[发明专利]基于非接触式雷达技术的老年人跌倒检测方法及系统

权利要求书

1.基于非接触式雷达技术的老年人跌倒检测方法，其特征是，包括：

采集雷达传感器的原始信号；

求原始信号的最大值点和最小值点；

做原始信号的最大值点和最小值点的包络线，并求取包络线的质心点；

把原数据序列减去该质心点序列，即可得到一个去掉低频的新数据序列，重复步骤原数据序列减去该质心点序列，得到一序列的IMF分量，分离出低频和高频分量；

由原始信号减去得到的IMF分量，组成新的信号；

在迭代过程中引入最大绝对振幅、零点个数以及自相关最大振幅作为停止准则，对不同类型的噪声进行检测和分类，根据雷达回波信号的定位与分类，准确地检测出老年人的跌倒；

所述最大绝对振幅计算：根据提取的低频和高频噪声信号，计算峰间振幅，检测基线漂移噪声的存在；

最大绝对振幅就是取峰间振幅的最大绝对值；

所述零点个数计算：提取高频噪声检测与分类中具有显著噪声特异性的特征，包括短时零噪声和自相关特征，将提取到的高频信号重叠；

信号重叠是为了计算短时零噪声零点个数以及自相关最大振幅，重叠过程实现为：

h_k[n]＝h[k+n]n＝0,1,2....N-1 k＝0,1,2...M-1

h_k[n]为第k帧，M为帧大小；然后，计算每个高频信号h[n]帧的NC；NC计算为：

其中C为最大绝对振幅设定阈值，i为累加变量，初始值为0；

所述自相关最大振幅计算：当检测到高频噪声时，对于每一个IMF分量，计算自相关最大振幅ACF的第一个局部最大值，提取局部最大值的ACF包络线。

2.如权利要求1所述的基于非接触式雷达技术的老年人跌倒检测方法，其特征是，对不同类型的噪声进行检测和分类，具体为：

通过计算自相关函数的最大绝对值、零点数和局部最大峰值短期时间特征，得到基于决策规则的跌倒信号噪声检测算法，并将处理后的跌倒信号划分为六个信号组：无噪声跌倒、基线漂移跌倒、运动干扰跌倒、伪迹跌倒、基线漂移+运动干扰跌倒、基线漂移+伪迹跌倒。

3.如权利要求1所述的基于非接触式雷达技术的老年人跌倒检测方法，其特征是，自相关最大振幅计算时，构建二个子信号：

高频信号，包括伪迹噪声、运动噪声的分量；

低频信号，为最终残差。

4.如权利要求3所述的基于非接触式雷达技术的老年人跌倒检测方法，其特征是，对提取的高频和低频信号按照伪迹噪声、基线漂移和运动噪声进行单一检测定位并两两混合，对不同类型组合噪声进行检测、定位和分类。