太赫茲雷達(dá)具有大帶寬、高頻率等技術(shù)特點,可以有效提高雷達(dá)系統(tǒng)對目標(biāo)探測的精度。此外,與毫米波、紅外線等相比,太赫茲波在散射、傳播、吸收、反射和穿透性等方面都有顯著的優(yōu)勢,并且其對待檢測物質(zhì)具有友好性,幾乎不會對物質(zhì)產(chǎn)生破壞性作用,所以可以廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、遙感、國土安全、衛(wèi)星通訊、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療診斷等各個領(lǐng)域。目前針對太赫茲技術(shù)的研究和發(fā)展引起了很多國家的高度重視。人體目標(biāo)探測技術(shù)主要包括對人體生理參數(shù)的檢測與提取。人體參數(shù)包括呼吸、心跳等生理特征參數(shù)以及步頻、步幅等運動特征參數(shù)。人體的呼吸和心跳等可視為微多普勒特征。然而通常情況下,雷達(dá)的應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜,微多普勒信號能量微弱,目標(biāo)主體信號及噪聲能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于微多普勒信號的能量,而且微多普勒信號可能是復(fù)雜的多分量信號,所以需要從整體目標(biāo)中分離出微多普勒信號的各個分量,以便于通過對微多普勒信號的分析得到人體生理參數(shù)特征。對人體目標(biāo)的探測不僅在療養(yǎng)院、醫(yī)院等場所有廣泛的應(yīng)用需求,而且在安全防護(hù)、戰(zhàn)場偵察等領(lǐng)域也有廣闊的應(yīng)用前景。太赫茲波的波長相對較短,目標(biāo)的微多普勒特征更為明顯,更有利用通過目標(biāo)的微動特性實現(xiàn)對目標(biāo)的分類和識別。基于此,本文結(jié)合太赫茲波特性以及太赫茲雷達(dá)技術(shù),開展了人體目標(biāo)探測研究,這些研究對太赫茲雷達(dá)技術(shù)進(jìn)入實用階段具有重要的推動作用。本文針對太赫茲頻段下人體微動參數(shù)的提取問題,結(jié)合太赫茲雷達(dá)回波信號特點,建立太赫茲雷達(dá)人體目標(biāo)模型,分析人體參數(shù)提取方法以及微多普勒參數(shù)分離方法。具體來說,論文主要研究了以下幾個方面的內(nèi)容:1.討論了使用時頻變換方法開展信號時域和頻域聯(lián)合分析的必要性,介紹了S變換、Hilbert-Huang變換以及基于Radon變換的B分布,對比分析了不同時頻變換方法的特點,著重分析了B分布在交叉項抑制和時頻分辨率方面的優(yōu)勢。2.結(jié)合復(fù)合運動下的微多普勒效應(yīng)原理分析了人體目標(biāo)生理特征和運動特征,建立了適用于太赫茲頻段的人體生理特征目標(biāo)模型和運動特征目標(biāo)模型。針對單散射點、多散射點和不同頻段下的目標(biāo)模型開展了微多普勒分析。3.根據(jù)人體模型的微動特征,分析了目標(biāo)雷達(dá)回波的特點,給出了一種基于微多普勒效應(yīng)的人體參數(shù)提取方法。針對時頻譜曲線的提取,詳細(xì)分析了脊線和質(zhì)心曲線兩種時頻譜曲線提取方法,并提出了一種基于邊緣檢測的曲線提取算法,有效彌補(bǔ)了原有算法的不足。完成了人體參數(shù)提取算法的仿真。4.采用時頻變換后,噪聲能量趨于分布到整個時頻域,而信號能量則集中在有限的時間和頻率范圍內(nèi),太赫茲頻段下的微多普勒特征更加明顯,有利于微多普勒信號在時頻域中的分離和分析。選用時頻濾波的方法分離微多普勒信號,討論了基于CFAR檢測的時頻濾波和基于最小二乘法的時頻濾波,但是它們不適合分離多分量信號。提出了一種改進(jìn)的時頻濾波方法,并且用其分離生命特征信號,驗證了B分布算法與Viterbi算法相結(jié)合的時頻濾波分離算法精確度比較高。并且用實際的單擺微動實驗,驗證了算法的有效性。綜上所述,本論文基于太赫茲頻段人體微動特點,研究了人體目標(biāo)探測理論與方法,并通過仿真和實驗對方法進(jìn)行了驗證。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN958
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 概述
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 太赫茲雷達(dá)發(fā)展和研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人體參數(shù)提取方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 微動目標(biāo)雷達(dá)信號分離研究現(xiàn)狀
    1.3 本文工作和結(jié)構(gòu)安排
第二章 時頻聯(lián)合分析理論研究
    2.1 S變換
        2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)S變換
        2.1.2 廣義S變換
        2.1.3 改進(jìn)的S變換
        2.1.4 離散S變換
    2.2 Hilbert-Huang變換
    2.3 基于Radon變換的B分布
        2.3.1 時頻分布核函數(shù)的設(shè)計
        2.3.2 時頻分布的實現(xiàn)
        2.3.3 基于Radon變換的B分布
    2.4 本章小結(jié)
第三章 微多普勒分析與人體目標(biāo)建模
    3.1 多普勒分析
    3.2 微動和微多普勒特征
    3.3 雷達(dá)中的微動模型分析
        3.3.1 振動模型
        3.3.2 旋轉(zhuǎn)模型
    3.4 人體目標(biāo)模型分析
        3.4.1 人體生理特征目標(biāo)模型
        3.4.2 人體運動特征目標(biāo)模型
    3.5 微多普勒特征分析
        3.5.1 單散射點的微多普勒分析
        3.5.2 多散射點的微多普勒分析
        3.5.3 不同頻段的微多普勒分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于微多普勒的人體參數(shù)提取方法研究
    4.1 雷達(dá)回波分析
        4.1.1 人體目標(biāo)回波
        4.1.2 多普勒效應(yīng)下的回波信號瞬時頻率
    4.2 人體目標(biāo)回波時頻譜分析方法
        4.2.1 時頻譜脊線提取
        4.2.2 時頻譜質(zhì)心曲線提取
        4.2.3 基于邊緣檢測的時頻譜曲線提取
    4.3 人體參數(shù)提取
        4.3.1 人體生理參數(shù)提取
        4.3.2 軀干運動參數(shù)提取
        4.3.3 各關(guān)節(jié)運動參數(shù)提取
    4.4 仿真試驗與分析
        4.4.1 無噪聲影響的仿真結(jié)果分析
        4.4.2 有噪聲影響的仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 太赫茲雷達(dá)信號分離方法研究
    5.1 時頻濾波分離算法
        5.1.1 基于最小二乘法的時頻濾波
        5.1.2 基于CFAR檢測的時頻濾波
    5.2 多分量信號的時頻濾波分離方法
        5.2.1 多分量信號的瞬時頻率估計
        5.2.2 多分量信號的分離算法
    5.3 基于時頻濾波的太赫茲雷達(dá)生命特征信號分離
        5.3.1 生命特征信號的時頻分析
        5.3.2 生命特征信號的瞬時頻率估計
        5.3.3 生命特征信號的濾波分離
        5.3.4 仿真實驗與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 實測數(shù)據(jù)分析
    6.1 太赫茲頻段目標(biāo)微動特征觀測實驗
        6.1.1 進(jìn)動目標(biāo)觀測實驗
        6.1.2 手勢目標(biāo)觀測實驗
        6.1.3 人體運動目標(biāo)觀測實驗
    6.2 基于瞬時距離的微動參數(shù)提取算法實驗驗證
        6.2.1 兩個散射中心實驗
        6.2.2 多個散射中心實驗
    6.3 太赫茲雷達(dá)信號時頻濾波分離方法實測試驗驗證
    6.4 本章小結(jié)
第七章 工作總結(jié)與展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果

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