基于IR-UWB雷达自相关的呼吸和心跳速率测量

呼吸频率（RR）和心跳频率（HR）是一个人的重要生理参数。 脉冲无线电超宽带（IR-UWB）是一种用于非接触式感应和监视的有前途的技术。 本文简要介绍了一种基于自相关的新方法，可使用IRUWB雷达测量RR和HR。 相关系数波形包含生命体征信号，克服了噪声和杂波的影响。应用快速傅里叶变换，可以轻松获得呼吸频率。 提出了一种基于自相关的巧妙方法来定位对象。 接收信号矩阵在快速时间的方向上划分为一组bin。 通过每次从矩阵中删除一个块并重新应用自相关，得到最小相关性的被删除的块对应于对象的位置。 此外，采用变分模式分解算法成功分离了呼吸信号和心跳信号。 实验是使用PulsOn410 UWB雷达进行的。 结果表明，所提出的低复杂度算法具有较高的精度。 ### 基于IR-UWB雷达自相关的呼吸和心跳速率测量 #### 摘要与背景 本研究提出了一种新颖的方法，利用脉冲无线电超宽带（IR-UWB）技术来测量人体的呼吸频率（RR）和心跳频率（HR）。IR-UWB作为一种非接触式的传感与监控技术，在过去几年中得到了广泛的关注和发展。由于其独特的频谱特性和高分辨率，IR-UWB雷达能够穿透某些障碍物并获取清晰的目标信息。因此，该技术在远程医疗、公共安全及救援任务等领域的应用前景非常广阔。 #### 技术原理与方法 1. **自相关技术**：本研究的核心在于利用自相关技术提取生命体征信号。自相关函数是一种统计方法，用于分析信号与其延迟版本之间的相似性。通过对接收信号进行自相关处理，可以有效提取出呼吸和心跳等生命体征信号，并且能够在一定程度上抑制环境噪声和杂波的影响。 2. **快速傅里叶变换(FFT)**：为了精确地测量呼吸频率，研究采用了快速傅里叶变换（FFT）。FFT是一种高效的计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法。通过将时域信号转换到频域，研究人员可以从频谱中直接读取呼吸频率的信息，从而实现对呼吸频率的准确测量。 3. **基于自相关的目标定位方法**：除了测量生命体征之外，文中还提出了一种基于自相关的巧妙方法来定位监测对象。这种方法通过将接收信号矩阵按照快速时间方向划分成若干个“bin”，然后逐一移除这些“bin”并重新计算自相关系数。移除后导致自相关系数下降最大的“bin”即对应着被监测对象的位置。 4. **变分模态分解(VMD)**：为了进一步提高信号分离的准确性，文中采用了一种名为变分模态分解（VMD）的算法。VMD是一种信号处理技术，它可以有效地将复杂的信号分解为多个单一频率或特定带宽的子信号。在这个研究中，VMD被用来成功地分离出呼吸信号和心跳信号，这有助于更准确地测量两者的频率。 #### 实验验证 实验部分使用了PulsOn 410 UWB雷达来进行数据采集。PulsOn 410是一种高性能的UWB雷达系统，具有良好的灵敏度和抗干扰能力。通过对收集到的数据进行处理和分析，研究人员验证了所提出算法的有效性和准确性。结果显示，即使在存在噪声和杂波的情况下，该算法也能够实现高精度的生命体征测量。 #### 结论 本研究提出了一种基于自相关的IR-UWB雷达技术来测量呼吸频率和心跳频率的方法。通过使用自相关、FFT以及VMD等技术手段，不仅可以准确地获取呼吸和心跳频率，还能实现对监测对象的精确定位。此外，实验结果表明，所开发的算法在保持较低复杂度的同时仍能保持较高的测量精度，这为非接触式生命体征监测提供了一种可行且有效的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何优化算法性能、提高信号处理效率，以及扩展应用场景等方面。