2021 Fiscal Year Research-status Report
Research and Development of Beam Forming Microwave Sensor for Non-Contact Sleeping Condition Measurement in Multi-Spot
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19K14998
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| Research Institution | The University of Shiga Prefecture |
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Principal Investigator |
井上 敏之 滋賀県立大学, 工学部, 講師 (90757709)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 非接触生体センシング / マイクロ波 / CMOS集積回路 / ビームフォーミング / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
少子高齢社会が加速化する我が国において，安心・安全な保育・介護環境の整備が急務となっている．非接触・非拘束で心拍や呼吸情報を検出可能な電波センサは，検出範囲が狭く固定されているため，測定対象ごとにセンサを近接して複数台設置する必要があった．本研究では，新たに開発するビームフォーミング電波センサを用いた高感度睡眠計測システムの実現を目指し，従来困難だった電波照射領域の制御を1つの電波センサで可能とすることを目的としている．
ビームフォーミング電波センサ回路の開発を行った．ビームフォーミング回路は，電圧制御発振器（VCO），移相器，IQミキサ等で構成されるが，当該年度はそれらのうちVCO，移相器の設計・試作を行った．安定な高周波出力を得るために，位相同期ループ(PLL)構成を採用した．また，移相量のアナログ調整を可能とするために，可変利得増幅器(VGA)構成を採用した．65-nm CMOSプロセスのデバイスパラメータを用いたレイアウト設計を行い，ポストレイアウトシミュレーションにより，良好な移相量制御特性を得た。
1つの電波センサで複数対象の見守りを行うために，電子的方式であるビームフォーミングの前段階として，機械的方式であるサーボモータを用いた電波センサの回転制御により，電波照射方向の制御が可能なシステムの開発を行った．複数の対象者の検出・位置推定に要する時間を削減するために，赤外線カメラを併用して，熱画像から複数の対象者の輪郭を抽出し，座標計算により位置推定を可能とするシステムを構築した．
複数対象者が同じ部屋に存在する環境において，電波センサにより取得する生体信号がどの対象者から得られたものであるかを識別する必要がある．そこで，FPGAを用いた深層学習により，電波センサで取得した信号から個人識別を行うシステムを構築した．また，FPGA計算リソース使用量を削減する手法を考案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の補助事業期間3年間のうちの3年目にあたる当該年度は，本研究課題のコア技術にあたるビームフォーミング回路技術の検討が進んでおり，特に重要となる回路設計が完了した．また，電波センサと赤外線カメラを組み合わせた新しい対象者検出システムの開発に成功し，FPGAを用いた深層学習による個人識別システムのプロトタイプも実証できた．
しかしながら，当初計画では試作回路の測定・評価までを完了する予定であったが，新型コロナウイルス感染症の拡大の影響により，回路設計およびポストレイアウトシミュレーションによる事前検証の完了が遅れた．また，世界的な半導体不足の影響に伴い，CMOS集積回路のファウンダリでの試作可能時期に制約が生じ，試作時期が遅れたことにより，ビームフォーミング回路技術開発に関して計画とのずれが生じた．そのため，補助事業期間延長を行い，次年度での研究の完成を目指すこととした．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の完成に向けて，まず，試作した回路の測定・評価により，当初目標であるビームフォーミング回路の24GHz帯での動作を実証したいと考えている．アナログ制御信号の調整により，制御可能な移相量の定量的な評価を行い，得られた移相量をもとにビームフォーミング時のアンテナ指向性を予測する．また，測定結果をフィードバックしてビームフォーミング回路を再設計し，送信・受信の両方に対応可能な回路構成を検討する．電波センサと赤外線カメラを組み合わせた対象者位置推定システムの高性能・高機能化を目指し，FPGAを用いた推定時間の高速化や深層学習による人物領域の判定等の技術を開発する．さらに，実際の保育・介護現場での使用を想定し，10名程度の対象者の見守りに対応可能となるように，FPGAを用いた深層学習による個人識別技術の検討を行う．
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| Causes of Carryover |
当該年度は新型コロナウイルス感染症の拡大の影響を受け，自身および研究補助をしている学生の研究計画に変更が生じたため，当該年度に実施予定であった微細65-nm CMOSプロセスを使用したビームフォーミング回路の設計・試作・評価に遅れが生じた．より慎重に回路設計およびレイアウトシミュレーションによる事前検証を行う必要があったため，評価および再設計については次年度に繰り越すこことした．そのため，使用額に余剰が生じたが，次年度には十分に時間をかけて評価および再設計が可能となり，余剰金が効果的に使用できるものと考えられる．
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Research Products
(8 results)
