[论文解读] Reliable Quasi-Static Post-Fall Floor-Occupancy Detection Using Low-Cost Millimetre-Wave Radar

Huy Trinh, Phuong Thai+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2026

Advanced SAR Imaging Techniques被引用 0

一句话总结

论文提出基于 MVDR/Capon 的 60 GHz mmWave 雷达的距离-方位预处理管线，以在现实 LTC 风格房间中可靠检测近静态的跌后地面占用，比厂商 DBF 基线更优。它在多名受试者、视点和地面位置上进行评估，并使用 CA-CFAR 配合帧级 FPR 上限。

ABSTRACT

As the population ages rapidly, long-term care (LTC) facilities across North America face growing pressure to monitor residents safely while keeping staff workload manageable. Falls are among the most critical events to monitor due to their timely response requirement, yet frequent false alarms or uncertain detections can overwhelm caregivers and contribute to alarm fatigue. This motivates the design of reliable, whole end-to-end ambient monitoring systems from occupancy and activity awareness to fall and post-fall detection. In this paper, we focus on robust post-fall floor-occupancy detection using an off-the-shelf 60 GHz FMCW radar and evaluate its deployment in a realistic, furnished indoor environment representative of LTC facilities. Post-fall detection is challenging since motion is minimal, and reflections from the floor and surrounding objects can dominate the radar signal return. We compare a vendor-provided digital beamforming (DBF) pipeline against a proposed preprocessing approach based on Capon or minimum variance distortionless response (MVDR) beamforming. A cell-averaging constant false alarm rate (CA-CFAR) detector is applied and evaluated on the resulting range-azimuth maps across 7 participants. The proposed method improves the mean frame-positive rate from 0.823 (DBF) to 0.916 (Proposed).

研究动机与目标

• 满足在长期照护（LTC）环境中对跌后地面占用进行可靠检测的需求。
• 将近静态跌后检测表述为与跌倒事件分类不同的可靠性关键传感问题。
• 开发并评估相对于厂商 DBF 基线的 MVDR/Capon 路径-方位预处理管线。
• 在现实环境中对受试者、视点和地面位置进行性能、可靠性和覆盖范围的量化评估。

提出的方法

• 使用 60 GHz FMCW 雷达（Infineon BGT60TR13C）从距离-多普勒处理获得距离-方位图。
• 应用轻量级 MTI 与时序平滑，生成 RA 图，同时保留用于空间处理的复数相位信息。
• 将厂商 DBF 基线与提出的 MVDR/Capon 预处理进行比较，后者估计距离-箱协方差并计算 Capon 功率 P_Cap(r,θ)。
• 在不进行对角加载的情况下估计并反转距离相关协方差，以获得鲁棒的角能量定位。
• 在 RA 图上使用 2D CA-CFAR 检测器，并调优 CFAR 放缩系数 k，以满足帧级虚警率上限（FPR ≤ 0.1）。
• 对 7 名受试者和多视点/位置的帧级检测进行评估，并分析跨阈值的可靠性。

Figure 1: Infineon XENSIV ™ BGT60TR13C Radar. [ 8 ]

实验结果

研究问题

• RQ1 MVDR/Capon 基于预处理是否在近静态场景中提供比厂商 DBF 更稳定、可靠的跌后地面占用检测？
• RQ2 在现实的混杂房间中，不同受试者、视点和地面位置对检测性能、可靠性和覆盖范围有何影响？
• RQ3 CA-CFAR 调参和时序积分对在保持真实检测的同时降低虚警的影响？
• RQ4 系统是否能在空房条件下达到高真阴性率，在多径/遮挡挑战中保持鲁棒检测？

主要发现

• MVDR/Capon 预处理将平均帧正检率从 0.82（DBF）提升到 0.92（提出方法）。
• 在配对试验中，提出的方法在 94.3% 的试验中提升或至少达到 DBF 基线。
• 提出的方法在跨阈值时显示更高的可靠性，即成功标准收紧时检测覆盖更好。
• 在空房数据中，DBF 基线的真阴性率约为 99%；提出的方法达到 100% TNR（FPR 约为 0%）。
• 主观定性示例显示在重 clutter 条件下提出的方法仍然可检测，而 DBF 方法则失败。

Figure 2: Experimental setup and viewpoints. Two wall-mounted radar viewpoints (TV-side and Window-side) are used to observe post-fall floor occupancy across five floor locations (P1–P5) under real room clutter and occlusions.