CN105549011B - 一种基于mimo穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法 - Google Patents

一种基于mimo穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，采用MIMO穿墙雷达依次在建筑物单边选取的两个探测位置点进行实孔径斜视探测，收集的两点实孔径回波通过后向投影成像算法形成两幅包含建筑物部分墙角和内部静止目标的斜视图像。而对于两幅斜视图像，本发明利用叠加融合和二维恒虚警检测，既保证了建筑物全部墙角图像的完整性，利于确定全部墙体的布局，同时抑制了墙角图像旁瓣和多径幻象干扰，利于判断内部静止目标的分布，最终获得了包含清晰墙角图像和静止目标图像的建筑物全景图像。由墙角图像和静止目标图像可分别判断墙体布局和静止目标分布，实现了对建筑物的墙体布局和内部静止目标的成像探测。

Description

一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法
技术领域
本发明涉及一种雷达成像方法，尤其涉及一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法。
背景技术
在基于穿墙雷达的建筑物成像探测应用中，建筑物的墙体布局与内部静止目标(家具、家电、静止人体等)是运动人体之外的另两个基本探测对象，由于反射特性差异以及墙体穿透衰减，造成墙体回波强度远高于内部静止目标的回波强度，因此需要采用不同处理方式来获取墙体布局图像和静止目标图像。
对于墙体布局成像，微弱的内部静止目标回波的影响可忽略，由于墙体镜面反射的特性，现有方法获取建筑物全部墙体回波，至少需要穿墙雷达在建筑物相邻的两边，从垂直于两边墙体表面的两个视角分别进行“正视”合成孔径多点探测，即建筑物双边多点正视探测，回波数据收集和处理十分复杂，且要求建筑物周边满足双边多点正视探测条件，可实现性不高。
对于内部静止目标成像，只需要在建筑物单边进行单视角的合成孔径探测或多发多收(Multiple Input Multiple Output，MIMO)实孔径探测即可获取足够的目标回波，但墙体回波表现为强杂波干扰，墙体图像旁瓣会掩盖静止目标图像，现有的墙体回波抑制方法如自适应滤波算法、CLEAN算法面对非均匀墙体时性能下降严重。此外，建筑物封闭空间存在复杂多径杂波，会对静止目标成像造成幻象干扰，现有的多径幻象抑制方法主要分为两类，一类是利用墙体镜面反射特性和墙体位置求解多径幻象位置再进行处理，但此类方法依赖于理想的墙体镜面反射特性和通常未知或带有估计误差的墙体位置信息，处理效果有限，且在多目标时可能造成部分目标图像丢失；另一类也是处理效果较好的方法需要进行建筑物双边正视(两个视角)探测，基于两幅不同视角图像中多径幻象分布差异性，通过图像融合来抑制多径幻象，但双边正视探测带来的数据收集处理复杂(合成孔径)、探测环境要求苛刻等问题降低了方法的实用性。
发明内容
本发明提供一种解决上述问题的简单实用的基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，只需要采用MIMO穿墙雷达依次在建筑物单边选取的两个探测位置点进行实孔径斜视探测，如图1所示，即可实现对建筑物墙体布局和内部静止目标的清晰成像探测。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤1：MIMO穿墙雷达分别在两个探测点进行多通道回波数据收集；
(1)在建筑物的单边选取两个探测点A和B，A和B需满足两点斜视时阵列可获取建筑物全部墙角回波；
(2)MIMO穿墙雷达依次在探测点A和B进行斜视实孔径探测，假设发射信号为超宽带脉冲信号，则两个探测点收集的多个收发通道回波数据分别表示为{sA(n，t)，n＝1，2，…，N}和{sB(n，t)，n＝1，2，…，N}，其中，N为MIMO穿墙雷达收发通道的总数；
步骤2：将{sA(n，t)，n＝1，2，…，N}和{sB(n，t)，n＝1，2，…，N}，分别根据后向投影成像算法形成两幅包含建筑物部分墙角图像和内部静止目标图像的斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)；
步骤3：将两幅斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)分别进行图像归一化，得到图像和
步骤4：将图像和进行叠加融合，形成包含建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像的叠加图像I+(X,Y)，并进行归一化处理得到图像
步骤5：对归一化叠加图像进行二维单元平均恒虚警检测，剔除墙角图像旁瓣和多径幻象干扰，形成一幅包含清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像的建筑物全景图像Io(X,Y)。
根据全部墙角图像和内部静止目标图像可分别判断建筑物的墙体布局和内部静止目标分布，从而实现对建筑物墙体布局和内部静止目标的成像探测。
作为优选：步骤2的两幅斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)中，位于(x,y)的像素点的取值计算为：
式(1)中，τA,n和τB,n为聚焦延迟，定义为电磁波在第n个收发通道对应的收发天线到(x,y)处像素点的传播延迟，分别计算为：
式(2)中，和分别为在探测点A时，MIMO阵列中对应第n个收发通道的发射天线和接收天线的位置；而和分别为在探测点B时，MIMO阵列中对应第n个收发通道的发射天线和接收天线的位置，c为光速。
作为优选：步骤3中，图像归一化时，位于(x,y)的像素点的归一化取值为：
其中，max(IA(X,Y))和max(IB(X,Y))分别为图像IA(X,Y)和IB(X,Y)中最大的像素值。
作为优选：步骤4中，图像和进行叠加融合的公式为
其中，I+(x,y)为叠加图像I+(X,Y)中位于(x,y)的像素点的取值；
叠加图像I+(X,Y)的归一化处理表示为：
其中，为归一化后的叠加图像中位于(x,y)的像素点的取值，max(I+(X,Y))为I+(X,Y)的最大像素值。
作为优选：步骤5中，对于归一化叠加图像中处于(x,y)的待测像素点，对应的二维单元平均恒虚警检测器的门限设置为：
其中，pfa为恒虚警概率，为待测像素点周围的参考像素点的取值，M为参考像素点的数目；为保证对包含多个像素点的目标图像的有效检测，参考像素点选取为以待测像素点为中心的参考矩形窗内排除保护像素点后剩余的像素点，保护像素点为以待测像素点为中心的保护矩形窗内的像素点，其中保护矩形窗的尺寸与雷达分辨率一致，以避免目标像素点被作为噪声参与门限计算，参考矩形窗尺寸适宜设置为保护矩形窗尺寸的2倍左右；
基于式(6)的门限，对归一化叠加图像所有的像素点按式(7)依次进行检测判决，即像素点取值的平方大于门限时输出值为1，小于门限时输出值为0；输出一幅二值化的建筑物全景图像Io(X,Y)，包含了清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像；
上式(7)中Io(x,y)为Io(X,Y)中位于(x,y)的像素点的取值。
与现有技术相比，本发明的优点在于：针对建筑物墙体布局与内部静止目标的成像探测需求，本发明利用MIMO穿墙雷达进行建筑物单边两点斜视探测，与现有的双边多点正视的探测方式相比，回波数据收集与处理简单，对建筑物周边探测环境的要求更为宽松，现实可行性与实用性更高。
对于两幅斜视图像，本发明利用叠加融合和二维恒虚警检测，既保证了建筑物全部墙角图像的完整性，利于确定全部墙体的布局，又抑制了墙角图像旁瓣和多径幻象干扰，利于判断内部静止目标的分布，具体方式为步骤5。最终，本发明获得了包含清晰墙角图像和静止目标图像的建筑物全景图像，由建筑物全部墙角图像可判断墙体布局，而根据内部静止目标图像可获知静止目标分布，实现了对建筑物的墙体布局和内部静止目标的成像探测。
附图说明
图1为MIMO穿墙雷达建筑物单边两点斜视探测示意图；
图2为本发明流程图；
图3为本发明实施例1仿真场景示意图；
图4为在探测点A时十六个收发通道的高斯脉冲距离像平面图；
图5为在探测点B时十六个收发通道的高斯脉冲距离像平面图；
图6为探测点A对应的归一化斜视图像；
图7为探测点B对应的归一化斜视图像；
图8为图6和图7叠加融合后的图像；
图9为建筑物全景图像。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
实施例1：参见图1到图9，在电磁仿真软件CST中设置如图3所示的仿真场景，其中，所述MIMO穿墙雷达为一部两发八收的雷达，即MIMO阵列由两个发射天线和八个接收天线组成，共十六个收发通道，两个发射天线分处阵列两端，八个接收天线均匀分布于阵列中间，相邻收发天线间距为7.5cm，相邻接收天线间距为15cm；正方形建筑物的墙体厚度为10cm，相对介电常数为6，单边墙体长度为3m，在内部(-0.25m,4.6m)的位置仿真一个小球作为静止目标；在距离建筑物单边墙体3m的平行线上，分别选取两个探测位置点A(-1.5m,0m)和B(1.5m,0m)，以与角度θ＝25°进行斜视探测。
CST仿真中，选择高斯脉冲包络的正弦信号作为发射信号，中心频率2GHz，3dB带宽为460MHz，对于同一个探测点，两个发射天线依次进行信号发射，对于每次发射，八个接收天线同时接收，因此，在每个探测位置点，十六个收发通道共收集到一组包含16个高斯脉冲包络正弦回波的数据。
针对在两个探测点收集的两组十六通道高斯脉冲包络正弦回波数据，本实施例使用MATLAB按照本发明提出的方法进行回波数据处理。将每组十六通道回波进行希尔伯特变换，得到由十六通道的高斯脉冲复数回波数据，取绝对值得到高斯脉冲距离像平面如图4和图5所示，从中可以清晰地看出，墙角回波的强度远高于静止目标的回波强度。
步骤2：针对两个探测点对应的两组十六通道高斯脉冲复数回波数据，分别根据式(1)和式(2)的后向投影成像处理形成两幅斜视图像，每幅图像包含301(x方向)×276(y方向)个像素点。
步骤3：根据式(3)和式(4)，将步骤2中两幅斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)分别进行图像归一化，得到图像和如图6、图7所示。图中，圆圈范围为目标分布区域，方框直线为实际建筑物墙体布局。
对比图6和图7可知，首先，墙角图像强度远高于静止目标图像强度，造成无法观察到清晰的静止目标图像；其次，不同斜视视角下，墙角图像的分布不同，参照建筑物全部墙角分布呈现互补特性，而静止目标图像的分布相同。
步骤4：步骤3得到的两幅归一化斜视图像，依次按照式(4)和式(5)进行叠加融合和归一化处理，形成的归一化叠加图像如图8所示，从中能够较为清晰的分辨建筑物全部四个墙角的图像，但由于受到墙角图像旁瓣和多径幻象的干扰无法清晰地观察到建筑物内部静止目标的图像。
步骤5：对图8所示的归一化叠加图像进行二维单元平均恒虚警检测，其中，虚警概率设置为0.0005，参考矩形窗设置为以待测像素点为中心、长宽各包含57个像素点的方形区域，而保护矩形窗设置为以待测像素点为中心、长宽各包含31个像素点的方形区域；
首先，参考矩形窗内刨除保护矩形窗内的像素点后剩余的像素点的取值按照式(6)进行检测门限计算；然后，按照式(7)对图8中归一化叠加图像的所有像素点依次进行检测判决，形成一幅包含清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像的二值化建筑物全景图像Io(X,Y)，如图9所示。其中包含了清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像，分别给出了建筑物墙体的布局与内部静止目标的分布，实现了基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像探测。

Claims (5)

1.一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：MIMO穿墙雷达分别在两个探测点进行多通道回波数据收集；
(1)在建筑物的单边选取两个探测点A和B，A和B需满足两点斜视时阵列可获取建筑物全部墙角回波；
(2)MIMO穿墙雷达依次在探测点A和B进行斜视实孔径探测，假设发射信号为超宽带脉冲信号，则两个探测点收集的多个收发通道回波数据分别表示为{sA(n，t)，n＝1，2，…，N}和{sB(n，t)，n＝1，2，…，N}，其中，N为MIMO穿墙雷达收发通道的总数；
步骤2：将{sA(n，t)，n＝1，2，…，N}和{sB(n，t)，n＝1，2，…，N}，分别根据后向投影成像算法形成两幅包含建筑物部分墙角图像和内部静止目标图像的斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)；
步骤3：将两幅斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)分别进行图像归一化，得到图像和
步骤4：将图像和进行叠加融合，形成包含建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像的叠加图像I+(X,Y)，并进行归一化处理得到图像
图像和进行叠加融合的公式为
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其中，I+(x,y)为叠加图像I+(X,Y)中位于(x,y)的像素点的取值；
步骤5：对归一化叠加图像进行二维单元平均恒虚警检测，剔除墙角图像旁瓣和多径幻象干扰，形成一幅包含清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像的建筑物全景图像Io(X,Y)。
2.根据权利要求1所述的一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，其特征在于：步骤2的两幅斜视图像IA(X,Y)和IB(X,Y)中，位于(x,y)的像素点的取值计算为：
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式(1)中，τA,n和τB,n为聚焦延迟，定义为电磁波在第n个收发通道对应的收发天线到(x,y)处像素点的传播延迟，分别计算为：
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式(2)中，和分别为在探测点A时，MIMO阵列中对应第n个收发通道的发射天线和接收天线的位置；而和分别为在探测点B时，MIMO阵列中对应第n个收发通道的发射天线和接收天线的位置，c为光速。
3.根据权利要求1所述的一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，其特征在于：步骤3中，图像归一化时，位于(x,y)的像素点的归一化取值为：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>A</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>A</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>,</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mi>B</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>B</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>I</mi> <mi>B</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>,</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，max(IA(X,Y))和max(IB(X,Y))分别为图像IA(X,Y)和IB(X,Y)中最大的像素值。
4.根据权利要求1所述的一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，其特征在于：步骤4中，叠加图像I+(X,Y)的归一化处理表示为：
<mrow> <msub> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mo>+</mo> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>I</mi> <mo>+</mo> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>I</mi> <mo>+</mo> </msub> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>,</mo> <mi>Y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，为归一化后的叠加图像中位于(x,y)的像素点的取值，max(I+(X,Y))为I+(X,Y)的最大像素值。
5.根据权利要求1所述的一种基于MIMO穿墙雷达的建筑物单边两点斜视成像方法，其特征在于：步骤5中，对于归一化叠加图像中处于(x,y)的待测像素点，对应的二维单元平均恒虚警检测器的门限设置为：
<mrow> <mi>T</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mi>a</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>/</mo> <mi>M</mi> </mrow> </msup> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi> </munderover> <msubsup> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，pfa为恒虚警概率，为待测像素点周围的参考像素点的取值，M为参考像素点的数目；
基于式(6)的门限，对归一化叠加图像所有的像素点按式(7)依次进行检测判决，输出一幅二值化的建筑物全景图像Io(X,Y)，包含了清晰的建筑物全部墙角图像和内部静止目标图像；
<mrow> <msub> <mi>I</mi> <mi>o</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msubsup> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mi>T</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msubsup> <mover> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mover> <mo>+</mo> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mi>T</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式(7)中Io(x,y)为Io(X,Y)中位于(x,y)的像素点的取值。
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