基于时频分析的人体红外热信号检测算法

救援机器人通过对人体红外热信号进行有效检测,实现对遇险人员的远程识别与救援,传统的人体红外热信号检测采用声谱图检测方法,在信噪比较低的环境下检测效果不好。提出一种基于时频分析的人体红外热信号检测算法,构建强干扰下的人体红外释热信号参量模型,采用多普勒频率模糊数搜索的方法完成多方向相位的人体红外释热信号动态平滑处理,对非平稳时变信号进行时频分析,剔除负频部分,实现抗干扰滤波,通过后置的高阶累积量切片算子进行Hough变换处理,使得信号在时频面的聚焦累积量增大,而噪声被抑制,实现信号检测。仿真结果表明,采用该算法进行人体红外热信号检测的准确检测概率较高,抗干扰能力较强,提高了救援机器人的搜索识别能力。