为消除脉冲超宽带(IR-UWB)雷达系统采集的人体呼吸回波信息中的干扰信号,并准确估计出人体呼吸频率和到达时间(TOA)范围,提出一种基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法.对IR-UWB雷达回波信号进行线性趋势消除与滤波得到平滑的回波信号,在每个慢时间域上对回波信号使用傅里叶变换估计出人体呼吸频率,并设计基于回波信号均方根和超值峰度的EK-RMS算法确定TOA范围,同时将人体呼吸频率与TOA范围进行信息比对,最终得到受试目标的呼吸频率.实验结果表明,与Phase-Based、FFT和WT-Window算法相比,EK-RMS算法在低信噪比条件下具有更高的呼吸频率检测准确率和更强的鲁棒性,且对干扰信号有明显的抑制或消除作用.
脉冲超宽带 非接触式检测 呼吸频率 傅里叶变换 均方根 超值峰度