技術(shù)特征：

1.一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)通過(guò)發(fā)射機(jī)和寬帶天線(xiàn)向掩埋在廢墟中或藏匿在墻體后的多個(gè)人體目標(biāo)發(fā)射FMCW信號(hào)，反射的回波信號(hào)經(jīng)人體生命活動(dòng)引入的微動(dòng)調(diào)制，從而導(dǎo)致一些參數(shù)發(fā)生改變，通過(guò)對(duì)攜帶有人體生命體征信號(hào)的寬帶雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行放大、下變頻、解線(xiàn)調(diào)頻、正交化、濾波一系列處理，從回波中解調(diào)和分離出有用的生理信息，從而探測(cè)出在廢墟、瓦礫、建筑物下或墻體后是否有活的生命體存在；

(2)發(fā)射信號(hào)在數(shù)字域和經(jīng)由高速數(shù)據(jù)采集卡得到的中頻數(shù)字接收信號(hào)進(jìn)行解線(xiàn)調(diào)頻處理，對(duì)不同延遲時(shí)間信號(hào)進(jìn)行脈沖壓縮，從而得到差頻信號(hào)，對(duì)差頻信號(hào)進(jìn)行數(shù)字正交化處理，將實(shí)信號(hào)轉(zhuǎn)換成復(fù)信號(hào)，采集I個(gè)發(fā)射周期回波的復(fù)數(shù)域信號(hào)，在距離維加漢寧窗，進(jìn)行距離維FFT變換，得到

再求絕對(duì)值，得到一維距離像利用恒虛警檢測(cè)器檢測(cè)目標(biāo)潛在的距離單元

n(＝1,2,…,N)，

對(duì)FFT變換結(jié)果的第n(＝1,2,…,N)個(gè)距離單元進(jìn)行相位解調(diào)，然后減去第n個(gè)距離單元相位的直流分量，再經(jīng)滑動(dòng)平均和低通濾波后進(jìn)行頻譜分析；

(3)在經(jīng)過(guò)步驟(2)后，判斷頻譜峰值位置是否落在呼吸頻率范圍內(nèi)，如果落在呼吸頻率范圍內(nèi)則進(jìn)行下面的分析，否則認(rèn)為該距離單元為雜波所在單元，經(jīng)過(guò)本輪判斷剩下個(gè)距離單元待處理，根據(jù)信號(hào)的采樣頻率f_s設(shè)計(jì)合適的分解層數(shù)w，進(jìn)行w層小波分解，取最高層低頻系數(shù)重構(gòu)呼吸信號(hào)要求分解層數(shù)w能夠使得重構(gòu)信號(hào)包含平均呼吸的頻率范圍；

(4)利用基于雙系數(shù)LMS自適應(yīng)濾波方法分別提取第n個(gè)目標(biāo)的心跳信號(hào)，當(dāng)?shù)玫焦烙?jì)的心跳信號(hào)后，分析其頻譜，判斷頻譜峰值位置是否落在心跳頻率范圍內(nèi)，如果是則認(rèn)為該距離單元存在生命目標(biāo)，否則認(rèn)為該距離單元為雜波所在單元，經(jīng)過(guò)本輪判斷最終存在L(≤N)個(gè)生命目標(biāo)，同時(shí)確定這個(gè)L個(gè)生命目標(biāo)的位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在步驟(2)中，通過(guò)漢寧窗抑制頻譜旁瓣。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在步驟(3)中，在判斷頻譜峰值位置時(shí)，呼吸頻率范圍在0.15-0.5Hz之間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在步驟(4)中，在判斷頻譜峰值位置時(shí)，心跳頻率范圍在0.9-1.6Hz之間。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在步驟(3)中，濾波器的輸入為

第個(gè)目標(biāo)的生命特征混合信號(hào)估計(jì)的第n個(gè)目標(biāo)的呼吸干擾記為從混合信號(hào)中減去得到估計(jì)的心跳信號(hào)為參考信號(hào)為呼吸信號(hào)主頻瞬時(shí)標(biāo)記濾波器系數(shù)通過(guò)雙系數(shù)aⁿ(i)和bⁿ(i)進(jìn)行更新；

對(duì)第個(gè)目標(biāo)生命特征信號(hào)，減去直流分量，再經(jīng)滑動(dòng)平均和低通濾波，得到對(duì)小波重構(gòu)的呼吸信號(hào)進(jìn)行峰值檢測(cè)，找到波峰處，記為呼吸信號(hào)主頻瞬時(shí)標(biāo)記假設(shè)第k個(gè)波峰所在呼吸信號(hào)周期內(nèi)呼吸信號(hào)頻率不變，但各個(gè)呼吸信號(hào)周期的呼吸頻率可以是不同的；若信號(hào)的采樣頻率為f_s，則第n個(gè)目標(biāo)的呼吸信號(hào)基波的瞬時(shí)頻率和相位分別為：

${f_k}^n=\frac{f_s}{i_{k+1}^n-i_k^n},{\mathrm{\φ}}^n\left(i\right)=\frac{2\mathrm{\π}(i-i_k^n)}{i_{k+1}^n-i_k^n}+2\mathrm{\π}k,i_k^n\≤i\<i_{k+1}^n$

然后建立呼吸信號(hào)諧波數(shù)學(xué)模型：

通過(guò)求第n個(gè)目標(biāo)重構(gòu)呼吸信號(hào)的頻譜峰值，找到重構(gòu)呼吸信號(hào)的主頻頻率，記為檢測(cè)頻譜中的倍頻處是否存在峰值，根據(jù)倍頻峰值的個(gè)數(shù)，確定諧波次數(shù)M，于是，第n個(gè)目標(biāo)的呼吸干擾建模為：

$s_{RC}^n\left(i\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{c}_m^n\left(i\right)\cos \left({\mathrm{m\φ}}^n\right(i)+{\mathrm{\φ}}_m^n(i\left)\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\Σ}}{a}_m^n\left(i\right)\cos \left({\mathrm{m\φ}}^n\right(i\left)\right)+b_m^n\left(i\right)sin\left({\mathrm{m\φ}}^n\right(i\left)\right)$

其中和是第m個(gè)諧波的幅度和相位，通過(guò)三角函數(shù)變換，幅度和相位可轉(zhuǎn)化為同相和正交分量(即和)的幅度變量和和是濾波器系數(shù)，通過(guò)LMS方法不斷更新；

將同相分量和正交分量寫(xiě)成向量的形式：

$s_I^n\left(i\right)=\[\cos \left({\mathrm{\φ}}^n\right(i\left)\right),\cos \left(2{\mathrm{\φ}}^n\right(i\left)\right),...,\cos \left({\mathrm{M\φ}}^n\right(i\left)\right)\]$

$s_Q^n\left(i\right)=\[\sin \left({\mathrm{\φ}}^n\right(i\left)\right),\sin \left(2{\mathrm{\φ}}^n\right(i\left)\right),...,\sin \left({\mathrm{M\φ}}^n\right(i\left)\right)\]$

將所有諧波對(duì)應(yīng)系數(shù)和寫(xiě)成向量的形式，其中T為轉(zhuǎn)置：

$a^n\left(i\right)={\[a_1^n\left(i\right),a_2^n\left(i\right),...,a_M^n\left(i\right)\]}^T,b^n\left(i\right)={\[b_1^n\left(i\right),b_2^n\left(i\right),...,b_M^n\left(i\right)\]}^T$

于是第n個(gè)目標(biāo)的呼吸干擾信號(hào)記為：

然后設(shè)定變化的搜索步長(zhǎng)因子，自適應(yīng)濾波的搜索步長(zhǎng)因子隨諧波次數(shù)增加而遞減，第m次諧波所用步長(zhǎng)為

${\mathrm{\μ}}_m^n=\frac{1}{m}{\mathrm{\μ}}_0,m=1,2,...,M$

將所有諧波的步長(zhǎng)寫(xiě)成對(duì)角矩陣的形式：

$U=diag({\mathrm{\μ}}_1^n,{\mathrm{\μ}}_2^n,\mathrm{...}{\mathrm{\μ}}_M^n)$

最后利用LMS自適應(yīng)濾波器估計(jì)第n個(gè)目標(biāo)呼吸干擾的所有諧波系數(shù)。

設(shè)初始雙系數(shù)均為0向量，于是估計(jì)的呼吸干擾信號(hào)為：

${\hat{s}}_{RC}^n\left(i\right)=s_I^n\left(i\right)a^n\left(i\right)+s_Q^n\left(i\right)b^n\left(i\right)$

估計(jì)的心跳信號(hào)為：

迭代更新的雙系數(shù)分別為：

$a^n(i+1)=a^n\left(i\right)+2{\hat{s}}_H^n\left(i\right)U{\left(s_I^n\right(i\left)\right)}^T$

$b^n(i+1)=b^n\left(i\right)+2{\hat{s}}_H^n\left(i\right)U{\left(s_Q^n\right(i\left)\right)}^T$

如果呼吸干擾的高次諧波和心跳信號(hào)的頻率接近則心跳信號(hào)的幅度會(huì)有所衰減，但是頻率成分不會(huì)改變，對(duì)后續(xù)的心率分析沒(méi)有影響，反之，高次諧波和心跳信號(hào)的頻率差則自適應(yīng)濾波不會(huì)影響心跳信號(hào)的幅度。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在進(jìn)行滑動(dòng)平均時(shí)，參與平均的信號(hào)點(diǎn)數(shù)為25。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：在進(jìn)行低通濾波時(shí)，低通濾波截止頻率為4Hz。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)呼吸和心跳信號(hào)提取算法，其特征在于：采用三點(diǎn)二次插值法求第n個(gè)目標(biāo)重構(gòu)呼吸信號(hào)的頻譜峰值。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種FMCW寬帶生命探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)，包括發(fā)射單元、接收單元、信號(hào)處理單元和無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳輸單元，其特征在于：所述發(fā)射單元主要由數(shù)據(jù)采集卡、數(shù)模轉(zhuǎn)換器、波形產(chǎn)生器、頻率調(diào)制器、本地振蕩器、混頻器、帶通濾波器、射頻放大器和寬帶發(fā)射天線(xiàn)構(gòu)成；

所述接收單元主要由寬帶接收天線(xiàn)、低噪放大器、本地振蕩器、混頻器、帶通濾波器、中頻放大器、數(shù)據(jù)采集卡和模數(shù)轉(zhuǎn)換器構(gòu)成；

所述信號(hào)處理單元通過(guò)FPGA信號(hào)處理和控制器實(shí)現(xiàn)包括解線(xiàn)調(diào)頻處理、信號(hào)正交化、濾波、FFT、多目標(biāo)信號(hào)提取以及心跳呼吸信號(hào)分離運(yùn)算；

所述無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳輸單元主要由藍(lán)牙通信設(shè)備、WiFi通信設(shè)備以及計(jì)算機(jī)終端構(gòu)成。