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基于fmcw雷达的非接触式医疗健康监测技术综述

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雷达学报（中英文） 2022年第3期11卷 499-516页

作者：方震简璞张浩姚奕成耿芳琳刘畅宇闫百驹王鹏杜利东陈贤祥中国科学院空天信息创新研究院北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100094 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 中国医学科学院个性化呼吸慢病管理创新单元北京100049

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能... 详细信息

非接触式的医疗健康监测系统解决了用户依从性问题,避免了佩戴电极、传感设备进行监测带来的不舒适感,更有助于将健康监测融入日常生活。非接触式监测手段具有持续地监测用户健康状况的潜力,能够在突发急性医疗事件出现时及时示警,且能够满足新生儿、烧伤患者、传染病患者等特殊人群的监测需求。调频连续波(fmcw)雷达能够同时捕获雷达视场内目标的距离、速度信息,可用于非接触式地监测用户的心率、呼吸率等生理体征及跌倒等行为动作,且从技术上易于单片集成,成本可控,因此在医疗健康监测领域有着重要的应用价值。该文首先阐述了将fmcw雷达应用于非接触式医疗健康监测技术的理论基础,然后系统性地归纳了该领域中的典型前沿应用,最后总结了基于fmcw雷达的医疗健康应用这一领域的研究现状及局限性,并对其应用前景与潜在的研究方向进行了展望。

关键词： fmcw雷达非接触式监测生理体征监测睡眠监测跌倒检测

fmcw雷达基于光学字符识别的连续动作识别研究

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雷达科学与技术 2023年第1期21卷 74-81,96页

作者：蒋留兵吴岷洋车俐桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004

传统的基于雷达的人体动作识别主要采用微多普勒原理,对原始数据进行处理,生成微多普勒时频图,然后输入到基于分类的深度学习网络中进行识别,只能对单个动作进行识别。本文提出一种fmcw雷达光学字符识别技术的连续动作识别方法,首先对... 详细信息

传统的基于雷达的人体动作识别主要采用微多普勒原理,对原始数据进行处理,生成微多普勒时频图,然后输入到基于分类的深度学习网络中进行识别,只能对单个动作进行识别。本文提出一种fmcw雷达光学字符识别技术的连续动作识别方法,首先对采集的雷达数据采用RDM(Range-Doppler Map)向速度维投影的方法逐帧获取微多普勒时频图,然后将处理得到的时频图输入一个特别定制的,由卷积神经网络、inception_resnet、最大池化层和Bi-LSTM的网络组成,使用联结主义时间分类(CTC)作为损失函数进行训练的网络。实验结果表明该方法对步行、跑步、蹲下、站起、跳跃这5种动作的识别准确率分别高达96.16%,95.34%,88.49%,89.37%,96.72%。对一个时间窗口内多个动作的识别也取得了不错的效果,时间上的识别准确率整体令人满意。

关键词： fmcw雷达连续人体运动识别微多普勒深度学习光学字符识别

fmcw雷达系统在测量煤粉仓料位中的建模及其仿真

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太原理工大学学报 2006年第S1期37卷 16-19页

作者：杨全丽谢克明闫高伟太原理工大学信息工程学院山西太原030024

针对目前使用的电容式、重锤式等料位仪存在的适应性和稳定性较差、测量精度不高等问题,利用fmcw雷达的测距原理对fmcw雷达在煤粉仓料位测量中的应用进行了建模和模拟仿真。实验结果表明,fmcw雷达仿真系统能够有效的测量煤粉仓的料位高... 详细信息

针对目前使用的电容式、重锤式等料位仪存在的适应性和稳定性较差、测量精度不高等问题,利用fmcw雷达的测距原理对fmcw雷达在煤粉仓料位测量中的应用进行了建模和模拟仿真。实验结果表明,fmcw雷达仿真系统能够有效的测量煤粉仓的料位高度,为火电厂的煤粉仓料位的测量提供了一种新的方法。

关键词： fmcw雷达点弥散函数表面反射体积散射表面散射

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fmcw雷达测距系统的中频信号处理电路设计

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仪表技术与传感器 2015年第8期 29-32页

作者：戚昊琛张鉴高伟清鲍嘉明合肥工业大学电子科学与应用物理学院安徽合肥230009 北方工业大学信息工程学院北京100144

中频信号处理电路是雷达测距系统的核心硬件。在计算得到滤波及放大电路的关键参数后,基于双运放MC33078,设计实现了包含高通和低通2个单元的滤波电路;利用可调增益放大器AD603和静电计级运算放大器OPA128等设计实现了可调增益放大器、... 详细信息

中频信号处理电路是雷达测距系统的核心硬件。在计算得到滤波及放大电路的关键参数后,基于双运放MC33078,设计实现了包含高通和低通2个单元的滤波电路;利用可调增益放大器AD603和静电计级运算放大器OPA128等设计实现了可调增益放大器、峰值检波电路和AD/DA转换电路。对所设计的关键电路进行了模拟验证,并通过对静态目标的测距实验,验证了中频信号处理电路对雷达测距的适用性和测试值相对于计算值的准确性。

关键词： fmcw雷达测距系统中频信号处理电路设计

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fmcw雷达近程测距系统设计

电子技术应用 2012年第4期38卷 73-75,79页

作者：岳文豹杨录张艳花中北大学信息与通信工程学院电子测试技术国家重点实验室山西太原030051

针对fmcw雷达测距原理和差频信号特点,提出了基于程控窄带滤波器MAX264、以硬件电路的形式实现距离谱分析的方法。采用德国Innosent公司推出的fmcw雷达收发器IVS-162,设计并实现了fmcw雷达近程测距系统。系统性能稳定、成本低、简单实用... 详细信息

针对fmcw雷达测距原理和差频信号特点,提出了基于程控窄带滤波器MAX264、以硬件电路的形式实现距离谱分析的方法。采用德国Innosent公司推出的fmcw雷达收发器IVS-162,设计并实现了fmcw雷达近程测距系统。系统性能稳定、成本低、简单实用,有广阔的应用前景。

关键词： fmcw雷达测距窄带滤波器频率扫描与提取

fmcw雷达对手势目标的检测和分类算法研究

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FMCW雷达对手势目标的检测和分类算法研究

作者：吴金君重庆邮电大学

学位级别：硕士

手势是人类交互方式中一种最直接的手段,近年来手势检测和识别技术逐渐成为人机交互领域中的研究热点。手势识别技术中的数据来源主要包括:可穿戴传感器、视觉传感器和无线信号。人体可穿戴传感器要求用户必须佩戴专用设备,使用成本较... 详细信息

手势是人类交互方式中一种最直接的手段,近年来手势检测和识别技术逐渐成为人机交互领域中的研究热点。手势识别技术中的数据来源主要包括:可穿戴传感器、视觉传感器和无线信号。人体可穿戴传感器要求用户必须佩戴专用设备,使用成本较高且不具有便利性。而基于视觉技术的摄像头在强光侵蚀、黑暗情况下摄像头可能会无法正常工作,并且存在泄漏用户隐私的风险。调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,fmcw)雷达具有便利性、鲁棒性和安全性等优势。本文基于fmcw雷达开展手势检测算法研究,具体内容如下:首先,研究感兴趣数据段的提取和手势参数估计方法。通过分析手势动作对时域信号幅值的扰动特性,提取包含手势的感兴趣数据段。然后研究了手势参数的提取,对传统参数估计方法做出改进后得到距离谱、多普勒谱和角度谱。其次,研究多普勒参数估计中的噪声和干扰方法。基于雷达信号处理得到的距离-多普勒图,利用改进的帧差法进行噪声去除。基于恒虚警检测原理在距离-多普勒图中进行目标检测,并利用手势目标运动特性对干扰目标进行抑制。然后,研究基于雷达参数提取的多维数据构建方法。通过将距离谱、多普勒谱和角度谱与时间信息耦合,构建得到距离-时间图、多普勒-时间图和角度-时间图,通过参数-时间图的方式挖掘手势动作的时序信息,并为卷积神经网络构建三个通道的数据集。最后,研究端到端的多分支卷积神经网络。多分支的结构使得模型能够同时提取同一手势的距离-时间图、多普勒-时间图和角度-时间图的特征。通过全连接层对三种特征进行早融合,使得网络结构具有端到端(无需分步训练)的特性。通过采集大量手势数据,并将处理后三种图像数据送入多分支卷积神经网络进行训练和测试。实验结果表明6类手势动作的分类准确率达到了95.33%,并且相较于同类方法具有算法复杂度低的优势,验证了所提算法的可靠性和有效性。

关键词： fmcw雷达多维参数数据集卷积神经网络手势检测和识别

fmcw雷达厚度测量信号的自适应处理算法研究

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同方学位论文库

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FMCW雷达厚度测量信号的自适应处理算法研究

作者：袁月中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

调频连续波(fmcw)雷达技术是一种高精度雷达测量技术,主要用于确定探测目标的厚度及其内部结构特征。fmcw雷达接收信号的快速高精度处理对其在实际测量中的应用有着重要的意义。现有的处理算法多为基于傅里叶变换的频谱分析方法,而对信... 详细信息

调频连续波(fmcw)雷达技术是一种高精度雷达测量技术,主要用于确定探测目标的厚度及其内部结构特征。fmcw雷达接收信号的快速高精度处理对其在实际测量中的应用有着重要的意义。现有的处理算法多为基于傅里叶变换的频谱分析方法,而对信号实时跟踪处理方面的研究较少。本文研究采用自适应滤波方法对频变的雷达接收信号进行跟踪和处理。本文在分析了fmcw探地雷达厚度测量信号特征的基础上,首先,针对其用于薄层目标厚度探测时下层反射波被强的表面反射波所淹没这一问题,设计了自适应噪声抵消系统,实现了强干扰下微弱信号的提取。对自适应噪声抵消原理进行理论推导,分析了影响其算法性能的因素,并通过仿真实验验证了方法的有效性。然后,针对频变信号的频率估计问题,对传统方法中的误差函数进行修改,推导出新的平均梯度算法,提出了改进的基于自适应陷波器的频率估计方法,并通过仿真实验与其它典型的算法进行对比,验证了改进的算法在具有较好的收敛速度和估计精度下,具有更好的稳定性,解决了收敛受限的问题。最后,针对多个频变信号的频率估计问题,进一步构建了级联结构的自适应陷波系统,推导出多频信号频率直接估计算法,并通过仿真实验给出算法的频率估计结果和频变信号频率的跟踪结果,验证了算法对多频信号进行直接估计的可行性。

关键词： fmcw雷达信号处理自适应滤波频率估计

fmcw雷达心率检测中的模态分解方法及其优化技术研究

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同方学位论文库

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FMCW雷达心率检测中的模态分解方法及其优化技术研究

作者：张燕烟台大学

学位级别：硕士

随着全球老龄化问题日益严重,为保障生命安全,对心率(Heart Rate,HR)和呼吸频率(Respiratory Rate,RR)等生命体征的检测成为了亟待解决的关键问题。在医学研究领域,通过调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,fmcw)雷达发射... 详细信息

随着全球老龄化问题日益严重,为保障生命安全,对心率(Heart Rate,HR)和呼吸频率(Respiratory Rate,RR)等生命体征的检测成为了亟待解决的关键问题。在医学研究领域,通过调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,fmcw)雷达发射电磁信号,感知心肺活动引起的胸腔运动,进而实现非接触式心率检测具有不可取代的优势。然而,由于心率检测易受噪声、呼吸基波及其谐波和身体微动等多种干扰,从而大大降低了心率检测的准确度。本文对两种低运算量和性能优越的分解算法——变分模态提取(Variational Mode Extraction,VME)算法和希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)算法展开了研究。主要创新点有如下几个方面:(1)针对VME算法参数设置不合适所引起的模态分量提取错误的问题,本文提出了一种GA-VME方法。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对VME算法的参数进行优化,有效解决了传统VME算法的自身缺陷。并通过对多种人工智能算法的性能评估,验证了GA-VME方法在心率检测中的优越性。(2)针对VME算法无法消除人体微动对心率检测干扰的问题,提出了一个HVD级联VME的新方案。首先,利用HVD算法有效消除了人体微动的干扰,以获取生命体征信号。然后,利用VME算法分离出纯净的心跳信号。最后,采用线性调频Z变换(Chirp-Z Transform,CZT)算法对所提取的心跳信号进行高精度频率估计,显著提高了心率检测准确度。(3)将HVD算法、GA-VME方法以及CZT算法进行结合,提出了一种新型的基于H-G-V方法的心率检测方案。基于以上方案,本文搭建了fmcw雷达的心率检测硬件平台,对AWR1642雷达传感器等信号采集设备进行了详细介绍,并使用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)作为评价指标,分析了人体静止和微动状态下的误差。实验结果表明:人体在静止状态下,所提方案心率检测的平均MAE值为1.14次/分钟;在微动状态下,所提方案心率检测的平均MAE值为1.55次/分钟,验证了所提方案在人体处于静止和微动状态下都有较高的检测精度,并具备可行性。

关键词： fmcw雷达心率检测 VME算法 HVD算法 CZT算法

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fmcw雷达交通目标检测与识别方法研究

FMCW雷达交通目标检测与识别方法研究

作者：杨牧西安电子科技大学

学位级别：硕士

交通目标检测与识别技术的数据采集机制主要可分为两种:雷达和视频采集设备。基于视觉的采集装置若处于强光、黑暗、大雾等极端环境中则不能很好得完成数据采集工作。相比之下,调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave)雷达具... 详细信息

交通目标检测与识别技术的数据采集机制主要可分为两种:雷达和视频采集设备。基于视觉的采集装置若处于强光、黑暗、大雾等极端环境中则不能很好得完成数据采集工作。相比之下,调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave)雷达具有稳定、便捷、适用条件广等优势。本文基于fmcw雷达,针对交通目标的检测与识别方法进行了以下研究。(1)城市交通背景往往存在着大量的杂波干扰,针对不同干扰,探究了交通目标的检测方法。在快慢时间域上,针对静态干扰、动态扰动以及目标参数提取等问题,结合fmcw雷达的工作原理与信号模型,分别探究了动目标指示算法、二维CFAR算法以及动目标检测算法,并进行了仿真和实测给出了合适的检测模型。(2)针对单维目标特征谱不能全面反映目标特征的问题,研究了基于目标微多普勒特征及目标运动参数的多维特征谱构建方法。基于雷达信号处理结果,可以得到反映目标瞬时特征的多普勒-距离谱;基于距离-多普勒谱,将目标速度信息与时间信息耦合,可以得到速度-时间图;将目标距离信息与时间信息耦合,则可以得到距离-时间图。通过雷达检测算法以及参数-时间构图法,可得到交通目标的瞬时微多普勒特征以及时序微多普勒特征,全面表征了目标的运动状态信息。(3)针对雷达原始数据可能存在的数据异常、数据不平衡、特征遮掩等问题,探究了数据预处理方法,并提出一种轻量级卷积神经网络模型用于交通目标的识别。首先基于目标运动特征图谱的构建方法从三个维度建立了运动特征数据集,并就数据集中可能存在的数据异常、数据不平衡、数据特征遮掩等现象,分别提出了二次采样、数据归一化、数据增强等处理方法。同时提出沿卷积核后步进方向进行图像融合的方法建立多维特征融合数据集,保留了目标所有特征的同时简化了网络结构。(4)利用本文的交通目标识别模型进行了实验测试及结果分析,分析根据目标不同运动参数提取出来的不同运动特征数据集对目标识别准确率的影响,并基于Squeeze Net轻型卷积神经网络改进了本文的初始网络模型,在网络复杂度可接受的范围内提升了模型的识别精度。

关键词：交通目标检测、识别 fmcw雷达运动参数-时序图多维特征数据集卷积神经网络