基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术.pdf

万方数据
基于某泶┣嚼状锞材勘晔渴侗鸺际跏粅王亚夫，梁步阁，杨德贵，朱政亮击脉冲体制雷达实时眭好并且硬件电路简单’。要探测生命体是否存在，而且关注生命体的数量？泶年第卷第传感器与微系统心洗笱Ш娇蘸教煅г海铣ど摘要：本文基于静止目标的超宽带状锬Ｐ偷墓菇ǎ岢隼镁砘窬进行人体数量的识别方法，针对实测数据对该方法进行实验分析，并与传统方法进行比较，结果表明：将超宽带穿墙雷达与岷隙匀颂迨渴侗鹱既仿式细撸⑶胰コ菰ご砘方诙允侗鹦Ч挥杏跋臁关键词：超宽带┣嚼状铮痪砘窬纾蝗颂迨渴侗穑痪材勘中图分类号：文献标识码：文章编号：—：獁；言超宽带—，穿墙雷达可以穿过墙体、废墟探测到目标，因此广泛应用于反恐、灾后救援、军事作战等场合，生命探测器能够探测到被掩埋在废墟下的幸存者，是地震救援技术中的关键，。在这些场合中不仅穿墙雷达的体制主要有：冲击脉冲雷达、线性调频雷达和步进频雷达Ｏ咝缘髌堤逯评状锿ü嗬胙顾蹩梢曰竦较高的距离和速度分辨率，但是信号经脉冲压缩后旁瓣电平高，导致邻近弱目标相互干扰大；步进频体制雷达受频率选择和建立时间的限制，因此实时性差，并且造价昂贵；冲对墙体后常规动目标进行检测时．由于目标的多普勒频率和背景多普勒频率相差较大，通常采用传统的信号处理方法进行检测，例如脉冲对消法、背景相消法、或者指数加权法ü庑┓椒ǹ梢杂行У厝コ仓贡尘盎夭ǎ保留动目标回波，进而达到对动目标识别的目的。但是人体在静止状态下由呼吸和心跳产生的信号是一种微弱的非平稳非线性信号，因此在进行静目标数量检测时难度大大增加。国内外通常采用提取时域特征或者频域特征的处理方法，或者通过模型进行功率谱估计，但是这些方法将人体微动信号视为平稳信号或者分段平稳信号，很难在人体数量识别中取得良好效果。深度学稳信号时具有较好的学习与适应能力。随着近年来深度学习的广泛应用，罱邻ā⒅С窒蛄炕鶾、神经网络等分类方法应用到信号识别中。本文提出一种基于卷积神经网络珻某泶┣饺颂迨磕勘晔侗鹚惴ǎ梅法首先针对超宽带冲激脉冲体制雷达，构建静止目标的回波模型，并根据实测数据进行修正。实验结果表明，本方法与传统方向相比识别准确率较高，并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响。／，，獁鹣钅浚汗抑氐阊蟹⒓苹手钅，琙收稿日期：，，：．甌獁獁，．籧：琣
万方数据
可!隧一殛∥可瓦丽伏。：———————————土————————一业：．／工／蚓网输⋯三／．＼场景模型“亍占。一／∞占。号回波模型目标探测模型，基于超宽带雷达静止回波的特性分析传感器与微系统第卷诔泶寮ぢ龀謇状锏幕夭Ｐ凸菇电磁波能穿透非金属介质进行传播．现实中的墙体通常含有水泥、干砂、石膏、砖块等材料，墙体介质的不均匀使得墙体电磁特性在不同位置变化较大，增加研究难度。通常为了简化模型，将墙体规定为两面平行、各向同性、内部均匀的物体。电磁波在墙体中传播速度公式为式中G教搴穸龋，和直鹞5绱挪ㄏ喽郧教迦肷角和折射角，／ＮU婵罩写诺悸剩胛U婵战榈绯Ｊ兀墙体相对磁导率尚为相对介电常数，G教逑喽缘绲悸省电磁波从空气入射到墙体产生的折射定律可表示为当墙体干燥，并且厚度很小时，墙体模型可以只考虑相对介电常数，冈此电磁波在墙体中的传播速度可简化为折射定律为。～超宽带穿墙雷达通过发射电磁波对墙体后的物体进行探测，受周围环境以及墙体的影响，雷达接收的回波通常由几部分组成，包含被探