一种健康管理智能系统及人体心肺功能信号监测方法技术方案

本发明专利技术涉及健康管理技术领域，特别是涉及一种健康管理智能系统，其结构包括：采用24GHz的CFK101A毫米波雷达传感器、波形发生器、AD采集卡构成一个人体生命体征实时监测系统平台，所述人体生命体征实时监测系统在LabVIEW实时采集数据的程序中内嵌有MATLAB脚本，用于相位信号、实时滤波处理的雷达信号处理，并将MATLAB脚本得到的结果返回至LabVIEW中；所述老年人健康管理智能终端，还包括控制电路板和显示屏，所述控制电路板上集成有处理器和稳压单路单元；所述CFK101A毫米波雷达传感器内部搭载有CFK101A1T1R Kband雷达芯片和VCO振荡器。本发明专利技术提供一种健康管理智能系统，可实现对老年人日常呼吸和心率进行家居式智能监测，达到心肺功能健康管理。达到心肺功能健康管理。达到心肺功能健康管理。

【技术实现步骤摘要】
一种健康管理智能系统及人体心肺功能信号监测方法


[0001]本专利技术涉及健康管理
，特别是一种健康管理智能系统及人体心肺功能信号监测方法。

技术介绍

[0002]中国人口老龄化是一个客观的人口问题，据统计，我国每年至少有2000万老年人发生2500万次跌倒，意外跌倒成为威胁老人安全的重大隐患。在家庭和医疗健康监护中，如何及时准确地进行实时老人和病人状态监测特别是跌倒检测成为亟待解决的难题。
[0003]针对老年人的健康监护技术也将是未来的社会热点问题，但目前健康监护的市场应用仍局限于临床医疗领域，并以穿戴式传感器为主，其监测精度低，且随着经济的发展和科技的进步，人们更加期望健康监护技术能够惠及到日常生活的点点滴滴，以智能化、便利化、安全化的方式服务大众，故本专利技术提供一种健康管理智能系统，可实现对老年人日常呼吸和心率进行家居式智能监测，达到心肺功能健康管理。

技术实现思路

[0004]基于此，本专利技术提供一种健康管理智能系统，可实现对老年人日常呼吸和心率进行家居式智能监测，达到心肺功能健康管理。
[0005]第一方面，本申请提供了一种基于健康管理智能系统的人体心肺功能信号监测方法，包括具体步骤如下：S1、通过毫米波雷达在FMCW模式下产生无线信号，再基于FMCW毫米波雷达的无线感知技术，即利用受人体影响的反射信号对人体呼吸和心跳所产生的细微振动进行感知，并将反射的回波信号经过低通滤波器进行远处静态物体反射信号过滤，来获得混合反射信号；
[0006]S2、通过多路复用机制，实现从混合反射信号中分离出每个目标的反射信号；利用距离AoA映射图来进行多目标感知场景的重建工作，以便直观地评估多个目标的距离和AoA信息的差异性，选择合适的多路复用机制：
[0007](1)、当两个目标在AoA上存在较大的差异性，可使用角分复用机制来完成多目标的分离任务；
[0008]角分复用：首先基于大量的阵列天线采集到的原始数据，估计整个感知场景内多个目标的角度信息；其次依据获取的不同角度信息，形成分别指向各个目标的空间波束；最后利用波束成型或者其他算法分离得到单个目标的反射信号，同时借助单目标的感知技术来估计目标的状态信息；
[0009](2)、当感知场景内的目标相对于天线阵列的距离大概率会有所不同，可使用距分复用机制来完成多目标的分离任务；
[0010]距分复用：首先基于无线信号传播时间的测量值或线性调频中中频信号频率的估计值，获取多个目标相对于天线阵列的距离向量；其次明确各个目标的距离差异情况，利用无线设备固有的距离分辨能力来分离各个目标的无线信号；最后借助单目标感知的无线感
知方法，依次对分离得到各目标信号进行状态提取；
[0011](3)、如果两个目标的AoA和距离信息非常相近甚至完全相同，但不同目标的信号在统计学上仍然保持相互独立，对于无线信号的影响是不相关时，可使用源分复用机制来完成多目标的分离任务；
[0012]源分复用：首先对天线阵列接收的无线信号进行白化处理，使其组成成分不相关；其次基于中心极限定理，通过优化混合信号的负熵来最大化其非高斯性，从而实现对源信号的重构；最后借助单目标的无线感知方法对重构的原信号进行状态提取；
[0013]S3、对分离后的中频信号进行相位信息提取，进而来表征目标呼吸信号的变化；实际操作时，将采集的中频信号采样点整理成矩阵形式，矩阵的行为锯齿波的序列数，矩阵的列为一个锯齿波的采样点数；之后沿矩阵的行方向对每个锯齿波对所有采样点数做Range
‑
FFT操作，找到每个锯齿波的幅度谱峰值，确定目标的位置，再提取每个锯齿波的峰值相位作为该时刻的相位信息；
[0014]S4、由于提取的相位信号的时长较短，采样点数偏少，故采用MATLAB中的fdatool工具设计滤波器的各项参数，对其进行实时滤波，获得中频信号，并对中频信号傅里叶变化，以得到呼吸、心跳信号的时域波形，呼吸、心跳信号的频域波形以及对呼吸速率、心率估计的数值，并通过显示屏进行实时显示，达到对人体心肺功能健康监管。
[0015]可选的，所述中频信号为：
[0016][0017]其中，A为发射信号能量，为中频信号的频率成分，为中频信号相位成分，其变化由呼吸导致的目标微小变动决定，故需要提取中频信号的相位信息来表征呼吸信号的变化，即可将上述公式简写为：
[0018]其中，中频信号IF(t)的傅里叶变化为：
[0019][0020]第二方面，本申请提供了一种健康管理智能系统，由能够独立运行上述一种基于健康管理智能系统的人体心肺功能信号监测方法包括的步骤，其结构包括：采用24GHz的CFK101A毫米波雷达传感器、波形发生器、AD采集卡构成一个人体生命体征实时监测系统平台，所述人体生命体征实时监测系统在LabVIEW实时采集数据的程序中内嵌有MATLAB脚本，用于相位信号、实时滤波处理的雷达信号处理，并将MATLAB脚本得到的结果返回至LabVIEW中；
[0021]所述老年人健康管理智能终端，还包括控制电路板和显示屏，所述控制电路板上集成有处理器和稳压单路单元；
[0022]所述CFK101A毫米波雷达传感器内部搭载有CFK101A1T1R Kband雷达芯片和VCO振荡器，所述雷达芯片可支持FMCW、FSK和CW三种模式调制方式，可用于需要测速测距应用；
[0023]所述波形发生器为虚拟波形发生器，支持三角波、梯形波、指数波、方波四种波形输出，且输出频率直流为1Hz
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25MHz，正弦波高达75MHz；
[0024]所述AD采集卡为高速同步数据采集卡，支持8通道16位高精度高速同步采集，单通道采样频率范围为1
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50KHz；
[0025]所述稳压电路的输出电压1.5V连接到雷达芯片的VT引脚上，用于为芯片正常工作提供启动电压，并且VT引脚连接一个船型开关，用于方便选择稳压电路的输出和波形发生器的锯齿波输出。
[0026]可选的，所述CFK101A1T1R雷达芯片的收发器模块工作原理为：利用VCO振荡器控制发射无线信号的频率，使其在24GHz到24.5GHz范围内线性变化，发出的无线信号经过反射之后被接收天线接收，获取的信号分为IQ两路，Q经过90度的移相器使得IQ两路正交，两路正交的信号与原始的发射信号经过一个乘法器，最后再经过一个低通滤波器，得到IQ两路正交的中频信号。
[0027]可选的，所述毫米波雷达芯片正常工作时为FMCW模式，即发射的无线信号频率为随时间线性变化的锯齿波函数，振荡器输出频率和输入调谐电压保持高度的线性关系，故使得毫米波雷达工作在FMCW模式下，VT引脚的输入需要为1V
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2V的锯齿波，即波形发生器的输出波形。
[0028]可选的，所述VCO振荡器支持500MHz高线性调频带宽，所述VOC振荡器内置有独立收发天线，且接收部分带LNA，发射功率为15
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22dBm。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于健康管理智能系统的人体心肺功能信号监测方法，其特征在于，包括具体步骤如下：S1、通过毫米波雷达在FMCW模式下产生无线信号，再基于FMCW毫米波雷达的无线感知技术，即利用受人体影响的反射信号对人体呼吸和心跳所产生的细微振动进行感知，并将反射的回波信号经过低通滤波器进行远处静态物体反射信号过滤，来获得混合反射信号；S2、通过多路复用机制，实现从混合反射信号中分离出每个目标的反射信号；利用距离AoA映射图来进行多目标感知场景的重建工作，以便直观地评估多个目标的距离和AoA信息的差异性，选择合适的多路复用机制：(1)、当两个目标在AoA上存在较大的差异性，可使用角分复用机制来完成多目标的分离任务；角分复用：首先基于大量的阵列天线采集到的原始数据，估计整个感知场景内多个目标的角度信息；其次依据获取的不同角度信息，形成分别指向各个目标的空间波束；最后利用波束成型或者其他算法分离得到单个目标的反射信号，同时借助单目标的感知技术来估计目标的状态信息；(2)、当感知场景内的目标相对于天线阵列的距离大概率会有所不同，可使用距分复用机制来完成多目标的分离任务；距分复用：首先基于无线信号传播时间的测量值或线性调频中中频信号频率的估计值，获取多个目标相对于天线阵列的距离向量；其次明确各个目标的距离差异情况，利用无线设备固有的距离分辨能力来分离各个目标的无线信号；最后借助单目标感知的无线感知方法，依次对分离得到各目标信号进行状态提取；(3)、如果两个目标的AoA和距离信息非常相近甚至完全相同，但不同目标的信号在统计学上仍然保持相互独立，对于无线信号的影响是不相关时，可使用源分复用机制来完成多目标的分离任务；源分复用：首先对天线阵列接收的无线信号进行白化处理，使其组成成分不相关；其次基于中心极限定理，通过优化混合信号的负熵来最大化其非高斯性，从而实现对源信号的重构；最后借助单目标的无线感知方法对重构的原信号进行状态提取；S3、对分离后的中频信号进行相位信息提取，进而来表征目标呼吸信号的变化；实际操作时，将采集的中频信号采样点整理成矩阵形式，矩阵的行为锯齿波的序列数，矩阵的列为一个锯齿波的采样点数；之后沿矩阵的行方向对每个锯齿波对所有采样点数做Range
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FFT操作，找到每个锯齿波的幅度谱峰值，确定目标的位置，再提取每个锯齿波的峰值相位作为该时刻的相位信息；S4、由于提取的相位信号的时长较短，采样点数偏少，故采用MATLAB中的fdatool工具设计滤波器的各项参数，对其进行实时滤波，获得中频信号，并对中频信号傅里叶变化，以得到呼吸、心跳信号的时域波形，呼吸、心跳信号的频域波形以及对呼吸速率、心率估计的数值，并通过显示屏进行实时显示，达到对人体心肺功能健康监管。2.根据权利要求1所述的一种基于健康管理智能系统的人体心肺功能信号监测方法，其特征在于，所述中频信号为：
其中，A为发射信号能量，为中频信号的频率成分，为中频信号相位成分，其变化由呼吸导致的目标微小变动决定，故需要提取中频信号的相位信息来表征呼吸信号的变化，即可将上述公式简写为：其中，中频信号IF(t)的傅里叶变化为：3.一种健康管理智能系统，其特征在于，由能够独立运行权利要求1
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2中任意一项所述一种基于健康管理智能系统的人体心肺功能信号监测方法包括的步骤，其结构包括：采用24GHz的CFK101A毫米波雷达传感器、波形发生器、...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢俊，朱宏飞，何辉，
申请(专利权)人：亿慧云智能科技深圳股份有限公司，
类型：发明
国别省市：