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Digital Object Identifier 10.1109/TMTT.2019.2939523
0018-9480 copy; 2019 IEEE
用移动FMCW雷达平台实现基于相位的二维人物识别
摘 要：在城市的营救活动中,可以在复杂的环境中用移动雷达平台对人物目标进行识别和定位对于整个救援活动会起到至关重要的作用。此文章便介绍了一种精准的基于相位人物目标二维综合孔径雷达(SAR)且使用移动调频连续波(FMCW)雷达进行的基于生命体征追踪成像和识别系统。这个方案首先依靠FMCW相位探测将生命体征信息从人体目标上提取出来，然后使用SAR成像方法来得到二维场景图像，同时在探测到的二维地图上自动选择并标记出人物目标。实验进行了方位角上人物目标识别、多个人物目标识别以及复杂户外环境的二维地图绘制。这些结果表明该方案不光可以捕获人物目标的生命体征，还可以获得二维地图绘制所需的精准位置信息，这些都证明了其在搜查营救应用方面的巨大潜力。
检索词：移动调频连续波(FMCW)雷达、移动平台、综合孔径雷达(SAR)、二维地图绘制、生命体征。
Ⅰ.介绍
应用于移动平台的基于生命体征的二维地图绘制和人物识别对于现代救援工作来说至关重要。在过去几年里，在许多用于捕获特定场景信息的传感器种类中，相机都是在车载移动平台和救援应用方面很常用的工具。然而，为了克服恶劣天气引起的能见度低以及导航中障碍物的问题，微波雷达技术成为一个很好的选择,因为其本身具有相对于光传感器的优势。在许多移动雷达绘图研究中都会考虑到综合孔径雷达(SAR)技术，因为其可以通过在一定区域内移动相对较尺寸的天线来合成一个较大的孔径从而得到一个较好的空间分辨率[1]-[6]。
在许多雷达结构中，连续波(CW)雷达可以通过发射一个单频来获得移动目标的相位历史记录，它们具有结构简单、发射功率低和灵敏度高的优点[7]-[9]。最近的研究表明多个单频CW可以成功解决波长歧义问题并且提供精确的距离信息[10]，[11]。对于大规模多路复用来说，它具有很大优势，但这与实际救援任务相比却不是很重要。另一方面，脉冲无线电超带宽(IR-UWB)雷达可以传输很大的带宽，它可以得到大范围的分辨率并且将其应用扩展各个领域[12]-[15]。然而，IR-UWB雷达的结构过于简单。调频连续波(FMCW)雷达可以传输有限的带宽并且提供简单且廉价的方法来获得精确的距离信息，而且它还可以从目标人物身上连贯地提取相位信息[16]-[19]。因此，现代基于FMCW的SAR系统可以被视为一种轻重量、低成本的二维成像系统，这些都证明了其在生物医学和安全应用方面的巨大潜力。
同时，雷达技术因其精准捕获人体胸部规律振动以及评估他们的身体情况的优势[18]-[27]，已经在大量商业生物医学应用方面应用和发展起来。它提供一个基于分析多普勒和微多普勒(m-D)特性的非接触方法来获得呼吸和心跳。例如，设计不同的雷达结构来获得出色的性能，从而满足不同生物医学远距离感测目的[18]–[22]。而对于健康监视应用[23]-[27]，因其具有低功耗特性，一些研究开始致力于电子植入、睡眠阶段评估、呼吸紊乱识别和人体动作分类方向。
然而，基于生命体征的人物识别是文献中的一个新主题，而且一些小组也开始对它进行研究。一方面，研究人员已经对二维雷达成像中的人物识别进行了一些研究。在[28]中，研究了结合FMCW模式和干涉模式的5.8GHz的可便携式混合雷达系统，基于机
器扫描和FMCW模式不同方位下的标准差，这个系统可以在一个二维雷达成像中将静止的人物目标与运行的发动机区分开。而在[29]中，介绍了一种自注入锁定(SIL)雷达系统，该系统可以在一个二维图像中定位出多个隐藏的人物目标，同时监测他们的生命体征。然而，这些需要将雷达固定在某一位置进行长时间的扫描。因此，它在大范围的场景中很难到处移动，而且不利于实际搜查救援场景。
另一方面，在移动平台上捕获生命体征同样也很困难，因为相比于位移距离信号，呼吸信号显得非常微弱。消除雷达中的移动信号是研究中的关键问题，一些研究团队在这方面进行了有价值的研究。例如，在[30]中，一个装在移动平台的2.4GHz正交多普勒雷达系统已经被用于进行人物目标的呼吸信号识别。同时，一种位于与目标胸部一致高度的RF标签也用于产生平台移动补偿的参考信号。[31]中提出了一种廉价的基波和谐波双频(FHDF)多普勒雷达系统，用于从移动雷达平台中探测生命体征，还预设一种固定的反射物，同时需要消除或减轻雷达平台移动带来的影响。然而，这些工作都是需要将雷达固定在振动平台上，所以它们并不是真正的移动平台。更重要的是，它们需要参考反射器的信号来消除雷达的运动，这对于实际救援任务来说是不现实的。因此，它们仍不能在实际安全应用中识别人物目标。
本文最开始的想法是受之前的研究[32]启发的，其中提出一种基于无人机的混合移动雷达系统，用于生成目标二维图像的同时识别人物目标。整个地区的二维图像可以通过FMCW模式来获得，同时还可以通过多普勒模式来鉴定生命体征信号。然而，对于这两个模式分别需要至少两次扫描才可以识别出室内实验室环境中的人物目标，更重要的是，在过去的工作中，如果不手动校准，这个系统就几乎无法在处于相同方位角的其他物体当中鉴别出人物目标。因此，关键是要开发出一种系统，它可以同时获取多个目标的二维位置，并且可以用一个常规雷达结构自动地在一次扫描的时间内通过提取人物目标的呼吸信号来对他们进行鉴别。
这篇文章在[33]的基础研究上进行了拓展，提出了在复杂室外环境中实现的一种基于相位的精确人物目标鉴别和基于生命体征追踪的二维成像系统，现在一直使用的系统是带有移动滑轨的传统FMCW雷达。另外，这个方案可以自动鉴别和选择人物目标涉及的距离范围。本篇结构安排如下。第二部分介绍人物目标二维识别的方法，第三部分会细节讨论几个关于此方法的特定问题。第四部分介绍移动FMCW雷达系统，并且通过测量三个不同实验验证操作系统，用于实际环境中在移动平台上进行非接触人物目标的识别。最后在第五部分得出结论。
Ⅱ.用于人物目标二维识别的移动FMCW雷达操作准则
在这个部分将详细介绍基于相位的人物目标二维鉴别方法，当常规FMCW雷达系统安装在移动平台上时可以通过他们的生命体征来鉴别人物目标。
一个波形周期内传输的复解析信号的数学表达形式可表示为
(1)
在上式中，是发射信号的幅值，是雷达的中心频率，称作“调频斜率”，表示时间间隔中的“快时间”，其中代表一个波形周期的持续时间，是初相位。
假设在距离雷达处有一个散射体，其中称为“慢时间”。接收信号在时通过点目标后再反射到接收天线，此信号的信号表达式为
(2)
其中，是接收信号的幅值，主要来自于目标反射和传播损耗。表示回波信号的相对延迟，表示光速。
FMCW雷达传输一个大带宽(几百兆赫兹)的调频信号。在将发送信号与复共轭信号混合后，差频信号可表示为
(3)
其中，表示差频信号的幅值，(3)式中第一项是频率项，差频是，慢时间相位历史包括目标的范围信息，第三项叫做残留影像相位(RVP)。对于近场应用，分子和分母相差超过五个数量级，可以忽略不计。
差频不光提供与点散射体呈线性比例的距离范围，还保留了与目标微小运动相对应的相位信息，因此，有可能在频域中的相位信息中提取出生命体征。在每个差频信号周期中建立傅里叶变换，的快速傅里叶变换可计算为
(4)
其中，和相位信号相当于。在简单展开和缩放后，可以通过提取出相应的范围轮廓。
如果这个散射体是人物目标，从雷达到人体胸部的距离将会随着胸部起伏产生周期性变化。与点散射体不同的是，距离会是一个变量，可以表示为：
(5)
其中，是雷达和人体之间的距离，是胸部起伏的函数表达式，为慢时间。通过在(4)中得出的相位信号可知，胸部的起伏过程可表示为
(6)
通常这个函数与正弦信号相似。胸部的收缩与扩张会影响到距离的变化，而这可以精准地表征呼吸的周期性。
然而，当雷达在方位角方向移动时，雷达到人体的距离会发生变化，其可以近似为经典双曲线模型:
(7)
其中，是人体到雷达轨迹的距离。
为了更好的理解，想象一下在实验场景中的两个人物目标，如在图1(a)中所展示的区域草图，雷达天线的半功率波束宽度是。雷达由具有统一速度的铁路平台所承载，而轨迹距离每个人物目标的最近距离是，是人物目标与雷达之间的时变距离。
在图中，可以分解为两个部分，即雷达运动产生的距离和胸部起伏引起的距离。胸部起伏距离可
表示为
(8)
从上式中可以看出其对于获得相位历史和消除雷达移动产生的距离很重要。因此，在FMCW雷达接收到回波信号之后，执行二维成像的方法便可以获得场景的雷达图像。然后可以通过基于相位的提取方法来获得生命体征信号。最后可以在二维复杂场景中识别出人物目标。
SAR成像
首先需要对场景进行成像处理。在移动平台中当FMCW雷达沿方位角方向移动时，可以使用波数域算法(WDA)从回波信号
中来获得SAR图像。相比于常规的SAR算法，WDA是一种集中算法，可以完全专注于场景而且不会产生几何变形，同时也可以无视成像场景的大小。
Fig. 1. (a) Sketch diagram of the experimental scene. (b) Time-range diagramto describe the proposed method.
图1. (a)实验场景的草图.(b)描述方案的时间-距离图.
在距离完成精简后，将二维回波数据转化为二维频域来进行计算，之后运用StoIt 差值[34]来消除耦合，同时执行全范围单元偏移校正(RCMC)。最后，通过二维IFFT可以获得场景的SAR成像。场景的SAR结果可表示为，由个点组成，其中，。
基于相位的信号分离
范围方向的快速傅里叶变换(FFT)结果可以命名为，包括个距离单元，每个距离单元有个采样点。首先，需
要提取出相位信号，，，将其在各自的距离单元中展开来识别呼吸信号。展开的相位在执行相位补偿之后再进行计算，相位补偿可表示为
(9)
其中，是采样点。由于平台具有不稳定性和不可预测的震动，因此使用一种线性适应性方法来消除雷达运动。适应性函数可以表示为
(10)
其中，是的第个距离单元的相位历史。是点第阶线性适应的适应系数。的选择需要使回波信号和适应函数之间的平均平方损耗最小。可以计算为
(11)
在所有距离单元中用适应函数减去回波信号之后，可以消除第个距离单元的雷达移动，同时也可以获得相位信号。
呼吸循环定位
由呼吸过程中胸部的规律起伏理论上可以获得一个正弦函数曲线。为了消除其他目标的干扰，将获得的曲线的幅度归一化可获得曲线。一方面，波峰和波谷分别与呼气和吸气的相位相对应。注意，一个成年人休息时正常的呼吸频率为12
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