基于WA-EMD算法的脈沖式超寬帶雷達(dá)多目標(biāo)生命體征檢測(cè)
本文選題:超寬帶雷達(dá) 切入點(diǎn):窗平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夥?/strong> 出處:《南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期
【摘要】:針對(duì)脈沖式超寬帶雷達(dá)的非接觸式生命體征檢測(cè)系統(tǒng)中多目標(biāo)生命體征難以準(zhǔn)確識(shí)別和分離的問(wèn)題,該文提出一種基于窗平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?WA-EMD)的高分辨多目標(biāo)生命體征分離和提取算法。WA-EMD算法利用加窗的方法來(lái)計(jì)算局部平均值,具有良好的抗模態(tài)混疊和抗噪聲性能,能夠準(zhǔn)確地分離出不同人體目標(biāo)的呼吸信號(hào),實(shí)現(xiàn)同一距離門中多目標(biāo)的有效檢測(cè)。利用Hilbert變換獲得呼吸信號(hào)的時(shí)變頻率。仿真實(shí)驗(yàn)和雷達(dá)實(shí)測(cè)結(jié)果表明,該文提出的算法能夠準(zhǔn)確有效地實(shí)現(xiàn)同一距離門中多目標(biāo)的生命體征的準(zhǔn)確識(shí)別和分離,可計(jì)算實(shí)時(shí)的呼吸速率。
[Abstract]:Aiming at the problem that multi-target vital signs are difficult to identify and separate accurately in the non-contact vital sign detection system of pulse UWB radar, In this paper, a high-resolution multi-objective vital sign separation and extraction algorithm based on window average empirical mode decomposition (WA-EMD) is proposed. WA-EMD algorithm uses windowed method to calculate the local mean value, which has good anti-mode aliasing and anti-noise performance. The respiratory signals of different human targets can be accurately separated, and the effective detection of multiple targets in the same distance gate can be realized. The time-varying frequency of respiratory signals can be obtained by using Hilbert transform. The proposed algorithm can accurately and effectively recognize and separate the vital signs of multiple targets in the same distance gate, and can calculate the real time breathing rate.
【作者單位】: 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2014BAK12B03)
【分類號(hào)】:TN958.2
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1654419
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