The complex signal demodulation and the arctangent demodulation are studied for random body movement cancellation in quadrature Doppler radar noncontact vital sign detection. This technique can be used in sleep apnea monitor, lie detector, and baby monitor to eliminate the false alarm caused by random body movement. It is shown that if the dc offset of the baseband signal is accurately calibrated, both demodulation techniques can be used for random body movement cancellation. While the complex signal demodulation is less likely to be affected by a dc offset, the arctangent demodulation has the advantage of eliminating harmonic and intermodulation interference at high carrier frequencies. When the dc offset cannot be accurately calibrated, the complex signal demodulation is more favorable. Ray-tracing model is used to show the effects of constellation deformation and optimum/null detection ambiguity caused by the phase offset due to finite antenna directivity. Experiments have been performed using 4-7 GHz radar to verify the theory.

This paper focuses on the exploitation of linear-frequency-modulated continuous-wave (LFMCW) radars for noncontact range tracking of vital signs, e.g., respiration. Such short-range system combines hardware simplicity and tracking precision, thus outperforming other remote-sensing approaches in the addressed biomedical scenario. A rigorous mathematical analysis of the operating principle of the LFMCW radar in the context of vital-sign monitoring, which includes the explanation of key aspects for the maintenance of coherence, is detailed. A precise phase-based range-tracking algorithm is also presented. Exhaustive simulations are carried out to confirm the suitability and robustness against clutter, noise, and multiple scatterers of the proposed radar architecture, which is subsequently implemented at the prototype level. Moreover, live data from real experiments associated to a metal plate and breathing subjects are obtained and studied.

This paper presents a hybrid radar system that incorporates a linear frequency-modulated continuous-wave (FMCW) mode and an interferometry mode for indoor human localization and life activity monitoring applications. The unique operating principle and signal processing method allow the radar to work at two different modes for different purposes. The FMCW mode is responsible for range detection while the interferometry mode is responsible for life activities (respiration, heart beat, body motion, and gesture) monitoring. Such cooperation is built on each mode's own strength. Beam scanning is employed to determine azimuth information, which enables the system to plot 360° 2-D maps on which the room layout and objects' location can be clearly identified. Additionally, the transmitted chirp signal is coherent in phase, which is very sensitive to physiological motion and allows the proposed technique to distinguish human from nearby stationary clutters even when the human subjects are sitting still. Hence, the proposed radar is able to continuously track the location of individuals and monitor their life activities regardless of the complex indoor environment. A series of experiments have been carried out to demonstrate the proposed versatile life activity monitoring system.

Utilizing microwave continuous-wave Doppler radars to wirelessly detect mechanical vibrations have been attracting more and more interests in recent years. In this paper, aiming to solve the null point and nonlinear issues in small-angle approximation-based Doppler radar sensors and eliminate the codomain restriction in the arctangent demodulation approach, we propose and investigate an extended differentiate and cross-multiply (DACM) algorithm. With an additional accumulator, the noise performance of the original DACM algorithm is improved. Moreover, the amplitude information of the vibration can be directly retrieved from accumulation without involving any distance-dependent issue. Experimental validations show that the proposed algorithm can fully recover the vibration patterns with the measured noncalibrated amplitude agreeing well with the known precalibrated data. Application examples of mechanical fault detection and human vital sign detection are demonstrated, showing a wide range of potential applications of this algorithm.

This paper presents a portable radar system for short-range localization, inverse synthetic aperture radar imaging, and vital sign tracking. The proposed sensor incorporates frequency-modulated continuous-wave (FMCW) and interferometry (Doppler) modes, which enable this radar system to obtain both absolute range information and tiny vital signs (i.e., respiration and heartbeat) of human targets. These two different operation modes can be switched through an on-board microcontroller. To simplify the system, the proposed radar utilizes the audio card of a laptop to sample the baseband signal. The FMCW mode of the radar uses operational-amplifier-based circuits to generate an analog sawtooth signal and a reference pulse sequence (RPS). The RPS is locked to the sawtooth signal to obtain coherence for the radar system. For the interferometry mode, a low-intermediate-frequency modulation method is implemented to avoid the slow vital signs from being distorted by the high-pass filter of the audio card. Several experiments were carried out to reveal the capability and distinct operational features of the proposed portable hybrid radar. The experiments also showed that the system can easily detect glass, which is usually difficult to identify for optical-based sensors. In addition, 2-D scanning in a complex environment revealed that the proposed radar was able to differentiate human targets from other objects. Moreover, ISAR images were used to isolate moving human targets from surrounding clutter. Finally, the proposed radar also demonstrated its ability to accurately measure vital signs when a human subject sits still.

Abstract. From 11 to 12 August 2021, an extreme rainstorm attacked the Liulin Town, a very common town in Hubei Province, China. The rainstorm triggered flash flood and caused heavy live losses. This study first conducted an analysis on the causes of the flash flood disaster, then, performed a simulation to review the flash flood process, and finally discussed the technical strategies and approaches to avoid life losses in similar cases. The main understandings include: (1) accumulative rainfall of shorter interval and time-sliding is significantly helpful to improve warning accuracy; (2) flash flood risk needs to be evaluated at catchment scale and making room for floods is necessary; (3) residential buildings threatened by flash floods need to rebuild some structures for live-saving in emergency circumstances; and (4) early warning system needs to have capabilities to collect real basin-wide rainfall and flood information, especially in case of rainstorm, and to be smart to judge hazard level.

ABSTRACT The outbreak of SARS-CoV-2 continues to pose a serious threat to human health and social and economic stability. In this study, we established an anti-coronavirus drug screening platform based on the Homogeneous Time Resolved Fluorescence (HTRF) technology and the interaction between the coronavirus S protein and its host receptor ACE2. This platform is a rapid, sensitive, specific, and high throughput system. With this platform, we screened two compound libraries of 2,864 molecules and identified three potential anti-coronavirus compounds: tannic acid (TA), TS-1276 (anthraquinone), and TS-984 (9-Methoxycanthin-6-one). Our in vitro validation experiments indicated that TS-984 strongly inhibits the interaction of the coronavirus S-protein and the human cell ACE2 receptor. This data suggests that TS-984 is a potent blocker of the interaction between the S-protein and ACE2, which might have the potential to be developed into an effective anti-coronavirus drug. SIGNIFICANCE The ongoing pandemic of COVID-19 caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has made a serious threat to public health worldwide. Given the urgency of the situation, researchers are attempting to repurpose existing drugs for treating COVID-19. In this present study, we screened two compound libraries of 2,864 molecules and identified a potent inhibitor (TS-984) for blocking the coronavirus S-protein and the human cell ACE2 receptor. TS-984 might have the potential to be developed into an effective anti-coronavirus drug for treating COVID-19.

Recent advancements in medical imaging have brought forth various techniques such as magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), and ultrasound, each contributing to improved diagnostic capabilities. Most recently, magnetic particle imaging (MPI) has become a rapidly advancing imaging modality with profound implications for medical diagnostics and therapeutics. By directly detecting the magnetization response of magnetic tracers, MPI surpasses conventional imaging modalities in sensitivity and quantifiability, particularly in stem cell tracking applications. Herein, this comprehensive review explores the fundamental principles, instrumentation, magnetic nanoparticle tracer design, and applications of MPI, offering insights into recent advancements and future directions. Novel tracer designs, such as zinc-doped iron oxide nanoparticles (Zn-IONPs), exhibit enhanced performance, broadening MPI's utility. Spatial encoding strategies, scanning trajectories, and instrumentation innovations are elucidated, illuminating the technical underpinnings of MPI's evolution. Moreover, integrating machine learning and deep learning methods enhances MPI's image processing capabilities, paving the way for more efficient segmentation, quantification, and reconstruction. The potential of superferromagnetic iron oxide nanoparticle chains (SFMIOs) as new MPI tracers further advanced the imaging quality and expanded clinical applications, underscoring the promising future of this emerging imaging modality.

To investigate the capability for distinguishing between the morphology of

There are great demands of developing ultra‐narrow bandgap electron acceptors for multifunctional electronic devices, particularly semi‐transparent organic photovoltaics (OPVs) for building‐integrated applications. However, current ultra‐narrow bandgap materials applied in OPVs, primarily based on electron‐rich cores, exhibit defects of high‐lying energy levels and inferior performance. We herein proposed a novel strategy by designing the benzothiazole‐fused cyanoindone (BTC) unit with ultra‐strong electron‐withdrawing ability as the terminal to synthesize the acceptor BTC‐2. The BTC unit imparts red‐shifted absorption up to 1000 nm to BTC‐2, attributed to enhanced intramolecular charge transfer and the quinoid resonance effect. Additionally, BTC‐2 features deep‐lying energy levels with the highest occupied molecular orbital level of –5.81 eV, due to the ultra‐strong electron‐withdrawing ability of BTC. Furthermore, BTC‐2 exhibits long‐range ordering in both molecular packing and macroscopic blend morphology, resulting from shoulder‐to‐shoulder packing of two BTC units, leading to an ultra‐long exciton lifetime over 1.1 ns. These superiorities facilitated a 17.17% efficiency in the binary OPV device with an extremely high photocurrent of 30.34 mA cm−2, representing the best performance for ultra‐narrow bandgap electron acceptors, and a record light utilization efficiency of 4.88% in binary semi‐transparent systems. Overall, BTC is a superior building block for designing ultra‐narrow bandgap electron acceptors.