[发明专利]基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法

说明书

基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法，涉及生命体征检测技术领域。本发明是为了解决现有采用雷达方式对生命体征的测量无法对结果进行分类的问题。本发明首先通过FMCW雷达系统采集数据，并通过对数据计算来进行呼吸及心跳信号的分离、提取，实现对生命体征的非接触测量；其次通过利用矩形窗计算各时段呼吸的能量谱及阈值，比较二者大小实现对呼吸暂停的精准判断；最后分别利用VPD寻峰算法提取峰值、谷值及二者差值；计算归一化短时能量的平均值和标准差；利用HHT提取瞬时频率的平均值、标准差和最小值，最后采用SVM支持向量机和K邻近算法对提取的特征值分类，从而实现对多种呼吸模式的有效识别。

技术领域

本发明属于生命体征检测技术领域，尤其涉及利用雷达对人体呼吸模式的检测。

背景技术

呼吸和心率等生命体征是人体生命活动的基本体现，象征着生命活动的存在与质量，可通过基本生命体征的表现评估身体健康状况。目前大多数的解决方案需要被测人员佩戴专用设备。佩戴式心率监测器、用于呼吸速率检测的胸带等可穿戴设备必须始终连接到人体(即使在睡眠期间)，具有局限性、不便利性和不准确性，这促使了非接触监测生命体征的发展。

高频段的毫米波雷达(76～81GHz)具有结构简单、体积小、成本低、功耗低的优点，能检测出小至零点几毫米的移动，可用来测量人体呼吸和心跳产生的微小振动。通过捕捉反射信号，毫米波雷达系统可确定物体的距离、速度和角度，进而通过计算振动幅度和频率区分心率和呼吸，实现非接触监测生命体征。

现有的非接触式生命体征监测主要包括：多种非接触式生命体征监测方法、基于光纤传感的BCG能监测方法及基于WIFI传输的非接触式监测方法。其中多种非接触式生命体征监测方法对比而言，均有优点和不足，例如：基于加速度传感的心冲击描记法可同时监测心率、心率变异、呼吸频率等，但其震动传感器敏感，受外界震动、运动等影响大；基于光纤传感的BCG能监测心率与呼吸且精度高，但对加工工艺要求高，成本偏高；磁阻抗监控能通过磁场的改变监测心肺组织结构，结构简单，灵敏度高，但磁场环境及运动状态对其准确度影响较大；WiFi信号在室内环境中很难从反射信号中确定心跳的微小运动。因此，这些研究仅限于测量呼吸速率。相比较之下，基于雷达的非接触式测量能监测心率、呼吸频率等生命体征，同时穿透力强，准确度高，应用范围更广泛。

总体来看，国内外在毫米波雷达用于非接触式生命体征的测量的研究方面已有一些软硬件成果，但仍存在一些不足和有待解决的问题，例如：在之前的研究中，使用的毫米波雷达频段多为24GHz、35GHz等低频，测量精度较低；大部分毫米波雷达系统体积较大，不具有小型化、便携性的优点，不能满足家庭、医疗场所和灾后救援等多个方面的需求；雷达信号受干扰较多，生命体征监测研究主要针对医疗监护领域，更注重心率和呼吸测量的准确性，因此需要保证提取的生命信号的高精确度。

另一方面，国内对于异常呼吸模式的检测及分类落后于国外，这表现在国内的研究基本只停留在区分正常呼吸和呼吸暂停的阶段。而国外研究的异常呼吸模式更为多样化，种类更加丰富，但也只停留在检测阶段，没有进一步分类。因此，进行基于毫米波雷达的高精度的生理信号检测和呼吸模式识别是势在必行的。

发明内容

本发明是为了解决国内外现有采用雷达方式对生命体征的测量无法对检测结果进行分类的问题，现提供基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法。

基于FMCW雷达的呼吸检测及模式分类方法，包括以下步骤：

步骤一：利用FMCW雷达采集被测生命体数据，然后通过带通滤波器区分出生命体的呼吸信号和心跳信号，所述生命体数据包括FMCW雷达与生命体之间的距离和生命体的速度；

步骤二：通过矩形窗计算各时刻呼吸信号和心跳信号的能量谱及能量阈值，当某一时刻能量谱小于该时刻能量阈值时，则生命体出现呼吸暂停，完成呼吸检测；