基于太赫兹雷达的人体心跳和微动特征检测方法研究

发布时间：2018-11-27 14:01

【摘要】：太赫兹波介于毫米波、红外之间,属于亟待开发的全新频谱资源。太赫兹波频谱宽,波长短,易实现大信号带宽与窄天线波束,能量集中,精度高,适于微小目标探测,尤其是太赫兹波比微波、毫米波的波长短,同样的微运动,太赫兹频段下目标多普勒特征尤为明显,对目标的微动特征观测、特征提取和运动特征检测非常有利。目前,在世界范围内正掀起一股太赫兹技术的研究热潮。作为一个重要的交叉前沿领域,太赫兹技术应用前景广阔,激发了科技工作者的开发这一领域的兴趣。例如在穿墙反恐、保密通信、安全检查、反隐雷达等方面大有作为,目前太赫兹技术已开始应用于生物医学领域,如检测癌症、烧伤成像等,其优点在于空间分辨率高、对人体相对友好,有关研究也表明太赫兹波还适合人体心跳呼吸频率检测。根据太赫兹雷达的人体心跳呼吸频率提取算法研究,证实了可以将太赫兹技术落实到具体的设备上,推动其应用与发展。虽然,太赫兹频段的独特技术特点展宽了运动目标的多普勒带宽、提高了分辨率,使得太赫兹频段对目标的微多普勒特性更加敏感,但同时带来目标回波与发射信号相关性明显下降的问题,严重影响运动目标检测性能,传统的雷达探测系统理论和目标检测方法也许并不适用于太赫兹雷达,需研究与太赫兹雷达系统相匹配的目标检测算法。此外,太赫兹频段目标高分辨、微多普勒特性敏感的特点使得在采用时频分析方法提取心跳呼吸频率时,心跳呼吸信号的交叉项增多,在信号处理过程中需注意交叉项抑制问题,而且心跳呼吸信号属于微弱信号,提高信噪比也十分必要,这就对心跳呼吸频率提取算法提出了高要求。本文针对上述问题,开展的研究工作与主要贡献如下:1.建立目标微多普勒数学模型及典型微动目标回波模型,仿真比较了常用的几种线性、非线性时频分析方法性能以及在太赫兹频段、X频段目标微多普勒差异。结合时频分析,提出一种基于Radon变换的参数提取方法,并与常规参数提取方法进行对比,该方法能准确估计多散射点目标微多普勒参数,且抗噪性能强,同时,对多散射点目标应用非线性最小二乘和CLEAN算法估计每个散射点的散射系数。2.分析了太赫兹频段目标微多普勒效应对目标检测性能的影响及利用传统算法进行目标检测导致检测概率下降的原因,即目标微动越剧烈,发射信号与接收信号相关性越小,检测性能就越低。在目标微多普勒参数估计基础上,建立微动目标检测信号模型,提出了一种联合微动特征的目标检测算法,该算法针对微动点目标的检测性能优于传统算法,更加适合微动目标检测。仿真比较太赫兹雷达和各波段雷达进行目标检测时的检测性能,证明了在同样的信噪比和虚警概率条件下太赫兹雷达比常规波段雷达更有优势,能获得更高的检测概率,并且在参数估计误差允许范围内,能保持较好的稳定性,不容易因目标微动剧烈程度不同而导致性能下降。3.建立人体心跳呼吸、步态运动模型并确立人体目标回波信号。研究基于频谱特征的心跳呼吸频率提取方法,对人体心跳呼吸回波信号进行过采样与低通滤波以提高信噪比。第一次时频分析获取多普勒信息;然后,提取其频谱质心,估计心跳呼吸瞬时速度,对速度信号降采样,防止信号失真;再进行第二次时频分析,分离提取心跳呼吸频率。在此过程中,仿真验证了脊线与质心曲线逼近心跳呼吸速度信号对心跳呼吸频率提取算法的影响,即当回波频谱频率向分辨率较高时,可采用任意一种频谱优化方法;较低时,则采用质心曲线方法,通过仿真对比心跳呼吸频率线性时频与非线性时频提取算法结果,证明了非线性时频方法减少了算法步骤,提高了效率,保持了良好的时频聚焦度,且抗噪能力强,适合微弱信号分析。4.对心跳呼吸频率非线性时频提取算法进行改进,提出了太赫兹频段下基于EMD的心跳呼吸频率提取算法。该方法是将平滑伪魏格纳分布与经验模态分解技术结合,设置合适门限,筛选对心跳呼吸频率提取有用频率成分信号,更好地抑制交叉项的同时进一步提高信噪比。通过仿真,证明了在复杂环境条件下,改进后的心跳呼吸频率提取算法可以实现对太赫兹雷达人体目标心跳呼吸信号的有效分析。另外,通过对0.34THz雷达系统微动观测实验,验证了本文对太赫兹雷达微动目标回波建模的合理性。综上所述,本文建立了目标微多普勒及其回波模型,结合时频分析,提出了太赫兹频段下基于Radon变换的微动特征参数提取方法。并以此为基础,进一步提出一种联合微动特征的目标检测算法,为太赫兹雷达探测系统理论和目标检测算法提供理论依据。同时,结合心电图建立人体目标心跳呼吸模型,提出心跳呼吸非线性时频提取算法,并基于经验模态分解技术改进算法进一步提高信噪比,为分析复杂环境下的人体生命特征信号提供了一种有效的分析方法。
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【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R331.31;TN957.51
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本文编号：2361039