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龙图腾网获悉苏州一十一智能科技有限公司申请的专利双人睡眠监测方法、系统、计算机设备和存储介质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：CN120531336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510701730.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权双人睡眠监测方法、系统、计算机设备和存储介质是由王鹏设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本双人睡眠监测方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种双人睡眠监测方法、系统、计算机设备和存储介质。本申请通过将获取的双人混合多模态信号转换为时频图矩阵，提取所述时频图矩阵中的体动幅度、姿态角变化的空间特征，捕捉获取呼吸信号的时间序列特征，解耦得到每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列，突破传统傅里叶变换等算法局限，实现双人睡眠多模态信号的精准分离，解决信号交叉干扰问题，通过多算法协同处理，实现双人睡眠呼吸频率、体动情况等关键参数的高精度提取，监测误差率降低至3％以内。分析每个人睡眠质量，并生成每个人的睡眠监测报告方式，可适应不同个体体型、睡眠习惯及空间位置变化，提高算法泛化能力，有效减少监测盲区和误判风险。

本发明授权双人睡眠监测方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种双人睡眠监测方法，其特征在于，包括： 向双人睡眠区域发射毫米波信号，接收经人体反射的回波信号，获取包含双人呼吸、体动、姿态变化信息的双人混合多模态信号； 将所述双人混合多模态信号转换为时频图矩阵，提取所述时频图矩阵中的体动幅度、姿态角变化的空间特征，捕捉获取呼吸信号的时间序列特征，解耦得到每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列； 根据所述呼吸信号序列获取呼吸频率，根据所述体动信号序列获取体动参数，根据所述姿态信号序列识别睡眠姿态； 根据所述呼吸频率、所述体动参数、所述睡眠姿态分析每个人睡眠质量，并生成每个人的睡眠监测报告， 将所述双人混合多模态信号转换为时频图矩阵，提取所述时频图矩阵中的体动幅度、姿态角变化的空间特征，捕捉获取呼吸信号的时间序列特征，解耦得到每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列包括： 将所述双人混合多模态信号转换为时频图矩阵时保留信号时频域及空间阵列相位信息，其中所述时频图矩阵的维度为[时间×频率×天线通道数]； 将所述时频图矩阵输入卷积神经网络中提取所述时频图矩阵中的体动幅度、姿态角变化的空间特征，所述卷积神经网络包括至少两层卷积层，所述卷积神经网络输出的特征的维度为[批次大小×时间步长×特征通道数]； 通过双向门控循环单元对所述卷积神经网络输出的特征进行时序特征建模，捕捉呼吸信号的周期性微动特征，获取呼吸信号的时间序列特征； 对所述双人混合多模态信号中每个人的呼吸、体动、姿态变化的特征相分离，解耦得到每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列， 在解耦得到每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列之后还包括： 收集电磁干扰、背景噪声的信号特征，建立干扰信号特征数据库； 将每个人的呼吸信号序列、体动信号序列和姿态信号序列与所述干扰信号特征数据库进行对比，利用支持向量机分类器进行干扰类型识别，所述干扰类型包括窄带干扰、宽带干扰、人体遮挡杂波和周期性体动伪影； 当识别出的干扰类型为窄带干扰，使用可调谐陷波滤波器进行频率抑制，控制中心频率随干扰频率动态调整； 当识别出的干扰类型为宽带干扰，采用小波阈值去噪算法进行小波包降噪处理，基于噪声能量自适应选择分解层数； 当识别出的干扰类型为人体遮挡杂波，采用空间谱估计算法利用多天线阵列相位差重构目标位置； 依据环境传感器实时数据，动态调整抗干扰算法的参数，实现对干扰信号的自适应抑制。

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