IR-UWB穿墻雷達動目標探測實驗

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(中南大學航空航天學院， 湖南長沙 410083)

0 引言

穿墻雷達用于探測墻體及其他非電磁透明障礙物后動目標位置，能夠改善探測現場實時感知能力，運動目標檢測是穿墻雷達領域的研究熱點之一[1]。在反恐、軍事作戰、災后救援等方面具有重要的作用[2-5]。穿墻雷達具有良好的穿透能力且不易受到天氣、溫度、濕度等實際自然因素的影響。穿墻雷達歷經多年的發展，已經形成調頻連續波體制(FMCW)、步進頻連續波體制(SFCW)以及沖激脈沖體制(IR)。調頻連續波信號通過距離壓縮可以獲得較高的距離和速度分辨率，但經典調頻連續波信號脈沖壓縮后旁瓣電平輸出較高，會模糊甚至淹沒鄰近的弱目標。步進頻連續波信號通過調節發射信號的頻率擴展系統帶寬，進而得到高分辨率。由于受頻率選擇和建立時間的限制，其數據采集時間很長，信號處理過程比較復雜，功耗較大，造價昂貴[6]。

本文針對IR-UWB穿墻雷達的動目標探測問題，首先回顧IR-UWB穿墻雷達的工作原理；其次對穿墻雷達動目標經典探測算法進行了對比研究，通過實驗分別對不同運動狀態下目標的回波數據進行處理，并給出了動目標探測算法的調參范圍。實驗結果表明，不同的動目標檢測算法在探測場景存在差異的情況下存在迥異，具有特殊性。

1 IR-UWB穿墻雷達工作原理

IR-UWB穿墻雷達實驗系統組成及試驗整機如圖1所示。該實驗系統是由中南大學航空航天學院研制的中心頻率為300 MHz的IR-UWB穿墻雷達系統，主要用于穿墻探測以及災后救援，該系統由兩部分組成，一部分是雷達主機，用于實現脈沖的產生、發射、接收等功能；另一部分是計算機，主要實現參數下發、數據處理和結果輸出等功能，通過USB接口與雷達主機連接。

UWB脈沖源經發射天線發射無載頻單極沖激脈沖信號，接收機通過接收天線將目標回波信號送至取樣變換電路，經時域變換取樣得到回波信號。通過對回波信號的處理分析來提取目標的距離方位信息。IR-UWB穿墻雷達回波信號處理流程如圖2所示，輸入數據為采樣得到的回波信號x[m,n]。首先對回波數據進行脈沖積累，由于穿墻探測中信號經過墻體的雙程穿透衰減，得到的目標信息較為微弱，需要對脈沖積累后的數據作降噪處理，進一步提高信噪比，最后輸出降噪處理后的信號。

2 動目標檢測原理

2.1 脈沖對消法

在穿墻雷達對動目標的探測中，雷達系統接收的回波信號包含的背景信號較為復雜而且其能量相對動目標回波較強。用脈沖對消的方法進行動目標信號的檢測，從頻域的角度上看，脈沖對消法具有高通濾波器的作用，而動目標回波在頻域上表現為高頻分量。常見的脈沖對消法有兩脈沖對消法和三脈沖對消法。用x[m,n]表示當前的回波信號，用z[m,n]表示動目標的信號，其中m表示慢時間，n表示快時間。兩脈沖對消法可以表示為

z[m,n]=x[m,n]-x[m-1,n]

(1)

脈沖對消法是對慢時間數據序列執行一個線性濾波處理，以抑制數據中的雜波分量[7]。利用脈沖對消法，可以抑制靜止背景雜波，保留動目標回波，提高信噪比。

2.2 積累平均背景相消法

積累平均背景相消法是穿墻雷達抑制雜波的常見方法之一，廣泛應用于動目標檢測。其原理是根據回波信號對所探測的區域進行背景估計，然后在當前次的回波數據中減去背景估計信息。用y[m,n]表示歷史回波信號的背景估計值，其中m，n定義與2.1節一致。可以得到

(2)

那么動目標的回波信息可以表示為

z[m,n]=

(3)

實際上，使用積累平均背景相消法在理論上是準確度最高的背景均值估計算法，但是按照式(3)分析，該算法只能事后處理，不具有在線實時處理的能力，同時也對雷達數據處理設備的存儲容量提出了較高的要求。為了使該算法具有實時處理能力，同時減小其對存儲容量的要求，改寫式(2)，使得兼顧實時性的同時解決存儲數據大的問題：

(4)

m時刻背景均值估計由m-1時刻的背景均值估計和m時刻的回波數據遞歸得到。隨著探測時間的積累，該算法的背景估計值精度隨之增高。但是對于探測場景中背景出現起伏的情況下，更新背景速度緩慢。這是由于在該算法中每個回波的權重值一樣，無法重點突出最新回波數據，使得當前的回波數據對整個背景估計值影響貢獻小，導致出現拖尾現象。

2.3 指數加權法

指數加權法又稱為指數平均法[8]，其背景估計值：

y[m,n]=αy[m-1,n]+(1-α)x[m,n]=

酒店管理中的收銀管理系統，即在客人入住后直接其系統會獲得一個與房卡對應的賬戶，此期間客人可通過這一賬戶進行賒銷借款等，賬戶將與每位客人自身信用評級直接相關，其可有效促進客人消費水平，保證酒店款項的回收，且結合收銀系統對信用等級較低客人據點可對其賬戶消費額做實時限制?？傮w來看酒店管理中的收銀管理系統功能即結算、取消、轉賬等，這個過程找中客人可將消費額存入賬戶也可轉出，在最后結算時，只需補全費用方可退房；而收銀系統滿足客人一個賬戶多個結算單的操作，在客人離店退房時進行信息清理，以此有效減少系統空間占用；且其所具有的不同賬戶資金劃撥最大限度滿足客人多樣需求，其也是整個酒店管理系統的安全重點。

y[m-1,n]+(1-α)·

(x[m,n]-y[m-1,n])=

y[m-1,n]+(1-α)z[m,n]

(5)

式中，α為指數加權因子，決定背景估計值的穩定性。背景估計值由兩部分構成，一部分是先前的背景估計值，另一部分是當前的回波。動目標回波信息表示式與式(3)相同，從表達式可以看出，指數加權法具有脈沖對消法和背景相消法的特點，通過加權因子對高頻變化量進行了平滑處理，因而該算法具有適應性，只要適當調節指數加權因子α可以獲得最優探測結果。對于該算法，通過改寫其背景估計值表示式：

y[m,n]=(1-α)x[m,n]+αy[m-1,n]=

(1-α)(x[m,n]+αx[m-1,n]+…+

α2x[2,n])+αm-1y[1,n]

(6)

3 目標探測實驗

3.1 實驗方案

基于上文所述的動目標檢測算法以及穿墻雷達信號處理流程，利用本實驗室自主研制的IR-UWB穿墻雷達實驗系統，設計了穿墻雷達探測實驗。

開展穿墻雷達探測實驗的目的主要有兩個：1) 探究指數加權法中加權因子α的取值對實驗結果的影響，并給出最優探測結果時α的取值范圍；2) 驗證幾種常見的動目標檢測算法在不同運動狀態下的檢測性能。

實驗方案如下：

第1步：通過計算機錄取目標在各種運動狀態下的回波數據。針對指數加權法，通過改變其加權因子α的值，改善其檢測結果，給出最優探測結果下α的取值范圍。

第2步：在第1步錄取的數據上，采用本文所述的幾種動目標檢測算法進行處理，驗證動目標檢測算法的性能。實驗數據的處理結果以距離歷史圖表示，橫坐標表示距離維(單位為m)，縱坐標表示慢時間維(單位為s)。

實驗場景如圖3所示,探測區域是中南大學某空曠廣場，墻體是厚度為30 cm的磚混結構。在實驗中目標運動狀態分為原地踏步、徑向運動(即沿雷達視線方向行進運動)和切向運動(即垂直于雷達視線方向行進運動)。

3.2 實驗數據處理與結果分析

針對指數加權法，使用了不同運動狀態下的實測數據，數據錄取時長約為60 s。為了探究加權因子α對檢測性能的影響，引入文獻[9]中所提到的雜波抑制性能指標SCNR(信號與雜波、噪聲功率比)，該指標數值越大，意味著探測性能越好。通過對回波數據的處理，結果如圖4所示?？梢钥闯觯瑢τ谇邢蜻\動狀態下，指數加權法的目標探測性能隨著α改變而改變，當α值在[0.5,0.9]范圍時，SCNR值逐步上升，故其探測性能逐步提高；對于徑向運動狀態下，當α值增大時，SCNR值隨之下降，則其探測性能逐步下降。綜上考慮，為了使得指數加權法能在探測中具有良好性能，可將α取值范圍設為[0.75,0.85]。在下一步的實驗中，指數加權法中參數α值為0.8。

圖5是對于目標作徑向運動時的提取距離歷史。此時距離歷史是由4段斜率相近的折線構成，說明目標運動速度變化一致，與實際運動狀態相符。從圖中可以分析，目標在6.25 s左右時間里向雷達靠近，而后遠離雷達。目標在運動期間，3種算法對于大部分的路徑反演性能較好。但是目標轉身反向時脈沖對消法在目標轉身處的軌跡出現丟失。這是因為脈沖對消法屬于高階算法，目標在轉身時處于短暫靜止的狀態，此時刻的目標回波被該算法當成了靜態背景濾去。

圖6是目標作切向運動時的提取距離歷史。從圖像中可以分析得到，其距離歷史由多段弧線銜接而成，其曲率彎曲程度與目標的運動速度有關，圓弧的頂點表示目標與雷達距離最近。脈沖對消法對于目標切向運動軌跡顯示較為模糊。積累平均背景對消算法與指數加權法在目標作切向運動時，可以較為清晰地看出目標所走的軌跡，但是由于積累平均算法自身的缺陷，在探測背景發生起伏時帶有一定的拖尾，而指數加權法具有較好的背景起伏適應能力。

圖5、圖6結果表明，指數加權法、脈沖對消法和積累背景平均法可以有效檢測徑向運動狀態的目標，但是對于切向運動目標的檢測，指數加權法、積累背景平均法檢測性能較好。因此，利用指數加權法、積累平均背景相消法對原地踏步狀態的回波數據進行處理，提取結果如圖7所示，在原地踏步的情況下，目標呈現的距離歷史大致為一條直線，且斷斷續續，這是因為人體的呼吸心跳存在所造成的。在距離維具有一定的起伏，則是因為原地踏步時手的擺動和腿的運動而產生的。

4 結束語

本文針對IR-UWB穿墻雷達對動目標的探測問題，分析回顧了IR-UWB穿墻雷達3種不同的動目標檢測算法，并利用自行研制的IR-UWB穿墻雷達進行穿墻探測實驗。分析了動目標在不同運動狀態下的實驗數據,以距離歷史圖給出了實驗結果。結果表明，對于指數加權法而言，α取值在[0.75,0.85]范圍內，對徑向運動、切向運動的探測性能有較大的改善；對于作徑向運動的目標，脈沖對消法、指數對消法與積累平均背景對消法都表現出較好的探測性能，但是脈沖對消法在轉向時出現目標軌跡丟失；而對于目標切向運動、原地踏步時，指數對消法與積累平均背景對消法具有較好的檢測能力。