基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术

穿墙雷达能够穿透建筑物墙体,实现室内人体目标探测。利用深度学习提取不同肢节点的微多普勒特征,可以有效辨识障碍物后的人体行为。但是,当生成训练、验证集与生成测试集的受试者不同时,基于深度学习的行为识别方法测试准确率相对验证准确率往往较低,泛化能力较差。因此,该文提出一种基于微多普勒角点特征与Non-Local机制的穿墙雷达人体步态异常终止行为辨识技术。该方法利用Harris与Moravec检测器提取雷达图像上的角点特征,建立角点特征数据集;利用多链路并行卷积和Non-Local机制构建全局上下文信息提取网络,学习图像像素的全局分布特征;将全局上下文信息提取网络重复堆叠4次得到角点语义特征图,经多层感知机输出行为预测概率。仿真和实测结果表明,所提方法可以有效识别室内人体步行过程中存在的坐卧、跌倒等突发步态异常终止行为,在提升识别准确率、鲁棒性的前提下,有效控制泛化精度误差不超过6.4%。

基于仿真样本迁移学习的穿墙雷达高分辨成像方法

针对带标注实测样本受限情况下的遮蔽多目标高分辨成像问题,提出一种基于迁移学习的穿墙雷达成像方法。首先,搭建生成对抗子网络实现带标签仿真数据到实测数据的迁移,解决带标签数据制作困难的问题;然后,联合使用注意力机制、自适应残差块及多尺度判别器提高图像迁移质量,引入结构一致性损失函数减小图像间的感知差异;最后,利用带标签数据训练穿墙雷达目标成像子网络,实现穿墙雷达多目标高分辨成像。实验结果表明,所提方法能有效缩小仿真图像和实测图像域间差异,实现穿墙雷达带标签伪实测图像生成,系统性解决了穿墙雷达遮蔽目标成像面临的旁/栅瓣鬼影干扰、目标图像散焦、多目标互扰等问题,在单、双和三目标场景下成像准确率分别达到98.24%,90.97%和55.17%,相比于传统CycleGAN方法,所提方法成像准确率分别提升了2.29%,40.28%和15.51%。

分布式无线组网超宽带穿墙雷达系统设计与联合定位

单发单收穿墙雷达具备便携、系统简单、可独立工作等优势,但难以实现目标二维定位与跟踪。该文基于便携式单发单收雷达设计了一套分布式无线组网穿墙雷达系统,同时提出了一种目标联合定位方法,能够兼顾系统便携、低成本和目标二维信息估计。首先,设计了基于互补格雷码发射波形的超宽带雷达系统,解决了同频段多台雷达同时工作互相干扰的问题;分布式无线组网超宽带穿墙雷达系统包括3个雷达节点,并通过无线模块与数据处理中心通信。其次,提出了一种基于行为认知理论和模板匹配相结合的数据同步方法,通过识别各雷达数据中的相同运动状态来解决无线组网雷达慢时同步问题,摆脱了传统同步方法对硬件的苛刻要求。最后,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)最优化算法的雷达位置自估计和目标位置求解方法,实现了无先验雷达节点位置信息下的目标快速定位与跟踪。通过仿真分析与实验验证,该文设计的无线组网雷达系统可以实现目标二维定位与实时跟踪,雷达自身位置的估计精度优于0.06 m,对运动人体目标定位精度优于0.62 m。

基于左奇异向量熵值分析的穿墙雷达杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,回波数据由天线耦合波、墙体杂波、噪声与目标回波组成,其中墙体杂波干扰严重,严重影响目标成像效果。基于子空间投影SVD对回波信号矩阵进行奇异值分解后去除墙体子空间,可以有效抑制墙体杂波干扰,在穿墙雷达成像中具有广泛的应用。针对回波信号难以划分目标子空间与墙体子空间的问题,通过对目标散射信号与墙杂波信号左奇异向量特征的深入分析,提出一种基于奇异值分解的墙杂波抑制方法。利用墙体回波信号的相关特征,根据奇异值分解后各个左奇异向量的信息熵值来精确划分墙体与目标子空间。实验结果表明,与现有技术相比,所提出的方法对墙体子空间的确定更加精准有效,提高了穿墙雷达墙体杂波抑制能力,改善了墙后目标的成像质量。

基于改进EEMD的穿墙雷达动目标微多普勒特性分析

穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中,并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT),得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验结果分析均表明,改进的EEMD方法不仅能够有效消除EMD中的模式混合问题,将人运动微多普勒信号中的不同频率尺度分解在不同的IMF中,而且还能够有效抑制原始信号中的噪声,提高信噪比,得到更精细、更清晰的时频分布。

基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法

针对穿墙雷达运动人体目标图像"闪烁"与"抖动"的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行α-β滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。多输入多输出(MIMO)穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99%和43.09%,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。

超宽带穿墙雷达天线阵列配置分析及运动人体跟踪成像算法

近场区域的非接触式穿墙条件下运动人体的实时跟踪成像探测是超宽带雷达在火灾救援、安全保卫、城市巷战以及人身安全等方面的一个重要应用。该文基于超宽带短脉冲穿墙雷达,推导分析一种MIMO阵列排列方式,并在修正的Kirchhoff算法基础上引出简单适用的成像步骤应用于慢速运动人体的跟踪探测中,给出5 Hz的图像更新速率从而实现实时成像。仿真结果验证了新的MIMO阵列排列方式的有效性,并为穿墙雷达系统研制提供了依据。实验结果说明该文提出的成像步骤具有可行性,能够有效地实现墙后运动人体的实时成像,跟踪滤波处理后,可以获得较为理想的目标运动轨迹。

穿墙雷达系统中信号检测的新算法

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波-双谱联合检测新算法.在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离-方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能.

组合字典下超宽带穿墙雷达自适应稀疏成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达稀疏成像算法大多只采用点目标稀疏基表示模型和稀疏优化的正则化参数不能被自适应调整以及目标位置不在划分网格上带来虚假像的问题,该文提出一种基于贝叶斯证据框架的自适应稀疏成像方法。该方法首先利用组合字典独立稀疏表示场景中的点目标和扩展目标,然后在建立的偏离网格稀疏表示模型的基础上分层最大化各参数的似然函数,用第1层推理结合共轭梯度算法估计组合字典的各稀疏表示系数,用第2层推理估计正则化参数和目标的偏离网格量,最终通过迭代优化参数的设置得到问题的求解。仿真和实验结果表明,该方法不仅同时自适应增强穿墙场景中的点目标和扩展目标,还消除了偏离网格目标引起的虚假像。

基于空间特征的MIMO穿墙雷达墙杂波抑制

在穿墙成像中,墙体反射波相对于目标回波具有很强的能量,因此对目标的成像及检测造成严重干扰。传统的空域滤波方法基于单发单收阵列体制,利用墙体空间特征不变性有效地抑制墙体杂波。随着MIMO技术越来越多的应用于穿墙雷达,墙体空间特征发生变化,该方法不再适用于MIMO穿墙雷达回波。为解决这一问题,该文分析了MIMO穿墙雷达回波中墙体与目标回波的空间特征,参数化建模结果表明,墙体回波的空间特征与天线阵列的位置无关且具有对称性,而目标回波不具有该特性。根据两者的这一差异,该文提出对称消去法来消除墙体回波。仿真结果表明该方法能够有效地消除墙体杂波,且能够保留目标的全部信息。

超宽带穿墙雷达对人体动目标探测的实验研究

分析超宽带穿墙雷达动目标检测原理,提出一种新的自适应背景相消方法用于抑制强杂波干扰。介绍了超宽带穿墙雷达实验系统,利用该系统对非金属墙壁后人体动目标进行探测实验,并分别针对处于不同运动状态目标的实验数据进行分析。实验结果表明,超宽带穿墙雷达对非金属墙体具有较强的穿透性,对墙后处于径向运动、原地静止、原地体动及切向运动等运动状态的人体目标均具有较好的探测能力,提出的动目标检测算法能够适应复杂环境的应用。

超宽带穿墙雷达成像技术研究

文中详细介绍了超宽带穿墙雷达试验系统及其数据处理技术。针对试验系统中基于延时-求和波束形成方法的传统超宽带成像算法目标分辨率低、容易产生误判的缺点,引入最小方差无畸变响应波束加权及相关因子加权,优化成像算法,并应用于墙后隐藏目标的检测、成像试验。外场试验表明,应用优化后的成像算法,系统能对未知场景中的目标给予准确定位,目标杂波比改善了9.41 dB。

穿墙雷达多视角建筑布局成像

穿墙雷达成像主要包括建筑物的建筑布局成像和内部隐蔽目标成像,其中,建筑布局成像形成的建筑物墙体图像作为参照物能够确定隐蔽目标在建筑物内的相对位置,进而辅助内部隐蔽目标成像实现墙体穿透相位补偿和多径杂波抑制。该文提出了一种多视角建筑布局成像算法,针对多个视角的合成孔径探测回波,首先采用后向投影成像算法形成多幅包含部分墙体图像的单视角建筑布局图像;然后采用M-N-K检测器融合多幅单视角建筑布局图像,形成一幅包含全部墙体图像的二值化建筑布局全景图像;最后,采用中值滤波和Hough变换抑制墙体图像的空洞残缺和边缘毛刺,形成相对整齐的建筑布局全景图像。XFDTD仿真数据和穿墙雷达实验数据验证了算法的正确性和可行性。

UWB MIMO穿墙雷达的阵列设计和成像方法

利用多发多收(MIMO)方式对超宽带(UWB)穿墙成像雷达天线阵列进行稀疏化处理不失为一种很好的选择。该文从成像模型出发,分析了UWB MIMO天线阵的等效接收阵列问题,给出了基于空间卷积理论的UWBMIMO阵列设计方法,仿真验证了方法的有效性和在穿墙成像系统中应用的可行性。此外,提出了相干系数加权稳健Capon波束形成的自适应成像方法,理论分析和实验结果表明该方法能够获得较高的分辨率和图像信噪比。

超宽带穿墙雷达偏离网格目标稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,由于目标成像空间的稀疏性表示可以采用压缩感知在较少数据采集下获得高分辨、低旁瓣的成像结果。然而,这些稀疏成像方法要求真实目标必须位于预设的网格点上才能保证较好的成像质量,否则会出现严重的虚假目标像。本文提出一种基于修正贝叶斯压缩感知的偏离网格目标稀疏成像方法。该方法对偏离网格目标的感知矩阵在预设网格点进行一阶泰勒级数展开,把真实目标与网格点之间的偏移量视为稀疏贝叶斯模型的参数,然后通过构造的联合概率密度函数利用最大期望方法联合估计目标散射系数和偏移量,保证了目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法通过校正目标偏离网格引起的模型误差有效改善了传统稀疏重建方法的成像质量。

超宽带脉冲穿墙雷达互相关BP成像

根据超宽带脉冲穿墙雷达目标回波信号与发射信号具有较强相关性的特点,提出一种新的互相关后向投影(BP)成像算法,该算法将沿天线合成孔径方向各接收阵元的回波信号与发射信号先进行互相关,将获得的互相关信号再利用BP算法进行相干成像。与回波信号进行直接BP成像相比,该算法具有消除脉冲建立时间对回波延迟时间估计误差的影响,提高目标成像的位置精度;能有效抑制背景噪声,提高图像信噪比。利用时域有限差分(FDTD)方法对穿墙场景进行电磁仿真,通过对成像方法结果的比较,表明互相关BP成像算法在成像位置精度和图像信噪比方面明显优越于直接BP成像算法。

超宽带穿墙雷达成像技术研究现状

介绍了国内外超宽带穿墙雷达(Ultra Wide-Band Through the Wall Radar,UWB-TWI)装备研制现状,重点放在穿墙雷达成像算法上,包括逆散射成像算法、后向投影算法、时间反转镜方法、压缩感知成像方法等,以期为相关研究人员提供参考。

基于EEMD穿墙雷达人的运动模式识别

根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF)。采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法分解后的各IMF能量占总能量的百分比作为支持向量机分类器的特征向量进行模式识别,分析了特征向量维数对识别率的影响,比较了EMD和EEMD的识别率。EEMD能够消除EMD存在的模式混合问题,识别率更高,达到94%以上。

穿墙雷达中的动目标定位新方法

基于冲激式超宽带体制,在穿墙雷达典型探测环境下完成了动目标的回波建模,并结合有效的脉冲积累方法和杂波抑制方法,创新性地将查找表技术应用于穿墙雷达,能够有效获得动目标的位置信息。该方法对系统的计算单元要求很低,图像刷新率快,便于DSP实现,已经在样机试验中取得了良好的效果。

穿墙雷达中基于最小生成树的建筑物内部结构重构技术

本文旨在通过穿墙雷达图像对建筑物内部结构进行重构,提出了一种利用图理论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)对建筑物结构进行重构的方法.文中基于建筑物内部墙-墙-地板构成的三面角给出了建筑物布局图模型,并定义了节点集合和边集合,随后给出了图当中任意两个节点之间所连边的权重定义.最后,利用MST方法对建筑物内部结构进行重构,仿真结果和暗室测量结果验证了该方法的有效性.