そして、動体判定部１１１は、上記のようにして、実軸座標ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及び虚時座標ΔＶｃ（ｘｚ．ｔ）に基づいて車庫５００内での人の有無を判定する。

比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）は、事前に求められて、制御部１１に予め記憶されても良い。また、動体判定部１１１が動体検知を行う際に比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を求めても良い。

＜動体検知処理の具体例＞
次に動体判定部１１１の動作の各種具体例について説明する。

＜第１動作例＞
図５は動体判定部１１１の第１動作例を示すフローチャートである。本例では、動体判定部１１１は、車庫５００内の車６００の座席に人が存在するか否かを判定する。動体検知装置１から座席までの距離が例えば５ｍであるとする。つまり、動体判定部１１１は、動体検知装置１から５ｍの位置に人が存在するか否かを判定する。また本例では、動体検知装置１から６ｍの位置の扉５０１が存在する（ｘｄｏｏｒ＝６ｍ）。そして、本例では、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）は、予め求められて制御部１１に記憶されている。

図５に示されるように、ステップｓ１において、動体判定部１１１は、上述のようにして、関数生成部１１０で生成される判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、所定時間Δｔごとに、対象距離ｘｚが５ｍの場合のＵ（ｘｚ）及びＶ（ｘｚ）を求める。さらに、動体判定部１１１は、判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、所定時間Δｔごとに、距離ｘｄｏｏｒが６ｍでのＵ（ｘｄｏｏｒ）及びＶ（ｘｄｏｏｒ）を求める。

次にステップｓ２において、動体判定部１１１は、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを求める。

次にステップｓ３において、動体判定部１１１は、制御部１１に予め記憶される比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ２で求めたΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを用いて、式（４０），（４１）で示されるΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。

次にステップｓ４において、動体判定部１１１は、ステップｓ２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ３で求めたΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）とを用いて、式（３４），（３５）で示されるΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）を求める。

次にステップｓ５において、動体判定部１１１は、ステップｓ４で求めたΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）を用いて、式（３７）に示される判定値Ｒを求める。そして、ステップｓ６において、動体判定部１１１は、判定値Ｒに基づいて、距離ｘ＝５ｍの位置に人が存在するか否かを判定する。動体判定部１１１は、判定値Ｒがしきい値よりも大きい場合には、車庫５００内での距離ｘ＝５ｍの位置に人が存在すると判定し、判定値Ｒがしきい値以下の場合には、車庫５００内での距離ｘ＝５ｍの位置に人が存在しないと判定する。

動体判定部１１１は、以上のステップｓ１〜ｓ６までの動体検知処理を、所定時間ごとに繰り返し実行する。

＜第２動作例＞
図６は動体判定部１１１の第２動作例を示すフローチャートである。本例では、第１動作例と同様に、動体判定部１１１は、動体検知装置１から５ｍの位置に人が存在するか否かを判定し、動体検知装置１から６ｍの位置の扉５０１が存在する（ｘｄｏｏｒ＝６ｍ）。一方で、本例では、制御部１１に予め記憶されている比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が、動体検知処理において動体判定部１１１によって更新される。動体判定部１１１は、図６に示される動体検知処理を、所定時間ごとに繰り返し実行する。

図６に示されるように、動体判定部１１１は上述のステップｓ１及びｓ２を実行して、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）を求める。

次にステップｓ１１において、動体判定部１１１は、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）を用いて扉５０１が動いているか否かを判定する。動体判定部１１１は、例えば、以下の式（４４）を用いて判定値Ｓを求める。そして、動体判定部１１１は、判定値Ｓがしきい値よりも大きい場合には、扉５０１が動いていると判定する。一方で、動体判定部１１１は、判定値Ｓがしきい値以下の場合には、扉５０１が動いていないと判定する。

動体判定部１１１は、ステップｓ１１において扉５０１が動いていると判定すると、ステップｓ１２において、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を更新する。具体的には、動体判定部１１１は、ステップｓ２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）と、式（３８），（３９）を用いて、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を新たに求める。そして、動体判定部１１１は、制御部１１に記憶されているＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を、新たに求めたＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）に置き換える。これにより、制御部１１に記憶されるＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が更新される。

ステップｓ１２が実行されると、動体判定部１１１は、ステップｓ３を実行して、ΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。ここでは、ステップｓ１２で更新されたＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が使用される。その後、動体判定部１１１は、同様にしてステップｓ４〜ｓ６を実行する。ステップｓ１１において、動体判定部１１１は、扉５０１が動いていないと判定すると、ステップｓ１２を実行せずにステップｓ３〜ｓ６を実行する。

このように、本動作例では、動体検知処理においてＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が更新される。扉５０１の動きがΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）に与える影響は、一定ではなく、扉５０１までの距離によってもリアルタイムに変化することから、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が更新されることによって、車庫５００内での人の有無の判定精度がさらに向上する。

＜第３動作例＞
図７は動体判定部１１１の第３動作例を示すフローチャートである。本例では、動体判定部１１１は、動体検知装置１から３ｍ〜５ｍの範囲内に人が存在するか否かを判定する。つまり、本例では、動体検知装置１の判定範囲が、動体検知装置１から３ｍ〜５ｍの範囲となっている。これにより、動体判定部１１１は、車庫５００の車６００内に人が存在するか否かを判定することができる。本例では、判定範囲内の９個の対象距離ｘｚが使用される。具体的には、３ｍ、３．２５ｍ、３．５ｍ、３．７５ｍ、４ｍ、４．２５ｍ、４．５ｍ、４．７５ｍ、５ｍが対象距離ｘｚとして使用される。本例では、９個の対象距離ｘｚのそれぞれでのＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が予め求められて制御部１１に記憶されている。動体判定部１１１は、９個の対象距離ｘｚにそれぞれ応じた９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を更新する。また本例では、第１及び第２動作例と同様に、動体検知装置１から６ｍの位置の扉５０１が存在する（ｘｄｏｏｒ＝６ｍ）。動体判定部１１１は、図７に示される動体検知処理を、所定時間ごとに繰り返し実行する。

図７に示されるように、ステップｓ２１において、動体判定部１１１は、判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚのそれぞれでのＵ（ｘｚ）及びＶ（ｘｚ）を所定時間Δｔごとに求める。さらに、動体判定部１１１は、判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、所定時間Δｔごとに、距離ｘｄｏｏｒが６ｍでのＵ（ｘｄｏｏｒ）及びＶ（ｘｄｏｏｒ）を求める。

次にステップｓ２２において、動体判定部１１１は、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを求める。

次に動体判定部１１１は、上述のステップｓ１１を実行して、扉５０１が動いているか否かを判定する。

動体判定部１１１は、ステップｓ１１において、扉５０１が動いていると判定すると、ステップｓ２３において、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を更新する。具体的には、動体判定部１１１は、ステップｓ２２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）と、式（３８），（３９）を用いて、９個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を新たに求める。そして、動体判定部１１１は、制御部１１に記憶されている９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を、新たに求めた９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）に置き換える。これにより、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が更新される。

ステップｓ２３が実行されると、動体判定部１１１は、ステップｓ２４において、制御部１１内の９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ２２で求めたΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを用いて、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。ここでは、ステップｓ２３で更新された９組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が使用される。

次にステップｓ２５において、動体判定部１１１は、ステップｓ２２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ２４で求めたΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）とを用いて、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）を求める。これにより、９個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する９組のΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）が得られる。

次にステップｓ２６において、動体判定部１１１は、ステップｓ２５で求めた９組のΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）の各組についての判定値Ｒを求める。これより、３ｍ〜５ｍの９個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する９個の判定値Ｒが得られる。

次にステップｓ２７において、動体判定部１１１は、ステップｓ２６で求めた９個の判定値Ｒのうちの最大値がしきい値よりも大きい場合には、動体検知装置１から３ｍ〜５ｍの判定範囲内に、つまり車６００内に人が存在すると判定する。一方で、動体判定部１１１は、当該最大値がしきい値以下の場合には、動体検知装置１から３ｍ〜５ｍの判定範囲内に、つまり車６００内に人が存在しないと判定する。

動体判定部１１１は、ステップｓ１１において、扉５０１が動いていないと判定すると、ステップｓ２３を実行せずにステップｓ２４〜ｓ２７を実行し、判定範囲内に人が存在するか否かを判定する。

このように、本例では、３ｍ〜５ｍの判定範囲内での複数の対象距離ｘｚのそれぞれについて、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）が求められている。言い換えれば、判定範囲内での複数の対象距離ｘｚのそれぞれについて、差分ベクトルＪが求められている。対象距離ｘｚの位置に人が存在する場合には、差分ベクトルＪの大きさが大きくなることから、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）の少なくとも一方が大きくなる。したがって、判定範囲内での複数の対象距離ｘｚについて求められたΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）に基づいて人の有無を判定することによって、当該判定範囲内での人の有無を適切に判定することができる。

＜第４動作例＞
図８は動体判定部１１１の第４動作例を示すフローチャートである。本例では、動体判定部１１１は、動体検知装置１から０〜５ｍの範囲内に人が存在するか否かを判定する。つまり、動体検知装置１の判定範囲は、動体検知装置１から０〜５ｍの範囲となっている。これにより、動体判定部１１１は、車庫５００の全領域を対象として、車庫５００内に人が存在するか否かを判定することができる。本例では、判定範囲内の２１個の対象距離ｘｚが使用される。具体的には、０ｍ、０．２５ｍ、０．５ｍ、０．７５ｍ、１ｍ、１．２５ｍ、１．５ｍ、１．７５ｍ、２ｍ、２．２５ｍ、２．５ｍ、２．７５ｍ、３ｍ、３．２５ｍ、３．５ｍ、３．７５ｍ、４ｍ、４．２５ｍ、４．５ｍ、４．７５ｍ、５ｍが対象距離ｘｚとして使用される。本例では、２１個の対象距離ｘｚのそれぞれでのＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が予め求められて制御部１１に記憶されている。動体判定部１１１は、２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ応じた２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を更新する。また本例では、第１及び第２動作例と同様に、動体検知装置１から６ｍの位置の扉５０１が存在する（ｘｄｏｏｒ＝６ｍ）。動体判定部１１１は、図８に示される動体検知処理を、所定時間ごとに繰り返し実行する。

図８に示されるように、ステップｓ３１において、動体判定部１１１は、判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚのそれぞれでのＵ（ｘｚ）及びＶ（ｘｚ）を所定時間Δｔごとに求める。さらに、動体判定部１１１は、判定用関数Ｐ（ｘ）に基づいて、所定時間Δｔごとに、距離ｘｄｏｏｒが６ｍでのＵ（ｘｄｏｏｒ）及びＶ（ｘｄｏｏｒ）を求める。

次にステップｓ３２において、動体判定部１１１は、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを求める。

次に動体判定部１１１は上述のステップｓ１１を実行して、扉５０１が動いているか否かを判定する。

動体判定部１１１は、ステップｓ１１において、扉５０１が動いていると判定すると、ステップｓ３３において、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を更新する。具体的には、動体判定部１１１は、ステップｓ３２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）と、式（３８），（３９）を用いて、２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を新たに求める。そして、動体判定部１１１は、制御部１１に記憶されている２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）を、新たに求めた２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）に置き換える。これにより、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が更新される。

ステップｓ３３が実行されると、動体判定部１１１は、ステップｓ３４において、制御部１１内の２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ３２で求めたΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）とを用いて、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。ここでは、ステップｓ３３で更新された２１組のＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）が使用される。

次にステップｓ３５において、動体判定部１１１は、ステップｓ３２で求めたΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）と、ステップｓ３４で求めたΔＸ（ｘｚ，ｔ）及びΔＹ（ｘｚ，ｔ）とを用いて、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚのそれぞれでのΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）を求める。これにより、２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する２１組のΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）が得られる。

次にステップｓ３６において、動体判定部１１１は、ステップｓ３５で求めた２１組のΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）の各組についての判定値Ｒを求める。これより、０ｍ〜５ｍの２１個の対象距離ｘｚにそれぞれ対応する２１個の判定値Ｒが得られる。

次にステップｓ３７において、動体判定部１１１は、ステップｓ３６で求めた２１個の判定値Ｒのうちの最大値がしきい値よりも大きい場合には、動体検知装置１から０ｍ〜５ｍの範囲内に、つまり車庫５００内に人が存在すると判定する。一方で、動体判定部１１１は、当該最大値がしきい値以下の場合には、動体検知装置１から０ｍ〜５ｍの範囲内に、つまり車庫５００内に人が存在しないと判定する。

動体判定部１１１は、ステップｓ１１において、扉５０１が動いていないと判定すると、ステップｓ３３を実行せずにステップｓ３４〜ｓ３７を実行し、判定範囲内に人が存在するか否かを判定する。

なお、第３及び第４動作例では、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）は更新されているが、第１動作例と同様に、更新されなくても良い。

また、の第３及び第４動作例では、複数の判定値Ｒのうちの最大値としきい値との比較結果に基づいて人の有無が判定されているが、複数の判定値Ｒの合計値としきい値との比較結果に基づいて人の有無が判定されも良い。

以上のように、本実施の形態では、関数値Ｐ（ｘｚ）を表す複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）の時間変化を表す複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）と、当該時間変化に含まれる、非検知対象物の動きの影響を表す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）との差分ベクトルＪに基づいて動体の有無を判定しているため、適切な動体検知を行うことができる。よって、関数値Ｐ（ｘｚ）の振幅の時間変化、あるいは関数値Ｐ（ｘｚ）の位相の時間変化に基づいて動体検知を行う場合よりも、動体の有無の判定精度を向上することができる。

また、特許文献１のように、ドップラセンサが用いられた動体検知では、検知対象物と非検知対象物が、ドップラセンサから見て同じ方向に存在する場合には、検知対象物と非検知対象物とを区別することが困難である。これに対して、本実施の形態に係る動体検知では、変数ｘと反射物３００までの距離ｄとの間の差分距離に応じて変化する判定用関数Ｐ（ｘ）が使用されることから、検知対象物及び非検知対象物が、動体検知装置１から見て同じ方向に存在する場合であっても、検知対象物及び非検知対象物までの距離ｄが異なれば、検知対象物及び非検知対象物を区別することができる。よって、本実施の形態に係る動体検知では、ドップラセンサが用いられた動体検知よりも、動体の有無の判定精度が向上する。

＜第１変形例＞
本変形例では、非検知対象物の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の求め方の他の例について説明する。

本変形例では、動体判定部１１１は、以下の式（４５），（４６）で表される比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）を使用して、扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。

ただし、α１は適宜設定される更新割合（０≦α１≦１）である。また、β１は、適宜設定されるしきい値ＶＥＬｔｈを用いて以下の式（４７）で表される。

ここで、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）とΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）を以下の式（４８），（４９）で表す。

ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）を実軸座標とし、ΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）を虚軸座標とする複素平面ベクトルΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）は、振幅として、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）の振幅を複素平面ベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の振幅で正規化して得られる値を持ち、位相として、複素平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）の位相から複素平面ベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の位相を差し引いて得られる値を持つベクトルである。

図９はΔＺ（ｘｚ，ｔ）とΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）との関係の一例を示す図である。図１０は、ΔＺ（ｘｚ，ｔ）とΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）との関係が図９に示される関係である場合でのΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）を示す図である。図１０に示されるΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）は、図９に示されるΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の向きをｘ軸のプラス方向に一致させ、当該ΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）の振幅を１に正規化した際のΔＺ（ｘｚ，ｔ）であると言える。

上述のように、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）で示されるベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）は、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）及びΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）で示されるベクトルΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）で扉５０１が動いている場合に、その扉５０１の動きが、複素平面ベクトルＺ（ｘｚ）に与える影響を示していると言える。したがって、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）で示されるベクトルΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）は、単位ベクトルＵＮＴ＝[１，０]で扉５０１が動いている場合に、その扉５０１の動きが複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）に与える影響を示していると言える。つまり、ΔＺｎ（ｘｚ，ｔ）は、単位ベクトルＵＮＴで扉５０１が動いている場合の、ΔＺ（ｘｚ）に含まれる扉５０１の動きの影響を示していると言える。

ただし、上述のように、距離ｘｚの位置に人が存在する場合には、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）には人の動きの影響も現れてしまう。したがって、距離ｘｚの位置に人が存在する場合には、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）には人の動きの影響も現れてしまう。

そこで、本変形例では、上記の式（４６），（４７）を用いて、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）を更新することによって、等価的に、これまでの時刻のΔＵ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）の重み付きの時間平均を求めている。これにより、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）での人の動きの影響を低減している。よって、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）は、扉５０１の動きが、実軸座標及び虚軸座標がそれぞれ“１”及び“０”の複素平面ベクトルで表される場合での、当該扉５０１の動きが複素平面ベクトルＺ（ｘｚ，ｔ）に与える影響をおおむね示している。つまり、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）は、扉５０１の動きが、実軸座標及び虚軸座標がそれぞれ“１”及び“０”の複素平面ベクトルで表される場合での、複数平面ベクトルΔＺ（ｘｚ，ｔ）に含まれる当該扉５０１の動きの影響を示している。

式（４５），（４６）において、β１α１は、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）の更新割合である。更新割合β１α１は、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が更新される際に、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）がどの程度反映されるかを示している。式（４７）に示されるように、β１は、（ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）^２＋ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）^２）が大きいほど大きくなる（ただし上限は１）。したがって、β１は、ｘ＝ｘｄｏｏｒの位置に存在する扉５０１が大きく動くほど大きくなると言える。よって、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が更新される際に、扉５０１が大きく動いているほど、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）がＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）に強く反映される。

このように、本変形例では、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が更新される際に、そのときの扉５０１の動きに応じて、ΔＵｎ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｎ（ｘｚ，ｔ）がＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）に反映される程度が変化する。よって、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）を適切に更新できる。

動体判定部１１１は、時刻ｔでの複素平面ベクトルΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ），ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）と、比率ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ），ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ）とに基づいて、時刻ｔでの扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求める。具体的には、動体判定部１１１は、以下の式（５０）を使用して扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の実軸座標ΔＸ（ｘｚ，ｔ）を求め、以下の式（５１）を使用して扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の虚軸座標ΔＹ（ｘｚ，ｔ）を求める。

上記の式（３４），（３５）は、式（５０），（５１）を用いて以下のように書き直すことができる。

図１１は、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）を実軸座標とし、ＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）を虚軸座標とする複素平面ベクトルＬ（ｘｚ，ｔ）と、単位ベクトルＵＮＴとの関係の一例を示す図である。図１２は、Ｌ（ｘｚ，ｔ）と単位ベクトルＵＮＴとの関係が図１１に示される関係である場合での、扉５０１の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）の一例を示す図である。式（５０），（５１）により、扉５０１の動きがΔＺ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）で表される場合での、ΔＺ（ｘｚ，ｔ）に含まれる当該扉５０１の動きの影響を示すΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求めることができる。

動体判定部１１１は、扉５０１の動きの影響を示す時刻ｔでの複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）を求めると、式（３４），（３５）（式（５０），（５１））を用いて差分ベクトルＪの実軸座標ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及び虚軸座標ΔＶｃ（ｘｚ．ｔ）を求める。そして、動体判定部１１１は、上記のようにして、実軸座標ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及び虚時座標ΔＶｃ（ｘｚ．ｔ）に基づいて車庫５００内での人の有無を判定する。

本変形例のようにして、非検知対象物の動きの影響を示す複素平面ベクトルΔＷ（ｘｚ，ｔ）が求められる際には、上述の図５〜８に示される動作例では、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ（ｘｚ，ｔ）の代わりにＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が使用される。

また図６〜８の動作例のように、動体検知処理においてＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が更新される際には、ステップｓ１１が実行されない。図１３は、図８に対応する本変形例でのフローチャートである。図１３に示されるように、本変形例では、ステップｓ３２の直後にステップｓ３３が実行される。このステップｓ３３では、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が式（４５），（４６）が用いられて更新される。式（４５），（４６）でのＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ−Δｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ−Δｔ）としては、制御部１１に記憶されている、前回求められたＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ）が使用される。

なお、図６の動作例でも同様であり、ステップｓ１１が実行されずに、ステップｓ２の直後にステップｓ１２が実行されて、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）が更新されても良い。同様に、図７の動作例においても、ステップｓ１１が実行されずに、ステップｓ２２の直後にステップｓ２３が実行されて、ＲＡＴＩＯ＿Ｕ１（ｘｚ，ｔ）及びＲＡＴＩＯ＿Ｖ１（ｘｚ，ｔ）されても良い。

＜第２変形例＞
車庫５００内では、扉５０１の動きよりも十分に小さいものの、扉５０１以外の動く反射物３００が存在する可能性がある。例えば、車庫５００内の車６００の室内において人形あるいはお守りが吊り下げられている場合には、当該人形あるいはお守りが、動く反射物３００となる。このような場合には、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶ（ｘｚ，ｔ）に、扉５０１以外の動く反射物３００の影響が含まれる可能性があり、車庫５００内の人の有無の判定精度が低下する可能性がある。

そこで、本変形例では、動体判定部１１１は、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）のそれぞれから、人の動きに応じた周波数成分、具体的には呼吸による人の振動に応じた周波数成分を抽出する。そして、動体判定部１１１は、抽出した周波数成分に基づいて車庫５００内での人の有無を判定する。これにより、車庫５００内の人の有無の判定精度が向上する。

呼吸による人の振動の周波数はおおむね０．２〜０．５Ｈｚであるため、動体判定部１１１は、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）のそれぞれから、０．２〜０．５Ｈｚまでの周波数成分を抽出する。ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）から抽出した周波数成分の大きさをΔＵｃｃ（ｘｚ，ｔ）とし、ΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）から抽出した周波数成分の大きさをΔＶｃｃ（ｘｚ，ｔ）とすると、動体判定部１１１は、上記の式（３７）において、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）の代わりにそれぞれΔＵｃｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃｃ（ｘｚ，ｔ）を使用して判定値Ｒを求める。ΔＵｃｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃｃ（ｘｚ，ｔ）については、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）あるいはフィルタなどを用いて求めることができる。

＜第３変形例＞
第２変形例では、ΔＵｃ（ｘｚ，ｔ）及びΔＶｃ（ｘｚ，ｔ）から０．２〜０．５Ｈｚまでの周波数成分が抽出されていたが、この代わりに、Ｕ（ｘ）及びＶ（ｘ）を使用する場合に、Ｕ（ｘ）及びＶ（ｘ）のそれぞれでの、０．２〜０．５Ｈｚまでの周波数成分だけを使用しても良い。この場合には、上述の説明において、Ｕ（ｘ）の代わりに、それに含まれる０．２〜０．５Ｈｚまでの周波数成分の大きさが、Ｖ（ｘ）の代わりに、それに含まれる０．２〜０．５Ｈｚまでの周波数成分の大きさが使用されて、ΔＵ（ｘｚ，ｔ）、ΔＶ（ｘｚ，ｔ）、ΔＵ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）、ΔＶ（ｘｄｏｏｒ，ｔ）が求められる。本変形例では、第２変形例と同様に、車庫５００内の人の有無の判定精度が向上する。

以上のように、動体検知装置１は詳細に説明されたが、上記した説明は、全ての局面において例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。また、上述した各種変形例は、相互に矛盾しない限り組み合わせて適用可能である。そして、例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１ 動体検知装置
１０ アンテナ
１７ 生成部
１１１ 動体判定部
ＶＴ 送信波
ＶＲ 反射波

Claims (6)

1. 検知対象の動体の有無を判定する動体検知装置であって、
   送信波を生成する信号発生器と、
   前記送信波を送信するアンテナと、
   前記送信波と、前記アンテナで受信される、前記動体を含む複数の反射物での反射波との合成波に基づいて、前記動体検知装置からの距離を変数とし、当該変数の値に応じて振幅及び位相が変化する複素信号である判定用関数を生成する生成部と、
   前記変数を対象距離としたときの前記判定用関数の値を表す第１複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記動体の有無を判定する判定部と
   を備え、
   前記判定用関数は、前記複数の反射物にそれぞれ応じた複数の個別複素信号の合成信号であって、
   前記複数の個別複素信号のそれぞれは、前記変数と、当該個別複素信号に応じた前記反射物までの距離との間の差分距離に応じて変化し、
   前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの時間変化を表す第２複素平面ベクトルと、当該時間変化に含まれる、非検知対象物の動きの影響を表す第３複素平面ベクトルとの差分ベクトルを求めて、当該差分ベクトルに基づいて前記動体の有無を判定する、動体検知装置。
2. 請求項１に記載の動体検知装置であって、
   前記個別複素信号の振幅は、当該個別複素信号に応じた前記反射物までの距離が一定であれば、前記変数と当該距離との間の差分距離の絶対値が大きくなるほど小さくなる傾向にあり、
   前記判定部は、判定範囲内での複数の対象距離のそれぞれについて、前記変数を当該対象距離としたときの前記判定用関数の値を表す前記第１複素平面ベクトルの時間変化を求め、
   前記判定部は、前記複数の対象距離のそれぞれについて求めた前記第１複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記複数の対象距離のそれぞれに対応する前記差分ベクトルを求めて、求めた前記差分ベクトルに基づいて前記判定範囲内での前記動体の有無を判定する、動体検知装置。
3. 請求項１及び請求項２のいずれか一つに記載の動体検知装置であって、
   前記判定部は、前記変数を前記非検知対象物までの距離としたときの前記判定用関数の値を表す第４複素平面ベクトルの時間変化と、前記第１複素平面ベクトルの時間変化とを求めて、求めた前記第１及び第４複素平面ベクトルの時間変化に基づいて、前記第３複素平面ベクトルを求める、動体検知装置。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の動体検知装置であって、
   前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標の時間変化と、当該第１複素平面ベクトルの虚軸座標の時間変化とを求めることによって、前記第１複素平面ベクトルの時間変化を求め、
   前記判定部は、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標の時間変化を前記第２複素平面ベクトルの実軸座標とし、前記第１複素平面ベクトルの虚軸座標の時間変化を前記第２複素平面ベクトルの虚軸座標として、前記第２複素平面ベクトルの実軸座標と前記第３複素平面ベクトルの実軸座標との差分と、前記第２複素平面ベクトルの虚軸座標と前記第３複素平面ベクトルの虚軸座標との差分とを求めることによって、前記差分ベクトルを求める、動体検知装置。
5. 請求項４に記載の動体検知装置であって、
   前記判定部は、前記差分ベクトルの実軸座標及び虚軸座標のそれぞれから、前記動体の動きに応じた周波数成分を抽出し、抽出した当該周波数成分に基づいて前記動体の有無を判定する、動体検知装置。
6. 請求項４に記載の動体検知装置であって、
   前記判定部は、前記動体の有無を判定する際には、前記第１複素平面ベクトルの実軸座標及び虚軸座標のそれぞれにおいて、前記動体の動きに応じた周波数成分だけを使用する、動体検知装置。

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