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摘要: 全球老龄化趋势日益加剧，健康生活理念深入人心，居民对居家健康监测的需求也随之而来。为了减少健康监测对日常活动的影响，非接触式监测系统的需求量激增。然而，目前主流的检测方法存在隐私信任度低、电磁兼容性差和制造成本高等问题。对此，该文提出一种基于超声波雷达的非接触式生命体征信号测量系统——U-Sodar，包括一套基于3发4收MIMO架构的硬件和一套信号处理算法。其中U-Sodar本振采用分频技术，相位噪声低，检测精度高；接收机采用前端直接采样技术，在简化结构的同时有效减少外部噪声；发射采用可调PWM直接驱动，可发射多种超声波形，具备软件定义超声波系统特性。U-Sodar的信号处理算法采用信号弦长的图处理技术，利用图片滤波后重构的方法可在5 dB信噪比下实现信号相位的准确恢复。试验测试了U-Sodar系统的抗干扰性能与穿透性能，证明了超声穿透是依赖材料孔隙而非跨介质振动传导。并推导了给定信噪比与正确解调概率下的最小可测量位移。实际生命体征信号测量实验中，U-Sodar可分别在3.0 m和1.5 m距离内实现呼吸率和心率的准确测量，在1.0 m内可测得心跳波形。实验结果证明了U-Sodar超声波雷达在非接触式生命体征检测应用中的可行性及发展潜力。Abstract: Amidst the global aging trend and a growing emphasis on healthy living, there is an increased demand for unobtrusive home health monitoring systems. However, the current mainstream detection methods in this regard suffer from low privacy trust, poor electromagnetic compatibility, and high manufacturing costs. To address these challenges, this paper introduces a noncontact vital signal collection device using Ultrasonic radar (U-Sodar), including a set of hardware based on a three-transmitter four-receiver Multiple Input Multiple Output (MIMO) architecture and a set of signal processing algorithms. The U-Sodar local oscillator uses frequency division technology with low phase noise and high detection accuracy; the receiver employs front-end direct sampling technology to simplify the involved structure and effectively reduce external noise, and the transmitter uses an adjustable PWM direct drive to emit various ultrasonic waveforms, possessing software-defined ultrasonic system characteristics. The signal processing algorithm of U-Sodar adopts the graph processing technique of signal chord length and realizes accurate recovery of signal phase under 5 dB Signal-to-Noise Ratio (SNR) using picture filtering and then reconstruction. Experimental tests on the U-Sodar system demonstrated its anti-interference and penetration capabilities, proving that ultrasonic penetration relies on material porosity rather than intermedium vibration conduction. The minimum measurable displacement for a given SNR with correct demodulation probability is also derived. The results of actual human vital sign signal measurement experiments indicate that U-Sodar can accurately measure respiration and heartbeat at 3.0 m and 1.5 m, respectively, and the heartbeat waveforms can be measured within 1.0 m. Overall, the experimental results demonstrate the feasibility and application potential of U-Sodar in noncontact vital sign detection.
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Key words:
- Non-contact detection /
- Vital signals detection /
- CW radar /
- Ultrasound /
- U-Sodar
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1. 引言
世界范围内人口正步入老龄化阶段，全球老龄人口数量和比例都正在增加[1,2]。在此背景下，人类对健康的关注程度也日益升高。传统的健康监测系统多依托接触式测量手段获取被试人员的生命体征数据，此方式准确却无法满足长期健康跟踪的监测需要，也不便于居家健康监测的开展。同时在特定的医疗环境中，例如烧伤患者的治疗和婴幼儿的监护等，均迫切需要非接触测量手段监测被试对象的生命体征。
当前，针对非接触式生命体征信号测量的方法有基于可见光的方法、基于红外光的方法、基于太赫兹的方法、基于微波的方法以及基于声波的方法，利用的频段范围实现了拍赫兹(PHz)到赫兹(Hz)的大范围覆盖。探测方案整体上可分为3类。第1类是使用可见光以及红外光的监测系统，通常以成像方案为主，具有高分辨率的优势，但由于图像信息与人类视觉的高度统一性，该方案常常面临隐私信任问题，同时容易受到遮挡干扰，限制了其应用场景[3−6]。第2类是使用电磁波的雷达系统，使用的频率覆盖兆赫兹到太赫兹的范围，其主要利用电磁波由源传播到人体后，受人体生命体征信号调制的反射信号与原始信号间延迟引起的相位变化来检测微弱生命体征运动[7−10]，具有运动测量精度高，穿透性好的优点，但由于各国微波频谱的用途划分不同[11,12]、医疗环境中严苛的电磁兼容要求[13]加之微波系统设计加工的繁杂性，虽然基于毫米波雷达的生命体征检测系统已取得了许多令人兴奋的研究进展，也已有少量成品上市[14]，但其较高昂的设计制造成本以及严苛的应用规范限制了它的推广使用范围。第3类基于声波的监测系统通常使用麦克风采集信号，信号频率通常在十几赫兹到20 kHz范围，其主要利用被试者发出的不同音频特征实现对生命体征信号的检测[15−18]，具有系统构成简单，部署容易的优点。但受麦克风工作频带特性影响，其鲁棒性常常表现不佳。这些产品的声学工作频带与日常生活中噪声覆盖频段重叠[19,20]，因此其极易受到环境音的干扰，对使用环境一般有特殊的静音要求。
在这3类探测模式中，微波雷达由于没有隐私风险同时监测精度较高，因此在居家生命体征检测的推广应用方面被给予厚望。但正如前文所述，微波电路设计制造难，同时长时间接受微波照射是否存在健康隐患等问题是其当前面临的困境。微波雷达利用目标反射的电磁波获取目标信息。超声波同样具备波的属性，与微波类似可利用物体对超声波的反射获取目标信息。目前超声波已被广泛应用于汽车近程防碰的距离探测中，此类应用中超声探测器工作在脉冲体制，通过回声延迟测量距离，也证明超声具有与微波类似的工作能力。事实上，得益于声的低速低频特性，超声测距电路在设计时几乎无需考虑阻抗以及线路延时，因此设计制造成本极低，同时由于其使用机械载波，因此不存在电磁兼容问题，也没有对健康的电磁辐射隐患，是用于室内近程生命体征探测的理想方式。当前已有少量利用超声实现非接触探测生命体征信号的探索，但与基于毫米波的射频雷达探测相比还处于早期阶段。文献[21]使用脉冲信号检波的方式测量得到呼吸率，其呼吸有效探测范围有3 m，却无法测量心率；文献[22]使用非正交相位测量方式在20 cm距离处测量到心跳，但由于使用非正交解调导致存在盲点问题，文中使用多个不同位置的接收机同时接收，通过挑选接收机位置的方式规避盲点，但该系统并未本质上解决盲点问题。因此，本文提出一个基于超声的非接触式生命体征测量系统(U-Sodar)，验证系统依托单音超声波为载波，并利用微波雷达中先进的MIMO框架，通过比较收发载波相位差的方式捕获人体体表由呼吸心跳引起的微位移，从而实现非接触生命体征信号检测。U-Sodar与几种常见非接触测量方案的比较如表1所示。
表 1 各类型非接触测量方案比较Table 1. Comparing various types of non-contact measurement schemes比较内容 可见光/红外光 微波雷达 声学信号 U-Sodar 隐私保护 – • – • 毫米级位移测量 – • – • 信号来向区分 • • – • 抗电磁干扰 • – • • 无电磁辐射 • – • • 穿透能力 – • • • 环境适应能力 – • – – 目前设备体积 • • • – 设备成本 – – • • 注：•为优秀，–为较差。 在隐私保护方面，由于可见光和红外光图像能够被人类轻易识别，因此常引起人们的担忧。同时尽管语音信号的元音前三共振峰集中在3 kHz以内，但其谐波会扩展到20 kHz的整个声学频带，因此音频录音的泄露风险也难以被接受。在穿透能力方面，大部分材料均可遮挡可见光和红外光，因此光学系统容易受到遮挡影响。然而，日常用品中的大部分透气型纺织物对微波和声波的衰减较小，使得它们具有更好的鲁棒性。在感知生理信号方面，图像传感器通常依赖色彩或灰度测量，缺乏距离信息；音频传感由于频率较低、波长较长，通常只能依靠频谱特性感知信号，单节点几乎不具备测距能力和准确定位声源的能力。而U-Sodar使用40 kHz载波，波长为8.5 mm，其位移感知灵敏度与35 GHz雷达相当。但事物具有双面性，虽然3发4收的U-Sodar样机制造成本仅为常用3发4收MIMO雷达评估板(TI IWR1843BOOST)的2%，但由于超声波对温湿度的敏感性，U-Sodar仅适用于近程的室内探测场景。
由于毫米波感知中相位变化对距离变化的高灵敏性，U-Sodar系统对位移变化具有较高的敏感度，从而能够检测出人体生命体征信号。但受限于此探测方法获取的是人体体表位移产生的信号，U-Sodar与微波雷达面临同样的困境，即体动会对探测结果引入较大的干扰。在当前的研究中，被试者大范围身体移动状态下的生命体征检测仍存在较大困难，相应的研究结果也较少。多数研究仍然集中在身体轻微随机晃动的影响方面。因此，本文只探讨轻微身体晃动对生命体征测量的干扰效应。针对此问题，利用毫米波雷达探测生命体征信号的研究中已有一些探索，其处理方案大致分为以下3类：首先是文献[23−25]使用模态分解的方法减少体动影响的一类，其认为生命体征信号与随机体动具有不同的运动模态，因此可由模态域进行分离；第2类是文献[26−28]使用弧弦近似配合弦方向性的累计方法，这一类方案使用有偏估计确定运动形状，规避圆心位置对相位解调的干扰；第3类是文献[29,30]使用滤波器跟踪直流偏置减少体动干扰的一类，其利用滤波器实现对正交基带信号中圆心位置的估计，并以此补偿圆心位置。3类方案中最后一类理论上可获得最准确的运动信息输出，但由于目标位移与载波波长比值较小或信噪比不足，圆心估计常出现估算错误。这一点在U-Sodar中同样体现，由于超声波衰减较微波大，因此U-Sodar更容易面临信噪比不足的问题。为了增强系统在远距离低信噪比工况下的鲁棒性，本文提出一种基于回波采样点星座图间距的信号处理方法，通过将采样的一维正交信号转换为星座图平面点间距离构成的二维距离图像(弦长图)。在周期信号构成的弦长图中，由于信号与整数周期后的值相等，因此将呈现为规则重复的纹理图像，其中纹理元为信号周期长度l构成的l×l大小图像。非周期信号构成的弦长图中，由于没有重复性，因此不具备周期重复特征。基于周期信号与非周期信号不同的弦长图特征，我们实现了对非周期信号的抑制，与传统基于滤波器的直接滤波方法相比，此方法在去噪过程中能全局考虑信息，并可联合拥有相同运动特征的子段对信号实现降噪。在滤波完成后，利用非经典多维度缩放算法重构信号，可实现信号的低噪声重建。恢复的信号与使用滤波器处理相比不会产生延迟，也由于重构的过程为一个最优化求解过程，因此此处理能够在保留全频带信息的同时实现对噪声的压制。针对同样具备周期特征的呼吸与心跳信号的分离问题，由于本文的重点在于验证利用超声波雷达远距离获取生命体征的可行性，因此对心跳信号与呼吸信号的分离算法不做深入讨论，仅借鉴微波雷达在此方面的研究成果。在微波生物雷达领域目前已有不少关于心跳呼吸分离的工作，经典的方法有滤波方法[31]、时频分析方法[32,33]、信号分解方法[34]、盲源分离方法[35]和统计分析方法[36−38]等，它们由不同的角度出发，通过呼吸与心跳的不同点分离二者。本文借用基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的信号分解方法分离呼吸与心跳。
本文的贡献如下：
(1) 推导了依靠相位测量位移的系统在给定信噪比和解调正确概率后的最小可探测位移大小并理论分析了系统在给定正确概率后的可探测区域极限。当系统给定正确解调概率后，最小可分辨相位夹角与用于解调的信号信噪比相关，信噪比越大可分辨的夹角越小即系统可探测更小的位移变化。
(2) 设计了U-Sodar超声波雷达硬件系统，是利用超声波远距离非接触测量生命体征的首次尝试。与已有的超声波系统相比，本系统充分利用阵列的优势提高接收信号信噪比，提升了对微位移的探测距离；同时前端数字化的软件定义超声波系统为研究人员基于本系统开展更多研究项目提供了便利。
(3) 提出了一种U-Sodar信号处理方法。此方法基于回波弦长图进行信号处理，通过将回波的正交基带信号转换到采样点间弦长的二维平面，利用周期信号的弦长图呈现规律图案的低秩特征完成目标周期信号与干扰的分离。其使用图像处理方法对信号滤波并使用非经典多维尺度变换重构信号，可实现5 dB低信噪比条件下的信号相位解析。
2. U-Sodar探测理论
2.1 基于U-Sodar的生命体征探测模型
U-Sodar通过比较主动发出的超声波信号和接收的回波相位差实现对目标信息的获取，其原理如图1所示。
图 1 基于U-Sodar的人体生命体征信号测量示意图Figure 1. Overview of U-Sodar vital signal monitoring system当发出信号为单音连续波信号时，其发射与接收信号表示为
T(t)=ej2πfct+φ0 (1) R(t)=N∑n=1An⋅ej2πfc(t+τn)+φ0 (2) 其中，fc表示载频，N表示波束指向范围内的散射中心个数，τn为不同散射中心距离带来的延时，An为不同散射中心的强度大小，φ0是随机初相位。在生命体征探测中，通常满足波束指向内仅有一个被试对象的假设。在过去的回波模型中，通常将人体生命体征信号、人体微动、静止杂波等均视为同一个点闪射体，其回波为
R(t)=a⋅ej2πfc(t+τDC+τslow(t)+τaim(t))+φ0+noise(t) (3) 其中，a为回波的幅值；τDC表示波束内全部完全静止的地物杂波反射等效的延迟时间；τslow(t)表示波束内由目标体动带来的缓慢变化的等效时延，其随时间缓慢变化；τaim(t)表示目标生命体征运动带来的延迟时间；noise(t)为噪声。
此模型中，信号由单散射点返回，信号幅值始终保持一致，回波信号是星座图平面上固定半径等于a的圆。由于人体是一个复杂结构体，除相对平整的躯干是生命体征信号的主要反射面外，在呼吸过程中胸腹起伏造成腿、手和头部以及他们与躯干构成的角反射结构的微动是体动反射的主要来源。这些体动回波与生命体征回波不由相同散射点发出，他们不同的强度与相位变化相互叠加后经接收机接收解调，引发基带星座图中出现幅度上的调制进而导致信号非圆。理想的模型应对每个重要散射点分别建模，但这样的模型过于复杂，不便于建立和分析，因此本文将回波信号修改为静止地物回波散射中心、缓变体动回波散射中心和目标生命体征信号散射中心3个散射点回波的组合，作为理想模型的简化：
R(t)=A⋅ej2πfc(t+τDC)+φ0+B⋅ej2πfc(t+τslow(t))+φ0+C⋅ej2πfc(t+τaim(t))+φ0+noise(t) (4) 其中，A为静止地位杂波的回波幅值；B为缓变体动的幅值；C为目标生命体征信号的幅值；进一步，由传播时间距离公式τ=2R/c知，可以从与延时对应的相位值反推出体表生命体征信号的位移距离。上述接收信号经下变频解调滤波后，其基带信号为
Rbase(t)=A⋅eφDC+B⋅eφslow(t)+C⋅eφaim(t)+noise(t) (5) 其中，C⋅eφaim(t)项的相移φaim(t)是所求的生命体征信号。但在解相位前需要先去除A⋅eφDC和B⋅eφslow(t)两项才可准确恢复出信号相位。否则会出现如图2所示的错误解调结果。
U-Sodar探测系统以空气为介质载体，工作载频为40 kHz。室温下超声的传播速度约为声速，即c=340 m/s，波长为8.5 mm。单频连续波工作模式下，由于距离高度模糊无法测量绝对距离，但可测量出位移的相对距离变化，代入上述参数可计算出相位变化与位移变化的关系为
d(t)=c⋅φ(t)4πfc≈0.6764 φ(t) (6) 其中，d(t)为随时间变化的目标位移，φ(t)为解调出的随时间变化的相位。
当被试对象保持静止时，人体目标生命体征信号的位移呈现固定均值的周期性变化，即有d(t)为周期函数等效为φaim(t)为周期函数。因此C⋅eφaim(t)亦为周期函数；人体的微体动φslow(t)为随机的缓位移，无周期特性；静止地物的相位项为φDC，是一个固定值，他们不同的特征是后续基于图处理技术抑制体动的依据。在本文的三散射中心模型中三者组成的基带信号如图3所示。
图 3 回波信号基带组成的星座图示意图Figure 3. Constellation diagram depicting the baseband composition of the echo signal因此利用U-Sodar系统实现对人体生命体征信号的非接触测量即为利用U-Sodar基带信号分离出φaim(t)的过程。同时，由于心跳和呼吸引起的位移都由胸腔皮肤反射回接收机，因此在前述回波模型中他们均被放置在生命体征信号散射中心C⋅eφaim(t)里，其共同确定目标相位φaim(t)，即有
φaim(t)=4π(dHeartbeat(t)+dBreathe(t))/λ+res(t) (7) 其中，dHeartbeat(t)和dBreathe(t)分别为心跳和呼吸运动导致的胸腔位移，res(t)是表示残留的体动以及噪声等干扰的项，λ是载波波长。
2.2 U-Sodar理论最小探测位移
在经过信号增强、圆心纠正和信号分离等预处理后，最终用于测量位移的复信号仅由信号矢量和噪声组成。随着信噪比的降低，信号相位解调错误的概率增加，因此需量化最小可探测位移与信噪比以及解调正确概率的关系，这里对解调正确的定义为解调误差不超过某一给定极限。以信号功率归一化后，假设此时噪声为正交信号平面内二维均满足0均值，方差为σ2的高斯白噪声，则有信噪比与噪声方差的关系：
SNR=PsigPnoise=12σ2 (8) 其中，Psig 是信号功率， Pnoise是噪声功率。由于二维白噪声的噪声模长可由瑞利分布确定。由0均值σ2方差的二维高斯白噪声模长构成的瑞利分布的概率密度函数公式：
f(R)=Rσ2e−R22σ2 (9) 可知给定一个噪声模长半径R，可积分概率密度函数得到此时接收信号落在图4所示的半径为R的概率限制圆内的概率大小。
图 4 含噪信号在相位解调中的解调误差示意图Figure 4. Schematic of demodulation error in phase demodulation of noise-containing signalsU-Sodar通过相位探测位移，因此要分辨两个距离需要两个距离的真值加噪声后仍不在相位上重叠，即要求两个距离对应的真实相位夹角大于半径为R的概率限制圆与原点射线相切的夹角，即图4中的φ。当给定的R增大到R=1时，此时夹角φ等于π，达到临界条件。继续增大R后原点被包括在圆内，此时在此概率要求下系统将无法准确测量位移。因此可推导出满足概率要求的理论最小可探测相差角：
φ(SNR,PR)=2arcsin(√−ln(1−PR)SNR)s.t:{0≤PR≤1−ln(1−PR)≤SNR (10) 其中，SNR是给定的信噪比，PR是给定的概率。如图5所示，位于临界线右侧的区域为给定信噪比和概率后的最小可测相差角，临界线左侧为不可测量区域，此时系统无法满足给定的正确解调概率要求。
图 5 给定信噪比与解调正确概率下的最小可测量相差图Figure 5. The minimum measurable phase difference for a given SNR and probability of correct demodulation3. U-Sodar系统硬件设计
U-Sodar原型系统基于3发4收的MIMO构架，中心载波为40 kHz，系统的硬件结构框架如图6所示。
得益于声波的低速低频特性，电路设计中无需等长，放大器选型也不存在瓶颈。与微波雷达相比，其在低成本下实现了与35 GHz载频微波雷达拥有相同位移敏感度的前端直接采样结构。而当前用于生命体征检测的微波雷达由于其频段通常较高，因此只能采用超外差或零中频的变频结构，这当中由于超外差结构复杂度更高，制造成本高昂，因此最常采用的是零中频结构。但零中频面临许多无法避免的问题，例如零中频接收机将面临较强闪烁噪声的干扰，尤其是生命体征检测领域，信号频带通常在几十赫兹以内，此时1/f噪声巨大；零中频接收机的基带放大器容易受到自混频输出的直流偏置影响，因此通常需要额外的校准措施对抗基带饱和；零中频正交通道的制造差异导致的正交信号不平衡一定程度上也会扭曲信号，降低信号质量；以及其不抗偶次谐波干扰的特性也容易引入更多的干扰污染信号导致信杂比下降[39]。这些固有结构问题都使得其信号预处理算法复杂度提升，而U-Sodar的前端直接采样体系规避了这些问题，其全流程数字域的信号处理使得其具备最少的噪声引入。此外，前端直接发送、前端直接接收结构的应用使得U-Sodar系统符合软件定义超声波系统。通过软件动态修改分频系数，控制输出相位，U-sodar系统可实现连续波输出、线性调频输出、非线性调频输出、跳频输出、相位编码输出等多种输出模式，灵活的输出特性与软件定义的接收机可使其同时满足例如人体姿态研究、手势识别研究等其他应用的需求。
3.1 换能器阵列设计
U-Sodar系统中，使用超声换能器实现微波雷达传感器中天线的功能，换能器的布局会影响探测效能。MIMO系统中最终等效阵列为发射单元与接收单元空间位置的卷积，在U-Sodar原型机中，为了获取较高的一维角度分辨率同时保留部分二维角度分辨能力，最终设计的阵列及对应的等效虚拟阵列排布如图7(a)所示。由于换能器直径为16 mm，实际阵列中下部4个接收通道排列为2倍波长线阵。为使用MIMO构架扩展出虚拟阵列，上部3个发射通道中水平向T1与T2间隔8倍波长，垂直向T2与T3间隔2倍波长。等效后的阵列如图7(b)所示，桔色、蓝色和绿色分别表示T1, T2和T3 3个发射与接收单元形成的等效的3组阵列。
为验证U-Sodar原型机的波束指向性能，同时验证阵列设计是否满足要求，实验测量超声阵列各单元方向图以及4接收阵列直接合成的方向图。方向图测量使用远场有源测量方式，此方案的测量精度高于基于角反射体的测量精度。布置测试场景如图8所示。
图 8 U-Sodar方向图测试场景布置Figure 8. Arrangement of the test scene for U-Sodar directional diagram testing在使用消音棉搭建的消声室中将U-Sodar放置于转台测试架上，利用U-Sodar的同步输出接口同步外部信号源，外部信号源输出40 kHz正弦波到距离U-Sodar 2 m处的超声换能器，换能器作为远场源供U-Sodar接收。后续发射相位校准时将信号源换为示波器用于测量信号相位差。方向图的测量结果如图9所示。
由于远场有源测量时无虚拟阵列概念，此时接收机阵列为4单元2倍波长线阵，仅具有一维波束合成能力。图9可见4通道接收单元一致性良好，3 dB宽度约50°。在线阵排列方向(水平方向)预设的垂直阵面±15°范围内，其合成波束指向性良好，3 dB宽度约7°，理论宽度为6.48°，具备与微波雷达相似的特性。在垂直方向由于不具备波束合成能力，其方向图与单个单元方向图相同。水平方向合成波束图中位于±30°的栅瓣是由于阵元间隔为2倍波长引起的。进一步验证了U-Sodar系统可以具备与微波雷达相同探测性能的潜力。
3.2 收发机模块
U-Sodar原型机中，系统时钟采用10 MHz的低成本有源晶振，其相位噪声大于–85 dBc/Hz@1 kHz，而通常微波雷达使用的晶振相噪需优于–110 dBc/Hz@1 kHz。超声换能器使用TCT40-16探头，谐振点位于40 kHz，谐振带宽为2 kHz。驱动超声波的40 kHz信号的产生与最终回波信号的采集均使用STM32F030F4P6芯片完成。参考文献[40]可知，由于TCT40-16探头为窄带谐振器件，可直接使用方波驱动其振荡，此40 kHz方波的产生来源于该芯片内部定时器的比较输出功能。40 kHz输出后经过一颗SRV8837全桥驱动芯片将3.3V控制信号放大为峰峰5 V的方波后驱动TCT40-16以确保足够的声输出功率。接收部分由TCT40-16探头直接接入一个由MS8051运放组成的放大电路中，此处固定放大倍率为500倍。该放大器有250 MHz的增益带宽积，满足放大倍率要求。需注意此放大器本身并非低噪声放大器，其在40 kHz时输入噪声约15nV/√Hz。采样使用STM32F030F4P6芯片内部集成的一个12 bit采样率最高为1 MSPS的模拟数字转换器(Analog-to-Digital Converter, ADC)，使用复用通道的方式对4路接收探头信号和1路参考信号做接收，其单个采样组内采样切换采样率为1 MSPS，组间采样率为
4.1026 KSPS，ADC采样时序如图10所示。此处可采用通道复用模式完成采集是由于生命体征信号的基带信号普遍低于10 Hz，此时复用采样导致的相移小于0.01°，该相移偏差可以忽略不计。额外需要指出的是此ADC作为集成在数字单片机中的ADC组件，其噪声水平等多个方面都远差于专用的ADC器件，仅有电路设计简单，无需额外芯片的优势。U-Sodar系统中关键芯片型号在表2中列出。
表 2 U-Sodar系统的关键芯片型号Table 2. U-Sodar system key chip models芯片功能 芯片型号 主控芯片 STM32F030F4P6 发射驱动芯片 SRV8837 接收放大器芯片 MS8051 LDO电源芯片 RT9193 逻辑门芯片 SN74LVC1G02DCKR USB串口转换芯片 CH340N 收发换能器探头 TCT40-16 测试原型机如图11所示，整个原型机包括上部3个发射单元，下部4个接收单元，同时在正面左侧留有一路参考信号同步输入接口和一路自身同步输出接口，其中参考同步输入兼容TTL数字信号和0 V～3.3 V伏模拟信号输入。
4. U-Sodar信号处理算法
4.1 基带获取与波束合成
受数据传输带宽的限制，U-Sodar使用数字正交下变频的带通采样方案对超声回波信号进行采集。U-Sodar系统的信号处理流程如图12所示。
U-Sodar原型机使用单频连续波实现对目标的测量，其中3个发射通道分别发送3个单音频点，4个接收通道同时接收信号，利用MIMO技术对接收信号窄带滤波即可分离得到虚拟12阵元的通道数据。在各通道精确校准后，利用波束导向向量与分离的12单元信号矩阵相乘在–15°到15°角度每隔1°合成一个波束，共计31个波束。单个波束的计算公式如下：
X(t)=[a1(θ)a2(θ)⋯a12(θ)]⋅[S1(t)S2(t)⋮S12(t)],θ∈(−15∘,15∘) (11) ai(θ)=e−j2π(N−1)dsin(θ)λ,i∈[1,12] (12) 其中，X(t)为此方向波束输出，Si(t)为每个虚拟单元的接收信号，ai(θ)为单元i对角度θ的导向矢量。对每个波束的信号X(t)分别计算信号方差。由于不存在目标的方向几乎没有运动信息，基带值接近直流；而目标方向由于生命体征活动导致基带存在交流信号输入，此时方差将大于无目标方向信号方差。故以其中方差最大的通道作为目标信号来向通道产生用于后续信号处理的基带数据。
4.2 基于弦长图的基带信号处理方法
第2节介绍了U-Sodar系统基带信号模型，在此回波基带信号模型中，静止地物杂波导致的静态偏置以及体动引起的缓偏置对目标相位的获取造成干扰。对此问题，一个常用的解决方案是通过对信号分段做圆拟合获取圆心位置，但不论是基于数据的圆拟合还是基于图形的圆拟合，其均要求信号有较高信噪比或信号需具备较大的相位弧度变化，否则圆拟合结果容易发生错误。
另一种常用的处理方案为利用弦弧与圆心角在小角度下的近视相等关系，在满足高采样率同时目标运动速度低的条件下，可利用弦长以及弦方向性组合的累计方案实现对运动相位的近似恢复。但此类方案由于弦长是角度的有偏估计，因此累计后存在幅度不确定的问题。即只知晓运动的形状而不确定具体运动距离。此类方案中由于相位依靠弦长累加，而弦长不受圆心位置影响，因此圆心位置的估计准确度不直接影响恢复结果，但由于弦方向性的确定仍以圆心为参考，因此保证圆心估计点落在信号所形成的圆内仍然必要。
鉴于两类方法都需要估计圆心位置，同时圆拟合算法对弧长和信噪比敏感，因此本文提出一种基于弦长矩阵的信号处理方法，目的是尽可能在不损失信号带宽的条件下完成对信号信噪比的提升，以便准确地完成信号的圆拟合估计并获取信号相位。
4.2.1 弦长图产生
由于弦长即为两采样点间距离，弦长矢量包含运动信息，因此计算整个采样信号长度内任意两点间的距离即可构建不同下采样率下的弦长矩阵，此弦长矩阵与采样点间距离矩阵相等。当下采样率与目标运动频率相等时，其下采样后的弦长值将趋近于零，仅包含噪声距离长度。距离矩阵计算方法如下：
L=[l11l12⋯l1nl21l22⋯l2n⋯⋯⋱⋯lm1lm2⋯lmn],lmn=|x(n)−x(m)| (13) 其中，L为距离矩阵，lmn为位于m行n列的元素，其值为采样值第m号与第n号构成的模长。有此可知，距离矩阵为一个阶数与信号长度N等大的N×N阶的斜对称正实数矩阵，同时其对角线元素为零。
当目标回波仅包含周期性的目标信号时，其距离矩阵同样呈现周期性，将距离矩阵视为图片，即为此时距离矩阵表征的弦长图为具有斜对称特性的规律花纹图像，从图像处理角度出发，规律花纹的图片意味着低秩特性；对于固定地物杂波导致的直流偏置，由于其不对弦长造成影响，因此在弦长图中不产生任何影响，被直接消除；对于缓体动造成的缓变直流变化，其造成具备周期性的目标信号在星座图平面上位移拉伸，导致其距离呈现缓变的增大与减小，在弦长图中表现为亮斑以及暗斑；而高斯白噪声的信号在弦长图中由其计算公式知其表现为整体满足瑞利分布的带有条纹花纹的干扰。基于目标信号在弦长图中表现出与其他类型信号不同的特征，同时他们的频域分布亦有不同的事实，本文提出如下流程算法可在尽可能不损失带宽的条件下完成降噪工作。其运算流程框图如图13所示。
本算法分为硬阈值划块、噪声白化、频域加权、奇奇异值分解(Single Value Decomposition, SVD)，三维块匹配算法(Block Matching 3D, BM3D)，非经典多维尺度变换(Non-classical Multi-Dimensional Scaling, NMDS)、运动方向矫正7个步骤，运算流程如图13所示。其中硬阈值划块是为了解决过大体动无法补偿的问题。噪声白化、频域加权、SVD降噪、BM3D降噪4个步骤完成信号与噪声的分离，提升信噪比。最后的非经典多维尺度变换重构、运动方向矫正是为了恢复出生命体征信号检测中所关注的运动信息。
4.2.2 数据切块
在出现较大的体动时，弦长距离图表现出明显的过曝特征，此时将损失大量信号的运动信息以至于无法恢复信号，因此首先需对数据分段，确保段内没有过大的运动偏移。这一步中首先对弦长图分别做腐蚀和膨胀操作。腐蚀与膨胀的计算公式如下：
gero(m,n)=min(x,y)∈S{f(m+x,n+y)} (14) gdil(m,n)=max(x,y)∈S{f(m+x,n+y)} (15) 其中，S为平面形态学的结构元素，用于定义腐蚀或膨胀算法的窗大小。本文的应用中使用盘形结构，盘直径由采样率和目标信号周期长度确定。(x,y)是结构元素中的坐标。gero(m,n)为腐蚀结果，gdil(m,n)为膨胀结果，f(m,n)为原始图片，(m,n)为原始图片中像素坐标。为了使腐蚀和膨胀的结果更连续，在直接腐蚀膨胀完成后对其进行一次二维低通滤波得到平滑曲面。
将弦长图视为平面内不同高度的点云，小值在点云下部，腐蚀操作使用结构元素S定义范围内的最小值替代当前值，因此可计算出弦长图点云的下表面，表征两点间最近距离的信息。膨胀操作与此相反，其利用最大值替代当前值，将计算出弦长图中的上表面，表征两点间最远距离的信息。由于周期信号的值存在重复性，因此仅存在周期信号时，弦长图下表面值等于零，含噪声时下表面值由噪声方差确定。存在体动时，弦长图最小值与最大值受体动影响而变化，虽然此变化与体动距离呈非线性关系，但利用腐蚀图和膨胀图的均值平面仍可获得对体动大小的估计。通过对体动弦长图进行阈值判定，在小体动情况下，其几乎不影响目标周期信息，不会破坏目标信号弦长图特征，因此不做额外处理。在大体动情况下则依靠阈值对数据做切割分块，确保每个小块内的体动幅度均较小。切块处理后对每个运动块分别处理。
4.2.3 信号降噪
当噪声是星座图平面上方差等于σ2的零均值二维高斯白噪声时，信号中噪声向量的模长满足尺度参数等于√2σ的瑞利分布，此时瑞利分布的数学期望为√πσ，概率密度函数极大值为√2σ。为充分借鉴图像处理算法经验，因此需要对接收信号弦长图中噪声部分白化，减少噪声形成的条纹干扰影响。由于瑞利分布是高斯分布的非线性变换，因此无法直接转换回高斯分布。通过对弦长图分别去除行均值与列均值的√2/π倍，将瑞利分布的极大值点转移到零附近，可使其更接近高斯分布进而实现一定程度上的噪声白化。同时由于距离的非负特性，原始弦长图的均值包含了整个信号样点间平均移动距离的信息，此信息关系到后续重构信号幅度，因此单独保存用于后续信号重构使用。白化处理计算公式如下：
Z=[l11l12⋯l1nl21l22⋯l2n⋯⋯⋱⋯lm1lm2⋯lmn]−√2π1n[n∑j=1l1jn∑j=1l1jn∑j=1l1jn∑j=1l2jn∑j=1l2jn∑j=1l2j⋯⋯⋱⋯n∑j=1lmjn∑j=1lmjn∑j=1lmj] (16) R=[z11z12⋯z1nz21z22⋯z2n⋯⋯⋱⋯zm1zm2⋯zmn]−√2π1n[n∑j=1zj1n∑j=1zj2n∑j=1zjnn∑j=1zj1n∑j=1zj2n∑j=1zjn⋯⋯⋱⋯n∑j=1zj1n∑j=1zj2n∑j=1zjn] (17) Rmean=1n2n∑j=1n∑i=1lji (18) 其中，Z为原始弦长图去除行均值后的中间矩阵，R为所需的对噪声白化后的矩阵。但由于信号噪声在弦长图中的相关特性不仅与噪声自身相关，还与目标信号相关，因此前述白化操作后只能减轻噪声的相关性。由于噪声造成的条纹干扰主要集中在垂直频率轴的低频区域，而目标信号产生的具有周期图案花纹的弦长图，其二维频域信息分布在对角线方向更多，因此在频域对弦长图进行频域加权以增强信号信息减少噪声信息，加权函数如下：
winxy=1−|(αfx)2+(βfy)2| (19) 其中，fx和fy是归一化的频率值，取值在–1到1之间；α和β分别为行频率与列频率方向的形状控制参数，其值在0到1之间。以α=1,β=1为例，其加权形状如图14所示。
然后利用目标信号弦长图的低秩特性对经过频域加权处理后的信号弦长图进一步滤波，此处算法借鉴经典主成分分析方法思路，先求取弦长图矩阵的奇异值分解，保留前M项主奇异值后重构信号，计算公式如下：
R=U[Σ00P]VT (20) RE=U[Σ000]VT (21) 其中，Σ为需要保留的前M项主奇异值，此部分包含了目标信号弦长图的所有信息，因此M的取值理论上应满足M≥rank(SIGaim)即M大于目标信号弦长图的秩才有可能保存全部信息，但由于目标信号弦长图中包含的信号信息也是有限的，其本身亦可压缩，因此数值实验结果显示，实际M取值可以小于目标信号自身的秩，而不对结果造成影响。P为后面可以舍弃的较小的奇异值，RE为重构的弦长距离图。
在高信噪比条件下，弦长图奇异值由大到小排序后位于前部的信息全部为目标信号引入，但在低信噪比条件下，噪声携带的虚假信息的奇异值可能会超过信号信息的奇异值，因此仅依靠奇异值切割在低信噪比条件下无法完全将噪声引起的图像质量下降恢复。所以接下来通过对弦长图执行进一步滤波算法以提高信噪比。
进一步滤波使用图像滤波领域经典的BM3D算法框架，该滤波框架可以在较好地保留图像细节和边缘特征的同时保持优秀的噪声消除能力，其与非局部滤波算法并称为当前非深度学习图像滤波算法中最优秀的滤波算法。该滤波算法的滤波分两大步执行，每大步下分为3步，其简要滤波过程如下：在第1步中，首先对整个图切割分组，将具有相似特征的图块分为一组，在此应用中，由于目标信号的弦长图具备规律花纹，因此在这一步中将把弦长图切块为单个周期的特征并堆叠在一起；然后对每个组执行协同滤波，由于相似的弦长图块内含的运动特征是一致的，此操作即可通过跨周期的联合具备相似运动的小段实现对噪声的抑制；最后是将滤波后的图块依照权重值重构回完整弦长图中。到此为止完成第一轮滤波，在第1步的滤波后会执行第2步，其内容与第1步的内容相似，首先对滤波一次的弦长图再次匹配，通过此操作发现第1步中可能未利用上的图块；然后再次执行滤波，进一步提高信噪比；最后再次按权值重构图片，实现对噪声的进一步抑制，更加详细的内容可以参考文献[41]所述。
4.2.4 信号重构
在噪声处理完成后，对处理好的弦长图叠加回前述保存的Rmean，并对其修正以符合距离矩阵的要求。此步处理如下：
RNMDS=⌊(RBM3D+Rmean)−diag(RBM3D+Rmean)⌋ (22) 其中，RBM3D为经过BM3D滤波后的弦长图矩阵，RNMDS为修正处理后的矩阵，diag(⋅)表示取对角线元素，⌊⋅⌋表示将小于零的元素置零。然后对符合距离矩阵要求的RNMDS再执行NMDS重构出降噪后的信号。此处重构信号的约束如下，Y为重构出的信号向量，R2为二维实数域，Y的两个维度分别对应星座图上点的同向(I)和正交(Q)坐标值：
min 1N2√N∑n=1N∑m=1(|y(i)−y(j)|−rNMDS(i,j))2s.t: Y∈R2 (23) 经过去噪重构后的信号由于NMDS算法重构信号点没有绝对方位，其重构信号的运动方向可能与原始信号相反，同时其圆心位置也存在不确定性，但此时噪声已经减弱，有利于圆拟合的成功。因此首先对重构后的信号执行圆拟合，并以拟合圆心为参考点计算信号相位曲线，再对原始信号做圆拟合并以拟合圆心为参考点计算原始信号的相位曲线，通过计算两条曲线的相关性决定是否需对输出做翻转得到最终相位输出。
5. U-Sodar性能验证实验
本文通过3个实验全面评估U-Sodar系统性能。首先是对U-Sodar原理样机基础性能测试，验证其满足生命体征信号检测的基本测量要求；然后是对所提算法的数值仿真测试，验证所提算法在低信噪比情况下的有效性和鲁棒性；最后是对真实人体目标进行测量，通过对比呼吸带与心电图(Electrocardiogram, ECG)参考信号，全面评估U-Sodar系统在生命体征检测方面的性能。
5.1 U-Sodar硬件性能验证
5.1.1 系统稳定性验证
为人体呼吸心跳的测量做准备，首先需验证系统性能是否满足微位移的测量要求。因此，对U-Sodar系统的位移传感灵敏度以及测量稳定性做验证。得益于前端直接采样、前端直接发送以及信号处理流程均在数字域完成的优势，U-Sodar系统自身的稳定性高，可重复性好，系统自身性能不随环境改变。
U-Sodar系统发射频率由片内锁相环配合可变分频器及比较器控制，可灵活实现各类信号。在本次试验中，配置锁相环频率为40 MHz，3个发射通道分别使用998,
1000 和1003 分频实现40080 Hz,40000 Hz和39880 Hz的单音输出，构建频分MIMO工作模式。使用U-Sodar传感器对距离传感器1.5 m的静止墙面做测量验证系统自身稳定性能。U-Sodar原型系统对墙录取12 s数据得到的测量结果如图15所示。
图 15 各通道测量静止墙面信号矢量图Figure 15. Measurement of stationary wall signal vector diagram for each channel理想情况下，所有通道回波解算出的基带信号为分布于星座图平面内，同一半径圆上的几个等角度间隔的聚合点。实际测量结果看，在12 s的观测窗口内，信号矢量显示出良好的聚集性，系统噪声水平维持在较低状态。然而，原始数据揭示了U-Sodar原型系统的12通道在通道幅度均衡方面存在明显的不足，其中第9至第12通道的能量偏低，第1至第4通道的能量又偏大。U-Sodar系统采用全数字接收技术的优势之一在于能够通过数字运算方便地校准差异，在校准幅度差异后，使用波束形成技术可以显著提升目标方位回波信号的信噪比。经过精确的通道校准和波束形成处理后，最终信号的合成相位如图16所示，12 s内的相位漂移控制在±0.04 rad之内。结合载波频率为40 kHz，计算得出的波长为8.5 mm，据此推算，距离测量的漂移误差在±0.03 mm范围内。此外，瞬时相位抖动噪声约为0.005 rad，对应的等效距离抖动约为0.004 mm，具有较高稳定性，能够满足人体生命体征测量的基本要求。
5.1.2 系统抗干扰性能验证
U-Sodar系统使用的TCT40-16探头谐振频率等于40 kHz，谐振带宽为2 kHz，其较高的谐振频率和窄带宽可隔绝大部分环境噪声干扰。为验证超声波窄带接收的抗干扰性能，我们分别在静音的环境、有对话声的环境、播放音乐的环境以及施加2.4 GHz与5.8 GHz电磁干扰的环境下对系统稳定性分别做10次，每次1分钟的静止目标相位漂移测试以验证系统抗干扰性能，此试验中U-Sodar距离目标50 cm。试验结果如图17所示。
在此4种条件下，系统的相位漂移均小于0.05 mm，瞬时噪声均小于0.005 mm。其中在音乐播放环境下，系统漂移相对较高，最大到0.045 mm，该现象是由于音乐的泛音频谱较广导致U-Sodar受到部分干扰。测试结果显示出系统具有较高的稳定性，以及抗干扰能力。
5.1.3 系统穿透性能验证
由于超声波在空气中衰减较大，为验证U-Sodar是否具备检测服被后的目标微动的能力，我们使用U-Sodar测量了常见织物阻隔后的音圈电机。试验布置如图18所示。
其中音圈电机由信号源驱动执行周期为0.5 Hz的正弦往复运动，运动幅度为4.5 mm。音圈电机与U-Sodar间隔为75 cm。用于阻隔的测试织物悬挂在音圈电机前10 cm处，试验时测试物将完全遮挡音圈电机。每种物品测试10次，每次录取10 s数据。测试结果图19所示。图19(a)为直接测量电机运动获得的星座图，可见4.5 mm的目标移动可使得U-Sodar测量相位值变化超过2π，与理论上4.25 mm运动对应2π相位变化相符，展示出系统对微弱运动的感知灵敏度高；图19(b)可看出超声波对阻隔后物体运动的测量主要依赖从材料空隙传播实现，而非跨介质的振动传递。因此多孔透气的轻薄服被不会对结果产生较大的影响，但较厚的服装或无透气性的材料将阻隔超声波信号的传播，导致无法测量到材料阻隔后的电机运动。
5.2 信号处理算法仿真验证
5.2.1 算法抗噪性能验证
对信号处理算法进行数值仿真验证以检验算法的有效性。此部分模拟信号的构建参考式(4)和式(7)完成，共包括4个分量。整个仿真中采样率设置为50 Hz，采样时长为5 s。第1个分量为目标信号。通常成年人心率在1～2 Hz，心跳引起的体表位移幅度在0.2～0.5 mm，呼吸率在0.1～0.3 Hz，呼吸引起的位移在4～12 mm[22]。因此设置一个运动幅度为0.5 mm，往复周期为1.2 Hz的正弦运动模拟心跳，再叠加一个运动幅度4 mm，往复周期0.1 Hz的正弦运动模拟呼吸构成模拟人体胸腔运动的目标信号仿真；第2个分量为缓变分量，用于模拟人体的体动影响。由于体动通常是呼吸引起的偏移，且通常回波信号中主要信号分量为胸腔反射的目标信号，体动散射点散射信号能量相对较小，因此设置体动散射点散射强度为目标信号的三分之一，体动位移为2 mm，运动周期与呼吸一致为0.1 Hz；第3项是直流分量，用于模拟回波中固定杂波造成的直流偏置，在同相支路和正交支路投影均为1；最后是噪声，为零均值高斯白噪声。
对信号添加不同信噪比的噪声，将所提算法计算结果与仅使用圆拟合加DACM算法[42−44]解算相位的经典处理方法结果相对比，经过
1000 次蒙特卡罗仿真后统计其平均均方根误差(RMSE)，结果如图20所示。
图 20 不同信噪比信号处理结果对比Figure 20. Comparison of signal processing results with different signal-to-noise ratios可见，在信噪比低至5 dB的条件下，所提算法仍能有效恢复信号并显著压制噪声，传统方法则出现了较大误差。在图20(b)中，传统的仅使用圆拟合校准加DACM处理方法由于信号噪声较大，圆心被噪声范围覆盖加之误差累积导致其均方根误差(RMSE)高达5.021。而使用所提算法增强信噪比后的解算结果的RMSE仅为0.266，仍可以准确恢复呼吸波形。仿真结果验证了所提算法在低信噪比时的有效性和优越性。
5.2.2 算法抗体动性能验证
对信号处理算法进行抗体动的数值性能验证，此试验中将信噪比固定为10 dB，体动信号幅度由0～8.5 mm变化，仿真中其他参数不变。此项每个距离蒙特卡罗仿真300次完成数据收集。仿真结果如图21所示。随着体动幅度的增大，信号周期特征逐渐被破坏，进而导致算法中基于块匹配的信号处理功能减弱，最终引起结果误差的增大。同时可以看出体动与呼吸的耦合会引起性能的周期性起伏，但所提算法的输出结果仍优于仅使用圆拟合校准加DACM处理的提取方法。
图 21 不同体动幅度模拟结果对比Figure 21. Comparison of simulation results for different body movement distances5.3 基于U-Sodar的生命体征测量实验
实验布置如图22所示，受试者位于U-Sodar的正前方，换能器阵列法线方向对准受试者的胸腹部，确保目标信号来向位于阵列设计的±15°内。
图 22 基于U-Sodar的生命体征测量实验场景示意图Figure 22. Schematic of the experimental setup for measuring vital signs with U-Sodar所有的真实人体试验中均为如表3所列5名志愿者，后续的统计中每个距离下由左到右分别为各志愿者数据的统计，志愿者信息如表3所示。
表 3 受试者信息Table 3. Volunteer information受试者编号 性别 年龄 身高(cm) 体重(kg) BMI (kg/m2) 标识色 1 男 26 173 60.0 20.0 棕 2 男 24 180 78.5 24.2 蓝 3 男 23 178 71.0 22.4 红 4 女 24 166 63.0 22.9 绿 5 女 22 155 46.0 19.1 紫 注：根据中国BMI标准：≤18.4为偏瘦、18.5～23.9为正常、24.0～27.9为过重、≥28为肥胖。 5.3.1 呼吸测量实验
实验中，被试对象分别在距离U-Sodar 0.5 m, 1.0 m, 2.0 m和3.0 m的位置上被采集实验数据。每个距离下重复实验10次，每次持续测量30 s以上。实验测量结果与压电式呼吸带结果相比较，计算不同距离下的呼吸率误差，具体结果如图23所示。
由图23(a)可见，在所有测试距离下，呼吸频率的测量误差呈现零均值，同时随着距离的增加，误差范围逐渐扩大。在2.0 m内U-Sodar的呼吸测量误差较小，偏差小于2 BPM。同时还可以看出性别在近距离探测中没有显著影响探测结果。在图23(b)中可见U-Sodar在1.0 m距离下测量得到的呼吸波形与受试者呼吸带监测波形结果具有较高的一致性，但受体动影响导致幅度上有所波动。该实验验证了U-Sodar在呼吸测量方面的有效性。在此基础上，对受试者1进一步开展试验，在距离U-Sodar 1.0 m距离处测量了受试者分别在正对、侧对以及背对情况下的呼吸检测。在正对和背对时频率测量平均绝对误差均小于2 BPM，回波星座图与圆弧接近，其中正对的相位变化范围大于背对。侧对时平均绝对误差大于3 BPM，同时测量结果星座图非圆现象明显。结合人体形状分析，在正对时生命体征目标信号占主导，信号质量高，准确率更高；背对时背部结构平整，虽运动幅度较小易受到体动干扰，但得益于U-Sodar的高位移检测灵敏度，仍可测量到较好结果；侧对时手臂的体动干扰最大，此时信号质量最不稳定，导致结果较差。
5.3.2 心跳测量实验
开展了以心电信号(Electrocardiogram, ECG)或光电容积图(Photoplethysmography, PPG)为参考的实验进一步验证U-Sodar心跳测量的性能。由于心跳引起的胸腔起伏极其微弱(通常在0.2～0.5 mm[22])，因此选取0.50 m, 0.75 m, 1.00 m和1.50 m 4个距离测量心跳波形。
此实验中每包数据长度大于30 s，使用EEMD方法对获得的波形进行分离。考虑到EEMD算法仍可能存在模态混叠问题，我们使用分离得到的频率分量与心率最接近的模态以及其正负两个模态共3个模态重构信号并进行FFT计算以估计心率，并计算误差率。此试验同样每人采集10包数据完成心率误差统计，受试者自由呼吸，测量结果如图24(a)所示。为对比测量的心率波形与ECG波形，受试者1在距离1.00 m处的屏息状态下测量波形，如图24(b)所示。
心率测量的误差结果显示出与呼吸误差结果相似的趋势：随着测量距离的增加，误差的离散程度也相应增大。此外值得注意的是，在1.00 m的距离上，U-Sodar系统测得的心跳波形与ECG信号之间仍展现出较强的周期相关性。这一特征进一步验证了U-Sodar系统在监测心跳活动方面的能力。
6. 结语
本文提出一种基于U-Sodar超声波雷达的非接触式生命体征检测系统，是利用超声波非接触探测生命体征信号的一次尝试。U-Sodar能在保持硬件设计复杂度、系统制造成本大幅低于毫米波雷达的同时取得高于1 mm的运动位移分辨能力。基于U-Sodar系统的实验测量结果证明了超声系统具备较强的抗干扰性能，同时也验证了超声的穿透性是依靠材料的孔隙实现而非跨介质的振动传导，生命体征测量试验证明了利用超声波为载波可分别在3.0 m内和1.5 m内测量呼吸率和心率。超声波由于需空气介质传播，因此在远距离下表现弱于微波雷达，但在室内家庭环境中，3.0 m距离内的有效测量足以覆盖大部分应用场景。实验结果证明了U-Sodar超声波雷达在非接触式生命体征检测应用中的可行性及发展潜力。
当前微波雷达得益于先进半导体集成工艺已实现了高度集成的单片集成系统，部分高频型号甚至实现了天线的封装集成。但由于高频电路的隔离困难、滤波器以及正交信号混频器等功能区面积限制等因素，现阶段的微波雷达集成存在工艺瓶颈，市面也鲜有高通道数集成产品。U-Sodar原型样机处于成本的考虑使用的换能器直径大于半波长，其造成样机尺寸较大，同时有栅瓣产生，但当前成熟的MEMS系统加工能力为此提供了解决方案。基于MEMS技术，Exo和Butterfly Network等B超生产公司已经实现将
4000 到9000 个传感器集成在一个2 cm×3 cm大小的硅芯片上，这展示了对U-Sodar单片集成的可能性。即使使用分立器件构建U-Sodar系统，得益于低频特性，系统无需精确的阻抗控制以及等长设计，因此在加工过程中可使用通用RF4板材而非价格昂贵加工周期更长的射频板材；叠层设计要求也同样降低至可使用2层板完成，这意味着研究人员可以低成本快速迭代设计，实现更多的非接触测量研究。此外原型样机仅验证了U-Sodar系统的可行性，并未充分发挥超声阵列在大规模阵列设计中的优势。在超声悬浮研究方面，目前已有成熟的低成本64单元发射阵列设计，这也为大规模U-Sodar系统的实现提供了参考 -
图 1 基于U-Sodar的人体生命体征信号测量示意图
Figure 1. Overview of U-Sodar vital signal monitoring system
图 3 回波信号基带组成的星座图示意图
Figure 3. Constellation diagram depicting the baseband composition of the echo signal
图 4 含噪信号在相位解调中的解调误差示意图
Figure 4. Schematic of demodulation error in phase demodulation of noise-containing signals
图 5 给定信噪比与解调正确概率下的最小可测量相差图
Figure 5. The minimum measurable phase difference for a given SNR and probability of correct demodulation
图 8 U-Sodar方向图测试场景布置
Figure 8. Arrangement of the test scene for U-Sodar directional diagram testing
图 15 各通道测量静止墙面信号矢量图
Figure 15. Measurement of stationary wall signal vector diagram for each channel
图 20 不同信噪比信号处理结果对比
Figure 20. Comparison of signal processing results with different signal-to-noise ratios
图 21 不同体动幅度模拟结果对比
Figure 21. Comparison of simulation results for different body movement distances
图 22 基于U-Sodar的生命体征测量实验场景示意图
Figure 22. Schematic of the experimental setup for measuring vital signs with U-Sodar
表 1 各类型非接触测量方案比较
Table 1. Comparing various types of non-contact measurement schemes
比较内容 可见光/红外光 微波雷达 声学信号 U-Sodar 隐私保护 – • – • 毫米级位移测量 – • – • 信号来向区分 • • – • 抗电磁干扰 • – • • 无电磁辐射 • – • • 穿透能力 – • • • 环境适应能力 – • – – 目前设备体积 • • • – 设备成本 – – • • 注：•为优秀，–为较差。 
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表 2 U-Sodar系统的关键芯片型号
Table 2. U-Sodar system key chip models
芯片功能 芯片型号 主控芯片 STM32F030F4P6 发射驱动芯片 SRV8837 接收放大器芯片 MS8051 LDO电源芯片 RT9193 逻辑门芯片 SN74LVC1G02DCKR USB串口转换芯片 CH340N 收发换能器探头 TCT40-16
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表 3 受试者信息
Table 3. Volunteer information
受试者编号 性别 年龄 身高(cm) 体重(kg) BMI (kg/m2) 标识色 1 男 26 173 60.0 20.0 棕 2 男 24 180 78.5 24.2 蓝 3 男 23 178 71.0 22.4 红 4 女 24 166 63.0 22.9 绿 5 女 22 155 46.0 19.1 紫 注：根据中国BMI标准：≤18.4为偏瘦、18.5～23.9为正常、24.0～27.9为过重、≥28为肥胖。
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-
[1] United Nations. Ageing[EB/OL]. https://www.un.org/en/global-issues/ageing, 2024. [2] 民政部, 全国老龄办. 2022年度国家老龄事业发展公报[EB/OL]. https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202312/P020231214405906944856.pdf, 2023.Ministry of Civil Affairs of China, National Office for Aging of China. 2022 national report on the development of aging services[EB/OL] https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202312/P020231214405906944856.pdf, 2023. [3] PIRZADA P, WILDE A, and HARRIS-BIRTILL D. Remote photoplethysmography for heart rate and blood oxygenation measurement: A review[J]. IEEE Sensors Journal, 2024, 24(15): 23436–23453. doi: 10.1109/JSEN.2024.3405414. [4] WANG Wenjin, DEN BRINKER A C, STUIJK S, et al. Algorithmic principles of remote PPG[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2017, 64(7): 1479–1491. doi: 10.1109/TBME.2016.2609282. [5] KOBAYASHI L, CHUCK C C, KIM C K, et al. Comparison of video photoplethysmography, video motion analysis, and passive infrared thermography against traditional contact methods for acquiring vital signs in emergency department populations[C]. 2023 IEEE 14th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference, New York, USA, 2023: 134–141. doi: 10.1109/UEMCON59035.2023.10316088. [6] PEREIRA C B, YU Xinchi, BLAZEK V, et al. Robust remote monitoring of breathing function by using infrared thermography[C]. 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Milan, Italy, 2015: 4250–4253. doi: 10.1109/EMBC.2015.7319333. [7] 方震, 简璞, 张浩, 等. 基于FMCW雷达的非接触式医疗健康监测技术综述[J]. 雷达学报, 2022, 11(3): 499–516. doi: 10.12000/JR22019.FANG Zhen, JIAN Pu, ZHANG Hao, et al. Review of noncontact medical and health monitoring technologies based on FMCW radar[J]. Journal of Radars, 2022, 11(3): 499–516. doi: 10.12000/JR22019. [8] XIONG Junjun, HONG Hong, XIAO Lei, et al. Vital signs detection with difference beamforming and orthogonal projection filter based on SIMO-FMCW radar[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2023, 71(1): 83–92. doi: 10.1109/TMTT.2022.3181129. [9] MA Yuanren, ZHAO Heng, ZHUANG Zhongxu, et al. Sleep-disordered breathing detection based on radar-pulse oximeter sensor fusion[C]. 2023 Asia-Pacific Microwave Conference, Taipei, China, 2023: 260–262. doi: 10.1109/APMC57107.2023.10439668. [10] SUN Li, BAI Ge, LUO Changhao, et al. A large-scale movement path fitting based phase compensation algorithm for FMCW radar vital sign detection[C]. 2024 IEEE Topical Conference on Wireless Sensors and Sensor Networks, San Antonio, USA, 2024: 37–40. doi: 10.1109/WiSNeT59910.2024.10438585. [11] 工业和信息化部. 中华人民共和国无线电频率划分规定[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2018-12/31/content_5439640.htm, 2023.Ministry of Industry and Information Technology of China. Provisions on the allocation of radio frequencies of the People’s Republic of China[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2018-12/31/content_5439640.htm, 2023. [12] 国际电信联盟. ITU-R SM.2093-4[EB/OL]. https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-SM.2093-4-2021-PDF-C.pdf, 2021.ITU. ITU-R SM.2093-4[EB/OL]. https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-SM.2093-4-2021-PDF-C.pdf, 2021. [13] 国家药品监督管理局. YY 9706.102-2021 医用电气设备 第1-2部分: 基本安全和基本性能的通用要求 并列标准: 电磁兼容 要求和试验[S]. 北京: 中国标准出版社, 2021.National Medical Products Administration. YY 9706.102-2021 Medical electrical equipment—Part 1-2: General requirements for basic safety and essential performance—collateral standard: Electromagnetic compatibility—requirements and tests[S]. Beijing: Standards Press of China, 2021. [14] Micradar. Healthy care radar[EB/OL]. https://en.micradar.cn/, 2024. [15] NAM Y, REYES B A, and CHON K H. Estimation of respiratory rates using the built-in microphone of a smartphone or headset[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2016, 20(6): 1493–1501. doi: 10.1109/JBHI.2015.2480838. [16] FUJITA Y, WATANABE K, KOBAYASHI K, et al. Development of system for unrestrained measurement of vital signs in the bathroom[C]. SICE Annual Conference 2011, Tokyo, Japan, 2011: 2322–2325. [17] DAFNA E, HALEVI M, BEN OR D, et al. Estimation of macro sleep stages from whole night audio analysis[C]. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc 2016, Florida, USA, 2016: 2847–2850. doi: 10.1109/EMBC.2016.7591323. [18] WANG Zhi, ZHANG Fusang, LI Siheng, et al. Exploiting passive beamforming of smart speakers to monitor human heartbeat in real time[C]. 2021 IEEE Global Communications Conference, Madrid, Spain, 2021: 1–6. doi: 10.1109/GLOBECOM46510.2021.9685922. [19] 王军强. 噪声敏感建筑隔声与声舒适性要求[J]. 声学技术, 2023, 42(1): 57–61. doi: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2023.01.010.WANG Junqiang. Requirements for sound insulation and sound comfort of noise-sensitive buildings[J]. Technical Acoustics, 2023, 42(1): 57–61. doi: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2023.01.010. [20] 国家环境保护总部. GB 22337-2008 社会生活环境噪声排放标准[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2008.National Environmental Protection Headquarters. GB 22337-2008 Emission standard for community noise[S]. Beijing: China Environmental Press, 2008. [21] AL-NAJI A, AL-ASKERY A J, GHARGHAN S K, et al. A system for monitoring breathing activity using an ultrasonic radar detection with low power consumption[J]. Journal of Sensor and Actuator Networks, 2019, 8(2): 32. doi: 10.3390/jsan8020032. [22] AMBROSANIO M, FRANCESCHINI S, GRASSINI G, et al. A multi-channel ultrasound system for non-contact heart rate monitoring[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, 20(4): 2064–2074. doi: 10.1109/JSEN.2019.2949435. [23] WANG Yili. Vital signs estimation scheme based on autocorrelation and variational mode decomposition using ultra-wide band radar[C]. 2023 8th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing, Xi’an, China, 2023: 350–354. doi: 10.1109/ICSP58490.2023.10248772. [24] MA Shaopeng, XUE Wei, CHEN Kehui, et al. Radar vital signs detection method based on variational mode decomposition and wavelet transform[C]. 2021 China Automation Congress, Beijing, China, 2021: 7469–7474. doi: 10.1109/CAC53003.2021.9728129. [25] XIA Ziliang, WANG Xinhuai, WEI Hongbo, et al. Detection of vital signs based on variational mode decomposition using FMCW radar[C]. 2021 International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology, Nanjing, China, 2021: 1–3. doi: 10.1109/ICMMT52847.2021.9617967. [26] YANG Xuan, WANG Ziying, ZHANG Li, et al. A novel arc-chord approximation demodulation based on green’s theorem[C]. 2023 IEEE MTT-S International Wireless Symposium, Qingdao, China, 2023: 1–3. doi: 10.1109/IWS58240.2023.10222839. [27] LV Qinyi, CAO Congqi, and ZHOU Deyun. Wireless vital-sign detection based on improved arc-chord approximation demodulation[C]. 2022 IEEE MTT-S International Microwave Biomedical Conference, Suzhou, China, 2022: 57–59. doi: 10.1109/IMBioC52515.2022.9790242. [28] LV Qinyi, MIN Lingtong, CAO Congqi, et al. Time-domain Doppler biomotion detections immune to unavoidable DC offsets[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 8505010. doi: 10.1109/TIM.2021.3125096. [29] ZHANG Li, FU Changhong, ZHUANG Zhongxu, et al. Kalman filter and cross-multiply algorithm with adaptive DC offset removal[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 4002710. doi: 10.1109/TIM.2022.3147317. [30] CAO Zhiyuan, ZHANG Chengcheng, JIN Zirui, et al. A DC offset cancellation circuit using digital assistance technique and self-calibrating comparator for RF transceiver[C]. 2023 IEEE 15th International Conference on ASIC, Nanjing, China, 2023: 1–4. doi: 10.1109/ASICON58565.2023.10396145. [31] HAZRA S, FUSCO A, KIPRIT G N, et al. Robust radar-based vital sensing with adaptive sinc filtering and random body motion rejections[J]. IEEE Sensors Letters, 2023, 7(5): 7001604. doi: 10.1109/LSENS.2023.3266237. [32] TARIQ A and GHAFOURI-SHIRAZ H. Vital signs detection using Doppler radar and continuous wavelet transform[C]. 5th European Conference on Antennas and Propagation, Rome, Italy, 2011: 285–288. [33] ZHANGI T, VALERIO G, SARRAZIN J, et al. Wavelet-based analysis of 60 GHz Doppler radar for non-stationary vital sign monitoring[C]. 2017 11th European Conference on Antennas and Propagation, Paris, France, 2017: 1876–1877. doi: 10.23919/EuCAP.2017.7928689. [34] FU Yangye, SUN Lijuan, GUO Jian, et al. EEMD-MICA based heart rate extraction algorithm for radar signals[C]. 2023 35th Chinese Control and Decision Conference, Yichang, China, 2023: 1649–1655. doi: 10.1109/CCDC58219.2023.10327001. [35] INDU S, GUPTA A, KAW A, et al. Life detection system using continuous wave Doppler radar and blind source separation[C]. 2017 Devices for Integrated Circuit, Kalyani, India, 2017: 711–715. doi: 10.1109/DEVIC.2017.8074043. [36] LIU Heng, WANG Yong, ZHOU Mu, et al. Millimeter-wave radar vital signs detection based on modified independent component analysis[C]. 2023 IEEE 11th Asia-Pacific Conference on Antennas and Propagation, Guangzhou, China, 2023: 1–2. doi: 10.1109/APCAP59480.2023.10470254. [37] CHOWDHURY J H, SHIHAB M, PRAMANIK S K, et al. Separation of heartbeat waveforms of simultaneous two-subjects using independent component analysis and empirical mode decomposition[J]. IEEE Microwave and Wireless Technology Letters, 2024, 34(8): 1059–1062. doi: 10.1109/LMWT.2024.3420253. [38] HUANG C Y, FANG Guanwei, CHUANG H R, et al. Clutter-resistant vital sign detection using amplitude-based demodulation by EEMD-PCA-correlation algorithm for FMCW radar systems[C]. 2019 49th European Microwave Conference, Paris, France, 2019: 928–931. doi: 10.23919/EuMC.2019.8910730. [39] YU Xiaogang, LI Changzhi, and LIN J. Noise analysis for noncontact vital sign detectors[C]. 2010 IEEE 11th Annual Wireless and Microwave Technology Conference, Melbourne, USA, 2010: 1–4. doi: 10.1109/WAMICON.2010.5461889. [40] MARZO A, CORKETT T, and DRINKWATER B W. Ultraino: An open phased-array system for narrowband airborne ultrasound transmission[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2018, 65(1): 102–111. doi: 10.1109/TUFFC.2017.2769399. [41] MÄKINEN Y, AZZARI L, and FOI A. Collaborative filtering of correlated noise: Exact transform-domain variance for improved shrinkage and patch matching[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 8339–8354. doi: 10.1109/TIP.2020.3014721. [42] WANG Jingyu, WANG Xiang, ZHU Zhongbo, et al. 1-D microwave imaging of human cardiac motion: An ab-initio investigation[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2013, 61(5): 2101–2107. doi: 10.1109/TMTT.2013.2252186. [43] YANG Xiufang, JIAO Zhen, and YANG Yankang. Researchon linear demodulation method of Doppler radar vital signal[C]. 2022 IEEE International Conference on Electrical Engineering, Big Data and Algorithms, Changchun, China, 2022: 1381–1385. doi: 10.1109/EEBDA53927.2022.9744892. [44] WANG Jingyu, WANG Xiang, CHEN Lei, et al. Noncontact distance and amplitude-independent vibration measurement based on an extended DACM algorithm[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2014, 63(1): 145–153. doi: 10.1109/TIM.2013.2277530. -
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