基于超宽谱生物雷达的非接触式生命特征信息提取技术研究

摘要

基于生物雷达的非接触检测技术，可在一定距离范围内、隔一定介质（如衣服、纱布、砖墙等）、不接触人体的条件下提取人体呼吸、心跳等生命特征信息，是一种新型的非接触检测技术，可广泛应用于军事医学、灾害救援（地震、塌方伤员的探寻）、反恐斗争（隔墙监控罪犯、解救人质）等场合。实际应用中，我们不仅关注是否能够探测到生命体，而且关注生命体的生存状况，而生命体的特征信息（呼吸、心跳等）则是其生存状况的表现。然而，由于生物雷达探测所得生命特征信号随机性强，并且是非平稳的，容易受到外界强噪声干扰。导致从强噪声背景下提取微弱生命特征信息成为该领域的一个技术难点。本研究建立的非接触雷达式生命特征信息提取系统，能够实时检测到人体的心跳、呼吸信号，在实际应用中，特别是军事医学上有特殊意义。
　　针对非接触生命特征检测时，呼吸所引起的人体微动能量比心跳所引起的人体微动能量大得多，而由生物雷达探测的生命特征信息是呼吸运动和心跳运动共同作用的结果，并且呼吸信号和心跳信号频谱有一定的重叠这一具体问题，采用常规的滤波方法以及自适应LMS算法均不能将这两种信号进行很好的分离。而自适应RLS算法旨在使期望信号与模型滤波器输出之差的平方和达到最小，其能在外界环境变化时自动调整自身参数以逐步实现最优处理结果，对于生物医学信号这类随机性比较强的非平稳信号非常有效。并且RLS算法能在输入信号相关矩阵的特征值扩展比较大的情况下实现快速收敛，这对信号的实时处理非常有利。
　　本研究主要完成了以下几方面的工作：
　　1.建立了基于超宽谱生物雷达的生命参数检测系统，研制了非接触生命体征信息提取软件，提出了一种生命特征信号频率的估算方法，实现了自由空间和隔墙（30cm砖墙）情况下，实时非接触监测由心肺运动引起的体表微动信号。
　　2.实现肢体导联心电信号和非接触生命体特征信息的同步采集，对比了心电信号与非接触检测心跳信号的频域特征。
　　3．研究了自适应RLS滤波算法，并进行了实验研究。在不同实验条件下，运用自适应RLS算法实现非接触心跳信号提取，并与自适应LMS算法处理效果进行了比较。
　　本课题具有以下创新点：
　　1．建立了基于超宽谱生物雷达的非接触式生命体特征信息提取系统，实现了自由空间和隔墙（30cm砖墙）情况下由心肺运动引起的体表微动信号的实时监测。
　　2．将自适应RLS算法应用于基于超宽谱生物雷达的非接触式检测所得呼吸和心跳信号的分离，为呼吸和心跳信号的分离找到了一种较为有效的方法。

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前言

文献回顾

1 生物雷达非接触式提取生命体特征信息技术国内外研究现状

2 常用生物医学信号分离方法简介

3 自适应RLS算法在生物医学信号处理中的应用

正文

1 非接触生命体特征信息提取系统的设计和实验

2 应用 RLS 算法实现心跳信号提取的方法研究

小结

参考文献

个人简历和研究成果

致谢