CN113261925A - 一种基于毫米波雷达的人体感知方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于毫米波雷达的人体感知方法及系统。该方法基于毫米波雷达技术，包括：生命体征数据提取；所述生命体征数据的提取的具体步骤：步骤(1‑1)：毫米波雷达发射的正弦信号经功率分配器分成两路，一路采用时分多路复用方式在多个发射天线TX上向目标发射调频连续脉冲信号，并通过多个雷达接收器RX接收目标反射的回波信号，得到多组回波信号；步骤(1‑2)：另一路进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出的两路信号与多组经处理后的回波信号进行混频，得到I/Q两路基带信号；步骤(1‑3)：对所述I/Q两路基带信号进行解调处理，经滤波和快速傅里叶变换，得到呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
Description
技术领域
本发明属于毫米波技术领域，尤其涉及一种基于毫米波雷达的人体感知方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着社会经济的不断发展，人们的物质生活水平得到了极大的提高，生活节奏也变得越来越快。在信息化程度空前提高的当今社会，越来越多的人们长期处于紧张的环境中，生活变得匆匆忙忙，缺乏锻炼，由此引起的各种疾病不断增多，其中由突发性心脏问题所引发的事故也越来越多，这使得更多的人开始关注自身的健康问题。人体感知系统在现代医疗保健领域、辅助驾驶领域具有很重要的应用，如心跳、呼吸信号等重要生命体征参数，在医疗方面，作为判断病人病情轻重程度的指标，为医生提供了可靠的诊疗依据；在辅助驾驶方面，可根据其判断车内人员数量，能够防止将婴儿以及宠物遗留在车内，而引发的安全问题，也可根据其心跳、呼吸信号判断驾驶员是否疲劳驾驶，避免危险的发生。在危重病人的监护、伤病人员的抢救、老年患者的养护、婴儿的监护方面具有非常重要的意义。由于人力和护理资源有限，对一些具有行为障碍的患者进行持续的直接的观察是有困难的，监管不到位就会引发重大安全问题，例如不慎跌倒、心脏和呼吸骤停、心脑血管疾病等。对于突发性病症如果不能及时发现并采取急救，往往会错过黄金治疗时间，导致悲剧的发生，因此实时的心率监测显得尤为重要。
目前现有的医疗监护设备多为用有线粘贴式电极和气流传感器来测量心率和呼吸速率，但是该方式限制了病人的行为，增加了病人心理压力和紧张情绪，导致监测数据与病人真实的生理状况产生一定的差距。此外接触式电极会出现过敏、汗液引起的功能衰退等问题，不适合用于特定人群，比如婴儿、烧伤患者、皮肤病患者、易过敏者、侵袭性精神病患者以及传染病患者。目前市场上还有一种可穿戴式的生命体征监测设备，该设备需要频繁充电，还会经常发生忘记佩戴的现象，其对于老年人、烧伤患者、婴儿、行为障碍患者并不适用。对于基于压力传感器的非接触式监测方式，采用较敏感的压电薄膜、光导纤维等作为传感器部分，当被测人员坐、卧于传感器上时，心跳、脉搏波动等因素使得血流情况呈周期性改变，进而会导致人体传递到接触面的总压力发生微弱的变化，该方式的优点是无需脱衣，但是该方法对传感器精度要求较高，且往往要求病人必须保持绝对的静止，限制了病人的活动，具有不便捷、不舒适的特点。
因此，如何在不限制人活动的基础上，实现非接触监测人的生命体征参数以及运动体征参数是目前亟需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于毫米波雷达的人体感知方法及系统，本发明采用毫米波雷达监测生命体征信号以及体动信号，在不限制人活动的基础上，实现非接触监测人的生命体征参数以及运动体征参数，并将有效的检测信息实时返回显示器和手机控制端。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种基于毫米波雷达的人体感知方法。
一种基于毫米波雷达的人体感知方法，基于毫米波雷达技术，包括：生命体征数据提取；所述生命体征数据的提取的具体步骤：
步骤(1-1)：毫米波雷达发射的正弦信号经功率分配器分成两路，一路采用时分多路复用方式在多个发射天线TX上向目标发射调频连续脉冲信号，并通过多个雷达接收器RX接收目标反射的回波信号，得到多组回波信号；
步骤(1-2)：另一路进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出的两路信号与多组经处理后的回波信号进行混频，得到I/Q两路基带信号；
步骤(1-3)：对所述I/Q两路基带信号进行解调处理，经滤波和快速傅里叶变换，得到呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
本发明的第二个方面提供一种基于毫米波雷达的人体感知系统。
一种基于毫米波雷达的人体感知系统，采用第一方面所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，包括生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块，所述生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块均与处理器相连，所述处理器均与显示模块、定时提醒模块相连。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明不需要限制人的行为，实现无接触监测人的生命体征参数以及运动体征参数，并将有效信息实时返回显示器和手机APP端。实现了随时随地查看自己的健康状况，及时发现问题并采取措施，避免了危险的发生。可以实现不侵犯隐私，不受设备束缚，二十四小时检测，真实有效的反应被测者的真实状况。
该系统适用于所有人群，毫米波雷达检测方案不易受烟雾等环境影响，还具有响应速度更快，监测范围更广等优势。与摄像头方案对比，该方案成本更低，不涉及个人隐私问题。其测量的全过程满足非接触、非侵入、无干扰、定位精度高、反应速度快、实时追踪能力强等特点，能够给人带来更舒适、更快捷的智能化体验。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明的生命体征数据提取流程图；
图2是本发明的结构原理图；
图3是本发明的呼吸、心跳结果展示图；
图4是本发明的雷达扫描区域示意图；
图5是本发明的手机APP结果展示图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
本实施例提供了一种基于毫米波雷达的人体感知方法。
如图1所示，一种基于毫米波雷达的人体感知方法，基于毫米波雷达技术，包括：生命体征数据提取；所述生命体征数据提取的具体步骤：
步骤(1-1)：毫米波雷达发射的正弦信号经功率分配器分成两路，一路采用时分多路复用方式在多个发射天线TX上向目标发射调频连续脉冲信号，并通过多个雷达接收器RX接收目标反射的回波信号，得到多组回波信号；
步骤(1-2)：另一路进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出的两路信号与多组经处理后的回波信号进行混频，得到I/Q两路基带信号；
其中，所述步骤(1-2)包括：
步骤(1-2-1)：经功率分配器分配的另一路信号进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出呈90°相位差的两路信号；
步骤(1-2-2)：两路信号在两个混频器内与经低噪声放大器放大后的多组回波信号进行混频，输出I/Q两路相差90°的基带信号。
步骤(1-3)：对所述I/Q两路基带信号进行解调处理，经滤波和快速傅里叶变换，得到呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
其中，所述步骤(1-3)包括：解调方式选择反正切解调，对解调处理后的 I/Q两路基带信号进行模数转换，将其转换为数字信号，运用汉明窗FIR滤波器筛选出基带信号中的呼吸和心跳信号，采用离散小波变换对信号进行小波分解，得到重构的心跳和呼吸信号，运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
具体过程为：
步骤(1-3-1)：对所述I/Q两路基带信号进行校正，得到Ic和Qc的数值；
步骤(1-3-2)：根据Ic和Qc的数值计算相位和位移；
步骤(1-3-3)：对I/Q两路基带信号进行反正切解调处理；
步骤(1-3-4)：运用汉明窗FIR滤波器筛选出基带信号中的呼吸和心跳信号；
步骤(1-3-5)：采用离散小波变换对信号进行小波分解，得到重构的心跳和呼吸信号；
步骤(1-3-6)：运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
还包括体动信号的提取；所述运动体征参数提取的具体步骤：
步骤(2-1)：将多组所述回波信号经过低噪声放大器进行噪声去除，确保波形的平滑，经过低通滤波器滤除高频信号，对调频连续波雷达获取的中频信号进行模数转换，通过傅里叶变换得到距离-速度频谱图、距离-角度频谱图，处理后的信号根据目标监测算法和多目标追踪的方法，获取目标的速度、方位、距离、信噪比信息；
步骤(2-2)：采用静止物体消除算法消除室内环境中静止不动的物体，同时采用多径干扰消除算法消除室内场景中目标运动所带来的虚假检测点；
步骤(2-3)：根据目标相对雷达的距离和角度，计算目标相对雷达的位置；
步骤(2-4)：输出目标的状态和距离状态。
实施例二
本实施例提供了一种基于毫米波雷达的人体感知系统。
如图2所示，一种基于毫米波雷达的人体感知系统，采用实施例一所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，包括生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块，所述生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块均与处理器相连，所述处理器均与显示模块、定时提醒模块相连。
还包括电源模块，所述电源模块均与生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块、无线传输模块、显示模块以及定时提醒模块相连。
所述人体运动感知模块采用人体感知雷达传感器获取人的体动参数、是否有人以及人员远离还是接近信息。
本发明提出的一种基于毫米波雷达的人体感知系统，该发明包括硬件和软件两部分，其中硬件部分包含生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块、无线传输模块、显示模块、定时提醒模块、电源模块以及其他外围电路等。
在生命体征检测模块中使用AWR1642芯片构成的77GHZ毫米波雷达来获取人的心率和呼吸速率，它是基于调频连续波(FMCW)信号实现的雷达信号探测，AWR1642采用两个发送通道和四个接收通道的一维线阵天线布局，采用时分多路复用(TDM)方式交替发射天线TX1和TX2调频脉冲，能够得到8个虚拟天线阵列。在工作过程中通过TX天线发射雷达波至人体表面，发射信号遇待测物体后被反射，然后通过RX对反射雷达波信号进行接收，完成一次探测过程。由于呼吸和心跳会导致胸腔的震动，所反射的回波信号也会有所差异，将探测到的信号通过系统内部进行数据处理，从而实现对单人心跳和呼吸的检测。
基于毫米波雷达的信号探测具有更高的距离分辨率和速度分辨率，以及区分多目标和提取目标微动信息的能力。我们在心跳和呼吸的检测过程中，毫米波雷达的本振源发出的正弦信号会进入功率分配器中，功率分配器将信号分成两路，分别进入发射天线和雷达射频电路中的移相器，移相器输出呈90°相位差的两路信号，分别在两个混频器内与经低噪声放大器放大后的雷达回波信号混频，最终得到I/Q两路相差90°的基带信号。
为了避免在呼吸幅度较大时面临的解调零点问题，需要对接收并导出的I/Q 两路基带信号进行解调处理，解调方式选取反正切解调，反正切解调是将90°相位差的I/Q两路基带信号进行反正切运算，首先对I/Q进行校正获得Ic和Qc，求出相位和位移：
θ(t)＝arctan(Qc/Ic)
x(t)＝λ(t)·λ/(4π)
对解调处理后的I/Q两路基带信号进行模数转换，将其转换为数字信号，运用汉明窗FIR滤波器筛选出基带信号中的呼吸和心跳信号，采用离散小波变换对信号进行小波分解，得到重构的心跳和呼吸信号，运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率，如图3所示。
FIR滤波器可以提取心冲击信号、呼吸振动信号和体动信号，FIR滤波器包括提取0.1～1Hz呼吸信号的截止频率为1Hz的FIR低通滤波器与提取5～25Hz 心冲击信号的截止频率为2～35Hz的FIR带通滤波器。为了抑制旁瓣泄漏，增加了汉明窗。采集完一组数据后，将数据进行滤波和FFT(快速傅里叶变换)处理，得到呼吸及心跳的时域及频域信息。
由于在分离的两个波段的频谱中总存在谐波和噪声频率，影响心率和呼吸率的估计。采用离散小波变换对差分信号进行小波分解，对心跳和呼吸信号进行重构，得到重构的心跳和呼吸信号，运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
人体运动感知模块采用人体感知雷达传感器R24VD1B来获取人的体动参数、是否有人以及人员远离还是接近等信息。如图4所示，它是基于调频连续波(FMCW)雷达技术，能够通过雷达进行区域扫描，进一步感知区域内人员情况，实现运动人员以及静止人员的同步感知功能。通过使用多发多收天线，提升雷达的角度分辨率。在该模块的数据处理中，首先将回波信号经过低噪声放大器进行噪声去除，确保波形的平滑，经过低通滤波器滤除高频信号，对FMCW雷达获取的中频信号进行模数转换，通过傅里叶变换得到距离-速度频谱图、距离- 角度频谱图，处理后的信号根据目标监测算法和多目标追踪的方法，获取目标的速度、方位、距离、信噪比等信息。通过静止物体消除算法消除室内环境中静止不动的物体，避免静止物体对运动目标的干扰。通过多径干扰消除算法消除室内场景中目标运动所带来的虚假检测点，避免这些虚假检测点被毫米波雷达传感器误认为目标进行跟踪输出，造成虚警的问题。雷达的目标检测方法采用恒虚警率(CFAR)算法。从距离-速度频谱图中获得距离和速度：
R＝(fbcT)/2B
v＝(fdλ)/2mT 其中B是调频带宽，mT是第m个扫频周期经历的时间，c是电磁波在空气中的传播速度，λ代表波长。当目标远离雷达运动时，由多普勒效应知，目标的径向运动速度为正数，反之，当目标靠近雷达运动时，目标的径向运动速度为负数。目标对于雷达的位置可根据距离和角度计算：
x＝Rsinθ
y＝R cosθ
将CFAR算法作用于距离-速度频谱图上并结合距离-角度频谱图便可得到点云，由于人的头、胳膊、腿等都会产生反射，在雷达可侦测范围内会产生多个反射点，因此需要对获得的点云数据运用密度聚类算法进行凝聚处理，将检测到的点凝聚成一个聚类，并将该聚类看成一个人体目标。当一个人移动时，必有一个相对应的簇在移动，可以根据聚类的位置和速度得到人的位置和速度，将获得的人的位置和速度经过STM32微控制器处理后得到人员状态和距离状态信息，并将其传输至显示模块进行显示。
我们将系统中预设标准运动体征参数，通过毫米波雷达探测信号传送至处理器并进行目标运动速度的计算，并且将该数据与预设的标准运动体征参数进行比较，当运动体征参数迅速发生大幅度变化时，将其判断为跌倒，触发监护报警模块，发出警报，该警报信息也可以经过STM32微控制器处理后推送到手机客户端进行提醒；体温检测模块能够实时获取人体温度信息，该模块采用的是TN905非接触式红外测温传感器，该模块具有高灵敏度、高精度特点，其内置的热电堆可以准确的测量出人体温度，并将测得的体温数据传输至处理器终端用于显示。
无线传输模块将所获取的心率、呼吸速率、体温、人员状态以及距离状态等信息发送到手机端，选用的是具有完整的物联网解决方案的AFW121T芯片，可以实现数据的无线传输，从而实现云服务、APP显示等功能；显示模块采用 LED液晶显示屏显示与手机端显示，能够实时显示检测的呼吸速率、心率、体温、人员状态以及距离状态，如图5所示。
定时提醒模块可以在手机端进行设置提醒事项、提醒时间等，防止遗忘而错过重要的事情，该模块采用YX3157功放板集成的小功率音频播放器，将手机中设置的提醒事件通过处理器进行传送，由该模块进行音频输出，达到提醒的目的，如提醒老人按时吃药等；
电源模块为系统各个模块进行供电，并且还引入了小型太阳能电池板，很大程度上避免了因停电或者断电引起的不正常使用；其他外围电路包括复位电路、FLASH、晶振，一定程度上保证了系统的正常运行。软件模块为本系统设计开发了一个专用的应用程序APP，通过无线传输模块将所需的数据发送至手机APP，实现远程数据传输和控制过程。图形用户界面是基于C语言和MATLAB 程序语言开发，能够在显示模块实时显示心跳波形、呼吸波形、呼吸速率、心跳速率、体温、人员状态以及距离状态等信息。
本发明的实施例二中提到的方法处理过程同样适用于实施例一，为了避免赘述，只在实施例二中进行了分析。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，基于毫米波雷达技术，包括：生命体征数据提取；所述生命体征数据的提取的具体步骤：
步骤(1-1)：毫米波雷达发射的正弦信号经功率分配器分成两路，一路采用时分多路复用方式在多个发射天线TX上向目标发射调频连续脉冲信号，并通过多个雷达接收器RX接收目标反射的回波信号，得到多组回波信号；
步骤(1-2)：另一路进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出的两路信号与多组经处理后的回波信号进行混频，得到I/Q两路基带信号；
步骤(1-3)：对所述I/Q两路基带信号进行解调处理，经滤波和快速傅里叶变换，得到呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，还包括体动信号的提取；所述运动体征参数的提取的具体步骤：
步骤(2-1)：将多组所述回波信号经过低噪声放大器进行噪声去除，确保波形的平滑，经过低通滤波器滤除高频信号，对调频连续波雷达获取的中频信号进行模数转换，通过傅里叶变换得到距离-速度频谱图、距离-角度频谱图，处理后的信号根据目标监测算法和多目标追踪的方法，获取目标的速度、方位、距离、信噪比信息；
步骤(2-2)：采用静止物体消除算法消除室内环境中静止不动的物体，同时采用多径干扰消除算法消除室内场景中目标运动所带来的虚假检测点；
步骤(2-3)：根据目标相对雷达的距离和角度，计算目标相对雷达的位置；
步骤(2-4)：输出目标的状态和距离状态。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，所述步骤(1-2)包括：
步骤(1-2-1)：经功率分配器分配的另一路信号进入雷达射频电路中的移相器，移相器输出呈
相位差的两路信号；
步骤(1-2-2)：两路信号在两个混频器内与经低噪声放大器放大后的多组回波信号进行混频，输出I/Q两路相差
的基带信号。
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，所述步骤(1-3)包括：
步骤(1-3-1)：对所述I/Q两路基带信号进行校正，得到Ic和Qc的数值；
步骤(1-3-2)：根据Ic和Qc的数值计算相位和位移；
步骤(1-3-3)：对I/Q两路基带信号进行反正切解调处理；
步骤(1-3-4)：运用汉明窗FIR滤波器筛选出基带信号中的呼吸和心跳信号；步骤(1-3-5)：采用离散小波变换对信号进行小波分解，得到重构的心跳和呼吸信号；
步骤(1-3-6)：运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，所述步骤(1-3)包括：
解调方式选择反正切解调，对解调处理后的I/Q两路基带信号进行模数转换，将其转换为数字信号，运用汉明窗FIR滤波器筛选出基带信号中的呼吸和心跳信号，采用离散小波变换对信号进行小波分解，得到重构的心跳和呼吸信号，运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
6.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，所述滤波过程包括：提取0.1～1Hz呼吸信号的截止频率为1Hz的滤波波段和提取5～25Hz心冲击信号的截止频率为2～35Hz的滤波波段。
7.根据权利要求6所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，采用离散小波变换对两段滤波上的差分信号进行小波分解，对心跳和呼吸信号进行重构，得到重构的心跳和呼吸信号，运用快速傅里叶变换得到呼吸的时域和频域信息以及心跳的时域和频域信息，运用频谱分析的方法获得呼吸和心跳的频率值和峰值，并输出呼吸和心跳速率。
8.一种基于毫米波雷达的人体感知系统，采用权利要求1-7任一项所述的基于毫米波雷达的人体感知方法，其特征在于，包括生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块，所述生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块和无线传输模块均与处理器相连，所述处理器均与显示模块、定时提醒模块相连。
9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的人体感知系统，其特征在于，还包括电源模块，所述电源模块均与生命体征检测模块、人体运动感知模块、体温检测模块、无线传输模块、显示模块以及定时提醒模块相连。
10.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的人体感知系统，其特征在于，所述人体运动感知模块采用人体感知雷达传感器获取人的体动参数、是否有人以及人员远离还是接近信息。
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