面向钻孔救援的UWB雷达回波信息处理关键问题研究进展

钻孔救援技术作为一种生命通道快速构建的新型救援技术已得到广泛应用。UWB雷达可基于钻孔实现非视条件下的人员生命信息探测,但UWB雷达回波易受井下环境噪声、背景杂波和探测目标运动状态影响,难以从中获得有效的被困人员生命信息。对基于钻孔救援的UWB雷达回波信息处理研究现状进行归纳总结:从杂波滤除方法、算法和模型3个方面对杂波的滤除现状进行梳理总结;从时域/频域分析方法、时频分析方法、数字处理技术和其他处理方式4个方面对有效特征提取的研究现状进行归纳;得出当前在钻孔救援中UWB雷达回波信息处理存在的主要问题:杂波滤除技术和滤除种类比较单一且缺乏滤波后信息验证、缺乏多类型的微多普勒特征提取、矿井灾害环境下UWB雷达回波信息处理研究较少、现有信息处理设备不能满足矿山钻孔救援需求。提出UWB雷达回波信息处理在钻孔救援中的发展趋势:(1)结合时频分析方法和多域处理进行杂波滤除研究;(2)利用神经网络模型研究基于钻孔救援的UWB雷达回波成分,并与地面环境对比;(3)运用ICA算法提取多种微多普勒特征,利用同步挤压短时傅里叶变换提取运动特征,基于互相关的联合多距离门信号的体征提取算法加强心跳信号提取;(4)研发融合多领域技术设备满足钻孔救援需求,扩充井下回波数据训练集,建立深度自学习的有效特征数据库。