基于FMCW雷达的多人心率呼吸检测.pdf
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1、基于 FMCW 雷达的多人心率呼吸检测李牧,杨恒,张一朗(西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048)通信作者:杨恒,E-mail:摘要:针对目前毫米波雷达应用于多人生命体征检测效果不佳,检测范围小等缺点,提出了一种多人心率呼吸提取分离方法,首先采用 Capon 波束成形技术对非目标区域信号形成零陷,对目标区域进行提取相位、相位解缠绕操作;其次利用自适应谐波跟踪算法滤除噪声;最后使用粒子群算法和样本熵改进的变分模态分解法(PSO-SE-VMD)对信号进行分解得到模态分量,选取合适的模态分量并通过短时自相关算法提取心率呼吸.实验结果表明,该方法在夹角 30和 60时心率的均方误差分别为
2、5.55 和 3.15,实现了多人检测并有效提高了检测范围.关键词:调频连续波雷达;变分模态分解;Capon 波束成形;粒子群算法引用格式:李牧,杨恒,张一朗.基于 FMCW 雷达的多人心率呼吸检测.计算机系统应用,2023,32(8):198206.http:/www.c-s- Heart Rate and Respiratory Detection Based on FMCW RadarLIMu,YANGHeng,ZHANGYi-Lang(SchoolofAutomationandInformationEngineering,XianUniversityofTechnology,Xian7
3、10048,China)Abstract:Thecurrentmillimeter-waveradarhasapoordetectioneffectandsmalldetectionrangewhenappliedtodetectmulti-personvitalsigns.Inviewoftheseproblems,amethodforextractingandseparatingmulti-personheartrateandrespirationisproposed.First,Caponbeamformingtechnologyisusedtoformnullforsignalsinn
4、on-targetareas,andphaseextractionandphaseunwrappingoperationsarecarriedoutfortargetareas.Secondly,anadaptiveharmonictrackingalgorithmisusedtofilternoise.Finally,thevariationalmodedecompositionmethodimprovedbyparticleswarmoptimizationandsampleentropy(PSO-SE-VMD)isusedtodecomposethesignaltoobtainmodal
5、components,selectappropriatemodalcomponents,andextractheartrateandrespirationthroughashort-termautocorrelationalgorithm.Theexperimentalresultsshowthatthemeansquareerrorofheartrateis5.55and3.15whentheincludedangleis30and60,respectively,whichrealizesmulti-persondetectionandeffectivelyimprovesthedetect
6、ionrange.Key words:frequencymodulatedcontinuouswaveradar;variationalmodedecomposition(VMD);Caponbeamforming;particleswarmoptimization(PSO)心率、呼吸作为人体重要的生命体征,对于家庭健康监护和人体健康状态分析有着重要作用1.在传统的检测方法中,主要运用贴片电极、腕带、指夹、手环等接触式传感器,被检测者无法自由活动,对于皮肤敏感或皮肤损伤者容易造成二次伤害.相比传统的监测方式,非接触式检测具有显著优势2:无需佩戴传感器、无感检测,无泄漏隐私风险.目前非接触式心率
7、呼吸检测主要通过视频、毫米波雷达实现,其中采用调频连续波方式调制的毫米波雷达(FMCW)结构简单、集成度高、体积小,可以检测毫米级微动,对胸腔位移计算机系统应用ISSN1003-3254,CODENCSAOBNE-mail:ComputerSystems&Applications,2023,32(8):198206doi:10.15888/ki.csa.009214http:/www.c-s-中国科学院软件研究所版权所有.Tel:+86-10-62661041基金项目:陕西省教育厅科研计划(18JK0341)收稿时间:2023-02-06;修改时间:2023-03-14;采用时间:2023-0
8、3-30;csa 在线出版时间:2023-06-30CNKI 网络首发时间:2023-07-03198软件技术算法SoftwareTechniqueAlgorithm这类微小运动具有很高的灵敏度,因此在检测生命体征领域具有广阔的应用前景3.传统心率呼吸检测方法仅针对静态单目标个体,而生物医学雷达系统仅针对理想条件下的生命体征监测,即相对静止(例如,坐着或躺着)的目标检测4.Li等人5使用连续波(CW)多普勒雷达实现单人心率呼吸检测,提出一种基于小波变换的数据长度变化技术,实现体征的快速检测.目前已经实现了身体随机运动情况下的雷达心率检测,Muoz-Ferreras 等人6通过两个雷达消除了与生
9、命体征幅度相似的运动,但限制条件是患者位置要精准的在两个雷达之间.雷达对特定人体运动的跟踪也已被证明,但仅适用于没有物体存在的室内环境7,然而在居家或临床等真实场景中,存在较强的静止杂波反射,雷达难以正确跟踪运动目标.目前雷达体征检测多为单人检测,多目标体征检测少有研究,但在实际应用场景中需要检测两人或更多目标的生命体征.对于以上情况,Wang 等人8研究了高度集成的 120GHzMIMO 雷达系统,用于人体的3D 定位和同步生命体征检测,但该方法需要受试者与雷达距离不同,对于距离相同角度不同的受试者无法检测;Ahmad 等人9使用 FMCW 波形和多个接收通道固有的距离门控功能来分隔空间内的
10、受试者,但在测量过程中,要求两名受试者交替呼吸,这在实际应用中很难实现;Wang 等人10提出 Beamforming、微多普勒信号提取技术检测同距离不同角度的双人心率呼吸,实验场景要求受试者与雷达的夹角为 60,但是实际应用场景无法严格保证受试者与雷达的角度,本文针对以上问题,提出一种距离角度均可变的多人心率呼吸检测算法.1FMCW 雷达检测心率呼吸原理 1.1 FMCW 雷达信号调制与解调S(t)FMCW 雷达检测心率呼吸基本原理在于人体在进行心跳呼吸等生理活动时,胸腔会发生毫米级或亚毫米级起伏微动,微动引起 FMCW 雷达频率和相位变化,通过提取目标相位获取胸腔位移变化,实现检测心率呼吸
11、的目的11.本文采用调频连续波雷达,其发射信号为:S(t)=cos(2(f0+t)t)(1)f0其中,为信号幅值、为初始频率、为调频连续波频率斜率.SR(t)雷达回波时延为,回波信号为:SR(t)=Acos(2(f0+(t)(t)(2)SIF(t)回波信号与发射信号进行混频,经过低通滤波器后得到中频信号:SIF(t)=Ae(j(2BTt+2f0+BT2)(3)其中,A 为回波幅值,为时延.fIF=2BRcT中频信号频率为:.IF=4R中频信号相位为:,其中,为波长、c 为光速、R 为与雷达的距离,B 为调频连续波的带宽、T 为一个 chirp 的周期.将 chirp 数据存入列数组中,将 ch
12、irp 的 AD 采样频率称为快时间轴采样频率,对于每个 chirp 按照时间顺序采样称为慢时间轴采样,如图 1 所示.慢时间轴多个接收天线数据快时间轴Chirp图 1中频数据保存格式 1.2 生命体征信号提取对所有 chirp 做一维 FFT,得到距离-幅度图,如图 2所示.对所有 chirp 非相干累计,能量最大的点即为目标位置,由于数据采集模式为 IQ 正交采样12,所以反正切后可获得相位如式(4):(n)=arctanxI(n)xQ(n)(4)xI(n)xQ(n)其中,n 为能量最大点的索引值,为 I 通道信号,为 Q 通道信号.对反正切后的相位进行相位解缠绕.得到最终相位时间序列.解
13、缠绕前和解缠绕后的相位时间序列如图 3 和图 4 所示.1.3 基于 Capon 波束成形实现多目标分离上述方案是直接从中频信号提取相位,经过相位解缠之后得到相位时间序列.若两目标处于同一距离,此时两目标的胸腔振动相位无法分离,因此通过上述直接提取相位的方法无法实现检测多人心率呼吸.2023年第32卷第8期http:/www.c-s-计 算 机 系 统 应 用SoftwareTechniqueAlgorithm软件技术算法199故本文使用由 3 个发射通道和 4 个接收通道组成的调频连续波雷达,用于确定多个目标的角度,从而在目标胸口聚焦形成单个波束,将多个目标信号分离.本文所提出的方案可以最大
14、程度抑制其他角度的噪声及杂波.0123456789距离(m)405060708090100110幅度(dB)目标位置图 2中频信号的距离 FFT020406080100120140160180点数(N)432101234相位图 3解缠绕前的相位时间序列020406080100120140160点数(N)0510152025相位图 4解缠绕后的相位时间序列雷达检测到多目标之后,需要分别提取每个目标的相位变化,若多目标与雷达径向距离相差较大,距离FFT 频谱峰值区分明显,可分别提取目标相位信息;若距离相同,到达角不同,由于人体胸腔波动差异性较小,回波信号难以分离,难以提取多目标相位信息,此时必须抑
15、制其他角度信号,保持目标角度信号功率稳定.常用的波达角检测算法,如 MUSIC 算法,但其限制是需要知道目标个数,并需要保证天线数大于目标个数,因此本文采用 Capon 波束成形算法对多目标分别提取信号.若雷达有 M 阵元,选用第 1 阵元为参考点,则导向矢量为:a()=1,ej2f0dsin()c,ej2f02dsin()c,ej2f0(M1)dsin()c(5)s1(n),s2(n),sN(n)N假设有 N 个目标,回波信号分别为,分别以不同入射角到达天线阵列,接收信号表示为:X(n)=a(N)SN(n)(6)若存在权向量 使得输出为 角度的信号,并且其他角度被最大程度抑制,输出为:y(n
16、)=HX(n)(7)输出功率为:P=E|y(n)|2=EHXnXHn=HR(8)X(n)其中,R 为的协方差.MN(n)假设角度为目标角度,其他角度能量为,接收信号分解如式(9)所示,输出为式(10)所示:X(n)=a(M)SM(n)+N(n)(9)y(n)=Ha(M)SM(n)+HN(n)(10)M由于需要提取角度信号,其他角度最大程度抑制,所以需满足条件:Ha(M)=1(11)HN(n)=0(12)虽然其他角度信号被抑制,但输出噪声可能增大,从提高信噪比的角度考虑,所以加上约束条件式(13)使得输出功率最小.minp=minHR(13)采用拉格朗日乘数法求解,构造:L=HR(1Ha(M)(
17、14)计 算 机 系 统 应 用http:/www.c-s-2023年第32卷第8期200软件技术算法SoftwareTechniqueAlgorithm解得权向量 为式(15)所示:=R1a()a()H(R1)Ha()(15)功率为式(16)所示:p=1a()HR1a()(16)首先针对无目标空间使用 Capon 算法,对 0 角度按 1为步长计算功率 P.得到角度-功率谱,作为搜索目标的背景模板.若有目标出现,当目标运动时,不做检测;若目标静止,计算角度-功率谱,与背景模板的角度-功率谱做差值处理得到目标所处角度.将 代入式(7)可得到目标信号:y(n)=D=SHX(n)(17)y(n)=
18、D=SR1a()X(n)a()H(R1)Ha()(18)a()X(n)y(n)其中,为权向量,为导向矢量,为波束聚集角度,为接收信号,R 为接收信号自相关矩阵.即为波束成形之后的目标时域信号.S,D通过推导得出的式(18)可将角度信号分离,使干扰角度的能量被最大程度抑制.2多目标心率呼吸检测策略针对 Capon 波束成形的聚焦角度,特别是零陷区域信噪比低的问题,提出了一种基于自相关滤波的自适应谐波跟踪算法滤除噪声,提高信噪比;提出粒子群算法结合样本熵优化的 VMD 算法解决心率呼吸信号难以分离的问题.2.1 改进的自相关滤波算法由于心率呼吸有明显的周期性,因此对心率、呼吸信号构建数学模型:S(
19、t)=ABsin(fBt+B)+AHsin(fHt+H)(19)ABAHfBfHBH其中,、为呼吸、心跳信号幅度,、呼吸、心跳信号频率,、为呼吸、心跳信号相位.利用周期信号自相关时间范围宽的特点,设计了一种基于自相关的自适应去噪算法,其原理如图 5 所示.Ts由于心率呼吸信号为窄带信号,其自相关时间范围较宽、干扰噪声为宽带信号,其自相关时间TNTs TN范围较窄,超出自相关时间后他们的自相关函数会迅速衰减,因此延时时间 选取范围为.y(k)=ys(k)+yn(k)y1(k)=y(k)+e(k)yn(k)ys(k)FIR延迟 图 5基于自相关的自适应信号消噪法yn(k)yn(k)ys(k)e(k
20、)yn(k)ys(k)由于延迟 比噪声自相关范围大,因此经过延时之后的与不相关,自适应滤波过程中,这个分量不能被响应,窄带自相关范围窄,所以利用自适应滤波器的相关抵消作用,使得被抵消掉,抵消器输出的误差信号为,FIR 滤波器输出为相关的分量的估计值,从而将心率呼吸信号分离出来.由于延迟 是由输出计算得到,因此该反馈能够根据噪声和信号频率自适应调节延迟,在一定范围内跟踪信号频率变化,从而实现自调谐滤波.2.2 改进的 VMD 算法分离呼吸心率信号常用的心率呼吸提取方法有:傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解13,但是这些方法都有明显的缺陷:傅里叶变换对于心率这种非平稳信号处理能力不
21、足,小波变换的小波基选取困难,小波基无自适应性,而经验模态分解虽然是自适应信号处理方法,但是存在模态混叠、端点效应、模态数不可预测等缺陷,所以不适用于心率呼吸信号的提取.因此本文选用变分模态分解算法提取心率呼吸信号.VMD 虽然可以任意设定模态数 k,但是 k 值的选取是一个亟待解决的问题,如果选取过小则会造成模态混叠,选取过大则会产生一些虚假分量.因此本文提出了粒子群算法(PSO)优化 k 值的自适应变分模态分解方法解决心率呼吸难以分解的问题.2.2.1VMD 算法原理VMD 不同于 EMD,重新定义了约束条件更加严格的模态分量,表达式为一个调幅-调频信号14:k(k)=Ak(t)cos(k
22、(t)(20)Akk(t)k(t)其中,是包络函数,为相位,为瞬时相位,k 为需要分解的模数.VMD 算法通过在变分框架基础上搜寻约束模型的最优解,根据信号的频域特性,每个分量的中心频率和带宽不断地迭代更新,直到满足迭代条件.约束模型如式(21):2023年第32卷第8期http:/www.c-s-计 算 机 系 统 应 用SoftwareTechniqueAlgorithm软件技术算法201minuk,kk?t(t)+jt)uk(t)ejkt?22s.t.kuk(21)ukk其中,为分解得到的 k 个模态分量,为各模态分量的中心频率.求解该模型时还要引入增广 Lagrange 函数,将约束变
23、分问题转换为非约束变分问题:L(uk,k,)=kt(t)+jt)uk(t)ejkt22+f(t)kuk(t)22+(t),f(t)kuk(t)(22)(t)其中,为二次惩罚因子,为拉格朗日算子.2.2.2PSO-SE-VMD 算法为解决 VMD 算法的 k 值选取问题,本文提出了PSO-SE-VMD 算法,该算法引入粒子群算法(PSO),并以最小样本熵(SE)15为准则选取最优 k 值,将信号分解为 k 个模态分量.粒子群算法是一种模拟鸟群捕食而设计的智能寻优算法,该算法定义了一种粒子,粒子有速度和适应度函数值两个属性,来不断调整飞行方向,并将自身极值传递给种群其他粒子,粒子可根据记录的自身最
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