空間軸と時間軸を究極に拡張した超高感度ヒトセンシング技術の確立

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本研究では，マイクロ波を用いた非接触・非侵襲なヒトのバイタルセンシング技術において，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) による空間軸の拡張と，時間信号処理による時間軸の拡張を組み合わせによって，感度を究極的に拡張した新しいセンシング手法を確立することを目的としている．本研究で取り扱う課題は，主にA) 血圧推定，B) 生体認証，C) 行動予知，の３項目に大別される．課題Aに関しては，時間領域波形を学習させ，kNN (k-nearest neighbors) と呼ばれる分類手法を用いることによって，時々刻々と変化する電波応答と血圧値を関連付け，電波応答だけに基づき血圧値をリアルタイムに推定する手法について取り組んでいる．特に，学習データとテストデータが同一人物である場合，高い相関値にて血圧をリアルタイム推定できることが実験的に明らかになった．課題Bの生体認証に関しては，屋内空間に人物が存在する場合のMIMOレーダチャネル応答を事前に学習し，そのデータに基づいて存在する人物の特定を行う方法を開発した．特に，MIMOレーダのアレーアンテナの方向を垂直アレーとすることによって，人物の特徴をとらえやすくするとともに，人物位置によるデータの変化を抑制し，識別精度を高める方法を考案した．課題Cの行動予知に関しては，MIMOレーダのチャネルの時間応答に対して線形予測を適用し，人物の位置と速度の両方を推定することで，レーダによる測位精度を向上する方法について取り組んだ．以上に述べたとおり，当該年度の研究によって時空間信号処理によるヒトセンシング技術の有効性を示す基礎データを得ることができた．次年度は得られた技術・知見を活かし，引き続き時空間信号処理によるヒトセンシング技術の深化を図る．