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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停智能识别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：CN119700017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411409349.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停智能识别方法是由李兴广;张宇航;刘铭宇设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于睡眠呼吸疾病检测技术领域，是一种基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停识别方法，该方法使用毫米波雷达对围床环境下人体睡眠进行感知，采用空间二维分析定位胸腔位置，解决同距离上不同目标雷达体征信号提取存在干扰的问题。构造呼吸信号香农熵作为鲸鱼优化算法的迭代指标，最小化指标实现对变分模态提取参数迭代寻优，使不同呼吸状态匹配不同参数从而精准提取出主频窄带呼吸信号。以数据处理得到的呼吸时频能量图作为输入，利用CNN网络和双向长短时记忆模块共同构建特征提取模块,使发明能识别频率随时间变化趋势，捕捉更全面特征，对目标睡眠呼吸暂停识别更为精准。此外，混合网络实现无人场景、呼吸暂停、低通气和正常呼吸的准确分类。

本发明授权基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络的睡眠呼吸暂停智能识别方法，该方法使用调频连续波雷达对围床环境下人体睡眠进行感知，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用空间二维分析的胸腔震动目标定位方法提取雷达睡眠体征信号，通过捕捉围床内人体睡眠状态下胸腔部位振动来确定所提取信号目标区域并提取该区域相位信息，进而经过信号处理得到睡眠体征信号； S2、在变分模态提取VME方法中加入鲸鱼算法WOA对经验设定参数进行自适应寻优，实现以呼吸信号最高频率分量为中心频率的窄带单一模态提取，直接且准确地从睡眠体征信号中提取出睡眠呼吸信号； S3、采用滑动窗口法和短时傅里叶变换STFT获取到分类神经网络要输入的睡眠呼吸片段数据； S4、在基于呼吸信号时频能量谱图作为输入的卷积神经网络CNN模型中引入Bi-LSTM模块进行优化，使其能够捕捉更全面的前后时序特征，提高模型在不同睡眠姿势和不同睡眠阶段下的呼吸暂停检测精度； 所述S1中采用空间二维分析的胸腔震动目标定位方法具体过程为： S11、使用工作频率为60GHz的调频连续波雷达，被测者自由舒适地躺在测试床上，毫米波雷达传感器安放在天花板，更好的进行围床人体体征探测，调频连续波雷达传感器发射毫米波段电磁波进行探测，雷达波经过身体运动和胸腔反射之后，设备采集到回波信号，得到雷达原始数据； S12、提取毫米波雷达原始回波信息，对原始回波信息进行距离角度域处理， 采用雷达调频带宽为4GHz,使用两个发射天线和四个接收天线，时分复用多发多收的方式提高角度分辨率，在目标距离估计的基础上执行角度FFT，进一步实现多目标的角度估计,调频连续波雷达以时分复用TDM方式在两个发射TX天线上发射电磁波；并通过四个接收RX通道接收，有效地形成8对虚拟阵列，每个虚拟通道对应于一个等效天线接受信号的组合，从而应用MIMO配置来实现更好的方位角分辨率；对每个这些发射接收链路TX-RX对执行距离FFT得到雷达回波距离维数据，这可以使得占用不同距离门的对象彼此分离，对于距离维数据的每个距离门，沿着天线对TX-RX维度进行第二次FFT，得到距离-方位角平面，从而可以把落在相同距离范围内但是角度不同的物体分开； S13、从雷达系统获取距离方位角平面的信号矩阵，其中表示距离单元，表示方位角单元，表示时间，对每个距离和方位角位置上的信号，提取多个时间点的相位； S14、计算时间维度上的相位均值，通过如下公式对原始信号进行向量均值相消计算： ; 经过相位相消后，信号矩阵中动态变化的目标被保留，稳定的背景噪声被抑制； S15、在距离-方位角平面上采用单元平均恒虚警检测CA-CFAR算法确定振动目标的区域，以滤除掉静态物体的反射，进一步提取目标区域的相位信息； S16、对该目标区域雷达采集到的IQ正交两通道复数数据进行扩展DACM算法解调，扩展DACM算法使用如下离散形式表达式： ; 其中表示在时间点处解调得到的相位值，表示时间序列中的采样点索引，表示第个采样点的同相分量，表示第个采样点的同相分量，是雷达接受信号的实部，表示第个采样点的正交分量，表示第个采样点的正交分量，是雷达接受信号的虚部，表示第个采样点的信号功率，用于归一化处理，避免幅度变化对相位解调的影响； 采用扩展的DACM解调方法恢复出检测到的目标区域的胸腔振动相位，得到人体睡眠生命体征信号。

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