CN110115823B

CN110115823B - 跑步机和跑步机上的非接触式感测方法

Info

Publication number: CN110115823B
Application number: CN201910059175.2A
Authority: CN
Inventors: 阿维克·桑特拉; 阿素托史·巴赫提; 贾格吉特·辛格·巴尔; 萨韦里奥·特罗塔
Original assignee: Infineon Technologies AG
Current assignee: Infineon Technologies AG
Priority date: 2018-02-06
Filing date: 2019-01-22
Publication date: 2022-03-08
Anticipated expiration: 2039-01-22
Also published as: US10576328B2; CN110115823A; US20190240535A1

Abstract

公开了一种跑步机和跑步机上的非接触式感测方法。该跑步机包括：跑带；显示器；第一传感器，其具有用于在跑带上方发射第一雷达波束的第一发射电路和用于检测作为第一雷达波束从跑带上的用户的反射的第一反射信号的第一接收电路；处理器，其连接至第一传感器、跑带和显示器；以及非暂态计算机可读存储介质，其存储要由处理器执行的程序。该程序包括用于如下操作的指令：根据第一反射信号来确定与用户的生命体征相关联的第一数据，以及根据第一数据在显示器上显示生命体征。

Description

跑步机和跑步机上的非接触式感测方法

技术领域

本发明一般涉及用于跑步机上的非接触式感测的系统和方法，并且在特定的实施方式中，涉及用于在用户在跑步机上锻炼时远程地感测跑步机上的用户的生命统计数据和运动的系统和方法。

背景技术

通常，跑步机通过测量跑步机跑带的速度并且将特定时间内的速度进行整合来间接地测量用户行进的距离。基于跑步机跑带以特定速度和/或跑步机跑带坡度行进的距离来估计用户所燃烧的卡路里的数目。

更精密的跑步机可以使用诸如握持传感器这样的接触式传感器或由用户穿戴的无线心率监测器，来提供用户生命统计数据诸如心率的监测。然而，握持传感器需要用户握住跑步机的导电区域持续很长时间以允许传感器读取用户手中的电信号。类似地，无线心率传感器必须由用户穿戴，通过无线装置上的传感器与用户接触以获得心率。另外，接触式生命传感器限于感测心率，而无法提供关于其他生命统计数据的信息。

发明内容

因此，根据实施方式的跑步机包括：跑带；显示器；第一传感器，其具有用于在跑带上发射第一雷达波束的第一发射电路和用于检测作为第一雷达波束从跑带上的用户的反射的第一反射信号的第一接收电路；处理器，其连接至第一传感器、跑带和显示器以及存储有由处理器执行的程序的非暂态计算机可读存储介质。该程序包括用于执行如下操作的指令：根据第一反射信号确定与用户的生命体征相关联的第一数据并且根据第一数据在显示器上显示生命体征。

根据实施方式的方法包括：由跑步机的第一传感器接收作为从跑步机的跑带上的用户反射的第一雷达波束的第一反射的第一反射信号；由跑步机的第二传感器接收作为从用户反射的第二雷达波束的第二反射的第二反射信号；根据第一反射信号生成与跑带上的用户姿势或用户位置中的至少之一相关联的第一数据；根据第二反射信号生成与用户的生命体征相关联的第二数据；根据第一数据控制跑步机的跑带和显示器中至少之一以及根据第二数据在显示器上显示生命体征。

根据实施方式的方法包括：移动跑步机的跑带；在跑带移动时朝向跑带上的用户在跑带上发射第一雷达波束；检测作为第一雷达波束从用户的第一反射的第一反射信号；根据第一反射信号生成与用户的生命体征相关联的第一数据以及根据第一数据在跑步机的显示器上显示生命体征。

附图说明

为了对本发明及其优势的更全面的理解，现结合附图参考下面的描述，在附图中：

图1示出根据实施方式的生命信号测量系统；

图2A示出根据实施方式的毫米波雷达传感器的框图；

图2B和图2C示出根据实施方式的毫米波雷达传感器电路的平面图；

图2D示出根据实施方式的生命信号感测方法的框图；

图3示出根据一些实施方式的非接触式感测跑步机系统；

图4示出根据一些实施方式的用于非接触式感测跑步机的传感器系统；

图5示出根据一些实施方式的用于使用预测多普勒进行生命感测的方法；

图6示出根据一些实施方式的用于使用自适应滤波器进行生命感测的方法；

图7示出根据一些实施方式的用于非接触式感测跑步机中的姿势感测的方法；

图8示出根据一些实施方式的非接触式感测跑步机系统；

图9A至图9C示出根据一些实施方式的用于基于用户定位控制跑步机的各种场景；

图10示出根据一些实施方式的用于非接触式感测跑步机中的用户位置和速度跟踪的方法；

图11示出根据一些实施方式的用于控制跑步机的系统；

图12示出根据一些实施方式的用于跑步机上的姿态分析的方法；

图13A至图13C示出根据一些实施方式的雷达传感器布置；以及

图14示出根据一些实施方式的用于利用非接触式感测操作跑步机的方法。

具体实施方式

下面详细地讨论了目前优选的实施方式的实现和使用。然而，应理解的是，本发明提供了可以在各种特定的背境下实施的许多适用的发明构思。讨论的特定实施方式仅是制作和使用本发明的特定方式的说明，并且不限制本发明的范围。

在特定的背境下描述本发明的各实施方式，包括针对跑步机的用户特征的非接触式感测的系统和方法，以及特别地使用一个或更多个毫米波雷达传感器对跑步机用户的特征进行感测的系统和方法。本发明还可以应用于执行用户特征检测的其他基于RF的系统和应用。

毫米波频率范围内的应用由于诸如硅锗(SiGe)和精细几何互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺的低成本半导体技术的快速发展在过去几年中已经获得了极大的关注。高速双极和金属氧化物半导体(MOS)晶体管的可用性已经引起对用于60GHz、77GHz和80GHz以及超过100GHz的毫米波应用的集成电路的增长的需求。这种应用包括例如汽车雷达系统和多千兆位通信系统。

在一些雷达系统中，通过发射频率调制信号、接收频率调制信号的反射以及基于频率调制信号的发射和接收之间的时间延迟和/或频率差确定距离，来确定雷达和目标之间的距离。因此，一些雷达系统包括发射射频(RF)信号的发射天线、接收RF的接收天线以及相关联的RF电路系统以生成发射信号以及接收RF信号。在一些情况下，可以利用相控阵技术使用多个天线来实现定向波束。另外，可以使用具有多芯片组的多输入多输出(MIMO)构造来执行相干和非相干信号处理。

在一些实施方式中，使用一个或更多个基于毫米波的传感器来检测在跑步机活动区域中的用户或用户的身体部位的生命体征、姿势和位置。例如，诸如基于毫米波的传感器这样的传感器可以使用雷达测量来检测用户特征，例如包括心率和呼吸的生命体征。还可以使用相同的传感器或不同的传感器来检测用户特征，例如包括头部姿势、手姿势或手臂姿势等的用户姿势。另外，可以使用传感器来检测用户在跑步机活动区域内的位置，以及检测用户身体、腿、头、手臂等的位置以用于例如姿态分析。在工作期间，毫米波雷达传感器首先使用宏多普勒技术执行粗略测量以确定是否存在运动或没有运动的对象。在一些实施方式中，使用宏多普勒技术对非生命运动进行分类。接下来，毫米波雷达系统使用生命多普勒技术对检测到的对象执行一系列更有针对性的测量以确定这些检测到的对象是否呈现在人类所具有的预期范围内的心率和呼吸。基于这些测量，示例系统可以确定跑步机用户的心率和呼吸率。另外，示例系统可以使用毫米波测量对检测到的对象的身份进行分类。还可以使用示例雷达信号处理技术将人类与其他运动对象例如动物、机器人、机器等区分开以便滤除不期望的信号。

由于在跑步机上跑步或慢跑的用户引起的宏多普勒信号可能掩盖由生命体征或姿势引起的多普勒信号，使得这种微多普勒信号不可检测。下面提供了在单独的观察窗中执行的宏多普勒感测的非接触式跑步机的实施方式。非接触式感测跑步机的实施方式使用跑步机中的集成毫米波雷达传感器用于姿势感测以允许用户界面的姿势控制、用于确定步数的腿部运动的检测、走过的精确距离和燃烧的卡路里、用于分析锻炼期间的生命行为的心率和呼吸率的提取、用于姿势评估和校正的跑步行为的提取以及跑步机速度和高度的自动免手动控制以优化锻炼并且在锻炼期间提供附加控制。

在一些实施方式中，来自宏多普勒观察窗的数据可以用于预测微多普勒观察窗中的多普勒。因此，跑步机可以自动地确定用户的速度和位置以及生命体征或姿势感测。这允许基于用户的位置和速度的跑步机的自动免手动控制。另外，姿势感测可以用于控制例如对交互式显示器进行控制的用户操作的跑步机界面，以及执行跑步机的紧急停止。微多普勒运动信号可以从确定宏多普勒运动的同一传感器中提取并且可以用于精确地计算速度、步数和经过的距离。

非接触式感测跑步机的各种实施方式可以包括多种传感器构造，其中每个单独的传感器用于特定的操作，或者可以包括能够在宏多普勒、微多普勒和姿势提取之间实现交错模式的单个传感器构造。

在本发明的实施方式中，基于毫米波的雷达传感器被安装在跑步机上以用于测量生命信号信息，例如脉搏率和呼吸。在各种实施方式中，通过使用高响应“距离门(rangegate)”测量来确定相关的生命信号，该高响应“距离门”测量可以例如通过采用来自基于毫米波的雷达传感器的下变频频率调制连续波(FMCW)测量的快速傅里叶变换(FFT)来确定。然后，对这些距离门测量进行滤波以确定相关的生命信号。可以自适应地校准这种滤波以补偿基于毫米波的雷达传感器与被测量的身体之间的物理耦合的不规则性。在一些实施方式中，通过跟踪高响应距离门中的移位并且将来自多个距离门的测量拼接在一起以形成生命信号测量的基础，来补偿相对于基于毫米波的雷达传感器被测量的身体的运动。

根据实施方式的生命信号感测系统的优势可以包括如下能力：在基于毫米波的雷达传感器与被测量的身体之间存在相对运动的情况下执行精确的生命信号测量，同时避免被测量的用户物理接触跑步机的需要。这种优势对于在不改变用户的锻炼或打断用户的锻炼的情况下对运动中的人测量心跳和/或呼吸的生命感测应用而言尤为有价值。

图1示出基于雷达的生命信号测量系统100的框图。如所示的，基于雷达的生命信号测量系统100包括毫米波雷达传感器102和处理器104，处理器104控制毫米波雷达传感器102的工作并且对毫米波雷达传感器102所产生的数据执行各种雷达信号处理操作。在工作期间，毫米波雷达传感器102发射毫米波RF信号，该信号由对象106反射。尽管对象106被描绘为人手，但是应理解的是，对象106可以是从其测量生命信号的任意身体部位。该反射信号由毫米波雷达传感器102接收、转换成数字表示并且由处理器104处理以确定例如由对象106产生的生命信号，例如脉搏率。该处理的结果产生指示测量的生命信号的各种数据(由信号DATA表示)。

图2A示出可以用于实现各种公开的实施方式中的毫米波雷达传感器电路的毫米波雷达传感器系统200的框图。毫米波雷达传感器系统200包括毫米波雷达传感器电路202和处理电路204。根据实施方式的毫米波雷达传感器电路可以例如使用对对象106执行测量的二维毫米波相控阵雷达来实现。毫米波相控阵雷达发射并接收在20GHz至122GHz范围内的信号。还可以使用该范围之外的频率。在一些实施方式中，毫米波雷达传感器电路202用作具有多个发射和接收信道的频率调制连续波(FMCW)或干涉雷达传感器。或者，可以使用其他类型的雷达系统，例如脉冲雷达、多个连续频率波(MCFW)和非线性频率调制(NLFM，)以实现毫米波雷达传感器电路202。

毫米波雷达传感器电路202发射并接收无线电信号以用于检测并且确定对象106的位置、运动、距离和生命信号。例如，毫米波雷达传感器电路202发射入射RF信号201并且接收作为入射RF信号从对象106的反射的RF信号203。由毫米波雷达传感器电路202对接收到的反射RF信号203进行下变频以确定例如拍频信号。可以使用这些拍频信号确定信息，例如对象106的位置和运动。在FMCW雷达的特定示例中，拍频与毫米波雷达传感器电路202和被感测的对象之间的距离成比例。

在各种实施方式中，毫米波雷达传感器电路202被配置成经由发射天线212朝向对象106发射入射RF信号201，以及经由接收天线214接收来自对象106的反射RF信号203。毫米波雷达传感器电路202包括耦接至发射天线212的发射器前端电路208和耦接至接收天线214的接收器前端电路210。

在工作期间，发射器前端电路208可以根据操作的阶段而使用波束成形同时或单独地朝向对象106发射RF信号。尽管在图2A中描绘了两个发射器前端电路208，但应理解的是毫米波雷达传感器电路202可以包括小于或大于两个的发射器前端电路208。因此，在各种实施方式中，可以将发射器的数目扩展至n×m。每个发射器前端电路208包括被配置成产生入射RF信号的电路。这种电路可以包括例如RF振荡器、上变频混频器、RF放大器、可变增益放大器、滤波器、变压器、功率分配器以及其他类型的电路。

接收器前端电路210接收并处理来自对象106的反射RF信号。如图2A中所示，接收器前端电路210被配置成耦接至可以被配置为例如2×2天线阵列的四个接收天线214。在可替选的实施方式中，接收器前端电路210可以被配置成耦接至大于或小于四个的天线，其中根据特定的实施方式及其规范得到具有各种n×m维度的天线阵列。接收器前端电路210可以包括例如RF振荡器、上变频混频器、RF放大器、可变增益放大器、滤波器、变压器、功率组合器以及其他类型的电路。

雷达电路206将要发射的信号提供给发射器前端电路208、接收来自接收器前端电路210的信号，并且可以被配置成控制毫米波雷达传感器电路202的工作。在一些实施方式中，雷达电路206包括但不限于频率合成电路、上变频和下变频电路、可变增益放大器、模数转换器、数模转换器、用于基带信号的数字信号处理电路、偏置产生电路和电压调节器。

雷达电路206可以接收来自处理电路204的基带雷达信号并且基于接收的基带信号来控制RF振荡器的频率。在一些实施方式中，该接收的基带信号可以表示要发射的FMCW频率啁啾。雷达电路206可以通过将与接收的基带信号成比例的信号应用于锁相环的频率控制输入来调节RF振荡器的频率。或者，可以使用一个或更多个混频器对从处理电路204接收的基带信号进行上变频。雷达电路206可以经由数字总线(例如，USB总线)来发射基带信号并且对基带信号进行数字化、经由模拟信号路径发射及接收模拟信号，以及/或者发射和/或接收往来处理电路204的模拟信号和数字信号的组合。

处理电路204获得由雷达电路206提供的基带信号并且对获得的基带信号进行格式化以用于发射至根据实施方式的信号处理单元发射。例如，这些获得的基带信号可以表示拍频。在一些实施方式中，处理电路204包括用于将数据传送至例如用于跑步机的非接触式传感器系统内的其他部件的总线接口(未示出)。可选地，处理电路204还可以执行由非接触式感测跑步机系统使用的信号处理步骤，例如快速傅里叶变换(FFT)、短时距傅里叶变换(STFT)、宏多普勒分析、微多普勒分析、生命体征分析、对象分类、机器学习等。除了处理获得的基带信号之外，处理电路204还可以控制毫米波雷达传感器电路202的各个方面，例如控制由毫米波雷达传感器电路202产生的发射。

可以以各种方式对毫米波雷达传感器系统200的各种部件进行划分。例如，可以在一个或更多个RF集成电路(RFIC)上实现毫米波雷达传感器电路202，可以在电路板上布置天线212和214，以及可以使用处理器、微处理器、数字信号处理器以及/或者布置在一个或更多个集成电路/半导体基板上的定制逻辑电路来实现处理电路204。处理电路204可以包括执行在非暂态计算机可读存储介质例如存储器中存储的可执行程序中的指令以执行处理电路204的功能的处理器。然而，在一些实施方式中，可以在布置毫米波雷达传感器电路202的同一集成电路/半导体基板上并入处理电路204的所有功能或部分功能。

在一些实施方式中，可以在包含发射天线212、接收天线214、发射器前端电路208、接收器前端电路210和/或雷达电路206的封装中实现毫米波雷达传感器电路202的一些部分或所有部分。在一些实施方式中，毫米波雷达传感器电路202可以被实现为布置在电路板上的一个或更多个集成电路，而发射天线212和接收天线214可以被实现在与集成电路相邻的电路板上。在一些实施方式中，发射器前端电路208、接收器前端电路210和雷达电路206形成在同一雷达前端集成电路(IC)管芯上。发射天线212和接收天线214可以是雷达前端IC管芯的一部分，或者可以被实现为在雷达前端IC管芯上方或者与雷达前端IC管芯相邻的单独的天线。雷达前端IC管芯还可以包括用于布线和/或用于实现毫米波雷达传感器电路202的各种无源器件或有源器件的导电层，例如再分配层(RDL)。在实施方式中，可以使用雷达前端IC管芯的RDL来实现发射天线212和接收天线214。

图2B示出可以用于实现毫米波雷达传感器电路202的毫米波雷达传感器电路220的平面图。如所示的，毫米波雷达传感器电路220被实现为耦接至发射天线212和接收天线214的RFIC 224，发射天线212和接收天线214被实现为在基板222上方或在基板222内布置的贴片天线。在一些实施方式中，可以使用电路板来实现基板222，在该电路板上布置毫米波雷达传感器电路220并且使用该电路板的导电层来实现发射天线212和接收天线214。或者，基板222表示晶圆基板，在该晶圆基板上布置一个或更多个RDL并且使用在该一个或更多个RDL上的导电层来实现发射天线212和接收天线214。

图2C示出包括耦接至布置在基板236上的RFIC 234的发射天线212的阵列和接收天线214的阵列的毫米波雷达传感器电路232的平面图。在各种实施方式中，发射天线212可以形成m个天线的阵列并且接收天线214可以形成n个天线的阵列。m个发射天线212中的每个耦接至RFIC 234上的相应引脚并且耦接至RFIC 234内的相应发射电路；而n个接收天线214中的每个耦接至RFIC 234上的相应引脚并且耦接至RFIC 234内的相应接收电路。在各种实施方式中，发射天线212的阵列和接收天线214的阵列可以实现为任意维度的均匀阵列或线性阵列。应理解的是，图2B和图2C的实现方式仅是可以实现示例毫米波雷达传感器电路的许多方式中的两个示例。

图2D示出执行生命信号测量的方法250，该方法250可以结合根据实施方式的毫米波雷达传感器电路——例如以上关于图2A、图2B和图2C描述的毫米波雷达传感器电路202、220或232——来使用。在框252中，毫米波雷达传感器电路执行一组雷达测量，例如FMCW或干涉雷达测量。在框254中，对以拍频形式的这些测量的基带表示进行FFT。这样的FFT可以被称为“距离FFT(range FFT)”，原因是得到的FFT的每个筐(bin)表示由在特定范围或距离处的对象反射的能量。在可替选的实施方式中，除了FFT之外，可以使用其他变换，例如离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)或本领域已知的其他变换类型。在框256中，确定最高幅度的FFT筐或“距离门”。这些高响应距离门表示至毫米波雷达传感器的范围中的最大对象的距离。因此，在监测对象是人身体的一部分(该部分包括动脉或身体在呼吸期间运动的部分)的各种实施方式中，这些高响应距离门的运动可以包括与监测对象的心率或呼吸率有关的信息。在一些实施方式中，确定高响应距离门包括确定第一组距离门测量中的哪些距离门具有最高的峰均比。

在框258中，将校正滤波器应用于高响应距离门。该校正滤波可以提供对于毫米波雷达传感器与目标之间的物理耦合的损耗或失真的均衡和/或补偿。在一些实施方式中，该校正滤波器是根据特定的使用情况进行校准的自适应滤波器，例如自适应有限脉冲脉冲响应(FIR)滤波器。可以校准另一校正滤波器以校正安装在胸带中的毫米波雷达传感器与用户的胸部之间的耦合。可以校准该校正滤波器以校正毫米波雷达传感器与其他安装或使用场景之间的耦合。如下面将描述的，在一些实施方式中，可以在生命信号感测装置的制造期间和/或在生命信号感测装置的用户校准期间使用自适应算法校准该校正滤波器。在一些实施方式中，可以基于特定的使用情况选择适用的校正滤波器(或校正滤波器系数)。在框260中，通过生命信号滤波器进一步对校正滤波器的输出进行滤波以提取生命信号信息，例如心跳和呼吸信号。

图3示出根据一些实施方式的非接触式感测跑步机系统300。在一些实施方式中，该系统是具有移动的跑带304的跑步机302，以允许用户在跑步机302上跑步。架台或支架306支承第一雷达传感器308和第二雷达传感器312。跑步机302移动跑带304并且在用户位于移动的跑带上时测量用户特征以将锻炼有关的数据提供给用户，并且进一步提供对跑步机的控制而不需要用户用其手接触跑步机。因此，跑步机以非接触式的方式提供完全一体的用户体验同时允许用户以自然形式锻炼。

第一雷达传感器308在跑带304上方朝向用户的躯干和头发射窄波束310，并且接收用于监测跑带304上的用户的心率和呼吸率的信号。第一雷达传感器308可以在干涉模式与FMCW模式之间切换以估计生命多普勒信号。

在一些实施方式中，第一雷达传感器308还可以用于姿势例如手部姿势或头部姿势的检测。例如，第一雷达传感器308可以用于响应于头部姿势控制电视、显示器或收音机等。因此，如果用户正在观看TV并且想要在跑步时切换频道，第一雷达传感器308可以检测用户将其头转向左侧或右侧，并且将适当地改变频道或者调节显示器或收音机。另外，特定的姿势例如用户转动其头部、举起两个手、握拳等可以被视为对跑步机的紧急停止指令。

第二雷达传感器312使用第二波束314来测量来自腿部运动的距离&多普勒。在一些实施方式中，第二雷达传感器312可以基于用户距离将反馈提供给跑步机。跑步机302可以使用来自第二雷达传感器312的反馈以及来自第一雷达传感器308的感测到的生命信息来确定是否改变跑带304的速度或倾斜度。例如，如果用户心率超过心率阈值，并且呼吸率超过呼吸率阈值，这可能指示用户正在气喘，则跑步机302可以自动地减慢跑带304，或者降低跑带304的坡度。类似地，如果用户的心率和呼吸率低于相应的阈值，或者低于第二阈值或更低的阈值，则跑步机302可以基于用户的位置来调节跑带304的速度或倾斜度，以加速跑带或者如果用户靠近跑带前部则增加坡度。

另外，第一雷达传感器308或第二雷达传感器312可以检测和分析用户正在跑带304上运动时的姿态。例如，可以将从第二雷达传感器312提取的微多普勒馈送至机器学习管道中以分析用户的姿态，并且跑步机可以在显示器上提供反馈或警告以帮助避免对用户的伤害。跑步机302还可以为用户提供附加信息例如行进的距离、燃烧的卡路里等。例如，可以通过测量用户的腿部的运动和位置从第二雷达传感器312提取用户的速度或行进的距离。类似地，可以从第一雷达传感器308提取心率，并且从第二雷达传感器312提取距离和/或速度以计算燃烧的卡路里。在一些实施方式中，还可以使用跑步机速度、坡度和加速度来计算燃烧的卡路里。

图4示出根据一些实施方式的非接触式感测跑步机的传感器系统400。传感器系统400可以具有一个或更多个传感器模块402，其中每个传感器模块402具有一个或更多个雷达传感器404。每个雷达传感器404可以独立地动作并且提供用于传感器模块402的处理器420的处理的信号。雷达传感器404具有一个或更多个发射器(Tx)406。锁相环(PLL)424电路元件生成控制压控振荡器(VCO)422的输出的参考信号(V_tune)。VCO 422将参考信号(DIV)反馈至PLL424并且还将输出信号提供至功率放大器(PA)410。PA对来自VCO 422的信号进行放大，并且将经放大的信号提供至发射器406，该发射器406将经放大的信号作为一个或更多个毫米波雷达波束发射。

由一个或更多个接收器(Rx)408来接收来自发射器406的发射的反射的雷达能量。接收器408可以检测串扰噪声，例如与从目标例如跑步机上的用户反射的信号结合的、从发射器406直接发射的信号。接收器408根据接收的雷达信号生成接收的电信号，并且将接收的电信号传送至混频器412。混频器412可以使用从VCO 422的输出接收的参考信号来滤除串扰噪声以生成反射信号。将反射信号提供至放大器/滤波器414，放大器/滤波器414可以例如通过对反射信号的一个或更多个部分、频率或频带进行放大或衰减来执行对反射信号的附加滤波或放大。放大器/滤波器414将经滤波的信号提供至模数转换器(ADC)416，在该ADC416中经滤波的信号被数字化并且作为数字化的信号数据被储存在存储器418中以用于由处理器420进行处理。

在一些实施方式中，处理器420连接至储存用于由处理器420执行的程序的非暂态计算机可读介质(未示出)。该程序包括用于执行如下操作的指令：使处理器处理在存储器418中储存的数字化信号以从数字化的信号数据中提取生命体征、姿势、位置、运动等。在一些实施方式中，处理器420可以使用来自一个或更多个雷达传感器404，或者来自具有一个或更多个接收器408的一个或更多个雷达传感器404的数字化信号以用于处理成不同的数据输出，上述一个或更多个接收器408例如分别收集宏多普勒数据和微多普勒数据。然后，处理器420可以通过通信接口430在用户界面428例如显示器上、通过扬声器等将数据或警告提供给用户。在一些实施方式中，该处理器420还可以向远程存储或云存储432或者移动装置426提供数据以用于远程存储、分析或跟踪。

图5示出根据一些实施方式的用于使用预测多普勒进行生命感测的方法500。方法500可以对在第一雷达处接收的信号执行，并且可以包括一个或更多个时段520，其中每个时段520具有可以使用不同的雷达模式来确定不同的感测特征的多个观察窗502、504。例如，可以使用一个观察窗来检测宏多普勒信号，并且可以使用另一观察窗来检测微多普勒运动。在一些实施方式中，每个时段520可以包括使用宏多普勒来检测跑步运动、姿势、姿态、用户位置等的频率调制连续波(FMCW)窗502。每个时段520还可以包括使用生命多普勒来检测生命体征等的干涉窗504。

在一些实施方式中，在一个观察窗502、504中收集的数据可以用于处理在另一观察窗502、504中收集的数据信号。例如，可以使用在FMCW窗502中生成或计算的多普勒来对干涉窗504中的生命多普勒生命感测信号进行滤波。

FMCW窗502可以包括框506中的FFT距离的检测。FFT距离检测可以包括对接收到的信号执行FFT，并且对该信号进行距离选通以确定至雷达波束中的大对象——例如用户的躯干、手臂或头部——的距离。在一些实施方式中，距离选通可以用于滤除杂波信号并且将用户的大或宏运动与其他运动、对象或噪声隔离。在一些实施方式中，可以以慢时间对距离FFT采用二维FFT以确定每个检测到的对象的速度。或者，可以通过包括但不限于三角形啁啾和交错脉冲重复时间(PRT)的其他波形技术来确定每个对象的速度。

在框508中，估计并存储用户大运动的多普勒以用于生命感测信号处理。然后，可以对用户大运动的多普勒进行处理以用于姿势感测、用户位置计算和调节。因此，可以使用FMCW窗502来计算人的运动。该运动可以出现在时段520内的单个距离筐处并且由对应于人的跑步运动的多普勒频率表示。

在干涉窗504期间，在框510中，确定跨检测到的距离的慢时间数据。在框512中，利用例如Burg预测技术使用慢时间数据来预测用于生命感测的多普勒。还可以将来自FMCW窗502的估计多普勒用于Burg预测技术以考虑用户大运动。在框514中，从在干涉窗504期间接收的雷达信号数据中减去或以其他方式去除在框512中产生的预测多普勒。在框516中，一个或更多个生命多普勒滤波器被应用，并且在一些实施方式中，可以对与生命体征相关联的相关频率处的数据进行放大，或者可以用于对不期望的数据进行衰减、去除噪声等。然后，在框518中使用经滤波的数据估计用户的呼吸率和心率。例如，来自特定/识别目标距离门的慢时间雷达信号被馈送至带通滤波器中以确定呼吸率。例如，可以使用以0.4Hz为中心带宽为0.5Hz的带通滤波器。或者，可以使用其他中心频率和带宽。另外，还可以使用经滤波的数据来识别使跑步机执行紧急停止的紧急情况、控制跑步机操作的条件例如调节跑带的速度或倾斜度、或者响应用户命令例如改变显示器频道。然后，可以在后继的时段520中重复对用户的运动和生命体征的检测过程。

图6示出根据一些实施方式的用于使用自适应滤波器进行生命感测的方法600。方法600可以使用在第一雷达处接收的信号以与图5的方法500类似的方式来执行，并且其中自适应滤波器用于预测慢时间数据信号的多普勒。该方法600包括一个或更多个时段620，其中每个时段620具有多个观察窗602、604，在一些实施方式中，每个时段620可以包括用于检测大运动、姿势或跑步运动的频率调制连续波(FMCW)窗602和用于检测生命体征的干涉窗604。

在FMCW窗602中，在框606中检测FFT距离，并且在框608中，对于检测到的距离，在慢时间内估计多普勒。在框610中应用自适应数字滤波器以生成估计的宏运动信号s(t)。自适应数字滤波器可以基于与在先前的观察窗中计算的生命信号有关的反馈、使用由框612中的自适应算法生成的持续自适应值。

在干涉窗604中，在框630中确定在检测到的距离内的慢时间数据以生成包括生命体征信号v(t)和宏运动信号s(t)的慢时间信号s(t)+v(t)。在框632中，估计的宏运动信号s(t)从慢时间信号s(t)+v(t)中被滤除。在一些实施方式中，使用求和器、加法器、计数器、滤波器等执行滤波以从慢时间信号s(t)+v(t)中减去或以其他方式去除宏运动信号s(t)，以生成一个或更多个原始生命体征信号v(t)，该原始生命体征信号v(t)可以使用框634中的生命滤波器被滤波，然后在框636中用于估计用户的呼吸率和心率。可以一次或更多次地重复FMCW窗602和干涉窗604中的过程以更新针对运动和生命体征所确定的值。另外，自适应数字滤波器可以在多个时段620内保持反馈值，其中来自一个或更多个时段620的反馈值用于调节自适应数字滤波器。

图7示出根据一些实施方式的用于非接触式感测跑步机中的姿势感测的方法700。方法700可以使用由第一雷达在例如FMCW窗(见图5，元素502；见图6，元素602)期间接收的信号来执行。在一些实施方式中，跑步机发射毫米波雷达波束并且对反射的信号进行检测。在框702中，检测目标散射体。可以例如通过将较强的返回信号与目标散射体相关联来根据反射的信号检测目标散射体。在框704中，估计检测到的散射体的高度角。

在框706中，跑步机确定目标散射体是否是用户的头部。在一些实施方式中，假设具有较低高度的其他散射体来自用户的躯干、手臂或腿，跑步机可以分析反射信号中的数据点并且将距用户的头部具有在预定范围内的高度的大散射体相关联，或者可以确定距用户的头部具有最大高度的目标散射体。因此，可以避免当用户在跑步时来自手臂姿势、肩膀或躯干运动的错误读取或命令等。在其他实施方式中，跑步机可以关注用户手臂运动等以检测用户手或手臂姿势。

在框708中，将多普勒FFT应用于反射的信号。多普勒FFT捕获头部的运动特征。在一些实施方式中，反射的信号数据被滤波以去除噪声或者对从用户的头部被识别为目标散射体的返回信号数据的部分进行放大。在框710中，跑步机对经滤波的信号执行特征变换以生成变换的特征数据。框710的特征变换将来自多个FMCW窗(参见例如图4，元素402)的多普勒FFT拼接在一起以创建2D图像。

在框712中，跑步机可选地对变换过的特征数据执行独立成分分析(ICA)。在一些实施方式中，ICA包括变换过的特征数据的维度的降低以简化机器学习过程中的后继分析。在框710的特征变换框中组合的多个多普勒图像或映射可以产生进行分析所需的相对高数目的维度，并且可以产生具有降低的统计显著性的稀疏数据集(也称为维数灾难)。可以使用框712的ICA降低由多个多普勒图像创建的维度的数目，以改善后继的姿势识别。

在框714中，通过例如机器学习算法诸如随机森林算法、自适应增强(adaboost)算法、XGB增强算法或另一适当的算法来识别姿势。由框710的特征变换创建的图像或者由框712的ICA生成的图像数据被用于框714的姿势识别。

在一些实施方式中，例如，基于窗大小，FMCW窗(图5，元素502；图6，元素602)和干涉窗(图5，元素504；图6，元素604)可以是1ms。姿势区段可以延伸超过2-3秒，因此导致在框708中生成1000-1500个多普勒FFT向量。然后，这些多普勒FFT向量可以在框710中随着时间推移被拼接在一起以创建2D图像，该2D图像直接用于框714的姿势识别或者在框714的姿势识别之前用于框712的ICA。

如果没有识别姿势，则在框716中，跑步机认识到没有识别姿势并且忽略或丢弃在返回的信号中检测的任何运动。如果识别了姿势，则在框718中跑步机确定与姿势相关联的动作。在框720中，执行与识别的姿势相关联的动作。在一些实施方式中，数据库存储姿势和相关联的动作，并且跑步机可以执行与确定的姿势相关联的动作。在一些实施方式中，该动作可以例如通过将现用节目向左或向右切换至下一个节目或先前节目来改变节目，例如在跑步机的显示器上显示的视频、跟踪应用等。因此，跑步机可以确定用户将其头转向右侧或左侧，并且例如通过改变频道或所选的节目来相应地改变在显示器上播放的节目。跑步机还可以确定用户抬起其头或低下其头并且相应地调节由跑步机播放的节目的音量。在又一其他实施方式中，该动作可以包括跑步机执行紧急停止、停止跑步机跑带。例如，如果用户出现头部下降，或者头部移出用户的头的位置的正常范围，则跑步机可以确定用户自己已经跌倒或受伤，并且可以执行紧急停止。

图8示出根据一些实施方式的非接触式感测跑步机系统800。在一些实施方式中，系统800是具有跑带804的跑步机802，该跑带804移动以允许用户在跑步机802上跑步。架台或支架806支承可以发射并检测多个波束810、812、814的雷达传感器808。在一些实施方式中，雷达传感器808是具有多个发射器(TX)-接收器(RX)系统的单个雷达传感器，多个发射器(TX)-接收器(RX)系统具有使用特定的调制参数来执行多个操作的多波束能力。可以将波束810、812、814的反射与调制参数一起使用来使接收的信号通道化并且避免多个波束810、812、814之间的干扰。

第一波束812可以是收集用于生命感测的数据的窄波束，并且可以聚焦于用户的躯干区域。通过第一波束812收集的数据可以用于检测用户的生命体征。第二波束810可以是收集用于姿势感测和控制的数据的较宽波束，并且由第二波束810收集的数据可以用于自动地操作或控制跑步机802，允许用户手动地调节机器参数等。第三波束814可以被定向在用户的另一部位例如用户的腿部处。第三波束814对主要的运动进行检测，并且由第三波束收集的数据可以用于开发多普勒映射以提取用户的速度或位置，并且精确地确定经过的距离、燃烧的卡路里等。

图9A至图9C示出根据一些实施方式的用于基于用户914的定位控制跑步机902的各种场景。雷达传感器904连续地测量距正在跑步机的移动跑带908上行走或跑步的用户914的躯干的距离。当用户914过于靠近跑步机902的前部时，增加跑步机速度和/或跑步机坡度，并且当人用户914过于远离跑步机902的前部移动时，降低跑步机速度和/或跑步机坡度。在一些实施方式中，跑步机速度和/或坡度的响应控制系统是非线性响应系统。因此，当用户914更靠近跑步机902的前部时，与当用户914更靠近距其较早的跑步位置时相比，跑步机速度和/或坡度的增加率更高。因此，非线性响应系统根据用户的实际位置距所选的用户位置或位置范围的偏差来调节跑步机902的速度、跑步机跑带的坡度或者跑步机跑带的速度和坡度两者。雷达传感器904还确定最大的用户安全区域或限制912并且检查用户914是否越过用户安全区域或限制912，并且可以立即地关闭跑步机跑带908。雷达传感器904还可以通过多普勒频率和锻炼经过的距离移动来确定用户经过的距离。

图9A示出用户914在用户安全限制912内的场景900。当用户914在跑步机902的跑带908上跑步或行走时，雷达传感器904使用毫米波波束906检测距用户914的距离。当用户914在用户安全限制912内时，雷达传感器904检测用户914在第一距离910处以及用户914在第一阈值916与第二阈值918之间。当用户914在第一阈值916与第二阈值918之间时，跑步机902可以确定用户在用户安全限制912内。跑步机902可以保持速度、跑带的倾斜度，或者在用户914保持在用户安全限制912内时为用户914调节跑带控制程序。

图9B示出用户914靠近用户安全限制912的前部的场景920。当雷达传感器904检测用户914在第二距离922处时，跑步机902可以确定用户914已经移动至用户安全限制912外，或者靠近可以作为用户安全限制912的边界的第一阈值916。因此，跑步机902根据第二距离922确定用户914已经通过第一阈值916。然后，跑步机902可以调节跑带908的速度或倾斜度，或者调节跑带控制程序以使用户914沿跑带908向后移动。例如，当用户914靠近跑带908的前部，接近第一阈值916时，跑步机902可以提高倾斜度或者增加跑带908的速度，使得用户914朝向跑带908的中心向后移动以停留在用户安全限制912内。

图9C示出用户914靠近用户安全限制912的后部的场景940。当雷达传感器904检测用户914在第三距离942处时，跑步机902可以确定用户914已经移动至用户安全限制912外，或者靠近可以作为用户安全限制912的边界的第二阈值。因此，跑步机902根据第三距离942确定用户914已经通过第二阈值918。然后，跑步机902调节跑带908的速度或倾斜度，调节跑带控制程序以使用户914沿跑带908向前移动，或者执行紧急停止。例如，当用户靠近跑带908的后部，接近第二阈值918时，跑步机902可以降低倾斜度，或者减小跑带908的速度，使得用户914向前移动至跑带908的中心以停留在用户安全限制912内。跑步机902还可以确定用户已经移动过于接近跑带908的后部并且可以执行紧急停止以防止用户从跑步机902掉下。

图10示出根据一些实施方式的用于非接触式感测跑步机中的用户位置和速度跟踪的方法1000。使用统计预测算法估计或预测用户在跑步机跑带上的位置。在一些实施方式中，该算法是线性二次估计(LQE)例如卡尔曼滤波器、状态估计器或另一动态反馈系统。使用卡尔曼(Kalman)滤波器的实施方式可以例如使用标准卡尔曼滤波器、频率加权卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、卡尔曼-布西滤波器、混合卡尔曼滤波器等。

在一些实施方式中，使用扩展卡尔曼滤波器投影用户的位置的状态和与投影相关联的误差。然后，卡尔曼滤波器根据由用户位置的测量得到的反馈来调节位置和误差。卡尔曼滤波器可以使用可变矩阵用于恒定速度模型，该可变矩阵包括：

在用于跟踪用户位置和速度的方法1000中，在框1002中执行时间更新。可以根据下式来估计步骤或时间k处的位置

其中，

是步骤或时间k处的用户位置的后验估计，A_k是时间k处的处理雅可比(Jacobian)变量，并且

是步骤或时间k-1处的用户位置的先验估计或先前估计。可以根据下式来估计与

相关联的估计误差协方差：

其中，P_k是时间k处的误差协方差的先验估计，

是A_k的转置矩阵，并且Q_k是时间k处的处理噪声协方差并且可以是把未知加速度因子化的矩阵。

在框1004中，执行测量更新以计算卡尔曼增益K_k并且更新估计的值

和P_k。可以根据下式来确定卡尔曼增益：

其中，K_k是卡尔曼增益，H_k是时间k处的处理雅可比变量，

是H_k的转置，并且R_k是时间k处的测量误差协方差。可以根据下式来更新估计的误差协方差P_k：

P_k＝(I-K_kH_k)P_k (8)

其中，I是单位矩阵。估计的用户位置

可以根据下式来被更新并且被设置成

其中，

是在时间k-1处的针对时间k-1的估计的用户位置，并且z_k是实际测量向量。

在框1006中，计算更新或测量预拟合(prefit)残差。后验估计误差测量e_k根据实际测量向量z_k来被确定，并且可以根据下式确定：

在框1008中，根据下式来确定自适应因数α_k：

其中，E是后验误差协方差矩阵，e_k是步骤k处的后验误差，并且

是e_k的转置。

在框1010中，处理噪声协方差Q_k根据自适应因数α_k被动态地调节，并且根据下式确定：

Q_k＝α_kQ_k-1 (12)

其中，Q_k是时间k处的处理噪声协方差，并且Q_k-1是时间k-1处的处理噪声协方差。然后，可以将处理噪声协方差Q_k用于框1002的时间更新以用于下一个时间段。

图11示出根据一些实施方式的用于控制跑步机的系统1100。系统1100可以布置在跑步机中，并且可以包括位置控制器1104，位置控制器1104从一个或更多个传感器模块1120、从连接至一个或更多个传感器模块1120的处理器等接收用户位置估计信号1102。位置控制器1104可以根据用户位置估计来确定用户的期望位置，并且可以接收实际速度信号1116作为来自速度控制器1114的反馈，并且接收实际坡度信号1118作为来自坡度控制器1112的反馈。在一些实施方式中，位置控制器1104是比例微分(PD)控制器，并且可以被实现为连接至非暂态计算机可读介质的处理器，该非暂态计算机可读介质存储使处理器确定期望的用户位置并且生成用于控制跑步机驱动器1106的位置控制信号的程序指令。

在一些实施方式中，跑步机驱动器1106可以是从位置控制器1104接收位置控制信号的控制电路。跑步机驱动器1106根据位置控制信号生成期望速度信号1110和期望坡度信号1108。跑步机驱动器1106将期望速度信号1110提供至速度控制器1114并且将期望坡度信号1108提供至坡度控制器1112。

速度控制器1114和坡度控制器1112均可以是PD控制器，并且可以控制以期望的速度驱动跑步机跑带或者改变跑步机跑带的倾斜度以实现期望的坡度的电机、电机控制器等。例如，速度控制器1114可以接收来自跑步机驱动器1106的期望速度信号1110并且控制跑步机跑带驱动电机以实现由期望速度信号1110中的数据指示的期望的速度。在一些实施方式中，速度控制器1114例如经由读取跑步机跑带驱动电机的每分钟转数(RPM)的传感器、通过确定与提供至跑步机跑带驱动电机的控制信号相关联的RPM或速度、通过跑步机驱动电机的电流汲取等，来确定跑步机跑带的实际速度。速度控制器1114根据期望的速度来调节跑步机跑带的实际速度。在速度控制器1114是PD控制器的实施方式中，速度控制器1114使用比例微分反馈系统确定为了改变实际跑步机速度以匹配由期望速度信号1110指示的期望速度所需的调整。另外，速度控制器1114可以将实际速度信号1116提供至位置控制器1104，其中，根据例如跑步机跑带驱动电机的RPM、由反馈传感器测量的跑步机跑带的速度、跑步机跑带的确定的实际速度等确定实际速度信号1116。

类似地，坡度控制器1112可以接收来自跑步机驱动器1106的期望坡度信号1108并且控制跑步机跑带坡度驱动器、控制器、系统或电机以实现由期望坡度信号1108中的数据指示的期望的坡度。在一些实施方式中，坡度控制器1112例如通过读取驱动电机的高度的传感器或高度测量元件、与提供至跑步机跑带高度或坡度电机的控制信号相关联的高度等来确定跑步机跑带的实际坡度或倾斜度。坡度控制器1112根据期望的坡度来调节跑步机跑带的实际坡度。在一些实施方式中，坡度控制器1112是PD控制器并且使用比例微分反馈系统确定为了改变实际跑步机坡度以匹配由期望坡度信号1108指示的期望的坡度所需的调整。另外，坡度控制器1112可以将实际坡度信号1118提供至位置控制器1104，其中，根据例如跑带坡度调节机构的扩展或由反馈传感器确定的跑步机跑带坡度来确定实际坡度信号1118。

图12示出根据一些实施方式的用于跑步机1200上的姿态分析的方法。在框1202中，跑步机从接收的信号中收集距离FFT数据。接收的信号可以是从用户的躯干反射的信号，并且可以对接收的信号计算距离门或距离FFT数据。在框1204中，根据距离FFT数据以慢时间执行FFT。

在框1206中，作为以慢时间执行FFT的结果，生成一个或更多个距离多普勒映射。以慢时间执行FFT创建了针对特定观察窗的2D距离多普勒图像。在框1208中，可以从2D距离多普勒映射中检测目标散射体或目标。在一些实施方式中，可以使用2D距离多普勒映射来估计目标的距离和多普勒。可以将在2D距离多普勒映射中的值与阈值比较，其中超过阈值的大信号被识别为映射内的目标。然后，可以估计识别出的目标的距离和多普勒。在框1210中，可以通过多次执行框1202至框1208来生成一系列距离多普勒映射，或者可以从单个接收的信号生成多个距离多普勒映射。可以在多个FMCW窗内从传感器中的所有虚拟天线收集数据，并且具有大约相同的距离和多普勒的数据可以被堆叠为向量。例如，可以将组合的数据C确定为矩阵并且该矩阵C[E(x()x()^H)]可以被计算为：

其中，x()是具有针对所有天线(N_TX,N_RX)接收的数据的向量，N是从其获得距离和多普勒信息的FMCW窗的数目，并且在一些实施方式中，N大于发射器(N_TX)的数目乘以接收器(N_RX)的数目以避免低秩矩阵。

在框1212中，将最小方差无失真响应(MVDR)算法应用于距离和多普勒数据。例如，可以根据下式来确定在方位角θ和高度角

处从与虚拟线性阵列的中心相距基础距离x处的散射体ij返回雷达的时间延迟τ_ij：

其中，d_ij是虚拟元件距虚拟阵列的中心的3D位置。

根据下式来确定用于发射器i的发射导向向量

其中，λ是发射信号的波长并且

是发射器元件i的3D位置坐标。根据下式来确定用于发射器j的接收导向向量

其中，

是发射器元件i的3D位置坐标。根据下式来确定给定距离x的方位和高度成像轮廓

其中，C()是来自等式14的组合的数据C，并且

是两个向量的克罗内克(Kronecker)积。因此，发射器阵列

的导向向量和接收器阵列

的导向向量的克罗内克积

可以被确定，并且可以用于使用等式17解析散射体

的相对方位角和高度角。

在框1213中，根据方位和高度成像轮廓

来生成方位高度图像A_k。在一些实施方式中，方位和高度成像轮廓可以用作方位高度图像，并且在其他实施方式中，方位高度图像根据方位和高度成像轮廓来选择，由方位和高度成像轮廓的进一步处理来生成等。

然后，跑步机尝试将用户的姿态与储存在姿态数据库1216中的姿态相匹配。在框1214中，跑步机访问正确姿态数据库1216，并且在框1215中，选择最接近的姿态(A)作为潜在匹配。例如，姿态数据库1216是正确/良好姿态的保存的2D高度、方位图像，并且可以包括用户直立、行走、慢跑和跑步的图。跑步机可以使用一系列距离多普勒图通过将距离多普勒图或检测到的姿态与最接近的存储姿态数据相匹配来确定用户的当前动作。在一些实施方式中，高度和方位图像A_k是至姿态估计单元的输入，该姿态估计单元将高度和方位图像A_k与正确的姿态数据库1216中的姿态相比较。在一些实施方式中，在这种情况下使用简单的基于实例的机器学习算法例如最近邻(NN)算法，将估计的2D高度和方位图像A_k与保存的2D图像相比较，以从正确姿态的数据库中确定与估计的2D高度和方位图像A_k最相近的最接近的保存图像A。

在框1218中，跑步机确定用户姿态A_k与最接近的姿态A之间的距离d(A,A_k)以确定用户的姿态是否正确。在一些实施方式中，确定距离d(A,A_k)可以包括确定用户姿态A_k与最接近的姿态A的各个点之间的差。在框1220中，然后，跑步机确定该距离d(A,A_k)是否大于预定的阈值，并且如果该距离d(A,A_k)大于预定的阈值，跑步机确定用户的姿态是不正确的。例如，该距离d(A,A_k)可以是用户姿态A_k与最接近的姿态A的一个或更多个点之间的差的和、平均值、偏差等，然后，跑步机可以确定用户的姿态不正确或不协调，并且在框1222中，可以警告用户。例如，如果用户以一条腿较长的步幅跑步，如果用户的躯干下塌或者用户的姿态具有另外的不规范，则跑步机可以向用户提供警告以调整其姿态，并且在一些实施方式中，可以基于最接近的姿态A示出正确的姿态。

图13A至图13C示出根据一些实施方式的雷达传感器布置。图13A示出根据一些实施方式的最小雷达系统收发器构造1300。在一些实施方式中，最小雷达系统收发器构造1300可以是具有单个发射器1304和单个接收器1306的单个雷达传感器1302。

图13B示出根据一些实施方式的线性阵列雷达系统收发器构造1320。可以提供多个雷达传感器1324A、1324B、1324C、1324D，其中每个雷达传感器1324A、1324B、1324C、1324D具有至少一个发射器1328和接收器1326。

可以将具有最小雷达系统收发器构造1300的传感器模块用于单个波束感测。例如，其中传感器模块执行单个测量的跑步机设备可以使用单个发射器1304和单个接收器1306来测量用户的腿部运动或位置(例如见图3，元素312)。

可以使用至少单个发射器和两个或更多个接收器在单个传感器模块中有效地实现多个特征的测量。例如，可以在单个传感器模块中实现用于测量姿势和生命体征的系统，其中发射器发射不同的波束并且两个或更多个接收器用于去除检测到的信号中的杂波。在一些实施方式中，例如在传感器模块使用单独的波束执行用户头部姿势和生命特征的不同测量以用于不同特征的测量的跑步机设备(例如见图3，元素308)中，线性阵列雷达系统收发器构造1320可以用于多个波束感测。在其他实施方式中，可以代替线性阵列的传感器而提供具有至少一个集成发射器和两个或更多个集成接收器的单个雷达传感器。

图13C示出根据一些实施方式的多接收器多发射器雷达系统收发器构造1340。多接收器多发射器雷达系统收发器构造1340可以被实现为测量在不同的区域中的用户特征(例如见图8，元素808)的单个传感器1342。单个传感器1342具有多个发射器1346和多个接收器1344。传感器1342可以被配置成利用发射器1346执行波束扫描以去除来自在接收器1344处接收的信号的杂波。在一些实施方式中，发射器1346可以将波束引导至不同的区域——例如用户的躯干、头部或腿部——以测量不同的统计数据。

图14示出根据一些实施方式的用于使用非接触式感测操作跑步机的方法1400。在框1402中，上雷达或第一雷达可以发射毫米波雷达信号并且接收反射的信号。在一些实施方式中，上雷达或第一雷达可以在FMCW模式与干涉模式之间交替，并且在一些实施方式中，不同的雷达传感器可以依次或同时地发射多个波束。第一波束可以用于检测生命信号，并且在框1404中，跑步机可以生成或确定微多普勒信号。微多普勒信号可以是来自窄波束或在如上讨论处理的干涉模式窗期间发射的波束的反射信号。在框1406中，可以根据微多普勒数据来计算用户的生命信号例如心率或呼吸率。在框1414中，跑步机可以向用户显示反映计算的生命信号的数据或警告。在框1426中，跑步机可以根据生命信号调整跑步机跑带的速度和/或倾斜度。例如，当用户具有超过预定的阈值的心率或呼吸率时，跑步机可以降低跑步机跑带的速度和/或倾斜度以减小对用户的压力。在一些实施方式中，跑步机跑带的速度和/或倾斜度可以与用户的生命信号成比例地调整，或者如果跑步机确定用户正在经历不幸则可以完全地关闭。

在框1422中，跑步机还可以使用来自上雷达或第一雷达的宏多普勒数据以分析姿势。跑步机可以确定用户的头部、手臂等的运动是否匹配存储的姿势图等，并且如果建立匹配，则跑步机可以确定用户已经作出预定的姿势，并且在框1421中，可以基于识别的姿势来采取行动。例如，跑步机可以响应于识别的姿势改变显示的节目、调节播放音量、执行跑步机跑带的紧急停止或执行另一控制动作。

在框1416中，下雷达或第二雷达可以发射毫米波雷达信号并且接收反射的信号。可以将来自第二雷达的波束朝向用户身体的下部例如用户腿部发射，并且在框1418中，作为第二波束反射离开用户的结果，跑步机可以检测来自下雷达的腿部多普勒信号或多普勒信号。在框1420中，跑步机可以计算用户经过的距离和用户燃烧的卡路里，并且在框1414中，向用户显示该数据。

因此，根据实施方式的跑步机包括：跑带；显示器；第一传感器，第一传感器具有用于在跑带上发射第一雷达波束的第一发射电路和用于检测作为第一雷达波束从跑带上的用户的反射的第一反射信号的第一接收电路；处理器，处理器连接至第一传感器；跑带和显示器；以及非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储要由处理器执行的程序。该程序包括用于根据第一反射信号确定与用户的生命体征相关联的第一数据并且根据第一数据在显示器上显示生命体征的指令。

在一些实施方式中，该程序还包括用于执行如下操作的指令，该指令用于根据第一反射信号检测用户在跑带上时用户的姿势，并且根据姿势来控制跑带和显示器中至少之一。在一些实施方式中，第一发射电路还被配置成在第一观察窗期间以频率调制连续波(FMWC)模式来发射第一雷达波束的第一部分，并且在与第一观察窗不同的第二观察窗期间以干涉模式发射第一雷达波束的第二部分。该程序还包括用于执行如下操作的指令：对于第一雷达波束的第一部分，生成估计的距离和宏多普勒数据，并且对于第一雷达波束的第二部分，生成生命多普勒数据，其中用于确定与用户的生命体征相关联的第一数据的指令包括用于根据生命多普勒数据确定与用户的生命体征相关联的第一数据的指令。在一些实施方式中，该程序还包括用于如下操作的指令：根据估计的距离和宏多普勒数据来确定用户位置，并且根据用户位置来调整跑带的操作参数。在一些实施方式中，用于确定用户位置的指令包括用于根据估计的距离和宏多普勒数据来确定测量的用户位置的指令，以及用于调整跑带的操作参数的指令包括用于根据使用卡尔曼滤波器并且根据测量的用户位置确定的预测用户位置来调整跑带的速度或倾斜度中至少之一的指令。在一些实施方式中，该程序还包括用于如下操作的指令：根据宏多普勒数据来确定用户姿势，并且根据用户姿势控制显示器。在一些实施方式中，用于对于第一雷达波束的第一部分生成宏多普勒数据的指令包括用于根据宏多普勒数据生成估计的多普勒数据的指令，并且用于确定与用户的生命体征相关联的第一数据的指令包括用于根据生命多普勒数据和估计的多普勒数据来确定与用户的生命体征相关联的第一数据的指令。在一些实施方式中，该装置还包括具有用于在跑带上发射第二雷达波束的第二发射电路和用于检测作为第二雷达波束从跑带上用户的腿部的反射的第二反射信号的第二接收电路的第二传感器，并且该程序还包括用于如下操作的指令：根据第二反射信号来确定腿部多普勒数据、根据第二反射信号确定用户经过的距离、根据用户经过的距离确定卡路里燃烧量以及在显示器上显示经过的距离和卡路里燃烧量。

根据实施方式的方法包括由跑步机的第一传感器接收作为从跑步机的跑带上的用户反射的第一雷达波束的第一反射的第一反射信号，由跑步机的第二传感器接收作为从用户反射的第二雷达波束的第二反射的第二反射信号，根据第一反射信号来生成与跑带上用户的姿势或用户的位置相关联的第一数据，根据第二反射信号生成与用户的生命体征相关联的第二数据，根据第一数据来控制跑步机的跑带和显示器中的至少之一，以及根据第二数据在显示器上显示生命体征。

在一些实施方式中，第一雷达波束是在第一观察窗期间处于频率调制连续波(FMCW)模式的雷达发射的第一部分，并且第二雷达波束是在与第一观察窗不同的第二观察窗期间处于干涉模式的雷达发射的第二部分，并且其中，该方法还包括根据第一反射信号来生成作为宏多普勒数据的第一数据，并且根据第二反射信号来生成作为生命多普勒数据的第二数据。在一些实施方式中，该方法还包括根据宏多普勒数据确定测量的用户位置、使用卡尔曼滤波器并且根据测量的用户位置确定预测的用户位置以及根据使用应用于测量的用户位置的卡尔曼滤波器确定的预测的用户位置来调整跑带的速度或倾斜度中至少之一。在一些实施方式中，生成宏多普勒数据包括根据宏多普勒数据生成估计的多普勒数据，并且生成与用户的生命体征相关联的第二数据包括根据生命多普勒数据和估计的多普勒数据来生成与用户的生命体征相关联的第二数据。在一些实施方式中，该方法还包括接收作为雷达波束从跑带上用户的腿部的第三反射的第三反射信号、根据第二反射信号来确定腿部多普勒数据、根据第三反射信号确定用户经过的距离、根据用户经过的距离来确定卡路里燃烧量以及在显示器上显示经过的距离和卡路里燃烧量。

根据实施方式的方法包括移动跑步机的跑带、在跑带移动时在跑带上方朝向跑带上的用户发射第一雷达波束、检测作为第一雷达波束从用户的第一反射的第一反射信号、根据第一反射信号来生成与用户的生命体征相关联的第一数据，以及根据第一数据在跑步机的显示器上显示生命体征。

在一些实施方式中，该方法还包括在跑带移动时在跑带上方朝向用户发射第二雷达波束、检测作为第二雷达波束从用户的第二反射的第二反射信号、根据第二反射信号生成与用户的姿势相关联的第二数据、根据第二数据检测姿势以及根据姿势控制显示器。在一些实施方式中，发射第二雷达波束包括使用频率调制连续波(FMCW)模式在雷达发射的FMCW观察窗中发射第二雷达波束，并且发射第一雷达波束包括使用干涉模式在雷达发射的干涉观察窗中发射第一雷达波束，其中干涉观察窗与FMCW观察窗不同。在一些实施方式中，该方法还包括根据第二反射信号确定测量的用户位置、使用卡尔曼滤波器并且根据测量的用户位置确定预测的用户位置以及根据使用卡尔曼滤波器并且根据测量的用户位置确定的预测的用户位置来调整跑带的速度或倾斜度中至少之一。在一些实施方式中，该方法包括根据第二反射信号来确定指示用户姿态的估计的方位和高度图像、从一组保存的正确的姿势的二维(2D)高度和方位图像中确定针对估计的方位和高度图像的最接近的正确姿态图像、确定估计的方位和高度图像与最接近的正确姿态图像之间的差以及响应于估计的方位和高度图像与最接近的正确姿态图像之间的差超过预设的阈值来警告用户。在一些实施方式中，生成第二数据包括根据第二反射信号生成宏多普勒数据并且根据宏多普勒数据生成估计的多普勒数据，其中生成第一数据包括根据估计的多普勒数据和第一反射信号生成生命多普勒数据。在一些实施方式中，该方法还包括接收作为雷达波束从跑带上的用户的腿部的第三反射的第三反射信号、根据第三反射信号确定腿部多普勒数据、根据第三反射信号确定用户经过的距离、根据用户经过的距离来确定卡路里燃烧量以及在显示器上显示走过的距离和卡路里燃烧量。

尽管已经参考所示出的实施方式描述了本发明，但是该描述不旨在被理解为限制意义。对于本领域技术人员来说，在参考本说明书的情况下示出的实施方式的各种变型和组合以及本发明的其他实施方式将是明显的。因此，所附权利要求书旨在包括任何这样的变型或实施方式。

Claims

1.一种跑步机，包括：

跑带；

显示器；

第一传感器，其具有用于在所述跑带上方发射第一雷达波束的第一发射电路和用于检测第一反射信号的第一接收电路，所述第一反射信号是所述第一雷达波束从所述跑带上的用户的反射，其中，所述第一发射电路被配置成在第一观察窗期间以频率调制连续波模式发射所述第一雷达波束的第一部分，并且在与所述第一观察窗不同的第二观察窗期间以干涉模式发射所述第一雷达波束的第二部分；

处理器，其连接至所述第一传感器、所述跑带和所述显示器；以及

非暂态计算机可读存储介质，其存储要由所述处理器执行的程序，所述程序包括用于如下操作的指令：

对于所述第一雷达波束的所述第一部分，生成第二数据；

对于所述第一雷达波束的所述第二部分，生成生命多普勒数据；

根据所述第一反射信号，基于所述生命多普勒数据来确定与所述用户的生命体征相关联的第一数据；以及

根据所述第一数据在所述显示器上显示所述生命体征。

2.根据权利要求1所述的跑步机，其中，所述程序还包括用于如下操作的指令：

根据所述第一反射信号来检测当所述用户在所述跑带上时所述用户的姿势；以及

根据所述姿势来控制所述跑带和所述显示器中至少之一。

3.根据权利要求2所述的跑步机，其中，所述第二数据是估计的距离和宏多普勒数据。

4.根据权利要求3所述的跑步机，其中，所述程序还包括用于如下操作的指令：

根据所述估计的距离和所述宏多普勒数据来确定用户位置；以及

根据所述用户位置来调整所述跑带的操作参数。

5.根据权利要求4所述的跑步机，其中，用于确定所述用户位置的指令包括用于根据所述估计的距离和所述宏多普勒数据来确定测量的用户位置的指令；以及

其中，用于调整所述跑带的操作参数的指令包括用于执行如下操作的指令：根据使用卡尔曼滤波器并且根据所述测量的用户位置所确定的预测的用户位置来调整所述跑带的速度或倾斜度中至少之一。

6.根据权利要求3所述的跑步机，其中，所述程序还包括用于根据所述宏多普勒数据来确定用户姿势的指令；以及

根据所述用户姿势来控制所述显示器。

7.根据权利要求3所述的跑步机，其中，用于对于所述第一雷达波束的所述第一部分生成所述宏多普勒数据的指令包括：用于根据所述宏多普勒数据来生成估计的多普勒数据的指令；以及

其中，用于确定与所述用户的生命体征相关联的所述第一数据的指令包括：用于根据所述生命多普勒数据和所述估计的多普勒数据来确定与所述用户的生命体征相关联的所述第一数据的指令。

8.根据权利要求1所述的跑步机，还包括第二传感器，其具有用于在所述跑带上方发射第二雷达波束的第二发射电路和用于检测第二反射信号的第二接收电路，所述第二反射信号是所述第二雷达波束从所述跑带上的用户的腿部的反射；

其中，所述程序还包括用于如下操作的指令：

根据所述第二反射信号来确定腿部多普勒数据；

根据所述第二反射信号来确定所述用户经过的距离；

根据所述用户经过的距离来确定卡路里燃烧量；以及

在所述显示器上显示所述经过的距离和所述卡路里燃烧量。

9.一种用于感测的方法，包括：

由跑步机的第一传感器接收第一反射信号，所述第一反射信号是第一雷达波束从所述跑步机的跑带上的用户反射的第一反射，其中，所述第一雷达波束是在第一观察窗期间以频率调制连续波模式的雷达发射的第一部分；

由所述跑步机的第二传感器接收第二反射信号，所述第二反射信号是第二雷达波束从所述用户反射的第二反射，其中，所述第二雷达波束是在第二观察窗期间以干涉模式的雷达发射的第二部分；

根据所述第一反射信号来生成与所述跑带上的所述用户的姿势或所述用户的位置中至少之一相关联的、作为宏多普勒数据的第一数据；

根据所述第二反射信号来生成与所述用户的生命体征相关联的、作为生命多普勒数据的第二数据；

根据所述第一数据来控制所述跑步机的所述跑带和显示器中至少之一；以及

根据所述第二数据来在所述显示器上显示所述生命体征。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述第二观察窗不同于所述第一观察窗。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括：

根据所述宏多普勒数据来确定测量的用户位置；

使用卡尔曼滤波器并且根据所述测量的用户位置来确定预测的用户位置；以及

根据使用被应用于所述测量的用户位置的卡尔曼滤波器所确定的预测的用户位置来调整所述跑带的速度或倾斜度中至少之一。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，生成所述宏多普勒数据包括根据所述宏多普勒数据生成估计的多普勒数据；以及

其中，生成与所述用户的生命体征相关联的所述第二数据包括：根据所述生命多普勒数据和所述估计的多普勒数据来生成与所述用户的生命体征相关联的所述第二数据。

13.根据权利要求9所述的方法，还包括：

接收第三反射信号，所述第三反射信号是第三雷达波束从所述跑带上的所述用户的腿部的第三反射；

根据所述第三反射信号来确定腿部多普勒数据；

根据所述第三反射信号来确定所述用户经过的距离；

根据所述用户经过的距离来确定卡路里燃烧量；以及

在所述显示器上显示所述经过的距离和所述卡路里燃烧量。

14.一种用于感测的方法，包括：

移动跑步机的跑带；

当所述跑带移动时，在雷达发射的干涉观察窗中利用干涉模式在所述跑带上方朝向所述跑带上的用户发射第一雷达波束；

当所述跑带移动时，在所述雷达发射的频率调制连续波FMCW观察窗中利用PMCW模式在所述跑带上方朝向所述用户发射第二雷达波束；

检测第一反射信号，所述第一反射信号是所述第一雷达波束从所述用户的第一反射；

检测第二反射信号，所述第二反射信号是所述第二雷达波束从所述用户的第二反射；

根据所述第一反射信号来生成与所述用户的生命体征相关联的第一数据；

根据所述第二反射信号来生成与所述用户的姿势相关联的第二数据；

根据所述第二数据来控制所述跑步机的显示器；以及

根据所述第一数据在所述显示器上显示所述生命体征。

15.根据权利要求14所述的方法，还包括根据所述第二数据来检测所述姿势，

其中，根据所述第二数据来控制所述显示器包括根据所述姿势来控制所述显示器。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述干涉观察窗与所述FMCW观察窗不同。

17.根据权利要求15所述的方法，还包括：

根据所述第二反射信号来确定测量的用户位置；

使用卡尔曼滤波器并且根据所测量的用户位置来确定预测的用户位置；以及

根据使用卡尔曼滤波器并且根据所测量的用户位置所确定的所述预测的用户位置，来调整所述跑带的速度或倾斜度中至少之一。

18.根据权利要求15所述的方法，还包括：

根据所述第二反射信号来确定指示所述用户的姿态的估计的方位和高度图像；

根据一组保存的正确姿态的二维高度和方位图像来确定针对于所述估计的方位和高度图像最接近的正确姿态图像；

确定所述估计的方位和高度图像与所述最接近的正确姿态图像之间的差；以及

响应于所述估计的方位和高度图像与所述最接近的正确姿态图像之间的差超过预设的阈值，警告所述用户。

19.根据权利要求15所述的方法，其中，生成所述第二数据包括根据所述第二反射信号生成宏多普勒数据，并且根据所述宏多普勒数据生成估计的多普勒数据；

其中，生成所述第一数据包括根据所述估计的多普勒数据和所述第一反射信号来生成生命多普勒数据。

20.根据权利要求15所述的方法，还包括：

根据所述第三反射信号来确定腿部多普勒数据；

根据所述第三反射信号来确定所述用户经过的距离；

根据所述用户经过的距离来确定卡路里燃烧量；以及

在所述显示器上显示所述经过的距离和所述卡路里燃烧量。