非接触睡眠計測を革新するUWB（超広帯域）レーダー技術：その科学的原理と製品への応用
導入：非接触睡眠計測の重要性とUWBレーダーへの期待
睡眠は心身の健康維持に不可欠な要素であり、その質や状態を正確に把握することは、健康管理やQOL向上に繋がります。従来の睡眠計測は、医療機関で行われるPSG（ポリソムノグラフィ）のように、体に多数のセンサーを装着する方法が主流でした。しかし、これは被験者にとって負担が大きく、日常的な長期間の計測には不向きです。
そこで注目されているのが、体にセンサーを装着せずに睡眠を計測する非接触技術です。カメラ、感圧センサー、サーマルセンサーなど様々なアプローチがありますが、近年特に期待が寄せられている技術の一つが、UWB（Ultra-Wideband：超広帯域）レーダーを用いた非接触睡眠計測です。UWBレーダーは、その特異な信号特性により、壁などの障害物を透過し、かつ微細な変位を捉える能力を持つため、寝室空間における非接触での生体信号計測に適しています。本記事では、UWBレーダーが非接触睡眠計測をどのように実現するのか、その科学的原理、技術的な側面、応用例、そして最新の研究動向について詳細に解説します。
UWBレーダーの科学的原理：微細な変位検出の仕組み
UWBレーダーは、数GHzに及ぶ非常に広い帯域幅を持つ短パルス信号を使用するレーダーシステムです。一般的なナローバンドレーダーが周波数や位相の変化を捉えるのに対し、UWBレーダーは超短パルス信号の往復時間と振幅変化を高精度に測定することに特化しています。
超広帯域信号の特性
UWB信号は、数十センチメートル程度の分解能を持つ非常に短いパルスで構成されます。この短いパルスが対象物に当たって反射し、センサーに戻ってくるまでの時間（Time of Flight, ToF）を計測することで、対象物までの距離を高精度に算出できます。また、パルス幅が非常に短いため、時間領域での分解能が高く、近距離にある複数の反射波を分離して捉えることが可能です。
微弱な変位の検出
UWBレーダーによる非接触睡眠計測において最も重要なのは、体動、呼吸、心拍に伴う体表面の微細な変位を検出する能力です。寝ている人の胸郭や腹部の動き、さらには心拍に伴う数マイクロメートルから数十マイクロメートルオーダーの微細な振動（ボールサイストカルジオグラフィ, BCG相当）が、UWBパルスの反射波の往復時間のわずかな変化や信号強度の変化として現れます。
UWBレーダーシステムは、送信したパルスが対象物に反射して戻ってきた信号を高速にサンプリングします。これを基準となる信号（例えば静止時の体からの反射信号）と比較することで、体表面の変位による反射信号の時間遅延や位相の変化を検出します。この変化は非常に小さいため、高度な信号処理が必要となります。
睡眠計測への応用メカニズム：生体信号の抽出
UWBレーダーで捉えられた反射信号には、対象者からの反射波だけでなく、部屋の壁や家具からの反射波（多径効果）、ノイズなどが含まれています。これらの信号から睡眠に関連する生体信号（体動、呼吸、心拍）を正確に抽出するために、様々な信号処理技術が用いられます。
体動検出
体動は比較的大きな体表面の動きであり、UWBレーダーの反射信号において、特定の距離レンジにおける信号強度の大きな変化や位相のずれとして現れます。基準信号との差分を取る、特定の距離レンジにおける信号の変動量を監視するといった手法で体動を検出します。
呼吸検出
呼吸による胸郭・腹部の動きは、体動よりも小さいものの、数ミリメートルから数センチメートルの変位を伴います。この周期的な変位は、反射信号の往復時間の周期的な変化や、特定の距離レンジにおける信号強度の周期的な変調として現れます。信号処理では、対象者からの反射波にフォーカスし、フーリエ変換などの周波数解析を用いて、呼吸レートに相当する周波数成分を抽出します。
心拍検出
心拍に伴う体表面の動きは、呼吸よりもさらに微細であり、その振幅はマイクロメートルオーダーです。これは、UWBレーダーが検出できる限界に近い信号レベルです。心拍信号を抽出するためには、呼吸信号や体動による大きな信号成分をフィルタリングで除去し、残った微弱な信号の中に隠された心拍に相当する周波数成分を捉える必要があります。相関処理、適応フィルタリング、高度なスペクトル解析などの手法が用いられます。心拍検出の精度は、UWBレーダーの分解能、信号処理アルゴリズム、そして測定環境（対象者とセンサーの距離、部屋の構造など）に大きく依存します。
具体的な技術課題と解決策
UWBレーダーを用いた非接触睡眠計測の実用化には、いくつかの技術的な課題が存在します。
- 複数人検出: 同じ空間に複数の人がいる場合、それぞれの生体信号を分離して計測することは困難です。ビームフォーミング技術や、複数のUWBセンサーを組み合わせることで、空間的な分離を図る研究が進められています。
- 環境ノイズ: 壁や家具からの反射波、Wi-Fiなどの電波干渉が信号の精度に影響を与えます。高度な信号処理アルゴリズムにより、これらのノイズ成分を除去または軽減する技術が重要となります。
- 位置の特定と追跡: 対象者が寝返りを打つなど位置が変わった場合でも、継続して生体信号を計測する必要があります。対象者の位置を追跡し、常に最適な距離レンジにフォーカスする技術が必要です。
- プライバシー: カメラを使用しないためプライバシーへの配慮は比較的容易ですが、収集される生体情報自体の取り扱いには注意が必要です。
製品への応用例
UWBレーダー技術は、その非接触・高精度な計測能力から、様々な睡眠関連製品への応用が期待されています。
- スマートスピーカー/家電: 部屋に設置されたスマートスピーカーや照明機器などにUWBセンサーを内蔵し、ユーザーが意識することなく睡眠中の体動や呼吸をモニタリングします。
- 専用睡眠トラッカー: ベッドサイドに設置する専用のUWBセンサーデバイスとして、睡眠の質や状態を詳細に記録・分析します。
- ヘルスケアベッド/マットレス: ベッドフレームやマットレスにUWBセンサーを組み込み、睡眠中の生体情報を計測し、快適な睡眠環境の提供や異常検知に繋げます。
- 高齢者モニタリング: 離れて暮らす家族の睡眠中の状態（長時間動きがない、呼吸異常など）を非接触でモニタリングし、異常時には通知するといった見守りシステムへの応用も可能です。
最新の研究動向
UWBレーダーを用いた睡眠計測の分野では、精度向上と応用範囲の拡大に向けた研究が活発に行われています。
- 睡眠段階推定: 体動、呼吸、心拍といった複数の生体信号情報に加えて、UWBレーダーが捉える微細な体表面の振動パターンの分析から、ノンレム睡眠やレム睡眠といった睡眠段階を推定する研究が進められています。機械学習や深層学習といったAI技術を活用し、UWB信号データから睡眠段階の特徴量を抽出し、推定精度を高める試みが多く見られます。
- 睡眠時無呼吸症候群（SAS）の簡易スクリーニング: 呼吸パターンの変化や呼吸停止をUWBレーダーで検知し、SASの可能性をスクリーニングする研究も行われています。
- 複数人同時計測の高度化: より複雑な環境下での複数人検出精度向上、個々の生体信号分離アルゴリズムの開発が進められています。
- 低消費電力化と小型化: 製品への搭載を容易にするためのUWBチップセットの低消費電力化や小型化も重要な開発テーマです。
結論：UWBレーダー技術が拓く非接触睡眠計測の未来
UWBレーダー技術は、その優れた距離分解能と微細な変位検出能力により、非接触睡眠計測分野において大きな可能性を秘めています。体動、呼吸、心拍といった基本的な睡眠中の生体信号を負担なく計測できるだけでなく、高度な信号処理やAI技術との組み合わせにより、将来的には睡眠段階推定や睡眠障害のスクリーニングといった、より高度な睡眠分析への応用も期待されます。
まだ解決すべき技術課題は存在しますが、研究開発の進展とともに、UWBレーダーは寝室空間におけるユビキタスなセンサーとして、私たちの睡眠管理やヘルスケアに貢献していくでしょう。製品開発においては、UWBレーダーの科学的原理と信号処理の特性を深く理解し、計測環境やユーザーの利用シナリオに合わせた最適なシステム設計を行うことが、高精度で信頼性の高い非接触睡眠計測製品を実現する鍵となります。