不同體制的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)

目前較常用的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)主要有3 種體制，即連續(xù)波（continuous wave，CW）多普勒體制、超寬帶（ultra-wideband，UWB）體制和線性調(diào)頻連續(xù)波（frequency modulated continuous wave，F(xiàn)MCW）體制。下面將對(duì)上述3 種體制的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)分別進(jìn)行分析和總結(jié)。

1 CW 多普勒雷達(dá)系統(tǒng)

CW 多普勒雷達(dá)不僅可以測(cè)量目標(biāo)的速度，還能通過相位檢測(cè)獲知目標(biāo)的微動(dòng)信息。CW 雷達(dá)的主要優(yōu)點(diǎn)在于功耗低且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單小巧，缺點(diǎn)是不利于區(qū)分雜波和多目標(biāo)。主要研究機(jī)構(gòu)開發(fā)的幾款典型CW 多普勒生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)。根據(jù)線性解調(diào)中對(duì)小角度近似的要求，按照雷達(dá)中心頻率fc 的范圍將雷達(dá)系統(tǒng)分為中低頻段（1 GHz≤fc≤7 GHz）和高頻段（fc≥10 GHz）2大類。

近年來的相關(guān)研究中，中低頻段的雷達(dá)系統(tǒng)大多選擇了2.4 GHz 的中心頻率。由于雷達(dá)波長(zhǎng)變化遠(yuǎn)小于人體正常呼吸時(shí)胸腔的起伏幅度，因此中低頻段的雷達(dá)在反正切解調(diào)時(shí)可采用線性近似來簡(jiǎn)化算法。與中低頻段的雷達(dá)系統(tǒng)相比，高頻段的雷達(dá)更易獲得較高的信噪比，在反正切解調(diào)時(shí)通常要采用非線性解調(diào)。需要指出的是，非線性解調(diào)需要預(yù)先補(bǔ)償幅度、相位不平衡和直流偏移，但是能夠提高對(duì)低振幅運(yùn)動(dòng)的分辨率。大多數(shù)CW 多普勒雷達(dá)系統(tǒng)都采用正交雙通道。正交雙通道處理的優(yōu)勢(shì)是可以消除兩正交通道的幅相不平衡并避免直流補(bǔ)

償校準(zhǔn)，同時(shí)還可以消除零點(diǎn)檢測(cè)問題。CW 體制的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)指標(biāo)分析的研究，內(nèi)容擴(kuò)展到心率變異性、呼吸性竇性心律、主動(dòng)脈壓力等臨床指標(biāo)的分析。大量研究表明，在CW 多普勒雷達(dá)體制中，體位對(duì)測(cè)量結(jié)果有一定影響。雷達(dá)照射人體時(shí)，從后背照射人體的雷達(dá)散射截面（radar cross-section，RCS）最大，前面次之，側(cè)面最小，呼吸深度在平躺時(shí)比傾斜時(shí)要深。總體而言，仰臥姿態(tài)下多普勒雷達(dá)測(cè)量的心跳、呼吸信號(hào)和心率變異性與參考信號(hào)具有更好的相關(guān)性；對(duì)于常規(guī)的呼吸性竇性心律不齊，多普勒雷達(dá)的測(cè)量值與胸帶式呼吸壓敏電阻具有較好的相關(guān)性。

2 UWB 雷達(dá)系統(tǒng)

UWB 體制的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)可提取比目標(biāo)尺寸小得多的目標(biāo)特征，因此，人體胸部細(xì)微的呼吸運(yùn)動(dòng)和心跳導(dǎo)致的胸壁微小振動(dòng)可通過UWB 雷達(dá)來檢測(cè)。UWB 雷達(dá)系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是可使用簡(jiǎn)單固態(tài)發(fā)射機(jī)，具有良好的距離分辨率以及抗雜波與多徑干擾的能力，可以進(jìn)行多目標(biāo)監(jiān)測(cè)；其缺點(diǎn)是頻譜的利用效率不高，與其他系統(tǒng)的兼容性以及現(xiàn)實(shí)中的可行性都有待研究。多普勒雷達(dá)和UWB 雷達(dá)都可以用于人體運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)。在多個(gè)人體目標(biāo)檢測(cè)研究中，理論上可以利用多天線CW 雷達(dá)多輸入多輸出的角分辨技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，但目前還未被實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，而基于UWB 雷達(dá)技術(shù)的多目標(biāo)探測(cè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。2013年，第四軍醫(yī)大學(xué)利用基于多天線的UWB 雷達(dá)可以檢測(cè)到多達(dá)3 個(gè)目標(biāo)，這主要是利用了UWB 雷達(dá)可以接收到來自于不同人體心跳和呼吸頻譜特征的優(yōu)勢(shì)。此外，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院在2013 年采用了Sensiotec 公司提供的中心頻率為4.2 GHz、發(fā)射脈沖為13 ns 的脈沖無線電超寬帶（impulse radio UWB，IR-UWB）雷達(dá)來估計(jì)心率和呼吸頻率。2014 年，德國(guó)伊爾梅瑙工業(yè)大學(xué)通過超寬帶偽噪聲雷達(dá)進(jìn)行遠(yuǎn)程生命體征監(jiān)測(cè)，最大不模糊距離約17 m。

3 FMCW 雷達(dá)系統(tǒng)

FMCW 生命體征監(jiān)測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)于1990 年由Sharpe 首次實(shí)現(xiàn)。在非接觸式生命體征檢測(cè)方面，F(xiàn)MCW 雷達(dá)同時(shí)具有UWB 雷達(dá)對(duì)距離的分辨力和CW 雷達(dá)對(duì)速度的分辨力，從而可區(qū)分多個(gè)目標(biāo)并提取目標(biāo)微動(dòng)信息，但FMCW 雷達(dá)的制造工藝和信號(hào)處理較CW 和UWB 雷達(dá)要復(fù)雜一些，這導(dǎo)致了FMCW 雷達(dá)目前較少被使用。法國(guó)國(guó)家航空航天研究所使用了0.5～8 GHz 掃頻的UWB-FMCW 雷達(dá)檢測(cè)建筑內(nèi)運(yùn)動(dòng)的人體目標(biāo)，最大掃頻率達(dá)到200 μs/GHz。通過分析不同材料對(duì)電磁波的衰減性能，發(fā)現(xiàn)穿墻探測(cè)雷達(dá)較優(yōu)的工作頻段是S 和L 波段。美國(guó)Lawrence Berkeley 國(guó)家實(shí)驗(yàn)室研制了一臺(tái)FMCW 體制的生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)原理樣機(jī)，該系統(tǒng)的調(diào)頻帶寬為10～11 GHz，尺寸為15 cm×10 cm×5 cm，測(cè)量的范圍為0.5～10 m，距離分辨率可達(dá)0.5 mm；實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)比較適用于醫(yī)院病房之類的雜波和噪聲干擾較多的非理想環(huán)境。2013 年，日本東京電氣通信大學(xué)利用FMCW 雷達(dá)提取人體的心臟速率信號(hào)，提出了用于抑制周期性雜波的信號(hào)處理方法，該FMCW 雷達(dá)系統(tǒng)的中心頻率為24.15 GHz，采樣頻率為10 kHz，掃描帶寬為72MHz，掃頻時(shí)間為25.6 ms。

生命監(jiān)測(cè)雷達(dá)信號(hào)處理算法

生命特征信號(hào)屬于低速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)信號(hào)，產(chǎn)生的多普勒頻移小，回波信號(hào)微弱且極易淹沒在強(qiáng)雜波背景下，是頻率極低、準(zhǔn)周期、低信噪比、多諧波組合的信號(hào)，必須通過有效的信號(hào)處理手段才能更加準(zhǔn)確有效地檢測(cè)和提取出來。根據(jù)算法各自實(shí)現(xiàn)的主要功能，大致分為呼吸和心跳信號(hào)分離算法、噪聲雜波抑制算法以及實(shí)現(xiàn)特殊功能的算法3 大類。健康成人平均呼吸頻率為0.15～0.5 Hz，心率為0.9～1.6 Hz，而由呼吸和心跳引起的胸廓的平均運(yùn)動(dòng)幅度分別為1～2 cm 和0.3～0.7 mm，因此采集的呼吸信號(hào)能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于心跳信號(hào)，呼吸信號(hào)的高次諧波引起的體表微動(dòng)會(huì)與心跳引起的微動(dòng)混疊，對(duì)應(yīng)信號(hào)的頻譜重疊會(huì)給心跳信號(hào)與呼吸信號(hào)的分離帶來困難。近年來出現(xiàn)了多種心跳信號(hào)與呼吸信號(hào)分離算法，例如最小均方誤差代價(jià)函數(shù)的方法，首先估計(jì)各個(gè)諧波的復(fù)系數(shù)，從包含心跳和呼吸諧波信號(hào)的混合信號(hào)中減去諧波信號(hào)，從而得到心跳信號(hào)，該方法適合靜止?fàn)顟B(tài)下人體的呼吸和心跳信號(hào)分離；又如，基于非線性Levenberg- Marquardt（LM）算法參數(shù)優(yōu)化方法，這種方法適用于信噪比較低的情形；基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和主成分分析的算法可用于正交多普勒雷達(dá)來監(jiān)測(cè)心肺活動(dòng)，算法需對(duì)I、Q 2 個(gè)通道的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行心率和呼吸頻率的提取和判斷，計(jì)算復(fù)雜度較高；華南理工大學(xué)馮久超等提出一種從時(shí)域上提取心跳信號(hào)的新方法，首先是應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）將雷達(dá)接收信號(hào)分解成有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF），再利用反映生命信號(hào)結(jié)構(gòu)特征的IMF 分量從時(shí)域上分別重構(gòu)呼吸與心跳信號(hào)，以避免呼吸信號(hào)諧波對(duì)心跳信號(hào)的干擾，從而更加精確地提取心跳信號(hào)，但是基于EMD 算法的抗噪聲能力不如基于快速傅里葉變換（fast Fourier transformation，F(xiàn)FT）的方法，因此，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行EMD之前，必須對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以消除高頻噪聲對(duì)EMD 算法產(chǎn)生的不利影響；2014 年，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，可以用總體平均EMD 算法進(jìn)一步準(zhǔn)確分離心跳信號(hào)，這種總體平均EMD 算法更加適合處理間斷的非平穩(wěn)信號(hào)；利用基于遞推最小二乘（recursive last square，RLS）算法的自適應(yīng)噪聲抵消器能夠分離出心跳信號(hào)，其心率與從心電信號(hào)獲得的心率具有很強(qiáng)的相關(guān)性。2013 年，第四軍醫(yī)大學(xué)提出基于改進(jìn)的自適應(yīng)線性增強(qiáng)器（developed adaptiveline enhancer，DALE）的生命信號(hào)監(jiān)測(cè)方法，算法在預(yù)處理方面做了改進(jìn)，提高了信噪比。在環(huán)境雜波和系統(tǒng)噪聲的抑制算法研究方面，西安電子科技大學(xué)提出基于諧波模型的高階累積方法，可實(shí)現(xiàn)人體生命狀態(tài)的自動(dòng)識(shí)別；2011 年，意大利Trento 大學(xué)應(yīng)用獨(dú)立成分分析（independent component analysis，ICA）算法區(qū)分噪聲和雜波，從而提取呼吸和心跳信號(hào)，但是無法指出ICA 分解后的2 個(gè)信號(hào)哪個(gè)包含生命信號(hào)，哪個(gè)包含雜波信號(hào)；Mari Zakrzewski 為估計(jì)直流偏移兩正交分量的中心，提出LM 中心估計(jì)算法，以消除直流偏移，實(shí)現(xiàn)雜波和噪聲的抑制；而在多目標(biāo)檢測(cè)中抑制雜波可采用類似傳統(tǒng)的clean 算法，通過計(jì)算從雜波中減去接收信號(hào)的卷積來計(jì)算信道脈沖響應(yīng)來實(shí)現(xiàn);針對(duì)類似呼吸信號(hào)的雜波則可使用雙頻脈沖UWB雷達(dá)并采用自適應(yīng)濾波方法濾除雜波。另外，在生命信號(hào)處理中也提出了一些實(shí)現(xiàn)了特殊功能的算法，如基于能量譜的非接觸呼吸暫停檢測(cè)，主要是根據(jù)正常的呼吸信號(hào)與發(fā)生呼吸暫停時(shí)信號(hào)的強(qiáng)度特點(diǎn)，對(duì)構(gòu)造的呼吸暫停信號(hào)進(jìn)行處理并根據(jù)閾值進(jìn)行判斷，然后對(duì)雷達(dá)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理并判斷是否發(fā)生了呼吸暫停；又如，應(yīng)用小波熵方法來區(qū)分一定距離的人類和動(dòng)物目標(biāo)，發(fā)現(xiàn)人的能量分布和熵的紊亂程度遠(yuǎn)低于狗，可以把人類的身體微動(dòng)作比動(dòng)物更有序作為識(shí)別的依據(jù)。