RIS-4D生物雷達(dá)多人體定位與生命體征監(jiān)測(cè)

金 添 李 志 戴永鵬 宋勇平

（1.國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410073；2.陸軍工程大學(xué)通信士官學(xué)校，江蘇南京 210007）

1 引言

非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)新興的技術(shù)，可被用于日常健康監(jiān)測(cè)、輔助生活、智能座艙、生命搜救和公共安全等領(lǐng)域［1-5］。對(duì)于各種非接觸式探測(cè)技術(shù)，光學(xué)攝像機(jī)容易受到光的干擾和遮擋，并可能侵犯?jìng)€(gè)人隱私；超聲波在空氣中會(huì)顯著衰減，很容易被衣服吸收；相比之下，雷達(dá)已被證明適用于生命體征探測(cè)。將生命體目標(biāo)作為探測(cè)對(duì)象的雷達(dá)也稱(chēng)為生物雷達(dá)，已經(jīng)成為非接觸式生命體征探測(cè)的熱點(diǎn)研究方向。生物雷達(dá)生命體征探測(cè)利用心肺微動(dòng)散射的電磁波信號(hào)獲取呼吸、心跳等生命體征信息，具有非接觸性、非視距、隱私保護(hù)、遠(yuǎn)距離測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)。

目前生物雷達(dá)已經(jīng)從單目標(biāo)探測(cè)發(fā)展為可以同時(shí)探測(cè)多個(gè)目標(biāo)。針對(duì)多個(gè)目標(biāo)的生命體征探測(cè)，Singh 等人從雷達(dá)結(jié)構(gòu)、硬件和算法等方面全面分析了真實(shí)場(chǎng)景中多目標(biāo)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀［6］。在信號(hào)處理算法層面，Islam等使用盲源分離技術(shù)來(lái)分離多人的呼吸信號(hào)［7］。Ding 等利用變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）算法，利用脈沖超寬帶（Impulse Radio Ultra-Wideband，IR-UWB）雷達(dá)對(duì)相同距離的兩個(gè)靜止目標(biāo)的呼吸信號(hào)進(jìn)行分離和恢復(fù)［8］。Rong等人使用心跳信號(hào)諧波來(lái)檢測(cè)相同距離的多個(gè)靜止目標(biāo)的心率［9］。Zhang等人利用欠定盲源分離（Undetermined Blind Source Separation，UBSS）方法來(lái)分離多人的呼吸信號(hào)，該方法使用的雷達(dá)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但不能區(qū)分分離出的信號(hào)與目標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系［10］。此外，不同人體的生命體征通常還會(huì)相互干擾。在雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層面，Mercuri等人提出了一種集成兩個(gè)頻率掃描天線(xiàn)的單輸入單輸出調(diào)頻連續(xù)波（Frequency Modulated Continuous Wave，F(xiàn)MCW）雷達(dá)結(jié)構(gòu)［11］。他們將其用于遠(yuǎn)程二維（2D）定位（距離和角度信息）和對(duì)多個(gè)人體目標(biāo)的生命體征監(jiān)測(cè)。Kang 等人利用頻率掃描陣列進(jìn)行呼吸監(jiān)測(cè)、2D 定位和目標(biāo)軌跡跟蹤［12］。Yan 等人使用合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）模式進(jìn)行目標(biāo)成像和人體呼吸頻率測(cè)量［13］。Xiong等人介紹了一種基于自適應(yīng)數(shù)字波束形成（ADBF）技術(shù)的單輸入多輸出連續(xù)波雷達(dá)系統(tǒng)，用于同時(shí)檢測(cè)未知位置的多個(gè)呼吸［14］。針對(duì)多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）體制的生命體征探測(cè)雷達(dá)，Cardillo 等人對(duì)MIMO 技術(shù)及其在生命體征檢測(cè)和人體定位中的應(yīng)用進(jìn)行了綜述［15］。Koda 等人利用MIMO 雷達(dá)系統(tǒng)和呼吸空間聚類(lèi)的方法來(lái)定位和測(cè)量多個(gè)人的呼吸信號(hào)［16］。Walterscheid等人介紹了一種二維成像雷達(dá)，可以同時(shí)監(jiān)測(cè)24 GHz 和77 GHz 處的多個(gè)生命體征，并提出了一種從測(cè)量數(shù)據(jù)中分離呼吸和心跳的信號(hào)處理方法［17］。Shang 等開(kāi)發(fā)了一個(gè)分布式MIMO IRUWB 雷達(dá)原型系統(tǒng)，用于對(duì)多個(gè)人體目標(biāo)進(jìn)行二維定位，并估計(jì)呼吸和心跳頻率［18］。Wang 等人開(kāi)發(fā)了一種高度集成的MIMO 雷達(dá)系統(tǒng)，通過(guò)變化檢測(cè)算法進(jìn)行三維（3D）定位和同時(shí)檢測(cè)生命體征，并驗(yàn)證了檢測(cè)和分離兩個(gè)受試者的呼吸和心跳信號(hào)的能力［19］。

將MIMO 面陣列和寬帶信號(hào)相結(jié)合的四維（4D）雷達(dá)能夠同時(shí)檢測(cè)多個(gè)人體目標(biāo)的生命體征。然而，隨著信道數(shù)目的增加，基于MIMO 的4D 雷達(dá)的成本急劇增加。近年來(lái)，在無(wú)線(xiàn)通信和感知領(lǐng)域，利用超表面天線(xiàn)實(shí)現(xiàn)相控陣和MIMO陣列功能吸引了大量關(guān)注，尤其是隨著超表面理論和工程技術(shù)的不斷完善，可重構(gòu)智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）在輔助通信和智能感知方面取得了突破性進(jìn)展，為生物電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)的RIS已經(jīng)在當(dāng)前和新興醫(yī)療保健技術(shù)中展現(xiàn)出應(yīng)用潛力［20］。在生命體征監(jiān)測(cè)方面，目前的研究主要是將超材料漏波天線(xiàn)用于線(xiàn)掃描。與之對(duì)比，由于RIS是一種集成了超表面的通用可編程射頻設(shè)備，通過(guò)對(duì)透射場(chǎng)或反射場(chǎng)的幅度或相位進(jìn)行調(diào)控來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)電磁波的多維度控制，因此能夠在人體周?chē)`活地調(diào)控電磁波，適合于生命健康和行為活動(dòng)的無(wú)線(xiàn)感知。

在本文中我們?cè)O(shè)計(jì)了一種基于RIS 結(jié)構(gòu)的4D生物雷達(dá)非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用以同時(shí)探測(cè)定位多個(gè)人體目標(biāo)并監(jiān)測(cè)各個(gè)目標(biāo)的呼吸和心跳信號(hào)，其探測(cè)原理示意如圖1 所示。該系統(tǒng)采用RIS 來(lái)動(dòng)態(tài)操控電磁波，以實(shí)現(xiàn)波束形成和波束控制，從而探測(cè)定位人體目標(biāo)并從回波信號(hào)中提取分離呼吸和心跳信號(hào)。由于利用了RIS進(jìn)行空間波束形成，因此能同時(shí)定位并測(cè)量多個(gè)人體目標(biāo)。此外，波束形成使得波束能量聚焦到人體目標(biāo)上，有助于減少靜止物體（背景和四肢等）引起的干擾，從而提高信雜噪比，實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)生物雷達(dá)更遠(yuǎn)距離的測(cè)量。圖2顯示了RIS-4D生物雷達(dá)多人體定位與生命體征監(jiān)測(cè)的信號(hào)處理流程，通過(guò)在3D空間維度和1D時(shí)間維度的處理實(shí)現(xiàn)對(duì)人體目標(biāo)的時(shí)空信息感知。

圖1 RIS-4D生物雷達(dá)生命體征感知示意圖Fig.1 Vital-sign sensing principle of the RIS-4D bioradar

圖2 信號(hào)處理流程Fig.2 Signal processing flow for the RIS-4D bioradar

2 RIS-4D生物雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4D生物雷達(dá)是指采用了4D雷達(dá)結(jié)構(gòu)的生物雷達(dá)，其中的4D 指的是三維空間和一維時(shí)間，它可以在時(shí)空維度感知真實(shí)的物理世界。與普通的3D 雷達(dá)測(cè)量距離、方位、速度（時(shí)間）不同，4D雷達(dá)還可以同時(shí)測(cè)量高度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“3D空間+1D時(shí)間”四個(gè)維度的高分辨率信息感知。與寬帶信號(hào)和天線(xiàn)陣列相結(jié)合，4D雷達(dá)在距離、方位、高度和時(shí)間維度上具有高分辨率，在無(wú)線(xiàn)感知方面具有傳統(tǒng)雷達(dá)無(wú)法比擬的巨大優(yōu)勢(shì)。它可以有效地幫助人們理解目標(biāo)的輪廓、范疇和行為，從而感知目標(biāo)和環(huán)境。RIS-4D 生物雷達(dá)利用RIS形成面陣天線(xiàn)，發(fā)射寬帶信號(hào)實(shí)現(xiàn)距離高分辨率，從而具有4D探測(cè)能力。

2.1 雷達(dá)結(jié)構(gòu)

圖3（a）和（b）展示了RIS-4D 生物雷達(dá)的詳細(xì)結(jié)構(gòu)和實(shí)物圖片。該系統(tǒng)采用的收發(fā)機(jī)是一個(gè)單通道FMCW 雷達(dá)，集成了一個(gè)FMCW 源、一個(gè)混頻器（Mixer）、一個(gè)低噪聲放大器（LNA）、一個(gè)帶通濾波器（BPF）和一個(gè)模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）。

圖3 RIS-4D雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與實(shí)物照片F(xiàn)ig.3 Structure and picture of the RIS-4D bioradar

RIS-4D 生物雷達(dá)的特別之處是采用了RIS 調(diào)控電磁波。RIS的構(gòu)成元素——超材料是一種人造復(fù)合材料，具有自然界中不常見(jiàn)的特性，能夠以新的方式調(diào)控電磁輻射。針對(duì)電磁波空間波束形成，通常通過(guò)射頻功率放大器和移相器的組合來(lái)調(diào)節(jié)電磁波，以補(bǔ)償有源相移。然而，這種實(shí)現(xiàn)方式會(huì)導(dǎo)致較大的功耗和成本。相比之下，超表面是一種薄的復(fù)合結(jié)構(gòu)，通過(guò)使用亞波長(zhǎng)散射單元可以控制天線(xiàn)孔徑上幅度和相位的透射率和反射率分布。因此，它可以將入射波轉(zhuǎn)換為所需的透射波或反射波。進(jìn)一步，大量RIS 單元組合可以形成RIS 陣列，通過(guò)編程控制每個(gè)單元的狀態(tài)，能夠重新配置電路的電流或電壓，導(dǎo)致每個(gè)單元的散射特性都會(huì)改變，從而可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)操控電磁波。

該RIS-4D 生物雷達(dá)系統(tǒng)原型使用具有相同結(jié)構(gòu)的多個(gè)貼片陣元構(gòu)成RIS面陣。通過(guò)可編程陣列（FPGA）板控制PIN 二極管的偏置，每個(gè)RIS單元可以產(chǎn)生開(kāi)（1）和關(guān)（0）兩種狀態(tài)（1 比特），對(duì)應(yīng)兩個(gè)不同相位的散射系數(shù)。從陣列理論角度來(lái)講，所采用的RIS可以視為一個(gè)動(dòng)態(tài)反射天線(xiàn)陣列。通過(guò)編程控制每個(gè)單元調(diào)控波前，從而生成特定指向的波束或輻射場(chǎng)。RIS可以在發(fā)射端或者接收端調(diào)控電磁波。如果是在發(fā)射端，發(fā)射天線(xiàn)輻射的信號(hào)經(jīng)過(guò)波前調(diào)控傳播至目標(biāo)區(qū)域，然后由目標(biāo)將電磁波信號(hào)散射至接收天線(xiàn)。根據(jù)互易原理，我們也可以將RIS置于接收端或者同時(shí)置于兩端。在本文的研究中，RIS被安裝于發(fā)射端進(jìn)行波前調(diào)控。

2.2 編碼與波束形成

通過(guò)RIS 對(duì)波前的調(diào)控，實(shí)現(xiàn)波束形成從而對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行探測(cè)感知，如圖4 所示。波束形成所需的散射場(chǎng)可以通過(guò)可編程單元的0/1 狀態(tài)來(lái)獲得，這也被稱(chēng)為RIS的孔徑編碼。反之，當(dāng)給定所需的散射場(chǎng)時(shí)，設(shè)計(jì)孔徑編碼是一個(gè)逆問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，首先建立電磁傳播的正演模型，即根據(jù)RIS單元的狀態(tài)計(jì)算散射場(chǎng)。當(dāng)用發(fā)射天線(xiàn)照射整個(gè)超表面時(shí)，可以計(jì)算出超表面在空間位置r處的空間輻射場(chǎng)為

圖4 RIS-4D雷達(dá)波束形成示意Fig.4 Beamforming of the RIS-4D bioradar

其中ω表示電磁場(chǎng)角頻率，為自由空間中的波數(shù)，μ是磁導(dǎo)率。G(r，rmx，my)代表空間位置r到第（mx，my)個(gè)超表面單元位置rmx，my的并矢格林函數(shù)。Ein(rmx，my)是發(fā)射天線(xiàn)入射到位于rmx，my的超表面單元的電場(chǎng)，對(duì)于喇叭天線(xiàn)可以近似為Ein=，其中Cin是功率系數(shù)，q是輻射方向圖因子，θin是觀(guān)測(cè)位置與天線(xiàn)相位中心之間的角度，rin是觀(guān)測(cè)位置與天線(xiàn)相位中心之間的距離。J代表電流密度是超表面的散射系數(shù)矩陣，對(duì)于1比特超表面單元，0/1編碼狀態(tài)下等效感應(yīng)電流的狀態(tài)對(duì)應(yīng)兩種，即，分別對(duì)應(yīng)0 和π 相移。對(duì)應(yīng)超表面單元的散射系數(shù)，因此超表面陣列的散射場(chǎng)可以記為

（1）計(jì)算信息矩陣。根據(jù)期望輻射場(chǎng)確定計(jì)算平面網(wǎng)格，然后計(jì)算信息矩陣Η=[hmn]M×N，其元素hmn的計(jì)算方法為

其中M為陣元個(gè)數(shù)，N為輻射場(chǎng)網(wǎng)格的數(shù)量，f為電磁波頻率，tn和tm分別對(duì)應(yīng)輻射場(chǎng)和陣元網(wǎng)格點(diǎn)的時(shí)延。

（2）初始化超表面陣列編碼方案。計(jì)算信息矩陣的偽逆Η?，然后得到反推的編碼設(shè)計(jì)，根據(jù)最小距離法則將其映射為0或者1。選擇某一損失函數(shù)計(jì)算當(dāng)前輻射場(chǎng)與期望輻射場(chǎng)之間的差異，損失函數(shù)可以選擇為均方誤差、互信息、交叉熵等，計(jì)算初始損失函數(shù)L0=L(c)，c為陣列編碼的0/1矩陣按列重排形成的向量。對(duì)于期望輻射場(chǎng)y，陣列編碼的計(jì)算式為

（3）微調(diào)編碼。隨機(jī)選取Qc個(gè)陣元，改變其編碼，得到新的編碼cnew。

（4）計(jì)算損失函數(shù)。根據(jù)步驟（2）中確定的損失函數(shù)計(jì)算當(dāng)前輻射場(chǎng)與期望輻射場(chǎng)之間的損失Lnew。

（5）更新編碼方案。如果在步驟（4）中計(jì)算的損失函數(shù)減小，即LnewL0，則保持編碼方式不變。

（6）判斷是否終止迭代。如果當(dāng)前損失L0小于預(yù)設(shè)閾值，或者迭代次數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)值則停止迭代。

圖5是通過(guò)編碼設(shè)計(jì)得到的一組編碼對(duì)應(yīng)的散射場(chǎng)，波束能量被聚集在方位向-10°、高度向15°的空間位置。通過(guò)切換編碼可以實(shí)現(xiàn)波束在空間上的掃描，從而覆蓋整個(gè)探測(cè)區(qū)域。

圖5 RIS孔徑編碼與對(duì)應(yīng)的輻射場(chǎng)Fig.5 Aperture code and corresponding radiation field of the RIS

3 多目標(biāo)生命體征監(jiān)測(cè)

3.1 3D波束掃描成像

對(duì)于采用的RIS-4D生物雷達(dá)，由于其具有較高的三維空間、時(shí)間分辨率，可以通過(guò)波束掃描定位得到實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的三維圖像。

根據(jù)電磁波相干成像理論，當(dāng)波束聚焦到空間位置(r，θ，φ)時(shí)，RIS 對(duì)應(yīng)的遠(yuǎn)場(chǎng)散射波束可以表示為

其中τ代表快時(shí)間，r是目標(biāo)距離，θ和φ分別是方位和高度角度，c為光速。通常信號(hào)帶寬遠(yuǎn)小于載頻，即，k0為中心頻率對(duì)應(yīng)的波數(shù)，式（5）可以近似為

通過(guò)編碼設(shè)計(jì)，使得波束指向空間角度(θ，φ)，對(duì)應(yīng)的回波信號(hào)可以表示為

從而，通過(guò)切換編碼，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)探測(cè)區(qū)域的三維空間掃描，掃描結(jié)果是球坐標(biāo)下的表示，進(jìn)一步可以將三維圖像映射到笛卡爾直角坐標(biāo)：

進(jìn)而，通過(guò)高階累積量（Higher-Order Cumulant，HOC）對(duì)微動(dòng)目標(biāo)增強(qiáng)后，利用恒虛警檢測(cè)（CFAR）以及聚類(lèi)等信號(hào)處理方法，可以檢測(cè)出目標(biāo)的位置和數(shù)量，從而實(shí)現(xiàn)后續(xù)的生理微動(dòng)信號(hào)提取。

3.2 多人體定位方法

通過(guò)計(jì)算雷達(dá)圖像的高階累積量可以檢測(cè)體表的振動(dòng)。由于高斯噪聲的四階累積量為0，因此可以用四階累積量進(jìn)行變化檢測(cè)。位置xq=(x，y，z)對(duì)應(yīng)的圖像體素的四階統(tǒng)計(jì)量的定義是

其中cum[?]表示計(jì)算累積量。在本文中，我們定義零延遲的四階累積量C4，Ixq(0，0，0)作為雷達(dá)圖像的高階累積量Hoc(xq)。那么，在存在人體的情況下，高階累積量不為0，而在高斯噪聲的背景區(qū)域?yàn)?。在實(shí)際中，零延遲的四階累積量C40可以用超峰度和方差來(lái)表示：

進(jìn)一步，對(duì)高階累積量加權(quán)增強(qiáng)后的圖像Hoc(xq)進(jìn)行CFAR 檢測(cè)，就可以定位胸腔的位置。獲得CFAR 的自適應(yīng)閾值后，就將其與每個(gè)體素進(jìn)行比較。如果體素值超過(guò)閾值，則存在目標(biāo)；否則，就認(rèn)為不存在目標(biāo)。通過(guò)滑動(dòng)窗口遍歷三維圖像，檢測(cè)到各個(gè)人體占據(jù)的一個(gè)連通區(qū)域，就實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)檢測(cè)與定位。

3.3 呼吸和心跳信號(hào)獲取

獲取雷達(dá)圖像序列后，我們關(guān)注于提取各個(gè)目標(biāo)的生理微動(dòng)信號(hào)。根據(jù)成像定位結(jié)果，抽取波束指向各個(gè)目標(biāo)時(shí)對(duì)應(yīng)的回波數(shù)據(jù)，然后提取檢測(cè)位置的回波相位對(duì)應(yīng)的微動(dòng)信號(hào)，該微動(dòng)信號(hào)混疊了呼吸和心跳信號(hào)，進(jìn)而利用信號(hào)分離算法分離呼吸和心跳信號(hào)。

對(duì)于靜態(tài)人體目標(biāo)，指向方位和高度角度(θ，φ)的回波可表示為二維形式：

其中τ記錄了每個(gè)脈沖重復(fù)時(shí)間（Pulse Repetition Τime，PRΤ）內(nèi)電磁波信號(hào)的傳播時(shí)間，也稱(chēng)為快時(shí)間，t記錄了PRΤ時(shí)刻，也稱(chēng)為慢時(shí)間，τ0表示人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的回波延時(shí)，τv(t)表示人體微動(dòng)對(duì)應(yīng)的回波延時(shí)，在靜息狀態(tài)，該微動(dòng)是由呼吸微動(dòng)和心跳微動(dòng)引起，其微動(dòng)對(duì)應(yīng)的時(shí)延分別為τr(t)和τh(t)。

對(duì)快時(shí)間域做傅里葉變換，得到

因此，對(duì)于相對(duì)帶寬較小的信號(hào)滿(mǎn)足B/fc?1，可以近似為

在目標(biāo)位置對(duì)應(yīng)的時(shí)延τ0處，利用擴(kuò)展微分交叉相乘（Extended Differentiate and Cross Multiply，EDACM）算法計(jì)算相位，可以得到解纏繞后的生理微動(dòng)信號(hào)

根據(jù)發(fā)射接收和人體目標(biāo)的空間位置關(guān)系，可以將該時(shí)延對(duì)應(yīng)到呼吸和心跳微動(dòng)對(duì)應(yīng)的位移r(t)。當(dāng)發(fā)射和接收天線(xiàn)位于相同位置時(shí)，呼吸微動(dòng)和心跳微動(dòng)分別為rr(t)=τr(t) ×c/2，rh(t)=τh(t) ×c/2。在上述過(guò)程中，需要定位目標(biāo)位置，可以利用高階累積量增強(qiáng)并檢測(cè)人體目標(biāo)的位置，然后提取對(duì)應(yīng)像素位置的相位得到混疊了呼吸和心跳信號(hào)的微動(dòng)信號(hào)。

為了從微動(dòng)信號(hào)r(t)中分離出呼吸和心跳信號(hào)，可以采用變分模態(tài)分離（Variational Mode Separation，VMS）算法實(shí)現(xiàn)［22］。VMS 算法是VMD 的改進(jìn)，適用于兩個(gè)具有多諧波分量信號(hào)的自適應(yīng)分離。獲取的生理微動(dòng)信號(hào)r(t)包含了呼吸微動(dòng)信號(hào)rr(t)和心跳微動(dòng)信號(hào)rh(t)，VMS算法通過(guò)自動(dòng)構(gòu)建自適應(yīng)濾波器實(shí)現(xiàn)呼吸和心跳微動(dòng)模式的分離。具體而言，呼吸微動(dòng)信號(hào)應(yīng)該緊緊圍繞在其中心頻率ωr附近，因此通過(guò)將帶寬最小化作為變分問(wèn)題來(lái)搜索優(yōu)化。與VMD 算法類(lèi)似，通過(guò)使用二次罰項(xiàng)和拉格朗日乘子的組合，增廣拉格朗日函數(shù)可以表示為

其中第一項(xiàng)使呼吸信號(hào)的帶寬保持在呼吸中心頻率附近；第二項(xiàng)保證了心跳信號(hào)與呼吸分量的分離，也就是心跳微動(dòng)信號(hào)的能量應(yīng)該在呼吸微動(dòng)信號(hào)所在的頻段被抑制；第三項(xiàng)表示最小二乘保真度約束；λ代表拉格朗日乘子；α是經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，可以設(shè)置為10000 到20000，較大的α意味著呼吸基頻的帶寬更窄。βk(t)對(duì)應(yīng)頻率響應(yīng)為的濾波器組，該濾波器組在呼吸諧波頻率ω=kωr，k=1，2，…K處實(shí)現(xiàn)對(duì)呼吸諧波的陷波，γk是調(diào)整濾波器陷波深度的參數(shù)，通常該經(jīng)驗(yàn)值可以設(shè)置為γk=102k-4。利用L2范數(shù)下的Plancherel-Parseval傅里葉等距性質(zhì)，并且通過(guò)在第一項(xiàng)進(jìn)行變量替換ω←ω-ωr，式（16）可以重寫(xiě)為

利用VMS 算法分離呼吸和心跳微動(dòng)信號(hào)的求解步驟如算法1所示。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

根據(jù)上述方法，我們?cè)谵k公室環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)的生命體征探測(cè)能力，實(shí)驗(yàn)環(huán)境和設(shè)備如圖6所示。表1列出了本文RIS-4D生物雷達(dá)的主要參數(shù)。該原型系統(tǒng)采用的RIS 尺寸為24 cm×24 cm，由400 個(gè)寬帶1 比特可編程單元等間隔構(gòu)成，并通過(guò)FPGA 電路板控制0/1 編碼切換。RIS 單元在頻率6.88 GHz～13.62 GHz（相對(duì)帶寬達(dá)65.8%）范圍內(nèi)，單個(gè)陣元在兩種狀態(tài)下的相位差保持在180°±20°，幅度保持一致。不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換時(shí)間低至20 ns。因此，所采用的RIS 在寬帶范圍內(nèi)具有良好的幅度和相位特征。編碼優(yōu)化設(shè)計(jì)為間隔角度為5°的筆狀掃描波束。通過(guò)設(shè)置編碼數(shù)量，實(shí)現(xiàn)水平和垂直方向范圍為-30°至30°的波束掃描。單通道收發(fā)系統(tǒng)發(fā)射并接收頻帶為9.5 GHz～10.5 GHz的FMCW信號(hào)，對(duì)應(yīng)脈沖重復(fù)頻率（PRF）是1 kHz。發(fā)射功率設(shè)置為20 dBm，遠(yuǎn)低于一部手機(jī)的輻射功率。雷達(dá)持續(xù)發(fā)送和接收FMCW 信號(hào)，通過(guò)與FPGA 控制板以及相連接的計(jì)算機(jī)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)三維點(diǎn)云成像以及生命體征微動(dòng)信號(hào)測(cè)量。由于收發(fā)系統(tǒng)的PRF是1 kHz，因此能夠以1 kHz的幀速率連續(xù)測(cè)量。通過(guò)連續(xù)測(cè)量可以獲得三維空間和一維時(shí)間信息。

表1 RIS-4D生物雷達(dá)的主要參數(shù)Tab.1 Key parameters of the RIS-4D bioradar prototype

圖6 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景Fig.6 Real experimental scenario

接觸式生命體征數(shù)據(jù)采集裝置提供心電圖、心震圖、光電容積脈搏和呼吸信號(hào)等參考信號(hào)，這些信號(hào)是呼吸和心跳測(cè)量的黃金標(biāo)準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)采集裝置由用于記錄心電電位的測(cè)量芯片（ADS1298R，Τexas Instruments）模塊、呼吸帶（MPU9250，ΤDK InvenSense）以及嵌入式數(shù)據(jù)采集電路板（SΤM32F103）構(gòu)成。ADS1298R模塊具有三個(gè)導(dǎo)聯(lián)電極，用于記錄心電電位，實(shí)驗(yàn)中采用導(dǎo)聯(lián)II的波形數(shù)據(jù)。呼吸帶主要由包括MPU9250運(yùn)動(dòng)跟蹤模塊，集成了陀螺儀和加速度計(jì)，用于測(cè)量胸部擴(kuò)張引起的呼吸運(yùn)動(dòng)。ECG和呼吸帶的采樣率分別設(shè)置為500 Hz和100 Hz。在實(shí)驗(yàn)中，受試者佩戴接觸式生命體征傳感器，如圖6中所示，計(jì)算機(jī)同時(shí)處理雷達(dá)回波數(shù)據(jù)和接觸式生命體征傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)時(shí)間戳對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行同步。實(shí)驗(yàn)中測(cè)試了5個(gè)人，包括4名男性和1名女性。所有參與者都被提前告知了實(shí)驗(yàn)程序并且同意公布匿名數(shù)據(jù)。

4.2 成像定位結(jié)果

為了驗(yàn)證RIS-4D生物雷達(dá)的多目標(biāo)探測(cè)能力以及所提出方法的有效性，在包含三個(gè)人體目標(biāo)的場(chǎng)景進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。三個(gè)被測(cè)試者如圖6所示相鄰坐立，分別面朝左、背對(duì)以及正對(duì)雷達(dá)。利用上述方法成像后，可以在圖7 的三維圖像中清晰看到三個(gè)被測(cè)試者。圖7（a）是原始波束掃描成像結(jié)果，通過(guò)在YZ平面的投影可以看到不同位置的目標(biāo)信息，其中2 m處是人體目標(biāo)，3 m 處是桌子及放置在其上面的雜物，在4 m 處是墻體，圖7（b）是經(jīng)過(guò)HOC增強(qiáng)后的成像結(jié)果，如圖中紅色線(xiàn)圈所示，三個(gè)人體目標(biāo)分別位于(0.19 m，-0.42 m，2.05 m)，(0.12 m，0.13 m，2.15 m)以及(0.3 m，0.74 m，2.11 m)，與實(shí)際位置（高度，方位，距離）一致。側(cè)面和背對(duì)雷達(dá)的人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的體素幅度弱于正對(duì)雷達(dá)的人體目標(biāo)對(duì)應(yīng)的體素，這是因?yàn)槿梭w正面的散射截面積比側(cè)面和背面更大，因此正對(duì)雷達(dá)的人體的雷達(dá)圖像幅度更大，從YZ平面的投影也可以看出各個(gè)目標(biāo)幅度的大小。

圖7 多目標(biāo)成像結(jié)果Fig.7 Imaging results for multiple subjects

圖7顯示了該生物雷達(dá)區(qū)分空間中多個(gè)目標(biāo)的能力。到目前為止，該4D生物雷達(dá)系統(tǒng)通過(guò)高空間分辨率而不是在信號(hào)特征域成功地區(qū)分了多個(gè)對(duì)象。沿RIS 平面法線(xiàn)距離5 m 處方位向和高度向的分辨率均為0.5 m，距離向分辨率為0.15 m，因此在典型的辦公室或家庭應(yīng)用場(chǎng)景下，很容易將相鄰的兩個(gè)人分開(kāi)，并避免來(lái)自其他目標(biāo)的干擾。從而，該系統(tǒng)可以在空間上分辨多個(gè)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)同時(shí)監(jiān)測(cè)多個(gè)用戶(hù)的生命體征，可滿(mǎn)足室內(nèi)人體定位和健康監(jiān)測(cè)的需要。

4.3 生命體征信號(hào)提取結(jié)果

在定位人體目標(biāo)后，通過(guò)提取各個(gè)目標(biāo)的相位，進(jìn)而利用VMS算法分離各自對(duì)應(yīng)的呼吸和心跳微動(dòng)信號(hào)。同時(shí)測(cè)量的多個(gè)目標(biāo)生理信號(hào)的結(jié)果如圖8所示。最左邊的人（目標(biāo)1）面朝左邊，保持正常呼吸，主要是身體左側(cè)散射電磁波，提取的非接觸式生理信號(hào)如圖8（a）中所示。與之相似，圖8（b）和（c）分別顯示了中間背對(duì)雷達(dá)（目標(biāo)2）正常呼吸以及面向雷達(dá)（目標(biāo)3）正常呼吸的結(jié)果。與面向雷達(dá)相比，背對(duì)雷達(dá)的心跳微動(dòng)受到呼吸微動(dòng)的干擾較小。此外，分離出的心跳信號(hào)對(duì)于不同的朝向具有不同的波形細(xì)節(jié)。在每個(gè)呼吸周期中，分離的呼吸信號(hào)與呼吸帶一致，分離的心跳信號(hào)也與心電波形周期一致。

圖8 各個(gè)目標(biāo)提取的呼吸和心跳信號(hào)Fig.8 Respiratory and heartbeat signals extracted from each subject

根據(jù)上述波形監(jiān)測(cè)結(jié)果，心跳運(yùn)動(dòng)引起的微動(dòng)比肺部小得多，非接觸式心跳信號(hào)的測(cè)量比呼吸信號(hào)的測(cè)量具有更大的挑戰(zhàn)性，因此進(jìn)一步計(jì)算了心臟活動(dòng)的臨床指標(biāo)。利用短時(shí)自相關(guān)可以計(jì)算得到瞬時(shí)心率，圖9顯示了瞬時(shí)心率隨時(shí)間的變化。通過(guò)與參考心電信號(hào)的連續(xù)比較，可以發(fā)現(xiàn)非接觸式監(jiān)測(cè)在測(cè)量過(guò)程中能夠動(dòng)態(tài)跟蹤心率變化。計(jì)算瞬時(shí)心率的滑窗長(zhǎng)度為2 s，瞬時(shí)心率的參考真值由ECG信號(hào)中各個(gè)R-R峰值間隔得到。由于心臟跳動(dòng)是非平穩(wěn)的，瞬時(shí)心率的計(jì)算比一段時(shí)間內(nèi)的心率平均值更準(zhǔn)確，因此可以動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)心臟的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。圖9中的結(jié)果還反映了呼吸性竇性心律失常（Respiratory Sinus Arrhythmia，RSA），這是一種瞬時(shí)心率隨呼吸而變化的現(xiàn)象。RSA已被用作心臟迷走神經(jīng)功能情緒調(diào)節(jié)的指標(biāo)。吸氣時(shí)，迷走神經(jīng)受到抑制，心率增加；呼氣時(shí)，迷走神經(jīng)抑制減弱，心率減慢。圖9顯示瞬時(shí)心率變化與呼吸階段具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

圖9 瞬時(shí)HR監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.9 Monitoring results for instantaneous HR

此外，作為心肌梗死和心力衰竭的預(yù)測(cè)因子，瞬時(shí)心率對(duì)應(yīng)的心率變異性（HRV）在心肺健康診斷中具有重要價(jià)值。因此進(jìn)一步分析了心跳信號(hào)的HRV指標(biāo)。表2顯示了一些典型的心率變異性指標(biāo)并與參考心電圖進(jìn)行了比較。這些指標(biāo)與參考值具有很高的一致性，驗(yàn)證了RIS-4D生物雷達(dá)的性能。

表2 HRV監(jiān)測(cè)結(jié)果Tab.2 Monitoring results for HRV

5 結(jié)論

本文開(kāi)發(fā)了一種RIS-4D生物雷達(dá)，并將其應(yīng)用于非接觸式三維定位和生命體征信號(hào)監(jiān)測(cè)。該系統(tǒng)可以通過(guò)3D成像對(duì)多個(gè)人體目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)定位，并且可以捕獲各個(gè)目標(biāo)的呼吸和心跳微動(dòng)信號(hào)模式，具有測(cè)量瞬時(shí)心率和心率變異性指標(biāo)的能力。在真實(shí)的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行的實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的功能和性能。除了非接觸式生命體征監(jiān)測(cè)，該系統(tǒng)的構(gòu)建還將進(jìn)一步幫助評(píng)估行為模式、認(rèn)知表現(xiàn)、情緒反應(yīng)和壓力水平。因而，本文提出的RIS-4D生物雷達(dá)將以一種智能、實(shí)時(shí)和廉價(jià)的方式實(shí)現(xiàn)人體檢測(cè)、定位、非接觸生理信號(hào)采集等功能，進(jìn)而廣泛應(yīng)用于家庭、辦公室和公共場(chǎng)所等不同環(huán)境的醫(yī)療保健。