Achievements本研究では、レーダによる非接触計測による人体モニタリング技術の開発を行った。人体の姿勢や運動に伴うレーダ信号の特徴を機械学習により学習し、対象者の異常を自動検知する技術を開発した。レーダによる人体の運動推定技術を開発した。4次元空間で統合的に解析する手法を開発した。次に、人体数値モデルでは表現できない姿勢・運動を検出するためのイメージング技術を開発した。可逆変換とキルヒホッフ積分を併用することで周波数-波数領域での高速計算を実現し、人体イメージングの高速化と高分解能化を両立することに成功した。続いて、人体のレーダデータを機械学習で処理し、運動種別の識別を行う手法を開発した。実験参加者に複数種類の行動を繰り返し行わせて超広帯域レーダによる測定を行い、レーダデータに運動種別のラベル付けを行ったレーダ信号のデータベースを構築した。機械学習には畳み込みニューラルネットワークを用いて、人体の行動を自動識別する手法を開発した。正常時と異常時の運動種別をそれぞれ複数選択し、被験者のレーダ測定を実施した。レーダで測定された反射波からマイクロドップラ画像を生成し、多層畳込みニューラルネットワークに入力することで運動種別の識別精度を評価した。その結果、運動種別を約90%の精度で検出できることを確認し、開発手法の有効性が示された。