超宽带雷达回波信号微动特征识别研究

发布时间：2017-04-20 13:12

  本文关键词：超宽带雷达回波信号微动特征识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 中国是世界上大陆地震最活跃。地震灾害最严重的国家之一。如何最大限度地减轻地震及各类灾害损失,抢救被压。埋人员,有效地减少人员伤亡,是减轻灾害损失的首要任务,也是最能体现出减灾实效和社会显示度的关键环节之一。国内外多次大震后抢救生命的事实证明:对压埋人员抢救愈及时。快速,救生。救活的可能性愈大。因此,为确保在紧急救援中用最短的时间找到被困人员,开展先进的生命救助探测与定位方法研究具有十分重要的意义。 从原理上讲,电磁雷达探测方法应该是弥补人工搜索。光学设备观察。红外/热成像。声波。振动探测设备。搜索犬等的有效方法。超宽带雷达探生技术(UWB-Radar for life s detection)是近几十年发展起来的一种探测特定目标的有效探测手段。超宽带雷达生命探测技术就是利用生命探测雷达发射电磁波穿过墙壁等遮挡介质,探测墙壁外面或其它非金属覆盖物下面人的生命信息利用雷达进行生命探测。实际上,生命探测雷达就是通过检测人体生命活动所引起的各种微动,从这些微动中得到人的移动。体动。呼吸。心跳等生命信号,从而辩识障碍物后有无生命体。近年来随着超宽带雷达技术的发展,超宽带雷达探测仪与其他探生仪器相比,有着许多方法无法比拟的优势,比如分辨率高。探测条件简单。操作便捷。经济快速等优点,得到了广泛的研究和应用。因此,开展超宽带雷达探测技术的研究对灾害搜救。反恐战争。伤员探测。经济发展等都有十分重要的意义。 本文完成的主要工作可归纳为如下几个方面: 第一部分:主要介绍了基于电磁波探测原理的雷达探生仪及其他类型的探生仪,阐述了各自的工作原理,比较了各自的优缺点并突出了超宽带雷达探测的优点。 第二部分:主要设计了超宽带雷达人体探测物理实验方案,并对实验雷达回波信号数据进行必要的预处理及处理。同时,利用能量积分算法原理,编制滑动时窗函数,提取出含有人的生命微动特征信号,并利用小波变换和时频分析方法,对其信号进行去噪和频谱分析,提取出代表人体生命特征的频谱。同时,利用最佳时窗的起始值进行有效的人体定位。 第三部分:主要利用MUSIC算法,借助呼吸心跳谐波公式,建立呼吸信号模型,并对含有多目标信息的雷达回波信号进行识别提取,达到在复杂环境下多个目标体信号识别的仿真目的。
【关键词】：超宽带雷达 物理实验 特征识别 能量积分 多目标识别
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 超宽带及国内外超宽带雷达探测技术研究进展11-14
• 1.2.1 超宽带及定义11-12
• 1.2.2 超宽带雷达生命探测技术研究进展12-14
• 1.3 本论文的课题研究来源及论文内容14-16
• 1.3.1 课题研究来源14-15
• 1.3.2 论文主要内容15-16
• 第2章 常见超宽带雷达探测仪及其工作原理16-25
• 2.1 常见的探测仪器16-17
• 2.2 主动式超宽带雷达探测仪17-21
• 2.2.1 调频连续波体制超宽带雷达18-19
• 2.2.2 步进频率体制超宽带雷达19-20
• 2.2.3 冲击脉冲体制超宽带雷达20-21
• 2.2.4 不同体制的超宽带雷达的优缺点21
• 2.3 被动式电磁波探测仪21-23
• 2.3.1 被动式电磁波探测仪的发展史22
• 2.3.2 国内研究现状22-23
• 2.4 其他类型的生命探测仪23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 人体微动特征信号及超宽带雷达物理实验25-34
• 3.1 人体微动特征信号25-26
• 3.1.1 呼吸信号25
• 3.1.2 心跳信号25
• 3.1.3 体动信号特征25-26
• 3.1.4 人体生物电磁场信号26
• 3.2 超宽带雷达探测物理实验理论依据26-27
• 3.3 冲激脉冲体制超宽带雷达的探测原理27-29
• 3.4 人体微动特征信号识别物理模型实验方案29-33
• 3.4.1 探测实验天线29
• 3.4.2 超宽带雷达探测物理实验方案29-31
• 3.4.3 超宽带雷达探测回波图31-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 超宽带雷达回波信号人体微动特征识别34-61
• 4.1 超宽带探测雷达回波信号特征分析34-35
• 4.2 回波信号预处理35-40
• 4.2.1 直流偏移去除35-36
• 4.2.2 背景去除36-37
• 4.2.3 时变增益37-38
• 4.2.4 回波信号均值去噪38-40
• 4.3 超宽带雷达回波信号人体微动特征能量积分算法40
• 4.4 滑动时窗参数与能量积分及人体定位40-49
• 4.4.1 滑动窗函数40-41
• 4.4.2 滑动时窗参数与能量积分的关系41-43
• 4.4.3 最佳时窗与人体定位43-49
• 4.5 小波变换及其应用49-54
• 4.5.1 小波变换49-50
• 4.5.2 小波变换的优点50-51
• 4.5.3 小波变换去噪编程实现51-54
• 4.6 人体微动特征识别典型成果54-60
• 4.7 本章小结60-61
• 第5章 超宽带雷达回波信号的多目标体识别61-73
• 5.1 多目标体识别（MUSIC）算法61
• 5.2 MUSIC 算法原理61-63
• 5.2.1 MUSIC 算法原理推导61-63
• 5.2.2 MUSIC 算法步骤63
• 5.3 MATLAB 编程在 MUSIC 算法中的应用63-67
• 5.3.1 MATLAB 语言发展历程63-64
• 5.3.2 MATLAB 语言的常见功能64-65
• 5.3.3 MATLAB 语言的优点65-66
• 5.3.4 常用 MUSIC 算法的 Pmusic 函数66-67
• 5.4 人体呼吸信号的回波信号模型仿真67-72
• 5.4.1 人体呼吸、心跳特征谐波模型67
• 5.4.2 编程实现67-70
• 5.4.3 仿真结果70-71
• 5.4.4 结果分析71-72
• 5.5 本章小结72-73
• 结论73-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-79
• 攻读学位期间取得学术成果79

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