[论文解读] Cyclostationary Approach for Heart and Respiration Rates Monitoring with Body Movement Cancellation Using Radar Doppler System
本文提出了一种基于循环平稳信号处理的方法，利用雷达多普勒效应实现对心率和呼吸率的非接触式监测，有效抑制了身体运动干扰，并从噪声大、非平稳的信号中提取生命体征。该方法利用二阶循环平稳分析检测隐藏的周期性特征，无需相位解缠或滤波，可在低信噪比（SNR）条件和高运动干扰下保持鲁棒性能。
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.
研究动机与目标
- 解决高噪声、杂波和随机身体运动污染的多普勒雷达信号中准确提取生命体征的挑战。
- 开发一种方法，检测非平稳、幅度与相位调制的雷达信号中隐藏的周期性特征，而无需依赖传统的傅里叶分析。
- 在低信噪比和高干扰条件下，实现心率与呼吸率的鲁棒估计，此时传统滤波与解调技术会失效。
- 证明循环平稳分析可独立于信噪比提取生命体征，无需相位解缠或复杂滤波。
提出的方法
- 该方法对复基带（I/Q）多普勒雷达信号施加非线性变换，以揭示隐藏的循环平稳分量。
- 采用二阶循环平稳分析检测对应于心率和呼吸率的循环频率。
- 该方法将雷达回波建模为具有周期性统计特性的时变信号，利用胸廓运动引起周期性相位调制的特性。
- 所提出的模型下，变换后信号的自相关函数为时不变，从而支持可靠的循环频率估计。
- 对噪声源（残留相位噪声、射频加性高斯白噪声（AWGN）和1/f闪烁噪声）进行建模，并表明其近似平稳，支持循环平稳框架的有效性。
- 该方法通过直接在信号的谱相关函数中识别循环频率，避免了相位解缠和滤波。
实验结果
研究问题
- RQ1循环平稳信号处理能否有效从高噪声和身体运动污染的多普勒雷达信号中提取心率与呼吸率？
- RQ2所提出的方法在不同信噪比（SNR）水平下是否保持鲁棒性，特别是在低信噪比环境中？
- RQ3能否在不进行相位解缠或传统滤波的情况下，可靠检测非平稳雷达信号中的隐藏周期性？
- RQ4在存在运动伪影的情况下，该循环平稳方法与传统基于傅里叶或时频分析的方法相比表现如何？
- RQ5该方法是否对I/Q通道中的信号幅度与相位不平衡具有独立性？
主要发现
- 循环平稳方法即使在传统方法失效的极低信噪比（SNR）水平下，仍能成功将心率与呼吸率作为循环频率提取出来。
- 该方法对信噪比变化具有鲁棒性，且无需相位解缠或滤波，显著降低了处理复杂度。
- 数值结果证实，对应于生命体征的循环频率在任意信噪比下均可检测，表现出对噪声和干扰的极高抗性。
- 通过将信号建模为具有周期性统计参数的循环平稳过程，该方法有效抑制了身体运动伪影。
- 变换后信号的自相关函数为时不变，验证了该方法的理论基础。
- 在检测噪声大、非平稳雷达信号中微弱隐藏周期性方面，该方法优于传统的基于傅里叶分析的方法。
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