Human imaging and anomaly detection using ultra-wideband radar

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15K18077
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Measurement engineering
• Research Institution: University of Hyogo
• Principal Investigator: Sakamoto Takuya 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (30432412)
• Research Collaborator: Yarovoy Alexander
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: レーダ / 人体 / モニタリング / イメージング / ドップラ / 信号処理

Outline of Final Research Achievements

This project developed a technique for the measurement of human postures and activities using a radar system. First, we developed a technique for analyzing radar echoes in the high-dimensional time-range-angle-velocity domain. Next, we realized a high-resolution imaging by combining a reversible transform and Kirchhoff migration. Finally, we applied a machine learning algorithm to radar data for classifying human activities. The developed system achieved an accuracy of approximately 90% in classifying human activities using radar signals.

Free Research Field

計測工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

高齢社会で重要となる在宅医療を安全に実施するには運動人体の異常を自動検出する技術が欠かせない。従来、超広帯域レーダによるイメージングには多数のアンテナが必要であった。本研究では対象を人体に特化させ、人体の形状・運動を高精度・高分解能かつ高速に測定する手法を開発し、少数のアンテナのみを用いたモニタリングを実現する技術を開発した。機械学習により高齢者や患者の異常の検知を実現することは安全な在宅医療を実現する上で不可欠であり、開発技術の社会的意義は大きい。