Modeling simulation and experiment of micro-Doppler signature of precession

Spatial precession is a special micro-motion of the spinning-directional target, and the micro-Doppler signature of the cone-shaped target with precession is studied. The micro-motion model of precession is built first, and then the micro-Doppler model is developed based on the proposed concept of micro-motion ma- trix, by which the theoretical formula of micro-Doppler signature of precession is derived. In order to further approach to the actual case, the occlusion effect is firstly considered in micro-Doppler, and the simulated result with occlusion effect is well in accordance with the measured result in microwave anechoic chamber, which suggests that the micro-motion model and micro-Doppler model of precession are both valid.

Parameter estimation for rigid body after micro-Doppler removal based on L-statistics in the radar analysis

In traditional inverse synthetic aperture radar （ISAR） imaging of moving targets with rotational parts, the micro-Doppler （m-D） effects caused by the rotational parts influence the quality of the radar images. Recently, L. Stankovic proposed an m-D removal method based on L-statistics, which has been proved effective and simple. The algorithm can extract the m-D effects according to different behaviors of signals induced by rotational parts and rigid bodies in time-frequency （T-F） domain. However, by removing m-D effects, some useful short time Fourier transform （STFT） samples of rigid bodies are also extracted, which induces the side lobe problem of rigid bodies. A parameter estimation method for rigid bodies after m-D removal is proposed, which can accurately re- cover rigid bodies and avoid the side lobe problem by only using m-D removal. Simulations are given to validate the effectiveness of the proposed method.

DETECTION ON MICRO-DOPPLER EFFECT BASED ON LASER COHERENT RADAR

A laser coherent detection system of 1550 nm wavelength was presented, and experimental research on detecting micro-Doppler effect in a dynamic target was developed. In the study, the return signal in the time domain is decomposed into a set of components in different wavelet scales by multi-resolution wavelet analysis, and the components are associated with the vibrational motions in a target. Then micro-Doppler signatures are extracted by applying the reconstruction. During the course of the final data processing frequency analysis and time-frequency analysis are applied to analyze the vibrational signals and estimate the motion parameters successfully. The experimental results indicate that the system can effectively detect micro-Doppler information in a moving target, and the tiny vibrational signatures also can be acquired effectively by wavelet multi-resolution analysis and time-frequency analysis.

Micro-Doppler Parameter Estimation Method Based on Compressed Sensing

A micro-Doppler parameter estimation method based on compressed sensing theory is proposed in this paper.The micro-Doppler parameter estimation algorithm was improved for micro-motion targets with translation in this paper.Relatively ideal micro-Doppler parameter estimation results were obtained.The proposed micro-Doppler parameter estimation was compared with the traditional micro-Doppler parameter estimation algorithm.Requirements for return signal length were analyzed with this new algorithm and its performance was also analyzed in various environments with different SNR.

Micro-Doppler effect testing technique for attitude of projectile in space flight

To measure projectile attitude in space flight, based on continuous wave （CW） radar, a new micro-Doppler effect testing technique is developed in this paper. It also establishes radar testing model for attitude of flying projectile and resolve micro-Doppler effect of projectile motion attitude. By distinguishing and geting attitude parameters such as micro-motion period, this technique can in- tuitively estimate the flight stability of projectile, and the validity of this technique is proved accord- ing to flight tests.

The Use of Neuronavigation with Vasular Microdoppler in Transsphenoidal Pituitary Surgery

Object: To evaluate the use of neuronavigation with vascular micro-doppler in transsphenoidal pituitary surgery. Methods: 141 cases having done transsphenoidal pituitary surgery are evaluated from 2005 to 2014. Fluoroscopy was used in 69 cases and vascular micro-doppler with neuronavigation were used in 72 cases. Results: Transsphenoidal surgery has a lot of risks due to sella’s deep location, and position of the carotid artery and the optic nerve. Clasically the fluoroscopy and microscopic anatomical markers were used in order to minimize the risk of carotid artery and optic nerve damage. Additional devices such as neuronavigation and vascular micro-doppler are needed to decrease the morbidity and mortality arising from these injuries. Conclusion: Neurovascular complications such as carotid artery and optic nerve injuries owing to disorientation in transsphenoidal surgery will reduce the use of neuronavigation with vascular micro-doppler.

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%。

急性粒-单核细胞白血病患者造血干细胞移植后微血栓形成凝血指标监测及治疗1例报告

本文报道1例急性粒-单核细胞白血病(急性髓系白血病M4型)(CBFB基因阳性)患者,经亲缘半相合造血干细胞移植后并发下肢微血栓形成,并总结其诊治经验。该患者经常规化疗后获完全缓解,但又于2年后复发,遂予行亲缘半相合造血干细胞移植。在患者接受移植后的常规治疗期间,动态观察其凝血相关指标[包括D-二聚体(D-dimer, D-D)、抗凝血酶Ⅲ(antithrombinⅢ,AT-Ⅲ)、血管性血友病因子(von Willebrand factor, vWF)、纤维蛋白原降解产物(fibrinogen degradation products, FDP)、纤维蛋白单体(fibrin monomer, FM)]。在移植后100 d左右,患者出现黄疸及转氨酶升高,采用经右下肢股静脉置管行血浆置换治疗3次。在去除静脉置管1周后,患者出现左踝部指凹性水肿,血管B超检查提示其左下肢腓肠肌浅静脉丛有微血栓形成;凝血指标检测显示,D-D、vWF、FDP、FM等指标升高,AT-Ⅲ水平降低。予口服拜瑞妥5 mg/d抗栓治疗2周后,患者上述凝血指标渐趋正常,左下肢肌间静脉丛血栓和肢肿消失。在造血干细胞移植后,除密切检查血管B超,动态监测D-D、AT-Ⅲ、vWF、FDP、FM等凝血指标可预测移植相关微血栓和高凝状态,并为临床开展有效抗的凝治疗提供实验依据。

复合微多普勒信号的时频谐波分析方法

在对复合微动目标的雷达回波进行时频分析时,存在时频曲线能量难以聚焦等问题,影响目标微多普勒特征提取和分析。对此,提出了时频谐波条纹的概念以及相应时频变换方法。基于复合微动包含中心运动分量和高频运动分量的假设,首先利用样条函数拟合中心分量频率曲线,构造时频变换核函数。然后,通过参数化时频变换将时域的复合微多普勒信号转化为时频平面上的谐波条纹。所提方法相比短时傅里叶变换和伪魏格纳分布等经典方法,能够明显改善复合微动目标雷达回波时频变换的能量聚集性与杂散抑制效果,仿真验证了所提方法的有效性和对低信噪比条件的适应性。

低脉冲重复频率条件下无人机微动参数提取

针对低脉冲重复频率条件下的无人机微动特征提取问题,提出一种基于原子放缩正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)分解的微动参数估计方法。首先,通过计算时频谱熵从无人机回波数据中筛选出具有显著微动特征的信号。其次,采用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)算法提取旋翼叶片的旋转频率,提出了基于原子放缩的OMP分解方法实现了对无人机旋翼叶片长度的估计。仿真实验表明所提方法相比于传统的OMP方法和VMD-OMP方法都具有明显优势。最后,采用实测数据验证了所提算法的有效性。

雷达目标旋转部件的微Doppler效应

目标的微动特征与目标属性密切相关,可作为目标识别的重要特征。对旋转部件,该文建立了具有空域时变特性的点散射模型。基于此模型,分析了由目标的旋转部件引起的微Doppler效应,对含有旋转部件的目标回波的时频特性进行了理论推导,并利用外场实测数据,得到了雷达目标回波的时频图,与理论推导的结果十分吻合,验证了理论推导的正确性。在此基础上,提出了一种基于短时傅里叶变换的目标微动参数提取方法,利用实测数据对目标的微运动参数提取进行了尝试,得到了很好的结果,为PD雷达的目标特征提取与识别提供了理论指导。

运动目标的多维度微运动特征提取研究

微多普勒特征提取作为一种常用的时频分析工具,对微动目标特征的提取重构具有重要意义.为了更好地研究多运动的微多普勒效应,提出了一种运动姿态分类方法.按照目标频移是否随时间变化可以将运动姿态分为频移时变运动和频移时不变运动.频移时变运动包括平移、翻滚和振动.针对这种运动应分析对比不同时间对应的瞬态频移,频移时不变运动主要为旋转运动.本文通过微多普勒效应理论结合电磁波频域模型,实现3D运动目标微动特性提取的仿真建立目标,分析不同环境条件例如晴天阴天、有无湍流对探测的影响,为后续实验研究奠定理论基础.开展基于收发同置系统的多特征运动目标的微多普勒频移探测实验,实验结果表明,不同目标位置上频移的幅度、正负性和谱线宽度旨在反演目标形状、运动姿态、运动方向和速度.利用FFTshift函数对一维数据进行解调分析,实现三维时间-频率-强度关系的研究.本研究实现了对目标宏观形状特性的测量以及微观运动信息的提取,为雷达探测和识别奠定基础.

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。

基于变分模态分解与优选的超高分辨ISAR成像微多普勒抑制方法

逆合成孔径雷达(ISAR)在对空中目标成像时,目标自身的转动、振动等局部微动将产生微多普勒效应,回波将附加额外的多普勒调制,造成频谱展宽。在超高分辨条件下,这一微动特性将会影响主体散射点的聚焦,导致目标图像局部散焦模糊,严重影响成像质量。并且,微多普勒相位还具有时变非平稳特性,难以从ISAR目标回波中准确估计或分离出微多普勒。为了解决上述问题,该文利用目标主体回波和微多普勒分量的时频分布差异,提出一种基于变分模态分解(VMD)与优选的非参数化方法抑制了回波中的微多普勒分量,消除了微多普勒对成像的影响,获得超高分辨率的无人机ISAR成像结果。该文首先引入VMD算法并将其扩展到复数域,将ISAR目标回波数据沿方位向分解为若干个中心频率均匀分布于多普勒采样带宽中的模函数,在此基础上利用图像熵指标优化分解参数和筛选成像模态,以保证微多普勒的良好抑制和主体回波的较完整保留。与现有基于经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)的方法相比,所提方法在超大带宽条件下对旋翼微动引起的微多普勒干扰有着更为出色的抑制效果,而且对机身部分的保留更为完整。最后,通过仿真对比和超宽带微波光子ISAR无人机实测数据处理,证明了该文所提方法的有效性和优势。

基于激光微多普勒的旋翼无人机探测和识别技术进展

激光微多普勒体制具有探测灵敏度高、探测参数维度多等优点,能够对低、小、慢目标以及空间目标进行远距离精确探测识别。针对低、小、慢无人机目标快速探测和精准识别的应用需求,介绍了激光微多普勒探测技术及其国内外发展现状,并在激光微多普勒调制理论模型、微动参数提取算法、一维距离高精度成像、系统与实验研究等多个方面进行了全面深入的探讨。在此基础上,对激光微多普勒探测旋翼无人机技术的研究进展进行了总结和展望。

基于相干Doppler干涉的微动目标宽带成像方法

二维像是雷达目标最重要的特征之一,它反映了目标的几何形状、散射结构等特性。在目标存在微动的情况下,即使目标散射中心不发生越距离单元走动,微动带来宽带回波的非线性相位也会导致方位向的散焦。针对这一问题,提出了基于相干多普勒干涉的微动目标宽带雷达成像算法,其核心思想是在对强散射中心所在的距离单元进行相干多普勒干涉成像的基础上,再进行目标二维像重构。仿真实验验证了所提算法的有效性。

雷达鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法

针对传统恒虚警率(constant false-alarm rate,CFAR)方法难以探测鸟类目标的问题,提出一种基于时频(time-frequency,TF)域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先,以鸟类目标扑翼模型为基础,建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次,考虑短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT),对回波信号进行时频分析。针对STFT加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题,引入广义高斯分布对先验自适应建模,在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标非多普勒特征非平滑,后验分布计算困难,提出用近端未调整朗之万算法(proximal unadjusted Langevin algorithm,P-ULA)进行高效求解。仿真及实测实验数据表明,所提算法不仅能够有效抑制背景噪声,而且可以在一定程度上保留微多普勒特征的连续性。

超微血流成像与彩色多普勒血流成像对慢性肾脏病肾血流灌注分析

目的应用彩色多普勒血流成像(CDFI)和超微血流成像技术(SMI)评估慢性肾脏病(CKD)不同分期患者肾脏血流灌注情况的临床应用价值。方法选取2021年10月至2023年3月在牡丹江医学院附属红旗医院肾内科住院诊断为CKD的患者100例,按照肾病预后质量指南(K/DOQI)将其分为四组(CKD 1~4组)。应用CDFI和SMI技术对肾脏血流灌注情况进行观察,对肾脏血流灌注应用Adler血流分型方法进行半定量评估,应用Mimics软件分析肾皮质感兴趣区血流灌注面积比(AR)进行定量评估,并对二者进行比较分析。结果对CKD患者共200个肾脏进行血流灌注分型,SMI显示肾脏血流灌注分型为Ⅰ型的有149个,占比74.5%,Ⅳ~Ⅴ型的有2个,占比1%;CDFI显示肾脏血流灌注分型为Ⅰ型的有83个,占比41.5%,Ⅳ~Ⅴ型的有9个,占比4.5%。对CKD同一分期肾脏血流灌注分型比较,SMI在评价肾脏皮质血流灌注情况优于CDFI(P<0.05)。应用CDFI、SMI技术对CKD各组间肾皮质感兴趣区AR进行比较,AR(SMI)高于AR(CDFI)(P<0.05)。对CKD各组间AR(SMI)比较,CKD 1组高于CKD 2~4组(P<0.05),CKD 2~3组高于CKD 4组(P<0.05),CKD 2~3组差异无统计学意义(P>0.05)。结论SMI技术对肾脏皮质血流灌注情况优于CDFI技术,可以更准确地评估CKD患者肾脏血流改变,具有较高临床应用价值。

基于微多普勒特征的人体动作识别

针对传统的视觉识别人体动作易受到光照变化、被遮挡和隐私问题等的影响,提出一种基于77 GHz毫米波雷达识别人体动作的方案。首先,使用77 GHz毫米波雷达采集人体动作的雷达回波样本,处理回波样本得到微多普勒频谱图;其次,首次提出一种新的自适应参数整流线性单元激活函数,将该激活函数与Resnet-18网络相结合;最后,将微多普勒频谱图数据集放入该网络训练并分类。实验结果表明,该方案对5种人体动作的平均识别准确率高达97.56%,较Resnet-PReLU网络提高了1.78%,有效地提高了对人体动作的识别精度。