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基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测
被引量：
7
1
作者
邵鑫
黄晓红
+2 位作者
戚子羿
崔胜港
张凯月
《微波学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期88-94,共7页
非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测...
非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测精度。首先对77 GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理得到干净的雷达I/Q数据,然后调整因子以平衡前后窗的功率水平让单元极小值恒虚警检测能够对噪声下的目标进行精确提取,最后采用蚁群优化后的变分模态对目标信号进行模态混叠的抑制并采用全相位频谱分析,使得呼吸和心跳的信噪比改善了1.765 dB,完成呼吸和心跳有效分离和提取,实现了人体生命体征的准确检测。
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关键词
最小选择恒虚警
蚁群变分模态分解
全相位
生命体征
毫米波雷达
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职称材料
题名
基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测
被引量：
7
1
作者
邵鑫
黄晓红
戚子羿
崔胜港
张凯月
机构
华北理工大学人工智能学院
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期88-94,共7页
基金
河北省高等学校科学技术重点研究项目(ZD2020152)
华北理工大学技术转移基金资助平台及推广项目(TG2018004)
河北省教育厅科技基础研究项目(JQN2019006)。
文摘
非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测精度。首先对77 GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理得到干净的雷达I/Q数据,然后调整因子以平衡前后窗的功率水平让单元极小值恒虚警检测能够对噪声下的目标进行精确提取,最后采用蚁群优化后的变分模态对目标信号进行模态混叠的抑制并采用全相位频谱分析,使得呼吸和心跳的信噪比改善了1.765 dB,完成呼吸和心跳有效分离和提取,实现了人体生命体征的准确检测。
关键词
最小选择恒虚警
蚁群变分模态分解
全相位
生命体征
毫米波雷达
Keywords
minimum selection constant false alarm rate(SO-CFAR)
ant colony algorithm-variational mode decomposition(ACA-VMD)
all phase
vital signs
millimeter wave radar
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测
邵鑫
黄晓红
戚子羿
崔胜港
张凯月
《微波学报》
CSCD
北大核心
2022
7
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