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引用本文:郭银景, 宋亚琦, 杨 昆, 王 蕾, 朱 奥. 基于毫米波雷达的生命特征信号探测技术研究[J]. 雷达科学与技术, 2023, 21(4): 460-466.[点击复制]
GUO Yinjing, SONG Yaqi, YANG Kun, WANG Lei, ZHU Ao. Research on Vital Signature Signal Detection Technology Based on Millimeter Wave Radar[J]. Radar Science and Technology, 2023, 21(4): 460-466.[点击复制]
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基于毫米波雷达的生命特征信号探测技术研究
郭银景, 宋亚琦, 杨 昆, 王 蕾, 朱 奥
1.山东科技大学电子信息工程学院, 山东青岛 266590;2.青岛智海牧洋科技有限公司, 山东青岛 266590
摘要:
生命特征信号探测旨在对人体信号中含有呼吸、心跳等特征参数进行检测和提取,是监测人体生命健康的重要方法之一,在信号处理、医学工程等领域均有广泛的应用。本文对基于毫米波雷达的生命特征信号探测技术进行系统综述,从提取信号的角度出发,综述了将毫米波雷达技术引入生命特征信号探测领域之后的研究成果。首先,从毫米波雷达体制方面对现存雷达技术进行了论述。然后,简要介绍了对称三角波调制方法对生命信号进行检测,考虑到将检测到的生命信号进行特征分离,总结了三种弱信号提取算法并进行对比,重点分析了小波变换和经验模态分解两种方法的研究现状。最后,本文分析了毫米波雷达在生命信号探测领域存在的问题,并对今后可能的研究趋势进行了展望。
关键词:  毫米波雷达  生命信号  对称三角波调制  小波变换  经验模态分解
DOI:DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2023.04.014
分类号:TN959.6;TN958.94
基金项目:山东省重点研发计划(公益类专项)项目(No.2018GHY115022);青岛市企业技术创新重点项目(No.LX202005.0326)
Research on Vital Signature Signal Detection Technology Based on Millimeter Wave Radar
GUO Yinjing, SONG Yaqi, YANG Kun, WANG Lei, ZHU Ao
1. College of Electronic and Information Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China;2. Qingdao Intelligent Ocean Technology Co Ltd, Qingdao 266590, China
Abstract:
Using millimeter wave radar to detect the life signals has become an important technical method. Aiming at the detection accuracy improvement of millimeter wave radar, the separation problem of breathing and heartbeat signals, and the symmetrical triangle wave modulation method to test the vital signs, three kinds of weak signal extraction algorithms are summarized and compared. This paper mainly analyzes the research status of wavelet transform and empirical mode decomposition and introduces new ideas on the basis of these two algorithms, which can accurately separate breath and heartbeat signals in low SNR environment. The development trend of millimeter?wave radar in life detection is also discussed.
Key words:  millimeter wave radar  vital signals  symmetrical triangle wave modulation  wavelet transform  empirical mode decomposition

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