호흡 운동의 비접촉식 탐지에 관한 최근의 연구는 전파가 흉벽에서 반사될 때, 반송파의 위상 또는 주파수 영역의 파장 변화에 기반을 둔 도플러 레이더 기술에 초점을 맞추고 다. 그러나 측정 데이터에 포함된 Non-Target 전파가 반사되어 발생하는 클러터 및 노이즈에 대한 영향은 데이터의 신뢰성을 낮추고, 주파수 스펙트럼 분석 방법의 경우 연산량이 많아 실시간 용도로는 부적합하다. 본 논문에서는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더를 활용하여 실시간비접촉식 호흡 검출 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 CSP(Common Spatial Pattern)Filters를 활용하여 들숨, 날숨 신호의 ...
호흡 운동의 비접촉식 탐지에 관한 최근의 연구는 전파가 흉벽에서 반사될 때, 반송파의 위상 또는 주파수 영역의 파장 변화에 기반을 둔 도플러 레이더 기술에 초점을 맞추고 다. 그러나 측정 데이터에 포함된 Non-Target 전파가 반사되어 발생하는 클러터 및 노이즈에 대한 영향은 데이터의 신뢰성을 낮추고, 주파수 스펙트럼 분석 방법의 경우 연산량이 많아 실시간 용도로는 부적합하다. 본 논문에서는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더를 활용하여 실시간비접촉식 호흡 검출 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 CSP(Common Spatial Pattern)Filters를 활용하여 들숨, 날숨 신호의 공분산 비를 최대화하는 축을 찾고, 두 신호의 차이점을 극대화하는 필터를 설계한다. 또한, 각 피험자 기반의 호흡 패턴을 적용하기 위해 사전 데이터를 수집하여 CSP 필터를 만들고, 이것을 측정데이터에 적용함으로써 들숨과 날숨 신호를 공간적으로 분리한다. 그리고 공간적으로 분리된 호흡 측정데이터는 SVM(Support Vector Machine)을 통해 2진 선형 분류하여 호흡을 판정하였다. 제안하는 기법의 성능은 실험 결과를 통해 확인하였으며, 기존의 비접촉 호흡 검출 기법으로 주파수 스펙트럼 분석방법을 구현하여 제안된 기법과 비교하였다. 실험 결과, 스펙트럼 분석 기법의 성능 85.14% 대비 91.05%의 정확도로 5.91%의 성능 향상을 확인하였으며, 채널 환경 및 외부 요인으로 발생하는 간섭에 의한 오차를 줄일 수 있었다.
호흡 운동의 비접촉식 탐지에 관한 최근의 연구는 전파가 흉벽에서 반사될 때, 반송파의 위상 또는 주파수 영역의 파장 변화에 기반을 둔 도플러 레이더 기술에 초점을 맞추고 다. 그러나 측정 데이터에 포함된 Non-Target 전파가 반사되어 발생하는 클러터 및 노이즈에 대한 영향은 데이터의 신뢰성을 낮추고, 주파수 스펙트럼 분석 방법의 경우 연산량이 많아 실시간 용도로는 부적합하다. 본 논문에서는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더를 활용하여 실시간비접촉식 호흡 검출 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 CSP(Common Spatial Pattern)Filters를 활용하여 들숨, 날숨 신호의 공분산 비를 최대화하는 축을 찾고, 두 신호의 차이점을 극대화하는 필터를 설계한다. 또한, 각 피험자 기반의 호흡 패턴을 적용하기 위해 사전 데이터를 수집하여 CSP 필터를 만들고, 이것을 측정데이터에 적용함으로써 들숨과 날숨 신호를 공간적으로 분리한다. 그리고 공간적으로 분리된 호흡 측정데이터는 SVM(Support Vector Machine)을 통해 2진 선형 분류하여 호흡을 판정하였다. 제안하는 기법의 성능은 실험 결과를 통해 확인하였으며, 기존의 비접촉 호흡 검출 기법으로 주파수 스펙트럼 분석방법을 구현하여 제안된 기법과 비교하였다. 실험 결과, 스펙트럼 분석 기법의 성능 85.14% 대비 91.05%의 정확도로 5.91%의 성능 향상을 확인하였으며, 채널 환경 및 외부 요인으로 발생하는 간섭에 의한 오차를 줄일 수 있었다.
Recent research on non-contact detection of respiratory movements focuses on Doppler radar technology, which is based on wavelength changes in the phase or frequency domain of the carrier wave when the wave is reflected from the chest wall. However, the influence of noise and blurring due to the ref...
Recent research on non-contact detection of respiratory movements focuses on Doppler radar technology, which is based on wavelength changes in the phase or frequency domain of the carrier wave when the wave is reflected from the chest wall. However, the influence of noise and blurring due to the reflection of the non-target radio wave included in the measurement data deteriorates the reliability of the data. And since the computational complexity is too high, the spectrum analysis method is not suitable for real-time performance. In this paper, we propose real-time non-contact respiration detection using IR-UWB (Impulse-Radio Ultra Wideband) radar. The proposed scheme uses CSP (Common Spatial Pattern) Filters to find the axis that maximizes the covariance ratio of the inhale and exhale signals and designs a filter that maximizes the difference between the two signals. In order to apply respiration patterns based on each measurer, a dictionary data is collected and a CSP filter is created and applied to the measurement data to spatially separate the inhale and exhale signals. Then, the spatially separated respiration measurement data were classified by binary linear classification through SVM (Support Vector Machine) to determine respiration. The performance of the proposed technique is verified by experimental results. And the frequency spectrum analysis method, which is a conventional non – contact breath detection method, is compared with the proposed method. As a result, the performance of the spectral analysis technique is 85.14% and the proposed method has an accuracy of 91.05%. Therefore, there was a performance improvement of 5.91% compared to the existing method and This can reduce errors due to channel environment and interference from external factors.
Recent research on non-contact detection of respiratory movements focuses on Doppler radar technology, which is based on wavelength changes in the phase or frequency domain of the carrier wave when the wave is reflected from the chest wall. However, the influence of noise and blurring due to the reflection of the non-target radio wave included in the measurement data deteriorates the reliability of the data. And since the computational complexity is too high, the spectrum analysis method is not suitable for real-time performance. In this paper, we propose real-time non-contact respiration detection using IR-UWB (Impulse-Radio Ultra Wideband) radar. The proposed scheme uses CSP (Common Spatial Pattern) Filters to find the axis that maximizes the covariance ratio of the inhale and exhale signals and designs a filter that maximizes the difference between the two signals. In order to apply respiration patterns based on each measurer, a dictionary data is collected and a CSP filter is created and applied to the measurement data to spatially separate the inhale and exhale signals. Then, the spatially separated respiration measurement data were classified by binary linear classification through SVM (Support Vector Machine) to determine respiration. The performance of the proposed technique is verified by experimental results. And the frequency spectrum analysis method, which is a conventional non – contact breath detection method, is compared with the proposed method. As a result, the performance of the spectral analysis technique is 85.14% and the proposed method has an accuracy of 91.05%. Therefore, there was a performance improvement of 5.91% compared to the existing method and This can reduce errors due to channel environment and interference from external factors.
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