建筑物透視探測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、建筑物透視探測主要利用超寬帶微波信號穿透墻體,獲取建筑物墻體布局和人體等內(nèi)部目標的位置分布信息,對反恐、偵查與抓捕等具有重要應(yīng)用價值;其關(guān)鍵是實現(xiàn)建筑布局、建筑物內(nèi)靜止目標、靜止及運動人體的探測。本文主要從上述四個方面入手,圍繞墻體穿透探測帶來的電磁傳播畸變補償、封閉空間多徑抑制、高機動隨機多變運動人體穩(wěn)健跟蹤、以及微弱生命特征穩(wěn)健探測等技術(shù)難題開展研究,主要工作與貢獻如下:
　　1、提出了基于多通道多視角兩級圖像融合的建筑布局成

2、像算法,解決了復(fù)雜未知墻體穿透相位畸變造成的墻體圖像空洞與毛刺、雜波圖像斑點等問題,實現(xiàn)了建筑物墻體布局高質(zhì)量成像,性能優(yōu)于現(xiàn)有多視角單級圖像融合成像方法。
　　2、提出了基于預(yù)設(shè)多參數(shù)圖像序列和等時延圖像自聚焦的未知墻體補償算法,分別解決了均勻和非均勻未知墻體穿透造成的目標圖像散焦和位置偏移問題,實現(xiàn)建筑物內(nèi)靜止目標的高分辨、高精度成像。
　　3、針對傳統(tǒng)互相關(guān)后向投影(CBP)成像算法難以適用低信噪比問題,提出了一種改進

3、型CBP成像算法,提高了低信噪比下目標成像質(zhì)量和圖像分辨率;提出了組合CBP成像算法,通過陣元組合與相干積累處理,提高了圖像的信噪比。
　　4、提出了自適應(yīng)指數(shù)加權(quán)多通道目標圖像聯(lián)乘融合算法,通過采用圖像對比度因子自適應(yīng)調(diào)整指數(shù)加權(quán)值,解決了多通道中多目標圖像強度不一致造成的融合丟失問題,增強了目標圖像信雜噪比。
　　5、針對靜止人體與其他物體的差異性,提出了一種生命特征域與圖像域聯(lián)合探測方法,實現(xiàn)了微弱人體目標的檢測、定位

4、以及與其他靜止目標的區(qū)分,增強了低信雜噪比下人體的探測能力。
　　6、提出了一種運動人體級聯(lián)跟蹤算法,以一維距離延遲跟蹤和二維位置跟蹤為核心,輔以墻體穿透定位誤差反演補償,解決了封閉建筑空間多個高機動人體目標跟蹤面臨的多徑干擾、隨機丟失、定位不準等難題,實現(xiàn)了連續(xù)、穩(wěn)定和準確的運動人體跟蹤。
　　以上算法除改進型CBP和組合CBP成像算法外,均已通過穿墻雷達實驗數(shù)據(jù)進行了可行性驗證,而改進型CBP和組合CBP算法經(jīng)過了仿真數(shù)