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可重构智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知
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作者 李新羽 张静远 +4 位作者 蔡子轩 秦世龙 马骞 游检卫 崔铁军 《电子学报》 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法,将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合,利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力,实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制,利用Yolo-v7深... 本文提出非视距场景下的无接触式人体生命体征感知方法,将可重构智能超表面与人体无线感知技术相结合,利用可重构智能超表面对电磁波的灵活调控能力,实现有障碍物遮挡情况下的人体生命体征监测.本文首先通过视觉辅助机制,利用Yolo-v7深度学习模型,实现人体目标的定位.在此基础上,可重构智能超表面根据人体位置估计结果进行编码优化,进而改变感知信号传播路径,实现非视距场景下的人体感知;同时,本文针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的不足,进一步提出一种基于滤波的变分模态分解算法,实现人体呼吸、心跳速率的精准估计.实验结果表明,视觉辅助模块可以准确定位人体胸腔所在位置,从而使可重构智能超表面能够精准调控电磁波束,使感知信号聚焦于人体.所提出的基于滤波的变分模态分解算法可以实现人体生命体征精准估计,其呼吸和心跳平均估计误差分别为0.6 RPM和5.3 BPM.与此同时,进一步分析与讨论也证明了基于可重构智能超表面的感知方案在非视距场景下进行人体生命体征感知的有效性和准确性. 展开更多
关键词 可重构智能超表面 非视距感知 人体无线感知 生命体征探测 变态模式分解 视觉辅助
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