[发明专利]一种FMCW宽带生命探测雷达呼吸和心跳信号提取算法

权利要求书

1.一种FMCW宽带生命探测雷达呼吸和心跳信号提取算法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)通过发射机和宽带天线向掩埋在废墟中或藏匿在墙体后的多个人体目标发射FMCW信号，反射的回波信号经人体生命活动引入的微动调制，从而导致宽带雷达回波信号参数发生改变，通过对携带有人体生命体征信号的宽带雷达回波信号进行放大、下变频、解线调频、正交化、滤波一系列处理，从回波中解调和分离出有用的生理信息，从而探测出在废墟、瓦砾、建筑物下或墙体后是否有活的生命体存在；

(2)发射信号在数字域和经由高速数据采集卡得到的中频数字接收信号进行解线调频处理，对不同延迟时间信号进行脉冲压缩，从而得到差频信号，对差频信号进行数字正交化处理，将实信号转换成复信号，采集I个发射周期回波的复数域信号，在距离维加汉宁窗，进行距离维FFT变换，得到

再求绝对值，得到一维距离像其中，t_i为第i个数字域信号，ξ_j为第j个中频数字接收信号，利用恒虚警检测器检测目标潜在的距离单元

n，其中n＝1,2,…,N，

对FFT变换结果的第n个距离单元进行相位解调，其中n＝1,2,…,N，然后减去第n个距离单元相位的直流分量，再经滑动平均和低通滤波后进行频谱分析；

(3)在经过步骤(2)后，判断频谱峰值位置是否落在呼吸频率范围内，如果落在呼吸频率范围内则进行下面的分析，否则认为该距离单元为杂波所在单元，经过本轮判断剩下个距离单元待处理，其中根据信号的采样频率f_s设计合适的分解层数w，进行w层小波分解，取最高层低频系数重构呼吸信号其中要求分解层数w能够使得重构信号包含平均呼吸的频率范围；

(4)利用基于双系数LMS自适应滤波方法分别提取第n个目标的心跳信号，当得到估计的心跳信号后，分析其频谱，判断频谱峰值位置是否落在心跳频率范围内，如果是则认为该距离单元存在生命目标，否则认为该距离单元为杂波所在单元，经过本轮判断最终存在L个生命目标，其中同时确定这个L个生命目标的位置；

滤波处理中，滤波器的输入为

第n个目标的生命特征混合信号其中估计的第n个目标的呼吸干扰记为从混合信号中减去得到估计的心跳信号为参考信号为呼吸信号主频瞬时标记滤波器系数通过双系数aⁿ(i)和bⁿ(i)进行更新；

对第n个目标生命特征信号，其中，其中减去直流分量，再经滑动平均和低通滤波，得到对小波重构的呼吸信号进行峰值检测，找到波峰处，记为呼吸信号主频瞬时标记假设第k个波峰所在呼吸信号周期内呼吸信号频率不变，但各个呼吸信号周期的呼吸频率可以是不同的；若信号的采样频率为f_s，则第n个目标的呼吸信号基波的瞬时频率和相位分别为：

然后建立呼吸信号谐波数学模型：

通过求第n个目标重构呼吸信号的频谱峰值，找到重构呼吸信号的主频频率，记为检测频谱中的倍频处是否存在峰值，根据倍频峰值的个数，确定谐波次数M，于是，第n个目标的呼吸干扰建模为：

其中和是第m个谐波的幅度和相位，通过三角函数变换，幅度和相位可转化为同相和正交分量(即和)的幅度变量和和是滤波器系数，通过LMS方法不断更新；

将同相分量和正交分量写成向量的形式：

将所有谐波对应系数和写成向量的形式，其中T为转置：

于是第n个目标的呼吸干扰信号记为

然后设定变化的搜索步长因子，自适应滤波的搜索步长因子随谐波次数增加而递减，第m次谐波所用步长为

μ₀为初始步长，

将所有谐波的步长写成对角矩阵的形式：

最后利用LMS自适应滤波器估计第n个目标呼吸干扰的所有谐波系数；

设初始双系数均为0向量，于是估计的呼吸干扰信号为

估计的心跳信号为：

迭代更新的双系数分别为：

如果呼吸干扰的高次谐波和心跳信号的频率接近则心跳信号的幅度会有所衰减，但是频率成分不会改变，对后续的心率分析没有影响，反之，高次谐波和心跳信号的频率差则自适应滤波不会影响心跳信号的幅度。