(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210731152.3 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 电子科技大 学 地址 611731 四川省成 都市高新区 （西区） 西源大道 2006号 (72)发明人 何茜　李浩正　王培超　 (74)专利代理 机构 电子科技大 学专利中心 51203 专利代理师 陈一鑫 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) A61B 5/0205(2006.01) A61B 5/05(2021.01) G01S 13/88(2006.01) A61B 5/024(2006.01)A61B 5/08(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 119/10(2020.01) (54)发明名称 一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估 计方法 (57)摘要 该发明公开了一种基于MIMO雷达的心跳呼 吸频率联合估计方法， 属于雷达技术领域， 特别 是属于无接触生命体征监测技术领域。 通过采用 ML估计方法， 实现对心跳和呼吸频率的估计， 相 较基于时频分析的传统方法， ML估计方法的性能 更加稳定， 误差更小， 对 数据时长的依赖更小； 并 且本发明通过计算心跳呼吸频率估计的CRB， 为 该领域提供了更具理论基础的估计性能评价方 法； 以推导得出的CRB为基础， 本发明给出了系统 参数优化设计方法， 该方法能够辅助技术人员找 出最优的雷达参数， 从而提高心跳呼吸频率估计 的性能。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115081216 A 2022.09.20 CN 115081216 A 1.一种基于 MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法， 该 方法包括： 步骤1： 构建接收信号向量； 针对M发N收的MIMO雷达系 统， 收发天线布置于人体周围， 并保证无遮挡； 将N个接收机 收到的雷达信号采样值按编号 排列成一个列向量r， 表示 为： 其中 为第n个接收端接收信 号组成的列向量， n＝1, …,N， rn[k]为第n个接收端采集到的第k 个离散时间接收信号 值， 为转置运算符； 步骤2： 构建接收信号矩阵S； S＝Diag{S1  …  Sn  …  SN}    (3) 其中Diag{·}表示对角化 运算符； 为第n个接收机的接收信号矩阵， 并且 其中， d0mn表示收发路径mn上收发天线与人体目标距离的和， Em表示每一个发射天线的 发射能量， k为离散信号在不同采样时刻的索引， k＝1, …,K， Ts表示采样周期， fc表示载波频 率； 由天线m发出由天线n接收的信号， 反射系数为： 其中， ζmn为路径mn上的反射系数， 为第m个发射天线发出的低通等效发射 信号在kTs时刻的采样值， 并且波形满足归一化条件 τmn[k]表示路径mn上 的时延， 表示 为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115081216 A 2其中， μr,mn[k]表示心跳过程中的胸腔运动模型， μh,mn[k]表示呼吸过程中的胸腔 运动模 型， c表示光速， ah,mn和ar,mn分别表示反应在路径mn上心跳和呼吸导致的胸腔运动幅度， fh和 fr分别为心跳频率和呼吸频率； 步骤3： 构建噪声协方差矩阵Q； Q表示为Q＝E[wwH]， 其中(·)H为共轭转置运 算符， w为N个接收端噪声组成的列向量： 其中， E[·]表示求期望运算， wn表示第n个接收端的噪声， wn[k]表示第n个接收端第k个 采样时刻的噪声； 步骤4： 计算心跳呼吸频率ML估计值； 通过下式计算使得对数似然函数达到最大值 的心跳和呼吸频率， 作为fh和fr的ML估计 值 同时将 代入矩阵S计算得到反射系数的ML估计值 步骤5： 计算矩阵U； U＝[Uf[1]  …  Uf[k]  …  Uf[K]]+    (14) 其为一个2×KMN维矩阵， 其中 步骤6： 通过重新划分组合J( θ )中的元素得到子矩阵D， G和L， J( θ )表示 中间变量的费舍 尔信息矩阵， 划分组合方法为： 其中 j表示虚数 单位， Jτ是一个KN ×KMN维矩阵； Jτ＝[Jτ[1]  …  Jτ[K]]    (17) 其中 Jτ[k]＝Sτ[k]diag( ζ )    (18) 为一个KN ×MN维矩阵； diag( ζ )是由反射系数组成的对角阵； Sτ[k]是在k时刻对各条路权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115081216 A 3