CN111031903B - 电磁近场相干传感的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本公开内容可以体现为非接触式测量个体的身体上和/或身体内运动的方法和/或系统。在待测量的运动的近场耦合范围内提供传感信号。这样，可以生成测量信号作为该运动调制的传感信号。传感信号可以是ID调制信号。在一些实施例中，传感信号是无线标签提供的反向散射RFID链路。下行链路信号可用来为无线标签供电。传感信号可以是下行链路信号的谐波。对该测量信号进行检测。根据该测量信号来测量运动。测量信号可以是检测到的，传输通过运动源之后的远场辐射。测量信号可以是检测到的，从所述第一运动源反射的天线反射。

Description

电磁近场相干传感的方法和系统

关于联邦资助研究的陈述

本发明是在政府的支持下根据能源部授予的合同号DE-AR0000528完成的。政府拥有本发明的某些权利。

相关申请的交叉参考

本申请主张2017年6月16日提交的美国临时申请号62/521,163(审中)的优先权，以及2018年1月17日提交的美国临时申请号62/618,352(审中)的优先权，其公开内容合并到本文以供参考。

技术领域

本公开涉及运动的检测，具体地，涉及不需要身体接触而检测生命体征。

背景技术

生命体征的监测，例如心率、血压、呼吸频率和呼吸用力，是患者管理和病理记录的关键程序。基于身体电极、光吸收、压力或应变仪以及超声或射频(RF)反向散射的当前做法在传感能力和采样率上有各自的限制。由于直接的皮肤接触或被测者的运动受限，或者破坏了个体的昼夜节律，因此测量过程也可能不舒服。这种不便之处给护理人员增加了很大的工作量，并阻碍了持续的长期监控。

由于身体表面的强反射和反射信号的几何平均值，基于射频(“RF”)的用于远场生命信号检测的常规技术可以很容易地获得呼吸运动，但是这些技术难以区分较小的机械振动细节，例如具有低RF频率的心跳和腕部脉搏波形。尽管可以在仔细滤波后恢复心率，但仍无法实现血压的估计以及对多个自由活动者的同时监测。

长期以来，一直需要一种用于检测生命体征的侵入性较小的技术。

发明内容

提供了一种无需直接皮肤接触的RF近场相干传感(NCS)的方法。本申请的方法可用于直接将身体上和/或身体内的实时机械运动调制到多路复用无线电上，该无线电可包含独特的标识(ID)。本文描述了两个示例性实施例以提供部署和操作的灵活性：心脏和手腕附近的无源和有源标签。为了减少部署和维护成本，可以将无源RFID标签集成到胸部和腕部区域的衣服中，该区域可以在读取器处可以收集两个多路复用的远场反向散射波形，以获取心率、呼吸频率、呼吸用力和血压。为了提高读取范围和不受室内运动影响，可以将有源标签放置在例如前口袋和腕套中，以测量由NCS引起的天线反射，然后可以对生命信号进行采样并将生命信号完全以数字格式进行传输，以消除室内多径干扰。本申请公开的生命体征监测系统可以同时用于多个人，并且可以在护理设施中实现具有成本效益的自动化。此外，消除直接的皮肤接触和动作限制将提高患者的舒适度，从而可以进行长期监测以得到改善的病理分析。

通过使用示例性谐波RFID系统进行生命体征监测来实施NCS，可以监测呼吸、心跳和腕部脉搏，以得出呼吸速率、心率和血压。在一些实施例中，频谱均衡可以应用于NCS信号以在时域中恢复准确的心跳间隔。

示出了针对NCS的传感天线阻抗匹配效果，其中，示出了与组织匹配的天线，其可提供改进的NCS信号质量和波形细节。分析了生命体征波形检索(retrieval)的性能，并讨论了设计策略。

在另一实施例中，心跳信号的高频分量可以用于减轻身体运动对心率估计上的干扰。通过针对ECG的基准测试，显示了NCS对于正常的身体运动实时心率和心率变化来说是足够准确的。

另一方面，本公开可以体现为非接触式测量个体的身体上和/或身体内运动的方法。在待测量的第一运动的近场耦合范围内提供第一射频(RF)传感信号。这样，可以生成第一测量信号作为所述第一运动调制的第一传感信号。第一传感信号是ID调制信号。第一传感信号可以是有源无线电链路(active radio link)。第一传感信号可以是反向散射的RFID链路。第一传感信号可以由无线标签提供。可以提供下行链路信号来为无线标签供电。第一传感信号可以是下行链路信号的谐波。

检测第一测量信号。基于第一测量信号来测量第一运动。所述第一测量信号可以是传输通过所述第一运动源后检测的远场辐射。第一测量信号可以是从第一运动源反射的，被检测的天线反射。测量第一运动还可以进一步包括对第一测量信号进行滤波，以通过时序和波形来获得第一运动信号。

在一些实施例中，该方法还包括在待测量的第二运动的近场耦合范围内提供第二RF传感信号。这样，可以生成第二测量信号作为第二运动调制的第二传感信号。检测第二测量信号。基于第二测量信号来测量第二运动。可以基于同步测量的第一运动和第二运动来测量导数值。

另一方面，提供一种用于测量个体运动的系统。该系统包括用于生成第一传感信号的第一信号源。第一天线与第一信号源电通信。第一传感信号可以是ID调制波。第一传感信号可以是有源无线电链路。第一传感信号可以是反向散射的RFID链路。第一天线被配置为布置在待测量的第一运动的近场耦合范围内。第一天线可以被配置为设置在心脏运动、脉搏、呼吸运动、肠道运动、眼睛运动等的耦合范围内。这样，生成第一测量信号作为由第一动作调制第一传感信号。所述系统包括用于检测第一测量信号的第一接收器。第一接收器可以被配置为检测第一测量信号作为发送信号。第一接收器可以被配置为检测第一测量信号作为反射信号。

第一信号源和第一天线可以被配置为无线标签。标签读取器被配置为向无线标签发送下行链路信号。接收器可以是标签读取器的一部分。无线标签可以被配置为由下行链路信号供电。第一传感信号可以具有作为下行链路信号的频率的谐波的频率。例如，第一传感信号可以是下行链路信号的二次谐波。无线标签可以使用正交ID来调制下行链路信号，使得第一传感信号是CDMA信号。

在一些实施例中，系统还可以包括用于生成第二传感信号的第二信号源。第二天线与第二信号源电通信。第二天线被配置为布置在待测量的第二运动的近场耦合范围内，以生成第二测量信号作为第二运动调制的第二传感信号。接收器可以进一步被配置为检测第二测量信号。

在一些实施例中，滤波器与接收器通信。滤波器可以被配置为对第一和/或第二测量信号进行解调和滤波以获得对应的第一和/或第二运动信号。滤波器可以是例如被编程为对第一和/或第二测量信号进行采样，解调和滤波以得出运动的处理器。在一些实施例中，处理器被编程为基于检测到的耦合信号和第二耦合信号来测量导数值。

附图说明

为了更全面地理解本公开的本质和目的，应当参考以下结合附图的详细描述，其中：

图1A描绘了通过近场相干传感(NCS)进行无线电传输的用于生命体征的CSTMicrowave Studio(微波工作室)仿真模型，其中图案显示在用于心跳传感的躯干仿真模型中共极化电场的实部。

图1B描绘了通过NCS进行无线电传输的用于生命体征的CST Microwave Studio(微波工作室)仿真模型，其中图案显示了在用于脉搏传感的手腕仿真模型中共极化电场的实部。

图2A描绘了附近带有血管的概念性皮肤和组织结构的NCS仿真，其中发射1.85GHz、0dBm信号的偶极天线位于皮肤上方，并且不需要与皮肤直接接触。血管上方的组织包括皮肤、脂肪和肌肉。脉搏时血管的几何变化将调制近场并改变远场反向散射图案。

图2B示出了图2A的准静态血管的天线反射参数S₁₁，其中横截面被标记为t1,t2和t3。

图3A示出了曲线图，其中将图1A和1B的模拟振动幅度与在远场点处的采样进行比较。

图3B示出了曲线图，其中将图1A和1B的模拟振动幅度与由散射参数S₁₁表示的天线反射处的采样进行比较。

图4A示出了心跳的模拟RF辐射图，其中远场采样点位于胸部前方1米。

图4B示出了腕部脉搏的模拟RF辐射图，其中远场采样点位于腕部上方1米。

图5A是按照本公开的实施例的、用于近场相干传感的无源谐波RFID标签的图。

图5B是按照本公开的实施例的、谐波RFID读取器的图。

图6A示出了从示例性谐波RFID系统解调的原始呼吸信号以及低通滤波之后的波形。

图6B示出了从示例性谐波RFID系统解调的原始心跳信号以及在十秒钟的移动窗口上的平均心跳。该标记示出了安装在左前臂上的OMRON血压计的测量值。

图6C示出了在三分钟的数据收集期间心跳波形。

图6D示出了在三分钟的数据收集期间腕部脉搏的波形。

图6E示出了动态时间规整(“DTW”)波形分析，其示出了心跳的每个波形中的距离(插图显示了箱须分布)。

图6F示出了DTW波形分析，其示出了腕部脉搏的每个波形中的距离(插图显示了箱须分布)。

图6G示出了与心跳的相应DTW模板相比较的中等距离和最大距离波形。

图6H示出了与腕部脉搏的相应DTW模板相比较的中等距离和最大距离波形。

图7A示出了根据同步的心跳和腕部脉搏波形估计的脉搏过渡时间(“PTT”)。插图显示了一个信号周期和提取的PTT。

图7B示出了3分钟内PTT的概率密度分布。

图7C示出了当被测者就座时从PTT提取的血压。星号标记显示从商用血压计测量的血压。

图7D示出了当被测者进行中等活动和站立时从PTT提取的血压。星号标记显示从商用血压计测量的血压。

图8A是常规RFID系统的图，其示出了通过反向散射与标签相互作用的RFID读取器的RF前端。

图8B是示出了本公开的谐波RFID反向散射原理的实施例的图，其中Tx代表发送器，Rx代表接收器，LPF代表低通滤波器，HPF代表高通滤波器。

图9A是与织物上的绣花天线集成在一起的本公开中实施例的RFID传感器标签芯片的照片。

图9B是按照本公开的实施例的谐波RFID标签的PCB原型的照片。

图10示出了在各种系统SNR下具有CDMA(200个标签)的谐波RFID标签的定位误差。

图11示出了在各种SNR下具有CDMA的谐波反向散射的采样率，其中标签的数量在读取范围内。实线是来自当芯片代码长度与标签数量成比例时的CDMA。虚线表示具有更有效的半正交代码的实施方式。

图12A是显示按照本公开的实施例的天线反射系统的图。该分离器是双向的，它可以用宽带循环器代替。谐波收发器和谐波发生器类似于图5A和5B的无源标签系统中所使用的那些。

图12B是显示使用图12A的天线反射系统测得的心跳波形的图。

图13示出了当按照本公开的实施例的近场相干传感天线被放置在不对称轴直流减速电机附近时的校准结果。解调后的正弦波形是2D周期不对称旋转的1D相投影。

图14是对于耦合到心脏运动的天线近场在1.8GHz处进行的共极化E场的电磁波仿真的横截面。

图15是显示电机旋转原始数据和由标签1带通滤波数据之后的曲线的图。

图16是显示由标签2为心跳波形采集的原始数据的图，其采样频率为500Hz。

图17是显示从图16提取的1.4Hz-15Hz的带通滤波之后的心跳波形的图。

图18：从图16中提取的心跳波形的一个周期(在3s的刻度附近)及特征点。

图19示出了从胸部标签(实线)和腕部标签(虚线)记录的信号。该时间差给出了血压的估计值。

图20：从图17中提取的心跳波形和腕部脉搏波形的一个周期(3s处的周期)，其中示出了两个C峰值点。峰1和峰2之间的延迟约为0.074s，这转换为舒张压约为88mmHg。

图21是示出根据本公开的另一实施例的方法的流程图。

图22A是谐波RFID反向散射标签的示意图。

图22B是图22A中描绘的标签的PCB原型的照片。

图23是显示实验性NCS设置的照片。第一个标签在胸部，第二个标签在左手腕上。屏幕上显示传感波形。胸带和腕带只是为了方便部署。无需皮肤接触或束带张力。

图24A-24B：从胸部标签NCS信号中提取的心跳和呼吸波形。(A)NCS信号的幅度主要受心跳调制。顶部曲线来自归一化幅度，它通过数字BPF(0.8–15Hz)给出底部曲线。(B)NCS信号的相位主要由呼吸运动调制。顶部曲线是归一化的原始相位，它通过数字BPF(0.1–1.2Hz)给出底部曲线。正交接收器中幅度和相位调制之间的隔离使呼吸波形和心跳波形之间清晰地分离。

图25A-25C：(A)同步的时域NCS(实线)和ECG(点线)心跳信号。NCS的采样率为5,000Sps，而ECG最初为512Sps，但被上采样为5,000Sps；(B)NCS信号的频谱，其中强度被归一化为1Hz附近的峰值，并放大以清楚显示较低强度的部分。(C)ECG信号的频谱，其中强度也被归一化为1Hz附近的峰值，并被放大以显示较低强度部分。2Hz和8Hz之间的高频分量比NCS中的高频分量更为突出。

图26A-26B.(A)高频均衡后的时域NCS信号。三角形标记显示了用于心跳间隔提取的尖峰特征点。(B)NCS和ECG信号的心跳间隔。虚线、点线和实线分别来自原始NCS(NCS1)、ECG和均衡NCS(NCS2)。

图27A-27B：NCS天线影响：(A)由CST Microwave Studio中的胸部RFID标签进行的EM仿真模型；(B)标签天线的模拟S₁₁参数。

图28A-28B：被耦合到人体躯干的NCS信号在2GHz处的模拟EM功率流，其中(A)阻抗匹配较差，(B)阻抗匹配适当。

图29A-29B：在各种频率下的实验结果：(A)NCS天线在空气中作用时(实曲线)和放置放在胸部(虚曲线)的S₁₁；(B)具有不同的传感频率的从图4的胸部标签中解调出的心跳信号波形。来自实线(阻抗匹配条件)、虚线和点线的NCS信号分别对应于图5A上的频率1、2和3。

图30是通过导电油墨用织物天线在电子产品代码(EPC)协议上运行的示例性标签的照片。

图31示出了使用NCS从胸部标签提取心跳和呼吸波形的实验结果。

图32A-32B：当大型身体运动从40s开始时的NCS信号：(A)时域中NCS信号的幅度。插图是被测人静止不动时前40s的解调的心跳波形；(B)在10–30s内无运动时的NCS频谱(深灰色)，以及在85–105s内有较大身体运动时的NCS频谱(浅灰色)。

图33A-33C：提取的心率：(A)用于心跳计数的三次谐波NCS信号(实线)和在97s左右的用于心跳参考的ECG信号(虚线)；(B)心跳由NCS(实线)和ECG(虚线)进行计数。底部行指示错误(标记为ERROR)。插图是当40s后发生较大的身体运动时在25到55s之间的结果；(C)由NCS(实线)和ECG(虚线)监测的实时心率曲线。

图34：用于呼吸、心跳和运动检测的NCS设置：无源谐波RFID标签部署在胸部区域，其将谐波频率反向散射到读取器天线。在由SDR实现的谐波读取器上进行实时解调和数据分析。

图35A是经DC滤波的幅度和相位数据的图。

图35B是显示呼吸的图。

图35C是显示心跳的图。

图35D是显示峰值检测的心跳的图。

图36A-36C是显示使用NCS获得的心跳和相应的运动检测的图。

图37A-37B：两种用于近距离相干传感(NCS)的设置，用于小型知觉动物的生命体征。谐波读取器收集信号，并通过现场可编程门阵列(FPGA)和微控制器(MCU)对数字基带进行处理：(A)无线NCS系统由带有无源谐波传感标签的谐波RFID系统实现；(B)有线NCS系统通过射频电缆代替了读取器读取器和谐波标签之间的无线链路，以减少干扰并方便了在室内实验室的部署。

图38A是使用同步NCS和ECG测量对麻醉大鼠进行实验设置的照片。

图38B示出了来自图38A的实验设置的NCS和ECG的5分钟数据记录。插图显示选定的半秒持续时间的波形细节。

图38C示出了从NCS提取的心跳间隔，表明与ECG信号非常匹配。

图38D示出了在大约第3秒到第4秒处从NCS信号的相位解调的代表性呼吸信号。

图39A-39L示出了使用无创NCS设置对小型知觉动物的生命体征监测：(A)用于仓鼠的实验装置；(B)从NCS信号解调的心跳和呼吸信号，插图显示了第8秒左右的心跳波形细节；(C)约30秒的心跳间隔；(D)用于长尾小鹦鹉的有线NCS设置；(E)从NCS信号解调出的心跳和呼吸信号；(F)约1.5分钟的心跳间隔提取；(G)类似于图39D的用于俄罗斯乌龟的NCS设置，其中天线在木片地板下；(H)三分钟的NCS信号的归一化原始幅度，其代表由于壳结构而引起的呼吸和心跳。插图显示了重叠信号的波形细节。亮阴影部分表示心跳，而暗阴影部分表示呼吸。在重叠期间，强烈的呼吸信号会盖过心跳信号；(I)通过连续小波变换(continuous wavelet transform，CWT)在与(H)相同的时间段内在线处理的信号显示出心跳和呼吸的清晰的分离，从而可以进行准确的速率估计。插图显示了提取的波形细节，清楚地指示出心跳和呼吸的每个峰值；(J)用于斗鱼的类似于图39D的NCS设置，Tx和Rx天线部署在靠近鱼类的水中；(K)由胸鳍运动引起的已解调NCS相位信号，其中插图显示了波形细节；(L)可能由心跳引起的已解调NCS幅度信号。

图40是描绘按照本公开的另一实施例的系统的图。

具体实施方式

生命体征不仅对病理学研究很重要，而且也被可穿戴设备广泛引用来推断行为、情绪和健康状况。尽管这些设备中的许多设备已经颇具规模并得到广泛应用，但是当前的设备仍具有限制其传感精度或长期便利性的缺点。本公开可以体现为用于近场相干传感(“NCS”)的方法，该方法将个体的运动调制到射频(“RF”)信号上，该信号可以是多路复用的RF信号。个体的运动可以包括例如与生命体征相关的运动，例如心跳、脉搏、呼吸等。本方法的实施例可以将个体的身体表面或身体内部的机械运动直接调制为在近场范围内的RF信号。可以将运动调制到具有唯一数字标识(“ID”)的多路复用谐波RF标识(“RFID”)反向散射信号上。

天线的“近场”是感应特性胜过其他辐射特性且电场(E场)和磁场(H场)之间的关系轮廓不明确的区域。在本公开的实施例中，“近场”可以指天线的近距离区域，该区域的角度场分布取决于距天线的距离。在实施例中，近场延伸到天线的一个波长(λ)内的区域。在其他实施例中，近场延伸到天线的λ/2，λ/3，λ/4或λ/2π内的区域，其中λ是天线的工作波长。受益于本公开，其他实施例对于本领域技术人员将是显而易见的。

参照图21，本公开可以体现为用于非接触式测量个体的身体运动(例如，身体上运动或身体内运动)的方法100。该个体可以是例如人类或非人类动物。所检测到的运动可以是例如心脏运动、脉搏、呼吸运动、肠道运动、眼睛运动或在本公开的启示下显而易见的其他身体运动。本方法100的实施例可以将个体的身体表面或身体内部的机械运动直接调制到集成具有独特数字ID的多路复用无线电信号上。在待测量的第一运动的近场耦合范围内提供(步骤103)第一射频(“RF”)传感信号，以生成测量信号。提供(步骤103)的第一传感信号可以是ID调制信号。在一些实施例中，第一传感信号是有源无线电链路。在一些实施例中，第一传感信号是反向散射的RFID链路。例如，天线可以在有源无线电链路或反向散射RFID(无线电标识)链路中发射信标或ID调制的传感信号。第一传感信号将被第一运动调制，从而产生第一测量信号。方法100包括检测(步骤106)第一测量信号。在一些实施例中，检测(步骤106)可以在远场完成，例如，检测传输通过个体身体的第一测量信号。在一些实施例中，检测(步骤106)是检测反射信号，例如，使用近场天线。

基于第一测量信号来测量(步骤109)第一运动。如上所述，在NCS中，相比以前的技术，将更多的能量引入人体组织，因此来自内脏的反向散射信号被隐含地放大。而且，人体组织内较短的波长使较小的机械运动变成相对较大的相位变化。个体体内较短的波长的信噪比(“SNR”)自然地增大。体内信号的微分性质可以隔离较大的表面运动。这也可以增加灵敏度，从而使得能够测量诸如腕部脉搏的微弱运动信号。因为内部机械运动调制给出类似于干涉仪的差分信号，所以由外部运动引起的公共信号可以容易地通过滤波来抑制(例如，参见图2A)。利用在人体内部机械运动的近场耦合范围内的天线，可以容易地以相干方式检测正在传播或被反射的波，并且将包含机械运动的实时几何平均信息。可以通过对第一测量信号进行滤波(步骤112)来测量运动以获得运动信号。在ID调制波的情况下，我们可以以同步方式同时读取多个机械运动。可以在无源反向散射或有源无线电传输中使用复用技术，以促进在多个点和/或对多个人的同时传感。NCS带来了舒适、方便和低成本的生命信号监测新机遇。

应当指出，当前公开的NCS技术直接测量身体内或身体上的机械运动，而不是通过例如传感引起机械运动的电神经信号或由机械运动引起的电信号来间接测量。因此，本发明的NCS技术可以提供比常规心电图更丰富的信息。例如，通过在可以感觉到脉搏的手腕或颈部区域使用第二个标签，可以将来自心脏标签的波形差异用于获得血压的准确估计值，并且这可以在一个房间内对于多人无混淆地完成。使用本技术，可以以全新的方式来管理临床区域：可以使用其ID、位置、心率、呼吸速率、血压等来监测佩戴根据本公开的标签的所有的人。另外，可以实现对个人的长期监测，因为不需要皮肤接触(与例如ECG垫相比而言)。

在一些实施例中，方法100还可以包括在待测量的第二运动的近场耦合范围内提供(步骤115)第二RF传感信号。这样，第二运动被耦合到第二RF传感信号以生成第二测量信号。检测118第二测量信号(步骤118)，并且基于第二测量信号来测量(步骤121)第二运动。可以通过对第二测量信号进行滤波(步骤124)来测量第二运动以获得第二运动信号。可以基于同步测量的运动和第二运动来确定(步骤127)导数值。例如，在第一运动是心跳(在胸部附近测量)并且第二运动是脉搏(在手腕附近测量)的情况下，导数值可以是基于心跳和脉搏确定的血压(步骤127)。

另一方面，本公开可以体现为用于测量个体的运动的系统10(例如，参见图40)。系统10包括用于生成第一传感信号的第一信号源12。第一天线14与第一信号源12电通信。第一天线14被配置为设置在待测量的第一运动的近场耦合范围内。例如，第一天线14可以被配置为设置在心脏运动、脉搏、呼吸运动、肠道运动、眼睛运动等的耦合范围内。这样，通过由第一运动调制的第一传感信号生成第一测量信号。第一传感信号可以是ID调制波。例如，EM波可以是有源无线电链路或反向散射RFID链路。

该系统包括用于检测第一测量信号(与第一运动耦合(由第一运动调制)的第一传感信号)的接收器16。接收器16可以被配置为检测第一测量信号为发送信号，即远场辐射。接收器可以被配置为检测第一测量信号为反射信号，即天线反射。该系统可以包括与接收器通信的滤波器，其中该滤波器被配置为对第一测量信号进行解调和滤波以获得运动信号。滤波器可以是例如被编程为对第一测量信号进行采样、解调和/或滤波以导出运动信号的处理器(例如，数字信号处理器(“DSP”))。

在一些实施例中，系统10可以包括用于生成第二传感信号的第二信号源22。在这样的实施例中，第二天线24与第二信号源22电通信。第二天线24被配置为设置在待测量的第二运动的近场耦合范围内。这样，可以生成第二测量信号作为通过第二运动调制的第二传感信号。在特定示例中，第一运动是心跳，第二运动是脉搏。在这样的示例中，第一天线可以被配置为靠近个体的胸部，并且第二天线可以被配置为靠近个体的腕部。接收器16还被配置为检测第二测量信号。系统10可以包括处理器30，用于基于检测到的第一测量信号和第二测量信号来测量导数值。在心跳和脉搏的特定示例中，导数值可以是例如个体的血压。

在一些实施例中，可以将诸如无源(即，没有诸如电池之类的本地电源)RFID标签那样的无线标签集成到待测量生命体征的区域附近的服装中。这样的RFID标签可以用于具有较低的部署和维护成本的NCS实施方式。这样的RFID标签可以提供ID调制的信号，其中每个标签的独特ID有助于区分其信号免受来自其他标签和环境信号的干扰。然后使用频谱均衡对标签反向散射信号进行处理，以放大高频分量，从而不仅可以恢复最初浸没在低频分量中的波形细节，还可以恢复具有提高的峰值检测确定性的精确心跳间隔的尖峰。与同步ECG相比，导出的心跳间隔显示出提高的稳定性。

工作原理

NCS的实施例利用从EM场到身体内部或表面上的机械运动的近场耦合。NCS的工作原理通过用于电磁仿真的CST Microwave Studio示出。如图1A和1B所示，构建了男性躯干(1A)和左下臂(1B)的EM仿真。EM仿真模型基于Zubal Phantom进行构建，其体素分辨率为3.6×3.6×3.6mm³，并通过磁共振成像(MRI)和计算机断层扫描(CT)建立。每个体素均由3D坐标以及人体组织的指数表示。在CST导入躯干模型之后，使用Visual Basic forApplications(“VBA”)宏语言与CST生物库映射EM属性。然后，采用有限积分技术(“FIT”)将RFID标签天线包括在胸部附近。从仿真中可以看出，由于近场耦合，大量的RF能量耦合在躯干内部。由于人体组织的高介电常数，波长相应地要短得多，这进一步增加了NCS灵敏度。

当前的NCS方法同时使用电磁场的幅度和相位。因为该相位对RF源和接收器之间的距离非常敏感，所以可以通过该相位相应地评估人呼吸时的胸部外部运动。呼吸速率可以很容易地恢复，并且可以用相位变化来进一步解译呼吸用力。与相位信息相比较，电磁场的幅度对微小的距离变化不太敏感，这意味着呼吸或其他外部物体的移动将改变相位，但幅度变化不大，从而为要适当地传感的身体内部的其他信号提供了良好的隔离。在NCS中，类似干涉仪的结构将内部器官/组织的运动转换为RF信号的幅度调制。

对于我们的仿真(图2A)，当人体模型面对接收器(图4A)时，胸上天线会发射RF载波，其天线特性由本地近场区域定义。根据天线方向性，一部分RF能量将直接向接收器发射，而另一部分由于近场效应将耦合到体内。直观地，我们可以认为来自心脏的反向散射RF信号是由心脏组织的机械运动调制的，然后干扰了直接发射，从而导致幅度变化。根据干涉仪的类比，人体内部的运动是“差分模式”调制，而人体表面的运动是“共模”(common mode)调制。

不仅可以从远场记录运动，还可以从被显示为图3B中的散射参数S₁₁的天线反射中记录运动。使用天线反射，可以使用移动设备直接记录NCS信号，因此，在拥挤的房间内，不受人体运动和室内多径问题影响的能力更强。因为NCS是使用天线近场区域内的组织运动而工作的，所以几何变化将影响天线反射S₁₁，其中天线可被视为传感器的一部分。生命体征将被调制在天线的S₁₁参数上，并随之通过反射信号进行恢复。

在发送天线靠近皮肤的情况下，NCS设备可以把运动信号(生命体征)调制在无线电信号上。然而，常规的微波发送器在本地振荡器和功率放大器中消耗大量功率，并且这样的发送器可能需要电池来用于移动设备。另外，身体上发送器与远场接收器之间的同步也将使系统设计更加复杂。在一些实施例中，NCS可以用无源谐波RF识别(RFID)标签来实现，其中，生命信号与标签ID一起被调制在谐波反向散射上。除了极低的成本外，无源标签的简单而坚固的包装能够将其与衣物直接纺织集成在一起。图9A中显示了在织物上集成了绣花天线的RFID传感器标签芯片的示例。图8A和8B总结了谐波反向散射优于传统RFID的好处。由于常规RFID读取器的高发送功率和相位噪声裙缘(phase noise skirt)、自泄漏(self-leakage)、天线反射以及来自意外环境物体的反向散射都会造成噪声，并严重降低反向散射标签信号的SNR。但是，谐波反向散射可以以较大的频率隔离将下行链路(读取器到标签)和上行链路(标签到读取器)隔离开，从而提高了SNR和灵敏度。标签仍然是无源反向散射器，可以轻松符合当前的RF协议。谐波标签的示意图如图5A所示(有关印刷电路板(PCB)原型的照片，请参见图9B)。谐波标签从读取器处接收频率为f的下行链路RF信号，该信号穿过标签天线1(ANT 1)并分成两部分。一部分通过能量收集为标签电路提供直流电源，另一部分被馈送到频率为2f时的无源谐波生成，以便从天线2(ANT 2)再发射，用作NCS发送器。类似于常规RFID操作，谐波发生器前面的RF开关可以通过开关键(on–off keying，OOK)调制数字信息。该数字信息可以包括标签ID以及来自标签上传感器的附加信息。

图5B中示出了作为相干收发器的示例性谐波RFID读取器的示意图。相同的数字时钟(虚线)被馈送到频率为f和2f的两个频率合成器，用于在2f时进行相干解调。数字模块执行CDMA协议。从读取器到标签的下行命令由数模转换器(“DAC”)进行调制，然后由混频器上变频至频率为f的载波。谐波标签在2f时反向散射到读取器，由在2f时的相干本地振荡器下变频为基带，并由正交模数转换器(“ADC”)进行采样。谐波读取器的测试实施例的硬件是由软件无线电(Software defined radio，SDR)进行的。

NCS信号分析

相对于读取器，相位对于标签的物理位置是更为敏感的。因此，当将标签的天线2放置在个体的胸部上时，可以从正交方案中的相位中得出呼吸信息，如具有原始的和低通滤波的波形的图6A所示。基于反向散射的相位信息，可以以毫米分辨率计算多个标签的位置，从而可以进一步得出呼吸用力。尽管由胸部运动引起的相位变化比心跳和腕部脉搏的内部运动要强得多，但它是人体内部组织运动的NCS的“共同成分”(如上进一步描述的)。在使用本系统的实施例进行的实验的过程中，NCS心跳信号不受个人呼吸导致的运动影响。使用多个频率、改进的信号处理和反射结构(图12A和12B)可以进一步减轻严重的多径干扰。首先，从瞬时时段(实线)和10秒内的计数(虚线)中获取图6B中的心率。星形标记是从商用血压计(OMRON BP760N)测量的。应当指出，呼吸和心跳信息独立来源于正交解调，因此不需要像常规微波反向散射一样的特殊滤波或模式识别。

因为内部生命信号是从NCS恢复的，所以类似干涉仪的结构显著提高了灵敏度，从而可以收集运动波形，类似于心冲击图(“BCG”)。同时记录了3分钟的来自胸部和手腕标签的数据。实验是使用PCB标签进行的，并且读取器天线距离被测者约1.5–2m。标签转换的谐波信号在1.9GHz(2f)下约为–20dBm。为了分析波形变化，每个周期都被覆盖以获得心跳和腕部脉搏波形的平均偏差和箱须偏差，如图6C和6D所示。将波形归一化为记录数据的90％。动态时间规整(“DTW”)用于对波形进行排序，以获得详细的功能。图6E和6F显示了心脏和脉搏波形的DTW距离，插图显示了变化。图6G和6H显示了所提取的模板波形与最大距离和中值距离波形的比较，中值距离波形仍与模板非常相似并保留了大多数主要特征，例如腕部脉搏的反冲峰值。详细的运动波形分析可以用作例如心律失常和主动脉瓣疾病的心电图候选项。

CDMA协议不仅可以同时监测多个人，而且可以监测同一个人的多个点。CDMA标签的允许数量受到基带数据速率的限制，如图11所示。比较来自不同身体位置的波形时序，可以通过脉搏过渡时间(“PTT”)估算出血压(BP)，这可以从近端和远端动脉波形的特征点中提取出来。与基于直接压力的方法相比，当前的血压非接触式传感具有明显的优势，基于直接压力的方法会引起不适并破坏昼夜节律，尤其是对老年患者的长期监测。如图7A所示，每个胸标签信号(近端波形)和左手腕标签信号(远端波形)都记录了三分钟。从两个波形的主峰中可以轻松提取PTT。插图显示了特定周期的详细波形。图7B显示了3分钟记录期间PTT的概率密度。PTT的分布可能会受到采样抖动和波形失真的影响。可以为每个心跳获得一个PTT采样，并且可以容易地应用移动平均值或其他信号处理方法来使得PTT变化最小化。图7C和7D显示了根据PTT计算的血压以及根据商用血压计(OMRON BP760N)得出的比较点(星形标记)。实线是每个心跳的收缩压和舒张压。虚线是大约10秒内来自14个采样点的移动平均值。当受测人坐在椅子上约30分钟时，收集图7C中的数据，而在进行适度活动后收集图7D中的数据。

具体方法

我们使用CST Microwave Studio(微波工作室)进行电磁仿真。Zubal Phantom用于构建介电模型。使用计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的数据对组织的几何信息进行校准。体素的分辨率为3.6mm×3.6mm×3.6mm。使用CST生物文库绘制了各种组织的微波特性。我们首先将Zubal Phantom数据与组织的指数一起逐层预处理为组织几何坐标的文件结构。然后CST导入文件，并自动使用三维坐标和组织属性构建每个体素，以建立由CST内置的Visual Basic for Applications(VBA)宏语言的脚本控制的介电模型。该过程类似于三维打印，但实际上仅在CST软件中进行。通过几何变化实现了心跳和腕部脉搏的动态仿真，其中心脏和腕部血管的几何形状根据用作基础真值(ground truth)的预设尺寸进行了更改。

无源谐波反向散射标签被定制的PCB原型化，该PCB是从无线识别和传感平台(Wireless Identification and Sensing Platform，WISP)修改而来的。标签上的谐波发生器采用非线性传输线(NLTL)设计，该传输线包括电感器和变容二极管的阶梯结构。NLTL可以以低输入功率提供高转换效率，这对于无源反向散射标签设计是必要的。谐波RFID读取器和天线反射系统建立在National Ettus Software Defined Radio(软件无线电SDR)B210的平台上。为了实现相干谐波解调，需要直接从发送机的本地振荡器(localoscillator，LO)的二次谐波频率中得出接收器的LO。实时控制和解调软件在LabVIEW中组成。使用零差调制方案，工作频率为f＝950MHz(二次谐波为2f＝1.9GHz)。上行链路模拟基带为20kHz，而谐波转换后的下行链路模拟基带为10kHz。数模转换和模数转换均以每秒106个样本(samples per second，Sps)的速度运行。然后对原始数字信号进行滤波，数字下变频至直流频带，并用CDMA算法解码，以将信息与每个标签区分开。然后，每个标签的信号以500Sps的采样率进行下采样。呼吸信号由截止频率为0.8Hz的低通滤波器处理。心跳和脉搏信号由0.9Hz至15Hz之间的带通滤波器处理。受WISP平台限制，无源标签的当前工作范围为0到1.5m。根据相同频段上常规RFID系统的操作，该范围可以扩展到10m。

在另一个仿真中，天线被部署在靠近心脏和左手腕的地方，这些地方可以感觉到脉搏。信号源应在天线的近场区域内，但是不需要天线与皮肤直接接触。图2A显示了CSTMicrowave Studio(微波工作室)中简化的下臂结构和近场区域中的电场。天线配置为将更多能量耦合到组织中，以获得更大的信噪比(“SNR”)。天线反射参数S₁₁在图2B中示出。中心频率约为1.85GHz。由于组织的高介电常数，天线带宽更宽。图2A中的仿真结果表明，电场耦合到皮肤层、脂肪层和肌肉层以及附近的血管中。

为了模拟耦合到EM场上的机械运动，在心脏和腕血管的几何尺度上引入了一个小的振动，并且组织模型中的血管横截面在t1、t2和t3的时间戳上准静态地变化，以表示脉搏振动。在图3A和3B中用粗实线示出了归一化的振动幅度。图4A和4B显示了在CST MicrowaveStudio(微波工作室)中模拟的远场模式。阴影斜线表示相位，而形状表示共极化电场的幅度轮廓。记录并在图3A中示出了远场信号(采样点位于胸部前方1m(图4A)和腕部上方(图4B))。可以看出，解调后的心脏信号(在图3A中用虚线表示)和腕部脉搏信号(用点线表示)与已知振动非常匹配。

远场可以看作是以下两个近场分量相互干涉的结果：来自天线的直接传播波(图2A的黑色箭头)和来自内部组织的散射信号(白色箭头)。当心跳引起血管振动时，散射信号的相位将由于与直接传播的干涉而受到调制。由于解调的血管运动信号是从差分干涉中得出的，因此由呼吸或其他身体运动引起的天线运动可以被视为可被拒绝的共模。或者，散射信号可以耦合回同一天线以进行相干解调，这在图2A中用灰色箭头表示，在图2B中用所得的S₁₁表示。

图2A显示天线的一部分EM场能量如何直接辐射到远场，如黑色箭头所示，而EM能量的另一部分则一直向下耦合到多层组织中，直到耦合到传感目标(此处是动脉血管)。由于介电常数的差异，脉搏引起的动脉血管的机械运动将调制反向散射信号，如白色箭头所示。该信号也与直接辐射的信号一起传播到远场。从EM场的角度来看，这两个信号来自同一源，但经过不同的路径，即它们是相干的，并且组合信号的幅度将由于相位差而改变。因此，人可以看到血管的机械运动将如何引起幅度调制。该工作原理类似于干涉仪，在干涉仪的类比中，近场调制可被视为“差分分量”。另一方面，表面或整个身体的运动(例如呼吸和身体运动)将同时改变两个信号路径的相位，在干涉仪结构中可以将其视为“共模”。因此，NCS不仅利用干涉仪结构的灵敏度来增强性能，而且将两种不同的调制方式隔离开来：一种是通过近场耦合从身体内部进行调制，另一种是通过直接发射从表面进行调制。

无源反向散射

在示例性实施例中，NCS由无源谐波RF识别(RFID)标签实现，其中，生命体征信号与标签ID一起调制在谐波反向散射上。除了超低成本之外，这种无源标签实施例的简单且坚固的包装还使得其能够与衣物直接纺织结合在一起。使用Ettus Research^TM软件无线电(“SDR”)B210平台构建了示例性的谐波RFID读取器和天线反射系统。

示例性谐波标签的示意图在图5A中示出，并且图9B是这种标签的PCB原型的照片。为了便于协议访问，所有示例性NCS操作都是基于图8B中的无线识别和传感平台(“WISP”)在谐波标签的PCB原型上执行的。原型RFID传感器标签芯片与织物上的绣花天线集成在一起(如图9A所示)。织物RFID标签用于演示服装集成在当前公开方法中的可行性。根据电子产品代码(“EPC”)协议的标签ID和温度传感的正常RFID数据事务得到验证。

实时解调软件在LabVIEW中组成。使用零差调制方案，工作频率为＝950MHz(二次谐波为1.9GHz)。下行链路模拟基带为10kHz，谐波转换后的上行链路模拟基带为20kHz。数模转换和模数转换都以每秒10⁶个样本(Sps)的速度运行。受WISP平台限制，无源标签的当前操作范围约为1.5m。根据相同频段上常规RFID系统的操作，可将范围扩展到10m。

谐波RFID反向散射的原理如图8B所示。在一个实施例中，读取器以基频f发送下行链路信号，该下行链路信号将为读取器范围内的任何谐波标签供电。谐波标签从读取器处接收频率为f的下行链路RF信号，该信号通过标签天线1并分成两部分：一部分用于能量收集以为标签电路提供直流电源，另一部分以2f的频率馈送入无源谐波生成，以便作为上行链路载波从天线2再发射，以消除读取器的自干扰和附近物体的反射。这样，天线2用作为NCS发送器。发送器(Tx)处的低通滤波器(“LPF”)和接收器(Rx)处的高通滤波器(“HPF”)进一步隔离了f和2f处的两个载波。借助相干谐波反向散射，Rx的本底噪声(noise floor)低得多。因此，可以提高Rx灵敏度，这使系统能够区分在上行链路上调制的微弱的生命信号。类似于常规RFID操作，谐波发生器前面的RF开关(图5A)可以通过开关键(“OOK”)来调制数字信息。该数字信息可以包括标签ID以及来自标签上传感器的附加信息。

可以通过使用诸如码分多址(“CDMA”)协议那样的协议来实现多标签访问。使用这种协议可以在谐波反向散射中提供更好的标签间同步、更高的信道效率和更高的功率效率。CDMA标签的允许数量受基带数据速率的限制，如图11所示。实线是CDMA代码，其晶片码长度与标签数量成线性比例。但是，当数字变大时，半正交代码长度可能接近对数，如虚线所示。为了恢复波形细节，采样率应当高于500Hz，这可以容易地实现具有CDMA的谐波反向散射系统的示例性实施例。

反向散射信号的相位被附加路径调制，并因此受到相关的机械运动的调制，在这里，该相关的机械运动是动脉和静脉的脉搏。在远场，这两个部分像干涉仪一样相互干涉，即腕部脉搏将调制接收器处的EM波的幅度。同时，诸如手挥舞之类的外部运动调制两个部分的相位，并且将导致两个信号的共同调制。简而言之，手的运动将是共模，而腕部脉搏将是差模。图1A显示了部署在胸部附近以监测心跳的传感天线。由于近场效应，EM场耦合到躯干中，反向散射信号由心跳调制。接收器在远场接收直接传输和反向散射信号。这路径不同的两部分来自同一源，并且它们会相互干涉，从而可以从幅度中解调出心跳。呼吸引起的胸部运动会改变两个信号的相位，这是NCS的共模。与手腕标签中的手部运动情形类似，由于共模和差模与心跳信号的滤波无关，因此呼吸和心跳信号也得到了很好的隔离。

为了在室内环境中将NCS实现为可穿戴设备，使用了具有码分多址(CDMA)协议的示例性谐波RFID系统。RF示意图如图8B所示。读取器以频率f传输下行链路(读取器到标签)信号。谐波标签接收下行链路信号，并将频率为2f的二次谐波反向散射为上行链路(标签到读取器)信号。发送器(Tx)和接收器(Rx)频谱分开，以增加信噪比(SNR)和接收器灵敏度。CDMA协议提供了更好的标签同步、更高的采样率、更低的抖动和更低的功耗。谐波标签的示意图如图22A所示。天线1(ANT 1)接收下行链路RF信号，标签在其中收集射频能量，为逻辑电路供电并对下行链路信息进行解调。下行链路RF信号的一部分耦合到非线性传输线(NLTL)以生成二次谐波信号，该二次谐波信号由RF开关调制，并通过天线2(ANT 2)发送回读取器。反向散射的二次谐波信号执行NCS功能，然后由读取器的Rx天线接收。用于以下实验的PCB原型如图22B所示，尺寸约为57×20mm。标签可以进一步集成为无源芯片，并直接与服装封装在一起，其中天线可以通过图30中的导电油墨和图9A中的绣花实现。

图10显示了当基于相位的谐波反向散射定位方法与CDMA协议一起应用时的标签定位误差。仿真结果显示了在各种信噪比下定位误差的累积概率函数。因为在谐波反向散射系统中已经消除了自干扰和直接反射，所以本底噪声可能非常低以容易地实现20dB的SNR。

实验天线反射系统如图12A所示，测得的心跳波形如图12B所示。图12A中的示意图可以通过安装在靠近心脏的衣服上的有源标签来实现，其中标签天线执行NCS功能。为了直接比较，选择了与图5A和5B的无源标签系统相似的谐波发生器和谐波收发器来构建天线反射单元。可以使用其他设计，包括例如使用单个频率的高隔离循环器。实验系统中使用的信号分离器和谐波发生器都是双向的。来自Tx的频率f的信号耦合到谐波发生器，然后以频率f和2f耦合到天线。天线反射通过谐波发生器和分离器再次馈送，但带通滤波器(“BPF”)仅选择频率2f左右的信号，以反馈到Rx进行相干解调。对2f以上的生命信号进行采样，然后以全数字格式发送到远程设备，在该设备中，采用低数据速率的标准技术可以容易地消除由多径和居住者运动引起的室内码间串扰。图12B显示了解调的心跳信号(应用了0.9-15Hz的滤波器)，将其归一化为90％的数据。通过天线反射方案，NCS所检测到的生命信号更加不受由环境运动引起的严重多径干扰(例如在空间拥挤的情况下)的影响。

作为没有直接机械接触的NCS操作的独立验证程序，使用了已知转速的不对称轴电机(ASLONG JGB37-520)(图13)。无源标签的天线放置在靠近不对称旋转轴的位置，并且通过相位调制和解调将机械旋转转换为正弦波形。

在另一个实验中，按照本公开的实施例的第一标签(标签1)被放置在具有已知旋转的已知电机的外部，并且将第二标签(标签2)放置在受测人的衬衫外部的心脏区域内。从电机收集的波形(标签1)如图15所示，其用作验证或校准。从胸部收集到的波形(标签2)如图16所示。在应用在1.4-15Hz之间简单的带通滤波器后，获得了图17中的心脏运动波形。图18中放大了在大约三秒钟处的特定波形，其中通过包括特征点A-F而获取了主要运动特征。例如，点C表示主收缩运动，点E表示在主动脉瓣闭合后的冲击波反冲。

在另一个实验中，标签1放置在胸部附近，标签2放置在同一个人的手腕附近，所生成的滤波波形如图19所示。约三秒钟的时间段在图20中被放大了，其中两个波形的主峰(点C)的时间延迟可用于使用已知技术估算血压。峰1和峰2之间有35个采样点，采样率为470Hz时间隔约为0.074秒，得到结果是舒张压约为88mmHg。将确定的血压估计值(例如，在每次心跳时获得的)进行平均，可以提高估计值的可靠性。

心跳间隔的准确提取

持续监测包括心率、血压、呼吸频率和呼吸用力在内的生命体征，对电子健康是至关重要。先前的方法在准确性、便利性和传感能力上受到限制。由于需要直接皮肤接触，因此某些方法(例如心电图(ECG))很难长期使用，直接皮肤接触对穿戴者来说不舒服，其限制了身体运动，并破坏了生理节律。同时，心跳间时序特征的准确测量对于健康监测和人类情绪研究很重要。

对于现有系统，心电图(ECG)是最流行的心跳监测方法，该方法使用身体电极通过心跳引起的微小皮肤电流来收集身体电势。为了获得良好的信号质量，电极需要通过让人不舒适的导电凝胶和脱毛才能直接与皮肤接触。为了进一步降低噪声，需要具有不可极化的Ag/AgCl表面的大型电极。此外，当在动物试验中去除毛发的做法不实际时，插入皮下电极，这不仅带来额外的测量困难，而且引起感染问题。感染会改变体内稳态，这可能会严重影响生命体征的测量。光电容积描记法(PPG)在医院和可穿戴设备中广泛用于脉搏率。PPG利用氧合血红蛋白水平的光吸收的周期性变化来调制半导体激光的强度，并且当经常丢失详细信息时，需要对其信号进行大量处理以获取清晰的脉搏波形。此外，受激光穿透深度的限制，准确测量心率和心率变化(heart rate variation，HRV)仍然具有挑战性，即使相对于激光束的较小身体相对运动也会导致严重偏差。诸如基于听诊器的心电图(PCG)和基于超声的超声心动图之类的声学方法也存在类似的问题。转换器的尺寸破坏了舒适度，并限制了可穿戴方法的连续监测。尽管组织中的声波失真可以通过依赖体脂的后处理进行补偿，但也会降低信号质量。其他生命体征(例如呼吸频率/用力和血压)通常通过压力计或应变计测量，但由于皮带或袖带带来的不适而导致不期望长时间使用。

传统的RF方法将RF光束投射到胸部区域，并且远场电磁波(EM)被身体表面反向散射。呼吸和心跳信号在将要被接收器检测到的EM波上进行调制。在远场进行传感会带来一些缺点：(1)空气与人体组织之间的介电常数差会导致皮肤表面强烈反射，这意味着呼吸信号比来自体内的信号要强得多。强烈的呼吸信号会压过心跳信号，由于能量有限和几何平均值较小，心跳信号的信噪比和波形细节会严重降低。(2)常规方法通常缺乏多路径或多点传感，这限制了其实用性。(3)从RF收发器的角度来看，发送和接收频带彼此重叠，在这种情况下自干扰会降低系统性能。由于上述问题，常规的RF生命体征传感系统难以准确地测量心跳波形或间隔。

相反，目前公开的NCS方法将RF近场范围内的身体表面上和皮肤组织下方的的机械运动调制到具有独特数字标识(ID)的多路谐波RFID(RF标识)反向散射信号上。在NCS中，呼吸信号与具有耦合到跳动的心脏的更高的RF能量的心跳信号完全隔离。Tx和Rx信号通过谐波反向散射而被大范围分离，从而提高了SNR并通过标签ID提供了多路复用。通过改善心跳的信号质量，以及对高频分量进行进一步的频谱均衡以减少采样抖动，可以可靠地测量准确的心跳间隔。

示例性实施方案

为了实验性地将NCS用于心跳，将传感天线放置在靠近胸部的位置。具有全功能收发器的常规RF应答器将需要电池或电源线提供有源功率，由于尺寸和便利性的考虑，这限制了长期监测能力。无源且免维护的可穿戴设备是优选项。UHF RFID系统是一个很好的候选项。RFID方案如图8A所示。读取器以f的频率发送下行链路信号，其中发送机(Tx)信号也通过循环器到达读取器天线。下行链路信号由符合电子产品代码(EPC)协议的标签接收。标签不需要任何有源电源，因为它们使用下行链路RF信号中的能量来供电。标签上的充电泵收集标签由天线接收到的少量RF能量，然后逻辑电路调制反向散射上行链路信号。然后，上行链路信号被读取器接收器(Rx)天线接收，并通过循环器。但是，一些问题将限制用于NCS目的的系统性能。(1)下行链路直接到上行链路之间存在很强的自干扰。如图8A所示，由于循环器隔离度不足、直接的Tx天线反射和附近物体的环境反射，Tx到Rx的强烈泄漏仍然存在。由于无源标签的调制率低，Rx信号会受到Tx相位噪声裙缘的大量噪声影响，从而限制了SNR和读取器灵敏度。(2)常规的RFID系统通常使用循环器作为Tx/Rx双工器，其带宽有限，因此容易受到室内多径干扰。(3)常规的EPC协议利用时分多址(TDMA)来处理标签冲突，其中标签在Aloha方案中选择随机的延迟时间。这种随机延迟会在传感信号上引入额外的孔径抖动，从而进一步降低SNR并导致信号失真。

为了解决所有这些问题，可以使用谐波RFID系统。如图8B所示，频率f的Tx信号通过低通滤波器(LPF)发送到Tx天线。谐波标签由下行链路RF信号供电，并通过Rx天线和高通滤波器(HPF)在上行链路中反向散射频率2f的谐波信号。Tx和Rx频谱很好地分离开，并且Rx信号几乎不受Tx相位噪声裙缘的影响。读取器RF前端使用LPF和HPF作为双工器，并且带宽可以更宽，以获得室内多径抗扰性。同时，谐波标签也可以在CDMA协议上运行，该协议由读取器同步，以最小的孔径抖动提供多标签访问。

谐波标签的示意图如图22A所示。天线1接收来自读取器的下行链路信号。一部分信号被传送到能量收集模块以为标签控制电路供电，并且标签接收器解调下行链路命令以执行适当的空中协议和相应的逻辑操作。RF能量的另一部分耦合到非线性传输线(NLTL)，以在上行链路中生成二次谐波信号，该信号由通过天线2辐射的RF开关进行调制。图22B显示了示例性实施例的PCB原型，其中数字逻辑部分由WISP平台修改。

Ettus B200软件无线电(SDR)被编程为谐波RFID读取器。使用相同的时钟源将Tx本地振荡器(LO)设置为1GHz、将Rx LO设置为2GHz，以继续相干谐波收发器方案。

图23显示了示例性生命体征监测设置。第一个标签位于胸部区域中，用于传感心跳和呼吸，第二个标签位于左手腕上，用于传感脉搏。胸带和腕带仅用于方便在衣服上部署标签，而无需皮肤接触或松紧带张力。标签从SDR读取器接收下行链路信号，并将上行链路信号反向散射到读取器天线。解调的NCS信号由LabVIEW处理并显示在屏幕上，其中白色曲线跟踪心跳，红色曲线跟踪手腕脉搏。波形由带通滤波器(BPF)以0.8至15Hz进行处理。从心脏信号到脉搏信号的延迟是脉搏过渡时间(PPT)，它可用于估算血压。图24A和24B显示了从胸部RFID标签收集到的心跳和呼吸的NCS解调信号。图24A中的上方曲线是NCS信号的归一化幅度部分。可以看到，主要调制是心跳，尽管呼吸略有耦合。正交接收器中幅度调制和相位调制之间的隔离使呼吸波形和心跳波形之间具有明确的分隔，如类似干涉仪中所示。在数字BPF(0.8至15Hz)之后，心跳信号会清晰地恢复为下方曲线。图24B是NCS信号的归一化相位部分。原始相位波形显示为上方曲线，其中尽管心跳也略有耦合，但主要调制是呼吸。原始相位数据由在不同范围(0.1到1.2Hz)的数字BPF处理，以获取深红色曲线中的滤波后呼吸信号。NCS可以通过正交方案来区分外部和内部机械运动，而不是仅依靠先前工作中的频带滤波来分离呼吸信号和心跳信号。在示例性实施例中准确提取心跳间隔

要测量心跳间隔，可以精确检测波形和相关的峰到峰的时间。因此，时序准确度取决于时间分辨率和特征点的清晰度。频谱中的高频分量可以更好地反映时域中的尖锐边缘或峰值。但是，来自呼吸和主要心室运动的低频分量自然会具有大得多的幅度并因此可以压过尖峰值，以进行精确的间隔检测。如图25A所示，实线是NCS心跳信号，点线是ECG信号，它在SDR读取器中被同步作为主链接。最初受到电极噪声的限制，NCS的采样率为每秒5000个样本(Sps)，而ECG的采样率为512Sps。ECG信号被上转换为5000Sps，用于同步和图形显示。要通过ECG测量心跳间隔，我们可以使用每个周期中QRS复合波的峰值。由于峰值已经很尖锐，因此可以容易地确定其时序。但是，NCS信号直接测量机械运动，因此更加平滑，没有清晰的峰值，从而降低了峰值检测精度。为了恢复准确的时序，需要尖峰特征点。因此，原始NCS信号必须进一步处理以提高峰值检测的确定性。图25B和25C示出了同步的NCS和ECG信号的频谱。将两个频谱均归一化为1Hz附近的相应强度值峰值。与NCS信号相比，ECG的高频分量(2–8Hz)强得多，因此具有更尖锐的峰值。但是，由于直接运动调制、谐波反向散射设计和NCS中更高的采样率，本底噪声远低于ECG的噪声。然而，由于对同一心跳源进行同步测量，因此两个频谱的频率分量合理对齐并共享相似的分布。

NCS信号具有约4.5至6Hz左右丰富的高频分量，但其强度幅度比1Hz左右的主心跳信号至少低10dB。相比之下，ECG也具有这些成分，但强度和噪声更高。因此，可以应用直接的频谱均衡：将4Hz-7 Hz带通有限脉冲响应(FIR)滤波器应用于原始信号，然后将滤波器的输出放大13dB，然后反过来将其相加到原始信号。为了使这两个信号在时域对齐，可以将滤波器设计为零相位滤波器，以消除相位延迟。FIR结构有利地用于保持线性相位频率响应。处理后的信号如图26A所示，与每个心跳周期的原始信号相比，它具有更多的特征点和尖峰值。选择每个心跳周期的最高峰特征点作为时序指示符，如图26A中的三角标记所示。

心跳间隔被定义为一个循环中的特征点与下一循环中的特征点之间的时间。心跳间隔如图26B所示。计算原始NCS(虚线)、ECG(点线)和均衡NCS(实线)信号的心跳间隔。对于原始NCS和ECG信号，将特征点选择为最高正峰值。因为心跳间隔是根据心跳到心跳的时间计算的，所以水平轴是心跳指数，而不是时间。垂直轴是心跳间隔，其倒数可以视为心率。所有这三个曲线都显示出相同的总体下降趋势，或相当于上升的心率，因为测量正好是在身体运动后进行的。尽管此处未提供基础真值，但仍可以进行以下观察。与均衡NCS心跳间隔相比，由于峰值检测不准确，原始NCS具有更大的变化；ECG信号由于512Sps的低采样率而具有更大的变化。几次心跳内均衡NCS中更稳定的心跳间隔变化具有生理意义。

躯干天线阻抗效应

通过相关的天线设计策略分析了天线对NCS性能的影响。当达到更好的天线阻抗匹配时，可以提高能量耦合效率和SNR，以检测心电图波形的细节。

NCS中的天线阻抗匹配

为了演示NCS的工作原理，在CST Microwave Studio(微波工作室)中构建了人体躯干电磁(EM)仿真模型，如图27A所示。躯干的器官的几何形状和组织的特性是从ZubalPhantom中提取的。传感天线安装在靠近胸部的位置，但不需要接触皮肤。发射的EM波部分传输到远场，如灰色箭头所示。由于近场效应，RF能量的另一部分耦合到体内，如虚线箭头所示。由于介电边界的移动，心跳调制了反向散射信号的相位。黑色箭头所示的调制后的反向散射RF信号会干涉直接传输(灰色箭头)，并被RF接收器接收。由于这两个信号来自具有不同路径的同一源，因此其工作类似于干涉仪的结构。内部心跳提供两个信号的差分调制，并且可以从远场RF幅度解调。同时，由呼吸或身体运动引起的胸部外部运动将改变两个信号的相位延迟(灰色和黑色箭头)，这可以被视为共模调制，并且可以从远场RF相位解调。正交混频器可以容易又准确地分离接收器中的幅度和相位信息。

NCS的一部分是靠近外部和内部人体运动的传感天线。由于在天线的近场区域中人体组织具有很高的介电常数，因此它的S参数将发生显著变化。从设计的角度来看，天线可以看作是射频电路阻抗(通常约为50Ω)与由自由空间和躯干组成的关节区域的阻抗之间的匹配部件，与仅在自由空间中的天线相比，该关节区域会改变阻抗、频率响应和辐射图。对于图27B中的CST仿真，当天线在自由空间中工作时，2GHz偶极天线的S₁₁显示为实线。但是，当该天线安装在胸部附近时，S₁₁将移至点线，这意味着2GHz附近的频率由于高反射而不再具有良好的发射效率。有两种可能的简单解决方案策略：将工作频率转移到具有低S₁₁的频带，或重新设计天线几何形状以适合原来的2GHz频带。虚线是重新设计的、与躯干的存在相匹配的天线。2GHz的反射从-3dB大大提高到-18dB。

为了进一步研究天线匹配效果的性能，图28显示了将天线放在图28B中的胸部时，2GHz的功率流。在图28A上，点线是原先的天线1，而在图28B上，虚线是修正的天线2。用左(L)肺、右(R)肺和心脏示出了人体躯干的横截面。在相同的驱动信号强度和颜色轮廓标度下，可以观察到，图28A中从不匹配天线耦合到躯干的能量远小于图28B中匹配的情况下的能量。较强的能量耦合也增加了反向散射信号的总强度。因此，在相同的本底噪声下，SNR和传感灵敏度都将得到改善。

实验与分析

在示例性实施例中，为了在方便且高性能的传感平台上实施NCS，使用了谐波反向散射RFID系统。NCS天线是谐波标签的一部分，其示意图如图22A所示。标签被设计为可从读取器中收集下行链路RF能量以为标签电路供电的无源设备。充电泵收集由天线A(Ant.A)接收到的部分RF能量，以运转接收器和微控制器单元(MCU)。RF能量的另一部分耦合到用于二次谐波产生的非线性传输线(NLTL)中，以通过天线B(Ant.B)反向散射到读取器。RF开关使用开关键(OOK)调制谐波信号来作为上行链路基带。在标签MCU上执行码分多址(CDMA)协议，以在多标签场景中实现更好的同步和性能。图22B显示了用于示例谐波标签的印刷电路板(PCB)原型，其中NCS传感天线安装在天线B连接器上。来自天线B的上行链路RF信号也被呼吸和心跳调制，然后由读取器接收和解调。谐波读取器由软件无线电(SDR，Ettus B200)实现。读取器发送器(Tx)的本地振荡器(LO)被设置为基本频率f，接收器(Rx)LO被设置为2f的二次谐波频率。Tx和Rx LO这两个合成器由相同的频率基准驱动，因此将读取器配置为谐波相干收发器。使用谐波反向散射而不是常规RFID系统的主要好处是下行链路和上行链路之间的频率间隔很宽，因此来自标签的弱反向散射信号不会遭受Tx泄漏引起的高相位噪声裙缘的影响。因此，灵敏度和SNR可以比常规RFID方案高得多。

NCS测量设置如图23所示。一个标签位于胸部区域，用于心跳和呼吸，另一个标签位于左手腕区域，用于脉搏。胸带和腕带在那里可以方便地将标签部署在衣服上，而无需皮肤接触或松紧带张力。标签从SDR读取器接收下行链路信号，并将上行链路信号反向散射到读取器。解调后的NCS信号在LabVIEW中由0.8至15Hz的带通滤波器(BPF)处理，并显示在屏幕上，其中白色曲线跟踪心跳，灰色曲线跟踪腕部脉搏。从心脏信号到脉搏信号的延迟是脉搏过渡时间(PPT)，可用于估算血压。目前，读取器天线距离人的距离可能为1.5至3米，这受到RF功率收集和无源谐波转换损耗的限制。该距离范围可以通过读取器和标签的定制设计很容易得到增大。

单极天线被用作NCS的示例性实施例的传感天线，当天线在自由空间中工作时，其S₁₁在图29A中显示为中心频率为2.1GHz的实线。当将NCS天线放置在胸部附近时，图32A中的S₁₁响应移动到中心频率为1.9GHz的虚线。现在，在2.1GHz附近的反射要高得多。为了在NCS中实现较大的能量耦合和较高的SNR，可以将下行链路信号更改为950MHz，以便传感天线在1.9GHz处具有良好的匹配性。如图29B所示，实线是上行链路在1.9GHz时获取的心跳信号(在图29A中显示为频率1(Freq.1)的标记)。上行链路在2GHz时的虚线(图29A中的频率2(Freq.2))和在2.1GHz的点线(图29A中的频率3(Freq.3))由于耦合到躯干的能量较少，NCS信号弱得多。应当指出，在频率2和频率3处的RF辐射效率仍然相当高，分别被估计为在-10dB和-7dB的S₁₁下的90％和80％，因此NCS信号的大多数降低可以归因于组织耦合的减少。除了不同的频率外，所有测量均在相同的系统设置和提取程序下进行。在相同的系统本底噪声下，更高的NCS信号强度可以提高SNR，以恢复更清晰的波形细节。在实线的良好匹配条件下，沿着下降的斜率可以观察到可重复的细节，而在2.0和2.1GHz的上行频率的不匹配条件下，几乎看不到这些。

减轻身体运动干扰

在本节中，示例性NCS生命体征监测系统配有基于高频心跳分量的减轻方法，以对抗来自人体运动的干扰。通过使用同步ECG进行校准，在实时心率测量中通过实验证明低误差概率。

如上所述，心电图(ECG)、光电容积描记法(PPG)和诸如听诊器心电图和超声心动图那样的声学方法是用于测量心率及其变化的现有技术，其中ECG作为临床标准最具规模。但是，这些方法在可穿戴传感系统中都存在严重问题。为了在ECG中获得良好的信号质量，电极需要通过让人不舒适的导电胶和脱毛剂直接与皮肤接触。尽管已经有人尝试过可穿戴的ECG服装，但是仍然很难用于日常服装。当前的PPG设备广泛用于智能手表、手腕或手指上的表带、补丁和夹钳，但其需要紧密接触，以避免周围光线和相对运动引起的失真。PPG信号需要大量处理才能获得合理清晰的脉搏波形，而且低频和高频范围内的详细信息通常会丢失。氧含量的传感深度受到限制，因此PPG最常用于反射模式下血液流动较浅或透射模式下血液浓度较高的身体区域，而很难实现直接的心脏运动测量。听诊器心电图容易受到内部噪声(呼吸和声音)和外部干扰(声音和振动)的影响，并且仅在控制实验室的环境中可用。超声心动图很难被实现为可穿戴设备，因为其体积庞大的转换器需要与阻抗匹配的凝胶直接接触皮肤表面。此外，当还需要同时测量呼吸频率/用力和血压时，通常需要使用应变仪，但是由于皮带和袖带张力引起的不适会妨碍长期使用，并且还会破坏睡眠或昼夜节律。还提出了几种基于射频RF的方法，其中，作为远场的RF束被辐射到胸部区域，从而被人体反向散射。呼吸和心跳信号都在RF载波上进行调制，然后由接收器天线接收。如果反向散射信号被RFID进一步调制，则认为紧迫的皮肤接触对于可靠地恢复呼吸和心跳引起的微小皮肤运动很重要。如果在无标签的情况下反向散射信号未通过数字ID(标识)进行调制，则来自任何其他非特定反向散射的干扰可能是有害的。带有或不带有个人标签的身体运动都会在基于RF的心率估计中引起严重的误差。

在本节中，示例性NCS生命体征监测系统配有基于高频心跳分量的减轻方法，以对抗来自身体运动的干扰。通过使用同步ECG进行校准，可以在实时心率测量中通过实验证明低错误概率。

实验与分析

使用图23中所示的实验设置测试了NCS技术的一个实施例。对软件无线电(SDR，Ettus B200)进行了编程，使其充当谐波读取器。无源谐波标签部署在胸部和左手腕区域。胸带和腕带用于在衣服上方便地部署标签，而无需皮肤接触或松紧带张力。NCS(测量)信号由读取器Rx天线接收，并由SDR谐波读取器解调。所得的经解调的心跳和腕部脉搏分别以亮曲线和暗曲线显示在屏幕上。腕部脉搏相对于心跳的延迟是脉搏过渡时间(“PTT”)，可用于估计血压。图31显示了来自胸标的解调信号。心跳信号来自带通滤波(BPF：0.8-15Hz)后的测量信号的幅度。呼吸信号是从0.1-1.2Hz的BPF之后的测量信号的相位得出的。

尽管NCS可以将外部机械运动与内部运动(例如来自心跳的呼吸和来自腕部脉搏的手运动)隔离开来，但是当人体运动的特征频谱分量接近于生命体征的运动时，大型身体运动仍然会干扰测量信号。这种额外的耦合类似于幅度调制(AM)和频率调制(FM)混合引起的信号污染，尤其是当AM和FM边带之一大得多时。当包括大运动时，原始NCS测量信号如图32A所示。在开始的40秒内，待测者静坐以建立清晰的心跳信号的基线以供参考，如插图所示。在40s至70s的这段时间内，待测者大力挥手。在70s至100s的时间段内，待测者移动身体并在第97秒站起来，然后继续左右移动身体。在第120秒，待测者恢复坐姿15秒钟。在第135秒左右，待测者再次站起来，直到在第145秒左右静止不动。带有和不带有运动的20秒窗口的频谱如图32B所示。将频谱归一化为1.5Hz附近主峰的强度(无移动)，并放大至较低强度的部分。低于0.8Hz和高于15Hz的分量被滤除。浅灰色曲线是从10s到30s的时间段内没有人体运动的频谱，深灰色曲线是在85–105s内心跳信号受到大型人体运动的干扰时的频谱。没有人体运动的频谱不仅显示了1.5Hz附近的主峰，而且还清楚地显示了更高频率的谐波。身体运动在较低频率下通常具有很强的特征频率。人体运动会使心跳的主要频谱峰值严重失真，信干比(“SIR”)几乎不超过0dB。但是，较高频率的分量受人体运动的污染较小。峰值A、B和C的SIR分别为3.4、5.9和7.6dB。

因为心跳信号的高频分量具有更好的SIR，所以可以将它们用于心跳计数，而不受身体运动的影响。NCS信号传送通过4–5.5Hz的BPF来捕获三次谐波的B峰值，并当该人在第97秒站起来时，在95–99s内用同步心电图(ECG)(虚线)显示在图33A(实线)中。选择三次谐波是由于其合适的SIR和较大的幅度。高频分量还会使心率倍增，以减小计数误差。如图38的前两个心跳所示，NCS中有六个最大和六个最小峰值，因此将十二个总峰值用于心率估计。然而，在96-98s期间，人站起来，原始的NCS信号发生了很大变化，而带有直接凝胶粘贴的皮肤垫的ECG信号也发生了失真，尽管它的QRS特征由于其高频特性仍然相当清晰。根据ECG信号，此处有三个心跳以及来自NCS的三次谐波的17个峰值。NCS错过了一个峰值，但是在这三个心跳中，心跳计数的误差仅为5.6％，而对于图33A中的范围，则为2.4％。

为了分析实时心率，心跳计数可以在时域均匀地重新采样。心跳计数是基于最大和最小峰值的数量，但是每个峰值的时间信息没有作为离散信号均匀分布。因此，心跳数据被拟合为三次样条曲线，并以0.05s的时间分辨率均匀分布。心跳计数与时间的关系如图33B所示。实线和虚线分别是NCS和ECG计数结果，底部曲线(标记为ERROR)是误差。最大误差出现在第40秒之后挥手时。在图33B的插图中示出了该时间段的心跳计数曲线。经过整个160s的计数后，ECG的结果为243(平均心率为91.1次/分钟)，NCS为241(平均心率为90.4次/分钟)。误差为-0.8％。由NCS(实线)和ECG(虚线)的三次谐波监测的心率曲线如图33C所示。这些曲线是由0.5Hz的低通滤波器处理。下表I显示了基于二次、三次和四次谐波(图32B中的A、B、C)的峰值计数的平均心率和误差。使用ECG和NCS的每个谐波获得的心率曲线来计算相关系数。由于SIR低，NCS的二次谐波会产生最大的误差。

表I.使用不同峰值的心跳分析

与其他心跳降噪或计数方法相比，当前使用的提取方法可以提供实时心率，而无需计算需要长时间的数据以获取合理频率分辨率的完整频谱。计算负荷也很小，它可以用基本的微控制器在可穿戴设备上轻松执行。

睡眠评分

长期睡眠评分在临床环境中对监测患者的康复情况以及在儿童和成人的家庭中都很重要。通常可以以经济有效的方式通过上身运动以及心跳和呼吸监测来评估睡眠质量。代替因传感器和电极的皮肤接触而感到不舒服的常规的多导睡眠图(PSG)，本节介绍了一种示例性睡眠监测系统和方法，该方法通过位于胸部区域的单个无源RF标识(RFID)标签使用射频(RF)近场相干传感(NCS)，而不需要皮肤接触，因此可以同步提取心率、呼吸节奏和运动检测。运动分类是基于具有半监督学习的支持向量机(SVM)。在91.06％的测试案例中，可以正确识别突然的身体抽搐、抖动和转身。在运动伪影校正后，心率检测准确性也得到提高。

本实施例寻求具有以低成本和非侵入性方式同时监测生命体征和身体运动以进行睡眠计分的能力，本节提出了一种睡眠计分系统，该系统可以基于具有近场相干传感(NCS)的无源UHF RFID系统，这增强耦合到体内的RF能量，从而增强来自心跳、呼吸以及身体上和身体内部运动的反向散射信号。导致动态介电边界变化的机械运动可以在具有唯一数字标识(ID)的无线电信号上进行调制，其可以很容易地扩展为通过单个RFID读取器监测多个标签和人员。在一些实施例中，如图34所示，被研究者可以仅仅佩戴可以被集成到织物中的单个胸部标签，并且不需要皮肤接触或运动约束。

已经开发了基于生命体征波形变形的信号异常检测算法，用于PPG和ECG信号中的运动和其他伪影检测，其中采用用于通过SVM、多层感知器(MLP)、决策树或其它分类器进行分类的时间和频谱特征。运动检测算法是基于检测上半身在抖动、转身和突然抽搐过程中NCS波形的变化。SVM分类器仅在休息时用信号特征进行训练，并且可以检测在运动期间的异常特征。

用于睡眠监测的实验设置

当NCS的天线被部署在运动源的近场区域内时，可以执行NCS。为了评估睡眠质量，谐波RFID标签被放置在胸部区域，其在无线识别和传感平台(WISP)上被原型化。谐波读取器使用National Ettus软件无线电(SDR)B200实现。以每秒10⁶采样数进行模数和数模转换，以获取准确的基带波形。读取器发送器频率f为1GHz，具有10kHz的模拟基带；相应的读取器接收器频率为2GHz，具有20kHz基带。

进行了受控的数据收集，其模拟了睡眠期间的以下情况：

1)静止状态：对象故意静止不动。

2)躯干运动：轻微的躯干运动5秒钟。

3)身体抽搐：躯干和手臂的快速高能量运动持续0.5-2秒。

4)转身：对象在1-2秒内向左或向右旋转。

以每小时500个样本的NCS信号采样率收集1小时的数据。在1分钟间隔内执行模拟运动。室内的多径效应可忽略不计，因为延迟扩展远低于NCS采样时间。

信号分析

身体的表面和内部运动(主要由休息期间的呼吸和心跳信号组成)在标签反向散射上进行调制，并且可以通过解调数字数据的信号处理来获取。NCS数据的幅度和相位都以不同的权重捕获呼吸、心跳和运动信息。相位对整个标签的运动最敏感，而幅度对较小标签运动不太敏感但由被耦合到内部运动的近场引起的天线特性与其有很强的函数关系。图35A显示了休息时原始的DC滤波幅度和相位数据。

生命体征

通过简单的滤波可以从相位中清晰地提取呼吸节奏。在图35B中，使用20阶巴特沃思滤波器来通过在0.01Hz和1Hz之间的频率。通过去除图35C中包含自发呼吸信息的0.6Hz以下的频率，从NCS幅度中提取心跳。使用线性相位滤波器来去除10Hz以上的所有频谱内容。

浅喘气时，呼吸信号会严重干扰心跳信号。在阻塞性呼吸情况下，简单的滤波也会使信号失真。

运动检测

具有准确心跳和呼吸信息的睡眠评分运动检测不能通过简单滤波直接实现。尽管可以通过校正受运动影响的信号来恢复确的生命信号，但运动会影响心跳和呼吸的波形特征。进行逐跳(beat-by-beat)分割，以便实现更好的运动时间分辨率。在具有多个峰值的非平稳心跳波形中，很难准确检测峰值。本方法从使用多贝西10小波(Daubechies 10-tapwavelet)进行的多级一维小波分解开始，以识别重建时导致的与心跳最大相关的系数。由包含心跳波形的主要分量的8级(NCS-d8)细节系数重建的波形如图35D所示。可以在此阶段执行精确的峰值检测，并受由每分钟200次搏动的最大心率确定的最小峰值距离的附加约束。

根据受运动影响的波形与休息时获得的波形之间的差异来识别运动特征。而且，这些特征可稳健有利地解释呼吸、心跳和信号幅度随时间的变化。相对心跳间隔和相对心跳均方根(RMS)是基于心跳间隔和RMS预期不会随心跳而有显著变化的假设。计算统计均值、方差、偏度和峰度，以捕获运动和休息时波形之间的主要差异，其中应用了五个心跳节拍的探索式窗口。除心跳谐波外，在同一窗口上的0.6-10Hz范围内的归一化频谱功率还用作另一种特征运动。

运动分类基于以上七个特征。已采用带有径向基函数内核的SVM来检测运动。使用半监督学习来训练模型，即，仅使用休息时自发呼吸的数据进行训练。排除用于训练的运动数据，可以减少来自冗余学习而使运动过度拟合和泛化的问题，并减少训练过程中执行日常活动运动的不便性。图36A和36B显示了NCS心跳和相应的运动检测。运动检测算法的性能通过人工注释的结果进行评估。

虚假统计

表2显示了每种运动类别的真阳性(TP)和假阴性(FN)的情形数量。假阳性(FP)表示在没有实际发生运动的情况下发出运动信号的情况，这主要归因于不规则的呼吸方式和心跳检测误差。逐跳运动分类的准确度为97.58％、灵敏度为88.28％、特异性为98.10％。表3显示了具有每个类别中的心跳数的混合矩阵。图36C示出了在去除运动伪影之后改进的心率估计的示例。心率是通过30个心跳的窗口长度的移动平均值来估计的。

表2.提出的算法的运动检测结果

表3.用于获取准确的心率的逐跳分析

身体的抽搐运动可以以很好的准确度被检测出，而慢转身可能被错误归类为休息。准确性可以取决于训练数据和相关算法。用休息时的自发呼吸数据训练了实验实施例，包括规律的呼吸和偶尔的深呼吸。用有规律的呼吸方式训练会增加对运动的灵敏性，但在呼吸不规则的情况下也会导致假阳性(FP)增加。

小型动物生命体征

当前测量动物生命体征的方法通常涉及复杂且侵入性的准备程序，并给被测动物带来很大的不适感，以至于它们经常需要麻醉。例如，用于心跳波形的心电图(ECG)需要身体电极具有良好的电接触，因此很难应用于具有厚皮毛的哺乳动物、具有鳞甲或贝壳的爬行动物、带有羽毛的鸟以及有鳞片的鱼。裸露的皮肤区域(例如脚底和嘴唇)通常没有足够的电信号，并且对触摸敏感。肌内电极通常可以在麻醉下进行。同样，体表状况也会导致光电容积描记术(PPG)设置复杂，从而限制了其在动物中的应用。听诊和超声检查需要紧密的皮肤接触或阻抗匹配的凝胶以获得清晰的信号，这需要对动物进行太多处理。基于微小皮肤运动的多普勒远场反向散射的射频(RF)方法具有非特定的无线信道，并且容易受到任何环境运动干扰。呼吸通常是主要信号，并成为对准确心跳检测的主要干扰。基于传输线模型的RF方法再次需要皮肤电极的良好阻抗匹配。由于信号灵敏度有限，小型动物对大多数这些先前的射频方法提出了进一步的挑战。

通过对多路复用无线电信号的天线特性进行近场调制，当前的NCS方法不需要皮肤接触，并且可以为长期监测小型有意识动物的生命体征提供有效的解决方案。图37A和37B示出了适用于小型动物的两个示例性NCS设置的示意图。图37A中的无线传感使用谐波RFID(射频标识)架构，这使得无源传感标签便宜且无需维护，但是需要专用的多路复用读取器。此版本可适合在具有防风雨无源标签的自然栖息地中部署，并且从操作员身上的读取器或固定装置收集生命体征。谐波系统的使用减少了通过分离发送器(Tx)和接收器(Rx)的频带导致的自干扰，提高了信号灵敏度以及信噪比(SNR)，并降低了测试RF的Tx信号所需要的强度，所有这些优点对于传感小动物的生命体征都是有利的。冲击在动物身上的NCS信号可能比以前的技术要小得多，例如0.1mW/cm²和0.15W/kg，以符合啮齿动物模型中的健康和安全标准。在图37A中，Ettus X310软件无线电(SDR)的谐波读取器通过读取器Tx天线以950MHz左右的频率f发送下行链路信号。下行链路信号为无源谐波RFID标签供电，然后在2f时转换为二次谐波频率，作为目标动物体近场范围内的NCS传感信号。只要生命信号在传感标签天线的该近场范围内(通常约为所用波长的三分之一)且无需任何皮肤接触，则可以将动物身体上和动物体内的运动耦合至反向散射信号，以由读取器的Rx天线接收。NCS中的高SNR使得微小的内部运动可以准确测量，例如人的腕部脉搏波形，这对于小型动物的生命体征非常有利。相对于读取器的主要总体标签天线运动将主要反映为相位调制，这可以从相对于标签天线在近场的介电边界运动的幅度调制中自然分离出来。源自传感标签的信号可以包含独特的标识(ID)码，以实现码分多址，从而改善了针对非特定干扰的信道隔离，并能够同时读取多个传感标签。无源传感标签的制造类似于传统的RFID标签，除了无需维护即可方便部署外，还提供了低成本的生产和灵活的基板选择。

或者，图37B中的设置用RF电缆代替了从读取器到标签的信道，这减少了干扰，并且适合在操作员流量大的或具有其他干扰源的室内实验室中方便地部署。读取器Tx天线直接在2f时发送NCS传感信号，并且处于被测动物的近场范围内。然后，被生命体征调制的NCS信号由读取器Rx天线接收，这可以按照所考虑的应用进行部署。

为了比较小型动物的NCS生命信号的心脏波形，我们首先在啮齿动物模型上进行了同步的NCS和ECG测量，它不仅对临床试验很重要，而且它也具有更微弱且跳动更快的心跳，从而提供了更大的挑战性测试。如图38A所示，一只实验室大鼠(Long-Evans)(Rattusnorvegicus)，编号110，使用剃刀和Veet牌凝胶乳膏将其完全脱毛，并将其麻醉。尝试在两个爪子上使用鳄鱼夹和导电胶垫，但ECG信号弱得多且噪音大。具有图38B的架构的传感标签天线通过橡胶束带放置在脖子区域的没有脱毛的后部附近。还使用合理的NCS信号尝试其他天线布置，包括沿着尾巴、沿着胸部的前部以及沿着后腿。代表性的5分钟记录如图38B所示，插图显示了第3分钟内的半秒内的波形细节。图38B中的ECG和NCS的心电图波形呈现出非常相似的心跳间间隔，如图38C所示，但是详细的特征时序(例如，NCS特征的位置到ECG的S与T特征点之间的时序的位置)很可能需要进一步表征。通过时序比较，NCS可以代替ECG进行基于心率变化(HRV)的行为研究。由NCS同步采集呼吸波形，并在图38D中进行了额外的0.5-2.5Hz低通滤波，从而允许仅通过ECG无法达到的进一步的心肺分析。

NCS测量由近场几何变化调制的标签天线特性，而ECG测量由心脏电刺激和血流进一步诱发的微小皮肤电流引起的体电势差。从这个角度来看，NCS具有类似于心冲击图(BCG)的波形，它比ECG更直接地测量心跳运动。NCS也很少受皮肤状况和准备步骤的影响。

在确认了麻醉的大鼠上的心肺信号后，我们接下来在图39中演示了可能的非侵入性NCS设置，如果可能的话，这对于用在小型有意识动物上的ECG和其他常规技术来说是非常困难的。如图39A所示，监测了一只在笼子里睡眠区睡觉的、名为“Timo”的宠物金毛仓鼠(Mesocricetus)。图37A和37B中的无线和有线NCS架构都放在笼子外部。对于无线版本的NCS，无源谐波标签由下行链路信号供电，该下行链路信号的一部分被转换为二次谐波，这是由于NCS传感信号耦合到仓鼠体内。读取器Rx天线距离标签约1.5m。对于有线版本的NCS，传感天线安装在睡眠区的右侧，该天线直接发送NCS传感信号。在图39B中，获得了仓鼠的呼吸和心跳的生命体征，而没有引起其注意。生命信号的幅度被归一化为整个记录周期的最大值。插图显示第8秒左右的心跳波形细节。这些波形特征不仅在记录过程中的每个心跳中相似，而且也与图38B中麻醉大鼠的波形特征相似。在应用窗口大小为20的移动平均值后，在心跳间隔中提取波形的负的最小值，如图39C所示。仓鼠心跳间隔比大鼠的心跳间隔长约20％。为了演示NCS对小鸟的适用性，我们测量了一只名为“Banana(香蕉)”的供观赏的宠物长尾小鹦鹉(Melopsittacus undulates，也称为虎皮鹦鹉)，如图39D-39F所示。对有意识的鸟类进行生命体征监测可以在行为研究和鸟类健康检查中实现新功能。图39D演示了有线的实验设置。谐波Tx天线发送了NCS传感信号，该信号被耦合到长尾小鹦鹉的身体中。谐波Rx天线也集成到栖木处，并且能够使用在图3F中提取的心跳间隔获取心跳和呼吸的详细功能，如图3E所示。对于有线的NCS设置，天线部署非常方便。简单观察一下长尾小鹦鹉的行为后，我们确定了鸟类通常站在栖木上的几个位置。我们选择了频率最高的位置并安装了天线。在NCS测量期间，没有干扰宠物鹦鹉的昼夜节律。

下一个演示的是在一只名为“Blimp”的俄罗斯宠物陆龟(Agrionemyshorsfieldii，也称为霍斯菲尔德陆龟或中亚陆龟)上进行的，如图39G-39I所示。俄罗斯陆龟是第一个到达月球轨道的脊椎动物，由于它们具有亚冬眠能力，因此对于长时间太空旅行的研究非常重要，这使得连续长期记录生命体征在科学上更加重要。乌龟具有硬壳的身体结构和柔软的身体组织，它们之间的空隙很小。通过ECG和超声获取生命体征仅在颈部或肌肉内的探针中可行，这两种探针都会给动物带来严重不适。由于壳体的生理特性及其吸热性以及缺乏适当的诊断方法，使龟类的特殊护理非常困难。鸟类和啮齿动物的心脏具有四个与人类相似的腔室，其具有两个心房和两个心室，因此图38B、39B和39E中的NCS波形具有相似的特征。相比之下，陆龟的三腔心脏具有两个心房和一个心室，尽管仍然可以准确地获取心率，NCS心电图仍具有不同的特征。NCS设置如图39G所示。图39D中类似的天线对被放置在玻璃笼子外面的雪松木屑下。由于身体结构的缘故，呼吸和心跳信号都嵌入到图39H中的NCS幅度的原始数据中，因为在呼吸过程中没有壳体表面移动。心跳信号可以是很清晰的(如插图中的亮阴影区域所示)，但是在呼吸期间，由于相对较大的肺活动量，它会被强烈的呼吸信号(暗阴影区域)淹没。为了分离两个重叠的信号以进行准确的速率估计，采用连续小波变换(CWT)来提取图39I中两个波形的峰值特征。我们还尝试将天线直接放置在椎壳体和胸甲上，在那里也可以清晰地记录NCS心跳和呼吸信号。

最后但并非最不重要的一点是，RF信号可以在水中短距离工作，特别是对于近场耦合。尽管可以进行ECG遥测，但器械植入程序仅适用于具有一周恢复期的大型鱼类，然后才能进行无偏测量。因此，鱼类学家长期以来一直在寻求其他非侵入性解决方案来获取生理信息，以用于小型鱼类的行为研究和进化生物学。我们在图39J-39L中演示了名为“Glee”的宠物贝塔斗鱼(B.channoides，也称为暹罗斗鱼)的生命体征测量结果。解调后的NCS相位信号在图39K中解释为胸鳍运动，该信号具有周期性波形，其频率由非同步视频记录确认。可以相信，图39L中已解调的NCS幅度信号表示源自心跳的周期性波形。

硬件配置

如图37A和37B所示，谐波读取器由软件无线电(SDR)执行。我们使用了Ettus USRPX310和UBX 160MHz RF子板的组合。在我们的实验过程中，较低端的Ettus USRP B200/210也可以被配置为该应用程序的谐波读取器，但是X310具有更高的数据采样率，可实现高分辨率的波形细节。为了在图37A和37B中用作相干谐波收发器，Tx链和Rx链共享相同的RF时钟源。Rx链中的合成器将本地振荡器(LO)频率配置为Tx链中LO频率的两倍。Tx基带信号由现场可编程门阵列(FPGA)生成，而Rx基带被馈送到FPGA中进行解调以用于数据记录和显示。

图37A和37B所示的无线和有线版本均可应用于NCS。在图37A的无线版本中，无源谐波标签是通过对无线识别和传感平台(WISP)和非线性传输线(NLTL)进行修改而设计的。NLTL是电感器和变容二极管的阶梯结构，因此，我们使用变容二极管符号来表示谐波标签和谐波发生器。在收集的RF功率下运行的谐波标签可以很容易地大量部署在许多传感目标上或同一传感目标的多个点上。同时，对于单点监测，图37B中的有线版本更易于应用于室内动物实验室。这里的谐波发生器仍然可以像以前一样是NLTL，以提供高转换效率。NLTL输入端口上的低通滤波器隔离了从NLTL到读取器的直接谐波反射，而NLTL输出端口上的高通滤波器减弱了发送至Tx天线的基频信号。但是，由于没有像无源标签中那样的严格功率限制，任何具有适当频率响应的有源或无源倍频器都可以代替有线版本中的NLTL。在实验过程中，我们尝试使用定制二极管和商用无源倍增器(CRYSTEK CPPD-0.85-2)作为谐波发生器，二者均提供令人满意的性能。有线NCS系统也可以使用读取器CDMA技术扩展到多个点，但是系统成本将成比例增加。我们先前的工作也演示了谐波系统的好处。简而言之，谐波系统在Tx和Rx链之间提供了更好的隔离，因此Rx的本底噪声可以低得多，以提高SNR和读取器Rx灵敏度。反过来，Tx功率也可以低得多，以继续保持生命体征传感所需的SNR，这消除了对冲击到活组织的RF功率的任何健康方面的担忧。

软件配置

SDR由具有LabVIEW接口的计算机控制。DAC(数模转换器)和ADC(模数转换器)的采样率均配置为10MSps。DAC输出的基带频率为1MHz。当Tx LO频率为950MHz时，从Tx输出的信号为951MHz。进行谐波转换后，Rx信号的中心频率将为1902MHz。在1900MHz处的Rx LO被设置为Tx LO的两倍。因此，Rx基带频率为2MHz并将由ADC采样。数字化的基带信号在LabVIEW中被下变频和下采样至5kSps的NCS采样率。

尽管已经相对于一个或多个特定实施例描述了本公开，但是应该理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以做出本公开的其他实施例。

Claims (24)

1.一种使用近场相干传感系统NCS非接触式测量个体的身体上和/或身体内运动的方法，包括：

设置第一标签，所述第一标签包括在待测量的第一运动的第一近场耦合范围内的第一近场天线；

在所述待测量的第一运动的所述近场耦合范围内通过所述NCS利用由所述第一标签接收的下行链路信号生成并输出第一传感信号，以生成被所述第一运动调制的第一测量信号；

检测所述第一测量信号；和

基于所述第一测量信号来测量第一运动，

其中所述第一近场耦合范围小于所述第一近场天线的一个波长；

其中在待测量的所述第一运动的所述第一近场耦合范围内的所述第一近场天线输出所述第一传感信号；

其中所述第一传感信号的频率是由所述第一标签接收的所述下行链路信号的频率的谐波。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感信号是ID调制信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感信号是有源无线电链路或反向散射的RFID链路。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感信号由无线标签提供，并且所述方法包括提供所述下行链路信号来为所述无线标签供电。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一测量信号是传输通过所述第一运动源后检测的远场辐射。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一测量信号是从所述第一运动源反射的，检测到的天线反射。

7.根据权利要求1所述的方法，其中测量所述第一运动还包括对所述第一测量信号进行滤波，以通过时序和波形获得第一运动信号。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

设置第二标签，所述第二标签包括在待测量的第二运动的第二近场耦合范围内的第二近场天线；

在所述待测量的第二运动的所述第二近场耦合范围内通过所述NCS输出第二RF传感信号，以生成被所述第二运动调制的第二测量信号；

检测所述第二测量信号；和

基于所述第二测量信号来测量第二运动，

其中所述第二近场耦合范围小于所述第二近场天线的一个波长。

9.根据权利要求8所述的方法，其中还包括基于同步测得的第一运动和第二运动来测量导数值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一传感信号和所述第一测量信号以大于所述第一近场天线的一个波长的距离传播到远场。

11.一种用于测量个体的运动的近场相干传感系统，包括：

第一标签，其包括用于利用由所述第一标签接收的下行链路信号生成第一传感信号的第一信号源和与所述第一信号源电通信的第一近场天线，并且其中所述第一近场天线被配置为设置在待测量的第一运动的第一近场耦合范围内，以生成第一测量信号作为所述第一运动调制的所述第一传感信号；和

第一接收器，用于检测所述第一测量信号，

其中所述第一近场耦合范围小于所述第一近场天线的一个波长；

其中在待测量的所述第一运动的所述第一近场耦合范围内的所述第一近场天线输出所述第一传感信号；

其中由所述第一信号源生成的所述第一传感信号的频率是由所述第一标签接收的所述下行链路信号的频率的谐波。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一近场天线被配置为设置在心脏运动、脉搏、呼吸运动、肠道运动或眼睛运动的耦合范围内。

13.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一传感信号是ID调制波。

14.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一传感信号是有源无线电链路或反向散射的RFID链路。

15.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一信号源和第一近场天线被配置为无线标签，并且标签读取器被配置为向所述无线标签发送所述下行链路信号。

16.根据权利要求15所述的系统，其中所述第一接收器是所述标签读取器的一部分。

17.根据权利要求15所述的系统，其中所述无线标签被配置为由所述下行链路信号供电。

18.根据权利要求15所述的系统，其中所述无线标签使用正交ID来调制所述下行链路信号，使得所述第一传感信号为CDMA信号。

19.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一接收器被配置为检测作为发送信号的所述第一测量信号。

20.根据权利要求11所述的系统，其中所述第一接收器被配置为检测作为反射信号的所述第一测量信号。

21.根据权利要求11所述的系统，其中还包括与所述接收器通信的滤波器，其中所述滤波器被配置为对所述第一测量信号进行解调和滤波以获得第一运动信号。

22.根据权利要求21所述的系统，其中所述滤波器是被编程为对所述第一测量信号进行采样、解调和滤波以导出运动的处理器。

23.根据权利要求11所述的系统，还包括：

第二标签，其包括用于生成第二传感信号的第二信号源和

与所述第二信号源电通信的第二近场天线，其中所述第二近场天线被配置为设置在待测量的第二运动的第二近场耦合范围内，以生成第二测量信号作为所述第二运动调制的所述第二传感信号；和

其中所述接收器还被配置为检测所述第二测量信号，

其中所述第二近场耦合范围小于所述第二近场天线的一个波长。

24.根据权利要求23所述的系统，还包括用于基于所检测到的第一测量信号和第二测量信号来测量导数值的处理器。