[发明专利]一种基于IR-UWB雷达的非接触式睡眠呼吸监测方法及装置

权利要求书

1.一种基于IR-UWB雷达的非接触式睡眠呼吸监测方法，其特征在于，包括：

1)在床边部署IR-UWB雷达设备，通过该IR-UWB雷达设备发射电磁脉冲信号，并收集环境中物体的反射信号；

2)将反射信号经过频率下转换得到复数矩阵R，其行维度为快时间轴，列维度为慢时间轴；再将该复数矩阵R分成多个子矩阵R_m，m＝1,2,…，消除静态物体的反射噪声，得到R′_m；抽取R′_m中信号强度最大的位置上的数据作为被测对象的生命体征数据r_m，并对r_m进行滤波预处理得到r′_m，根据r′_m判断被测对象是否处在规律呼吸状态；根据处于规律呼吸状态下的人体位置识别床范围，抽取出床范围内信号强度最大的位置上的信号数据作为被测对象真正的生命体征数据；

3)根据被测对象是否在床与其胸部位移情况，将人体在整夜睡眠过程中所处的状态分为五类状态I-V，根据步骤2)得到的床范围和被测对象的生命体征数据，识别被测对象处于哪一类状态；

4)基于人体在睡眠与非睡眠时刻的体动情况差异，根据被测对象在监测过程中的人体状态转换情况，识别出被测对象的睡眠时段；

5)对睡眠时段内的且处于状态IV的所有r′_m的振幅与相位信息，利用自相关函数选择两者中频率在人体正常呼吸率范围内且周期性更强的波形，并基于所选波形进一步计算得到在睡眠时段内的呼吸频率变化情况；

6)利用基于多头自注意力机制的深度学习方法对被测对象睡眠时段内每秒的睡眠状态进行分类，找出非正常呼吸的状态，将连续的非正常呼吸的状态聚合成完整的睡眠呼吸事件；根据被测对象整夜的体动情况计算出其总睡眠时长，然后根据被测对象睡眠中出现的睡眠呼吸事件数量和所述总睡眠时长计算被测对象睡眠时的睡眠呼吸暂停低通气指数AHI。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中抽取R′_m中信号强度最大的位置上的数据作为被测对象的生命体征数据r_m的方法为：计算每个矩阵R′_m对应的信号振幅，并沿着慢时间轴进行求和，取振幅强度最大的一列数据对应的快时间轴索引，该索引对应被测对象所在位置，根据该索引得到被测对象的生命体征数据r_m；

抽取出床范围内信号强度最大的位置上的信号数据作为被测对象真正的生命体征数据的方法与抽取R′_m中信号强度最大的位置上的数据作为被测对象的生命体征数据r_m的方法相同。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中滤波预处理的方法为：对被测对象的生命体征数据r_m使用SG滤波器去除信号中的高频噪声，并对去噪后的信号进行去趋势操作，消除信号的偏移，得到预处理后的人体生命体征信号r′_m。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中判断被测对象是否处在规律呼吸状态的步骤包括：

对人体胸部在一个窗口内的位移情况进行建模，根据预处理后的人体生命体征信号r′_m中的最大相位值和最小相位值之差和雷达信号波长，计算胸部位移量Δd，当Δd大于一阈值α₁时，判定当前窗口内被测对象处于明显体动状态，否则不处于明显体动状态；

若被测对象不处于明显体动状态，则对r′_m的振幅和相位波形分别执行自相关函数，取得自相关系数曲线在正常人体呼吸周期对应的区间内的最大相关性峰值p_e和p_e对应的滞后值lag，若振幅或相位波形之一满足p_eβ，β是一个预先设定的阈值，则判定当前窗口内被测对象处于规律呼吸的状态。