基于太赫茲雷達的人體心跳和微動特征檢測方法研究.pdf

1、太赫茲波介于毫米波、紅外之間，屬于亟待開發(fā)的全新頻譜資源。太赫茲波頻譜寬，波長短，易實現(xiàn)大信號帶寬與窄天線波束，能量集中，精度高，適于微小目標(biāo)探測，尤其是太赫茲波比微波、毫米波的波長短，同樣的微運動，太赫茲頻段下目標(biāo)多普勒特征尤為明顯，對目標(biāo)的微動特征觀測、特征提取和運動特征檢測非常有利。目前，在世界范圍內(nèi)正掀起一股太赫茲技術(shù)的研究熱潮。
　　作為一個重要的交叉前沿領(lǐng)域，太赫茲技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，激發(fā)了科技工作者的開發(fā)這一領(lǐng)域的興趣

2、。例如在穿墻反恐、保密通信、安全檢查、反隱雷達等方面大有作為，目前太赫茲技術(shù)已開始應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，如檢測癌癥、燒傷成像等，其優(yōu)點在于空間分辨率高、對人體相對友好，有關(guān)研究也表明太赫茲波還適合人體心跳呼吸頻率檢測。根據(jù)太赫茲雷達的人體心跳呼吸頻率提取算法研究，證實了可以將太赫茲技術(shù)落實到具體的設(shè)備上，推動其應(yīng)用與發(fā)展。
　　雖然，太赫茲頻段的獨特技術(shù)特點展寬了運動目標(biāo)的多普勒帶寬、提高了分辨率，使得太赫茲頻段對目標(biāo)的微多普勒特性

3、更加敏感，但同時帶來目標(biāo)回波與發(fā)射信號相關(guān)性明顯下降的問題，嚴重影響運動目標(biāo)檢測性能，傳統(tǒng)的雷達探測系統(tǒng)理論和目標(biāo)檢測方法也許并不適用于太赫茲雷達，需研究與太赫茲雷達系統(tǒng)相匹配的目標(biāo)檢測算法。此外，太赫茲頻段目標(biāo)高分辨、微多普勒特性敏感的特點使得在采用時頻分析方法提取心跳呼吸頻率時，心跳呼吸信號的交叉項增多，在信號處理過程中需注意交叉項抑制問題，而且心跳呼吸信號屬于微弱信號，提高信噪比也十分必要，這就對心跳呼吸頻率提取算法提出了高要求。

4、
　　本文針對上述問題，開展的研究工作與主要貢獻如下：
　　1.建立目標(biāo)微多普勒數(shù)學(xué)模型及典型微動目標(biāo)回波模型，仿真比較了常用的幾種線性、非線性時頻分析方法性能以及在太赫茲頻段、X頻段目標(biāo)微多普勒差異。結(jié)合時頻分析，提出一種基于 Radon變換的參數(shù)提取方法，并與常規(guī)參數(shù)提取方法進行對比，該方法能準確估計多散射點目標(biāo)微多普勒參數(shù)，且抗噪性能強，同時，對多散射點目標(biāo)應(yīng)用非線性最小二乘和CLEAN算法估計每個散射點的散射系數(shù)。<

5、br>　　2.分析了太赫茲頻段目標(biāo)微多普勒效應(yīng)對目標(biāo)檢測性能的影響及利用傳統(tǒng)算法進行目標(biāo)檢測導(dǎo)致檢測概率下降的原因，即目標(biāo)微動越劇烈，發(fā)射信號與接收信號相關(guān)性越小，檢測性能就越低。在目標(biāo)微多普勒參數(shù)估計基礎(chǔ)上，建立微動目標(biāo)檢測信號模型，提出了一種聯(lián)合微動特征的目標(biāo)檢測算法，該算法針對微動點目標(biāo)的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)算法，更加適合微動目標(biāo)檢測。仿真比較太赫茲雷達和各波段雷達進行目標(biāo)檢測時的檢測性能，證明了在同樣的信噪比和虛警概率條件下太赫茲雷

6、達比常規(guī)波段雷達更有優(yōu)勢，能獲得更高的檢測概率，并且在參數(shù)估計誤差允許范圍內(nèi)，能保持較好的穩(wěn)定性，不容易因目標(biāo)微動劇烈程度不同而導(dǎo)致性能下降。
　　3.建立人體心跳呼吸、步態(tài)運動模型并確立人體目標(biāo)回波信號。研究基于頻譜特征的心跳呼吸頻率提取方法，對人體心跳呼吸回波信號進行過采樣與低通濾波以提高信噪比。第一次時頻分析獲取多普勒信息；然后，提取其頻譜質(zhì)心，估計心跳呼吸瞬時速度，對速度信號降采樣，防止信號失真；再進行第二次時頻分析，分離

7、提取心跳呼吸頻率。在此過程中，仿真驗證了脊線與質(zhì)心曲線逼近心跳呼吸速度信號對心跳呼吸頻率提取算法的影響，即當(dāng)回波頻譜頻率向分辨率較高時，可采用任意一種頻譜優(yōu)化方法；較低時，則采用質(zhì)心曲線方法，通過仿真對比心跳呼吸頻率線性時頻與非線性時頻提取算法結(jié)果，證明了非線性時頻方法減少了算法步驟，提高了效率，保持了良好的時頻聚焦度，且抗噪能力強，適合微弱信號分析。
　　4.對心跳呼吸頻率非線性時頻提取算法進行改進，提出了太赫茲頻段下基于EMD

8、的心跳呼吸頻率提取算法。該方法是將平滑偽魏格納分布與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)結(jié)合，設(shè)置合適門限，篩選對心跳呼吸頻率提取有用頻率成分信號，更好地抑制交叉項的同時進一步提高信噪比。通過仿真，證明了在復(fù)雜環(huán)境條件下，改進后的心跳呼吸頻率提取算法可以實現(xiàn)對太赫茲雷達人體目標(biāo)心跳呼吸信號的有效分析。另外，通過對0.34THz雷達系統(tǒng)微動觀測實驗，驗證了本文對太赫茲雷達微動目標(biāo)回波建模的合理性。
　　綜上所述，本文建立了目標(biāo)微多普勒及其回波模型，結(jié)合