一种穿墙雷达对多运动目标实时探测、分离的方法

摘要

一种穿墙雷达对多运动目标实时探测、分离的方法，通过一种基于指数平滑滤波器的杂波抑制算法剔除复杂的背景信号，更快速、准确地保留运动人体目标的信息；通过一种基于希尔伯特变换的包络检测算法，从而实现将各运动目标置于不同包络的波峰；通过一种基于将固定阈值和自适应阈值相结合的算法，从而更快速地实现将各运动目标的分离在不同的区域；本发明方法简单、执行效率高，适用于便携式穿墙雷达隔墙对多运动人体目标的探测，为穿墙雷达对各运动目标准确定位提供了有力的保障，可有效提高穿墙雷达的工作效率。

主权项

一种穿墙雷达对多运动目标实时探测、分离的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、预采集前K次的一维回波信号，求出它们的平均值y₀(n)，n代表离散的时间，且n∈[1,N]，其中N为每条扫描数据的采用点数；步骤2、从第K+1条扫描数据开始，将当前采集的扫描数据，假设为第k条扫描数据，经过指数平滑滤波处理，获得消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)；步骤3、对当前消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)进行希尔伯特变换得到进一步获得当前消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)的包络E(n)；步骤4、利用固定阈值TH₁对当前消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)的做粗分离，其实现步骤为，步骤4.1，计算包络E(n)所有点的幅度的平均值步骤4.2，令阈值将该阈值与包络E(n)幅度值进行比较，$X_{out1}\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& E\left(n\right)\ge {\mathrm{TH}}_1\\ 0,& E\left(n\right)<{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.,$当X_out1(n)为1就表明该位置有目标，X_out1(n)为0就表明该位置没有目标，从而将包络E(n)的幅度值大于阈值TH₁的点形成非零区域；步骤4.3，令x'_k(n)＝x'_k(n)×X_out1(n)，将当前消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)的幅值不等于0的点构成若干有效区域；步骤5、利用自适应阈值TH₂对步骤4中的某一个有效区域做细分离，假设有效区域为闭区间[a，b]，其中所述的步骤5包括如下步骤：步骤5.1，假设滑动窗的长度为2M‑1；步骤5.2，计算该闭区间第一个点，即a点，对应的自适应阈值TH₂，其中${\mathrm{TH}}_2=\frac{\underset{j=a-M}{\overset{a+M}{\Sigma }}E\left(j\right)}{2M+1};$步骤5.3，如果该点对应的包络幅度值E(a)≥C₂×TH₂，则令X_out2(a)＝1，否则X_out2(a)＝0，X_out2(a)为1就表明该位置有目标，X_out2(a)为0就表明该位置没有目标；步骤5.4，重复步骤5.2～5.3所述方法依次求出闭区间[a，b]其它点的输出结果X_out2(m)，再利用x'_k(m)＝x'_k(m)×X_out2(m)，则对经过步骤4的粗分离后形成的有效区域[a，b]再进一步分离为若干不同的有效区域；步骤6、对步骤4中形成的其他有效区域重复步骤5.1‑5.4的方法分别完成对当前消除直达波及静止目标的信号x'_k(n)在其他区域的细分离。