基于FPGA的生命探测仪算法研究与系统设计

摘要：给出了一种基于FPGA的生命探测信号处理系统的设计方法。从理论上研究了生命探测仪的算法及其软硬件系统。其中在FPGA软件设计中利用模块化的思想方法分别设计了FIR滤波器、异步FIFO、UART、电池监控、功能控制等功能模块。最后完成人体特征信号和体动信号的分析与提取，实现了非接触情况下生命探测与发现。相对于传统的生命探测仪，该设备具有体积小，功耗低，操作简单，携带方便等优点，特别适用于野外和战场生命探测等应用场合。
关键词：生命探测仪；FPGA；FIR滤波器；FIFO；UART

0 引言
雷达式非接触生命探测技术是近年来发展起来的一种新技术，是融合雷达技术、生物医学工程技术于一体，可穿透非金属介质(砖墙、废墟等)，不需要任何电极或传感器接触生命体，可在较远的距离内探测到生命体的生命信号(呼吸、体动)的一种特殊电子装置。该探测仪克服了基于激光、红外生命探测仪受温度影响严重、遇物体阻挡失效的问题，也克服了超声探测空间传播衰减大、受环境杂物反射干扰、水、冰、泥土阻挡失效的问题，因此近年来备受国内外学者的关注。其基本原理是利用雷达天线发射的电磁波穿透一定障碍物照射到人体时，反射的回波信号受到人体生理运动(如心跳、呼吸)引起表面微动的多普勒调制，人体表面微动信号就加载到了反射波中，这种人体的微动与回波幅度相位之间具有相关性。对回波信号进行A／D转换、滤波等处理就可以提取到人体的生命特征信息。
现有设备多是基于单片机与PC机显控系统，具有系统体积较大，灵活性差，实时性差等缺点。本文主要研究生命探测仪算法和基于FPGA的信号处理系统设计，上位机采用基于嵌入式系统的显示控制单元。该系统体积小、成本低、携带方便，具有很高的实用价值，可广泛应用于灾害救援(地震、塌方伤员的探寻)、反恐斗争(隔墙监控罪犯、解救人质)等场合。

1 生命探测仪算法研究
1．1 生命探测雷达工作原理
生命探测雷达的基本原理是多普勒效应。当发射源与接收者之间有相对径向运动时，接收到的信号频率将发生变化，其频率差别与两者的相对运动速度向量有关，这种现象被称为多普勒频移。多普勒雷达发送连续的电磁波信号到被探测对象，返回的信号被调制而具有被探测对象运动的信息，因此只要解调出返回信号就可以获得所要结果。
如果忽略幅度的变化，由单频连续波雷达发射的信号可以表示为：
s(t)=Acos(2πfct+φ) (1)
式(1)中，fc是雷达的发射波频率，φ为初相，A为振幅。
雷达接收机接收到的目标回波信号sr(t)为：
sr(t)=Ks(t-tr)=KAcos[2πfc(t-tr)+φ] (2)
式(2)中，tr=2R／c为回波信号滞后于发射信号的时间：R为目标和雷达之间的距离：c为电磁波传播速度，在自由空间传播时，c等于光速；K为回波的衰减系数。
当目标和雷达之间有相对运动时，距离R随时间变化。设目标以匀速相对雷达运动，则在t时刻目标与雷达的距离R月(t)为：
R(t)=R0-vrt (3)
式(3)中，R0为t=0时的距离，vr为目标相对雷达的径向运动速度。
由于通常雷达和目标间的相对速度vr远小于电磁波速度c，故时延tr可近似写为：

多普勒频率正比于相对运动的速度，而反比于工作波长λ。当目标以接近雷达的方向运动时，多普勒频率为正值，接收信号频率高于发射信号频率；当目标以背离雷达的方向运动时，多普勒频率为负值，接收信号的频率低于发射信号的频率。
生命的特征在于运动，如人体呼吸和心跳时胸腔的运动以及人的体动等。当电磁波照射到人体时，反射波会产生多普勒频移。根据人的呼吸、心跳和体动产生的多普勒频率的特性，可以探测生命体是否存在。
1．2 生命探测雷达回波信号分析
人体生命体征信号(呼吸、心跳和体动)是一种极微弱的低速目标信号。理论上，人体连续的心脏跳动和呼吸会引起胸腔的起伏运动，进而会产生系列多普勒频移信号，这些信号可以用连续波的形式来表示。实际中，由于雷达内部运动、人体体动等情况，目标回波信号除了包括心跳和呼吸信号外还包括其它连续波分量。将人体简化为复合介电常数的球体和圆柱体模型。设人体生命体征运动(呼吸和心跳)是频率为Ω，幅度为A的简谐振动：
X(t)=Acos(Ωt+φ) (7)
设质点的振动速度为：
v(t)=dX／dt=-AΩsin(Ωt+φ) (8)
则雷达发射信号入射到人体表面产生的多普勒频移为：
fd(t)=2v(t)／λ=-(2AΩ／λ)sin(Ωt+φ) (9)
式(9)中，λ为雷达发射信号的波长。若设发射信号为St(t)=Atcos(ωct+θ0)，则经过人体表面反射后的雷达信号为：
Sr(t)=Arcos[ωc(t-tr)]+θ0+kg(t) (10)
式(10)中，为回波信号滞后于发射信号的时间；k为常数，用于反映人体振动面对雷达发射信号的相位调制度，且k|g(t)|1。分析可知：
Sr(t)≈Arcos(ωct+θ0)-Arkg(t)sin(ωct+θ0) (11)
Sr(t)经过放大后与相干本振信号sln(ωct+θ0)进行相干混频，再经过低通滤波，即可得出人体生命信号：
a(t)=-(ArGk／λ)X(t) (12)
由式(12)可见，雷达回波信号经过处理后所得的人体生命体征信号a(t)的输出幅度与雷达的发射信号Ar、人体振动面雷达相位调制度k和雷达系统处理增益G成正比，与雷达发射信号波长λ成反比。
人体的呼吸、心跳信号是一种窄带、低幅值、准周期信号，易受噪声和环境干扰的影响。呼吸频率的不均匀和胸腔的多点反射导致信号的频谱有一定展宽。因为回波信号体现了人体呼吸和心跳产生的多普勒频移，在频域上出现不同的谐波，可以将心跳和呼吸的回波信号表示成多个多普勒频移信号的组合：

式(3)中，ai、fi和φi分别为第i个谐波分量的幅度、归一化频率和初始相位，p是谐波个数。