[論文レビュー] Power-Based Real-Time Respiration Monitoring Using FMCW Radar

Sherif Abdulatif, Fady Aziz+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2017

Non-Invasive Vital Sign Monitoring参考文献 15被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、FMCWレーダを用いたリアルタイムで電力に基づく呼吸モニタリング技術を提案する。この手法は、距離プロファイルピークの振幅変動を分析することで、胸の微小運動を検出する。本手法は、長距離（最大4.7 m）および広角（最大30°）での呼吸検出を実現し、衣類や非理想的なアングルといった困難な条件下でも、従来のバンドパスフィルタリングやウェーブレットベースの手法に比べ、リアルタイム性能とロバスト性に優れる。

ABSTRACT

Non-contact vital sign detection is a required application nowadays in many fields as patient monitoring and static human detection. Within the last decade, radar has been introduced as a smart and convenient sensor for non-contact respiration monitoring. Radar sensors are considered suitable for such application for its capability to work through obstacles and in harsh environmental conditions. FMCW radar has been introduced as a powerful tool in this field for its capability of detecting both the breathing target position and his chest micro-motions induced due to breathing. Most of the presented techniques for using the radar for respiration detection is based on bandpass filtering or wavelet transforms on the required harmonics in either the range or Doppler dimension. However, both techniques affect the real-time capability of the monitoring and work on limited distances and aspect angles. A recognizable fluctuation effect is observed in the received range spectrum overtime due to respiration chest movements. The proposed technique in this paper is based on detecting and processing the power changes in real-time over different aspect angles and distances. Two radar modules working on different carrier frequency bands, bandwidths and output power levels were tested and compared.

研究の動機と目的

• FMCWレーダを用いた非接触呼吸モニタリングのためのリアルタイム的で非複雑な手法の開発。
• バンドパスフィルタリングやウェーブレット変換に依存する既存手法の制限を克服し、リアルタイム性能を妨げ、短距離および狭角に限定される問題を解消すること。
• 厚い衣服や変動するアングルといった実世界の条件下での電力ベース検出の実現可能性を評価すること。
• 異なるキャリア周波数、帯域幅、出力電力レベルを有する2つのFMCWレーダモジュール間での性能比較。

提案手法

• 本手法は、ターゲットの胸の微小運動に対応する距離プロファイルピークの時間変動する電力変動を分析することで呼吸を検出する。
• 受信したチープに高速フーリエ変換（FFT）を適用して連続する距離プロファイルを生成し、ターゲットピークは距離を表し、電力はレーダ断面積（RCS）と相関する。
• リアルタイムでクラッターおよびノイズを抑制するために、適応型一定誤報率（CFAR）手法を適用する。
• 本手法は、時間経過に伴う主要ターゲットピークの振幅変動を観測することに依存しており、これが呼吸運動と直接相関する。
• 2つのFMCWレーダモジュールをテストした：1つは120 GHz（6 GHz帯域幅、2.5 cm分解能）、もう1つは94 GHz（14 GHz帯域幅、1 cm分解能）、出力電力、利得、ビームアパーチャーが異なる。
• アングルと距離の変化を体系的にテストし、ロバストネスおよび検出限界を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 周波数ドメインのフィルタリングやウェーブレット変換に依存せずに、FMCWレーダ距離プロファイルの電力変動が呼吸を信頼性高く示すことができるか？
• RQ2 本電力ベース手法を用いた呼吸モニタリングにおける最大検出距離および最大アングルは何か？
• RQ3 周波数、帯域幅、出力電力、ビーム幅といったレーダパラメータの違いが検出性能にどのように影響するか？
• RQ4 衣服の厚さ（例：冬物衣料）が、本手法による胸の微小運動の検出可能性にどのように影響するか？
• RQ5 本手法は、多様な環境的要因およびターゲットの向きの変化の下でもリアルタイム性能を維持できるか？

主な発見

• 94 GHzレーダモジュールは最大4.7 mの検出距離と最大30°のアングルを達成し、120 GHzモジュールを著しく上回った性能を示した。
• 120 GHzモジュールは最大2 mの距離および20°までのアングルで呼吸を検出でき、範囲と角度耐性に制限があることが示された。
• 94 GHzモジュールの高い出力電力、良好なSNR、広いビームアパーチャー（11°）が、120 GHzモジュール（3°ビーム幅）と比較して優れた性能を実現した。
• 本手法は厚い衣服を通過しても呼吸を正常に検出でき、多層構造の素材による信号減衰に対してもロバストであることが示された。
• 電力ベースのアプローチにより、ウェーブレットや固有値に基づく手法がリアルタイム性能を損なうのとは異なり、リアルタイムモニタリングが可能となった。
• 結果として、距離プロファイルピークの振幅変動が、特に長距離および広角条件下において、呼吸の信頼性の高い実用的指標であることが確認された。