利用超宽带雷达联合估计呼吸率和心率制造技术

一种用于非接触式生命体征监测的方法包括：经由收发器发送用于对象检测的雷达信号

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用超宽带雷达联合估计呼吸率和心率


[0001]本公开总体上涉及生命体征监测
。
更具体地，本公开涉及使用雷达联合估计呼吸率和心率
。

技术介绍

[0002]生命体征监测，例如心率
、
呼吸率等，提供了一种测量人健康状况的简单方法
。
可通过在不同活动期间
(
诸如当人正在锻炼
、
睡觉或放松时
)
测量生命体征来获得对人的健康的额外洞察
。
例如，个体的心率和
/
或呼吸率可提供关于个体的健康水平
、
个体的持续病理状况
、
个体的心脏健康
、
个体的情绪健康等的理解
。
心率是在特定时间段内心跳的次数
。
类似地，呼吸率是人在特定时间段内呼吸的呼吸次数
。
[0003]可使用各种装置来测量心率和呼吸率
。
然而，这样的装置通常需要与用户直接接触
。
例如，脉搏血氧计是需要与人物理接触以测量个体的氧饱和度和脉搏的装置
。
然而，氧饱和度不与个体的呼吸率和该个体的相应整体健康直接相关
。
由于可测量心率和呼吸率的装置需要与人体直接接触，因此接触可能导致个体不适并且可能不适合于长时间监测
(
诸如在睡眠或锻炼时
)。
在非接触式环境中测量生命体征的能力可改善个人的舒适度和整体健康
。/>
技术实现思路

[0004]技术问题
[0005]本公开提供了使用雷达对呼吸率和心率的联合估计
。
[0006]技术方案
[0007]在一个实施例中，提供了一种电子装置
。
电子装置包括收发器和处理器
。
所述处理器可操作地连接到所述收发器
。
所述处理器被配置为：经由所述收发器发送用于对象检测的雷达信号
。
所述处理器还被配置为：从接收到的雷达信号的反射生成杂波去除的信道脉冲响应
(CIR)
，其中，所述雷达信号的反射的一部分是从活体对象反射的
。
所述处理器还被配置为：部分地基于所述去除杂波的
CIR
识别与所述活体对象的位置相应的范围分组集合
。
另外，所述处理器被配置为：识别表示所述活体对象的呼吸率的第一信号分量集合和表示所述活体对象的心率的第二信号分量集合
。
为了识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，所述处理器被配置为：
(i)
在第一操作，使用变分模式分解
(VMD)
识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，其中，所述变分模式分解
(VMD)
将所述范围分组集合的非平稳信号分解为表示呼吸率和心率的子分量，或者
(ii)
在第二操作中，使用所述范围分组集合，从生成的频谱中识别第一信号分量集合，并基于生成的功率谱密度的特性识别第二信号分量集合
。
[0008]在另一个实施例中，提供了一种方法
。
所述方法包括：经由收发器发送用于对象检测的雷达信号
。
所述方法还包括：从接收到的雷达信号的反射生成杂波去除的
CIR
，其中，所述雷达信号的反射的一部分是从活体对象反射的
。
所述方法还包括：部分地基于所述杂波
去除的
CIR
识别与活体对象的位置相应的范围分组集合
。
另外，所述方法包括：识别表示所述活体对象的呼吸率的第一信号分量集合和表示所述活体对象的心率的第二信号分量集合
。
所述方法包括：
(i)
使用
VMD
识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，其中，所述
VMD
将所述范围分组集合的非平稳信号分解为表示呼吸率和心率的子分量，或者
(ii)
使用所述范围分组集合，从生成的频谱中识别第一信号分量集合，并基于生成的功率谱密度的特性识别第二信号分量集合
。
[0009]在又一实施例中，一种实现计算机程序的非暂时性计算机可读媒体，所述计算机程序包括在由电子装置的处理器执行时致使所述处理器执行以下操作的计算机可读程序代码：经由收发器发送用于对象检测的雷达信号；从接收到的雷达信号的反射生成杂波去除的
CIR
，其中，所述雷达信号的反射的一部分是从活体对象反射的；部分地基于所述杂波去除的
CIR
识别与所述活体对象的位置相应的范围分组集合；识别表示所述活体对象的呼吸率的第一信号分量集合和表示所述活体对象的心率的第二信号分量集合
。
为了识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，计算机程序还包括在由处理器执行时使处理器执行以下操作的计算机可读程序代码：使用
VMD
识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，其中，所述
VMD
将所述范围分组集合的非平稳信号分解为表示呼吸率和心率的子分量，或者使用所述范围分组集合，从生成的频谱中识别第一信号分量集合，并基于生成的功率谱密度的特性识别第二信号分量集合
。
[0010]根据以下附图
、
描述和权利要求，其他技术特征对于本领域技术人员而言可以是显而易见的
。
[0011]在进行下面的详细描述之前，阐述贯穿本专利文件使用的某些词语和短语的定义可能是有利的
。
术语“耦接”及其派生词是指两个或更多个元件之间的任何直接或间接通信，无论这些元件是否彼此物理接触
。
术语“发送”、“接收”和“通信”及其派生词包括直接和间接通信
。
术语“包括”和“包含”及其派生词指包括但不限于此
。
术语“或”是包含性的，指和
/
或
。
短语“与
……
相关联”及其派生词意包括
、
被包括在
……
内
、
与
……
互连
、
包含
、
被包含在
……
内
、
连接到或与
……
连接
、
耦接到或与
……
耦接
、
可与
……
通信
、
与
……
协作
、
交织
、
并置
、
接近于
、
绑定到或与
……
绑定
、
具有
、
具有
……
的特性
、
与
……
具有关系等
。
术语“控制器”指控制至少一个操作的任何装置...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种用于非接触式生命体征监测的电子装置，所述电子装置包括：收发器；以及处理器，可操作地连接到所述收发器，所述处理器被配置为：经由所述收发器发送用于对象检测的雷达信号，从接收到的雷达信号的反射生成杂波去除的信道脉冲响应
CIR
，其中，所述雷达信号的反射的一部分是从活体对象反射的，部分地基于所述杂波去除的
CIR
识别与所述活体对象的位置相应的范围分组集合，以及识别表示所述活体对象的呼吸率的第一信号分量集合和表示所述活体对象的心率的第二信号分量集合，其中，为了识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，所述处理器还被配置为：在第一操作，使用变分模式分解
VMD
识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，其中，所述
VMD
将所述范围分组集合的非平稳信号分解为表示所述呼吸率和所述心率的子分量，或者在第二操作，使用所述范围分组集合，从生成的频谱中识别第一信号分量集合，并且基于生成的功率谱密度的特性识别第二信号分量集合
。2.
如权利要求1所述的电子装置，其中，为了生成所述杂波去除的
CIR
，所述处理器被配置为使用高通滤波器基于预定义参数从接收到的雷达信号中去除杂波
。3.
如权利要求1所述的电子装置，其中，为了识别与所述活体对象的位置相应的所述范围分组集合，所述处理器被配置为：识别所述杂波去除的
CIR
的范围分组的标准偏差值；以及比较与所述范围分组相应的所述标准偏差值，以基于预定义标准将所述范围分组中的一个或更多个范围分组识别为与所述活体对象的位置相应的所述范围分组集合
。4.
如权利要求1所述的电子装置，其中，为了识别与所述活体对象的位置相应的所述范围分组集合，所述处理器被配置为：识别所述杂波去除的
CIR
的范围分组的总能量值；以及比较与所述范围分组相应的所述总能量值，以基于预定义标准将所述范围分组中的一个或更多个范围分组识别为与所述活体对象的位置相应的所述范围分组集合
。5.
如权利要求1所述的电子装置，其中，为了使用第一操作识别第一信号分量集合和第二信号分量集合，所述处理器被配置为：使用
VMD
将所述范围分组集合中的每个范围分组的实部和虚部分解为多个窄带分量，其中，每个窄带分量以相应的频率为中心；将所述多个窄带分量分类成与不同频率范围相应的不同组；以及基于所述不同组的特性识别所述呼吸率和所述心率
。6.
如权利要求5所述的电子装置，其中：所述不同组包括呼吸率组
、
呼吸谐波组
、
心率组和心率谐波组；以及所述处理器还被配置为：基于所述呼吸率组的中值生成表示最终呼吸率的输出，以及基于所述心率组的中值和所述心率谐波组的一部分的中值，生成表示最终心率的输
出
。7.
如权利要求1所述的电子装置，其中，为了执行第二操作，所述处理器还被配置为：将所述杂波去除的
CIR
分割成预定义大小的杂波去除的
CIR
窗口；使用线性调频
‑
Z
变换从所述杂波去除的
CIR
窗口生成所述频谱；以及基于所述频谱的特性识别所述范围分组集合
。8.
如权利要求7所述的电子装置，其中，为了基于所述频谱的特性和所述呼吸率识别所述范围分组集合，所述处理器被配置为：从所述频谱识别多个频率行中的每个频率行的连续范围分组集合的平均功率；从所述多个频率行中选择包括峰值的第一频率行，其中，所述峰值满足预定义标准并且包括大于阈值的显著性；基于与第一频率行相应的频率值识别所述呼吸率；从第一频率行中识别具有最高幅度值的范围分组；以及将所述范围分组包括在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮黄越，拉古南丹，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：