Resumen

La detección sin contacto de señales vitales basada en radar se utiliza a menudo en misiones de seguridad y rescate durante catástrofes como terremotos y avalanchas, así como en aplicaciones de asistencia domiciliaria. Los retornos de radar obtenidos de un objetivo humano contienen la frecuencia respiratoria junto con sus fuertes armónicos superiores dependiendo de la postura del objetivo. Como consecuencia, los estimadores tradicionales basados en la FFT, bien conocidos, eficientes desde el punto de vista computacional y los más populares, que se basan sólo en el pico más fuerte para estimar la frecuencia respiratoria, pueden ser inexactos. Este artículo propone una solución para corregir los errores de estimación de estos algoritmos basados en un solo pico. El método propuesto se basa en el uso de filtros en peine relacionados armónicamente sobre un conjunto de todas las frecuencias respiratorias posibles. El método se prueba en tres sujetos para diferentes posturas, para diferentes distancias entre el radar y el sujeto, y para dos plataformas de radar diferentes: PN-UWB y radares de onda continua de fase modulada (PM-CW). También se han propuesto algoritmos simplificados más adecuados para su aplicación en tiempo real y se han comparado utilizando la precisión y la complejidad computacional. Los algoritmos de estimación de la frecuencia respiratoria propuestos proporcionan una reducción de aproximadamente el 81 y 80% en el error absoluto medio de las frecuencias respiratorias en comparación con los métodos tradicionales basados en FFT que utilizan la detección de pico más fuerte, para radares PN-UWB y PM-CW, respectivamente.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:frecuencias respiratorias, algoritmos de estimación de la frecuencia respiratoria, diferentes plataformas de radar, aplicaciones de asistencia domiciliaria, señales de signos vitales, error medio absoluto, fft tradicional popular, posibles frecuencias respiratorias, armónicos superiores fuertes, detección de picos fuertes
• Keywords:breathing rates, breathing rate estimation algorithms, different radar platforms, home care applications, life sign signals, mean absolute error, popular traditional fft, possible breathing frequencies, strong higher harmonics, strongest peak detection