CN103605129A - 基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，目标边界重建的成像算法是实现实时性应用的一类重要方法。该类算法原理是根据回波路径通过构造目标边界点与雷达天线之间的几何关系，推导出两者的等式映射，进而对目标边界点进行逐一求解，实现成像。与以能量叠加原理的成像算法不同，此类算法数学过程简单、计算复杂度低，能够应用于实时成像中。同时，对于目标边界的还原具有较好的效果，提高了成像的准确性与实用性。本发明具有计算复杂度低，实时性、抗噪性强和成像准确性高的特点。

Description

基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法

技术领域

本发明属于超宽带穿墙雷达成像领域，具体涉及一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法。

背景技术

超宽带穿墙雷达在穿墙成像方面具有分辨率高，抗干扰能力强等特点，在探测、救援、反恐、安检、以及战争等领域具有巨大潜力，其成像算法也是近几年国内外学者研究的热点与难点。超宽带信号经穿墙雷达发射天线发出后，在目标处发生反射和折射等电磁现象，继而对接收天线端收到的雷达回波信号进行分析与处理，提取出目标的形状、结构及姿态等相关信息。由于雷达回波具有大量电磁信息，且考虑到实际的应用环境，在雷达回波信号的处理中，需要完善且实用的成像算法才能有效实时提取出目标的参数。对于传统成像算法而言，其原理是经过像素点能量叠加的方法实现成像，但是此类算法往往算法过程复杂，计算量大，不能快速对目标进行成像，不利于实际中的实时应用。同时，为了能更好的分辨出目标体形状，在成像中对于目标体边界的重建工作也是成像算法中的一大难点，许多传统算法在成像效果上局限于对目标体实现大致成像，而无法对其边界情况进行分辨与还原。在实际应用环境中，不可避免的存在大量无关电磁杂波，这些杂波会在很大程度上影响成像算法的准确性与实用性，可能导致成像过程中产生虚假像、模糊像甚至会淹没有效信息。因此，如何克服环境中噪声对于成像过程的影响也是研究的重点之一。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，其具有计算复杂度低，实时性、抗噪性强和成像准确性高的特点。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，包括如下步骤：

第一步，将超宽带的收发分置天线对成像区域进行扫描；

第二步，根据接收天线所接收到的回波数据，获取成像区域内的准波前函数，并对该准波前函数的横坐标进行分段；其中准波前函数以墙体水平直线作为横坐标；

第三步，对准波前函数的一段进行分析；提取该段准波前函数中的一点，将该点的回波路径视为椭圆长轴，收发分置天线中的发射天线和接收天线的坐标视为椭圆焦点，由此构造椭圆；每段准波前函数即可得到一组椭圆集合；

第四步，通过该段准波前函数首尾2个椭圆的交点关系判断目标边界在该段的凹凸性；当交点在椭圆集合的下半部分或交点不存在时，表示椭圆集合与目标边界属于外切关系，目标边界为凹形或平行于横轴的直线形，此时选取椭圆集合的上边界作为目标边界的成像点；当交点P与椭圆集合的上边界重合时，表示椭圆集合与目标边界属于内切关系，目标边界为凸形，此时选取椭圆集合的下边界作为目标边界的成像点；

第五步，选取下一段准波前函数进行分析，重复第三步与第四步，直至所有成像区域都得到处理，将成像区域内所获得的所有目标边界的成像点连接起来即为目标边界，进而完成成像。

为了兼顾成像准确性和计算复杂度，在第二步中，将准波前函数的横坐标被分为10～15段。

目标边界重建的成像算法是实现实时性应用的一类重要方法。该类算法原理是根据回波路径通过构造目标边界点与雷达天线之间的几何关系，推导出两者的等式映射，进而对目标边界点进行逐一求解，实现成像。与以能量叠加原理的成像算法不同，此类算法数学过程简单、计算复杂度低，能够应用于实时成像中。同时，对于目标边界的还原具有较好的效果，提高了成像的准确性与实用性。收发分置天线在超宽带雷达中具有很强的实用性。相对于收发同置天线的局限性，收发分置天线拥有更强且更丰富的回波信息。同时，收发分置天线能够应用于大规模雷达阵列。因此，对于成像准确性的提高具有极大的意义。

本发明与现有的超宽带穿墙雷达成像算法相比，具有以下优点：

（1）降低计算复杂度，提高实时性。目前大部分的成像算法都需要较多的计算时间，无论是能量叠加或是算法中的傅里叶变换应用，都大大增加了计算复杂度，不利于实时成像。相对而言，本发明基于回波路径与天线的几何关系，构造点对点的映射，降低了复杂度，使其更适用于实时成像的应用中。

（2）抗噪性强。现在主要的目标重建算法由于引入对噪声的微分项，导致噪声放大，在一定程度上降低了成像效果，甚至于影响目标边界的重建，因此不利于在噪声环境下进行成像。本发明利用包络线原理，根据椭圆包络线与目标边界的相切关系进行成像，巧妙的避免了对噪声进行微分，有效地减少噪声的影响。进而，在噪声环境下同样能够得到较清晰的目标重建成像。

（3）成像准确性高。相对于大部分基于收发同置的目标边界成像算法而言，本发明应用于超宽带收发分置天线，大大增加的电磁回波信息，对于目标细节成像与边界情况的反应提供了丰富的信息。因此，本发明具有很强的成像准确性。

附图说明

图1为椭圆包络线算法原理图。

图2为椭圆包络线算法成像过程。

图3为椭圆包络线算法穿墙凸形成像图。

图4为椭圆包络线算法穿墙凹形成像图。

图5为椭圆包络线算法不同半径圆形下成像误差曲线图。

图6为椭圆包络线算法不同信噪比下成像误差曲线图。

具体实施方式

一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，包括如下步骤：

第一步，将超宽带的收发分置天线对成像区域进行扫描。

第二步，根据接收天线所接收到的回波数据，获取成像区域内的准波前函数，并对该准波前函数的横坐标进行分段。其中准波前函数以墙体水平直线作为横坐标。为了确保成像的准确性，所述准波前函数的细分段数应尽可能多，但准波前函数的细分段数越多，所带来的计算复杂度也越高。在本发明中，准波前函数的横坐标被分为10～15段。

第三步，对准波前函数的一段进行分析。提取该段准波前函数中的一点，将该点的回波路径视为椭圆长轴，收发分置天线中的发射天线和接收天线的坐标视为椭圆焦点，由此构造椭圆。每段准波前函数即可得到一组椭圆集合。

椭圆包络线算法是基于收发分置天线基础上，通过天线坐标为焦点构成椭圆，利用椭圆与目标边界点相切特性，逐一求出该点并进行叠加，进而得到最终目标边界的成像。与收发同置天线不同的是，收发分置天线存在着发射天线与接收天线两个坐标点F₁(X_t,0)和F₂(X_r,0)，同时其雷达回波路径从一条路径变成了两条不同路径。

如图1，将发射天线与接收天线在某时刻的坐标分别看成是椭圆的两个焦点坐标F₁(X_t,0)和F₂(X_r,0)，即c=(X_t+X_r)/2；天线与目标点之间的回波延迟Y=F₁C+F₂C=a，即为椭圆的长轴；根据椭圆性质

可得椭圆的短轴。

如此，可将雷达回波路径与天线坐标建立几何关系，得到椭圆S'_(X,Y)的表达式：

$\frac{{[x-(X_t+c)]}^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}=1---\left(1\right)$

第四步，通过该段准波前函数首尾2个椭圆的交点关系判断目标边界在该段的凹凸性；当交点在椭圆集合的下半部分或交点不存在时，表示椭圆集合与目标边界属于外切关系，目标边界为凹形或平行于横轴的直线形，此时选取椭圆集合的上边界作为目标边界的成像点；参见图2。当交点P与椭圆集合的上边界重合时，表示椭圆集合与目标边界属于内切关系，目标边界为凸形，此时选取椭圆集合的下边界作为目标边界的成像点；参见图3。

由椭圆性质可知，在焦点相同的情况下，当长轴a=Y=F₁C+F₂C确定时，有且只有一个椭圆与目标边界点C(x,y)相切，切点为C(x,y)，切线为l，根据电磁波散射特性可知CP为∠F₁CF₂的角平分线。由几何关系知切线l垂直于角平分线CP。当目标边界为凹形时，与椭圆属于外切关系；当目标边界为凸形时，与椭圆属于内切关系。

在划定范围[x_min,x_max]中，随着天线移动会产生若干个椭圆。设组成该区域的最小椭圆个数为NE，构成该区域的椭圆集合为则 $\∂E=\{\∂E_1\∪\∂E_2\∪,...,\∂E_{\mathrm{NE}-1}\∪\∂E_{\mathrm{NE}}\}\·$ 与

交点为P，目标边界为

存在以下定理：

若目标边界

在[x_min,x_max]中为凹形或平行于横轴的直线形，那么

与

的交点P在

下半部分或交点不存在。此时，椭圆集合

与目标边界属于外切关系。

若目标边界

在[x_min,x_max]中为凸形，那么与的交点P与

上边界重合。此时，椭圆集合与目标边界

属于内切关系。

因此，重新建立椭圆包络线算法的数学描述：

$\&PartialD;B=\left\{\begin{array}{cc}\&PartialD;E_{\mathrm{out}}=\left\{y\right|y_i=\underset{x_{\min }<x<x_{\max }}{\max }\sqrt{b_i-\frac{b_i\&CenterDot;[x_i-{(X_i+c_i)}^2]}{{a_i}^2}},i=\mathrm{1,2}...\mathrm{NE},(x_i,y_i)\&Element;\&PartialD;E\}& (P\&Element;\&PartialD;E_{+})\\ \&PartialD;E_{\mathrm{in}}=\left\{y\right|y_i=\underset{x_{\min }<x<x_{\max }}{\min }\sqrt{b_i-\frac{b_i\&CenterDot;[x_i-{(X_i+c_i)}^2]}{{a_i}^2}},i=\mathrm{1,2}...\mathrm{NE},(x_i,y_i)\&Element;\&PartialD;E\}& (P\&Element;\&PartialD;E_{-})\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，和

分别为与

内切及外切时

的成像边界集合；a、b、c和X_i分别为椭圆

的半长轴、半短轴、焦点横坐标的长度以及发射天线横坐标；

为边界点的集合，

为

内部点的集合，满足关系

由（2）式可知，椭圆包络线算法在实现成像的数学描述中不存在导数项，因此大大提高其抗噪性。又因为椭圆包络线算法是基于收发分置天线的基础上实现，理论上可以获得更多的回波信息，同时在目标转折边界处成像效果更佳，即对于目标边界重建更为精准与实用。

第五步，选取下一段准波前函数进行分析，重复第三步与第四步，直至所有成像区域都得到处理，将成像区域内所获得的所有目标边界的成像点连接起来即为目标边界，进而完成成像。

如图4所示，建立目标模型为半径0.4m、圆心距离墙体0.95m的圆形，经过FDTD进行回波计算。其中，墙体厚度为0.15m，介电常数为5。之后，将其应用于椭圆包络线成像算法中，得到该图的成像效果。同理，墙体情况不变，分别建立半径为0.2m到0.6m的圆形目标体，经过FDTD仿真其电磁回波，同时加入高斯白噪声模拟实际环境，其信噪比为15dB。通过与现有主流目标边界成像算法进行比较，其误差曲线对比如图5所示。对于不同噪声环境下成像准确性验证，如图6所示。建立半径为0.4m的圆形目标体，分别在10dB到20dB信噪比的环境下进行目标成像算法仿真，并绘制误差曲线。

本发明适用于多种噪声环境、多样目标体的实际穿墙成像中，具有较好的抗噪性与实时性。同时，对目标体的边界重建拥有较高的准确性，增加了超宽带穿墙雷达成像的实用效果，希望对本发明方法的所有实现形式进行保护。

Claims (2)

1.基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，其特征是包括如下步骤：

第一步，将超宽带的收发分置天线对成像区域进行扫描；

第二步，根据接收天线所接收到的回波数据，获取成像区域内的准波前函数，并对准波前函数的横坐标即进行分段；其中准波前函数以墙体水平直线作为横坐标；

第三步，对准波前函数的一段进行分析；提取该段准波前函数中的一点，将该点的回波路径视为椭圆长轴，收发分置天线中的发射天线和接收天线的坐标视为椭圆焦点，由此构造椭圆；每段准波前函数即可得到一组椭圆集合；

第四步，通过该段准波前函数首尾2个椭圆的交点关系判断目标边界在该段的凹凸性；当交点在椭圆集合的下半部分或交点不存在时，表示椭圆集合与目标边界属于外切关系，目标边界为凹形或平行于横轴的直线形，此时选取椭圆集合的上边界作为目标边界的成像点；当交点P与椭圆集合的上边界重合时，表示椭圆集合与目标边界属于内切关系，目标边界为凸形，此时选取椭圆集合的下边界作为目标边界的成像点；

第五步，选取下一段准波前函数进行分析，重复第三步与第四步，直至所有成像区域都得到处理，将成像区域内所获得的所有目标边界的成像点连接起来即为目标边界，进而完成成像。

2.根据权利要求1所述基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，其特征是：在第二步中，将准波前函数的横坐标被分为10～15段。

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