基于时频分析的人体红外热信号检测算法
本文关键词: 时频分析 救援机器人 信号检测 出处:《国外电子测量技术》2016年02期 论文类型:期刊论文
【摘要】:救援机器人通过对人体红外热信号进行有效检测,实现对遇险人员的远程识别与救援,传统的人体红外热信号检测采用声谱图检测方法,在信噪比较低的环境下检测效果不好。提出一种基于时频分析的人体红外热信号检测算法,构建强干扰下的人体红外释热信号参量模型,采用多普勒频率模糊数搜索的方法完成多方向相位的人体红外释热信号动态平滑处理,对非平稳时变信号进行时频分析,剔除负频部分,实现抗干扰滤波,通过后置的高阶累积量切片算子进行Hough变换处理,使得信号在时频面的聚焦累积量增大,而噪声被抑制,实现信号检测。仿真结果表明,采用该算法进行人体红外热信号检测的准确检测概率较高,抗干扰能力较强,提高了救援机器人的搜索识别能力。
[Abstract]:The rescue robot realizes the remote identification and rescue of the people in distress by effectively detecting the infrared thermal signals of the human body. The traditional detection of infrared thermal signals of the human body adopts the method of acoustic spectrum detection. This paper presents an infrared thermal signal detection algorithm based on time-frequency analysis to construct the parameter model of human infrared heat release signal under strong interference. The method of Doppler frequency fuzzy number search is used to realize the dynamic smoothing of the human infrared heat release signal with multi-direction phase. The time-frequency analysis of the non-stationary time-varying signal is carried out, and the negative frequency part is eliminated to realize anti-interference filtering. The Hough transform is carried out by using the post-high order cumulant slice operator, which makes the focus cumulant of the signal increase in the time-frequency plane, while the noise is suppressed, and the signal detection is realized. The simulation results show that. The algorithm is used to detect the infrared thermal signals of human body with high detection probability and strong anti-jamming ability, which improves the search and recognition ability of the rescue robot.
【作者单位】: 广东工业大学华立学院;
【基金】:2012广东省质量工程人才培养实验区(粤教高函[2012]204号)项目 2015年广东省大学生科技创新培育(pdjh2015b0942)项目 2012广东省质量工程项目“机电综合技能实训中心”(粤教高函[2012]204号)
【分类号】:TP242;TN219
【正文快照】: 1引言人体红外释热探测救援机器人作为机器人应用的一个重要方向,在远海救援和野外搜救等领域中具有较好的应用价值,救援机器人通过发射红外探测信号,采集人体辐射的人脸等机能信息实现抢险搜救,救援机器人将在地震救灾和战场救护等领域中都有重要的应用前景[1]。随着现代信号
【参考文献】
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【二级参考文献】
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,本文编号:1463953
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