本发明属于雷达探测，具体涉及一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法。
背景技术：
1、基于超宽带（ultra-wideband，uwb）雷达的呼吸检测目前正蓬勃发展，在实践中具有广阔的应用前景。它可用于远程感知人类目标的存在，用于墙监视、地震后搜救等。由雷达探测原理可知，当人类目标静止不动时，uwb雷达的生命信号检测最主要方式是通过检测生命体的呼吸引起的胸部运动来进行的。
2、在这些应用中，人类目标的位置和姿势是无法被预先知道的，这两个因素会导致人体的方向问题，即人体目标的胸腔并不能保证总是面向雷达。由于胸部运动幅度小，因此使用uwb雷达探测人体呼吸是一项具有挑战性的任务。在不同的人体姿态下，雷达检测到的信号结果不同，当测试人员背对或面对雷达天线时，所检测到的胸腔运动的径向分量最大，呼吸信号能量最强。当人体不能正对雷达，例如侧向、卧坐等状态下，姿态的变化可能导致胸腔运动的径向分量减少，进一步增大了探测呼吸信号的难度。
3、因此，人体目标的姿势和位置的不确定性成为影响uwb雷达检测人体呼吸的一个关键问题。尤其是在非视线（non-line-of-sight，nlos）人类目标的检测的应用，例如穿墙监视或地震后被困受害者的搜索和救援中，雷达回波中所包含的呼吸运动能量变弱，影响对生命目标的检测。在之前的研究中，有学者设计了一个隐马尔可夫模型来推断被测目标的朝向，使用多通道的uwb雷达进行实验，通过选择信号质量最高的通道来解决这个问题。然而这项研究是在自由空间进行的。在穿墙情况下，对于人体目标检测，多通道uwb雷达主要用于移动目标定位和跟踪，没有关于使用这种类型的雷达改善人体呼吸检测的研究。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，使用时空预测的思想，分两步实现降噪，第一步通过在信号失真接近零的同时最小化剩余噪声，来确定一组不同通道之间的最优时空预测变换；第二步使用最优时空预测变换来生成一个最优的降噪滤波器，其中使用无生命信号部分进行噪声相关矩阵估计，通过求解mse成本函数进行降噪滤波器估计，并最终输出检测到的人体呼吸波形。
2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，包括如下步骤：
4、步骤1、使用一发四收超宽带雷达采集生命信号，所述生命信号为时域回波信号；
5、步骤2、对时域回波信号进行预处理，去除固定背景，抑制温度和雷达系统引起的线性漂移，滤除高频噪声；
6、步骤3、从多个通道的预处理完成后的时域回波信号中提取对应通道的先验距离信息的时域数据，并对时域数据进行融合，增强单个通道上接收到的呼吸信号；
7、步骤4、对增强后的单个通道上接收到的呼吸信号沿慢时间进行傅里叶变换并加窗获取时频信号，截取出目标呼吸所在频率的频段范围，最终获得所需的干净呼吸信号。
8、本发明的有益效果在于：
9、本发明公开的一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，融合来自不同接收通道的uwb回波数据，检测其中包含的呼吸运动响应，处理结果表明，与每个通道的原始数据相对比，经过本公开所提方法处理后的人体呼吸的信噪比要高得多。通过对雷达多通道信息进行数据融合，解决人体目标方位和姿势变化导致的呼吸检测难题，增强超宽带雷达在地震救援、穿墙探测等应用中的人体检测能力。
1.一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多通道融合的最小失真呼吸信号检测方法，其特征在于，所述步骤3包括；
