基于WA-EMD算法的脉冲式超宽带雷达多目标生命体征检测
本文选题:超宽带雷达 切入点:窗平均经验模式分解法 出处:《南京理工大学学报》2017年02期
【摘要】:针对脉冲式超宽带雷达的非接触式生命体征检测系统中多目标生命体征难以准确识别和分离的问题,该文提出一种基于窗平均经验模式分解(WA-EMD)的高分辨多目标生命体征分离和提取算法。WA-EMD算法利用加窗的方法来计算局部平均值,具有良好的抗模态混叠和抗噪声性能,能够准确地分离出不同人体目标的呼吸信号,实现同一距离门中多目标的有效检测。利用Hilbert变换获得呼吸信号的时变频率。仿真实验和雷达实测结果表明,该文提出的算法能够准确有效地实现同一距离门中多目标的生命体征的准确识别和分离,可计算实时的呼吸速率。
[Abstract]:Aiming at the problem that multi-target vital signs are difficult to identify and separate accurately in the non-contact vital sign detection system of pulse UWB radar, In this paper, a high-resolution multi-objective vital sign separation and extraction algorithm based on window average empirical mode decomposition (WA-EMD) is proposed. WA-EMD algorithm uses windowed method to calculate the local mean value, which has good anti-mode aliasing and anti-noise performance. The respiratory signals of different human targets can be accurately separated, and the effective detection of multiple targets in the same distance gate can be realized. The time-varying frequency of respiratory signals can be obtained by using Hilbert transform. The proposed algorithm can accurately and effectively recognize and separate the vital signs of multiple targets in the same distance gate, and can calculate the real time breathing rate.
【作者单位】: 南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【基金】:国家科技支撑计划(2014BAK12B03)
【分类号】:TN958.2
【参考文献】
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,本文编号:1654419
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