一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，通過建立太赫茲雷達(dá)回波人體生命特征信號模型，通過時頻分析獲得信號的時頻分布，采用Viterbi算法從時頻分布中獲得瞬時頻率估計曲線，根據(jù)瞬時頻率估計曲線設(shè)計覆蓋函數(shù)進(jìn)行時頻濾波，分離出生命特征信號的時頻分量，提取生命特征信號時頻分量的質(zhì)心曲線，最后進(jìn)行二次時頻分析獲得生命特征信號的頻率參數(shù)。本發(fā)明解決了Chirplet分解、小波分解、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解分離精度不夠，Hough和Radon變換對時頻率曲線有嚴(yán)格的要求問題。
【專利說明】-種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)信號處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微 動信號分離方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 微動是指目標(biāo)除自身平動之外的沿雷達(dá)徑向上的微弱運(yùn)動。微動存在于大多數(shù)的 運(yùn)動目標(biāo)，人體呼吸和也跳引起的胸腔振動和肢體擺動，發(fā)動機(jī)的振動、直升機(jī)螺旋獎的旋 轉(zhuǎn)等均為微動。一般情況下微動特性能夠反映目標(biāo)的唯一特性。利用目標(biāo)的微動特性可W 對目標(biāo)進(jìn)行識別和分類。我們可W通過對人體胸腔微動引起的微多普勒進(jìn)行研究，進(jìn)而提 取出人體生理特征信號特征，呼吸和也跳頻率。由此可W識別人體的存在和人體的生理特 征。
[0003] 雷達(dá)所接受的回波信號一般是由微動引起的多普勒信號和目標(biāo)主體的回波信號 疊加形成。在時頻域中兩種信號互相干擾。只有分離提取微多普勒信號，才能更好地研究 信號的微動特性。當(dāng)前的研究主要是基于時域和時頻域兩個方面進(jìn)行微多普勒的信號分離 處理。根據(jù)微動信號和目標(biāo)主體回波信號的運(yùn)動方式不同進(jìn)行時域分離處理。時域分離的 主要過程是，首先將信號分解為處于不同頻段的基函數(shù)，然后使用基函數(shù)重構(gòu)微動信號。主 要的方法是Chi巧let分解、小波分解、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。然而該些方法處理的結(jié)果精度往往 不夠。在時頻域的處理方法是將信號進(jìn)行時頻分析轉(zhuǎn)換至?xí)r頻域，根據(jù)微動信號和目標(biāo)主 體信號的瞬時頻率不同，進(jìn)而實現(xiàn)分解。主要是化U曲變換和Radon變換。但是化U曲和 Radon變換對時頻率曲線有嚴(yán)格的要求，一般主要是針對標(biāo)準(zhǔn)正弦頻率曲線。該些方法不適 合用于生命微動特征信號的分離。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，旨在 解決上述【背景技術(shù)】中的不足。
[0005] 本發(fā)明是該樣實現(xiàn)的，一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，包括 W下步驟：
[0006] S1、建立太赫茲雷達(dá)對人體生命特征信號回波信號的模型：
[0007] S2、對回波信號S (t)進(jìn)行采樣，獲得其離散形式信號S (n)，對所述離散形式信號 S (n)進(jìn)行B分布的時頻域處理，獲得該信號的時頻分布BD (n，w);
[0008] S3、采用Viterbi算法對所述時頻分布抓(n，w)進(jìn)行處理，估計目標(biāo)主體、生命特 征信號的瞬時頻率，獲得瞬時頻率曲線；
[0009] S4、分別根據(jù)目標(biāo)主體、生命特征信號的瞬時頻率，并選擇合適的帶寬設(shè)計兩覆蓋 函數(shù)，根據(jù)生命特征信號的瞬時頻率定義時變的覆蓋函數(shù)Cl (n，W)，根據(jù)目標(biāo)主體信號的瞬 時頻率定義時變的覆蓋函數(shù)C2 (n，W)，覆蓋函數(shù)Cl (n，W)與回波信號的時頻分布BD (n，W) 相乘獲得生命特征信號的時頻分布BDi (n，w)，覆蓋函數(shù)C2(n，w)與回波信號的時頻分布 BD (n，w)相乘獲得目標(biāo)主體信號的時頻分布B02 (n，w);
[0010] S5、將單分量信號的時頻分布進(jìn)行頻譜質(zhì)也估計，然后使用B分布進(jìn)行二次時頻 分析，獲得單分量信號的頻率參數(shù)。
[0011] 優(yōu)選地，在步驟Sl中，所述回波信號用函數(shù)定義為：

【權(quán)利要求】
1. 一種太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，其特征在于，包括以下步驟： 51、 建立太赫茲雷達(dá)對人體生命特征信號回波信號的模型： 52、 對回波信號s (t)進(jìn)行采樣，獲得其離散形式信號S (n)，對所述離散形式信號s (n) 進(jìn)行B分布的時頻域處理，獲得該信號的時頻分布BD (n，w); 53、 采用Viterbi算法對所述時頻分布BD(n，w)進(jìn)行處理，估計目標(biāo)主體、生命特征f苜 號的瞬時頻率，獲得瞬時頻率曲線； 54、 分別根據(jù)目標(biāo)主體、生命特征信號的瞬時頻率，并選擇合適的帶寬設(shè)計兩覆蓋函 數(shù)，根據(jù)生命特征信號的瞬時頻率定義時變的覆蓋函數(shù)C 1 (n，w)，根據(jù)目標(biāo)主體信號的瞬時 頻率定義時變的覆蓋函數(shù)C2 (n，w)，覆蓋函數(shù)C1(I^w)與回波信號的時頻分布BD (n，w)相乘 獲得生命特征信號的時頻分布BD1 (n，w)，覆蓋函數(shù)C2 (n，w)與回波信號的時頻分布BD (n，w) 相乘獲得目標(biāo)主體信號的時頻分布BD2 (n，w); 55、 將單分量信號的時頻分布進(jìn)行頻譜質(zhì)心估計，然后使用B分布進(jìn)行二次時頻分析， 獲得單分量信號的頻率參數(shù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，其特征在于， 在步驟Sl中，所述回波信號用函數(shù)定義為： 式中，X = c/f。為信號波長，f。為發(fā)射信號載頻，c為光速，為人體胸部 產(chǎn)生的回波信號，R(t)為人體胸部相對于雷達(dá)的距離、A1為其回波幅度，為人 體軀干產(chǎn)生的靜態(tài)回波，Rtl為人體軀干相對于雷達(dá)距離、A2為其回波幅度。 3?如權(quán)利要求1所述的太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，其特征在于， 在步驟S2中,所述B分布的離散表達(dá)式為：
其中，O (n，m)為B分布的核函數(shù)、其連續(xù)形式為
，t為時間，T為 時間延遲，cosh(t)為雙曲余弦函數(shù)，a (0 < a < 1)為加權(quán)變量，h(m)為矩形窗，它的長 度為2M+1，n為離散時間，m為離散時間延遲，p為運(yùn)算中時間n的中間變量，s*(n)為回波 離散信號s (n)的共軛。
4.如權(quán)利要求1所述的太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，其特征在于， 在步驟3,所述瞬時頻率曲線用函數(shù)定義為：
其中，K為整個時頻面內(nèi)時刻?到叫的所有路徑，k(n)為其中一條，g(x，y)、h(x)s 代價函數(shù)；在某時刻n，對該時刻的所有時頻點進(jìn)行非遞增排序： BD(n，wl)彡 BD(n，w2)彡…M)(n，wj)彡…BD(n，wM) 其中，j = 1，2,…，M為排列序號；代價函數(shù)h郵(n，wj)) = j-i ; 所述代價函數(shù)g(x，y)用函數(shù)定義為：
A為相鄰瞬時頻率點允許的最大頻率變換值，c為常系數(shù)，x、y分別對應(yīng)兩相鄰點的 時頻率值。 5?如權(quán)利要求1所述的太赫茲雷達(dá)回波的生命特征微動信號分離方法，其特征在于， 所述步驟4包括如下具體步驟： 分別根據(jù)目標(biāo)主體、生命特征信號的瞬時頻率并選擇合適的帶寬設(shè)計兩覆蓋函數(shù)；其 中，所述覆蓋函數(shù)定義為：
式中，i == 1，2，七(》)為Viterbi算法估計出的生命特征信號瞬時頻率，為 Viterbi算法估計出的目標(biāo)主體信號瞬時頻率，B(n)為覆蓋函數(shù)的帶寬。
【文檔編號】A61B5/0245GK104224190SQ201410526462
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年10月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月7日
【發(fā)明者】皮亦鳴, 李晉, 范騰, 白啟帆, 范錄宏, 楊曉波, 徐政五 申請人:電子科技大學(xué)