發(fā)布時(shí)間：2020-10-28 17:10

　　 超寬帶雷達(dá)是最近生命探測采用的主要形式,絕對(duì)帶寬不小于500 MHz的帶寬對(duì)前端AD采樣速率要求較高。針對(duì)超寬帶系統(tǒng)硬件成本很高有時(shí)甚至不能實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)搭建問題,論文提出自適應(yīng)的壓縮感知(CS)呼吸檢測算法。根據(jù)壓縮感知欠采樣的特點(diǎn),首次將CS原理應(yīng)用在微多普勒呼吸頻率檢測中,對(duì)OMP和GPSR兩種恢復(fù)算法進(jìn)行了測試,最終采用了OMP檢測算法,并設(shè)計(jì)了自適應(yīng)觀測字典。應(yīng)用本方法采樣率可以達(dá)到0.66,大大降低了前端采樣壓力,節(jié)約硬件實(shí)現(xiàn)成本,并提高了檢測效率。
【部分圖文】：

研究57生命體存在。國內(nèi)進(jìn)行呼吸檢測研究的較少，主要有第四軍醫(yī)大學(xué)的王健琪團(tuán)隊(duì)等。采用的是超寬帶脈沖信號(hào)，不及超寬帶連續(xù)波能量高。本課題采用的步進(jìn)頻率連續(xù)波信號(hào)回波信噪比高輸出信號(hào)幅度穩(wěn)定可控，可獲得較高圖像分辨率，有利于目標(biāo)信號(hào)識(shí)別與微弱信號(hào)的檢測［2］。超寬帶定義－10dB相對(duì)帶寬超過20%或－10dB絕對(duì)帶寬超過500MHz的無線電信號(hào)。采用奈奎斯特(Nyquist)準(zhǔn)則的超寬帶呼吸檢測儀要求采樣信號(hào)頻率至少是被測信號(hào)最高頻率2倍以上。鑒于超寬帶信號(hào)的高頻特性，前端采樣存在困難，硬件成本很高。圖1顯示了傳統(tǒng)呼吸信息處理的典型過程。圖1超寬帶呼吸檢測理論框圖Fig．1UWBrespiratorydetectiontheorydiagram2006年理論成熟的壓縮感知理論對(duì)信號(hào)的采樣、壓縮編碼發(fā)生在同一個(gè)步驟，利用信號(hào)的稀疏性，以遠(yuǎn)低于Nyquist采樣率的速率對(duì)信號(hào)進(jìn)行非自適應(yīng)的測量編碼。為減緩前端測量壓力，本文將壓縮感知算法應(yīng)用在超寬帶雷達(dá)的呼吸檢測系統(tǒng)中。結(jié)合CS算法的呼吸檢測過程如圖2所示。本算法優(yōu)勢是檢測速度快且成本低，填補(bǔ)了國內(nèi)呼吸檢測欠采樣方法空白。圖2基于CS理論的呼吸檢測編解碼框圖Fig．2ＲespiratorydetectioncodecdiagrambasedonCStheory2壓縮感知理論壓縮感知應(yīng)用的先驗(yàn)條件是被檢測信號(hào)具有稀疏性或者在某一變換域下近似稀疏。對(duì)于信號(hào)x(x∈ＲN)，長度為N，基向量為Ψi(i=1，2，…，N)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換，如式(1)所示:x=∑αiΨi或x=Ψα(1)式中:x是信號(hào)時(shí)域表示，α是信號(hào)在Ψ域的表示。若(1)式中的α只有K個(gè)是非零值(N＞＞K)或者經(jīng)排序后按指數(shù)級(jí)衰減并趨近于零，可認(rèn)為信號(hào)是稀疏的［3-6］。稀疏信號(hào)可利用壓縮感知理論得到恢復(fù)。用一個(gè)與變換矩陣不相關(guān)的M×N(M＜＜N)

ist)準(zhǔn)則的超寬帶呼吸檢測儀要求采樣信號(hào)頻率至少是被測信號(hào)最高頻率2倍以上。鑒于超寬帶信號(hào)的高頻特性，前端采樣存在困難，硬件成本很高。圖1顯示了傳統(tǒng)呼吸信息處理的典型過程。圖1超寬帶呼吸檢測理論框圖Fig．1UWBrespiratorydetectiontheorydiagram2006年理論成熟的壓縮感知理論對(duì)信號(hào)的采樣、壓縮編碼發(fā)生在同一個(gè)步驟，利用信號(hào)的稀疏性，以遠(yuǎn)低于Nyquist采樣率的速率對(duì)信號(hào)進(jìn)行非自適應(yīng)的測量編碼。為減緩前端測量壓力，本文將壓縮感知算法應(yīng)用在超寬帶雷達(dá)的呼吸檢測系統(tǒng)中。結(jié)合CS算法的呼吸檢測過程如圖2所示。本算法優(yōu)勢是檢測速度快且成本低，填補(bǔ)了國內(nèi)呼吸檢測欠采樣方法空白。圖2基于CS理論的呼吸檢測編解碼框圖Fig．2ＲespiratorydetectioncodecdiagrambasedonCStheory2壓縮感知理論壓縮感知應(yīng)用的先驗(yàn)條件是被檢測信號(hào)具有稀疏性或者在某一變換域下近似稀疏。對(duì)于信號(hào)x(x∈ＲN)，長度為N，基向量為Ψi(i=1，2，…，N)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換，如式(1)所示:x=∑αiΨi或x=Ψα(1)式中:x是信號(hào)時(shí)域表示，α是信號(hào)在Ψ域的表示。若(1)式中的α只有K個(gè)是非零值(N＞＞K)或者經(jīng)排序后按指數(shù)級(jí)衰減并趨近于零，可認(rèn)為信號(hào)是稀疏的［3-6］。稀疏信號(hào)可利用壓縮感知理論得到恢復(fù)。用一個(gè)與變換矩陣不相關(guān)的M×N(M＜＜N)測量矩陣Φ對(duì)信號(hào)進(jìn)行線性投影，得到線性測量值y［7］:y=Φx=ΨΦα=Θα(2)式中:Θ是一個(gè)M×N矩陣。測量對(duì)象從N維降為M維且觀測過程是非自適應(yīng)的，即測量矩陣的選擇不依賴于信號(hào)x。測量矩陣的設(shè)計(jì)要求信號(hào)從x轉(zhuǎn)換為y的過程中，所測量到的M個(gè)測量值不會(huì)破壞原始信號(hào)的信息，保證信號(hào)的精確重構(gòu)［8］。式(2)中，方程的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)小于未知數(shù)的個(gè)數(shù)，求解是個(gè)NP-Hard問題。

⒍嗥綻盞姆絞郊觳饃??宓拇嬖凇?4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本課題組在國內(nèi)率先采用連續(xù)波信號(hào)的超寬帶步進(jìn)變頻雷達(dá)檢測呼吸頻率，并將壓縮感知應(yīng)用在采樣過程中。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)如下:采用安捷倫矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀E5071C發(fā)射超寬帶步進(jìn)變頻信號(hào)，帶寬選擇在800～2500MHz。發(fā)射信號(hào)的頻率間隔決定了成像距離域的最長距離，由于生命探測雷達(dá)一般作用在10m以內(nèi)，并且考慮到墻體的影響，雷達(dá)頻率間隔選擇＜15MHz，在不采用壓縮感知算法的情況下，雷達(dá)在頻帶內(nèi)以14．2MHz的頻率間隔發(fā)射121個(gè)點(diǎn)的單頻連續(xù)波信號(hào)。發(fā)射天線采用喇叭天線。實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖3所示。被測目標(biāo)距離天線3m遠(yuǎn)，呼吸采用約2s一次和1．4s一次的頻率，即0．5Hz和0．72Hz。圖3呼吸檢測實(shí)驗(yàn)設(shè)備Fig．3Ｒespiratorydetectionlaboratoryequipment應(yīng)用壓縮感知的呼吸檢測方法，首先是針對(duì)于檢測對(duì)象稀疏性的評(píng)測:本文在超寬帶步進(jìn)變頻雷達(dá)獲取一組數(shù)據(jù)后，對(duì)所得的121個(gè)頻點(diǎn)進(jìn)行稀疏變換仿真發(fā)現(xiàn)其具備稀疏性，結(jié)果如圖4所示�？v坐標(biāo)為時(shí)域呼吸信號(hào)幅值，橫坐標(biāo)為采樣點(diǎn)數(shù)。從仿真結(jié)果可見，121個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，K≈29。符合信號(hào)稀疏先驗(yàn)條件，可以考慮使用CS算法進(jìn)行壓縮和恢復(fù)。圖4呼吸數(shù)據(jù)的稀疏度實(shí)驗(yàn)Fig．4Sparsenessexperimentofrespirationdata采用CS算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮采樣，減少測量次數(shù)，縮短測量時(shí)間。為了選擇合適的恢復(fù)算法，實(shí)驗(yàn)GPSＲ和OMP兩種恢復(fù)方式。OMP的測量陣采用高斯白噪聲陣:OMP對(duì)于測量次數(shù)的減少是有下限的，從前面推導(dǎo)可得測量次數(shù)符合M≈KlogN，在所需測量值是121時(shí)，通過計(jì)算可得需要的值約是60。兩種算法的誤差與采樣次數(shù)的關(guān)系如表1所示，GPSＲ恢復(fù)誤差與OMP恢復(fù)誤差的差如圖5所示。表1采樣次數(shù)與誤差關(guān)系(%)Table1Ｒelationofsampledtimewitherror(%)算法102040608
【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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本文編號(hào)：2860369