[論文レビュー] Cyclostationary Approach for Heart and Respiration Rates Monitoring with Body Movement Cancellation Using Radar Doppler System

Somayeh Kazemi, Ayaz Ghorbani+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 8, 2013

Non-Invasive Vital Sign Monitoring参考文献 31被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、ドップラーレーダーを用いた心拍数および呼吸数の非接触モニタリングのための周期的信号処理手法を提案する。この手法は、身体の動きによる干渉を効果的にキャンセルし、ノイズが多く非定常な信号から生命体徴を抽出する。2次周期的信号解析を活用することで、位相アンラップやフィルタリングに依存せずに、隠れた周期性を検出でき、低SNR状態および高い運動干渉下でも高い耐性を示す。

ABSTRACT

Heart and respiration rate measurement using Doppler radar is a non-contact and non-obstructive way for remote thorough-clothing monitoring of vital signs. The modulated back-scattered radar signal in the presence of high noise and interference is non-stationary with hidden periodicities, which cannot be detected by ordinary Fourier analysis. In this paper we propose a cyclostationary approach for such signals and show that by using non-linear transformation and then Fourier analysis of the radar signal, the hidden periodicities can be accurately obtained. Numerical results show that the vital signs can be extracted as cyclic frequencies, independent of SNR and without any filtering or phase unwrapping.

研究の動機と目的

• 高ノイズ、クラッター、およびランダムな身体の動きによって汚染されたドップラー・レーダー信号からの正確な生命体徴抽出の課題に対処すること。
• 従来のフーリエ解析に依存せず、非定常的で振幅および位相変調を受けるレーダー信号に隠れた周期性を検出する手法を開発すること。
• 従来のフィルタリングや変調解除手法が失敗する低SNRおよび高干渉状態でも、心拍数および呼吸数の安定した推定を可能にすること。
• 周期的信号解析が、SNRに依存せず、位相アンラップや複雑なフィルタリングを必要とせずに生命体徴を抽出できることを示すこと。

提案手法

• 複素I/Qドップラー・レーダー信号に非線形変換を適用し、隠れた周期的信号成分を明らかにする。
• 2次周期的信号解析を用いて、心拍数および呼吸数に対応する周期的周波数を検出する。
• レーダー返り信号を統計的性質が周期的である時変信号としてモデル化し、胸の動きが周期的位相変調を引き起こすことに着目する。
• 提案されたモデル下では、変換後の信号の自己相関関数が時不変であることが示され、信頼性の高い周期的周波数推定が可能になる。
• ノイズ源（残余位相ノイズ、RFのAWGN、1/fのフレイクノイズ）をモデル化し、それらが概ね定常的であることを示し、周期的信号フレームワークの妥当性を裏付ける。
• 位相アンラップやフィルタリングを回避し、信号のスペクトル相関関数内から直接周期的周波数を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 周期的信号処理は、高ノイズおよび身体の動きによって汚染されたドップラー・レーダー信号から、心拍数および呼吸数を効果的に抽出できるか？
• RQ2 特に低SNR環境下でも、提案手法は耐性を保つのか？
• RQ3 非定常レーダー信号に隠れた周期性は、位相アンラップや従来のフィルタリングに依存せずに信頼性高く検出可能か？
• RQ4 運動アーチファクトが存在する状況下で、周期的信号アプローチは、従来のフーリエベースや時周波数手法と比較してどのように優れるか？
• RQ5 本手法は、I/Qチャネルにおける信号振幅および位相の不均衡に依存しないか？

主な発見

• 周期的信号処理により、従来手法が失敗する極めて低いSNRでも、心拍数および呼吸数が周期的周波数として正しく抽出された。
• SNRの変動に強く、位相アンラップやフィルタリングを必要としないため、処理の複雑さが顕著に低減された。
• 数値結果により、生命体徴に対応する周期的周波数が、信号対ノイズ比にかかわらず検出可能であることが確認され、ノイズおよび干渉に対して高い耐性を示した。
• 信号を統計的パrameterが周期的である周期的信号プロセスとしてモデル化することで、身体の動きアーチファクトを効果的にキャンセルした。
• 変換後の信号の自己相関関数が時不変であることが確認され、理論的基盤の妥当性が裏付けられた。
• ノイズが多く非定常なレーダー信号において、弱く隠れた周期性を検出する点で、従来のフーリエベースの解析を上回る性能を示した。