综述：基于雷达的非接触式心率监测：综述

《Digital Chinese Medicine》：Radar-based Non-contact Heart Rate Monitoring: A Comprehensive Review

　　雷达非接触式心率监测技术及其应用与挑战研究。该文系统比较了接触式（如ECG、PPG）与非接触式（雷达）心率检测方法，重点分析CW、FMCW和UWB雷达技术原理及在医疗、车载、智能家居等场景的应用，指出多主体环境信号分离、运动伪影抑制和算法优化三大挑战，并展望了机器学习与自适应滤波融合的未来研究方向。

　　心率（Heart Rate, HR）是评估人体健康状况的重要生理参数之一，广泛应用于医疗、人机交互、运动科学等多个领域。随着科技的发展，传统的接触式心率监测技术，如心电图（ECG）和光电容积描记法（PPG），虽然在精度和可靠性方面表现优异，但在长期监测和移动环境中的使用却存在一定的局限性。这些方法通常需要与皮肤直接接触，这不仅限制了患者的自由活动，还可能增加疾病传播的风险，给患者带来不适。因此，近年来非接触式和非侵入式的心率监测技术受到了越来越多的关注，尤其是基于雷达（RADAR）的监测方法，因其具备远程操作、持续监测和非侵入性的优势，展现出广阔的应用前景。

雷达技术在心率监测领域的应用，主要依赖于其对微小运动的高灵敏度。通过分析雷达回波信号中的微小变化，可以提取出与心脏跳动相关的特征。雷达波可以穿透墙壁、衣物等非导电材料，使得在不接触人体的情况下，依然能够实现对心率的准确测量。这一特性为医疗监测、智能家庭、自动驾驶汽车等场景提供了全新的解决方案。例如，在医院中，非接触式雷达可以用于对患者进行长时间的心率监测，而不受传统电极和传感器的限制。在智能家庭环境中，雷达技术可以用于监测老年人或慢性病患者的生命体征，从而实现远程健康管理和预警。

然而，非接触式雷达技术在实际应用中也面临诸多挑战。首先，雷达信号容易受到运动伪影的影响。即使是最轻微的肢体运动，也可能在雷达回波中产生显著的噪声，从而干扰心率的准确检测。此外，雷达系统的精度会受到其与被测对象之间的距离和角度的影响。当雷达设备与人体的距离过远或角度不当时，信号的强度和清晰度会下降，导致心率测量的误差增加。同时，人体姿势和位置的变化也会影响雷达信号的稳定性，例如从坐姿变为站姿，可能会改变雷达波的反射路径和信号特征，从而影响心率检测的准确性。

为了克服这些挑战，研究者们正在探索多种先进的信号处理算法和滤波方法。例如，使用频率调制连续波（FMCW）雷达和超宽带（UWB）雷达技术，可以提高信号的分辨率和抗干扰能力。同时，结合深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）等，可以有效识别和分离心率信号，提高检测的精度和可靠性。这些模型在处理复杂信号混合和运动伪影方面表现出色，尤其在多主体环境中，能够通过空间分离和信号分解技术，如独立成分分析（ICA-JADE）和经验模态分解（EMD），实现对不同个体心率信号的独立提取。

此外，研究者们还尝试将雷达技术与其他传感器融合，以提高心率监测的准确性和鲁棒性。例如，在智能家庭环境中，将雷达与可穿戴设备结合，可以实现对心率和呼吸率的联合监测，从而提供更全面的健康评估。在自动驾驶汽车中，雷达技术可以用于监测驾驶员的心率和呼吸率，帮助识别疲劳状态，提高行车安全性。在医疗领域，雷达技术可以用于监测重症患者的生命体征，为远程医疗和健康监护提供支持。

尽管雷达技术在非接触式心率监测方面取得了显著进展，但仍存在一些关键问题需要进一步研究和解决。首先，如何在复杂环境和多主体条件下提高心率监测的精度和可靠性，是当前研究的一个重点。其次，如何降低雷达系统对运动伪影的敏感性，提高其抗干扰能力，也是需要深入探讨的问题。此外，雷达系统的成本和部署难度也是制约其广泛应用的因素之一。因此，未来的研究方向将集中在开发更高效的信号处理算法，优化雷达系统的设计，提高其在不同环境下的适应性和鲁棒性。

综上所述，雷达技术在非接触式心率监测领域展现出巨大的潜力。它不仅能够克服传统接触式方法的局限性，还能够为多种应用场景提供新的解决方案。然而，为了实现雷达技术在心率监测中的广泛应用，还需要解决一系列技术挑战，包括运动伪影的抑制、信号质量的提升以及系统的成本和部署问题。未来的研究应继续探索这些方向，推动雷达技术在心率监测领域的进一步发展和应用。