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雷达学报 2024年

作者：杨轩王子颖张力赵恒洪弘南京理工大学上海航天电子技术研究所

近年来，人们越来越关注多人环境下的呼吸监测，以及如何同时监测多人的健康状态。在多人呼吸检测的算法中，盲源分离算法因其无需先验信息并且对硬件性能依赖性较小而备受研究者们关注。然而，在多人呼吸监测场景中，目前的盲源分离算... 详细信息

近年来，人们越来越关注多人环境下的呼吸监测，以及如何同时监测多人的健康状态。在多人呼吸检测的算法中，盲源分离算法因其无需先验信息并且对硬件性能依赖性较小而备受研究者们关注。然而，在多人呼吸监测场景中，目前的盲源分离算法通常将相位信号作为源信号进行分离，本文引入FMCW雷达下距离维信号和相位信号的对比，推导出相位信号作为源信号存在近似误差，并通过仿真验证距离维信号作为源信号时分离效果更好。另外，本文提出了基于非圆复数独立成分分析的多人呼吸信号分离算法，分析了不同呼吸信号参数对分离效果的影响，仿真和实测实验表明所提出的方法适用于天线个数不小于目标个数时多人呼吸信号的检测，并且在目标角度差为9.46°时，也能够准确分离呼吸信号。

关键词：非接触呼吸检测 FMCW雷达多人呼吸盲源分离复数独立成分分析

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基于多普勒效应的非接触式呼吸探测传感器研究

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电子元件与材料 2024年第8期43卷 938-943页

作者：邹优敏俞卫锋罗恒蔡端芳谭友果苏州城市学院江苏苏州215000 上海交通大学上海200127 苏州科技大学江苏苏州215000 西南医科大学附属自贡医院四川自贡643020

呼吸检测方法最常用的是接触式传感器,长时间佩戴可能导致皮肤红肿或压痛。非接触呼吸探测传感器通过多普勒效应来探测呼吸,是一种非接触探测方法,可以有效解决上述问题。系统包含单片毫米波雷达、STM32微处理器等模块,通过微装工艺组... 详细信息

呼吸检测方法最常用的是接触式传感器,长时间佩戴可能导致皮肤红肿或压痛。非接触呼吸探测传感器通过多普勒效应来探测呼吸,是一种非接触探测方法,可以有效解决上述问题。系统包含单片毫米波雷达、STM32微处理器等模块,通过微装工艺组装。雷达发射的FMCW信号与接收信号混频后,通过中值滤波过滤信号噪声,零均值归一化后进行FFT变换和频谱分析计算呼吸频率。测试结果表明,当距离为1.0~2.0 m时,检测30~60 s的呼吸频率准确率可达98.9%,误差值在±1次每分钟以内。倾斜安装,人平躺测试,垂直距离为1.0~1.5 m时,检测10~30 s准确率可达98.2%,检测60 s准确率可达99.1%,误差值在±1次每分钟以内。平躺呼吸检测在同时间同距离情况下的准确率比水平检测的准确率更高。

关键词：非接触呼吸检测多普勒效应毫米波雷达中值滤波 FFT变换

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基于射频信号的非接触式呼吸频率和状态识别的研究

基于射频信号的非接触式呼吸频率和状态识别的研究

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作者：王彦力南京师范大学

学位级别：硕士

呼吸是人体的重要生命活动之一,它可以提供与人类健康有关的重要信息。对于呼吸频率和呼吸状态的准确检测有助于预防和识别肺、呼吸道和支气管等部位的病变。临床上,目前常用的呼吸检测系统大多是接触式的,测量设备需要与人体直接接触,... 详细信息

呼吸是人体的重要生命活动之一,它可以提供与人类健康有关的重要信息。对于呼吸频率和呼吸状态的准确检测有助于预防和识别肺、呼吸道和支气管等部位的病变。临床上,目前常用的呼吸检测系统大多是接触式的,测量设备需要与人体直接接触,从而获得与呼吸相关的信息。然而这种接触式的检测方法具有一定的强迫性,通常会让使用者感到不适。另外,这些接触式设备不仅不易操作,维护费用也比较高,不适合大规模推广使用。因此,研究成本低廉且对使用者无创伤的非接触式呼吸检测技术具有重要的意义。在此背景下,论文围绕无接触的呼吸频率估计和呼吸状态识别展开研究,利用测量得到的接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）信息和信道状态信息（Channel State Information,CSI）,实现对目标呼吸的准确检测,论文主要工作包括以下几个方面:（1）针对接触式呼吸检测系统的不足,本文利用相关硬件平台,分别搭建了基于zigbee的2.4GHz频段呼吸测量系统,基于Si4463的915MHz频段呼吸测量系统,和利用Intel 5300网卡的5GHz频段呼吸测量系统。利用三个频段非接触式呼吸测量系统,实现低成本的呼吸数据采集。（2）针对呼吸频率估计,本文利用上述三个频段采集到的呼吸数据对被测目标呼吸频率进行估计。首先,使用独立成分分析（independent component analysis,ICA）方法对采集到的数据进行预处理以减小噪声的影响,接着利用压缩感知频率估计方法得到较准确的呼吸率。在此基础上,针对身体运动对呼吸检测产生的不利影响,利用波动指数特征确定运动干扰时间段,提高呼吸检测准确率。（3）通过分析多个子载波（或多条链路）的信号变化,给出二维呼吸特征,在此基础上提出两种呼吸状态识别方法。第一种方法利用二维呼吸图像的纹理特征,进行相似度的判别,判断出对应的呼吸状态;第二种方法利用循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）对采集到的不同呼吸状态数据进行分类识别操作。最后总结了本论文的研究工作,并对现有工作中的不足进行了归纳,也对不足之处提出了改进意见,以便在今后的研究中进行完善。

关键词： RSS CSI 非接触呼吸检测压缩感知频率估计纹理特征 RNN

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