一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法技术

本发明专利技术提供了一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，该方法中，建立墙体参数间的约束关系；对三维数据矩阵

【技术实现步骤摘要】
一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法
本专利技术属于生命探测领域，涉及生物雷达人体穿墙成像，具体涉及一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法。
技术介绍
生物雷达是以探测生命体为目的的一种新概念雷达，可穿透非金属介质、远距离、非接触探测和识别生命体目标，已广泛应用于反恐处突、灾后搜救等场合，对保障人民群众的生命安全具有重要作用。多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)生物雷达是一种特殊的多通道雷达，其接收端的每个天线阵元同时接收回波信号并通过匹配滤波分选得到多路回波，从而引入了多于实际物理阵元数目的观测通道和自由度。MIMO生物雷达利用虚拟阵元技术扩展原有物理接收阵列的孔径长度，从而产生更窄的波束方向图，提高阵列的横向分辨率。现阶段，UWB-MIMO(超宽带多输入多输出)生物雷达已应用于穿墙雷达成像中，但人体目标生理体征信号的成像与探测方法的研究较少。在人体穿墙成像中，墙体参数(厚度和介电常数)的模糊会降低生理微动信号的聚焦质量，降低生理微动信号的信杂噪比(SCNR)，增加了探测区域中人体目标的有无、目标个数的判定的难度。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的缺陷与不足，本专利技术的目的在于提供一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，解决现有技术中的人体生理微动信号成像散焦大，成像质量不高的技术问题。为了解决上述技术问题，本申请采用如下技术方案予以实现：一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，该方法包括以下步骤：步骤一：UWB-MIMO生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波信号，电磁波信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si，i表示等效虚拟接收通道的序号；步骤二：对多通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离-慢时间二维数据矩阵将各通道的信号按顺序排列形成距离-慢时间-多通道的三维数据矩阵步骤三：根据三维数据矩阵采用BP成像算法得到MIMO图像，所有的MIMO图像形成MIMO图像序列I。步骤四：建立墙体参数间的约束关系；所述的墙体参数为墙体厚度D和墙体介电常数ε；步骤五：对三维数据矩阵采用基于峰度评估值的自聚焦成像算法得到聚焦图像；步骤六：在步骤五获得聚焦成像的过程中，采用峰度值序列的最大值检测是否有人体目标。本专利技术还具有如下技术特征：所述的步骤四具体包括以下步骤：步骤4.1：对MIMO图像序列I进行平均滤波，得到平均滤波后的MIMO图像；步骤4.2：对平均滤波后的MIMO图像进行预滤波，所述的预滤波为抑制噪声和杂波的预滤波，得到预滤波后的MIMO图像；步骤4.3：对预滤波后的MIMO图像做霍夫变换，得到霍夫变换后的MIMO图像；步骤4.4：计算电磁波在墙体内传播的电长度：电磁波在墙体内传播的电长度为ρ0＝|ρ1-ρ2|；其中，墙体的前沿和后沿将形成两条直线，所述的两条直线在霍夫空间中形成两个极大值点(ρ1,θ1)和(ρ2,θ2)，θ1＝θ2，两条直线间的距离ρ0＝|ρ1-ρ2|，即电磁波在墙体内传播的电长度为ρ0＝|ρ1-ρ2|；步骤4.5：建立参数间的约束关系：根据电磁波在介质中传播速度，D和ε之间的约束关系为：εD2＝ρ02。所述的步骤五具体包括以下步骤：步骤5.1：将三维数据矩阵在某一慢时间下的雷达回波信号用Sp表示，Sp为距离-多通道的二维数据矩阵；步骤5.2：建立空间直角坐标系，横轴x为横向，纵轴y为距离向，高度为0；并根据实际需要设定成像区域；步骤5.3：将成像区域划分为均匀网格，每个网格中包含1个像素点(x,y)；步骤5.4：在慢时间τ0处对均匀网格上的像素点逐点遍历，针对每一个像素点(x,y)，采用公式得到像素点(x,y)的幅度值：其中：IBP(x,y,τ0)表示在慢时间τ0处像素点(x,y)的幅度值；m表示发射天线的序号；n表示接收天线的序号；M表示发射天线个数；N表示接收天线个数；t表示快时间；(xTm,yTm)表示第m个发射天线的位置；(xRn,yRn)表示第n个接收天线的位置；收发天线的高度向坐标均为0；c表示光速；δ(·)表示狄里克莱函数；ELm,n(x,y)表示第m个发射天线到像素点(x,y)，再从像素点(x,y)回到第n个接收天线的电长度；lm,n(x,y)表示在真空环境下，第m个发射天线到像素点(x,y)，再从像素点(x,y)回到第n个接收天线的电长度；θm(x,y)表示第m个发射天线和像素(x,y)之间的入射角；θn(x,y)表示第n个接收天线和像素(x,y)之间的入射角；每个慢时间下的雷达回波信号Sp对应的成像区域的所有像素点的幅度值均组成一幅MIMO图像，所有的MIMO图像形成MIMO图像序列IMBP；步骤5.5：对MIMO图像序列IMBP进行生理微动信号增强，提高人体生理微动信号的信杂噪比，获得增强MIMO图像；步骤5.6：基于峰度的聚焦评估：增强MIMO图像中的生理微动信号为点状目标，通过峰度来度量该点状目标对应的图像的对比度，所述的峰度定义为如下公式：其中，ID对应于参数D生成的图像，P和Q是沿着横向和距离向的像素数目，μ和σ是图像的均值和标准差，计算方法如下：步骤5.7：参数迭代：对墙体厚度D的取值进行均匀间隔遍历，获得使峰度值达到最大的墙体厚度值所述的D的取值范围为0m～0.5m。所述的步骤六的具体过程包括以下步骤：在步骤5.7参数迭代过程中，将获取不同参数情况下的峰度值，形成峰度值序列，求取该峰度值序列的最大值，并将该值与门限值T进行比较，判断是否存在生命体；当该峰度值序列的最大值小于门限值T时，表示无人体目标，信号处理结束，不成像；当该峰度值序列的最大值大于等于门限值T时，表示有人体目标，提取最大峰度值对应的墙体参数值，按照步骤5.4进行参数补偿成像，得到聚焦图像。本专利技术与现有技术相比，有益的技术效果是：(Ⅰ)本专利技术的方法采用基于峰度评估值的自聚焦成像算法，结合墙体参数对传统的MIMO雷达BP成像模型进行修正，然后在自聚焦成像过程中对人体生理微动信号进行了增强修正，修正后的算法能够获得人体生理微动信号的更高质量的自聚焦图像。(Ⅱ)本专利技术的方法在自聚焦成像迭代过程中进行采用峰度值序列的最大值检测是否有人体目标，对修正后的算法进行辅助协同，能够获得更高质量的自聚焦图像。(Ⅲ)本专利技术的方法建立墙体参数间的约束关系，建立该约束关系后，电长度的计算将只与一个参数有关，降低了未知参数的个数，减少了运算量。附图说明图1为仿真场景示意图。图2是未经墙体参数补偿的BP图像。图3是经过Hough变换的结果。图4是不同参数D下的图像的峰度。图5是自聚焦成像结果。图6是生理微动信号自聚焦成像之前的结果。图7是生理微动信号自聚焦成像之后的结果。图8是空背景仿真场景示意图。图9为不同SNR下图像的峰度序列，其中：图9(a)SNR＝5dB；图9(b)SNR＝15dB；图9(c)SNR＝25dB。以下结合附图和实施例对本专利技术的具体内容作进一步详细解释说明。具体实施方式慢时间：MIMO雷达在一个周期内完成一次数据发射和采集，然后再次在一个周期内完成下一次数据发射和采集，如此重复。在此过程中，多个重复的周期序列即为慢时间。快时间其中r表示距离，即距离-慢时间-多通道的三维数据矩阵本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，该方法包括以下步骤：步骤一：UWB‑MIMO生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波信号，电磁波信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si，i表示等效虚拟接收通道的序号；步骤二：对多通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离‑慢时间二维数据矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，该方法包括以下步骤：步骤一：UWB-MIMO生物雷达的多个发射天线依次分时向空间辐射电磁波信号，电磁波信号遇到物体反射，多个接收天线接收反射后的电磁波信号，形成多通道的雷达原始回波信号si，i表示等效虚拟接收通道的序号；步骤二：对多通道的雷达原始回波信号si分别进行预处理得到距离-慢时间二维数据矩阵将各通道的信号按顺序排列形成距离-慢时间-多通道的三维数据矩阵步骤三：根据三维数据矩阵采用BP成像算法得到MIMO图像，所有的MIMO图像形成MIMO图像序列I。其特征在于：步骤四：建立墙体参数间的约束关系；步骤五：对三维数据矩阵采用基于峰度评估值的自聚焦成像算法得到聚焦图像；步骤六：在步骤五获得聚焦成像的过程中，采用峰度值序列的最大值检测是否有人体目标。2.如权利要求1所述的基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，其特征在于，所述的墙体参数为墙体厚度D和墙体介电常数ε。3.如权利要求2所述的基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，其特征在于，所述的步骤四具体包括以下步骤：步骤4.1：对MIMO图像序列I进行平均滤波，得到平均滤波后的MIMO图像；步骤4.2：对平均滤波后的MIMO图像进行预滤波，所述的预滤波为抑制噪声和杂波的预滤波，得到预滤波后的MIMO图像；步骤4.3：对预滤波后的MIMO图像做霍夫变换，得到霍夫变换后的MIMO图像；步骤4.4：计算电磁波在墙体内传播的电长度：电磁波在墙体内传播的电长度为ρ0＝|ρ1-ρ2|；其中，墙体的前沿和后沿将形成两条直线，所述的两条直线在霍夫空间中形成两个极大值点(ρ1,θ1)和(ρ2,θ2)，θ1＝θ2，两条直线间的距离ρ0＝|ρ1-ρ2|，即电磁波在墙体内传播的电长度为ρ0＝|ρ1-ρ2|；步骤4.5：建立参数间的约束关系：根据电磁波在介质中传播速度，D和ε之间的约束关系为：εD2＝ρ02。4.如权利要求2所述的基于峰度评估的人体穿墙检测成像方法，其特征在于，所述的步骤五具体包括以下步骤：步骤5.1：将三维数据矩阵在某一慢时间下的雷达回波信号用Sp表示，Sp为距离-多通道的二维数据矩阵；步骤5.2：建立空间直角坐标系，横轴x为横向，纵轴y为距离向，高度为0,并根据实际需要设定成像区域；步骤5.3：将成像区域划分为均匀网格，每个网格中包含1个像素点(x,y...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁福来，罗丽丽，王健琪，李钊，祁富贵，薛慧君，张杨，吕昊，路国华，
申请(专利权)人：中国人民解放军第四军医大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61