[论文解读] Catch a Breath: Non-invasive Respiration Rate Monitoring via Wireless Communication

Ossi Kaltiokallio, Hüseyi̇n Yi̇ği̇tler+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2013

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 18被引用 7

一句话总结

该论文提出了一种仅使用单对IEEE 802.15.4兼容收发器的低成本、非侵入式呼吸频率监测系统，通过分析由呼吸运动引起的接收信号强度（RSS）波动实现。该系统实现了迄今为止最低的平均误差0.03次/分钟，且成功实现了对两名具有不同呼吸频率或相位的个体的同步监测。

ABSTRACT

Radio signals are sensitive to changes in the environment, which for example is reflected on the received signal strength (RSS) measurements of low-cost wireless devices. This information has been used effectively in the past years e.g. in device-free localization and tracking. Recent literature has also shown that the fading information of the wireless channel can be exploited to estimate the breathing rate of a person in a non-invasive manner; a research topic we address in this paper. To the best of our knowledge, we demonstrate for the first time that the respiration rate of a person can be accurately estimated using only a single IEEE 802.15.4 compliant TX-RX pair. We exploit channel diversity, low-jitter periodic communication, and oversampling to enhance the breathing estimates, and make use of a decimation filter to decrease the computational requirements of breathing estimation. In addition, we develop a hidden Markov model (HMM) to identify the time instances when breathing estimation is not possible, i.e., during times when other motion than breathing occurs. We experimentally validate the accuracy of the system and the results suggest that the respiration rate can be estimated with a mean error of 0.03 breaths per minute, the lowest breathing rate error reported to date using IEEE 802.15.4 compliant transceivers. We also demonstrate that the breathing of two people can be monitored simultaneously, a result not reported in earlier literature.

研究动机与目标

• 利用仅低复杂度、现成的IEEE 802.15.4收发器，实现非侵入式、低成本的呼吸频率监测。
• 克服RSS测量中由运动引起的干扰和低信噪比，以实现可靠的呼吸估计。
• 检测并排除因非呼吸运动导致呼吸估计不可靠的时间段。
• 实现对具有不同呼吸频率或相位的多个个体的同步监测。
• 提供一种实用且计算效率高的解决方案，适用于医疗保健和环境辅助生活应用。

提出的方法

• 利用单个发射-接收对的RSS测量值，检测由呼吸运动引起的微小信道变化。
• 采用低抖动周期性通信和过采样技术，提高信噪比并提升估计精度。
• 应用降采样滤波器，在保留相关呼吸频率分量的同时降低计算负载。
• 使用隐马尔可夫模型（HMM）检测并标记运动干扰时段，提升系统鲁棒性。
• 分析RSS的功率谱密度（PSD）以提取呼吸频率，并利用相位估计区分多个个体。
• 利用信道分集和基于幅度的信道选择方法，提高可靠性和准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以仅使用单对IEEE 802.15.4收发器（无需专用硬件）准确估计呼吸频率？
• RQ2 如何在基于RSS的呼吸监测中检测并缓解由非呼吸运动引起的干扰？
• RQ3 能否从RSS测量中区分出具有不同呼吸频率的多个个体？
• RQ4 当多个个体以相同频率但不同相位呼吸时，能否检测并加以区分？
• RQ5 仅使用低成本、窄带RSS测量，呼吸频率估计的可实现精度是多少？

主要发现

• 所提出的系统实现了仅0.03次/分钟的平均呼吸频率估计误差，是迄今使用IEEE 802.15.4收发器报告的最低值。
• 该系统在不同体位下均能以高精度估计呼吸频率，表现出良好的鲁棒性。
• 实验验证了对两名个体的同步监测：两个不同的呼吸频率（12和15 bpm）在PSD中被清晰分辨，误差分别为0.006和0.018 bpm。
• 当两人以相同频率但存在90°相位差呼吸时，相位估计显示出明显的分散模式，表明存在多个信号源。
• 估计信号的幅度可作为选择最可靠信道进行呼吸监测的有效判据。
• 使用降采样滤波器在不显著影响估计精度的前提下，有效降低了计算负载。