[发明专利]一种引入压缩感知理论的毫米波生命体征探测方法

说明书

本发明适用于毫米波生命体征探测领域，提供了一种引入压缩感知理论的毫米波生命体征探测方法，可在大幅降低射频前端发射帧率的同时，有效实现调频连续波(FMCW)雷达系统对人体呼吸、心率的“非接触式”实时监测。该算法针对人体目标的相位信息，通过引入压缩感知理论来构建欠定方程，在不计算相位信号频谱的情况下，直接采用少量内积运算即可准确捕获谱峰位置，进而输出生命体征数据。相比于现有FMCW雷达体征监测系统，本发明在射频模块所需发射的Chirp个数和DSP的计算成本等方面均具有明显优势，且算法可以和快速傅里叶变换、小波变换以及各类谱细化技术融合，可用于护理监测、睡眠分析、家庭医疗、地震救援等领域。

技术领域

本发明属于毫米波生命体征探测领域，尤其涉及一种引入压缩感知理论的 毫米波生命体征探测方法。

背景技术

随着无线射频、DSP芯片、集成电路、传感器、物联网等技术的快速发展， 关于毫米波雷达产品和技术的研究日益受到关注。尤其在新冠疫情的全球肆虐 下，人们对非接触式技术的需求更是与日俱增。近年来，以德州仪器(TI)为 代表的一系列国内外企业和高校、科研院所围绕毫米波雷达体征监测系统展开 了研究、设计与开发。目前，应用FMCW雷达测算人体呼吸、心率的主流算法 仍多以FFT为基础，通过对人体目标的相位信号解缠、差分、滤波，再分别在“呼 吸”频段(0.1-0.5Hz)和“心跳”频段(0.8-2Hz)进行谱峰搜索，进而换算出对应 的BPM值。

压缩感知(CS)是近年来引起广泛关注的一种新的信号处理理论，其主 要包括压缩采样、稀疏表示和恢复算法三大要素，可在远小于Nyquist采样率的 条件下实现对原始信号的精确重构。本发明通过引入压缩感知思想，首次提出 一种低复杂度的新型FMCW雷达后端中频信号处理算法，可在不获取人体相位 频谱信息的情况下直接准确捕捉其谱峰位置，进而输出生命体征数据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种引入压缩感知理论的毫米波生命体征探测方法， 旨在构建一种可有效应用于毫米波雷达体征监测系统的新型、低复杂度基础算 法，该算法基于压缩感知思想，通过构造欠定方程并结合少量内积运算，实现 在不计算人体相位频谱的情况下直接捕获谱峰位置，进而输出人体呼吸、心率 等生命体征数据。应用该方法可使得FMCW雷达体征监测系统射频前端的发射 帧率以及DSP芯片的运算量得到显著降低。

本发明是这样实现的，包括如下步骤：

1)欠定方程的构建；记相位信号为其频谱为则被测人体的呼吸和 心率值分别由在0.1-0.5Hz和0.8-2Hz的峰值位置确定；模型基于和之间 所满足的如下矩阵方程：

其中，A为傅里叶反变换基，选取A的部分行记作A^EXT，同时对也做相 同的抽选记作则有

2)谱峰位置的确定；考虑到A^EXT中各列模值不尽相同，先对每列作归一化 处理，形成部分傅里叶矩阵记作A^EXT1，其第i列记作A_i^EXT1，再做如下内积比 较和筛选：

3)体征数据的输出；假设A_b^EXT1和A_h^EXT1对应的谱峰分别位于的第b个 和第h个位置，在频谱分辨率为Δf下的被测人体呼吸和心率值即为

f_{b_BPM}＝60(b-1)·Δf (4)

f_{h_BPM}＝60(h-1)·Δf (5)。