[发明专利]基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：步骤S10：通过雷达向其检测范围内的睡眠者发射波形并接收目标回波信号，建立回波信号模型；步骤S20：通过对接收的回波信号进行预处理，以获取抑制后的回波信号。本发明提出的基于雷达的睡眠特征事件检测方法，通过分析睡眠特征事件和睡眠事件的能量爆发曲线分布，对睡眠事件和睡眠特征事件的能量爆发曲线的分布通过matlab进行拟合，判断P(Z|H1)和P(Z|H0)的分布是否服从对数正态分布，然后对能量爆发曲线的数值通过自适应对数双门限恒虚警检测器进行检测；通过本发明的技术方案，可以确定能量爆发曲线特征在取对数值后符合正态分布，并以此设计了一款自适应对数双门限恒虚警检测器用于检测睡眠特征事件。

技术领域

本发明涉及睡眠监测技术领域，尤其涉及一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质。

背景技术

随着人们对健康问题的关注，越来越多的医用检测设备都更加小型化，便携化。但是最为重要的睡眠质量监测设备主要还是由利用光电容积描记(Photoplethysmography)医用技术占主流；根据医学研究表明，人体睡眠质量好坏和人体健康的程度有关，而睡眠质量的好坏和睡眠中人体特征事件(翻身，离床和离床后上床躺着)发生的次数有一定关系，所以如何检人体睡眠特征事件成为了睡眠监测中较为重要的一件事。

现如今市场能够进行睡眠质量监测的设备主要分为接触式和非接触两种，其中接触式的主要有：医用的PPG设备，具有不便携带，以及佩戴不便的缺陷；手环类的设备只能依据体动次数，或者结合心率来对睡眠质量进行分类，但是其中的心率测量部分是通过发光二极管发出的绿光来检测的误差较大。对于非接触式的睡眠监测设备而言主要有：摄像头传感器，非接触式的电容传感器，超声波传感器以及雷达传感器。其中利用摄像头作为睡眠监测传感器时，其运算复杂度高，且容易侵犯个人隐私；非接触式的电容传感器在远离人体50mm的时候效果不佳；而超声波传感器，容易受到环境影响，存在三角形误差，镜面反射误差和多次反射误差从而导致性能下降。

现有的研究中有研究者假设能量爆发曲线(PowerBurstCurve)服从的高斯正态分布，继而通过计算一段时间PBC的均值和方差来设定检测器的阈值，从而用于监测睡眠；因此，如何通过确定PBC服从高斯正态分布是我们当下应当解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质，其主要目的在于提供一种能够确定能量爆发曲线符合高斯正态分布的睡眠特征事件检测方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法包括以下步骤：

步骤S10：通过雷达向其检测范围内的睡眠者发射波形并接收目标回波信号，建立回波信号模型；

步骤S20：通过对接收的回波信号进行预处理，以获取抑制后的回波信号；

步骤S30：对抑制后的回波信号进行时频变换，获取能量爆发曲线；

步骤S40：对能量爆发曲线进行滤波，通过滤波后的能量爆发曲线检测睡眠者的睡眠状态，所述睡眠状态包括第一事件和第二事件；

步骤S50：构造二元假设，降低第一事件检测的虚警率，提高第二事件的检测概率；

步骤S60：对第一事件和第二事件的能量爆发曲线进行变换，确定第一事件和第二事件的条件概率密度分布，并通过matlab(matrix laboratory，矩阵实验室)对数据进行拟合；其中，第一事件的条件概率密度函数分别表示为P(Z|H1)，第二事件的条件概率密度函数表示为P(Z|H0)，H₀为第一事件，H₁为第二事件；

步骤S70：对能量爆发曲线的数值进行恒虚警检测。