太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展

杨琪 邓彬 王宏强 秦玉亮

杨琪, 邓彬, 王宏强, 秦玉亮. 太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展[J]. 雷达学报, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
引用本文: 杨琪, 邓彬, 王宏强, 秦玉亮. 太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展[J]. 雷达学报, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
Yang Qi, Deng Bin, Wang Hongqiang, Qin Yuliang. Advancements in Research on Micro-motion Feature Extraction in the Terahertz Region[J]. Journal of Radars, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
Citation: Yang Qi, Deng Bin, Wang Hongqiang, Qin Yuliang. Advancements in Research on Micro-motion Feature Extraction in the Terahertz Region[J]. Journal of Radars, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087

太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展

doi: 10.12000/JR17087
基金项目: 国家自然科学基金(61701513, 61571011)
详细信息
    作者简介:

    杨 琪(1989–),男,陕西省渭南市人,国防科技大学电子科学学院博士生,从事太赫兹雷达系统、太赫兹雷达微动与成像研究。E-mail: yangqi_nudt@163.com

    邓 彬(1981–),男,山东省邹城市人,国防科技大学电子科学学院副研究员,从事合成孔径雷达、太赫兹雷达微动与成像等研究

    王宏强(1970–),男,陕西省宝鸡市人,国防科技大学电子科学学院研究员,973技术首席,原863太赫兹专家,中国兵工学会太赫兹应用技术专业委员会委员,从事太赫兹雷达、雷达信号处理和自动目标识别等研究

    秦玉亮(1980–),男,山东省潍坊市人,国防科技大学电子科学学院副研究员,主要从事太赫兹雷达、雷达关联成像和电磁涡旋方面研究

    通讯作者:

    邓彬   dengbin_nudt@163.com

  • 中图分类号: TN95

Advancements in Research on Micro-motion Feature Extraction in the Terahertz Region

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61701513, 61571011)
  • 摘要: 微动特征是目标探测与识别的重要辅助特征。随着近年来太赫兹研究的兴起,太赫兹雷达目标微动特征提取正在逐渐凸显出其特殊优势。本文首先对近年来国内外太赫兹频段雷达目标微动特征提取方面的研究进行整理总结,从太赫兹频段微动特性分析、微动特征提取和微动目标成像等几个方面进行了深入的介绍和分析。然后针对太赫兹频段的优势和特殊性,介绍了本单位在太赫兹微动目标特性分析、特征提取和高分辨高帧频成像方面的工作。最后对太赫兹雷达目标微动特征提取的发展趋势进行了展望,并分析了本领域值得进一步深入研究的技术方向和有待解决的技术难题。
  • 图  1  220 GHz脉冲相干雷达

    Figure  1.  Photograph of the 220 GHz radar

    图  2  引擎启动(2700 r/min)的静止货车的微多普勒谱

    Figure  2.  Doppler spectrum of a stationary truck with its engine running at 2700 r/min

    图  3  速度为2.6 m/s的履带车的回波多普勒谱

    Figure  3.  Doppler spectrum of a tracked vehicle target moving radially at 2.6 m/s

    图  4  228 GHz雷达原理图

    Figure  4.  Schematic block diagram of the 228 GHz radar system

    图  5  228 GHz雷达实物及其实验场景

    Figure  5.  228 GHz heterodyne radar system and the experimental scene

    图  6  人体生命信号回波时频分布

    Figure  6.  Time-frequency distributions of the vital signatures

    图  7  人体运动回波时频分布

    Figure  7.  Time-frequency distributions of the gait signatures

    图  8  生命信号时频分布质心及提取结果

    Figure  8.  The spectrogram of the time-frequency centroid and the parameter estimation result

    图  9  太赫兹与X频段微多普勒比较(计算与仿真)

    Figure  9.  Micro-Doppler comparison between terahertz band and X band (calculation and simulation)

    图  10  基于Radon变换的参数提取算法

    Figure  10.  The flow chart of micro-feature extraction algorithm based on Radon transform

    图  11  目标微多普勒及其提取结果

    Figure  11.  Micro-Doppler distribution and the parameter extraction result

    图  12  SNR为–11 dB时基于EMD方法的检测结果

    Figure  12.  Detection result of the method based on EMD under the situation of SNR equals –11 dB

    图  13  两个摆动小球观测实验及其时频分布

    Figure  13.  Experiment on two swinging balls and the time-frequency distribution

    图  14  太赫兹SAR平台振动补偿前后成像结果

    Figure  14.  Imaging results of Terahertz SAR before and after vibration compensation

    图  15  基于SDKT的振动补偿算法原理图

    Figure  15.  Flow chart of compensation method based on SDKT

    图  16  振动补偿前后成像结果(SCR=10 dB)

    Figure  16.  Imaging results before and after vibration compensation (SCR=10 dB)

    图  17  结构复用太赫兹雷达系统结构示意图

    Figure  17.  Schematic block diagram of the terahertz radar systems with reusable structure

    图  18  440 GHz收发前端

    Figure  18.  The transmitting and receiving front-ends of the 440 GHz

    图  19  某一微动散射中心的时频分布

    Figure  19.  Time-frequency distributions of a micro-motion scattering center

    图  20  某一微动散射中心回波频谱

    Figure  20.  Spectrum of the echo signal of a micro-motion scattering center

    图  21  某一微动散射中心时频分布的逆Radon变换结果

    Figure  21.  The inverse Radon transform of the time-frequency distribution of a micro-motion scattering center

    图  22  粗糙面目标

    Figure  22.  Target models with rough surface

    图  23  粗糙锥体目标回波时频分布

    Figure  23.  Time-frequency distributions of the rough surface cones

    图  24  基于时频拼接的微多普勒解模糊算法原理图

    Figure  24.  Schematic diagram of the algoritnm based on the spliced time-frequency image

    图  25  基于时频拼接算法的微多普勒解模糊仿真结果(SNR=3 dB)

    Figure  25.  Simulation results of the algorithm based on the spliced time-frequency image (SNR=3 dB)

    图  26  不同信噪比下的参数估计误差曲线

    Figure  26.  Relative errors of parameter estimation under different SNR

    图  27  基于模值Hough变换的微多普勒解模糊算法原理图

    Figure  27.  Schematic diagram of the algoritnm based on the modulo Generalized Hough transform

    图  28  基于模值Hough变换算法的微多普勒解模糊仿真结果(SNR=3 dB)

    Figure  28.  Simulation results of the algorithm based on the modulo generalized Hough transform (SNR=3 dB)

    图  29  不同信噪比下的参数估计误差曲线

    Figure  29.  Relative errors of parameter estimation under different SNR

    图  30  基于模值Hough变换的微多普勒解模糊算法原理图

    Figure  30.  Schematic diagram of the algorithm based on the modulo generalized Hough transform

    图  31  220 GHz旋转角反射器实验场景

    Figure  31.  Experimental scene of the rotating corner reflectors at 220 GHz

    图  32  基于脉内干涉的微多普勒解模糊实验结果

    Figure  32.  Experimental results of the algorithm based on the Intra-pulse Interference algorithm

    图  33  不同信噪比下的参数估计误差曲线

    Figure  33.  Relative errors of parameter estimation under different SNR

    图  34  粗糙圆柱目标及实验场景

    Figure  34.  The rough surface cylinders and the experimental scene

    图  35  220 GHz频段旋转粗糙圆柱目标时频分布

    Figure  35.  Time-frequency distributions of rough surface cylinders with 220 GHz system

    图  36  太赫兹雷达粗糙旋转目标参数估计原理

    Figure  36.  Schematic diagram of parameter estimation of the rough surface rotating targets

    图  37  参数估计误差曲线

    Figure  37.  Relative errors of parameter estimation

    图  38  太赫兹车载SAR实验场景

    Figure  38.  Experimental scene of the terahertz vehicle-borne SAR

    图  39  太赫兹车载SAR实验结果

    Figure  39.  Experimental results of the terahertz vehicle-borne SAR

    图  40  振动补偿前后的方位向分辨率

    Figure  40.  Azimuth resolution before and after vibration compensation

    图  41  太赫兹雷达微动弹头成像实验场景

    Figure  41.  Experimental scene of the precession warhead model based on a terahertz radar

    图  42  太赫兹雷达微动弹头成像结果

    Figure  42.  Experimental results of the precession warhead model based on a terahertz radar

    表  1  结构复用太赫兹雷达系统主要参数

    Table  1.   The main parameters of the 440 GHz terahertz radar system with reusable structure

    工作频率(GHz) 中心频率(GHz) 带宽(GHz) 发射功率(mW) 倍频次数 工作温度(°) 存储温度(°)
    217~227 222 10.0 10.0 Typ 16 +20~+40 0~+70
    325.5~340.5 333 15.0 1.0 Typ 24
    434~454 444 20.0 5.0 Typ 32
    651~681 (设计) 666 30.0 48
    1312~1352 (设计) 1332 40.0 96
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-10-09
  • 修回日期:  2017-11-07
  • 网络出版日期:  2017-12-04
  • 刊出日期:  2018-02-28

太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展

doi: 10.12000/JR17087
    基金项目:  国家自然科学基金(61701513, 61571011)
    作者简介:

    杨 琪(1989–),男,陕西省渭南市人,国防科技大学电子科学学院博士生,从事太赫兹雷达系统、太赫兹雷达微动与成像研究。E-mail: yangqi_nudt@163.com

    邓 彬(1981–),男,山东省邹城市人,国防科技大学电子科学学院副研究员,从事合成孔径雷达、太赫兹雷达微动与成像等研究

    王宏强(1970–),男,陕西省宝鸡市人,国防科技大学电子科学学院研究员,973技术首席,原863太赫兹专家,中国兵工学会太赫兹应用技术专业委员会委员,从事太赫兹雷达、雷达信号处理和自动目标识别等研究

    秦玉亮(1980–),男,山东省潍坊市人,国防科技大学电子科学学院副研究员,主要从事太赫兹雷达、雷达关联成像和电磁涡旋方面研究

    通讯作者: 邓彬   dengbin_nudt@163.com
  • 中图分类号: TN95

摘要: 微动特征是目标探测与识别的重要辅助特征。随着近年来太赫兹研究的兴起,太赫兹雷达目标微动特征提取正在逐渐凸显出其特殊优势。本文首先对近年来国内外太赫兹频段雷达目标微动特征提取方面的研究进行整理总结,从太赫兹频段微动特性分析、微动特征提取和微动目标成像等几个方面进行了深入的介绍和分析。然后针对太赫兹频段的优势和特殊性,介绍了本单位在太赫兹微动目标特性分析、特征提取和高分辨高帧频成像方面的工作。最后对太赫兹雷达目标微动特征提取的发展趋势进行了展望,并分析了本领域值得进一步深入研究的技术方向和有待解决的技术难题。

English Abstract

杨琪, 邓彬, 王宏强, 秦玉亮. 太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展[J]. 雷达学报, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
引用本文: 杨琪, 邓彬, 王宏强, 秦玉亮. 太赫兹雷达目标微动特征提取研究进展[J]. 雷达学报, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
Yang Qi, Deng Bin, Wang Hongqiang, Qin Yuliang. Advancements in Research on Micro-motion Feature Extraction in the Terahertz Region[J]. Journal of Radars, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
Citation: Yang Qi, Deng Bin, Wang Hongqiang, Qin Yuliang. Advancements in Research on Micro-motion Feature Extraction in the Terahertz Region[J]. Journal of Radars, 2018, 7(1): 22-45. doi: 10.12000/JR17087
    • 太赫兹(Terahertz, THz)波通常指频率在0.1~10 THz(对应波长30 μm~3 mm)之间的电磁波,其频率介于毫米波与红外光之间,处于宏观电子学向微观光子学的过渡频段,在电磁波谱中占有很特殊的位置,具有与其它波段不同的特殊性质[15]。近年来,随着太赫兹源、检测和相关器件的突破,太赫兹雷达技术发展迅速,国内外报道了很多太赫兹雷达系统,主要应用于高分辨成像研究[614]。但是,目前的研究对象主要是静止目标或者简单运动目标,对太赫兹频段微动目标的研究还很少。由于太赫兹频率较高,具有多普勒敏感性,非常有利于微动目标的检测和识别,因此,太赫兹雷达微动目标特征提取是一个十分有意义的研究领域。

      微动指的是目标或目标组成部分在径向相对雷达的小幅非匀速运动或运动分量,由此带来的多普勒频移和频带展宽称为微多普勒[15,16]。微动在自然界和实际生活中普遍存在,如车辆引擎带来的车体振动、人体行走时四肢的摆动、雷达天线的旋转、弹道导弹中段的进动等等。微动目标的微多普勒特征可以反映目标的电磁特性、几何结构和运动特征,为雷达目标特征提取和目标识别提供了新的途径。自2006年美国海军研究实验室(Naval Research Laboratory) Victor. C. Chen教授提出微多普勒这一概念以来,微多普勒特征引起了国内外学者的广泛关注,国内外出现了研究目标微动和微多普勒的高潮[15,1725]。时至今日,关于目标微动的建模、分析、提取和成像等研究取得了很多成果,使得微多普勒特征成为了目标识别的有效途径和重要补充手段。但是,之前的研究基本都是在传统微波频段开展的,并不能完全适用于太赫兹频段。太赫兹作为红外与毫米波之间的过渡频段,同时具有这两个频段的优势,但是不可否认的是也同时具有这两个频段的某些劣势。因此,太赫兹频段微动目标特征提取研究,需要研究太赫兹频段下目标微动的新现象和新问题,针对太赫兹频段的特殊性进行分析和研究,提出适用于太赫兹雷达的微动目标特征提取方法。

      本文旨在对近年来太赫兹频段雷达目标微动特征提取研究进行整理和总结,并对后续的研究进行展望。文章安排如下:第2部分对近年来国内外太赫兹频段雷达目标微动特征提取研究现状进行了整理和总结,分为国外研究现状和国内研究现状两节,国内研究现状部分不包括国防科技大学的研究。第3部分主要介绍近年来国防科技大学在太赫兹频段雷达目标微动特征提取研究方面的工作,包括系统搭建、特性分析、特征提取和高分辨成像等内容。第4部分对本文进行了总结并对太赫兹频段雷达目标微动特征提取研究未来的发展进行了展望。

    • 国外在太赫兹雷达目标微动特征提取方面的研究比较少,主要集中在几个具体应用方面。1991年美国佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的Robert W. McMillan等人为美国军方提出并实现了载频为225 GHz的脉冲相干雷达(图1),并利用该雷达进行了目标的多普勒回波测量,这是目前能看到的最早的关于太赫兹微动的研究[26]。通过引擎启动的静止货车的回波多普勒谱可以清晰的看到45 Hz处的谱峰,这也与实验所设置的引擎转速2700 r/min相吻合(图2),通过履带车的多普勒谱也能够看出车体和履带等部件的表现(图3)。太赫兹雷达由于波长非常短,因此多普勒特征将非常明显,该系统从实验上验证了可以基于多普勒特征识别目标的不同运动部件。

      图  1  220 GHz脉冲相干雷达

      Figure 1.  Photograph of the 220 GHz radar

      图  2  引擎启动(2700 r/min)的静止货车的微多普勒谱

      Figure 2.  Doppler spectrum of a stationary truck with its engine running at 2700 r/min

      图  3  速度为2.6 m/s的履带车的回波多普勒谱

      Figure 3.  Doppler spectrum of a tracked vehicle target moving radially at 2.6 m/s

      从2008年开始,莱特州立大学(Wright State University)物理系Douglas Petkie教授的研究团队开展了一系列太赫兹频段人体微动提取研究[2730],研究内容包括人体运动微动特征和人体生命微动特征。其太赫兹雷达系统主要工作频段为120 GHz和228 GHz, 228 GHz雷达原理和其人体生命信号探测实验场景分别如图4图5所示,人体生命信号探测结果和人体运动信号探测结果分别如图6图7所示。经过数据处理,从回波信号时频分布中,可以清晰地看出人体呼吸、心跳、手臂、腿以及躯干等各个部分的微多普勒贡献,验证了利用太赫兹雷达进行人体生命信号探测和人体运动信号探测的可能。

      图  4  228 GHz雷达原理图

      Figure 4.  Schematic block diagram of the 228 GHz radar system

      图  5  228 GHz雷达实物及其实验场景

      Figure 5.  228 GHz heterodyne radar system and the experimental scene

      图  6  人体生命信号回波时频分布

      Figure 6.  Time-frequency distributions of the vital signatures

      图  7  人体运动回波时频分布

      Figure 7.  Time-frequency distributions of the gait signatures

      2008年,美国空军理工学院(Air Force Institute of Technology)的Melody L. Massar利用Petkie教授研究团队的太赫兹雷达系统也进行了太赫兹频段人体生命信号探测研究[31]。该研究基于一种新的基于Toeplitz矩阵算法的时频分布,能够从人体回波中快速分离出呼吸和心跳信号。图8中0.25 Hz和1.50 Hz附近的谱峰分别对应的是目标的呼吸和心跳频率。可见太赫兹频段的微多普勒敏感性有利于微弱微动信号分量的探测和估计。

      图  8  生命信号时频分布质心及提取结果

      Figure 8.  The spectrogram of the time-frequency centroid and the parameter estimation result

    • 国内关于太赫兹雷达目标微动特征提取的研究比较多,主要单位包括电子科技大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学以及国防科技大学等,本节主要介绍除国防科技大学之外其他几家单位的成果,国防科技大学的研究将在下节集中介绍。

      2008至2013年间,电子科技大学李晋、皮亦鸣、杨晓波和沈斌等人进行了太赫兹微动方面的积极探索[3236]。他们从理论和仿真上分析比较了目标微动在太赫兹频段与传统微波频段的差异(图9),并提出了一种基于Radon变换的微动参数提取算法[35]。该方法将时频分布、Radon变换直线检测以及CLEAN思想进行了巧妙结合,并同时考虑了目标2阶平动,实现了目标平动参数、微动参数和散射强度的联合估计,具有十分重要的参考价值,算法原理和参数提取仿真结果分别如图10图11所示。

      图  9  太赫兹与X频段微多普勒比较(计算与仿真)

      Figure 9.  Micro-Doppler comparison between terahertz band and X band (calculation and simulation)

      图  10  基于Radon变换的参数提取算法

      Figure 10.  The flow chart of micro-feature extraction algorithm based on Radon transform

      图  11  目标微多普勒及其提取结果

      Figure 11.  Micro-Doppler distribution and the parameter extraction result

      2013年,电子科技大学刘通、徐政五等人开展了太赫兹频段人体生命特征检测研究[37,38]。他们首先建立了太赫兹雷达人体目标回波模型,对回波信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)。然后进行时频分析,得到心跳呼吸微多普勒信息,提取其频谱质心曲线。再做第2次时频分析,实现心跳呼吸频率的提取与分离。最后通过一套220 GHz的固态源太赫兹雷达系统进行了实验验证,获得了人体生命特征信号的精确参数,如图12所示。

      图  12  SNR为–11 dB时基于EMD方法的检测结果

      Figure 12.  Detection result of the method based on EMD under the situation of SNR equals –11 dB

      2015年,电子科技大学徐政五等人进行了340 GHz下目标摆动观测实验[39]。实验对象为摆动的金属小球,通过数据处理得到了金属球的摆动参数。图13为两个摆动金属小球(振幅分别为5.3 cm、2.4 cm)的实验照片和回波时频分布。可以从其时频分布中观测到两个小球的运动周期都约为1.5 s,多普勒频率正弦曲线的峰值一个约为510 Hz,另一个约为230 Hz,分别对应实验前预先测量的两个小球的摆动幅度5.3 cm、2.4 cm。

      图  13  两个摆动小球观测实验及其时频分布

      Figure 13.  Experiment on two swinging balls and the time-frequency distribution

      前面这些研究都是进行微动分析和微动特征提取,是把微动作为一种有用特征加以利用。然而,在另外一种情况下,微动敏感性也有其有害的一面,比如成像过程中目标或者雷达平台的振动。根据理论推导可知,平台或者目标的振动会造成方位向的散焦和方位分辨率的恶化[4042],但是在传统微波频段,这种影响一般比较小,因此往往只关注运动补偿,而忽略这种小幅的高频振动带来的影响。然而在太赫兹频段,这种平台或者目标的振动带来的影响往往十分显著,需要对其进行补偿才能发挥太赫兹高分辨成像的优势。

      针对这一问题,近年来国内也进行了一定研究。目前的研究主要集中在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)模式下雷达平台振动对成像的影响及其补偿,暂未看到逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)模式下关于目标振动补偿的研究。2016年,哈尔滨工业大学(Harbin Institute of Technology)Yong Wang等人开展了太赫兹频段SAR平台振动补偿研究[43],该研究将平台振动简化为一种简谐运动,提出了一种基于自适应Chirplet分解(Adaptive Chirplet Decomposition)的平台振动补偿算法并进行了仿真验证,仿真载频100 GHz,带宽1.5 GHz,仿真结果如图14所示。

      图  14  太赫兹SAR平台振动补偿前后成像结果