雙通道SFCW生物雷達(dá)對(duì)靜止人體目標(biāo)探測(cè)方法的研究

張卓然，梁福來(lái)，李浩楠，呂昊，祁富貴，安強(qiáng)，王健琪

第四軍醫(yī)大學(xué) a.學(xué)員一旅四營(yíng)十六連；b. 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院醫(yī)學(xué)電子學(xué)教研室；c. 學(xué)員一旅二營(yíng)五連，陜西西安 710032

雙通道SFCW生物雷達(dá)對(duì)靜止人體目標(biāo)探測(cè)方法的研究

張卓然a，梁福來(lái)b，李浩楠c，呂昊b，祁富貴b，安強(qiáng)b，王健琪b

第四軍醫(yī)大學(xué) a.學(xué)員一旅四營(yíng)十六連；b. 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院醫(yī)學(xué)電子學(xué)教研室；c. 學(xué)員一旅二營(yíng)五連，陜西西安 710032

生物雷達(dá)是以探測(cè)生命體為目標(biāo)的新概念雷達(dá)。靜止人體的生命體征由于障礙物的衰減作用，呈現(xiàn)信號(hào)微弱、受環(huán)境雜波干擾較大的特點(diǎn)，這就使生物雷達(dá)對(duì)人體目標(biāo)的探測(cè)性能降低。本研究采用雙通道步進(jìn)頻率連續(xù)波（SFCW）雷達(dá)改善該問(wèn)題，首先建立生命體征信號(hào)的SFCW回波模型，然后分析SFCW雷達(dá)參數(shù)對(duì)探測(cè)性能的影響，最終提出了基于雙通道SFCW生物雷達(dá)的靜止人體目標(biāo)探測(cè)方法。本方法首先利用預(yù)處理去除系統(tǒng)和傳輸信道引入的干擾，然后通過(guò)通道間相干處理進(jìn)一步抑制環(huán)境雜波，最后利用CFAR檢測(cè)器、形態(tài)學(xué)濾波和聚類算法對(duì)生命體進(jìn)行探測(cè)與定位。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明，雙通道SFCW生命探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)可有效去除雜波干擾，實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)的高性能探測(cè)與定位。

生物雷達(dá)；步進(jìn)頻率連續(xù)波；雙通道；靜止人體

0 引言

生物雷達(dá)是以探測(cè)生命體為目標(biāo)的新概念雷達(dá)，它融合了雷達(dá)、生物醫(yī)學(xué)工程等技術(shù)，是未來(lái)極具應(yīng)用前景的發(fā)明之一。生物雷達(dá)發(fā)射的電磁波能穿透障礙物，檢測(cè)到靜止人體目標(biāo)的呼吸、心跳等生命體征引起的體表微動(dòng)，并以此為依據(jù)探測(cè)和識(shí)別人體目標(biāo)。它可廣泛應(yīng)用于災(zāi)后搜救、反恐處突、臨床監(jiān)護(hù)等場(chǎng)合，對(duì)保障人民群眾的生命安全具有重要作用[1-2]。

現(xiàn)有的生命探測(cè)雷達(dá)從體制上可分為連續(xù)波（Continuous Wave，CW）體制[3]和超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）體制[4]兩類。UWB雷達(dá)因具有高距離分辨率、較強(qiáng)的穿透能力和良好的近場(chǎng)性能，很快成為生物雷達(dá)技術(shù)的研究熱點(diǎn)。早期的單通道UWB生物雷達(dá)一般采用沖激信號(hào)體制，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便攜性好。第四軍醫(yī)大學(xué)研究小組在國(guó)內(nèi)較早開展了單通道UWB沖激生物雷達(dá)技術(shù)的研究，成功探測(cè)到2 m厚廢墟下的靜止人體目標(biāo)[5]。研究表明，降低中心頻率能提高UWB生物雷達(dá)的穿透能力。但是對(duì)于UWB沖激生物雷達(dá)而言，中心頻率越低則實(shí)現(xiàn)大帶寬的難度越大，距離分辨率也越差，不利于體表微動(dòng)的檢測(cè)。步進(jìn)頻率連續(xù)波（Stepped-frequency Continuous Wave，SFCW）雷達(dá)將各頻率點(diǎn)分時(shí)發(fā)射，降低了雷達(dá)收發(fā)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)難度，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)低中心頻率和大帶寬，SFCW還在平均發(fā)射功率等方面具有一定優(yōu)勢(shì)。因此，部分學(xué)者嘗試將SFCW雷達(dá)應(yīng)用于人體目標(biāo)探測(cè)中。Liu等[6]建立了SFCW模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，驗(yàn)證了SFCW生物雷達(dá)在人體目標(biāo)檢測(cè)以及對(duì)呼吸、心跳信號(hào)提取方面的可行性。土耳其高技術(shù)國(guó)際實(shí)驗(yàn)室（International Laboratory for High Technology，ILHT）開發(fā)了基于SFCW信號(hào)的UWB雷達(dá)樣機(jī)，能夠穿透三層磚墻探測(cè)到呼吸和心跳信號(hào)[7]。上述研究表明SFCW體制的生物雷達(dá)將成為重要的發(fā)展方向，但它并沒(méi)有對(duì)SFCW系統(tǒng)參數(shù)的影響作細(xì)致分析。

雖然上述單通道生物雷達(dá)取得了較大的進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨以下問(wèn)題：微弱的人體生理體征信號(hào)容易受到周圍環(huán)境雜波的干擾，從而使現(xiàn)行的生物雷達(dá)檢測(cè)性能下降。所以部分學(xué)者將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向多通道生物雷達(dá)系統(tǒng)。Takeuchi等[8]探索了二維天線陣列對(duì)人體目標(biāo)的定位技術(shù)，Lubecke等[9]證明利用多通道CW雷達(dá)使多個(gè)人體目標(biāo)探測(cè)具有可行性。上述研究在一定程度上說(shuō)明，通道間的信息融合能夠提高人體目標(biāo)的檢測(cè)性能。

在以上研究的基礎(chǔ)上，本文分析了SFCW生物雷達(dá)生命體回波的信號(hào)模型以及SFCW生物雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)生命探測(cè)性能的影響，提出了一種雙通道SFCW生物雷達(dá)對(duì)靜止人體目標(biāo)的探測(cè)方法，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果驗(yàn)證了本文理論分析和算法的有效性。

1 生命體征信號(hào)SFCW回波模型

人體體表的微動(dòng)可近似為幾組簡(jiǎn)諧振動(dòng)，即天線相位中心到人體胸腔表面的瞬時(shí)距離可表示為

其中，t為快時(shí)間，τ為慢時(shí)間，b0為天線到人體胸腔振動(dòng)中心的距離，Ar,p表示人體呼吸微動(dòng)幅度，fr,p表示人體呼吸微動(dòng)頻率，res(t+τ)表示除呼吸外其他人體微動(dòng)引起的距離變化。人體胸腔表面反射的雷達(dá)回波時(shí)延可表示為2Rp(t,τ)/c，其中，c為光速。

假設(shè)發(fā)射SFCW信號(hào)為ST(t)，則生物雷達(dá)回波信號(hào)為

其中，c為光速，P為人體目標(biāo)的個(gè)數(shù)，δ(·)為狄利克萊函數(shù)，為卷積算子，Rp(t,τ)為人體目標(biāo)到雷達(dá)天線之間的距離。

將SFCW回波信號(hào)與參考信號(hào)混頻，并通過(guò)窄帶中頻濾波器經(jīng)過(guò)中頻解調(diào)后，人體目標(biāo)的回波信號(hào)為

其中，f0為信號(hào)起始頻率，Δf為頻率采樣間隔，Tr為每個(gè)發(fā)射頻點(diǎn)的時(shí)間間隔，N為頻點(diǎn)個(gè)數(shù)。由式 (3) 可知，回波信號(hào)的相位包含了目標(biāo)的位置信息。假設(shè)在t0=nTr+ 2R0/c處進(jìn)行采樣，取出一組頻點(diǎn)信號(hào)的采樣值為

在慢時(shí)間τ0處，對(duì)式 (4) 中的數(shù)據(jù)沿頻率采樣方向進(jìn)行N點(diǎn)逆傅立葉變換（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT），得到目標(biāo)的一維距離像為

沿慢時(shí)間方向進(jìn)行離散采樣，即得到不同通道的回波采樣矩陣yi(k,l)，其中，k為快時(shí)間采樣序號(hào)，l為慢時(shí)間采樣序號(hào)，i= 1,2為通道序號(hào)。

2 SFCW生物雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)分析

2.1 頻率采樣間隔

由式可知，回波距離像的峰值位置為k0= 2NRp(t0,τ0) Δf/c，表示目標(biāo)對(duì)應(yīng)的距離為Rp(t0,τ0)= ck0/(2NΔf)。由于三角函數(shù)的周期性，|y(k,τ0)|以周期為N呈周期性變化，因此相距為c/(2Δf)整數(shù)倍的目標(biāo)一維距離像是重合的，即SFCW雷達(dá)生物距離像存在距離模糊，且不模糊距離為Ru= c/(2Δf)。在模糊距離之外的生命體將更加難于探測(cè)，原因在于遠(yuǎn)距離處的生命體征信號(hào)經(jīng)距離衰減之后將遠(yuǎn)弱于近處模糊距離范圍內(nèi)的雜波，將其折疊入不模糊距離內(nèi)與強(qiáng)雜波疊加到一起，加劇了雜波對(duì)生命體征信號(hào)的污染?？紤]到生物雷達(dá)一般作用于近場(chǎng)，目前生物雷達(dá)作用距離一般不超過(guò)30 m，因此要求Δf≤5 MHz。

2.2 慢時(shí)間重復(fù)頻率

人體呼吸頻率fr一般在0.2～0.5 Hz之間，為滿足奈奎斯特采樣定理，雷達(dá)系統(tǒng)的慢時(shí)間采樣頻率fs應(yīng)滿足fs≥2fr。SFCW信號(hào)的慢時(shí)間采樣頻率為1/NTr，Tr一般為μs量級(jí)，N的量級(jí)一般為千，因此SFCW信號(hào)的慢時(shí)間采樣頻率一般在kHz量級(jí)，要遠(yuǎn)大于2fr，能夠滿足生命探測(cè)的需要。過(guò)高的慢時(shí)間采樣頻率將造成嚴(yán)重的數(shù)據(jù)冗余，增加運(yùn)算負(fù)擔(dān)，所以需進(jìn)行慢時(shí)間降采樣處理，降低運(yùn)算負(fù)擔(dān)并增加信雜比。

2.3 采樣點(diǎn)位置

假設(shè)采樣間隔為Ts，為保證每個(gè)發(fā)射頻率點(diǎn)至少有一個(gè)采樣值，需滿足條件Ts≤Tr。設(shè)采樣波門從信號(hào)發(fā)射時(shí)刻開始，每個(gè)脈沖采樣得到K個(gè)值，則其中表示向下取整，這樣每一幀信號(hào)可以得到N×K個(gè)采樣值。由式(4)可知，若將采樣點(diǎn)序列變?yōu)閠1，取出一組頻點(diǎn)信號(hào)的采樣值為

可見，對(duì)微動(dòng)目標(biāo)而言，選取不同采樣時(shí)刻，不會(huì)對(duì)回波中提取的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息造成影響，因此每個(gè)頻點(diǎn)的回波數(shù)據(jù)僅需采集一個(gè)采樣點(diǎn)即可得到目標(biāo)的距離像信息。

3 雙通道SFCW生物雷達(dá)靜止人體目標(biāo)探測(cè)

雙通道SFCW生物雷達(dá)信息處理流程，見圖1。處理過(guò)程主要包括預(yù)處理和人體目標(biāo)檢測(cè)兩部分。

圖1 雙通道SFCW生物雷達(dá)信息處理流程

3.1 預(yù)處理

雷達(dá)回波預(yù)處理的主要目的是去除系統(tǒng)和傳輸信道引入的干擾，形成高分辨率一維距離像。雷達(dá)回波預(yù)處理主要包括系統(tǒng)校正、距離壓縮、去背景、低通濾波、自適應(yīng)濾波和慢時(shí)間快速傅立葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）等關(guān)鍵步驟。

一般將天線子系統(tǒng)與射頻子系統(tǒng)這兩部分的校正分開進(jìn)行。天線色散校正一般采用微波暗室測(cè)量數(shù)據(jù)，估計(jì)天線色散函數(shù)，為降低測(cè)量數(shù)據(jù)的噪聲污染，一般需做多次測(cè)量平均處理。射頻子系統(tǒng)傳輸特性補(bǔ)償常采用閉環(huán)校正的方法，即在系統(tǒng)聯(lián)調(diào)時(shí)旁路發(fā)射和接收天線，將發(fā)射信號(hào)衰減后直接饋入接收機(jī)，獲得發(fā)射信號(hào)和接收信號(hào)的頻譜，從而估計(jì)出射頻子系統(tǒng)的傳輸函數(shù)。由前文可知，通過(guò)對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行快時(shí)間向的IFFT運(yùn)算，可以得到高分辨距離像。由于SFCW信號(hào)相當(dāng)于離散頻率采樣，其距離向旁瓣較高，需對(duì)頻譜進(jìn)行加窗處理。

由于時(shí)間基線容易不穩(wěn)定，從而在慢時(shí)間方向形成線性趨勢(shì)，可采用線性趨勢(shì)消除（Linear Trend Subtraction，LTS）去除靜態(tài)背景雜波[10]。強(qiáng)靜態(tài)雜波通常會(huì)淹沒(méi)呼吸微動(dòng)信號(hào)，一般情況下，人體呼吸的頻率范圍在0.2～0.5 Hz，心跳的頻率范圍在1～2 Hz。所以，可采用帶通濾波器進(jìn)行慢時(shí)間域?yàn)V波，通帶范圍選在0.2～2 Hz。在帶通濾波器的通帶范圍內(nèi)，仍存在微動(dòng)干擾成分，一般是由環(huán)境中的微動(dòng)物體引起，如風(fēng)吹草叢、樹葉引起的擺動(dòng)，其多普勒譜分布較寬，在生命體征信號(hào)頻帶范圍內(nèi)也有一定分布。由于環(huán)境的不穩(wěn)定性，該類雜波不做規(guī)則的正弦運(yùn)動(dòng)，與生命體征信號(hào)存在明顯差異。本文采用自適應(yīng)濾波進(jìn)一步增強(qiáng)生命體征信號(hào)，抑制動(dòng)態(tài)環(huán)境雜波。最后，進(jìn)行慢時(shí)間域FFT，得到雙通道信號(hào)在距離-方位頻率域的圖像。Ii(n,m) ,i= 1,2;n= 1,2…,N;m= 1,2…,M。FFT變換能夠凸顯強(qiáng)周期信號(hào)，因此可顯著提高生命信號(hào)的信噪比。

3.2 雙通道信號(hào)相干處理

由于通道間存在差異，生命體征信號(hào)在雙通道間并不一致，主要體現(xiàn)在兩方面：① 信號(hào)的位置差異；② 信號(hào)的幅度差異。其中，位置差異對(duì)后續(xù)處理的影響較大。雙通道間的位置差異Dtc由雙通道硬件系統(tǒng)引入的時(shí)間差異Δth和傳輸路徑不同引入的差異Δtr組成。由硬件系統(tǒng)非理想造成的時(shí)延差異如下式

其中，ΔtTR為收發(fā)系統(tǒng)引入的通道間時(shí)延差異，Δtline為傳輸線引入的時(shí)延差異，Δtant為天線引入的時(shí)延差異。

由于生命探測(cè)雷達(dá)的收發(fā)天線間隔小，距離墻體較近，其回波信號(hào)中一般包含有較強(qiáng)的耦合信號(hào)。耦合信號(hào)主要包括雷達(dá)系統(tǒng)內(nèi)部耦合、收發(fā)天線間的耦合以及墻體的直達(dá)波等。若各通道緊貼墻體，則墻體直達(dá)波在不同通道中的時(shí)延大致相同，因此可以通過(guò)不同通道間耦合位置的差異估計(jì)。對(duì)雙通道距離像數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，獲得參考距離像為

其中，yi(k,1)為第i個(gè)通道的距離像的慢時(shí)間序列，Li為獲取i通道參考距離像使用的慢時(shí)間采樣個(gè)數(shù)。計(jì)算S1和S2的相關(guān)函數(shù)為

其中，S1(n)為S1(k)的離散頻譜，K'為IFFT點(diǎn)數(shù)。由式(9)可知，搜索得到r(k)模值最大值點(diǎn)的位置kmax即可根據(jù)式(10)估計(jì)得到兩個(gè)通道信號(hào)間的時(shí)間偏移，進(jìn)而可以利用消除兩個(gè)通道回波間的時(shí)間偏移。

Δtr與目標(biāo)的位置有關(guān)，在MIMO雷達(dá)信號(hào)處理中，根據(jù)多個(gè)通道間的Δtr能夠推導(dǎo)出目標(biāo)的位置。在本系統(tǒng)中，雙通道雷達(dá)的位置較近，因此Δtr較小。若對(duì)數(shù)螺旋天線直徑0.2 m左右，發(fā)射機(jī)置于中間，兩部接收天線置于發(fā)射天線兩側(cè)，天線主波束寬度為30°時(shí)，目標(biāo)的Δtr＜ 0.1 m，接近于雷達(dá)系統(tǒng)的距離分辨率，因此對(duì)于一般的生物雷達(dá)而言，可忽略Δtr的影響。若生物雷達(dá)系統(tǒng)的天線波束較寬，可采用圖像配準(zhǔn)的方法估計(jì)雙通道之間的相對(duì)時(shí)延。校正時(shí)延后將雙通道的對(duì)應(yīng)像素幅值相乘

3.3 人體目標(biāo)檢測(cè)

通過(guò)雙通道信號(hào)的相干處理后，雜波得到進(jìn)一步抑制，人體生命體征信號(hào)得到進(jìn)一步增強(qiáng)，使自動(dòng)檢測(cè)與定位成為可能。人體均勻呼吸時(shí)，其回波信號(hào)在慢時(shí)間向近似為理想單頻信號(hào)，在呼吸頻率處存在能量峰值。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于人體呼吸并不均勻，導(dǎo)致呼吸信號(hào)的部分能量擴(kuò)散到臨近的頻率處，所以呼吸信號(hào)在慢時(shí)間頻譜上具有一定的帶寬范圍。與之類似，呼吸運(yùn)動(dòng)引起一定區(qū)域內(nèi)的胸壁起伏，因此在一定距離范圍內(nèi)生命體信號(hào)較強(qiáng)。

上述分析表明，生命體征信號(hào)在距離-慢時(shí)間頻率域上體現(xiàn)為具有一定尺寸的塊狀目標(biāo)，并且經(jīng)過(guò)雙通道相干處理后的生命體征信號(hào)在局部區(qū)域內(nèi)強(qiáng)于周圍環(huán)境雜波，因此可采用恒虛警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）一類的局部檢測(cè)器得到初步篩選結(jié)果。CFAR算法通過(guò)滑動(dòng)窗實(shí)現(xiàn)，將待檢測(cè)的像素放置在滑動(dòng)窗的中心，滑動(dòng)窗由保護(hù)窗（圖2中實(shí)線框）和雜波窗（圖2中的虛線框）組成?；瑒?dòng)窗的尺寸由生命體征信號(hào)的性質(zhì)、距離采樣間隔和慢時(shí)間頻率采樣間隔共同決定。CFAR的具體過(guò)程為首先統(tǒng)計(jì)保護(hù)窗與雜波窗內(nèi)環(huán)形窗體內(nèi)環(huán)境雜波的分布模型，然后基于估計(jì)的雜波模型和給定的虛警率計(jì)算CFAR的門限值。幅值超過(guò)門限的像素視為目標(biāo)的一部分，其判定過(guò)程如下式[11]

圖2 距離-慢時(shí)間頻域上的生命體征信號(hào)

CFAR處理結(jié)果中存在一定數(shù)量的雜波和噪聲。其中，噪聲由于具有強(qiáng)的隨機(jī)性，在CFAR圖像中通常表現(xiàn)為小尺寸的亮點(diǎn)，而面積較大的動(dòng)態(tài)雜波干擾在CFAR圖像中表現(xiàn)為大尺寸亮斑。上述兩種干擾與生命體征信號(hào)的尺寸存在明顯差異，所以本文對(duì)CFAR結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波濾除上述兩類雜波[12]。

生命體判別及定位則由聚類算法實(shí)現(xiàn)。假如場(chǎng)景中有P個(gè)人體目標(biāo)，則應(yīng)存在P個(gè)聚類中心{μ1,μ2…,μP,}。CFAR結(jié)果中的V個(gè)非零像素點(diǎn){ρ1,ρ2…,ρV,}分布在P個(gè)聚類中心周圍。本文采用二分K-均值聚類方法實(shí)現(xiàn)聚類，其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先將所有點(diǎn)作為一個(gè)簇，計(jì)算簇中第i點(diǎn)到聚類中心的距離Di1= ||μ1-ρi||2，利用距離聚類中心在聚類半徑dc內(nèi)的點(diǎn)迭代計(jì)算更新聚類中心的位置其中m1為簇中非零像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)；然后將簇一分為二，進(jìn)一步迭代計(jì)算兩個(gè)簇的聚類中心；選擇均方誤差最大的一個(gè)簇將其劃分為兩個(gè)簇；不斷重復(fù)上述劃分過(guò)程，直到通過(guò)進(jìn)一步劃分不能降低均方誤差為止。根據(jù)人體尺寸的先驗(yàn)信息，聚類半徑設(shè)為0.6 m。聚類中心的位置給出了生命體目標(biāo)的位置與呼吸頻率信息。

4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果分析

第四軍醫(yī)大學(xué)研究小組自1998年開始研究生命探測(cè)雷達(dá)的相關(guān)工作，成功研制了包括超寬譜沖激生物雷達(dá)[13]和SFCW生物雷達(dá)系統(tǒng)在內(nèi)的系列生物雷達(dá)系統(tǒng)，見圖3。本文使用的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)由雙通道生物雷達(dá)系統(tǒng)獲取，其系統(tǒng)參數(shù)：工作帶寬500～3500 MHz，距離分辨率5 cm，不模糊探測(cè)距離5 m，發(fā)射功率≥10 dBm，接收機(jī)靈敏度-80 dBm，接收機(jī)動(dòng)態(tài)范圍≥50 dB。

圖3 雙通道SFCW雷達(dá)系統(tǒng)實(shí)物圖

穿墻探測(cè)試驗(yàn)場(chǎng)景，見圖4。磚墻厚度約為24 cm，被測(cè)人員正對(duì)雷達(dá)天線，靜坐于墻后4 m距離處。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，人體保持正常呼吸狀態(tài)，周圍環(huán)境穩(wěn)定，無(wú)明顯擾動(dòng)目標(biāo)的干擾。相比于站立的靜止目標(biāo)，靜坐的人體目標(biāo)體動(dòng)更小，檢測(cè)難度更大。

圖4 穿墻探測(cè)試驗(yàn)場(chǎng)景

在兩個(gè)通道的原始回波中，直達(dá)波的位置有一定差別，該差別反映了雙通道系統(tǒng)間的時(shí)延差別，見圖5。使用本文方法進(jìn)行時(shí)延校正后，降低了雙通道間的時(shí)延差別。

圖5 原始回波

經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，靜態(tài)雜波得到一定抑制，但通道一和通道二中仍存在較多殘余雜波，見圖6。經(jīng)過(guò)雙通道相干處理后，雜波得到進(jìn)一步抑制，見圖7（a），此時(shí)疑似生命體征信號(hào)得到凸顯。再經(jīng)過(guò)CFAR處理后，疑似生命體征信號(hào)在CFAR結(jié)果中更加明顯，見圖7（b）。形態(tài)學(xué)濾波將尺寸明顯大于和小于生命體征信號(hào)的雜波濾除，見圖7（c）。聚類算法能夠?qū)⒁欢ǚ秶鷥?nèi)的疑似目標(biāo)點(diǎn)劃分到一個(gè)簇中，并估計(jì)得到疑似生命體的位置，見圖7（d）。

圖6 預(yù)處理結(jié)果

圖7 雙通道相干處理結(jié)果

5 結(jié)論

SFCW生物雷達(dá)能夠?qū)o止人體目標(biāo)進(jìn)行非接觸探測(cè)與定位，但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在強(qiáng)雜波干擾的問(wèn)題，會(huì)使生物雷達(dá)的探測(cè)性能降低。本文系統(tǒng)分析了雙通道SFCW生物雷達(dá)的系統(tǒng)參數(shù)影響，并提出了一套完整的信息處理流程，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明雙通道SFCW生物雷達(dá)可提高對(duì)靜止人體目標(biāo)探測(cè)的性能，具有廣闊的應(yīng)用前景。

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Research on Application of Dual-Channel SFCW Bio-Radar in Detection of Static Human Targets

Bio-radar,which is aimed at detection of vital signs,is an emerging concept. The vital sign of static human becomes weak and easily interfered by the surrounding environment due to the attenuation of the obstacles,which makes it diffcult for bio-radars to obtain the high performance in detection of static human body. Dual-channel SFCW (Stepped-Frequency Continuous Wave) radar is used to improve this problem in this paper. The dual-channel SFCW echo model of vital signs are established firstly,and then the infuence of the SFCW radar parameter on the detection performance is analyzed. On this basis,a new method of static human body detection based on dual-channel SFCW radar is proposed. In this method,preprocessing is used to suppress interference,and then dual-channel coherence is adopted to further suppress environmental clutter. The CFAR detector,morphological filtering and clustering are applied in detection and localization of static human. Experimental results show that the proposed method can effectively suppress clutter and improve the detection performance.

bio-radar;stepped-frequency continuous wave;dual-channel;static human

ZHANG Zhuo-rana,
LIANG Fu-laib,LI Hao-nanc,LV Haob,QI Fu-guib,AN Qiangb,WANG Jian-qib
a. Company 16,Battalion 4,No. 1 Cadet Brigade;b. Teaching and Research Section of Medical Electronics,School of Biomedical Engi neering;c. Company 5,Battalion 2,No. 1 Cadet Brigade,the Fourth Military Medical University,Xi’an Shaanxi 710032,China

R318.6；TN95

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.09.007

1674-1633(2016)09-0029-05

2016-03-17

2016-05-18

國(guó)家科技支撐計(jì)劃（2014BAK12B02）；國(guó)家重大科研儀器設(shè)備研制專項(xiàng)（61327805）；陜西省自然科學(xué)基金（2014JQ2-6034）。

梁福來(lái)，博士，講師，主要研究方向：生物雷達(dá)信號(hào)處理。

通訊作者郵箱：liangfulai@fmmu.edu.cn