多角度探测模式下结合Hough变换与SVR的墙后目标定位算法

背景介绍

作为探测墙后目标的重要工具之一，多普勒穿墙雷达利用电磁波信号的多普勒效应来获取运动目标的运动状态。多普勒雷达具有尺寸小、精度高的特点，在军事和民用领域被广泛应用。传统的目标定位方法通过时频分析技术获取目标的瞬时频率特征，来实现运动目标的定位。根据不同接收机获取的相同载波频率的雷达信号来判断运动目标的波达角，并利用同一接收机获取的不同载波频率的雷达信号判断运动目标的距离。

然而，在实际测量中，使用多普勒穿墙雷达进行墙后目标定位时存在以下几个难题：(1)当检测多个目标，目标之间的IF足够接近甚至交叉时，时频谱图中频率接近位置处会出现频率混叠现象，难以获得精确的目标IF曲线；(2)无法忽略墙体对目标定位的影响时，定位结果相较于目标真实位置偏差较大。因此，对IF进行准确估计并减小墙体对定位的影响是墙后目标定位领域中的一项关键技术。

团队工作

近年来，中南大学丁一鹏教授团队对基于多普勒穿墙雷达的人体定位技术展开了深入研究。

针对实现墙后多目标定位中出现的频率混叠和墙体干扰等问题，提出了一种结合Hough变换和SVR的目标定位算法。

首先设计了一种多视角融合穿墙目标探测模型框架，通过获取不同视角下的目标位置来提供辅助估计墙体参数信息；其次，基于Hough变换的思想，结合差分进化算法和切比雪夫插值多项式提出了一种目标瞬时频率曲线的高精度提取和估计算法；最后，利用估计的墙体参数信息，提出了一种基于BP神经网络的目标运动轨迹补偿算法，抑制了障碍物对目标定位结果的扭曲影响，实现了对墙后目标的精确定位。实验结果表明，相较于传统的短时傅里叶方法，该文所述方法可以准确提取频率混叠区域的目标瞬时频率曲线并减小墙体造成的影响，从而实现墙后多目标的准确定位，整体定位精度提升了约85%。

该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版的论文“多角度探测模式下结合Hough变换与SVR的墙后目标定位算法”（欧阳方平，曹家璇，丁一鹏）。

论文介绍

该文首先设计了一种多视角融合穿墙目标探测模型，通过设置3组不同位置的接收机分别计算自由空间假设下的目标位置来获取更多信息。由于3组接收机所处位置不同，因此电磁波信号接触目标后返回3组接收机的传播路径也不同，其受到墙体的影响也不同。基于该探测模型的定位结果能够提供多角度的目标信息与墙体信息，从不同角度综合考虑墙体对目标探测的影响。同时，基于此模型的墙体的参数估计也可以通过获得的多角度观测信息，从而进一步提高探测的精确度和鲁棒性。

接下来针对多目标场景中的频率混叠问题，基于Hough变换的思想，提出使用切比雪夫插值多项式模型结合差分进化算法，对不同目标的瞬时频率进行精准估计，并测试了在无墙条件下的目标定位效果。实验结果表明，提出的算法优于现有的基于二阶贝塞尔模型的Hough变换目标定位算法。

图4 无墙场景下基于切比雪夫多项式模型的Hough变换算法效果

最后，基于雷达系统获取的目标位置信息，使用支持向量回归方法在固定介电常数的条件下估计墙体厚度，大致获取墙体对目标定位带来的影响，并通过BP神经网络补偿目标运动轨迹，对墙后多目标进行精准定位。

图5 混凝土场景下墙后双目标定位结果

作者简介

欧阳方平，博士，中南大学教授，博士生导师，主要研究方向包括低维量子材料与器件物理、计算凝聚态物理和纳米电子学。

曹家璇，中南大学硕士生，主要研究方向为墙体参数估计、时频分析技术和机器学习。

丁一鹏，博士，中南大学教授，博士生导师，主要研究方向为雷达信号处理。