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基于EEMD和频带能量比特性的人与动物雷达微动信号辨识
生物雷达是一种可穿透非金属介质、非接触探测到生命体的特殊雷达.它通过检测由生命体呼吸和体动等所引起的微动,从而探测生命体.对于生命体辨识的研究,目前多为运动状态下的目标动作辨识,而对静止状态的目标类型辨识仍然存在困难.为解决上述问题,本文根据生命体的回波信号特性,选择聚合经验模态分解处理非平稳的生命体微动信号.然后利用噪声和一般信号的自相关函数特性不同,重构目标微动信号,根据微动信号在参考频带上的能量占比大小辨识人与动物.数据处理结果表明,人和兔的频带能量比数值明显不同,差异具有统计学意义(P<0.001).本方法在一定程度上可以区分人与兔目标,使静止状态下人与动物的辨识成为可能.
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基于Savitzky-Golay滤波的超宽谱生物雷达回波信号增强方法研究
超宽谱(Ultra-wideband,UWB)生物雷达是一种主要以人体为探测目标的新概念雷达技术,因具有良好的距离分辨率、穿透能力和系统兼容性,是目前生物雷达技术的研究热点.现阶段,UWB生物雷达信号增强主要基于回波数据时间维度的处理.本文提出了一种基于距离维度处理的UWB生物雷达回波信号增强方法 ,它采用Savitzky-Golay滤波,通过多项式小二乘拟合来平滑回波中的杂波和噪声,同时能有效保留人体目标回波的微弱细节信息.实验结果 表明,穿透探测条件下当目标距离较远导致回波信杂噪比低时,采用距离维度的Savitzky-Golay滤波仍能有效检测出人体呼吸信号,效果优于距离加窗滑动平均,为UWB生物雷达回波信号增强提供了一种新的技术方法 ,能提高UWB生物雷达在穿墙探测、应急救援等实际应用场合的探测性能.
关键词： 超宽谱 生物雷达 Savitzky-Golay滤波 窄带连续波 地震救援 -
基于双曲线模型的生物雷达二维定位算法
目前多通道生物雷达目标二维定位多采用多条圆弧相交的算法,该算法容易因单通道定位不准而造成圆弧无法相交于一点的情况.本文提出了在一种基于双曲线模型的目标二维定位方法,该方法利用其中两个通道信息所确定的双曲线并结合另一个通道信息所确定的圆弧对目标进行二维定位.自由空间实验和穿墙实验结果表明,该定位方法能在直角坐标系下较准确地确定目标的二维坐标,二维坐标与目标实际位置之间的平均误差在10 cm左右,从而验证了该实验方法的正确性和有效性.该算法计算简便,结果可靠,可以为实际搜救工作提供有效的指导.
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不同身体姿势对雷达式生命体征监测系统的影响
目的 研究在生物雷达监护系统中,不同的身体姿势对雷达回波信号提取生命体征参数的影响.方法 设计实验采用监护过程中常见的平躺和坐姿两种姿势,研究上述姿势的生物雷达回波信号分析方法,提出改进自适应对消滤波算法.结果 两种姿势下,自适应抵消器输出滤波信号的中心频率与同步监测的心跳信号频率一致,且位于该点的信号能量强.结论 运用改进的自适应对消滤波算法能够在不同的姿势状态下,得到有效的生命体征参数呼吸和心跳信号.
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非接触式体征监测及智能移动终端算法的实现
为研究非接触式的，可实时监测人体呼吸、心跳等生命体征信息的便携式装置，本文设计并实现了一套卡片式雷达体征监测系统。方法该系统根据多普勒雷达原理获得人体微动信息，利用蓝牙将经过预处理的信号发送至智能移动终端，终采用高效算法在 Android 平台上进行信号处理、生命体征信号提取与实时显示。结果对受试者做两种状态下的监测，实验所得数据均值与常规方法测得的体征参数相比无显著性差异（呼吸、心跳均值的准确度分别为93.75％和97.33％）。该系统能够获取呼吸、心跳信息，并准确进行算法处理与显示。结论该便携式监测系统能够非接触式地监测单个人体目标的呼吸、心跳等生命体征信号，为健康监护领域的心肺活动监测提供小型化、便携式的解决方案。
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采用重现量化分析方法识别生物雷达回波信号中人体数量的研究
目的 采用重现量化分析方法(recurrence quantification analyies,RQA),通过对雷达回波信号进行分析,对人体数量进行识别.方法 采用超宽谱生物雷达对位于砖墙后的生物体进行探测,采集雷达回波信号,运用重现量化分析方法对回波信号进行分析.结果 通过计算一系列量化指标:重现率、确定率等,得出有人处的重现率要高于无人处的重现率.结论 采用这种方法能够有效地实现生物雷达探测中对人体数量的识别.
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HHT在生物雷达回波信号噪声抑制中的应用
目的:利用Hilbert-Huang Transform(HHT)的频率区分特性,对生物雷达回波信号进行处理,去除高频噪声成分,提高生物雷达对生命信息的识别能力.方法:首先对经过预处理的雷达回波信号进行经验模态分解获取其固有模态函数,并根据能量分析方法将固有模态函数区分为有用信号占主导模态与噪声占主导模态2个部分,然后用小波软阈值的方法提取噪声占主导模态部分中的有用成分,与有用信号占主导模态部分的固有模态函数叠加,获取雷达回波信号中的生命信息,实现对目标的识别.结果:HHT有效地去除了生物雷达回波信号中的高频噪声成分,提取出了人体呼吸信号.结论:与传统傅里叶去噪方法相比,HHT分辨率更高,能保留信号中的细节特征,为生命体目标的识别提供了更多的信息.
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基于TMS320C6713的生物雷达信息处理与控制系统的研制
目的:研制基于高速DSP-TMS320C6713的适用于数据量大的超宽谱生物雷达的信息处理与控制系统.方法:控显终端通过蓝牙向该系统发送指令.系统根据指令控制前端雷达,在接收到雷达数据后根据相应算法进行判断识别,并将终判别结果通过蓝牙发送到控显终端.结果:实现了超宽谱生物雷达数据的接收、处理以及通过蓝牙技术与控显终端的通信.结论:该系统具有运算速度高、抗干扰能力强、体积与质量小等特点.基本能够满足实际工作需要.
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基于生物雷达的临床监测系统研究
目的:利用雷达以及信号处理等方法实现非接触临床监测.方法:基于生物雷达技术,对人体生命参数进行非接触提取.通过网络将数据传输到服务器,系统通过相应算法对所得数据进行处理,从而获得具有临床意义的结果.结果:基本实现了参数提取、数据传输、数据处理以及分析,实验结果较为理想,系统可行性强.结论:生物雷达技术可以用于临床监测领域,可以实现非接触多目标监测.
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非接触生物雷达基于自适应滤波的心跳信号检测
目的:从生物雷达非接触检测到的呼吸和心跳的混合信号中有效地分离出心跳信号.方法:利用基于RLS算法的自适应噪声抵消器,提出一种分离心跳信号和呼吸信号的方法.结果:采用基于RLS算法的自适应抵消器能够分离出心跳信号,其心率与从心电信号获得的心率具有很强相关性(γ2=0.95,P＜0.000 1).结论:该文提出的分离心跳信号的方法具有较好的实用性,有望实现呼吸和心跳信号的实时分离.
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一种基于能量谱非接触呼吸暂停检测技术的研究
目的:研究一种适用于生物雷达非接触呼吸暂停检测和识别的新技术.方法:根据正常的呼吸信号与发生呼吸暂停时信号的强度特点,提出了一种基于时域的能量谱的方法.首先对构造的呼吸暂停信号进行处理并根据阈值进行判断,然后对雷达采集到的信号进行处理并判断是否发生了呼吸暂停.结果:采用该方法,在信噪比大于-8 dB的环境中能够很好地判断出是否发生了呼吸暂停.结论:该文提出的基于能量谱的方法能够较好地、实时地判断出人体是否发生了呼吸暂停.
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搜救生物雷达生命体征监测的PDA实现
目的:将无线局域网(wireless local area networks,WLAN)技术应用于搜救生物雷达中,实现对被压埋人员生命体征的手持式实时监测.方法:使用C#语言,基于Pocket PC平台,应用套接字(Socket)网络编程方法、多线程编程技术和图形设备接口(graphics device interface plus,GDI+)技术实现生物雷达探测呼吸波形在个人数字助手(personal digital assistant,PDA)上的实时动态显示.结果:该系统实现了基于PDA的压埋人员微弱生命体征的实时监测,可为救援人员提供动态、翔实的生命特征,以便科学施救.结论:该系统可以克服以往探测过程中只能给出有无目标而不能对目标生理状态进行监测的缺点,为搜救人员制订救援方案提供参考.
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基于精密线性模组的人体表面微动模拟方法研究
目的：设计一种可模拟呼吸、心跳引起的人体表面微动的新方法，为生物雷达技术研究提供探测目标和标定信号。方法：采用精密线性模组将旋转运动转变为高精度的线性位移，并采用交流伺服电动机精确控制模组旋转，终输出具有定量化位移参数的超低频微动。结果：按照该方法建立了一套新的人体表面微动模拟系统。与课题组原有模拟系统相比，该系统输出微动的稳定性高，且具备定量控制位移参数的功能。结论：该方法为有效模拟呼吸、心跳引起的人体表面微动奠定了技术基础，可推动生物雷达技术的研究向更深和更高层次发展。
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生物雷达检测中呼吸和心跳实时分离技术的研究
目的:从生物雷达检测到的体动信号中分离出心跳信号.方法:采用自适应噪声抵消模型,基于递归小二乘算法(recursive-least square,RLS)调整模型的输出,并将分离出的心跳信号与心电信号进行比较.结果:该方法可以从体动信号中分离出心跳信号,而且从心跳信号中提取的心率值与从心电信号提取的心率值具有很强的相关性.结论:基于自适应噪声抵消技术,可以实现生物雷达检测中呼吸和心跳的分离.
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基于像素分割算法的超宽谱生物雷达目标识别定位技术研究
目的:探索一维距离区分结合像素分割算法在多通道超宽谱生物雷达多目标识别定位中的可行性和适用条件.方法:对雷达接收到的信号先进行分解、重构、滤波,应用一维距离区分算法对多目标进行距离区分,然后采用像素分割算法,根据角度确定原理实现多目标的二维定位.后征集10名志愿者,利用该方法进行了目标定位实验并给出结果.结果:实验说明像素分割算法对于单目标的定位效果较好,而对于多目标出现误判、漏判的几率则较大.结论:证明先采用一维距离区分、再采用基于像素分割的二维定位算法对3个以内的多静止目标进行定位是可行的,但对不同数量目标的定位精度不同.
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基于94GHz非对称天线生物雷达系统的语音探测性能实验研究
目的:研究94 GHz非对称天线生物雷达系统的人体语音探测性能,进一步提高生物雷达语音探测能力.方法:以94 GHz非对称天线生物雷达系统为核心,设计该雷达系统与94 GHz对称天线生物雷达系统、麦克风系统的语音探测性能对比实验,并利用语谱图等评估方法对系统的语音探测性能进行分析.结果:对称天线雷达采集的人体语音信号频率范围为0～1000 Hz,将直径为600 mm卡塞格伦天线作为接收模块的94 GHz非对称天线雷达采集的人体语音信号频率范围为0～1200 Hz.结论:将直径为600 mm卡塞格伦天线作为接收模块的非对称天线生物雷达获取语音信号的能力更强,探测距离更远.
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94 GHz生物雷达语音探测系统的设计与实验研究
目的:研究94 GHz生物雷达探测语音的性能和能力.方法:搭建94 GHz生物雷达语音探测平台,利用该平台设计并开展94 GHz生物雷达与麦克风的语音同步探测实验研究,并结合语音数字信号处理方法分析所采集语音信号的特征.结果:通过对比分析发现,麦克风语音的主能量频率范围为0～4 000 Hz,94 GHz雷达语音的主能量区集中在0～1 200 Hz之间,且后者的大作用距离可达20 m.结论:94 GHz生物雷达弥补了麦克风系统对低频率、低能量语音捕获能力不足的一面,为远距离、非接触探测语音提供了一种新方法.
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不同呼吸模式对雷达信号分离影响实验研究
目的：研究生物雷达监护过程中，不同呼吸模式对雷达信号分离提取的影响。方法：在不同呼吸模式下，获取雷达式生命参数监护系统的回波信号，应用改进的信号分离算法，分离出呼吸和心跳信号，并提取对应信号的参数特征。结果：2种呼吸模式下，自适应滤波器输出的信号中心频率与心跳信号频率一致，且其余频点信号得到有效抑制。结论：该算法可以有效地分离出心跳信号，同时有效抑制其他干扰信号。
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一种用于生物雷达参考的生命信号同步测量系统研制
目的:设计一种用于生物雷达参考的生命信号同步测量系统.方法:该系统由传感器前端和控制显示后端两部分组成,传感器前端通过小型化接触式的压电传感器和光敏传感器分别测量人体呼吸和脉搏(用于心跳的参考)并采用蓝牙无线方式连接控制显示后端,控制显示后端通过基于Windows消息机制的软件设计与生物雷达系统同步开始/停止保存数据.结果:与超宽带(ultra-wideband,UWB)和连续波(continuous wave,CW)2种生物雷达系统的同步测量实验表明,该系统有效解决了现阶段生物雷达参考测量系统的时间同步问题,且不需要修改软件代码来配合不同生物雷达系统开展实验.结论:该系统具有成本低、可便携、可通用的特点,不仅可为生物雷达技术的研究提供定量标准和参考,而且可为生物医学研究中生命信号的定量检测提供一种简便易行的通用方法和手段.
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脉搏波传导时间的非接触式提取
目的:利用生物雷达技术实现脉搏波传导时间的非接触式提取.方法:通过生物雷达测量脉搏波起始时间,指尖脉搏来测量终止时间,两者时间差为脉搏波传导时间.结果:对多名实验对象进行采集对比,在距离0.5 m处可以有效提取心搏动特征点,并提取脉搏波传导时间,与传统方法对比具有较高的一致性.结论:生物雷达可以在非接触状态下实现脉搏波传导时间的检测,对于临床诊断具有重要的应用价值.
