一种基于雷达的生命体征检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于雷达的生命体征检测方法，设计伪随机序列；将其调制到雷达的发射信号上；将调制后的发射信号与接收到的回波信号混频；对其进行FFT变换，得到原始的生命体征信号序列；采用去趋势算法对原始的生命体征信号序列进行处理，获得去趋势后的信号；采用BEADS算法对去趋势后的信号进行处理，得到基线信号，再进一步得到相位差信号；采用BEADS算法对相位差信号进行处理，再进一步得到心跳信号；对呼吸信号、心跳信号分别做FFT变换，完成对呼吸及心跳的检测。本发明专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法，解决了采用雷达检测生命体征信息时其接收到的电磁波容易受到多径效应干扰、呼吸和心跳信号相互影响的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达的生命体征检测方法
本专利技术涉及检测生命体征信息
，涉及一种基于雷达的生命体征检测方法。
技术介绍
“体温、呼吸、心率及血压”等生命体征参数已经是临床评估生命活动是否存在的重要指标，也是对患者进行病情诊疗的前提与基础。目前，对生命体征检测的方法主要分为接触式和非接触式。接触式检测方法涉及的仪器有心电图仪、呼吸带和手环(表)，心电图仪通过将电极片粘贴在患者皮肤上来检测心率，呼吸带是由胸部位置检测呼吸，手环(表)也是紧贴皮肤并通过LED发出绿光来检测心率，这种接触式的检测方法并不适用于皮肤大面积损坏、四肢外伤及皮肤过敏的人群；非接触式检测方法涉及的仪器有可见光摄像头、红外摄像头和雷达，可见光摄像头及红外摄像头都是通过人脸部位来检测呼吸及心率，此外，红外摄像头也会因室温、遮挡物以及人体摆动造成误差；而用雷达检测生命体征时虽然具有可穿透衣物；不受光照、温度影响；保护隐私等优势，但是存在多径效应以及呼吸、心跳信号互相影响的问题，使得到的雷达回波产生了畸变，而且利用常规信号处理方式无法得到准确生命体征信息。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于雷达的生命体征检测方法，解决了现有技术中存在的采用雷达检测生命体征信息时其接收到的电磁波容易受到多径效应的干扰，以及呼吸和心跳信号相互影响的问题。本专利技术所采用的技术方案是一种基于雷达的生命体征检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，设计长度为M的伪随机序列，伪随机序列中的每个值选自1～2M-1；步骤2，将伪随机序列调制到雷达的发射信号上，使得每个周期的发射信号频率的起始位置均不相同；步骤3，将调制后的发射信号与接收到的回波信号混频，再通过滤波器获得滤波信号，同时滤除掉其他周期的发射信号对本周期的发射信号的干扰；步骤4，对滤波信号进行FFT变换，根据目标距雷达的位置获得瞬时相位，瞬时相位随时间的变化所组成的序列经过相位解缠，即可得到原始的生命体征信号序列；步骤5，采用去趋势算法对原始的生命体征信号序列进行处理，使得滤波信号的走势稳定在0轴附近，获得去趋势后的信号；步骤6，采用BEADS算法对去趋势后的信号进行处理，得到基线信号，再对基线信号做相位差，得到相位差信号；步骤7，采用BEADS算法对相位差信号进行处理，提取呼吸信号，再将相位差信号与呼吸信号进行作差，获得心跳信号；步骤8，对呼吸信号做FFT变换，在正常呼吸频率范围内的最大值即为当前时间段的呼吸频率；对心跳信号做FFT变换，在正常心跳频率范围内的最大值即为当前时间段的心跳频率，完成对生命体征中呼吸及心跳的检测。本专利技术的特点还在于：M根据设计成本和抗干扰因素选取任意大于2的整数。步骤2具体为：若发射信号为锯齿波，则第k个周期的发射信号表示为：式(1)中，A为雷达发射信号的幅值；f0为雷达发射信号的中心频率；bk为伪随机序列，bk∈{1,2,3...2m-1},m≥9；P为大于1的正数；T为雷达发射信号的调制周期；B为雷达发射信号的调制带宽；为雷达发射信号的初始相位；t为雷达发射信号的时间序列；若发射信号为三角波，则第k个周期的发射信号表示为：步骤3中，滤波器为级联的低通滤波器和带通滤波器，低通滤波器的截止频率为fmax，带通滤波器的通带为fmin～fmax；fmax为有用的目标回波与发射信号混频后得到的最大有用拍频值，fmin为有用差频的最小值。步骤3中，滤波器为带通滤波器，带通滤波器的通带为fmin～fmax；fmax为有用的目标回波与发射信号混频后得到的最大有用频值，fmin为有用差频的最小值。目标距雷达的位置表示为：式(4)中，Δd为目标距雷达的距离；Δf为频差；T为调制周期；B为调制带宽；c为光速。步骤5中，去趋势算法具体为：式(5)中，x(t)为原始的生命体征信号序列；m(t)为x(t)的趋势序列；y(t)为去趋势后的生命体征信号序列；xmax(t)为x(t)的上包络线；xmin(t)为x(t)下包络线。本专利技术的有益效果是：本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法，采用伪随机序列对雷达波形进行设计，可以减少雷达检测生命体征时受到多径效应的干扰；本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法，对得到的相位时间序列采用去趋势算法以及BEADS算法进行处理，可以提高雷达检测呼吸及心率系统的抗干扰性能及测量精度。附图说明图1是本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法的流程图；图2(a)是在距离维FFT上目标检测结果图；图2(b)是在距离维FFT上目标检测结果的俯视图；图3是本专利技术中原始的生命体征信号序列；图4(a)是本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法检测到呼吸信号的时域波形图；图4(b)是本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法检测到呼吸信号的频域波形图；图5(a)是本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法检测到心跳信号的时域波形图；图5(b)是本专利技术一种基于雷达的生命体征检测方法检测到心跳信号的频域波形图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术提供的一种基于雷达的生命体征检测方法，如图1所示，设计一组伪随机序列，对雷达每个周期的发射信号的频率起点采用不同的伪随机码进行调制，雷达在接收到回波信号后，用发射信号与回波信号进行混频，通过FFT变换得到目标距雷达的位置，再求得频谱上对应频率的瞬时相位；在慢时间轴上记录每一次得到的瞬时相位值，经过相位解缠即可得到原始的生命体征信号序列；首先，利用去趋势算法对原始的生命体征信号序列进行处理，使得信号稳定在0轴附近，再利用基于稀疏去噪和基线估计(BaselineEstimationandDenoisingwithSparsity,BEADS)算法对去趋势后的信号提取基线，得到较为平滑的序列，再对序列进行相位差得到相位差信号，对该相位差信号再应用BEADS算法即可得到准确的呼吸信号；将相位差波形减去呼吸波形即可得到心跳波形，根据呼吸频率在0.2Hz～0.7Hz范围以及心跳频率在0.9Hz～2Hz范围将得到的呼吸波形进行傅里叶变换得到呼吸频率，再对得到的心跳波形进行傅里叶变换得到心跳频率。具体按照以下步骤实施：步骤1，设计长度为M的伪随机序列，伪随机序列中的每个值选自1～2M-1；步骤2，将伪随机序列调制到雷达的发射信号上，使得每个周期的发射信号频率的起始位置均不相同；其中，M根据设计成本和抗干扰因素选取任意大于2的整数；步骤2具体为：若发射信号为锯齿波，则第k个周期的发射信号表示为：式(1)中，A为雷达发射信号的幅值；f0为雷达发射信号的中心频率；bk为伪随机序列，bk∈{1,2,3...2m-1},m≥9；P为大于1的正数；T为雷达发射信号的调制周期；B本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于雷达的生命体征检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：/n步骤1，设计长度为M的伪随机序列，所述伪随机序列中的每个值选自1～2

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达的生命体征检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，设计长度为M的伪随机序列，所述伪随机序列中的每个值选自1～2M-1；
步骤2，将所述伪随机序列调制到雷达的发射信号上，使得每个周期的发射信号频率的起始位置均不相同；
步骤3，将调制后的发射信号与接收到的回波信号混频，再通过滤波器获得滤波信号；
步骤4，对所述滤波信号进行FFT变换，根据目标距雷达的位置获得瞬时相位，瞬时相位随时间的变化所组成的序列经过相位解缠，即可得到原始的生命体征信号序列；
步骤5，采用去趋势算法对所述原始的生命体征信号序列进行处理，使得滤波信号的走势稳定在0轴附近，获得去趋势后的信号；
步骤6，采用BEADS算法对所述去趋势后的信号进行处理，得到基线信号，再对所述基线信号做相位差，得到相位差信号；
步骤7，采用BEADS算法对所述相位差信号进行处理，提取呼吸信号，再将所述相位差信号与呼吸信号进行作差，获得心跳信号；
步骤8，对所述呼吸信号做FFT变换，在正常呼吸频率范围内的最大值即为当前时间段的呼吸频率；对所述心跳信号做FFT变换，在正常心跳频率范围内的最大值即为当前时间段的心跳频率，完成对生命体征中呼吸及心跳的检测。


2.根据权利要求1所述的一种基于雷达的生命体征检测方法，其特征在于，所述M根据设计成本和抗干扰因素选取任意大于2的整数。


3.根据权利要求1所述的一种基于雷达的生命体征检测方法，其特征在于，步骤2具体为：
若发射信号为锯齿波，则第k个周期的发射信号表示为：



式(1)中，A为雷达发射信号的幅值；f0为雷达发射...

【专利技术属性】
技术研发人员：李牧，田哲嘉，吴彤，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61