基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，步骤如下：将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，并对每个PRI回波差拍数据进行FFT处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据并在慢时间‑距离域二维平面重新排列；构建Boulic人体步行模型，并根据人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率‑初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号并对重排数据进行相位补偿，然后进行FFT处理得到四维空间的处理结果；通过恒虚警检测处理判决出某距离单元是否存在目标，并在存在目标的情况下得到目标的距离、速度与步态频率信息。本发明专利技术提升了LFMCW雷达检测的信噪比，从而改善了其在强地杂波中对人体目标的探测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达信息探测
，特别是一种基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法。技术背景在雷达系统中，目标探测是最重要的任务之一，线性调频连续波(LinearFrequencyModulationContinuousWave，LFMCW)雷达具有体积小、重量轻、距离分辨力高、无距离盲区和抗截获能力强等独特优势，在地面侦察场景中可以用于探测敌方的人员、车和坦克等运动目标，并获得目标的距离、速度和方位等信息。在实际环境中，由于车辆、坦克等目标的雷达散射截面积(RadarCrossSection，RCS)较大并且运动速度快，LFMCW雷达能够较为容易地实现探测。而对于人这种地面慢速弱目标的探测，技术难度却很大，其瓶颈主要在于：1)这类目标多处于复杂的强地杂波中，具有反射系数小、RCS起伏大的特点，导致雷达对此类目标探测能力较弱。2)人体慢速目标在多普勒域与地物杂波谱(尤其是运动杂波)存在严重的交叠，当目标位于风吹动的草地或树林时，草地和树林杂波能量扩展到慢速目标的多普勒通道，使得目标回波与地物杂波混叠，难以从多普勒维上分辨出目标和杂波。3)人体行走属于典型的非刚体运动。各个关节同时协调摆动导致人体行走时的雷达回波多普勒成分复杂，使得雷达回波在多普勒域上产生较大的多普勒扩展，导致在积累时目标的能量分散，加大目标探测难度。LFMCW雷达对地面慢速人体目标的探测主要依赖于接收到的回波信噪比。根据雷达方程，我们可以通过提高雷达发射功率、增大天线孔径、降低接收机噪声系数、优选发射频率等措施来提高雷达接收机的灵敏度，但是以上方法都需要增加硬件成本。相对而言，利用信号处理的方法来提升LFMCW雷达系统的信噪比从而实现对人体目标的探测，成本较低，手段灵活，能够尽最大可能的发挥雷达的潜力。信号处理中提高检测信噪比的方法有增加相参积累时间、多帧数据联合处理等方法。然而人体步行并非匀速运动，而是一个类似于钟摆的运动。在前进过程中，人体四肢周期性的旋转带动躯干重复摆动，从而产生微多普勒回波。这些微多普勒分布在人体平均径向速度两侧，导致长时间相参积累后多普勒的扩散，使得目标信号的能量不能得到充分积累。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，将Boulic人体运动模型与LFMCW雷达信号处理相结合，通过人体运动非线性相位补偿将多普勒扩展能量聚焦，提升LFMCW雷达检测信噪比，从而改善其在强地杂波中对人体目标的探测性能。实现本专利技术目的技术解决方案为：一种基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，包括以下步骤：步骤1，将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，然后依次对每个脉冲重复周期回波差拍数据进行快速傅里叶变换处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据，并将该数据在慢时间-距离域二维平面重新排列；步骤2，根据LFMCW雷达接收回波时长构建Boulic人体步行模型，并根据Boulic模型中的人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率-初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，将躯干模型与发射波形参数结合，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号；步骤3，使用构建的相位补偿信号对步骤1中重排数据进行四维空间相位补偿，然后对补偿后的结果进行FFT处理得到多普勒频率-距离单元-初始相位-步态频率四维空间的处理结果；步骤4，对每个距离单元下不同初始相位、步态频率对应的多普勒维数据进行恒虚警检测处理判决出该距离单元是否存在目标，并在存在目标的情况下得到目标的距离、速度与步态频率信息。进一步地，步骤1所述将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，然后依次对每个脉冲重复周期回波差拍数据进行快速傅里叶变换处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据，并将该数据在慢时间-距离域二维平面重新排列，具体如下：(1.1)对每个脉冲重复周期内雷达回波差拍信号Δf(t)进行A/D采样处理，将第m个PRI的采样结果记为xm：xm＝[x(m,1),x(m,2),...,x(m,n),...,x(m,N)]T(1)其中，x(m,n)表示在第m个PRI内模数转换后的第n点回波时域数据；(1.2)对xm进行N点快速傅里叶变换处理，获得第m个PRI内N点频域结果Xm：Xm＝[X(m,1),X(m,2),...,X(m,n),...,X(m,N)]T(2)其中，X(m,n)表示在第m个PRI内FFT后的第n点频域数据；(1.3)重复步骤(1.1)～(1.2)，采集M个PRI内的差拍频域数据作为一个相参处理间隔，记为X：X＝[X1,X2,...,Xm,...,XM]T(3)将X按照慢时间-距离域二维平面排列，完成频域数据重排。进一步地，步骤2所述根据LFMCW雷达接收回波时长构建Boulic人体步行模型，并根据Boulic模型中的人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率-初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，将躯干模型与发射波形参数结合，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号，具体如下：(2.1)根据Boulic人体运动模型，进行步态频率-初始相位平面人体躯干运动模型的构造，在构造躯干位移模型时，躯干的运动时长与X时长对应，数据X的总时长Tm为：Tm＝M·Tr(4)其中Tr是LFMCW雷达发射信号重复周期；(2.2)在Boulic模型中，人体相对步行速度vr范围是0m/s到3m/s，根据相对步行速度vr和步态频率fgait间的关系，得fgait范围是0Hz到1.3Hz，关系式如下：vr＝(fgait·1.346)2(5)将fgait离散为P点，则其中第p个步态频率fgait(p)为fgait(p)=1.3P·p,p=1,2,...,P---(6)]]>同理初始相位范围是0到2π，将离散成Q点，则第q个初始相位为：(2.3)在fgait(p)和条件下第m个脉冲重复周期对应的人体躯干运动位移sp,q(m)如下：依次改变m取值获得单个相参处理间隔下人体躯干运动模型sp,q：sp,q＝[sp,q(1),sp,q(2),...,sp,q(m),...,sp,q(M)]T(9)(2.4)将sp,q与LFMCW雷达发射波形参数相结合，构建fgait(p)和条件下单个相参处理间隔对应的LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号Hp,q：Hp,q=exp(-j2πfc·(2sp,qc))---(10)]]>其中，fc是LFMCW雷达发射信号载频，c是光速；(2.5)分别遍历所有p、q的值，完成步态频率-初始相位平面LFMCW回波相位补偿信号的构造。进一步地，步骤3所述使用构建的相位补偿信号对步骤1中重排数据进行四维空间相位补偿，然后对补偿后的结果进行FFT处理得到多普勒频率-距离单元-初始相位-步态频率四维空间的处理结果，具体如下：(3.1)对于步骤1中重排数据X，用表示X中第n个距离单元下M点慢时间维数据，如下：X^n=[X(1,n),X(2,n),...,X(m,n),...X(M,n)]T---(11)]]>(3.2)用Hp,q对进行相位补偿，即Yn,p,q=X^n&CircleTimes本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，然后依次对每个脉冲重复周期回波差拍数据进行快速傅里叶变换处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据，并将该数据在慢时间‑距离域二维平面重新排列；步骤2，根据LFMCW雷达接收回波时长构建Boulic人体步行模型，并根据Boulic模型中的人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率‑初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，将躯干模型与发射波形参数结合，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号；步骤3，使用构建的相位补偿信号对步骤1中重排数据进行四维空间相位补偿，然后对补偿后的结果进行FFT处理得到多普勒频率‑距离单元‑初始相位‑步态频率四维空间的处理结果；步骤4，对每个距离单元下不同初始相位、步态频率对应的多普勒维数据进行恒虚警检测处理判决出该距离单元是否存在目标，并在存在目标的情况下得到目标的距离、速度与步态频率信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，然后依次对每个脉冲重复周期回波差拍数据进行快速傅里叶变换处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据，并将该数据在慢时间-距离域二维平面重新排列；步骤2，根据LFMCW雷达接收回波时长构建Boulic人体步行模型，并根据Boulic模型中的人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率-初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，将躯干模型与发射波形参数结合，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号；步骤3，使用构建的相位补偿信号对步骤1中重排数据进行四维空间相位补偿，然后对补偿后的结果进行FFT处理得到多普勒频率-距离单元-初始相位-步态频率四维空间的处理结果；步骤4，对每个距离单元下不同初始相位、步态频率对应的多普勒维数据进行恒虚警检测处理判决出该距离单元是否存在目标，并在存在目标的情况下得到目标的距离、速度与步态频率信息。2.根据权利要求1所述的基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，其特征在于，步骤1所述将LFMCW雷达回波差拍信号进行模数转换，然后依次对每个脉冲重复周期回波差拍数据进行快速傅里叶变换处理，获得人体慢速运动时LFMCW雷达差拍信号的频域数据，并将该数据在慢时间-距离域二维平面重新排列，具体如下：(1.1)对每个脉冲重复周期内雷达回波差拍信号Δf(t)进行A/D采样处理，将第m个PRI的采样结果记为xm：xm＝[x(m,1),x(m,2),...,x(m,n),...,x(m,N)]T(1)其中，x(m,n)表示在第m个PRI内模数转换后的第n点回波时域数据；(1.2)对xm进行N点快速傅里叶变换处理，获得第m个PRI内N点频域结果Xm：Xm＝[X(m,1),X(m,2),...,X(m,n),...,X(m,N)]T(2)其中，X(m,n)表示在第m个PRI内FFT后的第n点频域数据；(1.3)重复步骤(1.1)～(1.2)，采集M个PRI内的差拍频域数据作为一个相参处理间隔，记为X：X＝[X1,X2,...,Xm,...,XM]T(3)将X按照慢时间-距离域二维平面排列，完成频域数据重排。3.根据权利要求1所述的基于人体模型的LFMCW雷达探测运动人体目标的方法，其特征在于，步骤2所述根据LFMCW雷达接收回波时长构建Boulic人体步行模型，并根据Boulic模型中的人体运动步态频率和初始相位范围，在步态频率-初始相位二维平面上构建多个不同参数的人体躯干运动模型，将躯干模型与发射波形参数结合，构造出LFMCW雷达回波非线性相位补偿信号，具体如下：(2.1)根据Boulic人体运动模型，进行步态频率-初始相位平面人体躯干运动模型的构造，在构造躯干位移模型时，躯干的运动时长与X时长对应，数据X的总时长Tm为：Tm＝M·Tr(4)其中Tr是LFMCW雷达发射信号重复周期；(2.2)在Boulic模型中，人体相对步行速度vr范围是0m/s到3m/s，根据相对步行速度vr和步态频率fgait间的关系，得fgait范围是0Hz到1.3H...

【专利技术属性】
技术研发人员：张仁李，张稚梨，盛卫星，马晓峰，韩玉兵，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32