基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法

1.基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，包括以下几个步骤 ：
（1）首先，由发射模块向生命体发射电磁波 ；
（2）其次，由接收模块接收由生命体反射的回波信号，将回波信号进行取样积分，形成接收信号，由脉冲振荡产生振荡信号经过延时产生距离门，由距离门对接收信号进行选择，再对选择后的信号进行积分，经过成千上万个脉冲的积累后检测出微弱信号，微弱信号即为检测信号；
（3）再次，由预处理模块对检测信号进行预处理得到生命信号，该生命信号包括心跳信号；
（4）然后，由方位和距离探测模块根据生命信号计算生命体的方位数据和距离数据；
（5）接下来，由智能分析和识别模块根据心跳信号进行智能分析和识别，得到生命体特征数据；
（6）最后，向客户终端发送生命体的方位、距离数据和特征数据，由客户终端显示给用户；
 其中，通过人群分类方法和变化预测方法来完成对生命信号的智能分析和识别；所述人群分类方法，通过心跳信号的特征将人群进行分类；所述变化预测方法，通过分析心跳信号的变化预测生命体的体征状态 ；
所述发射模块、接收模块均与所述预处理模块相连，所述预处理模块均与方位和距离探测模块和智能分析和识别模块相连，所述方位和距离探测模块和智能分析和识别模块均与所述客户终端相连。
2.根据权利要求1所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，步骤（1）中，通过脉冲振荡产生脉冲信号，利用脉冲信号触发电磁脉冲产生窄脉冲电磁波，并由发射天线辐射送出。
3.根据权利要求1所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，步骤（3）中，对检测信号进行放大和滤波，得到生命信号。
4.根据权利要求1所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，步骤（4）中，根据空间后方交会原理，计算生命体方位。
5.根据权利要求4所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，步骤（4）中，根据发射电磁波和回波信号的时间间隔，计算生命体距离。
6.根据权利要求1所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，所述人群分类方法是根据心跳信号中的心跳次数和心跳幅度，区分不同年龄段和不同性别的生命体，并在预先建立的人群特征库中调取生命体的特征数据。
7.根据权利要求6所述的基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，其特征在于，建立个人数据库预先保存每个生命体的心跳记录数据，从个人数据库中调取心跳记录数据，将生命体特征数据与心跳记录数据进行特征匹配，从而确定生命体的身份信息。

基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于生命探测领域，具体涉及一种基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法。\n技术背景\n[0002] 我国是一个自然灾害频发的国家，而每次灾害对生命财产都会造成巨大的损失，尤其在现代社会，由于人口集中、城市建筑密度高，一旦发生地质灾害所造成人员伤亡的数量将是灾难性的。例如，在2008年四川汶川发生的8.0级地震就造成了巨大的生命和财产损失。从各次地质灾害的总结中得出，在越短的时间内发现被掩埋人员，他们就越有可能被救活。因此，为了减小人员的伤亡，能有效检测出生命信息的探测设备就显得尤为重要。\n[0003] 雷达生命探测方法是近代发展的一项新技术,主要用于在废墟中发现存活者以及在反恐现场的房间外获取房间内人员的位置信息等领域。传统的探测方法一般采用红外线、无线电、声波等技术。其中，无线电式的生命探测雷达是一种最可取的方法，它借助电磁波能穿透遮挡介质的特性来探测目标物体，集中了现代电子科学技术的先进成果,通过发射电磁波照射目标并接收其回波,由此来发现目标并测定其位置、运动方向和速度等一系列特性，与红外和声波探测技术相比，其具有不受环境温度，热物体和声音干扰等优点，具有更广泛的应用前景。\n[0004] 目前的生命探测雷达方法只是通过比对检测回波与发射波的不同来确认是否有运动目标(如心跳，呼吸等)，但是对于被检测对象的特征并没有加以区分，比如被测对象是否体征正在衰减(由于受伤或者身体虚弱等原因),被测对象是否是小孩，老人或其他需要优先抢救或特定识别的人群。\n发明内容\n[0005] 为了解决上述问题，本发明提供基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法。利用一个生命信号智能分析和识别方法，结合特殊人群心跳信号特征，实现了生命探测的智能化，本发明能够有效进行探测目标分类，精准目标确定。\n[0006] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，包括以下几个步骤：(1)首先，由发射模块向生命体发射电磁波。\n[0007] (2)其次，由接收模块接收由生命体反射的回波信号，将回波信号进行取样积分，形成接收信号，由脉冲振荡产生振荡信号经过延时产生距离门，由距离门对接收信号进行选择，再对选择后的信号进行积分，经过成千上万个脉冲的积累后检测出微弱信号，微弱信号即为检测信号；\n[0008] (3)再次，由预处理模块对检测信号进行预处理得到生命信号，该生命信号包括心跳信号。\n[0009] (4)然后，由方位和距离探测模块根据生命信号计算生命体的方位数据和距离数据。\n[0010] (5)接下来，由智能分析和识别模块根据心跳信号进行智能分析和识别，得到体特征数据。\n[0011] (6)最后，向客户终端发送生命体的方位、距离数据和特征数据，由客户终端显示给用户。\n[0012] 其中，通过人群分类方法和变化预测方法来完成对生命信号的智能分析和识别；\n所述人群分类方法，通过心跳信号的特征将人群进行分类；所述变化预测方法，通过分析心跳信号的变化预测生命体的体征状态。\n[0013] 所述发射模块、接收模块均与所述预处理模块相连，所述预处理模块均与方位和距离探测模块和智能分析和识别模块相连，所述方位和距离探测模块和智能分析和识别模块均与所述客户终端相连；其中，发射模块，用以向生命体发射电磁波；接收模块，用以接收由生命体反射的回波信号，并对回波信号进行处理得到检测信号；预处理模块，对检测信号进行预处理得到生命信号；方位和距离探测模块，用以计算生命体的方位和距离；智能分析和识别模块，用以对心跳信号进行智能分析和识别，从而得到生命体特征数据；客户终端，用以用户发出探测指令以及向客户显示生命体的方位、距离数据和特征数据，上述发射模块、接收模块、预处理模块、方位和距离探测模块、智能分析和识别模块和客户终端一起构成了一个基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测系统。\n[0014] 进一步的是，步骤(1)中，通过脉冲振荡产生脉冲信号，利用脉冲信号触发电磁脉冲产生窄脉冲电磁波,并由发射天线辐射送出。\n[0015] 进一步的是，步骤(3)中，对检测信号进行放大和滤波，得到生命信号，可将检测到的微弱信号进行清晰化。\n[0016] 进一步的是，步骤(4)中，根据空间后方交会原理，计算生命体方位，用以实现生命体的精确定位。\n[0017] 进一步的是，步骤(4)中，根据发射电磁波和回波信号的时间间隔，计算生命体距离，用以实现生命体距探测位置的精确距离。\n[0018] 进一步的是，所述人群分类方法是根据心跳信号中的心跳次数和心跳幅度，区分不同年龄段和不同性别的生命体，并在预先建立的人群特征库中调取生命体的特征数据，通过该方法可对探测到的生命体进行大致划分，将其归类到不同人群中。\n[0019] 进一步的是，建立个人数据库预先保存每个生命体的心跳记录数据，从个人数据库中调取心跳记录数据，将生命体特征数据与心跳记录数据进行特征匹配，从而确定生命体的身份信息，通过此方法可将所探测生命体进行精确匹配，识别生命体的身份。\n[0020] 进一步的是，所述变化预测方法是在连续时间内分析心跳信号的峰值是否减弱或增强或者心跳速率是否有变化，从而预测生命体是处于危重病状态还是体征平稳状态，通过该方法能够得到所探测生命体的生命体征，方便施救人员根据生命体征进行优先施救，提高施救效率。\n[0021] 采用本技术方案的有益效果：本发明是基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，提高了探测生命体的具体距离和方位的精确度；还通过利用生命信号智能分析和识别方法，结合特殊人群心跳信号特征，实现了生命探测的智能化，自动分析被测生命的特征信息，有效对探测生命体进行分类，精准确定生命体，更加直观的显示出遮挡物后生命体的个人特征及状态，从而为实现抢救目标的快速分类，为优先抢救危重或特殊目标提供了参考依据，提高了施救效率，为施救工作赢得了宝贵的时间。\n附图说明\n[0022] 图1为本发明的方法流程图；\n[0023] 图2为本发明实施例中信号发射流程图；\n[0024] 图3为本发明实施例中信号接收流程图；\n[0025] 图4为本发明实施例中定位原理框图；\n[0026] 图5为本发明中智能分析和识别的流程图；\n[0027] 图6为本发明所述方法借助的生命雷达探测系统结构简图。\n具体实施方式\n[0028] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。\n[0029] 参见图1和图6所示，基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测方法，包括以下几个步骤：(1)首先，由发射模块向生命体发射电磁波。\n[0030] 如图2所示，通过脉冲振荡产生脉冲信号，利用脉冲信号触发电磁脉冲产生窄脉冲电磁波,并由发射天线辐射送出。\n[0031] (2)其次，由接收模块接收由生命体反射的回波信号，并对回波信号进行处理得到检测信号。\n[0032] 如图3所示，将回波信号进行取样积分，形成接收信号；由脉冲振荡产生振荡信号经过延时产生距离门，由距离门对接收信号进行选择；对选择后的信号进行积分,经过成千上万个脉冲的积累后检测出微弱信号，微弱信号即为检测信号。\n[0033] (3)再次，由预处理模块对检测信号进行预处理得到生命信号，该生命信号包括心跳信号。\n[0034] 对检测信号进行放大和滤波，得到生命信号，可将检测到的微弱信号进行清晰化。\n[0035] (4)然后，由方位和距离探测模块根据生命信号计算生命体的方位数据和距离数据。\n[0036] 根据空间后方交会原理，计算生命体方位，用以实现生命体的精确定位。\n[0037] (4.1)方位数据的计算：如图4所示，分别在三个位置(A、B、C)发射信号，测量得出生命体的距离R1、R2、R3并分别记录三个位置的坐标xi、yi、zi,从而得到三个空间球,三个空间球的交点就是生命体的位置坐标。\n[0038] 三点定位计算公式如下:\n[0039]\n[0040]\n[0041]\n[0042] 在理想情况下方程组得解是确定的,即三个球面交于目标点,但由于误差的存在,三个球面往往并不严格交于目标点,而是围绕在目标点周围形成一个由四个球面围成的曲面,可近似看作四面体,选取四面体内哪一个点来代表目标点是精确定位的首要问题,优选球面四面体内切球的球心代表目标点,设球面四面体内切球半径为ε,以ε修正三个距离R1、R2、R3为R1-ε、R2-ε、R3-ε,改写三点定位方程组如下:\n[0043]\n[0044] 根据修改后的方程组即可求得生命体的点坐标。\n[0045] (4.2)距离数据的计算：根据发射电磁波和回波信号的时间间隔，计算生命体距离，用以实现生命体距探测位置的精确距离。\n[0046] 需要说明的是，以下述公式作为计算生命体的距离的优选公式：\n[0047] R＝v(t-Δt)/2\n[0048] 式中：t-发射信号与检测信号之间的时间间隔，Δt-系统延迟，v-电磁波在均匀介质中的传播速度，R为生命体的距离。\n[0049] (5)接下来，由智能分析和识别模块根据心跳信号进行智能分析和识别，得到生命体特征数据。\n[0050] 如图5所示，其中，通过人群分类方法和变化预测方法来完成对生命信号的智能分析和识别；所述人群分类方法，通过心跳信号的特征将人群进行分类；所述变化预测方法，通过分析心跳信号的变化预测生命体的体征状态。\n[0051] 其中，所述人群分类方法是根据心跳信号中心跳次数和心跳幅度，区分不同年龄段和不同性别的生命体，并在预先建立的人群特征库中调取生命体的特征数据，通过该方法可对探测到的生命体进行大致划分，将其归类到不同人群中。\n[0052] 根据不同年龄段可将生命体分为儿童、成年人和老人，还可根据不同性别将生命体分为男性和女性。\n[0053] 不同的年龄段的人群，其心跳次数、心跳幅度都有所不同，如正常成人在安静、清醒的情况下心率范围为60—100次/分，老年人偏慢，女性稍快，儿童较快，<3岁的儿童多在\n100次/分以上。当然，疾病以及异常体征会影响人的心跳，比如成人心率超过100次/分，婴幼儿心率超过150次/分的称为心动过速，心率低于60次/分的称为心动过缓。同时，每个人的心跳都有其各自的特性，并具有可识别性，基于这个原理，我们将雷达测得的信号，分别进行人群分类，比如心率连续测得100次以上的，极有可能是儿童。\n[0054] 建立个人数据库预先保存每个生命体的心跳记录数据，从个人数据库中调取心跳记录数据，将生命体特征数据与心跳记录数据进行特征匹配，从而确定生命体的身份信息，通过此方法可将所探测生命体进行精确匹配，识别生命体的身份。\n[0055] 所述变化预测方法是在连续时间内分析心跳信号的峰值是否减弱或增强或者心跳速率是否有变化，从而预测生命体是处于危重病状态还是体征平稳状态，通过该方法能够得到所探测生命体的生命体征，方便施救人员根据生命体征进行优先施救，提高施救效率。\n[0056] (6)最后，向客户终端发送生命体的方位、距离数据和特征数据，由客户终端显示给用户。\n[0057] 如图6所示，所述发射模块、接收模块均与所述预处理模块相连，所述预处理模块均与方位和距离探测模块和智能分析和识别模块相连，所述方位和距离探测模块和智能分析和识别模块均与所述客户终端相连；其中，发射模块，用以向生命体发射电磁波；接收模块，用以接收由生命体反射的回波信号，并对回波信号进行处理得到检测信号；预处理模块，对检测信号进行预处理得到生命信号；方位和距离探测模块，用以计算生命体的方位和距离；智能分析和识别模块，用以对心跳信号进行智能分析和识别，从而得到生命体特征数据；客户终端，用以用户发出探测指令以及向客户显示生命体的方位、距离数据和特征数据，上述发射模块、接收模块、预处理模块、方位和距离探测模块、智能分析和识别模块和客户终端一起构成了一个基于心跳特征匹配的智能生命雷达探测系统。\n[0058] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本实发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。