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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-22 14:25 ［依頼講演］MIMOレーダにおけるスペクトル処理に基づいた人数推定法 ○沼﨑和樹・本間尚樹・白木信之・村田健太郎（岩手大）・中山武司・飯塚翔一（パナソニック）  AP2020-114 |
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| 抄録 | （和） | 本報告ではマイクロ波生体センサ実現に必要となる人数推定法の実現を目的として，Caponスペクトラムに基づく2つの手法を提案し，実験によりその性能を評価する．本手法では有人時に測定した時変動チャネルにCapon法を適用し空間的スペクトラムを求め，ピーク検出処理，および機械学習を用いた分類により人数推定を行う．屋内環境において 4 × 4 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) レーダを用いて実験を行い，被験者数が1~3名の場合においてピーク検出処理法により69.5%，機械学習より89.8%の正答率で被験者数を推定できることを明らかとした． |
| （英） | This report proposes and experimentally assesses two methods that estimate the number of targets using a Capon spectrum for microwave biosensors. A peak detection or a machine-learning-based classification technique is used to detect the number of living bodies in our method. The experiment using 4 × 4 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) radar is carried out in an indoor environment. The number estimation results with the targets up to 3 showed that the machine-learning-based method marked 89.8% accuracy while the peak detection method yielded 69.5% accuracy. | |
| キーワード | （和） | MIMOレーダ / マイクロ波センサ / 生体人数推定 / Capon法 / 機械学習 / CNN / / |
| （英） | MIMO radar / microwave sensor / counting living-bodies / Capon method / machine learning / CNN / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 325, AP2020-114, pp. 61-66, 2021年1月. | |
| 資料番号 | AP2020-114 | |
| 発行日 | 2021-01-14 (AP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AP2020-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WPT AP |
| 開催期間 | 2021-01-21 - 2021-01-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | アンテナ・伝搬・無線電力伝送・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2021-01-WPT-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MIMOレーダにおけるスペクトル処理に基づいた人数推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Target Enumeration Based on Spectral Processing in MIMO Radar |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIMOレーダ / MIMO radar |
| キーワード(2)（和/英） | マイクロ波センサ / microwave sensor |
| キーワード(3)（和/英） | 生体人数推定 / counting living-bodies |
| キーワード(4)（和/英） | Capon法 / Capon method |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沼﨑 和樹 / Kazuki Numazaki / ヌマザキ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岩手大学 (略称： 岩手大) Iwate University (略称： Iwate Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本間 尚樹 / Naoki Honma / ホンマ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岩手大学 (略称： 岩手大) Iwate University (略称： Iwate Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白木 信之 / Nobuyuki Shiraki / シラキ ノブユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岩手大学 (略称： 岩手大) Iwate University (略称： Iwate Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 健太郎 / Kentaro Murata / ムラタ ケンタロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岩手大学 (略称： 岩手大) Iwate University (略称： Iwate Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 武司 / Takeshi Nakayama / ナカヤマ タケシ |
| 第5著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社 (略称： パナソニック) Panasonic Corporation (略称： Panasonic) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯塚 翔一 / Shoichi Iizuka / イイヅカ ショウイチ |
| 第6著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社 (略称： パナソニック) Panasonic Corporation (略称： Panasonic) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-22 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2020-114 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.61-66 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-01-14 (AP) |
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