自适应滤波器在超宽带穿墙雷达中的应用研究

作为一种新型探测和定位墙后人体目标的方法,超宽带穿墙雷达在军事和民用多个领域得到了广泛的应用。由于目标信号经常被强背景噪声所淹没,为实现动目标检测,需寻求一种有效的背景相消方法以凸显动目标信号,提高动目标检测和定位的精度。在研究回波信号特点的基础上,考虑到无限冲击响应（IIR）滤波器和自适应滤波器的优点,提出采用基于IIR的自适应滤波器背景噪声相消的方法,抑制回波信号中的噪声。为验证方法的有效性,采用该方法对利用SIR20雷达收集的实测数据进行了相关处理。从结果看,该方法能有效抑制背景噪声,凸显目标信号,为目标的检测和定位奠定了良好的基础。     

低辐射超宽带雷达的室内人员边缘检测系统

本文为弥补基于传感器方法的检测系统存在的不足,基于低辐射UWB雷达系统设计了一套室内人员边缘检测系统.本系统可对少数目标情况下(目标数≤2)的人员进行有效跟踪;人员数目估计精度(含错误±1)可达95％以上;日常活动识别分类精度可达86％.     

基于超宽带雷达的生命体征监测系统

针对接触式生命体征监测设备存在的舒适性差、不方便等特点,开发了基于超宽带雷达的无接触式生命体征监测仪。生命体征监测仪在本地端处理得到被监测者的心率、呼吸,监控数据通过WIFI、4G模块上传至云端大数据平台。当被监测者发生紧急情况,监测仪上报云端的同时,通过短信、电话联系对应的监护人员,提高了监护的及时性。云端大数据平台实时将监测仪采集到的生命体征数据下发到用户手机和服务中心,医院健康服务中心生成健康报告提供给用户,实现了人体生命体征的无接触监测和人体健康状况的分析。     

超宽带步进变频连续波雷达近场成像算法

为了实现超宽带步进变频连续波雷达近场区高分辨率快速成像,提高成像的分辨率,根据步进变频连续波信号发射与传播的特点,采用角谱分析方法,通过对电磁波波动方程进行推导,提出一种适用于超宽带步进变频连续波雷达的成像算法,该算法省去了匹配滤波过程,成像准确。采用HFSS三维电磁场仿真软件进行建模仿真,在仿真结果中采集数据验证成像算法的可行性。结果表明,成像图像中目标能量集中,分辨率高,对于采用的频率范围0.5～1.5GHz,带宽为1GHz的发射信号,理论分辨率为0.15m,实际得到的分辨率约为0.2m。     

超宽带穿墙雷达三维快速成像算法

超宽带穿墙雷达是一种能够隔墙探测和定位的新型实时成像雷达系统,在城区巷战,反恐斗争和人质救援中应用非常广泛.穿墙雷达对成像的实时性要求非常高,传统的成像算法已不能满足计算时间上的要求.本文将基于逆边界散射变换的快速成像算法应用到穿墙雷达系统中,利用FDTD数值仿真验证了对隐藏在墙后目标的三维成像结果,并分析了墙壁对目标定位误差的影响.研究表明,与传统的后向投影成像算法相比,基于逆边界散射变换的成像算法计算效率高,实时性好,且能对目标边界形状清晰成像.     

超宽带雷达人体姿态识别综述

与传统摄像头相比,利用超宽带雷达进行人体姿态识别不仅对环境要求低、识别率高且能较好地解决摄像头存在视角盲区和易泄露隐私等问题.结合超宽带雷达系统的特性,对常见的超宽带脉冲信号进行了分析;针对当前的研究前沿,对超宽带雷达人体姿态识别的传统机器学习方法和深度学习方法进行分析,结合具体文献对具有代表性的支持向量机(SVM)和...     

基于无载频脉冲式超宽带雷达的生命信号检测分析与实现

首先分析了无载频脉冲式超宽带雷达检测生命信号的检测原理,论证了基于频谱搜索检测生命信号的方法;然后介绍了一款新颖的无栽频脉冲式超宽带生命信号检测雷达系统.该雷达发射机结构简单,能产生Vp-p+为2～10 V、脉冲宽度为300～500 ps、脉冲重复频率大于10 MHz的超短脉冲.接收机利用PNP和NPN微波三极管的互补特性,产生一对平衡对称的超短门脉冲控制二极管桥的导通与截止,实现对天线接收到的信号进行采样,从而完成等效采样接收.依据人体呼吸信号的频谱特性,搜索包含具有最大功率谱的生命信号的快时间点、提取位于快时间点和不同慢时间点的雷达信号得到生命信号.实验证明,该雷达系统能实时实现人体生命信号非接触式检测.     

雷达卫星Radarsat

加拿大政府1989年9月13日宣布:计划进行的地球资源遥感项目,雷达卫星(Radarsat)——合成孔径雷达(SAR)卫星的设计与运行方案已经批准,并定于1994年发射;设计寿命为5年。加拿大有关方面为该雷达卫星项目计划进行了十余年的研究和准备。     

基于改进OMP的超宽带穿墙雷达稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,压缩感知理论应用可以获得高分辨率稀疏成像。但这必须建立在目标恰好落在预设网格点的前提条件下,一旦目标偏离预设网格点,目标像会发生偏移,甚至还会产生虚假像。本文提出一种基于梯度优化的贝叶斯假设检验正交匹配追踪(GBTOMP)稀疏成像方法。该方法以传统正交匹配追踪(OMP)为基础,从预设网格点空间位置出发,以梯度优化的最速上升方法搜索到目标真实空间位置,并由此修正模型中的感知矩阵,再利用修正后的感知矩阵恢复目标散射系数。考虑到正交匹配追踪会带来冗余下标,利用贝叶斯假设检验设置一个合适的门限去冗余以保证目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法校正了目标偏离预设网格所带来的模型误差,稀疏成像效果明显改善。     

基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术

本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建,提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数量的识别方法,针对实测数据对该方法进行实验分析,并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响.     

SAR图像处理的最新研究与应用

系统地阐述了SAR图像的特点、研究难点、处理过程、国内外最新研究方法及应用。结合国内外SAR图像最新研究动态对SAR图像消噪、纹理分割、线性特征的提取、多目标的识别、分数维方法的应用等几个热点问题作了论述。具体地论述了利用SAR图像进行目标探测与识别、目标变化评估;在民用上利用SAR图像进行矿藏资源的探测、洪涝灾害的趋势分析,并介绍了SAR信号处理算法在医学等领域取得的显著成绩。     

合成孔径雷达技术的发展现状与趋势

对合成孔径雷达技术在国外的发展现状和发展趋势进行了归纳分析。对当前合成孔径雷达技 术研究的热点:多参数(多频段、多极化和多视角) SAR系统、SAR干涉测量、聚束SAR、SAR的干 扰和反干扰、定标技术及其应用等方面进行了讨论。最后介绍了我国在合成孔径雷达技术研究方面 的工作进展。     

合成孔径雷达(SAR)实时成像仿真研究

进行合成孔径雷达（SAR）成像仿真是研究成像雷达的一个重要手段。该文在分析SAR成像仿真机理的基础亡,提出了一种利用视景仿真软件Vega进行SAR实时成像的仿真方法。该方法在建立场景模型的基础卜,利fEH场景纹理材料的物理属性数据及雷达参数计算雷达散射截面（RCS）,再把RCS值输入一个能模拟雷达真实设备的传感器模型,就得到SAR实时仿真图像。为了满足SAR成像仿真的需求,对Vega软件中的纹理材料数据库文件进行了修改,建立了新的纹理材料数据库文件。仿真结果表明新方法能较好地满足SAR实时成像仿真需求,有助于促进SAR成像实时仿真技术的发展。     

用于星载SAR数字AGC增益控制的双门限步进法

首先对自动增益控制(AGC)电路的模拟和数字实现方法进行了比较,指出星载合成孔径雷达(SAR)系统采用数字AGC的必要性;然后针对数字AGC增益控制产生算法进行了讨论,提出了一种实用的数字AGC增益控制产生算法--双门限步进法。该算法配合数控衰减器非常适合数字AGC的工程实现,实验结果证明:采用该算法的AGC设计具有很好的收敛性,并且在后续处理中能够精确地恢复信号原来的幅度。     

基于多维金字塔表达和AdaBoost的高分辨率SAR图像城区场景分类算法

提出了多维金字塔表达算法, 并使用基于多维金字塔表达的AdaBoost实现了高分辨率合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像的城区场景分类. 多维金字塔表达算法首先在局部特征的各维计算金字塔表达矢量, 再将所有的金字塔表达矢量连接起来构成多维金字塔表达矢量. 多维金字塔表达算法克服了金字塔表达算法在处理高维局部特征时, 遇到的输出金字塔表达矢量的区分力受计算效率制约的问题. 本文分别在一个TerraSAR-X图像库和一张大幅TerraSAR-X图像上比较基于金字塔表达的AdaBoost和基于多维金字塔表达的AdaBoost的分类性能. 实验结果表明, 与前者相比, 后者显著提高了计算效率同时保证了分类精度.     

SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜对海洋环境影响极大,因此,及时获取海面油膜信息对保护海洋具有重要意义。目前各国采用的油膜检测方法主要有直接探测法和遥感方法。其中,遥感方法中的合成孔径雷达(SAR)是目前研究的热点。总结了SAR图像应用于海面油膜检测的主要特点,介绍并分析比较了SAR图像油膜检测的一般步骤及其实现方法。最后提出了SAR图像海洋表面油膜检测的发展方向。     

地理信息库支持下的SAR 影像信息提取

在计算机辅助下如何快速的对整景高分辨率SAR影像进行信息提取已成为一个研究热点。将这一问题构建为一个系统工程来进行考虑解决。在SAR影像中, 许多目标例如河流、湖泊、主要道路、街区和居民地等地理属性信息在短期内不易发生变化, 因此可将这些地理数据集作为先验信息存于数据库中, 在随后对SAR影像的信息处理中, 可以通过预先建立的地理索引调用相应的地理信息来指导信息提取过程, 从而加快整个系统的处理进度, 满足实际工作的需求。     

Research Progress of Synthetic Aperture Radar Image Segmentation

Image segmentation is an indispensable part for synthetic aperture radar (SAR) image automatic interpretation.Segmentation results with high-quality are the guarantee of SAR image applications.In addition,owing to the development of SAR sensors,the segmentation task based on SAR image has been widely concerned in recent years.However,compared with the optical images,the unique properties of SAR images lead to great challenge in SAR image segmentation.With the development of pattern recognition,machine learning,remote sensing technology and other related techniques,SAR image segmentation has made great progress.This paper reviews the progress of SAR image segmentation,and then puts its emphasis on the summary of the widely used algorithms：FCM,MRF,statistical model,region information,level set,multi-scale and deep learning,etc.Finally,several viewpoints for the future research of SAR image segmentation are proposed.     

基于零点指向技术抑制星载SAR距离模糊算法

给出了基于零点指向技术抑制星载合成孔径雷达距离模糊的算法.该算法主要利用阵列信号处理中零点指向技术的原理,将抑制距离模糊问题转化为在指定方向上功率极小化问题,又可等效为最小二乘零点功率约束优化问题.通过将约束矩阵特征值分解和选代相结合的方法对该优化模型进行求解,得到天线方向图最优加权系数,从而精确地控制零点的深度和宽度,达到对星载SAR距离模糊有效抑制的目的.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于累积概率分布的海域SAR图像目标检测识别

高分辨率SAR图像目标识别系统首先要检测出图像中可能的目标区域。该文利用累积概率分布及K-S距离方法确定海洋SAR图像中可能的目标区域,并提出了综合分析整幅图像及目标区域图像确定阈值的方法,利用此方法把成群像素区域二值化为二值图像,二值化结果优于常规方法,特别适用于弱对比度的SAR图像目标检测识别。