韓 喆 鄭志成 張榮磊 董 錚

(武漢濱湖電子有限責任公司 武漢 430077)

1 引言

隨著我國綜合國力的不斷發(fā)展，我國承擔的國際責任日益增多，人民解放軍面臨的多樣化任務越發(fā)艱巨。同時，國內極少數(shù)恐怖勢力極大的威脅著社會的和諧發(fā)展，突發(fā)事件時有發(fā)生。為應對特殊作戰(zhàn)任務，急需提高對隱蔽目標的探測感知能力，以幫助制定更有效的作戰(zhàn)決策，減少人員傷亡。

穿墻探測技術是近年來發(fā)展的新型雷達技術，它最大的特點是不需要任何電極或傳感器接觸生命體，穿透非金屬、非透明介質屏障 (磚墻、叢林、廢墟等，它們通常阻斷了可見光和紅外線的傳播)而探測到其后的人體。因此，穿墻探測雷達非常適合于城市巷戰(zhàn)、反恐處突、消防救災等[1]。

在實際應用中，由于人體的生命體征信號本身極其微弱，并且考慮到墻體衰減和環(huán)境噪聲等因素的存在，因此，有用回波往往淹沒在各種噪聲中，提取十分困難[2]。針對生命體征信號提取的難點，本文提出了一種以統(tǒng)計特征為判別依據(jù)的雷達生命體征信號提取算法。本研究依托公司現(xiàn)有穿墻探測雷達項目，以實采數(shù)據(jù)為研究對象，系統(tǒng)分析了回波信號的構成成分。在此基礎上，首先利用生命體征信號與干擾噪聲在頻域上的差異，通過低通濾波器濾除高頻干擾分量，然后根據(jù)生命體征信號與干擾噪聲在統(tǒng)計特征上的差異以實現(xiàn)檢測人體的目的。經(jīng)實驗驗證表明，本文提出的生命體征信號提取算法是有效的。

2 雷達回波信號分析

2.1 人體運動的多譜勒效應

假設雷達照射一個實時徑向距離為的R(t)動態(tài)目標，取

式(1)中，v為目標移動的徑向速度;x(t)為目標上構件(肢體擺動、心跳、呼吸等)的徑向實時偏離。

設雷達發(fā)射信號為:式(2)中，A(t)為信號幅度;f0為載頻;ψ0為初始相位。

該發(fā)射信號照射到目標后，部分信號返回到雷達，回波信號為:

式(3)中，φ(t)為瞬時相位，則回波信號的瞬時頻率為

式(4)中，第一項為雷達發(fā)射頻率，第二項為目標徑向移動產(chǎn)生的多譜勒頻率，第三項為目標上構件的微動引起的微多譜勒頻率。

將雷達回波信號與本振信號f0混頻，然后輸出基帶信號，則其瞬時頻率為:

式(5)中，v為人體(主要是軀干)整體移動的速度;x(t)為肢體擺動、呼吸或心跳引起的擺幅振動。

2.2 呼吸和心跳的多譜勒效應

當人體靜止時，設呼吸和心跳引起的腔體振動分別為:

其中，x1(t)表示呼吸;x2(t)表示心跳;m為振動幅度;w為振動角頻率。雷達照射在靜止人體后，回波信號可表示為:

式(7)具有ejβsinwt形式，其可以通過Bessel函數(shù)展開為下式[3]:

2.3 雷達回波信號

在實際環(huán)境中，由于雷達工作頻率與手機等民用通信頻段接近，雷達回波信號中除了包含肢體擺動、呼吸及心跳的生命微動信號和環(huán)境噪聲外，還包含了手機等射頻干擾信號。除此以外，由于墻面反射的存在，雷達回波中還包含了很強的直達波，這些直達波與本振信號混頻后將變成直流信號。

充分考慮上述各種構成成分，可將回波信號表示如下:

式(9)中，Ai(t)為各頻率的信號幅度;f0為雷達的發(fā)射頻率;fi為人體運動帶來的各種多普勒頻率，n(t)為噪聲，主要包括手機、廣播等民用頻率的干擾及直達波帶來的直流分量信號。

3 生命體征信號提取

生命體征信號極其微弱，往往淹沒于各種噪聲干擾中。為了實現(xiàn)有效提取，首先應根據(jù)生命體征信號本身的頻域特性，設置一低通濾波器，將高頻噪聲濾除。而后，根據(jù)濾波后信號的構成成分，運用統(tǒng)計方法分析信號，實現(xiàn)對有無生命體的準確判別。

3.1 低通濾波器設計

由于電磁波的穿透力等因素，穿墻雷達往往選擇L波段作為其工作頻段。在L波段，人體這類低速目標帶來的多普勒頻移主要集中在0頻附近。俄羅斯莫斯科科學技術大學的科學家們利用探地雷達進行了生命信號探測實驗，該雷達發(fā)射頻率為1～10GHz，得到的呼吸和心跳的頻率變化范圍分別為:0.2～0.5Hz和0.8～2.5Hz;肢體擺動的頻率變化范圍為 1 ～3Hz[4]。

由式(9)可知，雷達回波信號中包含了大量的手機、廣播等民用頻率的干擾。特別是手機在通訊過程中帶來的瞬時尖峰干擾，其能量可達10dBm量級，對后續(xù)處理帶來很大影響。

為了避免民用頻率的干擾，需設置一低通濾波器對回波進行預處理。由于這類干擾的能量主要集中在數(shù)百兆赫茲的頻段上，而生命體征信號的能量則集中在3Hz以內，因此可考慮將低通濾波器的通帶設計為10Hz以內。在實際處理過程中，運用matlab的fdatool工具設計生成了FIR低通濾波器，其設計指標為:采樣率1kHz，通帶2Hz，幅度1dB;阻帶20Hz，幅度80dB。濾波器的幅頻響應曲線如圖1所示。

圖1 低通濾波器幅頻響應曲線

為了檢驗濾波器的效果，用一段實際采集的數(shù)據(jù)進行了實驗，實驗結果如圖2所示。

圖2 頻譜對比圖

由圖中可以看出，濾波前，數(shù)據(jù)在50Hz處有一干擾信號，而在濾波后，此干擾信號被去除了，同時在通帶外，信號能量也被有效抑制。

3.2 基于統(tǒng)計特征的生命信號提取算法

經(jīng)過低通濾波后，有用的生命體征信號依然淹沒在各種雜波中。在這些雜波中，按照其對生命體征信號提取的危害程度排序依次為:直流信號、載頻信號及其交調信號、手機等通信信號經(jīng)低通濾波后的剩余部分。由于直流信號在0頻，與要提取的生命體征信號非常接近，因此其對檢測造成了很大影響。

本算法選擇方差作為生命特征信號提取的工具。根據(jù)方差的定義，隨機變量X的方差D(X)表達了X的取值與其數(shù)學期望值E(X)的偏離程度。若D(X)較小意味著X的取值比較集中在E(X)的附近，反之，若D(X)較大則表示X的取值較分散。因此，D(X)是刻畫X取值分散程度的一個量。

根據(jù)方差的性質可知:直流分量的方差為0。因此可以不考慮直流分量對雷達回信波號方差的影響;生命體征信號及其他干擾信號的幅度是隨時間變化的，他們的方差不為0;并且，由于生命體征信號與其他干擾信號是相互間獨立的，則雷達回波信號的方差應為生命體征信號和其他噪聲分量的方差之和，即

式(10)中，D(S)為雷達回波信號總的方差;D(f)為生命體征信號的方差;D(n)為噪聲項的方差。在無人情況下，D(f)=0。在有人的情況下，D(f)＞0，且人的運動越激烈，D(f)的取值越大。據(jù)此，可設置相應的閾值，即可實現(xiàn)生命體的判別。

3.3 實驗及結果

為了驗證算法的有效性，本研究使用了我公司自主研發(fā)的穿墻探測雷達樣機進行了實驗。樣機的工作在L波段，發(fā)射功率為16dBm。一共做了三組實驗:a.墻外無人;b.墻外1m處有人在做肢體擺動;c.墻外1m處有人面向雷達靜止站立。實驗用墻體為厚30cm的紅磚墻。

將樣機采集的數(shù)據(jù)在matlab下進行處理。首先使用FIR濾波器低通濾波，而后采用滑窗的方式對4s內(窗長必須保證人體呼吸完成2－3次)的數(shù)據(jù)求方差。三組實驗的對比情況見圖3～5，實驗結果的方差值是經(jīng)過取對數(shù)(log10)后得到的。

從圖3～5，可以看出，有生命微動信號時，雷達回波的方差比無生命微動信號的大，而在有肢體擺動的情況下，雷達回波的方差比人體完全靜止的時候大。

4 結論與展望

穿墻探測技術在非戰(zhàn)爭軍事行為中正在發(fā)揮越來越大的作用[5]。本文針對穿墻探測中生命體征信號提取的難點，在深入分析雷達回波成分的基礎上，提出了以方差為特征量的生命體征信號提取算法，并用了本公司在研的穿墻探測雷達樣機進行了檢驗，實驗表明，本文算法能夠有效實現(xiàn)生命體探測的目的。

然而，雖然方差能夠反應生物目標的運動特征和生命特征，但在目標處于較遠位置時，生命體征信號將很微弱，造成方差值與無人情況下差別很小，從而影響目標的檢測。因此，未來需要探索基于多種特征的綜合檢測方法，有效提升目標的檢測距離，為樣機的性能提升提供更大支撐。

[1]易大方.穿墻雷達人體探測技術的新進展[J].電訊技術，2009，49(10);88 －92.

[2]祝忠明，王緒本，何永波.穿墻脈沖雷達回波信號人體微動特征識別初步研究[J].計算機應用研究，2010，27(2);597 －599.

[3]王德純.微多普勒生物探測雷達技術研究[J].現(xiàn)代雷達，2011，33(10);72 －78.

[4]A.S.Bugaev.Though wall sensing of human breathing and heart beating by monochromatic radar[C].Tenth International Conference on Ground Penetrating Radar;21 － 24.February，1996;16－29.

[5]翟曉軍，陳明，李阿楠.基于超寬帶的隔墻探測二維成像雷達系統(tǒng)[J].探測與控制學報，2007，29(4);21 －23.