基于毫米波雷达的人体生命体征感知方法.pdf

2 0 2 4年1期2 5 5 2 0 2 4年第4 6卷第1期基于毫米波雷达的人体生命体征感知方法李 楠作者简介:李楠(1 9 8 3-),本科,工程师,研究方向为毫米波雷达及物联网。(烟台栩宁科技有限公司 山东 烟台2 6 4 0 0 6)摘 要 文中旨在探讨基于毫米波雷达技术的人体生命体征感知方法。毫米波雷达作为一种无线传感技术,在生命体征感知领域具有广泛的应用潜力。它能实现非侵入性、远距离、高分辨率的生命体征监测,包括呼吸、心跳、运动等关键参数的测量。文中详细介绍了毫米波雷达技术,探讨了其在生命体征感知中的优势,研究并设计了一种利用毫米波雷达进行人体生命体征感知算法的系统,旨在为毫米波雷达在生命体征感知领域的应用提供参考,为未来研究和创新提供有力支持。关键词:毫米波雷达;人体生命体征;感知方法中图分类号 T N 9 5 7H u m a nV i t a l S i g nP e r c e p t i o nM e t h o dB a s e do nM i l l i m e t e rW a v eR a d a rL IN a n(Y a n t a iX u n i n gT e c h n o l o g yC o.,L t d.,Y a n t a i,S h a n d o n g2 6 4 0 0 6,C h i n a)A b s t r a c t T h i s p a p e ra i m st o e x p l o r e a h u m a n v i t a ls i g n p e r c e p t i o n m e t h o d b a s e d o n m i l l i m e t e r w a v er a d a rt e c h n o l o g y.M i l l i m e t e rw a v er a d a r,a saw i r e l e s ss e n s i n gt e c h n o l o g y,h a sb r o a da p p l i c a t i o np o t e n t i a l i nt h ef i e l do fv i t a ls i g np e r c e p t i o n.I tc a na c h i e v en o n-i n v a s i v e,l o n g-d i s t a n c e,a n dh i g h-r e s o l u t i o nm o n i t o r i n go fv i t a ls i g n s,i n c l u d i n gt h em e a s u r e m e n to f k e yp a r a m e t e r s s u c ha s r e s p i r a t i o n,h e a r t b e a t,a n dm o v e m e n t.T h i sp a p e rp r o v i d e s ad e t a i l e do v e r v i e wo fm i l l i m e t e rw a v er a d a r t e c h n o l o g y,e x p l o r e i t sa d v a n t a g e s i nv i t a l s i g np e r c e p t i o n,a n ds t u d i e sa n dd e s i g n sas y s t e mt h a tu t i l i z e sm i l l i m e t e rw a v er a d a r f o rh u m a nv i t a l s i g np e r c e p t i o na l g o r i t h m s.I n t e n d e dt op r o v i d e r e f e r e n c e f o r t h ea p p l i c a t i o no f m i l l i m e t e r w a v er a d a ri nt h ef i e l do fv i t a ls i g np e r c e p t i o na n dp r o v i d es t r o n gs u p p o r tf o rf u t u r er e s e a r c ha n di n n o v a t i o n.K e y w o r d s M i l l i m e t e rw a v er a d a r,H u m a nv i t a l s i g n s,P e r c e p t i o nm e t h o d s0 引言在现代医疗、健康管理和安全监控领域,对人体生命体征的监测和感知至关重要。毫米波雷达技术作为一种远距离、非侵入性的传感技术,近年来备受关注。其利用毫米波频段的电磁波,能穿透衣物和皮肤,实现对人体内部生理参数的监测。毫米波雷达能检测呼吸、心跳、运动等多个生命体征参数,同时具有抗干扰能力和高时空分辨率的特点,为生命体征监测提供了全新的解决方案。因此,本文将深入探讨毫米波雷达技术在生命体征感知中的应用。1 毫米波雷达在生命体征感知中的优势毫米波雷达(M i l l i m e t e r-w a v eR a d a r)是一种无线电波传感技术,广泛应用于无人机、安全检测、通信系统、军事应用和医疗领域等,其利用毫米波频段的电磁波,通常在3 0 3 0 0GH z的频率范围内工作,以实现各种目标的探测和监测1。毫米波雷达工作在高频段具有很短的波长,因此具有高分辨率的能力。毫米波在大气中的传播相对稳定,能穿透一些非金属材料,如衣物、塑料和木材,相比其他频段,毫米波受降水的影响较小,适合在恶劣天气下操作。毫米波频段具有较大的带宽,可用于高分辨率的测量和图像生成,毫米波受到大气吸收和散射的影响,需要考虑信号衰减问题。毫米波雷达工作原理类似于传统雷达,其通过发射毫米波信号并接收反射回来的信号来探测目标。传统雷达通常使用较低频率的信号,而毫米波雷达使用毫米波频段,使其波束更窄,具有更高的分辨率。接收到的信号经过处理可以提取出目标的位置、速度、形状和其他特征信息2。毫米波雷达在生命体征感知中具有多方面的优势,这使其成为非常有潜力的生物感知技术。(1)非侵入性。毫米波雷达无需与生物体接触,不需要插入或贴附传感器,因此不会引起不适或感染风险,适用于长期监测,不需要频繁更换或维护传感器。(2)远距离感知。毫米波信号能在较远距离上进行生命体征感知,而无需物理接触,远距离感知使其在搜索救援、安防监控和远程医疗等领域有广泛应用。(3)高分辨率。毫米波雷达工作在毫米波频段具有很短的波长,因此能实现高分辨率的目标探测和位置精确定位,有2 5 6 2 0 2 4年1期助于精 确 监 测 生 命 体 征 的 微 小 变 化,如 心 跳 和 呼 吸 等。(4)多模态感知。毫米波雷达可以同时感知多种生命体征参数,如呼吸、心跳、运动和体位,多模态感知能提供更全面的生命体征信息,有助于医疗诊断和运动分析等应用。(5)适用于恶劣环境。毫米波信号对雨雪、大气湿度等环境因素的影响较小,适用于各种天气条件,使其在户外、军事和紧急救援等场景下表现良好3。(6)隐私保护。与一些传统生命体征感知技术不同,毫米波雷达不会直接获取图像或面部特征,因此具有更好的隐私保护,适用于需要匿名感知的场景,如人群管理和安全检测。2 基于毫米波雷达的人体生命体征感知算法研究2.1 基础信号处理2.1.1 噪声抑制在基于毫米波雷达的生命体征感知中,信号质量对实现准确可靠的监测结果至关重要。因此,本文采用了创新性的噪声抑制算法,旨在有效降低信号中的噪声,提高生命体征监测的精确度。首先,引入信号预处理阶段,通过高通滤波和基线漂移补偿等操作,去除信号中的低频噪声和偏移。这些操作的目的是提升信号的质量,为后续的精确处理做好准备。其次,采用时域和频域滤波技术。利用数字滤波器,如中值滤波器、高斯滤波器或小波变换等,在时域和频域两个层面降低信号中的噪声成分。这些滤波技术能有效抑制信号中的高频和低频噪声,使信号更加纯净。此外,还利用了自适应滤波技术。该技术采用自适应滤波器,能根据信号的特性实时调整滤波参数,以便更好地适应噪声的变化和信号幅度的波动。通过这种方法,可以对各种复杂的噪声场景进行有效处理。另外,还利用统计方法建立了噪声模型,通过估计噪声的统计特性,实现了更精确的噪声成分去除,这在处理复杂噪声背景下的信号时具有显著的优势。如果使用了多天线阵列,则还可以采用空间滤波技术。例如,通过波束形成方法,提高信号的信噪比,获得更准确的监测结果。2.1.2 多路径干扰处理毫米波雷达信号在传播过程中容易受到多路径干扰的影响,这可能导致目标位置和形状的测量误差。因此,需开多路径进行干扰处理,以实现准确的目标识别和跟踪。多路径干扰通常表现为多普勒频移,通过分析多普勒频谱,可以检测并分离出多个路径的信号,这有助于更好地理解信号传播的复杂环境,并消除多路径干扰对目标监测的影响。同时,利用天线阵列的波束形成技术,可以调整天线的波束方向,从而在最大程度上抑制多路径干扰,并增强目标信号的接收。利用天线阵列中不同天线的信号相位和幅度信息,实现了对多路径干扰的有效抑制,并增强了目标信号的接收效果4。此外,还引入了运动补偿算法,其通过跟踪目标或估计传感器的运动,能对抗多路径干扰的变化。该方法在处理动态环境中的多路径干扰问题时具有显著的优势,使监测系统能适应各种复杂的应用场景。2.2 人体呼吸感知2.2.1 呼吸率检测算法呼吸率检测是毫米波雷达生命体征感知中的关键任务之一,旨在准确测量个体的呼吸频率,以下是几种新颖的算法和方法。(1)基于多普勒频谱的检测。通过分析毫米波雷达接收到的信号的多普勒频谱,可以提取出目标的呼吸信号。呼吸导致胸部的微小运动会引起信号频率的微小变化,这种方法能准确地从多普勒频移中提取出呼吸信号。(2)幅度变化分析。基于呼吸引起的目标反射信号的幅度变化,可以使用幅度调制技术来检测呼吸。在呼吸过程中,目标与雷达之间的距离和反射截面发生变化,导致信号幅度的周期性变化。通过分析这些变化,可以准确地检测呼吸信号。(3)波形形状分析。呼吸引起的信号波形通常具有特定的形状变化。通过分析信号的波形特征,如峰值位置和波形周期,可以检测呼吸率。这种方法能提供更丰富的信息,以帮助理解呼吸过程的细节。2.2.2 呼吸深度分析方法除了呼吸率检测外,毫米波雷达还可以分析呼吸的深度和幅度,这有助于更全面地了解呼吸模式。以下是几种新颖的呼吸深度分析方法。(1)基于距离测量的呼吸深度分析.毫米波雷达能测量目标与雷达之间的距离,从而估计呼吸的深度。深呼吸通常伴随着较大的距离变化,这能直观地测量呼吸深度。(2)基于信号强度的呼吸深度估计。呼吸引起的胸部或腹部运动会导致反射截面的变化,进而影响接收到的信号强度。通过分析这些变化,可以快速准确地估计呼吸深度。(3)基于动态轮廓提取的呼吸幅度估计。通过提取目标的动态轮廓信息,可以定量估计呼吸的幅度。动态轮廓提取通常利用信号的相位信息,来准确地估计呼吸幅度,并提供一种可视化的表现形式。2.3 人体心跳感知2.3.1 心率检测基于毫米波雷达的心率检测是一项关键任务,旨在实时测量 个 体 的 心 脏 跳 动 频 率,关 键 的 算 法 和 方 法 如 下。(1)多普勒频谱分析。通过分析毫米波雷达接收到的信号的多普勒频谱,可以检测到心脏跳动的频率,心脏跳动引起胸部微小的运动,会导致信号频谱的周期性变化。(2)幅度调制方法。心跳引起的胸部运动也会导致反射信号的幅度变化,通过分析幅度调制信号的周期性变化,可以检测到心率。(3)相位变化分析。心脏跳动还会引起目标的相位变化,通过监测信号相位的变化,可以实现心率检测。(4)波形周期分析。心脏跳动通常伴随着特定的信号波形,如R峰,通过检测波形中的特定特征,可以计算心率。2.3.2 心跳波形分析除了心率检测,毫米波雷达还可以分析心跳波形,以获取更多关于心脏功能的信息,相关算法和方法如下。(1)波移动信息2 0 2 4年1期2 5 7 形特征提取。利用信号处理技术,可以提取心跳波形中的特征,如Q R S复合波的宽度、S T段的变化等,以评估心脏健康状态。(2)心律失常检测。通过分析心跳波形的不规则性和异常特征,可以检测心律失常,如心房颤动或心室早搏。(3)心脏负荷分析。心跳波形的形状和变化可以评估心脏负荷,帮助医生了解心脏的工作状态。(4)心脏音频分析。将心跳波形转换为声音信号,通过声音分析来检测心脏病变和异常。2.4 生命体征变化趋势分析生命体征变化趋势分析旨在监测和分析人体的生理参数(如心率、呼吸率等)和运动活动的长期变化趋势,对健康管理、疾病诊断、运动训练和生活质量改善等领域都具有重要意义。因此,首先要采集个体的生命体征数据,毫米波雷达可以连续、非侵入性地获取生理参数和运动活动数据,采集的数据需要进行有效地存储和管理,以便长期跟踪和分析。其次,在进行趋势分析之前,数据通常需要进行预处理,包括去除噪声、校准、幅度归一化和时序对齐等操作,预处理旨在提高数据质量,以便更准确地捕捉趋势。再次,趋势数据可视化是帮助医生、健康专家和个体了解生命体征变化的重要手段,利用图表、趋势线图和动态可视化等方式呈现数据,可以更容易地理解趋势和模式。从次,在趋势分析中,还需关注异常情况的检测,异常数据点可能暗示健康问题或疾病,开发异常检测算法以提前发现潜在问题是非常重要的。最后,为医生、患者或健康管理者提供有用的信息,以支持医疗决策、干预措施或健康改善建议,趋势分析的结果可以用于制定个性化的医疗计划或健康管理策略。生命体征变化趋势分析利用毫米波雷达技术为健康管理和疾病预防提供了有力工具。通过监测和分析长期的生理和运动数据,可以更好地了解个体的健康状况,及早发现潜在问题,并支持更科学的健康决策。3 基于毫米波雷达的人体生命体征感知系统设计3.1 硬件平台选择首要任务是明确所需的毫米波频率范围,不同频率范围适用于不同的应用。例如,2 4GH z适合近距离测距,而6 0GH z以上的频段可用于高分辨率成像。正确选择频率范围将直接决定系统性能和适用场景5。其次,射频前端部分包括天线、发射器和接收器。正确选择射频前端组件至关重要,发射器需能产生稳定的毫米波信号,而接收器则需要具备高灵敏度和低噪声特性。然后,确定所需的发射功率和探测范围。功率和范围的选择将直接影响系统的最大检测距离和信号强度。最后,根据应用需求,选择适当的天线类型,如微带天线、角谷天线或卫星天线。天线的增益和方向性需与系统的工作范围和场景相匹配。3.2 天线设计和布局天线设计和布局对毫米波雷达系统的性能和精度至关重要。首先,需根据应用需求来设计波束宽度,狭波束可提高分辨率,但范围较短,而宽波束可用于广域监测。其次,天线布局需考虑天线的数量、位置和方向。多天线阵列可改善方向性和抗干扰能力。最后,考虑目标的极化特性和环境的极化效应,选择合适的极化方式,如水平、垂直或圆极化。3.3 信号处理与数据采集信号处理和数据采集是毫米波雷达系统的核心,用于提取有关目标的信息。因此,必须开发适用于目标检测、跟踪和生命体征感知的信号处理算法,包括波形设计、脉冲压缩、多普勒频率估计等算法。同时,确定数据采集参数,如采样率、位深度和数据传输速率,选择适当的模数转换器(A D C)和数据存储解决方案6。如果需要实时监测,则必须确保信号处理和数据采集能在实时性要求下运行。3.4 系统集成与校准系统集成和校准是确保毫米波雷达系统正常运行的关键步骤。系统集成涵盖了所有硬件和软件组件的整合,需确保它们之间的协同工作,这包括了天线、发射器、接收器、信号处理单元和控制单元的集成。同时,必须进行系统校准,以消除硬件和环境引入的误差。校准包括发射和接收路径的校准、时延校准和波束对准。还需要进行性能测试和评估,以验证系统是否满足设计要求和应用需求。最后,建立系统维护计划,以确保系统长期稳定运行。随着技术的不断进步,系统需要定期更新和升级,以应对新的挑战和机遇。4 结语基于毫米波雷达的人体生命体征感知方法代表着现代科技在医疗保健、健康管理和安全监控等领域的巨大潜力,对提高生命体征监测的便捷性、可靠性和无侵入性具有重要意义。然而,毫米波雷达技术在实际应用中仍面临一些挑战,如复杂环境下的性能稳定性、隐私和数据安全问题、算法的优化等。未来的研究将继续致力于克服这些挑战,以实现更广泛的应用和更高水平的性能。参考文献1成吉思,龙诺春.基于FMCW毫米波雷达的生命探测研究与设计J.工业控制计算机,2 0 2 3,3 6(9):1 5 1-1 5 3.2刘梓隆,林志伟,张利,等.基于呼吸心跳时序混叠信号的毫米波雷达身份识别J.闽南师范大学学报(自然科学版),2 0 2 3,3 6(3):1 0 7-1 1 5.3胡佳乔.无人驾驶工况下毫米波雷达仿真及性能分析J.智慧轨道交通,2 0 2 3,6 0(5):6-1 1.4杨三强,代泽煜,杨祥,等.基于毫米波雷达测控的桥梁状态评估与 数值 仿 真分 析J.江 苏 大 学 学 报(自 然 科 学 版),2 0 2 3,4 4(5):6 0 6-6 1 3.5曾倩科,贾云飞,张珊,等.毫米波雷达数据无线采集与处理系统设计J.电子设计工程,2 0 2 3,3 1(1 8):1 0-1 6.6张涛.基于毫米波雷达的驾驶员疲劳监测系统设计J.电子制作,2 0 2 3,3 1(1 7):4 2-4 4,3 7.移动信息