基于双频生物雷达的人体生命体征穿透式监测方法

李钊，祁富贵，梁福来，张林媛，夏娟娟，王健琪，路国华

空军军医大学 军事生物医学工程学系，陕西 西安 710032

引言

超宽带（Ultra-Wideband，UWB）生物雷达具有非接触、穿透性强、能够获得目标距离信息、抗干扰能力强等特点，在地震、塌方等灾害发生后的应急救援中，具有不可替代的优势[1-6]。目前，针对灾后废墟下压埋人体的生物雷达探测研究，主要集中在目标的发现、识别和定位上，即解决废墟下有无幸存者和幸存者位置的问题。而在实际应用中，当发现并定位幸存者后，大量的时间和资源都消耗在如何科学救援上。此时，如果能够实时监测废墟下压埋幸存者的生命体征（呼吸、心跳），将为搜救人员制定科学救援方案，为医护人员掌握其生理状态提供详细可靠的参考依据，从而最大程度地挽救幸存者的生命。

现阶段灾后救援中大多采用单源UWB雷达（单发单收，只有一个中心频率），无法同时满足复杂废墟下应急救援对雷达穿透力和灵敏度的双重要求。而且本论文作者所在的研究团队经过长期对UWB生物雷达技术的研究得出：中心频率在1 GHz以下的UWB雷达更加适用于灾后搜救等复杂场景。针对这一结论，国外多个研究者在其文献中也进行了说明[7-9]。目前，国内外多个研究小组虽然在实验中能够探测到人体的呼吸和心跳信号，但是有的穿透场景较为简单（木门、砖墙等）[10-14]，穿透性能难以满足灾后搜救的应用需求，有的在实验中仅能够探测到目标的体动和呼吸信号，无法探测到心跳信号[15-17]。

本论文利用一种双频脉冲无线电（Impulse Radio，IR）-UWB生物雷达，融合了一高一低两个中心频率天线在穿透力和灵敏度方面的各自优势，同时对同一目标进行探测。还通过双通道互相关数据融合和自适应谱线增强技术来提高人体生命信号的探测信噪比，同时提取人体呼吸信号，再通过动目标指示器和高阶累积增强技术提取微弱的人体心跳信号，从而实现对人体目标生命体征的穿透式监测。

1 实验平台与方法

1.1 双频生物雷达

图1为本研究所用的双频IR-UWB生物雷达图片。该雷达在双通道下工作，能够利用两对蝶形天线发射并接收两种频率的电磁波，其中一对天线的中心频率为400 MHz，带宽也为400 MHz，另一对天线的中心频率为270 MHz，带宽也为270 MHz，该雷达在-10 dB处等效带宽覆盖了135～600 MHz的范围，与单源IR-UWB雷达（270或400 MHz）相比，在保证低中心频率的同时，雷达的等效带宽得到了提升，即增强了雷达对微弱信号的检测能力。雷达的脉冲重复频率为128 kHz，采样点数可选择2048、4096或8192点，采样频率可选择16、32或64 Hz，雷达的时窗在0～200 ns范围内连续可调，最优等效采样精度可以达到10 ps，瞬时发射功率为5 W，满足对人体微弱生命信号的探测要求。

图1 双频IR-UWB雷达

1.2 实验对象和方法

实验中双频IR-UWB雷达系统的具体参数设置如表1所示。其中雷达起始位置和时窗的大小是通过实验开始前在探测区域内晃动金属板来校准确定的。该实验在室外建造的模拟废墟环境中进行，实验场景如图2所示。模拟废墟的高度为2 m，包括两层10 cm厚的混凝土预制板、80 cm厚的砖块堆和1 m高的废墟空洞。雷达放置在模拟废墟顶端，一名健康成年男性正对雷达，身体保持静止，平躺在废墟空洞中。

表1 双源IR-UWB雷达系统在实验中的参数设置

图2 双频IR-UWB雷达穿透模拟废墟探测人体目标的实验场景

1.3 生命体征提取算法

我们前期实验研究显示，受困状态下人体的生命体征将发生变化：呼吸引起的胸腔微动幅度比自然状态下要减少约2倍，呼吸节律加快，波宽变窄，超出正常人呼吸率范围。现行UWB生物雷达探测技术，对该微弱、变异的生命特征探测和识别能力下降，很难提取出受困状态生命体的呼吸信号。虽然受困状态生命体的呼吸信号大大减弱，但其仍然是一个窄带的准周期信号，而噪声与杂波大多频带比较宽，而且双频UWB生物雷达工作时，由于两对不同频率的天线几乎同时对同一目标，且在同一时间范围内进行探测，不同中心频率的两个通道的雷达回波数据中，生命体所在距离上的回波点信号应该具有较强的相关性，而两个数据中对应的其余距离上的回波点信号则相关性较差。因此，本研究采用一种基于双频UWB生物雷达的双通道互相关信号增强技术[18]，结合自适应谱线增强算法对雷达回波中的宽带信号和窄带信号进行分离，实现人体呼吸信号的提取，见式(1)～(2)。

式中r1l(n)和r2l(n)分别表示400 MHz天线和270 MHz天线的回波数据中在距离l处的点信号，s(n)表示人体目标的生命信号，A1和A2分别表示两种不同频率天线对s(n)的探测增益，c1l(n)和c2l(n)分别表示不同天线回波数据在距离l处的非静态杂波与噪声信号。对400 MHz天线和270 MHz天线的回波数据中同一距离处的点信号均做互相关处理，见式(3)。

式中Φl(t)表示不同天线回波数据在同一距离l处点信号的相关函数，由于s(n)、c1l(n)和c2l(n)基本互不相关，因此，公式中后三项相对较小，人体目标微弱的生命信号得到增强。

受困状态人体目标的呼吸信号是一个窄带的准周期信号，而雷达回波数据中的杂波和噪声都属于宽带信号。窄带信号的相关时间范围较宽，而宽带信号的相关时间范围较窄。根据这一特点，可以对互相关增强后的雷达回波信号再进行自适应谱线增强算法处理，从而实现人体呼吸信号和杂波、噪声的分离。图3为算法的原理框图。图中输入信号y(k)为增强后的雷达回波信号，由人体目标的呼吸信号yNB(k)、杂波与噪声信号yWB(k)组成。利用雷达回波信号的延时作为参考信号x(k)=y(k-Δ)，其中延时Δ必须满足：TWB＜Δ＜TNB。这样一来，经过延时的杂波与噪声信号yWB(k-Δ)与原信号yWB(k)不相关，而延时后的人体呼吸信号yNB(k-Δ)仍然与原信号yNB(k)相关。因此，窄带信号yNB(k)将被消除，抵消器输出的误差信号e(k)≈yWB(k)，通过最小均方（Least Mean Square，LMS）算法来调整有限脉冲响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波器的参数，使滤波器的输出信号逼近yNB(k)，从而提取出人体目标的呼吸信号。

图3 自适应谱线增强算法的原理框图

在最小均方算法中，滤波器的阶数K与步长因子μ对整个算法的效果起着关键作用。从理论上讲，阶数K越大，滤波的效果越好，但同时也会增大运算量，从而影响该双频IR-UWB雷达对人体目标的探测时间；如果滤波器的阶数K过小，虽然运算时间缩短，但是达不到理想的滤波效果。对于步长因子μ，如果选择的值过大，将会导致算法不收敛，从而影响滤波的效果；如果选择的值过小，又会使算法收敛速度变慢，从而延长探测时间[19]。因此，本研究通过对大量实验数据进行分析后得出，当FIR滤波器的阶数K=16，步长因子μ=10-4时，自适应谱线增强算法从雷达回波数据中分离人体目标的呼吸信号和杂波、噪声信号的效果达到最优。

在雷达探测过程中，人体的心跳信号十分微弱，呼吸谐波的能量都比它大，再加上杂波和噪声的干扰，这些都为心跳信号的提取带来了难度。而对于受困状态生命体，前期研究显示呼吸频率变得更快，这就造成了心跳信号更加难以区分。因此，本研究研究出了一种动目标指示器和高阶累积相结合的算法，从而消除呼吸谐波，增强心跳信号。

图4为该动目标指示器的频谱响应。从图中可以看出在呼吸频率的整数倍时，指示器频谱响应的增益为0，从而能够有效抑制呼吸谐波，保留了微弱的心跳信号。

图4 动目标指示器的频谱响应

呼吸各次谐波在经过动目标指示器后已经得到了抑制，但是剩下的信号中除了目标微弱的心跳信号，仍然包含有噪声。理论上，任意一个零均值的高斯随机过程中三阶及以上的累积量恒等于零，且它对于高斯噪声是非敏感的[20]。因此，本研究采用高阶统计分析中的高阶累积量的方法，通常阶数大于3阶。考虑到累积效果和计算速度，最终采用了4阶高阶累积算法进行处理，增强心跳信号。

2 实验结果

两个不同中心频率天线的回波数据经过预处理算法后，再进行双通道互相关数据融合和自适应谱线增强算法处理。图5a为270 MHz天线经过预处理算法后的回波数据，探测信噪比为18.11 dB。图5b为400 MHz天线经过预处理算法后的回波数据，探测信噪比为12.56 dB。从图中可以看出，人体目标的呼吸信号出现在回波数据快时间维度的28 ns附近，但是由于270 MHz天线的穿透能力比400 MHz的强，因此呼吸信号相对明显，但仍然存在比较多的杂波和噪声干扰。

图5 双频IR-UWB雷达探测增强后的回波数据

由于双频IR-UWB雷达系统的两对天线几乎是同时对同一人体目标进行探测，因此，在400和270 MHz天线的两个回波数据中，人体目标的呼吸信号具有很强的相关性，而杂波和噪声的相关性却很差。通过对400和270 MHz天线的两个回波数据应用互相关算法后，得到双频IR-UWB雷达的回波数据，详见图5c。从图中可以看出，人体目标的呼吸信号依然出现在快时间维度的28 ns附近，但是回波数据中的杂波和噪声干扰大大地降低，双频IR-UWB雷达经过互相关增强后回波数据的探测信噪比为28.28 dB。

对互相关数据融合和自适应谱线增强后回波数据再进行动目标指示器和高阶累积增强算法处理。检测到的呼吸、心跳信号时域、频率结果分别显示如图6所示。呼吸波形清晰地出现在图6a中，目标的呼吸波形出现一定的小幅波动。呼吸信号对应的频率谱如图6b所示，频谱的峰值最大处就是检测得到人体目标的呼吸频率，约为0.454 Hz。为了清楚、直观地显示，选择了一段心跳波形显示在图6c中，从波形看，检测得到人体目标的心跳信号仍然近似正弦波，只是相对于呼吸信号，波形不够完整，偶尔出现一些小峰值的扰动。心跳信号的频谱结果显示在图6d中，对比呼吸的频谱，主峰值的附近出现了一些小的峰值，但是仍可以从最大峰值处得到人体目标的心跳频率约为1.348 Hz。

图6 人体目标的生命体征

3 讨论

在以往的生物雷达人体探测实验研究中，部分研究为了能够探测到人体的心跳信号，从而提高雷达的中心频率，增加雷达的灵敏度，但穿透场景较为简单，不适合灾后废墟搜救；部分研究为了模拟穿透灾后复杂场景，从而降低雷达的中心频率，增强其穿透力，但仅能够探测到人体的体动和呼吸信号，难以提取生命信号的细节特征。而本研究首次利用双频UWB生物雷达，其一高一低两个中心频率天线同时在穿透模拟废墟场景下对人体目标进行探测。通过该研究发现，双频IR-UWB生物雷达克服了单频雷达无法同时具备较强穿透力和较灵敏微弱信号检测能力的缺点，在保证低中心频率探测的同时，扩展了雷达的等效带宽，满足灾后废墟搜救的应用需求。

本文实验是在结构相对规律简单的模拟废墟场景下进行的，下一步计划在国家地震紧急救援训练基地的模拟废墟场进行实验，其结构更加接近真实的灾后搜救场景，如果在这种更加复杂逼真的实验条件下，双频雷达仍然均有更高的探测信噪比，且能够较准确的提取出人体目标的呼吸信号和心跳信号，将为灾后掩埋在废墟下幸存人员的搜救提供一种更加有效的探测手段。