基于相位追踪的SAR运动目标高阶距离徙动校正方法

距离徙动校正(RCMC)是合成孔径雷达(SAR)实现运动目标参数估计和聚焦成像的关键环节。当目标或平台运动复杂时,传统低阶RCMC方法将不再适用,而现有基于参数化的高阶RCMC方法易存在模型失配和计算复杂度高的问题、现有非参数化方法在低信噪比下性能也将大幅下降。对此,该文借助扩展卡尔曼滤波(EKF)对造成RCM的相位进行追踪,进而构建RCM补偿函数实现RCMC。所提方法不依赖于RCM的具体模型,追踪得到的相位包含高阶分量,因此可以实现SAR运动目标的高阶RCMC。此外,EKF在进行相位追踪的同时能对信号进行滤波处理,可有效降低所提方法的信噪比(SNR)门限。与传统方法相比,该方法适用性广,计算量适中,且能校正不可忽略的高阶残余距离徙动。该文详细阐释了所提方法的原理及数学模型,并通过多组仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性和优越性。

RIS-4D生物雷达多人体定位与生命体征监测

非接触式生命体征监测是一种可以被广泛用于健康医疗、辅助生活、汽车交通、搜索救援和公共安全的新兴技术。在本文工作中,我们开发了RIS-4D生物雷达用于非接触式生命体征监测,提出了同时定位多个人体目标以及监测对应的呼吸和心跳微动信号的方法,具有低成本、低能耗、可编程、易部署的优势。该系统利用可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)天线动态操纵电磁波进行波束形成和三维雷达成像,从而实现对多个人体目标的三维空间定位,然后从时间维度上的连续回波中提取呼吸和心跳信号。“三维空间”+“一维时间”形成的四维时空高分辨率信息使得该RIS-4D生物雷达能够多维度感知目标和环境。空间波束形成使得电磁波能量聚焦在人体胸腔位置,有助于减少杂波(四肢以及环境多径等杂波)造成的干扰和失真,从而提高生物雷达的探测性能。在真实室内办公环境中的实测数据对该系统和所提出方法进行了验证,实验结果表明,利用该系统可以准确地定位并监测多个受试者的呼吸和心跳微动信号,对瞬时心率和心变异率的监测结果进一步验证了该系统的有效性。所提出的RIS-4D生物雷达为非接触生理信号采集提供了一种多目标、多功能、高精度的实现方式。

面向多目标多用户的雷达通信一体化恒模波形设计

双功能雷达通信一体化系统可以使硬件和频谱资源得到有效利用,是解决当前无线频谱资源紧张问题的一种有效途径。该文针对同时多目标探测与多用户通信场景,以雷达接收回波的信干噪比(SINR)为指标保障雷达的探测性能,采用通信多用户干扰(MUI)作为通信指标保证通信传输性能。与此同时,为保证发射端功率放大器工作在饱和区域,增加了波形恒模的约束条件。该文通过对波形以及滤波器的联合优化,提出了一种在满足通信MUI功率一定的情况下,最大化雷达多目标探测回波最小信干噪比(SINR)的波形设计优化模型。针对此优化问题,采用了交替迭代优化的方法来求解此问题。仿真结果表明,所设计的波形在多目标探测以及多用户通信场景下,通过调整通信MUI功率门限,可以在保证通信MUI功率性能前提下,实现对多目标回波最小SINR的优化。

基于机器视觉的微米级2D零件自动检测系统

为了实现对零件尺寸的非接触、高精度、自动测量,建立了基于机器视觉和图像处理的微米级检测系统。根据测量的视场和精度要求,选择CCD传感器、镜头、照明和图像采集模式,建立了硬件系统。开发了软件系统,从数字图像中提取出零件信息。对双线性插值法进行改进,然后进行细分,检测出边缘,并用多项式拟合出零件轮廓。运用相对法进行标定,得到被测零件的实际尺寸。实验结果和误差分析表明,该系统的精度达到±2.5μm。

一种新的MIMO线阵穿墙成像模型及其环境参数估计

通过估计墙体厚度及介电常数等环境参数来进行补偿成像是近年来穿墙雷达成像研究领域的热点。为解决传统穿墙成像模型中天线需要严格平行于墙体的限制,以及现有的环境参数估计算法计算效率低,稳健性较差的问题,该文建立了一种新的多发多收(MIMO)体制穿墙雷达成像模型以适应阵列与墙体位置关系未知的情况,同时根据该模型下墙体前后沿回波路径模型,提出一种仅依赖于墙体回波时延的环境参数估计算法,稳健性高并且运算复杂度低。时域有限差分(FDTD)仿真数据验证了成像模型和环境参数估计算法的有效性。

低频电磁波建筑物内部结构透视技术研究进展

在进入陌生建筑物内部之前获取其内部结构信息,能够为反恐作战、灾害救援等多种应用提供服务,具有重要的现实意义和研究价值。低频电磁波能够穿透常见建筑物材料传播,进而安全、稳定、隐蔽地获取墙后目标信息。利用低频电磁波获取墙后信息因此成为建筑物内部结构透视领域的研究重点。为获知该领域的发展脉络,并预测未来可能的发展趋势,该文对21世纪初以来该领域国内外公开文献进行了归纳总结。相关文献的梳理结果表明,利用低频电磁波进行建筑物内部结构穿透探测的技术目前主要包括3类:基于反射波测量的穿墙雷达成像技术、基于透射波测量的射频层析成像技术、基于多径信号的墙体位置估计技术。这3类技术均已取得一定具有实际意义的研究成果。该文围绕这3类技术所涵盖主要内容的发展历程进行了梳理,主要包括穿墙雷达墙后静止目标成像原理、基于穿墙雷达的建筑物内部结构观测模式、基于穿墙雷达成像的建筑物内部结构重建技术、基于射频层析成像的建筑物内部结构反演技术、基于多径信号的墙体位置估计技术,并以此对该领域的发展趋势进行了探讨。总结近20年以来低频电磁波建筑物内部结构透视技术的发展历程,可以发现建筑物内部结构穿透探测平台已由传统的机载、车载平台转向微型机器人、无人机等新型平台,而对应的建筑物内部结构信息重建方法,则由传统的雷达成像技术,发展成包含图像增强、稀疏重构等在内的多种新型方法。这些结果表明,建筑物内部结构透视技术正朝着系统化、多样化、智能化的方向发展。

穿墙雷达人体目标探测技术综述

为获知穿墙雷达技术发展脉络以及预测未来可能的发展趋势,对近年来穿墙雷达研究领域中的墙后人体目标探测技术的发展情况进行了梳理.围绕墙后人体目标探测中的微多普勒谱识别、二维运动目标检测,以及三维人体目标高分辨成像等关键技术,对国内外公开发表的相关文献进行了归纳总结.结果表明,穿墙雷达已经在墙后人体目标的生命特征提取、运动行为监测、动作姿态识别等应用领域取得了长足进步.随着相关研究的深入,穿墙雷达系统开始表现出轻型化、小型化、低成本化的特点,而对应的处理算法则向更加智能化方向发展.

超宽带雷达建筑物结构稀疏成像

超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力,为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣,而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量,稀疏重构技术被引入穿墙成像领域,但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor,CF)加权的稀疏重构方法,在稀疏重构提取支撑集的过程中,利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性,降低稀疏重构过程中强散射目标旁瓣的影响,最终提高场景中弱散射目标的重构概率。同时建立了多层墙体位置校正模型,将场景校正放到稀疏重构之后进行,从而以较低的计算复杂度降低墙体定位误差。实测数据处理结果表明,相比于传统的稀疏成像方法,相同的数抽取比例下,该文提出的方法能够有效提高场景中弱散射目标重构概率,并将建筑物内部墙体定位误差降低至10 cm以内。

UWB-HA4D-1.0:超宽带雷达人体动作四维成像数据集

雷达人体行为感知系统具有穿透探测能力,在安防、救援、医疗等领域具有广泛的应用前景。近年来,深度学习技术的出现促进了雷达传感器在人体行为感知领域的发展,同时对相关数据集的样本规模和丰富性提出了更高的要求。该文公开了一个超宽带雷达人体动作四维成像数据集,该数据集以超宽带多输入多输出雷达为探测传感器来获取了人体目标的距离-方位-高度-时间四维动作数据,共采集了11个人体目标的2757组动作数据,动作类型包含走路、挥手、打拳等10种常见动作,有穿透探测和不穿透探测的实验场景。该文详细介绍了数据集的系统参数、制作流程、数据分布等信息。同时,基于飞桨平台使用计算机视觉领域应用较多的深度学习算法对该数据集进行人体动作识别实验,实验对比结果可以作为参考,为学者使用该数据集提供技术支撑,方便在此基础上进一步探索研究。

基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络

超宽带多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越远雷达图像分辨率越低。针对以上问题,本文提出了一种基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络,首先使用卷积神经网络提取人体目标成像的信号强度和空间位置特征,然后使用反卷积模块重构出人体目标的各个关节点位置。同时,考虑雷达成像结果随着距离的变远而恶化,本文将目标的距离作为辅助信息来选择合适的网络模型参数,进而提高姿态重构的精度。实验结果表明,本方法可以将抽象的人体目标雷达图像转化为易于理解的人体关节姿态,且有较好的姿态重构性能,极大增强了传统雷达图像的可视化性能。同时,距离信息的引入提高了姿态重构精度,有效克服了距离增大带来的影响。