發(fā)布時間：2017-09-19 10:12

  本文關(guān)鍵詞：穿墻雷達(dá)封閉空間運動人體成像跟蹤技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 穿墻雷達(dá) 多徑抑制 目標(biāo)檢測定位 運動目標(biāo)跟蹤

【摘要】：穿墻雷達(dá)可以對封閉墻體空間的內(nèi)部區(qū)域進(jìn)行運動人體目標(biāo)探測,幫助使用者充分獲取目標(biāo)信息,為其后續(xù)制定相關(guān)決策提供支撐。因此,穿墻雷達(dá)被廣泛應(yīng)用于救災(zāi)、反恐、巷戰(zhàn)等諸多領(lǐng)域。本文將基于實測數(shù)據(jù),圍繞穿墻雷達(dá)運動人體目標(biāo)探測中常見的多徑干擾以及目標(biāo)顯示不穩(wěn)定等問題,對多徑抑制、目標(biāo)檢測定位和運動目標(biāo)跟蹤三個方面展開討論,具體工作如下:1、結(jié)合雷達(dá)電磁波在實際封閉墻體空間中的傳播機(jī)理,建立了三類實測數(shù)據(jù)中常見的多徑模型,明確了多徑干擾與實際目標(biāo)的位置關(guān)系,并對多徑模型進(jìn)行了仿真;根據(jù)多徑模型,提出了基于雷達(dá)回波距離像和雷達(dá)圖像的掩膜式多徑抑制方法,并在實測數(shù)據(jù)中驗證了方法的有效性。2、針對目標(biāo)的檢測和定位問題,提出了基于雷達(dá)回波距離像的墻體定位算法與目標(biāo)運動軌跡提取算法;分析了區(qū)域中存在單目標(biāo)及多目標(biāo)的兩類情景在圖像域中的表征,提出了針對單目標(biāo)的聯(lián)乘檢測算法和針對多目標(biāo)的尖峰檢測算法,有效地解決了圖像域中目標(biāo)的檢測定位問題。3、在研究人體運動目標(biāo)跟蹤方面,分析了基本的單目標(biāo)單區(qū)域運動情景,結(jié)合人體運動的特性提出了該情景中運動目標(biāo)的關(guān)聯(lián)算法;針對運動人體目標(biāo)在運動時的不穩(wěn)定現(xiàn)象,提出了基于二值化掩膜的目標(biāo)增強(qiáng)關(guān)聯(lián)算法;為應(yīng)對人體目標(biāo)的跨區(qū)域運動,給出了目標(biāo)跟蹤的區(qū)域判決優(yōu)化算法;分析了實際穿墻雷達(dá)的應(yīng)用特點,采用了粒子濾波的方法對運動人體目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,并在仿真和實測處理中獲得了良好的效果。本文針對穿墻雷達(dá)的運動人體成像跟蹤技術(shù)展開工程實用性的研究,結(jié)合大量的實測數(shù)據(jù),討論了實際探測中出現(xiàn)的多徑抑制、目標(biāo)檢測定位和運動目標(biāo)跟蹤等問題,具有較高的工程價值,也為后續(xù)展開的有關(guān)穿墻雷達(dá)實用性能提升的研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：穿墻雷達(dá) 多徑抑制 目標(biāo)檢測定位 運動目標(biāo)跟蹤
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN95
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景與研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)11-13
• 1.2.1 多徑雜波抑制算法11-12
• 1.2.2 運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法12-13
• 1.3 本文主要工作13-15
• 第二章 封閉空間內(nèi)運動人體目標(biāo)多徑抑制方法15-35
• 2.1 實際封閉空間與空間多徑模型15-23
• 2.1.1 實際封閉空間15-16
• 2.1.2 空間多徑模型的分類與建模16-22
• 2.1.3 空間多徑模型的仿真22-23
• 2.2 基于雷達(dá)回波距離像的多徑雜波抑制方法23-29
• 2.2.1 方法描述25-27
• 2.2.2 實測驗證27-29
• 2.3 基于雷達(dá)圖像的多徑雜波抑制方法29-34
• 2.3.1 方法描述30-32
• 2.3.2 實測驗證32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于圖像域的運動人體目標(biāo)檢測與定位算法35-55
• 3.1 基于未對消距離像的墻體定位與區(qū)域劃分算法35-39
• 3.1.1 算法步驟36-38
• 3.1.2 實測驗證38-39
• 3.2 基于最大類間方差法的距離像目標(biāo)軌跡提取算法39-43
• 3.2.1 最大類間方差法39-40
• 3.2.2 算法步驟40-41
• 3.2.3 實測驗證41-43
• 3.3 基于連續(xù)幀雷達(dá)圖像聯(lián)乘的單目標(biāo)增強(qiáng)檢測算法43-50
• 3.3.1 連續(xù)幀圖像聯(lián)乘44-47
• 3.3.2 單目標(biāo)檢測定位47-48
• 3.3.3 算法步驟48-49
• 3.3.4 實測驗證49-50
• 3.4 基于方向性積累的多目標(biāo)檢測定位算法50-54
• 3.4.1 算法步驟51-53
• 3.4.2 實測驗證53-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第四章 封閉空間內(nèi)運動人體目標(biāo)成像后跟蹤算法55-77
• 4.1 單區(qū)域單目標(biāo)運動關(guān)聯(lián)算法55-59
• 4.1.1 算法步驟56-58
• 4.1.2 實測驗證58-59
• 4.2 基于二值化掩膜的運動目標(biāo)增強(qiáng)關(guān)聯(lián)算法59-63
• 4.2.1 算法步驟59-62
• 4.2.2 實測驗證62-63
• 4.3 跨區(qū)域人體運動目標(biāo)區(qū)域判決優(yōu)化算法63-70
• 4.3.1 算法描述64-68
• 4.3.2 實測驗證68-70
• 4.4 基于粒子濾波的封閉空間人體成像跟蹤算法70-76
• 4.4.1 粒子濾波簡述70-71
• 4.4.2 仿真驗證71-74
• 4.4.3 實測驗證74-76
• 4.5 本章小結(jié)76-77
• 第五章 結(jié)束語77-80
• 5.1 全文總結(jié)77-78
• 5.2 工作展望78-80
• 致謝80-81
• 參考文獻(xiàn)81-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果84-85

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：881032