基于多基地IR-UWB生物雷达系统的多人体目标识别定位方法研究

目的:为解决穿透条件下多人体目标识别定位问题,提出一种基于多基地脉冲超宽谱(impluse radio ultra wideband,IR-UWB)生物雷达系统的多人体目标识别定位方法。方法:基于多基地IR-UWB生物雷达系统,采用回波二次拐点和相关系数相结合的方法,对穿墙条件下采集的多目标雷达回波信号进行处理和目标识别,再根据计算出的各目标在3个通道中的径向距离和获得的方位信息对目标进行定位。为验证方法的有效性,在实验室条件下进行多人体目标识别定位实验。结果:该方法可以对多人体目标进行正确识别和定位,3个目标的径向距离定位结果与实测距离误差均小于0.1 m。结论:基于多基地IR-UWB生物雷达系统的多人体目标识别定位方法可在穿墙条件下实现3个人体目标的探测定位,大大提高了非接触生命探测的效率。

基于双源IR-UWB生物雷达的强反射杂波抑制

在基于生物雷达的生命探测技术研究中,强反射杂波干扰对雷达回波的信噪比影响十分重要,普通的信号处理方法很难将其去除,从而使雷达系统发生误判或者漏判。本文在现有超宽带生物雷达技术的基础上,提出了一种基于双源IR-UWB生物雷达的强反射杂波抑制方法。利用两种不同中心频率的天线同时进行探测,首先对不同频率雷达回波信号分别进行通道内处理,实现人体微弱生命信号的增强;然后进行通道间处理,并采用自适应杂波消除技术抑制雷达回波中的强反射杂波干扰。在穿透砖墙和废墟两种不同场景下进行实验,结果表明本文所提出的方法可以明显提高雷达探测的准确率。

联合运用多光谱和激光雷达技术构建的林分生物量估算模型

以广东省广州市从化石门国家森林公园为研究区域,选择4种不同林分类型(针阔混交林、阔叶林、针叶林、竹林),各林分类型选择3个20 m×20 m地块作为样方;结合激光雷达、多光谱图像、实测数据,构建多元非线性反演模型和多元线性回归模型,估算森林地上生物量,并选择最佳模型进行精度评价。结果表明:(1)依据多源数据建立的4种不同林分类型的多元非线性地上生物量反演模型的精度最高,针阔混交林样地地上生物量预测值为42.79 t·hm^(-2)、阔叶林样地地上生物量预测值为60.46 t·hm^(-2)、针叶林样地地上生物量预测值为32.99 t·hm^(-2)、竹林样地地上生物量预测值为1.92 t·hm^(-2)。(2)研究区中4种不同林分类型的多元非线性地上生物量反演模型的拟合精度,由大到小依次为竹林(决定系数为0.919)、阔叶林(决定系数为0.813)、针叶林(决定系数为0.786)、针阔混交林(决定系数为0.713),均符合精度要求。采用多光谱和激光雷达数据结合的方式,能够较精准地提取林分地上生物量信息,可准确估算针阔混交林、阔叶林、针叶林、竹林的地上生物量。

基于星载激光雷达数据的森林地上生物量估算方法比较

近年来,星载激光雷达数据已被广泛用于大尺度森林地上生物量估计,但由于其激光光斑采样点不连续,通常使其需要与辅助数据相结合来估算森林地上生物量的连续分布,且估算方法仍存在许多不确定性。研究以祁连山国家公园为样本,结合星载激光雷达ICESat/GLAS数据、Landsat OLI数据和样地调查数据建立了3种基于非参数化算法(普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK),支持向量回归(Support Vector regression,SVR)和随机森林(Random forest,RF))的森林地上生物量估算模型,以森林资源清查数据独立验证各模型估计精度。结果发现:3种模型的均方根误差(RMSE)从低到高依次为SVR(19.053 t·hm^(-2))、RF(21.074 t·hm^(-2))和OK(26.362 t·hm^(-2)),平均相对误差(MRE)从低到高依次为SVR(31.890%)、RF(33.314%)和OK(55.398%),且除OK模型外,SVR与RF模型的总体相对误差(TRE)都在可接受的范围内。进一步对SVR与RF模型生成的森林地上生物量空间分布的准确性进行验证,发现相较RF模型,SVR模型生成的森林地上生物量空间分布与森林资源清查数据更为接近。SVR森林地上生物量估计模型在数量精度和分布精度上都表现更优。结果可为今后基于星载激光雷达数据的森林地上生物量估算提供借鉴。

基于改进奇异谱分析的毫米波生物雷达干扰抑制方法

针对毫米波雷达间的互扰会造成生物雷达获取的微弱生命体征信号被淹没,导致无法准确测量呼吸心跳的问题,本文提出基于改进奇异谱分析的方法抑制雷达间互扰,通过相关性计算从受扰信号中选取目标差拍信号重构以抑制干扰和消除背景噪声。进一步提出基于信息熵的集合经验模态分解方法消除差拍信号残留的相位噪声,通过信息熵计算从集合经验模态分解后的固有模态函数分量中选择呼吸和心跳信号以抑制残留噪声。实验结果表明,所提出的方法能有效地从受干扰的信号中恢复呼吸和心跳信号,提高呼吸和心跳的信噪比。因此,本文所提方法提高了生物雷达的抗干扰能力,增强了生物雷达的实用性。

连续波生物雷达生命体征检测平台与实验研究

为全面提高实践教学质量,基于当前生物雷达生命体征检测的研究热点,开发了一个低成本的连续波生物雷达生命体征检测平台,用于开展呼吸、心率的非接触式检测实验研究。该实验平台以人体为被测对象,搭载了生物雷达传感器,以MSP430F5529 LaunchPad为硬件基础,设计了雷达基带信号调理电路板,并利用MATLAB/LabVIEW进行体动信号的数据处理和分析,提取呼吸、心跳信号。实验内容涵盖模拟电路、单片机与嵌入式系统、信号与系统、数字信号处理等多门课程内容。基于该实验平台进一步开展非接触式呼吸、心跳检测在医疗诊断、家庭监护领域的应用研究和创新开发,培养学生的创新精神和综合能力。

引入时距信息的IR-UWB雷达多域特征融合呼吸模式识别方法

人体呼吸系统相关疾病常常伴随着呼吸深度和节律的异常,因此呼吸信号监测和呼吸模式识别在医疗健康领域中尤其是对于睡眠监测、疾病预断具有重要意义。其中,非接触式的脉冲式超宽带雷达(Impulse Radio Ultra-Wideband,IR-UWB)因具有良好的距离分辨率和穿透能力以及全天候全天时、安全无创的检测优势,正逐步成为睡眠健康监护领域中最关键的感知技术之一。然而受睡眠监测特定的室内场景影响,复杂的测量环境给呼吸模式特征的准确提取带来了限制和挑战,传统的雷达呼吸模式识别算法主要关注一维呼吸时、频域特征,而IR-UWB雷达目标回波信息分散在多个距离门内,使用一维特征识别准确率较低。为此,本文针对IR-UWB雷达中人体呼吸在时间上慢速起伏运动、在距离上是扩展目标的信号模型特点,提出了一种引入时距信息的IR-UWB雷达多域特征融合呼吸模式识别方法。算法在提取一维呼吸信号波形时、频域特征的基础上更进一步挖掘雷达二维时距图像中潜在的呼吸模式形态特征,通过多域特征融合实现呼吸模式的非接触式检测和识别。在图像处理上,针对图像受呼吸异常节律影响呈现局部粘连特性导致呼吸周期提取难的问题,提出一种通过相位矩阵图像处理来检测雷达图像中的呼吸时距条带从而获取图像特征的方法。实验结果表明,利用该算法提取的多域特征对六种呼吸模式进行机器学习的分类识别,可以实现96.3%的识别准确率。

基于激光雷达的钦州湾典型红树林生物量反演

试验区的红树林生物总量对于研究区的生态系统保护至关重要。以地面实测样地数据和激光雷达点云数据为基础,使用随机森林方法估算研究区红树林生物量,依据精度检验结果构建生物量估算模型,通过反演获得试验区红树林生物总量。结果表明:(1)研究区样地各样方的无瓣海桑的生物量介于0.55 kg·m^(-2)—13.57 kg·m^(-2),平均值为5.40 kg·m^(-2)。(2)采用随机森林模型对红树林生物量计算的训练集(R^(2)=0.9516、RMSE=0.8142、rRMSE=0.1486),及测试集(R^(2)=0.6598、RMSE=2.0276、rRMSE=0.3983),说明地表生物量估算模型计算的生物量与实测样地采样的数据计算的生物量基本吻合,随机森林算法拟合精度较高。(3)反演的研究区红树林生物总量为459.18 Mg,平均生物量为4.15 kg·m^(-2)。树高较高、胸径较大的单木红树林主要分布在潮沟附近以及研究区中南部。

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。

应用背包和无人机LiDAR数据对森林地上生物量估测

激光雷达(LiDAR)技术在林业调查中应用广泛,能够精确获取森林垂直结构信息。利用背包LiDAR结合实地调查样地,验证其替代实地调查的可行性;应用UAV-LiDAR数据,采用多元逐步回归(MSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法,建立地上生物量估测模型并进行对比分析。研究结果显示:(1)在人工干预下,应用背包LiDAR数据提取的单木参数与实测值高度相关,平均胸径的决定系数(R^(2))为0.98,均方根误差(R_(MSE))为0.35 cm;平均树高的R^(2)为0.96,R_(MSE)为0.63 m。(2)应用背包LiDAR构建的生物量样本,利用UAV-LiDAR建立的AGB估测模型中,随机森林模型表现最佳(R^(2)=0.75,R_(MSE)=23.58 t/hm^(2)),其次是支持向量机模型(R^(2)=0.63,R_(MSE)=30.49 t/hm^(2)),多元逐步回归模型表现最差(R^(2)=0.54,R_(MSE)=35.60 t/hm^(2))。因此,背包LiDAR获取的单木胸径及树高精度较高,可替代实测样地生物量,以扩大样本覆盖范围;应用背包LiDAR数据结合机载LiDAR,可实现较大尺度的森林生物量快速估测,为大范围森林生物量反演提供了一种可行方法。

机载激光雷达反演森林生物量研究综述

从机载小光斑激光雷达的基本原理和机载激光雷达在森林生物量反演的应用以及机载激光雷达反演森林生物量的局限性3个方面系统综述机载激光雷达在森林生物量反演研究领域的优势和局限性,并对机载激光雷达在森林生物量反演应用领域的前景进行了展望。

基于地基激光雷达估测桉树单木地上生物量和碳储量

针对传统立木生物量调查存在的破坏性大、效率低等问题,开展基于地基激光雷达(TLS)桉树单木地上生物量和碳储量无损估测研究。以广西境内38株桉树样木为研究对象,利用树木定量结构模型(AdQSM)算法对桉树样木进行三维结构模型重构,从中提取胸径、树高、树干和树枝体积等单木因子,再分别采用转换因子法和生物量模型法估测样木的地上生物量和碳储量,并结合立木伐倒全收获法得到的单木因子、地上生物量和碳储量对其进行精度评价。结果显示:基于TLS点云的提取结果和实测值高度一致,胸径、树高和树干材积的决定系数(R^(2))都达到0.95以上,平均绝对误差(MAE)分别为0.78 cm、0.87 m和0.04 m^(3);转换因子法和生物量模型法均能较准确估测地上生物量和碳储量,R^(2)均高于0.94,生物量MAE分别为24.35 kg和18.75 kg;大径木采用两种方法都能获取准确的生物量估测结果,小径木使用生物量模型法的结果更优。基于样木TLS数据可在无需伐倒的情况下精确提取树干材积,实现样木地上生物量和碳储量准确估测,为单木地上生物量无损、高效、准确估测提供方法参考。

生物雷达技术在航空飞行器中的应用

本文介绍一种新概念雷达——生物雷达。该雷达以电磁波为探测媒介,可穿透非金属介质(衣服、被褥、砖墙、废墟等)获取生命体的生命特征。文章阐述了生物雷达探测生命体的基本原理和几种关键技术,包括呼吸、心跳、血压等生命特征雷达式捕获技术和穿透复杂介质生命体目标获取、测距及定位技术,展望了生物雷达在航空飞行器中对飞行人员生理参数非接触监测、飞行疲劳无扰检测、飞行人员离机应急救援、机载伤员搜救和抛投式伤员探测的可能性应用,可对飞行人员生理、疲劳监测以及航空救生等应用提供新的参考方法。

不同龄组木麻黄地上生物量估测模型构建

为提取木麻黄高精度的单木结构参数,并建立多样化的木麻黄地上生物量估测模型,快速、高效地调查和监测木麻黄林分的生长趋势,以福建省平潭岛不同龄组木麻黄为研究对象,利用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云、无人机-地基激光雷达融合激光雷达(Fusion-LiDAR)点云,快速、精确地获取单木尺度下木麻黄的树高、冠幅、胸径等关键结构参数,并结合实地调查数据,运用偏最小二乘法、随机森林以及反向传播神经网络(BPNN)等算法构建木麻黄地上生物量估测模型。结果表明:基于Fusion-LiDAR点云构建的冠层高度模型的单木分割精度明显优于UAV-LiDAR,尤其是在幼龄林中差异较大;与UAV-LiDAR点云提取的结果相比,Fusion-LiDAR点云提取的树高和冠幅的决定系数(R^(2))普遍更高,特别是在过熟林中,其树高、冠幅决定系数分别比UAV-LiDAR点云增大了11.41%、16.73%;在3种算法模型中,不同龄组BPNN模型的R^(2)均大于0.75,相对分析误差均大于1.40,展现出了优越的性能;随着林龄的增长,木麻黄单木分割精度、单木结构参数提取精度及模型预测精度均会逐步下降。无人机与地基激光雷达的融合显著提高了木麻黄单木分割的准确度和单木结构参数的提取精度,BPNN模型在预测不同林龄木麻黄地上生物量方面表现出了较优异的性能,进一步提升了建模的效率和预测的准确性。

基于机器学习的生物雷达非接触识别头部特定动作方法研究

目的提出一种基于生物雷达传感器的头部特定动作非接触识别方法。方法首先对头部特定动作——静止、点头、左转、右转、后倾、张嘴、左点头、右点头采集雷达回波信号;其次,通过时域处理和时频分析得到时域和时频谱2种图像数据;接着从时域和时频域数据中分别提取特征并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)构建更为有效的新特征;最后,运用支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)对新特征进行分类。结果基于PCA和SVM构建人体动作特征提取方法,并对人体头部动作进行识别,结果显示,不同类型头部动作的分类识别准确率可达88.64%。结论本文提出的头部动作非接触识别对于阿尔茨海默病患者增强社会交流、延缓病情发展、提升生活质量具有重要意义。

激光雷达反演森林冠层参数研究进展

森林是地球生态系统的重要组成部分,森林冠层生物物理参数表征冠层结构特征,森林结构多样性支持着森林生态系统的稳定和生物多样性,因此准确估算冠层结构参数对监测森林生态系统的变化至关重要。激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)作为一种快速发展的主动遥感技术,已成功应用于冠层参数的反演。本文总结了激光雷达在植被遥感中的应用,重点介绍了在冠层生物物理参数提取中的应用,对比分析了不同平台(地基、机载和星载)激光雷达提取参数的方法。结果表明:①地基激光雷达(Terrestrial laser scanner,TLS)、机载激光雷达(Aerial laser scanner,ALS)和星载激光雷达(Spaceborne laser scanner,SLS)3种激光雷达在生物物理参数的反演中各有其适用范围,其中,TLS适用于局部区域的精细结构研究,ALS适用于中等面积森林监测,SLS适用于全球尺度变化监测。②在叶面积指数(leaf area index,LAI)反演中,TLS提供了样地内LAI的精确分布,ALS提供多尺度LAI估计,SLS可以反演全球尺度的LAI。而在消光系数和聚集度指数(clumping index,CI)的反演中,TLS反演精度高、效率高,适用于精细结构研究;而ALS数据可反演大范围CI及消光系数。③激光雷达为森林结构多样性研究提供了强有力的工具,通过精确估算表征冠层结构特征的各类参数,有助于更好开展森林生物多样性的动态监测。鉴于此,对激光雷达未来发展方向提出展望,建议进一步融合TLS、ALS、SLS数据,优化反演算法,提高大范围和复杂地形条件下的参数反演精度,为生态学研究和森林管理提供更准确的数据支持。

利用大光斑激光雷达数据估测树高和生物量

通过对大光斑激光雷达数据GLAS波形的处理,建立模型反演树高、生物量并做精度检验,理论精度分别为93.7%和91.3%。结果表明:利用激光雷达数据反演树高、生物量比传统方法的精度有显著提高。

红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算

根据雷达后向散射系数建立了红树林湿地植被生物量的估算模型,并运用遗传算法确定其中非线性模型的最优参数。对比分析表明,雷达后向散射系数模型比NDVI模型在植被生物量估算中有更高的精度。使用NDVI指数有可能导致某些植被类型的生物量估算出现较大的误差。这是因为一些具有密集冠层的草本植被(例如互花米草等)有比红树林高得多的NDVI值。而雷达遥感所具有的侧视特点及一定的穿透能力能有效地获取植被的垂直信息,大大减低植被生物量估算的误差。

基于自适应滤波的生物雷达干扰抑制方法

生物雷达在实际探测中,由于操作人员自身的呼吸运动而对探测系统造成一定的干扰,致使雷达的探测准确性降低。搭建了基于双天线的连续波生物雷达实验平台,提出了将基于可变步长最小均方误差准则的自适应滤波结合互相关技术的方法应用于生物雷达探测过程中的操作人员呼吸干扰抑制,并进行仿真和实际探测实验,给出了仿真结果,实际探测实验中采集的20组随机数据的干扰抑制成功率为85%,表明该方法适用于生物雷达操作人员的呼吸干扰抑制。

激光雷达技术估测森林生物量的研究现状及展望

随着全球气候变化的日益加剧,森林生物量动态监测及碳储量定量估算日显重要。激光雷达技术可以准确地获取森林的三维结构信息,与蓄积量和生物量等植被生物物理参数有很高的相关性,对于区域生物量连续变化制图和碳储量估算有很好的应用前景。笔者介绍了激光雷达系统的组成和原理,以及不同形式的激光雷达数据生物量提取方法及估算模型,重点分析了单木和林分两个级别的机载小光斑激光雷达系统的森林生物量获取方法。最后,针对当前激光雷达系统获取森林生物量信息的局限性,分析了未来多源遥感数据集成及激光雷达硬件革新技术的发展趋势。