基于扩展贝塞尔模型的多普勒穿墙雷达定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111157986A(43)申请公布日2020.05.15(21)申请号202010005459.6(22)申请日2020.01.03(71)申请人中南大学地址410083湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人丁一鹏高山流水孙印花柳润金厍彦龙黄国伟李正敏郭学斌(74)专利代理机构长沙永星专利商标事务所(普通合伙)43001代理人何方(51)Int.Cl.G01S13/88(2006.01)G01S13/66(2006.01)G01S7/41(2006.01)权利要求书5页说明书12页附图3页(54)发明名称基于扩展贝塞尔模型的多普勒穿墙雷达定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换的多普勒穿墙雷达定位方法，属于目标跟踪技术领域，基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法，用于提取接收回波中感兴趣的目标分量并对其瞬时频率特征值进行估计，通过引入参数，构造扩展贝塞尔曲线，进而通过动态调整参数，当信号能量能最大程度的集中时确定的值，此时拟合结果最近似于目标瞬时频率曲线时，完成对目标瞬时频率的估计，相比于不加入参数时精度得到提高，具有创新性；定位跟踪算法，用于根据瞬时频率对目标进行实时估测位置信息，合成目标运动轨迹，实现对目标的跟踪。CN111157986ACN111157986A权利要求书1/5页1.一种基于扩展贝塞尔模型的多普勒穿墙雷达定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法，完成对解调后回波信号的分量分离与瞬时频率的估计，选定单段贝塞尔曲线的控制顶点；S2.引入参数，将单段贝塞尔曲线表示成已经选定的控制顶点和含参数的调配函数的线性组合，构造扩展贝塞尔模型，通过动态调整参数，完成对解调后回波信号的分量分离与瞬时频率的估计，并进一步提高瞬时频率的估计精度；S3.根据定位跟踪算法以及目标瞬时频率，实时估测目标位置信息；S4.合成目标运动轨迹，实现对目标的跟踪。2.如权利要求1所述基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换的多普勒穿墙雷达定位方法，其特征在于，步骤S1中，所述基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换频率估计算法，具体包括：S101.贝塞尔模型的端点确定：根据短时傅里叶变换，对发射机接收回波调解后的信号进行时频分析，提取主要像素作为目标瞬时频率曲线，截取频率模糊区域，并取此区域中曲线的端点作为贝塞尔模型的端点；S102.贝塞尔模型的控制顶点确定：基于贝塞尔模型对霍夫变换频率进行拟合，根据霍夫变换的原理，确定最近似于目标瞬时频率曲线的贝塞尔模型，选定贝塞尔模型的控制顶点，完成对目标瞬时频率的估计。3.如权利要求2所述基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换的多普勒穿墙雷达定位方法，其特征在于，步骤S101中，所述发射机接收回波调解后的信号表示为：式(1)中，ak为第k个信号的幅度，fdi,k(t)是对应于载波频率fi的第k个目标分量的多普勒频率，φk＝4πfiRk0/C是第k个信号回波初始相位，Rk0是初始目标范围，c是光速，j为虚数单位。4.如权利要求2所述基于扩展贝塞尔模型的目标瞬时频率估计方法，其特征在于，步骤S102中，由于信号经反射物反射后，被反射物吸收一部分能量，产生了具有衰减延迟的原信号，叠加上原信号形成回波信号，所得霍夫变换的模型如下：式(2)中，F(X,t)是目标瞬时频率的拟合模型，X是拟合参数，调整拟合参数使得拟合模型近似于目标瞬时频率fdi,k(t)＝F(X,t)；所述贝塞尔模型如下：2CN111157986A权利要求书2/5页式(3)中，P0和P2是贝塞尔模型的端点，P1是其控制点，u是参数；目标瞬时频率的拟合如下：22FP(X,t)＝(1-t)·ystart+2t(1-t)Y1+t·yend(4)式(4)中，X＝[x1,y1]，确定最近似于目标瞬时频率曲线的贝塞尔模型，调整(X1,Y1)＝(x1,y1)时，选定贝塞尔模型的控制顶点P1。5.如权利要求1所述基于扩展贝塞尔模型的霍夫变换的多普勒穿墙雷达定位方法，其特征在于，步骤S2中，所述扩展贝塞尔模型如下：式(5)中，P0和P2是步骤S2中贝塞尔模型确定的端点，P1是其控制点，u是新引入的参数；N2,i(u)(i＝0,1,2)为扩展贝塞尔模型的含参数的调配函数，式(5)中调配函数为：式(6)中，u∈[0,1]，参数λ1,λ2∈[-2,1]；目标瞬时频率的拟合如下：式(7)中，Y1为贝塞尔模型中控制点P1的纵坐标；调整参数λ1和λ2，先假定λ1为零，在[-2,1]范围内调整λ2，当信号能量能最大程度的集中时确定λ2的值，然后在[-2,1]范围内调整λ1，当信号能量能最大程度的集中时确定λ1的值，此时拟合结果最近似于目标瞬时频率曲线时，完成对目标瞬