【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达信号处理技术，具体涉及一种从谐波干扰中准确恢复心率与呼吸率的方法。
技术介绍
1、非接触雷达检测技术可以远距离监测心跳和呼吸信号，而不需要电极或传感器，这是呼吸和心脏医学中重要的生理指标。该技术因其非侵入性、高精度和准确性高、保护个人隐私等优点而受到研究人员的广泛关注。该研究已有很多报道，但该技术尚未得到广泛应用，其中一个关键问题是与环境杂波、谐波相比心跳信号较微弱。
2、基于非接触式雷达的生命体征检测提供了更舒适的检测体验，越来越受到受试者的欢迎。多拍雷达回波信号的相位信息中包含由呼吸和心跳运动引起的胸部周期性位移信息。位移信息中，既有呼吸信号和心跳信号，也有它们各自的谐波分量。通常，呼吸信号幅值比心跳信号幅值大几倍。因此，心跳信号很容易被背景噪声和呼吸信号的高次谐波淹没。这种呼吸谐波对心跳信号的干扰是非接触式生命信号检测中常见的问题，且当前的方法不能有效的区分呼吸谐波与心跳信号，这使得心率容易被误判。
技术实现思路
1、针对以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种从谐波干扰中准确恢复心率与呼吸率的方法。
2、本专利技术的从谐波干扰中准确恢复心率与呼吸率的方法，包括以下步骤：
3、1)雷达发射机向待测目标发射一帧的调频连续波信号，雷达接收机接收到受到待测目标的呼吸和心跳信号同时调制的反射波信号；
4、2)雷达接收机接收到对反射波信号进行混频和基带解调的信号处理，获得基带信号；并
5、对基带信号进行快
6、
7、其中，a(t)为离散的基带信号r(t)的幅度，f0为调频连续波信号的初始频率，t为快时间离散采样点，t∈[1,m]，ψ(t)为包含待测目标位移的运动信号，λ为载波波长，
8、φ为相位残余噪声，忽略不计，dc为直流偏移；
9、3)重复步骤1)和2)，共操作n次，在步骤1)中发射的相邻帧的调频连续波信号之间具有时间间隔δt，得到m×n的二维信号矩阵h；二维信号矩阵h中，长度m的维度为快时间域，长度n的维度为慢时间域；
10、4)对二维信号矩阵h采用梯度下降算法，消除直流偏移；
11、5)对消除直流偏移后的二维信号矩阵h进行背景杂波去除处理，得到去除背景杂波的信号h1；
12、6)对去除背景杂波的信号h1的快时间域进行快速傅里叶变换fft获取信号频谱，信号频谱峰值对应待测目标与雷达的距离d；
13、7)对除背景杂波的信号h1，在待测目标与雷达的距离d处采用拓展反正切算法进行相位解包裹，得到包含待测目标位移的运动信号ψ(t)；
14、8)对待测目标位移的运动信号ψ(t)进行带通滤波，分别得到频率在呼吸频率区间的信号rr和频率在心跳频率区间的信号hr；
15、9)分别对频率在呼吸频率区间的信号rr和频率在心跳频率区间的信号hr进行快速傅里叶变换，搜索得到频率在呼吸频率区间的信号rr的峰值，作为呼吸谐波信号的中心频率fcentre；
16、进一步求出频率在呼吸频率区间的信号rr和频率在心跳频率区间的信号hr的频
17、率分辨率1/(δt.n)；
18、10)构造频域的呼吸谐波信号φ(f)：
19、φ(f)＝a2sinc(t(f-2×fres))+…+aksinc(t(f-k×fres))+…+
20、aksinc(t(f-k×fres))(1)
21、其中，f为频率，fres为呼吸谐波信号的基频，t表征sinc函数时间域的长度，t∈
22、[5π,15π]，ak为k次呼吸谐波信号的振幅，a2～ak分别为二次至k次呼吸谐波信号的振幅，k为最大呼吸谐波信号的阶次，k＝2,…,k；
23、时域的呼吸谐波信号φ(t)满足：
24、
25、其中，为φ(t)的频率分量，为φ(t)的幅度分量；
26、满足：
27、
28、分别为二次至k次呼吸谐波信号频率分量，为k次呼吸谐波信号频率分量，w为呼吸谐波信号的角基频w＝2πfres；
29、
30、时域的呼吸谐波信号φ(t)的幅度分量满足；
31、
32、使用非线性最小二乘算法估计呼吸谐波的振幅；
33、呼吸谐波信号的振幅满足条件：minε＝|φ-ψ(t)|2；
34、ε为趋近的最小值；
35、时域的呼吸谐波信号φ(t)的幅度分量经计算为：
36、
37、式中为共轭转置矩阵，(*)-1表示矩阵的逆；
38、根据公式(1)，令公式(1)中的呼吸谐波信号的基频fres分别为fcentre、fcentre-fcentre+1/(δt.n)、...和分别构造第二呼吸谐波信号至第k呼吸谐波信号；
39、11)对构造的第二呼吸谐波信号至第k呼吸谐波信号与待测目标位移的运动信号ψ(t)进行相关性分析，得到相关性最高的呼吸谐波信号；
40、从待测目标位移的运动信号ψ(t)减去相关性最高的呼吸谐波信号，得到只包含呼吸信号和心跳信号的最终信号γ(t)，通过对γ(t)使用自相关方法来估计心率和呼吸率：
41、
42、其中，r(m)为最终信号γ(t)的自相关函数，γ*(t)为最终信号γ(t)的共轭，γ(t+m)为最终信号γ(t)的滞后版本，滞后时间为m，搜索最终信号γ(t)的自相关函数r(m)的峰值，分别得到第一峰值m1和第二峰值m2，m1＞m2，第二峰值m2的倒数为相应的心率，第一峰值m1的倒数为相应的呼吸率，从而恢复出去除谐波干扰的准确的心率和呼吸率。
43、在步骤1)中，待测目标保持静止或轻微的运动。雷达发射机发射的一帧的调频连续波信号的时间为300～800微秒。
44、在步骤2)中，采样点m为的个数为256～1024。
45、在步骤3)中，相邻帧的调频连续波信号之间的时间间隔为10ms～50ms。操作次数n>50。
46、在步骤7)中，待测目标位移的运动信号包括呼吸、心跳、呼吸谐波和心跳谐波。
47、在步骤9)中，频率在呼吸频率区间的信号rr，频率fr范围为[0.2hz,0.8hz]。
48、在步骤10)中，趋近的最小值ε范围为[0.01,0.05]，最大呼吸谐波信号的阶次k为6～10。
49、本专利技术的优点：
50、本专利技术实现了对呼吸和心跳信号中干扰谐波的去除，通过建立谐波信号，对包含待测目标位移的运动信号进行谐波滤除，得到更纯净的呼吸和心跳频谱，从而准确地得到呼吸率和心率；本专利技术在解决谐波干扰问题上稳定高效，提取的呼吸率和心率准确性高，且在硬件和软件上都容易实现。
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1.一种从谐波干扰中准确恢复心率与呼吸率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1)中，雷达发射机发射的一帧的调频连续波信号的时间为300～800微秒。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2)中，采样点M为的个数为256～1024。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3)中，相邻帧的调频连续波信号之间的时间间隔为10ms～50ms。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤7)中，待测目标位移的运动信号包括呼吸、心跳、呼吸谐波和心跳谐波。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤9)中，频率在呼吸频率区间的信号RR频率fr∈[x，y]，x>＝0.2Hz，y≤＝0.8Hz。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤10)中，趋近的最小值ε范围为[0.01,0.05]。
【技术特征摘要】
1.一种从谐波干扰中准确恢复心率与呼吸率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1)中，雷达发射机发射的一帧的调频连续波信号的时间为300～800微秒。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2)中，采样点m为的个数为256～1024。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3)中，相邻帧的调频连续波信号之间的时间间隔...
【专利技术属性】
技术研发人员：于伟华，许迪迪，刘松卓，王伯武，王于峰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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