Full Respiration Rate Monitoring Exploiting Doppler Information with Commodity Wi-Fi Devices

المراقبة الكاملة لمعدل التنفس باستغلال معلومات دوبلر باستخدام أجهزة Wi-Fi التجارية

Clicks: 306
ID: 266908
2021
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #806 of 1,694 articles by views in sensors

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 1,694 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Respiration rate is an essential indicator of vital signs, which can demonstrate the physiological condition of the human body and provide clues to some diseases. Commercial Wi-Fi devices can provide a non-invasive, cost-effective and long-term respiration rate-monitoring scheme for home scenarios. However, previous studies show that the breathing depth and location may affect the detectability of respiratory signals. In this study, we leverage the variation of the Doppler spectral energy extracted from the channel state information (CSI) collected by Wi-Fi devices to track the chest displacement induced by respiration. First, the random phase is eliminated by phase-fitting method to obtain the complex CSI containing the Doppler shift. Then, the multipath decomposition of CSI is carried out to obtain the channel impulse response, which eliminates the interference phase of the time delay and retains the Doppler shift. The dynamic path units are also separate from the multipath, which overcomes the indoor multipath effect. Finally, we conduct a time–frequency analysis to dynamic units to accumulate Doppler spectral energy. Based on these ideas, we design a complete respiration rate-monitoring system to obtain the respiration rate by using the consistency between the Doppler energy change period and the respiratory cycle. We evaluate our system through extensive experiments in several typical home environments filled with multipath. Experimental results show that the errors of the three scenarios are approximate, the maximum error is less than 0.7 bpm, and the average errors are approximately 0.15 bpm. This result indicates that our scheme can achieve high precision respiration monitoring and has good anti-multipath ability compared with existing methods.
يُعد معدل التنفس مؤشرًا أساسيًا من مؤشرات العلامات الحيوية، إذ يمكنه إظهار الحالة الفسيولوجية لجسم الإنسان وتقديم دلائل على بعض الأمراض. وتستطيع أجهزة الواي فاي (Wi-Fi) التجارية توفير نظام غير تدخلي، وفعال من حيث التكلفة، وطويل الأمد لمراقبة معدل التنفس في البيئات المنزلية. ومع ذلك، تُظهر الدراسات السابقة أن عمق التنفس وموضعه قد يؤثران على قابلية رصد الإشارات التنفسية. في هذه الدراسة، نستفيد من التغير في الطاقة الطيفية لتأثير دوبلر المستخرجة من معلومات حالة القناة (CSI) التي تجمعها أجهزة الواي فاي لتتبع إزاحة الصدر الناجمة عن التنفس. أولاً، يُزال الطور العشوائي باستخدام طريقة ملاءمة الطور للحصول على معلومات حالة القناة المركبة التي تحتوي على إزاحة دوبلر. بعد ذلك، يُجرى تفكيك المسارات المتعددة لمعلومات حالة القناة للحصول على استجابة القناة النبضية، مما يزيل طور التداخل الناتج عن التأخير الزمني ويحتفظ بإزاحة دوبلر. كما تُفصل وحدات المسار الديناميكي عن المسارات المتعددة، مما يتغلب على تأثير تعدد المسارات داخل البيئات المغلقة. وأخيرًا، نُجري تحليلاً زمنيًا-تردديًا للوحدات الديناميكية لتجميع الطاقة الطيفية لدوبلر. وبناءً على هذه الأفكار، صممنا نظامًا متكاملاً لمراقبة معدل التنفس لاستخراج هذا المعدل بالاعتماد على التوافق بين فترة تغير طاقة دوبلر والدورة التنفسية. وقد قيّمنا نظامنا من خلال تجارب مكثفة في عدة بيئات منزلية نموذجية تسودها ظاهرة المسارات المتعددة. وتُظهر النتائج التجريبية أن الأخطاء في السيناريوهات الثلاثة متقاربة، حيث يقل الحد الأقصى للخطأ عن 0.7 نفس في الدقيقة (bpm)، بينما يبلغ متوسط الأخطاء حوالي 0.15 نفس في الدقيقة (bpm). وتشير هذه النتيجة إلى أن نظامنا المقترح يمكنه تحقيق مراقبة عالية الدقة للتنفس ويتمتع بقدرة جيدة على مقاومة ظاهرة تعدد المسارات مقارنة بالطرق الحالية.
Reference Key
dou2021sensorsfull Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Chendan Dou;Hao Huan;Dou, Chendan;Huan, Hao;
Journal sensors
Year 2021
DOI
10.3390/s21103505
URL
https://doi.org/10.3390/s21103505
Keywords
respiration sensing wi-fi channel state information (csi) doppler shift

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.