基于多雷达融合物联网的室内外多人生命体征监测系统

技术领域

本发明属于生命状态监测领域，尤其是涉及到一种融合多雷达的多目标生命体征监测系统。

背景技术

随着居民生活水平的提高，人们对室内外的健康监护的需求日益增强，在特定区域内监测多人姿态的同时对于生命体征的监测和危险活动的预先防护成为迫切的需求，而呼吸、心跳则是生命体征的重要指标，监测目标的生命体征能够有效保障人们在室内外的健康和安全。

传统的人体健康信息感知系统通常以穿戴式为主，比如胸带，手环，在监测的同时有着穿戴不便，限制活动的影响；视频等非接触式设备也容易受到光线和视野的限制；单雷达在多人的情况下受到遮挡、信号混叠等影响，在精度上有所欠缺；多个超宽带雷达虽然可以覆盖一定区域，但是所含信息维度不足以同时满足多人的体态和生命体征的监测需求。

基于多雷达融合物联网的室内外多人生命体征监测系统能够实现在监测多目标姿态的同时，能够融合多雷达多维度的信息，实现对于不同状态下的目标自适应生命体征监测，对于室内瑜伽等体育活动和病人复健的临床医疗有着重要的意义。

发明内容

针对以上问题，本发明提出了一种基于多雷达融合物联网的室内外多人生命体征监测系统，实现非接触式的室内外多人生命体征监测。

本发明通过多雷达物联网来解决在监测多人生命状态时精度不足和多雷达数据存在的互补性问题，具体包括以下步骤：

在特定区域内合理布设多雷达物联网：由于调频连续波雷达的探测信息全面并且可以同时监测多目标的优点负责对多目标的位置进行区分，将调频连续波雷达置于监测区域固定一侧，正对区域中心，使之覆盖监测区域且左右天线角度增益相同；

利用超宽带雷达探测距离高精度的特点，负责对区分后的目标进行精确定位，部署多个超宽带雷达，使节点朝向区域中心，为了方便数据坐标转换数据和对多目标监测调度和融合，分别将其布设在等边三角形的三个顶点处并且其中一个边缘点与调频连续波雷达位于同一监测位置和角度；

利用部署后的多雷达网络进行数据采集；

根据雷达摆放位置和角度等几何信息,对两种传感器进行联合空间标定后形成统一的参照标。

将多个超宽带雷达的数据依照峰值检测可以得到不同目标所在的大致距离区间范围，在进行坐标转换后，可以关联多个雷达来自同一目标的区间回波；

在对应目标的距离区间范围内依据雷达点云的幅度强度和聚类特征计算对应目标信号的增益；

基于来自于同一目标不同雷达的信号增益，对部署的超宽带雷达信号进行增益优化。

重复多目标，可以得到超宽带雷达网关于多目标的精确距离。

使用调频连续波雷达进行数据采集，将二进制数据流经过进行进制转换，复数转化，得到四维雷达矩阵信号。

可以对覆盖范围内的调频连续波雷达信号回波形成距离-角度二维热点图，如图3所示；

将多超宽带雷达优化后得到的距离列数据与热点图中的多目标所在的距离列数据进行融合，融合方法可以采用无迹卡尔曼滤波(UFK)，或则扩展卡尔曼滤波(EKF)，粒子滤波(PF)，重复多目标基于数据融合能够对室内外特定区域内的不同位置上的目标进行识别。

利用定位距离，结合调频连续波雷达热点图分解出固定位置上的角度信息，利用目标在不同状态时雷达回波的仰俯角差异，提取出更加详细的目标描述的特征，判断目标的体态；

由于目标的生命体征信息受到目标所在位置和体态的影响，所以在确定目标位置和体态的基础上，利用多雷达数据融合监测生命体征。

多雷达网可以多方位对目标生命体征信息进行融合提取，以提高监测的鲁棒性。具体方法如下：

利用监测到的目标在二维空间中的坐标，对调频连续波雷达中的对应空间点中的信号进行提取，经过波束成形后，与超宽带雷达基于峰值检测后进行模态分解的信号，进行波形重构并融合，进一步进行傅里叶变换即可提取心率，呼吸率

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1出示了本发明的基于多雷达融合物联网的多人生命体征监测系统的流程图。

图2出示了超宽带雷达对于目标所在的距离区间的信号。

图3出示了调频连续波雷达数据形成的对应目标的热点图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

基于多雷达融合物联网的多人生命体征监测系统的流程图如图1所示。

首先需要在特定区域内部署多雷达融合物联网，包括：

部署调频连续波雷达，将调频连续波雷达置于监测区域固定一侧，正对区域中心，使之覆盖监测区域且左右天线角度增益相同；

部署多个脉冲超宽带雷达，使节点朝向区域中心，为了方便数据坐标转换数据和对多目标监测调度和融合，分别将其布设在等边三角形的三个顶点处并且其中一个边缘点与调频连续波雷达位于同一监测位置和角度。

使用多个脉冲超宽带雷达对区域内目标数据进行采集，形成多个雷达信号矩阵，进行储存与判断；

使用调频连续波雷达进行数据采集，将二进制数据流经过进行进制转换，复数转化，得到四维雷达矩阵信号。

由于脉冲超宽带雷达和调频连续波雷达的原理和特性差异较大，直接通过算法利用二者点云输出进行自动融合算法开发难度大。所以采用在特定区域内进行部署，进而得出二者相对位置关系(即基于某个统一坐标系之间的坐标转换关系)。

对接收到的超宽带雷达信号矩阵进行去除直流分量、带通滤波去除杂波的信号预处理操作。

由于对多目标进行数据采集，在多人检测算法中，从信号中提取每个目标的有效峰值，将信号分割成多个相干距离区间，每个相干区间内只存在一个局部最大峰值，将每个相干区间内的局部最大峰视为有效峰，每个有效峰的位置成为个体的位置。对于超宽带雷达，对于每个目标区间内的回波数据进行峰值检测，基于阈值参数判断对应区间是否存在目标，因此可以将超宽带雷达信号划分为不同的距离区间，对应不用的目标，如图2所示；

由于超宽带雷达距离同一目标的远近不同，反射得到的信号强度和置信度也不同，根据超宽带雷达数据的幅度强度和聚类特征计算对应目标的增益。

超宽带雷达网对应单个目标的信号经过坐标转换与计算增益处理后得到(d

以调频连续波雷达部署位置为坐标原点，垂直过区域中心方向为y轴正方向。将多超宽带雷达数据对应距离区间的数据根据雷达摆放位置和角度等几何信息进行坐标映射。

将d

将多超宽带雷达数据在距离维度上基于信号增益进行融合可以得到超宽雷达网关于单个目标的定位距离D：

采集到的调频连续波雷达可以得到(ρ，θ，τ)，其中ρ代表雷达朝向矢径，为调频连续波雷达监测到的目标到原点的距离，θ为目标与y轴正方向的夹角，τ为监测目标所在的坐标点幅值强度。

将超宽带雷达网的数据依据多雷达增益进行融合优化后，得到雷达网对单目标在同一坐标系下的精准定位距离D与(ρ，θ)结合，可以得到目标在二维空间中的具体位置。

重复多次，获取多个目标的精确定位信息。

在依靠超宽带雷达距离信息测得每个目标个体的精确定位信息的同时，在多雷达数据融合后形成的多维度信息能够更加详细的描述目标的特征，由于目标的体态变化(如坐站躺)会影响目标生命体征监测，而传统的单雷达由于监测角度的限制，无法精确监测目标的体态；

本系统进一步结合调频连续波雷达的角度信息，利用目标在不同状态时雷达回波的仰俯角差异，解决同一距离下目标体态无法区分的问题，实现更精准的目标识别。

在此基础上，已有方案利用多雷达数据融合监测生命体征，多方位对多目标生命体征信息进行融合提取，以提高监测的鲁棒性。

利用监测到的目标在二维空间中的坐标，对调频连续波雷达中的对应信号进行波束成形，与超宽带雷达基于峰值检测后进行模态分解的信号，进行波形重构并融合，进一步进行傅里叶变换即可提取心率，呼吸率。