基于超宽带雷达的移动目标无接触呼吸监测系统UR-Sense：突破传统限制的普适性呼吸传感技术

针对传统呼吸监测需接触设备、现有非接触技术依赖静态姿势的局限，Juhee Kim和Seungku Kim团队开发了基于超宽带雷达(UWB)的UR-Sense系统。通过UR-Rotate雷达旋转定位和UR-Adjust动态距离调整算法，实现了移动状态下92.8%呼吸率估计精度，将测量范围扩展2.77倍，为日常健康监测提供了创新解决方案。

　　

呼吸监测是评估生命体征的关键指标，传统方法如心电图(ECG)、呼吸带等需接触身体，易引起不适且限制活动。尽管非接触技术如摄像头、Wi-Fi和毫米波雷达已有探索，但普遍要求被测者保持静止，难以应用于日常动态场景。超宽带雷达(UWB)虽具有高分辨率优势，其呼吸监测性能仍受限于目标移动导致的信号衰减和角度偏移。这些技术瓶颈严重阻碍了无感化健康监测的普及应用。

为解决这一难题，研究人员开发了UR-Sense系统，其创新性体现在两大核心技术：UR-Rotate通过伺服电机动态调整雷达朝向，将测量角度偏差控制在±8.125°内；UR-Adjust算法则实时更新参考距离区间，应对目标位移带来的信号变化。实验采用Novelda X4M06 UWB雷达开发套件，配合Vernier呼吸带获取基准数据，在25.7m²的真实家居环境中验证系统性能。

研究结果部分，角度适应性实验显示UR-Rotate使不同偏角下的呼吸率估计精度均保持在94.5%以上，较传统方法提升7.9-27.3%。距离适应性测试中，UR-Adjust在1-5米范围内将准确率维持在86.6-96.5%，有效克服了信号衰减问题。在12小时日常生活监测中，系统对三位不同体型受试者的平均监测精度达94.2%，验证了其长期稳定性。

这项发表于《Computers in Biology and Medicine》的研究，首次实现了移动状态下的非接触呼吸监测，通过EMA滤波、卡尔曼滤波等信号处理技术，将UWB雷达的测量范围扩展至传统方法的2.77倍。其意义不仅在于突破了呼吸监测必须保持静止的技术范式，更通过模块化设计为睡眠呼吸暂停、COPD等疾病的日常筛查提供了新思路。未来通过融合深度学习算法和多目标追踪技术，有望进一步推动无感化健康监测系统的实际应用。