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2012 年度 実績報告書

UWBアレイレーダによる人体立体形状のリアルタイムイメージング技術

研究課題

研究課題/領域番号 21760315
研究機関京都大学

研究代表者

阪本 卓也  京都大学, 情報学研究科, 助教 (30432412)

研究期間 (年度) 2009-04-01 – 2013-03-31
キーワードレーダ / 運動推定 / 人体 / 歩行 / イメージング / 逆散乱 / 超広帯域
研究概要

当該年度には、前年度までに開発した2次元アンテナアレイおよび歩行運動推定アルゴリズムの性能を実環境に近いデータを用いて改良および実証した。このために、目標を可動ステージに設置した測定、および実際の人体を用いた測定を行い、信号処理手法の開発および特性評価を行った。
前半の実験のためには、ネットワークアナライザを用い、4-20GHzの周波数帯域において人体を模擬した様々な目標を2次元アンテナアレイレーダにて測定した。目標は可動ステージに設置し、様々な運動軌道および速度で移動させ、歩行中の人体の運動をシミュレートした。前年度までに開発した高速イメージング手法であるRRPM法と光学観測の鮮明さの評価に用いられるミュラーバフィントン指数を組み合わせることで、目標の運動を従来より100倍以上高速に3%程度の精度で推定可能な手法を開発した。推定した目標運動の影響を補償することで、目標の3次元形状を高精度に推定することに成功した。
続いて、後半の実験のために実際の歩行人体を用いた測定を行った。この測定には米国Timedomain社の超広帯域レーダモジュールを用いた。可動ステージで運動する目標と異なり、実際の人体の運動は四肢の運動を含み複雑であるため、その運動軌跡を追跡するためには従来のモデルを多次元に拡張した手法の開発が必要であった。特に、複数の人体が同時に運動している場合には、これらの複数のエコーを自動的に分離し、別の運動軌跡を推定する必要がある。このため、ビデオ信号処理で使用されるoptical flowを用いた手法をレーダ信号に適用できるよう拡張したアルゴリズムを開発した。この手法によりスペクトログラム等を用いずにレーダ画像の各ピクセルの速度を求めることができる。この手法により、任意の運動を行う複数人体の運動を分離し、各々を高い精度で推定できることを実験的に明らかにした。

現在までの達成度 (区分)
理由

24年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

24年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2013 2012

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (9件)

  • [雑誌論文] Pedestrian Imaging Using UWB Doppler Radar Interferometry2013

    • 著者名/発表者名
      Kenshi Saho
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Communications

      巻: vol. E96-B, no. 2 ページ: 613-623

    • DOI

      10.1587/transcom.E96.B.613

    • 査読あり
  • [学会発表] Novel Transform for Ultra Wide-Band Radar Imaging with Circular Scanning Antennas2013

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto
    • 学会等名
      European Radar Conference 2013
    • 発表場所
      Nuremberg, Germany
    • 年月日
      20131009-20131011
  • [学会発表] Environmental Imaging with a Mobile UWB Security Robot for Indoor Localisation and Positioning Applications2013

    • 著者名/発表者名
      Rahmi Salman
    • 学会等名
      European Radar Conference 2013
    • 発表場所
      Nuremberg, Germany
    • 年月日
      20131009-20131011
  • [学会発表] Target Speed Estimation Using Revised Range Point Migration for Ultra Wideband Radar Imaging2013

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto
    • 学会等名
      European Conference on Antennas and Propagation 2013
    • 発表場所
      Gothenburg, Sweden
    • 年月日
      20130408-20130412
  • [学会発表] Texture-Based Technique for Separating Echoes from People Walking in UWB Radar Signals2013

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto, Toru Sato, Yuan He, Pascal Aubry, and Alexander Yarovoy
    • 学会等名
      2013 URSI Commission B International Symposium on Electromagnetic Theory
    • 発表場所
      広島市
    • 年月日
      2013-05-21
  • [学会発表] Imaging of pedestrians with UWB Doppler radar interferometry2013

    • 著者名/発表者名
      Kenshi Saho, Takuya Sakamoto, Toru Sato
    • 学会等名
      2013 URSI Commission B International Symposium on Electromagnetic Theory
    • 発表場所
      広島市
    • 年月日
      2013-05-21
  • [学会発表] High-Resolution Weighted Range Point Migration Method for Fast 3-Dimensional Imaging with Ultra Wideband Radar2013

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto, Toru Sato, Pascal J. Aubry, and Alexander G. Yarovoy
    • 学会等名
      IEEE Radar Conference 2013
    • 発表場所
      Ottawa, Canada
    • 年月日
      2013-05-01
  • [学会発表] Revised Range Point Migration Method for Rapid 3-D Imaging with UWB Radar2012

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto
    • 学会等名
      2012 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI National Radio Science Meeting
    • 発表場所
      Chicago, The USA
    • 年月日
      20120708-20120714
  • [学会発表] Pedestrian Classification based on Radial Velocity Features of UWB Doppler Radar Images2012

    • 著者名/発表者名
      Kenshi Saho, Takuya Sakamoto, Toru Sato, Kenichi Inoue, and Takeshi Fukuda
    • 学会等名
      2012 International Symposium on Antennas & Propagation
    • 発表場所
      名古屋市
    • 年月日
      2012-11-29
  • [学会発表] Fast Range Point Migration Method for Weapon Detection using Ultra-Wideband Radar2012

    • 著者名/発表者名
      Takuya Sakamoto, Timofey G. Savelyev, Pascal J. Aubry, and Alexander G. Yarovoy
    • 学会等名
      European Radar Conference 2012
    • 発表場所
      Amsterdam, The Netherlands
    • 年月日
      2012-11-02

URL: 

公開日: 2014-07-24  

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