特許 7552940 判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-09

(45)【発行日】2024-09-18

(54)【発明の名称】判定装置

(51)【国際特許分類】

   G01V 3/12 20060101AFI20240910BHJP

   G01S 13/04 20060101ALI20240910BHJP

【ＦＩ】

G01V3/12 A

G01S13/04

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023573960

(86)(22)【出願日】2022-12-26

(86)【国際出願番号】 JP2022047898

(87)【国際公開番号】W WO2023136113

(87)【国際公開日】2023-07-20

【審査請求日】2024-07-08

(31)【優先権主張番号】P 2022002824

(32)【優先日】2022-01-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006231

【氏名又は名称】株式会社村田製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000970

【氏名又は名称】弁理士法人 楓国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】飯塚 雄彦

(72)【発明者】

【氏名】田邊 祐馬

(72)【発明者】

【氏名】藤原 亮太

(72)【発明者】

【氏名】芳賀 敬

【審査官】山口 剛

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０２１／０１３５７１１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－１４８４２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０３４５１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－０８９８１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０９－２７４０７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０４２６７４３９（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｖ ３／１２

Ｇ０１Ｓ １３／０４

Ｇ０１Ｓ １３／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１送信アンテナないし第Ｔ送信アンテナから電磁波により送信された第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの信号を第１受信アンテナないし第Ｒ受信アンテナにおいて受信する送受信システムにおいて用いられる判定装置であって、
Ｎ、Ｔ及びＲは、１以上の整数であり、
前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナ及び前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナは、第１領域に配置されており、
チャネル状態情報は、前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナと前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナとの間の前記電磁波の伝送経路の状態を示す情報であり、
前記判定装置は、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信した前記第１サブキャリアないし前記第Ｎサブキャリア毎の信号に基づいて算出された前記チャネル状態情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記チャネル状態情報に基づいて、前記第１領域内の物体の位置に関連する判定、及び、前記第１領域に隣接する第２領域における人の有無の判定を行う判定ステップと、
を実行し、
前記第１領域は、ビークルのキャビンであり、
前記第２領域は、前記ビークル外であり、
前記判定装置は、前記ビークル外における人の有無を判定する、
判定装置。

【請求項2】

前記判定装置は、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信した前記第１サブキャリアないし前記第Ｎサブキャリアの信号に基づいて、前記チャネル状態情報を算出する算出ステップを、
実行し、
前記判定装置は、前記取得ステップにおいて、算出された前記チャネル状態情報を取得する、
請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナが送信する信号のそれぞれは、複素数であるｘ１ないしｘＴであり、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信する信号のそれぞれは、複素数であるｙ１ないしｙＲで表され、
ｘ１ないしｘＴ及びｙ１ないしｙＲは、式（１）ないし式（５）を満足しており、

【数1】

【数2】

【数3】

【数4】

【数5】

ｉは、１以上Ｎ以下の整数であり、
ｍは、１以上Ｒ以下の整数であり、
ｎは、１以上Ｔ以下の整数であり、
Ｈｉは、第ｉサブキャリアの前記チャネル状態情報であり、
｜｜ｈｍｎ｜｜は、ｈｍｎの振幅であり、
∠ｈｍｎは、ｈｍｎの位相であり、
ｎｉは、ノイズベクトルである、
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。

【請求項4】

前記判定装置は、前記判定ステップにおいて、機械学習モデルを用いて、前記第２領域における人の有無を判定する、
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。

【請求項5】

前記機械学習モデルは、前記チャネル状態情報と、前記第２領域に位置している人の動作と、の関係を教師データとして用いる、
請求項４に記載の判定装置。

【請求項6】

前記判定装置は、前記判定ステップにおいて、前記第２領域における人の呼吸を検知することによって前記第２領域における人の有無を判定する、
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。

【請求項7】

前記第１領域内の物体の位置が変化すると、前記チャネル状態情報が変化する、
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。

【請求項8】

第１送信アンテナないし第Ｔ送信アンテナから電磁波により送信された第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの信号を第１受信アンテナないし第Ｒ受信アンテナにおいて受信する送受信システムにおいて用いられる判定装置であって、
Ｎ、Ｔ及びＲは、１以上の整数であり、
前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナ及び前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナは、第１領域に配置されており、
チャネル状態情報は、前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナと前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナとの間の前記電磁波の伝送経路の状態を示す情報であり、
前記判定装置は、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信した前記第１サブキャリアないし前記第Ｎサブキャリア毎の信号に基づいて算出された前記チャネル状態情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記チャネル状態情報に基づいて、前記第１領域内の物体の位置に関連する判定、及び、前記第１領域に隣接する第２領域における人の有無の判定を行う判定ステップと、
を実行し、
前記第１領域は、建物内部の空間であり、
前記第２領域は、建物外であり、
前記判定装置は、前記建物外における人の有無を判定する、
判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、特定の領域における人の有無を判定する判定装置及び判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来の判定装置に関する発明としては、例えば、特許文献１に記載の送信装置が知られている。この送信装置は、電磁波を用いて周囲のセンシングを行う。具体的には、送信装置は、電磁波を用いて、歩行者や車両を検知する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】国際公開第２０２０／１２２２２０号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、特許文献１に記載の送信装置の分野では、自動車の車内等のような特定の領域をセンシングする新たなセンシング技術が望まれている。

【0005】

そこで、本発明の目的は、自動車の車内等のような特定の領域をセンシングする新たなセンシング技術を備える判定装置及び判定プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願発明者は、自動車の車内等のような特定の領域をセンシングする新たなセンシング技術について検討を行った。そこで、本願発明者は、チャネル状態情報に着目した。チャネル状態情報は、電磁波の伝送経路の状態を示す情報である。このチャネル状態情報を用いれば、電磁波の伝送経路の詳細な情報が得られる。そのため、本願発明者は、チャネル状態情報を用いて、自動車の車内等のような特定の領域（以下、第１領域と称す）をセンシングすれば、第１領域内の物体の位置に関連する情報を取得できると考えた。ここで、本願発明者は、第１領域内において人が動作ないし呼吸をしたとき、電磁波の伝送経路の状態が、変化することに気が付いた。換言すれば、本願発明者は、第１領域内において人が動作ないし呼吸をしたとき、チャネル状態情報が変化することに気が付いた。従って、本願発明者は、チャネル状態情報を用いることによって、第１領域内における人の有無を判定できることに気が付いた。

【0007】

ところで、上記チャネル状態情報を用いたセンシング技術は、高いセンシング性能を有している。そのため、本願発明者は、第１領域の近くに位置している第２領域において人が存在している場合も、チャネル状態情報が変化することに気が付いた。具体的には、本願発明者は、第１領域の近くに位置している第２領域において人が動作ないし呼吸をしたとき、チャネル状態情報が変化することに気が付いた。従って、本願発明者は、上記チャネル状態情報を用いたセンシング技術によって、第１領域内の人の有無の判定に加えて、第１領域に隣接している第２領域における人の有無の判定を行えることに気が付いた。結果、本願発明者は、第１領域内の物体の位置に関連する判定、及び、第１領域に隣接する第２領域における人の有無の判定を一つの判定装置により行うという、新たなセンシング技術に思い至った。

【0008】

本発明に係る判定装置は、
第１送信アンテナないし第Ｔ送信アンテナから電磁波により送信された第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの信号を第１受信アンテナないし第Ｒ受信アンテナにおいて受信する送受信システムにおいて用いられる判定装置であって、
Ｎ、Ｔ及びＲは、１以上の整数であり、
前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナ及び前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナは、第１領域に配置されており、
チャネル状態情報は、前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナと前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナとの間の前記電磁波の伝送経路の状態を示す情報であり、
前記判定装置は、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信した前記第１サブキャリアないし前記第Ｎサブキャリア毎の信号に基づいて算出された前記チャネル状態情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記チャネル状態情報に基づいて、前記第１領域内の物体の位置に関連する判定、及び、前記第１領域に隣接する第２領域における人の有無の判定を行う判定ステップと、
を実行する。

【0009】

本発明に係る判定プログラムは、
第１送信アンテナないし第Ｔ送信アンテナから電磁波により送信された第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの信号を第１受信アンテナないし第Ｒ受信アンテナにおいて受信する送受信システムの判定装置において実行される判定プログラムであって、
Ｎ、Ｔ及びＲは、１以上の整数であり、
前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナ及び前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナは、第１領域に配置されており、
チャネル状態情報は、前記第１送信アンテナないし前記第Ｔ送信アンテナと前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナとの間の前記電磁波の伝送経路の状態を示す情報であり、
前記判定プログラムは、
前記第１受信アンテナないし前記第Ｒ受信アンテナが受信した前記第１サブキャリアないし前記第Ｎサブキャリア毎の信号に基づいて算出された前記チャネル状態情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記チャネル状態情報に基づいて、前記第１領域内の物体の位置に関連する判定、及び、前記第１領域に隣接する第２領域における人の有無を判定する判定ステップと、
を前記判定装置に実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本発明に係る判定装置によれば、自動車の車内等のような特定の領域をセンシングする新たなセンシング技術を備える判定装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、送受信システム１のブロック図である。

【図2】図２は、第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２を示す斜視図である。

【図3】図３は、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２と第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２とを示す斜視図である。

【図4】図４は、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２と第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１と第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２とを示す上面図である。

【図5】図５は、第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１の動作時のｈｍｎの振幅及び位相を示したグラフである。

【図6】図６は、第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎの振幅及び位相を示したグラフである。

【図7】図７は、第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２の呼吸時のｈｍｎの振幅を示したグラフである。

【図8】図８は、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在していないときのｈｍｎの振幅を示したグラフである。

【図9】図９は、図７におけるｈｍｎの振幅を示す波形をＦＦＴ処理した結果を示すグラフである。

【図10】図１０は、図８におけるｈｍｎの振幅を示す波形をＦＦＴ処理した結果を示すグラフである。

【図11】図１１は、判定装置１４が実行する動作を示したフローチャートである。

【図12】図１２は、送受信システム１ａのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

（実施形態）
以下に、本発明の一実施形態に係る判定装置１４を備える送受信システム１の構造について図面を参照しながら説明する。図１は、送受信システム１のブロック図である。図２は、第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２を示す斜視図である。図３は、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２と第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２とを示す斜視図である。図４は、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２と第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１と第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２とを示す上面図である。本実施形態では、第１領域Ａ１は、ビークルのキャビンである。本実施形態では、第２領域Ａ２は、ビークル外である。本実施形態において、第２領域Ａ２は、第１領域Ａ１に隣接している。本実施形態では、ビークルは、自動車である。ビークルは、窓を有している。

【0013】

送受信システム１は、自動車の無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に用いられる。無線ＬＡＮの方式は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）である。送受信システム１は、送信装置９、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔ、受信装置１１、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒ及び判定装置１４を備えている。Ｔ及びＲは、１以上の整数である。このように、判定装置１４は、送受信システムにおいて用いられる。送信装置９、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔ、受信装置１１及び第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒ及び判定装置１４は、図１ないし図３に示すように、第１領域Ａ１（ビークルのキャビン）に配置されている。送信装置９及び受信装置１１は、無線ＬＡＮのアクセスポイントである。

【0014】

送信装置９は、第１送信信号ないし第Ｔ送信信号を生成する。送信装置９は、第１送信信号ないし第Ｔ送信信号のそれぞれを第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔのそれぞれに電磁波により送信させる。この際、第１送信信号ないし第Ｔ送信信号のそれぞれは、第１サブキャリアの信号ないし第Ｎサブキャリアの信号を含んでいる。Ｎは、１以上の整数である。第１サブキャリアの信号ないし第Ｎサブキャリアの信号は、ＯＦＤＭ（Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）に用いられる搬送波である。第１サブキャリアの信号ないし第Ｎサブキャリアの信号は、互いに直交した異なる周波数を有している。

【0015】

第１送信信号ないし第Ｔ送信信号は、反射を繰り返して伝送される。そして、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒは、第１受信信号ないし第Ｒ受信信号を受信する。第１受信信号ないし第Ｒ受信信号のそれぞれは、第１サブキャリアの信号ないし第Ｎサブキャリアの信号を含んでいる。第１受信信号ないし第Ｒ受信信号のそれぞれ（ｅａｃｈ）は、第１送信信号ないし第Ｔ送信信号を成分として含んでいる。以上のように、送受信システム１は、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔから電磁波により送信された第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの信号を第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒにおいて受信するシステムである。

【0016】

判定装置１４は、受信装置１１に通信可能に接続されている。判定装置１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の処理回路である。判定装置１４は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて、チャネル状態情報（ＣＳＩ：Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を算出する。チャネル状態情報は、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔと第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒとの間の電磁波の伝送経路の状態を示す情報である。以下に、チャネル状態情報について説明する。

【0017】

第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔが送信する第１送信信号ないし第Ｔ送信信号のそれぞれは、複素数であるｘ１ないしｘＴである。第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信する第１受信信号ないし第Ｒ受信信号のそれぞれは、複素数であるｙ１ないしｙＲである。このとき、ｘ１ないしｘＴ及びｙ１ないしｙＲは、式（１）ないし式（５）を満足している。

【0018】

【数1】

【0019】

【数2】

【0020】

【数3】

【0021】

【数4】

【0022】

【数5】

【0023】

ｉは、１以上Ｎ以下の整数である。
ｍは、１以上Ｒ以下の整数である。
ｎは、１以上Ｔ以下の整数である。
｜｜ｈｍｎ｜｜は、ｈｍｎの振幅である。
∠ｈｍｎは、ｈｍｎの位相である。
ｎｉは、ノイズベクトルである。

【0024】

Ｈｉは、第ｉサブキャリアのチャネル状態情報である。また、Ｈｉに含まれる成分であるｈｍｎは、第ｉサブキャリアにおける第ｍ送信アンテナ１０－ｍと第ｎ受信アンテナ１２－ｎとの間の電磁波の伝送経路の状態を示す。ここで、第ｉサブキャリアのチャネル状態情報Ｈｉの算出について説明する。

【0025】

送信装置９は、第ｉサブキャリアの予め定められた波形を有する第１送信信号ｘ１ないし第Ｔ送信信号ｘＴを第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔにより送信している。第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒは、第ｉサブキャリアの第１受信信号ｙ１ないし第Ｒ受信信号ｙＲを受信する。これにより、判定装置１４は、第ｉサブキャリアの第１受信信号ｙ１ないし第Ｒ受信信号ｙＲを取得する。

【0026】

上記のように、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔが送信する第ｉサブキャリアの第１送信信号ｘ１ないし第Ｔ送信信号ｘＴは、予め定められた波形を有する信号である。従って、判定装置１４は、第ｉサブキャリアの第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒからノイズｎｉを除去すれば、式（１）を用いて、第ｉサブキャリアのチャネル状態情報Ｈｉを算出することができる。判定装置１４は、この計算を、第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアに対して行う。以上の動作により、判定装置１４は、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを算出できる。

【0027】

ところで、人が呼吸及び動作を行っている時を人の動作時と呼ぶ。人が呼吸を行い、かつ、人が動作を行っていないときを人の呼吸時と呼ぶ。図５は、第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１の動作時のｈｍｎの振幅及び位相を示したグラフである。図６は、第１領域Ａ１に位置している人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎの振幅及び位相を示したグラフである。図５及び図６の縦軸は、振幅又は位相である。図５及び図６の横軸は、時刻である。図５及び図６は、自動車のリアシートに人Ｍ１が着席している時の実験結果である。

【0028】

第１領域Ａ１内の人Ｍ１の有無及び人Ｍ１の位置により第１領域Ａ１での電磁波の反射の状態が変化する。更に、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の動作の有無により第１領域Ａ１での電磁波の反射の状態が変化する。前記の通り、チャネル状態情報Ｈｉは、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔと第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒとの間の電磁波の伝送経路の状態を示す情報である。従って、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の動作の有無により、チャネル状態情報Ｈｉが変化する。人Ｍ１の動作時のチャネル状態情報Ｈｉと人Ｍ１の呼吸時のチャネル状態情報Ｈｉとは異なる。そのため、図５に示す人Ｍ１の動作時のｈｍｎは、図６に示す人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎと異なる。

【0029】

より正確には、図５に示す人Ｍ１の動作時のｈｍｎの振幅は、図６に示す人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎの振幅と異なる。本実施形態では、図５に示す人Ｍ１の動作時のｈｍｎの振幅は、図６に示す人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎの振幅より大きい。そのため、判定装置１４は、ｈｍｎの振幅を算出することにより、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の動作の有無を判定することができる。

【0030】

なお、第１領域Ａ１内の物体（人Ｍ１）の位置が変化すると、チャネル状態情報Ｈｉが変化する。従って、人Ｍ１の位置が変化すると、チャネル状態情報Ｈｉが変化する。そこで、判定装置１４は、ｈｍｎの振幅及びｈｍｎの位相を算出することにより、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の位置を判定することができる。

【0031】

以上より、判定装置１４は、ｈｍｎの振幅等を算出することにより、第１領域Ａ１内の物体の位置に関連する判定を行うことができる。物体の位置に関連する判定とは、人Ｍ１の位置、人Ｍ１の動作の有無及び人Ｍ１以外の物の位置の判定である。

【0032】

また、判定装置１４は、ｈｍｎの振幅等を解析することによって、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定することができる。換言すれば、本実施形態において、判定装置１４は、ビークル外における人Ｍ２の有無を判定することができる。以下、図を参照しながら詳細に説明する。図７は、第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２の呼吸時のｈｍｎの振幅を示したグラフである。図８は、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在していないときのｈｍｎの振幅を示したグラフである。図７及び図８の縦軸は、振幅である。図７及び図８の横軸は、時刻である。図７及び図８は、自動車内に人Ｍ１が存在しない時の実験結果である。図９は、図７におけるｈｍｎの振幅を示す波形をＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理した結果を示すグラフである。図１０は、図８におけるｈｍｎの振幅を示す波形をＦＦＴ処理した結果を示すグラフである。図９及び図１０の横軸は、周波数である。図９及び図１０の縦軸は振幅である。

【0033】

まず、図２及び図３に示す様に、第２領域Ａ２における物体の有無により電磁波の状態が変化する。具体的には、第２領域Ａ２に物体が存在する場合に第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信する電磁波と、第２領域Ａ２に物体が存在しない場合に第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信する電磁波とは、異なる。以下、詳細に説明する。

【0034】

図３に示す様に、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔから送信された電磁波Ｗ１は、ビークルの窓に到達する。窓は、電磁波を透過しやすい。従って、電磁波Ｗ１は、窓を介して第２領域Ａ２へ進行する。ここで、第２領域Ａ２に物体が存在する場合、電磁波Ｗ１は、第２領域Ａ２に存在する物体に到達する。この場合、電磁波Ｗ１は、第２領域Ａ２に存在する物体によって反射する。反射した電磁波Ｗ１は、第１領域Ａ１へ到達する。第１領域Ａ１に到達した電磁波Ｗ１は、例えば、第１領域Ａ１内で反射を繰り返すことによって第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒに到達する。一方、第２領域Ａ２に物体が存在しない場合、電磁波Ｗ１は、第２領域Ａ２において反射しない。従って、第２領域Ａ２に物体が存在しない場合、電磁波Ｗ１は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒに到達しない。

【0035】

上記に示す様に、第２領域Ａ２における物体の有無により、電磁波Ｗ１の状態が変化する。換言すれば、第２領域Ａ２に物体である人Ｍ２が存在する場合、電磁波Ｗ１の状態は、変化する。

【0036】

ここで、チャネル状態情報は、第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔと第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒとの間の電磁波の伝送経路の状態を示す情報である。従って、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無により、チャネル状態情報Ｈｉが変化する。すなわち、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在するときのチャネル状態情報Ｈｉと、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在しないときのチャネル状態情報Ｈｉとは異なる。そのため、図７に示す第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在しているときのｈｍｎ（以下、人存在時のｈｍｎと称す）は、図８に示す第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在していないときのｈｍｎ（以下、人不在時のｈｍｎと称す）と異なる。例えば、人Ｍ２は、呼吸等の周期的な動作を行う。従って、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在している場合、人存在時のｈｍｎは、人の周期的な動作を示す情報を含んでいる。人存在時のｈｍｎは、例えば、人の周期的な動作である呼吸を示す周波数成分Ｐ１を含んでいる。この場合、図９に示すように、人存在時のｈｍｎは、呼吸を示す約２Ｈｚの周波数成分Ｐ１を含んでいる。

【0037】

一方、図８に示す人不存在時のｈｍｎは、人の周期的な動作を示す情報を含んでいない。具体的には、図１０に示すように、人の周期的な動作である呼吸を示す周波数成分Ｐ１を含んでいない。以上より、判定装置１４は、ｈｍｎが人の周期的な動作を示す情報を含んでいるか否かを判定することによって、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定することができる。

【0038】

なお、上記説明では、判定装置１４は、チャネル状態情報Ｈｉのｈｍｎを用いて、第１領域Ａ１内の物体の位置に関する判定、及び、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定している。しかしながら、判定装置１４は、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮのｈ１１～ｈＲＴを用いて、第１領域Ａ１内の物体の位置に関する判定、及び、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定する。このように、チャネル状態情報の多くの成分が用いられることにより、判定装置１４は、第１領域Ａ１内の物体の位置に関する判定及び第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を精度よく判定できる。

【0039】

本実施形態では、判定装置１４は、機械学習モデルを用いて、第１領域Ａ１内の物体の位置を判定する。具体的には、機械学習モデルは、チャネル状態情報と第１領域Ａ１内の物体の位置との関係を示す教師データとして用いる。従って、機械学習モデルは、チャネル情報と第１領域Ａ１内の物体の位置との関係を示す教師データにより、チャネル状態情報と第１領域Ａ１内の物体の位置との関係を事前に学習している。そして、判定装置１４は、判定装置１４が算出したチャネル状態情報に対応する第１領域Ａ１内の物体の位置を、機械学習モデルを用いて判定する。本実施形態では、判定装置１４が、機械学習モデルを有している。

【0040】

更に、本実施形態では、判定装置１４は、機械学習モデルを用いて、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定する。機械学習モデルは、チャネル状態情報と、第２領域Ａ２に位置している人Ｍ２の動作と、の関係を教師データとして用いる。例えば、機械学習モデルは、第２領域Ａ２において人Ｍ２が呼吸しているときのチャネル状態情報（以下、呼吸時チャネル状態情報と称す）を取得する。機械学習モデルは、呼吸時チャネル状態情報に含まれる特徴量を算出する。機械学習モデルは、算出した特徴量を、人の呼吸を示す特徴量として学習する。この場合、機械学習モデルは、取得ステップにおいて取得したチャネル状態情報に、人の呼吸を示す特徴量が含まれているか否かを判定する。機械学習モデルは、取得ステップにおいて取得したチャネル状態情報に人の呼吸を示す特徴量が含まれていると判定した場合、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在すると判定する。なお、判定装置１４は、１つの機械学習モデルを用いて第１領域Ａ１内の物体の位置の判定及び第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定を行ってもよいし、第１機械学習モデルを第１領域Ａ１内の物体の位置の判定を用いて行い、第２機械学習モデルを用いて第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定を行ってもよい。

【0041】

次に、判定装置１４の動作について図面を参照しながら説明する。図１１は、判定装置１４が実行する動作を示したフローチャートである。図示しない記憶装置は、図１１に示すフローチャートの判定プログラムを記憶している。そして、判定装置１４は、この判定プログラムを記憶装置から読み出して実行する。

【0042】

判定装置１４は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを算出する（算出ステップ・ステップＳ１）。算出ステップの詳細については、既に説明を行ったのでこれ以上の説明を省略する。これにより、判定装置１４は、算出されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを取得する（取得ステップ・ステップＳ２）。このように、ステップＳ２の取得ステップにおいて、判定装置１４は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリア毎の第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて算出されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを取得する。

【0043】

次に、判定装置１４は、取得ステップにおいて取得したチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、第１領域Ａ１内の物体の位置に関連する判定、及び、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定する（判定ステップ・ステップＳ３）。判定装置１４は、判定ステップにおいて、例えば、第２領域Ａ２における人Ｍ２の呼吸を検知することによって、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定する。判定ステップの詳細については、既に説明を行ったのでこれ以上の説明を省略する。この後、判定装置１４は、図示しない表示装置に判定結果を表示する。

【0044】

（効果）
判定装置１４によれば、自動車の車内等のような特定の第１領域Ａ１をセンシングする新たなセンシング技術を得ることができる。より詳細には、判定装置１４は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリア毎の第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて算出されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを取得する。このチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮは、第１領域Ａ１内の第１送信アンテナ１０－１ないし第Ｔ送信アンテナ１０－Ｔと第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒとの間の電磁波の伝送経路の状態を示す情報である。従って、判定装置１４は、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、第１領域Ａ１内の物体の位置に関連する判定を行うことができる。

【0045】

更に、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在しているときのチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮと、第２領域Ａ２に人Ｍ２が存在していないときのチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮとは異なる。従って、判定装置１４は、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、自動車のキャビン（第１領域Ａ１）内の物体の位置に関連する判定を行いつつ、第１領域Ａ１に隣接する第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定できる。このように、判定装置１４によれば、自動車の車内等のような特定の第１領域Ａ１をセンシングする新たなセンシング技術を得ることができる。

【0046】

（変形例）
以下に、変形例に係る判定装置１４ａを備える送受信システム１ａの構造について図面を参照しながら説明する。図９は、送受信システム１ａのブロック図である。

【0047】

送受信システム１ａは、判定装置１４の代わりに判定装置１４ａ及び演算装置１６を備えている点において、送受信システム１と相違する。判定装置１４ａは、ＣＰＵやＧＰＵ等の処理回路である。演算装置１６は、ＣＰＵやＧＰＵ等の処理回路である。このように、判定装置１４ａと演算装置１６とは、別々の半導体集積回路により作製されている。

【0048】

演算装置１６は、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリアの第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを算出する。判定装置１４ａは、演算装置１６が演算したチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを取得する。これにより、判定装置１４ａは、第１受信アンテナ１２－１ないし第Ｒ受信アンテナ１２－Ｒが受信した第１サブキャリアないし第Ｎサブキャリア毎の第１受信信号ないし第Ｒ受信信号に基づいて算出されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮを取得する（取得ステップ）。更に、判定装置１４ａは、取得ステップにおいて取得したチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、第１領域Ａ１内の物体の位置に関連する判定、及び、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定する（判定ステップ）。送受信システム１ａのその他の構造は、送受信システム１と同じであるので説明を省略する。判定装置１４ａは、判定装置１４と同じ作用効果を奏する。

【0049】

（その他の実施形態）
本発明に係る判定装置は、判定装置１４，１４ａに限らず、その要旨の範囲内において変更可能である。

【0050】

なお、判定装置１４，１４ａは、判定ステップにおいて、機械学習モデル以外のプログラムを用いて、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定してもよい。機械学習モデル以外のプログラムとは、例えば、テンプレートデータを用いたテンプレートマッチングに係るプログラム等である。

【0051】

なお、機械学習モデルは、教師データが用いられないモデルであってもよい。

【0052】

なお、判定装置１４，１４ａは、第２領域Ａ２に存在している人Ｍ２以外の物体を検知することができる。人Ｍ２以外の物体は、例えば、呼吸等の動作を行わない。従って、判定装置１４，１４ａは、例えば、電磁波Ｗ１の状態が変化したときに、ｈｍｎの解析を行う。そして、判定装置１４，１４ａが、ｈｍｎは人の周期的な動作を示す情報を含んでいないと判定した場合、第２領域Ａ２に存在している物体は人ではないと判定する。結果、判定装置１４，１４ａは、第２領域Ａ２に存在している人Ｍ２以外の物体を検知することができる。この場合、人Ｍ２以外の物体とは、例えば、電柱、ガードレール等の無生物である。

【0053】

なお、判定装置１４，１４ａは、第２領域に存在している人Ｍ２以外の生物を検知することが出来る。

【0054】

なお、判定装置１４，１４ａは、人の呼吸以外の動作を検知することによって、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を判定してもよい。呼吸以外の人の動作とは、例えば、歩行、走行等である。

【0055】

なお、判定装置１４，１４ａは、判定ステップにおいて、前記第１領域内の物体の位置に関連する判定を行う。従って、判定装置１４，１４ａは、物体の位置に関連する判定として、人の位置の判定、人の動作の有無の判定、及び、人以外の物の位置の判定の少なくとも一つを行ってもよい。

【0056】

なお、ビークルが自律走行する場合には、ビークルには窓が不要である。この場合、ビークルのキャビンの一部が電磁波をキャビン外に透過させることができる素材により作製されていればよい。

【0057】

なお、ビークルは、走行制御を行う制御装置を備えている。この場合、制御装置は、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定結果に基づいて、走行制御を行ってもよい。例えば、制御装置は、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定結果に基づいて、ビークルと人Ｍ２との接触を防ぐように走行制御を行ってもよい。ビークルと人Ｍ２との接触を防ぐような制御とは、例えば、制御装置によるブレーキ制御、ハンドル制御等である。

【0058】

なお、第１領域Ａ１は、建物内部の空間でもよい。この場合、第２領域Ａ２は、建物外である。従って、判定装置１４，１４ａは、建物外における人Ｍ２の有無を判定してもよい。

【0059】

なお、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２とが同じ建物内にあってもよい。例えば、第１領域Ａ１は、建物内における１以上の部屋の内の１つ（以下、第１の部屋と称す）である。このとき、第２領域Ａ２は、第１の部屋に隣接する部屋（以下、第２の部屋と称す）である。この場合、第１の部屋の一部と第２の部屋の一部とが、電磁波を透過させることができる素材により作製されていればよい。

【0060】

なお、第１領域Ａ１は、例えば、閉空間である。ただし、第１領域Ａ１は、閉空間でなくてもよい。この場合、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２とは、繋がっていてもよい。例えば、第１領域Ａ１が建物内部の空間である場合、且つ、第２領域Ａ２が建物外である場合、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２とは、開放されている窓又は開放されているドア等を介して繋がっていてもよい。

【0061】

同様にして、第１領域Ａ１がビークルのキャビンである場合、且つ、第２領域Ａ２がビークル外である場合、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２とは、開放されている窓又は、開放されているドア等を介して繋がっていてもよい。

【0062】

なお、ビークルは、屋根を有さないオープンカーであってもよい。この場合、第１領域Ａ１及び第２領域Ａ２は、例えば、以下である。ビークル（オープンカー）に対して加わる重力方向に平行な方向を、上下方向と定義する。このとき、第１領域Ａ１は、オープンカーを上下方向に見て、オープンカーの車体によって囲まれている領域である。この場合、第２領域Ａ２は、オープンカーを上下方向に見て、第１領域Ａ１の周囲を囲んでいる。このとき、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２とは、繋がっている。

【0063】

なお、ビークルは、自動車以外の乗り物でもよい。ビークルは、例えば、電車、飛行機、ロケット、ヘリコプター、船舶等が挙げられる。この場合、判定装置１４，１４Ａは、例えば、ビークルを車庫等に保管しているときに、ビークルに接近する不審者等を検知することができる。

【0064】

なお、判定装置１４，１４ａは、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定結果を表示装置に表示する代わりに、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定結果をスピーカーにより音声で出力してもよい。

【0065】

なお、判定装置１４，１４ａは、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮの内の一部のチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、判定ステップを行ってもよい。また、判定装置１４，１４ａは、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮの一部の成分に基づいて、判定ステップを行ってもよい。

【0066】

なお、判定装置１４，１４ａは、加工されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮに基づいて、判定ステップを行ってもよい。加工されたチャネル状態情報Ｈ１～ＨＮとは、例えば、判定ステップが行いやすいように、チャネル状態情報Ｈ１～ＨＮから高周波成分を除去したデータである。

【0067】

判定装置１４，１４ａが必ずしも、機械学習モデルを有していなくてよい。例えば、判定装置１４，１４ａと異なるサーバ等の装置が、機械学習モデルを有していてもよい。この場合、判定装置１４，１４ａは、機械学習モデルを有しているサーバ等の装置へチャネル状態情報を送信する。判定装置１４，１４ａは、第１領域Ａ１内の物体の位置の判定結果、又は、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無の判定結果をサーバ等の装置から受信する。

【0068】

なお、送信装置９によって送信される電磁波の強度を強くすることによって、第２領域Ａ２において反射した電磁波Ｗ１が第１領域Ａ１へ到達しやすくなる。従って、送信装置９によって送信される電磁波の強度を強くすることによって、第２領域Ａ２における人Ｍ２の有無を検知しやすくなる。

【0069】

なお、図３及び図４に示した電磁波の伝送経路の状態は、一例である。従って、判定装置１４，１４ａの実使用時における電磁波の伝送経路の状態は、必ずしも図３及び図４に示した伝送経路の状態と一致しなくてよい。

【0070】

なお、判定装置１４，１４ａは、必ずしもＦＦＴを用いて、第２領域Ａ２における人Ｍ１の有無を判定しなくてよい。

【0071】

なお、判定装置１４，１４ａは、ｈｍｎの位相を算出することにより、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の動作の有無を判定してもよい。例えば、人Ｍ１の動作時のｈｍｎの位相と、人Ｍ１の呼吸時のｈｍｎの位相とが異なる場合がある。この場合、判定装置１４，１４ａは、ｈｍｎの位相を算出することによって、第１領域Ａ１内の人Ｍ１の動作の有無を判定することが出来る。

【符号の説明】

【0072】

１，１ａ：送受信システム
９：送信装置
１０－１～１０－Ｔ：第１送信アンテナないし第Ｔ送信アンテナ
１１：受信装置
１２－１～１２－Ｒ：第１受信アンテナないし第Ｒ受信アンテナ
１４，１４ａ：判定装置
１６：演算装置
Ａ１：第１領域
Ａ２：第２領域
Ｍ１，Ｍ２：人

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】