イベント検出装置
【課題】エリアに応じて検出するイベントを強調したり、マスク（無視）したりして、小さな変化のイベントを検出することもできるし、大きな変化のイベントをマスクすることも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によって演算された相関行列に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段２３と、該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関する固有ベクトルを演算する固有ベクトル演算手段２４と、該固有ベクトル演算手段によって演算された前記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２５とを有するイベント検出装置。
【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によって演算された相関行列に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段２３と、該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関する固有ベクトルを演算する固有ベクトル演算手段２４と、該固有ベクトル演算手段によって演算された前記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２５とを有するイベント検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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、特定のエリアのイベントを特に強調したり、マスクしたりすることができるイベント検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明者らは、次のイベント検出装置を提案している（特許文献１参照）。
【０００３】
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有するイベント検出装置。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２１６１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述のイベント検出装置では、例えば特定のエリアについて物の置き忘れも検知しようとして、その特定のエリアについては小さな変化のイベントまでも検知しようとしてもすることができない。また、例えばペットがいても検知しないようにしたくて、特定のエリアについては大きな変化のイベントがあったとしても検知しないようにしようとしてもすることができない。すなわち、エリアに応じた感度を設定することができない。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑み、エリアに応じて検出するイベントを強調したり、マスク（無視）したりして、エリアに応じて小さな変化のイベントを検出することもできるし、大きな変化のイベントをマスクすることもできるイベント検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段と、該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関す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前記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。
【０００８】
また、前記フィルタ手段は、前記アンテナによって受信される電波の到来方向の組合せに基づいて前記写像行列を演算することで、簡易な演算で有効な写像行列を得ることができる。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、イベント検出装置は、エリアに応じて検出するイベントを強調したり、マスクしたりして、エリアに応じて小さな変化のイベントを検出することもできるし、大きな変化のイベントをマスクすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】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。
【図２】本実施例の実験を行った環境を示す図である。
【図３】ＭＵＳＩＣ法による角度スペクトルと推定電波到来方向との関係を示す図である。
【図４】静的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。
【図５】静的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。
【図６】動的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。
【図７】動的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【実施例】
【００１５】
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、フィルタ手段２３、固有ベクトル演算手段２４、及びイベント検出手段２５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。
【００１６】
本発明においてアレイアンテナ２１の形状は任意であるが、ここでは実験で使用した等間隔円形アレイをモデルにする。実験で使用した素子はダイポールアンテナで線状素子のため、仰俯角は０度方向のみを考える。到来波ｓ(ｔ)は、遠距離場を仮定し、受信機側で平面波となる。雑音ｎ(ｔ)は、平均０、分散σ2の加法的白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ：Additive White Gaussian Noise）とする。到来波の位相基準をアレイ円の中心におき、＃１のアンテナ素子から中心に向かう方向に対して、時計周りにθをとると、θの方向から到来する平面波に対してアレイアンテナ２１の受信信号は、アレイアンテナ２１の各アンテナ素子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（又は行列）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)：アレイ円の中心である基準点での受信信号
ｎ→(ｔ)：雑音
【００１７】
ここで、ａ→(θ)はステアリングベクトルと呼ばれ、基準点で受信される到来波と各アンテナ素子で受信される到来波の位相差を成分に持つ複素ベクトルであり、式（２）のように表せる。
【００１８】
【数１】
（２）
ただし、ν：電波の波長
ｒ：アレイ円の半径
Ｔ：転置
【００１９】
ここで、θi（ｉ＝１〜Ｍ）の方向からＭ個の到来波が平面波として到来するとき、受信ベクトルｘ→(ｔ)は、
【００２０】
【数２】
（３）
ただし、αi：ｉ番目の到来波の振幅及び位相を表す複素数
【００２１】
ａ→′は、新しいステアリングベクトルと言えるものであり、各到来波のステアリングベクトルの線形結合から構成されていて、到来波の到来方向、電力、位相に依存する。
【００２２】
電波伝搬解析のために、アレイアンテナ２１の各アンテナ素子間の空間的な相関をみる。そのために、相関行列演算手段２２は、受信ベクトルｘ→(ｔ)から相関行列を生成する。相関行列Ｒ→xxは、式（４）のように表せる。
【００２３】
【数３】
（４）
ただし、Ｅ［・］：アンサンブル平均
Ｈ：複素共役転置（エルミート転置）
Ｓ→：Ｅ［ｓ→(ｔ)ｓ→(ｔ)H］
ｓ→(ｔ)：基準点において複数信号源を想定した信号源数の次元の受信信号ベクトル
Ｉ→：単位行列
【００２４】
雑音は各素子間で独立と仮定している。実際に相関行列を求める場合には、エルゴード性に基づき、式（４）のアンサンブル平均を時間平均に置き換え。相関行列Ｒ→xxを推定する。時刻ｔ＝ｔ1，ｔ2，...，ｔNでサンプルされるとき、相関行列の推定値Ｒ→＾xxは、式（５）で表せる。ここで「＾」は文章中において、その左の文字が推定値であることを表す。
【００２５】
【数４】
（５）
ここで、Ｎ：スナップショット数
【００２６】
スナップショット数が増えれば、Ｒ→＾xxの推定精度は高くなる。これ以降、Ｒ→＾xxをＲ→xxとして扱う。
【００２７】
部分空間法は、相関行列の固有値展開から得られる固有値、固有ベクトルの性質に着目した電波伝搬解析方法である。相関行列は、互いに直交する信号部分空間と雑音部分空間に分離される。本実施例のモデルにおいて、信号部分空間を張る固有ベクトルは式（３）のａ→′に比例することを示す。
【００２８】
相関行列Ｒ→xxの固有値展開は以下のように計算される。
【００２９】
【数５】
（６）
ただし、diag：対角行列
【００３０】
また、λiとｖ→iはそれぞれ固有値と固有ベクトルで、式（７）を満たしている。
【００３１】
【数６】
（７）
【００３２】
Ｒxxは正定値エルミート行列なので、固有値は正の実数である。また、λ1≧λ2≧・・・≧λL（＞0）と降順にソートされているとする。そのとき、式（７）から、
【００３３】
【数７】
（８）
と書ける。ここで rank［ａ→′Ｓ→ａ→′H］＝１なので、λ'1＞λ'2＝・・・＝λ'L＝０となる。式（８）から、相関行列の固有値は式（９）のようになる。
【００３４】
【数８】
（９）
【００３５】
よって、対角行列Λ→は、固有値の大きさから信号固有値と雑音固有値に分離される。しかし、実際には固有値は相関行列の推定値Ｒ→xxから求められるために誤差が生じ、式（９）のように値が揃うことはない。
【００３６】
式（７）と式（９）から、
【００３７】
【数９】
（１０）
すなわち、
【００３８】
【数１０】
（１１）
となる。それゆえに、行列Ｖ→によって張られる空間は、固有値展開によって、互いが直交する信号部分空間と雑音部分空間を張る固有ベクトルに分離できる。本実施例のモデルでは、第１固有ベクトルｖ→１のみが信号部分空間を張っていて、固有ベクトル同士が互いに直交していることから、信号部分空間を張る固有ベクトルはａ→′に比例する。
【００３９】
以上、相関行列の固有値展開によって得られる信号部分空間を張る固有ベクトルはａ→′に比例することを示した。よって、信号部分空間を張る固有ベクトルは、マルチパスからのステアリングベクトルの線形結合から構成され、式（１２）のように表せる。
【００４０】
【数１１】
（１２）
ただし、span{・}：{・}内のベクトルの線形結合
【００４１】
このときの重み付けの係数は、各到来波の信号の位相や電力に依存する。そのため、信号部分空間を張る固有ベクトルは伝搬環境を表し、この信号部分空間を張る固有ベクトルを用いてイベント検出を行うことができる。
【００４２】
本実施例では、分割された信号部分空間の写像行列をフィルタとして、相関行列にフィルタをかけることでイベントをフィルタリングする。信号部分空間を分割するために、信号部分空間の基底を推定する。信号部分空間の基底として、ＭＵＳＩＣ法により推定した到来方向からなるステアリングベクトルを使用する。ＭＵＳＩＣ法は、信号部分空間と雑音部分空間が直交することを利用していて、その角度スペクトルは、式（１３）のように表せる。
【００４３】
【数１２】
（１３）
ただし、ａ→(θ)：式（２）のステアリングベクトル
ＥN：雑音部分空間
【００４４】
推定される到来方向は複数存在するので、複数のステアリングベクトルを基底として得る。分割された信号部分空間として、ステアリングベクトルの基底を組みあわせたステアリング行列を用いる。例えば、ａ→（θ1）とａ→（θ2）からなるステアリング行列Ａ→はＡ→＝［ａ→（θ1）ａ→（θ2）］となる。ステアリングベクトルの組合せを変えることで、分割された信号部分空間を複数得る。フィルタとして用いるステアリング行列の写像行列Ｐ→は、式（１４）のように表せる。
【００４５】
【数１３】
（１４）
ただし、†：疑似逆行列
フィルタ手段２３は、受信信号から得られる相関行列Ｒ→xxに対して写像行列Ｐ→のフィルタをかけ、式（１５）に示す新しい相関行列Ｒ￣→xxを得る。
Ｒ￣→xx＝Ｐ→Ｒ→xxＰ→H （１５）
【００４６】
この操作は、相関行列から分割された信号部分空間成分を強調することになる。さらに、雑音部分空間とも直交しているので、雑音の影響も低減する。固有ベクトル演算手段２４は、この新しい相関行列Ｒ￣→xxに対して固有値展開をし、得られる最大固有値に関する第１固有ベクトルを演算する。イベント検出手段２５は、この第１固有ベクトルを用いてイベント検出をする。
【００４７】
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
【００４８】
【数１４】
（１６）
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。
【００４９】
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、
【００５０】
【数１５】
（１７）
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２５は、この式（１８）の判断を行ってイベントを検出する。
【００５１】
図２は、本実施例の実験を行った環境を示す図である。実験環境は、鉄筋コンクリートに囲まれた部屋で、電波はほとんどが透過せずに反射する。図２のＴx，Ｒxは，それぞれ送信器，受信器を表す。送受信器は見通し外環境となっている。実験諸元を表１に示す。
【００５２】
【表１】
【００５３】
今回の実験のイベントとして、箱、又は人を配置する。箱は動かないので静的なイベント、人は動くので動的なイベントとしている。また、それぞれのイベントにおいて配置する場所を変えてデータを取得した。人は指定した場所周辺を動く。配置した場所を区別するために、図２に番号を振っている。各イベントにおいて、発生した場所ごとの評価関数を、フィルタをかけた場合とかけない場合で比較する。
【００５４】
信号部分空間の基底を推定するための到来方向推定では、できるだけ多くのフィルタを作るために、推定される到来方向の数は多いほうがいい。そのため、雑音部分空間ＥNを
【００５５】
【数１６】
（１９）
と設定する。ここで、ｖ→Lは式（６）の最小固有値に対応する固有ベクトルである。
【００５６】
図３は、ＭＵＳＩＣ法による角度スペクトルと推定電波到来方向との関係を示す図である。縦軸がスペクトル強度、横軸が到来方向の角度を表す。ＭＵＳＩＣ法によって電波の到来方向を推定すると、そのスペクトルは図３のようになる。この内、信号部分空間の基底として、ほとんどピークになっていない部分も到来方向成分として選択する。これは今回の到来方向推定が、得られた相関行列の雑音部分空間と直交する信号部分空間を得るためで、厳密な精度を求めているわけではないためである。また、適当なフィルタを見つけるため、多くの候補が必要なためでもある。本実施例の環境において推定された到来方向は、ピークの高い順に、76.3°，−98.8°，144.9°，−37.3°，−8.5°，170.9°，−135.9°である.これら７つのすべての組合せを考えると、分割された信号部分空間は２7−１個できる。
【００５７】
図４は、静的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に順次箱を置いていくという静的なイベントにおいて、それぞれの位置の静的なイベントの変化を強調する信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図４と表２に示す。６０個の評価関数から平均値と標準偏差を求めている。本評価においては、76.3°と144.9°と−8.5°からなる分割された信号部分空間を使った。図４で、横軸の数字は配置した場所を示していて、図２の数字と対応していて、“No event”は何も起きていない状態での観測を意味する。縦軸は評価関数の平均値を表す。表２の太字は、図４の横軸の数字と同じである。図４と表２において、本実施例であるフィルタをかけた場合と従来のフィルタをかけない場合を比較している。
【００５８】
【表２】
【００５９】
表２から、評価関数の標準偏差が小さく、評価関数１つ１つの値が評価関数の平均値とほぼ等しいといえる。ゆえに、図４の評価関数の平均値の変化と、評価関数１つ１つの変化もほぼ等しい。図４から、フィルタを用いると、評価関数の値は、何も起きていない状態で１からほとんど変化しない一方、観測したすべての静的なイベントで、フィルタを用いない場合と比べ、大きく変化している。以上から、適当な信号部分空間を選択することにより、エリアに応じてイベントを強調することが可能であることが分かる。
【００６０】
図５は、静的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に順次箱を置いていくという静的なイベントにおいて、一部の位置の静的なイベントの変化をマスクする信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図５と表３に示す。本評価においては、144.9°と−135.9°からなる分割された信号部分空間を使った。図５の横軸と縦軸は、図４と同じである。
【００６１】
【表３】
【００６２】
表３から、表２と同様、評価関数の標準偏差が小さく、評価関数１つ１つの値が評価関数の平均値とほぼ等しく、図５の評価関数の平均値の変化と、評価関数１つ１つの変化もほぼ等しい。図５から、箱が図２の＃１，２，３，４に置かれた場合のイベントで、フィルタをかけると、評価関数の値が１とほとんど変わらなくなり、イベントがマスクされていることが分かる。それ以外の場所に箱が置かれた場合も、フィルタをかけない場合と比べ、評価関数の値の変化は小さくなるが、何も起きていない状態に比べ十分大きな変化なので、イベント検出は可能である。以上から、適当な信号部分空間を選択することにより、エリア応じてイベントをマスクすることが可能であることが分かる。
【００６３】
図６は、動的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に人を配置する動的なイベントにおいて、それぞれの位置の動的なイベントの変化を強調する信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図６と表４に示す。本評価においては、静的なイベントで用いた強調フィルタと同じ76.3°と144.9°と−8.5°からなる分割された信号部分空間を使った。図６の横軸と縦軸は、図３とほぼ同じで、配置されるのが箱ではなく人である。
【００６４】
【表４】
【００６５】
表４から、動的なイベントにおける評価関数の標準偏差は、静的なイベントにおける評価関数の標準偏差より大きく、評価関数一つ一つの値が異なる。しかし、図６から、フィルタを用いた場合は、フィルタを用いない場合より、すべての動的なイベントにおいて評価関数の平均値の変化が大きいのが分かる。以上から、今回の実験では、適切な信号部分空間を選択することにより、エリア応じて動的なイベントの評価関数の平均値を大きくできることが分かる。
【００６６】
図７は、動的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に人を配置する動的なイベントにおいて、一部の位置の動的なイベントの変化をマスクする信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図７と表５に示す。本評価においては、−37.3°と−98.8°からなる分割された信号部分空間を使った。図７の横軸と縦軸は、図３とほぼ同じで、配置されるのが箱ではなく人である。
【００６７】
【表５】
【００６８】
図７から、フィルタを用いることによって、図２の＃６以外に人が配置された場合のイベントをマスクしていることが分かる。加えて、表５から、フィルタを用いることによって、フィルタを用いない場合よりも、マスクされたイベントにおいて評価関数の標準偏差が小さくなることが分かる。ゆえに、マスクされたイベントの評価関数の１つ１つの値もほぼ１に近い値といえる。以上から今回の実験では、適切な信号部分空間を選択することにより、エリアに応じて動的なイベントの評価関数１つ１つの変化をマスクできることが分かる。
【００６９】
以上、信号部分空間分割イベントフィルタリングを説明した。本発明により、信号部分空間を分割したフィルタを用いて、エリアに応じてイベントを強調又はマスクできることを実験により示した。適切なフィルタを選択することで、ホーム・オフィスセキュリティにおける様々な要求及び課題に応えることができる。
【００７０】
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。
【００７１】
写像行列は、電波の到来方向の組合せに基づかなくても、相関行列に変更を加える適当な写像行列であってもよい。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【符号の説明】
【００７５】
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 フィルタ手段
２４ 固有ベクトル演算手段
２５ イベント検出手段
【技術分野】
【０００１】
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、特定のエリアのイベントを特に強調したり、マスクしたりすることができるイベント検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明者らは、次のイベント検出装置を提案している（特許文献１参照）。
【０００３】
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有するイベント検出装置。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２１６１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述のイベント検出装置では、例えば特定のエリアについて物の置き忘れも検知しようとして、その特定のエリアについては小さな変化のイベントまでも検知しようとしてもすることができない。また、例えばペットがいても検知しないようにしたくて、特定のエリアについては大きな変化のイベントがあったとしても検知しないようにしようとしてもすることができない。すなわち、エリアに応じた感度を設定することができない。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑み、エリアに応じて検出するイベントを強調したり、マスク（無視）したりして、エリアに応じて小さな変化のイベントを検出することもできるし、大きな変化のイベントをマスクすることもできるイベント検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段と、該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関す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前記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。
【０００８】
また、前記フィルタ手段は、前記アンテナによって受信される電波の到来方向の組合せに基づいて前記写像行列を演算することで、簡易な演算で有効な写像行列を得ることができる。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、イベント検出装置は、エリアに応じて検出するイベントを強調したり、マスクしたりして、エリアに応じて小さな変化のイベントを検出することもできるし、大きな変化のイベントをマスクすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】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。
【図２】本実施例の実験を行った環境を示す図である。
【図３】ＭＵＳＩＣ法による角度スペクトルと推定電波到来方向との関係を示す図である。
【図４】静的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。
【図５】静的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。
【図６】動的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。
【図７】動的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【実施例】
【００１５】
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、フィルタ手段２３、固有ベクトル演算手段２４、及びイベント検出手段２５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。
【００１６】
本発明においてアレイアンテナ２１の形状は任意であるが、ここでは実験で使用した等間隔円形アレイをモデルにする。実験で使用した素子はダイポールアンテナで線状素子のため、仰俯角は０度方向のみを考える。到来波ｓ(ｔ)は、遠距離場を仮定し、受信機側で平面波となる。雑音ｎ(ｔ)は、平均０、分散σ2の加法的白色ガウス雑音（ＡＷＧＮ：Additive White Gaussian Noise）とする。到来波の位相基準をアレイ円の中心におき、＃１のアンテナ素子から中心に向かう方向に対して、時計周りにθをとると、θの方向から到来する平面波に対してアレイアンテナ２１の受信信号は、アレイアンテナ２１の各アンテナ素子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（又は行列）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)：アレイ円の中心である基準点での受信信号
ｎ→(ｔ)：雑音
【００１７】
ここで、ａ→(θ)はステアリングベクトルと呼ばれ、基準点で受信される到来波と各アンテナ素子で受信される到来波の位相差を成分に持つ複素ベクトルであり、式（２）のように表せる。
【００１８】
【数１】
（２）
ただし、ν：電波の波長
ｒ：アレイ円の半径
Ｔ：転置
【００１９】
ここで、θi（ｉ＝１〜Ｍ）の方向からＭ個の到来波が平面波として到来するとき、受信ベクトルｘ→(ｔ)は、
【００２０】
【数２】
（３）
ただし、αi：ｉ番目の到来波の振幅及び位相を表す複素数
【００２１】
ａ→′は、新しいステアリングベクトルと言えるものであり、各到来波のステアリングベクトルの線形結合から構成されていて、到来波の到来方向、電力、位相に依存する。
【００２２】
電波伝搬解析のために、アレイアンテナ２１の各アンテナ素子間の空間的な相関をみる。そのために、相関行列演算手段２２は、受信ベクトルｘ→(ｔ)から相関行列を生成する。相関行列Ｒ→xxは、式（４）のように表せる。
【００２３】
【数３】
（４）
ただし、Ｅ［・］：アンサンブル平均
Ｈ：複素共役転置（エルミート転置）
Ｓ→：Ｅ［ｓ→(ｔ)ｓ→(ｔ)H］
ｓ→(ｔ)：基準点において複数信号源を想定した信号源数の次元の受信信号ベクトル
Ｉ→：単位行列
【００２４】
雑音は各素子間で独立と仮定している。実際に相関行列を求める場合には、エルゴード性に基づき、式（４）のアンサンブル平均を時間平均に置き換え。相関行列Ｒ→xxを推定する。時刻ｔ＝ｔ1，ｔ2，...，ｔNでサンプルされるとき、相関行列の推定値Ｒ→＾xxは、式（５）で表せる。ここで「＾」は文章中において、その左の文字が推定値であることを表す。
【００２５】
【数４】
（５）
ここで、Ｎ：スナップショット数
【００２６】
スナップショット数が増えれば、Ｒ→＾xxの推定精度は高くなる。これ以降、Ｒ→＾xxをＲ→xxとして扱う。
【００２７】
部分空間法は、相関行列の固有値展開から得られる固有値、固有ベクトルの性質に着目した電波伝搬解析方法である。相関行列は、互いに直交する信号部分空間と雑音部分空間に分離される。本実施例のモデルにおいて、信号部分空間を張る固有ベクトルは式（３）のａ→′に比例することを示す。
【００２８】
相関行列Ｒ→xxの固有値展開は以下のように計算される。
【００２９】
【数５】
（６）
ただし、diag：対角行列
【００３０】
また、λiとｖ→iはそれぞれ固有値と固有ベクトルで、式（７）を満たしている。
【００３１】
【数６】
（７）
【００３２】
Ｒxxは正定値エルミート行列なので、固有値は正の実数である。また、λ1≧λ2≧・・・≧λL（＞0）と降順にソートされているとする。そのとき、式（７）から、
【００３３】
【数７】
（８）
と書ける。ここで rank［ａ→′Ｓ→ａ→′H］＝１なので、λ'1＞λ'2＝・・・＝λ'L＝０となる。式（８）から、相関行列の固有値は式（９）のようになる。
【００３４】
【数８】
（９）
【００３５】
よって、対角行列Λ→は、固有値の大きさから信号固有値と雑音固有値に分離される。しかし、実際には固有値は相関行列の推定値Ｒ→xxから求められるために誤差が生じ、式（９）のように値が揃うことはない。
【００３６】
式（７）と式（９）から、
【００３７】
【数９】
（１０）
すなわち、
【００３８】
【数１０】
（１１）
となる。それゆえに、行列Ｖ→によって張られる空間は、固有値展開によって、互いが直交する信号部分空間と雑音部分空間を張る固有ベクトルに分離できる。本実施例のモデルでは、第１固有ベクトルｖ→１のみが信号部分空間を張っていて、固有ベクトル同士が互いに直交していることから、信号部分空間を張る固有ベクトルはａ→′に比例する。
【００３９】
以上、相関行列の固有値展開によって得られる信号部分空間を張る固有ベクトルはａ→′に比例することを示した。よって、信号部分空間を張る固有ベクトルは、マルチパスからのステアリングベクトルの線形結合から構成され、式（１２）のように表せる。
【００４０】
【数１１】
（１２）
ただし、span{・}：{・}内のベクトルの線形結合
【００４１】
このときの重み付けの係数は、各到来波の信号の位相や電力に依存する。そのため、信号部分空間を張る固有ベクトルは伝搬環境を表し、この信号部分空間を張る固有ベクトルを用いてイベント検出を行うことができる。
【００４２】
本実施例では、分割された信号部分空間の写像行列をフィルタとして、相関行列にフィルタをかけることでイベントをフィルタリングする。信号部分空間を分割するために、信号部分空間の基底を推定する。信号部分空間の基底として、ＭＵＳＩＣ法により推定した到来方向からなるステアリングベクトルを使用する。ＭＵＳＩＣ法は、信号部分空間と雑音部分空間が直交することを利用していて、その角度スペクトルは、式（１３）のように表せる。
【００４３】
【数１２】
（１３）
ただし、ａ→(θ)：式（２）のステアリングベクトル
ＥN：雑音部分空間
【００４４】
推定される到来方向は複数存在するので、複数のステアリングベクトルを基底として得る。分割された信号部分空間として、ステアリングベクトルの基底を組みあわせたステアリング行列を用いる。例えば、ａ→（θ1）とａ→（θ2）からなるステアリング行列Ａ→はＡ→＝［ａ→（θ1）ａ→（θ2）］となる。ステアリングベクトルの組合せを変えることで、分割された信号部分空間を複数得る。フィルタとして用いるステアリング行列の写像行列Ｐ→は、式（１４）のように表せる。
【００４５】
【数１３】
（１４）
ただし、†：疑似逆行列
フィルタ手段２３は、受信信号から得られる相関行列Ｒ→xxに対して写像行列Ｐ→のフィルタをかけ、式（１５）に示す新しい相関行列Ｒ￣→xxを得る。
Ｒ￣→xx＝Ｐ→Ｒ→xxＰ→H （１５）
【００４６】
この操作は、相関行列から分割された信号部分空間成分を強調することになる。さらに、雑音部分空間とも直交しているので、雑音の影響も低減する。固有ベクトル演算手段２４は、この新しい相関行列Ｒ￣→xxに対して固有値展開をし、得られる最大固有値に関する第１固有ベクトルを演算する。イベント検出手段２５は、この第１固有ベクトルを用いてイベント検出をする。
【００４７】
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
【００４８】
【数１４】
（１６）
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。
【００４９】
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、
【００５０】
【数１５】
（１７）
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２５は、この式（１８）の判断を行ってイベントを検出する。
【００５１】
図２は、本実施例の実験を行った環境を示す図である。実験環境は、鉄筋コンクリートに囲まれた部屋で、電波はほとんどが透過せずに反射する。図２のＴx，Ｒxは，それぞれ送信器，受信器を表す。送受信器は見通し外環境となっている。実験諸元を表１に示す。
【００５２】
【表１】
【００５３】
今回の実験のイベントとして、箱、又は人を配置する。箱は動かないので静的なイベント、人は動くので動的なイベントとしている。また、それぞれのイベントにおいて配置する場所を変えてデータを取得した。人は指定した場所周辺を動く。配置した場所を区別するために、図２に番号を振っている。各イベントにおいて、発生した場所ごとの評価関数を、フィルタをかけた場合とかけない場合で比較する。
【００５４】
信号部分空間の基底を推定するための到来方向推定では、できるだけ多くのフィルタを作るために、推定される到来方向の数は多いほうがいい。そのため、雑音部分空間ＥNを
【００５５】
【数１６】
（１９）
と設定する。ここで、ｖ→Lは式（６）の最小固有値に対応する固有ベクトルである。
【００５６】
図３は、ＭＵＳＩＣ法による角度スペクトルと推定電波到来方向との関係を示す図である。縦軸がスペクトル強度、横軸が到来方向の角度を表す。ＭＵＳＩＣ法によって電波の到来方向を推定すると、そのスペクトルは図３のようになる。この内、信号部分空間の基底として、ほとんどピークになっていない部分も到来方向成分として選択する。これは今回の到来方向推定が、得られた相関行列の雑音部分空間と直交する信号部分空間を得るためで、厳密な精度を求めているわけではないためである。また、適当なフィルタを見つけるため、多くの候補が必要なためでもある。本実施例の環境において推定された到来方向は、ピークの高い順に、76.3°，−98.8°，144.9°，−37.3°，−8.5°，170.9°，−135.9°である.これら７つのすべての組合せを考えると、分割された信号部分空間は２7−１個できる。
【００５７】
図４は、静的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に順次箱を置いていくという静的なイベントにおいて、それぞれの位置の静的なイベントの変化を強調する信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図４と表２に示す。６０個の評価関数から平均値と標準偏差を求めている。本評価においては、76.3°と144.9°と−8.5°からなる分割された信号部分空間を使った。図４で、横軸の数字は配置した場所を示していて、図２の数字と対応していて、“No event”は何も起きていない状態での観測を意味する。縦軸は評価関数の平均値を表す。表２の太字は、図４の横軸の数字と同じである。図４と表２において、本実施例であるフィルタをかけた場合と従来のフィルタをかけない場合を比較している。
【００５８】
【表２】
【００５９】
表２から、評価関数の標準偏差が小さく、評価関数１つ１つの値が評価関数の平均値とほぼ等しいといえる。ゆえに、図４の評価関数の平均値の変化と、評価関数１つ１つの変化もほぼ等しい。図４から、フィルタを用いると、評価関数の値は、何も起きていない状態で１からほとんど変化しない一方、観測したすべての静的なイベントで、フィルタを用いない場合と比べ、大きく変化している。以上から、適当な信号部分空間を選択することにより、エリアに応じてイベントを強調することが可能であることが分かる。
【００６０】
図５は、静的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に順次箱を置いていくという静的なイベントにおいて、一部の位置の静的なイベントの変化をマスクする信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図５と表３に示す。本評価においては、144.9°と−135.9°からなる分割された信号部分空間を使った。図５の横軸と縦軸は、図４と同じである。
【００６１】
【表３】
【００６２】
表３から、表２と同様、評価関数の標準偏差が小さく、評価関数１つ１つの値が評価関数の平均値とほぼ等しく、図５の評価関数の平均値の変化と、評価関数１つ１つの変化もほぼ等しい。図５から、箱が図２の＃１，２，３，４に置かれた場合のイベントで、フィルタをかけると、評価関数の値が１とほとんど変わらなくなり、イベントがマスクされていることが分かる。それ以外の場所に箱が置かれた場合も、フィルタをかけない場合と比べ、評価関数の値の変化は小さくなるが、何も起きていない状態に比べ十分大きな変化なので、イベント検出は可能である。以上から、適当な信号部分空間を選択することにより、エリア応じてイベントをマスクすることが可能であることが分かる。
【００６３】
図６は、動的イベントを強調した場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に人を配置する動的なイベントにおいて、それぞれの位置の動的なイベントの変化を強調する信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図６と表４に示す。本評価においては、静的なイベントで用いた強調フィルタと同じ76.3°と144.9°と−8.5°からなる分割された信号部分空間を使った。図６の横軸と縦軸は、図３とほぼ同じで、配置されるのが箱ではなく人である。
【００６４】
【表４】
【００６５】
表４から、動的なイベントにおける評価関数の標準偏差は、静的なイベントにおける評価関数の標準偏差より大きく、評価関数一つ一つの値が異なる。しかし、図６から、フィルタを用いた場合は、フィルタを用いない場合より、すべての動的なイベントにおいて評価関数の平均値の変化が大きいのが分かる。以上から、今回の実験では、適切な信号部分空間を選択することにより、エリア応じて動的なイベントの評価関数の平均値を大きくできることが分かる。
【００６６】
図７は、動的イベントをマスクした場合の評価結果の例を示す図である。図２の各番号の位置に人を配置する動的なイベントにおいて、一部の位置の動的なイベントの変化をマスクする信号部分空間分割フィルタを用いたときの評価関数の平均値と標準偏差をそれぞれ、図７と表５に示す。本評価においては、−37.3°と−98.8°からなる分割された信号部分空間を使った。図７の横軸と縦軸は、図３とほぼ同じで、配置されるのが箱ではなく人である。
【００６７】
【表５】
【００６８】
図７から、フィルタを用いることによって、図２の＃６以外に人が配置された場合のイベントをマスクしていることが分かる。加えて、表５から、フィルタを用いることによって、フィルタを用いない場合よりも、マスクされたイベントにおいて評価関数の標準偏差が小さくなることが分かる。ゆえに、マスクされたイベントの評価関数の１つ１つの値もほぼ１に近い値といえる。以上から今回の実験では、適切な信号部分空間を選択することにより、エリアに応じて動的なイベントの評価関数１つ１つの変化をマスクできることが分かる。
【００６９】
以上、信号部分空間分割イベントフィルタリングを説明した。本発明により、信号部分空間を分割したフィルタを用いて、エリアに応じてイベントを強調又はマスクできることを実験により示した。適切なフィルタを選択することで、ホーム・オフィスセキュリティにおける様々な要求及び課題に応えることができる。
【００７０】
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。
【００７１】
写像行列は、電波の到来方向の組合せに基づかなくても、相関行列に変更を加える適当な写像行列であってもよい。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【符号の説明】
【００７５】
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 フィルタ手段
２４ 固有ベクトル演算手段
２５ イベント検出手段
【特許請求の範囲】
【請求項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に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段と、
該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関す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前記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。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、前記アンテナによって受信される電波の到来方向の組合せに基づいて前記写像行列を演算することを特徴とする請求項１記載のイベント検出装置。
【請求項３】
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又は２記載のイベント検出装置。
【請求項４】
前記固有ベクトル演算手段は、前記写像行列をかけられた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乃至３いずれかに記載のイベント検出装置。
【請求項５】
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４いずれかに記載のイベント検出装置。
【請求項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に信号部分空間を分割する写像行列をかけるフィルタ手段と、
該フィルタ手段によって前記写像行列をかけられた相関行列を固有値展開して得られる固有値に関す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前記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。
【請求項２】
前記フィルタ手段は、前記アンテナによって受信される電波の到来方向の組合せに基づいて前記写像行列を演算することを特徴とする請求項１記載のイベント検出装置。
【請求項３】
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又は２記載のイベント検出装置。
【請求項４】
前記固有ベクトル演算手段は、前記写像行列をかけられた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乃至３いずれかに記載のイベント検出装置。
【請求項５】
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４いずれかに記載のイベント検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１１−２７４４４（Ｐ２０１１−２７４４４Ａ）
【公開日】平成２３年２月１０日（２０１１．２．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１７０６４７（Ｐ２００９−１７０６４７）
【出願日】平成２１年７月２１日（２００９．７．２１）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 社団法人電子情報通信学会「電子情報通信学会技術研究報告」第１０８巻、第４４５号、平成２１年 ２月２５日発行に発表
【出願人】（８９９００００７９）学校法人慶應義塾 (742)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年２月１０日（２０１１．２．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年７月２１日（２００９．７．２１）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 社団法人電子情報通信学会「電子情報通信学会技術研究報告」第１０８巻、第４４５号、平成２１年 ２月２５日発行に発表
【出願人】（８９９００００７９）学校法人慶應義塾 (742)
【Ｆターム（参考）】
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