智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知系统及方法

本发明公开了一种智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知系统及方法，首先结合深度学习模型Yolo‑v7进行人体目标定位，并通过智能超表面编码优化改变感知信号的传播路径，实现在非视距场景下的人体生命体征感知。针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的局限性，本发明进一步提出了一种基于滤波的改进变分模态分解算法，用于提取人体呼吸和心跳回波信号，实现对呼吸速率和心率的精准估计。本发明区别于基于穿墙雷达的人体感知技术，利用超表面的电磁波灵活调控能力改变感知信号传播路径，从而在无线信号收发机之间定制感知环境，为基于无线信号的非接触式生命体征感知开辟了新的应用环境和场景，从而提高了生命体征无线感知技术的普适性，推动生命体征无线感知技术的进一步发展和落地。