一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法技术

本发明专利技术公开一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法，包括以下步骤：对雷达中频信号，按照帧周期构建矩阵R(m,n)，对R(m,n)中每帧数据分别进行FFT，得到时间距离矩阵D(p,n)；对D(p,n)的前N1列数据利用恒虚警率进行检测，得到多个目标的潜在距离；利用K

【技术实现步骤摘要】
一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法


[0001]本专利技术涉及雷达目标检测与信号处理领域，尤其涉及一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法。

技术介绍

[0002]呼吸和心跳是人体重要的生命体征信号，目前常用的检测方式都为接触式检测方式，在对重症感染病人和重度烧伤患者体征信号检测时有很大的局限性。基于雷达的非接触式生命体征检测技术具有远距离、穿透性和非接触等特点，在医疗监护领域有广阔的应用前景。应用于生命体征信号检测领域的雷达体制主要有三种，分别为连续波(CW)、超宽带(UWB)以及线性调频连续波(FMCW)。FMCW雷达具有UWB雷达的测距能力和CW雷达高灵敏度的特点，而且具有体积小、重量轻、功耗低的优势，因此，FMCW毫米波雷达是非接触式生命体征检测系统的优先选择。
[0003]FMCW雷达利用人体胸腔运动产生的微多普勒效应，通过目标距离单元信号相位的变化来检测呼吸和心跳信号。在进行多目标的呼吸和心跳检测时，由于不同距离的目标回波强度存在差异，而且目标回波还受到相近距离单元内的其他物体回波和人体自身抖动信号的干扰，因此，如何准确检测目标距离，对于提高多目标呼吸和心跳信号检测准确性至关重要。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法。该方法对部分时间距离帧数据进行恒虚警率检测和K
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means距离聚类，可克服干扰杂波影响，快速得到多个目标的粗略距离；在每个时间距离帧数据的目标距离范围内搜索可进一步提高目标距离估计精度，有利于改善呼吸和心跳信号检测精度。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案步骤如下：
[0006]S101：利用FMCW雷达接收雷达中频信号，并对中频信号按照帧周期采样构建信号矩阵R(m,n)，其中1≤m≤M、1≤n≤N，M为每帧采样的点数，N为帧数；
[0007]S102：对信号矩阵R(m,n)的每帧或每列数据分别进行FFT变换，得到时间距离矩阵D(p,n)，其中1≤p≤P，P为FFT点数；
[0008]S103：选取时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据，利用恒虚警率方法进行检测，得到目标潜在距离矩阵S(i,n1)，其中1≤i≤max(L(n1)),1≤n1≤N1，L(n1)为第n1列中检测出的目标数量；
[0009]S104：利用K
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means算法对目标潜在距离矩阵S(i,n1)中目标距离值进行聚类，得到K个目标的粗略距离S1(k)，其中1≤k≤K，K为先验目标数量，并确定K个目标距离范围为Sd(k)＝[S1(k)
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ΔR/2,S1(k)+ΔR/2]，ΔR为距离范围大小；
[0010]S105：在K个目标距离范围Sd(k)内，对时间距离矩阵D(p,n)的每一列数据搜索峰值，得到K个目标距离S2(k,n)，并计算S2(k,n)处的相位值
[0011]S106：对相位值进行解卷绕得到再对进行差分，得到相位差分信号，最后对相位差分信号滤波分离，得到K个目标的呼吸和心跳信号。
[0012]进一步地，步骤S103中，利用恒虚警率方法进行检测，具体如下：
[0013]S201：对时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据取其模值的平方，得到D1(p,n1)＝|D(p,n1)|2；
[0014]S202：选择CA
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CFAR检测器作为恒虚警率检测器，将D1(p,n1)中第1列数据作为检测器的输入，得到该列中目标数量L(1)，并记录下目标距离CS1(i)(1≤i≤L(1))，遍历N1列数据，得到目标潜在距离矩阵：
[0015][0016]进一步地，步骤S104中利用K
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means算法对目标潜在距离矩阵S(i,n1)中目标距离值进行聚类，具体如下：
[0017]S301：对于矩阵S(i,n1)，选取所有非0距离值，按列数顺序排列，构成一个一维距离数据ST(ki)，其中1≤ki≤N2，为N1列中检测出的目标总数；
[0018]S302：选择欧式距离作为类间距离度量标准，利用K
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means算法对ST(ki)进行聚类，得到K个目标的粗略距离S1(k)。
[0019]进一步地，步骤S105的具体过程如下：
[0020]S401：对D(p,n)每列数据取模，得到D2(p,n)＝|D(p,n)|；
[0021]S402：对于D2(p,n)的每列数据，在K个目标距离范围Sd(k)内搜索峰值，得到该列中的目标距离：
[0022]S403：计算目标距离处的相位值：其中，real(g)表示取实部，imag(g)表示取虚部，arctan(g)表示反正切函数，结果范围为[
‑
π,π]。
[0023]步骤S106中，得到K个目标的呼吸和心跳信号的具体步骤如下：
[0024]S501：对目标相位进行解卷绕如下：
[0025][0026]S502：对解卷绕后相位进行差分，如下：
[0027]S503：利用带通滤波器对进行滤波，得到K个目标的呼吸和心跳信号。
[0028]与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：
[0029]1.利用恒虚警率检测技术和K
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means聚类算法相结合，对少量时间距离帧数据进行处理，可有效克服目标附近物体和目标其它部位产生的干扰杂波，快速获取多个目标的粗略距离；
[0030]2.利用多个目标粗略距离构建多个距离范围，在多个距离范围内搜索可提高多目标距离估计精度，改善多目标呼吸和心跳信号的检测精度。
附图说明
[0031]图1是本专利技术提供的一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法流程示意图；
[0032]图2为原始雷达中频信号矩阵；
[0033]图3为雷达中频信号的时间距离矩阵；
[0034]图4为利用恒虚警率技术对时间距离矩阵的前100列数据进行检测的结果；
[0035]图5为检测出的两个目标距离处的相位差分信号；
[0036]图6为目标1的呼吸和心跳信号；
[0037]图7为目标2的呼吸和心跳信号。
具体实施方式
[0038]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0039]本专利技术提供了一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法。请参考图1，图1是本专利技术方法的流程示意图；方法包括以下步骤：
[0040]S101：利用FMCW雷达接收雷达中频信号，并对中频信号按照帧周期采样构建信号矩阵R(m,n)，其中1≤m≤M、1≤n≤N，M为每帧采样的点数，N为帧数；
[0041]请参考图2，图2是原始雷达中频信号矩阵R(m,n)；以该矩阵来说具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：利用FMCW雷达接收雷达中频信号，并对中频信号按照帧周期采样构建信号矩阵R(m,n)，其中1≤m≤M、1≤n≤N，M为每帧采样的点数，N为帧数；S102：对信号矩阵R(m,n)的每帧或每列数据分别进行FFT变换，得到时间距离矩阵D(p,n)，其中1≤p≤P，P为FFT点数；S103：选取时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据，利用恒虚警率方法进行检测，得到目标潜在距离矩阵S(i,n1)，其中1≤i≤max(L(n1)),1≤n1≤N1，L(n1)为第n1列中检测出的目标数量；S104：利用K
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means算法对目标潜在距离矩阵S(i,n1)中目标距离值进行聚类，得到K个目标的粗略距离S1(k)，其中1≤k≤K，K为先验目标数量，并确定K个目标距离范围为Sd(k)＝[S1(k)
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ΔR/2,S1(k)+ΔR/2]，ΔR为距离范围大小；S105：在K个目标距离范围Sd(k)内，对时间距离矩阵D(p,n)的每一列数据搜索峰值，得到K个目标距离S2(k,n)，并计算S2(k,n)处的相位值S106：对相位值进行解卷绕得到再对进行差分，得到相位差分信号，最后对相位差分信号滤波分离，得到K个目标的呼吸和心跳信号。2.如权利要求1所述的一种用于FMCW雷达的多目标呼吸和心跳信号检测方法，其特征在于：步骤S103中，利用恒虚警率方法进行检测，具体如下：S201：对时间距离矩阵D(p,n)的前N1列数据取其模值的平方，得到D1(p,n1)＝|D(p,n1)|2；S202：选择CA
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CFAR检测器作为恒虚...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛伟，麻少鹏，刘力，吴东昌，杨芯雅，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：