超宽带废墟搜救雷达的多生命体目标识别

陈光　费翔宇　冯温雅　王成浩

摘 要： 超宽带废墟搜救雷达是一种新型的搜救设备，在地震等灾害后的救援工作中能够发挥重要的作用，但现有搜救雷达一次探测仅仅只能够识别单个生命体目标，缺乏多生命体目标探测识别的能力，因此提出一种多生命体目标识别的方法。详细叙述了超宽带废墟搜救雷达多生命体目标识别方法的整个信号处理过程，从原始雷达数据的获取，到信号预处理中道内数据压缩、时域积分及无量纲化，再到如何进行多生命体目标识别都有详细的介绍，并在每步处理中给出了实测数据的处理结果，从结果中可以看出所给方法的有效性与可行性。

关键词： 超宽带； 废墟搜救雷达； 多目标； 目标识别

中图分类号： TN957.51?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）19?0076?03

Abstract： Ultra wide band （UWB） ruin?rescue radar is a new search and rescue equipment， which can play an important role in rescue operation after earthquake and other disasters. Since the existing search and rescue radar can recognize single life target once， and lacks the ability of detecting and recognizing multi?lift target， a multi?life target recognition method is proposed. The whole signal processing procedure of the proposed life recognition method based on UWB ruin?rescue radar is described in detail. The process of radar data acquisition， data compression， time?domain integral and undimensionalization in signal preprocessing， and how to recognize multi?life target is introduced at length. The processing results were provided in each?step processing， which shows that the proposed method is validity and feasibility.

Keywords： UWB； ruin?rescue radar； multi?target； target recognition

0 引 言

我国是全球大陆性地震最活跃、灾害损失最严重的国家之一。各类建筑物倒塌、塌方、雪崩、泥石流等灾害也频繁发生。我国又是能源大国，各种矿场数量众多，矿难事故也防不胜防，时有发生。当这些天灾人祸发生时，能发挥重要作用的超宽带生命搜救雷达也越来越多的引起了人们的关注，但目前搜救雷达一次探测仅仅只能识别单个生命体目标，缺乏多目标识别的能力，难以适应当前实际应用的要求。

超宽带雷达生命探测技术在国外开始得比较早，据文献[1?4]推断早在20世纪80年代就已经开始，而在国内兴起比较晚[3]，但随后很快引起了人们颇多的关注。目前正在积极开展此相关课题研究的科研院所主要有：中国电波传播研究所，第四军医大学等[5?7]。

1 雷达数据的获取

超宽带雷达主要包括线性调频连续波、步进扫频和冲激脉冲等几种形式。其中冲击脉冲超宽带雷达存在系统发射、接收效率低等缺点，但其具有系统简单、功耗小、成本低、方便携带，非常适合废墟搜救使用等优点，因此在搭建超宽带废墟搜救雷达系统时采用冲击脉冲形式。因冲击脉冲超宽带雷达天线的中心频率及带宽（此形式超宽带雷达一般带宽值与中心频率相当）影响到整个超宽带雷达系统的穿透性和分辨率：天线中心频率越高则分辨率越高，但探测深度减弱；天线中心频率越低则分辨率会越低，但探测深度会增强。穿透深度和分辨率对于冲击脉冲超宽带雷达系统而言是一矛盾体，需要进行权衡考虑，根据前期的实验验证和综合考虑选择中心频率为400 MHz的蝶形振子超宽带天线。

超宽带废墟搜救雷达时窗选择为80 ns，对应空气一次探测距离为12 m，为了有效提取人体生命体特征，信号采样点数选择为8 192点，受整个雷达系统重复频率的限制，扫描速度选择为16 Hz，即雷达对探测区域每秒进行16次扫描。

探测实验场结构俯视示意图如图1所示。在探测区域内第二面墙后放置有两个模拟呼吸装置代替人体目标，模拟装置振动频率为0.3 Hz，振幅为1.0 cm。

实验场由三面长、高、宽（这里指的是墙体厚度）分别为3.0 m，2.0 m，0.24 m不同材质的砖混墙组成。其中第一面墙为粉煤灰砖墙，第二面墙为粘土砖墙，第三面墙为加气混凝土砖墙，墙与墙之间的间距为3 m，实物图如图2所示。

2 信号预处理

超宽带废墟搜救雷达多目标识别信号处理过程中信号预处理部分是十分重要的。首先，为了能有效携带压埋人员的生命特征信号，在雷达原始数据的采集过程中尽可能密集地采集雷达回波数据，因此原始数据量是非常大的，如果不加预处理的进行信号处理会增加巨大的计算量，不利于DSP准确实时实现；其次，废墟压埋幸存者的生命特征信号是非常微弱的小信号，常常会被淹没在其周围背景以及各种噪声中，因此通过预处理手段增强信噪比是十分必要的。

2.1 道内数据压缩endprint

2.2 时域积分

时域积分的主要作用是增强信噪比。考虑到人体目标特征呼吸信号为准周期信号，在时域上选择合适的滑动积分窗会增强此信号。相反，背景噪声信号是一些随机信号，在积分过程中会有一个相消减弱作用。

2.3 无量纲化

无量纲化处理的主要作用是去除叠加到雷达回波的直流分量，同时消除雷达电磁波传播衰减的影响。在雷达回波数据上叠加有不同位置、不同固定目标的反散射信号，在雷达扫描时间上表现为一相对固定数值。另外，雷达电磁波在传播过程中会有传播衰减，不同距离衰减量存在一定差异，通过对雷达数据的行向量进行无量纲化处理即可去除直流分量及消除雷达电磁波在传播过程中的衰减影响。无量纲化的计算公式为：

3 多生命体目标识别

对于生命体目标的识别主要是通过识别人体目标特征呼吸信号来进行的，对此信号的识别在预处理后的雷达数据基础上主要进行以下几个处理过程：

（1） 频谱分析；

（2） 对频域数据进行分析处理，从而预估计出可能存在多生命体目标的位置；

（3） 时域自适应滤波分离提取生命体目标特征呼吸信号[5?6]；

（4） 生命体目标特征呼吸信号的识别[5]。

从图5中可以较明显的看出，在回波延时为40 ns和60 ns处有较明显生命体目标特征呼吸信号存在，频率在0.3 Hz左右。

4 结 语

多生命体目标识别方法是解决现有超宽带生命搜救雷达不能够一次探测识别多个生命体目标的重要方法，文中详细地给出了整个雷达回波数据的处理过程，并给出了相应步骤的实测数据的处理结果，验证了文中所述方法的有效性。但当探测区域中生命体目标相邻较近，雷达回波中无法区分多生命体目标时，生命特征信号产生混叠相互干扰下如何识别是需要进一步考虑和研究的问题。

参考文献

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