具体实施方式

本申请公开了基于调频连续波(FMCW)雷达来检测跌倒的跌倒检测系统及方法。可以理解，以下的具体实施例仅仅是为了便于说明本申请的示例，其可以在不脱离本发明精神的范围内作出各种改变而不影响本申请旨在保护的范围。

图1是根据本申请一实施例的基于调频连续波雷达的跌倒检测系统100的示意图。该跌倒检测系统100可以根据需要安装在合适的位置，例如室内的房屋上方、室外的灯柱上等。被检测目标包括但不限于被检测是否跌倒的人。

如图1所示，跌倒检测系统100通过发射天线Tx发射调频连续波雷达信号，所发射的FMCW信号经被检测目标(例如，在本实施例中为人)反射后的回波信号由跌倒检测系统100的接收天线Rx接收。该调频连续波系统的雷达工作频段可以为例如76千兆赫兹(GHz)至81GHz，最大带宽可以为4GHz。在一个示例中，该跌倒检测系统100的发射天线Tx可以为单通道，而接收天线Rx可以为多通道，例如四通道。

在根据本申请的一个实施例中，四个通道Ch1至Ch4的接收信号可以分别与发射信号在雷达单元110中混频、去斜、低通滤波和/或放大，获得四个通道的零中频基带信号所得到的四个通道的零中频基带信号可以从雷达单元110传输至信号处理单元120。在信号处理单元120中，四个通道的零中频基带信号被处理以提取与被检测目标的距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt。对四个通道的零中频基带信号的详细处理将结合后面的图2至5更加具体地描述。

判断单元130将信号处理单元120中得到的被检测目标的距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt与预设的距离变化阈值Thd(包括距离变化下限阈值Thd1和距离变化上限阈值Thd2)、速度变化阈值Thv和运动持续阈值Tht分别进行比较，从而判断被检测目标是否跌倒。具体而言，当Thd1≤Δd≤Thd2，Δt≤Tht以及Δv≥Thv这三个判断条件同时满足时，判断单元130判定被检测目标为跌倒状态，并向报警单元140传送信息。否则，判断单元130继续将随后接收的被检测目标的距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt与各自预设的阈值作比较。根据本申请的诸实施例，距离变化下限阈值Thd1可以为约0.5米(m)；距离变化上限阈值Thd2可以为约2米(m)；速度变化阈值Thv可以为约2米/秒(m/s)；并且运动持续时间阈值Tht可以为约3秒(s)。可以理解，上述预设阈值包括但不限于所列的示例数值本身。例如，各个预设阈值可以根据应用场景具有本领域内合理的相应容差范围。

一旦被检测目标被判定为跌倒，判断单元130就触发报警单元140。于是，报警单元140可以发出报警信号以利于及时救助跌倒者。可以理解，也可以省略如图1中所示的报警单元140，而由判断单元130直接发出报警信号。

图2是根据本申请一实施例的跌倒检测方法200的示意流程图。

在步骤210，将接收的经被检测目标反射的回波信号处理为零中频基带信号。具体而言，通过发射天线Tx发射FMCW信号，该FMCW信号传播至被检测目标并经被检测目标反射而产生反射回波信号，该回波信号经由接收天线Rx接收。所接收的回波信号可以与原发射信号进行混频、去斜、低通滤波和/或放大，获得零中频基带信号。在一个示例中，FMCW的工作频段例如可以为76GHz至81GHz，最大带宽可以为4GHz。此外，发射天线Tx可以为单通道，而接收天线Rx可以为多通道，例如四通道。因此，在该示例中，在步骤210，所接收的回波信号被处理为四通道零中频基带信号。下文中以一路发射通道和四路接收通道的情况为例进行描述。

在图2的步骤220，处理零中频基带信号，提取被检测目标的距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt。

图3中更加详细地示出了对于被检测目标的距离变化范围数据Δd的提取，图6A至6D示出在本申请的一个示例中经图3中方法处理的结果的截屏。图4中更加详细地示出了对于被检测目标的速度变化范围数据Δv的提取，图7A至7D示出在本申请的一个示例中经图4中方法处理的结果的截屏。图5中更加详细地示出了对于被检测目标的运动持续时间数据Δt的提取，图8A至8B示出在本申请的一个示例中经图5中方法处理的结果的截屏。故而以下将结合图2至8B穿插地进行描述。

对被检测目标的距离变化范围数据Δd的提取方法如图3所示。图3中，首先在步骤320，对四通道零中频基带信号310进行距离信息分解，即进行第一通道Ch1距离信息分解3201，第二通道Ch2距离信息分解3202，第三通道Ch3距离信息分解3203，以及第四通道Ch4距离信息分解3204。在一个示例中，第一通道Ch1的零中频基带信号310如图6A中所示。图6B示出在一个示例中如图3所示方法中分解的距离信息。

由于电磁波的速度恒定为c＝3×10⁸米/秒，通过测量出接收目标回波时刻相对于发射时刻的时间差，可以得出目标距离。在一个示例中，通过在快时间维度对诸如四个通道的多通道零中频基带信号进行离散傅里叶变换(DFT)，获得被检测目标的幅度频谱，该幅度频谱与被检测目标的回波时间差(也称作时延)对应，相应地也与目标的距离信息对应。故而，据此可以得到被检测目标的距离随时间的变化。

随后，在步骤330，进行杂波抑制与方位确定。在一个示例中，利用动目标显示(MTI)，通过相邻脉冲相消来抑制环境中的杂波干扰，例如，环境中静止物体产生的杂波干扰，显示运动目标。由于静止目标回波中的多普勒频率为零，其回波在相位检波后，输出信号相位不随时间改变，映射在幅度上即幅度不随时间改变。与之相对，运动目标回波在相位检波后，输出信号相位随时间改变，相应地其幅度也随时间改变。故而通过将相连脉冲作减法运算可以将静止目标的回波对消，由此抑制杂波，获得被检测目标的距离随时间变化的信息，以及分辨出运动目标，例如跌倒者。

还可以对四通道信号进行波束形成处理来确定方位，提高定位准确性。例如，给经过杂波抑制处理的第一通道Ch1信号、第二通道Ch2信号、第三通道Ch3信号以及第四通道Ch4信号进行数字波束形成(DBF)，可以获得被检测目标随时间变化幅度频谱图，以及方位信息，诸如θ，其中θ和分别表示目标的方位角和俯仰角。图6C示出在本申请一个示例中经图3所示方法进行杂波抑制与方位确定的处理结果。

基于在步骤330得到的被检测目标随时间变化幅度频谱图，接着可以在步骤340，确定被检测目标的距离变化范围数据Δd。图6D示出在本申请一个示例中经图3所示方法提取的距离变化范围数据Δd。

对被检测目标的速度变化范围数据Δv的提取方法如图4所示。图4中，在步骤420，对四通道零中频基带信号410进行杂波抑制与方位确定。在一个示例中，第一通道Ch1的零中频基带信号310如图6A中所示。可以将四通道基带信号的所有脉冲按时间顺序排列，通过MTI将相邻脉冲相消来抑制环境中的杂波。还可以进行DBF，确定被检测目标的角度。图7B示出该示例中杂波抑制与方位确定的结果。

随后，在步骤430，提取被检测目标的速度随时间变化的信息。根据多普勒效应，若被检测目标是向朝着FMCW发射的方向跌倒，则经被检测目标反射的回波信号的频率会随之增加；反之，若被检测目标是向远离FMCW发射的方向跌倒，则经被检测目标反射的回波信号的频率会随之减小。举例而言，当被检测目标在雷达发射信号后跌倒时，由于被检测目标跌倒，造成被检测目标相对于雷达运动，此时雷达反射回波的来回时间T＝(2(R±vt))/c，其中R是被检测目标初始距雷达的距离，v是被检测目标的运动速度，t是被检测目标运动的时间，c是电磁波的速度，即3×10⁸米/秒。来回时间的不同造成了雷达接收回波信号的多普勒频移f_d＝(±2v/λ)。多普勒频移f_d与波长λ成反比，其符号的正负表示被检测目标在运动的过程中远离或靠近雷达。因此，通过被检测目标的多普勒频移可以获得被检测目标的速度信息。在一个示例中，通过在慢时间维度对四个通道的零中频信号进行短时傅里叶变换(STFT)，获得被检测目标的多普勒随时间变化频谱。图7C示出该示例中多普勒随时间变化频谱，其对应被检测目标的速度随时间的变化。

基于在步骤430得到被检测目标的速度随时间的变化图，可以在步骤440确定被检测目标的速度变化范围数据Δv。图7D示出该示例中所提取的速度变化范围数据Δv。

对于被检测目标的运动持续时间数据Δt的提取方法如图5所示。在图5中，四个通道的零中频信号510分别通过步骤520至540得出由目标距离随时间变化幅度频谱图得到的运动持续时间数据Δt1，并且通过步骤550至570得出由目标速度随时间变化幅度频谱图得到的运动持续时间数据Δt₂。

具体而言，在步骤520，对四通道零中频基带信号510进行距离信息分解，即进行第一通道Ch1距离信息分解5201，第二通道Ch2距离信息分解5202，第三通道Ch3距离信息分解5203，以及第四通道Ch4距离信息分解5204。随后，在步骤530，进行杂波抑制与方位确定。在一个示例中，利用MTI抑制环境中的杂波并且通过DFB来确定方位相邻脉冲相消来抑制环境中的杂波。接着，在步骤540，基于类似图3中所示方法得到被检测目标的距离随时间的变化图得出运动持续时间数据Δt₁。

同时，在步骤550，对四通道零中频基带信号510进行杂波抑制与方位确定。随后，在步骤560，提取被检测目标的速度随时间变化的信息。接着，在步骤570，基于类似图4中所示方法得到被检测目标的速度随时间的变化图得到运动持续时间数据Δt₂。

可以理解，图5中由目标距离随时间变化幅度频谱图(也即，距离随时间的变化图)得到运动持续时间数据Δt1的过程520至540与图3中所示提取距离变化范围数据Δd中的过程320至340相似，只是图3中通过步骤320至340得到的是距离变化范围数据Δd，而图5中通过步骤520至540得到的是运动持续时间数据Δt₁。在一个示例中，距离变化范围数据Δd和动持续时间数据Δt₁分别对应于图6D及图8A所示截图中纵坐标方向上的差值和横坐标方向上的差值。故而，可以在图3的步骤340中，一并获得距离变化范围数据Δd以及由距离随时间变化图得出的运动持续时间数据Δt₁。

还应当理解，图5中由目标速度随时间变化幅度频谱图(也即，速度随时间的变化图)得到运动持续时间数据Δ_t2的过程550至570与图4中所示提取速度变化范围数据Δv中的过程420至440相似，只是图4中通过步骤420至440得到的是速度变化范围数据Δv，而图5中通过步骤520至540得到的是运动持续时间数据Δt₂。在一个示例中，速度变化范围数据Δv和运动持续时间数据Δt₂分别对应于图7D及图8B所示截图中纵坐标方向上的差值和横坐标方向上的差值。故而，可以在图4的步骤440中，一并获得速度变化范围数据Δv以及由速度随时间变化图得出的运动持续时间数据Δt₂。

接着，在步骤580，根据下面的公式1获得目标的运动持续时间数据Δt，即Δt等于Δt₁和Δt₂的算术平均值。

Δt＝(Δt₁+Δt₂)/2 公式1

现在再转回至图2，在完成步骤220后，进行跌倒判定步骤230。具体而言，将被检测目标的距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt与预设的距离变化阈值Thd(包括距离变化下限阈值Thd1和距离变化上限阈值Thd2)、速度变化阈值Thv和运动持续阈值Tht分别进行比较，从而判断被检测目标是否跌倒。具体而言，当Thd1≤Δd≤Thd2，Δt≤Tht以及Δv≥Thv同时满足时，才在步骤240判定被检测目标为跌倒。否则，否则，返回步骤210，进行下一轮的跌倒检测操作。根据本申请的诸实施例，距离变化下限阈值Thd1可以为约0.5米(m)；距离变化上限阈值Thd2可以为约2米(m)；速度变化阈值Thv可以为约2米/秒(m/s)；并且运动持续时间阈值Tht可以为约3秒(s)。可以理解，上述预设阈值包括但不限于上述所列的示例数值。例如，各个预设阈值可以根据应用场景具有本领域内合理的相应容差范围。

根据本申请的跌倒检测系统和方法同时从距离变化范围数据Δd、速度变化范围数据Δv以及运动持续时间数据Δt三方面对被检测目标是否跌倒进行判定，故而相比据单一判断条件做出判定的系统和方法而言，具有更高的判定准确性。

有关于此，图9至10示出了根据本申请的跌倒检测系统和方法提高检测准确率的一个示例。在该示例中，被检测目标面对雷达坐下。如果仅从目标距离变化范围来判断，如图9所示，该示例中根据图3所示方法确定的目标距离变化范围数据Δd＝0.9米(m)，满足判读条件之一：Thd1≤Δd≤Thd2。然而，如图10所示，该示例中根据图4所示方法确定的速度变化范围数据Δv＝1.9米/秒(m/s)，不满足跌倒的判断条件Δv≥Thv。针对该示例，如果仅采用单个判断条件，则产生误判的可能性较高。但是根据本申请的跌倒检测系统和方法同时用三个判断条件(即，Thd1≤Δd≤Thd2，Δt≤Tht以及Δv≥Thv)来判定是否发生跌倒，故而在此类情况下能够提高检测准确率。

本申请中基于FMCW雷达的跌倒检测系统和方法无需被检测者穿戴，能够全天候工作，对照明条件、外界噪声等环境因素不敏感，可以有效保护隐私，并且因为FMCW雷达的特性而便于应用。同时，本申请可以同时综合三个判断条件来判定被检测目标是否发生跌倒，判定准确度高，并且本申请可以获取距离、速度、角度、时间四维信息，有利于更加准确地定位被检测目标。

为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的替换和/或组合进行描述，然而，只要这些技术特征的替换和/或组合不存在矛盾，都应当认为被本说明书记载的范围所涵盖。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当理解，可以在本申请的精神和原理之内对各个实施例及其中的特征做出各种修改、替换、添加、删除等而不超出本申请要求保护的范围。