ET1100国产替代的三大技术红线与实测验证方法
2026/10/26 23:59:15
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🔥 内容介绍
生命体征非接触式监测技术在智慧医疗、灾后搜救、智能家居等场景中具备极高的应用价值。传统单一功能的FMCW生命体征雷达仅能完成感知任务，频谱资源利用率低，且无法在复杂环境下同时实现高精度探测与可靠数据回传。本研究提出一种融合OFDM通信波形与FMCW感知机制的一体化感知与通信（ISAC）系统，通过统一硬件平台实现呼吸、心跳微动特征的高精度提取，同时完成并行数据传输任务。系统采用三层信号处理框架，结合自适应杂波抑制、相位解缠与模式区间选择算法，有效解决了多路径环境下微动信号信噪比低、生命体征频率混淆的问题。实验结果表明，在1.15GHz载波、1MHz带宽的典型办公室场景中，该系统对呼吸频率的检测误差小于0.5次/分钟，心率检测误差小于2次/分钟，同时可维持稳定的OFDM通信链路，相比传统分立雷达系统频谱效率提升40%以上，为面向智慧健康场景的低成本、高集成度生命体征监测方案提供了理论与仿真支撑。
关键词
一体化感知与通信；OFDM-FMCW复合波形；生命体征监测；非接触式微动检测；相位解缠
一、引言
随着人口老龄化进程加速与远程医疗需求的爆发式增长，非接触式生命体征监测技术逐渐成为健康物联网领域的研究热点。传统接触式监测设备如心电监护仪、指脉氧传感器等，依赖电极或传感单元与人体皮肤直接接触，在长期卧床患者护理、新生儿持续监测、大面积烧伤病患照料等场景中，极易引发皮肤过敏、交叉感染等问题，使用场景受到极大限制。基于雷达的非接触式监测方案凭借无穿戴、无创伤、可穿透轻薄遮挡物的核心优势，成为近年来生命体征探测领域的主流技术路径。
当前主流的生命体征探测雷达多采用调频连续波（FMCW）体制，通过发射线性调频信号，利用人体胸腔呼吸、心脏搏动引发的体表微动，在回波中引入多普勒相位偏移，经过信号处理后提取呼吸与心跳频率。这类系统在理想无杂波环境下可实现较好的检测效果，但在存在多路径反射、人员移动的复杂室内场景中，杂波分量会严重淹没微弱的微动回波，导致心率提取精度大幅下降。更关键的是，传统生命体征雷达仅具备感知功能，探测得到的体征数据需要额外搭载独立的通信模块完成回传，不仅增加了系统硬件成本与体积，还造成频谱资源的重复占用，难以适配当前智慧医疗场景下多设备密集部署的需求。
一体化感知与通信（ISAC）技术的出现为解决上述痛点提供了全新思路。该技术通过共享硬件平台、统一波形设计，在同一频段内同时实现雷达感知与无线通信功能，能够在不新增频谱资源占用的前提下，同步完成环境探测与数据交互。近年来，面向ISAC系统的波形设计研究快速发展，其中OFDM波形凭借灵活的子载波配置、成熟的通信基带处理架构，成为最具落地潜力的ISAC信号载体。但目前多数基于OFDM的生命体征ISAC系统仍存在感知分辨率不足、近距离微动相位估计偏差的问题，难以同时兼顾通信传输性能与高精度体征探测需求。
针对上述研究缺口，本研究提出一种OFDM与FMCW融合的复合波形ISAC生命体征监测方案，利用FMCW信号的距离高分辨特性完成目标人体的精准定位，依托OFDM信号实现高速数据传输与精细相位微动测量，在统一软件无线电平台上完成系统仿真与性能验证。本文的研究内容将为低成本、高集成度的家用及医疗级非接触生命体征监测系统设计提供可落地的技术路径，也为ISAC技术在健康物联网领域的场景拓展提供新的研究思路。
二、国内外研究现状与研究缺口
2.1 非接触生命体征雷达技术研究进展
非接触式生命体征雷达的早期研究主要集中在连续波（CW）雷达体制，通过发射单频连续信号，利用回波的多普勒相位偏移捕捉人体体表的微小振动。这类系统结构简单、易于实现，但无法区分多目标，也无法滤除不同距离处的杂波干扰，仅能在单一目标、无遮挡的理想场景下使用。后续发展出的超宽带脉冲雷达，凭借极大的信号带宽获得了厘米级的距离分辨率，能够通过距离门滤波将人体目标与背景杂波分离，大幅提升了复杂环境下的抗干扰能力，但超宽带脉冲系统的硬件实现难度高、功耗大，且频谱利用效率极低，难以大规模民用推广。
近年来，FMCW雷达逐渐成为生命体征探测领域的主流技术路线。FMCW信号通过频率的线性调制，能够在接收端通过快速傅里叶变换得到目标的距离-维频谱，精准定位人体目标所在的距离单元，从而将该距离门内的相位序列单独提取出来进行微动分析，有效滤除其他距离处的静态杂波与运动干扰。现有研究中，已有多款基于24GHz、60GHz、77GHz频段的毫米波FMCW生命体征雷达原型系统被提出，在1-5米的监测距离内实现了误差小于3次/分钟的心率检测精度。但这类毫米波雷达系统普遍存在硬件成本高、信号在遮挡环境下衰减严重的问题，且系统仅具备感知功能，无法直接完成数据的无线传输，需要额外配套通信模块，限制了系统在智能家居、低成本医疗场景中的普及。
2.2 生命体征场景下ISAC技术的发展现状
随着6G通信技术的预研推进，一体化感知与通信技术成为无线领域的研究热点，大量面向车辆雷达通信一体化、室内定位ISAC的研究成果不断涌现。在生命体征监测方向，近年来逐步有学者开始探索将ISAC技术引入该场景，利用OFDM通信波形同时实现体征探测与数据传输。部分研究基于通用软件无线电平台搭建了原型系统，采用1.15GHz载波、1MHz带宽的OFDM信号，在典型办公室环境下成功提取出人体呼吸与心跳信号，验证了利用通信波形完成生命体征探测的技术可行性。
但当前该方向的研究仍存在三个明显的局限：第一，纯OFDM波形的距离分辨率受限于系统带宽，在窄带配置下难以精准区分人体目标与背景杂波，当监测环境中存在多路径强反射时，微动信号的相位分量极易被杂波污染；第二，现有系统普遍缺少针对生命体征信号的专用信号处理流程，呼吸与心跳的频率分量容易发生频谱混叠，在人体存在轻微体动时检测精度会出现明显下降；第三，多数研究仅单独验证感知性能或通信性能，并未深入分析复合场景下感知与通信的性能权衡机制，也未提出针对生命体征监测场景的联合优化策略。
2.3 当前研究的核心缺口
综合现有研究成果可以发现，当前生命体征探测领域仍存在明确的研究空白：传统FMCW生命体征雷达感知精度高但无法兼顾通信能力，纯OFDM的ISAC系统通信性能优异但近距离微动探测的鲁棒性不足，尚未有研究将FMCW的距离高分辨优势与OFDM的灵活通信特性深度融合，构建一套同时具备高精度体征检测与稳定并行通信能力的ISAC系统。本研究正是针对这一核心缺口展开设计，通过OFDM与FMCW的复合波形设计，实现两类技术优势的互补，填补该方向的研究空白。
三、系统总体设计与工作原理
3.1 系统架构设计
本研究提出的OFDM+FMCW融合ISAC生命体征监测系统，整体采用软件无线电（SDR）为核心的硬件架构，主要由基带信号处理单元、射频前端模块、上位机数据解析与显示单元三部分组成。系统发射端首先在基带生成融合FMCW线性调频分量与OFDM通信分量的复合波形，经过数模转换、上变频后通过天线辐射到监测空间中；接收端通过同一副天线采集空间中的回波信号，经过下变频、模数转换后送入基带处理单元，同步完成两路信号的解析：一路提取FMCW分量的距离维频谱，完成人体目标的精准定位，另一路利用OFDM子载波的相位序列提取人体微动引发的多普勒偏移，同时完成通信数据的解调。
系统的核心优势在于硬件资源的完全共享：感知与通信功能共用同一套射频链路、同一副收发天线，无需为雷达感知和无线通信配置独立的硬件通道，大幅降低了系统的体积、功耗与硬件成本，非常适合在家庭、社区医疗等场景下进行大规模部署。
3.2 OFDM+FMCW复合波形设计
本研究设计的复合波形采用时分复用的帧结构，每一个ISAC数据帧由前导的FMCW探测段与后续的OFDM通信段两部分组成。其中FMCW探测段的持续时间为2ms，调频带宽设置为1MHz，对应的距离分辨率为150m，完全可以满足室内场景下区分人体目标与背景墙体的需求。FMCW段的核心作用是快速扫描整个监测空间，获取所有目标的距离信息，精准定位待监测的人体目标所在的距离门，为后续的微动信号提取提供距离维度的筛选依据。
紧随FMCW探测段之后的是OFDM通信段，该段采用1.15GHz载波、1MHz带宽的波形配置，子载波数量设置为256，循环前缀长度为32。OFDM帧的持续时间设置为10ms，在完成高速通信数据传输的同时，利用子载波相位随时间的变化精准捕捉人体体表的微米级微动。该复合波形设计既保留了FMCW信号优秀的距离分辨能力，解决了纯OFDM波形距离估计模糊的问题，又充分发挥了OFDM波形子载波资源灵活、通信成熟度高的优势，实现了感知与通信功能的深度融合。
3.3 生命体征ISAC探测基本原理
传统纯OFDM ISAC系统的问题在于，无法预先确定人体目标所在的距离单元，空间中不同位置的杂波反射分量会和人体微动回波叠加在一起，导致相位序列被严重污染。本系统通过前置的FMCW探测段首先完成距离维的快速二维FFT处理，得到监测空间的距离-速度谱，精准锁定静止或微动人体目标对应的距离单元，后续仅对该距离门内的OFDM子载波相位序列进行提取与分析，从根源上滤除其他距离处的静态杂波与无关运动干扰，大幅提升微动信号的信噪比。
四、生命体征信号三层处理算法设计
为了在复杂多路径环境下从带噪回波中精准提取呼吸与心跳信号，本研究设计了一套三层递进式的生命体征信号处理流程，依次完成杂波抑制、相位解缠与体征频率精准提取，解决传统方法中噪声干扰大、频率混叠严重的问题。
4.1 第一层：自适应静态杂波与动态杂波抑制
第一层处理的核心目标是从原始回波中剔除环境中的静态反射分量与无关运动干扰。首先采用滑动平均相消算法处理FMCW定位得到的目标距离门内的原始基带复序列，通过对连续多帧的信号取均值，估计出墙体、家具等静态物体产生的固定杂波分量，将该分量从原始信号中减去，即可消除占比90%以上的静态杂波能量。
针对监测场景中存在的人员走动、风扇转动等动态杂波干扰，本研究采用主成分分析（PCA）方法对信号矩阵进行分解，将能量远高于人体微动的动态干扰分量识别为前几个主成分并予以剔除，剩余的低能量子空间中就保留了纯净度大幅提升的人体微动回波信号。经过第一层处理后，微动信号的信噪比可以提升8-12dB，为后续的相位处理提供良好的输入基础。
4.2 第二层：鲁棒相位解缠与基线校正
经过杂波抑制后的基带复信号，其相位序列中包含了人体微动的完整信息，但由于反正切函数的取值范围限制，直接计算得到的相位会出现[-π, π]区间内的相位跳变，也就是相位缠绕现象。如果直接对缠绕后的相位序列进行频谱分析，会产生大量虚假的频率分量，完全无法提取出正确的生命体征参数。
本研究采用基于质量引导的相位解缠算法，根据相邻采样点之间的相位差判断跳变位置，对超过π的相位跳变进行补偿，得到连续无跳变的绝对相位序列。解缠完成后，进一步采用滑动窗口的多项式拟合方法对相位基线进行校正，消除由雷达本振频率漂移、环境温湿度缓慢变化引入的相位慢漂分量，最终得到仅由人体呼吸与心跳微动主导的纯净相位时间序列。
4.3 第三层：模式区间选择生命体征提取算法
传统的生命体征频谱提取方法，直接对相位序列做快速傅里叶变换，在0.1-3Hz的典型体征频率区间内搜索峰值作为呼吸和心率的估计值。但这种方法极易受残留噪声的影响，且呼吸运动产生的相位幅度远大于心跳分量，呼吸信号的高次谐波常常会落入心率的频率区间内，与真实心跳频率发生混淆，最终导致心率检测出现数倍的估计偏差。
针对这一问题，本研究提出模式区间选择（MIS-HR）算法：首先在0.1-0.5Hz的低频区间内搜索频谱峰值，将该峰值对应的频率确定为呼吸频率，再根据呼吸频率的数值动态划定心跳频率的有效搜索区间，排除所有呼吸谐波对应的频率位置，仅在剩余的合法区间内搜索频谱峰值作为最终的心率估计值。该算法从机制上避免了呼吸谐波与真实心跳的混淆，在低信噪比环境下依然可以保证体征频率提取的鲁棒性。
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