當前毫米波雷達射頻前端主要為平面集成電路，有混合微波集成電路（HMIC）和單片微波集成電路（MMIC）兩種形式。其中，MMIC形式的射頻前端成本低，成品率高，適合于大規模生產。在生產工藝上，一般采用的是外延MESFET、HEMT和HBT等器件工藝。其中，GaAs基的HEMT工藝最為成熟，具有優秀的噪聲性能。

目前生命體征的測量主要分為接觸式和非接觸式兩種。接觸式測量主要是利用傳感器或生物電極提取生理信息，然后通過轉換裝置，得到能夠表征人體生理活動的電信號或機械信號。但這種方法的缺點是必須與人體直接接觸，僅適用于短期連續監測，并且在傳染病人、燒傷病人，新生兒等生命體征這種特殊場合難以實施。因此，在實際臨床應用中，非常有必要尋找一種非接觸式生命體征監測方法，以在特殊場合獲取患者的生命體征信息。非接觸式監測不需要任何傳感器與人體接觸，這就使得持續測量患者的體征成為可能，也為分析人體健康狀況、做大數據分析、提前預知各種系統是否發生病變提供了幫助。

1，人體生命體征建模

心跳和呼吸頻率是人體心肺功能的重要指標，對于一般人體，每分鐘心跳約60～100次，呼吸約15～30次。在突發疾病或劇烈運動的情況下，心跳次數可能會達到每分鐘120次，呼吸頻率會增加到每分鐘60次。在許多醫學影像中可以觀察到人體心臟的跳動過程。這種運動模式類似于振動的伸縮，伸縮范圍在0.01~0.2mm左右。并且人的心跳速率在穩定范圍內周期性變化，因此心跳可以近似為正弦振動模型。呼吸由胸腔的擴張和收縮完成，類似于正弦振動，也可以近似為正弦振動模型，起伏幅度約為0.1~0.5mm。由于心跳和呼吸頻率不同，可以認為兩者之間存在相位延遲。假設人體相對于雷達處于靜止狀態，基于上述分析可以建立如下模型。

其中，R0為雷達與人體的距離，第二項為呼吸部分，第三項為心跳，Ah和Ab分別為心跳和呼吸的振幅，fh和fb分別是心跳和呼吸的頻率值，θ 是心跳的初始相位。

2、基于雷達的生命體征檢測原理

2.1 線性調頻連續波（LFMCW）工作原理

線性調頻信號通過利用非線性相位調制技術獲得大的時寬帶寬積，提高了雷達系統的目標檢測能力、測量精度和分辨能力，因而得到了廣泛的應用。這種雷達在發射周期內發射頻率隨時間線性變化的信號，通過測量接收信號與發射信號的相對頻率關系來測量目標信息。

雷達發射信號、回波信號和差拍信號的瞬時頻率如圖2-1所示。則掃頻段在第m個信號重復周期內，發射信號可表示為：

 其中T為發射調頻信號的時間間隔，f0為雷達載波頻率，φ0為發射信號的初始相位。

μ=B/T（B為調頻帶寬）為調頻斜率。那么距離為R(t)的點目標產生的回波延遲為τ(t)，其回波信號可表示為：

 Kr 是目標反射系數。

回波信號經過混頻（發射-接收）相干解調后，回波差拍信號可表示為：

2.2 毫米波雷達提取心跳和呼吸

將雷達直接正對人體，距離 R0 放置。心臟和胸腔散射中心對雷達回波的調制包含在雷達回波差拍信號中。只需通過分析差拍信息，就能提取出人體的生命體征信號。心臟和呼吸的幅度都是毫米，然而R0一般大于0.5m，所以在慢時間維度上，近似認為R(t)為常數R(mT)，對φb關于慢時間 t 的導數可以得到信號參數如下：

容易知道，多個發射周期的初始相位信息表達式為：

其中，N為發射的線性調頻信號的周期數。提取快時間維的初始相位信息，就可以得到人體的心肺信號。由于相位序列的范圍被限制[-π, π]，可知的φb(m)會因卷繞而發生相位突變，突變的相位比未卷繞序列的對應相位增加±2π，造成相位方差的增加，導致信號解算結果不正確。因此，需要適當地移動φb(m)并進行解卷繞操作。從公式2.4可以看出，兩個快時維的相位變化為：Δφ=4π/λ(ΔR)，本方案中λ=8.6mm，-1mm＜ΔR＜1mm，則-π/2＜Δφ ＜π/2。因此，需要展開相位變化不滿足Δφ的相位點進行解卷繞操作。

2.4 實時生命體征信息檢測

需要分離心肺信號。生物雷達信號處理方法不同于常用的心電圖和脈搏波信號檢測方法。它檢測心跳和呼吸的復合信號。呼吸運動在幅度上比心跳強烈得多，使得心跳運動難以分離和提取。此外，呼吸和心跳引起的微動在體表空間重疊。由于雷達系統函數的非線性，容易發生頻域互調。此外，雷達信號的波形表現為一個較弱的心跳信號疊加在較大的呼吸信號上。對于心跳信號而言，呼吸信號是一種強基線漂移干擾，這使得時域上的尋峰或過零檢測等常規心率測量方法難以應用于雷達解調信號處理。

將呼吸和心跳信號分離后，分別進行頻率計算。對于心跳數據，首先進行移動損毀判斷，如果波的能量超過設定的閾值，數據將被丟棄，以避免過度運動所帶的能量影響最終計算的準確性。然后分別對數據進行基于FFT、自相關和峰值區間的頻譜估計，并分別計算其置信參數，然后根據置信參數判斷最終值。

在基于FFT計算心率的過程中，需要對呼吸產生的一次諧波進行檢測和濾除，并對結果進行中值濾波。對于呼吸數據，只進行基于FFT和峰值區間的頻譜估計，然后也根據計算出的置信參數判斷最終值。

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