基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于生命探測領域，具體涉及一種基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測 方法。 技術背景
[0002] 我國是一個自然災害頻發(fā)的國家，而每次災害對生命財產都會造成巨大的損失， 尤其在現(xiàn)代社會，由于人口集中、城市建筑密度高，一旦發(fā)生地質災害所造成人員傷亡的數(shù) 量將是災難性的。例如，在2008年四川汶川發(fā)生的8. 0級地震就造成了巨大的生命和財 產損失。從各次地質災害的總結中得出，在越短的時間內發(fā)現(xiàn)被掩埋人員，他們就越有可能 被救活。因此，為了減小人員的傷亡，能有效檢測出生命信息的探測設備就顯得尤為重要。
[0003] 雷達生命探測方法是近代發(fā)展的一項新技術，主要用于在廢墟中發(fā)現(xiàn)存活者以 及在反恐現(xiàn)場的房間外獲取房間內人員的位置信息等領域。傳統(tǒng)的探測方法一般采用紅外 線、無線電、聲波等技術。其中，無線電式的生命探測雷達是一種最可取的方法，它借助電磁 波能穿透遮擋介質的特性來探測目標物體，集中了現(xiàn)代電子科學技術的先進成果，通過發(fā) 射電磁波照射目標并接收其回波，由此來發(fā)現(xiàn)目標并測定其位置、運動方向和速度等一系 列特性，與紅外和聲波探測技術相比，其具有不受環(huán)境溫度，熱物體和聲音干擾等優(yōu)點，具 有更廣泛的應用前景。
[0004] 目前的生命探測雷達方法只是通過比對檢測回波與發(fā)射波的不同來確認是否有 運動目標（如心跳，呼吸等），但是對于被檢測對象的特征并沒有加以區(qū)分，比如被測對象 是否體征正在衰減（由于受傷或者身體虛弱等原因），被測對象是否是小孩，老人或其他需 要優(yōu)先搶救或特定識別的人群。

【發(fā)明內容】

[0005] 為了解決上述問題，本發(fā)明提供基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測方法。利 用一個生命信號智能分析和識別方法，結合特殊人群心跳信號特征，實現(xiàn)了生命探測的智 能化，本發(fā)明能夠有效進行探測目標分類，精準目標確定。
[0006] 為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是： 基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測方法，包括以下幾個步驟： (1)首先，由發(fā)射模塊向生命體發(fā)射電磁波。
[0007] (2)其次，由接收模塊接收由生命體反射的回波信號，并對回波信號進行處理得到 檢測信號。
[0008] (3)再次，由預處理模塊對檢測信號進行預處理得到生命信號，該生命信號包括心 跳信號。
[0009] (4)然后，由方位和距離探測模塊根據(jù)生命信號計算生命體的方位數(shù)據(jù)和距離數(shù) 據(jù)。
[0010] (5)接下來，由智能分析和識別模塊根據(jù)心跳信號進行智能分析和識別，得到生命 體特征數(shù)據(jù)。
[0011] (6)最后，向客戶終端發(fā)送生命體的方位、距離數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)，由客戶終端顯示 給用戶。
[0012] 其中，通過人群分類方法和變化預測方法來完成對生命信號的智能分析和識別； 所述人群分類方法，通過心跳信號的特征將人群進行分類；所述變化預測方法，通過分析心 跳信號的變化預測生命體的體征狀態(tài)。
[0013] 所述發(fā)射模塊、接收模塊均與所述預處理模塊相連，所述預處理模塊均與方位和 距離探測模塊和智能分析和識別模塊相連，所述方位和距離探測模塊和智能分析和識別模 塊均與所述客戶終端相連；其中，發(fā)射模塊，用以向生命體發(fā)射電磁波；接收模塊，用以接 收由生命體反射的回波信號，并對回波信號進行處理得到檢測信號；預處理模塊，對檢測信 號進行預處理得到生命信號；方位和距離探測模塊，用以計算生命體的方位和距離；智能 分析和識別模塊，用以對心跳信號進行智能分析和識別，從而得到生命體特征數(shù)據(jù)；客戶終 端，用以用戶發(fā)出探測指令以及向客戶顯示生命體的方位、距離數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)，上述發(fā)射 模塊、接收模塊、預處理模塊、方位和距離探測模塊、智能分析和識別模塊和客戶終端一起 構成了一個基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測系統(tǒng)。
[0014] 進一步的是，步驟（1)中，通過脈沖振蕩產生脈沖信號，利用脈沖信號觸發(fā)電磁脈 沖產生窄脈沖電磁波，并由發(fā)射天線輻射送出。
[0015] 進一步的是，步驟（3)中，包括以下幾個步驟： 第一步，將回波信號進行取樣積分，形成接收信號；第二步，由脈沖振蕩產生振蕩信號 經過延時產生距離門，由距離門對接收信號進行選擇；第三步，對選擇后的信號進行積分， 經過成千上萬個脈沖的積累后檢測出微弱信號，微弱信號即為檢測信號。
[0016] 進一步的是，步驟（4)中，對檢測信號進行放大和濾波，得到生命信號，可將檢測到 的微弱信號進行清晰化。
[0017] 進一步的是，步驟（5)中，根據(jù)空間后方交會原理，計算生命體方位，用以實現(xiàn)生命 體的精確定位。
[0018] 進一步的是，步驟（5)中，根據(jù)發(fā)射電磁波和回波信號的時間間隔，計算生命體距 離，用以實現(xiàn)生命體距探測位置的精確距離。
[0019] 進一步的是，所述人群分類方法是根據(jù)心跳信號中的心跳次數(shù)和心跳幅度，區(qū)分 不同年齡段和不同性別的生命體，并在預先建立的人群特征庫中調取生命體的特征數(shù)據(jù)， 通過該方法可對探測到的生命體進行大致劃分，將其歸類到不同人群中。
[0020] 進一步的是，建立個人數(shù)據(jù)庫預先保存每個生命體的心跳記錄數(shù)據(jù)，從個人數(shù)據(jù) 庫中調取心跳記錄數(shù)據(jù)，將生命體特征數(shù)據(jù)與心跳記錄數(shù)據(jù)進行特征匹配，從而確定生命 體的身份信息，通過此方法可將所探測生命體進行精確匹配，識別生命體的身份。
[0021] 進一步的是，所述變化預測方法是在連續(xù)時間內分析心跳信號的峰值是否減弱或 增強或者心跳速率是否有變化，從而預測生命體是處于危重病狀態(tài)還是體征平穩(wěn)狀態(tài)，通 過該方法能夠得到所探測生命體的生命體征，方便施救人員根據(jù)生命體征進行優(yōu)先施救， 提高施救效率。
[0022] 采用本技術方案的有益效果：本發(fā)明是基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測方 法，提高了探測生命體的具體距離和方位的精確度；還通過利用生命信號智能分析和識別 方法，結合特殊人群心跳信號特征，實現(xiàn)了生命探測的智能化，自動分析被測生命的特征信 息，有效對探測生命體進行分類，精準確定生命體，更加直觀的顯示出遮擋物后生命體的個 人特征及狀態(tài)，從而為實現(xiàn)搶救目標的快速分類，為優(yōu)先搶救危重或特殊目標提供了參考 依據(jù)，提高了施救效率，為施救工作贏得了寶貴的時間。
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發(fā)明的方法流程圖； 圖2為本發(fā)明實施例中信號發(fā)射流程圖； 圖3為本發(fā)明實施例中信號接收流程圖； 圖4為本發(fā)明實施例中定位原理框圖； 圖5為本發(fā)明中智能分析和識別的流程圖； 圖6為本發(fā)明所述方法借助的生命雷達探測系統(tǒng)結構簡圖。
【具體實施方式】
[0024] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面結合附圖對本發(fā)明作進一 步闡述。
[0025] 參見圖1和圖6所示，基于心跳特征匹配的智能生命雷達探測方法，包括以下幾個 步驟： (1)首先，由發(fā)射模塊向生命體發(fā)射電磁波。
[0026] 如圖2所示，通過脈沖振蕩產生脈沖信號，利用脈沖信號觸發(fā)電磁脈沖產生窄脈 沖電磁波，并由發(fā)射天線輻射送出。
[0027] (2)其次，由接收模塊接收由生命體反射的回波信號，并對回波信號進行處理得到 檢測信號。
[0028] 如圖3所示，將回波信號進行取樣積分，形成接收信號；由脈沖振蕩產生振蕩信號 經過延時產生距離門，由距離門對接收信號進行選擇；對選擇后的信號進行積分，經過成 千上萬個脈沖的積累后檢測出微弱信號，微弱信號即為檢測信號。
[0029] (3)再次，由預處理模塊對檢測信號進行預處理得到生命信號，該生命信號包括心 跳信號。
[0030] 對檢測信號進行放大和濾波，得到生命信號，可將檢測到的微弱信號進行清晰化。
[0031] (4)然后，由方位和距離探測模塊根據(jù)生命信號計算生命體的方位數(shù)據(jù)和距離數(shù) 據(jù)。
[0032] 根據(jù)空間后方交會原理，計算生命體方位，用以實現(xiàn)生命體的精確定位。
[0033] (4.1)方位數(shù)據(jù)的計算：如圖4所示，分別在三個位置（A、B、C)發(fā)射信號，測量得 出生命體的距離R1、R2、R3并分別記錄三個位置的坐標xi、yi、zi，從而得到三個空間球， 三個