微弱生命體回波處理算法研究.pdf

1、人體和動物等生命體呼吸和心跳的周期運動會引起胸腔等外表層的微弱起伏運動，從而對電磁波信號產(chǎn)生微多普勒調(diào)制作用。通過提取分析和處理生命體的微多普勒調(diào)制特征，可以實現(xiàn)對生命體呼吸和心跳頻率等特征的估計和對生命體目標的檢測定位。在地震、火災和泥石流等救援領(lǐng)域，以及反恐戰(zhàn)爭中確保人質(zhì)安全等方面都有非常重要的實際應用價值。根據(jù)微弱生命體的微動模型，本文主要從傳統(tǒng)處理算法、時頻分析處理算法及基于譜估計處理算法等幾個方面展開研究，具體如下：
　

2、　1.針對微弱生命體目標物理特征，建立了呼吸心跳的雙微動模型，并分析了基于傅里葉和多重自相關(guān)等傳統(tǒng)處理算法，仿真并比較了兩種算法的有效性。
　　2.針對建立的微弱生命體的回波模型，研究了基于Gabor變換、SPWVD（平滑偽維格納-威爾分布）和小波變換等三種時頻處理算法；提出了一種改進的小波變換處理方法，該方法通過改進閾值函數(shù)，提高回波信號的信噪比；最后，仿真驗證了三種時頻算法的性能。結(jié)果表明，性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的處理算法。
　

3、　3.研究了基于MUSIC、MVDR和AR模型三種譜估計處理算法，仿真分析了基于譜估計處理算法的性能。結(jié)果表明，針對較強的呼吸信號，該方法可以得到較高的信噪比，而對較微弱的心跳信號，信噪比較低。
　　4.針對微弱生命體目標的定位問題，建立了步進頻率連續(xù)波體制的目標回波模型，研究了基于傅里葉變換、小波變換和MUSIC算法的信號處理方法，并對提出的方法進行了仿真和實測數(shù)據(jù)驗證。結(jié)果表明，基于步進頻率連續(xù)波體制的雷達不僅能探測到微弱生命