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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计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：CN115081216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210731152.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法是由何茜;李浩正;王培超设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法，属于雷达技术领域，特别是属于无接触生命体征监测技术领域。通过采用ML估计方法，实现对心跳和呼吸频率的估计，相较基于时频分析的传统方法，ML估计方法的性能更加稳定，误差更小，对数据时长的依赖更小；并且本发明通过计算心跳呼吸频率估计的CRB，为该领域提供了更具理论基础的估计性能评价方法；以推导得出的CRB为基础，本发明给出了系统参数优化设计方法，该方法能够辅助技术人员找出最优的雷达参数，从而提高心跳呼吸频率估计的性能。

本发明授权一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MIMO雷达的心跳呼吸频率联合估计方法，该方法包括：步骤1：构建接收信号向量；针对M发N收的MIMO雷达系统，收发天线布置于人体周围，并保证无遮挡；将N个接收机收到的雷达信号采样值按编号排列成一个列向量r，表示为： 其中 为第n个接收端接收信号组成的列向量，n＝1,…,N，rn[k]为第n个接收端采集到的第k个离散时间接收信号值，为转置运算符；步骤2：构建接收信号矩阵S；S＝Diag{S1…Sn…SN}3其中Diag{·}表示对角化运算符； 为第n个接收机的接收信号矩阵，并且 其中，d0mn表示收发路径mn上收发天线与人体目标距离的和，Em表示每一个发射天线的发射能量，k为离散信号在不同采样时刻的索引，k＝1,…,K，Ts表示采样周期，fc表示载波频率；由天线m发出由天线n接收的信号，反射系数为： 其中，ζmn为路径mn上的反射系数，为第m个发射天线发出的低通等效发射信号在kTs时刻的采样值，并且波形满足归一化条件τmn[k]表示路径mn上的时延，表示为： 其中，μr,mn[k]表示心跳过程中的胸腔运动模型，μh,mn[k]表示呼吸过程中的胸腔运动模型，c表示光速，ah,mn和ar,mn分别表示反应在路径mn上心跳和呼吸导致的胸腔运动幅度，fh和fr分别为心跳频率和呼吸频率；步骤3：构建噪声协方差矩阵Q；Q表示为Q＝E[wwH]，其中·H为共轭转置运算符，w为N个接收端噪声组成的列向量： 其中，E[·]表示求期望运算，wn表示第n个接收端的噪声，wn[k]表示第n个接收端第k个采样时刻的噪声；步骤4：计算心跳呼吸频率ML估计值；通过下式计算使得对数似然函数达到最大值的心跳和呼吸频率，作为fh和fr的ML估计值 同时将代入矩阵S计算得到反射系数的ML估计值 步骤5：计算矩阵U；U＝[Uf[1]…Uf[k]…Uf[K]]+14其为一个2×KMN维矩阵，其中 步骤6：通过重新划分组合Jθ中的元素得到子矩阵D，G和L，Jθ表示中间变量的费舍尔信息矩阵，划分组合方法为： 其中j表示虚数单位，Jτ是一个KN×KMN维矩阵；Jτ＝[Jτ[1]…Jτ[K]]17其中Jτ[k]＝Sτ[k]diagζ18为一个KN×MN维矩阵；diagζ是由反射系数组成的对角阵；Sτ[k]是在k时刻对各条路径时延求导的结果，表示为 其中 为K×M维矩阵，其中K维列向量ek是只有第k个元素为1，其余元素全部为0，表示克罗内克乘积，并且 其中 步骤7：计算CRB矩阵；利用矩阵求逆引理，CRB矩阵表示为 采用CRB矩阵对角线上的前两个元素，计算得到心率估计和呼吸频率估计由于ML估计是渐进无偏的，得到二者的均方误差与CRB的关系为： 其中，[CRB]1,1和[CRB]2,2分别表示CRB矩阵中对角线上第一个和第二个元素值；步骤8：优化系统参数；在确定需要优化的参数和约束条件后，以最小化CRB为目标，求解优化问题，从而实现提高系统性能的目的；将全部待优化的系统参数用向量表示为X，在其他参数确定的情况下，和为待估参数的函数，则优化问题可以表示为： 其中，α1和α2为给定的权重系数，用以调节目标函数中心率和呼吸频率估计性能的比重；giX表示优化问题中的不等式约束条件，hqX表示优化问题中的等式约束条件，I和Q表示约束条件的个数，在约束条件下最小化心跳呼吸频率估计的CRB，计算得到系统参数X的优化结果。

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