【摘 要】
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生命体征检测在医疗、健康监护、灾后救援等方面有重要应用价值。传统接触式检测方法（如:运动手环、医用心电监护仪、心率带等）对于特殊人群及环境并不适用,具有较大局限性,因此非接触式生命体征检测的研究具有重要意义。毫米波作为一种新型的非接触式检测方式,具有全天候,距离分辨率高,无隐私泄露,体积小等优点,在生命体征检测方面有广阔应用场景。生命体征探测提取包括人体目标定位及生命体征参数估计,围绕这两个问题,
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生命体征检测在医疗、健康监护、灾后救援等方面有重要应用价值。传统接触式检测方法（如:运动手环、医用心电监护仪、心率带等）对于特殊人群及环境并不适用,具有较大局限性,因此非接触式生命体征检测的研究具有重要意义。毫米波作为一种新型的非接触式检测方式,具有全天候,距离分辨率高,无隐私泄露,体积小等优点,在生命体征检测方面有广阔应用场景。生命体征探测提取包括人体目标定位及生命体征参数估计,围绕这两个问题,本文将生物医学与现代雷达相结合,提出了一种基于毫米波多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达的生命体征检测系统,通过实验验证了目标参数估计准确度较传统生命体征检测算法提升较大,证明了所提算法的优越性。其主要工作如下:首先,针对多目标定位问题,提出一种基于空时平滑的距离方位联合估计法,利用发射信号正交性和接收端匹配滤波对MIMO雷达接收信号进行处理,构建了虚拟阵列信号并对其进行距离方位向二维平滑,去除信号间相干性,并采用空间谱估计算法,大幅改善了距离及方位分辨率,实现了多目标的精准定位。然后,针对目标生命体征参数估计,提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的估计方法。根据估计的目标距离及方位参数从接收信号中提取各目标的生命体征原始信号。经过距离相位转换、相位差、Savitzky-Golay平滑滤波等操作增强回波信号以构建目标生命体征信号,并采用VMD算法将呼吸心跳信号分离。通过体征信号仿真,验证了所提生命体征参数估计算法较传统滤波法及经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法具有更高噪声鲁棒性,参数估计也更为精准。最后,通过IWR1843毫米波MIMO雷达搭建的生命体征检测平台,在室内场景下进行实测分析,采用所提算法对目标进行定位并获取呼吸及心跳频率,结果验证了所提算法参数估计的准确性及可行性,具有一定的工程应用价值。
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