基于加權(quán)最大值波束合成的靜止人體檢測與定位方法

孫欣欣， 晉良念,2

(1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院，廣西 桂林 541004;2.桂林電子科技大學(xué) 廣西無線寬帶通信與信號處理重點實驗室，廣西 桂林 541004)

穿墻雷達技術(shù)可以實現(xiàn)隱藏目標的檢測和定位，已經(jīng)成為國內(nèi)外廣大科學(xué)工作者研究的熱點[1-2]。傳統(tǒng)的穿墻雷達人體探測技術(shù)利用單頻連續(xù)波(CW)進行生命特征檢測[3-4]，僅能判斷人體的有無，無法提供目標的位置信息。自動增益(AGC)和高級歸一化(AN)方法能對較弱的人體回波信號進行增強[5]，實現(xiàn)多個靜止人體檢測。將回波信號的相位信息進行圖像二值化、邊緣檢測和邊緣腐蝕等操作，可實現(xiàn)墻后人體目標的檢測[6]。狀態(tài)空間方法(SSM)、復(fù)信號調(diào)制法和正切調(diào)制法的結(jié)合使用，可成功提取人體目標的呼吸和心跳頻率[7]，但該方法僅適用于單人體近距離的狀態(tài)。上述研究都是基于單通道生物雷達，不具備橫向分辨率，存在信息模糊，不適用于多個靜止人體目標的檢測。

多通道技術(shù)能夠有效增強UWB雷達系統(tǒng)的橫向分辨率，實現(xiàn)方位向估計。不同通道目標回波信號間的相干性可用來減弱背景雜波，利用非相干性進行加權(quán)能夠?qū)崿F(xiàn)人體目標與靜止物體的區(qū)分，進而對隱藏人體進行定位[8]。另外，恒虛警和聚類算法可提高UWB多輸入多輸出雷達對弱反射目標的檢測性能[9]，實現(xiàn)墻后多個目標的精確定位，然而其操作復(fù)雜，耗時較長。文獻[10]提出了一種一發(fā)多收的UWB線性陣列結(jié)合基爾霍夫成像方法，實現(xiàn)了多個靜止人體的生命信號提取，但未充分利用所有通道回波能量，致使目標點像素值較弱，成像質(zhì)量不佳，且方位角和距離信息分別畫圖顯示，觀察不便。針對上述問題，提出了一種基于加權(quán)最大值波束合成的隱藏人體檢測定位方法。在角度分割的基礎(chǔ)上，充分利用所有通道回波信號的能量進行波束合成，增強目標回波信號強度，準確直觀地進行場景成像，利用呼吸頻段內(nèi)能量和進行加權(quán)，實現(xiàn)靜止人體與物體的區(qū)分。

1 信號模型

采用一發(fā)L收的步進頻連續(xù)波(SFCW)穿墻雷達系統(tǒng)，假定其發(fā)射信號初始頻率為f0，步進間隔為Δf，1個掃描周期內(nèi)發(fā)射I個頻點，對應(yīng)帶寬為(I-1)Δf。對于靜止人體目標，固有的呼吸微動會引起人體腹腔相對于雷達系統(tǒng)前后起伏，近似于正弦振動，因此對應(yīng)的傳播時延也會隨著慢時間呈現(xiàn)周期性變化，這是實現(xiàn)靜止人體目標檢測的關(guān)鍵。設(shè)xi(t)為發(fā)射信號的第i個頻點，yl,i(t)為電磁波被場景內(nèi)目標反射后由第l個接收天線接收到的回波信號，經(jīng)本振混頻、低通濾波去除高頻分量、AD采樣、IQ解調(diào)后，用等長的漢明窗抑制旁瓣，再進行IFFT，得到時域回波信號，即

(1)

其中：A為目標反射強度；K為快時間采樣點數(shù)；τ為慢時間；tl,v(τ)為雷達波在人體目標與第l個通道收發(fā)天線間的傳播時延。假設(shè)人體呼吸時胸腔起伏的幅度為Ab，呼吸頻率為wb，則

(2)

其中：tl,0為電磁波在第l個通道對應(yīng)的收發(fā)天線與人體中心位置間的傳播時延，可通過延時操作消除；tb(τ)為人體呼吸微動引起的電磁波傳播時延，隨慢時間呈周期性變化；c為電磁波的傳播速度。連續(xù)進行N次掃描，對所有回波信號離散采樣后得到N組通道-快時間二維矩陣Rn[m,l]，其中，m為快時間采樣索引。將N次掃描數(shù)據(jù)構(gòu)成矩陣R=[R1，R2，…，RN]。

2 算法流程

算法流程如圖1所示。

圖1 算法流程圖

1)對回波數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，抑制雜波，將掃描區(qū)域等角度劃分。

2)利用回波數(shù)據(jù)的最大能量值對所有掃描角度進行波束合成，以形成角度-距離平面。對比判決所有角度的距離向最大像素值，確定可能存在目標的掃描角度。

3)采用傳統(tǒng)波束合成與基爾霍夫變換相結(jié)合求得該掃描角度的快慢時間平面，其行向量表示像點的慢時間采樣，列向量表示距離索引。

4)對所有像點的慢時間進行采樣，通過傅里葉變換得到其在人體呼吸頻段內(nèi)的能量值，將其與該角度的一維距離向量加權(quán)，進行靜止人體與靜止物體的區(qū)分，實現(xiàn)墻后靜止人體的檢測和定位。

2.1 最大值合成波束法場景成像

在未知場景目標探測過程中，多個通道回波數(shù)據(jù)能量疊加可以有效增強目標點處的能量，增大信噪比，從而提高檢測準確度。由于人體目標呼吸微動的存在，回波信號間存在距離偏移，且無法被延時補償操作消除，若將回波數(shù)據(jù)時延點的能量值直接相加作為像點的像素值，可能會因不同通道間能量相消產(chǎn)生漏判和誤判。為避免該問題，取各通道回波信號在人體目標呼吸幅度范圍內(nèi)取值的最大值進行累加作為該像點的像素值。將探測區(qū)域以Δθ和Δr的間隔分別進行角度和距離劃分，則第q(q=1,2，…，Q)個掃描角度θq，距離索引值為r(r=1,2,…,U)的像點的值可以表示為

(3)

其中：Ol,r為第l個通道的接收數(shù)據(jù)在[ml,r-Δm,ml,r+Δm]區(qū)間內(nèi)所有取值的集合；max(·)表示取集合的最大值；Δm取決于人體呼吸幅度，Δm=Ab/c/δT，δT為快時間采樣間隔；ml,r為第r個像點相對于第l個通道收發(fā)天線的距離采樣點索引值，

(4)

其中d為墻體厚度，εr為墻體的介電常數(shù)，rx=r×Δr×cos(θq)，ry=r×Δr×sin(θq)。

由式(3)求得θq角度上所有像點的像素值，形成一維距離向量Zq(U×1)。令Q個角度對應(yīng)的一維距離向量構(gòu)成角度-距離平面Z=[Z1,Z2,…,ZQ]，利用極坐標畫圖進行場景成像。已知目標像點的像素值遠大于其它像點，因此，在角度-距離平面中，通過對比判決各角度的距離向最大像素值來確定場景內(nèi)可能存在靜止目標的角度數(shù)量?？紤]到一個角度上可能存在多個目標，所以只判斷可能存在目標的角度的數(shù)量，而不是目標的數(shù)量。Q個最大像素值形成1×Q的最大像素值掃描角度函數(shù)，該函數(shù)的極大值點對應(yīng)可能存在靜止目標的角度的索引。假設(shè)探測場景內(nèi)存在G個靜止目標，則掃描角度函數(shù)的G個極大值點形成[G×1]的極大值點數(shù)組H，其中第g個靜止目標對應(yīng)的方位角為

θg=(H(g)-1)×Δθ+θstart，

(5)

其中θstart為掃描范圍的起始角度。

2.2 呼吸頻段內(nèi)能量加權(quán)檢測人體目標

得到的場景圖像中包括靜止人體和其他靜止物體。有效區(qū)分兩者，確定隱藏人體的位置至關(guān)重要。如式(2)，靜止人體固有的呼吸微動會引起傳播時延隨慢時間呈現(xiàn)周期性變化，而靜止物體不存在這種變化。因此，利用像點的頻域信號在呼吸頻段內(nèi)的能量和可以實現(xiàn)人體目標和靜止物體的區(qū)分。

根據(jù)式(5)求得可能存在靜止目標的角度θg，從角度-距離平面中提取對應(yīng)的一維距離向量Zg。同時，利用基爾霍夫變換得到θg對應(yīng)的合成波束Rsub(U×N)，其行向量表示某一像點的慢時間采樣，列向量表示該角度不同像點在某次掃描回波的所有通道合成像素值。對第r個像點的慢時間采樣值Rsub(r)(1×N)進行N′點的FFT，得到其頻域信號p(k)，k=0,1,…，N′為頻域索引，則該像點對應(yīng)的呼吸頻段內(nèi)能量和為

(6)

其中[k0,k1]表示呼吸頻率范圍對應(yīng)的頻率索引范圍。對能量和E(r)進行閾值判斷，獲得該像點對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)α(r)，將其與式(3)相乘，可得

Zg,new(r)=α(r)Zg(r)。

(7)

循環(huán)處理該掃描角度所有像點以得到新的一維距離向量Zg,new，替換更新角度-距離平面中的Zg。對G個靜止目標對應(yīng)的角度進行上述操作，其他不存在靜止目標的掃描角度不做處理，得到新的角度-距離平面Znew，實現(xiàn)人體目標的檢測與定位。

3 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果

步進頻穿墻雷達系統(tǒng)如圖2所示。該系統(tǒng)采用6個喇叭天線等高度線性排列，從左至右相鄰天線間隔依次為0.27、0.28、0.32、0.28、0.27 m，用第4個天線發(fā)射電磁波進行場景掃描，其余5個同時接收回波信號。假設(shè)發(fā)射信號的頻率為1～2 GHz，步進間隔10 MHz，一次掃描用時0.02 s，掃描間隔0.05 s。經(jīng)測量得到的墻體厚度為0.25 m，介電常數(shù)為6.4。探測場景如圖3所示。2個人體目標分別距離墻體3.5、5 m，靜止物體處于墻后7 m，3個目標對應(yīng)的角度分別為-20°、30°、0°，掃描過程中人體目標正常呼吸且靜止不動。

圖2 步進頻穿墻雷達系統(tǒng)

圖3 探測場景

最大像素值掃描角度函數(shù)曲線如圖4所示。從圖4可看出，本方法像素值約為文獻[10]方法的4倍，且曲線更平滑，角度判斷可靠性高。本方法在-20°、30°、0°掃描角度上都存在極大值，可以確定靜止目標的存在。然而，其他一部分掃描角度也是曲線的極大值點，這是實測環(huán)境的復(fù)雜性造成的。為了避免漏檢，在實測數(shù)據(jù)處理過程中對曲線的所有極值進行閾值判斷，排除像素值極小的極值點，對保留下來的可能存在目標的角度進行呼吸頻段內(nèi)能量和加權(quán)操作，實現(xiàn)靜止人體目標的檢測。

本方法與基爾霍夫變化法的場景成像結(jié)果如圖5所示。從圖5可看出，2種方法都能實現(xiàn)場景成像，但基爾霍夫變化法中目標回波信號特別微弱，很容易發(fā)生誤判。就0°方向距離7 m處反射強度最大的靜止物體而言，文獻[10]方法像素值為0.9，本方法像素值大于4，可見最大值波束合成方法充分利用了回波信號在呼吸幅度對應(yīng)的頻點范圍內(nèi)的最大值，有效地增大了目標點的像素值，提高了成像質(zhì)量。

圖4 最大像素值掃描角度函數(shù)曲線

圖5 場景成像結(jié)果

不同成像點對應(yīng)的慢時間頻域信號波形如圖6所示。從圖6可看出，靜止人體像點頻域信號在呼吸頻率0.2～0.7 Hz的能量值遠大于其他像點。

圖6 不同成像點頻域信號波形

利用呼吸頻段內(nèi)能量和對圖4中可能存在目標的掃描角度進行加權(quán)處理，得到靜止人體檢測結(jié)果如圖7所示。從圖7可看出，7 m處靜止物體被消除，僅保留靜止人體目標。實驗結(jié)果表明，本方法能夠充分利用回波信號能量，有效提高目標檢測準確度，并實現(xiàn)了多個人體目標的檢測與定位。

圖7 靜止人體檢測結(jié)果

4 結(jié)束語

提出了一種最大值合成波束場景目標成像方法。在角度分割掃描的基礎(chǔ)上，充分利用多個通道回波數(shù)據(jù)在像點處的最大值，增強了目標像點的像素值，提高了成像質(zhì)量。此外，將靜止人體像點對應(yīng)的慢時間采樣在呼吸頻段內(nèi)的能量值與最大值波束合成得到的像素值進行加權(quán)，能夠?qū)崿F(xiàn)靜止人體與物體的區(qū)分，并能對多個靜止人體進行準確定位。實測數(shù)據(jù)結(jié)果表明，該方法明顯提高了未知場景成像質(zhì)量，并能夠?qū)崿F(xiàn)多個靜止人體的檢測與定位。