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基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法李松林;贾勇;郭勇;钟晓玲;崔国龙【摘要】针对穿墙雷达运动人体目标图像“闪烁”与“抖动”的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法.首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行α-β滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪.多输入多输出(MIMO)穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99％和43.09％,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹.%In view of the characteristics of flicker and jitter in the moving target imaging of the through-wall-radar,the moving target tracking algorithm based on improved Camshift for through-wall-radar imaging was proposed.With respect to the continuous multi-frame images formed by through-wall-radar and the corresponding distribution maps of color probability,the target prediction process was firstly introduced to determine the wave gate for target searching in the image,removing clutter interference outside the wave gate.Then in order to effectively extract target location,by utilizing the distribution map of color probability,the iterative adjusting strategy for the scale of target searching window was designed to adaptively match the target image with changing shape andsize.Finally,a contiguous and smoothing trajectory of target moving wasobtained by performing α-β filtering on the extracted multi-frame target locations.Experimental results of Multi-Input Multi-Output (MIMO) through-wall-radar show that compared with the traditional Camshift and Meanshift algorithms,the tracking error of the improved algorithm is reduced by 40.99％ and 43.09％ respectively,achieving a more accurate and smooth moving target trajectory.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)002【总页数】6页(P528-532,609)【关键词】穿墙雷达成像;多输入多输出阵列;Camshift算法;运动目标;跟踪成像【作者】李松林;贾勇;郭勇;钟晓玲;崔国龙【作者单位】成都理工大学信息科学与技术学院,成都610059;成都理工大学信息科学与技术学院,成都610059;成都理工大学信息科学与技术学院,成都610059;成都理工大学信息科学与技术学院,成都610059;电子科技大学电子工程学院,成都611731【正文语种】中文【中图分类】TP391.4;TN957.520 引言建筑物内运动人体跟踪是目前穿墙雷达领域的研究热点之一[1-3]，目前穿墙雷达运动人体跟踪的实现方法主要有：基于单发双收阵列的检测定位跟踪方法[4-5]和基于多输入多输出(Multi-Input Multi-Output，MIMO)阵列的目标成像跟踪方法[6-7]。
基于穿墙雷达对目标成像研究在20世纪90年，美国军队将隔墙探测技术作为新《联合城区作战条令》重点研究的三大关键技术之一，并作为美国国防部先进研究项目局的重要研究项目之一，而超宽带穿墙雷达特性优良，因此被广泛的应用于军事领域。
穿墙雷达是利用电磁波的穿透能力，发射电磁波穿透非金属建筑材料，并分析接收天线收到的回波信号，对墙后或封闭环境中的隐藏目标进行成像。
由于超宽带穿墙雷达能够实现墙后隐藏目标的定位和探测，在反恐斗争中，可以实时地了解恐怖分子的分布情况以及人员的精确定位，这可以有效的提高营救人质的几率；在城市巷战中，利用超宽带穿墙雷达可以快速的探测隐藏在建筑物内的敌军分布，以便我军做出正确的部署；在各种灾难救援中，超宽带穿墙雷达还能够探测人的心跳、呼吸等微弱信号，从而能够使救援队伍能够快速、准确的进行救援工作。
因此在穿墙雷达目标定位和成像方面所做的研究对丰富该领域具有积极的意义。
超宽带信号具有一个很大的带宽，而雷达信号的距离分辨率为/(2)R c B∆=，它与信号带宽成反比，因此可以得出超宽带雷达信号具有很高的距离分辨率，这对目标的识别、检测和成像具有非常重大的意义，正因为此近年来超宽带雷达一直是该领域的研究热点。
除了具有高距离分辨率以外，超宽带雷达还具有如下一些优势：一、超宽带雷达信号具有强的穿透能力，能够探测非金属室内环境中的隐藏目标和地下介质中的物质，因此近几年被广泛的应用于室内感知和探地雷达相关领域。
二、超宽带雷达信号抗干扰能力强，具有比较好的隐蔽性。
一方面它具有极低的能量密度，如果要对其进行干扰，必须要加大干扰信号的带宽，但是这会导致干扰信号的功率谱密度降低，从而使干扰效果降低；另一方面超宽带雷达信号与传统的窄带雷达信号之间具有很小的干扰，很难被侦查，因此被广泛的应用在军事领域。
三、超宽带雷达具有对目标的感知能力。
在雷达所接收到的超宽带反射信号中，不仅包含了目标的位置信息，还包含了目标的形状和电特性参数等信息，从而通过一些信号处理技术，可以从超宽带回波信号中反演出目标的位置、形状以及电特性参数等信息。
一种适用于穿墙雷达建筑布局成像算法∗姚雪;孔令讲;苏玲霞;刘剑刚【摘要】在穿墙雷达成像领域，建筑墙体会改变电磁波的传播路径和速度，引入墙体回波延迟误差，造成建筑布局图像出现墙体位置偏移，这种现象随着穿透墙体的面数增加而加剧。
并且电磁波穿透墙体时的衰减会带来前后墙体图像强度差异。
对此提出了一种墙体补偿算法，该算法利用Radon变换进行墙体距离向位置检测，实现在距离向上对成像区域进行划分，结合线段检测，实现在方位向上对成像区域进行划分，最终完成成像区域的精确划分，分别对各成像区域补偿墙体穿透延时和聚焦成像。
XFDTD仿真数据验证了该算法能实现各成像区域和各面墙体的聚焦成像，有效地矫正了墙体位置，降低了前后墙体图像强度差异。
%With respect to through-wall-radar imaging,the ambiguities in wall characteristics including thickness and relative permittivity will change the speed and propagation path of electromagnetic wave.These changes will shift wall position away from its true position and this shift is proportional to the number of walls.The image intensity difference between front wall and back wall caused by unknown wall penetration is also a serious problem.A new wall compensation algorithm is proposed in this paper.Radon transformation is used to detect the wall position in range direction.In this way,the imaging region is divided into several sub-imaging regions along the range direction.Line detection is used to detect wall position in cross-range di-rection.Though these steps,we can divide the image region precisely.Then reimage these sub-imaging re-gions with appropriate focusing delay compensation.XFDTD simulation results prove that the newalgorithm can correct the wall position and reduce the image intensity difference between walls.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】7页(P27-32,36)【关键词】穿墙雷达;墙体补偿;建筑布局成像;直线检测【作者】姚雪;孔令讲;苏玲霞;刘剑刚【作者单位】电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言穿墙雷达系统发射超宽带微波信号穿透墙体,获取建筑物墙体布局和人体等内部目标的位置分布信息,对反恐、侦察与抓捕等具有重要应用价值。
穿墙雷达扩展目标自聚焦稀疏成像方法晋良念;戴耀辉;刘庆华【摘要】实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝叶斯压缩感知的自聚焦稀疏成像方法.该方法首先把墙体厚度和介电常数视为字典的参数,建立了参数化字典稀疏表示模型,并且充分考虑扩展目标像素间的结构信息,然后对未知墙体参数的字典矩阵在墙体参数上进行一阶泰勒级数展开,采用变分法进行分层交替迭代优化相应的隐变量和参数.仿真和实验结果表明,该方法通过修正墙体参数偏差,有效消除了目标位置偏移和图像模糊,实现了未知墙体参数下的高分辨自聚焦成像.%The actual scene wall parameters are mostly unknown in through-the-wall radar imaging (TWRI),but the existing through-the-wall sparse imaging algorithms will appear an offset of the target po-sition and blurred image.In this paper,an autofocusing sparse imaging method based on structured Bayesian compressed sensing is proposed.The wall thickness and dielectric constant are regarded as the parameters of the dictionary,and a sparse representation model of the parameterized dictionary is established,and it takes full account of the structural information between the extended target pixels.Subsequently,the first-order Taylor series expansion is implemented for the parameterized dictionary matrix in the unknown wall parameters,and the latent variables and parameters can be used to optimize by the hierarchical alternating variation inference method.The simulation and experimental results show that the proposed method can ef-fectively eliminate the offset of thetarget position and the blur of the image by modifying the wall parame-ters,and obtain the high resolution autofocusing image under unknown wall parameters.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)006【总页数】8页(P585-592)【关键词】穿墙稀疏成像;贝叶斯压缩感知;自聚焦;参数化字典【作者】晋良念;戴耀辉;刘庆华【作者单位】广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言穿墙雷达成像(Through-the-Wall Radar Imaging,TWRI)是一种能够使用电磁波的传播特性获取墙后场景信息,对墙后隐藏目标进行检测、识别、成像的新型技术,在军事和民用方面具有广阔的应用前景[1-2]。
穿墙雷达成像技术研究探讨摘要：目前，穿墙雷达系统的发展朝着小型化、低成本化不断发展，在对墙后人体目标生命特征提取、运动行为监测、动作姿态识别等应用领域取得了长足进步，而相应的雷达成像算法技术也更加的智能化、精确化。
从目前的成像算法来看，主要是分为二维成像和三维成像两大体制，在这两大体制中应用算法的原理基本相同，只是在数据的获取和处理上稍有区别。
本文将着重针对二维体制的成像算法进行介绍和对比，以期望对下步的研究提供新思路。
关键词：雷达；穿墙探测；成像算法；二维成像；引言近年来，穿墙雷达成像（TWRI）的研究领域侧重于对不透明障碍物（如墙壁）后静止和运动目标的感知和成像。
随着二十多年来的不断发展，穿墙雷达在理论、技术、生产等方面都得到了大幅度的发展，在成像分辨率、精确度等性能上都有了大幅度的提升。
近年来，穿墙雷达技术在社会各领域的中的应用更加广泛，利用其具有生命体探测、运动目标识别、场景成像等功能，在抢险救援、安检执法、反恐维稳、智能家居等众多领域中都被广泛应用。
本文将从成像中常用的不同算法入手，通过对比不同算法成像后的优缺点，以期望为下步的研究工作提供新的思路。
一、穿墙雷达二维空间成像算法目前的穿墙雷达的成像体制在一维、二维、三维中都有所应用，但一维成像提供信息较少，在实际应用中不常使用，二维场景成像能提供距离向、方位向上的目标信息，现阶段的相关的成像算法有很多，本文将挑选几个具有代表性的进行阐述。
1.1 基于边界逆散射理论成像方法早期的电磁逆散射成像方法基本都是在频域上对数据进行分析处理，这类方法原理简单、数据处理方便，但是需要的数据量大、高频含量不明显、提高成像分辨率困难。
主要算法有波恩近似迭代算法（BIM）变型波恩迭代算法（DBIM）、局部形状函数算法（LSF）[1]。
BIM和DBIM算法是为解决电介质和导电射体的非线性逆散射问题提出的。
高质量的重构图像在带宽处于1.5至2.0GHZ区域间可以得到。
