【技术实现步骤摘要】
基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法及系统
本专利技术属于雷达信号处理
，特别是涉及一种基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法及系统。
技术介绍
作为一种新兴的生命体征信号检测方式，微波生物雷达可以检测人体心肺活动等生命体征信号，如呼吸、心跳及相关衍生指标。与传统的心电、脉搏等相比，它不仅是非接触式的，而且具有良好的穿透性，能够穿透衣服和被褥等障碍物进行检测，这些优势使得微波生物雷达技术在医疗诊断、健康监护等领域具有应用潜力。当雷达发射电磁波探测人体目标时，由于人体胸腔的前后运动，根据回波延时的不同可以测出精确距离变化值，运用相关的信号处理方法，系统可提取出与心肺相关的生命体征信息。但由于心脏跳动产生的位移形变很小，回波较为微弱，而呼吸带动的胸腔起伏回波强度较大，基于傅里叶变换的周期性信息检测往往无法有效提取心跳信号。由于在人体呼吸时的胸腔运动的幅度比由心跳引起的胸腔运动的幅度大得多，所以反映在生命体征信号上的幅度也更大。从雷达回波信号的时频域观察得知，呼吸信号占据主导位置，而心跳信号无法直接从中分辨出来。同时呼吸信号的低阶次谐波分量不能忽略，尤其...
【技术保护点】
1.一种基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S100，雷达回波以数据帧的形式传输到数据预处理端；S200，对雷达回波原始序列进行预处理，滤除静止目标的回波，得到人体目标所在距离单元的回波信号；S300，基于加速度针对人体随机运动进行判定，用于减小后期体征信号参数估计的误差；S400，进行体征信号分离，采用自适应小波尺度选择算法，用于实现生命体征呼吸信号和心跳信号的有效分离；S500，分别对呼吸信号和心跳信号进行时域寻峰和降采样处理，最终得到呼吸频率和心跳频率。
【技术特征摘要】
1.一种基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S100，雷达回波以数据帧的形式传输到数据预处理端；S200，对雷达回波原始序列进行预处理，滤除静止目标的回波，得到人体目标所在距离单元的回波信号；S300，基于加速度针对人体随机运动进行判定，用于减小后期体征信号参数估计的误差；S400，进行体征信号分离，采用自适应小波尺度选择算法，用于实现生命体征呼吸信号和心跳信号的有效分离；S500，分别对呼吸信号和心跳信号进行时域寻峰和降采样处理，最终得到呼吸频率和心跳频率。2.根据权利要求1所述的基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，步骤S200具体包括如下步骤：S201，对雷达回波矩阵中不同距离点的时间信号分别做快速傅里叶变换，得到每个距离点上时间信号的频谱；S202，采用信息熵谱图识别方法，计算不同距离点信号频谱信号的信息熵值；S203，选取信息熵值最小的距离单元，得到生命体征目标所在距离单元的回波信号。3.根据权利要求1所述的基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，步骤S300具体为求取步骤S200中回波信号的时域二阶导结果，得到随机运动的加速度值，当加速度幅度超过设定阈值一定程度时，判定为为人体移动或者手臂晃动。4.根据权利要求1所述的基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，步骤S400中自适应小波尺度选择算法具体包括如下步骤：S401，在众多母小波中，通过回波信号的建模仿真验证，选择合适的母小波；S402、根据回波的采样率设定合理的小波系数，通过比对呼吸和心跳的频率范围与小波尺度之间的对应关系，减小重构信号的个数；S403，基于重构信号信噪比来设定阈值，得到小波尺度与呼吸心跳信号的直接对应关系。5.根据权利要求1所述的基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取方法，其特征在于，步骤S500具体包括如下步骤：S501，生命体征呼吸信号和心跳信号有效分离后，直接在时域进行寻峰操作，分别搜寻呼吸信号和心跳信号的信号峰值；S502，分别对呼吸信号和心跳信号进行一定比例的降采样，在满足奈奎斯特采样要求的条件下，对呼吸和心跳的时间间隔进行计算，不同时刻的峰值点之差即为呼吸时间间隔和心跳时间间隔；S503，分别求取呼吸时间间隔和心跳时间间隔的倒数即为呼吸频率值与心跳频率值，最终得到呼吸频率和心跳频率。6.一种基于雷达回波强噪声背景下心跳信号的提取系统，其特征在于，包括：预处理模块，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅其祥，夏利锋，王绍丽，吴茜，张吉楠，吴文韬，黄康，
申请(专利权)人：湖南省顺鸿智能科技有限公司，长沙军民先进技术研究有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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