[发明专利]一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法

说明书

本发明提出了一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法。首先，根据实际人体目标检测数据分析计算，得到人体目标的距离、多普勒和角度三参数信息。接着，构建距离‑时间图、距离‑多普勒图、距离‑角度图三参数图像。然后利用图像通过2D‑OS‑CFAR检测环境中存在的目标个体，确定待检测人体目标，同时抑制非待测人体目标信号对待测人体目标信号的干扰。最后，对检测到的待测人体目标基于求导运算的扩展DACM算法进行心跳和呼吸信号提取。本发明创新地提出一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号简便提取方法，实现了非接触式检测人体心跳和呼吸信号，避免传统接触检测设备给患者带来的束缚和不适；同时该方法可以有效地抑制干扰，分离出待检测人体目标信号。

技术领域

本发明涉及生命特征信号检测领域，特别涉及一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法。

背景技术

呼吸和心跳信号是现代化医疗检测中一项重要的指标，心跳和呼吸信号特征参数的监测为医生提供了可靠的诊断和治疗依据。传统的检测方法是接触式检测技术，它是目前心跳和呼吸信号监测设备中使用较多的技术，其主要通过穿戴式传感器或粘贴式电极直接接触患者身体达到监测心跳和呼吸信号的目的。尽管通过这种检测方法监测的心跳和呼吸信号具有高质量，低噪声等优点，但该方法限制了患者的行为，并且不能准确地反映测试者的生命特征参数的变化。同时基于接触的传感器在使用过程中操作复杂，并且长时间使用后可能会出现让人感到不舒服等问题。

基于此，非接触式生命特征监测技术成为解决上述问题的关键。线性调频连续波(frequency modulated continuous wave，FMCW)非接触式生命监测雷达是非接触式生命特征监测技术领域的研究热点。FMCW生命体征监测雷达可远距离长时间监测呼吸和心跳信号，无需电极或传感器接触；与传统的生命特征检测技术相比，非接触式方法使患者感到更轻松，更舒适。但是，由于生命体征信号的特殊性，呼吸和心跳信号极其微弱，很容易被雷达的噪声和杂波覆盖；因此，现有技术难以直接将FMCW通用雷达模块用于心跳和呼吸信号检测，并且其制造工艺和信号处理较为复杂，导致FMCW雷达在生命体征心跳和呼吸信号检测领域的应用较少。

故，针对目前现有技术中存在的上述问题，有必要提供一种简便的基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法，解决现有技术中存在的问题。

发明内容

基于上述现有生命特征信号提取方法的缺陷和不足，本发明提供了一种基于FMCW的静态人体心跳和呼吸信号提取方法。本发明首先根据人体目标的距离、多普勒和角度信息构建距离-时间图(Range-Time-Map,RTM)、距离-多普勒图(Range-Doppler-Map,RDM)、距离-角度图(Range-Angle-Map,RAM)图像检测人体目标，然后基于扩展的微分交叉乘法(differentiate and cross multiply,DACM)反正切解调对检测到的人体目标进行心跳和呼吸信号提取。本方法可以有效地抑制动态和静态目标对待检测人体目标信号的干扰，分离出待检测目标，并提取待检测人体目标的心跳和呼吸信号。

本发明所采用的技术方案为：一种基于FMCW雷达的静态人体心跳和呼吸信号提取方法，其主要包括两个部分，分别为人体目标检测和心跳和呼吸信号提取。

具体包括以下步骤：

1)利用调频连续波采集人体目标信息得到雷达中频信号，对单帧中频信号做快速傅里叶变换得到距离向量矩阵R_M×1，再通过时间进行多帧累积，将N帧距离向量以列形式构建距离-时间矩阵R_T＝[R₁,R₂,...R_M]_M×N，从而得到距离-时间图(Range-Time-Map,RTM)，并确定距离-时间图中距离单元平均功率最强的距离向量R_av,max；