基于FPGA的超宽带雷达控制系统的设计

脉冲超宽带雷达发射信号为窄带信号,回波信号带宽很大难以直接采样,文中设计了一种以FPGA作为控制器的超宽带(UWB)雷达信号采集与控制系统;根据回波信号呈周期性的特点,实现了时域延时式等效采样;为了使雷达主机与PC机之间实现高速通信,设计了USB 2.0接口电路;实验结果表明,该控制系统等效采样速率可达5 GS/s,可以有效地接收雷达回波信号,并且能检测到人体教具的位置和呼吸频率.     

超宽带雷达人体姿态识别综述

与传统摄像头相比,利用超宽带雷达进行人体姿态识别不仅对环境要求低、识别率高且能较好地解决摄像头存在视角盲区和易泄露隐私等问题。结合超宽带雷达系统的特性,对常见的超宽带脉冲信号进行了分析;针对当前的研究前沿,对超宽带雷达人体姿态识别的传统机器学习方法和深度学习方法进行分析,结合具体文献对具有代表性的支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）进行原理分析和模型的局限性进行了分析;提出超宽带雷达人体姿态识别的通用模型,分析了超宽带雷达人体姿态识别亟需解决的问题并对其未来发展方向进行了展望。     

无线超宽带传感网中OFDM信号的阵列化接收机制

针对无线超宽带传感网中OFDM信号的接收,研究了基于多窄带接收设备的阵列化处理方法,以带宽拼接的方式实现超宽带(ultra-widdband,简称UWB)OFDM信号的接收与处理.首先,将超宽带OFDM信号的频带切分成许多子带,其中每两个相邻子带之间至少有一个子载波重叠.这样,超宽带OFDM信号被分解成多个子信号.与子带相等数目的窄带接收设备组成接收阵列,这些窄带设备分别工作在不同的子带上,以分布式协作的方式对相应子信号进行采样.然后,以相邻设备对重叠子载波的采样为依据,利用峰值对齐匹配法(peak value alignment retrieval, 简称PVAR)对相邻窄带接收设备采样数据进行时间对齐.再根据对齐的结果进行带宽拼接式数据融合,得到超宽带OFDM信号的离散信号.由于窄带接收设备的实现只需要低速ADC,因此有效解决了传统超宽带OFDM接收机中高速ADC的挑战.通过仿真考察了这种方法的有效性、同步误差的容错性、设备数量的扩展性以及不同信噪比影响下的性能.     

微波车流量检测雷达中数字信号处理机的设计

针对微波车流量检测雷达的要求,设计并实现了基于DSP芯片TMS320VC5502的数字信号处理机,对车流量检测雷达系统接收到的回波信号进行实时采样和分析计算出道路车流量.实验表明:该系统稳定可靠,满足智能交通系统对车流量检测器的要求.     

基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法

为消除脉冲超宽带（IR-UWB）雷达系统采集的人体呼吸回波信息中的干扰信号,并准确估计出人体呼吸频率和到达时间（TOA）范围,提出一种基于IR-UWB雷达的非接触式呼吸检测方法。对IR-UWB雷达回波信号进行线性趋势消除与滤波得到平滑的回波信号,在每个慢时间域上对回波信号使用傅里叶变换估计出人体呼吸频率,并设计基于回波信号均方根和超值峰度的EK-RMS算法确定TOA范围,同时将人体呼吸频率与TOA范围进行信息比对,最终得到受试目标的呼吸频率。实验结果表明,与Phase-Based、FFT和WT-Window算法相比,EK-RMS算法在低信噪比条件下具有更高的呼吸频率检测准确率和更强的鲁棒性,且对干扰信号有明显的抑制或消除作用。     

裂缝对埋入混凝土中压电陶瓷电-声特性的影响

利用压电陶瓷的电-声转换特性,将压电陶瓷圆片作为超声源埋入混凝土结构中,构成了压电埋入式混凝土机敏模块.该模块弥补了传统无损检测无法对混凝土结构进行长时间检测的不足.但由于混凝土内部会存在裂缝的影响,压电埋入式混凝土无损检测机敏模块的接收信号较弱.为了提高接收信号的强度,得到成分丰富的频谱,以分析裂缝对埋入混凝土中压电陶瓷电-声特性的影响,设计一种高压脉冲发生模块,该模块可产生幅度为400 V的窄脉冲激励压电陶瓷圆片,获得带宽为50兆赫兹的超声波频谱.实验表明,在高压脉冲激励下,接收信号的幅度值会随着裂缝与压电陶瓷片之间距离的增加而减小;接收信号与激励信号之间的时延会随着裂缝与压电陶瓷片之间距离的增加而增加.     

基于绝对值累积的主用户动态到达频谱感知算法

在认知无线电网络的主用户动态到达频谱感知场景中,针对拉普拉斯脉冲噪声干扰导致频谱检测性能下降的问题,提出基于绝对值累积(AVC)的频谱感知算法。假设接收到的主用户信号服从泊松分布,对接收信号进行AVC处理抑制脉冲噪声干扰,并将处理信号累积求和作为判决统计量,得到判决统计量的均值与方差,求出判决门限理论表达式以判断主用户是否动态到达,从而实现频谱感知。理论分析与仿真结果表明,该算法在不同虚警概率、信噪比及累积求和采样点数量下的检测概率均优于改进的能量检测算法。     

穿墙脉冲雷达回波信号人体微动特征识别初步研究*

主要研究了超宽带雷达人体探测回波信号微动特征识别问题。在分析超宽带雷达生命特征检测原理的基础上,针对人体微动特征特点,引入能量积分识别算法,编制时窗函数,对雷达实验的多个回波数据进行小波去噪处理。结果表明,利用能量积分算法,可以识别出含有人体微动特征的信号。     

一种基于边沿/门限检测的IR-UWB接收方法

针对脉冲无线电超宽带(Impulse Radio-Ultrawide Band,IR-UWB)无线通信接收机定时精度要求高、结构复杂等问题,提出了一种基于边沿/门限检测(Edge/Threshold Detection)的非相干IR-UWB接收方法.该接收方法利用了IR系统脉冲波形占空比低的特点,将窄脉冲展宽为宽脉冲,降低了定时要求,实现结构较简单.对该接收方法进行了理论分析,给出了加性高斯白噪声(AWGN)信道环境下、OOK调制的误码特性及仿真结果.结果表明接收方法性能主要取决于接收采样时钟频率,当采样时钟频率较高时,该接收方法性能与有20ps定时抖动的相干接收性能可比拟.     

非接触式生命体征检测装置的设计

为解决临床医学、急救或居家养老等应用场景中无法直接使用传统穿戴式监测仪器实时监测人体生命体征的问题,设计了一种基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测装置,该装置通过STM32F429IGT6控制器从多普勒雷达检测的信号中实时提取人体呼吸和心跳信号。其硬件主要由微控制器、多普勒雷达传感器信号放大电路、滤波器、电平抬升电路等部分组成,系统通过IIR带通滤波实现呼吸和心跳信号分离与提取,使用FFT对分离的呼吸和心跳信号进行实时频谱分析,计算并显示呼吸和心跳次数。实验测试结果表明,该装置能有效实时检测人体的呼吸和心跳次数,实现2 m范围内的非接触式人体生命体征检测,心跳次数最大均值误差为9.14%,呼吸次数最大均值误差为4.7%。