微动感知雷达生命体征检测信号处理【附代码】
✨ 长期致力于微动信号感知、生命体征检测、FFT处理器、恒虚警率、ASIC研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）CW雷达微动感知算法及定点化设计：
基于连续波雷达，发射24GHz恒定频率信号，胸腔微动引起相位变化，回波经正交解调得到I/Q基带信号。首先进行直流偏移校正和带通滤波（0.1Hz~3Hz），保留呼吸和心跳频率成分。然后对20秒加窗数据做1024点快速傅里叶变换，频率分辨率达0.05Hz。在0.1~0.5Hz范围内搜索呼吸频率主峰，0.8~3.0Hz范围内搜索心跳频率主峰，分别计算峰值信噪比。仿真显示在SNR=-5dB时仍能准确提取呼吸频率，误差小于0.8次/分钟；心跳频率在高信噪比下误差小于2次/分钟。为硬件化，对算法进行定点化分析，建立FFT量化误差模型，确定数据位宽16位，小数部分12位。模型表明该位宽下1024点FFT的平方根量化误差均方根为0.92%，满足频率估计精度需求。将浮点与定点算法对同一段数据比较，呼吸频率差异0.02Hz，可忽略不计，验证了定点方案的正确性。
（2）基四Cache缓存FFT处理器设计：
为满足低功耗需求，设计基四FFT处理器架构。蝶形运算单元采用复数Booth编码乘法器，乘积累加采用四级压缩加法树结构，将8个部分积与进位一并压缩，相比使用两级3:2压缩器的方案硬件资源面积减少约17.9%。存储模块为了减少面积和功耗，使用单口SRAM，并设计了Cache接口，采用2路组相联结构，每路4个深度8的存储行。Cache控制器根据蝶形运算的地址模式预取数据，命中率可达89%，成功隐藏了单口SRAM的读写冲突。相比双口SRAM实现，Cache方案降低了61.2%的面积和17.3%的功耗。整个FFT模块完成1024点计算需要140微秒，工作在100MHz频率下功耗4.06mW，满足植入式微动感知设备的低功耗要求。
（3）CFAR恒虚警检测与ASIC后端实现：
生命体征信号检测采用单元平均恒虚警率（CA-CFAR）算法，在距离维（慢时间FFT结果）上对每个频率单元周边16个参考单元求均值作为噪声估计，保护单元设为4个，门限因子T=4.5以保证虚警率低于10⁻³。同时设计了40阶的IIR低通数字滤波器，采用直接II型结构，系数经规范符号数（CSD）编码减少乘法器。SPI接口模块用于将检测结果上传到主机，支持主从模式，最高工作在66.7MHz频率下，功耗0.384mW，面积0.119mm²。整体设计采用CMOS 55nm工艺，后端ASIC实现的总面积为0.455mm²，总功耗5.66mW，其中FFT核心占71.7%功耗。该ASIC芯片可植入到小型雷达模块中，实现从RF接收、信号调理到生命体征参数输出的完整硬件流程。
import numpy as np from scipy.signal import butter, filtfilt def cw_vital_sign_detection(iq_signal, fs=50, duration=20): N = duration * fs # 带通滤波 b, a = butter(2, [0.1/(fs/2), 3.0/(fs/2)], btype='band') filtered = filtfilt(b, a, iq_signal) # 相位解调 phase = np.unwrap(np.angle(filtered)) # FFT spectrum = np.fft.fft(phase, n=1024) freq = np.fft.fftfreq(1024, d=1/fs) half = 1:512 # 呼吸搜索 breath_idx = np.argmax(np.abs(spectrum[2:10])) + 2 # 0.1~0.5Hz breath_freq = freq[breath_idx] # 心跳搜索 heart_region = np.where((freq>=0.8)&(freq<=3.0))[0] heart_idx = heart_region[np.argmax(np.abs(spectrum[heart_region]))] heart_freq = freq[heart_idx] return breath_freq, heart_freq # 定点FFT量化模型 def fixed_fft_quantization(signal, int_bits=4, frac_bits=12): scale = 2**frac_bits quant = np.round(signal * scale) / scale return quant # CA-CFAR检测 def ca_cfar(spectrum, guard=4, ref_cells=16, T=4.5): N = len(spectrum) detections = [] for i in range(ref_cells+guard, N-ref_cells-guard): noise_estimate = (np.sum(spectrum[i-ref_cells-guard:i-guard]) + np.sum(spectrum[i+guard+1:i+ref_cells+guard+1])) / (2*ref_cells) if spectrum[i] > T * noise_estimate: detections.append(i) return detections