【摘 要】
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生命探测雷达发射电磁波穿透墙体等障碍物,通过接收和分析障碍物后的目标回波,实现生命信号检测和人体距离估计。相较于基于光学成像、红外线、音频和声波的生命探测仪,生命探测雷达展现出不受恶劣环境温度、噪音和能见度影响等显著优势,因而被广泛用于司法调查、灾后应急救援和反恐维稳中。实际应用中,在低信噪杂比(Signal to Noise and Clutter Ratio,SNCR)环境下对于生命信号的准确
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于半监督深度学习的三维探地雷达道路病害检测和识别方法研究(42174175)”; 山西省基础研究计划项目“混沌多视角穿墙雷达识别隐蔽人体连续动作研究(20210302123187)”; 山西省自然科学青年基金项目“基于超宽带混沌脉冲位置调制信号的生命探测雷达研究(201701D221114)”;
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生命探测雷达发射电磁波穿透墙体等障碍物,通过接收和分析障碍物后的目标回波,实现生命信号检测和人体距离估计。相较于基于光学成像、红外线、音频和声波的生命探测仪,生命探测雷达展现出不受恶劣环境温度、噪音和能见度影响等显著优势,因而被广泛用于司法调查、灾后应急救援和反恐维稳中。实际应用中,在低信噪杂比(Signal to Noise and Clutter Ratio,SNCR)环境下对于生命信号的准确提取尤为困难,这是因为雷达回波中不仅包含生命信号,还存在静态杂波、线性趋势、噪声、非静态杂波和外界电磁干扰等,对雷达探测信号和生命检测算法提出了更高的要求。随机信号雷达采用随机码信号、混沌信号或噪声信号作为探测信号,通过相关测距(Correlation Ranging,CR)技术获得距离信息,利用慢时域距离积累提取人体呼吸频率,可实现厘米量级的高距离分辨率和强抗电磁干扰测量。此外,变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)可将原始复杂信号分解为反映其在不同时间尺度下局部特性的固有模态函数,具有坚实的数学理论支撑。因此,本文将布尔混沌信号和宽带噪声信号作为发射信号,以相关测距为基础,利用改进型VMD去除静态杂波、线性趋势和噪声,结合恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)去除非静态杂波,提出并实验验证一种面向低SNCR环境的宽带随机信号雷达生命探测方法。主要研究工作总结如下:(1)介绍了生命探测雷达的研究背景及意义,总结了不同体制生命探测雷达的优缺点,分析了现有生命检测算法的研究现状,并提出将随机信号和VMD方法应用于低SNCR环境下的生命探测。(2)介绍了随机信号雷达实现生命探测的基本原理,分析了低SNCR环境的形成原因,详细介绍了现有噪声杂波抑制算法,重点阐述VMD方法的数学理论和实现过程。(3)提出并实验验证了一种面向低SNCR环境的宽带混沌雷达生命探测方法。采用布尔混沌信号作为探测信号,基于CR-VMD-CFAR生命检测算法实现低SNCR环境下的生命探测。实验结果表明,该方法可以实现低SNCR环境下多个人体目标呼吸频率和距离的同时估计,包括穿透四层障碍物、墙后不同站姿的人体目标以及墙后五个人体目标的同时探测。此外,受益于布尔混沌信号的宽频带特性,距离分辨率可达到15 cm。(4)实验研究了CR-VMD-CFAR生命检测算法对低SNCR环境下宽带噪声雷达的适用性。相较于混沌雷达,噪声雷达具有更大的带宽,更有利于准确区分小间距的多个人体目标。实验结果表明,噪声雷达可以实现低SNCR环境下的生命探测,而相较于已有的噪声杂波抑制算法,该生命检测算法在低SNCR环境下具有更强的鲁棒性。
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