微多普勒生命探测方法研究

Life detection is of great significance for earthquake relief, medical care, anti-terrorism and other fields.This project will carry out research on the method of life-detection by micro-Doppler.Micro-motion of the human target can introduce micro-Doppler frequency modulation to the radar returns. We can estimate the micro-motion parameters through extracting the micro-Doppler feature effectively, and inverse the dynamic states of human body. It's expected to provide more information for life detection, and help to improve the detection efficiency. But the method of how to extract weak target information from the radar return signal, and how to estimate life state is still in process. In order to elucidate the intrinsic link between the typical micro-motion of human body and the radar echo signal characteristics, and to acquire the method of getting high-precision extraction of micro-Doppler parameters and estimation of life state, this project will conduct study on several key technologies. These key technologies include the modeling of typical micro-motion of human body, the method of micro-Doppler parameters extraction, the method of life state estimation, and performance evaluation of above methods. And to reach this target, we will apply the theoretical analysis, algorithm simulation and laboratory data validation. The achievements of this project can not only be used for earthquake relief, counter-terrorism, and for the non-invasive biological state detection and other medical research fields. During the research, several PhD and master graduate students will be trained, and a number of high-level papers and patent will be published.

生命探测对抗震救灾、医疗看护、反恐等领域有着重要意义。本项目将研究"微多普勒生命探测方法"。生命体目标的微动会对雷达回波信号产生微多普勒频率调制，通过提取雷达回波中包含的微多普勒特征对微动参数进行估计，可以反演生命体目标微动状态，有望为生命探测提供更多信息，有利于提高探测效率。但是如何从雷达回波信号中提取微弱的目标信息、如何进行生命体状态估计的方法尚待研究。本项目将采用理论分析、算法仿真和实验室数据验证的研究途径，开展生命体典型微动建模、微多普勒参数提取方法、生命体状态估计方法、提取与估计方法性能评估等关键技术研究，以便阐明生命体典型微运动与雷达回波信号特征之间的内在联系，从而得到高精度提取微多普勒参数和估计生命体状态方法。本项目的研究成果不仅可用于抗震救灾、反恐等领域，而且可用于非损伤式生物状态检测等医学研究领域。同时研究过程中将培养多名博士、硕士研究生，形成多篇高水平论文和专利。

雷达微多普勒特征是运动目标的独特特征，能够为雷达目标探测、分类、识别提供信息，在灾后搜救、安保监视、防空反导和反恐侦查等领域有潜在的应用价值和广阔的应用前景。因此，微多普勒效应一经引入雷达领域就得到了广泛关注。本项目开展运动人体目标的雷达微多普勒研究，以行人为主要研究对象，采用仿真手段，在雷达微多普勒特征分析，不同目标的特征提取和识别，运动参数和物理参数估计方面进行探索。取得的成果对雷达微多普勒研究和工程应用有重要的参考价值。.首先，以Thalmann行走模型为基础，分析行走运动的特点，建立行走、跑步、爬行和半蹲走模型。将人体各部位简化为椭球体，仿真人体各部位的RCS，建立运动人体的单频连续波雷达回波模型。另外，还建立了呼吸、心跳的模型及其雷达回波模型。.其次，采用广义S变换方法，对单行人和两行人的雷达微多普勒特征进行分析。给出了人体各部位的微多普勒谱，对行人速度和身高、雷达频率和方位角对单行人微多普勒特征的影响以及对不同身高和不同速度的多种两行人目标的微多普勒特征进行了分析，指出了单行人和两行人目标识别的主要特征。通过分析噪声对行人微多普勒特征的影响，得出脚部微多普勒抗噪声能力差的结论。.第三，基于微多普勒特征，提出单行人目标运动参数和物理参数估计方法。首先分别利用最大能量法和微多普勒线性和法提取躯干分量时频序列，然后据此估计出行走平动速度、步态周期、步长、腿长和身高5个参数。仿真验证了参数估计方法的有效性和抗噪声性能，对两种估计方法的性能进行了对比，对估计误差产生的原因进行了分析。.第四，基于微多普勒特征，提出了基于时频直观特征和基于矩特征的识别方法，对单行人和多行人目标进行识别。详细阐述了时频直观特征的提取流程，仿真验证了该方法的有效性，分析了SNR、单一特征、雷达观测时长和行人参数对识别结果的影响。介绍了Hu不变矩和Zernike矩特征算法，利用矩特征对不同的运动形式以及单行人类目标和多行人类目标进行识别，分析了SNR和特征数目对识别结果的影响。对基于时频直观特征和基于矩特征的识别进行了对比分析，论述了各自的优缺点。