基于超宽带雷达的生命体征监测系统

刘良斌

（湖南工业职业技术学院电气工程学院，湖南 长沙 410208）

1 引言

本文设计了一种基于超宽带雷达的检测系统，开发了上位机软件和APP。监护人员可以通过手机APP实时对检测者的基本状况进行监控；医院、养老中心和社区可以通过上位机软件对管理人员的基本情况进行监测。紧急情况下，监测仪将特殊情况上报云端的同时，可以通过手机短信、语音电话的方式，及时提醒监护人员，提高监护的可靠性。

2 系统构成

本系统采用UWB雷达采集实时的数据，在采集端，对数据进行初步处理，主要实现滤波、呼吸数据的分离、脉冲数据的分离、跌倒信息的识别等功能。然后，将采集到的心率、脉冲等信息，通过2.4G的WIFI，传输到云端大数据平台上。若发生WIFI中断等特殊情况，可以通过4G网络，将数据发送至云端大数据平台。云端大数据平台将实时的监控数据反馈至用户的手机APP中。同时，云端将数据按日反馈至医院的健康服务中心，由健康服务中心为客户提供健康报告。设备框图如图1。

图1 设备关系图

图2 数据采集示意图

3 数据采集

生命体征数据采集时，通过外部的27MHz的晶振，让UWB雷达内部产生以7.29GHz为中心的超宽带雷达波，控制器通过控制发送天线与接收天线的通断，实现载波信号的发送与接收。当发送天线接通时，天线发送一脉冲超宽带信号，记该时间为发送时间，当该信号碰到人体后，会反射一个回波信号，接收天线在接收到该信号的时间记为接收时间。根据接收时间与发送时间的时间差，结合声波的传输速度即可得到人体与发射器之间的距离。通过对多次数据的对比，即可测量人体的胸廓起伏状况，也就得到了人体的呼吸和心率等信息。

数据采集端包括发射天线和接收天线，雷达芯片将采集到的数据通过ARM处理器进行处理，并经过WIFI模块，将数据上传至云端数据中心。数据采集模块的结构图如图3所示。产品外壳由塑料制作，雷达天线为圆圈区域，雷达脉冲可以直接穿透产品外壳，WIFI天线和4G天线均内置。监测仪设计了可以上下、左右、旋转的调节关节，可以安装在房顶、灯具等位置，后期产品可以配备蓄电池储能模块，以方便在停电等特殊情况下持续使用。监测仪示意图如图4所示。

图3 数据采集模块结构图

图4 产品示意图

4 心率、呼吸信号分离

正常人体在呼吸过程中，胸腔的起伏大约为0cm～3cm，人体的心率造成的胸腔起伏的幅度约为1.5mm～3.5mm。呼吸的频率约为0.2Hz左右，心率的频率约为1.2Hz左右。将采集到的人体距离信号进行分离可以得到呼吸和心率数据。分离方式如图5所示。

图5 呼吸、心率信号的分解

假设人体呼吸造成的胸腔起伏幅度为Ar，频率为fr；人体心率造成的胸腔起伏的幅度为Ah，频率为fh。则在t时刻，人体的胸腔起伏可以通过公式1表示：

假设雷达距离人体的距离为d0，在理想情况下，雷达到达人体胸腔的实时距离可以表示如公式2所示：

用带镇压装置的小麦播种机械播种，随种随压。如果播种时镇压效果达不到要求，应在小麦播种后用镇压器镇压。没有浇水造墒的地块，播种后及时镇压才能保证小麦出苗整齐，苗期根系正常生长，提高抗旱能力。

某时刻的慢时间和快时间分别用t和τ表示，其中，慢时间代表其他障碍物等干扰的响应信号，快时间代表人体心率、呼吸等的响应信号。该时刻对应的脉冲响应时间可以通过公式3表示：

在现实测试过程中，雷达采集到的数据存在杂波的干扰，杂波在任意一段时间内基本处于不变的状态。可以通过相近的两个时间点的信号相减，以消除杂波的影响。若当前共有i个干扰源，雷达发送脉冲信号的时间为T(τ)则某一时刻所有干扰源的脉冲响应如公式4所示。

雷达发送的脉冲得到的所有响应包括所有干扰源的响应信号和由于心率、呼吸起伏得到的响应信号。可以通过公式5表示。

t=nTs，n=0,1,2,…,N-1，对慢时间进行离散化，Ts表示人体呼吸、心率等反馈的有效脉冲信号，若脉冲的采样时间间隔为δt，可以把信号离散化为式6，其中n=1,2,…,N，共有N次采样。

干扰信号为外界的障碍物造成的回波信号，认为是基本静止的，可以将上式的信号进行分解，得到两类信号。Rv(n,m)为人体的反馈信号，Rc(n,m)为干扰信号，式6可以表示为式7。

干扰信号的特点是基本固定不变。可以认为Rc(n,m)为固定不变的，可以用公式8表示。R(n,m)经过滤除干扰信号后，可以通过脉冲信号的幅值和频率，分离得到人体的呼吸、心率数据。

5 异常情况的本地处理

异常情况的本地处理指的是人体生命体征的本地采集，并通过数据采集模块中的4G通信模块，对跌倒、生命体征异常等情况及时通知紧急联系人，为了保证联系的及时性、减少漏报的情况，该类情况不通过云端数据处理。

（1）体征结果异常预警

一般而言，呼吸与心跳的比例是1:4。成年人的正常心跳范围是60～100次/分钟。儿童的正常心跳区间需要按照年龄分类，新生儿的心跳约为每分钟120～140次；3岁左右的儿童心率为100～130次/分钟；4至7岁的儿童年龄在80～100次/分钟；8至14岁的孩子，每分钟平均有70～90次/分钟。14岁以上的孩子与成人的心率相同。对于成年人可以对他们的心率和呼吸情况进行分析，具体范围如表1所示。

表1 成人心率、呼吸预警范围

表2 数据下发频率

（2）突发异常情况识别

被监测人员一般为老人或是儿童，在监测过程中可能发生异常情况。常见的异常情况有：突然跌落、晕倒等。这类情况的特点一般为所处位置发生突然变化。可以将这些异常情况的紧急程度分为三种级别：轻微预警、中度预警、紧急预警。系统工作流程图如图6所示。

图6 异常情况的本地处理流程

轻微预警：该情况为跌倒后无大碍，特点是人体位置的突然变化后又正常了，采用手机APP弹窗提醒监护人员。

中度预警：该情况是跌倒后没动了，特点是人体位置发生突然变化后处于静止情况，系统采用短信提醒监护人员。

紧急预警：该情况是跌倒后不仅没动，而且心率和呼吸发生了异常。系统采用接通监护人员的电话，进行实时对讲。

6 云端数据处理

人体生命体征的实时数据通过云端进行处理，数据经过云端大数据处理后进行分发。手机APP、社区服务中心、养老服务中心收到的数据为实时数据，当发生了异常情况，可以实时提醒客户和养老服务中心的工作人员到实地检查。

云端控制中心除具有社区服务站的基本功能外，主要负责各个社区、患者及医生的信息档案存储及管理医生工作站，由专门的医生通过云端控制中心的映射关系，与指定的社区服务站进行连接，对病情严重的患者进行实时监控，生理数据回放分析，采取相应的医疗措施及恢复指导。医院的健康中心收取用户的数据的频率为每天，收集后对用户的数据进行分析，通过与大数据库、用户长期以来建立的个人档案比对，按周或按月生成健康报告反馈给被监测人员、监护人员。

被监控人员出现了心率异常、跌倒后没站起来、呼吸异常等情况时，本地端通过初步判断，并将数据上传至云端，云端根据大数据处理情况，会通过短信和电话的形式提醒监护人员。被监控人员没有发生异常情况，本地监测端实时将当前被监测者的数据上传，云端按照每天下发一次的形式，将被监控人员的数据下发至医院健康中心。健康中心根据客户所购买的服务，通过健康报告的形式，以按月、按周的频率反馈被监测者的当前健康状况。如图7所示。

图7 系统提供的信息反馈

7 实验

测试环境采用单人平躺在床上，检测设备位于被监测者的正上方。对被监测者的心率和呼吸频率进行了测试。测试时长为1分钟。第一次测试，被监测者在正常呼吸过程中，在第25秒，憋气，在第45秒恢复呼吸；第二次测试，被监测者在正常呼吸过程中，在第25秒，突然加速呼吸，在第45秒恢复正常呼吸。对比两种情况下被测人员的心率和呼吸情况。

为了减少检测设备的误差，呼吸和心率的采集是对近20秒时间内的心率和呼吸数据取平均值得到的，实验结果会比实际情况有一定的滞后。心率测试结果如图8所示，通过实验数据可知：在憋气的时候，心率会略有下降；在快速呼吸的时候，心率会略有提升。心率数据正常，监测仪认为被监测者存在异常。呼吸测试结果如图9所示，在憋气的时候，测得的呼吸速率会明显下降，监测仪在第40s～51s的时间段内提示呼吸速率低；快速呼吸的时候，呼吸速率会明显上升，监测仪在第33s～58s的时间段内提示呼吸速率过高。

图8 憋气和快速呼吸的心率对比

图9 憋气和快速呼吸情况下呼吸频率的对比

8 结语

本文针对传统接触式生命体征监测设备佩戴不方便、舒适度不高等问题，开发了无接触UWB雷达系统，监测仪可以实现对人体心率、呼吸、跌倒等情况的实时采集，并将数据上传到云端。采集到的心率、呼吸信息，通过云端处理后下发至手机APP、社区服务中心、养老服务中心等，实现实时显示。为了提高响应速度、避免漏报，对于跌倒、呼吸异常等紧急情况，在上报云端服务器的同时，监测仪通过通信模块，直接联系监护人。同时，对于特殊情况，后期可以通过各服务中心对紧急情况的分级，采用联系紧急联系人、派社区医生、联系120的方式处理。该方案能很好地监测独居老人、医院、养老院的被监护人员的生命体征，具有很好的实用价值。