[发明专利]基于多普勒雷达的人体存在感应检测方法、装置、存储介质

说明书

本发明提供了一种基于多普勒雷达的人体存在感应检测方法、装置、存储介质，该方法包括：对感应范围内采样的中频信号进行信号前处理；通过人体运动检测信号判断当前空间中是否有运动物体；对微动和呼吸频率范围信号做时域信号处理和分析，判断当前空间是否有人体微动或有呼吸频率存在；将信号前处理后的时域信号转化为频域信号，通过对该频域信号进行处理和频谱分析，提取人体呼吸频率信号，判断当前空间是否有人体存在；根据人体运动检测、时域呼吸信号检测和频域呼吸信号检测，判断人体在当前感应范围内的存在状态。本发明可有效过滤干扰信号，提高人体存在检测的准确率和灵敏度。

技术领域

本公开涉及传感技术领域，尤其涉及一种基于多普勒雷达的人体存在感应检测方法、装置、存储介质。

背景技术

随着物联网技术的发展，各种物联网设备越来越普及，为了提高各种设备的智能化程度，需要为智能设备提供各种传感器，多普勒雷达传感器就是其中一种，它可以使智能设备对一定空间内的人体移动、微动甚至呼吸心率信号进行检测，以准确判断该空间内是否有人存在。多普勒雷达传感器因其有良好的穿透性、不受外部环境温度影响等优点而广泛应用于节能照明、智能家居和安防监控等领域。

传统的呼吸心率检测基本都是接触式的，需要将人体呼吸心率检测装置佩戴人体上才能完成呼吸心率检测，这种方式限制了呼吸心率检测的使用范围，如不能对一个特定空间里面是否有人存在进行检测，因为要接触人体才能完成呼吸心率检测，对使用者体验也不好。也有通过雷达方式实现呼吸检测的方法，通常有以下两种方式：

1、硬件滤波的方式对雷达信号进行处理，需要增加硬件放大电路、低通滤波电路和高通滤波电路，逐级将呼吸信号以外的信号滤除，再获取中频信号进行幅值判断的方法判断是否有人体存在。

2、通过FFT将采样的雷达中频时域信号转为频域信号，通过求0到1Hz以内的信号能量值找到最大能量对应的频率即为呼吸频率。

通过硬件方式滤波会增加电路设计的复杂度，不能适应各种复杂场景的应用，通用性和灵活性不够，同时增加了硬件成本。现有通过FFT方式通常对全频段的多普勒信号进行处理，分析当前环境中是否有人存在，这种方式本身会夹杂着很多干扰信号，加大了呼吸检测的难度，且耗时较长，不利于智能设备在各种场景下的使用。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供一种基于多普勒雷达的人体存在感应检测方法、装置、存储介质，该检测方法基于多普勒雷达传感器芯片，通过软件实现数字滤波器来滤除呼吸心率以外的干扰信号，结合了时域信号分析和频域信号分析等多种方法检测当前环境中是否有人存在，可有效过滤干扰信号，提高人体存在检测的准确率和灵敏度。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于多普勒雷达的人体存在感应检测方法，包括：

对感应范围内采样的中频信号进行信号前处理，获取处理后的运动检测信号、微动和呼吸频率范围信号；

通过所述运动检测信号判断当前空间中是否有运动物体，得到人体运动检测结果；

对所述微动和呼吸频率范围信号做时域信号处理和分析，判断当前空间是否有人体微动或有呼吸频率存在，得到时域呼吸信号检测结果；

将信号前处理后的时域信号转化为频域信号，通过对该频域信号进行处理和频谱分析，提取人体呼吸频率信号，判断当前空间是否有人体存在，得到频域呼吸信号检测结果；

根据所述人体运动检测结果、时域呼吸信号检测结果和频域呼吸信号检测结果，判断人体在当前感应范围内的存在状态。

进一步地，所述采样的中频信号包括通过雷达芯片采样的中频数据。

进一步地，所述信号前处理是采用包括：数字低通滤波器、数字降采样、数字阻带滤波器，将原始中频信号进行下变频，过滤干扰信号。