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超宽带( UItra-Wideband,UWB )生物雷达具有非接触、穿透性强、电动手术床分析编辑能够获得目标距离信息、抗干扰能力强等特点，在地震、塌方等灾害发生后的应急救援中，具有不可替代的优势10。目前，针对灾后废墟下压埋人体的生物雷达探测研究，主要集中在目标的发现、识别和定位上，即解决废墟下有无幸存者和幸存者位置的问题。而在实际应用中，当发现并定位幸存者后，大量的时间和资源都消耗在如何科学救援上。此时，电动手术床分析编辑如果能够实时监测废墟下压埋幸存者的生命体征(呼吸、心跳)，将为搜救人员制定科学救援方案，为医护人员掌握其生理状态提供详细可靠的参考依据，,从而最大程度地挽救幸存者的生命。现阶段灾后救援中大多采用单源UWB雷达(单发单收，只有一个中心频率),无法同时满足复杂废墟下应急救援对雷达穿透力和灵敏度的双重要求。电动手术床分析编辑而且本论文作者所在的研究团队经过长期对UWB生物雷达技术的研究得出: 中心频率在1 GHz以下的UWB雷达更加适用于灾后搜救等复杂场景。针对这-结论，国外多个研究者在其文献中也进行了说明。目前，国内外多个研究小组虽然在实验中能够探测到人体的呼吸和心跳信号，但是有的穿透场景较为简单(木门、砖墙等)04,穿透性能难以满足灾后搜救的应用需求，有的在实验中仅能够探测到目标的体动和呼吸信号，无法探测到心跳信号.手术床分析本论文利用一种双频脉冲无线电( Impulse Radio,IR)-UWB生物雷达，融合了一高一低两个中心频率天线在穿透力和灵敏度方面的各自优势，同时对同一目标进行探测。还通过双通道互相关数据融合和自适应谱线增强技术来提高人体生命信号的探测信噪比，同时提取人体呼吸信号,再通过动目标指示器和高阶累积增强技术提取微弱的人体心跳信号，手术床分析从而实现对人体目标生命体征的穿透式监测。11双频生物雷达.为本研究所用的双频IR-UWB生物雷达图片。该雷达在双通道下工作，能够利用两对蝶形天线发射并接收两种频率的电磁波，其中一对天线的中心频率为400MHz,带宽也为400MHz，手术床分析另一对天线的中心频率为27MHz,带宽也为270MHz,该雷达在-10dB处等效带宽覆盖了135-600MHz的范围，与单源IR-UWB雷达(270或400MHz)相比，在保证低中心频率的同时，雷达的等效带宽得到了提升，即增强了雷达对微弱信号的检测能力。雷达的脉冲重复频率为128kHz,采样点数可选择2048、4096或8192点，采样频率可选择16、32或64Hz,雷达的时窗在0~200ns范围内连续 可调，最优等效采样精度可以达到10ps,瞬时发射功率为5W,满足对人体微弱生命信号的探测要求。少约2倍，呼吸节律加快，波宽变窄，超出正常人呼吸率范围。现行UWB生物雷达探测技术，对该微弱、电动手术台编辑变异的生命特征探测和识别能力下降，很难提取出受困状态生命体的呼吸信号。虽然受困状态生命体的呼吸信号大大减弱， 但其仍然是一个窄 带的准周期信号，而噪声与杂波大多频带比较宽，而且双频UWB生物雷达工作时，由于两对不 同频率的天线几乎同时对同一目标， 且在同一时间范围内进行探测，不同中心频率的两个通道的雷达回波数据中，生命体所在距离上的回波点信号应该具有较强的相关性，而两个数据中对应的其余距离上的回波点信号则相关性较差。因此，本研究采用一.种基于双频UWB生物雷达的双通道互相关信号增强技术[18]，电动手术台编辑结合自适应谱线增强算法对雷达回波中的宽带信号和窄带信号进行分离，实现人体呼吸信号的提取，见式(1)~(2)。实验中双频IR-UWB雷达系统的具体参数设置如表1所示。其中雷达起始位置和时窗的大小是通过实验开始前在探测区域内晃动金属板来校准确定的。该实验在室外建造的模拟废墟环境中进行，实验场景如。模拟废墟的高度为2m，包括两层10cm厚的混凝土预制板、80cm厚的砖块堆和1m高的废墟空洞。雷达放置在模拟废墟顶端,一名健康成年男性正对雷达，身体保持静止，电动手术台编辑平躺在废墟空洞中。1.3生命体征提取算法，我们前期实验研究显示，受困状态下人体的生命体征将发生变化:呼吸引起的胸腔微动幅度比自然状态下要减较窄。根据这一-特点，可以对互相关增强后的雷达回波信号再进行自适应谱线增强算法处理，从而实现人体呼吸信号和杂波、噪声的分离。为算法的原理框图。图中输人信号)()为增强后的雷达回波信号，手术台分析由人体目标的呼吸信号Jva()、杂波与噪声信号)yw(k)组成。利用雷达回波信号的延时作为参考信号x()=y(k-O),其中延时s必须满足:Tmp<O<TNwo这样-来，经过延时的杂波与噪声信号Ywe(k-A)与原信号yvp(k)不相关，手术台分析而延时后的人体呼吸信号Yyve(k-A)仍然与原信号yvwe(k)相关。因此，窄带信号Y'na(k)将被消除.抵消器输出的误差信号e(k)=-Ywa(k)通过最小均方(LeastMeaSquare,LMS)算法来调整有限脉冲响应( FiniteImpulseResponse,FIR)滤波器的参数，使滤波器的输出信号逼近ywe(k),从而提取出人体目标的呼吸信号。在最小均方算法中，滤波器的阶数K与步长因子μ对整个算法的效果起着关键作用。从理论上讲，阶数K越大，滤波的效果越好，但同时也会增大运算量，手术台分析从而影响该双频IR-UWB雷达对人体目标的探测时间;如果滤波器的阶数K过小，虽然运算时间缩短，但是达不到理想的滤波效果。对于步长因子μ，如果选择的值过大，将会导致算法不收敛，从而影响滤波的效果;手术台厂家分析如果选择的值过小又会使算法收敛速度变慢，从而延长探测时间[19。因此，本研究通过对大量实验数据进行分析后得出，当FIR滤波器的阶数K=16,步长因子μ=104时，自适应谱线增强算法从雷达回波数据中分离人体目标的呼吸信号和杂波、噪声信号的效果达到最优。在雷达探测过程中，人体的心跳信号十分微弱，呼吸谐波的能量都比它大，再加上杂波和噪声的干扰，手术台厂家分析这些都为心跳信号的提取带来了难度。而对于受困状态生命体，前期研究显示呼吸频率变得更快，这就造成了心跳信号更加难以区分。因此，本研究研究出了一种动目标指示器和高阶累积相结合的算法，从而消除呼吸谐波，增强心跳信号。图4为该动目标指示器的频谱响应。从图中可以看出在呼吸频率的整数倍时，指示器频谱响应的增益为0，从而能够有效抑制呼吸谐波，保留了微弱的心跳信号。呼吸各次谐波在经过动目标指示器后已经得到了抑制，但是剩下的信号中除了目标微弱的心跳信号，仍然包含有噪声。理论上，手术台厂家分析任意一个零均值的高斯随机过程中三阶及以上的累积量恒等于零，且它对于高斯噪声是非敏感的(20。因此，本研究采用高阶统计分析中的高阶累积量的方法，通常阶数大于3阶。考虑到累积效果和计算速度，最终采两个不同中心频率天线的回波数据经过预处理算法后，济宁华诺医疗编辑再进行双通道互相关数据融合和自适应谱线增强算法处理。 图5a为270 MHz天线经过预处理算法后的回波数据，探测信噪比为18.11dB。图5b为400 MHz天线经过预处理算法 后的回波数据，探测信噪比为12.56 dB。从图中可以看出， 人体目标的呼吸信号出现在回波数据快时间维度的28 ns附 近，但是由于270 MHz天线的穿透能力比400MHz的强，因此呼吸信号相对明显，但仍然存在比较多的杂波和噪声干扰。
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