[发明专利]基于多通道HHT的UWB雷达人体运动微多普勒特征提取方法

说明书

本发明公开了基于多通道HHT的UWB雷达人体运动微多普勒提取方法，包括以下步骤：步骤1，获取UWB雷达信号；步骤2，预处理获取的UWB雷达信号；步骤3，有效通道选择；步骤4，多通道时频谱融合；本发明所提微多普勒时频分析方法具有更高的时频分辨率，不同部件对应微多普勒特征成分区分更加明显，更能体现人体运动的瞬时特征和细节变化；本发明所提时频分析方法抗干扰能力强，较远距离穿墙探测、信号急剧衰减情况下仍能捕捉到明显的微多普勒特征。本发明所提时频分析方法具有更好的去噪能力，所得时频谱信噪比更高，微多普勒特征成分更加明显。

技术领域

本发明属于生物雷达或雷达式生命探测与识别技术领域，特别涉及基于多通道HHT的UWB雷达人体运动微多普勒特征提取方法。

背景技术

超宽带(Ultra Wideband,UWB)雷达作为一种新型的非接触生命探测技术，且具有较高的距离分辨率和抗干扰性，其能够穿透一定厚度的非金属介质(砖墙、废墟等)、远距离、非接触探测和识别人体目标运动特征，逐渐应用于反恐处突、人质解救、城市巷战，边防安保和灾后搜救等场合，对提高部队战斗力和保障人民群众的生命安全具有重要作用。

微多普勒特征指除目标主体运动外，其各部件微动均会对雷达波产生差异性多普勒调制，超宽带雷达回波中蕴含微动信息将反应目标的几何结构和运动特征，有效的微多普勒特征提取和分析将为雷达目标识别分类提供新途径。然而，针对上述穿透探测应用场景，目前人体运动超宽带雷达微多普勒的分析与提取方法还存在以下问题：目标运动微多普勒特征将分布于超宽带雷达信号的多个距离单元，目前还未有针对超宽带雷达进行微多普勒特征综合分析与提取的方法；目标运动微多普勒穿墙后衰减迅速，微多普勒特征将与强烈的墙体杂波和背景噪声相互交织甚至被淹没，使得微多普勒特征信噪比极地，难以提取；传统的微多普勒特征时频变换提取方法时间-频率分辨率较低，不同部件所造成的相应微多普勒特征难以区分提取。

因此，目前急需一种时间-频率分辨率高、抗干扰性强的人体运动超宽带穿墙雷达信号微多普勒特征分析与提取方法，其将为人体目标运动的识别与分类提供详细、高价值的特征信息。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题或缺陷，本发明的目的在于，提供基于多通道HHT的UWB雷达人体运动微多普勒特征提取方法，能够利用改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)结合有效通道融合技术对蕴含在UWB雷达中的人体运动微多普勒特征进行充分利用和有效提取，并结合人体运动学原理和雷达波散射机理对不同微多普勒成分进行分析验证。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于多通道HHT的UWB雷达人体运动微多普勒特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，UWB雷达的发射天线发射信号，UWB雷达的接收天线接收被墙后人体反射的信号

式(1)中，表示距离轴采样点的数量，表示时间轴采样点的数量，表示在距离轴为m、时间轴为n时的信号值；

步骤2，对进行预处理，得到预处理后信号R；

式(2)中，r_m(n)表示在距离轴为m、时间轴为n时的预处理后信号值；

步骤3，设定有效运动特征信号边界值为距离轴d_c和d_f，d_f＞d_c，将预处理后信号R中距离轴m≥d_c和m≤d_f内的信号作为有效运动特征通道信号包括M′个通道信号其中M′＝d_f-d_c+1；