申请/专利权人：南京敏智达科技有限公司;东南大学

申请日：2021-03-25

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113050060B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.07.16#实质审查的生效;2021.06.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于稀疏重构与神经网络的生命探测方法及探测装置，探测方法包括：1）构建神经网络并训练：通过生命探测雷达发射探测信号，获取包含生命信号的回波信号和不含生命信号的回波信号；对获取的回波信号进行预处理，得到基带信号；对预处理过的信号进行傅里叶变换，在时域信号基础上得到频域信号；对得到的所述频域信号进行基于压缩感知的稀疏重构处理；以所述稀疏重构后的信号为输入，输出为信号分选结果，构建神经网络并训练；2）采用训练好的神经网络模型进行回波信号中是否包含生命信号的识别。本发明提供的方法，能更有效的探测出生命信号，且具有更强的环境适应性。

主权项：1.基于稀疏重构与神经网络的生命探测方法，其特征在于，包括：1构建神经网络并训练：通过生命探测雷达发射探测信号，获取包含生命信号的回波信号和不含生命信号的回波信号；对获取的回波信号进行预处理，得到基带信号；对预处理过的信号进行傅里叶变换，在时域信号基础上得到频域信号；对得到的所述频域信号进行基于压缩感知的稀疏重构处理；以所述稀疏重构后的信号为输入，输出为信号分选结果，构建神经网络并训练；2采用训练好的神经网络模型进行回波信号中是否包含生命信号的识别；对获取的回波信号进行预处理，得到如下的信号表达式：Rt＝a′t+b′t+c′t+n′t其中，a′t是地表环境强回波干扰信号；b′t是生命信号经过预处理后得到的信号；c′t是周围其他环境干扰信号经过预处理后得到的信号；n′t是噪声信号经过预处理后得到的信号： 式中，A′a是经过预处理后得到的地表环境的强回波干扰信号的幅度，A′b是生命信号经过预处理后得到的信号的幅度，A′i是环境干扰经过预处理后得到的信号产生的幅度；对预处理过的信号进行快速傅里叶变换，快速傅里叶变换公式如下： 其中，xn是要进行快速傅里叶变换的信号的离散采样值，N是需要进行多少点的快速傅里叶变换；对傅里叶变化之后的频域信号进行的稀疏重构处理，将接收信号写为稀疏信号模型，表示为：y＝Ax+N其中，y＝[y0,y1,…,yM-1]T为机载雷达单个天线接收的M个采样信号，Ts为采样间隔，A为傅里叶系数构成的字典矩阵，x为稀疏矩阵，N为加性高斯白噪声；基于稀疏信号模型，对接收信号进行重构，采用基于正交匹配追踪方法估计得到接收信号中地表强回波和生命信号的频率和残差，分别表示为： Rt＝Y-A-1y其中，At表示前t次迭代的索引集合选出的矩阵A的列集合，y表示机载雷达单个天线接收的M个采样信号，表示第t次迭代后估计的频率，Rt第t次迭代后的残差；神经网络的输入为稀疏重构后的信号，将有无生命信号数据集作为一个二分类问题处理；分为有生命信号和无生命信号两类，有生命信号的标签为[1，0]，无生命信号标签为[0，1]。

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