Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 879078
  2. Yazar: CANSU EREN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MESUT KARTAL, PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 200

Özet

Ultra geniş bant (UGB) radar sistemleri ile insanın yaşamsal belirtilerinin tespiti, 2000'li yıllardan bu yana araştırmacılar arasında popüler bir araştırma konusu olmuştur. Radar sistemleri kullanılarak insanın yaşamsal belirtilerinin boş uzayda veya duvar, enkaz gibi engeller arasından tespit edilmesi ve izlenmesi biyo-radyolokasyon olarak tanımlanmaktadır. Radar teknolojisi kullanılarak beton duvarlar gibi sağlam bir yığının içinden insanın yaşamsal belirtilerini tespit etmek mümkündür. Bu teknoloji, Duvardan Algılama Radarı (DAR) veya Duvar İçi Radar (DİR) olarak bilinir. Radar kullanarak insana dair hayati bulguların izlenmesinin uygulamaları iki ana alanda gruplandırılmıştır. Bunlar, sivil ve askeri uygulamalardır. Nefes alma ve kalp atış hızı insan vücudunun temel hayati belirtileridir. Solunum ve kalp atışı frekansları sırasıyla 0,2-0,6Hz ve 0,8-2,5Hz arasında değişmektedir. Nefes alırken insanın göğüs bölgesi periyodik olarak genişler ve daralır. İnsanın nefes alma/kalp atışı hareketleri sinüzoidal bir matematiksel model çizmektedir ve bu model insanın canlılığının bir imzasıdır. Radar mesafesindeki, santimetrelere varan bu küçük hareketler, ultra geniş bant teknolojisi sayesinde gözlemlenebilmektedir. UGB radarlar 3,4 GHZ ile 10,6 GHZ arasında, 1,29-7 bant oranıyla kullanılmaktadır. Bu standardizasyon Federal İletişim Komisyonu tarafından yapılmaktadır. UGB radarları, hedef sınıflandırmayı mümkün kılan gelişmiş hedef menzil doğruluğuna ve yüksek menzil çözünürlüğüne sahiptir. Yağmur ve sis gibi hava olaylarına karşı dayanıklıdır ve radar ölü bölgeleri azaltılmıştır. UGB radarları iyonlaştırıcı, müdahaleci olmayıp ve temassızdırlar. UGB radar sistemlerinin temassız ve iyonize olmayan özelliği, onları biyomedikal alanlarda insanın yaşamsal belirtilerini izlemek için mükemmel aday haline getirmektedir. Uyku izleme (Ani Bebek Ölümü Sendromu, Obstrüktif Uyku Apnesi Sendromu), sporcuların fiziksel performansının analizi, veteriner çalışmalarının izlenmesi ve hayvan çalışmaları bu sistemlerin sivil ve biyomedikal uygulamalarına örnektir. Temassız ölçüm tekniği aynı zamanda savunma uygulamaları için cazip olan UGB radarlar, sınır bölgelerinin ve binaların içinin izlenmesine de olanak tanımaktadır. UGB radar sistemleri kullanılarak, deprem gibi doğal afetlerden sonra enkaz altındaki insanların tespiti sağlanır. Dünya çapında artan yaşlanan nüfus göz önünde bulundurulduğunda, UGB radar sistemleri yaşlı yetişkinlerin yürüme, düşme, nefes alma gibi faaliyetlerini izleyebilmektedir. Bu sistemler yaygın olarak Ortam Destekli Yaşam (AAL) olarak bilinmektedir. Böylece UGB radar sistemleri yalnızca insanın yaşamsal belirtilerini tespit etmek ve izlemek için değil aynı zamanda insan jest ve hareketlerini sınıflandırmak için de kullanılmaktadır. UGB radar sistemlerinin operasyonel özellikleri performanslarını belirlemektedir. Bu nedenle mühendisler zamana, enerjiye, bant genişliğine ve alana odaklanan çözümler aramaktadır. Daha yüksek bant genişlikleri daha iyi aralık çözünürlüğüne sahiptir. Maksimum enerjiyle daha uzun menziller elde edilir. Anten sistemlerinin konumlandırılması alan gerektirir. İnsan nefesinin ve kalp atışının çok küçük menzil değişimlerine sebebiyet vermesi nedeniyle, menzil doğruluğu ve alan kısıtlaması çok önemlidir. Daha uzun menzilli, ağır kargaşanın içinden geçmek, maksimum düzeyde enerji gerektirir. Ayrıca UGB radar performansı, dünyanın eğriliği, atmosfer ve girişim nedeniyle dış gürültülere ve yayılma etkilerine karşı hassastır. Bu nedenle, tespit edilen insan hayati belirtileri için UGB radar operasyonel parametrelerinin seçiminin analiz edilmesi, alandaki araştırma konularından biridir. UGB radar doğruluğu, referans sensörler aracılığıyla ölçülür. Temaslı ve temassız sistemler kullanılmaktadır. Elektrokardiyografi, fotopletismorgi ve göğüs kemeri sensörleri insan dokularıyla temas gerektirir. Lidar ve kameralar, insanın yaşamsal belirtilerini analiz etmek için kullanılan, tıpkı UGB radarlar gibi temassız tekniklerdir. Ancak çevresel ışıktan zarar görürler. İnsan yaşamsal belirtilerini modellemek için elektromanyetik araçlar da kullanılır. Ancak hesaplama açısından ağır ve karmaşıktırlar. Dolayısıyla basit, gerçekçi ve maliyetsiz bir yaşamsal belirti referans sisteminin varlığı literatürde çalışılmamış bir alandır. Enkaz altı çalışmalarla, UGB radarları kullanarak insan tespit etmek araştırmacılar için karmaşık bir sorundur. Anten geometrisi, radar tipi, bant genişliği ve sistem gücü gibi radar özellikleri önemlidir. Ayrıca, enkazda veri toplandıktan sonra, zayıf hedef getirilerini güçlendirmek için farklı sinyal işleme yöntemleri kullanılır. Bu durumda ilk adım kargaşayı bastırmaktır. Çevredeki ortam da UGB radar verilerini etkiler ve ek katkı sağlar. Bu yüzdem kargaşa tipi zamanla değişen ve zamandan bağımsız olarak modellenir. Ortalama Kaldırma, Çerçeve Farkı Alma, Geri Döngü Filtreleme, Doğrusal Trend Çıkarma, Temel Bileşen Analizi (TBA) ve Tekil Değer Ayrıştırma (TDA), literatürde iyi çalışılmış kargaşa bastırma teknikleridir. Radar nefes sinyallerinin zaman-frekans görselleştirmesi, en temel teknik olan Hızlı Fourier Dönüşümü ile veya Hilbert Huang Dönüşümü ve Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü gibi gelişmiş teknikler aracılığıyla gerçekleştirilir. Hilbert Huang Dönüşümü ve Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü, ek hareketler gibi daha komplike senaryoları analiz ederken faydalı olacaktır. Bu hareketlerin özellik analizi, hareket türlerini sınıflandıran makine öğrenmesi araştırmacıları için önemlidir. Bu çalışmada UGB radar ile tespit edilen insana dair nefes gibi yaşamsal işaretleri , sinyal işleme algoritmaları kullanarak inceledik. 2023 yılında Hatay ve Kahramanmaraş'ta yaşanan deprem, geçmiş pandemi ve yaşlı nüfus sayısındaki artış bu teze motive olmuştur. Literatürdeki deneysel senaryo eksikliklerine ilişkin veri toplanması çalışmanın merkezini oluşturmuştur. Çalışmada kargaşa ortamı, vücut hareketleri, insan/radar konumu ve simülasyon verilerine odaklanan altı veri tipi topladık. Verileri toplarken kamuya açık veri eksikliğini ve tıbbi ve arama-kurtarma radarlarında ihtiyaç duyulan hızlı gelişim sürecini fark ettik. Böylece Mendeley Data ile verilerimizi paylaştık ve makalemizi yayınladık. Ayrıca nefes tespitinde kullanılan temel sinyal işleme algoritması analizini de paylaştık. Çalışmalarımızın geri kalan kısmında sinyal işleme algoritmalarına ve veri analizlerine odaklandık. Kargaşa bastırma teknikleri ve zaman-spektral analiz tekniklerini kullanarak veri setlerini analiz ettik. Detaylı bir şekilde veri performansı analizi sonuçlarını sunduk. Vücut hareketlerinin radar nefesi verilerine etkisini araştıran çalışmalarımız iki uluslararası konferansta yayınlandı. İnsan dokularının elektromanyetik özelliklerini gözeterek , yeni bir UGB radar nefes simülatörü geliştirdik. Çalışma çıktılarımızı değerlendirip, tezi sonuçlandırdık.

Özet (Çeviri)

Detection of human vital signs using ultrawideband radar systems has been a popular research topic amongst researchers since the 2000s. The detection and monitoring of human vital signs in free space or through obstacles such as walls or debris using radar systems are defined as bio-radiolocation. Detecting human vital signs through a robust clutter such as concrete walls using radar technology is possible. This technology is known as Sense Through Wall Radar (STWR) or Through Wall Radar (TWR). The applications of human vital signs monitoring utilizing radar are wide and grouped in two major fields: civil and military applications. Breathing and heart rates are the principal vital signs of the human body. Breathing and heartbeat frequencies are varied between 0.2-0.6Hz and 0.8 -2.5Hz, respectively. While breathing, the human chest area expands and contacts periodically. Human breathing/heartbeat movements draw a sinusoidal mathematical model, and this model is a signature of human vitality and the presence of human beings. These tiny movements up to centimeters in radar distance are observable thanks to ultrawideband technology. Ultrawideband(UWB) radars are utilized between 3.4 GHZ and 10.6 GHZ, with a band ratio of 1.29-7. This standardization is made by the Federal Communications Commission (FCC). UWB radars have improved target range accuracy and high range resolution, enabling target classification, are robust to interferences such as rain and mist, and have reduced radar dead zones. In addition to the properties mentioned earlier of UWB radars, they are non-ionizing, non-intrusive, and contactless. The non-contact and non-ionized property of UWB radar systems makes them great candidates for monitoring human vital signs in biomedical fields. Sleep monitoring (Sudden Infant Death Syndrome, Obstructive Sleep Apnea Syndrome), analysis of the physical performance of the athletes, veterinarian monitoring, and animal study are examples of these systems' civil and biomedical applications. The contactless measurement technique also enables monitoring of border zones and enemy territories, such as buildings, which is attractive for defense applications. Detecting human victims under debris after natural disasters such as earthquakes using UWB radar systems is helpful for search and rescue teams in the field. In light of the increasing aging population worldwide, UWB radar systems can monitor the activities of older adults, such as walking, falling, breathing, etc. These systems are widely known as Ambient Assisted Living(AAL). Thus, UWB radar systems are not only used for detection and monitoring human vital signs but also for classifying human gestures and movements. The operational specifications of UWB radar systems determine their performance. Thus, engineers seek solutions focusing on time, energy, bandwidth, and space. Higher bandwidths have better range resolution. The longer ranges are obtained with maximized energy. The positioning of antenna systems requires area. Regarding such tiny movements of human breath and heartbeat, ranging accuracy and space budget are crucial. The penetration through heavy clutters with longer ranges requires maximized energy. Moreover, the UWB radar performance is vulnerable to external noises and propagation effects due to earth curvature, atmosphere, and interference. Thus, analyzing the selection of UWB radar operational parameters for detected human vital signs is one of the research topics in the field. The UWB radar accuracy is measured via reference sensors to validate radar operation. Contact-based and non-contact systems are used. Electrocardiography, photoplethysmorgy, and chest belt sensors require contact with human tissues. Lidar and cameras are contactless techniques like UWB radars to analyze human vital signs. However, they suffer from environmental lightning. Electromagnetic tools are also used to model human vital signs. However, they are computationally heavy and complex. Thus, the presence of a simple, realistic, and cost-free vital sign reference system is a gap in the literature. Detecting human vital signs using UWB radars under the debris is an intricate problem for the researchers. The radar specifications, such as antenna geometry, radar type, bandwidth, and system power, are significant. Plus, after data collection in debris, the variational signal processing methods are utilized to enhance weak target returns. The first step is to suppress the clutter and debris in this case. The surrounding environment also affects the UWB radar data and makes additional contributions. Thus, the clutter type is modeled as time-varying and independent from time. Mean Removal, Frame Differencing, Loop-back Filtering, Linear Trend Subtraction, Principal Component Analysis(PCA), and Singular Value Decomposition (SVD) are the well-studied clutter reduction techniques in the literature. Time-frequency visualization of radar breath signals is handled via the most fundamental technique, the Fast Fourier Transform, or advanced techniques such as Hilbert Huang Transform and Short Time Fourier Transform. Hilbert Huang Transform and Short Time Fourier Transform are worthwhile while analyzing more complete scenarios such as additional movements. The feature analysis of these movements is significant for machine learning researchers who classify the movement types. In this study, we studied signal processing algorithms on radar human vital signs. The earthquake in Hatay and Kahramanmaraş in 2023, past pandemics, and a growing number of older adult populations motivated the thesis. Data collection regarding the gaps in literature was the central part of the study. We collected seven data types focused on cluttered zones, body movements, human/radar orientation, and simulation data. While collecting the data, we noticed a lack of publicly available data and the rapid process needed in medical and rescue radars. Thus, we shared our data on Mendeley Data and published its paper. We also shared fundamental signal processing algorithm analysis in this dataset to detect human breath signals under the table. In the remaining part of the studies, we focused on signal processing algorithms and analysis results. We analyzed the dataset using clutter reduction techniques and time-spectral analysis techniques. We presented detailed data performance analysis outcomes. Our studies on the effects of body movements on radar breath data were published in two international conferences. We developed a novel UWB radar breath simulator based on the electromagnetic properties of human tissues. Finally, we presented a brief conclusion.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    467105

    Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

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

    CANSU BÜYÜKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH

  2. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Tez No

    19262

    Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici

    Multi resolution image sampler

    RIZA CAN TARCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ

  4. Tez No

    246721

    Pyroelectric infrared (PIR) sensor based event detection

    Piroelektrik kızılberisi algılayıcı tabanlı olay tespiti

    EMİN BİREY SOYER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

  5. Tez No

    246617

    Fire detection algorithms using multimodal signal and image analysis

    Çokkipli işaret ve imge çözümleme tabanlı yangın tespit algoritmaları

    BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

Geri Dön