一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统技术方案

本申请提出了一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法，包括：S1、基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；S2、提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；S3、利用特征处理算法融合上述的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；S4、将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。本申请利用声调制边带信号的幅度来进行特征处理，设计出可靠的基于声电磁互调的室内物体回波特征处理算法，达到室内物体关键属性的识别与标记，提高了目标物体判决的准确性。决的准确性。决的准确性。

A method and system of indoor object echo feature processing based on acoustic electromagnetic intermodulation

【技术实现步骤摘要】
一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统


[0001]本申请涉及目标探测的
，具体涉及一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统。

技术介绍

[0002]传统的穿墙探测(TWS)技术由于无法有效地产生显著回波特征，其主要探测目标为障碍物后处于静止状态的人，即通过探测人体生理活动引起的各种微动来判断有无生命现象，通过微动进行回波特征标记。呼吸和心跳是检测生命体征信号的重要指标，但是对于无法产生类似于心跳、呼吸等自振动现象的静止物体，穿墙探测(TWS)技术无法得到显著回波特征完成室内物体的探测，因此如何有效地使室内物体产生自振动现象，辅助灾害救援等行动顺利开展，成为探测领域的研究热点。
[0003]声波激励是一种能够有效使物体产生自振动现象的方法，与呼吸心跳的微弱信号不同，声波激励可以有效让物体产生一定幅度的振动与声散射。此时使用电磁波信号对目标进行探测，其散射的电磁信号就会产生相位调制，这种散射效应促使了一种混合声电磁传感技术的发展。然而，由于声电磁散射效应产生相对于发射电磁信号极为接近的调制边带，且对于声源激发物体产生的散射电磁场缺少数学建模，因此其产生的特征在处理上存在困难。

技术实现思路

[0004]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术缺陷，本申请提出了一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统。
[0005]根据本申请的第一方面，提出了一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法，包括：
[0006]S1、基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；
[0007]S2、提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；
[0008]S3、利用特征处理算法融合基于所述微多普勒特征与所述幅度特征的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；以及
[0009]S4、将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。
[0010]优选的，所述微多普勒特征表现为所述声调制电磁波信号的瞬时特性，所述微多普勒特征具体包括瞬时幅度、瞬时频率和瞬时相位。
[0011]优选的，所述瞬时幅度的表达式具体为：
[0012][0013]所述瞬时频率的表达式具体为：
[0014][0015]所述瞬时相位的表达式具体为：
[0016][0017]其中，s(t)是所述声调制电磁波信号，是所述声调制电磁波信号的希尔伯特变换。
[0018]优选的，在所述步骤S2中，提取所述声调制电磁波信号的第n阶声调制边带信号的所述幅度特征，所述幅度特征的表达式具体为：
[0019][0020]其中，pn是声源的第n次谐波的幅度，kRF是自由空间中电磁波波数，kA是周期性的声压pA(t)的波数，εr是介质的相对介电常数，ρ0是介质的密度，cA是在介质中的声速，λA是目标材料中声的波长，λRF是自由空间中电磁波的波长。
[0021]优选的，所述特征处理算法具体采用支持向量化回归，所述机器学习模型采用随机森林模型。
[0022]根据本申请的第二方面，提出了一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理系统，包括：
[0023]声调制电磁波信号激励模块，配置用于基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；
[0024]声电磁回波特征提取与判别模块，配置用于提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；
[0025]材质特征样本库创建模块，配置用于利用特征处理算法融合基于所述微多普勒特征与所述幅度特征的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；
[0026]物体材质属性识别与标记模块，配置用于将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。
[0027]根据本申请的第三方面，提出了一种计算机可读储存介质，其储存有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实施如本申请第一方面所述的基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法。
[0028]本申请提出了一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法与系统，根据声电磁回波的特点，从幅度调制和相位调制出发，采用希尔伯特变换方法提取声调制电磁波
信号的瞬时特性，建立单一特征，设计出可靠的基于声电磁互调的回波特征处理算法与系统。在进行特征处理的过程中会使用到分类算法，进行室内物体的材质属性特征识别与标记。本申请相比较于传统的基于机器学习处理目标回波特征的方式，增加了不同目标特征信息的表征程度，提高了目标物体判决的准确性。
附图说明
[0029]包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本申请的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地理解。附图的元件不一定是相互按照比例的。同样的附图标记指代对应的类似部件。
[0030]图1是根据本申请实施例的基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法流程图；
[0031]图2是根据本申请一个具体实施例的对不同材质物体进行声电磁探测的实验场景图；
[0032]图3是根据本申请一个具体实施例的便携式探测设备搭建场景图；
[0033]图4是根据本申请一个具体实施例的不同材质目标物体的各阶声调制边带信号幅度图；
[0034]图5是根据本申请一个具体实施例的木板的声电磁调制回波包络图；
[0035]图6是根据本申请一个具体实施例的木板的声电磁调制回波频谱图；
[0036]图7是根据本申请一个具体实施例的铝板的声电磁调制回波包络图；
[0037]图8是根据本申请一个具体实施例的铝板的声电磁调制回波频谱图；
[0038]图9是根据本申请一个具体实施例的铜板的声电磁调制回波包络图；
[0039]图10是根据本申请一个具体实施例的铜板的声电磁调制回波频谱图；
[0040]图11是根据本申请一个具体实施例的不同材质的回波特征处理结果图；
[0041]图12是根据本申请实施例的基于声电磁互调的室内物体回波特征处理系统框图。
[0042]附图标记说明：1、声调制电磁波信号激励模块；2、声电磁回波特征提取与判别模块；3、材质特征样本库创建模块；4、物体材质属性识别与标记模块。
具体实施方式
[0043]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本申请，并不被配置为限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于声电磁互调的室内物体回波特征处理方法，其特征在于，包括：S1、基于声电磁互调机理使不同物体反射不同程度的幅度调制和相位调制的声调制电磁波信号；S2、提取所述声调制电磁波信号的微多普勒特征与幅度特征，并对对应所述物体的材质进行初步判断识别；S3、利用特征处理算法融合基于所述微多普勒特征与所述幅度特征的初步判断识别结果，建立关于不同所述物体的材质特征样本库；以及S4、将所述材质特征样本库导入机器学习模型中进行分类训练，从而实现对不同所述物体的材质属性的识别与标记。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微多普勒特征表现为所述声调制电磁波信号的瞬时特性，所述微多普勒特征具体包括瞬时幅度、瞬时频率和瞬时相位。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述瞬时幅度的表达式具体为：所述瞬时频率的表达式具体为：所述瞬时相位的表达式具体为：其中，s(t)是所述声调制电磁波信号，是所述声调制电磁波信号的希尔伯特变换。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，提取的所述幅度特征为所述声调制电磁波信号的第n阶声调制边带信号的幅度，其表达式具体为：其中，p
n
是声源的第n次谐波的幅度，k
RF
是自由空间中电磁波波数，k
A
是周期性的声压p

【专利技术属性】
技术研发人员：苏宇辰，孙海信，周明章，谢卓钒，叶焜，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：