基于自適應(yīng)小波尺度選擇的生物雷達(dá)呼吸與心跳分離方法

胡錫坤 金 添

(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 長(zhǎng)沙 410073)

基于自適應(yīng)小波尺度選擇的生物雷達(dá)呼吸與心跳分離方法

胡錫坤 金 添*

(國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 長(zhǎng)沙 410073)

當(dāng)使用生物雷達(dá)進(jìn)行生命體征參數(shù)提取時(shí)，由于心臟跳動(dòng)產(chǎn)生的位移形變很小，回波較為微弱，而呼吸帶動(dòng)的胸腔起伏回波強(qiáng)度較大，基于簡(jiǎn)單傅里葉變換的周期性信息檢測(cè)，往往無(wú)法有效提取心跳信號(hào)。采用小波變換的方法可以較好地分離出含有心跳、呼吸運(yùn)動(dòng)信息的信號(hào)分量，但小波尺度的選擇對(duì)于不同的場(chǎng)景存在細(xì)微差異，影響到了分離的效果。針對(duì)這一問(wèn)題，該文采用Morlet二進(jìn)小波變換，提出了一種基于信噪比閾值定標(biāo)的自適應(yīng)小波尺度選擇方法，有效解決了不同場(chǎng)景的呼吸心跳分離問(wèn)題。最后通過(guò)實(shí)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確性和可行性。

生物雷達(dá)；自適應(yīng)小波選擇；呼吸和心跳信號(hào)分離

1 引言

生物雷達(dá)[1]通過(guò)發(fā)射電磁波信號(hào)穿透衣物等非金屬障礙物，分析接收到的回波信號(hào)，對(duì)被測(cè)主體進(jìn)行非接觸式的體征探測(cè)，而且可以給出生命體心肺活動(dòng)的有關(guān)醫(yī)學(xué)信息，具有探測(cè)距離較遠(yuǎn)，不易受到天氣、光線(如晝夜)、溫度等實(shí)際因素影響的優(yōu)點(diǎn)。生物雷達(dá)在醫(yī)療監(jiān)護(hù)領(lǐng)域譬如非接觸式呼吸心跳監(jiān)測(cè)[2]、心律失常檢測(cè)[3]、病態(tài)呼吸模式檢測(cè)[4]，尤其是在嬰兒猝死綜合癥和睡眠呼吸中止癥方面有廣闊的應(yīng)用[5]，同時(shí)在野戰(zhàn)救護(hù)、反恐處突和應(yīng)急搜索等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景[6]，成為了近年來(lái)雷達(dá)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。早期的生物雷達(dá)以單頻連續(xù)波雷達(dá)為主，多用于生命檢測(cè)[7]，隨后發(fā)展出的超寬帶技術(shù)由于具有良好的穿透能力，輔以雜波相消，信號(hào)分離技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)生命體的呼吸頻率和心率的檢測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)諸如呼吸模式研究、心律失常檢測(cè)、胸腔形變檢測(cè)等更為復(fù)雜的應(yīng)用[8]。

在生命特征提取的應(yīng)用中，呼吸和心跳通常被建模成正弦信號(hào)進(jìn)行表征，認(rèn)為心率、呼吸頻率等同于它們頻譜函數(shù)中的基頻值，需要從有限長(zhǎng)信號(hào)中對(duì)其進(jìn)行分離。常規(guī)的生物雷達(dá)信號(hào)處理方法是首先使用帶通濾波器將呼吸和心跳信號(hào)進(jìn)行分離，之后利用離散傅里葉變換進(jìn)行心率和呼吸頻率的參數(shù)提取[9]?；诙喾直媛实奶匦?，小波變換可用作濾波器，通過(guò)對(duì)小波尺度等參數(shù)的選取實(shí)現(xiàn)對(duì)呼吸和心跳信號(hào)的分離。文獻(xiàn)[10]和文獻(xiàn)[11]采用小波變換處理雷達(dá)回波信號(hào)，提取生命體征的瞬時(shí)頻率和微多普勒信息。文獻(xiàn)[12]通過(guò)計(jì)算雷達(dá)回波信號(hào)各小波系數(shù)的自相關(guān)，再求得峰值比最大的自相關(guān)序列，以此峰值計(jì)算心率。該算法能有效提取周期性信息，得到平均心率信息。由于受外界環(huán)境噪聲以及監(jiān)測(cè)條件變化的影響，呼吸和心跳信號(hào)所對(duì)應(yīng)的小波尺度無(wú)法預(yù)先設(shè)定，小波變換并不能一直很好地用作生命體征信號(hào)的提取。因此，需要針對(duì)小波尺度的選擇方法進(jìn)行相應(yīng)的研究。本文提出了一種以信噪比為準(zhǔn)則的自適應(yīng)小波尺度選擇方法，實(shí)現(xiàn)了不同場(chǎng)景下的非接觸式生命體征信號(hào)分離。

2 自適應(yīng)小波尺度選擇方法

2.1 頻率分離與小波尺度對(duì)應(yīng)關(guān)系

小波變換具有多分辨率特性，可以由粗到精的逐步觀察信號(hào)，通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)某叨纫蜃?，確定一組伸縮窗，同時(shí)選擇恰當(dāng)?shù)哪感〔?，則可以在時(shí)域和頻域表征信號(hào)的局部特征。信號(hào)f(t)的連續(xù)小波變換(Continuous-Wavelet Transform, CWT)：

其中，ψ為母小波，a為尺度因子，b為位移因子，分別決定小波的時(shí)頻窗在頻域和時(shí)域的位置。小波分析中的尺度因子a的變化不僅改變小波的頻譜結(jié)構(gòu)，而且改變其窗口的大小和形狀，較大的尺度因子對(duì)應(yīng)低頻段，此時(shí)重構(gòu)信號(hào)頻率分辨率高，時(shí)間分辨率低；反之，較小的尺度因子對(duì)應(yīng)高頻段，此時(shí)重構(gòu)信號(hào)頻率分辨率低，時(shí)間分辨率高，這就是它的多分辨率特性。對(duì)于處于不同頻率帶上的呼吸和心跳信號(hào)，可以利用不同的小波尺度選擇進(jìn)行分離。

采用小波技術(shù)提取生命體征信號(hào)需要對(duì)信號(hào)時(shí)頻域都有較高的刻畫，在眾多母小波中，Morlet小波有以下3個(gè)特點(diǎn)：一是對(duì)于低頻率振動(dòng)信號(hào)具有很好的時(shí)間和頻率定位功能，可以較好地揭示信號(hào)的振動(dòng)模式；二是其傅里葉變換為Gauss函數(shù)，是一個(gè)特性較理想的帶通濾波器；三是具有良好的時(shí)頻局部化特性，并且對(duì)稱性較好，其小波變換系數(shù)的相位信息比較規(guī)則[13–15]。所以本文選擇Morlet母小波來(lái)進(jìn)行時(shí)頻分析。

Morlet基本小波的時(shí)域和頻域表達(dá)式為：

a對(duì)應(yīng)的Morlet小波函數(shù)的時(shí)域和頻域表達(dá)式為[14]：

其中，fb是母小波的帶寬參數(shù)，可預(yù)先設(shè)為定值，k為常數(shù)，與信號(hào)采樣時(shí)間和采樣點(diǎn)數(shù)有關(guān)。f0為小波中心頻率，表征了小波的總體特性。值得注意的是實(shí)際應(yīng)用中的CWT需要事先定義尺度范圍a，因此，需要采用合適的方法來(lái)確定需要估計(jì)的頻率分量的尺度范圍。根據(jù)式(5)，對(duì)于給定的a，當(dāng)akf=f0時(shí)，Ga(f)的值最大，使得呼吸與心跳回波在該小波尺度下的能量達(dá)到最大即為所選尺度范圍。因此，對(duì)于呼吸分量fr和心率分量fh，分別存在如下關(guān)系[13–18]：

其中，k表示信號(hào)采樣間隔，為慢時(shí)間維的脈沖重復(fù)頻率fs的導(dǎo)數(shù)。由式(6)可得，不同頻率下的尺度選擇與母小波的選擇、中心頻率選取及采樣頻率有關(guān)。在母小波中心頻率f0和采樣頻率fs已知條件下，呼吸頻率fr和心率fh對(duì)應(yīng)著不同的小波尺度ar和ah。

2.2 小波尺度粗集合

在式(6)的基礎(chǔ)上，依據(jù)呼吸和心跳的頻率范圍可以初步確定呼吸信號(hào)和心跳信號(hào)小波尺度范圍，首先假設(shè)呼吸頻率范圍和心率范圍分別為：

為了方便計(jì)算機(jī)處理，在CWT的基礎(chǔ)上通常將尺度參數(shù)a離散化，這種小波變換被稱為二進(jìn)小波變換(Dyadic Wavelet Transform, DWT)，即將小波尺度特殊離散化a=2m。將式(7)代入式(6)可確定包含有整個(gè)呼吸頻率和心率范圍的整數(shù)形式的小波尺度粗集合：

2.3 小波尺度精集合

式(9)所示集合內(nèi)每一個(gè)小波尺度均可以重構(gòu)出一組信號(hào)：

其中，si表示小波尺度為時(shí)的重構(gòu)信號(hào)，sj 表示小波尺度為時(shí)的重構(gòu)信號(hào)。每一個(gè)重構(gòu)信號(hào)經(jīng)快速傅里葉變換后可得其頻譜峰值，即為對(duì)應(yīng)呼吸頻率和心率估計(jì)值：

同樣可以更新該尺度下的重構(gòu)信號(hào)頻率估計(jì)值集合為：

2.4 信噪比閾值確定

首先給出信噪比的計(jì)算公式，假設(shè)小波尺度對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)的頻譜峰值頻率為則重構(gòu)信號(hào)的信噪比為[19]：

其中，B代表信號(hào)周期圖頻率分辨率，由具體FFT點(diǎn)數(shù)和采樣率決定。P(f)表示在頻率為f 時(shí)的信號(hào)輸出功率。則小波尺度范圍對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)的信噪比集合為：

其中，SNRi表示小波尺度時(shí)重構(gòu)信號(hào)si的信噪比，SNRj表示小波尺度時(shí)重構(gòu)信號(hào)sj的信噪比。

(1) 理想測(cè)量條件

理想條件一般指近距離非接觸測(cè)量，大約在0.1 m左右進(jìn)行探測(cè)。若已知參考呼吸頻率為fr，參考心率為fh，分別與式(14)中重構(gòu)頻率估計(jì)值進(jìn)行比較，計(jì)算其準(zhǔn)確率：

其中，φi和θj分別為小波尺度時(shí)重構(gòu)信號(hào)si的準(zhǔn)確率和小波尺度時(shí)重構(gòu)信號(hào)sj的準(zhǔn)確率。理想情況下，通過(guò)DWT可以100%重構(gòu)恢復(fù)呼吸和心跳信號(hào)，因此使得φi=1和θj=1時(shí)的小波尺度即為最終選擇尺度：

(2) 邊界測(cè)量條件

在給定準(zhǔn)確度σ下，雷達(dá)系統(tǒng)具有一個(gè)測(cè)量邊界，在該邊界測(cè)量的呼吸頻率和心率準(zhǔn)確度恰好均不低于σ。已知參考呼吸頻率為fr，參考心率為fh，依據(jù)式(17)計(jì)算其準(zhǔn)確率。因?yàn)樾奶容^呼吸更加難以測(cè)量，根據(jù)測(cè)量前規(guī)定的準(zhǔn)確度σ，在保證心跳具有σ的準(zhǔn)確度前提下，可以確信呼吸準(zhǔn)確度也不低于σ，因此使得φi最大和θj=σ時(shí)的小波尺度即為最終選擇尺度：

綜合兩種特殊測(cè)量條件下的檢測(cè)，得到適合絕大部分中間場(chǎng)景的呼吸尺度集合下的信噪比閾值和心跳尺度集合下的信噪比閾值SNRTh：

值得注意的是，式(23)中針對(duì)兩個(gè)下限取最大值的過(guò)程將會(huì)舍棄少部分邊界條件下測(cè)量場(chǎng)景，致使該場(chǎng)景下的檢測(cè)得不到結(jié)果，實(shí)際操作過(guò)程中這一現(xiàn)象的出現(xiàn)取決于準(zhǔn)確度σ的預(yù)先設(shè)定。

2.5 算法流程

通過(guò)理想條件測(cè)量和邊界條件測(cè)量，確定了信噪比閾值后，算法可以進(jìn)行自適應(yīng)的小波尺度選擇。最終尺度集合內(nèi)尺度i和j從最小尺度值開始遞增并依次得到重構(gòu)信號(hào)當(dāng)重構(gòu)信號(hào)的信噪比SNRi＞SNRTr，則輸出呼吸頻率當(dāng)SNRj＞SNRTh，則輸出心率如果尺度集合中的重構(gòu)信號(hào)的信噪比不符合閾值要求，則需要改變測(cè)量環(huán)境重新測(cè)量。依據(jù)前面的理論推導(dǎo)，自適應(yīng)小波尺度選擇算法流程如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 雷達(dá)系統(tǒng)與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

實(shí)驗(yàn)采用的沖激超寬帶雷達(dá)系統(tǒng)如圖2所示，天線采用Vivaldi天線，發(fā)射信號(hào)中心頻率6.8 GHz，帶寬2.3 GHz。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置和測(cè)試設(shè)備如圖3所示，選用了綜合醫(yī)療器械DynaMap Suite-SA7925輸出的呼吸數(shù)據(jù)和心跳數(shù)據(jù)作為生物雷達(dá)檢測(cè)的呼吸和心跳的參考信號(hào)。

3.2 信噪比閾值定標(biāo)

依據(jù)本文第2部分，在進(jìn)行體征信號(hào)檢測(cè)前，我們需要通過(guò)理想條件和邊界條件的測(cè)量來(lái)確定信噪比閾值。依據(jù)算法流程，首先需要根據(jù)重構(gòu)呼吸頻率和心率范圍，初步確定小波尺度范圍Ar和Ah；然后計(jì)算落于呼吸頻率和心率范圍內(nèi)的頻率峰值，縮小尺度范圍至最后根據(jù)該小波尺度下的信噪比分析得到閾值

圖1 自適應(yīng)小波尺度選擇算法流程圖Fig. 1 The flow chart of the adaptive wavelet scales selection algorithm

圖2 沖激超寬帶雷達(dá)系統(tǒng)Fig. 2 Impulse ultra-wideband radar system

圖3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和測(cè)試設(shè)備Fig. 3 Experimental setup and measuring devices

(1) 理想測(cè)量條件

理想條件下人體距離天線約為0.1 m，被測(cè)目標(biāo)為一名健康男性。

(a) 確定小波尺度粗集合

采用二進(jìn)小波變換，選擇Morlet母小波中心頻率參數(shù)值為8，即f0=28Hz。雷達(dá)接收回波結(jié)果脈沖積累后以65 Hz的實(shí)際慢時(shí)間維采樣頻率進(jìn)行采樣存儲(chǔ)，即fs=65 Hz，對(duì)于呼吸頻率fr，其范圍一般為0.13～0.65 Hz，心率fh一般為0.83～1.80 Hz，根據(jù)式(6)，計(jì)算得：

可以確定小波尺度粗集合Ar={14, 15, 16, 17}和Ah={12, 13, 14, 15}。

(b) 確定小波尺度精集合

計(jì)算小波尺度范圍內(nèi)各尺度對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)的峰值頻率和信噪比，如表1所示。Ar集合中所有尺度對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)的峰值頻率均落于0.13～0.65 Hz呼吸頻率范圍內(nèi)，而Ah集合中尺度14和15對(duì)應(yīng)重構(gòu)信號(hào)的峰值頻率落于0.83～1.80 Hz心率范圍外，則可更新得到小波尺度精集合以及

表1 理想測(cè)量條件下不同小波尺度下的峰值頻率與信噪比Tab. 1 The peak frequency and SNR for each different wavelet scale under ideal measuring condition

(c) 確定信噪比閾值范圍

已知呼吸頻率的參考值為0.22 Hz，心跳頻率參考值為1.25 Hz，比較呼吸頻率最終尺度范圍內(nèi)的峰值頻率，其中尺度為17時(shí)的峰值頻率與參考呼吸頻率達(dá)到了100%的準(zhǔn)確率；比較心率最終尺度范圍在尺度為12時(shí)的峰值頻率與參考心率達(dá)到了100%的準(zhǔn)確度，具體對(duì)比如圖4所示。從而確定以及依據(jù)式(19)，根據(jù)表1可以得到理想條件下呼吸信號(hào)和心跳信號(hào)的信噪比閾值為：

圖4 理想條件下的重構(gòu)生命體征信號(hào)與參考信號(hào)的比較Fig. 4 The comparison between reconstructed vital sign signals and reference signals

(2) 邊界測(cè)量條件

首先設(shè)定邊界條件下準(zhǔn)確率σ=0.95，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同體型、性別和距離遠(yuǎn)近的人體進(jìn)行檢測(cè)，與參考信號(hào)進(jìn)行比較，在保證呼吸頻率和心率檢測(cè)準(zhǔn)確率均不小于95%的限制條件下，確定邊界測(cè)量條件。與理想條件下的步驟類似，可以給出所選小波尺度所對(duì)應(yīng)峰值頻率符合限制條件下的信噪比，如表2所示。

表2 邊界測(cè)量條件下求得小波尺度的峰值頻率與信噪比Tab. 2 The peak frequency and SNR for each different wavelet scale under complex measuring condition

由式(21)和式(22)可得邊界測(cè)量條件下的閾值范圍為：

依據(jù)式(23)，由式(25)和式(26)得到測(cè)量準(zhǔn)確度不低于95%條件下的定標(biāo)閾值范圍：

在此范圍內(nèi)我們一般選取較為接近下限的值為信噪比閾值，即呼吸信號(hào)分離信噪比閾值為以及心跳信號(hào)分離信噪比閾值為SNRTh=–9.1，這樣可以保證系統(tǒng)適用于較多的實(shí)驗(yàn)測(cè)量場(chǎng)景，如果閾值選取越大，則相應(yīng)分離準(zhǔn)確度越高，同時(shí)無(wú)結(jié)果輸出的可能性也更高，因?yàn)檫m用的場(chǎng)景變小，實(shí)際中參考閾值范圍的下限進(jìn)行選取就可以較好地達(dá)到準(zhǔn)確度高于σ的設(shè)定要求。

3.3 實(shí)測(cè)場(chǎng)景下呼吸和心跳信號(hào)分離結(jié)果

改變被測(cè)場(chǎng)景，選取一名健康女性作為被測(cè)目標(biāo)，在人體相距天線1.0 m條件下進(jìn)行生物雷達(dá)呼吸心跳檢測(cè)。當(dāng)信噪比閾值確定后，采用提出的自適應(yīng)小波尺度選擇方法對(duì)測(cè)試目標(biāo)的呼吸和心跳信號(hào)進(jìn)行分離，呼吸頻率和心率的測(cè)量準(zhǔn)確度均不低于95%。圖5給出了實(shí)測(cè)場(chǎng)景下的自適應(yīng)小波尺度選擇后的呼吸和心跳信號(hào)分離結(jié)果，其中心跳信號(hào)選擇的尺度為12，呼吸信號(hào)選擇的尺度為16，測(cè)試結(jié)果證明算法較好地實(shí)現(xiàn)了呼吸與心跳信號(hào)小波尺度的選取，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了較高準(zhǔn)確度的呼吸和心跳檢測(cè)，具有可操作性與實(shí)用性。

圖5 自適應(yīng)小波尺度選擇下的呼吸與心跳分離結(jié)果Fig. 5 Separation results using adaptive wavelet scales selection algorithm

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)生物雷達(dá)呼吸與心跳分離方法中小波變換尺度選擇不固定這一問(wèn)題，從理論分析到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)實(shí)際條件下的信噪比閾值進(jìn)行了確定，實(shí)現(xiàn)了呼吸與心跳信號(hào)的有用分離，該方法可以靈活設(shè)定準(zhǔn)確度范圍，使生物雷達(dá)系統(tǒng)達(dá)到較高精度的非接觸測(cè)量。

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Adaptive Wavelet Scale Selection-based Method for Separating Respiration and Heartbeat in Bio-radars

Hu Xikun Jin Tian
(College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

Extracting periodic heartbeat signals based on the traditional Fourier transform using a noncontact bio-radar is difficult because chest displacements caused by the heart are much smaller than those caused by respiration. Normally, they can be separated using the continuous wavelet transform; however, the miniscule difference of wavelet scale selection under different conditions may influence the separation performance to some extent. To solve this problem, this study proposes a method based on signal-to-noise ratio calibration to adaptively select the Morletdyadic wavelet scales and then separate the heartbeat signal from the respiration one using the selected scales, which can be applied to detect vital signs of different conditions. The experimental results have exhibited the accuracy and feasibility of the proposed method.

Bio-radar; Adaptive wavelet selection; Respiration and heartbeat separation

TN959

A

2095-283X(2016)05-0462-08

10.12000/JR16103

胡錫坤, 金添. 基于自適應(yīng)小波尺度選擇的生物雷達(dá)呼吸與心跳分離方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報(bào), 2016, 5(5): 462–469.

10.12000/JR16103.

Reference format: Hu Xikun and Jin Tian. Adaptive wavelet scale selection-based method for separating respiration and heartbeat in bio-radars[J]. Journal of Radars, 2016, 5(5): 462–469. DOI: 10.12000/JR16103.

胡錫坤(1994–)，男，湖北天門人，國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)槌瑢拵Ю走_(dá)生命信號(hào)檢測(cè)技術(shù)。

E-mail: xikung_hu@126.com

金 添(1980–)，男，國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，主要從事隱蔽目標(biāo)雷達(dá)成像與檢測(cè)識(shí)別、新型微波傳感器機(jī)理與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等方面的研究工作。2009年獲全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)，2010年入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”，2014年獲國(guó)際無(wú)線電科學(xué)聯(lián)盟青年科學(xué)家獎(jiǎng)。承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金、武器裝備探索等多項(xiàng)課題，獲省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、二等獎(jiǎng)2項(xiàng)。“信號(hào)處理與系統(tǒng)”國(guó)家精品課程和資源共享課主講教師，信號(hào)處理系列課程國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)主要成員。已發(fā)表論文100余篇，獲授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利5項(xiàng)，出版專著3部、譯著1部、教材1部。

E-mail: tianjin@nudt.edu.cn

2016-09-13；改回日期：2016-10-26；

2016-11-11

*通信作者：金添 tianjin@nudt.edu.cn

國(guó)家自然科學(xué)基金(61271441)

Foundation Item: The National Natural Science Foundation of China (61271441)