2016 Fiscal Year Annual Research Report
Human motion detection and estimation by using motion-Doppler sensing
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26420346
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
山田 寛喜 新潟大学, 自然科学系, 教授 (20251788)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻 宏之 国立研究開発法人情報通信研究機構, 経営企画部企画戦略室, プランニングマネージャー (80358952)
西森 健太郎 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (90500611)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 屋内位置推定 / モーションセンシング / MIMOレーダ / ドップラレーダ / 到来方向推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は，モーションドップラセンシングに資する高分解能MIMOレーダの開発と，その精度向上，および屋内人物検出実験を中心に行った．MIMOレーダに関しては，2送信4受信のMIMO構成における最適なアレー配置の解明，特にMIMOとカトリ・ラオ仮想アレー技術を併用した際の最適配置を明らかにした．これにより少ない素子構成で高い角度分解能が実現可能であることを示した．またこのレーダは送信波形にFM信号を用いているレーダであるが，その受信波形（ビート信号）においても，ヒルベルト変換を施した解析信号化により，時間領域波形に対してもカトリ・ラオ仮想アレー技術の適用が可能であること見出し，距離方向分解能も2倍に向上できることを明らかにした．
実験により，上記の改善に伴う人物ドップラの分離性能改善，およびトラッキング性能改善を確認するとともに，特徴抽出で重要となるスパース解析を導入し，その適用可能性を示した．
実験において，素早い動き（高いドップラ周波数）を伴い場合，提案している交互送信型のMIMOドップラレーダでは，角度方向に対してバイアスが発生する可能性があることが分かった．速度と角度バイアス，レーダの中心周波数との関係を理論的に解析し，バイアス誤差を容易に推定できる近似式を導出し，速度を含めた推定を行うことにより，そのバイアスを除去できることを明らかにした．この成果は．今後のアプリケーション展開が期待されるミリ波帯においてMIMOドップラレーダを実現する際に大きく寄与するものといえる．
今後は，引き続き，今回の成果により構築されたレーダで得られたデータを用いた人物の動きの特徴解析をさらに進め，データベースの充実を図る計画である．
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