[发明专利]一种基于超宽带雷达的呼吸信号检测算法

权利要求书

1.一种基于超宽带雷达的呼吸信号检测算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：超宽带雷达发射冲击脉冲并采样量化回波数据，形成二维慢时间—快时间矩阵r(m,n)；

步骤2：对二维矩阵沿慢时间方向应用Motion Filter滤波去除背景杂波获得结果r_mf(m,n)；

步骤3：对步骤2的结果沿慢时间方向分块为r_mfⁱ(m,n)，优先分成20～30块，块数设为K，i＝1,2,...K；

步骤4：获取各分块频域幅度谱并进行呼吸信号增强，结果为R_mfⁱ(f,l)：

对各块二维慢时间—快时间数据沿慢时间方向进行快速傅里叶变换(FFT)，并获取二维距离—频率频域幅度谱，对各块频域幅度谱进行呼吸信号增强，步骤如下：

1)设置频率搜索范围F，优先设置F＝0.15～0.45Hz，该范围F必须包含呼吸频率f₀；

2)设置阈值y和增强比k；

3)扫描每个距离上F范围内的频率幅度值的变化，计算峰值区间内的峰值和PK_s并获得峰值区间旁的落差ΔR；

4)找到最大的落差，依据该落差与阈值y的差别，判断该峰是否是呼吸频率，如果是，则进行k倍增强；如果不是，则不对该频点的频率幅度值进行处理；

步骤5：对R_mfⁱ(f,l)进行呼吸信号相关叠加，获得叠加和R_mfs(f,l)：

步骤6：对R_mfs(f,l)通过步骤4中的呼吸增强步骤进行呼吸信号增强，获得结果R_s(f,l)；

步骤7：对R_s(f,l)去除噪声均值并进行多重系数衰减的高斯噪声擦除过程，步骤如下：

1)获取步骤6后的距离—频域叠加和结果R_s(f,l)；

2)由式获得噪声均值R_s(f,l)减去该均值并取绝对值abs()为取绝对值函数；

3)获取当前擦除系数a和每个距离上的高斯噪声均值，将每个距离上的频率幅度减去擦除系数与高斯噪声均值的乘积，取绝对值为频率幅度值；

4)迭代20～30次的步骤3)，最终获得检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于超宽带雷达的呼吸信号检测算法，其特征在于，在步骤3中，对二维回波数据沿慢时间方向分成多块，相邻两块的距离优先设置为40～70，块长L根据频率分辨率要求设置，PRF是脉冲重复频率，Δf是频率分辨率。

3.根据权利要求1所述的基于超宽带雷达的呼吸信号检测算法，其特征在于，在步骤4和步骤6中，应用呼吸信号增强方法进行单块距离—频率数据呼吸信号增强和叠加和距离—频率数据呼吸信号增强。

4.根据权利要求1所述的基于超宽带雷达的呼吸信号检测算法，其特征在于，在步骤4和步骤6中，优先设置频率搜索范围F＝0.15～0.45Hz，在此范围内搜索呼吸信号；峰值搜索方法中，根据频率分辨率设置峰值区间长度并获得峰值区间内的频率采样点的和作为当前峰值和PK_s；落差ΔR是峰值和与紧邻峰值区间的两个频点频率幅度值的和DPK_s求差，即，ΔR＝PK_s-DPK_s。