人体传感器UWB雷达传感雷达模块人体体征检测，UltraWideBand,UWB)信号具有分辨率高、穿透能力强、抗干扰能力强的特点。在军事设备、城市安全等领域，它能穿透大部分非金属建筑材料(砖、木、干墙、混凝土等)。伴随着城市的迅速发展，人们对医疗和保健的需求越来越大，现有的医疗手段仍然无法完全满足人们在不同场景下的各种需要。目前对人的呼吸、心跳等体征监测主要采用电极式触点监测法，在特定情况下难以监测。为此，针对超宽带雷达传感对实现非接触式人体特征进行监测，开展了一系列研究，现主要内容如下：
1.设计了可用于便携的人体传感器UWB雷达传感雷达模块人体监测系统，选择高斯型单周波脉冲UWB雷达作为信号接收装置。通过对平面八木超宽带天线和Vivaldi超宽带天线的分析，选择了一种具有较小指向性的收发天线。为验证系统的可靠性，在实验中同时使用医用心电监护仪(ECG)准确地同时提取微弱的信号信号，对UWB进行了比较，对UWB进行了质量评估。
2.针对体征信号具有非平稳非线性这一特点，分别研究了适用于这种信号的经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition，EMD)算法与变分模式分解(VariationalModeDecomposition,VMD)算法。针对非接触监测回波中含有大量的噪声和杂波，采用了一系列消除背景噪声和杂波干扰的预处理方法，并对原数据和预处理数据进行了比较，预处理得到的信号更纯净。
3.在UWB雷达传感器非接触式监测系统中，完成了一系列提取呼吸特征和心跳特性的试验，包括一个UWB雷达传感器和多个UWB雷达传感器的监测，其中一个UWB雷达传感器监测试验还包括穿墙监测。试验表明，采用VMD算法提取分离体征，可以同时提取呼吸特征和心跳特征，不产生模态混叠。
4.采用控制变量的原则，对实验中监测多个目标可能出现的误判现象，对多目标臂距离进行多次试验，得出避免漏判现象的条件。
5.由于人体目标在不同时刻的运动状态是不同的，因此通过不同的时间-频率分析方法来获得其变化规律。本文提出了一种基于时-频域变换的时间-频域分析方法，并将模式分解法和希尔伯特变换组合在一起，该方法是一种新的基于经验的模态分解-Hilbert变换的新方法。对各种状态进行了多组实验，分析了不同运动状态下的时频算法效果。
伴随着社会的不断发展，人口结构不断变化，人口老龄化问题也日益突出，而随着人口流动性的不断增加，“空巢老人”群体也日益增多，大多数无儿无女的老人无人照料。老年人群是疾病易发人群，尤其以心脑血管疾病和慢性病为突出，其生活自理能力较差，在健康问题上具有较大危险性。另外，随着社会竞争力的增强，工作强度的不断增加，办公室人员的心理健康和生理健康受到了极大的威胁。由于长期从事高强度工作，社会与行业竞争及家庭重担，极易使中年人甚至年轻人产生健康问题，每年都有因加班、工作压力过大而突然死亡的事例，还有因租住甲醛房而患白血病的悲剧。根据统计，我国60%以上的青少年都存在不同程度的健康问题，令人担忧的是，这一数字每年都在增加。工作时间延长使他们没有多少精力关注健康，还有很多人在遇到了大问题之后才开始注意健康，这时很可能已经太迟了，无法阻止悲剧的发生。随着健康知识的普及，目前我国疾病预防已引起越来越多的人群的关注。早期发现和及时治疗是预防疾病的佳方法。他们希望通过定期的健康检查，及时发现不能被自己察觉的问题，发现一些小问题后，可以向专业人员进行系统的科学咨询和指导，避免造成严重后果。无论是青年还是老年人，及时监测、及时发现是健康管理必不可少的一环，对于解决诸如养老、健康问题等社会问题具有重要意义。对一些疾病如心脑血管病，呼吸特性和心率特性是重要的表征参数。呼吸机心率信息不仅可以判断被监测的人是否有生命体征，而且在临床上也起到了关键的作用。不同年龄、性别和生理状况的呼吸和心跳特点不同。电极式胸部阻抗扫描是临床上常用的监测人体呼吸的方法，其工作原理是：当呼吸监测装置工作时，通过被监测的人体体内的电流，就可以实现对呼吸的测量。心电监测(electrocardiogram)是检测人心跳特点的一种重要手段，其监测信号的研究主要集中在QRS特性上。如果患者心率过慢，ECG很难察觉。由于心电信号是一种很弱的生理信号，振幅很小，需要用放大手段才能看到，而且频率分布比较广，对不同的病患具有不同的频谱特征，其信号具有不确定性和随机性。另外，心电信号因其微弱而极易被噪声干扰。下面列出了一些噪音类型：
肌电干扰人体中存在的电现象会使测量过程中出现相互干扰，如肌肉舒张收缩所产生的电位就是肌电干扰，在5~2000Hz左右。工业频间干扰工频交流电会产生电磁波，是一种工频干扰，它会影响电子装置的正常工作，并对其产生干扰。基线漂移者在呼吸时，由于微动会产生一种像正弦信号，其振幅和频率都是随机变化的，从而使其测量受到一定影响。但目前电极片接触式心电监护仍是一种正确度较高的检测手段，也是满足临床疾病诊断需要的一种方法，但监测费用较高，一般家庭难以操作，很难满足家庭日常监控要求，而且当设备长时间使用时，电极片会粘附到皮肤上，这类装置不适合皮肤烧伤的病人。另外，由于上述心电监护存在噪声干扰，这种心电监护方法准确度不高，因此采用一种新的模式，不存在上述干扰，对体征监控具有重要意义。UWB雷达由于其超高分辨率的固有特性，以及能穿透大多数非金属建筑材料(例如砖、木材、干墙、混凝土和钢筋混凝土)而得到了广泛应用的青睐，比如地下感应、飞行器分类法、防撞及目标检测等，UWB雷达探测不受环境变化的影响，如雨雪天气、雾霾天气、更极端的气候，如光线不足。
UWB雷达是一种对人体特征的监视系统，它主要包括两个方面。一种是对呼吸心跳进行家庭卫生管理的连续监测，另一种是自然灾害发生时的优先救助。家中卫生管理：心脑血管病和其他疾病的高发人群需要长期的呼吸和心跳检测，监测异常并报警，家人可及时发现并送往医院，避免悲剧的进一步发生。由于人体的呼吸心跳活动能引起胸腔运动、雷达回波调制、回波产生频率、相位、幅值、到达时间等周期变化等因素，雷达能根据处理回波来监测人体呼吸心跳的特点。呼吸机导致肺的收缩舒张，从而导致胸腔的较大幅度前后波动；心脏在提供血液循环时，心壁和血管发生机械振动，通过周围组织使胸腔发生微动，皮肤表面也会出现轻微的前后波动。根据胡巍在中国科技大学的研究成果，我们可以看出，一个健康人的呼吸频率在0.13Hz~0.4Hz之间，心跳频率在0.83Hz~3.3Hz之间。利用UWB雷达对人体进行非接触式监测，无需人们将电极片固定在固定位置，获得呼吸心跳的关键参数。自然灾难救援：由于超宽带雷达穿透能力强，在地震等自然灾害情况下，可利用UWB雷达对瓦砾中是否有生命进行监测。例如藏在墙或瓦砾中的生命体，在建筑物着火时受困的生命体，塌方和雪崩中的生命体。UWB的生命体探测对其进行优先救助，有助于使救援效果大化。
目前临床医学上对人体呼吸与心跳的监测大多是接触式监测，利用电极与皮肤直接接触后所产生的电流经过人体以后，通过人体呼吸、心跳的特点进行监测。使用时需要专业人员将电极片放置于皮肤表面的固定位置。该方法检测准确度较高，在临床医学中经常使用。应用雷达的多普勒原理检测回波信号中的频移相移信息，从而对人体目标的微动信息进行检测，使其具有非接触性。一次利用雷达监测人体体征是80年代中期，美国在80年代中期研制出一种雷达监控人体目标，并利用人体运动调制的雷达信号对人体目标进行解调，从而获取人体目标的信号。林教授小组使用X波段的雷达发射波定向辐射目标的上体，以探测胸部的位移，并将接收到的回波和发射波进行对比，提取呼吸信号。林恩等人的尝试为监控人体信号提供了可能。此后，越来越多的人开始关注雷达监测人体体征，并将其应用于生物雷达。美国斯坦福大学的A.D.Droitcour和其他研究人员设计了一种可以减少剩余相位噪声的零差频接收机系统，该系统能保证至少一次信号没有零点，从而减少人工测量中位置调整的工作量。它们探讨了距离相关对相位噪声的抑制作用，测得的相位噪声平均在预测相位噪声的5dB以内，而单通道芯片测量心率的精度在40%到100%之间，正交芯片测量心率的准确度在80%以上。关于睡眠监控，2007年NoahHafner和其他人设计了一个基于标准2.4GHz无线婴儿监控器的雷达监控系统，以监控婴儿呼吸信号，本发明采用低成本硬件组成的多普勒雷达系统，利用多普勒信号来提取婴儿的体征信息。Ziganshin和其他俄罗斯研究人员开始将超宽带雷达应用到婴儿监护中，并设计制造了非接触式婴儿监视器。此款监视器由家长控制，可有效预防婴儿猝死综合症(SuddenInfantDeathSyndrome)，婴儿猝死综合症是婴儿在1个月大时死亡的首要原因。婴幼儿监视器的主要工作是及时诊断阻塞性睡眠障碍，这是导致SIDS的主要原因。阻碍性睡眠障碍是指在睡眠中出现的呼吸暂停，定义为呼吸间隔至少10秒。宝宝经常会有不规则的呼吸暂停，这个宝宝监控器的作用是监测呼吸暂停和及时报警。PhilipdeChazal，悉尼大学研究小组研究了一种生物运动传感器，能够识别成人的睡眠模式和觉醒模式。特别地，提出了一种自动分类算法，根据所测得的运动信号，将信号识别归类为睡眠或觉醒状态。研究小组认为，它是一种非接触式生物运动传感器，能够为检测人体的睡眠提供有效的手段。从增强回波信号中的人体体征信号来看，由于体征为微动信息，很容易受到噪声和杂波的影响。由日本九州大学Naoyuki等研究人员利用傅里叶变换提取回波频率，同时对信号和噪声进行相关相关处理，提高了体征信号的信噪比。在美国，Li.Changzhi等研究人员使用阵列雷达接收前端，以消除非接触生命体征监测中随机产生的运动产生的强噪声，分别采用两组及四组接收机及天线对人体不同部位进行监测。利用极化法和频率复用技术，结合人体随机运动和生理运动信号的不同模式，对不同位置的监测信号进行组合，以消除人体随机运动的噪声。2012年，他们开发出一种微型硬币大小的雷达来监测人体，并采用正交接收机间接嵌入变换技术，解决了毫米波的零点检测问题，提高了毫米波系统的鲁棒性。雷达用低成本的单片PCB天线，而CMOS芯片的封装使系统具有更高的集成度，所以集成的微型雷达大约只有贴片天线的十分之一，可以方便地嵌入在各种便携设备中，以方便的方式探测各种微动信息。在此基础上，利用自适应相位补偿技术，对多普勒雷达进行生命体征监控。除了多普勒雷达外，该系统还结合了一台普通摄像机，用来检测人体物体的随机运动，把运动规律作为相位信息反馈给多普勒雷达。本系统能有效地减少基带电路的线性负载，并对堆叠体的运动进行补偿。但是，这种处理方法非常复杂，需要方便的系统和算法。关于人体体征的时频分析，美国LanboLiu等人利用Hilbert-HuangTransform(HHT)，利用HuangTransform(HHT)进行了人体回波信号回波采集。研究人员I.Immoreev的研究小组提出了一种正交双通道处理算法来获得呼吸和心跳的时频分析图，该脉冲雷达监测人体目标包括五种模式。美国海军实验室提出了一种人体步态雷达信号时频方法，利用非参数局部跟踪算法，有效地提取了身体各部位的相关运动曲线，为雷达遥感运动序列结构分析提供了框架。关于人体运动状态的识别，美国德州大学奥斯丁分校研究了利用微型多普勒信号对人类不同活动进行分类的可行性。研究人员利用多普勒雷达，对12个人做了7种不同运动的人进行了调查。七种运动状态包括跑步、步行、拐杖行走、爬行、击打、原位拳击和静坐，根据支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的六个特性训练结果进行运动状态识别和分类。对SVM进行交叉验证，得到佳参数。由荷兰的vanDorp,P,P，提出了一种人体行走参数的提取与估计方法，它能通过步态参数的估算，同时计算出相应的雷达和行动者的视觉动画。在X波段连续波雷达监测人体运动特性的基础上，中国国防科技大学利用人体行走测量数据进行步态参数估计。关于穿墙目标的监控，1998年，美国TimeDomain公司于1998年推出了一个穿墙雷达，它能通过6m距离和距离分辨率10.2cm的墙。穿墙雷达可在火灾、地震等自然灾害中检测到被困人员，但这种雷达不够便携，无法提供更详细的方位信息。由英国CambridgeConsultants设计制造的Prism200型雷达产品可以提供大20m距离和30cm距离分辨率。虽然我国对这一领域的研究起步较晚，但已有更多的研究单位开始介入穿墙雷达信号处理领域。举例来说，国防科技大学利用超宽带雷达对3~5m后壁进行探测。本研究中，第四军医大学设计了一套基于UWB雷达的人体生命体征监测系统，采用时间归一化法来提高其检测精度。
近几年来，超宽带雷达在目标检测与识别方面的研究越来越多。UWB雷达传感器综合发射端、放大器、接收端等多个部件，与其它雷达原理一致，人体传感器UWB雷达传感雷达模块通过发射端发射的UWB雷达脉冲信号到达人体表面后，其部分信号将被反射回来，使接收端接收。接收方接收到的回波信号含有人体的生命体征信息，要正确地提取生命体征信息，必须选择适当的信号处理方法。UWB雷达传感器人体监测的重要应用包括无线传感网络(无线传感网络)WBSN研究表明，WBSN能够为医疗领域提供一种新的服务模式，能够实现无创伤、不影响人体生理功能的检测。另外一种UWB雷达感应器用于穿墙和检测，能够穿过非金属壁检测到墙后生命体。
设计合理的UWB雷达传感人体监测系统，有利于采集准确、纯信号，消除其它杂波噪声等干扰。UWB雷达传感检测系统的构建是对人体特征进行非接触检测的首要关键。超宽带雷达传感探测系统，除包括测距仪器外，UWB雷达传感器与收发天线同轴连接等辅助工具外，还有UWB雷达传感器、收发天线等重要模块。
高斯脉冲超宽带雷达传感器超宽带无线传输系统的通信过程是：数字调制信号以脉冲波形发送，接收后接收端的处理是一个反发送过程。本文介绍了脉冲超宽带雷达传感器的信号类型：高斯型、阶跃型和多脉冲。脉动位、极性、振幅等特性均能反映重要信息。在脉冲UWB雷法传感器的应用中，高斯脉冲超宽带信号的应用比较广泛。UWB脉冲需要很窄的脉冲，所以它可以形成一个类似钟型的高斯函数波。采用逐次求导方法，可求出各个阶函数。其阶次与波形的规律性是：中心频率随阶次的增大向高频移动，过零点的数目增多，相对带宽呈减小趋势，带宽变化不明显。
对多人目标的监控，无论是一个人体传感器UWB雷达传感雷达模块还是多种UWB雷达传感器，都能对单人的呼吸特性进行监测，如果监测对象是多人，则可能出现人体间的信号相互影响，监测也有可能发生漏判，即“遮蔽效应”。这一实验条件是在单站超宽带雷达传感器对两个人体目标进行监控时，使其不产生“阴影效应”。由于变分模式分解算法需要事先知道先验信息来设置参数，而在监测多人体目标时，对具体物理成分未知，也就是不能用变分模式分解算法来判断“遮蔽效应”问题。对预处理后的回波信号，采用经验模式分解算法，由模态数来判断“阴影效应”。
UWB雷达不仅在军事、城市安全等领域具有广泛的应用，而且在医疗卫生、自然灾害救援等领域也具有广阔的发展前景。重点研究了基于UWB雷达传感器的监控系统对身体特征、心跳特点和不同运动状态下身体特征的非接触监测。本文的主要工作总结如下：
1.研究了UWB雷达传感器监测人体的研究特点，WBSN是UWB雷达传感器的一项重要应用，进一步分析UWB雷达传感器用于监测人体体征，有助于医疗卫生和自然灾害搜索等应用。
2.根据该监测系统框架，设计了可用于便携的UWB雷达传感器人体监测系统，选择了高斯型单周波脉冲脉冲UWB雷达P440作为系统的重要模块。在对两类UWB天线选择后选择的改良八木超宽带天线作为系统中的收发天线，这种方法比原来的全向型偶极子天线的耦合噪声小。另外，为了对实验进行质量评估，使用高精度医用心电监视器提取实验中的呼吸和心跳参数，并将UWB数据与UWB数据进行比较，验证系统的可靠性。
3.研究了人体传感器UWB雷达传感雷达模块采集的回波信号的处理方法，发现采用非接触式采集的回波信号含有较多的杂波和噪声，先对其进行预处理，包括去相干背景噪声和滤除，使数据更加纯净。本文研究了适用于这种信号的经验模式分解法和变分模态分解算法，这两种方法都能将呼吸信号分解为非平稳非线性的信号，根据其模式特性，分别对这种信号进行了处理，并将其分解为若干模态信号。
4.对呼吸特征和心跳特点的监测试验主要以人体静止状态为目标，包含了一次/多次UWB的监测，其中一个UWB监测实验不仅包括无障碍监测，而且还包括穿墙监测。通过对UWB雷达传感人体监测系统进行试验，利用经验模式分解算法和变分模态分解算法，结果对比得到变分模态分解算法比经验模态分解算法稍复杂，但有一定优势。
5.针对多人体目标监测中普遍存在的漏判现象，仅在两人身上改变臂距，用控制变量法进行了一系列实验。基于经验模式分解算法对目标回波信号进行分解，根据模态数来判断是否存在“遮蔽效应”。
6.人是生命体，具有自主精神，会有不同的运动状态。对人69体目标不同运动状态下的运动，分别采用不同的时频分析方法，通过短时傅里叶变换、经验模态分解-希尔伯特变换和变分模态分解-希尔伯特变换来获得人体运动。通过时间-频率对比分析可以看出，短时傅里叶变换的分辨率很低，不能及时反映信号的变化趋势，变分模态分解-希尔伯特变换比经验模态分解-希尔伯特变换更干净，不存在模态混叠。
当前UWB雷达技术研究有了很大发展，使对人体特征进行非接触式监控成为可能。重点对超宽带雷达监测人体体征，尤其是呼吸微弱和心跳特征的提取，进行了深入的分析和研究。但是，由于作者的能力和精力有限，相对于实际应用而言，研究内容还有发展的空间，有待进一步探索，主要包括：
1.研究中所有实验对象都是老年人、中年人和儿童，都进行了体征监测。2.以超宽带人体传感器UWB雷达传感雷达模块为基础的非接触式身体征象在医学上有很大前景，接下来，如果能监测血压、血糖等其他生命体征参数，就能进一步提高这一监测系统在卫生管理中的应用范围。3.UWB生命监测系统每一次试验都需要人工进行，天线收发位置等固定也会花费一定时间，希望监测系统能够整合，以便于携带。