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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于LoRa信号的远距离人体呼吸次数评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119366900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411375032.X，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权基于LoRa信号的远距离人体呼吸次数评估方法是由常相茂;马思涵设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LoRa信号的远距离人体呼吸次数评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线感知领域，涉及一种基于LoRa射频信号的远距离人体呼吸次数评估方法，方法分为三个步骤：1数据采集：通过射频信号覆盖人体所在位置，采集不同个体在不同位置和朝向的反射信号。2数据处理与增强：通过对信号进行比值运算消除信号中的随机相位噪声，使用滤波器进行去噪和平滑处理，并通过信号旋转实现数据增强，最终采用短时傅里叶变换生成时频图。3信号变化与呼吸次数之间关系构建：基于生成的时频图，利用视觉模型建立检测期间信号变化与呼吸次数之间的关系模型。本发明能够在不干扰用户的情况下，实现对用户呼吸次数的远距离检测，从而为入侵检测、灾难救援等场景提供有效依据。

本发明授权基于LoRa信号的远距离人体呼吸次数评估方法在权利要求书中公布了：1.基于LoRa信号的远距离人体呼吸次数评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 1LoRa信号预处理： S1.1：对两根接收天线采集的LoRa信号进行比值运算，得到信号比，借由两接收通道共享时钟抵消载波频偏与采样频偏，以恢复相位可用性； S1.2：根据人体理论呼吸频段确定信号比的频率上限，对信号比施加低通滤波以抑制环境与多径导致的高频噪声，并进一步采用Savitzky-Golay滤波器对其进行平滑处理，得到用于后续处理的预处理信号比； 2复数域相位补偿与候选时频图集合构建： S2.1：采用固定步长的相位补偿搜索策略，所述步长为15°； S2.2：在0-360°范围内等间隔取值，相位补偿候选个数为24个； S2.3：对每一候选信号比的实部与虚部分别执行短时傅里叶变换，所述短时傅里叶变换采用Hann窗，窗长为10s、步长为1s、重叠率为90％；并将实部与虚部对应的时频图按组合形成用于后续模型的候选时频图集合； 3模型构建与微调： S3.1：训练时同时最小化呼吸次数回归损失与分支一致性正则项，所述一致性正则采用KL散度，其损失权重为0.30； S3.2：模型微调采用Adam优化器，学习率0.001，批大小32，训练轮次200；其中视觉模型主干网络参数被冻结，仅在主干瓶颈层添加低参数适配器，并训练输入层、输出层及所述适配器完成小样本微调； S3.3：当验证集均方根误差在连续10次迭代未下降时，提前终止训练； 4呼吸次数估计： 将检测期间得到的候选时频图集合输入经微调后的视觉模型，得到检测窗口内的连续实值输出，执行后处理并采用峰值检测，施加最小峰间隔1.2s的约束，将模型连续输出离散化为整数呼吸计数。

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