基于太赫茲雷達(dá)的人體心跳和微動(dòng)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(shí)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(yùn)動(dòng)，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(dòng)特征觀測、特征提取和運(yùn)動(dòng)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(gè)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(dá)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(diǎn)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(dá)的人體心跳呼吸頻率提取算法研究，證實(shí)了可以將太赫茲技術(shù)落實(shí)到具體的設(shè)備上，推動(dòng)其應(yīng)用與發(fā)展。
　　雖然，太赫茲頻段的獨(dú)特技術(shù)特點(diǎn)展寬了運(yùn)動(dòng)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(shí)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(yán)重影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測性能，傳統(tǒng)的雷達(dá)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(dá)，需研究與太赫茲雷達(dá)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(diǎn)使得在采用時(shí)頻分析方法提取心跳呼吸頻率時(shí)，心跳呼吸信號的交叉項(xiàng)增多，在信號處理過程中需注意交叉項(xiàng)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(xiàn)如下：
　　1.建立目標(biāo)微多普勒數(shù)學(xué)模型及典型微動(dòng)目標(biāo)回波模型，仿真比較了常用的幾種線性、非線性時(shí)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(shí)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(jìn)行對比，該方法能準(zhǔn)確估計(jì)多散射點(diǎn)目標(biāo)微多普勒參數(shù)，且抗噪性能強(qiáng)，同時(shí)，對多散射點(diǎn)目標(biāo)應(yīng)用非線性最小二乘和CLEAN算法估計(jì)每個(gè)散射點(diǎn)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(jìn)行目標(biāo)檢測導(dǎo)致檢測概率下降的原因，即目標(biāo)微動(dòng)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(jì)基礎(chǔ)上，建立微動(dòng)目標(biāo)檢測信號模型，提出了一種聯(lián)合微動(dòng)特征的目標(biāo)檢測算法，該算法針對微動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)的檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)算法，更加適合微動(dòng)目標(biāo)檢測。仿真比較太赫茲雷達(dá)和各波段雷達(dá)進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)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(dá)比常規(guī)波段雷達(dá)更有優(yōu)勢，能獲得更高的檢測概率，并且在參數(shù)估計(jì)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(dòng)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(yùn)動(dòng)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(jìn)行過采樣與低通濾波以提高信噪比。第一次時(shí)頻分析獲取多普勒信息；然后，提取其頻譜質(zhì)心，估計(jì)心跳呼吸瞬時(shí)速度，對速度信號降采樣，防止信號失真；再進(jìn)行第二次時(shí)頻分析，分離

7、提取心跳呼吸頻率。在此過程中，仿真驗(yàn)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(shí)，可采用任意一種頻譜優(yōu)化方法；較低時(shí)，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(shí)頻與非線性時(shí)頻提取算法結(jié)果，證明了非線性時(shí)頻方法減少了算法步驟，提高了效率，保持了良好的時(shí)頻聚焦度，且抗噪能力強(qiáng)，適合微弱信號分析。
　　4.對心跳呼吸頻率非線性時(shí)頻提取算法進(jìn)行改進(jìn)，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(yàn)?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(xiàng)的同時(shí)進(jìn)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(jìn)后的心跳呼吸頻率提取算法可以實(shí)現(xiàn)對太赫茲雷達(dá)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(dá)系統(tǒng)微動(dòng)觀測實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文對太赫茲雷達(dá)微動(dòng)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