Architecture radar adaptative à basse consommation pour l’extraction de signes vitaux

Résumé

En mesurant avec un radar les déplacements de poitrine provoqués par la respiration et les battements de cœur d’un sujet, il est possible d’extraire ses rythmes cardiaques et respiratoires et ainsi d’établir des premiers diagnostiques. Un telle méthode a alors l’avantage de rendre possible la mesure de signes vitaux sans nécessiter de contact physique avec le sujet. Afin de pouvoir proposer une solution intégrée et autonome, la consommation d’énergie du capteur doit néanmoins être minimisée. Cette thèse présente l’analyse système d’une architecture radar à Stretch Processing, visant à dépasser les performances des radars de l’état de l’art. Elle s’ouvre par une présentation des différentes approches de la littérature, suivie d’une comparaison des architectures de radars millimétriques à ultra-larges bandes utilisées pour l’extraction de signes vitaux projetées sur un cahier des charges commun. Une nouvelle architecture permettant de lever les limitations des approches FMCW à fort rapport-cycliques est alors présentée. Cette nouvelle approche propose l’association d’une nouvelle méthode de génération de chirps large bande, basée sur une multiplication harmonique à grand facteur multiplicatif, et d’une méthode de réception adaptative des signaux radar. Un tel système permet alors de concevoir un radar offrant conjointement une grande résolution spatiale, un grand rapport signal-sur-bruit et une faible consommation d’énergie. Une étude analytique des signaux générés par cette approche est suivie d’une description détaillée du mode de fonctionnement de la solution. Des premiers résultats de mesures sont finalement présentés afin de valider la méthode originale de génération des chirps.

mots clés

Titre traduit

Radiofrequency solution of adaptive sparse sampling for features extraction and direct classification of RADAR signals.
Résumé

By measuring with a radar the chest displacements caused by the breathing and the heartbeat of a subject, it is possible to extract his cardiac and respiratory rhythms and thus to establish first diagnoses. Such a method offers the advantage of making it possible to measure vital signs without requiring physical contact with the subject. However, in order to offer an integrated and autonomous solution, the energy consumption of the sensor must be minimized. This thesis presents the system analysis of a Stretch Processing radar architecture, that aims to exceed the performance of state-of-the-art radars. It opens with a presentation of different approaches in the literature, followed by a comparison of millimeter-wave radar architectures used for vital signs extraction, all compared under common specifications. A new architecture conceived to overcome the limitations of a heavily duty-cycled FMCW approach is then presented. The first innovation of this new approach is a ultra-wide band chirp generation method based on harmonic multiplication with a large multiplication factor. Then, a new reception scheme is presented that is based an adaptive acquisition of the radar signals. Through a series of consecutives measurements, the radar focuses on the pre-detected scatterers on the scene and manages to lower its acquisition bandwidth. This system makes it possible to design a radar that simultaneously offers high spatial resolution, a high signal-to-noise ratio and low power consumption. An analytical study of the signals generated by this approach is followed by a detailed description of the operating mode of the solution. First measurement results are finally presented to validate the original chirp generation method.