Human respiration and heart rate detection is widely needed in the field of anti-terrorist and maintain stability, disaster relief, medical care and so on. Due to high sensitivity, penetrating non-metal material effectively, and less harm to human body, these characters make electromagnetic wave possess unique advantage in the aspect of unrestraint and contactless detection.This project combines electromagnetic measurement technique with radar feature of human micro-motion theory and built the radar echo model of human heart and breath rate based on terahertz technique. In order to separate the heart and breath rate signal from static scene radar echo signal and extract the parameters of heart and breath rate, this project proposes the seperation method of human heart and breath signals and static scene echo signals based on orthogonal subspace transformation. Therefore the model of human heart and breath which is seperated from static scene radar echo is achieved. Based on this new model, the time-frequncy signature analysis technique for parameter extraction is proposed. Finally, the algorithms of signal seperation and parameter extraction will verified by numerical simulation and existing available radar experimental set. This project has promising future to acquire creativities in the aspects of Non-contact electromagnetic measurement technique, micro motion character extraction and detection and so on.
人体呼吸和心跳等生理特征的探测在反恐维稳、灾害救援以及医疗看护等领域有着广泛的应用需求。由于电磁波对目标的微弱运动具有较高灵敏度,对非金属材料具有良好穿透性,对人体伤害小,使其在非接触式探测方面具有独特的优势。本课题利用电磁测量技术与雷达目标微动特征理论,建立人体呼吸和心跳雷达回波模型。针对强静态场景回波背景下的人体微动信号分离以及参数提取问题,提出基于正交子空间变换的呼吸和心跳信号与静态场景回波信号的分离方法,继而获得分离静态场景回波后的呼吸和心跳模型。在此模型基础上,提出时频特征分析方法实现对呼吸和心跳参数的提取,并利用现有实验装置进行人体呼吸和心跳信号的分离与提取,验证算法的有效性。开展本课题研究工作,有望在非接触式电磁测量技术、微动特征提取和检测技术等方面获得创新性成果。
人体呼吸和心跳等生理特征的探测在反恐维稳、灾害救援以及医疗看护等领域有着广泛的应用需求。由于电磁波对目标的微弱运动具有较高灵敏度,对非金属材料具有良好穿透性,对人体伤害小,使其在非接触式探测方面具有独特的优势。本课题组针对临床医学、灾害救援、军事医学和人员探测等方面的人体生命特征探测的应用需求,开展了太赫兹雷达人体呼吸和心跳探测方法的研究。建立了适用于太赫兹频段下的人体呼吸和心跳的特征模型,提出了人体呼吸和心跳信号与静态场景回波信号的分离方法以及呼吸和心跳信号的参数提取方法,完成了相关理论与方法的仿真验证工作,并改造了现有太赫兹雷达实验装置进行了验证实验,实现了非接触式人体生理特征的检测。
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数据更新时间:2023-05-31
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