[发明专利]基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，利用多普勒雷达采集呼吸信号，对其进行复信号解调，得到体动信号与呼吸信号的混合信号；

步骤2，利用自适应频移检测算法对体动信号与呼吸信号的混合信号进行多普勒频移消除处理，得到小体动信号与呼吸信号的混合信号；

步骤3，利用深度神经网络对小体动信号与呼吸信号的混合信号进行小体动去除处理，得到呼吸信号；

步骤4、利用卷积神经网络对呼吸信号进行处理，得到呼吸频率。

2.根据权利要求1所述的基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法，其特征在于，步骤2利用自适应频移检测算法对体动信号与呼吸信号的混合信号进行多普勒频移消除处理，得到小体动信号与呼吸信号的混合信号，具体为：

步骤2-1，设置时间窗的窗长t₁，以及初始滑窗步长step＝t₁，单位为s，对体动信号与呼吸信号的混合信号进行滑窗处理，时间窗处于体动信号与呼吸信号的混合信号起始0s的位置，将上一时间窗内最大峰值点与次大峰值点对应频率之和记为Δ_n-1，其初始值为0，滑窗过程中判断得到的需要进行多普勒频移消除处理的信号记为S，其初始值为0，输出信号记为Y，其初始值为0；

步骤2-2，从体动信号与呼吸信号的混合信号中截取当前时间窗对应位置的信号，记为F，对其进行快速傅里叶变换处理，在得到的频域信号上找到最大峰值点与次大峰值点所对应的频率，计算两者之和Δ_n；

步骤2-3，判断Δ_n-1与Δ_n的大小：

当|Δ_n|＞0.1且|Δ_n-1|≤0.1时，将滑窗步长step改为t₂，t₂t₁，令S＝[S,F]；

当|Δ_n|≤0.1且|Δ_n-1|＞0.1时，对S进行多普勒频移消除，得到信号T，将当前时间窗内第(t₁-t₂)s～t₁s的信号记为X，滑窗步长step改为t₁，清空信号S，令Y＝[Y,T,X]；

当|Δ_n-1|＞0.1且|Δ_n|＞0.1时，判断Δ_n-1Δ_n的大小，当Δ_n-1Δ_n＞0时，将当前时间窗内第(t₁-t₂)s～t₁s的信号记为X，令S＝[S,X]，当Δ_n-1Δ_n＜0时，对S进行多普勒频移消除，得到信号T，将当前时间窗内第(t₁-t₂)s～t₁s的信号记为X，令S＝X，Y＝[Y,T]；

当|Δ_n-1|≤0.1且|Δ_n|≤0.1时，令Y＝[Y,F]；

步骤2-4，时间窗以滑窗步长step向后滑动一次；

步骤2-5，重复步骤2-2，步骤2-3与步骤2-4直至时间窗滑到体动信号与呼吸信号的混合信号结束；

步骤2-6，判断S内是否存在信号，若存在，对S进行多普勒频移消除，得到信号T，令Y＝[Y,T]，并输出Y；若不存在，直接输出Y，输出的Y即小体动信号与呼吸信号的混合信号。

3.根据权利要求2所述的基于走动状态的雷达呼吸信号检测方法，其特征在于，步骤2-3与步骤2-6中所述对S进行多普勒频移消除，得到信号T，具体为：

步骤2-3-1，对信号S进行快速傅里叶变换，从对应频域信号中找到幅度值最大的点，其对应频率即为多普勒频移值，记为f_d；

步骤2-3-2，产生一个信号长度与信号S相同的多普勒频移补偿量，其表达式为：

A(n)＝exp{-2jπf_dn}

式中，n＝1,2,…,N，n为信号S的采样点，N为采样点数，A(n)为多普勒频移补偿量；

步骤2-3-3，将信号S与多普勒频移补偿量A(n)相乘得到信号T。