本發(fā)明涉及雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種基于微多普勒效應(yīng)的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

利用微波雷達(dá)發(fā)射一定頻率的射頻波，直接照射人體，人體的呼吸和心跳引起胸廓有規(guī)律的前后起伏，這種微運(yùn)動(dòng)將對(duì)雷達(dá)射頻波進(jìn)行微多普勒調(diào)制并反射。通過(guò)對(duì)雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行相位解調(diào)，可得到呼吸和心跳的頻率信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)生命體征的長(zhǎng)期非接觸式監(jiān)測(cè)。基于微多普勒效應(yīng)的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)解決了接觸式監(jiān)測(cè)需要附加接觸設(shè)備的不便，在健康與醫(yī)療監(jiān)測(cè)，安防，災(zāi)害急救以及智能家居等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用潛力。

目前的微波生物雷達(dá)硬件具有多種結(jié)構(gòu)，其中比較典型的是零中頻正交雙通道基帶信號(hào)輸出結(jié)構(gòu)。在從基帶信號(hào)進(jìn)行信息提取時(shí)，利用復(fù)數(shù)信號(hào)解調(diào)方法可以有效消除檢測(cè)零點(diǎn)問(wèn)題，但是由呼吸引起的倍頻諧波分量往往會(huì)掩蓋由心跳運(yùn)動(dòng)調(diào)制引起的頻譜峰值，無(wú)法有效的同時(shí)監(jiān)測(cè)出呼吸和心跳頻率。通過(guò)對(duì)雙通道基帶信號(hào)進(jìn)行反正切解調(diào)，可直接提取出調(diào)制相位信息，但是需要精確的直流偏移補(bǔ)償，而且抗噪性能較差?；鶐盘?hào)是一個(gè)非線(xiàn)性的頻率調(diào)制信號(hào)，其時(shí)頻表示為兩個(gè)振蕩的時(shí)頻分量的疊加，由于呼吸和心跳引起的多普勒頻移幅值較小，因此通過(guò)時(shí)頻變換難以達(dá)到需要的時(shí)間和頻率分辨率，導(dǎo)致估計(jì)精度較差。

上述信號(hào)解調(diào)算法均使用FFT(快速傅里葉變換)得到頻譜峰值去直接估計(jì)出呼吸和心跳頻率，但是一方面由于正常人體的呼吸頻率一般在0.3-0.6Hz之間，普通的FFT(快速傅里葉變換)需要較長(zhǎng)的采樣時(shí)間才能得到較高的頻率分辨率，以準(zhǔn)確估計(jì)出呼吸和心跳頻率。另一方面，較長(zhǎng)的采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度降低了時(shí)間分辨率，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)的靈敏度較差。因此為了克服上述信號(hào)處理方法的不足，對(duì)基于微多普勒效應(yīng)的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行有效提取，急需開(kāi)發(fā)有效的基帶信號(hào)處理方法，以提高測(cè)試精確性和靈敏度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明提供的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理系統(tǒng)，包括如下步驟：

I/Q通道信號(hào)處理模塊：用于建立經(jīng)過(guò)監(jiān)測(cè)目標(biāo)微多普勒調(diào)制的雷達(dá)回波基帶信號(hào)數(shù)學(xué)模型，將I/Q通道信號(hào)I(t)和Q(t)結(jié)合為復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)；

呼吸頻率估計(jì)模塊：用于根據(jù)雷達(dá)回波基帶信號(hào)數(shù)學(xué)模型特點(diǎn)，定義相匹配的頻率旋轉(zhuǎn)算子將S(t)與相乘后進(jìn)行傅里葉變換，以得到集中性高的頻譜能量分布為目標(biāo)函數(shù)對(duì)參數(shù)P進(jìn)行尋優(yōu)估計(jì)，得到呼吸頻率f_r以及估計(jì)出的頻率旋轉(zhuǎn)算子

調(diào)制分量去除模塊：用于將S(t)與估計(jì)出的頻率旋轉(zhuǎn)算子相乘，去除復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)中由呼吸引起的調(diào)制分量，得到心跳調(diào)制分量信號(hào)；

心跳頻率估計(jì)模塊：基于頻率旋轉(zhuǎn)算子的參數(shù)化尋優(yōu)估計(jì)得到心跳頻率f_h。

優(yōu)選地，所述I/Q通道信號(hào)處理模塊中的雷達(dá)回波基帶信號(hào)數(shù)學(xué)模型的表達(dá)式如下：

$I\left(t\right)=cos(\frac{4{\mathrm{\πx}}_r\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\frac{4{\mathrm{\πx}}_h\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\φ})$

$Q\left(t\right)=sin(\frac{4{\mathrm{\πx}}_r\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\frac{4{\mathrm{\πx}}_h\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\φ})$

式中：I(t)表示通道I輸出信號(hào)，Q(t)表示通道Q輸出信號(hào)，x_r(t)表示由呼吸引起的周期性胸廓運(yùn)動(dòng)位移，m_r表示由呼吸引起的胸廓運(yùn)動(dòng)最大幅值，f_r表示呼吸頻率，t表示時(shí)間，表示呼吸信號(hào)初始相位，x_h(t)表示由心跳引起的周期性胸廓運(yùn)動(dòng)位移，m_h表示由心跳引起的胸廓運(yùn)動(dòng)最大幅值，f_h表示心跳頻率，表示心跳信號(hào)初始相位，φ表示基帶信號(hào)的剩余相位，λ表示雷達(dá)信號(hào)波長(zhǎng)。

優(yōu)選地，所述I/Q通道信號(hào)處理模塊中將信號(hào)I(t)和Q(t)結(jié)合為復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)，S(t)的公式如下：

式中：j表示虛數(shù)單位。

優(yōu)選地，所述呼吸頻率估計(jì)模塊中的頻率旋轉(zhuǎn)算子的定義如下：

${\mathrm{\φ}}_P^R={\mathrm{\φ}}_{a,b,f}^R\left(t\right)=e^{-j*\[asin\left(2\mathrm{\π}ft\right)+bcos\left(2\mathrm{\π}ft\right)\]}$

式中：表示的具體形式，P表示控制頻率旋轉(zhuǎn)算子的參數(shù)，由a，b和f三個(gè)參數(shù)組成，a表示正弦函數(shù)系數(shù)，b表示余弦函數(shù)系數(shù)，f表示頻率。

優(yōu)選地，所述呼吸頻率估計(jì)模塊中的參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)的目標(biāo)函數(shù)如下：

$\{{a_r}^{\′},{b_r}^{\′},{f_r}^{\′}\}=\underset{\{a,b,f\}}{\mathrm{argmax}}\left\{abs\left(fft\right(S\left(t\right)\·{\mathrm{\φ}}_P^R\left)\right(1\left)\right)\right\}$

式中：a_r'表示首次估計(jì)出的參數(shù)a，b_r'表示首次估計(jì)出的參數(shù)b，f_r'表示首次估計(jì)出的參數(shù)f，即呼吸頻率f_r的估計(jì)值，fft(·)(1)表示取離散傅里葉變換在零頻位置的值運(yùn)算，abs(·)表示復(fù)數(shù)幅值運(yùn)算，表示尋找取得最大值的參量a，b和f運(yùn)算。

優(yōu)選地，所述調(diào)制分量去除模塊中將S(t)與相乘，

去除復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)中由呼吸引起的調(diào)制分量，如下式所示：

優(yōu)選地，所述步心跳頻率估計(jì)模塊中基于頻率旋轉(zhuǎn)算子的參數(shù)化尋優(yōu)估計(jì)，將心跳調(diào)制分量信號(hào)與頻率旋轉(zhuǎn)算子相乘后進(jìn)行傅里葉變換，得到集中性高的頻譜能量分布為目標(biāo)函數(shù)對(duì)參數(shù)P進(jìn)行尋優(yōu)估計(jì)，得到心跳頻率f_h。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

本發(fā)明提供的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理系統(tǒng)基于基帶信號(hào)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)頻率旋轉(zhuǎn)算子進(jìn)行參數(shù)化尋優(yōu)估計(jì)，對(duì)呼吸頻率f_r和心跳頻率f_h的估計(jì)精度高。由于本算法不是通過(guò)直接提取信號(hào)的頻譜峰值位置來(lái)估計(jì)呼吸和心跳頻率，因此不再受限于采樣時(shí)間長(zhǎng)度對(duì)估計(jì)頻率分辨率的限制。利用較短的采樣時(shí)間長(zhǎng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化尋優(yōu)估計(jì)，即可獲得高精度的f_r和f_h估計(jì)數(shù)值，測(cè)試靈敏度高。另外，本算法對(duì)I/Q通道的幅值和相位不平衡以及環(huán)境噪聲抗性較強(qiáng)，算法魯棒性好。

附圖說(shuō)明

通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯：

圖1為應(yīng)用本發(fā)明提出的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理系統(tǒng)的方法流程圖；

圖2(a)為本發(fā)明實(shí)施例中的通道I信號(hào)的時(shí)域波形圖；

圖2(b)為本發(fā)明實(shí)施例中的通道Q信號(hào)的時(shí)域波形圖；

圖3(a)為本發(fā)明實(shí)施例中的S(t)信號(hào)的歸一化頻譜圖；

圖3(b)為本發(fā)明實(shí)施例中的S(t)信號(hào)0-2Hz局部歸一化頻譜圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中的經(jīng)過(guò)20次循環(huán)參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)得到的呼吸頻率f_r的數(shù)值分布圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中的去除由呼吸引起的調(diào)制分量后的S(t)信號(hào)的局部歸一化頻譜圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例中的經(jīng)過(guò)20次循環(huán)參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)得到的心跳頻率f_h的數(shù)值分布圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。以下實(shí)施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，但不以任何形式限制本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變化和改進(jìn)。這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

本實(shí)施例通過(guò)實(shí)際人體生命體征監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行說(shuō)明，測(cè)試實(shí)驗(yàn)采用10.525GHz微波雷達(dá)，具有零中頻正交I/Q雙通道基帶信號(hào)輸出架構(gòu)。雷達(dá)天線(xiàn)正對(duì)測(cè)試人體的胸腔部位，距離人體1m，測(cè)試人體處于穩(wěn)定的生理狀態(tài)。雷達(dá)基帶信號(hào)通過(guò)一個(gè)24位的DAQ(數(shù)據(jù)采集卡)進(jìn)行信號(hào)采集，采樣頻率為50Hz，采樣時(shí)間為10秒。

結(jié)合圖1，一種非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理方法，包括以下步驟：

步驟S1：建立經(jīng)過(guò)監(jiān)測(cè)目標(biāo)微多普勒調(diào)制的雷達(dá)回波基帶信號(hào)數(shù)學(xué)模型，具體來(lái)講為I/Q通道信號(hào)I(t)和Q(t)的數(shù)學(xué)模型，如下式所示：

$I\left(t\right)=cos(\frac{4{\mathrm{\πx}}_r\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\frac{4{\mathrm{\πx}}_h\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\φ})$

$Q\left(t\right)=sin(\frac{4{\mathrm{\πx}}_r\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\frac{4{\mathrm{\πx}}_h\left(t\right)}{\mathrm{\λ}}+\mathrm{\φ})$

其中，分別是由呼吸和心跳引起的周期性胸廓運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，φ為基帶信號(hào)的剩余相位，λ為雷達(dá)信號(hào)波長(zhǎng)。

對(duì)雙通道信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，如圖2所示為通道I和Q信號(hào)的時(shí)域波形圖。

將信號(hào)I(t)和Q(t)結(jié)合為復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)：

如圖3(a)所示為實(shí)驗(yàn)測(cè)試的S(t)信號(hào)的歸一化頻譜圖，圖3(b)所示為實(shí)驗(yàn)測(cè)試的S(t)信號(hào)0-2Hz范圍的局部歸一化頻譜圖,展示了由呼吸和心跳調(diào)制頻段的頻譜圖。從圖3(b)可以看出呼吸頻率近似為24次/分鐘，并具有倍頻諧波分量。在呼吸的諧波分量的干擾下較難分辨出心跳調(diào)制分量的頻率，特別是在噪聲較強(qiáng)的情況下，心跳調(diào)制分量信號(hào)很容易淹沒(méi)在呼吸倍頻諧波和噪聲中。

步驟S2：根據(jù)基于微多普勒效應(yīng)的非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)的回波基帶信號(hào)數(shù)學(xué)模型特點(diǎn)，定義相匹配的頻率旋轉(zhuǎn)算子為：

${\mathrm{\φ}}_P^R={\mathrm{\φ}}_{a,b,f}^R\left(t\right)=e^{-j*\[asin\left(2\mathrm{\π}ft\right)+bcos\left(2\mathrm{\π}ft\right)\]}$

式中：P為控制頻率旋轉(zhuǎn)算子的參數(shù)，由a,b和f三個(gè)參數(shù)組成，j為虛數(shù)單位。

將S(t)與相乘，進(jìn)行時(shí)頻旋轉(zhuǎn)運(yùn)算，如下式所示：

其中G_s(f；P)為經(jīng)過(guò)時(shí)頻旋轉(zhuǎn)后的信號(hào)。

對(duì)信號(hào)G_s(f；P)進(jìn)行FFT(快速傅里葉變換)處理。通過(guò)選擇合適的參數(shù)a,b和f可將基帶復(fù)數(shù)信號(hào)中以零頻為中心震蕩的時(shí)頻能量分布集中到零頻，以得到集中性高的頻譜能量分布，以零頻處的離散傅里葉變換值最大為尋優(yōu)準(zhǔn)則，進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)，參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)的目標(biāo)函數(shù)如下式所示：

$\{{a_r}^{\′},{b_r}^{\′},{f_r}^{\′}\}=\underset{\{a,b,f\}}{\mathrm{argmax}}\left\{abs\left(fft\right(G_s\left(f;P\right)\·{\mathrm{\φ}}_P^R\left)\right(1\left)\right)\right\}$

其中a_r'，b_r'和f_r'為通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)算法估計(jì)出的時(shí)頻旋轉(zhuǎn)算子的最優(yōu)參數(shù)

由于實(shí)際生命體征監(jiān)測(cè)中，由呼吸引起的調(diào)制分量遠(yuǎn)大于由心跳引起的調(diào)制分量，一般為10倍以上，因此該方法將首先估計(jì)得到由呼吸引起的調(diào)制分量。根據(jù)一般的呼吸頻率先驗(yàn)知識(shí)或者初步的復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)的傅里葉頻譜，可大致將參數(shù)f的估計(jì)范圍限定在一個(gè)較小的區(qū)間，如[0.1 0.6]。根據(jù)監(jiān)測(cè)雷達(dá)的發(fā)射波波長(zhǎng)和由呼吸引起的胸廓運(yùn)動(dòng)幅度(一般為1-6mm)先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合基帶信號(hào)中呼吸調(diào)制分量信號(hào)模型的特點(diǎn)，可將參數(shù)a和b的尋優(yōu)范圍限定在一個(gè)較小的區(qū)間，如[-3 3]。通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)算法估計(jì)出最優(yōu)的頻率旋轉(zhuǎn)算子參數(shù)，即可首先得到呼吸頻率f_r,同時(shí)可得到參數(shù)a_r'和b_r'的數(shù)值。如圖4所示為經(jīng)過(guò)20次循環(huán)參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)得到的呼吸頻率f_r的數(shù)值分布圖。

步驟S3：將S(t)與由步驟2估計(jì)出的頻率旋轉(zhuǎn)算子相乘,去除復(fù)數(shù)信號(hào)S(t)中由呼吸引起的調(diào)制分量，如下式所示：

其中G_s(f；P_r)為去除呼吸調(diào)制分量后的信號(hào)。如圖5所示為去除由呼吸引起的調(diào)制分量后的S(t)信號(hào)的局部歸一化頻譜圖，可以看到由呼吸引起的調(diào)制分量基本被消除，由心跳引起的調(diào)制分量可大致辨別，但是在噪聲比較大的情況下，很難通過(guò)FFT得到準(zhǔn)確的心跳頻率信息。

步驟S4：重復(fù)步驟S2估計(jì)出心跳的頻率f_h。其中在對(duì)參數(shù)f_h,a_h和b_h設(shè)定尋優(yōu)范圍時(shí)，可根據(jù)正常人體的心跳頻率先驗(yàn)知識(shí)將參數(shù)f_h的尋優(yōu)范圍限定在一個(gè)較小的區(qū)間，如[0.8 1.8]。根據(jù)監(jiān)測(cè)雷達(dá)的發(fā)射波波長(zhǎng)和由心跳引起的胸廓運(yùn)動(dòng)幅度(一般在0.1mm數(shù)量級(jí)級(jí)別)先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合基帶信號(hào)中心跳調(diào)制分量信號(hào)模型的特點(diǎn)，可將參數(shù)a和b的尋優(yōu)范圍限定在一個(gè)較小的區(qū)間，如[-0.5 0.5]。通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)算法估計(jì)出最優(yōu)的頻率旋轉(zhuǎn)算子參數(shù)，即可得到心跳頻率f_h。如圖6所示為經(jīng)過(guò)20次循環(huán)參數(shù)尋優(yōu)估計(jì)得到的心跳頻率f_h的數(shù)值分布圖。

以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變化或修改，這并不影響本發(fā)明的實(shí)質(zhì)內(nèi)容。在不沖突的情況下，本申請(qǐng)的實(shí)施例和實(shí)施例中的特征可以任意相互組合。