Improved low SNR Super-accuracy Spectral Estimator with a Short Window Time for Noncontact Vital Radar

Sangdong Kim; KyunKyung Lee

doi:10.5573/ieie.2018.55.2.97

주제분류

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저널정보

대한전자공학회
전자공학회논문지 학술저널
전자공학회논문지 제55권 제2호(통권 제483호)
2018.2 97 - 104 (8page)
DOI : 10.5573/ieie.2018.55.2.97

저자정보

Sangdong Kim (대구경북과학기술원)
KyunKyung Lee (경북대학교)

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본 논문은 수면 무호흡 및 다른 호흡기 질환의 진단 도구로서 비접촉식 생체 레이더에 대한 짧은 윈도우 시간과 낮은 SNR(Signal-Noise Ratio)기반의 초정밀도 스펙트럼 추정기를 제안한다. 생체 측정 레이더에서, 도플러 주파수는 인체의 심장박동 및 호흡을 측정하는 데 있어 높은 정확도를 갖는 것이 중요하다. 그러나, 생체 레이더가 높은 정확도를 갖기 위해서는 다양한 제한적인 문제를 해결해야만 한다. 특히, 심장박동 신호의 제한된 데이터 길이 및 낮은 SNR 환경에 의해 야기된 뭉개짐(smearing) 문제 때문에, 종래의 FFT(Fast Fourier Transform)의 성능이 저하된다. 도플러 스펙트럼의 정확성과 같은 레이더 측정 데이터의 파라미터를 개선하기 위해, ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational invariance Techniques)에 의한 신호 파라미터의 추정과 같은 많은 초정밀 부분 공간 기반 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 낮은 SNR에서 초정밀도 알고리즘은 매개 변수를 추정할 때 성능이 저하된다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 도플러 스펙트럼 추정의 성능을 유지하기 위해 예리한 고정 필터, 적응형 LMS(Least Mean Square) 필터 및 ESPRIT의 조합을 설계하였다. Monte-Carlo 시뮬레이션 결과와 심장박동 신호의 SNR이 -3 dB 인 실험 결과로부터 제안 된 방법의 RMSE (Root Mean Square Error)는 기존의 ESPRIT 방법보다 약 13 배 정도 낮음을 알 수 있다.

This paper proposes an improved low signal-to-noise ratio (SNR) super-accuracy spectral estimator with a short window time for noncontact vital radar as a diagnostic tool of sleep apnea and other respiratory disorders. In vital radar, it is important that the Doppler frequency has high accuracy to measure the heart and respiration rates of the human body. However, for vital radar, in order to obtain high accuracy, various limited problems must be solved. In particular, because of smearing problems caused by limited data length and low SNR environments of the heartbeat signal, conventional fast Fourier transform (FFT) suffers from decreased performance. To improve the parameters of radar measurement data such as the accuracy of Doppler spectrum, many super-accuracy subspace-based algorithms, e.g., the estimation of signal parameters by rotational invariance technique (ESPRIT), have been proposed. However, in a low SNR, the super-accuracy algorithm has decreased performance in estimating the parameters. In this paper, the combination of a sharp fixed filter, an adaptive LMS filter, and the ESPRIT was designed to maintain the performance of the Doppler spectral estimation in a low SNR environment. From the Monte-Carlo simulation results and experimental results with a heartbeat SNR of -3 dB, the RMSE of the proposed method is about 13 times lower than that of the conventional ESPRIT method.

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