【摘 要】
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本文利用77GHz FMCW毫米波雷达进行包括呼吸与心跳在内的人体生命体征非接触检测,尽管基于FMCW雷达的生命体征检测已有诸多研究,但仍存在一些问题,如呼吸谐波处理、复杂环境中动态杂波与静态杂波抑制、多目标的精确定位与跟踪等,这些问题的存在限制了雷达生命体征系统向高稳定性和高准确性系统的发展。面对以上问题,本文从FMCW雷达原理出发,详细推导了生命体征检测中,以单周期和多周期chirp为发射信号
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本文利用77GHz FMCW毫米波雷达进行包括呼吸与心跳在内的人体生命体征非接触检测,尽管基于FMCW雷达的生命体征检测已有诸多研究,但仍存在一些问题,如呼吸谐波处理、复杂环境中动态杂波与静态杂波抑制、多目标的精确定位与跟踪等,这些问题的存在限制了雷达生命体征系统向高稳定性和高准确性系统的发展。面对以上问题,本文从FMCW雷达原理出发,详细推导了生命体征检测中,以单周期和多周期chirp为发射信号的雷达中频信号表达式,并对多周期中频信号进行快慢时间采样,从功率谱公式的角度,分析了基于1D-FFT的距离检测原理和基于2D-FFT的呼吸心跳信号检测相位提取原理。在呼吸谐波处理上,首先在呼吸谐波判断方面,本文提出了两种方法:在2D-FFT频域结合呼吸基波判断呼吸谐波的方法以及根据心跳信号时域峰值均方差判断呼吸基波的方法;在呼吸谐波消除上,也提出了两种方法:方法一,根据2D-FFT频谱图上呼吸基波频率及其他谱峰频率检测呼吸谐波,并使用陷波滤波器去除谐波。方法二,针对平滑滤波及带通滤波后的心跳信号,采用相位二阶差分的方法减小呼吸谐波的影响。在多目标定位与跟踪上,本文主要从距离与方位角检测两个方面着手研究。在距离定位方面,本文提出了多目标距离跟踪锁定算法,包括对1D-FFT频谱数据进行目标有效区域锁定、提取前3K个最大峰值（K为潜在目标数）、峰值距离单元众数统计、峰值距离单元频次筛选、距离单元去重、K个潜在目标距离单元筛选、潜在目标相位提取、相位展开、潜在目标展开相位均方差判断、人体目标锁定等过程,使用该算法进行目标距离跟踪能从静态杂波中有效分辨人体目标,并对不同人体目标进行区分,实现高精度距离检测。在方位角定位方面,设计了基于1D-FFT和MVDR波束形成的目标定位方法以及基于3D-FFT的目标定位方法,能抑制动态杂波,并减小计算量。在呼吸与心跳信号频率估计上,本文使用了三种谱估计算法:2D-FFT,MUSIC和MVDR算法,提供了具体的算法流程、算法参数以及算法实验结果。对多个不同对象共进行了数百次实验,根据实验数据,三种算法心跳检测误差分别为3.35%,4.37%,2.75%,实验结果表明,在稳定性、心跳检测准确性、计算复杂度等方面综合考虑下,2D-FFT算法性能在三种算法中最好。最后,本文使用Python设计了雷达生命体征检测演示系统,实现了上位机与下位机的UART通信。
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