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龙图腾网获悉天津大学合肥创新发展研究院申请的专利一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119112101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411155508.9，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法是由刘秀龙;李克秋;王赫;刘涵凯;蒋伟设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法，首先预设毫米波雷达的采集参数，毫米波雷达发射信号，接收天线捕获反射信号，通过采样后得到中频数字信号，并将采样结果发送给后端计算设备；从采集到的中频数字信号中提取与睡眠姿势和呼吸频率相关的特征；利用特征提取后获得的点云特征和呼吸特征来识别用户的睡眠姿势。之后，提取有效反射点，并利用这些反射点通过加权平均方法来准确估计呼吸频率。本发明旨在使用低成本，易于部署的商用毫米波雷达设备实现一个准确可靠的生命体征监测系统,稳定识别6种睡眠姿势并准确测量呼吸频率；获取了丰富且稳定的点云信息；增强了点云对睡眠姿势的表征；获得了更准确的呼吸频率估计结果。

本发明授权一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的睡眠体征监测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1‑1，数据采集；首先预设毫米波雷达的采集参数，毫米波雷达根据预先设置的参数发射信号，接收天线捕获反射信号，毫米波雷达射频前端对接收信号进行放大、混频、滤波处理，通过采样后得到中频数字信号，并将采样结果发送给后端计算设备； 步骤1‑2，特征提取；从采集到的中频数字信号中提取与睡眠姿势和呼吸速率相关的特征，即点云特征生成和呼吸特征提取；点云特征生成中，应用多帧方位角出现概率聚类分析，对于每一个距离仓，以一定的误差范围为半径对方位角进行多帧累积聚类，得到方位角估计，最后，在选定的方位角下估计其对应的高度角，结合反射距离计算生成在笛卡尔坐标系下的点云； 步骤1‑3，睡眠姿势识别；利用特征提取后获得的点云特征和呼吸特征来识别用户的睡眠姿势； 步骤1‑4，呼吸频率估计；根据不同睡眠姿势采用特定参数从点云数据中提取有效反射点，并利用这些反射点通过基于指数函数的加权平均方法来准确估计呼吸频率；具体如下： 步骤1‑4‑1，一个复信号采样点为，其幅值为向量的模值，相位为向量与实部轴的夹角，对每个采样点除以其模值，得到采样信号的单位IQ圆信息；设反射点的帧采样信号为，其中为总帧数，为第帧反射点的信号采样值，则单位幅度的相位信号为，即，此时，信号在IQ域上的坐标点全部落在幅值为1的单位圆上； 步骤1‑4‑2，获取不同姿势下可靠的阈值T，Rayleigh指标用于确定观察点是否均匀分布在一个圆周或圆环上，Rayleigh指标的计算公式为： ； 式中为点的总数，为每个点的单位向量，由点的极坐标角度得到；由公式2知Rayleigh指标的值范围在0到1之间，更接近0的Rayleigh指标表示采样点更均匀地分布在圆周上，而更接近1则表示分布不均匀； 由于不同睡眠姿势下，人体相对于雷达的反射面不同，导致相位点的均匀性程度存在一定差异，因此，对每种睡眠姿势单独求得一个Rayleigh指标的阈值，保证后续呼吸频率计算的可靠性； 步骤1‑4‑3，计算每个反射点的采样信号的Rayleigh指标，当指标值小于阈值时，认为其是一个有效的受呼吸行为影响的反射点，且噪声对该反射点信号的干扰可以忽略； 步骤1‑4‑4，对每个反射点的相位序列进行相位解绕、带通滤波，得到呼吸频段的信号； 最后，采用FFT对信号进行频谱分析，并取FFT结果的最大峰值对应的频率索引作为该反射点的呼吸频率估计；在一种睡眠姿势下，满足阈值T的受呼吸影响的反射点有多个，因此使用指数函数进行加权平均计算，计算公式表述如下： ； 其中为最终的呼吸频率估计，为有效反射点的总数，为第个反射点的Rayleigh指标值，为第个反射点的呼吸频率估计结果，最终将作为呼吸频率估计。

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