当前毫米波雷达射频前端主要为平面集成电路，有混合微波集成电路（HMIC）和单片微波集成电路（MMIC）两种形式。其中，MMIC形式的射频前端成本低，成品率高，适合于大规模生产。在生产工艺上，一般采用的是外延MESFET、HEMT和HBT等器件工艺。其中，GaAs基的HEMT工艺最为成熟，具有优秀的噪声性能。

目前生命体征的测量主要分为接触式和非接触式两种。接触式测量主要是利用传感器或生物电极提取生理信息，然后通过转换装置，得到能够表征人体生理活动的电信号或机械信号。但这种方法的缺点是必须与人体直接接触，仅适用于短期连续监测，并且在传染病人、烧伤病人，新生儿等生命体征这种特殊场合难以实施。因此，在实际临床应用中，非常有必要寻找一种非接触式生命体征监测方法，以在特殊场合获取患者的生命体征信息。非接触式监测不需要任何传感器与人体接触，这就使得持续测量患者的体征成为可能，也为分析人体健康状况、做大数据分析、提前预知各种系统是否发生病变提供了帮助。

1，人体生命体征建模

心跳和呼吸频率是人体心肺功能的重要指标，对于一般人体，每分钟心跳约60～100次，呼吸约15～30次。在突发疾病或剧烈运动的情况下，心跳次数可能会达到每分钟120次，呼吸频率会增加到每分钟60次。在许多医学影像中可以观察到人体心脏的跳动过程。这种运动模式类似于振动的伸缩，伸缩范围在0.01~0.2mm左右。并且人的心跳速率在稳定范围内周期性变化，因此心跳可以近似为正弦振动模型。呼吸由胸腔的扩张和收缩完成，类似于正弦振动，也可以近似为正弦振动模型，起伏幅度约为0.1~0.5mm。由于心跳和呼吸频率不同，可以认为两者之间存在相位延迟。假设人体相对于雷达处于静止状态，基于上述分析可以建立如下模型。

其中，R0为雷达与人体的距离，第二项为呼吸部分，第三项为心跳，Ah和Ab分别为心跳和呼吸的振幅，fh和fb分别是心跳和呼吸的频率值，θ 是心跳的初始相位。

2、基于雷达的生命体征检测原理

2.1 线性调频连续波（LFMCW）工作原理

线性调频信号通过利用非线性相位调制技术获得大的时宽带宽积，提高了雷达系统的目标检测能力、测量精度和分辨能力，因而得到了广泛的应用。这种雷达在发射周期内发射频率随时间线性变化的信号，通过测量接收信号与发射信号的相对频率关系来测量目标信息。

雷达发射信号、回波信号和差拍信号的瞬时频率如图2-1所示。则扫频段在第m个信号重复周期内，发射信号可表示为：

 其中T为发射调频信号的时间间隔，f0为雷达载波频率，φ0为发射信号的初始相位。

μ=B/T（B为调频带宽）为调频斜率。那么距离为R(t)的点目标产生的回波延迟为τ(t)，其回波信号可表示为：

 Kr 是目标反射系数。

回波信号经过混频（发射-接收）相干解调后，回波差拍信号可表示为：

2.2 毫米波雷达提取心跳和呼吸

将雷达直接正对人体，距离 R0 放置。心脏和胸腔散射中心对雷达回波的调制包含在雷达回波差拍信号中。只需通过分析差拍信息，就能提取出人体的生命体征信号。心脏和呼吸的幅度都是毫米，然而R0一般大于0.5m，所以在慢时间维度上，近似认为R(t)为常数R(mT)，对φb关于慢时间 t 的导数可以得到信号参数如下：

容易知道，多个发射周期的初始相位信息表达式为：

其中，N为发射的线性调频信号的周期数。提取快时间维的初始相位信息，就可以得到人体的心肺信号。由于相位序列的范围被限制[-π, π]，可知的φb(m)会因卷绕而发生相位突变，突变的相位比未卷绕序列的对应相位增加±2π，造成相位方差的增加，导致信号解算结果不正确。因此，需要适当地移动φb(m)并进行解卷绕操作。从公式2.4可以看出，两个快时维的相位变化为：Δφ=4π/λ(ΔR)，本方案中λ=8.6mm，-1mm＜ΔR＜1mm，则-π/2＜Δφ ＜π/2。因此，需要展开相位变化不满足Δφ的相位点进行解卷绕操作。

2.4 实时生命体征信息检测

需要分离心肺信号。生物雷达信号处理方法不同于常用的心电图和脉搏波信号检测方法。它检测心跳和呼吸的复合信号。呼吸运动在幅度上比心跳强烈得多，使得心跳运动难以分离和提取。此外，呼吸和心跳引起的微动在体表空间重叠。由于雷达系统函数的非线性，容易发生频域互调。此外，雷达信号的波形表现为一个较弱的心跳信号叠加在较大的呼吸信号上。对于心跳信号而言，呼吸信号是一种强基线漂移干扰，这使得时域上的寻峰或过零检测等常规心率测量方法难以应用于雷达解调信号处理。

将呼吸和心跳信号分离后，分别进行频率计算。对于心跳数据，首先进行移动损毁判断，如果波的能量超过设定的阈值，数据将被丢弃，以避免过度运动所带的能量影响最终计算的准确性。然后分别对数据进行基于FFT、自相关和峰值区间的频谱估计，并分别计算其置信参数，然后根据置信参数判断最终值。

在基于FFT计算心率的过程中，需要对呼吸产生的一次谐波进行检测和滤除，并对结果进行中值滤波。对于呼吸数据，只进行基于FFT和峰值区间的频谱估计，然后也根据计算出的置信参数判断最终值。

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