睡姿识别与生命体征同步监测
通过动态雷达切换策略与GA-MVMD算法，实现睡姿识别与呼吸心率监测的协同，提升复杂睡眠场景下的监测鲁棒性。
屈乐乐 · Jinpeng, Tao · 杨天虹
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026
利用动态雷达切换策略，先对合并的距离-时间图提取HOG特征并用SVM分类睡姿，再选择最佳朝向的雷达采集生理信号，使四种典型睡姿平均识别准确率达到96.7%。
GA-MVMD算法结合遗传算法与多元变分模态分解，联合分解多个距离门的胸部位移信号，抑制干扰，提高呼吸率和心率的估计精度。
采用FMCW雷达，无需穿戴传感器即可同时识别睡姿并监测呼吸和心率，提升睡眠监测的舒适度。