[发明专利]一种基于变分模态分解的多人穿墙时变呼吸信号检测方法

摘要

本发明公开了一种基于变分模态分解(VMD)的多人穿墙时变呼吸信号检测方法，步骤如下：超宽带发射天线发射窄脉冲经过人体胸腔微多普勒的振动，回波经过接收天线接收，超宽带雷达回波经过慢时采样得到穿墙人体回波信号矩阵；通过距离门选择算法计算每个距离门的方差，并求出方差最大的即多人目标存在的距离门并采用低通滤波器消除高频干扰和多余频域成分；对滤波后的信号使用VMD算法进行模态分解，迭代子信号，得到一个符合呼吸个数和频段的有效呼吸信息；进行希尔伯特变换进行时频处理，得到包含平滑呼吸特征的动态瞬时信息。本发明能够有效的消除不同呼吸成分的干扰谐波，去除墙面干扰，增强微弱呼吸信号，具有强抗干扰性，以及精确的时变追踪特性。

主权项

1.一种基于变分模态分解的多人穿墙时变呼吸信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，多人穿墙呼吸目标的快慢时回波数据通过超宽带雷达接收，接收天线得到一个M个距离门，N个脉冲的数据矩阵s(M,N)；步骤2，对数据矩阵s(M,N)进行距离门选择、低通滤波，得到包含多人呼吸特征的单个距离门回波信号f0(t)；步骤3，采用VMD即变分模态分解得到包含多人呼吸特征的子信号包括如下步骤：(3.1)镜像延拓包含多人呼吸特征的单个距离门回波信号f0(t)生成多人穿墙延拓信号f(t)；(3.2)对步骤(3.1)获得的多人穿墙延拓信号做傅里叶变换到频域，得到信号(3.3)设定最大迭代次数N₀，初始化选择带宽α，子信号个数K，包含多人呼吸特征的子信号子信号中心频率ω_k，拉格朗日乘子噪声因子τ，噪声松弛情况下τ为0，收敛标准tol为10^‑6；(3.4)根据步骤(3.2)和步骤(3.3)中的初始变量，迭代第n+1次更新为：其中，i表示子信号的编号，1≤i≤K，1≤k≤K；ω为信号频率，为信号f(t)的傅里叶变换、代表得到的第i个子信号的傅里叶变换，为拉格朗日乘子的频域表示；(3.5)计算更新第n+1次的拉格朗日乘子τ为噪声因子；(3.6)如果或n＞N₀，则迭代停止，否则返回执行步骤3.4‑3.5，ε表示判别约束条件，ε＞0，N₀表示最大迭代次数；(3.7)根据正常呼吸的频域范围0.1Hz‑0.6Hz筛选获得K个呼吸信号；(3.8)对K个进行逆傅里叶变换，最后解除镜像延拓使各分量恢复与包含多人呼吸特征的单个距离门回波信号f₀(t)相同的时域长度，分别输出K个人的子信号；步骤4，使用希尔伯特算法对包含多人呼吸特征的子信号进行时频处理得到穿墙动态变化的多人呼吸波形。