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基于雷达的生命信号检测技术利用雷达实现远距离的非接触式检测,在医疗监护、灾难救援等领域有着广泛的应用前景。目前常用于雷达生命信号检测领域的雷达体制主要有连续波雷达、超宽带雷达和调频连续波雷达。连续波雷达应用在生命信号检测领域具有结构简单、易于实现等优点,但是它并不具备测距能力并且容易受到干扰;超宽带雷达能够实现高精度的测距,抗干扰能力强,但超宽带雷达电路复杂、对采样率的要求高;调频连续波雷达同时拥有连续波雷达的稳定性和超宽带雷达的测距能力,具有多目标检测能力和较强的抗干扰能力,所以本文选择调频连续波雷达作为生命信号检测的雷达传感器。本文首先针对雷达生命信号中的噪声干扰以及呼吸谐波对心跳信号的干扰问题,提出基于改进的自适应集合经验模态分解(ICEEMDAN)的雷达生命信号处理算法。提出的算法首先将雷达生命信号通过ICEEMDAN算法分解为多个固有模态函数(IMF),然后计算各个IMF分量与原始雷达生命信号的相关系数,最后根据IMF分量与原始生命信号的相关系数选择IMF分量重构呼吸和心跳信号,实现呼吸和心跳信号的分离和提取。通过10名志愿者在距离雷达0.3米、0.5米、1米处测得的数据分析可知,相比于EMD算法,基于ICEEMDAN的生命信号处理算法提取得到的呼吸和心跳信号的信噪比分别提高1.25dB、5.10dB;与心跳参考信号比较,提取得到的心跳频率误差很小,在合理的误差范围内。然后研究基于自适应算法的雷达生命信号处理算法,基于ICEEMDAN的雷达生命信号处理算法的计算量过大,不利于信号的实时处理,所以本文在自适应噪声消除结构的基础上提出了基于自适应算法的生命信号处理算法,首先通过加窗寻峰的方法估算呼吸频率,然后根据得到的呼吸频率重构信号作为噪声参考信号实现呼吸和心跳信号的分离。重构的参考信号同时包含有呼吸和呼吸谐波频率,能够实现呼吸和心跳信号的分离,并且也能减少呼吸谐波对心跳信号提取的影响,通过仿真和实测数据的分析,证明了算法的可行性。最后实现基于FMCW毫米波雷达的生命信号检测系统,该系统主要包含有雷达前端、信号处理、显示界面三个主要部分。其中雷达前端和信号处理模块都集成在IWR1443中,通过该模块的射频子系统、无线电处理子系统完成数据收集,通过该模块中ARM和硬件加速器完成检测系统中的信号处理过程,并将最终的检测结果通过串口传到电脑;显示界面在电脑端实现,通过MATLAB接收和解析上传的检测结果,并显示在所编写的GUI界面中。