CN113116342A - 一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法 Download PDF

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CN113116342A CN202110451549.2A CN202110451549A CN113116342A CN 113116342 A CN113116342 A CN 113116342A CN 202110451549 A CN202110451549 A CN 202110451549A CN 113116342 A CN113116342 A CN 113116342A
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曹其新
杜福川
赵悦
王海力
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Abstract

本发明公开了一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法，包括数据获取模块，其包括毫米波雷达，所述毫米波雷达发射调频信号，人体胸腔反射回波信号，通过毫米波雷达集成的混合器和采样器最终将数据传输到数据处理模块；数据处理模块，通过背景噪声滤除、相位提取、呼吸心跳分离、呼吸心跳重建、距离频率分离和降低计算量方法，对数据获取模块发送的数据中的中频信号进行处理，获得心率、呼吸和人体胸腔位移距离；后续应用模块，通过多进程实时采集数据和处理数据，并将数据上传至云服务器，利用GUI将心率、呼吸和人体胸腔位移距离可视化，方便监护人员随时查看。

Description

一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法
技术领域
本发明涉及生命体征监测领域，尤其涉及到一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法。
背景技术
近年来，中国人口老龄化快速发展，65岁及以上人口的数量和在总人口中所占比例不断提高，预计在2022年中国将由老龄化社会步入老龄社会。随着老龄化现象的不断加剧，老人赡养问题正受到越来越多的关注，如何为老人健康预警也成为一大课题。如果能够对老人的生命体征信号进行实时、长期地监测，就将有助于为老人建立健康基线，并且在老人健康恶化时向老人与医生发出预警，表明可能需要进一步的医疗护理。
主要的生命体征信号包括体温、心率、呼吸频率和血压。其中，心率是衡量人体生理和心理状态的一个关键指标，心率的变化能够反映出人的身体或者精神的重大变化。心脏将人体血液循环中的脱氧血液循环通过肺部，并通过主动脉将新氧化的血液泵入人体的过程称为心动周期，心率就是心动周期的频率。心率的测量方法主要包括心电图法和脉搏波描记法，前者需要在被测目标的胸口贴上电极，后者需要光学或者压力传感器贴在皮肤上进行测量。呼吸频率同样是一个重要的生命体征，通过呼吸人获得足够的氧气并排出二氧化碳以此维持生命，而且呼吸异常是许多疾病的症状。呼吸频率的测量可以通过测量呼吸时口鼻处的气体流量或者测量呼吸过程中胸腹部的胀缩实现，常用的方法如电阻抗体积描记法和应变测量法都需要在胸腹部贴电极或者应变传感器。
上述的心率、呼吸频率检测方法所需设备都是接触式检测设备，长时间或者在睡觉时佩戴设备往往会使用户感觉不适，而且接触式检测设备一般只对单人适用，无法应对多人同时检测的场景。
因此，我们有必要对这样一种结构进行改善，以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法，可以长时间利用毫米波雷达非接触式监测老人的心跳呼吸，为老人的健康情况恶化做出及时的预警，帮助老人获得及时的医疗护理，以解决现有技术中存在的问题。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法，包括
数据获取模块，其包括毫米波雷达，所述毫米波雷达发射调频信号，人体胸腔反射回波信号，通过毫米波雷达集成的混合器和采样器最终将数据传输到数据处理模块；
数据处理模块，通过背景噪声滤除、相位提取、呼吸心跳分离、呼吸心跳重建、距离频率分离和降低计算量方法，对数据获取模块发送的数据中的中频信号进行处理，获得心率、呼吸和人体胸腔位移距离；
后续应用模块，通过多进程实时采集数据和处理数据，并将数据上传至云服务器，利用GUI将心率、呼吸和人体胸腔位移距离可视化，方便监护人员随时查看。
进一步的，所述数据获取模块采用长短窗的模式，长窗具有100个frame的数据用于呼吸心跳监测，短窗具有20个frame数据用于距离判断；根据先进先出的原则，数据流入和流出的数量相等，使得长短窗得到更新。
进一步的，所述人体胸腔位移距离采用两个三角函数的叠加，数学公式建模：
x(t)＝d0+ARsin(2πfRt)+AHsin(2πfHt)
其中，d0为人体胸部相对于传感器的平均距离，dR和dH分别是呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的变化的距离，dR和dH被简化为正弦位移函数，AR和AH分别为呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的距离幅值，fR和fH分别为呼吸频率和心率；
人体胸腔位移距离通过反射强度+方差变化综合判断；射频信号TX和回波信号RX混频处理得到的中频信号IF成为一个chirp，将chirp排列成矩阵，每一行代表每个chirp通过ADC得到的离散采样点；横轴Fast Time表示FMCW频率上升的单次过程中获得中频信号的时间轴，纵轴Slow Time为各FMCW频率上升过程获得中频信号起始时间的时间轴；
将每一列range对应的傅里叶变换后的绝对值纵向求和，挑选出其中的波峰对应的距离，这些距离代表有物体反射；单一的反射强度判断只能筛选出具有反射能力的物体距离，其包括人体、静态家具反射物，下一步工作在于从各种反射物中筛选出人体；由于心跳呼吸引起的胸腔微动可以反映在相位的变化上，而变化可以通过计算方差判断；第一次FFT后获得的的相位云图，对每一列range纵向进行方差计算，可以获得方差的极值点；综合考虑反射强度和方差判断，匹配排名均在前列的极值点，获得胸腔的距离；
为了消除杂波波峰对结果判断的影响，需要引入指数加权滑动平均EWMA；指数加权滑动平均是对我们待处理的信号分别进行不同的加权，按照不同权重获得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，获得预测值，其数学公式如下：
Figure BDA0003038882910000041
进一步的，所述呼吸的幅度较大会产生谐波干扰，在心跳区间会同时存在呼吸的谐波波峰，谐波干扰会严重影响本就微弱的心跳信号的测量，需要将呼吸心跳进行分离，呼吸心跳分离算法如下：
采用差分增强(DE)+数字滤波+自相关分析+FFT的流程来完成上述工作；差分增强主要采用一阶差分或者二阶差分，一阶差分如下式：
Figure BDA0003038882910000042
二阶差分如下式所示：
Figure BDA0003038882910000043
根据获得的数据选用相应的差分方法；
差分后，进行滤波，截至频率可以设置为0.8-5Hz，滤除呼吸区间；由于自相关分析可以保留主频信号，抑制杂波频率；在滤波后采用自相关分析增强心跳主频，对于获得的自相关系数，可以再次进行FFT以获得更详细的频率信息。
进一步的，所述数据处理模块每次监测心跳呼吸，需要300个frame，即每次需要对153600个采样点进行FFT计算，越高的分辨精度对应着越大的数据量，需要较大算力，且计算时间较长，不能满足实时性的要求，需要通过方法降低计算量，其方法如下：
采用纵向降采样的方法，在不降低分辨率的情况下，降低计算量；物理分辨率是指能够将原始信号中两个靠的很近的谱峰仍然能保持分开的能力，其关系式如下：
Figure BDA0003038882910000051
其中，T0为信号长度，N为抽样点数，fs为时域采样频率，T为时域抽样间隔；为了提高物理分辨率，首先需要将数据长度增加，即frame数量从原始50个提高到300个frame。
进一步的，所述中频信号是个正弦函数，其混杂着线性噪声分量、低频噪声分量、高频噪声分量，这些噪声来源于外部直流信号分量、振荡器信号泄露、中频信号混合器的非线性性，频域图看不出信息，需要对背景噪声进行滤除；噪声的很大一部分来源是IQ信号中直流偏置，为了消除噪声，需要IQ分解的方法获得IQ信号，并进行直流偏置矫正；
一个正弦函数可以利用载波解调为IQ分量，将中频信号与载波相乘进行解调，利用三角函数积化和差公式：
A(t)cos(2πfct+φ(t))*2 cos(2πfct)
＝A(t)cos(φ(t))+A(t)cos(4πfct+φ(t))
其中，第一项即为I(t)，第二项高频载波通过低通滤波器进行滤除；同理可以求得Q(t)；实际获得的IQ信号包含直流分量，表达式如下：
Figure BDA0003038882910000052
Figure BDA0003038882910000053
IQ信号在复平面应该是一个圆周，直流分量的存在使得圆心偏离原点，导致相位变化不准确；采用圆心动态跟踪法进行DC offset，将圆周圆心坐标矫正到原点，对低频噪声进行滤除；
为了达到实时监测的目的，在主进程的基础上开设了两个子进程；子进程p1进行雷达数据的采集，一直连续运行，并将采集到的数据传输给子进程p2；p2进行数据处理过程和GUI展示；前端界面采用VUE框架完成，后端采用Django框架完成。
附图说明
图1是本发明的FMCW雷达基本框架。
图2是本发明的FMCW雷达微小位移变化检测原理图。
图3是本发明的载波解调原理示意图。
图4是本发明的多进程管理示意图。
图5是本发明的连续采集数据示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合图示与具体实施例，进一步阐述本发明。
如图1至图5所示，本发明提出的一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法，包括
数据获取模块，其包括毫米波雷达，所述毫米波雷达发射调频信号，人体胸腔反射回波信号，通过毫米波雷达集成的混合器和采样器最终将数据传输到数据处理模块；
数据处理模块，通过背景噪声滤除、相位提取、呼吸心跳分离、呼吸心跳重建、距离频率分离和降低计算量方法，对数据获取模块发送的数据中的中频信号进行处理，获得心率、呼吸和人体胸腔位移距离；
后续应用模块，通过多进程实时采集数据和处理数据，并将数据上传至云服务器，利用GUI将心率、呼吸和人体胸腔位移距离可视化，方便监护人员随时查看。
所述数据获取模块采用长短窗的模式，长窗具有100个frame的数据用于呼吸心跳监测，短窗具有20个frame数据用于距离判断；根据先进先出的原则，数据流入和流出的数量相等，使得长短窗得到更新。
所述人体胸腔位移距离采用两个三角函数的叠加，数学公式建模：
x(t)＝d0+ARsin(2πfRt)+AHsin(2πfHt)
其中，d0为人体胸部相对于传感器的平均距离，dR和dH分别是呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的变化的距离，dR和dH被简化为正弦位移函数，AR和AH分别为呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的距离幅值，fR和fH分别为呼吸频率和心率；
人体胸腔位移距离通过反射强度+方差变化综合判断；射频信号TX和回波信号RX混频处理得到的中频信号IF成为一个chirp，将chirp排列成矩阵，每一行代表每个chirp通过ADC得到的离散采样点；横轴Fast Time表示FMCW频率上升的单次过程中获得中频信号的时间轴，纵轴Slow Time为各FMCW频率上升过程获得中频信号起始时间的时间轴；
将每一列range对应的傅里叶变换后的绝对值纵向求和，挑选出其中的波峰对应的距离，这些距离代表有物体反射；单一的反射强度判断只能筛选出具有反射能力的物体距离，其包括人体、静态家具反射物，下一步工作在于从各种反射物中筛选出人体；由于心跳呼吸引起的胸腔微动可以反映在相位的变化上，而变化可以通过计算方差判断；第一次FFT后获得的的相位云图，对每一列range纵向进行方差计算，可以获得方差的极值点；综合考虑反射强度和方差判断，匹配排名均在前列的极值点，获得胸腔的距离；
为了消除杂波波峰对结果判断的影响，需要引入指数加权滑动平均EWMA；指数加权滑动平均是对我们待处理的信号分别进行不同的加权，按照不同权重获得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，获得预测值，其数学公式如下：
Figure BDA0003038882910000081
所述呼吸的幅度较大会产生谐波干扰，在心跳区间会同时存在呼吸的谐波波峰，谐波干扰会严重影响本就微弱的心跳信号的测量，需要将呼吸心跳进行分离，呼吸心跳分离算法如下：
采用差分增强(DE)+数字滤波+自相关分析+FFT的流程来完成上述工作；差分增强主要采用一阶差分或者二阶差分，一阶差分如下式：
Figure BDA0003038882910000082
二阶差分如下式所示：
Figure BDA0003038882910000083
根据获得的数据选用相应的差分方法；
差分后，进行滤波，截至频率可以设置为0.8-5Hz，滤除呼吸区间；由于自相关分析可以保留主频信号，抑制杂波频率；在滤波后采用自相关分析增强心跳主频，对于获得的自相关系数，可以再次进行FFT以获得更详细的频率信息。
所述数据处理模块每次监测心跳呼吸，需要300个frame，即每次需要对153600个采样点进行FFT计算，越高的分辨精度对应着越大的数据量，需要较大算力，且计算时间较长，不能满足实时性的要求，需要通过方法降低计算量，其方法如下：
采用纵向降采样的方法，在不降低分辨率的情况下，降低计算量；物理分辨率是指能够将原始信号中两个靠的很近的谱峰仍然能保持分开的能力，其关系式如下：
Figure BDA0003038882910000091
其中，T0为信号长度，N为抽样点数，fs为时域采样频率，T为时域抽样间隔；为了提高物理分辨率，首先需要将数据长度增加，即frame数量从原始50个提高到300个frame。
所述中频信号是个正弦函数，其混杂着线性噪声分量、低频噪声分量、高频噪声分量，这些噪声来源于外部直流信号分量、振荡器信号泄露、中频信号混合器的非线性性，频域图看不出信息，需要对背景噪声进行滤除；噪声的很大一部分来源是IQ信号中直流偏置，为了消除噪声，需要IQ分解的方法获得IQ信号，并进行直流偏置矫正；
一个正弦函数可以利用载波解调为IQ分量，将中频信号与载波相乘进行解调，利用三角函数积化和差公式：
A(t)cos(2πfct+φ(t))*2 cos(2πfct)
＝A(t)cos(φ(t))+A(t)cos(4πfct+φ(t))
其中，第一项即为I(t)，第二项高频载波通过低通滤波器进行滤除；同理可以求得Q(t)；实际获得的IQ信号包含直流分量，表达式如下：
Figure BDA0003038882910000092
Figure BDA0003038882910000093
IQ信号在复平面应该是一个圆周，直流分量的存在使得圆心偏离原点，导致相位变化不准确；采用圆心动态跟踪法进行DC offset，将圆周圆心坐标矫正到原点，对低频噪声进行滤除；
为了达到实时监测的目的，在主进程的基础上开设了两个子进程；子进程p1进行雷达数据的采集，一直连续运行，并将采集到的数据传输给子进程p2；p2进行数据处理过程和GUI展示；前端界面采用VUE框架完成，后端采用Django框架完成。
在本文中，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了表达技术方案的清楚及描述方便，因此不能理解为对本发明的限制。
在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (6)

1.一种基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，包括
数据获取模块，其包括毫米波雷达，所述毫米波雷达发射调频信号，人体胸腔反射回波信号，通过毫米波雷达集成的混合器和采样器最终将数据传输到数据处理模块；
数据处理模块，通过背景噪声滤除、相位提取、呼吸心跳分离、呼吸心跳重建、距离频率分离和降低计算量方法，对数据获取模块发送的数据中的中频信号进行处理，获得心率、呼吸和人体胸腔位移距离；
后续应用模块，通过多进程实时采集数据和处理数据，并将数据上传至云服务器，利用GUI将心率、呼吸和人体胸腔位移距离可视化，方便监护人员随时查看。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，所述数据获取模块采用长短窗的模式，长窗具有100个frame的数据用于呼吸心跳监测，短窗具有20个frame数据用于距离判断；根据先进先出的原则，数据流入和流出的数量相等，使得长短窗得到更新。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，所述人体胸腔位移距离采用两个三角函数的叠加，数学公式建模：
x(t)＝d0+ARsin(2πfRt)+AHsin(2πfHt)
其中，d0为人体胸部相对于传感器的平均距离，dR和dH分别是呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的变化的距离，dR和dH被简化为正弦位移函数，AR和AH分别为呼吸和心跳造成的胸部相对于传感器的距离幅值，fR和fH分别为呼吸频率和心率；
人体胸腔位移距离通过反射强度+方差变化综合判断；射频信号TX和回波信号RX混频处理得到的中频信号IF成为一个chirp，将chirp排列成矩阵，每一行代表每个chirp通过ADC得到的离散采样点；横轴Fast Time表示FMCW频率上升的单次过程中获得中频信号的时间轴，纵轴Slow Time为各FMCW频率上升过程获得中频信号起始时间的时间轴；
将每一列range对应的傅里叶变换后的绝对值纵向求和，挑选出其中的波峰对应的距离，这些距离代表有物体反射；单一的反射强度判断只能筛选出具有反射能力的物体距离，其包括人体、静态家具反射物，下一步工作在于从各种反射物中筛选出人体；由于心跳呼吸引起的胸腔微动可以反映在相位的变化上，而变化可以通过计算方差判断；第一次FFT后获得的的相位云图，对每一列range纵向进行方差计算，可以获得方差的极值点；综合考虑反射强度和方差判断，匹配排名均在前列的极值点，获得胸腔的距离；
为了消除杂波波峰对结果判断的影响，需要引入指数加权滑动平均EWMA；指数加权滑动平均是对我们待处理的信号分别进行不同的加权，按照不同权重获得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，获得预测值，其数学公式如下：
Figure FDA0003038882900000021
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，所述呼吸的幅度较大会产生谐波干扰，在心跳区间会同时存在呼吸的谐波波峰，谐波干扰会严重影响本就微弱的心跳信号的测量，需要将呼吸心跳进行分离，呼吸心跳分离算法如下：
采用差分增强(DE)+数字滤波+自相关分析+FFT的流程来完成上述工作；差分增强主要采用一阶差分或者二阶差分，一阶差分如下式：
Figure FDA0003038882900000022
二阶差分如下式所示：
Figure FDA0003038882900000031
根据获得的数据选用相应的差分方法；
差分后，进行滤波，截至频率可以设置为0.8-5Hz，滤除呼吸区间；由于自相关分析可以保留主频信号，抑制杂波频率；在滤波后采用自相关分析增强心跳主频，对于获得的自相关系数，可以再次进行FFT以获得更详细的频率信息。
5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，所述数据处理模块每次监测心跳呼吸，需要300个frame，即每次需要对153600个采样点进行FFT计算，越高的分辨精度对应着越大的数据量，需要较大算力，且计算时间较长，不能满足实时性的要求，需要通过方法降低计算量，其方法如下：
采用纵向降采样的方法，在不降低分辨率的情况下，降低计算量；物理分辨率是指能够将原始信号中两个靠的很近的谱峰仍然能保持分开的能力，其关系式如下：
Figure FDA0003038882900000032
其中，T0为信号长度，N为抽样点数，fs为时域采样频率，T为时域抽样间隔；为了提高物理分辨率，首先需要将数据长度增加，即frame数量从原始50个提高到300个frame。
6.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的生命信号监测方法，其特征在于，所述中频信号是个正弦函数，其混杂着线性噪声分量、低频噪声分量、高频噪声分量，这些噪声来源于外部直流信号分量、振荡器信号泄露、中频信号混合器的非线性性，频域图看不出信息，需要对背景噪声进行滤除；噪声的很大一部分来源是IQ信号中直流偏置，为了消除噪声，需要IQ分解的方法获得IQ信号，并进行直流偏置矫正；
一个正弦函数可以利用载波解调为IQ分量，将中频信号与载波相乘进行解调，利用三角函数积化和差公式：
A(t)cos(2πfct+φ(t))*2cos(2πfct)
＝A(t)cos(φ(t))+A(t)cos(4πfct+φ(t))
其中，第一项即为I(t)，第二项高频载波通过低通滤波器进行滤除；同理可以求得Q(t)；实际获得的IQ信号包含直流分量，表达式如下：
Figure FDA0003038882900000041
Figure FDA0003038882900000042
IQ信号在复平面应该是一个圆周，直流分量的存在使得圆心偏离原点，导致相位变化不准确；采用圆心动态跟踪法进行DC offset，将圆周圆心坐标矫正到原点，对低频噪声进行滤除；
为了达到实时监测的目的，在主进程的基础上开设了两个子进程；子进程p1进行雷达数据的采集，一直连续运行，并将采集到的数据传输给子进程p2；p2进行数据处理过程和GUI展示；前端界面采用VUE框架完成，后端采用Django框架完成。
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