一种基于雷达的生命体征检测方法

本发明涉及检测生命体征信息技术领域，涉及一种基于雷达的生命体征检测方法。

背景技术：

“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。

技术实现要素：

本发明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。

本发明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1～2^m-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。

本发明的特点还在于：

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...2^m-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。

本发明的有益效果是：

本发明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；本发明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是本发明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是本发明中原始的生命体征信号序列；

图4(a)是本发明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)是本发明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)是本发明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)是本发明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发明进行详细说明。

本发明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1～2^m-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...2^m-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，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；

雷达发射信号的后一周期频率起始位置与前一周期的频率起始位置均不相同，使得接收到不同周期的回波信号与发射信号进行混频时，只有同一周期的回波信号与发射信号的混频得以高幅值检出，达到减小干扰的目的；

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；

其中，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，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；

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；

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，可以剔除大多数干扰，再对基线信号做相位差得到相位差信号；

其中，相位差表示当前相位与前一时刻的相位之差。

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。

成人正常呼吸频率范围在0.2～0.34hz，成人正常心跳频率范围在1～1.67hz；儿童以及老年人的正常呼吸频率范围定在0.2～0.7hz，正常心跳频率范围定在0.9～2hz。

优选地，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频值，fmin为有用差频的最小值。

优选地，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拍频值，fmin为有用差频的最小值。

雷达发射信号的周期可以自定义，每周期内的伪随机码可以是一个，也可以是多个；雷达发射信号的频率时间图可以是锯齿波，也可以是三角波；对信号做相位差可以根据情况取舍；雷达的频率可以在国家规定的频率范围内选择，一般建议频率选择越高越好。

实验验证：

(1)为了验证本发明检测心率的准确性，使用小米手环5做对比实验，腕带测得的心率为参考心率值。如表1所示，为本发明与小米手环5测心率的实验对比结果。

表1、腕带、小米手环、本发明的检测方法分别检测心率的数据汇总

从表1可知，与小米手环5相比，本发明一种基于雷达的生命体征检测方法检测心率的准确率达到97.3％，检测效果比小米手环5更好。

(2)、本发明一种基于雷达的生命体征检测方法，根据设计成本和工作环境要求选取m为9，设计长度为16的伪随机序列，则bk∈{1,2,3...511},k＝1,2,3...16；设定雷达发射信号的频谱为锯齿波，中心频率为77ghz，调制周期为50us，调制带宽为4ghz，将伪随机序列调制到雷达的发射信号上；

将雷达接收到的回波信号与雷达发射信号进行混频，提取到有用的目标信号；对上述有用的目标信号进行fft变换，寻找频谱中的峰值，求得峰值对应的频率值，得到目标距雷达的位置。此fft变换也称为距离维fft变换，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2(a)中每一时刻的峰值(*所处的位置)所组成的线段在图2(b)中可以看出基本在1m位置处；

对每一时刻得到的峰值位置求瞬时相位，经过相位解缠后，得到如图3所示的去趋势预处理后的信号波形图，称为相位时间图像，也可称为原始的生命体征信息序列；从图3可以看出去趋势后的信号波形稳定在0轴附近；

采用去趋势算法对原始的生命体征信息序列处理得到去趋势后的信号；采用beads算法对去趋势后的信号进行处理得到基线信号，beads算法预设的截止频率选取0.2～0.8hz，再对基线信号做相位差得到相位差信号；

对相位差信号再运用beads算法处理，算法预设的截止频率选取0.7～2hz，所提取的基线信号即为呼吸信号，如图4(a)所示；再将相位差信号波形减去呼吸信号波形即可得到心跳信号波形，如图5(a)所示；

最后对呼吸信号做fft变换，即可得到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，如图4(b)所示，当前测得的呼吸频率为0.2344hz，即约14次/分钟；再对心跳信号做fft变换，即可得到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，如图5(b)所示，当前测得的心跳频率为0.9766hz，即约59次/分钟。