Radar ad Ingressi Multipli e Uscite Multiple per il Monitoraggio Senza Contatto di Segni Vitali

In recent years, compact multiple-input multiple-output radars have been employed in a wide range of applications, including advanced driver assistance systems, precision agriculture, infrastructure and traffic monitoring, as well as vital signs monitoring. In the latter domain, particular attention has been devoted to their use in medical environments, care homes, neonatal care, and in-cabin monitoring. Radar-based vital signs monitoring refers to the contactless measurement of physiological parameters from one or multiple subjects. This approach enables continuous monitoring, avoids the discomfort associated with skin-contact electrodes, lowers the risk of infection for medical personnel when monitoring contagious patients, and reduces the workload for nurses. Unlike other contactless technologies, radar offers strong privacy protection, is unaffected by lighting or environmental conditions, and provides high measurement precision. The principle of operation relies on the high range and Doppler sensitivity of radar systems, which can capture the minute vibrations of the human torso induced by cardiac and respiratory activity. In particular, heartbeats can be reliably identified, enabling non-contact heart rate monitoring. Nevertheless, despite the growing interest and potential of such devices, several technical challenges remain before achieving a stable and robust system suitable for widespread adoption. In this dissertation, the challenge of developing a robust radar-based system for contactless vital signs monitoring is addressed. First, a novel architecture based on multiple low-complexity, low-cost single-input multiple-output radars is designed. The devices are arranged in a non-planar configuration to enhance spatial diversity and mitigate the effects of multipath-induced destructive interference. Within this framework, a new estimation algorithm is proposed, incorporating selection combining, spectral sparsification, and Bayesian-inspired filtering. The developed system exhibits improved performance in estimating both heart rate and respiration rate compared with state-of-the-art methods. Second, a new signal processing algorithm for heart rate variability, or instantaneous heart rate, is illustrated. The devised method leverages the spatial diversity provided by a large antenna array, where selection combining is followed by a physiology-inspired processing stage. The core of this stage is a filter designed on the basis of specific cardiac physiological features, providing high robustness in measurements under non-apneic conditions. Third, the problem of compensating random body movements is investigated through an extensive literature review. The performance of the most promising signal processing approaches is compared. Across all the three stages, the proposed algorithms are tested and validated on measurements collected from volunteers using commercial radar hardware, with a reference ECG serving as ground truth.

Negli ultimi anni, i radar compatti a ingressi multipli e uscite multiple (multiple-input multiple-output) sono stati impiegati in un’ampia gamma di applicazioni, tra cui i sistemi avanzati di assistenza alla guida, l’agricoltura di precisione, il monitoraggio delle infrastrutture e del traffico, nonché il monitoraggio dei segni vitali. In quest’ultimo ambito, particolare attenzione è stata dedicata al loro utilizzo in ambienti medici, nelle residenze per anziani, nelle unità di terapia neonatale e nel monitoraggio a bordo veicolo. Il monitoraggio radar dei segni vitali si riferisce alla misurazione senza contatto di parametri fisiologici di uno o più soggetti. Questo approccio consente un monitoraggio continuo, evita il disagio associato agli elettrodi a contatto con la pelle, riduce il rischio di infezioni per il personale medico durante l’assistenza a pazienti contagiosi e diminuisce il carico di lavoro per gli infermieri. A differenza di altre tecnologie senza contatto, il radar garantisce la protezione della privacy, non è influenzato dalle condizioni di illuminazione o ambientali e fornisce elevata precisione di misura. Il principio di funzionamento si basa sull’elevata sensibilità in distanza e in Doppler dei sistemi radar, che consente di rilevare le minime vibrazioni del torace umano indotte dall’attività cardiaca e respiratoria. In particolare, i battiti cardiaci possono essere identificati in modo affidabile, permettendo il monitoraggio della frequenza cardiaca senza contatto. Tuttavia, nonostante il crescente interesse e il potenziale di tali dispositivi, rimangono ancora numerose sfide tecniche da affrontare prima di giungere a un sistema stabile e robusto, adatto a una diffusione su larga scala. In questa dissertazione viene affrontata la sfida dello sviluppo di un sistema radar robusto per il monitoraggio contactless dei segni vitali. In primo luogo, viene progettata una nuova architettura basata su molteplici radar a ingresso singolo e uscite multiple (single-input multiple-output) a bassa complessità e basso costo. I dispositivi sono disposti in una configurazione non planare al fine di incrementare la diversità spaziale e mitigare gli effetti delle interferenze distruttive dovute ai cammini multipli. In tale contesto, viene proposto un nuovo algoritmo di stima che integra combinazione per selezione (selection combining), sparsificazione spettrale e filtraggio di ispirazione Bayesiana. Il sistema sviluppato mostra prestazioni superiori nella stima sia della frequenza cardiaca sia della frequenza respiratoria rispetto ai metodi allo stato dell’arte. In secondo luogo, viene illustrato un nuovo algoritmo di elaborazione del segnale per la variabilità della frequenza cardiaca, o frequenza cardiaca istantanea. Il metodo ideato sfrutta la diversità spaziale fornita da un ampio array di antenne, in cui la combinazione per selezione è seguita da una fase di elaborazione ispirata alla fisiologia umana. Il nucleo di tale fase è costituito da un filtro progettato sulla base di specifiche caratteristiche fisiologiche cardiache, che garantisce elevata robustezza delle misure in condizioni di assenza di apnea. In terzo luogo, viene affrontato il problema della compensazione dei movimenti casuali del corpo attraverso un’ampia revisione della letteratura. Le prestazioni degli algoritmi di elaborazione del segnale più promettenti vengono messe a confronto. In tutte e tre le fasi, gli algoritmi proposti sono stati testati e validati su misure raccolte da volontari mediante hardware radar commerciale, utilizzando un elettrocardiogramma come riferimento.