[发明专利]一种基于分段分类增强处理的生命信号增强方法有效

专利信息
申请号: 201811609824.3 申请日: 2018-12-27
公开(公告)号: CN109633633B 公开(公告)日: 2021-01-19
发明(设计)人: 侯兴松;黑夏萌;王生霄 申请(专利权)人: 西安交通大学;苏州天必佑科技有限公司
主分类号: G01S13/88 分类号: G01S13/88;G01S7/41
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 高博
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 分段 分类 增强 处理 生命 信号 方法
【权利要求书】:

1.一种基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、应用一收一发式超宽带雷达采集回波数据,快时间采样M点,慢时间取N个帧道数据,得到M×N的信号矩阵R,将其作为雷达原始数据;

S2、对原始数据R进行背景杂波去除处理,得到预处理后的信号;

S3、模拟仿真同样场景,仿真某一设定距离的目标信号,得到回波数据,进行与步骤S2相同的预处理过程,取其部分数据作为数据的配准块,通过模拟仿真得到理想中目标信号的回波矩阵,选取目标一个周期内的生命运动信号矩阵作为配准块,记为矩阵R1

S4、使用滑动窗搜索来对步骤S2得到的信号矩阵进行分段分类,通过与配准块之间匹配,对不同类别的区域进行不同的去噪及增强过程,利用滑动窗口遍历步骤S2得到的信号矩阵,计算每一个滑动窗口矩阵与步骤S3得到的矩阵R1之间的绝对差值,根据绝对差值的范围设置两个基础阈值,第一个阈值τ1为绝对差值的界限,用来判断是否可能与配准块之间匹配,第二个阈值τ2为绝对差值符合配准的限定个数,用来判断探测该距离处是否可能配准;

S5、建立多帧加权模板对步骤S4得到的信号矩阵进行多帧加权滤波处理;

S6、对步骤S5得到的信号矩阵分段进行归一化得到最终增强后的信号矩阵。

2.根据权利要求1所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,步骤S2中,对原始信号矩阵R在慢时间累积回波数据并计算平均值得到估计的背景回波,然后将其从原始回波矩阵R中减去,得到去除背景后的信号矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,步骤S4中,在同一段距离区域内,统计在慢时间方向滑动时该距离点处绝对差值小于预先设定的阈值τ1的个数,若该个数小于预先设定的阈值τ2,该距离处存在目标的概率极小,将该部分区域记为类别1;否则该位置可能存在目标,将该区域记为类别2,通过与配准块之间匹配,对不同类别的区域进行不同的去噪、增强方法。

4.根据权利要求3所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,对类别1区域的矩阵进行高斯平滑处理,对该类信号矩阵进行去噪,高斯滤波模板选用5×5大小;对类别2区域的矩阵先用自动增益控制法进行增强,再对其进行高斯平滑滤波。

5.根据权利要求1所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,步骤S5中,在慢时间方向,利用相邻帧的信息,采用多帧加权滤波法进行修正,对当前帧数据,同时利用其前一帧及后一帧的数据,计算得到当前帧修正后的数据。

6.根据权利要求5所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,当前帧修正后的数据计算如下:

其中,R(n)为当前帧数据,R(n-1)为前一帧数据,R(n+1)为后一帧数据。

7.根据权利要求1所述的基于分段分类增强处理的生命信号增强方法,其特征在于,步骤S6中,依次对步骤S5的每一帧数据进行处理,在快时间上取最大回波值对回波数据进行归一化,然后在最大值对应的时刻之后的所有时刻上取最大回波值,再对后续时刻的数据进行归一化,以此类推,最后得到增强后的信号矩阵。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学;苏州天必佑科技有限公司,未经西安交通大学;苏州天必佑科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811609824.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top