基于雷达的站立位呼吸率监测

利用雷达以非接触无创方式估计人体生命体征，为医疗领域便捷、快速地进行多项健康检查提供了便利方法。除坐姿与睡姿监测外，站立位也引起了工业与医疗领域的兴趣。然而，由于身体为保持平衡所产生的微动可能导致错误的呼吸率估计，该姿势更具挑战性。在本工作中，我们专注于以准确测量站立人体的呼吸率为目标，并具备重呼吸检测与估计能力。我们提出并比较了多种估计方法，包括谱估计、基于深度学习的方法以及带卡尔曼滤波的自适应峰值选择。与 Vernier Go Direct\textsuperscript{\textregistered} 呼吸带相比，最新技术展现出最佳性能，绝对误差率为 1.5 bpm。