步进频连续波体制生命迹象探测方法研究

基于步进频连续波,利用MTD滤波,通过时域、频域联合检测,研究了生命迹象探测的新方法,在检测到人体的同时,实现测距的目的。首先,基于人体微动模型建立步进频连续波生命迹象探测的回波模型;然后由回波得到距离像信息,划分距离门,经时域检测后,对有信号的距离门内距离峰值变化信息进行傅里叶变换;再通过MTD滤波,滤除静止目标的影响,经频域检测,即可检测到人体。仿真证明了该方法的有效性。

一种基于自适应相关熵的生命探测方法

基于雷达的生命迹象探测在灾后救援和病人监护中有着广泛的应用。尽管近年来该领域中已经取得了一些重要成果,遮挡目标的有效探测却一直是一个难以解决的问题。对此,本文在步进频连续波雷达体制下,提出了一种基于自适应相关熵的生命迹象探测方法。该算法利用预检测得到目标可能出现的距离单元及对应的幅度,以此为基础自适应地调节相关熵的参数。通过这种改进的相关熵处理,实现了对弱目标的增强,最终在距离-多普勒(Range-Doppler,RD)平面得到了所有人体目标的呼吸频率和距离信息。仿真和实测结果证明了该算法的有效性。

无人机在抢险救灾中的优化应用

针对在抢险救灾中的多无人机路径规划问题,文中采用遗传算法通过对无人机群的巡航矩阵进行编码组成染色体,设置不同个体数目和最大遗传代数优化巡航轨迹,同时采用0-1规划和非线性规划建立无人机终端流量传输矩阵,为每一个用户分配恰当的功率,使得无人机完成所有任务的时间总和最短。遗传算法分析结果:当从H和J两处各派出3架无人机时至少需要11.37 h才能完成对7个重点区域的生命迹象搜索,此时巡航总距离为3 808 km,从H处派出3架无人机携带通信装备,并向灾区内的72个地面终端发送不同内容,至少需要25.81 h才能完成所有任务,此时巡航总距离为1 547 km。