基于太赫兹雷达的人体生命信号高精度测量方法与流程

本发明属于雷达信号处理技术和生命医学/远程医疗领域，具体涉及一种基于太赫兹雷达的人体生命信号高精度测量方法。

背景技术：

呼吸心跳等生命信号测量的应用十分广泛，在医疗方面，不管是个人健康的监控还是对慢性疾病的诊断，呼吸心跳参数都是一个人健康状况的直观反映，而在工程应用方面，地震、雪崩、泥石流等严重的自然灾害会危及人们的生命和财产安全，及时有效的救援能够大大减少人员的伤亡，能够精确的检测人体呼吸心跳的参数有着广泛的安全应用。目前，有很多方法可以进行呼吸心跳频率的检测，主要分为接触式和非接触式的。随着科技的进步以及雷达在生物、生物医学方面越来越广泛的应用，使得人们的研究重点集中在非接触式的方法上面。

利用雷达手段实现目标运动特征提取是一种广泛使用的方法，具有全天时、全天候、高精度等特点，在遥感测量、生命探测和军事侦察等方面具有十分重要的应用。太赫兹(terahertz,thz)频段通常指频率在0.1thz到10thz(对应波长30μm-3mm)之间的电磁波，该频率带的频谱极具科研价值，属于全新的频率资源，以其独特的性能及在多个领域的广阔应用前景引起了广泛关注，是国际公认的重要前沿科学技术领域之一。近年来，随着太赫兹源、检测和相关器件的突破，太赫兹雷达技术发展迅速，在高分辨成像和运动精细测量方面逐渐显现出优势。人体的呼吸和心跳是典型的生命信号形式，是人体生命体征的重要参数，也是进行人体探测和诊疗的重要依据。但是目前的人体生命信号(人体的呼吸和心跳)测量手段基本以接触式测量为主，这种方式虽然精度较高、操作简单，但是尤其固有应用局限性。非接触式呼吸心跳信号检测对大面积烧伤、烫伤病人、远程患者、婴幼儿、自然灾害中的受害者、以及战场士兵都有重要的应用，能够有效弥补接触式测量手段的不足，具有广阔的发展前景和重要的应用价值。

在接触式测量方面，主要手段是心电图^[1,2]。心电图测量虽然具有较高的测量精度，但其具有明显缺陷，比如对于烧烫伤患者，测量的同时容易产生二次伤害；对于婴幼儿患者和远程患者实施困难等。

在非接触式测量方面，目前的测量系统主要集中在微波波段和毫米波波段，频率相比太赫兹频段较低，系统对于微弱的生命信号不够敏感，需要较为复杂的系统构成和信号处理手段^[3-6]。

因此，利用太赫兹雷达实现人体生命信号高精度测量，充分发挥太赫兹雷达微多普勒敏感性的优势是一个有待研究的问题，针对这一问题，当前并没有有效的手段。相关参考文献如下：

[1]王德纯.微多普勒生物探测雷达技术研究[j].现代雷达.2011(10).

[2]李青，李斌.一种基于hilbert-huang变换的雷达回波精细处理技术[j].现代雷达.2013(07).

[3]petkiedt,bentone,carlab,etal.remoterespirationandheartratemonitoringwithmillimeter-wave/terahertzradars[j].millimetrewaveandterahertzsensorsandtechnology.2008.

[4]xuh,lib,renj.researchonhumanrespiratorydetectionmethodbasedonuwbsteppedfrequencyradar[j].yiqiyibiaoxuebao/chinesejournalofscientificinstrument.2012,33(2):286-292.

[5]babolim,boric-lubeckeo,lubeckev.heartandrespiratorydetectionandsimulationsfortrackinghumansbasedonrespirationbyusingpulse-basedradar[j].2012.

[6]kimk,suhj,shind,etal.highsensitivitydopplerradarsystemfordetectingrespirationandheartrateusingimprovedisolationtechnique[j].2014.

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明通过综合利用相位测距和经验模态分解等比较成熟的信号处理方法，实现了人体生命信号的高精度测量，具有高效稳健等特点，且同时不增加系统复杂度。具体技术方案如下：

一种基于太赫兹雷达的人体生命信号高精度测量方法，包括以下步骤：

(s1)雷达系统发射测量信号；

(s2)获取雷达回波信号，根据回波信号进行距离成像，并在距离像选出与人体目标相关的距离单元，记为有效距离单元；

(s3)对有效距离单元进行相位测距处理，得到人体目标的相位变化量，经过相位解缠得到解缠后的相位变化量，将解缠后的相位变化量转换为位移变化量，即人体目标的位移变化量；

(s4)采用经验模态分解方法对人体目标的位移变化量进行分解，筛选出与人体呼吸和心跳相关的位移分量，对筛选出的位移分量进行累加组合，得到位移信号；

(s5)将位移信号进行傅里叶变换到频域，选出频域中的峰值，即人体呼吸和心跳信号的参数。

进一步地，所述步骤(s2)中与人体目标相关的距离单元具体为距离像中峰值处的距离单元。

进一步地，所述步骤(s3)中的相位解缠的具体过程为：利用matlab软件自带的unwrap函数进行相位解缠。

进一步地，所述步骤(s3)中所述相位变化量转换为位移变化量的计算公式为：

其中φ为通过相位测距处理得到的相位变化量，l为人体目标的位移变化量，c为光速。

进一步地，所述步骤(s4)中的筛选出与人体呼吸和心跳相关的位移分量具体过程为：筛选出频率位于0.15hz-2hz区间范围内的位移分量。

为了更好理解本发明内容，现将有关理论推导介绍如下：

1)本发明方法针对的是宽带雷达系统，可以选择宽带脉冲雷达或宽带调频连续波雷达，雷达发射信号的具体如式(1)所示：

其中，为距离快时间，tm为方位慢时间，tp为宽带脉冲雷达的脉冲宽度或者宽带调频连续波雷达的扫频周期，fc为雷达载频，γ为调频率，π取值为圆周率，rect(·)表示方脉冲，exp表示e为底的指数函数，j表示虚数单位，t为全时间，全时间与距离快时间和方位慢时间的关系为

假设人体目标与雷达距离为r，则雷达回波信号表示为：

其中c为光速。

2)得到人体目标回波之后，进行距离压缩，对快时间进行傅里叶变换即得到目标的一维距离像。距离像的峰值对应着目标的位置，将距离像中峰值处的距离单元抽取出来作为与目标相关的距离单元，称作有效距离单元。

3)得到与目标相关的有效距离单元之后，对其进行相位测距处理(即抽取出步骤s2中的有效距离单元的相位)，即得到人体目标的相位变化量，这时的相位变化量是缠绕的，利用matlab软件自带的unwrap函数进行相位解缠。进一步得到解缠后的相位变化量，根据式(3)的关系，将相位变化量转换为位移变化量，即得到人体目标的位移变化量，相位变化量转换为位移变化量计算公式如下：

其中φ为通过相位测距处理得到的相位变化量(解缠后的相位变化量)，l为人体目标的位移变化量，c为光速。

4)在得到人体目标的位移变化量之后，通过分析得出，这时人体目标的位移变化量主要包含了三个部分：一个是系统的高频噪声，另一个是人体晃动带来的低频调制，剩下一个是真正由人体呼吸和心跳引起的位移变化量。而这三部分中，高频噪声和低频调制都是我们不需要的，会对人体生命信号测量带来干扰，需要进行滤除。因此，本发明采用经验模态分解的方法将得到的人体目标位移变化量分解为若干个分量，每个分量对应一个频段的运动。根据经验，人体生命信号的频率一般分布在0.15hz-2hz范围内容，因此从分解结果(即人体目标位移变化量分解的若干个分量)中筛选出频率位于此区间范围的位移分量进行累加组合，得到只与人体呼吸和心跳相关的位移信号。

5)在得到只与人体呼吸心跳相关的位移信号之后，对其进行傅里叶变换，将其转换到频域，在频域中的峰值即对应于人体呼吸和心跳信号的参数。

采用本发明获得的有益效果：1.本发明方法应用领域广泛，能够适用特殊人体和特殊环境，比如烧烫伤病人、婴幼儿患者、战场士兵以及自然灾害的受害者等等。2.本发明方法具有较高的多普勒敏感性，尤其是对于人体呼吸心跳等微弱信号，具有较强的测量能力。3.本发明方法具有实现简单、稳定性和普适性好等特点，在得到高精度测量结果的同时不增加系统和算法的复杂度，具有较好的实用性。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图；

图2为实施例中人体目标的距离像；

图3为实施例中相位测距得到人体目标的位移变化量；

图4为实施例中人体目标位移变化量的经验模态分解结果图，其中(a)图为经验模态分解后的时域结果图；(b)经验模态分解后的频域结果图；

图5为实施例中只与人体呼吸和心跳相关的位移分量组合后得到的位移信号结果图；

图6为实施例中只与人体呼吸和心跳相关的位移信号的频谱图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，本发明提出了一种基于太赫兹雷达的人体生命信号高精度测量方法，将宽带雷达接收后的回波信号进行距离成像，从距离成像结果中筛选出与人体目标相关的有效距离单元，然后对其进行相位测距，得到人体运动的位移变化，然后对其进行经验模态分解，从分解后得到的分量中筛选出与人体呼吸心跳相关的位移分量进行累加组合，最后对其进行傅里叶变换，从频域估计人体生命信号参数，为远程医疗、非接触测量和生命探测等领域研究提供了技术支撑。

本实施例中以一个载频为322ghz的宽带雷达系统为例，以人体作为目标，通过实验结果与理论值的对比，说明了本方法的有效性。实验中雷达系统载频322ghz，带宽25.2ghz，脉冲重复周期1ms，每个脉冲内采样点数为512，观测时间36s，本实施例中人体目标正坐在距离雷达5m的位置。获取宽带回波后，经过距离压缩处理，得到人体目标的距离像如图2所示，从图中明显看出距离5m处的目标，因此抽取出5m距离处的距离单元作为有效距离单元，并对其进行相位测距得到的人体目标位移变化量如图3所示。

从图3的人体目标位移变化量看出，该信号存在一个低频调制和高频干扰，其中低频调制主要来自于人体的轻微晃动，高频噪声主要来自雷达系统的内部噪声，这些低频调制和高频噪声都会对系统的测量能力造成影响，因此需要进行滤除。我们采用经验模态分解的方法对解缠后的人体目标位移变化量进行分解，其经验模态分解的时域和频域结果如图4所示，其中(a)图为经验模态分解后的时域结果图；(b)经验模态分解后的频域结果图。可以看出，经过经验模态分解，解缠后的位移量被分解成了15个分量，根据经验可知，人体生命信号的频率一般在0.15hz-2hz之间，因此，为了重组得到只与人体呼吸和心跳相关的位移信号，具体实施过程中，只需抽取出与呼吸和心跳信号相关的分量进行处理即可，这样就有效滤除了低频调制和高频噪声。

抽取出来的只与人体呼吸和心跳相关的位移变化量，经过组合得到位移信号如图5所示，可以看出，这时的位移信号已经比较纯净。对其进行傅里叶变换的结果如图6所示，从其频谱上，可以清晰的获得两个峰值，其中频率较低、峰值较大的峰对应于呼吸信号，频率较高、峰值较小的峰对应于心跳信号，即人体生命信号。

从图中估计得到本次实验中人体的呼吸频率为0.55hz，心跳频率为1.1hz。为了验证本发明算法的正确性，同时在实验中采用人工计数的方式简单进行了呼吸和心跳次数的测量，分别为20次和40次，对应频率0.5556hz和1.1111hz。与估计得到的人体呼吸和心跳频率相比，本发明方法的人体生命信号测量相对误差控制在2％以内，验证了本发明的正确性。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接应用在其他相关技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。