太赫兹雷达人体目标探测理论与方法研究

发布时间：2020-11-14 21:36

　　 太赫兹雷达具有大带宽、高频率等技术特点,可以有效提高雷达系统对目标探测的精度。此外,与毫米波、红外线等相比,太赫兹波在散射、传播、吸收、反射和穿透性等方面都有显著的优势,并且其对待检测物质具有友好性,几乎不会对物质产生破坏性作用,所以可以广泛应用于雷达、遥感、国土安全、卫星通讯、环境监测、医疗诊断等各个领域。目前针对太赫兹技术的研究和发展引起了很多国家的高度重视。人体目标探测技术主要包括对人体生理参数的检测与提取。人体参数包括呼吸、心跳等生理特征参数以及步频、步幅等运动特征参数。人体的呼吸和心跳等可视为微多普勒特征。然而通常情况下,雷达的应用环境复杂,微多普勒信号能量微弱,目标主体信号及噪声能量远远高于微多普勒信号的能量,而且微多普勒信号可能是复杂的多分量信号,所以需要从整体目标中分离出微多普勒信号的各个分量,以便于通过对微多普勒信号的分析得到人体生理参数特征。对人体目标的探测不仅在疗养院、医院等场所有广泛的应用需求,而且在安全防护、战场侦察等领域也有广阔的应用前景。太赫兹波的波长相对较短,目标的微多普勒特征更为明显,更有利用通过目标的微动特性实现对目标的分类和识别。基于此,本文结合太赫兹波特性以及太赫兹雷达技术,开展了人体目标探测研究,这些研究对太赫兹雷达技术进入实用阶段具有重要的推动作用。本文针对太赫兹频段下人体微动参数的提取问题,结合太赫兹雷达回波信号特点,建立太赫兹雷达人体目标模型,分析人体参数提取方法以及微多普勒参数分离方法。具体来说,论文主要研究了以下几个方面的内容:1.讨论了使用时频变换方法开展信号时域和频域联合分析的必要性,介绍了S变换、Hilbert-Huang变换以及基于Radon变换的B分布,对比分析了不同时频变换方法的特点,着重分析了B分布在交叉项抑制和时频分辨率方面的优势。2.结合复合运动下的微多普勒效应原理分析了人体目标生理特征和运动特征,建立了适用于太赫兹频段的人体生理特征目标模型和运动特征目标模型。针对单散射点、多散射点和不同频段下的目标模型开展了微多普勒分析。3.根据人体模型的微动特征,分析了目标雷达回波的特点,给出了一种基于微多普勒效应的人体参数提取方法。针对时频谱曲线的提取,详细分析了脊线和质心曲线两种时频谱曲线提取方法,并提出了一种基于边缘检测的曲线提取算法,有效弥补了原有算法的不足。完成了人体参数提取算法的仿真。4.采用时频变换后,噪声能量趋于分布到整个时频域,而信号能量则集中在有限的时间和频率范围内,太赫兹频段下的微多普勒特征更加明显,有利于微多普勒信号在时频域中的分离和分析。选用时频滤波的方法分离微多普勒信号,讨论了基于CFAR检测的时频滤波和基于最小二乘法的时频滤波,但是它们不适合分离多分量信号。提出了一种改进的时频滤波方法,并且用其分离生命特征信号,验证了B分布算法与Viterbi算法相结合的时频滤波分离算法精确度比较高。并且用实际的单摆微动实验,验证了算法的有效性。综上所述,本论文基于太赫兹频段人体微动特点,研究了人体目标探测理论与方法,并通过仿真和实验对方法进行了验证。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN958
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 概述
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 太赫兹雷达发展和研究现状
        1.2.2 人体参数提取方法研究现状
        1.2.3 微动目标雷达信号分离研究现状
    1.3 本文工作和结构安排
第二章 时频联合分析理论研究
    2.1 S变换
        2.1.1 标准S变换
        2.1.2 广义S变换
        2.1.3 改进的S变换
        2.1.4 离散S变换
    2.2 Hilbert-Huang变换
    2.3 基于Radon变换的B分布
        2.3.1 时频分布核函数的设计
        2.3.2 时频分布的实现
        2.3.3 基于Radon变换的B分布
    2.4 本章小结
第三章 微多普勒分析与人体目标建模
    3.1 多普勒分析
    3.2 微动和微多普勒特征
    3.3 雷达中的微动模型分析
        3.3.1 振动模型
        3.3.2 旋转模型
    3.4 人体目标模型分析
        3.4.1 人体生理特征目标模型
        3.4.2 人体运动特征目标模型
    3.5 微多普勒特征分析
        3.5.1 单散射点的微多普勒分析
        3.5.2 多散射点的微多普勒分析
        3.5.3 不同频段的微多普勒分析
    3.6 本章小结
第四章 基于微多普勒的人体参数提取方法研究
    4.1 雷达回波分析
        4.1.1 人体目标回波
        4.1.2 多普勒效应下的回波信号瞬时频率
    4.2 人体目标回波时频谱分析方法
        4.2.1 时频谱脊线提取
        4.2.2 时频谱质心曲线提取
        4.2.3 基于边缘检测的时频谱曲线提取
    4.3 人体参数提取
        4.3.1 人体生理参数提取
        4.3.2 躯干运动参数提取
        4.3.3 各关节运动参数提取
    4.4 仿真试验与分析
        4.4.1 无噪声影响的仿真结果分析
        4.4.2 有噪声影响的仿真结果分析
    4.5 本章小结
第五章 太赫兹雷达信号分离方法研究
    5.1 时频滤波分离算法
        5.1.1 基于最小二乘法的时频滤波
        5.1.2 基于CFAR检测的时频滤波
    5.2 多分量信号的时频滤波分离方法
        5.2.1 多分量信号的瞬时频率估计
        5.2.2 多分量信号的分离算法
    5.3 基于时频滤波的太赫兹雷达生命特征信号分离
        5.3.1 生命特征信号的时频分析
        5.3.2 生命特征信号的瞬时频率估计
        5.3.3 生命特征信号的滤波分离
        5.3.4 仿真实验与分析
    5.4 本章小结
第六章 实测数据分析
    6.1 太赫兹频段目标微动特征观测实验
        6.1.1 进动目标观测实验
        6.1.2 手势目标观测实验
        6.1.3 人体运动目标观测实验
    6.2 基于瞬时距离的微动参数提取算法实验验证
        6.2.1 两个散射中心实验
        6.2.2 多个散射中心实验
    6.3 太赫兹雷达信号时频滤波分离方法实测试验验证
    6.4 本章小结
第七章 工作总结与展望
    7.1 全文工作总结
    7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果

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本文编号：2883976