上海交通大学：基于4D心脏波束成形的MIMO毫米波

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射频异质异构集成全国重点实验室（上海交通大学）毛军发院士团队顾昌展副教授课题组的两项研究工作“A Robust and Accurate FMCW MIMO Radar Vital Sign Monitoring Framework With 4-D Cardiac Beamformer and Heart-Rate Trace Carving Technique”和“A Fast and Efficient FMCW Radar Phase Extraction Technique at Ultra-Narrow Range for Vital Sign Detection”近期先后发表于微波领域顶级学术期刊《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》（中科院1区，TOP期刊，IF=4.1）和微波领域顶级学术会议2024 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium（IMS），并被选为IMS首届6篇PDP (Post Deadline Paper) 论文之一。

实际应用场景下，毫米波生物雷达在用于睡眠监测时会面临各种挑战，如在复杂安装环境下被测试者的不同睡姿干扰，微弱的心跳会被人体的腹式呼吸掩盖，以及发射带宽的限制导致无法精确分辨人体不同部位的运动信息等，最终导致无法在睡眠过程中进行有效的监测。

课题组提出了通用性的MIMO雷达生命体征监测框架，结合了4D Cardiac Beamformer心脏定位技术以及自适应的微弱心率估计追踪算法，使用波束成形以及超分辨率时域FMCW雷达相位提取方法，实现对于人体目标的3D定位。通过构建心脏信号质量评估器，并结合时频域能量谱的前向积累和后向推导，完成对于第四个维度时间-频域维度心脏目标信号的追踪，从而实现了人体心脏信号的4D探测。

课题组所提出的MIMO雷达生命体征信号监测框架具有普适性，对于所有的MIMO FMCW毫米波雷达架构均可以进行部署，该方法可以有效的提升对于人体心脏位置的定位效果，以及输出达到医疗级精度的呼吸、心率以及心脏活动周期细节信息。

基于提出的系统框架，课题组自主设计并加工了用于体征探测的小型化2T4R 4D MIMO雷达原型机。在实验场景下对于不同的睡姿，基于该框架获取的信号均好于传统方法直接以反射强度为目标获取信息的检测效果。即使对于四肢有遮挡的睡姿以及俯卧，利用该框架依然可以对心脏的位置进行精确定位，并且获取到高质量的心脏细节信息。在整夜睡眠测试中，该方法的心率RMS误差2.2 bpm，心率变异性检测达到医疗级标准（5%）的有效时间占总监测时长的比重超过75%。同时，原型机硬件系统相关的工作发表于2024 IEEE Asia-Pacific Conference on Antennas and Propagation (APCAP)国际会议上，并获得了Best Student Paper Award Second Place Winner。

上述研究为毫米波生物雷达在实际居家环境下的长程无感监测提供了技术基础，为进一步基于获取到的心脏周期活动信号开展心肺慢病的早筛与预警提供了可能性。

来源：射频异质异构集成全国重点实验室

原文链接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/10516282

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