專利名稱：一種基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于雷達(dá)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及穿墻雷達(dá)目標(biāo)定位技術(shù)，尤其是基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法。
背景技術(shù)：
靜止人體穿墻定位是指采用超寬帶穿墻雷達(dá)對(duì)墻體、煙霧等非電磁透明介質(zhì)屏障后的靜止人體進(jìn)行探測(cè)、定位的技術(shù)。災(zāi)難搜救中的被困人體、反恐中的恐怖分子和人質(zhì)、 巷戰(zhàn)中隱蔽的敵人通常都處于靜止?fàn)顟B(tài)，因此，靜止人體穿墻定位具有廣泛的應(yīng)用需求，近年來(lái)，已引起各國(guó)研究機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)關(guān)注，發(fā)展迅速。目前，靜止人體穿墻定位主要是基于穿墻成像實(shí)現(xiàn)的，通過(guò)形成包含靜止人體圖像的探測(cè)區(qū)域圖像，在圖像域檢測(cè)提取靜止人體的位置信息。基于成像的靜止人體穿墻定位方法本質(zhì)上利用了靜止人體對(duì)電磁波的散射強(qiáng)度信息，通過(guò)成像反演到靜止人體附近像素點(diǎn)上，像素值唯一表征了目標(biāo)的散射強(qiáng)度。為了保證足夠的目標(biāo)分辨率和定位精度，穿墻成像通常采用超寬帶信號(hào)，超寬帶信號(hào)定義為帶寬與中心頻率比值大于25%的信號(hào)(相對(duì)超寬帶信號(hào)定義)。由于穿墻探測(cè)通常面臨復(fù)雜的探測(cè)環(huán)境，墻體、家具等強(qiáng)散射體的散射強(qiáng)度遠(yuǎn)高于靜止人體的散射強(qiáng)度，造成強(qiáng)散射體圖像邊緣會(huì)干擾靜止人體圖像，尤其在人體臨近強(qiáng)散射體的情況下更加嚴(yán)重，不利于基于靜止人體圖像的檢測(cè)定位。同時(shí)，復(fù)雜探測(cè)環(huán)境帶來(lái)嚴(yán)重的多徑雜波以及靜止人體多徑回波，造成人體圖像散焦和圖像信雜比降低， 降低了靜止人體定位性能。針對(duì)墻體圖像邊緣干擾問(wèn)題，美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)采用自適應(yīng) CLEAN算法在圖像域消除墻體圖像，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理效果并不理想；針對(duì)多徑雜波干擾問(wèn)題， 美國(guó)維拉諾瓦大學(xué)采用多視角圖像融合算法對(duì)多徑雜波實(shí)現(xiàn)了良好抑制，但多視角探測(cè)存在操作復(fù)雜、易引入測(cè)量誤差等問(wèn)題，而且實(shí)際探測(cè)環(huán)境通常不具備多視角探測(cè)的條件；針對(duì)靜止人體多徑回波造成的圖像散焦問(wèn)題，法國(guó)尼斯大學(xué)采用TRM技術(shù)對(duì)多徑回波進(jìn)行重聚焦，解決圖像散焦問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)圖像散焦的抑制效果有限。另外，實(shí)際探測(cè)區(qū)域圖像可能包含不同散射體的圖像，難以區(qū)分靜止人體和其他散射體，在沒(méi)有探測(cè)區(qū)域布局先驗(yàn)信息的條件下難以實(shí)現(xiàn)靜止人體定位。綜上所述，基于成像的靜止人體穿墻定位方法在實(shí)際應(yīng)用中具有很大的局限性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，聯(lián)合靜止人體呼吸特征提取和橢圓交叉定位實(shí)現(xiàn)對(duì)靜止人體的穩(wěn)健定位，其中，呼吸特征提取利用靜止人體呼吸起伏對(duì)回波信號(hào)的多普勒調(diào)制效應(yīng)實(shí)現(xiàn)人體呼吸頻率和回波距離延遲的精確估計(jì)，橢圓交叉定位將回波距離延遲轉(zhuǎn)化為人體位置信息，實(shí)現(xiàn)靜止人體精確定位。本發(fā)明基于一發(fā)兩收天線配置進(jìn)行橢圓交叉定位實(shí)現(xiàn)靜止人體回波距離延遲到位置坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，靜止人體精確定位的實(shí)現(xiàn)要求準(zhǔn)確估計(jì)靜止人體的回波距離延遲，因此， 本發(fā)明利用FFT頻譜分析對(duì)呼吸特征信號(hào)進(jìn)行相干積累，同時(shí)，采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)顯示(MTI)濾波抑制墻體回波、多徑雜波等強(qiáng)靜止雜波，采用帶通濾波抑制由周?chē)藛T走動(dòng)、靜止人體抖動(dòng)和環(huán)境變化導(dǎo)致的低頻和高頻雜波，聯(lián)合形成高信雜噪比的距離延遲-多普勒頻率(RD) 數(shù)據(jù)矩陣，進(jìn)一步，通過(guò)二維單元平均恒虛警(CA-CFAR)檢測(cè)后，采用滑窗極值法消除靜止人體多徑回波造成的距離延遲模糊，通過(guò)以上操作能夠準(zhǔn)確估計(jì)靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲，保證了靜止人體穿墻定位的精確度和實(shí)用性。本發(fā)明技術(shù)方案如下一種基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，處理流程如圖1所示，包括以下步驟穿墻雷達(dá)采用一發(fā)兩收天線配置，收發(fā)天線與地面高度相同且緊靠墻體放置，發(fā)射天線居中，收發(fā)天線間距相等，間距為SD，發(fā)射信號(hào)為超寬帶步進(jìn)頻率連續(xù)波，兩個(gè)接收天線分別采集N個(gè)脈沖的回波信號(hào)；步驟1 針對(duì)兩個(gè)接收天線分別采集的N個(gè)脈沖的回波信號(hào)，對(duì)每個(gè)脈沖進(jìn)行包括重采樣、去直流、IFFT脈壓的信號(hào)預(yù)處理，每個(gè)接收天線的回波信號(hào)經(jīng)預(yù)處理后形成一個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣，共形成兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣AS1 (N，M)和AS2(N，M)；其中，N為脈沖總數(shù)、即慢時(shí)間，M為距離單元總數(shù)、即快時(shí)間；步驟2 求解ASi(N，Μ)中第一行ASi(l，Μ)的最大幅值所在的列數(shù)記為mlmax，求解AS2 (N，M)中第一行AS2(1，Μ)最大幅值所在的列數(shù)記為m2max，最大幅值對(duì)應(yīng)的距離延遲 AS1(Lmlfflax)和AS2(l，m2max)作為兩個(gè)天線墻體回波距離延遲的估計(jì)值；步驟3 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣AS1 (N，M)和仏2(隊(duì)M)分別按列進(jìn)行MTI濾波以平均對(duì)消抑制以墻體回波為主的雜波，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣BS1 (N，M)和路2(隊(duì)M) ；MTI濾波表示為 BSi (n, m) = ASi (η, m)_ Σ ASi (N, m)/N ；i = 1，2 ;η = 1,2, L，N ;m = 1,2, L, Μ,即每列每個(gè)元素減去本列所有元素的平均值；步驟4 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣BS1 (Ν,Μ)和(Ν,Μ)分別按列進(jìn)行截止頻率為0. IHz IHz的K階帶通濾波抑制低高頻雜波，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣DS1 (N-Κ+Ι,Μ)和(N-Κ+Ι,Μ)，帶通濾波表示為+ 1 —l^h^SCA^/^gJT^^DSjN-K+l，m) = CSi ([K, K+l, L，N]，m)， 其中， 為卷積符號(hào)，F(xiàn)(K)為K階帶通濾波系數(shù)；步驟5 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣DS1 (N-K+1, M)和(N-K+1, M)分別按列進(jìn)行T點(diǎn)FFT 頻譜分析，并依次求解絕對(duì)值和平方值，形成兩個(gè)距離延遲-多普勒頻率、即RD數(shù)據(jù)矩陣 RD1CT, M)禾Π RD2 (Τ, Μ)；步驟6 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣RD1 (Τ，Μ)和RD2 (Τ，Μ)分別進(jìn)行二維單元平均恒虛警、即 CA-CFAR檢測(cè)，其中，待測(cè)數(shù)據(jù)單元對(duì)應(yīng)的檢測(cè)門(mén)限為α = q(pfa_lAl-l)，pfa為恒虛警概率，q為待測(cè)數(shù)據(jù)單元周?chē)鷧⒖紗卧膫€(gè)數(shù)，低于門(mén)限的數(shù)據(jù)單元置零，高于門(mén)限的數(shù)據(jù)單元保持，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣TD1 (T，M)和TD2 (T，M)；步驟7 對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD1(LM)采用滑窗極值法估計(jì)的多個(gè)呼吸頻率和回波距離延遲分別記為BF1 (U1)和BIi1 (U1),對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD2 (T，M)采用滑窗極值法估計(jì)的多個(gè)呼吸頻率和回波距離延遲分別記為BF2(U2) ^P BR2(U2)；步驟8 J^BR1(U1)中的所有距離延遲補(bǔ)償步驟2中估計(jì)的墻體回波距離延遲 ASJ1，mlmax)jiBI 2(U2)中的所有距離延遲補(bǔ)償步驟2中估計(jì)的墻體回波距離延遲AS2(1， n2max)，即 BR1(U) = BR1(U)-AS1Q, mlmax)，BR2 (u) = BR2 (u)-AS2 (1, m2max)，u = 1，2，L，U ；然后，對(duì) BR1(R) ^P BR2 (U2)中任意兩個(gè)元素 BR1 (U1), U1 = 1,2, L，U1 和 BIi2(U2), U2 = 1,2, L， U2進(jìn)行橢圓交叉定位距離延遲配對(duì)，配對(duì)準(zhǔn)則為IBR1(U1)-Bl(U2) I <2SD，滿足此配對(duì)準(zhǔn)則的距離延遲BR1 (U1)和BR2 ( μ 2)形成數(shù)組PR1 (U)和PR2 (U)，對(duì)應(yīng)位置的呼吸頻率BF1 (U1)和 BF2(U2)形成數(shù)組PF1(U)和PF2(U),其中，U為目標(biāo)個(gè)數(shù)，相同位置元素TO1(U)和PR2(U)為配對(duì)成功的第u個(gè)目標(biāo)的兩個(gè)距離延遲估計(jì)值，相同位置元素PF1(U)和PF2(U)為第u個(gè)目標(biāo)的兩個(gè)呼吸頻率估計(jì)值，PF1 (u)和PF2(U)的統(tǒng)計(jì)平均值作為第u個(gè)目標(biāo)最終輸出的呼吸頻率估計(jì)值；步驟9 對(duì)PIi1⑶和⑶中相同位置中相同位置的距離延遲通過(guò)橢圓交叉定位解得U個(gè)目標(biāo)的位置估計(jì)橫縱坐標(biāo)分別記為X(U)和Y(U)，作為靜止人體目標(biāo)定位輸出結(jié)果。需要說(shuō)明的是1、步驟1中所述回波脈沖總數(shù)N ^ 20PRF, PRF為脈沖重復(fù)頻率，即保證本發(fā)明的頻率分辨率至少為0. IHz用以準(zhǔn)確估計(jì)人體呼吸頻率。2、步驟4中所述的帶通濾波階數(shù)K ^ N/2，保證采集的N個(gè)脈沖回波經(jīng)過(guò)K階帶通濾波后至少有N/2個(gè)脈沖回波保留進(jìn)行FFT頻譜分析實(shí)現(xiàn)0. IHz的頻率分辨率。3、步驟7中所述的利用滑窗極值法估計(jì)靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲的具體流程為設(shè)置包含WXW個(gè)數(shù)據(jù)元素的二維窗口，分別對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD1Cr, M)和TD2 (T，M) 進(jìn)行滑窗處理，WXW窗口內(nèi)數(shù)據(jù)元素進(jìn)行疊加求和，具有和值極大值的窗口的中心元素對(duì)應(yīng)的多普勒頻率和距離延遲作為靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲的估計(jì)值。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明聯(lián)合應(yīng)用FFT相干積累、MTI靜止雜波抑制、低高頻雜波帶通濾波、二維 CFAR檢測(cè)、滑窗極值參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)了呼吸特征信號(hào)的頻域積累，抑制了墻體回波、多徑雜波等強(qiáng)靜止雜波、靜止人體抖動(dòng)導(dǎo)致的低頻雜波、周?chē)藛T走動(dòng)導(dǎo)致的高頻雜波以及環(huán)境變化引起的低高頻雜波的影響，消除了目標(biāo)多徑回波造成的距離延遲模糊，從而保證了靜止人體回波距離延遲的估計(jì)精度，采用橢圓交叉定位將準(zhǔn)確的回波距離延遲轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的靜止人體位置估計(jì)坐標(biāo)。因此，本發(fā)明具有抗干擾性強(qiáng)和定位精度高的突出優(yōu)點(diǎn)，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。


圖1為本發(fā)明的流程圖。圖2為典型的穿墻靜止人體探測(cè)場(chǎng)景示意圖。圖3(a)為左側(cè)接收天線回波信號(hào)預(yù)處理形成的快慢時(shí)間平面圖，圖3(b)為右側(cè)接收天線回波信號(hào)預(yù)處理形成的快慢時(shí)間平面圖。圖4(a)為左側(cè)接收天線快慢時(shí)間平面MTI平均對(duì)消結(jié)果，圖4(b)為右側(cè)接收天線快慢時(shí)間平面MTI平均對(duì)消結(jié)果。圖5 (a)為左側(cè)接收天線未帶通濾波的快慢時(shí)間平面進(jìn)行FFT頻譜分析后的RD平面圖，圖5(b)為右側(cè)接收天線未帶通濾波的快慢時(shí)間平面進(jìn)行FFT頻譜分析后的RD平面圖。圖6 (a)為左側(cè)接收天線帶通濾波后的快慢時(shí)間平面進(jìn)行FFT頻譜分析后的RD平面圖，圖6(b)為右側(cè)接收天線帶通濾波后的快慢時(shí)間平面進(jìn)行FFT頻譜分析后的RD平面圖。圖7(a)為左側(cè)接收天線距離延遲-多普勒頻率平面進(jìn)行CA-CFAR檢測(cè)、滑窗極值參數(shù)估計(jì)的輸出結(jié)果，圖7 (b)為右側(cè)接收天線距離延遲-多普勒頻率平面進(jìn)行CA-CFAR檢測(cè)、滑窗極值參數(shù)估計(jì)的輸出結(jié)果圖8為基于兩個(gè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體回波距離延遲估計(jì)值進(jìn)行橢圓交叉定位求解靜止人體位置估計(jì)坐標(biāo)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合一個(gè)典型實(shí)驗(yàn)例子給出本發(fā)明的具體實(shí)施方式
。穿墻靜止人體定位實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景圖如圖2所示，穿墻雷達(dá)系統(tǒng)采用一發(fā)兩收介質(zhì)天線，收發(fā)天線間距為0. 5m，發(fā)射信號(hào)為IGHz 2GHz的步進(jìn)頻率連續(xù)波信號(hào)，單個(gè)靜止人體處在(1.0m，4. 5m)處，兩個(gè)接收天線共采集800個(gè)步進(jìn)頻率脈沖回波信號(hào)，墻體為普通粘土磚墻，墻體厚度為24. 5cm。根據(jù)本發(fā)明的處理步驟，第一步，對(duì)于兩個(gè)接收天線的步進(jìn)頻率回波信號(hào)進(jìn)行包括重采樣、去直流、IFFT脈壓的信號(hào)預(yù)處理，得到兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣，如圖3所示，由于墻體回波等強(qiáng)靜止雜波的對(duì)靜止人體回波的干擾，無(wú)法直接估計(jì)出靜止人體回波距離延遲。第二步，選取左側(cè)接收天線快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣的第一行，求出最大幅值對(duì)應(yīng)的距離延遲1. IOm作為左側(cè)接收天線墻體回波距離延遲的估計(jì)值，同樣，求得的右側(cè)接收天線墻體回波距離延遲的估計(jì)值為1. 0細(xì)。第三步，對(duì)兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣分別進(jìn)行MTI平均對(duì)消抑制靜止雜波，輸出結(jié)果如圖4所示，墻體回波等靜止雜波得到較好抑制，右側(cè)天線快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣存在較低水平的墻體回波殘余。通過(guò)MTI濾波處理，能夠較為明顯地觀察到靜止人體回波信號(hào)，但能量水平較低，同時(shí)存在走動(dòng)人體回波的干擾，造成快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣的信雜噪比很低，不利于準(zhǔn)確估計(jì)靜止人體回波距離延遲。第四步，根據(jù)人體正常呼吸的頻率范圍，采用通帶為0. IHz IHz的400階帶通濾波器對(duì)MTI后的兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行低頻和高頻雜波的抑制，低頻雜波通常為人體抖動(dòng)產(chǎn)生，高頻雜波通常為周?chē)藛T走動(dòng)產(chǎn)生，同時(shí)，周?chē)h(huán)境變化也會(huì)產(chǎn)生一定的低頻和高頻雜波。第五步，分別對(duì)兩個(gè)帶通濾波后的快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣按列進(jìn)行FFT頻譜分析，形成兩個(gè)高信雜噪比的RD數(shù)據(jù)矩陣，如圖6所示。對(duì)比圖5和圖6，未采用帶通濾波處理，靜止人體抖動(dòng)產(chǎn)生的低頻雜波對(duì)呼吸特征信號(hào)的干擾比較嚴(yán)重，而由于實(shí)驗(yàn)中走動(dòng)人體遠(yuǎn)離雷達(dá)，回波較弱，同時(shí)由于走動(dòng)人體回波出現(xiàn)在多個(gè)距離單元，F(xiàn)FT無(wú)法有效地進(jìn)行相干積累，導(dǎo)致人體走動(dòng)導(dǎo)致的高頻雜波基本可以忽略。通過(guò)帶通濾波處理，能夠顯著抑制低頻和高頻雜波干擾，提高RD數(shù)據(jù)矩陣的信雜噪比。第六步，分別對(duì)兩個(gè)接收天線對(duì)應(yīng)的帶通濾波后高信雜噪比的RD數(shù)據(jù)矩陣，采用虛警概率為10_5的CA-CFAR檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)處理，低于門(mén)限的數(shù)據(jù)點(diǎn)置零，高于門(mén)限的數(shù)據(jù)點(diǎn)保持。其中，CA-CFAR檢測(cè)器的保護(hù)數(shù)據(jù)單元為檢測(cè)數(shù)據(jù)單元周?chē)h(huán)繞的8個(gè)數(shù)據(jù)單元，參考數(shù)據(jù)單元為保護(hù)單元周?chē)h(huán)繞的16個(gè)數(shù)據(jù)單元。第七步，采用基于包含6X6個(gè)數(shù)據(jù)元素的二維窗口的滑窗極值法分別對(duì)兩個(gè) CA-CFAR檢測(cè)后的RD數(shù)據(jù)矩陣處理，得到兩個(gè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲的估計(jì)值。如圖7所示，左側(cè)和右側(cè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體呼吸頻率的估計(jì)值分別為0. 19Hz和0. 20Hz，左側(cè)和右側(cè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體回波距離延遲分別為10. 34m 和 10. 08mo第八步，對(duì)左側(cè)接收天線的靜止人體回波距離延遲估計(jì)值10. 3 !減去第二步估計(jì)的左側(cè)接收天線墻體回波距離延遲1. 10m，對(duì)右側(cè)接收天線的靜止人體回波距離延遲估計(jì)值10. 08m減去第二步估計(jì)的右側(cè)接收天線墻體回波距離延遲1. 04m,從而實(shí)現(xiàn)墻體補(bǔ)償消除墻體對(duì)靜止人體回波距離延遲的影響，獲得校準(zhǔn)后的距離延遲估計(jì)值為9. 24m和 9. (Mm。校準(zhǔn)后的距離延遲估計(jì)值差距為9. 24m-9. 04m = 0. 20m < 2SD = lm,滿足橢圓交叉定位配對(duì)準(zhǔn)則，因此，判定9. 24m和9. 04m為同一靜止人體目標(biāo)的兩個(gè)回波距離延遲估計(jì)值，對(duì)應(yīng)的兩個(gè)呼吸頻率估計(jì)值0. 19Hz和0. 20Hz也屬于該目標(biāo)，取平均值0. 195Hz作為最終的靜止人體呼吸頻率估計(jì)值。第九步，對(duì)校準(zhǔn)配對(duì)后兩個(gè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體回波距離延遲9. 2 !和 9. 04m采用橢圓交叉定位算法求解得到靜止人體位置的估計(jì)坐標(biāo)為(0. 92m, 4. 46m)，與實(shí)際靜止人體位置(1.0m，4.5m)較為準(zhǔn)確地符合，驗(yàn)證了算法的可行性。如圖8所示。綜上所述，本方法能夠有效消除多種雜波的干擾，實(shí)現(xiàn)了對(duì)靜止人體的準(zhǔn)確定位， 適于應(yīng)用在實(shí)際穿墻靜止人體探測(cè)和定位中。
權(quán)利要求
1. 一種基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，包括以下步驟 穿墻雷達(dá)采用一發(fā)兩收天線配置，收發(fā)天線與地面高度相同且緊靠墻體放置，發(fā)射天線居中，收發(fā)天線間距相等，間距為SD，發(fā)射信號(hào)為超寬帶步進(jìn)頻率連續(xù)波，兩個(gè)接收天線分別采集N個(gè)脈沖的回波信號(hào)；步驟1 針對(duì)兩個(gè)接收天線分別采集的N個(gè)脈沖的回波信號(hào)，對(duì)每個(gè)脈沖進(jìn)行包括重采樣、去直流、IFFT脈壓的信號(hào)預(yù)處理，每個(gè)接收天線的回波信號(hào)經(jīng)預(yù)處理后形成一個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣，共形成兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣AS1 (N, M)和AS2 (N, M)；其中，N為脈沖總數(shù)、即慢時(shí)間，M為距離單元總數(shù)、即快時(shí)間；步驟2 求解AS1(NiM)中第一行AS1(LM)的最大幅值所在的列數(shù)記為mlmax，求解AS2(N， M)中第一SA&(1，M)最大幅值所在的列數(shù)記為m2max，最大幅值對(duì)應(yīng)的距離延遲AS1(Lmlmax) 和AS2(l，m2max)作為兩個(gè)天線墻體回波距離延遲的估計(jì)值；步驟3 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣AS1(NJ)和AS2(N，M)分別按列進(jìn)行MTI濾波以平均對(duì)消抑制以墻體回波為主的雜波，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣BS1 (N，M)和Β&(Ν，Μ) ；MTI濾波表示為BSiOi, m) = ASi (n, m)- Σ ASi (N, m) /N ；i = 1,2 ；η = 1,2, L，N ;m = 1,2, L，M，即每列每個(gè)元素減去本列所有元素的平均值；步驟4 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣BS1(NJ)和B&(N，M)分別按列進(jìn)行截止頻率為0. IHz IHz 的K階帶通濾波抑制低高頻雜波，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣DS1 (N-K+l, M)和DS2 (N-K+l, M)，帶通濾波表示為+ l^hMXA^m^T^^DSjN-K+l，m) = CSi ([K, K+l, L，N]，m)，其中， 為卷積符號(hào)，F(xiàn)(K)為K階帶通濾波系數(shù)；步驟5 對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣DS1 (N-Κ+Ι,Μ)和DS2 (N-Κ+Ι,Μ)分別按列進(jìn)行T點(diǎn)FFT頻譜分析，并依次求解絕對(duì)值和平方值，形成兩個(gè)距離延遲-多普勒頻率、即RD數(shù)據(jù)矩陣RD1 (Τ，Μ) 和 RD2CT，Μ)；步驟6:對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣RD1CT, Μ)和RD2(T，Μ)分別進(jìn)行二維單元平均恒虛警、即 CA-CFAR檢測(cè)，其中，待測(cè)數(shù)據(jù)單元對(duì)應(yīng)的檢測(cè)門(mén)限為α = q(pfa_lAl-l)，pfa為恒虛警概率，q為待測(cè)數(shù)據(jù)單元周?chē)鷧⒖紗卧膫€(gè)數(shù)，低于門(mén)限的數(shù)據(jù)單元置零，高于門(mén)限的數(shù)據(jù)單元保持，形成兩個(gè)數(shù)據(jù)矩陣TD1 (T，M)和TD2 (T，M)；步驟7 對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD1(LM)采用滑窗極值法估計(jì)的多個(gè)呼吸頻率和回波距離延遲分別記為BF1 (U1)和BIi1 (U1),對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD2 (T，M)采用滑窗極值法估計(jì)的多個(gè)呼吸頻率和回波距離延遲分別記為BF2 (U2)和冊(cè)2(隊(duì))；步驟8 J^BR1(U1)中的所有距離延遲補(bǔ)償步驟2中估計(jì)的墻體回波距離延遲AS1 (1， mlmax)，對(duì)BK(U2)中的所有距離延遲補(bǔ)償步驟2中估計(jì)的墻體回波距離延遲AS2 (1，m2max)，即 BR1(U) = BR(U)-AS1(Lmlmax)jBR2(U) = BR2 (u)-AS2 (Lm2max), u = 1，2，L，U ；然后，對(duì) BR1 (U1) 和 BR2 (U2)中任意兩個(gè)元素 BR1(U1)，U1 = 1，2，L，U1 和 BR2 (u2)，U2 = 1，2，L，U2 進(jìn)行橢圓交叉定位距離延遲配對(duì)，配對(duì)準(zhǔn)則為IBt^1(U1)-Bl(U2)I < 2SD，滿足此配對(duì)準(zhǔn)則的距離延遲 BR1 (U1)和BR2 ( μ 2)形成數(shù)組PR1 (U)和PR2 (U)，對(duì)應(yīng)位置的呼吸頻率BF1 (U1)和BF2 ( μ 2)形成數(shù)組PF1(U)和PF2(U),其中，U為目標(biāo)個(gè)數(shù)，相同位置元素PR1(U) ^P PR2 (u)為配對(duì)成功的第u個(gè)目標(biāo)的兩個(gè)距離延遲估計(jì)值，相同位置元素PF1 (u)和PF2 (u)為第u個(gè)目標(biāo)的兩個(gè)呼吸頻率估計(jì)值，PF1 (u)和PF2(U)的統(tǒng)計(jì)平均值作為第u個(gè)目標(biāo)最終輸出的呼吸頻率估計(jì)值；步驟9 對(duì)I3R1 (U)中相同位置中相同位置的距離延遲通過(guò)橢圓交叉定位解得U個(gè)目標(biāo)的位置估計(jì)橫縱坐標(biāo)分別記為X(U)和Y(U)，作為靜止人體目標(biāo)定位輸出結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，其特征在于，步驟1 中所述回波脈沖總數(shù)N ^ 20PRF, PRF為脈沖重復(fù)頻率，即保證頻率分辨率至少為0. IHz用以準(zhǔn)確估計(jì)人體呼吸頻率。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，其特征在于，步驟4 中所述的帶通濾波階數(shù)K < N/2。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，其特征在于，步驟7 中所述的利用滑窗極值法估計(jì)靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲的具體流程為設(shè)置包含 WXW個(gè)數(shù)據(jù)元素的二維窗口，分別對(duì)數(shù)據(jù)矩陣TD1CT, M)和TD2 (T，M)進(jìn)行滑窗處理，WXff 窗口內(nèi)數(shù)據(jù)元素進(jìn)行疊加求和，具有和值極大值的窗口的中心元素對(duì)應(yīng)的多普勒頻率和距離延遲作為靜止人體呼吸頻率和回波距離延遲的估計(jì)值。
全文摘要
一種基于呼吸特征的靜止人體穿墻定位方法，屬于雷達(dá)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟1)兩個(gè)接收天線回波信號(hào)經(jīng)預(yù)處理形成兩個(gè)快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣；2)MTI濾波；3)帶通濾波；4)對(duì)兩個(gè)帶通濾波后的快慢時(shí)間數(shù)據(jù)矩陣分別進(jìn)行FFT頻譜分析形成兩個(gè)距離延遲-多普勒頻率(RD)數(shù)據(jù)矩陣；5)二維單元平均恒虛警檢測(cè)；6)對(duì)兩個(gè)檢測(cè)后的RD平面分別采用滑窗極值法估計(jì)兩個(gè)接收天線對(duì)應(yīng)的靜止人體回波距離延遲；7)橢圓交叉定位。本發(fā)明通過(guò)呼吸特征信號(hào)的頻域積累、多種不同雜波的聯(lián)合抑制和距離延遲模糊的消除，保證了靜止人體回波延遲估計(jì)的準(zhǔn)確度，從而實(shí)現(xiàn)了靜止人體的精確定位；具有抗干擾性強(qiáng)和定位精度高的突出優(yōu)點(diǎn)，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
文檔編號(hào)G01S7/32GK102243303SQ201110091909
公開(kāi)日2011年11月16日 申請(qǐng)日期2011年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月13日
發(fā)明者孔令講, 楊建宇, 楊曉波, 賈勇 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)