穿透障碍物的雷达系统活体检测方法及系统

1.本发明属于雷达生命探测技术领域，本发明涉及一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法及系统。


背景技术：

2.工作频率为24ghz的频率调制连续波(frequency modulated continuous wave，fmcw)雷达系统的研究对传统fmcw雷达系统检测无法检测到墙后呼吸生命体征有着重要作用。在使用雷达检测呼吸生命体征存在障碍，不仅会显示雷达信号的衰减和相移效应，而且还会导致来自目标的跳动频率之外出现额外的跳动频率使雷达信号，使传统的fmcw雷达系统将给出检测误差，生命体征将无法检测到。
3.在以往的研究中，几种探测灾后受害者的方法被提出来。fmcw雷达系统可以克服连续波系统在距离估计方面的不足。与超宽带雷达系统相比，fmcw雷达系统的使用可以将所需带宽降至最低。使用雷达系统准确探测人类呼吸识别，探测墙后或屏障后的人类呼吸在医疗、安全和灾害管理领域有着迫切需求，准确地探测到人体生命体征呼吸体征，克服障碍物对探测人体的影响仍是一个难题。当传统的fmcw雷达系统检测到接收信号频谱的峰值作为拍频时，这将给出一个检测误差。呼吸的生命体征将无法检测到。雷达系统进行呼吸识别的活体受害者检测方法需要一个高分辨率的特征来检测胸部或腹壁的小位移现象，雷达系统中的常规视点需要广泛的带宽信号。墙壁或碎石作为穿透障碍物于探测过程中，主导了反射信号，因此造成探测目标反射信号的困难。如果相位检测过程直接应用于节拍信号，那么相位检测结果不能描述目标的呼吸模式。碎石下其他物体的多重反射也构成了杂波。
4.本发明因此而来。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法及系统，识别障碍物响应，将结果用于消除障碍物结构产生的拍频，从而提高信杂比，将识别障碍物响应与相位检测方法相结合，提取与目标呼吸生命体征相关的多普勒响应。通过详细的互相关的加权来最小化来自其他物体在碎片下反射的杂波以有效地消除呼吸壁的影响，提高了检测的准确性。
6.实现本发明目的的技术解决方案为：
7.一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，包括fmcw雷达系统，检测方法包括以下步骤：
8.s01：通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；
9.s02：在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。
10.优选的技术方案中，所述步骤s01中检测障碍物位置的方法包括：
11.s11：通过采样频率fs进行采样，对低通滤波器输出信号进行离散化；
12.s12：计算一个啁啾周期内低通滤波器输出的fft，fft序列的峰值位置对应于障碍物位置的拍频；
13.s13：根据反射障碍物信号的频率位置，确定下一阶段处理的低通滤波器输出的频率范围，将考虑障碍物响应后fft指数的范围确定为热点区域。
14.优选的技术方案中，所述步骤s02中第二阶段fft包括：
15.s21：在热点区域内识别fft指数的n个数的相位分量，从某一时期记录的热点区域的每个fft指数的相位数据序列进行fft计算；
16.s22：选取热点区域fft幅值响应峰值最大的相序列代表某一位置的检测结果；
17.s23：若将s
lpf
(m)定义为一个啁啾周期内低通滤波器输出信号的离散序列，则低通滤波器输出序列为：
18.s
lpf
(m)≈s
olpf
(m)+s
tlpf
(m)
[0019][0020][0021]solpf
(m)和s
tlpf
(m)分别为障碍物反射的拍信号序列和目标的拍信号序列，a
olpf
、a
tlpf
为振幅，σ为传播延迟，m为序列数，δf和tj分别为fmcw系统调制信号使用的啁啾信号的带宽和周期，n为障碍物产生的拍频fft指数；
[0022]
s24：通过识别fft序列最大值的峰值位置，确定源自障碍物的拍频的fft指数
[0023]
优选的技术方案中，所述步骤s02中还包括确定活体的位置，确定方法包括：
[0024]
根据障碍物表面的深度范围确定热点区域后，通过以下公式确定热点区域，公式如下：
[0025]
n＜roi＜n+r+1
[0026]
r为响应探测范围深度的数字fft指数，roi为热点区域，对热点区域上的每个fft序列值，取相位值并在一个观察周期内记录，以确定其是否时变；
[0027]
在每一个包含nc啁啾的观测周期中，将从roi上的多个fft指标获得多个相位数据序列；
[0028]
选取热点区域内非直流分量最高的相位数据序列，代表某一点的雷达探测结果，所选相位数据序列的fft指数用于估计出目标在废墟下的深度位置；
[0029]
对整个观测区域进行扫描，以确定目标的位置，每隔一定的时间间隔在每个点取检测结果，当雷达系统沿y轴方向扫描并在扫描轴上的多个点采集数据时，从每个点采集的相位数据序列形成b扫描矩阵，从b扫描矩阵中获得沿着扫描轴的活体的位置，几次b级扫描的集合产生c级扫描，根据c级扫描数据，确定活体的位置。
[0030]
优选的技术方案中，所述步骤s02之后还包括，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的互相关确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。
[0031]
优选的技术方案中，所述确定权重因子的方法包括：
[0032]
选取功率谱最强的采集结果作为参考信号进行互相关计算，利用互相关确定每一个采集结果的权重因子；
[0033]
对于扫描时x轴和y轴上的i个数点和j个数点，以ω
ref
(t)为参考序列，t为ω
i,j
序列的周期，相互关系为：
[0034][0035]vi,j
是加权因子，加权过程将ω
i,j
的值更新为ω
i，j
v。
[0036]
优选的技术方案中，所述步骤s01之前还包括：
[0037]
fmcw雷达系统的接收信号通过低噪声放大器放大后，将接收信号与发射信号混合，通过使用低通滤波器进行筛选。
[0038]
本发明还公开了一种穿透障碍物的雷达系统活体检测系统，包括fmcw雷达系统，所述fmcw雷达系统包括斜坡发生器、电压控制振荡器、分流器、功率放大器、天线、低噪放大器、混合器、低通滤波器、拍频检测器和相位检测器，还包括：
[0039]
第一fft计算模块，通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；
[0040]
第二fft计算模块，在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。
[0041]
优选的技术方案中，还包括权重因子确定模块，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的互相关确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。
[0042]
本发明又公开了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法。
[0043]
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
[0044]
本发明识别障碍物响应，将结果用于消除障碍物结构产生的拍频，从而提高信杂比，将识别障碍物响应与相位检测方法相结合，提取与目标呼吸生命体征相关的多普勒响应。通过详细的互相关的加权来最小化来自其他物体在碎片下反射的杂波以有效地消除呼吸壁的影响，提高了检测的准确性。该发明可以应用到救灾领域，在灾后寻找被困在废墟下的难民。
附图说明
[0045]
图1为：较佳实施例的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法的流程图；
[0046]
图2为：较佳实施例的穿透障碍物的雷达系统活体检测系统的原理框图；
[0047]
图3a-图3b为建议的检测方法说明；
[0048]
图4为lpf输出在频域中的幅值响应当活着的受害者躺在有背面的混凝土砖下时位置；
[0049]
图5a-图5b为时域和频域roi中每个fft索引的相位检测器输出；
[0050]
图6为雷达系统和安全带传感器呼吸生命体征检测结果的比较；
[0051]
图7为雷达系统和安全带传感器呼吸频率测量结果的比较；
[0052]
图8a-图8b为背部位置和侧面位置两个不同放置位置的相位检测输出；
[0053]
图9为在特定y轴位置沿着x轴的扫描过程中在几个点处获得的相位检测结果；
[0054]
图10a-图10b为扫描活体受害者的两个不同躺下位置(背部和侧面)的图像；
[0055]
图11a为x＝75cm，y＝110cm目标位置的c扫描结果；
[0056]
图11b为x＝45cm，y＝130cm目标位置的c扫描结果；
[0057]
图11c为无对象目标位置的c扫描结果；
[0058]
图12a-图12b为进行加权处理后的检测结果样本；
[0059]
图13a为实验设置；
[0060]
图13b为相位检测器输出；
[0061]
图13c为c-第一个样品的扫描；
[0062]
图13d为c-第二个样品的扫描；
[0063]
图14为几种不同厚度的混凝土砖的lpf输出量；
[0064]
图15为用于两种不同检测情况的相位检测器输出。
具体实施方式
[0065]
本发明的原理是：本发明采用fft计算的两个步骤来检测碎石下幸存者的呼吸生命体征。该计算分为两步，第一个fft计算用于检测障碍物位置并确定热点的部位，第二次fft计算用于识别时变相位检测输出的存在性。不同于以前常用的二维fft在建筑墙体材料等碎片背后的呼吸生命体征检测中，主要反射来自于碎片壁，导致信杂比(scr)恶化。通过第一个fft步骤得到的距离检测结果不能代表废墟下的目标。第一步fft结果不是用来确定目标，而是用来确定势垒的响应。然后，通过在识别响应后的进一步处理步骤中忽略该结果，实现该结果以消除障碍响应。此外，残骸下的位置也会引起来自其他物体的雷达波的多次反射，从而增加杂波。为了提高检测效果，对多反射信号进行加权处理，减少了多反射信号产生的杂波。采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的互相关确定权重因子。用这种方法可以使不相关的反射信号最小化。提出了一种结合两步fft、roi和相互关加权因子的雷达输出处理概念，通过改进scr来获取废墟下的呼吸生命体征。
[0066]
实施例1：
[0067]
如图1所示，一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，包括fmcw雷达系统，检测方法包括以下步骤：
[0068]
s01：通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；
[0069]
s02：在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。
[0070]
一较佳的实施例中，步骤s01中检测障碍物位置的方法包括：
[0071]
s11：通过采样频率fs进行采样，对低通滤波器输出信号进行离散化；
[0072]
s12：计算一个啁啾周期内低通滤波器输出的fft，fft序列的峰值位置对应于障碍物位置的拍频；
[0073]
s13：根据反射障碍物信号的频率位置，确定下一阶段处理的低通滤波器输出的频率范围，将考虑障碍物响应后fft指数的范围确定为热点区域。
[0074]
一较佳的实施例中，步骤s02中第二阶段fft包括：
[0075]
s21：在热点区域内识别fft指数的n个数的相位分量，从某一时期记录的热点区域的每个fft指数的相位数据序列进行fft计算；
[0076]
s22：选取热点区域fft幅值响应峰值最大的相序列代表某一位置的检测结果；
[0077]
s23：若将s
lpf
(m)定义为一个啁啾周期内低通滤波器输出信号的离散序列，则低通滤波器输出序列为：
[0078]slpf
(m)≈s
olpf
(m)+s
tlpf
(m)
[0079][0080][0081]solpf
(m)和s
tlpf
(m)分别为障碍物反射的拍信号序列和目标的拍信号序列，a
olpf
、a
tlpf
为振幅，σ为传播延迟，m为序列数，δf和tj分别为fmcw系统调制信号使用的啁啾信号的带宽和周期，n为障碍物产生的拍频fft指数；
[0082]
s24：通过识别fft序列最大值的峰值位置，确定源自障碍物的拍频的fft指数
[0083]
一较佳的实施例中，步骤s02中还包括确定活体的位置，确定方法包括：
[0084]
根据障碍物表面的深度范围确定热点区域后，通过以下公式确定热点区域，公式如下：
[0085]
n＜roi＜n+r+1
[0086]
r为响应探测范围深度的数字fft指数，roi为热点区域，对热点区域上的每个fft序列值，取相位值并在一个观察周期内记录，以确定其是否时变；
[0087]
在每一个包含nc啁啾的观测周期中，将从roi上的多个fft指标获得多个相位数据序列；
[0088]
选取热点区域内非直流分量最高的相位数据序列，代表某一点的雷达探测结果，所选相位数据序列的fft指数用于估计出目标在废墟下的深度位置；
[0089]
对整个观测区域进行扫描，以确定目标的位置，每隔一定的时间间隔在每个点取检测结果，当雷达系统沿y轴方向扫描并在扫描轴上的多个点采集数据时，从每个点采集的相位数据序列形成b扫描矩阵，从b扫描矩阵中获得沿着扫描轴的活体的位置，几次b级扫描的集合产生c级扫描，根据c级扫描数据，确定活体的位置。
[0090]
一较佳的实施例中，步骤s02之后还包括，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的相互关系确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。
[0091]
一较佳的实施例中，确定权重因子的方法包括：
[0092]
选取功率谱最强的采集结果作为参考信号进行互相关计算，利用互相关确定每一个采集结果的权重因子；
[0093]
对于扫描时x轴和y轴上的i个数点和j个数点，以ω
ref
(t)为参考序列，t为ω
i,j
序列的周期，相互关系为：
[0094][0095]vi,j
是加权因子，加权过程将ω
i,j
的值更新为ω
i，j
v。
[0096]
一较佳的实施例中，步骤s01之前还包括：
[0097]
fmcw雷达系统的接收信号通过低噪声放大器放大后，将接收信号与发射信号混合，通过使用低通滤波器进行筛选。
[0098]
另一实施例中，一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法。
[0099]
另一实施例中，如图2所示，一种穿透障碍物的雷达系统活体检测系统，包括fmcw雷达系统，所述fmcw雷达系统包括斜坡发生器、电压控制振荡器、分流器、功率放大器、天线、低噪放大器、混合器、低通滤波器、拍频检测器和相位检测器，还包括：
[0100]
第一fft计算模块，通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；
[0101]
第二fft计算模块，在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。
[0102]
还包括权重因子确定模块，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的相互关系确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。
[0103]
具体的，下面以一较佳的实施例为例对穿透障碍物的雷达系统活体检测系统的工作流程说明如下：
[0104]
1)s(t)定义为由fmcw雷达系统的接收部分发射的信号，表示为(1)，a
it
和fi分别为信号的振幅和雷达系统带宽的最低频率，然后，t为秒内的时间变量。s(t)信号的带宽由δf和tj分别作为fmcw系统调制信号使用的啁啾信号的带宽和周期，其公式为：
[0105][0106]
来自障碍物，目标周围物体的回波与活着的受害者回波不同，活着的受害者回波有呼吸相关的时变相位分量，障碍物及来自目标周围其它物体回波为静态，无相位变化。雷达系统的接收信号是来自目标和目标周围每个物体的反射信号的叠加，可以写成(2)，ai是来自障碍物反射的接收信号的振幅。σi是考虑到障碍物和雷达之间距离的传播延迟。a
t
是来自目标反射的接收信号的振幅。σ
t
是关于目标和雷达之间的距离的传播延迟。an是来自目标周围其他物体的反射信号的振幅。σn是关于第n个物体和雷达之间距离的传播延迟。传播延迟σ可以确定为2(d
t
+ds)/υ，其中d
t
是目标与雷达的距离，ds是对应于呼吸活动的胸壁运动的小位移量。
[0107]
公式如下：
[0108][0109]
通过低噪声放大器(lna)放大后am，接收信号将与发射信号混合，混频器的输出过程可写为(3)。混频器的输出信号由相位差和相位和的成分组成。距离和小位移信息位于t值处，以便随后处理选择性的相位分量。为了得到相位差分量，通过使用低通滤波器(lpf)进行了筛选。lpf的输出被写成(4)。
[0110]
公式如下：
[0111]
sm(t)＝ams
t
(t)sr(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0112][0113]
对应于活体受害者的跳动频率可以写成(5)：
[0114][0115]
其中，do，d
t
和v分别是目标与雷达之间的距离、胸部或腹部的微小位移和雷达波的相速度。
[0116]
2)利用不同的两步fft机制即结合两步fft、roi，以克服在建筑墙体材料等碎片背后的呼吸生命体征检测中，主要的反射来自于碎片壁的这种情况导致信杂比(scr)恶化而通过原两步fft中第一个fft步骤得到的距离检测结果不能代表废墟下的目标这一问题；
[0117]
3)想互关加权因子的雷达输出处理。采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的相互关系确定权重因子，对多反射信号进行加权处理，提高检测效果，减少了多反射信号产生的杂波。
[0118]
利用不同的两步fft机制以克服通过以往二维fft中第一个fft步骤得到的距离检测结果不能代表废墟下的目标的问题。步骤如下：
[0119]
第一步fft结果用来确定势垒的响应。然后，通过在识别响应后的进一步处理步骤中忽略该结果，实现该结果以消除障碍响应。roi确定为壁面响应到一定目标深度后的fft级数范围。第二步进行fft以寻找呼吸生命体征的存在。fft过程是在记录位于roi上的第一阶段fft序列的相位值上进行的。然后通过寻找峰值谱最大的fft序列进行选择。将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。旨在提高scr在发现废墟后的幸存者。
[0120]
1)通过采样频率为fs的采样过程对lpf输出信号进行离散化。采样频率fs可以根据雷达系统的距离来确定，fs的选择是指要检测的最大拍频。
[0121]
2)计算一个啁啾周期内lpf输出的fft，fft序列的峰值位置是对应于障碍物位置
的拍频(在本例中，是覆盖活体受害者的碎片)。
[0122]
3)根据反射障碍物信号的频率位置，确定下一阶段处理的lpf输出的频率范围，将其定义为热点区域(roi)。在离散域中，roi定义为检测活动中考虑障碍物响应后fft指数的范围。在离散域，拍频检测的分辨率由用于离散化的采样频率和fft序列的长度决定。可根据所需要的探测深度，从待测废墟表面确定roi。当fft结果的一个离散频率点所代表的距离已知时，就可以确定fft指数范围，也就是后来的热点区域。
[0123]
4)在热点的区域内识别fft指数的n个数的相位分量。如果一个活着的受害者在障碍物下，那么在观察期间将检测到伴随呼吸的胸部或腹壁上的小位移作为相位变化。为了观察呼吸生命体征的存在，从某一时期记录的热点区域的每个fft指数的相位数据序列进行fft计算。然后，选取热点区域fft幅值响应峰值最大的相序列代表某一位置的检测结果。若将s
lpf
(m)定义为一个啁啾周期内lpf输出信号的离散序列，则lpf输出序列可写为(6)，
[0124]solpf
(m)和s
tlpf
(m)分别为障碍物反射的拍信号序列和目标的拍信号序列，可写为(7)和(8)。
[0125]
公式如下：
[0126]slpf
(m)≈s
olpf
(m)+s
tlpf
(m)
ꢀꢀ
(6)
[0127][0128][0129]
5)通过识别fft序列最大值的峰值位置，确定源自障碍物的拍频的fft指数。障碍物是离雷达最近的物体的探测情况，障碍物的反射值最大。关联的拍频小于目标器的拍频。障碍物的存在也有助于衰减来自目标的反射信号。因此，来自目标的反射信号比来自障碍物的反射信号具有小得多的电平。如果n为障碍物产生的拍频fft指数，则该值可写成(9)。
[0130]
公式如下：
[0131][0132]
6)根据碎片表面的深度范围确定了热点区域后，所述步骤3)，通过(10)来确定热点区域，r为响应探测范围深度的数字fft指数。对roi上的每个fft序列值，取相位值并在一个观察周期内记录，以确定其是否时变。
[0133]
公式如下：
[0134]
n＜roi＜n+r+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0135]
在每一个包含nc啁啾的观测周期中，将从roi上的多个fft指标获得多个相位数据序列。为了确定roi上的相序列是否代表生命体征，对每个相数据序列再次进行fft计算，如图3a-3b所示，3a为时域，3b为频域。选取热点区域内非直流分量最高的相位数据序列，代表某一点的雷达探测结果。所选相位数据序列的fft指数可以估计出目标在废墟下的深度位置。对整个观测区域进行扫描，以确定目标的位置，每隔一定的时间间隔在每个点取检测结果。当雷达系统沿y轴方向扫描并在扫描轴上的多个点采集数据时，从每个点采集的相位数
据序列将形成b扫描矩阵。从b扫描图像中，可以获得沿着扫描轴的活受害者的位置。几次b级扫描的集合将产生如(11)所述的c级扫描，根据c级扫描数据，可以确定活着受害者的位置。
[0136][0137]
互相关加权因子的雷达输出处理，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的互相关系确定权重因子的工作步骤如下：
[0138]
描在整个观测区域进行，以确定目标的位置，并在每个点上以一定的时间间隔取检测结果。当雷达系统在y轴方向扫描并在扫描轴上的多个点上收集数据时，每个点的相位数据序列收集将形成一个b-scan矩阵，可以从b-scan图像中获取沿扫描轴的活着的受害者的位置。几个b-scan的集合将产生一个c-scan，如(11)所示，基于c-scan数据可以确定活着的受害者的位置。
[0139]
选取功率谱最强的采集结果作为参考信号进行互相关系计算。利用相互关系确定每一个采集结果的权重因子，以减少废墟下其他物体的杂波。对于扫描时x轴和y轴上的i个数点和j个数点，以ω
ref
(t)为参考序列，t为ω
i,j
序列的周期，相互关系可写成(12)。此外，加权过程将ω
i,j
的值更新为ω
i，j
v，可以写成(13)，用v
i,j
是由(12)得到的加权因子。
[0140]
公式如下：
[0141][0142]
ω
i,jv
＝ω
i,jvi,j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0143]
雷达系统：用以研究所提出的方法对墙后呼吸活动的探测能力。由一个来自omnipresence的24ghz fmcw系统、一个用于计算设备的微型pc和用于电源的12v锂电池组成。雷达带宽为50mhz，啁啾周期为0.4微秒，发射功率为1.5w。雷达支持同一阵列天线，用于发射机和接收机。阵列天线由4
×
4矩形贴片单元组成，波束宽度为20度，增益约为18db。
[0144]
阵列天线：由4
×
4矩形贴片单元组成，波束宽度为20度，增益约为18db。
[0145]
障碍物模型：20cm厚度的混凝土砖，当对多种障碍物厚度的检测能力也进行研究时，可以将混凝土砖堆叠起来。
[0146]
如图10所示，目标躺在水泥砖下，混凝土砖与地面的距离为50cm，雷达(如图4)被放置在厚度为20cm的混凝土砖(如图4)上方，通过wifi接入点连接笔记本电脑进行远程操作。在每个观测点，将记录一段时间的雷达数据。实验中，每个点的检测数据记录时间为1分钟，对几种不同的斜倚姿势进行试验。
[0147]
本发明实验选取4名不同位置的受试者躺在混凝土砌砖工人下进行，图5a-图5b显示了表示roi序列检测结果的相位检测器输出。图中显示了两种不同情况下相位检测输出的比较，即有和没有活人受害者。呼吸活动的存在说明死者还活着。当检测到呼吸活性时，相位检测器的结果将随呼吸模式而时变。在图中，当没有呼吸活动时，相位检测器的输出似乎是相对恒定的。相位检测器输出将描述当检测到呼吸时胸部或腹壁的时变小位移。将某一时间段记录的相位检测结果进行傅里叶变换变换到频域后，两种结果的频谱出现了差异。鉴相器输出在频域的表示如图15所示。当检测到呼吸目标时，相位检测器输出谱有一个峰值，其位置描述了受害者的呼吸频率。当没有检测到目标时，频谱有一个较低的电平，最大值在直流分量大值为16。
[0148]
此外，fft指数从1到5描述障碍物的响应，fft指数从6到16称为roi。在下一个处理阶段，可以忽略障碍响应进行进一步处理。在图5中，显示了roi中每个fft索引的几个相位数据序列，这是由于在定义的时间窗口中应用了相位检测过程。在fft指数为14时，鉴相器输出显示最主要的时间是变化的性质，如图5a所示。如果观察傅里叶变换域，第14个fft指标的非直流谱值最大，如图5b所示。进一步，选择第14个fft指数序列来表示雷达处于该位置时的探测结果。
[0149]
对采用带式传感器的呼吸探测雷达进行了比较研究。在第3节中详细介绍了一些其他的结果。图6显示了所提出的雷达系统与连接在目标胸部的带式传感器gdx-rb-vernier之间的呼吸生命体征检测对比。所提出的雷达系统可以检测目标的呼吸周期活动以及带传感器。该雷达可以识别呼吸和屏气周期。所提出的雷达与带式传感器的呼吸速率测量结果对比如图7所示。提出的雷达测量结果与带式传感器测量结果略有不同。所提出的雷达和带传感器测量的目标呼吸速率为0.23hz和0.25hz。
[0150]
随后进行了观察，以确定目标在碎石下的位置对探测结果的影响。图8显示了背面和侧面位置鉴相器的输出。在仰卧位/仰卧位时，相位检测结果的振幅值大于平卧位/侧卧位。仰卧位时，与呼吸活动相关的胸壁或腹壁位移方向与雷达电磁波穿透方向相同。因此，它产生了比平卧位置更高的相位检测输出幅值水平。
[0151]
使用所提出的雷达系统探测活受害者的过程是通过收集观测区域内每个点的相位探测结果来进行的。在实验中，我们对x轴和y轴上每一个离散点的数据进行扫描，个点上获得的相位检测结果。从图9可以看出，在特定y轴位置沿x轴进行扫描过程时，在多个点获得的相位检测结果。从图9可以看出，x4处的相位检测结果具有最主要的时变模式。这些结果表明，如果沿着x轴进行观察，则目标位置位于x4位置。
[0152]
相位检测器输出的波动描述了目标呼吸生命体征的吸气和呼气活动。扫描轴上每个离散点的鉴相器输出序列可以用b扫描图像表示，如图10所示。在本研究中，首先将每个相位检测结果序列转换到傅里叶域，并选择幅值数据来表示检测结果。变换域结果的峰值将描述受害者的呼吸频率。从b扫描图像中，可以得到扫描轴上的目标位置和估计的呼吸频率。这两个数据然后成为雷达探测的结果，这被用来表明活着的受害者的存在。图10显示了两种不同躺姿下y轴方向的b扫描结果。从最大值位置，可以确定活受害者的交叉范围位置和呼吸频率。例如，图10中的b扫描图像的最大值。a表示活着的被害人位于1号楼。1米交叉范围，呼吸频率0.39hz(23次/分钟)。
[0153]
在观察区域获得的b扫描结果集合可以编译成c扫描图像，可用于确定活着的受害
者的位置。图11显示了几个不同目标位置的c扫描结果示例。c扫描图像的峰值显示了目标在x-y平面上的位置。在没有活的受害者的情况下，c扫描矩阵的价值会很低。图14显示了没有活的受害者时的c扫描结果。在观测区各点采集到ω
i,j
后，再进行加权处理，使废墟下多次反射产生的杂波最小化。在图9中，选择功率谱最强的ω
i,j
序列作为参考信号进行互相关计算(如图12)。a表示在x轴方向扫描中采集到的ω
i,j
序列的样本。选择x
4data
作为参考信号，选择参考信号周围的其他信号作为杂波。权重因子是通过在每个信号和参考信号之间进行互相关来获得的。鉴相器输出如图12所示。图12a加权后的过程ω
i,jv
如图12b所示。进一步研究了去除多反射杂波的方法。模拟多重反射存在的实验设置如图13a所示。图13b显示雷达收集到的几个重要的鉴相器输出，其中一个是目标的生命体征信号。该图对比了称重前后鉴相器的输出情况。加权前的scr为-4.64db，加权后的scr为5.41db。在这种情况下，从多个反射中去除杂波可以增加scr约10db。这些结果表明，通过加权处理成功地实现了杂波抑制。加权处理前后的c-scan结果对比如图13c和13d所示。多重反射产生的杂波会引起误解。好像要发现几个受害者。杂波减少后，确定活着的受害者的位置变得更加准确。
[0154]
图4显示了当受害者被侧躺在水泥砖下时，lpf输出在频域的震级响应。从图中可以看出，来自混凝土砖反射的拍子频率有一个主导值。距离障碍物的拍频位置fft指数为5。如果已经定义了观察范围，那么就可以确定roi。图8显示了本研究中进行的一个实验样本。在实验中，125厘米深度定义为检测范围，因此fft index的最在杂波问题的讨论中，采用信杂比(scr)作为雷达探测方法的性能指标。我们观察了雷达输出的信杂比，并比较了热点区前、热点区后和加权处理后的信杂比。从c-scans获得的每个参与者的检测位置也列在下表中，然后通过与原始位置的比较来确定错误检测结果。在x-y平面上检测活受害者位置的误差约为3～4cm，与目标尺寸相比，这一结果仍然与准确检测有关。
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混凝土砖的存在会影响雷达电磁波的传播机制。穿透墙壁的电磁波将经历衰减和相移(延迟时间)。图14显示了两种不同混凝土砖厚度，即20cm和40cm时，lpf输出在频域的差异。厚度的不同对混凝土墙的反射没有显著的差异。尽管如此，它提供了来自目标的拍子频率的振幅和位置的差异。较厚的壁导致较低的拍信号振幅和产生较高的拍频率位置。结果表明，障碍物的厚度会影响探测到的信号水平和深度位置。越厚的障碍物衰减和相移越高，反之亦然。然而，考虑到实时受害者检测的时变相位模式，障碍物对lpf输出的影响并不会对涉及roi内多个fft指标序列的相位检测结果产生显著影响。
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使用向量网络分析仪(anritsu ms46322a)进行测量，以评估壁的衰减。测量结果表明，实验使用的墙体衰减为12.1db。不同壁厚检测结果的信号功率对比也表明，壁厚衰减
为10.5db。该系统的最大检测深度可以通过现有的简单的链路预算计算来估计。考虑雷达发射功率为6mw、现有的典型人体雷达截面、灵敏度水平为-80dbm等参数，因此雷达系统的最大深度为墙体材料后3.28m。
[0158]
与其他基于雷达系统的方法的对比研究，所提出的方法采用fmcw雷达提供更小的带宽，并证明了其估计目标位置的能力。结果显示我们提出的两步fft去除壁效应和roi确定方法提高了可控硅的能力。
[0159]
上述实施例为本发明优选地实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，包括fmcw雷达系统，其特征在于，检测方法包括以下步骤：s01：通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；s02：在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。2.根据权利要求1所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述步骤s01中检测障碍物位置的方法包括：s11：通过采样频率fs进行采样，对低通滤波器输出信号进行离散化；s12：计算一个啁啾周期内低通滤波器输出的fft，fft序列的峰值位置对应于障碍物位置的拍频；s13：根据反射障碍物信号的频率位置，确定下一阶段处理的低通滤波器输出的频率范围，将考虑障碍物响应后fft指数的范围确定为热点区域。3.根据权利要求2所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述步骤s02中第二阶段fft包括：s21：在热点区域内识别fft指数的n个数的相位分量，从某一时期记录的热点区域的每个fft指数的相位数据序列进行fft计算；s22：选取热点区域fft幅值响应峰值最大的相序列代表某一位置的检测结果；s23：若将s
lpf
(m)定义为一个啁啾周期内低通滤波器输出信号的离散序列，则低通滤波器输出序列为公式：s
lpf
(m)≈s
olpf
(m)+s
tlpf
(m)(m)s
olpf
(m)和s
tlpf
(m)分别为障碍物反射的拍信号序列和目标的拍信号序列，a
olpf
、a
tlpf
为振幅，σ为传播延迟，m为序列数，δ
f
和t
j
分别为fmcw系统调制信号使用的啁啾信号的带宽和周期，n为障碍物产生的拍频fft指数；s24：通过识别fft序列最大值的峰值位置，确定源自障碍物的拍频的fft指数4.根据权利要求3所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述步骤s02中还包括确定活体的位置，确定方法包括：根据障碍物表面的深度范围确定热点区域后，通过以下公式确定热点区域，公式如下：n＜roi＜n+r+1r为响应探测范围深度的数字fft指数，roi为热点区域，对热点区域上的每个fft序列值，取相位值并在一个观察周期内记录，以确定其是否时变；在每一个包含nc啁啾的观测周期中，将从roi上的多个fft指标获得多个相位数据序
列；选取热点区域内非直流分量最高的相位数据序列，代表某一点的雷达探测结果，所选相位数据序列的fft指数用于估计出目标在废墟下的深度位置；对整个观测区域进行扫描，以确定目标的位置，每隔一定的时间间隔在每个点取检测结果，当雷达系统沿y轴方向扫描并在扫描轴上的多个点采集数据时，从每个点采集的相位数据序列形成b扫描矩阵，从b扫描矩阵中获得沿着扫描轴的活体的位置，几次b级扫描的集合产生c级扫描，根据c级扫描数据，确定活体的位置。5.根据权利要求1所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述步骤s02之后还包括，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的相互关确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。6.根据权利要求5所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述确定权重因子的方法包括：选取功率谱最强的采集结果作为参考信号进行互相关计算，利用互相关确定每一个采集结果的权重因子；对于扫描时x轴和y轴上的i个数点和j个数点，以ω
ref
(t)为参考序列，t为ω
i,j
序列的周期，相互关系为：v
i,j
是加权因子，加权过程将ω
i,j
的值更新为ω
i，j
v。7.根据权利要求1所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，其特征在于，所述步骤s01之前还包括：fmcw雷达系统的接收信号通过低噪声放大器放大后，将接收信号与发射信号混合，通过使用低通滤波器进行筛选。8.一种穿透障碍物的雷达系统活体检测系统，包括fmcw雷达系统，所述fmcw雷达系统包括斜坡发生器、电压控制振荡器、分流器、功率放大器、天线、低噪放大器、混合器、低通滤波器、拍频检测器和相位检测器，其特征在于，还包括：第一fft计算模块，通过fft计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；第二fft计算模块，在记录位于热点区域上的第一阶段fft序列的相位值上进行第二阶段fft，寻找峰值谱最大的fft序列，将峰值谱最大的fft序列指定为目标呼吸生命体征数据。9.根据权利要求8所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测系统，其特征在于，还包括权重因子确定模块，采用热点区域内各鉴相器输出与所选热点区域内最强信号的互相关确定权重因子，对多反射信号进行加权处理。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-7任一项所述的穿透障碍物的雷达系统活体检测方法。

技术总结
本发明公开了一种穿透障碍物的雷达系统活体检测方法，包括FMCW雷达系统，检测方法包括：通过FFT计算确定势垒的响应，检测障碍物位置并确定热点区域；在记录位于热点区域上的第一阶段FFT序列的相位值上进行第二阶段FFT，寻找峰值谱最大的FFT序列，将峰值谱最大的FFT序列指定为目标呼吸生命体征数据。识别障碍物响应，将结果用于消除障碍物结构产生的拍频，从而提高信杂比，将识别障碍物响应与相位检测方法相结合，提取与目标呼吸生命体征相关的多普勒响应。通过详细的相互关的加权来最小化来自其他物体在碎片下反射的杂波以有效地消除呼吸壁的影响，提高了检测的准确性。提高了检测的准确性。提高了检测的准确性。


技术研发人员：梁伟 孙嘉利 王诺 程宏斌 鲁明丽 郑润泽
受保护的技术使用者：常熟理工学院
技术研发日：2023.06.28
技术公布日：2023/8/9