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龙图腾网获悉爱梦睡眠(珠海)智能科技有限公司申请的专利基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠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：CN121059116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511626917.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠监测方法是由吴鄂;金元设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及睡眠质量评估领域，公开了基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠监测方法，包括以下步骤：首先预设毫米波波束的发射角度，并构建智能床的三维模型，结合波束与三维模型进行联合分析，实时定位用户在智能床上的位置以及采集对应的生理数据，对生理数据进行分析，得到用户的睡眠质量报告。本发明能够捕捉到由呼吸和心跳引起的胸腔毫米级甚至亚毫米级的微小起伏，从而精确计算出呼吸率和心率，实现睡眠质量监测的目的。

本发明授权基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠监测方法在权利要求书中公布了：1.基于毫米波雷达波束联动分析的多用户睡眠监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过毫米波雷达系统发射毫米波波束，进行目标智能床的全域建模处理，并结合历史数据对毫米波波束进行角度预设，具体为： 将用于进行多用户睡眠监测的智能床标定为目标智能床，其中，所述目标智能床内置毫米波雷达传感器、关联传感器以及主控制器； 对毫米波雷达传感器和关联传感器进行上电，并与所述主控制器建立通信，确保主控制器对毫米波雷达传感器进行毫米波波束发射控制，以及确保主控制器控制关联传感器运行； 通过主控制器，控制毫米波雷达传感器发射毫米波波束，扫描目标智能床的床体，其中，在扫描目标智能床的床体时，引入基于密度分析的空间聚类算法结合毫米波波束，构建目标智能床床体的点云数据； 其中，所述基于密度分析的空间聚类算法自动识别不同点云数据的空间密度，输出不同的点云数据簇，预设智能床标准点云数据簇密度范围，选取密度在智能床标准点云数据簇密度范围内的点云数据簇，标定为目标点云数据簇； 对目标点云数据簇进行点云连接，实时生成目标智能床的床体的三维模型，标定为实时目标三维模型，并计算实时目标三维模型的规格数据； 获取与目标智能床连接的用户端软件，并在用户端软件中确定目标智能床的用户的常用睡姿以及历史偏好睡眠位置，并在所述实时目标三维模型内定位历史偏好睡眠位置； 结合历史偏好睡眠位置以及用户的常用睡姿，在目标智能床上对毫米波波束进行角度初步设定，确保毫米波波束在目标智能床上指向历史偏好睡眠位置上用户的胸腔位置，且毫米波波束为可转向的波束，标定为用户胸腔追踪波束； 同时，发射用于识别用户的实时睡眠位置的毫米波宽波束，标定为用户位置定位波束； 实时同步采集分析目标智能床的毫米波波束，同时进行毫米波波束的数据预处理，具体为： 以毫米波雷达传感器作为主时钟源，向所有关联传感器发射同步脉冲信号，所有关联传感器接收同步脉冲信号后同时运行，形成毫米波雷达传感器和所有关联传感器的时钟同步； 其中，当所有关联传感器接收同步脉冲信号时，立即执行所有关联传感器与主控制器的断联，并在断联后立刻通过主控制器重启所有关联传感器，实现毫米波雷达传感器和所有关联传感器的时钟同步； 对于毫米波雷达传感器发射的毫米波波束，获取不同的独立波束通道，其中，一个独立波束通道内存在一条独立的毫米波波束，独立的毫米波波束包括用户胸腔追踪波束和用户位置定位波束； 通过主控制器接收不同独立波束通道中毫米波波束的回波信号，并对回波信号进行信号预处理，其中，信号预处理为通过滤波方式对回波信号进行信号滤波处理，并对回波信号进行频谱分析，分析回波信号的反射频率是否在预定范围内； 若否，则对回波信号持续进行信号滤波处理，直至回波信号的反射频率在预定范围内； 结合所有关联传感器输出的传感数据，对实时目标三维模型进行更新，确保实时目标三维模型上输出传感数据，并将预处理后的毫米波波束的回波信号标定为目标分析波束信号； 通过卷积神经网络模型，对目标分析波束信号以及更新后的实时目标三维模型进行联合处理分析，实现目标智能床的用户目标位置朝向的实时定位，具体为： 在目标智能床的主控制器内引进卷积神经网络模型，用于对目标分析波束信号以及更新后的实时目标三维模型进行卷积预测分析； 其中，所述卷积神经网络模型内存在传感数据分支以及波束信号分支，在波束信号分支内，对目标分析波束信号进行四维数据立方体构建，所述四维数据立方体由目标分析波束信号对应的独立波束通道、独立波束距离、独立波束位置以及回波时间构成； 通过波束信号分支内的卷积核对四维数据立方体进行时空维度卷积滑动，捕捉目标分析波束信号的时空特征，并对目标分析波束信号进行全局平均池化处理，获得目标分析波束信号的全局统计信息； 引进大数据网络，检索波束信号不同频谱特征的注意力权重，并对目标分析波束信号的全局统计信息进行注意力权重分配，生成与目标智能床上用户的呼吸心跳相关的频谱特征，标定为用户目标频谱特征； 对用户目标频谱特征进行周期性卷积分析，输出用户目标频谱特征的周期特性； 结合传感数据分支，对更新后的实时目标三维模型进行传感数据分析，并结合用户目标频谱特征以及对应的周期特性，实现目标智能床的用户目标位置朝向的实时定位； 结合用户在目标智能床的实时朝向以及位置，对用户胸腔追踪波束和用户位置定位波束进行角度自适应调节，并在自适应调节后对用户目标频谱特征的周期特性进行自适应更新，生成用户更新频谱特征； 在目标智能床上进行用户人数确定，并根据用户的人数，对用户胸腔追踪波束进行自适应滤波，具体为： 分析目标智能床上的用户人数，若用户人数为1，则直接输出用户更新频谱特征； 若用户人数大于1，则根据胸腔实时空间坐标，计算不同用户之间的胸腔间距，并预设胸腔间距最小值； 若不同用户之间的胸腔间距不小于胸腔间距最小值，则直接输出用户更新频谱特征； 若不同用户之间的胸腔间距小于胸腔间距最小值，则对用户更新频谱特征进行分析，提取呼吸频率，并结合自适应滤波算法，对不同的用户胸腔追踪波束进行干扰分量滤波，得到纯化后的不同的用户胸腔追踪波束； 结合用户位置定位波束与纯化后的不同的用户胸腔追踪波束，对用户更新频谱特征进行二次更新，并与直接输出的用户更新频谱特征统称为用户可用频谱特征； 分析用户可用频谱特征，对目标智能床的所有用户进行睡眠质量实时分析，并根据分析结果指定不同用户的睡眠质量报告。

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