Geri Dön

Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 467105
  2. Yazar: CANSU BÜYÜKHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ, YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfuz eden radar sistemleri ile tespiti bu tezde çalışılmıştır. Öncelikle radar ve yere nüfuz eden radar sistemlerinin çalışma prensipleri hakkında temel bilgiler verilmiştir. Sistem kurulumu yapılıp, başarılı data ediniminden sonra, kargaşa bastırma teknikleri engel etkisini minimize etmek için kullanılmıştır. Kargaşa bastırma tekniklerinin veri üzerinde uygulanmasından sonra ise hayati bulguların tespiti için sinyal işleme algoritmaları olarak Hilbert Huang Dönüşümü ve Hızlı Fourier Dönüşümü uygulanmıştır. Radar sistemleri ortama radyo dalgaları yollayarak tespit edilmesi arzulanan nesne hakkında bilgi verir. İlk önce radyo dalga işaretleri radar cihazı tarafından oluşturulur ve gönderici anten ile ortama yollanır. Nesnelerden ve farklı ortamlardan geri saçılan işaretler alıcı anten tarafından toplanarak bilgisayar ortamında kaydedilir. Radar sistemleri ilk olarak İkinci Dünya Savaşı'nda düşman gemilerin tespitinde kullanılmıştır. Günümüzde ise bu sistemler hava durumu analizlerinde, trafik sistemlerinde sıkça karşımıza çıkmaktadır. Yere Nüfuz Eden Radar sistemleri ise farklı bir radar tekniği olup, radyo dalgaları kullanarak gömülü objelerin tespitinde ve görüntülenmesinde kullanılmaktadır. Yere ait toprak, nemli toprak, kayalık arazi gibi bilgiler istenilen gömülü objenin tespitinde önemli rol oynar. Bu yüzden, bu sistemlerde kargaşa bastırma algoritmaları sıkça kullanılmaktadır. İnsan nefes hareketi, kalp atışı, el ve kolların küçük hareketleri literaturde hayati bulgu olarak kabul edilmektedir. Nefes alıp verme esnasında akciğerler daralıp genişleyerek göğüs boşluğunda küçük mesafe değişimlerine neden olur. Nefes hareketi periodik olup, frekansı 0,2 Hz ile 0,5 Hz arasında değişmektedir. İnsanın kemik, yağ, kas ve yumuşak dokudan oluştuğu düşünülürse, insan vücudu birden fazla yansıma noktasından oluşan karmaşık bir ortam olarak karşımıza çıkar. Farklı frekanslar ve derinliklerde bu dokuların sinyal iletimi farklıdır ve radar sistemleri kullanılarak bu sinyallerin geri yansımaları tespit edilerek hayati bulguların saptaması yapılabilir. Geniş bantlı radar sistemlerinin modellenmesiyle birlikte vital bulguların tespitine yönelik çalışmalarda ivmelenmiştir. Geniş bantlı sistemlerin sağlamış olduğu yüksek çözünürlük, indirgenmiş ölü radar bölgeleri, hedef şeklinin yüksek çözünürlükte belirlenebilmesi, hayati bulgular gibi düşük genlikli işaretlerin tespitini kolaylaştırmı ştır. Geniş-bantlı sistemler pikosaniye ya da nanosaniye zaman süreli kısa darbeler yollayarak yüksek çözünürlük sağlarlar. FCC(Federal Communications Commission) geniş bantlı sistemleri frekans aralığı 3,1 ile 10,6 GHz arasında olacak şekilde tanımlanmıştır. İnsan hayati bulgularının radar sistemleri ile engel arkası tespiti medikal alanlarda, savunma sanayinde ve deprem sonrası yaralı insanların çökmüş binaların altında tespit edilmesinde kullanılabilir. Hastanelerde kalp atışı, nefes hareketi gibi hayati bulguların uzaktan izlenmesi radar sistemi ile gerçeklenebilir. Çoğu biyolojik sinyallerin sürekli olduğu göz önünde tutulursa, hastanelerde işaretlerin sürekli gözlemi büyük önem taşır. Deprem sonrası enkaz altında kalan insanların kurtarılmasında kullanılan geleneksel teknikler, kameralar, köpekler ve mikrofonlar olarak sıralanabilir. Kameralar uzun optik kablolarla enkaz altına doğru sarkıtılarak görüntü sağlanır. Fakat kamera sistemlerinin en temel sorunu tamamen enkaz yapısına bağlı olmasıdır. Bir diğer yöntem olan çekiç sisteminde, potansiyel kurbanlara sinyal gönderilir ve mikrofon ile insana ait tepkinin duyulması beklenir. Eğer kurban bilincini kaybetmiş halde ise, tespit yapılamaz. Eğitimli arama kurtarma köpekleri de deprem sonrası kurtarma operasyonlarında burunları ile kokuları takip ederek kurbanların yerini belirler. Köpeklerin ölü ya da canlı ayırımı yapamaması arama kurtarma çalışmalarında harcanan zamanın artmasına neden olmakta, artan zaman ise canlı insan tespiti olasılığını düşürmektedir. Düşük frekanslara inebilme ve aynı zamanda yüksek frekanslara çıkabilme, hedef şeklini çıkarabilme, yüksek data hızı, yüksek kazanç ve çözünürlük geniş bantlı sistemlerin hayati bulguların engel arkası tespitine yönelik yapılan çalışmalarda yoğunlukla kullanılmasına neden olmaktadır. Geniş bantlı yere nüfuz eden radar sistemleri ile data edinimi sonrası işaretin analizi üç temel grupta yapılır. İlk olarak ham veri üzerinde alçak geçiren filtre, eşleşen filtre gibi yöntemler uygulanarak ana sinyal işleme öncesi temel işlemler yapılır. Kargaşa bastırma teknikleri ve insan nefes hareketi işaretinin lokal incelenmesine yönelik sinyal işleme yöntemleri ise sinyal işleme sürecinin sırasıyla son iki adımını oluşturmaktadır. Geniş bantlı yere nüfuz eden radar ile engel arkası hayati bulguların tespitine yönelik yapılan çalışmalarda, nefes, kalp atışı gibi vital bulguların tespitini zorlaştıran en önemli sorunlardan biri kargaşadır. Beton, tahta, toprak gibi her farklı engelde yansıtabilirlik parametreleri değişmekte, kalınlık arttıkçada tespit olasılığı hedef bilgisi taşıyan sinyallerin sönümlenmesi nedeniyle düşmektedir. Bu aşamada kargaşa bastırma yöntemlerinin önemi büyüktür. Çalışmalarda başlangıç seviyesinde kargaşa indirgeme olarak, kalibrasyon sinyalinin hedef bilgisi taşıyan ortamdan çıkarılması kullanılabilir. Kargaşa zorluğu arttıkça daha iyi sonuçlar için tekil değer ayrışımı, temel bileşen analizi gibi yöntemler uygulanabilir. Çerçeve çıkarımı, Temel Bileşen Analizi ve Tekil Değer Ayrışımı bilinen kargaşa bastırma yöntemlerindendir ve bu çalışmada engel etkisini bastırmak için kullanılmı ştır. Çerçeve çıkarımı yönteminde statik ortamın verisi kayededilerek, kalibrasyon ölçümü ya da referans işareti olarak adlandırılır. Daha sonra hedefin bulunduğu ortamın taraması yere nüfuz eden radar ile yapılır. Data elde edinimlerinden sonra ham datadan(hedefin bulunduğu) kalibrasyon datası çıkarılarak kargaşa indirgenmesi yapılmış olunur. Temel Bileşen Analizi'nde veri temel bileşenlerine ayrıştırılarak kargaşa ve hedef tespiti yapılır. Tekil Değer Ayrışımı ise temel olarak işareti kargaşa, hedef bilgisi ve gürültü olarak alt öz vektörlere ayırarak işlem yapar. Çerçeve çıkarımının uygulanması işlemsel olarak daha kolay olmakla birlikte ölçüm ortamının kalibrasyon sinyaline ihtiyaç duyar. Temel bileşen analizi ve Tekil Değer Ayrışımı yöntemlerinde ise referans sinyaline ihtiyaç yoktur. Matematiksel olarak daha karmaşık olan bu algoritmalar, gerçek hayatta uygulamalarda referans sinyaline ihtiyaç duymadıkları için daha etkilidirler. Nefes hareketinin frekans düzleminde analizi için Dalgacık, Hilbert Huang Dönüşümü ve Hızlı Fourier Dönüşümü gibi yöntemler uygulanabilir. Hızlı Fourier Dönüşümü en eski yöntemlerden olmakla birlikte, teorisi tamamlanmış ve iyi bilinen bir yöntemdir. Fakat, Hızlı Fourier Dönüşümü sinyalin yerel analizinde başarısız olup daha çok global bir yaklaşım sergiler. Ayrıca bu yöntemin başarılı olması için sinyalin linear ve durağan olması gerekmektedir. Günümüzde, Dalgacık ve Hilbert Huang Dönüşümü data analizinde sıklıkla çalışılan yöntemlerdendir. Dalgacık Dönüşümü bölgesel anlamda sinyal lokalizasyonu sağlamakla beraber, durağan olmayan işaretler içinde kullanılabilir. Tıpkı Hızlı Fourier Dönüşümü gibi bu teknikte linear olmayan işaretler üzerine uygulanamaz. Hilbert Huang Dönüşümü ise hem linear olmayan hem de durağan olmayan veriler üzerinde etkilidir. Ayrıca sinyal analizi lokal ve adaptif bir şekilde gerçekleşir. Hilbert Huang Dönüşümü iki temel işlemden oluşmaktadır, Hilbert Spektrum Analizi ve Deneysel Mod Ayrışması. Deneysel Mod Ayrışması ile sinyal iç mod fonksiyonlarına ayrıştırılır. Sinyalin harmoniklerine ayrıştırılması Deneysel Mod Ayrışması ile sağlanmış olunur. Daha sonra istenilen bilgiyi taşıyan iç mod fonksiyonu belirlenerek frekans ve zaman düzleminde incelemeler yapılır. Bu çalışmada kargaşa bastırma teknikleri olarak Çerçeve Çıkarımı, Tekil Değer Ayrışımı ve Temel Bileşen Analizi engel etkisini minimize etmede kullanılmıştır. Nefes tespiti için ise sinyal işleme algoritması olarak Hilbert Huang Dönüşümü ve Hızlı Fourier Dönüşümü uygulanmış ve frekans düzleminde yere nüfuz eden radar ile elde edilmiş dataların incelenmesi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis involves detection of human vital signs detected through obstructive barriers using UWB GPR systems. After a short introduction and background, radar and ground penetrating radar(GPR) principles, clutter reduction techniques and signal processing algorithms for analysis of human vital signs in frequency spectrum are discussed. Radar emits radio waves through media, and back-scattered waves from objects are collected using various antenna types. Radar systems basically consist of a radar device to generate radio signals, antennas for transmission and reception, and computers for recording and processing data. History of radar goes back to World War II. Today's radar systems are widely used both in civil and defense industry. Detection of hazardous fields in enemy territory and monitoring of ships and planes are some of the uses. In civil life, radar systems can be used in traffic system and weather forecast. Ground Penetrating Radar or shortly GPR is technique among radar systems that uses radio waves through ground to detect buried pipes, mines or buried objects. GPR mostly uses pulse technique to generate radio signals. Ground types such as soil, moist soil, and rocky fields represent different attenuation characteristics. Thus, type of ground, thickness of material, and depth are important parameters for object imaging and detection. Ultra-wideband(UWB) systems are modern high gain&resolution techniques applied to radar systems. High resolution is provided by wide band-width. Plus, fast data speed, target recognition capability and reduced radar dead zones make those systems attractive for detection objects through walls and/or under rubble. Detection of human vital signs, such as, respiratory rate and heart beat through obstacles are a hot topic for research related to rescue operations after natural disasters, such as earthquakes. Such techniques may also make possible remote (non contact) monitoring of vital signs of patients in a hospital environment. Continuous observation of vital signs are important because most signals in human body are by nature continuous. A portable radar device which detects human vital signs under collapsed buildings and rubble can become life saving. Target recognition capability, high gain and wide bandwidth makes UWB systems excellent candidate to detect human vital signs through wall or under debris. Currently, UWB GPR systems are used for such purposes. Human respiratory motion carries characteristic information and its frequency is between 0,2 Hz and 0,5 Hz. During breathing lungs expand and contract. These expansions and contractions lead to small displacements in chest cavity. These tiny displacements can be detected using UWB GPR systems. Signal processing algorithms are crucial for accurate detection. Background subtraction and signal localization play a big role in data analysis. Clutter type and thickness of clutter makes the environment more complex. Suppression of clutter is essential. Frame Differencing, Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition Techniques are well known algorithms for background elimination. Analysis of human vital signs in frequency domain can be performed with conventional transform techniques, like Fast Fourier Transform, but such analyses may also be carried out with modern techniques. Wavelet Transform and Hilbert Huang Transform are the latest techniques for data interpretation. Hilbert Huang Transform is composed of Hilbert Transform and Empirical Mode Decomposition algorithm. This technique is effective on both non-linear and non-stationary data analysis. Also, the method is adaptive and local. In this study, a UWB GPR system is designed for detection of human vital signs through obstacles. After successful data acquisition, signal processing algorithms are explained in two sections. First one is background subtraction techniques to eliminate obstacle effect. The last one is signal localization algorithms and covers Hilbert Huang Transform and Fast Fourier Transform. Finally, results will be presented and conclusions drawn.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    879078

    Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar

    Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi

    CANSU EREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

    PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH

  2. Tez No

    647534

    Recognition and monitoring of human motions using RF signals

    İnsan hareketlerinin RF sinyalleri kullanarak tanımlanması ve izlenmesi

    CAN UYSAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSU FİLİK

  3. Tez No

    626231

    Human fall detection using non-contact radar sensor

    Radar sensörü ile temassız düşme algılama

    KHADİJA HANİFİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  4. Tez No

    787840

    Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  5. Tez No

    855849

    Multiple stationary human respiratory detection by IR-UWB radar

    IR-UWB radar ile çok sayıda sabit insan solunum tespiti

    MAHDI ESMAEILISHAHIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAEID KARAMZADEH

Geri Dön