雷达知识四之应用案例—体征检测(1)

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作者优秀: 优秀教师/博士学历/特邀专家/独家讲师
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2024年，参与到雷达项目研制中。什么内容？从毫米波雷达信号中提取生命特征呼吸心跳信号。我就把研发过程写成文章，录制成视频和大家分享。时隔三年，再次续写雷达类文章。

毫米波雷达（mmWave Rader）采用毫米波作为电磁波发送信号，捕捉并处理电磁波经过路径障碍物的反射信号后可获取目标物体的速度、距离、方位角和高度等信息。

毫米波的波长范围为0-10mm，在电磁频谱中这种波长被视为短波长。采用毫米波作为电磁波信号能够获取高精度的测距信息，同时天线也可以做的更小和紧凑减小设备体积。工作频率为 76–81GHz（对应波长约为 4mm）的毫米波系统将能够检测小至零点几毫米的移动。

FMCW 雷达系统典型架构图！

雷达工作时，调制信号发生器产生调制信号控制压控振荡源产生高频连续的发射信号，经天线向外发射电磁波，同时还有一小部分给混频器做本振信号；发射的电磁波在空间传播，遇到目标后将会散射，反射回来的电磁波被天线接收，回波信号和直接耦合过来的本振信号被加到混频器内；但在电磁波传播到目标并返回天线的这段时间内，回波信号的频率相比系统此时发射信号的频率已有了变化，因此在混频器输出端便出现了一个含有发射信号与回波信号频率差的信号，称之为差频信号；差频信号的频率包含着目标距离和速度等信息，信号处理器的任务就是测量差频信号的频率并提取目标的距离信息。

主要工作流程可以简述为：

①通过合成器生成线性调频脉冲；

②将线性调频脉冲通过发射天线发射出去；

③通过接收天线接收反射的电磁波；

④通过混频器将发射信号和接收信号合并到一起，生成中频(IF)信号，并通过IF信号计算时间差。

混频器是一个电子组件，能够将两个信号合并在一起并生成新的频率的信号，生成的新频率等于两个输入正弦信号频率差，相位差等于两个输入信号的相位差。毫米波雷达经过以上流程后可以检测单个物体获取的IF信号。当电磁波经过路径有多个障碍物时，接收天线会接收到多个反射信号，生成多个信号频率固定的IF单音信号，通过傅里叶变换即可分离IF信号中不同单音，因此毫米波雷达能够同时检测多个目标物体的距离。

三角波调制的 FMCW 雷达测距测速原理

静止目标的测量原理

测得差频信号的频率，就可利用公式得到雷达天线与目标之间的距离。

运动目标的测量原理

实际应用！

呼吸心跳监测：人员呼吸/心跳所引起的肌肤扩张运动，会造成雷达回波参数改变；常见是基于回波信号瞬时相位的波动，反演呼吸/心率参数。利用呼吸心跳的数据可以判断出呼吸心跳指标/身体状态是否异常，辅助睡眠质量评估；慢性病评估等。适用于医疗机构病人监护、大健康/养老行业看护、慢性病数据采集、驾驶员等危险工位操作人员身体状态监测等。

睡眠质量监测：通过非接触方式探测人员体表微运动，基于人体生理参数（呼吸频率）及运动参数（体动次数），判断出睡眠时长、辗转次数、呼吸暂停次数、呼吸频率是否异常等，综合评估当前睡眠状态、睡眠质量，以及是否生理异常。适用于婴幼儿/老人睡眠监测、呼吸暂停综合征等慢性疾病监测、睡眠障碍人员监测等。

本文重点讨论呼吸心率检测。看看从网上找来的资料。

这些知识和上一段内容重复，就当加深印象吧！

下面是关键知识点！

感觉跟着此篇文章就可以将原理搞透！！！

后续将继续研究此文！

信号处理流程！

为了从毫米波雷达信号中提取生命特征呼吸心跳信号，需要进行一系列的信号处理。常见的信号处理方法包括：

去噪：毫米波雷达信号中往往包含噪声，需要通过滤波等方法去除噪声，提高信噪比。

多普勒频移提取：利用傅里叶变换等方法提取毫米波雷达信号中的多普勒频移，从而获取目标的运动信息。

呼吸心跳信号分离：由于呼吸和心跳运动频率不同，可以通过滤波等方法将呼吸信号和心跳信号分离出来。

特征提取：从呼吸心跳信号中提取特征参数，如呼吸频率、心跳频率、呼吸深度等，用于生命特征分析。

以下是代码示例，用于实现上述算法流程中的各个步骤。请注意，这只是一个简单的matlab 程序示例，实际应用中可能需要更复杂的优化和调整。因为没有具体的数据，因此程序的借鉴意义在于展示算法的流程，让我们知道处理数据需要哪些步骤。

% 读取数据部分

numADCSamples = 200;

% number of ADC samples per chirp 采样点数 200

numADCBits = 16;

% number of ADC bits per sample

numTX=1;

% 发射天线数

numRX = 4;

来源：通信工程师专辑

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首次发布时间：2024-07-16

从Matlab算法仿真到产品应用的关键技术与方法

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