太赫茲雷達(dá)具有大帶寬、高頻率等技術(shù)特點(diǎn),可以有效提高雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)探測(cè)的精度。此外,與毫米波、紅外線等相比,太赫茲波在散射、傳播、吸收、反射和穿透性等方面都有顯著的優(yōu)勢(shì),并且其對(duì)待檢測(cè)物質(zhì)具有友好性,幾乎不會(huì)對(duì)物質(zhì)產(chǎn)生破壞性作用,所以可以廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、遙感、國(guó)土安全、衛(wèi)星通訊、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療診斷等各個(gè)領(lǐng)域。目前針對(duì)太赫茲技術(shù)的研究和發(fā)展引起了很多國(guó)家的高度重視。人體目標(biāo)探測(cè)技術(shù)主要包括對(duì)人體生理參數(shù)的檢測(cè)與提取。人體參數(shù)包括呼吸、心跳等生理特征參數(shù)以及步頻、步幅等運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)。人體的呼吸和心跳等可視為微多普勒特征。然而通常情況下,雷達(dá)的應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜,微多普勒信號(hào)能量微弱,目標(biāo)主體信號(hào)及噪聲能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于微多普勒信號(hào)的能量,而且微多普勒信號(hào)可能是復(fù)雜的多分量信號(hào),所以需要從整體目標(biāo)中分離出微多普勒信號(hào)的各個(gè)分量,以便于通過(guò)對(duì)微多普勒信號(hào)的分析得到人體生理參數(shù)特征。對(duì)人體目標(biāo)的探測(cè)不僅在療養(yǎng)院、醫(yī)院等場(chǎng)所有廣泛的應(yīng)用需求,而且在安全防護(hù)、戰(zhàn)場(chǎng)偵察等領(lǐng)域也有廣闊的應(yīng)用前景。太赫茲波的波長(zhǎng)相對(duì)較短,目標(biāo)的微多普勒特征更為明顯,更有利用通過(guò)目標(biāo)的微動(dòng)特性實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的分類(lèi)和識(shí)別�；诖�,本文結(jié)合太赫茲波特性以及太赫茲雷達(dá)技術(shù),開(kāi)展了人體目標(biāo)探測(cè)研究,這些研究對(duì)太赫茲雷達(dá)技術(shù)進(jìn)入實(shí)用階段具有重要的推動(dòng)作用。本文針對(duì)太赫茲頻段下人體微動(dòng)參數(shù)的提取問(wèn)題,結(jié)合太赫茲雷達(dá)回波信號(hào)特點(diǎn),建立太赫茲雷達(dá)人體目標(biāo)模型,分析人體參數(shù)提取方法以及微多普勒參數(shù)分離方法。具體來(lái)說(shuō),論文主要研究了以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:1.討論了使用時(shí)頻變換方法開(kāi)展信號(hào)時(shí)域和頻域聯(lián)合分析的必要性,介紹了S變換、Hilbert-Huang變換以及基于Radon變換的B分布,對(duì)比分析了不同時(shí)頻變換方法的特點(diǎn),著重分析了B分布在交叉項(xiàng)抑制和時(shí)頻分辨率方面的優(yōu)勢(shì)。2.結(jié)合復(fù)合運(yùn)動(dòng)下的微多普勒效應(yīng)原理分析了人體目標(biāo)生理特征和運(yùn)動(dòng)特征,建立了適用于太赫茲頻段的人體生理特征目標(biāo)模型和運(yùn)動(dòng)特征目標(biāo)模型。針對(duì)單散射點(diǎn)、多散射點(diǎn)和不同頻段下的目標(biāo)模型開(kāi)展了微多普勒分析。3.根據(jù)人體模型的微動(dòng)特征,分析了目標(biāo)雷達(dá)回波的特點(diǎn),給出了一種基于微多普勒效應(yīng)的人體參數(shù)提取方法。針對(duì)時(shí)頻譜曲線的提取,詳細(xì)分析了脊線和質(zhì)心曲線兩種時(shí)頻譜曲線提取方法,并提出了一種基于邊緣檢測(cè)的曲線提取算法,有效彌補(bǔ)了原有算法的不足。完成了人體參數(shù)提取算法的仿真。4.采用時(shí)頻變換后,噪聲能量趨于分布到整個(gè)時(shí)頻域,而信號(hào)能量則集中在有限的時(shí)間和頻率范圍內(nèi),太赫茲頻段下的微多普勒特征更加明顯,有利于微多普勒信號(hào)在時(shí)頻域中的分離和分析。選用時(shí)頻濾波的方法分離微多普勒信號(hào),討論了基于CFAR檢測(cè)的時(shí)頻濾波和基于最小二乘法的時(shí)頻濾波,但是它們不適合分離多分量信號(hào)。提出了一種改進(jìn)的時(shí)頻濾波方法,并且用其分離生命特征信號(hào),驗(yàn)證了B分布算法與Viterbi算法相結(jié)合的時(shí)頻濾波分離算法精確度比較高。并且用實(shí)際的單擺微動(dòng)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性。綜上所述,本論文基于太赫茲頻段人體微動(dòng)特點(diǎn),研究了人體目標(biāo)探測(cè)理論與方法,并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)對(duì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TN958
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 概述
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 太赫茲雷達(dá)發(fā)展和研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人體參數(shù)提取方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 微動(dòng)目標(biāo)雷達(dá)信號(hào)分離研究現(xiàn)狀
    1.3 本文工作和結(jié)構(gòu)安排
第二章 時(shí)頻聯(lián)合分析理論研究
    2.1 S變換
        2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)S變換
        2.1.2 廣義S變換
        2.1.3 改進(jìn)的S變換
        2.1.4 離散S變換
    2.2 Hilbert-Huang變換
    2.3 基于Radon變換的B分布
        2.3.1 時(shí)頻分布核函數(shù)的設(shè)計(jì)
        2.3.2 時(shí)頻分布的實(shí)現(xiàn)
        2.3.3 基于Radon變換的B分布
    2.4 本章小結(jié)
第三章 微多普勒分析與人體目標(biāo)建模
    3.1 多普勒分析
    3.2 微動(dòng)和微多普勒特征
    3.3 雷達(dá)中的微動(dòng)模型分析
        3.3.1 振動(dòng)模型
        3.3.2 旋轉(zhuǎn)模型
    3.4 人體目標(biāo)模型分析
        3.4.1 人體生理特征目標(biāo)模型
        3.4.2 人體運(yùn)動(dòng)特征目標(biāo)模型
    3.5 微多普勒特征分析
        3.5.1 單散射點(diǎn)的微多普勒分析
        3.5.2 多散射點(diǎn)的微多普勒分析
        3.5.3 不同頻段的微多普勒分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于微多普勒的人體參數(shù)提取方法研究
    4.1 雷達(dá)回波分析
        4.1.1 人體目標(biāo)回波
        4.1.2 多普勒效應(yīng)下的回波信號(hào)瞬時(shí)頻率
    4.2 人體目標(biāo)回波時(shí)頻譜分析方法
        4.2.1 時(shí)頻譜脊線提取
        4.2.2 時(shí)頻譜質(zhì)心曲線提取
        4.2.3 基于邊緣檢測(cè)的時(shí)頻譜曲線提取
    4.3 人體參數(shù)提取
        4.3.1 人體生理參數(shù)提取
        4.3.2 軀干運(yùn)動(dòng)參數(shù)提取
        4.3.3 各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)參數(shù)提取
    4.4 仿真試驗(yàn)與分析
        4.4.1 無(wú)噪聲影響的仿真結(jié)果分析
        4.4.2 有噪聲影響的仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 太赫茲雷達(dá)信號(hào)分離方法研究
    5.1 時(shí)頻濾波分離算法
        5.1.1 基于最小二乘法的時(shí)頻濾波
        5.1.2 基于CFAR檢測(cè)的時(shí)頻濾波
    5.2 多分量信號(hào)的時(shí)頻濾波分離方法
        5.2.1 多分量信號(hào)的瞬時(shí)頻率估計(jì)
        5.2.2 多分量信號(hào)的分離算法
    5.3 基于時(shí)頻濾波的太赫茲雷達(dá)生命特征信號(hào)分離
        5.3.1 生命特征信號(hào)的時(shí)頻分析
        5.3.2 生命特征信號(hào)的瞬時(shí)頻率估計(jì)
        5.3.3 生命特征信號(hào)的濾波分離
        5.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析
    6.1 太赫茲頻段目標(biāo)微動(dòng)特征觀測(cè)實(shí)驗(yàn)
        6.1.1 進(jìn)動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)
        6.1.2 手勢(shì)目標(biāo)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)
        6.1.3 人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)
    6.2 基于瞬時(shí)距離的微動(dòng)參數(shù)提取算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        6.2.1 兩個(gè)散射中心實(shí)驗(yàn)
        6.2.2 多個(gè)散射中心實(shí)驗(yàn)
    6.3 太赫茲雷達(dá)信號(hào)時(shí)頻濾波分離方法實(shí)測(cè)試驗(yàn)驗(yàn)證
    6.4 本章小結(jié)
第七章 工作總結(jié)與展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果

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本文編號(hào)：2883976