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摘要非接触式生命体征监测雷达技术作为生物医学传感领域与现代雷达领域的交叉研究热点，近二十年来得到了迅猛的发展。美国、德国、日本等发达国家非常重视该技术的发展，相关高校与企业致力于该技术在临床医学与家庭保健方面的推广。与传统的接触式生命体征传感器相比，该技术具有非接触式测量的特点，适用于长时间监测与特殊病人（如烧伤病人）监测[1]；与其他非接触式的传感器（如视频传感器和音频传感器等）相比，该技术又具有适应性强、穿透性较好、无隐私问题等优点。<br>　　目前，对于非接触式生命体征监测雷达的研究工作主要存在如下问题：首先，非接触式生命体征监测雷达的硬件系统具有不完备性，正交通道中存在直流偏置的问题，会影响生命体征信号检测的动态范围和准确性；其次，现有的适用于非接触式生命体征监测雷达的生命体征提取算法受限于时间分辨率，无法揭示瞬时变化的生理特性；最后，关于该技术的研究重点主要集中于呼吸和心跳频率的准确测量上，并未深入研究与挖掘生命体征的时域波形中所蕴含的多种内在信息。上述问题制约了该技术在临床应用上的发展。因此，如何设计针对正交通道中直流偏置的优化算法，如何开发基于非接触式生命体征监测雷达的瞬时生命体征提取算法，以及如何通过非接触式生命体征监测雷达进一步深层次地获取更多的生理信息是现阶段非接触式生命体征监测雷达技术的研究热点。<br>　　围绕上述研究热点，本文在以下方面开展了研究工作：1.非接触式生命体征监测雷达的基带直流偏置校准算法研究<br>　　非接触式生命体征监测雷达的基带正交接收信号通常存在直流偏置，其存在会降低解调的生命体征信号的动态范围，从而影响生命体征的准确检测与提取。针对该问题，本文提出了一种基于非凸优化的直流偏置估计与校准方法，该方法通过lp（0lt;plt;1）最小化方法对直流偏置校正问题进行建模，并利用IRL1算法求解该最小化问题，实现直流偏置的准确估计。仿真和实测结果均表明，与未采用该算法的结果相比，解调后的生命体征信号的信噪比显著增强；与基于l2最小化和l1最小化的直流偏置估计方法相比，该算法对于直流偏置的估计准确性显著提高。<br>　　2.基于非接触式生命体征监测雷达的瞬时生命体征提取算法研究<br>　　生命体征信号（呼吸、心跳等）是时变非平稳信号，传统的非接触式生命体征监测雷达的生命体征提取算法主要采用傅里叶谱分析方法。该方法不具备时间分辨力，从而无法获取瞬时变化的生命体征信息。本文提出了一种基于同步压缩小波变换的瞬时生命体征提取算法，该方法通过对小波变换所得的时频谱在频率维上进行压缩，获得高分辨率的时频分布。实验结果表明，该方法可以准确地估计时变的心跳和呼吸速率，对生理动力学研究具有一定的借鉴意义。<br>　　基于非接触式生命体征监测雷达的呼吸信号检测问题，现有的研究工作集中于呼吸率的测量，并未进一步挖掘呼吸信号的时域波形中潜在的生理信息。本文提出了一种基于数字中频体制的非接触式生命体征监测雷达的呼吸异常自动辨识系统。通过开展多样本关联性分析，构建了呼吸时域波形—呼吸模式—呼吸异常的映射模型，并实现长时间的呼吸模式监测与呼吸异常辨识。实验室和临床实验结果均表明，本系统可以有效地进行呼吸异常的长时间准确辨识，具有较高的鲁棒性。<br>　　3.基于非接触式生命体征监测雷达的呼吸异常自动辨识系统研究<br>　　4.基于非接触式生命体征监测雷达的逐拍血压测量技术研究<br>　　基于非接触式生命体征监测雷达的心跳信号检测问题，现有的研究工作集中于心率的测量。本文提出了一种基于数字中频非接触式生命体征监测雷达的非接触式逐拍血压测量技术。通过雷达获取腹主动脉脉搏波的时域波形，并从中提取关键信息点，获得脉搏波传导时间。利用构建的血压与脉搏波传导时间的映射模型，计算逐拍血压数值，并从主动脉脉搏波时域波形中提取了六种心血管评估参数。实验结果表明，与电子血压计相比，本系统可以获取逐拍血压测量结果，并可实现心血管功能的初步评估。