一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

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穿墙探测雷达的直达波抑制

穿墙探测雷达的直达波抑制作者：王昭孔令讲杨建宇来源：《现代电子技术》2008年第01期摘要：直达波相对目标回波具有很强的能量，使其对穿墙探测雷达(TWDR)的目标回波信号检测造成了严重干扰。

可根据各个测点直达波的强相关性，基于SVD分解提取参考直达波，采用自适应对消算法抑制直达波。

通过对实测数据的处理结果看出，此方法有效地抑制了直达波，将回波的信干比(SIR)由-20.402 dB提高到20.479 dB。

关键词：穿墙探测雷达；SVD分解；自适应对消；干扰抑制中图分类号：TN95 文献标识码：B文章编号：(School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology ofAbstract：The direct wave,because of its great energy,has great effect to the detection of the target echo of the TWDR.In terms of the strongly correlation of the direct wave and based on the SVD decomposition to distill the referenced direct wave,we applied the adaptive interference canceling method to remove the direct wave.From the result after disposing,this method can remove the direct wave and increases Singal to Interference Ratio(SIR)[JP2]Keywords：through the wall detection radar;SVD decomposition;adaptive interference1 引言穿墙探测雷达(Through the Wall Detection Radar,TWDR)因为反恐斗争、灾后救援等军用和民用方面的迫切需要而成为近年来的一个研究重点。

穿墙成像雷达杂波抑制方法研究

穿墙成像雷达杂波抑制方法研究穿墙雷达（Through-the-wall-radar,TWR）成像在各个领域的广泛应用,使TWR系统朝着多通道、多极化、多波段和高分辨率方向发展。

随着TWR系统数据采集量海量增加,国内外学者提出将压缩感知理论应用于TWR成像,但在强杂波环境下,压缩感知TWR成像算法的性能会急剧下降。

另外,如何有效去除墙体内部钢筋的反射波,进一步提高TWR系统对墙后目标的成像和识别能力,成为亟需解决的问题。

本论文针对上述两个问题展开了深入的研究。

基于压缩感知理论的TWR稀疏微波成像技术,利用探测场景具有稀疏性这一先验信息,可以大幅度降低回波信号的采样率,减小系统的数据采集量,实现对探测目标的准确高分辨率成像。

但是在实际测量过程中由于墙体反射波的存在压缩感知TWR成像性能急剧下降。

针对上述问题,本文在TWR成像过程中针对墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点,提出一种基于低秩稀疏约束的TWR成像算法。

所提成像算法通过奇异值软阈值法和<sub>1</sub>l范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题,实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。

仿真与实验数据处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。

传统的TWR杂波抑制方法包括背景对消法、均值法和子空间投影法等,但是这些杂波抑制方法往往只适用于对均匀墙体引入的杂波抑制。

在TWR探测过程中墙体内部有钢筋的存在,传统杂波抑制方法不能去除墙体内部钢筋引入的杂波。

针对上述问题,本文考虑到墙内钢筋的反射波信号的低秩性与墙后目标回波的稀疏性,提出一种基于低秩稀疏表示的TWR杂波抑制算法。

该算法通过求解核范数与<sub>1</sub>l范数相结合的优化问题从而实现对墙体内部钢筋的反射波有效抑制。

一种适用于穿墙雷达建筑布局成像算法

一种适用于穿墙雷达建筑布局成像算法∗姚雪;孔令讲;苏玲霞;刘剑刚【摘要】在穿墙雷达成像领域，建筑墙体会改变电磁波的传播路径和速度，引入墙体回波延迟误差，造成建筑布局图像出现墙体位置偏移，这种现象随着穿透墙体的面数增加而加剧。

并且电磁波穿透墙体时的衰减会带来前后墙体图像强度差异。

对此提出了一种墙体补偿算法，该算法利用Radon变换进行墙体距离向位置检测，实现在距离向上对成像区域进行划分，结合线段检测，实现在方位向上对成像区域进行划分，最终完成成像区域的精确划分，分别对各成像区域补偿墙体穿透延时和聚焦成像。

XFDTD仿真数据验证了该算法能实现各成像区域和各面墙体的聚焦成像，有效地矫正了墙体位置，降低了前后墙体图像强度差异。

%With respect to through-wall-radar imaging,the ambiguities in wall characteristics including thickness and relative permittivity will change the speed and propagation path of electromagnetic wave.These changes will shift wall position away from its true position and this shift is proportional to the number of walls.The image intensity difference between front wall and back wall caused by unknown wall penetration is also a serious problem.A new wall compensation algorithm is proposed in this paper.Radon transformation is used to detect the wall position in range direction.In this way,the imaging region is divided into several sub-imaging regions along the range direction.Line detection is used to detect wall position in cross-range di-rection.Though these steps,we can divide the image region precisely.Then reimage these sub-imaging re-gions with appropriate focusing delay compensation.XFDTD simulation results prove that the newalgorithm can correct the wall position and reduce the image intensity difference between walls.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2015(000)001【总页数】7页(P27-32,36)【关键词】穿墙雷达;墙体补偿;建筑布局成像;直线检测【作者】姚雪;孔令讲;苏玲霞;刘剑刚【作者单位】电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731;电子科技大学电子工程系，四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言穿墙雷达系统发射超宽带微波信号穿透墙体,获取建筑物墙体布局和人体等内部目标的位置分布信息,对反恐、侦察与抓捕等具有重要应用价值。

穿墙雷达探测下的杂波抑制及其目标追踪

重庆邮电大学硕士学位论文摘要I摘要在过去的十年中，穿墙雷达(Though Wall Radar)由于其对密闭结构内的感知能力而引起了越来越多的研究兴趣。

穿墙雷达探测目的包括确定建筑物的布局、识别建筑物内目标活动的种类，也包括检测、鉴别、分类和追踪运动目标。

在穿墙雷达系统中，对墙体反射引起的杂波干扰的消除工作又被称为杂波抑制。

杂波抑制是穿墙雷达探测中重要的前置工作，为探测任务获取干净的目标回波信号提供了可靠的保障。

在本文中，针对穿墙雷达系统中的杂波抑制和目标追踪两个方面进行了讨论。

基于穿墙雷达回波的两个特点：“墙体回波具有低秩特性；以及目标回波具有稀疏特性。

”提出一种基于低秩联合稀疏框架的优化模型，用于解决穿墙雷达探测中的杂波抑制问题。

为了高效求解该优化问题，本文利用双线性因子分解代替核范数最小化的方法并结合交替方向乘子算法推导出该优化问题的闭式解。

实验仿真结果表明：在本文提出的杂波抑制算法处理的情况下，穿墙雷达天线位置数时具有较好的探测性能；所提出算法能处理天线阵列和墙面不平行的探测情况的；当墙体具有不同介质、厚度以及结构的情况下所提出算法依然具有稳健性。

和现有的杂波抑制算法比较，本文所提出算法具有更加清晰的成像结果。

此外，实验结果同样表明在穿墙雷达探测中，步进频率合成信号性能优于其他的探测波形。

针对穿墙雷达探测中的目标追踪任务。

本文在所提出的杂波抑制算法的基础上，提出一种基于观察窗的动目标追踪策略。

该追踪策略包括两个部分：第一部分为杂波抑制和雷达成像；第二部分为在所得到的雷达图像上，通过一系列与目标对应的观察窗实现目标检测及定位。

目标信息最终被传入基于卡尔曼滤波器和粒子滤波器的追踪器中。

交互多模型技术被引入追踪器中，用于更好地追踪具有多种运动模型的室内目标。

实验结果表明，在目标存在多种运动模型混合时，基于交互多模型技术的追踪器的性能优于只使用单个运动模型的追踪器。

关键词：穿墙雷达，杂波抑制，目标追踪，卡尔曼滤波器，粒子滤波器重庆邮电大学硕士学位论文 AbstractIIAbstractIn the past decades, through-the-wall radar (TWR) has attracted more and more research interests due to its ability to perceive targets information inside closed structures. The purposes of TWR include determining the layout of the building, identifying the types of target activities within the building, and also detecting, identifying, classifying, and tracking moving targets. In the TWR system, the mitigating of clutter interference caused by wall reflection is also known as the clutter reduction. Clutter reduction is an important preprocess step because it removes the interferences and provides a reliable guarantee for the detection of clean target returns. In this thesis, two important aspects of TWR system are discussed including the clutter reduction and targets tracking.Based on the properties of low-rank characteristic of the wall reflection and sparsity of the target returns, an optimization model using the low-rank and sparse framework is proposed to solve the problem of clutter reduction. To solve the optimization problem efficiently, the bilinear factorization is adopted to simplify the nuclear norm minimization. In addition, the alternating direction method of multiplier approach is developed to derive the closed-form solution of the optimization problem. The simulations show that after clutter mitigation, the TWR system has a better detection performance with the radarantenna positions . Furthermore, the proposed method handles the scenario of the antenna array and the wall not being parallel by a use of weighted nuclear norm minimization. The experimental results demonstrate that the proposed method is very effective at clutter mitigation in different scenes. Compared with existing clutter mitigation algorithms, the proposed method has clearer imaging results. Finally, in the case of different transmitted waveforms, the performance of TWR system using the step-frequency synthesized signal is superior to other detection waveforms.For the target-tracking task, after the clutter reduction, a target tracking strategy within observation windows is proposed. First, the target detection and locations in a series of observation windows are generated. Second, the location information is fed into trackers, which are based on Kalman filter or particle filter. To further improve the tracking accuracy, the interactive multiple model (IMM) technology is introduced into the tracker to consider the complex motion models of indoor targets. The experimental results show that the IMM-based tracker outperforms other trackers that use only single重庆邮电大学硕士学位论文Abstract motion model when the target has more than one motion model.Keywords: Through-wall radar, clutter reduction, tracking, Kalman filter, particle filter.III重庆邮电大学硕士学位论文目录目录图录................................................................................................................................ V I 表录............................................................................................................................. V III 注释表............................................................................................................................ I X 第1章绪论.. (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 穿墙雷达探测中的墙体杂波抑制 (3)1.2.2 穿墙雷达系统的室内目标定位追踪 (5)1.3 本文主要研究内容及章节安排 (6)第2章穿墙雷达波形与现有杂波抑制方法 (8)2.1 穿墙雷达常用发射波形 (8)2.1.1 短时脉冲雷达 (8)2.1.2 调频连续波雷达 (9)2.1.3 步进频率雷达 (11)2.1.4 常用发射波形小结 (12)2.2 穿墙雷达中的现有的杂波抑制算法 (13)2.2.1 基于奇异值分解的杂波抑制方法 (14)2.2.2 基于软阈值迭代的杂波抑制方法 (15)2.2.3 杂波抑制算法小结 (17)2.3 本章小结 (18)第3章穿墙雷达中的杂波抑制 (20)3.1 基于低秩联合稀疏框架的杂波抑制算法 (20)3.1.1 杂波抑制算法模型设计与求解 (20)3.1.2 所提出算法的理论分析 (23)3.1.3 所提出算法的参数选择策略 (24)3.2 实验仿真 (26)3.2.1 不同天线情况对穿墙雷达探测的影响 (27)IV重庆邮电大学硕士学位论文目录3.2.2 不同墙体对穿墙雷达探测的影响 (29)3.2.3 所提出算法在穿墙雷达探测中的效果 (31)3.3 本章小结 (35)第4章穿墙雷达中的目标追踪 (36)4.1 穿墙雷达动目标定位 (37)4.1.1 目标范围检测器设计 (37)4.1.2 目标成像偏移量估计 (38)4.2 交互多模型技术 (39)4.2.1 匀速模型 (39)4.2.2 匀加速模型 (40)4.2.3 交互多模型 (41)4.3 目标追踪算法 (43)4.3.1 卡尔曼滤波器 (43)4.3.2 粒子滤波器 (43)4.4 实验仿真 (44)4.5 本章小结 (53)第5章总结与展望 (54)5.1 本文总结 (54)5.2 研究展望 (55)参考文献 (56)致谢 (64)攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 (65)V重庆邮电大学硕士学位论文图录图录图2.1 短时脉冲波形时序图 (8)图2.2 时间差为的两个目标回波 (9)图2.3 调频连续波雷达框图 (10)图2.4 步进频率雷达框图 (12)图2.5 雷达回波传播路径 (13)图2.6 实验场景示意图 (17)图2.7 应用杂波抑制算法后的成像结果 (18)图3.1 不同正则化参数和对所提出算法的影响 (25)图3.2 实验场景结构示意图 (26)图3.3 天线位置数对穿墙雷达成像的影响 (27)图3.4 原始B-scan图像对比 (28)图3.5 天线阵列与墙面的夹角对穿墙雷达成像的影响 (29)图3.6 单目标成像结果 (32)图3.7 双目标成像结果 (34)图3.8 不同信噪比下的室内目标定位性能 (35)图4.1 动目标追踪系统流程图 (36)图4.2 穿墙雷达成像结果构成的帧序列 (38)图4.3 外墙壁和内墙壁对应回波的示意图 (39)图4.4 交互多模型的系统框图 (41)图4.5 单目标运动场景 (46)图4.6 单目标追踪的快照序列 (47)图4.7 单目标场景中四种追踪器的追踪结果 (47)图4.8 各追踪器的精度误差 (47)图4.9 随机走动场景中四种追踪器的追踪结果 (48)图4.10 各追踪器的精度误差 (48)图4.11 CV-CA-CV场景下的四种追踪器的追踪结果 (49)图4.12 各追踪器的精度误差 (49)VI重庆邮电大学硕士学位论文图录图4.13 CV-CA场景下的四种追踪器的追踪结果 (50)图4.14 各追踪器的精度误差 (50)图4.15 双目标追踪场景 (51)图4.16 双目标场景下的四种追踪器的追踪结果 (51)图4.17各追踪器的精度误差 (52)VII重庆邮电大学硕士学位论文表录表录表2.1软阈值算法迭代流程 (17)表3.1基于ADMM的穿墙雷达杂波抑制算法 (23)表3.2不同墙体材质情况下的成像性能 (30)表3.3不同墙体厚度情况下的成像性能 (30)表3.4不同墙体结构情况下的成像性能 (31)表4.1实验参数设置 (45)表4.2各实验场景中的追踪精度 (52)VIII重庆邮电大学硕士学位论文注释表注释表SAR Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达RPCA Robust Principal Component Analysis，鲁棒主成分分析ADMM Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子算法KF Kalman Filter，卡尔曼滤波器PF Particle Filter，粒子滤波器IMM Interacting Multiple Model，交互多模型SVT Singular Value Thresholding，奇异值阈值TCR Target-to-Clutter Ratio，目标杂波比PDF Probability Density Function，概率密度函数NMM Nuclear Norm Minimization，核范数最小化BF Bilinear Factorization，双线性因子分解RMSE Root Mean Square Error，均方根误差MSE Mean Square Error，均方误差CV Constant Velocity，匀速CA Constant Acceleration，匀加速MMSE Minimum Mean Square Error，最小均方误差重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景与意义在过去的十年中，穿墙雷达(Though Wall Radar)由于其对密闭结构内的感知能力而引起了越来越多的研究兴趣。

基于压缩感知的穿墙雷达成像虚像抑制方法

结合房屋结构和目标位置，对信号多次折射的传播路径进行建模分析，ＳｅｔｌｕｒＰ等提出了针对虚假目标的抑制方法。该方法使用真实目标对应虚像将目标处的幅值进行加权，可抑制虚假目标。但当虚假目标与真实目标重叠时，同时抑制掉真实目标。因此，需对虚像位置进行最小二乘估计，但计算复杂。文献［６］提出了一种基于独立分量分析法（ＩｃＡ）的干扰抑制方法。该方法假设信号由若干独立信号线性混合而成，利用盲源分离，根据非高斯性最大化准则，从观察量中分离出目标信号，排除干扰。该方法缺点为接收信号中存在多径回波之间相关，因而具有局限性，无法解决本文问题。文献［７］提出的线阵成型模型可通过环境参数补偿方式实现墙后目标探测。通过基于时延信息的环境参数估计，能
ＣＳ－－ＢａｓｅｄＶｉｒｔｕａｌＩｍａｇｅＳｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎＭｅｔｈｏｄｉｎＴｈｒｏｕｇｈ－－Ｗａｌｌ＿＿ＲａｄａｒＩｍａｇｉｎｇ
ＨＡｏＪｉｎｓｈｕａｎｇＭＩＡＯＦｅｎｇＷＡＮＧＹａｎｇ（Ｔｈｅ２８ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｒｏｕｇｈ—ｗａｌｌ—ｒａｄａｒｉｍａｇｉｎｇ（ＴＷＲＩ），ｔｈｅｉｍａｇｉｎｇｓｃｅｎｅｉｓｅｎｃｉｒｃｌｅｄｗｉｔｈｗａｌｌｓ．Ｔｈｅｍｕｌｔｉｐａｔｈｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｓｉｇｎａｌｓｐｒｅａｄｒｅｓｕｌｔｓｉｎｇｈｏｓｔｓｉｎｔｈｅｉｍａｇｅ，ＳＯｆａｌｓｅａｌａｒｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｎ— ｃｒｅａｓｅｓ．Ａｉｍｅｄａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｍｕｈｉｐａｔｈｍｏｄｅｌｉｎｄｏｏｒｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄａｖｉｒｔｕａｌｉｍａｇｅｓｕｐ— ｐｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｅｎｓｉｎｇ（ＣＳ）ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｅａｃｈｍｕｌｔｉｐａｔｈｉＳｔｒｅａｔｅｄａｓ８ｎｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｃｈａｎｎｅｌｔｏｂｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｉｎａｕｎｉｆｏｒｍＣＳｍｏｄｅ１．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｅｎｅｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｍｕｌｔｉｐａｔｈｖｉｒｔｕａＩｉｍａｇｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｒｏｕｇｈ—ｗａｌｌ—ｒａｄａｒｉｍａｇｉｎｇ（ＴＷＲＩ）；ｍｕｌｔｉｐａｔｈｓ；ｖｉｒｔｕａｌｉｍａｇｅ；ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｅｎｓ— ｉｎｇ（ＣＳ）

基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法

基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法（Cyclic Subspace Projection-Based Clutter Suppression）是一种有效的处理杂波的算法，在雷达信号处理领域得到了广泛应用。

下面将详细介绍该方法的原理和应用。

1.基本原理在雷达信号处理中，杂波是指干扰和噪声成分，其存在会干扰对目标信号的检测和跟踪。

基于循环子空间投影的方法通过利用雷达信号的循环性质，将杂波投影到正交于目标子空间的子空间中，从而实现杂波的快速抑制。

具体来说，该方法通过收集多个由雷达接收到的信号样本，构建数据矩阵X。

然后，通过计算X的散布矩阵（即X与其转置之间的乘积），得到信号的空间协方差矩阵R。

接下来，利用R进行特征分解，得到R的特征向量和特征值。

根据特征值的大小，将特征值较大的特征向量构成目标子空间，而特征值较小的特征向量则构成杂波子空间。

在获得目标子空间和杂波子空间后，可以利用目标子空间的特征向量来构造投影矩阵P，将接收到的信号投影到目标子空间上。

由于杂波子空间的存在，投影后的信号中主要包含目标信号成分，而杂波成分被抑制掉。

最后，通过对投影后的信号进行逆变换，可以得到抑制了杂波的信号。

2.应用首先，该方法可以用于目标检测和跟踪。

通过抑制杂波，可以提高目标信号的信噪比，从而提高目标的检测和跟踪性能。

尤其是在复杂环境下，如强干扰或多目标情况下，该方法能够有效地抑制杂波，并准确地提取目标信息。

其次，该方法可以用于地面杂波的抑制。

在地面雷达信号处理中，地面反射信号通常被视为杂波。

通过使用循环子空间投影方法，可以将地面反射信号投影到杂波子空间中，从而实现杂波的快速抑制，提高地面目标的检测性能。

此外，该方法还可以应用于信号特征提取和分类。

通过抑制杂波，可以更准确地提取和分析信号的特征，为分类算法提供更可靠的输入。

总之，基于循环子空间投影的杂波快速抑制方法是一种在雷达信号处理中应用广泛的有效算法。

一种基于wifi穿墙雷达的干扰抑制方法

一种基于wifi穿墙雷达的干扰抑制方法
一种基于WiFi穿墙雷达的干扰抑制方法，包括以下步骤：
1. 对信道状态信息（CSI）进行预处理并对接收相位误差补偿。

具体来说，利用线性相位误差补偿方法，将接收信号进行相位修正。

假设包检测时延为δ，中心频率偏移造成的常数相位误差为β，第k个子载波的测量相位表示为：其中，为第k个子载波的真实相位，sk为第k个子载波的编号，n是子载波个数。

2. 估计CSI测量相位误差的斜率a和截距b，以消除δ和β。

由于载波频率对称，截距b可以表示为从原始相位中减去ask+b，以得到消除误差后的真实相位。

3. 将误差消除后的相位与对应接收CSI幅值重组，以此得到相位误差消除后的信号。

4. 构造接收信号矩阵并对其进行奇异值分解。

5. 通过优化方法选择墙面干扰子空间。

6. 记墙后移动目标反射信号所构成的子空间为spt，其为墙面反射信号的正交子空间，则spt可表示为： spt=e-spw 其中，e为单位矩阵。

7. 将接收信号矩阵通过所得目标信号子空间投影，则可将墙面反射干扰信号抑制。

8. 将r'中所有30个子载波的CSI幅值应用2级“db4”小波变换，并选用“启发式阈值法”对小波系数进行处理，以较为彻底地去除噪声干扰。

通过以上步骤，可以有效抑制基于WiFi穿墙雷达的干扰。

具体应用时可以根据实际需求对步骤进行调整或优化。

基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制

基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制李家强;卢宝宝;徐小敏;陈金立【摘要】在穿墙成像雷达中,建筑物前后墙体的回波是杂波抑制的主要问题.此类杂波往往会强于目标信号数个量级,对所需目标的回波信号检测与成像造成严重干扰.针对墙体类强杂波问题,提出了一种基于拉普拉斯平滑迭代处理的墙体强杂波抑制算法.首先对回波信号进行离散化,然后在计算离散信源的概率空间时对概率进行拉普拉斯平滑处理,然后对其进行迭代熵值处理,通过迭代过程,有效地提高信杂比增量.为了验证算法的可靠性,采用时域有限差分法进行实验建模,并对结果进行严谨的分析,算法能够达到预期效果.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2019(017)003【总页数】6页(P251-256)【关键词】穿墙雷达;弱信号检测;拉普拉斯平滑;杂波抑制【作者】李家强;卢宝宝;徐小敏;陈金立【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京 210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京 210044【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言穿墙成像雷达产生于20世纪末，是一类重要无损侦测技术。

它利用了电磁波低频大波长的穿透特性，对非透明墙体后的隐藏目标进行侦测。

通过结合超宽带 (Ultra Wideband，UWB)与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR) 两项技术，穿墙成像雷达可以获得目标精确的高分辨率图像[1-2]。

在穿墙成像雷达探测并对墙体后目标成像过程中，因为墙体对电磁波作用的影响，信号在墙体障碍物内的传播过程中能量发生迅速衰减，而且目标本身仅具有微弱的电磁散射特性，使得所需回波信号往往会被淹没在墙体杂波中。

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ｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｄｕｅｔＯｒｅｑｕｉｒｉｎｇａｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｒｏｕｇｈ — ｗａｌｌ — ｒａｄａｒｉｍａｇｉｎｇ，ｃｌｕｔｔｅｒｍａｋｅｓｓｅｒｉｏｕｓａｆｆｅｃｔｉｎｔｈｅｉｍａｇｉｎｇａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆ
（Ｓｃｈｏｏｌ
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１７３１，Ｃｈｉｎａ）
ｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｌｕｔｔｅｒ．Ｂｕｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｔｈｅｓｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｄｅｇｒａｄｅｉｎｔｈｅ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔＷＯ — ｓｔａｇｅｃｌｕｔｔｅｒｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｔＯｓｅａｒｃｈｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆＳＶＤｉｓｆｉｒｓｔｌｙｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｓｔｒｏｎｇｃｌｕｔｔｅｒ，ＴｈｅｎｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＰＣＡｉｓａｐｐｌｉｅｄｔＯｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔａｇｅｔＯｒｅｍｏｖｅｗｅａｋｃｌｕｔｔｅｒａｎｄｎｏｉｓｅａｎｄｈｉｇｈ — ｌｉｇｈｔｔｈｅｔａｒｇｅｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｃａｎｒｅａｌｉｚｅａｃｃｕｒａｔｅｉｍａ —
ＡｎＥｆｆｉｃｉｅｎｔＣｌｕｔｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｉｎＴｈｒｏｕｇｈ・－Ｗａｌｌ－－ＲａｄａｒＩｍａｇｉｎｇ
ＺＨＡＯＺｈｏｎｇ — ｘｉｎｇ，ＫＯＮＧＬｉｎｇ — ｊｉａｎｇ，ＪＩＡＹｏｎｇ，ＬＩＺｈｉ — ｘｉ
（电子科技大学电子工程学院，四川成都６１１７３１）
摘要：在穿墙雷达成像中，杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理
的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波，但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性，提出一种有效的两阶段杂波抑制算法，该算法首先在ＳＶＤ的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波，然后对第一阶段的成像结果进行基于ＰＣＡ的图像增强处理，抑制弱杂波和系统噪声，进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性，能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。关键词：穿墙雷达成像（ＴｗＲＩ）；杂渡抑制；统计信号处理；图像增强中图分类号：ＴＮ９５７．５２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ — ２３３７（２０１４）Ｏｌ一００５１－０７
ｔｈｅｔａｒｇｅｔｓｂｅｈｉｎｄｔｈｅｗａｌ１．Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｃｌｕｔｔｅｒｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｈａｓ
第１期
２Ｏ１４年２月
雷达科学与技术
ＲａｄａｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｆｏｇｙ
Ｖｏ１．１２Ｎｏ．１
Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１４
一
种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法 ห้องสมุดไป่ตู้
赵中兴。孔令讲，贾勇。李志希