雷达技术与机器学习驱动的智能睡眠监测系统

技术核心架构

设备内置雷达传感器采用超低功率无线电信号，通过测量不同天线间反射信号的相位差异来检测呼吸模式和运动轨迹。芯片级信号处理可生成与用户呼吸对应的离散波形，且无法识别个体用户的音频或视觉标识符。

设备未配备摄像头或麦克风，用户可手动启用待机模式以关闭人员检测功能。所有数据处理均在本地完成，仅当置信度分数超过可靠性阈值时才会将传感器数据流传输至云端。

雷达传感器在三维几何检测区域内感知运动，通过芯片算法评估呼吸事件信号质量，生成存在置信度分数。仅当分数达标时启动云端数据传输。

设备持续监测距离传感器最近用户的睡眠阶段，动态分析用户距离变化、呼吸信号质量及呼吸模式突变。算法可自动排除同床他人或宠物的干扰数据。

结合存在检测与主要用户追踪技术，采用经数万小时睡眠日记训练的机器学习模型。模型通过呼吸、运动和距离数据生成睡眠意图分数，再通过正则化变点检测算法确定入睡/醒来的准确时间点。

基于临床多导睡眠图（PSG）研究的预训练深度学习模型，通过呼吸感应体积描记术（RIP）传感器数据建立呼吸与睡眠的关联表示。最终仅需内置雷达即可在家庭环境中实现睡眠阶段分类。

在30分钟闹钟窗口期内持续监测睡眠阶段，通过增量计算实现低延迟睡眠阶段识别。系统模型经过训练可预测唤醒窗口内的最佳警报触发时机，在保证睡眠时长同时选择浅睡阶段唤醒用户。

通过数千小时家庭PSG研究对比实验，由三名注册PSG技师按照美国睡眠医学会标准进行数据标注。设备在14项睡眠指标评估中表现优异，包括入睡时间、清醒时间及每30秒间隔的准确度等。

设备配备全套环境传感器，可实时监测卧室温度、湿度和光照水平，为用户提供完整的睡眠环境数据分析。

该技术方案通过非接触式传感与机器学习算法的深度融合，实现了对睡眠质量的精准监测与智能化改善。