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近日,南方科大学深港微电子学院刘晓光教授团队在面向非接触式生命体征检测的雷达传感系统方向取得系列重要进展,研究成果相继发表在在微波毫米波领域顶级期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques期刊上。刘晓光教授课题组聚焦老年人长期健康状况(呼吸心跳等生命指征和睡眠质量)和突发性事件(如跌倒)的监测,针对不同的场景,提出不同的技术手段,在保护用户隐私的同时,为居家和集中养老提供高准确率不间断的健康监护技术解决方案。
继2017年印发《智慧健康养老产业发展行动计划(2017—2020年)》,工业和信息化部、民政部、国家卫生健康委于2021年再次印发《智慧健康养老产业发展行动计划(2021—2025)》, 强调信息化技术在养老健康产业发展中的重要作用。《计划》中提出要重点发展”防跌倒、防走失、紧急呼叫、 室内外定位等智能设备。鼓励发展能为养老护理员减负赋能、提高工作效率及质量的搬运机器人、智能护理床、智能床垫、离床报警器、睡眠监测仪等智能看护产品。”
得益于集成电路和人工智能技术发展,非接触式的生命体征与健康指标监护技术正逐渐步入实用阶段。非接触式健康检测监护主要包括各类音频、视频、红外及雷达等无线传感器。对比接触式检测监护,非接触式无需接触生命体目标,避免了佩戴电极、接触式传感设备带来的不舒适感,更有助于将健康检测监护融入日常生活,因而提供了一种更加便捷、适用度高的非侵入式监测方式。对比非接触式音频、视频、红外等传感器,雷达传感器可以通过人体目标反射的电磁回波信号准确识别人体目标位置、提取人体生命体征信息、辨识人体生理状态等,通过物联网技术可将健康数据传输到云端供医护人员、服务机构或被监护人家人。雷达传感器不依赖于室内温度、光照、障碍物等环境因素,具有环境适应性好、穿透性强、无隐私问题等显著优势,在智慧健康养老及智能家居、救援救护等诸多方面均具有重要的应用前景。
高灵敏度的双PLL低中频雷达架构
在近期发表的论文[1-2]中,课题组提出了一种双PLL 低中频CW 雷达用于检测生命体征例如微弱心跳信号,系统原理如图1(a)。低中频雷达系统架构能有效抑制中频放大器1/f 闪烁噪声,提高系统探测灵敏度。针对图1(b)的接收信号-噪声模型框图,通过数学理论推导,建立了系统的信号-噪声模型,得到理想CW系统的信噪比SNR:
xp是心跳运动引起的胸腔起伏位移(约0.25mm),λ是CW载波频率,PIF1是中频信号功率,SAM是接收前端的幅度噪声,SPLL(fm)是PLL芯片在心跳信号频率fm处的固有噪声功率谱密度。根据上述SNR公式得到的信号、噪声随发射功率关系如图1(c)。数值分析结果表明只有当幅度噪声占主导时,增大发射功率例如发射功率从-40dBm变化到-20dBm可以对应的增加接收信号大小,从而改善SNR。但当系统中相位噪声占主导时,单纯增大发射功率并不能改善系统SNR,因而无法改善雷达传感器系统的探测距离和灵敏度。
图1 双PLL低中频CW雷达(a)系统原理图,(b)接收链路信号-噪声模型原理图,
(c)无TX-RX耦合泄露信号时的信号及噪声功率谱密度随TX功率变化关系,
(d)考虑TX-RX耦合泄露信号时的信号及噪声功率谱密度随TX功率变化关系
另一方面,对于任何实际雷达传感器,其发射-接收之间都存在一定程度的直接泄露干扰,因此需要对上述SNR模型进行修正来准确预测雷达传感器系统性能。当考虑发射-接收耦合泄露信号后,系统SNR可以修正为:
PIFc是耦合泄露信号混频后对应的中频信号功率。修正后的SNR表明发射-接收耦合泄露信号不会改变生命体征信号大小,但会引入额外噪声功率,因而会恶化系统SNR。图1(d)给出了考虑发射-接收存在40dB耦合泄露信号后的系统噪声特性,该数值分析实例中40dB耦合泄露信号造成SNR恶化了17dB。且当发射功率从-30dBm开始增大时,相位噪声也随之增大,即增大发射功率并不能改善系统SNR。
图2 双PLL低中频CW雷达用于心跳信号检测(a)系统原理图,(b)雷达系统实物,
(c)测试场景,(d)不同发射功率下中频信号频谱,
(e)信号及噪声功率谱密度随TX功率变化关系
在图2(a-c)中,基于分立模块搭建了双PLL低中频CW雷达系统原理样机,并进行了实验测试。图2(d)的中频频谱说明心跳运动信号和噪声功率随TX发射功率同时增加。在图2(e)中,当发射频率从-50dBm增加到-35dBm时,信号功率增加而噪声功率不变,系统SNR 提高。这是由于该发射功率区间内幅度噪声占主导,增加发射功率可以改善系统SNR。但当发射功率超过-35dBm并继续增加时,相位噪声占主导并随TX功率增加,导致系统SNR保持不变,即单纯增加TX功率并不能改善传感器系统SNR。这些实验数据和结论和上述系统SNR模型吻合,说明雷达传感器系统的发射-接收直接泄漏对于生命体征微弱信号探测的灵敏度有直接决定作用,这对于实际传感器系统设计具有重要指导意义。
自适应TX-RX耦合泄露信号对消
基于上述理论模型和实验测试,在文章[1]中,课题组提出了一种自适应对消电路技术来消除TX-RX直接耦合泄露信号对系统SNR的恶化影响。如图3(a),对消电路由可调衰减器和移相器组成,可以提供一路等幅反相信号与TX-RX耦合泄露信号叠加抵消。控制端对接收端中频信号进行幅度采样检测,并通过梯度优化算法(如图3(b))实现最优对消。图3(c)对比了自适应对消前后的接收信号频谱,通过优化算法在中频载波频率处实现34.5dB抑制,噪声功率谱也随之下降,系统SNR改善了15dB。图3(d)对比实验室中,当没有自适应对消时,心跳微弱信号被淹没在系统噪声中。当引入自适应对消后,可以清晰检测到心跳微弱信号,并且检测结果并与市面上血氧仪产品的测试结果吻合非常良好。
图3 具有自适应对消电路的双PLL低中频CW雷达(a)系统原理图,(b)最优对消优化,(c)接收信号功率谱,(d)接收心跳信号解调结果
用于多目标生命体征检测的MIMO雷达
在实验中发现生命体征回波信号易受干扰,特别是来自于测量目标身体其他部位例如四肢的随机动作会干扰呼吸心跳等微弱信号检测。针对该问题,课题组在文章[3]中提出了基于 MIMO体制的高分辨雷达,一方面提高波束定向性,抑制环境杂波干扰,排除肢体运动对呼吸心跳信号的干扰,并更精细的区分识人体自身干扰动作,另一方面可结合数字波束合成技术(DBF)在数字域合成多波束,分辨多个目标体,覆盖多目标检测。在图4中设计了6发6收MIMO阵列系统,其中6个发射天线采用分时正交,6个接收天线同时工作。在本实验中,针对场景内的双目标,利用DBF在数字域形成两个高增益波束,分别指向双目标胸腔,实现双目标呼吸心跳检测。
图4 MIMO雷达系统(a)系统原理图及方向图,(b)系统测试图,(c)双目标呼吸检测,(d)双目标心跳检测
随着微波技术和半导体行业的飞速发展,非接触式生命体征检测监护雷达也从早期的零星研究逐渐成为微波行业和雷达行业的研究热点,雷达系统精度、体积、成本、精度等指标不断提高。课题组将继续探索面向非接触式生命体征检测,具有极低功耗和高精度的雷达传感系统,并结合集成电路先进制程工艺研制雷达传感器芯片,推动相关技术的产业转化。
相关文献:
[1]Xiaonan Jiang, Xiaohu Wu, Xiaomeng Gao, Qun Jane Gu, and Xiaoguang Liu, “Automatic RF cancellation for improved remote vital sign detection using low-IF dual-PLL radar system,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, pp. 1–16, early access, 2023.
[2]Xiaonan Jiang, Xiaomeng Gao, Heng Zhao, Hong Hong and Xiaoguang Liu, "A Compact Digital Low-IF Dual-PLL Doppler Radar for Remote Vital Sign Detection," 2021 IEEE 21st Annual Wireless and Microwave Technology Conference (WAMICON), 2021, pp. 1-4.
[3]Chen Feng, Xiaonan Jiang, Min-Gyo Jeong, Hong Hong, Chang-Hong Fu, Xiaohui Yang, E. Wang, Xiaohua Zhu, and Xiaoguang Liu, “Multitarget vital signs measurement with chest motion imaging based on MIMO radar,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 69, no. 11, pp. 4735-4747, Nov. 2023.
刘晓光教授课题组简介
深港微电子学院刘教授课题组聚焦于高频高速集成电路与系统的设计和实现技术,具体的研究方向包括:高频(射频到太赫兹)和高速集成电路设计,高频电路技术在工业和医疗等领域的应用,光电传感器(CIS与ToF)电路与系统设计,以及微电子、光电子、微机电器件设计与制备。刘教授课题组在多个研究方向(如高效率太赫兹频率源,高功率承载能力的射频微机电器件,可调射频滤波器等)获得了世界领先的科研成果,在知名学术期刊和会议(IEEE-TMTT,IEEE-JSSC,IEEE-JMEMS等)发表了超过120篇论文。
刘晓光教授课题组欢迎优秀的本科生、硕士/博士研究生和博士后加入,联系方式:liuxg@sustech.edu.cn 。