[發明專利]一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法

有效

• 申請號: 201910572482.0
• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110161491B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 楊曉波;吳若凡;柴雷;鄧艷紅;崔國龍;郭世盛;孔令講
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S13/08
• 分類號: G01S13/08;G01S13/88
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

本發明公開一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，應用于雷達探測領域，針對現有技術對于遮擋目標或信噪比較低的弱目標難以探測的問題，本發明利用多幀非相干積累得到目標可能出現的距離單元及對應的幅度，從而自適應地調節不同距離單元上相關熵的參數，通過對每個距離單元上不同周期的數據進行相關熵處理，實現了對弱目標的增強，最終在距離?多普勒平面得到了所有人體目標的呼吸頻率和距離信息；本發明的優點是能夠在低信噪比下完成對多個靜止人體目標的測距和呼吸頻率提取。

技術領域

本發明屬于雷達探測的技術領域，特別涉及一種利用雷達進行生命探測的技術。

背景技術

雷達生命跡象探測技術是一種綜合運用生物醫學、電子工程、雷達信號處理等技術的新型非接觸式生命探測技術，其探測原理是利用生命體目標的微動(呼吸、心跳等)對回波信號的相位調制，對回波進行微多普勒分析，從而實現對目標的探測和相關參數估計等。

雷達生命跡象探測，根據探測目標數目的不同，可以分為單目標和多目標兩種情況。現階段，國內外對于單目標探測的研究已經較為完備。有基于譜分析的傅里葉變換算法，多信號分類(MUSIC)算法，松弛譜估計(RELAX)算法等；有基于時頻分析的短時傅里葉變換算法，經驗模態分解算法，小波變換算法等。這些算法均可以實現單目標場景下的生命跡象探測。

針對多目標場景下的生命跡象探測問題，國內外研究機構開展了相關研究工作。美國夏威夷大學提出了實解析恒模算法(Petrochilos N,Rezk M,Host-Madsen A,etal.Blind Separation of Human Heartbeats and Breathing by the use of a DopplerRadar Remote Sensing[C].2007IEEE International Conference on Acoustics,Honolulu,HI,USA,2007:I-333-I-336)，實現了對環境中多人體目標的識別，但是該算法無法獲得場景中多目標的距離信息。中國電子科技大學基于步進頻連續波雷達，提出了一種利用距離門和動目標檢測(Moving Target Detection,MTD)濾波，通過時域和頻域聯合檢測的生命跡象探測方法，實現了目標測距和頻率信息的獲取(Kong L J,Su T T,Cui G L,et al.Life detection algorithm for stepped-frequency CW Radar[C].2009IETInternational Radar Conference,Guilin,China,2009:1-4.)。中國第三軍醫大學基于調頻連續波雷達，提出了一種雙參數最小均方(Least Mean Square,LMS)濾波器的生命信號提取算法(He M,Nian Y,Gong Y.Novel signal processing method for vital signmonitoring using FMCW radar[J].Biomedical Signal Processing and Control,2017,33:335-345.)，有效地分離出了多目標的呼吸和心跳信號。然而，當場景中的人體目標被其他目標遮擋時，遮擋目標回波的信噪比會變得很低，上述方法均難以實現在這種低信噪比情況下對弱目標的探測。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提出一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，通過對弱目標進行增強，實現在低信噪比下對所有目標測距和呼吸頻率提取。

本發明采用的技術方案為：一種針對微弱生命體的測距和呼吸頻率估計方法，包括：

S1、對回波信號進行預處理；

S2、對經預處理后的數據利用多幀非相干積累得到目標可能出現的距離單元及對應的幅度；

S3、根據目標可能出現的距離單元對應的幅度，自適應地調節不同距離單元上相關熵的參數；

S4、對每個距離單元上不同周期的數據進行相關熵處理；