基于18 kHz二维超声平面阵列的自适应波束成形无接触呼吸波形估计技术

《Tsinghua Science and Technology》：Contactless Respiratory Waveform Estimation Using Ultrasound Planar Array

本文介绍了一种创新的非接触式呼吸监测系统，该系统采用18 kHz、16通道二维超声平面阵列结合自适应波束成形技术，有效解决了现有呼吸监测方法存在的方向性差、衣物穿透能力不足、缺乏波形细节及无测距功能等关键问题。研究通过脉冲和频率调制连续波(FMCW)激励将信噪比(SNR)提升20 dB，结合二维波束成形技术进一步增加8.5 dB SNR。实验结果表明，该系统在电机控制平板测试中实现亚毫米级位移精度，人体试验中在不同衣物和距离下呼吸频率平均误差仅为0.13次/分钟，为临床诊断和家庭健康监护提供了突破性技术方案。

　　

在当今医疗健康领域，准确且舒适的生命体征监测技术正成为科研与临床应用的焦点。呼吸作为人体最重要的生命体征之一，其波形模式蕴含丰富的生理病理信息，对睡眠呼吸暂停、慢性阻塞性肺疾病(COPD)等呼吸系统疾病的早期诊断具有重要价值。然而，传统接触式监测设备如呼吸感应体积描记术(RIP)和阻抗呼吸描记术存在导线缠绕、影响睡眠质量等局限，而基于摄像头、雷达等非接触技术又各自面临照明依赖、隐私泄露或成本高昂的困境。

针对这些技术瓶颈，国立阳明交通大学电子研究所GENG-SHI JENG团队创新性地开发了一套基于18 kHz二维超声平面阵列的非接触呼吸监测系统。该研究通过融合脉冲激励与频率调制连续波(FMCW)技术，结合自适应波束成形算法，实现了呼吸波形的精准重建。特别值得关注的是，该系统采用的不可闻声波波段(16.8-20.8 kHz)使其具备与商用智能音箱集成的潜力，为家庭环境下的连续健康监测开辟了新途径。

关键技术方法包括：1）采用16元件微机电系统(MEMS)二维矩阵阵列接收回声信号；2）创新自适应波束成形技术，通过1周期短脉冲序列估计通道间延迟曲线，替代传统体积扫描；3）结合脉冲与FMCW两种激励方式，其中FMCW通过25 ms时长的16.8-20.8 kHz线性调频信号提升穿透能力；4）基于自相关算法的瞬时速度估计方法，仅需7个慢时间样本即可输出位移波形。实验纳入5名健康受试者，通过鼻式流量探测器作为金标准，对比评估了不同距离(30-90 cm)、衣物类型(T恤、毛衣、夹克组合)和运动状态下的监测性能。

phantom实验结果

电机控制金属板实验显示，在模拟浅呼吸(6 mm)至深呼吸(43 mm)的位移范围内，超声方法的归一化均方误差(NMSE)均低于1%，显著优于惯性测量单元(IMU)设备。特别是在6 mm微小位移时，IMU因传感器漂移产生显著误差，而两种超声激励方式(脉冲与FMCW)均保持亚毫米级精度，证实其对细微呼吸运动的高度敏感性。

人体实验结果

通过对比鼻式流量探测器、IMU与超声设备的监测结果，研究发现超声方法在30-90 cm范围内呼吸频率估计误差仅为0.13±0.04次/分钟，与IMU表现相当(0.15±0.04次/分钟)。值得注意的是，超声监测误差随距离增加而上升，但衣物类型(单层T恤至双层夹克)未引起显著性能变化，证明其良好的衣物穿透性。运动后监测误差虽略有增加，但NMSE仍保持在0.8%以下，展现系统在生理状态变化下的稳定性。

脉冲与FMCW激励对比

在发射振幅降至1%的低信噪比条件下，FMCW激励仍能有效提取呼吸波形，而脉冲激励则完全失效。线性回归分析显示，FMCW在不同距离下信噪比平均提升20 dB，等效探测距离延伸至275 cm。这种优势源于FMCW技术的时间带宽积(本研究设为100)带来的处理增益，为未来提升监测范围提供技术空间。

讨论与展望

研究团队重点探讨了三大技术突破：自适应波束成形技术通过8.5 dB信噪比提升和5 dB信号干扰噪声比(SINR)改善，有效抑制多径传播干扰；FMCW激励模式显著增强穿透能力；不可闻超声波段天然抗环境噪声干扰。值得注意的是，当前波束成形延迟估计方法对快速运动目标仍存局限，未来计划从呼吸序列直接估计延迟，结合相位解缠技术提升动态监测能力。

该研究的创新价值在于首次将二维超声阵列与自适应波束成形结合用于呼吸监测，突破传统单点探测的局限。通过FMCW技术实现20 dB信噪比提升，结合16通道阵列处理带来8.5 dB额外增益，使系统在保持低成本优势的同时达到医疗级精度。随着商用智能音箱功率提升(最高30瓦)，未来有望实现更厚材质(如羽绒被)穿透监测，推动家庭健康监护技术的革新。

本文发表于《Tsinghua Science and Technology》，为无接触生理监测领域提供了重要技术路径。研究成果不仅证实超声技术在呼吸波形监测中的临床应用潜力，更通过模块化设计为智能家居设备的健康监测功能集成提供样板，标志着生物医学工程与消费电子技术的深度融合进入新阶段。