CN105974375B - 一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,包括采集多组回波接收信号,对其进行距离向的傅里叶变换,得到相应的频域数据;对频域数据进行模值计算,对计算的模值进行速度向的傅里叶变换,对变换后得到的频域数据进一步求取模值;将求取的模值按照距离向进行相干积累;对相干积累后的数据进行自适应阈值处理和基于距离单元的目标特征提取;根据椭圆定位方法定位目标位置坐标,并显示目标位置。本发明可以对时间抖动引起的动态杂波进行有效抑制,提高信号信杂比,可以减小目标检测的复杂度,减小虚警概率。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法。
背景技术
超宽带穿墙雷达是通过穿透墙体等障碍物对人体目标进行探测、定位和成像的装置,广泛应用于反恐、废墟搜救等领域。因为超宽带信号需要穿透障碍物并探测到人体目标信号,使得雷达系统必须具有良好的时间稳定性和相参性能,但是实际应用中会不可避免的出现时间抖动的情况,比如系统硬件不理想、环境变化等都会引起系统时间抖动,导致静态杂波变为动态杂波,降低信号信噪比人体目标信号容易被杂波淹没,增加了对目标信号的检测难度。
一般地,采用增加雷达系统暖机时间,在一定程度上对时间抖动进行改善,但是对于系统硬件原因引起的时间抖动,效果不明显;另有学者研究了一种低时间抖动的采样模块,但是增加了系统的复杂度,增加了设计成本;另外有研究从耦合回波的角度对时间抖动进行抑制,但是此方法只对距离雷达较近的区域有效,远距离的人体目标信号依然会受到影响。
发明内容
本发明为了解决上述问题,提出了一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,本方法可以减小穿墙雷达系统中时间抖动对目标信号检测的影响,有效抑制了强静态杂波的残余,提高了穿墙雷达探测性能。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,包括以下步骤:
(1)采集多组回波接收信号,对其进行距离向的傅里叶变换,得到相应的频域数据;
(2)对频域数据进行模值计算,对计算的模值进行速度向的傅里叶变换,对变换后得到的频域数据进一步求取模值;
(3)将求取的模值按照距离向进行相干积累;
(4)对相干积累后的数据进行自适应阈值处理和基于距离单元的目标特征提取;
(5)根据椭圆定位方法定位目标位置坐标,并显示目标位置。
所述步骤(1)中,共采集M*N组信号数据,其中M是有效脉冲长度,代表距离向数据,N是脉冲组数,代表速度向数据。
所述步骤(1)中,对采集的多组数据进行距离向傅里叶变换,使傅里叶变换的点数大于等于距离向数据。
所述步骤(2)中,对频域数据进行求取模值。
所述步骤(2)中,傅里叶变换的点数等于速度向数据的数目。
所述步骤(3)中,相干积累是将每行的元素进行相加。
所述步骤(4)中,自适应阈值的具体过程包括:
(4-1)确定探测的最小距离和最大距离,对应到相应的数据点数,截取相干积累后的数据集合中两个数据点数之间的数据;
(4-2)确定每个单元门的数据个数和单元门个数;
(4-3)对每一个单元门内的幅度值求平均,得到的平均值作为本单元的阈值;
(4-4)保留大于等于当前单元门阈值的数据。
所述步骤(4-2)中,最大距离对应的数据点数加1后与最小距离对应的数据点数的差值,差值与每个单元门的数据个数的比值的正无穷方向取整后的结果,为单元门个数。
所述步骤(4-4)中,小于当前单元门阈值的幅度值置为零。
所述步骤(4)中,基于距离单元的目标特征提取方法的过程包括:
(4-a)设定人体目标最小包络宽度,保留大于其的包络信号;
(4-b)对保留下来的所有信号包络取最大值,判断相邻最大值之间的间距,如果两者间距大于Rinter则两者保留,否则剔除靠后的最大值,其中Rinter是最小可分辨的目标间距,小于此间距则认为两个包络是一个目标,大于或者等于此间距则认为两个包络是两个目标。
(4-c)根据保留下来的信号,取其最大值个数为人体目标个数。
所述步骤(4-c)中,信号最大值位置为人体目标与系统发射天线和每路接收天线的距离和。
本发明的工作原理为:
天线阵列包括一路发射天线和两路接收天线;接收天线返回信号经数据采集卡采集得到回波信号数据,对回波信号进行距离向傅里叶变换,得到频域数据;对频域数据求模值并做速度向的傅里叶变换;对结果求模值,沿速度向加权求和,得到一维距离像,通过目标检测算法得到目标在每个接收通道上的距离值;利用椭圆定位算法计算得到人体目标的坐标位置并显示。
本发明的有益效果为:
(1)本发明可以减小穿墙雷达系统中时间抖动对目标信号检测的影响,有效抑制了强静态杂波的残余,提高了穿墙雷达探测性能;
(2)本发明可以对时间抖动引起的动态杂波进行有效抑制,提高信号信杂比,可以减小目标检测的复杂度,减小虚警概率;
(3)本发明中距离向傅里叶变换结果求模值然后再做速度向傅里叶变换,传统的做法是对距离向傅里叶变换的结果直接做速度向傅里叶变换,求取模值的好处是抑制静态杂波的残余,提高信号信杂比。
(4)采用自适应阈值和基于距离单元的目标特征提取方法可以实现对多个目标的检测,与传统方法相比大大减小了虚警和漏检的概率,增加了系统的稳定性。
(5)椭圆定位算法可以更加准确的确定目标位置,使得目标定位更加准确。
附图说明
图1为本发明的测试系统示意图;
图2为本发明的流程图;
图3为本发明的距离fft之后直接做速度向fft的信号示意图;
图4为本发明的距离fft之后求模值再做速度向fft的信号示意图;
图5为本发明的目标检测前的信号示意图;
图6为本发明的使用基于距离单元的目标特征提取方法的目标检测结果示意图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,系统主要由收发信机、数据采集卡、上位机组成。发射机发送2-4Ghz的调频信号,经过墙壁后到达目标,由目标反射回的部分信号穿过墙壁后由接收机接收,经过放大等处理后,数据采集卡按照一定的采样率进行采集,共有两路接收,共采集M*N*2组,发送给上位机,上位机调用matlab相关程序对数据进行处理之后,最终显示计算得到的目标位置坐标。
如图2所示,是上位机的算法处理流程图,两路数据的处理方法一样,以第一路为例。M*N组数据,M为行组数,N为列组数,首先对每列做2k次(其中2k>=M)傅里叶变换并求模值,得到2k*N组数据;然后对2k*N组数据按照行做N次傅里叶变换并求模值,依然是2k*N组数据;按照列的方向累加得到2k*1的数据;2k*1的数据中包含了目标的距离信息,经过目标检测方法后得到目标与发射天线和接收天线的距离和;由椭圆定位算法,可以求得目标的坐标位置(x,y),显示在matlab的画图窗口中。
具体包括:
(1)数据采集卡采集接收机信号,共采集M*N组,其中M是有效脉冲长度,代表距离向数据,N是脉冲组数,代表速度向数据;
(2)对M*N组数据做距离向傅里叶变换,傅里叶变换的点数为2k次(其中2k>=M),得到2k*N的频域数据;
(3)2k*N的频域数据是复数,对2k*N中的每个元素计算模值,得到模值Rv;
(4)对(3)中的结果做速度向傅里叶变换,傅里叶变换的点数为N次,得到2k*N的频域数据;
(5)对(4)中结果做求模运算得到模值,然后按照距离向进行相干积累,得到2k*1的数据;
(6)对(5)中的结果进行目标检测处理,包括自适应阈值和基于距离单元的目标特征提取方法;
(7)根据椭圆定位原理计算目标位置坐标,并在图像中显示目标位置。
所述步骤(3)中,求模运算的过程是:频域数据格式为A+i*B(其中i代表虚部),对2k*N中的每个元素计算模值Rv,计算公式为
所述步骤(5)中,相干积累的过程是:
其中1≤q≤2k。
所述步骤(6)中,自适应阈值方法的过程是:
1)首先确定系统探测的最小距离Rmin和最远距离Rmax,对应到数据点数为Nmin和Nmax,截取R(q)从Nmin到Nmax点的数据;
2)确定单元门的数据个数为k,则单元门个数为:
其中ceil是指向正无穷方向取整;
3)对每一个单元门内的幅度值求平均,得到的平均值作为本单元的阈值,因此共有Ndr个不同的阈值构成目标检测阈值;
4)大于当前单元门阈值的幅度值保留,小于当前单元门阈值的幅度值置为零;
基于距离单元的目标特征提取方法的过程是:
经过自适应阈值检测之后的数据中包含真实人体目标和虚假目标,人体目标信号的特征是信号包络宽,而由杂波引起的虚假目标的特征是信号包络窄,由此设定人体目标最小包络宽度为widspace,小于widspace的包络被认为是虚假目标剔除,大于widspace的包络被保留;对保留下来的所有信号包络取最大值,判断相邻最大值之间的间距,如果两者间距大于Rinter则两者保留,否则剔除靠后的最大值,经过上述判断后保留下来的信号最大值个数即为人体目标个数,信号最大值位置为人体目标与系统发射天线和每路接收天线的距离和。
所述步骤(7)中,椭圆定位原理计算目标位置坐标的过程是:
对于典型的一发两收(一个发射天线两个接收天线)系统,三个天线在水平方向处于同一条直线,作为坐标系横轴,过发射天线所在点垂直三个天线所在直线的直线为纵轴。坐标系原点为发射天线所在的位置,接收天线1距离发射天线的距离为,接收天线2距离发射天线的距离为,因此接收天线1的坐标为(-d1,0),接收天线2的坐标为(d2,0),步骤(6)中检测得到的目标与发射天线和第一路接收天线的距离和为r1,与发射天线和第二路接收天线的距离和为r2。目标位置记为(x,y)。双边椭圆交叉定位坐标计算公式:
其中,r1是目标到发射天线和接收天线1的距离之和,r2是目标到发射天线和接收天线2的距离之和。
如图3所示,原始数据是一个目标在距离墙后9米左右走动信号,经过距离向fft之后直接做速度向fft的结果,杂波干扰的影响,导致从图中无法分辨出目标的位置,信杂比极低。
如图4所示,原始数据是一个目标在距离墙后9米左右走动信号,经过距离fft之后求模值再做速度向fft的结果,很明显地,从图中可以分辨出目标位置,信杂比远远高于图3。
如图5所示,是相干积累的信号,原始数据来源于四个目标站立静止,下一步需要进行目标检测。
如图6所示,是使用基于距离单元的目标特征提取方法的目标检测结果,可以检测出四个目标。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (7)
1.一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:包括以下步骤:
(1)采集多组回波接收信号,对其进行距离向的傅里叶变换,得到相应的频域数据;
(2)对频域数据进行模值计算,对计算的模值进行速度向数据的傅里叶变换,对变换后得到的频域数据进一步求取模值;
(3)将求取的模值按照距离向进行相干积累;
(4)对相干积累后的数据进行自适应阈值处理和基于距离单元的目标特征提取;
(5)根据椭圆定位方法定位目标位置坐标,并显示目标位置;
所述步骤(4)中,自适应阈值处理的具体过程包括:
(4-1)确定探测的最小距离和最大距离,对应到相应的数据点数,截取相干积累后的数据集合中两个数据点数之间的数据;
(4-2)确定每个单元门的数据个数和单元门个数;
(4-3)对每一个单元门内的幅度值求平均,得到的平均值作为本单元的阈值;
(4-4)保留大于当前单元门阈值的数据;
基于距离单元的目标特征提取方法的过程包括:
(4-a)设定人体目标最小包络宽度,保留大于其的包络信号;
(4-b)对保留下来的所有信号包络取最大值,判断相邻最大值之间的间距,如果两者间距大于最小可分辨的目标间距,则两者保留,否则剔除靠后的最大值;
(4-c)根据保留下来的信号,取其最大值个数为人体目标个数。
2.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(1)中,按照一定的采样率进行采集,共有两路,共采集M*N*2组信号数据,其中M是有效脉冲长度,即距离向数据的长度,N是脉冲组数,即速度向数据的长度。
3.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(1)中,对采集的多组数据进行距离向傅里叶变换,使傅里叶变换的点数大于等于距离向数据的长度M;
所述步骤(2)中,对频域数据进行求取模值。
4.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(2)中,傅里叶变换的点数等于速度向数据的长度N。
5.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(3)中,相干积累是分别将位于同一距离向位置上的所有速度向数据数值相加,最终得到一维的数据。
6.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(4-2)中,最大距离对应的数据点数加1后与最小距离对应的数据点数的差值,差值与每个单元门的数据个数的比值的正无穷方向取整后的结果,为单元门个数。
7.如权利要求1所述的一种用于超宽带穿墙雷达中抑制时间抖动的方法,其特征是:所述步骤(4-4)中,小于当前单元门阈值的幅度值置为零。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
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TR01 | Transfer of patent right |
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