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TechnicalFeature 技术特写

（1）
并且单位方向矢量表示为: （7）

（2）
其中θ k 和φ k 分别是目标相对于虚拟阵列中心的仰角和方位
角。发射导向矢量可以表示为： 在这里，我们将时间指数t扩展为快时间t f 和慢时间t s 的组
合。往返传播延迟表示为：
（3）

其中接收导向矢量为： 公式7中的第三项会导致不希望出现的的二阶项，例如
f r +f h 和2f r ，这些信号会落入生理体征的信号谱内。如果不加以
（4） 考虑，这些寄生的项会导致对重要信号的错误估计。从而对准
确估计重要参数提出了挑战。公式7中的其他项可导出：
其中λ发射信号波长。从第k个散射目标返回的基带信号可
表示为：

（5） （8）

其中ρ k 表示由于传播路径损耗、天线增益和接收机增益引
起的复合幅度贡献。 和 分别是来自N Tx 个发射天线的发
射信号和N Rx 个接收天线上的接收信号。通过沿快时间的频谱
分析来估算第k个目标的距离R k 后，可以通过单脉冲、Capon 考虑到R k >> ，可以忽略公式8中的第二项。第一项由快
或FFT波束赋形算法来估计目标的角坐标（即方位角θ k 和仰角 时间FFT估计或补偿，并且与人的基础距离R k 成比例。由第四
φ k ）。图4显示了雷达视场中具有不同位置（距离、方位角、 项给出的相对于慢时间的相位变化表示人胸壁产生的微小运
仰角）的三个目标的三维定位。 动。因此通过监测相位，然后进行频谱分析，可以估计无交叠
的心脏和呼吸频率。然而这些微小运动的估计容易受到身体的
第四维度 随机动作和人的移动的影响。
生理体征和占位感知（Occupancy Sensing） 而由于精确的生理指征监测是硬性要求，这就对于该技术
人类的呼吸和心脏跳动导致的运动具有独特的指征，可用 的广泛应用提出了另一个挑战。随机体运动可以通过多个雷达
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雷达监测其位置和多普勒信息。 传感器进行补偿 。
距离雷达阵列中心的基准距离R k 处的振动点散射体目标会 由于雷达具备无线方式估计生命体征的能力，产生了多种
引起慢时间上的目标响应，并可表示为： 应用，如睡眠呼吸暂停检测、病人监测、占位感知、驾驶员监
（6） 控以及监视和地震救援行动中的生理监测 15-19 。短距雷达系统
重量轻、成本低，为人体存在感应提供了良好的解决方案，且
其中f v 表示振动频率， 表示第i个振动目标源的最大振 具有高效的能源利用率 20-21 。
幅，I表示振动源的数量。距离雷达传感器固定距离的准静止 我们可以将多普勒分量分为三类：身体运动引起的宏多
人体可以被建模为两个振动源的叠加：一个来自呼吸运动， 普勒，人体姿势引起的微多普勒和体内器官运动引起的体征多
另一个来自心脏运动。人体静息呼吸率约为每分钟12至20 普勒。图5说明了雷达可以感知的各种室内人类活动及其相关
次（f (1) v =f r =0.2-0.4Hz），胸壁运动的最大位移 =7.5mm。心 的多普勒成分。雷达传感器可以清楚地识别这些不同的多普勒
率可以是每分钟50至200次（f (2) v =f h =0.8-3.3Hz），最大位移α (2) 成分，为占位感知提供通用解决方案 。而其他使用被动红外
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v =0.25mm。经过低通滤波后，接收到的信号可表示为： （PIR）或超声波通过运动探测占位的传感器在诸如坐、读或
睡眠等日常活动中会失效。
1.0
R: 350 m – A: 30˚ – E: –10˚ – S: –15 m/s 分类传感
0.9
R: 150 m – A: –15˚ – E: 20˚ – S: 15 m/s
60 0.8
R: 50 m – A: 0˚ – E: 0˚ – S: 5 m/s
40 0.7
Elevation (˚) 20 0 0.6
0.5
–20
0.4
–40
0.3
–60
–50 0.2
0 300 0.1
200
Azimuth (º) 50 100 Range (m) 仅生理体征多普勒 微多普勒 宏多普勒
图4：估计具有不同距离和仰角以及方位角的三个目标的3D位置。 图5：人类活动和对应的可被雷达监测的多普勒效应。

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