使用了什么技術(shù)，解決了什么問題進(jìn)行的總結(jié)。
另有一篇相關(guān)文章可參考：http://www.docin.com/p-1009413800.html
[1]Peter A Johnson, Bozhao Tan, and Stephanie Schuckers.Multimodal fusion vulnerability to non-zero e?ort (spoof) imposters. In2010 IEEE International Workshop onInformation?Forensics?and Security, pages 1–5. IEEE, 2010.
本文表明現(xiàn)有的多生物特征識別系統(tǒng)抵抗非零欺騙攻擊的脆弱性，基于傳統(tǒng)的錯誤拒識率(False Reject Rate, FRR)和錯誤接受率(False Accepted Rate, FAR)融合算法的設(shè)計(jì)已不太安全。在對比了多個融合算法的性能基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的更為安全的基于欺騙錯誤接受率(spoof false accept rate,SFAR)的多生物識別系統(tǒng)，SFAR即被系統(tǒng)錯誤接受的成功欺騙系統(tǒng)一個或多個特征的攻擊者的概率。
[2]Simon Eberz, Kasper Bonne Rasmussen, Vincent Lenders,and Ivan Martinovic. Preventing lunchtime attacks: Fighting insider threatswith eye movement biometrics. InNDSS, 2015.
防止午餐攻擊：用眼動技術(shù)對抗內(nèi)部威脅。本文提出基于眼動模式的生物認(rèn)證識別方式，該方法構(gòu)造了21個判別特征集來可靠的區(qū)分不同的用戶，并利用這一獨(dú)特的模式來抵抗內(nèi)部威脅（例如對任務(wù)熟悉度高的情況下眼動次數(shù)和幅度正相關(guān)，可通過量化關(guān)系抵抗威脅）。
在對照實(shí)驗(yàn)中，測試了時間和基于任務(wù)熟悉度（假冒攻擊）對眼動識別功能的穩(wěn)定性的影響，以及不同的特征子集對分類器的性能的影響，結(jié)果表明眼球運(yùn)動識別具有可靠性和穩(wěn)定性。
[3]Kenrick Mock, Bogdan Hoanca, Justin Weaver, and MikalMilton. Real-time continuous iris recognition for authentication using an eyetracker. InProceedings?of the 2012 ACM?conference?on?Computer and communications security, pages 1007–1009. ACM, 2012.
本文研究了將商用的眼動儀用于實(shí)時的連續(xù)的虹膜識別，進(jìn)行身份認(rèn)證的方法。實(shí)驗(yàn)表明雖然使用眼動儀和虹膜識別時的錯誤率稍高，但隨著對眼動研究的深入，應(yīng)用于實(shí)時的連續(xù)的虹膜識別，再結(jié)合其他身份驗(yàn)證手段（密碼等）還是可行的。
[4]?J.Decker. Windows hello biometrics in the enterprise.https://technet.microsoft.com/en-us/itpro/windows/keep-secure/windows-hello-in-enterprise,September 2016.Accessed by November 10, 2016.
該篇介紹了Windows Hello生物識別技術(shù)在企業(yè)中應(yīng)用的內(nèi)容。在Windows10中，微軟加入了Windows?Hello進(jìn)行生物識別的功能。在相應(yīng)硬件設(shè)施配合的條件下，Windows Hello可支持指紋、虹膜、面部識別登錄。
[5]Kasper Bonne Rasmussen, Marc Roeschlin, IvanMartinovic, and Gene Tsudik. Authentication using pulse-response biometrics.In21st Annual Network and Distributed System Security Symposium, NDSS
2014, San?Diego,?California, USA,?February?23-26, 2013,2014.
本文提出了一種基于脈沖響應(yīng)的生物識別方法。通過對待測物體上作用脈沖信號激起瞬態(tài)響應(yīng)，通過傳感器采集信號，捕獲響應(yīng)，再應(yīng)用信號處理方法進(jìn)行振動分析。設(shè)計(jì)的系統(tǒng)根據(jù)脈沖相應(yīng)的匹配度來完成身份識別和驗(yàn)證。
[6]Sairul I Sa?e, John J Soraghan, and LykourgosPetropoulakis. Electrocardiogram (ecg) biometric authentication using pulseactive ratio (par).IEEE Transactions on
Information?Forensics?and Security, 6(4):1315–1322, 2011.
本文提出了使用心電圖的基于PAR特征提取技術(shù)的生物認(rèn)證方法。本問采用心電圖作為生物識別系統(tǒng)的認(rèn)證方式，利用脈沖活性比（Pulse Active Ratio, PAR)特征提取技術(shù)通過心電圖（ECG）提取特征向量，該算法包含4個參數(shù)（、、、用來生產(chǎn)不同的特征集，可通過調(diào)整參數(shù)來評估系統(tǒng)性能），相比傳統(tǒng)的振幅特征提取方法性能更優(yōu)越。
[11]James C Lin. Microwave sensing of physiological movement and volumechange: A review.
Bioelectromagnetics, 13(6):557–565, 1992.
本文是對利用微波遠(yuǎn)程檢測生理運(yùn)動和體積變化的研究綜述。包括基本技術(shù)和原理及主要應(yīng)用。一般來說這些系統(tǒng)連續(xù)波的工作頻率在1到35 GHz之間，由微波發(fā)生器、取樣裝置、發(fā)射接收天線、一組信號調(diào)理和處理裝置和顯示單元構(gòu)成，主要利用接收到的信號的振幅和相位信息。這些系統(tǒng)能夠記錄瞬時變化的流體的體積，壓力脈沖，心率，可穿透非導(dǎo)電壁厚層或測量距離大30米的呼吸速率。
[12]Kunmu Chen, Yong Huang, JianpingZhang, and Adam Norman. Microwave life-detection systems for searching humansubjects under earthquake rubble or behind barrier.BiomedicalEngineering, IEEE
Transactions on, 47(1):105–114, 2000.
本文介紹了用于在地震中或障礙物下搜救的微波生命探測系統(tǒng)。這個系統(tǒng)工作在1150或450MHz，可以透過約10英尺厚的障礙物檢測呼吸和心跳信號。當(dāng)微波束的在一個適當(dāng)?shù)念l率（L或S波段），可以穿透地震碎石或障礙物照射到遇難者上，被遇難者身體的反射回來的波束，經(jīng)過處理去除雜波影響可以提取到關(guān)于心跳和呼吸的信號，從而定位遇難者。
[13]Jenshan Lin Li, Changzhi. Microwave NoncontactMotion Sensing and Analysis. Johnson & Wiley, 2013.
http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781118742556
本書針對微波雷達(dá)的非接觸式生命體征檢測和機(jī)械運(yùn)動測量問題，借鑒前沿研究成果和行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，對微波和多普勒雷達(dá)，特別是在射頻技術(shù)，微電子制造工藝，信號處理硬件和算法的領(lǐng)域的知識進(jìn)行介紹。包括的內(nèi)容有：
1）從電磁傳播到信號處理的基礎(chǔ)理論和技術(shù)基礎(chǔ)；
2）研究討論了動態(tài)傳感雷達(dá)的主要類型（包括多普勒，脈沖，和調(diào)頻連續(xù)波）；
3）在檢測和分析技術(shù)上的最新研究進(jìn)展；
4）列舉各領(lǐng)域的主要應(yīng)用成果；
5）在人類生命體征檢測用的應(yīng)用（穿墻雷達(dá)，多普勒振動測量）；
6）未來的發(fā)展方向。
[14]Bram Lohman, Olga Boric-Lubecke, VM Lubecke, PW Ong, and MMSondhi. A digital signal processor for Doppler radar sensing of vital signs.Engineering in Medicine and
Biology Magazine, IEEE, 21(5):161–164, 2002.
本文闡述了用于呼吸和心率檢測的多普勒雷達(dá)傳感的數(shù)字信號處理器。該處理器的設(shè)計(jì)基于自相關(guān)函數(shù)和信號增強(qiáng)技術(shù)，進(jìn)行檢測時距目標(biāo)的最大距離可達(dá)到2米。
[15]Amy D Droitcour, OlgaBoric-Lubecke, Victor M Lubecke, Jenshan Lin, and Gregory TA Ko- vacs. Rangecorrelation and I/Q performance bene?ts in single-chip silicon Doppler radarsfor noncontact cardiopulmonary monitoring.MicrowaveTheoryandTechniques,IEEETrans-actionson, 52(3):838–848,2004.
本文闡述了程相關(guān)效應(yīng)和I/Q接收機(jī)在非接觸式單片多普勒雷達(dá)檢測系統(tǒng)中表現(xiàn)出的優(yōu)勢。本文用實(shí)驗(yàn)估算了由于程相關(guān)而降低的相位噪聲，所測得的殘余相位噪聲平均在預(yù)測數(shù)值的5dB內(nèi)；還表明了在直接轉(zhuǎn)換接收機(jī)中，接受信號和本振信號的相位關(guān)系對解調(diào)的靈敏度起著舉足輕重的作用，使用同相和正交相（I/Q）接收機(jī)中，可以防止出現(xiàn)空檢測點(diǎn)。
[16]LorenzoScalise, Ilaria Ercoli, Paolo Marchionni, and Enrico Primo Tomasini.Measurement of respiration rate in preterm infants by laser Doppler vibrometry.InMedical?Measurements?and?ApplicationsProceedings?(MeMeA),?2011?IEEE?International?Workshop?on,pages 657–661. IEEE, 2011.
本文提出了一種用于監(jiān)測早產(chǎn)兒呼吸速率的光學(xué)非接觸測量方法，使用了激光多普勒振測儀，將其放置在恒溫箱外側(cè)距嬰兒有有一定距離的地方，通過分析和處理腹壁運(yùn)動的監(jiān)測結(jié)果，評估嬰兒的心肺活動。
[17]ManelMartinez and Rainer Stiefelhagen. Breath rate monitoring during sleep usingNear-IR imagery and PCA. InPattern?Recognition?(ICPR),?2012?21st?International?Conference?on,pages 3472–3475. IEEE, 2012.
本文提出了使用近紅外圖像和PCA技術(shù)對睡眠中的呼吸速率進(jìn)行監(jiān)測的技術(shù)。設(shè)計(jì)了一個固定的紅外點(diǎn)并使用與之匹配的紅外濾波器相機(jī)進(jìn)行30秒的滑動窗口追蹤、監(jiān)測，然后采用主成分分析（PCA）和自回歸譜分析（AR）方法來處理濾波，估計(jì)呼吸速率。
[18]Florian Pfanner, Joscha Maier, Thomas Allmendinger, Thomas Flohr, andMarc Kachel- rie?. Monitoring internal organ motion with continuous wave radarin CT. Medical physics, 40(9):091915, 2013.
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了將連續(xù)波雷達(dá)應(yīng)用到CT中對內(nèi)臟器官運(yùn)動進(jìn)行檢測的系統(tǒng)。該系統(tǒng)工作頻段在860MHz，1個接收和4個發(fā)射天線陣列被放置在靠近病人的CT工作臺上，雷達(dá)波穿過人體并在內(nèi)部組織邊界反射，反射的信號經(jīng)過處理提取獲得所需信息，確定呼吸運(yùn)動及實(shí)現(xiàn)對內(nèi)臟器官的檢測。
[19]Fu-Kang Wang, Tzyy-Sheng Horng, Kang-Chun Peng, Je-Kuan Jau, Jian-YuLi, and Cheng- Chung Chen. Single-antenna Doppler radars using self and mutual injectionlocking for vital sign detection with random body movement cancellation.Microwave?Theory?and?Techniques,?IEEE?Transactions?on,59(12):3577–3587, 2011.
本文提出了一種基于自注入鎖定（SIL）和互注入鎖定（MIL）消除身體隨機(jī)運(yùn)動噪聲的單天線多普勒雷達(dá)生命體征檢測技術(shù)。
單天線SIL雷達(dá)陣列的設(shè)計(jì)降低了連續(xù)波多普勒雷達(dá)系統(tǒng)的硬件復(fù)雜度；將被測對象放置在兩個單天線SIL雷達(dá)之間通過多普勒頻移測量心率和呼吸，通過兩個雷達(dá)的相互注入鎖定（MIL），身體隨機(jī)運(yùn)動產(chǎn)生的噪聲影響被消除。
[20]Yanming Xiao, Jenshan Lin, OlgaBoric-Lubecke, and Victor M Lubecke. Frequency-tuning technique for remotedetection of heartbeat and respiration using low-power double-sidebandtransmission in the Ka-band.MicrowaveTheoryandTechniques,IEEETransactionson, 54(5):2023–2032,2006.
本文提出了一種在Ka波段使用低功耗雙邊帶傳輸?shù)倪h(yuǎn)程檢測心跳和呼吸的頻率調(diào)諧技術(shù)。主要工作：1）選擇Ka波段電磁波因該段電磁波波長較短從而提高檢測靈敏度；2）采用間接轉(zhuǎn)換接收機(jī)結(jié)構(gòu)，以減少直流偏移和1 / f噪聲，從而降低信噪比；3）通過選擇一個合適的頻率間隔使得雙邊帶信號發(fā)射機(jī)的輸出是正交的方式，防止空檢測點(diǎn)出現(xiàn)在高頻位置；4）應(yīng)用頻率調(diào)諧技術(shù)可實(shí)現(xiàn)將零檢測點(diǎn)轉(zhuǎn)換成最佳檢測點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明該雷達(dá)傳感器系統(tǒng)，在2.0米距離的雙邊帶傳輸功率僅為12.5uw，其檢測精度超過80%。具有低功耗、檢測靈敏度高的優(yōu)勢。
[21] John E Kiriazi, Olga Boric-Lubecke, and
Victor M Lubecke. Dual-frequency technique for assessment of cardiopulmonary
e?ective RCS and displacement.SensorsJournal,IEEE, 12(3):574–582, 2012.
本文提出了一種雙頻技術(shù)來獲得評價心肺活動的參數(shù)——雷達(dá)散射截面和位移。即采用雙頻技術(shù)，也就是在強(qiáng)度和相位調(diào)制幅度上的對回波信號的定量分析，來精確評估有關(guān)心肺活動的兩個關(guān)鍵參數(shù)——有效雷達(dá)散射截面（ERCS）和位移。第一個參數(shù)有效雷達(dá)散射截面（ERCS）對應(yīng)于由于呼吸、心跳活動導(dǎo)致軀干表面部分移動的雷達(dá)散射截面。第二個參數(shù)定義為軀干表面在信號入射方向產(chǎn)生的最大位移。該雙頻系統(tǒng)基于球形目標(biāo)校準(zhǔn)和位移測量驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ERCS軀干后部大于前部，呼吸深度（軀干位移）俯臥時小于仰臥。
[22]Changzhan Gu, Ruijiang Li, HualiangZhang, Albert YC Fung, Carlos Torres, Steve B Jiang, and Changzhi Li. Accuraterespiration measurement using DC-coupled continuous-wave radar sensor formotion-adaptive cancer radiotherapy.BiomedicalEngineering,IEEETransactionson, 59(11):3117–3123,2012.
本文提出了一種采用直流耦合連續(xù)波雷達(dá)傳感器進(jìn)行動態(tài)自適應(yīng)腫瘤放射治療的精確呼吸檢測方法。相比于傳統(tǒng)方法，該設(shè)計(jì)可提供準(zhǔn)確、無創(chuàng)、非接觸式、非入侵式呼吸測量，在動態(tài)自適應(yīng)放療中的呼吸門控和腫瘤追蹤應(yīng)用有巨大潛力。
本文雷達(dá)傳感器的設(shè)計(jì)采用直流耦合自適應(yīng)調(diào)諧架構(gòu)，包括RF粗調(diào)和基帶微調(diào)。為增強(qiáng)接收信號并消除直流偏移，射頻調(diào)諧在雷達(dá)傳感器的射頻前端采用了衰減器和移相器；為實(shí)現(xiàn)在基帶的高增益放大、獲得最大動態(tài)檢測范圍采用基帶微調(diào)架構(gòu)，進(jìn)一步校準(zhǔn)了直流偏移。
[23] Changzhan Gu, Changzhi Li, JenshanLin, Jiang Long, Jiangtao Huangfu, and Lixin Ran. Instrument-based noncontactDoppler radar vital sign detection system using heterodyne digital quadraturedemodulation architecture.Instrumentation and Measurement, IEEETrans-actions
on, 59(6):1580–1588, 2010.
本文提出了采用外差正交解調(diào)技術(shù)的非接觸式多普勒雷達(dá)生命探測系統(tǒng)。該系統(tǒng)優(yōu)勢是部署簡單，采用正交外差解調(diào)結(jié)構(gòu)，有助于減輕正交通道不平衡并消除反正切解調(diào)中的直流偏移。其可調(diào)載波頻率可針對不同的人類對象選擇不同的最佳頻率并且能夠檢測到存在于天線和對象之間不同障礙物的生命體征。
[24]Jiaqi Zhao, Zhongbo Zhu, Wanzhao Cui,Kuiwen Xu, Bin Zhang, Dexin Ye, Changzhi Li, and Lixin Ran. Power synthesis at110-ghz frequency based on discrete sources. IEEE Transactions on MicrowaveTheory and Techniques, 63(5):1633–1644, 2015.
本文研究了基于離散源的在110GHz的功率合成的可能性。實(shí)驗(yàn)采用固態(tài)雪崩二極管實(shí)現(xiàn)110GHz的原型系統(tǒng)進(jìn)行阻抗匹配，在不使用任何吸波材料的情況下，可以同時獲得射頻偏壓和太赫茲的輸出，表明本文提出的方法可通過精確的相位控制，克服相位校準(zhǔn)困難，實(shí)現(xiàn)基于離散源低太赫茲的功率合成。
[25]ChangzhiLi, Victor M Lubecke, Olga Boric-Lubecke, and Jenshan Lin. A review on recentadvances in doppler radar sensors for noncontact healthcare monitoring.IEEE?Transactions?on
microwave?theory?and techniques, 61(5):2046–2060, 2013.
本文是關(guān)于多普勒雷達(dá)傳感器在非接觸式醫(yī)療監(jiān)護(hù)中的研究進(jìn)展?；仡櫫硕嗥绽绽走_(dá)在遠(yuǎn)程監(jiān)測心跳和呼吸方面的應(yīng)用，闡述了近年來信號處理方法和系統(tǒng)架構(gòu)研究成果，并對未來發(fā)展方向進(jìn)行展望（提高硬件技術(shù)；先進(jìn)的信號處理方法；消除身體隨機(jī)運(yùn)動和雜波噪聲；低功耗、靈敏度高的小型雷達(dá)傳感器研究等）。
[26]Zhengyu Peng, Lixin Ran, and Changzhi Li. A 24-ghzlow-cost continuous beam steering phased array for indoor smart radar. InCircuits
and Systems (MWSCAS), 2015 IEEE 58th International Midwest Symposium on,pages 1–4. IEEE, 2015.
本文提出了一個24GHz的低成本的相控陣室內(nèi)智能雷達(dá)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有成本低，可連續(xù)控制波束方向的特點(diǎn)。該系統(tǒng)在H面的波束可以通過一個矢量控制陣列不斷轉(zhuǎn)向不同的方向。矢量控制陣列的每個單元可以獨(dú)立地調(diào)整水平放置的線性陣列中相應(yīng)元素的相位和振幅。整個系統(tǒng)做成一個PCB板，采用PIN二極管實(shí)現(xiàn)接收信號波束的轉(zhuǎn)向調(diào)制，采用低噪聲放大器來彌補(bǔ)矢量控制陣列的損失并降低噪聲指數(shù)。
[27]Z. Peng,J. Chen, Y. Dong, B. Zhang, D. Ye, J. Huangfu, Y. Sun, C. Li, and L. Ran. Radiofrequency beamforming based on a complex domain frontend. 2016.
本文提出了一個基于復(fù)數(shù)域的射頻前端波束形成系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一個獨(dú)立的波束形成架構(gòu)，可應(yīng)用于窄帶設(shè)備，基于復(fù)數(shù)域的射頻前端能夠分離波形的延遲信息和射頻信號，通過復(fù)數(shù)的實(shí)部和虛部同時控制振幅和高頻信號相位，復(fù)數(shù)域波束形成算法不需進(jìn)行任何形式的轉(zhuǎn)變便可以直接應(yīng)用。該波束形成系統(tǒng)的優(yōu)勢是：避免了大量使用傳統(tǒng)的T / R模塊和高速基帶設(shè)備，低功耗，低成本，高效率。
[28]Changzhi Li and JenshanLin. Random body movement cancellation in Doppler radar vital sign detection.
MicrowaveTheory andTechniques,IEEETransactionson,56(12):3143–3152, 2008.
本文闡述了消除多普勒雷達(dá)生命體征檢測中由于人體隨機(jī)運(yùn)動產(chǎn)生的噪聲的方法。包括復(fù)雜信號解調(diào)技術(shù)和反正切解調(diào)技術(shù)。分析比較兩種方法：當(dāng)直流偏移被校準(zhǔn)時，二者均可用來消除人體隨機(jī)運(yùn)動產(chǎn)生的噪聲；但當(dāng)直流偏移未被校準(zhǔn)時，復(fù)雜信號解調(diào)更具魯棒性且容易實(shí)現(xiàn)，而反正切解調(diào)在高載波頻率上具有消除諧波和互調(diào)干擾的優(yōu)勢。（和文獻(xiàn)[34]有重復(fù)的內(nèi)容）
[29]ChangzhiLi and Jenshan Lin. Non-Contact Measurement of Periodic Movements by a 22-40GHz Radar Sensor Using Nonlinear Phase Modulation. InMicrowave
Symposium, 2007. IEEE/MTT-S International, pages 579–582. IEEE, 2007.
本文提出了一個簡單的非接觸檢測技術(shù)，通過使用基于非線性相位調(diào)制的22-40GHz雷達(dá)傳感器非接觸測量周期運(yùn)動的頻率和振幅。
該技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：1）該方法不需要對信號幅值進(jìn)行校準(zhǔn)即可精確測量運(yùn)動幅度；2）具有自我驗(yàn)證能力，能實(shí)現(xiàn)對測量精度的自檢驗(yàn)；3）無線體系結(jié)構(gòu)非常簡單。由于該方法是基于非線性相位調(diào)制，檢測范圍大，可用于檢測載波波長大于0.335的固定載波頻率系統(tǒng)及最小載波波長為0.214頻率可調(diào)諧系統(tǒng)的振幅。通過分析和模擬的廣角入射效應(yīng)可知通過選擇適當(dāng)?shù)臒o線電頻率、測量距離和天線模式可確保測量運(yùn)動的振幅精確性。
[30] Byung-Kwon Park, Olga Boric-Lubecke, and Victor M Lubecke.
Arctangent demodulation with DC o?set compensation in quadrature Dopplerradar receiver systems. Microwave Theory and Techniques, IEEE Transactions on,55(5):1073–1079, 2007.
本文介紹了正交多普勒雷達(dá)接收機(jī)系統(tǒng)的反正切解調(diào)與直流偏移補(bǔ)償方法。本文提出用于校準(zhǔn)直流偏移，保持直流信息并捕獲與運(yùn)動相關(guān)的最大分辨率的信號的方法。該技術(shù)通過結(jié)合使用反正切解調(diào)正交接收機(jī)系統(tǒng)的輸出信號，即使測量的交流信號的振幅是幾個數(shù)量級較小的情況下，也可以在正確保持直流信息的同時成功消除直流偏移，該技術(shù)不同于單通道多普勒雷達(dá)系統(tǒng)，不要求精確的目標(biāo)位置和近似小角度的運(yùn)動幅度。
[31]Kazuyoshi Itoh. Analysis of the phase unwrappingalgorithm.AppliedOptics, 21(14):2470– 2470, 1982.
本文對相位解纏算法中的相位追蹤算法進(jìn)行分析，闡述了利用該算法對相位序列進(jìn)行精確追蹤的必要條件。
[32]Jingyu Wang, Xiang Wang, Lei Chen, Jiangtao Huangfu, ChangzhiLi, and Lixin Ran. Non-contact distance and amplitude-independent vibrationmeasurement based on an extended DCAM algorithm.
IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,63(1):145–153, 2014.
本文提出了基于擴(kuò)展的微分交叉相乘（DACM）算法進(jìn)行非接觸式的距離和獨(dú)立的振幅振動測量方法。使用擴(kuò)展的DACM算法用實(shí)測的非校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)還原振動模式，在基于小角近似的多普勒雷達(dá)中解決零檢測點(diǎn)和非線性問題并且在反正切解調(diào)方法中消除上域限制。該算法在機(jī)械故障檢測和人類生命體征檢測中具有廣泛應(yīng)用。
[33]Rich Fletcher and JingHan. Low-cost differential front-end for Doppler radar vital sign monitoring.InMicrowaveSymposiumDigest,2009.MTT’09.IEEEMTT-SInternational,pages 1325–1328. IEEE, 2009.
本文設(shè)計(jì)了多普勒雷達(dá)生命體征監(jiān)測的低成本差分前端系統(tǒng)，可應(yīng)用于短距離的汽車駕駛員安全系統(tǒng)，健康監(jiān)測和安全檢查。
該系統(tǒng)使用兩個螺旋天線，每一個波束寬度40度，可以照亮1米內(nèi)的物體并進(jìn)行差分測量。每個天線的信號可以建立一個測量矩陣，兩個天線相結(jié)合，通過基帶信號消除背景運(yùn)動噪聲。該設(shè)計(jì)改進(jìn)了傳統(tǒng)單雷達(dá)監(jiān)測方式提供了性能，并有效消除了背景噪聲。
[34]Changzhi Li and JenshanLin. Complex signal demodulation and random body movement cancellationtechniques for non-contact vital sign detection. InMicrowave Symposium
Digest, 2008 IEEE MTT-S International, pages 567–570. IEEE, 2008.
本文提出了一種復(fù)雜信號解調(diào)技術(shù)，通過從每個時域滑動信號窗口提取的平均信號消除非接觸生命體征檢測的零檢測點(diǎn)問題。
基于這種復(fù)雜信號解調(diào)技術(shù)，提出了通過使用兩個發(fā)射接收機(jī)通過對人體的兩側(cè)同時進(jìn)行測量來消除非接觸式檢測中由于身體隨機(jī)運(yùn)動所產(chǎn)生的噪聲的方法。
[35]Changzhi Li, JunLing, Jian Li, and Jenshan Lin. Accurate Doppler radar noncontact vital signdetection using the RELAX algorithm.Instrumentation?and?Measurement,?IEEE
Transactions?on, 59(3):687–695, 2010.
本文介紹了利用RELAX算法進(jìn)行基于多普勒雷達(dá)的非接觸式生命體征檢測的方法。微波多普勒雷達(dá)可實(shí)現(xiàn)非接觸的生命體征檢測，用電磁波探測人體目標(biāo)時,由于人體心肺活動,回波信號將發(fā)生多普勒效應(yīng),運(yùn)用RELAX算法對信號進(jìn)行處理,去除干擾信息，提取出與心肺相關(guān)的生命體征信息。
基于多普勒雷達(dá)的生命體征檢測具有非接觸、穿透性等優(yōu)點(diǎn),可應(yīng)用于日常健康監(jiān)測、特殊人群監(jiān)護(hù)、醫(yī)療診斷、災(zāi)難救援及安防等領(lǐng)域。
[36]Petre Stoica, Jian Li, and Jun Ling. Missing data recovery via a nonparametriciterative adaptive approach.Signal?Processing?Letters, IEEE,16(4):241–244, 2009.
本文介紹了基于加權(quán)最小二乘迭代自適應(yīng)譜估計(jì)的數(shù)據(jù)恢復(fù)方法。利用迭代自適應(yīng)算法，再借助于加權(quán)最小二乘進(jìn)行從可用的數(shù)據(jù)樣本估計(jì)缺失的數(shù)據(jù)樣本，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的恢復(fù)。其優(yōu)勢在于可以用于數(shù)據(jù)序列的內(nèi)插和外推，可以恢復(fù)任意模式的丟失數(shù)據(jù)，無論樣本是均勻或非均勻的，該算法大大降低了計(jì)算成本。
