2019 Fiscal Year Annual Research Report
アレーアンテナを用いた人物のバイタルサイン非接触検出技術の確立
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16H04360
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
本間 尚樹 岩手大学, 理工学部, 教授 (70500718)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西森 健太郎 新潟大学, 自然科学系, 研究教授 (90500611)
竹村 暢康 日本工業大学, 基幹工学部, 准教授 (90747023)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | MIMO / バイタルサイン / センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではアレーアンテナの信号処理技術を応用することでマイクロ波を用いた高感度バイタルセンサを実現することを目的としている．最終年度である今年度はこれまでに得られた知見を組み合わせ，バイタルサイン検出技術の総合評価および成果のとりまとめを行った．
第一に，前年度得られた成果である呼吸と心拍成分を位相と振幅情報を使って分離する方法を応用することで，高感度に心拍を検出する方法について取り組んだ．その結果，振幅成分を積極的に用いることで，心拍成分を強調する方法を確立した．実験により精度評価を行い，複数対象が同時に存在する場合であっても，複数の心拍成分を同時に検出できることを実証した．これまでは，呼吸成分の高調波が心拍成分と干渉するため，単なるドップラ成分の解析では，心拍数の分離ができないという長年の問題があり，本成果はそれを解決するものである．
また，デバイスフリーかつ非接触なMIMOアレーを用いた個人識別法を提案し，実験により提案法の識別精度を確認した．生体周囲に配置したアンテナにより，ヒトの身体の形状による空間的な反射特性と個人のバイタルサインの時間的な特徴を観測し，データベースチャネルと評価関数を用いて比較する個人識別法を考案した．観測した応答と最も近い登録者のデータを探索することで識別を行うだけではなく，閾値を導入することで非登録者の誤識別を低減する方法も導入した．8人の登録者と4人の非登録者を設定し，屋内環境にて実験を行った結果，8×8 MIMO構成で識別チャネルを5回以上測定することによって等価エラー率0%を達成することができた．本検討により，マイクロ波を用いて対象の空間・時間的特徴を観測することによって，個人の識別が可能であることを明らかとした．
以上に述べた通り本研究課題では，主として高感度心拍推定技術と，非接触生体認識技術を確立するという成果が得られた．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
