穿墙雷达中的动目标定位新方法

基于超宽带穿墙雷达的目标定位识别算法吴世有;黄琼;陈洁;孟升卫;方广有;阴和俊【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2010(032)011【摘要】穿墙目标探测是超宽带脉冲雷达在反恐斗争、灾难救援、城市巷战等方面的一个重要应用.SEABED算法是基于超宽带脉冲雷达的一种新型目标定位识别算法,但其不适用于对障碍物背后的目标进行定位的情况.该文在SEABED算法的基础上,分析SEABED算法在穿墙探测中的不足,提出一种新的定位算法使得SEABED 算法能够对目标进行定位识别.该算法假设在近场条件下,利用回波时延差的关系曲线求得入射角,从而结合几何关系消除墙体对传播时延和传播路径的影响,将SEABED算法应用于穿墙成像应用中.仿真结果表明,该算法能够弥补墙体对SEABED算法的影响,精确度高,目标定位识别效果好,达到穿墙探测的目的.【总页数】6页(P2624-2629)【作者】吴世有;黄琼;陈洁;孟升卫;方广有;阴和俊【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190;中国科学院,北京,100039【正文语种】中文【中图分类】TN957.51【相关文献】1.基于MMV模型压缩感知在超宽带穿墙雷达的应用 [J], 刘俞伯2.基于高阶模糊函数的连续波穿墙雷达目标定位方法 [J], 丁一鹏;汤井田3.基于改进OMP的超宽带穿墙雷达稀疏成像方法 [J], 晋良念;钱玉彬;申文婷;刘琦;张燕4.一种基于高维频率拟合技术的恒虚警穿墙雷达目标定位算法 [J], 丁一鹏;吴世有;王伟;方广有5.基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术 [J], 王亚夫;梁步阁;杨德贵;朱政亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

连续波穿墙雷达系统的目标检测新算法
丁一鹏;方广有
【期刊名称】《电波科学学报》
【年(卷),期】2010(025)003
【摘要】分辨率和测量精度是衡量穿墙雷达性能的重要指标.针对连续波穿墙雷达信噪比低、检测精度差以及在频率混叠区域目标信号难以识别等问题,重新分析了接收信号的组成,修正了回波的数学模型并推导了一种基于频域解调斜-自适应滤波的联合检测新算法.新算法以在频率混叠区域准确识别并分离目标为主要目的,计算机仿真结果表明:新算法无论是在分辨率还是检测精度方面较传统的成像结果都有了明显的提高,同时还兼具目标信息匹配等优势,为连续波穿墙雷达的高精度成像提供可能.
【总页数】7页(P590-596)
【作者】丁一鹏;方广有
【作者单位】中国科学院电子学研究所电磁场与微波技术研究室,北京,100190;中国科学院电子学研究所电磁场与微波技术研究室,北京,100190
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于改进ViBe的穿墙雷达动目标检测算法 [J], 郑志鹏;刘庆华;晋良念
2.一种新的广义Gamma分布下的SAR图像目标检测算法 [J], 张珊珊;董云云;乔
玉新;林雪原;陈祥光
3.海杂波背景下漂浮小目标检测新算法 [J], 唐建军;梁浩;朱张勤;金林
4.一种新的多频连续波雷达数据采集系统设计 [J], 江志红;袁俊泉;王展;楼生强
5.穿墙雷达系统中信号检测的新算法 [J], 朱亚平;沈庭芝;王卫江;张颖
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分布式穿墙雷达目标跟踪技术
分布式穿墙雷达组网利用多个探测节点发射电磁波对建筑墙体、丛林叶簇进行透视,完成对隐蔽目标的可靠侦测、位置确定和实时追踪,有效地维护了公共安全。

针对分布式穿墙雷达领域内目标跟踪的研究空白,本文从组网的时间配准、空间配准、目标成像后的动态跟踪等方面开展了相关研究工作,开展的研究工作如下:1、针对分布式穿墙雷达组网的应用场景和任务属性,研究了分布式探测网络的拓扑结构和工作流程,并基于双向时间测距方案研究了测距误差补偿方法,研究了两种节点自定位方法,提出了椭圆-双曲线定位算法,仿真验证了其定位准确度明显优于现有自定位方法。

2、针对传统单视角穿墙雷达应用的局限性,研究了三种复杂环境目标运动模型,归纳了两类适用于分布式穿墙雷达组网的目标跟踪算法架构,即集中式跟踪和分布式融合。

3、针对集中式目标跟踪问题,设计了特征融合-聚类检测-图像跟踪的三级信号处理架构。

首先基于目标灰度值的概率统计特性,研究了基于目标特征信息的特征级融合算法,电磁仿真数据处理结果验证了合后目标图像的信噪比明显高于像素级加乘融合;其次基于图像聚类方法,研究了基于特征权重因子的雷达图像聚类算法,仿真数据说明算法有效提高了定位的精度;最后基于视频图像跟踪方法,研究了基于概率均值漂移的雷达图像跟踪算法,实现了漏检目标的检测、定位和跟踪。

4、针对分布式目标融合问题,设计了点迹跟踪-轨迹融合的两级信号处理架构。

首先基于多目标多模型跟踪算法,利用轨迹管理方法,改良了单站穿墙雷达机动目标跟踪算法,仿真验证了两目标下的探测性能;然后基于分布式轨迹融合算法,研究了基于加权距离的轨迹匹配算法,采用了基于最小行列式改良解的协
方差交叉融合算法,实现了漏检目标的探测。

一种适用于穿墙雷达的目标检测方法与流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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重庆邮电大学硕士学位论文 摘要I摘要在过去的十年中，穿墙雷达(Though Wall Radar)由于其对密闭结构内的感知能力而引起了越来越多的研究兴趣。

穿墙雷达探测目的包括确定建筑物的布局、识别建筑物内目标活动的种类，也包括检测、鉴别、分类和追踪运动目标。

在穿墙雷达系统中，对墙体反射引起的杂波干扰的消除工作又被称为杂波抑制。

杂波抑制是穿墙雷达探测中重要的前置工作，为探测任务获取干净的目标回波信号提供了可靠的保障。

在本文中，针对穿墙雷达系统中的杂波抑制和目标追踪两个方面进行了讨论。

基于穿墙雷达回波的两个特点：“墙体回波具有低秩特性；以及目标回波具有稀疏特性。

”提出一种基于低秩联合稀疏框架的优化模型，用于解决穿墙雷达探测中的杂波抑制问题。

为了高效求解该优化问题，本文利用双线性因子分解代替核范数最小化的方法并结合交替方向乘子算法推导出该优化问题的闭式解。

实验仿真结果表明：在本文提出的杂波抑制算法处理的情况下，穿墙雷达天线位置数时具有较好的探测性能；所提出算法能处理天线阵列和墙面不平行的探测情况的；当墙体具有不同介质、厚度以及结构的情况下所提出算法依然具有稳健性。

和现有的杂波抑制算法比较，本文所提出算法具有更加清晰的成像结果。

此外，实验结果同样表明在穿墙雷达探测中，步进频率合成信号性能优于其他的探测波形。

针对穿墙雷达探测中的目标追踪任务。

本文在所提出的杂波抑制算法的基础上，提出一种基于观察窗的动目标追踪策略。

该追踪策略包括两个部分：第一部分为杂波抑制和雷达成像；第二部分为在所得到的雷达图像上，通过一系列与目标对应的观察窗实现目标检测及定位。

目标信息最终被传入基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的追踪器中。

交互多模型技术被引入追踪器中，用于更好地追踪具有多种运动模型的室内目标。

实验结果表明，在目标存在多种运动模型混合时，基于交互多模型技术的追踪器的性能优于只使用单个运动模型的追踪器。

关键词：穿墙雷达，杂波抑制，目标追踪，卡尔曼滤波器，粒子滤波器重庆邮电大学硕士学位论文 AbstractIIAbstractIn the past decades, through-the-wall radar (TWR) has attracted more and more research interests due to its ability to perceive targets information inside closed structures. The purposes of TWR include determining the layout of the building, identifying the types of target activities within the building, and also detecting, identifying, classifying, and tracking moving targets. In the TWR system, the mitigating of clutter interference caused by wall reflection is also known as the clutter reduction. Clutter reduction is an important preprocess step because it removes the interferences and provides a reliable guarantee for the detection of clean target returns. In this thesis, two important aspects of TWR system are discussed including the clutter reduction and targets tracking.Based on the properties of low-rank characteristic of the wall reflection and sparsity of the target returns, an optimization model using the low-rank and sparse framework is proposed to solve the problem of clutter reduction. To solve the optimization problem efficiently, the bilinear factorization is adopted to simplify the nuclear norm minimization. In addition, the alternating direction method of multiplier approach is developed to derive the closed-form solution of the optimization problem. The simulations show that after clutter mitigation, the TWR system has a better detection performance with the radarantenna positions . Furthermore, the proposed method handles the scenario of the antenna array and the wall not being parallel by a use of weighted nuclear norm minimization. The experimental results demonstrate that the proposed method is very effective at clutter mitigation in different scenes. Compared with existing clutter mitigation algorithms, the proposed method has clearer imaging results. Finally, in the case of different transmitted waveforms, the performance of TWR system using the step-frequency synthesized signal is superior to other detection waveforms.For the target-tracking task, after the clutter reduction, a target tracking strategy within observation windows is proposed. First, the target detection and locations in a series of observation windows are generated. Second, the location information is fed into trackers, which are based on Kalman filter or particle filter. To further improve the tracking accuracy, the interactive multiple model (IMM) technology is introduced into the tracker to consider the complex motion models of indoor targets. The experimental results show that the IMM-based tracker outperforms other trackers that use only single重庆邮电大学硕士学位论文Abstract motion model when the target has more than one motion model.Keywords: Through-wall radar, clutter reduction, tracking, Kalman filter, particle filter.III重庆邮电大学硕士学位论文目录目录图录................................................................................................................................ V I 表录............................................................................................................................. V III 注释表............................................................................................................................ I X 第1章绪论.. (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 穿墙雷达探测中的墙体杂波抑制 (3)1.2.2 穿墙雷达系统的室内目标定位追踪 (5)1.3 本文主要研究内容及章节安排 (6)第2章穿墙雷达波形与现有杂波抑制方法 (8)2.1 穿墙雷达常用发射波形 (8)2.1.1 短时脉冲雷达 (8)2.1.2 调频连续波雷达 (9)2.1.3 步进频率雷达 (11)2.1.4 常用发射波形小结 (12)2.2 穿墙雷达中的现有的杂波抑制算法 (13)2.2.1 基于奇异值分解的杂波抑制方法 (14)2.2.2 基于软阈值迭代的杂波抑制方法 (15)2.2.3 杂波抑制算法小结 (17)2.3 本章小结 (18)第3章穿墙雷达中的杂波抑制 (20)3.1 基于低秩联合稀疏框架的杂波抑制算法 (20)3.1.1 杂波抑制算法模型设计与求解 (20)3.1.2 所提出算法的理论分析 (23)3.1.3 所提出算法的参数选择策略 (24)3.2 实验仿真 (26)3.2.1 不同天线情况对穿墙雷达探测的影响 (27)IV重庆邮电大学硕士学位论文目录3.2.2 不同墙体对穿墙雷达探测的影响 (29)3.2.3 所提出算法在穿墙雷达探测中的效果 (31)3.3 本章小结 (35)第4章穿墙雷达中的目标追踪 (36)4.1 穿墙雷达动目标定位 (37)4.1.1 目标范围检测器设计 (37)4.1.2 目标成像偏移量估计 (38)4.2 交互多模型技术 (39)4.2.1 匀速模型 (39)4.2.2 匀加速模型 (40)4.2.3 交互多模型 (41)4.3 目标追踪算法 (43)4.3.1 卡尔曼滤波器 (43)4.3.2 粒子滤波器 (43)4.4 实验仿真 (44)4.5 本章小结 (53)第5章总结与展望 (54)5.1 本文总结 (54)5.2 研究展望 (55)参考文献 (56)致谢 (64)攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 (65)V重庆邮电大学硕士学位论文图录图录图2.1 短时脉冲波形时序图 (8)图2.2 时间差为的两个目标回波 (9)图2.3 调频连续波雷达框图 (10)图2.4 步进频率雷达框图 (12)图2.5 雷达回波传播路径 (13)图2.6 实验场景示意图 (17)图2.7 应用杂波抑制算法后的成像结果 (18)图3.1 不同正则化参数和对所提出算法的影响 (25)图3.2 实验场景结构示意图 (26)图3.3 天线位置数对穿墙雷达成像的影响 (27)图3.4 原始B-scan图像对比 (28)图3.5 天线阵列与墙面的夹角对穿墙雷达成像的影响 (29)图3.6 单目标成像结果 (32)图3.7 双目标成像结果 (34)图3.8 不同信噪比下的室内目标定位性能 (35)图4.1 动目标追踪系统流程图 (36)图4.2 穿墙雷达成像结果构成的帧序列 (38)图4.3 外墙壁和内墙壁对应回波的示意图 (39)图4.4 交互多模型的系统框图 (41)图4.5 单目标运动场景 (46)图4.6 单目标追踪的快照序列 (47)图4.7 单目标场景中四种追踪器的追踪结果 (47)图4.8 各追踪器的精度误差 (47)图4.9 随机走动场景中四种追踪器的追踪结果 (48)图4.10 各追踪器的精度误差 (48)图4.11 CV-CA-CV场景下的四种追踪器的追踪结果 (49)图4.12 各追踪器的精度误差 (49)VI重庆邮电大学硕士学位论文图录图4.13 CV-CA场景下的四种追踪器的追踪结果 (50)图4.14 各追踪器的精度误差 (50)图4.15 双目标追踪场景 (51)图4.16 双目标场景下的四种追踪器的追踪结果 (51)图4.17各追踪器的精度误差 (52)VII重庆邮电大学硕士学位论文表录表录表2.1软阈值算法迭代流程 (17)表3.1基于ADMM的穿墙雷达杂波抑制算法 (23)表3.2不同墙体材质情况下的成像性能 (30)表3.3不同墙体厚度情况下的成像性能 (30)表3.4不同墙体结构情况下的成像性能 (31)表4.1实验参数设置 (45)表4.2各实验场景中的追踪精度 (52)VIII重庆邮电大学硕士学位论文注释表注释表SAR Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达RPCA Robust Principal Component Analysis，鲁棒主成分分析ADMM Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子算法KF Kalman Filter，卡尔曼滤波器PF Particle Filter，粒子滤波器IMM Interacting Multiple Model，交互多模型SVT Singular Value Thresholding，奇异值阈值TCR Target-to-Clutter Ratio，目标杂波比PDF Probability Density Function，概率密度函数NMM Nuclear Norm Minimization，核范数最小化BF Bilinear Factorization，双线性因子分解RMSE Root Mean Square Error，均方根误差MSE Mean Square Error，均方误差CV Constant Velocity，匀速CA Constant Acceleration，匀加速MMSE Minimum Mean Square Error，最小均方误差重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景与意义在过去的十年中，穿墙雷达(Though Wall Radar)由于其对密闭结构内的感知能力而引起了越来越多的研究兴趣。

第25卷　第3期2010年6月 电　波　科　学　学　报CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE Vol.25,No.3 J une,2010 文章编号　100520388(2010)0320590207连续波穿墙雷达系统的目标检测新算法丁一鹏　方广有(中国科学院电子学研究所电磁场与微波技术研究室,北京100190)摘　要　分辨率和测量精度是衡量穿墙雷达性能的重要指标。

针对连续波穿墙雷达信噪比低、检测精度差以及在频率混叠区域目标信号难以识别等问题,重新分析了接收信号的组成,修正了回波的数学模型并推导了一种基于频域解调斜-自适应滤波的联合检测新算法。

新算法以在频率混叠区域准确识别并分离目标为主要目的,计算机仿真结果表明:新算法无论是在分辨率还是检测精度方面较传统的成像结果都有了明显的提高,同时还兼具目标信息匹配等优势,为连续波穿墙雷达的高精度成像提供可能。

关键词　连续波穿墙雷达;频谱分离;Clean算法;解调频;自适应滤波器中图分类号　TN957152 文献标志码　A1.引　言穿墙探测雷达(Through Wall Radar,TWR)是近几年根据军事和反恐需要提出的一种用来探测被障碍物遮挡目标的新型雷达。

穿墙探测雷达通过发射电磁波信号来穿透墙壁、树丛、隔板等障碍物,并分析接收到的目标(人体)回波数据,对隐藏在障碍物后的目标进行检测与成像[122]。

它可以对建筑物内的可疑目标进行外部的非侵入式探测,并对建筑物内的运动目标进行监测,从而大幅度提高作战人员对周边环境的态势感知能力,对提高反恐作战的成功率,减少人员伤亡起着重要的作用[3]。

此外,穿墙探测雷达还可以广泛应用于公安防暴、灾害救援等诸多领域。

目前,研究中的穿墙探测雷达主要包括:基于脉冲[425]或调频信号[627]的超宽带雷达和连续波雷达[829]。

其中,超宽带雷达在成像精度上存在一定的优势,它发射的超宽带信号瞬时相对带宽大于25%,具有较高的距离分辨率,有利于目标的定位检测,同时其丰富的低频分量保证其良好的穿透特性与作用距离。