Development of robust non-contact heart rate detection system using high order statistics to interference

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本研究は、主に犬や猫などの小動物を対象として、ミリ波ドップラーレーダを用いる非接触心拍検出について高次統計量を利用した干渉成分に頑強な手法の開発を目的とする。ミリ波ドップラーレーダを用いる非接触心拍検出は、体表面に現れる心臓の周期的な動きを捉える手法である。しかしながら、受信信号には、呼吸成分、呼吸と心拍との相互作用による成分、周囲に存在する人や動物からの反射波による干渉成分が含まれている。そのため、心拍検出性能が著しく劣化する問題を抱えている。そこで、これらの干渉を抑えるための非接触心拍検出システムの開発を行う。２０２２年度は、バイスペクトルを用いる非接触心拍検出について、前年度に得られた実験結果より原理の検証を実施した。その結果、心拍、呼吸、その他の干渉成分、それぞれの周波数及び位相とバイスペクトルの関係を突き止め、提案法により心拍推定精度が改善する理由が判明した。人間を対象とする実験からも本手法の有効性を確認した。また、バイスペクトルが相互変調積成分に頑強な非接触心拍検出手法であることも理論的に説明できることが判明した。相互変調積成分の周波数は、呼吸数に対応する周波数と心拍数に対応する周波数、それぞれの整数倍の和と差により与えられるが、もともと呼吸と心臓の動きに相関が無いため，バイスペクトルを利用することにより、相互変調積成分を抑えることが可能となる。さらに呼吸高調波や雑音に強い手法として、適応ノッチフィルタを用いる手法について検討を行い、実験データより、代表的な複数の先行研究より性能が改善することを確認した。