| 研究課題/領域番号 |
23K20931
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| 補助金の研究課題番号 |
21H01318 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
本間 尚樹 岩手大学, 理工学部, 教授 (70500718)
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| 研究分担者 |
村田 健太郎 岩手大学, 理工学部, 助教 (20848030)
小林 宏一郎 岩手大学, 理工学部, 教授 (60277233)
岩井 守生 岩手大学, 理工学部, 助教 (60825876)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
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| キーワード | マイクロ波 / バイタルサイン / アレーアンテナ / バイタルセンシング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，マイクロ波帯におけるMIMOレーダにおける空間軸と時間軸の究極的な拡張を行うことで，生体センシングの感度を飛躍的に向上可能な技術を確立する．大規模MIMOアレー装置を構築し，ヒトからの反射波を解析することで，従来は解析が困難であった，精密なバイタルサインや，ヒトの位置だけではなく体格等の詳細な空間的情報を取得する技術を確立する．
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| 研究実績の概要 |
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．今年度は，昨年度購入した超多ポートデータ取得装置を中心として，32×32MIMOレーダという大規模アレー装置を開発した．これにより，究極的に空間軸の自由度を増加させることが可能となった．また，受信系の高感度化について装置の改良を図り，ノイズ対策を中心に受信装置全体の改良を図った．これにより10dB以上の感度改善を実現することができた．以上のような装置改修によって，課題A～Cに関してはこれまで以上の感度でセンシングが可能になった．課題A・Bについては新たな装置とアルゴリズムの開発によって，飛躍的に感度を高めることが可能となった．また，課題Cについては付随的に，人体の幅などの体格や人体向きなど，これまでにレーダでは検出できなかった情報を観測できるようになった．この技術については，デバイスフリー人体測位や，無線電力伝送における人体照射回避などに応用可能な技術であり，様々なアプリケーションが考えられ，社会的期待も大きいと考えられる．
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盤となる装置構築を実現できた．次年度は構築した装置および技術・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．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
マイクロ波による空間軸と時間軸を拡張した高感度ヒトセンシング手法について取り組んでいる３項目について，次のように進捗状況をまとめる．
課題A・課題Bについて，血圧推定および生体認証のベースとなる心拍数推定について取り組んでおり，中でも感度不足について重点的に取り組んだ．これまでの検討により感度が不足することが分かっており，これは主にアンテナの自由度不足であるという結論に至っている．そこで，大規模MIMOアレー（32×32）を構築し，感度改良に取り組んだ．次の問題は不要信号対策である．不要信号を除外するために，通信用途であるCMA（constant modulus algorithm）と呼ばれるアルゴリズムを発展させ，不要成分を抑圧しながら所望の生体成分にビームを自動的に追尾するアルゴリズムを開発した．CMAアルゴリズムを生体信号処理に活用するというアイディアはこれまでに検討されておらず，著者らの検討により初めて適用および実証されたものである．3番目の問題として，バイタル成分の分布自体が未知である点に着目した．MIMOレーダの高性能化によって，指向性が鋭くなるが，一方で人体のどこに指向性を向ければ良いかは明らかになっていない．そこで，人体全体のイメージングを行い，バイタルサインの分布について調査を行った．2023年度の段階では高解像度な分布のイメージングに成功しており，今後その結果を精査し，バイタルサイン分布を明らかにする．
課題Cについては， AR（Auto-Regressive）モデルに基づくチャネル予測について取り組んでおり，移動する人体のトラッキングについて検討を進めている．特に，人体の幅などの体格や人体向きなど，これまでにレーダでは検出できなかった情報を観測できるようになった．この成果は期待以上であり，2024年度も引き続き本検討を発展させる．
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| 今後の研究の推進方策 |
当年度は様々な方向に研究を発展させることができ，順調に進行している．よって，概ね当初の計画通り検討を進めるものとしたい．以下課題項目ごとに推進方策をまとめる．
課題A 血圧推定：血圧推定の基礎となる心拍推定の高精度化について検討を進める．申請者が注目している逆正接復調と，前述の開発したCMAを組み合わせることによって，これまで以上の精度で心拍推定を実現させる．これにより，血圧推定アルゴリズムの動作安定化を図る．
課題B 生体認証：拡張したMIMOレーダ装置を用いて，高精度な生体認証実験を行う予定である．これによって大規模アレーによるヒトセンシングが可能となり，生体認証に必要なより多くの特徴を観測できるようになる見込みである．
課題C 行動予知：MIMOレーダの規模拡充によって，より高いヒトトラッキング精度が得られるようになる見込みである．最終年度は，トラッキング精度を活かした人体幅推定や人体向き推定などの新しい技術について取り組み，これらの技術確立に向けて検討を進める．
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