【雷达检测】基于毫米波雷达的生命体征的用户身份验证Matlab实现

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🔥 内容介绍

本文将对基于毫米波雷达的生命体征用户认证系统 (ViSUAR) 进行深入探讨，该系统利用用户的心跳数据进行身份验证。 运行 user_check.m 脚本后，系统将提示用户输入案例编号，数据库中已预先存储了三个案例，分别对应一位女性和两位男性参与者的未经处理的心跳数据，这些数据由调频连续波 (FMCW) 雷达采集。 以下将详细阐述 ViSUAR 系统的工作流程，并分析其各个组成部分。

一、数据采集与预处理:

系统首先通过 FMCW 雷达采集用户的胸部运动数据。雷达发射的毫米波信号在遇到目标（即用户的胸部）后发生反射，接收到的信号包含了用户心跳和呼吸等生命体征信息。 user_check.m 脚本允许用户选择一个预先录入的案例，该案例中已经包含了预处理后的用户数据，方便演示系统的后续步骤。 实际应用中，雷达采集到的原始信号通常包含大量的噪声和干扰，需要进行预处理以提高后续算法的准确性。

二、生命体征信号提取:

ViSUAR 系统采用了多步骤的信号处理流程来提取用户的心跳信号：

1. 胸部运动检测 (距离双选择): 第一步是检测用户的胸部运动，这通常通过分析雷达接收信号的距离信息实现。 距离双选择技术可能被用于识别与胸部运动相关的信号，滤除其他无关的信号。

2. 相位估计: 通过对接收信号进行相位估计，可以得到包含心跳和呼吸相关信息的信号。 相位信息的提取依赖于对FMCW雷达信号的精细处理，需要考虑多径效应和噪声的影响。

3. 经验模态分解 (EMD) 滤波: EMD 是一种自适应的信号分解方法，可以将复杂信号分解成一系列具有不同时间尺度的本征模态函数 (IMF)。 在 ViSUAR 系统中，EMD 用于对信号进行初步滤波，去除一部分噪声和与心跳无关的成分。 EMD 的参数选择对于滤波效果至关重要，需要根据具体情况进行调整。

4. IIR 滤波: 在 EMD 滤波之后，系统采用无限脉冲响应 (IIR) 滤波器进行二次滤波，进一步去除噪声，并提取与心跳相关的信号。 IIR 滤波器的设计需要仔细考虑滤波器的阶数、截止频率等参数，以确保在去除噪声的同时尽可能保留心跳信号的细节信息。 这个步骤的关键在于精确地滤除呼吸等干扰信号，只保留心跳频率范围内的信号。

三、心脏周期识别与特征提取:

经过滤波处理后，系统开始识别和提取心脏周期。 这包括对心跳信号进行波峰检测，确定每个心跳周期的起始和结束时间。 基于确定的心脏周期，系统会提取一系列特征，这些特征能够有效地表征用户独特的心跳模式。 这些特征可能包括心跳间隔 (RR 间隔)、心跳波形的形态特征（例如，波峰和波谷的幅度、斜率等），以及基于小波变换或傅里叶变换提取的频域特征。

四、主成分分析 (PCA) 和用户身份认证:

提取的多个心跳特征构成一个高维特征向量。为了降低特征维数并去除冗余信息，ViSUAR 系统采用主成分分析 (PCA) 技术。 PCA 将高维特征向量变换到一个低维空间，并保留主要的特征信息。 变换后的特征向量代表了用户的独特心跳模式，即用户的“心脏特征谱”。

最后，系统利用支持向量机 (SVM) 算法进行用户身份认证。 SVM 是一种有效的分类算法，能够根据用户的心脏特征谱对其进行身份验证。 系统在训练阶段使用所有用户的“心脏特征谱”来训练 SVM 分类器。 在验证阶段，系统将待验证用户的“心脏特征谱”输入到训练好的 SVM 分类器中，进行身份验证。

五、系统性能与局限性:

ViSUAR 系统的性能受到多种因素的影响，包括雷达的性能、信号处理算法的精度、以及用户的生理状态等。 例如，运动、呼吸变化和身体姿态的变化都可能影响心跳信号的质量，从而降低系统的认证精度。 此外，系统需要大量的训练数据来保证 SVM 分类器的泛化能力。 该系统也可能受到其他环境因素的干扰，例如多用户环境下的信号混叠问题。

六、结论:

ViSUAR 系统提出了一种基于毫米波雷达的生命体征用户认证方法。通过多步骤的信号处理流程，系统能够有效地提取用户独特的心跳模式，并利用 SVM 算法实现用户身份验证。 虽然该系统在演示中展现了一定的可行性，但其实际应用仍需进一步研究和改进，以提高其鲁棒性和可靠性，并解决潜在的隐私问题和安全隐患。 未来的研究方向可以集中在提高信号处理算法的精度，开发更鲁棒的特征提取方法，以及研究更有效的身份验证算法等方面。 此外，对不同人群（例如，年龄、性别、健康状况）的心跳数据进行更广泛的研究，将有助于提高系统的泛化能力

📣 部分代码

 0;

for dd = 2:length(filter_HeartOut)-1

   

    if (filter_HeartOut(dd) > filter_HeartOut(dd-1)) && (filter_HeartOut(dd) > filter_HeartOut(dd+1))

        numPeaks = numPeaks +1 ;%numPeaks = numPeaks +1;

        pPeakLocs(numPeaks) = dd;

        pPeakVals(numPeaks) = filter_HeartOut(dd);%filter_HeartOut(numPeaks);

        

    end

    

end

num_peaks = numPeaks;

pPeakLocs = pPeakLocs;

pPeakVals = pPeakVals;

end

⛳️ 运行结果

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