肖 靖，唐 超，常馨月

（1.國(guó)家無(wú)線電監(jiān)測(cè)中心檢測(cè)中心，北京 100041；2.北京理工大學(xué)，北京 100081）

0 引言

微多普勒頻移技術(shù)研究大多用于軍事目標(biāo)分析，可以使用時(shí)頻分析法、參數(shù)搜索法、外推法等進(jìn)行目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)和運(yùn)動(dòng)信息提取。近年來(lái)，利用各類(lèi)無(wú)線通信信號(hào)進(jìn)行人體特征提取的微多普勒頻移技術(shù)得到了快速地發(fā)展，例如，使用Wi-Fi 信號(hào)進(jìn)行室內(nèi)人員行走、站立、摔倒姿態(tài)的判定。

在災(zāi)后的人員搜救過(guò)程中，快速判定廢墟下是否有受困人員，以及受困人員的生命特征是否明顯，可以高效指導(dǎo)救援工作。隨著手機(jī)的日益普及，受困人員大多會(huì)隨身攜帶手機(jī)，手機(jī)發(fā)送的各類(lèi)信號(hào)可以將受困人員的生命體征信息傳輸給地面搜救人員。基于對(duì)公網(wǎng)通信信號(hào)的處理和分析，本文設(shè)計(jì)了一套利用目標(biāo)手機(jī)來(lái)探測(cè)被困人員生命體征信息的便攜式設(shè)備。

1 技術(shù)原理

微動(dòng)是指目標(biāo)或其組件除了質(zhì)心的平動(dòng)以外發(fā)生的小幅運(yùn)動(dòng)，比如振動(dòng)、旋轉(zhuǎn)等[1]。人體的很多生命特征都屬于微動(dòng)，主要集中在脈搏、呼吸、心跳、血壓等領(lǐng)域，能夠通過(guò)無(wú)線電信號(hào)采集的大多側(cè)重于心跳和呼吸，其中心跳60–100 次/分鐘（1–1.6 Hz），呼吸20–40 次/分鐘（0.3–0.6 Hz），人體處于某種身體狀態(tài)一定時(shí)間之后，生命特征會(huì)趨于平穩(wěn)。

1.1 微多普勒效應(yīng)

除了平動(dòng)帶來(lái)的多普勒頻移外，當(dāng)目標(biāo)發(fā)生微動(dòng)時(shí)（例如人體的呼吸、心跳等），回波信號(hào)中會(huì)產(chǎn)生附加頻移，導(dǎo)致多普勒譜展寬，這種效應(yīng)被稱為“微多普勒效應(yīng)”。微多普勒效應(yīng)反映了目標(biāo)的精細(xì)特征及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的細(xì)節(jié)，為目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別提供了新的解決方案。

人和物體運(yùn)動(dòng)的微多普勒頻率是一種時(shí)變的信號(hào)，需要借助于時(shí)頻分析的手段才能得到其隨時(shí)間變化的頻率信息。信號(hào)時(shí)頻分析算法的研究要遠(yuǎn)早于人體運(yùn)動(dòng)微多普勒特征的研究，經(jīng)過(guò)一些學(xué)者的改進(jìn)與拓展，逐漸成為現(xiàn)在常用的短時(shí)傅里葉變換STFT（Short-Time Fourier Transform）。STFT 是在短時(shí)間窗的基礎(chǔ)上進(jìn)行傅里葉變換得到的，窗長(zhǎng)的選擇對(duì)分析精度有很大影響，同時(shí)不同窗函數(shù)將得到不同的分辨率效果[2]。此外，也有很多其他的時(shí)頻分析方法，其中較為常用的有小波變換、廣義S 變換等。其中，小波變換和廣義S 變換與STFT 相比，具有可分析非穩(wěn)定時(shí)變頻率信號(hào)的特性。

1.2 特征捕獲

目前，GSM 系統(tǒng)和LTE 系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于公網(wǎng)移動(dòng)通信，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍已擴(kuò)大到國(guó)內(nèi)各大中型城市，大部分的縣、鄉(xiāng)、郊區(qū)和農(nóng)村地區(qū)，許多旅游景點(diǎn)和交通干線，覆蓋人口已占全國(guó)人口的95%以上。相應(yīng)的，手機(jī)也早已成為普通人隨身攜帶的電子設(shè)備之一。

利用專用的移動(dòng)通信基站作為吸附基站，通過(guò)吸附特定范圍內(nèi)手機(jī)的方式，可以分析和捕獲移動(dòng)通信空口信號(hào)中攜帶的被困人員的生命特征。吸附基站射頻信號(hào)由本地振蕩器產(chǎn)生，該信號(hào)被放大后送至定向天線向目標(biāo)空間輻射。輻射電磁波覆蓋到目標(biāo)范圍內(nèi)被困人員的手機(jī)后，手機(jī)會(huì)與吸附基站進(jìn)行通信，開(kāi)始信令交互最后入網(wǎng)，進(jìn)入被吸附狀態(tài)。如圖1所示。

圖1 吸附基站誘騙目標(biāo)手

吸附基站規(guī)律地向目標(biāo)手機(jī)發(fā)送信令，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)移動(dòng)通信協(xié)議，手機(jī)發(fā)送射頻信號(hào)，同樣規(guī)律地響應(yīng)基站信令。攜帶特征的空口信號(hào)被接收天線接收，接收到的回波信號(hào)經(jīng)過(guò)濾波、放大、A/D 轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并將其作數(shù)字信號(hào)處理。在與本地標(biāo)準(zhǔn)同步信號(hào)進(jìn)行匹配濾波去碼型后，對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行一系列相應(yīng)的時(shí)頻響應(yīng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體生命特征的探測(cè)及參數(shù)測(cè)量識(shí)別等任務(wù)。計(jì)算機(jī)完成各種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、顯示和實(shí)時(shí)運(yùn)行情況。

2 總體架構(gòu)

在救援現(xiàn)場(chǎng)，設(shè)備還需具備便攜和快速部署等特點(diǎn)，即達(dá)到電池獨(dú)立供電、設(shè)備體積小、用戶交互簡(jiǎn)單等要求，系統(tǒng)抽象架構(gòu)如圖2所示。

圖2 抽象架構(gòu)圖

2.1 工作流程

吸附基站通過(guò)定向天線，將廢墟掩埋受困人員的手機(jī)吸附，采集手機(jī)上行信號(hào)，通過(guò)分析上行信號(hào)中的微多普勒頻移信息，提取受困人員的生命體征[3]，用最簡(jiǎn)單的呈現(xiàn)方式向操作人員展示系統(tǒng)采集結(jié)果，如圖3所示。

圖3 監(jiān)測(cè)設(shè)備工作示意

2.2 業(yè)務(wù)流程

系統(tǒng)工作的業(yè)務(wù)流程如圖4所示。在業(yè)務(wù)運(yùn)行過(guò)程中，上行信號(hào)不僅可以用于生命特征信息的提取，還可以通過(guò)手臺(tái)的功率、定向天線的方向圖、廢物現(xiàn)場(chǎng)的無(wú)線電模型，推斷受困人員的大致區(qū)域和深度[4]，更有針對(duì)性地開(kāi)展救援工作。

圖4 業(yè)務(wù)流程

3 測(cè)試情況

針對(duì)手機(jī)不同制式的無(wú)線上行信號(hào)的頻率作測(cè)試，人采取握持和非握持手機(jī)的兩種情況，結(jié)合人體特征的實(shí)際特點(diǎn)，驗(yàn)證微多普勒頻移技術(shù)受信號(hào)功率的影響情況。設(shè)計(jì)的測(cè)試內(nèi)容見(jiàn)表1。

表1 測(cè)試內(nèi)容

3.1 GSM 測(cè)試結(jié)果

采集GSM 的上行信號(hào)，對(duì)手機(jī)發(fā)出的空口信號(hào)進(jìn)行下變頻，記錄序號(hào)1、序號(hào)2情況下的的IQ 數(shù)據(jù)。利用已知手機(jī)上行信號(hào)的周期性信令的訓(xùn)練序列，做匹配濾波去碼型，之后利用微多普勒測(cè)量技術(shù)對(duì)去除調(diào)制的信號(hào)進(jìn)行生命特征提取，得到結(jié)果如圖5、圖6所示。

圖5 GSM未握持

圖6 GSM握持

其中，圖5中的結(jié)果展示了在人未握持時(shí)，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去碼型處理后，可以得到無(wú)干擾的零頻信號(hào)，說(shuō)明信道載波負(fù)載著單一的GSM 調(diào)制信息。通過(guò)對(duì)比圖5，可以看出圖6中的結(jié)果，即在握持手機(jī)情況下，可以提取到明顯的特征信號(hào)，頻率在0.4 Hz 左右，符合人體的呼吸特征。

3.2 LTE 測(cè)試結(jié)果

通過(guò)采集LTE 的上行信號(hào)，利用微多普勒測(cè)量技術(shù)進(jìn)行特征提取，得到結(jié)果如圖7、圖8所示。

圖7 LTE未握持

圖8 LTE握持

通過(guò)對(duì)比圖7和圖8，可以提取到明顯的特征信號(hào)，頻率在0.3–0.4 Hz 左右，符合人體的呼吸特征， 并且在握持的情況下，特征更為明顯。

3.3 衰減測(cè)試結(jié)果

為了更好地模擬實(shí)際環(huán)境中的信號(hào)，對(duì)典型測(cè)試?yán)尤胨p后進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)采集GSM 的上行信號(hào)，并在接收端控制是否添加衰減器，得到結(jié)果如圖9、圖10所示。

圖9 無(wú)衰減

圖10 10dB衰減

通過(guò)對(duì)比圖9和圖10，可以提取到明顯的特征信號(hào)，頻率在0.2 Hz 左右，符合人體的呼吸特征，并受信號(hào)衰減影響較小，說(shuō)明在滿足信噪比要求的情況下，該方法受手機(jī)信號(hào)強(qiáng)弱影響較低，具備較好的穿墻特性，可以在廢墟現(xiàn)場(chǎng)得到較好的應(yīng)用。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)微多普勒頻移信號(hào)幅度分析法[5]，對(duì)手機(jī)的上行信號(hào)進(jìn)行了分析，GSM 和LTE 信號(hào)均可以得到較好的應(yīng)用，能夠提取到符合人體呼吸特征的參數(shù)，由于GSM 信號(hào)頻段低、信號(hào)帶寬窄，握持特征明顯，可以作為目前的突破重點(diǎn)；并且隨著信號(hào)功率的衰減，特征提取并未受到明顯的影響，證明本方法在實(shí)際的廢墟現(xiàn)場(chǎng)能夠達(dá)到較好的穿墻性，利于現(xiàn)場(chǎng)情況的實(shí)際應(yīng)用。