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基于毫米波雷達生命特征檢測原理及實現(xiàn)

英特睿達 ? 2021-08-23 17:00 ? 次閱讀
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背景

目前生命體征的測量主要分為接觸式和非接觸式兩種。接觸式的測量主要是通過傳感器或生物電極提取生理信息,然后通過轉化裝置就可以得到能表征人體生理活動的電信號或者機械信號。但是這種方法的缺點是必須直接接觸人體并且只適合短時間的連續(xù)監(jiān)測,并且在某些特殊的場合比如傳染病人、燒傷病人、新生兒等的生命體征監(jiān)測中較難實施。因此在實際臨床應用上,找到一種非接觸式的生命體征監(jiān)測方法來獲取特殊場合的病人的生命體征信息是非常必要的。非接觸式監(jiān)測不需要任何傳感器接觸人體,這就使得連續(xù)測量病人的體征成為可能,也為分析機體的健康狀況以及做大數(shù)據(jù)分析、提前預知各種系統(tǒng)是否發(fā)生病變提供了幫助。

1.人體生命特征建模

心跳和呼吸頻率是人體心肺功能的重要指標,對于一般人體而言,心跳每分鐘大約 60 至100 次,而呼吸則是 15 至 30 次。如遇突發(fā)疾病或是人體劇烈運動之后,心跳次數(shù)可能達到120 次每分鐘,呼吸則會增至 60 次每分鐘。在很多的醫(yī)學影像中可以觀察到人體心臟的跳動過程,這種運動模式類似于振動的伸縮,其伸縮的幅度約為 0.01~0.2mm。并且人體心跳的速率在一個穩(wěn)定的范圍內是周期變化的,所以,可以將心跳近似于正弦振動模型。呼吸是胸腔的擴張與收縮完成的,同樣類似于正弦振動,也可近似為正弦振動模型,其起伏的幅度約為 0.1~0.5mm。由于心跳呼吸頻率不一樣,可以視為兩者之間存在相位延遲,假設人體相對于雷達處于靜止狀態(tài),根據(jù)以上分析可以建立如下模型。

pYYBAGEjUSuAc5HhAAAL9YktPg0430.png(1.1)

其中,R0為雷達與人體之間的距離,第二項為呼吸部分,第三項為心跳,Ah和Ab分別為心跳和呼吸的振動幅度,fh和fb分別為心跳和呼吸的頻率值,θ是心跳的初始相位。

2.基于雷達的生命特征檢測原理

2.1 線性調頻連續(xù)波(LFMCW) 工作原理

線性調頻信號通過采用非線性相位調制技術獲得大時寬帶寬積,提高雷達系統(tǒng)的目標探測能力、 測量精度和分辨能力,從而得到了廣泛的應用。該體制雷達在發(fā)射周期內發(fā)射頻率隨時間線性變化的信號,通過測量接收信號與發(fā)射信號的相對頻率關系來測量目標信息。

poYBAGEjVgaAczriAADDCw1rZHY029.png圖2-1 LFMCW回撥差怕信號時頻圖

雷達的發(fā)射信號、回波信號以及差拍信號的瞬時頻率如圖 2-1 所示。 則掃頻段在第 m 個信號重復周期內,發(fā)射信號可表示為:

poYBAGEjVm-ASzSDAAAQzhdk3tM965.png(2.1)

其中T為發(fā)射調頻信號的時間間隔,f0是雷達載頻,φ0為發(fā)射信號初始相位。

μ=B/T(B為調頻帶寬)為調頻斜率。則距離為R(t)的點目標產生的回波延時為τ(t),其回波信號可表示為:

poYBAGEjVqiAEuxNAABdioJrXpM958.png(2.2)

Kr為目標反射系數(shù)。

poYBAGEjV0KAbPlKAAAFG1oP1z0708.png

則回波信號經過混頻(發(fā)射-接收)、相干解調后,回波差拍信號可以表示為:

poYBAGEjWDWAfmmpAAAU7xb5sfY361.png(2.3)

2.2心跳和呼吸提取

將雷達正對人體,距離R0 放置,心臟和胸腔散射中心對雷達回波的調制都蘊含在雷達回波差拍信號中,只需分析差拍信息,就可提取出人體生命特征信號。 心臟和呼吸幅度均為毫米級別,而R0一般大于0.5m, 因此在慢時間維上近似認為R(t)為常數(shù) R(mT),對φb求關于慢時間t的導數(shù)可得其信號參數(shù)如下:

pYYBAGEjWK2AX_1zAAAKBDaRDq4490.png中心頻率pYYBAGEjWNqAGuhFAAAHaKbV3wQ126.png初始相位

易知多個發(fā)射周期的初始相位信息表達式為:

pYYBAGEjWXmADEaaAAAVho-3G5k454.png(2.4)

其中,N為發(fā)射的線性調頻信號周期數(shù)。則提取快時間維的初始相位信息,即可獲得人體心肺信號。由于相位序列范圍限制為[-π,π],可知的φb(m)會因卷繞而出現(xiàn)相位突變,突變處的相位會比未卷繞序列的相應相位增加±2π,造成相位方差的增加,從而導致信號解算結果有誤。 因此,需要對φb(m) 進行適當?shù)南嘁疲M行解卷繞操作。由公式2.4可知,兩個快時間維的相位變化為:Δφ=4π/λ(ΔR),本方案中λ=8.6mm,-1mm<ΔR<1mm,則-π/2<Δφ<π/2。因此需要對相位變化不滿足Δφ的相位點進行解卷繞操作。

2.4實時生命體征信息檢測

心肺信號需要進行分離。生物雷達信號處理方法不同于常用的心電和脈搏波信號檢測方法,它檢測的是心跳和呼吸復合的信號。呼吸運動在幅度上比心跳強得多,使得心跳運動不易分離提取。而且呼吸與心跳引起的微動在體表空間上重疊,由于雷達系統(tǒng)函數(shù)的非線性,易產生頻域交調。另外, 雷達信號的波形表現(xiàn)為微弱的心跳信號疊加在幅度較大的呼吸信號之上。對于心跳信號,呼吸信號是一個強的基線漂移干擾,這使得時域上的尋峰或過零檢測等常規(guī)心率測量方法難以應用到雷達解調信號的處理上來。

在分離了呼吸和心跳信號之后,分別進行頻率計算。對于心跳數(shù)據(jù),先進行移動損毀判斷,如果波的能量超過了設定的閾值則丟棄該段數(shù)據(jù),避免過大的運動所帶的能量影響最終計算的準確性。然后對該數(shù)據(jù)分別進行基于 FFT、自相關、峰值間隔的譜估計,并分別計算出其置信參數(shù),然后根據(jù)置信參數(shù)進行判斷最終取值。

在基于 FFT 計算心率的過程中,需要檢測并濾除呼吸產生的一次諧波,并對結果進行中值濾波。對于呼吸數(shù)據(jù)只進行基于 FFT 和峰值間隔的譜估計,然后同樣根據(jù)計算出的置信參數(shù)判斷最終取值。

poYBAGEjYyaAemUoAAA_T6Io-lM057.png圖2-2心跳呼吸信號提取流程圖
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