一種基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于變分模態(tài)分解(VMD)的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，步驟如下：超寬帶發(fā)射天線發(fā)射窄脈沖經(jīng)過人體胸腔微多普勒的振動，回波經(jīng)過接收天線接收，超寬帶雷達回波經(jīng)過慢時采樣得到穿墻人體回波信號矩陣；通過距離門選擇算法計算每個距離門的方差，并求出方差最大的即多人目標存在的距離門并采用低通濾波器消除高頻干擾和多余頻域成分；對濾波后的信號使用VMD算法進行模態(tài)分解，迭代子信號，得到一個符合呼吸個數(shù)和頻段的有效呼吸信息；進行希爾伯特變換進行時頻處理，得到包含平滑呼吸特征的動態(tài)瞬時信息。本發(fā)明能夠有效的消除不同呼吸成分的干擾諧波，去除墻面干擾，增強微弱呼吸信號，具有強抗干擾性，以及精確的時變追蹤特性。
【專利說明】
-種基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明屬于雷達探測技術領域，特別是一種基于變分模態(tài)分解(VMD)的多人穿墻 時變呼吸信號檢測方法。
【背景技術】
[0002] 多人穿墻定位技術被越來越多的應用到災難捜救，反恐突襲，反恐救援等應用中， 而由于超寬帶信號的良好穿透性，和高的分辨率，所W采用超寬帶雷達對墻體后目標的探 測受到越來越廣泛的認可，在穿墻探測領域有很多課題，如室內(nèi)目標定位，人體步態(tài)檢測， 穿墻人體成像等，而同時，隨著生物醫(yī)學科技的興起，非接觸式穿墻生命體征檢測成為了如 今一個新興的課題。
[0003] 現(xiàn)階段穿墻生命體征的檢測主要集中在單人呼吸檢測，但也有少量團隊進行著多 人呼吸穿墻檢測的研究，而為了保證對目標的分辨率要求和信號過墻的穿透度，穿墻探測 多采用超寬帶信號進行，超寬帶信號定義為帶寬與中屯、頻率比值大于25%的信號（相對超 寬帶信號的定義）。但是由于目前檢測方法單一，無法進行動態(tài)跟蹤的檢測，穿墻多人呼吸 檢測有著有很大的研究空間，美國田納西大學的研究團隊采用連續(xù)波雷達對木墻后2人目 標進行檢測，但采用傅里葉變換的方法僅僅能進行行走步態(tài)的檢測，并且連續(xù)波雷達并不 具備很強的穿透性，所W無法勝任許多復雜環(huán)境的檢測任務，中國吉林大學的團隊使用超 寬帶雷達對水泥墻后2個靜止目標進行檢測，然而由于所用雷達檢測精度的限制，實際測試 中無法得到清晰的呼吸波形，難W進行進一步的研究。綜上所述，簡單的傅里葉變換無法去 除低頻干擾和呼吸諧波，也無法得到呼吸的動態(tài)變化趨勢，所W基于簡單頻域分析的穿墻 多人呼吸檢測算法在實際應用中存在很大的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于變分模態(tài)分解(VMD)的多人穿墻時變呼吸信號檢 測方法，使用模態(tài)分解的方法，對信號中呼吸模態(tài)進行準確區(qū)分，并追蹤其動態(tài)趨勢，實現(xiàn) 多目標呼吸信號的提取和分離。
[0005] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術解決方案為:一種基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸 信號檢測方法，包括W下步驟：
[0006] 步驟1，多人穿墻呼吸目標的快慢時回波數(shù)據(jù)通過超寬帶雷達發(fā)射和接收，接收天 線得到一個M個距離口，N個脈沖的數(shù)據(jù)矩陣s(M，N);
[0007] 步驟2,對數(shù)據(jù)矩陣s(M，N)進行距離口選擇、低通濾波，得到包含多人呼吸特征的 單個距離口回波信號f〇(t);
[000引步驟3,采用Vffl)即變分模態(tài)分解得到包含多人呼吸特征的子信號化(t);
[0009] 步驟4,使用希爾伯特算法對子信號iik(t)進行時頻處理得到穿墻動態(tài)變化的多人 呼吸波形。
[0010] 進一步地，步驟2所述對數(shù)據(jù)矩陣s(M，N)進行距離口選擇、低通濾波，得到包含多 人呼吸特征的單個距離口回波信號fo(t)，步驟如下：
[0011] (2.1)通過滑窗最大方差法得到變化最大的距離口 Vj，公式為：
[0012]
(1)
[0013] 其中，^' = [1，2，...，1]為距離口的編號，11=[1，2，...，^為脈沖的編號，其中1為 距離口的總數(shù)，N為脈沖總數(shù)，Xw為第j個距離口的第n個慢時采樣；
[0014] (2.2)通過計算得到能量最大距離口 Vmax即為所要求的具有穿墻多人呼吸特征的 距離口，公式為：
[0015] Vmax=max (Vj) (2)
[0016] (2.3)從Vmax中提取出超寬帶雷達回波中的原始人體回波信號fv(t);
[0017] (2.4)將fv(t)通過低通濾波器濾除高頻干擾和呼吸高次諧波，得到包含多人呼吸 特征的單個距離口回波信號f〇(t)。
[0018] 進一步地，步驟3所述采用VMD即變分模態(tài)分解得到包含多人呼吸特征的子信號化 (t)，包括如下步驟：
[0019] (3.1)鏡像延拓原始回波信號fo(t)生成包含多人呼吸信息的信號f(t);
[0020] (3.2)對步驟（3.1)獲得的多人穿墻延拓信號做傅里葉變換到頻域，得到信號f (? );
[0021] (3.3)設定最大迭代次數(shù)No,初始化選擇帶寬a,子信號個數(shù)K，子信號化，子信號中 屯、頻率O k，拉格朗日乘子M O )，噪聲因子T，噪聲松弛情況下T為0，收斂標準tol = 1E-6;
[0022] (3.4)根據(jù)步驟(3.2)和步驟(3.3)中的初始變量，迭代第n+1次更新含有呼吸成分 的子信號化為：
[0023]
(3)
[0024] 其中，i表示第i個呼吸子信號，l《i《K，l《k《K; CO為信號頻率，./'(、(〇)為信號f (t)的傅里葉變換、知(妨)代表得到的第i個子呼吸信號的傅里葉變換，《.((〇)為拉格朗日乘 子的頻域表示；
[0025] (3.5)計算更新拉格朗日乘子
IT為噪聲因 子；
[00%] (3.6)如男
或11>佈，則迭代停止，否則返回執(zhí)行步驟3.4-3.5，e 表示判別約束條件，e >0 ,No表示最大迭代次數(shù)；
[0027] (3.7)根據(jù)正常呼吸的頻域范圍0.1 Hz-O.細Z篩選呼吸信號模態(tài)與，獲得的K個呼 吸信號；
[0028] (3.8)對K個呼吸信號模態(tài)麵進行逆傅里葉變換，最后解除鏡像延拓使各分量恢復 與原信號f(t)相同的時域長度，分別輸出K個人的呼吸子信號iik(t)。
[0029] 進一步地，步驟4所述使用希爾伯特算法對子信號iik(t)進行時頻處理得到穿墻動 態(tài)變化的多人呼吸波形，具體如下：
[0030] (4.1)將有效的多人呼吸子信號iik(t)通過希爾伯特變換，得到瞬時頻率信號
[0031] (4.2)對^；(^)進行平滑操作去除隨機波動得到平滑后的信號'1(*)，公式為：
[0032]
(4)
[0033] 其中O表示卷積變量，W(t)為一個矩形窗，長度T選取為選定呼吸模態(tài)的=倍振蕩 周期、高度為1;
[0034] (4.3)通過求和fi(t)，得到信號f(t)作為不含有墻面干擾，諧波干擾，并具有動態(tài) 呼吸跟蹤特性的多人穿墻時變呼吸信號的結(jié)果。
[0035] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，其顯著優(yōu)點在于：（1)結(jié)合了滑窗估計，極大方差法，VMD 算法，希爾伯特變換估計，實現(xiàn)了對多目標動態(tài)呼吸特征的同步追蹤；（2)消除了墻面干擾， 高頻噪聲，呼吸諧波對待求呼吸信號的干擾，從而保證了對目標信號動態(tài)特性清晰的提??； (3)具有強抗干擾性和精確的時變追蹤特性，實用性較強。
【附圖說明】
[0036] 圖1為本發(fā)明基于VMD的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法的流程框圖。
[0037] 圖2為典型的穿墻多人探測場景示意圖。
[0038] 圖3為本發(fā)明的由采集數(shù)據(jù)經(jīng)過距離選擇算法得到的原始呼吸信號波形圖。
[0039] 圖4為本發(fā)明經(jīng)過VMD算法重構得到的目標呼吸動態(tài)信號時域波形圖，其中（a)A目 標的呼吸動態(tài)信號時域波形圖，（b)為B目標的呼吸動態(tài)信號時域波形圖。
[0040] 圖5為VMD算法重構得到的目標呼吸信號FFT頻譜圖。
[0041 ]圖6為經(jīng)過希爾伯特變換得到的二人瞬時呼吸信號波形圖。
【具體實施方式】
[0042] 本發(fā)明基于超寬帶雷達進行多人穿墻呼吸特征時變的獲取，利用UWB接收天線接 收的回波經(jīng)過慢時采樣得到穿墻人體回波信號矩陣，進而使用距離口選擇算法計算得到多 人呼吸目標存在的距離口，低通濾波器消除高頻干擾和多余頻域成分后，使用變分模態(tài)分 解(VMD)算法進行模態(tài)分解，得到有效模態(tài)信號并進行希爾伯特變換，得到時間段內(nèi)多人呼 吸信號的時變特性。通過W上方法獲得呼吸信號的是時變信息，同時保證了強抗干擾性和 精確的時變追蹤特性和很強的實用性。
[0043] 本發(fā)明基于VMD算法的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，如圖1所示，包括W下步 驟；
[0044] 步驟1，多人穿墻呼吸目標的快慢時回波數(shù)據(jù)通過超寬帶雷達發(fā)射和接收，接收天 線得到一個M個距離口 (快時），N個脈沖(慢時)的數(shù)據(jù)矩陣s(M，N);
[0045] 穿墻雷達發(fā)射信號為超寬帶信號，由接收天線得到一個由512個距離口，N個脈沖 組成的數(shù)據(jù)矩陣s(512，N)。
[0046] 步驟2,對數(shù)據(jù)矩陣s(M，N)進行距離口選擇、低通濾波，得到包含多人呼吸特征的 單個距離口回波信號fo(t);
[0047] (2.1)通過滑窗最大方差法得到變化最大的距離口 Vj，公式為：
[004引
； （1)
[0049] 其中，^' = [1，2，...，1]為距離口的編號，11=[1，2，...，^為脈沖的編號，其中1為 距離口的總數(shù)，N為脈沖總數(shù)，Xw為第j個距離口的第n個慢時采樣；
[0050] (2.2)通過計算得到能量最大距離口 Vmax即為所要求的具有穿墻多人呼吸特征的 距離口，公式為：
[0051] Vmax=max(Vj)； (2)
[0052] (2.3)從Vmax中提取出超寬帶雷達回波中的原始人體回波信號fv(t);
[0053] (2.4)將fv(t)通過低通濾波器濾除高頻干擾和呼吸高次諧波，得到包含多人呼吸 特征的單個距離口回波信號f〇(t)。
[0054] 步驟3,采用VMD即變分模態(tài)分解得到包含多人呼吸特征的子信號iik(t)，其中K為 目標數(shù)。
[0055] (3.1)鏡像延拓原始回波信號fo(t)生成包含多人呼吸信息的信號f(t);
[0056] (3.2)對步驟（3.1)獲得的多人穿墻延拓信號做傅里葉變換到頻域，得到信號f (? );
[0057] (3.3)設定最大迭代次數(shù)No,初始化選擇帶寬a,子信號個數(shù)K，子信號化，子信號中 屯、頻率O k，拉格朗日乘子A( O )，噪聲因子T(噪聲松弛情況下為0)，噪聲松弛情況下T為0， 收斂標準tol =化-6;
[005引（3.4)根據(jù)步驟(3.2)和步驟(3.3)中的初始變量，迭代第n+1次更新含有呼吸成分 的子信號化為：
[0059]
W
[0060] 其中，i表示第i個呼吸子信號，l《i《K，l《k《K; CO為信號頻率，為信號f (t)的傅里葉變換、或((〇)代表得到的第i個子呼吸信號的傅里葉變換，1(0)為拉格朗日乘 子的頻域表示；
[0061] (3.5)計算更新拉格朗日乘子
八為噪聲因 子；
[0062] (3.6)如身
3,則迭代停止，否則返回執(zhí)行步驟3.4-3.5, e 表示判別約束條件，e >0 ,No表示最大迭代次數(shù)；
[0063] (3.7)根據(jù)正常呼吸的頻域范圍O.mz-0.6化篩選呼吸信號模態(tài)％，獲得的K個呼 吸信號；
[0064] (3.8)對K個呼吸信號模態(tài)噢進行逆傅里葉變換，最后解除鏡像延拓使各分量恢復 與原信號f(t)相同的時域長度，分別輸出K個人的呼吸子信號iik(t)。
[0065] 步驟4,使用希爾伯特算法對子信號iik(t)進行時頻處理得到穿墻動態(tài)變化的多人 呼吸波形。
[0066] (4.1)將有效的多人呼吸子信號iik(t)通過希爾伯特變換，得到瞬時頻率信號 從);
[0067] (4.2)為了去除通過噪聲或計算誤差造成可能的隨機波動，對/(〇進行平滑操作 去除隨機波動得到平滑后的信號fi(t)，公式為：：
[006引
（4)
[0069] 其中O表示卷積變量，W(t)為一個矩形窗，長度T選取為選定呼吸模態(tài)的=倍振蕩 周期、高度為1，W此來得到平滑后的信號fi(t)
[0070] (4.3)通過求和fi(t)，得到信號f(t)作為不含有墻面干擾，諧波干擾，并具有動態(tài) 呼吸跟蹤特性的多人穿墻時變呼吸信號的結(jié)果。
[0071] 需要說明的是：由于UWB雷達對距離的準確判斷，本方法著重體現(xiàn)在相同距離下對 人體微多普勒信號，如呼吸信號進行準確的區(qū)分。下面結(jié)合一個典型實驗給出本發(fā)明的具 體實施方式。
[0072] 實施例1
[0073] 穿墻多人探測場景圖如圖2所示，穿墻雷達采用單發(fā)單收天線，發(fā)射信號為UWB信 號，天線距離墻間距為0.15m，墻體厚度為0.2m，兩個目標距離雷達距離均為2m。
[0074] 根據(jù)本發(fā)明基于VMD的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法的處理步驟，具體如下：
[0075] 步驟1:UWB發(fā)射天線發(fā)射窄脈沖經(jīng)過人體胸腔微多普勒的振動，回波經(jīng)過接收天 線接收，UWB雷達回波經(jīng)過慢時采樣得到穿墻人體回波信號矩陣。
[0076] 步驟2:通過距離口選擇算法計算每個距離口的方差，并求出方差最大的即多人目 標存在的距離口，波形見圖3所示。
[0077] 步驟3:對步驟2獲得的信號采用通帶為0-0.7Hz的低通濾波器消除高頻干擾和多 余頻域成分，通常為墻體微動或周圍環(huán)境變化如人員走動所產(chǎn)生。
[0078] 步驟4:對步驟3中濾波后的信號使用VMD算法進行模態(tài)分解，迭代子信號和中屯、頻 率，得到一個符合呼吸個數(shù)和頻段的有效呼吸信息，分離出的模態(tài)見圖4所示，其中圖4(a)A 目標的呼吸動態(tài)信號時域波形圖，圖4(b)為B目標的呼吸動態(tài)信號時域波形圖可W明顯看 到兩個幅度隨時變化的呼吸信號，運是由于人體在呼吸時不能時刻保持幅度一致，所W得 到的即為準確的人體呼吸時域信號。
[0079] 步驟5:對分離出的呼吸模態(tài)做FFT變換，可W明顯看出呼吸準確的頻率分別為 0.19化和0.37化，分別對應呼吸11次/分鐘和22次/分鐘的清晰頻域信號，并且為無任何墻 面或諧波干擾，結(jié)果如圖5所示。
[0080] 步驟6:進行希爾伯特變換，使用S倍呼吸周期進行平滑操作，得到具有平滑呼吸 特征的動態(tài)瞬時信息，可W明顯看到二人的呼吸是隨時間動態(tài)變化的，結(jié)果如圖6所示。
[0081] 綜上所述，本發(fā)明主要通過VMD算法能夠有效的消除不同呼吸成分的干擾諧波，去 除墻面干擾，增強微弱呼吸信號，獲得呼吸信號的是時變信息;具有強抗干擾性和精確的時 變追蹤特性，具有很強的實用性。
【主權項】
1. 一種基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，其特征在于，包括以下 步驟： 步驟1，多人穿墻呼吸目標的快慢時回波數(shù)據(jù)通過超寬帶雷達發(fā)射和接收，接收天線得 到一個M個距離門，N個脈沖的數(shù)據(jù)矩陣S(M，N); 步驟2,對數(shù)據(jù)矩陣s(M，N)進行距離門選擇、低通濾波，得到包含多人呼吸特征的單個 距離門回波信號f〇(t); 步驟3,采用VMD即變分模態(tài)分解得到包含多人呼吸特征的子信號yk(t); 步驟4,使用希爾伯特算法對子信號yk(t)進行時頻處理得到穿墻動態(tài)變化的多人呼吸 波形。2. 根據(jù)權利要求1所述的基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，其特 征在于，步驟2所述對數(shù)據(jù)矩陣s(M，N)進行距離門選擇、低通濾波，得到包含多人呼吸特征 的單個距離門回波信號fo(t)，步驟如下： (2.1) 通過滑窗最大方差法得到變化最大的距離門Vj，公式為：(1) 其中，j = [l，2, ...，M]為距離門的編號，η= [1,2, ...，N]為脈沖的編號，其中M為距離 門的總數(shù)，N為脈沖總數(shù)，Xp為第j個距離門的第η個慢時采樣； (2.2) 通過計算得到能量最大距離門Vmax即為所要求的具有穿墻多人呼吸特征的距離 門，公式為： Vmax=max(Vj) (2) (2.3) 從Vmax中提取出超寬帶雷達回波中的原始人體回波信號fv(t); (2.4) 將fv(t)通過低通濾波器濾除高頻干擾和呼吸高次諧波，得到包含多人呼吸特征 的單個距離門回波信號fo(t)。3. 根據(jù)權利要求1所述的基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，其特 征在于，步驟3所述采用VMD即變分模態(tài)分解得到包含多人呼吸特征的子信號y k(t)，包括如 下步驟： (3.1) 鏡像延拓原始回波信號fo(t)生成包含多人呼吸信息的信號f(t); (3.2) 對步驟(3.1)獲得的多人穿墻延拓信號做傅里葉變換到頻域，得到信號f ( ω ); (3.3) 設定最大迭代次數(shù)No,初始化選擇帶寬α，子信號個數(shù)Κ，子信號yk，子信號中心頻 率ω k，拉格朗日乘子λ( ω )，噪聲因子τ，噪聲松弛情況下τ為〇，收斂標準tol = 1E-6; (3.4) 根據(jù)步驟(3.2)和步驟(3.3)中的初始變量，迭代第n+1次更新含有呼吸成分的子 信號yk為：(3) 其中，i表示第i個呼吸子信號，1彡i彡K，1彡k彡Κ; ω為信號頻率，/((〇)為信號f(t)的 傅里葉變換、;〗,((〇)代表得到的第i個子呼吸信號的傅里葉變換，為拉格朗日乘子的頻 域表示； (3.5) 計算更新拉格朗日乘(3.6) 如身?βη>Ν〇,則迭代停止，否則返回執(zhí)行步驟3.4-3.5，ε表示 判別約束條件，ε > 〇，No表示最大迭代次數(shù)； (3.7) 根據(jù)正常呼吸的頻域范圍0.1 Hz-0.6Hz篩選呼吸信號模態(tài):?，獲得的K個呼吸信 號； (3.8) 對K個呼吸信號模態(tài)4進行逆傅里葉變換，最后解除鏡像延拓使各分量恢復與原 信號f(t)相同的時域長度，分別輸出K個人的呼吸子信號y k(t)。4.根據(jù)權利要求1所述的基于變分模態(tài)分解的多人穿墻時變呼吸信號檢測方法，其特 征在于，步驟4所述使用希爾伯特算法對子信號yk(t)進行時頻處理得到穿墻動態(tài)變化的多 人呼吸波形，具體如下： (4.1) 將有效的多人呼吸子信號yk(t)通過希爾伯特變換，得到瞬時頻率信號 (4.2) 對進行平滑操作去除隨機波動得到平滑后的信號n(t)，公式為：⑷ 其中σ表示卷積變量，W(t)為一個矩形窗，長度T選取為選定呼吸模態(tài)的三倍振蕩周期、 高度為1; (4.3) 通過求和fdt)，得到信號f(t)作為不含有墻面干擾，諧波干擾，并具有動態(tài)呼吸 跟蹤特性的多人穿墻時變呼吸信號的結(jié)果。
【文檔編號】G01S13/88GK106019271SQ201610274139
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年4月27日
【發(fā)明人】洪弘, 閆嘉明, 楊宇鑫, 丁傳威, 顧陳, 李彧晟, 朱曉華
【申請人】南京理工大學