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A Bayesian approach to respiration rate estimation via pulse-based ultra-wideband signals

机译：贝叶斯方法通过基于脉冲的超宽带信号估算呼吸频率

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In this paper, theoretical limits on estimation of respiration rates via pulse-based ultra-wideband (UWB) signals are studied in the presence of prior information about respiration related signal parameters. First, a generalized Cramer-Rao lower bound (G-CRLB) expression is derived, and then simplified versions of the bound are obtained for sinusoidal displacement functions. In addition to the derivation of the theoretical limits, a two-step suboptimal estimator based on matched filter (correlation) processing and maximum a posteriori probability (MAP) estimation is proposed. It is shown that the proposed estimator performs very closely to the theoretical limits under certain conditions. Simulation results are presented to investigate the theoretical results. © 2009 IEEE.
机译：在本文中，在存在与呼吸相关的信号参数有关的先验信息的情况下，研究了通过基于脉冲的超宽带（UWB）信号估算呼吸速率的理论极限。首先，导出广义的Cramer-Rao下界（G-CRLB）表达式，然后为正弦位移函数获得该界的简化版本。除了推导理论极限，还提出了一种基于匹配滤波器（相关）处理和最大后验概率（MAP）估计的两步次优估计器。结果表明，所提出的估计器在某些条件下的表现非常接近理论极限。给出了仿真结果以研究理论结果。 ©2009 IEEE。

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