穿墙雷达封闭空间运动人体成像跟踪技术研究

发布时间：2017-09-19 10:12

  本文关键词：穿墙雷达封闭空间运动人体成像跟踪技术研究

  更多相关文章： 穿墙雷达 多径抑制 目标检测定位 运动目标跟踪

【摘要】：穿墙雷达可以对封闭墙体空间的内部区域进行运动人体目标探测,帮助使用者充分获取目标信息,为其后续制定相关决策提供支撑。因此,穿墙雷达被广泛应用于救灾、反恐、巷战等诸多领域。本文将基于实测数据,围绕穿墙雷达运动人体目标探测中常见的多径干扰以及目标显示不稳定等问题,对多径抑制、目标检测定位和运动目标跟踪三个方面展开讨论,具体工作如下:1、结合雷达电磁波在实际封闭墙体空间中的传播机理,建立了三类实测数据中常见的多径模型,明确了多径干扰与实际目标的位置关系,并对多径模型进行了仿真;根据多径模型,提出了基于雷达回波距离像和雷达图像的掩膜式多径抑制方法,并在实测数据中验证了方法的有效性。2、针对目标的检测和定位问题,提出了基于雷达回波距离像的墙体定位算法与目标运动轨迹提取算法;分析了区域中存在单目标及多目标的两类情景在图像域中的表征,提出了针对单目标的联乘检测算法和针对多目标的尖峰检测算法,有效地解决了图像域中目标的检测定位问题。3、在研究人体运动目标跟踪方面,分析了基本的单目标单区域运动情景,结合人体运动的特性提出了该情景中运动目标的关联算法;针对运动人体目标在运动时的不稳定现象,提出了基于二值化掩膜的目标增强关联算法;为应对人体目标的跨区域运动,给出了目标跟踪的区域判决优化算法;分析了实际穿墙雷达的应用特点,采用了粒子滤波的方法对运动人体目标进行跟踪,并在仿真和实测处理中获得了良好的效果。本文针对穿墙雷达的运动人体成像跟踪技术展开工程实用性的研究,结合大量的实测数据,讨论了实际探测中出现的多径抑制、目标检测定位和运动目标跟踪等问题,具有较高的工程价值,也为后续展开的有关穿墙雷达实用性能提升的研究奠定了坚实的基础。
【关键词】：穿墙雷达 多径抑制 目标检测定位 运动目标跟踪
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN95
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景与研究意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-13
• 1.2.1 多径杂波抑制算法11-12
• 1.2.2 运动目标检测与跟踪算法12-13
• 1.3 本文主要工作13-15
• 第二章 封闭空间内运动人体目标多径抑制方法15-35
• 2.1 实际封闭空间与空间多径模型15-23
• 2.1.1 实际封闭空间15-16
• 2.1.2 空间多径模型的分类与建模16-22
• 2.1.3 空间多径模型的仿真22-23
• 2.2 基于雷达回波距离像的多径杂波抑制方法23-29
• 2.2.1 方法描述25-27
• 2.2.2 实测验证27-29
• 2.3 基于雷达图像的多径杂波抑制方法29-34
• 2.3.1 方法描述30-32
• 2.3.2 实测验证32-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 基于图像域的运动人体目标检测与定位算法35-55
• 3.1 基于未对消距离像的墙体定位与区域划分算法35-39
• 3.1.1 算法步骤36-38
• 3.1.2 实测验证38-39
• 3.2 基于最大类间方差法的距离像目标轨迹提取算法39-43
• 3.2.1 最大类间方差法39-40
• 3.2.2 算法步骤40-41
• 3.2.3 实测验证41-43
• 3.3 基于连续帧雷达图像联乘的单目标增强检测算法43-50
• 3.3.1 连续帧图像联乘44-47
• 3.3.2 单目标检测定位47-48
• 3.3.3 算法步骤48-49
• 3.3.4 实测验证49-50
• 3.4 基于方向性积累的多目标检测定位算法50-54
• 3.4.1 算法步骤51-53
• 3.4.2 实测验证53-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 封闭空间内运动人体目标成像后跟踪算法55-77
• 4.1 单区域单目标运动关联算法55-59
• 4.1.1 算法步骤56-58
• 4.1.2 实测验证58-59
• 4.2 基于二值化掩膜的运动目标增强关联算法59-63
• 4.2.1 算法步骤59-62
• 4.2.2 实测验证62-63
• 4.3 跨区域人体运动目标区域判决优化算法63-70
• 4.3.1 算法描述64-68
• 4.3.2 实测验证68-70
• 4.4 基于粒子滤波的封闭空间人体成像跟踪算法70-76
• 4.4.1 粒子滤波简述70-71
• 4.4.2 仿真验证71-74
• 4.4.3 实测验证74-76
• 4.5 本章小结76-77
• 第五章 结束语77-80
• 5.1 全文总结77-78
• 5.2 工作展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-84
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果84-85

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本文编号：881032