CN113447915B - 一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于超宽带雷达的未知建筑布局层析成像方法，应用于雷达成像技术领域。针对现有技术中由于电磁波多径传播导致成像结果伪影多、成像质量差的问题。本发明首先提出了一种多径抑制方法，可有效提取出直达路径对应的时延值，然后，通过映射直达路径的时延与未知布局的相对介电常数关系，建立了层析投影模型，进而提出了一种曲率因子修正的总变分算法来重建布局图像；本发明可对未知场景实现高精度重构，同时可有效保留结构的边缘信息。
Description
技术领域
本发明属于雷达成像技术领域，特别涉及一种超宽带雷达层析成像技术。
背景技术
穿墙雷达成像技术因其具备探测多层墙后隐藏目标的能力而受到了广泛的研究兴趣，其在灾害救援、监测和城市测绘等领域有着广泛的应用。对于穿墙雷达成像技术而言，精确的建筑结构布局不仅能够在区分人体目标和多径鬼影上提供帮助，还能够为下一步行为策略提供支撑，因此近年来也吸引了极大的关注度。
国内外诸多研究机构开展了基于层析成像的建筑布局重建研究，并产生了丰厚的研究成果。层析成像是一种双基地的数据采集模式，接收与场景进行交互后的透射信号，并利用该测量值来估计整个感兴趣区域的传输物理参数的空间场分布。在层析成像中，接收信号强度(RSS)和时间延迟是用来重建感兴趣区域的常用手段。文献“Radio TomographicImaging with Wireless Networks,IEEE Trans.on Mobile Comput.,vol.9,no.5,pp.621-632,May 2010.”利用接收信号强度对场景进行成像，并讨论了正则项对逆问题求解的影响。文献“X-Ray Vision With Only WiFi Power Measurements Using Rytov WaveModels,IEEE Trans.on Veh.Technol.,vol.64,no.4,pp.1376-1387,Apr.2015”利用Rytov近似方法探讨了接收信号强度与静态阴影衰减场分布的关系，并结合压缩感知技术重建感兴趣区域。但在实际应用中，电磁波的多径传播会扰动接收信号强度，导致最终的层析图像中出现毛刺和空洞。利用超宽带信号分离多径信号能量是一种有效的解决方案，然而，由于电磁波传播现象过于复杂，现有方法无法准确区分电磁波在发射端/接收端之间的直接路径与多径路径，导致成像性能无明显提升。因此，研究一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法具有重要的实际意义。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，能够准确提取直达波路径，提高场景的复原度。
本发明采用的技术方案为：一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，包括：
S1、数据采集：采用一发一收超宽带雷达对场景进行多位置多视角扫描，接收天线对透射信号进行接收；
S2、对步骤S1接收到的所有信号进行波形重构：采用基于互相关的时延估计算法获取不同传播路径的时延，然后对低于检测门限的杂波进行滤除；
S3、对步骤S2重构波形中的多径回波进行抑制，根据抑制后的回波进行直达路径时延的估计；
S4、根据直达路径时延与系统矩阵、场景向量的关系，建立信号模型；
S5、基于建立的信号模型，利用基于曲率因子修正的总变分算法进行反演成像。
步骤S3所述对步骤S2重构波形中的多径回波进行抑制，具体为对步骤S2重构波形中的侧墙反射路径进行抑制。
具体的：根据侧墙反射路径均会聚焦于侧墙的某些散射点上，采用后向投影算法进行聚焦成像，通过计算传播时延值并与回波中的峰值匹配从而对侧墙反射路径抑制。
步骤S4所述建立信号模型，具体为：完成所有扫描位置处直达波时延估计后，将测量值构成测量向量，即
K为测量值数量，将场景离散为N个网格，场景向量表示为
构建的信号模型表示为
P＝WΟ
其中，W为系统矩阵，ε表示相对介电常数，r1,r2,...,rN为网格的位置向量，c为光速。
步骤S5具体为：
反演成像的目标函数为：
其中，W为系统矩阵，
βi为二元权重因子，当曲率因子大于某个固定门限时为0，否则为1。
曲率因子的表达式为：
Ci＝||uηη|-|uηηuξξ||
其中，uηη为沿着图像O梯度方向的二阶梯度，uεε为垂直于图像O梯度方向的二阶梯度。
本发明的有益效果：本发明的一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，可实现对未知场景的高精度重构，能够有效抑制电磁波多径传播导致的杂波干扰，解决成像中图像噪声基底高、结构边缘模糊问题；本发明提出的多径抑制方法可以抑制侧墙反射多径、墙内振荡多径以及高阶反射多径带来的干扰，准确提取直达波路径，提高场景的复原度；提出的图像重建算法可实现对测量值到重建图像的映射，可实现高复原度成像的同时保留结构的细节信息。因此，本发明具有成像复原度高、环境适应性强的优势，可以直接应用于穿墙成像雷达装备中。
附图说明
图1为扫描模式示意图；
图2为接收信号距离像；
图3为时延估计结果；
图4为电磁仿真成像结果；
其中，图4(a)为测量值为接收信号强度，重建方法为奇异值分解方法，图4(b)为测量值为接收信号强度，重建方法为总变分方法，图4(c)为测量值为时延值，重建方法为梯度约束的总变分方法，图4(d)为测量值为时延值，重建方法为曲率因子修正的总变分方法；
图5为实验场景；
其中，图5(a)为系统配置图，图5(b)为场景示意图；
图6为实验结果；
其中，图6(a)为测量值为接收信号强度，重建方法为奇异值分解方法，图6(b)为测量值为接收信号强度，重建方法为总变分方法，图6(c)为测量值为时延值，重建方法为梯度约束的总变分方法，图6(d)为测量值为时延值，重建方法为曲率因子修正的总变分方法。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明内容进一步阐释。
本发明的雷达节点工作示意图如图1所示，雷达节点包括一组发射与接收节点。收发节点分置于场景的两侧沿着规划好的路径同步移动(本例设定的路径为0°、45°、90°以及135°路径)，且发射与接收节点的天线主瓣方向始终保持正对，接收天线接收经场景交互后的透射信号。
本发明以图1为例，介绍具体的实现步骤：
步骤1：回波信号分析
电磁波在第v个扫描路径，第m个位置发射，经场景交互后采集的接收信号可以表示为：
其中，t为时刻，s(t)为发射信号，Xm,v为采样位置向量，σm,v和τm,v分别为直达路径的衰减系数和时间延迟，
和
分别为第l条路径的衰减系数和时间延迟时延n(t)为噪声，l＝I或II或III；DP、I、II和III为定义的路径类型，具体表示如下：
(1)直达波路径(Direct path,DP)：沿发射和接收天线直线传播的路径；
(2)I类多径：在侧墙经历了一次反射后被接收天线接收的路径；
(3)II类多径：在墙体内部或障碍物内部振荡后传播至接收天线处的路径；
(4)III类多径：除了上述路径以外的高阶反射路径。
步骤2：波形重构
由于回波中不仅包含了大量的传播路径，还存在噪声干扰，需要对波形进行重构处理，旨在对幅度较低的回波路径进行抑制的同时估计每条路径对应的时延。因此，本发明首先采用基于互相关处理的估计算法对时延进行估计，互相关系数为：
其中，yref(Xm,v,t)＝s(t+τb)，τb为脉冲建立时间，||·||2表示为二范数操作。则最大互相关系数对应的时延值为回波中幅度最大的路径对应的时延，具体表达式为：
其中，τfs为电磁波在空场景的传播时延，τmax为最大时延值。接着，相应的重构信号可以表示为：
接收信号的剩余部分，即
将继续被用于检测额外的路径，直到剩余的能量小于某个设定的阈值，该门限值设置为最大幅度值的0.01倍数值。
由于回波中多径干扰严重，直接通过下面的多径抑制可能会导致结果不准确，本发明波形重构这个步骤的目的是把幅度高于门限值的路径估计出来；但是这个估计方法每次只能估计出回波中最大幅度对应的路径，也就是一次估计出一条路径，所以完成一次估计后，把回波减去这个路径成分，然后再次去迭代估计路径，直到剩余的回波低于门限值，从而完成这个采样位置处主要路径(即幅度高于门限值的路径)的时延的估计。
完成检测后，将当前扫描位置处估计得到的路径的时延值
构成向量τm,v，τm,v是位置Xm,v处估计的主要路径的时延值。
步骤3：多径抑制
步骤3-1：I类多径抑制
由于I类多径只在侧墙上反射一次，其幅度可能大于直达波路径，因此首先需要考虑分类I类多径。根据其形成原理，由于在有限的采样路径内侧墙仅部分区域满足镜面反射关系，因此侧墙表面仅存在少量的反射点。将每个采样路径的数据进行反向投影成像，即可将I类多径的能量集中于反射区域上。具体的，第v条采样路径下的成像结果可以表示为：
其中，Xv为在第v条路径下所有采样位置的集合。d(r,L)为收发天线到像素点r的距离。图像上一些亮点即为反射点位置，然后通过阈值检测，连通域分析以及重心提取得到其位置。
然后计算收发天线与反射点的距离并除以光速，得到的时延值堆积为候选时延向量τ'm,v，将τ'm,v与重构的时延向量τm,v进行匹配，从而确定I类多径的时延值，具体为：
其中，σz为距离分辨率。
步骤3-2：直达波估计
由于II类多径和III类多径相比于直达波路径经历了更高阶的反射，导致较大的幅度衰减。因此，可通过估计最大幅度值从而确定直达路径对应的时延值，数学表达式为：
其中，
为位置Xm,v处估计得到的直达波的时延值。
步骤4：信号建模
完成所有扫描位置处直达波时延估计后，将测量值构成测量向量，即为
K为测量值数量。
即为所有扫描位置处直达波时延估计，可根据公式
计算得到
将场景离散为N个网格，场景向量可以表示为
则信号模型可以表示为
P＝WΟ
其中，
为系统矩阵，表示电磁波的传播路；
表示实数空间，ε表示相对介电常数，r1,r2,...,rN为网格的位置向量，c为光速。对于第k个测量值，第n个网格，Wkn可以表示为：
其中，Dk为收发天线之间的距离。
步骤5：反演成像
将测量向量、系统矩阵以及场景向量构成如下所示目标函数：
其中，
为场景网格的索引，βi为二元权重因子，当曲率因子大于某个固定门限时为0，否则为1。门限取值可以通过计算每次图像O的均值或最大类间方差算法计算得到。曲率因子的表达式为：
Ci＝||uηη|-|uηηuξξ||
其中，ux表示图像O水平方向的一阶梯度，uy表示图像O垂直方向的一阶梯度，uxx表示图像O水平方向的二阶梯度，uyy表示图像O垂直方向的二阶梯度，uηη为沿着图像O梯度方向的二阶梯度，uξξ为垂直于图像O梯度方向的二阶梯度，uxy表示先沿图像O水平方向的一阶梯度再沿图像O垂直方向的一阶梯度。通过交替方向方法对目标函数进行求解即可得到场景向量O。
本发明的效果通过以下仿真与实验验证进一步说明：
仿真结果：
仿真中场景的相对介电常数和电导率分别为4和0.01.发射信号为步进频信号，频率范围为1GHz-3GHz，频率步进值为4MHz。采样路径为4条，分别为0°，45°，90°和135°。在每条采样路径中雷达的移动间隔为0.02m。
时延估计结果如图3所示，可以发现由于多径干扰，导致接收信号强度值明显偏离了真实值，而本发明所提的直达时延估计方法与直接估计最大幅度值得到的时延值相比更加匹配理想值。
成像结果如图4所示，图4(a)和(b)所采用的测量值为接收信号强度，结果中明显出现成像模糊、伪影等问题。图4(c)为文献“A Novel CT-Mode Through-the-Wall ImagingMethod Based on Time Delay Estimation,IEEE Geosci.Remote Sensing Lett.,pp.1-5,2020.”所提算法的结果。本发明提出的直达波估计方法以及图像重构方法有效提升了成像质量，并且结构的边缘相比于其他方法的结果更加清晰。
实验结果：
探测场景如图5所示，利用超宽带雷达系统对未知场景进行重构，雷达的发射频率范围为1.6GHz-2.2GHz，步进间隔为2MHz。天线类型为微带天线，波束范围为90°。场景的尺寸为3.2m×3.2m，内部障碍物为0.7m×0.7m，如图5(b)所示。扫描路径同样为4条。
对于上述雷达系统采集得到的信号，经过本发明的处理方案后，成像结果如图6(d)所示，该结果表明本发明所提的内容应用于实测数据也可得到良好的成像效果。
仿真与实测结果说明，本发明可实现对未知场景的高精度重构，并且可以环境适应能力强。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (5)
1.一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，其特征在于，包括：
S1、数据采集：采用一发一收超宽带雷达对场景进行多位置多视角扫描，接收天线对透射信号进行接收；
S2、对步骤S1接收到的所有信号进行波形重构：采用基于互相关的时延估计算法获取不同传播路径的时延，然后对低于检测门限的杂波进行滤除；
S3、对步骤S2重构波形中的多径回波进行抑制，根据抑制后的回波进行直达路径时延的估计；具体包括以下分步骤：
步骤3-1：I类多径抑制
首先要考虑I类多径，I类多径只在侧墙上反射一次，将每个采样路径的数据进行反向投影成像，将I类多径的能量集中于反射区域上；具体的，第v条采样路径下的成像结果表示为：
其中，Xv为在第v条路径下所有采样位置的集合，d(r,L)为收发天线到像素点r的距离；
然后计算收发天线与反射点的距离并除以光速，得到的时延值堆积为候选时延向量τ'm,v，将τ'm,v与重构的时延向量τm,v进行匹配，从而确定I类多径的时延值，具体为：
其中，σz为距离分辨率；
步骤3-2：直达波估计
通过估计最大幅度值从而确定直达路径对应的时延值，数学表达式为：
其中，
为位置Xm,v处估计得到的直达波的时延值；
S4、根据直达路径时延与系统矩阵、场景向量的关系，建立信号模型；
S5、基于建立的信号模型，利用基于曲率因子修正的总变分算法进行反演成像；曲率因子的表达式为：
Ci＝||uηη|-|uηηuξξ||
其中，ux表示图像O水平方向的一阶梯度，uy表示图像O垂直方向的一阶梯度，uxx表示图像O水平方向的二阶梯度，uyy表示图像O垂直方向的二阶梯度，uηη为沿着图像O梯度方向的二阶梯度，uξξ为垂直于图像O梯度方向的二阶梯度，uxy表示先沿图像O水平方向的一阶梯度再沿图像O垂直方向的一阶梯度。
2.根据权利要求1所述的一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，其特征在于，步骤S3所述对步骤S2重构波形中的多径回波进行抑制，具体为对步骤S2重构波形中的侧墙反射路径进行抑制。
3.根据权利要求2所述的一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，其特征在于，具体的：根据侧墙反射路径均会聚焦于侧墙的某些散射点上，采用后向投影算法进行聚焦成像，通过计算传播时延值并与回波中的峰值匹配从而对侧墙反射路径抑制。
4.根据权利要求3所述的一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，其特征在于，步骤S4所述建立信号模型，具体为：完成所有扫描位置处直达波时延估计后，将测量值构成测量向量，即
K为测量值数量，将场景离散为N个网格，场景向量表示为
构建的信号模型表示为
P＝WΟ
其中，W为系统矩阵，ε表示相对介电常数，r1,r2,...,rN为网格的位置向量，c为光速。
5.根据权利要求4所述的一种适用于复杂多径环境下的超宽带层析成像方法，其特征在于，步骤S5具体为：
反演成像的目标函数为：
其中，W为系统矩阵，
βi为二元权重因子，当曲率因子大于某个固定门限时为0，否则为1。
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